JPH08136251A

JPH08136251A - 侵入物検出装置および侵入物検出方法

Info

Publication number: JPH08136251A
Application number: JP6297976A
Authority: JP
Inventors: Shintaro Nomura; 慎太郎野村; Satoshi Tsuchiya; 悟志土屋
Original assignee: Nittan Co Ltd
Current assignee: Nittan Co Ltd
Priority date: 1994-11-07
Filing date: 1994-11-07
Publication date: 1996-05-31
Anticipated expiration: 2016-04-09
Also published as: JP3153718B2

Abstract

(57)【要約】【目的】目盛棒などの特別な道具を別途設置したりせ
ずとも、侵入物に関する確実な情報を検出することが可
能である。【構成】この侵入物検出装置は、所定の視野角を有
し、該視野角の範囲の画像を撮像する撮像部１と、該撮
像部１の設置条件を入力する設置条件入力部２と、撮像
部１により撮像された画像データに基づき侵入物の検出
に関する画像処理演算を行なう演算部３と、侵入物の検
出結果を出力する出力部４と、電源を供給する電源部５
とを有しており、上記設置条件としては、撮像部１の設
置された高さと、撮像部１の設置角度とを入力するだけ
で良い。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、特定の監視領域内へ侵
入した侵入者などの侵入物を検出する侵入物検出装置お
よび侵入物検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、侵入物を検知するのに、特開昭６
３−２２６７９９号に示されているような侵入物認識シ
ステムが知られている。この侵入物認識システムは、監
視区域を視野内に含むカメラと、このカメラに接続さ
れ、カメラからの画像を処理して図形認識を行なう画像
処理装置とを有し、前記監視区域内に侵入した侵入対象
物の位置と大きさとを認識する場合に、カメラの視野内
に配置された目盛棒と、監視区域；侵入対象物；カメラ
および前記目盛棒の幾何学的相対位置関係から前記侵入
対象物の位置と大きさとを算出するようになっている。

【０００３】この侵入物認識システムでは、カメラから
一定距離に目盛棒を設け、目盛棒の画像と監視区域の画
像とを共に画像入力することにより、侵入物とカメラ；
目盛棒の目盛の幾何学的関係から侵入物の位置と大きさ
とを知ることができる。すなわち、発見物(侵入者等)の
占める目盛の目盛棒の上限および下限の目盛がわかれば
演算手段により発見物の位置と大きさとを算出すること
ができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の侵入物認識システムでは、カメラから一定の距
離に目盛棒を設けなければならないという問題があっ
た。すなわち、建物内の部屋の構造によっては目盛棒を
配置することができない場合がある。また、目盛棒を配
置できる場合でも、目盛棒を監視領域内の所定位置に正
しく配置しなければならず、また、美観を損ねるなどの
問題があった。

【０００５】本発明は、目盛棒などの特別な道具を別途
設置したりせずとも、侵入物に関する確実な情報を検出
することの可能な侵入物検出装置および侵入物検出方法
を提供することを目的としている。

【０００６】

【課題を解決するための手段および作用】上記目的を達
成するために、本発明は、所定の視野角の範囲の画像を
所定の撮像手段により撮像した画像データに基づき、侵
入物の検出に関する画像処理演算を行なう際、この画像
処理演算において、撮像手段の視野角と撮像手段の設置
条件とを用いるようになっている。これにより、目盛棒
などの特別な道具を別途設置したりせずとも、撮像手段
の視野角と設置条件だけにより、侵入物(侵入者)に関す
る確実な情報を検出することができる。

【０００７】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。図１は本発明に係る侵入物検出装置の一実施例の
構成図である。図１を参照すると、本実施例の侵入物検
出装置は、所定の視野角を有し、該視野角の範囲の画像
を撮像する撮像部１と、該撮像部１の設置条件を入力す
る設置条件入力部２と、撮像部１により撮像された画像
データに基づき侵入物の検出に関する画像処理演算を行
なう演算部３と、侵入物の検出結果を出力する出力部４
と、電源を供給する電源部５とを有している。

【０００８】図１の例では、撮像部１は、撮像素子(例
えばＣＣＤセンサなど)１１と、所定の視野角(画角)を
有する光学手段(例えば光学レンズ)１２とを有してい
る。図２には、撮像素子１１としてのＣＣＤセンサに光
学レンズ１２が組み込まれた撮像部１の具体例(平面図)
が示されている。なお、図２において、光学レンズ１２
とＣＣＤセンサ１１とは重なり合った状態で示されてい
る。また、図２において、符号１３は動作灯であり、Ｃ
ＣＤセンサ１１に電源部５から電源が供給され、ＣＣＤ
センサ１１が作動しているときに、作動灯１３が点灯す
るようになっている。

【０００９】図３は建物内の部屋の一例を示す透視図で
あって、撮像部１は、図３に示すように、例えば、建物
内の所定の部屋１０１の天井１０２あるいは壁面１０３
の高い位置などに設置されるようになっており、撮像素
子１１によって撮像される画面は、光学レンズ１２の視
野角(画角)と撮像部１の設置条件(部屋１０１の床１０
４からの撮像部１の高さｈ，および撮像部１の設置角度
(傾き角度)θ)とによって定められる。従って、部屋１
０１内の所望の監視区域を監視しようとする場合、光学
レンズ１２に所定の視野角のものを用い、また、部屋１
０１内の所定の位置に所定の角度θで撮像部１を予め設
置する必要がある。

【００１０】図４(ａ)，(ｂ)はそれぞれ図３のｘ軸方
向，ｙ軸方向の断面図であり、図４(ａ)，(ｂ)には、部
屋１０１内の所望の監視区域１０５を監視するように、
所定の視野角θ₀(θ_x0，θ_y0)をもつ撮像部１が所定の
位置に所定の傾き角度(鉛直線ｚからの傾き角度)θ
(θ_x，θ_y)で設置された状態が示されている。なお、θ
_x，θ_yはそれぞれ傾き角度θのｘ軸方向成分，ｙ軸方向
成分であり、θ_x0，θ_y0はそれぞれ視野角θ₀のｘ軸方
向成分，ｙ軸方向成分である。

【００１１】また、図５には、撮像部１が図４(ａ)，
(ｂ)に示すように設置されたときに、ＣＣＤセンサ１１
によって撮像された画面の一例が示されている。図５の
例では、この画面は、例えば、ＣＣＤセンサの画素数
(素子数)Ｎ×Ｍに対応させて、ｘ軸方向，ｙ軸方向にそ
れぞれＮ個，Ｍ個(例えば６０個，６０個)の画素に分け
られている。すなわち、撮像された画面の１画素がＣＣ
Ｄセンサの１画素に対応したものとなっている。

【００１２】なお、ＣＣＤセンサには、数１０万画素程
度の高解像度のものから、数１０画素程度の低解像度の
ものがあり、これらのいずれのものをも用いることがで
きる。この場合、低解像度のＣＣＤセンサを用いるとき
には、このＣＣＤセンサの各画素の出力をそのまま処理
対象である画像データとすることができ、この場合、画
面の各画素は、上述のように、ＣＣＤセンサの各画素と
一対一対応となる。また、高解像度のＣＣＤセンサを用
いるときには、このＣＣＤセンサの各画素出力をそのま
ま処理対象である画像データとすることもできるが、以
後の画像処理を簡単なものとするため、撮像部１におい
てあるいは演算部３において、ＣＣＤセンサの複数の画
素出力をまとめて(例えばこれら複数の画素出力の平均
をとって)、１画素としたものを画像データとすること
もできる。例えば、ＣＣＤセンサが６４×６４画素，す
なわち４０９６画素のものである場合、４画素を１画素
に圧縮することで(例えば４画素のレベルの平均値をと
って、これを１画素のレベルにすることで)、１６×１
６画素，すなわち２５６画素の画像データとすることが
でき、画像処理に要する時間を短縮することができる。
但し、その分、解像度は低下する。

【００１３】演算部３は、このように撮像された画面を
例えば定期的に(一定の時間間隔Ｔで)監視し、基本的に
は、現時点の画面の画像データと前時点の画面の画像デ
ータとを比較し、現時点の画面の画像データと前時点の
画面の画像データとの間に変化した部分があるときに、
この変化した部分が侵入物によるものであるか否かの判
断処理等を行なうようになっている。

【００１４】図１の例では、演算部３は、撮像部１から
のアナログ画像データ(すなわち例えばＣＣＤセンサ１
１の各画素出力)に対し、アナログ−デジタル変換を行
なうＡ／Ｄ変換器２０と、デジタル変換された画像デー
タに基づき上記監視処理，判断処理等を行なうプロセッ
サ(ＣＰＵ)２１と、プロセッサ２１の処理プログラム等
が記憶されているＲＯＭ２２と、プロセッサ２１のワー
クエリアとして機能するＲＡＭ２３とを有し、上記処理
に用いられる現時点の画面の画像データ，前時点の画面
の画像データなどはＲＡＭ２３に格納されるようになっ
ている。

【００１５】なお、上記Ａ／Ｄ変換器２０は、プロセッ
サ２１の処理能力等に応じ、アナログ画像データを所定
の閾値により２値のデジタル画像データに変換する機能
を有しているものであっても良いし、アナログ画像デー
タを例えば焦点座標位置の輝度(階調レベル)を閾値とし
て多値のデジタル画像データに変換する機能を有するも
のであっても良い。すなわち、プロセッサ２１が多値の
デジタル画像データに対する処理能力を有している場合
には、多値のデジタル画像データに変換する機能を有す
るＡ／Ｄ変換器が用いられることで、より精度良く侵入
物(侵入者)に関する検知を行なうことができるが、プロ
セッサ２１が２値のデジタル画像データに対する処理能
力しか有していない場合には、２値のデジタル画像デー
タに変換する機能を有するＡ／Ｄ変換器が用いられる
か、あるいは、多値のデジタル画像データに変換する機
能を有するＡ／Ｄ変換器が用いられる場合、さらに多値
のデジタル画像データを２値のデジタル画像データに変
換する必要がある。

【００１６】以下の説明では、便宜上、撮像部１からの
アナログ画像データは、最終的に２値の画像データに変
換され、プロセッサ２１は、２値の画像データに対して
所定の画像処理演算を行なうものとする。また、画像デ
ータが変化したか否かを判断するための現時点の画像デ
ータと前時点の画像データとの比較は、これらの差をと
って、差分画像データとすることによってなされるもの
とする。なお、この場合に、画像データが２値化されて
いることによって、この差分画像データは、変化がない
ときには全ての画素の値が“０”であり、変化がある部
分についてのみ“０”以外の値となることから、これに
より、変化した部分があるか否かを即座に判断すること
ができる。

【００１７】ところで、演算部３において、画面の変化
した部分が侵入物によるものであるか否かの判断等を確
実に行なうために、演算部３では、撮像部１の設置条件
(撮像部１の高さｈおよび撮像部１の傾き角度θ(θ_x，
θ_y))が必要であり、このため、本実施例では、撮像部
１の設置条件を入力する設置条件入力部２が設けられて
いる。

【００１８】設置条件入力部２は、例えば、撮像部１の
高さ(すなわち床１０４からの距離)ｈを自動測定する距
離計、および／または、撮像部１の鉛直方向ｚからの傾
き角度θ(θ_x，θ_y)を自動測定する傾斜計として構成す
ることができる。この場合、これらの測定器を撮像部１
に予め取り付け、これらの測定器からの出力を演算部３
に入力させることで、設置条件を自動入力することがで
きる。なお、この場合上記高さ(距離)ｈを測定する装置
すなわち距離計としては、超音波あるいはレーザ光を床
１０４に向けて出射した時点から、床１０４により反射
された超音波あるいはレーザ光を受信する時点までの時
間を計測することによって床１０４までの距離を測定す
る装置などを用いることができる。また、傾斜計として
は、例えば米国ルーカス社製の低価格・高性能小型化傾
斜角センサなどを用いることができる。

【００１９】また、このような距離計，傾斜計のかわり
に、設置条件入力部２を、撮像部１の高さｈおよび設置
角度θ(θ_x，θ_y)をアナログ電圧として入力させるため
のアナログ電圧調整器として構成することもできる。こ
の場合、オペレータがアナログ電圧調整器を操作して
(例えばボリュームを操作して)、撮像部１の高さｈおよ
び設置角度θ(θ_x，θ_y)にそれぞれ対応したアナログ電
圧に調整することで、高さｈおよび設置角度θ(θ_x，θ
_y)をアナログ電圧として演算部３に入力させることがで
きる。

【００２０】あるいは、設置条件入力部２を、撮像部１
の高さｈおよび設置角度θ(θ_x，θ_y)をデジタル情報と
して入力させるための例えば８ビットのディップスイッ
チとして構成することもできる。この場合、オペレータ
がディップスイッチを操作して高さｈおよび角度θ
(θ_x，θ_y)を設定することで、高さｈおよび角度θ
(θ_x，θ_y)をデジタル情報として、演算部３に入力させ
ることができる。

【００２１】演算部３は、設置条件入力部２から入力さ
れた設置条件に基づき、先ず、図５に示すような画面上
において、撮像部１の直下の位置(ｘ_C，ｙ_C)がどこにあ
るかを算出し、次いで、撮像部１の設置位置から画像デ
ータの変化した部分ＣＨに対応する対象物ＯＢＪ(図１
参照)の位置までの角度ψに関する情報と、撮像部１の
設置位置から画像データの変化した部分に対応する対象
物ＯＢＪまでの距離Ｌ_XYと、画像データの変化した部分
に対応する対象物ＯＢＪの大きさとを算出し、これらの
算出情報等に基づいて、画像データの変化した部分に対
応する対象物ＯＢＪが侵入物(侵入者)であるか否かを判
断するようになっている。

【００２２】ここで、画面上における撮像部１の直下の
位置(ｘ_C，ｙ_C)の算出は、次のようになされる。すなわ
ち、いま例えば図４(ａ)，(ｂ)に示すように、撮像部１
がｘ軸方向，ｙ軸方向にそれぞれ視野角θ_x0，θ_y0を有
し、ｘ軸方向に傾き角θ_x，ｙ軸方向に傾き角θ_yで傾い
て設置されているとするとき、図５に示すような画面の
ｘ軸，ｙ軸上での１画素(１区画)の角度ｄθ_x，ｄθ
_yは、それぞれ次式で計算される。

【００２３】

【数１】ｄθ_x＝θ_x0／Ｎｄθ_y＝θ_y0／Ｍ

【００２４】なお、Ｎ，Ｍはそれぞれｘ軸方向，ｙ軸方
向の画素数(区画数)である。ｘ軸，ｙ軸上での１画素
(１区画)の角度ｄθ_x，ｄθ_yが数１により計算される
と、画面上における撮像部１直下の位置(ｘ_C，ｙ_C)は次
式により求められる。

【００２５】

【数２】ｘ_C＝Ｎ／２−θ_x／ｄθ_x ｙ_C＝Ｍ／２−θ_y／ｄθ_y

【００２６】図５には、このように求められた画面上で
の撮像部１直下の位置(ｘ_C，ｙ_C)が示されている。な
お、図５からもわかるように、傾き角θ_x，θ_yが０のと
き、すなわち、撮像部１が傾いていないときには、その
直下の位置(ｘ_C，ｙ_C)は画面の中央になり、傾き角θ_x
あるいはθ_yが大きい程、(ｘ_C，ｙ_C)は画面の縁に近く
なる。

【００２７】このようにして、画面上における撮像部１
直下の位置(ｘ_C，ｙ_C)が算出されると、これを基準にし
て、撮像部１の設置位置から画像データの変化した部分
に対応する対象物ＯＢＪの位置までの角度ψ(鉛直線ｚ
に対する角度)に関する情報を求めることができる。よ
り詳細には、いま例えば、前時点では対象物ＯＢＪが存
在せず前時点での画面が図６(ａ)に示すようなものであ
り、現時点において図１のように対象物ＯＢＪが出現し
現時点での画面が図６(ｂ)に示すようなものとなって、
画面上で画像データの変化した部分が符号ＣＨの部分で
あると検出されたとき、すなわち、例えば図６(ｂ)の画
像データと図６(ａ)の画像データとの差をとって図６
(ｃ)に示すような差分画像データが得られ、この差分画
像データにおいて“０”以外の画素値をもつ部分(図６
(ｃ)の例では黒画素の部分)ＣＨが画像データの変化し
た部分として検出されたとき、この変化した部分ＣＨに
対応する実際の対象物ＯＢＪまでの角度ψに関する情報
を次のように求めることができる。

【００２８】すなわち、画面上において画像データの変
化した部分ＣＨが、図６(ｃ)に示すように、(ｘ₁，ｙ₁)
〜(ｘ₂，ｙ₂)の範囲である場合、撮像部１の設置位置か
ら画像データの変化した部分ＣＨに対応する実際の対象
物ＯＢＪまでのｘ軸方向の角度範囲ψ_x1〜ψ_x2，ｙ軸方
向の角度範囲ψ_y1〜ψ_y2は、それぞれ次式のようにして
求まる。

【００２９】

【数３】ψ_x1＝ｄθ_x×(ｘ₁−ｘ_C) ψ_x2＝ｄθ_x×(ｘ₂−ｘ_C) ψ_y1＝ｄθ_y×(ｙ₁−ｙ_C) ψ_y2＝ｄθ_y×(ｙ₂−ｙ_C)

【００３０】これにより、撮像部１の設置位置から対象
物ＯＢＪまでの距離Ｌ_XY(対象物ＯＢＪの最も遠い部分
までの距離)を次式のようにして求めることができる。

【００３１】

【数４】Ｌ_XY＝(ｈ／ｃｏｓψ_x2)×(１／ｃｏｓψ_y2)

【００３２】また、これにより、対象物ＯＢＪのｘ軸方
向，ｙ軸方向の実際の大きさ｜Ｘ｜，｜Ｙ｜と、対象物
ＯＢＪの実際の大きさＳとを、次式のように算出するこ
とができる。

【００３３】

【数５】｜Ｘ｜＝Ｌ_XY×(ψ_x2−ψ_x1) ｜Ｙ｜＝Ｌ_XY×(ψ_y2−ψ_y1) Ｓ＝｜Ｘ｜×｜Ｙ｜

【００３４】このように、対象物ＯＢＪの大きさに関す
る情報として、Ｓ，｜Ｘ｜，｜Ｙ｜を得ることができ、
対象物ＯＢＪの位置に関する情報として、Ｌ_XY，ψを得
ることができる。また、対象物ＯＢＪの概略的な形状に
関する情報として、例えば｜Ｘ｜と｜Ｙ｜との比｜Ｙ｜
／｜Ｘ｜を得ることができる。

【００３５】なお、上述したような対象物ＯＢＪの各情
報は、部屋１０１の監視区域１０５となるべき床１０４
部分が平らな平面であり、対象物ＯＢＪが床１０４の平
らな平面に沿ったものであるとの前提の下で得られ、監
視区域１０５となるべき床１０４の部分に階段等の凹凸
がある場合には、これに応じた補正を対象物ＯＢＪの各
情報に施す必要がある。なお、以下では、説明の便宜
上、監視区域１０５となるべき床１０４部分は、平らな
平面であるとする。

【００３６】また、上述の例では、撮像部１は、任意の
傾き角度θ(θ_x，θ_y)で取り付けることができるとした
が、必要に応じ、この傾き角度θ(θ_x，θ_y)に制約をも
たせることもできる。すなわち、撮像素子１１にＣＣＤ
素子が用いられる場合、ＣＣＤ素子は一般に長方形状の
ものであり、ｘ軸方向あるいはｙ軸方向のいずれか一方
が他方に比べて長く、画素数の多いものとなっている。
いま例えばｘ軸方向の長さが長くなっている場合、ｘ軸
方向の傾き角度θ_xが“０゜”でないとき(すなわち、こ
のＣＣＤ素子のｘ軸が床１０４と平行でないとき)に
は、ｘ軸方向の実際の監視エリアに不足が生じたり、あ
るいは、対象物ＯＢＪの特徴パラメータ(大きさ等)の算
出が複雑となって、特徴パラメータに誤差が生じたりす
る恐れがあり、また、対象物ＯＢＪをモニタ表示した場
合、これを見ずらいなどの問題が生じることがある。従
って、撮像素子１１にＣＣＤ素子が用いられる場合、上
記例ではＣＣＤ素子のｘ軸を床と平行になるよう(すな
わち、傾き角度θ_xが“０゜”となるよう)、撮像部１を
取り付けるのが良い。換言すれば、上記のような例の場
合、撮像素子１の鉛直線ｚからの傾き角度θのｘ軸方向
成分θ_x，ｙ軸方向成分θ_yの少なくともいずれか一方を
“０゜”とするのが良い。このときには、ｘ_Cの位置，
あるいはｙ_Cの位置は、撮像画面ｘ軸上の中心，あるい
はｙ軸上の中心となる。

【００３７】演算部３は、このように、画面の画像デー
タを定期的に(例えば一定の時間間隔で)収集する毎に、
画像データの変化をその都度監視し、画像データに変化
があったとき、この変化した場合に対応する対象物につ
いて上記のような情報を求め、さらにこの対象物の変化
の様子を調べてこの対象物が侵入物(例えば侵入者)か否
かを判断するようにしている。

【００３８】この判断処理は、侵入物が侵入者(人間)で
ある場合には、画面(画像イメージ)上で、人間の画像が
例えば図７(ａ),(ｂ)のように移動する(時間的に変化す
る)ことに着目してなされる。なお、図７(ａ)は、人間
がほぼｘ軸方向に沿って移動しているときの画面の変化
を説明するための図であり、図７(ｂ)は、人間がほぼｙ
軸方向に沿って(ｙ軸方向からいくらか斜め方向に)移動
しているときの画面の変化を説明するための図である。

【００３９】図７(ａ),(ｂ)から、監視領域内に人間が
侵入し移動する場合には、画像の変化は次のような特徴
を有していることがわかる。すなわち、移動中のある一
時点において画像の変化した部分の形状および大きさが
人間として妥当なものとなること(例えば、大きさ(高さ
ＨＧ)が１ｍ〜２ｍ程度であること、その形状がある程
度の複雑さを有していることなど)、また、撮像部１と
の距離Ｌ_XYが小さくなると(撮像部１に近づくと)、画像
の変化した部分の大きさが大きくなり、撮像部１との距
離Ｌ_XYが大きくなると(撮像部１から遠ざかると)、画像
の変化した部分の大きさが小さくなること、また、図７
(ａ)から明かなように、撮像部１の直下の位置(ｘ_C，ｙ
_C)を通るｙ軸線上に位置するとき、人間(直立状態)の画
像は垂直性(傾斜角度ξ＝０)がみられ、位置(ｘ_C，ｙ_C)
を通るｙ軸線からずれて位置するとき、人間(直立状態)
の画像は傾斜すること(ξ≠０)、また、移動速度が、撮
像部１との距離Ｌ_XYに対し妥当であること(例えば、距
離Ｌ_XYに応じて０ｍ／秒〜２ｍ／秒の範囲内にあるこ
と)、等の特徴を有している。

【００４０】この特徴に着目し、演算部３は、例えば、
画像データの変化した部分に対応した対象物ＯＢＪのｘ
軸方向，ｙ軸方向の大きさ|Ｘ|，|Ｙ|と全体の大きさＳ
とから、この部分の形状および大きさが人間として妥当
なものであるか否か(例えば高さＨＧが１ｍ〜２ｍ程度
であるか否か)、また、距離Ｌ_XYが大きくなるとこの部
分の大きさが小さくなり(撮像部１よりも遠ざかると、
大きさが小さくなり)、距離Ｌ_XYが小さくなると、この
部分の大きさが大きくなる(撮像部１に近づくと、大き
さが大きくなる)か否か、また、所定の位置で所定の垂
直性，傾斜角度ξを有しているか、また、変化速度が距
離Ｌ_XYに対し妥当なものであるか否か、などを判断する
ようになっている。なお、垂直性の判断は、例えば人間
らしい垂直性を有している否か(すなわち、人間の直立
画像パターンとして不自然でない垂直性を有しているか
否か)によって行なうことができる。また、傾斜角度ξ
は、図７(ｂ)に示すように、座標(ｘ_C，ｙ_C)を中心とし
た対処物ＯＢＪの傾斜角度ξとして検出することができ
る。

【００４１】なお、上述の例では、画像データの変化し
た部分が１つの画素連結領域ＣＨだけであり、従って、
１つの対象物ＯＢＪだけが検出される場合について述べ
たが、画像データの変化した部分が図８に示すように複
数の画素連結領域ＣＨ₁〜ＣＨ_nであって、複数の対象物
ＯＢＪ₁〜ＯＢＪ_nが検出される場合には、各画素連結領
域ＣＨ₁〜ＣＨ_n，各対象物ＯＢＪ₁〜ＯＢＪ_nのそれぞれ
について上述のような演算処理がなされ、各対象物ＯＢ
Ｊ₁〜ＯＢＪ_nについて形状，大きさの情報等が求められ
る。

【００４２】また、画像データの変化した部分に対応す
る対象物の形状に関する情報の取得については、上記の
ような手法(|Ｘ|と|Ｙ|との比を用いる手法)のかわり
に、あるいは上記のような手法と共に、例えばパターン
認識の手法を用いることができる。すなわち、例えば、
現時点の画像データと前時点の画像データとを比較した
結果の差分画像データから、画素の値が“０”以外の画
像データの変化した部分を抽出し、この部分について所
定の特徴パラメータを抽出することで、画像データの変
化した部分に対応する対象物の形状に関する情報を知得
することができる。

【００４３】具体的には、ある時点において、画像デー
タの変化した部分が例えば図９(ａ)のようなものである
とき(なお、図９(ａ)の例は差分２値化画像となってお
り、図９(ａ)において白画素は変化していない部分、黒
画素が変化した部分である)、図９(ｂ)に示すように、
この差分２値化画像において、所定画素が連結している
領域(図９(ａ)の例において黒画素が連結している領域)
ＣＨ₁，ＣＨ₂内の画素に同じラベル番号を付すラベリン
グ処理を行ない、次いで、同じラベル番号“１”を付さ
れた画素連結領域ＣＨ₁に対して、その面積Ｒ₁(画素連
結領域ＣＨ₁内の画素の総数)，周囲長Ｌ₁を特徴パラメ
ータとして抽出し、同様に、同じラベル番号“２”の付
された画素連結領域ＣＨ₂に対しても、その面積Ｒ₂(画
素連結領域ＣＨ₂内の画素の総数)，周囲長Ｌ₂を特徴パ
ラメータとして抽出する。

【００４４】ここで、各画素連結領域ＣＨ₁，ＣＨ₂の面
積Ｒ₁，Ｒ₂は、２値化画像を図１０(ａ)に示すように順
次に走査するときに、ラベル番号が“１”または“２”
の画素が生起する毎に、その画素連結領域ＣＨ₁または
ＣＨ₂に対応して設けられている例えばカウンタを１つ
ずつ歩進することで、計数することができる。すなわ
ち、画素連結領域ＣＨ₁内のラベル番号が“１”の各画
素を走査する毎に、画素連結領域ＣＨ₁に対応したカウ
ンタのカウント値が１つ歩進され、全ての走査が終了し
たときのこのカウンタのカウント値が連結領域ＣＨ₁の
面積Ｒ₁となる。同様にして、画素連結領域ＣＨ₂の面積
Ｒ₂も、連結領域ＣＨ₂に対応したカウンタにより、上記
全ての走査が終了したときに得ることができる。

【００４５】また、各画素連結領域ＣＨ₁，ＣＨ₂の周囲
長Ｌ₁，Ｌ₂は、例えば、以下のような手法により計数で
きる。すなわち、１つの手法として、２値化画像を図１
０(ａ)に示すように順次に走査するときに、いま着目し
ている画素を中心とする図１０(ｂ)に示すような例えば
３×３の大きさのマスクの各画素Ｍ₁₁〜Ｍ₃₃が輪郭とし
ての条件を満たしているか否か(例えば図１１(ａ)乃至
(ｈ)のいずれかに該当するか否か)をその都度調べ、輪
郭としての条件を満たすときに、その画素連結領域に対
応して設けられている例えばカウンタを１つ歩進するこ
とで、各連結領域ＣＨ₁，ＣＨ₂の輪郭画素数Ｃ₁，Ｃ₂を
計数することができる。例えば、いま着目している画素
Ｍ₂₂が画素連結領域ＣＨ₁に属し、マスク内の各画素Ｍ
_ijが図１１(ａ)乃至(ｈ)のいずれかに示すような状態と
なるとき、画素Ｍ₂₂は輪郭画素であると判断され、この
場合、画素連結領域ＣＨ₁に対応したカウンタのカウン
ト値が１つ歩進され、全ての走査が終了したときのこの
カウンタのカウント値が連結領域ＣＨ₁の輪郭画素数Ｃ₁
となる。同様にして、連結領域ＣＨ₂の輪郭画素数Ｃ
₂も、連結領域ＣＨ₂に対応したカウンタにより、上記全
ての走査が終了したときに得ることができる。なお、図
１１(ａ)乃至(ｈ)において、符号“×”は、“ｄｏｎ'
ｔｃａｒｅ”を表わしている。すなわち、この部分
は、白画素でも黒画素でも良いことを表している。この
ような走査および輪郭画素数の計数とともに、１つの連
結領域，例えばＣＨ₁において、全輪郭画素数Ｃ₁のう
ち、いま注目している輪郭画素と次の輪郭画素とが真直
ぐにつながっている(例えば後述の図１３(ａ)に示すよ
うな場合の)輪郭画素数がＣ_1aとして計数され、いま注
目している画素と次の輪郭画素とが斜めにつながってい
る(例えば後述の図１３(ｂ)に示すような場合の)輪郭画
素数が(Ｃ₁−Ｃ_1a)として計数されるとき、この連結領
域ＣＨ₁の周囲長Ｌ₁は、［Ｃ_1a＋２^1/2・(Ｃ₁−Ｃ_1a)］
・αとして求められる。ここで、αは、隣接画素間距離
である。

【００４６】また、周囲長Ｌを求めるのに、画素連結領
域の境界部を順次に追跡する手法を用いることも可能で
ある。すなわち、図１２(ａ)に示すように、画像を走査
し、追跡済みでない境界点画素を探す。境界点画素が検
出されると、図１２(ｂ)に示すような３×３のマスクＭ
_ijを用い、この境界点画素が孤立点でないか否かを調べ
る。すなわち、いま注目している境界点画素Ｍ₂₂の近傍
の８個の画素が全て白画素(“０”)である場合には、こ
の境界点画素は孤立点であると判断され、追跡を終了す
る。これに対し、いま注目している境界点画素Ｍ₂₂が孤
立点でないときには、図１２(ｂ)に示すように、この境
界点画素(いま注目している境界点画素)の近傍の８個の
画素を順次に(例えば反時計回りに)調べて、８個の近傍
画素のうち“０”から“１”に変わる画素を次の境界点
画素として探す。なお、図１２(ｂ)には、図１２(ａ)の
符号Ｆで示す部分にマスクＭ_ijが設定されているときの
マスクＭ_ijの状態が示されており、この状態では、いま
注目している境界点画素Ｍ₂₂の近傍の８個の画素を
Ｍ₁₃，Ｍ₁₂，Ｍ₁₁，Ｍ₂₁，Ｍ₃₁，Ｍ₃₂，Ｍ₃₃の順序で調
べるとき、画素Ｍ₃₃が“０”から“１”に変わる画素と
して検出され、従って、Ｍ₃₃が次の境界点画素として検
出される。このようにして次の境界点画素が検出される
と、マスクＭ_ijの中心Ｍ₂₂が次の境界点画素に設定され
るように、マスクＭ_ijをシフトするという仕方で、次の
境界点画素を順次に追跡し、次の境界点画素が追跡を開
始した最初の境界点画素となったとき、画素連結領域の
境界を一周したことになるので、追跡を終了する。例え
ば、図１２(ａ)に示すような走査によって、最初の境界
点画素Ｄ_aが検出されると、この境界点画素Ｄ_aから図１
２(ｂ)のマスクＭ_ijを用いて境界点の追跡を開始し、境
界を一周して、境界点画素Ｄ_aに戻ったときに追跡を終
了する。

【００４７】このような追跡において、周囲長Ｌは、い
ま注目している境界点画素と次の境界点画素との距離を
追跡ごとに順次に加算することで求められる。なお、い
ま注目している境界点画素と次の境界点画素との間の距
離は、いま注目している境界点画素と次の境界点画素と
の間の関係が例えば図１３(ａ)のようなものである場合
には、１倍して計算され、また、例えば図１３(ｂ)のよ
うなものである場合(すなわち、輪郭線(画素)のつなが
り方が斜め方向である場合)には、２^1/2倍して計算され
る。

【００４８】また、図９(ａ)，(ｂ)のように、画素連結
領域が複数存在する場合には、例えば、１つの画素連結
領域について、これの境界点を一周した位置から、次の
画素連結領域を求めて右側に走査し、境界点を見出した
ときに、次の画素連結領域についても同様に追跡を行な
い、各画素連結領域ＣＨ₁，ＣＨ₂の周囲長Ｌ₁，Ｌ₂を求
めることができる。

【００４９】このようにして、画素連結領域ＣＨ₁，Ｃ
Ｈ₂について、それぞれ、面積，周囲長が得られると、
画素連結領域ＣＨ₁，ＣＨ₂，すなわち対象物ＯＢＪ₁，
ＯＢＪ₂の形状に関する情報を次式によって取得するこ
とができる。

【００５０】

【数６】ｅ＝４π(面積)／(周囲長)²

【００５１】すなわち、対象物ＯＢＪ₁，ＯＢＪ₂の形状
に関する情報ｅ₁，ｅ₂を次式によって取得することがで
きる。

【００５２】

【数７】ｅ₁＝４πＲ₁／(Ｌ₁)² ｅ₂＝４πＲ₂／(Ｌ₂)²

【００５３】数６からわかるように、対象物ＯＢＪが円
形に近いほど、ｅの値は、“１．０”に近づき、対象物
ＯＢＪが複雑になるほど、ｅの値は、“０．０”に近く
なる。従って、ｅの値から対象物ＯＢＪの形状の複雑さ
に関する情報を得ることができ、この情報を、前述した
ような手法により得られた形状情報(高さ情報ＨＧ)のか
わりに形状に関する情報として用いるか、あるいは、前
述したような手法により得られた形状情報(高さ情報Ｈ
Ｇ)にさらに加味して用いることができる。

【００５４】なお、上記例では、画像データを２値化し
たが、前述のように、プロセッサ２１が多値のデジタル
画像データを処理する能力がある場合には、上記のよう
な処理を多値のデジタル画像データについて行なうこと
ができ、この場合には、形状に関する情報をより精度良
く得ることができる。

【００５５】また、演算部２は、電源部５(図１参照)の
電源が投入された時点から、上述のような監視，演算処
理を行なうこともできるが、プロセッサ２１の負荷を軽
減するため、例えばパッシブセンサや窓出入口用マグネ
ットセンサなどのセンサ６(図１参照)をさらに用い、通
常はパッシブセンサや窓出入口用マグネットセンサなど
のセンサ６に侵入検知(侵入監視)を行なわせ、該センサ
６により侵入が検知され、この検知情報が演算部２に通
知されたときに、これをトリガにして演算部２が上述の
ような監視，演算処理を行なうように構成されていても
良い。

【００５６】この場合には、通常は、プロセッサ２１が
画像処理に専有されてしまうことを回避し、その空き時
間を利用してプロセッサ２１に他の処理を行なわせるこ
とができ、プロセッサ２１の処理効率(スループット)を
向上させることができる。

【００５７】いずれにしても、本実施例では、目盛棒な
どの特別な道具を別途設置したりせずとも、撮像部１の
設置条件だけにより、画像データの変化した部分に対応
する対象物ＯＢＪの大きさ，形状，撮像部１からの距
離，角度等の各種の情報を得ることができ、これら各種
の情報に基づき、対象物ＯＢＪが侵入物(侵入者)である
か否かの判断等を行なうことができる。

【００５８】次にこのような構成の侵入物検出装置の処
理動作例を図１４のフローチャートを用いて説明する。
なお、図１４の処理動作例では、通常は、パッシブセン
サや窓出入口用マグネットセンサなどのセンサ６に侵入
を検知させ、センサ６が侵入を検知した場合に、この検
知情報をトリガとして、プロセッサ２１は監視，演算処
理を開始するものとしている。

【００５９】図１４を参照すると、プロセッサ２１は、
先ず、初期化処理を行なう。例えばワークエリアとして
機能するＲＡＭ２３等の初期化を行なう(ステップＳ
１)。次いで、センサ６から侵入の検知情報が通知され
たか否かを判断し(ステップＳ２)、センサ６から侵入の
検知情報が通知された場合には、例えばプロセッサ２１
に内蔵されているタイマ(図示せず)を駆動して侵入検知
情報が通知された時点からの時間を計時させるととも
に、画像監視処理を開始する(ステップＳ３)。

【００６０】すなわち、プロセッサ２１は、撮像部１か
らの画像データ(より詳しくはＡ／Ｄ変換器２０からの
デジタル画像データ)を例えば所定の時間間隔Ｔごとに
取り込む(ステップＳ３)。例えば図１５に示すように、
画像処理の開始時刻がｔ₁であり、時刻ｔ₁，ｔ₂，ｔ₃，
…の画像データがＤ_ij(ｔ₁)，Ｄ_ij(ｔ₂)，Ｄ_ij(ｔ₃)，
…であるとき、プロセッサ２１は、各時刻ｔ₁，ｔ₂，ｔ
₃，…に画像データＤ_ij(ｔ₁)，Ｄ_ij(ｔ₂)，Ｄ_ij(ｔ₃)，
…を取り込み、ＲＡＭ２３に格納する。

【００６１】このとき、ＲＡＭ２３の容量を節約するな
どのために、基本的には、時間的に隣接する２つの時刻
ｔ_k，ｔ_k+1の画像データＤ_ij(ｔ_k)，Ｄ_ij(ｔ_k+1)がＲＡ
Ｍ２３に保持されるようにする。具体的に、プロセッサ
２１は、時刻ｔ₁に画像データＤ_ij(ｔ₁)を取り込むと、
これをＲＡＭ２３のエリアＷＫ₁に図１６(ａ)に示すよ
うに格納し、次いで、時刻ｔ₂に画像データＤ_ij(ｔ₂)を
取り込むと、これをＲＡＭ２３のエリアＷＫ₂に図１６
(ｂ)に示すように格納する。この時点で、ＲＡＭ２３に
は、２つの時刻ｔ₁，ｔ₂の画像データＤ_ij(ｔ₁)，Ｄ
_ij(ｔ₂)が保持される。次いで、時刻ｔ₃に画像データＤ
_ij(ｔ₃)を取り込むと、ＲＡＭ２３のエリアＷＫ₁に保持
されている時刻ｔ₁の画像データＤ_ij(ｔ₁)を消去して、
これのかわりに時刻ｔ₃の画像データＤ_ij(ｔ₃)を図１６
(ｃ)に示すように格納する。このように、奇数番目の時
刻の画像データをＲＡＭ２３のエリアＷＫ₁に格納し、
偶数番目の時刻の画像データをＲＡＭ２３のエリアＷＫ
₂に格納する。

【００６２】このようにして、２つの時刻ｔ_k，ｔ_k+1の
画像データＤ_ij(ｔ_k)，Ｄ_ij(ｔ_k+1)を取得すると、プロ
セッサ２１は、これら２つの画像データＤ_ij(ｔ_k)，Ｄ
_ij(ｔ_k+1)を比較し、画像データＤ_ij(ｔ_k+1)が画像デー
タＤ_ij(ｔ_k)に対し変化したか否かを判断する(ステップ
Ｓ４)。例えば、２つの２値化画像データＤ_ij(ｔ_k+1)，
Ｄ_ij(ｔ_k)の差をとり、その差分画像データ(Ｄ
_ij(ｔ_k+1)−Ｄ_ij(ｔ_k))の全ての画素値が“０”のとき
は変化がないと判断し、“０”以外の画素値をもつ部分
があるときは変化したと判断する。

【００６３】このような判断の結果、変化していない場
合には、侵入検知情報が通知されてから所定の時間がタ
イマにより計時されたかを調べ(ステップＳ５)、所定の
時間経過していないときには、再びステップＳ３に戻
り、次の時刻について同様の処理を行なう。なお、上記
所定の時間は、例えば、センサ６が監視区域１０５内に
設置されていない場合に、人間がセンサ６の位置のとこ
ろから監視区域１０５に到達するのに必要とされる時
間，あるいは人間が静止状態を維持可能な時間などを考
慮して、設定される。従って、この所定の時間が経過し
ても、画像データに変化がないときには、人間が侵入し
ていないと判断し、再びステップＳ２に戻り、改めてセ
ンサ６からの侵入検知情報を待つ。

【００６４】具体的に、いま、図１５の例において、所
定の時間が例えば(ｔ₇−ｔ₁)に設定されているとする場
合、画像処理を開始後、時刻ｔ₁，ｔ₂の画像データＤ_ij
(ｔ₁)，Ｄ_ij(ｔ₂)間に変化がないときには、時刻ｔ₂，
ｔ₃の画像データＤ_ij(ｔ₂)，Ｄ_ij(ｔ₃)を比較し、画像
データＤ_ij(ｔ₂)，Ｄ_ij(ｔ₃)にも変化がないときには、
時刻ｔ₃，ｔ₄の画像データＤ_ij(ｔ₃)，Ｄ_ij(ｔ₄)を比較
するというように、２つの時刻ｔ_k，ｔ_k+1の画像データ
Ｄ_ij(ｔ_k)，Ｄ_ij(ｔ_k+1)の比較を、所定の時間(ｔ₇−ｔ
₁)が経過するまで繰り返し行なう(ステップＳ３，Ｓ
４，Ｓ５)。

【００６５】このような繰り返し処理において、いま例
えば、時刻ｔ₄，ｔ₅の画像データＤ_ij(ｔ₄)，Ｄ_ij(ｔ₅)
を比較した結果、変化が認められると、プロセッサ２１
は、さらに、この画像データの変化が侵入物(侵入者)に
よるものであるか否かの判断を行なう。すなわち、前述
のように、この変化した部分に対応する対象物ＯＢＪの
形状および大きさが侵入物(侵入者)の形状および大きさ
として妥当であるか否かを判断し、また、この対象物Ｏ
ＢＪの移動速度が侵入物(侵入者)の移動速度として妥当
であるか否かを判断する。

【００６６】この判断を行なうため、プロセッサ２１
は、変化が認められたときは、単に２つの時刻ｔ₄，ｔ₅
の画像データＤ_ij(ｔ₄)，Ｄ_ij(ｔ₅)のみならず、それ以
後の時刻ｔ₆，…，ｔ_mの画像データＤ_ij(ｔ₆)，…，Ｄ
_ij(ｔ_m)を用いて処理を行なう。

【００６７】すなわち、侵入物(侵入者)によるものであ
るか否かの判断処理を行なうのに、変化が認められた時
点での２つの時刻ｔ₄，ｔ₅の画像データＤ_ij(ｔ₄)，Ｄ
_ij(ｔ₅)だけを用いて(その差分画像データによって)、
変化した部分に対応する対象物の形状および大きさを求
め、これが侵入物(侵入者)の形状および大きさとして妥
当であるか否かを判断し、侵入物(侵入者)であるか否か
を判断することもできる。しかしながら、単に２つの画
像データＤ_ij(ｔ₄)，Ｄ_ij(ｔ₅)の比較結果だけでは(す
なわち、一時点での比較結果だけでは)、侵入物(侵入
者)がこれを検出するのに適した位置にいるとは限ら
ず、対象物が侵入物(侵入者)であるにもかかわらず、上
記形状および大きさが侵入物(侵入者)として妥当でない
と判断される恐れがある。また、単に２つの画像データ
Ｄ_ij(ｔ₄)，Ｄ_ij(ｔ₅)の比較結果だけからでは、対象物
の動き(移動速度)に関する情報を得ることができない。
さらには、１つの差分画像データだけでは、一瞬のライ
トなどの光の作用等により誤報が生じたりする場合があ
る。従って、より正確な判断を行なうため、ステップＳ
４において変化有りの判断がなされたときは、時刻
ｔ₄，ｔ₅の画像データＤ_ij(ｔ₄)，Ｄ_ij(ｔ₅)の比較結果
のみならず、さらに、以後の時刻ｔ₆，…，ｔ_mの画像デ
ータをも取得し、時刻ｔ₅の画像データＤ_ij(ｔ₅)をも含
めた複数の時刻の画像データに基づいて判断を行なうの
が良い。例えば、時刻ｔ₄，ｔ₅の画像データＤ
_ij(ｔ₄)，Ｄ_ij(ｔ₅)の比較結果のみならず、以後の時刻
ｔ₅，ｔ₆の画像データＤ_ij(ｔ₅)，Ｄ_ij(ｔ₆)の比較結
果，…，時刻ｔ_m-1，ｔ_mの画像データＤ_ij(ｔ_m-1)，Ｄ
_ij(ｔ_m)の比較結果をも用いて、対象物の時間的変化を
監視することで、対象物が侵入物(侵入者)であるか否か
の判断を行なうのが良い。

【００６８】このため、図１４の例では、ステップＳ４
において変化有りの判断がなされたときには、プロセッ
サ２１は、さらに、以後の時刻の画像データを取得する
(ステップＳ６)。そして、プロセッサ２１は、例えば上
記のようにして対象物の時間的変化を監視し、対象物の
時間的変化の少なくともある１つの時点においてその形
状および大きさが侵入物(侵入者)の形状および大きさと
して妥当なものであるか否かを判断し(ステップＳ７)、
また、対象物の位置の時間的変化から対象物の動き(移
動速度)が侵入者として不自然なものでないか否かを判
断する(ステップＳ８)。ここで、対象物ＯＢＪの位置の
時間的変化は、対象物ＯＢＪまでの距離Ｌ_XY，角度ψの
時間的変化を監視することで検出でき、例えば、対象物
ＯＢＪが画面から突然消えたり、あるいは、画面内で急
に位置が変わったり、あるいは画面内で行ったり来たり
したり、あるいは、全く動かなかったりする場合には、
対象物の動きが侵入物(侵入者)として不自然であると判
断し、上記以外の場合には、対象物の動きが侵入物(侵
入者)として自然であると判断する。

【００６９】これらの判断の結果、侵入物(侵入者)の形
状および大きさとして妥当であり、かつ、侵入物(侵入
者)の動き(移動速度)として妥当であるときには、出力
部４から侵入警報を出力させる(ステップＳ９)。例え
ば、警告ランプを点灯したり、警報音を発生させたりす
る。また、侵入物(侵入者)の形状および大きさとして妥
当でないか、あるいは侵入物(侵入者)の動き(移動速度)
として妥当でないときには、再びステップＳ２に戻り、
改めてセンサ６からの侵入検知情報を待つ。

【００７０】なお、画像データに変化が確認された以後
の処理，すなわち、画像データＤ_ij(ｔ₄)，Ｄ_ij(ｔ₅)の
比較処理，…，画像データＤ_ij(ｔ_m-1)，Ｄ_ij(ｔ_m)の比
較処理では、２つの画像データ，例えばＤ_ij(ｔ_m-1)，
Ｄ_ij(ｔ_m)間の単純な差をとって、変化した部分の形
状，大きさ，動きを監視することもできるが、画像デー
タに変化が確認された以後は、前時点の画像データに対
象物が存在するため、単純な差をとると、その差分画像
データには、図１７に示すように、現時点での対象物の
部分ＣＨ(ｔ_k)の他に、前時点での対象物の部分ＣＨ(ｔ
_k-1)が現われてしまい、処理が煩雑になる恐れがある。

【００７１】この問題を回避するため、例えば、変化が
認められる直前(時刻ｔ₄)の画像データＤ_ij(ｔ₄)を標準
画像データとし、時刻ｔ₅以後の画像データＤ_ij(ｔ₅)，
Ｄ_ij(ｔ₆)，…，Ｄ_ij(ｔ_m)が順次に得られたときに、各
画像データＤ_ij(ｔ₅)，Ｄ_ij(ｔ₆)…，Ｄ_ij(ｔ_m)と標準
画像データＤ_ij(ｔ₄)との差をとり、各差分画像データ
(Ｄ_ij(ｔ₅)−Ｄ_ij(ｔ₄))，(Ｄ_ij(ｔ₆)−Ｄ_ij(ｔ₄))，
…，(Ｄ_ij(ｔ_m)−Ｄ_ij(ｔ₄))において、それぞれ、変化
している部分の形状，大きさ，位置等を算出し、その時
間的経過からこの部分に対応する対象物が侵入物(侵入
者)であるか否かを判断するようなこともできる。

【００７２】あるいは、上述したような画像処理以外の
任意所望の画像処理によって、侵入物(侵入者)であるか
否かの判断を行なうこともできる。

【００７３】また、上述の例では、画像データに変化が
認められたとき、画像データの変化した部分に対応する
対象物が、侵入物(侵入者)の形状および大きさとして妥
当であり、かつ、侵入物(侵入者)の動きとして妥当であ
るとき、侵入警報を出力するとしたが、その前段階とし
て、画像データに変化が認められた時点以後の各時刻の
画像データをディスプレイ等に表示することもできる。
すなわち、画像データの変化した部分を動画像としてデ
ィスプレイ等に可視表示することもできる。

【００７４】さらに、侵入物(侵入者)であるか否かの判
断に加えて、侵入物(侵入者)の個数をも算出し、この情
報をも出力することも可能である。例えば、図８に示す
ように、複数の対象物ＯＢＪ₁〜ＯＢＪ_nが検出され、各
対象物ＯＢＪ₁〜ＯＢＪ_nが侵入物(侵入者)として妥当で
あると判断されたときに、侵入物(侵入者)の個数として
“ｎ”を出力(例えば表示)することも可能である。

【００７５】以上のように、本実施例によれば、目盛棒
などの特別な道具を別途設置したりせずとも、撮像部１
の設置条件だけにより、侵入物(侵入者)に関する確実な
情報を検出することができる。

【００７６】

【発明の効果】以上に説明したように、本発明によれ
ば、所定の視野角の範囲の画像を所定の撮像手段により
撮像した画像データに基づき、侵入物の検出に関する画
像処理演算を行なう際、この画像処理演算において、撮
像手段の視野角と撮像手段の設置条件とを用いるように
なっている。これにより、目盛棒などの特別な道具を別
途設置したりせずとも、撮像手段の視野角と設置条件だ
けにより、侵入物(侵入者)に関する確実な情報を検出す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る侵入物検出装置の一実施例の構成
図である。

【図２】撮像部の具体例を示す図である。

【図３】建物内の部屋の一例を示す透視図である。

【図４】(ａ)，(ｂ)はそれぞれ図３のｘ軸方向，ｙ軸方
向の断面図である。

【図５】撮像された画面の一例を示す図である。

【図６】(ａ)乃至(ｃ)は画像データの変化した部分を検
出する仕方を説明するための図である。

【図７】(ａ)，(ｂ)は人間の画像の移動の様子を説明す
るための図である。

【図８】画像データの変化した部分が複数の画素連結領
域からなる場合を示す図である。

【図９】(ａ)，(ｂ)は画素連結領域を抽出し、これにラ
ベルを付す処理を説明するための図である。

【図１０】(ａ)，(ｂ)は画素連結領域の面積および輪郭
画素数を計数する仕方を説明するための図である。

【図１１】(ａ)乃至(ｈ)は輪郭としての条件を満たすマ
スク内画素を示す図である。

【図１２】(ａ)，(ｂ)は画素連結領域の周囲長を計数す
る仕方を説明するための図である。

【図１３】(ａ)，(ｂ)は画素連結領域の周囲長を計数す
る仕方を説明するための図である。

【図１４】図１の侵入物検出装置の処理動作例を示すフ
ローチャートである。

【図１５】画像データの取り込みタイミングを示すタイ
ムチャートである。

【図１６】(ａ)乃至(ｃ)は画像データのＲＡＭへの格納
の仕方を説明するための図である。

【図１７】差分画像データの一例を示す図である。

【符号の説明】

１撮像部２設置条件入力部３演算部４出力部５電源部６センサ１１撮像素子１２光学手段２０Ａ／Ｄ変換器２１プロセッサ２２ＲＯＭ２３ＲＡＭ１０１部屋１０２天井１０３壁面１０４床１０５監視区域ｈ撮像部の高さ θ(θ_x，θ_y) 撮像部の設置角度(傾き角度)

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】所定の視野角を有し、該視野角の範囲の
画像を撮像する撮像手段と、該撮像手段の設置条件を入
力する設置条件入力手段と、前記撮像手段により撮像さ
れた画像データに基づき侵入物の検出に関する画像処理
演算を行なう演算手段とを有し、前記演算手段は、侵入
物の検出に関する画像処理演算において、前記撮像手段
の視野角と前記設置条件入力手段から入力された設置条
件とを用いることを特徴とする侵入物検出装置。
【請求項２】請求項１記載の侵入物検出装置におい
て、前記設置条件入力手段は、前記撮像手段の設置され
た高さと前記撮像手段の設置角度とを設置条件として入
力することを特徴とする侵入物検出装置。
【請求項３】請求項２記載の侵入物検出装置におい
て、前記設置条件入力手段は、前記撮像手段に取り付け
られた距離計と傾斜計とを有し、距離計により前記撮像
手段の床からの高さを測定し、傾斜計により前記撮像手
段の設置角度を測定して、演算手段に入力することを特
徴とする侵入物検出装置。
【請求項４】請求項２記載の侵入物検出装置におい
て、前記設置条件入力手段は、前記撮像手段の高さおよ
び設置角度をアナログ電圧として入力するための電圧調
整手段を有していることを特徴とする侵入物検出装置。
【請求項５】請求項２記載の侵入物検出装置におい
て、前記設置条件入力手段は、前記撮像手段の高さおよ
び設置角度を所定ビット数のコードとして入力するため
のデジタル入力手段を有していることを特徴とする侵入
物検出装置。
【請求項６】請求項１記載の侵入物検出装置におい
て、前記画像データは、前記撮像手段の解像度に依らず
に、必要に応じて、撮像手段の１画素を１画素として処
理され、あるいは、撮像手段の複数の画素をまとめて１
画素として処理されるようになっていることを特徴とす
る侵入物検出装置。
【請求項７】所定の視野角の範囲の画像を所定の撮像
手段により撮像した画像データに基づき、侵入物の検出
に関する画像処理演算を行なう侵入物検出方法であっ
て、侵入物の検出に関する画像処理演算において、前記
撮像手段の視野角と前記撮像手段の設置条件とを用いる
ことを特徴とする侵入物検出方法。
【請求項８】通常は、パッシブセンサや窓出入口用マ
グネットセンサなどのセンサに侵入検知を行なわせ、該
センサにより侵入が検知された場合に、請求項７記載の
侵入物検出方法による侵入物検出を行なうことを特徴と
する侵入物検出方法。