JP2003030776A

JP2003030776A - 物体検知システムおよびその方法

Info

Publication number: JP2003030776A
Application number: JP2001217221A
Authority: JP
Inventors: Yukinobu Tokieda; 幸伸時枝
Original assignee: Japan Radio Co Ltd
Current assignee: Japan Radio Co Ltd
Priority date: 2001-07-17
Filing date: 2001-07-17
Publication date: 2003-01-31

Abstract

(57)【要約】【課題】道路上の停止車両や落下物を自動的に検出する
ことによって、道路監視員の労力を軽減させるととも
に、交通量の多い都市部の道路監視にも適用可能な道路
上の物体検知システムを提供する。【解決手段】物体検知装置３０の制御部１２は、監視カ
メラ１４によって撮影された最新画像に対してエッジ抽
出処理を施す。さらに、エッジ抽出された画像の関心領
域外の画像をマスクした後、物体のエッジ成分を検出
し、その強度を判定することによって物体の存在を確認
する。物体の存在が認められた場合、制御部１２は、存
在が認められた物体がある規定時間以上静止しているか
否かを判定することによって、路面上の物体の存在を自
動的に検知する。路面上に物体の存在を検知した場合、
制御部１２は物体検知信号を外部に出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、道路上の物体、
たとえば車両や落石等の落下物を検知する物体検知シス
テムおよびその方法に関し、特に、見通しが悪い道路に
おける交通事故の未然防止、または落石を含む路上への
落下物等による災害に対する迅速な対応を促すための道
路情報システムに適用して好適な物体検知システムおよ
びその方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、道路上における停止車両や落
石などの落下物の検知は、道路際等に設置された道路監
視用カメラから送信されてくる道路情景を撮影した画像
を、監視事務所の監視員等がディスプレイモニタ上で監
視する目視による作業となっている。

【０００３】停止車両や落石などの落下物を早期に発見
するために、監視員は、監視カメラから送信されてくる
画像をディスプレイモニタの前で常時監視する必要があ
る。そのため、監視員には、実際に停止車両や落下物が
存在しない場合においても、たとえば交替で画像を見続
けることが要求されている。

【０００４】しかも、近年、道路監視のために設置され
る監視カメラの台数は増加傾向にある。そのため、従来
技術に係る道路監視システムでは、監視事務所の監視員
に対してより多大な労力を要求することになる。

【０００５】これらの課題を考慮して、この出願の発明
者等は、落石監視システムを提案している（特開２００
１−１０８４９４号公報参照）。

【０００６】この落石監視システムは、基本的には、山
間部等の交通量が極めて少ない場所に配置されるシステ
ムであり、その山間部等で道路上に落下する落石を的確
に検知することができる。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】ところで、この落石監
視システムでは、交通量が極めて少ない山間部の道路上
への落石の検知を主対象としているため、監視しようと
する最初の取込画像中には物体が存在しないことを前提
として画像処理を行っている。

【０００８】しかしながら、交通量の多い都市部では、
最初の取込画像中に車両等の物体が存在することが多々
あるため、この落石監視システムを応用した場合に、そ
の効果が半減するおそれがある。

【０００９】本発明は、このような課題を考慮してなさ
れたものであって、たとえ最初の取込画像中に物体が存
在していても、その物体の属性（停止中か、移動中か
等）を迅速かつ自動的に判定することを可能とする物体
検知システムおよびその方法を提供することを目的とす
る。

【００１０】また、この発明は、ユーザである監視員の
労力を軽減することを可能とする物体検知システムおよ
びその方法を提供することを目的とする。

【００１１】さらに、この発明は、画像中、注目すべき
物体を容易に検知することを可能とする物体検知システ
ムおよびその方法を提供することを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明に係る物体検知シ
ステムは、道路を含む情景を撮影可能な場所に設置さ
れ、一定周期で前記道路を含む情景を撮影する撮像装置
と、前記撮像装置から一定周期毎に出力される前記道路
を含む画像信号中、画像処理に不要な領域を予め指定す
る不要領域指定手段と、前記不要領域が除かれた画像信
号から前記道路上の物体を検知する物体検知手段とを有
することを特徴とする（請求項１記載の発明）。

【００１３】本発明によれば、不要領域指定手段により
予め指定された不要領域が除かれた画像信号から、物体
検知手段により道路上の物体を検知するようにしている
ので、画像中から注目するべき物体を容易に検知するこ
とができる。

【００１４】なお、不要領域とは、撮影される情景中、
たとえば道路路面上に描かれた線、および路面以外の風
景等を意味する。もちろん、この発明には、不要領域を
指定するのではなく、必要領域を指定して、その必要領
域のみの画像信号から道路上の物体を検知することも含
まれる。

【００１５】ここで、前記物体検知手段は、前記一定周
期毎に得られて不要領域が除かれた画像信号が表す画像
を複数の小領域に分割し、分割した各小領域内で輝度値
の微分値が、予め設定している規定値を超える値である
場合、その小領域内に物体が存在していると検知するよ
うにしている（請求項２記載の発明）。この場合、ま
ず、輝度値の微分値を求めることで路面上の物体の輪郭
が強調され、さらに規定値を超える値の微分値を対象と
することで、ノイズ等による誤検知を回避することがで
きる。

【００１６】また、前記物体検知手段は、前記物体が存
在していると検知した小領域に対して、最新の画像と該
最新画像の１周期前に撮影した過去の画像における同一
小領域の相関値を計算し、計算された相関値が予め設定
している規定値を超えている場合、該小領域内に存在し
ていると検知された物体が静止物体であると同定するこ
とで、静止物体をより確実に検知することができる（請
求項３記載の発明）。

【００１７】さらに、前記全ての小領域に対応して設け
た計時手段を用い、該計時手段が、前記静止物体が存在
している小領域では、該静止物体が存在していると同定
している間、計時時間を増加させ、前記物体が移動中の
小領域では、前記計時手段の計時時間をリセットさせ、
前記物体の存在が認められない小領域では、前記計時時
間を前記物体の存在が認められないことを表す値に設定
するようにすることで、画像上の小領域単位で、すなわ
ち路面上で前記小領域に対応する範囲で静止物体が存在
している時間を計時することができる（請求項４記載の
発明）。

【００１８】このとき、前記物体検知手段は、一定周期
毎に得られた画像信号に対する物体検知処理が終了する
と、前記各小領域に対応する計時手段の計時時間を確認
し、該計時時間が、予め設定している規定時間を超えて
いる計時手段が少なくとも１つ存在した場合、静止物体
の存在を示す検知信号を出力するようにすることで、こ
の検知信号に基づき、道路の監視員は、静止物体の存在
を自動的に検知することができる（請求項５記載の発
明）。

【００１９】本発明に係る物体検知方法は、道路を含む
情景を撮影可能な場所に設置される撮像装置により、一
定周期で前記道路を含む情景を撮影する撮影ステップ
と、前記撮像装置から一定周期毎に出力される道路を含
む画像信号中、画像処理に不要な領域を予め指定する不
要領域指定ステップと、前記不要領域が除かれた画像信
号から前記道路上の物体を検知する物体検知ステップと
を有することを特徴とする（請求項６記載の発明）。

【００２０】本発明によれば、不要領域指定ステップに
より予め指定された不要領域が除かれた画像信号から、
物体検知ステップにより道路上の物体を検知するように
しているので、画像中から注目する物体を容易に検知す
ることができる。

【００２１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施の形態につ
いて、図面を参照して説明する。

【００２２】図１は、本発明の一実施の形態に係る物体
検知システム１０の構成を示している。この物体検知シ
ステム１０は、基本的には、道路を含む情景を撮影する
撮影装置としての監視カメラ１４と、この監視カメラ１
４から出力される画像信号を処理して、移動車両、停止
車両、および落石を含む落下物等の道路上の物体を検知
する物体検知手段として機能する制御部１２を有する物
体検知装置３０と、物体検知装置３０により処理された
画像を表示したり音声を出力したりするスピーカを内蔵
する表示装置４０とから構成されている。

【００２３】図２に示すように、ＣＣＤカメラ等により
構成される監視カメラ１４は、道路１１を含む情景を撮
影可能な場所に設置され、一定周期（この実施の形態で
は、０．５秒）で道路１１およびその近傍を含む情景を
撮影する。この監視カメラ１４から、上記一定周期毎に
出力される道路を含むデジタル画像データとしての画像
信号（以下、画像データともいう。）が最新画像メモリ
１６に記憶される。

【００２４】図１において、制御部１２は、図示してい
ない中央処理装置（ＣＰＵ）、読出専用メモリ（ＲＯ
Ｍ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）等から構成さ
れるマイクロコンピュータ等で構成されている。

【００２５】制御部１２は、上述したように、移動車
両、停止車両、落石を含む落下物等の道路１１上の物体
を検知する物体検知手段として機能するとともに、ＲＯ
Ｍや図示していないハードディスク等に記憶されている
アプリケーションプログラムにより、各種の機能手段と
して機能する。たとえば、ユーザインターフェース２２
からの入力により、監視カメラ１４の前記撮影周期を任
意の所望の一定周期に変更することができる。

【００２６】この制御部１２には、前記最新画像メモリ
１６および表示装置４０の他、過去画像メモリ１８、関
心領域メモリ２０、ユーザインターフェース２２、各種
設定値メモリ２４、作業メモリ２６、計時手段としての
停止時間カウンタ２８、物体存在小領域カウンタ２９、
および外部インターフェース３２が接続されている。

【００２７】最新画像メモリ１６には、上述したよう
に、監視カメラ１４で撮影した最新画像データ（以下、
単に、最新画像ともいう。）が格納され、この最新画像
が制御部１２による処理の主な対象となる。

【００２８】この実施の形態において、画像（画像デー
タ）の大きさは、６４０×４８０画素に設定されてい
る。また、各画素（画素データ）の値は、０−２５５の
値をとるようにされている。

【００２９】過去画像メモリ１８には、前記最新画像メ
モリ１６に格納されている最新画像の１撮影周期前（１
周期前）の画像データが過去画像データ（以下、単に、
過去画像ともいう。）として格納される。この過去画像
は、物体の静止判定のために用いられる。

【００３０】関心領域メモリ２０には、画像処理の対象
となる任意形状の図形（凸多角形、凹多角形、穴のある
図形等のうち１つ、あるいは複数の図形）が格納され
る。

【００３１】各種設定値メモリ２４には、道路上の物体
を検知をするための画像処理を行う際に必要な各種設定
値（以下、設定パラメータともいう。）が格納される。
この各種設定値は、ユーザインターフェース２２から監
視員等のユーザによって入力され、制御部１２を介して
前記各種設定値メモリ２４に格納される。このように、
ユーザが設定値を変更することができる。

【００３２】作業メモリ２６は、画像処理をする際の一
時的なワークバッファ等に用いるメモリである。画像処
理時、制御部１２は必要に応じて最新画像メモリ１６、
過去画像メモリ１８、または関心領域メモリ２０に格納
されている画像を作業メモリ２６に一旦コピーし、これ
を利用して画像処理を行う。

【００３３】ハードウエア上は、メモリである停止時間
カウンタ２８は、画像の局所領域（以下、小領域ともい
う。）に対応した数だけの停止時間カウンタＴ（ｘ，
ｙ）から構成される。本実施の形態では、小領域の数
は、上述した画像の大きさである６４０×４８０画素を
８×８画素の小領域毎に分割したｘ×ｙ＝８０×６０＝
４８００個の整数配列としているので、これと同数の数
だけの停止時間カウンタＴ（ｘ，ｙ）が存在する。各停
止時間カウンタＴ（ｘ，ｙ）には、制御部１２による判
断に基づき、対応する小領域内での物体の停止（静止）
時間等が計時されて格納される。

【００３４】本実施の形態において、停止時間カウンタ
Ｔ（ｘ，ｙ）の計数値は、制御部１２が後述する物体存
在判定の処理を行ったときに、物体が存在しない小領域
（物体の存在が認められない小領域）では、物体の存在
が認められないことを表す値である、たとえばＴ（ｘ，
ｙ）＝−１とされ、物体が存在し、かつ物体が静止して
いない小領域（すなわち、物体が移動中の小領域）で
は、Ｔ（ｘ，ｙ）＝０とリセットされ、さらに、物体が
存在し、かつ物体が静止している小領域（すなわち、静
止物体が存在していると同定されている小領域）では、
Ｔ（ｘ，ｙ）＝Ｔ（ｘ，ｙ）＋１と計時時間が増加され
る。

【００３５】すなわち、各停止時間カウンタＴ（ｘ，
ｙ）は、物体の停止時間を記録するための計時手段であ
り、最終的には、停止時間カウンタ２８を構成する各停
止時間カウンタＴ（ｘ，ｙ）の少なくとも１つに記憶さ
れている停止時間が、規定値（規定時間、たとえば、５
秒）を超えている場合、停止車両や落下物等が存在して
いることを表す物体検知信号が制御部１２から外部イン
ターフェース３２および表示装置４０に対して出力され
る。

【００３６】なお、制御部１２は、この各停止時間カウ
ンタＴ（ｘ，ｙ）に格納されている停止時間を確認し
て、移動車両、停止車両、落下物等の物体の有無につい
て判定し、停止車両あるいは落下物等の静止物体が存在
することを検出したとき、表示装置４０に物体検知信号
を出力するとともに、対応する画像を出力する。

【００３７】実際上、各停止時間カウンタＴ（ｘ，ｙ）
の計数値（計時時間）が、制御部１２により参照され、
規定時間以上停止している物体が存在する停止時間カウ
ンタＴ（ｘ，ｙ）の数ｎ、すなわち、小領域の数（計数
値）ｎは、物体存在小領域カウンタ２９内に格納される
ようになっている。

【００３８】この実施の形態に係る物体検知システム１
０は、基本的には以上のように構成されるものであり、
次に、その動作（画像処理、物体の存在判定処理、物体
の停止判定処理、停止時間計時処理、停止車両・落下物
判定処理等）について、図３、図４に示すフローチャー
トを参照しながら説明する。

【００３９】まず、ステップＳ１において、図２に示す
ように、固定されている監視カメラ１４によって、監視
対象である道路１１の路面を含む情景が一定周期で撮影
される。

【００４０】次に、ステップＳ２において、一定周期で
撮影された情景は、最新画像メモリ１６に最新画像とし
て格納される。

【００４１】次いで、ステップＳ３において、最新画像
は作業メモリ２６にコピーされ、以下に説明する画像処
理がなされる。

【００４２】ここで、この実施の形態における画像の仕
様および画像処理の概要について説明する。

【００４３】図５に示すように、監視カメラ１４によっ
て撮影された画像は、８×８画素単位の小領域Ｒ（ｘ，
ｙ）に分割されて記憶される。この実施の形態における
撮影画像全体の大きさを６４０×４８０画素とすると、
分割した小領域Ｒ（ｘ，ｙ）の数は、図５に示すよう
に、８０×６０＝４８００個になる。この実施の形態に
おける画像処理では、これら４８００個の各小領域Ｒ
（ｘ，ｙ）に対し、物体の存在判定および物体の静止判
定を実行することで停止車両や落下物の検知を行ってい
る。図５において、例として示す小領域Ｒ（ｘ，ｙ）
は、Ｘ方向３番目、Ｙ方向３番目の小領域を表してい
る。

【００４４】なお、このように小領域Ｒ（ｘ，ｙ）に分
割して物体検知のための画像処理を行う理由は、検知対
象の物体（この場合、特に車両）のみを効率よく、かつ
誤検知を回避して検出するためである。

【００４５】以下、この理由について、さらに詳しく説
明する。

【００４６】この実施の形態に係る物体検知システム１
０の監視カメラ１４による撮影領域は、基本的には、あ
る一定範囲の道路面であり、その領域は一定である。

【００４７】検知対象となる物体は、落石を含む落下物
および車両等であり、車両は、小型自動車や大型バスと
いった車種等の違いによって大きさが異なるものの、そ
の大きさはある一定範囲内にあるといえる。また、落下
物は、交通に支障をきたすおそれがあると考えられる程
度の比較的に大きな物体のことであり、小石等の小さな
物体は対象としない。この実施の形態における物体検知
システム１０は、車両の具体的な車種の特定や、落下物
の具体的な形状を認識するものではなく、道路上にある
一定の大きさを持った物体が存在するかどうかを認識す
るものである。

【００４８】このように、検知対象物体の大きさがマク
ロ的に見ればほぼ一定で、物体の詳細な形状を検知する
必要のない物体検知のための画像処理では、画素単位で
画像処理を行う必要がなく、より大きなブロック（小領
域）で処理することが好ましい。好ましいブロック（小
領域）の大きさは、検知対象を誤検知しないような大き
さに設定すればよい。ブロック（小領域）が大き過ぎる
と、物体検知の精度が低下し、ブロック（小領域）が小
さ過ぎると、必要としない物体までも検出してしまうお
それががあるからである。

【００４９】この実施の形態では、小領域のサイズを８
×８画素にしているが、これは、一例であり、撮影領域
と検知対象とする物体の大きさを考慮して、実験的に最
適値を決めることが可能である。

【００５０】すなわち、この実施の形態では、路上に存
在する物体を一つ一つ識別することを考える場合、物体
の画像を単なる画素の集合と見なすのではなく、塊とし
て捉えるようにしているので、一つの物体であると見な
す小領域に分割して画像処理を行っている。

【００５１】以上が、小領域Ｒ（ｘ，ｙ）に分割して物
体検知のための画像処理を行う理由の説明である。

【００５２】次に、この実施の形態における画像処理で
は、静止物体がただ存在しているだけにとどまらず、該
静止物体がある一定時間静止しているかどうかについて
も判定する。これは、たとえば、電気的ノイズ等の影響
で監視カメラ１４に本来の画像ではないゴースト画像が
混入した場合の誤作動、たとえば、警報の誤報知等を回
避するためである。

【００５３】上述したように、停止時間カウンタ２８
は、全ての小領域Ｒ（ｘ，ｙ）についての停止時間を記
憶するために、停止時間カウンタＴ（ｘ，ｙ）として、
４８００個の整数配列（８０×６０）で構成されてい
る。

【００５４】次に、図４のステップＳ４において、作業
メモリ２６に格納されている最新画像に対して、エッジ
抽出処理が施される。最新画像からエッジを抽出すると
画像中の輝度の急峻な変化部（白線と路面、路面と車
等）だけが強調されたエッジ（輪郭線）画像が得られ
る。

【００５５】エッジ抽出画像は、原画像（この場合、最
新画像）の輝度を空間微分することによって求められ、
その値の強度によって物体の存在の有無を判定すること
ができる。この空間微分とは物体のエッジを強調する処
理である。

【００５６】一般に、道路１１の路面自体には、輝度変
化が存在しない、あるいは存在しても極めて少ないの
で、エッジがほとんど存在しない。しかし、物体が路面
上に入ってくると、その物体の輪郭線が微分処理によっ
て抽出される性質を利用してエッジを検出している。

【００５７】この実施の形態では、エッジ検出のための
オペレータとして、エッジの方向性（縦方向に延びるエ
ッジか、横方向に延びるエッジか）に関係なく良好なエ
ッジ画像が抽出できるソーベル（Ｓｏｂｅｌ）の差分型
エッジ検出オペレータ（ｘ方向とｙ方向それぞれ３×３
の局所積和演算用オペレータ）を採用している。もちろ
ん、それ以外のオペレータを採用することもできる。

【００５８】次いで、ステップＳ５において、前記ステ
ップＳ４において処理されたエッジ抽出画像のうち、関
心領域以外の画像（画像処理に不要な領域）をマスク
（削除）する処理を行う。関心領域とは、原画像中、画
像処理の対象とする領域である。

【００５９】ステップＳ４のエッジ抽出処理後の画像に
は、対象とする物体（車両や落下物）のエッジ以外に、
路面に描かれた白線の周辺のエッジ、または道路以外の
場所でのガードレールのエッジ、さらには、路面外の風
景、側壁等のエッジ等画像処理に不要な領域（関心領域
以外の領域）も含まれている。

【００６０】そのため、これらの不要な領域（関心領域
以外の領域）は、正常な検知処理を行う際に妨げとなっ
てしまうので、このような領域を予め除いておくことが
望ましい。

【００６１】次に、処理を模式的に描いた図６を参照し
て、関心領域以外の画像をマスクし、関心領域のみを抽
出する処理について具体的に説明する。

【００６２】図６中、Ｐ１は、原画像のエッジ抽出画像
（６４０×４８０画素）であり、Ｐ２は、ユーザインタ
ーフェース２２を通じて監視員等のユーザにより設定さ
れた関心領域メモリ２０に格納されている関心領域のマ
スクパターン（６４０×４８０画素）を示している。マ
スクパターンＰ２中、ダブルハッチングで示す不要領域
６２は、原画像のエッジ抽出画像Ｐ１中、道路の側壁６
６および道路１１の路面上の白線６４を含む領域に設定
され、物体検知処理の対象となる関心領域６０は、ハッ
チングを施していない白紙の部分で道路１１の路面上に
設定されている。

【００６３】ここで、マスクパターンＰ２中、関心領域
６０の画像データを「１」値、不要領域６２の画像デー
タを「０」値に設定し、エッジ抽出画像Ｐ１の対応する
各画素との積をとることで、関心領域画像Ｐ３には、関
心領域６０内のエッジ画像６８のみが検知されることが
理解される。

【００６４】すなわち、図６に示すように、２つの画像
Ｐ１、Ｐ２に対して論理積５０的な処理を行うことで、
原画像に対応するエッジ抽出画像Ｐ１中、側壁６６や白
線６４のエッジ画像は残らず、路面上の物体に係るエッ
ジ画像６８のみが残る関心領域画像Ｐ３が得られること
になる。

【００６５】図７は、関心領域画像（関心領域外マスク
画像）Ｐ３の拡大図を示している。図７から理解される
ように、エッジ画像６８の存在領域は、関心領域画像Ｐ
３中、６個の小領域Ｒ（７７、５６）、Ｒ（７８、５
６）、Ｒ（７９、５６）、Ｒ（７７、５７）、Ｒ（７
８、５７）、Ｒ（７９、５７）の範囲内であることが分
かる。

【００６６】次に、ステップＳ６において、物体存在小
領域カウンタ２９の計数値ｎを初期化する（ｎ＝０）。
なお、計数値ｎは、規定時間（上述したように、この実
施の形態では５秒）以上停止している物体が存在する小
領域の数を示している。

【００６７】次に、ステップＳ７において、物体の存在
および停止判定処理が実行される。

【００６８】図４に示すフローチャートは、このステッ
プＳ７の物体の存在および停止判定処理の詳細を示して
いる。

【００６９】まず、ステップＳ７ａにおいて、最初の１
つの小領域Ｒ（ｘ，ｙ）のデータを読み出す。上述した
とおり小領域Ｒ（ｘ，ｙ）は８×８画素から形成されて
おり、小領域Ｒ（ｘ，ｙ）のデータとは、その各画素の
輝度値を示している。

【００７０】図８に示すように、各小領域Ｒ（ｘ，ｙ）
は、それぞれ、ステップＳ４においてエッジ（輪郭線）
抽出した画像の６４個の画素データＤ１〜Ｄ６４から構
成されている。

【００７１】ステップＳ７ｂにおいて、ステップＳ７ａ
にて読み出した小領域Ｒ（ｘ，ｙ）の画素データＤ１〜
Ｄ６４の相加平均値を計算する。換言すれば、小領域Ｒ
（ｘ，ｙ）のエッジ強度をｅとするとき、このｅを以下
の（１）式で計算する。

【００７２】ｅ＝（Ｄ１＋Ｄ２＋・・＋Ｄ６４）／６４ …（１）次に、ステップＳ７ｃでは、小領域Ｒ（ｘ，ｙ）のエッ
ジ強度ｅが予め定められる所定の値であるエッジ強度判
定値Ｅｔｈ（ここでは、各画素のとり得る最大値が２５
５となっているので、たとえば、その最大値の約１／４
の値であるＥｔｈ＝６４に予め設定しておく。）より大
きいかどうかを判定することで、物体の存在の有無を判
定する。

【００７３】ここで、エッジ強度判定値Ｅｔｈとは、当
該小領域Ｒ（ｘ，ｙ）内に物体が存在するか否かを判定
するしきい値である。エッジ強度判定値Ｅｔｈは、ユー
ザがユーザインターフェース２２を利用して入力し、制
御部１２を介して各種設定値メモリ２４に格納しておく
こともできる。その他、このエッジ強度判定値Ｅｔｈ
は、監視カメラ１４の特性や監視する路面状況の変化に
応じて任意に変更することが可能であり、制御部１２内
部で最適値を自動計算することもできる。

【００７４】ステップＳ７ｃの判定において、エッジ強
度ｅがエッジ強度判定値Ｅｔｈより大きい場合は、その
小領域Ｒ（ｘ，ｙ）には物体が存在すると判定して、ス
テップＳ７ｄの処理に進み、その一方、エッジ強度ｅが
エッジ強度判定値Ｅｔｈより小さい場合は、その小領域
Ｒ（ｘ，ｙ）には物体が存在しないと判定して、ステッ
プＳ７ｅの処理に進む。

【００７５】すなわち、ステップＳ７ｅにおいて、「物
体が存在しない」と判定した場合には、小領域Ｒ（ｘ，
ｙ）における物体の停止時間を計時し、該当する停止時
間カウンタＴ（ｘ，ｙ）の値をＴ（ｘ，ｙ）＝−１に
し、ステップＳ７ｋに移行する。

【００７６】一方、ステップＳ７ｄにおいて、ステップ
Ｓ７ｃにおいて物体が存在すると判定された小領域Ｒ
（ｘ，ｙ）における最新画像（最新画像メモリ１６に格
納されている）と、１周期前の過去画像（過去画像メモ
リ１８に格納されている）の相関値ｃを求める。

【００７７】この相関値ｃは、たとえば、正規化相関計
算処理を行うことによって得られる。正規化相関計算処
理は、２つの画像間での類似性評価のために広く用いら
れている計算手法であり、計算結果である相関値ｃは値
０から値１の実数値をとる。同一の画像、あるいは輝度
値が定数倍された画像同士では、その相関値ｃはｃ＝１
となる。逆に、２つの画像の類似性が低いものは、相関
値ｃは、０に近い値となる。

【００７８】具体的には、図９に示すように、前記ステ
ップＳ７ｃで物体が存在すると判定された小領域Ｒ（こ
こでは、上述した小領域Ｒ１（ｘ，ｙ）〜Ｒ６（ｘ，
ｙ）が全て物体が存在すると判定されたものとする。）
について、最新画像メモリ１６に格納されている最新画
像Ｐ４と過去画像メモリ１８に格納されている過去画像
Ｐ５との間で正規化相関計算７０を行い相関値ｃを求め
る。

【００７９】ステップＳ７ｆにおいて、ステップＳ７ｄ
で算出された相関値ｃと、停止判定のための相関判定値
Ｃｔｈ（この実施の形態では０．９９に設定してい
る。）とを比較することで、物体の停止判定を行う。

【００８０】ここで、相関判定値Ｃｔｈは、小領域Ｒ
（ｘ，ｙ）内の２つの画像（最新画像と過去画像）が類
似しているか否かを判定するしきい値、換言するなら
ば、小領域Ｒ（ｘ，ｙ）内に存在する物体が停止してい
るか否かを判定する予め決められた各種設定値メモリ２
４に格納されているしきい値である。この相関判定値Ｃ
ｔｈは、ユーザがユーザインターフェース２２を介して
入力し、各種設定値メモリ２４に設定することもでき
る。

【００８１】この相関判定値Ｃｔｈは、制御部１２が、
監視カメラ１４の特性や監視する路面状況の変化に応じ
て任意に変更することが可能であり、制御部１２内部で
最適値を自動計算することができる。

【００８２】要するに、ステップＳ７ｆでは、ある時間
間隔で撮影した２つの画像（最新画像と過去画像）を比
較した場合、画像中の物体が動いていれば２つの画像は
異なるものであり（相関値ｃの値は０に近い）、画像中
の物体が停止していれば２つの画像は同じものである
（相関値ｃは１に近い）と判断することで、物体の停止
判定を行っている。

【００８３】ステップＳ７ｆにおいて、相関値ｃが相関
判定値Ｃｔｈより大きい場合（ｃ＞Ｃｔｈ）、物体は停
止していると判断し、ステップＳ７ｈに移行する。相関
値ｃが相関判定値Ｃｔｈより小さい場合（ｃ≦Ｃｔ
ｈ）、物体は動いているものと判断し、ステップＳ７ｇ
に移行する。

【００８４】ステップＳ７ｇにおいて、すなわち「物体
は存在するが停止していない」と判断された場合は、小
領域Ｒ（ｘ，ｙ）における物体の停止時間をカウントす
る停止時間カウンタＴ（ｘ，ｙ）の値をＴ（ｘ，ｙ）＝
０にリセットし、ステップＳ７ｋに移行する。

【００８５】ステップＳ７ｈにおいて、すなわち「物体
が存在し、かつ停止している」と判断された場合は、小
領域Ｒ（ｘ，ｙ）における物体の停止時間をカウント
（計時）するカウンタＴ（ｘ，ｙ）の値を、以下の
（２）式のように設定する。

【００８６】Ｔ（ｘ，ｙ）＝Ｔ（ｘ，ｙ）＋１＝（現在のカウント値）＋１ …（２）ここで、停止時間カウンタＴ（ｘ，ｙ）の値は、監視カ
メラ１４の撮影周期（上述した一定の撮影周期）を単位
とする停止時間を表す。この実施の形態では、監視カメ
ラ１４の撮影周期を、０．５秒としているので、カウン
ト値「１」は、０．５秒に対応する。小領域Ｒ（ｘ，
ｙ）内の物体が停止している時間は、（２）式の左辺の
式が表す現在の停止時間カウンタＴ（ｘ，ｙ）の値×
０．５（秒）となる。

【００８７】ステップＳ７ｉにおいて、ステップＳ７ｈ
処理後の停止時間カウンタＴ（ｘ，ｙ）の値が規定時間
Ｔｔｈ（この実施の形態では、５秒）に達したかどうか
を判定する。すなわち、小領域Ｒ（ｘ，ｙ）内に物体が
存在し、かつ該物体がある一定時間（規定時間Ｔｔｈ）
以上停止しているか否かを判定する。

【００８８】ステップＳ７ｉにおいて、停止時間カウン
タＴ（ｘ，ｙ）の値が規定時間Ｔｔｈより大きい場合
は、「物体が確実に停止している」と判断し、ステップ
Ｓ７ｊに進む。停止時間カウンタＴ（ｘ，ｙ）の値が規
定時間Ｔｔｈより小さい場合は、「物体は存在するが停
止時間が十分ではない」としてステップＳ７ｋに進む。

【００８９】ステップＳ７ｊにおいて、すなわち「物体
が確実に停止している」と判断した場合は、規定時間Ｔ
ｔｈ以上停止している小領域Ｒ（ｘ，ｙ）の数をカウン
ト（計数）する物体存在小領域カウンタｎの内容に１を
加算する。

【００９０】ステップＳ７ｋにおいて、以上の処理（ス
テップＳ７ａ〜Ｓ７ｊ）が、１画面の画像に対応する８
０×６０＝４８００個の全ての小領域Ｒ（ｘ，ｙ）につ
いて終了していれば、本処理を呼び出している呼び出し
元に戻り、ステップＳ８以降の処理を行い、終了してい
なければステップＳ７ａからの処理を繰り返す。

【００９１】１画面の画像に対する全ての小領域Ｒ
（ｘ，ｙ）での物体の存在および停止判定処理が終了し
た後、ステップＳ８において、物体存在小領域カウンタ
ｎの値が１以上かどうか、すなわち規定時間Ｔｔｈ以上
停止している小領域Ｒ（ｘ，ｙ）が１つ以上存在するか
どうかを判定する。物体存在小領域カウンタｎの値が１
以上であった場合、停止物体が存在し、かつ確実に停止
している物体が存在するものと判定（同定）されてステ
ップＳ９に移行し、物体存在小領域カウンタｎの値が０
であった場合は、停止物体は存在しないと判定される。

【００９２】ステップＳ９において、制御部１２は物体
検知信号を表示装置４０に出力するとともに、外部イン
ターフェース３２を通じて外部に出力する。

【００９３】次いで、ステップＳ１０において、最新画
像メモリ１６に格納されている最新画像を過去画像メモ
リ１８に上書きし、最新画像メモリ１６に監視カメラ１
４により次の周期の新しい画像が入力できる状態にす
る。

【００９４】ステップＳ１１において、ユーザによるユ
ーザインターフェース２２からの指令等によって処理終
了の命令を受けたり、緊急停止等で処理を終了する場合
は、ステップＳ１２に処理を移行し、データの退避など
の終了処理を施した後、処理を終了する。処理終了命令
を受けない場合、本処理はステップＳ１から再実行され
る。この実施の形態において、ステップＳ１〜Ｓ１１の
処理は、撮影周期の１秒以内で完結するようにシステム
設計がなされている。

【００９５】上述したように、この実施の形態によれ
ば、停止車両や落下物等の物体の自動検知が可能にな
り、監視事務所の監視員の労力を軽減することができ
る。

【００９６】また、物体検知処理は、静止画像中のエッ
ジの強度に対するしきい値処理としているため、物体検
知のために特別な背景画像を必要としない。したがっ
て、システム起動時に物体が画像に映っていても問題は
ない。そのため、この方式は交通量の多い都市部にも適
用することができる。

【００９７】背景画像を用いる物体検知方式を用いた場
合、周囲の輝度変化に追従するために効果的な背景更新
処理が必要であるが、一度、背景更新を誤ってしまう
と、その後の検知処理に対して悪影響を及ぼすことにな
る。しかし、この実施の形態では、背景画像を必要とし
ないため、この種の問題を考慮する必要がなく、安定し
た検知結果を得ることができる。

【００９８】さらに、物体の静止判定のルールを、物体
が存在しない小領域Ｒ（ｘ，ｙ）では、停止時間カウン
タＴ（ｘ，ｙ）の値を物体の存在が認められないことを
表す特定の値である「−１」に設定し、物体が存在しか
つ静止していない小領域Ｒ（ｘ，ｙ）では、停止時間カ
ウンタＴ（ｘ，ｙ）の値をゼロ値にリセットし、また、
物体が存在しかつ静止している小領域Ｒ（ｘ，ｙ）で
は、停止時間カウンタＴ（ｘ，ｙ）の値を「Ｔ（ｘ，
ｙ）＋１」とする、いわゆるアップカウンタとしている
ので、道路１１の路面上の物体の属性（物体が存在しな
い、移動中、停止中等）に対応して、物体の検知処理を
高精度に行うことができる。

【００９９】図１０は、この発明の一実施の形態に係る
物体検知装置３０を複数組み込んだ画像監視システム８
０を示している。

【０１００】各監視現場１００ａ、１００ｂは、それぞ
れ物体検知装置３０、監視カメラ１４、警報装置１０２
から構成される。図１０では監視現場の数が２つ（１０
０ａ、１００ｂ）である場合を例示したが、監視現場の
数を１つまたは２つ以上とすることができる。

【０１０１】監視事務所１０４は、映像切替装置１０
６、ディスプレイモニタ等の表示装置１０８、ハードデ
ィスク等のメモリを付属するサーバー等の画像蓄積装置
１１０から構成される。

【０１０２】各監視現場１００ａ、１００ｂと監視事務
所１０４とは無線または有線の通信網１１２で接続され
ている。

【０１０３】図１０に示す画像監視システム８０におい
て、監視カメラ１４で撮影された画像は、監視現場１０
０ａまたは１００ｂの物体検知装置３０と、監視事務所
１０４の映像切替装置１０６と画像蓄積装置１１０に入
力される。物体検知装置３０では前述した物体検知処理
が行われ、停止車両や落下物等の物体が検知された場
合、物体検知装置３０は検知結果である物体検知信号を
監視現場１００ａまたは１００ｂに設置された警報装置
１０２に対して送信するとともに、監視事務所１０４に
設置された映像切替装置１０６に対しても物体検知信号
を送信する。

【０１０４】たとえば、監視現場１００ａにおいて、物
体検知装置３０が路面上に落下物等の物体を検知した場
合、監視現場１００ａの警報装置１０２を作動させ、落
下物等の物体の検知結果を報知する。また、落下物等の
物体の検知結果および監視カメラ１４によって撮影され
た監視現場１００ａの画像は通信網１１２を介して、監
視事務所１０４に設置された映像切替装置１０６に入力
される。

【０１０５】この映像切替装置１０６は、検知結果であ
る物体検知信号を受信した場合、検知結果の物体検知信
号を発した監視現場（この場合、監視現場１００ａ）の
映像を自動的に表示装置１０８に表示するため、監視事
務所１０４に待機する監視員は、検知結果である物体検
知信号が発せられた監視現場１００ａの映像のみに注目
することができ、警報発令等の必要な作業をすればよ
い。なお、表示装置１０８には、物体検知信号を発した
監視現場１００ａ、１００ｂを同一の画面上に同時に表
示できるようにしておくこともできる。

【０１０６】従って、監視員は、検知結果である物体検
知信号が発せられるまでは、その場で、他の業務に従事
することも可能である。

【０１０７】また、各監視現場１００ａ、１００ｂの画
像を検知結果である物体検知信号と一体にして、画像蓄
積装置１１０に蓄積して記録するようにすれば、監視現
場の状況を事後的に参照することができるため、道路環
境の変化に関するさまざま情報（駐停車車両が増加する
時間帯や落石が散乱する方向など）について詳細に解析
することができる。

【０１０８】

【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、画像中、予め不要領域を除去するようにしているの
で、注目するべき領域の物体の存在（非存在）を容易に
検知することができる。

【０１０９】また、この発明によれば、最初の取込画像
中に物体が存在していても、画像を取り込む毎に輝度の
微分処理を行うようにして物体の存在を判定するように
しているので、最初の取込画像中に存在する物体の属性
（停止中か、移動中か等）を迅速かつ自動的に判定する
ことができる。

【０１１０】さらに、この発明によれば、たとえば、停
止車両あるいは落下した後に静止した物体（静止物体）
等を自動的に検知することができるので、監視員の労力
を軽減することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態に係る物体検知システム
の制御回路ブロック図である。

【図２】監視カメラの設置状態を示す説明図である。

【図３】停止車両、落下物等の静止物体の検知の処理手
順を説明するフローチャートである。

【図４】物体の存在および静止判定手順を説明するフロ
ーチャートである。

【図５】小領域の分割について説明する図である。

【図６】関心領域以外の画像のマスク処理について模式
的に描いた概念図である。

【図７】関心領域外マスク画像の拡大図である。

【図８】小領域のデータ構成図である。

【図９】正規化相関計算による物体の停止判定を説明す
る概念図である。

【図１０】本発明の一実施の形態に係る物体検知装置を
画像監視システムに組み込んだ場合の応用例を示すブロ
ック図である。

【符号の説明】

１０…物体検知システム１１…道路１２…制御部１４…監視カメラ１６…最新画像メモリ１８…過去画像メモ
リ２０…関心領域メモリ２２…ユーザインタ
ーフェース２４…各種設定値メモリ２６…作業メモリ２８…停止時間カウンタ２９…物体存在小領
域カウンタ３０…物体検知装置３２…外部インター
フェース４０…表示装置６０…関心領域６２…不要領域６４…白線６６…側壁６８…エッジ画像７０…正規化相関計算８０…画像監視シス
テム１０４…監視事務所１０６…映像切替装
置１０８…表示装置１１０…画像蓄積装
置１１２…通信網

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ０８Ｇ 1/04 Ｇ０８Ｇ 1/04 ＣＦターム(参考） 5B057 AA16 AA19 BA11 BA24 CA08 CA16 CB08 CB20 CE02 CH11 DA06 DA12 DB09 DC16 DC30 5H180 AA01 CC04 EE08 EE11 5L096 AA06 BA02 CA04 DA03 EA05 EA37 FA06 FA34 GA02 GA51 HA02 LA05

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】道路を含む情景を撮影可能な場所に設置さ
れ、一定周期で前記道路を含む情景を撮影する撮像装置
と、前記撮像装置から一定周期毎に出力される前記道路を含
む画像信号中、画像処理に不要な領域を予め指定する不
要領域指定手段と、前記不要領域が除かれた画像信号から前記道路上の物体
を検知する物体検知手段とを有することを特徴とする物
体検知システム。
【請求項２】請求項１記載の物体検知システムにおい
て、前記物体検知手段は、前記一定周期毎に得られて不要領
域が除かれた画像信号が表す画像を複数の小領域に分割
し、分割した各小領域内で輝度値の微分値が、予め設定
している規定値を超える値である場合、その小領域内に
物体が存在していると検知することを特徴とする物体検
知システム。
【請求項３】請求項２記載の物体検知システムにおい
て、前記物体検知手段は、前記物体が存在していると検知し
た小領域に対して、最新の画像と該最新画像の１周期前
に撮影した過去の画像における同一小領域の相関値を計
算し、計算された相関値が予め設定している規定値を超
えている場合、該小領域内に存在していると検知された
物体が静止物体であると同定することを特徴とする物体
検知システム。
【請求項４】請求項３記載の物体検知システムにおい
て、さらに、前記全ての小領域に対応して計時手段を有し、該計時手段は、前記静止物体が存在している小領域で
は、該静止物体が存在していると同定している間、計時
時間を増加させ、前記物体が移動中の小領域では、前記
計時手段の計時時間をリセットさせ、前記物体の存在が
認められない小領域では、前記計時時間を前記物体の存
在が認められないことを表す値に設定することを特徴と
する物体検知システム。
【請求項５】請求項４記載の物体検知システムにおい
て、前記物体検知手段は、一定周期毎に得られた画像信号に
対する物体検知処理が終了したとき、前記各小領域に対
応する計時手段の計時時間を確認し、該計時時間が、予
め設定している規定時間を超えている計時手段が少なく
とも１つ存在した場合、静止物体の存在を示す検知信号
を出力することを特徴とする物体検知システム。
【請求項６】道路を含む情景を撮影可能な場所に設置さ
れる撮像装置により、一定周期で前記道路を含む情景を
撮影する撮影ステップと、前記撮像装置から一定周期毎に出力される道路を含む画
像信号中、画像処理に不要な領域を予め指定する不要領
域指定ステップと、前記不要領域が除かれた画像信号から前記道路上の物体
を検知する物体検知ステップとを有することを特徴とす
る物体検知方法。