(57)【要約】【課題】  セル内の動状態ピクセルと静状態ピクセルの割合に着目してベクトル演算を無くして計算量の削減を可能とした物体検出装置を提供する。【解決手段】  画像フレーム群を生成する画像入力部１と、基準フレームと当該基準フレームから所定数前或いは所定数後の画像フレームまでのピクセル毎の同一部位の輝度変化情報から輝度の分散値を算出し、輝度の分散値が所定の分散値より大きいピクセルを動状態と判断し、その他の状態のピクセルを静状態と判断する時間変化抽出部２と、基準フレームにおいて隣接する複数のピクセルから成るセルを形成し、当該セル毎に動状態ピクセル及び静状態ピクセルの割合を加算と除算で算出して正規化して動きの特徴量を算出するフレーム間特徴抽出部３と、算出した動きの特徴量と学習サンプルから生成した弱識別器を基に強識別器を生成して移動する物体を検出する検出部４とを備えた。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラの撮像映像を基に時間軸上で連続する画像から成る画像フレーム群を生成する画像フレーム群生成手段と、
生成した複数の画像フレームのうち任意の画像フレームを基準フレームとして、当該基準フレームから時間軸上で所定数前までの画像フレーム或いは所定数後までの画像フレームのピクセル毎の同一部位の輝度の変化量の最大値を算出する輝度変化算出手段と、
前記基準フレームと当該基準フレームから時間軸上で所定数前までの画像フレーム或いは所定数後までの画像フレームのピクセル毎の同一部位の輝度変化情報から輝度の分散値を算出する分散値算出手段と、
前記輝度の変化量の最大値が所定の値より大きく、及び／又は前記輝度の分散値が所定の値より大きいピクセルを動状態と判断し、その他の状態のピクセルを静状態と判断するピクセル状態判断手段と、
前記基準フレームにおいて隣接する複数のピクセルから成るセルを形成し、当該セル毎に前記動状態ピクセル及び静状態ピクセルの割合を加算と除算で算出して正規化し、動きの特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量と学習サンプルから共起を表現した弱識別器を生成する弱識別器生成手段と、
学習により前記弱識別器から生成される強識別器によって移動する物体を検出する物体検出手段とを備えたことを特徴とする物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラの撮像映像から物体を検出する物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、犯罪の増加や高度化により、一般家庭などでも防犯機能の高い防犯カメラの需要が高まっている。従来のこのような防犯カメラは、人感センサが感知動作したらカメラが起動して撮像を開始するよう構成されているため、不審者がカメラの撮像範囲に居てもカメラから離れた場所であれば撮像されること自体無いため、防犯には不十分であった。
そのため、本発明者等は映像処理により動く物体を検出する技術を特許文献１で提案した。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１９０９４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１の物体検出装置は、演算量を削減して人物や車両等の物体を安価なＣＰＵにより検知することを可能とし、一般家庭に設置する防犯カメラに適用可能なものであった。
しかしながら、この演算量は１つのセルに対しての特徴量は２次元で済むためＨＯＧ特徴を用いた演算に比べれば演算量を削減できたが、特徴を抽出する際のベクトル演算（２乗和の平方根を分母に持つ割り算）やアダブーストによるカスケード型識別器において時間を要する処理が発生し、安価なＣＰＵで実施できるまで十分な演算量の削減には至っていなかった。
【０００５】
そこで、本発明はこのような問題点に鑑み、ベクトル強度ではなくセル内の動状態ピクセルと静状態ピクセルの割合に着目し、また簡易な共起表現により計算量の削減を可能とした物体検出装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決する為に、請求項１の発明は、カメラの撮像映像を基に時間軸上で連続する画像から成る画像フレーム群を生成する画像フレーム群生成手段と、生成した複数の画像フレームのうち任意の画像フレームを基準フレームとして、当該基準フレームから時間軸上で所定数前までの画像フレーム或いは所定数後までの画像フレームのピクセル毎の同一部位の輝度の変化量の最大値を算出する輝度変化算出手段と、基準フレームと当該基準フレームから時間軸上で所定数前までの画像フレーム或いは所定数後までの画像フレームのピクセル毎の同一部位の輝度変化情報から輝度の分散値を算出する分散値算出手段と、輝度の変化量の最大値が所定の値より大きく、及び／又は輝度の分散値が所定の値より大きいピクセルを動状態と判断し、その他の状態のピクセルを静状態と判断するピクセル状態判断手段と、基準フレームにおいて隣接する複数のピクセルから成るセルを形成し、当該セル毎に動状態ピクセル及び静状態ピクセルの割合を加算と除算で算出して正規化し、動きの特徴量を算出する特徴量算出手段と、特徴量と学習サンプルから共起を表現した弱識別器を生成する弱識別器生成手段と、学習により弱識別器から生成される強識別器によって移動する物体を検出する物体検出手段とを備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、特徴量を抽出する際に、加算と除算により求めた動状態ピクセルと静状態ピクセルの割合を基に特徴量を算出することで、ベクトル強度を算出する面倒な演算を行う必要が無くなるし、簡易な共起表現を用いることで従来のアダブーストによるカスケード型識別器より演算量を減らすことが可能となるため、算出手段の負荷を軽減でき、人物や車両等の物体の検出を高速に然も安価に実現することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明に係る物体検出装置の一例を示す機能構成図である。
【図２】画像フレームと輝度値の関係を示す画像フレーム群の説明図である。
【図３】動物体を抽出する演算の流れを画像で示している画像説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を具体化した実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明に係る物体検出装置の一例を示す機能構成図であり、図示しないカメラが撮像した映像信号が入力され、所定の間隔で時間軸上で連続する画像から成る画像フレームを生成して出力する画像入力部１、任意の画像フレームを基準フレームとしてピクセル毎に輝度の時間変化量を抽出する時間変化抽出部２、ピクセル毎にフレーム間差分特徴となる特徴量を算出するフレーム間特徴抽出部３、学習サンプルと算出した特徴量を用いた強識別器によって画像フレーム内の物体を検出する検出部４、検出結果を出力する結果出力部５を備えている。
尚、これら構成要素のうち、画像入力部１、時間変化抽出部２、フレーム間特徴抽出部３、検出部４が物体検出装置を構成し、ＣＰＵ或いはＤＳＰが所定のプログラムを実行することで実現される。また、結果出力部５を含む全体は例えばパーソナルコンピュータで実現できる。
【００１０】
以下、各部の動作を順に説明する。画像入力部１は、例えば赤外線照明を備えて夜間でも監視できる暗視カメラの撮像映像信号が入力され、例えば０．０３秒毎に画像フレーム（静止画）を生成して出力する。こうして画像入力部１は、時間軸上で連続するデジタルデータから成る画像フレームを出力する。
【００１１】
時間変化抽出部２は、画像入力部１が出力した画像フレームの任意の画素（ピクセル）から、輝度の分散値Ｓを算出する。この演算は、最終的にフレーム内の全てのピクセルに対して実施される。
図２は、画像フレームと輝度値の関係を示す画像フレーム群の説明図であり、基準フレームをＫとして、基準フレームＫの直前に出力された画像フレームである過去フレームと、直後に出力される画像フレームである未来フレームの関係を示している。また、基準フレームＫの任意の座標のピクセルの輝度値をＩｋとし、個々の画像フレームの同一座標の輝度をＩｋ（±ｎ）で示している。以下、この図２を参照して説明する。
【００１２】
ピクセルの分散値Ｓは、Ｎ個過去のフレームＫ−Ｎから基準フレームＫまでの分散値（第１分散値）Ｓ１と、基準フレームＫからＮ個未来のフレームＫ＋Ｎまでの分散値（第２分散値）Ｓ２が演算される。
この分散値Ｓ１，Ｓ２は、例えば数１により算出される。尚、数１においてｊは１からｎの整数である。
【００１３】
【数１】
2015158795.tif 000003
【００１４】
こうして求めた分散値に対して、次に閾値処理を行う。閾値処理により静状態／動状態を判定する。具体的には、第１分散値Ｓ１及び第２分散値Ｓ２が閾値以上であれば動状態と判定し、それ以外を静状態と判定し、こうしてピクセル毎に２値化した（２階調とした）輝度情報を出力する。
尚、閾値は予め設定された固定値であっても良いが、固定値の場合はカメラの設置環境や明るさにより判定に大きなバラツキが発生するため、過去の画像フレームのピクセルの分散値を基に適切な値を決定するのが好ましい。
【００１５】
フレーム間特徴抽出部３は、求めた画像全体の動状態ピクセル・静状態ピクセルから所定の演算を実施して正規化し、特徴量を算出する。
正規化は、時間変化抽出部２で算出したピクセル毎の静状態／動状態の判定結果を基に算出され、特徴量は隣接する複数のピクセルから成るセルを作成し、更に複数のセルで形成したブロック単位で算出される。
尚、例えば１セルは５×５ピクセルで構成され、１ブロックは３×３セルで構成される。
【００１６】
図３は特徴量演算の説明図であり、Ｂ１、Ｂ２は基準フレームＫ内のブロックを示し、Ｃはセルを示している。ブロックＢ１は動状態ピクセルを白、静状態ピクセルを黒で表し、ブロックＢ２は静状態ピクセルを白、動状態ピクセルを黒で表している。
このＢ１に示す動状態ピクセル（白）を「１」、静状態ピクセル（黒）を「０」とした場合の正規化した特徴量Ｖａ、Ｂ２に示す静状態ピクセル（白）を「１」、動状態ピクセル（黒）を「０」とした場合の正規化した特徴量Ｖｒは、次の数２により算出される。
【００１７】
【数２】
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【００１８】
尚、ａ，ｂ，・・，ｒは各セルの静状態／動状態のカウント数であり、数２に示すように、ここでは注目セルの動状態及び静状態の特徴量を、単純な足し算と割り算で求めたブロックの動状態数に占める割合、ブロックの静状態数に占める割合により算出した数値としている。
【００１９】
検出部４は、フレーム間特徴量抽出部３にて算出した特徴の中から簡易的に共起を表現した弱識別器を抽出し、学習により弱識別器の選択を経て強識別器を生成し、物体（ここでは人を検出する場合を説明する）を検出する。簡易的な共起は、例えば数３により算出される。
数３において、ｈａ・ｒとｈａ＋ｒはそれぞれ弱識別器出力、Ｗｊａ＋は全ポジティブサンプルの特徴量Ｖａの値に応じた重みの和、Ｗｊｒ＋は全ポジティブサンプルの特徴量Ｖｒの値に応じた重みの和、Ｗｊａ−は全ネガティブサンプルの特徴量Ｖａの値に応じた重みの和、Ｗｊｒ−は全ネガティブサンプルのＶｒの値に応じた重みの和である。
【００２０】
【数３】
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【００２１】
強識別器はリアルアダブーストによって構築され、検出対象の人の画像とそれ以外の画像とから成る学習サンプルにより学習し、より最適なセルの組合せを選択して最終的な強識別器を得る。こうして得た強識別器により人が検出されたら、人の座標情報、領域情報等を含む物体検出信号が出力される。
尚、このリアルアダブーストで使用する学習サンプルは、ここでは人を検知するために人物と背景によってクラス分けされた学習サンプルが使用されるが、車両を検知する場合は自転車や自動車等の車両と背景によってクラス分けされた学習サンプルが使用される。
【００２２】
結果出力部５は、検出部４が人を検出したら警報を報音する報音部、検出した映像を表示するＬＣＤモニタ等の映像表示部、外部に通報する通報部等で構成され、検出部４が出力する座標情報等を受けて映像表示部では入力映像の表示に加えて、人のエリアがウィンドウ表示される。
【００２３】
このように、特徴量を算出する際に、加算と除算により求めた動状態ピクセルと静状態ピクセルの割合を基に特徴量を算出することで、ベクトル強度を算出する面倒な演算を行う必要が無くなり、また簡易的な共起表現を用いることで従来のアダブーストによるカスケード型識別器より演算量を減らすことが可能となるため、特徴量算出演算を行うＣＰＵの負荷を軽減でき、人物や車両等の物体の検出を高速に然も安価に実現することが可能となる。
【００２４】
尚、上記実施形態では、第１分散値Ｓ１及び第２分散値Ｓ２が閾値以上であれば動状態としているが、輝度の変化量の最大値が所定の輝度値より大きい場合を動状態としても良いし、分散値と輝度の変化量の最大値の双方が所定値以上であれば動状態としても良い。
【符号の説明】
【００２５】
１・・画像入力部（画像フレーム群生成手段）、２・・時間変化抽出部（輝度変化算出手段、分散値算出手段、ピクセル状態判断手段）、３・・フレーム間特徴抽出部（特徴量算出手段）、４・・検出部（弱識別器生成手段、物体検出手段）、５・・結果出力部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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