JP4634920B2

JP4634920B2 - 監視装置

Info

Publication number: JP4634920B2
Application number: JP2005349567A
Authority: JP
Inventors: 裕二中沢
Original assignee: Secom Co Ltd
Current assignee: Secom Co Ltd
Priority date: 2005-12-02
Filing date: 2005-12-02
Publication date: 2011-02-16
Anticipated expiration: 2025-12-02
Also published as: JP2007158607A

Description

本発明は、監視空間に侵入した物体を検出するための監視装置に関する。

監視空間を撮像するカメラ等の撮像装置を用いて、監視空間への移動体の侵入を検出する画像監視装置が提案されている。例えば、監視空間に許可なく侵入してきた不審な侵入者を検出して警報を発する監視装置等が開発されている。

監視装置は、侵入者が存在しない基準時における監視空間の画像を背景画像として取得及び保持し、監視空間を撮像して順次取得される入力画像と背景画像との変化を検出して監視空間内の侵入者の有無を判定する。

具体的には、入力画像と背景画像との間で対応する画素同士の輝度（画素値）の差分を求め、その差分値の絶対値が所定の閾値以上である画素を変動画素として抽出する。そして、抽出された変動画素からなる画素群を変動領域として、変動領域の大きさや形状等が予め定められた「人らしさ」を示す特徴と一致するか否かによって監視空間における侵入者の有無を判定する。侵入者が検出された場合には、例えば、警報等により周囲に警告を発したり、警報信号を監視センタ等へ送信したりする。

近年、画像を用いた監視装置を建物の周辺等の屋外での監視に適用する需要が高まっている。しかしながら、画像を用いた監視装置を屋外での監視に用いると、監視空間に含まれる木の枝葉や湖面等が画像内に含まれ、風による枝葉の揺れや湖面の波による光の反射の揺れによって入力画像の輝度（画素値）が背景画像から変動し、変動領域として抽出されてしまうことがある。このような場合、変動領域の大きさや形状が「人らしさ」を示す特徴を満たすと侵入者による画像の変化であると判定され、誤報を発する原因となることがある。

また、順次取得される入力画像における最大輝度値と最小輝度値との輝度差を画素毎に求め、この輝度差が所定の閾値以上である画素を枝葉の揺れや湖面の波等の侵入者以外による変動であるとして侵入者の検出対象領域から除外するマスク処理を行う技術も開示されている。

特開２００２−２７９４２９号公報

しかしながら、上記従来の画像監視装置では、枝葉の揺れや湖面の波等の侵入者以外の動く物体（以下、背景動体という）に対応する画像内の領域がマスク領域に設定されてしまうため、背景動体の前方に侵入者が現れた場合に侵入者が撮像された領域とマスク領域とが重なり合ってしまう。このような場合、監視空間に出現した侵入者を検出することができず、失報の原因となる。

そこで、本発明は、上記従来技術の問題を鑑み、背景動体による変動領域と侵入者による変動領域とを適確に弁別し、背景動体の前方に出現した侵入者を高い確度で検出することを可能とする画像を用いた監視装置を提供することを目的とする。

本発明は、基準時に監視空間を撮像して取得した背景画像と、前記基準時とは異なる時刻に監視空間を撮像して取得した入力画像との差分に基づいて、監視空間へ侵入した物体の有無を判定する監視装置であって、前記背景画像と前記入力画像との間で対応する画素の差分値が所定の変動閾値以上である変動画素を求める差分抽出手段と、前記差分値が同一極性である前記変動画素が所定の判定閾値以上に密に存在する判定領域を抽出する領域抽出手段と、前記判定領域に基づいて侵入物体の有無を判定する侵入判定手段と、を備えることを特徴とする。

このように、変動画素の極性にも着目して、同一極性の変動画素の画像中の密度が所定の閾値以上に密な領域を侵入者による変動領域である可能性が高い領域として処理を行うことによって、背景動体による変動領域と侵入者による変動領域とを適確に弁別し、背景動体の前方に出現した侵入者を高い確度で検出することができる。

ここで、前記領域抽出手段は、前記差分値が同一極性である前記変動画素が隣接して所定の連結数値以上に連続して存在する領域を前記判定領域として抽出することが好適である。特に、前記領域抽出手段は、前記差分値が同一極性である前記変動画素が所定方向に向けて隣接して所定の連結数値以上に連続して存在する領域を前記判定領域として抽出することがより好適である。例えば、前記所定方向は、監視空間の鉛直方向に対応する画像上の方向であることが好適である。

このように、入力画像内において差分値が同一極性である変動画素が隣接して所定の連結数値以上に連続して存在する領域を侵入者による変動領域である可能性が高い領域として処理を行うことによって、背景動体による変動領域と侵入者による変動領域とを適確に弁別し、背景動体の前方に出現した侵入者を高い確度で検出することができる。例えば、監視空間の鉛直方向に対応する画像上の方向に向かって隣接して所定の連結数値以上に連続して存在する領域を侵入者による変動領域であるとして処理することによって、立った姿勢で侵入する侵入者の検出の確度を高めることができる。また、監視空間の水平方向に対応する画像上の方向に向かって隣接して所定の連結数値以上に連続して存在する領域を侵入者による変動領域であるとして処理することによって、ほふく姿勢で侵入する侵入者の検出の確度を高めることができる。

また、本発明は、基準時に監視空間を撮像して取得した背景画像と、前記基準時とは異なる時刻に監視空間を撮像して取得した入力画像と、の差分に基づいて、監視空間内において揺動している物体に対応する画像内の揺動領域を求める監視装置であって、前記背景画像と前記入力画像との間で対応する画素の差分値が所定の変動閾値以上である変動画素を求める差分抽出手段と、前記差分値が同一極性である前記変動画素が所定の判定閾値より疎に存在する領域を前記揺動領域として抽出する揺動判定手段と、を備えることを特徴とする。

ここで、さらに、前記変動画素からなる変動領域から前記揺動領域を除去した判定領域を抽出する領域抽出手段と、前記判定領域に基づいて侵入物体の有無を判定する侵入判定手段と、を備えることが好適である。

このように、変動画素の極性にも着目して、同一極性の変動画素の画像中の密度が所定の閾値より疎な領域を背景動体による変動領域（揺動領域）である可能性が高い領域として処理を行うことによって、背景動体による変動領域と侵入者による変動領域とを適確に弁別し、背景動体の前方に出現した侵入者を高い確度で検出することができる。

本発明によれば、背景動体による変動領域と侵入者による変動領域とを適確に弁別し、背景動体の前方に出現した侵入者を高い確度で検出することができる。

本発明の実施の形態における監視システム１００は、図１に示すように、撮像部１０２、画像監視装置１０４及び警報部１０６を含んで構成される。監視システム１００の各部の機能はプログラムを実行可能なコンピュータを用いた制御によって実現することができる。監視システム１００の各部での処理は、図２に示すフローチャートに沿って行われる。

なお、本実施の形態では、植栽の揺れに対する処理を例に説明を行うが、植栽以外の背景動体による変動領域と侵入者による変動領域とを適確に弁別する処理であれば適用範囲は限定されるものではない。

監視システム１００は、画像監視を開始させる操作や設定されたタイミングにて侵入者検知を開始する。撮像部１０２は、ＣＣＤ撮像素子を備えたカメラを含んで構成される。撮像部１０２は、監視空間（視野範囲）を撮像し、画像を画像監視装置１０４へ出力する（ステップＳ１０）。画像は、モノクロ画像の輝度信号の画像、カラー画像から輝度信号を抜き出した画像、又は、カラー画像からカラー成分の１つを抜き出した画像でもよい。撮像部１０２で取得される画像は、静止画、動画を問わず、両方を取得してもよい。なお、ＣＣＤ撮像素子の代わりにＣＭＯＳ撮像素子等の光電変換素子を用いることもできる。

撮像部１０２には、画像のダイナミックレンジを自動的に調整する機能を持たせることが好ましい。例えば、３２０画素×２４０画素の画像全体が２５６階調（０〜２５５階調）のダイナミックレンジを可能な限り広く用いるように調整を行うことが好適である。なお、ダイナミックレンジの調整は、画像監視装置１０４において画像に対する処理が行われる前に行えばよく、ダイナミックレンジの調整機能を画像監視装置１０４に持たせてもよい。

画像監視装置１０４は、入力部１０、背景画像記憶部１２、背景差分処理部１４、領域分類部１６、侵入者判定部１８及び出力部２０を含んで構成される。このうち、背景差分処理部１４、領域分類部１６及び侵入者判定部１８が画像処理部に含まれる。

入力部１０は、撮像部１０２で撮像された画像を画像監視装置１０４へ取り込むためのインターフェースとして機能する。入力部１０は、画像を受信して、背景差分処理部１４へ出力する。

背景差分処理部１４は、侵入者が存在しない基準時に取得された背景画像と監視空間から順次取得される入力画像との差分を算出する機能を持つ（ステップＳ１２）。背景差分処理部１４は、入力部１０から入力画像を受信し、背景画像記憶部１２に予め格納及び保持されている背景画像を読み出して入力画像と背景画像との間で対応する画素同士の差分値を算出する。背景差分処理部１４における具体的な処理については後述する。

なお、背景画像記憶部１２に記憶されている背景画像は所定のタイミングで更新される。例えば、ユーザからの更新指示に応じたタイミングで新たな画像を撮像して背景画像を更新したり、所定の周期で新たな画像を撮像して背景画像を更新したりすることが好適である。なお、背景画像記憶部１２は、半導体メモリを含んで構成することができる。半導体メモリの代わりにハードディスク装置、光ディスク装置等の記憶手段を用いてもよい。

領域分類部１６は、背景差分処理部１４において算出された各画素の差分値に基づいて、入力画像内における侵入者による変動領域を植栽揺れによる変動領域と区別して抽出する（ステップＳ１４〜ステップＳ１８）。ここで、侵入者による変動領域と植栽揺れによる変動領域との相違について説明する。

背景に存在する植栽が揺れた場合、入力画像における揺れる植栽を示す領域と背景画像における同領域とは、共に植栽が撮像された領域であるため、この領域内の平均輝度値は大きく変化しない。すなわち、一箇所が背景より高輝度に変化すれば別の箇所が背景より低輝度に変化し、領域内で高輝度に変化した部分と低輝度に変化した部分とが偏りなく細々と混在する。

一方、背景に存在しない侵入者が現れた場合は、入力画像における侵入者を示す領域と背景画像における同領域とは、全く異なる物体が撮像された領域であるため、この領域内の平均輝度は大きく変化する。すなわち、上述の植栽揺れのような現象が生じることはなく、領域全体若しくはある程度纏まった領域毎に背景より高輝度又は低輝度の一方に変化し、領域内で高輝度に変化した部分と低輝度に変化した部分が偏って生じる。

したがって、領域分類部１６は、背景差分処理部１４で求めた差分値の絶対値が所定以上である画素を変動画素として、差分値が同一極性である変動画素の密度に基づいて侵入者による領域と植栽揺れ（背景動体）による領域を分類する。例えば、差分値が同一極性である変動画素の密度が所定の判定閾値以上である領域を侵入者の有無の判定対象となる判定領域とし、差分値が同一極性である変動画素の密度が所定の判定閾値より疎である領域を背景動体による揺動領域として分類する。そして、判定領域を侵入者判定部１８へ出力する。

侵入者判定部１８は、領域分類部１６での領域の分類結果に基づいて入力画像内に侵入者に相当する画像領域が存在するか否かを判定する（ステップＳ２０〜Ｓ２４）。すなわち、判定領域に基づいて決定される人候補領域の形状、大きさ、移動速度等の特徴量に基づいて侵入者の画像であるか否かを判定する。侵入者の判定処理は、特に限定されるものではなく、従来の判定処理を用いることができる。侵入者が存在すると判定された場合には、出力部２０を介して警報部１０６から警報を発報する。

侵入者の判定処理は、例えば、纏まって存在する判定領域毎（あるいは、判定領域を構成する画素毎）にラベリングして人候補領域を決定し（ステップＳ２０）、ラベル番号毎に対応する人候補領域に含まれる画素数を求め、その有効画素数が所定の閾値以上であれば侵入者であると判定することができる（ステップＳ２２，Ｓ２４）。また、ラベリングされた人候補領域と、それ以前に撮像された入力画像におけるラベリングされた人候補領域とに基づいてラベル番号毎の人候補領域の移動を検出し、これに基づいて侵入者を判定することもできる。

出力部２０は、侵入者判定部１８において侵入者が存在すると判定された場合、侵入者の存在を示す信号を受けて警報部１０６へ出力するインターフェースとして機能する（ステップＳ２６）。例えば、警報部１０６に設けられたブザー等である場合には周囲に警告を発したり、警報部１０６が監視センタ等に設置されている場合には撮像画像やアラーム信号を送信したりする。

次に、図２〜図５を参照して、背景差分処理部１４及び領域分類部１６での処理について詳細に説明する。図３，図５は、画像の画素数を１４画素×１２画素に簡略し、画像生成の流れを模式的に表したものである。

背景差分処理部１４では、図３に示すように、まず入力画像Ａにおける各画素の画素値（輝度値）から背景画像Ｂにおける対応する画素の画素値（輝度値）を引いて入力画像Ａの各画素に対する差分値を求める（ステップＳ１２）。

領域分類部１６では、背景差分処理部１４での結果を受けて、入力画像の各画素を、図３（ａ）に示すように、差分値が正（正極性）でありその絶対値が所定の閾値Ｖｔｈ以上である正極性変動画素、差分値の絶対値が閾値Ｖｔｈよりも小さい無変動画素、及び、差分値が負（負極性）でありその絶対値が所定の閾値Ｖｔｈ以上である負極性変動画素、の３つのカテゴリーのいずれかに分類した極性画像を生成する（ステップＳ１４）。なお、図３（ａ）では、各カテゴリーに属する画素を異なるハッチングで示している。

閾値Ｖｔｈは、侵入者の出現による画素値の変化を検出するためにノイズレベルの変化を抽出しない程度の適当な値とする。例えば、入力画像及び背景画像を２５６階調（０〜２５５階調）で表現した場合、侵入者を検出するためには閾値Ｖｔｈを５から２０程度の値に設定することが好適である。

このとき、一旦、正及び負の差分値を有する画素を区分せず、その絶対値が所定の閾値以上の画素とその閾値よりも小さい画素とに分ける２値化処理を行い、２値化された画像のうち孤立した画素を除去するノイズ除去処理を行ったうえで上記カテゴリー分類の処理を行うことも好適である。

次に、領域分類部１６は、ステップＳ１４で生成され極性画像の分布解析を行う（ステップＳ１６）。すなわち、入力画像内において差分値が同一極性である変動画素が所定の判定閾値以上に密に存在する領域と所定閾値より疎に存在する領域とを分類する処理を行う。

例えば、図４のフローチャート及び図５の説明図に示すように、極性画像内において差分値が同一極性である変動画素が監視空間の鉛直方向に対応する画像上の方向に向けて隣接して所定の連結数値以上に連続して存在する領域を判定領域として抽出することが好適である。以下、極性画像の各画素の位置を、最も左上の画素を基準に、上記鉛直方向下向きをＹ座標とし、鉛直方向に直交する水平方向右向きをＸ座標として説明する。

ステップＳ１６−１では、スキャンラインを示す変数Ｘを選択する。ここでは、初期設定としてＸ＝１を選択する。ステップＳ１６−２では、スキャンライン上（Ｙ方向）の同一極性のランを検出する。具体的には、スキャンライン上の画素を示す変数Ｙを、Ｙ＝１を初期設定として、順次インクリメントしていき、現在の変数Ｙの値で特定される画素が同一極性のランの始点となるか、又は、同一極性のランの終点となるかを調べる。すなわち、極性画像における座標（Ｘ，Ｙ）で特定される画素が正極性変動画素又は負極性変動画素のいずれかのカテゴリーに属し、座標（Ｘ，Ｙ−１）で特定される画素とは異なるカテゴリーである場合、座標（Ｘ，Ｙ）で特定される画素は同一極性のランの始点と判定される。画素がランの始点と判定されるとラン長のカウントを始める。また、極性画像における座標（Ｘ，Ｙ）で特定される画素が正極性変動画素又は負極性変動画素のいずれかのカテゴリーに属し、座標（Ｘ，Ｙ＋１）で特定される画素とは異なるカテゴリーである場合、座標（Ｘ，Ｙ）で特定される画素は同一極性のランの終点と判定される。画素がランの終点と判定されるとラン長のカウントを終える。同一極性のランの終点を検出すると、現在の変数Ｙの値を保持し、次のステップへ移行する。また、変数Ｙが画像のＹ座標の最大値を超えた場合、次のステップへ移行する。

ステップＳ１６−３では、同一極性のランが検出されたか否かが判断される。ステップＳ１６−３において走査したスキャンラインＸ上で同一極性のランが検出されていればステップＳ１６−４に処理を移行させ、検出されなければステップＳ１６−８に処理を移行させる。

ステップＳ１６−４では、ラン長が所定の閾値Ｎ以下であるか否かが判定される。ラン長が閾値Ｎ以下である場合には、ステップＳ１６−５に処理が移行され、そのランの区間に含まれる画素を“植栽揺れ画素”とする。一方、ラン長が閾値Ｎを超える場合には、ステップＳ１６−６に処理が移行され、そのランの区間に含まれる画素を“人候補画素”とする。その後、処理はステップＳ１６−７に移される。

ここで、閾値Ｎは、入力画像に写る検出すべきレベルの人の画像の大きさに基づいて決定することが好適である。例えば、検出すべきレベルの人の大きさに対して１／３〜１／５程度の大きさに対応する画素数とすることが好適である。また、画像内において監視空間の鉛直方向に沿って下となる領域では閾値Ｎをより大きく設定し、監視空間の鉛直方向に沿って上となる領域では閾値Ｎをより小さく設定することも好適である。すなわち、画像内において監視空間の鉛直方向に沿って下に向かうほど被写体が大きく写される傾向があるので“植栽揺れ画素”と“人候補画素”とを区分するための閾値Ｎも大きくすることが好ましい。また、同様の理由によって、撮像部１０２の設置俯角に応じて閾値Ｎを変更することも好適である。

ステップＳ１６−７では、スキャンラインＸ上の総てのランを検出済みか否か判定する。具体的には、保持している変数Ｙがスキャンラインの最後の画素を示す値であるか否かが判定される。変数Ｙの値がスキャンラインの最後の画素を示す値である場合にはステップＳ１６−８に処理が移行される。一方、スキャンラインの最後の画素を示す値でない場合にはステップＳ１６−２に処理を戻し、変数Ｙをインクリメントして次のランを検出する処理を行う。ステップＳ１６−８では、極性画像の総てのスキャンラインを選択済みで分析が終了したか否かが判定される。極性画像の総てのスキャンラインについて分析が終了していない場合にはステップＳ１６−１に処理を戻し、変数Ｘを１だけ増加して別のスキャンラインを選択して同様の処理を施す。一方、極性画像の総てのスキャンラインについて分析が終了した場合にはメインルーチンのステップＳ１８へ処理が戻される。

具体的には、変数Ｘが６であり、図３（ａ）の極性画像における第６列目がスキャンラインとなっている場合、図５（ａ）に示すように、変数Ｙ＝６で特定される画素は正極性変動画素であり、Ｙ−１＝５で特定される画素は無変動画素であり、Ｙ＋１＝７で特定される画素は負極性変動画素であるので座標（６，６）で特定される画素は始点であり、かつ、終点であると判定される。このときのラン長は１となる。ここで、閾値Ｎ＝３に設定されている場合、このランに含まれる座標（６，６）の画素は“植栽揺れ画素”とされる。変数Ｙ＝７で特定される画素は負極性変動画素であり、Ｙ−１＝６で特定される画素は正極性変動画素であり、Ｙ＋１＝８で特定される画素は負極性変動画素であるので座標（６，７）で特定される画素は始点であると判定される。その後、変数Ｙ＝１２までラン長がカウントされ、変数Ｙ＝１２で特定される画素は負極性変動画素であり、Ｙ−１＝１１で特定される画素は正極性変動画素であり、Ｙ＋１＝１３で特定される画素は無いので座標（６，１２）で特定される画素は終点であると判定される。このときのラン長は６となり、このランに含まれる座標（６，７）〜座標（６，１１）の画素は“人候補画素”とされる。

また、変数Ｘが９であり、図３（ａ）の極性画像における第９列目がスキャンラインとなっている場合、図５（ｂ）に示すように、ラン長が１，１，２，１，２の画素のみが含まれるので、総ての変動画素が“植栽揺れ画素”とされる。

このようにして、変数Ｘ＝１のスキャンラインから変数Ｘ＝１４のスキャンラインまで分析処理が行われ、図３（ｂ）に示すように、各変動画素が“植栽揺れ画素”と“人候補画素”とに区分される。

領域分類部１６は、ステップＳ１６における極性画像の分布解析の結果に基づいて判定領域を抽出する（ステップＳ１８）。例えば、図３（ｃ）に示すように、ステップＳ１６で“人候補画素”として判定された画素のみを含む領域を判定領域と決定し、ステップＳ２０におけるラベリング処理によって最終的な人候補領域を決定する。また、“植栽揺れ画素”として判定された画素を含む領域を背景動体による揺動領域とし、この揺動領域についてもさらに別の判定処理を適用して判定領域と合わせて最終的な人候補領域を決定してもよい。

以上のように、入力画像と背景画像との差分値が同一極性である変動画素が所定の判定閾値以上に密に存在する判定領域から人候補領域を決定することによって、背景動体による変動領域と侵入者による変動領域とを適確に弁別し、背景動体の前方に出現した侵入者をも高い確度で検出することができる。

また、差分値が同一極性である変動画素が監視空間の鉛直方向に対応する画像上の方向に向けて隣接して所定の連結数値以上に連続して存在する領域を抽出することによって侵入者が立った姿勢で侵入してきた場合の検出の確度を高めることができる。

また、本実施の形態では、入力画像内において差分値が同一極性である変動画素が監視空間の鉛直方向に対応する画像上の方向に向けて隣接して所定の連結数値以上に連続して存在する領域を抽出したが、これに限定されるものではない。

侵入者がほふく姿勢で侵入してくる状況に対応するには、差分値が同一極性である変動画素が監視空間の水平方向に対応する画像上の方向に向けて隣接して所定の連結数値以上に連続して存在する領域を抽出することが好適である。このように、侵入物体に対して予想される侵入状況に応じて変動画素の分析方向を決定することが好ましい。もちろん、複数の方向に対する処理を組み合わせてもよい。

また、入力画像と背景画像との差分値が同一極性である変動画素が所定の領域内に所定の判定閾値以上に密に存在する判定領域が判断できればよい。例えば、縦３画素×横３画素の領域を順次選択し、その領域内に閾値（例えば５画素）以上の同一極性である変動画素が含まれている場合にその中心画素を“人候補画素”と決定し、それ以外の場合には中心画素を“植栽揺れ画素”と決定してもよい。

なお、上記のように人候補画素による領域を抽出するのではなく、積極的に入力画像と背景画像との間で対応する画素の差分値が同一極性である変動画素が所定の判定閾値より疎に存在する領域を揺動領域（背景動体による変動領域）として抽出してもよい。抽出された揺動領域について他の判定処理を適用することによって最終的に“人候補領域”ではない領域を決定することができ、侵入者による変動領域が誤って揺動領域として除いてしまうことなく、確度の高い侵入者判定を行うことができる。さらに、閾値ＮをＮ₁とＮ₂（＜Ｎ₁）の２段階に設け、Ｎ₁以上のランに含まれる画素を人候補画素、Ｎ₂以下のランに含まれる画素を植栽揺れ画素とし、Ｎ₂とＮ₁の間のランに含まれる画素について他の判定処理を適用することによって最終的に人候補領域を決定してもよい。

本発明の実施の形態における監視装置の構成を示すブロック図である。本発明の実施の形態における監視装置の処理を示すフローチャートである。本発明の実施の形態における処理を説明する図である。本発明の実施の形態におけるラン長に基づく分析処理を示すフローチャートである。本発明の実施の形態におけるラン長に基づく分析処理を説明する図である。

符号の説明

１０入力部、１２背景画像記憶部、１４背景差分処理部、１６領域分類部、１８侵入者判定部、２０出力部、１００監視システム、１０２撮像部、１０４画像監視装置、１０６警報部。

Claims

基準時に監視空間を撮像して取得した背景画像と、前記基準時とは異なる時刻に監視空間を撮像して取得した入力画像との差分に基づいて、監視空間へ侵入した物体の有無を判定する監視装置であって、
前記背景画像と前記入力画像との間で対応する画素の差分値が所定の変動閾値以上である変動画素を求める差分抽出手段と、
前記差分値が同一極性である前記変動画素が所定の判定閾値以上に密に存在する判定領域を抽出する領域抽出手段と、
前記判定領域に基づいて侵入物体の有無を判定する侵入判定手段と、
を備えることを特徴とする監視装置。
請求項１に記載の監視装置であって、
前記領域抽出手段は、前記差分値が同一極性である前記変動画素が隣接して所定の連結数値以上に連続して存在する領域を前記判定領域として抽出することを特徴とする監視装置。
請求項２に記載の監視装置であって、
前記領域抽出手段は、前記差分値が同一極性である前記変動画素が所定方向に向けて隣接して所定の連結数値以上に連続して存在する領域を前記判定領域として抽出することを特徴とする監視装置。
請求項２又は３に記載の監視装置であって、
前記所定方向は、監視空間の鉛直方向に対応する画像上の方向であることを特徴とする監視装置。
基準時に監視空間を撮像して取得した背景画像と、前記基準時とは異なる時刻に監視空間を撮像して取得した入力画像と、の差分に基づいて、監視空間内において揺動している物体に対応する画像内の揺動領域を求める監視装置であって、
前記背景画像と前記入力画像との間で対応する画素の差分値が所定の変動閾値以上である変動画素を求める差分抽出手段と、
前記差分値が同一極性である前記変動画素が所定の判定閾値より疎に存在する領域を前記揺動領域として抽出する揺動判定手段と、
を備えることを特徴とする監視装置。
請求項５に記載の監視装置であって、
前記変動画素からなる変動領域から前記揺動領域を除去した判定領域を抽出する領域抽出手段と、
前記判定領域に基づいて侵入物体の有無を判定する侵入判定手段と、
を備えることを特徴とする監視装置。