(57)【要約】【課題】本発明は、検知対象物以外の自然現象の変化などが原因となる過剰検知を抑制した高精度な侵入者検知装置を提供することを目的とする。【解決手段】本発明による侵入者検知装置は、監視エリア内に侵入してきた移動体を検知し、監視エリアの可視画像データＤ１を取得する可視カメラ２と、監視エリアの赤外線画像データＤ２を取得する赤外線カメラ３と、監視エリア内の照度を判別することにより移動体の検知に有効な画像データを決定する輝度偏差検出部７３と、可視画像データＤ１を処理することにより監視エリア内の動きを検知する動き検知部７２Ｏと、赤外線画像データＤ２を処理することにより監視エリア内の動きを検知する動き検知部７２Ｉと、輝度偏差検出部７３により決定された有効な画像データの動き検知部７２Ｏおよび動き検知部７２Ｉの検知結果により監視エリア内への移動体の侵入を判定する侵入者判定部７４とを備えることを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視エリア内に侵入してきた移動体を検知する侵入者検知装置であって、
前記監視エリアの可視画像データを取得する第１のカメラと、
前記監視エリアの赤外線画像データを取得する第２のカメラと、
前記監視エリア内の照度を判別することによって、前記移動体を検知するための有効な画像データを決定する有効画像判定手段と、
前記可視画像データを処理することによって、前記監視エリア内の動きの有無を検知する可視動体検知手段と、
前記赤外線画像データを処理することによって、前記監視エリア内の動きの有無を検知する赤外動体検知手段と、
前記有効画像判定手段により決定された前記有効な画像データにおける、前記可視動体検知手段および前記赤外動体検知手段の検知結果により、前記監視エリア内への前記移動体の侵入を判定する侵入者判定手段と、
を備えることを特徴とする、侵入者検知装置。
【請求項２】
前記有効画像判定手段において、前記可視画像データが無効のときは前記赤外動体検知手段の結果によって侵入者の有無を判定し、前記可視画像データが有効のときは前記可視動体検知手段および前記赤外動体検知手段の各結果によって前記侵入者の有無を判定することを特徴とする、請求項１に記載の侵入者検知装置。
【請求項３】
前記有効画像判定手段は、
前記可視画像データから生成される背景画の輝度情報、または前記第１のカメラに備えられた照度センサーから取得した照度情報に基づいて判別する手段であることを特徴とする、請求項１に記載の侵入者検知装置。
【請求項４】
前記赤外動体検知手段によって動きを検知し前記可視動体検知手段によって動きを検知しない場合は、少なくとも前記動きの検知／不検知に係る画像データのブロック群において前記可視動体検知手段の感度を上げて、再度検知を行なうことを特徴とする、請求項１に記載の侵入者検知装置。
【請求項５】
前記可視動体検出手段によって動きを検知し前記赤外動体検知手段によって動きを検知しない場合は、少なくとも前記動きの検知／不検知に係る画像データのブロック群において前記赤外動体検知手段の感度を上げて、再度検知を行なうことを特徴とする、請求項１に記載の侵入者検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視エリア内への侵入者を検知して画像を記録したり威嚇する侵入者検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の侵入者検知装置は、光学カメラから取得した可視画像データおよび遠赤外線カメラから取得した赤外線画像データに基づいて処理することによって、所定の監視エリアにおける侵入者の有無を検出している。このような侵入者検知装置は、例えば、検出エリアが暗闇であるとき、可視画像データを処理して侵入者の検知が無くても、赤外線画像データを処理することによって侵入者を検知すれば侵入者が存在すると判別できる。また、赤外線画像データを処理して侵入者の検知が無くても、可視画像データを処理して輝度変化を検出することによって動体検知すれば侵入者が存在すると判別できる。このように、侵入者が熱遮断服などを着用することによる放熱の抑制や、監視エリアの温度が体温近傍のときに生じるマスキングが原因となって赤外線画像データによる侵入者の検知を見逃したり、暗闇での可視画像データによる侵入者の検知を見逃したりすることがないような構成となっている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１００１９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１では、監視エリアへの自動車などのヘッドライトの差込や、監視エリア外の物体の影などが監視エリアに入り込むことによって、検出エリア外の虚像（例えば、光りの差込や物体の影など）も動体検知して侵入者が存在すると判別してしまい、過剰検知してしまう。そのため、侵入者検知装置が設置されることが想定される屋外では、雨、雪、木の葉の揺れ、波の乱反射など、検知対象物以外の自然現象の変化が原因となって侵入者の識別が困難となって誤報の恐れがあり、また、過剰検知によって必要のない画像を記録してしまうという問題がある。
【０００５】
本発明は、これらの問題を解決するためになされたもので、検知対象物以外の自然現象の変化などが原因となる過剰検知を抑制した高精度な侵入者検知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】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明による侵入者検知装置は、監視エリア内に侵入してきた移動体を検知する侵入者検知装置であって、監視エリアの可視画像データを取得する第１のカメラと、監視エリアの赤外線画像データを取得する第２のカメラと、監視エリア内の照度を判別することによって、移動体を検知するための有効な画像データを決定する有効画像判定手段と、可視画像データを処理することによって、監視エリア内の動きの有無を検知する可視動体検知手段と、赤外線画像データを処理することによって、監視エリア内の動きの有無を検知する赤外動体検知手段と、有効画像判定手段により決定された有効な画像データにおける、可視動体検知手段および赤外動体検知手段の検知結果により、監視エリア内への移動体の侵入を判定する侵入者判定手段とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明は、請求項１に記載のように、監視エリア内に侵入してきた移動体を検知する侵入者検知装置であって、第１のカメラは監視エリアの可視画像データを取得し、第２のカメラは監視エリアの赤外線画像データを取得し、有効画像判定手段は監視エリア内の照度を判別することによって移動体を検知するための有効な画像データを決定し、可視動体検知手段は可視画像データを処理することによって監視エリア内の動きの有無を検知し、赤外動体検知手段は赤外線画像データを処理することによって監視エリア内の動きの有無を検知し、侵入者判定手段は有効画像判定手段により決定された有効な画像データにおける、可視動体検知手段および赤外動体検知手段の検知結果により監視エリア内への移動体の侵入を判定するので、検知対象物以外の自然現象の変化などが原因となる過剰検知を抑制した高精度な侵入者の検知が可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
本発明の実施形態について、図面を用いて以下に説明する。
【０００９】
図１は、本発明の実施形態による侵入者検知装置１のブロック図である。図１に示すように、侵入者検知装置１は、監視エリア内に侵入してきた移動体を検知するための装置であり、可視カメラ２（第１のカメラ）によって取得したアナログ可視画像信号Ｓ１および赤外線カメラ３（第２のカメラ）によって取得したアナログ赤外線画像信号Ｓ２をＡＤ変換器４に送信する。ＡＤ変換器４は、可視画像データＤ１および赤外線画像データＤ２に変換した後、バッファメモリー５に送信して一時的に保存する。可視画像データＤ１および赤外線画像データＤ２は、ブロックデータ平滑部６を経て、侵入物体検出画像処理部７によって監視エリアにおける侵入者の有無を判別し、侵入者が存在する場合は侵入者検知信号ＭＤを画像データ記録処理部８および発報処理部１０のそれぞれに送信する。侵入者検知信号ＭＤを受信した画像データ記録処理部８は、バッファメモリー５から情報源符号化部９で符号化されて圧縮処理された可視画像データＤ１および赤外線画像データＤ２を記録媒体に記録するように制御する。また、侵入者検知信号ＭＤを受信した発報処理部１０は、出力端子１１を介して侵入者を威嚇したり、ＬＡＮ端子１２を介して遠隔の監視センターなどに伝達するように制御する。
【００１０】
可視カメラ２は、光学レンズとＣＣＤ素子から構成され（図示せず）、可視光をアナログ可視画像信号Ｓ１に変換する。本発明の実施形態による可視カメラ２は、月夜である１ルクス程度から晴天である数万ルクス程度まで広範囲な照度であっても、オートアイリスやＡＧＣ機能を備えることによって自動的に規定された輝度内の画像信号に変換可能な構成となっている。一方、赤外線カメラ３は、熱を透過するゲルマニウムレンズと熱型赤外線イメージセンサーから構成され（図示せず）、遠赤外線をアナログ赤外線画像信号Ｓ２に変換する。赤外線カメラ３は、物体から放射されている熱（赤外線）を画像信号に変換しているため、暗闇であっても侵入者の画像を正確に取得することが可能である。
【００１１】
ＡＤ変換器４は、可視カメラ２から送信されたアナログ可視画像信号Ｓ１と赤外線カメラ３から送信されたアナログ赤外線画像信号Ｓ２とをそれぞれ受信し、１３．５ＭＨｚ（色差信号は６．７５ＭＨｚ）でサンプリングすることによって８ビットのデジタルデータに変換してバッファメモリー５に送信し、画像データを一時保存する。デジタルデータに変換された可視画像データＤ１と赤外線画像データＤ２とを受信したバッファメモリー５は、１ラインあたり輝度信号を７２０ドット、色差信号を３６０ドットとした２４０（４８０）ラインからなる少なくとも１フィールド（フレーム）分を保存する。なお、本発明の実施形態における赤外線カメラ３が撮影する画像は白黒であり、赤外線画像データＤ２は輝度信号のみを保存する。
【００１２】
ブロックデータ平滑部６は、バッファメモリー５に保存された１フィールド分の輝度データを１６ドット×１６ラインの２５６画素を１ブロックとする４５×１５（３０）のエリアに分割する。分割後、各ブロックの輝度信号値を平滑化し、ブロックごとに一時保存する。１ブロック当たりの画素数の設定は、検知対象物である移動体の最小サイズとＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）のプログラム処理によって実行される侵入物体検出画像処理部７の処理能力を考慮する必要がある。なお、本発明の実施形態では、２５６画素で１ブロックとしているが、侵入物体検出画像処理部７の処理能力に応じて１６〜６４画素で１ブロックとして細分化してもよいが、極度に細分化したとしても複雑な処理が必要となるだけであって、検出精度の向上が望めるわけではない。
【００１３】
侵入物体検出画像処理部７は、ＣＰＵによって構成されている。ブロックデータ平滑部６によって平滑化された可視画像データＤ１および赤外線画像データＤ２の各ブロックの輝度信号値を入力してから所定のプログラム処理を実行することによって、監視エリアへの移動体の侵入による画像データ情報の変化を検出する。画像データ情報の変化を検出した場合は、侵入者検知信号ＭＤを出力する。なお、侵入物体検出画像処理部７における処理動作の詳細については、後に詳細に説明する。
【００１４】
画像データ記録処理部８は、侵入物体検出画像処理部７から送信された侵入者検知信号ＭＤを受信すると、バッファメモリー５に一時保存されている画像データを情報源符号化部９によって符号化された圧縮画像データに変換してＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）や半導体メモリーなどの記憶媒体に所定の記録条件で記録開始するように動作する。記録する画像データは、通常は可視画像を圧縮して記録するが、暗闇など可視画像データから侵入者の検知が不可能な場合は、赤外線画像を記録するように切り換えることができる。記録する画像の選択は、監視エリアの照度を判別することによって移動体を検知するための画像データを決定する有効画像判定の結果に基づくが、詳細は後に説明する。なお、情報源符号化部９における符号化は、ＪＰＥＧによる静止画の圧縮が一般的であるが、ＭＰＥＧ２やＭＰＥＧ４などの動画の圧縮や独自の符号化であってもよい。
【００１５】
発報処理部１０は、ＣＰＵのプログラムによって処理される。侵入物体検出画像処理部７から侵入者検知信号ＭＤを受信すると、出力端子１１を介して侵入者を威嚇するために音声（例えばサイレン）やライトを点滅させたりする。また、ＬＡＮ端子１２を介して通信回線を利用して遠隔の監視センターや携帯電話などに通知するように動作させることが可能である。
【００１６】
次に、侵入物体検出画像処理部７の構成と処理動作について、図２〜図４のフローチャートを用いて詳細に説明する。侵入物体検出画像処理部７は、演算器やレジスタなどから構成されるＣＰＵのプログラム処理によって、監視エリア内の侵入者の有無を検出する機能を有しており、図２〜図４のフローチャートにおける各所定の処理に対応した背景画生成部７１Ｏ，７１Ｉ、動き検知部７２Ｏ，７２Ｉ、輝度偏差検出部７３、侵入者判定部７４、状態変化検出閾値設定部７５から構成されている。
【００１７】
図２は、本発明の実施形態による可視画像データＤ１に基づく侵入物体検出画像処理部７における処理のフローチャートである。図２に示すように、ステップＳ２０１では、ブロックデータ平滑部６によって処理された１６ドット×１６ラインを１ブロックとする４５×１５（３０）のエリアに分割した１画面分の輝度情報マップを取得する。そして、ステップＳ２１１において、監視エリア内の照度を判別することで移動体を検知するための有効な画像データを決定する背景画生成部７１Ｏによって輝度情報マップを画面ごとに時間軸方向に積分処理し、監視エリアの可視画像に対する背景画の輝度情報マップを生成している。
【００１８】
なお、本発明の実施形態では、可視カメラ２および赤外線カメラ３によって取得したアナログ入力画像であるアナログ可視画像信号Ｓ１およびアナログ赤外線画像信号Ｓ２を、ＡＤ変換器４によって輝度信号を１３．５ＭＨｚ、色差信号を６．７５ＭＨｚでサンプリングした８ビットのデジタルデータである可視画像データＤ１および赤外線画像データＤ２に変換しているが、可視カメラ２および赤外線カメラ３の性能や監視システムの使用用途に合わせたパラメータで設定してもよい。
【００１９】
ステップＳ２０２〜ステップＳ２１０は、状態変化検知および移動量検知処理についての工程であり、可視画像データを処理することによって監視エリア内の動きの有無を検知する動き検知部７２Ｏ（可視動体検知手段）で処理を行なっている。ステップＳ２０２では、ステップＳ２１１の背景画生成部７１Ｏによって生成された背景画の輝度情報マップと、逐次入力される４５×１５（３０）のエリアに分割した輝度情報マップとの輝度差を求め、所定以上の輝度差があったブロックを状態変化”有”ブロック、その他を状態変化”無”ブロックとして所定の閾値に基づいた２値化した状態変化検知マップを作成し、レジスタ＃０に設定する。ステップＳ２０３において、状態変化有ブロックが所定数以上あるかどうかの判定を行い、所定数に満たない場合はステップＳ２０４で状態変化無画面に設定されて動き検知処理は終了し、所定数以上の場合はステップＳ２０５に移行する。
【００２０】
ステップＳ２０５では、前の画面も状態変化有画面であったのかどうかの判定を行い、前の画面が状態変化有画面でないと判定した場合は、ステップＳ２０６に移行して現在の画面を状態変化有画面として設定し、ステップＳ２０２においてレジスタ＃０に設定したマップをレジスタ＃１に設定して動き検知処理を終了する。一方、前の画面が状態変化有画面であると判定した場合は、ステップＳ２０７に移行してレジスタ＃１に設定した前の画面のマップとレジスタ＃０に設定した現在の画面のマップとを比較し、状態変化有ブロックの移動量Ｍｘを検出する。その後、ステップＳ２０８で現在の画面を状態変化有画面として設定し、ステップＳ２０２においてレジスタ＃０に設定したマップをレジスタ＃１に設定してステップＳ２０９に移行する。ステップＳ２０９では、状態変化有ブロックの移動量Ｍｘが所定値以上かどうかの判定を行なう。所定値に満たない場合は可視画像に動きが検知されなかったとして動き検知処理は終了し、所定値以上の場合は可視画像に動きが検知されたとして可視画像データの動き検知ＯＭが”有”として動き検知有信号を生成して動き検知処理を終了する。
【００２１】
ステップＳ２１２〜ステップＳ２１７は、背景画生成部７１Ｏによって生成された可視画像の背景画輝度情報マップを分析して背景画の平均輝度および偏差を検出することにより、移動体を検知するための有効な画像データを決定する工程であり、輝度偏差検出部７３（有効画像判定手段）で行なっている。ステップＳ２１２では、可視画像の背景画輝度情報マップの平均輝度および偏差を求めている。ステップＳ２１３において、輝度の平均値が黒レベル近傍であるかどうかを判定し、黒レベル近傍で偏差が小さければ、可視カメラ２では侵入者の検知が不可能な暗闇であるとして可視背景画分析値Ｂｐを０に設定する。その他の場合はステップＳ２１５に移行する。ステップＳ２１５では、輝度の平均値が黒色レベル近傍と白色レベル近傍とに分散しているのかどうか、すなわち背景画に日陰の有無が存在するのかどうかを判定する。輝度の平均値は５０％の灰色レベルであるが、輝度の分布が黒色レベル近傍と白色レベル近傍とに分散していれば、監視エリアの背景は日向と日陰（可視カメラ２では侵入者の検知が困難）が生じているとして可視背景画解析値Ｂｐを１に設定し、輝度の分布が黒色レベル近傍と白色レベル近傍とに分散していなければ、可視背景画解析値Ｂｐを２に設定する。
【００２２】
図３は、本発明の実施形態による赤外線画像データＤ２に基づく侵入物体検出画像処理部７における処理のフローチャートである。赤外線データＤ２に基づく動きの検知は、背景画生成部７１Ｉおよび動き検知部７２Ｉ（赤外動体検知手段）で行なわれている。背景画生成部７１Ｉおよび動き検知部７２Ｉは、背景画生成部７１Ｏおよび動き検知部７２Ｏの処理工程と同様であるため、ここでは説明を省略する。なお、可視画像データＤ１に基づく侵入物体検出画像処理部７における処理と、赤外線画像データＤ２に基づく侵入物体検出画像処理部７における処理とは、同時に時分割処理される。
【００２３】
図４は、本発明の実施形態による侵入者判定部７４における処理のフローチャートである。輝度偏差検出部７３（有効画像判定手段）により決定された有効な画像データにおける動き検知部７２Ｏ（可視動体検知手段）および動き検知部７２Ｉ（赤外動体検知手段）の検知結果によって監視エリア内への移動体の侵入を判定する侵入者判定部７４（侵入者判定手段）では、可視画像において発生しやすい虚像による過剰検知や、赤外線画像において発生しやすいマスキングによる検知の見逃しを改善するために、ステップＳ４０１〜ステップＳ４１２に示す処理を行なっている。
【００２４】
ステップＳ４０１では、可視背景画解析値Ｂｐが０であるのかどうかの判定を行なう。可視背景画解析値Ｂｐが０である場合は監視エリアが暗闇であると判定され、移動体の検知に使用される画像データとして可視画像データは無効となりステップＳ４０２に移行し、可視背景画解析値Ｂｐが０以外のときはステップＳ４０３に移行する。ステップＳ４０２において、赤外線画像データの動き検知ＩＭが”有”のときはステップＳ４１２にて侵入者検知ＭＤを”有”に設定する。赤外線画像データの動き検知ＩＭが”有”ではないときは侵入者無しとして処理を終了する。ステップＳ４０３では、可視画像データの動き検知ＯＭの有無を判定し、可視画像データの動き検知ＯＭが”有”のときはステップＳ４０４に移行し、可視画像データの動き検知ＯＭが”有”以外のときはステップＳ４０７に移行する。ステップＳ４０４において、赤外線画像データの動き検知ＩＭが”有”であれば侵入者を検知したとして侵入者検知ＭＤを”有”に設定し、赤外線画像データの動き検知ＩＭが”有”でなければステップＳ４０５に移行する。ステップＳ４０５は、可視画像データでは移動体の動きを検知したが赤外線画像データでは移動体の動きを検知できなかった場合についての処理であり、状態変化検出閾値設定部７５Ｉで行なわれる。ステップＳ４０５では、動き検知部７２Ｏによって動きを検知した可視画像データのブロック群に対応する赤外線画像データのブロック群の検知の感度を上げて（赤外線画像データの状態変化を検知する閾値を下げて）、再度検知を行う。そして、ステップＳ４０６において、赤外線画像データの動き検知ＩＭが”有”であれば、ステップＳ４１２にて侵入者検知ＭＤを”有”に設定し、それ以外は侵入者無しと判定して処理を終了する。状態変化検出閾値設定部７５Ｉについては、後に詳細を説明する。
【００２５】
ステップＳ４０７は、可視画像データの動き検知ＯＭが無い時における赤外線画像データの動き検知ＩＭを判定する。赤外線画像データの動き検知ＩＭが無い場合は侵入者無しと判定して処理を終了し、赤外線画像データの動き検知ＩＭが”有”の場合はステップＳ４０８に移行する。ステップＳ４０８では、監視エリアの背景の輝度がどのような分布であるかを判定している。この判定は、例えば移動体が日陰に潜んでいるために可視画像では検知不可能であるのか、例えば噴出し窓からの熱風吹き出しが原因となって侵入者以外の赤外線画像の動きを検知しているのかという、可視画像の見逃しか赤外線画像の過剰検知なのかを識別している。ここで、可視背景画解析値Ｂｐが１の場合はステップＳ４０９に、１以外の場合はステップＳ４０９に移行する。
【００２６】
ステップＳ４０９では、赤外線画像データから動きを検知したブロックは、それに対応する可視画像の背景画のブロックが黒色レベル近傍であるのかどうかを判定している。黒レベル近傍である場合は日陰に侵入者が存在すると判定し、可視画像データによる動き検知は無効として赤外線画像データによる動き検知のみを有効としてステップＳ４１２にて侵入者検知ＭＤを”有”に設定する。一方、黒色レベル近傍で無い場合は、ステップＳ４１０に移行する。
【００２７】
ステップＳ４１０は、可視画像データでは移動体の動きを検知できずに赤外線画像データでは移動体の動きを検知し、移動体が監視エリアの日陰に存在しないと判定された場合についての処理であり、状態変化検出閾値設定部７５Ｏで行なわれる。ステップＳ４１０では、動き検知部７２Ｉによって動きを検知した赤外線画像データのブロック群に対応する可視画像データのブロック群の検知の感度を上げて（可視画像データの状態変化を検知する閾値を下げて）、再度検知を行なう。そして、ステップＳ４１１において、可視画像データの動き検知ＯＭが”有”であれば、ステップＳ４１２にて侵入者検知ＭＤを”有”に設定し、それ以外は侵入者無しと判定して処理を終了する。状態変化検出閾値設定部７５Ｏについては、後に詳細を説明する。
【００２８】
次に、状態変化検出閾値設定部７５Ｏ、７５Ｉについて説明する。状態変化検出閾値設定部７５Ｏ、７５Ｉは、動き検知部７２Ｏ、７２Ｉにおいて実行される背景画生成部７１Ｏ、７１Ｉで生成される背景画と逐次入力されてくる画像の各々の輝度情報の差分を求めることによって、状態変化有無ブロックの２値化するための輝度差閾値を設定する機能を有する。輝度差閾値の設定の必要性は、可視光では撮像照度範囲が４桁以上の明るさに対応しているに対して、侵入者検知装置１に取り込んだ画像データの輝度情報が８ビットのデジタルデータに変換されるために生じるダイナミックレンジの不足を改善するためであり、背景画の輝度情報に応じて適切な輝度差閾値を設定する。
【００２９】
例えば、図５（ａ）から図５（ｂ）への変化に示すように、均一照明下の監視エリアに侵入した移動体は、比較的大きな輝度差が生じるため輝度差閾値が１０〜２０程度であっても可視画像からの検知見逃しはない。しかし、図６（ａ）から図６（ｂ）への変化に示すように、照度が１桁以上異なるような日向と日陰が生じている監視エリアに侵入した移動体は、日陰部分と重なり合うと閾値が１０程度では検知見逃しをしてしまう可能性が極めて高くなるので、可視画像データによる状態変化検知の輝度差閾値を下げることによって感度アップさせる。また、赤外線画像データに対しても、０℃以下の極寒冷地や４０℃以上にもなる砂漠地では人体温度を精度良く画像表現するためにＤＣオフセットやゲイン調整が行なわれているのが一般的である。そうすることによって、監視エリアの背景画温度と人体温との相対温度差に応じた輝度閾値設定を行なうことで検知精度のアップを図ることができる。
【００３０】
なお、本発明の実施形態では、監視エリアの照度を可視画像データＤ１から生成した背景画に基づいて判定しているが、可視カメラ２の近傍に備えられた照度センサーによって取得された情報によって判定しても同様の効果が得られる。また、可視画像および赤外線画像の状態変化を検出するために、通常時の背景画に対して逐次入力される各フィールド画を比較して差分して検出しているが、適当な時間間隔で設定された各フィールド間の画像情報を比較して検出しても同様の状態変化検知の効果が得られる。
【００３１】
以上のことから、監視エリアが暗闇のときは、可視画像データの動き検知ＯＭを無効にして赤外線画像データの動き検知ＩＭを有効にすることによって侵入者の検知を行なう。また、可視画像データの動き検知ＯＭと赤外線画像データの動き検知ＩＭの判定結果が異なった場合は、背景画の輝度に応じた適切な輝度差閾値に変更し、再度動き検知を行なう。そのため、侵入者の見逃しや検知対象物以外の自然現象の変化などが原因となる過剰検知を抑制した高精度な侵入者検知を行なうことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明の実施形態による侵入者検知装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施形態による可視画像データに基づく侵入物体検出画像処理部における処理のフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態による赤外線画像データに基づく侵入物体検出画像処理部における処理のフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態による侵入者判定部における処理のフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態による背景画像の輝度偏差検出の効果を示す図である。
【図６】本発明の実施形態による背景画像の輝度偏差検出の効果を示す図である。
【符号の説明】
【００３３】
１  侵入者検知装置、２  可視カメラ、３  赤外線カメラ、４  ＡＤ変換器、５  バッファメモリー、６  ブロックデータ平滑部、７  侵入物体検出画像処理部、８  画像データ記録処理部、９  情報源符号化部、１０  発報処理部、１１  出力端子、１２  ＬＡＮ端子。
【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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