JP2002218443A - 侵入物体検出のためのしきい値を自動的に決定する侵入物体検出方法及び侵入物体監視装置 - Google Patents
侵入物体検出のためのしきい値を自動的に決定する侵入物体検出方法及び侵入物体監視装置Info
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- JP2002218443A JP2002218443A JP2001334867A JP2001334867A JP2002218443A JP 2002218443 A JP2002218443 A JP 2002218443A JP 2001334867 A JP2001334867 A JP 2001334867A JP 2001334867 A JP2001334867 A JP 2001334867A JP 2002218443 A JP2002218443 A JP 2002218443A
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Abstract
要とせず、監視視野領域の照度や時間帯、レンズの絞り
等が変わった場合でも容易に侵入物体検出しきい値を設
定できるようすることで信頼性の高い侵入物体検出方法
及び侵入物体検出パラメータ設定方法及び侵入物体認識
装置を提供する。 【解決手段】撮像装置から逐次入力する入力画像と基準
背景画像との画素毎の輝度値の差分を計算する差分処理
ステップと、該差分と所定の二値化しきい値とを比較す
る二値化ステップと、該二値化しきい値を増加させる二
値化しきい値増加ステップと、該二値化しきい値を増加
させたことによって該二値化しきい値以上の差分となる
画素の減少度合を判定する検出画素判定ステップと、前
記検出画素判定ステップの判定結果に基づき侵入物体検
出しきい値を決定する侵入物体検出しきい値決定ステッ
プを設け、撮像装置視野内の侵入物体を検出するように
した。
Description
監視装置に係り、特に、撮像視野内の侵入物体を、撮像
装置からの入力画像と基準背景画像との画素ごとの輝度
値の差が侵入物体検出しきい値以上になる画素の領域に
基づいて検出する侵入物体検出方法及び侵入物体監視装
置に関し、特に、侵入物体検出しきい値を撮像装置から
入力する入力画像に基づいて自動的に決定するようにし
た侵入物体検出方法及び侵入物体監視装置に関する。
段として用いた侵入物体検出装置は、従来からある監視
員による有人監視ではなく、監視視野内の侵入物体を自
動的に検出したり、物体の種類を自動的に確認したりし
て、所定の報知や警報処置が自動的に得られるようにす
るものが多い。このようなシステムを実現するために
は、先ず、カメラ等の画像入力手段より得られた入力画
像から所定の侵入物体を検出する処理が必要となる。こ
のような処理を実現する方法としては、例えば、入力画
像と基準背景画像(即ち、検出すべき物体の写っていな
い画像)とを比較し、画素毎に差分を求め、その差分の
大きい領域を物体として抽出する方法がある。この方法
は、差分法と呼ばれ、従来から広く用いられている。
図12は差分法における物体検出の処理原理を説明する
ための図である。1201 は入力画像、1202 は基準背景画
像、1203 は差分画像、1204 は差分画像 1203 の二値化
画像、1205 は減算器、1206は二値化器、1207 は入力画
像 1201 に写った人型の物体の領域、1208 は差分画像
1203 で差分が生じた差分領域、1209 は二値化画像 120
4 で抽出された二値化領域である。
1201 と基準背景画像 1202 との輝度値の差分を画素毎
に計算して差分画像 1203 を出力する。二値化器 1206
は差分画像 1203 について、画素毎の輝度値(差分値)
が所定のしきい値 Th 未満(差分値< Th )の画素の画
素値を“ 0 ”、しきい値 Th 以上(差分値≧ Th )の
画素の画素値を“ 255 ”(1画素の輝度値を8ビット
で計算)として二値化画像 1204 を得る。ここで、例え
ば、しきい値 Th を“ 20 ”というように設定する。こ
れによって、入力画像 1201 に写った人型の物体 1207
は、減算器 1205 によって差分が生じた領域 1208 が算
出され、更に二値化器 1206 によって輝度値“ 255 ”
のかたまりの画像 1209 が侵入物体として検出される。
を図13を用いて説明する。図13は、侵入物体検出方
法を実行するための侵入物体検出プログラムの動作を示
すフローチャートである。画像入力ステップ 111 で
は、TV カメラ等の撮像装置から、例えば、幅 320 pix
、高さ 240 pix 、8 bit/pix の入力画像 1201 を取得
し、ステップ 112 に進む。差分処理ステップ 112 で
は、入力画像 1201 と基準背景画像 1202 との画素毎の
差分を求めて差分画像 1203 を取得しステップ 113 に
進む。二値化処理ステップ 113 では、得られた差分画
像 1203 を所定の二値化しきい値に基づいて侵入物体検
出しきい値以上の画素を“ 255 ”、侵入物体検出しき
い値未満の画素を“ 0 ”として二値化画像 1204 を取
得し、ステップ 114 に進む。
えば、ラベリングの方法によって二値化画像 1204 の中
で画素値“ 255 ”を持つ画素のかたまりを検出してこ
れを侵入物体とし、ステップ 115 に進む。侵入物体判
定ステップ 115 では、侵入物体検出処理ステップ 114
で侵入物体が検出された場合にはステップ 116 に進
み、侵入物体が検出されなかった場合には画像入力ステ
ップ 111 へ戻る。警報・モニタ表示ステップ 116 で
は、例えば、画像出力 I/F(以降、インターフェースを
I/F と称する)、1110 を介してモニタ 1113 に処理結
果を表示したり、例えば、出力 I/F 1109 を介して警告
灯 1112 を点灯させたりする。したがって、差分法を用
いた侵入物体検出方法は、入力画像と基準背景画像とを
比較し、画素毎に差分を求め、その差分の大きい領域を
物体として検出する。差分法を応用した物体検出方法と
して、例えば平成7年特許公開第79429号公報があ
る。
準背景画像との画素毎の差分と予め設定した侵入物体検
出しきい値との比較によって侵入物体を検出する。この
侵入物体検出しきい値を小さな値に設定した場合には、
侵入物体以外のノイズ(撮像装置内部で発生するノイズ
や映像信号を伝送する過程で重畳するノイズ等)や木々
の揺れといった侵入物体以外の動く物体を誤検出する可
能性がある。一方、侵入物体検出しきい値を大きな値に
設定した場合、侵入物体を構成する画素で基準背景画像
と輝度値が近いものを検出できなくなってしまうため、
侵入物体の見逃しが起こる可能性がある。したがって、
侵入物体の検出性能は、侵入物体検出しきい値に大きく
依存する。しかし、この侵入物体検出しきい値は、監視
視野領域の照度や時間帯、レンズの絞り等に合わせて設
定する必要があり、その設定作業は煩雑、かつ、熟練性
を要した。
差分法を用いて侵入物体の検出する場合、侵入物体検出
しきい値をどんな値に設定するかが重要であるが、この
設定作業は、監視視野領域の照度や時間帯、レンズの絞
り等が変わる度に行なわなければならず、煩雑であっ
た。また、撮像装置より得られた入力画像から侵入物体
以外のノイズを除去することができる侵入物体検出しき
い値と、撮像視野に写した基準侵入物体を検出すること
によって侵入物体検出しきい値とを自動的に算出して、
侵入物体検出しきい値を設定することには熟練性を要す
るという欠点があった。本発明の目的は、上記のような
欠点を除去し、侵入物体検出しきい値の設定作業に熟練
性を必要とせず、監視視野領域の照度や時間帯、レンズ
の絞り等が変わった場合でも容易に侵入物体検出しきい
値を設定できる信頼性の高い侵入物体検出方法並びに侵
入物体認識装置を提供することにある。
ような欠点を除去し、差分画像を二値化する二値化しき
い値を増加させたときの二値化画像に検出される画素の
変化に基づいて侵入物体検出しきい値を決定し、侵入物
体を正確に検出するようにして、信頼性の高い侵入物体
検出装置を提供することである。
入物体検出パラメータ設定方法は、撮像装置から得られ
る画像を、差分法を適用して監視視野内の侵入物体を検
出する監視方法において、前記撮像装置からの第1の入
力画像と記憶装置に記憶されている基準背景画像との輝
度値の第1の差分画像を生成し、前記第1の差分画像を
所定の二値化しきい値で二値化処理すると共に、二値化
処理した画像のノイズレベルが所定の値以下となるまで
上記二値化しきい値を変化させ、前記二値化処理した画
像のノイズレベルが所定の値以下になる二値化しきい値
を第1の二値化しきい値とし、前記第1の二値化しきい
値に基づいて、侵入物体を検出することを特徴とする侵
入物体検出のためのしきい値を自動的に決定するもので
ある。
定方法は、前記二値化しきい値の変化を、等差的、等比
的、あるいはランダムに変えることを特徴とする。ま
た、本発明の侵入物体検出パラメータ設定方法は、前記
二値化しきい値を増加させることを特徴とする。また、
本発明の侵入物体検出パラメータ設定方法は、前記二値
化しきい値を減少させることを特徴とする。また、本発
明の侵入物体検出パラメータ設定方法は、前記第1の入
力画像は、侵入物体が存在しない画像であることを特徴
とする。
定方法は、更に、前記撮像装置からの侵人物体を含む第
2の入力画像と前記記憶装置に記憶されている前記基準
背景画像との輝度値の第2の差分画像を生成し、前記第
2の差分画像を所定の二値化しきい値で二値化処理する
と共に、二値化処理した画像の侵入物体の大きさが所定
の大きさ以下となるまで前記二値化しきい値を変化さ
せ、前記二値化処理した画像の侵入物体の大きさが所定
の大きさ以下となる二値化しきい値を第2の二値化しき
い値とし、前記第1と第2の二値化しきい値を含み、前
記第1と第2の二値化しきい値の間に第3の二値化しき
い値を設定し、該第3の二値化しきい値に基づいて、侵
入物体を検出するものである。
定方法は、前記第1と第2のしきい値設定に際し、二値
化しきい値の変化を等差的、等比的、あるいはランダム
に変えることを特徴とする。また、本発明の侵入物体検
出パラメータ設定方法は、前記二値化しきい値を増加さ
せることを特徴とする。また、本発明の侵入物体検出パ
ラメータ設定方法は、前記二値化しきい値を減少させる
ことを特徴とする。また、本発明の侵入物体検出パラメ
ータ設定方法は、侵入物体の所定の大きさを侵入物体の
外接図形で表わすことを特徴とする。
定方法は、更に、前記第1の入力画像と前記第2の入力
画像からそれぞれ得られる第1と第3の二値化しきい値
をそれぞれ記録し、前記二値化処理を所定フレーム数実
行し、それぞれの二値化しきい値を記録し、前記記録さ
れた複数の二値化しきい値の中から所定の第1と第2の
二値化しきい値を決定するものである。また、本発明の
侵入物体検出パラメータ設定方法は、前記第1の二値化
しきい値は、最大の二値化しきい値を決定し、前記第2
の二値化しきい値は、最小の二値化しきい値決定するこ
とを特徴とする。また、本発明の侵入物体検出パラメー
タ設定方法は、前記第1の差分画像を所定の二値化しき
い値での二値化処理は、更に、不感帯領域を設けて、該
設けられた不感帯領域では二値化処理を行わないことを
特徴とする。また、本発明の侵入物体検出パラメータ設
定方法は、更に、前記第1と第2の二値化しきい値の差
を求め、前記第1と第2の二値化しきい値の差が所定値
以下の場合、異常と判定するステップを有することを特
徴とする。
法を適用して撮像装置から得られる画像から監視視野内
の侵入物体を検出する侵入物体監視装置において、第1
の入力画像を出力する撮像装置と、基準背景画像を記憶
する第1の記憶装置と、前記第1の入力画像と前記基準
背景画像との輝度値の第1の差分画像を生成する処理ユ
ニットと、前記第1の差分画像を所定の二値化しきい値
で二値化処理し、該二値化処理した画像のノイズ成分が
所定の値以下となるまで前記二値化しきい値を変化さ
せ、前記二値化処理した画像のノイズ成分が所定の値以
下となる二値化しきい値を第1の二値化しきい値として
出力する第1の二値化処理ユニットと出力された前記第
1の二値化しきい値に基づいて、侵入物体を検出する検
出処理ユニットとを備えるものである。
撮像装置は、侵入物体を含む第2の入力画像を出力し、
前記撮像装置は、更に、前記第2の入力画像と前記第1
の記憧装置に記憶されている前記基準背景画像との輝度
値の第2の差分画像を生成する処理ユニットと、前記第
2の差分画像を所定の二値化しきい値で二値化処理し、
二値化処理した画像の侵入物体の大きさが所定の大きさ
以下となるまで前記二値化しきい値を変化させ、前記二
値化処理した画像の侵入物体の大きさが所定の大きさ以
下となる二値化しきい値を第2の二値化しきい値として
出力する第2の二値化処理ユニットと、前記第1と第2
の二値化しきい値を含み、これら第1と第2の二値化し
きい値のしきい値の間に第3の二値化しきい値を設定す
るしきい値設定ユニットとを備え、前記検出処理ユニッ
トは、前記第2の二値化しきい値に基づいて侵入物体を
検出するものである。
照しながら説明する。図面において、同様の構成要素に
は、同様な参照符号を付す。まず、図14によって本発
明の原理を説明する。図14は、二値化しきい値決定の
プロセスを説明するための、二値化画像の変化を示す図
である。図14において、参照番号 140 〜 148 は、撮
像装置からの侵入物体(この場合は、「人」)が写った
同一の入力画像と侵入物体が写っていない基準背景画像
との画素ごとの輝度値の差分をとって生成した二値化画
像を、二値化しきい値 th をそれぞれ、th = 5 、10 、
15 、20 、25 、30 、35 、40 と増加したときの二値化
画像を示す。1400 は二値化画像 140 に含まれるノイズ
画像を表し、1401 は侵入物体の画像を表す。二値化し
きい値を初期値 th = 5 から増加していくと、ノイズ画
像は徐々に消えていき、th = 25 でノイズが消える。こ
のときの二値化しきい値を第1のしきい値 Th1 とす
る。二値化しきい値を更に増加していくと、侵入物体の
大きさは徐々に縮小し、th = 35 で侵入物体が所定の大
きさで検出され、th = 40 では侵入物体は所定の大きさ
未満に縮小する。th = 35 における二値化しきい値を第
2のしきい値 Th2 とする。従って、ノイズを完全に除
去し、かつ、侵入物体を見落とすことなく検出するため
には、侵入物体検出しきい値としては、第1のしきい値
Th1 と第2のしきい値 Th2 の間のしきい値を選択すれ
ば良い。尚、第1のしきい値 Th1 は、ノイズが完全に
消える二値化しきい値としたが、後述のように、所定数
以上の画素のかたまりが消失したしきい値としても良
い。以上の説明では、二値化しきい値とし初期値から増
加していったが、例えば、初期値を th = 40 として、
それから減少していっても良いことは言うまでもない。
実施例を説明する。図11は、本発明の侵入物体監視装
置の構成を示すブロック図である。1101はテレビジョン
カメラ(以下TVカメラと呼ぶ)、1102は入力装置、1103
は画像入力インターフェース1104は入力I/F、1105は画
像メモリ、1106はワークメモリ、1107はCPU(Central P
rocessing Unit)、1108はプログラムメモリ、1109は出
力I/F、1110は画像出力I/F、1112は警告灯、1113はモニ
タ、1111はデータバスである。
入力 I/F 1103 に結合され、入力装置 1102 は入力 I/F
1104 に結合され、警告灯 1112 は出力 I/F 1109 に結
合され、モニタ 1113 は画像出力 I/F 1110 に結合され
ている。また、画像入力 I/F1103 、入力 I/F 1104 、
画像メモリ 1105 、ワークメモリ 1106 、CPU 1107、プ
ログラムメモリ 1108 、出力 I/F 1109 及び画像出力 I
/F 1110 は、データバス 1111 に結合されている。
視対象区域を含めた撮像視野内を撮像する。TV カメラ
1101 は、撮像した映像を電気的な映像信号(例えば、N
TSC映像信号)に変換し、変換した映像信号を画像入力
I/F 1103 に与える。画像入力 I/F 1103 は、入力した
映像信号を侵入物体監視装置で扱うフォーマット(例え
ば、幅 320 pix 、高さ 240 pix 、8 bit/pix )の画像
データに変換し、データバス 1111 を介して画像メモリ
1105 に与える。画像メモリ 1105 は、送られてきた画
像データを蓄積する。入力装置 1102 は、人間または補
助動物の音声、身振り等の特定の動作、ボタン、キーボ
ード、マウス等の外部入力装置による入力の少なくとも
1つの入力動作を検知して操作信号(例えば RS-232C
シリアル通信信号)に変換し、変換された操作信号を入
力I/F 1104 に与える。
入物体監視装置で扱うフォーマット(例えば、上下左右
の操作、ボタン押下の操作を、それぞれ“ 1 ”、“ 2
”、“ 3 ”、“ 4 ”、“ 5 ”)の操作データに変換
し、変換された操作データをデータバス 1111 を介して
ワークメモリ 1106 に与える。上記フォーマットとして
は、例えば、 RS-232C を使っても良い。ワークメモリ
1106 は、入力された操作データを蓄積する。CPU 1107
はプログラムメモリ 1108 に保存されているプログラム
に従って、ワークメモリ 1106内で画像メモリ 1105 に
蓄積された画像の解析を行なう。以上の解析の結果、TV
カメラ 1101 の撮像視野内に侵入物体が侵入したか否
か等の情報を得る。
て監視モニタ 1112 に映像信号を与え、例えば、処理結
果画像を表示する。また同時に CPU 1107 は、出力 I/F
1109 を介して警告灯 1112 を点灯させる制御信号を警
告灯 1112 に与える。警告灯1112 は入力した制御信号
により点灯を行う。画像出力 I/F 1110 は、CPU 1107か
らの映像信号を監視モニタ 1113 が使用できるフォーマ
ット(例えば、NTSC映像信号)に変換して、モニタ 111
3 に送る。モニタ 1113 は、例えば、侵入物体検出結果
画像を表示する。
すフローチャートの一例である。このフローチャート
は、例えば、すでに説明した図11の侵入物体監視装置
を用いて実行される。この実施例は、図13で示した従
来技術による侵入物体検出フローチャートの画像入力ス
テップ 111 の前に、第1の侵入物体検出しきい値決定
ステップ 101、第2の侵入物体検出しきい値決定ステッ
プ 103 、及び侵入物体検出しきい値選択ステップ201を
追加したものである。
値決定ステップ 101 では、差分画像を二値化するとき
の二値化しきい値を増加させたときの二値化画像に検出
される“255”の輝度値を持つノイズレベル(以下これ
を、画素のかたまりの数と称す)に基づいて侵入物体検
出しきい値を決定するステップである。この第1の侵入
物体検出しきい値決定ステップ 101 について、図4を
用いて説明する。
しきい値決定ステップ 101 の動作を説明するフローチ
ャートの一例である。尚、基準背景画像 1202 は、予め
画像メモリ 1105 に格納されている。図4において、映
像選択ステップ 401 では、監視視野領域内に検出すべ
き侵入物体が存在しない映像を選択する。この処理は、
例えば、監視員がモニタ 1113 の画面に写った TV カメ
ラ 1101 からの撮像画像を見ながら、監視視野領域内に
検出すべき侵入物体が存在するか否かを判断し、入力装
置 1102 を用いて侵入物体監視装置に対して検出すべき
侵入物体が存在しないことを通知し、その通知によって
適切な映像が選択されたものとして画像入力ステップ 4
02 に処理を移す。次に画像入力ステップ 402 では、
画像入力ステップ 111 と同様に、例えば、幅 320 pix
、高さ 240 pix 、8 bit/pix の入力画像を取得する。
差分処理ステップ 403 では、差分処理ステップ 112 と
同様に、入力画像 1201 と基準背景画像 1202 との画素
毎の差分を求め、差分画像 1203 を取得する(図12参
照)。二値化しきい値初期化ステップ 404 では、二値
化しきい値 Th を、例えば、Th = 1 に初期化する。
そのとき設定されている二値化しきい値 Th に基づいて
差分処理ステップ 403 で得られた差分画像 1203 を二
値化し、差分画像 1203 中で画素値が二値化しきい値 T
h 以上となる画素を“ 255”とし、二値化しきい値 Th
未満となる画素を“ 0 ”として、二値化画像 1204を取
得する。また、このときの二値化しきい値と取得した二
値化画像をモニタ 1113 の画面上に表示する。次に、物
体検出処理ステップ 406 では、二値化画像 1204 の中
で画素値“255”となる画素のかたまり(検出物体と呼
ぶ)を検出し、その個数を計数する。例えば、この処理
は、画素のかたまりが所定の面積(例えば、10 画素)
以上の画素のかたまりの個数を計数するようにしても良
い。
検出処理ステップ 406 によって検出された画素のかた
まりの数が 0 であった場合は第1の侵入物体検出しき
い値決定及び表示ステップ 408 へ分岐し、1 以上であ
った場合は二値化しきい値増加ステップ 409 へ分岐す
る。第1の侵入物体検出しきい値決定及び表示ステップ
408 では、二値化処理ステップ 405 で用いた二値化し
きい値 Th の値を第1の侵入物体検出しきい値 Th1 と
して決定し、後述のように、第1のしきい値候補マーク
806a をモニタ 1113 に表示して、図2の第1の侵入物
体検出しきい値決定ステップ 101 を終り、第2の侵入
物体検出しきい値決定ステップ 103 に進む。また、二
値化しきい値増加ステップ 409 では、二値化しきい値
を 1 増加し、二値化処理ステップ 405 へ処理を移す。
401 において、監視視野領域内に検出すべき侵入物体
が存在しない映像を選択するようにしているが、例え
ば、侵入物体が 1 以上存在する映像を選択しても良
く、この場合、検出物体数判定ステップ 407 では、物
体検出処理ステップ 406 によって検出された検出物体
の数が選択した映像中に写る侵入物体数であった場合
に、第1の侵入物体検出しきい値決定及び表示ステップ
408 へ分岐するようにする。また、二値化しきい値初
期化ステップ 404 において、二値化しきい値 Th をTh
= 1 に初期化したが、監視視野領域の状況に応じて、初
期化する値は自由に設定して良い。更に、二値化しきい
値増加ステップ 409 では二値化しきい値を1 増加させ
たが、 1 以外でも良いことは自明であるし、また例え
ば、二値化しきい値を等差的に増加させたり、等比的に
増加させたり、あるいは乱数的に増加させても良い。
ップ 103 では、差分画像を二値化する二値化しきい値
を増加させたときの二値化画像に検出される“ 255 ”
の輝度値を持つ画素のかたまりの大きさの変化に基づい
て侵入物体検出しきい値を決定するステップである。第
2の侵入物体検出しきい値決定ステップ 103 について
図5を用いて説明する。
しきい値決定ステップ 103 の動作を説明するフローチ
ャートの一例である。図5は、図4の映像選択ステップ
401と、二値化しきい値初期化ステップ 404 と、検出
物体数判定ステップ 407 と、第1の侵入物体検出しき
い値決定及び表示ステップ 408 と、二値化しきい値増
加ステップ 409 の代わりに、映像選択ステップ 501
と、二値化しきい値初期化ステップ 504 と、検出物体
大きさ判定ステップ 507 と、第2の侵入物体検出しき
い値決定及び表示ステップ 508 と、二値化しきい値増
加ステップ 509 を用いたものである。それ以外のステ
ップは、図4と同様であるため説明は省略する。
は、監視視野領域内に侵入物体検出しきい値を決定する
上で基準となる基準侵入物体が写る映像を選択する。基
準侵入物体は、侵入物体監視装置を侵入者の監視に用い
る場合には人であるし、車輌の監視に用いる場合には車
輌である。この処理は、例えば、図4の場合と同様にし
て、監視員が監視視野領域内に基準侵入物体が写る映像
か否かを判断し、入力装置 1102 を用いて、侵入物体監
視装置に基準侵入物体が写っていることを通知し、その
通知によって適切な映像が選択されたものとする。続い
て、画像入力ステップ 402 と差分処理ステップ 403 の
処理を行い、ステップ 504 に進む。
は、二値化しきい値を、例えば第1の侵入物体検出しき
い値 Th1 に初期化し、続いて、二値化処理及び表示ス
テップ405 と物体検出処理ステップ 406 の処理を行
い、ステップ 507 に進む。
では、最も大きな検出物体の外接矩形の大きさが所定
の値以下かを判定する。ここで、所定の値とは、検出す
べき侵入物体とみなす大きさで、例えば、撮像素子とし
て 1/2 型 CCD(素子サイズ:幅 dx = 6.5 mm、高さ dy
= 4.6 mm )、f = 25 mm のレンズ、カメラから監視領
域までの距離を L = 50 m 、入力画像サイズ:幅 X0 =
320 pix 、高さ Y0= 240 pix を用いて監視を行なう場
合、検出すべき侵入物体を幅 w0 = 1 m 、高さ h0 = 1.
5 m とすると、次の式(1)のようになり、
≦ W0 、かつ h ≦ H0 であったときに所定の値未満と
判定する。
最も大きな検出物体の外接矩形の大きさが所定の値未満
であった場合に第2の侵入物体検出しきい値決定及び表
示ステップ 508 へ分岐し、所定の値以上の場合に二値
化しきい値増加ステップ 509へ分岐する。
ステップ 508 では、二値化処理ステップ 405 で用いた
二値化しきい値 Th から 1 減じた値(二値化しきい値
Thの直前の二値化しきい値、即ち、二値化しきい値増加
ステップ 509 での増加分を減じた二値化しきい値)を
第2の侵入物体検出しきい値 Th2 として決定し、更
に、後述のように、決定した第2の侵入物体検出しきい
値を表す第2のしきい値候補マーク 807a をモニタ 111
3 上に表示し(図8)、図2の第2の侵入物体しきい値
決定ステップ 103 を終り、侵入物体検出しきい値選択
ステップ 201 に進む。また、二値化しきい値増加ステ
ップ 509 では、二値化しきい値を 1 増加し、二値化処
理ステップ 405 へ処理を移す。以上の説明では、二値
化しきい値の増加のステップ幅を 1 としているが、こ
れに限定されるものではなく、2 以上としても良いし、
上述のように、ステップ幅を等差的に増加させたり、等
比的に増加させたり、あるいは、ランダムに増加させて
も良い。
い値選択ステップ 201 では、第1の侵入物体検出しき
い値決定ステップ 101 と第2の侵入物体検出しきい値
決定ステップ 103 で得られた、第1の侵入物体検出し
きい値 Th1 と第2の侵入物体検出しきい値 Th2 の間の
しきい値を侵入物体検出しきい値とする。即ち、侵入物
体検出しきい値 Th は、次のようにして決定される。 Th1 ≦ Th ≦Th2 ‥‥‥式(2) この処理は、例えば、監視員が入力装置 1102 を用いて
第1の侵入物体検出しきい値 Th1 と第2の侵入物体検
出しきい値 Th2 のいずれかを選択することによって行
なわれる。尚、侵入物体検出しきい値決定ステップ 103
の前に、第1の侵入物体検出しきい値 Th1 と第2の侵
入物体検出しきい値 Th2 の間のしきい値 Th3 (例え
ば、 Th1 と Th2 の平均値)を少なくとも1つ決定する
ステップを設け、ステップ201 で Th1 ,Th2 ,Th3 の
侵入物体検出しきい値の中かのいずれかを選択するよう
にしても良い。
と第2の侵入物体検出しきい値 Th2 の関係を図10を
用いて説明する。図10は、差分法によって検出される
ノイズ(撮像装置内部で発生するノイズや映像信号を伝
送する過程で重畳するノイズ等)の差分のレベル 1002
と侵入物体の差分のレベル 1001 の関係を表したもので
ある(侵入物体以外の動く物体の説明は後述する)。
きい値決定ステップ 101 で、検出すべき侵入物体の写
っていない映像を用いて第1の侵入物体検出しきい値 T
h1を(あるいは、侵入物体が 1 以上存在する映像を用
いて)決定したため、ノイズの差分レベル 1002 は第1
の侵入物体検出しきい値 1004( Th1 )未満になり、第
2の侵入物体検出しきい値決定ステップ 102 で、基準
侵入物体の検出できる限界の二値化しきい値を第2の侵
入物体検出しきい値 Th2 として決定したため、侵入物
体の差分レベル 1001 は第2の侵入物体検出しきい値 1
006( Th2 )より大きくなる。すなわち、侵入物体検出
しきい値として、第1の侵入物体検出しきい値 Th1ある
いは第2の侵入物体検出しきい値 Th2 のいずれか1つ
を選択することでノイズの誤検出を防ぎ、かつ、侵入物
体を検出できる侵入物体検出しきい値を設定することが
できる。
力ステップ 111 では、TV カメラ 1101 から、例えば、
幅 320 pix 、高さ 240 pix 、8 bit/pix の入力画像を
取得し、ステップ 112 に進む。差分処理ステップ 112
では、入力画像と基準背景画像との画素毎の輝度値の差
分を求めて差分画像を取得しステップ 113 に進む。二
値化処理ステップ 113 では、得られた差分画像をステ
ップ 201 で選択した侵入物体検出しきい値に基づいて
侵入物体検出しきい値以上の画素を“ 255 ”、侵入物
体検出しきい値未満の画素を“ 0 ”として二値化画像
を取得し、ステップ 114′に進む。侵入物体検出処理ス
テップ 114′では、例えば、周知のラベリングの方法に
よって二値化画像の中で画素値“ 255 ”を持つ画素の
かたまりを検出してステップ 115′に進む。侵入物体判
定ステップ 115′では、侵入物体検出処理ステップ 11
4′で検出された侵入物体の外接図形の大きさが、例え
ば、外接矩形が所定の大きさ以上であった場合には侵入
物体が検出されたものとしてステップ 116 に進み、検
出された全ての侵入物体の外接矩形の大きさが所定の大
きさ未満であった場合には侵入物体が検出されなかった
ものとして画像入力ステップ 111 へ戻る。尚、所定の
大きさは、前述の式(1)によって計算されたものであ
る。警報・モニタ表示ステップ 116 では、例えば、画
像出力 I/F 1110 を介してモニタ 1113 に処理結果を表
示したり、例えば、出力 I/F 1109 を介して警告等を点
灯させたりする。したがって、本実施例によれば、撮像
装置で得られた入力画像から第1の侵入物体検出しきい
値 Th1 と第2の侵入物体検出しきい値 Th2 を決定し、
その内のいずれか1つを選択することで侵入物体検出し
きい値を容易に設定できるようにし、撮像装置視野内の
侵入物体を検出することが可能となる。
を示すフローチャートの一例である。この第2の実施例
は、第1の侵入物体検出しきい値の候補と第2の侵入物
体検出しきい値の候補を少なくとも1以上記録し、各々
の候補に基づいて第1の侵入物体検出しきい値と第2の
侵入物体検出しきい値を決定するようにしたものであ
る。図3は、図2で示したフローチャートに、第1の侵
入物体検出しきい値記録ステップ 102 と、第2の侵入
物体検出しきい値記録ステップ 104 と、所定フレーム
終了判定ステップ 105 と、第1の侵入物体検出しきい
値選択ステップ 106 と、第2の侵入物体検出しきい値
選択ステップ 107 を追加したものである。これ以外の
ステップについては、図2で示したフローチャートと同
様であるため説明を省略する。
1の侵入物体検出しきい値決定ステップ 101 の処理が
行われステップ 102 に進む。第1の侵入物体検出しき
い値記録ステップ 102 では、第1の侵入物体検出しき
い値決定ステップ 101 で得られた第1の侵入物体検出
しきい値 Th1 を第1の侵入物体検出しきい値候補とし
て、ワークメモリ 1106 に記録する。
説明したように、第2の侵入物体検出しきい値決定ステ
ップ 103 の処理が行われステップ 104 に進む。第2の
侵入物体検出しきい値記録ステップ 104 では、第2の
侵入物体検出しきい値決定ステップ 103 で得られた第
2の侵入物体検出しきい値 Th2 を第2の侵入物体検出
しきい値候補として、ワークメモリ 1106 に記録する。
05 では、各々の侵入物体検出しきい値の候補が所定フ
レーム数分得られたか否かを判定し、所定フレーム数
(例えば、5 )分得られた場合は第1の侵入物体検出し
きい値選択ステップ 106 へ分岐し、得られていない場
合は第1の侵入物体検出しきい値記録ステップ 101 へ
分岐する。
106 では、ワークメモリ 1106 に記録された第1の侵
入物体検出しきい値候補の中で最も大きな値を第1の侵
入物体検出しきい値として選択する。第2の侵入物体検
出しきい値選択ステップ 107 では、ワークメモリ 1106
に記録された第2の侵入物体検出しきい値候補の中で
最も小さな値を第2の侵入物体検出しきい値として選択
する。したがって、本実施例によれば、得られた第1の
侵入物体検出しきい値の候補の内もっとも値の大きい値
を第1の侵入物体検出しきい値としているためノイズを
確実に除去することができ(最も高いノイズの差分レベ
ルをも除去できる)、かつ、得られた第2の侵入物体検
出しきい値の候補の内もっとも値の小さい値を第2の侵
入物体検出しきい値としているため侵入物体を確実に検
出することができ(最も低い侵入物体の差分レベルをも
検出できる)、侵入物体認識装置の信頼性を向上させる
ことが可能となる。尚、この実施例において、第1と第
2の侵入物体検出しきい値の一方についてのみ複数の候
補を用意し、他方については図2と同様に、複数の候補
を用意せずにしきい値を決定するように修正しても良
い。
すフローチャートの一例である。この第3の実施例は、
第1の侵入物体検出しきい値決定の際に不感帯を設け、
かつ、第2の侵入物体検出しきい値決定の際に侵入物体
の存在する領域を指定するようにし、例えば、図2のフ
ローチャートに示した処理を第1の侵入物体検出しきい
値決定ステップ 101 の処理を図6のフローチャートに
よって行い、第2の侵入物体検出しきい値決定ステップ
103 の処理を図7のフローチャートによって行ったも
のである。図6は、図4で示したフローチャートで、ス
テップ 401 とステップ 402 の間に不感帯設定ステップ
601 を追加し、二値化処理ステップ 405 の代わりに別
の二値化処理ステップ 602 を用いたものである。図7
は、図5で示されるフローチャートで、ステップ 402
とステップ 403 の間に基準侵入物体領域設定ステップ
701 を追加し、検出物体大きさ判定ステップ 507 の代
わりに別の検出物体大きさ判定ステップ 702 を用いた
ものである。
像選択ステップ 401 の処理が行われステップ 601 に進
む。不感帯設定ステップ 601 では、木々の揺れなど検
出すべき侵入物体以外の動く物体を不感帯として設定
し、ノイズの差分レベルをより正確に検出するようにす
る。これを図9を用いて説明する。図9は、入力画像 9
01 に木 903 や草 904a 、904b 、904c が写る例であ
る。
て、モニタ 1113 に写る位置指示マーク 908 を動か
し、例えば多角形によって、木の領域 905 や草の領域
906 を指定する。指定した領域は不感帯となり、不感帯
の画素は、第1の侵入物体検出しきい値の決定に用いな
い。次に、ステップ 402 からステップ 404 の処理動作
を行い、ステップ 602 に進む。
値化しきい値以上かつ不感帯でない画素を“ 255 ”、
それ以外を“ 0 ”とする二値化画像を作成する。木々
の揺れなどの検出すべき侵入物体以外の動く物体は、図
10に示すように、ノイズの差分レベルに比べ大きな差
分レベルを持つ。したがって、不感帯を設定することに
よってより正確なノイズの差分レベルを検出することが
できる。
に、映像選択ステップ 501 と画像入力ステップ 402 の
処理が行われステップ 701 に進む。基準侵入物体領域
設定ステップ 701 では、基準侵入物体の領域(外接矩
形)を指定する。これを図9を用いて説明する。図9に
おいて、入力画像 901 には、基準侵入物体 902 が写っ
ており、監視員が入力装置 1102 を操作して、モニタ 1
113 に写る位置指示マーク 908 を動かし、例えば矩形
によって、基準侵入物体の領域 907 を指定する。基準
侵入物体の領域は、外接矩形に限らず、任意の外接図形
が使えることは明らかである。次に、ステップ 403 か
らステップ 406 の処理動作を行い、ステップ 702 に進
む。
基準侵入物体領域設定ステップ 701で指定した基準侵入
物体領域 907 内で検出された検出物体の大きさが基準
侵入物体領域 907 の所定の割合未満になった場合に、
第2の侵入物体検出しきい値決定ステップ 508 へ分岐
し、所定の割合以上の場合に、二値化しきい値増加ステ
ップ 509 へ分岐する。ここで所定の割合とは、例えば
0.3 とする。すなわち、基準侵入物体の大きさの3割以
上であれば侵入物体として検出できることを意味してい
る。したがって、本実施例によれば、入力画像に重畳す
るノイズの差分レベルを正確に検出して第1の侵入物体
検出しきい値を得ることができる。さらに、本実施例に
よれば、第1の実施例のように侵入物体の大きさを計算
することなく第2の侵入物体検出しきい値を得ることが
でき、侵入物体認識装置の信頼性を向上させることが可
能となる。
定して、その領域内で第2の侵入物体検出しきい値の決
定を行うことによる特有の効果が得られる。これについ
て説明すると、差分法では、侵入物体と基準背景画像の
輝度が近い画素が存在するとその画素は二値化処理によ
って“ 0 ”と判定されてしまうため、場合によっては
侵入物体が複数に***して観察されることがある。この
場合、検出物体の外接図形の大きさは見かけ上小さくな
ってしまい、第1の実施例で決定される第2の侵入物体
検出しきい値は最適な値に比べて小さくなってしまう。
本実施例では、基準侵入物体領域設定ステップ 701 で
侵入物体の存在する領域を指定し、検出物体大きさ判定
ステップ 702 でその領域内で検出される物体(二値化
処理によって“ 255 ”となる画素のかたまり)の画素
が指定した領域内で所定の割合以上であるか否かを判定
している。二値化画像で“ 255 ”となる画素の割合に
よって判定するため、決定される第2の侵入物体検出し
きい値では、***して観測されたか否かにもかかわら
ず、侵入物体が一定以上の割合の画素で検出することを
保証することができる。
ーチャートの一例である。この第4の実施例は、第1の
侵入物体検出しきい値 Th1 と第2の侵入物体検出しき
い値Th2 の幅(差の値)を求め、得られる侵入物体検出
しきい値が侵入物体検出処理に適しているか否かを判定
するようにしたものである。図1は、図3で示したフロ
ーチャートで、第2の侵入物体検出しきい値選択ステッ
プ 107 の後ろに、第1と第2の侵入物体検出しきい値
差判定ステップ 108と第3の侵入物体検出しきい値決定
ステップ 109 とを追加し、侵入物体検出しきい値選択
ステップ 201 の代わりに、別の侵入物体検出しきい値
選択ステップ110 を用いたものである。
ステップ 108 とは、第1の侵入物体検出しきい値選択
ステップ 106 と第2の侵入物体検出しきい値選択ステ
ップ107 とによって得られた第1の侵入物体検出しきい
値 Th1 と第2の侵入物体検出しきい値 Th2 の差を求
め、その差が所定の値(例えば 5 )未満の場合は、第
1の侵入物体検出しきい値決定ステップ 101 へ分岐
し、所定の値以上であった場合、第3の侵入物体検出し
きい値決定ステップ 109 へ分岐する。上記実施例で
は、第1と第2の侵入物体検出しきい値差判定ステップ
108 で、第1の侵入物体検出しきい値 Th1 と第2の侵
入物体検出しきい値 Th2 の差が所定の値未満の場合は
第1の侵入物体検出しきい値決定ステップ 101 へ分岐
したが、第1と第2の侵入物体検出しきい値差判定ステ
ップ 108 で、もし、数回繰り返しても、第3の侵入物
体検出しきい値決定ステップ 109 へ分岐しない場合
は、例えば、警報・モニタ表示ステップ 116 に分岐し
て、監視員に異常を知らせるように設定することもでき
る。
109 では、第1の侵入物体検出しきい値 Th1 より大き
く、第2の侵入物体検出しきい値 Th2 未満の値となる
少なくとも1つの第3の侵入物体検出しきい値 Th3 を
求める。これは、例えば、第3の侵入物体検出しきい値
Th3 を1つ決める場合であれば第1の侵入物体検出し
きい値 Th1 と第2の侵入物体検出しきい値 Th2 の平均
で良い。
110 では、第1の侵入物体検出しきい値 Th1 と第2の
侵入物体検出しきい値 Th2 と第3の侵入物体検出しき
い値Th3 のいずれかを侵入物体検出しきい値とする。こ
の処理を図10に言及して説明すると、例えば、監視員
が入力装置 1102 を用いて第1の侵入物体検出しきい値
Th1 と第2の侵入物体検出しきい値 Th2 と第3の侵入
物体検出しきい値 Th3 のいずれかを選択することによ
って行なわれる。したがって、本実施例によれば、風の
強さが変わり、入力画像中に写る木の揺れなどの検出す
べき侵入物体以外の動く物体 1103 の見かけの動きの量
が変わった場合でも、第1の侵入物体検出しきい値、第
2の侵入物体検出しきい値、第3の侵入物体検出しきい
値の中から監視員が入力装置 1102 を操作して適切な侵
入物体検出しきい値を容易に設定できるようになる。
された画面表示の一実施例である。図8は、二値化しき
い値に対して二値化画像がどのように変化するか、第1
の侵入物体検出しきい値の候補と第2の侵入物体検出し
きい値の候補はどの値かを表すようにしたもので、画面
には、二値化画像 801(基準侵入物体 802 、ノイズ803
a 、803b 、803c )、二値化しきい値レベルゲージ 804
、現在の二値化しきい値の二値化しきい値レベルゲー
ジ 804 上の位置を示す識別記号(二値化しきい値マー
ク)805 、第1の侵入物体検出しきい値の候補のマーク
806a 、806b、806c 、及び第2の侵入物体検出しきい
値の候補マーク 807a 、807b 、807cが表示されてい
る。
し、例えば、図4のフローチャートの処理動作が開始さ
れ、まず二値化しきい値初期化ステップ 404 によっ
て、二値化しきい値が定まると、モニタ 1113 にその二
値化しきい値の値の位置に二値化しきい値マークが表示
され、かつその二値化しきい値で取得された二値化画像
が表示される。そして同様に、ステップ 405 〜 409 の
処理を繰り返す都度、モニタ 1113 にその二値化しきい
値の値の位置に二値化しきい値マークが更新されて表示
され、かつその二値化しきい値で取得された二値化画像
が更新されて表示される。そして、第1の二値化しきい
値の候補が決定されると、その候補マーク 806a が更に
表示される。同様に、例えば、図5のフローチャートの
処理動作が実行されると、その結果、第2の二値化しき
い値の候補が決定されると、その候補マーク 807a が更
に表示される。そして、次に図1のフローチャートの第
3の侵入物体検出しきい値決定ステップ 109 によっ
て、第3の二値化しきい値が決定されると、その候補マ
ーク(図示せず)が更に表示される。そして、監視員
が、それらの中から、適当と思われる二値化しきい値を
入力装置 1102 を用いて選択することによって侵入物体
検出しきい値が設定され、そのマーク(図示せず)モニ
タ 1113 に表示される。尚、これらの図示しないマーク
は、レベルゲージに沿って任意の形態で設ければよい。
このように、設定された二値化しきい値に応じて二値化
しきい値マーク 805が変化し、それに伴い二値化画像 8
01 も変化する。
る都度(例えば3回程度)、各侵入物体検出しきい値の
候補が得られる度に二値化しきい値レベルゲージ804の
横にその値に対応する位置に候補マーク 806a 、806b
、806c 、807a 、807b 、807c、及び、第3の二値化し
きい値マーク候補が重ねて表示される。このように監視
モニタ画面に表示することによって、設定中の侵入物体
検出しきい値によって二値化画像 801 がどのように得
られるかを知ることができる。
きい値を決定する際に二値化しきい値を初期値から増加
する方向で変化させた。しかしながら、二値化しきい値
を初期値(最大値)から減少させる方向で変化させても
よいことは明らかである。その場合には、第1、第2、
第3、第4の各実施例において、まず第2の侵入物体検
出しきい値を決定し、次いで、第1の侵入物体検出しき
い値を決定することになる。
ては、例えば、図5のステップ 505では、最も大きな検
出物体の外接矩形の大きさが所定の値以上かを判定す
る。そして、所定の値以上であった場合にはステップ 5
08 へ分岐し二値化処理ステップ 405 で用いた二値化し
きい値 Th を第2の侵入物体検出しきい値 Th2 として
決定する。他方、ステップ 508 で、最も大きな検出物
体の外接矩形の大きさが所定の値より小さい時はステッ
プ 509 へ分岐し、二値化しきい値 Th から 1 を減じ、
二値化処理ステップ 405 へ処理を移す。
ては、例えば、図4のステップ 407では、二値化画像 1
204 の中で画素値“ 255 ”となる画素のかたまりの個
数を計数し、その数が 0 でなければステップ 408 へ分
岐し二値化処理ステップ 405で用いた二値化しきい値 T
h から 1 減じた値を第1の侵入物体検出しきい値 Th1
として決定する。他方、ステップ 407 で計数した画素
値“ 255 ”となる画素のかたまりの個数が 0 であれば
ステップ 409 で二値化しきい値 Th を 1 減じて二値化
処理ステップ 405 へ処理を移す。二値化しきい値 Th
を、初期値から減少させる方向で変化させて侵入物体検
出しきい値を決定する際での、上述の各実施例の細部の
修正は、以上の明細書の記載の説明から当業者には明ら
かであるので、これ以上の説明は省略する。
画像から侵入物体以外のノイズを除去することができる
侵入物体検出しきい値と、撮像視野に写した基準侵入物
体を検出することによって侵入物体検出しきい値とを自
動的に算出するようにし、その内のいずれか1つを選択
することで侵入物体検出しきい値を容易に設定できるよ
うにし、侵入物体検出しきい値の設定作業に熟練性を必
要とせず、監視視野領域の照度や時間帯、レンズの絞り
等が変わった場合でも容易に侵入物体検出しきい値を設
定でき、侵入物体認識装置の適用範囲を大きく広げるこ
とができる。
ャート。
ャート。
ャート。
ャート。
ャート。
ャート。
ャート。
定方法を示す図。
外の動く物体の差分レベルを示す図。
成を示すブロック図。
るブロック図。
ート。
を説明するための図。
2:第1の侵入物体検出しきい値記録ステップ、 103:
第2の侵入物体検出しきい値決定ステップ、 104:第
2の侵入物体検出しきい値記録ステップ、 105:所定
フレーム数終了判定ステップ、 106:第1の侵入物体
検出しきい値選択ステップ、 107:第2の侵入物体検
出しきい値選択ステップ、 108:第1と第2の侵入物
体検出しきい値差判定ステップ、 109:第3の侵入物
体検出しきい値決定ステップ、 110:侵入物体検出し
きい値選択ステップ、 111:画像入力ステップ、 11
2:差分処理ステップ、 113:二値化処理ステップ、
114:侵入物体検出ステップ、 115:侵入物体判定ステ
ップ、 116:警報・モニタ表示ステップ、 201:侵入
物体検出しきい値選択ステップ、 401:映像選択ステ
ップ、 402:画像入力ステップ、 403:差分処理ステ
ップ、 404:二値化しきい値初期化ステップ、 405:
二値化ステップ、 406:物体検出処理ステップ、 40
7:検出物体数判定ステップ、 408:第1の侵入物体検
出しきい値決定ステップ、 409:二値化しきい値増加
ステップ、 501:映像選択ステップ、 507:検出物体
大きさ判定ステップ、 508:第2の侵入物体検出しき
い値決定ステップ、 509:二値化しきい値増加ステッ
プ、 601:不感帯設定ステップ、 602:二値化ステッ
プ、 701:基準侵入物体領域設定ステップ、 702:検
出物体大きさ判定ステップ、 804:二値化しきい値レ
ベルゲージ、 805:二値化しきい値マーク、 806a,8
06b,806c:第1の侵入物体検出しきい値の候補のマー
ク、 807a,807b,807c:第2の侵入物体検出しきい値
の候補マーク、 1101:TVカメラ、 1102:入力装置、
1103:画像入力I/F、 1104:入力I/F、 1105:画像
メモリ、 1106:ワークメモリ、 1107:CPU、 110
8:プログラムメモリ、 1109:出力I/F、 1110:画像
出力I/F、 111:データバス、 1112:警告灯、 111
3:監視モニタ、1201:入力画像、 1202:基準背景動
画像、 1203:差分画像、 1204:二値化画像、 120
5:差分器、 1206:二値化器。
Claims (16)
- 【請求項1】 撮像装置から得られる画像を、差分法を
適用して監視視野内の侵入物体を検出する監視方法にお
いて、 前記撮像装置からの第1の入力画像と記憶装置に記憶さ
れている基準背景画像との輝度値の第1の差分画像を生
成し、 前記第1の差分画像を所定の二値化しきい値で二値化処
理すると共に、二値化処理した画像のノイズレベルが所
定の値以下となるまで上記二値化しきい値を変化させ、
前記二値化処理した画像のノイズレベルが所定の値以下
になる二値化しきい値を第1の二値化しきい値とし、 前記第1の二値化しきい値に基づいて、侵入物体を検出
することを特徴とする侵入物体検出のためのしきい値を
自動的に決定する侵入物体検出方法。 - 【請求項2】 請求項1記載の侵入物体検出のためのし
きい値を自動的に決定する侵入物体検出方法において、
前記二値化しきい値の変化を、等差的、等比的、あるい
はランダムに変えることを特徴とする侵入物体検出のた
めのしきい値を自動的に決定する侵入物体検出方法。 - 【請求項3】請求項2記載の侵入物体検出のためのしき
い値を自動的に決定する侵入物体検出方法において、前
記二値化しきい値を増加させることを特徴とする侵入物
体検出のためのしきい値を自動的に決定する侵入物体検
出方法。 - 【請求項4】 請求項2記載の侵入物体検出のためのし
きい値を自動的に決定する侵入物体検出方法において、
前記二値化しきい値を減少させることを特徴とする侵入
物体検出のためのしきい値を自動的に決定する侵入物体
検出方法。 - 【請求項5】 請求項1記載の侵入物体検出のためのし
きい値を自動的に決定する侵入物体検出方法において、
前記第1の入力画像は、侵入物体が存在しない画像であ
ることを特徴とする侵入物体検出のためのしきい値を自
動的に決定する侵入物体検出方法。 - 【請求項6】 請求項1記載の侵入物体検出のためのし
きい値を自動的に決定する侵入物体検出方法において、
更に、 前記撮像装置からの侵人物体を含む第2の入力画像と前
記記憶装置に記憶されている前記基準背景画像との輝度
値の第2の差分画像を生成し、前記第2の差分画像を所
定の二値化しきい値で二値化処理すると共に、二値化処
理した画像の侵入物体の大きさが所定の大きさ以下とな
るまで前記二値化しきい値を変化させ、前記二値化処理
した画像の侵入物体の大きさが所定の大きさ以下となる
二値化しきい値を第2の二値化しきい値とし、 前記第1と第2の二値化しきい値を含み、前記第1と第
2の二値化しきい値の間に第3の二値化しきい値を設定
し、 該第3の二値化しきい値に基づいて、侵入物体を検出す
ることを特徴とする侵入物体検出のためのしきい値を自
動的に決定する侵入物体検出方法。 - 【請求項7】 請求項6記載の侵入物体検出のためのし
きい値を自動的に決定する侵入物体検出方法において、
前記第1と第2のしきい値設定に際し、二値化しきい値
の変化を等差的、等比的、あるいはランダムに変えるこ
とを特徴とする侵入物体検出のためのしきい値を自動的
に決定する侵入物体検出方法。 - 【請求項8】 請求項7記載の侵入物体検出のためのし
きい値を自動的に決定する侵入物体検出方法において、
前記二値化しきい値を増加させることを特徴とする侵入
物体検出のためのしきい値を自動的に決定する侵入物体
検出方法。 - 【請求項9】 請求項7記載の侵入物体検出のためのし
きい値を自動的に決定する侵入物体検出方法において、
前記二値化しきい値を減少させることを特徴とする侵入
物体検出のためのしきい値を自動的に決定する侵入物体
検出方法。 - 【請求項10】 請求項6記載の侵入物体検出のための
しきい値を自動的に決定する侵入物体検出方法におい
て、侵入物体の所定の大きさを侵入物体の外接図形で表
わすことを特徴とする侵入物体検出のためのしきい値を
自動的に決定する侵入物体検出方法。 - 【請求項11】 請求項6記載の侵入物体検出のための
しきい値を自動的に決定する侵入物体検出方法におい
て、更に、 前記第1の入力画像と前記第2の入力画像からそれぞれ
得られる第1と第3の二値化しきい値をそれぞれ記録
し、 前記二値化処理を所定フレーム数実行し、それぞれの二
値化しきい値を記録し、前記記録された複数の二値化し
きい値の中から所定の第1と第2の二値化しきい値を決
定することを特徴とする侵入物体検出のためのしきい値
を自動的に決定する侵入物体検出方法。 - 【請求項12】 請求項11記載の侵入物体検出のため
のしきい値を自動的に決定する侵入物体検出方法の前記
二値化しきい値の決定において、前記第1の二値化しき
い値は、最大の二値化しきい値を決定し、前記第2の二
値化しきい値は、最小の二値化しきい値決定することを
特徴とする侵入物体検出のためのしきい値を自動的に決
定する侵入物体検出方法。 - 【請求項13】 請求項6記載の侵入物体検出のための
しきい値を自動的に決定する侵入物体検出方法におい
て、前記第1の差分画像を所定の二値化しきい値での二
値化処理は、更に、不感帯領域を設けて、該設けられた
不感帯領域では二値化処理を行わないことを特徴とする
侵入物体検出のためのしきい値を自動的に決定する侵入
物体検出方法。 - 【請求項14】 請求項6記載の侵入物体検出のための
しきい値を自動的に決定する侵入物体検出方法におい
て、更に、前記第1と第2の二値化しきい値の差を求
め、前記第1と第2の二値化しきい値の差が所定値以下
の場合、異常と判定するステップを有することを特徴と
する侵入物体検出のためのしきい値を自動的に決定する
侵入物体検出方法。 - 【請求項15】 差分法を適用して撮像装置から得られ
る画像から監視視野内の侵入物体を検出する侵入物体監
視装置において、 第1の入力画像を出力する撮像装置と、 基準背景画像を記憶する第1の記憶装置と、 前記第1の入力画像と前記基準背景画像との輝度値の第
1の差分画像を生成する処理ユニットと、 前記第1の差分画像を所定の二値化しきい値で二値化処
理し、該二値化処理した画像のノイズ成分が所定の値以
下となるまで前記二値化しきい値を変化させ、前記二値
化処理した画像のノイズ成分が所定の値以下となる二値
化しきい値を第1の二値化しきい値として出力する第1
の二値化処理ユニットと、 出力された前記第1の二値化しきい値に基づいて、侵入
物体を検出する検出処理ユニットとを備えることを特徴
とする侵入物体監視装置。 - 【請求項16】 請求項15記載の侵入物体監視装置に
おいて、前記撮像装置は、侵入物体を含む第2の入力画
像を出力し、 前記撮像装置は、更に、前記第2の入力画像と前記第1
の記憧装置に記憶されている前記基準背景画像との輝度
値の第2の差分画像を生成する処理ユニットと、 前記第2の差分画像を所定の二値化しきい値で二値化処
理し、二値化処理した画像の侵入物体の大きさが所定の
大きさ以下となるまで前記二値化しきい値を変化させ、
前記二値化処理した画像の侵入物体の大きさが所定の大
きさ以下となる二値化しきい値を第2の二値化しきい値
として出力する第2の二値化処理ユニットと、 前記第1と第2の二値化しきい値を含み、これら第1と
第2の二値化しきい値のしきい値の間に第3の二値化し
きい値を設定するしきい値設定ユニットとを備え、 前記検出処理ユニットは、前記第2の二値化しきい値に
基づいて侵入物体を検出することを特徴とする侵入物体
監視装置。
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Cited By (8)
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WO2004079681A1 (ja) * | 2003-03-07 | 2004-09-16 | Quality Labs. Corporation | 監視装置 |
JP2005160017A (ja) * | 2003-10-30 | 2005-06-16 | Canon Inc | 画像動き検知装置、画像動き検知方法、プログラム及び記録媒体 |
JP2007213191A (ja) * | 2006-02-08 | 2007-08-23 | Fujitsu Ltd | 動き検出プログラム、動き検出方法、動き検出装置、 |
JP2007279970A (ja) * | 2006-04-05 | 2007-10-25 | Toyota Motor Corp | 物体検出装置 |
JP2009177336A (ja) * | 2008-01-22 | 2009-08-06 | Tokyo Univ Of Science | プログラム、画像間変化箇所判読支援動画生成方法、及び画像間変化箇所判読支援動画生成装置 |
JP2010266982A (ja) * | 2009-05-13 | 2010-11-25 | Sony Corp | 画像処理装置および方法、並びにプログラム |
JP2012037492A (ja) * | 2010-08-11 | 2012-02-23 | Toshiba Corp | 漏水検出装置 |
JP2013101612A (ja) * | 2011-11-02 | 2013-05-23 | Eads Deutschland Gmbh | ビデオ画像シーケンスにおいて移動物体を検出するための方法および装置 |
-
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- 2001-10-31 JP JP2001334867A patent/JP3625442B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2004079681A1 (ja) * | 2003-03-07 | 2004-09-16 | Quality Labs. Corporation | 監視装置 |
JP2005160017A (ja) * | 2003-10-30 | 2005-06-16 | Canon Inc | 画像動き検知装置、画像動き検知方法、プログラム及び記録媒体 |
JP4612803B2 (ja) * | 2003-10-30 | 2011-01-12 | キヤノン株式会社 | 画像動き検知装置、画像動き検知方法、プログラム及び記録媒体 |
JP2007213191A (ja) * | 2006-02-08 | 2007-08-23 | Fujitsu Ltd | 動き検出プログラム、動き検出方法、動き検出装置、 |
JP4719584B2 (ja) * | 2006-02-08 | 2011-07-06 | 富士通株式会社 | 動き検出プログラム、動き検出方法、動き検出装置、 |
JP2007279970A (ja) * | 2006-04-05 | 2007-10-25 | Toyota Motor Corp | 物体検出装置 |
JP2009177336A (ja) * | 2008-01-22 | 2009-08-06 | Tokyo Univ Of Science | プログラム、画像間変化箇所判読支援動画生成方法、及び画像間変化箇所判読支援動画生成装置 |
JP2010266982A (ja) * | 2009-05-13 | 2010-11-25 | Sony Corp | 画像処理装置および方法、並びにプログラム |
JP2012037492A (ja) * | 2010-08-11 | 2012-02-23 | Toshiba Corp | 漏水検出装置 |
JP2013101612A (ja) * | 2011-11-02 | 2013-05-23 | Eads Deutschland Gmbh | ビデオ画像シーケンスにおいて移動物体を検出するための方法および装置 |
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