JPH09252467A - Mobile object detector - Google Patents
Mobile object detectorInfo
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- JPH09252467A JPH09252467A JP8060398A JP6039896A JPH09252467A JP H09252467 A JPH09252467 A JP H09252467A JP 8060398 A JP8060398 A JP 8060398A JP 6039896 A JP6039896 A JP 6039896A JP H09252467 A JPH09252467 A JP H09252467A
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- motion
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- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
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- Alarm Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】この発明は、テレビジョンを
用いた監視装置、あるいは自動撮影装置として使用さ
れ、特に画像データがディジタルデータとして符号化し
て伝送されるようにした移動体検出装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a moving object detecting apparatus used as a monitoring apparatus using a television or as an automatic photographing apparatus, and more particularly to image data encoded and transmitted as digital data.
【0002】[0002]
【従来の技術】セキュリティシステムとして、監視領域
内を撮像するようにテレビカメラを設置し、このテレビ
カメラで撮像した映像を、所定の監視室においてモニタ
画面により監視することは一般的に行われている。この
様な画像監視を行うに際して、動きの予想できない移動
物体の追跡や、監視領域内への侵入者の検出等を検出す
るための自動検出手段として、赤外線センサ、音セン
サ、光センサ等のセンサ類が使用される。そして、この
様なセンサ類で検出された全ての移動体情報は、最終的
には人間の目によって判断が行われる。2. Description of the Related Art As a security system, it is common practice to install a television camera so as to capture an image of the inside of a surveillance area and monitor the image captured by this television camera on a monitor screen in a predetermined surveillance room. There is. When performing such image monitoring, sensors such as an infrared sensor, a sound sensor, and an optical sensor are used as automatic detection means for tracking a moving object whose movement cannot be predicted or detecting an intruder in the monitoring area. Kind is used. Then, all the moving body information detected by such sensors is finally judged by human eyes.
【0003】しかし、この様なセンサ類を使用するシス
テムにあっては、当然赤外線センサ等のセンサ類を多数
設置する必要があり、しかもこの様なセンサ類は動くも
のは全て検知するものであるため、監視のための目的外
の移動物体まで全て検知するようになる。また、センサ
等の多くの外付け部分を必要とし、必然的にその構成規
模が大きくなる。However, in a system using such sensors, it is naturally necessary to install a large number of sensors such as an infrared sensor, and such sensors detect all moving objects. Therefore, all moving objects other than the purpose for monitoring are detected. Also, many external parts such as sensors are required, and the configuration scale is inevitably large.
【0004】また、室内や屋外の所定領域の監視装置と
して、テレビカメラを用いることが行われている。この
場合、その監視領域内に多数の監視カメラを設置し、そ
の各監視カメラで撮像された画像は、集中管理室に設置
したモニタ画面で表示されるようにしている。この様な
集中管理するシステムにあっては、各監視カメラで撮像
された画像情報を、ディジタルデータとして圧縮して伝
送させ、高精細な画像を効率良く送る方式が採用されて
いる。しかし、実際には管理室に設けられた多数のモニ
タの映像を、それぞれ人間の目によって監視するもので
あるため、重要な情報を見逃す虞が多い 図11はこの様なテレビカメラを用いた監視システムに
おける、画面情報を集中管理室等に伝送する符号化処理
装置の構成を示すもので、テレビカメラで撮像された入
力画面は、ブロック分割部51で所定のブロック単位に分
割される。例えば、入力画面を“8画素×8ライン”の
小ブロック単位に分割するもので、このブロック単位に
変換された情報は直交変換部52で直交変換し、さらに量
子化部53で量子化すると共に、可変長符号化部54で符号
化する。そして、この符号化された情報は、画素データ
として出力され集中管理室等に送られる。Also, a television camera is used as a monitoring device for a predetermined area indoors or outdoors. In this case, a large number of surveillance cameras are installed in the surveillance area, and images taken by the surveillance cameras are displayed on a monitor screen installed in the central control room. In such a system for centralized management, a method is adopted in which image information captured by each surveillance camera is compressed and transmitted as digital data to efficiently transmit a high-definition image. However, in reality, since the images of a large number of monitors provided in the control room are each monitored by human eyes, there is a possibility that important information may be overlooked. 1 shows a configuration of an encoding processing device for transmitting screen information to a centralized control room or the like in the system, in which an input screen imaged by a television camera is divided into predetermined blocks by a block division unit 51. For example, the input screen is divided into small block units of “8 pixels × 8 lines”, the information converted into the block units is orthogonally transformed by the orthogonal transformation unit 52, and further quantized by the quantization unit 53. The variable length coding unit 54 performs coding. Then, the encoded information is output as pixel data and sent to a central control room or the like.
【0005】また、この符号化された情報は、逆量子化
部55および直交逆変換部56で逆処理を行い、フレームメ
モリ57に蓄積される。このフレームメモリ57に蓄積され
た画面情報はブロック分割部51に時間的に異なる画像が
入力された時点でその現画面情報と共に動き検出部58に
送られる。そして、時間的に異なる画面相互を数ブロッ
ク(マクロブロックと呼ばれ、例えば2ブロック×2ブ
ロックの4ブロックに相当する)単位で比較することに
より、マクロブロック単位の動きの大きさと向きを動き
ベクトルとして推測計算する。この動きベクトルをフレ
ームメモリ57に蓄積されている画面に適用することによ
り、ブロック分割部51から入力される下画面を予測して
予測画を作成し、符号化処理は原画とこの予測画の差分
に対して行なうことでさらなる圧縮が可能とされるよう
にしている。このような処理によって、符号化された差
分画素の情報と、そのパラメータ情報、さらにマクロブ
ロック単位での動きベクトルが伝送される。The coded information is inversely processed by the inverse quantizer 55 and the orthogonal inverse transformer 56 and stored in the frame memory 57. The screen information accumulated in the frame memory 57 is sent to the motion detecting unit 58 together with the current screen information when a temporally different image is input to the block dividing unit 51. Then, by comparing screens that differ in time with each other in units of several blocks (called macroblocks, which corresponds to, for example, 4 blocks of 2 blocks × 2 blocks), the magnitude and direction of the motion in macroblock units can be calculated. As estimated. By applying this motion vector to the screen stored in the frame memory 57, the lower screen input from the block division unit 51 is predicted to create a predicted image, and the encoding process is performed by the difference between the original image and this predicted image. By doing so, further compression is enabled. By such processing, the information on the encoded difference pixel, the parameter information thereof, and the motion vector in macroblock units are transmitted.
【0006】[0006]
【発明が解決しようとする課題】この発明は上記のよう
な点に鑑みなされたもので、例えば監視カメラで撮像さ
れた画面をディジタル符号化して伝送する場合に、撮像
画面の中から目標とする移動体の存在が認識され、自動
的に所定の撮像領域内を移動する目標物体が識別される
ようにする、監視装置あるいは自動撮影装置として使用
可能な移動体検出装置を提供しようとするものである。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above points, and when a screen imaged by a surveillance camera is digitally encoded and transmitted, a target is selected from the imaged screens. An object of the present invention is to provide a moving object detection device that can be used as a monitoring device or an automatic image capturing device that recognizes the presence of a moving object and automatically identifies a target object that moves within a predetermined imaging area. is there.
【0007】[0007]
【課題を解決するための手段】この発明に係る移動体検
出装置は、ビデオカメラで撮像された画面をディジタル
圧縮して伝送している場合に、この伝送された情報から
動きベクトルを抽出するもので、この抽出された動きベ
クトルに基づく動き指標から連続ブロックを抽出する。
そして、この連続ブロックに含まれる動きベクトルに基
づく動き指標を蓄積演算し、その統計量を求め、抽出し
た連続ブロックの領域の大きさ、および動き指標の統計
量をそれぞれ基準データと比較して移動体を判別する。A moving object detecting apparatus according to the present invention extracts a motion vector from the transmitted information when digitally compressing and transmitting a screen imaged by a video camera. Then, a continuous block is extracted from the motion index based on the extracted motion vector.
Then, the motion index based on the motion vector contained in this continuous block is accumulated and calculated, the statistic amount is obtained, and the size of the extracted continuous block area and the statistic amount of the motion index are respectively compared with the reference data to move. Determine your body.
【0008】この様に構成された移動体検知装置にあっ
ては、例えば監視領域内に設置されたテレビカメラで撮
像された画面を、集中管理室等に伝送する際にディジタ
ル符号化しているもので、この符号化された画像情報に
含まれる動きベクトルの情報が用いられる。すなわち、
この動きベクトルに基づく動き指標の統計量に基づい
て、撮像画面の中の動く物体が判別できるものであり、
連続ブロックの大きさでその大きさが判別できる。した
がって、例えば監視室内に人が侵入したような場合に
は、その人の動きによってその侵入が判定され、警告が
発生されるようになり、人の注意力に頼らない信頼性に
富むセキュリティ監視が実行できる。In the moving object detecting device having such a structure, for example, a screen imaged by a television camera installed in the monitoring area is digitally encoded when being transmitted to a central control room or the like. Then, the information of the motion vector included in the encoded image information is used. That is,
Based on the statistic of the motion index based on this motion vector, the moving object in the imaging screen can be identified,
The size of the continuous block can be determined. Therefore, for example, when a person intrudes into the surveillance room, the movement of the person determines the intrusion, and a warning is issued, so that highly reliable security monitoring that does not depend on the attention of the person can be performed. I can do it.
【0009】[0009]
【発明の実施の形態】以下、図面を参照してこの発明の
一実施の形態を説明する。図1の(A)は移動体の検出
を行う監視システムの構成を示すもので、監視用テレビ
カメラ11で撮像された画像の信号は、符号化部12でディ
ジタル画像圧縮符号化データに変換される。この符号化
部12では、前画面または後画面との画像の差分の画素情
報と、その2画面での動きの大きさと方向を複数ブロッ
ク単位で示す動きベクトルの情報が符号化され、出力さ
れる。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1A shows the configuration of a surveillance system that detects a moving body. The signal of the image captured by the surveillance television camera 11 is converted into digital image compression encoded data by the encoding unit 12. It The encoding unit 12 encodes and outputs pixel information of an image difference between the previous screen and the rear screen and motion vector information indicating the magnitude and direction of motion on the two screens in units of a plurality of blocks. .
【0010】符号化部12で符号化されたデータは、伝送
路13を介して例えば監視センタに伝送されるもので、こ
の監視センタにはこの伝送された符号化データを復号す
る復号部14が設けられ、モニタ15で画像として再生され
る。復号部14において復号するに際しては、当然伝送さ
れたデータを復号するものであるが、この復号に際し
て、移動体検出・判定部16において動きベクトルが抽出
され、動きのある部分が判別される。移動体検出・判定
部16によって判定された結果が警告部18に供給されると
ともにVTR17に供給され、その動作を制御する。すな
わち、VTRは検出結果から移動体を含む部分の画像の
み蓄積する。The data encoded by the encoding unit 12 is transmitted to, for example, a monitoring center via a transmission line 13, and the monitoring center has a decoding unit 14 for decoding the transmitted encoded data. It is provided and reproduced as an image on the monitor 15. The decoding unit 14 naturally decodes the transmitted data. At this time, the moving object detection / determination unit 16 extracts a motion vector and determines a moving portion. The result determined by the moving body detection / determination unit 16 is supplied to the warning unit 18 and the VTR 17, and the operation thereof is controlled. That is, the VTR accumulates only the image of the portion including the moving body from the detection result.
【0011】同図の(B)は、移動体検出・判定部16の
構成を詳細に示したもので、復号部14からの復号データ
の入力される動きベクトル抽出部161 を備える。この動
きベクトル抽出部161 では、復号データの中から動きベ
クトルを抽出し、動き指標計算・連続ブロック抽出部16
2 で、特定されるしきい値内の動きを持つ連続するブロ
ック数を調べる。FIG. 1B shows the structure of the moving body detecting / determining unit 16 in detail, and includes a motion vector extracting unit 161 to which the decoded data from the decoding unit 14 is input. The motion vector extraction unit 161 extracts a motion vector from the decoded data, and the motion index calculation / continuous block extraction unit 16
At 2, find the number of consecutive blocks that have movement within a specified threshold.
【0012】図2で示すように、図面内に存在する例え
ば人間に相当する物体30に含有されるようになるブロッ
クは、当然この物体30の動きと大きさと向きがほぼ同じ
動きベクトルを持っている。As shown in FIG. 2, a block existing in the drawing, which is to be contained in an object 30 corresponding to a human, naturally has a motion vector whose size and direction are almost the same as the motion of this object 30. There is.
【0013】例えば、MPEG処理においては、図3で
示すように伝送シーケンス中において動きベクトルは水
平成分と垂直成分を持ち、各々の成分をさらに“Motion
Code ”と“Motion r”の二つに分けて記述されてい
る。そして復号側にあっては、この2つの成分から動き
ベクトルを計算によって求めている。For example, in MPEG processing, a motion vector has a horizontal component and a vertical component in a transmission sequence as shown in FIG. 3, and each component is further subjected to "Motion".
It is described separately in two parts, "Code" and "Motion r." On the decoding side, the motion vector is calculated from these two components.
【0014】したがって、例えば図4の(A)で示すよ
うにベクトルのx方向およびy方向の2次元のデータか
ら、ベクトルの大きさを“r”、方向を回転座標で“θ
(0〜180°)”とし、動きの指標を“r×cos
(θ)”として計算して取り出すものとすると、大きさ
と方向がある程度同じものは、“r×cos (θ)”の値
があるしきい値内に含まれる。このしきい値内に含まれ
る動きベクトルを持つ連続するブロック数を調べること
によって、物体30の大きさが推定でき、移動物体の領域
を抽出できるものであり、さらにこの領域全体に含有さ
れる動きベクトルを平均化すると、物体30全体の動きが
判別でき、これを統計量演算部163 において数画面分蓄
積し、その統計量を取る。Therefore, for example, as shown in FIG. 4A, from the two-dimensional data of the vector in the x and y directions, the magnitude of the vector is "r" and the direction is the rotational coordinate "θ".
(0 to 180 °) ”and the motion index is“ r × cos
If it is calculated and taken out as (θ) ”, those having the same size and direction to some extent are included within a certain threshold value of“ r × cos (θ) ”. The size of the object 30 can be estimated and the area of the moving object can be extracted by examining the number of consecutive blocks having the motion vector. Further, if the motion vectors contained in the entire area are averaged, the object 30 The whole movement can be discriminated, and this is accumulated for several screens in the statistic calculator 163 and the statistic is taken.
【0015】図4の(B)はその処理の流れを示してい
るもので、まずステップ101 で各ブロックの動きベクト
ルに対して“r×θ”を演算し、ステップ102 で縦また
は横で“r×θ”の値の差が所定のしきい値内の連続し
たブロックであるか否かを調べる。そして、ステップ10
3 では物体全体の動き、ベクトルの大きさ、さらに物体
の大きさを計算し、ステップ104 で数画面分での統計量
を計算し、これを蓄積する。FIG. 4B shows the flow of the processing. First, in step 101, "r × θ" is calculated for the motion vector of each block, and in step 102, "r × θ" is calculated vertically or horizontally. It is checked whether the difference between the values of r × θ ″ is continuous blocks within a predetermined threshold value. And step 10
In step 3, the motion of the entire object, the size of the vector, and the size of the object are calculated. In step 104, the statistics for several screens are calculated and accumulated.
【0016】ここで、横軸に時間を取ると共に、縦軸に
大きさrと方向の回転角θの写像であるcos θの積“r
×cos (θ)”を取るようにすると、図5の(A)のよ
うに一定の動きを続けるものは、だいたい同じ向きと同
じ大きさのベクトルが時間的に継続するものであり、ま
た同図の(B)のように例えば木の葉のように小さくて
且つ素早い動きのものにであれば、頻繁に動きの向きや
大きさが変化する。Here, the horizontal axis indicates time, and the vertical axis indicates the product "r" of the magnitude r and the cos θ which is a mapping of the rotation angle θ in the direction.
If xcos (θ) ”is taken, a vector that keeps a constant motion as shown in (A) of FIG. 5 is one in which a vector of approximately the same direction and the same magnitude continues in time. As shown in (B) of the figure, in the case of a small and fast-moving object such as a tree leaf, the direction and size of the movement frequently change.
【0017】この様にして得られる値“r×cos
(θ)”が、動きの指標として数画面分蓄積されるもの
で、これらのデータと共に例えばベクトル量の正負の入
れ替り回数や分散等を求め、ブロック群の動きに関する
統計とする。The value "r × cos" thus obtained
(Θ) ”is stored as an index of motion for several screens. For example, the number of positive and negative exchanges of vector quantities, variance, etc. are obtained together with these data, and used as statistics on the motion of the block group.
【0018】目標とする物体と他の物体とでは、大きさ
や動きに相違がある。そこで、例えば画面内において人
間のようなある程度大きな物体を検出することを目的と
するような場合には、ほぼ同じ動きベクトルを有する連
続ブロックから抽出される移動物体の領域は、ある程度
大きくなる。同時に動きベクトルの大きさも激しく変化
することがない。There is a difference in size and movement between the target object and other objects. Therefore, for example, when it is intended to detect a somewhat large object such as a human in the screen, the area of the moving object extracted from continuous blocks having substantially the same motion vector becomes large to some extent. At the same time, the magnitude of the motion vector does not change drastically.
【0019】したがって、予め目標とする物体の動きに
関して、この連続ブロック数による物体の大きさの基準
値の大きさを大きさ変化基準データ部164 に、またある
時間内の動きの指標値の推移の統計情報の基準値を動き
指標統計量基準統計量データ部165 にそれぞれ入力して
おき、比較部166 および167 それぞれにおいて入力され
た基準値と、連続ブロック抽出部162 および統計量演算
部163 のそれぞれ出力との比較を行う。そして、これら
比較部166 および167 におけるそれぞれの比較結果を判
定部168 に供給し、ある規定値を満たしている場合には
目標移動物体(人間)を検出していると判定し、警告部
18に対して警告情報を伝え、同時にVTR17に指令を与
えてその時点の高精細画像を記録させる。Therefore, regarding the target object motion in advance, the size of the object size reference value based on the number of consecutive blocks is stored in the size change reference data section 164, and the movement index value changes within a certain time. The reference value of the statistical information of the motion index statistic is input to the reference statistic data unit 165 respectively, and the reference values input in the comparison units 166 and 167, the continuous block extraction unit 162, and the statistic calculation unit 163 are input. Each is compared with the output. Then, the comparison results of the comparison units 166 and 167 are supplied to the determination unit 168, and when a certain specified value is satisfied, it is determined that the target moving object (human) is detected, and the warning unit
Warning information is transmitted to 18, and at the same time, a command is given to the VTR 17 to record a high-definition image at that time.
【0020】ここで示した実施の形態では、物体の動き
の指標として“r×cos (θ)”を用いるようにした
が、これ以外の量、例えばf(r、θ)やf(x、y)
を用いるようにしてもよいことは勿論である。In the embodiment shown here, “r × cos (θ)” is used as the index of the movement of the object, but other quantities such as f (r, θ) and f (x, y)
Of course, it is possible to use.
【0021】上記実施の形態において、動きベクトルの
基準統計量データを、監視状況に応じて最初に学習させ
ることが考えられる。図6において示すように室内等の
予め監視現場内が固定された範囲内にある場合には、1
つのブロックに含まれている範囲は自ずと決まってく
る。In the above embodiment, it is considered that the reference statistic data of the motion vector is first learned according to the monitoring situation. As shown in FIG. 6, if the inside of the monitoring site such as the room is within a fixed range, 1
The range included in one block is automatically determined.
【0022】したがって、例えばこの室内へ侵入する人
間の有無の検出等を目標とする場合には、初期の段階に
おいて人間をこの室内に入れ、カメラの撮像画面内を通
過させ、これにより侵入者がある場合の、そのしきい値
内の大きさの動きベクトルを持つ連続ブロックから抽出
される移動物体の大きさとその統計量を学習させる。そ
して、この学習された値に基づき、比較決定のための基
準値の設定を行うもので、これにより高い認識率が得ら
れるようにすることが容易とされる。Therefore, for example, when the target is to detect the presence or absence of a person invading the room, the person is put in the room at the initial stage and passed through the image pickup screen of the camera, whereby the intruder is In a certain case, the size of a moving object extracted from a continuous block having a motion vector having a size within the threshold value and its statistics are learned. Then, a reference value for comparison and determination is set based on the learned value, which facilitates obtaining a high recognition rate.
【0023】図7はこの様な学習動作を行わせる第2の
実施の形態を示すもので、動き指標計算・連続ブロック
抽出部162 および統計量演算部163 において、初期状態
において所定の監視範囲内に例えば人間を侵入させ、そ
のときに得られた値をそれぞれ学習メモリ169 および17
0 に学習記憶させる。そして、これら学習メモリ169お
よび170 に記憶されたデータを、それぞれ基準値として
比較部166 および167に供給されるようにする。FIG. 7 shows a second embodiment for performing such a learning operation. In the motion index calculation / continuous block extraction unit 162 and the statistic amount calculation unit 163, within a predetermined monitoring range in the initial state. For example, a human being is intruded into the learning memories 169 and 17 and the values obtained at that time are learned.
Learn and memorize at 0. Then, the data stored in the learning memories 169 and 170 are supplied to the comparison units 166 and 167 as reference values, respectively.
【0024】図8は例えば玄関における侵入者の検出を
行う場合の画像情報を示すもので、この様な場合には玄
関という固定された狭いスペースが監視対象であり、侵
入者の存在場所が確定されている。このため、特に侵入
者の大きさは、ブロック数に基づいてかなり正確に判断
可能である。また、侵入者は徐々に玄関に近付く動作を
するため、ブロックの大きさはだんだん広がるように変
化しながら、全体としては進入方向へ進んで行く。FIG. 8 shows image information in the case of detecting an intruder at the entrance, for example. In such a case, the fixed narrow space called the entrance is the monitoring target, and the location of the intruder is determined. Has been done. Therefore, the size of the intruder can be determined fairly accurately based on the number of blocks. In addition, since the intruder gradually moves closer to the entrance, the size of the block changes so as to gradually expand, and as a whole, it proceeds in the approach direction.
【0025】図9はこの様な例に対応する第3の実施の
形態を説明するもので、動き指標計算・連続ブロック抽
出部162 および統計量演算部163 それぞれからの出力
を、時系列分析部171 および172 に入力して、時間的な
変化の状態を検知し、また初期状態において玄関に人が
入ってきた場合の基準データを求めて、前実施の形態と
同様に学習メモリ169 および170 にそれぞれに基準デー
タとして学習記憶させておく。そして、これらの基準デ
ータと得られた統計データ等と比較することにより、玄
関等への侵入者の認識精度が確実に向上され、例えば玄
関先において物が倒れたりした場合との認識比較が高精
度に行われて、誤認識の発生が防止される。FIG. 9 illustrates a third embodiment corresponding to such an example, in which the output from each of the motion index calculation / continuous block extraction unit 162 and the statistic amount calculation unit 163 is converted into a time series analysis unit. Input to 171 and 172 to detect the state of temporal change, and to obtain reference data when a person enters the front door in the initial state, and to the learning memories 169 and 170 as in the previous embodiment. Each of them is learned and stored as reference data. By comparing these reference data with the obtained statistical data, etc., the accuracy of recognition of an intruder at the entrance, etc. is surely improved, and, for example, the recognition comparison with the case where an object is collapsed at the entrance is high. It is performed with high accuracy to prevent false recognition.
【0026】図10は第4の実施の形態を示しているも
ので、移動体検出・判定部16において、決定された移動
するブロック群による抽出物体が常に画面の中央に来る
ように、カメラの視野方向の追尾を行わせる追尾機能を
有する。FIG. 10 shows the fourth embodiment, in which the moving object detection / determination unit 16 controls the camera so that the object extracted by the determined moving block group is always in the center of the screen. It has a tracking function to perform tracking in the direction of the visual field.
【0027】すなわち、移動体検出・判定部16において
撮像画像から目標と決定された物体が判定されると、そ
の連続ブロック群から抽出された移動物体の位置情報を
アドレス計算部19に入力し、移動物体の位置を計算す
る。そして、このアドレス計算部19の計算値に基づいて
制御部20によりテレビカメラ11の撮像方向を制御して、
その撮像方向が目標物に向けられるようにする。That is, when the moving object detection / judgment unit 16 judges the object determined to be the target from the captured image, the position information of the moving object extracted from the continuous block group is input to the address calculation unit 19, Calculate the position of a moving object. Then, the control unit 20 controls the image pickup direction of the television camera 11 based on the calculated value of the address calculation unit 19,
The imaging direction is directed to the target object.
【0028】[0028]
【発明の効果】以上のようにこの発明に係る移動体検知
装置によれば、特定された撮像範囲内の移動物体のブロ
ックを検出することにより、センサ類のような特別の侵
入検出手段を用いることなく、画像信号の復号側におい
て動きベクトルを抽出して、この抽出された動きベクト
ルにより侵入物体の判定が行われて、精度良く移動物体
の検出が行われる。As described above, according to the moving object detecting apparatus of the present invention, by detecting the block of the moving object within the specified image pickup range, special intrusion detecting means such as sensors is used. Without this, a motion vector is extracted on the decoding side of the image signal, an intruding object is determined based on the extracted motion vector, and a moving object is accurately detected.
【図1】(A)はこの発明の一実施の形態に係る移動体
検出装置を構成する画像による監視システムを説明する
構成図、(B)はこのシステムにおける移動体・検出判
定部を説明する構成図。FIG. 1A is a configuration diagram illustrating an image monitoring system that configures a moving body detection device according to an embodiment of the present invention, and FIG. 1B is a diagram illustrating a moving body / detection determination unit in this system. Diagram.
【図2】撮像画面における物体の大きさと動きベクトル
を説明する図。FIG. 2 is a diagram for explaining the size and motion vector of an object on an imaging screen.
【図3】画像信号のMPEGシーケンス中の動きベクト
ルデータを説明する図。FIG. 3 is a diagram illustrating motion vector data in an MPEG sequence of an image signal.
【図4】(A)は動き指標を求めるための例を説明する
図、(B)はそのための統計量演算の流れを説明する
図。FIG. 4A is a diagram illustrating an example for obtaining a motion index, and FIG. 4B is a diagram illustrating a flow of a statistical amount calculation therefor.
【図5】(A)および(B)はそれぞれ動きベクトルの
時間的な変化の物体による相違を説明する図。FIG. 5A and FIG. 5B are views for explaining a difference in temporal change of a motion vector depending on an object.
【図6】第2の実施の形態ににおける初期学習の例を説
明するための図。FIG. 6 is a diagram for explaining an example of initial learning according to the second embodiment.
【図7】上記実施の形態を説明する構成図。FIG. 7 is a configuration diagram illustrating the above embodiment.
【図8】玄関よりの侵入者に対する第3の実施の形態を
説明する侵入者の状態を説明する図。FIG. 8 is a diagram illustrating a state of an intruder for explaining an intruder from the entrance according to the third embodiment.
【図9】上記実施の形態を説明する構成図。FIG. 9 is a configuration diagram illustrating the above embodiment.
【図10】第4の実施の形態を説明する構成図。FIG. 10 is a configuration diagram illustrating a fourth embodiment.
【図11】従来から知られているディジタル動画像の符
号化処理を説明するための構成図。FIG. 11 is a configuration diagram for explaining a conventionally known encoding process of a digital moving image.
11…テレビカメラ 12…符号化部 13…伝送路 14…復号部 15…モニタ 16…移動体検出・判定部 17…VTR 18…警告部 19…アドレス計算部 20…制御部 161 …動きベクトル抽出部 162 …動き指標計算・連続ブロック抽出部 163 …統計量演算部 164 …大きさ変化基準データ部 165 …動き指標統計量基準計量データ部 166 ,167 …比較部 168 …判定部 169 ,170 …学習メモリ 171 ,172 …時系列分析部 11 ... TV camera 12 ... Encoding unit 13 ... Transmission line 14 ... Decoding unit 15 ... Monitor 16 ... Moving body detection / determination unit 17 ... VTR 18 ... Warning unit 19 ... Address calculation unit 20 ... Control unit 161 ... Motion vector extraction unit 162 ... Motion index calculation / continuous block extraction unit 163 ... Statistics calculation unit 164 ... Size change reference data unit 165 ... Motion index statistics reference measurement data unit 166, 167 ... Comparison unit 168 ... Judgment unit 169, 170 ... Learning memory 171, 172 ... Time series analysis section
Claims (7)
ロック単位で表わす動きベクトルを抽出する動きベクト
ル抽出手段と、 前記伝送された符号化された動きベクトルを抽出する動
きベクトル抽出手段と、 前記抽出された動きベクトルに基づく動き指標から連続
するブロックを抽出する動きブロック抽出手段と、 前記連続ブロックに含まれる動きベクトルに基づく動き
指標を蓄積演算し、その統計量を求める統計量演算手段
と、 前記抽出した連続ブロックの領域の大きさ、および前記
統計量演算手段で得られた統計量をそれぞれ基準データ
と比較し、移動体を判別する判定手段とを具備し、 前記ビデオカメラで撮像された画面内で移動する物体が
認識されるようにしたことを特徴とする移動体検出装
置。1. A motion vector extracting means for extracting a motion vector representing motions of mutually different screens in units of a plurality of blocks; a motion vector extracting means for extracting the transmitted encoded motion vector; A motion block extraction means for extracting a continuous block from the motion index based on the extracted motion vector; and a statistical amount calculation means for accumulating and calculating a motion index based on the motion vector included in the continuous block, and obtaining a statistic thereof. The size of the region of the extracted continuous block and the statistic obtained by the statistic calculation means are respectively compared with reference data, and a determination means for determining a moving body is provided, and the image is captured by the video camera. A moving object detection device characterized in that an object moving on the screen is recognized.
ロック単位で表わす動きベクトルを抽出する動きベクト
ル抽出手段と、 前記抽出された動きベクトルに基づく動き指標から連続
するブロックを抽出する動きブロック抽出手段と、 前記伝送された符号化された動きベクトルを抽出する動
きベクトル抽出手段と、 前記抽出された動きベクトルに基づく動き指標の連続す
るブロックを抽出する連続ブロック抽出手段と、 前記連続ブロックに含まれる動きベクトルに基づく動き
指標を蓄積演算し、その統計量を求める統計量演算手段
と、 前記連続ブロック抽出した連続ブロックの領域の大き
さ、および前記統計量演算手段で得られた統計量をそれ
ぞれ基準データと比較し、移動体を判別する判定手段
と、 この判定手段で判別された移動体の動きに対応して前記
テレビカメラの撮像方向を連動させる追尾手段とを具備
し、 前記移動体が前記ビデオカメラで撮像された画面内に位
置されるようにしたことを特徴とする移動体検出装置。2. A motion vector extraction means for extracting a motion vector representing motions of mutually different screens in units of a plurality of blocks, and a motion block extraction for extracting a continuous block from a motion index based on the extracted motion vector. Means, a motion vector extraction means for extracting the transmitted encoded motion vector, a continuous block extraction means for extracting a continuous block of a motion index based on the extracted motion vector, and a continuous block included in the continuous block A motion index based on a motion vector that is accumulated and calculated, and a statistic calculating unit that obtains the statistic, a size of the continuous block region extracted from the continuous block, and a statistic obtained by the statistic calculating unit. The determination means for comparing the reference data with the determination of the moving body, and the movement of the moving body determined by this determination means A moving body detecting apparatus, wherein the moving body is positioned within a screen imaged by the video camera. .
トルに基づく動き指標の時間的な変化を複数フレーム分
蓄積する手段を含み、予め設定された動き指標の統計的
性質との比較から移動する目標物体が固定、検出される
ようにした請求項1もしくは2のいずれかに記載の移動
体検出装置。3. The statistical amount computing means includes means for accumulating temporal changes of a motion index based on the motion vector for a plurality of frames, and moves from comparison with a preset statistical property of the motion index. The moving object detection apparatus according to claim 1, wherein the target object is fixed and detected.
標の統計的性質の初期状態を学習し記憶する手段を含み
構成され、この記憶手段に学習記憶された前記統計的性
質の初期状態を参照統計データとして使用されるように
した請求項1もしくは2のいずれかに記載の移動体検出
装置。4. A means for learning and storing the initial state of the statistical property of the motion index obtained by the statistical amount calculating means, and the initial state of the statistical property learned and stored in the storage means is stored. The moving body detection device according to claim 1, wherein the moving body detection device is used as reference statistical data.
標のしきい値を設定し、このしきい値内の動き指標を有
する連続するブロックから目標移動物体の領域が抽出さ
れるようにして、この移動物体の大きさが予測されるよ
うにした請求項1もしくは2のいずれかに記載の移動体
検出装置。5. The continuous block extracting means sets a threshold value of a motion index, and extracts a region of a target moving object from successive blocks having a motion index within the threshold value. The moving object detection apparatus according to claim 1, wherein the size of the moving object is predicted.
クトルの大きさとベクトルの方向を用いるか、さらにそ
れらの関数で構成されるようにした請求項1もしくは2
のいずれかに記載の移動体検出装置。6. The motion index uses the magnitude and vector direction of the extracted motion vector, or is constituted by a function thereof.
The moving object detection device according to any one of 1.
クトルの垂直成分および水平成分、さらにそれらの関数
で構成されるようにした請求項1もしくは2のいずれか
に記載の移動体検出装置。7. The moving body detection device according to claim 1, wherein the motion index is composed of a vertical component and a horizontal component of the extracted motion vector and a function thereof.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP8060398A JPH09252467A (en) | 1996-03-18 | 1996-03-18 | Mobile object detector |
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JP8060398A JPH09252467A (en) | 1996-03-18 | 1996-03-18 | Mobile object detector |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH09252467A true JPH09252467A (en) | 1997-09-22 |
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ID=13141026
Family Applications (1)
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