(57)【要約】【課題】少ないメモリを用いて精度よく監視領域内への侵入物を検出することのできる物体検出装置を提供する。【解決手段】画像処理ユニット７は、背景画像及び現フレーム画像に係る情報を、それぞれ小領域毎にテクスチャテンプレートＴ１〜Ｔｋを用いて情報量の少ない低次元の特徴量ベクトルＹに投影し、これら投影した低次元の特徴量ベクトルＹ同士を比較することによって監視領域内への侵入物の検出を行う。その際に用いるテクスチャテンプレートＴ１〜Ｔｋを複数のサンプル画像に基づく主成分分析を行って演算することにより、小領域毎の画像情報を低次元の特徴量ベクトルに投影する際に画像情報の特徴的な情報の損失を低減することができる。【選択図】　　図２
2004109006.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段によって複数の異なる撮像タイミングで撮像した同一領域の画像を比較して上記領域内への侵入物を検出する物体検出装置において、
上記画像における小領域毎の画像情報を予め設定したテンプレートを用いて上記画像情報よりも情報量の少ない特徴量ベクトルに投影する投影手段と、
現在までに撮像した各画像から得られる上記特徴量ベクトルに基づき、背景情報として小領域毎に特徴量ベクトルを記憶する記憶手段と、
上記記憶手段に記憶した特徴量ベクトルと新たに撮像した画像に基づく特徴量ベクトルとを小領域毎に比較して両特徴量ベクトルの相違度が大きい小領域を侵入物が撮像された小領域として抽出する小領域抽出手段とを備えたことを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
上記テンプレートは、上記小領域に対応するサイズの複数のサンプル画像の情報に基づく主成分分析を行うことで設定されることを特徴とする請求項１記載の物体検出装置。
【請求項３】
上記記憶手段は、上記領域に侵入物が存在しない状態において撮像した画像から得られる上記特徴量ベクトルに基づき、背景情報として小領域毎に特徴量ベクトルを記憶することを特徴とする請求項１または請求項２記載の物体検出装置。
【請求項４】
順次撮像した上記画像に基づく特徴量ベクトル間の相違度が所定期間連続して所定以下である小領域について、上記記憶手段に記憶した特徴量ベクトルを最新のものに更新する更新手段を有することを特徴とする請求項１乃至請求項３記載の何れかに記載の物体検出装置。
【請求項５】
上記相違度は、上記記憶手段に背景情報として記憶した特徴量ベクトルと、新たに撮像した画像に基づく特徴量ベクトルとの差ベクトルの長さに基づいて算出されることを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れかに記載の物体検出装置。
【請求項６】
上記相違度は、上記記憶手段に背景情報として記憶した特徴量ベクトルと、新たに撮像した画像に基づく特徴量ベクトルとのなす角に基づいて算出されることを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れかに記載の物体検出装置。
【請求項７】
上記相違度は、上記記憶手段に背景情報として記憶した特徴量ベクトルと、新たに撮像した画像に基づく特徴量ベクトルとの差ベクトルの長さ及びなす角にそれぞれ所定の重み付けをしたものに基づいて算出されることを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れかに記載の物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の異なる撮像タイミングで撮像した同一の監視領域の画像を比較して監視領域内への進入物を検出する物体検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、例えば人物や自動車等の踏切内への侵入検出等を目的として、固定したＣＣＤカメラ等によって所定の監視領域の画像を逐次撮像し、これら撮像した各画像間を比較することで監視領域内への侵入物を検出する物体検出装置については様々な提案がなされている。例えば特開平８−３１７３７３号公報には、踏切内等への侵入物を検出する物体検出装置として、複数フレームの画像についてそれぞれ同じ画素を比較し、中間の輝度値を有する画素を用いて監視領域の背景画像を得るとともに、背景画像と新たな入力画像の画素同士を比較することにより視野内に入り込んだ物体を検出する技術が開示されている。
【０００３】
【特許文献１】
特開平８−３１７３７３号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の特開平８−３１７３７３号公報にも開示されているように、従来の技術において物体検出を精度よく行うためには、参照用の背景画像（侵入物を含まない画像）と新たな入力画像（現フレーム画像）との対応する画素同士を比較する必要があるため、物体検出装置は、少なくとも背景画像全体を記憶し得るだけの大容量のメモリ（ワークメモリ等）を必要とし、その結果、製造コストの高騰等を招く虞がある。
【０００５】
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、少ないメモリを用いて精度よく監視領域内への侵入物を検出することのできる物体検出装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、請求項１記載の発明は、撮像手段によって複数の異なる撮像タイミングで撮像した同一領域の画像を比較して上記領域内への侵入物を検出する物体検出装置において、上記画像における小領域毎の画像情報を予め設定したテンプレートを用いて上記画像情報よりも情報量の少ない特徴量ベクトルに投影する投影手段と、現在までに撮像した各画像から得られる上記特徴量ベクトルに基づき、背景情報として小領域毎に特徴量ベクトルを記憶する記憶手段と、上記記憶手段に記憶した特徴量ベクトルと新たに撮像した画像に基づく特徴量ベクトルとを小領域毎に比較して両特徴量ベクトルの相違度が大きい小領域を侵入物が撮像された小領域として抽出する小領域抽出手段とを備えたことを特徴とする。
【０００７】
すなわち、請求項１記載の発明は、撮像した画像における小領域毎の画像情報を予め設定したテンプレートを用いて上記画像情報よりも情報量の少ない特徴量ベクトルに投影し、現在までに撮像した各画像にから得られる上記特徴量ベクトルに基づき背景情報として小領域毎に特徴量ベクトルを記憶手段に記憶する。そして、記憶手段に記憶した特徴量ベクトルと新たに撮像した画像に基づく特徴量ベクトルとを小領域毎に比較して両特徴量ベクトルの相違度が大きい小領域を侵入物が撮像された小領域として抽出する。
【０００８】
また、請求項２記載の発明による物体検出装置は、請求項１記載の発明において、上記テンプレートは、上記小領域に対応するサイズの複数のサンプル画像の情報に基づく主成分分析を行うことで設定されることを特徴とする。
【０００９】
また、請求項３記載の発明による物体検出装置は、請求項１または請求項２記載の発明において、上記記憶手段は、上記領域に侵入物が存在しない状態において撮像した画像から得られる上記特徴量ベクトルに基づき、背景情報として小領域毎に特徴量ベクトルを記憶することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項４記載の発明による物体検出装置は、請求項１乃至請求項３の何れかに記載の発明において、順次撮像した上記画像に基づく特徴量ベクトル間の相違度が所定期間連続して所定以下である小領域について、上記記憶手段に記憶した特徴量ベクトルを最新のものに更新する更新手段を有することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項５記載の発明による物体検出装置は、請求項１乃至請求項４の何れかに記載の発明において、上記相違度は、上記記憶手段に背景情報として記憶した特徴量ベクトルと、新たに撮像した画像に基づく特徴量ベクトルとの差ベクトルの長さに基づいて算出されることを特徴とする。
【００１２】
また、請求項６記載の発明による物体検出装置は、請求項１乃至請求項４の何れかに記載の発明において、上記相違度は、上記記憶手段に背景情報として記憶した特徴量ベクトルと、新たに撮像した画像に基づく特徴量ベクトルとのなす角に基づいて算出されることを特徴とする。
【００１３】
また、請求項７記載の発明による物体検出装置は、請求項１乃至請求項４の何れかに記載の発明において、上記相違度は、上記記憶手段に背景情報として記憶した特徴量ベクトルと、新たに撮像した画像に基づく特徴量ベクトルとの差ベクトルの長さ及びなす角にそれぞれ所定の重み付けをしたものに基づいて算出されることを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図面は本発明の第１の実施の形態に係わり、図１は物体検出装置の概略構成図、図２は侵入物検出ルーチンを示すフローチャート、図３は撮像画像と投影画像との関係を示す説明図、図４はテクスチャテンプレート群の一例を示す説明図、図５は背景投影画像の特徴量ベクトルと現フレームの特徴量ベクトルとの関係を示す説明図、図６は侵入物検出時の作用を簡略化して示す説明図である。
【００１５】
図１において符号１は、踏切等に設定した監視領域内への侵入物を検出する物体検出装置を示す。この物体検出装置１は、撮像手段としてのカメラ２が、アンプ３、Ａ／Ｄ変換器４、補正回路５、及び、画像データメモリ６を介して画像処理ユニット７に接続されて要部が構成されている。
【００１６】
カメラ２は、踏切等の監視対象に対する定点観察を可能とすべく監視対象に対して光軸が所定に固定されたＣＣＤカメラ等で構成され、これにより、同一の監視領域を例えば横５１２画素×縦２００画素の画像サイズで逐次撮像可能となっている。カメラ２で撮像されたアナログ画像は、アンプ３によって比例増幅された後、Ａ／Ｄ変換器４で例えば２５６階調のデジタル信号に変換される。デジタル化された画像は、カメラ２のイメージセンサによる出力特性のばらつき等を補償するための補正回路５で画像信号のゲインやオフセット量が調整された後、画像データメモリ６に蓄積される。
【００１７】
画像処理ユニット７は、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等がバスラインを介して互いに接続されたマイクロコンピュータを中心として構成されている。画像処理ユニット７のＲＯＭ内には侵入物検知ソフトウェア７ａが格納されており、画像処理ユニット７は、画像データメモリ６から適宜読み出した画像を侵入物検知ソフトウェア７ａに従って処理することで、監視領域内の侵入物検出を行う。
【００１８】
この場合、画像処理ユニット７は、画像データメモリ６から適宜読み出した画像を図３に示すように横Ｗ画素×縦Ｈ画素（例えば、Ｗ＝１６、Ｈ＝８）の小領域に区画し、小領域毎の画像情報（各画素の輝度情報）を用いてＤ次元（Ｗ×Ｈ次元、例えば、１２８次元）の特徴量ベクトルＸを生成する。ここで、小領域における各画素の輝度値をｘｉｊ（ｉ＝１〜Ｗ、ｊ＝１〜Ｈ）とすると、特徴量ベクトルＸは、
【数１】
2004109006.tif 000003
で規定される。
【００１９】
次に、画像処理ユニット７では、この特徴量ベクトルＸを、予めＲＯＭ内に格納した横Ｗ画素×縦Ｈ画素のｋ枚（例えば、ｋ＝８）のテクスチャテンプレートＴ１〜Ｔｋ（図４参照）を用いて、特徴量ベクトルＸよりも情報量の少ない低次元の特徴量ベクトルＹに投影する。具体的には、ＲＯＭ内には、各テクスチャテンプレートＴｋを前述の特徴量ベクトルＸの生成と同じ要領でそれぞれベクトル化したＤ次元のベクトルＵｋが格納されており、画像処理ユニット７では、
【数２】
2004109006.tif 000004
によって、小領域毎の特徴量ベクトルＸをｋ次元の特徴量ベクトルＹにそれぞれ投影する。
【００２０】
そして、画像処理ユニット７は、システムの起動直後に読み出した画像に基づいて求めた特徴量ベクトルＹの２次元配列（図３参照）を背景投影画像としてＲＡＭ内に記憶し、この背景投影画像と、新たに読み出した画像に基づく特徴量ベクトルＹの２次元配列（現フレーム投影画像）とを小領域毎に比較する。これにより、両特徴量ベクトルの相違度が大きい小領域が、侵入物が撮像された小領域として抽出される。すなわち、画像処理ユニット７は、本発明に係る、投影手段、記憶手段、及び小領域抽出手段としての各機能を実現する。
【００２１】
ここで、本実施の形態で用いられるテクスチャテンプレートＴ１〜Ｔｋ（すなわち、固有ベクトルＵ１〜Ｕｋ）の具体的な設定方法の一例について説明する。
これらのテクスチャテンプレートＴ１〜Ｔｋは、侵入物検出に実際に使用されるカメラ２の特性を反映させるため、当該カメラ２で任意に撮像された複数枚の自然画像に基づいて設定される。
【００２２】
すなわち、テクスチャテンプレート設定の最初の行程として、カメラ２による任意の風景画像が撮像され、撮像された各画像が横Ｗ画素×縦Ｈ画素のサンプル画像に分解される。この場合、例えば、横５１２画素×縦２００画素の画像サイズの５枚の画像が撮像され、これらが横１６画素×縦８画素のサンプル画像にそれぞれ分解されたとすると、サンプル数Ｎ＝４０００個のサンプル画像を得ることができる。
【００２３】
そして、次の行程で、サンプル画像毎に、画素の輝度情報に基づく仮想的なＤ次元のサンプルベクトルＰｌ（ｌ＝１〜Ｎ）が生成される。
【数３】
2004109006.tif 000005
その際、各サンプル画像間の平均輝度のばらつきを解消するため、各サンプルベクトルＰｌの要素ｐｉ（ｉ＝１〜Ｄ）には、各サンプル画像における各画素の輝度値から当該サンプル画像の輝度の平均値をそれぞれ差し引いた値が設定される。
【００２４】
そして、次の行程で、Ｎ個のサンプルベクトルＰｌ（ｌ＝１〜Ｎ）を用いて主成分分析を行うことにより、固有ベクトルＵ１〜Ｕｋが求められる。すなわち、先ず、各サンプルベクトルＰｌの平均ベクトルｍが算出され、Ｎ個のサンプルベクトルＰｌを用いた共分散行列Ｓ（Ｄ×Ｄ行列）が、
【数４】
2004109006.tif 000006
により求められる。そして、共分散行列Ｓの各固有値が求められ、これら各固有値（Ｄ個の固有値）のうち絶対値の大きい上位ｋ個（例えば８個）に対応する固有ベクトルが上述のベクトルＵ１〜Ｕｋとして設定される。なお、このような演算で得られた上位ｋ個の固有ベクトルＵ１〜Ｕｋは、カメラ２で得られる小領域画像の最も特徴的な（最も輝度のばらつきが大きな）上位ｋ個のテクスチャとなる。
【００２５】
以下、図２のフローチャートに従って、画像処理ユニット７で実行される侵入物検出ルーチンについて説明する。ここで、本実施の形態において、画像処理ユニット７は、踏切等の監視領域内に歩行者や車両等の侵入物がないことが人為的に確認さた状態でオンされるようになっており、画像処理ユニット７がオンされると、侵入物検出ルーチンが所定時間毎に実行されるようになっている。
【００２６】
ルーチンがスタートすると、画像処理ユニット７は、先ず、ステップＳ１０１において、画像データメモリ６に蓄積された画像のうち最新のものを現フレーム画像として読み込む。
【００２７】
続く、ステップＳ１０２において、画像処理ユニット７は、読み込んだ現フレーム画像を横Ｗ画素×縦Ｈ画素の小領域に区画し、区画した小領域毎に、各画素の輝度情報に基づくＤ次元の特徴量ベクトルＸをそれぞれ生成するとともに、これら各特徴量ベクトルＸを、ベクトルＵ１〜Ｕｋを用いてｋ次元の特徴量ベクトルＹに投影する。
【００２８】
続く、ステップＳ１０３において、画像処理ユニット７は、今回のルーチンが当該画像処理ユニット７の起動直後の最初のルーチンであるか否かを調べ、起動直後のルーチンであると判定した場合にはステップＳ１０４に進む。
【００２９】
そして、ステップＳ１０４において、画像処理ユニット７は、今回ステップ１０２で演算した各特徴量ベクトルＹを各小領域に対応させて２次元空間上に配列することで、特徴量ベクトルＹの２次元配列からなる仮想的な画像（背景投影画像）を生成し、この背景投影画像をＲＡＭ内に記憶した後、ルーチンを抜ける。すなわち、画像処理ユニット７は監視領域内に侵入物がない状態でオンされるため、画像処理ユニット７の起動直後に演算された各特徴量ベクトルＹから、侵入物の情報を含まない監視領域の仮想的な画像である背景投影画像を得ることができる。
【００３０】
一方、ステップＳ１０３において、今回のルーチンが画像処理ユニット７の起動直後のルーチンではないと判定されてステップＳ１０５に進むと、画像処理ユニット７は、今回ステップＳ１０２で演算した各特徴量ベクトルＹを各小領域に対応させて２次元空間上に配列することで、特徴量ベクトルＹの２次元配列からなる仮想的な画像（現フレーム投影画像）を生成する。
【００３１】
そして、画像処理ユニット７は、続くステップＳ１０６において、背景投影画像と現フレーム投影画像の各特徴量ベクトルＹを対応する小領域毎に比較することで侵入物が撮像された小領域を抽出した後、ルーチンを抜ける。具体的には、画像処理ユニット７は、例えば、背景投影画像の特徴量ベクトルＹと現フレーム投影画像の特徴量ベクトルＹとのｋ次元空間上での差ベクトル（図５参照）の大きさを両特徴量ベクトルＹの相違度Ｉとして算出し、この相違度Ｉが予め設定された閾値Ｉ１以上である小領域を今回侵入物が撮像された小領域として抽出した後、ルーチンを抜ける。
【００３２】
次に、このような処理による作用について、図６を参照して簡単に説明する。画像処理ユニット７は、起動直後に、画像データメモリ６から、例えば図６（ａ）に示す画像を読み込むと、この画像の小領域毎に特徴量ベクトルＹを演算し、これらの２次元配列を背景投影画像として記憶する。その後において、画像処理ユニット７は、適宜、画像データメモリ６から最新の画像（現フレーム画像）を読み込み、小領域毎に特徴量ベクトルＹを演算して現フレーム投影画像を生成し、背景投影画像と比較する。今、画像処理ユニット７が、例えば図６（ｂ）に示すように、人物が撮像された画像を新たに読み込んだとする。このような場合、現フレーム画像上における人物が撮像された各小領域では以前と比べて輝度値が大きく変化しているため、これらの小領域の特徴量ベクトルＹは、対応する背景投影画像上の小領域の特徴量ベクトルＹと相違することとなる。従って、これらの小領域が、図６（ｃ）に太枠で示すように、今回侵入物が撮像された小領域として抽出される。
【００３３】
このような実施の形態によれば、背景画像及び現フレーム画像に係る情報を、それぞれ小領域毎にテクスチャテンプレートを用いて情報量の少ない低次元の特徴量ベクトルに投影し、これら投影した低次元の特徴量ベクトル同士の比較によって監視領域内への侵入物の検出を行う構成としたので、背景画像に係る情報の記憶容量を縮小することができる。例えば縦１６画素×横８画素の２５６階調のモノクロ画像の小領域の画像情報を記憶する際には、１画素あたり１バイトの記憶容量が必要であると仮定した場合、１小領域あたり１６×８×１＝１２８バイトの記憶容量を必要とするが、この画像情報を、例えば８次元の特徴量ベクトルに投影して記憶すると、１次元あたり１バイトの記憶容量が必要であると仮定した場合、１小領域あたり８バイトの記憶容量で済む。すなわち、１小領域に必要な記憶容量が８／１２８に圧縮されることになる。画像全体でも同じ比率で記憶容量が圧縮されるので、画像処理ユニット７は、比較的低容量のメモリ（ＲＡＭ等）を搭載した安価なマイクロコンピュータ等を用いて構成することができる。
【００３４】
この場合、テクスチャテンプレートを複数のサンプル画像に基づく主成分分析を行って演算することにより、小領域毎の画像情報を低次元の特徴量ベクトルに投影する際に、各画像情報における特徴的な情報の損失を低減することができる。すなわち、上述の演算によって各固有ベクトルを設定することにより、これら各テクスチャテンプレートは所定の小領域画像における特徴的なテクスチャの固有ベクトルに設定することができる。そして、このように特徴的な固有ベクトルを用いて各小領域の画像情報を低次元の特徴量ベクトルに投影することにより、元の画像情報における特徴的な情報の損失を低減することができる。換言すれば、元の画像情報における特徴的な情報を、低次元の特徴量ベクトルに強く反映させることができる。
【００３５】
さらに、各テクスチャテンプレート（各固有ベクトル）設定の際のサンプル画像として、実際に使用するカメラで撮像した自然画像を小領域に区画したものを採用することにより、カメラ固有の特性に応じたより適切なテクスチャテンプレートを設定することができる。
【００３６】
次に、図７は本発明の第２の実施の形態に係わり、図７は侵入物検出ルーチンを示すフローチャートである。なお、本実施の形態は、順次撮像した画像に基づく特徴量ベクトル間の相違度が所定期間連続して所定値以下である小領域について、背景投影画像の特徴量ベクトルを最新のものに更新する点が、上述の第１の実施の形態と主として異なる。すなわち、本実施の形態における画像処理ユニット７は、上述の第１の実施の形態の投影手段、記憶手段、及び小領域抽出手段としての各機能に加え、更新手段としての機能を実現する。その他、同様の点については説明を省略する。
【００３７】
以下、図７のフローチャートに従って、画像処理ユニット７で実行される侵入物検出ルーチンについて説明する。ここで、本実施の形態において、画像処理ユニット７は任意のタイミングでオンされるようになっており、画像処理ユニット７がオンされると、侵入物検出ルーチンが所定時間毎に実行されるようになっている。
【００３８】
ルーチンがスタートすると、画像処理ユニット７は、先ず、ステップＳ２０１において、今回のルーチンが画像処理ユニット７の起動直後の最初のルーチンであるか否かを調べる。
【００３９】
そして、ステップＳ２０１において今回のルーチンが起動直後の最初のルーチンであると判定されると、ステップＳ２０２に進み、画像処理ユニット７は、各小領域の特徴量ベクトルＹを所定の固定値（初期値）とした背景投影画像を生成し、ＲＡＭ内に記憶する。なお、この場合の特徴量ベクトルＹの初期値としては、例えば、小領域画像が黒一色であると仮定した際の特徴量ベクトルＸをｋ次元に投影したものが用いられる。
【００４０】
続くステップＳ２０３、Ｓ２０４、及びＳ２０５において、画像処理ユニット７は、上述の第１の実施の形態におけるステップＳ１０１、Ｓ１０２、及びＳ１０５と同様の処理を行った後、ステップＳ２０６に進む。
【００４１】
ステップＳ２０６において、画像処理ユニット７は、現フレーム投影画像と前フレーム投影画像（後述する）との対応する特徴量ベクトルＹ間の相違度が所定の小さな閾値Ｉ２以下の状態で、所定フレーム（例えば、３００フレーム＝１００秒）連続する小領域があるか否かを調べる。
【００４２】
そして、ステップＳ２０６において、所定フレーム連続する小領域があると判定されてステップＳ２０７に進むと、画像処理ユニット７は、この小領域に対応する背景投影画像上の小領域の特徴量ベクトルＹを最新のものに更新した後、ステップＳ２０８に進む。すなわち、ある小領域における特徴量ベクトルＹの時系列的な相違度が所定の小さな閾値Ｉ２以下で所定フレーム以上連続している場合、その間の小領域内には人物や車両等の侵入物が撮像されなかったことが推測できる。従って、画像処理ユニット７は、このような場合の小領域における特徴量ベクトルＹが背景に係る画像情報のみから構成されていると推測し、該当する小領域の特徴量ベクトルＹを更新する。
【００４３】
一方、ステップＳ２０６において、所定フレーム連続する小領域がないと判定された場合には、画像処理ユニット７は、そのままステップＳ２０８にジャンプする。
【００４４】
ステップＳ２０６或いはステップＳ２０７からステップＳ２０８に進むと、画像処理ユニット７は、背景投影画像上の全ての小領域で特徴量ベクトルＹの更新が少なくとも１回以上なされたか否か、すなわち背景投影画像上の各小領域の特徴量ベクトルＹが全て初期値から更新されたか否かを調べる。
【００４５】
そして、ステップＳ２０８において、背景投影画像上の全ての小領域で特徴量ベクトルＹが更新されていると判断してステップＳ２０９に進むと、画像処理ユニット７は、上述の第１の実施の形態におけるステップＳ１０６と同様の処理を行った後、ステップＳ２１０に進む。
【００４６】
一方、ステップＳ２０８において、未だ、背景投影画像上の全ての小領域で特徴量ベクトルＹが更新されていないと判断すると、画像処理ユニット７は、ステップＳ２１０にジャンプする。
【００４７】
そして、ステップＳ２１０において、画像処理ユニット７は、ステップＳ２０５で生成した現フレーム投影画像を前フレーム投影画像としてＲＡＭ内に記憶した後、ルーチンを抜ける。
【００４８】
このような実施の形態によれば、上述の第１の実施の形態で得られる効果に加え、所定の要件のもとで、常時、背景投影画像を更新することができるという効果を奏する。
【００４９】
従って、監視領域内に侵入物がないタイミングを見計らって画像処理ユニット７をオンする等の作業が不要となり、操作性が向上する。換言すれば、特徴量ベクトルの更新によって、実際の監視領域の状況に応じた背景投影画像が生成されるので、装置の設置作業や起動作業等が容易となる。このことは、設置対象が営業中の鉄道踏切等であって、鉄道や道路の運行を止めることが困難な場合などに特に有効である。
【００５０】
また、極めて緩やかな監視領域内の変動の情報は、特徴量ベクトルの更新によって背景投影画像に取り込まれるので、例えば、１日の太陽の移動による影の移動のような緩やかな監視領域の変動を侵入物として誤検出することを防止できる。従って、本装置を屋外等で特に有効に利用することができる。
【００５１】
なお、上述の各実施の形態において用いられるテクスチャテンプレートは主成分分析によって設定されたものに限定されるものではなく、例えば、人為的に作成された所定の縦縞模様や横縞模様及びこれらの組合わせ等に基づいて設定されるものであってもよい。
【００５２】
また、上述の各実施の形態において、背景投影画像と現フレーム投影画像との小領域毎の特徴量ベクトルを比較する際の相違度、及び、小領域における特徴量ベクトルの時系列的な相違度は、比較する両特徴量ベクトルの差ベクトルの長さに基づくものに限定されるものではなく、例えば、両特徴量ベクトルのなす角θ（図５参照）に基づいて算出されるものであってもよく、また、両特徴量ベクトルの差ベクトルの長さ及びなす角θにそれぞれ所定の重み付けをしたものに基づいて算出されるものであってもよい。
【００５３】
また、本発明による物体検出装置が適用される監視領域は、踏切に限定されるものではなく、その他、あらゆる定点観察による侵入物検出に適用が可能であることは勿論である。
【００５４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、少ないメモリを用いて精度よく監視領域内への侵入物を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係わり、物体検出装置の概略構成図
【図２】同上、侵入物検出ルーチンを示すフローチャート
【図３】同上、撮像画像と投影画像との関係を示す説明図
【図４】同上、テクスチャテンプレート群の一例を示す説明図
【図５】同上、背景投影画像の特徴量ベクトルと現フレームの特徴量ベクトルとの関係を示す説明図
【図６】同上、侵入物検出時の作用を簡略化して示す説明図
【図７】本発明の第２の実施の形態に係わり、侵入物検出ルーチンを示すフローチャート
【符号の説明】
１　…　物体検出装置
２　…　カメラ（撮像手段）
７　…　画像処理ユニット（投影手段、記憶手段、小領域抽出手段、更新手段）
Ｙ　…　特徴量ベクトル
【図１】
2004109006.tif 000007
【図２】
2004109006.tif 000008
【図３】
2004109006.tif 000009
【図４】
2004109006.tif 000010
【図５】
2004109006.tif 000011
【図６】
2004109006.tif 000012
【図７】
2004109006.tif 000013