(57)【要約】【課題】  立ち入り禁止区域等を俯瞰する位置に設置された防犯カメラの画像を処理することにより、侵入者を検出してその位置を特定することを目的とする。【解決手段】  カメラ１０と画像処理部１で構成し、画像処理部１は画像入力手段２によりカメラ１０の映像を取得し、小領域分割手段３により映像を適当な小領域に分割し、相関計算手段４により小領域ごとに入力画像とあらかじめ取得しておく背景画像の相関計算を行い、変化検出手段５によりその時間的な変化をもとにして映像中の変化小領域を検出し、変化領域結合手段７により隣接する変化小領域を結合して変化検出領域を決定し、特徴量評価手段８により変化検出領域の幾何学的特徴量が侵入者に対応するかどうかを判断し、侵入者が存在すると判断された場合、侵入者検知手段９により侵入者の画像中の位置を特定する画像処理による侵入者検知装置とした。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
立ち入り禁止箇所等に設置された撮像手段の映像を画像解析することにより立ち入り禁止箇所等への侵入者を検知する侵入者検知装置において、前記撮像手段と画像処理部で構成し、前記撮像手段は立ち入り禁止箇所等を俯瞰する位置に設置されて立ち入り禁止箇所等とその周辺部を撮影し、前記画像処理部は前記撮像手段の映像を入力し、前記映像を適当な小領域に分割して、入力画像とあらかじめ取得しておく背景画像の、対応する一つ一つの前記小領域ごとにそれぞれ相関計算を行い、その時間的な変化をもとにして前記映像中の変化小領域を検出し、隣接する前記変化小領域を結合して変化検出領域を決定し、前記変化検出領域の幾何学的特徴量があらかじめ設定した前記侵入者に対応する特徴量範囲内である時に、前記変化検出領域に前記侵入者が存在すると判断することにより、前記侵入者を検知してその画像中における位置を特定することを特徴とする画像処理による侵入者検知装置。
【請求項２】
請求項１において、前記画像処理部が前記入力画像を適当な前記小領域に分割するときに、前記撮像手段に近い場所に対応する画像部分では前記小領域を大きく、前記撮像手段から遠い場所に対応する画像部分では前記小領域を小さく分割することを特徴とする画像処理による侵入者検知装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２において、前記画像処理部が、前記変化検出領域の幾何学的特徴量があらかじめ設定した前記侵入者に対応する特徴量範囲内であり、且つあらかじめ画像中に設定する線分と前記変化検出領域とが接触している場合に、前記変化検出領域を前記侵入者と判断することを特徴とする画像処理による侵入者検知装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれかにおいて、前記画像処理部が、前記変化検出領域を構成する前記小領域について個別に動き方向を計算して動き方向が同一な前記変化小領域のみを再構成して新しい変化検出領域とし、前記新しい変化検出領域の幾何学的特徴量があらかじめ設定した前記侵入者に対応する特徴量範囲内である時にその前記変化検出領域を前記侵入者と判断することを特徴とする画像処理による侵入者検知装置。
【請求項５】
請求項１ないし請求項４のいずれかにおいて、前記画像処理部が、前記変化検出領域の幾何学的特徴量があらかじめ設定した前記侵入者に対応する特徴量範囲内である時に、前記変化検出領域を構成する前記小領域について個別に動き方向を計算し、これらの動き方向の代表値があらかじめ設定した動き方向と同一のときにその前記変化検出領域を前記侵入者と判断することを特徴とする画像処理による侵入者検知装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５のいずれかにおいて、前記画像処理部が、前記変化検出領域を構成する前記小領域について現在の画像と背景画像との差分処理を行い、輝度の差が大きい画素の集合を変化検出画素群として抽出し、前記変化検出画素群の幾何学的特徴量があらかじめ設定した侵入者に対応する特徴量範囲内である時に前記変化検出画素群を前記侵入者と判断することを特徴とする画像処理による侵入者検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、施設や道路あるいはそれに類する場所における立ち入り禁止等の箇所（以下、立ち入り禁止箇所）へ侵入する人物等（以下、侵入者）を検知する装置に関するもので、特に立ち入り禁止箇所を俯瞰する撮像手段を設置してその映像を画像処理することにより映像中の立ち入り禁止箇所への侵入者を検出する侵入者検知装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
重要な施設や道路などにおいて、立ち入り禁止箇所に接近する者を監視するために撮像手段が使用される場合がある。撮像手段は立ち入り禁止箇所を俯瞰する位置に設置され、一般的には警備員などが常駐する監視室のモニタに映像が表示されて、人が目視にて侵入者等の監視を行っている。最近では画像処理技術の発達により、モニタの映像を画像解析することにより侵入者の検知を行う技術が提案されており、従来、以下の方法が用いられている。
【０００３】
１）背景差分方式
侵入者検知の最も一般的な方法で、あらかじめ侵入者等のいない画像を背景画像として取得しておき入力画像と背景画像との差分をとり入力画像の輝度が背景画像の対応画素の輝度と異なる時にその箇所に侵入者ありの検出をする方法である。
【０００４】
２）時間差分方式
もうひとつの一般的な方法で、前回画像を一時保存しておき、入力画像と前回画像との差分をとり、入力画像の輝度が前回画像の対応画素の輝度と異なる時にその箇所に侵入者ありの検出をする方法である。
【０００５】
３）背景差分と動きベクトル解析を用いる方法（非特許文献１）
動きのある箇所から確実に侵入者のみを抽出する方法として、背景差分方式で動きのある箇所を検出したあとに、動きのある箇所の動きベクトルを計算して侵入者の動きのパターンとの照合をすることにより侵入者検知を行う方法である。
【０００６】
４）画像中に分布させた測定点の相関演算を用いる方法（特許文献１）
少ない計算量で侵入者を検知する方法として、画像中に多数の測定点を均一分布させ、測定点ごとの相関演算を行い、相関値が低下した測定点の数と低下した相関値の平均値を評価することにより画像中の侵入者の有無を検知する方法である。
【０００７】
【特許文献１】特開２００３−３３９０４３号公報
【特許文献２】特開２００２−２４８０８号公報
【特許文献３】特開２００２−１５０２９４号公報
【特許文献４】特開２００２−１２３８２０号公報
【特許文献５】特開２００４−１７８２６２号公報
【非特許文献１】羽下、藤原、鷲見、「背景差分と動きベクトル解析を用いた屋外侵入監視システム」、第８回画像センシングシンポジウム講演論文集、２００２年、ｐ．７−１２
【非特許文献２】尾上守夫編，「画像処理ハンドブック」昭光堂，ｐ．３７９
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
１）背景差分方式
１．あらかじめ人物等が写っていない背景画像を取得する必要があるが、通用門の出入り口付近など人通りの多い箇所では人物のいないチャンスが少ないため、これが難しい。
２．撮像手段設置場所の周辺の照明条件や天候の変動による明るさの変化を侵入者と判断する場合がある（以下、誤報）。
３．前述した２に対処するためには背景画像を適宜更新しなければならないが、背景更新の方法の決定打がない。
４．風や付近を移動する車の影響による撮像手段の揺れがあるとその変化を検知して誤報を発する。
５．映像信号にノイズがのったときにノイズ箇所を変化ありと判断して誤報を発する。
６．鳥や小動物や風に舞う新聞紙や木の葉のゆれ等を検知して誤報を発する。
【０００９】
２）時間差分方式
１．動いている人物を検知可能だが、立ち入り禁止箇所に近づいた後に静止した人物やゆっくりとした速さで移動する人物を検知できない。
２．侵入者の服の色が均一な部分を検知できない。
３．撮像手段光軸方向に移動する侵入者を検知できない。
４．風や付近を移動する車の影響による撮像手段の揺れがあるとその変化を検知して誤報を発する。
５．映像信号にノイズがのったときにノイズ箇所を変化ありと判断して誤報を発する。
６．鳥や小動物や風に舞う新聞紙や木の葉のゆれ等を検知して誤報を発する。
【００１０】
３）背景差分と動きベクトル解析を用いる方法
ベースは背景差分方式であるが、背景画像を画素ごとに確率分布を計算して取得することと、動き検出画素の平滑化や形状判定などを行って侵入者の候補領域とするとともに、動きベクトルを侵入者の動きパターンと照合することにより侵入者検知を行うため、上述した背景差分方式の欠点がある程度排除されている。
１．背景更新を画素ごとに個別に行うため、風や付近を移動する車の振動の影響による撮像手段の揺れがあると、背景画像にズレが生ずる。
２．動きベクトルの計算は小領域の相関演算により行っているため、背景が均一でない箇所における侵入者の周辺部では動きベクトルの計算に誤差を生ずる場合がある。さらに、侵入者の手足部分では侵入者の移動方向と異なる方向の動きが計算される場合があり、また撮像手段光軸方向の動きは計算できない。従って、動きベクトルを評価するときにはこれらの誤差要因を考慮しなければならない。
【００１１】
４）画像中に分布させた測定点の相関演算を用いる方法
全画像の時間差分をとるのではなく画像中に多数の測定点を均一分布させ測定点ごとの相関演算を行い相関値が低下した測定点の数と低下した相関値の平均値を評価することにより、画像中の侵入者の有無のみを検知する方法である。ベースは時間差分方式である。
１．侵入者の有無のみを検知する方法であり、侵入者の位置を特定しない。
２．動いている人物を検知可能だが、立ち入り禁止箇所に近づいた後に静止した人物やゆっくりとした速さで移動する人物を検知できない。
３．侵入者の服の色が均一な部分を検知できない。これは誤報の要因となる。
４．風や付近を移動する車の影響による撮像手段の揺れがあるとその変化を検知して誤報を発する。
５．映像信号にノイズがのったときにノイズ箇所を変化ありと判断して誤報を発する。
６．鳥や小動物や風に舞う新聞紙や木の葉のゆれ等を検知して誤報を発する。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決する本発明の請求項１に係る画像処理による侵入者検知装置は、立ち入り禁止箇所等に設置された撮像手段の映像を画像解析することにより立ち入り禁止箇所等への侵入者を検知する侵入者検知装置において、前記撮像手段と画像処理部で構成し、前記撮像手段は立ち入り禁止箇所等を俯瞰する位置に設置されて立ち入り禁止箇所とその周辺部を撮影し、前記画像処理部は前記撮像手段の映像を入力し、前記映像を適当な小領域に分割して、入力画像とあらかじめ取得しておく背景画像の、対応する一つ一つの前記小領域ごとにそれぞれ相関計算を行い、その時間的な変化をもとにして前記映像中の変化小領域を検出し、隣接する前記変化小領域を結合して変化検出領域を決定し、前記変化検出領域の幾何学的特徴量があらかじめ設定した前記侵入者に対応する特徴量範囲内である時に、前記変化検出領域に前記侵入者が存在すると判断することにより、前記侵入者を検知してその画像中における位置を特定することを特徴とする。
【００１３】
上記課題を解決する本発明の請求項２に係る画像処理による侵入者検知装置は、請求項１において、前記画像処理部が前記入力画像を適当な前記小領域に分割するときに、前記撮像手段に近い場所に対応する画像部分では前記小領域を大きく、前記撮像手段から遠い場所に対応する画像部分では前記小領域を小さく分割することを特徴とする。
【００１４】
上記課題を解決する本発明の請求項３に係る画像処理による侵入者検知装置は、請求項１または請求項２において、前記画像処理部が、前記変化検出領域の幾何学的特徴量があらかじめ設定した前記侵入者に対応する特徴量範囲内であり、且つあらかじめ画像中に設定する線分（以下、監視ライン）と前記変化検出領域とが接触している場合に、前記変化検出領域を前記侵入者と判断することを特徴とする。
【００１５】
上記課題を解決する本発明の請求項４に係る画像処理による侵入者検知装置は、請求項１ないし請求項３のいずれかにおいて、前記画像処理部が、前記変化検出領域を構成する前記小領域について個別に動き方向を計算して動き方向が同一な前記変化小領域のみを再構成して新しい変化検出領域とし、前記新しい変化検出領域の幾何学的特徴量があらかじめ設定した前記侵入者に対応する特徴量範囲内である時にその前記変化検出領域を前記侵入者と判断することを特徴とする。
【００１６】
上記課題を解決する本発明の請求項５に係る画像処理による侵入者検知装置は、請求項１ないし請求項４のいずれかにおいて、前記画像処理部が、前記変化検出領域の幾何学的特徴量があらかじめ設定した前記侵入者に対応する特徴量範囲内である時に、前記変化検出領域を構成する前記小領域について個別に動き方向を計算し、これらの動き方向の代表値があらかじめ設定した動き方向と同一のときにその前記変化検出領域を前記侵入者と判断することを特徴とする。
【００１７】
上記課題を解決する本発明の請求項６に係る画像処理による侵入者検知装置は、請求項１ないし請求項５のいずれかにおいて、前記画像処理部が、前記変化検出領域を構成する前記小領域について現在の画像と背景画像との差分処理を行い、輝度の差が大きい画素の集合を変化検出画素群として抽出し、前記変化検出画素群の幾何学的特徴量があらかじめ設定した侵入者に対応する特徴量範囲内である時に前記変化検出画素群を前記侵入者と判断することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明に係る画像処理による侵入者検知装置によれば、撮像手段の映像を入力して適当な小領域に分割し、入力画像とあらかじめ取得しておく背景画像の、対応する一つ一つの小領域ごとにそれぞれ相関計算を行い、その時間的な変化をもとにして映像中の変化小領域と背景候補小領域を検出し、隣接する変化小領域を結合して変化検出領域を決定し、変化検出領域の幾何学的特徴量をもとに侵入者検知を行うので、以下の効果を得ることができる。
１．撮像手段の映像中の侵入者を検知してその位置を特定することができる。
２．背景画像の取得が容易である。
３．照明条件や天候の変動などによる周辺の明るさ変化の影響を受けずに侵入者検知が可能である。
４．立ち入り禁止箇所に侵入したあとに静止した侵入者もゆっくりと移動する侵入者も検知できる。
５．細かな映像のノイズ等に起因する誤検出を排除することができる。
６．鳥や小動物や風に舞う新聞紙や木の葉のゆれ等に起因する誤報を排除できる。
７．侵入者の服の色が均一な部分も正しく変化ありとして検出できる。
８．風や付近を移動する車などの影響による撮像手段の揺れがある場合も誤報を発することなく、侵入者を検知することが可能である。
【００１９】
また、小領域の大きさを場所の遠近に応じて変えることで以下の効果を得ることができる。
１．侵入者のいる場所の違いに影響されない侵入者の検知が可能である。
２．侵入者の判断の評価基準を小領域の大きさに対応して異なるものを使用することにより適切な侵入者検知が可能である。
【００２０】
また、画像中に設定した監視ラインをまたぐ侵入者を検知することで以下の効果を得ることができる。
１．監視ラインに近づく人物を検知することが可能である。
２．重要施設の外周フェンス等を乗り越える人物を侵入者として検知することが可能である。
３．撮像手段の映像内に存在するが監視ラインと干渉しない人物を侵入者として検知する誤報を排除することができる。
【００２１】
また、動き方向を計算して新しい変化検出領域を検出することで以下の効果を得ることができる。
１．移動している侵入者を正しく抽出できる。
２．小領域をさらに微小領域に分割して微小領域ごとに動き方向の計算を行えば、小領域ごとに動き方向の計算を行うより詳細な動きの分析ができるので、侵入者の手足等による動き方向計算の誤差を排除して侵入者が移動している領域を詳細に正しく抽出できる。
【００２２】
また、動き方向で判別することで以下の効果を得ることができる。
１．侵入者の移動方向を考慮した検知が可能である。
２．背景が均一でない箇所における侵入者の周辺部では動きベクトルの計算に誤差を生ずる場合や、侵入者の手足部分では侵入者の移動方向と異なる方向の動きが計算される場合にもこれらの誤差要因を排除して、動き方向の代表値を計算することが可能である。
３．小領域をさらに微小領域に分割して微小領域ごとに動き方向の計算を行えば、小領域ごとに動き方向の計算を行うより多数の詳細な動き方向のデータを得ることができるため、さらに正確な動き方向代表値を得ることができる。
【００２３】
また、画素の動きを評価し形状判定することで以下の効果を得ることができる。
１．侵入者の形状を抽出することができる。
２．侵入者の形状を抽出できるため、侵入者か否かの判断に使用する幾何学的特徴量を詳細に設定することが可能である。
３．照明条件や天候の変動等による周辺の明るさ変化の影響を受けずに侵入者を抽出することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
（基本的な形態）
図１に示す侵入者検知装置は、立ち入り禁止箇所に設置された撮像手段の映像を画像解析することにより立ち入り禁止箇所への侵入者を検知するもので、撮像手段の一つである防犯カメラ１０と画像処理部１から構成される。防犯カメラ１０は立ち入り禁止箇所を俯瞰する位置に設置し、立ち入り禁止箇所とその周辺部を撮影してその映像を画像処理部１に伝送する。
【００２５】
画像処理部１は、防犯カメラ１０の映像を入力する画像入力手段２と、画像を小領域に分割する小領域分割手段３と、背景画像と入力画像のそれぞれ対応する小領域の相関計算を行う相関計算手段４と、時間的な変化をもとに映像中の変化小領域と背景候補小領域を検出する変化検出手段５と、背景画像を生成する背景画像生成手段６と、隣接する変化小領域を結合して変化検出領域２１を決定する変化領域結合手段７と、変化検出領域２１の幾何学的特徴量が侵入者に対応するかどうかを判断する特徴量評価手段８と、侵入者を検知し画像中における位置を特定する侵入者検知手段９により構成されている。
【００２６】
図２に示すように、防犯カメラ１０から画像入力手段２により入力された画像は、小領域分割手段３により縦横に切り分けられ、小領域に分割される。
【００２７】
また、相関計算手段４では、あらかじめ取得しておく背景画像と画像入力手段２による入力画像の分割された小領域について、対応する一つ一つの小領域ごとにそれぞれ相関計算を行う。
【００２８】
ある小領域、例えば図２における破線で囲みハッチングを施した小領域の相関値が、図３のような時間変化を示す場合、区間Ａのように短時間に相関値の変化が大きい区間についてはその小領域に「変化あり」、また、区間Ｂのように相関値の変化が少なく相関値が１に近い区間についてはその小領域に「変化なし」（＝背景候補）、また、区間Ｃのように相関値の変化は少ないが相関値が低い区間についてはその小領域に「静止物体あり」（＝侵入者が静止した）と判断する。
【００２９】
変化検出手段５は、「静止障害物検出方式」（特許文献２）を利用しており、動画像からサンプリングした画像を小領域に切り分け、各小領域について予め準備した移動物体を含まず障害物の存在しない背景画像の、対応する小領域との正規化相関値の計算を一定時間ごとにサンプリングされる画像に対して繰り返し行って、その相関値の変化状態を一定の閾値で判定する方式により、変化小領域と背景候補小領域を検出する。
【００３０】
図４に示すような防犯カメラ１０映像中に現れた侵入者２０を含む小領域は、変化検出手段５により変化小領域として検出され、侵入者２０を含まない小領域は、背景候補小領域として検出される。
【００３１】
また、背景画像生成手段６は、「背景画像獲得方式」（特許文献３）を利用しており、動画像からサンプリングした画像を小領域に切り分け、直前にサンプリングした画像と一定時間ごとにサンプリングされる画像との相関値の計算を各小領域について繰り返し行い、直前にサンプリングした画像との相関値の時間変化がない状態が一定時間以上連続した区間の小領域の画像を背景であると判断し保存することにより、背景画像を獲得するという方法を用いる。即ち、初期状態では図３区間Ｂまたは区間Ｃのように相関値の変化が少ない区間の小領域の画像を背景画像として取得し、背景更新は図３区間Ｂのように相関値の変化が少なく相関値が１に近い区間の小領域の画像を新しい背景画像として更新するものとする。
【００３２】
変化領域結合手段７は、変化検出手段５によって検出された、変化小領域を隣接する変化小領域同士結合させることにより、図５に示すような変化検出領域２１を生成する。
【００３３】
特徴量評価手段８は生成された変化検出領域２１において、変化検出領域２１の幾何学的特徴量が、あらかじめ設定した侵入者２０に対応する特徴量範囲内にあるかどうかを評価する。なお、本形態における、侵入者２０の判断を行うための評価基準とする変化検出領域２１の幾何学的特徴量は、例えば変化検出領域２１の面積または小領域数、変化検出領域２１の高さまたは幅、周囲長、外接四角形の縦横比などを使用することができる。
【００３４】
侵入者検知手段９は、変化検出領域２１の幾何学的特徴量が侵入者２０の特徴量範囲内である場合に、変化検出領域２１内に侵入者２０が存在すると判断することにより位置を特定する。
【００３５】
また、「路上静止障害物検出方法」（特許文献４）では、相関計算手段４における相関計算の結果、相関値の変化が小さく相関値が１に近くても、小領域内の平均輝度値が小領域の背景画像の平均輝度値と異なる場合は小領域を背景候補とせず静止物体ありと判断する方法（請求項１）、および、相関計算手段４において小領域の相関計算を行う時に、対応する小領域の位置から上下左右に少しずれた小領域についても相関計算を行い、そのうちの最大値をその小領域のその時点での相関値として使用すること（請求項３）が提案されているが、本形態においてもこれらの方法を利用することが可能である。
【００３６】
以下、本形態に係る画像処理による侵入者検知装置による作用を説明する。
１．特徴量評価手段８および侵入者検知手段９により、防犯カメラ１０の映像中の侵入者２０を検知してその位置を特定することができる。
２．画像処理部１により、入力画像を小領域に分割し、時間相関変化が少ない時の画像のみを使用してそれぞれの小領域ごとに個別に背景画像を取得するので、背景画像の獲得が容易である。
３．背景画像生成手段６により、背景画像を適宜更新するので、照明条件や天候の変動による周辺の明るさ変化の影響を受けずに侵入者２０の検知が可能である。
４．変化検出手段５により変化領域の検出と同時に静止物の検出も行うので、立ち入り禁止箇所に侵入したあとに静止した侵入者２０についても、ゆっくりとした速度で移動する侵入者２０についても検知できる。
５．小領域分割手段３および相関計算手段４により、映像中の変化を小領域ごとに検出するので、小領域内の一部のみに変化が検出されるような細かな映像のノイズ等に起因する誤検出を排除することができる。
６．変化領域結合手段７および特徴量評価手段８により、隣接する変化小領域を結合して得られる変化検出領域２１について、幾何学的特徴量を評価し侵入者２０か否かの判断を行うので、鳥や小動物や風に舞う新聞紙や木の葉のゆれ等に起因する誤報を排除できる。
７．相関計算手段４により、侵入者２０の服の色が均一な部分であっても「静止物体あり」と正しく検出できる。
８．さらに、特許文献４請求項３の方法を使用すれば、風や付近を移動する車の影響による防犯カメラ１０の揺れがある場合も誤報を発することなく、侵入者２０を検知することが可能である。
【００３７】
なお、本発明で映像中に設定する小領域は、入力画像の全領域を分割して設定するだけでなく、一部の領域のみに設定してもよく、これを複数箇所に設定することも可能である。例えば、防犯カメラ１０映像中の通用門やフェンス等付近にのみ監視領域を設定することにより、監視領域以外で発生する誤報を排除する効果が得られる。このことは以下に記載する全ての実施例でも同様である。
【００３８】
また、本形態による侵入者検知装置は、防犯カメラ１０映像をそのまま使用するかわりに、防犯カメラ１０映像を録画したビデオテープ等の記録媒体の映像を再生して得られる映像信号を入力してその映像中の侵入者検知を行うことも可能である。侵入者２０の様子を過去に遡ってチェックする目的に利用できる。
【００３９】
さらに、本発明による侵入者検知装置は、画像入力手段以下をコンピュータのソフトウェアで実現することも可能である。このことも以下に記載する全ての実施例でも同様である。
【実施例１】
【００４０】
（小領域の大きさを場所の遠近に応じて変える）
本実施例は、上述した「基本的な形態」の画像処理による侵入者検知装置の画像処理部１において、小領域分割手段３により入力画像を適当な小領域に分割するときに、防犯カメラ１０に近い場所に対応する画像部分では小領域を大きく、防犯カメラ１０から遠い場所に対応する画像部分では小領域を小さく分割するものである。なお、本実施例において特徴量評価手段８により侵入者２０の判断を行うための変化検出領域２１の幾何学的特徴量の評価基準は、小領域の大きさに対応して異なるものを使用することもできる。
【００４１】
本実施例に係る画像処理による侵入者検知装置によれば、防犯カメラ１０が奥行きのある場所等に設置されていて映像中の人物の大きさが人物のいる場所により異なる場合、例えば防犯カメラ１０に近い人物が大きく見え、防犯カメラ１０から遠い人物が小さく見える場合に、映像中の人物の大きさに対応した変化領域の検出が可能になるため、侵入者２０のいる場所の遠近等の違いに影響されない侵入者２０の検知が可能である。
【００４２】
さらに、特徴量評価手段８により侵入者２０の判断を行う際、変化検出領域２１の幾何学的特徴量の評価基準を小領域の大きさに対応して異なるものを使用することにより適切な侵入者検知が可能になる。小領域の大きさを映像中の人物の大きさによって変化させた場合、侵入者検知の判断を小領域の数や変化検出領域２１の縦横比で行う場合には評価基準を変える必要はないが、侵入者検知の判断を変化検出領域２１の面積や周囲長で行う場合には人物の画像中の大きさに対応して評価基準を変える必要がある。
【実施例２】
【００４３】
（監視ラインをまたぐ侵入者２０を検知）
本実施例は、上述した「基本的な形態」または実施例１のいずれかの画像処理による侵入者検知装置において、図６のようにあらかじめ画像中に監視ライン３０を設定しておき、特徴量評価手段８により、変化検出領域２１の幾何学的特徴量が、あらかじめ設定した侵入者２０に対応する特徴量範囲内にあるかどうかを評価する際、変化検出領域２１の幾何学的特徴量があらかじめ設定した侵入者２０に対応する特徴量範囲内であり、かつ、図７に示すようにその変化検出領域２１と監視ライン３０が干渉している場合に、侵入者検知手段９によりその変化検出領域内に侵入者２０が存在すると判断するものである。
【００４４】
本実施例に係る画像処理による侵入者検知装置によれば、重要施設等の出入り口や立ち入り禁止箇所の境界に監視ライン３０を設定してここに近づく人物を検知することや、重要施設等の外周のフェンス上端部に監視ライン３０を設定してフェンスを乗り越える人物を侵入者２０として検知することが可能である。さらに、防犯カメラ１０内に存在するが監視ライン３０と干渉しない人物を侵入者２０としないことになり、これらの人物を侵入者２０として検知する誤報を排除することができる。
【実施例３】
【００４５】
（動き方向を計算して新しい変化検出領域を検出）
本実施例は、「基本的な形態」または実施例１または実施例２のいずれかの画像処理による侵入者検知装置において、変化領域結合手段７により変化小領域を結合させる際、変化検出領域２１を構成する小領域について個別に動き方向を計算して動き方向が同一な変化小領域のみを再構成して新しい変化検出領域２１とし、新しい変化検出領域２１の幾何学的特徴量があらかじめ設定した侵入者２０に対応する特徴量範囲内である時に、特徴量評価手段８および侵入者検知手段９によりその変化検出領域２１を侵入者２０と判断するものである。
【００４６】
ここで動き方向の計算は、例えばオプティカルフロー法（非特許文献２）等により容易に求めることができる。また、動き方向の計算を小領域ごとではなく、小領域をさらに微小領域に分割して微小領域ごとに動き方向の計算を行い、動き方向が同一な微小領域を再構成して新しい変化検出領域としても構わない。なお、本実施例における動き方向が同一な変化小領域とは、動き方向が一定の範囲内にある変化小領域としても構わない。
【００４７】
本実施例に係る画像処理による侵入者検知装置によれば、変化検出領域２１のうち小領域ごとの動き方向を計算して同一方向に移動する変化検出領域のみを侵入者２０として判断するので、侵入者２０が移動している領域を正しく抽出でき、例えば草木の揺れや小動物の群れなど侵入者２０と同程度の大きさの動きを侵入者２０として検知する誤報を防止することができる。
【００４８】
また、小領域をさらに微小領域に分割して微小領域ごとに動き方向の計算を行えば、小領域ごとに動き方向の計算を行うより詳細な動きの分析ができるので、侵入者２０の手足の動きによる動き方向計算の誤差を排除して侵入者２０が移動している領域を詳細に正しく抽出できる。
【００４９】
なお本実施例は、非特許文献１のように動きのある箇所を検出したあとに動きベクトルを計算して侵入者検知を行うが、本実施例と非特許文献１では動きのある箇所を検出する手段が異なり、特に風や付近を移動する車の影響による防犯カメラ１０の揺れがある場合も誤報を発することなく侵入者２０を検知することが可能である点が異なる。
【実施例４】
【００５０】
（動き方向で判別）
本実施例は、「基本的な形態」または実施例１ないし実施例３のいずれかの画像処理による侵入者検知装置において、特徴量評価手段７により変化検出領域２１の幾何学的特徴量があらかじめ設定した侵入者２０に対応する特徴量範囲内であると判断された場合、その変化検出領域２１を構成する小領域について個別に動き方向を計算し、これらの動き方向の代表値があらかじめ設定した動き方向と同一であれば変化検出領域２１を侵入者２０と判断するものである。
【００５１】
ここで動き方向の代表値は、「動き方向検出方法」（特許文献５）を使用して得る。つまり、小領域ごとに個別に動きベクトルを計算し、図８に示すように動きベクトルの散布図４０を算出し、算出した散布図４０内を正方形領域４２で探索し、正方形領域４２内の動きベクトルの点４１の数が最多となる正方形領域４２の中心位置を動きベクトルの代表値とする。
【００５２】
なお、動き方向の計算を小領域ごとではなく、小領域をさらに微小領域に分割して微小領域ごとに動き方向の計算を行い、これらの動き方向の代表値を計算しても構わない。また、本実施例における動き方向の代表値があらかじめ設定した動き方向と同一のときとは、動き方向の代表値があらかじめ設定した一定の範囲内にあるときとしても構わない。
【００５３】
本実施例に係る画像処理による侵入者検知装置によれば、変化検出領域２１の動き方向の代表値を計算してこれが特定の方向に移動するときに侵入者２０として判断することができるので、例えば防犯カメラ１０画像の左方向に重要な施設がある場合に、画面の右から左に移動する侵入者２０は検知するが、左から右に移動する施設から離れる人物は侵入者２０として検知しない等、変化検出領域２１の移動方向を考慮し、現場の要求に合致した運用を行うことが可能である。
【００５４】
また、従来の侵入者検知装置では、侵入者２０の周辺部で背景が均一でない場合に動きベクトルの計算に誤差が生じる可能性や、侵入者２０の手足部分で侵入者２０の移動方向と異なる方向の動きとして計算される可能性等があるが、侵入者２０の動き方向の代表値により評価を行うことで、これらの誤差要因を排除することができる。
【００５５】
また、小領域をさらに微小領域に分割して微小領域ごとに動き方向の計算を行えば、小領域ごとに動き方向の計算を行うより多数の詳細な動き方向のデータを得ることができるため、さらに正確な動き方向代表値を得ることができる。
【実施例５】
【００５６】
（画素の動きを評価、形状判定）
本実施例は、「基本的な形態」または実施例１ないし実施例４のいずれかの画像処理による侵入者検知装置において、特徴量評価手段７により変化検出領域２１の幾何学的特徴量があらかじめ設定した侵入者２０に対応する特徴量範囲内であると判断された場合、変化検出領域２１を構成する図９に示すような変化検出小領域５０について、現在の画像と背景画像との差分処理を行い、輝度の差が大きい画素の集合を変化検出画素群５１として抽出し、その変化検出画素群５１の幾何学的特徴量があらかじめ設定した侵入者２０に対応する特徴量範囲内である時にその変化検出画素群を侵入者２０と判断するものである。
【００５７】
本実施例に係る画像処理による侵入者検知装置によれば、変化検出領域２１から画素ごとに背景画像との比較を行い、侵入者２０に対応する画素を特定して侵入者２０の形状を抽出することができるので、特徴量評価手段７に使用する幾何学的特徴量を詳細に設定することが可能である。例えば人物の頭部が円形であることを利用して変化検出画素群５１の上端部が円形かどうかで人物か否かを判断する、などの応用も考えられる。
【００５８】
また、一般的な背景差分方式では背景画像の取得に課題があるが、本実施例では小領域ごとに背景の取得と更新を行うので照明条件や天候の変動による周辺の明るさ変化の影響を受けずに侵入者２０を抽出することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
本発明は、施設や道路あるいはそれに類する場所における立ち入り禁止等の箇所へ侵入する人物等を検知する装置に関するもので、特に立ち入り禁止箇所を俯瞰する撮像手段を設置してその映像を画像処理することにより映像中の立ち入り禁止箇所への侵入者を検出する侵入者検知装置に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明を実施するための最良の形態の構成図である。
【図２】防犯カメラの画像を小領域に分割する例を示す説明図である。
【図３】相関値の時間推移を示すグラフである。
【図４】防犯カメラ画像に現れた侵入者を示す説明図である。
【図５】侵入者に対応する変化検出領域を示す説明図である。
【図６】防犯カメラ画像中に設定した監視ラインを示す説明図である。
【図７】監視ラインと変化検出領域の干渉を示す説明図である。
【図８】動きベクトルの散布図と正方形領域の例を示す説明図である。
【図９】変化検出小領域と変化検出画素群との関係を示す説明図である。
【符号の説明】
【００６１】
１  画像処理部
２  画像入力手段
３  小領域分割手段
４  相関計算手段
５  変化検出手段
６  背景画像生成
７  変化領域結合手段
８  特徴量評価手段
９  侵入者検知手段
１０  防犯カメラ
２０  侵入者
２１  変化検出領域
３０  監視ライン
４０  動きベクトルの散布図
４１  動きベクトルを表す点
４２  正方形領域
５０  変化検出小領域
５１  変化検出画素群
Ａ，Ｂ，Ｃ  区間
【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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