(57)【要約】【課題】監視映像の動きベクトルから真値を得ること。【解決手段】動きベクトル計算部により映像中の動きベクトルを計算し、動きベクトルの散布図１を算出する。代表値計算部により、動きベクトルの散布図１中に正方形領域２を探索し、各正方形領域内部の動きベクトルの点１ａを計数し、動きベクトル点数が多い正方形領域の中心位置（ｘ，ｙ）を動きベクトルの代表値とする。【選択図】      図２
2004178262.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像から動きベクトルを計算し、動きベクトルの散布図を算出すること、前記散布図内を正方形領域で探索し、各正方形領域内の動きベクトルの点数（以下、内部点数）を計数し、最多の内部点数を持つ正方形領域の中心位置を動きベクトルの代表値とすることを特徴とする動き方向検出方法。
【請求項２】
映像から動きベクトルを計算し、動きベクトルの散布図を算出する処理を繰り返すこと、前記散布図を算出する毎に、前記散布図内を正方形領域で探索し、各正方形領域内の動きベクトルの点数（以下、内部点数）を計数し、最多の内部点数を持つ正方形領域を調査し第１しきい値と最多の内部点数を比較し、最多の内部点数が第１しきい値を超える場合は、当該最多の内部点数を持つ正方形領域に１票を投じる処理を行い、最多の内部点数が第１しきい値以下の場合は、各正方形領域毎に投じれた票を加算し、加算値が第２しきい値以上である正方形領域の中心位置を動きベクトルの代表値とすることを特徴とする動き方向検出方法。
【請求項３】
映像から動きベクトルを計算し、動きベクトルの散布図を算出する処理を繰り返すこと、前記散布図を算出する毎に、前記散布図内を特定の検出方向に沿って正方形領域で探索し、各正方形領域内の動きベクトルの点数（以下、内部点数）を計数し、最多の内部点数を持つ正方形領域を調査し第１しきい値と最多の内部点数を比較し、最多の内部点数が第１しきい値を超える場合は、当該最多の内部点数を持つ正方形領域に１票を投じる処理を行い、最多の内部点数が第１しきい値以下の場合は、各正方形領域毎に投じれた票を加算し、加算値が第２しきい値以上である正方形領域の中心位置を動きベクトルの代表値とすることを特徴とする動き方向検出方法。
【請求項４】
請求項１または２または３において、θｔｏｌ  を許容角度とするとき、各正方形領域の幅ｗを当該正方形領域の中心位置（ｘ，ｙ）に応じてｗ＝（ｘ２  ＋ｙ２  ）１／２  ｓｉｎ（θｔｏｌ）で設定することを特徴とする動き方向検出方法。
【請求項５】
請求項１または２または３において、前記散布図が動きベクトルから直接算出される散布図に対して縮尺したものであることを特徴とする動き方向検出方法。
【請求項６】
請求項２または３において、前記加算値が第２しきい値以上である場合に異常検出情報を出力することを特徴とする動き方向検出方法。
【請求項７】
映像から動きベクトルを計算し、動きベクトルの散布図を算出する処理を繰り返す第１計算手段と、前記散布図を算出する毎に、前記散布図内を正方形領域で探索し、各正方形領域内の動きベクトルの点数（以下、内部点数）を計数し、最多の内部点数を持つ正方形領域を調査し第１しきい値と最多の内部点数を比較し、最多の内部点数が第１しきい値を超える場合は、当該最多の内部点数を持つ正方形領域に１票を投じる処理を行い、最多の内部点数が第１しきい値以下の場合は、各正方形領域毎に投じれた票を加算し、加算値が第２しきい値以上である正方形領域の中心位置を動きベクトルの代表値とする第２計算手段とを備えることを特徴とする動き方向検出装置。
【請求項８】
映像から動きベクトルを計算し、動きベクトルの散布図を算出する処理を繰り返す第１計算手段と、前記散布図を算出する毎に、前記散布図内を特定の検出方向に沿って正方形領域で探索し、各正方形領域内の動きベクトルの点数（以下、内部点数）を計数し、最多の内部点数を持つ正方形領域を調査し第１しきい値と最多の内部点数を比較し、最多の内部点数が第１しきい値を超える場合は、当該最多の内部点数を持つ正方形領域に１票を投じる処理を行い、最多の内部点数が第１しきい値以下の場合は、各正方形領域毎に投じれた票を加算し、加算値が第２しきい値以上である正方形領域の中心位置を動きベクトルの代表値とする第２計算手段とを備えることを特徴とする動き方向検出装置。
【請求項９】
請求項７または８において、前記第２計算手段はθｔｏｌ  を許容角度とするとき、各正方形領域の幅ｗを当該正方形領域の中心座標（ｘ，ｙ）に応じてｗ＝（ｘ２  ＋ｙ２  ）１／２  ｓｉｎ（θｔｏｌ）で設定することを特徴とする動き方向検出装置。
【請求項１０】
請求項７または８において、前記散布図が動きベクトルから直接算出される散布図に対して縮尺したものであることを特徴とする動き方向検出装置。
【請求項１１】
請求項７または８において、前記第２計算手段は前記加算値が第２しきい値以上である場合に異常検出情報を出力することを特徴とする動き方向検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は映像中の代表的な動き方向を画像処理で検知する技術に関し、映像監視技術に適用して有用なものである。
【０００２】
【従来の技術】
監視映像等の映像中の動きベクトル（オプティカルフローとも呼ばれる）を検出する技術として、輝度差累積法、時空間微分法、フーリエ変換法などが知られている。
【０００３】
【非特許文献１】
カラー表現による可視化技術（谷田、フジテクノシステム発行）
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、監視映像から計算される動きベクトルにはノイズが多く、特に、このノイズには正規分布しない例外値が多く混入しているため、上記の輝度差累積法、時空間微分法、フーリエ変換法などで求めた監視映像の動きベクトルから特定の真値を汎用的に得ることは困難である。
【０００５】
本発明は、監視映像の動きベクトルから特定の真値を得ることができる技術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】
第１発明は上記課題を解決する動き方向検出方法であり、映像から動きベクトルを計算し、動きベクトルの散布図を算出すること、前記散布図内を正方形領域で探索し、各正方形領域内の動きベクトルの点数（以下、内部点数）を計数し、最多の内部点数を持つ正方形領域の中心位置を動きベクトルの代表値とすることを特徴とする。
第２発明は別の動き方向検出方法であり、映像から動きベクトルを計算し、動きベクトルの散布図を算出する処理を繰り返すこと、前記散布図を算出する毎に、前記散布図内を正方形領域で探索し、各正方形領域内の動きベクトルの点数（以下、内部点数）を計数し、最多の内部点数を持つ正方形領域を調査し第１しきい値と最多の内部点数を比較し、最多の内部点数が第１しきい値を超える場合は、当該最多の内部点数を持つ正方形領域に１票を投じる処理を行い、最多の内部点数が第１しきい値以下の場合は、各正方形領域毎に投じれた票を加算し、加算値が第２しきい値以上である正方形領域の中心位置を動きベクトルの代表値とすることを特徴とする。
【０００７】
第３発明は別の動き方向検出方法であり、映像から動きベクトルを計算し、動きベクトルの散布図を算出する処理を繰り返すこと、前記散布図を算出する毎に、前記散布図内を特定の検出方向に沿って正方形領域で探索し、各正方形領域内の動きベクトルの点数（以下、内部点数）を計数し、最多の内部点数を持つ正方形領域を調査し第１しきい値と最多の内部点数を比較し、最多の内部点数が第１しきい値を超える場合は、当該最多の内部点数を持つ正方形領域に１票を投じる処理を行い、最多の内部点数が第１しきい値以下の場合は、各正方形領域毎に投じれた票を加算し、加算値が第２しきい値以上である正方形領域の中心位置を動きベクトルの代表値とすることを特徴とする。
【０００８】
第４発明は、第１発明または第２発明または第３発明の動き方向検出方法において、θｔｏｌ  を許容角度とするとき、各正方形領域の幅ｗを当該正方形領域の中心位置（ｘ，ｙ）に応じてｗ＝（ｘ２  ＋ｙ２  ）１／２  ｓｉｎ（θｔｏｌ）で設定することを特徴とする。
【０００９】
第５発明は、第１発明または第２発明または第３発明の動き方向検出方法において、前記散布図が動きベクトルから直接算出される散布図に対して縮尺したものであることを特徴とする。
第６発明は、第２発明または第３発明の動き方向検出方法において、前記加算値が第２しきい値以上である場合に異常検出情報を出力することを特徴とする。
【００１０】
第７発明は上記課題を解決する動き方向検出装置であり、映像から動きベクトルを計算し、動きベクトルの散布図を算出する処理を繰り返す第１計算手段と、前記散布図を算出する毎に、前記散布図内を正方形領域で探索し、各正方形領域内の動きベクトルの点数（以下、内部点数）を計数し、最多の内部点数を持つ正方形領域を調査し第１しきい値と最多の内部点数を比較し、最多の内部点数が第１しきい値を超える場合は、当該最多の内部点数を持つ正方形領域に１票を投じる処理を行い、最多の内部点数が第１しきい値以下の場合は、各正方形領域毎に投じれた票を加算し、加算値が第２しきい値以上である正方形領域の中心位置を動きベクトルの代表値とする第２計算手段とを備えることを特徴とする。
【００１１】
第８発明は別の動き方向検出装置であり、映像から動きベクトルを計算し、動きベクトルの散布図を算出する処理を繰り返す第１計算手段と、前記散布図を算出する毎に、前記散布図内を特定の検出方向に沿って正方形領域で探索し、各正方形領域内の動きベクトルの点数（以下、内部点数）を計数し、最多の内部点数を持つ正方形領域を調査し第１しきい値と最多の内部点数を比較し、最多の内部点数が第１しきい値を超える場合は、当該最多の内部点数を持つ正方形領域に１票を投じる処理を行い、最多の内部点数が第１しきい値以下の場合は、各正方形領域毎に投じれた票を加算し、加算値が第２しきい値以上である正方形領域の中心位置を動きベクトルの代表値とする第２計算手段とを備えることを特徴とする。
【００１２】
第９発明は、第７発明または第８発明の動き方向検出装置において、前記第２計算手段はθｔｏｌ  を許容角度とするとき、各正方形領域の幅ｗを当該正方形領域の中心座標（ｘ，ｙ）に応じてｗ＝（ｘ２  ＋ｙ２  ）１／２  ｓｉｎ（θｔｏｌ）で設定することを特徴とする。
第１０発明は、第７発明または第８発明の動き方向検出装置において、において、前記散布図が動きベクトルから直接算出される散布図に対して縮尺したものであることを特徴とする。
第１１発明は、第７発明または第８発明の動き方向検出装置において、前記第２計算手段は前記加算値が第２しきい値以上である場合に異常検出情報を出力することを特徴とする。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明に係る動き方向検出技術の実施の形態を説明する。
【００１４】
［発明の原理］
本発明では、監視画像から算出されるノイズの多い動きベクトル（ｘ成分：ｄｘ，ｙ成分：ｄｙ）から、代表的な動きベクトルを検出する。そのため、動きベクトルのノイズの性質に注目して、図１に示すような動きベクトルの散布図１を用いる。散布図１は、動きベクトルの成分ｄｘ、成分ｄｙをそれぞれ横軸、縦軸にとった点１ａをプロットすることで算出される。そして、図２に示すような正方形領域２で散布図１を探索し、最多の内部点数を持つ正方形領域をもって代表的な動きベクトルを検出する。好ましくは、時間的に継続して最多の内部点数を持つ正方形領域を代表的な動きベクトルとして検出する。正方形領域２の横辺と縦辺は、探索の簡単化のため、それぞれ散布図１の横軸、縦軸と平行にしている。
【００１５】
ノイズの性質として、下記（１）（２）をあげることができる。
（１）  動きベクトルの散布図１において、ノイズの分布は真値（動きベクトルの求める正解値）の分布よりも広がって分布する。
（２）  真値に混入するノイズの発生頻度と発生量は散布図１の横軸方向と縦軸方向とで等しい。
【００１６】
従って、上記ノイズの性質に着目すると、正方形領域２を動きベクトルの散布図１中に探索し、各正方形領域２内部の動きベクトルの点数（以下、内部点数）を求め、内部点数が多い箇所を動きベクトルの代表値とすれば、動きベクトルの真値を得ることができる。この場合、好ましくは正方形領域２の中心位置（ｘ，ｙ）と幅ｗを変えて探索する。正方形領域２は、楕円領域や円領域よりも探索処理を計算機に実装しやすいという利点がある。
【００１７】
［装置構成と各動作の概要］
図３に動き方向検出装置の構成例を示す。図３の動き方向検出装置は、動きベクトル計算部（主として第１計算手段に相当）３と、代表値計算部（主として第２計算手段に相当）４と、メモリ部５とを有しており、それらの処理は例えばＣＰＵにより実現される。メモリ部５は内部点数メモリ５ａの機能と中心座標メモリ５ｂ機能を持っている。６は監視用カメラ、７は外部出力である。
【００１８】
動きベクトル計算部３は、輝度差累積法や時空間微分法、フーリエ変換法などの手法により、映像中の動きベクトル（ｄｘ，ｄｙ）を計算する。また、動きベクトル計算部３は、動きベクトルの計算結果から、図１に示したような動きベクトルの散布図１を算出する。
【００１９】
映像源は任意で良いが、本例では監視用カメラ６から映像を得るようにしている。図３ではカメラ６を１台としているが、複数台のカメラの出力映像を１台の動き方向検出装置で処理しても良い。この場合、外部出力７の点数はカメラ台数と同数になる。
【００２０】
代表値計算部４は、図２に示したように、動きベクトル計算部１で算出された動きベクトルの散布図１中に正方形領域２をその中心位置（ｘ，ｙ）と幅ｗを変えて探索し、各正方形領域２の内部点数（正方形領域内部の動きベクトルの点１ａの数）を計数し、内部点数が多い箇所（ｘ，ｙ）が示す動きベクトルを代表値とする計算を行い、これを真値とし、例えば外部出力７として出力する。
【００２１】
また本例では、代表値計算部４は、上述のように計算で得た動きベクトルの代表値が一定以上の動きを示すものである場合、異常検出情報（例えば聴覚的、視覚的など適宜なアラーム）を外部出力７とするようにしている。
【００２２】
但し、散布図１の原点付近は小さい動きベクトルに相当すること、並びに、ノイズが多いことを考慮し、探索範囲は正方形領域２内に散布図１の原点が入らない位置に制限することが好ましい。
【００２３】
正方形領域２の幅ｗは中心位置（ｘ，ｙ）が散布図１の原点から遠ざかるほど大きくされる。一例として、次の近似式（１）により定めることができる。
ｗ＝（ｘ２  ＋ｙ２  ）１／２  ｓｉｎ（θｔｏｌ）              式（１）
ここで、θｔｏｌ  は、図４に示すように散布図１の原点から正方形領域２の縦辺を見込んだ角度（以下、許容角度）であり、０＜θｔｏｌ  ＜π／２とされる。散布図１の原点と正方形領域２の中心位置（ｘ，ｙ）とを結ぶ線分８が散布図１の横軸となす角度θは検出角度である。なお、図４に定義されたθｔｏｌ  に関して、正方形領域２の探索に際し実際の許容角度がその初期設定値と矛盾を生じることがあっても、θｔｏｌ  の初期設定値はあくまでも基準値として考えることにより、実際のθｔｏｌ  が初期設定のθｔｏｌ  と等しくなくなっても構わない。
【００２４】
散布図１の探索として、例えば、図４中に矢印９で示すように検出角度θを走査し、また、中心位置（ｘ，ｙ）を検出角度θの方向（以下、検出方向）上にて移動することにより、散布図１中、原点付近を除くほぼ全ての範囲に正方形領域２を探索することができる。
【００２５】
あるいは、散布図１のほぼ全ての範囲に正方形領域２を探索する代わりに、図４に併記するように、検出方向を１つまたは複数の特定の検出角度θ−ｉ（ｉ＝１〜ｎ、ｎは１以上の整数）の方向１０に限定し、この特定の検出方向１０についてのみ中心位置（ｘ，ｙ）を移動させることで、探索範囲を縮小することが可能である。これにより、代表点計算の計算量が減るという利点がある。この場合も、散布図１の原点付近を探索範囲から除くことが好ましい。各特定検出方向１０における許容角度（θｔｏｌ−ｉ  （ｉ＝１〜ｎ））は特定検出方向毎に異なって設定しても、同じに設定しても構わない。
【００２６】
メモリ部５の内部点数メモリ５ａは最多の内部点数ｐとこの最多内部点数ｐを持つ正方形領域２の中心位置（ｘ，ｙ）を格納する。
【００２７】
メモリ部５の中心座標メモリ５ｂは、図５及び図１１に示すように、正方形領域２の中心位置（ｘ，ｙ）と、動きベクトル計算部３における散布図１の算出回数を表す変数ｔとをアドレスとしており、最多内部点数ｐが内部点数しきい値ｐｔｈを越えたときに、このことを表す指標として「１」を該当する正方形領域２の中心位置（ｘ，ｙ）と変数ｔとがなすアドレスに格納する。つまり、散布図１の算出毎に、最多内部点数ｐが内部点数しきい値ｐｔｈを越えた正方形領域２に、１票を投じる。
【００２８】
［第１実施例］
次に、図６を参照して、図１に示した動き方向検出装置において散布図１中の原点付近を除く全ての範囲を探索する場合についての処理手順（１）  〜（７）  を、本発明の第１実施例として以下に説明する。
【００２９】
（１）  まず、初期設定処理（ステップＳ１）として、カメラ６の視野、あるいは、動きベクトル計算部３における映像中の動きベクトル計算範囲などを設定することで、図７に示すように監視領域１１を通用門１２の入り口付近などに設定する。また、代表値計算部４において、許容角度θｔｏｌ  （０＜θｔｏｌ  ＜π／２）、継続回数ｃ、内部点数しきい値ｐｔｈ  、外部出力しきい値ｏｕｔｔｈ  を設定し、また、散布図算出回数を示す変数ｔを０に設定する。更に、代表値計算部４で、内部点数メモリ５ａ及び中心座標メモリ５ｂの内容をすべて０にクリアする。
【００３０】
（２）  画像入力処理（ステップＳ２）では、動きベクトル計算部３にて画像を１枚ずつまたは複数枚ずつ入力する。このとき、散布図算出回数の変数ｔを１つ増やす。ｔ＞ｃになるならば、ｔ＝０にする。例えば、ｃ＝４であれば、ｔ＝０〜４をサイクリックに使用することになる。また、図５の中心座標メモリ５ｂにおいて、このときの変数ｔでポイントされている斜線部分１３を０にクリアする。
例えば、今回の新しい処理で変数ｔがｔ＝２であれば、前回のｔ＝２における処理で格納されている内容を０にクリアする。中心座標メモリ５ｂにおいて、ｔに対応する斜線部分１３がｔ回目に算出した散布図１の探索に使用する領域である。
【００３１】
（３）  動きベクトル計算処理（ステップＳ３）では、動きベクトル計算部３にて前後２枚の画像から動きベクトルを計算し、得られた動きベクトルの成分ｄｘ，ｄｙをそれぞれ横軸、縦軸にして、散布図１の点プロットを行う（図１参照）。
１つ前の入力画像は適宜な手段により記憶されている。動きベクトルを求める手法は前述したような種々の方法があるが、いずれを使用しても良い。また、動きベクトルは入力画像１枚毎に計算するが、散布図１は入力画像１枚毎に１つずつ算出しても良く、あるいは、入力画像１枚毎に計算した動きベクトルを過去一定回数分加算して１つの散布図１を算出し、継続する動きベクトルを強調させるようにしても良い。入力画像１枚毎に散布図１を１つ算出する場合は、画像が１枚入力する毎に変数ｔを１つ増やす。過去一定回数分の動きベクトルを加算して１つの散布図１を算出する場合は、画像が一定枚数入力する毎に変数ｔを１つ増やす。
【００３２】
（４）  代表値計算処理（ステップＳ４）では、動きベクトル計算部３が算出した１つの散布図１について原点付近を除く全てを、代表値計算部４にて、幅ｗの正方形領域２で探索し（図２参照）、各正方形領域２の内部点数（内部の動きベクトルの点１ａの数）を計数する。内部点数計数の都度、今までで最多の内部点数ｐとこの最多内部点数ｐを持つ正方形領域の中心位置ｘ，ｙを取得する。これにより、内部点数メモリ５ａの記録内容を更新する。正方形領域２の幅ｗは本例では、近似式（１）で決めている。また、探索範囲は正方形領域２内部に散布図１の原点が入らない位置としている。
【００３３】
（５）  条件分岐処理（ステップＳ５）では、最多内部点数ｐを内部点数しきい値ｐｔｈと代表値計算部４にて比較し、ｐ≦ｐｔｈ（最多内部点数ｐが内部点数しきい値ｐｔｈ以下）であれば外部出力処理（ステップＳ７）に進み、ｐ＞ｐｔｈ（最多内部点数ｐが内部点数しきい値ｐｔｈより大）であれば中心位置格納処理（ステップＳ６）に進む。
【００３４】
（６）  中心位置格納処理（ステップＳ６）では、代表値計算処理（ステップＳ４）で求まった最多内部点数ｐを持つ中心位置座標（ｘ，ｙ）の正方形領域２について、その内部の動きベクトル点１ａを代表値計算部４にて散布図１から削除する。また、図５の中心座標メモリ５ｂのアドレス（ｘ，ｙ，ｔ）に「１」を記録して１票を投じ、代表値計算処理（ステップＳ４）に戻る。この「投票１」は、中心位置（ｘ，ｙ）の正方形領域２の内部点数が最多であったことを表している。最多内部点数ｐを持つ中心位置（ｘ，ｙ）の正方形領域２内部の動きベクトル点１ａを散布図１から削除するのは、内部点数が多い正方形領域２を繰り返して探索することを防止するためである。
【００３５】
（７）  外部出力処理（ステップＳ７）では、図５のように、中心座標メモリ５ｂにおける点線の矢印が示すｔ軸方向１４に同じアドレス（ｘ，ｙ）上のメモリ内容（投票１）を代表値計算部４にて加算し、投票数の加算値を外部出力しきい値ｏｕｔｔｈ  と比較する。投票数の加算値が外部出力しきい値ｏｕｔｔｈ  以上であれば、代表値計算部４にて、当該中心位置（ｘ，ｙ）は時間的に継続する代表的な動きベクトルに相当すると判定し、中心位置（ｘ，ｙ）が示す動きベクトル（ｄｘ，ｄｙ）、または、アラーム等の異常検出情報、あるいは、動きベクトル（ｄｘ，ｄｙ）と異常検出情報の両方を外部出力７として出力する。次いで、画像入力処理（ステップＳ２）へ戻る。つまり、次の画像を入力して、動きベクトル計算、散布図算出、代表値計算等の処理を繰り返す。なお、外部出力７に際して投票「１」をｔ軸方向１４に加算し、加算値に外部出力しきい値ｏｕｔｔｈ  を設けるのは、１つの散布図１だけで判断すると、変化に対する感度が良すぎで誤差に弱いからある。言い換えると、上記のように投票「１」のｔ軸方向１４への加算、加算値と外部出力しきい値ｏｕｔｔｈ  との比較を行うことにより、誤差に対して強固となる。
【００３６】
本第１実施例では、監視映像から時間的に継続する代表的な動きベクトルを、例外値に影響されずに検知することができる。これにより、次の利点がある。
▲１▼通用門の特定方向への侵入や、プラント内で特定の方向へ移動する人や車両を検知できる。
▲２▼朝日や夕日などで映像が変化しても、継続した動きベクトルは発生しないため、誤検出しない。
▲３▼カメラの自動焦点やカメラの振動で映像が変化しても、継続した代表的な動きベクトルが発生しないため、誤検出しない。
【００３７】
［第２実施例］
次に、本発明の第２実施例として、図１に示した動き方向検出装置の別の処理手順（１）  〜（８）  を図８を参照して以下に説明する。本第２実施例では、第１実施例とは目的も装置構成も同じであり、図９に示すように、散布図１内を１つまたは複数の特定の検出角度θ−ｉ（ｉ＝１〜ｎ）で指定される１つまたは複数の特定の検出方向１０だけ探索する点が異なるだけで、動きベクトル計算や代表値計算等の処理は第１実施例と同様である。このとうに特定の検出方向１０についてのみ正方形領域を探索することにより、代表点計算の計算量が減るという利点がある。
【００３８】
（１）  まず、初期設定処理（ステップＳ１１）として、カメラ６の視野、あるいは、動きベクトル計算部３における映像中の動きベクトル計算範囲などを設定することで、図１０に示すように監視領域１１を通路１５両側のプラント内などに設定する。また、代表値計算部４において、図４に示したような特定検出方向１０を指定する検出角度θ−ｉ（ｉ＝１〜ｎ）と、それぞれの許容角度θｔｏｌ−ｉ  （ｉ＝１〜ｎ）（０＜θｔｏｌ−ｉ  ＜π／２）する。ｎは特定検出方向の数を表す１以上の整数である。また、代表値計算部４において、継続回数ｃ、内部点数しきい値ｐｔｈ  、外部出力しきい値ｏｕｔｔｈ  を設定し、散布図算出回数の変数ｔを０に設定する。更に、代表値計算部４で、内部点数メモリ５ａ及び中心座標メモリ５ｂの内容をすべて０にクリアする。
【００３９】
（２）  画像入力処理（ステップＳ１２）では、動きベクトル計算部３にて画像を１枚ずつまたは複数枚ずつ入力する。このとき、検出方向１０を示すｉをｉ＝１とする。つまり、検出方角度をθ−１とする。散布図算出回数の変数ｔを１つ増やす。ｔ＞ｃならば、ｔ＝０にする。また、図１１に示すように、中心座標メモリ５ｂにおいて、斜線領域のうち変数ｔでポイントされている部分を０にクリアする。斜線領域は各検出角度θ−ｉとそれの許容角度θｔｏｌ−ｉ  で定まる領域である。
図１１では、検出方向数ｎが２の場合を例示しており、検出角度θ−１とその許容角度θｔｏｌ−１  で定まる領域１６ａと、検出角度θ−１に対してちょうど反対の検出角度θ−２とそれの許容角度θｔｏｌ−２  で定まる領域１６ｂとのうち、変数ｔでポイントされている部分がクリアされる。例えば、検出角度θ−１は監視領域１１に侵入する方向を検出方向と指定し、検出角度θ−２は監視領域１１から退出する方向を検出方向と指定する。
【００４０】
（３）  動きベクトル計算処理（ステップＳ１３）では、動きベクトル計算部３にて前後２枚の画像から動きベクトルを計算し、得られた動きベクトルの成分ｄｘ，ｄｙをそれぞれ横軸、縦軸にして、散布図１の点プロットを行う（図１参照）。動きベクトルを求める手法は前述したような種々の方法があるが、いずれを使用しても良い。また、動きベクトルは入力画像１枚毎に計算するが、散布図１は入力画像１枚毎に１つずつ算出しても良く、あるいは、入力画像１枚毎に計算した動きベクトルを過去一定回数分加算して１つの散布図１を算出し、継続する動きベクトルを強調させるようにしても良い。入力画像１枚毎に散布図１を１つ算出する場合は、画像が１枚入力する毎に変数ｔを１つ増やす。過去一定回数分の動きベクトルを加算して１つの散布図１を算出する場合は、画像が一定枚数入力する毎に変数ｔを１つ増やす。
【００４１】
（４）  代表値計算処理（ステップＳ１４）では、動きベクトル計算部３が算出した１つの散布図１について原点付近を除き、角度θ−ｉで指定された特定の検出方向１０についてのみ、代表値計算部４にて、幅ｗの正方形領域２で探索し（図２参照）、各正方形領域２の内部点数（内部の動きベクトルの点１ａの数）を計数する。内部点数計数の都度、角度θ−ｉなる特定検出方向１０について今までで最多の内部点数ｐとこの最多内部点数ｐを持つ正方形領域の中心位置ｘ，ｙを取得する。これにより、特定検出方向１０に関して内部点数メモリ５ａの記録内容を更新する。正方形領域２の幅ｗは本例では、近似式（１）で決めている。また、探索範囲は正方形領域２内部に散布図１の原点が入らない位置としている。
【００４２】
（５）  条件分岐処理（ステップＳ１５）では、最多内部点数ｐと内部点数しきい値ｐｔｈと代表値計算部４にて比較し、ｐ≦ｐｔｈ（最多内部点数ｐが内部点数しきい値ｐｔｈ以下）であれば検出方向分岐処理（ステップＳ１７）に進み、ｐ＞ｐｔｈ（最多内部点数ｐが内部点数しきい値ｐｔｈより大）であれば中心位置格納処理（ステップＳ１６）に進む。
【００４３】
（６）  中心位置格納処理（ステップＳ１６）では、代表値計算処理（ステップＳ１４）で得られた最多内部点数ｐを持つ中心位置座標（ｘ，ｙ）の正方形領域２内部の動きベクトル点１ａを代表値計算部４にて散布図１から削除する。また、図１１の中心座標メモリ５ｂのアドレス（ｘ，ｙ，ｔ）に「１」を記録して１票を投じ、代表値計算処理（ステップＳ１４）に戻る。この「投票１」は、θ−ｉの特定検出方向１０において、中心位置（ｘ，ｙ）の正方形領域２の内部点数が最多であったことを表している。最多内部点数ｐを持つ中心位置（ｘ，ｙ）の正方形領域２内部の動きベクトル点１ａを散布図１から削除するのは、内部点数が大い正方形領域２を繰り返して探索することを防止するためである。
【００４４】
（７）  検出方向分岐処理（ステップＳ１７）では、代表値計算部４にてｉとｎを比較する。ｉ＜ｎであれば、未探索の特定検出方向が残っているので、ｉを１つ増やし（ステップＳ１８）、代表値計算処理（ステップＳ１４）へ進む。つまり、次の特定検出方向について代表値計算を行う。ｉ＝ｎであったときは、未探索の特定検出方向はないので、外部出力処理（ステップＳ１９）に進む。
【００４５】
（８）  外部出力処理（ステップＳ１９）では、代表値計算部４にて、図１１のように、中心座標メモリ５ｂにおける斜線部分の各アドレス（ｘ，ｙ）上のメモリ内容（投票１）を各検出角度θ−ｉ毎に点線の矢印１７が示すｔ軸方向に加算し、各加算値を外部出力しきい値ｏｕｔｔｈ  と比較する。或る検出角度θ−ｉに関して投票の加算値が外部出力しきい値ｏｕｔｔｈ  以上であれば、代表値計算部４にて、該当する検出方向には時間的に継続する動きベクトルがあると判定し、当該検出方向おける正方形領域２の中心位置（ｘ，ｙ）は中心位置（ｘ，ｙ）が示す動きベクトル（ｄｘ，ｄｙ）、または、アラーム等の異常検出情報、あるいは、動きベクトル（ｄｘ，ｄｙ）と異常検出情報の両方を外部出力７として出力する。次いで、画像入力処理（ステップＳ１２）へ戻る。つまり、次の画像を入力して、動きベクトル計算、散布図算出、代表値計算等の処理を繰り返す。なお、外部出力７に際して投票「１」をｔ軸方向１７に加算し、加算値に外部出力しきい値ｏｕｔｔｈ  を設けるのは、１つの散布図１だけで判断すると、変化に対する感度が良すぎで誤差に弱いからある。言い換えると、上記のように投票「１」のｔ軸方向１７への加算、加算値と外部出力しきい値ｏｕｔｔｈ  との比較を行うことにより、誤差に対して強固となる。
【００４６】
このように、投票数の加算値は特定検出方向毎に求め、特定検出方向が複数存在する場合は投票数の加算値も複数求まる。そして、検出角度θ−ｉ毎に加算値と外部出力しきい値ｏｕｔｔｈ  を比較し、検出角度θ−ｉ毎に別々に代表的な動きベクトルの判定やその出力、アラーム等の異常検出情報の出力を行う。例えば、図１１にて、検出角度θ−１が監視領域１１に入場する方向を指定し、検出角度θ−２が監視領域１１から退場する方向を指定していて、検出角度θ−１に関する出力が入場アラーム、検出角度θ−２に関する出力が退場アラームである場合、検出角度θ−１に関する加算値も検出角度θ−２に関する加算値も外部出力しきい値ｏｕｔｔｈ  より小さければ出力はなく、検出角度θ−１に関する加算値も検出角度θ−２に関する加算値も外部出力しきい値ｏｕｔｔｈ  以上であれば入場アラームと退場アラームが出力され、例えば検出角度θ−１に関する加算値だけが外部出力しきい値ｏｕｔｔｈ  以上であれば入場アラームが出力される。
【００４７】
本第２実施例では、監視映像から時間的に継続する代表的な動きベクトルを、例外値に影響されずに検知することができる。これにより、次の利点がある。
▲１▼通用門の特定方向への侵入や、プラント内で特定の方向へ移動する人や車両を検知できる。
▲２▼朝日や夕日などで映像が変化しても、継続した動きベクトルは発生しないため、誤検出しない。
▲３▼カメラの自動焦点やカメラの振動で映像が変化しても、継続した代表的な動きベクトルが発生しないため、誤検出しない。
▲４▼  散布図１内を特定の１または複数の検出方向だけ正方形領域２で探索するので、第１実施例に比べ代表点計算の計算量が減るという利点がある。
【００４８】
［第３実施例］
次に、本発明の第３実施例として、図１に示した動き方向検出装置の別の処理手順を図１２を参照して説明する。本第３実施例では、第１実施例または第２実施例とは目的も装置構成も同じであり、散布図１を図１２に示すように１／ｋ（１＜ｋ）倍の散布図１８に縮尺する点が異なるだけで、動くベクトル計算、代表値計算等の処理は第１実施例または第２実施例と同様であり、その説明を省略する。散布図１を１／ｋ倍に縮尺する処理は、動きベクトル計算部３にて散布図１の代わりに始めから１／ｋ倍に縮尺した散布図１８を直接算出しても、あるいは、一旦散布図１を算出した後に１／ｋ倍に縮尺しても良い。あるいは、動きベクトル計算部３が一旦算出した散布図１を代表点計算部４で１／ｋ倍に縮尺し、得られた散布図１８を使用しても良い。第１実施例や第２実施例においては、散布図１の面積が広い場合や、散布図１全体の点密度（＝点数／散布図１の面積）が低い場合は、探索範囲が広く代表値計算量が多くなる。これに対して、縮尺された散布図１８を用いて代表点計算部４で正方形領域を探索することにより、代表点計算の計算量が減るという利点がある。
【００４９】
【発明の効果】
本発明によれば、ノイズの多い動きベクトルから代表的な動きベクトル、特に、時間的に継続する代表的な動きベクトルを検知することができる。従って、映像監視などの分野において、以下の利点がある。
▲１▼通用門の特定方向への不審者等の侵入や、プラント内で特定の方向へ移動する人や車両を検知できる。
▲２▼朝日や夕日などで映像が変化しても、継続した動きベクトルは発生しないため、誤検出しない。
▲３▼カメラの自動焦点やカメラの振動で映像が変化しても、継続した代表的な動きベクトルが発生しないため、誤検出しない。
【００５０】
また、散布図内を特定の１または複数の検出方向だけ正方形領域で探索する場合は、代表点計算の計算量言い換えれば計算時間が減るという利点がある。更に、縮尺した散布図を正方形領域の探索用いる場合は、代表点計算の計算量言い換えれば計算時間が減るという利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】動きベクトルの散布図を示す図。
【図２】散布図内に正方形領域を探索する様子を示す図。
【図３】本発明に係る動き方向検出装置の構成例を示す図。
【図４】正方形領域の幅ｗの近似式を説明する図。
【図５】中心座標メモリを模式的に示す図。
【図６】本発明の第１実施例に係る動き方向検出の処理手順を示す図。
【図７】監視領域の例を示す図。
【図８】本発明の第２実施例に係る動き方向検出の処理手順を示す図。
【図９】特定の検出方向における正方形領域の探索を示す図。
【図１０】監視領域の例を示す図。
【図１１】中心座標メモリにおける投票数の加算を模式的に示す図。
【図１２】本発明の第３実施例における散布図の縮尺例を示す図。
【符号の説明】
θ、θ−ｉ    検出角度
θｔｏｌ  、θｔｏｌ−ｉ      許容角度
１  動きベクトルの散布図
１ａ  動きベクトルを表す点
２  正方形領域
３  動きベクトル計算部
４  代表値計算部
５  メモリ部
５ａ  内部点数メモリ
５ｂ  中心座標メモリ
６  監視用カメラ
７  外部出力
８  散布図の原点と正方形領域の中心位置を結ぶ線分
９  検出角度の走査を示す矢印
１０  特定検出方向
１１  監視領域
１２  通用門
１３  変数ｔでポイントされている部分
１４  中心座標メモリの内容（投票）の加算方向を示す矢印
１５  通路
１６ａ、１６ｂ  投票を加算する領域
１７  中心座標メモリの内容（投票）の加算方向を示す矢印
１８  縮尺された散布図
【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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【図１２】
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