(57)【要約】【課題】風等が弱まってマスク処理の対象にすべき領域が小さくなった場合、マスク処理を適正に行うために、オペレータが監視環境の状態に応じてマスク領域の解除を行いマスク処理によって生じる検出すべき物体の見逃しを最低限に押さえる必要がある。また、マスク領域の解除の際には、オペレータがその順番を決定することは負担がかかり、熟練性を要していた。マスク領域を適切にかつオペレータの負担を減らして解除することができるようにして、信頼性の高い物体検出方法を提供する。【解決手段】マスク領域毎にマスク領域設定時に付けられた番号に基づき、マスク設定時とは逆の順番でマスク領域を解除する、または指定された番号以上の番号のマスク領域を同時に解除する。これによって、マスク領域を適切にかつオペレータの負担を減らして解除することができる。【選択図】　図１
2004118558.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置が取得した画像から差分法によって物体を検出する物体検出方法であって、前記画像の所定の領域をマスク領域として設定し、該設定されたマスク領域を物体の検出対象外とする物体検出方法において、
前記マスク領域は、新規または追加される領域毎に部分マスク領域としてそれぞれ番号付けし、該付けられた番号に基いて該部分マスク領域毎に設定を解除することを特徴とする物体検出方法。
【請求項２】
請求項１記載の物体検出方法において、
前記マスク領域毎の設定の解除は、前記番号を付けられた順番と逆の順番に解除することを特徴とする物体検出方法。
【請求項３】
監視視野内を撮像する撮像装置と、該撮像装置が取得した映像信号を逐次画像信号に変換する画像入力インターフェースと、該画像入力インターフェースによって変換された前記画像信号を処理する画像処理手段と、オペレータ操作を入力する操作入力手段と、所定の画像信号を出力する出力手段を備え、
前記画像処理手段は、前記画像メモリ手段に記憶された前記マスク領域の部分領域である部分マスク領域を設定した順番に番号付けし、前記検出結果に基づいて前記部分マスク領域を解除するか否かを判定し、前記操作入力手段からの操作入力あるいは前記部分マスク領域を解除するか否かの判定結果のいずれか一つに基づいて前記マスク領域から前記部分マスク領域を解除して新たなマスク領域とすることによって、前記撮像装置の撮像視野内に侵入した物体を検出することを特徴とする物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、撮像装置を用いた監視装置に係り、特に撮像視野内に侵入した物体を、撮像装置から入力する映像信号の中から自動的に検出するようにした物体検出方法及び物体検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
テレビジョンカメラ等の撮像装置（以下、ＴＶ　カメラと称する）を用いた映像監視装置は、従来から広く用いられている。このような映像監視装置を用いた監視システムにおいて、その監視視野内に入り込んでくる人間や自動車などの侵入物体の検出を、監視視野内を撮像することによって取得された画像を、監視員が、モニタの表示画面を見ながら行う方法があった。しかし、このような有人監視の方法から、ＴＶ　カメラの画像入力手段から入力される画像を画像処理することによって侵入物体を自動的に検出し、所定の報知や警報処置が得られるようにしたシステムが要求されるようになってきている。
【０００３】
このようなシステムを実現するためには、まず、差分法などによって視野内の侵入物体を検出する。差分法とは、ＴＶ　カメラより得られた入力画像と予め作成した基準背景画像、即ち、検出すべき物体の写っていない画像とを比較し、画素毎に輝度値の差分を求め、その差分値の大きい領域を物体として検出するものである。これらの処理の一例を図６、図７、及び図８を用いて説明する。
【０００４】
図６は、差分法によって撮像装置の視野内に侵入した物体を検出する処理の流れを説明するための図である。Ｓ０１　は入力画像、Ｓ０２　は基準背景画像、Ｓ０３　は入力画像と基準背景画像の差分画像、Ｓ０４　は差分画像の二値化画像、Ｓ０５　は差分処理部、Ｓ０６　は二値化処理部、Ｓ０７　は入力画像　Ｓ０１　中に写る人型の物体、Ｓ０８　は人型の物体　Ｓ０７　に相当する差分画像　Ｓ０３　中の人型の差分画像、Ｓ０９　は人型の差分画像　Ｓ０８　に相当する二値化画像　Ｓ０４　中の人型の物体（人型の二値化画像）を表す。
【０００５】
図６において、先ず、カメラから、例えば　３２０　×　２４０　画素の入力画像　Ｓ０１　を入力する。次に、差分処理部　Ｓ０５　において、入力画像　Ｓ０１　と、予め作成した基準背景画像　Ｓ０２　との画素毎の画素値の差分を計算し、差分画像　Ｓ０３　を取得する。
この時、入力画像　Ｓ０１　中の人型の物体　Ｓ０７　は差分画像　Ｓ０３　中に、人型の差分画像　Ｓ０８　として現れる。そして、二値化処理部　Ｓ０６　において、差分画像　Ｓ０３の各画素に対して差分値が所定のしきい値未満（例えば　２０　未満）の画素の値を“　０　”、しきい値以上の画素の値を“　２５５　”（本明細書では１画素を　８　ビットとして取り扱う例で説明する）に置き換えて、二値化画像　Ｓ０４　を得る。この時、入力画像　Ｓ０１　に撮像された人型の物体　Ｓ０７　は、二値化画像　Ｓ０４　中の人型の物体　Ｓ０９　として検出される。以上が、差分法による物体検出処理の概略である（例えば、特許文献１参照。）。
【０００６】
図７は、図６によって説明した差分法を用いた物体検出法において発生する課題を説明するための図である。Ｍ０１　は入力画像、Ｍ０１ａ　は侵入物体の領域、Ｍ０１ｂ　，Ｍ０１ｃ　は領域である。
図７は、入力画像　Ｍ０１　内には侵入物体の他に草木などが存在する場合である。このような場合に差分法を適用すると、侵入物体の領域　Ｍ０１ａ　の他に、風などによって揺れる草木などの領域、例えば、領域　Ｍ０１ｂ、領域　Ｍ０１ｃ　が検出されてしまう。従って、差分法によって、領域　Ｍ０１ａ　，Ｍ０１ｂ　，Ｍ０１ｃ　に起因する３つの侵入物体が存在するものと判断されてしまう。
【０００７】
このような課題に対して、従来から図８に示すようなマスク処理が広く使用される。図８は、図７によって説明した差分法の課題の従来の解決方法の一例を説明するための図である。Ｍ０２　は入力画像、Ｍ０２ａ　は侵入物体の領域、Ｍ０２ｂ　，Ｍ０２ｃ
は領域である。
図８において、草木などが存在する領域に対してマスク領域　Ｍ０２ｂ　を設定する。このマスク領域　Ｍ０２ｂ　内は、侵入物体が検出されないようにする不感帯として処理したり（マスク処理）、マスク領域内のしきい値を高く設定して風に揺れる草木を誤って検出しないようにする。この様にすることで、入力画像　Ｍ０２　内の領域　Ｍ０２ａ　だけに侵入物体が存在すると判定される。
【０００８】
従来のマスク領域は、例えば、監視視野内に草木等が存在する場面で、草木等が揺れることで誤検出を起こさないようにするものである。しかし、このマスク領域内に検出すべき侵入物体が入ってしまうと、不感帯にされてマスク処理されて検出されない場合や、しきい値が高くなって検出されにくくなってしまう。従って、監視領域内の風が止み草木の揺れが止まった場合には、不要なマスク領域を解除して侵入物体の検出見逃し（検出もれ）を防ぐ必要がある。
従来の物体検出装置では、マスク領域の解除を行う場合はオペレータの判断によって行われていた。しかし、この方法ではオペレータには熟練性を要し、更にマスク領域の解除が必要か否かオペレータが適宜判断しなければならず、オペレータにかかる負担も大きいという問題があった。
【０００９】
【特許文献１】
特開平７−７９４２９号公報（第４−７頁、第１図）
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
前述の従来技術では、監視視野内の侵入物体のみを正確に検出するために、差分法を用い、草木の揺れや、水たまりの光の反射などを防ぐ目的でマスク処理が使われる。また、風等が弱まってマスク処理の対象にすべき領域が小さくなった場合、マスク処理を適正に行うために、マスク処理によって生じる検出すべき物体の見逃しを最低限に押さえる必要があるため、オペレータが監視環境の状態に応じて不要マスク領域の解除を行わなければならず、オペレータに負担がかかり、かつ、オペレータに熟練性を要する欠点があった。
また、マスク領域の解除の際には解除すべき優先度が高いマスク領域から順に解除するのが良いが、オペレータがその順番を決定することは負担がかかり、熟練性を要するという問題があった。
本発明の目的は、上記のような欠点を除去し、熟練性を要する手動作業を容易にするかまたは自動化し、オペレータにかかる負担を軽減して適切なマスク領域を設定できるようにすることによって、信頼性の高い物体検出方法及び装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明の物体検出方法は、撮像装置が取得した画像から差分法によって物体を検出する物体検出方法であって、画像の所定の領域をマスク領域として設定し、設定されたマスク領域を物体の検出対象外とする物体検出方法において、マスク領域は、新規または追加される領域毎に部分マスク領域としてそれぞれ番号付けし、付けられた番号に基いて該部分マスク領域毎に設定を解除するものである。
また好ましくは、本発明の物体検出方法のマスク領域毎の設定の解除は、番号を付けられた順番と逆の順番に解除するものである。
【００１２】
即ち、本発明の物体検出方法は、撮像装置から逐次入力する画像信号中の物体を検出する物体検出ステップと、検出物体を所定のマスク領域でマスク処理するマスク処理ステップと、マスク領域の部分領域である部分マスク領域をマスク処理の対象外にするマスク領域解除ステップを有する物体検出方法において、マスク領域は前記部分マスク領域を設定した順番に基づいて番号付けされた少なくとも１つ以上の部分マスク領域に分けて管理され、撮像装置の撮像視野内に侵入した物体を検出するものである。
また好ましくは、本発明の物体検出方法のマスク領域解除ステップは、番号付けされた部分マスク領域をその番号に基づいて解除することを特徴とするものである。
また好ましくは、本発明の物体検出方法のマスク領域解除ステップは、番号と逆の順番で番号付けされた部分マスク領域を解除することを特徴とするものである。
【００１３】
また好ましくは、本発明の物体検出方法は、オペレータ操作を入力する操作入力手段を備え、マスク領域解除ステップは、操作入力手段から入力されるオペレータの操作に基づいて番号付けされた部分マスク領域の内、少なくとも１つを解除するものである。
また好ましくは、本発明の物体検出方法のマスク領域解除ステップは、物体検出ステップの物体検出結果に基づいて部分マスク領域をマスク領域から解除するか否かを判定するマスク領域自動解除判定ステップを有し、部分マスク領域の少なくとも１つを自動的に解除するものである。
また好ましくは、本発明の物体検出方法のマスク領域自動解除判定ステップは、番号付けされた部分マスク領域の内、最も番号の大きい部分マスク領域の解除判定を行うものである。
また好ましくは、本発明の物体検出方法のマスク領域自動解除判定ステップは、番号付けされた部分マスク領域の全てについて解除判定を行うものである。
また好ましくは、本発明の物体検出方法のマスク領域解除ステップは、番号付けされた部分マスク領域の番号以上の番号を持つ番号付けされた部分マスク領域を全て解除するものである。
【００１４】
また、本発明の物体検出装置は、撮像装置から逐次入力する画像信号中の物体を検出し、該検出物体を所定のマスク領域でマスク処理し、撮像視野内の物体を検出する物体検出方法において、監視視野範囲を逐次撮像する撮像装置と、撮像装置が取得した映像信号を逐次画像信号に変換する画像入力インターフェースと、画像入力インターフェースによって変換された画像信号を処理する画像処理手段と、オペレータ操作を入力する操作入力手段と、所定の画像信号を出力する出力手段を備え、画像処理手段は、画像メモリ手段に記憶されたマスク領域の部分領域である部分マスク領域を設定した順番で番号付けし、検出結果に基づいて部分マスク領域を解除するか否かを判定し、操作入力手段からの操作入力あるいは部分マスク領域を解除するか否かの判定結果のいずれか一つに基づいてマスク領域から部分マスク領域を解除して新たなマスク領域とすることによって、撮像装置の撮像視野内に侵入した物体を検出するものである。
【００１５】
【発明の実施の形態】
本発明の物体検出方法では、従来からの、マスク領域解除に熟練性を要するという問題や、更には、オペレータにかかる負担が大きいという問題を解決するため、マスク領域を部分領域（以下、マスク領域の部分領域を部分マスク領域と称する）に分けて番号付けして管理し、その番号に基づいて部分マスク領域を手動あるいは自動的に解除することでマスク領域を容易に適切な状態に保つことができる。
【００１６】
図５は、本発明の一実施例に係る物体検出装置のハードウエア構成の一実施例を示すブロック図である。Ｅ０１　は　ＴＶ　カメラ、Ｅ０２　はズームレンズ、Ｅ０３　は電動旋回台（以下、カメラ雲台と称する）、Ｅ０４　は操作手段、Ｅ０４ａ　は操作手段　Ｅ０４　に付属する第１のボタン、Ｅ０４ｂ　は操作手段　Ｅ０４　に付属する第２のボタン、Ｅ０４ｃは操作手段　Ｅ０４　に付属する方向キー、Ｅ０５ａ　は画像入力　Ｉ／Ｆ（　Ｉ／Ｆ：Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、Ｅ０５ｂ　は雲台制御　Ｉ／Ｆ　、Ｅ０５ｃ　はレンズ制御　Ｉ／Ｆ　、Ｅ０５ｄ　は操作入力　Ｉ／Ｆ　、Ｅ０５ｅ　は画像メモリ、Ｅ０５ｆ　は画像出力　Ｉ／Ｆ　、Ｅ０５ｇ　は警報出力　Ｉ／Ｆ　、Ｅ０５ｈ　はＣＰＵ（　ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ　）、Ｅ０５ｉ　はプログラムメモリ、Ｅ０５ｊ　はワークメモリ、Ｅ０５ｋ　はデータバス、Ｅ０５　は画像入力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ａ　，雲台制御　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｂ　，レンズ制御　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｃ　，操作入力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｄ　，画像メモリ　Ｅ０５ｅ　，画像出力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｆ　，警報出力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｇ　，ＣＰＵ　Ｅ０５ｈ　，プログラムメモリ　Ｅ０５ｉ　，ワークメモリ　Ｅ０５ｊ　，及び、データバス　Ｅ０５ｋ　とから少なくとも構成される侵入物体監視装置、Ｅ０６　は出力モニタ、Ｅ０７　は警告灯である。
【００１７】
カメラ　Ｅ０１　は画像入力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ａ　に結合され、ズームレンズ　Ｅ０２　はレンズ制御　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｃ　に結合され、カメラ雲台　Ｅ０３　は雲台制御　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｂ　に結合され、操作手段　Ｅ０４　は操作入力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｄ　に結合され、出力モニタ　Ｅ０６　は画像出力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｆ　に結合され、警告灯　Ｅ０７　は警報出力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｇ　に結合されている。また、画像入力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ａ、雲台制御　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｂ、レンズ制御　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｃ、入力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｄ、画像メモリ　Ｅ０５ｅ、画像出力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｆ、警報出力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｇ、ＣＰＵ　Ｅ０５ｈ、プログラムメモリ　Ｅ０５ｉ　及びワークメモリ　Ｅ０５ｊ　は、データバス　Ｅ０５ｋ　に結合されている。
【００１８】
図５において、カメラ雲台に搭載されズームレンズ　Ｅ０２　を備えた　ＴＶ　カメラ　Ｅ０１　は、監視対象（視野範囲）を撮像する。撮像された映像信号は、画像入力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ａ　からデータバス　Ｅ０５ｋ　を介して画像メモリ　Ｅ０５ｅ　に蓄積される。ＣＰＵ　Ｅ０５ｈ　は、プログラムメモリ　Ｅ０５ｉ　に保存されているプログラムに従って、ワークメモリ　Ｅ０５ｊ　内で画像メモリ　Ｅ０５ｅ　に蓄積された画像の解析を行う。ＣＰＵ　Ｅ０５ｈ　は、処理結果に応じてデータバス　Ｅ０５ｋ　から、レンズ制御　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｃ　を介してズームレンズ　Ｅ０２　を制御したり、雲台制御　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｂ　を介してカメラ雲台　Ｅ０３　を制御してＴＶカメラ　Ｅ０１　の撮像視野を変えたり、警報出力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｇ　を介して警告灯　Ｅ０７　を点灯し、画像出力　Ｉ／Ｆ　Ｅ０５ｆ　を介して監視モニタ　Ｅ０６　に、例えば侵入物体検出結果画像を表示する。なお、画像メモリ　Ｅ０５ｅ　は、登録されたテンプレート画像を保存しておくためのテンプレート画像保持装置をも備えている。以下に説明する全ての実施例は、上記図５で説明した物体検出装置のハードウエア構成を使って説明する。
【００１９】
本発明の第一の実施例を図２と図５によって説明する。図２は本発明の一実施例の処理プロセスを説明するフローチャートである。
図２の実施例は、マスク領域設定時に番号付されたマスク領域に対し、オペレータの所定の操作によって、番号付けされたマスク領域をマスク領域設定時とは逆の順番でマスク領域の解除を行うものである。
【００２０】
まず、初期化ステップ　１０１　では、物体検出処理で使用する、画像メモリ　Ｅ０５ｅ内に確保された画像記憶用の画像メモリや、ワークメモリ　Ｅ０５ｊ　内に記憶された変数等の初期化を行う。
次に画像入力ステップ　１０２　では、カメラ　Ｅ０１　から、例えば、幅　３２０　画素、高さ　２４０　画素、８　ｂｉｔ／画素　の入力画像　Ｓ０１　を取得する。
そして差分処理ステップ　１０３　では、画像入力ステップ　１０２　で得られた入力画像　Ｓ０１　と、予め画像メモリ　Ｅ０５ｅ　に記録しておいた基準背景画像　Ｓ０２　との画素毎の差分を計算し、差分画像　Ｓ０３　を得る。
【００２１】
次に、二値化処理ステップ　１０４　では、差分処理ステップ　１０３　で得られた差分画像　Ｓ０３　の各画素についてしきい値処理を行ない、画素値がしきい値（例えば、２０　）未満の場合は画素値を“　０　”、しきい値以上の場合は画素値を“　２５５　”となるようにして二値化画像　Ｓ０４　を得る。
次に、マスク処理ステップ１０５　は、図８で説明したマスク処理を行う。
マスク処理ステップ　１０５　では、二値化処理ステップ　１０４　で得られた二値化画像　Ｓ０４　を、画像メモリ　Ｅ０５ｅ　内に記憶されたマスク領域に基づいてマスク処理する。上記の例では、マスク領域は、マスク画像として、マスクしない領域の画素の画素値を“　２５５　”に設定している。更に、二値化画像は、二値化処理ステップ　１０４　において、差分画像の各画素について上記しきい値以上の画素を“　２５５　”、しきい値未満の画素を“　０　”としている。即ち、二値化画像からマスク領域を除く処理は、二値化画像が“　２５５　”（即ち、入力画像と基準背景画像との差分が所定のしきい値以上）、かつ、マスク画像が“　２５５　”（即ち、マスクしない領域）の画素のみが抽出される。
この処理によって、マスク領域内の検出領域（二値化画像中で画素値“　２５５　”を持つ画素）を物体検出処理の対象外とすることができる。
【００２２】
次に、オペレータ設定操作有無判定ステップ　１０６　では、オペレータが操作手段　Ｅ０４　の例えば第１のボタン　Ｅ０４ａ　の押下を行ったかどうかを判定する。オペレータの設定操作が有る場合はマスク領域設定処理ステップ　１０７　に分岐し、オペレータの操作が無い場合は、オペレータ解除操作有無判定ステップ　２０１　へ分岐する。
マスク領域設定処理ステップ　１０７　では画像メモリ　Ｅ０５ｅ　内に記憶されたマスク領域に例えば、二値化処理ステップ　１０４　において二値化された“　２５５　”の値を持つ画素を新たなマスク領域として追加設定して、マスク領域を更新する。
【００２３】
次にマスク領域番号付けステップ　１０８　では、マスク領域を画像の形で番号付けして記憶する。例えば、図１０に示すように、マスク領域に設定されていない領域の画素の画素値を“　２５５　”として、マスク領域設定処理ステップ　１０７　でマスク領域に追加した領域毎に１番目に設定されたマスク領域の画素の画素値を“１　”、２番目に設定されたマスク領域の画素の画素値を“　２　”、というように番号付けして記憶する。
【００２４】
次にオペレータ解除操作有無判定ステップ　２０１　では、オペレータが操作手段　Ｅ０４　の例えば第２のボタン　Ｅ０４ｂ　の押下を行ったかどうかを判定する。
オペレータの解除操作が有る場合は最大番号マスク領域解除ステップ　２０２　に分岐し、オペレータの操作が無い場合は、物体存在判定ステップ　１１６　へ分岐する。
最大番号マスク領域解除ステップ　２０２　では番号が最大のマスク領域を１つ解除する。例えば、図１０（ｄ）　に示す画像　８０４　は、画像メモリ　Ｅ０５ｅ　では、番号が最大のマスク領域は、領域　８０４ｄ　で番号が“　４　”である。従って、図１０（ｃ）に示すように、最大の番号“　４　”の付けられたマスク領域　８０４ｄ　の画素の画素値を“　２５５　”に戻すことで、マスク領域を解除する。
【００２５】
次に、物体存在判定ステップ　１１６　では、二値化処理ステップ　１０４、マスク処理ステップ　１０５　で得られたマスクされた二値化画像中から、例えばラベリングの方法によって“　２５５　”のかたまり　Ｓ０９　を検出して物体が存在するか否かを判定し、存在した場合には警報・モニタ出力ステップ　１１５　に分岐し、存在しなかった場合は、画像入力ステップ　１０２　へ戻る。
警報・モニタ表示ステップ　１１５　では、例えば出力モニタ　Ｅ０６　に対象物体の画像を表示したり、警告灯　Ｅ０７　を点灯させたりして、侵入物体が存在することを表す報知を行う。
【００２６】
このように番号に基づいてマスク領域を解除する効果の一例を、図９を用いて説明する。図９は、時刻毎に変化する設定すべきマスク領域の一例を示した図である。
図９において、時刻　Ｔ１　のときマスク領域　８０１ａ（図９　（ａ）　）のようなマスク領域が設定されていて、時刻　Ｔ２　のときに風が強くなってきたために誤検出が多くなり、オペレータの操作で新たなマスク領域　８０２ｂ（図９　（ｂ）　）を追加設定したとする。なお、風が強くなったことは、誤検出が多くなったことから判断することができる。
同様に時刻　Ｔ３　のときマスク領域　８０３ｃ（図９　（ｃ）　）、時刻　Ｔ４　のときマスク領域　８０４ｄ（図９　（ｄ）　）を追加設定したとする。
即ち、この例では風の強さに応じて段階的にマスク領域が設定されることになる。
【００２７】
このとき、風が弱まって、マスク領域を小さくする必要が出たとする。風の強さによって誤検出の出る範囲は異なるので、風が強かったときに必要だったマスク領域　８０４ｄ　は不要になり、時刻　Ｔ３　での必要なマスク領域　８０３　のようなマスク領域が設定されるべきである。
更に風が弱まると、マスク領域　８０３ｃ　は不要になり、必要なマスク領域　８０２　のようなマスク領域が設定されるべきである。即ち、設定したときと逆の順番で必要なマスク領域が変化する。
【００２８】
風の強さに対して、マスクは、図１１に示すテーブルのように、風が強くなるほど必要なマスクの数が増え、風が弱くなるほど必要なマスクの数が減る。
そこで、本実施例のように、時刻　Ｔ１　のときに設定されたマスク領域　８０１ａ　に番号“　１　”を与え、時刻　Ｔ２　のときに新たに設定されたマスク領域　８０２ｂ　に番号“　２　”を与え、同様にマスク領域　８０３ｃ　に番号“　３　”、マスク領域　８０４ｄ　に番号“　４　”を与える。
即ち、風が強い時に追加設定されたマスク領域が、それより弱いときに設定されたマスク領域より大きな番号を付与される。そして、マスク領域を解除するときに最大の番号である番号４から逆順に解除していくことによってマスク解除の際にオペレータがどのマスク領域を解除すべきか迷うことが無くなり、マスク領域を容易かつ適切に解除することができる。
【００２９】
本発明の第二の実施例を図３及び図１１と図１２によって説明する。図３は、本発明の一実施例の処理プロセスを説明するフローチャートである。
図３の実施例は、本発明の第一の実施例では最大の順番のマスク領域から１つずつ解除していたものを、一度に複数の領域を解除できるようにしたものである。
即ち、本実施例は、本発明の第一の実施例に、マスク領域解除候補表示ステップ　３０１　を追加し、番号が最大のマスク領域解除ステップ　２０２　を、解除するマスク領域選択ステップ　３０２　と番号付きマスク領域解除ステップ　１１４　に置き換えたものである。これ以外のステップは、図２で説明した第一の実施例のものと同様であるため、説明を省略する。
【００３０】
図３において、マスク領域解除候補表示ステップ　３０１　では、オペレータが解除すべきマスク領域を選択するために、番号付けされて設定されたマスク領域を解除できる候補として表示を行う。
例えば、入力画像である図１２（ａ）　に対し、画像メモリ　Ｅ０５ｅ　に記録されている図１２（ｂ）　に示すようなマスク領域について、異なるマスク領域ごとに輪郭線を描き、各マスク領域に割り当てられた番号を例えば数字で表示する。解除するマスク領域選択ステップ３０２では、操作手段Ｅ０４を用いたオペレータの操作によって解除するマスク領域を選択し、そのマスク領域に割り当てられた番号、例えば、図１２（ｃ）　に示す白抜きの数字のように表示することでマスク領域の解除候補の表示を行う。
【００３１】
解除するマスク領域選択ステップ　３０２　では、操作手段　Ｅ０４　を用いたオペレータの操作によって、解除するマスク領域を選択し（例えば、数字を選択するか、領域を選択する）、そのマスク番号に割り当てられた番号を取り出す。このオペレータの操作はマスク領域の番号を数値で指定するようにしても良いし、マウスのようなポインティングデバイスを用いて　ＧＵＩ　操作で表示されているマスク解除候補またはその表示されている数字を指定しても良い。
【００３２】
次に、番号付きマスク領域解除ステップ１１４では、選択されたマスク領域の番号以上の番号が付けられたマスク領域を全て解除する。
例えば、図１２（ｃ）　に示すマスク領域の解除候補において、数字“　３　”（マスク番号“　３　”に相当する）のマスク領域を解除するように指定すると、図１１に示す風の強さに対して必要なマスク領域のテーブルを参照して分かるように、数字“　４　”　（マスク番号“　４　”に相当する）のマスク領域も解除すべきであるので、数字“　３　”に相当するマスク領域と共に数字“　４　”に相当するマスク領域も自動的にマスク領域の設定を解除するようにする。
【００３３】
以上のように番号付きマスク領域のうち１つをオペレータが指定し、そのマスク領域の番号以上の番号の付いたマスク領域を全て解除することによって、オペレータが判断して解除したマスク領域と該マスク領域より解除すべき優先度が高いマスク領域（図９の例では、より風の強い場面で必要になるマスク領域）を同時に解除することができる。したがって、マスク領域を容易かつ適切に解除することができる。
【００３４】
本発明の第三の実施例を図４によって説明する。図４は、本発明の一実施例の処理プロセスを説明するフローチャートである。
図４の実施例は、本発明の第一の実施例では、オペレータの操作によってマスク領域を解除していたものを、自動的に判断して解除できるようにしたものである。即ち、本実施例は、本発明の第一の実施例において、オペレータ解除操作有無判定ステップ　２０１　をマスク領域内検出有無判定ステップ　１１０　、領域解除用タイマリセットステップ　１１１　、領域解除用タイマチェックステップ　１１２　、所定時間経過判定ステップ　１１３　に置き換えたものである。これ以外のステップは、図２で説明した第一の実施例のものと同様であるため、説明を省略する。
【００３５】
図４において、マスク領域内検出有無判定ステップ　１１０　はワークメモリ　Ｅ０５ｊ内に記憶された番号付けされたマスク領域と、画像メモリ　Ｅ０５ｅ　内に記憶された二値化画像に基づいて、番号付けされたマスク領域内に検出領域（二値化画像中で画素値“　２５５　”を持つ画素）が存在するか否かを判定する。
本実施例では、番号が最大のマスク領域内の検出領域の有無を判定する。
そして、番号付けされたマスク領域内に検出領域が存在すれば領域解除用タイマリセットステップ　１１１　へ分岐し、検出領域が存在しなければ領域解除用タイマチェックステップ　１１２　に分岐する。
【００３６】
次に、領域解除用タイマリセットステップ　１１１　では、マスク領域の領域解除用タイマをリセットする。
そして、領域解除用タイマチェックステップ　１１２　では、領域解除用タイマが最後にリセットされてからの経過時間を算出する。
本実施例では、この処理は、ＣＰＵ　Ｅ０５ｈ　のタイマ機能によって行なわれるが、ＣＰＵ　Ｅ０５ｈ　のタイマが利用できない場合は、外部のタイマを使用しても良い。
【００３７】
次に、所定時間経過判定ステップ　１１３　では、領域解除用タイマチェックステップ　１１２　で算出された、領域解除用タイマがリセットされてからの経過時間に基づいて、経過時間が所定の時間（例えば　１０　分）経過していた場合、番号が最大のマスク領域解除ステップ　２０２　へ分岐し、所定の時間経過していない場合は、物体存在判定ステップ　１１６　へ分岐する。
【００３８】
以上のように、番号が最大のマスク領域内での検出領域を判定するようにし、最後に検出領域が検出されてからの経過時間に基づいて番号が最大のマスク領域を解除することで、マスク領域を設定したときと逆順で自動的に解除することができる。
この結果、風が弱くなったことをオペレータが分からなくても、マスク領域を自動的に解除することができる。従って、自動的に適切なマスク領域を設定でき、正確な侵入物体の検出が行うことができる。
【００３９】
本発明の第四の実施例を図１によって説明する。図１は本発明の一実施例の処理プロセスを説明するフローチャートである。
図１の実施例は、本発明の第三の実施例では、最大の順番の不要なマスク領域から１つずつ解除していたものを、一度に複数の不要なマスク領域を解除できるようにしたものである。
即ち、本実施例は、本発明の第三の実施例に、チェック完了判定ステップ　１０９と計算番号カウンタ増加ステップ　１１５　を追加し、番号が最大のマスク領域解除ステップ　２０２　を番号付きマスク領域解除ステップ　１１４　に置き換えたものである。これ以外のステップは、図４で説明した第三の実施例のものと同様であるため、説明を省略する。
【００４０】
図１の実施例では、全ての番号付けされたマスク領域について検出領域内で最後の検出があってからの経過時間に基づいてマスク領域を解除する。従って、チェック完了判定ステップ　１０７　では、ワークメモリ　Ｅ０５ｊ　内に記憶された計算番号カウンタの値と番号付けされたマスク領域の総数から全てのマスク領域について解除判定の処理を完了したかの判定を行う。そして、完了していれば物体存在判定ステップ　１１６　に分岐し、完了していなければマスク領域内検出有無ステップ　１１０　に分岐する。
【００４１】
次に、番号付きマスク領域解除ステップ　１１４　では、計算番号カウンタによって指定される計算した番号のマスク領域と計算した番号より大きい番号の付いたマスク領域を全て解除する。
次に、計算番号カウンタ増加ステップ　１１５　では、ワークメモリ　Ｅ０５ｊ　内に記憶された計算番号カウンタを増加させ、チェック完了判定ステップ　１０９　に戻る。即ち、次の番号のマスク領域について検出領域内で最後に検出があってからの経過時間に基づいてマスク領域を解除するようにする。
【００４２】
以上のように、全ての番号付けされたマスク領域について検出領域内で最後に検出があってからの経過時間に基づいてマスク領域を解除し、解除するマスク領域は所定時間物体の検出が無いマスク領域とその番号よりも大きい番号の付いたマスク領域を全て解除する。これによって、例えば、急に風が吹かなくなるような場合があるような条件でも、不要なマスク領域を番号に基づいて自動的に同時に解除することができる。
従って、自動的に適切なマスク領域を設定でき、正確な侵入物体の検出が行うことができる。
【００４３】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、本発明によれば、マスク領域毎にマスク領域設定時に付けられた番号に基づき、マスク設定時とは逆の順番でマスク領域を解除するか、または指定された番号以上の番号のマスク領域を同時に解除することによって、マスク領域を適切にかつオペレータの負担を減らして解除することができる。従って、熟練性を要する手動作業を容易にするかまたは自動化し、オペレータにかかる負担を軽減して適切なマスク領域を設定できるようにでき、信頼性の高い物体検出方法及び装置を実現した。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例の処理の流れを説明するフローチャート。
【図２】本発明の一実施例の処理の流れを説明するフローチャート。
【図３】本発明の一実施例の処理の流れを説明するフローチャート。
【図４】本発明の一実施例の処理の流れを説明するフローチャート。
【図５】本発明の一実施例の映像監視装置の構成を示すブロック図。
【図６】従来の差分法による物体検出処理の動作を説明する図。
【図７】従来の差分法によって検出した検出物体の領域を説明する図。
【図８】従来のマスク処理の動作を説明する図。
【図９】従来のマスク処理の動作を説明する図。
【図１０】時刻毎に変化する設定すべきマスク領域の変化例を示す図。
【図１１】本発明の一実施例の風の強さに対する必要なマスク領域を示すテーブル。
【図１２】本発明の一実施例を説明するための図。
【符号の説明】
１０１：初期化ステップ、　１０２：画像入力ステップ、　１０３：差分処理ステップ、　１０４：二値化処理ステップ、　１０５：マスク処理ステップ、　１０６：オペレータ設定操作有無判定ステップ、　１０７：マスク領域設定処理ステップ、　１０８：マスク領域番号付けステップ、　１０９：チェック完了判定ステップ、　１１０：マスク領域内の検出有無判定ステップ、　１１１：領域解除用タイマリセットステップ、　１１２：領域解除用タイマチェックステップ、　１１３：所定時間経過判定ステップ、１１４：番号付きマスク領域解除ステップ、　１１５：計算番号カウンタ増加ステップ、　１１６：物体存在判定ステップ、　１１７：警報・モニタ表示ステップ、　Ｅ０１：ＴＶ　カメラ、　Ｅ０２：ズームレンズ、　Ｅ０３：カメラ雲台、　Ｅ０４：操作手段、　Ｅ０４ａ：第１のボタン、　Ｅ０４ｂ：第２のボタン、　Ｅ０４ｃ：方向キー、　Ｅ０５：侵入物体監視装置、　Ｅ０５ａ：画像入力　Ｉ／Ｆ　、　Ｅ０５ｂ：雲台制御　Ｉ／Ｆ　、　Ｅ０５ｃ：レンズ制御　Ｉ／Ｆ　、　Ｅ０５ｄ：操作入力　Ｉ／Ｆ　、　Ｅ０５ｅ：画像メモリ、　Ｅ０５ｆ：画像出力Ｉ／Ｆ　、　Ｅ０５ｇ：警報出力　Ｉ／Ｆ　、　Ｅ０５ｈ：ＣＰＵ　、　Ｅ０５ｉ：プログラムメモリ、　Ｅ０５ｊ：ワークメモリ、　Ｅ０５ｋ：データバス、　Ｅ０６：出力モニタ、　Ｅ０７：警告灯、　Ｍ０１：入力画像、　Ｍ０１ａ，Ｍ０１ｂ　，Ｍ０１ｃ：領域、　Ｍ０２：入力画像、　Ｍ０２ａ，Ｍ０２，Ｍ０２ｃ：領域、　Ｓ０１：入力画像、　Ｓ０２：基準背景画像、　Ｓ０３：差分画像、Ｓ０４：二値化画像、　Ｓ０５：差分処理部、　Ｓ０６：二値化処理部、　Ｓ０７：人型の物体、　Ｓ０８：人型の差分画像、　Ｓ０９：人型の二値化画像。
【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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