(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像中の特定物体の通過を検知するための条件に応じて、前記特定物体を前記画像から検出するための照合情報を決定する決定手段と、
前記照合情報を用いて前記特定物体を前記画像から検出する特定物体検出手段と、
を備え、
前記条件は、前記特定物体の通過を検知するための線の配置方向である
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
画像中の特定物体の通過を検知するための条件に応じて、前記特定物体を前記画像から検出するための照合情報を決定する決定手段と、
前記照合情報を用いて前記特定物体を前記画像から検出する特定物体検出手段と、
を備え、
前記条件は、前記特定物体の通過を検知するための線の傾きである
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
画像中の特定物体の通過を検知するための条件に応じて、前記特定物体を前記画像から検出するための照合情報を決定する決定手段と、
前記照合情報を用いて前記特定物体を前記画像から検出する特定物体検出手段と、
を備え、
前記条件は、前記特定物体の通過を検知するための境界に対する通過方向を規定する条件である
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
画像中の特定物体の通過を検知するための所定の長さの直線の設定情報に応じて、前記特定物体を前記画像から検出するための照合情報を決定する決定手段と、
前記照合情報を用いて前記特定物体を前記画像から検出する特定物体検出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
画像中の特定物体の通過を検知するための条件に応じて、前記特定物体を前記画像から検出するための照合情報を決定する決定手段と、
前記画像からオブジェクトを検出するオブジェクト検出手段と、
前記オブジェクトから前記照合情報を用いて前記特定物体を検出する特定物体検出手段と、
を備え、
前記条件は複数の線によって定められ、
前記決定手段は、前記オブジェクトの位置に応じて、前記複数の線の中から線を選択し、その選択した線に応じて、前記照合情報を決定する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
前記境界に対する通過方向を規定する条件は、前記境界を通過する第１の通過方向、前記第１の通過方向とは異なる第２の通過方向、または、前記第１および第２の通過方向の両方の通過方向、を規定する条件であることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記決定手段は、前記条件に応じて複数の照合情報を決定することを特徴とする請求項１乃至３、５及び６の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記決定手段は、前記特定物体を前記画像から検出するための照合パターン辞書を決定することにより前記照合情報を決定することを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記決定手段は、前記照合パターン辞書を複数決定し、当該複数の照合パターンを使用する順序を決定することにより前記照合情報を決定することを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記線は複数の線分を有する折線であり、
前記決定手段は、前記複数の線分の各設定情報に応じて前記照合情報を決定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記線は曲線であり、
前記決定手段は、前記曲線を近似した複数の線分の各設定情報に応じて、前記照合情報を決定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記決定手段は、前記オブジェクトの位置から所定の範囲内にある１または複数の線の設定情報に応じて、前記照合情報を決定することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記特定物体は、人体または人物の顔であることを特徴とする請求項１乃至１２の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記特定物体検出手段により検出された前記特定物体が前記線を通過したことを検出する通過検出手段と、
前記通過したことを出力する出力手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
画像中の特定物体の通過を検知するための条件に応じて、前記特定物体を前記画像から検出するための照合情報を決定する決定工程と、
前記照合情報を用いて前記特定物体を前記画像から検出する特定物体検出工程と、
を有し、
前記条件は、前記特定物体の通過を検知するための線の配置方向である
ことを特徴とする制御方法。
【請求項１６】
画像中の特定物体の通過を検知するための条件に応じて、前記特定物体を前記画像から検出するための照合情報を決定する決定工程と、
前記照合情報を用いて前記特定物体を前記画像から検出する特定物体検出工程と、
を有し、
前記条件は、前記特定物体の通過を検知するための線の傾きである
ことを特徴とする制御方法。
【請求項１７】
画像中の特定物体の通過を検知するための条件に応じて、前記特定物体を前記画像から検出するための照合情報を決定する決定工程と、
前記照合情報を用いて前記特定物体を前記画像から検出する特定物体検出工程と、
を有し、
前記条件は、前記特定物体の通過を検知するための境界に対する通過方向を規定する条件である
ことを特徴とする制御方法。
【請求項１８】
画像中の特定物体の通過を検知するための所定の長さの直線の設定情報に応じて、前記特定物体を前記画像から検出するための照合情報を決定する決定工程と、
前記照合情報を用いて前記特定物体を前記画像から検出する特定物体検出工程と、
を有することを特徴とする制御方法。
【請求項１９】
画像中の特定物体の通過を検知するための条件に応じて、前記特定物体を前記画像から検出するための照合情報を決定する決定工程と、
前記画像からオブジェクトを検出するオブジェクト検出工程と、
前記オブジェクトから前記照合情報を用いて前記特定物体を検出する特定物体検出工程と、
を有し、
前記条件は複数の線によって定められ、
前記決定工程では、前記オブジェクトの位置に応じて、前記複数の線の中から線を選択し、その選択した線に応じて、前記照合情報を決定する
ことを特徴とする制御方法。
【請求項２０】
コンピュータを、請求項１乃至１４の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理装置の制御方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、監視カメラ等から得た映像を使用して、人体等のオブジェクトが映像中の特定箇所を通過したことを検知する場合、映像から検出したオブジェクトを画面内で追尾し、特定箇所の通過を検出している。
【０００３】
特許文献１では、動きベクトルからオブジェクトを検出し、次フレームにおける探索位置を推定し、テンプレートマッチングによりオブジェクトを追尾する。特許文献２では、顔検出を行い、現在フレームと過去フレームとの相関から検出した動き情報によって顔追尾を行っている。この追尾結果に基づいて特定箇所のオブジェクトの通過判定を可能としている。
【０００４】
一般的に、映像解析処理により人体や顔等のオブジェクトの検出を行う場合、オブジェクトの特徴を記憶した照合パターン（辞書）を一つまたは角度に応じて複数使用し、画像から照合パターンに合致するオブジェクトを検出する。また、映像解析処理による通過検知は、オブジェクトの追尾の軌跡である追尾線と、画面内に設定した判定線分または判定領域枠とが交差したことを検出し、オブジェクトが通過したと判定する。特許文献３では、カメラ画像中の移動オブジェクトを動き塊として検出するとともに、カメラ画像中に侵入禁止線を設定し、侵入者検知を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−３７３３３２号公報
【特許文献２】特開２０１０−５０９３４号公報
【特許文献３】特開２００７−２３３９１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
通過検知に用いるオブジェクトの検出処理は、ネットワークカメラ機器の高画素化という背景や、監視等では高精度に実時間処理を行う必要があるという背景から、高速に実行できることが求められる。
【０００７】
しかしながら、これらのテンプレートマッチング等でのオブジェクト検出処理は処理負荷が大きい。そのため、時系列的に処理画像フレームを間引くことにより検出処理頻度を処理可能な程度に下げて処理するか、実時間処理ではなく録画映像に対してバッチ処理を行うという方法が採られている。
【０００８】
また、監視カメラの映像ではオブジェクトはあらゆる方向へと移動するため、オブジェクトはあらゆる向きを取り得る。そのため正面向きや側面向き等、複数の向きの照合パターン（辞書）を用いて高精度にテンプレートマッチングを行う場合は、処理負荷がより増大してしまう。このように高精度に検出処理を行うには高負荷で低速度となり、高速に処理を行うには低負荷の検出処理を行う必要があるというトレードオフの関係が存在する。
【０００９】
上記の課題に鑑み、本発明は、監視カメラ等から得た画像を使用して当該画像からオブジェクトを高速・高精度に検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成する本発明に係る画像処理装置は、
画像中の特定物体の通過を検知するための条件に応じて、前記特定物体を前記画像から検出するための照合情報を決定する決定手段と、
前記照合情報を用いて前記特定物体を前記画像から検出する特定物体検出手段と、
を備え、
前記条件は、前記特定物体の通過を検知するための線の配置方向である
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、監視カメラ等から得た画像を使用して当該画像からオブジェクトを高速・高精度に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】画像処理装置１００の構成例を示すブロック図。
【図２】パラメータの構成例を示す図。
【図３】物体と人体との対応付けの例を示す図。
【図４】軌跡管理部１０７により管理される情報の構成例を示す図。
【図５】人体属性オブジェクトの通過判定を説明する図。
【図６】検知用検知線の設定方向角の一例を示す図。
【図７】画像処理装置１００の処理手順を示すフローチャート。
【図８】人体検出処理のサブルーチン処理の手順を示すフローチャート。
【図９】人体検出処理で用いる照合パターンテーブルの一例を示す図。
【図１０】人体検出処理を行う画面の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（第１実施形態）
図１を参照して、第１実施形態に係る画像処理装置１００の構成例を説明する。画像処理装置１００は、一般のＰＣ（パーソナルコンピュータ）であってもよいし、動画像を撮像可能なカメラ内に搭載される画像処理回路であってもよいし、他の機器であってもよい。画像処理装置１００は、移動するオブジェクトが映っている動画像を表示画面に表示することで、表示画面内を移動するオブジェクトが、当該表示画面内に設定されているオブジェクト通過検出用の検知線を通過したことを検知する機能を有する。
【００１４】
画像処理装置１００は、画像取得部１０１と、物体検出部１０２と、物体追尾部１０３と、人体検出部１０４と、判定パラメータ設定部１０５と、物体対応付部１０６と、軌跡管理部１０７と、軌跡情報判定部１０８と、外部出力部１０９とを備える。また画像処理装置１００は、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）や液晶画面などにより構成される表示装置１１０と接続されている。表示装置１１０は、画像処理装置１００による処理結果を画像や文字などにより表示する。以下、表示装置１１０の表示画面に動画像を表示する場合について説明する。
【００１５】
画像取得部１０１は、外部から供給された動画像若しくは静止画像を取得し、取得した動画像若しくは静止画像を物体検出部１０２へ送出する。画像取得部１０１は、動画像を取得した場合は、当該動画像を構成する各フレームの画像を順次、物体検出部１０２へ送出し、静止画像を取得した場合は、当該静止画像を物体検出部１０２へ送出する。なお、動画像若しくは静止画像の供給元については特に限定するものではなく、供給元は、有線若しくは無線を介して動画像若しくは静止画像を供給するサーバ装置や撮像装置であってもよい。また、供給元は外部の装置に限るものではなく、画像処理装置１００内の不図示のメモリから動画像若しくは静止画像を取得してもよい。以下の説明では、画像取得部１０１が動画像を取得した場合であっても静止画像を取得した場合であっても、物体検出部１０２へ１枚の画像が送出された場合について説明する。前者の場合はこの１枚の画像が動画像を構成する各フレームに相当し、後者の場合はこの１枚の画像が静止画像に相当する。
【００１６】
物体検出部１０２は、画像取得部１０１から取得したフレーム画像から背景差分法によりオブジェクトを検出する。検出したオブジェクトの情報は、画面上の位置と、外接矩形と、オブジェクトのサイズとを有する。物体検出部１０２は、画像からオブジェクトを検出する機能を有するが、特定の方法に限るものではない。
【００１７】
物体追尾部１０３は、物体検出部１０２が着目フレームよりも１フレーム前のフレームの画像から検出したオブジェクトと同じオブジェクトを、着目フレームの画像から検出した場合、それぞれのフレームにおけるオブジェクト同士を対応づける。例えば、物体追尾部１０３が、着目フレームよりも１フレーム前のフレームの画像から物体検出部１０２が検出したオブジェクトに対してオブジェクトＩＤ＝Ａを割り当てたとする。そして、物体検出部１０２が着目フレームの画像からもこのオブジェクトを検出した場合、物体追尾部１０３は、このオブジェクトに対してもオブジェクトＩＤ＝Ａを割り当てる。このように、複数フレームに渡って同じオブジェクトが検出された場合には、それぞれのオブジェクトには同じオブジェクトＩＤを割り当てる。なお、着目フレームで新規に検出されたオブジェクトに対しては、新規のオブジェクトＩＤを割り当てる。
【００１８】
人体検出部１０４は、後述の判定パラメータ設定部１０５により設定された検知線の配置方向情報に基づいて使用すべき照合パターン辞書を決定し、物体検出部１０２が検出した領域に対して人体検出処理を実施することによって人体を検出する。なお照合パターンの決定方法の詳細は後述する。ここで、人体検出部１０４は、画像から人体を検出する機能を有していればよく、パターン処理に限定されるものではない。また本実施形態では検出対象を人体としているが、人体に限定されるものではない。検出対象は、人物の顔、自動車、動物などであってもよい。さらに、複数種類の特定物体を検出する特定物体検出部を備えてもよく、同時に複数の検出が可能であるならば、複数の特定物体検出処理を実施してもよい。また、必ずしも物体検出部１０２が検出した領域から人体検出を行う必要はなく、画像全体に対して人体検出の処理を行ってもよい。
【００１９】
判定パラメータ設定部１０５は、各フレームの画像中におけるオブジェクトがオブジェクト検知用の検知線を通過したか否かを判定するための判定パラメータ、即ちこのオブジェクト検知用の検知線を規定する設定情報、を取得若しくは設定する。そして判定パラメータ設定部１０５は、取得若しくは設定した判定パラメータを、人体検出部１０４や後述の軌跡情報判定部１０８へ送出する。
【００２０】
ここで図２を参照して、判定パラメータ設定部１０５が取得若しくは設定する判定パラメータの構成例を説明する。図２に示した判定パラメータは、表示装置１１０の表示画面に定められた座標系での座標（１００，１００）と座標（１００，３００）とを結ぶ線（Line）をオブジェクト検知用の検知線として規定している。また当該判定パラメータは、サイズ（Size）が１００から２００までの人体属性のオブジェクトが、この検知線を右から左へ通過（cross_right_to_left）した場合に、このオブジェクトを検知対象とすることを規定している。なお、通過判定を行う際の通過方向は、始点から終点に向かって左から右（cross_left_to_right）（第１の通過方向）、右から左（cross_right_to_left）（第２の通過方向）、および両方向（cross_both）の何れかを設定することが可能である。
【００２１】
以下、判定パラメータ設定部１０５により取得若しくは設定された判定パラメータが人体検出部１０４に出力された場合の、人体検出部１０４による照合パターンの決定方法および人体検出処理について説明する。
【００２２】
人体を検出する場合において、正面向きと横向きとで使用する照合パターンを使い分けることによって、処理速度の向上や検出精度の向上が期待できる。ただし、照合パターンは正面向きまたは横向きに限定されるものではなく、斜め向きや上向きなど他の角度からの照合パターンであってもよい。また、照合パターンは人物の全身に限定されるものではなく、上半身や顔や足元に限定した照合パターンであってもよい。また、照合パターンは人体のみに限定されるものではなく、顔や車、電車、飛行機など特定の対象を検出するために作成されたものでもよい。さらには、人体以外の左右非対称な物体や、正面・背面非対称な物体を含む特定物体においても、上下方向別、左右方向別等、特定物体が映される角度に応じた複数の照合パターンを用いてもよい。
【００２３】
本実施形態では、人体検出部１０４は、判定パラメータ設定部１０５から取得した検知用の検知線の向きに応じて照合パターンを決定する。図２の例では、判定パラメータの座標で示された検知用検知線の画面上の向きは上から下と縦方向である。そのため、検知線に対して垂直方向である横方向に移動して当該検知線を通過する人体を精度よく検出するために、横向き人体照合パターンに決定する。一方、例えば検知線の向きが縦方向ではなく横方向に配置されている判定パラメータが入力された場合には、正面向きの照合パターンに決定すればよい。
【００２４】
図６を参照して、当該検知線の設定方向角の一例を説明する。検知用の検知線６０１は、画面上に設定された線であり、検知線の始点６０２と、検知線の終点６０３との二点を結ぶ線分である。検知線６０１について設定された通過方向情報が左から右（cross left to_right）である場合、検知線６０１に対する物体の通過判定を行う画面中の方向は通過方向６０４となる。ここで、画像中において右方向をｘ軸正の向き、下方向をｙ軸正の向きとし、検知線６０１の設定角６０５（角度α）は、ｙ軸正の向きを０°として図６中反時計回りに定義する。この検知線６０１の設定角６０５（角度α）に応じて、人体検出処理に用いる照合パターンを決定する。
【００２５】
図９は、人体検出処理で用いる照合パターンを記憶したテーブルの一例である。図９においてＩＤが１の照合パターンは、検出対応角度が４５°≦α＜１３５°、２２５°≦α＜ ３１５°であり、検出精度が高く、検出対象が人体であることを示しており、横向き人体検出に対応した照合パターンであることを示している。同様にＩＤ２の照合パターンは、検出対応角度が０°≦α＜４５°、１３５°≦α＜２２５°、３１５°≦α＜３６０°であり、検出精度が高く、検出対象が人体であることを示しており、正面向き人体検出に対応した照合パターンであることを示している。また、ＩＤ３の照合パターンは、検出対応角度が０°≦α＜３６０°であり、検出精度が低く、検出対象が人体であることを示しており、どの方向から映された人体でも検出可能であるが、検出精度は低い照合パターンであることを示している。
【００２６】
ここで、人体検出部１０４が、検知線６０２の検知線設定角αから、図９の照合パターンテーブルを用いて照合パターンを決定する処理を説明する。検知線設定角αが、０°以上４５°未満、１３５°以上２２５°未満、または３１５°以上３６０°未満である場合、ＩＤ２の照合パターン辞書（正面向き用人体辞書）に決定する。一方、検知線設定角αが４５°以上１３５°未満もしくは、２２５°以上３１５°未満である場合、ＩＤ１の照合パターン辞書（横向き用人体辞書）に決定する。
【００２７】
本実施形態では、検知線設定角αの値に応じて使用する照合パターンを切り替える構成について説明しているが、検知線設定角αが所定の範囲に含まれる場合には、両方の照合パターンを使用するように決定してもよい。すなわち、検知線が斜めに配置されている場合は、当該検知線を通過する人体は正面向きであるか、あるいは横向きであるか、どちらの可能性もあるため、両方の照合パターンを使用するように決定してもよい。例えば、検知線設定角αが、３０°以上６０°未満、１２０°以上１５０°未満、２１０°以上２４０°未満、または３００°以上３３５°未満である場合には、ＩＤ１の横向き用照合パターンおよびＩＤ２の正面向き用照合パターンの両方を使用するように決定してもよい。
【００２８】
なお、本実施形態では使用する照合パターンを切り替えているが、照合パターンを用いる順序を変更するように使用する照合パターンを決定してもよい。例えば検知線設定角αが３０°である場合、検知線設定角αが０°以上４５°未満であるため、まずＩＤ２の正面向き用照合パターンを最初に用いて人体検出処理を行ってもよい。そして人体が検出されなかった場合には、次に全方位対応のＩＤ３の照合パターンを用いて検出処理を行ってもよい。最後にＩＤ１の横向き用照合パターンを用いて人体検出処理を行ってもよい。
【００２９】
また、使用する照合パターンを切り替えるのではなく、一つの照合パターン内で角度パラメータを入力することにより照合パターンの内部処理順を変更可能とする人体検出処理モジュールであってもよい。つまり、検知線設定角αに応じて人体検知処理方法を切り替えるなら、どのような内部処理構成や処理順であっても構わない。
【００３０】
また、検知線設定角αに応じて人体検知処理方法を切り替える一手法として、検知線設定角に加え、検知線の通過判定方向に応じて照合パターンを変更するようにしてもよい。例えば、予め人体検出に用いる照合パターンとして、左側面用人体照合パターンと、右側面用人体照合パターンとを用意しておく。図６の例では、左から右へ通過する人体の検出処理のみでよいため、右側面用人体照合パターンのみを用いて人体検出処理を行えばよい。
【００３１】
以上が、人体検出部１０４による照合パターンの決定方法および人体検出処理である。
【００３２】
続いて図１に戻り、画像処理装置１００が備える他の処理部の機能を説明する。物体対応付部１０６は、物体検出部１０２が検出したオブジェクトと、人体検出部１０４が検出した人体とを対応付ける。図３（ａ）および（ｂ）を参照して、検出したオブジェクトと、検出した人体との対応付けの例を説明する。図３（ａ）は、検出したオブジェクトの外接矩形３０１に、検出した人体の外接矩形３０２が内包されない場合の例を示す。この場合、オブジェクトの外接矩形３０１に対する人体の外接矩形３０２の重畳率が予め設定した閾値を超えた場合に対応付けを行う。ここで重畳率とは、オブジェクトの外接矩形３０１と人体の外接矩形３０２とが重畳する部分の面積の、人体の外接矩形３０２の面積に対する割合である。一方、図３（ｂ）は、検出したオブジェクトの外接矩形３０３から複数の人体を検出した場合の例を示す。この場合、人体の外接矩形３０４および人体の外接矩形３０５のそれぞれと、オブジェクトの外接矩形３０３との重畳率が予め設定した閾値を超えた場合にそれぞれ対応付けを行う。
【００３３】
軌跡管理部１０７は、物体検出部１０２および物体追尾部１０３から取得されるオブジェクトの情報を、管理情報としてオブジェクトごとに管理する。図４を参照して、軌跡管理部１０７が管理する管理情報の例を説明する。管理情報４０１には、オブジェクトＩＤごとにオブジェクト情報４０２が管理されている。１つのオブジェクトに対するオブジェクト情報４０２には、当該オブジェクトが検出されたフレーム毎の情報４０３が管理されている。情報４０３には、当該情報が作成された日時を示すタイムスタンプ（Time Stamp）、検出されたオブジェクトの座標位置（Position）、検出されたオブジェクトの領域を包含する外接矩形を規定する情報（Bounding box）、オブジェクトのサイズ（size）、オブジェクトの属性(Attribute)が含まれている。ただし、情報４０３に含まれる情報はこれらに限らず、以下に説明する処理が達成できるのであれば、如何なる情報を含めてもよい。軌跡管理部１０７が管理する管理情報４０１は、軌跡情報判定部１０８によって使用される。
【００３４】
軌跡管理部１０７は、物体対応付部１０６の対応付け結果に従って、オブジェクトの属性(Attribute)を更新する。さらに、過去のオブジェクトの属性(Attribute)も対応付け結果に従って更新するようにしてもよい。また、その後のオブジェクトの属性(Attribute)も対応付け結果に従って設定するようにしてもよい。このような処理を行うことで、同一のオブジェクトＩＤを有するオブジェクトの追尾結果は、どの時刻においても同一の属性を持つことができる。
【００３５】
軌跡情報判定部１０８は、通過物体検知部としての機能を有しており、判定パラメータ設定部１０５により取得もしくは設定された判定パラメータと、軌跡管理部１０７が管理する管理情報とに従って、オブジェクト検知用の検知線に対するオブジェクトの通過判定処理を行う。図５を参照して、図２で説明した判定パラメータが設定された場合における軌跡情報判定部１０８が行う処理について説明する。
【００３６】
軌跡情報判定部１０８は、着目フレームより１フレーム前のフレームにおける人体属性オブジェクトの外接矩形５０２から、着目フレームにおける人体属性オブジェクトの外接矩形５０３への移動ベクトル５０４が、判定パラメータが規定する線分５０１と交差しているか否かを判定する。交差しているか否かを判定することは、人体属性オブジェクトが線分５０１を通過したか否かを判定することに相当する。軌跡情報判定部１０８による判定結果は、外部出力部１０９を介して外部へ出力されてもよい。また、外部出力部１０９がＣＲＴや液晶画面などにより構成される表示部の機能を有している場合、表示装置１１０に代えて外部出力部１０９を用いて判定結果を表示してもよい。
【００３７】
次に、図７のフローチャートを参照して、第１実施形態に係る画像処理装置１００が実行する処理の手順を説明する。なお、当該フローチャートに従った処理を開始する時点で、図２のような判定パラメータが予め画像処理装置１００に登録されているものとする。
【００３８】
Ｓ７０１において、画像処理装置１００が有する不図示の制御部は、当該処理を継続するか否かを判定する。例えば、処理を終了することをユーザから受け付けたか否かに応じて処理を継続するか否かを判定する。処理を継続すると判定された場合（Ｓ７０１；ＹＥＳ）、Ｓ７０２へ進む。一方、処理を終了すると判定された場合（Ｓ７０１；ＮＯ）、処理を終了する。
【００３９】
Ｓ７０２において、画像取得部１０１は、画像処理装置１００へ入力された画像を取得する。Ｓ７０３において、物体検出部１０２は、取得した画像に対してオブジェクト検出処理を行う。Ｓ７０４において、物体検出部１０２は、ステップＳ７０３でオブジェクトが検出されたか否かを判定する。オブジェクトが検出された判定された場合（Ｓ７０４；ＹＥＳ）、Ｓ７０５へ進む。一方、オブジェクトが検出されなかったと判定された場合（Ｓ７０４；ＮＯ）、Ｓ７０１へ戻る。
【００４０】
Ｓ７０５において、物体追尾部１０３は、オブジェクトの追尾処理を行う。Ｓ７０６において、軌跡管理部１０７は、Ｓ７０５での追尾処理結果に従って軌跡情報を更新する。ステップＳ７０７において、人体検出部１０４は、物体検出部１０２により検出されたオブジェクトに対して人体検出処理を行う。ここで図８のフローチャートを参照して、当該人体検出処理の詳細を説明する。
【００４１】
Ｓ８０１において、人体検出部１０４は、判定パラメータ設定部１０５より設定されている判定パラメータ（検知用検知線の配置方向情報や通過方向情報などの設定情報）を取得する。Ｓ８０２において、人体検出部１０４は、Ｓ８０１で取得した判定パラメータに応じて使用する照合パターンを決定する。Ｓ８０３において、人体検出部１０４は、Ｓ８０２で決定した照合パターンを使用して人体検出処理を行う。ステップＳ８０３で人体検出処理を行った後、図７のステップＳ７０８へ進む。
【００４２】
Ｓ７０８において、人体検出部１０４は、Ｓ７０７で処理された人体検出結果に従って人体を検出したか否かを判定する。人体を検出したと判定された場合（Ｓ７０８；ＹＥＳ）、Ｓ７０９へ進む。一方、人体を検出していないと判定された場合（Ｓ７０８；ＮＯ）、Ｓ７１１へ進む。
【００４３】
Ｓ７０９において、物体対応付部１０６は、オブジェクトと人体との対応付け処理を行う。Ｓ７１０において、軌跡管理部１０７は、Ｓ７０９での対応付け処理結果に基づいて、軌跡情報を更新する。Ｓ７１１において、軌跡情報判定部１０８は、軌跡情報判定処理を行い、オブジェクトが検知線を通過したか否かを判定する。Ｓ７１２において、外部出力部１０９は、その判定結果を外部へ出力し、Ｓ７１２へ戻る。以上で図７のフローチャートの各処理が終了する。
【００４４】
以上の説明では、映像中の通過検知を行う場所として、直線という仮想図形を画面中に配置し、この直線の配置方向情報や通過方向情報に応じて通過検知に用いる照合パターン辞書を切り替える処理を説明した。しかし、通過検知を行う場所である仮想図形は、直線に限らず、通過方向がわかれば、どのような図形であってもよい。例えば、映像中の三次元空間の特定場所を二次元平面的に表現した図形であってもよいし、さらには三次元空間上で設定した仮想的な領域であってもよく、映像上での図形における通過方向がわかればどのようなものでもよい。また、本実施形態では、通過検知を行う場所として画面上に視認可能な仮想図形を配置して表示しているが、仮想図形であれば表示がなくても構わない。
【００４５】
以上説明したように、本実施形態によれば、監視カメラ等から得た映像を使用して映像中の特定箇所をオブジェクトが通過したことを高速・高精度に検知することができる。
【００４６】
（第２実施形態）
第１実施形態では、画面に対して設定された検知線は、始点と終点とから構成される線分の形態をとっており、かつ１つのみ設定されていた。しかしながら、例えば、複数の節点を持つ折線形状の検知線を設定してもよく、異なる位置に複数の検知線を設定してもよい。
【００４７】
図１０の画面表示例を参照して、第２実施形態に係る照合パターン決定処理について説明をする。なお、人体検出処理を開始する時点で、物体検出処理および物体追尾処理は既に実行されているものとする。また、本実施形態では、図１に示した画像処理装置１００の構成要素と同じ要素については同じ参照番号を付しており、その説明は省略する。以下では、第１実施形態と異なる点を説明し、以下で特に触れない点については、第１実施形態と同様であるものとする。
【００４８】
図１０に示される検知線１００２は、始点１００３と節点１００４とを結ぶ線分１００７と、節点１００４と節点１００５とを結ぶ線分１００８と、節点１００５と終点１００６とを結ぶ線分１００９とを有している。また画面上には検知線１００２とは別の検知線１０１０が設定されている。また、画面左には、物体検出部１０２によりオブジェクト１００１が検出されている。
【００４９】
人体検出部１０４は、判定パラメータ設定部１０５から、検知線１００２および検知線１０１０の判定パラメータ（設定情報）を取得し、判定パラメータに含まれる各検知線の線分の設定角α（配置方向情報）や通過方向情報に基づいて、使用する照合パターンを決定する。ここで、本実施形態に係る人体検出処理について詳述する。
【００５０】
人体検出部１０４は、複数設定されている検知線から、オブジェクト１００１に最も近い検知線（図１０の例では検知線１００２）を取得する。そして、取得した検知線が複数の線文を有する折線である場合には、検知線を構成する各線分のうち、オブジェクト１００１の最も近くに位置する線分の設定角αを求め、照合パターン決定の判断基準とする。最も近くに位置する線分を求める際は、各線分の中点と、オブジェクトの中心との距離が最小となる線分を求めればよい。ここで、距離を求める際に使用する点は各線分の中点に限定されず、各線分の端点や所定間隔の点など、線分上の所定の点であってもよい。
【００５１】
図１０において、オブジェクト１００１に最も近くに位置する中点を持つ検知線分は線分１００７である。従って、人体検出部１０４は、線分１００７の設定角αに基づいて、図９に示される照合パターンテーブルを参照し、人体検出処理で使用する照合パターンを決定する。
【００５２】
なお、オブジェクト１００１の最も近くに位置する線分から照合パターンを求めるのではなく、オブジェクト１００１から所定の範囲内に位置する１または複数の線分の設定角から照合パターンを求めるようにしてもよい。例えば、図１０では、オブジェクト１００１から所定の範囲内に位置する検知線分が線分１００７および線分１００９であるとすると、２つの線分の設定角に基づいて使用する照合パターンを決定するようにする。
【００５３】
あるいは、所定の範囲内に位置する検知線分だけでなく、その前後に節点で連結されている複数の検知線分を含めて照合パターンを複数決定するようにしてもよい。図１０の例では、所定範囲内の線分が線分１００７である場合、線分１００８も対象とし照合パターンを決定するようにする。つまり、線分１００７の設定角に対応する照合パターンと、線分１００８の設定角に対応する照合パターンとを用いて人体検出処理を行う。ここで、照合パターンを用いる順番は、オブジェクト１００１から近い線分順とすればよい。
【００５４】
なお、オブジェクト１００１を基準として最も近い検知線を取得し照合パターン決定の判断基準とするのではなく、オブジェクトの移動を予測して、予測された位置を基準とするようにしてもよい。例えば、物体検出部１０２が検出したオブジェクトの位置を基準にするのではなく、まず、物体追尾部１０３が、これまでのオブジェクト移動履歴に基づいて次フレームでのオブジェクトの移動位置を予測する処理を行う。次に、この予測したオブジェクトの位置を基準として、オブジェクトに近接する仮想図形を判定し、当該仮想図形の設定情報に応じて照合処理を決定してもよい。オブジェクトの予測位置の算出方法は、処理対象フレームの前フレームから求めたオブジェクトの移動ベクトルから予測してもよいし、その他位置を予測できる方法であればどのような方法であっても構わない。
【００５５】
また本実施形態では、設定する検知線を直線としたが、曲線であっても構わない。その場合、すべての曲線は複数の直線で近似可能であるため、まず直線への近似処理を行った後、これまで述べた方法と同様の処理を行うことにより使用する照合パターンを決定することができる。
【００５６】
以上説明したように、本実施形態によれば、監視カメラ等から得た映像を使用して、画像中に設定された複数の検知線や折線状の検知線を、オブジェクトが通過したことを高速・高精度に検知することができる。
【００５７】
（その他の実施形態）
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（プログラム）を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムを読み出して実行する処理である。
【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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