(57)【要約】【課題】画像処理の処理量を増大させることなく、移動領域と停止領域の判別を確実に行える物体検出装置を提供する。【解決手段】物体検出装置１は画像取得部３と差分画像作成部４ａと判定部４ｂを備える。画像取得部３は、所定の撮像エリアを撮像するカメラ２から、撮像エリアの画像を所定の時間間隔で順次取得する。差分画像作成部４ａは、画像取得部３によって連続的に取得された画像間の差分画像を求める。判定部４ｂは、差分画像を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割してできるブロックの各々について、移動している検出対象が存在する移動領域であるか、停止している物体が存在する停止領域であるかを判定する。ここで、判定部４ｂは、複数のブロックの各々について、ブロックを構成する複数画素の画素値をもとに、ブロックが移動領域であるか停止領域であるかを判定する。【選択図】図１
2014071482.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の撮像エリアを撮像するカメラから、前記撮像エリアの画像を所定の時間間隔で順次取得する画像取得部と、
前記画像取得部によって連続的に取得された画像間の差分画像を求める差分画像作成部と、
前記差分画像を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割してできるブロックの各々について、移動している検出対象が存在する移動領域であるか、停止している物体が存在する停止領域であるかを判定する判定部とを備え、
前記判定部は、複数の前記ブロックの各々について、前記ブロックを構成する複数の画素の画素値をもとに、前記ブロックが前記移動領域であるか前記停止領域であるかを判定することを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記差分画像作成部は、前記画像取得部が連続的に取得したＮ枚の画像から（Ｎ−１）枚の差分画像を作成し、
前記判定部は、（Ｎ−１）枚の前記差分画像の各々を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割して、横方向がｍ画素、縦方向がｎ画素のブロックを複数生成し、
前記判定部は、（Ｎ−１）枚の前記差分画像で同じ位置にある前記ブロックについて、前記ブロックを構成する［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］個の画素の差分値を、［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］次元空間上の点として扱い、
前記判定部は、予め収集された学習用の画像をもとに多変量解析を行い、前記［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］次元空間を、移動する検出対象が存在する空間と停止している物体が存在する空間とに仕切る境界面を求めておき、
前記判定部は、前記［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］次元空間において、前記ブロックを構成する［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］個の画素の差分値が示す点が、前記境界面に対して何れの側にあるかを判定することで、前記ブロックが前記移動領域であるか前記停止領域であるかを判定することを特徴とする請求項１記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記判定部は、複数の前記ブロックの各々について、前記ブロックを構成する複数の画素の差分値と所定の閾値との高低を比較し、差分値が前記閾値を超えた画素数をもとに、前記ブロックが前記移動領域であるか前記停止領域であるかを判定することを特徴とする請求項１記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記差分画像作成部は、前記画像取得部が連続的に取得したＮ枚の画像から（Ｎ−１）枚の差分画像を作成し、
前記判定部は、（Ｎ−１）枚の前記差分画像の各々を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割して、横方向がｍ画素、縦方向がｎ画素のブロックを複数生成し、
前記判定部は、（Ｎ−１）枚の前記差分画像で同じ位置にある前記ブロックを構成する［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］個の画素の差分値と所定の閾値との高低をそれぞれ比較し、差分値が前記閾値を超える画素数の合計に基づいて、前記ブロックが前記移動領域か前記停止領域かを判定することを特徴とする請求項１記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記差分画像作成部は、前記画像取得部が連続的に取得したＮ枚の画像から（Ｎ−１）枚の差分画像を作成し、
前記判定部は、（Ｎ−１）枚の前記差分画像の各々を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割して、横方向がｍ画素、縦方向がｎ画素のブロックを複数生成し、
前記判定部は、（Ｎ−１）枚の前記差分画像の各々について、前記ブロックを構成する（ｍ×ｎ）個の画素の差分値と所定の閾値との高低をそれぞれ比較し、差分値が前記閾値を超える画素数をもとに、前記ブロックが前記移動領域であるか前記停止領域であるかを判定し、且つ、
前記判定部は、（Ｎ−１）枚の前記差分画像で同じ位置にある前記ブロックについて、各々の前記差分画像で対象の前記ブロックが前記移動領域か前記停止領域かを判定した結果に基づいて、（Ｎ−１）枚の前記差分画像で対象の前記ブロックが前記移動領域か前記停止領域かを最終的に判定することを特徴とする請求項１記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記移動領域と判定された領域から検出対象を検出する物体検出部を備え、
前記物体検出部は、前記移動領域と判定された１乃至複数の前記ブロックのうち連続する前記ブロックをそれぞれ検知対象領域とし、
今回求めた検知対象領域が前回求めた検知対象領域に含まれる場合、又は、今回の検知対象領域と前回の検知対象領域とが重なり且つ前回の検知対象領域の面積に対する今回の検知対象領域の面積の比率が所定の閾値よりも小さい場合、又は、今回の検知対象領域と前回の検知対象領域とで重なり合う部分が全く存在しない場合の何れかであれば、前記物体検出部は、前記検出対象が静止していると判断して、前回の検知対象領域を前記探索物体が存在している領域とすることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記物体検出部は、前回求めた検知対象領域と今回求めた検知対象領域とが重なっていれば同一の検出対象が存在すると判断し、
前記物体検出部は、前回求めた検知対象領域に存在する前記検出対象が静止していると判断されたか否かに応じて、また静止していないと判断された場合は前記検出対象の動きを表すパラメータに応じて、前回及び今回の検知対象領域から前記検出対象の現在位置を求めるための判定条件を変更することを特徴とする請求項６記載の物体検出装置。
【請求項８】
前記パラメータは前記検出対象が移動する速度であり、
前記物体検出部は、前記検出対象が移動する速度を、検知対象領域の重心位置の時間的な変化をもとに算出することを特徴とする請求項７記載の物体検出装置。
【請求項９】
前回の第１検知対象領域と今回の検知対象領域が重なり、且つ、今回の検知対象領域が前回の第２検知対象領域に重なっていなければ、
前記物体検出部は、前記第１検知対象領域に存在していた検出対象が、今回の検知対象領域に移動したと判断することを特徴とする請求項６記載の物体検出装置。
【請求項１０】
今回の検知対象領域が、前回の第１検知対象領域及び第２検知対象領域にそれぞれ重なり、前記第１検知対象領域に存在していた検出対象が静止していると判定された場合、
前記物体検出部は、前記第１検知対象領域に存在していた検出対象が、前記第１検知対象領域に留まっていると判断することを特徴とする請求項６記載の物体検出装置。
【請求項１１】
今回の検知対象領域が、前回の第１検知対象領域及び第２検知対象領域にそれぞれ重なり、前記第１検知対象領域に存在する第１検出対象と、前記第２検知対象領域に存在する第２検出対象とが、両方共に移動していると判断された場合、
前記第１検出対象の速度が前記第２検出対象の速度よりも速ければ、前記物体検出部は、前記第１検出対象が今回の検知対象領域に移動したと判断し、
前記第１検出対象の速度が前記第２検出対象の速度と同等以下であれば、前記物体検出部は、前記第１検出対象が第１検知対象領域に留まっていると判断することを特徴とする請求項６記載の物体検出装置。
【請求項１２】
今回の検知対象領域が、前回の第１検知対象領域及び第２検知対象領域にそれぞれ重なり、前記第１検知対象領域に存在する第１検出対象が移動していると判断され、前記第２検知対象領域に存在する第２検出対象が静止していると判断された場合、
前記物体検出部は、前記第１検出対象が今回の検知対象領域に移動したと判断することを特徴とする請求項６記載の物体検出装置。
【請求項１３】
ある時点で求められた第１検知対象領域に存在している検出対象が静止していると判断され、前記第１検知対象領域に、それ以後に求められた第２検知対象領域の少なくとも一部が重なった場合、
前記物体検出部は、前記第２検知対象領域が重なる直前における前記第１検知対象領域の画像をテンプレート画像として保持し、
前記物体検出部は、前記第１検知対象領域と前記第２検知対象領域との重なりが無くなった時点で、この時点の前記第１検知対象領域の画像と前記テンプレート画像とのマッチング処理を行って両者の相関値を求め、
前記相関値が所定の判定値よりも高ければ、前記物体検出部は、前記検出対象が前記第１検知対象領域に留まっていると判断し、
前記相関値が前記判定値よりも低ければ、前記物体検出部は、前記検出対象が前記第１検知対象領域の外側に移動したと判断することを特徴とする請求項６記載の物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、時間的に連続した２枚の画像を取り込み、２枚の画像を微分した後、微分して得られた２枚の画像を比較して差分画像を求め、この差分画像から移動物体を検出する移動物体検出装置があった（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
上述した特許文献１の物体検出装置では、検知対象の人物が背景部分と似たような色の衣服を着用している場合、検知対象の人物と背景部分とで輝度の差が小さくなると考えられる。そのため、濃淡画像を微分して輪郭線を求めた場合に人物の輪郭線が連続した線になりにくく、複数に分断された形で検出される可能性がある。よって、複数に分断された領域を繋ぎ合わせる処理が必要になり、画像処理の負荷が増大したり、分断された複数の領域を誤りなく統合させる処理が難しいという問題があった。
【０００４】
また、濃淡画像から人物などの検出対象を検出する方法として、濃淡画像と背景画像との差分画像を求めることによって、背景画像から変化した部分を抽出する背景差分法がある。背景差分法では２枚の濃淡画像で画素毎に差分を求めているため、例えば検出対象の人物が背景部分と似た色の衣服を着用している場合、比較対象の濃淡画像と背景画像とで差分値が小さくなる。その結果、人物の全身が１個の領域として検出されにくくなり、上記の例と同様、人体が複数に分断された形で検出される可能性があるから、複数に分断された領域を繋ぎ合わせる処理が必要になり、画像処理の負荷が増大したり、分断された複数の領域を誤りなく統合させる処理が難しいという問題があった。
【０００５】
そこで、２枚の画像フレームをそれぞれ水平方向にｍ個、垂直方向にｎ個に分割して複数のブロックを生成し、同じ位置にあるブロックを比較することで、ブロック毎に動きの有無を検出する動き検出装置が提案されている（例えば特許文献２参照）。
【０００６】
この動き検出装置では、順次入力される画像フレームのうち、所望の背景フレームと、背景フレームの後の動き検出対象フレームとを、それぞれ水平方向にｍ個、垂直方向にｎ個に分割して複数のブロックを生成し、各々のブロックで画素の輝度平均値を求める。そして、動き検出対象フレームの各ブロックと、対応する背景フレームのブロックとで、輝度平均値の差分を求め、この差分値が所定の閾値以上であれば、このブロックで動きがあったと判断している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平６−２０１７１５号公報
【特許文献２】特開２００８−２５７６２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述の動き検出装置では、背景フレームと動き検出対象フレームとで、同じ位置にあるブロックの輝度平均値を比較し、輝度平均値が閾値以上変化していれば、そのブロックで動きがあったと判断している。
【０００９】
ここで、４×４画素の領域を１つのブロックとした場合に、図１４（ａ）（ｂ）に示すように背景フレームのブロックＣ１と動き検出対象フレームのブロックＣ２とで画素値が異なる場合を考える。ブロックＣ１，Ｃ２のマス目は画素を表し、マス目内の数字は各画素の画素値を表している。図１４（ａ）（ｂ）の例では、背景フレームと動き検出対象フレームとで、各画素の画素値は変化しているにも関わらず、輝度平均値が同じになるため、２つのフレーム間で動きはないと判定される。
【００１０】
また、図１５（ａ）（ｂ）に示すように背景フレームのブロックＣ３と動き検出対象フレームのブロックＣ４とで、ノイズなどの影響で１つの画素のみ画素値が異なっている場合を考える。この場合、１つの画素を除いて他の画素では輝度値が同じ値になっているにも関わらず、ブロックＣ３，Ｃ４間で輝度平均値が異なっていることから、２つのフレーム間で動きがあると判定されてしまう。
【００１１】
本発明は上記課題に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、画像処理の処理量を増大させることなく、移動領域と停止領域の判別を確実に行える物体検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の物体検出装置は、画像取得部と、差分画像作成部と、判定部とを備える。画像取得部は、所定の撮像エリアを撮像するカメラから、前記撮像エリアの画像を所定の時間間隔で順次取得する。差分画像作成部は、前記画像取得部によって連続的に取得された画像間の差分画像を求める。判定部は、前記差分画像を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割してできるブロックの各々について、移動している検出対象が存在する移動領域であるか、停止している物体が存在する停止領域であるかを判定する。前記判定部は、複数の前記ブロックの各々について、前記ブロックを構成する複数の画素の画素値をもとに、前記ブロックが前記移動領域であるか前記停止領域であるかを判定する。
【００１３】
この物体検出装置において、以下の構成を備えることも好ましい。前記差分画像作成部は、前記画像取得部が連続的に取得したＮ枚の画像から（Ｎ−１）枚の差分画像を作成する。前記判定部は、（Ｎ−１）枚の前記差分画像の各々を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割して、横方向がｍ画素、縦方向がｎ画素のブロックを複数生成する。前記判定部は、（Ｎ−１）枚の前記差分画像で同じ位置にある前記ブロックについて、前記ブロックを構成する［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］個の画素の差分値を、［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］次元空間上の点として扱う。前記判定部は、予め収集された学習用の画像をもとに多変量解析を行い、前記［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］次元空間を、移動する検出対象が存在する空間と停止している物体が存在する空間とに仕切る境界面を求めておく。前記判定部は、前記［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］次元空間において、前記ブロックを構成する［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］個の画素の差分値が示す点が、前記境界面に対して何れの側にあるかを判定することで、前記ブロックが前記移動領域であるか前記停止領域であるかを判定する。尚、Ｎは２以上の整数である。
【００１４】
この物体検出装置において、以下の構成を備えることも好ましい。前記判定部は、複数の前記ブロックの各々について、前記ブロックを構成する複数の画素の差分値と所定の閾値との高低を比較し、差分値が前記閾値を超えた画素数をもとに、前記ブロックが前記移動領域であるか前記停止領域であるかを判定する。
【００１５】
この物体検出装置において、以下の構成を備えることも好ましい。前記差分画像作成部は、前記画像取得部が連続的に取得したＮ枚の画像から（Ｎ−１）枚の差分画像を作成する。前記判定部は、（Ｎ−１）枚の前記差分画像の各々を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割して、横方向がｍ画素、縦方向がｎ画素のブロックを複数生成する。前記判定部は、（Ｎ−１）枚の前記差分画像で同じ位置にある前記ブロックを構成する［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］個の画素の差分値と所定の閾値との高低をそれぞれ比較する。そして、前記判定部は、差分値が前記閾値を超える画素数の合計に基づいて、前記ブロックが前記移動領域であるか前記停止領域であるかを判定する。
【００１６】
この物体検出装置において、以下の構成を備えることも好ましい。前記差分画像作成部は、前記画像取得部が連続的に取得したＮ枚の画像から（Ｎ−１）枚の差分画像を作成する。前記判定部は、（Ｎ−１）枚の前記差分画像の各々を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割して、横方向がｍ画素、縦方向がｎ画素のブロックを複数生成する。前記判定部は、（Ｎ−１）枚の前記差分画像の各々について、前記ブロックを構成する（ｍ×ｎ）個の画素の差分値と所定の閾値との高低を比較し、差分値が前記閾値を超える画素数をもとに、前記ブロックが前記移動領域であるか前記停止領域であるかを判定する。そして、前記判定部は、（Ｎ−１）枚の前記差分画像で同じ位置にある前記ブロックについて、各々の前記差分画像で、前記移動領域であるか前記停止領域であるかを判定した結果に基づいて、前記ブロックが前記移動領域か前記停止領域を最終的に判定する。
【００１７】
この物体検出装置において、前記移動領域と判定された領域から検出対象を検出する物体検出部を備えることも好ましい。前記物体検出部は、前記移動領域と判定された１乃至複数の前記ブロックのうち連続する前記ブロックをそれぞれ検知対象領域とする。前記物体検出部は、以下に述べる条件１、条件２、条件３のうちの何れかが成立すれば、前記検出対象が静止していると判断して、前回の検知対象領域を前記探索物体が存在している領域とする。条件１とは、今回求めた検知対象領域が前回求めた検知対象領域に含まれることである。条件２とは、今回の検知対象領域と前回の検知対象領域とが重なり、且つ、前回の検知対象領域の面積に対する今回の検知対象領域の面積の比率が所定の閾値よりも小さくなることである。条件３とは、今回の検知対象領域と前回の検知対象領域とで重なり合う部分が全く存在しないことである。
【００１８】
この物体検出装置において、前記物体検出部は、前回求めた検知対象領域と今回求めた検知対象領域とが重なっていれば同一の検出対象が存在すると判断する。前記物体検出部は、前回求めた検知対象領域に存在する前記検出対象が静止していると判断されたか否かに応じて、また静止していないと判断された場合は前記検出対象の動きを表すパラメータに応じて、前回及び今回の検知対象領域から前記検出対象の現在位置を求めるための判定条件を変更する。
【００１９】
この物体検出装置において、前記パラメータは前記検出対象が移動する速度であり、前記物体検出部は、前記検出対象が移動する速度を、検知対象領域の重心位置の時間的な変化をもとに算出する。
【００２０】
この物体検出装置において、今回の検知対象領域が前回の第１検知対象領域と重なり、且つ、前回の第２検知対象領域に重なっていなければ、前記物体検出部は、前記第１検知対象領域に存在していた検出対象が、今回の検知対象領域に移動したと判断する。
【００２１】
この物体検出装置において、前記物体検出部が以下のように判定処理を行うことも好ましい。今回の検知対象領域が、前回の第１検知対象領域及び第２検知対象領域にそれぞれ重なり、前記第１検知対象領域に存在していた検出対象が静止していると判定された場合、前記物体検出部は、前記第１検知対象領域に存在していた検出対象が、前記第１検知対象領域に留まっていると判断する。
【００２２】
この物体検出装置において、今回の検知対象領域が、前回の第１検知対象領域及び第２検知対象領域にそれぞれ重なり、前記第１検知対象領域に存在する第１検出対象と前記第２検知対象領域に存在する第２検出対象が両方共に移動していると判断された場合、前記物体検出部は以下のように判断する。前記物体検出部は、前記第１検出対象の速度が前記第２検出対象の速度よりも速ければ、前記第１検出対象が今回の検知対象領域に移動したと判断する。前記物体検出部は、前記第１検出対象の速度が前記第２検出対象の速度と同等以下であれば、前記第１検出対象が第１検知対象領域に留まっていると判断する。
【００２３】
この物体検出装置において、前記物体検出部が以下のように判定処理を行うことも好ましい。今回の検知対象領域が、前回の第１検知対象領域及び第２検知対象領域にそれぞれ重なり、前記第１検知対象領域に存在する第１検出対象が移動していると判断され、前記第２検知対象領域に存在する第２検出対象が静止していると判断された場合、前記物体検出部は、前記第１検出対象が今回の検知対象領域に移動したと判断する。
【００２４】
この物体検出装置において、以下の構成を備えることも好ましい。ある時点で求められた第１検知対象領域に存在している検出対象が静止していると判断され、前記第１検知対象領域に、それ以後に求められた第２検知対象領域の少なくとも一部が重なった場合、前記物体検出部は以下の処理を行う。前記物体検出部は、前記第２検知対象領域が重なる直前における前記第１検知対象領域の画像をテンプレート画像として保持する。前記物体検出部は、前記第１検知対象領域と前記第２検知対象領域との重なりが無くなった時点で、この時点の前記第１検知対象領域の画像と前記テンプレート画像とのマッチング処理を行って両者の相関値を求める。前記相関値が所定の判定値よりも高ければ、前記物体検出部は、前記検出対象が前記第１検知対象領域に留まっていると判断し、前記相関値が前記判定値よりも低ければ、前記物体検出部は、前記検出対象が前記第１検知対象領域の外側に移動したと判断する。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、判定部は、差分画像を複数に分割して生成されたブロックの各々について、そのブロックを構成する複数の画素の画素値をもとに、そのブロックが移動領域であるか停止領域であるかを判定している。フレーム間差分や背景差分で得られた差分画像から移動物体（例えば人物）を抽出する場合に、検出対象の人物が背景と似た色の服を着ていると、人体が複数に分断された形で検出されてしまい、複数に分断された領域を繋ぎ合わせる処理が必要になる。それに対して、本発明ではブロック毎に移動領域であるか停止領域であるかを判定しており、複数に分断された領域を繋ぎ合わせる処理が不要になるから、画像処理の負荷を減らすことができる。また、各ブロックを構成する複数画素の画素値の代表値（例えば平均値）から、各ブロックが移動領域であるか停止領域であるかを判定する場合は、ノイズなどの影響を受けて一部の画素値が変動し、それによって代表値が変化すると、判定を誤る可能性がある。それに対して本発明では、判定部が、複数の画素の画素値をもとにブロック単位で移動領域か停止領域かを判定している。よって、判定部は、ノイズなどの影響で一部の画素値が変動したとしても、ノイズなどの影響を受けていない大部分の画素値をもとに判定が行えるから、誤判定の可能性を低減できる。また、各ブロックを構成する複数画素の画素値の代表値が同じになったとしても、ブロックを構成する複数画素の画素値が異なる場合があり、このブロックが移動領域であるか停止領域であるかを代表値だけから判定した場合、判定を誤る可能性がある。それに対して、本発明では、判定部が、ブロックを構成する複数の画素の画素値をもとに、このブロックが移動領域であるか停止領域であるかを判定しているので、誤判定の可能性を低減できる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本実施形態の物体検出装置のブロック図である。
【図２】同上の動作を説明するフローチャートである。
【図３】（ａ）はカメラから取り込んだ濃淡画像、（ｂ）は濃淡画像から作成した差分画像、（ｃ）は移動領域と停止領域を判定した判定結果を示す説明図である。
【図４】（ａ）はカメラから取り込んだ濃淡画像、（ｂ）は濃淡画像から作成した差分画像の説明図である。
【図５】（ａ）（ｂ）は同上の動作を説明する説明図である。
【図６】同上による追跡動作の説明図である。
【図７】同上による追跡動作の説明図である。
【図８】（ａ）（ｂ）は同上による追跡動作の説明図である。
【図９】同上による追跡動作の説明図である。
【図１０】同上による追跡動作の説明図である。
【図１１】（ａ）は同上のカメラの設置例を示す説明図、（ｂ）は狭角レンズを使用した場合の画像例、（ｃ）は広角レンズを使用した場合の画像例である。
【図１２】同上の壁に設置されたカメラで撮像した画像の説明図である。
【図１３】（ａ）（ｂ）はブロックの大きさを説明する説明図である。
【図１４】（ａ）は背景フレームのブロック、（ｂ）は動き検出対象フレームのブロックの画素値を示した図である。
【図１５】（ａ）は背景フレームのブロック、（ｂ）は動き検出対象フレームのブロックの画素値を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下に、本発明に係る物体検出装置の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００２８】
図１に物体検出装置１のブロック図を示す。物体検出装置１は、カメラ２と画像取得部３と演算処理部４と画像メモリ５と出力部６とを備え、検出対象である人体を検出すると出力部６から検出信号を出力する。尚、物体検出装置１の検出対象は人体に限定されるものではなく、車などの移動物体でもよい。
【００２９】
カメラ２は、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳイメージセンサからなり、所定の監視エリアを撮像する。
【００３０】
画像取得部３は、カメラ２から所定のサンプリング間隔で画像データを取り込み、取り込んだ画像データを演算処理部４に出力する。
【００３１】
演算処理部４はマイクロコンピュータからなり、組み込みのプログラムを実行することによって、差分画像作成部４ａ、判定部４ｂ、物体検出部４ｃなどの機能が実現される。
【００３２】
差分画像作成部４ａは、画像取得部３によって連続的に取得された画像間の差分画像を作成する。
【００３３】
判定部４ｂは、差分画像を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割して生成されたブロックの各々について、移動している検出対象が存在する移動領域であるか、停止している物体が存在する停止領域であるかを判定する。
【００３４】
物体検出部４ｃは、移動領域と判定された領域から検出対象を検出する。
【００３５】
画像メモリ５は、演算処理部４によってデータの書き込み、読み出しが制御され、例えば画像取得部３がカメラ２から取り込んだ画像データや、画像処理の過程で作成した差分画像などの画像データを記憶する。
【００３６】
出力部６は、演算処理部４から入力された検知信号を負荷機器（図示せず）に出力して、負荷機器を動作させたり、上位の監視装置（図示せず）に出力する。
【００３７】
この物体検出装置１は、所定の監視エリアをカメラ２で撮像して得た濃淡画像から検出対象の物体を検出するのであるが、その検出動作を図２のフローチャートに基づいて説明する。
【００３８】
画像取得部３は、所定の時間間隔でカメラ２から画像データをサンプリングし、カメラ２から取得した画像データを演算処理部４に出力する（ステップＳ１）。演算処理部４は、画像取得部３から入力された濃淡画像の画像データを画像メモリ５に逐次記憶させている。差分画像作成部４ａは、画像取得部３が濃淡画像を取得すると、画像メモリ５から前回の濃淡画像を読み込み、前回の濃淡画像と、画像取得部３が今回取得した濃淡画像との差分画像を作成する（ステップＳ２）。尚、本実施形態では所定の時間間隔でフレーム間の差分画像を作成しているが、フレーム間差分の時間間隔が一定である必要は無く、差分画像作成部４ａは、時系列で撮像された２つの濃淡画像のフレーム間差分を行うようにしてもよい。
【００３９】
その後、判定部４ｂが、ステップＳ２で得られた差分画像を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割して所定の大きさのブロックを生成し、ブロック毎に移動領域であるか停止領域であるかを判定する（ステップＳ３）。尚、移動領域とは、移動している検出対象（本実施形態では人）が存在する領域をいい、停止領域とは、停止している物体が存在する領域をいう。
【００４０】
このように、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ３は、Ｎ枚の濃淡画像から（Ｎ−１）枚のフレーム間差分画像を作成し、（Ｎ−１）枚のフレーム間差分画像を用いて、各ブロックが移動領域であるか停止領域であるかを判定するステップである。そして、判定部４ｂの判定結果をもとに、物体検出部４ｃは検出対象の物体を検出する処理（ステップＳ４〜ステップＳ１４）を行う。尚、ステップＳ４は、移動物体が存在する検知対象領域を抽出するステップであり、移動領域と判定された１乃至複数のブロックのうち、連続するブロックをひとつの検知対象領域として抽出する。ステップＳ５は、静止物体の抽出と追跡を行うステップである。また、ステップＳ６〜Ｓ１４は、移動物体を追跡する処理を行うステップである。
【００４１】
ここで、判定部４ｂが、ステップＳ２で作成された差分画像を縦横複数に分割して生成されたブロックの各々について、各ブロックが移動領域であるか停止領域であるかを判定するステップＳ３の処理について、図面を参照しながら説明する。
【００４２】
画像取得部３は所定の時間間隔（フレームレート）でカメラ２から画像データを取り込んでいる。図３（ａ）に示すように、時刻（ｔ−２）において濃淡画像Ａ１が取り込まれ、その後の時刻（ｔ−１）で濃淡画像Ａ２が取り込まれると、差分画像作成部４ａが連続的に撮像された２つの濃淡画像Ａ１，Ａ２の差分画像Ｂ１を作成する。尚、２つの濃淡画像Ａ１，Ａ２には移動中の人物Ｘ１が撮っている。
【００４３】
判定部４ｂは、差分画像作成部４ａによって差分画像Ｂ１が作成されると、この差分画像Ｂ１を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割して所定の大きさ（ｍ×ｎ）画素のブロックＣ１，Ｃ２，Ｃ３，…を作成する（図３（ｂ）参照）。尚、以下の説明で個々のブロックについて説明する場合はブロックＣ１，Ｃ２，Ｃ３，…と表記し、ブロックを特定せずに説明する場合はブロックＣと表記することとする。
【００４４】
例えば差分画像Ｂ１の大きさが横３００画素、縦２４０画素であり、これを横方向に４０個、縦方向に３０個に分割すると、８×８画素のブロックＣが合計１２００個作成され、各々のブロックＣについて判定部４ｂは移動領域か停止領域かを判定する。
【００４５】
ここで、ブロックＣは８×８＝６４（個）の画素で構成されているので、判定部４ｂは、各ブロックＣの差分値を６４次元空間の点として扱う。判定部４ｂは、予め用意された学習用のデータ（移動領域及び停止領域のデータ）をもとに、判別分析やＳＶＭ（サポートベクターマシン）などの従来周知の手法を用いて学習を行う。そして、判定部４ｂは、６４次元空間を、移動している検出対象が存在する空間（移動空間）と停止している物体が存在する空間（停止空間）とに分ける境界面を予め求めておく。その後、判定部４ｂに各ブロックＣのデータが実際に入力されると、判定部４ｂは、このデータが６４次元空間で上記の境界面に対して移動領域側にあるか、停止領域側にあるかを判断することで、このブロックＣが移動領域か停止領域かの判定を行う。図３（ｃ）はブロック毎の移動領域か停止領域かの判定を行った結果を示しており、検出対象Ｘ１に対応する領域が移動領域Ｄ１と判定され、それ以外の領域が停止領域Ｄ２と判定されている。
【００４６】
尚、判定部４ｂは、連続的に撮像されたＮ枚（Ｎは２以上の整数）の濃淡画像から作成された（Ｎ−１）枚の差分画像をもとに、同じ位置にある（ｍ×ｎ）画素のブロックＣが移動領域か停止領域かを判定してもよい。この場合、判定部４ｂは、（Ｎ−１）枚の差分画像で同じ位置にあるブロックＣの差分値を、［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］次元空間の点として扱う。例えば４枚の差分画像でブロックＣの大きさが８×８画素であれば、４×８×８＝２５６次元空間の点として扱うことになる。そして、上述と同様、判定部４ｂは、予め用意された学習用のデータをもとに、判別分析やＳＶＭなどの手法を用いて学習を行い、［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］次元空間を移動空間と停止空間に分ける境界面を予め求めておく。その後、連続的に撮像されたＮ枚の濃淡画像をもとに（Ｎ−１）枚の差分画像が作成されると、判定部４ｂは、（Ｎ−１）枚の差分画像をそれぞれ複数のブロックＣに分割する。そして、判定部４ｂは、（Ｎ−１）枚の差分画像で同じ位置にあるブロックＣの差分値を［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］次元空間の点として扱い、この点が上記の境界面に対して移動空間側にあるか停止空間側にあるかを判定する。
【００４７】
また上記の説明では、判別分析やＳＶＭなどの手法を用いた判定方法について説明したが、判定部４ｂが主成分分析を用いて移動領域であるか停止領域であるかを判定してもよい。判定部４ｂは、（ｍ×ｎ）画素のブロックＣの差分値を（ｍ×ｎ）次元空間の点として扱う。そして、判定部４ｂは、予め用意された学習用のデータ（移動領域及び停止領域と判定されたブロックＣのデータ）をもとに、各ブロックＣが移動領域であるか停止領域であるかを分離する主成分係数と、主成分得点Ｚの閾値とを予め求めておく。例えばブロックＣの大きさが８×８画素の場合、各ブロックＣの差分値は６４次元空間の点として扱われる。そして、判定部４ｂに差分画像のデータが入力されると、判定部４ｂは、ブロック毎に主成分得点Ｚを、Ｚ＝ａ１×ｂ１＋ａ２×ｂ２＋ａ３×ｂ３＋…＋ａ６４×ｂ６４なる式を用いて算出する。ここで、主成分分析によって求められた主成分係数をａ１，ａ２，ａ３…ａ６４とし、ブロックＣを構成する６４画素の画素値をｂ１，ｂ２，ｂ３…ｂ６４とする。そして、判定部４ｂは、実際の差分画像から求めた主成分得点Ｚを、予め設定された閾値と比較することで、判定対象のブロックが移動領域であるか停止領域であるかを判定する。
【００４８】
尚、主成分分析を用いた判定においても、連続的に撮像されたＮ枚の濃淡画像から作成された（Ｎ−１）枚の差分画像をもとに、同じ位置にある（ｍ×ｎ）画素のブロックＣが移動領域であるか停止領域であるかを判定してもよい。次元数が異なるだけで、処理自体は上述の処理と同じであるから、詳細な説明は説明する。
【００４９】
以上説明したように、本実施形態の物体検出装置１は、画像取得部３と、差分画像作成部４ａと、判定部４ｂとを備えている。画像取得部３は所定の撮像エリアの画像を順次取得する。差分画像作成部４ａは、画像取得部３によって連続的に取得された２枚の画像Ａ１，Ａ２の差分画像Ｂ１を求める。判定部４ｂは、差分画像Ｂ１を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割してできる複数のブロックＣの各々について、移動している検出対象が存在する移動領域であるか、停止している物体が存在する停止領域であるかを判定する。そして、判定部４ｂは、複数のブロックＣの各々について、そのブロックＣを構成する複数の画素の画素値をもとに、そのブロックＣが移動領域であるか停止領域であるかを判定する。
【００５０】
このように、判定部４ｂは、差分画像を複数に分割して生成されたブロックＣの各々について、そのブロックＣを構成する複数画素の画素値をもとに、そのブロックＣが移動領域であるか停止領域であるかを判定している。フレーム間差分や背景差分で得られた差分画像から移動物体（例えば人物）を抽出する場合に、検出対象の人物が背景と似た色の服を着ていると、人体が複数に分断された形で検出されてしまい、複数に分断された領域を繋ぎ合わせる処理が必要になる。それに対して、本実施形態ではブロック毎に移動領域であるか停止領域であるかを判定しており、複数に分断された領域を繋ぎ合わせる処理が不要になるから、画像処理の負荷を減らすことができる。また、各ブロックを構成する複数画素の画素値の代表値（例えば平均値）から、各ブロックが移動領域か停止領域かを判定する場合は、ノイズなどの影響を受けて一部の画素値が変動し、それによって代表値が変化すると、判定結果を誤る可能性がある。それに対して本実施形態では、判定部４ｂが、複数の画素の画素値をもとにブロック単位で移動領域か停止領域かを判定している。よって、判定部４ｂは、ノイズなどの影響で一部の画素値が変動したとしても、ノイズなどの影響を受けていない大部分の画素値をもとに判定が行えるから、誤判定の可能性を低減できる。また、各ブロックを構成する複数画素の画素値の代表値が同じになったとしても、ブロックを構成する複数画素の画素値が異なる場合があり、このブロックが移動領域であるか停止領域であるかを代表値だけから判定した場合、判定を誤る可能性がある。それに対して、本実施形態では、判定部４ｂが、ブロックを構成する複数の画素の画素値をもとに、このブロックが移動領域であるか停止領域であるかを判定しているので、誤判定の可能性を低減できる。
【００５１】
また本実施形態では、差分画像作成部４ａが、画像取得部３が連続的に取得したＮ枚の画像から（Ｎ−１）枚の差分画像を作成する。判定部４ｂは、（Ｎ−１）枚の差分画像の各々を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割して、横方向がｍ画素、縦方向がｎ画素のブロックを複数生成する。判定部４ｂは、（Ｎ−１）枚の差分画像で同じ位置にあるブロックについて、ブロックを構成する［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］個の画素の差分値を、［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］次元空間上の点として扱う。判定部４ｂは、予め収集された学習用の画像をもとに多変量解析を行って、［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］次元の空間を、移動する検出対象が存在する空間と停止している物体が存在する空間とに仕切る境界面を求めておく。そして、判定部４ｂは、各ブロックを構成する［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］個の画素値が示す点が上記の境界面に対して移動領域側にあるか停止領域側にあるかを判定することで、このブロックが移動領域であるか停止領域であるかを判定する。
【００５２】
尚、上記の説明では判定部４ｂは、多変量解析を行って各ブロックが移動領域であるか停止領域であるかを判定しているが、判定部４ｂの判定方法を上記の方法に限定する趣旨のものではなく、以下のような方法で移動領域か停止領域かを判定してもよい。
【００５３】
例えば判定部４ｂは、複数のブロックの各々について、各ブロックを構成する複数の画素のうち、差分値が所定の閾値を超える画素数が所定の判定基準以上であれば移動領域と判定し、差分値が閾値を超える画素数が判定基準未満であれば停止領域と判定する。移動している検知対象が存在する移動領域であれば、連続的に撮影された２枚の濃淡画像Ａ１，Ａ２で画素値の変化が大きくなり、ブロックを構成する画素の差分値が大きくなると考えられる。したがって、差分値が閾値を超える画素数と所定の判定基準との高低を比較することによって、移動領域か停止領域かを判定でき、簡単な処理で移動領域か停止領域かを判定することができる。
【００５４】
また、連続的に撮像された３枚以上の濃淡画像から複数枚の差分画像を作成し、複数枚の差分画像をもとに各ブロックが移動領域であるか停止領域であるかを判定する場合には、以下のような方法で移動領域か停止領域かを判定してもよい。
【００５５】
図４は、連続して撮像された５枚の濃淡画像Ａ１〜Ａ５から４枚の差分画像Ｂ１〜Ｂ４を作成し、この４枚の差分画像をもとに各ブロックが移動領域であるか停止領域であるかを判定する場合の説明図である。尚、図４（ａ）の例では５枚の濃淡画像Ａ１〜Ａ５に移動中の人物Ｘ１が写っている。
【００５６】
画像取得部３は、カメラ２から時刻（ｔ−２）に濃淡画像Ａ１を、時刻（ｔ−１）に濃淡画像Ａ２を、時刻ｔに濃淡画像Ａ３を、時刻（ｔ＋１）に濃淡画像Ａ４を、時刻（ｔ＋２）に濃淡画像Ａ５をそれぞれ取り込む。画像取得部３は、カメラ２から濃淡画像の画像データを取り込むと、取り込んだ画像データを演算処理部４に出力する。演算処理部４は、画像取得部３から画像データが入力されると、この画像データを画像メモリ５に記憶させる。
【００５７】
差分画像作成部４ａは、画像取得部３が濃淡画像を取り込む毎に、１つ前のタイミングで取り込んだ濃淡画像との差分画像を作成しており、連続的に撮像された５枚の濃淡画像Ａ１〜Ａ５から、４枚の差分画像Ｂ１〜Ｂ４を作成する。差分画像作成部４ａによって差分画像が作成されると、判定部４ｂは、差分画像を、横方向及び縦方向にそれぞれ分割して、所定の大きさ（例えば８×８＝６４画素）のブロックを作成する。そして、判定部４ｂは、４枚の差分画像Ｂ１〜Ｂ４で同じ位置にあるブロックを構成する２５６（＝６４×４）個の画素の差分値と閾値との高低をそれぞれ比較し、差分値が閾値を超える画素数の合計に基づいて、このブロックが移動領域か停止領域かを判定する。移動領域であれば連続する２枚の濃淡画像で画素値の変化が大きくなり、差分値が閾値を超える画素が多くなると考えられる。よって、判定部４ｂは、４枚の差分画像Ｂ１〜Ｂ４で同じ位置にあるブロックを構成する２５６個の画素のうち、差分値が閾値を超える画素数が所定の判定値以上であれば移動領域と判定し、差分値が閾値を超える画素数が判定値未満であれば停止領域と判定する。
【００５８】
このように、画像取得部３がカメラ２から連続的に撮像されたＮ枚の濃淡画像を取り込むと、差分画像作成部４ａが、連続的に撮影されたＮ枚の濃淡画像から（Ｎ−１）枚の差分画像を作成する（Ｎは２以上の整数。）。判定部４ｂは、（Ｎ−１）枚の差分画像の各々について、差分画像を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割して、横方向がｍ画素、縦方向がｎ画素のブロックを生成する（ｍ，ｎは２以上の整数）。そして、判定部４ｂは、（Ｎ−１）枚の差分画像で同じ位置にあるブロックを構成する［（Ｎ−１）×ｍ×ｎ］個の画素の差分値と所定の閾値との高低をそれぞれ比較し、差分値が閾値を超える画素数をもとに、このブロックが移動領域か停止領域かを判定する。
【００５９】
ところで、複数枚の差分画像で同じ位置にあるブロックが移動領域か停止領域かを判定する場合に、個々の差分画像で対象ブロックが移動領域か停止領域かを判定し、その判定結果を用いて、対象のブロックが移動領域か停止領域かを最終的に判断しても良い。
【００６０】
例えば図４に示すように、画像取得部３がカメラ２から５枚の濃淡画像Ａ１〜Ａ５を連続的に取り込み、差分画像作成部４ａが４枚の差分画像Ｂ１〜Ｂ４を作成した場合、判定部４ｂは、差分画像が作成される毎に差分画像を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割して所定の大きさのブロックを作成する。判定部４ｂは、差分画像Ｂ１〜Ｂ４の各々で、同じ位置にあるブロックを構成する画素の差分値と所定の閾値とをそれぞれ比較する。ここで、判定部４ｂは、差分値が閾値を超える画素数が所定の判定基準以上であれば、このブロックが移動領域であると判定し、差分値が閾値を超える画素数が判定基準未満であれば、このブロックが停止領域であると判定する。
【００６１】
下記の表１は、差分画像Ｂ１〜Ｂ４の各々について同じ位置にあるブロックが移動領域であるか停止領域であるかを判定した結果の一例を示している。例１では、半分の差分画像Ｂ１，Ｂ２では同じ位置のブロックが移動領域と判定され、残りの半分の差分画像Ｂ３，Ｂ４では同じ位置のブロックが停止領域と判定される。例２では、３つの差分画像Ｂ１〜Ｂ３で同じ位置のブロックが移動領域と判断され、差分画像Ｂ４のみで同じ位置のブロックが停止領域と判断されている。例３では、差分画像Ｂ４のみで同じ位置のブロックが移動領域と判断され、残りの差分画像Ｂ１〜Ｂ３では同じ位置のブロックが移動領域と判断されている。ここで、判定部４ｂが、差分画像Ｂ１〜Ｂ４での判定結果に基づいて、同じ位置にあるブロックが移動領域であるか停止領域であるかを最終的に判定する方式には多数決判定方式と移動優先のＯＲ判定方式とがあり、２つの方式での判定結果を表１に示す。
【００６２】
【表１】
2014071482.tif 000003
【００６３】
多数決判定方式で判定する場合、例１、例２では差分画像Ｂ１〜Ｂ４の半数以上で移動領域と判定されているので、判定部４ｂは最終的に移動領域と判定するが、例３では移動領域との判定が半数に満たないので、判定部４ｂは停止領域と判定する。一方、移動優先のＯＲ判定方式で判定する場合、例１〜例３では差分画像Ｂ１〜Ｂ４のうち少なくとも１つの差分画像で移動領域と判定されているから、判定部４ｂは何れの例でも最終的に移動領域と判定する。
【００６４】
このように、判定部４ｂは、複数枚の差分画像の各々について各ブロックが移動領域であるか停止領域であるかをそれぞれ判定する。そして判定部４ｂは、各差分画像での判定結果に基づいて、複数の差分画像で同じ位置にあるブロックが移動領域であるか停止領域であるかを判定しているので、移動領域か停止領域かの判定をより確実に行うことができる。
【００６５】
ところで、判定部４ｂは、差分画像を複数に分割して得たブロックＣの各々について移動領域であるか停止領域であるかの判定を行うが、ブロックＣの大きさは、以下の条件に基づいて予め決定される。
【００６６】
ブロックＣの大きさを決定する条件としては、検出対象の大きさ、カメラ２から検出対象までの距離、検出対象の移動速度、画像取得部３がカメラ２の画像を取得する時間間隔（フレームレート）などがある。これらの条件のうちフレームレートは以下のようにして決定される。
【００６７】
物体検出部４ｃは、連続的に撮影される２枚の濃淡画像において部分的に重なっている領域を移動中の検出対象と判断して追跡するので、連続的に撮影される２枚の濃淡画像で人が存在する領域に重なりが生じるように、フレームレートが決定される。尚、検出対象の標準的な大きさ（例えば成人の標準的な身長）と、カメラ２から検出対象までの距離と、カメラ２の画角やレンズの倍率とをもとに、設計段階で画像中に現れる検出対象の大きさはある程度特定されている。そして、設計者は、画像中に現れる検出対象の大きさと、検出対象の標準的な移動速度（例えば人が歩く速度）をもとに、連続的に撮影される２枚の濃淡画像で人が存在する領域に重なりが生じるように、フレームレートを決定し、物体検出装置１に設定する。
【００６８】
尚、カメラ２から検出対象までの距離や、画像中に現れる検出対象の大きさは以下のようにして推定される。
【００６９】
図１１（ａ）に示すように、天井１０１に設置されたカメラ２が下方の撮像エリアを撮像する場合、カメラ２のレンズが狭角レンズであれば、画像の中心付近と周辺部とでカメラ２から検出対象までの距離はあまり変わらない。図１１（ｂ）は、狭角レンズを使用する場合にカメラ２で撮像された画像の一例である。ここで、カメラ２の設置高さや、検出対象である人（例えば成人）の標準的な身長や、着席時の検出対象の高さは既知であるので、設計者は、これらの情報をもとにカメラ２から検出対象までの距離をある程度の範囲で決定することができる。そして、カメラ２から検出対象までの距離が判れば、検出対象である人（例えば成人）の標準的な大きさと、カメラ２の画素数や画角やレンズ倍率などの既知のデータをもとに、設計者は、画像中に現れる検出対象の大きさを推定することができる。
【００７０】
図１１の例ではカメラ２が天井１０１に設置されているが、カメラ２を壁に取り付けてもよく、この場合はカメラ２によって検出対象が横方向から撮影される。図１２は、壁に設置されたカメラ２で撮像された画像の一例である。この場合はカメラ２から検出対象Ｘ１，Ｘ２までの距離が特定できないため、設計者は、検出対象を検出する位置をある範囲に設定し、カメラ２からその位置までの距離を、検出対象までの距離として設定する。
【００７１】
上述のようにして画像中に現れる検出対象の大きさが推定されると、設計者は、検出対象の移動方向におけるブロックＣの幅寸法を、移動方向における検出対象の幅寸法の（１／ｚ）倍以上且つ１倍以下の寸法に設定する。尚、図１２のようにカメラ２が壁に設置され、画像内で検出対象の人物が左右方向に移動する場合、所定の距離だけ離れた位置にいる人物を撮影した際に画像内に現れる人物の像の横幅に相当する寸法が、移動方向における検出対象の幅寸法として設定される。また、図１１のようにカメラ２が天井に設置され、画像内を自由な方向に人が移動する場合、画像内に現れる人物の像を囲む矩形領域の一辺の長さが、移動方向における検出対象の幅寸法として設定される。また、変数ｚは、移動領域か停止領域かを判定する際に使用される差分画像の枚数である。例えば判定に使用される差分画像の枚数が４枚の場合、移動方向におけるブロックＣの幅寸法は、移動方向における検出対象の幅寸法の（１／４）倍以上且つ１倍以下に設定される。
【００７２】
ここで、以下のような理由により、ブロックＣの大きさは、移動方向における検出対象の幅寸法の（１／４）倍以上且つ１倍以下に設定されるのが好ましい。
【００７３】
画像のサンプルレートに比べて検出対象の移動速度が速い場合（すなわち連続的に撮像された画像間で検出対象の重なりが少なくなる場合）、判定に用いるｚ枚の差分画像を作成するために、画像取得部３が取得した（ｚ＋１）枚の濃淡画像において、検出対象の像が存在するブロックの数が少なくなる。よって、背景のみのブロックの数が増加することになり、連続的に撮像された画像の差分値が小さくなって、検出漏れの発生する可能性がある。
【００７４】
一方、画像のサンプルレートに比べて検出対象の移動速度が遅い場合（すなわち連続的に撮像された画像間で検出対象の重なりが多くなる場合）、連続的に撮像された画像間で検出対象がほぼ同じ位置に滞在することになる。よって、判定に用いるｚ枚の差分画像を作成するために、画像取得部３が取得した（ｚ＋１）枚の濃淡画像が似通った画像となり、差分値が小さくなるため、やはり検出漏れの発生する可能性がある。
【００７５】
また、移動方向におけるブロックＣの幅寸法が上記の設定範囲よりも大きくなると、ブロックＣ内で背景の占める割合が増加して、差分値が小さくなるため、検出漏れの発生する可能性がある。
【００７６】
また、移動方向におけるブロックＣの幅寸法が上記の設定範囲よりも小さくなると、個々のブロックＣが狭い領域の画像となるため、判定に用いるｚ枚の差分画像を作成するために、画像取得部３が取得した（ｚ＋１）枚の濃淡画像において、各ブロックＣが似通ったパターンとなる。そのため差分値が小さくなって、検出漏れの発生する可能性がある。
【００７７】
以上のことから、移動中の検出対象が存在するブロックのうち移動領域と判定させたいブロックＣでは、移動領域か停止領域かの判定に用いる画素数のほぼ全部が検出対象となるタイミングが、１〜数（２あるいは３）フレーム程度となるように、ブロックＣの大きさを設定するのが好ましい。
【００７８】
実際には検出対象の速度は一定ではなく、上述のようにカメラから検出対象までの距離、レンズの画角及び画像中の検出対象の位置などによって、画像中の検出対象の大きさも変化するので、ブロックＣの大きさを一意には決定できないが、検出対象の移動方向におけるブロックＣの幅寸法を、移動方向における検出対象の幅寸法の（１／ｚ）倍以上且つ１倍以下とすれば、検出対象が存在するブロックの何れかは移動領域と判定されることが実験の結果から判明した。このような大きさにブロックの大きさを設定することで、検出対象の移動速度が低速でも高速でも検出漏れを抑制して、検出対象を確実に検出できる。ここで、図１３（ａ）は濃淡画像の一例を示し、図１３（ｂ）はブロック毎に移動領域か停止領域かを判定した結果を示している。図１３は壁にカメラ２が設置された場合の画像であり、検出対象Ｘ２は検出対象Ｘ１よりもカメラ２に近い位置に立っているため、画像内で検出対象Ｘ２の大きさが検出対象Ｘ１に比べて大きくなっている。ブロックＣの大きさは検出対象Ｘ１に合わせて設定されているため、検出対象Ｘ１は全体が１つの移動領域Ｄ２として検出されている。それに対して、検出対象Ｘ２の大きさは検出対象Ｘ１よりも大きいため、検出対象Ｘ２に比べるとブロックの大きさが相対的に小さくなり、そのため検出対象Ｘ２に対応する移動領域Ｄ２は分断された形状で検出されている。
【００７９】
尚、カメラ２のレンズが広角レンズの場合、図１１（ｃ）に示すように画像の中心付近と周辺部とで、画像に現れる検出対象の大きさが異なるため、ブロックの大きさを画像の中心付近と周辺部とで異ならせることも好ましい。
【００８０】
また、上記の説明では、差分画像を横方向及び縦方向にそれぞれ複数に分割してブロックを生成した後、各ブロックが移動領域か停止領域かを判定しているが、先ず濃淡画像Ａ１，Ａ２をそれぞれ横方向及び縦方向に複数に分割してブロックを生成してもよい。そして、同じ位置にあるブロック毎に、対応する画素の差分値を求め、差分値が閾値以上となる画素数から移動領域か停止領域かを判定してもよい。
【００８１】
上述のように、判定部４ｂによって移動領域であるか停止領域であるかの判定が行われると、物体検出部４ｃは、移動領域と判定された１乃至複数のブロックのうち、連続するブロックを一つにまとめて検知対象領域としており、１乃至複数の検知対象領域が抽出される。そして、物体検出部４ｃは、各々の検知対象領域を、検知対象の移動物体が存在する領域として抽出する（図２のステップＳ４）。
【００８２】
ところで、判定部４ｂによって停止領域と判定された領域は、検出対象が存在しない背景領域と、検出対象は存在するがその検出対象が静止している静止領域とに分けられる。したがって、検出対象を正確に検出するためには、停止領域から静止領域を抽出して、静止している検出対象（例えば人や車）を検出する必要がある。
【００８３】
一般的に静止している人や車を停止領域から検出するのは困難であるから、本実施形態の物体検出装置１は、動いている検出対象が動かなくなる過程で移動領域が時間的に変化することに注目し、その変化から静止領域を検出する。すなわち、物体検出装置１は、過去のある時点では移動領域であった部分が、現時点で移動領域でなくなるという変化を検出することで、静止領域（静止物体）の抽出と追跡を行っており、以下にその具体的な方法を説明する。
【００８４】
物体検出部４ｃは、判定部４ｂによって移動領域と判定された１乃至複数のブロックのうち、連続するブロックをそれぞれ１つの検知対象領域とする。画像取得部３がカメラ２から画像を取り込む毎に、判定部４ｂが移動領域と停止領域の判定処理を行うとともに、物体検出部４ｃが検出対象を検出する処理を行う。すなわち、ステップＳ５では、前回求めた検知対象領域と今回求めた検知対象領域の関係から、静止物体が存在する領域として、前回の検知対象領域をそのまま引き継いで今回の検知対象領域を削除するか、今回の検知対象領域を採用するかを選択する。
【００８５】
ここで、以下に述べる条件１，条件２，条件３の何れかが成立すれば、物体検出部４ｃは、前回の検知対象領域に存在していた検出対象が静止したと判断する。そして、物体検出部４ｃは、今回求めた検知対象領域を削除し、前回求めた検知対象領域を検出対象が存在している静止領域と判定することで、静止物体を追跡する。ここにおいて、条件１とは、今回求めた検知対象領域が、前回求めた検知対象領域に含まれることである。条件２とは、今回求めた検知対象領域と前回求めた検知対象領域とが重なり、且つ、前回求めた検知対象領域の面積に対する今回求めた検知対象領域の面積の比率が所定の閾値よりも小さくなることである。条件３とは、今回求めた検知対象領域と前回求めた検知対象領域とで重なり合う部分が全く存在しないことである。
【００８６】
例えば図５（ａ）（ｂ）に示すように前回と今回とで検出対象領域が変化した場合を考える。図５（ａ）は前回検出された検知対象領域Ｄ１，Ｅ１を示し、図５（ｂ）は今回検出された検知対象領域Ｄ２，Ｅ２を示している。この検知例では今回の検知対象領域Ｄ２，Ｅ２が前回の検知対象領域Ｄ１，Ｅ１とそれぞれ重なり、且つ、前回の検知対象領域Ｄ１，Ｅ１の面積に対する今回の検知対象領域Ｄ２，Ｅ２の面積の比率が所定の閾値よりも小さくなっている。これは、前回の検知対象領域Ｄ１，Ｅ１に存在する検出対象が止まりかけており、この検出対象の動いている部位が少なくなっているためと考えられるので、物体検出部４ｃは、前回の検知対象領域Ｄ１，Ｅ１を、検出対象が存在している静止領域と判定して、その領域を引き継ぐとともに、今回の検出で得られた検知対象領域Ｄ２，Ｅ２を削除する。
【００８７】
次に、移動物体を追跡するステップＳ６〜Ｓ１４の処理について以下に説明する。
【００８８】
物体検出部４ｃは、前回求めた検知対象領域と今回求めた検知対象領域とが重なっていれば同一の検出対象が存在すると判断する。そして、物体検出部４ｃは、前回求めた検知対象領域に存在する検出対象が静止していると判断したか否かに応じて、前回及び今回の検知対象領域から検出対象の現在位置を求めるための判定条件を変更する。また物体検出部４ｃは、前回求めた検知対象領域に存在する検出対象が静止していないと判断した場合、検出対象の動きを表すパラメータに応じて、前回及び今回の検知対象領域から検出対象の現在位置を求めるための判定条件を変更する。この判定条件を具体的にどのように変化させるかについて、以下に具体例を参考にして説明する。尚、検出対象の動きを表すパラメータとは例えば検出対象の速度である。物体検出部４ｃは、検出対象が存在する検知対象領域の重心位置を求め、この重心位置の時間的な変化から検出対象の速度を求めている。
【００８９】
先ず、物体検出部４ｃは、今回求めた検知対象領域Ｆ２と重なる前回の検知対象領域が１つだけか、複数あるかを判定する（図２のステップＳ６）。図６に示すように、今回求めた検知対象領域Ｆ２が、前回求めた検知対象領域Ｆ１のみと重なり、前回求めた別の検知対象領域（図示せず）に重なっていなければ、物体検出部４ｃは、検知対象領域Ｆ１に存在していた検出対象が、検知対象領域Ｆ２に移動したと判断して追跡する（図２のステップＳ７）。この場合、物体検出部４ｃは、前回検出された検知対象領域Ｆ１が移動領域であるか、静止領域であるかに関係無く、今回検出された検知対象領域Ｆ２に検出対象が移動したと判定する。
【００９０】
またステップＳ６において今回求めた検知対象領域Ｆ２に前回求めた第１検知対象領域Ｆ１ａ及び第２検知対象領域Ｆ１ｂがそれぞれ重なっていると判定された場合（図７〜図９参照）、物体検出部４ｃは、第１検知対象領域Ｆ１ａに存在している第１検出対象が静止しているか否かを判定する（ステップＳ８）。
【００９１】
ここで、第１検知対象領域Ｆ１ａにいた第１検出対象が静止していれば（ステップＳ８のＹｅｓ）、物体検出部４ｃは、図７に示すように第１検知対象領域Ｆ１ａに存在していた検出対象が第１検知対象領域Ｆ１ａに留まっていると判断する（ステップＳ９）。
【００９２】
また、物体検出部４ｃは、第１検知対象領域Ｆ１ａに存在していた第１検出対象が移動していると判断した場合（ステップＳ８のＮｏ）、第２検知対象領域Ｆ１ｂに存在している第２検出対象が静止しているか否かを判定する（ステップＳ１０）。ここで、第２検出対象が移動していれば（ステップＳ１０のＮｏ）、物体検出部４ｃは、第１検出対象の速度Ｖ１と、第２検出対象の速度Ｖ２とを比較し（ステップＳ１１）、その結果をもとに今回の検知対象領域Ｆ２に移動した検出対象を判定する。第１検出対象の速度Ｖ１が第２検出対象の速度Ｖ２よりも速ければ、物体検出部４ｃは、図８（ａ）に示すように、前回検出時に第１検知対象領域Ｆ１ａに存在していた第１検出対象が、今回の検知対象領域Ｆ２に移動したと判断する（ステップＳ１２）。第１検出対象の移動速度Ｖ１が第２の検出対象の移動速度Ｖ２以下であれば、物体検出部４ｃは、図８（ｂ）に示すように前回検出時に第１検知対象領域Ｆ１ａに存在していた第１検出対象が第１検知対象領域Ｆ１ａに留まっていると判断する（ステップＳ１３）。
【００９３】
また物体検出部４ｃは、ステップＳ１０で第２検知対象領域Ｆ１ｂに存在する第２検出対象が静止していると判断すると、図９に示すように第１検知対象領域Ｆ１ａに存在していた第１検出対象が今回の検知対象領域Ｆ２に移動したと判断する（ステップＳ１４）。
【００９４】
以上の判定処理を纏めると、前回の検知対象領域Ｆ１と今回の検知対象領域Ｆ２が重なり、且つ、今回の検知対象領域Ｆ２が前回の他の検知対象領域に重なっていなければ、物体検出部４ｃは、検知対象領域Ｆ１に存在していた検出対象が、今回の検知対象領域Ｆ１に移動したと判断する。
【００９５】
また、今回の検知対象領域Ｆ２が前回の第１検知対象領域Ｆ１ａ及び第２検知対象領域Ｆ１ｂにそれぞれ重なり、且つ、第１検知対象領域Ｆ１ａに存在していた検出対象が静止していると判定された場合、物体検出部４ｃは、第１検知対象領域Ｆ１ａに存在していた検出対象が、第１検知対象領域Ｆ１ａに留まっていると判断する。
【００９６】
また、今回の検知対象領域Ｆ２が前回の第１検知対象領域Ｆ１ａ及び第２検知対象領域Ｆ１ｂにそれぞれ重なり、第１検知対象領域Ｆ１ａに存在する第１検出対象と、第２検知対象領域Ｆ１ｂに存在する第２検出対象とが、両方共に移動していると判断された場合、物体検出部４ｃは以下の判定処理を行う。第１検出対象の速度Ｖ１が第２検出対象の速度Ｖ２よりも速ければ、物体検出部４ｃは、第１検出対象が今回の検知対象領域Ｆ２に移動したと判断する。第１検出対象の速度Ｖ１が第２検出対象の速度Ｖ２と同等以下であれば、物体検出部４ｃは第１検出対象は第１検知対象領域Ｆ１ａに留まっていると判断する。
【００９７】
また、今回の検知対象領域Ｆ２が前回の第１検知対象領域Ｆ１ａ及び第２検知対象領域Ｆ１ｂにそれぞれ重なり、第１検知対象領域Ｆ１ａに存在する第１検出対象が移動していると判断され、第２検知対象領域Ｆ２に存在する第２検出対象が静止していると判断された場合、物体検出部４ｃは、第１検出対象が今回の検知対象領域Ｆ２に移動したと判断する。
【００９８】
このように、物体検出部４ｃは、前回求めた検知対象領域に存在する検出対象が静止しているか否か、また静止していない場合は検出対象の動きを表すパラメータ（例えば速度）に応じて、前回及び今回の検知対象領域から検出対象の現在位置を求めるための判定条件を変更するので、検出対象の位置をより詳細に判定することができる。
【００９９】
また、図１０に示すように、ある時点で抽出された第１検知対象領域Ｇ１に存在している検出対象ｇ１が静止しており、この第１検知対象領域Ｇ１に、それ以後に抽出された第２検知対象領域Ｈ１の少なくとも一部が時刻Ｔにおいて重なった場合、物体検出部４ｃは以下のような処理を行う。尚、図１０において第２検知対象領域Ｈ１の領域中に記した文字は、第２検知対象領域Ｈ１がその位置にあるときの時刻を示している。図１０には時刻（Ｔ−２）、（Ｔ−１）、Ｔ、（Ｔ＋１）、（Ｔ＋２）における第２検知対象領域Ｈ１の位置が図示されており、第２検知対象領域Ｈ１は時間の経過に応じて図１０の左上から右下へと移動している。
【０１００】
時刻Ｔにおいて、移動してきた第２検知対象領域Ｈ１の一部が第１検知対象領域Ｇ１に重なるのであるが、物体検出部４ｃは、第２検知対象領域Ｈ１が重なる直前の時刻（Ｔ−１）における第１検知対象領域Ｇ１の画像をテンプレート画像として保持する。その後、物体検出部４ｃは、第１検知対象領域Ｇ１と第２検知対象領域Ｈ１との重なりが無くなった時点（時刻（Ｔ＋２））で、この時点の第１検知対象領域Ｇ１の画像とテンプレート画像とのマッチング処理を行い、両者の相関値を求める。この相関値が所定の判定値よりも高ければ、物体検出部４ｃは検出対象ｇ１が第１検知対象領域Ｇ１内に留まっていると判断し、相関値が判定値よりも低ければ、物体検出部４ｃは検出対象ｇ１が第１検知対象領域Ｇ１の外側に移動したと判断する。これにより、物体検出装置１は検出対象の位置をより正確に検出することができる。
【０１０１】
以上のようにして静止物体（例えば人体の静止している部位）と移動物体（例えば人体の移動している部位）が検出されると、静止物体と移動物体の両方を合わせることで、検出対象（例えば人体）をより正確に検出することができる。
【符号の説明】
【０１０２】
１  物体検出装置
２  カメラ
３  画像取得部
４  演算処理部
４ａ  差分画像作成部
４ｂ  判定部
４ｃ  物体検出部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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