KR101350777B1 - 영상감시장치 및 영상감시시스템 - Google Patents

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가부시키가이샤 히타치세이사쿠쇼
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Abstract

본 발명은 이동물체 등의 영향을 받지 않고 정밀도 좋게 방치물체 및 물체의 도난을 검출하는 것을 가능하게 하는 물체인식기능을 가지는 영상감시장치 및 화상처리방법을 제공하는 것에 있다.
이를 위하여 본 발명에서는 입력화상으로부터 감시영역의 화상인식처리의 기준이 되는 화상을 생성하는 기준화상 생성부와, 입력화상과 기준화상과의 비교에 의하여 출현물체의 움직임상태를 검출하는 움직임 검출부를 가지고, 소정시간 정지상태에 있는 것을 정지물체로 하고, 정지물체 화상을 취득하여 유지하는 정지물체 관리부와, 출현물체라고 판정된 영역을 제외한 마스크 화상을 입력화상과 정지물체화상으로 각각 생성하는 수단과, 정지물체화상에 대한 입력화상의 유사도를 마스크 화상으로부터 산출하는 유사도 연산수단과, 그 결과로부터 감시영역의 물체의 변화를 검출하는 수단을 구비한다.

Description

영상감시장치 및 영상감시시스템{IMAGE MONITORING APPARATUS AND SYSTEM}
본 발명은 카메라 등의 촬상장치로부터 영상취득하여 화상인식에 의하여 감시영역 내의 이상 등을 검지하는 기능을 가지는 영상감시장치에 관한 것이다.
카메라로부터 취득한 영상으로부터 화상인식에 의하여 감시영역에 나타나는 사람이나 차량 등의 이동물체를 검지하는 기능을 가지는 영상감시장치는, 검출결과를 이용함으로써, 이동물체가 출현한 영상만 기록하는 기능이나, 표시장치의 경고 아이콘의 표시, 또 버저 등을 울려 감시원의 주의를 재촉할 수 있기 때문에, 종래의 상시 확인작업이 필요하였던 감시업무의 부담 저감에 도움이 된다.
상기한 영상감시장치에서는 입력화상과 미리 작성한 배경화상의 비교처리에 의하여 영상 내에 사람의 움직임 등에 의한 변화를 검출하는 방법이 알려져 있고, 이 방법을 일반적으로 기준차분법이라 부른다. 기준차분법은 연산비용이 비교적 낮기 때문에 많은 영상감시장치에 이용되고 있다.
또, 위험물 등이 방치된 상태를 검출하기 위하여 단지 영상 내의 변화를 검출할 뿐만 아니고, 배경화상과의 변화가 계속적으로 검출되는 영역을 방치물체로서 검출하는 방법이 예를 들면 일본국 특허문헌 1로서 알려져 있다.
[특허문헌 1]
일본국 특개평10-285586호 공보
특허문헌 1의 방법에서는 이동물체나 방치물체 등을 포함하지 않는 정경만으로 구성되는 배경화상과, 입력화상과 배경화상의 비교처리로 이동물체만 제거한 비교화상을 생성한다. 배경화상과 비교화상을 시간축상에서 비교하면 배경화상의 쪽이 보다 과거의 화상이다. 이 배경화상과 비교화상의 차분결과로부터 검출영역을 이동하지 않은 물체라 정의하고, 그 물체의 유무로 방치물체가 존재하는지의 여부를 판정하고 있다.
그러나 배경화상과 비교화상의 변화영역을 산출하는 것이고, 방치물체 자체를 인식하는 것은 아니기 때문에 동일한 영역에 복수의 변화가 생긴 경우에 변화를 개별로 판정할 수 없다. 예를 들면 하나의 방치물체의 바로 앞에 다른 방치물체가 놓여진 경우에는 각각의 방치물체를 구별할 수 없다. 또 어느 물체가 도난된 후에 그 물체가 원래 놓여 있던 영역에 다른 물체가 방치된 경우도 도난과 방치를 구별하여 검출할 수 없다.
이 문제를 해결하기 위하여 방치물체를 검출하였을 때에 그 영역의 화상 데이터를 등록하여 두고, 입력화상 내에서 취득한 화상 데이터와 동영역을 비교함으로써 방치물체의 유무나 변화를 검출하는 방법을 생각할 수 있다. 그런데 인물의 교통량이 많은 경우, 방치물체와 카메라 사이를 통과하는 이동물체 때문에, 물체를 참조할 수 있는 화상 데이터가 감소하기 때문에, 방치물체의 판정에 영향을 미치는 것을 생각할 수 있다.
본 발명의 목적은 상기한 문제를 해결하는 것으로, 방치나 도난 등의 감시영역의 물체에 생기는 변화가 동일한 화상영역에서 생긴 경우에도 변화를 개별로 검출하는 것을 가능하게 하는 영상감시장치 및 화상처리방법을 제공하는 것에 있다.
화상처리의 기준이 되는 기준화상과 입력화상에서, 다른 제 1 화상영역 중에서 시간적으로 이동하지 않은 제 2 화상영역을 검출하는 영역 검출부와, 그 제 2 화상영역의 화상을 기록매체에 기록한 기록화상과, 입력화상에서의 제 2 화상영역의 화상과 상기 기록화상을 복수회 비교하는 영상감시장치에 의하여 상기의 과제를 해결할 수 있다.
본 발명에 의하면 카메라로부터 입력되는 영상 또는 기록영상으로부터 이동물체 등의 영향을 받지 않고 감시영역의 물체에 생기는 변화를 개별로 검출하는 것이 가능하게 된다.
이 도난과 방치물체의 검출방법에 의하여 방치물체와 도난물체의 기록, 물체가 방치 또는 도난된 경우의 발보기능, 모니터 표시에 의한 감시원에게의 주의환기가 가능한 영상감시장치 및 화상처리방법을 제공하는 것이 가능하게 된다.
(실시예 1)
이하에 본 발명의 일 실시형태에 대하여 도면을 참조하면서 설명한다. 도 1은 화상감시시스템에 적용한 경우의 전체 구성이고, 하드웨어로서는 CPU를 구비한 전자계산기 시스템에 의하여 구성되어 각각의 기능이 실행되도록 되어 있다. 1대 이상의 TV 카메라 등의 촬상장치로부터 얻어지는 신호를 영상으로서 취득하는 영상취득부(10), 영상취득부(10)로부터 얻어진 화상 데이터를 입력으로 하여 화상인식처리에 의하여 이동물체나 방치물체를 인식하는 화상인식부(20), 화상인식부(20)에서 산출한 결과를 사용하여 영상의 기록제어나, 기록영상의 압축율이나 기록간격을 제어하는 기록제어부(30), 영상취득부(10)로부터 얻어진 영상을 기록제어부(30)의 명령에 의하여 기록유지하는 기록매체(40), 화상인식부(20)의 결과를 사용하여 경보 등을 발보하는 발보부(50), 화상인식부(20)의 결과나 기록매체(40)에 보존된 정보 등을 로컬영역에 설치된 다른 기기나, 네트워크상의 감시센터 등에 전송하는 전송부(60), 영상취득부(10)에서 취득한 영상 및 화상인식부(20)에서 얻어진 결과나, 기록매체(40)에 보존된 정보의 표시를 제어하는 표시제어부(70) 및 정보를 표시하는 표시장치(80)로 구성된다.
영상취득부(10)에서는 실시간 카메라로부터의 화상데이터나, 화상데이터가 기록되어 있는 영상기록장치 등으로부터 입력된 영상신호로부터 1차원 배열 또는 2차원 배열의 화상 데이터로서 취득한다. 이 화상 데이터에서는 노이즈나 플리커 등의 영향을 저감하기 위하여 전처리로서 평활화 필터나 윤곽 강조 필터, 농도 변환 등의 처리를 실시하여도 좋다. 또 용도에 따라 RGB 컬러나 흑백사진 등의 데이터형식을 선택하여도 좋다. 또한 처리비용 저감을 위하여 소정의 크기로 화상 데이터에 축소처리를 실시하여도 좋다.
다음에 도 2를 사용하여 화상인식부(20)의 상세에 대하여 설명한다. 화상인 식부(20)는 영상취득부(10)에서 취득한 입력화상으로부터 화상인식처리의 기준이 되는 화상을 생성하는 기준화상생성부(201), 기준화상생성부(201)에서 생성된 화상을 보존하는 기준화상관리부(202), 기준화상관리부(202)에 보존된 기준화상과 영상취득부(10)에서 취득한 입력화상을 소정의 특징량의 비교연산에 의하여 영상 내의 이동물체에 의한 변화를 검출하는 움직임 검출부(203), 움직임 검출부(203)에서 검출한 정지물체의 정보를 보존하는 정지물체관리부(205), 영상취득부(10)에서 취득한 입력화상 및 기준화상관리부(202)에 보존한 기준화상 및 정지물체관리부(205)에 보존한 정지물체화상을 이용하여 방치물체를 검출하는 방치물체 검출부(204), 움직임 검출부(203) 및 방치물체 검출부(204)의 결과를 통합하고, 기록제어부(30), 발보부(50), 전송부(60) 및 표시제어부(70)에 전송하는 인식결과 통합부(206)에 의하여 구성된다. 기준화상관리부(202), 정지물체관리부(205)에 보존된 정보는 기록매체(40)에 보존하기도 하고 표시제어부(70)에서 표시하는 것도 가능하다.
기준화상생성부(201)에서 생성되는 기준화상은, 이동물체를 포함하지 않고 시시각각으로 변화되는 날씨나 조명조건 등의 환경변화에 적응한 화상이 이상(理想)이다. 이것은 이동물체를 포함하는 기준화상과 입력화상을 비교한 경우, 기준화상에 포함되는 이동물체가 변화로서 검출될 가능성이 있고, 또 환경변화에 따르지 않으면 기준화상과 입력화상의 조명 변동에 의한 밝기의 변화를 검출하는 경우가 있기 때문이다. 그 때문에 본 실시예에서는 기준화상생성부(201)에서는 뒤에서 설명하는 움직임 검출부(203)의 결과를 이용하고, 일정기간에 취득되는 화상으로부터 이동물체의 영향을 제거한 화상을 통계처리함으로써 이동물체를 포함하지 않는 화상을 재구성하는 방법을 사용한다. 그외, 기준화상은 감시원에 의한 등록을 할 수 있다. 이에 의하여 이동물체를 포함하지 않고, 환경변화에 대응한 기준화상을 생성하는 것이 가능하고, 이동물체를 정밀도 좋게 검출할 수 있다. 기준화상생성부(201)에서 생성한 기준화상은 시각마다 소정의 간격으로 기준화상관리부(202)에 보존한다.
다음에 움직임 검출부(203)에 대하여 설명한다. 여기서는 기준화상생성부(201)에서 미리 산출하여 기준화상관리부(202)에 보존되어 있는 기준화상과, 영상취득부(10)로부터 얻어지는 입력화상과의 비교처리를 행한다. 여기서 비교처리에 사용하는 정보는 이 입력화상의 각 화소에서 산출되는 명도값이나 RGB값, 소벨 오퍼레이터의 미분 필터에 의해서 산출되는 에지강도나 방향 등 임의의 오퍼레이터에 의하여 산출되는 특징량, 또는 그것들을 통합한 특징 벡터를 사용하여도 좋다. 각각 특징량에 의하여 환경변동에 대한 로버스트성이나 검출정밀도는 다르고, 상황에 따른 특징량의 결정이 필요하나, 본 실시예에서는 가장 일반적인 명도값을 선택한다. 또 비교처리의 방법으로서 화소단위로의 산출방법이나 주목 화소 주변의 국소영역에서 판정하는 방법, 기준화상에 대하여 수프레임의 입력화상에 의하여 시간축 방향으로 판정기준을 확장하는 방법을 생각할 수 있으나, 본 실시예에서는 화소단위로의 차분연산에 의한 산출방법을 선택한다.
구체적인 산출방법을 이하에 설명한다. 화상 데이터를 2차원 배열로 한 경우, 임의의 x 좌표와 y 좌표인 화소위치(p)는 p = (x, y)라 표현한다. 이 화소위 치(p)에서의 기준화상의 명도값을 Bp, 입력화상의 명도값을 Ip라 나타낸다. 여기서 기준화상과 입력화상과의 화소위치(p)에서의 변화량(Δp)은, Δp = Bp - Ip로 산출한다. 이 Δp가 소정의 문턱값 이상인 경우, 이동물체에 포함되는 화소라고 판정한다. 이 판정을 화상 전체에 실시하면 이동물체의 영역을 추출할 수 있다.
그러나 화소단위에서는 노이즈 등에 반응하는 경우가 있어, 이동물체의 영역의 과검출이나 좀먹음상태가 발생하는 경우가 있기 때문에 추출한 화소의 팽창수축처리 등에 의하여 이동물체라고 판정한 영역의 정형처리를 실시한다.
상기한 움직임 검출처리에서는 물체가 정지하였는지의 여부를 판별할 수 없다. 물체가 정지하여도 기준화상관리부(202)에 보존된 기준화상은, 처리를 행하는 현시각에 가까운 것부터 오래된 것까지 보존되어 있기 때문에, 가장 가까운 화상과 비교처리함으로서 물체의 움직임의 유무를 판정하는 것이 가능하다. 도 3에 그 개략도를 나타낸다. 화상 301은 기준화상, 화상 302는 정지인물(304)을 포함하는 입력화상, 화상 303은 이동인물(305) 및 정지인물(306)을 포함하는 현시각의 입력화상이다. 화상 307 내지 화상 309는 비교처리의 결과이다. 통상의 이동물체 검출처리의 결과는 화상 309이고, 이동인물 및 정지인물 모두 검출된다. 가장 가까운 입력화상(302)과 비교 처리하면, 이동물체만이 추출된 화상(308)이 얻어진다. 이상의 처리에 의하여 감시영역에 출현한 이동이나 정지하고 있는 물체를 구별없이 검출하는 것, 및 현시각에서의 물체의 움직임의 이동과 정지의 판정이 가능하게 된다. 기준이 되는 시각을 선택하면 그 시각에서의 물체의 이동과 정지의 판정을 행 할 수도 있다.
다음에 본 발명의 가장 근간부분인 방치물체 검출부(204)에 대하여 도 4를 사용하여 설명한다. 방치물체 검출부(204)에서는 먼저 움직임 검출부(203)의 처리결과인 이동, 정지의 판정을 이용하여 방치물체 판정수단(402)으로 물체의 정지상태를 판정하고, 기설정된 시간 정지한 물체를 정지물체 등록수단(404)에 의하여 물체 데이터를 취득하여 정지물체 보존부(406)에 보존한다. 정지물체 보존부(406)에서는 정지물체의 영역좌표, 화상 데이터 또는 화상 데이터로부터 얻어진 특징량, 정지 개시시간, 정지 계속시간 등 기설정된 데이터구조로 물체 데이터로서 보존되고, 기록제어부(30)를 통하여 기록매체(40)에 보존하는 것도 가능하다. 이 물체 데이터는 정지물체 선택수단(405) 및 정지물체 취득수단(403)의 요구에 따라 출력된다. 또 기준화상 취득수단(401)에 의하여 기준화상 관리부(202)에 보존하는 기준화상을 취득한다. 이상의 정지물체 데이터, 기준화상, 또한 영상취득부(10)로부터 취득한 입력화상을 이용하여 방치물체가 존재하는지의 여부의 판정을 방치물체 판정수단(402)으로 행한다.
방치물체 판정수단(402)에서의 처리의 상세에 대하여 도 5를 사용하여 설명한다. 움직임 검출부(203)에서는 정지물체라고 판정된 영역으로부터 정지물체 데이터를 취득하고 있다(R52). 여기서 정지물체와 동일한 영역의 화상 데이터(R53)를 입력화상으로부터 추출한다(S51). 방치물체 판정수단(402)에서는 정지물체 데이터(R52)와 입력화상의 화상 데이터(R53)의 비교연산을 행하고, 계속하여 물체가 존재하는지의 여부를 판정하는 처리를 생각할 수 있다.
화상의 비교연산은 상관법이나 스펙트럼 해석 등의 화상의 공간적인 농도분포의 비교나, 또 에지나 윤곽형상, 텍스춰, 코너점 등의 기하구조의 비교, 그 밖의 오퍼레이터에 의하여 산출된 특징 비교에 의하여 유사도를 산출하여 화상간의 비교를 행할 수 있다. 이와 같은 비교연산은 여러가지의 패턴 매칭방법을 적용 가능하나, 여기서는 가장 간단한 SAD(Sum of Absolute Difference)를 선택한다.
SAD는, 화소위치(p)에서의 참조화상(여기서는 방치물체 데이터)의 명도값을 Tp, 입력화상의 명도값을 Ip라 한다. 여기서 화상 데이터의 전화소수가 M이라 하면, 유사도(S)는 S = Σ｜Tp-Ip｜/M 등으로 산출할 수 있다. 이 유사도(S)에 의하여 화상 데이터의 유사도를 판정할 수 있다.
방치물체와 카메라 사이에 이동물체가 출현한 경우, 입력화상으로부터 얻어지는 정지물체의 영역(R53)의 화상 데이터에 예외값이 혼입하기 때문에, SAD에 의한 유사도가 저하한다. 그 때문에 이동물체의 영향을 저감하여 물체의 존재를 판정하는 경우는 움직임 검출부(203)에 의하여 산출된 움직임 영역의 정보를 이용하여 움직임 영역에 대하여 마스크처리를 실시함으로써 해결한다. 도 6은 참조화상과 입력화상을 마스크처리한 각 화상을 비교하는 예이다. 여기서, 마스크처리란 어느 데이터의 배열로부터 일부분의 데이터를 제거하는 처리의 것을 의미한다.
정지물체 데이터(R52) 및 입력화상의 화상 데이터(R53) 각각에 마스크처리를 한다. 마스크처리 이외의 부분에 대하여 SAD를 실행하면 움직임 영역의 영향으로는 유사도는 저하하지 않는다.
그러나 움직임 영역을 제거함으로써 참조하는 데이터량이 삭감되기 때문에 유사도의 신뢰성이 저하하는 것을 생각할 수 있고, 방치물체는 존재하여도 유사도를 고정 문턱값으로 판정한 경우 미스 매칭이 발생할 가능성이 있다. 그 때문에 기준화상 위에서 정지물체와 동영역의 화상 데이터(R51)와의 비교연산도 도입한다.
상기한 방법과 동일하게 정지물체 데이터(R52)와 기준화상의 화상 데이터 (R51)를 취득하고(S51), 움직임 영역을 마스크처리하여 SAD에 의하여 유사도를 산출한다. 정지물체 데이터(R52)로 기준화상의 화상 데이터(R51)의 유사도는 기준 유사도 산출수단(501), 입력화상에서는 입력 유사도 산출수단(502)에 의하여 산출한다. 이 각 유사도를 유사도 비교수단(503)으로 비교하여 입력 유사도의 쪽이 높았던 경우에 방치물체는 존재한다고 판정하고, 반대로 기준화상과의 유사도가 높았던 경우는 방치물체가 존재하지 않는다고 판정한다.
입력 유사도의 신뢰성은 마스크처리된 정지물체 데이터의 면적으로 판정한다. 이 면적이 기설정된 문턱값보다 작은 경우는, 참조 가능한 데이터량이 적기 때문에 입력 유사도의 신뢰성이 낮아진다. 이와 같은 경우는 기준화상과의 패턴 매칭처리도 실행하고, 유사도 비교수단(503)에 의하여 물체의 존재를 판정한다. 이 처리에 의하여 방치물체의 존재 판정의 정밀도가 향상한다. 또 마스크처리된 정지물체 데이터의 면적이 기설정된 문턱값보다 큰 경우는, 입력 유사도의 신뢰성은 높기 때문에 입력 유사도에 의하여 물체의 존재를 판정한다. 이 처리에 의하여 유사도 비교수단(503)에 의하여 물체의 존재를 판정하는 방법과 비교하여 방치물체의 존재판정의 정밀도를 유지한 채로 연산비용을 권한할 수 있다.
다음에 표시장치(80)로 표시하는 출력예를 도 7에 나타낸다. 방치물체라고 판정된 영역을 강조 표시하고, 물체가 복수 있는 경우는 다른 색으로 표시하는 등 구별한다. 또 이동물체가 혼재하고 있는 경우는 다른 방치물체와 구별하여 표시한다. 또한 방치물체가 있는지의 여부의 알람 표시도 출력함으로써 감시원 등의 주의를 환기하는 것도 가능하다. 또 물체 데이터 표시화면으로 천이하면 물체 데이터의 화상, 방치 계속시간, 방치 개시시간, 물체영역의 좌표 등을 개별로 확인할 수 있다. 물체가 방치된 부분의 화상을 재생하는 것이나, 반대로 검색기능으로서 지정한 시각 부근의 물체 데이터를 표시하는 것, 또한 물체의 확인작업이 끝나면 그 데이터를 삭제할 수도 있다.
지금까지는 방치물체를 검출하는 것에 대하여 설명하였으나, 감시대상 물체를 포함하는 화상을 기준화상으로서 설정함으로써 감시영역 내의 물체의 도난도 검출할 수 있다. 감시영역 내에서 물체가 도난되면 도난된 물체의 영역의 화상이 변화되기 때문에, 움직임 검출부(203)에서 정지물체로서 판단되는, 또한 이 변화영역은 이동하는 일이 없기 때문에 방치물체의 검출과 마찬가지로 물체의 도난에 대해서도 검출할 수 있다.
또한 본 실시예에 의한 화상처리방법에 의하면 정지물체화상의 화상 데이터 자체와 입력화상 및 기준화상과의 비교를 행하기 때문에 정지물체에 생기는 변화를 검출할 수 있다. 구체적으로는 정지물체의 변형이나 파손 등의 정지물체 화상의 영역 내에서 생기는 변화를 검출하는 것이 가능하게 된다.
(실시예 2)
실시예 1의 형태에 인물의 얼굴이나 복장 등의 정보를 취득하는 구성을 추가한 실시예에 대하여 도 8을 사용하여 설명한다. 인식결과 통합부(206)에 움직임 검출부(203)에서의 처리결과와 방치물체 검출부(204)에서의 처리결과가 모인다. 그것들의 정보로부터 인물정보 검출부(800)에서 물체를 방치한 시각의 물체 주변의 인물 데이터의 정보를 추출하여 보존, 전송 또는 표시하는 기능을 실현할 수 있다. 구체적으로는 움직임 검출부(203)에서 움직임이라고 판정된 영역에 대하여 얼굴 검지처리, 머리부 검지처리, 크기의 판정 등으로부터 인물이라고 판정된 영역을 추출하고, 그 정보영상은 기록매체(40) 등에 보존한다.
실시예 2의 정보표시의 일례를 도 9에 나타낸다. 검출한 방치물체 중, 지정한 물체 데이터에 대하여 그 방치시각 전후의 인물 데이터를, 얼굴 데이터나 인물 전체상 등을 섬네일형식으로 표시할 수 있다.
(실시예 3)
실시예 1에서 설명한 본 발명의 방치물 검지방법에서는 화상인식부(20)에 입력하는 영상은 기록매체(40)에 이미 기록이 끝난 영상 데이터를 입력하는 구성으로 하여도 좋다. 즉, 기록이 끝난 영상을 검색하는 기능을 실현할 수 있다. 그 구성을 도 10에 나타낸다. 기록매체(40)와 화상인식부(20)의 사이에 검색 제어부(1000)를 부가하였다. 표시장치(80)에서 휴먼 인터페이스로부터 검색하는 물체를 지정한다. 본 실시예에서는 방치물체 검지를 하지 않는 설정으로 시스템을 운용하고 있던 경우에, 사후에 의심스러운 방치물을 확인하였을 때에 그 물체가 설치된 영상을 확인하기 위하여 이용하는 것을 상정하였다.
도 11에 물체의 지정방법을 나타낸다. GUI로 마우스나 기기부속의 조작 패널로부터 물체의 영역을 좌상시점(左上始點), 우하종점(右下終點)을 지정함으로써 영역설정을 행한다. 또한 영역을 설정하는 경우에는 물체를 상세하게 설정하는 것이 필요하기 때문에 확대 표시한 상세한 영역설정 화면을 팝업 표시함으로써 대처한다.
도 12에 본 실시예의 처리방법에 대하여 설명한다. 먼저 상기한 바와 같이 검색하고 싶은 방치물체를 지정한다. 다음에 사용자가 정상시이었던 시각이나 영상을 지정한다. 예로서 도 12에 나타내는 바와 같은 설정화면으로 하면 좋다. 영역의 설정후는 설정한 화상 데이터를 도 5에서의 방치물체 데이터(R51)와 치환한 방치물체 판정수단(402)과 동일한 처리에 의하여 현시각의 영상으로부터 과거로 거슬러 오르는 방법으로 검출한다. 이들 처리에 의하여 물체가 존재하는지의 여부를 판정하여 물체가 없어진 시각, 즉 방치물체가 설치되기 직전의 영상을 검색하는 것이 가능하다.
실시예 3의 방법은, 몇가지 응용사례를 생각할 수 있다. 휴먼 인터페이스로 금고나 보석 등의 중요물체를 설정하여 물체 데이터를 취득한다. 그리고 이 중요 물체 데이터와 입력화상이나 기준화상과의 유사도를 연산하여 해당 물체가 존재하는지의 여부를 판정함으로써 중요물 파수꾼기능을 실현할 수 있다. 이 경우 도 5에 나타내는 입력 유사도 산출수단(507)으로 산출되는 유사도가 기설정된 문턱값보다 낮아진 경우를 중요물의 변화라고 파악함으로써 중요물 및 지정물체에 대한 위해나 도난을 정밀도 좋게 검지하는 시스템을 구축하는 것이 가능하다.
또한 도 13에 나타내는 바와 같이 정상시 지정의 방법을 응용하여 방치, 도난물체 검지를 가지는 감시시스템을 실현할 수 있다. 구체적으로는 사용자가 기준이 되는 기준화상과 서치범위를 지정하여 서치범위 내에서 시간경과방향 또는 역방향으로 기준화상과의 비교를 행하여 방치물체 또는 도난물체를 확인할 수 있다.
상기와 같은 조작패널로부터 물체의 영역을 지정하고, 지정한 화상 데이터를 도 5에서의 방치물체 데이터(R51)와 치환한 방치물체 판정수단(402)과 동일한 처리를 행하는 화상처리방법은, 실시예 3과 같이 기록이 끝난 영상으로부터 검색하는 지정물체에 대한 위해나 도난을 검출할 뿐만 아니라, 실시예 1과 같이 입력화상으로부터 직접, 지정물체에 대한 위해나 도난을 검출하는 것도 가능하다.
도 1 및 도 10에 기재된 각 실시예에서의 전송부(60)는 물체 데이터의 화상, 방치 계속시간, 방치 개시시간, 물체영역의 좌표, 인물 데이터의 정보 등을 네트워크를 거쳐 감시센터에 전송한다. 그리고 감시센터에서는 휴대전화 등의 휴대단말에 필요한 정보를 송신하고, 또는 인물 데이터를 경계인물로서 배신한다.
본 발명은 방치물체 검출방법을 컴퓨터상에서 실현시키기 위한 프로그램을 포함하는 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예의 전체구성을 나타낸 도,
도 2는 본 발명의 실시예에서의 화상 인식부(20)의 설명도,
도 3은 본 발명의 실시예에서의 움직임 판정의 개념도,
도 4는 본 발명의 실시예에서의 방치물체 검출부(204)의 상세 설명도,
도 5는 본 발명의 실시예에서의 방치물체 판정방법의 설명도,
도 6은 본 발명의 실시예에서의 방치물체 판정방법의 마스크처리에 대한 개념도,
도 7은 본 발명의 실시예에서의 방치물체 데이터의 표시방법의 일례를 나타내는 도,
도 8은 본 발명의 실시예에 인물정보 검출부를 부가한 응용예에 대한 설명도,
도 9는 본 발명의 실시예에서의 물체정보에 부수되는 인물정보의 표시방법에 대한 설명도,
도 10은 본 발명의 실시예에서의 기록영상의 검색방법에 대한 구성을 나타내는 도,
도 11은 본 발명의 실시예에서의 검색물체의 설정화면의 일례에 대한 설명도,
도 12는 본 발명의 실시예에서의 검색시의 정상시의 등록화면의 표시에 대한 일례를 나타내는 도,
도 13은 본 발명의 실시예에서의 기준화상으로부터 방치물체와 도난물체를 검지하는 방법에 대한 개념도이다.
※ 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
10 : 영상 취득부 20 : 화상 인식부
30 : 기록 제어부 40 : 기록매체
50 : 발보부 60 : 전송부
70 : 표시 제어부 80 : 표시장치
201 : 기준화상 생성부 202 : 기준화상 관리부
203 : 움직임 검출부 204 : 방치물체 검출부
205 : 정지물체 관리부 206 : 인식결과 통합부
301 : 기준화상 302 : 입력화상
303 : 현시각의 입력화상 304, 306 : 정지인물
305 : 이동인물 307, 308, 309 : 화상
401 : 기준화상 취득수단 402 : 방치물체 판정수단
403 : 정지물체 취득수단 404 : 정지물체 등록수단
405 : 정지물체 선택수단 406 : 정지물체 보존부
501 : 기준 유사도 산출수단 502 : 입력 유사도 산출수단
503 : 유사도 비교수단 800 : 인물정보 검출부
1000 : 검색 제어부

Claims (17)

  1. 영상취득부에 의하여 취득한 입력화상으로부터, 감시영역의 물체의 변화를 검출하는 영상감시장치에 있어서,
    상기 입력화상으로부터 화상인식처리의 기준이 되는 기준화상을 생성하는 기준화상 생성부와,
    상기 입력화상과 상기 기준화상을 비교하여 출현물체를 검출하고, 상기 출현물체의 움직임상태를 검출하는 움직임 검출부와,
    상기 움직임 검출부로부터 소정시간 정지상태에 있는 상기 출현물체를 정지물체로 하고, 해당 정지물체의 화상을 보존하는 정지물체 관리부와,
    상기 정지물체가 계속해서 정지되어 있는지의 여부를 검출하는 방치물체 검출부를 가지고,
    해당 방치물체 검출부는,
    상기 움직임 검출부에 의하여 움직임 물체라고 판정된 영역을, 상기 정지물체의 화상과 상기 입력화상으로부터 제외한 정지물체 마스크 화상과 입력 마스크 화상을 각각 생성하는 마스크 처리수단과,
    상기 정지물체 마스크 화상과 상기 입력 마스크 화상의 제1 유사도를 연산하는 제1 유사도 연산수단과,
    상기 마스크 처리수단에 있어서, 상기 움직임 검출부에 의하여 움직임 물체라고 판정된 영역을, 상기 정지물체의 화상과 상기 기준화상으로부터 제외한 정지물체 마스크 화상과 기준 마스크 화상을 각각 생성하고, 상기 정지물체 마스크 화상과 상기 기준 마스크 화상의 제2 유사도를 연산하는 제2 유사도 연산수단과,
    상기 제1 유사도 연산수단과 상기 제2 유사도 연산수단에 있어서의 각각의 유사도의 비교결과에 의거하여, 상기 감시영역의 물체의 변화를 검출하는 비교결과 통합부를 구비하는 것을 특징으로 하는 영상감시장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 움직임 검출부에 의하여 움직임 물체라고 판정된 영역의 화상 데이터량이 소정값보다 많은 경우에는, 상기 제1 유사도에 의거하여 상기 감시영역의 물체의 변화를 검출하고, 상기 화상 데이터량이 소정값보다 적은 경우에는, 상기 제1 유사도 연산수단과 상기 제2 유사도 연산수단에 있어서의 각각의 유사도의 비교결과에 의거하여 상기 감시영역의 물체의 변화를 검출하는 것을 특징으로 하는 영상감시장치.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 비교결과 통합부에 있어서, 상기 제1 유사도 및 상기 제2 유사도 중, 상기 제1 유사도의 쪽이 높은 경우에는, 상기 감시영역에 방치물체가 존재한다고 판정하고, 상기 제2 유사도의 쪽이 높은 경우에는 방치물체가 존재하지 않는다고 판정하는 것을 특징으로 하는 영상감시장치.
  4. 제1 항 내지 제3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 정지물체가 정지한 시각에, 상기 정지물체가 정지한 영역 부근에서 출현하는 인물의 특징을 취득하는 인물정보 검출부를 가지는 것을 특징으로 하는 영상감시장치.
  5. 제1 항 내지 제3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 입력화상의 변화를 검출한 시각·상기 입력화상·상기 입력화상의 변화를 검출한 후의 입력화상영역의 화상·상기 입력화상의 변화영역을 나타내는 좌표·인물의 화상 중 적어도 하나 이상을 표시하는 표시부를 구비한 것을 특징으로 하는 영상감시장치.
  6. 제5 항에 기재된 영상감시장치를 가지는 영상감시시스템에 있어서,
    상기 표시부에 표시하는 정보 중 적어도 하나 이상을 네트워크를 거쳐 접속된 기기에 전송하는 전송부와,
    상기 전송부로부터 전송되는 정보를 수취하는 상기 기기를 가지는 것을 특징으로 하는 영상감시시스템.
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