(57)【要約】【課題】実空間内における所定領域（動体領域）の存在を良好に判定可能とする。【解決手段】カメラ１１１，１１２で撮影して得られた画像のそれぞれから動体領域検出部１２２で動体領域（動物体が存在する領域）を検出する。検出された各動体領域を、座標変換部１２３で、変換情報取得部１２１で取得された各カメラ画像を実空間内の指定された平面座標系に変換するための変換情報を用い、当該平面座標系の動体領域に変換する。重なり検出部１２４で、各変換動体領域の重なりを検出し、その検出結果に基づき、判定部１２５で、実空間内の指定された平面に動体領域が存在するか否かを判定する。例えば、重なり領域が十分に大きい場合には存在すると判定し、重なり領域が小さい場合にはノイズとして除外する。複数の平面座標系に変換することで、各平面に渡る大きさの動物体の存在を判定できる。【選択図】図２
2008015573.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
実空間を撮影して得られた第１〜第Ｎ（Ｎは２以上の整数）の画像からそれぞれ所定領域である第１〜第Ｎの領域を検出する領域検出部と、
上記第１〜第Ｎの画像をそれぞれ上記実空間内の指定された平面座標系に変換するための第１〜第Ｎの座標変換情報を用いて、上記領域検出部で検出された上記第１〜第Ｎの領域を、それぞれ上記平面座標系の領域に変換する座標変換部と、
上記座標変換部で得られた上記平面座標系の複数の領域の重なりを検出する重なり検出部と、
上記重なり検出部の検出結果に基づいて、上記実空間内の指定された平面における上記所定領域の存在を判定する判定部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記所定領域は、動物体が存在する領域である動体領域である
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
上記第１〜第Ｎの画像に基づき、該第１〜第Ｎの画像をそれぞれ上記実空間内の指定された平面座標系に変換する上記第１〜第Ｎの座標変換情報を取得する変換情報取得部をさらに備える
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記実空間内の指定された平面座標系は、該平面に直交した方向に所定間隔をもって存在する複数の平面にそれぞれ対応した複数の平面座標系であって、
上記座標変換部は、上記領域検出部で検出された上記第１〜第Ｎの領域を、それぞれ上記複数の平面座標系の領域に変換する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記判定部で上記所定領域が存在すると判定された上記実空間の位置を、該位置を示すメタデータに変換するメタデータ化部をさらに備える
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
実空間を撮影して得られた第１〜第Ｎ（Ｎは２以上の整数）の画像からそれぞれ所定領域である第１〜第Ｎの領域を検出する領域検出ステップと、
上記第１〜第Ｎの画像をそれぞれ上記実空間内の指定された平面座標系に変換するための第１〜第Ｎの座標変換情報を用いて、上記領域検出ステップで検出された上記第１〜第Ｎの領域を、それぞれ上記平面座標系の領域に変換する座標変換ステップと、
上記座標変換ステップで得られた上記平面座標系の複数の領域の重なりを検出する重なり検出ステップと、
上記重なり検出ステップの検出結果に基づいて、上記実空間内の指定された平面における上記所定領域の存在を判定する判定ステップと
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
実空間を互いに視野の一部が重なるように撮影する第１〜第Ｎ（Ｎは２以上の整数）の画像撮影部と、
上記第１〜第Ｎの画像撮影部で撮影して得られた第１〜第Ｎの画像からそれぞれ所定領域である第１〜第Ｎの領域を検出する領域検出部と、
上記第１〜第Ｎの画像をそれぞれ上記実空間内の指定された平面座標系に変換するための第１〜第Ｎの座標変換情報を用いて、上記領域検出部で検出された上記第１〜第Ｎの領域を、それぞれ上記平面座標系の領域に変換する座標変換部と、
上記座標変換部で得られた上記平面座標系の複数の領域の重なりを検出する重なり検出部と、
上記重なり検出部の検出結果に基づいて、上記実空間内の指定された平面における上記所定領域の存在を判定する判定部と、
上記判定部の判定結果を提示するするモニタ部と
を備えることを画像監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像処理装置、画像処理方法および画像監視システムに関する。詳しくは、この発明は、実空間を撮影した複数の画像からそれぞれ所定領域である複数の領域を検出し、この検出された複数の領域をそれぞれ実空間内の指定された平面座標系に変換し、この変換された複数の画像の重なりにより実空間内の指定された平面における所定領域の存在を判定することによって、実空間内における所定領域の存在を良好に判定できるようにした画像処理装置等に係るものである。
【背景技術】
【０００２】
画像を用いた三次元物体計測では、一般にステレオ画像処理アルゴリズムが用いられることが多い。しかし、ステレオ画像処理システムには、演算量が多いためハードウェア化が必要になる、カメラ間間隔(ベースライン)を長くすることが難しいため正確なキャリブレーションが必要である、などのデメリットが知られている。
【０００３】
視体積交差法は、ステレオ画像処理に比べ、正確な三次元形状を取得する必要がなく、より多くのカメラを用いて簡便な手法で立体形状を計測することが可能である。視体積交差法では、複数視点のシルエット画像を取得し、それを三次元空間上に逆投影することにより、その形状を復元する。ステレオ画像処理アルゴリズムを用いた場合よりも三次元計測の精度は落ちるが、物体のだいたいの大きさ、構造を求めるには十分である。この視体積交差法は、例えば非特許文献１に記載されており、図１１はその概念図を示している。
【０００４】
この視体積交差法では、ある空間に物体が存在することを、各カメラで得られた画像を実空間内のある平面に投影し、各画像を重ね合わせ、テクスチャの違いを見ることで判定する。各変換画像のテクスチャが同じであれば、そこに物体があると判定する。この視体積交差法を使った物体検知方法は、例えば特許文献１等に記載されている。
【非特許文献１】ウ小軍、和田俊和、東海彰吾、松山隆司、"平面間透視投影を用いた並列視体積交差法“、Vol.42No.SIG6(CVIM2) 情報処理学会論文誌：コンピュータビジョンとイメージメディア、June 2001.
【特許文献１】特開２００２‐３６６９３２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１等に記載される物体検知方法では、実空間内のある平面に投影された各画像のテクスチャの違いを見ることで物体の存在を判定するものであり、処理部の負荷が大きく、また夜間等でテクスチャが十分に取れない場合、あるいはノイズが多く載っている場合には、テクスチャの比較が難しいことから物体の存在の判定を良好に行うことができない。
【０００６】
この発明の目的は、実空間内における所定領域の存在を良好に判定可能とすることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明の概念は、
実空間を撮影して得られた第１〜第Ｎ（Ｎは２以上の整数）の画像からそれぞれ所定領域である第１〜第Ｎの領域を検出する領域検出部と、
上記第１〜第Ｎの画像をそれぞれ上記実空間内の指定された平面座標系に変換するための第１〜第Ｎの座標変換情報を用いて、上記領域検出部で検出された上記第１〜第Ｎの領域をそれぞれ上記平面座標系の領域に変換する座標変換部と、
上記座標変換部で得られた上記平面座標系の複数の領域の重なりを検出する重なり検出部と、
上記重なり検出部の検出結果に基づいて、上記実空間内の指定された平面における所定領域の存在を判定する判定部と
を備えることを特徴とする画像処理装置にある。
【０００８】
この発明においては、実空間を撮影して得られた第１〜第Ｎの画像からそれぞれ所定領域である第１〜第Ｎの領域が検出される。第１〜第Ｎの画像は、例えば第１〜第Ｎの画像撮影部により、互いに視野の一部が重なるように実空間が撮影されて得られる。所定領域は、例えば動体領域（画像内で動物体が存在する領域）等であって、何らかの方法で検出可能な領域である。例えば、動体領域の検出は、従来周知のフレーム間差分処理あるいは背景差分処理等を用いて行われる。
【０００９】
このように検出された第１〜第Ｎの画像はそれぞれ実空間内の指定された平面座標系に変換される。この場合、第１〜第Ｎの画像をそれぞれ実空間内の指定された平面座標系に変換するための第１〜第Ｎの座標変換情報が用いられる。この第１〜第Ｎの座標変換情報としては予め設定されているもの、あるいは変換情報取得部を備えていて第１〜第Ｎの画像に基づいて適宜のタイミングで取得したものが使用される。座標変換情報を適宜なタイミングで取得することで、例えば画像撮影部（カメラ）が風などで動く場合であっても常に最適な座標変換情報を使用し得る。
【００１０】
平面座標系に変換された複数の領域の重なりが検出される。そして、その検出結果に基づいて、実空間における所定領域の存在が判定される。例えば、重なり領域がある一定以上の大きさがある場合に、その平面に所定領域が存在するものと判定される。この判定結果は、例えばモニタ部（ＰＣ）で提示される。
【００１１】
この場合、所定領域が存在すると判定された実空間の位置を、該位置を示すメタデータに変換するメタデータ化部をさらに備えるようにしてもよい。例えば、このメタデータで表示部に所定領域が存在する位置を表示することで、ユーザは所定領域が存在する実空間位置を容易に把握できる。
【００１２】
この発明は、上述したように、実空間を撮影して得られた複数の画像からそれぞれ所定領域である複数の領域を検出し、この検出された複数の領域をそれぞれ実空間内の指定された平面座標系に変換し、この変換された複数の画像の重なりにより実空間内の指定された平面における所定領域の存在を判定するものであり、上述した特許文献１に記載されるように各変換画像のテクスチャの違いをみるものではなく、処理部の負荷が小さくなり、また夜間やノイズが多く乗っている場合であっても所定領域の存在を良好に判定できる。
【００１３】
なお、実空間内の指定された平面座標系は、この平面に直交した方向に所定間隔をもって存在する複数の平面にそれぞれ対応した複数の平面座標系であって、領域検知部で検出された第１〜第Ｎの領域がそれぞれ複数の平面座標系の領域に変換されるようにしてもよい。この場合、複数の平面座標系に交わる上述した直交した方向にある程度の大きさを持つ所定領域の存在を判定できる。
【発明の効果】
【００１４】
この発明によれば、実空間を撮影した複数の画像からそれぞれ所定領域である複数の領域を検出し、この検出された複数の領域をそれぞれ実空間内の指定された平面座標系に変換し、この変換された複数の画像の重なりにより実空間内の指定された平面における所定領域の存在を判定するものであり、実空間内における所定領域の存在を良好に判定できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態について説明する。図１は、実施の形態としての画像監視システム１００の概略構成を示している。この画像監視システム１００は、監視部１１０と、処理部１２０と、モニタ部１３０とを有している。
【００１６】
監視部１１０は、カメラ等を用いた画像入力の機能を持つ。この監視部１１０は、２台以上のカメラを用いて構成でき、カメラの台数が多いほど、処理部１２０における後述する実空間における所定領域の存在の判定精度を高めることができる。この実施の形態では、説明を簡単にするために、２台のカメラを用いたものとする。
【００１７】
処理部１２０は、監視部１１０のカメラで撮影して得られる画像に基づいて、実空間内における所定領域、この実施の形態では動体領域（動いている物体が存在する領域）の検知機能を持つ。モニタ部１３０は、処理部１２０の判定結果をユーザに提示する機能を持つ。
【００１８】
例えば、監視部１１０はカメラユニットで構成され、処理部１２０およびモニタ部１３０はＰＣ（パーソナルコンピュータ）で構成される。また例えば、監視部１１０および処理部１２０はカメラユニットで構成され、モニタ部１３０はＰＣで構成される。この場合、カメラユニットからＰＣに処理結果がメタデータ等で送られて提示される。
【００１９】
さらに例えば、監視部１１０および処理部１２０の一部はカメラユニットで構成され、処理部１２０の一部およびモニタ部１３０はＰＣで構成される。この場合、カメラユニットからＰＣに画像と処理結果がメタデータ等で送られ、ＰＣで残りの処理が行われ、処理結果が提示される。カメラユニット内で処理部の一部もしくは全部を行うことで、後段の処理を軽減できる。
【００２０】
モニタ部１３０では、監視部１１０のカメラからの画像信号による画像が表示される他、その画像上に処理によって検出された動体領域が重ねて表示され、さらにはその動体領域における実空間の位置を示す文字、記号、マークなどが表示される。この文字、記号、マークなどの表示は、動体領域における実空間の位置（座標）が例えばテーブルを参照してその位置を示すメタデータに変換されことで可能とされる。
【００２１】
また、このモニタ部１３０では、実空間に動体領域が存在するとの判定時点でアラーム音を発生してユーザに知らせることができる。なお、この他、メール送信、バイブレーション等、ユーザの注意を引くことのできる警告が利用可能である。また、判定時点で画像の録画を開始するなどのトリガとしても利用可能である。
【００２２】
図２は、画像監視システム１００の具体的な構成を示している。
【００２３】
監視部１１０は、２台のカメラ１１１，１１２を有している。これらカメラ１１１，１１２は、それぞれ画像撮影部を構成している。カメラ１１１，１１２は、それぞれ、互いに視野の一部が重なるように実空間を撮影する。例えば、カメラ１１１，１１２は、いわゆるステレオカメラのように近くに並べて配置してもよいし、あるいは所定の距離を取って配置してもよい。
【００２４】
処理部１２０は、変換情報取得部１２１と、動体領域検出部１２２と、座標変換部１２３と、重なり検出部１２４と、判定部１２５とを有している。変換情報取得部１２１は、カメラ１１１，１１２で撮影して得られた画像に基づき、それらの画像をそれぞれ実空間内の指定された平面座標系に変換するための座標変換情報（カメラ画像座標系と実空間座標系間の変換情報）を取得する。
【００２５】
この場合、変換情報取得部１２１は、例えば実空間に設置されたマーカーの画像上における位置と実空間での位置から、キャリブレーションを行って、変換情報を算出する。もしくは、明確にマーカーを使わなくても、画像内の数点と実空間の数点の対応をとることで、変換情報を算出する。たとえば、画像内を身長などのわかっている人に動き回ってもらうことで、対応を取ることができる。また、画像内に特徴的な物が写っている場合にはそれを手がかりにすることでマーカーをつける必要はなくなる。
【００２６】
この変換情報取得部１２１における変換情報の算出を、実空間における動体領域の存在の判定処理を行う前に予め行っておくことで、処理の高速化をはかることができる。カメラ１１１，１１２等が風邪や振動によって動くことを考慮する場合は、毎時位置関係を把握しキャリブレーションすることも可能である。
【００２７】
ここで、座標変換情報の算出処理について、さらに説明する。
【００２８】
座標変換情報は、例えば、実空間内に所定数、例えば４つのマーカーを配置し、それをカメラで撮影することで算出できる。このとき、実空間内でのマーカーの位置は分かっているものとする。
【００２９】
カメラ画像座標におけるある点Ｐｉの位置を（ｘｉ，ｙｉ，ｚｈ）Ｔとする。ｚｈは定数（例えば１）と考えてよい。このとき、実空間座標における同じ点の位置を（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）Ｔと表すと、カメラ座像座標と実空間座標の関係は、（１）式で表すことができる。ここで、λｉは倍率を表す定数、Ｈは射影変換行列である。
【００３０】
【数１】
2008015573.tif 000003
【００３１】
ここで、射影変換行列Ｈは、（２）式で表される。
【００３２】
【数２】
2008015573.tif 000004
【００３３】
この射影変換行列を求めることで、カメラ画像座標と実空間座標の関連が求められる。（１）式を変形することで、λｉは（３）式のように求まる。
【００３４】
【数３】
2008015573.tif 000005
【００３５】
この（３）式を再度（１）式に代入することで、（４）式および（５）式の関係式が求まる。
【００３６】
【数４】
2008015573.tif 000006
【００３７】
そして、この（４）式、（５）式を、Ａｈ＝０の形式に書き直すと、（６）式のようになる。
【００３８】
【数５】
2008015573.tif 000007
【００３９】
（６）式における射影変換行列ｈ＝（Ｈ１１  Ｈ１２  Ｈ１３  Ｈ２１  Ｈ２２  Ｈ２３  Ｈ３１  Ｈ３２  Ｈ３３）Ｔを求めるためには、複数のカメラ画像上の点と実空間上の点の位置の組を複数用意することで算出可能である。複数の点を用いた場合、Ａは（７）式に示すようになる。
【００４０】
【数６】
2008015573.tif 000008
【００４１】
例えば、実空間上で同一平面上にある点を両座標系で十分なだけ用意し、行列Ａを作成することで、ｈはＡＴＡの最小固有値に対する固有ベクトルとして求まる。このようにして求まった座標変換情報は、上述したように、カメラ画像を実空間内の指定された平面に投影する際に用いられる。この平面の指定は、例えばＰＣの操作部を操作することで行うことができる。
【００４２】
動体領域検出部１２２は、カメラ１１１，１１２で撮影して得られた画像から、それぞれ、動体領域（画像内で動いている物体が存在する領域）を検出する。この動体領域検出部１２２は、従来周知の背景差分処理やフレーム間差分処理を用いることで、画像内で動いている物体の領域を検出する。
【００４３】
背景差分処理は、動体領域が写っていない背景画像を作成し、この背景画像と入力画像とを比較することで、動体領域を検出する手法である。フレーム間差分処理は、入力画像（現在の画像）と過去の画像とを比較することで、変化領域を動体領域として検出する手法である。
【００４４】
座標変換部１２３は、カメラ１１１，１１２のそれぞれで得られる画像に対応して変換情報取得部１２１で取得された座標変換情報を用いて、カメラ１１１，１１２の画像から動体領域検出部１２２で検出された各動体領域を、それぞれ、実空間内の指定された平面座標系に変換する。この処理により、各動体領域は、それぞれ、実空間における指定平面に投影変換される。ここで、指定平面は、１つの平面だけでなく、この平面に直交した方向に所定間隔を持って存在する複数の平面であってもよい。
【００４５】
重なり検出部１２４は、座標変換部１２３で実空間内の指定された平面座標系に変換された各動体領域の重なりを検出する。判定部１２５は、重なり検出部１２４の検出結果に基づいて、実空間内の指定された平面における動体領域の存在を判定する。例えば、重なり領域がある一定以上の大きさである場合に、動体領域が存在すると判定する。重なり領域は実空間に投影されているため、判定部１２５では、動体領域が存在する実空間における位置も同時に特定できる。
【００４６】
複数の平面での動体領域の重なり結果を用いることで、例えば地面からの高さの異なる複数の平面において同一地点に動体領域が存在するという判定結果を得ることができ、高さのある動物体の検知精度を向上できる。
【００４７】
この判定部１２５の判定結果が上述したようにモニタ部１３０に送られる。そして、モニタ部１３０で、ユーザに、判定結果、つまり実空間内における動体領域の検知結果が提示される。
【００４８】
なお、判定部１２５では、動体領域が存在するかしないかの判定を行うと同時に、上述したように動体領域が存在する実空間における位置を求めることが可能である。動体領域が重なる領域の位置は投影された実空間の位置に合致する。そのため、動体領域の位置を後段のモニタ部１３０に送り、動体領域の位置をユーザに提示することができる。たとえば、監視している場所が、電車のプラットホームの場合であれば、何両目あたりの箇所に動体領域が存在するかという細かい情報を提示することができる。このとき処理部１２０で得られた処理結果は、例えばメタデータ化されてモニタ部１３０に送られる。この場合、判定部１２５は、メタデータ化部も構成している。
【００４９】
次に、図１、図２に示す画像監視システム１００における処理の流れを説明する。
【００５０】
図３は、処理の流れを大まかに示している。処理は大きく二つに別れ、座標変換情報を取得する処理（ステップＳＴ１）と、実際に実空間内における動体領域（動物体）を検知する処理（ステップＳＴ２）とからなる。なお、図３では、座標変換情報を取得した後、実空間内における動体領域を検知するようになっているが、座標変換情報の取得を、動体領域を検知しながら行うこともできる。
【００５１】
図４は、動体領域検知処理の流れを示している。
【００５２】
処理が開始された後、ステップＳＴ１１で、処理平面の番号を示すＮを１とすると共に、処理カメラの番号を示すＭを１とする。この実施の形態では、例えばカメラ１１１のカメラ番号が１とされ、カメラ１１２のカメラ番号が２とされ、Ｍの最大値Ｍmaxは２である。そして、ステップＳＴ１２で、番号Ｍのカメラで撮影されて得られた画像が動体領域検出部１２２に入力される。
【００５３】
次に、ステップＳＴ１３で、動体領域検出部１２２により、ステップＳＴ１２で入力された番号Ｍのカメラの画像から動体領域が検出される。そして、ステップＳＴ１４で、座標変換部１２３により、変換情報取得部１２１で取得された番号Ｍのカメラの画像を変換するための座標変換情報に基づいて、当該番号Ｍのカメラの画像からステップＳＴ１３で検出された動体領域を、実空間内の、番号Ｎの平面の座標系に変換する。
【００５４】
次に、ステップＳＴ１５で、平面番号Ｎが最大値Ｎmaxより小さいか否かを判定する。Ｎ＜Ｎmaxであるときは、ステップＳＴ１６で、Ｎの値を１だけ増加し、ステップＳＴ１４に戻り、当該番号Ｍのカメラの画像を次の平面の座標系に変換する処理に移行する。平面番号Ｎが最大値ＮmaxとなってＮ＜Ｎmaxでなくなるときは、ステップＳＴ１７に進む。
【００５５】
このステップＳＴ１７では、カメラ番号Ｍが最大値Ｍmaxより小さいか否かを判定する。Ｍ＜Ｍmaxであるときは、ステップＳＴ１８で、Ｍの値を１だけ増加し、ステップＳＴ１２に戻り、次のカメラの画像の座標変換処理に移行する。カメラ番号Ｍが最大値ＭmaxとなってＭ＜Ｍmaxでなくなるときは、ステップＳＴ１９に進む。
【００５６】
このステップＳＴ１９では、重なり検出部１２４により、上述したように実空間内の指定された平面座標系に変換された各カメラの画像に係る動体領域の重なりを検出する。例えば、全ての動体領域のアンド処理を行うことで、全てのカメラに係る全ての平面に動体領域が存在する領域のみを検出できる。
【００５７】
次に、ステップＳＴ２０で、判定部１２５により、ステップＳＴ１９の検出結果に基づいて、実空間内の指定された平面に動体領域が存在するか否かが判定される。例えば、ステップＳＴ１９で検出される領域が十分に大きい場合には存在すると判定し、一方ステップＳＴ１９で検出される領域が小さい場合にはノイズとして除外する。また、ステップＳＴ１９で検出される領域があまりにも大きい場合を取り除くことも可能である。
【００５８】
なお、図４に示す動体検知処理の流れでは、画像入力から各平面への座標変換の処理を各カメラからの画像に対してシーケンシャルに行うようになっているが、各カメラからの画像を並列的に処理してもよい。
【００５９】
次に、図１、図２に示す画像監視システム１００における、動体領域検知処理の具体例について説明する。この具体例は、電車のプラットホームに沿って、カメラ１１１，１１２を所定距離、例えば５０ｍほど間をあけて設置した場合の例である。
【００６０】
図５Ａ，Ｂは、それぞれ、カメラ１１１，１１２で撮影されて得られ、変換情報取得部１２１および動体領域検出部１２２に入力される画像の一例を示している。これら図５Ａ，Ｂの画像例では、動きのある物体である人物ＭＮは、プラットホームＰＦにおり、線路ＬＷには侵入していない。一方、図６Ａ，Ｂは、それぞれ、カメラ１１１，１１２で撮影されて得られ、変換情報取得部１２１および動体領域検出部１２２に入力される画像の他の例を示している。これら図６Ａ，Ｂの画像例では、動きのある物体である人物ＭＮは、線路ＬＷに侵入している。動体領域検知処理では、このように人物ＭＮが線路ＬＷに侵入したことを検知できる。
【００６１】
図７Ａ，Ｂは、それぞれ、図６Ａ，Ｂに示すカメラ画像を、実空間内の座標系に変換して得られた画像（上方から観察した画像）の一例を示している。ただし、実際には、座標変換部１２３では、動体領域検出部１２２で検出された動体領域が、実空間内の指定された平面座標系、ここでは地面に平行な平面の座標系に変換されるので、図６Ａ，Ｂに示すカメラ画像から検出された動体領域が、それぞれ、図８Ａ，Ｂに示すように、実空間内の指定された平面の動体領域ＭＡａ，ＭＡｂに変換される。なお、図８Ａ，Ｂは１つの平面の座標系に変換されたものを示しているが、実空間内に地面に平行な複数の高さの平面の座標系が指定されているときは、それぞれの平面に対応して変換が行われる。
【００６２】
重なり検出部１２４では、図８Ａ，Ｂに示すように実空間内の平面座標系に変換された動体領域ＭＡａ，ＭＡｂの重なりが検出される。図９は、動体領域ＭＡａ，ＭＡｂが重なった状態を示している。また、図１０は、動体領域ＭＡａ，ＭＡｂが重なっていない状態を示している。
【００６３】
判定部１２５では、重なりの検出結果に基づいて、実空間内の指定された平面における動体領域の存在が判定される。例えば、図９に示すように動体領域ＭＡａ，ＭＡｂの重なり領域が大きいときには、実空間内の指定された平面に動体が存在しているものと判定され、図１０に示すように動体領域ＭＡａ，ＭＡｂの重なり領域が全くないか、あるいは小さいときは、実空間内の指定された平面に動体が存在していないと判定される。
【００６４】
この場合、上述したように実空間内に地面に平行な複数の高さの複数の平面の座標系が予め指定されている場合であって、各平面座標系に変換された動体領域の重なり領域が大きい場合には、線路上に各平面に跨る高さの動物体、例えば人物がいると判定できる。
【００６５】
図１、図２に示す画像監視システム１００によれば、カメラ１１１，１１２で実空間を撮影して得られた画像からそれぞれ動体領域が検出され、この検出領域がそれぞれ実空間内の指定された平面座標系に変換され、この変換された複数の動体領域の重なりにより実空間内の指定された平面における動体領域の存在が判定されるものである。各変換画像のテクスチャの違いをみるものではなく、処理部１２０の負荷を低減でき、また夜間やノイズが多く乗っている場合であっても動体領域の存在を良好に判定できる。
【００６６】
なお、上述実施の形態においては、カメラ１１１，１１２で撮影されて得られた画像に基づいて、実空間内で指定された平面に動体領域が存在しているか否かを判定可能としたものであるが、判断対象は動体領域に限定されるものではなく、その他の所定領域、例えば道路上の固定障害物等であってもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
この発明は、実空間内における所定領域の存在を良好に判定できるものであり、例えば線路上の障害物等を監視する画像監視システム等に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】実施の形態としての画像監視システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態としての画像監視システムの具体的な構成を示すブロック図である。
【図３】画像監視システムにおけるおおまかな処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】画像監視システムにおける動体領域検知処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】電車のプラットホームに沿って所定距離をあけて設置された２つのカメラで撮影されて得られたカメラ画像の一例を示す図である。
【図６】電車のプラットホームに沿って所定距離をあけて設置された２つのカメラで撮影されて得られたカメラ画像の一例（侵入）を示す図である。
【図７】カメラ画像を実空間内の座標系に変換して得られた画像（上方から観察した画像）の一例を示している。
【図８】カメラ画像から検出された動体領域が実空間内の指定された平面座標系の動体領域に変換された例を示す図である。
【図９】実空間内の指定平面の座標系に変換された２つの動体領域が重なっている例を示す図である。
【図１０】実空間内の指定平面の座標系に変換された２つの動体領域が重なっていない例を示す図である。
【図１１】視体積交差法の概念を示す図である。
【符号の説明】
【００６９】
１００・・・画像監視システム、１１０・・・監視部、１１１，１１２・・・カメラ、１２０・・・処理部、１２１・・・変換情報取得部、１２２・・・動体領域検出部、１２３・・・座標変換部、１２４・・・重なり検出部、１２５・・・判定部、１３０・・・モニタ部
【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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