JPH10285581A - 自動監視装置 - Google Patents
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- JPH10285581A JPH10285581A JP9086174A JP8617497A JPH10285581A JP H10285581 A JPH10285581 A JP H10285581A JP 9086174 A JP9086174 A JP 9086174A JP 8617497 A JP8617497 A JP 8617497A JP H10285581 A JPH10285581 A JP H10285581A
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Abstract
者等の検出対象物を自動的に検出する自動監視装置に関
し、検出すべき対象物をより正確に検出することを課題
とする。 【解決手段】 移動物体検出手段2は、撮像装置1から
入力された画像信号を基に、画像中の移動物体に関する
情報を検出する。移動物体検出手段2が検出した情報を
基に、特徴量算出手段3が、移動物体の特徴量を算出す
る。特徴量格納手段4が、少なくとも、非検出対象物に
関する特徴量を格納している。判定手段5は、特徴量算
出手段3で算出された移動物体に関する特徴量を、特徴
量格納手段4に格納された特徴量と比較して、移動物体
が検出対象であるか否かの判定を行う。格納指令手段6
は、移動物体に関する特徴量算出手段3が算出した特徴
量を、特徴量格納手段4に選択的に格納させる。
Description
し、特に、撮像装置から取り込んだ画像を基にして不審
者等の検出対象物を自動的に検出する自動監視装置に関
する。
し、不審者の侵入を自動的に検出して、警報を発した
り、録画する自動監視装置が開発されている。
公報に開示される自動監視装置が知られる。この自動監
視装置によれば、テレビカメラから得られる画像信号
と、背景画像信号とを基にして、移動物体の移動経路と
特徴量(形状特徴、形状変化率)とが抽出される。そし
て、移動物体の移動経路が、正常領域から外れ、予め設
定された不審領域へ及んだような場合や、特徴量の1つ
が予め決められた閾値を超えた場合に、その移動物体を
不審者であると判断して、警報を発したり、画像を管理
者に自動通報する。
の設置された部屋を示す平面図である。キャッシュディ
スペンサの利用者が通常移動し得る正常領域101と、
利用者が通常移動する筈がない不審領域102とを、予
め設定しておく。そして、検出された移動経路103が
不審領域102に及ぶ場合には不審者として判断する。
視装置では、不審者を正確に検出することが難しく、正
常な人物を不審者として検出したり、逆に不審者を検出
し損なったりという誤検出の頻度が高いという問題があ
る。
104の上部にテレビカメラ(図示せず)を向け、テレ
ビカメラから得られた画像の中に不審領域105を設定
したとする。この場合、不審領域105に移動物体10
6が存在すれば、この移動物体106を不審者と判断す
ることになる。ところが、図12に示すように、不審領
域105に鳥107が飛来することがあり得、こうした
ときにも、従来装置では、鳥107を不審者と判断して
しまうという問題がある。
り、夜間に自動車のヘッドライトが塀104に当たる場
合、不審領域105に移動物体が存在しなくとも、ヘッ
ドライトが当たった背景が移動物体として検出されると
いう問題もある。
失わせるので、誤検出の頻度をできるだけ低下させるこ
とが求められる。なおまた、不審領域の設定や、比較対
象となる閾値の設定では、それらの値を獲得することに
も、またそれらの設定入力にも、人手を非常に必要とす
るという問題もある。
のであり、検出すべき対象物のより正確な検出を図った
自動監視装置を提供することを目的とする。また、不審
領域の設定や閾値の設定の省力化を図った自動監視装置
を提供することを他の目的とする。
成するために、図1に示すように、撮像装置1から入力
された画像信号を基に、画像中の移動物体に関する情報
を検出する移動物体検出手段2と、移動物体検出手段2
が検出した情報を基に、移動物体の特徴量を算出する特
徴量算出手段3と、少なくとも、検出すべきでない非検
出対象物に関する特徴量を格納する特徴量格納手段4
と、特徴量算出手段3で算出された特徴量を、特徴量格
納手段4に格納された特徴量と比較して、移動物体が検
出対象であるか否かの判定を行う判定手段5とを有する
ことを特徴とする自動監視装置が提供される。
が算出した特徴量を、特徴量格納手段4に格納させる格
納指令手段6をさらに有する。以上のような構成におい
て、テレビカメラ等の撮像装置1が、監視すべき場所の
撮影を常時行い、その画像信号を移動物体検出手段2に
送る。移動物体検出手段2は、撮像装置1から入力され
た画像信号を基に、画像中の移動物体に関する情報を検
出する。移動物体検出手段2が検出した情報を基に、特
徴量算出手段3が、移動物体の特徴量を算出する。特徴
量としては、例えば、移動物体に関する位置、大きさ、
色パターン情報、移動量等である。
検出すべきでない非検出対象物に関する特徴量を格納し
ている。特徴量格納手段4は、好ましくは、検出すべき
でない非検出対象物に関する特徴量を格納する第1の特
徴量格納手段と、検出すべきである検出対象物に関する
特徴量を格納する第2の特徴量格納手段とから構成され
る。判定手段5は、特徴量算出手段3で算出された移動
物体に関する特徴量を、特徴量格納手段4に格納された
特徴量と比較して、移動物体が検出対象であるか否かの
判定を行う。
れ、かつ、特徴量格納手段4に格納された比較対象とな
る特徴量の値が適切に設定されていれば、検出すべき対
象物のより正確な検出が可能となる。
撮像装置1から送られた実画像を見て、そこに写された
移動物体が検出対象の移動物体か、検出対象でない移動
物体かの判断を行う。格納指令手段6は、当該移動物体
に関する特徴量算出手段3が算出した特徴量を、この判
断に従い、特徴量格納手段4に選択的に格納させる。す
なわち、特徴量格納手段4は、少なくとも、検出すべき
でない非検出対象物に関する特徴量を学習することがで
きる。特徴量格納手段4が第1の特徴量格納手段と第2
の特徴量格納手段とを備えていれば、特徴量格納手段4
は、非検出対象物に関する特徴量と検出対象物に関する
特徴量とを学習することになり、判定手段5はより精度
の高い判定が可能となる。
体を基にして得られた特徴量を使用して、非検出対象物
に関する特徴量と、検出対象物に関する特徴量とを学習
することが可能である。したがって、比較対象としての
精度の高い特徴量が人手を煩わせず自動的に入手できる
とともに、そうした特徴量の設定が容易にできることに
なる。
についての実施の形態を、図面を参照して説明する。
図1を参照して説明する。本発明の実施の形態は、撮像
装置1から入力された画像信号を基に、画像中の移動物
体に関する情報を検出する移動物体検出手段2と、移動
物体検出手段2が検出した情報を基に、移動物体の特徴
量を算出する特徴量算出手段3と、少なくとも、検出す
べきでない非検出対象物に関する特徴量を格納する特徴
量格納手段4と、特徴量算出手段3で算出された特徴量
を、特徴量格納手段4に格納された特徴量と比較して、
移動物体が検出対象であるか否かの判定を行う判定手段
5とから構成される。
量算出手段3が算出した特徴量を、特徴量格納手段4に
格納させる格納指令手段6から構成される。以上のよう
な構成において、テレビカメラ等の撮像装置1が、監視
すべき場所の撮影を常時行い、その画像信号を移動物体
検出手段2に送る。移動物体検出手段2は、撮像装置1
から入力された画像信号を基に、画像中の移動物体に関
する情報を検出する。移動物体検出手段2が検出した情
報を基に、特徴量算出手段3が、移動物体の特徴量を算
出する。特徴量としては、例えば、移動物体に関する位
置、大きさ、色パターン情報、移動量等である。
検出すべきでない非検出対象物に関する特徴量を格納し
ている。特徴量格納手段4は、好ましくは、検出すべき
でない非検出対象物に関する特徴量を格納する第1の特
徴量格納手段と、検出すべきである検出対象物に関する
特徴量を格納する第2の特徴量格納手段とから構成され
る。判定手段5は、特徴量算出手段3で算出された移動
物体に関する特徴量を、特徴量格納手段4に格納された
特徴量と比較して、移動物体が検出対象であるか否かの
判定を行う。
れ、かつ、特徴量格納手段4に格納された比較対象とな
る特徴量の値が適切に設定されていれば、検出すべき対
象物のより正確な検出が可能となる。
撮像装置1から送られた実画像を見て、そこに写された
移動物体が検出対象の移動物体か、検出対象でない移動
物体かの判断を行う。格納指令手段6は、当該移動物体
に関する特徴量算出手段3が算出した特徴量を、この判
断に従い、特徴量格納手段4に選択的に格納させる。す
なわち、特徴量格納手段4は、少なくとも、検出すべき
でない非検出対象物に関する特徴量を学習することがで
きる。特徴量格納手段4が第1の特徴量格納手段と第2
の特徴量格納手段とを備えていれば、特徴量格納手段4
は、非検出対象物に関する特徴量と検出対象物に関する
特徴量とを学習することになり、判定手段5はより精度
の高い判定が可能となる。
体を基にして得られた特徴量を使用して、非検出対象物
に関する特徴量と、検出対象物に関する特徴量とを学習
することが可能である。したがって、比較対象としての
精度の高い特徴量が人手を煩わせず自動的に入手できる
とともに、そうした特徴量の設定が容易にできることに
なる。
に詳しく説明する。図2及び図3は、本発明の実施の形
態の詳しい構成を示すブロック図であり、図2はその半
分を、図3は残りの半分を示す。
撮影し、カラー映像をフレーム信号の形態で出力する。
テレビカメラ11から出力されたフレーム信号は、フレ
ームメモリ12に入力される。フレームメモリ12は、
テレビカメラ11から今回、フレーム信号を受信する
と、それまで格納していた前回のフレーム信号をフレー
ムメモリ13へ送り、今回のフレーム信号を格納する。
フレームメモリ13は、それまで格納していた前々回の
フレーム信号の上に前回のフレーム信号を上書きする。
モリ12及びフレームメモリ13に格納された各フレー
ム信号を読み出し、両者のフレーム間差分を算出する。
このフレーム間差分は移動物体の画像だけを示すことに
なる。一方、フレーム内差分算出部15は、フレームメ
モリ12に格納された今回のフレーム信号を読み出し、
フレーム内差分を算出する。このフレーム内差分はエッ
ジ(輪郭)部分を示すことになる。重畳算出部16は、
フレーム間差分算出部14から送られたフレーム間差分
と、フレーム内差分算出部15から送られたフレーム内
差分とが重なり合っている重畳部分を検出する。この重
畳部分は、移動物体の画像の中でエッジ部分だけを示す
ことになる。
て、従来のように、移動物体の写っている画像と背景画
像との差分を利用する方法では、照明の点灯などによっ
て、移動物体が存在しないにも拘わらず、移動物体を検
出してしまう虞がある。また、フレーム間差分だけを利
用する方法では、移動物体が急激に大きく移動した場合
に、1つの移動物体を2つの移動物体として誤認してし
まう虞がある。これに対して、本発明による移動物体画
像のエッジ部分だけを検出する方法は、こうした両者の
問題を解決している。なお、従来のような上記の検出方
法を、本実施の形態に適応しても、ある程度の効果を得
ることはできる。
力された移動物体画像のエッジ部分を基にして、移動物
体画像のエッジ部分のうちで、監視エリア指定部18か
ら指定された領域に入っている部分だけを取り出す。そ
して、その取り出された部分における特徴量を算出す
る。監視エリア指定部18は外部からの指示により、監
視すべき領域を特定する。この特徴抽出部17で算出さ
れる特徴量を、図4を参照して説明する。
例を示す図である。すなわち、特徴抽出部17は、移動
物体画像のエッジ部分31によって囲まれた領域32に
おいて、重心の座標(x,y)、領域32のx方向のサ
イズlx、y方向のサイズly、色パターン情報Cを算
出する。色パターン情報Cは、領域32を所定の大きさ
の升目に分割した場合の各升目における色の平均値をマ
トリックスで表したものであり、フレームメモリ12か
ら直接送られた色情報に従い算出される。
れる。移動量抽出部19は、今回フレームの発生時刻t
における特徴量と、前回フレームの発生時刻(tー1)
における特徴量とから、重心のx方向の移動量Δxおよ
びy方向の移動量Δyを算出する。そして、時刻tにお
ける特徴量F(t)を行列作成部20へ出力する。特徴
量F(t)は、下記式(1)で表されるように、領域3
2における重心の座標(x,y)、x方向のサイズl
x、y方向のサイズly、色パターン情報C、重心のx
方向の移動量Δx、y方向の移動量Δyからなる。
現れてから消失するまでの過程の特徴量F(t),F
(t+1),F(t+2),F(t+3)・・・を蓄積
して、下記式(2)で表される移動パターン行列MF
(t)を作成する。
行列作成部20から出力された移動パターン行列MF
(t)と、行動パターン辞書保存部22に保存されてい
る検出パターンデータTD(n)及び非検出パターンデ
ータFD(n)とを基にして距離Dtd,Dfdを算出
する。
ーン辞書22aと非検出パターン辞書22bとを備えて
おり、検出パターン辞書22aには、下記式(3)で表
される検出パターンデータTD(n)が保存され、非検
出パターン辞書22bには、下記式(4)で表される非
検出パターンデータFD(n)が保存される。
パターンデータFD(n)の作成方法については後述す
るが、検出パターンデータTD(n)のTd0(t),
Td1(t),Td2(t)・・は各々、各種不審者に
対応し、各不審者の移動パターン行列MF(t)をそれ
ぞれ表している。非検出パターンデータFD(n)のF
d0(t),Fd1(t),Fd2(t)・・は各々、
正常な人物、鳥等に対応し、それらの移動パターン行列
MF(t)をそれぞれ表している。
れ、距離Dfdは下記式(6)に基づき算出される。
特徴量と、各不審者の特徴量との距離(類似度合いの逆
数に相当)を全時刻にわたって集計し、その集計値のう
ちで最小値となっている不審者を特定する。距離Dtd
は、その特定された不審者の特徴量と、検出対象の移動
物体の特徴量との距離を示している。上記式(6)の場
合でも、不審者が正常な人物、鳥等に変わるだけ、他は
式(5)の場合と同じである。なお、ここでの距離の計
算は、ユークリッド距離、市街地距離、重み付きユーク
リッド距離(マハラノビス距離)等の中のいずれかの距
離を求めることによって行われる。また、DP(Dynamic
Program)マッチングを行うようにしてもよい。
Dtd,Dfdを受け取り、下記式(7)が満たされる
か否かを判定する。
て決定される閾値である。上記式(7)が満たされると
きは、検出対象の移動物体が不審者である可能性が非常
に高いと判断される。そこで、このとき判定部23は操
作部24へ「不審者の侵入」を通知する。この通知を受
けると、操作部24は画像表示部25に対してテレビカ
メラ11の出力画像を表示させ、監視者の注視に供す
る。勿論、画像表示部25は常時、テレビカメラ11の
出力画像を表示するようにしておいてもよい。また、操
作部24は録画部26にテレビカメラ11の出力画像を
録画させ、後刻の犯人捜査等に備えるようにする。さら
に、操作部24は警報部27に警報の発生を促す。
者、鳥等の侵入」の通知も受けるようにしておく。そう
した通知を受ける度に、操作部24は学習指示部29に
対して学習指示を出力する。
成部20から出力された移動パターン行列MF(t)を
一時的に保存しておく。学習指示部29は、操作部24
から「正常者、鳥等の侵入」の通知を受けると、行動パ
ターン保存部28に保存されている、この通知に対応す
る移動物体の移動パターン行列MF(t)を、非検出パ
ターン辞書22bに格納する。これによって、行動パタ
ーン辞書保存部22の非検出パターン辞書22bに、い
ろいろな非検出パターンデータFD(n)を学習させる
ことができる。
ータから学習指示が入力されるようになっている。オペ
レータは、初期段階において、学習指示部29を介して
行動パターン辞書保存部22に、検出すべき移動物体お
よび検出すべきでない移動物体に関する移動パターン行
列MF(t)を学習させる。すなわち、オペレータは、
初期段階において、画像表示部25に表示される画像を
参照しながら、移動物体が検出される度に、その移動物
体が検出対象物体であるか、非検出対象物体であるかを
識別し、その識別情報を添えて学習指示部29に学習を
指令する。学習指示部29は、行動パターン保存部28
に保存された移動パターン行列MF(t)を、その識別
情報に従い、行動パターン辞書保存部22の検出パター
ン辞書22aに、または非検出パターン辞書22bに格
納させる。つまり、移動物体が検出対象物体であると識
別されていたときには、その移動物体に係る移動パター
ン行列MF(t)を検出パターン辞書22aへ保存し、
移動物体が非検出対象物体であると識別されていたとき
には、その移動物体に係る移動パターン行列MF(t)
を非検出パターン辞書22bへ保存する。
より正確な検出が可能となるとともに、正常者や不審者
に関する特徴の獲得や入力の省力化も図られる。また、
監視領域における照明の変化や、自動車のヘッドライト
等により、移動物体が存在しないにも拘わらず、移動物
体が検出されるようなケースに対しても、上記のよう
に、オペレータが、画像表示部25に表示される画像を
参照しながら学習指示部29に指令することにより、そ
れらのケースを非検出パターン辞書22bに学習させる
ことができる。
定された所定時刻において、非検出パターン辞書22b
に格納されている非検出対象物体に係る移動パターン行
列MF(t)を、検出パターン辞書22aへ移すことを
行う。すなわち、例えば通用門を監視領域とする場合
に、通常の時間帯において通用門を通過する人物に関す
る移動パターン行列MF(t)を非検出パターン辞書2
2bに格納しておく。そして、所定時刻になると非検出
パターン辞書22bに格納されている移動パターン行列
MF(t)を検出パターン辞書22aへ移す。所定時刻
は、その時刻以降に通用門を通る人物は不審者として認
められるような時刻に設定される。このようにすること
により、不審者に関する特徴の獲得や入力の省力化が図
られる。
ドディスクで構成される。フレーム間差分算出部14、
フレーム内差分算出部15、重畳算出部16、特徴抽出
部17、移動量抽出部19、行列作成部20、類似度算
出部21、判定部23、操作部24、行動パターン保存
部28、学習指示部29、及び入替部30はプロセッサ
によって構成される。
うに、特徴量F(t)に時間的な要素を加味した移動パ
ターン行列MF(t)を使用している。そのため、図1
1,図12で示したような従来の問題を解決することが
できる。これを、図5,図6を参照して説明する。
た画像の一例を示す図であり、図5は不審者の行動を示
し、図6は同一場所を鳥が通過する様子を示す。すなわ
ち、刑務所の塀34の上部にテレビカメラ(図示せず)
を向け、テレビカメラから得られた画像の中に監視領域
35を設定したとする。図5では不審者36が左から右
へ塀34を乗り越しており、当然不審者として検出され
るべきものである。一方、図6では鳥37が右から左へ
飛んでおり、これは不審者として検出してはならないも
のである。
れらの画像の重心の座標(x,y)、x方向のサイズl
x、y方向のサイズly、色パターン情報Cのうちのい
ずれもが、あるいはいずれかにおいて、十分異なってい
る筈であるので、両者の区別は明確にできる筈である。
しかし、特殊な事情により、両者がよく似通っていたと
した場合、誤検出の可能性がある。ところが、本実施の
形態では、不審者36が左から右へ移動し、鳥37が右
から左へ移動しているという移動方向の違いが、移動パ
ターン行列MF(t)の違いとして大きく現れる。移動
パターン行列MF(t)は、時間的な要素が加味されて
いるので、よく似た移動物体であっても、その行動の違
いから両者の間に大きな差がある。したがって、不審者
を正確に検出することができる。
したように、特徴量F(t)に、x方向のサイズlx及
びy方向のサイズlyが設定されている。そこで、これ
らの比lx/lyを算出し、この値を利用して、不審者
の検出精度を上げるようにしてもよい。これを、図7、
図8を参照して説明する。
た画像の一例を示す図であり、図7は不審者の行動を示
し、図8は塀際を通過する正常な人物の行動を示す。す
なわち、刑務所の塀38の上部にテレビカメラ(図示せ
ず)を向け、テレビカメラから得られた画像の中に監視
領域39を設定したとする。図7では不審者40が塀3
8の上を乗り越えて脱走しており、当然不審者として検
出されるべきものである。一方、塀38の外側には塀3
8に沿って道路があり、図8ではその道路を正常な人物
41が通行しており、この人物41が監視領域39内に
入ってしまうが、これを不審者として検出してはならな
い。この場合、不審者40と人物41とは、監視領域3
9内においては比lx/lyが明らかに異なる。つま
り、一方は立っており、他方は横になっている。したが
って、比lx/lyを比較することにより、不審者40
と人物41とは正確に区別できることになる。
部18が外部からの指示により、監視すべき領域を特定
するようになっているが、監視すべき領域を人手を労せ
ず自動的に設定するようにしてもよい。これを、図9を
参照して説明する。
一例を示す図である。図中、斜線で示す領域43は、通
常、人が頻繁に通行する領域であり、領域44は、領域
43以外の、人が入ってはならない領域であるとする。
(x,y)を長い時間にわたって蓄積し、そのヒストグ
ラムを求める。このヒストグラムから領域43を得るこ
とができる。したがって、この得られた領域を監視エリ
ア指定部18へ送れば、人手をほとんど煩わせることな
く容易に、監視すべき領域を設定することができる。ま
た、領域の形状が複雑な場合でも容易に領域を設定する
ことができる。
ターン辞書保存部22に検出パターン辞書22aと非検
出パターン辞書22bとを備えているが、これに代わっ
て、行動パターン辞書保存部22に非検出パターン辞書
22bだけを備えるようにしてもよい。この場合には、
不審者の検出の正確さが低下するが、行動パターン辞書
保存部22を簡略化できる。
格納手段が少なくとも、非検出対象物に関する特徴量を
格納している。判定手段は、特徴量算出手段で算出され
た移動物体に関する特徴量を、特徴量格納手段に格納さ
れた特徴量と比較して、移動物体が検出対象物体である
か否かの判定を行う。特徴量の種類を適切に選定し、か
つ、特徴量格納手段に格納された特徴量の値を適切に設
定する。
な検出が可能となる。また、初期段階において、オペレ
ータが、撮像装置から送られた実画像を見て、そこに写
された移動物体が検出対象の移動物体か、検出対象でな
い移動物体かの判断を行う。格納指令手段は、当該移動
物体に関する特徴量算出手段が算出した特徴量を、この
判断に従い、特徴量格納手段に選択的に格納させる。
も、検出すべきでない非検出対象物に関する特徴量を学
習することができ、判定手段はより精度の高い判定が可
能となる。
を基にして得られた特徴量を使用して、非検出対象物に
関する特徴量と、検出対象物に関する特徴量とを学習す
ることが可能である。したがって、比較対象としての精
度の高い特徴量が人手を煩わせず自動的に入手できると
ともに、そうした特徴量の設定が容易にできることにな
る。
ブロック図である。
を示すブロック図である。
画像の一例を示す図である。
の一例を示す図である。
画像の一例を示す図である。
常な人物の行動に係る画像の一例を示す図である。
である。
部屋を示す平面図である。
る画像の一例を示す図である。
像の一例を示す図である。
Claims (12)
- 【請求項1】 撮像装置から取り込んだ画像を基にして
検出対象物を自動的に検出する自動監視装置において、 撮像装置から入力された画像信号を基に、画像中の移動
物体に関する情報を検出する移動物体検出手段と、 前記移動物体検出手段が検出した情報を基に、前記移動
物体の特徴量を算出する特徴量算出手段と、 少なくとも、検出すべきでない非検出対象物に関する特
徴量を格納する特徴量格納手段と、 前記特徴量算出手段で算出された特徴量を、前記特徴量
格納手段に格納された特徴量と比較して、前記移動物体
が検出対象であるか否かの判定を行う判定手段と、 を有することを特徴とする自動監視装置。 - 【請求項2】 前記特徴量算出手段が算出した特徴量
を、前記特徴量格納手段に格納させる格納指令手段を、
さらに有することを特徴とする請求項1記載の自動監視
装置。 - 【請求項3】 前記特徴量格納手段は、 検出すべきでない非検出対象物に関する特徴量を格納す
る第1の特徴量格納手段と、 検出すべきである検出対象物に関する特徴量を格納する
第2の特徴量格納手段と、 を含むことを特徴とする請求項1記載の自動監視装置。 - 【請求項4】 所定時刻に、前記第1の特徴量格納手段
に格納されていた特徴量を、前記第2の特徴量格納手段
に移動させる特徴量移動手段を、さらに有することを特
徴とする請求項3記載の自動監視装置。 - 【請求項5】 前記判定手段は、 前記特徴量算出手段で算出された特徴量と、前記第1の
特徴量格納手段に格納された特徴量との第1の距離を算
出する第1の距離算出手段と、 前記特徴量算出手段で算出された特徴量と、前記第2の
特徴量格納手段に格納された特徴量との第2の距離を算
出する第2の距離算出手段と、 前記第2の距離を所定の閾値と比較し、前記第2の距離
が当該所定の閾値よりも小さいときに、前記移動物体が
検出対象であると判定する検出対象判定手段と、 を含むことを特徴とする請求項3記載の自動監視装置。 - 【請求項6】 前記所定の閾値は、前記第1の距離に応
じて決定されることを特徴とする請求項5記載の自動監
視装置。 - 【請求項7】 前記特徴量算出手段は、前記移動物体に
関する位置及び大きさを算出することを特徴とする請求
項1記載の自動監視装置。 - 【請求項8】 前記特徴量算出手段は、前記移動物体に
関する大きさの縦横比を算出することを特徴とする請求
項1記載の自動監視装置。 - 【請求項9】 前記特徴量算出手段は、前記移動物体に
関する色パターン情報を算出することを特徴とする請求
項1記載の自動監視装置。 - 【請求項10】 前記特徴量算出手段は、前記移動物体
に関する移動量を算出することを特徴とする請求項1記
載の自動監視装置。 - 【請求項11】 前記特徴量算出手段で算出された特徴
量を所定時間にわたって蓄積する蓄積手段と、 前記蓄積手段で蓄積された特徴量を利用して、前記移動
物体検出手段によって移動物体に関する情報の検出が行
われるべき画像領域を設定する領域設定手段と、 をさらに有することを特徴とする請求項1記載の自動監
視装置。 - 【請求項12】 前記移動物体検出手段は、 撮像装置から入力されたフレーム画像信号を基に、フレ
ーム間差分を算出するフレーム間差分算出手段と、 前記フレーム画像信号を基に、フレーム内差分を算出す
るフレーム内差分算出手段と、 前記フレーム間差分と前記フレーム内差分との重なる部
分を検出する重畳検出手段と、 を含むことを特徴とする請求項1記載の自動監視装置。
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Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001222719A (ja) * | 1999-12-01 | 2001-08-17 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 顔抽出装置及び顔抽出方法並びに顔抽出プログラムの記録媒体 |
JP2004357014A (ja) * | 2003-05-29 | 2004-12-16 | Matsushita Electric Works Ltd | 監視通報システム |
JP2008142876A (ja) * | 2006-12-13 | 2008-06-26 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | ロボットによるサービスシステムにおけるサービス対象者判別方法と該方法を用いたロボットによるサービスシステム |
JP2008160462A (ja) * | 2006-12-22 | 2008-07-10 | Matsushita Electric Works Ltd | 撮像装置 |
JP2008165578A (ja) * | 2006-12-28 | 2008-07-17 | Kyushu Institute Of Technology | 動体の動作表現方法および動作認識方法 |
US7667363B2 (en) | 2006-04-20 | 2010-02-23 | Kabushiki Kaisha Toyota Jidoshokki | Permanent magnet embedment rotating electric machine, motor for car air conditioner, and enclosed electric compressor |
US8078010B2 (en) | 2002-08-28 | 2011-12-13 | Fujifilm Corporation | Method and device for video image processing, calculating the similarity between video frames, and acquiring a synthesized frame by synthesizing a plurality of contiguous sampled frames |
JP2014215074A (ja) * | 2013-04-23 | 2014-11-17 | 富士通株式会社 | 検出プログラム、検出装置、検出システムおよび検出方法 |
JP2015138295A (ja) * | 2014-01-20 | 2015-07-30 | 株式会社竹中工務店 | 不審者検出装置およびプログラム |
WO2015186341A1 (ja) * | 2014-06-03 | 2015-12-10 | 日本電気株式会社 | 画像処理システム、画像処理方法及びプログラム記憶媒体 |
CN106408833A (zh) * | 2016-11-02 | 2017-02-15 | 北京弘恒科技有限公司 | 周界入侵检测方法及*** |
KR20180138022A (ko) * | 2017-06-20 | 2018-12-28 | 한화테크윈 주식회사 | 객체 검출 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 |
WO2023276564A1 (ja) * | 2021-06-28 | 2023-01-05 | 株式会社SEtech | 動き情報撮像装置 |
Families Citing this family (37)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7596242B2 (en) * | 1995-06-07 | 2009-09-29 | Automotive Technologies International, Inc. | Image processing for vehicular applications |
ATE336011T1 (de) * | 1998-07-13 | 2006-09-15 | Contraves Ag | Verfahren zur verfolgung bewegter objekte anhand spezifischer merkmale |
US6720990B1 (en) | 1998-12-28 | 2004-04-13 | Walker Digital, Llc | Internet surveillance system and method |
EP1049046A1 (de) * | 1999-04-23 | 2000-11-02 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung der Position eines Objektes innerhalb einer Szene |
JP4151158B2 (ja) * | 1999-06-14 | 2008-09-17 | ソニー株式会社 | シーン記述生成装置及び方法 |
JP2000357234A (ja) * | 1999-06-16 | 2000-12-26 | Canon Inc | 画像処理装置およびその方法 |
US6665423B1 (en) * | 2000-01-27 | 2003-12-16 | Eastman Kodak Company | Method and system for object-oriented motion-based video description |
US8711217B2 (en) | 2000-10-24 | 2014-04-29 | Objectvideo, Inc. | Video surveillance system employing video primitives |
US9892606B2 (en) * | 2001-11-15 | 2018-02-13 | Avigilon Fortress Corporation | Video surveillance system employing video primitives |
US8564661B2 (en) * | 2000-10-24 | 2013-10-22 | Objectvideo, Inc. | Video analytic rule detection system and method |
US7424175B2 (en) | 2001-03-23 | 2008-09-09 | Objectvideo, Inc. | Video segmentation using statistical pixel modeling |
JP2002300363A (ja) * | 2001-03-29 | 2002-10-11 | Fuji Photo Film Co Ltd | 背景画像設定方法および装置並びに記録媒体 |
CA2446853A1 (en) | 2001-05-15 | 2002-11-21 | Psychogenics Inc. | Systems and methods for monitoring behavior informatics |
GB0118020D0 (en) * | 2001-07-24 | 2001-09-19 | Memco Ltd | Door or access control system |
JP2003087771A (ja) * | 2001-09-07 | 2003-03-20 | Oki Electric Ind Co Ltd | 監視システム及び方法 |
US20030107650A1 (en) * | 2001-12-11 | 2003-06-12 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Surveillance system with suspicious behavior detection |
US20040186813A1 (en) * | 2003-02-26 | 2004-09-23 | Tedesco Daniel E. | Image analysis method and apparatus in a network that is structured with multiple layers and differentially weighted neurons |
US7292723B2 (en) * | 2003-02-26 | 2007-11-06 | Walker Digital, Llc | System for image analysis in a network that is structured with multiple layers and differentially weighted neurons |
US8614741B2 (en) * | 2003-03-31 | 2013-12-24 | Alcatel Lucent | Method and apparatus for intelligent and automatic sensor control using multimedia database system |
US7136507B2 (en) * | 2003-11-17 | 2006-11-14 | Vidient Systems, Inc. | Video surveillance system with rule-based reasoning and multiple-hypothesis scoring |
US7148912B2 (en) * | 2003-11-17 | 2006-12-12 | Vidient Systems, Inc. | Video surveillance system in which trajectory hypothesis spawning allows for trajectory splitting and/or merging |
US7088846B2 (en) * | 2003-11-17 | 2006-08-08 | Vidient Systems, Inc. | Video surveillance system that detects predefined behaviors based on predetermined patterns of movement through zones |
US7127083B2 (en) * | 2003-11-17 | 2006-10-24 | Vidient Systems, Inc. | Video surveillance system with object detection and probability scoring based on object class |
GB2409029A (en) * | 2003-12-11 | 2005-06-15 | Sony Uk Ltd | Face detection |
JP4481663B2 (ja) * | 2004-01-15 | 2010-06-16 | キヤノン株式会社 | 動作認識装置、動作認識方法、機器制御装置及びコンピュータプログラム |
JP4471362B2 (ja) * | 2004-08-25 | 2010-06-02 | パナソニック株式会社 | 監視カメラ装置 |
US8724891B2 (en) * | 2004-08-31 | 2014-05-13 | Ramot At Tel-Aviv University Ltd. | Apparatus and methods for the detection of abnormal motion in a video stream |
ITMN20050003A1 (it) * | 2005-01-14 | 2006-07-15 | Renato Grassi | Telecamera antirapina |
WO2006105054A2 (en) * | 2005-03-25 | 2006-10-05 | Sarnoff Corporation | Method and system for improving video metadata through the use of frame-to-frame correspondences |
CN2804798Y (zh) * | 2005-06-21 | 2006-08-09 | 吴东明 | 一种带磁性装置的水平尺 |
CN101443789B (zh) | 2006-04-17 | 2011-12-28 | 实物视频影像公司 | 使用统计像素建模的视频分割 |
WO2008100537A2 (en) * | 2007-02-12 | 2008-08-21 | Sorensen Associates Inc. | Still image shopping event monitoring and analysis system and method |
AU2008200926B2 (en) * | 2008-02-28 | 2011-09-29 | Canon Kabushiki Kaisha | On-camera summarisation of object relationships |
JP5321070B2 (ja) * | 2009-01-08 | 2013-10-23 | カシオ計算機株式会社 | 撮影装置、撮影方法及びプログラム |
US20160132754A1 (en) * | 2012-05-25 | 2016-05-12 | The Johns Hopkins University | Integrated real-time tracking system for normal and anomaly tracking and the methods therefor |
RU2501090C1 (ru) * | 2012-08-16 | 2013-12-10 | Вячеслав Михайлович Смелков | Охранная телевизионная система |
EP2731087B1 (en) * | 2012-11-12 | 2015-01-14 | Axis AB | Monitoring method and camera |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2183878B (en) * | 1985-10-11 | 1989-09-20 | Matsushita Electric Works Ltd | Abnormality supervising system |
JPH0695008B2 (ja) * | 1987-12-11 | 1994-11-24 | 株式会社東芝 | 監視装置 |
US5243418A (en) * | 1990-11-27 | 1993-09-07 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Display monitoring system for detecting and tracking an intruder in a monitor area |
JPH04273689A (ja) * | 1991-02-28 | 1992-09-29 | Hitachi Ltd | 監視装置 |
US5666157A (en) * | 1995-01-03 | 1997-09-09 | Arc Incorporated | Abnormality detection and surveillance system |
-
1997
- 1997-04-04 JP JP08617497A patent/JP3812985B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 1997-09-08 US US08/925,406 patent/US6128396A/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001222719A (ja) * | 1999-12-01 | 2001-08-17 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 顔抽出装置及び顔抽出方法並びに顔抽出プログラムの記録媒体 |
US8805121B2 (en) | 2002-08-28 | 2014-08-12 | Fujifilm Corporation | Method and device for video image processing, calculating the similarity between video frames, and acquiring a synthesized frame by synthesizing a plurality of contiguous sampled frames |
US8078010B2 (en) | 2002-08-28 | 2011-12-13 | Fujifilm Corporation | Method and device for video image processing, calculating the similarity between video frames, and acquiring a synthesized frame by synthesizing a plurality of contiguous sampled frames |
US8275219B2 (en) | 2002-08-28 | 2012-09-25 | Fujifilm Corporation | Method and device for video image processing, calculating the similarity between video frames, and acquiring a synthesized frame by synthesizing a plurality of contiguous sampled frames |
JP2004357014A (ja) * | 2003-05-29 | 2004-12-16 | Matsushita Electric Works Ltd | 監視通報システム |
US7667363B2 (en) | 2006-04-20 | 2010-02-23 | Kabushiki Kaisha Toyota Jidoshokki | Permanent magnet embedment rotating electric machine, motor for car air conditioner, and enclosed electric compressor |
JP2008142876A (ja) * | 2006-12-13 | 2008-06-26 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | ロボットによるサービスシステムにおけるサービス対象者判別方法と該方法を用いたロボットによるサービスシステム |
JP2008160462A (ja) * | 2006-12-22 | 2008-07-10 | Matsushita Electric Works Ltd | 撮像装置 |
JP2008165578A (ja) * | 2006-12-28 | 2008-07-17 | Kyushu Institute Of Technology | 動体の動作表現方法および動作認識方法 |
JP2014215074A (ja) * | 2013-04-23 | 2014-11-17 | 富士通株式会社 | 検出プログラム、検出装置、検出システムおよび検出方法 |
JP2015138295A (ja) * | 2014-01-20 | 2015-07-30 | 株式会社竹中工務店 | 不審者検出装置およびプログラム |
WO2015186341A1 (ja) * | 2014-06-03 | 2015-12-10 | 日本電気株式会社 | 画像処理システム、画像処理方法及びプログラム記憶媒体 |
JPWO2015186341A1 (ja) * | 2014-06-03 | 2017-05-25 | 日本電気株式会社 | 画像処理システム、画像処理方法及びプログラム |
US11003961B2 (en) | 2014-06-03 | 2021-05-11 | Nec Corporation | Image processing system, image processing method, and program storage medium |
CN106408833A (zh) * | 2016-11-02 | 2017-02-15 | 北京弘恒科技有限公司 | 周界入侵检测方法及*** |
KR20180138022A (ko) * | 2017-06-20 | 2018-12-28 | 한화테크윈 주식회사 | 객체 검출 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체 |
WO2023276564A1 (ja) * | 2021-06-28 | 2023-01-05 | 株式会社SEtech | 動き情報撮像装置 |
JP2023005320A (ja) * | 2021-06-28 | 2023-01-18 | 株式会社SEtech | 動き情報撮像装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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US6128396A (en) | 2000-10-03 |
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