JPH0737057A - Monitoring device - Google Patents
Monitoring deviceInfo
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- JPH0737057A JPH0737057A JP5177992A JP17799293A JPH0737057A JP H0737057 A JPH0737057 A JP H0737057A JP 5177992 A JP5177992 A JP 5177992A JP 17799293 A JP17799293 A JP 17799293A JP H0737057 A JPH0737057 A JP H0737057A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- obstacle
- contour
- passing
- area
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- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、たとえば軌道上を通行
する物体の安全を監視する監視装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a monitoring device for monitoring the safety of an object passing on orbit, for example.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来の監視装置としては、赤外線やレー
ザ光を用いる光電式と、ループコイル式とがある。2. Description of the Related Art As conventional monitoring devices, there are a photoelectric type using infrared rays and laser light and a loop coil type.
【0003】光電式の場合、たとえば図1に示すよう
に、軌道1の両側にこの軌道1に沿って対となる送光器
2A,3A及び受光器2B,3Bを配設するとともに、
送光器4Aを軌道1の一側に配設し、受光器4Bを軌道
1の他側に配設している。In the case of the photoelectric type, as shown in FIG. 1, for example, a pair of light transmitters 2A and 3A and light receivers 2B and 3B are arranged on both sides of the track 1 along the track 1.
The light transmitter 4A is arranged on one side of the track 1, and the light receiver 4B is arranged on the other side of the track 1.
【0004】これにより、軌道1の両側においては、送
光器2A,3Aから発せられた光が受光器2B,3Bに
よって受光されており、遮るものがなければ軌道1の両
側は安全であると判定される。また、送光器4Aから発
せられた光を受光器4Bが受光し、この光を遮るものが
なければ軌道1上は安全であると判定される。As a result, on both sides of the orbit 1, the light emitted from the light transmitters 2A and 3A is received by the light receivers 2B and 3B. If there is no obstruction, both sides of the orbit 1 are safe. To be judged. Further, the light emitted from the light transmitter 4A is received by the light receiver 4B, and if there is nothing that blocks this light, it is determined that the trajectory 1 is safe.
【0005】一方、ループコイル式の場合、たとえば図
2に示すように、軌道1の両側の地中にループコイル5
A,5Bが埋設されており、これらループコイル5A,
5Bに金属体が近づくとこれらのインダクタンスが変化
するので、それを検出することで障害物の検知を行う。On the other hand, in the case of the loop coil type, for example, as shown in FIG.
A and 5B are buried, and these loop coils 5A and
These inductances change when the metal body approaches 5B, and thus the obstacles are detected by detecting them.
【0006】[0006]
【発明が解決しようとする課題】ところが、上述した従
来の監視装置では、光電式の場合、積雪等によって送光
器2A,3A,4A及び受光器2B,3B,4Bが誤動
作を生じてしまい、正確な障害物の検出を行うことがで
きなかった。However, in the above-mentioned conventional monitoring device, in the case of the photoelectric type, the light transmitters 2A, 3A, 4A and the light receivers 2B, 3B, 4B malfunction due to snowfall or the like, An accurate obstacle could not be detected.
【0007】よってラッセル車で除雪する区間では、こ
れら送光器及び受光器が埋もれてしまうので使用するこ
とができないばかりか、レンズ面が汚れてくることから
年数回の清掃作業が必要となっている。また、赤外線ビ
ームは降雪や霧に対して減衰が大きいこと、レーザ式は
送受光器間の光軸ズレに弱いこと等の弱点をもってい
る。Therefore, in the section where snow is removed by the Russell car, the light transmitter and the light receiver are buried and cannot be used, and the lens surface becomes dirty, so cleaning work is required several times a year. There is. In addition, the infrared beam has large weaknesses against snowfall and fog, and the laser type has weak points such as weakness in optical axis deviation between the transmitter and the receiver.
【0008】一方、ループコイル式の場合は、自動車の
金属による信号の変化量が少なく、気温、湿度等の影響
を受易い。しかもループコイルは埋設した後、その上を
コンクリート舗装する必要があり、設置コストが高くな
る等の問題がある。On the other hand, in the case of the loop coil type, the change amount of the signal due to the metal of the automobile is small and it is easily affected by the temperature and humidity. Moreover, it is necessary to pave the loop coil on the concrete after burying it, which raises a problem that the installation cost becomes high.
【0009】本発明は、このような事情に対処してなさ
れたもので、監視視野を通過する物体の領域を生成し、
その領域内に障害物が存在しているか否かを判断するこ
とにより、検出精度の高い監視装置を提供することを目
的とする。The present invention has been made in consideration of such a situation, and generates an area of an object passing through a surveillance visual field,
An object of the present invention is to provide a monitoring device with high detection accuracy by determining whether or not an obstacle is present in the area.
【0010】[0010]
【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、定まった軌道上を通行する物体を監視す
る監視装置において、前記監視視野内を通過する物体の
移動軌跡に基づいて前記物体の通過領域を生成する通過
領域生成手段と、この通過領域生成手段によって生成さ
れた前記通過領域内における現在の画像の輪郭成分から
変化が小さいとみなされた過去の輪郭成分を除去した輪
郭成分を抽出する輪郭成分抽出手段と、この輪郭成分抽
出手段によって抽出された輪郭成分の変動を、その画像
内に存在する上位数個の輪郭成分の大きさの変化に基づ
いて検出し、障害物であるか否かの判定を行う障害物判
定手段とが具備されていることを特徴とする。In order to achieve the above object, the present invention provides a monitoring device for monitoring an object passing on a fixed orbit, based on the moving locus of the object passing through the monitoring field of view. Passing area generating means for generating a passing area of the object, and a contour obtained by removing a past contour component considered to have a small change from the contour component of the current image in the passing area generated by the passing area generating means A contour component extracting means for extracting a component and a variation of the contour component extracted by the contour component extracting means are detected based on changes in the sizes of the top several contour components existing in the image, and an obstacle is detected. And an obstacle determining means for determining whether or not
【0011】[0011]
【作用】本発明の監視装置は、監視視野を通過する物体
の領域を生成するとともに、その領域内で現在の輪郭成
分から過去の輪郭成分を除去し、その画像内に存在する
上位数個の輪郭成分の大きさの変化に基づいて障害物で
あるか否かの判定を行うようにしたので、通過領域外の
雑音成分の影響が除去されることから、障害物の検出精
度が高められる。The monitoring apparatus of the present invention generates a region of an object which passes through the surveillance field of view, removes the past contour component from the current contour component within the region, and removes the top several components existing in the image. Since it is determined whether or not the obstacle is an obstacle based on the change in the size of the contour component, the influence of the noise component outside the passage area is removed, and thus the obstacle detection accuracy is improved.
【0012】また、過去の輪郭成分の変動に基づく障害
物の判定を、上位数個の大きさの変化よって判定してい
るので、物体の通過する軌道が確保されているか否かを
簡便に判定していることになることから、監視視野を通
過する物体の監視を容易且つ確実に行うことができる。Further, since the obstacles are judged based on the changes in the past contour components based on the changes in the sizes of the upper several pieces, it is possible to easily judge whether or not the trajectory through which the object passes is secured. Therefore, it is possible to easily and reliably monitor the object passing through the monitoring field of view.
【0013】更には、物体の通過領域の生成が自動的に
行われるので、画像取込み装置(カメラ)の設置箇所の
制約が大幅に緩和される。更には、物体の通過領域の生
成が物体の通過毎に行われるので、画像取込み装置(カ
メラ)の設置箇所がズレたり、環境変化等が生じた場合
であっても、これらの変化に対する追従度も高められ
る。Furthermore, since the passage area of the object is automatically generated, the restriction on the installation location of the image capturing device (camera) is greatly alleviated. Furthermore, since the passage area of the object is generated for each passage of the object, even if the installation location of the image capturing device (camera) is displaced or the environment changes, the degree of tracking of these changes is high. Is also increased.
【0014】[0014]
【実施例】以下、本発明の実施例の詳細を図面に基づい
て説明する。図3は、本発明の監視装置を、列車が通過
する踏切上を監視するための監視装置に適用した場合の
一実施例に係るシステム構成を示すものであり、通過領
域画像である画像Aを生成するための画像A生成部10
0、基準輪郭のマスク画像を生成するための画像B生成
部200、現在の輪郭画像である画像Cを生成するため
の画像C生成部300、障害物の輪郭画像である画像D
を生成するための画像D生成部400、初期設定部50
0及び警報発生部600が備えられている。Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. FIG. 3 shows a system configuration according to an embodiment in which the monitoring device of the present invention is applied to a monitoring device for monitoring a railroad crossing where a train passes, and an image A which is a passing area image is displayed. Image A generation unit 10 for generating
0, an image B generation unit 200 for generating a reference contour mask image, an image C generation unit 300 for generating an image C that is the current contour image, and an image D that is a contour image of an obstacle.
Image D generation unit 400 and initial setting unit 50 for generating
0 and an alarm generation unit 600 are provided.
【0015】続いて、このような構成の監視装置の動作
を、図4乃至図6を用いて説明する。まず、図6(a)
に示す画像Aの生成について説明する。すなわち、カメ
ラ10からの画像信号が画像A生成部100の画像メモ
リ101に取り込まれると、絶対値算出部103によっ
て画像メモリ101の画像信号の輝度成分と、画像メモ
リ101に取り込まれる画像信号の直前の画像信号を取
り込んでいる画像メモリ102の画像信号の輝度成分と
の差の絶対値が求められる。ここで、カメラ10からの
入力画像は、横方向512、縦方向432、濃度8ビッ
ト(0〜255)のディジタル画像として蓄えられる。
2値化した画像は、同じ画素数で濃度が零かそれ以外の
定まった値のいずれかをもつものである。Next, the operation of the monitoring device having such a configuration will be described with reference to FIGS. First, FIG. 6 (a)
Generation of the image A shown in will be described. That is, when the image signal from the camera 10 is taken into the image memory 101 of the image A generation unit 100, the absolute value calculation unit 103 immediately before the luminance component of the image signal of the image memory 101 and the image signal taken into the image memory 101. The absolute value of the difference from the luminance component of the image signal of the image memory 102 that has captured the image signal of is obtained. Here, the input image from the camera 10 is stored as a digital image having a horizontal direction 512, a vertical direction 432, and a density of 8 bits (0 to 255).
The binarized image has the same number of pixels and either zero density or a fixed value other than that.
【0016】このような絶対値を求める演算が終了する
と、画像メモリ101に記憶されている現在の画像信号
が画像メモリ102に記憶され、次回の演算に備えられ
る。When the calculation for obtaining such an absolute value is completed, the current image signal stored in the image memory 101 is stored in the image memory 102 to be ready for the next calculation.
【0017】絶対値算出部103によって算出された画
像は、積算部110によって先の値と加算される。ま
た、積算部110による加算時においてはその数がカウ
ンタ109にて加算される。The image calculated by the absolute value calculation unit 103 is added to the previous value by the integration unit 110. Further, when the addition is performed by the integrating unit 110, the number is added by the counter 109.
【0018】更に、絶対値算出部103によって算出さ
れた絶対値は、平均値生成部104によって平均化され
ることにより、画像全体の平均値が得られる。この値
は、積算部106にて加算されるとともに、その加算回
数がカウンタ105にてカウントされる。Further, the absolute values calculated by the absolute value calculation unit 103 are averaged by the average value generation unit 104 to obtain the average value of the entire image. This value is added by the integration unit 106, and the number of times of addition is counted by the counter 105.
【0019】このようにして得られた画像全体の平均値
の集合は、平均値生成部107によって平均化されるこ
とにより、その平均化した時点での濃度平均値の移動平
均が求められる。比較部108は、平均値生成部104
の出力と平均値生成部107の出力とを比較する。The set of average values of the entire image thus obtained is averaged by the average value generation unit 107 to obtain a moving average of the density average values at the time of averaging. The comparison unit 108 uses the average value generation unit 104.
And the output of the average value generation unit 107 are compared.
【0020】ここで、物体が軌道上に存在していない時
には、殆どこの濃度平均値は変化しないと考えられる
が、物体が軌道上を通過している際には、カメラ10か
ら入力される画像は、物体が通過する領域の変動は大き
く、そうでない領域の変動は小さいと予想される。It is considered that the density average value hardly changes when the object is not on the orbit, but when the object is passing on the orbit, the image input from the camera 10 is obtained. Is expected to have a large variation in the area through which the object passes, and a small variation in the other areas.
【0021】したがって、画像の差の絶対値の平均値
は、物体が通過していないときは、ある小さいレベルに
収まっており、通過しているときにはそれよりもかなり
大きいレベルとなり、通過が終るまでこの状態が続くと
考えられる。Therefore, the average value of the absolute values of the differences between the images is within a certain small level when the object is not passing, and is considerably higher than that when the object is passing, until the passing is completed. It is thought that this state will continue.
【0022】比較部108では、このような大きいレベ
ルが2回以上連続していることを判定すると、通過物検
出信号を出力する。この通過物検出信号は、積算部11
0及びカウンタ109の再起動信号とされ、通過する物
体を含む差の絶対値の積算のやり直しが行われる。これ
により、物体が通過している時の差の絶対値の画像のみ
が積算される。When the comparing section 108 determines that such a large level continues twice or more, it outputs a passing object detection signal. This passing object detection signal is used by the integration unit 11
0 and the restart signal of the counter 109 are used, and the integration of the absolute value of the difference including the passing object is performed again. As a result, only the image of the absolute value of the difference when the object is passing is integrated.
【0023】物体の通過が終了した時点では、比較部1
08からの通過物検出信号の出力が無くなる。このと
き、積算部110の画像は、通過領域の値が大きく、そ
うでない領域の値が小さいものへとほぼ分割されている
と予想される。この積算部110の画像を、2値化部1
11がカウンタ109の加算回数をパラメータとして2
値化することにより、画像Aが生成される。When the passage of the object is completed, the comparison unit 1
The output of the passing object detection signal from 08 disappears. At this time, it is expected that the image of the integration unit 110 is almost divided into those in which the value of the passing area is large and the value of the other area is small. The image of this integration unit 110 is converted into a binarization unit 1
11 is 2 with the number of additions of the counter 109 as a parameter
Image A is generated by performing the binarization.
【0024】通過する物体が短い場合には、通過領域が
適切に生成されない場合もあるので、物体が通過する度
に通過領域画像生成部112がこの画像を生成すると、
更新部113によりこれまでの通過領域画像と比較して
大きい方の通過領域をもった画像が選択される。When the passing object is short, the passing area may not be properly generated. Therefore, when the passing area image generating section 112 generates this image each time the object passes,
The update unit 113 selects an image having a larger passing area than the passing area images so far.
【0025】次に、画像B及び画像Cを生成する場合に
ついて説明する。すなわち、まず基準輪郭のマスク画像
を生成するための画像B生成部200においては、画像
メモリ101に記憶されている現在の画像信号に画像C
生成部300のソーベル演算部301によるソーベル演
算子が作用されることにより、輪郭成分の強調が行わ
れ、ヒストグラム生成部304にてその画像の濃度値の
ヒストグラムが生成される。ヒストグラムが生成された
後、しきい値計算部305にて上位25%の濃度が存在
する値をしきい値として計算する。Next, the case of generating the images B and C will be described. That is, first, in the image B generation unit 200 for generating the mask image of the reference contour, the image C is added to the current image signal stored in the image memory 101.
The Sobel operator in the generation unit 300 acts on the Sobel operator to enhance the contour component, and the histogram generation unit 304 generates a histogram of the density values of the image. After the histogram is generated, the threshold value calculation unit 305 calculates a value at which the upper 25% density exists as a threshold value.
【0026】ここで、ソーベル演算部301におけるソ
ーベル演算は、画像の輪郭成分を強調するために用いら
れるものであり、画像の個々の画素毎に以下の演算が行
われる。Here, the Sobel operation in the Sobel operation unit 301 is used to emphasize the contour component of the image, and the following operation is performed for each pixel of the image.
【0027】すなわち、図5に示すように、A〜I迄の
画素が配列されている場合、中央の画素Eの位置の値
を、 |A+2×D+G−C−2×F−I|+|A+2×B+
C−G−2×H−I| によって計算する。式の前半部分は横方向の微分に、後
半部分は縦方向の微分に相当する。平均化の作用も含ん
でいるので、ノイズに強いという特徴がある。That is, as shown in FIG. 5, when pixels A to I are arranged, the value of the position of the central pixel E is represented by | A + 2 × D + G−C−2 × F−I | + | A + 2 × B +
It is calculated by C−G−2 × H−I |. The first half of the equation corresponds to the differential in the horizontal direction, and the second half corresponds to the differential in the vertical direction. Since it also includes the averaging function, it has a characteristic of being resistant to noise.
【0028】この値を用いて輪郭強調画像を2値化部3
02にて2値化することにより、画像信号の輪郭成分の
みが抽出される。2値化部302の出力に対してデータ
収縮部303により2値化データを収縮させることによ
り、微小な輪郭成分が除去されるので、これにより降
雨、除雪や小さなゴミ等による悪影響が低減される。Using this value, the contour emphasized image is binarized by the binarizing unit 3
By binarizing in 02, only the contour component of the image signal is extracted. By contracting the binarized data by the data contraction unit 303 with respect to the output of the binarization unit 302, a minute contour component is removed, thereby reducing adverse effects caused by rainfall, snow removal, small dust, and the like. .
【0029】ここで、データ収縮部303におけるデー
タ収縮について更に説明を加えると、図5におけるEの
位置の画素が論理レベル1の時にB,D,F,Hのいず
れかに論理レベル0の画素が存在するときに、Eの位置
の画素の論理レベルを0とする。これにより、輪郭成分
の境界画素がけずられる。Here, further explaining the data contraction in the data contraction unit 303, when the pixel at the position E in FIG. 5 is at the logic level 1, the pixel at the logic level 0 in any of B, D, F, and H. , The logic level of the pixel at the position E is set to 0. As a result, the boundary pixels of the contour component are offset.
【0030】この画像は、上記の画像Aとは異なり、物
体が通過していない場合にのみ積算部202にて積算が
行われる。すなわち、積算部202に対して通過信号
(PS)が供給されており、上記の比較部108からの
通過物検出信号が送出されていないときに、2値化画像
が積算部202にて加算され、併せてその加算回数がカ
ウンタ205にてカウントされる。ここで、カウンタ2
05の値の1/2がしきい値とされ、この閾値を基に2
値化部203が積算部202の出力画像を2値化する。
この2値化されたものが、通過物がない場合の基準輪郭
となる。2値化部203の出力を反転部206が反転す
ることにより、基準輪部のマスク画像が生成される。Unlike the image A described above, this image is integrated by the integration unit 202 only when no object is passing through. That is, when the passing signal (PS) is supplied to the integrating unit 202 and the passing object detection signal from the comparing unit 108 is not transmitted, the binarized image is added by the integrating unit 202. At the same time, the number of additions is counted by the counter 205. Where counter 2
1/2 of the value of 05 is set as the threshold value, and 2 is set based on this threshold value.
The binarizing unit 203 binarizes the output image of the integrating unit 202.
This binarized one becomes the reference contour when there is no passing object. The inversion unit 206 inverts the output of the binarization unit 203 to generate a mask image of the reference wheel portion.
【0031】ここで、カウンタ205の値がたとえば5
以下の場合には、基準輪部の精度がまだ低いので、上述
した通過信号(PS)の供給されている更新部204に
よって以前の基準輪郭を用い精度の維持がなされる。一
方、カウンタ205の値が5を上回る場合には、次回の
精度維持のために2値化部203の値を更新部204に
コピーしておく。Here, the value of the counter 205 is, for example, 5
In the following cases, since the accuracy of the reference wheel portion is still low, the updating section 204 supplied with the above-mentioned pass signal (PS) uses the previous reference contour to maintain the accuracy. On the other hand, when the value of the counter 205 exceeds 5, the value of the binarizing unit 203 is copied to the updating unit 204 in order to maintain the accuracy next time.
【0032】次に、画像Dを生成する場合について説明
する。すなわち、まず障害物の輪郭画像である画像Dを
生成するための画像D生成部400においては、論理積
部207の出力に基づいて障害物画像生成部403が障
害物画像を生成する。Next, the case of generating the image D will be described. That is, first, in the image D generation unit 400 for generating the image D which is the contour image of the obstacle, the obstacle image generation unit 403 generates the obstacle image based on the output of the logical product unit 207.
【0033】この障害物画像生成部403にて生成され
た障害物画像に対し、データ膨張部404がデータ膨張
を施すことにより、画像輪郭の切れの補足が行われる。
判定部405は、データ膨張部404の出力である障害
物の画像の大きさを判定するに際し、システム固有の値
である4,000と比較し、障害物の有無を判定する。
障害物があると判定された場合には、図3に示した警報
発生部600にて警報が発せられる。このとき、判定部
405からの積算抑制信号の送出によって障害物が含ま
れている2値化画像を積算部202に加えないようにす
るとともに、併せてカウンタ205に対し、積算抑制信
号を送出することで、カウンタ205におけるカウント
動作が停止される。The data expansion unit 404 performs data expansion on the obstacle image generated by the obstacle image generation unit 403 to supplement the cut of the image contour.
The determination unit 405 compares the image size of the obstacle output from the data expansion unit 404 with the system-specific value of 4,000 to determine the presence or absence of the obstacle.
When it is determined that there is an obstacle, the alarm generation unit 600 shown in FIG. 3 issues an alarm. At this time, the integration suppression signal is sent from the determination unit 405 so that the binarized image including the obstacle is not added to the integration unit 202, and the integration suppression signal is also sent to the counter 205. As a result, the counting operation of the counter 205 is stopped.
【0034】次に、初期設定部500の動作について説
明する。すなわち、初期設定部500は、監視動作の初
期設定時における監視環境が整っているか否かの判定を
行うとともに、以下に示す2つの条件が同時に成立して
いるか否かをチェックする。Next, the operation of the initial setting section 500 will be described. That is, the initial setting unit 500 determines whether or not the monitoring environment at the time of initial setting of the monitoring operation is prepared, and also checks whether or not the following two conditions are satisfied at the same time.
【0035】その条件の一つとして、現在の画像全体の
平均値を平均値生成部506によって求め、この平均値
と上記の絶対値画像全体の平均値とを比較する。(差の
絶対値の平均)/(現在の画像の平均)の値がシステム
固有の値0.2より小さいか否かを比較する。ここで、
動く物体が無く監視環境が安定していれば、差の絶対値
の平均は小さくなるが、その値そのものは現在の濃度の
平均の値によって変動するので、値そのものの規格化が
行われる。As one of the conditions, the average value of the current entire image is obtained by the average value generation unit 506, and this average value is compared with the average value of the above absolute value image. It is compared whether or not the value of (average absolute value of difference) / (average of current image) is smaller than the system-specific value of 0.2. here,
If there is no moving object and the monitoring environment is stable, the average of the absolute values of the differences will be small, but the values themselves will fluctuate depending on the current average value of the concentrations, so the values themselves will be standardized.
【0036】他の条件として、システムが初期設定時の
障害物の検出を行うため、軌道上を監視しているので、
障害物が存在しない場合には軌道又はこの軌道の支持部
分等の輪郭が全体の輪郭の中で大きな比重を占め、ほぼ
同じ精度の輪郭がいくつか同時に検出される。一方、初
めから障害物が軌道上に存在している場合には、輪郭成
分が複雑に絡み合い、飛び抜けて大きな輪郭がいくつか
存在すると予想される。As another condition, since the system is monitoring the orbit in order to detect an obstacle at the time of initial setting,
If there are no obstacles, the contour of the trajectory or the supporting portion of this trajectory occupies a large proportion of the overall contour, and several contours of approximately the same accuracy are detected at the same time. On the other hand, when an obstacle is present on the orbit from the beginning, it is expected that the contour components are intricately entangled with each other and jump out to cause some large contours.
【0037】これらの区別を付けるために、収縮を行っ
た現在の画像の連結成分(上下又は左右に輪郭がつなが
っているもの)毎にラベル付け部501にてラベル付け
が行われ、ソート部502にてそれぞれのラベル番号毎
にその領域の大きさが求められるとともに、大きさによ
るソートがかけられる。ソートがかけられた後、サンプ
ル抽出部503にて上位10個のサンプルが監視動作毎
に抽出される。In order to distinguish between these, the labeling unit 501 performs labeling for each connected component of the current image that has been contracted (that has contours connected vertically or horizontally), and the sorting unit 502. The size of the area is obtained for each label number, and the size is sorted. After being sorted, the sample extracting unit 503 extracts the top 10 samples for each monitoring operation.
【0038】それを積算部505に10の値としてそれ
ぞれ蓄えるとともに、カウンタ504にその蓄えた回数
を記憶させる。ここで、積算部505は、(10×1
0)の限定された記憶領域をもち、カウンタ504の値
をリングカウンタとして用いることによりその記憶領域
が巡回的に使用される。また、カウンタ504の値が4
以下であれば、比較部507は積算部505の10個ず
つの値の組の上位1と2とが他の8ヶよりも飛び抜けて
大きいかどうかを比較する。飛び抜けて大きい場合に
は、障害物が存在していると判断して常にその値を出力
する。Each of them is stored as a value of 10 in the accumulator 505, and the number of times of storage is stored in the counter 504. Here, the integrating unit 505 calculates (10 × 1
0) has a limited storage area, and the storage area is cyclically used by using the value of the counter 504 as a ring counter. The value of the counter 504 is 4
If the following is true, the comparing unit 507 compares whether or not the higher ranks 1 and 2 of the set of 10 values in the accumulating unit 505 are significantly larger than the other eight. If the size is extremely large, it is determined that an obstacle exists, and the value is always output.
【0039】飛び抜けて大きい場合には、カウンタ50
4の値を用いてそれまでの10個単位の平均値をそれぞ
れ平均値生成部506により求める。この10ヶの値と
現在の10ヶの値との大きさをそれぞれ比較して、それ
らがシステム固有の値より小さい場合には障害物が存在
していないと判断する。If it is extremely large, the counter 50
By using the value of 4, the average value generation unit 506 obtains the average value in units of 10 so far. The magnitudes of these 10 values and the current 10 values are compared with each other, and if they are smaller than the system-specific value, it is determined that there is no obstacle.
【0040】論理積401によって、上記2つの判断結
果の論理積(両方が満たされているかそうでないか)が
求められると、これが通過画像領域を新規に生成するた
めの起動信号となる。通過信号が出てから起動信号が出
るまでの時間をタイマー402にて計測し、ある範囲内
で起動信号が出ない場合には軌道上に動く物体があるか
又は障害物が存在していると判断され警報が発生され
る。When the logical product of the above two judgment results (whether they are both satisfied or not) is obtained by the logical product 401, this becomes a start signal for newly generating the passing image area. The timer 402 measures the time from the passage signal to the activation signal. If the activation signal does not occur within a certain range, it means that there is a moving object or an obstacle on the orbit. A judgment is made and an alarm is issued.
【0041】このように、本実施例によれば、物体の通
過領域である踏切上の通過領域を生成し、その領域内で
現在の輪郭成分から過去の輪郭成分を除去するととも
に、通過領域外の雑音の影響を除去するようにしたの
で、障害物の検出精度が高められる。また、過去の輪郭
成分の変動を上位数個の輪郭の大きさの変化によって判
定しているので、物体の通過する軌道が確保されている
かどうかを簡便に判定していることに等しく、これも通
行上の安全性の確保に寄与している。As described above, according to this embodiment, the passing area on the railroad crossing which is the passing area of the object is generated, the past contour component is removed from the present contour component in the area, and the outside of the passing area is generated. Since the influence of the noise of is removed, the accuracy of obstacle detection can be improved. Further, since the change in the contour component in the past is determined by the change in the size of the top several contours, it is equivalent to simply determining whether or not the trajectory through which the object passes is secured. It contributes to ensuring the safety of traffic.
【0042】更に、通過領域を自動的に生成するように
したので、カメラ10の設置場所に対する融通性が高め
られる。また、通過の度に通過領域及びマスク画像を生
成しているので、カメラ10の位置ずれや日照量の変化
及び気象条件等に対する追随度が高められる。Further, since the passage area is automatically generated, the flexibility of the installation location of the camera 10 is enhanced. Further, since the passing area and the mask image are generated each time the vehicle passes, the degree of tracking with respect to the positional deviation of the camera 10, changes in the amount of sunshine, weather conditions, etc. can be enhanced.
【0043】なお、本実施例では、軌道上を通過する物
の安全を地上のカメラを用いて監視する場合について説
明したが、この例に限らず、通過する物体上にカメラ1
0を設置するようにしてもよく、この場合には、同様の
領域生成方法で、軌道そのものの滑らかさの検出や滑ら
かな軌道上を走行する物体の物理的安定度の検出を行う
ことが可能となる。In this embodiment, the case where the safety of an object passing on the orbit is monitored by using a camera on the ground has been described, but the present invention is not limited to this example, and the camera 1 is placed on the passing object.
0 may be installed. In this case, it is possible to detect the smoothness of the trajectory itself and the physical stability of the object traveling on the smooth trajectory by the same area generation method. Becomes
【0044】また、物体を静止させた場合には、同様の
領域生成の方法で他の物体が近づいてくることや遠ざか
ることを検出することで可能となる。しかも、領域の個
数を数えるようにした場合には、周囲を移動する他の物
体の個数も数えることができる。Further, when the object is made stationary, it is possible to detect that another object is approaching or moving away by the same method of area generation. Moreover, when the number of regions is counted, the number of other objects moving around can be counted.
【0045】更に、本実施例では、本発明を、列車の通
過領域である踏切上を監視するための監視装置に適用し
た場合について説明したが、この例に限らず、たとえば
道路上の物体監視等に適用してもよい。Further, in the present embodiment, the case where the present invention is applied to the monitoring device for monitoring the level crossing which is the passage area of the train has been described, but the present invention is not limited to this example, and for example, object monitoring on a road. Etc. may be applied.
【0046】また、本実施例では、濃度の変化を用いて
領域を設定した場合について説明したが、この例に限ら
ず、彩度の変化を用いても同様の領域の設定が可能であ
る。In this embodiment, the case where the area is set by using the change in density has been described, but the present invention is not limited to this example, and the same area can be set by using the change in saturation.
【0047】[0047]
【発明の効果】以上説明したように、本発明の監視装置
によれば、監視視野を通過する物体の領域を生成すると
ともに、その領域内で現在の輪郭成分から過去の輪郭成
分を除去し、その画像内に存在する上位数個の輪郭成分
の大きさの変化に基づいて障害物であるか否かの判定を
行うようにしたので、通過領域外の雑音成分の影響が除
去されることから、障害物の検出精度が高められる。As described above, according to the surveillance device of the present invention, a region of an object passing through the surveillance field of view is generated, and the past contour component is removed from the present contour component in the region, Since it is determined whether or not the obstacle is an obstacle based on the changes in the sizes of the top several contour components existing in the image, the influence of the noise component outside the pass area is removed. The accuracy of obstacle detection is improved.
【0048】また、過去の輪郭成分の変動に基づく障害
物の判定を、上位数個の大きさの変化よって判定してい
るので、物体の通過する軌道が確保されているか否かを
簡便に判定していることになることから、監視視野を通
過する物体の監視を容易且つ確実に行うことができる。Further, since the obstacles are judged based on the changes in the past contour components based on the changes in the sizes of the upper several pieces, it is simply judged whether or not the trajectory through which the object passes is secured. Therefore, it is possible to easily and reliably monitor the object passing through the monitoring field of view.
【0049】更には、物体の通過領域の生成が自動的に
行われるので、画像取込み装置(カメラ)の設置箇所の
制約が大幅に緩和される。更には、物体の通過領域の生
成が物体の通過毎に行われるので、画像取込み装置(カ
メラ)の設置箇所がズレたり、環境変化等が生じた場合
であっても、これらの変化に対する追従度も高められ
る。監視視野を通過する物体の領域を生成し、その領域
内に障害物が存在しているか否かを判断するようにした
ので、検出精度が高められる。Furthermore, since the passage area of the object is automatically generated, the restriction on the installation location of the image capturing device (camera) is greatly relaxed. Furthermore, since the passage area of the object is generated for each passage of the object, even if the installation location of the image capturing device (camera) is displaced or the environment changes, the degree of tracking of these changes is high. Is also increased. Since the area of the object passing through the surveillance field of view is generated and it is determined whether or not the obstacle exists in the area, the detection accuracy can be improved.
【図1】従来の光電式による監視装置を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing a conventional photoelectric monitoring device.
【図2】従来のループコイル式による監視装置を示す図
である。FIG. 2 is a diagram illustrating a conventional loop coil type monitoring device.
【図3】本発明の監視装置の一実施例に係るシステム構
成を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a system configuration according to an embodiment of a monitoring device of the present invention.
【図4】図3の監視装置における各構成部位の詳細を示
す図である。FIG. 4 is a diagram showing details of each component in the monitoring device of FIG.
【図5】図4の画像C生成部のソーベル演算部における
ソーベル演算子の動作を説明するための図である。5 is a diagram for explaining the operation of the Sobel operator in the Sobel operation unit of the image C generation unit in FIG.
【図6】図3の監視装置における各構成部位によって生
成される画像を示す図である。6 is a diagram showing an image generated by each component in the monitoring device of FIG.
10 カメラ 100 画像A生成部 200 画像B生成部 300 画像C生成部 400 画像D生成部 500 初期設定部 600 警報発生器 10 camera 100 image A generation unit 200 image B generation unit 300 image C generation unit 400 image D generation unit 500 initial setting unit 600 alarm generator
フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 FI 技術表示箇所 G08B 25/00 510 M 7323−5G Continuation of front page (51) Int.Cl. 6 Identification number Office reference number FI technical display location G08B 25/00 510 M 7323-5G
Claims (1)
る監視装置において、 前記監視視野内を通過する物体の移動軌跡に基づいて前
記物体の通過領域を生成する通過領域生成手段と、 この通過領域生成手段によって生成された前記通過領域
内における現在の画像の輪郭成分から変化が小さいとみ
なされた過去の輪郭成分を除去した輪郭成分を抽出する
輪郭成分抽出手段と、 この輪郭成分抽出手段によって抽出された輪郭成分の変
動を、その画像内に存在する上位数個の輪郭成分の大き
さの変化に基づいて検出し、障害物であるか否かの判定
を行う障害物判定手段とが具備されていることを特徴と
する監視装置。1. A monitoring device for monitoring an object passing on a fixed orbit, and passing area generating means for generating a passing area of the object based on a movement locus of the object passing through the monitoring field of view; Contour component extracting means for extracting a contour component obtained by removing a past contour component which is considered to have a small change from the contour component of the current image in the passage area generated by the area generating means, and the contour component extracting means. An obstacle determining means for detecting a change in the extracted contour component based on changes in the sizes of the top several contour components existing in the image and determining whether or not the obstacle is an obstacle. A monitoring device characterized by being provided.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5177992A JPH0737057A (en) | 1993-07-19 | 1993-07-19 | Monitoring device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5177992A JPH0737057A (en) | 1993-07-19 | 1993-07-19 | Monitoring device |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0737057A true JPH0737057A (en) | 1995-02-07 |
Family
ID=16040650
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP5177992A Pending JPH0737057A (en) | 1993-07-19 | 1993-07-19 | Monitoring device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0737057A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001216519A (en) * | 2000-02-04 | 2001-08-10 | Fujitsu Ltd | Traffic monitor device |
JP2008249517A (en) * | 2007-03-30 | 2008-10-16 | Honda Motor Co Ltd | Obstacle detector |
-
1993
- 1993-07-19 JP JP5177992A patent/JPH0737057A/en active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001216519A (en) * | 2000-02-04 | 2001-08-10 | Fujitsu Ltd | Traffic monitor device |
JP2008249517A (en) * | 2007-03-30 | 2008-10-16 | Honda Motor Co Ltd | Obstacle detector |
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