JP2007149107A - 物体検出装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】物体検出対象画像視野変化検出手段が物体検出対象となる画像の視野に関する変化(光軸方向や画角の変化)を検出し、検出条件設定手段が物体検出対象画像視野変化検出手段により検出される変化に基づいて、物体の画像を検出するために使用される検出条件を設定し、物体画像検出手段が検出条件設定手段により設定される検出条件を使用して、物体検出対象となる画像に含まれる物体の画像を検出する。
【選択図】 図1
Description
一例として、差分法を用いた監視では、TVカメラ等から得られる画像と基準となる背景画像との輝度(或いは、画素値)の差分を検出し、当該検出値が所定の閾値(しきい値)と比べて大きい変化領域に物体が存在する或いはその可能性があるとして監視を行う。
また、物体の検出条件として、例えば、マスク領域に関する条件や、大きさ判定に関する条件や、警戒領域に関する条件などが用いられる。
本発明は、このような従来の事情に鑑み為されたもので、例えば、TVカメラの光軸方向や画角が変化したような場合においても、正確な物体検出を行うことができる物体検出装置や物体検出方法を提供することを目的とする。
すなわち、物体検出対象画像視野変化検出手段が、物体検出対象となる画像の視野に関する変化を検出する。検出条件設定手段が、物体検出対象画像視野変化検出手段により検出される変化に基づいて、物体の画像を検出するために使用される検出条件を設定する。物体画像検出手段が、検出条件設定手段により設定される検出条件を使用して、物体検出対象となる画像に含まれる物体の画像を検出する。
従って、物体検出対象となる画像の視野に関する変化に基づいて設定される検出条件を使用して当該画像に含まれる物体の画像が検出されるため、例えば、物体検出対象となる画像の視野に関する変化が生じるような場合においても、正確な物体検出を行うことができる。
ここで、物体検出対象となる画像や、物体や、物体検出対象となる画像の視野に関する変化や、検出条件としては、それぞれ、種々なものが用いられてもよい。
また、物体検出対象となる画像について視野に関する変化が生じた場合に、検出条件設定手段により検出条件を設定する仕方としては、種々な仕方が用いられてもよく、例えば、当該変化に対応して検出条件の方を補正するような仕方が用いられてもよく、或いは、当該変化に対応して物体検出対象となる画像の方を補正するような仕方が用いられてもよく、或いは、これら両方を補正するような仕方が用いられてもよい。
従って、例えば、画像を撮像する装置の光軸方向や画角が変化したような場合においても、正確な物体検出を行うことができる。
ここで、画像を撮像する装置としては、種々な装置が用いられてもよく、例えば、TVカメラなどを用いることができる。
また、画像を撮像する装置の光軸方向の変化としては、例えば、水平方向の変化や、垂直方向の変化が用いられる。一例として、水平方向をX軸方向とし、垂直方向をY軸方向とすると、光軸方向の変化の量をX軸方向の座標のずれ及びY軸方向の座標のずれにより表すことができる。
また、画像を撮像する装置の画角の変化としては、例えば、水平方向の変化や、垂直方向の変化が用いられる。一例として、水平方向をX軸方向とし、垂直方向をY軸方向とすると、画角の変化の量をX 軸方向の座標の広がり或いは狭まり及びY軸方向の座標の広がり或いは狭まりにより表すことができ、或いは、X軸方向の角度及びY軸方向の角度により表すことができる。
また、画像を撮像する装置の光軸方向の変化や画角の変化は、例えば、人や装置による操作や制御により発生する場合があり、また、例えば、風などの屋外環境或いは屋内環境により発生する場合がある。
従って、物体検出対象となる画像と比べて広い画像について設定された基準検出条件に基づいて検出条件が設定されるため、例えば、物体検出対象となる画像の視野に関する変化が生じたような場合においても、適切な検出条件を設定することができ、物体の画像を適切に検出することができる。
ここで、物体検出対象となる画像と比べて広い画像としては、種々な画像が用いられてもよく、例えば、物体検出対象となる画像の視野(例えば、フレーム)と比べて広い視野(例えば、フレーム)を有する画像を用いることができ、例えば、物体検出対象となる画像を全て内部に包含するような画像を用いることができる。
また、基準となる検出条件としては、種々なものが用いられてもよい。
また、基準となる検出条件としては、例えば、物体検出対象となる画像と比べて広い画像において、同様な役割を有する複数の基準検出条件を広範囲に分散して設定することが可能である。この場合、同様な役割を有する複数の基準検出条件が広範囲に分散されることにより、物体検出対象となる画像の視野に関する変化があった場合においても、当該変化後における物体検出対象となる画像に同様な役割を有する複数の基準検出条件のうちの1以上が含まれることが多くなる。
また、基準となる検出条件としては、例えば、可変に或いは予め固定的に装置に設定され、或いは、可変に或いは予め固定的に人により設定され、例えば、メモリなどに記憶される。
例えば、物体検出対象となる画像と比べて広い画像は、監視領域画像として設定され、一例として、複数の画像を合成して生成される。また、複数の画像は、例えば、TVカメラなどの撮像手段により撮像されて取得される。
一構成例として、検出条件として、テンプレート、基準となる背景画像(基準背景画像)、マスク領域、警戒領域、大きさ情報、速度情報のうちの1以上が用いられる。
一構成例として、物体検出対象となる画像と比べて広い画像において、複数のテンプレートが例えば互いに離隔させられて(つまり、分散されて)設定される。
一構成例として、物体検出対象となる画像と比べて広い画像から、物体検出対象となる画像に対する基準背景画像を抽出する。
一構成例として、画角変化前の焦点距離と画角変化後の焦点距離との比に基づいて、画角の変化の量(例えば、何倍であるかを表す値)を検出する。また、例えば、画角が操作されたことや、物体検出対象となる画像を撮像する撮像手段(例えば、カメラ)の画角が変化したことや、撮像手段の画角を変化させる画角変化手段(例えば、カメラ雲台や撮像レンズの制御)による画角変化が行われたことに応じて、画角の変化の量を検出する。そして、当該画角変化量を補正して、物体検出対象となる画像と基準背景画像などとの画角変化によるずれを無くす。
一構成例として、マスク領域では、画像の輝度或いは画素値の変化があっても、物体の画像が存在するものとして検出しない、つまり、物体の画像を検出しない。
一構成例として、警戒領域については、警戒領域内に一部又は全部が含まれる物体の画像が検出された場合と、他の領域に物体の画像が検出された場合とで、人や装置に対して物体検出を知らせるための報知の態様を異ならせる。
一構成例として、検出すべき物体の大きさの情報については、当該大きさの所定数倍の範囲内に全部が含まれる物体の画像を検出することとし、又は、当該大きさの所定数倍の範囲内に少なくとも一部が含まれる物体の画像を検出することとする。
一構成例として、検出すべき物体の移動速度の情報については、当該移動速度から決定される範囲内に全部が含まれる物体の画像を検出することとし、又は、当該移動速度から決定される範囲内に少なくとも一部が含まれる物体の画像を検出することとする。
一構成例として、検出条件設定手段は、物体検出対象画像視野変化検出手段により検出される変化に基づいて、基準となる検出条件や、物体検出対象となる画像と比べて広い画像や、物体検出対象となる画像のうちの1以上を補正して、物体検出対象となる画像に対して、物体の画像を検出するために使用される検出条件を設定する。具体例として、検出条件設定手段は、物体検出対象画像視野変化検出手段により検出される変化を補償するように、基準となる検出条件の座標や、物体検出対象となる画像と比べて広い画像の座標や、物体検出対象となる画像の座標のうちの1以上を補正して、基準となる検出条件の座標と物体検出対象となる画像の座標とを合わせて、物体検出対象となる画像に対して検出条件を設定する。
本実施例に係る物体検出装置や物体検出方法では、TVカメラの画角や光軸方向が変化した場合に、その変化を検出し、その変化に基づいて、マスク領域、警戒領域、検出すべき物体の大きさの情報、検出すべき物体の速度の情報といった、検出条件を修正する。これにより、本実施例に係る物体検出装置や物体検出方法では、TVカメラの画角を変える場合や、光軸方向が変化する場合においても、その変化量を自動的に検出して、検出条件を修正することで、信頼性が高い正確な物体検出を行うことができる。
本実施例に係る物体検出装置は、撮像装置(TVカメラ)1と、処理装置2と、操作部3と、外部記憶装置4と、出力モニタ(監視モニタ)5と、警告灯6を備える。
撮像装置1は、撮像部11、電動旋回台(カメラ雲台)12、ズームレンズ(撮像レンズ)13から構成されている。
処理装置2は、画像入力部(画像入力I/F)21、雲台制御部(雲台制御I/F)22、レンズ制御部(レンズ制御I/F)23、操作入力部(操作入力I/F)24、画像メモリ25、小型処理装置であるMPU( Micro Processing Unit )26、ワークメモリ27、外部入出力部(外部入出力I/F)28、画像出力部(画像出力I/F)29、警報出力部( 警報出力I/F)30、データバス31から構成されている。
操作部3は、ジョイスティック41や、ボタン42、43を有している。
カメラ雲台12に搭載されて撮像レンズ13を備えた撮像部11(TVカメラ1)は、監視対象(視野範囲)を撮像する。撮像された映像信号は、画像入力部21からデータバス31を介して画像メモリ2 5 に蓄積される。外部記憶装置4に記録されるプログラムなどのデータは、外部入出力部28を介してワークメモリ27に読み込まれ、或いは逆に、ワークメモリ27から外部記憶装置4に保存される。MPU26は、外部記憶装置4に保存されていて装置実行時にワークメモリ27にロードされるプログラムに従って、ワークメモリ27内で画像メモリ25に蓄積された画像の解析を行う。MPU26は、処理結果に応じて、データバス31から、レンズ制御部23を介して撮像レンズ13を制御することや、雲台制御部22を介してカメラ雲台12を制御して撮像部11(TVカメラ1)の撮像視野を変えることや、画像出力部29を介して出力モニタ5へ例えば侵入物体の検出結果に関する画像を表示することや、警報出力部30を介して警告灯6を点灯することを行う。
なお、本例では、撮像装置1と処理装置2とが例えばケーブル等を介してすぐ近くに設置されている構成としたが、他の種々な配置が用いられてもよく、例えば、撮像装置1がネットワーク等を介して遠隔地にある処理装置2と接続されるような構成が用いられてもよい。
以下に示す各実施例では、上記図1に示した物体検出装置のハードウエア構成を例として、説明を行う。
図2は、本例に係る処理プロセスを説明するフローチャートである。
同図に示した処理プロセスは、例えば図11に示される差分法を応用した監視方式の処理プロセスと同様な動作が行われるステップS1(初期化処理)、ステップS2(画像入力処理)、ステップS5(差分処理)、ステップS6(二値化処理)、ステップS8(マスク処理)、ステップS9(ラベリング処理)、ステップS10(処理画像表示)、ステップS14(物体存在判定処理)、ステップS15(警報・モニタ表示処理)の処理手順に、所定のステップS3、S4、S7、S11、S12、S13の処理手順を追加したものとなっている。このため、本例では、図11に示される処理プロセスとは異なる処理手順(ステップS3、S4、S7、S11、S12、S13)について詳しく説明し、同様な処理手順については説明を省略或いは簡略化する。
次に、光軸方向変化量検出ステップでは、テンプレートマッチング法によってTVカメラ1の光軸方向の変化を検出する(ステップS3)。
図3を参照して、このような検出処理を説明する。
同図(A)は画像71においてテンプレートマッチングで使用するテンプレートの位置81を表しており、同図(B)はTVカメラ1の揺れなどによって光軸方向が変化した瞬間の画像72を表している。
まず、同図(A)に示されるように予め監視領域内にテンプレートの位置81を設定しておく。テンプレート位置81としては、例えば、建物の屋根やひさしなどのように、風などに揺れない部分を指定する。次に、基準背景画像のテンプレートの位置81の画像をテンプレート画像として、入力画像中でテンプレート画像と最も一致度が高い位置を検出する。一致度としては、例えば、正規化相関値r(Δx、Δy)を適用することができ、
これは式1で表される。
なお、探索範囲Mx、Myは、検出するTVカメラの光軸方向の変化の最大量を表し、実験的に求められ、例えば、Mx=50、My=50とする(例えば、非特許文献1参照。)。
図3(B)において、位置81は設定したテンプレートの位置であり、位置82はテンプレートマッチング法によって検出された位置である。すなわち、検出条件の設定時には位置81にあったテンプレート画像が、TVカメラ1の揺れなどによって光軸方向が変化して、位置82へ移動している。よって、テンプレートマッチング時に得られた一致度が最も大きくなる位置の変化量(Δx、Δy)が、TVカメラの光軸方向の変化量である。
次に、位置が補正された基準背景画像を用いて差分処理が行われ(ステップS5)、二値化処理が行われる(ステップS6)。
次に、マスク領域位置ずれ補正処理ステップでは、上記した基準背景画像位置補正ステップと同様に、TVカメラ1の光軸方向の変化によって生じた入力画像とマスク領域との位置のずれを補正する(ステップS7)。
例えば、マスク領域をm(x、y)とした場合、「m’(x、y)=m(x−Δx、y−Δy)」となる画像の平行移動を行い、位置のずれを補正する。ここで、m(x、y)は補正前のマスク領域を表し、m’(x、y)は補正後のマスク領域を表す。このようにすることで、TVカメラ1の光軸方向の変化が発生する場面においても、マスク領域を広めに設定することなく、マスク処理を実行することができる。
次に、位置が補正されたマスク領域を用いてマスク処理が行われ(ステップS8)、ラベリング処理が行われ(ステップS9)、処理画像表示処理が行われる(ステップS10)。
次に、大きさ条件算出ステップでは、例えば図1 3 を参照して説明されるような検出すべき物体の基準の大きさについて、補正を行う(ステップS12)。当該補正は、例えば式2及び式3において予め設定した基準物体の位置y1、y2に対して、「y1’=y1−Δy、y2’=y2−Δy」となる変換を行い、これにより得られた結果を「y1=y1’、y2=y’2」のようにy1、y2に代入して、式2及び式3に適用することで実行される。
次に、速度条件算出ステップでは、大きさ条件算出ステップによって得られた基準の大きさdx3、dy3に基づいて、例えば、dx3及びdy3の2/3の値を検出すべき物体の速度の情報とする。
次に、上記のようにして補正された物体の検出条件を用いて、物体が存在するか否かを判定し(ステップS14)、存在すると判定した場合には警報の出力やモニタの表示を行う(ステップS15)。
以上のように、本例では、TVカメラ1の揺れを検出して、補正することができる。
また、本例では、TVカメラ1の撮像レンズ13のレンズ制御を考慮していないが、更なる構成例として、レンズ制御を考慮して、焦点距離の変化量rを算出して、マスク領域等の大きさをr倍とするような処理を組み合わせて行うことも可能である。
本例の物体検出装置及び物体検出方法では、予め作成した監視領域画像上に、マスク領域、警戒領域、大きさ情報の基準の検出条件を設定しておき、監視員がTVカメラ1の画角や光軸方向を操作した場合に、監視領域画像上に設定した基準検出条件に基づいて監視条件を算出する。
図4は基準検出条件の設定処理のフローチャートである。
図4を用いて、基準検出条件の設定処理の流れの一例を説明する。
まず、初期化処理ステップでは、設定処理を実行するための外部機器、変数、画像メモリ等の初期化を行う(ステップS21)。
次に、設定読み込み処理ステップでは、例えば、外部記憶装置4に記録した基準検出条件の設定を読み出す(ステップS22)。ここで、基準検出条件を初めて設定する場合には、初期化処理ステップで初期化された基準検出条件の状態で設定作業を開始し、2回目以降からは、最後に設定した基準検出条件が読み出されて設定作業が開始される。
具体的には、カメラ雲台制御ステップでは、基準となる画角の例えば50%の範囲を9回に分けてスキャンするために雲台を制御する(ステップS23)。一例として、撮像素子として1/2型CCD(素子サイズ 横6.4mm、縦4.8mm)を使用し、焦点距離を10mmとした場合、基準となる画角は、横方向35.5°、縦方向27.0°となる。カメラ雲台制御ステップでは、処理が実行される度に、基準となる画角から、左へ17.75°及び上へ13.50°、上へ13.50°、右へ17.75°及び上へ13.50°、左へ17.75° 、移動なし、右へ17.75°、左へ17.75°及び下へ13.50°、下へ13.50°、右へ17.75°及び下へ13.50°とカメラ雲台12を制御する。
次に、画像入力ステップでは、TVカメラ1から、例えば横320画素、高さ240画素の入力画像を得る(ステップS24)。
次に、領域スキャン完了(終了)判定ステップでは、カメラ雲台制御が所定の回数(本例では、9回)実行された場合には、画像合成処理ステップ(ステップS26)へ分岐し、一方、所定の回数実行されていない場合には、カメラ雲台制御ステップ(ステップS23)へ分岐する(ステップS25)。
次に画像合成処理ステップでは、図10に示される画像91〜99を合成して1フレームの画像にする(ステップS26)。
本例では、各画像91〜99が画像サイズの50%分重なるように合成することにより、図6に示すような1 フレームの画像を生成することができる。このようにして合成した画像は、基準となる画角の上下左右を50%広げたものであり、この画像を監視領域画像と呼んで説明する。
ここで、本例では、スキャン回数9回、重なり量50%で監視領域画像を作成したが、他の態様が用いられてもよく、例えば、スキャン回数を25回(横方向、縦方向5分割)にすることや、重なり量を75%にすることなどもできる。なお、基準となる画角に対して監視領域画像を広く設定し過ぎると、カメラの視差の影響で画像の合成が困難になる場合もあるため、例えば、監視領域画像は基準となる画角に対して上下左右50%程度に留めるのが好ましい。また、例えば視点固定型カメラを用いることで、このような視差の問題を解消することも可能である。視点固定型カメラは、パンチルト制御を行っても視点位置が一定になるように設計されたカメラであり、このカメラを使用すると、光軸方向が変化してもカメラの視点位置が変化せず視差が発生しない。このような視点固定型カメラを応用したものも検討等されている(例えば、非特許文献2参照。)。
次に、マスク設定完了判定ステップでは、監視員に対して、マスク領域111の設定操作が完了したか否かを例えば“YES”/“NO”(“はい”又は“いいえ”)を選択することができる形式で問い合わせ、監視員は、操作部3の操作により、マスク領域111の設定が完了した場合には“YES”を選択し、マスク領域111の設定が完了していない場合には“NO”を選択する(ステップS28)。このようにして、マスク設定完了判定ステップでは、“YES”が選択された場合には警戒領域設定ステップ(ステップS29)へ分岐し、“NO”が選択された場合にはマスク領域設定ステップ(ステップS27)へ分岐する。
次に、警戒領域設定完了判定ステップでは、上記したマスク設定完了判定ステップ(ステップS28)と同様に、警戒領域112〜114の設定が終了したか否かを監視員に選択させ、警戒領域112〜114の設定が終了した場合には大きさ設定ステップ(ステップS31)へ分岐し、警戒領域112〜114の設定が終了していない場合には警戒領域設定ステップ(ステップS29)へ分岐する(ステップS30)。
次に、大きさ設定完了判定ステップでは、上記したマスク設定完了判定ステップ(ステップS28)と同様に、侵入物体の基準の大きさの設定が終了したか否かを監視員に選択させ、大きさの設定が終了した場合にはテンプレート設定ステップ(ステップS32)へ分岐し、大きさの設定が終了していない場合には大きさ設定ステップ(ステップS31)へ分岐する(ステップS32)。
次に、テンプレート設定完了判定ステップでは、上記したマスク設定完了判定ステップ(ステップS28)と同様に、TVカメラ1の光軸方向の変化を検出するためのテンプレートの位置の設定が終了したか否かを監視員に選択させ、テンプレート位置の設定が終了した場合には設定保存処理ステップ(ステップS35)へ分岐し、テンプレート位置の設定が終了していない場合にはテンプレート設定ステップ(ステップS33)へ分岐する(ステップS34)。
そして、設定保存処理ステップでは、上記したカメラ雲台制御ステップ(ステップS23)からテンプレート設定完了判定ステップ(ステップS34)までで得られた画像や基準となる検出条件の情報を、例えば外部記憶装置4に保存する。
以上により、基準検出条件の設定が完了する。
同図に示した処理プロセスは、例えば図2に示される差分法を応用した監視方式の処理プロセスと同様な動作が行われるステップS41(初期化処理)、ステップS43(画像入力処理)、ステップS48(差分処理)、ステップS49(二値化処理)、ステップS51(マスク処理)、ステップS52(ラベリング処理)、ステップS53(処理画像表示)、ステップS57(物体存在判定処理)、ステップS58(警報・モニタ表示処理)の処理手順と、図2に示される他のステップS3、S4、S7、S11、S12、S13の処理と同等な処理を監視領域画像101の座標系に変換して実行するステップS46(光軸方向変化量検出処理)、ステップS47(基準背景画像位置補正処理)、ステップS50(マスク領域位置ずれ補正処理)、ステップS54(警戒領域補正処理)、ステップS55(大きさ条件算出処理)、ステップS56(速度条件算出処理)の処理手順に、所定のステップS42、S44、S45の処理手順を追加したものとなっている。このため、本例では、図2 に示される処理プロセスとは異なる処理手順(ステップS42、S44、S45)について詳しく説明し、同様な処理手順については説明を省略或いは簡略化する。
次に、カメラ雲台制御ステップでは、監視員による操作部3の操作を入力し、カメラ雲台12及び撮像レンズ13を制御する(ステップS42)。カメラ雲台制御ステップでは、例えば、操作部3のジョイスティック41などを監視員が上下左右に動かすと、それに連動してカメラ雲台12を制御し、TVカメラ1の光軸を上下左右に変化させる。また、操作部3に付属するボタン42、43を監視員が押下すると、撮像レンズ12の焦点距離を長くする、或いは、短くする。これにより、ズームアップやズームアウトが行われ、TVカメラ1の画角を変えることが可能となる。
なお、本例では、カメラ雲台制御ステップとして、ユーザの操作によりカメラのパン・チルトやズーム制御が行われる構成としたが、他の構成例として、検出した物体の画像上での位置や、大きさや、移動量などに応じて自動的にパン・チルトやズーム制御を行うような構成が用いられてもよい。
次に、画像入力処理が行われる(ステップS43)。
次に、画角変化算出ステップでは、基準検出条件を設定した際における撮像レンズ12の焦点距離と画角操作後における撮像レンズ12の焦点距離との比から、TVカメラ1の画角変化を算出する(ステップS44)。例えば、基準検出条件を設定した際における撮像レンズ12の焦点距離f0が10mmであり、画角変化後における撮像レンズ12の焦点距離f1が12mmであった場合には、画角の変化量rとしては、f=f1÷f0=1.2倍(視野の角度は、横方向が35.49°から29.96°)に変化したこととなる。
次に、監視領域画像サイズ補正ステップでは、TVカメラ1の画角の変化を補正するために、監視領域画像s(x、y)の大きさをr倍し、これをs’(x、y)として、監視領域画像の大きさを補正する(ステップS45)。ここで、本例では、監視領域画像について、画像の水平方向をx軸として、画像の垂直方向をy軸として、監視領域画像の左上の点を原点(0、0)とした場合における座標s(x、y)で表す。そして、本例では、監視領域画像の座標系を基準にして処理を行う。
例えば、監視領域画像s(x、y)上に設定したテンプレートの位置を(xt、yt)とし、その縦横の大きさを(sx、sy)とすると、上記した監視領域画像サイズ補正ステップ(ステップS45)によって画角変化を補正した監視領域画像s’(x、y) 上では、テンプレートの位置は(r×xt、r×yt)となり、その縦横の大きさは(r×sx、r×sy)となる。この画角変化を補正した監視領域画像s ’ (x、y)上のテンプレートを用いて、テンプレートマッチングの手法により入力画像を走査して、マッチングする位置(xm、ym)を検出する。
マッチングした位置(xm、ym)は、画角変化を補正した監視領域画像s’(x、y)上におけるテンプレートの位置(r×xt、r×yt)と一致するため、TVカメラ1が揺れてカメラの光軸が時時刻々と変化するような場面においても、監視領域画像中ではテンプレートを一定の位置に捉えることができる。
すなわち、TVカメラ1が揺れてカメラの光軸が変化しても、監視領域画像s’(x、y)上で入力画像の位置を決定することができる。なお、入力画像の左上の座標は、監視領域画像s’(x、y)上の(r×xt−xm、r×yt−ym)で表される。つまり、上記したマッチングする位置(xm、ym)は入力画像上でのテンプレート位置の左上の座標(ここで、座標軸は入力画像の左上を原点(0、0)とする)で表され、このマッチング位置が監視領域画像s’(x、y)上のテンプレート位置(r×xt、r×yt)と一致するため、入力画像の左上の座標は監視領域画像s’(x、y)上では(r×xt−xm、r×yt−ym)となる。
また、入力画像を監視領域画像s’(x、y)上の座標系に変換して監視領域画像s’(x、y)上で設定した基準検出条件と比較評価することにより、TVカメラ1の画角を操作した場合や、TVカメラ1が揺れるような場面においても、侵入物体の検出処理を実行することが可能となる。
(パターン例1)では、全てのテンプレートを用いて入力画像とのマッチングを行い、正規化相関値が最も大きくなる位置(xm、ym)と、その際に使用したテンプレートを特定する。なお、このパターン例では、処理時間が長くなる場合もある。
(パターン例2)では、入力画像内に存在するテンプレートのみを対象としてマッチングを行い、正規化相関値が最も大きくなる位置(xm、ym)を特定する。例えば、図6(A)の監視領域画像の座標系における入力画像の大きさや位置については、初期の位置からどれだけパンやチルトさせたかといったカメラ雲台12の制御情報と、撮像レンズ13の焦点距離の情報から、一意に決定することが可能である。このため、入力画像内のテンプレートを選択することが可能である。
(パターン例3)では、上記した(パターン例2)において、更にTVカメラ1の揺れを考慮する。具体的には、入力画像と比べて(例えば、少し)大きい範囲を設定し、その範囲内に存在するテンプレートのみを対象としてマッチングを行い、正規化相関値が最も大きくなる位置(xm、ym)を特定する。
ここで、図2に示される基準背景画像位置補正処理(ステップS4)では、予め作成した基準背景画像を平行移動することでTVカメラ1の光軸方向の変化を補正するため、平行移動によって画素が画像からはみ出して、処理に使用することが可能な画素が減少するのに対して、本例の基準背景画像位置補正処理(ステップS47)では、処理する画像より広い範囲で作成した監視領域画像から基準背景画像を抽出するため、画素を減少させずに、差分処理を実行することができる。
次に、差分処理が行われ(ステップS48)、二値化処理が行われる(ステップS49)。
次に、マスク領域位置ずれ補正ステップでは、上記した基準背景画像位置補正ステップ(ステップS47)と同様に、監視領域画像s’(x、y)上に設定したマスク領域を(r×xt−xm、r×yt−ym)〜(r×xt−xm+319、r×yt−ym+239)の範囲で抽出し、続くマスク処理ステップ(ステップS51)のマスク画像として適用する(ステップS50)。
次に、マスク処理が行われ(ステップS51)、ラベリング処理が行われる(ステップS52)。
次に、警戒領域補正ステップでは、上記した基準背景画像位置補正ステップ(ステップS47)と同様に、監視領域画像s’(x、y)上に設定した警戒領域を(r×xt−xm、r×yt−ym)〜(r×xt−xm+319、r×yt−ym+239)の範囲で抽出し、続く物体存在判定ステップ(ステップS57)において警戒領域内に侵入物体が存在するか否かの判定条件として適用する(ステップS54)。
同図(A)には、監視領域画像131に対して設定されているマスク領域(又は、警戒領域)141の一例を示してある。同図(B)には、更に、入力画像の範囲142を示してある。そして、同図(C)には、入力画像の範囲142に基づいてマスク領域(又は、警戒領域)141から切り出される領域を斜線により示してある。一例として、同図(D)に示されるように、入力画像上におけるマスク領域の各頂点の座標を把握するような形式を用いることができ、他の例として、同図(E)に示されるように、入力画像の各画素を走査してマスク領域内の画素を把握するような形式を用いることができ、或いは、他の形式が用いられてもよい。
次に、大きさ条件算出ステップでは、差分法により検出された変化領域の外接矩形(例えば、図10(D)に示される矩形184)の座標を監視領域画像s’(x、y)上の座標へ変換し、侵入物体の基準となる大きさを算出する(ステップS55)。ここで、例えば、図13(B)に示されるような外接矩形223が検出されたとすると、検出結果から得られる画像の下端から外接矩形223の下端までの距離y3は、画角変化を補正した監視領域画像s’(x、y)上で距離y3’=480−(r×yt−ym+240)+y3となり、監視領域画像s(x、y)上の座標系では、y3’’=y3’÷rとなる。なお、入力画像のサイズを横320画素、縦240画素とし、監視領域画像のサイズを横640画素、縦480画素(基準となる画角の上下左右50%拡大)とする。よって、y=y3’’として、式2及び式3を適用することにより、監視領域画像s(x、y)上での基準の大きさdx3、dy3が算出され、入力画像上では基準の大きさはdx3’=dx3×r、dy3’=dy3×rと算出される。
そして、物体存在判定処理が行われ(ステップS57)、警報・モニタ表示処理が行われる(ステップS58)。警戒領域補正処理(ステップS54)、大きさ条件算出処理(ステップS55)、速度条件算出処理(ステップS56)で算出された検出条件は、物体存在判定処理(ステップS57)で使用されて、差分法によって検出された変化領域が検出すべき物体であるか否かが判定される。
以上のように、本例では、TVカメラ1の揺れや焦点距離の変化を検出して、補正することができる。また、本例では、予め、広い画角に対応して、検出条件を用意することにより、適切な補正を行うことができる。
また、本例では、図4に示されるカメラ雲台制御処理(ステップS23)から画像合成処理(ステップS26)までの処理により、図5 に示される複数の画像91〜99から成る画像群から合成により図6(A)に示されるような監視領域画像101を生成する構成を示したが、他の構成例として、撮像レンズ13をズームアウトして、図6(A)に示される画像101の画角に相当する画像を1回の撮影で取得するような構成とすることも可能である。また、図6(B)を例として説明すると、画像102の画角で撮影して監視領域画像を取得する場合には、通常の処理における画角(例えば、図7のフローの実行時における画像121や画像122の画角)と比べて高精細(高画素)な画像が得られるような撮影モードを用いることも可能である。
すなわち、本例では、撮像素子として1/2型CCD(素子サイズが横6.4mm、縦4.8mm)を使用して、焦点距離を10mmとして図6(A)に示されるような監視領域画像101を合成する。この場合、入力画像の画角は横方向35.5°、縦方向27.0°となり、上下左右50%の重なり量で合成しているため、監視領域画像101は、横方向71.0°、縦方向54.0°の画角を有する。また、入力画像の画素数が横320画素、縦240画素であるとすると、監視領域画像101は横640画素、縦480画素で構成される。従って、監視領域画像101は、一画素当たり、横0.055°/pix、縦0.056°/pixの分解能を有する。一例として、監視領域画像101の中心をTVカメラ1の方向の原点(パン0°、チルト0°)とし、カメラ雲台12の操作によってパンが−5°に変わり、チルトが+3°に変わり、焦点距離が15mmに変わったとする。すると、入力画像の中心は、監視領域画像101の座標系で(640÷2−5÷0.055、480÷2+3÷0.056)=(229、294)へ移動する。また、焦点距離が変わったことによって、入力画像の画角は横方向24.1°、縦方向18.2°となることから、入力画像の画角は監視領域画像101の座標系で、横24.1÷0.055=438画素に相当し、縦18.2÷0.056=325画素に相当する。つまり、入力画像は監視領域画像101の(229−438÷2、294−325÷2)〜(229+438÷2、294+325÷2)=(10、131)〜(448、456)の範囲にあることが分かる。
すなわち、絶対座標をパン・チルト・ズームの制御量及びテンプレートを用いたマッチング処理によって算出することが可能であるが、他の構成例として、例えばドアなどのように監視領域内に存在する特定の物体に着目して、ドアノブの位置やドアの見かけの大きさなどを用いて絶対座標を算出するような構成とすることもできる。例えば、ズームの制御量を用いる代わりに、画角変化前と、画角変化後における着目物体の画像上でのみかけの大きさの変化量を用いるようにしても、画角の変化の量を検出することが可能である。
このように、テンプレートを用いて現在における入力画像の位置や大きさを把握する方法以外に、例えば、テンプレートを用いずに、カメラの旋回(パン、チルト)の情報やズームの情報から、現在の入力画像の位置や大きさを把握することも可能である。なお、カメラの旋回情報やズーム情報からだと、例えば、カメラの揺れに対応することはできない。また、テンプレートを用いた処理に際して、カメラの旋回(パン、チルト)の情報などを併用するようなことも可能である。
また、テンプレート或いはカメラの旋回(パン、チルト)情報やズーム情報によらずに、基準位置に対する現在における入力画像の位置を把握することができる他の処理を行ってもよく、これにより、予め広い画角で用意された検出条件を利用することが可能である。
また、検出条件の切り替えや更新方法の一例を示す。
すなわち、本例では、監視領域画像101に対して設定した1通りの検出条件を用いて侵入物体の監視を行う構成としたが、他の構成例として、複数の検出条件を用いてもよい。例えば、昼用、夕暮れ用、夜用の検出条件を設定しておいて、時間毎に切り替えることが可能であり、また、風力計などの外部センサからの情報をもとに、風が無いときには一時的にマスク領域を無効にするようなことも可能である。また、侵入物体の検出処理の結果に基づいて、例えば、侵入物体以外の検出領域、つまり、入力画像の輝度と基準背景画像の輝度との差が所定の閾値以上になる領域をマスク領域に追加して検出条件を更新するようなことも可能である。
図6(A)、(B)及び図9(A)、(B)、(C)を参照して、本実施例の効果を示す。
図6(A)には、図4を参照して説明されるように、監視領域画像101と、監視領域画像101上に設定した各種の基準検出条件111〜120の一例を示してある。図6(B)には、基準となる画角121と、監視員の画角122と、光軸方向の操作による撮像装置1の撮像範囲102の一例を示してある。
図9(A)には、画角、光軸方向の操作前の画角における検出条件161〜163を入力画像151に重ねて表示したものを示してある。図9(B)には、本発明の第1実施例に係る処理を適用した場合に得られる検出条件161a〜161cを入力画像152に重ねて表示したものを示してある。図9(C)には、本発明第2実施例に係る処理を適用した場合に得られる検出条件164、162a、165〜167を入力画像153に重ねて表示したものを示してある。
一方、本発明の第2実施例に係る処理を検出条件に適用した場合には、図9(C)に示されるように、監視領域画像上に設定した基準検出条件から、マスク領域164、警戒領域162a、165、TVカメラ1の光軸方向の変化を検出するためのテンプレート166、167を適切に算出することができる。従って、TVカメラ1の画角の操作や、光軸方向の変化が起こるような場面においても、監視領域画像内の範囲であれば、不感帯を十分に設定することができなくなる問題や、警戒領域を適切に設定することができなくなる問題や、TVカメラ1の光軸方向の変化の検出が安定に行われなくなる問題を解消することができる。そして、TVカメラ1の画角の操作や、光軸方向の変化に合わせて検出条件を算出することができるため、信頼性の高い正確な物体検出を行うことを実現することができる。
また、本実施例では、撮像装置1から逐次入力する画像信号に基づいて撮像視野内の物体を検出する物体検出装置や物体検出方法において、前記画像信号の変化領域を検出する変化領域検出処理と、当該撮像装置1の画角変化の量を検出する画角変化量検出処理と、当該画角変化に基づいて撮像視野内の物体を検出するための検出条件を算出する検出条件算出処理と、前記変化領域が当該検出条件を満たすか否かを判定する物体判定処理を行い、前記撮像装置1の撮像視野内の物体を検出する。
また、本実施例に係る物体検出装置や物体検出方法では、例えば、前記撮像装置1は、当該撮像装置1の画角を変化させるカメラ雲台12の装置を有する。そして、前記カメラ雲台12を制御して当該撮像装置1の画角を変化させながら入力した画像信号に基づいて監視領域画像を作成する監視領域画像作成処理を行う。また、前記検出条件算出処理によって算出される検出条件は、前記監視領域画像に対して設定された基準検出条件及び前記撮像装置1の画角に基づいて算出される。
また、本実施例に係る物体検出装置や物体検出方法では、例えば、前記マスク領域は、前記監視領域画像上の少なくとも3点以上の頂点を持つ多角形で表現される。そして、前記検出条件算出処理では、前記画角変化及び前記光軸方向変化に基づいて、当該頂点の座標を前記監視領域画像における座標から入力画像における座標へ変換する。
また、本実施例に係る物体検出装置や物体検出方法では、例えば、前検出した物体の重要度を区別する警戒領域は、前記監視領域画像上の矩形で表現される。そして、前記検出条件算出処理では、前記画角変化及び前記光軸方向変化に基づいて、当該矩形の座標を前記監視領域画像における座標から入力画像における座標へ変換する。
また、本実施例に係る物体検出装置や物体検出方法では、例えば、前記検出すべき物体の大きさを表す大きさ情報は、前記監視領域画像上の矩形で表現される。そして、前記検出条件算出処理では、前記画角変化及び前記光軸方向変化に基づいて、当該矩形の座標を前記監視領域画像における座標から入力画像における座標へ変換する。
また、本実施例に係る物体検出装置では、例えば、前記速度情報は、前記大きさ情報に基づいて算出される。
具体例として、従来では、TVカメラ1の光軸方向変化や画角操作によって、予め設定した検出条件を適用することができなくなる可能性があった。そして、このような場合には、不感帯を十分に設定することができなくなる問題や、変化領域の大きさ判定或いは警戒領域内に存在するか否かの判定を正確に行うことができなくなる問題が発生し、検出条件を改めて設定し直さなければならないといった煩わしさがあった。
これに対して、本実施例では、TVカメラ1の光軸方向変化や画角操作を検出し、変化の量に応じて検出条件を算出することにより、TVカメラ1の光軸方向変化や画角変化の影響を抑制することができ、信頼性の高い正確な物体検出を行うことができる物体検出装置や物体検出方法を実現することができる。
また、一構成例として、広い視野を捉えた画像において、物体の検出条件を設定し、そして、入力画像取得時におけるカメラの画角、向き(広い視野画像上における位置)に応じて、入力画像用の検出条件を算出することにより、正確に物体を検出することができる。また、広い視野を捉えた画像として、例えば、複数枚の画像をつなぎ合わせた合成画像を用いることができる。
また、一構成例として、入力画像取得時におけるカメラの画角、向きによらず、常に、入力画像中に設定したテンプレートを1つ以上含ませるために、広い視野を捉えた画像上において、位置ずれを検出するためのテンプレートを複数設定することを行う。
また、本実施例に係る物体検出装置や物体検出方法では、例えばテンプレートマッチングの結果や雲台制御部23の動作やレンズ制御部23の動作などに基づいてMPU26が入力画像の光軸方向の変化や画角の変化を検出する機能により物体検出対象画像視野変化検出手段が構成されており、MPU26が例えば座標の補正を行って入力画像に対する検出条件を設定する機能により検出条件設定手段が構成されており、MPU26が検出条件を使用して入力画像から移動などする物体の画像を検出する機能により物体画像検出手段が構成されており、また、撮像装置1の撮像部11などの機能により撮像手段が構成されており、撮像装置1のカメラ雲台12の機能や撮像レンズ13の機能により画角変化手段が構成されている。
TVカメラ等の撮像装置を用いた物体監視装置は、従来より広く用いられている。このような物体監視装置を用いた監視システムにおいて、監視視野内に入り込んでくる人間や自動車などの侵入物体の検出を、監視員(オペレータ)がモニタに表示される画像を見ながら行う有人監視では、監視員の熟練度、健康状態などによって監視能力に差が生じ、侵入物体の見逃しなどの問題が発生する場合があった。そこで、従来の有人監視ではなく、カメラ等の画像入力手段から入力される画像から侵入物体を自動的に検出し、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。
このようなシステムを実現するためには、所定の監視方式を用いて侵入者等の検出すべき監視対象物体を検出する機能が必要となる。このような監視方式の一例として、差分法と呼ばれる方式が従来より広く用いられている。差分法とは、TVカメラより得られた入力画像と予め作成した基準背景画像、すなわち、検出すべき物体が映っていない画像とを比較し、画素毎に輝度値の差分を求め、その差分値を所定の閾値によって閾値処理し、差分値の大きい領域を変化領域として検出するものである。
まず、図10を用いて、差分法によって撮像装置から逐次入力される入力画像の輝度の変化領域を検出する手順の一例を説明する。
同図において、(A)画像171は撮像装置から逐次入力される入力画像であり、(B)画像172は予め用意した検出すべき対象物体が映っていない画像である。
これらの2枚の画像171及び画像172を入力とする差分器(減算器)17 5によって、画素毎の輝度値の差分を計算して(C)差分画像173を得る。次に、差分画像173を入力とする二値化器176は、差分画像173の各画素を閾値Th(実験的に決定され、例えば、Th=20)で閾値処理し、閾値Th未満の画素の画素値を“0”とする一方、閾値Th以上の画素の画素値を“255”として、(D)二値化画像174を得る。これによって、入力画像171に映った人型の物体181は、差分器175によって差分が生じた領域182(入力画像の輝度の変化領域)として計算され、二値化器176によって画素値“255”の画像183として検出される。差分法の処理については、種々な検討等が為されている(例えば、特許文献2参照。)。
同図において、初期化処理ステップでは、差分法による監視方式を実行するための外部機器、変数、画像メモリ等の初期化を行う(ステップS61)。画像入力ステップでは、TVカメラから例えば横320画素、高さ240画素の入力画像を得る(ステップS62)。差分処理ステップでは、画像入力ステップで得た入力画像(画像171)と予め作成しておいた基準背景画像(画像172)との各画素毎の輝度値の差分(画像173)を計算する(ステップS63)。二値化処理ステップでは、差分処理ステップで得られた差分画像の画素値(差分値)が所定の閾値Th(例えば、Th=20)未満の画素の画素値を“0”とし、閾値Th以上の画素の画素値を“255”として、二値化画像(画像174)を得る(ステップS64)。なお、本例では、1画素の画素値を8ビットで計算しており、すなわち、1画素が“0”から“255”までの値を持つ。
上記した画像入力ステップから二値化処理ステップまでの処理(ステップS61〜ステップS64)によって、上記図10に示した入力画像中の輝度の変化領域が検出される。
次に、マスク処理ステップでは、二値化処理ステップで得られた二値化画像に対して、予め設定したマスク領域(物体を検出しない不感帯領域として処理する領域)の中の“255”の画素値を持つ画素の画素値を“0”へ修正する(ステップS65)。
同図(A)は、監視領域191を表しており、当該監視領域191内に侵入した侵入物体を検出する用途を想定している。監視領域191内には、建造物の入口、草木などが映っている。同図(B)は、監視領域192において、差分法を適用した場合に検出される入力画像の輝度の変化領域を表している。同図(B)において、検出すべき物体202以外にも、入力画像と基準背景画像で輝度に差が生じるような風で揺れた草木の領域203、204も検出されてしまい、入力画像中に3つの物体202、203、204が存在すると判定されてしまう。このような事象が発生した場合、従来から、同図(C)の監視領域193に示すようなマスク領域205を設定し、マスク領域205内を不感帯(物体の存在判定を行なわない領域)として処理する方法が用いられている。このようなマスク処理は、差分法に限らず、さまざまな物体検出方法で用いられ、監視方式の性能を向上させるための方法として広く使用されている。
次に、差分法によって検出された入力画像の輝度の変化領域に検出すべき物体が映っているか否かを判定する。具体的には、物体存在判定ステップでは、番号付けされた変化領域のそれぞれに対して、大きさ、面積、速度、検出位置等の検出条件に基づいて、当該変化領域が検出条件に合致するか否かを判定し、検出条件に合致する場合には検出すべき物体が存在するとして警報・モニタ表示ステップへ分岐し、検出条件に合致しない場合には検出すべき物体が存在しないとして画像入力ステップへ分岐する(ステップS68)。
例えば、検出条件として変化領域の基準の大きさを用いた場合、番号付けされた変化領域183に対して、外接する矩形184を算出し、外接矩形184の幅dx、高さdyを求め、検出条件の基準の大きさとの比較を行う(上記図10参照)。しかし、検出すべき物体は、画面上で観測される位置によって見かけの大きさが変化するため、検出条件の基準の大きさも画面上の位置に応じて補正する必要がある。
同図(A)は、領域211において、監視システムの設置時に設定される検出すべき物体の基準の大きさを表すものである。検出すべき物体の基準の大きさは、TVカメラから離れた位置に映る物体とTVカメラに近い位置に映る物体を実際に撮像し、その大きさに基づいて設定される。同図(A)において、物体221はカメラから離れた位置で撮像した物体の像であり、物体222はカメラに近い位置で撮像した物体の像である。同図(A)では、2つの像を分かりやすく重ねて表示してある。ここで、検出すべき物体の大きさの情報として、各々の物体221及び物体222に対して、検出位置y1、y2、外接矩形の幅dx1、dx2、外接矩形の高さdy1、dy2が記録される。例えば、同図(B)の領域212に示した位置で物体を撮像したとする。この場合、物体223は、同図(A)に示される位置には存在しないため、前記検出すべき物体の基準の大きさの情報から、物体223の位置の基準の大きさを推定する必要がある。基準の大きさの推定は、検出位置y1、y2、y3に基づいた補間によって行われる。物体223の位置y=y3に撮像される物体の基準の大きさdx3、dy3は、式2及び式3によって算出される。これによって、任意の位置で検出された物体の基準の大きさを算出することができる。
ここで、rx、ryは、例えば、「rx=0.5×dx3、ry=0.3×dy3」として算出され、それぞれ、基準の大きさに対して50%、30%の大きさの変動を許容することができる。すなわち、横方向は基準の大きさの50%から150%の範囲について、縦方向は基準の大きさの70%から130%の範囲について、これらの範囲の大きさの変化領域に検出すべき物体が存在すると判定する。
上記した物体存在判定ステップにおいて検出すべき物体が存在すると判定された場合には、次に、警報・モニタ表示ステップでは、例えば侵入物体を発見したことを表す警報を鳴らして監視員に知らせる(ステップS69)。更に、警報・モニタ表示ステップでは、
上記図12(A)に示すように監視領域内に警戒領域201を設定し、当該警戒領域201内に変化領域202の一部が含まれている場合には、検出した物体がより重要度の高い位置(上記図12(A)の例では、建造物の入口を警戒領域としている)に存在すると見なして赤色の警告灯を点灯させて監視員に注意を促し、当該警戒領域201内に変化領域202の一部が含まれていない場合には、黄色の警告灯を点灯させるような構成とすることも可能である。
これに対して、本発明の実施例に係る物体検出装置や物体検出方法では、例えば、TVカメラの画角や光軸方向を変更したような場合や、TVカメラが揺れて光軸方向が変化したような場合においても、その変化を検出して補正することにより、信頼性が高い正確な物体検出を行うことができる。
また、本発明の適用分野としては、必ずしも以上に示したものに限られず、本発明は、種々な分野に適用することが可能なものである。
また、本発明に係る物体検出装置や物体検出方法などにおいて行われる各種の処理としては、例えばプロセッサやメモリ等を備えたハードウエア資源においてプロセッサがROM( Read Only Memory )に格納された制御プログラムを実行することにより制御される構成が用いられてもよく、また、例えば当該処理を実行するための各機能手段が独立したハードウエア回路として構成されてもよい。
また、本発明は上記の制御プログラムを格納したフロッピー( 登録商標) ディスクやCD( Compact Disc )−ROM等のコンピュータにより読み取り可能な記録媒体や当該プログラム(自体)として把握することもでき、当該制御プログラムを当該記録媒体からコンピュータに入力してプロセッサに実行させることにより、本発明に係る処理を遂行させることができる。
Claims (3)
- 物体検出対象となる画像に含まれる物体の画像を検出する物体検出装置において、
物体検出対象となる画像の視野に関する変化を検出する物体検出対象画像視野変化検出手段と、
物体検出対象画像視野変化検出手段により検出される変化に基づいて、物体の画像を検出するために使用される検出条件を設定する検出条件設定手段と、
検出条件設定手段により設定される検出条件を使用して、物体検出対象となる画像に含まれる物体の画像を検出する物体画像検出手段と、
を備えたことを特徴とする物体検出装置。 - 請求項1に記載の物体検出装置において、
物体検出対象画像視野変化検出手段は、物体検出対象となる画像の視野に関する変化として、画像を撮像する装置の光軸方向の変化と、画像を撮像する装置の画角の変化の一方又は両方を検出する、
ことを特徴とする物体検出装置。 - 請求項1又は請求項2に記載の物体検出装置において、
物体検出対象となる画像と比べて広い画像について、物体の画像を検出するために使用される検出条件を設定するための基準となる検出条件が設定され、
検出条件設定手段は、当該基準となる検出条件及び物体検出対象画像視野変化検出手段により検出される変化に基づいて、物体の画像を検出するために使用される検出条件を設定する、
ことを特徴とする物体検出装置。
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