(57)【要約】      （修正有）【課題】物体の状態に応じて物体を区別して検知可能とする。【解決手段】検知装置は、映像に含まれる物体を検知するため、動画のフレーム画像に含まれる物体の複数の部位を検出する検出手段と、物体が、フレーム画像に対して予め設定された領域へ侵入したことを判定する侵入判定手段と、検出された部位に所定の部位を含むかによって、判定結果を通知するか決定する決定手段とを有する。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画のフレーム画像に含まれる物体の複数の部位を検出する検出手段と、
前記物体が、前記フレーム画像に対して予め設定された領域へ侵入したことを判定する侵入判定手段と、
前記検出手段により検出された部位に所定の部位を含むかによって、前記侵入判定手段による判定結果を通知するかを決定する決定手段と、
を有することを特徴とする検知装置。
【請求項２】
前記判定結果を通知する通知手段を更に有する
ことを特徴とする請求項１に記載の検知装置。
【請求項３】
前記領域の設定を受け付ける設定手段を更に有し、
前記設定手段は、前記領域の設定を、該領域の境界線を示す直線、曲線またはそれらの組み合わせとして受け付ける
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の検知装置。
【請求項４】
前記決定手段は、前記検出手段により検出された部位に所定の部位を含む場合に、前記侵入判定手段による判定結果を通知すると決定する
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の検知装置。
【請求項５】
前記物体は人体であり、前記所定の部位とは、人体の全身、または人体の下半身である
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の検知装置。
【請求項６】
前記決定手段は、前記検出手段により検出された部位に所定の部位を含む場合に、歩行者が侵入したことをユーザに認識させるべく前記判定結果を通知すると決定する
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の検知装置。
【請求項７】
前記検出手段は、複数の検出器によって前記物体の複数の部位を検出する
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の検知装置。
【請求項８】
動画のフレーム画像に含まれる物体の複数の部位を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された部位に所定の部位を含むかによって、前記物体が歩行者であるか車両の搭乗者であるかを判定する判定手段と、
を有することを特徴とする検知装置。
【請求項９】
動画のフレーム画像に含まれる物体の複数の部位を検出する検出工程と、
前記物体が、前記フレーム画像に対して予め設定された領域へ侵入したことを判定する侵入判定工程と、
前記検出工程で検出された部位に所定の部位を含むかによって、前記侵入判定工程における判定結果を通知するかを決定する決定工程と、
を含むことを特徴とする検知装置の制御方法。
【請求項１０】
動画のフレーム画像に含まれる物体の複数の部位を検出する検出工程と、
前記検出工程で検出された部位に所定の部位を含むかによって、前記物体が歩行者であるか車両の搭乗者であるかを判定する判定工程と、
を含むことを特徴とする検知装置の制御方法。
【請求項１１】
コンピュータを、請求項１乃至８の何れか１項に記載の検知装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像に含まれる物体の検知技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
マンション、ビル、校舎、駅舎、空港等の施設の安全確保を目的として、監視カメラを設置し当該監視カメラにより得られた映像を解析することにより、人物が施設内に侵入したことを検知するシステムが導入されてきている。特許文献１は、映像中の人体領域検出に関して、部位を検出する強判別器をカスケード接続して人体を検出する技術を開示している。また、特許文献２は、人物が画像上の禁止領域に対して侵入したかどうかを判定する侵入者監視装置を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２００７／２３７３８７号
【特許文献２】特開平９−５０５８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上述の従来技術においては、映像に含まれる人体に関して当該人体の状態を区別せずに検出を行う構成となっている。そのため、図１に示すような映像がカメラにより取得されていた場合、車両に搭乗している人体（運転手１０２）と、道路上を歩行している人体（歩行者１０３）と、を検知することになる。例えば、破線矩形１０４及び破線矩形１０５において人体が検知されたと判定し追尾を開始する。そして、例えば、追尾中の人体が侵入検知線１１０を通過したことをトリガに、侵入者が検知されたという警報を出力する。つまり、車両の進入は検知対象から除外したい（＝車両に搭乗した人体は検知対象から除外したい）というようなユースケースに対応することが出来ない。
【０００５】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、物体の状態に応じて物体を区別して検知可能とする技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述の問題点を解決するため、本発明に係る検知装置は以下の構成を備える。すなわち、検知装置は、動画のフレーム画像に含まれる物体の複数の部位を検出する検出手段と、前記物体が、前記フレーム画像に対して予め設定された領域へ侵入したことを判定する侵入判定手段と、前記検出手段により検出された部位に所定の部位を含むかによって、前記侵入判定手段による判定結果を通知するかを決定する決定手段と、を有する。又は、検知装置は、動画のフレーム画像に含まれる物体の複数の部位を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された部位に所定の部位を含むかによって、前記物体が歩行者であるか車両の搭乗者であるかを判定する判定手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、物体の状態に応じて物体を区別して検知可能とする技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】侵入検知の例を説明する図である。
【図２】第１実施形態における侵入検知の原理を説明する図である。
【図３】複数の部位検出に基づく人体の状態判定ロジックを説明する図である。
【図４】検知システムのハードウェア構成を例示的に示す図である。
【図５】検知装置の機能構成を例示的に示す図である。
【図６】侵入検知の条件を設定する画面の例を示す図である。
【図７】第１実施形態における侵入検知処理のフローチャートである。
【図８】第２実施形態における侵入検知処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、図面を参照して、この発明の実施の形態の一例を詳しく説明する。なお、以下の実施の形態はあくまで例示であり、本発明の範囲を限定する趣旨のものではない。
【００１０】
（第１実施形態）
本発明に係る検知装置の第１実施形態として、所定の監視領域を撮像するカメラと、当該カメラにより取得された動画像から物体を検出する検知装置と、を含む検知システムを例に挙げて以下に説明する。以下の説明では、検知対象の物体として人体を想定するが、他の物体でもよい。
【００１１】
＜システム構成＞
図４は、検知システムのハードウェア構成を例示的に示す図である。上述したように、検知システムは、検知装置４００とカメラ４５０とを含む。なお、ここでは、検知装置４００は、ネットワーク４３０を介して１つのカメラ４５０から映像を受信する構成を示しているが、複数のカメラから映像を受信するよう構成してもよい。また、検知装置４００自体にカメラを搭載し、ネットワーク４３０を介さず直接映像を取得する構成としてもよい。
【００１２】
検知装置４００は、ＣＰＵ４０１、ＲＯＭ４０２、ＲＡＭ４０３、外部記憶Ｉ／Ｆ４０４、入出力Ｉ／Ｆ４０５、ネットワークＩ／Ｆ４０６を含む。ＲＯＭ４０２は、ＣＰＵ４０１が実行するプログラムや各種の設定データを記憶する。ＣＰＵ４０１は、ＲＯＭ４０２に記憶されたプログラムをＲＡＭ４０３に読み込み実行することにより、図５を参照して後述する各機能部を実現する。
【００１３】
外部記憶Ｉ／Ｆ４０４は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）などの外部記憶装置４０７を接続するためのインタフェースである。入出力Ｉ／Ｆ４０５は、キーボード４２１、マウス４２２、不図示のタッチパネル等の入力デバイス、ディスプレイ４２３等の出力デバイスと接続するためのインタフェースである。ネットワークＩ／Ｆ４０６は、ネットワーク４３０と接続し、カメラ４５０等の外部装置と通信するためのインタフェースである。検知装置４００は、例えば、汎用のＰＣ（パーソナルコンピューター）、スマートフォン、タブレット、で実現可能であり、特定のデバイス形態に依存するものではない。
【００１４】
カメラ４５０は、ＣＰＵ４５１、ＲＯＭ４５２、ＲＡＭ４５３、撮像部４５４，ネットワークＩ／Ｆ４５５を含む。ＲＯＭ４５２は、ＣＰＵ４５１が実行するプログラムや各種の設定データを記憶する。ＣＰＵ４５１は、ＲＯＭ４５２に記憶されたプログラムをＲＡＭ４５３に読み込み実行することにより、撮像部４５４による撮像処理やネットワークＩ／Ｆ４５５を介した通信処理を実現する。撮像部４５４は、撮像光学系及びＣＣＤやＣＭＯＳなどの撮像素子を含み、撮像により動画像（複数のフレーム画像）の生成を行う。圧縮符号化等も併せて行う構成でもよい。
【００１５】
図５は、検知装置の機能構成を例示的に示す図である。検知装置４００は、機能部として、通信部５０１、画像取得部５０２、前処理部５０３、人体検出部５１０、人体追尾部５０４、状態判定部５０５、侵入判定部５０６、結果生成部５０８、領域設定部５０７を含む。また、人体検出部５１０は、それぞれが異なる対象部位を検出する複数の検出部（頭部検出部５１１、顔検出部５１２、上半身検出部５１３、全身検出部５１４）と、結果統合部５１５とを含む。
【００１６】
通信部５０１は、ネットワーク５３０と介して外部装置との間で通信を実行する。例えば、カメラ４５０から圧縮符号化された動画像を受信する。画像取得部５０２は、取得した動画像を復号化し、例えば複数のフレーム画像として外部記憶装置４０７に記憶する。前処理部５０３は、特徴量が抽出しやすいようにフレーム画像を補正する。
【００１７】
人体検出部５１０は、フレーム画像に含まれる人体を検出する。具体的には、頭部検出部５１１、顔検出部５１２、上半身検出部５１３、全身検出部５１４それぞれにおいて検出処理を実行し、結果統合部５１５で検出結果を統合することにより人体を検出する。検出処理の詳細については、図２及び図３を参照して後述する。
【００１８】
人体追尾部５０４は、人体検出部５１０で検出した人体を複数のフレーム画像間で対応付けを行い、当該人体を追尾する。状態判定部５０５は、人体検出部５１０で検出した人体の状態を判定する。ここでは、運転手であるか歩行者であるか識別する。領域設定部５０７は、侵入検知の判定を行う所定領域である画像領域を設定する。ここでは、図２に示すように、動画像が示す撮像領域に対して、直線（線分）形状の侵入検知線として境界線を設定することを想定するが、折れ線又は曲線やそれらの組み合わせとして侵入検知線を設定してもよい。また、任意形状の侵入検知領域として設定してもよい。領域として設定する場合、例えば、対象の人体が当該領域の内側に所定時間以上存在することを条件に侵入検知の判定がなされる。
【００１９】
侵入判定部５０６は、領域設定部５０７による設定に従って、検知対象とする人体の侵入を判定する。結果生成部５０８は、侵入判定部５０６による検知結果の情報を生成し、警報通知を行う。例えば、表示部５２２への警告表示、あるいは、ネットワーク５３０を介した不図示の外部装置への警告通知を行う。
【００２０】
＜侵入検知の原理＞
図２は、第１実施形態における侵入検知の原理を説明する図である。図２は、図１と同様に、車両２０１に搭乗している人体（運転手２０２）と、道路上を歩行している人体（歩行者２０３）と、を含む映像がカメラにより取得されていた状態を示している。
【００２１】
映像に対して侵入検知線２１０が設定されており、検知装置は、人物が侵入検知線２１０を通過した場合に侵入検知判定を行う。また、部位検出情報２０４，２０５は、検知装置に含まれる４つの判別器により検知された４つの部位の検出結果を示す情報を例示的に示している。
【００２２】
第１実施形態では、検知装置は、侵入検知線２１０を通過した人体２０２、２０３に対して、部位検出情報２０４，２０５に基づき当該人体の状態を判定する。具体的には、人体が運転手であるか歩行者であるかを判定する。そして、運転手である人体２０２に対して侵入者ではないと判定し警報通知を行わない。一方、歩行者である人体２０３（運転手ではない人体）に対しては侵入者と判定し警報通知を行う。なお、ここでは、車両に搭乗している人体を便宜上「運転手」と表現するが、他の車両搭乗者（助手席や後部座席にいる人体）に対しても同様に適用可能である。
【００２３】
図３は、複数の部位検出に基づく人体の状態判定ロジックを説明する図である。図３（ａ）は、人体の状態判定処理の流れを示しており、図３（ｂ）は、部位検出結果の組み合わせパターンに基づく判定結果を示すテーブルを示している。
【００２４】
判別器３０２，３０４、３０６、３０８は、フレーム画像に対して、それぞれ人体の異なる部位（身体領域）に対応する検出処理を行う。判別器３０２，３０４、３０６、３０８は、図５の頭部検出部５１１、顔検出部５１２、上半身検出部５１３、全身検出部５１４に対応する。すなわち、第１実施形態では、「部位」として、「顔３０１」「頭部３０３」「上半身３０５」「全身３０７」を想定する。
【００２５】
それぞれの判別器（強判別器）は、例えば複数の弱判別器のカスケード接続によって構成される。弱判別器はエッジや色などの画像特徴のパターンを検出する。なお、画像特徴の最適な検出パターンは機械学習によって取得するとよい。
【００２６】
人体検出処理３０９では、それぞれの判別器（強判別器）による部位検出結果に基づいて人体を検出する。人体検出３０９は、図５の結果統合部５１５に対応する。なお、検出結果の統合には、例えば、各部位の重み付き和による評価関数を用いることが出来る。
【００２７】
状態判定処理３１０では、それぞれの判別器（強判別器）による部位検出結果に基づいて、検出した人体の状態を判定する。ここでは、部位検出結果の組み合わせパターンに基づいて、検出された人体が、「運転手」、「歩行者」、あるいはそれら以外であることを示す「不明」を判定する。
【００２８】
例えば、図３（ｂ）に示されるように、フレーム画像において顔または頭部の少なくとも一方が検出され、その他の部位が検出されない場合は、当該人体を運転手と判定する。また、フレーム画像において全身が検出された場合は、当該人体を歩行者と判定する。すなわち、フレーム画像において全身が検出された場合とは、運転手等の車両搭乗者の場合には検出される可能性が低い人体の下半身を含む人体全体を検出している場合であるため、歩行者と判定する。一方で、フレーム画像において全身が検出されない場合は、下半身を含む人体全体を検出していない場合であるため、運転手等の車両搭乗者と判定する。なお、図３（ｂ）のテーブルにおいて、「〇」は検出されたことを示し、「×」は検出されなかったことを示す。また、「−」は、検出有無によらない（状態判定には用いない）ことを示している。なお、図３（ｂ）のテーブルは単なる例であり、他の人体部位の組み合わせを用いてもよいし、他の状態を判定するよう構成してもよい。また、例えば、人体検出部５１０が含む複数の検出部として、上述の４つのうち２以上の検出器を有する構成としてもよい。例えば、頭部検出部５１１と全身検出部５１４の２つを備えるよう構成し、当該２つの検出器による検出結果に基づいて状態を判定する。また、本実施形態では、上述の４つの検出器を有する構成としたが、さらに人体の下半身を検出する検出器を有する構成でもよい。運転手等の車両搭乗者の場合には、フレーム画像において、人体の下半身が検出される可能性は低いため、検出器により下半身が検出された場合には、歩行者と判定する。一方で、検出器により下半身が検出されない場合には、運転手等の車両搭乗者と判定する。下半身を検出する検出器としては、腰から下の下半身全体を検出する検出器、足首から下の部位を検出する検出器、脚を検出する検出器等が考えられる。
【００２９】
図６は、侵入検知の条件を設定する画面の例を示す図である。ここでは、ディスプレイ４２３上に表示されるダイアログ６００を介して、検知対象、検知領域、検知判定点の設定を受け付けることを想定する。もちろん、更に他の条件を受け付けるよう構成してもよい。ここでは、ダイアログ６００には、検知対象を選択するラジオボタン６０１、領域設定を行う設定ボタン６０２、検知判定点を表示する表示６０３が配置される。また、設定を確定するためのＯＫボタン６０４、及び設定を破棄するキャンセルボタン６０５がさらに配置される。
【００３０】
検知対象を選択するラジオボタン６０１は、侵入検知対象を限定するにあたって複数のオプションからマウス４２２によるクリック操作により１つの選択を受け付ける。例えば、「運転手を除外する」は、「運転手」と判定された人体を侵入検知対象から除外する。すなわち、「歩行者」又は「不明」と判定された人体が侵入検知対象となる。また、「歩行者のみを検知する」は、「運転手」と判定された人体に加え「不明」と判定された人体も侵入検知対象から除外する。
【００３１】
設定ボタン６０２は、侵入検知を判定する領域の設定を受け付ける。例えば、マウス４２２によるクリック操作により設定ボタン６０２を押下すると、図２に示すシーンが表示され、侵入検知線２１０の変更を受け付けるユーザインタフェース（ＵＩ）が表示される。当該ＵＩは図５の領域設定部５０７に相当するものである。上述したように、侵入検知線（ライン）として設定することが可能な他、侵入検知領域（エリア）として設定することも可能である。また、検知判定点の表示６０３は、侵入検知を判定する領域における検知ポイントを示す表示である。検知ポイントとして、例えば、足元、中央、右、左等が表示される。
【００３２】
＜装置の動作＞
図７は、第１実施形態における侵入検知処理のフローチャートである。上述したように、図５に示す各機能部は、ＣＰＵ４０１が、ＲＯＭ４０２に記憶されたプログラムをＲＡＭ４０３に読み込み実行することにより実現される。
【００３３】
Ｓ７０１では、画像取得部５０２は、ネットワーク５３０を介してカメラ４５０から動画像を取得する。そして、取得した動画像を復号化し、例えば複数のフレーム画像として外部記憶装置４０７に記憶する。
【００３４】
Ｓ７０２では、前処理部５０３は、特徴量が抽出しやすいようにフレーム画像を補正し、人体検出部５１０は、フレーム画像に含まれる人体を検出する。ここでは、上述したように、４つの検出部５１１〜５１４それぞれは、人体の４つの部位（頭部、顔、上半身、全身）それぞれを検出する処理を行う。そして、結果統合部５１５で４つの検出部による検出結果を統合することにより人体を検出する。
【００３５】
Ｓ７０３では、人体追尾部５０４は、人体検出部５１０で検出した人体を複数のフレーム画像にわたって追尾する。例えば、先行する（＝過去の）フレーム画像における人体の検出結果を紐づけて履歴保持するものである。なお、第１実施形態では、人体検出部５１０で検出した全ての人体を追尾する。
【００３６】
Ｓ７０４では、侵入判定部５０６は、領域設定部５０７による設定に従って、検知対象とする人体の侵入を判定する。例えば、侵入検知線２１０に対して人体の移動ベクトルが所定の方向に交差したことを判定する。
【００３７】
Ｓ７０５では、状態判定部５０５は、侵入検知線２１０に対して交差した人体の状態を判定する。具体的には、図３を参照して説明した方法により運転手、歩行者、不明の何れであるかを判定する。そして、運転手である場合はＳ７０７に進み、運転手でない場合（すなわち歩行者又は不明の場合）はＳ７０６に進む。また、Ｓ７０６では、歩行者である場合はＳ７０８に進み、歩行者でない場合（すなわち不明の場合）はＳ７０９に進む。
【００３８】
Ｓ７０７では、侵入判定部５０６は、対象の人体は正常な入構者であるとして記録する。一方、Ｓ７０８では、侵入判定部５０６は、対象の人体は異常入構者（歩行者）であるとして記録する。また、Ｓ７０９では、侵入判定部５０６は、対象の人体は異常入構者（不明）であるとして記録する。そして、侵入判定部５０６は、Ｓ７０８又はＳ７０９において異常入構者の記録を行った後、侵入検知イベントを発行する。
【００３９】
Ｓ７１１では、侵入判定部５０６は、Ｓ７０２で検出されＳ７０３で追尾されている全ての人体に対してＳ７０４の侵入検知判定を行ったか否かを判定する。判定を行っていない人体がある場合はＳ７０４に戻り、残りの人体について判定を行う。全ての人体に対する判定が完了した場合はＳ７１２に進む。
【００４０】
Ｓ７１２では、結果生成部５０８は、侵入検知イベントが発行された場合、異常入構者が検知された旨をユーザに認識させるべく警報通知する。例えば、表示部５２２への警告表示、あるいは、ネットワーク５３０を介した不図示の外部装置への警告通知を行う。
【００４１】
Ｓ７１３では、検知装置４００は、終了判定を行う。例えば、ユーザにより終了指示があった場合は処理を終了する。指示がない場合はＳ７０１に戻って処理を継続する。
【００４２】
以上説明したとおり第１実施形態によれば、複数の検出器の検出結果に基づいて人体を検出すると共に、当該人体の状態（運転手、歩行者、不明）を判定する。そして、判定された状態に基づいて侵入検知イベントの発行を制御する。例えば、人体が運転手と判定された場合は、侵入検知イベントの発行を抑止する。これにより、例えば、車両の侵入（車両に搭乗した人体の侵入）についての警報通知を抑止することが可能となる。すなわち、車両の進入は検知対象から除外したいというようなユースケースに対応することが可能となる。
【００４３】
なお、上述の説明においては、検知対象の物体として人体を想定したが、様々な物体を検知対象の物体として指定可能である。すなわち、複数の判別器による検知結果に基づいて複数の状態をとり得る物体であればよい。
【００４４】
（第２実施形態）
第２実施形態では、追尾及び侵入検知の対象とする人体数を減らし、処理負荷を軽減する形態について説明する。具体的には、検出された人体に対して状態判定を行い、特定の状態にある人体（運転手）を除外した人体（歩行者及び不明）を追尾し侵入検知判定を行う形態について説明する。侵入検知の原理、状態判定ロジック、ハードウェア構成については第１実施形態（図２〜図４）と同様であるため説明は省略する。
【００４５】
また、第２実施形態における機能構成は第１実施形態（図５）とほぼ同様であるが、処理順序が第１形態とは異なる。具体的には、第２実施形態では、図５における人体追尾部５０４と状態判定部５０５とが入れ替わり、状態判定を行った後に人体追尾を行う構成となる。以下では、主に第１実施形態と異なる部分について説明する。
【００４６】
＜装置の動作＞
図８は、第２実施形態における侵入検知処理のフローチャートである。第１実施形態と同様に、図５に示す各機能部は、ＣＰＵ４０１が、ＲＯＭ４０２に記憶されたプログラムをＲＡＭ４０３に読み込み実行することにより実現される。
【００４７】
Ｓ８０１及びＳ８０２は、第１実施形態のＳ７０１及びＳ７０２と同様である。Ｓ８０３では、状態判定部５０５は、Ｓ８０２で検出された人体の状態を判定する。具体的には、図３を参照して説明した方法により運転手、歩行者、不明の何れであるかを判定する。そして、運転手である場合はＳ８０５に進み、運転手でない場合（すなわち歩行者又は不明の場合）はＳ８０４に進む。また、Ｓ８０４では、歩行者である場合はＳ８０６に進み、歩行者でない場合（すなわち不明の場合）はＳ８０７に進む。
【００４８】
Ｓ８０５では、状態判定部５０５は、対象の人体は正常な入構者候補であると判定する。すなわち、当該人体は、侵入検知線２１０を通過したとしても正常な入構者として記録されるためである。一方、Ｓ８０６では、侵入判定部５０６は、対象の人体は異常入構者候補（歩行者）であると判定する。また、Ｓ８０７では、侵入判定部５０６は、対象の人体は異常入構者候補（不明）であると判定する。そして、Ｓ８０８では、侵入判定部５０６は、Ｓ８０６又はＳ８０７において異常入構者候補として記録した人体を追尾の対象として設定する。
【００４９】
Ｓ８０９では、侵入判定部５０６は、Ｓ８０２で検出された全ての人体に対してＳ８０３〜Ｓ８０８の状態判定を行ったか否かを判定する。判定を行っていない人体がある場合はＳ８０３に戻り、残りの人体について判定を行う。全ての人体に対する判定が完了した場合はＳ８１０に進む。
【００５０】
Ｓ８１０では、人体追尾部５０４は、Ｓ８０８で追尾対象として設定された人体を複数のフレーム画像にわたって追尾する。そして、Ｓ８１１では、侵入判定部５０６は、領域設定部５０７による設定に従って、検知対象とする人体の侵入を判定し、Ｓ８１２では、侵入判定部５０６は、侵入検知イベントを発行する。すなわち、Ｓ８０８において追尾の対象として設定された人体は、全て、侵入検知線２１０を通過した場合に異常な入構者として記録される人体（異常入構者候補）であるためである。
【００５１】
Ｓ８１３では、侵入判定部５０６は、Ｓ８０８において追尾の対象として設定された全ての人体に対してＳ８１１の状態判定を行ったか否かを判定する。判定を行っていない人体がある場合はＳ８１１に戻り、残りの人体について判定を行う。Ｓ８０８において追尾の対象として設定された全ての人体に対する判定が完了した場合はＳ８１４に進む。なお、Ｓ８１４及びＳ８１５は、第１実施形態のＳ７１２及びＳ７１３と同様である。
【００５２】
以上説明したとおり第２実施形態によれば、検出した人体の状態（運転手、歩行者、不明）の判定結果に基づいて、追尾及び侵入検知の対象とする人体を決定する。すなわち、第２実施形態においては、第１実施形態に比較し、追尾及び侵入検知判定を行う人体の数を低減することが可能となる。そのため、処理負荷を抑制することが可能となる。なお、図３（ｂ）における判定結果に基づいて、結果生成部５０８が侵入検知の対象と決定した人体を計数してその計数結果を生成して出力するようにしてもよい。
【００５３】
（変形例）
上述の実施形態では、それぞれ人体の異なる部位を検出する複数の検出器（判定器）による検出結果を統合することにより、当該人体の状態（運転手、歩行、不明）を判定した。一方、人体の各部位を検出する１以上の検出器と車両の各部位を検出する１以上の検出器を設け、これらの検出器による検出結果を統合し、当該人体の状態を判定するよう構成してもよい。
【００５４】
例えば、動画像に含まれる横長の動体領域を車両と判定する。そして、例えば、人体が侵入検知線２１０を通過した時点で、人体領域が車両領域の前方（進行方向）の中部に位置する場合に、当該人体が運転手であると判定する。すなわち、人体の状態判定を、当該人体以外の物体の検出結果を統合することに行ってもよい。
【００５５】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００５６】
４００  検知装置；  ４０１  ＣＰＵ；  ４０２  ＲＯＭ；  ４０３  ＲＡＭ；  ４３０  ネットワーク；  ４５０  カメラ；  ５０１  通信部；  ５０２  画像取得部；  ５１０  人体検出部；  ５０４  人体追尾部；  ５０５  状態判定部；  ５０６  侵入判定部；  ５０８  結果生成部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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