(57)【要約】【課題】検出対象領域に異常状態が生じているか否かをより高精度に判定することを可能とする技術が提供されることが望まれる。【解決手段】動画像の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲における画像特徴量の平均値を第１の平均特徴量として算出する第１の平均特徴量算出部と、前記検出対象領域に基づいて前記第１の時間範囲よりも短い第２の時間範囲における前記画像特徴量の平均値を第２の平均特徴量として算出する第２の平均特徴量算出部と、前記第１の平均特徴量と前記第２の平均特徴量とに応じた所定の演算に基づいて、前記検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する状態判定部と、所定のパラメータを取得して前記パラメータを設定するパラメータ設定部と、を備え、前記パラメータは、少なくとも前記第２の時間範囲の長さを含む、画像処理装置が提供される。【選択図】図１
2018032118.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画像の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲における画像特徴量の平均値を第１の平均特徴量として算出する第１の平均特徴量算出部と、
前記検出対象領域に基づいて前記第１の時間範囲よりも短い第２の時間範囲における前記画像特徴量の平均値を第２の平均特徴量として算出する第２の平均特徴量算出部と、
前記第１の平均特徴量と前記第２の平均特徴量とに応じた所定の演算に基づいて、前記検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する状態判定部と、
所定のパラメータを取得して前記パラメータを設定するパラメータ設定部と、を備え、
前記パラメータは、少なくとも前記第２の時間範囲の長さを含む、
画像処理装置。
【請求項２】
前記状態判定部は、前記演算に基づいて得られた結果が閾値を超える場合に、前記検出対象領域が異常状態であると判定する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記パラメータ設定部は、前記検出対象領域に存在する被写体の認識結果に基づいて決定されたパラメータを取得する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記パラメータは、前記演算を識別するための情報を含む、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像特徴量は、画素ごとに算出された動きベクトルであり、
前記第１の平均特徴量は、画素ごとに算出された前記第１の時間範囲における前記動きベクトルの平均値である第１の動き平均ベクトルであり、
前記第２の平均特徴量は、画素ごとに算出された前記第２の時間範囲における前記動きベクトルの平均値である第２の動き平均ベクトルである、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記演算は、前記第１の動き平均ベクトルと前記第２の動き平均ベクトルとの間の角度に応じた量、および、前記第１の動き平均ベクトルと前記第２の動き平均ベクトルとの差分の大きさに応じた量のうち、少なくともいずれか一つの演算を含む、
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
動画像の第１の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲における第１の画像特徴量の平均値を第１の平均特徴量として算出する第１の平均特徴量算出部と、
前記第１の検出対象領域に基づいて前記第１の時間範囲よりも短い第２の時間範囲における前記第１の画像特徴量の平均値を第２の平均特徴量として算出する第２の平均特徴量算出部と、
動画像の第２の検出対象領域に基づいて第３の時間範囲における第２の画像特徴量の平均値を第３の平均特徴量として算出する第３の平均特徴量算出部と、
前記第２の検出対象領域に基づいて前記第３の時間範囲よりも短い第４の時間範囲における前記第２の画像特徴量の平均値を第４の平均特徴量として算出する第４の平均特徴量算出部と、
前記第１の平均特徴量と前記第２の平均特徴量とに応じた所定の第１の演算、および、前記第３の平均特徴量と前記第４の平均特徴量とに応じた所定の第２の演算に基づいて、前記第１の検出対象領域と前記第２の検出対象領域とを含む検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する状態判定部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項８】
前記状態判定部は、前記第１の演算と前記第２の演算とに基づいて得られた結果が閾値を超える場合に、前記検出対象領域が異常状態であると判定する、
請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
動画像の第１の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲における第１の画像特徴量の平均値を第１の平均特徴量として算出する第１の平均特徴量算出部と、
前記第１の検出対象領域に基づいて前記第１の時間範囲よりも短い第２の時間範囲における前記第１の画像特徴量の平均値を第２の平均特徴量として算出する第２の平均特徴量算出部と、
前記第１の平均特徴量と前記第２の平均特徴量とに応じた所定の第１の演算に基づいて、前記第１の検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する第１の状態判定部と、
動画像の第２の検出対象領域に基づいて第３の時間範囲における第２の画像特徴量の平均値を第３の平均特徴量として算出する第３の平均特徴量算出部と、
前記第２の検出対象領域に基づいて前記第３の時間範囲よりも短い第４の時間範囲における前記第２の画像特徴量の平均値を第４の平均特徴量として算出する第４の平均特徴量算出部と、
前記第３の平均特徴量と前記第４の平均特徴量とに応じた所定の第２の演算に基づいて、前記第２の検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する第２の状態判定部と、
前記第２の検出対象領域が異常状態であると判定された場合に、前記第１の状態判定部による判定を所定の時間待機させる初期化処理部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項１０】
前記初期化処理部は、前記第２の検出対象領域が異常状態であると判定された場合に、前記第１の平均特徴量算出部による前記第１の平均特徴量の算出の初期化を行う、
請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記第２の検出対象領域は、前記第１の検出対象領域を含む、
請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記第１の画像特徴量および前記第２の画像特徴量は、画素ごとに算出された動きベクトルであり、
前記第１の平均特徴量は、画素ごとに算出された前記第１の時間範囲における前記動きベクトルの平均値である第１の動き平均ベクトルであり、
前記第２の平均特徴量は、画素ごとに算出された前記第２の時間範囲における前記動きベクトルの平均値である第２の動き平均ベクトルであり、
前記第３の平均特徴量は、画素ごとに算出された前記第３の時間範囲における前記動きベクトルの平均値である第３の動き平均ベクトルであり、
前記第４の平均特徴量は、画素ごとに算出された前記第４の時間範囲における前記動きベクトルの平均値である第４の動き平均ベクトルである、
請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記第１の演算は、前記第１の動き平均ベクトルと前記第２の動き平均ベクトルとの間の角度に応じた量の演算を含み、
前記第２の演算は、前記第３の動き平均ベクトルと前記第４の動き平均ベクトルとの差分の大きさに応じた量の演算を含む、
請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
動画像の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲における画像特徴量の平均値を第１の平均特徴量として算出することと、
前記検出対象領域に基づいて前記第１の時間範囲よりも短い第２の時間範囲における前記画像特徴量の平均値を第２の平均特徴量として算出することと、
前記第１の平均特徴量と前記第２の平均特徴量とに応じた所定の演算に基づいて、前記検出対象領域が異常状態であるか否かを判定することと、
所定のパラメータを取得して前記パラメータを設定することと、を含み、
前記パラメータは、少なくとも前記第２の時間範囲の長さを含む、
画像処理方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
動画像の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲における画像特徴量の平均値を第１の平均特徴量として算出する第１の平均特徴量算出部と、
前記検出対象領域に基づいて前記第１の時間範囲よりも短い第２の時間範囲における前記画像特徴量の平均値を第２の平均特徴量として算出する第２の平均特徴量算出部と、
前記第１の平均特徴量と前記第２の平均特徴量とに応じた所定の演算に基づいて、前記検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する状態判定部と、
所定のパラメータを取得して前記パラメータを設定するパラメータ設定部と、を備え、
前記パラメータは、少なくとも前記第２の時間範囲の長さを含む、
画像処理装置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、画像処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カメラによって検出対象領域が撮像された動画像に基づいて、検出対象領域に異常状態が生じているか否かを判定する技術が知られている。例えば、過去に撮像された画像の特徴量と最新時点において撮像された画像の特徴量との差分が閾値を超える場合に、検出対象領域に異常状態が生じていると判定する技術が知られている。ここで、過去に撮像された画像の特徴量は、過去のある時点において撮像された画像の特徴量または過去のある時間範囲において撮像された画像の平均的な特徴量であり得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−２１８４５２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、過去に撮像された画像の特徴量と最新の時点において撮像された画像の特徴量との差分が閾値を超えたとしても、検出対象領域に異常状態が生じたとは限らない場合もあり得る。例えば、検出対象領域に異常状態は生じていないが、検出対象領域に写った何らかのノイズが原因となって、差分が閾値を超えてしまう場合も想定される。
【０００５】
そこで、検出対象領域に異常状態が生じているか否かをより高精度に判定することを可能とする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】
【０００６】
上記問題を解決するために、本発明のある観点によれば、動画像の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲における画像特徴量の平均値を第１の平均特徴量として算出する第１の平均特徴量算出部と、前記検出対象領域に基づいて前記第１の時間範囲よりも短い第２の時間範囲における前記画像特徴量の平均値を第２の平均特徴量として算出する第２の平均特徴量算出部と、前記第１の平均特徴量と前記第２の平均特徴量とに応じた所定の演算に基づいて、前記検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する状態判定部と、所定のパラメータを取得して前記パラメータを設定するパラメータ設定部と、を備え、前記パラメータは、少なくとも前記第２の時間範囲の長さを含む、画像処理装置が提供される。
【０００７】
また、本発明の別の観点によれば、動画像の第１の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲における第１の画像特徴量の平均値を第１の平均特徴量として算出する第１の平均特徴量算出部と、前記第１の検出対象領域に基づいて前記第１の時間範囲よりも短い第２の時間範囲における前記第１の画像特徴量の平均値を第２の平均特徴量として算出する第２の平均特徴量算出部と、動画像の第２の検出対象領域に基づいて第３の時間範囲における第２の画像特徴量の平均値を第３の平均特徴量として算出する第３の平均特徴量算出部と、前記第２の検出対象領域に基づいて前記第３の時間範囲よりも短い第４の時間範囲における前記第２の画像特徴量の平均値を第４の平均特徴量として算出する第４の平均特徴量算出部と、前記第１の平均特徴量と前記第２の平均特徴量とに応じた所定の第１の演算、および、前記第３の平均特徴量と前記第４の平均特徴量とに応じた所定の第２の演算に基づいて、前記第１の検出対象領域と前記第２の検出対象領域とを含む検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する状態判定部と、を備える、画像処理装置が提供される。
【０００８】
また、本発明の別の観点によれば、動画像の第１の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲における第１の画像特徴量の平均値を第１の平均特徴量として算出する第１の平均特徴量算出部と、前記第１の検出対象領域に基づいて前記第１の時間範囲よりも短い第２の時間範囲における前記第１の画像特徴量の平均値を第２の平均特徴量として算出する第２の平均特徴量算出部と、前記第１の平均特徴量と前記第２の平均特徴量とに応じた所定の第１の演算に基づいて、前記第１の検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する第１の状態判定部と、動画像の第２の検出対象領域に基づいて第３の時間範囲における第２の画像特徴量の平均値を第３の平均特徴量として算出する第３の平均特徴量算出部と、前記第２の検出対象領域に基づいて前記第３の時間範囲よりも短い第４の時間範囲における前記第２の画像特徴量の平均値を第４の平均特徴量として算出する第４の平均特徴量算出部と、前記第３の平均特徴量と前記第４の平均特徴量とに応じた所定の第２の演算に基づいて、前記第２の検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する第２の状態判定部と、前記第２の検出対象領域が異常状態であると判定された場合に、前記第１の状態判定部による判定を所定の時間待機させる初期化処理部と、を備える、画像処理装置が提供される。
【０００９】
また、本発明の別の観点によれば、動画像の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲における画像特徴量の平均値を第１の平均特徴量として算出することと、前記検出対象領域に基づいて前記第１の時間範囲よりも短い第２の時間範囲における前記画像特徴量の平均値を第２の平均特徴量として算出することと、前記第１の平均特徴量と前記第２の平均特徴量とに応じた所定の演算に基づいて、前記検出対象領域が異常状態であるか否かを判定することと、所定のパラメータを取得して前記パラメータを設定することと、を含み、前記パラメータは、少なくとも前記第２の時間範囲の長さを含む、画像処理方法が提供される。
【００１０】
また、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、動画像の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲における画像特徴量の平均値を第１の平均特徴量として算出する第１の平均特徴量算出部と、前記検出対象領域に基づいて前記第１の時間範囲よりも短い第２の時間範囲における前記画像特徴量の平均値を第２の平均特徴量として算出する第２の平均特徴量算出部と、前記第１の平均特徴量と前記第２の平均特徴量とに応じた所定の演算に基づいて、前記検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する状態判定部と、所定のパラメータを取得して前記パラメータを設定するパラメータ設定部と、を備え、前記パラメータは、少なくとも前記第２の時間範囲の長さを含む、画像処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように本発明によれば、検出対象領域に異常状態が生じているか否かをより高精度に判定することを可能とする技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理システムの構成例を示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る画像処理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係るパラメータ決定装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図４】検出対象領域における土石流の発生が時系列に沿って撮像装置によって撮像された複数の画像の例を示す図である。
【図５】第１の例における第１の平均特徴量算出部および第２の平均特徴量算出部の機能を説明するための図である。
【図６】差分ベクトルの大きさの平均値の時系列変化の例を示す図である。
【図７】画像処理システムの第１の例における全体的な動作例を示すシーケンス図である。
【図８】検出対象領域における車両走行ルートの変化が時系列に沿って撮像装置によって撮像された複数の画像の例を示す図である。
【図９】第２の例における第１の平均特徴量算出部および第２の平均特徴量算出部の機能を説明するための図である。
【図１０】画像処理システムの第２の例における全体的な動作例を示すシーケンス図である。
【図１１】第２の実施形態に係る画像処理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図１２】検出対象領域における落石の発生が時系列に沿って撮像装置によって撮像された複数の画像の例を示す図である。
【図１３】第３の実施形態に係る画像処理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図１４】第１の検出対象領域および第２の検出対象領域それぞれにおける異常状態の発生が時系列に沿って撮像装置によって撮像された複数の画像の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
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、本明細書及び図面において、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。
【００１４】
また、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場合がある。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場合がある。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。
【００１５】
（０．背景）
まず、本実施形態の背景について説明する。一般的に、カメラによって検出対象領域が撮像された動画像に基づいて、検出対象領域に異常状態が生じているか否かを判定する技術が知られている。例えば、過去に撮像された画像の特徴量と最新時点において撮像された画像の特徴量との差分が閾値を超える場合に、検出対象領域に異常状態が生じていると判定する技術が知られている。ここで、過去に撮像された画像の特徴量は、過去のある時点において撮像された画像の特徴量または過去のある時間範囲において撮像された画像の平均的な特徴量であり得る。
【００１６】
しかしながら、過去に撮像された画像の特徴量と最新の時点において撮像された画像の特徴量との差分が閾値を超えたとしても、検出対象領域に異常状態が生じたとは限らない場合もあり得る。例えば、検出対象領域に異常状態は生じていないが、検出対象領域に写った何らかのノイズが原因となって、差分が閾値を超えてしまう場合も想定される。そこで、本明細書においては、検出対象領域に異常状態が生じているか否かをより高精度に判定することを可能とする技術について主に説明する。
【００１７】
以上、本実施形態の背景について説明した。
【００１８】
（１．第１の実施形態）
続いて、第１の実施形態について説明する。
【００１９】
［１−１．システムの概要］
まず、第１の実施形態に係る画像処理システムの構成例について説明する。
【００２０】
図１は、第１の実施形態に係る画像処理システムの構成例を示す図である。図１に示すように、第１の実施形態に係る画像処理システム１Ａは、画像処理装置１０Ａと、パラメータ決定装置２０と、撮像装置３０とを備える。なお、後に説明する第２の実施形態に係る画像処理システム１Ｂは、画像処理装置１０Ａの代わりに画像処理装置１０Ｂを備え、第３の実施形態に係る画像処理システム１Ｃは、画像処理装置１０Ａの代わりに画像処理装置１０Ｃを備える。
【００２１】
図１に示すように、画像処理装置１０Ａ、パラメータ決定装置２０および撮像装置３０は、ネットワーク４０を介して通信を行うことが可能である。ここで、ネットワーク４０の種類は特に限定されない。例えば、ネットワーク４０は、インターネットを含んでいてよい。また、本明細書においては、画像処理装置１０Ａ、パラメータ決定装置２０および撮像装置３０が有線によりネットワーク４０に接続されている例を主に想定する。しかし、画像処理装置１０Ａ、パラメータ決定装置２０および撮像装置３０は、無線によりネットワーク４０に接続されていてもよい。
【００２２】
撮像装置３０は、検出対象領域を含んだ撮像範囲を連続的に撮像して動画像を得る。ここで、撮像装置３０が設置される位置は限定されない。また、検出対象領域は、撮像範囲の全体であってもよいし、一部であってもよい。なお、本明細書においては、撮像装置３０が固定カメラである場合を主に想定する。しかし、撮像装置３０は可動カメラであってもよい。例えば、撮像装置３０は、ＰＴＺ（パン・チルト・ズーム）カメラであってもよい。撮像装置３０によって撮像された動画像は、ネットワーク４０を介してパラメータ決定装置２０に提供される。
【００２３】
パラメータ決定装置２０は、ネットワーク４０を介して撮像装置３０から提供された動画像を取得する。そして、パラメータ決定装置２０は、撮像装置３０から提供された動画像に基づいて、画像処理装置１０Ａにおいて利用されるパラメータを決定する。パラメータの詳細については、後に説明する。パラメータ決定装置２０によって決定されたパラメータおよび動画像は、ネットワーク４０を介して画像処理装置１０Ａに提供される。
【００２４】
画像処理装置１０Ａは、ネットワーク４０を介してパラメータ決定装置２０から提供されたパラメータおよび動画像を取得する。そして、画像処理装置１０Ａは、パラメータ決定装置２０から提供されたパラメータを用いて、パラメータ決定装置２０から提供された動画像における検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する。また、画像処理装置１０Ａは、このようにして得られた判定結果を出力することが可能である。なお、画像処理装置１０Ａによる判定の詳細については、後に詳細に説明する。
【００２５】
なお、図１に示した例では、画像処理装置１０Ａ、パラメータ決定装置２０および撮像装置３０がそれぞれ一つずつ存在する。しかし、画像処理装置１０Ａ、パラメータ決定装置２０および撮像装置３０は、それらのいずれかまたは全部が複数存在してもよい。すなわち、画像処理装置１０Ａ、パラメータ決定装置２０および撮像装置３０それぞれの数は特に限定されない。
【００２６】
また、図１に示した例では、画像処理装置１０Ａ、パラメータ決定装置２０および撮像装置３０がネットワーク４０に接続されている。しかし、パラメータ決定装置２０および撮像装置３０の一方または双方は、ネットワーク４０を介さずに、画像処理装置１０Ａに対して直接的に接続されていてもよい。このとき、パラメータ決定装置２０および撮像装置３０の一方または双方は、画像処理装置１０Ａと別体ではなく、一体化されていてもよい。
【００２７】
以上、第１の実施形態に係る画像処理システム１Ａの構成例について説明した。
【００２８】
［１−２．画像処理装置の機能構成例］
続いて、第１の実施形態に係る画像処理装置１０Ａの機能構成例について説明する。図２は、第１の実施形態に係る画像処理装置１０Ａの機能構成例を示すブロック図である。図２に示すように、第１の実施形態に係る画像処理装置１０Ａは、制御部１１０Ａ、操作部１２０、通信部１３０、記憶部１４０および出力部１５０を備える。
【００２９】
制御部１１０Ａは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などを含み、記憶部１４０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）に展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。このとき、当該プログラムを記録した、コンピュータに読み取り可能な記録媒体も提供され得る。あるいは、制御部１１０Ａは、専用のハードウェアにより構成されていてもよいし、複数のハードウェアの組み合わせにより構成されてもよい。
【００３０】
操作部１２０は、ユーザから入力される操作を受け付ける。また、操作部１２０は、ユーザから受け付けた操作を制御部１１０Ａに提供することが可能である。本明細書においては、操作部１２０がボタンである場合を主に想定するが、操作部１２０はボタン以外の入力装置（例えば、タッチパネルなど）であってもよい。
【００３１】
通信部１３０は、撮像装置３０およびパラメータ決定装置２０との間で通信を行うための通信インタフェースである。上記したように、本明細書においては、通信部１３０が有線による通信を行う場合を主に想定するが、通信部１３０は、無線による通信を行ってもよい。
【００３２】
記憶部１４０は、制御部１１０Ａを動作させるためのプログラムおよびデータを記憶することが可能な記憶装置である。また、記憶部１４０は、制御部１１０Ａ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。例えば、記憶装置は、不揮発性の記憶装置であってよい。
【００３３】
出力部１５０は、制御部１１０Ａによる制御に従って出力を行う機能を有する。例えば、出力部１５０は、制御部１１０Ａによる判定結果を出力することが可能である。ここで、出力部１５０の形態は特に限定されない。例えば、出力部１５０は、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）装置、ランプなどの表示装置であってよい。あるいは、出力部１５０は、音声出力装置であってもよい。
【００３４】
なお、図２に示した例では、操作部１２０、通信部１３０、記憶部１４０および出力部１５０が、画像処理装置１０Ａの内部に設けられている。しかし、これらの機能部の一部または全部は、画像処理装置１０Ａの外部に設けられていてもよい。ここで、制御部１１０Ａは、パラメータ設定部１１１Ａ、第１の平均特徴量算出部１１２Ａ−１、第２の平均特徴量算出部１１２Ａ−２、状態判定部１１３Ａおよび出力制御部１１４Ａを備える。制御部１１０Ａが備えるこれらの各機能部の詳細については、後に説明する。
【００３５】
以上、第１の実施形態に係る画像処理装置１０Ａの機能構成例について説明した。
【００３６】
［１−３．パラメータ決定装置の機能構成例］
続いて、第１の実施形態に係るパラメータ決定装置２０の機能構成例について説明する。図３は、第１の実施形態に係るパラメータ決定装置２０の機能構成例を示すブロック図である。図３に示すように、第１の実施形態に係るパラメータ決定装置２０は、制御部２１０、通信部２３０および記憶部２４０を備える。
【００３７】
制御部２１０は、ＣＰＵなどを含み、記憶部２４０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭに展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。このとき、当該プログラムを記録した、コンピュータに読み取り可能な記録媒体も提供され得る。あるいは、制御部２１０は、専用のハードウェアにより構成されていてもよいし、複数のハードウェアの組み合わせにより構成されてもよい。
【００３８】
通信部２３０は、画像処理装置１０Ａおよび撮像装置３０との間で通信を行うための通信インタフェースである。上記したように、本明細書においては、通信部２３０が有線による通信を行う場合を主に想定するが、通信部２３０は、無線による通信を行ってもよい。
【００３９】
記憶部２４０は、制御部２１０を動作させるためのプログラムおよびデータを記憶することが可能な記憶装置である。また、記憶部２４０は、制御部２１０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。例えば、記憶装置は、不揮発性の記憶装置であってよい。
【００４０】
なお、図３に示した例では、通信部２３０および記憶部２４０が、パラメータ決定装置２０の内部に設けられている。しかし、これらの機能部の一部または全部は、パラメータ決定装置２０の外部に備えられていてもよい。ここで、制御部２１０は、画像取得部２１１、パラメータ決定部２１２および送信制御部２１３を備える。制御部２１０が備えるこれらの各機能部の詳細については、後に説明する。
【００４１】
以上、第１の実施形態に係るパラメータ決定装置２０の機能構成例について説明した。
【００４２】
［１−４．機能詳細（第１の例）］
続いて、画像処理システム１Ａの機能詳細について説明する。ここでは、画像処理システム１Ａの機能の第１の例として、動画像の検出対象領域における土石流の発生を異常状態として検出する例を説明する。しかし、検出対象領域に生じる異常状態は、土石流の発生に限定されない。例えば、検出対象領域に生じる異常状態は、土石流の発生以外の何らかの自然現象（例えば、津波など）であってもよい。あるいは、第２の例に説明するように、検出対象領域に生じる異常状態は、車両走行ルートの変化（例えば、避走など）であってもよい。
【００４３】
図４は、検出対象領域における土石流の発生が時系列に沿って撮像装置３０によって撮像された複数の画像の例を示す図である。図４を参照すると、撮像装置３０によって時系列に沿って撮像された複数の画像の例が示されている。より具体的には、時刻の古いほうから順に、時刻Ｔ１１において画像Ｇ１１が撮像され、時刻Ｔ１２において画像Ｇ１２が撮像され、時刻Ｔ１３において画像Ｇ１３が撮像され、時刻Ｔ１４において画像Ｇ１４が撮像されている。
【００４４】
ここでは、検出対象領域が画像の全体の領域である場合を例として主に説明する。しかし、検出対象領域は、画像の全体の領域に限定されない。例えば、検出対象領域は、画像の一部の領域であってもよい。図４を参照すると、画像Ｇ１１には、川と川の傍に存在する木々が写っている。しかし、画像Ｇ１１には、土石流がまだ発生していない。一方、画像Ｇ１２には、川の奥側に土石流が発生している様子が写っている。画像Ｇ１３には、川の手前側にまで土石流が到達した様子が写っている。また、画像Ｇ１４には、川の水かさが増している様子が写っている。
【００４５】
なお、図４に示した画像Ｇ１１〜Ｇ１４は、撮像装置３０によって撮像された動画像の一部に過ぎない。したがって、画像Ｇ１１〜Ｇ１４の間（具体的には、画像Ｇ１１と画像Ｇ１２との間、画像Ｇ１２と画像Ｇ１３との間、画像Ｇ１３と画像Ｇ１４との間）には、撮像装置３０によって撮像された他の画像が存在する。撮像装置３０によって動画像が撮像されると、撮像装置３０によって撮像された動画像は、ネットワーク４０を介してパラメータ決定装置２０に提供される。
【００４６】
パラメータ決定装置２０においては、通信部２３０がネットワーク４０を介して動画像を受信すると、画像取得部２１１が動画像を取得する。パラメータ決定部２１２は、動画像に基づいてパラメータを決定する。パラメータについては後に説明する。そして、送信制御部２１３は、パラメータおよび動画像がネットワーク４０を介して画像処理装置１０Ａに提供されるように通信部２３０を制御する。続いて、画像処理装置１０Ａにおいて、通信部１３０が、ネットワーク４０を介してパラメータおよび動画像を受信する。パラメータ設定部１１１Ａは、通信部１３０によって受信されたパラメータを取得し、取得したパラメータを設定する。
【００４７】
図５は、第１の例における第１の平均特徴量算出部１１２Ａ−１および第２の平均特徴量算出部１１２Ａ−２の機能を説明するための図である。図５を参照すると、通信部１３０によって受信された動画像Ｇ１の例が示されている。動画像Ｇ１には、図４に示した画像Ｇ１１〜Ｇ１４も含まれている。図５に示した例においては、動画像Ｇ１に含まれる複数の画像のうち、撮像時刻が新しい画像ほど右側に示されている。制御部１１０Ａにおいては、図５に示すように、動画像Ｇ１のうち、隣接する２つの画像間の動きベクトル（オプティカルフロー）がそれぞれ画素ごとに算出される。図５には、動きベクトルの時系列に沿った集合が、動き情報群Ｍ１として示されている。
【００４８】
画像処理装置１０Ａにおいては、第１の時間範囲ｔ１１があらかじめ定められている。そして、第１の平均特徴量算出部１１２Ａ−１は、動画像Ｇ１の検出対象領域（以下、単に「検出対象領域」とも言う。）に基づいて第１の時間範囲ｔ１１における画像特徴量の平均値を第１の平均特徴量として算出する。以下では、第１の平均特徴量算出部１１２Ａ−１によって算出される画像特徴量が動きベクトルである場合を例として説明し、第１の平均特徴量を「長時間動き平均ベクトル」とも言う。なお、動き平均ベクトルは、動きベクトル（数式１）を用いて、以下の（数式２）のように表現され得る。
【００４９】
【数１】
2018032118.tif 000003
・・・（数式１）
【００５０】
【数２】
2018032118.tif 000004
・・・（数式２）
【００５１】
図５を参照すると、長時間動き平均ベクトルＶ１１が示されている。ここで、図面の簡便さのため、図５には、長時間動き平均ベクトルＶ１１として、一部の画素における動きベクトルしか示されていない。しかし、本明細書においては、長時間動き平均ベクトルＶ１１が、検出対象領域において時系列に沿って対応する画素ごとに算出された第１の時間範囲ｔ１１における動きベクトルの平均値（第１の動き平均ベクトル）である場合を想定する。
【００５２】
一方、第２の時間範囲ｔ１２は、パラメータ設定部１１１Ａによってパラメータの例として設定される。第２の平均特徴量算出部１１２Ａ−２は、検出対象領域に基づいて第１の時間範囲ｔ１１よりも短い第２の時間範囲ｔ１２における画像特徴量の平均値を第２の平均特徴量として算出する。以下では、第２の平均特徴量算出部１１２Ａ−２によって算出される画像特徴量が動きベクトルである場合を例として説明し、第２の平均特徴量を「短時間動き平均ベクトル」とも言う。
【００５３】
図５を参照すると、短時間動き平均ベクトルＶ１２が示されている。ここで、図面の簡便さのため、図５には、短時間動き平均ベクトルＶ１２として、一部の画素における動きベクトルしか示されていない。しかし、本明細書においては、短時間動き平均ベクトルＶ１２が、検出対象領域において時系列に沿って対応する画素ごとに算出された第２の時間範囲ｔ１２における動きベクトルの平均値（第２の動き平均ベクトル）である場合を想定する。
【００５４】
図５を参照すると、第１の時間範囲ｔ１１と第２の時間範囲ｔ１２とが異なるため、長時間動き平均ベクトルＶ１１と短時間動き平均ベクトルＶ１２との間には、差分が生じている。さらに、検出対象領域に何らかのノイズが含まれていたとしても、そのノイズの大部分は平均化によって相殺されてしまう。そのため、短時間動き平均ベクトルＶ１２にはノイズがほとんど含まれなくなり、検出対象領域に異常状態が生じているか否かがより高精度に判定される。
【００５５】
なお、第２の時間範囲ｔ１２をあまり短くしすぎてしまうと、短時間動き平均ベクトルＶ１２にはノイズが含まれてしまう。例えば、図５を参照すると、第２の時間範囲ｔ１３よりも短い時間の例として第３の時間範囲ｔ１３が示され、第３の時間範囲ｔ１３における動きベクトルの平均値である動き平均ベクトルＶ１３が示されている。この例では、第３の時間範囲ｔ１３が短すぎてしまっているために、平均ベクトルＶ１３には動画像Ｇ１に写る木々の揺らぎがノイズとして含まれてしまっている。したがって、検出対象領域に写る被写体に基づいて、第２の時間範囲ｔ１２などのパラメータが決定されるのがよい。
【００５６】
具体的には、パラメータ決定装置２０において、パラメータ決定部２１２が、検出対象領域に存在する被写体を認識し、被写体の認識結果に基づいて、パラメータを決定する。そして、画像処理装置１０Ａにおいて、パラメータ設定部１１１Ａは、パラメータ決定部２１２によって決定されたパラメータを設定する。なお、被写体の認識はどのようになされてもよい。一例として、ニューラルネットワーク（例えば、Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）などによって、入力画像から被写体を認識するためのネットワークが構築されている場合、かかるネットワークと検出対象領域とに基づいて、検出対象領域に存在する被写体が認識されてよい。
【００５７】
具体例として、検出対象領域に被写体として木々が写っている場合を想定する。木々の揺らぎの周期は、一般的に３〜５秒程度である。そこで、パラメータ決定部２１２は、検出対象領域に存在する被写体として木々を認識した場合、木々の揺らぎの周期である３〜５秒よりも大きい時間（例えば、１０秒など）を第２の時間範囲ｔ１２として決定すれば、第２の時間範囲ｔ１２における平均化によってノイズの大部分が相殺され得る。このように被写体には固有の揺らぎ周期があるため、被写体（例えば、木々の他、波など）と揺らぎ周期に基づく第２の時間範囲ｔ１２との対応関係があらかじめ登録されていれば、その対応関係に基づいて、第２の時間範囲ｔ１２が決定され得る。
【００５８】
なお、図５には、第１の時間範囲ｔ１１および第２の時間範囲ｔ１２の終了時点が現在（すなわち、最新の画像が撮像された時点）である例が示されている。しかし、第１の時間範囲ｔ１１および第２の時間範囲ｔ１２の終了時点は、厳密に現在でなくてもよい（すなわち、最新の画像よりも前の画像が撮像された時点）であってもよい。また、第１の時間範囲ｔ１１および第２の時間範囲ｔ１２は、厳密に一致していなくてもよい。すなわち、第１の時間範囲ｔ１１および第２の時間範囲ｔ１２の終了時点は、ずれていてもよい。
【００５９】
状態判定部１１３Ａは、長時間動き平均ベクトルＶ１１と短時間動き平均ベクトルＶ１２とに応じた所定の演算に基づいて、検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する。例えば、状態判定部１１３Ａは、所定の演算に基づいて得られた結果が閾値を超える場合に、検出対象領域が異常状態であると判定する。一方、状態判定部１１３Ａは、所定の演算に基づいて得られた結果が閾値を超えない場合に、検出対象領域が正常状態であると判定する。
【００６０】
ここで、長時間動き平均ベクトルＶ１１と短時間動き平均ベクトルＶ１２とに応じた所定の演算は特に限定されない。例えば、所定の演算は、長時間動き平均ベクトルと短時間動き平均ベクトルと間の角度（以下、「両ベクトルの間の角度」とも言う。）に応じた量、および、長時間動き平均ベクトルと短時間動き平均ベクトルとの差分（以下、「差分ベクトル」とも言う。）の大きさに応じた量のうち、少なくともいずれか一つの演算を含んでもよい。
【００６１】
ここで、両ベクトルの間の角度に応じた量は、角度の平均値であってもよいし、角度の分散であってもよい。また、差分ベクトルの大きさに応じた量は、差分ベクトルの大きさの平均値（または合計値）であってもよいし、差分ベクトルの大きさの変化量（例えば、差分ベクトルの大きさの時間による一階微分など）の平均値（または合計値）であってもよいし、差分ベクトルの大きさが所定の大きさを上回る領域（以下、「動き領域」とも言う。）の面積であってもよい。
【００６２】
上記したように、本例（すなわち、第１の例）では、検出対象領域における土石流の発生が異常状態として判定される場合を想定している。ここで、土石流などといった自然現象が検出対象領域に発生した場合には、検出対象領域における動きの大きさが変化することが想定される。そこで、自然現象の発生が異常状態として判定される場合、状態判定部１１３Ａによる所定の演算は、差分ベクトルの大きさに応じた量の演算であるのがよい。
【００６３】
ここで、どのような自然現象が発生し得るかは、検出対象領域に写る被写体に依存し得る。例えば、動画像Ｇ１に示したように、検出対象領域に川が写っている場合には、検出対象領域に写る川に土石流が発生する可能性がある。そこで、パラメータ決定装置２０において、パラメータ決定部２１２は、検出対象領域に存在する被写体を認識し、被写体の認識結果に基づいて、状態判定部１１３Ａによる所定の演算を識別するための情報などのパラメータを決定するのがよい。
【００６４】
具体的には、このように被写体と発生する可能性がある自然現象とは対応関係があるため、被写体（例えば、川など）と状態判定部１１３Ａによる所定の演算（例えば、差分ベクトルの大きさの平均値）との対応関係があらかじめ登録されていれば、その対応関係に基づいて、状態判定部１１３Ａによる所定の演算が決定され得る。なお、被写体と自然現象との対応関係は、かかる例に限定されない。例えば、他の対応関係として、他の被写体（例えば、山など）と状態判定部１１３Ａによる所定の演算（例えば、差分ベクトルの大きさの平均値）との対応関係が登録されていてもよい。
【００６５】
また、本例（第１の例）では、状態判定部１１３Ａによる所定の演算が、長時間動き平均ベクトルと短時間動き平均ベクトルとの差分ベクトルの大きさの平均値の演算である場合を例として主に説明する。ここで、長時間動き平均ベクトル、短時間動き平均ベクトルおよび差分ベクトルの大きさの平均値は、（数式３）のように表現される。一方、状態判定部１１３Ａによる所定の演算が、両ベクトルの間の角度に応じた量の演算である場合については、第２の例において説明する。
【００６６】
【数３】
2018032118.tif 000005
・・・（数式３）
【００６７】
図６は、差分ベクトルの大きさの平均値の時系列変化の例を示す図である。図６に示すようにして、差分ベクトルの大きさの平均値が時系列に沿って変化した場合を想定する。状態判定部１１３Ａは、所定の演算に基づいて得られた結果（この例では、差分ベクトルの大きさの平均値）が閾値ｔｈ１を超える場合に（例えば、時刻Ｔ１３、時刻Ｔ１４）、検出対象領域が異常状態であると判定する。一方、状態判定部１１３Ａは、所定の演算に基づいて得られた結果（この例では、差分ベクトルの大きさの平均値）が閾値ｔｈ１を超えない場合に（例えば、時刻Ｔ１１、時刻Ｔ１２）、検出対象領域が正常状態であると判定する。
【００６８】
出力制御部１１４Ａは、検出対象領域が異常状態である場合には、所定の処理の実行を制御する。ここで、所定の処理は限定されない。例えば、所定の処理は、所定の表示（例えば、「異常が発生しました」といったメッセージなど）であってもよいし、所定の音声出力（例えば、「異常が発生しました」といった音声ガイダンスなど）であってもよいし、所定の触覚提示（例えば、所定の振動提示など）であってもよい。一方、出力制御部１１４Ａは、検出対象領域が正常状態である場合には、検出対象領域が正常状態である旨の出力を制御する。
【００６９】
続いて、画像処理システム１Ａの第１の例における全体的な動作例について説明する。図７は、画像処理システム１Ａの第１の例における全体的な動作例を示すシーケンス図である。なお、以下に説明する画像処理システム１Ａの動作例は、画像処理システム１Ａの動作の一例に過ぎない。したがって、画像処理システム１Ａの動作は、以下に説明する画像処理システム１Ａの動作例に限定されない。
【００７０】
図７に示すように、撮像装置３０は、動画像を撮像し（Ｓ１１）、撮像した動画像をパラメータ決定装置２０に送信する（Ｓ１２）。続いて、パラメータ決定装置２０においては、撮像装置３０から送信された動画像が通信部２３０によって受信され（Ｓ２１）、画像取得部２１１によって取得される。パラメータ決定部２１２は、動画像に基づいてパラメータを決定する（Ｓ２２）。上記したように、パラメータの例としては、第２の時間範囲ｔ１２および状態判定部１１３Ａによる所定の演算を識別するための情報が挙げられる。
【００７１】
送信制御部２１３は、動画像およびパラメータが通信部２３０によって画像処理装置１０Ａに送信されるように制御し、通信部２３０は、送信制御部２１３による制御に従って、動画像およびパラメータを画像処理装置１０Ａに送信する（Ｓ２３）。続いて、画像処理装置１０Ａにおいては、通信部１３０によって動画像およびパラメータが受信され（Ｓ３１）、動画像およびパラメータがパラメータ設定部１１１Ａによって取得される。
【００７２】
パラメータ設定部１１１Ａは、取得したパラメータを設定する（Ｓ３２）。制御部１１０Ａにおいては、動画像のうち、隣接する２つの画像間の動きベクトル（オプティカルフロー）がそれぞれ画素ごとに算出され（Ｓ３３）、第１の平均特徴量算出部１１２Ａ−１によって、第１の平均特徴量の例として長時間動き平均ベクトルが算出される（Ｓ３４）。一方、第２の平均特徴量算出部１１２Ａ−２によって、第２の平均特徴量の例として短時間動き平均ベクトルが算出される（Ｓ３５）。
【００７３】
続いて、状態判定部１１３Ａは、長時間動き平均ベクトルと短時間動き平均ベクトルとの差分ベクトルの大きさの平均値を算出し（Ｓ３６）、平均値が閾値を超えたか否かを判定する（Ｓ３７）。状態判定部１１３Ａは、平均値が閾値を超えない場合には（Ｓ３７において「Ｎｏ」）、検出対象領域が正常状態であると判定する。一方、状態判定部１１３Ａは、平均値が閾値を超える場合には（Ｓ３７において「Ｙｅｓ」）、検出対象領域が正常状態であると判定し、出力制御部１１４Ａによって所定の処理が実行される（Ｓ３８）。
【００７４】
以上、画像処理システム１Ａの機能の第１の例として、動画像の検出対象領域における土石流の発生を異常状態として検出する例を説明した。
【００７５】
［１−５．機能詳細（第２の例）］
続いて、画像処理システム１Ａの機能の第２の例として、動画像の検出対象領域における車両走行ルートの変化（例えば、避走など）を検出する例を説明する。しかし、検出対象領域に生じる異常状態は、車両走行ルートの変化に限定されない。例えば、検出対象領域に生じる異常状態は、車両走行ルートの変化以外の何らかの変化（例えば、正常時に規則的な動きを示すものが、異常時に示す規則に反した動きなど）であってもよい。例えば、車両走行ルートの変化は、ベルトコンベア上を搬送される物品の動きの変化に置き換えられてもよいし、人々の流れ（例えば、初詣に参拝する人々の流れなど）の変化に置き換えられてもよい。
【００７６】
図８は、検出対象領域における車両走行ルートの変化が時系列に沿って撮像装置３０によって撮像された複数の画像の例を示す図である。図８を参照すると、撮像装置３０によって時系列に沿って撮像された複数の画像の例が示されている。より具体的には、時刻の古いほうから順に、時刻Ｔ２１において画像Ｇ２１が撮像され、時刻Ｔ２２において画像Ｇ２２が撮像され、時刻Ｔ２３において画像Ｇ２３が撮像され、時刻Ｔ２４において画像Ｇ２４が撮像されている。
【００７７】
ここでも、検出対象領域が画像の全体の領域である場合を例として主に説明する。しかし、検出対象領域は、画像の全体の領域に限定されない。例えば、検出対象領域は、画像の一部の領域であってもよい。図８を参照すると、画像Ｇ２１には、規則的な動きを示す車両が写っている。一方、画像Ｇ２２には、土砂Ｋ２によって道路の一部が塞がれてしまったために、その土砂Ｋ２を避けるように走行する車両の動きが不規則になっている様子が写っている。画像Ｇ２３および画像Ｇ２４にも、不規則な動きを示す車両が写っている。
【００７８】
なお、図８に示した画像Ｇ２１〜Ｇ２４も、撮像装置３０によって撮像された動画像の一部に過ぎない。したがって、画像Ｇ２１〜Ｇ２４の間（具体的には、画像Ｇ２１と画像Ｇ２２との間、画像Ｇ２２と画像Ｇ２３との間、画像Ｇ２３と画像Ｇ２４との間）には、撮像装置３０によって撮像された他の画像が存在する。撮像装置３０によって動画像が撮像されると、撮像装置３０によって撮像された動画像は、ネットワーク４０を介してパラメータ決定装置２０に提供される。
【００７９】
パラメータ決定装置２０においては、通信部２３０がネットワーク４０を介して動画像を受信すると、画像取得部２１１が動画像を取得する。パラメータ決定部２１２は、動画像に基づいてパラメータを決定する。そして、送信制御部２１３は、パラメータおよび動画像がネットワーク４０を介して画像処理装置１０Ａに提供されるように通信部２３０を制御する。続いて、画像処理装置１０Ａにおいて、通信部１３０が、ネットワーク４０を介してパラメータおよび動画像を受信する。パラメータ設定部１１１Ａは、通信部１３０によって受信されたパラメータを取得し、取得したパラメータを設定する。
【００８０】
図９は、第２の例における第１の平均特徴量算出部１１２Ａ−１および第２の平均特徴量算出部１１２Ａ−２の機能を説明するための図である。図９を参照すると、通信部１３０によって受信された動画像Ｇ２の例が示されている。動画像Ｇ２には、図８に示した画像Ｇ２１〜Ｇ２４も含まれている。図９に示した例においては、動画像Ｇ２に含まれる複数の画像のうち、撮像時刻が新しい画像ほど右側に示されている。制御部１１０Ａにおいては、図９に示すように、動画像Ｇ２のうち、隣接する２つの画像間の動きベクトル（オプティカルフロー）がそれぞれ画素ごとに算出される。図９には、動きベクトルの時系列に沿った集合が、動き情報群Ｍ２として示されている。
【００８１】
画像処理装置１０Ａにおいては、第１の時間範囲ｔ２１があらかじめ定められている。そして、第１の平均特徴量算出部１１２Ａ−１は、動画像Ｇ２の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲ｔ２１における画像特徴量（動きベクトル）の平均値を第１の平均特徴量（長時間動き平均ベクトル）として算出する。
【００８２】
図９を参照すると、長時間動き平均ベクトルＶ２１が示されている。ここで、図面の簡便さのため、図９には、長時間動き平均ベクトルＶ２１として、一部の画素における動きベクトルしか示されていない。しかし、本明細書においては、長時間動き平均ベクトルＶ２１が、検出対象領域において時系列に沿って対応する画素ごとに算出された第１の時間範囲ｔ２１における動きベクトルの平均値（第１の動き平均ベクトル）である場合を想定する。
【００８３】
一方、第２の時間範囲ｔ２２は、パラメータ設定部１１１Ａによってパラメータの例として設定される。第２の平均特徴量算出部１１２Ａ−２は、検出対象領域に基づいて第１の時間範囲ｔ２１よりも短い第２の時間範囲ｔ２２における画像特徴量（動きベクトル）の平均値を第２の平均特徴量（短時間動き平均ベクトル）として算出する。
【００８４】
図９を参照すると、短時間動き平均ベクトルＶ２２が示されている。ここで、図面の簡便さのため、図９には、短時間動き平均ベクトルＶ１２として、一部の画素における動きベクトルしか示されていない。しかし、本明細書においては、短時間動き平均ベクトルＶ２２が、検出対象領域において時系列に沿って対応する画素ごとに算出された第２の時間範囲ｔ２２における動きベクトルの平均値（第２の動き平均ベクトル）である場合を想定する。
【００８５】
図９を参照すると、第１の時間範囲ｔ２１と第２の時間範囲ｔ２２とが異なるため、長時間動き平均ベクトルＶ２１と短時間動き平均ベクトルＶ２２との間には、差分が生じている。さらに、検出対象領域に何らかのノイズが含まれていたとしても、そのノイズの大部分は平均化によって相殺されてしまう。そのため、短時間動き平均ベクトルＶ２２にはノイズがほとんど含まれなくなり、検出対象領域に異常状態が生じているか否かがより高精度に判定される。
【００８６】
また、本例（第２の例）においても第１の例と同様に、検出対象領域に写る被写体に基づいて、第２の時間範囲ｔ２２などのパラメータが決定されるのがよい。具体的には、パラメータ決定装置２０において、パラメータ決定部２１２が、検出対象領域に存在する被写体を認識し、被写体の認識結果に基づいて、パラメータを決定する。そして、画像処理装置１０Ａにおいて、パラメータ設定部１１１Ａは、パラメータ決定部２１２によって決定されたパラメータを設定する。被写体の認識およびパラメータの決定は、第１の例と同様になされてよい。
【００８７】
なお、図９には、第１の時間範囲ｔ２１および第２の時間範囲ｔ２２の終了時点が現在（すなわち、最新の画像が撮像された時点）である例が示されている。しかし、第１の時間範囲ｔ２１および第２の時間範囲ｔ２２の終了時点は、厳密に現在でなくてもよい（すなわち、最新の画像よりも前の画像が撮像された時点）であってもよい。また、第１の時間範囲ｔ２１および第２の時間範囲ｔ２２は、厳密に一致していなくてもよい。すなわち、第１の時間範囲ｔ２１および第２の時間範囲ｔ２２の終了時点は、ずれていてもよい。
【００８８】
上記したように、本例（すなわち、第２の例）では、検出対象領域における車両走行ルートの変化が異常状態として判定される場合を想定している。ここで、車両走行ルートの変化などといった規則に反した動きが検出対象領域に発生した場合には、検出対象領域における動きの方向が変化することが想定される。そこで、規則に反した動きの発生が異常状態として判定される場合、状態判定部１１３Ａによる所定の演算は、長時間動き平均ベクトルと短時間動き平均ベクトルとの間の角度に応じた量の演算であるのがよい。
【００８９】
ここで、規則に反した動きとしてどのような動きが発生し得るかは、検出対象領域に写る被写体に依存し得る。例えば、動画像Ｇ２に示したように、検出対象領域に道路が写っている場合には、検出対象領域に写る道路に規則に反した動きが発生する可能性がある。そこで、パラメータ決定装置２０において、パラメータ決定部２１２は、検出対象領域に存在する被写体を認識し、被写体の認識結果に基づいて、状態判定部１１３Ａによる所定の演算を識別するための情報などのパラメータを決定するのがよい。
【００９０】
具体的には、このように被写体と発生する可能性がある規則に反した動きとは対応関係があるため、被写体（例えば、道路など）と状態判定部１１３Ａによる所定の演算（例えば、両ベクトルの間の角度の分散）との対応関係があらかじめ登録されていれば、その対応関係に基づいて、状態判定部１１３Ａによる所定の演算が決定され得る。なお、被写体と自然現象との対応関係は、かかる例に限定されない。例えば、他の対応関係として、他の被写体（例えば、ベルトコンベアなど）と状態判定部１１３Ａによる所定の演算（例えば、両ベクトルの間の角度の分散）との対応関係が登録されていてもよい。
【００９１】
また、本例（第２の例）では、状態判定部１１３Ａによる所定の演算が、両ベクトルの間の角度の分散の演算である場合を例として主に説明する。ここで、動きベクトルは、（数４）のように表現され、動き平均ベクトル（長時間動き平均ベクトルおよび短時間動き平均ベクトルそれぞれ）は、（数５）のように表現され、長時間動き平均ベクトルと短時間動き平均ベクトルとの間の角度の平均値は、（数６）のように表現され、両ベクトルの間の角度の分散は、（数式７）のように表現される。
【００９２】
【数４】
2018032118.tif 000006
・・・（数式４）
【００９３】
【数５】
2018032118.tif 000007
・・・（数式５）
【００９４】
【数６】
2018032118.tif 000008
・・・（数式６）
【００９５】
【数７】
2018032118.tif 000009
・・・（数式７）
【００９６】
状態判定部１１３Ａは、所定の演算に基づいて得られた結果（この例では、両ベクトルの間の角度の分散）が閾値を超える場合に、検出対象領域が異常状態であると判定する。一方、状態判定部１１３Ａは、所定の演算に基づいて得られた結果（この例では、両ベクトルの間の角度の分散）が閾値を超えない場合に、検出対象領域が正常状態であると判定する。また、第１の例と同様に、出力制御部１１４Ａは、検出対象領域が異常状態である場合には、所定の処理の実行を制御する。
【００９７】
続いて、画像処理システム１Ａの第２の例における全体的な動作例について説明する。図１０は、画像処理システム１Ａの第２の例における全体的な動作例を示すシーケンス図である。なお、以下に説明する画像処理システム１Ａの動作例は、画像処理システム１Ａの動作の一例に過ぎない。したがって、画像処理システム１Ａの動作は、以下に説明する画像処理システム１Ａの動作例に限定されない。ここでは、第２の例のうち第１の例との差分について主に説明する。
【００９８】
第１の例においては、状態判定部１１３Ａが、長時間動き平均ベクトルと短時間動き平均ベクトルとの差分ベクトルの大きさの平均値を算出する例を示した。本例（第２の例）においては、状態判定部１１３Ａが、長時間動き平均ベクトルと短時間動き平均ベクトルとの差分ベクトルの大きさの平均値の代わりに、両ベクトルの間の角度の分散を算出する（Ｓ３９）。
【００９９】
状態判定部１１３Ａは、分散が閾値を超えない場合には（Ｓ４０において「Ｎｏ」）、検出対象領域が正常状態であると判定する。一方、状態判定部１１３Ａは、分散が閾値を超える場合には（Ｓ４０において「Ｙｅｓ」）、検出対象領域が正常状態であると判定し、出力制御部１１４Ａによって所定の処理が実行される（Ｓ３８）。
【０１００】
以上、画像処理システム１Ａの機能の第２の例として、動画像の検出対象領域における車両走行ルートの変化を異常状態として検出する例を説明した。
【０１０１】
以上、第１の実施形態について説明した。
【０１０２】
（２．第２の実施形態）
続いて、第２の実施形態について説明する。図１に示したように、第２の実施形態に係る画像処理システム１Ｂは、第１の実施形態に係る画像処理システム１Ａと比較して、画像処理装置１０Ａの代わりに画像処理装置１０Ｂを備える。したがって、以下では、撮像装置３０およびパラメータ決定装置２０についての説明は省略し、画像処理装置１０Ｂについて主に説明する。
【０１０３】
［２−１．画像処理装置の機能構成例］
まず、第２の実施形態に係る画像処理装置１０Ｂの機能構成例について説明する。図１１は、第２の実施形態に係る画像処理装置１０Ｂの機能構成例を示すブロック図である。図１１に示すように、第２の実施形態に係る画像処理装置１０Ｂは、第１の実施形態に係る画像処理装置１０Ａと比較して、制御部１１０Ａの代わりに制御部１１０Ｂを備える。したがって、以下では、操作部１２０、通信部１３０、記憶部１４０および出力部１５０についての説明は省略し、制御部１１０Ｂのうち制御部１１０Ａとの差分について主に説明する。
【０１０４】
図１１に示すように、制御部１１０Ｂは、パラメータ設定部１１１Ｂ、第１の平均特徴量算出部１１２Ｂ−１、第２の平均特徴量算出部１１２Ｂ−２、第３の平均特徴量算出部１１２Ｂ−３、第４の平均特徴量算出部１１２Ｂ−４、状態判定部１１３Ｂおよび出力制御部１１４Ｂを備える。制御部１１０Ｂが備えるこれらの各機能部の詳細について、後に説明する。
【０１０５】
［２−２．機能詳細］
続いて、画像処理システム１Ｂの機能詳細について説明する。第１の実施形態においては、状態判定部１１３Ａにおける所定の演算が一種類である場合を主に説明した。第２の実施形態においては、状態判定部１１３Ｂにおける所定の演算が複数種類の演算の組み合わせである場合を主に説明する。
【０１０６】
ここで、複数種類の演算の組み合わせは特に限定されない。例えば、複数種類の演算の組み合わせは、両ベクトルの間の角度の平均値の演算と角度の分散の演算との組み合わせであってもよい。あるいは、複数種類の演算の組み合わせは、差分ベクトルの大きさの平均値（または合計値）の演算、差分ベクトルの大きさの変化量の平均値（または合計値）の演算、および、動き領域の面積の演算のうち、少なくとも二種類以上の演算の演算組み合わせであってもよい。以下では、複数種類の演算が、差分ベクトルの大きさの平均値の演算と動き領域の面積の演算との組み合わせである場合を主に例として説明する。
【０１０７】
ここでは、第２の実施形態に係る画像処理システム１Ｂの機能の例として、動画像の検出対象領域における落石の発生を異常状態として検出する例を説明する。しかし、検出対象領域に生じる異常状態は、落石の発生に限定されない。例えば、検出対象領域に生じる異常状態は、落石の発生以外の何らかの自然現象であってもよい。あるいは、上記したような正常時に規則的な動きを示すものが、異常時に示す規則に反した動きであってもよい。
【０１０８】
図１２は、検出対象領域における落石の発生が時系列に沿って撮像装置３０によって撮像された複数の画像の例を示す図である。図１２を参照すると、撮像装置３０によって時系列に沿って撮像された複数の画像の例が示されている。より具体的には、時刻の古いほうから順に、時刻Ｔ３１において画像Ｇ３１が撮像され、時刻Ｔ３２において画像Ｇ３２が撮像され、時刻Ｔ３３において画像Ｇ３３が撮像され、時刻Ｔ３４において画像Ｇ３４が撮像されている。
【０１０９】
ここでも、第１の検出対象領域および第２の検出対象領域それぞれが画像の全体の領域である場合を例として主に説明する。しかし、第１の検出対象領域および第２の検出対象領域それぞれは、画像の全体の領域に限定されない。例えば、第１の検出対象領域および第２の検出対象領域それぞれは、画像の一部の領域であってもよい。図１２を参照すると、画像Ｇ３１には、石Ｋ３が写っている。一方、画像Ｇ３２および画像Ｇ３３には、山の斜面を落下してきた石Ｋ３が写っている。画像Ｇ３４からは、石Ｋ３が消えている。
【０１１０】
なお、図１２に示した画像Ｇ３１〜Ｇ３４も、撮像装置３０によって撮像された動画像の一部に過ぎない。したがって、画像Ｇ３１〜Ｇ３４の間（具体的には、画像Ｇ３１と画像Ｇ３２との間、画像Ｇ３２と画像Ｇ３３との間、画像Ｇ３３と画像Ｇ３４との間）には、撮像装置３０によって撮像された他の画像が存在する。画像処理装置１０Ｂにおいて、通信部１３０が、ネットワーク４０を介してパラメータおよび動画像を受信する。パラメータ設定部１１１Ｂは、通信部１３０によって受信されたパラメータを取得し、取得したパラメータを設定する。
【０１１１】
画像処理装置１０Ｂにおいては、第１の時間範囲および第３の時間範囲があらかじめ定められている。また、第２の時間範囲および第４の時間範囲は、上記したように、パラメータ決定装置２０によってパラメータの例として決定される。パラメータ決定装置２０によって決定された第２の時間範囲および第４の時間範囲は、画像処理装置１０Ｂにおいて通信部１３０によって受信され、パラメータ設定部１１１Ｂによって設定される。なお、第２の時間範囲と第４の時間範囲とが同一である場合には、第２の時間範囲と第４の時間範囲とが共通化されていてもよい。
【０１１２】
第１の平均特徴量算出部１１２Ｂ−１は、第１の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲における第１の画像特徴量（動きベクトル）の平均値を第１の平均特徴量（第１の動き平均ベクトル）として算出する。一方、第２の平均特徴量算出部１１２Ｂ−２は、第１の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲よりも短い第２の時間範囲における第１の画像特徴量（動きベクトル）の平均値を第２の平均特徴量（第２の動き平均ベクトル）として算出する。
【０１１３】
また、第３の平均特徴量算出部１１２Ｂ−３は、第２の検出対象領域に基づいて第３の時間範囲における第２の画像特徴量（動きベクトル）の平均値を第３の平均特徴量（第３の動き平均ベクトル）として算出する。一方、第４の平均特徴量算出部１１２Ｂ−４は、第２の検出対象領域に基づいて第３の時間範囲よりも短い第４の時間範囲における第２の画像特徴量（動きベクトル）の平均値を第４の平均特徴量（第４の動き平均ベクトル）として算出する。
【０１１４】
また、第１の演算を識別するための情報と第２の演算を識別するための情報とは、上記したように、パラメータ決定装置２０によってパラメータの例として決定される。パラメータ決定装置２０によって決定された第１の演算を識別するための情報および第２の演算を識別するための情報は、画像処理装置１０Ｃにおいて通信部１３０によって受信され、パラメータ設定部１１１Ｂによって設定される。ここでは、第１の演算の例として、「差分ベクトルの大きさの平均値」の演算を想定し、第２の演算の例として、「動き領域の面積の演算」を想定する。
【０１１５】
状態判定部１１３Ｂは、第１の平均特徴量と第２の平均特徴量とに応じた所定の第１の演算、および、第３の平均特徴量と第４の平均特徴量とに応じた所定の第２の演算に基づいて、第１の検出対象領域と第２の検出対象領域とを含む検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する。状態判定部１１３Ｂによる所定の第１の演算と所定の第２の演算とは、第１の実施形態における状態判定部１１３Ａによる所定の演算と同様に行われればよい。
【０１１６】
そして、状態判定部１１３Ｂは、第１の演算と第２の演算とに基づいて得られた結果が閾値を超える場合に、検出対象領域が異常状態であると判定する。一方、状態判定部１１３Ｂは、第１の演算と第２の演算とに基づいて得られた結果が閾値を超えない場合に、検出対象領域が正常状態であると判定する。
【０１１７】
ここで、状態判定部１１３Ｂは、第１の演算と第２の演算とに基づく結果をどのように得てもよい。例えば、状態判定部１１３Ｂは、第１の演算結果および第２の演算結果それぞれに対して同じ割合（例えば、０．５ずつ）を乗じて足し合わせることによって、第１の演算と第２の演算とに基づく結果を得てもよい。また、第１の実施形態と同様に、出力制御部１１４Ｂは、検出対象領域が異常状態である場合には、所定の処理の実行を制御する。
【０１１８】
以上、第２の実施形態について説明した。
【０１１９】
（３．第３の実施形態）
続いて、第３の実施形態について説明する。図１に示したように、第３の実施形態に係る画像処理システム１Ｃは、第１の実施形態に係る画像処理システム１Ａと比較して、画像処理装置１０Ａの代わりに画像処理装置１０Ｃを備える。したがって、以下では、撮像装置３０およびパラメータ決定装置２０についての説明は省略し、画像処理装置１０Ｃについて主に説明する。
【０１２０】
［３−１．画像処理装置の機能構成例］
まず、第３の実施形態に係る画像処理装置１０Ｃの機能構成例について説明する。図１３は、第３の実施形態に係る画像処理装置１０Ｃの機能構成例を示すブロック図である。図１３に示すように、第３の実施形態に係る画像処理装置１０Ｃは、第２の実施形態に係る画像処理装置１０Ｂと比較して、制御部１１０Ｂの代わりに制御部１１０Ｃを備える。したがって、以下では、操作部１２０、通信部１３０、記憶部１４０および出力部１５０についての説明は省略し、制御部１１０Ｃのうち制御部１１０Ｂとの差分について主に説明する。
【０１２１】
図１３に示すように、制御部１１０Ｃは、パラメータ設定部１１１Ｃ、第１の平均特徴量算出部１１２Ｃ−１、第２の平均特徴量算出部１１２Ｃ−２、第３の平均特徴量算出部１１２Ｃ−３、第４の平均特徴量算出部１１２Ｃ−４、第１の状態判定部１１３Ｃ−１、第２の状態判定部１１３Ｃ−２、出力制御部１１４Ｃおよび初期化処理部１１５を備える。制御部１１０Ｃが備えるこれらの各機能部の詳細について、後に説明する。
【０１２２】
［３−２．機能詳細］
続いて、画像処理システム１Ｃの機能詳細について説明する。第２の実施形態においては、状態判定部１１３Ｂによって検出対象領域が異常状態であるか否かの判定が一つだけ行われる場合を主に説明した。第３の実施形態においては、第１の状態判定部１１３Ｃ−１によって第１の検出対象領域が異常状態であるか否かが判定され、第２の状態判定部１１３Ｃ−２において第２の検出対象領域が異常状態であるか否かが判定される場合を主に説明する。ここで、第１の状態判定部１１３Ｃ−１および第２の状態判定部１１３Ｃ−２それぞれの演算は特に限定されない。
【０１２３】
例えば、第１の状態判定部１１３Ｃ−１の演算は、両ベクトルの間の角度に応じた量であり、第２の状態判定部１１３Ｃ−２の演算は、差分ベクトルの大きさに応じた量であってよい。以下では、第１の状態判定部１１３Ｃ−１の演算が、両ベクトルの間の角度の分散の演算であり、第２の状態判定部１１３Ｃ−２の演算が、差分ベクトルの大きさの平均値の演算である場合を主に例として説明する。
【０１２４】
ここでは、第３の実施形態に係る画像処理システム１Ｃの機能の例として、動画像の第１の検出対象領域における土砂崩れの発生を異常状態として検出し、動画像の第２の検出対象領域における車両走行ルートの変化（例えば、避走など）を異常状態として検出する例を説明する。しかし、第１の検出対象領域および第２の検出対象領域に生じる異常状態は、かかる例に限定されない。
【０１２５】
図１４は、第１の検出対象領域および第２の検出対象領域それぞれにおける異常状態の発生が時系列に沿って撮像装置３０によって撮像された複数の画像の例を示す図である。図１４を参照すると、撮像装置３０によって時系列に沿って撮像された複数の画像の例が示されている。より具体的には、時刻の古いほうから順に、時刻Ｔ４１において画像Ｇ４１が撮像され、時刻Ｔ４２において画像Ｇ４２が撮像され、時刻Ｔ４３において画像Ｇ４３が撮像され、時刻Ｔ４４において画像Ｇ４４が撮像されている。
【０１２６】
ここでは、第１の検出対象領域Ｒ４１が画像の一部の領域（例えば、道路が写る領域）であり、第２の検出対象領域Ｒ４２が画像の一部の領域（例えば、山が写る領域）であり、第２の検出対象領域Ｒ４２が第１の検出対象領域Ｒ４１を含んでいる場合を例として主に説明する。しかし、第１の検出対象領域Ｒ１および第２の検出対象領域Ｒ２は、画像の一部の領域に限定されない。例えば、検出対象領域は、画像の全体の領域であってもよい。
【０１２７】
図１４を参照すると、画像Ｇ４１には、土砂Ｄ４１が写っている。しかし、土砂Ｄ４１は、道路をまだ塞いではいないため、車両Ｅ４１の走行ルートは正常である。一方、画像Ｇ４２には、崩れてきた土砂Ｄ４２が道路の一部を塞いでおり、土砂Ｄ４２を避けて異常な走行ルートを走行する車両Ｅ４２が写っている。同様に、画像Ｇ４３には、崩れてきた土砂Ｄ４３が道路の一部を塞いでおり、土砂Ｄ４３を避けて異常な走行ルートを走行する車両Ｅ４３が写っており、画像Ｇ４４には、崩れてきた土砂Ｄ４４が道路の一部を塞いでおり、土砂Ｄ４４を避けて異常な走行ルートを走行する車両Ｅ４４が写っている。
【０１２８】
なお、図１４に示した画像Ｇ４１〜Ｇ４４も、撮像装置３０によって撮像された動画像の一部に過ぎない。したがって、画像Ｇ４１〜Ｇ４４の間（具体的には、画像Ｇ４１と画像Ｇ４２との間、画像Ｇ４２と画像Ｇ４３との間、画像Ｇ４３と画像Ｇ４４との間）には、撮像装置３０によって撮像された他の画像が存在する。画像処理装置１０Ｃにおいて、通信部１３０が、ネットワーク４０を介してパラメータおよび動画像を受信する。パラメータ設定部１１１Ｃは、通信部１３０によって受信されたパラメータを取得し、取得したパラメータを設定する。
【０１２９】
第１の平均特徴量算出部１１２Ｃ−１は、第２の実施形態に係る第１の平均特徴量算出部１１２Ｂ−１と同様にして、第１の平均特徴量（第１の動き平均ベクトル）を算出する。一方、第２の平均特徴量算出部１１２Ｃ−２も、第２の実施形態に係る第２の平均特徴量算出部１１２Ｂ−２と同様にして、第２の平均特徴量（第２の動き平均ベクトル）を算出する。
【０１３０】
また、第３の平均特徴量算出部１１２Ｃ−３は、第２の実施形態に係る第３の平均特徴量算出部１１２Ｂ−３と同様にして、第３の平均特徴量（第３の動き平均ベクトル）を算出する。一方、第４の平均特徴量算出部１１２Ｃ−４も、第２の実施形態に係る第４の平均特徴量算出部１１２Ｂ−４と同様にして、第４の平均特徴量（第４の動き平均ベクトル）を算出する。
【０１３１】
第１の状態判定部１１３Ｃ−１は、第１の平均特徴量と第２の平均特徴量とに応じた所定の第１の演算に基づいて、第１の検出対象領域Ｒ１が異常状態であるか否かを判定する。また、第２の状態判定部１１３Ｃ−２は、第３の平均特徴量と第４の平均特徴量とに応じた所定の第２の演算に基づいて、第２の検出対象領域Ｒ２が異常状態であるか否かを判定する。所定の第１の演算と所定の第２の演算とは、第１の実施形態における状態判定部１１３Ａによる所定の演算と同様に行われればよい。
【０１３２】
また、第１の実施形態と同様に、出力制御部１１４Ｃは、第１の検出対象領域Ｒ１および第２の検出対象領域Ｒ２の少なくともいずれか一方が異常状態である場合には、所定の処理の実行を制御する。
【０１３３】
ここで、第２の検出対象領域Ｒ４２が異常状態であると判定された場合が想定される。例えば、土砂崩れで第１の検出対象領域Ｒ４１が塞がってしまった場合などが想定される。かかる場合には、第１の検出対象領域Ｒ４１においてそれまでに検出された特徴量（第１の検出対象領域Ｒ４１から既に算出された第１の平均特徴量）は無効になってしまう。そこで、初期化処理部１１５は、第１の状態判定部１１３Ｃ−１による判定を所定の時間待機させるのがよい。
【０１３４】
また、初期化処理部１１５は、第２の検出対象領域Ｒ４２が異常状態であると判定された場合に、第１の平均特徴量算出部１１２Ｃ−１による第１の平均特徴量の算出の初期化を行うのがよい。より具体的には、初期化処理部１１５は、第２の検出対象領域Ｒ４２が異常状態であると判定された場合に、第１の平均特徴量算出部１１２Ｃ−１による第１の平均特徴量の算出を最初からやり直すのがよい。
【０１３５】
（４．本実施形態の効果）
以上に説明したように、本実施形態によれば、動画像の検出対象領域に基づいて第１の時間範囲における画像特徴量の平均値を第１の平均特徴量として算出する第１の平均特徴量算出部１１２Ａ−１と、前記検出対象領域に基づいて前記第１の時間範囲よりも短い第２の時間範囲における前記画像特徴量の平均値を第２の平均特徴量として算出する第２の平均特徴量算出部１１２Ａ−２と、前記第１の平均特徴量と前記第２の平均特徴量とに応じた所定の演算に基づいて、前記検出対象領域が異常状態であるか否かを判定する状態判定部１１３Ａと、所定のパラメータを取得して前記パラメータを設定するパラメータ設定部１１１Ａと、を備え、前記パラメータは、少なくとも前記第２の時間範囲の長さを含む、画像処理装置１０Ａが提供される。
【０１３６】
かかる構成によれば、検出対象領域に異常状態が生じているか否かをより高精度に判定することを可能となる。
【０１３７】
（５．変形例の説明）
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。
【０１３８】
例えば、上記では、撮像装置３０がＰＴＺ（パン・チルト・ズーム）カメラであってもよい旨を説明した。しかし、撮像装置３０の撮像範囲がＰＴＺによって変化してしまうと、意図しないタイミングで検出対象領域に異常状態が発生したと判定されてしまう可能性がある。そこで、ＰＴＺが実行されるときには、状態判定部１１３Ａによる判定が実行されないようにするとよい。あるいは、ＰＴＺが実行されるときには、出力制御部１１４Ａによる出力制御がなされないようにするとよい。
【符号の説明】
【０１３９】
１（１Ａ，１Ｂ，１Ｃ）  画像処理システム
１０（１０Ａ，１０Ｂ、１０Ｃ）  画像処理装置
２０    パラメータ決定装置
３０    撮像装置
４０    ネットワーク
１１０（１１０Ａ，１１０Ｂ，１１０Ｃ）  制御部
１１１（１１１Ａ，１１１Ｂ，１１１Ｃ）  パラメータ設定部
１１２Ａ−１  第１の平均特徴量算出部
１１２Ａ−２  第２の平均特徴量算出部
１１２Ｂ−１  第１の平均特徴量算出部
１１２Ｂ−２  第２の平均特徴量算出部
１１２Ｂ−３  第３の平均特徴量算出部
１１２Ｂ−４  第４の平均特徴量算出部
１１２Ｃ−１  第１の平均特徴量算出部
１１２Ｃ−２  第２の平均特徴量算出部
１１２Ｃ−３  第３の平均特徴量算出部
１１２Ｃ−４  第４の平均特徴量算出部
１１３Ａ  状態判定部
１１３Ｂ  状態判定部
１１３Ｃ−１  第１の状態判定部
１１３Ｃ−２  第２の状態判定部
１１４（１１４Ａ，１１４Ｂ，１１４Ｃ）  出力制御部
１１５  初期化処理部
１２０  操作部
１３０  通信部
１４０  記憶部
１５０  出力部
２１０  制御部
２１１  画像取得部
２１２  パラメータ決定部
２１３  送信制御部
２３０  通信部
２４０  記憶部
【図１】
2018032118.tif 000010
【図２】
2018032118.tif 000011
【図３】
2018032118.tif 000012
【図４】
2018032118.tif 000013
【図５】
2018032118.tif 000014
【図６】
2018032118.tif 000015
【図７】
2018032118.tif 000016
【図８】
2018032118.tif 000017
【図９】
2018032118.tif 000018
【図１０】
2018032118.tif 000019
【図１１】
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【図１２】
2018032118.tif 000021
【図１３】
2018032118.tif 000022
【図１４】
2018032118.tif 000023