(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の監視対象を撮像する撮像部により撮像される画像全体のうち、前記撮像部により時系列に撮像された複数の画像の間で画素値の変化が検出された画素が時系列に累積して形成される動的領域を除く領域を静的領域として抽出する静的領域抽出部と、
前記撮像部により撮像された画像全体の領域のうち前記静的領域抽出部により抽出された静的領域を用いて、前記撮像部に対する撮像妨害が行われたか否かを判定する撮像妨害判定部と
を有することを特徴とする監視装置。
【請求項２】
前記静的領域抽出部は、
前記撮像部により撮像された画像全体のうち所定の割合の画素が変化し、かつ変化が検出された画素が時系列に累積して形成される動的領域の大きさが変化しない状態が所定の期間にわたって継続した場合に、変化が継続して検出されなかった動的領域以外の領域を前記静的領域として抽出することを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
【請求項３】
前記撮像部により撮像されるフレーム間で画像全体の領域のうち輝度値が異なる画素の量をフレーム間の差分量として導出する差分量導出部と、
前記フレーム間の差分量の導出履歴からフレーム間における画像全体の輝度の変化を判定するための閾値を導出する閾値導出部とをさらに有し、
前記静的領域抽出部は、
前記差分量導出部により導出されたフレーム間の差分量が前記閾値導出部により導出された閾値よりも大きいか否かにより、当該フレーム間における画像全体が変化したか否かを判定することを特徴とする請求項２に記載の監視装置。
【請求項４】
前記撮像部により撮像されるフレームごとに、所定の期間にわたって画像全体の領域で輝度値の変化が継続して検出されない変化未検出画像との間で輝度値が異なる画素の量を対変化未検出画像の差分量として導出する差分量導出部と、
各フレームの対変化未検出画像の差分量の履歴から、前記変化未検出画像に対する前記フレームの画像全体の輝度の変化を判定するための閾値を導出する閾値導出部とをさらに有し、
前記静的領域抽出部は、
前記差分量導出部により導出された対変化未検出画像の差分量が前記閾値導出部により導出された閾値よりも大きいか否かに基づき、前記変化未検出画像に対する前記フレームの画像全体の輝度が変化したか否かを判定することを特徴とする請求項２に記載の監視装置。
【請求項５】
前記フレーム間の差分量の履歴を用いて、前記静的領域で輝度の変化が検出される画素の量との比較により前記撮像妨害を判定するための撮像妨害閾値を導出する撮像妨害閾値導出部をさらに有し、
前記撮像妨害判定部は、
前記静的領域抽出部により抽出された静的領域で輝度の変化が検出された画素の量が前記撮像妨害閾値導出部により導出された撮像妨害閾値以上である場合に、前記撮像部に対する撮像妨害が行われたと判定することを特徴とする請求項３に記載の監視装置。
【請求項６】
コンピュータに、
所定の監視対象を撮像する撮像部により撮像される画像全体のうち、前記撮像部により時系列に撮像された複数の画像の間で画素値の変化が検出された画素が時系列に累積して形成される動的領域を除く領域を静的領域として抽出する静的領域抽出手順と、
前記撮像部により撮像された画像全体の領域のうち前記静的領域抽出手順により抽出された静的領域を用いて、前記撮像部に対する撮像妨害が行われたか否かを判定する撮像妨害判定手順と
を実行させることを特徴とする監視プログラム。
【請求項７】
前記静的領域抽出手順は、
前記撮像部により撮像された画像全体のうち所定の割合の画素が変化し、かつ変化が検出された画素が時系列に累積して形成される動的領域の大きさが変化しない状態が所定の期間にわたって継続した場合に、変化が継続して検出されなかった動的領域以外の領域を前記静的領域として抽出することを特徴とする請求項６に記載の監視プログラム。
【請求項８】
コンピュータが、
所定の監視対象を撮像する撮像部により撮像される画像全体のうち、前記撮像部により時系列に撮像された複数の画像の間で画素値の変化が検出された画素が時系列に累積して形成される動的領域を除く領域を静的領域として抽出する静的領域抽出工程と、
前記撮像部により撮像された画像全体の領域のうち前記静的領域抽出工程により抽出された静的領域を用いて、前記撮像部に対する撮像妨害が行われたか否かを判定する撮像妨害判定工程と
を実行することを特徴とする監視方法。
【請求項９】
前記静的領域抽出工程は、
前記撮像部により撮像された画像全体のうち所定の割合の画素が変化し、かつ変化が検出された画素が時系列に累積して形成される動的領域の大きさが変化しない状態が所定の期間にわたって継続した場合に、変化が継続して検出されなかった動的領域以外の領域を前記静的領域として抽出することを特徴とする請求項８に記載の監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視装置、監視プログラム及び監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
所定のエリア（area）が監視対象として撮像された画像を用いて、エリアにおける異常を監視する監視装置が知られている。一例としては、店舗やオフィス（office）で監視対象としたいエリアを撮像できるようにカメラ（camera）が設置される。このカメラにより撮像された画像を用いて、監視装置は、不審者を検出したり、また、事後的に用いる証拠として蓄積したりする。
【０００３】
ところが、不正者の中には、監視対象のエリアとカメラとを遮蔽するための覆いをカメラに被せることにより、不正行為の隠蔽しようとする者も存在する。このような覆いがカメラに被せられた場合には、カメラは、監視対象とするエリアを撮像範囲に収めることができない。このため、監視装置は、カメラにより撮像された画像から不審者を検出したり、不正行為を行う場面を蓄積したりすることができず、不正行為が隠蔽される場合があった。
【０００４】
かかるカメラへの撮像妨害に対応する技術の一例として、監視カメラにより撮像された画像のうち所定の輝度値以下である画素数を計算し、その画素数が設定画素数よりも大きい場合に視野妨害異常と判断して警報を出力する監視カメラシステムが提案されている。この監視カメラシステムでは、カメラにカバー等が被せられた場合には、カバー等が被せられていない場合よりも監視カメラにより撮像される画像の輝度値が下がることを想定して輝度値の閾値判定がなされる。
【０００５】
また、他の一例として、画像入力部により入力された画像から侵入者が検出された場合に侵入者検知アラーム（alarm）を発生させ、また、侵入者が検出されなかった場合に妨害検知処理を行う監視カメラ妨害検知装置が提案されている。かかる妨害検知処理は、画像入力部により入力される入力画像と、入力画像に対して妨害行為が行われているかどうかの判断基準となる基準画像との不一致度を求め、不一致度の大きさ及び時間的変化をもとに妨害行為の有無が判定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０００−２２２６４６号公報
【特許文献２】特開２００５−２５２４７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の従来技術には、監視対象とするエリアに人や車などの移動体が出現する場合に、撮像部に対する妨害を適切に検知することができないという問題がある。
【０００８】
例えば、上記の監視カメラシステムは、監視カメラにより撮像された画像に含まれる画素が低輝度である場合に視野妨害異常と判断するものである。このため、カメラに対する撮像妨害が実際になされていなくとも視野妨害異常と誤った判断を下し、低輝度の移動体が出現する度に警報を出力し続けるおそれがある。
【０００９】
また、上記の監視カメラ妨害検知装置は、侵入者が検出されなかった場合に妨害検知処理を行うものである。つまり、監視カメラ妨害検知装置は、無人環境で適用することしか想定されておらず、監視対象とするエリアに移動体が出現することは想定されていない。したがって、監視対象とするエリアに移動体が出現する環境に監視カメラ妨害検知装置を適用したとしても、カメラに対する撮像妨害の有無を判定することはできない。
【００１０】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、監視対象とするエリアに移動体が出現する場合でも、撮像部に対する妨害を適切に検知できる監視装置、監視プログラム及び監視方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本願の開示する監視装置は、所定の監視対象を撮像する撮像部により時系列に撮像された複数の画像から各画像内で被写体の映り方が変化しない領域を静的領域として抽出する静的領域抽出部を有する。さらに、前記監視装置は、前記撮像部により撮像された画像全体の領域のうち前記静的領域抽出部により抽出された静的領域を用いて、前記撮像部に対する撮像妨害が行われたか否かを判定する撮像妨害判定部を有する。
【発明の効果】
【００１２】
本願の開示する監視装置の一つの態様によれば、監視対象とするエリアに移動体が出現する場合でも、撮像部に対する妨害を適切に検知できるという効果を奏する。また、カメラ毎に予め静的領域を指定しなくても、適切な時間で自動的に抽出できるため、手間をかけずに済む。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、実施例１に係る監視装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、実施例２に係る監視装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、静的領域の抽出要領を説明するための説明図である。
【図４Ａ】図４Ａは、カメラから入力される入力画像の一例を示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、カメラから入力される入力画像の一例を示す図である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、カメラから入力される入力画像の一例を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、カメラから入力される入力画像の一例を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、カメラから入力される入力画像の一例を示す図である。
【図５Ｃ】図５Ｃは、カメラから入力される入力画像の一例を示す図である。
【図５Ｄ】図５Ｄは、カメラから入力される入力画像の一例を示す図である。
【図６Ａ】図６Ａは、静的領域抽出用画像の一例を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、静的領域抽出用画像の一例を示す図である。
【図６Ｃ】図６Ｃは、静的領域抽出用画像の一例を示す図である。
【図６Ｄ】図６Ｄは、静的領域抽出用画像の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例２に係る静的領域抽出処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施例２に係る撮像妨害判定処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施例３に係る監視装置の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、実施例３に係る静的領域抽出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、実施例４に係る監視プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、本願の開示する監視装置、監視プログラム及び監視方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。
【実施例１】
【００１５】
図１は、実施例１に係る監視装置の構成を示すブロック図である。図１に示す監視装置１は、静的領域抽出部１ａと、撮像妨害判定部１ｂとを有する。
【００１６】
静的領域抽出部１ａは、所定の監視対象を撮像する撮像部により時系列に撮像された複数の画像から各画像内で被写体の映り方が変化しない領域を静的領域として抽出する。また、撮像妨害判定部１ｂは、撮像部により撮像された画像全体の領域のうち静的領域抽出部１ａにより抽出された静的領域を用いて、撮像部に対する撮像妨害が行われたか否かを判定する。
【００１７】
このように、本実施例に係る監視装置１は、撮像部により撮像される画像の中でも監視対象とするエリアに移動体が出現してもしなくても映り方が変化しない静的領域を対象にして撮像妨害を判定する。つまり、本実施例に係る監視装置１では、撮像部により撮像された画像全体を均一に用いて撮像妨害を判定することはしない。なぜなら、画像全体には、移動体の出現による影響と、撮像妨害による影響との両方が現れ得る一方で、静的領域には、画像全体の場合よりも移動体の出現による影響が現れる可能性が低く、撮像妨害による影響だけが現れる可能性が高いからである。それゆえ、本実施例に係る監視装置１では、監視対象とするエリアに出現する移動体の影響によらず、撮像妨害が行われたか否かを判定できる。したがって、本実施例に係る監視装置１によれば、監視対象とするエリアに移動体が出現する場合でも、撮像部に対する妨害を適切に検知することが可能になる。
【実施例２】
【００１８】
続いて、実施例２に係る監視装置について説明する。図２は、実施例２に係る監視装置の構成を示すブロック図である。図２に示すように、監視装置１０は、表示部１１と、カメラ１２と、記憶部１３と、制御部１４とを有する。
【００１９】
このうち、表示部１１は、モニタ、ディスプレイやタッチパネルなどの表示デバイスである。一例としては、表示部１１は、後述のカメラ１２により入力される監視画像や後述の撮像妨害判定部１６による撮像妨害の判定結果などを表示する。
【００２０】
カメラ１２は、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）やＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）などの撮像デバイスである。このカメラ１２は、店舗やオフィスなどの私的空間、道路や駅などの公共空間のいずれに設けられてもよく、この他、監視装置１０の管理者が監視対象と定めるエリアを撮像可能な任意の場所に任意の数のカメラを設置できる。また、ここでは、カメラ１２が一定のエリアを撮像できるように撮像方向が固定される場合を想定するが、カメラ１２の撮像方向を切り替え、１つのカメラ１２で複数のエリアを撮像するようにしてもよい。この場合には、各々の撮像方向で撮像されたエリアについて後述の静的領域抽出部１５による処理を行うこととすればよい。
【００２１】
なお、図２に示す例では、監視装置１０がカメラ１２を有する構成を例示したが、必ずしも監視装置１０がカメラ１２を有する必要はない。一例としては、カメラ１２により撮像された画像または外部装置に記憶された画像を所定のネットワークを介して取得することとしてもよい。かかるネットワークには、インターネット（Internet）、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＶＰＮ（Virtual  Private  Network）などの任意の種類の通信網を採用できる。他の一例としては、所定の読取装置を介して、フレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの記録媒体から、監視対象が収められた画像を取得することとしてもよい。
【００２２】
記憶部１３は、例えば、フラッシュメモリ（flash  memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク（hard  disk）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部１３は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、ＲＯＭ（Read  Only  Memory)であってもよい。
【００２３】
記憶部１３は、制御部１４で実行されるＯＳ（Operating  System）や監視用のアプリケーションなどの各種プログラムを記憶する。さらに、記憶部１３は、制御部１４で実行されるプログラムの実行に必要なデータを記憶する。一例として、記憶部１３は、フレーム履歴データ１３ａと、静的領域抽出用画像１３ｂと、静的領域データ１３ｃとを併せて記憶する。
【００２４】
フレーム履歴データ１３ａは、カメラ１２により撮像された映像に含まれるフレームに関する履歴データである。このフレーム履歴データ１３ａの一態様としては、同一の監視エリアが撮像された複数の画像における差分量の履歴が含まれる。
【００２５】
かかる差分量の一例としては、カメラ１２により時系列に撮像されたフレーム間で画像全体の領域のうち輝度値が異なる画素の量がフレーム間差分量として後述の差分量算出部１３ａにより登録される。ここで言う「画素の量」は、フレーム間でそれぞれ対応する画素のうち輝度値が異なる画素の数であってもよいし、また、輝度値が異なる画素を足しあわせた面積であってもよい。なお、フレーム間差分量は、カメラ１２により画像が撮像される度に後述の差分量算出部１３ａにより１つ前のフレームとの間で差分量が算出され、算出されたフレーム間差分量が時系列に履歴登録される。
【００２６】
静的領域抽出用画像１３ｂは、静的領域を抽出するために使用される画像データである。かかる静的領域抽出用画像１３ｂは、監視対象とするエリアのうち、移動体による動きが検出された領域が動的領域として定義されるとともに、移動体による動きが検出されない領域が静的領域として定義された画像である。
【００２７】
この静的領域抽出用画像１３ｂの一例として、動的領域および静的領域が白および黒の二値画像として描画される場合を想定する。なお、動的領域を形成する画素は、輝度値「２５５」、すなわち「白」として描画される。また、静的領域を形成する画素は、輝度値「０」、すなわち「黒」として描画される。
【００２８】
ここで、静的領域抽出用画像１３ｂは、後述の動的領域描画部１５ｂにより動的領域の更新が開始される前の初期状態では画像全体を静的領域とし、黒く塗りつぶされている。この静的領域抽出用画像１３ｂは、カメラ１２により撮像された映像のフレーム間で輝度値の変化が検出されると、その画素に対応する静的領域抽出用画像１３ｂの画素を動的領域として白く塗りつぶす描画処理が後述の動的領域描画部１５ｂにより実行される。
【００２９】
このとき、フレーム間で輝度値の変化が検出されることにより１度でも白く塗りつぶされた画素は、後述の終了判定部１５ｄにより画像全体を黒く塗りつぶすリセットが要請されない限りは、黒に戻されることはない。つまり、初期状態では黒く塗りつぶされていた静的領域抽出用画像１３ｂは、カメラ１２により撮像された映像がフレームごとに入力される度に輝度値の変化が検出された画素を累積して白く塗りつぶす描画処理が後述の動的領域描画部１５ｂにより実行される。
【００３０】
このように、フレームごとに静的領域抽出用画像１３ｂに対する動的領域の描画更新が行われる度に動的領域として描画されている画素の量、例えば画素を足しあわせた面積がフレーム履歴データ１３ａとして後述の動的領域描画部１５ｂにより登録される。すなわち、フレーム履歴データ１３ａには、上述したフレーム間差分量とともに動的領域の面積がフレームごとに履歴登録されることになる。
【００３１】
静的領域データ１３ｃは、静的領域に関する各種のデータである。この静的領域データ１３ｃの一例としては、後述の終了判定部１５ｄにより静的領域が確定された静的領域抽出用画像１３ｂが静的領域画像として登録される。他の一例としては、後述の閾値算出部１５ｃによりフレーム履歴データ１３ａを用いて算出された撮像妨害閾値が登録される。なお、撮像妨害閾値は、撮像妨害を判定するための閾値であり、後述の撮像妨害判定部１６により静的領域で輝度の変化が検出される画素量との比較する閾値として使用される。
【００３２】
制御部１４は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路またはＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路である。
【００３３】
制御部１４は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部１４は、図２に示すように、静的領域抽出部１５と、撮像妨害判定部１６とを有する。
【００３４】
図２に示す静的領域抽出部１５は、カメラ１２により時系列に撮像された複数の画像から各画像内で被写体の映り方が変化しない領域を静的領域として抽出する処理部である。
【００３５】
これを説明すると、静的領域抽出部１５では、カメラ１２により撮像された映像のフレーム間で輝度値の変化が検出される度に、その画素に対応する静的領域抽出用画像１３ｂの画素を動的領域として白く塗りつぶす描画処理を繰り返し実行する。
【００３６】
このとき、静的領域抽出用画像１３ｂに対する動的領域の描画処理をどの程度の期間にわたって実行すればよいのかという基準を適切に規定することが要求される。なぜなら、期間が不十分である場合には、静的領域抽出用画像１３ｂでは黒に描画された静的領域であったしても、現状で輝度値の変化が検出されていないだけでその先には移動体が画像に映り込むことが十分に考えられるからである。その一方で、監視対象とするエリア内を移動体が動き尽くすのにどれだけの期間を費やせばよいかは監視対象とするエリアによって異なる。
【００３７】
そこで、静的領域抽出部１５は、画像全体のうち所定の割合の画素が変化するという条件１を満たし、かつ動的領域の大きさが変化しないという条件２とが所定の期間にわたって継続するという条件３を先の描画処理を繰り返す期間を定める条件として定型化した。そして、静的領域抽出部１５は、上記の条件３を満たした時点で静的領域抽出用画像１３ｂに描画されている黒色部分の画素を静的領域と確定する。
【００３８】
図３は、静的領域の抽出要領を説明するための説明図である。図３に示す符号３１は、画像全体の変化量と経過時間との関係を示すグラフであり、縦軸は画像全体の変化量を示し、横軸は経過時間を示す。ここで言う経過時間とは、カメラ１２により映像が入力されるのにしたがって経過する時間を指す。図３に示す符号３１ａ〜符号３１ｄは、グラフ３１における画像全体の変化量が所定の閾値（threshold）を上下する時点により経過時間を区切った観測区間を示す。なお、図３に示す例では、グラフ３１の縦軸である画像全体の変化量をフレーム間差分量とする場合を例示して説明を行うが、移動体が映っていない背景のみの背景画像と、カメラ１２により撮像されたフレームとの間で得られた差分量としもよい。また、ここでは、フレーム間差分量と比較する閾値を固定とする場合を想定して説明を行うが、フレームごとに閾値を動的に変更することとしてもよい。
【００３９】
また、図３に示す符号３２は、静的領域の面積と経過時間との関係を示すグラフであり、縦軸は静的領域の面積を示し、横軸は経過時間を示す。図３に示す符号３２ａ〜符号３２ｄは、グラフ３１における静的領域の面積の変化が一定となる起点または終点により経過時間を区切った観測区間を示す。なお、図３に示す例では、グラフ３２の縦軸を静的領域の面積としたが、静的領域の面積と表裏一体に導出可能な動的領域の面積を縦軸としてもかまわない。
【００４０】
図４Ａ〜図４Ｃは、カメラから入力される入力画像の一例を示す図である。図４Ａ〜図４Ｃに示す符号４０Ａ〜符号４０Ｃは、いずれも映像の前後の複数フレームを重ね合わせた画像である。図４Ａ〜図４Ｃに示す符号４１は、監視対象とするエリアに含まれる天井の一部を示す。図４Ａ〜図４Ｃに示す符号４２は、監視対象とするエリアに含まれる壁の一部である。また、図４Ａ〜図４Ｃに示す符号４３は、監視対象とするエリアに含まれる床の一部である。なお、図４Ａ及び図４Ｂの例では、移動体として人物を例示しており、複数フレーム間における同一人物の移動前を網掛け無しで図示し、移動後を網掛け有りで図示している。
【００４１】
図３に示すグラフ３１における観測区間３１ａでは、フレーム間差分量が閾値以下であり、図４Ａに示すように、監視対象とするエリアに存在する人がまだらであり、人物の移動が緩やかな映像がカメラ１２により撮像されることになる。また、図３に示すグラフ３１における観測区間３１ｃでは、フレーム間差分量がゼロまたはゼロに近い値しか検出されない。この場合には、図４に示すように、監視対象とするエリア内に人が存在しない、あるいは存在しても図４Ａの場合よりも人物の移動が緩やかな映像がカメラ１２により撮像されることになる。
【００４２】
また、図３に示すグラフ３１における観測区間３１ｂ及び観測区間３１ｄでは、フレーム間差分量が閾値に達している状態が継続する。この場合には、図４Ｂに示すように、監視対象とするエリアに存在する人が多く、人物の移動が激しい映像がカメラ１２により撮像されることになる。
【００４３】
ここで、静的領域抽出部１５は、静的領域を抽出するに際して、上記の条件１および条件２を採用するのは、人や動物などの移動体に監視対象とするエリア内で最大限に動き回らせた上で動的領域の描画更新を終えるためである。
【００４４】
すなわち、静的領域抽出用画像１３ｂに対する動的領域の描画処理を長期間にわたって行ったとしても、移動体の数がまだらであり、その動きが緩やかである場合には、監視対象とするエリア内で人が動き得る場所の全てを移動体が移動し終えているとは限らない。また、静的領域抽出用画像１３ｂに対する動的領域の描画処理を短期間しか行わなかったとしても、移動体の数が多く、その動きが激しい場合には、監視対象とするエリア内で移動体が動き得る場所の全てを移動体が移動し終えている場合もある。このため、静的領域抽出部１５は、監視対象とするエリア内で移動体が動き得る場所の全てを移動させるために上記の条件１および条件２を採用する。
【００４５】
図３に示したグラフ３１の例で言えば、静的領域抽出部１５は、静的領域抽出用画像１３ｂに対する動的領域の描画処理を行って静的領域を抽出するに際して、観測区間３１ａおよび観測区間３１ｃで得られる映像は使用しない。なぜなら、観測区間３１ａや観測区間３１ｃに撮像された映像を静的領域の抽出に使用した場合には、人の数がまだらであり、その動きが緩やかであるため、人が動き得る壁４２や床４３の全てを人が移動し終えていない可能性が高まるからである。
【００４６】
このため、静的領域抽出部１５は、静的領域を抽出するに際して、観測区間３１ｂや観測区間３１ｄで得られる映像、すなわちフレーム間差分量が閾値を超える映像を使用する。これら観測区間３１ｂや観測区間３１ｄに撮像された映像を静的領域の抽出に使用した場合には、人の数が多く、その動きが激しいため、人が動き得る壁４２や床４３の全てを人が移動し終える可能性が高まる。
【００４７】
さらに、静的領域抽出部１５は、静的領域を抽出するに際して、上記の条件３、すなわち条件１および条件２の両方を満たす状態が所定の期間にわたって継続するという条件を採用するのは、動的領域の拡張が収束した段階で描画処理を終了するためである。
【００４８】
図３に示したグラフ３２の例で言えば、静的領域抽出部１５は、静的領域抽出用画像１３ｂに対する動的領域の描画処理を行って静的領域を抽出するに際して、観測区間３２ａおよび観測区間３２ｃでは動的領域の描画処理を終了しない。なぜなら、観測区間３２ａや観測区間３２ｃでは、静的領域の面積の減少、すなわち動的領域の面積の増加が検出されており、静的領域の一部に動的領域とされ得る余地がある領域が残されているからである。つまり、人が動き得る壁４２や床４３の領域を残したまま、動的領域の描画処理を終了してしまう可能性が高いからである。
【００４９】
このため、静的領域抽出部１５は、静的領域を抽出するに際して、観測区間３１ｂまたは観測区間３１ｄに含まれ、かつ観測区間３２ｂまたは観測区間３２ｄに含まれる区間３３Ａまたは区間３３Ｂで動的領域の描画処理を終了する。これら区間３３Ａ及び区間３３Ｂの中では、動的領域の面積が小さい値で収束する区間３３Ｂの方が動的領域の面積が一時的に収束した区間３３Ａよりも人が動き得る壁４２や床４３の全てを人が移動し終えた可能性が高い。よって、静的領域抽出部１５は、動的領域の収束が余りにも短い区間でないと推定できるように規定された期間と、上記の条件１および条件２を満たす状態が継続した期間とを比較する。これにより、静的領域抽出部１５は、区間３３Ａで動的領域の描画処理を終了することを避け、区間３３Ｂで動的領域の描画処理を終了し、静的領域を確定する。
【００５０】
このように、静的領域抽出部１５は、フレーム間で移動体による動きがあるにもかかわらず、動的領域が変化しない状態、すなわち監視対象とするエリア内で移動体が最大限に動き回って動的領域が収束した状態で動的領域の描画処理を終了できる。これにより、人が移動し得ない天井４１だけが映り方に変化がなく、天井４１の部分を静的領域として抽出できる。
【００５１】
さらに、静的領域抽出部１５の処理内容を詳細に説明する。図２に示すように、静的領域抽出部１５は、差分量算出部１５ａと、動的領域描画部１５ｂと、閾値算出部１５ｃと、終了判定部１５ｄとを有する。
【００５２】
このうち、差分量算出部１５ａは、カメラ１２により入力される映像のフレーム間における差分量を算出する処理部である。一例としては、差分量算出部１５ａは、カメラ１２により画像が撮像される度に１つ前のフレームとの間で画像全体の領域のうち輝度値が異なる画素の量をフレーム間差分量Ｓｄｆｔとして算出する。そして、差分量算出部１５ａは、このようにして算出したフレーム間差分量Ｓｄｆｔをフレーム履歴データ１３ａとして時系列に履歴登録する。
【００５３】
なお、ここでは、連続するフレーム間で差分量を算出する場合を説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、新たに入力された画像とその画像から任意のフレーム数を遡った画像との間で差分量を算出してもよい。また、ここでは、フレームごとに差分量を算出する場合を説明したが、任意のフレーム数おきに差分量を算出するようにしてもよい。
【００５４】
動的領域描画部１５ｂは、記憶部１３に記憶された静的領域抽出用画像１３ｂの動的領域を描画する処理部である。一例としては、動的領域描画部１５ｂは、カメラ１２により撮像された映像がフレームごとに入力されると、フレーム間で輝度値の変化が検出された画素に対応する静的領域抽出用画像１３ｂの画素を白く塗りつぶす動的領域の描画処理を実行する。
【００５５】
これを説明すると、動的領域描画部１５ｂは、差分量算出部１５ａにより算出されたフレーム間差分量Ｓｄｆｔがゼロであるか否かを判定する。このように、フレーム間差分量Ｓｄｆｔがゼロであるか否かを判定するのは、静的領域抽出用画像１３ｂを更新する余地があるかどうかを判別するためである。このとき、フレーム間差分量Ｓｄｆｔがゼロである場合には、フレーム間で画像が同一であるので、静的領域抽出用画像１３ｂの更新は行わない。
【００５６】
一方、フレーム間差分量Ｓｄｆｔがゼロでない場合には、静的領域抽出用画像１３ｂを更新する余地がある。この場合、動的領域描画部１５ｂは、カメラ１２により新たに入力されたフレームと１つ前のフレームとの間で輝度値の変化が検出された画素に対応する静的領域抽出用画像１３ｂの画素を動的領域として白く塗りつぶす描画処理を実行する。
【００５７】
また、動的領域描画部１５ｂは、静的領域抽出用画像１３ｂにおける白色の画素を集計することにより動的領域の面積Ｓｄａｔを算出する。そして、動的領域描画部１５ｂは、このようにして算出した動的領域の面積Ｓｄａｔをフレーム履歴データ１３ａとして時系列に履歴登録する。
【００５８】
ここで、静的領域抽出用画像１３ｂに対する動的領域の描画要領を説明する。図５Ａ〜図５Ｄは、カメラから入力される入力画像の一例を示す図である。図５Ａ〜図５Ｄに示す符号５０Ａ〜符号５０Ｄは、いずれも映像の前後の複数フレームを重ね合わせた画像である。図５Ａ〜図５Ｄに示す符号５１は、監視対象とするエリアに含まれる天井の一部を示す。図５Ａ〜図５Ｄに示す符号５２は、監視対象とするエリアに含まれる壁の一部である。また、図５Ａ〜図５Ｄに示す符号５３は、監視対象とするエリアに含まれる床の一部である。これら図５Ａ〜図５Ｄに示す入力画像５０Ａ〜５０Ｄは、図５Ａ、図５Ｂ、図５Ｃ、図５Ｄの順にカメラ１２により撮像されたものとする。なお、図５Ｂ〜図５Ｄの例では、移動体として人物を例示しており、複数フレーム間における同一人物の移動前を網掛け無しで図示し、移動後を網掛け有りで図示し、また、移動方向を矢印で図示している。
【００５９】
図６Ａ〜図６Ｄは、静的領域抽出用画像の一例を示す図である。図６Ａに示す符号６０Ａは、図５Ａに示した画像５０Ａが撮像された時点での静的領域抽出用画像である。図６Ｂに示す符号６０Ｂは、図５Ｂに示した画像５０Ｂが撮像された時点での静的領域抽出用画像である。図６Ｃに示す符号６０Ｃは、図５Ｃに示した画像５０Ｃが撮像された時点での静的領域抽出用画像である。また、図６Ｄに示す符号６０Ｄは、図５Ｄに示した画像５０Ｄが撮像された時点での静的領域抽出用画像である。
【００６０】
図５Ａ〜図５Ｄに示すように、カメラ１２により画像５０Ａ、画像５０Ｂ、画像５０Ｃ、画像５０Ｄが順次撮像される。これに伴って、図６Ａ〜図６Ｄに示すように、動的領域描画部１５ｂは、始めは画像全体が静的領域を表す黒色で占められていた静的領域抽出用画像１３ｂの壁５２、床５３の順に動的領域を表す白色に塗りつぶされてゆく。そして、最終的には、人が動き得る壁５２や床５３の部分がほぼ白く塗りつぶされ、人が移動し得ない天井５１とほぼ同様の部分だけが静的領域として残る結果となる。
【００６１】
図２の説明に戻り、閾値算出部１５ｃは、記憶部１３にフレーム履歴データ１３ａとして記憶されたフレーム間差分量の算出履歴を用いて、フレーム間における画像全体の輝度の変化を判定するための閾値Ｔｈを算出する。この閾値Ｔｈは、条件１を満たすか否かを判定するための閾値であるので、以下では条件１判定用の閾値Ｔｈと呼ぶ。
【００６２】
一例としては、閾値算出部１５ｃは、フレーム間差分量Ｓｄｆｔの算出履歴のうち最小のフレーム間差分量Ｓｍｉｎおよび最大のフレーム間差分量Ｓｍａｘを用いて、ＳｍｉｎとＳｍａｘの中間のフレーム間差分量Ｓｍｉｄを条件１判定用閾値Ｔｈとして算出する。この中間のフレーム間差分量Ｓｍｉｄは、（Ｓｍｉｎ＋Ｓｍａｘ）／２の演算を行うことにより導出される。他の一例としては、閾値算出部１５ｃは、全てのフレーム間差分量Ｓｄｆｔを平均することにより、平均のフレーム間差分量Ｓｍｅａｎを算出する。
【００６３】
このように、閾値算出部１５ｃは、条件１判定用閾値Ｔｈとして中間のフレーム間差分量Ｓｍｉｄまたは平均のフレーム間差分量Ｓｍｅａｎを算出する。これにより、監視対象とするエリアにおける移動体の数および動きがバラツキなく変化しているか否か、すなわち条件１を正確に判定できる。さらに、閾値算出部１５ｃは、フレームごとに条件１判定用閾値Ｔｈを動的に算出するので、時間経過に従ってより適切な閾値に収束させることもできる。
【００６４】
終了判定部１５ｄは、静的領域の抽出を終了するか否かを判定する処理部である。これを説明すると、終了判定部１５ｄは、差分量算出部１５ａにより算出されたフレーム間差分量Ｓｄｆｔが閾値算出部１５ｃにより算出された条件１判定用閾値Ｔｈよりも大きいか否か、すなわち条件１を満たすか否かを判定する。このとき、フレーム間差分量Ｓｄｆｔが条件１判定用閾値Ｔｈよりも大きい場合には、終了判定部１５ｄは、動的領域描画部１５ｂにより算出された動的領域の面積が１つ前のフレームと比べて変化がないか否か、すなわち条件２を満たすか否かを判定する。すなわち、終了判定部１５ｄは、動的領域描画部１５ｂにより今回算出された動的領域の面積Ｓｄａｔ２と、前回算出された動的領域の面積Ｓｄａｔ１との差がゼロ、すなわちＳｄａｔ２−Ｓｄａｔ１＝０であるか否かを判定する。
【００６５】
このとき、条件１および条件２を満たすと判定された場合には、終了判定部１５ｄは、条件１および条件２を連続して満たすフレーム数を観測するための観測フレーム数をインクリメント（increment）する。なお、条件１または条件２に反すると判定された場合には、終了判定部１５ｄは、観測フレーム数をリセット（reset）する。
【００６６】
ここで、終了判定部１５ｄは、観測フレーム数が条件３判定用閾値Ｆｎｕｍを超えたか否かを判定する。このとき、終了判定部１５ｄは、動的領域描画部１５ｂにより算出された動的領域の面積を暫定動的領域面積ＤＳとし、このＤＳを最小のフレーム間差分量Ｓｍｉｎで除した値、すなわちＤＳ／Ｓｍｉｎを条件３判定用閾値Ｆｎｕｍとして算出して使用する。これにより、監視対象とするエリアに出現する移動体の数、大きさ、動きが最小と仮定した場合に移動体が動き得る場所の全てを移動するのに要すると推定されるフレーム数を静的領域の抽出の終了条件とすることができる。
【００６７】
このとき、観測フレーム数が条件３判定用閾値Ｆｎｕｍを超えた場合には、終了判定部１５ｄは、静的領域抽出用画像１３ｂに対する動的領域の更新を終了し、静的領域を確定する。すなわち、終了判定部１５ｄは、記憶部１３に記憶された静的領域抽出用画像１３ｂを静的領域画像と確定するとともに、差分量算出部１５ａにより最後に算出された最大のフレーム間差分量Ｓｍａｘを撮像妨害閾値Ｔｃと設定する。そして、終了判定部１５ｄは、これら静的領域画像及び撮像妨害閾値Ｔｃを静的領域データ１３ｃとして記憶部１３へ登録する。
【００６８】
なお、条件３判定用閾値Ｆｎｕｍは、上記の算出結果を用いることに限定されない。例えば、予め規定された固定値を用いることとしてもかまわない。なお、ここでは、条件３を満たすか否かをフレーム数で判定することとしたが、期間に関する閾値を設定して条件３を満たすか否かを判定することとしてもよい。
【００６９】
撮像妨害判定部１６は、記憶部１３に記憶された静的領域データ１３ｃを用いて、カメラ１２に対する撮像妨害が行われたか否かを判定する処理部である。一例としては、撮像妨害判定部１６は、カメラ１２により画像が撮像される度に新たに撮像されたフレームと１つ前のフレームとの間で静的領域のうち輝度値が異なる画素の量を輝度変化面積として算出する。その上で、撮像妨害判定部１６は、輝度変化面積が撮像妨害閾値Ｔｃ以上である場合に、カメラ１２に対する撮像妨害が行われたと判定する。
【００７０】
このように、撮像妨害判定部１６は、撮像妨害閾値Ｔｃとして最大のフレーム間差分量Ｓｍａｘを使用する。すなわち、静的領域画像に規定されている静的領域は、必ずしも人が移動し得ない天井などの映り方に変化がない完全な静的領域とは限らない。このため、静的領域で輝度の変化が発生することは想定されるが、監視対象とするエリアでそれまでに最大であったフレーム間差分量Ｓｍａｘが静的領域で発生することは想定されにくく、この場合には撮像妨害が行われたものと推定できる。なお、撮像妨害閾値Ｔｃは、上記の算出結果を用いることに限定されない。例えば、予め規定された固定値を用いることとしてもかまわない。
【００７１】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係る監視装置の処理の流れについて説明する。なお、ここでは、静的領域抽出部１５により実行される（１）静的領域抽出処理を説明してから、撮像妨害判定部１６により実行される（２）撮像妨害判定処理を説明することとする。
【００７２】
（１）静的領域抽出処理
図７は、実施例２に係る静的領域抽出処理の手順を示すフローチャートである。この静的領域抽出処理は、カメラ１２が新たなエリアを監視対象として場所の設置が変更された場合に起動する処理である。一例として、監視装置１０が始めて起動した場合、あるいは監視装置１０の管理者による操作を受け付けた場合に処理が起動する。
【００７３】
図７に示すように、カメラ１２により撮像された映像が入力されると（ステップＳ３０１）、差分量算出部１５ａは、１つ前のフレームとの間で画像全体の領域のうち輝度値が異なる画素の量をフレーム間差分量Ｓｄｆｔとして算出する（ステップＳ３０２）。
【００７４】
そして、動的領域描画部１５ｂは、差分量算出部１５ａにより算出されたフレーム間差分量Ｓｄｆｔがゼロであるか否かを判定する（ステップＳ３０３）。なお、フレーム間差分量Ｓｄｆｔがゼロである場合（ステップＳ３０３否定）には、フレーム間で画像が同一であるので、静的領域抽出用画像１３ｂの更新は行わず、ステップＳ３０１の処理へ戻る。
【００７５】
このとき、フレーム間差分量Ｓｄｆｔがゼロでない場合（ステップＳ３０３肯定）には、静的領域抽出用画像１３ｂを更新する余地がある。この場合、動的領域描画部１５ｂは、フレーム間で輝度値の変化が検出された画素に対応する静的領域抽出用画像１３ｂの画素を動的領域として白く塗りつぶす描画処理を実行し、動的領域描画部１５ｂは、動的領域の面積Ｓｄａｔを算出する（ステップＳ３０４）。
【００７６】
続いて、閾値算出部１５ｃは、記憶部１３にフレーム履歴データ１３ａとして記憶されたフレーム間差分量の算出履歴を用いて、フレーム間における画像全体の輝度の変化を判定するための条件１判定用閾値Ｔｈを算出する（ステップＳ３０５）。
【００７７】
ここで、終了判定部１５ｄは、差分量算出部１５ａにより算出されたフレーム間差分量Ｓｄｆｔが閾値算出部１５ｃにより算出された条件１判定用閾値Ｔｈよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ３０６）。この結果、フレーム間差分量Ｓｄｆｔが条件１判定用閾値Ｔｈよりも大きい場合（ステップＳ３０６肯定）には、終了判定部１５ｄは、次のような処理を行う。すなわち、終了判定部１５ｄは、動的領域描画部１５ｂにより算出された動的領域の面積が１つ前のフレームと比べて変化がないか否かをさらに判定する（ステップＳ３０７）。
【００７８】
このとき、フレーム間差分量Ｓｄｆｔが条件１判定用閾値Ｔｈ以下である場合（ステップＳ３０６否定）、または動的領域の面積が１つ前のフレームと比べて変化した場合（ステップＳ３０７否定）には、次のような処理を行う。すなわち、終了判定部１５ｄは、観測フレーム数をリセットし（ステップＳ３０８）、ステップＳ３０１の処理へ戻る。
【００７９】
また、動的領域の面積が１つ前のフレームと比べて変化がない場合（ステップＳ３０７肯定）、終了判定部１５ｄは、条件１および条件２を連続して満たすフレーム数を観測するための観測フレーム数をインクリメントする（ステップＳ３０９）。
【００８０】
そして、終了判定部１５ｄは、観測フレーム数が条件３判定用閾値Ｆｎｕｍを超えたか否かを判定する（ステップＳ３１０）。このとき、観測フレーム数が条件３判定用閾値Ｆｎｕｍ以下である場合（ステップＳ３１０否定）には、ステップＳ３０１の処理へ戻る。
【００８１】
また、観測フレーム数が条件３判定用閾値Ｆｎｕｍを超えた場合（ステップＳ３１０肯定）には、終了判定部１５ｄは、静的領域抽出用画像１３ｂに対する動的領域の更新を終了して静的領域を確定し（ステップＳ３１１）、処理を終了する。
【００８２】
（２）撮像妨害判定処理
図８は、実施例２に係る撮像妨害判定処理の手順を示すフローチャートである。この撮像妨害判定処理は、上記の静的領域抽出処理が終了している場合に、監視装置１０の電源がオン状態である限り、再帰的に繰り返し実行される処理である。
【００８３】
図８に示すように、カメラ１２から映像が入力されると（ステップＳ５０１）、撮像妨害判定部１６は、新たに撮像されたフレームと１つ前のフレームとの間で静的領域のうち輝度値が異なる画素の量を輝度変化面積として算出する（ステップＳ５０２）。
【００８４】
ここで、撮像妨害判定部１６は、輝度変化面積が撮像妨害閾値Ｔｃ以上であるか否かを判定する（ステップＳ５０３）。このとき、輝度変化面積が撮像妨害閾値Ｔｃ以上である場合（ステップＳ５０３肯定）には、撮像妨害判定部１６は、カメラ１２に対する撮像妨害が行われたと判定し（ステップＳ５０４）、監視装置１０の管理者へ報知を行い、処理を終了する。
【００８５】
一方、輝度変化面積が撮像妨害閾値Ｔｃ未満である場合（ステップＳ５０３否定）には、撮像妨害判定部１６は、カメラ１２に対する撮像妨害が行われていないと判定し（ステップＳ５０５）、そのまま処理を終了する。
【００８６】
［実施例２の効果］
上述してきたように、本実施例に係る監視装置１０は、カメラ１２により撮像される画像の中でも監視対象とするエリアに移動体が出現してもしなくても映り方が変化しない静的領域を対象にして撮像妨害を判定する。つまり、本実施例に係る監視装置１０では、カメラ１２により撮像された画像全体を均一に用いて撮像妨害を判定することはしない。なぜなら、画像全体には、移動体の出現による影響と、撮像妨害による影響との両方が現れ得る一方で、静的領域には、画像全体の場合よりも移動体の出現による影響が現れる可能性が低く、撮像妨害による影響だけが現れる可能性が高いからである。それゆえ、本実施例に係る監視装置１０では、監視対象とするエリアに出現する移動体の影響によらず、撮像妨害が行われたか否かを判定できる。したがって、本実施例に係る監視装置１０によれば、監視対象とするエリアに移動体が出現する場合でも、カメラ１２に対する妨害を適切に検知することが可能になる。
【００８７】
また、本実施例に係る監視装置１０は、画像全体のうち所定の割合の画素が変化するという条件１を満たし、かつ動的領域の大きさが変化しないという条件２とが所定の期間にわたって継続するという条件３を先の描画処理を繰り返す期間を定める条件として定型化した。そして、静的領域抽出部１５は、上記の条件３を満たした時点で静的領域抽出用画像１３ｂに描画されている黒色部分の画素を静的領域と確定する。このため、本実施例に係る監視装置１０では、フレーム間で移動体による動きがあるにもかかわらず、動的領域が変化しない状態、すなわち監視対象とするエリア内で移動体が最大限に動き回って動的領域が収束した状態で動的領域の描画処理を終了できる。それゆえ、本実施例に係る監視装置１０によれば、移動体が移動し得ない領域だけが映り方に変化がなく、静的領域を正確に抽出することが可能になる。
【００８８】
さらに、本実施例に係る監視装置１０は、フレーム間における画像全体の輝度の変化を判定するための条件１判定用閾値Ｔｈとして中間のフレーム間差分量Ｓｍｉｄまたは平均のフレーム間差分量Ｓｍｅａｎを算出する。これにより、本実施例に係る監視装置１０では、監視対象とするエリアにおける移動体の数および動きがバラツキなく変化しているか否かを適切に判定することが可能になる。さらに、本実施例に係る監視装置１０では、フレームごとに条件１判定用閾値Ｔｈを動的に算出するので、時間経過に従ってより適切な閾値に収束させることもできる。
【００８９】
また、本実施例に係る監視装置１０は、フレーム間の差分量の算出履歴を用いて、静的領域で輝度の変化が検出される画素の量との比較により撮像妨害を判定するための撮像妨害閾値Ｔｃを導出する。その上で、本実施例に係る監視装置１０は、先に抽出した静的領域で輝度の変化が検出された画素の量が撮像妨害閾値Ｔｃ以上である場合に、カメラ１２に対する撮像妨害が行われたと判定する。これにより、本実施例に係る監視装置１０では、カメラ１２に対する妨害をより適切に検知することが可能になる。
【実施例３】
【００９０】
さて、上記の実施例２では、フレーム間の差分量の算出履歴を用いて、画像全体の輝度の変化を判定するための条件１判定用閾値Ｔｈを算出する場合を説明したが、開示の装置はこれに限定されるものではない。そこで、実施例３では、フレーム間の差分量の算出履歴以外のデータを用いて、条件１判定用閾値Ｔｈを算出する場合を説明する。
【００９１】
図９は、実施例３に係る監視装置の構成を示すブロック図である。図９に示すように、監視装置２０は、図２に示した監視装置２０と比較して、記憶部２３に記憶される情報および制御部２４で動作する機能部の一部が異なる。なお、以下では、図２に示した監視装置１０と対比しながら説明することとし、上記の実施例２と同様の機能を発揮するものついては同一の符号を付すとともにその説明を省略する。
【００９２】
記憶部２３は、図２に示した記憶部１３に比較して、所定の期間にわたって画像全体の領域で輝度値の変化が継続して検出されない画像、すなわち移動体が含まれない背景画像２３ｄを記憶する点が異なる。
【００９３】
制御部２４は、図２に示した制御部１４に比較して、静的領域抽出部２５に含まれる差分量算出部２５ａ、閾値算出部２５ｃ及び終了判定部２５ｂの処理動作の一部が異なる点で相違する。
【００９４】
差分量算出部２５ａは、図２に示した差分量算出部１５ａに比較して、カメラ１２により画像が撮像される度に入力画像と背景画像２３ｄとの間で画像全体の領域のうち輝度値が異なる画素の量を対背景差分量Ｓｂｇｔとしてさらに算出する点が異なる。そして、差分量算出部２５ａは、このようにして算出した対背景差分量Ｓｂｇｔをフレーム履歴データ２３ａとして時系列に履歴登録する。
【００９５】
閾値算出部２５ｃは、図２に示した閾値算出部１５ｃに比較して、フレーム間差分量Ｓｄｆｔの代わりに対背景差分量Ｓｂｇｔを用いて、背景画像に対するフレームの画像全体の輝度の変化を判定するための閾値Ｔｈを算出する点が異なる。この閾値Ｔｈは、条件１に類する条件１′を満たすか否かを判定するための閾値であるので、条件１′判定用閾値Ｔｈと呼ぶ。
【００９６】
一例としては、閾値算出部２５ｃは、対背景差分量Ｓｂｇｔの算出履歴のうち最小の対背景差分量ＳＢｍｉｎおよび最大の対背景差分量ＳＢｍａｘを用いて、ＳＢｍｉｎとＳＢｍａｘの中間の対背景差分量ＳＢｍｉｄを条件１′判定用閾値Ｔｈとして算出する。この中間の対背景差分量ＳＢｍｉｄは、（ＳＢｍｉｎ＋ＳＢｍａｘ）／２の演算を行うことにより導出される。他の一例としては、閾値算出部１５ｃは、全ての対背景差分量Ｓｂｇｔを平均することにより、平均の対背景差分量ＳＢｍｅａｎを算出する。
【００９７】
このように、閾値算出部２５ｃは、条件１′判定用閾値Ｔｈとして、中間の対背景差分量ＳＢｍｉｄまたは平均の対背景差分量ＳＢｍｅａｎを算出する。これにより、上記の実施例２と同様、監視対象とするエリアにおける移動体の数および動きがバラツキなく変化しているか否か、すなわち条件１′を正確に判定できる。さらに、閾値算出部１５ｃは、フレームごとに条件１′判定用閾値Ｔｈを動的に算出するので、時間経過に従ってより適切な閾値に収束させることもできる。
【００９８】
終了判定部２５ｄは、図２に示した終了判定部１５ｄに比較して、条件１の代わりに条件１′を満たすか否かを判定する点が異なる。すなわち、終了判定部２５ｄは、差分量算出部２５ａにより算出された対背景差分量Ｓｂｇｔが閾値算出部２５ｃにより算出された条件１′判定用閾値Ｔｈよりも大きいか否かを満たすか否かを判定する。
【００９９】
また、終了判定部２５ｄは、観測フレーム数が条件３′判定用閾値Ｆｎｕｍを超えたか否かを判定する。このとき、終了判定部２５ｄは、動的領域描画部１５ｂにより算出された動的領域の面積を暫定動的領域面積ＤＳとし、このＤＳを最小の対背景差分量ＳＢｍｉｎで除した値、すなわちＤＳ／ＳＢｍｉｎを条件３′判定用閾値Ｆｎｕｍとして算出して使用する。
【０１００】
このとき、観測フレーム数が条件３′判定用閾値Ｆｎｕｍを超えた場合には、終了判定部２５ｄは、静的領域抽出用画像１３ｂに対する動的領域の更新を終了し、静的領域を確定する。すなわち、終了判定部２５ｄは、記憶部２３に記憶された静的領域抽出用画像１３ｂを静的領域画像と確定するとともに、差分量算出部２５ａにより最後に算出された最小の対背景差分量ＳＢｍｉｎを撮像妨害閾値Ｔｃ′と設定する。そして、終了判定部２５ｄは、これら静的領域画像及び撮像妨害閾値Ｔｃ′を静的領域データ２３ｃとして記憶部２３へ登録する。
【０１０１】
また、撮像妨害判定部２６は、図２に示した撮像妨害判定部２６に比較して、輝度変化面積との比較に用いる撮像妨害閾値Ｔｃ′が最小の対背景差分量ＳＢｍｉｎである点が異なる。
【０１０２】
図１０は、実施例３に係る静的領域抽出処理の手順を示すフローチャートである。この静的領域抽出処理は、カメラ１２が新たなエリアを監視対象として場所の設置が変更された場合に起動する処理である。一例として、監視装置１０が始めて起動した場合、あるいは監視装置１０の管理者による操作を受け付けた場合に処理が起動する。
【０１０３】
図１０に示すように、カメラ１２により撮像された映像が入力される（ステップＳ７０１）。これを受けて、差分量算出部２５ａは、フレーム間差分量Ｓｄｆｔ算出するとともに、入力画像と背景画像との間で画像全体の領域のうち輝度値が異なる画素の量を対背景差分量Ｓｂｇｔとして算出する（ステップＳ７０２）。
【０１０４】
そして、動的領域描画部２５ｂは、差分量算出部２５ａにより算出されたフレーム間差分量Ｓｄｆｔがゼロであるか否かを判定する（ステップＳ７０３）。なお、フレーム間差分量Ｓｄｆｔがゼロである場合（ステップＳ７０３否定）には、フレーム間で画像が同一であるので、静的領域抽出用画像１３ｂの更新は行わず、ステップＳ７０１の処理へ戻る。
【０１０５】
このとき、フレーム間差分量Ｓｄｆｔがゼロでない場合（ステップＳ７０３肯定）には、静的領域抽出用画像１３ｂを更新する余地がある。この場合、動的領域描画部１５ｂは、フレーム間で輝度値の変化が検出された画素に対応する静的領域抽出用画像１３ｂの画素を動的領域として白く塗りつぶす描画処理を実行し、動的領域描画部１５ｂは、動的領域の面積Ｓｄａｔを算出する（ステップＳ７０４）。
【０１０６】
続いて、閾値算出部２５ｃは、対背景画像差分量Ｓｂｇｔの算出履歴を用いて、背景画像に対するフレームの画像全体の輝度の変化を判定するための条件１′判定用閾値Ｔｈを算出する（ステップＳ７０５）。
【０１０７】
ここで、終了判定部２５ｄは、差分量算出部２５ａにより算出された対背景差分量Ｓｂｇｔが閾値算出部２５ｃにより算出された条件１′判定用閾値Ｔｈよりも大きいか否かを満たすか否かを判定する（ステップＳ７０６）。この結果、対背景差分量Ｓｂｇｔが条件１′判定用閾値Ｔｈよりも大きい場合（ステップＳ７０６肯定）には、終了判定部２５ｄは、次のような処理を行う。すなわち、終了判定部２５ｄは、動的領域描画部１５ｂにより算出された動的領域の面積が１つ前のフレームと比べて変化がないか否かをさらに判定する（ステップＳ７０７）。
【０１０８】
このとき、対背景差分量Ｓｂｇｔが条件１′判定用閾値Ｔｈ以下である場合（ステップＳ７０６否定）、または動的領域の面積が１つ前のフレームと比べて変化した場合（ステップＳ７０７否定）には、次のような処理を行う。すなわち、終了判定部２５ｄは、観測フレーム数をリセットし（ステップＳ７０８）、ステップＳ７０１の処理へ戻る。
【０１０９】
また、動的領域の面積が１つ前のフレームと比べて変化がない場合（ステップＳ７０７肯定）、終了判定部２５ｄは、条件１′および条件２を連続して満たすフレーム数を観測するための観測フレーム数をインクリメントする（ステップＳ７０９）。
【０１１０】
そして、終了判定部１５ｄは、観測フレーム数が条件３′判定用閾値Ｆｎｕｍを超えたか否かを判定する（ステップＳ７１０）。このとき、観測フレーム数が条件３′判定用閾値Ｆｎｕｍ以下である場合（ステップＳ７１０否定）には、ステップＳ７０１の処理へ戻る。
【０１１１】
また、観測フレーム数が条件３′判定用閾値Ｆｎｕｍを超えた場合（ステップＳ７１０肯定）には、終了判定部２５ｄは、静的領域抽出用画像１３ｂに対する動的領域の更新を終了して静的領域を確定し（ステップＳ７１１）、処理を終了する。
【０１１２】
［実施例３の効果］
このように、本実施例に係る監視装置２０は、フレームごとに、所定の期間にわたって画像全体の領域で輝度値の変化が継続して検出されない画像、すなわち移動体が含まれない背景画像との間で輝度値が異なる画素の量を対背景画像の差分量として算出する。そして、本実施例に係る監視装置２０は、各フレームの対背景画像の差分量の算出履歴から、背景画像に対するフレームの画像全体の輝度の変化を判定するための閾値を条件１′判定用閾値Ｔｈとして算出する。その上で、本実施例に係る監視装置２０は、対背景画像の差分量が条件１′判定用閾値Ｔｈよりも大きいか否かに基づき、背景画像に対するフレームの画像全体の輝度が変化したか否かを判定する。
【０１１３】
これにより、本実施例に係る監視装置２０では、上記の実施例２と同様、監視対象とするエリアにおける移動体の数および動きがバラツキなく変化しているか否かを適切に判定することが可能になる。さらに、本実施例に係る監視装置２０では、フレームごとに条件１′判定用閾値Ｔｈを動的に算出するので、時間経過に従ってより適切な閾値に収束させることもできる。
【実施例４】
【０１１４】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【０１１５】
［応用例］
例えば、上記の実施例２及び実施例３では、条件１「画像全体のうち所定の割合の画素が変化すること」を採用したが、条件１はこれに限定されるものではない。一例としては、フレーム間差分量Ｓｄｆｔの累積差分量が所定値を超えるという条件４を上記の条件１の代わりに用いることもできる。
【０１１６】
［適用例］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。また、静的領域抽出部１５または撮像妨害判定部１６を監視装置の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、静的領域抽出部１５、撮像妨害判定部１６を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の監視装置の機能を実現するようにしてもよい。
【０１１７】
［監視プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１１を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する監視プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。なお、図１１は、実施例４に係る監視プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。
【０１１８】
図１１に示すように、実施例４におけるコンピュータ１００は、操作部１１０ａと、カメラ１１０ｂと、スピーカ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１７０と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１８０と有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。
【０１１９】
ＲＯＭ１６０には、上記の実施例２で示した静的領域抽出部１５と、撮像妨害判定部１６と同様の機能を発揮する制御プログラムが予め記憶される。つまり、ＲＯＭ１６０には、図１１に示すように、静的領域抽出プログラム１６０ａと、撮像妨害判定プログラム１６０ｂとが記憶される。これらのプログラム１６０ａ〜１６０ｂについては、図２に示した監視装置の各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。なお、ＲＡＭ１６０に格納される各データは、常に全てのデータがＲＡＭ１６０に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＲＡＭ１６０に格納されれば良い。
【０１２０】
そして、ＣＰＵ１５０が、これらのプログラム１６０ａ〜１６０ｂをＲＯＭ１６０から読み出して実行する。これによって、ＣＰＵ１５０は、図１１に示すように、各プログラム１６０ａ〜１６０ｂについては、静的領域抽出プロセス１５０ａ及び撮像妨害判定プロセス１５０ｂとして機能するようになる。これらプロセス１５０ａ〜１５０ｂは、図２に示した、静的領域抽出部１５と、撮像妨害判定部１６とにそれぞれ対応する。なお、ＣＰＵ１５０上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１５０上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されれば良い。
【０１２１】
そして、ＣＰＵ１５０は、静的領域抽出プロセス１５０ａを動作させることによりフレーム履歴データ１８０ａ及び静的領域抽出用画像データ１８０ｂを生成しつつ、さらには静的領域データ１８０ｃを生成してＲＡＭ１８０へ格納する。その後、ＣＰＵ１５０は、ＲＡＭ１８０に格納された静的領域データ１８０ｃを読み出して撮像妨害判定プロセス１５０ｂを動作させることにより、監視プログラムを実行する。
【０１２２】
なお、上記の監視プログラムについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１２３】
１    監視装置
１ａ  静的領域抽出部
１ｂ  撮像妨害判定部
１０    監視装置
１１    表示部
１２    カメラ
１３    記憶部
１３ａ  フレーム履歴データ
１３ｂ  静的領域抽出用画像
１３ｃ  静的領域データ
１４    制御部
１５    静的領域抽出部
１５ａ  差分量算出部
１５ｂ  動的領域描画部
１５ｃ  閾値算出部
１５ｄ  終了判定部
１６    撮像妨害判定部
【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４Ｃ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図５Ｄ】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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