JPH10105839A - 監視用画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【解決手段】 この発明に係る監視用画像処理装置は、
現画像データと比較用背景画像データとの比較演算に基
づきその背景差分を変化領域として算出する背景差分部
６と、前記背景差分データに基づき前記背景差分データ
を２値化するための敷居値を算出する敷居値演算部７
と、前記背景差分データを前記敷居値で２値化する２値
化部８と、前記抽出した変化領域が所定の条件に合致し
た場合で、かつ前記変化領域の面積が一定時間所定の変
化が無いときには発報対象として認識する認識処理部９
Ａなどを備えたものである。 【効果】 「人物」の様な正規の発報対象に対する発報
能力を阻害せず、「太陽光の照り陰りによる建物の影の
出現」や「水たまりの水紋」による建物の影の出現の様
な、「移動を伴わないで徐々に現れ、あるいは移動を伴
わないで徐々に消失する比較的大きな変化領域」に関す
る不要検知を削減することができる。

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、例えば無人の電
気所などを遠隔監視するためにセンターに設置された監
視用画像処理装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来の監視用画像処理装置の構成につい
て図２４を参照しながら説明する。図２４は、従来の監
視用画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。

【０００３】図２４において、１は本監視用画像処理装
置に処理される映像を受けるビデオ入力部、２はビデオ
入力部１から入る映像を量子化するＡ／Ｄ変換部、３は
Ａ／Ｄ変換部２からの出力を受け現在の映像データを記
憶する現画像蓄積部、４はＡ／Ｄ変換部２からの出力を
受け相応の演算を行い作成した、比較用の背景画像を記
憶する背景画像蓄積部、５は背景画像蓄積部４のデータ
を一定ルールで演算し更新する背景更新部である。一般
的には単純なルールで更新する。例えば、過去５枚の現
画像の平均を背景画像とする、等である。

【０００４】また、同図において、６は現画像蓄積部３
と背景画像蓄積部４の２つの画像を比較し、その差分を
算出する背景差分部、７は背景差分部６のデータを２値
化するための敷居値を算出する敷居値演算部である。背
景差分データを元に最適敷居値を求めるのが一般的であ
る。さらに、８は敷居値演算部７で求めた敷居値で差分
データを２値化する２値化部、９は２値化部８から出力
される２値データを受け、そこに目的の発報対象が存在
するかの判断を行う認識処理部、１０は認識処理部９か
らの「発報対象発見」の指示を受け発報する発報処理部
である。

【０００５】図２５は、従来の監視用画像処理装置の認
識処理部の動作を詳細に示したフローチャートである。

【０００６】ステップ１１において、認識処理部９は、
２値化データを見て、同一の移動物に属すると思われる
変化領域を統合して１つの変化領域にまとめる変化領域
統合の処理を行う。

【０００７】ステップ１２〜１５は、ステップ１１で統
合された変化領域が、発報対象か否かを判断する特徴量
比較部分である。ここで所定条件に合致した特徴を持つ
変化領域は、発報対象と見なされる。ここでは、例とし
て以下のような判断を行う。

【０００８】すなわち、ステップ１２では、変化領域が
一定時間連続で存在するかを見る。ステップ１３では、
変化領域が所定の面積であるか否かを見る。ステップ１
４では、変化領域が所定の縦横寸法か否かを見る。ステ
ップ１５では、変化領域が所定の移動速度か否かを見
る。

【０００９】以上の結果を受け、ステップ１６では、発
報対象発見か対象無しかの判断を行い、上記条件に合致
した特徴を持つ変化領域は、発報対象と見なし、発報処
理部１０へと渡す。

【００１０】次に、動作について代表的な例を説明す
る。図２４に於いて、外部から装置に与えられた映像信
号は、ビデオ入力部１で受け取り、Ａ／Ｄ変換部２に送
られる。このＡ／Ｄ変換部２では受け取ったビデオ信号
を後の処理の為にデジタルデータに変換する。１画素あ
たり８ビットの多値データに変換するのが一般的であ
る。現画像蓄積部３では、入力された現画像データを蓄
積し後の処理に備える。また、背景画像蓄積部４では、
入力された現画像データを元に作成された背景画像を蓄
積し後の処理に備える。背景更新部５では、背景画像蓄
積部４に蓄積してある背景画像を定期的に一定ルールで
更新処理する。これは定期的にサンプリングされた現画
像を元に演算処理されるのが一般で、例としては過去５
シーンの現画像の平均値を背景画像とする方法や、一定
時間前のフレームの映像である場合が多い。

【００１１】背景差分部６は、現画像蓄積部３及び背景
画像蓄積部４の出力を比較し、各画素毎に差を求め、そ
の差である差分データをフレーム画像として出力する。
差分データは一般的には映像中の輝度の変化した部分を
表す。通常は、人物や車両のような移動物が主である
が、まれに「太陽光の照り陰り」による建物の影の出現
の様な、発報対象ではない輝度の変化を示す場合もあ
る。

【００１２】敷居値演算部７は、背景差分部６から送ら
れる差分データを２値化する為の敷居値を求める。通
常、背景データは多値データであり、そのまま認識処理
するには不的確である。以降の判断を高速に行うために
も２値化して２値データに変換するのが一般的である。
ただし、装置によってはこの２値化を行わずに直接差分
データを認識処理する場合があるので、ここは参考であ
る。２値化部８は、上記敷居値をもって差分データを２
値化する。その結果、以降の処理では変化領域は２値デ
ータとなる。

【００１３】図２６を例にこの変化領域について説明す
る。図２６は通常の正門の映像である。今、人物が画像
内を移動している。この場合、移動している人物の位置
がそのまま変化領域となる。図２７が、その変化領域を
黒く染めたスーパーインポーズを重複させて示した映像
である。認識処理部９は、２値化部８からの２値化され
た変化領域データを受け、その変化領域が目的のもの
（例えば、一般には人物や車両が該当する。以降、発報
対象と呼称する。）であるか否かの判断を行う。

【００１４】認識処理部９では以下の手順で認識を行
う。ただし、ここに示すのは１例である。ステップ１１
の変化領域統合処理では、変化領域を見て、同一の移動
物に属すると思われる変化領域を統合して１つの変化領
域にまとめる。ステップ１２〜１５では、ステップ１１
で統合された変化領域が、発報対象か否かを判断する。
ここでは、あらかじめ定めてあった特徴量に対し、この
変化領域が合致するかを比較する。ここで所定条件に合
致した特徴を持つ変化領域は、発報対象と見なされる。

【００１５】ここでは、例として以下のような判断を行
う。ステップ１２では、変化領域が一定時間連続で存在
するかを見る。ステップ１３では、変化領域が所定の面
積であるか否かを見る。ステップ１４では、変化領域が
所定の縦横寸法か否かを見る。ステップ１５では、変化
領域が所定の移動速度か否かを見る。

【００１６】上記の「面積」、「縦横寸法」及び「移動
速度」は、ステップ１２にある一定時間中の平均を算出
して参照されるのが一般的である。しかし、逆に、ここ
に仮に発報対象ではない全く別の物が現れても（例え
ば、太陽光の照り陰りによる建物の影の出現）ここで特
徴量条件が合致すれば、装置は発報してしまう。このよ
うな、非発報対象による誤った発報を、以降、不要検知
と呼称する。不要検知であれ正常検知であれ、ステップ
１６で発報対象発見と判断されればそれは発報処理部１
０に伝えられ、そこで発報処理を行う。通常は、上位に
あるＰＣ等に特定の信号を送ったり、装置のブサーを鳴
らしたりという処理である。条件に合致しない場合は、
発報対象は無かったと見なす。この場合は、次プロセス
にはなにも報告されない。なお、認識処理部９、及び発
報処理部１０の動作はＳ／Ｗにて処理されるのが一般的
である。

【００１７】

【発明が解決しようとする課題】上述したような従来の
監視用画像処理装置では、以上のような構造になってい
る為、背景差分部６が抽出した変化領域が仮に非発報対
象（例えば、太陽光の照り陰りによる建物の影の出現、
等）によるものであっても、ステップ１１〜１５の条件
に合致すると発報してしまう。特に、屋外において監視
業務を行う際は、太陽光の照り陰りによる建物の影の出
現のほかに、水面の揺らぎ・きらめき・水紋等により発
生させられるケースが多い。つまり、上記の非発報対象
を条件に合致すると発報してしまうという問題点があっ
た。

【００１８】この発明は、前述した問題点を解決するた
めになされたもので、このような太陽光の照り陰りによ
る建物の影の出現のような、「移動を伴わないで徐々に
現れ、あるいは移動を伴わないで徐々に消失する比較的
大きな変化領域」に対し、発報対象発見後、直ちに発報
処理部で発報処理を行うのではなく、その後も一定時間
認識処理を継続してその発報対象の変化領域を観察し
て、急激な面積の増加や減少が無いことを確認し、その
結果をもって発報することにより、上記の様な変化領域
に対し、誤って発報してしまう「誤報」を減少させると
同時に、「人物」の様な正規発報対象にたいしては正常
に発報することができる監視用画像処理装置を得ること
を目的とする。

【００１９】

【課題を解決するための手段】この発明に係る監視用画
像処理装置は、現画像データと比較用背景画像データと
の比較演算に基づき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所定の条件に合致した場
合で、かつ前記変化領域の面積が一定時間所定の変化が
無いときには発報対象として認識する認識処理手段とを
備えたものである。

【００２０】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、前記変化領域抽出手段が、現画像データと比較用背
景画像データとの比較演算に基づきその背景差分を変化
領域として算出する背景差分手段と、前記背景差分デー
タに基づき前記背景差分データを２値化するための敷居
値を算出する敷居値演算手段と、前記背景差分データを
前記敷居値で２値化する２値化手段とを有するものであ
る。

【００２１】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、さらに、入力映像を量子化するＡ／Ｄ変換手段と、
前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記現画像データを記憶
する現画像蓄積手段と、前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から
前記比較用背景画像データを作成して記憶する背景画像
蓄積手段と、前記背景画像蓄積手段のデータを所定の規
則で演算し更新する背景更新手段と、前記抽出した変化
領域を発報対象として認識したときにはその旨を知らせ
る発報処理手段とを備えたものである。

【００２２】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、前記変化領域抽出手段が、現画像データと１フレー
ム前の現画像データである比較用背景画像データとの比
較演算に基づきそのフレーム間背景差分を変化領域とし
て算出する第１の背景差分手段と、現画像データと比較
用背景画像データとの比較演算に基づきその背景差分を
変化領域として算出する第２の背景差分手段と、前記フ
レーム間背景差分データ及び背景差分データに基づき前
記フレーム間背景差分データ及び背景差分データを２値
化するための第１及び第２の敷居値を算出する敷居値演
算手段と、前記フレーム間背景差分データ及び背景差分
データを前記第１及び第２の敷居値で２値化し第１及び
第２の２値データを出力する２値化手段とを有し、前記
認識処理手段が、前記第１の２値データに基づき前記抽
出した変化領域が所定の条件に合致した場合は仮の発報
対象として認識する第１の認識処理手段と、前記第２の
２値データに基づき前記抽出した変化領域が所定の条件
に合致した場合で、かつ前記第１の認識処理手段により
前記仮の発報対象として認識されているときには発報対
象として認識する第２の認識処理手段とを有するもので
ある。

【００２３】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、さらに、入力映像を量子化するＡ／Ｄ変換手段と、
前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記現画像データを記憶
する現画像蓄積手段と、前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から
１フレーム前の現画像データである前記比較用背景画像
データを作成して記憶する第１の背景画像蓄積手段と、
前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記比較用背景画像デー
タを作成して記憶する第２の背景画像蓄積手段と、前記
第１の背景画像蓄積手段のデータを所定の規則で演算し
更新する第１の背景更新手段と、前記第２の背景画像蓄
積手段のデータを所定の規則で演算し更新する第２の背
景更新手段と、前記抽出した変化領域を発報対象として
認識したときにはその旨を知らせる発報処理手段とを備
えたものである。

【００２４】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、前記変化領域抽出手段が、現画像データと１フレー
ム前の現画像データである比較用背景画像データとの比
較演算に基づきそのフレーム間背景差分を変化領域とし
て算出する第１の背景差分手段と、現画像データと比較
用背景画像データとの比較演算に基づきその背景差分を
変化領域として算出する第２の背景差分手段と、前記フ
レーム間背景差分データ及び背景差分データに基づき前
記フレーム間背景差分データ及び背景差分データを２値
化するための第１及び第２の敷居値を算出する敷居値演
算手段と、前記フレーム間背景差分データ及び背景差分
データを前記第１及び第２の敷居値で２値化し第１及び
第２の２値データを出力する２値化手段とを有し、前記
認識処理手段が、前記第２の２値データに基づき前記抽
出した変化領域が所定の条件に合致した場合は仮の発報
対象として認識し、かつ前記第１の２値データに基づき
前記抽出した変化領域の面積が一定時間所定の変化が無
いときには前記仮の発報対象を発報対象として認識する
ものである。

【００２５】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、さらに、入力映像を量子化するＡ／Ｄ変換手段と、
前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記現画像データを記憶
する現画像蓄積手段と、前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から
１フレーム前の現画像データである前記比較用背景画像
データを作成して記憶する第１の背景画像蓄積手段と、
前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記比較用背景画像デー
タを作成して記憶する第２の背景画像蓄積手段と、前記
第１の背景画像蓄積手段のデータを所定の規則で演算し
更新する第１の背景更新手段と、前記第２の背景画像蓄
積手段のデータを所定の規則で演算し更新する第２の背
景更新手段と、前記抽出した変化領域を発報対象として
認識したときにはその旨を知らせる発報処理手段とを備
えたものである。

【００２６】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、さらに、入力映像を量子化するＡ／Ｄ変換手段と、
前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記現画像データを記憶
する現画像蓄積手段と、前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から
前記比較用背景画像データを作成して記憶する背景画像
蓄積手段と、前記背景画像蓄積手段のデータを所定の規
則で演算し更新する背景更新手段と、前記抽出した変化
領域を発報対象として認識したときにはその旨を知らせ
る発報処理手段とを備え、前記認識処理手段が、前記抽
出した変化領域が所定の条件に合致した場合は仮の発報
対象として認識し、かつ前記背景更新手段により前記背
景画像蓄積手段に１フレーム前の現画像データである比
較用背景画像データを記憶させ、フレーム間背景差分デ
ータに基づき前記抽出した変化領域の面積が一定時間所
定の変化が無いときには前記仮の発報対象を発報対象と
して認識するものである。

【００２７】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、現画像データと比較用背景画像データとの比較演算
に基づき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所定の条件に合致した場合で、かつ
前記変化領域を２値化するための敷居値が一定時間所定
の変化が無いときには発報対象として認識する認識処理
手段とを備えたものである。

【００２８】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、前記変化領域抽出手段が、現画像データと比較用背
景画像データとの比較演算に基づきその背景差分を変化
領域として算出する背景差分手段と、前記背景差分デー
タに基づき前記背景差分データを２値化するための敷居
値を算出する敷居値演算手段と、前記背景差分データを
前記敷居値で２値化する２値化手段とを有するものであ
る。

【００２９】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、さらに、入力映像を量子化するＡ／Ｄ変換手段と、
前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記現画像データを記憶
する現画像蓄積手段と、前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から
前記比較用背景画像データを作成して記憶する背景画像
蓄積手段と、前記背景画像蓄積手段のデータを所定の規
則で演算し更新する背景更新手段と、前記抽出した変化
領域を発報対象として認識したときにはその旨を知らせ
る発報処理手段とを備え、前記認識処理手段が、前記抽
出した変化領域が所定の条件に合致した場合は仮の発報
対象として認識し、かつ前記背景更新手段により前記背
景画像蓄積手段に１フレーム前の現画像データである比
較用背景画像データを記憶させ、フレーム間背景差分デ
ータに基づき前記抽出した変化領域を２値化するための
敷居値が一定時間所定の変化が無いときには前記仮の発
報対象を発報対象として認識するものである。

【００３０】

【発明の実施の形態】

実施の形態１．この発明の実施の形態１の構成について
図１を参照しながら説明する。図１は、この発明の実施
の形態１の概略構成を示すブロック図である。なお、各
図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。

【００３１】図１において、１は本監視用画像処理装置
に処理される映像を受けるビデオ入力部、２はビデオ入
力部１から入る映像を量子化するＡ／Ｄ変換部、３はＡ
／Ｄ変換部２からの出力を受け現在の映像データを記憶
する現画像蓄積部、４はＡ／Ｄ変換部２からの出力を受
け相応の演算を行い作成した、比較用の背景画像を記憶
する背景画像蓄積部、５は背景画像蓄積部４のデータを
一定ルールで演算し更新する背景更新部である。一般的
には単純なルールで更新する。例えば、過去５枚の現画
像の平均を背景画像とする、等である。

【００３２】また、同図において、６は現画像蓄積部３
と背景画像蓄積部４の２つの画像を比較し、その差分を
算出する背景差分部、７は背景差分部６のデータを２値
化するための敷居値を算出する敷居値演算部である。背
景差分データを元に最適敷居値を求めるのが一般的であ
る。８は敷居値演算部７で求めた敷居値で差分データを
２値化する２値化部である。９Ａは２値化部８から出力
される２値データを受け、そこに目的の発報対象が存在
するかの判断を行う認識処理部、１０は認識処理部９か
らの「発報対象発見」の指示を受け発報する発報処理部
である。

【００３３】図２は、本実施の形態１による図１の認識
処理部９Ａを更に詳細に示したフローである。ステップ
２１では、２値化データを見て、同一の移動物に属する
と思われる変化領域を統合して１つの変化領域にまとめ
る変化領域統合処理を実行する。次に、ステップ２２〜
２５では、ステップ２１で統合された変化領域が、発報
対象か否かを判断する特徴量比較部処理を実行する。こ
こで、所定条件に合致した特徴を持つ変化領域は、発報
対象と見なされる。ここでは、例として以下のようなス
テップ２２〜２５の判断を行う。

【００３４】ステップ２２では、変化領域が一定時間連
続で存在するかを見る。ステップ２３では、変化領域が
所定の面積であるか否かを見る。ステップ２４では、変
化領域が所定の縦横寸法か否かを見る。ステップ２５で
は、変化領域が所定の移動速度か否かを見る。

【００３５】以上の結果を受け、ステップ２６では、発
報対象発見か対象無しかの判断を行う。ただし、ここで
は、判断結果は「仮」として扱い、まだ報告されない。
ステップ２１７では、更に一定時間、発報対象変化領域
を追跡して観察する。そこで、面積の急激な変化を見
る。その結果を受け、ステップ２８では、仮の発報対象
発見が、正しかったか否かの判断を行い、正しいときの
み、報告を図１の発報処理部１０へと渡す。

【００３６】図３は、映像内に、「人物」と水たまりの
「水紋」が写っている映像例である。また、図４は、上
記図３の直後の様子であり、水たまりに水紋が小さくな
った画像である。

【００３７】次に、動作について代表的な例を説明す
る。認識処理部９Ａ以外は、従来例と同様のため省略す
る。図２は、本実施の形態１による監視用画像処理装置
の「認識処理」の内容図である。

【００３８】認識処理では以下の手順で認識を行う。た
だし、ここに示すのは１例である。ステップ２１の変化
領域統合処理は、変化領域を見て、同一の移動物に属す
ると思われる変化領域を統合して１つの変化領域にまと
める。次に、ステップ２２〜２５は、ステップ２１で統
合された変化領域が、発報対象か否かを判断する。ここ
では、あらかじめ定めてあった特徴量に対し、この変化
領域が合致するかを比較する。ここで所定条件に合致し
た特徴を持つ変化領域は、発報対象と見なされる。

【００３９】ここでは、例として以下のような判断を行
う。ステップ２２では、変化領域が一定時間連続で存在
するかを見る。ステップ２３では、変化領域が所定の面
積であるか否かを見る。ステップ２４では、変化領域が
所定の縦横寸法か否かを見る。ステップ２５では、変化
領域が所定の移動速度か否かを見る。「面積」、「縦横
寸法」、及び「移動速度」は、ステップ２２での一定時
間中の平均を算出して参照されるのが一般的である。

【００４０】次に、ステップ２６で発報対象発見と判断
されてもそれは「仮」として扱われ、まだ発報処理部１
０には伝えられない。ステップ２７にて、更に認識処理
が継続される。そこでは、ステップ２６で仮の発報対象
として発見された変化領域につき更に追跡が続けられ
る。そして、その面積が急激に減少したり増加しないか
否かを一定時間（例えば、０．５秒）観察し続ける。も
し所定時間内にて異常が発見されなければ、ステップ２
８で正式な発報対象発見と判断され、発報処理部１０に
報告される。発報処理部１０では発報処理を行う。通常
は、上位にあるＰＣ等に特定の信号を送ったり、装置の
ブサーを鳴らしたりという処理である。ステップ２７で
急激な面積の変化が発見されれば、「仮の発報対象発
見」は誤りだったと判断し、「正式な発報対象発見」報
告はなされない。なお、認識処理部９Ａ、及び発報処理
部１０はＳ／Ｗにて処理されるのが一般的である。

【００４１】以下に本実施の形態１による方式が、どの
ように作用するかを説明する。今、図３の画像に置い
て、正規発報対象である「人物」と、非発報対象である
「水紋」が、それぞれ発生した場合を考える。また、仮
に双方とも、図２の認識処理における各種条件は満足し
ており、単独でそれぞれ発報されるものとする。また、
ステップ２７で言う「一定時間」を、０．５秒とし、
「面積の急激な変化」を半分以下もしくは倍以上と定義
する。また、装置は、変化領域を発見した場合、外接四
角形を表示し、それを知らせるものとする。

【００４２】図３は映像内に「水たまり」と「人物」が
写っている。装置は、変化領域を発見し、外接四角形を
表示している。本装置が発報対象とするのは「人物」で
ある。従って、人物で発報するのは「正常発報」、人物
以外で発報するのは「不要検知」である。ここでは、先
の仮定で定めた通り、「人物」も「水紋」も面積・縦横
寸法・速度が所定範囲内であるため、発報対象と判断さ
れる。本装置ではまだ「仮の発報対象発見」である為、
発報には至らない。仮に発報すれば、水紋による部分は
「不要検知」となってしまう。

【００４３】この後、装置は、「人物」の変化領域と、
「水紋」の変化領域をそれぞれ追跡し観察する。図４
は、図３から０．５秒後の画像である。装置は「仮の発
報対象」である、「人物」と「水紋」を追跡観察してい
たが、ここで改めて面積を見る。「人物」は、「仮の発
報対象発見」時とほぼ同等の面積を有している。従っ
て、ここでは異常なしと判断され、「正式な発報対象発
見」と判断される。

【００４４】しかし、「水紋」は、「仮の発報対象発
見」時の面積に比較し、１／３程度の面積しか有してい
ない。水紋は急激に姿を変え消失するため、このような
結果となる。従って、ここでは異常ありと判断され、
「正式な発報対象発見」とは判断されない。

【００４５】以上の通り、「人物」は正規の発報対象発
見とされ、「水紋」はそうとはならない。これにより、
「水紋」による不要検知は発生しない。以上の通り、本
処理により、「人物」の発報を阻害せず、「水紋」の不
要検知を防止できた。

【００４６】以上のように本実施の形態１によれば、
「人物」の様な正規の発報対象に対する発報能力を阻害
せず、「太陽光の照り陰りによる建物の影の出現」や
「水たまりの水紋」による建物の影の出現の様な、「移
動を伴わないで徐々に現れ、あるいは移動を伴わないで
徐々に消失する比較的大きな変化領域」に関する不要検
知を削減する機能を実現できる。

【００４７】つまり、発報対象発見時に直ちに発報する
事をせず、その後も認識処理を継続して一定時間変化領
域を観察し、急激な面積の増加や減少が無いことを確認
し、その結果を待って発報する事により、例えば「日照
の照り陰りによる影の出現」のような急激な輝度変化に
対し、誤って発報してしまう「誤報」を減少させると同
時に、「人物」の様な正規発報対象にたいしては正常に
発報する機能を有する。

【００４８】実施の形態２．この発明の実施の形態２の
構成について図５を参照しながら説明する。図５は、こ
の発明の実施の形態２の概略構成を示すブロック図であ
る。

【００４９】図５において、１は本監視用画像処理装置
に処理される映像を受けるビデオ入力部、２はビデオ入
力部１から入る映像を量子化するＡ／Ｄ変換部、３はＡ
／Ｄ変換部２からの出力を受け現在の映像データを記憶
する現画像蓄積部、４ａはＡ／Ｄ変換部２からの出力を
受け相応の演算を行い作成した、比較用の背景画像を記
憶する背景画像蓄積部、ここでは特に１フレーム前の現
画像の記録をする。また、４ｂもＡ／Ｄ変換部２からの
出力を受け相応の演算を行い作成した、比較用の背景画
像を記憶する背景画像蓄積部、ここでは特に背景画像蓄
積部４ａとは異なる画像の記録をする。

【００５０】また、同図において、５ａは背景画像蓄積
部４ａのデータを更新する背景更新部、５ｂは背景画像
蓄積部４ｂのデータを一定ルールで演算し更新する背景
更新部である。一般的には単純なルールで更新する。例
えば、過去５枚の現画像の平均を背景画像とする、等で
ある。

【００５１】また、同図において、６ａは現画像蓄積部
３と背景画像蓄積部４ａの２つの画像を比較し、その差
分を算出する背景差分部、背景画像蓄積部４ａが特に１
フレーム前の現画像の記録をする為、この出力はフレー
ム間差分データとなる。６ｂは現画像蓄積部３と背景画
像蓄積部４ｂの２つの画像を比較し、その差分を算出す
る背景差分部である。

【００５２】さらに、同図において、７は背景差分部６
ａ及び背景差分部６ｂのデータ（差分データａ、ｂ）を
２値化するための敷居値を算出する敷居値演算部であ
り、背景差分データを元に最適敷居値を求めるのが一般
的である。８は敷居値演算部７で求めた敷居値で差分デ
ータを２値化する２値化部であり、差分データａ、ｂ各
個に２値化されるため、出力される２値化データも２種
類である（２値化データａ、ｂ）。９ａは２値化部８か
ら出力される２値データａを受け、そこに目的の発報対
象が存在するかの判断を行う認識処理部、９ｂは２値化
部８から出力される２値データｂを受け、そこに目的の
発報対象が存在するかの判断を行う認識処理部であり、
併せて認識処理部９ａの認識結果も統合して判断する。
１０は認識処理部９ｂからの「発報対象発見」の指示を
受け発報する発報処理部である。

【００５３】図６は、本実施の形態２による図５の認識
処理部９ｂを更に詳細に示したフローである。なお、認
識処理部９ａについては、認識処理部９ｂのステップ３
７、３８が無い以外、同様のため省略する。入力される
データは、通常は２値データｂである。

【００５４】ステップ３１では、２値化データを見て、
同一の移動物に属すると思われる変化領域を統合して１
つの変化領域にまとめる変化領域統合処理を実行する。
次に、ステップ３２〜３５では、ステップ３１で統合さ
れた変化領域が、発報対象か否かを判断する特徴量比較
処理を実行する。ここで、所定条件に合致した特徴を持
つ変化領域は、発報対象と見なされる。

【００５５】ここでは、例として以下のようなステップ
３２〜３５の判断を行う。ステップ３２では、変化領域
が一定時間連続で存在するかを見る。ステップ３３で
は、変化領域が所定の面積であるか否かを見る。ステッ
プ３４では、変化領域が所定の縦横寸法か否かを見る。
ステップ３５では、変化領域が所定の移動速度か否かを
見る。以上の結果を受け、ステップ３６では、発報対象
発見か対象無しかの判断を行う。ただし、ここでは、判
断結果は「仮」として扱い、まだ報告されない。

【００５６】ステップ３７では、更に発報対象変化領域
を追跡して観察する。ここでは、以降は認識処理部９ａ
の認識結果を参照する。上記「仮の発報対象発見」の対
象である変化領域と同じものを、認識処理部９ｂでも
「仮の発報対象発見」としているかを判断する。その結
果を受け、ステップ３８では、仮の発報対象発見が、正
しかったか否かの判断を行い、正しいときのみ、報告を
発報処理部１０へと渡す。

【００５７】図７は、映像内に、「人物」と水たまりの
「水紋」が写っている映像例である。図８は、上記図の
直後の様子であり、水たまりの水紋が若干小さくなった
画像である。また、図９は、上記図を背景差分部６ｂの
方式で差分データを求め２値化した結果である。図１０
は、上記図を背景差分部６ａの方式で差分データを求め
２値化した結果である。

【００５８】次に、動作について代表的な例を説明す
る。図５に於いて、外部から装置に与えられた映像信号
はビデオ入力部１で受け取り、Ａ／Ｄ変換部２に送られ
る。このＡ／Ｄ変換部２では受け取ったビデオ信号を後
の処理の為にデジタルデータに変換する。１画素あたり
８ビットの多値データに変換するのが一般的である。現
画像蓄積部３では入力された現画像データを蓄積し後の
処理に備える。

【００５９】背景画像蓄積部４ａでは入力された１つ前
のフレームの現画像データを蓄積し後の処理に備える。
一方、背景画像蓄積部４ｂでは入力された現画像データ
を元に作成された背景画像を蓄積し後の処理に備える。

【００６０】背景更新部５ａでは、後のフレーム間差分
に備えて背景画像蓄積部４ａに蓄積してある背景画像を
定期的に一定ルールで更新処理する。これは毎フレーム
サンプリングした現画像を置き換えるのが一般である。
一方、背景更新部５ｂでは、背景画像蓄積部４ｂに蓄積
してある背景画像を定期的に一定ルールで更新処理す
る。これは定期的にサンプリングされた現画像を元に演
算処理されるのが一般で、例としては過去１００シーン
の現画像の平均値を背景画像とする方法や、一定時間前
（例えば、５秒）のフレームの映像である場合が多い。
ここでは、仮に５秒前のフレームの映像に置き換える更
新を行うものとして進める。

【００６１】背景差分部６ｂは、現画像蓄積部３及び背
景画像蓄積部４ｂの出力を比較し、各画素毎に差を求
め、その差である差分データをフレーム画像として出力
する。差分データは一般的には映像中の輝度の変化した
部分を表す。通常は、人物や車両のような移動物が主で
あるが、まれに「太陽光の照り陰り」による建物の影の
出現の様な、発報対象ではない輝度の変化を示す場合も
ある。

【００６２】一方、背景差分部６ａは、現画像蓄積部３
及び背景画像蓄積部４ａの出力を比較し、各画素毎に差
を求め、その差である差分データをフレーム画像として
出力する。ここでは現画像と、１フレーム前の現画像の
差分をとるため、必然的にフレーム間差分となる。フレ
ーム間差分による差分データは一般的には１フレーム間
の輝度の変化した部分を表す。通常は、高速で動く人物
や車両のような移動物が主である。その性格上、１フレ
ーム程度の時間差では明確な差が現れないため、低速で
動く人物等はうまく差分データが抽出できない。しか
し、「太陽光の照り陰りによる建物の影の出現」や「水
たまりの水紋」の様な、「移動を伴わないで徐々に現
れ、あるいは移動を伴わないで徐々に消失する比較的大
きな変化領域」の様な輝度の変化も、同様に差分データ
を抽出できない。

【００６３】敷居値演算部７は、背景差分部６ａ、及び
背景差分部６ｂから送られる差分データ（差分データ
ａ、ｂ）を２値化する為の敷居値を求める。通常、背景
データは多値データであり、そのまま認識処理するには
不的確である。以降の判断を高速に行うためにも２値化
して２値データに変換するのが一般的である。ただし、
装置によってはこの２値化を行わずに直接、差分データ
を認識処理する場合があるので、ここは参考である。

【００６４】２値化部８は、上記敷居値をもって差分デ
ータａ、ｂを２値化する。その結果、以降の処理では変
化領域は２値データ（２値データａ、ｂ）となる。

【００６５】図２６を例にこの変化領域について説明す
る。図２６は通常の正門の映像である。今、人物が画像
内を移動している。この場合、移動している人物の位置
がそのまま変化領域となる。図２７が、その変化領域を
黒く染めたスーパーインポーズを重複させて示した映像
である。

【００６６】認識処理部９ａは、２値化部８からの２値
化データａを受け、それが示す変化領域が目的のもの
（例えば、一般には人物や車両が該当する。以降、発報
対象と呼称する。）であるか否かの判断を行う。また、
認識処理部９ｂは、２値化部８からの２値化データｂを
受け、それが示す変化領域が目的のもの（例えば、一般
には人物や車両が該当する。以降、発報対象と呼称す
る。）であるか否かの判断を行う。

【００６７】図６は、本実施の形態２による監視用画像
処理装置の認識処理部９ｂの内容図である。なお、認識
処理部９ａの内容については、認識処理部９ｂの内容の
ステップ３７、３８が無いもので、他は同様のため省略
する。

【００６８】認識処理部９ｂでは以下の手順で認識を行
う。ただし、ここに示すのは１例である。通常、この認
識処理部９ｂでは、２値データｂを対象にする。ステッ
プ３１の変化領域統合処理では、変化領域を見て、同一
の移動物に属すると思われる変化領域を統合して１つの
変化領域にまとめる。次に、ステップ３２〜３５は、ス
テップ３１で統合された変化領域が、発報対象か否かを
判断する。ここでは、あらかじめ定めてあった特徴量に
対し、この変化領域が合致するかを比較する。ここで所
定条件に合致した特徴を持つ変化領域は、発報対象と見
なされる。

【００６９】ここでは、例として以下のような判断を行
う。ステップ３２では、変化領域が一定時間連続で存在
するかを見る。ステップ３３では、変化領域が所定の面
積であるか否かを見る。ステップ３４では、変化領域が
所定の縦横寸法か否かを見る。ステップ３５では、変化
領域が所定の移動速度か否かを見る。「面積」、「縦横
寸法」、及び「移動速度」は、ステップ３２での一定時
間中の平均を算出して参照されるのが一般的である。

【００７０】ステップ３６で発報対象発見と判断されて
もそれは「仮」として扱われ、まだ発報処理部１０には
伝えられない。ステップ３７では、更に一定時間、発報
対象変化領域を追跡して観察する。ステップ３６で、仮
の発報対象として発見された変化領域につき更に追跡が
続けられる。そこでは、以降は、認識処理部９ａの認識
結果を参照する。上記「仮の発報対象発見」の対象であ
る変化領域と同じものを、認識処理部９ａでも「仮の発
報対象発見」としているかを判断する。

【００７１】認識処理部９ａでは、先述の通りフレーム
間差分データを参照しており、「太陽光の照り陰りによ
る建物の影の出現」や「水たまりの水紋」による建物の
影の出現の様な、「移動を伴わないで徐々に現れ、ある
いは移動を伴わないで徐々に消失する比較的大きな変化
領域」の様な輝度の変化も、同様に差分データを抽出で
きない。

【００７２】そして、先ほど「仮の発報対象発見」とな
った変化領域と同じ変化領域を、この認識処理部９ｂで
も「仮の発報対象発見」として発見しているかを見る。
先のフレーム間差分の特徴により、「仮の発報対象発
見」が「太陽光の照り陰りによる建物の影の出現」や
「水たまりの水紋」による場合は、ここではさほど大き
な面積を抽出できない。従って、「仮の発報対象発見」
とはならない。その結果から、装置は異常を判断でき
る。

【００７３】その結果を受け、ステップ３８では、仮の
発報対象発見が、正しかったか否かの判断を行い、正し
いときのみ、報告を発報処理部１０へと渡す。もし、異
常が発見されなければ、ステップ３８で正式な発報対象
発見と判断され、発報処理部１０に報告される。この発
報処理部１０では発報処理を行う。通常は、上位にある
ＰＣ等に特定の信号を送ったり、装置のブサーを鳴らし
たりという処理である。ステップ３７で異常が発見され
れば、「仮の発報対象発見」は誤りだったと判断し、
「正式な発報対象発見」報告はなされない。なお、認識
処理部９ａ、９ｂ、及び発報処理部１０はＳ／Ｗにて処
理されるのが一般的である。

【００７４】以下に本実施の形態２による方式が、どの
ように作用するかを説明する。今、図７の画像に置い
て、正規発報対象である「人物」と、非発報対象である
「水紋」が、それぞれ発生した場合を考える。また、仮
に双方とも、図６の認識処理における各種条件は満足し
ており、単独でそれぞれ発報されるものとする。また、
ステップ３７で言う「一定時間」を、０．５秒とし、
「面積の急激な変化」を半分以下もしくは倍以上と定義
する。また、装置は、変化領域を発見した場合、外接四
角形を表示し、それを知らせるものとする。

【００７５】図７は、映像内に「水たまり」と「人物」
が写っている。装置は、変化領域を発見し、外接四角形
を表示している。本装置が発報対象とするのは「人物」
である。従って、人物で発報するのは「正常発報」、人
物以外で発報するのは「不要検知」である。ここでは、
先の仮定で定めた通り、「人物」も「水紋」も面積・縦
横寸法・速度が所定範囲内であるため、発報対象と判断
される。本装置ではまだ「仮の発報対象発見」である
為、発報には至らない。仮に発報すれば、水紋による部
分は「不要検知」となってしまう。

【００７６】この後、装置は、「人物」の変化領域と、
「水紋」の変化領域をそれぞれ追跡し観察する。図８
は、図７から０．５秒後の画像である。水紋は縮小して
いるが、まだ十分に小さくなってはいない。

【００７７】図９は、図８の現画像に対し、背景差分部
６ｂにて背景差分した結果を示したものである。一方、
図１０は、図８の現画像に対し、背景差分部６ａにて背
景差分した結果を示したものである。

【００７８】図９では、水紋が背景画像ｂ（ここでは５
秒前のフレームの映像である前提）と現画像の差分をと
るため、水紋と人物がそのまま切り出される。一方、図
１０では、水紋が背景画像ａ（ここでは１つ前のフレー
ムの映像である前提）と現画像の差分をとるため、必然
的にフレーム間差分となり水紋の「１フレームの間に縮
まった部分」と、人物の「１フレームの時間に移動した
部分」のみが切り出される。

【００７９】装置は、２種類の背景更新手法を並行して
認識処理していたが、ここで改めて２つの結果を見る。
図１０でのフレーム間差分の結果、「人物」は、図９に
比較し若干縮小した面積を有している。しかし、半分に
は至らないためここでは「仮の発報対象発見」と判断さ
れる。しかし、「水紋」は、フレーム間差分の結果、図
９に比較し１／３程度の面積しか有していない。水紋が
１フレーム間にその程度しか消失しないため、このよう
な結果となる。従って、ここでは「仮の発報対象発見」
とは判断されない。以上の通り、「人物」は認識処理部
９ａ、９ｂ双方で仮の発報対象発見とされ、「水紋」は
そうとはならない。それより、「水紋」の変化領域は、
正式な発報対象とは認められない。以上の通り、本処理
により、「人物」の発報を阻害せず、「水紋」の不要検
知を防止できた。

【００８０】以上のように本実施の形態２によれば、
「人物」の様な正規の発報対象に対する発報能力を阻害
せず、「太陽光の照り陰りによる建物の影の出現」や
「水たまりの水紋」による建物の影の出現の様な、「移
動を伴わないで徐々に現れ、あるいは移動を伴わないで
徐々に消失する比較的大きな変化領域」に関する不要検
知を上記実施の形態１で述べた効果以上に正確に削減す
る機能を実現できる。

【００８１】つまり、背景差分手段を複数持ち（うち１
つはフレーム間差分）、背景差分は、常時複数（うち１
つはフレーム間差分）を行っておき、発報対象発見時に
直ちに発報する事をせず、その後フレーム間差分による
認識処理も重ねて行い、２つの結果に大きな面積の差が
無いことを確認し、その結果を待って発報する事によ
り、例えば「日照の照り陰りによる影の出現」のような
急激な輝度変化に対し、誤って発報してしまう「誤報」
を、より確実に減少させると同時に、「人物」の様な正
規発報対象にたいしては正常に発報する機能を有する。

【００８２】実施の形態３．この発明の実施の形態３の
構成について図１１を参照しながら説明する。図１１
は、この発明の実施の形態３の概略構成を示すブロック
図である。

【００８３】図１１において、１は本監視用画像処理装
置に処理される映像を受けるビデオ入力部、２はビデオ
入力部１から入る映像を量子化するＡ／Ｄ変換部、３は
Ａ／Ｄ変換部２からの出力を受け現在の映像データを記
憶する現画像蓄積部である。

【００８４】また、同図において、４ａはＡ／Ｄ変換部
２からの出力を受け相応の演算を行い作成した、比較用
の背景画像を記憶する背景画像蓄積部であり、ここでは
特に１フレーム前の現画像の記録をする。４ｂもＡ／Ｄ
変換部２からの出力を受け相応の演算を行い作成した、
比較用の背景画像を記憶する背景画像蓄積部であり、こ
こでは特に背景画像蓄積部４ａとは異なる画像の記録を
する。

【００８５】また、同図において、５ａは背景画像蓄積
部４ａのデータを更新する背景更新部、５ｂは背景画像
蓄積部４ｂのデータを一定ルールで演算し更新する背景
更新部であり、一般的には単純なルールで更新する。例
えば、過去５枚の現画像の平均を背景画像とする、等で
ある。

【００８６】また、同図において、６ａは現画像蓄積部
３と背景画像蓄積部４ａの２つの画像を比較し、その差
分を算出する背景差分部であり、背景画像蓄積部４ａが
特に１フレーム前の現画像の記録をする為、この出力は
フレーム間差分データとなり、差分データａと呼称する
場合もある。一方、６ｂは現画像蓄積部３と背景画像蓄
積部４ｂの２つの画像を比較し、その差分を算出する背
景差分部であり、特に、背景差分部６ａと区別するた
め、ここではここで作成される差分データを非フレーム
間差分データと仮に呼称する。なお、差分データｂと呼
称する場合もある。

【００８７】さらに、同図において、７は背景差分部６
ａ及び背景差分部６ｂ のデータ（差分データａ、ｂ）
を２値化するための敷居値を算出する敷居値演算部であ
り、背景差分データを元に最適敷居値を求めるのが一般
的である。８は敷居値演算部７で求めた敷居値で差分デ
ータを２値化する２値化部であり、差分データａ、ｂ各
個に２値化されるため、出力される２値化データも２種
類である。（以降、２値化データａ、ｂと呼称する。）
また、９Ｂは２値化部８から出力される２値データａ、
ｂを受け、そこに目的の発報対象が存在するかの判断を
行う認識処理部であり、通常は２値データｂを使用し判
定処理している。詳細は後述する。１０は認識処理部９
Ｂからの「発報対象発見」の指示を受け発報する発報処
理部である。

【００８８】図１２は、本実施の形態３による図１１の
認識処理部９Ｂを更に詳細に示したフローである。入力
されるデータは、通常は２値データｂである。そして、
特に指示ある場合は２値データａである。この指示は後
述する。

【００８９】ステップ４１では、２値化データを見て、
同一の移動物に属すると思われる変化領域を統合して１
つの変化領域にまとめる変化領域統合処理である。次
に、ステップ４２〜４５は、ステップ４１で統合された
変化領域が、発報対象か否かを判断する特徴量比較部分
である。ここで所定条件に合致した特徴を持つ変化領域
は、発報対象と見なされる。

【００９０】ここでは、例として以下のようなステップ
４２〜４５の判断を行う。ステップ４２では、変化領域
が一定時間連続で存在するかを見る。ステップ４３で
は、変化領域が所定の面積であるか否かを見る。ステッ
プ４４では、変化領域が所定の縦横寸法か否かを見る。
ステップ４５では、変化領域が所定の移動速度か否かを
見る。以上の結果を受け、ステップ４６では、発報対象
発見か対象無しかの判断を行う。ただし、ここでは、判
断結果は「仮」として扱い、まだ報告されない。

【００９１】ステップ４７では、更に一定時間、この
「仮の発報対象発見」の対象である発報対象変化領域を
追跡して観察する。そこでは、先ず、先のステップ４１
の変化領域統合処理に入力される２値データを、２値デ
ータｂから２値データａに切り替える。そして、ステッ
プ４７にて面積を見る。２値データｂを元に求められて
いた面積に対し、２値データａを元に求められていた面
積を比較し、面積の急激な変化を見る。その結果を受
け、ステップ４８では、仮の発報対象発見が、正しかっ
たか否かの判断を行い、正しいときのみ、報告を発報処
理部１０へと渡す。

【００９２】図１３は、映像内に、「人物」と水たまり
の「水紋」が写っている映像例である。図１４は、上記
図の直後の様子であり、水たまりの水紋が若干小さくな
った画像である。また、図１５は、上記図を背景差分部
６ｂの方式で差分データを求め２値化した結果である。
図１６は、上記図を背景差分部６ａの方式で差分データ
を求め２値化した結果である。

【００９３】次に、動作について代表的な例を説明す
る。図１１に於いて、外部から装置に与えられた映像信
号はビデオ入力部１で受け取り、Ａ／Ｄ変換部２に送ら
れる。このＡ／Ｄ変換部２では受け取ったビデオ信号を
後の処理の為にデジタルデータに変換する。１画素あた
り８ビットの多値データに変換するのが一般的である。
現画像蓄積部３では入力された現画像データを蓄積し後
の処理に備える。

【００９４】背景画像蓄積部４ａでは入力された１つ前
のフレームの現画像データを蓄積し後の処理に備える。
一方、背景画像蓄積部４ｂでは入力された現画像データ
を元に作成された背景画像を蓄積し後の処理に備える。

【００９５】背景更新部５ａでは、後のフレーム間差分
に備えて背景画像蓄積部４ａに蓄積してある背景画像を
定期的に一定ルールで更新処理する。これは毎フレーム
サンプリングした現画像を置き換えるのが一般である。
一方、背景更新部５ｂでは、背景画像蓄積部４ｂに蓄積
してある背景画像を定期的に一定ルールで更新処理す
る。これは定期的にサンプリングされた現画像を元に演
算処理されるのが一般で、例としては過去１００シーン
の現画像の平均値を背景画像とする方法や、一定時間前
（例えば、５秒）のフレームの映像である場合が多い。
ここでは仮に５秒前のフレームの映像に置き換える更新
を行うものとして進める。

【００９６】背景差分部６ｂは、現画像蓄積部３及び背
景画像蓄積部４ｂの出力を比較し、各画素毎に差を求
め、その差である差分データをフレーム画像として出力
する。差分データは一般的には映像中の輝度の変化した
部分を表す。通常は、人物や車両のような移動物が主で
あるが、まれに「太陽光の照り陰り」による建物の影の
出現の様な、発報対象ではない輝度の変化を示す場合も
ある。

【００９７】一方、背景差分部６ａは、現画像蓄積部３
及び背景画像蓄積部４ａの出力を比較し、各画素毎に差
を求め、その差である差分データをフレーム画像として
出力する。ここでは現画像と、１フレーム前の現画像の
差分をとるため、必然的にフレーム間差分となる。フレ
ーム間差分による差分データは一般的には１フレーム間
の輝度の変化した部分を表す。通常は、高速で動く人物
や車両のような移動物が主である。その性格上、１フレ
ーム程度の時間差では明確な差が現れないため、低速で
動く人物等はうまく差分データが抽出できない。しか
し、「太陽光の照り陰りによる建物の影の出現」や「水
たまりの水紋」の様な、「移動を伴わないで徐々に現
れ、あるいは移動を伴わないで徐々に消失する比較的大
きな変化領域」の様な輝度の変化も、同様に差分データ
を抽出できない。

【００９８】敷居値演算部７は、背景差分部６ａ及び背
景差分部６ｂ から送られる差分データ（差分データ
ａ、ｂ）を２値化する為の敷居値を求める。通常、背景
データは多値データであり、そのまま認識処理するには
不的確である。以降の判断を高速に行うためにも２値化
して２値データに変換するのが一般的である。ただし、
装置によってはこの２値化を行わずに直接、差分データ
を認識処理する場合があるので、ここは参考である。

【００９９】２値化部８は、上記敷居値をもって差分デ
ータａ、ｂを２値化する。その結果、以降の処理では変
化領域は２値データ（２値データａ、ｂ）となる。

【０１００】図２６を例にこの変化領域について説明す
る。図２６は通常の正門の映像である。今、人物が画像
内を移動している。この場合、移動している人物の位置
がそのまま変化領域となる。図２７が、その変化領域を
黒く染めたスーパーインポーズを重複させて示した映像
である。

【０１０１】認識処理部９Ｂは、２値化部８からの２値
化データａ、ｂを受け、それが示す変化領域が目的のも
の（例えば、一般には人物や車両が該当する。以降、発
報対象と呼称する。）であるか否かの判断を行う。

【０１０２】図１２は、本実施の形態３による監視用画
像処理装置の認識処理部９Ｂの内容図である。この認識
処理部９Ｂでは以下の手順で認識を行う。ただし、ここ
に示すのは１例である。通常、この認識処理では、２値
データｂを対象にする。必要に応じ２値データａを参照
する場合があるが、後述のようにそれは特定の時であ
る。

【０１０３】ステップ４１の変化領域統合処理は、変化
領域を見て、同一の移動物に属すると思われる変化領域
を統合して１つの変化領域にまとめる。次に、ステップ
４２〜４５は、ステップ４１で統合された変化領域が、
発報対象か否かを判断する。ここでは、あらかじめ定め
てあった特徴量に対し、この変化領域が合致するかを比
較する。ここで所定条件に合致した特徴を持つ変化領域
は、発報対象と見なされる。

【０１０４】ここでは、例として以下のような判断を行
う。ステップ４２では、変化領域が一定時間連続で存在
するかを見る。ステップ４３では、変化領域が所定の面
積であるか否かを見る。ステップ４４では、変化領域が
所定の縦横寸法か否かを見る。ステップ４５では、変化
領域が所定の移動速度か否かを見る。「面積」、「縦横
寸法」、及び「移動速度」は、ステップ４２での一定時
間中の平均を算出して参照されるのが一般的である。ス
テップ４６で発報対象発見と判断されてもそれは「仮」
として扱われ、まだ発報処理部１０には伝えられない。

【０１０５】ステップ４７では、更に一定時間、発報対
象変化領域を追跡して観察する。ステップ４６で仮の発
報対象として発見された変化領域につき更に追跡が続け
られる。追跡に先立ち、先ず、先のステップ４１の変化
領域統合処理に入力される２値データを、２値データｂ
から２値データａに切り替える。

【０１０６】これは先述の通りフレーム間差分データで
あり、「太陽光の照り陰りによる建物の影の出現」や
「水たまりの水紋」による建物の影の出現の様な、「移
動を伴わないで徐々に現れ、あるいは移動を伴わないで
徐々に消失する比較的大きな変化領域」の様な輝度の変
化も、同様に差分データを抽出できない。そして、先ほ
ど「仮の発報対象発見」となった変化領域を、この２値
データａによる変化領域で再度追跡し、２値データｂを
元に求められていた面積に対し、２値データａを元に求
められていた面積と比較し、面積の急激な変化を見る。

【０１０７】先のフレーム間差分の特徴により、「仮の
発報対象発見」が「太陽光の照り陰りによる建物の影の
出現」や「水たまりの水紋」による場合は、ここではさ
ほど大きな面積を抽出できない。従って、その面積の急
激な変化から、装置は異常を判断できる。

【０１０８】その結果を受け、ステップ４８では、仮の
発報対象発見が、正しかったか否かの判断を行い、正し
いときのみ、報告を発報処理部１０へと渡す。もし、所
定時間内にて異常が発見されなければ、ステップ４８で
正式な発報対象発見と判断され、発報処理部１０に報告
される。この発報処理部１０では発報処理を行う。通常
は、上位にあるＰＣ等に特定の信号を送ったり、装置の
ブサーを鳴らしたりという処理である。ステップ４７で
急激な面積の変化が発見されれば、「仮の発報対象発
見」は誤りだったと判断し、「正式な発報対象発見」報
告はなされない。なお、認識処理部９Ｂ、及び発報処理
部１０はＳ／Ｗにて処理されるのが一般的である。

【０１０９】以下に本実施の形態３による方式が、どの
ように作用するかを説明する。今、図１３の画像におい
て、正規発報対象である「人物」と、非発報対象である
「水紋」が、それぞれ発生した場合を考える。また、仮
に双方とも、図１２の認識処理における各種条件は満足
しており、単独でそれぞれ発報されるものとする。ま
た、ステップ４７で言う「一定時間」を、０．５秒と
し、「面積の急激な変化」を半分以下もしくは倍以上と
定義する。また、装置は、変化領域を発見した場合、外
接四角形を表示し、それを知らせるものとする。

【０１１０】図１３は、映像内に「水たまり」と「人
物」が写っている。装置は、変化領域を発見し、外接四
角形を表示している。本装置が発報対象とするのは「人
物」である。従って、人物で発報するのは「正常発
報」、人物以外で発報するのは「不要検知」である。こ
こでは、先の仮定で定めた通り、「人物」も「水紋」も
面積・縦横寸法・速度が所定範囲内であるため、発報対
象と判断される。本装置ではまだ「仮の発報対象発見」
である為、発報には至らない。仮に発報すれば、水紋に
よる部分は「不要検知」となってしまう。

【０１１１】この後、装置は、「人物」の変化領域と、
「水紋」の変化領域をそれぞれ追跡し観察する。図１４
は、図１３から０．５秒後の画像である。水紋は縮小し
ているが、まだ十分に小さくなってはいない。

【０１１２】図１５は、図１４の現画像に対し、背景差
分部６ｂにて背景差分した結果を示したものである。一
方、図１６は、図１４の現画像に対し、背景差分部６ａ
にて背景差分した結果を示したものである。

【０１１３】図１５では、水紋が背景画像ｂ（ここでは
５秒前のフレームの映像である前提）と現画像の差分を
とるため、水紋と人物がそのまま切り出される。一方、
図１６では、水紋が背景画像ａ（ここでは１つ前のフレ
ームの映像である前提）と現画像の差分をとるため、必
然的にフレーム間差分となり水紋の「１フレームの間に
縮まった部分」と、人物の「１フレームの時間に移動し
た部分」のみが切り出される。

【０１１４】装置は、背景更新手法を、背景更新部５ｂ
からフレーム間差分に変えて「仮の発報対象」である、
「人物」と「水紋」を追跡観察していたが、ここで改め
て面積を見る。フレーム間差分の結果、「人物」は、
「仮の発報対象発見」時より若干縮小した面積を有して
いる。しかし、半分には至らないためここでは異常なし
と判断され、「正式な発報対象発見」と判断される。し
かし、「水紋」は、フレーム間差分の結果、「仮の発報
対象発見」時の面積に比較し、１／３程度の面積しか有
していない。水紋が１フレーム間にその程度しか消失し
ないため、このような結果となる。従って、ここでは異
常ありと判断され、「正式な発報対象発見」とは判断さ
れない。

【０１１５】以上の通り、「人物」は正規の発報対象発
見とされ、「水紋」はそうとはならない。これにより、
「水紋」による不要検知は発生しない。以上の通り、本
処理により、「人物」の発報を阻害せず、「水紋」の不
要検知を防止できた。

【０１１６】以上のように本実施の形態３によれば、
「人物」の様な正規の発報対象に対する発報能力を阻害
せず、「太陽光の照り陰りによる建物の影の出現」や
「水たまりの水紋」による建物の影の出現の様な、「移
動を伴わないで徐々に現れ、あるいは移動を伴わないで
徐々に消失する比較的大きな変化領域」に関する不要検
知を上記実施の形態１で述べた効果以上に正確削減する
機能を実現できる。かつ、その為の装置の構成が、上記
実施の形態２よりも簡便になる。

【０１１７】つまり、背景差分手段を複数持ち（うち１
つはフレーム間差分）、発報対象発見時に直ちに発報す
る事をせず、その後も背景差分手段をフレーム間差分に
変えて認識処理を継続して一定時間変化領域を観察し、
急激な面積の増加や減少が無いことを確認し、その結果
を待って発報する事により、認識処理を２回行わずに、
その分不要な時間をかけずに、上記実施の形態２と同様
の効果を得ることができる機能を有する。

【０１１８】実施の形態４．この発明の実施の形態４の
構成について図１７を参照しながら説明する。図１７
は、この発明の実施の形態４の概略構成を示すブロック
図である。

【０１１９】図１７において、１は本監視用画像処理装
置に処理される映像を受けるビデオ入力部、２はビデオ
入力部２から入る映像を量子化するＡ／Ｄ変換部、３は
Ａ／Ｄ変換部２からの出力を受け現在の映像データを記
憶する現画像蓄積部、４はＡ／Ｄ変換部２からの出力を
受け相応の演算を行い作成した、比較用の背景画像を記
憶する背景画像蓄積部、５は背景画像蓄積部４のデータ
を一定ルールで演算し更新する背景更新部であり、一般
的には単純なルールで更新する。例えば、過去５枚の現
画像の平均を背景画像とする、等である。また、この背
景更新部５Ａは、後述する認識処理部の指定により、背
景更新手法を切り替えうる。６は現画像蓄積部３と背景
画像蓄積部４の２つの画像を比較し、その差分を算出す
る背景差分部、７は背景差分部６のデータを２値化する
ための敷居値を算出する敷居値演算部であり、背景差分
データを元に最適敷居値を求めるのが一般的である。８
は敷居値演算部７で求めた敷居値で差分データを２値化
する２値化部、９Ｃは２値化部８から出力される２値デ
ータを受け、そこに目的の発報対象が存在するかの判断
を行う認識処理部、１０は認識処理部９Ｃからの「発報
対象発見」の指示を受け発報する発報処理部である。

【０１２０】図１８は、本実施の形態４による図１７の
認識処理部９Ｃを更に詳細に示したフローである。

【０１２１】ステップ５１は、２値化データを見て、同
一の移動物に属すると思われる変化領域を統合して１つ
の変化領域にまとめる変化領域統合処理である。次に、
ステップ５２〜５５は、ステップ５１で統合された変化
領域が、発報対象か否かを判断する特徴量比較部分であ
る。ここで所定条件に合致した特徴を持つ変化領域は、
発報対象と見なされる。

【０１２２】ここでは、例として以下のようなステップ
５２〜５５の判断を行う。ステップ５２では、変化領域
が一定時間連続で存在するかを見る。ステップ５３で
は、変化領域が所定の面積であるか否かを見る。ステッ
プ５４では、変化領域が所定の縦横寸法か否かを見る。
ステップ５５では、変化領域が所定の移動速度か否かを
見る。以上の結果を受け、ステップ５６では、発報対象
発見か対象無しかの判断を行う。ただし、ここでは、判
断結果は「仮」として扱い、まだ報告されない。

【０１２３】ステップ５７では、更に一定時間、発報対
象変化領域を追跡して観察する。そこでは、先ず、先の
背景更新部５Ａに、背景画像蓄積部４に取り込む画像を
現画像にするように指示する。そして、ステップ５７に
て面積を見る。切り替え前に求められていた面積に対
し、切り替え後に求められた面積を比較し、面積の急激
な変化を見る。その結果を受け、ステップ５８では、仮
の発報対象発見が、正しかったか否かの判断を行い、正
しいときのみ、報告を発報処理部１０へと渡す。

【０１２４】図１９は、映像内に、「人物」と水たまり
の「水紋」が写っている映像例である。図２０は、上記
図の直後の様子であり、水たまりの水紋が若干小さくな
った画像である。また、図２１は、上記図を、背景画像
蓄積部４に取り込む画像を現画像にするよう背景更新部
５Ａを切り替えて差分データを求め２値化した結果であ
る。

【０１２５】次に、動作について代表的な例を説明す
る。図１７に於いて、外部から装置に与えられた映像信
号はビデオ入力部１で受け取り、Ａ／Ｄ変換部２に送ら
れる。このＡ／Ｄ変換部２では受け取ったビデオ信号を
後の処理の為にデジタルデータに変換する。１画素あた
り８ビットの多値データに変換するのが一般的である。
現画像蓄積部３では入力された現画像データを蓄積し後
の処理に備える。背景画像蓄積部４では入力された現画
像データを元に作成された背景画像を蓄積し後の処理に
備える。

【０１２６】背景更新部５Ａでは、背景画像蓄積部４に
蓄積してある背景画像を定期的に一定ルールで更新処理
する。これは定期的にサンプリングされた現画像を元に
演算処理されるのが一般で、例としては過去１００シー
ンの現画像の平均値を背景画像とする方法や、一定時間
前（例えば、５秒）のフレームの映像である場合が多
い。ここでは仮に過去１００シーンの現画像の平均値に
置き換える更新を行うものとして進める。ただし、ここ
では認識処理部９Ｃの指示により背景更新方法を別な方
法に切り替える機能を有する。そのとき切り替えられる
背景更新手法とは、例えば現画像をそのまま背景画像蓄
積部４に取り込むというものである。

【０１２７】背景差分部６は、現画像蓄積部３及び背景
画像蓄積部４の出力を比較し、各画素毎に差を求め、そ
の差である差分データをフレーム画像として出力する。
差分データは一般的には映像中の輝度の変化した部分を
表す。通常は、人物や車両のような移動物が主である
が、まれに「太陽光の照り陰り」による建物の影の出現
の様な、発報対象ではない輝度の変化を示す場合もあ
る。

【０１２８】ただし、背景更新部５Ａにて背景更新手法
を「現画像をそのまま背景画像蓄積部４に取り込む」方
式に変え、また元に戻した場合は、瞬間的に現画像と１
フレーム前の現画像の差分をとることになり、必然的に
この瞬間のみフレーム間差分となる。また、その後、背
景更新部５Ａにて背景更新手法を元に戻しても、元の背
景画像同様の背景画像に戻るためにはさらに１００シー
ン分の時間が必要で（現在の背景更新手法が、過去１０
０シーンの現画像の平均値に置き換える更新を行うとい
う前提のため）その間の背景差分結果も暫定的にフレー
ム間差分に近いものとなる。（徐々に通常の背景差分の
結果に移り変わっている。）

【０１２９】フレーム間差分による差分データは、一般
的には１フレーム間の輝度の変化した部分を表す。通常
は、高速で動く人物や車両のような移動物が主である。
その性格上、１フレーム程度の時間差では明確な差が現
れないため、低速で動く人物等はうまく差分データが抽
出できない。しかし、「太陽光の照り陰りによる建物の
影の出現」や「水たまりの水紋」の様な、「移動を伴わ
ないで徐々に現れ、あるいは移動を伴わないで徐々に消
失する比較的大きな変化領域」の様な輝度の変化も、同
様に差分データを抽出できない。

【０１３０】敷居値演算部７は、背景差分部６から送ら
れる差分データを２値化する為の敷居値を求める。通
常、背景データは多値データであり、そのまま認識処理
するには不的確である。以降の判断を高速に行うために
も２値化して２値データに変換するのが一般的である。
ただし、装置によってはこの２値化を行わずに直接、差
分データを認識処理する場合があるので、ここは参考で
ある。

【０１３１】２値化部８は、上記敷居値をもって差分デ
ータを２値化する。その結果、以降の処理では変化領域
は２値データとなる。

【０１３２】図２６を例にこの変化領域について説明す
る。図２６は通常の正門の映像である。今、人物が画像
内を移動している。この場合、移動している人物の位置
がそのまま変化領域となる。図２７が、その変化領域を
黒く染めたスーパーインポーズを重複させて示した映像
である。

【０１３３】認識処理部９Ｃは、２値化部８からの２値
化データを受け、それが示す変化領域が目的のもの（例
えば、一般には人物や車両が該当する。以降、発報対象
と呼称する。）であるか否かの判断を行う。

【０１３４】図１８は、本実施の形態４による監視用画
像処理装置の認識処理部９Ｃの内容図である。認識処理
部９Ｃでは以下の手順で認識を行う。ただし、ここに示
すのは１例である。

【０１３５】ステップ５１の変化領域統合処理は、変化
領域を見て、同一の移動物に属すると思われる変化領域
を統合して１つの変化領域にまとめる。次に、ステップ
５２〜５５）は、ステップ５１で統合された変化領域
が、発報対象か否かを判断する。ここでは、あらかじめ
定めてあった特徴量に対し、この変化領域が合致するか
を比較する。ここで所定条件に合致した特徴を持つ変化
領域は、発報対象と見なされる。

【０１３６】ここでは、例として以下のような判断を行
う。ステップ５２では、変化領域が一定時間連続で存在
するかを見る。ステップ５３では、変化領域が所定の面
積であるか否かを見る。ステップ５４では、変化領域が
所定の縦横寸法か否かを見る。ステップ５５では、変化
領域が所定の移動速度か否かを見る。「面積」、「縦横
寸法」、及び「移動速度」は、ステップ５２での一定時
間中の平均を算出して参照されるのが一般的である。ス
テップ５６で発報対象発見と判断されてもそれは「仮」
として扱われ、まだ発報処理部１０には伝えられない。

【０１３７】ステップ５７では、更に一定時間、発報対
象変化領域を追跡して観察する。追跡に先立ち、そこで
は先ず、先の背景更新部５Ａに、背景画像蓄積部４に取
り込む画像を現画像にするように指示する。そのままで
は、背景差分部６で比較されるのが現画像同士となり差
分が出ない。直ちに先の背景更新部５Ａに、背景画像蓄
積部４に取り込む画像をもとの方式に戻す様に指示す
る。

【０１３８】これ以降、１００シーン分の時間を経て背
景画像蓄積部４の背景画像は本来のデータに戻る（現在
の背景更新手法が、過去１００シーンの現画像の平均値
に置き換える更新を行うという前提のため）が、その間
は背景更新は中途なものとなる。

【０１３９】切り替え直後は瞬間的に現画像と１フレー
ム前の現画像の差分をとることになり、必然的にこの瞬
間のみフレーム間差分となる。しかし、その後、背景画
像が徐々に通常の背景画像に移り変わっていく為、徐々
に通常の背景差分データに戻っていく。

【０１４０】先述の通りフレーム間差分データでは、
「太陽光の照り陰りによる建物の影の出現」や「水たま
りの水紋」による建物の影の出現の様な、「移動を伴わ
ないで徐々に現れ、あるいは移動を伴わないで徐々に消
失する比較的大きな変化領域」の様な輝度の変化も、同
様に差分データを抽出できない。

【０１４１】そして、先ほど「仮の発報対象発見」とな
った変化領域を、フレーム間差分による変化領域で再度
追跡し、その結果の面積を比較し、面積の急激な変化を
見る。先のフレーム間差分の特徴により、「仮の発報対
象発見」が「太陽光の照り陰りによる建物の影の出現」
や「水たまりの水紋」による場合は、ここではさほど大
きな面積を抽出できない。従って、その面積の急激な変
化から、装置は異常を判断できる。

【０１４２】その結果を受け、ステップ５８では、仮の
発報対象発見が、正しかったか否かの判断を行い、正し
いときのみ、報告を発報処理部１０へと渡す。もし、所
定時間内にて異常が発見されなければ、ステップ５８で
正式な発報対象発見と判断され、発報処理部１０に報告
される。この発報処理部１０では発報処理を行う。通常
は、上位にあるＰＣ等に特定の信号を送ったり、装置の
ブサーを鳴らしたりという処理である。ステップ５７で
急激な面積の変化が発見されれば、「仮の発報対象発
見」は誤りだったと判断し、「正式な発報対象発見」報
告はなされない。なお、認識処理部９Ｃ、及び発報処理
部１０はＳ／Ｗにて処理されるのが一般的である。

【０１４３】以下に本実施の形態４による方式が、どの
ように作用するかを説明する。今、図１９の画像におい
て、正規発報対象である「人物」と、非発報対象である
「水紋」が、それぞれ発生した場合を考える。また、仮
に双方とも、図１８の認識処理における各種条件は満足
しており、単独でそれぞれ発報されるものとする。ま
た、ステップ５７で言う「一定時間」を、０．５秒と
し、「面積の急激な変化」を半分以下もしくは倍以上と
定義する。また、装置は、変化領域を発見した場合、外
接四角形を表示し、それを知らせるものとする。

【０１４４】図１９は、映像内に「水たまり」と「人
物」が写っている。装置は、変化領域を発見し、外接四
角形を表示している。本装置が発報対象とするのは「人
物」である。従って、人物で発報するのは「正常発
報」、人物以外で発報するのは「不要検知」である。こ
こでは、先の仮定で定めた通り、「人物」も「水紋」も
面積・縦横寸法・速度が所定範囲内であるため、発報対
象と判断される。本装置ではまだ「仮の発報対象発見」
である為、発報には至らない。仮に発報すれば、水紋に
よる部分は「不要検知」となってしまう。

【０１４５】この後、装置は、「人物」の変化領域と、
「水紋」の変化領域をそれぞれ追跡し観察する。図２０
は、図１９から０．５秒後の画像である。水紋は縮小し
ているが、まだ十分に小さくなってはいない。

【０１４６】図２１は、図２０の現画像に対し、上述の
背景更新手法の切り替え直後の背景差分した結果を示し
たものである。そこでは、水紋が背景画像（ここでは１
つ前のフレームの映像である前提）と現画像の差分をと
るため、必然的にフレーム間差分となり水紋の「１フレ
ームの間に縮まった部分」と、人物の「１フレームの時
間に移動した部分」のみが切り出される。

【０１４７】装置は、背景更新手法を、従来の背景更新
手法からフレーム間差分に変えて「仮の発報対象」であ
る、「人物」と「水紋」を追跡観察していたが、ここで
改めて面積を見る。フレーム間差分の結果、「人物」
は、「仮の発報対象発見」時より若干縮小した面積を有
している。しかし、半分には至らないためここでは異常
なしと判断され、「正式な発報対象発見」と判断され
る。

【０１４８】しかし、「水紋」は、フレーム間差分の結
果、「仮の発報対象発見」時の面積に比較し、１／３程
度の面積しか有していない。水紋が１フレーム間にその
程度しか消失しないため、このような結果となる。従っ
て、ここでは異常ありと判断され、「正式な発報対象発
見」とは判断されない。

【０１４９】以上の通り、「人物」は正規の発報対象発
見とされ、「水紋」はそうとはならない。これにより、
「水紋」による不要検知は発生しない。以上の通り、本
処理により、「人物」の発報を阻害せず、「水紋」の不
要検知を防止できた。

【０１５０】以上のように本実施の形態４によれば、
「人物」の様な正規の発報対象に対する発報能力を阻害
せず、「太陽光の照り陰りによる建物の影の出現」や
「水たまりの水紋」による建物の影の出現の様な、「移
動を伴わないで徐々に現れ、あるいは移動を伴わないで
徐々に消失する比較的大きな変化領域」に関する不要検
知を上記実施の形態１で述べた効果以上に正確削減する
機能を実現できる。かつ、その為の装置の構成が、上記
実施の形態２、及び３よりも簡便になる。

【０１５１】つまり、「発報対象発見時に直ちに発報す
る事をせず、その後も背景差分手段をフレーム間差分に
変えて認識処理を継続して一定時間変化領域を観察」す
るのではなく、「発報対象発見時に直ちに発報する事を
せず、その後背景更新手法を一回だけ“現画像に置き換
え更新”にし、その後は背景更新手段を元に戻して認識
処理を継続して一定時間変化領域を観察」する事によ
り、急激な面積の増加や減少が無いことを確認し、その
結果を待って発報する事により、背景差分手段を複数持
たない分、装置規模を大きくせずに上記実施の形態３と
同様の効果を得ることが可能な機能を有する。

【０１５２】実施の形態５．この発明の実施の形態５の
構成について図２２を参照しながら説明する。図２２
は、この発明の実施の形態５の概略構成を示すブロック
図である。

【０１５３】図２２において、１は本監視用画像処理装
置に処理される映像を受けるビデオ入力部、２はビデオ
入力部１から入る映像を量子化するＡ／Ｄ変換部、３は
Ａ／Ｄ変換部２からの出力を受け現在の映像データを記
憶する現画像蓄積部、４はＡ／Ｄ変換部２からの出力を
受け相応の演算を行い作成した、比較用の背景画像を記
憶する背景画像蓄積部、５Ａは背景画像蓄積部４のデー
タを一定ルールで演算し更新する背景更新部であり、一
般的には単純なルールで更新する。例えば、過去５枚の
現画像の平均を背景画像とする、等である。また、この
背景更新部５Ａは、後述する認識処理部の指定により、
背景更新手法を切り替えうる。うち一つは「フレーム間
差分法」である。他の背景更新手法を便宜的に「非フレ
ーム間差分法」と呼称する。また、６は現画像蓄積部３
と背景画像蓄積部４の２つの画像を比較し、その差分を
算出する背景差分部、７は背景差分部６のデータを２値
化するための敷居値を算出する敷居値演算部であり、背
景差分データを元に最適敷居値を求めるのが一般的であ
る。さらに、８は敷居値演算部７で求めた敷居値で差分
データを２値化する２値化部、９Ｄは２値化部８から出
力される２値データを受け、そこに目的の発報対象が存
在するかの判断を行う認識処理部、１０は認識処理部９
Ｄからの「発報対象発見」の指示を受け発報する発報処
理部である。

【０１５４】図２３は、本実施の形態５による図２２の
認識処理部９Ｄを更に詳細に示したフローである。

【０１５５】ステップ６１は、２値化データを見て、同
一の移動物に属すると思われる変化領域を統合して１つ
の変化領域にまとめる変化領域統合処理部分である。次
に、ステップ６２〜６５は、ステップ６１で統合された
変化領域が、発報対象か否かを判断する特徴量比較部分
である。ここで所定条件に合致した特徴を持つ変化領域
は、発報対象と見なされる。

【０１５６】ここでは、例として以下のようなステップ
６２〜６５の判断を行う。ステップ６２では、変化領域
が一定時間連続で存在するかを見る。ステップ６３で
は、変化領域が所定の面積であるか否かを見る。ステッ
プ６４では、変化領域が所定の縦横寸法か否かを見る。
ステップ６５では、変化領域が所定の移動速度か否かを
見る。以上の結果を受け、ステップ６６では、発報対象
発見か対象無しかの判断を行う。ただし、ここでは、判
断結果は「仮」として扱い、まだ報告されない。

【０１５７】ステップ６７では、更に一定時間、発報対
象変化領域を追跡して観察する。実際に観察するのは
「非フレーム間差分法」と「フレーム間差分法」での敷
居値演算部７で算出される敷居値の差である。その結果
を受け、ステップ６８では、仮の発報対象発見が、正し
かったか否かの判断を行い、正しいときのみ、報告を発
報処理部１０へと渡す。

【０１５８】次に、動作について代表的な例を説明す
る。図２２に於いて、外部から装置に与えられた映像信
号はビデオ入力部１で受け取り、Ａ／Ｄ変換部２に送ら
れる。このＡ／Ｄ変換部２では受け取ったビデオ信号を
後の処理の為にデジタルデータに変換する。１画素あた
り８ビットの多値データに変換するのが一般的である。
現画像蓄積部３では入力された現画像データを蓄積し後
の処理に備える。背景画像蓄積部４では入力された現画
像データを元に作成された背景画像を蓄積し後の処理に
備える。

【０１５９】背景更新部５Ａでは、背景画像蓄積部４に
蓄積してある背景画像を定期的に一定ルールで更新処理
する。これは定期的にサンプリングされた現画像を元に
演算処理されるのが一般で、例としては過去１００シー
ンの現画像の平均値を背景画像とする方法や、一定時間
前（例：５秒）のフレームの映像である場合が多い。こ
こでは仮に過去１００シーンの現画像の平均値に置き換
える更新を行うものとして進める。

【０１６０】ただし、ここでは認識処理部９Ｄの指示に
より背景更新方法を別な方法に切り替える機能を有す
る。そのとき切り替えられる背景更新手法とは、例えば
現画像をそのまま背景画像蓄積部４に取り込むというも
のである。

【０１６１】背景差分部６は、現画像蓄積部３及び背景
画像蓄積部４の出力を比較し、各画素毎に差を求め、そ
の差である差分データをフレーム画像として出力する。
差分データは一般的には映像中の輝度の変化した部分を
表す。通常は、人物や車両のような移動物が主である
が、まれに「太陽光の照り陰り」による建物の影の出現
の様な、発報対象ではない輝度の変化を示す場合もあ
る。

【０１６２】ただし、背景更新部５Ａにて背景更新手法
を「現画像をそのまま背景画像蓄積部４に取り込む」方
式に変え、また元に戻した場合は、瞬間的に現画像と１
フレーム前の現画像の差分をとることになり、必然的に
この瞬間のみフレーム間差分となる。また、その後、背
景更新部５Ａにて背景更新手法を元に戻しても、元の背
景画像同様の背景画像に戻るためにはさらに１００シー
ン分の時間が必要で（現在の背景更新手法が、過去１０
０シーンの現画像の平均値に置き換える更新を行うとい
う前提のため）その間の背景差分結果も暫定的にフレー
ム間差分に近い物となる。（徐々に通常の背景差分の結
果に移り変わっている。）

【０１６３】フレーム間差分による差分データは、一般
的には１フレーム間の輝度の変化した部分を表す。通常
は、高速で動く人物や車両のような移動物が主である。
その性格上、１フレーム程度の時間差では明確な差が現
れないため、低速で動く人物等はうまく差分データが抽
出できない。しかし、「太陽光の照り陰りによる建物の
影の出現」や「水たまりの水紋」の様な、「移動を伴わ
ないで徐々に現れ、あるいは移動を伴わないで徐々に消
失する比較的大きな変化領域」の様な輝度の変化も、同
様に差分データを抽出できない。

【０１６４】敷居値演算部７は、背景差分部６から送ら
れる差分データを２値化する為の敷居値を求める。通
常、背景データは多値データであり、そのまま認識処理
するには不的確である。以降の判断を高速に行うために
も２値化して２値データに変換するのが一般的である。
ただし、装置によってはこの２値化を行わずに直接、差
分データを認識処理する場合があるので、ここは参考で
ある。

【０１６５】フレーム間差分データと、非フレーム間差
分データを比較すると、近似した画像データ間で差分を
出すフレーム間差分データの方が、非フレーム間差分デ
ータより値が小さいのが一般である。従って、算出した
敷居値は、他方に比べ低い値となる。

【０１６６】２値化部８は、上記敷居値をもって差分デ
ータを２値化する。その結果、以降の処理では変化領域
は２値データとなる。

【０１６７】図２６を例にこの変化領域について説明す
る。図２６は通常の正門の映像である。今、人物が画像
内を移動している。この場合、移動している人物の位置
がそのまま変化領域となる。図２７が、その変化領域を
黒く染めたスーパーインポーズを重複させて示した映像
である。

【０１６８】認識処理部９Ｄは、２値化部８からの２値
化データを受け、それが示す変化領域が目的のもの（例
えば、一般には人物や車両が該当する。以降、発報対象
と呼称する。）であるか否かの判断を行う。

【０１６９】図２３は、本実施の形態５による監視用画
像処理装置の認識処理部９Ｄの内容図である。認識処理
部９Ｄでは以下の手順で認識を行う。ただし、ここに示
すのは１例である。

【０１７０】ステップ６１の変化領域統合処理は、変化
領域を見て、同一の移動物に属すると思われる変化領域
を統合して１つの変化領域にまとめる。次に、ステップ
６２〜６５は、ステップ６１で統合された変化領域が、
発報対象か否かを判断する。ここでは、あらかじめ定め
てあった特徴量に対し、この変化領域が合致するかを比
較する。ここで所定条件に合致した特徴を持つ変化領域
は、発報対象と見なされる。

【０１７１】ここでは、例として以下のような判断を行
う。ステップ６２では、変化領域が一定時間連続で存在
するかを見る。ステップ６３では、変化領域が所定の面
積であるか否かを見る。ステップ６４では、変化領域が
所定の縦横寸法か否かを見る。ステップ６５では、変化
領域が所定の移動速度か否かを見る。「面積」、「縦横
寸法」、「移動速度」は、ステップ６２にある一定時間
中の平均を算出して参照されるのが一般的である。ステ
ップ６６で発報対象発見と判断されてもそれは「仮」と
して扱われ、まだ発報処理部１０には伝えられない。

【０１７２】ステップ６７では、更に一定時間、発報対
象変化領域を追跡して観察する。追跡に先立ち、そこで
は先ず、先の背景更新部５Ａに、背景画像蓄積部４に取
り込む画像を現画像にするように指示する。そのままで
は、背景差分部６で比較されるのが現画像同士となり差
分が出ない。直ちに先の背景更新部５Ａに、背景画像蓄
積部４に取り込む画像をもとの方式に戻す様に指示す
る。

【０１７３】これ以降、１００シーン分の時間を経て背
景画像蓄積部４の背景画像は本来のデータに戻る（現在
の背景更新手法が、過去１００シーンの現画像の平均値
に置き換える更新を行うという前提のため）が、その間
は背景更新は中途なものとなる。

【０１７４】切り替え直後は瞬間的に現画像と１フレー
ム前の現画像の差分をとることになり、必然的にこの瞬
間のみフレーム間差分となる。しかし、その後、背景画
像が徐々に通常の背景画像に移り変わっていく為、徐々
に通常の背景差分データ（非フレーム間差分データ）に
戻っていく。

【０１７５】先述の通りフレーム間差分データでは、
「太陽光の照り陰りによる建物の影の出現」や「水たま
りの水紋」による建物の影の出現の様な、「移動を伴わ
ないで徐々に現れ、あるいは移動を伴わないで徐々に消
失する比較的大きな変化領域」の様な輝度の変化も、同
様に差分データを抽出できない。

【０１７６】そして、そのときの敷居値演算部７での演
算結果（即ち敷居値）は、切り出しにくい変化領域を少
しでも切り出そうとする結果、通常より低い値をとる。
そして、先ほど「仮の発報対象発見」時の敷居値と比較
し、その値の変化を見る。その値が急激に変化した場合
は異常、そうでなければ正常と判断できる。

【０１７７】その結果を受け、ステップ６８では、正常
時のみ、発報対象発見の報告を発報処理部１０へと渡
す。この発報処理部１０では発報処理を行う。通常は、
上位にあるＰＣ等に特定の信号を送ったり、装置のブサ
ーを鳴らしたりという処理である。ステップ６７で急激
な値の変化が発見されれば、「仮の発報対象発見」は誤
りだったと判断し、「正式な発報対象発見」報告はなさ
れない。従って、装置は発報をしない。なお、認識処理
部９Ｄ、及び発報処理部１０は、Ｓ／Ｗにて処理される
のが一般的である。

【０１７８】以上の通り、「太陽光の照り陰りによる建
物の影の出現」や「水たまりの水紋」による建物の影の
出現の様な、「移動を伴わないで徐々に現れ、あるいは
移動を伴わないで徐々に消失する比較的大きな変化領
域」は、発報されず不要検知とならない。逆に、上記と
異なり「人物」の様な変化領域は正確に発報される。

【０１７９】以上のように本実施の形態５によれば、
「人物」の様な正規の発報対象に対する発報能力を阻害
せず、「太陽光の照り陰りによる建物の影の出現」や
「水たまりの水紋」による建物の影の出現の様な、「移
動を伴わないで徐々に現れ、あるいは移動を伴わないで
徐々に消失する比較的大きな変化領域」に関する不要検
知を上記実施の形態１〜４で述べた効果以上に正確削減
する機能を実現できる。

【０１８０】つまり、「急激な面積の増加や減少が無い
ことを確認」するのではなく、「急激な２値化の敷居値
の変化が無いことを確認」する事により、急激な変化領
域の出現や消失が無いことを確認し、その結果を待って
発報する事により、上記実施の形態３、及び４よりも更
に早いタイミングで誤報か否かの確認作業が終了でき
て、且つ上記実施の形態３、及び４と同様の効果を得る
ことが可能な機能を有する。

【０１８１】

【発明の効果】この発明に係る監視用画像処理装置は、
以上説明したとおり、現画像データと比較用背景画像デ
ータとの比較演算に基づき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所定の条件に合致
した場合で、かつ前記変化領域の面積が一定時間所定の
変化が無いときには発報対象として認識する認識処理手
段とを備えたので、「人物」の様な正規の発報対象に対
する発報能力を阻害せず、「太陽光の照り陰りによる建
物の影の出現」や「水たまりの水紋」による建物の影の
出現の様な、「移動を伴わないで徐々に現れ、あるいは
移動を伴わないで徐々に消失する比較的大きな変化領
域」に関する不要検知を削減することができるという効
果を奏する。

【０１８２】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、以上説明したとおり、前記変化領域抽出手段が、現
画像データと比較用背景画像データとの比較演算に基づ
きその背景差分を変化領域として算出する背景差分手段
と、前記背景差分データに基づき前記背景差分データを
２値化するための敷居値を算出する敷居値演算手段と、
前記背景差分データを前記敷居値で２値化する２値化手
段とを有するので、「人物」の様な正規の発報対象に対
する発報能力を阻害せず、「太陽光の照り陰りによる建
物の影の出現」や「水たまりの水紋」による建物の影の
出現の様な、「移動を伴わないで徐々に現れ、あるいは
移動を伴わないで徐々に消失する比較的大きな変化領
域」に関する不要検知を削減することができるという効
果を奏する。

【０１８３】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、以上説明したとおり、さらに、入力映像を量子化す
るＡ／Ｄ変換手段と、前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前
記現画像データを記憶する現画像蓄積手段と、前記Ａ／
Ｄ変換手段の出力から前記比較用背景画像データを作成
して記憶する背景画像蓄積手段と、前記背景画像蓄積手
段のデータを所定の規則で演算し更新する背景更新手段
と、前記抽出した変化領域を発報対象として認識したと
きにはその旨を知らせる発報処理手段とを備えたので、
「人物」の様な正規の発報対象に対する発報能力を阻害
せず、「太陽光の照り陰りによる建物の影の出現」や
「水たまりの水紋」による建物の影の出現の様な、「移
動を伴わないで徐々に現れ、あるいは移動を伴わないで
徐々に消失する比較的大きな変化領域」に関する不要検
知を削減することができるという効果を奏する。

【０１８４】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、以上説明したとおり、前記変化領域抽出手段が、現
画像データと１フレーム前の現画像データである比較用
背景画像データとの比較演算に基づきそのフレーム間背
景差分を変化領域として算出する第１の背景差分手段
と、現画像データと比較用背景画像データとの比較演算
に基づきその背景差分を変化領域として算出する第２の
背景差分手段と、前記フレーム間背景差分データ及び背
景差分データに基づき前記フレーム間背景差分データ及
び背景差分データを２値化するための第１及び第２の敷
居値を算出する敷居値演算手段と、前記フレーム間背景
差分データ及び背景差分データを前記第１及び第２の敷
居値で２値化し第１及び第２の２値データを出力する２
値化手段とを有し、前記認識処理手段が、前記第１の２
値データに基づき前記抽出した変化領域が所定の条件に
合致した場合は仮の発報対象として認識する第１の認識
処理手段と、前記第２の２値データに基づき前記抽出し
た変化領域が所定の条件に合致した場合で、かつ前記第
１の認識処理手段により前記仮の発報対象として認識さ
れているときには発報対象として認識する第２の認識処
理手段とを有するので、「人物」の様な正規の発報対象
に対する発報能力を阻害せず、「太陽光の照り陰りによ
る建物の影の出現」や「水たまりの水紋」による建物の
影の出現の様な、「移動を伴わないで徐々に現れ、ある
いは移動を伴わないで徐々に消失する比較的大きな変化
領域」に関する不要検知をより正確に削減することがで
きるという効果を奏する。

【０１８５】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、以上説明したとおり、さらに、入力映像を量子化す
るＡ／Ｄ変換手段と、前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前
記現画像データを記憶する現画像蓄積手段と、前記Ａ／
Ｄ変換手段の出力から１フレーム前の現画像データであ
る前記比較用背景画像データを作成して記憶する第１の
背景画像蓄積手段と、前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前
記比較用背景画像データを作成して記憶する第２の背景
画像蓄積手段と、前記第１の背景画像蓄積手段のデータ
を所定の規則で演算し更新する第１の背景更新手段と、
前記第２の背景画像蓄積手段のデータを所定の規則で演
算し更新する第２の背景更新手段と、前記抽出した変化
領域を発報対象として認識したときにはその旨を知らせ
る発報処理手段とを備えたので、「人物」の様な正規の
発報対象に対する発報能力を阻害せず、「太陽光の照り
陰りによる建物の影の出現」や「水たまりの水紋」によ
る建物の影の出現の様な、「移動を伴わないで徐々に現
れ、あるいは移動を伴わないで徐々に消失する比較的大
きな変化領域」に関する不要検知をより正確に削減する
ことができるという効果を奏する。

【０１８６】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、以上説明したとおり、前記変化領域抽出手段が、現
画像データと１フレーム前の現画像データである比較用
背景画像データとの比較演算に基づきそのフレーム間背
景差分を変化領域として算出する第１の背景差分手段
と、現画像データと比較用背景画像データとの比較演算
に基づきその背景差分を変化領域として算出する第２の
背景差分手段と、前記フレーム間背景差分データ及び背
景差分データに基づき前記フレーム間背景差分データ及
び背景差分データを２値化するための第１及び第２の敷
居値を算出する敷居値演算手段と、前記フレーム間背景
差分データ及び背景差分データを前記第１及び第２の敷
居値で２値化し第１及び第２の２値データを出力する２
値化手段とを有し、前記認識処理手段が、前記第２の２
値データに基づき前記抽出した変化領域が所定の条件に
合致した場合は仮の発報対象として認識し、かつ前記第
１の２値データに基づき前記抽出した変化領域の面積が
一定時間所定の変化が無いときには前記仮の発報対象を
発報対象として認識するので、「人物」の様な正規の発
報対象に対する発報能力を阻害せず、「太陽光の照り陰
りによる建物の影の出現」や「水たまりの水紋」による
建物の影の出現の様な、「移動を伴わないで徐々に現
れ、あるいは移動を伴わないで徐々に消失する比較的大
きな変化領域」に関する不要検知をより正確に削減する
ことができ、かつ、その為の装置の構成を簡便にできる
という効果を奏する。

【０１８７】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、以上説明したとおり、さらに、入力映像を量子化す
るＡ／Ｄ変換手段と、前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前
記現画像データを記憶する現画像蓄積手段と、前記Ａ／
Ｄ変換手段の出力から１フレーム前の現画像データであ
る前記比較用背景画像データを作成して記憶する第１の
背景画像蓄積手段と、前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前
記比較用背景画像データを作成して記憶する第２の背景
画像蓄積手段と、前記第１の背景画像蓄積手段のデータ
を所定の規則で演算し更新する第１の背景更新手段と、
前記第２の背景画像蓄積手段のデータを所定の規則で演
算し更新する第２の背景更新手段と、前記抽出した変化
領域を発報対象として認識したときにはその旨を知らせ
る発報処理手段とを備えたので、「人物」の様な正規の
発報対象に対する発報能力を阻害せず、「太陽光の照り
陰りによる建物の影の出現」や「水たまりの水紋」によ
る建物の影の出現の様な、「移動を伴わないで徐々に現
れ、あるいは移動を伴わないで徐々に消失する比較的大
きな変化領域」に関する不要検知をより正確に削減する
ことができ、かつ、その為の装置の構成を簡便にできる
という効果を奏する。

【０１８８】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、以上説明したとおり、さらに、入力映像を量子化す
るＡ／Ｄ変換手段と、前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前
記現画像データを記憶する現画像蓄積手段と、前記Ａ／
Ｄ変換手段の出力から前記比較用背景画像データを作成
して記憶する背景画像蓄積手段と、前記背景画像蓄積手
段のデータを所定の規則で演算し更新する背景更新手段
と、前記抽出した変化領域を発報対象として認識したと
きにはその旨を知らせる発報処理手段とを備え、前記認
識処理手段が、前記抽出した変化領域が所定の条件に合
致した場合は仮の発報対象として認識し、かつ前記背景
更新手段により前記背景画像蓄積手段に１フレーム前の
現画像データである比較用背景画像データを記憶させ、
フレーム間背景差分データに基づき前記抽出した変化領
域の面積が一定時間所定の変化が無いときには前記仮の
発報対象を発報対象として認識するので、「人物」の様
な正規の発報対象に対する発報能力を阻害せず、「太陽
光の照り陰りによる建物の影の出現」や「水たまりの水
紋」による建物の影の出現の様な、「移動を伴わないで
徐々に現れ、あるいは移動を伴わないで徐々に消失する
比較的大きな変化領域」に関する不要検知をより正確に
削減することができ、かつ、その為の装置の構成をより
簡便にできるという効果を奏する。

【０１８９】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、以上説明したとおり、現画像データと比較用背景画
像データとの比較演算に基づき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所定の条件に
合致した場合で、かつ前記変化領域を２値化するための
敷居値が一定時間所定の変化が無いときには発報対象と
して認識する認識処理手段とを備えたので、「人物」の
様な正規の発報対象に対する発報能力を阻害せず、「太
陽光の照り陰りによる建物の影の出現」や「水たまりの
水紋」による建物の影の出現の様な、「移動を伴わない
で徐々に現れ、あるいは移動を伴わないで徐々に消失す
る比較的大きな変化領域」に関する不要検知をよりさら
に正確に削減することができるという効果を奏する。

【０１９０】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、以上説明したとおり、前記変化領域抽出手段が、現
画像データと比較用背景画像データとの比較演算に基づ
きその背景差分を変化領域として算出する背景差分手段
と、前記背景差分データに基づき前記背景差分データを
２値化するための敷居値を算出する敷居値演算手段と、
前記背景差分データを前記敷居値で２値化する２値化手
段とを有するので、「人物」の様な正規の発報対象に対
する発報能力を阻害せず、「太陽光の照り陰りによる建
物の影の出現」や「水たまりの水紋」による建物の影の
出現の様な、「移動を伴わないで徐々に現れ、あるいは
移動を伴わないで徐々に消失する比較的大きな変化領
域」に関する不要検知をよりさらに正確に削減すること
ができるという効果を奏する。

【０１９１】また、この発明に係る監視用画像処理装置
は、以上説明したとおり、さらに、入力映像を量子化す
るＡ／Ｄ変換手段と、前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前
記現画像データを記憶する現画像蓄積手段と、前記Ａ／
Ｄ変換手段の出力から前記比較用背景画像データを作成
して記憶する背景画像蓄積手段と、前記背景画像蓄積手
段のデータを所定の規則で演算し更新する背景更新手段
と、前記抽出した変化領域を発報対象として認識したと
きにはその旨を知らせる発報処理手段とを備え、前記認
識処理手段が、前記抽出した変化領域が所定の条件に合
致した場合は仮の発報対象として認識し、かつ前記背景
更新手段により前記背景画像蓄積手段に１フレーム前の
現画像データである比較用背景画像データを記憶させ、
フレーム間背景差分データに基づき前記抽出した変化領
域を２値化するための敷居値が一定時間所定の変化が無
いときには前記仮の発報対象を発報対象として認識する
ので、「人物」の様な正規の発報対象に対する発報能力
を阻害せず、「太陽光の照り陰りによる建物の影の出
現」や「水たまりの水紋」による建物の影の出現の様
な、「移動を伴わないで徐々に現れ、あるいは移動を伴
わないで徐々に消失する比較的大きな変化領域」に関す
る不要検知をよりさらに正確に削減することができると
いう効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施の形態１の構成を示すブロッ
ク図である。

【図２】 この発明の実施の形態１の認識処理部の動作
を示すフローチャートである。

【図３】 この発明の実施の形態１に係る、映像内に、
「人物」と水たまりの「水紋」が写っている映像例であ
る。

【図４】 この発明の実施の形態１に係る、水たまりに
水紋が小さくなった画像である。

【図５】 この発明の実施の形態２の構成を示すブロッ
ク図である。

【図６】 この発明の実施の形態２の認識処理部の動作
を示すフローチャートである。

【図７】 この発明の実施の形態２に係る、映像内に、
「人物」と水たまりの「水紋」が写っている映像例であ
る。

【図８】 この発明の実施の形態２に係る、水たまりの
水紋が若干小さくなった画像である。

【図９】 この発明の実施の形態２に係る、一方の背景
差分部の方式で差分データを求め２値化した結果を示す
図である。

【図１０】 この発明の実施の形態２に係る、他方の背
景差分部の方式で差分データを求め２値化した結果を示
す図である。

【図１１】 この発明の実施の形態３の構成を示すブロ
ック図である。

【図１２】 この発明の実施の形態３の認識処理部の動
作を示すフローチャートである。

【図１３】 この発明の実施の形態３に係る、映像内
に、「人物」と水たまりの「水紋」が写っている映像例
である。

【図１４】 この発明の実施の形態３に係る、水たまり
の水紋が若干小さくなった画像である。

【図１５】 この発明の実施の形態３に係る、一方の背
景差分部の方式で差分データを求め２値化した結果を示
す図である。

【図１６】 この発明の実施の形態３に係る、他方の背
景差分部の方式で差分データを求め２値化した結果を示
す図である。

【図１７】 この発明の実施の形態４の構成を示すブロ
ック図である。

【図１８】 この発明の実施の形態４の認識処理部の動
作を示すフローチャートである。

【図１９】 この発明の実施の形態４に係る、映像内
に、「人物」と水たまりの「水紋」が写っている映像例
である。

【図２０】 この発明の実施の形態４に係る、水たまり
の水紋が若干小さくなった画像である。

【図２１】 この発明の実施の形態４に係る、背景画像
蓄積部に取り込む画像を現画像にするよう背景更新部を
切り替えて差分データを求め２値化した結果を示す図で
ある。

【図２２】 この発明の実施の形態５の構成を示すブロ
ック図である。

【図２３】 この発明の実施の形態５の認識処理部の動
作を示すフローチャートである。

【図２４】 従来の監視用画像処理装置の構成を示すブ
ロック図である。

【図２５】 従来の監視用画像処理装置の認識処理部の
動作を示すフローチャートである。

【図２６】 従来の監視用画像処理装置に係る、通常の
正門の映像である。

【図２７】 従来の監視用画像処理装置に係る、その変
化領域を黒く染めたスーパーインポーズを重複させて示
した映像である。

【符号の説明】

１ ビデオ入力部、２ Ａ／Ｄ変換部、３ 現画像蓄積
部、４、４ａ、４ｂ背景画像蓄積部、５、５ａ、５ｂ、
５Ａ 背景更新部、６、６ａ、６ｂ 背景差分部、７
敷居値演算部、８ ２値化部、９Ａ、９ａ、９ｂ、９
Ｂ、９Ｃ、９Ｄ認識処理部、１０ 発報処理部。

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 現画像データと比較用背景画像データと
   の比較演算に基づき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所定の条件に合致した場合で、
   かつ前記変化領域の面積が一定時間所定の変化が無いと
   きには発報対象として認識する認識処理手段とを備えた
   ことを特徴とする監視用画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記変化領域抽出手段は、 現画像データと比較用背景画像データとの比較演算に基
   づきその背景差分を変化領域として算出する背景差分手
   段と、 前記背景差分データに基づき前記背景差分データを２値
   化するための敷居値を算出する敷居値演算手段と、 前記背景差分データを前記敷居値で２値化する２値化手
   段とを有することを特徴とする請求項１記載の監視用画
   像処理装置。
3. 【請求項３】 さらに、入力映像を量子化するＡ／Ｄ変
   換手段と、 前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記現画像データを記憶
   する現画像蓄積手段と、 前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記比較用背景画像デー
   タを作成して記憶する背景画像蓄積手段と、 前記背景画像蓄積手段のデータを所定の規則で演算し更
   新する背景更新手段と、 前記抽出した変化領域を発報対象として認識したときに
   はその旨を知らせる発報処理手段とを備えたことを特徴
   とする請求項２記載の監視用画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記変化領域抽出手段は、 現画像データと１フレーム前の現画像データである比較
   用背景画像データとの比較演算に基づきそのフレーム間
   背景差分を変化領域として算出する第１の背景差分手段
   と、 現画像データと比較用背景画像データとの比較演算に基
   づきその背景差分を変化領域として算出する第２の背景
   差分手段と、 前記フレーム間背景差分データ及び背景差分データに基
   づき前記フレーム間背景差分データ及び背景差分データ
   を２値化するための第１及び第２の敷居値を算出する敷
   居値演算手段と、 前記フレーム間背景差分データ及び背景差分データを前
   記第１及び第２の敷居値で２値化し第１及び第２の２値
   データを出力する２値化手段とを有し、前記認識処理手
   段は、 前記第１の２値データに基づき前記抽出した変化領域が
   所定の条件に合致した場合は仮の発報対象として認識す
   る第１の認識処理手段と、 前記第２の２値データに基づき前記抽出した変化領域が
   所定の条件に合致した場合で、かつ前記第１の認識処理
   手段により前記仮の発報対象として認識されているとき
   には発報対象として認識する第２の認識処理手段とを有
   することを特徴とする請求項１記載の監視用画像処理装
   置。
5. 【請求項５】 さらに、入力映像を量子化するＡ／Ｄ変
   換手段と、 前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記現画像データを記憶
   する現画像蓄積手段と、 前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から１フレーム前の現画像デ
   ータである前記比較用背景画像データを作成して記憶す
   る第１の背景画像蓄積手段と、 前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記比較用背景画像デー
   タを作成して記憶する第２の背景画像蓄積手段と、 前記第１の背景画像蓄積手段のデータを所定の規則で演
   算し更新する第１の背景更新手段と、 前記第２の背景画像蓄積手段のデータを所定の規則で演
   算し更新する第２の背景更新手段と、 前記抽出した変化領域を発報対象として認識したときに
   はその旨を知らせる発報処理手段とを備えたことを特徴
   とする請求項４記載の監視用画像処理装置。
6. 【請求項６】 前記変化領域抽出手段は、 現画像データと１フレーム前の現画像データである比較
   用背景画像データとの比較演算に基づきそのフレーム間
   背景差分を変化領域として算出する第１の背景差分手段
   と、 現画像データと比較用背景画像データとの比較演算に基
   づきその背景差分を変化領域として算出する第２の背景
   差分手段と、 前記フレーム間背景差分データ及び背景差分データに基
   づき前記フレーム間背景差分データ及び背景差分データ
   を２値化するための第１及び第２の敷居値を算出する敷
   居値演算手段と、 前記フレーム間背景差分データ及び背景差分データを前
   記第１及び第２の敷居値で２値化し第１及び第２の２値
   データを出力する２値化手段とを有し、 前記認識処理手段は、前記第２の２値データに基づき前
   記抽出した変化領域が所定の条件に合致した場合は仮の
   発報対象として認識し、かつ前記第１の２値データに基
   づき前記抽出した変化領域の面積が一定時間所定の変化
   が無いときには前記仮の発報対象を発報対象として認識
   することを特徴とする請求項１記載の監視用画像処理装
   置。
7. 【請求項７】 さらに、入力映像を量子化するＡ／Ｄ変
   換手段と、 前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記現画像データを記憶
   する現画像蓄積手段と、 前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から１フレーム前の現画像デ
   ータである前記比較用背景画像データを作成して記憶す
   る第１の背景画像蓄積手段と、 前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記比較用背景画像デー
   タを作成して記憶する第２の背景画像蓄積手段と、 前記第１の背景画像蓄積手段のデータを所定の規則で演
   算し更新する第１の背景更新手段と、 前記第２の背景画像蓄積手段のデータを所定の規則で演
   算し更新する第２の背景更新手段と、 前記抽出した変化領域を発報対象として認識したときに
   はその旨を知らせる発報処理手段とを備えたことを特徴
   とする請求項６記載の監視用画像処理装置。
8. 【請求項８】 さらに、入力映像を量子化するＡ／Ｄ変
   換手段と、 前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記現画像データを記憶
   する現画像蓄積手段と、 前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記比較用背景画像デー
   タを作成して記憶する背景画像蓄積手段と、 前記背景画像蓄積手段のデータを所定の規則で演算し更
   新する背景更新手段と、 前記抽出した変化領域を発報対象として認識したときに
   はその旨を知らせる発報処理手段とを備え、 前記認識処理手段は、前記抽出した変化領域が所定の条
   件に合致した場合は仮の発報対象として認識し、かつ前
   記背景更新手段により前記背景画像蓄積手段に１フレー
   ム前の現画像データである比較用背景画像データを記憶
   させ、フレーム間背景差分データに基づき前記抽出した
   変化領域の面積が一定時間所定の変化が無いときには前
   記仮の発報対象を発報対象として認識することを特徴と
   する請求項２記載の監視用画像処理装置。
9. 【請求項９】 現画像データと比較用背景画像データと
   の比較演算に基づき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所定の条件に合致した場合で、
   かつ前記変化領域を２値化するための敷居値が一定時間
   所定の変化が無いときには発報対象として認識する認識
   処理手段とを備えたことを特徴とする監視用画像処理装
   置。
10. 【請求項１０】 前記変化領域抽出手段は、 現画像データと比較用背景画像データとの比較演算に基
    づきその背景差分を変化領域として算出する背景差分手
    段と、 前記背景差分データに基づき前記背景差分データを２値
    化するための敷居値を算出する敷居値演算手段と、 前記背景差分データを前記敷居値で２値化する２値化手
    段とを有することを特徴とする請求項９記載の監視用画
    像処理装置。
11. 【請求項１１】 さらに、入力映像を量子化するＡ／Ｄ
    変換手段と、 前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記現画像データを記憶
    する現画像蓄積手段と、 前記Ａ／Ｄ変換手段の出力から前記比較用背景画像デー
    タを作成して記憶する背景画像蓄積手段と、 前記背景画像蓄積手段のデータを所定の規則で演算し更
    新する背景更新手段と、 前記抽出した変化領域を発報対象として認識したときに
    はその旨を知らせる発報処理手段とを備え、 前記認識処理手段は、前記抽出した変化領域が所定の条
    件に合致した場合は仮の発報対象として認識し、かつ前
    記背景更新手段により前記背景画像蓄積手段に１フレー
    ム前の現画像データである比較用背景画像データを記憶
    させ、フレーム間背景差分データに基づき前記抽出した
    変化領域を２値化するための敷居値が一定時間所定の変
    化が無いときには前記仮の発報対象を発報対象として認
    識することを特徴とする請求項１０記載の監視用画像処
    理装置。