JPH0721386A - 禁止区域への侵入予測方法及び装置 - Google Patents
禁止区域への侵入予測方法及び装置Info
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- JPH0721386A JPH0721386A JP5151757A JP15175793A JPH0721386A JP H0721386 A JPH0721386 A JP H0721386A JP 5151757 A JP5151757 A JP 5151757A JP 15175793 A JP15175793 A JP 15175793A JP H0721386 A JPH0721386 A JP H0721386A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】少ない画像処理で禁止区域の侵入を予測する方
法及び装置の提供。 【構成】禁止区域を取り囲む層状の検知エリアを設定
し、各検知エリアに最外端を１とし禁止区域へ近付くに
従い１ずつ増えるエリア番号を付して被監視域記憶手段
12に記憶する。画像変化識別手段10が被監視域の画像Ｉ
から対象物を検出し、比較手段11が記憶手段12の検知エ
リアの中から対象物の検出があった検知エリアを求め
る。各検知エリア毎に連続侵入度を記憶するカウンタ17
を設ける。予測処理手段16において、検出があった検知
エリアの外側隣接検知エリアに対するカウンタ17に記憶
された前回連続侵入度から当該検知エリアの今回連続侵
入度を算出し、当該検知エリアのエリア番号と今回連続
侵入度とから予測侵入エリア番号を求める。最終判定手
段18が前記予測侵入エリア番号と禁止区域のエリア番号
とを比較し、侵入予測信号を出力する。
法及び装置の提供。 【構成】禁止区域を取り囲む層状の検知エリアを設定
し、各検知エリアに最外端を１とし禁止区域へ近付くに
従い１ずつ増えるエリア番号を付して被監視域記憶手段
12に記憶する。画像変化識別手段10が被監視域の画像Ｉ
から対象物を検出し、比較手段11が記憶手段12の検知エ
リアの中から対象物の検出があった検知エリアを求め
る。各検知エリア毎に連続侵入度を記憶するカウンタ17
を設ける。予測処理手段16において、検出があった検知
エリアの外側隣接検知エリアに対するカウンタ17に記憶
された前回連続侵入度から当該検知エリアの今回連続侵
入度を算出し、当該検知エリアのエリア番号と今回連続
侵入度とから予測侵入エリア番号を求める。最終判定手
段18が前記予測侵入エリア番号と禁止区域のエリア番号
とを比較し、侵入予測信号を出力する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は禁止区域への侵入予測方
法及び装置に関し、とくに禁止区域を含む被監視域の画
像監視により動き対象物の前記禁止区域への侵入を予測
する方法及び装置に関する。
法及び装置に関し、とくに禁止区域を含む被監視域の画
像監視により動き対象物の前記禁止区域への侵入を予測
する方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像による禁止区域の侵入監視方
法の一例を図７に示す。ＴＶカメラ等の画像入力部50に
より禁止区域Ｚを含む被監視域の画像Ｉを順次取込み、
予め用意した正常状態の被監視域の参照画像52と画像Ｉ
と間の輝度変化を差分画像として抽出し、差分画像を所
定の閾値に基づいて二値化し、二値化画像の各連結成分
の形状特徴から監視対象物を識別する。異常判定部55に
より識別された連結成分と禁止区域画像Ｉzとの重なり
を検出し、重なる場合に異常ありと判定する。
法の一例を図７に示す。ＴＶカメラ等の画像入力部50に
より禁止区域Ｚを含む被監視域の画像Ｉを順次取込み、
予め用意した正常状態の被監視域の参照画像52と画像Ｉ
と間の輝度変化を差分画像として抽出し、差分画像を所
定の閾値に基づいて二値化し、二値化画像の各連結成分
の形状特徴から監視対象物を識別する。異常判定部55に
より識別された連結成分と禁止区域画像Ｉzとの重なり
を検出し、重なる場合に異常ありと判定する。
【０００３】また本発明者等は、画像Ｉの動きベクトル
に基づく侵入監視方法を特願平３−３０６４４５号に開
示した。本発明の理解に必要な程度において、動きベク
トルによる監視方法を図８により説明する。図８の動き
ベクトル画像形成手段１は、画像入力手段５が連続的に
生成する監視域画像例えば図９の画像Ｉtを一定画素数
のブロックＢに分割し、各ブロックの現画像Ｂt内画像
を当該ブロックの前画像Ｂt-1から現画像Ｂtへの動きベ
クトルへ置換し、図10のベクトル画像Ｉvを出力する。
ここに前画像Ｂt-1は、前画像Ｉt-1における前記ブロッ
クと同一画素数の画像であって現画像Ｂtとの輝度差分
が最小のものである。即ち動きベクトルは、前記各ブロ
ックの前画像から現画像への移動量に相当する。二値化
手段２による画像Ｉvの二値化後、識別手段３が各連結
成分の形状特徴及び動き特徴から監視対象物を識別し、
例えば図11の画像Ｉgを出力する。異常判定手段８は、
画像Ｉgと図12に示す禁止区域画像Ｉzの重複ブロックを
数え、重複ブロックが予め設定した値を超えた時に異常
ありと判定する。
に基づく侵入監視方法を特願平３−３０６４４５号に開
示した。本発明の理解に必要な程度において、動きベク
トルによる監視方法を図８により説明する。図８の動き
ベクトル画像形成手段１は、画像入力手段５が連続的に
生成する監視域画像例えば図９の画像Ｉtを一定画素数
のブロックＢに分割し、各ブロックの現画像Ｂt内画像
を当該ブロックの前画像Ｂt-1から現画像Ｂtへの動きベ
クトルへ置換し、図10のベクトル画像Ｉvを出力する。
ここに前画像Ｂt-1は、前画像Ｉt-1における前記ブロッ
クと同一画素数の画像であって現画像Ｂtとの輝度差分
が最小のものである。即ち動きベクトルは、前記各ブロ
ックの前画像から現画像への移動量に相当する。二値化
手段２による画像Ｉvの二値化後、識別手段３が各連結
成分の形状特徴及び動き特徴から監視対象物を識別し、
例えば図11の画像Ｉgを出力する。異常判定手段８は、
画像Ｉgと図12に示す禁止区域画像Ｉzの重複ブロックを
数え、重複ブロックが予め設定した値を超えた時に異常
ありと判定する。
【０００４】更に図13及び図14は、動きベクトルによる
監視対象物の侵入予測方法を示す。識別手段３の出力画
像Ｉgの連結成分を変換手段30においてブロック毎の動
きベクトルに変換し、予測状態記憶手段32内の第一予測
処理手段34aが各ブロックの現在位置(図14に斜線ブロッ
クで示す）及び動きベクトルから所定時間(τ)後の連結
成分位置を予測する。予測結果は記憶手段30に記憶さ
れ、予測一致判定手段38により所定時間(τ)後の画像Ｉ
gと比較され、連続して的中した回数Ｎがカウンタ39に
記憶される。異常判定手段40の第二予測処理手段34b
は、第一予測処理手段34aの予測処理と同様に、前記所
定時間(τ)を前記連続的中回数Ｎ以下の整数(α)倍した
時間(ατ)後の連結成分の予測位置(図14に点ブロック
で示す)を求め、重複検出手段42が予測位置と禁止区域
画像Ｉz(図12)との重複を検出する。即ち図13及び図14
の侵入予測は、過去Ｎ回連続して予想が的中したときは
爾後Ｎ回も同様に移動するという仮定に基づき、各ブロ
ックの現在位置から現時点の動きベクトルのＮ倍だけ移
動した位置を予測位置とするものである。尚、図14にお
いて現在位置と予測位置の連結成分形状が異なるのは、
前記予測がブロック毎に行われるからである。
監視対象物の侵入予測方法を示す。識別手段３の出力画
像Ｉgの連結成分を変換手段30においてブロック毎の動
きベクトルに変換し、予測状態記憶手段32内の第一予測
処理手段34aが各ブロックの現在位置(図14に斜線ブロッ
クで示す）及び動きベクトルから所定時間(τ)後の連結
成分位置を予測する。予測結果は記憶手段30に記憶さ
れ、予測一致判定手段38により所定時間(τ)後の画像Ｉ
gと比較され、連続して的中した回数Ｎがカウンタ39に
記憶される。異常判定手段40の第二予測処理手段34b
は、第一予測処理手段34aの予測処理と同様に、前記所
定時間(τ)を前記連続的中回数Ｎ以下の整数(α)倍した
時間(ατ)後の連結成分の予測位置(図14に点ブロック
で示す)を求め、重複検出手段42が予測位置と禁止区域
画像Ｉz(図12)との重複を検出する。即ち図13及び図14
の侵入予測は、過去Ｎ回連続して予想が的中したときは
爾後Ｎ回も同様に移動するという仮定に基づき、各ブロ
ックの現在位置から現時点の動きベクトルのＮ倍だけ移
動した位置を予測位置とするものである。尚、図14にお
いて現在位置と予測位置の連結成分形状が異なるのは、
前記予測がブロック毎に行われるからである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来の侵入監視方法は
何れも、監視対象物の画像と禁止区域画像との重複から
異常を判定するので、監視対象物が禁止区域に侵入した
後にはじめて異常が検出される。しかし、禁止区域が工
事現場等生命にかかわる危険区域である場合は、侵入後
の異常検出では手後れとなりかねない。よって、監視対
象物が禁止区域へ侵入する前に異常を検出する必要があ
る。
何れも、監視対象物の画像と禁止区域画像との重複から
異常を判定するので、監視対象物が禁止区域に侵入した
後にはじめて異常が検出される。しかし、禁止区域が工
事現場等生命にかかわる危険区域である場合は、侵入後
の異常検出では手後れとなりかねない。よって、監視対
象物が禁止区域へ侵入する前に異常を検出する必要があ
る。
【０００６】上記動きベクトルによる侵入予測方法は、
確かに監視対象物の動きを追尾し、過去の移動軌跡から
禁止区域への侵入を予測する。しかし、侵入予測のため
ブロック単位での予測・確認処理が発生するので多大な
画像処理を必要とする。また、多くの場合監視対象物は
動きの複雑な人間等であるため、その予測は蛇行、移動
の突然停止及び再開、形状の変形、物体の重なり等多く
の認識処理を要求し、認識処理の複雑化は更なる画像処
理の増加を招く。予測処理時間には限度があるため、余
りに多くの画像処理及び認識処理の要求される場合は予
測確率に一定の限界が生じてしまう。
確かに監視対象物の動きを追尾し、過去の移動軌跡から
禁止区域への侵入を予測する。しかし、侵入予測のため
ブロック単位での予測・確認処理が発生するので多大な
画像処理を必要とする。また、多くの場合監視対象物は
動きの複雑な人間等であるため、その予測は蛇行、移動
の突然停止及び再開、形状の変形、物体の重なり等多く
の認識処理を要求し、認識処理の複雑化は更なる画像処
理の増加を招く。予測処理時間には限度があるため、余
りに多くの画像処理及び認識処理の要求される場合は予
測確率に一定の限界が生じてしまう。
【０００７】そこで本発明の目的は、禁止区域への監視
対象物の侵入を少ない画像処理で予測する侵入予測方法
及び装置を提供するにある。
対象物の侵入を少ない画像処理で予測する侵入予測方法
及び装置を提供するにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】図１を参照するに、本発
明の禁止区域への侵入予測方法は、禁止区域Ｚを含む被
監視域の画像Ｉの監視により動き対象物９の禁止区域Ｚ
への侵入を予測する方法であって、禁止区域Ｚの周囲に
禁止区域Ｚを層状に取り巻く複数の検知エリアＥを設定
し、禁止区域Ｚ及び各検知エリアＥに対し最外端の検知
エリアを１とし禁止区域Ｚへ近付くに従い１ずつ増える
エリア番号Ｎi(Ｎiは自然数)を付し、検知エリアＥごと
に当該検知エリアＥの連続侵入度Ｃ(Ｎi)を記憶するカ
ウンタ17を設ける。対象物９の検出時に当該検出があっ
た検知エリアＥ(エリア番号Ｎa)の今回連続侵入度Ｃ
t(Ｎa)を当該検知エリアＥの外側隣接検知エリアＥ(エ
リア番号Ｎa-1)のカウンタ17に記憶された前回連続侵入
度Ｃt-1(Ｎa-1)へ１を加えること(Ｃt(Ｎa)＝Ｃt-1(Ｎ
a-1)＋１)により算出して当該検知エリアＥ(エリア番号
Ｎa)のカウンタ17に記憶し、検出があった検知エリアＥ
のエリア番号Ｎaと当該検知エリアＥの今回連続侵入度
Ｃt(Ｎa)とから対象物９の侵入が予測される検知エリア
Ｅのうちエリア番号が最大のものを予測侵入エリア番号
Ｐ(Ｎa)として求め、予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)と禁止
区域Ｚのエリア番号Ｎmaxとの比較により対象物９の禁
止区域Ｚへの侵入を予測する。
明の禁止区域への侵入予測方法は、禁止区域Ｚを含む被
監視域の画像Ｉの監視により動き対象物９の禁止区域Ｚ
への侵入を予測する方法であって、禁止区域Ｚの周囲に
禁止区域Ｚを層状に取り巻く複数の検知エリアＥを設定
し、禁止区域Ｚ及び各検知エリアＥに対し最外端の検知
エリアを１とし禁止区域Ｚへ近付くに従い１ずつ増える
エリア番号Ｎi(Ｎiは自然数)を付し、検知エリアＥごと
に当該検知エリアＥの連続侵入度Ｃ(Ｎi)を記憶するカ
ウンタ17を設ける。対象物９の検出時に当該検出があっ
た検知エリアＥ(エリア番号Ｎa)の今回連続侵入度Ｃ
t(Ｎa)を当該検知エリアＥの外側隣接検知エリアＥ(エ
リア番号Ｎa-1)のカウンタ17に記憶された前回連続侵入
度Ｃt-1(Ｎa-1)へ１を加えること(Ｃt(Ｎa)＝Ｃt-1(Ｎ
a-1)＋１)により算出して当該検知エリアＥ(エリア番号
Ｎa)のカウンタ17に記憶し、検出があった検知エリアＥ
のエリア番号Ｎaと当該検知エリアＥの今回連続侵入度
Ｃt(Ｎa)とから対象物９の侵入が予測される検知エリア
Ｅのうちエリア番号が最大のものを予測侵入エリア番号
Ｐ(Ｎa)として求め、予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)と禁止
区域Ｚのエリア番号Ｎmaxとの比較により対象物９の禁
止区域Ｚへの侵入を予測する。
【０００９】好ましくは、対象物９の検出時に当該検出
があった検知エリアＥ以外の検知エリアＥ(エリア番号
Ｎi、i≠a)の今回連続侵入度Ｃt(Ｎi)を零とし、零とし
た今回連続侵入度Ｃt(Ｎi)を検出があった検知エリアＥ
以外の検知エリアＥ(エリア番号Ｎi、i≠a)のカウンタ1
7へ記憶する。更に好ましくは、検出があった検知エリ
アＥ(エリア番号Ｎa)において算出された今回連続侵入
度Ｃt(Ｎa)が当該検知エリアＥのカウンタ17に記憶され
た前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa)より小さい場合、今回連続
侵入度Ｃt(Ｎa)を前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa)により置換
える。
があった検知エリアＥ以外の検知エリアＥ(エリア番号
Ｎi、i≠a)の今回連続侵入度Ｃt(Ｎi)を零とし、零とし
た今回連続侵入度Ｃt(Ｎi)を検出があった検知エリアＥ
以外の検知エリアＥ(エリア番号Ｎi、i≠a)のカウンタ1
7へ記憶する。更に好ましくは、検出があった検知エリ
アＥ(エリア番号Ｎa)において算出された今回連続侵入
度Ｃt(Ｎa)が当該検知エリアＥのカウンタ17に記憶され
た前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa)より小さい場合、今回連続
侵入度Ｃt(Ｎa)を前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa)により置換
える。
【００１０】図１を参照するに、本発明の禁止区域への
侵入予測装置は、禁止区域Ｚを含む被監視域の画像Ｉか
ら動き対象物９を識別する画像変化識別手段10；禁止区
域Ｚの周囲に禁止区域Ｚを層状に取り巻く複数の検知エ
リアＥを設定し、禁止区域Ｚ及び各検知エリアＥに対し
最外端を１とし禁止区域Ｚへ近付くに従い１ずつ増える
エリア番号Ｎi(Ｎiは自然数)を付し、画像Ｉにおける禁
止区域Ｚ及び検知エリアＥの位置及びエリア番号を記憶
する被監視域記憶手段12；対象物９の位置と禁止区域Ｚ
及び検知エリアＥの位置とを比較して対象物９の検出が
あった検知エリアＥを求める位置比較手段11；検知エリ
アＥごとの連続侵入度Ｃ(Ｎi)を記憶するカウンタ17を
有し、検出があった検知エリアＥ(エリア番号Ｎa)の今
回連続侵入度Ｃt(Ｎa)を当該検知エリアＥの外側隣接検
知エリアＥ(エリア番号Ｎa-1)のカウンタ17に記憶され
た前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa-1)へ１を加えること(Ｃ
t(Ｎa)＝Ｃt-1(Ｎa-1)＋１)により算出して当該検知エ
リアＥのカウンタ17に記憶し、検出があった検知エリア
Ｅのエリア番号Ｎaと当該検知エリアＥの今回連続侵入
度Ｃt(Ｎa)とから対象物９の侵入が予測される検知エリ
アＥのうちエリア番号が最大のものを予測侵入エリア番
号Ｐ(Ｎa)として求める予測処理手段16；及び予測侵入
エリア番号Ｐ(Ｎa)と禁止区域Ｚのエリア番号Ｎmaxとを
比較して侵入予測信号を出力する最終判定手段18を備え
てなる。好ましくは、予測処理手段16が全ての検知エリ
アＥ(エリア番号Ｎi)の今回連続侵入度Ｃt(Ｎi)を求め
て各検知エリアＥのカウンタ17へ記憶する。
侵入予測装置は、禁止区域Ｚを含む被監視域の画像Ｉか
ら動き対象物９を識別する画像変化識別手段10；禁止区
域Ｚの周囲に禁止区域Ｚを層状に取り巻く複数の検知エ
リアＥを設定し、禁止区域Ｚ及び各検知エリアＥに対し
最外端を１とし禁止区域Ｚへ近付くに従い１ずつ増える
エリア番号Ｎi(Ｎiは自然数)を付し、画像Ｉにおける禁
止区域Ｚ及び検知エリアＥの位置及びエリア番号を記憶
する被監視域記憶手段12；対象物９の位置と禁止区域Ｚ
及び検知エリアＥの位置とを比較して対象物９の検出が
あった検知エリアＥを求める位置比較手段11；検知エリ
アＥごとの連続侵入度Ｃ(Ｎi)を記憶するカウンタ17を
有し、検出があった検知エリアＥ(エリア番号Ｎa)の今
回連続侵入度Ｃt(Ｎa)を当該検知エリアＥの外側隣接検
知エリアＥ(エリア番号Ｎa-1)のカウンタ17に記憶され
た前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa-1)へ１を加えること(Ｃ
t(Ｎa)＝Ｃt-1(Ｎa-1)＋１)により算出して当該検知エ
リアＥのカウンタ17に記憶し、検出があった検知エリア
Ｅのエリア番号Ｎaと当該検知エリアＥの今回連続侵入
度Ｃt(Ｎa)とから対象物９の侵入が予測される検知エリ
アＥのうちエリア番号が最大のものを予測侵入エリア番
号Ｐ(Ｎa)として求める予測処理手段16；及び予測侵入
エリア番号Ｐ(Ｎa)と禁止区域Ｚのエリア番号Ｎmaxとを
比較して侵入予測信号を出力する最終判定手段18を備え
てなる。好ましくは、予測処理手段16が全ての検知エリ
アＥ(エリア番号Ｎi)の今回連続侵入度Ｃt(Ｎi)を求め
て各検知エリアＥのカウンタ17へ記憶する。
【００１１】
【作用】図２は禁止区域Ｚの周囲を８層からなる検知エ
リアＥに分け、各検知エリアＥを外側から内側へ連続し
て大きくなるエリア番号Ｎi(＝１、２、・・・)により
特定している。即ち、最外端の検知エリアＥをエリア番
号１とし、禁止区域Ｚをエリア番号９（以下、禁止区域
Ｚのエリア番号をＮmaxと表すことがある）とする。但
し、各検知エリアＥは禁止区域Ｚを層状に取り巻くエリ
アであれ足り、その形状及び数は図示例に限定されな
い。各検知エリアＥ及び禁止区域Ｚの位置及びエリア番
号は被監視域記憶手段12に記憶される。またカウンタ17
を禁止区域Ｚ及び各検知エリアＥに対応させて設け、以
下に述べる手順で求めた連続侵入度Ｃ t(Ｎi)を記憶す
る。図２(Ａ)は初期状態(t＝0)において各カウンタ17の
内容Ｃt(Ｎi)が零であることを示す。尚、図２では連続
侵入度の算出を容易にするため、全ての検知エリアＥの
外側をエリア番号０とし、そのエリア番号０に対応する
カウンタ17を設けている。
リアＥに分け、各検知エリアＥを外側から内側へ連続し
て大きくなるエリア番号Ｎi(＝１、２、・・・)により
特定している。即ち、最外端の検知エリアＥをエリア番
号１とし、禁止区域Ｚをエリア番号９（以下、禁止区域
Ｚのエリア番号をＮmaxと表すことがある）とする。但
し、各検知エリアＥは禁止区域Ｚを層状に取り巻くエリ
アであれ足り、その形状及び数は図示例に限定されな
い。各検知エリアＥ及び禁止区域Ｚの位置及びエリア番
号は被監視域記憶手段12に記憶される。またカウンタ17
を禁止区域Ｚ及び各検知エリアＥに対応させて設け、以
下に述べる手順で求めた連続侵入度Ｃ t(Ｎi)を記憶す
る。図２(Ａ)は初期状態(t＝0)において各カウンタ17の
内容Ｃt(Ｎi)が零であることを示す。尚、図２では連続
侵入度の算出を容易にするため、全ての検知エリアＥの
外側をエリア番号０とし、そのエリア番号０に対応する
カウンタ17を設けている。
【００１２】連続的に生成される画像Ｉから画像変化識
別手段10(図１)が検知対象物９の位置を検出し、位置比
較手段11(図１)が対象物９の位置と被監視域記憶手段12
の各検知エリアＥの位置とを比較して、検出があった検
知エリア(エリア番号Ｎa、以下検出エリア番号というこ
とがある)を求める。図２(Ｂ)はt＝1において検出され
たエリア番号が１であることを示す。この検知対象物９
は被監視域内で始めて検出されたものであるから、エリ
ア番号１の今回連続侵入度Ｃ1(１)を１とする。この場
合、常に零である検知エリア外(エリア番号０)のカウン
タ17の内容に１を加えることにより今回連続侵入度Ｃ
1(１)を算出すると考えてもよい。図２(Ｃ)はt＝2にお
ける検出エリア番号が２であることを示す。この検知対
象物９は、前時点(t＝1)にエリア番号１で検出された検
知対象物９がエリア境界を超えて侵入したものとみなす
ことができる。よってエリア番号２の今回連続侵入度Ｃ
2(２)は、エリア番号１の前回連続侵入度Ｃ1(１)に１を
加えること(Ｃ2(２)＝Ｃ1(１)＋１)により算出される。
図３(Ｄ)はt＝3における検出エリア番号が３であること
を示し、上記と同様に前時点(t＝2)にエリア番号２で検
出された検知対象物９が侵入した結果とみなされるの
で、今回連続侵入度Ｃ3(３)はエリア番号２の前回連続
侵入度Ｃ2(２)に１を加えること(Ｃ3(３)＝Ｃ2(２)＋
１)により求められる。要するに連続侵入度は、検知対
象物９が検知エリアの境界を外側から内側へ横切った連
続回数を意味し、対象物９が禁止区域Ｚへ継続して近付
いていることを表す。検出エリアＮaの今回連続侵入度
Ｃt(Ｎa)は、一般的に次式により求めることができる。
別手段10(図１)が検知対象物９の位置を検出し、位置比
較手段11(図１)が対象物９の位置と被監視域記憶手段12
の各検知エリアＥの位置とを比較して、検出があった検
知エリア(エリア番号Ｎa、以下検出エリア番号というこ
とがある)を求める。図２(Ｂ)はt＝1において検出され
たエリア番号が１であることを示す。この検知対象物９
は被監視域内で始めて検出されたものであるから、エリ
ア番号１の今回連続侵入度Ｃ1(１)を１とする。この場
合、常に零である検知エリア外(エリア番号０)のカウン
タ17の内容に１を加えることにより今回連続侵入度Ｃ
1(１)を算出すると考えてもよい。図２(Ｃ)はt＝2にお
ける検出エリア番号が２であることを示す。この検知対
象物９は、前時点(t＝1)にエリア番号１で検出された検
知対象物９がエリア境界を超えて侵入したものとみなす
ことができる。よってエリア番号２の今回連続侵入度Ｃ
2(２)は、エリア番号１の前回連続侵入度Ｃ1(１)に１を
加えること(Ｃ2(２)＝Ｃ1(１)＋１)により算出される。
図３(Ｄ)はt＝3における検出エリア番号が３であること
を示し、上記と同様に前時点(t＝2)にエリア番号２で検
出された検知対象物９が侵入した結果とみなされるの
で、今回連続侵入度Ｃ3(３)はエリア番号２の前回連続
侵入度Ｃ2(２)に１を加えること(Ｃ3(３)＝Ｃ2(２)＋
１)により求められる。要するに連続侵入度は、検知対
象物９が検知エリアの境界を外側から内側へ横切った連
続回数を意味し、対象物９が禁止区域Ｚへ継続して近付
いていることを表す。検出エリアＮaの今回連続侵入度
Ｃt(Ｎa)は、一般的に次式により求めることができる。
【００１３】 Ｃt(Ｎa)＝Ｃt-1(Ｎa-1)＋１ ………(1)
【００１４】過去に継続して禁止区域へ近付くときは爾
後も同様に接近すると仮定すれば、上記今回連続侵入度
Ｃt(Ｎa)から未来の侵入度を予測することができる。例
えば次式に示すように、今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)に予測
係数ｋを乗じた積と当該検出エリアのエリア番号(Ｎa)
とを加算して予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)を算出するこ
とができる。
後も同様に接近すると仮定すれば、上記今回連続侵入度
Ｃt(Ｎa)から未来の侵入度を予測することができる。例
えば次式に示すように、今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)に予測
係数ｋを乗じた積と当該検出エリアのエリア番号(Ｎa)
とを加算して予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)を算出するこ
とができる。
【００１５】 Ｐ(Ｎa)＝ｋＣt(Ｎa)＋Ｎa ………(2) 但し、０≦ｋ≦１
【００１６】ここに予測係数ｋは予測における今回連続
侵入度Ｃt(Ｎa)の重みづけを調整するものであり、１に
近ければ予測が大きくなり０のときは予測を含まない。
予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)が禁止区域Ｚのエリア番号
Ｎmax以上のときは禁止区域Ｚへの侵入の可能性が高
く、例えば次式により侵入を予測することができる。
侵入度Ｃt(Ｎa)の重みづけを調整するものであり、１に
近ければ予測が大きくなり０のときは予測を含まない。
予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)が禁止区域Ｚのエリア番号
Ｎmax以上のときは禁止区域Ｚへの侵入の可能性が高
く、例えば次式により侵入を予測することができる。
【００１７】 Ｐ(Ｎa)≧Ｎmax ：侵入が予測される ………(3) Ｐ(Ｎa)＜Ｎmax ：侵入が予測されない ………(4)
【００１８】図２(Ｅ)は、検出されたエリア番号Ｎaが
５であり、当該検知エリアで算出された今回連続侵入度
Ｃt(Ｎa)が５であることを示す。この場合、予測係数ｋ
を0.8とすれば式(2)によりエリア番号５における予測侵
入エリア番号Ｐ(Ｎa)が９(＝0.8×５＋５)と算出され、
禁止区域Ｚのエリア番号９と等しくなるので、式(3)か
ら侵入の可能性ありと予測できる。今回連続侵入度Ｃ
t(Ｎa)は、予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)を算出した後、
次回予測処理のために検出があった検知エリア(エリア
番号Ｎa)のカウンタ17へ記憶される。
５であり、当該検知エリアで算出された今回連続侵入度
Ｃt(Ｎa)が５であることを示す。この場合、予測係数ｋ
を0.8とすれば式(2)によりエリア番号５における予測侵
入エリア番号Ｐ(Ｎa)が９(＝0.8×５＋５)と算出され、
禁止区域Ｚのエリア番号９と等しくなるので、式(3)か
ら侵入の可能性ありと予測できる。今回連続侵入度Ｃ
t(Ｎa)は、予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)を算出した後、
次回予測処理のために検出があった検知エリア(エリア
番号Ｎa)のカウンタ17へ記憶される。
【００１９】本発明は、検知対象物９自体を追尾するの
ではなく禁止区域Ｚ周囲の各検知エリアＥにおける対象
物９の検出に基づいて侵入予測を行うので、検知対象物
の運動軌跡、動きや形状の時間変化に対する複雑な画像
処理及び認識処理を必要とせず、検知エリアＮiの連続
侵入度Ｃt(Ｎi)を記憶するカウンタ17と簡単な条件判断
処理により本質的に重要な対象物９の禁止区域Ｚへの接
近を継続的に予測することができる。
ではなく禁止区域Ｚ周囲の各検知エリアＥにおける対象
物９の検出に基づいて侵入予測を行うので、検知対象物
の運動軌跡、動きや形状の時間変化に対する複雑な画像
処理及び認識処理を必要とせず、検知エリアＮiの連続
侵入度Ｃt(Ｎi)を記憶するカウンタ17と簡単な条件判断
処理により本質的に重要な対象物９の禁止区域Ｚへの接
近を継続的に予測することができる。
【００２０】よって本発明の目的である「禁止区域への
監視対象物の侵入を少ない画像処理で予測する侵入予測
方法及び装置」の提供を達成することができる。
監視対象物の侵入を少ない画像処理で予測する侵入予測
方法及び装置」の提供を達成することができる。
【００２１】好ましくは、検出があった検知エリアＥ以
外の検知エリアＥ(エリア番号Ｎi、i≠a)の今回連続侵
入度Ｃt(Ｎi)を零とする。即ち、各検知エリアＥにおけ
る今回連続侵入度を次式により求める。
外の検知エリアＥ(エリア番号Ｎi、i≠a)の今回連続侵
入度Ｃt(Ｎi)を零とする。即ち、各検知エリアＥにおけ
る今回連続侵入度を次式により求める。
【００２２】 Ｃt(Ｎa)＝Ｃt-1(Ｎa-1)＋1：対象物の検出ありのとき ＝０ ：対象物の検出なしのとき ………(5)
【００２３】このように対象物９を検出しない検知エリ
アＥの今回連続侵入度Ｃt(Ｎi)を零とすることにより、
検知対象物９が検知エリアの境界を内側から外側へ横切
って禁止区域Ｚから遠ざかったときに連続侵入度の累積
を止め、検出があった検知エリアＮaの今回連続侵入度
Ｃt(Ｎa)を１に戻すことができる。更に、零とした今回
連続侵入度Ｃt(Ｎi)をカウンタ17へ記憶して次回以降の
予測処理に備える。例えば図３(Ａ)に示すように対象物
９が禁止区域Ｚへの接近・離隔を繰返しながら検知され
た場合おいて、検出があった検知エリア６の今回連続侵
入度Ｃt(６)を、禁止区域Ｚ方向への継続的な侵入を開
始した検知エリア４から検知エリア６までの連続侵入度
３として求めることが可能となる。
アＥの今回連続侵入度Ｃt(Ｎi)を零とすることにより、
検知対象物９が検知エリアの境界を内側から外側へ横切
って禁止区域Ｚから遠ざかったときに連続侵入度の累積
を止め、検出があった検知エリアＮaの今回連続侵入度
Ｃt(Ｎa)を１に戻すことができる。更に、零とした今回
連続侵入度Ｃt(Ｎi)をカウンタ17へ記憶して次回以降の
予測処理に備える。例えば図３(Ａ)に示すように対象物
９が禁止区域Ｚへの接近・離隔を繰返しながら検知され
た場合おいて、検出があった検知エリア６の今回連続侵
入度Ｃt(６)を、禁止区域Ｚ方向への継続的な侵入を開
始した検知エリア４から検知エリア６までの連続侵入度
３として求めることが可能となる。
【００２４】この場合、更に好ましくは、検出があった
検知エリアＮaにおいて算出されたの今回連続侵入度Ｃt
(Ｎa)が、当該検知エリアＮaの前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎ
a)より小さい場合、今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)を前回連続
侵入度Ｃt-1(Ｎa)によって置換える。即ち、今回連続侵
入度Ｃt(Ｎa)を次式により求める。
検知エリアＮaにおいて算出されたの今回連続侵入度Ｃt
(Ｎa)が、当該検知エリアＮaの前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎ
a)より小さい場合、今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)を前回連続
侵入度Ｃt-1(Ｎa)によって置換える。即ち、今回連続侵
入度Ｃt(Ｎa)を次式により求める。
【００２５】 Ｃt(Ｎa)＝Ｃt-1(Ｎa-1)＋1：検出あり且つＣt(Ｎa)＞Ｃt-1(Ｎa)のとき ＝Ｃt-1(Ｎa) ：検出あり且つＣt(Ｎa)≦Ｃt-1(Ｎa)のとき ＝０ ：検出なしのとき ………(6)
【００２６】これは、図３(Ｂ)及び図３(Ｃ)に示すよう
に検知エリアＥの幅が広い場合、継続して禁止区域Ｚへ
接近しているにもかかわらず前時点の検知エリアＮaと
現時点の検知エリアＮaが同一である場合の対策であ
る。前時点において、検出があった検知エリアＮaの連
続侵入度Ｃt-1(Ｎa)は検知エリアＮa-1のカウンタ17に
記憶された前々回連続侵入度Ｃt-2(Ｎa-1)から算出さ
れ、検知エリアＮa-1は対象物９を検出しないのでその
連続侵入度Ｃt-1(Ｎa-1)は零となる。現時点において、
検知エリアＮa-1のカウンタ17には零が記録されている
ので、検知エリアＮaの今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)を式(5)
から算出すると１となってしまう。従って、検知エリア
Ｎaのカウンタ17に記憶された前回連続侵入度Ｃ
t-1(Ｎa)をそのまま保持して今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)と
することにより、対象物９の接近継続情報である連続侵
入度の消失を回避する。
に検知エリアＥの幅が広い場合、継続して禁止区域Ｚへ
接近しているにもかかわらず前時点の検知エリアＮaと
現時点の検知エリアＮaが同一である場合の対策であ
る。前時点において、検出があった検知エリアＮaの連
続侵入度Ｃt-1(Ｎa)は検知エリアＮa-1のカウンタ17に
記憶された前々回連続侵入度Ｃt-2(Ｎa-1)から算出さ
れ、検知エリアＮa-1は対象物９を検出しないのでその
連続侵入度Ｃt-1(Ｎa-1)は零となる。現時点において、
検知エリアＮa-1のカウンタ17には零が記録されている
ので、検知エリアＮaの今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)を式(5)
から算出すると１となってしまう。従って、検知エリア
Ｎaのカウンタ17に記憶された前回連続侵入度Ｃ
t-1(Ｎa)をそのまま保持して今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)と
することにより、対象物９の接近継続情報である連続侵
入度の消失を回避する。
【００２７】
【実施例】図１は、本発明による侵入予測装置の実施例
を示す。カメラ等の画像入力手段５により禁止区域周囲
の画像Ｉを取得し、画像Ｉ中の通常とは異なる監視すべ
き変化を画像変化識別手段10により識別抽出する。図１
の画像変化識別手段10は、例えば図８の動きベクトル形
成手段１、二値化手段２、及び識別手段３から構成され
る。但し、図７に示す輝度変化の差分画像から変化を識
別する装置とすることもできる。
を示す。カメラ等の画像入力手段５により禁止区域周囲
の画像Ｉを取得し、画像Ｉ中の通常とは異なる監視すべ
き変化を画像変化識別手段10により識別抽出する。図１
の画像変化識別手段10は、例えば図８の動きベクトル形
成手段１、二値化手段２、及び識別手段３から構成され
る。但し、図７に示す輝度変化の差分画像から変化を識
別する装置とすることもできる。
【００２８】図１の被監視域記憶手段12は表示部14及び
操作部15を有する検知エリア設定手段13と接続され、例
えば画像入力手段５の画像Ｉを表示部14に表示して、ラ
イトペンやマウス等の設定手段により検知エリアＥを設
定することができる。更に図４に示すように、禁止区域
Ｚのみを操作部15から設定し、検知エリア設定手段13に
よって禁止区域Ｚの周囲に所定間隔で検知エリアＥを適
宜自動設定することも可能である。最終的に設定された
検知エリアＥの位置及びエリア番号は被監視域記憶手段
12に記憶される。
操作部15を有する検知エリア設定手段13と接続され、例
えば画像入力手段５の画像Ｉを表示部14に表示して、ラ
イトペンやマウス等の設定手段により検知エリアＥを設
定することができる。更に図４に示すように、禁止区域
Ｚのみを操作部15から設定し、検知エリア設定手段13に
よって禁止区域Ｚの周囲に所定間隔で検知エリアＥを適
宜自動設定することも可能である。最終的に設定された
検知エリアＥの位置及びエリア番号は被監視域記憶手段
12に記憶される。
【００２９】位置比較手段11は、画像変化識別手段10に
よる対象物９の位置と被監視域記憶手段12に記憶された
検知エリアＥの位置とを比較し、例えば対象物９の検出
された位置をエリア番号Ｎaとして出力する。予測処理
手段16は、各検知エリアＥに対するカウンタ17を有し、
位置比較手段11からのエリア番号Ｎaと前記式(6)及び式
(2)とに基づいて、算出手段16aが予測侵入エリア番号Ｐ
(Ｎa)を算出する。図５に予測侵入エリア番号算出の流
れ図の一例を示す。ステップ501において対象物９の侵
入が検出された検知エリアであるか否かを判断し、検出
された検知エリアＮaの場合はステップ502へ進み、今回
連続侵入度Ｃt(Ｎa)が式(6)に基づいて算出される。求
めた今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)は、同一検知エリアＮaの
前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa)とステップ504で比較され、
前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa)の方が大きい場合は今回連続
侵入度Ｃt(Ｎa)を前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa)で置換える
(ステップ505)。検出のない検知エリアＥの場合はステ
ップ503へ進み、今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)は常に零とさ
れる。式(2)に基づきステップ506で予測侵入エリア番号
Ｐ(Ｎa)が算出され、上記サイクルを全検知エリアＥに
対して繰返す。全検知エリアＥに対する予測処理が終了
した後、各検知エリアＥの今回連続侵入度Ｃ t(Ｎa)がそ
れぞれ対応するカウンタ17へ記憶され、例えば各検知エ
リアＥで算出された予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)の最大
値が、最終判定手段18へ出力される。
よる対象物９の位置と被監視域記憶手段12に記憶された
検知エリアＥの位置とを比較し、例えば対象物９の検出
された位置をエリア番号Ｎaとして出力する。予測処理
手段16は、各検知エリアＥに対するカウンタ17を有し、
位置比較手段11からのエリア番号Ｎaと前記式(6)及び式
(2)とに基づいて、算出手段16aが予測侵入エリア番号Ｐ
(Ｎa)を算出する。図５に予測侵入エリア番号算出の流
れ図の一例を示す。ステップ501において対象物９の侵
入が検出された検知エリアであるか否かを判断し、検出
された検知エリアＮaの場合はステップ502へ進み、今回
連続侵入度Ｃt(Ｎa)が式(6)に基づいて算出される。求
めた今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)は、同一検知エリアＮaの
前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa)とステップ504で比較され、
前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa)の方が大きい場合は今回連続
侵入度Ｃt(Ｎa)を前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa)で置換える
(ステップ505)。検出のない検知エリアＥの場合はステ
ップ503へ進み、今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)は常に零とさ
れる。式(2)に基づきステップ506で予測侵入エリア番号
Ｐ(Ｎa)が算出され、上記サイクルを全検知エリアＥに
対して繰返す。全検知エリアＥに対する予測処理が終了
した後、各検知エリアＥの今回連続侵入度Ｃ t(Ｎa)がそ
れぞれ対応するカウンタ17へ記憶され、例えば各検知エ
リアＥで算出された予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)の最大
値が、最終判定手段18へ出力される。
【００３０】図６は最終判定の流れ図の一例を示す。ま
ずステップ601で検出があった検知エリアのエリア番号
Ｎaと禁止区域Ｚのエリア番号Ｎmaxとが比較され、両者
が等しい場合は侵入ありの警報音又はメッセージ信号を
出力する(ステップ603)。ステップ602で予測処理手段16
が求めた予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)と禁止区域Ｚのエ
リア番号Ｎmaxが比較され、予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)
の方が大きい場合は例えば前記侵入ありの警報音とは異
なる侵入予測ありの警報音又はメッセージ信号を出力す
る(ステップ604)。
ずステップ601で検出があった検知エリアのエリア番号
Ｎaと禁止区域Ｚのエリア番号Ｎmaxとが比較され、両者
が等しい場合は侵入ありの警報音又はメッセージ信号を
出力する(ステップ603)。ステップ602で予測処理手段16
が求めた予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)と禁止区域Ｚのエ
リア番号Ｎmaxが比較され、予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)
の方が大きい場合は例えば前記侵入ありの警報音とは異
なる侵入予測ありの警報音又はメッセージ信号を出力す
る(ステップ604)。
【００３１】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明の禁
止区域への侵入予測方法及び装置は、禁止区域周囲に禁
止区域を層状に取り巻く複数の検知エリアを設定し、各
検知エリアにおける侵入検知結果から監視対象物の危険
域への侵入を予測するので、以下に述べる顕著な効果を
奏する。
止区域への侵入予測方法及び装置は、禁止区域周囲に禁
止区域を層状に取り巻く複数の検知エリアを設定し、各
検知エリアにおける侵入検知結果から監視対象物の危険
域への侵入を予測するので、以下に述べる顕著な効果を
奏する。
【００３２】（１）検知対象物の運動軌跡の予測等の複
雑な画像処理及び認識処理を必要としないので、少ない
画像処理で禁止区域への侵入予測が可能である。 （２）検知対象物自体を追尾することなく、禁止区域周
囲の各検知エリアでの検出から禁止区域への接近を予測
することができる。 （３）各検知エリア毎のカウンタと簡単な条件判断処理
により禁止区域への接近を継続的に予測することができ
る。 （４）禁止区域の危険度や形状等に応じ、周囲の検知エ
リアの形状及び数を自在に調節することが可能である。 （５）コンピュータを使用することにより、禁止区域へ
の侵入を自動予測することが可能である。
雑な画像処理及び認識処理を必要としないので、少ない
画像処理で禁止区域への侵入予測が可能である。 （２）検知対象物自体を追尾することなく、禁止区域周
囲の各検知エリアでの検出から禁止区域への接近を予測
することができる。 （３）各検知エリア毎のカウンタと簡単な条件判断処理
により禁止区域への接近を継続的に予測することができ
る。 （４）禁止区域の危険度や形状等に応じ、周囲の検知エ
リアの形状及び数を自在に調節することが可能である。 （５）コンピュータを使用することにより、禁止区域へ
の侵入を自動予測することが可能である。
【図１】は、本発明の構成を示す図式的ブロック図であ
る。
る。
【図２】は、本発明の原理を示す説明図である。
【図３】は、本発明の原理を示す他の説明図である。
【図４】は、本発明の検知エリアを示す説明図である。
【図５】は、本発明の予測処理の流れ図である。
【図６】は、本発明の最終判定の流れ図である。
【図７】は、従来の監視装置の説明図である。
【図８】は、従来の動きベクトルによる監視装置の説明
図である。
図である。
【図９】は、被監視域画像Ｉの説明図である。
【図１０】は、動きベクトル画像Ｉvの説明図である。
【図１１】は、二値検出画像Ｉgの説明図である。
【図１２】は、禁止区域画像Ｉzの説明図である。
【図１３】は、従来の予測付監視装置の説明図である。
【図１４】は、従来の予測処理の説明図である。
１ 動きベクトル画像形成手段 ２
二値化手段 ３ 識別手段 ５ 画像入力手段 ７
禁止区域記憶手段 ８ 異常判定手段 ９ 検知対象物 10
画像変化識別手段 11 位置比較手段 12 被監視域記憶手段 13
検知エリア設定手段 14 表示部 15 操作部 16
予測処理手段 16a 計算手段 17 カウンタ 18
最終判定手段 20 収縮拡散手段 22 ラベリング手段 24
形状特徴抽出手段 26 動き特徴抽出手段 28 比較手段 30 動きベクトル変換手段 32
予測状態記憶手段 34a、34b 予測処理手段 36 記憶手段 38
予測一致判定手段 40 異常判定手段 42 重複検出手段 50
画像入力部 51 差分画像抽出部 52 参照画像 53
輝度変化二値化部 54 対象物識別部 55 異常判定部 56
禁止区域記憶部。
二値化手段 ３ 識別手段 ５ 画像入力手段 ７
禁止区域記憶手段 ８ 異常判定手段 ９ 検知対象物 10
画像変化識別手段 11 位置比較手段 12 被監視域記憶手段 13
検知エリア設定手段 14 表示部 15 操作部 16
予測処理手段 16a 計算手段 17 カウンタ 18
最終判定手段 20 収縮拡散手段 22 ラベリング手段 24
形状特徴抽出手段 26 動き特徴抽出手段 28 比較手段 30 動きベクトル変換手段 32
予測状態記憶手段 34a、34b 予測処理手段 36 記憶手段 38
予測一致判定手段 40 異常判定手段 42 重複検出手段 50
画像入力部 51 差分画像抽出部 52 参照画像 53
輝度変化二値化部 54 対象物識別部 55 異常判定部 56
禁止区域記憶部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 菊地 仁一 東京都杉並区成田西３丁目20番８号 大倉 電気株式会社内 (72)発明者 前田 豊 東京都杉並区成田西３丁目20番８号 大倉 電気株式会社内
Claims (6)
- 【請求項１】 禁止区域を含む被監視域の画像監視によ
り動き対象物の前記禁止区域への侵入を予測する方法に
おいて、前記禁止区域の周囲に前記禁止区域を層状に取
り巻く複数の検知エリアを設定し、前記禁止区域及び各
検知エリアに対し最外端の検知エリアを１とし前記禁止
区域へ近付くに従い１ずつ増えるエリア番号Ｎi(Ｎiは
自然数)を付し、前記検知エリアごとに当該検知エリア
の連続侵入度Ｃ(Ｎi)を記憶するカウンタを設け、前記
対象物の検出時に当該検出があった検知エリア(エリア
番号Ｎa)の今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)を当該検知エリアの
外側隣接検知エリア(エリア番号Ｎa-1)の前記カウンタ
に記憶された前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa-1)へ１を加える
こと(Ｃt(Ｎa)＝Ｃt-1(Ｎa-1)＋１)により算出して当該
検知エリアのカウンタに記憶し、前記検出があった検知
エリアのエリア番号Ｎaと当該検知エリアの今回連続侵
入度Ｃt(Ｎa)とから前記対象物の侵入が予測される検知
エリアのうちエリア番号が最大のものを予測侵入エリア
番号Ｐ(Ｎa)として求め、前記予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎ
a)と前記禁止区域のエリア番号Ｎmaxとの比較により前
記対象物の前記禁止区域への侵入を予測してなる禁止区
域への侵入予測方法。 - 【請求項２】 請求項１の侵入予測方法において、前記
予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)を前記検出があった検知エ
リアのエリア番号Ｎaと当該検知エリアの今回連続侵入
度Ｃt(Ｎa)に予測係数ｋを乗じた積ｋＣt(Ｎa)とを加え
ること(Ｐ(Ｎa)＝ｋＣt(Ｎa)＋Ｎa)により求めてなる禁
止区域への侵入予測方法。 - 【請求項３】 請求項１又は請求項２の侵入予測方法に
おいて、前記対象物の検出時に当該検出があった検知エ
リア以外の検知エリア(エリア番号Ｎi,i≠a)の今回連続
侵入度Ｃt(Ｎi)を零とし、零とした今回連続侵入度Ｃ
t(Ｎi)を前記検出があった検知エリア以外の検知エリア
(エリア番号Ｎi,i≠a)の前記カウンタへ記憶してなる禁
止区域への侵入予測方法。 - 【請求項４】 請求項３の侵入予測方法において、前記
検出があった検知エリア(エリア番号Ｎa)において算出
された今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)が当該検知エリアの前記
カウンタに記憶された前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa)より小
さい場合、前記今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)を前記前回連続
侵入度Ｃt-1(Ｎa)により置換えてなる禁止区域への侵入
予測方法。 - 【請求項５】 禁止区域を含む被監視域の画像から動き
対象物を識別する画像変化識別手段；前記禁止区域の周
囲に前記禁止区域を層状に取り巻く複数の検知エリアを
設定し、前記禁止区域及び各検知エリアに対し最外端を
１とし前記禁止区域へ近付くに従い１ずつ増えるエリア
番号Ｎi(Ｎiは自然数)を付し、前記画像における前記禁
止区域及び各検知エリアの位置及びエリア番号を記憶す
る被監視域記憶手段；前記対象物の位置と前記禁止区域
及び各検知エリアの位置とを比較して前記対象物の検出
があった検知エリア(エリア番号Ｎa)を求める位置比較
手段；前記検知エリアごとの連続侵入度Ｃ(Ｎi)を記憶
するカウンタを有し、前記検出があった検知エリア(エ
リア番号Ｎa)の今回連続侵入度Ｃt(Ｎa)を当該検知エリ
アの外側隣接検知エリア(エリア番号Ｎa-1)の前記カウ
ンタに記憶された前回連続侵入度Ｃt-1(Ｎa-1)へ１を加
えること(Ｃt(Ｎa)＝Ｃt-1(Ｎa-1)＋１)により算出して
当該検知エリアのカウンタに記憶し、前記検出があった
検知エリアのエリア番号Ｎaと当該検知エリアの今回連
続侵入度Ｃt(Ｎa)とから前記対象物の侵入が予測される
検知エリアのうちエリア番号が最大のものを予測侵入エ
リア番号Ｐ(Ｎa)として求める予測処理手段；及び前記
予測侵入エリア番号Ｐ(Ｎa)と前記禁止区域のエリア番
号Ｎmaxとを比較して侵入予測信号を出力する最終判定
手段を備えてなる禁止区域への侵入予測装置。 - 【請求項６】 請求項５の侵入予測装置において、前記
予測処理手段が全ての前記検知エリア(エリア番号Ｎi)
の今回連続侵入度Ｃt(Ｎi)を求めて各検知エリアの前記
カウンタへ記憶してなる禁止区域への侵入予測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5151757A JP2889082B2 (ja) | 1993-06-23 | 1993-06-23 | 禁止区域への侵入予測方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5151757A JP2889082B2 (ja) | 1993-06-23 | 1993-06-23 | 禁止区域への侵入予測方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0721386A true JPH0721386A (ja) | 1995-01-24 |
| JP2889082B2 JP2889082B2 (ja) | 1999-05-10 |
Family
ID=15525634
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5151757A Expired - Fee Related JP2889082B2 (ja) | 1993-06-23 | 1993-06-23 | 禁止区域への侵入予測方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2889082B2 (ja) |
Cited By (4)
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|---|---|---|---|---|
| JP2001216519A (ja) * | 2000-02-04 | 2001-08-10 | Fujitsu Ltd | 交通監視装置 |
| WO2008099599A1 (ja) * | 2007-02-14 | 2008-08-21 | Panasonic Corporation | 監視カメラ及び監視カメラ制御方法 |
| JP2011227680A (ja) * | 2010-04-19 | 2011-11-10 | Secom Co Ltd | 不審者監視装置および不審者監視システム |
| US10970851B2 (en) | 2013-05-17 | 2021-04-06 | International Electronic Machines Corp. | Operations monitoring in an area |
-
1993
- 1993-06-23 JP JP5151757A patent/JP2889082B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| US20100007736A1 (en) * | 2007-02-14 | 2010-01-14 | Panasonic Corporation | Monitoring camera and monitoring camera control method |
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| US9437089B2 (en) | 2007-02-14 | 2016-09-06 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Monitoring camera and monitoring camera control method |
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