(57)【要約】【課題】画像から人を検出する際に、物体を人として誤検出することを抑制できるようにする。【解決手段】本発明の一実施形態に係る画像処理装置１は、画像から温度分布を取得する温度分布取得部１１２と、温度分布取得部１１２が取得した温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度を、予め記憶された基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度と比較することによって、画像に人体が含まれるか否かを判定する温度分布判定部１１３と、を有する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から温度分布を取得する温度分布取得部と、
前記温度分布取得部が取得した前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度を、予め記憶された基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する判定部と、
を有する画像処理装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度及び位置と、前記基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度及び位置との類似度に基づいて、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記画像中で人体の部位に対応する複数の領域において前記温度分布が示す温度を、前記基準温度分布が示す複数の領域の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する、請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記画像を所定の大きさに分割することによって得られた複数の領域において前記温度分布が示す温度を、前記基準温度分布が示す複数の領域の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する、請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記判定部は、前記画像中で少なくとも１つの直線に沿った複数の点において前記温度分布が示す温度を、前記基準温度分布が示す少なくとも１つの直線に沿った複数の点の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する、請求項１から４のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記温度分布取得部は、前記温度分布とともに気温を取得し、
前記判定部は、複数の気温に関連付けられて予め記憶された複数の前記基準温度分布の中から前記温度分布取得部が取得した前記気温に対応する前記基準温度分布を選択し、前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度を、選択した前記基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する、請求項１から５のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像と共通の撮像範囲を撮像した第２の画像から、所定の行動を行った被写体が含まれる範囲を特定する特定部をさらに備え、
前記判定部は、前記特定部が特定した前記範囲内において、前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度を、前記基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する、請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
多数の乗客が利用する鉄道車両では安全な運行が要求されるため、鉄道車両の関係者は、鉄道車両を安全に運行するための様々な試みを行っている。例えば、乗客が線路に侵入すると、重大な事故に繋がるおそれがあることから、線路内に乗客が侵入する可能性があることをいち早く検知する試みが行われている。例えば、プラットホームの天井下にカメラを設置し、カメラにおいて撮像した撮像画像に基づいて、プラットホームから線路内に落下するおそれのある乗客を検出することが行われている。
【０００３】
例えば特許文献１には、カメラを用いた監視装置として、ステレオカメラによって撮像した複数の画像の視差に基づいて被写体の高さを特定し、特定した高さに基づいて被写体が人であることを判定する装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１２３０２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来のカメラを用いる監視装置は、画像に含まれる被写体の高さや形状に基づいて人の存在を判定するため、被写体が人であるか、又は人に類似する形状の物体であるかを区別することができない。そのため、人ではない物体を人として誤検出し得るという問題があった。
【０００６】
本発明は上述の点に鑑みてなされたものであり、画像から人を検出する際に、物体を人として誤検出することを抑制可能な画像処理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】
【０００７】
本発明の第１の態様に係る画像処理装置は、画像から温度分布を取得する温度分布取得部と、前記温度分布取得部が取得した前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度を、予め記憶された基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定する判定部と、を有する。
【０００８】
前記判定部は、前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度及び位置と、前記基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度及び位置との類似度に基づいて、前記画像に人体が含まれるか否かを判定してもよい。
【０００９】
前記判定部は、前記画像中で人体の部位に対応する複数の領域において前記温度分布が示す温度を、前記基準温度分布が示す複数の領域の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定してもよい。
【００１０】
前記判定部は、前記画像を所定の大きさに分割することによって得られた複数の領域において前記温度分布が示す温度を、前記基準温度分布が示す複数の領域の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定してもよい。
【００１１】
前記判定部は、前記画像中で少なくとも１つの直線に沿った複数の点において前記温度分布が示す温度を、前記基準温度分布が示す少なくとも１つの直線に沿った複数の点の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定してもよい。
【００１２】
前記温度分布取得部は、前記温度分布とともに気温を取得し、前記判定部は、複数の気温に関連付けられて予め記憶された複数の前記基準温度分布の中から前記温度分布取得部が取得した前記気温に対応する前記基準温度分布を選択し、前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度を、選択した前記基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定してもよい。
【００１３】
前記画像処理装置は、前記画像と共通の撮像範囲を撮像した第２の画像から、所定の行動を行った被写体が含まれる範囲を特定する特定部をさらに備え、前記判定部は、前記特定部が特定した前記範囲内において、前記温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度を、前記基準温度分布が示す複数の点及び複数の領域の一方の温度と比較することによって、前記画像に人体が含まれるか否かを判定してもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、画像に含まれる人を検出する際に、物体を人として誤検出することを抑制できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施形態に係る画像処理システムの模式図である。
【図２】第１の実施形態に係る画像処理装置が用いる赤外線画像の模式図である。
【図３】第１の実施形態に係る画像処理装置が行うマッチング方法の模式図である。
【図４】第１の実施形態に係る画像処理システムのブロック図である。
【図５】第１の実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。
【図６】第２の実施形態に係る画像処理装置が用いる赤外線画像の模式図である。
【図７】第２の実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。
【図８】第３の実施形態に係る画像処理装置が用いる赤外線画像の模式図である。
【図９】第３の実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。
【図１０】第４の実施形態に係る画像処理システムのブロック図である。
【図１１】第４の実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
（第１の実施形態）
図１は、本実施形態に係る画像処理システムＳの模式図である。画像処理システムＳは、画像処理装置１と、赤外線カメラ２と、カメラ３と、ディスプレイ４とを含む。画像処理システムＳは、その他のサーバ、端末等の機器を含んでもよい。
【００１７】
赤外線カメラ２は、所定の撮像範囲を撮像して赤外線画像を取得する撮像装置である。赤外線カメラ２は、量子型センサ、ボロメータ型センサ等、赤外線領域（例えば０．７８μｍ〜１０００μｍの波長範囲、好ましくは大気による影響が少ない２μｍ〜５．６μｍ又は８μｍ〜１４μｍの波長範囲）の撮像を行うための任意の赤外線撮像素子を含む。赤外線カメラ２は、取得した赤外線画像を画像処理装置１に送信する。
【００１８】
カメラ３は、所定の撮像範囲を撮像して画像（可視光画像）を取得する撮像装置である。カメラ３はＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサ等、可視光領域（例えば０．３８μｍ〜０．７８μｍの波長範囲）の撮像を行うための任意の撮像素子を含む。カメラ３は、取得した画像を画像処理装置１に送信する。
【００１９】
赤外線カメラ２及びカメラ３は共通の領域を撮像できるように配置される。赤外線カメラ２及びカメラ３は一体的に構成されてもよい。例えば駅のプラットホーム等の監視対象を網羅して撮像できるように、任意の数の赤外線カメラ２及びカメラ３が配置される。
【００２０】
ディスプレイ４は、液晶ディスプレイ、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等、画像処理装置１から受信した情報を表示可能な任意の表示装置である。
【００２１】
画像処理装置１は、単一のコンピュータ、又はコンピュータ資源の集合であるクラウドによって構成される。画像処理装置１は、赤外線カメラ２、カメラ３及びディスプレイ４に接続される。画像処理装置１は、赤外線カメラ２及びカメラ３から受信した赤外線画像及び画像を用いて所定の処理を行い、処理の結果をディスプレイ４に表示させる。
【００２２】
［赤外線画像の説明］
図２は、本実施形態に係る画像処理装置１が用いる赤外線画像Ｍの模式図である。画像処理装置１は、赤外線カメラ２から所定の撮像範囲の赤外線画像Ｍを受信する。そして画像処理装置１は、後述の画像処理方法によって、赤外線画像Ｍから人体の部位に対応する複数の領域Ｒを検出する。領域Ｒは、例えば人体の頭、胴体、手、足に対応する位置にそれぞれ検出される。
【００２３】
赤外線画像Ｍの輝度は、被写体の温度に対応する。これを利用して、画像処理装置１は、各領域Ｒの輝度から温度を算出する。そして画像処理装置１は、複数の領域Ｒの位置と温度との関係を示す温度分布を、予め記憶された基準温度分布とマッチングすることによって、赤外線画像Ｍ中の人体の有無の判定を行う。
【００２４】
［マッチング方法の説明］
図３は、本実施形態に係る画像処理装置１が行うマッチング方法の模式図である。画像処理装置１は、赤外線画像Ｍから取得した温度分布Ｄ１と、予め記憶された基準温度分布Ｄ２とをマッチングさせることによって、赤外線画像Ｍ中の人体の有無を判定する。
【００２５】
温度分布Ｄ１は、赤外線画像Ｍにおいて検出された、人体の部位に対応する複数の領域Ｒの位置と温度との関係を保持する。図３では視認性のために各領域Ｒに大まかな温度を示す高、中、低という文字が表示されているが、実際には各領域Ｒに具体的な温度の値が設定される。
【００２６】
基準温度分布Ｄ２は、予め実験やシミュレーションによって様々な人体の状態ごとに取得された温度分布であり、予め画像処理装置１に記憶される。基準温度分布Ｄ２は、温度分布Ｄ１と同様に、人体の部位に対応する複数の領域Ｒの位置と温度との関係を保持する。人体の状態は、手を挙げた状態、手を下げた状態、背中を丸めた状態、正面から見た状態、側面から見た状態、背面から見た状態等、検出対象とする任意の人体の状態である。人体の状態によっては、人体の頭、胴体、手、足のうち一部に対応する領域Ｒが検出されなくてもよい。
【００２７】
画像処理装置１は、温度分布Ｄ１をそれぞれの基準温度分布Ｄ２と比較することによってマッチングを行う。画像処理装置１は、赤外線画像Ｍから取得した温度分布Ｄ１が少なくとも１つの基準温度分布Ｄ２に類似する場合に、赤外線画像Ｍに人体が含まれることを判定し、そうでない場合に、赤外線画像Ｍに人体が含まれないことを判定する。マッチングの具体的な処理については後述する。
【００２８】
［画像処理システムＳの構成］
図４は、本実施形態に係る画像処理システムＳのブロック図である。図４において、矢印は主なデータの流れを示しており、図４に示したもの以外のデータの流れがあってよい。図４において、各ブロックはハードウェア（装置）単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。そのため、図４に示すブロックは単一の装置内に実装されてよく、あるいは複数の装置内に別れて実装されてよい。ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてよい。
【００２９】
画像処理装置１は、制御部１１と、インタフェース１２と、記憶部１３と、を有する。制御部１１は、画像取得部１１１と、温度分布取得部１１２と、温度分布判定部１１３と、出力部１１４とを有する。
【００３０】
インタフェース１２は、赤外線カメラ２、カメラ３及びディスプレイ４との間で信号の授受をするためのインタフェースである。インタフェース１２は、赤外線カメラ２、カメラ３及びディスプレイ４から受信した信号に所定の処理を行ってデータを取得し、取得したデータを制御部１１に入力する。また、インタフェース１２は、制御部１１から入力されたデータに所定の処理を行って信号を生成し、生成した信号を赤外線カメラ２、カメラ３及びディスプレイ４に送信する。
【００３１】
記憶部１３は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスクドライブ等を含む記憶媒体である。記憶部１３は、制御部１１が実行するプログラムを予め記憶している。
【００３２】
制御部１１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサであり、記憶部１３に記憶されたプログラムを実行することにより、画像取得部１１１、温度分布取得部１１２、温度分布判定部１１３及び出力部１１４として機能する。制御部１１の機能の少なくとも一部は、電気回路によって実行されてもよい。また、制御部１１の機能の少なくとも一部は、ネットワーク経由で実行されるプログラムによって実行されてもよい。
【００３３】
本実施形態に係る画像処理システムＳは、図４に示す具体的な構成に限定されない。例えば画像処理装置１は、１つの装置に限られず、２つ以上の物理的に分離した装置が有線又は無線で接続されることにより構成されてもよい。
【００３４】
画像取得部１１１は、赤外線カメラ２によって撮像された赤外線画像Ｍを、インタフェース１２を介して取得する。画像取得部１１１は、赤外線カメラ２に要求信号を送信することによって赤外線カメラ２から赤外線画像Ｍを受信してもよく、あるいは赤外線カメラ２から所定の時間間隔で送信される赤外線画像Ｍを受信してもよい。画像取得部１１１は、取得した赤外線画像Ｍを、記憶部１３に一時的に記憶する。
【００３５】
温度分布取得部１１２は、画像取得部１１１が取得した赤外線画像Ｍから、温度分布Ｄ１を取得する。本実施形態において、温度分布取得部１１２は、人体の部位に対応する複数の領域Ｒの位置と温度との関係を温度分布とする。具体的には、まず温度分布取得部１１２は、赤外線画像Ｍの中から、人体の部位に対応する領域Ｒを検出する。
【００３６】
領域Ｒを検出するために、温度分布取得部１１２は、例えば人体の頭、胴体、手、足の各部位について温度範囲を予め定義しておく。そして温度分布取得部１１２は、赤外線画像Ｍの中で各部位の温度範囲に該当する温度を有する領域を、該部位に対応する領域Ｒとして検出する。また、温度分布取得部１１２は、人体の部位の温度範囲と形状とを組み合わせて領域Ｒを検出してもよい。この場合に、例えば温度分布取得部１１２は、頭の温度範囲に該当する温度を有する円形に近い領域Ｒ、胴体の温度に該当する温度を有する矩形に近い領域Ｒ、手の温度に該当する温度を有する細長い領域Ｒ、及び足の温度に該当する温度を有する細長い領域Ｒを検出する。
【００３７】
そして温度分布取得部１１２は、検出した領域Ｒから、人体に近い位置関係にある一群の領域Ｒ（例えば頭、胴体、手、足の部位に対応する領域Ｒが互いに近接していること、あるいは所定の順序で並んでいること）を抽出して以下の処理を行う。
【００３８】
次に温度分布取得部１１２は、検出した各領域Ｒについて、位置と温度との関係を決定する。温度分布取得部１１２は、所定の点を基準（原点）とした座標、あるいは領域Ｒ間の相対的な位置関係（例えば領域Ｒ間を結ぶベクトル）を、領域Ｒの位置として決定する。温度分布取得部１１２は、領域Ｒの温度の代表値（例えば赤外線画像Ｍから算出された温度の領域Ｒ内の平均値又は中央値）を、領域Ｒの温度として決定する。温度分布取得部１１２は、各領域Ｒについて決定した位置と温度との関係を温度分布とし、記憶部１３に一時的に記憶する。
【００３９】
温度分布判定部１１３は、温度分布取得部１１２が取得した温度分布Ｄ１を、記憶部１３に予め記憶された基準温度分布Ｄ２と比較することによって、赤外線画像Ｍに人体が含まれるか否かを判定する。具体的には温度分布判定部１１３は、温度分布Ｄ１が示す温度及び位置と、それぞれの基準温度分布Ｄ２が示す温度及び位置との間で類似度を算出する。類似度は、例えば温度分布Ｄ１及び基準温度分布Ｄ２の間で、同一の人体の部位に対応する領域Ｒの温度の差分（例えば差の絶対値）及び位置の差分（例えば距離）を算出し、該温度の差分及び該位置の差分が小さいほど大きい値になるように設定される指標である。すなわち、類似度は、温度分布Ｄ１及び基準温度分布Ｄ２の間で各領域Ｒの温度及び位置が近いほど大きくなる値である。
【００４０】
そして温度分布判定部１１３は、温度分布Ｄ１と少なくとも１つの基準温度分布Ｄ２との類似度が所定の閾値以上である場合、すなわち温度分布Ｄ１と少なくとも１つの基準温度分布Ｄ２とが互いに類似している場合に、赤外線画像Ｍに人体が含まれると判定する。
【００４１】
ここで示した類似性を判定する方法は一例であり、温度分布判定部１１３は、赤外線画像から取得した温度分布Ｄ１を予め記憶された基準温度分布Ｄ２と比較することによって人体の存在を検出可能であれば、任意の方法を用いることができる。
【００４２】
出力部１１４は、温度分布判定部１１３による判定結果を出力する。具体的には出力部１１４は、温度分布判定部１１３による判定結果を、インタフェース１２を介してディスプレイ４に表示させる。また出力部１１４は、判定結果を記憶部１３に記憶する、画像処理装置１に設けられたランプを点灯させる、ネットワークを介して別のシステムに送信する等、任意の方法によって判定結果の出力を行ってもよい。出力部１１４は、判定結果として、赤外線画像Ｍに人体が含まれることのみを出力してもよく、あるいは赤外線画像Ｍに人体が含まれるか否かを出力してもよい。
【００４３】
このような構成により、画像処理装置１は、温度分布に基づいて撮像範囲内に人体が存在するか否かを判定することができる。判定の際に、画像処理装置１は、赤外線画像の温度分布Ｄ１と予め記憶された基準温度分布Ｄ２とのマッチングを行うため、人体ではない物体を人体であると誤判定することを抑制することができる。
【００４４】
基準温度分布Ｄ２は、気温ごとに取得され、気温に関連付けられて記憶部１３に予め記憶されてもよい。人の表面温度は気温によって変わり、また人は気温によって異なる服装をする。そのため、赤外線画像Ｍ中の人体の温度分布は気温によって変わる傾向にある。そこで温度分布取得部１１２は赤外線画像Ｍ取得時の気温を取得し、温度分布判定部１１３は該気温に対応する基準温度分布Ｄ２を選択する。そして温度分布判定部１１３は、選択した基準温度分布Ｄ２と温度分布取得部１１２が取得した温度分布Ｄ１とを比較することによって、赤外線画像Ｍに人体が含まれるか否かを判定する。これにより、気温に対して適切な基準温度分布Ｄ２を判定の基準として用いることができるため、赤外線画像Ｍ中の人体の有無の判定をより高精度に行うことができる。
【００４５】
［画像処理方法のフローチャート］
図５は、本実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。図５のフローチャートは、例えばユーザが画像処理装置１に対して所定の開始操作を行うことによって開始される。
【００４６】
まず画像取得部１１１は、赤外線カメラ２によって撮像された赤外線画像Ｍを、インタフェース１２を介して取得する（Ｓ１１）。温度分布取得部１１２は、ステップＳ１１で画像取得部１１１が取得した赤外線画像Ｍから、人体の部位に対応する領域Ｒを検出する（Ｓ１２）。そして温度分布取得部１１２は、人体の部位に対応する各領域Ｒについて位置と温度との関係を決定し、温度分布Ｄ１として取得する（Ｓ１３）。
【００４７】
温度分布判定部１１３は、ステップＳ１３で温度分布取得部１１２が取得した温度分布Ｄ１を、記憶部１３に予め記憶された各基準温度分布Ｄ２と比較する（Ｓ１４）。ステップＳ１４における比較の結果、温度分布Ｄ１と少なくとも１つの基準温度分布Ｄ２とが類似している場合に（Ｓ１５のＹＥＳ）、温度分布判定部１１３は、赤外線画像Ｍに人体が含まれることを判定する（Ｓ１６）。
【００４８】
ステップＳ１４における比較の結果、温度分布Ｄ１がいずれの基準温度分布Ｄ２とも類似していない場合に（Ｓ１５のＮＯ）、温度分布判定部１１３は、赤外線画像Ｍに人体が含まれないことを判定する（Ｓ１７）。
【００４９】
出力部１１４は、ステップＳ１７における温度分布判定部１１３による判定結果を、例えばディスプレイ４を用いて出力する（Ｓ１８）。このとき出力部１１４は、赤外線画像Ｍに人体が含まれることのみを出力してもよく、あるいは赤外線画像Ｍに人体が含まれるか否かを出力してもよい。
【００５０】
所定の終了条件（例えばユーザが画像処理装置１に対して所定の終了操作を行うこと）が満たされない場合に（Ｓ１９のＮＯ）、画像処理装置１はステップＳ１１に戻って処理を繰り返す。所定の終了条件が満たされる場合に（Ｓ１９のＹＥＳ）、画像処理装置１は処理を終了する。
【００５１】
［第１の実施形態の変形例］
画像処理装置１は、赤外線画像Ｍ中で人体であると判定された領域Ｒの位置を経時的に記憶部１３に記憶する。そして画像処理装置１は、経時的な領域Ｒの位置が所定の条件を満たす場合（例えば領域Ｒが予め設定されたプラットホームの端に近づいたこと又は該プラットホームから落下したこと等）に、ディスプレイ４への表示等の通知を行う。これにより、画像処理装置１は、赤外線画像Ｍから人体の行動を追跡することができる。
【００５２】
［第１の実施形態の効果］
本実施形態によれば、画像処理装置１は、赤外線画像の温度分布Ｄ１と予め記憶された基準温度分布Ｄ２とを比較することによって撮像範囲内の人体の有無を判定するため、例えば形状が人体と似ている物体を人体であると誤判定することを抑制することができる。
【００５３】
（第２の実施形態）
第１の実施形態は画像中で人体の部位に対応する領域の温度分布を用いるのに対して、本実施形態は画像をブロック状に分割することによって得られる領域の温度分布を用いる。それ以外の構成及び処理は、第１の実施形態と同様である。
【００５４】
［マッチング方法の説明］
図６は、本実施形態に係る画像処理装置１が用いる赤外線画像Ｍの模式図である。本実施形態において、温度分布取得部１１２は、赤外線画像Ｍを所定の大きさのブロック状（矩形状）に分割することによって複数の領域Ｂを設定する。温度分布取得部１１２は、領域Ｂの大きさとして、温度分布のマッチングを行うことが可能な任意の値を用いることができる。領域Ｂの大きさは、小さいほど人体と背景との境界領域が明確になるため望ましい。領域Ｂの大きさを最小化するために、温度分布取得部１１２は、赤外線画像Ｍを画素（ピクセル）単位に分割することによって設定された領域Ｂを用いてもよい。
【００５５】
温度分布取得部１１２は、設定した各領域Ｂについて、位置と温度との関係を決定する。具体的には温度分布取得部１１２は、赤外線画像Ｍ中の領域Ｂの位置（例えば所定の点を基準とした座標）を、領域Ｂの位置として決定する。温度分布取得部１１２は、領域Ｂの温度の代表値（例えば赤外線画像Ｍから算出された温度の領域Ｂ内の平均値又は中央値）を、領域Ｂの温度として決定する。領域Ｂが画素単位に設定された場合には、画素（すなわち赤外線画像Ｍ中の１点）の温度を領域Ｂの温度として決定する。温度分布取得部１１２は、各領域Ｂについて決定した位置と温度との関係を温度分布とし、記憶部１３に一時的に記憶する。
【００５６】
基準温度分布Ｄ２は、予め実験やシミュレーションによって様々な人体の状態ごとに取得された温度分布であり、予め記憶部１３に記憶される。基準温度分布Ｄ２は、温度分布Ｄ１と同様に所定の大きさのブロック状の複数の領域Ｂの位置と温度との関係を保持する。
【００５７】
温度分布判定部１１３は、第１の実施形態と同様に、温度分布取得部１１２が取得した温度分布Ｄ１を、記憶部１３に予め記憶された基準温度分布Ｄ２と比較することによって、赤外線画像Ｍに人体が含まれるか否かを判定する。
【００５８】
［画像処理方法のフローチャート］
図７は、本実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。図７のフローチャートでは、図５のフローチャートにおいてステップＳ１２〜Ｓ１３の代わりに、ステップＳ２０〜Ｓ２１が行われる。それ以外のステップは図５のフローチャートと同様であるため、以下では説明を省略する。
【００５９】
温度分布取得部１１２は、ステップＳ１１で画像取得部１１１が取得した赤外線画像Ｍをブロック状の複数の領域Ｂに分割する（Ｓ２０）。そして温度分布取得部１１２は、ステップＳ２０で設定したブロック状の各領域Ｂについて位置と温度との関係を決定し、温度分布Ｄ１として取得する（Ｓ２１）。画像処理装置１は、ステップＳ２１で取得した温度分布Ｄ１を用いて、ステップＳ１４〜Ｓ１９を行い、赤外線画像Ｍ中の人体の有無を判定し、判定結果を出力する。
【００６０】
［第２の実施形態の効果］
本実施形態に係る画像処理装置１は、第１の実施形態と同様の効果を奏するのに加えて、画像から人体の部位が特定できない場合であっても、画像の温度分布が人体の領域全体の温度分布に類似していれば、撮像範囲内の人体の存在を判定することができる。したがって、例えば腕が胴体の下に隠れているような場合であっても、人体の検出を行いやすい。
【００６１】
（第３の実施形態）
第１の実施形態は画像中で人体の部位に対応する領域の温度分布を用いるのに対して、本実施形態は画像中に設定された直線上の温度分布を用いる。それ以外の構成及び処理は、第１の実施形態と同様である。
【００６２】
［マッチング方法の説明］
図８は、本実施形態に係る画像処理装置１が用いる赤外線画像Ｍの模式図である。本実施形態において、温度分布取得部１１２は、赤外線画像Ｍ中で、１つ以上の直線Ｌを決定する。温度分布取得部１１２は、直線Ｌの数として、温度分布のマッチングを行うことが可能な任意の値を用いることができる。複数の直線Ｌを用いる場合には、図８に示すように複数の直線Ｌを異なる方向に設定することが望ましい。これにより、人体に特有の温度分布を検出しやすくなり、人体以外の物体と区別する精度が向上する。また、頭、胴体、手及び足の領域の間の温度分布は、急激な変化がなく、近似値であるとさらに望ましい。
【００６３】
温度分布取得部１１２は、決定した各直線Ｌに沿って、赤外線画像Ｍの各点における輝度から温度を算出する。温度分布取得部１１２は、直線Ｌに沿った画素ごとの点で温度を算出してもよく、あるいは直線Ｌに沿った所定の間隔ごとの点で温度を算出してもよい。図８には各直線Ｌに沿って算出された温度のヒストグラムＨが表されている。このように、温度のヒストグラムＨは直線Ｌごとに異なる傾向を有するため、人体の検出に効果的である。
【００６４】
温度分布取得部１１２は、直線Ｌに沿って算出した温度及び温度を算出した位置を、直線Ｌ上の温度分布Ｄ１とし、記憶部１３に一時的に記憶する。
【００６５】
基準温度分布Ｄ２は、予め実験やシミュレーションによって様々な人体の状態ごとに取得された温度分布であり、予め記憶部１３に記憶される。基準温度分布Ｄ２は、様々な位置の直線Ｌに沿って算出した温度及び温度を算出した位置を、温度分布Ｄ１と同様に関連付けて保持する。
【００６６】
温度分布判定部１１３は、第１の実施形態と同様に、温度分布取得部１１２が取得した温度分布Ｄ１を、記憶部１３に予め記憶された基準温度分布Ｄ２と比較することによって、赤外線画像Ｍに人体が含まれるか否かを判定する。
【００６７】
［画像処理方法のフローチャート］
図９は、本実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。図９のフローチャートでは、図５のフローチャートにおいてステップＳ１２〜Ｓ１３の代わりに、ステップＳ２２〜Ｓ２３が行われる。それ以外のステップは図５のフローチャートと同様であるため、以下では説明を省略する。
【００６８】
温度分布取得部１１２は、ステップＳ１１で画像取得部１１１が取得した赤外線画像Ｍ中で１つ以上の直線Ｌを決定する（Ｓ２２）。そして温度分布取得部１１２は、ステップＳ２２で決定した各直線Ｌについて位置と温度との関係を決定し、温度分布Ｄ１として取得する（Ｓ２３）。画像処理装置１は、ステップＳ２３で取得した温度分布Ｄ１を用いて、ステップＳ１４〜Ｓ１９を行い、赤外線画像Ｍ中の人体の有無を判定し、判定結果を出力する。
【００６９】
［第３の実施形態の効果］
本実施形態に係る画像処理装置１は、第１の実施形態と同様の効果を奏するのに加えて、画像から人体の部位が特定できない場合であっても、画像の直線上の温度分布が人体の直線上の温度分布に類似していれば、撮像範囲内の人体の存在を判定することができる。したがって、例えば腕が胴体の下に隠れているような場合であっても、人体の検出を行いやすい。
【００７０】
（第４の実施形態）
本実施形態は、可視光画像によって特定された所定の範囲中について、赤外線画像によって人体の有無を判定する。それ以外の構成及び処理は、第１の実施形態と同様である。
【００７１】
［画像処理システムＳの構成］
図１０は、本実施形態に係る画像処理システムＳのブロック図である。本実施形態に係る画像処理システムＳにおいて、制御部１１は範囲特定部１１５をさらに有する。それ以外の構成は図４のブロック図と同様であるため、以下では説明を省略する。
【００７２】
本実施形態において、カメラ３は、被写体までの距離を算出可能なステレオカメラとして構成される。すなわち、ステレオカメラであるカメラ３は、複数の撮像部を有し、該複数の撮像部によって、共通の領域を同時に撮像して可視光画像を出力する。カメラ３の複数の撮像部は、例えば駅のプラットホームの長さ方向に沿って配置されている。
【００７３】
範囲特定部１１５は、カメラ３の複数の撮像部が撮像した複数の可視光画像を取得する。そして範囲特定部１１５は、公知の距離算出方法によって、複数の可視光画像の視差から、被写体への距離を算出する。範囲特定部１１５は、算出した距離と、予め設定されたプラットホームの範囲とに基づき、被写体がプラットホームの端に近づいたこと又はプラットホームから落下したこと等の所定の行動を検出する。
【００７４】
範囲特定部１１５は、被写体がプラットホームの端に近づいたこと又はプラットホームから落下したことを検出した場合に、該被写体を含む所定の範囲を判定対象の範囲として特定する。被写体を含む所定の範囲は、例えば被写体を中心とした矩形範囲等、被写体の全体を含む任意の形状及び大きさの範囲である。
【００７５】
そして温度分布取得部１１２、温度分布判定部１１３及び出力部１１４は、赤外線カメラ２によって取得した赤外線画像Ｍのうち、範囲特定部１１５が特定した範囲について、第１〜第３の実施形態の画像処理方法の少なくとも１つによって人体が含まれるか否かを判定する。図１１のフローチャートは、第１の実施形態の画像処理方法を用いている。
【００７６】
［画像処理方法のフローチャート］
図１１は、本実施形態に係る画像処理方法のフローチャートを示す図である。図１１のフローチャートでは、図５のフローチャートにおいてステップＳ１１の前に、ステップＳ２４〜Ｓ２６が行われる。それ以外のステップは図５のフローチャートと同様であるため、以下では説明を省略する。
【００７７】
範囲特定部１１５は、カメラ３の複数の撮像部が撮像した複数の可視光画像を取得する（Ｓ２４）。そして範囲特定部１１５は、複数の可視光画像の視差から被写体への距離を算出し、算出した距離と、予め設定されたプラットホームの範囲とに基づき、被写体がプラットホームの端に近づいたこと又はプラットホームから落下したこと等の所定の行動を行ったことを検出する。
【００７８】
被写体がプラットホームの端に近づいたこと又はプラットホームから落下したこと等の所定行動が検出されない場合に（Ｓ２５のＮＯ）、画像処理装置１はステップＳ２４に戻って処理を繰り返す。被写体がプラットホームの端に近づいたこと又はプラットホームから落下したこと等の所定行動が検出された場合に（Ｓ２５のＹＥＳ）、範囲特定部１１５は、可視光画像から該被写体を含む所定の範囲を判定対象の範囲として特定する（Ｓ２６）。画像処理装置１は、赤外線画像ＭのうちステップＳ２６で特定された範囲について、ステップＳ１１〜Ｓ１９を行い、赤外線画像Ｍ中の人体の有無を判定し、判定結果を出力する。
【００７９】
［第４の実施形態の効果］
本実施形態に係る画像処理装置１は、可視光画像によって検出された被写体について、赤外線画像によって人体かどうかを判定する。そのため、画像処理装置１は、プラットホームの端に近づいたことやプラットホームから落下したことが検出された被写体を対象として、人体であるか否かを高精度に判定することができるので、誤検知の確率を下げることができる。
【００８０】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の分散・統合の具体的な実施の形態は、以上の実施の形態に限られず、その全部又は一部について、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を合わせ持つ。
【００８１】
上述の実施形態のうち、２つ以上を組み合わせて判定が行われてもよい。この場合に、第１〜第３の実施形態の判定は、所定の順番で行われてもよく、並行して行われてもよい。また、２つ以上の実施形態による判定結果を組み合わせて総合的な判定が行われてもよい。すなわち、例えば第１〜第３の実施形態のうち２つ以上によって人体が含まれることが判定された場合に、出力部１１４は人体が含まれることを出力してもよい。
【００８２】
画像処理装置１の制御部１１（プロセッサ）は、図５、７、９、１１に示す画像処理方法に含まれる各ステップ（工程）の主体となる。すなわち、制御部１１は、図５、７、９、１１に示す画像処理方法を実行するための画像処理プログラムを記憶部１３から読み出し、該画像処理プログラムを実行して画像処理装置１の各部を制御することによって、図５、７、９、１１に示す画像処理方法を実行する。
【符号の説明】
【００８３】
Ｓ  画像処理システム
１  画像処理装置
１１１  画像取得部
１１２  温度分布取得部
１１３  温度分布判定部
１１４  出力部
１１５  範囲特定部
【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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【図１０】
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【図１１】
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