(57)【要約】【課題】撮像装置の撮像範囲内の検知対象物の検知精度を向上させる。【解決手段】撮像装置によって撮像される撮像範囲内の画像の入力を受け付ける受付部と、各画素値が、入力された画像と撮像範囲内の背景画像との間の対応する画素の画素値の差分である差分画像を取得し、差分画像を第１のサイズに分割して得られる各ブロックについて、代表値を取得し、各ブロックについて、閾値と代表値とを比較して、物体か存在するか否かを判定し、物体が存在すると判定されたブロックが第２のサイズ以上隣接している場合に、入力された画像内に検知対象物が存在すると判定する、検知部と、を備える情報処理装置である。【選択図】図４Ｂ
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置によって撮像される撮像範囲内の画像の入力を受け付ける受付部と、
各画素値が、前記入力された画像と前記撮像範囲内の背景画像との間の対応する画素の画素値の差分である差分画像を取得し、
前記差分画像を第１のサイズに分割して得られる各ブロックについて、代表値を取得し、
前記各ブロックについて、閾値と前記代表値とを比較して、物体が存在するか否かを判定し、
物体が存在すると判定されたブロックが第２のサイズ以上隣接している場合に、前記入力された画像内に検知対象物が存在すると判定する、
検知部と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記検知部は、前記各ブロックの前記代表値に基づいて、前記閾値を動的に決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記検知部は、
前記物体が存在しないと判定されたブロックに対応する前記背景画像内のブロックについて、前記入力画像内の対応するブロックの情報を用いて更新し、前記物体が存在すると判定されたブロックに対応する前記背景画像内のブロックについては更新しない、
請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
撮像装置によって撮像される撮像範囲内の画像の入力を受け付け、
各画素値が、前記入力された画像と前記撮像範囲内の背景画像との間の対応する画素の画素値の差分である差分画像を取得し、
前記差分画像を第１のサイズに分割して得られる各ブロックについて、代表値を取得し、
前記各ブロックについて、閾値と前記代表値とを比較して、物体が存在するか否かを判定し、
物体が存在すると判定されたブロックが第２のサイズ以上隣接している場合に、前記入力された画像内に検知対象物が存在すると判定する、
ことを含む対象物検知方法。
【請求項５】
コンピュータに、
撮像装置によって撮像される撮像範囲内の画像の入力を受け付させ、
各画素値が、前記入力された画像と前記撮像範囲内の背景画像との間の対応する画素の画素値の差分である差分画像を取得させ、
前記差分画像を第１のサイズに分割して得られる各ブロックについて、代表値を取得させ、
前記各ブロックについて、閾値と前記代表値を比較して、物体が存在するか否かを判定させ、
物体が存在すると判定されたブロックが第２のサイズ以上隣接している場合に、前記入力された画像内に検知対象物が存在すると判定させる、
ための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像装置の撮像範囲内の検知対象物の存在を検知する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
踏切内の障害物を検知する踏切障害物検知装置には、例えば、赤外線やレーザ光線を用いる光センサ式、超音波を用いる超音波センサ式等がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−２０３６７０号公報
【特許文献２】特開２０１６−１４４１２３号公報
【特許文献３】特開２０１６−１３２３１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の踏切障害物検知装置は、自動車のようなサイズの大きい物体については、精度良く検知することができるが、例えば、歩行者等の自動車よりもサイズが小さい物体については、自動車に比べると検知精度が低いことが多い。
【０００５】
本発明は、上記した問題に鑑み、撮像装置の撮像範囲内の検知対象物の検知精度を向上可能な情報処理装置、対象物検知方法、及び、情報処理プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の態様の一つは、撮像装置によって撮像される撮像範囲内の画像の入力を受け付ける受付部と、各画素値が、入力された画像と撮像範囲内の背景画像との間の対応する画素の画素値の差分である差分画像を取得し、差分画像を第１のサイズに分割して得られる各ブロックについて、代表値を取得し、各ブロックについて、閾値と代表値とを比較して、物体が存在するか否かを判定し、物体が存在すると判定されたブロックが第２のサイズ以上隣接している場合に、入力された画像内に検知対象物が存在すると判定する、検知部と、を備える情報処理装置である。
【０００７】
撮像装置は、例えば、踏切内を撮像範囲とするように設置される。ただし、これに限定されず、撮像装置は、例えば、踏切の側の線路内を撮像範囲とするように設置されてもよい。検知対象物は、例えば、撮像装置の撮像範囲が踏切内のエリアである場合には、自動車、歩行者、バイクや自転車に乗車中のライダー、動物等である。ただし、検知対象物は、これらに限定されず、背景に含まれず、何らかの方法で移動されて配置される静止物も含まれる。差分画像における各ブロックの代表値は、例えば、ブロック内の各画素の画素値の中央値、平均値、合計値等のいずれであってもよい。第２のサイズは、第１のサイズ以上であってもよい。
【０００８】
本発明の態様の一つによれば、差分画像において物体が存在すると判定されたブロックが第２のサイズ以上隣接している場合に、入力画像内に検知対象物が存在すると判定される。第２のサイズを、例えば、撮像画像内において検知対象物を検知可能なサイズに設定することで、撮像範囲内の検知対象物に対する検知精度を向上させることができる。また、これによって、撮像画像内に写りこんだ検知対象物でないサイズの小さい物体によるノイズの影響を低減することができる。例えば、撮像範囲が踏切内で、検知対象物が歩行者
や自動車である場合には、検知対象物でない雪等が撮像画像に写り込んだ場合の雪等によるノイズの影響を低減することができる。
【０００９】
また、差分画像のブロック単位で、代表値を取得して、閾値と代表値とを比較して物体が存在するか否かを判定することで、雪のつぶなどの検知対象物でない物体であって、１つ当たりの面積の小さい物体等によるノイズを除去することができる。例えば、雪のつぶ等は入力画像における１つ当たりの面積は小さいものの、入力画像内での数が多いと、累積面積は相応のものとなり、入力画像内に検知対象物が写っていない場合でも、入力画像内に検知対象物が存在すると誤検知される可能性がある。しかしながら、入力画像のブロック内に雪のつぶ等が含まれていても、差分画像内の当該雪のつぶの位置の画素の画素値が当該ブロックの代表値に選ばれない場合もあるため、差分画像のブロックの代表値を用いることによって、検知対象物ではない雪等の影響を軽減することができる。これによって、雪のつぶなどによる撮像範囲内の検知対象物の誤検知を低減させることができる。
【００１０】
また、本発明の態様の一つでは、検知部は、各ブロックの代表値に基づいて、閾値を動的に決定してもよい。閾値は、例えば、大津の二値化と呼ばれる判別分析法で求められてもよい。ただし、閾値の算出方法はこれに限定されない。
【００１１】
入力画像内に検知対象物が存在する場合には、当該検知対象物の位置の画素の背景画像と入力画像との画素値の差分が大きくなる。しかしながら、例えば、検知対象物と背景とが良く似た色であったり、何らかの影又は照明が当たったりする場合には、当該位置にある画素について、背景画像と入力画像との画素値の差分が小さくなる可能性がある。そこで、差分画像における各ブロックの代表値の二値化に用いられる閾値を動的に決定することで、入力された画像内に存在する検知対象物と背景との色や輝度のコントラストに応じて閾値を設定することができ、撮像範囲内の検知対象物に対する検知精度を向上させることができる。
【００１２】
また、本発明の態様の一つでは、検知部は、差分画像において物体が存在しないと判定されたブロックに対応する背景画像内のブロックについて、入力画像内の対応するブロックの情報を用いて更新し、差分画像において物体が存在すると判定されたブロックに対応する背景画像内のブロックについては更新しないようにしてもよい。
【００１３】
これによって、背景画像はより現状に近い状態となる一方で、背景画像への撮像範囲内の突発的な変化による影響を低減することができる。撮像範囲内の突発的な変化とは、例えば、撮像範囲内を歩行者や自動車が通過する、大粒の雪が写りこむ、夜間に自動車のライトが写りこむ、等であり、該当する位置のブロックは差分画像において物体が存在すると判定される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、撮像装置の撮像範囲内の検知対象物の検知精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、第１実施形態に係る対象物検知システムのシステム構成の一例である。
【図２】図２は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、第１実施形態に係る情報処理装置の対象物検知処理の一例を示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、第１実施形態に係る情報処理装置の対象物検知処理の一例を示す図である。
【図５】図５は、情報処理装置の対象物検知処理のフローチャートの一例である。
【図６】図６は、情報処理装置の背景画像更新処理のフローチャートの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成に限定されない。
【００１７】
＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態に係る対象物検知システムのシステム構成の一例である。対象物検知システム１００は、例えば、踏切内を撮像範囲とする監視カメラ２と、監視カメラ２の撮像画像から踏切内の検知対象物を検知する情報処理装置１と、を含む。対象物検知システム１００の検知対象物は、第１実施形態では、撮像範囲である踏切内を通過する歩行者、自動車、二輪車、等である。ただし、検知対象物はこれらに限定されず、対象物検知システム１００の管理者が任意に設定可能である。情報処理装置１は、「情報処理装置」の一例である。監視カメラ２は、「撮像装置」の一例である。
【００１８】
監視カメラ２は、例えば、所定のレートで動画を撮影する、いわゆる定点カメラである。第１実施形態では、監視カメラ２は、動作中に画角が変更されることは想定されていないカメラである。ただし、これに限定されず、監視カメラ２は、画角変更可能なカメラであってもよい。監視カメラ２は、例えば、いわゆるＩＰ（Internet Protocol）カメラ、
ネットワークカメラ、ウェブカメラと称されるネットワークに接続可能な通信機能を備えるカメラである。ただし、これに限定されない。監視カメラ２は、例えば、地上から２〜５ｍ上方に設置される。例えば、監視カメラ２の画角は、道路と線路とが交差する踏切内を撮像範囲に含むように、設定される。また、踏切に遮断機が設置されている場合には、例えば、監視カメラ２の画角は、撮像範囲に遮断機が含まれないように設置されてもよい。
【００１９】
監視カメラ２は、有線又は無線によって、情報処理装置１、外部記憶装置４と接続されており、監視カメラ２によって撮影された映像は、例えば、外部記憶装置４に記録される。監視カメラ２は、例えば、１０〜３０ｆｐｓの撮像レートで撮像を行う。ただし、監視カメラ２の撮像レートはこれに限定されず、監視カメラ２の性能の範囲内で任意の値に設定可能である。監視カメラ２の撮像範囲は、検知対象物の検知を行う対象のエリア、すなわち、第１実施形態では、踏切内となる。なお、監視カメラ２は固定の位置に設置されるものや、定点カメラに限定されず、例えば、撮像範囲が検知対象のエリアとなるように画角を安定させることが可能であれば、ドローンのような飛行体に搭載されてもよい。監視カメラ２がドローンに搭載される場合には、当該ドローンは、例えば、監視カメラ２で撮像された撮像画像を外部記憶装置４に送信する通信機能を有し、検知対象のエリアの上空を飛行する。
【００２０】
情報処理装置１は、監視カメラ２によって撮像された撮像画像を取得し、入力画像と撮像範囲内の背景画像との差分画像を取得し、差分画像に基づいて、入力画像内、すなわち、撮像範囲内の検知対象物の存在を検知する。差分画像は、各画素について、入力画像と背景画像との間の画素値の差分の値を有する画像である。入力画像及び背景画像における画素値は、画素における光や色を表す数値、当該数値を所定の関数で変換した数値等である。
【００２１】
情報処理装置１は、差分画像を第１のサイズのブロックに分割し、各ブロックについて、物体が存在するか否かを判定し、物体が存在すると判定されたブロックが第２のサイズ以上隣接する場合に、入力画像内に検知対象物が存在すると判定する。ただし、各ブロッ
クについて物体が存在するか否かを判定する場合の「物体」とは、背景に含まれる物体以外の物体、すなわち、比較的短時間で、撮像範囲に進入し、撮像範囲から退出する物体を示す。
【００２２】
例えば、雪、チリ等は第１実施形態において検知対象物ではなく、これらの１つ当たりが撮像画像内に占める面積は、検知対象物である歩行者、自動車等に比べると小さい。そのため、所定のサイズを有するブロックが所定数以上隣接することで、入力画像内に検知対象物が存在すると判定することによって、雪等の検知対象物でない物体を誤って検知することを抑制することができる。
【００２３】
また、背景は、不変ではなく、季節、天気、時刻等によって変化するため、第１実施形態では、背景画像は、入力画像を用いて更新される。例えば、差分画像において物体が存在しないと判定されたブロックについて、対応する背景画像の部分は、対応する入力画像の部分を用いて更新される。一方で、差分画像において物体が存在すると判定されたブロックについては、対応する背景画像の部分は更新されない。差分画像においてブロックにおいて検知される物体は背景に含まれる物体ではないため、当該物体による背景画像への影響を抑制しつつ、背景画像を現状を反映したものにすることができる。
【００２４】
情報処理装置１は、例えば、有線又は無線によって、ネットワークに接続している。図１では、情報処理装置１は、モバイルルータ３に有線で接続し、モバイルルータ３は無線でネットワークに接続している。例えば、情報処理装置１は、所定の時間、連続して入力画像内に検知対象物が存在すると判定した場合には、踏切内で停留する物体が存在すると判定し、ネットワークに接続された所定のサーバへ通報するようにしてもよい。
【００２５】
＜装置構成＞
図２は、情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。情報処理装置１は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）等の汎用のコンピュータ、スマートフォン、タブ
レット端末等である。図２では、情報処理装置１がＰＣである場合のハードウェア構成が示されている。
【００２６】
情報処理装置１は、例えば、ハードウェア構成要素として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、主記憶装置１０２、入力装置１０３、出力装置１０４、補助記憶装置
１０５、ネットワークインタフェース１０７、外部機器接続インタフェース１０８、を備え、これらがバス１０９により互いに接続されている情報処理装置である。
【００２７】
入力装置１０３は、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、タッチパネル等である。また、入力装置１０３には、カメラやスキャナのような画像の入力装置や、マイクロフォンのような音声入力装置を含むことができる。入力装置１０３から入力されたデータは、ＣＰＵ  １０１に出力される。
【００２８】
ネットワークインタフェース１０７は、ネットワークとの情報の入出力を行うインタフェースである。ネットワークインタフェース１０７は、有線のネットワーク、及び／又は、無線のネットワークと接続する。ネットワークインタフェース１０７は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）カード、携帯電話網に接続するための無線回路等である。図２では、ネットワークインタフェース１０７はモバイルルータ３と有線で接続しており、モバイルルータ３が無線で公衆回線網に接続することによって、ネットワーク上のサーバと通信可能となっている。
【００２９】
主記憶装置１０２は、ＣＰＵ  １０１に、補助記憶装置１０５に格納されているプログラムをロードする記憶領域および作業領域を提供したり、バッファとして用いられたりす
る記憶装置である。主記憶装置１０２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）のような半導体メモリである。
【００３０】
補助記憶装置１０５は、様々なプログラムや、各プログラムの実行に際してＣＰＵ  １０１が使用するデータを格納する。補助記憶装置１０５は、例えば、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ハードディスク（Hard Disｋ Drive）である。補助記憶装置１
０５は、例えば、オペレーティングシステム（ＯＳ）、対象物検知プログラム１０５Ｐ、その他様々なアプリケーションプログラムを保持する。対象物検知プログラム１０５Ｐは撮像画像から撮像範囲内に存在する検知対象物を検知するためのプログラムである。対象物検知プログラム１０５Ｐは、「情報処理プログラム」の一例である。
【００３１】
ＣＰＵ  １０１は、補助記憶装置１０５に保持されたＯＳや様々なアプリケーションプログラムを主記憶装置１０２にロードして実行することによって、様々な処理を実行する。ＣＰＵ  １０１は、１つであってもよいし、複数であってもよい。
【００３２】
出力装置１０４は、ＣＰＵ  １０１の処理の結果を出力する。出力装置１０４は、ディスプレイやプリンタである。また、出力装置１０４は、スピーカのような音声出力装置を含むことができる。
【００３３】
外部機器接続インタフェース１０８は、監視カメラ２や外部記憶装置４と接続するためのインタフェースである。外部機器接続インタフェース１０８は、例えば、ＮＩＣ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ポート等である。図２に示される例では、外部機器接続インタフェース１０８は、ネットワークハブ５に接続しており、ネットワークハブ５には監視カメラ２と外部記憶装置４とが接続しており、これによって、情報処理装置１、監視カメラ２、外部記憶装置４が接続されている。外部記憶装置４は、例えば、ハードディスクである。ただし、これに限定されず、外部記憶装置４は、ＵＳＢメモリ、ＳＤカード等であってもよい。
【００３４】
なお、図２に示される情報処理装置１のハードウェア構成は、一例であり、上記に限られず、実施の形態に応じて、適宜、構成要素の省略や置換、追加が可能である。例えば、情報処理装置１は、可搬記録媒体を駆動し、可搬記録媒体に記録されたデータを読み出す可搬記録媒体駆動装置を備えてもよい。可搬記録媒体は、例えば、ＵＳＢメモリ、ＣＤ（Compact Disc）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスクのようなディスク記録媒体、フラッシュメモリカードのような記録媒体である。
【００３５】
図３は、情報処理装置１の機能構成の一例を示す図である。情報処理装置１は、機能構成要素として、画像受付部１１、検知部１２、背景画像保持部１３、及び、通知部１４を備える。これらの機能構成要素は、例えば、情報処理装置１のＣＰＵ  １０１が補助記憶装置１０５に格納されている対象物検知プログラム１０５Ｐを実行することによって達成される。
【００３６】
画像受付部１１は、監視カメラ２からの撮像画像の入力を受け付ける。監視カメラ２からは所定のレートで撮像画像が入力される。監視カメラ２からの撮像画像の入力レートは、監視カメラ２の撮像レートと同じであり、例えば、１５ｆｐｓである。ただし、監視カメラ２の撮像レートは、１５ｆｐｓに限定されない。画像受付部１１は、入力された撮像画像を検知部１２に出力する。以降、監視カメラ２から入力される撮像画像を、入力画像、と称する。画像受付部１１は、「受付部」の一例である。
【００３７】
検知部１２は、画像受付部１１から入力画像の入力を受けると、背景画像保持部１３から背景画像を取得する。検知部１２は、背景画像と入力画像との差分画像を求め、差分画
像に基づいて、入力画像内に検知対象物が存在するか否かを判定する。例えば、検知部１２は、検知対象物の検知結果を補助記憶装置１０５に記録してもよいし、検知対象物の検知結果を用いて、踏切内に停留する自動車、歩行者等を検知し、ネットワークを通じて所定の機関のサーバに通報したり、踏切付近の警報器から警報音を発したりしてもよい。
【００３８】
また、検知部１２は、入力画像と検知対象物の検知結果とを用いて、背景画像の更新処理を行う。検知部１２は、更新した背景画像を背景画像保持部１３に格納する。検知部１２の処理の詳細は後述される。
【００３９】
背景画像保持部１３は、検知部１２による処理に用いられる背景画像を保持する。背景画像は、例えば、ある時点における監視カメラ２の撮像画像が、それ以降の撮像画像を用いて更新されたものである。背景画像保持部１３は、例えば、主記憶装置１０２の記憶領域に作成される。
【００４０】
通知部１４は、例えば、検知部１２から、検知対象物の踏切内の停留等の検知の通知の入力を受けると、ネットワーク上の所定の機関のサーバへ通報する。検知対象物の踏切内の停留等の検知の通報を受けたサーバは、例えば、当該踏切に接近している列車に搭載されている通信機等に警報を送信したりしてもよい。
【００４１】
図４Ａ及び図４Ｂは、第１実施形態に係る情報処理装置１の対象物検知処理の一例を示す図である。対象物検知処理は、入力画像内に検知対象物が存在するか否かを判定する処理である。なお、図４Ａ及び図４Ｂでは、撮像画像の全領域を検知対象の領域とする場合を前提として示されている。
【００４２】
検知部１２は、対象物検知処理として、まず、背景画像と入力画像との差分画像を取得する。図４Ａの上方には、背景画像保持部１３に保持されている背景画像と、監視カメラ２からの入力画像との一例が示されている。
【００４３】
検知部１２は、各画素について、背景画像と入力画像との間で、画素値の差分を算出し、画素値の差分を画素値とする差分画像を取得する。背景画像及び入力画像における画素値には、第１実施形態では、画素における光や色を表す数値を所定の関数で変換した数値が用いられる。第１実施形態では、監視カメラ２の画角は変更されないので、例えば、背景に相当する箇所では、背景画像と入力画像との間での変化が小さく、画素値の差分も小さい。一方、背景画像と入力画像との間で変化が大きい箇所は、画素の差分も大きくなる傾向がある。背景画像と入力画像との間で変化が大きい箇所とは、例えば、撮像範囲内に進入した動体が写された箇所である。したがって、背景画像と入力画像との間で各画素について画素値の差分を求めることによって、背景画像から入力画像への変化が明確化される。
【００４４】
図４Ａの下方には、上方に示される背景画像と入力画像との間の各画素についての画素値の差分を輝度値として表した差分画像が示されている。背景画像と入力画像との間の画素値の差分が輝度値として扱われる場合には、差分画像において、背景画像から入力画像へと変化のあった画素は、輝度値が大きくなるので、差分画像ではより明るく表示されている。以降、差分画像の画素値と称する場合には、背景画像と入力画像との間の画素値の差分を示す。
【００４５】
図４Ｂは、第１実施形態に係る検知部１２の対象物検知処理の一例（続き）を示す図である。検知部１２は、差分画像を、例えば、８×８ピクセルのブロックに分割する（図４Ｂの左上方）。例えば、差分画像が３５２×２４０ピクセルの解像度である場合には、４４×３０ブロックに分割される。なお、ブロックのサイズは、８×８ピクセルに限定され
ない。ブロックのサイズは、「第１のサイズ」の一例である。
【００４６】
次に、検知部１２は、各ブロックから代表値を取得する。各ブロックの代表値は、例えば、ブロック内の各ピクセルの画素値の中央値が採用される。ただし、これに限定されず、各ブロックの代表値は、ブロック内の各ピクセルの画素値の平均値であってもよい。各ブロックの代表値を選択して、以降の処理を代表値に基づいて行うことによって、例えば、３５２×２４０ピクセル数分の処理から４４×３０ブロック数分の処理になり、情報処理装置１の処理負荷を低減することができる。また、例えば、３５２×２４０ピクセルが現実の約４メートル×約３メートルに相当するように監視カメラ２の画角が調整されている場合には、８×８ピクセルは、約１０センチ×約１０センチに相当し、これは、例えば、歩行者や車等のある程度のサイズを有する検知対象物を検知するためには十分なサイズである。
【００４７】
次に、検知部１２は、各ブロックの代表値について、二値化を行うための閾値を求める。閾値は、例えば、大津の手法（判別分析法とも呼ばれる）を用いて求められる。ただし、閾値を求める方法は、大津の手法に限定されない。図４Ｂの右上方の図は、大津の手法において用いられる、代表値のヒストグラムの一例である。代表値のヒストグラムでは、横軸を画素値、縦軸をブロック数とする。閾値は、図４Ｂのヒストグラムでは、一点鎖線で示されている。
【００４８】
大津の手法で閾値が求められる場合、入力画像に含まれる検知対象物の大きさや背景との色や輝度のコントラスト等によって閾値の値が変化する。例えば、入力画像に１人の歩行者が含まれる場合と１台の自動車が含まれる場合とでは、自動車の方が歩行者よりも撮像画像内の面積が大きい。そのため、入力画像に自動車が含まれる場合の方が、ヒストグラムにおいて代表値が集中する部分（山、ピーク）がより画素値の大きい方に表れる。大津の手法では、ヒストグラム内の２つのピークの間の分離度が最大となるように閾値が求められるため、撮像画像に占める面積がより大きい自動車が入力画像に含まれる場合の方が、閾値が大きくなる。なぜなら、入力画像に自動車が含まれる場合には、自動車が入力画像に占める面積がより大きくなり、差分画像において画素値が高くなる画素数もより多くなる。この場合、差分画像において代表値が高いブロック数もより多くなり、ヒストグラムの１つのピークが画素値の大きい方に偏るためである。
【００４９】
二値化の閾値が求められると、検知部１２は、各ブロックについて、代表値と閾値とを比較する。検知部１２は、閾値よりも代表値が大きいブロックを、撮像範囲内の対応する位置に何らかの物体が存在するブロックであると判定する。検知部１２は、代表値が閾値未満であるブロックについては、撮像範囲内の対応する位置に物体が存在しないブロックであると判定する。図４Ｂの下方には、各ブロックについての物体の存在の判定結果の一例が示されている。図４Ｂの判定結果では、撮像範囲内の対応する位置に物体が存在するブロックであると判定されたブロックのみが差分画像に重畳して示されている。以降、対応する撮像範囲内の位置に物体が存在するブロックと判定されたブロック又は存在しないブロックと判定されたブロックについて、単に、物体が存在すると判定されたブロック又は物体が存在しないと判定されたブロック、と称する。
【００５０】
次に、検知部１２は、判定結果において、物体が存在すると判定されたブロックが、例えば、５×５ブロック以上隣接している場合に、入力画像内に検知対象物が存在すると判定する。ただし、検知対象物の存在を判定するための閾値である隣接ブロックのサイズは、５×５ブロックに限定されない。検知対象物の存在を判定するための閾値である隣接ブロックのサイズは、「第２のサイズ」の一例である。
【００５１】
例えば、雪のつぶやチリ等は、サイズが小さく、例えば、５×５ブロック（約５０セン
チ四方）以上のサイズを有していることは考えづらい。一方、監視カメラ２と雪のつぶとの位置関係によっては、入力画像において、雪のつぶが１ブロック（８×８ピクセル＝約１０センチ四方）の大きさを有することも考えられ、隣接ブロックの閾値がない場合には、当該雪のつぶが含まれるブロックによって、検知対象物が存在すると判定される可能性がある。したがって、検知対象物が存在すると判定されたブロックが５×５ブロック以上隣接する場合に、入力画像内に検知対象物が存在すると判定されるようにすることで、例えば、雪のような検知対象物でないサイズの小さい物体による誤検知を低減することができる。
【００５２】
＜処理の流れ＞
図５は、情報処理装置１の対象物検知処理のフローチャートの一例である。図５に示される処理は、情報処理装置１において、管理者による対象物検知プログラム１０５Ｐの起動によって開始され、管理者による対象物検知プログラム１０５Ｐの停止又は情報処理装置１の動作停止まで、繰り返し実行される。図５に示される処理の実行主体は、対象物検知プログラム１０５Ｐを実行するＣＰＵ  １０１であるが、便宜上、機能構成要素である検知部１２を主体として説明する。図５以降の情報処理装置１のフローチャートについても同様である。
【００５３】
ＯＰ１０１では、検知部１２は、画像受付部１１から監視カメラ２の撮像画像の入力を受ける。以降、ＯＰ１０１において入力された画像を、入力画像と称する。
【００５４】
ＯＰ１０２では、検知部１２は、背景画像と入力画像とから差分画像を取得する。差分画像の画素値は、背景画像と入力画像との画素値の差分である。ＯＰ１０３では、検知部１２は、差分画像を８×８ピクセルのブロックに分割する。ＯＰ１０４では、検知部１２は、差分画像の各ブロックについて、代表値として、ブロックに含まれる画素値の中央値を選択する。ＯＰ１０５では、検知部１２は、例えば、大津の手法を用いて、差分画像の二値化の閾値を決定する。
【００５５】
ＯＰ１０６からＯＰ１０８の処理は、差分画像の各ブロックについて繰り返し実行される。ＯＰ１０６では、検知部１２は、対象のブロックの代表値がＯＰ１０５で取得した閾値以上であるか否かを判定する。対象のブロックの代表値が閾値以上である場合には（ＯＰ１０６：ＹＥＳ）、処理がＯＰ１０７に進み、ＯＰ１０７では、検知部１２は、対象のブロックは、撮像範囲内の対応する位置に物体が存在するブロックであると判定する。その後、次のブロックに処理が進む。
【００５６】
対象のブロックの代表値が閾値未満である場合には（ＯＰ１０６：ＮＯ）、処理がＯＰ１０８に進み、ＯＰ１０８では、検知部１２は、対象のブロックは、撮像範囲内の対応する位置に物体が存在しないブロックであると判定する。その後、次のブロックに処理が進む。差分画像内の全ブロックについてＯＰ１０６からＯＰ１０８の処理が実行されると、処理がＯＰ１０９に進む。
【００５７】
ＯＰ１０９では、検知部１２は、物体が存在すると判定されたブロックが５×５ブロック以上隣接しているか否かを判定する。物体が存在すると判定されたブロックが５×５ブロック以上隣接している場合には（ＯＰ１０９：ＹＥＳ）、処理がＯＰ１１０に進み、ＯＰ１１０では、検知部１２は、入力画像内に検知対象物が存在すると判定する。物体が存在すると判定されたブロックが５×５ブロック以上隣接していない場合には（ＯＰ１０９：ＮＯ）、処理がＯＰ１１１に進む。
【００５８】
ＯＰ１１１では、検知部１２は、差分画像の各ブロックの物体検知の判定結果に基づき、入力画像を用いて、背景画像を更新する。背景画像の更新処理の詳細は後述される。更
新された背景画像は、背景画像保持部１３に格納される。
【００５９】
図６は、情報処理装置１の背景画像更新処理のフローチャートの一例である。図６に示される処理は、図５のＯＰ１１１の処理に相当する。すなわち、図６に示される処理は、図５に示される処理の実行によって呼び出される。
【００６０】
ＯＰ２０１からＯＰ２０３の処理は、差分画像の各ブロックについて繰り返し実行される。ＯＰ２０１では、検知部１２は、対象ブロックが、物体が存在すると判定されたブロックであるか否かを判定する。対象ブロックが、物体が存在すると判定されたブロックである場合には（ＯＰ２０１：ＹＥＳ）、処理がＯＰ２０２に進み、ＯＰ２０２では、検知部１２は、背景画像の対象ブロックに対応する部分を更新しないことを判定する。その後、次のブロックに処理が進む。
【００６１】
対象ブロックが、物体が存在すると判定されたブロックでない場合には（ＯＰ２０１：ＮＯ）、処理がＯＰ２０３に進む。ＯＰ２０３では、検知部１２は、対象ブロックに対応する背景画像の部分を、対象ブロックに対応する入力画像の部分を用いて、更新する。背景画像の更新は、例えば、更新された背景画像をＤＩ（ｔ）、現在の背景画像をＤＩ（ｔ−１）、入力画像をＶ（ｔ）とする場合に、ＤＩ（ｔ）＝Ｖ（ｔ）×α＋ＤＩ（ｔ−１）×（１−α）として求めることができる。αは時間積分パラメータであり、０≦α≦１の値である。例えば。αは０．１に設定される。その後、次のブロックに処理が進み、差分画像内の全ブロックについて処理が終了すると、図６に示される処理が終了し、図５に示される処理も終了する。
【００６２】
＜第１実施形態の作用効果＞
第１実施形態では、情報処理装置１は、監視カメラ２からの入力画像と背景画像とから差分画像を生成し、差分画像を所定のサイズ（例えば、８×８ピクセル）のブロックに分割し、各ブロックについて、代表値を選択し、閾値と比較して物体の存在の判定を行い、物体が存在すると判定されたブロックが所定数（例えば、５×５ブロック）以上隣接している場合に、入力画像内に検知対象物が存在すると判定する。これによって、入力画像内の第１実施形態における検知対象物である歩行者、自動車等を検知可能である一方で、入力画像内の検知対象物でない雪等のサイズの小さい物体が検知される可能性が低くなり、誤検知が低減され、検知対象物の検知精度が向上する。なお、検知対象物の存在を判定するための閾値である隣接ブロックのサイズは、５×５ブロックに限定されず、対象物検知システム１００が検知対象とする物体に応じて適宜変更可能である。
【００６３】
また、第１実施形態において、差分画像を所定のサイズ（例えば、８×８ピクセル）のブロックに分割し、各ブロックについて、代表値を選択し、当該代表値を用いて、検知対象物が存在するか否かの判定が行われることによって、各画素について同様の処理を行うよりも、処理負荷を軽減することができる。また、例えば、各ブロック内の画素値の代表値を選択することで、雪のつぶ等の位置に該当する画素の画素値が除外される可能性が高くなり、雪等の検知対象物外の物体による検知精度への影響を低減することができる。
【００６４】
また、第１実施形態では、差分画像の各ブロックの代表値に基づいて、例えば、大津の手法を用いて、代表値を二値化するための閾値が求められる。これによって、例えば、入力画像内の検知対象物と背景との色が似ている場合や、照明や影によって検知対象物と背景との輝度の差が小さい場合等の、画素値の差分が小さくなる場合でも検知対象物の検知を看過しないように、閾値を設定することができ、検知対象物の検知精度が向上する。
【００６５】
また、第１実施形態では、物体が存在すると判定されたブロックに対応する背景画像の部分は更新されない。これによって、背景画像に入力画像に含まれる背景以外の物体の存
在が反映されることを抑制できる。一方、物体が存在しないと判定されたブロックに対応する背景画像の部分は、対応する入力画像の部分を用いて更新される。これによって、季節、時刻、天気等で変化する現状の背景により近い背景画像を保持することができ、検知対象物の検知精度を向上させることができる。
【００６６】
また、第１実施形態における、情報処理装置１、監視カメラ２は、いずれも既製品を採用することができ、また、設置も簡易である。したがって、第１実施形態に係る対象物検知システム１００の導入に係るコストを低く抑えることができる。
【００６７】
＜その他＞
第１実施形態では、各ブロックの代表値に基づいて、動的に、代表値を二値化するための閾値が求められるが、これに限定されず、代表値を二値化するための閾値は、予め設定された固定値が用いられてもよい。
【００６８】
また、第１実施形態では、差分画像が所定のサイズ（例えば、８×８ピクセル）のブロックに分割されるが、これに限定されず、差分画像を分割しないで各画素について、閾値を求め、検知対象物の検知処理が行われてもよい。
【００６９】
第１実施形態において、監視カメラ２には光学カメラが想定されているが、これに代えて、熱を検知するサーマルカメラが監視カメラ２として用いられてもよい。サーマルカメラは、光や影を検知しないので、サーマルカメラを用いることで、光、影等による撮像範囲内の変化の影響を除去することができる。また、検知対象物が車両や人間等の熱を帯びた物体である場合には、時間、季節、天気等の周囲環境の変化による撮像画像への影響が少ないため、より適している。また、サーマルカメラの撮像画像内の検知対象物外である雪のつぶ等もの影響も、例えば、検知対象物との温度の違いにより排除することができる。
【００７０】
また、第１実施形態では、監視カメラ２を撮像範囲が踏切内となるように設置し、踏切内での歩行者や自動車等を検知対象とした場合について説明されたが、これに限定されない。対象物検知システム１００は、例えば、高速道路の料金所、高速道路の路側帯の近傍等に設置し、高速道路の料金所の通路、高速道路の路側帯の前方の道路等を監視カメラ２の撮像範囲に設定することによって、検知対象物としての自動車の滞留によって事故が発生する可能性の高い場所において、事故の発生を抑制することができる。また、人や自動車の進入の制限が望まれる場所に、対象物検知システム１００を設置し、人や自動車の出入り口となる範囲を監視カメラ２の撮像範囲とすることによって、進入制限の場所への進入を検知することができ、セキュリティ対策にも応用することができる。
【００７１】
＜記録媒体＞
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記いずれかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。
【００７２】
ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる非一時的な記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ＤＡＴ、８ｍｍテープ、フラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスク、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）等がある。さらに、ＳＳ
Ｄ（Solid State Drive）は、コンピュータ等から取り外し可能な記録媒体としても、コ
ンピュータ等に固定された記録媒体としても利用可能である。コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体には、オンラインストレージ、クラウドストレージ、ファイルホスティング等と呼ばれる、第三者であるサービス提供者によって貸し出されるサーバーマシンの記憶領域であって、仮想的に私有の記憶媒体として使用可能な記録媒体も含まれる。
【符号の説明】
【００７３】
１        ：情報処理装置
２        ：監視カメラ
３        ：モバイルルータ
４        ：外部記憶装置
５        ：ネットワークハブ
１１      ：画像受付部
１２      ：検知部
１３      ：背景画像保持部
１４      ：通知部
１００    ：対象物検知システム
１０２    ：主記憶装置
１０３    ：入力装置
１０４    ：出力装置
１０５    ：補助記憶装置
１０５Ｐ  ：対象物検知プログラム
１０７    ：ネットワークインタフェース
１０８    ：外部機器接続インタフェース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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