(57)【要約】【課題】物体が多い場合でも安定して指定された方向に動く物体を検知することができる物体検知装置を提供する。【解決手段】フレーム画像取得部１は、映像データから複数のフレーム画像を取得する。オプティカルフロー算出部４は、フレーム画像における各画素のオプティカルフローを算出する。背景画像作成部２は、複数のフレーム画像から動く物体が排除された背景画像を生成する。画像差分算出部３は、背景画像とフレーム画像との差分を算出して背景差分画像を生成する。ピーク検出部６は、背景差分画像の画素値を指定方向の軸ごとに加算して極大値を検出する。方向判定部７は、極大値の移動方向を推定する。ピーク画像生成部８は、複数のフレーム画像より取得した、指定方向軸上での極大値及び移動方向データを時系列で記録したピーク画像を生成する。軌跡判定部９は、ピーク画像において指定方向を持つ極大値が形成する軌跡を検知する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像データからフレーム画像を取得し、前記フレーム画像に対して画像処理を行うことにより、指定方向へ動く物体を検知する物体検知装置において、
前記映像データから複数のフレーム画像を取得するフレーム画像取得手段と、
前記フレーム画像における各画素のオプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出手段と、
前記複数のフレーム画像から動く物体が排除された背景画像を生成する背景画像作成手段と、
前記背景画像と前記フレーム画像との差分を算出して背景差分画像を生成する画像差分算出手段と、
前記背景差分画像の画素値を前記指定方向の軸ごとに加算して極大値を検出するピーク検出手段と、
前記オプティカルフローの前記指定方向の成分の値を前記指定方向の軸ごとに加算し、前記極大値の移動方向を推定する方向判定手段と、
前記複数のフレーム画像より取得した、前記指定方向軸上での極大値及び移動方向データを時系列で記録したピーク画像を生成するピーク画像生成手段と、
前記ピーク画像において前記指定方向を持つ極大値が形成する軌跡を検知する軌跡判定手段と、
を有することを特徴とする物体検知装置。
【請求項２】
前記軌跡判定手段により前記指定された方向へ移動している物体が検知された場合に警報を発する警報発生手段を具備することを特徴とする請求項１記載の物体検知装置。
【請求項３】
前記軌跡判定手段は、所定の時間範囲における前記指定方向に基づいて物体の移動軌跡を判定する際に、断片的な点列から直線を検出するハフ変換を利用することを特徴とする請求項１または２記載の物体検知装置。
【請求項４】
映像データからフレーム画像を取得し、前記フレーム画像に対して画像処理を行うことにより、指定方向へ動く物体を検知する物体検知方法において、
前記映像データから複数のフレーム画像を取得して前記フレーム画像における各画素のオプティカルフローを算出し、前記複数のフレーム画像から動く物体を排除して背景画像を生成し、前記背景画像と前記フレーム画像との差分を算出して背景差分画像を生成し、前記背景差分画像の画素値を前記指定方向の軸ごとに加算して極大値を検出し、前記オプティカルフローの前記指定軸方向の成分の値を前記指定方向の軸ごとに加算し、前記極大値の移動方向を推定し、前記複数のフレーム画像より取得した前記指定方向軸上での極大値及び移動方向データを時系列で記録したピーク画像を生成し、前記ピーク画像において前記指定方向を持つ極大値が形成する軌跡を検知することを特徴とする物体検知方法。
【請求項５】
映像データからフレーム画像を取得し、前記フレーム画像に対して画像処理を行うことにより、指定方向へ動く物体を検知する物体検知装置のコンピュータに、
前記映像データから複数のフレーム画像を取得するステップと、
前記フレーム画像における各画素のオプティカルフローを算出するステップと、
前記複数のフレーム画像から動く物体を排除して背景画像を生成するステップと
前記背景画像と前記フレーム画像との差分を算出して背景差分画像を生成するステップと、
前記背景差分画像の画素値を前記指定方向の軸ごとに加算して極大値を検出するステップと、
前記オプティカルフローの前記指定軸方向の成分の値を前記指定方向の軸ごとに加算し、前記極大値の移動方向を推定するステップと、
前記複数のフレーム画像より取得した、前記指定方向軸上での極大値及び移動方向データを時系列で記録したピーク画像を生成するステップと、
前記ピーク画像において前記指定方向を持つ極大値が形成する軌跡を検知するステップと、
を実行させることを特徴とする物体検知プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空港や駅などの大規模施設での指定された方向に動く人等の物体を検知する物体検知装置、物体検知方法および物体検知プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、空港や駅などの大規模施設においては、安全管理や防犯の観点から、指定された方向に動く人等の物体を検知したいというニーズがある。
【０００３】
エリアセンサ（カメラ）やラインセンサ等を真下向きに設置し、信号処理、画像処理技術により人の移動方向と人数をカウントするシステムが実用化されているが、これらは、いずれも新たにセンサを設置する必要があり、初期投資が大きくなるという問題があった。
【０００４】
一方、駅や空港等では既に大量の監視カメラが設置されており、これらを活用して指定された方向に動く人等の物体を検知することができれば、安価なシステム構築が可能になる。このため、既設の監視カメラを用いた逆行者検知技術に期待が持たれている。
【０００５】
また、指定された方向に動く人等の物体を検知する方法としては、画像中の物体を追跡する処理（トラッキング）を利用することが考えられる（例えば特許文献１、特許文献２、特許文献３、特許文献４、特許文献５参照）。なお、トラッキングとは、画像の画素位置を（ｘ，ｙ）、時間をｔとするときオブジェクトの軌跡（（ｘ，ｙ，ｔ）の軌跡）を求める処理である。
【特許文献１】特開平１１−０８３５３０号公報
【特許文献２】特開平１０−１０５７１２号公報
【特許文献３】特開平０７−１６０８５６号公報
【特許文献４】特開平０６−２６６８４０号公報
【特許文献５】特開平０７−４９９５２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した従来技術では、監視カメラが斜め下向きに設置されている場合、このようなカメラ映像では、物体が画像上で重畳（隠蔽）し、トラッキングが極めて不安定となるという問題があった。また、現状では、斜め下向きに設置された状態で、かつ物体が多い場合にも安定して動作するようなカメラは実現されていない。
【０００７】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、斜め下向きに設置された既存の監視カメラにより、物体が多い場合でも安定して指定された方向に動く物体を検知することができる物体検知装置、物体検知方法および物体検知プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決するために、本発明は、映像データからフレーム画像を取得し、前記フレーム画像に対して画像処理を行うことにより、指定方向へ動く物体を検知する物体検知装置において、前記映像データから複数のフレーム画像を取得するフレーム画像取得手段と、前記フレーム画像における各画素のオプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出手段と、前記複数のフレーム画像から動く物体が排除された背景画像を生成する背景画像作成手段と、前記背景画像と前記フレーム画像との差分を算出して背景差分画像を生成する画像差分算出手段と、前記背景差分画像の画素値を前記指定方向の軸ごとに加算して極大値を検出するピーク検出手段と、前記オプティカルフローの前記指定軸方向の成分の値を前記指定方向の軸ごとに加算し、前記極大値の移動方向を推定する方向判定手段と、前記複数のフレーム画像より取得した、前記指定方向軸上での極大値及び移動方向データを時系列で記録したピーク画像を生成するピーク画像生成手段と、前記ピーク画像において前記指定方向を持つ極大値が形成する軌跡を検知する軌跡判定手段と、を有することを特徴とする物体検知装置である。
【０００９】
本発明は、上記の発明において、前記軌跡判定手段により前記指定された方向へ移動している物体が検知された場合に警報を発する警報発生手段を具備することを特徴とする。
【００１０】
本発明は、上記の発明において、前記軌跡判定手段は、所定の時間範囲における前記指定方向に基づいて物体の移動軌跡を判定する際に、断片的な点列から直線を検出するハフ変換を利用することを特徴とする。
【００１１】
本発明は、映像データからフレーム画像を取得し、前記フレーム画像に対して画像処理を行うことにより、指定方向へ動く物体を検知する物体検知方法において、前記映像データから複数のフレーム画像を取得して前記フレーム画像における各画素のオプティカルフローを算出し、前記複数のフレーム画像から動く物体を排除して背景画像を生成し、前記背景画像と前記フレーム画像との差分を算出して背景差分画像を生成し、前記背景差分画像の画素値を前記指定方向の軸ごとに加算して極大値を検出し、前記オプティカルフローの前記指定軸方向の成分の値を前記指定方向の軸ごとに加算し、前記極大値の移動方向を推定し、前記複数のフレーム画像より取得した前記指定方向軸上での極大値及び移動方向データを時系列で記録したピーク画像を生成し、前記ピーク画像において前記指定方向を持つ極大値が形成する軌跡を検知することを特徴とする物体検知方法である。
【００１２】
本発明は、映像データからフレーム画像を取得し、前記フレーム画像に対して画像処理を行うことにより、指定方向へ動く物体を検知する物体検知装置のコンピュータに、前記映像データから複数のフレーム画像を取得するステップと、前記フレーム画像における各画素のオプティカルフローを算出するステップと、前記複数のフレーム画像から動く物体を排除して背景画像を生成するステップと前記背景画像と前記フレーム画像との差分を算出して背景差分画像を生成するステップと、前記背景差分画像の画素値を前記指定方向の軸ごとに加算して極大値を検出するステップと、前記オプティカルフローの前記指定軸方向の成分の値を前記指定方向の軸ごとに加算し、前記極大値の移動方向を推定するステップと、前記複数のフレーム画像より取得した、前記指定方向軸上での極大値及び移動方向データを時系列で記録したピーク画像を生成するステップと、前記ピーク画像において前記指定方向を持つ極大値が形成する軌跡を検知するステップと、を実行させることを特徴とする物体検知プログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、物体検知装置は、映像データから複数のフレーム画像を取得してフレーム画像における各画素のオプティカルフローを算出し、複数のフレーム画像から動く物体を排除して背景画像を生成する。次に、背景画像とフレーム画像との差分を算出して背景差分画像を生成し、背景差分画像の画素値を指定方向の軸ごとに加算して極大値を検出する。また、オプティカルフローの指定軸方向の成分の値を指定方向の軸ごとに加算し、極大値の移動方向を推定し、複数のフレーム画像より取得した指定方向軸上での極大値及び移動方向データを時系列で記録したピーク画像を生成する。そして、ピーク画像において指定方向を持つ極大値が形成する軌跡を検知する構成となっている。そのため、斜め下向きに設置された既存の監視カメラによって撮影された映像データであっても、オプティカルフローを利用することで指定された方向に動く物体を検知することができる。
【００１４】
また、本発明によれば、物体検知装置は、軌跡に基づいて、指定方向へ移動している物体があると判断した場合に警報を発する構成となっている。そのため、警報によって指定された方向に動く物体の存在を知ることが可能となる。
【００１５】
また、本発明によれば、物体検知装置は、指定方向に基づいて物体の軌跡を推定する際に、断片的な点列から直線を検出するハフ変換を利用する構成となっている。そのため、点列で構成された移動軌跡から方向を示す直線を抽出することが可能となり、直線の傾きの違いから指定された方向に動く物体の検知を容易に行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。
【００１７】
Ａ．実施形態
本発明は、映像信号や映像ファイルなどの映像データから各瞬間毎の画像であるフレーム画像を取得し、取得されたフレーム画像に対して画像処理を施していくことによって実現される。従って本発明を実施するための装置としては、画像入力機能を持つＰＣ、画像処理手順を装置化した専用の画像処理ボードや画像処理装置など様々な装置の適用が可能であるが、ここではその具体的な装置は限定しない。
【００１８】
本発明は、人や自動車その他の何らかの物体が、予め指定された方向に移動したことを検知するものである。一例として、空港内の通路など移動方向が限定されている場所において逆方向に移動する人物を監視カメラ映像を用いて検知するようなケースが想定される。以下では、理解を容易にするため逆行者検知のケースを例に説明を進める。
【００１９】
本発明では、検知する人物の移動が画像上での上下左右方向（斜めでも良い）の動きとして観測されることが前提となる。したがって、実空間において人物がカメラの光軸方向（つまり画像の奥行き方向）へ移動した場合は、画像上でのサイズは変わるものの位置は不変であり動きは観測されないため、このような撮影条件のケースは本発明の適用対象外となる。
【００２０】
本発明の基本的な手順と考え方を以下に示す。ここでは通路を横から撮影するケース、つまり移動方向は画像の左右（ｘ軸方向）となるケースを例に説明する。おおまかな処理の手順を以下１）〜４）に示し、基本的な考え方をその後に示す。
１）瞬間毎のｘ軸上での物体の候補位置を推定する。
２）上記候補位置にある物体のｘ軸方向の移動方向を推定する。
３）各瞬間毎の候補位置と推定移動方向を時系列状に累積した画像において、検出したい方向の候補位置の軌跡（x-t軌跡）を推定する。
４）推定したx-t軌跡において、その軌跡の確からしさを評価し、確からしいと判断された場合に（逆行として）検知する。
【００２１】
１）２）では移動方向を一次元として大雑把に捉えることにより人物の候補位置および移動方向の推定を安定に行うことが可能となる。例えば画像上で人が複数交錯、重畳しているような場合、各人物の画像上の２次元位置（ｘ、ｙ）を安定に求めることは困難であるが、ｘだけであればｙ軸上の情報を加算的に利用すること（後述する背景差分の射影など）によりｘの値をより安定に推定することができる。ただし１）２）の各瞬候補位置と移動方向の推定結果は必ずしも正しいとは限らず、ある瞬間では検出されなかったり、ある瞬間では誤った検出が行われたりする。この問題は、３）において断片的な点列から軌跡を検出できるアルゴリズムを適用することにより解決される。詳細はＡ−１、Ａ−２に示す。
【００２２】
このような手順により、斜め下向きに設置された既存の監視カメラを用いて、人込みにおける逆行者の検知など、指定方向に動く物体を安定に検知することが可能となる。
【００２３】
Ａ−１．実施形態の構成
図１は、本発明による物体検知装置の一実施形態である逆行者検知装置の構成を示すブロック図である。図１において、フレーム画像取得部１は、映像データからフレーム画像を取得する。背景画像作成部２は、複数のフレーム画像から背景画像を算出する。ここで、背景画像とは、移動物体（この例の場合は人物）が存在しない画像である。画像差分算出部３は、ｎ番目（現時刻）のフレーム画像と背景画像との画素値の差分（または差分の絶対値）を算出する。背景画像と現時刻のフレーム画像の画素値の差分（の絶対値）をとることにより、現時刻において人物が存在しない場所は０または０に近い差分値、人物が存在する場所に大きな差分値が与えられるような画像である背景差分画像が算出される。
【００２４】
また、オプティカルフロー算出部４は、フレーム画像からオプティカルフロー（動きベクトル）を算出する。オプティカルフローは、画像上の座標を（ｘ，ｙ）とした場合、速度ベクトル（ｕ（ｘ，ｙ），ｖ（ｘ，ｙ））として算出される。ここで、ｕ（ｘ，ｙ）は、画素（ｘ，ｙ）で観測されたｘ方向の速度成分であり、ｖ（ｘ，ｙ）は、画素（ｘ，ｙ）で観測されたｙ方向の速度成分である。この例のように左右方向の動きにのみ注目する場合は、速度ベクトルのｙ成分ｖ（ｘ，ｙ）は不要であり、ｘ成分ｕ（ｘ，ｙ）のみを利用する。また、オプティカルフローは、オプティカルフローのｘ成分ｕ（ｘ，ｙ）が正の値を持つ画素に画素値ｕ（ｘ，ｙ）を与えそれ以外の画素の画素値を０とする右向きフロー画像と、オプティカルフローのｘ成分ｕ（ｘ，ｙ）が負の値を持つ画素に画素値−ｕ（ｘ，ｙ）を与え、それ以外の画素の画素値を０とする左向きフロー画像との２枚の画像にして表現しておく。
【００２５】
このように２枚の画像として表現するのは、後述する画像射影部において背景画像の射影とオプティカルフロー（ｘ成分）の射影とを求める際に、共通の処理で行えるように画像の表現を揃えるためであり、２枚の画像を作成することは本発明における必須の構成ではない。
【００２６】
画像射影部５は、任意の画像の画素値をｘ軸に加算することにより、各ｘ座標毎の加算値である射影データを算出する機能を有しており、背景差分画像の画素値をｘ座標毎に加算することにより背景差分射影データとして出力する。図６はこのようにｘ座標ごと（縦方向）の画素数をｘ軸に投射することで作成された背景差分射影データである。また、画像射影部５は、右向きフロー画像および左向きフロー画像をそれぞれｘ座標毎（縦方向）に加算することによりフロー射影データとして出力する。ピーク検出部６は、背景差分射影データから射影値の極大値（ピーク）の位置をすべて検出する。
【００２７】
方向判定部７は、上記ピーク検出部６で検出した極大値（ピーク）位置と、フロー射影データとに従って、各極大値（ピーク）位置での方向（左ｏｒ右）を判定する。ピーク画像生成部８は、極大値（ピーク）位置の方向に従って、ピーク位置をプロットしたピーク画像を生成する。軌跡判定部９は、ピーク画像にプロットされたピーク位置から逆行方向に並んで直線を描いているピーク位置列（複数）をハフ変換などの点列検出アルゴリズムにより検出し、直線候補毎に付近のピーク点数を算出する。警報発生部１０は、上記ピーク点数に従って、逆行している人がいるか判断して警報を発する。
なお、背景差分射影データ、フロー射影データに対して、一次元のガウシアンフィルタなどの平滑化フィルタを施すことにより、ピーク検出及び移動方向の推定をより安定にすることが可能である。
【００２８】
なお、上述したフレーム画像取得手段は、フレーム画像取得部１に対応し、オプティカルフロー算出手段は、オプティカルフロー算出部４に対応し、背景画像作成手段は背景画像作成部２に対応し、画像差分算出手段は、画像差分算出部３に対応する。また、ピーク検出手段は、画像射影部５及びピーク検出部６に対応し、方向判定手段は、方向判定部７に対応し、ピーク画像生成手段は、ピーク画像生成部８に対応し、軌跡判定手段は、軌跡判定部９に対応する。
【００２９】
Ａ−２．実施形態の動作
次に、上述した実施形態の動作について説明する。ここで、図２は、本実施形態による逆行者検知装置の動作を説明するためのフローチャートである。まず、フレーム画像取得部１により、映像データから複数のフレーム画像を取得する。次に、背景画像作成部２により、上記複数のフレーム画像から背景画像を作成する（Ｓ１）。図４はＳ１において作成された背景画像の図である。背景画像の作成は様々な方法が提案されているが、一例としては、複数のフレーム画像を用いて、画素毎に画素値の最頻値（モード）を検出する方法などがある。
【００３０】
次に、画像差分算出部３により、背景画像と、ｎ番目のフレーム画像とから、現時刻において人物が存在しない場所は０または０に近い差分値、人物が存在する場所に大きな差分値が与えられるような画像である背景差分画像が算出される。なお、背景差分画像を算出するにあたって、ｎ番目のフレーム画像と背景画像との差分または差分の絶対値を算出した後ガウシアンフィルタなどの平滑化フィルタにより平滑化し、その後、一定の閾値で画素を２値化する処理を行ってもよい。このような処理を施すことにより安定な塊として人物の存在する場所が示された背景差分画像を得ることができる。（Ｓ２）図５は、Ｓ２において作成された背景差分画像の図である。
【００３１】
次に、画像射影部５により、背景差分画像の画素値をｘ座標毎に加算することにより背景差分射影データを生成する（Ｓ３）。図６はＳ３において作成された背景差分射影データの図である。次に、ピーク検出部６により、背景差分射影データから射影値の極大値（ピーク）の位置を検出する（Ｓ４）。該ピーク位置を、ｘ１，ｘ２，ｘ３，…，ｘｊ，…とする。
【００３２】
図３は、複数のフレーム画像列からなる映像データのうちｎ-１番目のフレーム画像とｎ番目のフレーム画像の一例である。オプティカルフロー算出部４により、ｎ−１番目のフレーム画像とｎ番目（現時刻）のフレーム画像とからオプティカルフロー（動きベクトル）を算出する（Ｓ５）。また、画像射影部５により、オプティカルフローから左右方向のオプティカルフロー画像を作成する（Ｓ６）。図７はそれぞれのフロー画像の一例であり、（ａ）は左方向のフロー画像、（ｂ）は右方向のフロー画像である。ｘ方向の速度ベクトルである、ｕ（ｘ，ｙ）が０より大であるフローが右方向のフロー画像となり、ｕ（ｘ，ｙ）が０より小であるフローが左向きのフロー画像となる。さらに、画像射影部５により、右向きフロー画像および左向きフロー画像をそれぞれｘ座標毎（縦方向）に加算することにより、左方向および右方向のフロー射影データとして出力する（Ｓ７）。ここで、左方向のフロー射影データをＬ（ｘ）とし、右方向のフロー射影データをＲ（ｘ）とする。図８はフロー射影データの一例であり、（ａ）は左方向のフロー射影データ、（ｂ）は右方向のフロー射影データである。
【００３３】
次に、方向判定部７により、上記ピーク検出部６からのピーク位置と、フロー射影データとに従って、各ピーク位置での方向（左ｏｒ右）を判定する（Ｓ８）。判定方法は、Ｌ（ｘ）＞Ｒ（ｘ）であれば、左向きのピークであるとし、Ｌ（ｘ）＜Ｒ（ｘ）であれば、右方向のピークであるとする。次に、ピーク画像生成部８により、上記ピーク位置に、推定された方向に応じて異なる画素値（例えば、右向きのピークは画素値１、左向きのピークは画素値２、ピークでない画素は０など）をプロットしたピーク画像を生成する（Ｓ９）。図９は、生成されたピーク画像の一例である。該ピーク画像は、過去のフレームから取得したピーク位置および方向が時系列状に累積されたものであり、図９のピーク画像の例では、ｎ番目が現時刻のフレームから取得されたピーク位置であり、その下の…ｎ−１が過去のフレームから取得したピーク位置である。
【００３４】
次に、軌跡判定部９により、ピーク画像にプロットされたピーク位置から逆行方向（この場合、右方向を意味する画素値が与えられているピーク）が直線上に並んでいるところを直線候補として検出する（例えば図９の直線Ｌ）（Ｓ１０）。この直線候補の実現手段の１つとしてハフ変換を利用することができる。ハフ変換は、断片的な点列から直線の候補を検出する画像処理アルゴリズムである。次に、得られた直線候補毎に付近に存在している右向きのピーク点の数をカウントする（Ｓ１１）。そして、そのピーク点数が予め
設定しておいた閾値より多い場合には、その軌跡が人物の逆行による可能性が高いと判断し、警報を発する（Ｓ１２）。以下、次のフレームへ進み（Ｓ１３）、上述した処理を繰り返す。
なお、直線候補を検出する際、検出すべき直線の傾きをある程度限定しておくことができる。図９を例に取ると、右向きに移動する人（物体）は、ピーク画像において右上がりの傾きとなるはずなので、右下がりの直線は検出しないようにすればよい。また、現実的に想定される移動速度がある範囲に限定されている場合には、その範囲に対応する傾きの直線だけを検出すればよい。このように直線候補を限定することにより、誤検出を抑制することができる。
【００３５】
以上、説明した実施形態では説明の簡単化のため、逆行者検知のケース、特に人の動きが逆行が左右の動きとして観測されるケースを例に説明した。人の移動方向が完全な左右方向でなく、例えば斜め左下に向かうのが正しい移動方向で斜め右上に向かうのが逆行方向であっても、上記説明と全く同様にｘ軸に射影して処理を行うことにより、逆行の検知が可能である。一方、通路を真っ直ぐ奥に向かって撮影する場合など画像上での動きが上下方向のみで左右方向の動きが意味を持たない場合には、上記説明のｘ軸とｙ軸とを入れ替えることにより同様に適用できる。また、「逆行」に限定せず、「指定された方向への移動」に一般化できることは明らかである。
【００３６】
また、図４、図５、図７においてそれぞれの処理における画像の一例を示したが、これらの画像が表示されることは本発明における必須の構成ではないことは言うまでもない。
【００３７】
さらに、画像射影部５において背景差分射影データと左向き及び右向きのフロー射影データを作成し、極大値と極大値における方向の検出を行ったが必ずしもこれら３枚の画像データを作成することに限定されることはなく、最終的に極大値と極大値における方向の検出を行うことができれば射影画像データの作成処理は省略可能であることは明らかである。
【００３８】
なお、本発明が最も良好に動作する条件の１つは、画像上で注目する移動方向が左右（上下）であり、対象物体が縦長（横長）の場合である。例えば、ほぼ横のほうから通路を撮影し、人（画像上では縦長に映る）の左右方向の移動を対象とする場合などである。このような場合には、射影による候補位置（ピーク）検出を精度よく行えるため、より安定な検出が期待できる。もちろんこの条件を満たさなくとも、本発明の適用は可能であり、これに限定されるものではない。
【００３９】
なお、上述した実施形態においては、フレーム画像取得部１、背景画像作成部２、画像差分算出部３、オプティカルフロー算出部４、画像射影部５、ピーク検出部６、方向判定部７、ピーク画像生成部８、軌跡判定部９は、コンピュータシステム内で実行される。そして、上述したフレーム画像取得部１、背景画像作成部２、画像差分算出部３、オプティカルフロー算出部４、画像射影部５、ピーク検出部６、方向判定部７、ピーク画像生成部８、軌跡判定部９による一連の処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。すなわち、フレーム画像取得部１、背景画像作成部２、画像差分算出部３、オプティカルフロー算出部４、画像射影部５、ピーク検出部６、方向判定部７、ピーク画像生成部８、軌跡判定部９は、ＣＰＵ等の中央演算処理装置がＲＯＭやＲＡＭ等の主記憶装置に上記プログラムを読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、実現されるものである。
【００４０】
ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本実施形態の逆行者検知装置の構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態による逆行者検知装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】同実施形態による複数のフレーム画像列からなる映像データを示した図である。
【図４】同実施形態による背景画像を示した図である。
【図５】同実施形態による背景差分画像を示した図である。
【図６】同実施形態による背景差分射影データを示した図である。
【図７】同実施形態によるフロー画像を示した図である。
【図８】同実施形態によるフロー射影データを示した図である。
【図９】同実施形態によるピーク画像を示した図である。
【符号の説明】
【００４２】
１…フレーム画像取得部
２…背景画像作成部
３…画像差分算出部
４…オプティカルフロー算出部
５…画像射影部
６…ピーク検出部
７…方向判定部
８…ピーク画像生成部
９…軌跡判定部
１０…警報発生部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
2006098119.tif 000006
【図５】
2006098119.tif 000007
【図６】
2006098119.tif 000008
【図７】
2006098119.tif 000009
【図８】
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【図９】
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