JPH09322155A - 映像監視方法及び装置 - Google Patents
映像監視方法及び装置Info
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- JPH09322155A JPH09322155A JP8138913A JP13891396A JPH09322155A JP H09322155 A JPH09322155 A JP H09322155A JP 8138913 A JP8138913 A JP 8138913A JP 13891396 A JP13891396 A JP 13891396A JP H09322155 A JPH09322155 A JP H09322155A
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- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
- H04N7/183—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a single remote source
Abstract
(57)【要約】
【課題】安定に物体の位置や物体の移動量、ＴＶカメラ
と物体の距離を検出できるようにした、信頼性の高い映
像監視方法及び装置を提供する。 【解決手段】 ＴＶカメラの撮像視野内に侵入した物体
を、画像信号の中から自動的に検出し、検出した物体を
自動的に追跡する映像監視装置で、検出した物体の画像
をテンプレートとして登録し、登録したテンプレートと
入力画像信号の中で一致度が最大となる画像の位置を検
出し、検出した位置から追跡対象の入力画像上での移動
量を算出し、その移動量に基づきテンプレートを更新し
検出物体を追跡する映像監視方法及び装置。
と物体の距離を検出できるようにした、信頼性の高い映
像監視方法及び装置を提供する。 【解決手段】 ＴＶカメラの撮像視野内に侵入した物体
を、画像信号の中から自動的に検出し、検出した物体を
自動的に追跡する映像監視装置で、検出した物体の画像
をテンプレートとして登録し、登録したテンプレートと
入力画像信号の中で一致度が最大となる画像の位置を検
出し、検出した位置から追跡対象の入力画像上での移動
量を算出し、その移動量に基づきテンプレートを更新し
検出物体を追跡する映像監視方法及び装置。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、テレビジョンカメ
ラを用いた監視方法及び装置に係る。
ラを用いた監視方法及び装置に係る。
【０００２】本発明はテレビジョンカメラの撮像視野内
に侵入した物体を、該テレビジョンカメラの映像信号の
中から自動的に検出し、更に、該検出物体の動きをも自
動的に検出するようにした物体追跡方式を提供するもの
である。
に侵入した物体を、該テレビジョンカメラの映像信号の
中から自動的に検出し、更に、該検出物体の動きをも自
動的に検出するようにした物体追跡方式を提供するもの
である。
【０００３】
【従来の技術】テレビジョンカメラ（以下ＴＶカメラと
呼ぶ）を用いた映像監視装置は、従来より広く用いられ
ている。しかし、近年、このようなシステムにおいて、
その監視視野内に入り込んでくる人間や自動車などの移
動物体の検出及び追跡を、画像モニタ面での有人監視に
よるのではなく、画像信号から自動的に検出し、所定の
報知や警報処置が得られるようにしたシステムが要求さ
れるようになってきている。
呼ぶ）を用いた映像監視装置は、従来より広く用いられ
ている。しかし、近年、このようなシステムにおいて、
その監視視野内に入り込んでくる人間や自動車などの移
動物体の検出及び追跡を、画像モニタ面での有人監視に
よるのではなく、画像信号から自動的に検出し、所定の
報知や警報処置が得られるようにしたシステムが要求さ
れるようになってきている。
【０００４】このようなシステムを実現するためには、
まず、ＴＶカメラより得られた入力画像信号と基準背景
画像、すなわち、検出すべき物体の写っていない画像信
号とを比較し、画素毎に輝度値の差分を求め、その差分
値の大きい領域を物体として検出する。この方法は、差
分法と呼ばれ、従来より広く用いられている。
まず、ＴＶカメラより得られた入力画像信号と基準背景
画像、すなわち、検出すべき物体の写っていない画像信
号とを比較し、画素毎に輝度値の差分を求め、その差分
値の大きい領域を物体として検出する。この方法は、差
分法と呼ばれ、従来より広く用いられている。
【０００５】この方法の応用例としては、例えば、特願
７−２３０３０１に記載されている。これらの処理を図
１３を用いて説明する。まず、ＴＶカメラにより得られ
た入力画像６０１と基準背景画像６０２との画素毎の差
分を計算し、その差分値が所定のしきい値以下の画素を
０、しきい値以上の画素を２５５（１画素が８ビットで
あると仮定）として二値化画像６０３を得る。ここで、
入力画像６０１に写った人型の物体は、二値化画像６０
３中の画像６０４として検出される。
７−２３０３０１に記載されている。これらの処理を図
１３を用いて説明する。まず、ＴＶカメラにより得られ
た入力画像６０１と基準背景画像６０２との画素毎の差
分を計算し、その差分値が所定のしきい値以下の画素を
０、しきい値以上の画素を２５５（１画素が８ビットで
あると仮定）として二値化画像６０３を得る。ここで、
入力画像６０１に写った人型の物体は、二値化画像６０
３中の画像６０４として検出される。
【０００６】検出物体の自動追跡は、差分法による物体
の検出を逐次的に行い、各時刻毎の検出物体の画像上の
位置に基づき対象物体の動きを求めることにより行う。
例えば、図６の二値化画像６０５において、時刻ｔ0-2
では画像６０６、時刻ｔ0-1では画像６０７、時刻ｔ0で
は画像６０８の位置で物体が検出できたとすると、この
対象物体の動きは、それぞれの時刻の二値化画像６０
６、６０７、６０８の例えば、それぞれの重心６０９、
６１０、６１１を結んだ矢印６１３、６１４で表され
る。重心点の画像６１２参照。
の検出を逐次的に行い、各時刻毎の検出物体の画像上の
位置に基づき対象物体の動きを求めることにより行う。
例えば、図６の二値化画像６０５において、時刻ｔ0-2
では画像６０６、時刻ｔ0-1では画像６０７、時刻ｔ0で
は画像６０８の位置で物体が検出できたとすると、この
対象物体の動きは、それぞれの時刻の二値化画像６０
６、６０７、６０８の例えば、それぞれの重心６０９、
６１０、６１１を結んだ矢印６１３、６１４で表され
る。重心点の画像６１２参照。
【０００７】ここで、重心は式（１）により求めること
ができる。
ができる。
【０００８】重心Ｃは、ｆ（ｘ，ｙ）を差分の二値化画
像（しきい値以上を２５５、未満を０）として、
像（しきい値以上を２５５、未満を０）として、
【０００９】
【数１】
【００１０】…（１） と定義される。ただし、［Ｂ］はｆ（ｘ，ｙ）＝２５５
となる画素数である。このほかに、二次モーメントによ
る重心もあるが、二値化した領域を一つの座標で代表で
きるものであればその他の方法であっても問題ない。
となる画素数である。このほかに、二次モーメントによ
る重心もあるが、二値化した領域を一つの座標で代表で
きるものであればその他の方法であっても問題ない。
【００１１】このような差分法を用いた物体の追跡法
は、ＴＶカメラの撮像方向やズーム率を変化させると視
野が変化し、予め用意した背景画像が使用できなくなる
ため、物体を安定に検出できなくなる。また、物体であ
ることは検出していても、時間毎の検出物体の形状を比
較していないので、同一の対象物体を追跡していること
を保証することができず、視野内に複数の物体が存在し
た場合、安定な追跡ができない。
は、ＴＶカメラの撮像方向やズーム率を変化させると視
野が変化し、予め用意した背景画像が使用できなくなる
ため、物体を安定に検出できなくなる。また、物体であ
ることは検出していても、時間毎の検出物体の形状を比
較していないので、同一の対象物体を追跡していること
を保証することができず、視野内に複数の物体が存在し
た場合、安定な追跡ができない。
【００１２】次に周知の一般的な、テンプレートマッチ
ング（固定式画像）について説明する。例えば、プリン
ト基板検査機をはじめとする従来のパターンマッチング
技術は、予めテンプレートを登録し、評価する画像中
でテンプレートと一致度が高い部分を検出（位置補正）
するものである。更に、その一致度により対象の評価
（キズ等の有無の発見）を行うものである。これを図１
４を用いて簡単に説明する。
ング（固定式画像）について説明する。例えば、プリン
ト基板検査機をはじめとする従来のパターンマッチング
技術は、予めテンプレートを登録し、評価する画像中
でテンプレートと一致度が高い部分を検出（位置補正）
するものである。更に、その一致度により対象の評価
（キズ等の有無の発見）を行うものである。これを図１
４を用いて簡単に説明する。
【００１３】図１４の例では、ある“Ａ”、“Ｂ”、
“Ｃ”、“Ｄ”の部品を登録したテンプレート群１５に
示すよう予め登録し、各評価画像内でマッチングして各
部品の状態を調べる。評価画像１４１は正常、評価画像
１４２では“Ｃ”の部品は位置ずれ（正常位置に比べず
れてマッチングする）、“Ｄ”の部品は欠品（画像中で
マッチングできない）、評価画像１４３では“Ｃ”の部
品はキズまたはパッケージの印刷不良（一致度が低い）
と判断される。しかし、このマッチング法では、登録し
た部品のテンプレートそのもしか評価できない。つま
り、固定したテンプレートでは部品の見かけ上の大きさ
が変化（例えば撮像装置と部品との距離の変化）したよ
うな場合には正確な判定はできなくなってしまう。
“Ｃ”、“Ｄ”の部品を登録したテンプレート群１５に
示すよう予め登録し、各評価画像内でマッチングして各
部品の状態を調べる。評価画像１４１は正常、評価画像
１４２では“Ｃ”の部品は位置ずれ（正常位置に比べず
れてマッチングする）、“Ｄ”の部品は欠品（画像中で
マッチングできない）、評価画像１４３では“Ｃ”の部
品はキズまたはパッケージの印刷不良（一致度が低い）
と判断される。しかし、このマッチング法では、登録し
た部品のテンプレートそのもしか評価できない。つま
り、固定したテンプレートでは部品の見かけ上の大きさ
が変化（例えば撮像装置と部品との距離の変化）したよ
うな場合には正確な判定はできなくなってしまう。
【００１４】したがって、この方法を例えば車の追跡に
応用した場合、世の中に存在する車の種類全てについて
テンプレートを作成しておかなければならないことにな
る。
応用した場合、世の中に存在する車の種類全てについて
テンプレートを作成しておかなければならないことにな
る。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】従来より広く用いられ
ている差分法では、前記したようにカメラの視野やズー
ム率を変えると、予め用意した背景画像と実際に入力し
た画像の背景部分が異なってしまう。この場合、差分の
計算をすると背景部分まで差分値が生じてしまい、二値
化による物体の検出が行えなくなってしまう。つまり、
対象物体の見かけ上の大きさ変化したような場合、正確
な判定を行うことができない。また、カメラの視野を固
定した場合でも、視野内に複数の物体が写っている場面
では、これらの物体の中から現在の追跡対象を特定する
ためには追跡している対象が別時刻で同一であるか形状
の比較を行わなければならないという問題がある。
ている差分法では、前記したようにカメラの視野やズー
ム率を変えると、予め用意した背景画像と実際に入力し
た画像の背景部分が異なってしまう。この場合、差分の
計算をすると背景部分まで差分値が生じてしまい、二値
化による物体の検出が行えなくなってしまう。つまり、
対象物体の見かけ上の大きさ変化したような場合、正確
な判定を行うことができない。また、カメラの視野を固
定した場合でも、視野内に複数の物体が写っている場面
では、これらの物体の中から現在の追跡対象を特定する
ためには追跡している対象が別時刻で同一であるか形状
の比較を行わなければならないという問題がある。
【００１６】本発明の目的は、これらの従来技術の問題
を解決し、安定に物体の位置や物体の移動量、ＴＶカメ
ラと物体の距離を検出できるようにした、信頼性の高い
映像監視装置を提供することにある。
を解決し、安定に物体の位置や物体の移動量、ＴＶカメ
ラと物体の距離を検出できるようにした、信頼性の高い
映像監視装置を提供することにある。
【００１７】更に、カメラの視野や、ズーム比を変えて
も、同一の対象物体を追跡していることを確実に保証す
る映像監視装置を提供する。本発明は、更に、安定に物
体の位置や物体の移動量、ＴＶカメラと物体との距離を
検出できるようにした、信頼性の高い映像監視装置を提
供することにある。
も、同一の対象物体を追跡していることを確実に保証す
る映像監視装置を提供する。本発明は、更に、安定に物
体の位置や物体の移動量、ＴＶカメラと物体との距離を
検出できるようにした、信頼性の高い映像監視装置を提
供することにある。
【００１８】
【課題を解決するための手段】本発明は、このような課
題を解決するため、テンプレートを逐次更新するように
したものである。本発明では、見かけ上の形や大きさ、
向きが変化する場合でも、順次テンプレートの更新をす
ることで、対象の動きを検出することができるようにし
たものである。
題を解決するため、テンプレートを逐次更新するように
したものである。本発明では、見かけ上の形や大きさ、
向きが変化する場合でも、順次テンプレートの更新をす
ることで、対象の動きを検出することができるようにし
たものである。
【００１９】つまり、本発明は、ＴＶカメラの撮像視野
内に侵入した物体を、画像信号の中から自動的に検出
し、検出した物体を自動的に追跡する映像監視装置で、
検出した物体の画像をテンプレートとして登録するステ
ップと、登録したテンプレートと入力画像信号の中で一
致度が最大となる画像の位置を検出するステップと、検
出した位置から追跡対象の入力画像上での移動量を算出
するステップと、移動量に基づきテンプレートを更新す
るステップとを設け、該検出物体を追跡するように構成
する。
内に侵入した物体を、画像信号の中から自動的に検出
し、検出した物体を自動的に追跡する映像監視装置で、
検出した物体の画像をテンプレートとして登録するステ
ップと、登録したテンプレートと入力画像信号の中で一
致度が最大となる画像の位置を検出するステップと、検
出した位置から追跡対象の入力画像上での移動量を算出
するステップと、移動量に基づきテンプレートを更新す
るステップとを設け、該検出物体を追跡するように構成
する。
【００２０】さらに、検出した物体の画像を複数に分割
し、それぞれの画像をテンプレートとして登録するステ
ップと、登録した複数のテンプレートについて、それぞ
れ独立に画像信号の中で一致度が最大となる画像の位置
を検出するステップと、検出した各テンプレートの位置
から追跡対象の入力画像上での移動量を算出するステッ
プと、移動量に基づき各テンプレートを更新するステッ
プとを設け、検出物体を追跡するように構成する。この
構成により、より安定な動作が達成される。
し、それぞれの画像をテンプレートとして登録するステ
ップと、登録した複数のテンプレートについて、それぞ
れ独立に画像信号の中で一致度が最大となる画像の位置
を検出するステップと、検出した各テンプレートの位置
から追跡対象の入力画像上での移動量を算出するステッ
プと、移動量に基づき各テンプレートを更新するステッ
プとを設け、検出物体を追跡するように構成する。この
構成により、より安定な動作が達成される。
【００２１】さらにまた、検出物体の画像を複数に分割
し、それぞれの画像をテンプレートとして登録するステ
ップと、登録した複数のテンプレートについて、それぞ
れ独立に画像信号の中で一致度が最大となる画像の位置
を検出するステップと、検出した各テンプレートの位置
より画像上のテンプレート間の距離変化を算出し、距離
変化に基づき画像信号中の物体の見かけ上の大きさ変化
を検出するステップと、各テンプレートの検出した位置
と拡大率に基づき各テンプレートを更新するステップと
を設け、検出物体を追跡するように構成する。この構成
により対象物体の見かけ上の大きさの変動に対しても安
定な動作が達成される。
し、それぞれの画像をテンプレートとして登録するステ
ップと、登録した複数のテンプレートについて、それぞ
れ独立に画像信号の中で一致度が最大となる画像の位置
を検出するステップと、検出した各テンプレートの位置
より画像上のテンプレート間の距離変化を算出し、距離
変化に基づき画像信号中の物体の見かけ上の大きさ変化
を検出するステップと、各テンプレートの検出した位置
と拡大率に基づき各テンプレートを更新するステップと
を設け、検出物体を追跡するように構成する。この構成
により対象物体の見かけ上の大きさの変動に対しても安
定な動作が達成される。
【００２２】同様に、検出物体の画像を複数に分割し、
それぞれの画像をテンプレートとして登録するステップ
と、登録した複数のテンプレートについて、それぞれ独
立に画像信号の中で一致度が最大となる画像の位置を検
出するステップと、検出した各テンプレートの位置より
入力画像上でのテンプレート間の距離を算出し、この距
離に基づきＴＶカメラと検出物体との実際の距離を検出
するステップと、各テンプレートの検出した位置と拡大
率に基づき各テンプレートを更新するステップとを設
け、検出物体を逐次追跡するように構成する。このよう
な構成ではＴＶカメラから対象物体までの距離を知る機
能を実現することができる。
それぞれの画像をテンプレートとして登録するステップ
と、登録した複数のテンプレートについて、それぞれ独
立に画像信号の中で一致度が最大となる画像の位置を検
出するステップと、検出した各テンプレートの位置より
入力画像上でのテンプレート間の距離を算出し、この距
離に基づきＴＶカメラと検出物体との実際の距離を検出
するステップと、各テンプレートの検出した位置と拡大
率に基づき各テンプレートを更新するステップとを設
け、検出物体を逐次追跡するように構成する。このよう
な構成ではＴＶカメラから対象物体までの距離を知る機
能を実現することができる。
【００２３】同様に、検出物体の画像を複数に分割し、
それぞれの画像をテンプレートとして登録するステップ
と、登録した複数のテンプレートについて、それぞれ独
立に画像信号の中で一致度が最大となる画像の位置を検
出するステップと、検出した各テンプレートの位置より
入力画像上でのテンプレート間の距離を算出し、この距
離に基づきＴＶカメラと検出物体との実際の距離を検出
するステップと、検出したＴＶカメラと検出物体との距
離からＴＶカメラのズームレンズのズーム比を調節する
ズーミングステップと、各テンプレートの検出した位置
と拡大率に基づき各テンプレートを更新するステップと
を設け、検出物体を逐次追跡するように構成することに
よりＴＶカメラの視野内に写る対象物体の見かけ上の大
きさが変化しても、自動的にこの大きさ変化を補正し、
対象物体の見かけ上の大きさを常に一定に固定する機能
を実現することができる。
それぞれの画像をテンプレートとして登録するステップ
と、登録した複数のテンプレートについて、それぞれ独
立に画像信号の中で一致度が最大となる画像の位置を検
出するステップと、検出した各テンプレートの位置より
入力画像上でのテンプレート間の距離を算出し、この距
離に基づきＴＶカメラと検出物体との実際の距離を検出
するステップと、検出したＴＶカメラと検出物体との距
離からＴＶカメラのズームレンズのズーム比を調節する
ズーミングステップと、各テンプレートの検出した位置
と拡大率に基づき各テンプレートを更新するステップと
を設け、検出物体を逐次追跡するように構成することに
よりＴＶカメラの視野内に写る対象物体の見かけ上の大
きさが変化しても、自動的にこの大きさ変化を補正し、
対象物体の見かけ上の大きさを常に一定に固定する機能
を実現することができる。
【００２４】つまり、本発明は、例えば監視対象とする
範囲を撮像するテレビジョンカメラと、該テレビジョン
カメラからの信号を処理するための画像信号に変換する
画像入力インターフェース手段と、該画像入力インター
フェース手段からの前記テレビジョンカメラの画像信号
を処理するところの少なくともＣＰＵと画像メモリとワ
ークメモリとプログラムメモリとを有する処理手段と、
該処理手段からの前記テレビジョンカメラを制御するた
めの制御装置に制御信号を供給するカメラ制御インター
フェース手段とを有する映像監視装置において、前記処
理手段は、前記テレビジョンカメラにより撮像された背
景画像信号と、前記テレビジョンカメラにより撮像され
た該背景画像信号以外の画像信号との差を物体として検
出し、検出すべき前記物体の画像に対応した画像信号を
複数に分割し、それぞれの画像信号をテンプレートとし
て登録し、該登録した複数のテンプレートについて、そ
れぞれ独立に順次入力する画像信号の中で画像信号の一
致度が最大となる画像信号の位置を検出するテンプレー
トマッチングを行い、各テンプレートの検出した位置よ
りテンプレート間の距離変化を算出し、該距離変化に基
づき画像中の物体の見かけ上の大きさ変化を検出し、該
大きさの変化に基づき前記検出物体と前記テレビジョン
カメラとの距離を算出し、得られた距離から前記カメラ
制御インターフェース手段を介して、前記テレビジョン
カメラのズームレンズのズーム比を調節し、前記テレビ
ジョンカメラの視野内に写る対象物体の見かけ上の大き
さを同じにするよう構成したものである。
範囲を撮像するテレビジョンカメラと、該テレビジョン
カメラからの信号を処理するための画像信号に変換する
画像入力インターフェース手段と、該画像入力インター
フェース手段からの前記テレビジョンカメラの画像信号
を処理するところの少なくともＣＰＵと画像メモリとワ
ークメモリとプログラムメモリとを有する処理手段と、
該処理手段からの前記テレビジョンカメラを制御するた
めの制御装置に制御信号を供給するカメラ制御インター
フェース手段とを有する映像監視装置において、前記処
理手段は、前記テレビジョンカメラにより撮像された背
景画像信号と、前記テレビジョンカメラにより撮像され
た該背景画像信号以外の画像信号との差を物体として検
出し、検出すべき前記物体の画像に対応した画像信号を
複数に分割し、それぞれの画像信号をテンプレートとし
て登録し、該登録した複数のテンプレートについて、そ
れぞれ独立に順次入力する画像信号の中で画像信号の一
致度が最大となる画像信号の位置を検出するテンプレー
トマッチングを行い、各テンプレートの検出した位置よ
りテンプレート間の距離変化を算出し、該距離変化に基
づき画像中の物体の見かけ上の大きさ変化を検出し、該
大きさの変化に基づき前記検出物体と前記テレビジョン
カメラとの距離を算出し、得られた距離から前記カメラ
制御インターフェース手段を介して、前記テレビジョン
カメラのズームレンズのズーム比を調節し、前記テレビ
ジョンカメラの視野内に写る対象物体の見かけ上の大き
さを同じにするよう構成したものである。
【００２５】
【発明の実施の形態】本発明の基本的実施例は、ＴＶカ
メラより得られた入力画像信号と基準背景画像、すなわ
ち、検出すべき物体の写っていない画像信号とを比較
し、画素毎に輝度値の差分を求め、その差分値の大きい
領域を物体として検出する。次に、検出した物体の領域
の画像をテンプレートとして登録し、別時刻にＴＶカメ
ラより得られた入力画像信号の中でこのテンプレートと
最も一致度が高い画像を見つける処理、すなわち、テン
プレートマッチングを用い、検出した物体が入力画像信
号のどの位置に存在するかを判定することで、該検出物
体を追跡する。
メラより得られた入力画像信号と基準背景画像、すなわ
ち、検出すべき物体の写っていない画像信号とを比較
し、画素毎に輝度値の差分を求め、その差分値の大きい
領域を物体として検出する。次に、検出した物体の領域
の画像をテンプレートとして登録し、別時刻にＴＶカメ
ラより得られた入力画像信号の中でこのテンプレートと
最も一致度が高い画像を見つける処理、すなわち、テン
プレートマッチングを用い、検出した物体が入力画像信
号のどの位置に存在するかを判定することで、該検出物
体を追跡する。
【００２６】図１１は以下に説明する各実施例に共通す
る映像監視装置のハードウエア構成の一例を示す。
る映像監視装置のハードウエア構成の一例を示す。
【００２７】同図において、１１０１はＴＶカメラ１１
０１で対象区域を撮像する。１１０２は画像信号入力Ｉ
／Ｆ、１１１２はデータバス、１１０３は画像メモリで
ある。１１０４はＣＰＵ１１０４で、１１０６のプログ
ラムメモリに格納されているプログラムに従って１１０
５のワークメモリ内で画像解析を行う。
０１で対象区域を撮像する。１１０２は画像信号入力Ｉ
／Ｆ、１１１２はデータバス、１１０３は画像メモリで
ある。１１０４はＣＰＵ１１０４で、１１０６のプログ
ラムメモリに格納されているプログラムに従って１１０
５のワークメモリ内で画像解析を行う。
【００２８】本発明の基本となる実施例をフローチャー
トで示すと、図１のようになる。図１の各ステップを図
６を用いて説明する。画像入力ステップ１においてＴＶ
カメラより画素数３２０×２４０に対応する入力画像信
号６０１を得、差分処理ステップ２で予め登録した検出
すべき物体の写っていない背景画像６０２との差分を計
算する。次に二値化処理ステップ３にて差分処理ステッ
プ２で得られた差分画像をしきい値処理し、検出すべき
物体の存在する部分の輝度値を２５５、存在しない部分
の輝度値を０とした二値化画像６０３を得る。この画像
中の領域６０４が物体の存在する部分である。次にテン
プレート登録ステップ４にて、入力画像６０５（入力画
像６０１と同じ）の検出した領域６０４に外接する長方
形領域６０６の画像をテンプレートとして登録する（こ
の画像をｆｔ（ｘ，ｙ）とする。ｘ，ｙは画像中の画素
の座標を表す）。次に画像入力ステップ１と同じ処理を
行う画像処理ステップ５にて画素数３２０×２４０に対
応する新たな入力画像信号６０７を得る（この画像をｆ
（ｘ，ｙ）とする）。次に、テンプレートマッチングス
テップ６にて、入力画像ｆ（ｘ，ｙ）の中で登録したテ
ンプレート ｆｔ（ｘ，ｙ）と（２）式で表される一致
度（相関値）が最も高い部分６０９を検出する。
トで示すと、図１のようになる。図１の各ステップを図
６を用いて説明する。画像入力ステップ１においてＴＶ
カメラより画素数３２０×２４０に対応する入力画像信
号６０１を得、差分処理ステップ２で予め登録した検出
すべき物体の写っていない背景画像６０２との差分を計
算する。次に二値化処理ステップ３にて差分処理ステッ
プ２で得られた差分画像をしきい値処理し、検出すべき
物体の存在する部分の輝度値を２５５、存在しない部分
の輝度値を０とした二値化画像６０３を得る。この画像
中の領域６０４が物体の存在する部分である。次にテン
プレート登録ステップ４にて、入力画像６０５（入力画
像６０１と同じ）の検出した領域６０４に外接する長方
形領域６０６の画像をテンプレートとして登録する（こ
の画像をｆｔ（ｘ，ｙ）とする。ｘ，ｙは画像中の画素
の座標を表す）。次に画像入力ステップ１と同じ処理を
行う画像処理ステップ５にて画素数３２０×２４０に対
応する新たな入力画像信号６０７を得る（この画像をｆ
（ｘ，ｙ）とする）。次に、テンプレートマッチングス
テップ６にて、入力画像ｆ（ｘ，ｙ）の中で登録したテ
ンプレート ｆｔ（ｘ，ｙ）と（２）式で表される一致
度（相関値）が最も高い部分６０９を検出する。
【００２９】
【数２】
【００３０】…（２） すなわち、例えば、ｘ、ｙを−６４≦Δｘ＜６４、−６
４≦Δｙ＜６４ と変化させて ｒ（Δｘ，Δｙ） が
最大になる位置６０９（座標 （Δｘ，Δｙ））を検出
することによりマッチングが行われる。ここで、式
（２）のＢは、テンプレート６０６の範囲である。この
相関値は、入力画像６０７中にテンプレート６０６と全
く同じ画像が含まれていた場合１．０となり、一致度が
低くなるにつれて小さくなる。
４≦Δｙ＜６４ と変化させて ｒ（Δｘ，Δｙ） が
最大になる位置６０９（座標 （Δｘ，Δｙ））を検出
することによりマッチングが行われる。ここで、式
（２）のＢは、テンプレート６０６の範囲である。この
相関値は、入力画像６０７中にテンプレート６０６と全
く同じ画像が含まれていた場合１．０となり、一致度が
低くなるにつれて小さくなる。
【００３１】なお、このマッチング法そのものに関して
は、例えば、１９８５年３月、総研出版社発行、田村監
修による『コンピュータ画像処理入門』、ｐｐ．１４８
−１５３に記載されている。
は、例えば、１９８５年３月、総研出版社発行、田村監
修による『コンピュータ画像処理入門』、ｐｐ．１４８
−１５３に記載されている。
【００３２】次に移動量算出ステップ７で、追跡対象物
体の移動量ｄ（＝（Δｘ，Δｙ））を得、分岐ステップ
８にて、追跡対象物体が検出範囲外か否かを判断し、検
出範囲外であったり、テンプレートの一致度（相関値）
が一定値以下になったら画像入力ステップ１に分岐す
る、最後に、テンプレート位置更新ステップ９で、マッ
チングした位置の画像６０８の中の６０９を新たにテン
プレートとして更新する。このテンプレートの更新周期
は一例として毎フレームで行う。
体の移動量ｄ（＝（Δｘ，Δｙ））を得、分岐ステップ
８にて、追跡対象物体が検出範囲外か否かを判断し、検
出範囲外であったり、テンプレートの一致度（相関値）
が一定値以下になったら画像入力ステップ１に分岐す
る、最後に、テンプレート位置更新ステップ９で、マッ
チングした位置の画像６０８の中の６０９を新たにテン
プレートとして更新する。このテンプレートの更新周期
は一例として毎フレームで行う。
【００３３】この実施例によれば、ＴＶカメラの撮像方
向やズーム率を変化させ視野が変化しても、物体を安定
に検出できる。また、時間毎の検出物体の形状を比較し
ているので、同一の対象物体を追跡していることを保証
することができる。また、視野内に複数の物体が存在し
た場合でも、安定な追跡ができる。
向やズーム率を変化させ視野が変化しても、物体を安定
に検出できる。また、時間毎の検出物体の形状を比較し
ているので、同一の対象物体を追跡していることを保証
することができる。また、視野内に複数の物体が存在し
た場合でも、安定な追跡ができる。
【００３４】次に、本発明の次の実施例について説明す
る。この実施例はＴＶカメラに写った物体の見かけ上の
大きさが変化した場合であっても、より安定にマッチン
グか行えるようにしたものである。
る。この実施例はＴＶカメラに写った物体の見かけ上の
大きさが変化した場合であっても、より安定にマッチン
グか行えるようにしたものである。
【００３５】例えば、図７の例で示される人型のパター
ン７０１をテンプレートとし、大きさの異なる人型パタ
ーン７０２とマッチングを取る場合で説明する。マッチ
ングは、テンプレート中の、例えば、模様のある部分や
輪郭がはっきりしている部分など輝度値のコントラスト
が高い部分が強くマッチングする傾向がある。これは、
コントラストが高い部分がずれてマッチングされると、
テンプレートとマッチングした画像との輝度値の差が大
きくなってしまうためである。従って、例えば、人型の
頭部のコントラストが他の部分より高い場合、マッチン
グ７０３のように人型の頭部が合うようにマッチングさ
れる。一方、人型の足部のコントラストが他の部分より
高い場合、マッチング７０４のように人型の足部が合う
ようにマッチングされる。実際の画像で時事刻々ＴＶカ
メラより得られる入力画像とテンプレートマッチングす
ると、時には頭部のコントラストが高く、時には足部の
コントラストが高くなる場合がある。この場合、人型の
頭部や足部といった特定の場所をマッチングせず、時に
は頭部、時には足部というように不安定にマッチングし
てしまう。この人型パターン７０１の高さを１００画
素、これに対して人型パターン７０２が１２０画素（見
かけ上２割の拡大）であった場合、このマッチングのず
れは、最大２０画素にも及ぶ。このずれは、テンプレー
トの大きさに比例して増加する。テンプレート画像の大
きさ（高さ）が１００画素で、対象物体が見かけ上２割
拡大した場合、テンプレートと入力画像に写った対象物
体の大きさ（高さ）の差は、２０画素になる。ところ
が、テンプレートの大きさ（高さ）が５０画素であった
場合は、テンプレートと入力画像に写った対象物体の大
きさ（高さ）の差は１０画素となり、前者に対して少な
くすることができる。そこで、次に説明する実施例では
テンプレートを複数に分割して登録し、独立にマッチン
グすることで、対象物体の見かけ上の大きさが変化した
場合の対象物体の画像とテンプレートの大きさの違いを
小さくしている。つまり、この実施例ではＴＶカメラに
写った物体の見かけ上の大きさが変化した場合でも、マ
ッチング結果をより安定にすることができる。この実施
例は、図２のフローチャートで表される。
ン７０１をテンプレートとし、大きさの異なる人型パタ
ーン７０２とマッチングを取る場合で説明する。マッチ
ングは、テンプレート中の、例えば、模様のある部分や
輪郭がはっきりしている部分など輝度値のコントラスト
が高い部分が強くマッチングする傾向がある。これは、
コントラストが高い部分がずれてマッチングされると、
テンプレートとマッチングした画像との輝度値の差が大
きくなってしまうためである。従って、例えば、人型の
頭部のコントラストが他の部分より高い場合、マッチン
グ７０３のように人型の頭部が合うようにマッチングさ
れる。一方、人型の足部のコントラストが他の部分より
高い場合、マッチング７０４のように人型の足部が合う
ようにマッチングされる。実際の画像で時事刻々ＴＶカ
メラより得られる入力画像とテンプレートマッチングす
ると、時には頭部のコントラストが高く、時には足部の
コントラストが高くなる場合がある。この場合、人型の
頭部や足部といった特定の場所をマッチングせず、時に
は頭部、時には足部というように不安定にマッチングし
てしまう。この人型パターン７０１の高さを１００画
素、これに対して人型パターン７０２が１２０画素（見
かけ上２割の拡大）であった場合、このマッチングのず
れは、最大２０画素にも及ぶ。このずれは、テンプレー
トの大きさに比例して増加する。テンプレート画像の大
きさ（高さ）が１００画素で、対象物体が見かけ上２割
拡大した場合、テンプレートと入力画像に写った対象物
体の大きさ（高さ）の差は、２０画素になる。ところ
が、テンプレートの大きさ（高さ）が５０画素であった
場合は、テンプレートと入力画像に写った対象物体の大
きさ（高さ）の差は１０画素となり、前者に対して少な
くすることができる。そこで、次に説明する実施例では
テンプレートを複数に分割して登録し、独立にマッチン
グすることで、対象物体の見かけ上の大きさが変化した
場合の対象物体の画像とテンプレートの大きさの違いを
小さくしている。つまり、この実施例ではＴＶカメラに
写った物体の見かけ上の大きさが変化した場合でも、マ
ッチング結果をより安定にすることができる。この実施
例は、図２のフローチャートで表される。
【００３６】図２のテンプレートマッチングステップの
作用を、図８を用いて説明する。同図は検出された物体
の画像を上下二分割し、それぞれを、第１、第２のテン
プレートとしている。図１のステップ１、２、３と同じ
画像入力ステップ１、差分処理ステップ２、二値化ステ
ップ３により、ＴＶカメラから入力した画像信号８０１
と予め画像メモリに登録した背景画像８０２の差分画像
を計算し、しきい値処理により、物体の存在する領域８
０４を検出する。テンプレート登録ステップ２４におい
て、入力画像８０５（入力画像８０１に同じ）の検出し
た領域８０４の位置に対応する長方形領域の上半分を抽
出し、この画像を第１のテンプレート８０６として登
録、また、同様に下半分の画素を抽出し、この画像を第
２のテンプレート８０７として登録する。次に、画像入
力ステップ１と同様に画像入力ステップ２５にて画素数
３２０×２４０の画像に対応する画像信号８０８を画像
メモリに入力し、テンプレートマッチングステップ２６
で、第１、第２のテンプレートそれぞれに対して、独立
に（２）式で表される一致度（相関値）により、入力画
像８０８中で各テンプレートと一致度が最も高い部分８
１０及び８１１を検出する。画像８０９は、対象物体の
見かけ上の大きさが大きくなり、第１のテンプレート８
０６と第２のテンプレート８０７の間の距離に比べ、第
１のテンプレートによって検出された新たな位置８１０
と第２のテンプレートによって検出された新たな位置８
１１の距離が離れてマッチングしている例である。次
に、移動量算出ステップ２７にて、第１、第２のテンプ
レートによって検出された位置から追跡対象の移動量を
算出する。
作用を、図８を用いて説明する。同図は検出された物体
の画像を上下二分割し、それぞれを、第１、第２のテン
プレートとしている。図１のステップ１、２、３と同じ
画像入力ステップ１、差分処理ステップ２、二値化ステ
ップ３により、ＴＶカメラから入力した画像信号８０１
と予め画像メモリに登録した背景画像８０２の差分画像
を計算し、しきい値処理により、物体の存在する領域８
０４を検出する。テンプレート登録ステップ２４におい
て、入力画像８０５（入力画像８０１に同じ）の検出し
た領域８０４の位置に対応する長方形領域の上半分を抽
出し、この画像を第１のテンプレート８０６として登
録、また、同様に下半分の画素を抽出し、この画像を第
２のテンプレート８０７として登録する。次に、画像入
力ステップ１と同様に画像入力ステップ２５にて画素数
３２０×２４０の画像に対応する画像信号８０８を画像
メモリに入力し、テンプレートマッチングステップ２６
で、第１、第２のテンプレートそれぞれに対して、独立
に（２）式で表される一致度（相関値）により、入力画
像８０８中で各テンプレートと一致度が最も高い部分８
１０及び８１１を検出する。画像８０９は、対象物体の
見かけ上の大きさが大きくなり、第１のテンプレート８
０６と第２のテンプレート８０７の間の距離に比べ、第
１のテンプレートによって検出された新たな位置８１０
と第２のテンプレートによって検出された新たな位置８
１１の距離が離れてマッチングしている例である。次
に、移動量算出ステップ２７にて、第１、第２のテンプ
レートによって検出された位置から追跡対象の移動量を
算出する。
【００３７】移動量の算出法を図９の座標を表す変数で
説明する。簡略化のため、人型のパターンは省略して
（パターン９０４は第１のテンプレート９０１、パター
ン９０５は第２のテンプレート９０２と同じ位置を示
す）説明する。第１のテンプレート９０４の座標を（ｘ
１１，ｙ１１）−（ｘ１２，ｙ１２）、第２のテンプレ
ート９０５の座標を（ｘ２１，ｙ２１）−（ｘ２２，ｙ
２２）とし、線分（ｘ１１，ｙ１１）−（ｘ２２，ｙ２
２）と線分（ｘ１２，ｙ１２）−（ｘ２１，ｙ２２）の
交点９０６（座標（ｘ，ｙ））をマッチング前の代表位
置とし、同様にマッチング後、第１のテンプレート９０
４とマッチングした画像９０７（座標を（ｘ１１’，ｙ
１１’）−（ｘ１２’，ｙ１２’））、第２のテンプレ
ート９０５とマッチングした画像９０８（座標を（ｘ２
１’，ｙ２１’）−（ｘ２２’，ｙ２２’））とし、線
分（ｘ１１’，ｙ１１’）−（ｘ２２’，ｙ２２’）と
線分（ｘ１２’，ｙ１２’）−（ｘ２１’，ｙ２２’）
の交点９０９（座標（ｘ’，ｙ’））をマッチング後の
代表位置とし、これらの（３）式で表される代表位置の
変化を移動量と定義する。
説明する。簡略化のため、人型のパターンは省略して
（パターン９０４は第１のテンプレート９０１、パター
ン９０５は第２のテンプレート９０２と同じ位置を示
す）説明する。第１のテンプレート９０４の座標を（ｘ
１１，ｙ１１）−（ｘ１２，ｙ１２）、第２のテンプレ
ート９０５の座標を（ｘ２１，ｙ２１）−（ｘ２２，ｙ
２２）とし、線分（ｘ１１，ｙ１１）−（ｘ２２，ｙ２
２）と線分（ｘ１２，ｙ１２）−（ｘ２１，ｙ２２）の
交点９０６（座標（ｘ，ｙ））をマッチング前の代表位
置とし、同様にマッチング後、第１のテンプレート９０
４とマッチングした画像９０７（座標を（ｘ１１’，ｙ
１１’）−（ｘ１２’，ｙ１２’））、第２のテンプレ
ート９０５とマッチングした画像９０８（座標を（ｘ２
１’，ｙ２１’）−（ｘ２２’，ｙ２２’））とし、線
分（ｘ１１’，ｙ１１’）−（ｘ２２’，ｙ２２’）と
線分（ｘ１２’，ｙ１２’）−（ｘ２１’，ｙ２２’）
の交点９０９（座標（ｘ’，ｙ’））をマッチング後の
代表位置とし、これらの（３）式で表される代表位置の
変化を移動量と定義する。
【００３８】
【数３】
【００３９】…（３） 次に、分岐ステップ２８にて、検出された物体が検出範
囲外か否かを判断し、検出範囲外であったり、第１のテ
ンプレートまたは第２のテンプレートの相関値が一定値
以下になったら画像入力ステップ１に分岐する。最後
に、テンプレート更新ステップ２９で、第１のテンプレ
ートにマッチングした画像（ｘ１１’，ｙ１１’）−
（ｘ１２’，ｙ１２’）を新たに第１のテンプレートと
して更新、また、第２のテンプレートにマッチングした
画像（ｘ２１’，ｙ２１’）−（ｘ２２’，ｙ２２’）
を新たに第２のテンプレートとして更新する。
囲外か否かを判断し、検出範囲外であったり、第１のテ
ンプレートまたは第２のテンプレートの相関値が一定値
以下になったら画像入力ステップ１に分岐する。最後
に、テンプレート更新ステップ２９で、第１のテンプレ
ートにマッチングした画像（ｘ１１’，ｙ１１’）−
（ｘ１２’，ｙ１２’）を新たに第１のテンプレートと
して更新、また、第２のテンプレートにマッチングした
画像（ｘ２１’，ｙ２１’）−（ｘ２２’，ｙ２２’）
を新たに第２のテンプレートとして更新する。
【００４０】図２のような構成でテンプレートを複数に
分割し、それぞれのテンプレートを独立に用いてマッチ
ングすることで、前記した、物体の見かけ上の大きさ変
化が生じた場合に生じるマッチング位置のずれを少なく
し、より安定な検出が行える。
分割し、それぞれのテンプレートを独立に用いてマッチ
ングすることで、前記した、物体の見かけ上の大きさ変
化が生じた場合に生じるマッチング位置のずれを少なく
し、より安定な検出が行える。
【００４１】更に他の実施例を図３に示す。この実施例
では、図２の分岐ステップ２８の後にテンプレートの間
の距離変化から物体の見かけ上の大きさ変化を算出する
拡大率算出ステップ３９を付加したものである。拡大率
ｒは、（４）式で求めることができる。
では、図２の分岐ステップ２８の後にテンプレートの間
の距離変化から物体の見かけ上の大きさ変化を算出する
拡大率算出ステップ３９を付加したものである。拡大率
ｒは、（４）式で求めることができる。
【００４２】
【数４】
【００４３】…（４） また、テンプレート更新ステップ４０では、上記拡大率
によってテンプレートの大きさを変更、具体的には、第
１のテンプレートとマッチングした画像９０７は、下記
（５）式で表される領域（画像９１２の領域）として、
第２のテンプレートとマッチングした画像９０８は、
（６）式で表される領域（画像９１３の領域）として各
テンプレートの位置、および、大きさを変更し、入力画
像９０８の各テンプレートの範囲の画像を第１のテンプ
レート、および、第２のテンプレートに入れ替えること
でテンプレートの更新を行う。
によってテンプレートの大きさを変更、具体的には、第
１のテンプレートとマッチングした画像９０７は、下記
（５）式で表される領域（画像９１２の領域）として、
第２のテンプレートとマッチングした画像９０８は、
（６）式で表される領域（画像９１３の領域）として各
テンプレートの位置、および、大きさを変更し、入力画
像９０８の各テンプレートの範囲の画像を第１のテンプ
レート、および、第２のテンプレートに入れ替えること
でテンプレートの更新を行う。
【００４４】
【数５】
【００４５】…（５）
【００４６】
【数６】
【００４７】…（６） このようにテンプレートの大きさを対象物体の見かけ上
の大きさに合わせて更新することで、図２の実施例より
更に安定な検出が行える。
の大きさに合わせて更新することで、図２の実施例より
更に安定な検出が行える。
【００４８】図４に示す次の実施例は、図３の拡大率算
出ステップ３９の後に対象物体とＴＶカメラとの距離を
算出する距離算出ステップ４１を付加したものである。
この方式は、例えば、検出すべき物体が門やドアといっ
た部分から侵入するという条件で用いることができる。
この方式の距離算出法を、図１０を用いて説明する。Ｔ
Ｖカメラ１１０１と門１１０２までは、距離Ｄ［ｍ］あ
り、ＴＶカメラ１１０１の視野角はθ０とする。今、検
出すべき物体１１０３が門をくぐって、ＴＶカメラ１１
０１に写った場合、差分処理ステップ２、二値化処理ス
テップ３において物体として検出される。ここで、テン
プレート登録４において登録された２つのテンプレート
の距離をｈ［画素］（＝ｙ２２−ｙ１１）とすると実際
の物体の高さＨは、（７）式により求められる。
出ステップ３９の後に対象物体とＴＶカメラとの距離を
算出する距離算出ステップ４１を付加したものである。
この方式は、例えば、検出すべき物体が門やドアといっ
た部分から侵入するという条件で用いることができる。
この方式の距離算出法を、図１０を用いて説明する。Ｔ
Ｖカメラ１１０１と門１１０２までは、距離Ｄ［ｍ］あ
り、ＴＶカメラ１１０１の視野角はθ０とする。今、検
出すべき物体１１０３が門をくぐって、ＴＶカメラ１１
０１に写った場合、差分処理ステップ２、二値化処理ス
テップ３において物体として検出される。ここで、テン
プレート登録４において登録された２つのテンプレート
の距離をｈ［画素］（＝ｙ２２−ｙ１１）とすると実際
の物体の高さＨは、（７）式により求められる。
【００４９】
【数７】
【００５０】…（７） 今、物体１１０３とカメラ１１０１の距離が変化し、テ
ンプレートの距離がｈ’［画素］（＝ｙ２２’−ｙ１
１’）に変化した場合、対象物体とＴＶカメラの距離
Ｄ’は、（８）式により算出できる。
ンプレートの距離がｈ’［画素］（＝ｙ２２’−ｙ１
１’）に変化した場合、対象物体とＴＶカメラの距離
Ｄ’は、（８）式により算出できる。
【００５１】
【数８】
【００５２】…（８） このようにして、侵入物とＴＶカメラとの距離を求める
ことができる。
ことができる。
【００５３】図５の実施例は、図４の対象物体とＴＶカ
メラの距離算出ステップ４１の後にＴＶカメラのズーム
レンズのズーム比を調節するズーム比調節ステップ５１
を付加したものである。図４の実施例で得られたテンプ
レートの距離ｈ［画素］（＝ｙ２２−ｙ１１）は、対象
物体の見かけ上の大きさを表す。従って、ズームレンズ
のズーム比調節ステップ５１にて、ｈが規定の大きさ以
上であればズーム比を小さくし、規定の大きさ以下であ
れば、ズーム比を高くすることで、視野内に写る対象物
体の見かけ上の大きさを一定にすることが可能となる。
メラの距離算出ステップ４１の後にＴＶカメラのズーム
レンズのズーム比を調節するズーム比調節ステップ５１
を付加したものである。図４の実施例で得られたテンプ
レートの距離ｈ［画素］（＝ｙ２２−ｙ１１）は、対象
物体の見かけ上の大きさを表す。従って、ズームレンズ
のズーム比調節ステップ５１にて、ｈが規定の大きさ以
上であればズーム比を小さくし、規定の大きさ以下であ
れば、ズーム比を高くすることで、視野内に写る対象物
体の見かけ上の大きさを一定にすることが可能となる。
【００５４】本発明の更に具体的な実施例を図１１、図
１２を用いて説明する。
１２を用いて説明する。
【００５５】図１２は、ＣＰＵ１１０４による物体検出
及び物体追跡の一実施例を示したもので、この実施例
は、図３で表される処理に物体の有無の判定、及び、立
入禁止区域内に対象物体が侵入したか否かの判定、警報
・モニタ表示の処理、ＴＶカメラの雲台の制御を付加し
たものである。
及び物体追跡の一実施例を示したもので、この実施例
は、図３で表される処理に物体の有無の判定、及び、立
入禁止区域内に対象物体が侵入したか否かの判定、警報
・モニタ表示の処理、ＴＶカメラの雲台の制御を付加し
たものである。
【００５６】この実施例は、監視区域に侵入した人や、
車両などの物体を検出し、その動きに応じてＴＶカメラ
の雲台を制御し、侵入物体を追跡する映像監視装置に本
発明を適用したものである。
車両などの物体を検出し、その動きに応じてＴＶカメラ
の雲台を制御し、侵入物体を追跡する映像監視装置に本
発明を適用したものである。
【００５７】図１１は、先に説明したように、本発明の
実施例が適用された映像監視装置のハードウエア構成の
一例で、上記したＴＶカメラ１１０１で監視区域を撮像
して得た画像信号は、入力Ｉ／Ｆ１１０２を介してデー
タバス１１１２に入力され、画像メモリ１１０３に蓄積
される。一方、ＣＰＵ１１０４は、プログラムメモリ１
１０６に格納されているプログラムに従ってワークメモ
リ１１０５内で画像解析し、物体の検出及び物体の追跡
処理を実行し、検出した対象物体の移動量に基づいて、
対象物体がカメラ視野の中央に位置するようにＴＶカメ
ラ制御Ｉ／Ｆ１１０７を用いてＴＶカメラの雲台を制御
し、また、検出した対象物体の位置が立入禁止区域の場
合、出力Ｉ／Ｆ１１０８を介して警告ランプ１１１０を
点灯させたり、画像出力Ｉ／Ｆ１１０９を介して警告表
示用モニタ１１１１に画像を表示させたりするように構
成されている。
実施例が適用された映像監視装置のハードウエア構成の
一例で、上記したＴＶカメラ１１０１で監視区域を撮像
して得た画像信号は、入力Ｉ／Ｆ１１０２を介してデー
タバス１１１２に入力され、画像メモリ１１０３に蓄積
される。一方、ＣＰＵ１１０４は、プログラムメモリ１
１０６に格納されているプログラムに従ってワークメモ
リ１１０５内で画像解析し、物体の検出及び物体の追跡
処理を実行し、検出した対象物体の移動量に基づいて、
対象物体がカメラ視野の中央に位置するようにＴＶカメ
ラ制御Ｉ／Ｆ１１０７を用いてＴＶカメラの雲台を制御
し、また、検出した対象物体の位置が立入禁止区域の場
合、出力Ｉ／Ｆ１１０８を介して警告ランプ１１１０を
点灯させたり、画像出力Ｉ／Ｆ１１０９を介して警告表
示用モニタ１１１１に画像を表示させたりするように構
成されている。
【００５８】図１２の処理が開始されると、まず画像入
力ステップ１では、ＴＶカメラ１１０１で撮像された画
像信号が、３２０×２４０画素の画像データｆ（ｘ，
ｙ）として画像メモリ１１０３に取り込まれる。次に差
分処理ステップ２では、画像メモリ１１０３に予め記録
した背景画像、すなわち、検出すべき物体の写っていな
い画像と画素毎に差分が求められる。次に二値化処理ス
テップ３で、しきい値処理され、物体の存在する領域が
検出される。ここで、しきい値を越える差分値が存在し
ない場合、判定ステップ１０で判断され処理が画像入力
ステップ１に戻る。物体が存在した場合、テンプレート
登録ステップ４で、二値化処理ステップ３において検出
した画像の上半分を第１のテンプレートとして登録（こ
の画像をｆ１（ｘ，ｙ）とする）する。また、検出した
画像の下半分を第２のテンプレートとして登録（この画
像をｆ２（ｘ，ｙ）とする）する。続いて、画像入力ス
テップ１と同様にＴＶカメラ１１０１で撮像された３２
０×２４０画素の画像信号（この画像をｆｓ（ｘ，ｙ）
とする）を取り込み、テンプレートマッチングステップ
２６でテンプレート登録ステップ４で登録した第１、及
び、第２のテンプレートの近傍（例えば±６４画素）を
探索範囲とし、（２）式で表される相関値を計算し、最
も相関値の大きくなる位置を検出する。この探索範囲
は、入力画像に写る対象物体の動く速度以上に設定す
る。検出された位置は、移動量算出ステップ２７におい
て、（３）式により移動量が算出される。これに基づき
対象物体が検出範囲外に出た場合は、画像入力ステップ
１に分岐処理２８により分岐される。また、対象物体が
立入禁止区域内に侵入していないかを判断ステップ１１
により判断し、立入禁止区域内に侵入していた場合は、
警報・モニタ表示ステップ１２を実行する。次に拡大率
算出ステップ３９においてテンプレートマッチングステ
ップ２６によって検出された位置に基づき（４）式によ
り拡大率が算出される。テンプレート更新ステップで
は、拡大率算出ステップ３９、及び、拡大率算出ステッ
プ３９の結果に基づき、（５）式、および（６）式によ
りテンプレートの位置と大きさを修正し、その範囲の画
像ｆｓ（ｘ，ｙ）を新しいテンプレートとして更新す
る。最後に、カメラ雲台制御ステップでは、対象物体が
視野の中央に写るようにカメラ制御Ｉ／Ｆ１１０７を制
御する。
力ステップ１では、ＴＶカメラ１１０１で撮像された画
像信号が、３２０×２４０画素の画像データｆ（ｘ，
ｙ）として画像メモリ１１０３に取り込まれる。次に差
分処理ステップ２では、画像メモリ１１０３に予め記録
した背景画像、すなわち、検出すべき物体の写っていな
い画像と画素毎に差分が求められる。次に二値化処理ス
テップ３で、しきい値処理され、物体の存在する領域が
検出される。ここで、しきい値を越える差分値が存在し
ない場合、判定ステップ１０で判断され処理が画像入力
ステップ１に戻る。物体が存在した場合、テンプレート
登録ステップ４で、二値化処理ステップ３において検出
した画像の上半分を第１のテンプレートとして登録（こ
の画像をｆ１（ｘ，ｙ）とする）する。また、検出した
画像の下半分を第２のテンプレートとして登録（この画
像をｆ２（ｘ，ｙ）とする）する。続いて、画像入力ス
テップ１と同様にＴＶカメラ１１０１で撮像された３２
０×２４０画素の画像信号（この画像をｆｓ（ｘ，ｙ）
とする）を取り込み、テンプレートマッチングステップ
２６でテンプレート登録ステップ４で登録した第１、及
び、第２のテンプレートの近傍（例えば±６４画素）を
探索範囲とし、（２）式で表される相関値を計算し、最
も相関値の大きくなる位置を検出する。この探索範囲
は、入力画像に写る対象物体の動く速度以上に設定す
る。検出された位置は、移動量算出ステップ２７におい
て、（３）式により移動量が算出される。これに基づき
対象物体が検出範囲外に出た場合は、画像入力ステップ
１に分岐処理２８により分岐される。また、対象物体が
立入禁止区域内に侵入していないかを判断ステップ１１
により判断し、立入禁止区域内に侵入していた場合は、
警報・モニタ表示ステップ１２を実行する。次に拡大率
算出ステップ３９においてテンプレートマッチングステ
ップ２６によって検出された位置に基づき（４）式によ
り拡大率が算出される。テンプレート更新ステップで
は、拡大率算出ステップ３９、及び、拡大率算出ステッ
プ３９の結果に基づき、（５）式、および（６）式によ
りテンプレートの位置と大きさを修正し、その範囲の画
像ｆｓ（ｘ，ｙ）を新しいテンプレートとして更新す
る。最後に、カメラ雲台制御ステップでは、対象物体が
視野の中央に写るようにカメラ制御Ｉ／Ｆ１１０７を制
御する。
【００５９】従って、この実施例によれば、検出すべき
物体とＴＶカメラとの距離が変化し、入力画像信号中で
物体の見かけの大きさが変わっても、安定に対象物体を
追跡することが可能となる。
物体とＴＶカメラとの距離が変化し、入力画像信号中で
物体の見かけの大きさが変わっても、安定に対象物体を
追跡することが可能となる。
【００６０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
差分法を用いた物体の追跡での撮像方向やズーム率の変
化により予め用意した背景画像が使用できなくなるとい
う問題がなく、対象物体を安定に検出できる。
差分法を用いた物体の追跡での撮像方向やズーム率の変
化により予め用意した背景画像が使用できなくなるとい
う問題がなく、対象物体を安定に検出できる。
【００６１】また、時間毎に検出物体の形状を比較して
いるので、同一の対象物体を追跡していることを保証す
ることができる。
いるので、同一の対象物体を追跡していることを保証す
ることができる。
【００６２】視野内に複数の物体が存在した場合、安定
な追跡ができる。また、パターンマッチングのステップ
で安定な追跡を行うためには、物体とＴＶカメラとの距
離が一定となる位置にＴＶカメラを設置する必要があっ
たが、本発明によれば、検出すべき物体とＴＶカメラの
距離が変化し、対象物体の入力画像信号上での見かけ上
の大きさが変わった時に起こるテンプレート画像と入力
画像の大きさの違いを、テンプレートマッチングに用い
るテンプレートを複数に分割することで低減し、マッチ
ングを安定に行うことができる。さらに、各テンプレー
ト間の画像上での距離変化から、物体の見かけ上の大き
さ変化を算出し、逐次テンプレートを更新することで、
さらに、マッチングを安定にすることができる。
な追跡ができる。また、パターンマッチングのステップ
で安定な追跡を行うためには、物体とＴＶカメラとの距
離が一定となる位置にＴＶカメラを設置する必要があっ
たが、本発明によれば、検出すべき物体とＴＶカメラの
距離が変化し、対象物体の入力画像信号上での見かけ上
の大きさが変わった時に起こるテンプレート画像と入力
画像の大きさの違いを、テンプレートマッチングに用い
るテンプレートを複数に分割することで低減し、マッチ
ングを安定に行うことができる。さらに、各テンプレー
ト間の画像上での距離変化から、物体の見かけ上の大き
さ変化を算出し、逐次テンプレートを更新することで、
さらに、マッチングを安定にすることができる。
【００６３】従って、本発明によれば、対象物体とＴＶ
カメラとの設定位置関係への従来の制限を取り除くこと
ができ、かつ、安定に物体を追跡することができ、映像
監視装置の適用範囲を大きく広げることができる。
カメラとの設定位置関係への従来の制限を取り除くこと
ができ、かつ、安定に物体を追跡することができ、映像
監視装置の適用範囲を大きく広げることができる。
【図１】本発明の実施例の動作原理を説明するためのフ
ローチャート。
ローチャート。
【図２】本発明の実施例の動作原理を説明するためのフ
ローチャート。
ローチャート。
【図３】本発明の実施例の動作原理を説明するためのフ
ローチャート。
ローチャート。
【図４】本発明の実施例の動作原理を説明するためのフ
ローチャート。
ローチャート。
【図５】本発明の実施例の動作原理を説明するためのフ
ローチャート。
ローチャート。
【図６】本発明の実施例におけるテンプレートマッチン
グによる物体追跡法の説明図。
グによる物体追跡法の説明図。
【図７】テンプレートマッチングによる物体追跡法の説
明図。
明図。
【図８】本発明の実施例である複数のテンプレートによ
る物体追跡法の説明図。
る物体追跡法の説明図。
【図９】である。本発明の実施例における複数のテンプ
レートによる物体追跡法における移動量算出の説明図。
レートによる物体追跡法における移動量算出の説明図。
【図１０】である。本発明の実施例における対象物体と
ＴＶカメラとの距離算出説明図。
ＴＶカメラとの距離算出説明図。
【図１１】本発明の実施例のハードウエアの一例を示す
構成ブロック図。
構成ブロック図。
【図１２】本発明の実施例の動作原理を説明するための
フローチャート。
フローチャート。
【図１３】従来技術の物体追跡法の説明図。
【図１４】従来技術のパターンマッチング説明図。
１ 画像入力ステップ、２ 差分処理ステップ、３ ２
値化処理ステップ、４テンプレート登録ステップ、５、
２５ 画像入力ステップ、６ 単一テンプレートマッチ
ングステップ、７、２７ 移動算出ステップ、９、２９
テンプレート位置更新ステップ、２６ 複数テンプレ
ートマッチングステップ、３９ 拡大率算出ステップ、
４０ テンプレート位置、サイズ更新ステップ、４１
距離算出ステップ、５１ ズームレンズのズーム比調節
ステップ、６０６、６０９、８０６、８０７、８１０、
８１１ テンプレート、１１０１ テレビジョンカメ
ラ、１１０２ 画像入力Ｉ／Ｆ、１１０３ 画像メモ
リ、１１０４ ＣＰＵ、１１０５ ワークメモリ、１１
０６ プログラムメモリ、１１０７ カメラ制御Ｉ／
Ｆ、１１０８ 出力用Ｉ／Ｆ、１１０９ 画像出力用Ｉ
／Ｆ、１１１１ 警告表示用モニタ、１１１２ データ
バス
値化処理ステップ、４テンプレート登録ステップ、５、
２５ 画像入力ステップ、６ 単一テンプレートマッチ
ングステップ、７、２７ 移動算出ステップ、９、２９
テンプレート位置更新ステップ、２６ 複数テンプレ
ートマッチングステップ、３９ 拡大率算出ステップ、
４０ テンプレート位置、サイズ更新ステップ、４１
距離算出ステップ、５１ ズームレンズのズーム比調節
ステップ、６０６、６０９、８０６、８０７、８１０、
８１１ テンプレート、１１０１ テレビジョンカメ
ラ、１１０２ 画像入力Ｉ／Ｆ、１１０３ 画像メモ
リ、１１０４ ＣＰＵ、１１０５ ワークメモリ、１１
０６ プログラムメモリ、１１０７ カメラ制御Ｉ／
Ｆ、１１０８ 出力用Ｉ／Ｆ、１１０９ 画像出力用Ｉ
／Ｆ、１１１１ 警告表示用モニタ、１１１２ データ
バス
Claims (7)
- 【請求項１】 背景画像と、背景画像以外の画像との差
を物体として検出し、該差画像をテンプレートとして、
該テンプレートと順次入力する画像とのマッチングをと
り、マッチングした前記画像を新たなテンプレートと
し、順次これを繰り返しテンプレートを更新することに
より、該テンプレートの変化から前記物体の動きを検出
することを特徴とする映像監視方法。 - 【請求項２】 背景画像と、背景画像以外の画像との差
を物体として検出し、該差画像を複数に分割し、それぞ
れをテンプレートとし、該それぞれのテンプレートが独
立して、順次入力する画像との一致度が最大となる画像
の位置のマッチングをとり、マッチングした前記画像を
新たなテンプレートとし、順次これを繰り返しテンプレ
ートを更新することにより、該テンプレートの変化から
前記物体の動きを検出することを特徴とする映像監視方
法。 - 【請求項３】 請求項１または２記載の映像監視方法の
テンプレートマッチングにおいて、 テンプレート画像と入力画像信号中で一致度が最大とな
る画像の位置を検出するテンプレートマッチングステッ
プと、一致度が最大となる画像の位置より前記検出物体
の移動量を検出する移動量算出ステップと、該移動量に
基づきテンプレートを更新するテンプレート更新ステッ
プとを設け、前記物体の追跡を逐次行うようにしたこと
を特徴とする映像監視方法。 - 【請求項４】 請求項２記載の映像監視方法のテンプレ
ートマッチングにおいて、 複数のテンプレート画像と入力画像信号中で一致度が最
大となる画像の位置を検出するテンプレートマッチング
ステップと、一致度が最大となる画像の位置より前記検
出物体の移動量を検出する移動量算出ステップと、前記
各テンプレートに対する検出位置よりテンプレート間の
距離変化を算出し、該距離変化に基づき画像中の物体の
見かけ上の大きさの変化を検出する物体拡大率検出ステ
ップと、該移動量と該拡大率に基づき各テンプレートを
更新するテンプレート更新ステップとを設け、上記物体
の追跡を逐次行うようにしたことを特徴とする映像監視
方法。 - 【請求項５】 請求項４記載の映像監視方法において、 前記物体拡大率検出ステップにより求めた該拡大率に基
づき前記検出物体と視点位置までの距離を算出する物体
距離算出ステップとを設け、前記検出した物体と視点位
置との距離を検出することを特徴とする映像監視方法。 - 【請求項６】 テレビジョンカメラにより、背景画像
と、背景画像以外の画像との差を物体として検出し、検
出すべき前記物体の画像を複数に分割し、それぞれの画
像をテンプレートとして登録するテンプレート登録ステ
ップと、該登録した複数のテンプレートについて、それ
ぞれ独立に順次入力する画像の中で画像の一致度が最大
となる画像の位置を検出するテンプレートマッチングス
テップと、各テンプレートの検出した位置よりテンプレ
ート間の距離変化を算出し、該距離変化に基づき画像中
の物体の見かけ上の大きさ変化を検出する物体拡大率検
出ステップと、該拡大率に基づき前記検出物体と前記テ
レビジョンカメラとの距離を算出する物体距離算出ステ
ップと、得られた距離から上記テレビジョンカメラのズ
ームレンズのズーム比を調節するズーミングステップと
を設け、前記テレビジョンカメラの視野内に写る対象物
体の見かけ上の大きさを同じにするようにしたことを特
徴とする映像監視方法。 - 【請求項７】 少なくとも監視対象とする範囲を撮像す
るテレビジョンカメラと、該テレビジョンカメラからの
信号を処理するための画像信号に変換する画像入力イン
ターフェース手段と、該画像入力インターフェース手段
からの前記テレビジョンカメラの画像信号を処理すると
ころの少なくともＣＰＵと画像メモリとワークメモリと
プログラムメモリとを有する処理手段と、該処理手段か
らの前記テレビジョンカメラを制御するための制御装置
に制御信号を供給するカメラ制御インターフェース手段
とを有する映像監視装置において、 前記処理手段は、前記テレビジョンカメラにより撮像さ
れた背景画像信号と、前記テレビジョンカメラにより撮
像された該背景画像信号以外の画像信号との差を物体と
して検出し、検出すべき前記物体の画像に対応した画像
信号を複数に分割し、それぞれの画像信号をテンプレー
トとして登録し、該登録した複数のテンプレートについ
て、それぞれ独立に順次入力する画像信号の中で画像信
号の一致度が最大となる画像信号の位置を検出するテン
プレートマッチングを行い、各テンプレートの検出した
位置よりテンプレート間の距離変化を算出し、該距離変
化に基づき画像中の物体の見かけ上の大きさ変化を検出
し、該大きさの変化に基づき前記検出物体と前記テレビ
ジョンカメラとの距離を算出し、得られた距離から前記
カメラ制御インターフェース手段を介して、前記テレビ
ジョンカメラのズームレンズのズーム比を調節し、前記
テレビジョンカメラの視野内に写る対象物体の見かけ上
の大きさを同じにするよう構成したことを特徴とする映
像監視装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13891396A JP3279479B2 (ja) | 1996-05-31 | 1996-05-31 | 映像監視方法及び装置 |
| US08/862,918 US6108033A (en) | 1996-05-31 | 1997-05-23 | Method and system monitoring video image by updating template image |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13891396A JP3279479B2 (ja) | 1996-05-31 | 1996-05-31 | 映像監視方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09322155A true JPH09322155A (ja) | 1997-12-12 |
| JP3279479B2 JP3279479B2 (ja) | 2002-04-30 |
Family
ID=15233080
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP13891396A Expired - Fee Related JP3279479B2 (ja) | 1996-05-31 | 1996-05-31 | 映像監視方法及び装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6108033A (ja) |
| JP (1) | JP3279479B2 (ja) |
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