(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ある事象が起こる可能性のある場面を撮影した画像情報を処理することにより、その事象が発生したか否かを検出する状況変化検出装置において、
前記画像情報から明度に基づく統計量を求める統計量計算手段と、
前記事象が発生したか否かの割合を、前記統計量計算手段によって求めた統計量を標本とみなしてノンパラメトリック検定法を用いて検定して検定量を求め、この検定量に基づいて前記事象が発生したか否かを判定する判定手段とを有し、
前記統計量計算手段は、
前記画像の各画素の明度とその出現頻度との関係から明度ヒストグラム値を求める明度読取計数手段と、
前記明度読取計数手段によって求めた明度ヒストグラム値を、最大の出現頻度である最大頻度値で正規化した正規化ヒストグラム分布値を計算し、この正規化ヒストグラム分布値を前記統計量として用いる正規化手段を有する
ことを特徴とする状況変化検出装置。
【請求項２】
前記明度は、明度値、エッジ強度値、色相値、または、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分の比率である
ことを特徴とする請求項１に記載の状況変化検出装置。
【請求項３】
前記明度は、動きベクトルを抽出した場合には、そのベクトル長、方向成分である
ことを特徴とする請求項１に記載の状況変化検出装置。
【請求項４】
前記判定手段は、
前記ノンパラメトリック検定法として符号検定法を用いる
ことを特徴とする請求項３に記載の状況変化検出装置。
【請求項５】
ある事象が起こる可能性のある場面を撮影した画像情報を処理することにより、その事象が発生したか否かを検出する状況変化検出方法において、
前記画像情報から明度に基づく統計量を求める統計量計算ステップと、
前記事象が発生したか否かの割合を、前記統計量計算ステップによって求めた統計量を標本とみなしてノンパラメトリック検定法を用いて検定して検定量を求め、この検定量に基づいて前記事象が発生したか否かを判定する判定ステップとを有し、
前記統計量計算ステップは、
前記画像の各画素の明度とその出現頻度との関係から明度ヒストグラム値を求める明度読取計数ステップと、
前記明度読取計数ステップによって求めた明度ヒストグラム値を、最大の出現頻度である最大頻度値で正規化した正規化ヒストグラム分布値を計算し、この正規化ヒストグラム分布値を前記統計量として用いる正規化ステップを有する
ことを特徴とする状況変化検出方法。
【請求項６】
ある事象が起こる可能性のある場面を撮影した画像情報を処理することにより、その事象が発生したか否かを検出する状況変化検出方法を実現するプログラムを記録した記録媒体において、
前記画像情報から明度に基づく統計量を求める統計量計算機能と、
前記事象が発生したか否かの割合を、前記統計量計算機能によって求めた統計量を標本とみなしてノンパラメトリック検定法を用いて検定して検定量を求め、この検定量に基づいて前記事象が発生したか否かを判定する判定機能とを実現し、
前記統計量計算機能は、
前記画像の各画素の明度とその出現頻度との関係から明度ヒストグラム値を求める明度読取計数機能と、
前記明度読取計数機能によって求めた明度ヒストグラム値を、最大の出現頻度である最大頻度値で正規化した正規化ヒストグラム分布値を計算し、この正規化ヒストグラム分布値を前記統計量として用いる正規化機能を実現するプログラムを記録した
ことを特徴とする状況変化検出方法の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、火災等の災害発生の有無、不法侵入者の出現、生理状態の変化等を監視する場合において、画像を解析することにより、状況の変化を安定かつ簡便に検知するための状況変化検出装置及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ＴＶカメラの民生化とともにパーソナルコンピュータ（ＰＣ）の普及に伴う小型化、高速化が進行し、従来専用ハードウェアを用いて実現していた画像処理応用機能が、ＰＣをベースにしたシステムで安価に実現できる環境が整ってきた。
【０００３】
ところで、火災等の災害発生、及び、空き巣等の不在時における犯罪は増加傾向にあり、画像を用いた監視システムの要求が高まってきている。
【０００４】
また、欧米のみならずわが国においても高齢者の占める割合が増加傾向にあり、２０２０年には６５歳以上の高齢者が全人口の４分の１を超え、この状態が１世紀続くと予想されている。これに伴い、寝たきりや痴呆といった介護の必要な人（被介護者）の数も大幅に増加する。要介護高齢者の発生率は加齢に伴い増加し、現在、６５〜６９歳では１．５％程度であるが、８５歳以上では２４％に達する。一方この介護を行う人自体も配偶者等の高齢者が５割以上を占めており、深刻な社会問題となりつつある。このため、できるだけ介護者、被介護者の負担を少なく、被介護者の生理状態を非接触で観測し、異常が発生したときに警報を発するシステムが強く求められている。
【０００５】
このような監視モニタシステムにおいては、ＴＶカメラを監視区域に一台または複数台設置し、人間がこの画像を見て状況の変化をモニタリングする製品が一般的である。
【０００６】
また、監視モニタシステムにおいては、この状況変化検出を自動化するために、予め標準的な状態の画像を記録しておき、時々刻々得られる画像との差分を行うことにより状況の変化を検出する方式（以下、「背景差分方式」と呼ぶ）、または連続する画像間の明度変化を差分により検出することにより状況の変化の有無を判定する方式（以下、「時間差分方式」と呼ぶ）が提案されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
前記の背景差分方式、及び、時間差分方式においては、各画素毎の差分結果を２値化処理し、さらにこの総和を計算して予め設定した閾値との大小判定を行うことにより、状況変化の有無を判定する方式が採用されている。
【０００８】
しかし、この方式においては２値化閾値、総和判定のための閾値等のパラメータを環境、状況に応じて設定せねばならず、天候変化や環境ノイズ等の環境変動が存在する場では有効に働かないといった問題点があった。
【０００９】
また、パラメータの設定を恣意的に行わねばならず、頻繁に調整が必要であるといった運用上の問題点があった。
【００１０】
本発明は以上の点を鑑み、火災等の災害の発生や不法侵入者の出現、生理状態の変化等の状況の変化を、恣意的なパラメータ設定が不要かつ安定に検出するための状況変化検出装置及びその方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、ある事象が起こる可能性のある場面を撮影した画像情報を処理することにより、その事象が発生したか否かを検出する状況変化検出装置において、前記画像情報から明度に基づく統計量を求める統計量計算手段と、前記事象が発生したか否かの割合を、前記統計量計算手段によって求めた統計量を標本とみなしてノンパラメトリック検定法を用いて検定して検定量を求め、この検定量に基づいて前記事象が発生したか否かを判定する判定手段とを有し、前記統計量計算手段は、前記画像の各画素の明度とその出現頻度との関係から明度ヒストグラム値を求める明度読取計数手段と、前記明度読取計数手段によって求めた明度ヒストグラム値を、最大の出現頻度である最大頻度値で正規化した正規化ヒストグラム分布値を計算し、この正規化ヒストグラム分布値を前記統計量として用いる正規化手段を有することを特徴とする状況変化検出装置である。
【００１２】
請求項２の発明は、前記明度は、明度値、エッジ強度値、色相値、または、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分の比率であることを特徴とする請求項１に記載の状況変化検出装置である。
【００１３】
請求項３の発明は、前記明度は、動きベクトルを抽出した場合には、そのベクトル長、方向成分であることを特徴とする請求項１に記載の状況変化検出装置である。
【００１４】
請求項４の発明は、前記判定手段は前記ノンパラメトリック検定法として符号検定法を用いることを特徴とする請求項３に記載の状況変化検出装置である。
【００１５】
本発明について説明する。
【００１６】
統計量計算手段は、火災の発生、人の侵入等のある事象が起こる可能性のある場面を撮影した画像情報から明度に基づく統計量を求める。
【００１７】
次に、判定手段が、前記事象が発生したか否かの割合を、前記統計量計算手段によって求めた統計量を標本とみなして統計的検定法を用いて検定して検定量を求め、この検定量に基づいて前記事象が発生したか否かを判定する。
【００１８】
検定に用いる「統計量」として、画像ノイズ等の局所的な微少変化や体動等の画面内に納まる変化には影響されにくく異物体の出現等のマクロな変化を捉えやすい、明度ヒストグラムを正規化した分布量を利用する。
【００１９】
そして、前記統計的検定法としてノンパラメトリック検定法を用い、特に、符号検定法を用いる。
【００２０】
請求項５の発明は、ある事象が起こる可能性のある場面を撮影した画像情報を処理することにより、その事象が発生したか否かを検出する状況変化検出方法において、前記画像情報から明度に基づく統計量を求める統計量計算ステップと、前記事象が発生したか否かの割合を、前記統計量計算ステップによって求めた統計量を標本とみなしてノンパラメトリック検定法を用いて検定して検定量を求め、この検定量に基づいて前記事象が発生したか否かを判定する判定ステップとを有し、前記統計量計算ステップは、前記画像の各画素の明度とその出現頻度との関係から明度ヒストグラム値を求める明度読取計数ステップと、前記明度読取計数ステップによって求めた明度ヒストグラム値を、最大の出現頻度である最大頻度値で正規化した正規化ヒストグラム分布値を計算し、この正規化ヒストグラム分布値を前記統計量として用いる正規化ステップを有することを特徴とする状況変化検出方法である。
【００２１】
請求項６の発明は、ある事象が起こる可能性のある場面を撮影した画像情報を処理することにより、その事象が発生したか否かを検出する状況変化検出方法を実現するプログラムを記録した記録媒体において、前記画像情報から明度に基づく統計量を求める統計量計算機能と、前記事象が発生したか否かの割合を、前記統計量計算機能によって求めた統計量を標本とみなしてノンパラメトリック検定法を用いて検定して検定量を求め、この検定量に基づいて前記事象が発生したか否かを判定する判定機能とを実現し、前記統計量計算機能は、前記画像の各画素の明度とその出現頻度との関係から明度ヒストグラム値を求める明度読取計数機能と、前記明度読取計数機能によって求めた明度ヒストグラム値を、最大の出現頻度である最大頻度値で正規化した正規化ヒストグラム分布値を計算し、この正規化ヒストグラム分布値を前記統計量として用いる正規化機能を実現するプログラムを記録した
ことを特徴とする状況変化検出方法の記録媒体である。
【００２２】
【発明の実施の形態】
第１の実施形態
以下、本発明の第１実施形態について、図１〜図３を用いて説明する。
【００２３】
図１に、本実施形態の状況変化検出装置１０の構成を示す。
【００２４】
状況変化検出装置１０は、ＴＶカメラよりなる画像入力部１で入力された各画像に対し、統計量計算部２において明度に基づく統計量を計算し、検定判定部３においてこの統計量を標本と見なし、この母集団分布の差異の有無を統計的検定法を用いて検定することにより、状況変化の有無を判定する。なお、ここで、「母集団分布」とは、画像における観察または把握したい状況を確率論的な表現で表したもの、すなわち、ある事象が起こる可能性のある場面を撮影した画像情報から得られるものであり、「母集団分布の差異」とは、画像における状況変化に対応するものであり、すなわち、ある事象が起ったか否かである。例えば、後述する実施例において、ある事象として人が侵入したか否かの検知する場合は、「母集団分布」とは、画像中における人が侵入したか否かの検知したい範囲の画像情報から得られる統計的概念をいう。そして、「母集団分布の差異」とは、人が侵入したか否かである。
【００２５】
以下、各部の具体的な構成例について述べる。
【００２６】
（統計量計算部２）
図２に、統計量計算部２の構成例を示す。統計量計算部２は、明度読取り計数部４と最大頻度値抽出部５と正規化部６とよりなる。
【００２７】
本実施形態では検定に用いる「統計量」として、画像ノイズ等の局所的な微少変化や体動等の画面内に納まる変化には影響されにくく異物体の出現等のマクロな変化を捉えやすい、明度ヒストグラムを正規化した分布量を利用することにする。
【００２８】
明度読取り計数部４では、画像入力部１から逐次入力された時系列の画像の各画素の明度値を読取り、各明度値を持つ画素の数を計数し記憶する。図４が入力した画像情報Ｍ（ｔ），Ｍ（ｔ＋１）を示す。
【００２９】
最大頻度値抽出部５では、これら各明度毎の出現頻度値のうち最大のものである「最大頻度値」を抽出する。
【００３０】
正規化部６では、この最大頻度値で各明度毎の出現頻度値を除算し、正規化ヒストグラム分布として記憶する。この正規化ヒストグラム分布の例を図４に示す。
【００３１】
（検定判定部３）
図３に、検定判定部３の構成例を示す。検定判定部３は、正規化ヒストグラム入力部７と検定量計算部８と状況変化判定部９とよりなる。
【００３２】
正規化ヒストグラム入力部７では、正規化部６で計算され記憶された正規化ヒストグラム分布を逐次入力する。
【００３３】
検定量計算部８では、この正規化ヒストグラムを一つの標本と見なし、母集団分布に変化があるか否かを検定するために必要な検定量を計算する。
【００３４】
本実施形態では、母集団分布に確率分布を仮定しないノンパラメトリック検定法の一種である「符号検定（ｓｉｇｎ  ｔｅｓｔ）  」を用いることにする。
【００３５】
以下、符号検定法について説明する。
【００３６】
ｉを明度値とし（ｉ＝１，Ｎ）、系列データＸｉを明度値ｉの正規化した出現頻度値の第１の標本とし、系列データＹｉを明度値ｉの正規化した出現頻度値とし、かつ、Ｘｉと比較される第２の標本とする。この正規化ヒストグラム分布の例を図５に示す。なお、Ｘｉは、時刻ｔにおける画像情報Ｍ（ｔ）から求められた系列データであり、Ｙｉは、時刻（ｔ＋１）における画像情報Ｍ（ｔ＋１）から求められた系列データである。
【００３７】
系列データ：｛Ｘｉ｝、｛Ｙｉ｝（ｉ＝１，Ｎ）に対し、
各成分対（Ｘｉ，Ｙｉ）を作成し、
Ｘｉ＞Ｙｉの時は＋、
Ｘｉ＜Ｙｉの時は−、
Ｘｉ＝Ｙｉの時は０を与え、０の場合はデータ数から除外する。
【００３８】
この際、系列データの数が等しく、各成分対（Ｘｉ，Ｙｉ）同士は独立な
標本であることを前提とする。この条件は、系列データとして正規化ヒストグラムを採った場合は満足される。
【００３９】
以上の条件下で
帰無仮説Ｈ０：対の差は平均的に０（＋が現れる確率ｐ＝０．５）を、
対立仮説Ｈ１：対の差は平均的に０でない（ｐは０．５でない）
に対して検定する。これは両側検定になる。
【００４０】
この確率分布は有効データ数ｎ（Ｎ−Ｘｉ＝Ｙｉ    の場合数）が少ないと
きは２項分布になるが、ｎが十分大きい場合は（通常２５以上）正規分布で近似でき、逐次ｐの値を計算しなくても規定の有意水準で検定が行える。
【００４１】
正規化ヒストグラム分布を系列データ：｛Ｘｉ｝、｛Ｙｉ｝（ｉ＝１，Ｎ
）として用いた場合はＮ＝２５６なので、正規分布近似条件が問題なく満足される。
【００４２】
具体的には、Ｘｉ＞Ｙｉの場合の数をＸとして、
【数１】
0003611460.tif 000002
を用いて検定量の標準正規分布への変換を行う。
【００４３】
状況変化判定部９では、前記の検定量Ｚを用いて、状況変化の有無の判定を行う。
【００４４】
判定は、有意水準をα、標準正規分布上のα／２の確率値を与える点を
Ｚα／２  とした時、
｜Ｚ｜≧Ｚα／２  ならばＨ０を棄却し、Ｈ１を採択する。
【００４５】
（つまり、状況変化があったと判定する）
｜Ｚ｜≦Ｚα／２  ならばＨ０を棄却しない。
【００４６】
（状況は変化していないと判定する）
とする。
【００４７】
有意水準αは通常、０．０１、０．０５、０．１のいずれかを選択する。例えば０．０５を選択した場合は、Ｚα／２  ＝１．９６となる。
【００４８】
他の実施形態
なお、本発明は前記実施形態に記載した内容に限定されるものではない。
【００４９】
（１）  例えば、統計量計算部２において、入力された画像における明度ヒストグラムを正規化した分布量を用いたが、この明度ヒストグラムを求める範囲として、画像全体でなく、状況変化の発生しうる部分領域を設定しここに限定することにより、計算時間を短縮することが可能である。
【００５０】
（２）  正規化ヒストグラム分布値全体を用いるのでなく、例えば正規化頻度値が非常に小さい部分は検定の対象から除くことにより、暗所でのノイズ等による誤判定の危険性を減らすことが可能である。
【００５１】
(3) 統計量として、明度情報の一つであるエッジ強度値が採用できる。また、カラーカメラを用いた場合には、明度情報の一つである色相値、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分の比率が採用できる。さらに、動きベクトルを抽出した場合には、明度情報の一つであるこのベクトル長、方向成分等が採用できる。すなわち、明度に基づいて計算される特微量であれば様々なものが採用できる。
【００５２】
（４）  検定判定部３において、ノンパラメトリック検定法として符号検定法を用いたが、この代わりに、波形の中央値の違いを検定する「ウィルコックス検定法」、波形の広がりの違いを検定する「アンサリー・ブラッドレイ検定法」、両者を組み合わせた「ラページ検定法」等、他のノンパラメトリック検定法を採用することが可能である。
【００５３】
（５）  系列データＸｉ、Ｙｉは、時刻ｔにおける画像情報Ｍ（ｔ）と時刻（ｔ
＋１）における画像情報Ｍ（ｔ＋１）から求めた。すなわち、時系列の画像から系列データを求めたが、これに限らず、同一時刻の画像を２以上の領域に分割し、これら分割した領域の画像情報から系列データＸｉ、Ｙｉを求めてもよい
。
【００５４】
以上のように、本発明は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。
【００５５】
【実施例】
次に、第１実施形態の状況変化検出装置１０を用いて人が侵入したか否かを検知する場合について説明する。
【００５６】
画像入力部１は、ＴＶカメラより構成し、統計量計算部２及び検定判定部３の機能を実現するプログラムを記憶したＰＣで構成する。なお、統計量計算部２及び検定判定部３の機能を実現するプログラムについては、予めＦＤ，ＣＤ−ＲＯＭ，ＭＤ等の記録媒体に記録しておけばよい。
【００５７】
この場合には、画像入力部１で、人が侵入したか否かの検知を行ないたい場所を所定時間撮影する。そして、図４に示すように撮影された画像情報Ｍ（ｔ），Ｍ（ｔ＋１）に対し、統計量計算部２において明度に基づく統計量を図５に示すようにそれぞれ計算し、検定判定部３においてこの統計量を標本と見なし、この母集団分布の差異の有無を統計的検定法を用いて検定することにより、人が侵入したか否かの状況変化の有無を判定する。
【００５８】
【発明の効果】
本発明を用いることにより、ある事象が発生したか否かを判定するが容易となり、これにより、火災等の災害の発生や、不法侵入者の出現、生理状態の変化等の様々な状況変化を、アドホックなパラメータ設定なく簡便、かつ安定に検出することが可能となり、この社会的・実用的効果は多大である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の状況変化検出装置のブロック図である。
【図２】統計量計算部のブロック図である。
【図３】検定判定部のブロック図である。
【図４】画像情報の図である。
【図５】正規化ヒストグラム分布の例のグラフである。
【符号の説明】
１    画像入力部
２    統計量計算部
３    検定判定部
【図１】
0003611460.tif 000003
【図２】
0003611460.tif 000004
【図３】
0003611460.tif 000005
【図４】
0003611460.tif 000006
【図５】
0003611460.tif 000007