JPH0894400A - 画像処理装置と画像処理装置を用いた応用機器 - Google Patents
画像処理装置と画像処理装置を用いた応用機器Info
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- JPH0894400A JPH0894400A JP22663594A JP22663594A JPH0894400A JP H0894400 A JPH0894400 A JP H0894400A JP 22663594 A JP22663594 A JP 22663594A JP 22663594 A JP22663594 A JP 22663594A JP H0894400 A JPH0894400 A JP H0894400A
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Abstract
を処理し、検出エリア内の人体の領域を正確に検出し、
検出した1つの人体の領域が複数の人間の重なりである
場合に、1人1人を正確に個人の領域に分割することを
目的とする。 【構成】 検出エリア内の人間および環境の温度を計測
して熱画像信号を出力するセンサ部1と、センサ部1の
出力である熱画像信号から背景温度を算出する背景温度
算出部2と、背景温度算出部2の出力信号と熱画像信号
を基に熱画像内の人体領域を検出する人体領域検出部3
と、人体領域検出部3の出力信号と熱画像信号より人体
領域を1人1人の領域である個人領域に分割する人間領
域分割部4と、人間領域分割部4の出力信号と熱画像信
号より詳細な人間の個人情報信号もしくは環境情報信号
を出力する画像情報検出部5で構成されている。
Description
外線センサから得られる熱画像から人の情報を検出する
画像処理装置に関するものであり、空調関連機器、監視
システム、住宅関連機器、インテリジェントビルデイン
グシステム(IBS)等の多数の産業分野に利用でき
る。
線センサの熱画像を用いて、そこから得られる人間の情
報を用いる機器制御に関するものである。従来より赤外
線センサを用いて人の位置検出を行ない空調制御を行な
うものがあった。例えば、特開平6−117836号公
報記載の構成が知られている。以下に簡単にその構成を
説明する。検出エリア内の人間および環境の温度を赤外
線センサで計測する。赤外線センサの出力である熱画像
はブロックに分割され、ブロック毎の平均温度から切り
出し温度を決定し人体領域を検出する。ニューラルネッ
トまたはパターン認識で人体領域の形状や大きさによっ
て、人数や足元位置などの個人情報信号と環境情報信号
を出力する。個人情報信号と環境情報信号から個人別の
快適度を検出して、空調機器の制御が行なわれる。
どで人間に関する正確な情報が要求されているが、人間
に関する情報を検出する方法は、可視監視カメラを設置
し人がモニタリングするか、ビデオなどに記録すること
が一般的である。また、画像処理を用いた監視システム
も存在するが、照度や色などの問題で検出困難な場合も
多い。さらに、赤外線カメラを用いる監視システムも存
在するが、解像度の高い熱画像を得るには検出素子数を
多く必要とするか、冷却装置を必要とするものが一般的
で、複雑な処理と高いコストが要求される。
示した赤外線の熱画像を用いた空気調和機の制御装置
は、人体と背景が分離されていない固定した領域毎の平
均温度に対応して、あらかじめ定められた切り出し温度
幅で人体領域の検出を行なっていた。このため、室内温
度が高くなると正確な人体領域の検出ができなくなるこ
とがあった。また、複数人が近くにいる場合には、人数
検出や個々人の位置などに関する正確な情報を検出する
ことは困難であった。
分布に関係なく、赤外線センサの熱画像から人体温度を
切り出す温度があらかじめ設定してあるために生じる問
題である。第2の課題は、画像の読み取りセンサの分解
能の低さに起因する問題である。画像の解像度が低いと
複数人が近くにいる場合には、人数や個々人の位置を正
確に検出することが難しい。
るものであり、赤外線画像から検出エリア内の人体の領
域を正確に検出すること、赤外線画像から人体の領域を
検出した時に、1つの人体の領域が複数の人間の重なり
である場合に、1人1人を正確に個人の領域に分割する
ことを目的とする。
術的解決手段は、上記の目的を達成するために、画像処
理装置に関して、少なくとも検出エリア内の人間および
環境の温度を熱画像信号として出力するセンサ部と、前
記センサ部からの出力である熱画像信号を処理し、熱画
像信号から背景温度を算出する背景温度算出部と、前記
背景温度算出部の出力信号と熱画像信号を基に熱画像内
の人体領域を検出する人体領域検出部と、前記人体領域
検出部の出力信号より詳細な人間の個人情報信号もしく
は環境情報信号を出力する画像情報検出部で構成する。
領域検出部の出力である人体領域を1人1人の領域であ
る個人領域に分割する人間領域分割部を付加することに
より構成されている。
次のような作用を有する。第1の作用として本発明にお
いては、2次元赤外線センサの出力である熱画像信号か
ら背景と考えられる領域の温度を算出し、この背景温度
から人体領域の切り出し温度を決定し、より正確な人体
領域検出ができる。
部において1人の人間は1つの極大値を持つものとし
て、熱画像信号の極大値に基づいて、複数人が存在する
1つの人体領域を1人1人の個人領域に分割することに
より、人体の一部分が重なりあっている場合も正確に人
数を検出することができる。
た根拠は、赤外線センサの検知エリアに1人の人間がい
た場合、肌が露出している部分が服を着ている部分より
も温度が高く検出される。また、肌が露出している顔や
手などの部分のうち、顔の部分が一番高い温度を検出す
る。画素数の少ない赤外線センサを用いている場合に
は、熱画像上では1人1人の顔の温度が熱画像上の極大
値を示すためである。
例について、図面を参照して説明する。図1は本実施例
の画像処理装置の構成図である。1はセンサ部で熱画像
信号を出力する。2は背景温度算出部で熱画像信号から
背景温度信号を検出する。3は人体領域検出部で人体領
域を検出する。4は人間領域分割部で人体領域を個人領
域に分割する。5は画像情報検出部で検出エリア内の人
数や着衣量などを熱画像から推定する。
ンサ部1の説明をする。外界6は人間のいる領域で、セ
ンサ部1に含まれる2次元赤外線センサ14で走査し
て、熱画像情報として検出可能なエリアの温度を検出
し、熱画像信号8を出力する。
5は2次元赤外線センサ14で検出した熱画像信号8の
2階微分を算出し、2階微分画像信号を出力する2階微
分算出手段、16は2階微分算出手段からの出力である
2階微分画像信号から熱画像信号8の凹凸を検出し、人
間領域の温度が30度として、人間領域の温度が室内温
度より高い場合は背景温度である凹部の温度を算出し室
内温度より低い場合は背景領域である凸部の温度を算出
し、背景温度信号9を出力する背景領域温度算出手段で
ある。
7は背景温度算出部2の出力である背景温度信号9か
ら、人間領域の温度Tmanが室内温度Troomより
高い場合は背景温度Tbackとしきい値θを足した温
度を切り出し温度とし、室内温度Troomより低い場
合は背景温度からしきい値θを引いた温度を切り出し温
度とし、切り出し温度信号を出力する切り出し温度決定
手段、18は前記切り出し温度決定手段17で決定した
切り出し温度信号により、 Tman≧Troom ならば、 Tback+θ<G Tman<Troom ならば、 Tback−θ>G で求められる画素Gを人体領域として検出し、人体領域
信号10を出力する人体検出手段である。
9は人間領域分割部4の出力である個人領域信号11か
ら検出エリア内の人数を検出し、人数信号を出力する人
数検出手段である。
を示すブロック図である。20は熱画像信号から熱画像
の極大値を検出し、極大値信号を出力する極大値検出手
段、21は前記極大値検出手段の出力である極大値信号
と人体領域信号から、極大値から人体領域を示す画素の
距離によって人体領域を個人領域に分割し、個人領域信
号を出力する極大値個人領域分割手段である。
動作について説明する。まず、全体の動作について説明
する。外界6は人間がいる領域で、センサ部1に含まれ
る2次元赤外線センサ14で走査して、熱画像情報とし
て検出可能なエリアの温度を検出する。人の居住するエ
リアとして室内を示す場合もある。外界6の熱分布が2
次元赤外線センサ14により走査され、熱画像信号8と
して背景温度算出部2に入力される。背景温度算出部2
でセンサ部1の出力である熱画像信号8より背景領域を
検出し、背景温度を算出する。熱画像信号8と熱画像信
号8の背景領域の温度である背景温度信号9は、人体領
域検出部3に入力される。人体領域検出部3で熱画像信
号8と背景領域信号9に基づいて人体領域を検出し、人
体領域信号10を出力する。人間領域分割部4で熱画像
信号8と人体領域検出部3で出力された人体領域信号1
0に基づいて、人体領域から1人1人の領域である個人
領域に分割し、個人領域信号11を出力する。熱画像信
号8と背景温度信号9と個人領域信号11が画像情報検
出部5に入力される。画像情報検出部5では、熱画像信
号8と背景温度信号9と個人領域信号11から、検出エ
リア内の人数や着衣量などの個人情報信号12と、背景
温度や人間以外の発熱体の位置などの環境情報信号13
を出力する。
明する。最初に背景温度算出部2の動作について説明す
る。従来は、熱画像信号8から背景温度を検出する場
合、室内に人間以外の発熱がなく、室内温度が25度以
下であるとすれば、26度から34度の温度の画素を検
出することにより人体の領域を検出し、それ以外の領域
を背景として背景温度を検出していた。しかし、以上の
ような構成では2次元の熱画像から背景温度の算出が正
確に行なえない場合があった。例えば、室内の温度分布
が床や各壁面によって温度が違う場合がある。また、人
の切り出しを温度範囲を用いずに人の境界線より人間を
検出する方法もあるが、良好なエッジの検出ができない
と正確な検出は困難である。
て捉え、人間領域の温度が周囲温度に対して、周囲温度
より低い場合は凸になり、周囲温度が高い場合は凹にな
ることを利用する。熱画像信号8の2階微分を算出する
2階微分算出手段15で、熱画像信号内の凹凸を見つけ
る。人間領域の温度が30度であるとして、この温度が
周囲温度より高い場合は凹の部分、周囲温度より低い場
合は凸の部分を背景領域として、背景領域温度算出手段
16で背景温度を算出する。
法として、画像処理でよく知られた移動平均法の1つで
ある多項式適合法を用いる。画像の微分は多項式適合法
の重み係数を変更することによって求められ、同時に画
像の平滑化も行なわれる。この多項式適合法の微分を2
回行なうことにより、雑音を除去しながら熱画像の2階
微分を求める。この2階微分画像信号から、熱画像上の
人間にあたる凹凸を見つけて、その凹凸の部分の温度を
基準に領域を切り出す方法を用いた。また、多項式適合
法の他に、4近傍型または8近傍型のラプラシアンオペ
レータを用いて、熱画像の2階微分を求め、熱画像上の
凹凸を捉えることもできる。
る。本実施例では背景温度信号9から、人間の領域が室
内温度より高い場合は背景温度信号9としきい値θを足
したものよりも大きい部分の熱画像信号8を人体領域と
して検出し、室内温度より低い場合は背景温度信号9か
らしきい値θを引いたものよりも小さい部分の熱画像信
号8を人体領域として検出する。
る。2次元赤外線センサ14で検出した熱画像信号8
と、人体領域検出部3の出力である人体領域信号10か
ら、個人領域を検出する。従来は、検出エリア内に複数
の人間が存在している場合、人体領域検出部3で1人1
人が切り出されなければ、複数の人間が1つの人体領域
に存在していても、1人だけがその人体領域に存在して
いるものと認識していた。そこで、本実施例では、複数
の人間が1つの人体領域に存在している場合、人間が2
次元熱画像上で1つの極大値を持つものとして1つの人
体領域を個人領域に分割する。
2を参照しながら行う。人体領域検出部3で検出した1
つの人体領域に、複数の人間が存在しているものとす
る。1人の人間は1つの極大値を持つものとして、極大
値検出手段20で熱画像信号8から極大値を算出し極大
値信号を出力する。人体領域内にある極大値は1人の人
間であるとして、極大値検出手段20で出力された極大
値信号と人体領域検出部3で出力された人体領域信号に
基づいて、極大値個人領域分割手段21で個人領域に分
割する。極大値個人領域分割手段21で熱画像上の距離
を用いて、極大値からの人体領域の距離が近いものは、
この極大値が示す人間の個人領域であるとして分割す
る。ここで、熱画像の縦横比が1でない場合には、熱画
像の縦横比を用いて、距離の重み付けを行い、この重み
によって1つの人体領域を個人領域に分割する。
する。従来は、画像から画像内の人数を検出する場合
は、画像より人間らしい部分の領域を検出し、その領域
の形状から人間かどうかを判断し、その数がいくつある
かによって、人数の算出を行なっていた。しかし、この
方法では画像から領域の形状認識が正確に行なえないと
人数の良好な検出は難しい。また人間が重なった場合
も、人数算出が難しくなる。そこで、本実施例では人体
領域検出部3と人間領域分割部4により人数を求めてい
る。
する。2次元赤外線センサ14で検出可能なエリアに複
数人が重なっていて、人体領域検出部3で1つの人体領
域しか検出できなかった場合には、人間領域分割部4の
動作により、1人1人の個人領域に分割される。この個
人領域の数が検知エリア内の人数を示している。
の第2の実施例について、図面を参照して説明する。第
1の実施例においては、人体領域分割部4はセンサ部1
の出力である熱画像信号8の極大値を求めて、この極大
値信号と人体領域検出部3の出力である人体領域信号1
0から、1つの人体領域を個人領域に分割させていた。
本実施例においては、センサ部1の出力である熱画像信
号8の縦方向および横方向の微分をとり、縦方向および
横方向の極小値を見つけ、この極小値のつながりを1つ
の人体領域を個人領域に分割する境界線とするものであ
る。
を示すブロック図である。22は熱画像信号の縦方向お
よび横方向の微分をとり、縦方向および横方向の極小値
を求め、極小値信号を出力する極小値検出手段、23は
前記極小値検出手段の出力である極小値信号を連結し、
極小値連結信号を出力する極小値連結手段、24は前記
極小値連結手段の出力である極小値連結信号を個人領域
の境界線として、人体領域信号から個人領域を分割し、
個人領域信号を出力する極小値個人領域分割手段であ
る。
3を参照しながら行う。人体領域検出部3で検出した1
つの人体領域に複数の人間が存在しているものとする。
1人の人間は1つの極大値を持つものとして、他の人間
の境界には縦横それぞれに、極小値が存在する。そこ
で、本実施例では、縦横それぞれの微分をとり、極小値
を見つけ、この極小値のつながりを人間の境界線として
1つの人体領域を個人領域に分割する。
8に縦方向および横方向の微分オペレータをかけて、縦
方向および横方向の極小値を極小値検出手段22で検出
する。極小値検出手段22の出力である極小値信号は、
熱画像の形状によっては、連続した線を示さない。そこ
で、熱画像の縦横比に注意しながら、極小値の画素間の
距離に応じて極小値の連結を行う。極小値信号を入力と
する極小値連結手段23で極小値信号を連結し、1つの
人体領域を1人1人の領域に分割する境界線として極小
値連結信号を出力する。この極小値連結信号が示す個人
領域の境界線と人体領域検出部3の出力である人体領域
信号に基づいて、極小値個人領域分割手段24で1つの
人体領域を個人領域に分割する。
除去しながら、熱画像の微分をとる平滑化機能を持つP
rewittオペレータ、Sobelオペレータであ
る。
を用いた具体的な実施例として監視装置を示す。
監視することが行なわれている。これは可視画像から人
の認識を行なう技術の開発は行なわれているが、実用化
に至ったものが少ないためである。しかし、可視画像か
ら移動物体を検出する技術は実用化されているものが多
い。ただし、動きによって捉えられる物体には人以外の
ものも含まれるため、移動物体から人を正確に捉えるこ
とは難しい。また、動きが少ない人の検出は不可能であ
る。これに対して、赤外線画像は発熱物体として人間を
捉えることが容易であるが、人以外の発熱物体も同時に
検出されてしまう。
動物体を検出する装置と赤外線センサを用いた画像処理
から発熱物体を検出する本発明の画像処理装置を併用す
ることで人間または環境情報の検出精度を向上させた監
視装置を示す。
照して説明する。図4は本発明の一実施例における監視
装置の概略ブロック図である。25は可視画像のセンサ
部(カメラ)で可視画像信号30を出力する。26は可
視画像処理部で可視画像信号29から差分画像信号31
を出力する。27は可視画像情報検出部で差分画像信号
31から移動物体信号32を出力する。28は監視情報
検出部で可視画像情報検出部27の出力である移動物体
信号31と本発明の画像処理装置の出力である個人情報
信号12と環境情報信号13から不審者警告信号33と
異常信号34を出力する。
手段35と姿勢判定推測手段36を付加したものとす
る。それぞれの手段は画像情報検出部5の入力である人
体領域信号10または個人領域信号11に基づいて、ニ
ューラルネットワークまたはパターン認識を用いて足元
位置、姿勢を推測する。各手段の出力は画像情報検出部
5の出力である個人情報信号12に付加して出力する。
について説明する。カメラ25で外界6から可視光29
を可視画像信号30を出力する。可視画像信号30を可
視画像処理部26で時間的に連続した差分をとることに
より、差分画像信号31を出力する。可視画像情報検出
部27において、差分画像信号31から移動物体の有
無、移動物体の数、移動物体の位置を移動物体信号32
として出力する。監視画像情報検出部28において、前
記移動物体信号32と本発明の画像処理装置の出力であ
る個人情報信号12と環境情報信号13から、検知エリ
ア内に移動物体と発熱物体が数、位置ともに対応が取れ
ているか調べ、人体を検出する。人体が検出された位置
が立ち入り禁止領域であり、人体の位置が変化しなくな
れば、不審者警告信号33と異常信号34を出力する。
また、検知エリア内に人体の温度よりもはるかに高温な
領域が存在すれば、火事の可能性があるとして異常信号
34を出力する。
を用いた具体的な実施例として個人認識装置を示す。以
下、本実施例について図面を参照して説明する。図5は
本実施例における個人識別装置の概略ブロック図であ
る。図5は実施例3の概略ブロック図である図4に示し
た監視情報検出部28を個人識別部37に入れ換え、入
力にカメラ部25の出力である可視画像信号30を付加
し、個人識別信号38を出力するものである。また、個
人識別部37は個人情報記憶手段39と個人認識手段4
0を持つ。
報記憶手段39は人間の位置と姿勢と体格と着衣の色な
どを記憶する。個人認識手段40は個人情報記憶手段3
9に記憶されている個人の特徴に基づき、ニューラルネ
ットワークまたはパターン認識により個人の識別または
追尾を行なうことができる。このことより、室内に誰が
いるのかを識別することが可能になる。この個人認識装
置から個人視聴率測定装置などの応用がある。
を用いた具体的な実施例として看護装置を示す。
明する。図6は本実施例における看護装置の概略ブロッ
ク図である。41は非看護者状態判別部で画像情報検出
部5の出力である個人情報信号12と環境情報信号13
に基づいて、非看護者状態信号42を出力する。ここ
で、画像情報検出部5に姿勢判定推測手段36と着衣量
推測手段43と皮膚温度推測手段44を付加したものと
する。それぞれの手段は画像情報検出部5の入力である
人体領域信号10または個人領域信号11に基づいて、
ニューラルネットワークまたはパターン認識を用いて、
姿勢、着衣量、皮膚温度を推測する。各手段の出力は画
像情報検出部5の出力である個人情報信号12に付加し
て出力する。
る。画像情報検出部5の出力である個人情報信号12か
ら非看護者の姿勢を判別し、非看護者が在床している
か、目を覚ましているか、体を起こしているか、眠って
いるかなどの状態を出力する。また、着衣量や皮膚温度
から寝具がずれていないか、体温が通常より高くないか
などの状態を出力する。環境情報信号13からは、室内
の温度が非看護者にとって不快でないか、空調をいれる
必要があるかなどの室内の状況を出力する。この看護装
置は非看護者の状態や室内の状況などを出力するため、
看護する人が24時間そばにいなくても看護できる。
を用いた具体的な実施例として空気調和機を示す。以
下、本実施例について図面を参照して説明する。図7は
本実施例における空気調和機の概略ブロック図である。
45は室温センサで室内の温度を室温信号51として出
力する。46は湿度センサで室内の湿度を湿度信号52
として出力する。47は外気温センサで室外の気温を外
気温信号53として出力する。48は風向・風量情報で
空調機の吹き出し口から出される風の風向・風量信号5
4を出力する。49は制御指標決定部で本発明の画像処
理装置の出力である個人情報信号12と環境情報信号1
3と、室温センサ45の出力である室温信号51と、湿
度センサ46の出力である湿度信号52と、外気温セン
サ47の出力である外気温信号53と、風向・風量情報
48の出力である風向・風量信号54を入力として、室
内にいる各人間の活動量と快適度を制御信号55として
出力する。50は空調制御部で前記制御指標決定部49
の出力である制御信号55から空調機の制御を行なう。
活動量検出手段で制御指標決定部49に入力される個人
情報信号12のうち、個人の足元位置の変化から得られ
る移動量や立位、座位、臥位といった姿勢の変化から活
動量を検出する。57は快適度検出手段で制御指標決定
部49に入力される個人情報信号12と環境情報信号1
3と室内温度信号51と湿度信号52と外気温信号53
と風向・風量信号54に基づいて、PMV(ISO 7
730−1984)などの快適度を検出し、快適度に応
じた制御信号55を空調制御部50に出力する。
手段35と姿勢推測手段36と着衣量推測手段43の構
成を有するものとする。それぞれの手段は画像情報検出
部5の入力である人体領域信号10または個人領域信号
11に基づいて、ニューラルネットワークまたはパター
ン認識を用いて足元位置、姿勢、着衣量を推測する。各
手段の出力は画像情報検出部5の出力である個人情報信
号12に付加して出力する。
快適度としてPMVを制御指標とする場合、人間の状態
として活動量が重要な要素であることは知られている。
活動量を検出するために、画像情報検出部5の出力であ
る個人情報信号12を用いて、在室者毎の足元位置と姿
勢を記憶し、時間経過とともに在室者毎の動きを検出す
る。動きがある場合はその移動速度から、動きがない場
合は姿勢の違いから活動量を対応付け、活動量を検出す
る。
快適度の指標の一つであるPMVを算出する場合、空気
温度と輻射温度と湿度と気流と代謝量と着衣量を必要と
するが、人間に関する物理量である代謝量や着衣量は測
定することは困難である。そこで、本実施例では環境情
報信号13、室温信号51、湿度信号52、風向・風量
信号54と画像情報検出部5において着衣量を推測し、
活動量検出手段56において活動量から代謝量を推測す
ることにより、個人毎の快適度PMVを算出する。本画
像処理装置より正確な人数情報が個人情報信号12から
出力されるので、より正確な室内の人体による内部発熱
が検出でき、室内の熱負荷に応じた補正を加えられる。
この補正より室内の代表となるPMVを算出し、空調制
御部50に出力する。
個人情報信号12と環境情報信号13と室温信号51と
湿度信号52と外気温信号53と風向・風量情報54か
ら個人別の快適度を検出し、室内の代表となる快適度を
求め、室内の温度や風量および風向きの制御を行なうこ
とにより、個人の快適度の向上が図れる。また、画素数
が少ない画像処理装置を用いるためコストが安価となり
用いられやすい。
種の機器に用いることができる。
景温度を基に人体領域の切り出し温度を決定することに
より、人体領域検出部が赤外線画像から検出エリア内の
人体の領域を正確に検出することができる。
た時に、1つの人体の領域が複数の人間の重なりである
場合に、人間領域分割部において、1つの人体領域を1
人1人の正確な個人領域に分割することができる。
エリア内の人間の領域および一人一人の人間を正確に検
出できるので、これを用いた監視装置や看護装置などで
は、人の労力を軽減することができ、空気調和機などで
は、在室者の状況に合った制御が可能になる。
構成図
の構成図
図
構成図
図
御装置の構成図
Claims (12)
- 【請求項1】 検出エリア内の人間および環境の温度を
計測して赤外線画像(以降、熱画像信号と呼ぶ)を出力
するセンサ部と、前記センサ部の出力である熱画像信号
から背景領域の温度を算出し、背景温度信号を出力する
背景温度算出部と、前記背景温度算出部の出力である背
景温度信号と、センサ部の出力である熱画像信号に基づ
いて、センサ部の出力である熱画像信号の中から人体部
分の領域を検出し、人体領域信号を出力する人体領域検
出部と、前記人体領域検出部の出力である人体領域信号
と、センサ部の出力である熱画像信号と、背景温度算出
部の出力である背景温度信号に基づいて、人間の個人情
報信号または環境情報信号を出力する画像情報検出部を
有することを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項2】 背景温度算出部が、センサ部の出力であ
る熱画像信号を2階微分し、2階微分画像信号を出力す
る2階微分算出手段と、前記2階微分算出手段の出力で
ある2階微分画像信号と、センサ部の出力である熱画像
信号に基づいて、熱画像信号の凹部(または凸部)であ
る領域を背景と考え、その平均温度を算出し、背景温度
信号を出力する背景領域温度算出手段を有することを特
徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 【請求項3】 人体領域検出部が、背景温度算出部の出
力である背景温度信号に基づいて人体の切り出し温度を
定め、切り出し温度信号を出力する切り出し温度決定手
段と、前記切り出し温度決定手段の出力である切り出し
温度信号と、センサ部の出力である熱画像信号に基づい
て、人体領域を検出し、人体領域信号を出力する人体検
出手段を有することを特徴とする請求項1または2記載
の画像処理装置。 - 【請求項4】 人体領域検出部の出力である人体領域信
号と、センサ部の出力である熱画像信号に基づいて、人
体領域を個人領域に分割し、個人領域信号を出力する人
間領域分割部と、前記人間領域分割部の出力である個人
領域信号と、センサ部の出力である熱画像信号と、背景
温度算出部の出力である背景温度信号に基づいて、少な
くとも検出エリア内の人数を個人情報信号として出力す
る画像情報検出部を付加することを特徴とする請求項1
から3のいずれかに記載の画像処理装置。 - 【請求項5】 人間領域分割部が、センサ部の出力であ
る熱画像信号から極大値を算出し、極大値信号を出力す
る極大値検出手段と、前記極大値検出手段の出力である
極大値信号と、人体領域検出部の出力である人体領域信
号に基づいて人間領域を分割し、個人領域信号を出力す
る極大値個人領域分割手段を有することを特徴とする請
求項4記載の画像処理装置。 - 【請求項6】 人間領域分割部が、センサ部の出力であ
る熱画像信号から極小値を検出し、極小値信号を出力す
る極小値検出手段と、前記極小値検出手段の出力である
極小値信号を連結し、極小値連結信号を出力する極小値
連結手段と、前記極小値連結手段の出力である極小値連
結信号と、人体領域検出部の出力である人体領域信号に
基づいて人体領域を分割し、個人領域信号を出力する極
小値個人領域分割手段を有すること特徴とする請求項4
記載の画像処理装置。 - 【請求項7】 画像情報検出部が、人間領域分割部の出
力である個人領域信号に基づいて検出エリア内の人数を
検出し、人数信号を出力する人数検出手段を有すること
を特徴とする請求項1から6のいずれかに記載の画像処
理装置。 - 【請求項8】 請求項1から7のいずれかに記載の画像
処理装置を有する監視装置。 - 【請求項9】 請求項1から7のいずれかに記載の画像
処理装置に、画像処理装置から得られる人間に関する特
徴量を学習し、個人の識別を行なう個人識別部を付加し
たことを特徴とする個人識別装置。 - 【請求項10】 請求項1から7のいずれかに記載の画
像処理装置を有する看護装置。 - 【請求項11】 請求項1から7のいずれかに記載の画
像処理装置を有する空気調和機の制御装置。 - 【請求項12】 請求項1から7のいずれかに記載の画
像処理装置を用いた応用機器。
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