JP2001148077A - 侵入者検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】本発明は、カメラで撮像した画像データを簡易
画像認識手段により、侵入者、小動物等の分離検出が可
能な侵入者検出装置の提案を目的とする。 【解決手段】撮像手段１、Ａ／Ｄ２、画像データを循環
的に記憶する画像記憶手段３、認識対象画区を設定する
画区設定手段４、背景画像データと現監視画像データと
の差分画像データを演算出力する差分演算部５、障害物
のマップを生成する障害物マップ生成手段６、異常形状
を抽出する異常形状抽出手段７、侵入物の位置データを
検出する侵入物位置検出手段８、異常形状を補正演算し
実形状データを抽出する実形状抽出手段９、侵入者を判
断する侵入物者体判断部１０、侵入者判断部１０などで
構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、監視カメラ画像を
用いた侵入者検出装置に関わり、特に監視領域内の視野
障害をもたらす障害物の後方にいる侵入者を検出する、
画像認識手段による侵入者検出装置に係わる。

【０００２】

【従来の技術】監視カメラで撮像した画像データより侵
入者を画像処理手段で抽出する侵入者検出装置は、広く
知られている。侵入者の認識方法は、大きく２通りに分
かれる。第１は、予め登録された背景画像データと元監
視画像データの差分画像データより、侵入者の形状や動
きなどを画像処理手段により直接認識する方法である。
この方法は、画素単位の画像処理を伴うため高価な装置
になるばかりか、監視領域内に視野障害をもたらす障害
物があった場合、障害物の後方にいる侵入者と鼠、昆虫
などの小動物などを分離して検出することは困難であ
る。第２は、認識対象画区として設定された差分画像デ
ータと該画区内画像の平均値やピーク値などを予め登録
された異常判定する閾値と比較演算して、該監視対象画
区の侵入者の有無を判断する簡便法である。この方法
は、小型で安価に製作出来るが、カメラから監視対象物
体までの距離により、監視画面内の画像サイズが大幅に
異なること、及び障害物の後方にいる侵入者と前述の小
動物とを分けて検出することは出来ない。

【０００３】 従来技術による侵入者検出・警報装置で
は、人、小動物、等の木目細かい判定が出来ないため、
鼠、ゴキブリなどの小動物が監視領域に入った場合、侵
入者ありと誤判定し、誤警報を発信するなどの問題点が
ある。簡便で且つ監視領域全般に渡って人と小動物とを
分離検出出来る侵入者検出装置が求められている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】以上に説明した問題点
および課題に鑑み、本発明は、テレビジョンカメラで撮
像した画像データを簡易画像認識手段により、侵入者、
小動物等の分離検出が可能な侵入者検出装置の提案を目
的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】監視対象物体をカメラな
どの撮像手段で撮像し、画像信号をディジタル画像デー
タに変換した後、画像認識によって侵入者を判別する侵
入者検出装置において、カメラで撮像した画像信号をデ
ィジタル画像データに変換するＡ／Ｄと、侵入物体の存
在しない背景画像データを記憶する背景画像メモリとリ
アルタイムの画像データを循環的に記憶する画像メモリ
とを有する画像記憶手段と、該画像記憶手段に記憶した
画像データの認識対象画区を設定する画区設定手段と、
該画像記憶手段に登録記憶されている背景画像データと
現監視画像データとの差分画像データを演算出力する差
分演算部と、監視対象領域にある撮像視野の障害となる
机や棚などの障害物の位置を検出すると共に障害物のマ
ップを生成する障害物マップ生成手段と、差分画像デー
タより予め登録記憶された閾値に基づき異常形状を抽出
する異常形状抽出手段と、差分画像データより障害物マ
ップ上の侵入物の位置データを検出する侵入物位置検出
手段と、異常形状をカメラからの距離により形状寸法を
補正演算し実形状データを抽出する実形状抽出手段と、
実形状データおよび侵入物の位置データなどより侵入者
を判断する侵入物者体判断部と、侵入者判断部の判断条
件を設定する判断条件設定手段と、該装置の操作入力を
行なう入力手段とで構成する。

【０００６】 侵入者検出装置に、異常形状の下端部の
床面への接地位置を検出し、下端位置データを生成する
下端検出部と、下端位置データに基づいてカメラからの
距離データを換算出力する距離演算部と床面の画区位置
とカメラからの距離のテーブルを登録記憶している距離
テーブルとを有する下端・距離演算手段を追加設置す
る。

【０００７】 侵入者検出装置に、撮像手段に補助カメ
ラと、カメラと該補助カメラからの２元画像データの時
間差を検出し時間差データを演算出力する時間差演算部
と該時間差データに基づいてカメラから撮像対象物まで
の距離データを演算出力する距離演算部とを有する２元
距離データ生成手段とを追加設置する。

【０００８】 画区設定手段を、画像データの認識対象
画区を設定する画区設定部と、画区設定部が認識対象画
区の設定時に必要とする画区設定関数を記憶している画
区設定関数メモリとで構成する。

【０００９】 画区設定関数メモリに、画区設定を同一
寸法で且つ等間隔に設定する等間隔設定関数を登録記憶
する、画区設定を任意寸法で且つカメラからの等距離線
に沿って設定する等距離設定関数を登録記憶する、もし
くは、画区設定をカメラからの距離に反比例した任意寸
法で且つカメラからの等距離線に沿って設定する距離加
重区画設定関数を登録記憶する。

【００１０】 障害物マップ作成手段を、背景画像デー
タより障害物の輪郭や形状などの障害物データを抽出す
る障害物抽出と、監視領域内での障害物のマップデータ
を生成する障害物マップ生成部と、該マップデータを記
憶登録している障害物マップとで構成する。

【００１１】 異常形状抽出手段を、異常画区もしくは
異常区画を抽出するための閾値データを記憶している閾
値メモリと、閾値データに基づいて差分画像データより
異常画区もしくは異常区画を抽出する異常画区抽出部
と、異常画区もしくは異常区画データより近似形状を抽
出する近似形状抽出部と、近似形状を一時記憶する近似
形状メモリとで構成する。

【００１２】 閾値メモリに、異常画区もしくは異常区
画を抽出するための平均値閾値データを記憶する、異常
形状抽出を同一画区もしくは同一区画内の色相平均値の
色相閾値を記憶する、異常画区の抽出を同一画区内の異
常区画数で抽出する異常区画数閾値を記憶する、異常区
画の抽出を同一区画内の異常画素数で抽出する異常画素
数閾値を記憶する、もしくは、異常形状抽出を同一画区
もしくは同一区画内の赤外線又は近赤外線画像の平均値
の赤外画像閾値を記憶する。

【００１３】 侵入物位置検出手段を、侵入物の前記障
害物マップ上での位置が該当する障害物の後方にあるこ
とを検出する障害物後方検出部と、該障害物後方検出部
が検出した障害物マップ上での位置に基づいてカメラか
らの概数の距離データを演算出力する距離概数演算部と
で構成する、もしくは、侵入物の前記障害物マップ上で
の位置が該当する障害物の上部にあることを検出する障
害物上検出部と、該障害物上検出部が検出した障害物マ
ップ上での位置に基づいてカメラからの概数の距離デー
タを演算出力する距離概数演算部とで構成する。

【００１４】 実形状抽出手段を、距離データに基づい
て近似形状の形状補正演算を行なう距離補正演算部と、
形状補正演算結果より実形状データを抽出する実形状抽
出部とで構成する。

【００１５】 判断条件設定手段を、侵入者判断部の判
断条件を記憶している判断条件メモリと、該判断条件メ
モリより該当する判断条件を読出し侵入者判断部に条件
設定する判断条件設定部とで構成する。

【００１６】 前記判断条件メモリに、侵入者を縦方向
および横方向の寸法の組合せにより判断する形状寸法条
件を登録記憶させる、侵入者を前記実形状データの面積
値により判断する面積条件を登録記憶させる、侵入者を
前記障害物上検出部の位置データの有無により判断する
障害物上の形状寸法条件もしくは面積条件を登録記憶さ
せる、侵入者を前記障害物後方検出部の位置データの有
無により判断する障害物後方の形状寸法条件もしくは面
積条件を登録記憶させる、もしくは、カメラの遮蔽、照
明の部分遮蔽、カメラの故障などによる異常画像を判断
する撮像障害判断条件を追加記憶させる。

【００１７】 入力手段に、カメラの設置高さ、撮像画
区の最下部の床距離、同じく最上部の床距離もしくは床
からの高さなどの画区データを入力する画区入力部を追
加設置する、もしくは、該当障害物までの床距離、当障
害物の高さ、幅、奥行などの障害物データを入力する障
害物入力部を追加設置する。

【００１８】 撮像手段を、補助カメラに換えて、補助
レンズおよびハーフミラーもしくはプリズムなどを有す
る補助光学系と、主レンズおよび補助レンズ系よりの光
学画像を選択入力する液晶シャッタなどを追加設置した
２元撮像手段とする。

【００１９】

【発明の実施の形態】図１は、本発明による侵入者検出
装置の第一の実施例の概略構成図および監視領域の俯瞰
図である。図２は、監視モニタに表示された撮像画像お
よび画区と区画の関係を表す模式図である。図３は、本
発明による侵入者検出装置の第二の実施例の要部ブロッ
ク図である。図１および図３の一部を用いて本発明によ
る侵入者検出装置の構成を説明する。

【００２０】 第一の実施例の侵入者検出装置は、監視
対象物体をカメラ（１ａ）などの撮像手段１、撮像手段
１で撮像した画像信号をディジタル画像データに変換す
るＡ／Ｄ２、侵入物体の存在しない背景画像データを記
憶する背景画像メモリ３ａとリアルタイムの画像データ
を循環的に記憶する画像メモリ３ｂとを有する画像記憶
手段３、該画像記憶手段３に記憶した画像データの認識
対象画区を設定する画区設定手段４、画像記憶手段に登
録記憶されている背景画像データと現監視画像データと
の差分画像データを演算出力する差分演算部５、監視対
象領域にある撮像視野の障害となる机や棚などの障害物
の位置を検出すると共に障害物のマップを生成する障害
物マップ生成手段６、差分画像データより予め登録記憶
された閾値に基づき異常形状を抽出する異常形状抽出手
段７、差分画像データより障害物マップ上の侵入物の位
置データを検出する侵入物位置検出手段８、異常形状を
カメラ１ａからの距離により形状寸法を補正演算し実形
状データを抽出する実形状抽出手段９、実形状データお
よび侵入物の位置データなどより侵入者を判断する侵入
物者体判断部１０、侵入者判断部１０の判断条件を設定
する判断条件設定手段１１、該装置の操作入力を行なう
入力手段１５などで標準構成されている。

【００２１】 さらに、異常形状の下端部の床面への接
地位置を検出し、下端位置データを生成する下端検出部
１２ａと下端位置データに基づいてカメラ１ａからの距
離データを換算出力する距離演算部１２ｂと床面の画区
位置とカメラ１ａからの距離のテーブルを登録記憶して
いる距離テーブル１２ｃとを有する下端・距離演算手段
１２、撮像手段に補助カメラ１ｂ、カメラ１ａと該補助
カメラ１ｂからの２元画像データの時間差を検出し時間
差データを演算出力する時間差演算部１３ａと該時間差
データに基づいてカメラ１ａから撮像対象物までの距離
データを演算出力する距離演算部１３ｂとを有する２元
距離データ生成手段１３などが追加設置されてる。

【００２２】 図３を用いて、第二の実施例の侵入者検
出装置の細部構成を説明する。画区設定手段４は、画像
データの認識対象画区を設定する画区設定部４ａ、画区
設定部４ａが認識対象画区の設定時に必要とする画区設
定関数を記憶している画区設定関数メモリ４ｂなどで構
成されている。

【００２３】 障害物マップ作成手段６は、背景画像デ
ータより障害物の輪郭や形状などの障害物データを抽出
する障害物抽出６ａ、監視領域内での障害物のマップデ
ータを生成する障害物マップ生成部６ｂ、該マップデー
タを記憶登録している障害物マップ６ｃなどで構成され
ている。

【００２４】 異常形状抽出手段７は、異常画区もしく
は異常区画を抽出するための閾値データを記憶している
閾値メモリ７ｂ、閾値データに基づいて差分画像データ
より異常画区もしくは異常区画を抽出する異常画区抽出
部７ａ、異常画区もしくは異常区画データより近似形状
を抽出する近似形状抽出部７ｃ、近似形状を一時記憶す
る近似形状メモリ７ｄなどで構成されている。

【００２５】 侵入物位置検出手段８は、侵入物の障害
物マップ上での位置が該当する障害物の後方にあること
を検出する障害物後方検出部８ａ、侵入物の障害物マッ
プ上での位置が該当する障害物の上部にあることを検出
する障害物上検出部８ｂ、障害物後方検出部８ａおよび
障害物上検出部８ｂが検出した障害物マップ上での位置
に基づいてカメラからの概数の距離データを演算出力す
る距離概数演算部８ｃなどで構成されている。

【００２６】 さらに、入力手段１５に、カメラの設置
高さ、撮像画区の最下部の床距離、同じく最上部の床距
離もしくは床からの高さなどの画区データを入力する画
区入力部１５ｂ、該当障害物までの床距離、該当障害物
の高さ、幅、奥行などの障害物データを入力する障害物
入力部１５ｃなどが追加設置されている。

【００２７】 本発明による侵入者検出装置の設置例の
環境は、図１（イ）に示す如く、横約７ｍ×奥行１１ｍ
の部屋であり、カメラ１は後壁面Ｗ０の高さ約３ｍの位
置に設置されている。撮像視野は、後壁面Ｗ０より約１
ｍの床位置から前壁面Ｗ３の高さ約２．５ｍの位置まで
をカバーしている。後壁面Ｗ０より１．２ｍ付近に人Ｈ
１、２ｍ付近に高さ１．２ｍ×横幅３ｍ×奥行０．５ｍ
のデスクＤ１、該デスクＤ１上には猫などの小動物Ａ
１、２．５ｍ付近に人Ｈ２、５．５ｍ付近に同形のデス
クＤ２、デスクＤ２の後方７ｍ付近に人Ｈ４、８．５ｍ
付近に同形のデスクＤ３などが配置もしくは居る。

【００２８】 図２（イ）は、カメラ１ａで撮像した画
像をモニター上に表示したものである。本図で画面の最
下部はカメラ１ａの最近視野点で後壁面Ｗ０より１ｍの
床面を表し、画面の最上部はカメラ１ａの最遠視野点で
前壁面Ｗ３の高さ２．５ｍの壁面を表す。画面左右には
部屋の側壁面Ｗ１、Ｗ２が表示されている。監視対象物
の人や小動物の表示画像は、カメラ１ａからの距離に逆
比例して小さく表示される。カメラ１ａに近いデスクＤ
１上にいる猫などの小動物Ａ１の画像は、デスクＤ１の
後方で３．５ｍ付近に居る人Ｈ３およびデスクＤ２の後
方で７ｍ付近に居る人Ｈ４より遥かに大きく表示され
る。この状態では、画像の大きさや面積で物体の種類を
判断することは出来ない。

【００２９】 図４に示す本発明による侵入者検出装置
の動作フロー図を加えて、本発明による侵入者検出方法
の概要を説明する。監視対象領域のはカメラ１により撮
像されるＳＴ１。カメラ１からの画像信号はＡ／Ｄ２で
ディジタル画像データに変換されるＳＴ２。侵入物体の
無い状態での背景画像データおよび現監視画像データは
画像記憶手段３に一旦記憶されるＳＴ３。障害物マップ
生成手段６は、背景画像データより監視領域にある障害
物を検出すると共に障害物マップとして障害物の位置、
形状などの障害物データを登録するＳＴ０１。差分演算
部５は、画区設定手段４が設定ＳＴ４した認識対象画区
の背景画像データ３１および現監視画像データ３２を画
像記憶手段３より読出すと共に両者の差分画像データを
演算出力するＳＴ５。侵入物位置検出手段８は、差分画
像データと前述の障害物データとを対比して、障害物と
侵入物体の位置関係を抽出するＳＴ１３と共に、カメラ
１ａと侵入物体の概数の距離データを演算出力するＳＴ
１４。下端検出・距離演算手段１２は異常近似形形状の
下端部を検出するＳＴ８と共に床面への接地位置とカメ
ラ１ａとの距離データ算出するＳＴ９。２元撮像手段を
用いる場合、２元距離データ生成手段１３は２元画像デ
ータよりカメラ１ａと侵入物体の距離データを演算出力
するＳＴ１２。異常形状抽出手段７は該差分画像データ
より予め登録記憶された閾値に基づき異常形状データを
抽出するＳＴ６と共に近似形状を抽出するＳＴ７。実形
状抽出手段９は、距離データを用いて、異常近似形状デ
ータよりカメラ１ａからの距離に依存しないノルマライ
ズされた実寸法の実形状データを抽出するＳＴ１０。該
侵入者判断部１０は、実形状データより、判断条件メモ
リ１０に予め記憶されているＳＴ１３判断条件に基づ
き、人、小動物などの侵入物体の判断出力するＳＴ１
７。

【００３０】 次に本発明の要素毎に、詳細な説明を行
なう。認識対象画区設定の第一の実施例は、図２（ロ）
に示す如くＸ−Ｙ方向に等間隔で且つ同一サイズの画区
Ｐが配置されている。全画像は縦ｍ×横ｎ（ｍ＝１６、
ｎ＝１２）＝１９２の画区で構成され、さらに、一画区
は縦ｙ×横ｘ（ｙ＝１０、ｘ＝１０）＝１００の区画Ｋ
で構成され、さらに、一区画は８×８＝６４個の画素Ｇ
で構成されている。此れは、カメラ１ａの画像は有効水
平走査線数９６０本、水平方向の有効画素数１２８０と
云うことを意味する。

【００３１】 第二の実施例は、図２（イ）の点線で示
すカメラ１ａからの等距離線ｒ２（２ｍ）、ｒ３（３
ｍ）、ｒ５（５ｍ）、ｒ７（７ｍ）、ｒ１０（１０ｍ）
等に沿って設定され、さらに、図示していないが第三の
実施例では一画区のサイズが距離に反比例して小さくな
っている。これら点線で囲まれたゾーンはＺ１、Ｚ２、
Ｚ３、Ｚ４、Ｚ５、・・・・として表せる。

【００３２】 画区設定関数メモリ４ｂに予め登録され
ている画区設定関数は、等間隔設定関数、認識対象画区
を任意寸法で且つカメラ１ａからの等距離線に沿って設
定する等距離画区設定関数、認識対象画区をカメラ１ａ
からの距離に反比例した任意寸法で且つカメラ１ａから
の等距離線に沿って設定する距離加重設定関数などが選
択される。

【００３３】 異常形状抽出手段７の異常画区もしくは
異常区画は、予め登録記憶された閾値に基づき抽出され
る。第一の実施例では同一画区もしくは同一区画内の平
均値又は総和値の閾値を、第二の実施例では同一画区も
しくは同一区画内の色相平均値の閾値を、第三の実施例
では同一画区画内の異常区画数の閾値を、および、第四
の実施例では同一区画内の異常画素数の閾値を用いて抽
出している。第一および第二の実施例はアナログ的手法
である。第三および第四の実施例にあっては、異常画素
の検出は第一および第二の実施例と同様アナログ値で判
定する。その後は異常画素数および異常区画数などディ
ジタル的手法であり、抽出後の画像処理を容易に行なう
ことができる。

【００３４】 障害物抽出部６ａは背景画像データ３１
より障害物の輪郭や形状などの障害物データを抽出し、
障害物マップ生成部６ｂが障害物入力部１５ｃより入力
された障害物とカメラ１の距離、障害物の高さ、奥行、
横幅などの数値データを付加した障害物マップデータを
生成する。該障害物マップデータは、障害物マップ６ｃ
に登録される。障害物後方検出部８ａは、侵入物体を意
味する差分画像データの下端部と障害物の最奥部との連
続を検出して、該侵入物体が障害物の後方に位置するこ
とを判定する。又、障害物上検出部８ｂは、差分画像デ
ータの下端部が障害物の上面への密着を検出して、該侵
入物体が障害物の上面に位置することを判定する。距離
概数演算部８ｃは、障害物あるゾーンの距離データに基
づいて、カメラ１ａと侵入物体との距離の概数を演算出
力する。

【００３５】 下端検出部１２ａは、異常形状の下端部
と床面との連続画像の特異点の画区位置データを検出す
る。距離換算部１２ｂは、距離テーブル１２ｃに記憶さ
れている画区−距離データテーブルに基づいて、カメラ
１ａと侵入物体との距離データを演算出力する。

【００３６】 時間差演算部１３ａは、追加設置された
補助カメラ１ｂからの画像データと監視用のカメラ１ａ
からの画像データとの差分時間値を演算出力する。距離
演算部１３ｂは、補助カメラ１ｂと監視用のカメラ１ａ
との設置距離値と該差分時間値とを積算して、カメラ１
ａと侵入物体との距離データを演算出力する。補助カメ
ラに換えて、撮像手段に図示していない補助レンズおよ
びハーフミラーもしくはプリズムなどを有する補助光学
系、主レンズおよび補助レンズ系よりの光学画像を選択
入力する液晶シャッタなどを追加設置して、２元画像デ
ータを得られる。この方法は多少高価であるが正確な距
離データを検出することが出来る。

【００３７】 距離補正演算部９ａは、近似形状メモリ
７ｄより近似形状データを読出し、該距離データで補正
演算を行い補正近似形状データを算出する。実形状抽出
部９ｂは、カメラからの距離に依存しない、形状寸法、
面積などの実形状データを抽出する。

【００３８】 侵入者判断部１０は、実形状データより
判断条件メモリ１１ｂに予め記憶されている判断条件に
基づき、人、小動物どの侵入物体の種別を判断出力す
る。予め記憶されている判断条件は、形状・面積値など
の形状条件、縦方向および横方向の寸法の組合せにより
判断する形状寸法条件、障害物の後方や障害物の上部に
ある障害物に対する形状・面積値などの障害物対応形状
条件、カメラの遮蔽・照明の部分遮蔽・カメラの故障な
どによる異常画像を判断する撮像障害判断条件などがあ
る。縦方向および横方向の寸法の組合せにより判断する
形状寸法条件は、侵入者が這て入った場合や幼児・座屈
歩行者などの判断に有効的である。

【００３９】

【発明の効果】本発明は以上に説明した内容で実施さ
れ、以下に述べる効果を奏する。撮像手段で撮像された
侵入物体の無い状態での背景画像データおよび現監視画
像データは画像記憶手段に一旦記憶され、障害物マップ
生成手段は該背景画像データより障害物のマップを生成
登録し、差分演算部は画区設定手段が設定した認識対象
画区の背景画像データおよび現監視画像データを画像記
憶手段より読出すと共に両者の差分画像データを演算出
力し、異常形状抽出手段は該差分画像データより予め登
録記憶された閾値に基づき異常形状データを抽出し、侵
入物位置検出手段は差分画像データより障害物マップ上
の侵入物の位置データを検出し、実形状抽出手段は前記
侵入物の位置データを用いて、異常形状データよりカメ
ラからの距離に依存しないノルマライズされた実寸法の
実形状データを抽出し、侵入者判断部は実形状データお
よび侵入物位置データより、判断条件設定手段により設
定された判断条件に基づき、侵入者の有無を判断出力す
る侵入者検出装置の提案が出来た。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明による侵入者検出装置の第一の実施例
の概略構成図および監視領域の俯瞰図である。

【図２】 監視モニタに表示された撮像画像および画区
と区画の関係を表す模式図である。

【図３】 本発明による侵入者検出装置の第二の実施例
の要部ブロック図である。

【図４】 本発明による侵入者検出装置の動作フロー図
である。

【符号の説明】

１ 撮像手段 １ａ 監視用カメラ １ｂ 補助カメラ ２ Ａ／Ｄ ３ 画像記憶手段 ３ａ 背景画像メモリ ３ｂ 画像メモリ ４ 画区設定手段 ４ａ 画区設定部 ４ｂ 画区設定関数メモリ ５ 差分演算部 ６ 障害物マップ生成手段 ６ａ 障害物抽出部 ６ｂ 障害物マップ生成部 ６ｃ 障害物マップ ７ 異常形状抽出手段 ７ａ 異常画区抽出部 ７ｂ 閾値メモリ ７ｃ 近似形状抽出部 ７ｄ 近似形状メモリ ８ 侵入物位置検出手段 ８ａ 障害物後方検出部 ８ｂ 障害物上検出部 ８ｃ 距離概数演算部 ９ 実形状抽出手段 ９ａ 距離補正演算部 ９ｂ 実形状抽出部 １０ 侵入物者体判断部 １１ 判断条件設定手段 １１ａ 判断条件設定部 １１ｂ 判断条件メモリ １２ 下端・距離演算手段 １２ａ 下端検出部 １２ｂ 距離演算部 １２ｃ 距離テーブル １３ ２元距離データ生成手段 １３ａ 時間差演算部 １３ｂ 距離演算部 １４ 警報手段 １５ 入力手段 １５ａ 操作部 １５ｂ 画区入力部 １５ｃ 障害物入力部 １６ システムメモリ １７ 制御部

フロントページの続き Ｆターム(参考） 5C054 CA05 EB05 FC01 FC05 FC08 FC12 FC15 FC16 FD01 GA04 GB01 GB12 HA18 5C084 AA02 AA07 AA08 AA13 BB05 CC16 CC19 DD13 DD57 DD62 EE01 GG07 GG09 GG11 GG20 GG42 GG52 GG56 GG57 GG61 GG65 GG78 HH10 HH13 5C087 AA03 AA09 AA19 DD05 DD08 DD20 EE07 EE14 FF01 FF04 GG02 GG03 GG08 GG18 GG20 GG23 GG30 GG31 5L096 AA02 BA02 CA05 DA03 FA66 FA81 GA08 GA51 HA01 9A001 EE05 GG01 HH21 HH28 LL05

Claims (26)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 監視対象物体をテレビジョンカメラ（以
   下カメラと云う）などの撮像手段で撮像し、画像信号を
   ディジタル画像データに変換した後、画像認識によって
   侵入者を判別する侵入者検出装置において、 前記カメラで撮像した画像信号をディジタル画像データ
   に変換するＡ／Ｄ(Analog Digital converter)と、侵入
   物体の存在しない背景画像データを記憶する背景画像メ
   モリとリアルタイムの画像データを循環的に記憶する画
   像メモリとを有する画像記憶手段と、前記画像記憶手段
   に記憶した画像データの認識対象画区を設定する画区設
   定手段と、前記画像記憶手段に登録記憶されている背景
   画像データと現監視画像データとの差分画像データを演
   算出力する差分演算部と、監視対象領域にある撮像視野
   の障害となる机や棚などの障害物の位置を検出すると共
   に障害物のマップを生成する障害物マップ生成手段と、
   前記差分画像データより予め登録記憶された閾値に基づ
   き異常区域（以下、異常形状と云う）を抽出する異常形
   状抽出手段と、前記差分画像データより前記障害物マッ
   プ上の侵入物の位置データを検出する侵入物位置検出手
   段と、前記異常形状をカメラからの距離により形状寸法
   を補正演算し実形状データを抽出する実形状抽出手段
   と、前記実形状データおよび侵入物の位置データなどよ
   り侵入者を判断する侵入物体判断部と、前記侵入者判断
   部の判断条件を設定する判断条件設定手段と、該装置の
   操作入力を行なう入力手段とで構成し、 前記撮像手段で撮像された侵入物体の無い状態での前記
   背景画像データおよび現監視画像データは前記画像記憶
   手段に一旦記憶され、前記障害物マップ生成手段は該背
   景画像データより前記障害物のマップを生成登録し、前
   記差分演算部は前記画区設定手段が設定した認識対象画
   区の背景画像データおよび現監視画像データを前記画像
   記憶手段より読出すと共に両者の差分画像データを演算
   出力し、前記異常形状抽出手段は該差分画像データより
   予め登録記憶された閾値に基づき異常形状データを抽出
   し、前記侵入物位置検出手段は前記差分画像データより
   前記障害物マップ上の侵入物の位置データを検出し、前
   記実形状抽出手段は前記侵入物の位置データを用いて、
   前記異常形状データよりカメラからの距離に依存しない
   ノルマライズされた実寸法の実形状データを抽出し、前
   記侵入者判断部は前記実形状データおよび侵入物位置デ
   ータより、前記判断条件設定手段により設定された判断
   条件に基づき、侵入者の有無を判断出力することを特徴
   とする侵入者検出装置。
2. 【請求項２】 前記侵入者検出装置に、 前記異常形状の下端部の床面への接地位置を検出し、下
   端位置データを生成する下端検出部と、前記下端位置デ
   ータに基づいてカメラからの距離データを換算出力する
   距離演算部と床面の画区位置とカメラからの距離のテー
   ブルを登録記憶している距離テーブルとを有する下端・
   距離演算手段を追加設置することを特徴とする特許請求
   項１に記載の侵入者検出装置。
3. 【請求項３】 前記侵入者検出装置に、 前記撮像手段に補助カメラと、前記カメラと該補助カメ
   ラからの２元画像データの時間差を検出し時間差データ
   を演算出力する時間差演算部と該時間差データに基づい
   て前記カメラから撮像対象物までの距離データを演算出
   力する距離演算部とを有する２元距離データ生成手段と
   を追加設置することを特徴とする特許請求項１に記載の
   侵入者検出装置。
4. 【請求項４】 前記画区設定手段を、前記画像データの
   認識対象画区を設定する画区設定部と、前記画区設定部
   が認識対象画区の設定時に必要とする画区設定関数を記
   憶している画区設定関数メモリとで構成することを特徴
   とする特許請求項１に記載の侵入者検出装置。
5. 【請求項５】 前記画区設定関数メモリに、前記画区設
   定を同一寸法で且つ等間隔に設定する等間隔設定関数を
   登録記憶することを特徴とする特許請求項１もしくは４
   に記載の侵入者検出装置。
6. 【請求項６】 前記画区設定関数メモリに、前記画区設
   定を任意寸法で且つカメラからの等距離線に沿って設定
   する等距離設定関数を登録記憶することを特徴とする特
   許請求項１もしくは４に記載の侵入者検出装置。
7. 【請求項７】 前記画区設定関数メモリに、前記画区設
   定をカメラからの距離に反比例した任意寸法で且つカメ
   ラからの等距離線に沿って設定する距離加重区画設定関
   数を登録記憶することを特徴とする特許請求項１もしく
   は４に記載の侵入者検出装置。
8. 【請求項８】 前記障害物マップ作成手段を、前記背景
   画像データより障害物の輪郭や形状などの障害物データ
   を抽出する障害物抽出と、監視領域内での前記障害物の
   マップデータを生成する障害物マップ生成部と、前記マ
   ップデータを記憶登録している障害物マップとで構成す
   ることを特徴とする特許請求項１に記載の侵入者検出装
   置。
9. 【請求項９】 前記異常形状抽出手段を、異常画区もし
   くは異常区画を抽出するための閾値データを記憶してい
   る閾値メモリと、前記閾値データに基づいて前記差分画
   像データより異常画区もしくは異常区画を抽出する異常
   画区抽出部と、前記異常画区もしくは異常区画データよ
   り近似形状を抽出する近似形状抽出部と、前記近似形状
   を一時記憶する近似形状メモリとで構成することを特徴
   とする特許請求項１に記載の侵入者検出装置。
10. 【請求項１０】 前記閾値メモリに、異常画区もしくは
    異常区画を抽出するための平均値閾値データを記憶する
    ことを特徴とする特許請求項１もしくは９に記載の侵入
    者検出装置。
11. 【請求項１１】 前記閾値メモリに、異常形状抽出を同
    一画区もしくは同一区画内の色相平均値の色相閾値を記
    憶することを特徴とする特許請求項１もしくは９に記載
    の侵入者検出装置。
12. 【請求項１２】 前記閾値メモリに、異常画区の抽出を
    同一画区内の異常区画数で抽出する異常区画数閾値を記
    憶することを特徴とする特許請求項１もしくは９に記載
    の侵入者検出装置。
13. 【請求項１３】 前記閾値メモリに、異常区画の抽出を
    同一区画内の異常画素数で抽出する異常画素数閾値を記
    憶することを特徴とする特許請求項１もしくは９に記載
    の侵入者検出装置。
14. 【請求項１４】 前記閾値メモリに、異常形状抽出を同
    一画区もしくは同一区画内の赤外線又は近赤外線画像の
    平均値の赤外画像閾値を記憶することを特徴とする特許
    請求項１もしくは９に記載の侵入者検出装置。
15. 【請求項１５】 前記侵入物位置検出手段を、侵入物の
    前記障害物マップ上での位置が該当する障害物の後方に
    あることを検出する障害物後方検出部と、該障害物後方
    検出部が検出した前記障害物マップ上での位置に基づい
    てカメラからの概数の距離データを演算出力する距離概
    数演算部とで構成することを特徴とする特許請求項１に
    記載の侵入者検出装置。
16. 【請求項１６】 前記侵入物位置検出手段を、侵入物の
    前記障害物マップ上での位置が該当する障害物の上部に
    あることを検出する障害物上検出部と、該障害物上検出
    部が検出した前記障害物マップ上での位置に基づいてカ
    メラからの概数の距離データを演算出力する距離概数演
    算部とで構成することを特徴とする特許請求項１に記載
    の侵入者検出装置。
17. 【請求項１７】 前記実形状抽出手段を、前記距離デー
    タに基づいて前記近似形状の形状補正演算を行なう距離
    補正演算部と、形状補正演算結果より実形状データを抽
    出する実形状抽出部とで構成することを特徴とする特許
    請求項１に記載の侵入者検出装置。
18. 【請求項１８】 前記判断条件設定手段を、前記侵入者
    判断部の判断条件を記憶している判断条件メモリと、該
    判断条件メモリより該当する判断条件を読出し前記侵入
    者判断部に条件設定する判断条件設定部とで構成するこ
    とを特徴とする特許請求項１に記載の侵入者検出装置。
19. 【請求項１９】 前記判断条件メモリに、侵入者を縦方
    向および横方向の寸法の組合せにより判断する形状寸法
    条件を登録記憶させることを特徴とする特許請求項１も
    しくは１８に記載の侵入者検出装置。
20. 【請求項２０】 前記判断条件メモリに、侵入者を前記
    実形状データの面積値により判断する面積条件を登録記
    憶させることを特徴とする特許請求項１もしくは１８に
    記載の侵入者検出装置。
21. 【請求項２１】 前記判断条件メモリに、侵入者を前記
    障害物上検出部の位置データの有無により判断する障害
    物上の形状寸法条件もしくは面積条件を登録記憶させる
    ことを特徴とする特許請求項１もしくは１８に記載の侵
    入者検出装置。
22. 【請求項２２】 前記判断条件メモリに、侵入者を前記
    障害物後方検出部の位置データの有無により判断する障
    害物後方の形状寸法条件もしくは面積条件を登録記憶さ
    せることを特徴とする特許請求項１もしくは１８に記載
    の侵入者検出装置。
23. 【請求項２３】 前記判断条件メモリに、カメラの遮
    蔽、照明の部分遮蔽、カメラの故障などによる異常画像
    を判断する撮像障害判断条件を追加記憶することを特徴
    とする請求項１もしくは１８に記載の侵入者検出装置。
24. 【請求項２４】 前記入力手段に、前記カメラの設置高
    さ、撮像画区の最下部の床距離、同じく最上部の床距離
    もしくは床からの高さなどの画区データを入力する画区
    入力部を追加設置することを特徴とする特許請求項１に
    記載の侵入者検出装置。
25. 【請求項２５】 前記入力手段に、該当障害物までの床
    距離、該当障害物の高さ、幅、奥行などの障害物データ
    を入力する障害物入力部を追加設置することを特徴とす
    る特許請求項１に記載の侵入者検出装置。
26. 【請求項２６】 前記撮像手段を、前記補助カメラに換
    えて、補助レンズおよびハーフミラーもしくはプリズム
    などを有する補助光学系と、主レンズおよび補助レンズ
    系よりの光学画像を選択入力する液晶シャッタなどを追
    加設置した２元撮像手段とすることを特徴とする特許請
    求項３に記載の侵入者検出装置。