JP2008042423A - 画像監視装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】カメラで撮影された画像を取り込み、入力画像から、変化領域抽出手段が抽出した変化領域に対して特徴量を算出する。拡張領域決定手段は、算出した特徴量が検知対象の大きさ未満の場合、抽出した変化領域周辺に領域を拡張して、背景画像と入力画像の相関を行って類似度が閾値以下の領域を拡張領域として決定する。決定した拡張領域に対し、感度アップ処理手段が背景画像と入力画像に対して、拡張領域の輝度変換を行って輝度を補正し、この補正した画像を用いて物体抽出手段が物体を抽出し、物体抽出手段が抽出した物体に対して、物体検知判定処理手段が、物体有無を検知する。
【選択図】図1
Description
50は、映像信号20を処理し、対象物体40が存在した場合に異常発生有無を検知し、異常が発生した場合に表示装置900に、監視対象シーン30の映像を含む対象物体40の異常発生の場所や時刻等を報知する役割を有する。監視員1000は、表示装置900の表示内容から、発生場所や発生状況等に即した適切な指示が行える効果がある。また、対象物体40の異常発生時のみ、表示装置900に、監視対象シーン30の映像を表示する。一方、正常時は表示装置900に、監視対象シーン30の映像を表示しないので、監視員がモニタを見続ける手間を省き効率よく監視ができるという効果がある。更に、カメラ10は、監視対象シーン30に1台でもよいため、安価な構成の監視装置が実現できる効果がある。また、画像処理装置50は、画像処理が実現できるPC、又は、画像処理専用装置で構成しても良い。
20を入力すると、変化領域抽出部300が背景画像と入力画像から変化領域を抽出してノイズ部を除去しラベル毎の面積(以下、ラベル面積)を算出する。変化領域抽出部300で算出したラベル面積を用いて、拡張領域決定部400は算出したラベル面積が対象物体40の大きさ未満(閾値未満)か否かを判定して、閾値未満ならば物体の一部しか抽出されないとして、抽出した変化領域周辺に領域を拡張して、背景画像と入力画像の相関を行って類似度が閾値以下の領域を拡張領域として決定し、感度アップ処理部500が、拡張領域決定部400で決定された領域の感度アップを行う。物体抽出部550が、感度アップされた領域に対して、背景画像と入力画像を用いて物体領域を抽出すると、物体検知判定処理部600は、物体の有無を検知して、物体有りの場合、物体の異常有無を判定して、検知結果報知部850に報知する。
10)フレーム分累積して入力画像累積(以下、入力画像とする)を行う。ステップ251が初期入力画像を初期背景画像とする。
270は、ステップ256の拡張領域に対して背景画像累積と入力画像累積の感度アップを行い、ステップ290が、感度アップした画像の拡張領域が適切か否かを正規化相関により判断する。
310を処理する。ステップ310は、変化のない入力画像を新たな背景画像とし累積し、背景更新を行う。ステップ309は、ステップ307が抽出した変化領域に対し、ノイズ除去(例えば、ラベル面積が20以下)等を行って整形した後、膨張及び/又は収縮等により近隣を統合して抽出領域を作成し、これを物体領域とする。
60は、対象物体1個の大きさより十分小さいため、一部分しか抽出されていない。そこで、物体大きさ算出部260で算出した対象物体1個サイズの外接矩形を用いて、
まず、1回目91で抽出した対象物体40の一部を下側に内包した拡張領域50aを算出する。拡張領域50aに対して、背景画像30aと入力画像30の領域間で正規化相関80を行って類似度を計算する。類似度をチェックして、拡張領域50aの場合では、大部分が背景であり、類似度が閾値(例えば、0.6 )以上81となり、物体を抽出する領域が適切ではない。
255が、変化領域のラベル面積をチェックして、閾値以上の場合は対象物体の大部分を抽出した物体領域としてステップ599を行う。閾値未満の場合、ステップ294が、ステップ255の変化領域に対して、i回目の物体大きさ領域を設定してステップ290が正規化相関を行って類似度を算出する。ステップ291が類似度をチェックし、閾値以上の場合は、物体が存在しないとして、ステップ293を処理する。ステップ293で拡張領域が終了したか否かを判定し、終了しない場合、ステップ294へ戻る。ステップ291のチェックが、閾値未満の場合は、物体が存在するとして、ステップ270,ステップ
292,ステップ599を処理する。
T(X,Yt,O)129と人物126の足元位置S(X,Ys,O)128のカメラ座標が算出できる。また、ワールド座標での人物の身長h127は、数式3で算出できる。
(数3)
h=(1−Ys/Yt)H …(数式3)
これより、カメラ10に出現した移動体の身長は、hであることが分り、抽出した移動体の頭頂位置T(X,Yt,O)129から足元位置S(X,Ys,O)までの大きさを、カメラ10における全身シルエットとする。
605のチェックで、所定値に達した場合、ステップ606が異常ありと判定し、ステップ607が、異常情報を格納する。ステップ605のチェックで、所定値未満の場合、ステップ609が正常と判定する。ステップ608は、処理を続けるか否か判定し、続行の場合はステップ309へ戻り、それ以外は終了する。
300の処理、拡張領域決定部400の処理を行う。照明点灯制御部540は、拡張領域決定部400が決定した領域及び/又は領域付近に照準させて照射すようにLEDを用いた照明装置11の点消灯を制御して、対象物体40を鮮明に撮影する。
Claims (9)
- カメラで撮影された画像を監視する画像監視装置において、
前記カメラで撮影された画像を取り込み、変化領域を抽出する変化領域抽出手段と、
前記抽出した変化領域が検知対象の大きさ未満の場合、前記抽出した変化領域周辺に領域を拡張する拡張領域決定手段と、
前記拡張した領域の輝度を補正する感度補正処理手段と、
該感度補正処理手段により感度アップした画像を用いて物体を検知する物体抽出手段とを備えることを特徴とする画像監視装置。 - カメラで撮影された画像を監視する画像監視装置において、
前記カメラで撮影された画像を取り込み、変化領域を抽出する変化領域抽出手段と、
前記抽出した変化領域が検知対象の大きさ未満の場合、前記抽出した変化領域周辺に領域を拡張する拡張領域決定手段と、
前記拡張した領域に照準させて照明を照射する照明点灯制御手段と、
該照明点灯制御手段により照射された画像をカメラで取り込み、前記物体抽出処理手段で変化領域を抽出し、該抽出した変化領域の物体を検知する物体抽出手段とを備えることを特徴とする画像監視装置。 - 請求項1又は請求項2の画像監視装置において、
前記変化領域抽出手段は、1フレーム以上を累積した画像を用いることを特徴とする画像監視装置。 - 請求項1又は請求項2の画像監視装置において、
前記拡張領域決定手段は、算出した検知対象となる物体の大きさを用いて領域を拡張することを特徴とする画像監視装置。 - 請求項1の画像監視装置において、
前記感度補正処理手段は、拡張領域決定手段で決定した領域の輝度分布を用いて輝度変換を行うことを特徴とする画像監視装置。 - 請求項1又は請求項2の画像監視装置において、
前記物体抽出手段で抽出した物体に対し、物体の異常有無を判定する物体検知判定処理手段と、
該物体検知判定処理手段で異常であると判定されると監視員に報知する検知結果報知手段とを備えることを特徴とする画像監視装置。 - 請求項6の画像監視装置において、
前記検知結果報知手段は、前記感度アップ処理手段により感度アップした画像を表示することを特徴とする画像監視装置。 - 請求項2の画像監視装置において、
前記照明点灯制御手段は、照射の点灯制御可能な照明装置を用いることを特徴とする画像監視装置。 - 請求項6の画像監視装置において、
前記検知結果報知手段は、前記照明点灯制御手段により検知物体に照準させて照射した画像を表示することを特徴とする画像監視装置。
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