(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
テレビカメラを介する１つまたは複数の入力画像から基準画像を作成し、この基準画像と入力画像との差にもとづき物体の監視を行なう物体監視装置において、
監視領域を複数の平面に分割した情景マップを記憶する情景マップ記憶手段と、前記入力画像，監視領域，カメラ設置位置の位置関係を示すカメラパラメータを記憶するパラメータ記憶部と、それぞれの領域毎に設けられている２次元特徴量から３次元特徴量に変換する変換ルールに基づき変化領域の２次元特徴量をその情景マップ上での位置関係とカメラパラメータによって実際の３次元空間座標（実座標）上での３次元特徴量に変換する座標変換処理手段と、対象物体の実座標での特徴量の基準値と座標変換された特徴量から対象物体領域を決定する領域決定手段とを設けたことを特徴とする物体監視装置。
【請求項２】
テレビカメラを介する１つまたは複数の入力画像から基準画像を作成し、この基準画像と入力画像との差にもとづき物体の監視を行なう物体監視装置において、
対象物体として決定された領域の特徴量とその基準値との一致度を算出する物体確信度算出手段と、過去の対応付け結果から予想される物体位置と実際に得られた物体位置との一致度を算出する物体対応付け確信度算出手段と、実際に得られた物体位置の軌跡と物体対応付け確信度とから対象動作毎に対象動作らしさを算出するための対象動作確信度算出手段とを設け、物体確信度と対象動作確信度の各値にもとづき警報のパターンを変えることを特徴とする物体監視装置。
【請求項３】
前記対象物体として決定された領域の特徴量とその基準値との一致度を算出する物体確信度算出手段と、過去の対応付け結果から予想される物体位置と実際に得られた物体位置との一致度を算出する物体対応付け確信度算出手段と、実際に得られた物体位置の軌跡と物体対応付け確信度とから対象動作毎に対象動作らしさを算出するための対象動作確信度算出手段とを付加し、物体確信度と対象動作確信度の各値にもとづき警報のパターンを変えることを特徴とする請求項１に記載の物体監視装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、工場内の危険区域や無人建屋内などにおいて、撮像装置としてのテレビカメラ（以下、単にカメラともいう）などを介して得た入力画像とその背景画像との変化態様から特定物体、例えば人物などの侵入，接近といった異常発生を検知し、警報を出力したり異常時の映像を記録するような、画像処理技術を利用した物体監視装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の物体監視装置として、例えば図１１のようなものが知られている（特開平４−３４０７１８号公報）。
同図において、１はカメラ、２はこのカメラ１から送られてくるアナログ映像信号を、ディジタル画像データに変換するＡ／Ｄ変換部、２０は画像データを背景画像として記憶する背景メモリ、６はこの背景画像と新たに入力される画像データとの差分を計算する差分処理部、７は差分処理部６の出力を或るしきい値で２値化する２値化処理部である。
【０００３】
８は２値化処理部７から出力される２値化データに対して、その面積や重心位置などの特徴量を抽出する特徴量抽出処理部、２１は上記特徴量を時間差のある処理画像間で比較，対応付けする特徴量対応付処理部、２２は対応付けの結果により移動量を求める動き量抽出処理部、１５は動き量抽出処理部２２からの出力にもとづき侵入者の有無を判断する判断処理部、１６は判断の結果、侵入者があったと認められた場合に警報を発報する警報出力部、２３は判断処理部１５にて侵入者があったかどうかを判断する際に使用する、各監視領域の特徴量を設定しておくための領域別特徴量設定部である。
【０００４】
動作について、図１２，図１３を参照して説明する。
カメラ１によって撮像された画像は、アナログ映像信号としてＡ／Ｄ変換部２に入力され、Ａ／Ｄ変換部２はこの画像データをディジタル画像データに変換する。背景メモリ２０は、この画像データを背景画像データとして記憶する。差分処理部６では、この背景画像データと順次入力されてくる画像データとの差分処理を、画素対応に行なう。
【０００５】
２値化処理部７は差分処理部６の出力を、予め設定されているしきい値で２値化する。この２値化画像データに対して特徴量抽出処理部８により、例えば図１２（ａ）に示されるようなｔ＝１における面積Ｓ１と、重心位置Ｘ１，Ｙ１などの特徴量を求める。面積Ｓ１は変化領域の画素数をカウントすれば求められ、重心位置Ｘ１，Ｙ１は各々変化領域である画素のアドレス（Ｘ，Ｙ）を各々加えて行き、面積Ｓ１で割ったものとして求めることができる。
【０００６】
次に、図１２（ｂ）に示すように、時刻ｔ＝２における面積Ｓ２と重心位置Ｘ２，Ｙ２などの特徴量を、上記と同様にして求める。この特徴量を特徴量対応付処理部２１にて比較し、同一のものと判断し得るものに対し対応付けを行なう。例えば、面積差｜Ｓ１−Ｓ２｜が或る値より小さく、移動距離ｄ（ｄ２  ＝（Ｘ１−Ｘ２）２  ＋（Ｙ１−Ｙ２）２  ）も或る値より小さい時には、同一物体が移動したものとして対応付けを行なう。動き量抽出処理部２２では、対応付けされた変化領域の移動速度（移動距離ｄを時間差で割ったもの）および方向などを検出する。
【０００７】
ここで、監視領域が図１３の如く、例えば近くの通路領域Ａ、壁やフェンス領域Ｂ、遠くの通路領域Ｃであるとする。この場合、侵入者が侵入する位置（Ａ，Ｂ，Ｃ）により、その大きさや移動量（方向とその大きさ）が異なる。つまり、近くの通路Ａにいる侵入者は遠くの通路にいる侵入者よりも大きく撮影され、変化領域の大きさとしては大きく得られるし、また、その移動量の大きさも大きくなる。また、侵入者の侵入方向についても、通路ＡとＣでは壁に向かう右から左方向であり、壁Ｂでは壁をよじ登る下から上方向である。
【０００８】
そこで、監視領域をＡ，Ｂ，Ｃの３つの領域に分割し、各領域毎に異なる特徴量８１，８２，８３（面積；Ｓａ，Ｓｂ，Ｓｃや移動量（大きさと方向）；Ｖａ，Ｖｂ，Ｖｃ）を領域別特徴量設定部２３に（Ｓａ＞Ｓｃ，｜Ｖａ｜＞｜Ｖｃ｜などと）設定しておく。画像変化やその移動があった場合、画像変化の特徴量（面積や移動量）を画像変化のあった領域に対し、領域別特徴量設定部２３にて予め設定してある特徴量と比較し、判断処理部１５にてその変化が侵入者によるものかどうかを判断する。その結果、侵入者と判断されたときは、警報出力部１６から警報を発報することとする。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の如き装置では、以下のような問題がある。
（１）例えば、抽出したい物体の実際の形状が変化しない場合についても、各領域に合わせて面積・移動量などの基準特徴量を測定、または計算しておく必要があり、この基準特徴量の決定に時間が掛かる。また、監視領域が少し変化した場合でも、基準特徴量の設定をやり直さなければならない。
【００１０】
（２）物体が領域間を移動するような場合には、領域の境界面で特徴量の変化が大きく、検出精度が低下する。
（３）判断処理結果の出力が警報のオン，オフ（ＯＮ，ＯＦＦ）だけなので、検出された侵入者の特徴量がどの程度本当の侵入者らしいのか、すなわち判断結果の信憑性がどの程度なのか分からない。また、判断結果の信憑性によって処理を分けるようにしていないので、侵入者の判断を厳しくすると誤報が増え、誤報を減らそうとすると逆に侵入者を見逃してしまうことになる。
したがって、この発明の課題は、各領域に合わせた面積・移動量などの特徴量を測定し計算しておく必要を無くすとともに、検出精度が高くかつ誤報の少ない動体監視装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
このような課題を解決するため、この発明では、テレビカメラを介する１つまたは複数の入力画像から基準画像を作成し、この基準画像と入力画像との差にもとづき物体の監視を行なう物体監視装置において、監視領域を複数の平面に分割した情景マップを記憶する情景マップ記憶手段と、前記入力画像，監視領域，カメラ設置位置の位置関係を示すカメラパラメータを記憶するパラメータ記憶部と、それぞれの領域毎に設けられている２次元特徴量から３次元特徴量に変換する変換ルールに基づき変化領域の２次元特徴量をその情景マップ上での位置関係とカメラパラメータによって実際の３次元空間座標（実座標）上での３次元特徴量に変換する座標変換処理手段と、対象物体の実座標での特徴量の基準値と座標変換された特徴量から対象物体領域を決定する領域決定手段とを設けたことを特徴としている。
【００１２】
第２の発明では、テレビカメラを介する１つまたは複数の入力画像から基準画像を作成し、この基準画像と入力画像との差にもとづき物体の監視を行なう物体監視装置において、対象物体として決定された領域の特徴量とその基準値との一致度を算出する物体確信度算出手段と、過去の対応付け結果から予想される物体位置と実際に得られた物体位置との一致度を算出する物体対応付け確信度算出手段と、実際に得られた物体位置の軌跡と物体対応付け確信度とから対象動作毎に対象動作らしさを算出するための対象動作確信度算出手段とを設け、物体確信度と対象動作確信度の各値にもとづき警報のパターンを変えることを特徴としている。
【００１３】なお、第１の発明においては、前記対象物体として決定された領域の特徴量とその基準値との一致度を算出する物体確信度算出手段と、過去の対応付け結果から予想される物体位置と実際に得られた物体位置との一致度を算出する物体対応付け確信度算出手段と、実際に得られた物体位置の軌跡と物体対応付け確信度とから対象動作毎に対象動作らしさを算出するための対象動作確信度算出手段とを付加し、物体確信度と対象動作確信度の各値にもとづき警報のパターンを変えることができる。
【００１４】
【作用】
変化領域が監視対象物体かどうかを判断するために、記憶された情景マップの面上に物体が拘束される制約条件をもとに、変化領域の画像上での特徴量を実座標上での特徴量に変換し、これを予め設定された値と比較することにより、領域別にいくつもの特徴量設定値を設定しておく必要をなくし、かつ精度の良い検出を可能とする。
また、物体抽出処理部，物体対応付け処理部，対象物体追跡処理部および対象動作認識処理部の各処理結果とともに、その結果の確からしさを数値として求めることにより、この確からしさをもとに判断処理，警報出力を行なうことができるようにし、誤報を減少させる。
【００１５】
【実施例】
図１はこの発明の実施例を示すブロック図である。また、図２は図１の動作を具体的に説明するための説明図で、（ａ）は基準画像、（ｂ）は情景マップ、（ｃ），（ｄ）はそれぞれ時刻ｔ１，ｔ２における入力画像を示している。２Ａ，２Ｂはそれぞれ時刻ｔ１，ｔ２における対象物体を示している。また、図３に示すように、撮像装置としてのカメラ１は監視領域の斜め上方に設置してあるものとする。
【００１６】
まず、オフラインでカメラ１から画像を入力し、Ａ／Ｄ変換部２を通して得られたディジタル画像データ（以下、単に画像データという）を地平面、垂直面、監視領域外の各領域に分割して図２（ｂ）のような情景マップを作成し、情景マップ記憶部５に記憶しておく。図２（ｂ）では、例として地平面＝０１Ｈ、垂直面＝０２Ｈ、監視領域外＝００Ｈの値をとるものとしている。また、図３のカメラパラメータを予め求め、カメラパラメータ記憶部１０に記憶しておく。
【００１７】
オンライン状態での動作を説明する。
まず、カメラ１からＡ／Ｄ変換部２を通して得られる１枚または複数枚の画像を基準画像作成部３に入力し、図２（ａ）の如き基準画像を作成する。得られた基準画像は基準画像記憶部４に格納する。差分処理部６にカメラ１およびＡ／Ｄ変換部２を通して得られる入力画像と、基準画像記憶部４内に格納された基準画像を入力し、両者の差分画像を作成する。このとき、情景マップ記憶部５に記憶された情景マップで、監視領域外として設定されている領域については、無条件に“変化なし”として差分画像を作成する。得られた差分画像を２値化処理部７に入力し、予め設定されたしきい値で２値化し、２値画像データを得る。
【００１８】
次に、２値画像データを特徴量抽出処理部８に入力する。特徴量抽出処理部８では、まず、２値画像データのラベル付け、特徴量（外接長方形の幅，高さ，面積，代表点座標など）の計算を行なう。ラベル付けされた画像データは、例えば図４（ａ）のように、本来は１つの物体である領域が複数のラベルＬ１，Ｌ２，Ｌ３に分かれてしまう場合がある。このように、複数に分かれてしまっている領域を１つに統合し、対象物体に近い大きさ・形状で抽出する処理を抽出処理部９で行なう。
【００１９】
抽出処理部９内での処理方法には種々考えられるが、ここでは領域を統合するための幅，高さ，面積などの基準値として、カメラ１での２次元座標系（以下、単にカメラ座標系という）での値を用いずに、カメラ座標系での値を次のような変換ルールに基づき３次元の実座標系に変換した値を用いるようにする。例えば、図４（ａ）のラベルＬ１の代表点を外接長方形の下辺の中点Ｐ１（ｘ１，ｙ１）とした場合、点Ｐ１は情景マップ上では地平面上にあるので、点Ｐ１の実座標は（Ｘ１，Ｙ１，０）と表わすことができる。ここで、ラベルＬ１はＹ＝Ｙ１のＸ−Ｚ平面上にあると考え、この場合のラベルＬ１の実座標での幅，高さ，面積などの特徴量を座標変換処理手段９Ａを用いて計算する。
以上
【００２０】
まず、地平面上に存在する点のカメラ座標（ｘ，ｙ）から実座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の変換式は、図３から、
0003630703.tif 000002
と表わされる。
【００２１】
図４（ａ）のラベルＬ１を拡大表示したものを同図（ｂ）に示す。同図（ｂ）は点Ｐ１ａ（ｘ１ａ，ｙ１ａ）、点Ｐ１ｂ（ｘ１ｂ，ｙ１ｂ）、点Ｐ１ｃ（ｘ１ｃ，ｙ１ｃ）はそれぞれラベルＬ１の外接長方形の左下点，右下点，上辺の中点とする。式（１）を用いて、図４（ｂ）でのラベルＬ１のＰ１ａ，Ｐ１ｂの実座標（Ｘ１ａ，Ｙ１ａ，０），（Ｘ１ｂ，Ｙ１ｂ，０）を計算すれば、これらの座標値から、ラベルＬ１の実座標での幅Ｗ１は、
Ｗ１＝｜Ｘ１ｂ−Ｘ１ａ｜                                    …（２）
として求めることができる。
【００２２】
また、点Ｐ１ｃのカメラ座標（ｘ１ｃ，ｙ１ｃ）から実座標（Ｘ１ｃ，Ｙ１ｃ，Ｚ１ｃ）への変換式は、Ｘ１ｃ＝Ｘ１，Ｙ１ｃ＝Ｙ１として、
0003630703.tif 000003
となり、ラベルＬ１の実座標での高さＨ１は、
Ｈ１＝｜Ｚ１ｃ−Ｚ１｜＝｜Ｚ１ｃ−０｜＝｜Ｚ１ｃ｜          …（４）
として求めることができる。
【００２３】
ラベルＬ１のカメラ座標での面積値をｓ１、実座標での面積値をＳ１とするとＳ１は例えば、
Ｓ１＝ｓ１・Ｗ１・Ｈ１／ｗ１・ｈ１                          …（５）
（ただし、ｗ１＝｜ｘ１ｂ−ｘ１ａ＋１｜，ｈ１＝｜ｙ１ｃ−ｙ１＋１｜）
といった式で計算することができる。
【００２４】
同様に、ラベルＬ１，Ｌ２を結合した場合の実座標での特徴量、ラベルＬ１，Ｌ２，Ｌ３を結合した場合の実座標での特徴量などを計算する。領域決定手段９Ｂでこれを、特徴量記憶部１１内に予め設定された対象物体の実座標での幅，高さ，面積などの特徴量の基準値と比較し、最も対象物体に近い値をとるように結合するラベルを決定する。例えば、図４（ａ）では、ラベルＬ１，Ｌ２，Ｌ３が結合されて１領域となり、ラベルＬ４は別領域となる。
【００２５】
なお、以上では、Ｚ＝０の場合について説明したが、Ｚ＝０でない場合は先の式（１）を次式（６）のように変更すれば良い。
0003630703.tif 000004
【００２６】
対応付処理部１２では、連続する２時刻ｔ＝１，ｔ＝２において、抽出処理部９で得られた結果を用いて、同一物体の対応付けを行なう。このとき、時刻ｔ＝１，ｔ＝２において複数の変化領域が存在する場合には、例えば両時刻における実座標での位置が最も近い変化領域を同一物体として対応付けを行なう。追跡処理部１３では、対応付処理部１２で得られる複数の連続２時刻の対応付け結果を用いて、２時刻より多い時刻での同一物体の実座標の位置変化を計算する。対象動作認識処理部１４では、追跡処理部１３で得られた実座標の位置データの変化と、予め設定された検出対象動作での実座標での位置変化とを比較し、その一致度を出力する。
【００２７】
判断処理部１５では、対象動作認識処理部１４で得られた各動作らしさの中から、検出優先順位の最も高い動作に応じた処理を行なう。例えば、図５のような２つの物体１８Ａ，１８Ｂの侵入禁止領域への侵入または接近動作について、侵入動作の方の検出優先順位を高く設定していれば、この侵入動作にもとづいて警報出力部１６への出力や、ＶＴＲ（ビデオテープレコーダ）１７への画像記録などを指示する。
【００２８】
図６はこの発明の他の実施例を示すブロック図である。
抽出処理部９内には確信度算出手段９Ｃ、対応付処理部１２内には対象物体対応付確信度算出手段１２Ａ、対象動作認識処理部１４内には対象動作確信度算出手段１４Ａをそれぞれ付加した点が特徴で、その他は図１と同様である。
すなわち、抽出処理部９の確信度算出手段９Ｃは、得られた対象物体の実座標での特徴量（高さ，幅，面積など）と基準値の一致度から、対象物体らしい形状，大きさかどうかを示す対象物体確信度Ｐｏを算出する。この物体確信度Ｐｏの算出方法としては、得られた対象物体の実座標での高さ，幅，高さと幅の比，面積といった特徴量を例えばファジィのメンバシップ関数で表わし、これらのメンバシップ関数を合成してＰｏを求める方法がある。
【００２９】
一方、対応付処理部１２の対応付確信度算出手段１２Ａは、対象物体の予想位置と実際の位置との差から、対応付け確信度Ｐｔを算出する。時刻ｔ＝１，ｔ＝２での対象物体位置から計算される時刻ｔ＝３での対象物体予想位置は、対象物体の実座標上での移動速度と、対象物体の移動経路上の情景マップの状態から判断される。例えば、図７（ａ），（ｂ）のように、時刻ｔ＝１，ｔ＝２における物体の位置が点Ｐ１，Ｐ２でともに図２（ｂ）に示す情景マップ上では、地平面の領域にあったとする。物体の運動を等速直線運動と考えると、点Ｐ１，Ｐ２の実座標値から、ｔ＝３の実座標値は、図７（ａ），（ｂ）では点Ｐ３の位置と予想される。
【００３０】
ここで、点Ｐ２と点Ｐ３を結ぶ直線上での情景マップの変化を調べると、図７（ａ）では地平面上で変化していないので、点Ｐ３の位置がそのまま時刻ｔ＝３での対象物体の予想位置となる。一方、図７（ｂ）では点Ｐ３で地平面から垂直面に変化している。よって、この場合にはｔ＝３での対象物体の予想位置を地平面と垂直面の交点Ｐ３’とする。ここでは、物体の運動を等速直線運動として次の時刻での予想位置を計算したが、物体の移動経路と位置が計算できれば、他の運動を行なう場合でも良いことは勿論である。
【００３１】
対象動作認識処理部１４の対象動作確信度算出手段１４Ａは、各時刻における実座標での物体位置の変化と、前段で得られた対応付確信度Ｐｔを用いて、対象動作対応付確信度Ｐｍを算出する。その１例として、図８に矢印で示すような、或る領域１９への対象物体の接近動作を検出する場合について説明する。接近動作らしい場合を１、そうでない場合を０とすると、この場合には、対象物体の実座標の位置とその領域１９との距離ｄと、その距離の変化量Δｄを求め、距離が短くかつ近づく距離変化量が大きい程、その領域に接近している可能性が高いと見なし、１に近い値をＰｍとして出力すれば良い。
【００３２】
そこで、距離ｄと距離の変化量Δｄについて、例えば図９（ａ），（ｂ）のような値を出力するメンバシップ関数Ｐｍｄ，ＰｍΔｄをそれぞれ設定し、この２関数と対応付確信度Ｐｔとを合成する。合成方法としては、例えば、
0003630703.tif 000005
のようにする方法がある。なお、同時に複数の対象物体の動作を監視したい場合は、各動作毎に対象動作確信度Ｐｍの算出方法を設定しておくようにする。
【００３３】
判断処理部１５では、物体確信度Ｐｏ，動作確信度Ｐｍの両方の値に応じた警報出力レベルを各動作毎に予め設定しておき、この設定値により警報出力レベルを決定し、得られた警報出力レベルに対応した処理を行なう。例えば、表１に示すように、０から３までの４段階の警報出力レベルが設定され、動作「イ」の（Ｐｏ，Ｐｍ）→警報出力レベルの対応、および動作「ロ」の（Ｐｏ，Ｐｍ）→警報出力レベルの対応が、それぞれ図１０（ａ），（ｂ）のように設定されているものとする。また、検出動作の優先順位の高低が表２のように設定されているものとする。
【００３４】
【表１】
0003630703.tif 000006
【表２】
0003630703.tif 000007
【００３５】
或る時刻で、物体１８ＡのＰｏ＝０．８，動作「イ」のＰｍ＝０．７，動作「ロ」のＰｍ＝０．６、物体１８ＢのＰｏ＝０．６，動作「イ」のＰｍ＝０．３，動作「ロ」のＰｍ＝０．５の場合には、物体１８Ａの警報出力レベルは２．２、物体１８Ｂの警報出力レベルは１．１となり、警報出力レベルの最も大きいものは「２」ということになる。これは、表１からレベル２の処理、すなわち監視員にのみ警報を出力し、ＶＴＲ１７にそのときの画像を低品質で記録する処理を行なう。また、このときの警報出力レベルの最大値を出した動作は、表２の優先順位から動作「ロ」ということになる。
【００３６】
検出したい動作を追加／削除したい場合には、動作確信度Ｐｍの算出方法と、その動作の（Ｐｏ，Ｐｍ）→警報出力レベルの対応を、追加／削除するだけで良い。また、複数の動作の検出優先順位の変更は、表２の優先順位を変更するだけで良い。さらに、このときの物体確信度Ｐｏおよび動作確信度Ｐｍの値を合わせて記録しておけば、仮に誤報となった場合にもその原因を知るためのデータとすることができ、このデータをもとに特徴量の基準値や動作定義を自動的に改善することにより、設置環境に適合した誤報の少ないシステムにすることが可能となる。
【００３７】
なお、図６の抽出処理部９を確信度算出手段９Ｃのみ、対応付処理部１２を対応付確信度算出手段１２Ａのみ、また対象動作認識処理部１４を対象動作確信度算出手段１４Ａのみにより、それぞれ構成するようにしても良いことは言うまでもない。
【００３８】
【発明の効果】
この発明によれば、変化領域が監視対象物体であるかどうか、また、その動きが監視対象動作かどうかを判断するために、変化領域の画像上での各特徴量（幅，高さ，面積，移動量など）を実座標上での特徴量に変換し、これらを予め設定した値と比較するようにしたので、領域別にいくつもの特徴量基準値を設定しておく必要がなくなり、基準値も監視員やシステムエンジニアが日頃使用している尺度を使用できるので、設定が簡単となる。また、例えば物体が侵入したかしていないかという判断結果だけでなく、その結果がどの程度確からしいかを合わせて得るようにすれば、この確からしさをもとに後の処理を変えたりすることができるので、誤報を減少させることが可能となる、などの利点が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の実施例を示すブロック図である。
【図２】情景マップを説明するための説明図である。
【図３】座標変換方法を説明するための説明図である。
【図４】この発明による物体抽出処理を説明するための説明図である。
【図５】この発明による対象動作認識処理を説明するための説明図である。
【図６】この発明の他の実施例を示すブロック図である。
【図７】予想位置を説明するための説明図である。
【図８】対象動作確信度を説明するための説明図である。
【図９】メンバシップ関数例を示すグラフである。
【図１０】判断処理動作を説明するための説明図である。
【図１１】従来例を示すブロック図である。
【図１２】図１１の動作を説明するための説明図である。
【図１３】図１１における領域別特徴量を説明するための説明図である。
【符号の説明】
１…カメラ、２…Ａ／Ｄ変換部、２Ａ，２Ｂ，１８Ａ，１８Ｂ…対象物体、３…背景画像作成部、４…背景画像記憶部、５…情景マップ記憶部、６…差分処理部、７…２値化処理部、８…特徴量抽出処理部、９…対象物体抽出処理部、９Ａ…座標変換処理手段、９Ｂ…領域決定手段、９Ｃ…確信度算出手段、１０…カメラパラメータ記憶部、１１…特徴量記憶部、１２…対応付け処理部、１２Ａ…対応付け確信度算出手段、１３…追跡処理部、１４…対象動作確認処理部、１４Ａ…対象動作確信度算出手段、１５…判断処理部、１６…警報出力部、１７…ＶＴＲ、１９…侵入禁止区域、２０…背景メモリ、２１…特徴量対応付処理部、２２…動き量抽出処理部、２３…領域別特徴量設定部。
【図１】
0003630703.tif 000008
【図２】
0003630703.tif 000009
【図３】
0003630703.tif 000010
【図４】
0003630703.tif 000011
【図５】
0003630703.tif 000012
【図６】
0003630703.tif 000013
【図７】
0003630703.tif 000014
【図８】
0003630703.tif 000015
【図９】
0003630703.tif 000016
【図１０】
0003630703.tif 000017
【図１１】
0003630703.tif 000018
【図１２】
0003630703.tif 000019
【図１３】
0003630703.tif 000020