(57)【要約】【課題】  監視領域の画像データの変化に基づいて人の侵入を検出し、その検出精度に応じた侵入検出信号を出力することのできる画像センサを提供すること。【解決手段】  画像センサ１は、撮像部１０３により撮像した画像データの差分領域に基づいて「人の侵入」を検出する。撮像された画像データは差分抽出手段により、背景画像と比較されて差分領域が差分領域として抽出される。差分領域の画像データはトラッキング手段１０７により、過去の追跡情報が付加される。画像属性値算出手段１０８は、トラッキング手段１０８により処理された差分領域の画像データに基づいて、差分領域の「人属性値」及び「その他の各種属性値」を数値として算出する。侵入判定手段１０９は、人属性値とその他の属性値に基づいて、人の侵入の可能性をその検出精度とともに判定して検出信号として出力する。【選択図】  図２
2006277639.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視領域を撮像した画像データに基づいて侵入者を検出する画像センサであって、
前記監視領域の画像データを取得する撮像部と、
前記撮像部にて取得した画像データを解析する画像解析部と、
前記画像解析部の解析結果に基づいて侵入者存在の確度を複数段階に判定する侵入判定部と、
前記侵入判定部の判定結果を出力する出力部と、
を備えることを特徴とした画像センサ。
【請求項２】
前記画像解析部は、前記画像データの特徴に基づき、人の侵入である属性を示す人属性値と、該人の侵入以外の属性を示すその他の属性値を算出し、解析結果とする請求項１に記載の画像センサ。
【請求項３】
前記画像解析部は、その他の属性値として、小動物の属性を示す小動物属性値、光の属性を示す光属性値、および影の属性を示す影属性値を算出し、解析結果とする請求項２に記載の画像センサ。
【請求項４】
前記侵入判定部は、前記その他の属性値の内で最も大きい値を示した属性値を選択し、選択したその他の属性値と、前記人属性値に基づいて侵入者存在の確度を判定する請求項２または請求項３に記載の画像センサ。
【請求項５】
前記侵入判定部は、前記人属性値が高くその他の属性値が低いほど前記侵入者存在の確度を高く判定する請求項２乃至請求項４のいずれか一項に記載の画像センサ。
【請求項６】
前記侵入判定部は、人検出・侵入者検出・侵入者確定の順に確度が高い３段階に侵入者存在の確度を判定する請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の画像センサ。
【請求項７】
撮像部にて取得した監視領域の画像データの解析結果に基づいて侵入者存在の確度を人検出・侵入者検出・侵入者確定の順に確度が高い３段階に判定して判定結果として出力する画像センサ及び防犯設備を接続した監視装置であって、
前記画像センサが接続される画像センサインターフェースと、
前記画像センサインターフェースから侵入者確定の旨の判定結果を受信すると前記防犯設備の起動信号を出力する対応処理選択手段と、
前記対応処理選択手段から起動信号の入力があると接続されている前記防犯設備を起動させる設備制御手段と、
を具備することを特徴とした監視装置。
【請求項８】
更に、監視センタ装置と通信回線を介して通信する通信する通信制御部を有し、
前記対応処理選択手段は、
画像センサから侵入者確定の旨の判定結果を受信すると、前記起動信号の出力とともに当該画像センサの現状画像データを前記監視センタ装置に送信し、
画像センサから侵入者検出の旨の判定結果を受信すると、当該画像センサの現状画像データを前記監視センタ装置に送信する請求項７に記載の監視装置。
【請求項９】
前記対応処理選択手段は、前記画像センサから人検出の旨の判定結果を受信すると、現状画像データの送信をすることなく、監視センタ装置に人検出の旨を含む異常信号を送信する請求項８に記載の監視装置。
【請求項１０】
前記対応処理選択手段は、画像センサから侵入者確定の旨を受信したときに、現状画像データを監視センタ装置に送信していれば、前記起動信号の出力をしない請求項８または請求項９に記載の監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視領域に設置される画像センサ及び監視装置に関する。特に、異常状態を検出したときに、監視領域を撮影した画像（撮像画像）を解析して、解析結果及び撮像画像を送信する画像センサ、及び解析結果に応じて、監視センタ装置に監視領域の異常発生を伝え又は防犯装置等の各種設備を自動的に起動する監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、住宅などで発生した異常を遠隔の監視センタ装置において監視する警備システムが普及している。このような警備システムとして、特許文献１には、建物内に扉開閉検知センサ、人体検知センサ、ガラス破壊センサ、壁破壊センサ等の各種センサ（以下、単に「センサ」と称する）、ＣＣＤカメラ、及び煙を放射する発煙装置等が接続されており、これらセンサ及びカメラからの警備情報を遠隔の監視センタに送信する監視装置、監視装置から受信した画像情報を表示し、発煙装置を起動する発煙起動装置を備える監視センタ装置とを備える盗難防止システムが開示されている。
【０００３】
このシステムでは、センサが検知すると、ＣＣＤカメラにより撮影された画像（以下単に「撮像画像」と称する）を遠隔の監視センタ装置に送信する。監視センタ装置は、撮像画像及び受信した情報を表示する表示装置を備えており、監視員が表示装置を監視している。監視員が表示装置の情報に基づいて人の侵入であると判断すると、監視領域に設置している発煙起動装置を起動する起動信号が監視装置に送信される。監視装置は、起動信号を受信すると、起動信号に対応する発煙装置を起動する。これにより、侵入領域において煙が噴出されて、侵入者の犯罪行為を阻止または牽制する。一方、ガラス破壊センサ、壁破壊センサ等の建物の破壊を検知するセンサが検知したときには、監視装置からの起動信号を受信しなくとも、警備装置自身が独自に侵入者ありと判断し、自動的に発煙装置を起動させる。
【特許文献１】特開２０００−１７１２３５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した特許文献１の盗難防止システムでは、監視センタ装置に画像データを送信して監視員の判断に基づいて発煙装置を起動させる場合には、画像データの送信及び侵入か否かの判断に時間がかかるために、発煙装置の起動タイミングを逸してしまうことや、起動タイミングがずれてしまうおそれがあった。一般に侵入者は同じ場所にとどまることは少ないため、侵入者の位置に合わせてタイミングよく、発煙センサを起動しなければ、その効果は少ない。
【０００５】
また、ガラス破壊センサや壁破壊センサにより発煙装置を自動駆動させると、壁の振動等により誤って発煙装置が起動されるおそれがある。このようなタイミングのずれた発煙装置の起動または誤起動は、発煙ボンベを無駄に消費することになる。また、営業時間中に発煙装置が誤動作すると、業務が停止するだけでなく、顧客に迷惑をかけることもあり得る。
【０００６】
また、犯罪を抑止する装置として、発煙装置の他に音声による警告を行う装置等の防犯装置がある。これらの防犯装置を適切なタイミングで起動し、誤動作を防止するためには、人の侵入を正確に判断し、迅速に防犯装置を駆動することが求められる。
【０００７】
本発明は上記問題点に鑑みてなされたもので、監視領域の画像データに基づいて人の侵入者の存在の確度を段階的に判定して、判定結果を出力することのできる画像センサを提供することを目的とする。
本発明の他の目的は、人の侵入タイミングに合わせて適切なタイミングで防犯装置を起動させることができる監視装置を提供することである。
人の侵入の場合に現状画像をできるだけ早く監視センタに送信し、発煙装置等の防犯装置を効果的に起動することができる監視装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明にかかる画像センサは、撮像した監視領域の画像データの変化に基づいて侵入者存在の確度を複数段階に判定し、確度に応じた複数の侵入検出信号を出力することにより、上記課題を解決する。本発明にかかる監視装置は、画像センサから受信した侵入検出信号の侵入者存在の確度が極めて高いときには、防犯設備を起動する。これにより、侵入者に対して迅速かつタイムリーに防犯設備を起動することができ、侵入者の犯罪行為を効果的に阻止また抑制可能となり、上記課題を解決することができる。
【０００９】
本発明の第１の実施態様に係る画像センサは、監視領域を撮像した画像データに基づいて侵入者を検出する画像センサであって、前記監視領域の画像データを取得する撮像部と、前記撮像部にて取得した画像データを解析する画像解析部と、前記画像解析部の解析結果に基づいて侵入者存在の確度を複数段階に判定する侵入判定部と、前記侵入判定部の判定結果を出力する出力部とを備えることを特徴とする。
【００１０】
この態様では、侵入判定部において、画像データに変化があったときに、その変化が人の侵入である可能性（確度）を複数段階で判定する。このように、複数段階で判定することにより、判定結果（人の侵入の確度）に基づいて、監視装置、監視センタでは決め細かな対応処理を行うことが可能となる。
【００１１】
本発明の他の態様に係る画像センサは、前記画像解析部は、前記画像データの特徴に基づき、人の侵入である属性を示す人属性値と、該人の侵入以外の属性を示すその他の属性値を算出し、解析結果とすることを特徴とする。この態様は、画像解析部が画像データの特徴から人の属性と人以外の属性に区分けして画像データを解析することにより、侵入判定部が人であるか人以外のものであるかをより正確に判定することができる。例えば、画像データの特徴として、人の属性を多く含み、人以外の属性をあまり含んでいない場合には、人である確度が高くなる。
【００１２】
本発明の他の態様に係る画像センサは、前記画像解析部が、その他の属性値として、小動物の属性を示す小動物属性値、光の属性を示す光属性値、および影の属性を示す影属性値を算出し、解析結果とすることを特徴とする。この態様は、人の侵入以外の画像変化要素を実験等を通じて解析した結果、小動物の侵入、車のヘッドライト等による光や影の変化によるものが主であることをつきとめ、これらを人の侵入と誤認させる外乱要素としてその属性値を算出し、これらの外乱要素の属性値が大きいときには、人である確度を低下させる要因として評価し、判定するようにしている。
【００１３】
本発明の他の態様に係る画像センサは、前記侵入判定部が、前記その他の属性値の内で最も大きい値を示した属性値を選択し、選択したその他の属性値と、前記人属性値に基づいて侵入者存在の確度を判定することを特徴とする。この態様では、外乱要因の最も大きい値を取り出して評価する。これにより、判定精度を確保しつつ判定方法を簡素化することが可能となる。
【００１４】
本発明の他の態様に係る画像センサは、前記侵入判定部が、前記人属性値が高くその他の属性値が低いほど前記侵入者存在の確度を高く判定することを特徴とする。
【００１５】
本発明の他の態様に係る画像センサは、前記侵入判定部は、人検出・侵入者検出・侵入者確定の順に確度が高い３段階に侵入者存在の確度を判定する。３段階の確度で人の侵入をきめ細かく判定することにより、人の侵入の確度に応じた適切な対応が可能となる。
【００１６】
本発明の第１の態様に係る監視装置は、撮像部にて取得した監視領域の画像データの解析結果に基づいて侵入者存在の確度を人検出・侵入者検出・侵入者確定の順に確度が高い３段階に判定して判定結果として出力する画像センサ及び防犯設備を接続した監視装置であって、前記画像センサが接続される画像センサインターフェースと、前記画像センサインターフェースから侵入者確定の旨の判定結果を受信すると前記防犯設備の起動信号を出力する対応処理選択手段と、前記対応処理選択手段から起動信号の入力があると接続されている前記防犯設備を起動させる設備制御手段とを具備することを特徴とする。この態様は、対応処理選択手段が画像センサからの侵入者存在の確度が最高位である侵入者確定の旨の判定結果を受信すると、監視センタ装置からの命令を待たずに即座に防犯設備を起動させるものである。これにより、タイムリーに防犯設備を起動させることができる。また、画像センサの判定結果が最高位のときのみ防犯設備を起動させるので、誤動作による起動を抑制することが可能である。
【００１７】
本発明の他の態様に係る監視装置は、更に、監視センタ装置と通信回線を介して通信する通信する通信制御部を有し、前記対応処理選択手段は、画像センサから侵入者確定の旨の判定結果を受信すると、前記起動信号の出力とともに当該画像センサの現状画像データを前記監視センタ装置に送信し、画像センサから侵入者検出の旨の判定結果を受信すると、当該画像センサの現状画像データを前記監視センタ装置に送信することを特徴とする。この態様は、対応処理選択手段が侵入者確定の旨の判定結果を受信すると、防犯設備を起動するのに加え、以下の処理を行う。すなわち、人検出よりも確度の高い侵入者検出以上の旨の判定結果を受信した場合は、すぐに監視センタ装置に現状画像データを送信する。これにより、監視センタの監視員は、すぐに現状画像を確認することが可能となり、画像センサが侵入者確定を判定したときには、防犯設備の起動以外の更なる対応（例えば、対処員の派遣、１１０番通報）をいち早く判断できる。また、画像センサが、防犯設備を自動起動しない侵入者検出を判定したときは、防犯設備を起動するか否かをいち早く判断できる。
【００１８】
本発明の他の態様に係る監視装置は、前記対応処理選択手段は、前記画像センサから人検出の旨の判定結果を受信すると、現状画像データの送信をすることなく、監視センタ装置に人検出の旨を含む異常信号を送信することを特徴とする。
【００１９】
本発明の他の態様に係る監視装置は、前記対応処理選択手段は、画像センサから侵入者確定の旨を受信したときに、現状画像データを監視センタ装置に送信していれば、前記起動信号の出力をしないことを特徴とする。これにより、監視員が監視領域の状況をすでに確認できる状態であるときは、画像センサが侵入者確定を判定しても防犯設備を自動起動せず、監視員に起動の判断が委ねられるので、誤動作を防止できる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の画像センサは、画像解析して人の侵入可能性を複数段階のレベルで判定し、その判定結果を外部に出力するので、画像センサによる判断情報のその確度に応じた適切な対応が可能となる。特に侵入者の存在が確実であると画像センサが判定すると、監視装置は防止設備を自動で起動するので、防犯設備をタイムリーかつ適切に制御することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
本発明に係る画像センサ及び監視装置を図を用いて説明する。図１は本発明に係る画像センサ１ａ〜１ｅ、及び監視装置２を用いた警備システム１０の一例を示す構成ブロック図である。警備システム１０は、監視対象領域内に監視装置２が設けられ、監視装置２には、建物、施設（庭等の所定の空間を含む）を対象とする監視対象内の複数の要所に設置されている、マグネットセンサや熱線センサ等の侵入センサ４、火災センサ５等の各種センサ、非常ボタン６、画像センサ１ａ〜１ｅ、及び発煙装置３ａ〜３ｄが接続されている。
【００２２】
監視装置２は電話回線等の通信回線７を介して監視対象領域から離れた場所に設けられた監視センタ装置８に接続されている。さらに監視装置２には、監視装置２を監視モードまたは解除モードに設定するモード設定器９が設けられている。モード設定器９による監視モードまたは解除モードの設定には、磁気カード等の所定のカード操作または所定のキーが用いられる。監視装置２は、監視モードに設定されたときに、監視領域内に異常が発生していないかを監視し、所定の異常が発生すると監視センタ装置８に異常情報を通報する。なお、監視装置２は、監視モード又は解除モードに設定されるたびに、後述する画像センサ１にその旨を通知する。
【００２３】
監視センタ装置８は、監視装置２から受信した異常情報（後述する画像センサ１からの「侵入情報」を含む）を表示するモニタ装置（図示せず）を備えており、異常情報を受信すると、通報のあった監視対象の情報及び異常情報を表示する。監視センタ装置８は、監視対象に異常がないかを監視員が常時監視しており、異常が発生したら、異常情報に基づいて、必要な対応警備行動をとる。例えば、起動手段（図示せず）を監視員が操作することにより、防犯設備である発煙装置３（３ａ〜３ｄ）を起動させ、対処者を監視対象に向かわせるなどの対応警備行動を行う。
【００２４】
尚、図１では、侵入者の犯罪行為を阻止または犯行意欲を減殺させる防犯設備として発煙装置３を設置した例を示しているが、防犯設備として、音声または光による威嚇装置、水、ペンキ、特殊塗料等を噴出する等のその他の物理的な威嚇装置を設置することも可能である。以下の実施形態においては、防犯設備として、発煙装置３を使用した例を説明するが、発煙装置３に代えて、または発煙装置に加えて、その他の防犯設備を設置することを排除する趣旨ではない。
【００２５】
画像センサ１は、例えばＣＣＤやＭＯＳ型（ＣＩＳ等）の撮像装置を備えており、監視対象領域を撮像した画像データを監視装置２に送信することができ、さらに、撮像した画像データを解析して、侵入者の存在を検出する。特に、本発明にかかる画像センサ１は、撮像した画像データを解析して、人の存在可能性の確度のレベルを段階的に判定し、人の存在可能性の確度を判定し、確度の段階に応じた侵入検出信号を監視装置２に出力する。この点についての詳細は、後述する。また、画像センサ１は、監視装置２から監視モード又は解除モードへのモード移行信号、後述する蓄積画像の削除要求等を受信し、監視装置２からの各種制御を実行する。
【００２６】
発煙装置３は、起動信号に基づいて、煙状物質を大量に噴出させて、侵入者の視野を遮り威嚇して犯意を喪失または行為不能にさせる防犯設備である。犯人に対する威嚇作用が強力であるため、誤動作をすると、顧客等に多大な迷惑や被害を与える可能性があるので、起動させるに当たっては、侵入者であることの確実な確認が求められる。
【００２７】
尚、画像センサ１と発煙装置３とは対応させて監視対象領域内に設置するのが望ましい。図１においては、破線で囲まれたブロックの中にある画像センサ１と発煙装置３とが互いに対応関係があることを示している。図１に破線ブロックで示すように、「画像センサ１と発煙装置３」の関係は必ずしも１対１で対応づけられて設置される必要はなく、１対１（画像センサ１ａ：発煙装置３ａ）、複数対１（画像センサ１ｂ、１ｃ：発煙装置３ｂ）、１対複数（画像センサ１ｄ：発煙装置３ｃ、３ｄ））、１対０（画像センサ１ｅ：発煙装置無し）の関係で対応付けて設置しても良い。
【００２８】
画像センサ１と発煙装置３の具体な設置例としては、例えば、同じ部屋に画像センサ１と発煙装置３を１対１で対応づけて設置する場合、重要な監視対象物（金庫等）を撮影範囲内に納める１台の画像センサ１と、監視対象物の上の天井と監視対象物の近くに１台ずつ合計２台の発煙装置３を設けて１対２の関係で設置する場合等がある。画像センサ１と発煙装置３を１対複数の関係で設置すると、重要な監視対象物に関しては、複数回発煙装置３を起動することが可能となり、犯罪抑止効果を高めることが可能となる。また、１台の画像センサ１で監視できる広い範囲をカバーできる場合には、１台の画像センサ１に対応付けて複数の発煙装置３を設けることも可能である。
【００２９】
監視装置２は、前述したように、監視モード時において各種センサ４、５、６、画像センサ１からの情報に基づいて異常状態の発生を監視しており、異常状態が発生すると、異常信号（侵入検出信号を含む）及び異常情報（撮像した画像データを含む）を監視センタ装置８に送信する（以下においては、侵入検出信号と画像情報とを「侵入情報」と称することもある）。監視センタ装置８は監視装置２から受信した情報に基づいて、監視員に対して異常発生を報知する。監視員は、監視センタ装置８の報知、すなわち異常情報に応じて必要な警備行動を取る。例えば、監視員は、監視装置２から受信した監視対象領域の異常情報に基づいて、発煙装置３を起動させる起動信号を監視装置２に送信する等の所定の対応行動をとる。
【００３０】
（画像センサ）
次に、図２乃至図４を用いて、画像センサ１について説明する。図２は、本発明の一実施形態にかかる画像センサ１を示す機能ブロック図である。図３は、侵入判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図４は、監視装置２との通信動作処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００３１】
画像センサ１は、画像センサ全体を制御する制御手段１００、撮像制御手段１０１、監視対象領域を撮像するＣＣＤ、ＣＭＯＳ（ＣＩＳ）等からなる撮像部１０３、撮像範囲を照明する照明部１０２、撮像した画像データから侵入者を検出するための基礎データを抽出する画像解析部１０４、抽出された基礎データから侵入者存在の確度を複数段階に判定する侵入判定手段１０９、撮像した画像データを一時記憶する画像データ蓄積手段１１０、画像データを出力する画像データ出力手段１１１、及び監視装置２とのデータ通信を行う接続Ｉ／Ｆ（インタフェース）１１２とを備えている。
【００３２】
制御手段１００は、画像センサ１の各部及び全体を制御する。撮像制御手段１０１は、制御手段１００の制御の下、照明部１０２及び撮像部１０３を制御する。撮像部１０３は、撮像制御手段１０１の制御の下、定期的に監視対象領域を撮像し、撮像した画像データを画像データ蓄積部１１０に一時的に蓄積する。画像データ蓄積部１１０は、リング構造のバッファからなり、所定の枚数の画像データ（例えば１０枚程度）を記憶し、古い画像を順次新しい画像に置き換えて循環記憶可能である。監視装置２が解除モードに設定されている場合、または監視モードに設定されていても侵入検出していない正常時には、このように循環記憶することにより、最新画像に更新しながら所定枚数を記憶している。また、撮像部１０３が撮像した画像データは、現状態の画像要求があれば画像データ出力手段１１１に並行出力されることもある。
【００３３】
さらに、撮像部１０３が撮像した画像データは、画像解析部１０４にも入力される。画像解析部１０４は、背景画像記憶手段１０５、差分抽出手段１０６、トラッキング手段１０７、及び画像属性算出手段１０８を備えており、撮像した最新画像データと背景画像とを比較することで移動物体の存在を検出し、さらに移動物体の検出領域における画像データの持つ人属性、小動物属性、光属性、影属性等の属性を算出する。
【００３４】
画像解析部１０４の背景画像記憶手段１０５には、撮像領域の背景画像（侵入者等の移動物体が存在していないときの画像）が予め記憶されている。差分抽出手段１０６は、撮像部１０３で得られた入力画像と背景画像記憶手段１０５に記憶されている背景画像との差分処理を行い、変化のある差分領域を抽出する。トラッキング手段１０７は差分抽出手段１０６で得られた差分領域が前フレームでの差分領域と同じ物体によるものであると判定すれば、今回の差分領域に前回までの追跡情報を付与する。同じ物体であるとの判定は、例えば、重心の移動量と差分領域の大きさの変化が一定範囲内である等の条件を用いることにより行う。
【００３５】
画像属性算出手段１０８は、例えば、人属性算出手段１１３、小動物属性算出手段１１４、光属性算出手段１１５、影属性算出手段１１６等を備えており、それぞれの属性を算出する。これ以外にも、人の侵入かどうかの判定精度を向上させることのできる他の種類の属性算出手段を用いることも可能である。人属性算出手段１１３は、差分抽出手段１０６で得られた差分領域が人である場合に高い値となる「人属性値」を算出する。人属性値は、人らしさを表す特徴量、例えば、差分領域の大きさ、背景画像との正規化関数（背景画像と入力画像との一致度）、背景画像と比較した場合のエッジの変化率等から算出される。
【００３６】
小動物属性算出手段１１４は、差分領域が小動物である場合に高い値となる「小動物属性値」を算出する。小動物属性値は、小動物らしさを表す特徴量、例えば、差分領域の大きさ、移動方向と長軸の一致度、背景画像と比較した場合のエッジの変化率から算出される。
【００３７】
光属性算出手段１１５は、差分領域が光である場合に高い値となる「光属性値」を算出する。光属性値は、光らしさを表す特徴量、例えば、無照明画像での差分領域の平均輝度値、背景画像との正規化相関、背景画像と比較した場合にエッジの変化率、から算出される。
【００３８】
影属性算出手段１１６は、差分領域が影である場合に高い値となる「影属性値」を算出する。影属性値は、影らしさを表す特徴量、例えば、無照明画像での差分領域の平均輝度値、背景画像との正規化相関、背景画像と比較した場合のエッジの変化率から算出される。
【００３９】
侵入判定手段１０９は、差分抽出手段１０６およびトラッキング手段１０７で得られた変化のあった差分領域を、人属性値と光属性値、影属性値、小動物属性値を用いて、人であるかどうかの判定をする。人属性値が高く、光、影、小動物属性値が低いときに、「人」と判定する。閾値は３段階に設定されており、差分領域が侵入者に起因するものであるかどうかの確度を３段階のレベルで判定する。例えば、画像データの解析により差分領域が侵入者に起因する可能性が十分にあるが確度が低い「人検出」レベルと判定したときに最下位の第１レベル侵入検出信号を出力し、「人検出」のレベルより確度の高い「侵入者検出」レベルと判定したときにその上位レベルの第２レベル侵入検出信号を出力し、「侵入者検出」レベルよりさらに高い確度であって侵入者であることがほぼ確実である「侵入者確定」レベルと判定したときにその上位レベルの第３レベル侵入検出信号を出力する。これらの侵入検出信号は、接続インタフェース１１２を介して、監視装置２に対してフラグ情報またはコード化されたデジタル情報として送信する。
【００４０】
このような判定を行うための各属性値の算出方法及びの判定閾値は、監視領域の地形、背景、天然光及び人工光と影の関係などの監視対象の環境に応じて、自由に設定することができるが、環境に応じた実験データから最適値を確定することが望ましい。例えば、様々な環境（屋内、屋外、天気、昼、夜等の環境）において、人を移動させたり誤報要因を出現させたりする実験またはシミュレーションを繰り返し、実験データまたはシミュレーションデータを集積して解析することにより、より精度の高い属性値の特徴及び閾値情報を得ることが可能となる。
【００４１】
判定結果である侵入検出信号は、制御手段１００からの消去要求があるまで、侵入判定手段１０９内に保持される。最新の画像データに基づいて、より高レベルの判定が出た場合には、旧判定結果は、高レベルの段階の判定結果に置き換えられるように構成している。制御部１００は、撮像した画像データ中に侵入者を検出しなくなったとき、侵入判定手段１０９内に保持している判定結果である侵入検出信号を消去する。
【００４２】
侵入判定手段１０９により「人検出」、「侵入者検出」または「侵入者確定」と判定され、かつ、監視モードになっていれば、制御手段１００の制御により、画像データ蓄積手段１１０に蓄積する画像データを、判定直前の連続する数枚の画像データと、直後の数枚の画像データを記憶し保持する。例えば、画像データ蓄積手段１１０が１０枚の画像データを保持可能だとすると、判定時を含む直前３枚の画像データと、直後の７枚の画像データを記憶し、この画像データを監視装置２から削除要求を受けるまで保持する。
【００４３】
画像データ出力手段１１１は、監視装置２からの要求に基づいて、画像データ蓄積手段１１０に記憶している画像データ（蓄積画像）、または撮像部１０３により撮像した最新画像データ（現状画像）を、接続インタフェース１１２を介して送信する。これらの画像データは監視装置２により監視センタ装置８に送信され、監視センタの監視員による侵入状況の確認に使用される。
【００４４】
次に、画像センサ１による判定処理手順の一例を、図３のフローチャートを用いて説明する。画像センサ１では、人属性値と平行して、人以外の属性値（光、影、小動物）を算出し、人属性値が高く、かつ、人以外の属性値が低い場合には、人と判断する。そして、変化領域が人である確度を３段階（侵入者確定＞侵入者検出＞人検出）のレベルで判定する。なお、「人検出」よりも確度が低い場合は、「人以外」との判定となる。
【００４５】
先ず、撮像制御手段１０１は、照明部１０２及び撮像部１０３を制御し、照明を点灯させたときの照明画像と、照明を消灯したときの無照明画像を取得する（Ｓ１０１、Ｓ１０２）。
【００４６】
取得された入力画像と背景画像記憶手段１０５に記憶されている背景画像との差分処理を行い、その輝度差分値が所定の閾値以上である画素を結合した差分領域を抽出する（Ｓ１０３）。抽出された差分領域が、トラッキング手段１０７により、前フレームの差分領域と同じ移動物体によるものであると判定されれば、今回の差分領域に前回までの差分領域情報（追跡情報）を付与する（Ｓ１０４）。同じ移動物体によるものであるかどうかは、重心の移動量と差分領域の大きさの変化が一定の範囲内であるかどうか等の条件により判定する。
【００４７】
これらの前処理が終わると、差分領域の属性算出処理が行われる（Ｓ１０５）。属性算出処理では、種々の属性が算出される。この実施形態では、人属性、小動物属性、光属性、影属性を算出する例を示す。各属性値が算出されると、それらの属性値に基づいて、人の侵入かどうかの判定が行われる（Ｓ１０６）。各属性値を算出する方法、及び人の侵入の判定方法の具体例について、以下に説明する。
【００４８】
（各属性値の算出方法の例示）
差分領域の人属性は、次の（１）〜（３）のような特徴量に重み付けをして、その総和を求めることにより算出する。
（１）差分領域の大きさ（Ｔ１）が、一定の範囲であると、人である可能性が高い
（２）差分領域における入力画像と背景画像の類似度が低いと、人の可能性が高い
（３）差分領域における背景画像と比較した入力画像のエッジの変化率が高いと、人の可能性が高い。
これらの特徴量は、人である可能性が高いほど１に近づき、低いほど０に近づくように正規化される。正規化後のこれらの特徴量をａ１、ａ２、ａ３とし、それぞれの特徴量に対する重み付けをｂ１、ｂ２、ｂ３として、人属性値を次の式により求める。
・人属性値＝ａ１×ｂ１＋ａ２×ｂ２＋ａ３×ｂ３  但し、ｂ１＋ｂ２＋ｂ３＝１
【００４９】
小動物属性は、例えば、以下の（４）〜（６）の特徴量に重み付けをして、その総和を求めることにより算出する。
（４）差分領域の面積が小さいと、小動物である可能性が高い
（５）差分領域の長軸の傾きと移動方向の一致度合いが高いと、小動物の可能性が高い
（６）差分領域における背景画像と比較した入力画像のエッジの変化率が高いと、小動物である可能性が高い
このような特徴量から小動物属性値を算出する方法は、人属性値を算出する方法と同様の方法を用いる。但し、これらの特徴量に対する重み付けその他の条件は、環境に応じて、実験等を通じて確定する。
【００５０】
光属性値は、例えば、以下の（７）〜（９）の特徴量に重み付けをして、その総和を求めることにより算出する。
（７）無照明画像での差分領域の平均輝度が高いと、光の可能性が高い
（８）差分領域の入力画像と背景画像の類似度が高いと、光の可能性が高い
（９）差分領域の背景画像と比較した入力画像のエッジの変化率が低いと、光の可能性が高い
このような特徴量から光属性値を算出する方法は、人属性値を算出する方法と同様の方法を用いる。但し、これらの特徴量に対する重み付けその他の条件は、環境に応じて、実験等を通じて確定する。
【００５１】
影属性値は、例えば、（１０）〜（１２）の特徴量に重み付けをして、その総和を求めることにより算出する。
（１０）無照明画像での差分領域の平均輝度値が低いと、影である可能性が高い
（１１）差分領域での入力画像と背景画像の類似度が高いと、影である可能性が高い
（１２）差分領域の背景画像と比較した入力画像のエッジの変化率が低いと、影の可能性が高い
このような特徴量から影属性値を算出する方法は、人属性値を算出する方法と同様の方法を用いる。但し、これらの特徴量に対する重み付けその他の条件は、環境に応じて、実験等を通じて確定する。
【００５２】
（「人の侵入」の判定方法の例示）
上述の方法により算出した各種属性値を用いて差分領域が「人の侵入」であるかどうか
の判定を行う。この判定は、「人の侵入」である場合を３段階のレベルに分けて判定する。人属性値を判定するための閾値Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３と、他の属性値（例えば光、影、小動物属性値）を判定するための閾値Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３を用いて、「人の侵入」を判定する。これらの閾値は画像センサ１の侵入判定手段１０９に記憶されている。また、閾値相互はＸ１＜Ｘ２＜Ｘ３、Ｙ１＜Ｙ２＜Ｙ３の関係を有する。
【００５３】
尚、上述の閾値（Ｘ１〜Ｘ３、Ｙ１〜Ｙ３）は、監視対象として想定される様々な環境において人を移動させて収集した多数の画像解析データ、及び検出実験により得た誤報データ等に基づいて、人の侵人の確率を統計的に算出して求めることができる。また、トラッキングによって追跡した差分領域の過去の情報に基づき、人属性値、光属性値、影属性値、小動物属性値の過去分を累積して、累積した属性値を用いて人の侵入可能性の判定を行ってもよい。
【００５４】
図１０を参照して「人の侵入」の確度を複数段階に判定する方法について説明する。図１０は、人属性値と人以外の属性値との関係に基づく判定結果を示している。なお、人以外の属性値は、算出された「小動物属性値」「光属性値」「影属性値」の中で最大値を用いて判定する。
同図において、「Ａ」は、人の侵入がないと判定するいわゆる「正常」の場合を示している。すなわち、人属性値がＸ１より小さい、又は、その他の属性値がＹ３より大きい場合に、侵入判定手段１０９が「正常」と判定する。
同図において、「Ｂ］は、人以外の要因の可能性も十分に残っており、人の侵入がないと断定できない場合であって、いわゆる「人検出」（第１レベルの侵入検出）の場合を示している。すなわち、人属性値がＸ１とＸ２の間、且つその他の属性値がＹ３より大きい場合または、人属性値がＸ１より大きく、且つその他の属性値がＹ２とＹ３の間である場合に、侵入判定手段１０９が「人検出」と判定する。
同図において、「Ｃ」は、人以外の要因の可能性が若干残っており、確実に人の侵入があると断定できない場合であって、いわゆる「侵入者検出」（第２レベルの侵入検出）の場合を示している。すなわち、人属性値がＸ２とＸ３の間、且つその他の属性値がＹ２より小さい場合または、人属性値がＸ３より大きく、且つその他の属性値がＹ１とＹ２の間である場合に侵入判定手段１０９が「侵入者検出」と判定する。
同図において、「Ｄ」は、確実に侵入者であると断定できる場合であって、いわゆる「侵入者確定」（第３レベルの侵入検出）の場合を示している。すなわち、人属性値がＸ３より大きく、且つその他の属性値がＹ１より小さい場合に侵入判定手段１０９が「侵入者確定」と判定する。
【００５５】
図４を用いて、監視装置２からの要求に対する各画像センサ１の動作手順を説明する。画像センサ１は、監視装置２からの要求信号により、監視装置２へ要求に応じた情報を送信する。各画像センサ１は監視装置２の要求信号が自己宛の要求であるかどうかを確認して、自己宛の要求信号であると判断すると（Ｓ１１０；Ｙｅｓ）、受信した要求信号が蓄積画像データの要求信号であるかを判定する（Ｓ１１１）。蓄積画像データの要求信号であれば（Ｓ１１１；Ｙｅｓ）、画像データ出力手段１１１は、画像データ蓄積手段１１０に蓄積されている蓄積画像を監視装置２に送信する（Ｓ１１８）。そうでない場合（Ｓ１１１；Ｎｏ）は、工程Ｓ１１２に進む。工程Ｓ１１２では、受信した要求信号が現状画像データの要求信号であるかを判定する。現状画像データの要求信号である場合（Ｓ１１２；Ｙｅｓ）、画像データ出力手段１１１は、撮像部１０３により撮影した最新画像データ（現状画像データ）を、接続インタフェース１１２を介して監視装置２に送信する（Ｓ１１３）。
【００５６】
最新画像データの要求信号ではない場合（Ｓ１１２；Ｎｏ）、現状報告要求の信号であるかどうかが確認され（Ｓ１１４）、現状報告要求の信号でない場合には（Ｓ１１４；Ｎｏ）、工程Ｓ１１９に進む。工程Ｓ１１９では、受信した要求信号に応じた処理を行う。例えば、蓄積画像の削除要求の場合は、画像データ蓄積手段１１０に保持された画像データの保持を解除し、正常時の動作に戻す。あるいはモニタ終了信号又は送信停止コマンドを受信した場合は、現状画像の送信を停止する。
【００５７】
現状報告要求の信号である場合には（Ｓ１１４；Ｙｅｓ）、侵入判定手段１０９が判定結果である侵入検出信号を保持しているかどうかを確認し（Ｓ１１５）、保持しているときには、保持している侵入検出信号を監視装置２に送信する（Ｓ１１６）。侵入検出信号を保持していない場合には（Ｓ１１５；Ｎｏ）、正常信号を監視装置２に送信する（Ｓ１１７）。
【００５８】
なお、監視装置２からの現状報告の要求は、各画像センサ１を定期的にポーリングすることにより行われる。
【００５９】
（監視装置）
図５は、本発明の一実施形態にかかる監視装置２の機能ブロック図である。監視装置２全体を制御する主制御手段２０１、画像センサ１との接続インタフェースである画像センサインタフェース２０２（以下「画像センサＩ／Ｆ２０２」と称する）、画像センサ１からの侵入検出信号に基づいて、対応処理を選択する対応処理選択手段２０３、発煙装置３等の防犯設備の起動を制御する設備制御手段２０４、各種センサ４〜６の状態を監視するセンサ監視手段２０５、モード設定器９により設定された警備モード、画像センサ１から受信した侵入検出信号や画像データ、監視装置８への画像データの送信状況を示すフラグ及び各種プログラム等を記憶する記憶手段２０６、監視状態を画面上に表示し異常を検出したときにはブザーを鳴動させたり、画面上に異常発生箇所を表示する表示手段２０７、及び監視センタ装置８とのデータの送受信を行う通信制御手段２０８とを備えている。なお、記憶手段２０６に記憶された侵入検出信号は、画像センサ１ごとに記憶している。
【００６０】
監視装置２は、記憶手段２０６に図７に例示するような画像センサ１に対応する発煙装置３の対応テーブルを記憶している。設備制御手段２０４はこのようなテーブルを用いて、侵入検出した画像センサ１に対応する発煙装置３を駆動する。尚、画像センサ１と発煙装置３が複数：１の関係で設置されている場合には、テーブル中に発煙装置３と対応する１つの画像センサ１を特定しておき、特定された画像センサ１が侵入検知したときのみ発煙装置を駆動するようにしても、複数の画像センサ１のすべてと発煙装置３とを対応づけておくことにより、対応付けられた画像センサ１のいずれか一つが侵入検出したときでも発煙装置３を駆動するようにしてもよい。また、画像センサ１と発煙装置３とが１：複数の関係で設置されているときには、対応する画像センサ１が「侵入検出」状態となったときに、複数の発煙装置３を一定の時間間隔をおいて順次自動的に駆動させるようにしても、複数の発煙装置３の１台のみを監視装置２により自動的に駆動させ、残りの発煙装置３は、監視センタ装置８からの制御により駆動させるようにしてもよい。
【００６１】
モード設定器９により監視モードに設定されると、主制御手段２０１は画像センサ１及び各種センサ４〜６からの信号に基づき、センサ監視手段２０５、対応処理選択手段２０３は、各種センサ４〜６及び画像センサ１の状態を監視し、異常が発生すると侵入情報を監視センタ装置８に送信して知らせる。本発明は画像センサ１による「侵入検出」に関するものであるので、画像センサ１から侵入検出信号を受信した場合の対応処理選択手段２０３の動作について、詳細に説明する。
【００６２】
図６は、対応処理選択手段２０３の動作手順の一例を示すフローチャートである。対応処理選択手段２０３は、侵入検出信号及び蓄積画像を受信すると（Ｓ２０１）、画像センサ１の侵入検出レベルを確認する。画像センサ１による侵入検出が第１レベル侵入検出又は第２レベル侵入検出の場合には（Ｓ２０２；Ｙｅｓ）、対応処理選択手段２０３は、監視センタ装置８に対して、侵入検出信号及び蓄積画像データを送信する（Ｓ２０３）。これにより、監視センタでは、監視員が画像データ等に基づいて、人の侵入かどうかを確認し、必要な対応処理を行う。
【００６３】
画像センサ１から、第３レベル侵入検出信号を受信した場合には、対応処理選択手段２０３は、設備制御手段２０４に起動信号を出力して発煙装置３を起動させる（Ｓ２０４）。これは、第３レベル侵入検出と判定された場合には、侵入者の存在がほぼ確定的であるため、即座に発煙装置３等の防犯設備を起動させるものである。これにより、侵入者を検知したタイミングで即座に発煙装置３等を駆動することが可能となるので、駆動タイミングを逸することなく、効果的に防犯設備を駆動することが可能となる。従って、防犯設備の効果的な使用が可能となり、より犯罪抑止力の高い警備システムを提供可能となる。その後工程Ｓ２０３の処理を実行する。なお、工程Ｓ２０３とＳ２０４の順序を逆にしても良い。
【００６４】
図８は、対応処理選択手段２０３における動作処理手順の他の例を示すフローチャートである。この動作処理手順では、画像センサ１が第２レベルの侵入検出のときには、現状画像データを監視センタ装置８に送信することを特徴としている。すなわち、画像センサ１から第１レベル侵入検出信号を受信した場合に（Ｓ２１１、Ｓ２１２共にＹｅｓ）、監視センタ装置８には蓄積画像を送信し、第２レベルまたは第３レベルの侵入検出信号を受信したときには（Ｓ２１２；Ｎｏ）、工程Ｓ２１４に進む。
【００６５】
次に、第２レベル侵入検出信号であるかどうかをチェックし（Ｓ２１４）、第２レベル侵入検出信号でない場合、すなわち第３レベル侵入検出の場合には（Ｓ２１４；Ｎｏ）、設備制御手段２０４に設備装置を起動する起動信号を出力する（Ｓ２１６）。また、第２レベル又は第３レベルの侵入検出信号のいずれの場合も、画像センサ１へ現状画像データ（最新画像データ）の送信を要求し、画像センサ１から現状画像データを受信すると、監視センタ装置８へ現状画像データを送信をする現状画像データの送信処理を実行する（Ｓ２１５）。かかる現状画像データの送信は、監視センタ装置８から現状画像データの送信停止コマンドを受信するまで続けられる。なお、本フローチャートでは省略したが、侵入検出信号のレベルを判定したとき（Ｓ２１２、Ｓ２１４）に、当該画像センサ１からすでに同一レベルの侵入検出信号を記憶手段２０６に記憶していれば、以降の処理をせずに、工程Ｓ２１１へ戻る。
【００６６】
本実施の形態では、第３レベル侵入検出信号を受信すると、必ず設備装置である発煙装置３を駆動するようにしているが、第３レベル侵入検出信号を受信したとき、既に監視装置２から監視センタ装置８へ現状画像データを送信していれば発煙装置３を起動しないようにしても良い。例えば、監視装置２が画像センサ１から第２レベル侵入検出信号を受信し、工程Ｓ２１５にて現状画像データを監視センタ装置８へ送信している最中に、当該画像センサ１から第３レベル侵入検出信号を受信した場合である。かかる場合は、監視センタの監視員が画像センサ１からの画像を見ているので、監視員の判断を優先するのが好ましい。そこで、監視員が監視センタ装置８から監視装置２に発煙装置３の起動信号を送信し、発煙装置３を起動させる。これにより、画像センサ１による判断より確かな判断で発煙装置３の起動ができる。
【００６７】
図９に、本発明にかかる画像センサ１及び監視装置２を用いた警備システムの各装置間のデータの送受信を示す。図９では、すでに監視装置２は、監視モードに設定されているものとして説明する。監視装置２は、画像センサ１に対して定期的に現状報告要求信号（状態呼出信号）を送信する。これに対して画像センサ１は、特に問題がなければ、監視装置２への応答として正常信号を送信する。
【００６８】
今、画像センサ１が第１レベル侵入検出信号を受信したとすると、第１レベル侵入検出信号を監視装置２に送信する。第１レベル侵入検出信号を受信した監視装置２は、第１レベル侵入検出信号を含む異常信号を監視センタ装置８に送信する。画像センサ１は第１レベル侵入検出信号と同時に蓄積画像を送信するように構成しても良いが、本実施の形態では図９に示すように、監視装置２から画像センサ１に対して蓄積画像の要求をするように構成している。画像センサ１は、監視装置２から蓄積画像要求信号を受信すると、蓄積画像データを監視装置２に送信する。監視装置２は、受信した蓄積画像データを監視センタ装置８に送信する。監視センタの監視員が、侵入確認のために最新の現状画像が必要であると判断すると、監視センタ装置８から現状画像データを要求する。監視装置２はこれを受けて現状画像データの送信を画像センサ１に要求する。これに基づき、画像センサ１から現状画像データが監視装置２を経由して監視センタ装置８に送信される。監視センタの監視員は、受信した現状画像データ等に基づいて発煙装置３の起動が適切と判断すれば、監視センタ装置８から発煙装置起動信号を送信させる。かかる発煙装置起動信号を受信すると、監視装置２は設備制御手段２０４の制御の下、対応する発煙装置３を起動させる。
【００６９】
監視センタでは、侵入検出に対する対応処理が終了すると、モニタ終了信号を監視装置２に送信する。これに基づき、監視装置２は、記憶手段２０６に記憶保持している侵入検出信号の削除し、現状画像データの送信を停止するとともに、画像センサ１にモニタ終了信号を送信する。なお、監視装置２は、モニタ終了信号を受信しなくとも、現状画像データの送信停止コマンドを受信すると停止される。モニタ終了信号を受信した画像センサ１は、現状画像データの送信を停止する。この処理は、送信停止コマンドを受信したときも同様である。
【００７０】
図９の破線の下の欄は、画像センサ１が第３レベル侵入検出と判定したときの対応処理を示している。現状報告信号を受信すると、画像センサ１は第３レベル侵入検出信号を監視装置２に送信する。監視装置２は、第３レベル侵入検出信号を含む異常信号を監視センタ装置８に送信するとともに、発煙装置起動信号を発煙装置３に送信する。発煙装置３は、発煙装置起動信号を受けると、発煙して侵入者の視野を遮断する。さらに、監視装置２から現状画像要求信号が画像センサ１に送信され、現状画像データが監視装置２を介して監視センタ装置８に送信される。所定の対応処理が終了すると、監視センタ装置８から監視装置２及び画像センサ１にモニタ終了信号が送信されて、処理を終了する。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】図１は本発明に係る画像センサ、及び監視装置を用いた警備システムの一例を示す構成ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態にかかる画像センサを示す機能ブロック図である。
【図３】侵入判定処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】画像センサの通信動作処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態にかかる監視装置の機能ブロック図である。
【図６】対応処理選択手段の動作手順の一例を示すフローチャートである。
【図７】監視装置の記憶手段が記憶する画像センサと発煙装置の対応テーブルの一例を示す図。
【図８】対応処理選択手段における動作手順の他の例を示すフローチャートである。
【図９】本発明にかかる画像センサ及び監視装置を用いた警備システムの各装置間のデータの送受信関係を示す図である。
【図１０】人属性値と人以外の属性値との関係に基づく判定結果を示す図である。
【符号の説明】
【００７２】
１（１ａ〜１ｅ）  画像センサ              ２  監視装置
３（３ａ〜３ｄ）  発煙装置（防犯設備）    ４  侵入センサ
５  火災センサ                            ６  非常ボタン
７  通信回線（ネットワーク）              ８  監視センタ装置
９  モード設定器                        １０  警備システム
１００  制御手段                          １０１  撮像制御手段
１０２  照明部                            １０３  撮像部
１０４  画像解析部                        １０５  背景画像記憶手段
１０６  差分抽出手段                      １０７  トラッキング手段
１０８  画像属性算出手段                  １０９  侵入判定手段
１１０  画像データ蓄積手段                １１１  画像データ出力手段
１１２  接続Ｉ／Ｆ                        ２０１  主制御手段
２０２  画像センサＩ／Ｆ                  ２０３  対応処理選択手段
２０４  設備制御手段                      ２０５  センサ監視手段
２０６  記憶手段                          ２０７  表示手段
２０８  通信制御手段
【図１】
2006277639.tif 000003
【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】
2006277639.tif 000008
【図７】
2006277639.tif 000009
【図８】
2006277639.tif 000010
【図９】
2006277639.tif 000011
【図１０】
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