(57)【要約】【課題】形状が既知である移動物体をより高精度に検出することが可能な技術が提供されることが望まれる。【解決手段】映像から移動領域を検出して移動領域検出結果データを得る移動領域検出部と、前記移動領域検出結果データにおける複数の領域それぞれについて前記移動領域を構成する移動画素群とあらかじめ用意された形状データとのあてはまり度合いを評価する評価部と、前記複数の領域の中に、前記あてはまり度合いが閾値を超える領域が存在するか否かを判定する判定部と、を備える、検出装置が提供される。【選択図】図２
2018055521.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像から移動領域を検出して移動領域検出結果データを得る移動領域検出部と、
前記移動領域検出結果データにおける複数の領域それぞれについて前記移動領域を構成する移動画素群とあらかじめ用意された形状データとのあてはまり度合いを評価する評価部と、
前記複数の領域の中に、前記あてはまり度合いが閾値を超える領域が存在するか否かを判定する判定部と、
を備える、検出装置。
【請求項２】
前記検出装置は、
前記あてはまり度合いが前記閾値を超える領域が存在した場合に、当該領域に関する情報、および、前記形状データに関する情報のうち、少なくともいずれか一方の出力を制御する出力制御部を備える、
請求項１に記載の検出装置。
【請求項３】
前記形状データは、所定の移動物体を所定方向から見た２次元モデルの全部または一部に相当する第１の領域と、前記第１の領域以外の第２の領域とが区別されるように生成された、
請求項１に記載の検出装置。
【請求項４】
前記評価部は、前記移動画素群と前記第１の領域との間において重なり合う画素数に基づいて、前記あてはまり度合いを評価する、
請求項３に記載の検出装置。
【請求項５】
前記第１の領域には、画素ごとに値が設定されており、
前記評価部は、前記移動画素群と前記第１の領域との間において重なり合う各画素の値の合計値に基づいて、前記あてはまり度合いを評価する、
請求項４に記載の検出装置。
【請求項６】
前記評価部は、前記複数の領域それぞれについて前記移動画素群と複数の形状データとのあてはまり度合いの最大値を評価し、
前記判定部は、前記最大値が前記閾値を超える領域が存在するか否かを判定する、
請求項１に記載の検出装置。
【請求項７】
前記評価部は、複数の形状データの中から１の形状データを選択データとして選択し、前記複数の領域それぞれについて前記移動画素群と前記選択データとのあてはまり度合いを評価する、
請求項１に記載の検出装置。
【請求項８】
前記評価部は、前記複数の形状データの中から、現時点に対応する形状データを前記選択データとして選択する、
請求項７に記載の検出装置。
【請求項９】
前記評価部は、前記複数の形状データの中から、前記複数の領域が属する範囲に対応する形状データを前記選択データとして選択する、
請求項７に記載の検出装置。
【請求項１０】
前記評価部は、前記映像から検出されるオプティカルフローに基づいて、前記複数の形状データの中から前記選択データを選択する、
請求項７に記載の検出装置。
【請求項１１】
前記検出装置は、
前記移動領域が検出された場合、かつ、前記あてはまり度合いが前記閾値を超える領域が存在しない場合に、未知の移動物体の検出を知らせるための所定の出力を制御する出力制御部を備える、
請求項１に記載の検出装置。
【請求項１２】
前記移動領域検出部は、背景差分法またはオプティカルフローに基づいて、前記移動領域を検出する、
請求項１に記載の検出装置。
【請求項１３】
前記移動領域検出部は、前記映像から検出されるオプティカルフローから、前記映像を撮像するカメラの動きによる成分を除去した後のオプティカルフローに基づいて、前記移動領域を検出する、
請求項１に記載の検出装置。
【請求項１４】
映像から移動領域を検出して移動領域検出結果データを得ることと、
前記移動領域検出結果データにおける複数の領域それぞれについて前記移動領域を構成する移動画素群とあらかじめ用意された形状データとのあてはまり度合いを評価することと、
前記複数の領域の中に、前記あてはまり度合いが閾値を超える領域が存在するか否かを判定することと、
を備える、検出方法。
【請求項１５】
映像を撮像するカメラと検出装置とを有する検出システムであって、
前記検出装置は、
映像から移動領域を検出して移動領域検出結果データを得る移動領域検出部と、
前記移動領域検出結果データにおける複数の領域それぞれについて前記移動領域を構成する移動画素群とあらかじめ用意された形状データとのあてはまり度合いを評価する評価部と、
前記複数の領域の中に、前記あてはまり度合いが閾値を超える領域が存在するか否かを判定する判定部と、
を備える、検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出装置、検出方法および検出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、移動物体を検出する技術として様々な技術が開示されている。例えば、ＩＴＶ（Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ  ＴｅｌｅＶｉｓｉｏｎ）カメラによって撮像された映像から移動物体が存在する領域（以下、「移動物体領域」とも言う。）を検出し、検出した移動物体領域に基づいて物体追跡テンプレートを作成し、作成した物体追跡テンプレートを用いて移動物体を追跡する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−０１２０１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、形状が既知である移動物体をより高精度に検出することが可能な技術が提供されることが望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記問題を解決するために、本発明のある観点によれば、映像から移動領域を検出して移動領域検出結果データを得る移動領域検出部と、前記移動領域検出結果データにおける複数の領域それぞれについて前記移動領域を構成する移動画素群とあらかじめ用意された形状データとのあてはまり度合いを評価する評価部と、前記複数の領域の中に、前記あてはまり度合いが閾値を超える領域が存在するか否かを判定する判定部と、を備える、検出装置が提供される。
【０００６】
また、本発明の他の観点によれば、映像から移動領域を検出して移動領域検出結果データを得ることと、前記移動領域検出結果データにおける複数の領域それぞれについて前記移動領域を構成する移動画素群とあらかじめ用意された形状データとのあてはまり度合いを評価することと、前記複数の領域の中に、前記あてはまり度合いが閾値を超える領域が存在するか否かを判定することと、を備える、検出方法が提供される。
【０００７】
また、本発明の他の観点によれば、映像を撮像するカメラと検出装置とを有する検出システムであって、前記検出装置は、映像から移動領域を検出して移動領域検出結果データを得る移動領域検出部と、前記移動領域検出結果データにおける複数の領域それぞれについて前記移動領域を構成する移動画素群とあらかじめ用意された形状データとのあてはまり度合いを評価する評価部と、前記複数の領域の中に、前記あてはまり度合いが閾値を超える領域が存在するか否かを判定する判定部と、を備える、検出システムが提供される。
【発明の効果】
【０００８】
以上説明したように本発明によれば、形状が既知である移動物体をより高精度に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１Ａ】映像に含まれる画像の例およびその映像から検出された移動領域の例を示す図である。
【図１Ｂ】映像に含まれる画像の例およびその映像から検出された移動領域の例を示す図である。
【図１Ｃ】映像に含まれる画像の例およびその映像から検出された移動領域の例を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る検出システムの構成例を示した説明図である。
【図３】カメラによって撮像される画像の例を示す図である。
【図４】同実施形態に係る移動物体領域検出装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図５】同実施形態に係る移動物体領域検出装置の動作例を示すフローチャートである。
【図６】移動領域検出部によって検出される移動領域の例を示す図である。
【図７】形状データの例を示す図である。
【図８】あてはまり度合いの評価の変形例を説明するための図である。
【図９】あてはまり度合いの最大値が閾値を超える２つの座標位置それぞれに対して、あてはまり度合いを最大とした見え方モデルを重ね合わせた場合を示す図である。
【図１０】見え方モデル領域の変形例を示す図である。
【図１１】形状データを選択するための第１の手法を説明するための図である。
【図１２】形状データを選択するための第２の手法を説明するための図である。
【図１３】形状データを選択するための第３の手法を説明するための図である。
【図１４】本発明の第２の実施形態に係る移動物体領域検出装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図１５】同実施形態に係る移動物体領域検出装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１６】カメラが動きを有する場合に検出されるオプティカルフローの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１１】
また、本明細書および図面において、実質的に同一または類似の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なる数字を付して区別する。また、異なる実施形態の類似する構成要素については、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素等の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。
【００１２】
（０．背景）
まず、本発明の実施形態の背景について説明する。移動物体を検出する技術として様々な技術が開示されている。例えば、ＩＴＶカメラによって撮像された映像から移動物体領域を検出し、検出した移動物体領域に基づいて物体追跡テンプレートを作成し、作成した物体追跡テンプレートを用いて移動物体を追跡する技術が開示されている。かかる技術においては、移動物体領域の検出に際して、背景差分法またはオプティカルフローによって、複数のフレーム間で移動が生じた領域（以下、「移動領域」とも言う。）が検出される。
【００１３】
しかし、背景差分法またはオプティカルフローによっては、移動領域が高精度に検出されないという状況が起こり得る。かかる状況について、詳細に説明する。図１Ａ〜図１Ｃそれぞれは、映像に含まれる画像の例およびその映像から検出された移動領域の例を示す図である。
【００１４】
図１Ａを参照すると、カメラによって撮像された画像Ｇ１０−１が示されている。画像Ｇ１０−１には、移動物体Ｇ１１−１として左向きに移動する乗用車が写っている。また、図１Ａを参照すると、移動物体Ｇ１１−１が存在する領域（移動物体領域）を検出するために、カメラによって撮像された映像から背景差分法またはオプティカルフローによって検出された移動領域Ｇ２１−１（移動領域Ｇ２１−１を該当位置に含む移動領域検出結果データＧ２０−１）が示されている。
【００１５】
また、図１Ｂを参照すると、カメラによって撮像された画像Ｇ１０−２が示されている。画像Ｇ１０−２には、移動物体Ｇ１１−２として左向きに移動するトラックが写っている。また、図１Ｂを参照すると、移動物体Ｇ１１−２が存在する領域（移動物体領域）を検出するために、カメラによって撮像された映像から背景差分法またはオプティカルフローによって検出された移動領域Ｇ２１−２（移動領域Ｇ２１−１を該当位置に含む移動領域検出結果データＧ２０−２）が示されている。
【００１６】
また、図１Ｃを参照すると、カメラによって撮像された画像Ｇ１０−３が示されている。画像Ｇ１０−３には、移動物体Ｇ１１−３として左向きに移動する航空機が写っている。また、図１Ｃを参照すると、移動物体Ｇ１１−３が存在する領域（移動物体領域）を検出するために、カメラによって撮像された映像から背景差分法またはオプティカルフローによって検出された移動領域Ｇ２１−３（移動領域Ｇ２１−１を該当位置に含む移動領域検出結果データＧ２０−３）が示されている。
【００１７】
例えば、図１Ａを参照すると、画像Ｇ１０−１においては、移動物体Ｇ１１−１の全体が左向きに移動しているため、移動物体Ｇ１１−１が存在する領域の全体が移動領域として検出されるのが理想的である。しかし、実際には、移動物体Ｇ１１−１が存在する領域のうち、移動物体Ｇ１１−１の中央領域における映像上の変化が小さいため、移動物体Ｇ１１−１の中央領域が移動領域Ｇ２１−１として検出されない（移動領域Ｇ２１−１が移動物体Ｇ１１−１の移動方向に分離してしまう）という状況が生じ得る。
【００１８】
同様の状況は、図１Ｂおよび図１Ｃに示した例においても生じ得る。このように、カメラによって撮像された映像から背景差分法またはオプティカルフローによって移動領域が検出され、検出された移動領域が移動物体領域として扱われる場合、移動物体領域の検出精度が向上しない場合がある。移動物体領域の検出精度が向上しない場合、移動物体領域に対して所定の処理（例えば、保存あるいは高品位伝送など）を行ったとしても、移動物体の一部に対してしか所定の処理がされなくなってしまう場合があり得る。
【００１９】
そこで、本発明の実施形態においては、移動物体を所定方向から見た２次元モデル（以下、「見え方モデル」とも言う。）に基づく形状データがあらかじめ用意されている。そして、検出装置（以下、「移動物体領域検出装置」とも言う。）は、形状データを用いて映像から移動物体を検出する。かかる構成によれば、形状が既知である移動物体がより高精度に検出される。以下では、形状データを用いて映像から移動物体を検出することが可能な技術について主に説明する。
【００２０】
以上、本発明の実施形態の背景について説明した。
【００２１】
（１．第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。
【００２２】
（１−１．検出システムの構成）
図２を参照しながら、本発明の第１の実施形態に係る検出システム１Ａの構成例について説明する。図２は、本発明の第１の実施形態に係る検出システム１Ａの構成例を示した説明図である。なお、図２に示した構成例は、後に説明する本発明の第２の実施形態に係る検出システム１Ｂの構成例に対しても同様に適用され得る。図２に示したように、検出システム１Ａは、カメラ１０および移動物体領域検出装置２０Ａを備える。
【００２３】
カメラ１０と移動物体領域検出装置２０Ａとは、相互に通信可能に構成されている。図２に示した例では、カメラ１０と移動物体領域検出装置２０Ａとがネットワークを介さずに直接的に接続されている。しかし、カメラ１０と移動物体領域検出装置２０Ａとは、ネットワークを介して接続されていてもよい。カメラ１０と移動物体領域検出装置２０Ａとがネットワークを介して接続されている場合、ネットワークには、複数のカメラ１０が接続されていてもよいし、複数の移動物体領域検出装置２０Ａが接続されていてもよい。
【００２４】
本実施形態においては、カメラ１０が固定カメラであり、同一の撮像範囲における画像を連続的に撮像することによって同一の撮像範囲における映像を得る場合（例えば、カメラ１０が監視カメラである場合）を主に想定する。しかし、カメラ１０は、固定カメラに限定されない。例えば、カメラ１０は、撮像範囲を変更可能な変動カメラであってもよい。変動カメラは、パン・チルト・ズームが可能なＰＴＺカメラであってよい。カメラ１０は、撮像した映像を移動物体領域検出装置２０Ａに出力する。
【００２５】
図３は、カメラ１０によって撮像される画像の例を示す図である。図３を参照すると、カメラ１０によって撮像された画像Ｇ１０−４が示されている。画像Ｇ１０−４には、移動物体Ｇ１１−４および移動物体Ｇ１１−５が写っている。本明細書においては、図３に示したように、カメラ１０が飛行場に設置され、移動物体が航空機である場合を主に説明する。しかし、カメラ１０が設置される場所は、車両が走行する道路、船舶の通過する航路および電車の線路などであってもよい（移動物体は、車両、船舶および電車などであってもよい）。
【００２６】
移動物体領域検出装置２０Ａは、形状データを用いてカメラ１０によって撮像された映像から、移動物体が存在するか否かを検出する。移動物体領域検出装置２０Ａは、移動物体が存在する領域（移動物体領域）を検出した場合、移動物体領域に関する情報、および、形状データに関する情報のうち、少なくともいずれか一方を、図示しない他の装置（例えば、図示しない記録装置、カメラ１０など）に出力する。当該他の装置は、移動物体領域検出装置２０Ａから出力された情報を記録する。
【００２７】
以上、本発明の第１の実施形態に係る検出システム１Ａの構成例について説明した。
【００２８】
（１−２．移動物体領域検出装置の機能構成）
続いて、本発明の第１の実施形態に係る移動物体領域検出装置２０Ａの機能構成例について説明する。図４は、本発明の第１の実施形態に係る移動物体領域検出装置２０Ａの機能構成例を示すブロック図である。図４に示したように、本発明の第１の実施形態に係る移動物体領域検出装置２０Ａは、制御部２１０Ａ、通信部２３０および記憶部２４０を備える。
【００２９】
制御部２１０Ａは、移動物体領域検出装置２０Ａの動作全体を制御する機能を有し、専用のハードウェアによって構成されてもよいし、移動物体領域検出装置２０Ａに内蔵されたＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムをＲＡＭに展開して実行することにより実現されてもよい。かかるプログラムが提供され得る他、かかるプログラムを記憶させた記憶媒体も提供され得る。制御部２１０Ａは、移動領域検出部２１１Ａ、評価部２１２、判定部２１３および出力制御部２１４を備える。
【００３０】
通信部２３０は、カメラ１０との間で各種情報を送受信するための通信インタフェースである。例えば、通信部２２０は、カメラ１０から映像を受信することが可能である。また、例えば、通信部２３０は、図示しない他の装置（例えば、図示しない記録装置、カメラ１０など）に対して、移動物体領域に関する情報、および、形状データに関する情報のうち、少なくともいずれか一方を送信してもよい。
【００３１】
記憶部２４０は、制御部２１０Ａを動作させるためのプログラムやデータを記憶することができる。また、記憶部２４０は、制御部２１０Ａの動作の過程で必要となる各種データを一時的に記憶することもできる。本発明の第１の実施形態では、記憶部２４０は、形状データを記憶することができる。
【００３２】
（１−３．移動物体領域検出装置の機能詳細）
続いて、本発明の第１の実施形態に係る移動物体領域検出装置２０Ａの機能詳細について説明する。図５は、本発明の第１の実施形態に係る移動物体領域検出装置２０Ａの動作例を示すフローチャートである。図５に示したように、本発明の第１の実施形態に係る移動物体領域検出装置２０Ａにおいて、制御部２１０Ａは、カメラ１０によって撮像された最新の映像フレーム（画像）が通信部２３０によって受け取られたか否かを判定する（Ｓ１１）。
【００３３】
制御部２１０Ａは、カメラ１０によって撮像された最新の映像フレーム（画像）が通信部２３０によって受け取られなかった場合（Ｓ１１において「Ｎｏ」）、動作を終了する。一方、移動領域検出部２１１Ａは、カメラ１０によって撮像された最新の映像フレーム（画像）が通信部２３０によって受け取られた場合（Ｓ１１において「Ｙｅｓ」）、映像から移動領域を検出する（Ｓ１２）。例えば、移動領域検出部２１１Ａは、背景差分法またはオプティカルフローに基づいて、移動領域を検出する。
【００３４】
図６は、移動領域検出部２１１Ａによって検出される移動領域の例を示す図である。図６に示すように、移動領域検出部２１１Ａによって、移動領域Ｇ２１−４および移動領域Ｇ２１−５が検出される（移動領域Ｇ２１−４および移動領域Ｇ２１−５を含む移動領域検出結果データＧ２０−４が示されている）。図６に示された例では、移動領域Ｇ２１が２つ検出されているが、検出される移動領域Ｇ２１の数は、２つに限定されず、３つ以上であってもよいし、１つであってもよい。
【００３５】
ここで、図１Ａ〜図１Ｃを参照しながら説明した例と同様に、移動物体Ｇ１１−４（図３）の中央領域は移動領域Ｇ２１−４として検出されない（移動領域Ｇ２１−４が移動物体Ｇ１１−４（図３）の移動方向に分離してしまう）。同様に、移動物体Ｇ１１−５（図３）の中央領域は移動領域Ｇ２１−５として検出されない（移動領域Ｇ２１−５が移動物体Ｇ１１−５（図３）の移動方向に分離してしまう）。
【００３６】
移動領域検出部２１１Ａは、移動領域Ｇ２１−４および移動領域Ｇ２１−５とそれ以外の領域とが、区別されるように移動領域検出結果データを生成する。以下の説明においては、移動領域検出結果データＧ２０−４において、移動領域Ｇ２１−４および移動領域Ｇ２１−５の各画素に「１」が設定され、それ以外の領域の各画素に「０」が設定される場合を主に想定する。しかし、移動領域Ｇ２１−４および移動領域Ｇ２１−５に設定される画素値は、「１」以外であってもよい。
【００３７】
続いて、評価部２１２は、移動領域検出結果データＧ２０−４における複数の領域それぞれについて移動領域Ｇ２１−４および移動領域Ｇ２１−５を構成する画素群（以下、「移動画素群」とも言う。）と形状データとのあてはまり度合いを評価する。
【００３８】
図７は、形状データの例を示す図である。図７を参照すると、形状データＨ１０−１〜Ｈ１０−５が示されている。本明細書においては、形状データＨ１０−１〜Ｈ１０−５があらかじめ用意され、記憶部２４０によって記憶されている場合を想定する。ただし、形状データの数は５種類に限定されず、１種類であってもよいし、５種類以外の複数種類であってもよい。
【００３９】
また、図７に示した例では、形状データＨ１０−１は、移動物体（例えば、航空機）を所定方向から見た２次元モデルの全部に相当する第１の領域（以下、「見え方モデル領域」とも言う。）Ｈ１１−１、および、第１の領域Ｈ１１−１以外の第２の領域（以下、「背景領域」とも言う。）が、区別されるように生成されている（見え方モデル領域Ｈ１１−１の各画素と背景領域の各画素とに異なる画素値が設定されている）。
【００４０】
以下の説明においては、形状データＨ１０−１において、見え方モデル領域Ｈ１１−１の各画素に「１」が設定され、背景領域の各画素に「０」が設定されている場合を主に想定する。しかし、後にも説明するように、見え方モデル領域Ｈ１１−１に設定される画素値は、「１」以外であってもよい。同様に、形状データＨ１０−２〜Ｈ１０−５も、見え方モデル領域Ｈ１１−２〜Ｈ１１−５と各背景領域とが区別されるように生成されている（異なる画素値が設定されている）。
【００４１】
なお、形状データＨ１０−１〜Ｈ１０−５は、手動で生成されてもよいし、コンピュータによって自動的に生成されてもよい。例えば、形状データＨ１０−１〜Ｈ１０−５が手動で生成される場合、データ生成者は、各方向から見た移動物体（例えば、航空機）の概形を、見え方モデル領域Ｈ１１−１〜Ｈ１１−５の輪郭として描き、これらの輪郭に基づいて、形状データＨ１０−１〜Ｈ１０−５を生成すればよい。
【００４２】
あてはまり度合いの評価に利用される複数の領域はどのように設定されてもよい。以下の説明においては、形状データＨ１０−１〜Ｈ１０−５を縦方向または横方向に１画素ずつずらしながら移動領域検出結果データＧ２０−４の上に重ね合わせたときに、形状データＨ１０−１〜Ｈ１０−５が移動領域検出結果データＧ２０−４に重なる各領域をあてはまり度合いの評価に利用する。しかし、形状データＨ１０−１〜Ｈ１０−５のずらし量は、１画素ずつに限定されず、複数画素ずつであってもよい。
【００４３】
このとき、評価部２１２は、移動領域検出結果データＧ２０−４における複数の領域それぞれについて移動領域Ｇ２１−４および移動領域Ｇ２１−５を構成する画素群（移動画素群）と見え方モデル領域（例えば、見え方モデル領域Ｈ１１−１）との間において重なり合う画素数に基づいて、あてはまり度合いを評価してよい。以下の説明においては、重なり合う画素数自体があてはまり度合いとして扱われる場合を主に想定する。しかし、以下に説明するように、あてはまり度合いは、重なり合う画素数自体に限定されない。
【００４４】
あてはまり度合いの評価のより具体的な例を説明する。以下の説明において、Ｔ（ｘ，ｙ）は、移動領域検出結果データＧ２０−４における任意の座標位置（ｘ，ｙ）において使用可能な形状データの集合を示す。ここでは、形状データの集合として、形状データＨ１０−１〜Ｈ１０−５を想定する。Ｔｎは、形状データの集合Ｔ（ｘ，ｙ）から抽出されるｎ個目の形状データを示す。
【００４５】
Ｔｎ（ｉ，ｊ）には、ｎ個目の形状データにおける任意の座標位置（ｉ，ｊ）が見え方モデル領域の内部であれば「１」が設定されている。例えば、ｎ個目の形状データが形状データＨ１０−１である場合、Ｔｎ（ｉ，ｊ）には、形状データＨ１０−１における任意の座標位置（ｉ，ｊ）が見え方モデル領域Ｈ１１−１の内部であれば「１」が設定されている。一方、Ｔｎ（ｉ，ｊ）には、ｎ個目の形状データにおける任意の座標位置（ｉ，ｊ）が見え方モデル領域の外部であれば「０」が設定されている。
【００４６】
Ｄ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）には、移動領域検出結果データＧ２０−４における座標位置（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）が移動領域Ｇ２１−４または移動領域Ｇ２１−５の内部であれば「１」が設定されている。一方、Ｄ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）には、座標位置（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）が移動領域Ｇ２１−４または移動領域Ｇ２１−５の外部であれば「０」が設定されている。ここで、移動領域の内部とは必ずしも検出された移動領域そのものではなく、移動領域で囲まれた範囲の内側としてもよい。
【００４７】
このとき、移動領域検出結果データＧ２０−４における任意の座標位置（ｘ，ｙ）におけるあてはまり度合いが形状データの集合Ｔ（ｘ，ｙ）から抽出されるすべての形状データについて評価された場合、それらのあてはまり度合いの最大値Ｓ（ｘ，ｙ）は、以下の（数式１）によって表現される。
【００４８】
【数１】
2018055521.tif 000003
・・・（数式１）
【００４９】
なお、（数式１）においては、移動領域検出結果データＧ２０−４における複数の領域それぞれについて移動領域Ｇ２１−４および移動領域Ｇ２１−５を構成する画素群（移動画素群）と見え方モデル領域（例えば、見え方モデル領域Ｈ１１−１）との間において重なり合う画素数自体が、あてはまり度合いとして扱われる場合を想定している。しかし、上記したように、あてはまり度合いは、重なり合う画素数自体に限定されない。具体的な例について説明する。
【００５０】
図８は、あてはまり度合いの評価の変形例を説明するための図である。図８を参照すると、移動領域検出結果データＧ２０−４に移動領域Ｇ２１−４および移動領域Ｇ２１−５が含まれている。ここで、映像に地面が写る場合、映像に写る地面の上側よりも下側のほうがカメラに近いため、移動物体が大きく写ると考えられる。そこで、図８に示すように、形状データを大きくしながら下に移動させる場合もあり得る（見え方モデル領域Ｈ１１−１、見え方モデル領域Ｈ１１−１Ａ、および、見え方モデル領域Ｈ１１−１Ｂ）。
【００５１】
このような場合には、形状データの大きさ自体が変化してしまうため、形状データが大きくなるほど重なり合う画素数自体も大きくなってしまう。そこで、このような場合には、形状データの全体の画素数に対して重なり合う画素数の割合があてはまり度合いとして扱われてもよい。あるいは、形状データを構成する画素数が形状データすべてにおいて同じであるとは限らない。このような場合にも、形状データの全体の画素数に対して重なり合う画素数の割合があてはまり度合いとして扱われてもよい。
【００５２】
図５に戻って説明を続ける。判定部２１３は、移動領域検出結果データＧ２０−４における複数の領域の中に、あてはまり度合いが閾値を超える領域が存在するか否かを判定する。すなわち、判定部２１３によって、あてはまり度合いが閾値を超える領域が、見え方モデルのあてはまる位置として探索される（Ｓ１３）。例えば、判定部２１３は、あてはまり度合いの最大値Ｓ（ｘ，ｙ）が閾値を超える座標位置（ｘ，ｙ）が存在するか否かを判定する。ここでは、移動領域Ｇ２１−４および移動領域Ｇ２１−５それぞれに対応するように、Ｓ（ｘ，ｙ）が閾値を超える座標位置（ｘ，ｙ）が２つ存在すると判定された場合を想定する。
【００５３】
図９は、あてはまり度合いの最大値Ｓ（ｘ，ｙ）が閾値を超える２つの座標位置それぞれに対して、あてはまり度合いを最大とした見え方モデルを重ね合わせた場合を示す図である。図９を参照すると、移動領域検出結果データＧ２０−４に移動領域Ｇ２１−４および移動領域Ｇ２１−５が含まれている。移動領域Ｇ２１−４には、見え方モデル領域Ｈ１１−１Ａが重ね合わされている。また、移動領域Ｇ２１−５には、見え方モデル領域Ｈ１１−５Ｃが重ね合わされている。
【００５４】
図５に戻って説明を続ける。出力制御部２１４は、あてはまり度合いが閾値を超える領域（移動物体領域）が存在した場合に、移動物体領域に関する情報の出力を制御する（Ｓ１４）。そして、制御部２１０は、Ｓ１１に移行する。ここで、移動物体領域に関する情報は特に限定されないが、移動物体領域の所定位置（例えば、中心位置）の座標を含んでもよい。さらに、移動物体領域に関する情報は、移動物体領域の大きさ（例えば、移動物体領域の縦横の長さ）を含んでもよい。
【００５５】
あるいは、出力制御部２１４は、移動物体領域に対するあてはまり度合いが閾値を超えた形状データに関する情報の出力を制御してもよい。形状データに関する情報は特に限定されないが、形状データ自体を含んでもよい。あるいは、形状データに関する情報は、形状データの大きさ（例えば、形状データの矩形領域の縦横の長さ）を含んでもよい。あるいは、形状データに関する情報は、形状データに含まれる見え方モデルの輪郭を含んでもよい。
【００５６】
出力制御部２１４によって、移動物体領域に関する情報、および、形状データに関する情報のうち、少なくともいずれか一方（以下、「出力情報」とも言う。）の出力が制御された場合、出力情報は、図示しない他の装置（例えば、図示しない記録装置、カメラ１０など）に出力される。当該他の装置は、出力情報を記録する。当該他の装置に記録された出力情報は、後に読み出されて利用され得る。
【００５７】
以上においては、形状データＨ１０−１が、移動物体を所定方向から見た２次元モデルの全部に相当する見え方モデル領域（第１の領域）Ｈ１１−１を有する例を示した（例えば、図７）。しかし、移動物体を所定方向から見た２次元モデルの全部が利用されなくてもよい。すなわち、形状データＨ１０−１は、移動物体を所定方向から見た２次元モデルの一部に相当する領域を見え方モデル領域（第１の領域）として有していてもよい。かかる例について具体的に説明する。
【００５８】
図１０は、見え方モデル領域の変形例を示す図である。図１０を参照すると、形状データＨ１０−６が示されている。また、形状データＨ１０−６は、移動物体（例えば、航空機）を所定方向から見た２次元モデルの一部に相当する領域を見え方モデル領域Ｈ１１−６として有している。評価部２１２は、移動画素群と見え方モデル領域Ｈ１１−６との間において重なり合う画素数に基づいて、あてはまり度合いを評価してよい。あてはまり度合いの評価については、既に述べた評価が適用され得る。
【００５９】
なお、見え方モデル領域Ｈ１１−６には、画素ごとに値（画素値）が設定されていてよい。そして、評価部２１２は、移動画素群と見え方モデル領域Ｈ１１−６との間において重なり合う各画素の値（画素値）の合計値に基づいて、あてはまり度合いを評価してもよい。例えば、合計値自体があてはまり度合いとして扱われてよいし、形状データの全体の画素数に対する合計値の割合があてはまり度合いとして扱われてもよい。このように、見え方モデル領域Ｈ１１−６の画素ごとに値が設定されていれば、より高精度に移動物体領域が検出され得る。
【００６０】
図１０を参照すると、見え方モデル領域Ｈ１１−６は、部位Ｐ１および部位Ｐ２を含んでいる。部位Ｐ２は、移動物体の移動方向の端部領域であり、部位Ｐ１は、部位Ｐ２に隣接する内側領域である。このとき、部位Ｐ２の各画素に対してより高い値（例えば、「２」など）が設定され、部位Ｐ１の各画素に対して次に高い値（例えば、「１」など）が設定され、他の領域（部位Ｐ０および背景領域）の各画素に対して「０」が設定されていてもよい。このように、移動領域として検出されやすい移動方向の端部に近い画素ほど高い値が設定されていてもよい。
【００６１】
上記では、評価部２１２が、複数の形状データについてあてはまり度合いを評価し、それらの最大値を評価し、判定部２１３が、最大値が閾値を超える領域が存在するか否かを判定する手法を例として説明した。しかし、複数の形状データについてあてはまり度合いを評価するために要する処理量が大きくなってしまう場合も想定される。
【００６２】
したがって、評価部２１２は、複数の形状データの中から１の形状データを選択データとして選択し、移動領域検出結果データにおける複数の領域それぞれについて移動画素群と選択データとのあてはまり度合いを評価してもよい。複数の形状データの中から１の形状データを選択データとして選択する手法としては、幾つかの手法が想定される。第１の手法について、図１１を参照しながら説明する。
【００６３】
図１１は、形状データを選択するための第１の手法を説明するための図である。図１１に示すように、時刻Ｔ０における移動物体の見え方が、見え方モデル領域Ｈ１１−１に近いと予測された場合を想定する。かかる場合には、時刻Ｔ０に対して、見え方モデル領域Ｈ１１−１を含む形状データＨ１０−１があらかじめ対応付けられているとよい。同様な予測がされた場合、時刻Ｔ１〜Ｔ４それぞれに対して、形状データＨ１０−４，Ｈ１０−３，Ｈ１０−２，Ｈ１０−５が対応付けられてよい。
【００６４】
そして、評価部２１２は、複数の形状データの中から、現時点に対応する形状データを選択データとして選択すればよい。例えば、評価部２１２は、現時点として時刻Ｔ３を取得した場合には、時刻Ｔ３に対応付けられている形状データＨ１０−２を選択データとして選択すればよい。このように、時刻の経過に伴った移動物体の見え方モデルの変化の情報があらかじめ登録されていれば、かかる変化の情報に基づいて、形状データが選択されるため、あてはまり度合いの評価に要する処理量が抑制され得る。
【００６５】
図１２は、形状データを選択するための第２の手法を説明するための図である。図１２を参照すると、移動領域検出結果データＧ２０−４において、範囲Ｒ１には、右向きへの移動物体の移動領域Ｇ２１−４が含まれ、範囲Ｒ２には、左向きへの移動物体の移動領域Ｇ２１−５が含まれている。このように、滑走路ごとの進行方向等により、領域ごとに移動物体の向きが決まる場合、移動物体の向きに対応する形状データが各領域に対応付けられているとよい。例えば、範囲Ｒ１には、移動物体の向き「右向き」に対応する形状データＨ１０−１が対応付けられ、範囲Ｒ２には、移動物体の向き「左向き」に対応する形状データＨ１０−５が対応付けられているとよい。
【００６６】
そして、評価部２１２は、複数の形状データの中から、あてはまり度合いが評価される領域に対応する形状データを選択データとして選択すればよい。例えば、評価部２１２は、範囲Ｒ１に属する領域のあてはまり度合いを評価しようとする場合には、範囲Ｒ１に対応付けられている形状データＨ１０−１を選択データとして選択すればよい。このように、領域ごとに形状データが対応付けられていれば、領域と形状データとの対応関係に基づいて、形状データが選択されるため、あてはまり度合いの評価に要する処理量が抑制され得る。
【００６７】
図１３は、形状データを選択するための第３の手法を説明するための図である。図１３を参照すると、移動物体の向き「右向き」に対して、右向きの移動物体の見え方モデル領域Ｈ１１−１を含む形状データＨ１０−１が対応付けられている。同様に、移動物体の向き「左下向き」に対して、左下向きの見え方モデル領域Ｈ１１−２を含む形状データＨ１０−２が対応付けられ、移動物体の向き「下向き」に対して、下向きの見え方モデル領域Ｈ１１−３を含む形状データＨ１０−３が対応付けられている。
【００６８】
また、移動物体の向き「右下向き」に対して、右向きの見え方モデル領域Ｈ１１−４を含む形状データＨ１０−４が対応付けられ、移動物体の向き「左向き」に対して、左向きの見え方モデル領域Ｈ１１−５を含む形状データＨ１０−５が対応付けられている。ここで、移動領域検出部２１１Ａによって、映像からオプティカルフローが検出される場合を想定する。このとき、評価部２１２は、オプティカルフローに基づいて、移動物体の向きを検出することが可能である。例えば、評価部２１２は、オプティカルフローと一致または類似する向きを移動物体の向きとして検出することが可能である。
【００６９】
そして、評価部２１２は、複数の形状データの中から、移動物体の向きに対応する形状データを選択データとして選択すればよい。例えば、評価部２１２は、オプティカルフローが「右向き」である場合、オプティカルフローの向き「右向き」と一致する向き「右向き」を、移動物体の向きとして検出する。そして、評価部２１２は、移動物体の向き「右向き」に対応付けられている形状データＨ１０−１を選択データとして選択すればよい。このように、移動物体の向きごとに形状データが対応付けられていれば、移動物体の向きと形状データとの対応関係に基づいて、形状データが選択されるため、あてはまり度合いの評価に要する処理量が抑制され得る。
【００７０】
（１−４．効果）
本発明の第１の実施形態によれば、映像から移動領域を検出して移動領域検出結果データを得る移動領域検出部２１１Ａと、移動領域検出結果データにおける複数の領域それぞれについて移動領域を構成する移動画素群とあらかじめ用意された形状データとのあてはまり度合いを評価する評価部２１２と、複数の領域の中に、あてはまり度合いが閾値を超える領域が存在するか否かを判定する判定部２１３と、を備える、移動物体領域検出装置２０Ａが提供される。
【００７１】
かかる構成によれば、形状が既知である移動物体をより高精度に検出することが可能となる。したがって、移動物体領域に対して所定の処理（例えば、保存あるいは高品位伝送など）を行った場合に、移動物体の全体に対して所定の処理がなされるようになるという効果が享受される。
【００７２】
以上、本発明の第１の実施形態について説明した。
【００７３】
（２．第２の実施形態）
続いて、本発明の第２の実施形態について説明する。本発明の第２の実施形態においては、カメラ１０が何らかの理由で動きを有する場合を想定する。例えば、揺れによって、カメラ１０が動きを有する場合もあり得る。あるいは、カメラ１０がＰＴＺカメラである場合には、パン操作またはチルト操作によって、カメラ１０が動きを有する場合もあり得る。
【００７４】
ここで、カメラ１０の動きには、カメラ１０の回転が含まれ得る。また、カメラ１０の動きには、カメラ１０の並進が含まれ得る。例えば、カメラ１０の並進は、カメラ１０の回転軸と撮像位置との間にずれがある状態においてカメラ１０が回転した場合に生じ得る。
【００７５】
このように、カメラ１０が何らかの理由で動きを有する場合には、移動物体の移動によってだけではなく、カメラ１０の動きによっても映像が変化し得る。したがって、本発明の第２の実施形態においては、移動物体の移動による移動領域の検出精度を向上させるために、映像の変化からカメラ１０の動きによる変化を除去し、カメラ１０の動きによる変化が除去された後の映像の変化に基づいて、移動領域を検出する技術について主に説明する。
【００７６】
（２−１．検出システムの構成）
まず、図２を参照しながら、本発明の第２の実施形態に係る検出システム１Ｂ（図２）の構成例について説明する。図２に示したように、本発明の第２の実施形態に係る検出システム１Ｂは、本発明の第１の実施形態に係る検出システム１Ａと比較して、移動物体領域検出装置２０Ｂの構成が移動物体領域検出装置２０Ａの構成と異なっている。そこで、本発明の第２の実施形態においては、移動物体領域検出装置２０Ｂの構成例を主に説明する。
【００７７】
（２−２．移動物体領域検出装置の機能構成）
続いて、本発明の第２の実施形態に係る移動物体領域検出装置２０Ｂの機能構成例について説明する。図１４は、本発明の第２の実施形態に係る移動物体領域検出装置２０Ｂの機能構成例を示すブロック図である。図１４に示したように、本発明の第２の実施形態に係る移動物体領域検出装置２０Ｂは、本発明の第１の実施形態に係る移動物体領域検出装置２０Ａと比較して、制御部２１０Ｂの移動領域検出部２１１Ｂの構成が制御部２１０Ａの移動領域検出部２１１Ａの構成と異なる。そこで、本発明の第２の実施形態においては、移動領域検出部２１１Ｂの構成を主に説明する。
【００７８】
（２−３．移動物体領域検出装置の機能詳細）
続いて、本発明の第２の実施形態に係る移動物体領域検出装置２０Ｂの機能詳細について説明する。図１５は、本発明の第２の実施形態に係る移動物体領域検出装置２０Ｂの動作例を示すフローチャートである。図１５に示したように、本発明の第２の実施形態に係る移動物体領域検出装置２０Ｂにおいて、制御部２１０Ｂは、カメラ１０によって撮像された最新の映像フレーム（画像）が通信部２３０によって受け取られたか否かを判定する（Ｓ１１）。
【００７９】
制御部２１０Ｂは、カメラ１０によって撮像された最新の映像フレーム（画像）が通信部２３０によって受け取られなかった場合（Ｓ１１において「Ｎｏ」）、動作を終了する。一方、移動領域検出部２１１Ｂは、カメラ１０によって撮像された最新の映像フレーム（画像）が通信部２３０によって受け取られた場合（Ｓ１１において「Ｙｅｓ」）、映像からオプティカルフローを検出する（Ｓ２１）。
【００８０】
図１６は、カメラ１０が動きを有する場合に検出されるオプティカルフローの例を示す図である。図１６に示すように、オプティカルフローＦ１０には、カメラ１０が動きを有する場合には、移動物体の移動によるオプティカルフローだけではなく、カメラ１０の動きによるオプティカルフローも含まれる。特に、オプティカルフローＦ１０は、カメラ１０が右向きに回転するとともに、カメラの視点が左向きに並進した場合に検出されるオプティカルフローを示している。この並進はカメラが視点より前方の軸を中心に回転したために生じたものである。ただし、カメラ１０の回転および並進それぞれの向きは特に限定されない。
【００８１】
図１６に示すように、カメラ１０が右向きに回転している場合、画面全体にはカメラ１０の回転とは逆向き（左向き）のオプティカルフローが現れる。ただし、回転に伴いカメラ１０の視点が左向きに並進することで、画面全体にはカメラ１０の並進とは逆向き（右向き）のオプティカルフローが現れる。これによって、左向きのオプティカルフローが僅かに抑制される。カメラ１０の並進による左向きのオプティカルフローの抑制度合いは、カメラ１０からの距離が近いほど強くなる。
【００８２】
すなわち、オプティカルフローＦ１０に示すように、地面が写る地面の上側よりも下側のほうがカメラ１０に近いため、左向きのオプティカルフローの抑制度合いは、映像に写る地面の上側よりも下側のほうが強くなる。また、空よりも地面のほうがカメラ１０に近いため、左向きのオプティカルフローの抑制度合いは、映像に写る空よりも映像に写る地面のほうが強くなる。このように、画面全体にはカメラ１０の動きによる左向きのオプティカルフローが現れる。
【００８３】
一方、オプティカルフローＦ１０に示すように、（移動領域Ｆ１１−１に対応する）移動物体は右向きに移動している。そのため、（移動領域Ｆ１１−１に対応する）移動物体の移動方向（左右方向）における端部には、右向きのオプティカルフローが現れる。これによって、（移動領域Ｆ１１−１に対応する）移動物体の移動方向（左右方向）における端部においては、カメラ１０の動きによる左向きのオプティカルフローが僅かに抑制されている。
【００８４】
また、オプティカルフローＦ１０に示すように、（移動領域Ｆ１１−２に対応する）移動物体は左向きに移動している。そのため、（移動領域Ｆ１１−２に対応する）移動物体の移動方向（左右方向）における端部には、左向きのオプティカルフローが現れる。これによって、（移動領域Ｆ１１−２に対応する）移動物体の移動方向（左右方向）における端部においては、カメラ１０の動きによる左向きのオプティカルフローが強調されている。
【００８５】
図１５に戻って説明を続ける。続いて、移動領域検出部２１１Ｂは、カメラ１０の動き成分（カメラ１０の動きによるオプティカルフロー）を生成する（Ｓ２２）。カメラ１０の動き成分には、カメラ１０の回転による成分（カメラ１０の回転によるオプティカルフロー）が考慮されてもよいし、カメラ１０の回転に伴う視点の並進による成分（カメラ１０の並進によるオプティカルフロー）がさらに考慮されてもよい。以下では、カメラ１０の動き成分に、カメラ１０の回転による成分とカメラ１０の並進による成分との双方が考慮される例について説明する。
【００８６】
カメラ１０の回転による成分は、カメラ１０の単位角度（例えば、１度など）あたりの回転とその回転によって生じるオプティカルフローとの対応関係があらかじめ測定されていれば、移動領域検出部２１１Ｂによって、カメラ１０の回転角度とその対応関係とに基づいて生成され得る。このとき、カメラ１０の回転角度は、カメラ１０の制御信号などから得られる。また、以下の説明では、カメラ１０の回転角度として、カメラ１０のパン・チルトを例に挙げて説明する。
【００８７】
また、カメラ１０の回転に伴う視点の並進による成分は、カメラ１０から映像に写る物体までの距離（すなわち、映像に写る地面の角度、および、映像に写る地面と地面以外との境界位置）に依存し得る。そこで、カメラ１０の向きと地面とのなす角度、および、カメラ１０の地面からの高さなどのパラメータが決まれば、移動領域検出部２１１Ｂによって、そのパラメータに対応して画面上の座標位置（ｘ，ｙ）におけるカメラ１０の並進による成分が決まる。これらのパラメータも、カメラ１０の制御信号などから得られる。
【００８８】
カメラ１０の回転による成分とカメラ１０の並進による成分とのより具体的な生成例を説明する。いま、カメラ１０による単位角度φあたりのパンによって画面上の座標位置（ｘ，ｙ）に無限遠点が写っている場合に生じるオプティカルフローを（Ｘ（φ），Ｙ（φ））とする。また、カメラ１０による単位角度ψあたりのチルトによって画面上の座標位置（ｘ，ｙ）に無限遠点が写っている場合に生じるオプティカルフローを（Ｘ（ψ），Ｙ（ψ））とする。
【００８９】
そして、カメラ１０の実際のパン角度をΦとし、カメラ１０の実際のチルト角度をΨとする。また、画面上の座標位置（ｘ，ｙ）におけるカメラ１０の並進による成分をＤ（ｘ，ｙ）とする。このとき、画面上の座標位置（ｘ，ｙ）に実際に生じるオプティカルフローを（Ｘ（Φ，Ψ，ｘ，ｙ），Ｙ（Φ，Ψ，ｘ，ｙ））とすると、（Ｘ（Φ，Ψ，ｘ，ｙ），Ｙ（Φ，Ψ，ｘ，ｙ））は、以下の（数式２）および（数式３）によって表現される（カメラ１０の回転による成分とカメラ１０の並進による成分との乗算によって得られる）。
【００９０】
【数２】
2018055521.tif 000004
・・・（数式２）
【００９１】
【数３】
2018055521.tif 000005
・・・（数式３）
【００９２】
続いて、移動領域検出部２１１Ｂは、このように生成したカメラ１０の動き成分（カメラ１０の動きによるオプティカルフロー）を、映像から検出されたオプティカルフローから除去する。そして、移動領域検出部２１１Ｂは、映像から検出されたオプティカルフローから、カメラの動きによる成分が除去された後のオプティカルフローに基づいて、移動領域を検出する（Ｓ１２）。移動領域の検出については、本発明の第１の実施形態における移動領域の検出と同様になされ得る。また、Ｓ１３およびＳ１４も、本発明の第１の実施形態において説明したようになされ得る。
【００９３】
（２−４．効果）
本発明の第２の実施形態によれば、映像から検出されるオプティカルフローから、映像を撮像するカメラ１０の動きによる成分を除去した後のオプティカルフローに基づいて、移動領域を検出する移動領域検出部２１１Ｂを備えるとともに、本発明の第１の実施形態と同様に、評価部２１２および判定部２１３を備える、移動物体領域検出装置２０Ｂが提供される。
【００９４】
かかる構成によれば、第１の実施形態と同様に、形状が既知である移動物体をより高精度に検出することが可能となる。したがって、移動物体領域に対して所定の処理（例えば、保存あるいは高品位伝送など）を行った場合に、移動物体の全体に対して所定の処理がなされるようになるという効果が享受される。
【００９５】
さらに、かかる構成によれば、カメラ１０の動きによる成分を除外し、移動物体の移動による移動領域の検出精度を向上させるとともに、移動物体をより高精度に検出することが可能となる。一例として、カメラ１０がＰＴＺカメラであり、パン操作またはチルト操作によって、カメラ１０が動きを有する場合であっても、移動物体をより高精度に検出することが可能となる。
【００９６】
以上、本発明の第２の実施形態について説明した。
【００９７】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９８】
例えば、上記においては、出力制御部２１４によって、移動物体領域に関する情報、および、形状データに関する情報のうち、少なくともいずれか一方（出力情報）の出力が制御される場合について説明した。そして、出力情報は、図示しない他の装置（例えば、図示しない記録装置、カメラ１０など）に出力される場合について説明した。しかし、出力情報の出力先は、図示しない記録装置およびカメラ１０に限定されない。
【００９９】
例えば、移動物体領域検出装置２０Ａが図示しないコンピュータと接続されている場合、出力情報は、コンピュータに送信されてもよい。このとき、コンピュータは、受信した出力情報に基づく所定の表示を行ってもよい。例えば、コンピュータは、映像を表示するとともに、受信した移動物体領域に関する情報に基づいて、映像における移動物体領域に所定の表示（例えば、赤い矩形枠の表示など）を行ってもよい。そうすれば、コンピュータが管制室に設置されている場合などに、管制官が移動物体の監視を行いやすくなる。
【０１００】
また、例えば、カメラ１０は、ＰＴＺカメラである場合、受信した移動物体領域に関する情報に基づいて、移動物体領域が映像の所定位置（例えば、中心位置）に写るようにパン・チルトを行ってもよい。このとき、カメラ１０は、移動物体が拡大されて映像に写るようにズームを行ってもよい。そうすれば、移動物体が映像の見やすい位置に見やすいサイズで写るように自動的に移動物体が追尾される。あるいは、移動物体領域検出装置２０Ａがカメラ１０とは異なるＰＴＺカメラと接続されており、そのＰＴＺカメラによって同様の動作がなされてもよい。
【０１０１】
あるいは、移動領域が検出された場合、かつ、あらかじめ用意された１または複数の形状データとのあてはまり度合いが閾値を超える領域が存在しない場合も想定される。このときは、検出された移動物体は、未知の移動物体である可能性がある。そこで、かかる場合、出力制御部２１４は、未知の移動物体の検出を知らせるための所定の出力（例えば、所定の視覚情報、所定の音声情報など）を制御してもよい。また、未知の移動物体は、不審物体や侵入者である可能性もあるため、未知の移動物体の検出を知らせるための所定の出力は、異常状態を知らせるための所定の出力であってもよい。
【符号の説明】
【０１０２】
１（１Ａ，１Ｂ）  検出システム
１０    カメラ
２０（２０Ａ，２０Ｂ）  移動物体領域検出装置（検出装置）
２１０（２１０Ａ，２１０Ｂ）  制御部
２１１（２１１Ａ，２１１Ｂ）  移動領域検出部
２１２  評価部
２１３  判定部
２１４  出力制御部
２２０  通信部
２３０  通信部
２４０  記憶部
Ｆ１０  オプティカルフロー
Ｆ１１  移動領域
Ｇ１１  移動物体
Ｇ２０  移動領域検出結果データ
Ｇ２１  移動領域
Ｈ１０  形状データ
【図１Ａ】
2018055521.tif 000006
【図１Ｂ】
2018055521.tif 000007
【図１Ｃ】
2018055521.tif 000008
【図２】
2018055521.tif 000009
【図３】
2018055521.tif 000010
【図４】
2018055521.tif 000011
【図５】
2018055521.tif 000012
【図６】
2018055521.tif 000013
【図７】
2018055521.tif 000014
【図８】
2018055521.tif 000015
【図９】
2018055521.tif 000016
【図１０】
2018055521.tif 000017
【図１１】
2018055521.tif 000018
【図１２】
2018055521.tif 000019
【図１３】
2018055521.tif 000020
【図１４】
2018055521.tif 000021
【図１５】
2018055521.tif 000022
【図１６】
2018055521.tif 000023