(57)【要約】      （修正有）【課題】撮影装置によって得られた画像データから高い精度で対象物の状態を判定する。【解決手段】状態判定装置１０において、背景判定部２２は、対象画像データと、対象物がない状態で撮影することにより得られた背景画像データとの間の背景差分が、背景閾値より大きいか否かを判定する。フレーム判定部２３は、対象画像データと、対象画像データの前に得られた前フレーム画像データとの間のフレーム間差分が、フレーム閾値より大きいか否かを判定する。状態判定部２４は、背景判定部によって判定された結果と、フレーム判定部によって判定された結果とに基づき、対象物が移動している状態と、対象物が停止している状態と、対象物が存在しない状態とのどの状態であるかを判定する。【選択図】図１
2019133286.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影領域を撮影装置によって撮影することにより得られた対象画像データと、前記撮影領域に対象物がない状態で前記撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた背景画像データとの間の背景差分が、背景閾値より大きいか否かを判定する背景判定部と、
前記対象画像データと、前記対象画像データの前に撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた前フレーム画像データとの間のフレーム間差分が、フレーム閾値より大きいか否かを判定するフレーム判定部と、
前記背景判定部によって判定された結果と、前記フレーム判定部によって判定された結果とに基づき、前記撮影領域を前記対象物が移動している状態と、前記撮影領域に前記対象物が停止している状態と、前記撮影領域に前記対象物が存在しない状態とのどの状態であるかを判定する状態判定部と
を備える状態判定装置。
【請求項２】
前記状態判定部は、前記背景判定部によって前記背景差分が前記背景閾値より大きくないと判定された場合には、前記撮影領域に前記対象物が存在しない状態と判定する
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項３】
前記状態判定部は、前記背景判定部によって前記背景差分が前記背景閾値より大きいと判定され、かつ、前記フレーム判定部によって前記フレーム間差分が前記フレーム閾値より大きいと判定された場合には、前記撮影領域を前記対象物が移動している状態と判定する
請求項１又は２に記載の状態判定装置。
【請求項４】
前記状態判定部は、前記背景判定部によって前記背景差分が前記背景閾値より大きいと判定され、かつ、前記フレーム判定部によって前記フレーム間差分が前記フレーム閾値より大きくないと判定された場合には、前記撮影領域に前記対象物が停止している状態と判定する
請求項１から３までのいずれか１項に記載の状態判定装置。
【請求項５】
前記フレーム閾値は、前記対象画像データの前の基準個のフレームを対象として、対象のフレームの画像データと前記対象のフレームの前のフレームの画像データとの間で差分のある画素数を、前記対象のフレームの画像データの画素数で除した差分率の平均値に基づき定められた
請求項１から４までのいずれか１項に記載の状態判定装置。
【請求項６】
前記フレーム閾値は、前記対象画像データと前記対象画像データの前のフレームの画像データとの間の前記差分率に、過去の前記平均値の標準偏差を乗じて計算された
請求項５に記載の状態判定装置。
【請求項７】
撮影領域を撮影装置によって撮影することにより得られた対象画像データと、前記撮影領域に対象物がない状態で前記撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた背景画像データとの間の背景差分が、背景閾値より大きいか否かを判定する背景判定処理と、
前記対象画像データと、前記対象画像データの前に撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた前フレーム画像データとの間のフレーム間差分が、フレーム閾値より大きいか否かを判定するフレーム判定処理と、
前記背景判定処理によって判定された結果と、前記フレーム判定処理によって判定された結果とに基づき、前記撮影領域を前記対象物が移動している状態と、前記撮影領域に前記対象物が停止している状態と、前記撮影領域に前記対象物が存在しない状態とのどの状態であるかを判定する状態判定処理と
をコンピュータに実行させる状態判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、撮影装置によって得られた画像データから、対象物の状態を判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
監視カメラといった撮影装置によって得られた画像データに基づき、物体が存在するか否か等を判定する技術の研究が行われている。特許文献１には、時間間隔をおいて取得された画像データを比較して、列車が進入したこと等を特定する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−０６６９０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
時間間隔をおいて取得された画像データを比較しただけでは、対象物の状態を正確に判定することが難しい場合がある。
この発明は、撮影装置によって得られた画像データから、高い精度で対象物の状態を判定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
この発明に係る状態判定装置は、
撮影領域を撮影装置によって撮影することにより得られた対象画像データと、前記撮影領域に対象物がない状態で前記撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた背景画像データとの間の背景差分が、背景閾値より大きいか否かを判定する背景判定部と、
前記対象画像データと、前記対象画像データの前に撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた前フレーム画像データとの間のフレーム間差分が、フレーム閾値より大きいか否かを判定するフレーム判定部と、
前記背景判定部によって判定された結果と、前記フレーム判定部によって判定された結果とに基づき、前記撮影領域を前記対象物が移動している状態と、前記撮影領域に前記対象物が停止している状態と、前記撮影領域に前記対象物が存在しない状態とのどの状態であるかを判定する状態判定部と
を備える。
【０００６】
前記状態判定部は、前記背景判定部によって前記背景差分が前記背景閾値より大きくないと判定された場合には、前記撮影領域に前記対象物が存在しない状態と判定する。
【０００７】
前記状態判定部は、前記背景判定部によって前記背景差分が前記背景閾値より大きいと判定され、かつ、前記フレーム判定部によって前記フレーム間差分が前記フレーム閾値より大きいと判定された場合には、前記撮影領域を前記対象物が移動している状態と判定する。
【０００８】
前記状態判定部は、前記背景判定部によって前記背景差分が前記背景閾値より大きいと判定され、かつ、前記フレーム判定部によって前記フレーム間差分が前記フレーム閾値より大きくないと判定された場合には、前記撮影領域に前記対象物が停止している状態と判定する。
【０００９】
前記フレーム閾値は、前記対象画像データの前の基準個のフレームを対象として、対象のフレームの画像データと前記対象のフレームの前のフレームの画像データとの間で差分のある画素数を、前記対象のフレームの画像データの画素数で除した差分率の平均値に基づき定められた。
【００１０】
前記フレーム閾値は、前記対象画像データと前記対象画像データの前のフレームの画像データとの間の前記差分率に、過去の前記平均値の標準偏差を乗じて計算された。
【００１１】
この発明に係る状態判定プログラムは、
撮影領域を撮影装置によって撮影することにより得られた対象画像データと、前記撮影領域に対象物がない状態で前記撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた背景画像データとの間の背景差分が、背景閾値より大きいか否かを判定する背景判定処理と、
前記対象画像データと、前記対象画像データの前に撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた前フレーム画像データとの間のフレーム間差分が、フレーム閾値より大きいか否かを判定するフレーム判定処理と、
前記背景判定処理によって判定された結果と、前記フレーム判定処理によって判定された結果とに基づき、前記撮影領域を前記対象物が移動している状態と、前記撮影領域に前記対象物が停止している状態と、前記撮影領域に前記対象物が存在しない状態とのどの状態であるかを判定する状態判定処理と
をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
この発明では、背景差分があるか否かと、フレーム間差分があるか否かとに基づき、対象物の状態を判定する。これにより、高い精度で対象物の状態を判定することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施の形態１に係る状態判定装置１０の構成図。
【図２】実施の形態１に係る状態判定装置１０の全体的な動作のフローチャート。
【図３】実施の形態１に係る撮影装置４１の設置状態を示す図。
【図４】実施の形態１に係る背景判定処理のフローチャート。
【図５】実施の形態１に係る対象画像データと背景画像データとの比較方法の説明図。
【図６】実施の形態１に係るフレーム判定処理のフローチャート。
【図７】実施の形態１に係る背景差分とフレーム間差分との変化の説明図。
【図８】実施の形態１に係るフレーム閾値の計算処理の説明図。
【図９】実施の形態１に係るフレーム閾値Ｔｈの変化の説明図。
【図１０】変形例２に係る状態判定装置１０の構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係る状態判定装置１０の構成を説明する。
状態判定装置１０は、コンピュータである。
状態判定装置１０は、対象物の状態を判定する。具体的には、状態判定装置１０は、対象物が移動している状態と、対象物が停止している状態と、対象物が存在しない状態とのどの状態であるかを判定する。実施の形態１では、対象物は、列車であるとして説明する。しかし、対象物は、列車に限らず、四輪車と、二輪車と、船舶といった他の乗り物であってもよいし、人といった他の移動体であってもよい。
【００１５】
状態判定装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
【００１６】
プロセッサ１１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ１１は、具体例としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
【００１７】
メモリ１２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ１２は、具体例としては、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
【００１８】
ストレージ１３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ１３は、具体例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）である。また、ストレージ１３は、ＳＤ（登録商標，Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ，登録商標）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）といった可搬記録媒体であってもよい。
【００１９】
通信インタフェース１４は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１４は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ（登録商標，Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）のポートである。
【００２０】
状態判定装置１０は、通信インタフェース１４を介して、監視カメラといった撮影装置４１に接続されている。
【００２１】
状態判定装置１０は、機能構成要素として、画像データ取得部２１と、背景判定部２２と、フレーム判定部２３と、状態判定部２４とを備える。状態判定装置１０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ１３には、状態判定装置１０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、状態判定装置１０の各機能構成要素の機能が実現される。
【００２２】
また、ストレージ１３は、画像記憶部３１の機能を実現する。画像記憶部３１には、背景画像データが記憶される。背景画像データは、撮影装置４１の撮影領域に対象物がない状態で撮影領域を撮影装置４１によって撮影することにより得られた画像データである。
【００２３】
図１では、プロセッサ１１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ１１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ１１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。
【００２４】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図２から図９を参照して、実施の形態１に係る状態判定装置１０の動作を説明する。
実施の形態１に係る状態判定装置１０の動作は、実施の形態１に係る状態判定方法に相当する。また、実施の形態１に係る状態判定装置１０の動作は、実施の形態１に係る状態判定プログラムの処理に相当する。
【００２５】
図２を参照して、実施の形態１に係る状態判定装置１０の全体的な動作を説明する。
図２に示す処理は、一定時間毎に繰り返し実行される。
【００２６】
（図２のステップＳ１：画像データ取得処理）
画像データ取得部２１は、撮影装置４１によって撮影された画像データを対象画像データとして取得する。
具体的には、画像データ取得部２１は、通信インタフェース１４を介して、撮影範囲を撮影装置４１によって撮影することにより得られた対象画像データを受信する。画像データ取得部２１は、対象画像データをメモリ１２に書き込む。
撮影装置４１は、固定された撮影領域を撮影するように設置されている。実施の形態１では、図３に示すように、撮影装置４１は、駅のプラットホームに設置されており、列車が駅に停車している際に、列車が映る範囲が撮影範囲に入るように設置されている。画像データ取得物２１は、撮影領域内で背景と対象物が撮影される範囲を対象画像データとして切り出す。図３では、列車が存在しないため、プラットホームに対して線路の反対側にある壁面が撮影されている範囲が対象画像データとなる。対象画像データ内には、他の対象物（例えば人）が移りこまない範囲であることが望ましい。また撮影領域が背景と対象物が撮影される範囲であり、かつ他の対象物が移りこまない領域であれば、撮影領域を対象画像データとして扱ってもよい。
【００２７】
（図２のステップＳ２：背景判定処理）
背景判定部２２は、撮影領域を撮影装置４１によって撮影することにより得られた対象画像データと、撮影領域に対象物がない状態で撮影領域を撮影装置４１によって撮影することにより得られた背景画像データとの間に、背景閾値より大きい背景差分があるか否かを判定する。
【００２８】
図４を参照して、実施の形態１に係る背景判定処理を説明する。
（図４のステップＳ２１：画像取得処理）
背景判定部２２は、ステップＳ１で取得された対象画像データをメモリ１２から読み出す。また、背景判定部２２は、画像記憶部３１から背景画像データを読み出す。
【００２９】
（図４のステップＳ２２：画像比較処理）
背景判定部２２は、ステップＳ２１で読み出された対象画像データと背景画像データとを画素毎に比較して、画素値の異なる画素を特定する。
ここで、対象画像データと背景画像データとは、同じ撮影領域を撮影して得られた画像データである。そこで、背景判定部２２は、対象画像データと背景画像データとおける同じ位置についての画素同士を比較して、画素値が異なるか否かを判定する。つまり、図５に示すように、背景判定部２２は、対象画像データと背景画像データとについて、左上の画素同士を比較し、左上の画素の右隣りの画素同士を比較し、・・・というように左上から右下の画素へと順に比較して、各画素の画素値が異なるか否かを判定する。
【００３０】
（図４のステップＳ２３：背景差分計算処理）
背景判定部２２は、ステップＳ２２で画素値が異なると判定された画素の数を、対象画像データの画素数で除した値を、背景差分として計算する。
例えば、背景差分は数１により計算される。
【数１】
2019133286.tif 000003
数１において、ｐは、背景差分である。ｆｒａｍｅＤｉｆｆｐｉｘｅｌは、ステップＳ２２で画素値が異なると判定された画素の数である。ｒｅｃｔＷは、対象画像データの横方向の画素数である。ｒｅｃｔＨは、対象画像データの縦方向の画素数である。ここでは、対象画像データは、矩形である。
【００３１】
（図４のステップＳ２４：差分判定処理）
背景判定部２２は、ステップＳ２３で計算された背景差分が背景閾値よりも大きいか否かを判定する。背景閾値は、対象物である列車が存在する場合における対象画像データについての背景差分よりも十分に小さく、かつ、対象物である列車が存在しない場合における対象画像データについての背景差分よりも十分に大きい値が設定される。
背景判定部２２は、背景差分が背景閾値より大きいと判定された場合には、処理を図２のステップＳ３に進める。一方、背景判定部２２は、背景差分が背景閾値より大きくないと判定された場合には、処理を図２のステップＳ６に進める。
【００３２】
（図２のステップＳ３：フレーム判定処理）
フレーム判定部２３は、対象画像データと、対象画像データの前に撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた前フレーム画像データとの間に、フレーム閾値より大きいフレーム間差分があるか否かを判定する。
【００３３】
図６を参照して、実施の形態１に係るフレーム判定処理を説明する。
（図６のステップＳ３１：画像取得処理）
フレーム判定部２３は、ステップＳ１で取得された対象画像データをメモリ１２から読み出す。また、フレーム判定部２３は、前回のステップＳ１で取得された対象画像データを前フレーム画像データとしてメモリ１２から読み出す。つまり、図２に示す処理は繰り返し実行されるため、フレーム判定部２３は、１つ前の回のステップＳ１で取得された対象画像データを前フレーム画像データとする。
【００３４】
（図６のステップＳ３２：画像比較処理）
フレーム判定部２３は、ステップＳ３１で読み出された対象画像データと前フレーム画像データとを画素毎に比較して、画素値の異なる画素を特定する。
ここで、対象画像データと前フレーム画像データとは、同じ撮影領域を撮影して得られた画像データである。そこで、フレーム判定部２３は、対象画像データと前フレーム画像データとおける同じ位置についての画素同士を比較して、画素値が異なるか否かを判定する。つまり、図５に示すように、左上から右下の画素へと順に比較して、各画素の画素値が異なるか否かを判定する。
【００３５】
（図６のステップＳ３３：フレーム間差分計算処理）
フレーム判定部２３は、ステップＳ３２で画素値が異なると判定された画素の数を、対象画像データの画素数で除した値を、フレーム間差分として計算する。フレーム間差分の計算方法は、背景差分の計算方法と同様である。フレーム判定部２３は、フレーム間差分をメモリ１２に書き込む。
【００３６】
（図６のステップＳ３４：差分判定処理）
フレーム判定部２３は、ステップＳ３３で計算されたフレーム間差分がフレーム閾値よりも大きいか否かを判定する。フレーム閾値は、動的に計算される。フレーム閾値の計算方法については後述する。
フレーム判定部２３は、フレーム間差分がフレーム閾値より大きいと判定された場合には、図２のステップＳ４に進める。一方、背景判定部２２は、フレーム間差分がフレーム閾値より大きくないと判定された場合には、処理をステップＳ５に進める。
【００３７】
（図２のステップＳ４：移動判定処理）
状態判定部２４は、対象物である列車が移動している状態であると判定する。
つまり、状態判定部２４は、背景差分が背景閾値より大きいと判定され、かつ、フレーム間差分がフレーム閾値より大きいと判定された場合には、撮影装置４１の撮影領域を対象物である列車が移動している状態と判定する。
【００３８】
（図２のステップＳ５：停止判定処理）
状態判定部２４は、対象物である列車が停止している状態であると判定する。
つまり、状態判定部２４は、背景差分が背景閾値より大きいと判定され、かつ、フレーム間差分がフレーム閾値より大きくないと判定された場合には、撮影領域に対象物である列車が停止している状態と判定する。
【００３９】
（図２のステップＳ６：不在判定処理）
状態判定部２４は、対象物である列車が存在しない状態であると判定する。
つまり、状態判定部２４は、背景差分が背景閾値より大きくないと判定された場合には、撮影領域に対象物である列車が存在しない状態と判定する。
【００４０】
なお、図２のステップＳ４からステップＳ６の処理を状態判定処理と呼ぶ。
【００４１】
図７に示すように、対象物である列車が、撮影領域である駅に存在しない場合から、列車が駅に入ってきて、停車し、駅から出ていく間に、背景差分とフレーム間差分とは変化する。
列車が存在しない場合には、背景差分とフレーム間差分とはほぼ０である。そして、列車が駅に入ってくると徐々に、背景差分の値とフレーム間差分の値とが大きくなる。列車が停止すると、背景差分の値は大きいまま、フレーム間差分の値は小さくなる。そして、列車が駅から出ていくと、背景差分の値はさらに大きくなり、フレーム間差分の値は大きくなる。
【００４２】
図８を参照して、実施の形態１に係るフレーム閾値の計算処理を説明する。
図８に示す処理は、図６のステップＳ３３の処理とステップＳ３４の処理との間に実行される。ここでは、以下の計算に必要な分だけ繰り返し図２の処理が実行されている状態であるとする。
【００４３】
（図８のステップＳ４１：フレーム間差分取得処理）
フレーム判定部２３は、過去のフレーム間差分ｐｉ（ｉ＝ｔ−（２Ｎ−１），．．．，ｔ）をメモリ１２から読み出す。ここで、ｔは現時点を示す。つまり、フレーム判定部２３は、現時点を含む過去２Ｎ回分のフレーム間差分ｐｉをメモリ１２から読み出す。Ｎは２以上の整数である。
【００４４】
（図８のステップＳ４２：平均値計算処理）
フレーム判定部２３は、数２に示すように、ｊ＝ｔ−（Ｎ−１），．．．，ｔの各整数ｊについて、ステップＳ４１で読み出された過去Ｎ回分のフレーム間差分ｐｉ（ｉ＝ｊ−（Ｎ−１），．．．，ｊ）の平均値ａｊを計算する。ステップＳ４２におけるＮは基準数である。
【数２】
2019133286.tif 000004
【００４５】
（図８のステップＳ４３：閾値計算処理）
フレーム判定部２３は、数３に示すように、直近のフレーム間差分ｐｔに、ステップＳ４２で計算されたｊ＝ｔ−（Ｎ−１），．．．，ｔの各整数ｊについての平均値ａｊの標準偏差を乗じて、補正値αを加えて、現時点におけるフレーム閾値Ｔｈｔを計算する。ここでは、Ｎ個の平均値ａｊの標準偏差を用いたが、用いる平均値ａｊの標準偏差の数は１個以上であればＮ個でなくてもよい。
【数３】
2019133286.tif 000005
数３において、ａａｖｅは、ｊ＝ｔ−（Ｎ−１），．．．，ｔの各整数ｊについての平均値ａｊの平均値である。補正値αは、０より大きい値であり、例えば０．０１である。補正値αは、フレーム間差分がない状態が継続した場合に、フレーム閾値Ｔｈｔが０になり、図６のステップＳ３４の判定が適切に行われなくなることを防止するために加算される。
【００４６】
図９に示すように、フレーム間差分ｐが高くなると、フレーム閾値Ｔｈも少し高くなる。但し、平均値ａの標準偏差を考慮することにより、フレーム間差分ｐが一時的に変化しても、フレーム閾値Ｔｈがつられて変化することはほとんどない。
【００４７】
図６のステップＳ３４では、図８のステップＳ４３で計算された現時点におけるフレーム閾値Ｔｈｔを用いて判定する。
【００４８】
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態１に係る状態判定装置１０は、背景差分があるか否かと、フレーム間差分があるか否かとに基づき、対象物の状態を判定する。これにより、高い精度で対象物の状態を判定することが可能である。
【００４９】
また、実施の形態１に係る状態判定装置１０は、フレーム閾値を動的に計算する。これにより、フレーム閾値を常に適切な値に保つことが可能であり、適切な判定が可能である。また、フレーム閾値を設定する処理を人手を使って行う必要がなく、フレーム閾値を設定する作業に伴う工数を減らすことが可能である。
【００５０】
また、実施の形態１に係る状態判定装置１０は、フレーム閾値を計算する際、差分率の平均値の標準偏差を用いる。これにより、フレーム間差分が一時的に大きく変化した場合に、閾値が大きく変化することを防止でき、適切な判定が可能である。
【００５１】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
実施の形態１では、背景閾値は、対象物である列車が存在する場合における対象画像データについての背景差分よりも十分に小さく、かつ、対象物である列車が存在しない場合における対象画像データについての背景差分よりも十分に大きい値が設定されるとした。
対象物である列車が存在しない場合に撮影装置４１によって得られる画像データは、時刻と天気といった要因によって変わる場合がある。そこで、背景閾値は、要因毎に設定されてもよい。具体的には、要因毎に、対象物である列車が存在しない場合における対象画像データを取得して、取得された対象画像データについての背景差分よりも十分に大きい値を、その要因についての背景閾値として設定する。
【００５２】
＜変形例２＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例２として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例２について、実施の形態１と異なる点を説明する。
【００５３】
図１０を参照して、変形例２に係る状態判定装置１０の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、状態判定装置１０は、プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３とに代えて、電子回路１５を備える。電子回路１５は、各機能構成要素と、メモリ１２と、ストレージ１３との機能とを実現する専用の回路である。
【００５４】
電子回路１５としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ（Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）が想定される。
各機能構成要素を１つの電子回路１５で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路１５に分散させて実現してもよい。
【００５５】
＜変形例３＞
変形例３として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
【００５６】
プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３と電子回路１５とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。
【符号の説明】
【００５７】
１０  状態判定装置、１１  プロセッサ、１２  メモリ、１３  ストレージ、１４  通信インタフェース、１５  電子回路、２１  画像データ取得部、２２  背景判定部、２３  フレーム判定部、２４  状態判定部、３１  画像記憶部、４１  撮影装置。
【図１】
2019133286.tif 000006
【図２】
2019133286.tif 000007
【図３】
2019133286.tif 000008
【図４】
2019133286.tif 000009
【図５】
2019133286.tif 000010
【図６】
2019133286.tif 000011
【図７】
2019133286.tif 000012
【図８】
2019133286.tif 000013
【図９】
2019133286.tif 000014
【図１０】
2019133286.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】平成31年3月26日(2019.3.26)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
駅のプラットホームにおける列車の走行領域を撮影領域として、前記撮影領域を撮影装置によって撮影することにより得られた対象画像データと、前記撮影領域に列車がない状態で前記撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた背景画像データとの間の背景差分が、背景閾値より大きいか否かを判定する背景判定部と、
前記対象画像データの前の基準個のフレームを対象として、対象のフレームの画像データと前記対象のフレームの前のフレームの画像データとの間で差分のある画素数を、前記対象のフレームの画像データの画素数で除した差分率の平均値に基づき定められたフレーム閾値より、前記対象画像データと、前記対象画像データの前に撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた前フレーム画像データとの間のフレーム間差分が大きいか否かを判定するフレーム判定部と、
前記背景判定部によって判定された結果と、前記フレーム判定部によって判定された結果とに基づき、前記撮影領域を前記列車が移動している状態と、前記撮影領域に前記列車が停止している状態と、前記撮影領域に前記列車が存在しない状態とのどの状態であるかを判定する状態判定部と
を備える状態判定装置。
【請求項２】
前記状態判定部は、前記背景判定部によって前記背景差分が前記背景閾値より大きくないと判定された場合には、前記撮影領域に前記列車が存在しない状態と判定する
請求項１に記載の状態判定装置。
【請求項３】
前記状態判定部は、前記背景判定部によって前記背景差分が前記背景閾値より大きいと判定され、かつ、前記フレーム判定部によって前記フレーム間差分が前記フレーム閾値より大きいと判定された場合には、前記撮影領域を前記列車が移動している状態と判定する
請求項１又は２に記載の状態判定装置。
【請求項４】
前記状態判定部は、前記背景判定部によって前記背景差分が前記背景閾値より大きいと判定され、かつ、前記フレーム判定部によって前記フレーム間差分が前記フレーム閾値より大きくないと判定された場合には、前記撮影領域に前記列車が停止している状態と判定する
請求項１から３までのいずれか１項に記載の状態判定装置。
【請求項５】
前記フレーム閾値は、前記対象画像データと前記対象画像データの前のフレームの画像データとの間の前記差分率に、過去の前記平均値の標準偏差を乗じて計算された
請求項１から４までのいずれか１項に記載の状態判定装置。
【請求項６】
駅のプラットホームにおける列車の走行領域を撮影領域として、前記撮影領域を撮影装置によって撮影することにより得られた対象画像データと、前記撮影領域に列車がない状態で前記撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた背景画像データとの間の背景差分が、背景閾値より大きいか否かを判定する背景判定処理と、
前記対象画像データの前の基準個のフレームを対象として、対象のフレームの画像データと前記対象のフレームの前のフレームの画像データとの間で差分のある画素数を、前記対象のフレームの画像データの画素数で除した差分率の平均値に基づき定められたフレーム閾値より、前記対象画像データと、前記対象画像データの前に撮影領域を前記撮影装置によって撮影することにより得られた前フレーム画像データとの間のフレーム間差分が大きいか否かを判定するフレーム判定処理と、
前記背景判定処理によって判定された結果と、前記フレーム判定処理によって判定された結果とに基づき、前記撮影領域を前記列車が移動している状態と、前記撮影領域に前記列車が停止している状態と、前記撮影領域に前記列車が存在しない状態とのどの状態であるかを判定する状態判定処理と
をコンピュータに実行させる状態判定プログラム。