(57)【要約】【課題】撮影画像に基づく状況判定をより正確に行う。【解決手段】この状況判定システム１００は、交差点１近傍の範囲を撮影するビデオカメラ１１０と、ネットワーク１０１を介してビデオカメラ１１０と接続されるＰＣ１２０とを備えている。ＰＣ１２０は、内蔵する外部記憶装置に記憶されたプログラムにしたがってビデオカメラ１１０によって撮影された画像から交差点１の状況を判定する判定装置として機能する。この際、ＰＣ１２０は、ビデオカメラ１１０によって撮影された画像のうち、右折車待機領域２０、近対向車線領域３０および離対向車線領域４０といった３つの領域の画像を切り出し、各々の領域の画像について予め設定された分析処理を行う。そして、各領域の画像の分析結果が予め設定された判定用の結果と一致するか否かを判定することで、状況判定を行う。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画像を撮影する撮影手段によって撮影された異なる２以上の領域の動画像データを取得する動画像取得手段と、
前記動画像取得手段によって取得された異なる２以上の領域の動画像データの各々について、予め前記領域ごとに設定されている画像の内容分析処理を行う分析手段と、
前記分析手段によって分析された前記領域ごとの分析結果と、予め前記領域ごとに設定されている判定用結果とが一致するか否かを判定する判定手段とを具備することを特徴とする判定装置。
【請求項２】
前記判定手段による判定結果が一致するものである場合に、予め決められた機能を実行する機能実行手段をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の判定装置。
【請求項３】
前記動画像取得手段が取得すべき２以上の前記領域の範囲を特定するための領域特定情報を記憶する領域特定情報記憶手段と、
前記領域ごとに設定される分析処理の内容を記憶する分析処理内容記憶手段と、
前記領域ごとに設定される前記判定用結果を記憶する判定用記憶手段と、
ユーザの指示にしたがって、前記領域特定情報、前記分析処理内容記憶手段または前記判定用記憶手段に記憶させるべき分析処理内容、判定用結果または両者を設定する設定手段とをさらに具備することを特徴とする請求項１または２に記載の判定装置。
【請求項４】
予め決められた範囲の動画像を撮影する撮影手段と、前記撮影手段によって撮影された動画像に基づいて状況を判定する判定装置とを備えた状況判定システムであって、
前記判定装置は、前記撮影手段によって撮影された異なる２以上の領域の動画像データを取得する動画像取得手段と、
前記動画像取得手段によって取得された異なる２以上の領域の動画像データの各々について、予め前記領域ごとに設定されている画像の内容分析処理を行う分析手段と、
前記分析手段によって分析された前記領域ごとの分析結果と、予め前記領域ごとに設定されている判定用結果とが一致するか否かを判定する判定手段とを有することを特徴とする状況判定システム。
【請求項５】
前記撮影手段は、互いに交差または合流する可動体が移動する複数の経路における当該交差または合流する位置よりも予め決められた距離だけ移動方向の上流側の領域を含む範囲を撮影するように配置されており、
前記動画像取得手段は、各々の前記上流側の領域の動画像データを取得することを特徴とする請求項４に記載の状況判定システム。
【請求項６】
前記撮影手段は、交差点における右折車待機領域と、当該右折車が走行する車線の対向車線上の領域であって、当該右折車待機領域の近傍にある第１の対向車線領域と、当該第１の対向車線領域よりも前記右折車待機領域から離れた位置にある第２の対向車線領域とを含む範囲を撮影するように配置されており、
前記動画像取得手段は、前記右折車待機領域、前記第１の対向車線領域および前記第２の対向車線領域の動画像データを取得することを特徴とする請求項４に記載の状況判定システム。
【請求項７】
前記分析手段は、前記右折車待機領域の画像について可動物体が映っているか否かおよび映っている場合にはその移動方向を分析し、前記第１の対向車線領域の画像に映っていた可動物体が映らなくなったか否かを分析し、前記第２の対向車線領域の画像に可動物体が映っているか否かを分析し、
前記判定手段は、前記右折車待機領域の画像について可動物体が映っており、かつその可動物体が右折方向に移動しており、また前記第１の対向車線領域の画像に映っていた可動物体が映らなくなり、さらに前記第２の対向車線領域の画像に可動物体が映っていることを含む判定結果と、前記分析手段による分析結果が一致するか否かを判定することを特徴とする請求項６に記載の状況判定システム。
【請求項８】
前記撮影手段は、交差点において交差する少なくとも２つの道路における当該交差点よりも予め決められた距離だけ手前にある交差点前領域を含む範囲を撮影するように配置されており、
前記動画像取得手段は、少なくとも２つの前記交差点前領域の動画像データを取得することを特徴とする請求項４に記載の状況判定システム。
【請求項９】
前記分析手段は、少なくとも２つの前記交差点前領域の画像について可動物体が映っているか否かを分析し、
前記判定手段は、少なくとも２つの前記交差点前領域の画像に可動物体が映っていることを含む前記判定用結果と、前記分析手段による分析結果が一致するか否かを判定することを特徴とする請求項８に記載の状況判定システム。
【請求項１０】
前記撮影手段は、合流する２つの道路におけるその合流点よりも予め決められた距離だけ手前の合流前領域を含む範囲を撮影するよう配置されており、
前記動画像取得手段は、２つの道路における前記合流前領域の動画像データを取得することを特徴とする請求項４に記載の状況判定システム。
【請求項１１】
前記分析手段は、各前記合流前領域の画像に基づいて当該領域内に可動物体が存在しているかを分析し、
前記判定手段は、各前記合流前領域の画像に可動物体が映っていることを含む前記判定用結果と、前記分析手段による分析結果が一致するか否かを判定することを特徴とする請求項１０に記載の状況判定システム。
【請求項１２】
前記撮影手段は、ゲレンデにおけるリフト降り場から滑走路へ合流する合流領域と、当該合流領域よりも予め決められた距離だけ上方側の滑走路の上方領域とを含む範囲を撮影するように配置されており、
前記動画像取得手段は、前記合流領域および前記上方領域の動画像データを取得することを特徴とする請求項４に記載の状況判定システム。
【請求項１３】
前記分析手段は、前記合流領域の画像中において可動物体が占める割合を分析し、前記上方領域の画像に可動物体が映っているか否かを分析し、
前記判定手段は、前記合流領域の画像中において可動物体が占める割合が予め設定された値以上であること、前記情報領域の画像に可動物体が映っていることを含む前記判定用結果と、前記分析手段による分析結果が一致するか否かを判定することを特徴とする請求項１２に記載の状況判定システム。
【請求項１４】
動画像を撮影手段によって撮影された異なる２以上の領域の動画像データを取得する動画像取得ステップと、
前記動画像取得ステップによって取得された異なる２以上の領域の動画像データの各々について、予め前記領域ごとに設定された画像の内容分析処理を行う分析ステップと、
前記分析ステップによって分析された前記領域ごとの分析結果と、予め前記領域ごとに設定されている判定用結果とが一致するか否かを判定する判定ステップとを具備することを特徴とする判定方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
動画像を撮影手段によって撮影された異なる２以上の領域の動画像データを取得する動画像取得手段、
前記動画像取得手段によって取得された異なる２以上の領域の動画像データの各々について、予め前記領域ごとに設定された画像の内容分析処理を行う分析手段、
前記分析手段によって分析された前記領域ごとの分析結果と、予め前記領域ごとに設定されている判定用結果とが一致するか否かを判定する判定手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、撮影画像から特定の状況になったか否か等の判定を行う判定装置、状況判定システム、判定方法およびプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、撮影画像を分析することで、自動的に何らかの状況判断を行う技術が用いられている。例えば、落石、侵入物体、火災や車などの監視対象を撮影し、その撮影画像を分析することで、異常発生等の判定を行う装置がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
そして、このような判定機能を利用した技術として、交差点の様子を撮影し、その撮影画像を交通監視センタ等に送信し、その画像の分析の結果撮影画像中に物体（＝車）が進入した場合に警告を発するといったシステムも提案されている。かかるシステムでは、車などが交差点に進入することが交差点における交通事故等の発生の前提となるため、このような状況となったことを撮影画像に基づいて自動的に判別してセンタ員などに注意を促すことができる。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−７４３７０号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記のように交差点の様子を撮影した画像範囲内に車が進入することは多々あり、車が通過するたびにそれを検知して警報等を発していたのでは事故等の発生の可能性がほとんどないにもかかわらず、無駄な警報が多発してしまうといった問題が生じる。すなわち、この技術では、正確な状況判定ができないため、わずかでも事故発生等特定の状況発生の可能性がある場合（車が進入した場合）に警報等を発生させて、当該状況発生を逃すことがないようにしているのである。
【０００６】
このように状況判定が正確にできない場合であっても、上記のようにすることで特定状況の発生検知を逃す可能性は低減できるものの、ほとんどその状況の発生する確率がないにもかかわらず、警報発生等がなされてしまう。このため、警報が意味をなさなくなるおそれがあり、特に上記の適用ケースにおいて交通量の多い交差点を監視対象として撮影する場合には常時警報が鳴ってしまうおそれがある。
【０００７】
この発明は上記に鑑みてなされたもので、撮影画像に基づく状況判定をより正確に行うことができる判定装置、状況判定システム、判定方法およびプログラムを得ることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１にかかる発明は、動画像を撮影する撮影手段によって撮影された異なる２以上の領域の動画像データを取得する動画像取得手段と、前記動画像取得手段によって取得された異なる２以上の領域の動画像データの各々について、予め前記領域ごとに設定されている画像の内容分析処理を行う分析手段と、前記分析手段によって分析された前記領域ごとの分析結果と、予め前記領域ごとに設定されている判定用結果とが一致するか否かを判定する判定手段とを具備することを特徴とする判定装置である。
【０００９】
請求項１にかかる発明によれば、撮影された異なる２つ以上の領域の動画像データが取得され、その各々について予め設定された画像の内容分析処理が行われる。そして、各々の領域についての分析処理結果と、予め各領域について設定された判定用結果とが一致するか否かによって判定が行われる。このように複数の異なる領域内で起こっている事象を考慮した判定を行うことができ、より正確な状況判定が可能となる。
【００１０】
また、請求項２にかかる発明は、請求項１にかかる発明の構成において、前記判定手段による判定結果が一致するものである場合に、予め決められた機能を実行する機能実行手段をさらに具備することを特徴とする。
【００１１】
請求項２にかかる発明によれば、撮影された画像のうちの複数の領域の画像についての分析結果が、予め設定されている判定用結果と一致した場合に、予め決められた機能が実現される。したがって、各領域の分析結果と判定結果が一致するような状況となったときに行うべき機能を実現するようにすれば、より正確に特定の状況判定がなされ、かつその状況に応じた機能を実現することができる。
【００１２】
また、請求項３にかかる発明は、請求項１または２にかかる発明の構成において、前記動画像取得手段が取得すべき２以上の前記領域の範囲を特定するための領域特定情報を記憶する領域特定情報記憶手段と、前記領域ごとに設定される分析処理の内容を記憶する分析処理内容記憶手段と、前記領域ごとに設定される前記判定用結果を記憶する判定用記憶手段と、ユーザの指示にしたがって、前記領域特定情報、前記分析処理内容記憶手段または前記判定用記憶手段に記憶させるべき分析処理内容、判定用結果または両者を設定する設定手段とをさらに具備することを特徴とする。
【００１３】
請求項３にかかる発明によれば、ユーザの指示にしたがって、領域特定情報記憶手段、分析処理内容記憶手段または判定用記憶手段に記憶させる設定内容を指定することができる。したがって、ユーザが、判定のために分析すべき２つ以上の画像領域の指定、各領域の画像について行わすべき分析処理、または判定用の結果を指定することができ、どのような環境においてどのような状況を判定するかに応じて適宜設定内容を決めることができる。
【００１４】
また、請求項４にかかる発明は、予め決められた範囲の動画像を撮影する撮影手段と、前記撮影手段によって撮影された動画像に基づいて状況を判定する判定装置とを備えた状況判定システムであって、前記判定装置は、前記撮影手段によって撮影された異なる２以上の領域の動画像データを取得する動画像取得手段と、前記動画像取得手段によって取得された異なる２以上の領域の動画像データの各々について、予め前記領域ごとに設定されている画像の内容分析処理を行う分析手段と、前記分析手段によって分析された前記領域ごとの分析結果と、予め前記領域ごとに設定されている判定用結果とが一致するか否かを判定する判定手段とを有することを特徴とする状況判定システムである。
【００１５】
請求項４にかかる発明によれば、撮影手段によって撮影された異なる２つ以上の領域の動画像データが取得され、その各々について予め設定された画像の内容分析処理が行われる。そして、各々の領域についての分析処理結果と、予め各領域について設定された判定用結果とが一致するか否かによって判定が行われる。
このように複数の異なる領域内で起こっている事象を考慮した判定を行うことができ、より正確な状況判定が可能となる。
【００１６】
また、請求項５にかかる発明は、請求項４にかかる発明の構成において、前記撮影手段は、互いに交差または合流する可動体が移動する複数の経路における当該交差または合流する位置よりも予め決められた距離だけ移動方向の上流側の領域を含む範囲を撮影するように配置されており、前記動画像取得手段は、各々の前記上流側の領域の動画像データを取得することを特徴とする。
【００１７】
請求項５にかかる発明によれば、交差または合流する各々の経路の交差または合流前の上流側の領域の撮影画像を取得し、各々について分析処理を行ってその分析結果と判定用結果が一致するか否かの判定を行うことができる。したがって、交差または合流点の上流側の領域の事象に基づいた判定を行うことができ、交差または合流点における可動体の衝突等の発生可能性が高い状況をより正確に判定することができる。
【００１８】
また、請求項６にかかる発明は、請求項４にかかる発明の構成において、前記撮影手段は、交差点における右折車待機領域と、当該右折車が走行する車線の対向車線上の領域であって、当該右折車待機領域の近傍にある第１の対向車線領域と、当該第１の対向車線領域よりも前記右折車待機領域から離れた位置にある第２の対向車線領域とを含む範囲を撮影するように配置されており、前記動画像取得手段は、前記右折車待機領域、前記第１の対向車線領域および前記第２の対向車線領域の動画像データを取得することを特徴とする。
【００１９】
請求項６にかかる発明によれば、交差点における右折車待機領域と、これの対向車線の領域であって、右折車待機領域の近傍にある第１の対向車線領域と、離れた位置にある第２の対向車線領域との撮影画像を取得し、各々について分析処理を行ってその分析結果と判定用結果が一致するか否かの判定を行うことができ、交差点における右折しようとする車等と対向車等との衝突発生可能性が高い状況をより正確に判定することができる。
【００２０】
また、請求項７にかかる発明は、請求項６にかかる発明の構成において、前記分析手段は、前記右折車待機領域の画像について可動物体が映っているか否かおよび映っている場合にはその移動方向を分析し、前記第１の対向車線領域の画像に映っていた可動物体が映らなくなったか否かを分析し、前記第２の対向車線領域の画像に可動物体が映っているか否かを分析し、前記判定手段は、前記右折車待機領域の画像について可動物体が映っており、かつその可動物体が右折方向に移動しており、また前記第１の対向車線領域の画像に映っていた可動物体が映らなくなり、さらに前記第２の対向車線領域の画像に可動物体が映っていることを含む判定結果と、前記分析手段による分析結果が一致するか否かを判定することを特徴とする。
【００２１】
請求項７にかかる発明によれば、各領域の画像についての分析結果が、交差点における右折車待機領域の画像について可動物体が映っており、かつその可動物体が右折方向に移動しており、また前記第１の対向車線領域の画像に映っていた可動物体が映らなくなり、さらに前記第２の対向車線領域の画像に可動物体が映っているといった交差点における右折車と対向車との衝突可能性が高いケースを条件として判定がなされるので、これらの条件を満たさない、つまり衝突等の可能性があまり高くない場合には特定状況の判定はなされないこととなり、衝突等の可能性が高い状況になったか否かをより正確に判定することができる。
【００２２】
また、請求項８にかかる発明は、請求項４にかかる発明の構成において、前記撮影手段は、交差点において交差する少なくとも２つの道路における当該交差点よりも予め決められた距離だけ手前にある交差点前領域を含む範囲を撮影するように配置されており、前記動画像取得手段は、少なくとも２つの前記交差点前領域の動画像データを取得することを特徴とする。
【００２３】
請求項８にかかる発明によれば、交差点において交差する各々道路の交差点よりも手前側の領域の撮影画像を取得し、各々について分析処理を行ってその分析結果と判定用結果が一致するか否かの判定を行うことができる。したがって、交差点の手前側の各々の領域で生じている事象に基づいた判定を行うことができ、交差点における車等の衝突の発生可能性が高い状況であるか否かをより正確に判定することができる。
【００２４】
また、請求項９にかかる発明は、請求項８にかかる発明の構成において、前記分析手段は、少なくとも２つの前記交差点前領域の画像について可動物体が映っているか否かを分析し、前記判定手段は、少なくとも２つの前記交差点前領域の画像に可動物体が映っていることを含む前記判定用結果と、前記分析手段による分析結果が一致するか否かを判定することを特徴とする。
【００２５】
請求項９にかかる発明によれば、交差点前領域の画像についての分析結果が、可動物体が映っているという交差点における衝突の発生の前提となる条件を状況判定のための条件としているので、このような条件を満たさない衝突可能性の低いケースにおいて衝突可能性が高いといった誤った判定をしてしまうことを低減できる。
【００２６】
また、請求項１０にかかる発明は、請求項４にかかる発明の構成において、前記撮影手段は、合流する２つの道路におけるその合流点よりも予め決められた距離だけ手前の合流前領域を含む範囲を撮影するよう配置されており、前記動画像取得手段は、２つの道路における前記合流前領域の動画像データを取得することを特徴とする。
【００２７】
請求項１０にかかる発明によれば、合流する各々道路の合流点よりも手前側の領域の撮影画像を取得し、各々について分析処理を行ってその分析結果と判定用結果が一致するか否かの判定を行うことができる。したがって、合流点の手前側の各々の領域で生じている事象に基づいた判定を行うことができ、合流点における車等の衝突の発生可能性が高い状況であるか否かをより正確に判定することができる。
【００２８】
また、請求項１１にかかる発明は、請求項１０にかかる発明の構成において、前記分析手段は、各前記合流前領域の画像に基づいて当該領域内に可動物体が存在しているかを分析し、前記判定手段は、各前記合流前領域の画像に可動物体が映っていることを含む前記判定用結果と、前記分析手段による分析結果が一致するか否かを判定することを特徴とする。
【００２９】
請求項１１にかかる発明によれば、合流点手前領域の画像についての分析結果が、可動物体が映っているという合流点における衝突の発生の前提となる条件を状況判定のための条件としているので、このような条件を満たさない衝突可能性の低いケースにおいて衝突可能性が高いといった誤った判定をしてしまうことを低減できる。
【００３０】
また、請求項１２にかかる発明は、請求項４にかかる発明の構成において、前記撮影手段は、ゲレンデにおけるリフト降り場から滑走路へ合流する合流領域と、当該合流領域よりも予め決められた距離だけ上方側の滑走路の上方領域とを含む範囲を撮影するように配置されており、前記動画像取得手段は、前記合流領域および前記上方領域の動画像データを取得することを特徴とする。
【００３１】
請求項１２にかかる発明によれば、ゲレンデにおける滑走路とリフト降り場からの経路の合流領域と、滑走路におけるこの合流領域よりも上方側の上方領域との撮影画像を取得し、各々について分析処理を行ってその分析結果と判定用結果が一致するか否かの判定を行うことができる。したがって、合流点の上方側の滑走路で生じている事象と、合流領域で生じている事象に基づいた判定を行うことができ、合流点におけるスキーヤー等の衝突の発生可能性が高い状況であるか否かをより正確に判定することができる。
【００３２】
また、請求項１３にかかる発明は、請求項１２にかかる発明の構成において、前記分析手段は、前記合流領域の画像中において可動物体が占める割合を分析し、前記上方領域の画像に可動物体が映っているか否かを分析し、前記判定手段は、前記合流領域の画像中において可動物体が占める割合が予め設定された値以上であること、前記情報領域の画像に可動物体が映っていることを含む前記判定用結果と、前記分析手段による分析結果が一致するか否かを判定することを特徴とする。
【００３３】
請求項１３にかかる発明によれば、滑走路における合流点の上方側の領域の画像に可動物体（スキーヤーらしき）が映っていることと、合流点の領域の画像に占める可動物体の割合が設定値以上である（複数のスキーヤーがいると思われる）ことといったように合流点におけるスキーヤー等の衝突の発生の可能性が高いと考えられる条件を状況判定のための条件としているので、このような条件を満たさない衝突可能性の低いケースにおいて衝突可能性が高いといった誤った判定をしてしまうことを低減できる。
【００３４】
また、請求項１４にかかる発明は、動画像を撮影手段によって撮影された異なる２以上の領域の動画像データを取得する動画像取得ステップと、前記動画像取得ステップによって取得された異なる２以上の領域の動画像データの各々について、予め前記領域ごとに設定された画像の内容分析処理を行う分析ステップと、前記分析ステップによって分析された前記領域ごとの分析結果と、予め前記領域ごとに設定されている判定用結果とが一致するか否かを判定する判定ステップとを具備することを特徴とする判定方法である。
【００３５】
請求項１４にかかる発明によれば、撮影された異なる２つ以上の領域の動画像データが取得され、その各々について予め設定された画像の内容分析処理が行われる。そして、各々の領域についての分析処理結果と、予め各領域について設定された判定用結果とが一致するか否かによって判定が行われる。このように複数の異なる領域内で起こっている事象を考慮した判定を行うことができ、より正確な状況判定が可能となる。
【００３６】
また、請求項１５にかかる発明は、コンピュータを、動画像を撮影手段によって撮影された異なる２以上の領域の動画像データを取得する動画像取得手段、前記動画像取得手段によって取得された異なる２以上の領域の動画像データの各々について、予め前記領域ごとに設定された画像の内容分析処理を行う分析手段、前記分析手段によって分析された前記領域ごとの分析結果と、予め前記領域ごとに設定されている判定用結果とが一致するか否かを判定する判定手段として機能させるためのプログラムである。
【００３７】
請求項１５にかかるプログラムをコンピュータに実行させることで、コンピュータを請求項１にかかる発明と同様の構成を有する装置として機能させることができる。
【００３８】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる判定装置、状況判定システム、判定方法およびプログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。
【００３９】
Ａ．実施形態
図１は、本発明の一実施形態にかかる状況判定システムの全体構成を示す図である。同図に示すように、この状況判定システム１００は、公衆網または専用回線などのネットワーク１０１を介して接続されるビデオカメラ１１０と、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）１２０とを備える。
【００４０】
図示のようにビデオカメラ１１０は、右折用の車が走行する右折用車線１０のある交差点１とその近傍を撮影できる位置に固定配置されており、交差点１およびその近傍を含む範囲の様子を撮影する。
【００４１】
ここで、ビデオカメラ１１０の撮影範囲には、図中左側から右側に走行する車の右折用車線１０を含む右折車待機領域２０と、これと対向する車線（図中右から左に進行する車等が走行する車線（図の下側の車線））であって、当該右折車待機領域２０の近傍にある近対向車線領域３０と、当該近対向車線領域３０よりも右折車待機領域２０から離れた位置にある離対向車線領域４０とが含まれるよう、その固定位置、撮影方向およびズームなどが調整され、調整後は位置、方向、ズームなどは固定される。つまり、ビデオカメラ１１０は、上記のような３つの領域を含む固定された範囲を撮影し続けるのである。
【００４２】
ビデオカメラ１１０は、以上のような３つの領域を含む交差点１近傍範囲を撮影した動画像データをリアルタイムでネットワーク１０１を介してＰＣ１２０に送信する。
【００４３】
ＰＣ１２０は、ルータやモデム等の通信インターフェースを有しており、ネットワーク１０１を介してビデオカメラ１１０からリアルタイム送信される動画像データを受信して取り込む。すなわち、ビデオカメラ１１０によって撮影された一定時間ｔ（例えば１／３０秒）ごとのフレーム画像が順次ＰＣ１２０に取り込まれる。
【００４４】
また、ＰＣ１２０はハードディスクドライブなどの外部記憶装置を有しており、当該外部記憶装置に、ビデオカメラ１１０によって撮影されてリアルタイムで供給される動画像データを分析等することで、交差点１において事故が発生する確率があると思われる状況になっているか否かを判定する処理を実現するためのプログラムが格納されている。
【００４５】
ＰＣ１２０のＣＰＵはかかるプログラムを読み出して実行することで、上記のような判定処理方法を実現する判定装置として機能するようになっており、その機能構成を図２に示す。
【００４６】
同図に示すように、ＰＣ１２０は、領域別動画像取得部１２１と、領域座標テーブル（領域特定情報記憶手段）１２２と、画像データ保持部１２３と、分析処理部１２４と、分析処理テーブル（分析処理内容記憶手段）１２５と、判定処理部１２６と、判定用テーブル（判定用記憶手段）１２７と、警報発生部１２８とを備える。
【００４７】
領域別動画像取得部１２１は、領域座標テーブル１２２を参照し、ビデオカメラ１１０から供給される動画像データ（順次供給される各フレーム画像）のうち、３つの特定の領域内の画像のみを切り出す。領域別動画像取得部１２１は、切り出した３つの領域画像にこれら各領域を識別するための領域ＩＤを付して画像データ保持部１２３に出力する。
【００４８】
領域座標テーブル１２２には、領域別動画像取得部１２１によって切り出すべき３つの領域の範囲を特定するための座標情報が格納されている。本実施形態では、長方形または正方形状の領域の範囲を特定するためにこれらの対角座標の情報が格納されているが、領域を特定できる情報であれば他の情報であってもよい。
【００４９】
図示の例では、「ＩＤ０１」は上述した右折車待機領域２０を、「ＩＤ０２」近対向車線領域３０を、「ＩＤ０３」は離対向車線領域４０を識別するためのＩＤとして用いられている。そして、上述した交差点１における各３つの領域が範囲として特定されて切り出されるように各ＩＤに対応する座標情報が設定されている。
【００５０】
画像データ保持部１２３は、識別ＩＤが付与された上記３つの領域の画像を保持する。ここで、画像データ保持部１２３は、動画像データを構成する一定時間ｔごとのフレーム画像から切り出された各領域の画像を複数フレーム分保持する。つまり、現時点Ｔで供給されたフレーム画像から切り出した各領域の画像のみならず、１つ前のフレーム画像（Ｔ−ｔの時点で供給されたフレーム画像）、その前のフレーム画像など、過去一定期間（例えば０．５秒間）分のフレーム画像から切り出された各領域の画像についても保持する。
【００５１】
分析処理部１２４は、画像データ保持部１２３に保持されている３つの右折車待機領域２０、近対向車線領域３０および離対向車線領域４０の画像（１つ前の画像を含む）の各々について、各々領域に対して予め設定された画像の内容に関する分析処理を行う。
【００５２】
本実施形態では、分析処理部１２４は、分析対象領域内に可動物体が存在するか否かを分析する物体有無検出処理部１２４ａと、分析対象領域内を可動物体が通過したか否かを検出する通過検出処理部１２４ｂと、分析対象領域内にある可動物体の移動方向を検出する移動方向検出処理部１２４ｃとを有しており、各領域の画像について予め決められた１または複数の上記処理部による分析処理が行われる。
【００５３】
分析処理テーブル１２５には、各領域ＩＤごとに、そのＩＤによって識別される領域の画像に対して行うべき分析処理内容を示すデータが設定されており、分析処理部１２４はこの分析処理テーブル１２５の設定にしたがって上記３つの処理部の１または複数を選択し、選択した処理部による処理を各領域の画像に対して行う。
【００５４】
本実施形態では、分析処理テーブル１２５には次のような設定がなされている。「ＩＤ０１」によって識別される右折車待機領域２０の画像については、物体有無検出処理部１２４ａによる処理および移動方向検出処理部１２４ｃによる処理を行うように設定されている。「ＩＤ０２」によって識別される近対向車線領域３０については、通過検出処理部１２４ｂによる処理を行うように設定されている。「ＩＤ０３」によって識別される離対向車線領域４０については、物体有無検出処理部１２４ａによる処理を行うように設定されている。
【００５５】
次に、上記３つの処理部による分析処理内容について説明する。まず、物体有無検出処理部１２４ａは、対象領域の画像に基づいて対象領域内に可動物体が存在するか否か、つまり可動物体が対象領域内に映っているか否かを検出する。より具体的には、対象領域内に車などの可動物体が存在していない時の画像（２値化画像）を保持しておき（朝、昼、夕方、夜など時刻ごとに用意しておく）、この画像と画像データ保持部１２３に保持されている領域の画像（２値化画像）を比較し、両者の相違具合に応じて領域内の可動物体の有無を検出する。例えば、相違する部分がある一定領域以上存在すれば可動物体ありと判別するようにすればよい。
【００５６】
本実施形態では、物体有無検出処理は、右折車待機領域２０および離対向車線領域４０の画像に対して行われ、現時点Ｔのフレーム画像から切り出されたこれらの領域内に自動車やオートバイなどの可動物体が存在するか否かを検出する。
【００５７】
なお、上記のように可動物体が存在していない時の画像と比較することで、可動物体の有無を検出するようにしてもよいし、１つ前の画像を利用し、１つ前の画像と比較することで移動する物体の有無を検出し、移動物体が検出されたか否かによって物体の有無を検出するようにしてもよい。
【００５８】
また、単に可動物体の有無を検出するのではなく、領域の画像から可動物体のサイズ（例えばその物体が占める面積）や形状等を検出し、予め用意した自動車やオートバイであろうと思われるサイズの最小値よりも検出サイズが大きい場合に自動車やオートバイが存在する、もしくは自動車らしき形状である場合に自動車が存在するといったように自動車やオートバイらしき物体が存在することを検出するようにしてもよい。このように可動物体の有無の検出方法は任意であり、種々の方法を用いることができるが、自動車らしき物体の有無を検出できる処理であることが好ましい。なお、夜間において交差点１近傍の照明等がない、または少ない場合には、ビデオカメラ１１０として赤外線カメラ等を利用することが好ましく、かかる場合には物体有無検出用の比較画像も赤外線カメラで撮影したものを用いればよい。
【００５９】
通過検出処理部１２４ｂは、対象領域内を可動物体が通過したか否かを検出する処理部であり、例えば次のようにして可動物体の通過の有無を検出する。対象領域内に車などの可動物体が存在していない時の画像（２値化画像）を保持しておき、この画像と画像データ保持部１２３に保持されている過去（例えば、０．５秒前）の領域の画像（２値化画像）を比較し、領域内の可動物体の有無を検出する。なお、この際、上記のように可動物体のサイズや形状の範囲を特定して自動車やオートバイらしき物体に絞って存在の有無を検出するようにしてもよい。
【００６０】
過去の画像内に可動物体が検出されない場合には通過はなしとする一方で、可動物体が検出された場合には現時点Ｔで供給された対象領域の画像内に可動物体があるか否かを検出する。この際、可動物体が検出されなかった場合には、過去（０．５秒前）に存在していた可動物体が存在しなくなったわけであるから、通過があったと判別する。本実施形態では、かかる通過検出処理は、近対向車線領域３０の画像に対して行われるようになっており、当該領域内を自動車やオートバイなどの可動物体が通過したか否かを検出する。
【００６１】
なお、このような手法に限らず、過去一定期間（例えば０．５秒間）分のすべてのフレームから取り出した領域画像を分析し、移動する物体を特定して通過の有無をより正確に検出するようにしてもよく、通過の有無の検出手法は任意である。
【００６２】
移動方向検出処理部１２４ｃは、対象領域内の物体の移動方向を検出する処理を行うものであり、例えば次のようにして可動物体の移動方向を検出する。画像データ保持部１２３に保持されている現時点Ｔの対象領域画像と、その１つ前（Ｔ−ｔ）のフレーム画像から切り出した対象領域画像とを比較し、各々の画像にある物体の重心移動ベクトルを計算することで、移動方向を検出する。本実施形態では、右折車待機領域２０の画像に対して当該移動方向検出処理が行われるようになっているが、この検出は領域内に映っている右折車待機領域にある自動車らしき可動物体が右折する方向に移動しているか否かを検出する。したがって、図３に示すような領域が、右折車待機領域２０である場合には、自動車らしき可動物体２１が右折しようとすると思われる方向である図の下側（斜め下側も含む）に移動したか否かを検出する。
【００６３】
なお、このように１つ前のフレームから切り出した画像と、現時点との画像とを比較することで移動方向を検出するようにしてもよいが、３つ以上のフレームから切り出した画像に基づいて移動方向を検出するようにしてもよく、その検出方法は任意である。
【００６４】
図２に示す分析処理部１２４では、３つの領域の画像が新たに画像データ保持部１２３に保持される毎（つまり、時間ｔ毎）に、各領域の画像に対して上記のような予め決められた処理が行われるようになっており、分析処理部１２４は各々の領域の画像に対して行った処理の結果を判定処理部１２６に出力する。
【００６５】
判定処理部１２６は、判定用テーブル１２７を参照し、分析処理部１２４から供給される各領域画像に対して行われた処理の結果（分析内容）に基づいて警報を発すべき状況にあるか否かの判定を行う。
【００６６】
判定用テーブル１２７には、警報を発すべき状況と判定するための各領域画像ごとの処理結果が格納されている。図示のように、「ＩＤ０１」で識別される右折車待機領域２０の画像については、物体有無の検出結果が「物体あり」、かつ移動方向検出結果が「右折方向への移動あり」といった処理結果が格納されている。また、「ＩＤ０２」で識別される近対向車線領域３０の画像については、通過有無の検出結果が「通過あり」といった処理結果が格納されている。また、「ＩＤ０３」で識別される離対向車線領域４０の画像については、物体有無の検出結果が「物体であり」という処理結果が格納されている。
【００６７】
すなわち、判定処理部１２６は、分析処理部１２４による各領域の画像に対する処理の結果が、判定用テーブル１２７に格納されている各領域の画像ごとの処理結果と一致するか否かを判定し、すべてが一致した場合に警報を発すべき状況であると判定してその旨を警報発生部１２８に出力する。
【００６８】
警報発生部１２８は、アラーム音発生装置などを備えており、判定処理部１２６から警報発すべき状況である旨の通知を受け取った場合、アラーム音発生装置を駆動してアラーム音を発し、当該ＰＣ１２の管理者に対して警報を発するといった機能を実現する。
【００６９】
以上説明したようにＰＣ１２０は、交差点を撮影した画像のうち上記３つの領域の画像に着目し、各画像内に映っている事象が予め決められた事象となったか否かを判別し、すべての領域内に映っている画像が予め決められた事象となった場合に特定の状況であると判定して警報を発するのである。
【００７０】
より具体的に説明すると、本実施形態では、交差点において以下のような条件が整った時に異常発生として警報が発せられる。
▲１▼右折車待機領域２０に右折車が存在し（物体あり）、かつその右折車が右折方向に移動しようとしている
▲２▼近対向車線領域３０を上記右折車の対向車が通過した
▲３▼離対向車線領域４０に対向車（オートバイを含む）が存在する
【００７１】
この３つの条件を満たす状態を交差点の平面図で模式的に例示すると、図４に示すようになる。同図に示すように、右折車用の待機場所にいる自動車Ａが、対向車である自動車Ｂが通過したので右折しようとしている。その時に、その対向車である自動車Ｂの後方にオートバイＣが交差点に向かって走行しているといったケースである。
【００７２】
このようなケースにおいては、自動車Ａの運転手は、自動車Ｂが通過したので右折しようとしているので、自動車Ｂの背後に隠れていた、つまる自動車Ａの運転手にとって死角となっている領域４０内にあるオートバイＣの存在に気づいていない可能性が高いと思われる一方で、現実にその背後にいたオートバイＣが交差点に向かって走行しているので、右折しようとする自動車ＡとオートバイＣが交差点において衝突等する可能性がある。
【００７３】
本実施形態における判定装置として機能するＰＣ１２０は、３つの特定の領域の画像に着目し、その画像に映し出される事象がどのようなものであるかを分析して判定に用いることで、上記のような事故発生可能性の高いケースとなった場合に異常発生ありといった判定をなすことができ、警報を発することができる。
【００７４】
一方、単に自動車Ｂが交差点を通過しただけで、右折車待機領域２０に自動車Ａが存在しない場合、自動車Ａが存在する場合であっても自動車Ｂの通過後も停止したままである場合、自動車Ａが右折しようとした場合であっても自動車Ｂの背後にオートバイＣが存在しない場合には、衝突事故などが発生する可能性は著しく低いが、本実施形態ではこのようなケースについては異常発生とは判定しない。
【００７５】
したがって、衝突事故が発生する可能性が高い状況となったことのみをより正確に判定して警報を発することができ、交差点を自動車が通過したり、右折待機車がいる場合であっても衝突事故が起こる可能性が低い場合にはそれを異常と判定して警報等を発してしまうことを低減できる。
【００７６】
なお、警報発生部１２８は、上記のようにアラーム音を発生させる機能を実現させるものに限らず、他の機能を実現するものであってもよく、例えばネットワーク１０１を介して交差点１近傍における右折車待機領域２０にいる自動車Ａの運転手が見える設置した発光部等の発光駆動指示を送信するものであってもよい。このようにすれば、警報を発すべき状況にあることを右折車待機領域２０にある自動車Ａの運転手に知らせることができ、右折を中止させてオートバイＣとの衝突事故を未然に防止するといったことも可能となる。
【００７７】
Ｂ．変形例
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、以下に例示するような種々の変形が可能である。
【００７８】
（変形例１）
上述した実施形態では、上記３つの領域の画像に映っている事象を分析し、上記▲１▼〜▲３▼の条件を満たした場合に異常ありと判定するようになっていたが、着目する領域、条件は上記実施形態で提示したものに限らず、交差点において事故が起こりうる可能性が高い他の状況を把握するために必要な領域の画像に着目し、各領域内で生じている事象の条件を設定するようにしてもよい。
【００７９】
例えば、上記３つの領域の各々に自動車やオードバイらしき可動物体が存在するといった単純な条件を設定し、事故発生可能性がやや低い場合でも異常発生として判定するようにしてもよいし、上記実施形態における３つの条件に加え、離対向車線領域４０内に存在する可動物体（オートバイＣ等）の移動速度を複数フレーム分の画像を用いることで検出し、移動速度が予め決められた条件の合致する場合（例えば４０ｋｍ／ｈ以上など）にのみ異常発生と判定するようにしてもよい。
【００８０】
また、上記の３つの領域の組み合わせ以外にも、右折車待機領域２０および近対向車線領域３０に加え、右折車が右折後に通過する横断歩道の領域の画像を取得して分析し、上記▲１▼、▲２▼の条件を満たすとともに当該横断歩道領域内に歩行者がいる場合には異常発生可能性ありと判定して警報等を発するようにしてもよい。
【００８１】
（変形例２）
また、上述した実施形態では、交差点における上記３つの領域を含む画像を撮影するための１台のビデオカメラ１１０を用いていたが、撮影手段としては１台のビデオカメラに限らず、上記３つの領域を含む画像を撮影できればく、複数台のビデオカメラを用いるようにしてもよい。
【００８２】
（変形例３）
また、上述した実施形態では、交差点における上記３つの領域の画像を取得分析して所定の条件を満たすか否かを判別するようにしていたが、領域や条件等は上記実施形態のものに限定されず、判定対象などに応じて取得分析する画像の領域や、領域内の事象の条件などを適宜設定するようにすればよい。
【００８３】
例えば、図５に示すように、交差点の衝突事故等の発生可能性が高いか否かを判定する状況判定システムとして本発明を適用することができる。同図に示すように、この状況判定システム２００は、２つのビデオカメラ２１０、２１１と、これらと有線もしくは無線通信手段を介して接続されるＰＣ２２０とを備えている。
【００８４】
ビデオカメラ２１０は、図５の上下方向に沿った道路２０１の特定の領域を含む範囲を撮影するよう固定配置されており、ビデオカメラ２１１は、図５の左右方向に沿った道路２０２の特定の領域を含む範囲を撮影するように固定配置されている。
【００８５】
より具体的には、ビデオカメラ２１０は、道路２０１と道路２０２が交差する交差点２０３よりも一定距離Ｄ１だけ図の上方側の地点、上方から下方に進行する車等にとっては交差点２０３の距離Ｄ１だけ手前側の地点を中心とした領域２５０を含む範囲を撮影する。また、ビデオカメラ２１１は、道路２０２における交差点２０３よりも一定距離Ｄ２だけ図の右側の地点、右側から左側に進行する車等にとっては交差点２０３の距離Ｄ２だけ手前側の地点を中心とした領域２６０を含む範囲を撮影する。
【００８６】
ビデオカメラ２１０、２１１は、以上のような領域を含む範囲を撮影した動画像データをリアルタイムで有線または無線通信手段を介してＰＣ２２０に送信する。
【００８７】
ＰＣ２２０は、上記実施形態におけるＰＣ１２０とほぼ同様の構成であり（図２参照）、領域座標テーブル１２２に設定される内容と、分析処理部１２４によって行われる処理および分析処理テーブル１２５の設定内容と、判定用テーブル１２７の設定内容とが相違しており、以下相違点について説明する。
【００８８】
まず、領域座標テーブル１２２には、ビデオカメラ２１０から順次供給されるフレーム画像から切り出す領域を特定するための座標情報が設定されており、設定される座標情報は上記領域２５０と一致するものであり、これにより領域別動画像取得部１２１によって上記領域２５０の画像がフレーム画像から切り出されるような情報である。
【００８９】
また、領域座標テーブル１２２には、ビデオカメラ２１１から順次供給されるフレーム画像から切り出す領域を特定するための座標情報が設定されており、設定される座標情報は上記領域２６０と一致するものであり、これにより領域別動画像取得部１２１によって上記領域２６０の画像がフレーム画像から切り出される。
【００９０】
この変形例における分析処理テーブル１２５の設定内容にしたがった分析処理部１２４では、領域２５０の画像に対しては可動物体が存在するか否かの検出（実施形態の物体有無検出処理部１２４ａと同じ処理）と、存在する場合にはその可動物体の移動速度と移動方向（移動方向検出処理部１２４ｃと同じ）を検出する。移動速度の検出処理方法としては、例えば１つ前のフレーム画像から切り出した領域２５０の画像と、現時点の領域２５０の画像との間で可動物体の移動量を求め、かかる画像上の移動量とフレーム間の時間ｔとに基づいて移動速度を求める手法を用いることができる。
【００９１】
また、この変形例における分析処理部１２４は、領域２６０の画像に対しても領域２５０と同様に、物体の有無検出処理、移動速度検出処理および移動方向検出処理を行う。
【００９２】
そして、判定用テーブル１２７の設定内容を参照して判定を行う判定処理部１２６は、以下の条件が満たされた場合に異常発生の可能性が高いとしてその旨を警報発生部１２８に通知する。
▲１▼領域２５０および領域２６０の各々に可動物体がある
▲２▼両領域内の可動物体の移動速度が一定速度（例えば２０ｋｍ／ｈ）以上である
▲３▼領域２５０内の可動物体が図５の上から下側に移動し、かつ領域２６０内の可動物体が図５の左側から右側に移動している
▲４▼領域２５０内の可動物体の移動速度Ｖ１（ｋｍ／ｈ）と、領域２６０内の可動物体の移動速度Ｖ２（ｋｍ／ｈ）とした場合、両者が次のような関係にある
Ｖ１＝Ｖ２×Ｄ１／Ｄ２±１０
【００９３】
すなわち、領域２５０，２６０に映った自動車等の可動物体が、交差点２０３に向けて移動しており、両者の速度関係から両者が交差点２０３で衝突しそうな場合に異常発生可能性が高いと判定されるのである。
【００９４】
例えば、距離Ｄ１が３０ｍ、距離Ｄ２を１５ｍであった場合、領域２５０内にいる自動車Ａが６０ｋｍ／ｈで走行し、領域２６０内にいる自動車Ｂが３０ｋｍ／ｈで走行していた場合（Ｖ１＝Ｖ２×Ｄ１／Ｄ２を満たす場合）、そのまま走行すると両自動車は交差点２０３にほぼ同時に進入し、衝突するおそれが高い。
このように上記の４つの条件を満たす場合、交差点２０３において衝突事故が発生する可能性が高く、ＰＣ２２０が上記のような判定を行うことで衝突事故等の発生可能性が高い状況になったことをより正確に判定することができる。
【００９５】
なお、可動物体の速度が２０ｋｍ／ｈ以下のように低速である場合には、両者は交差点２０３前で停止するか、交差点２０３に近づいた時点で交差点２０３に進入している他の車に存在に気づいてブレーキ等をかける可能性が十分考えられるので、条件▲２▼を満たすことを要求しているが、人や自転車と自動車やオートバイとの衝突可能性が高い状況であるか否かを判定する場合には、この条件を除くようにしてもよい。また、上記式における「±１０」は、両者の速度差が１０ｋｍ／ｈの範囲内であれば、その後の速度変動によって衝突する可能性が十分にあるので幅を持たせたものであり、値は１０ｋｍ／ｈに限定されるものではなく、距離Ｄ１、Ｄ２や道路の状況などから適宜決定すればよい。
【００９６】
また、領域２５０内に存在する自動車の運転手にとって領域２６０内に存在する自動車が見えず、また領域２６０内に存在する自動車の運転手にとって領域２５０内に存在する自動車が見えないといった両領域内に存在する者にとって互いに死角となる領域である場合、衝突の可能性は見晴らしのよい交差点と比較して高くなると考えられる。したがって、領域２５０、２６０として互いに死角となるような範囲に設定することで、より衝突等の可能性が高い状況になったことを判定できる。
【００９７】
以上のように交差点２０３における衝突事故の発生可能性が高いと考えられる状況になったことをより正確に判定し、例えば交差点２０３に設置した発光部等を発光させるといった警報を発することで、交差点２０３へ進入しようとする自動車等の運転手に注意を促すことができ、衝突事故の発生を未然に防止することができる。
【００９８】
なお、当該変形例のようなケースにおいて、上記の４つの条件以外にも、自動車Ａと自動車Ｂが衝突するおそれが高い状況に応じた条件を加えてもよいし、逆に条件をゆるくする、例えば条件▲１▼のみを要求するようにして衝突可能性がそれほど高くない場合であっても可能性ありと判定するように構成してもよく、ユーザが必要とする用途や可能性の程度にあわせて各条件等を設定すればよい。
【００９９】
（変形例４）
また、上記実施形態および変形例３以外にも、図６に示すように、複数の道路が合流する地点で衝突事故等が発生する可能性が高い状況であるか否かを判定する状況判定システムとして本発明を適用することができる。同図に示すように、この状況判定システム３００は、２つのビデオカメラ３１０、３１１と、これらと有線もしくは無線通信手段を介して接続されるＰＣ３２０とを備えている。
【０１００】
ビデオカメラ３１１は、図６の上下方向に沿った本線道路３０１（進行方向は図の下から上方向）の特定の領域を含む範囲を撮影するよう固定配置されており、ビデオカメラ３１０は、本線道路３０１に合流する道路３０２の特定の領域を含む範囲を撮影するように固定配置されている。
【０１０１】
より具体的には、ビデオカメラ３１０は、道路３０１と道路３０２が合流する合流地点Ｇよりも一定距離Ｄ３だけ手前側の地点を中心とした領域３５０を含む範囲を撮影する。また、ビデオカメラ３１１は、合流地点Ｇよりも一定距離Ｄ４だけ手前側の地点を中心とした領域３６０を含む範囲を撮影する。
【０１０２】
ビデオカメラ３１０、３１１は、以上のような領域を含む範囲を撮影した動画像データをリアルタイムで有線または無線通信手段を介してＰＣ３２０に送信する。
【０１０３】
ＰＣ３２０は、上記実施形態におけるＰＣ１２０とほぼ同様の構成であり（図２参照）、領域座標テーブル１２２に設定される内容と、分析処理部１２４によって行われる処理および分析処理テーブル１２５の設定内容と、判定用テーブル１２７の設定内容とが相違しており、以下相違点について説明する。
【０１０４】
この変形例における領域座標テーブル１２２の設定内容にしたがった領域別動画像取得部１２１は、ビデオカメラ３１０によって撮影されたフレーム画像から上記領域３５０の画像を切り出し、ビデオカメラ３１１によって撮影されたフレーム画像から上記領域３６０の画像を切り出す。
【０１０５】
この変形例における分析処理テーブル１２５の設定内容にしたがった分析処理部１２４では、領域３５０の画像に対しては可動物体が存在するか否かの検出（実施形態の物体有無検出処理部１２４ａと同じ処理）と、存在する場合にはその可動物体の移動速度を検出する。また、この変形例における分析処理部１２４は、領域３６０の画像に対しても領域３５０と同様に、物体の有無検出処理および移動速度検出処理を行う。
【０１０６】
そして、判定用テーブル１２７の設定内容を参照して判定を行う判定処理部１２６は、以下の条件が満たされた場合に異常発生の可能性が高いとしてその旨を警報発生部１２８に通知する。
▲１▼領域３５０および領域３６０の各々に可動物体がある
▲２▼領域３５０内の可動物体の移動速度Ｖ３（ｋｍ／ｈ）と、領域３６０内の可動物体の移動速度Ｖ４（ｋｍ／ｈ）とした場合、両者が次のような関係にある
Ｖ３＝Ｖ４×Ｄ３／Ｄ４±１０
【０１０７】
すなわち、領域３５０，３６０に映った自動車等の可動物体が、その速度関係から両者が合流地点Ｇで衝突しそうな場合に異常発生可能性が高いと判定されるのである。
【０１０８】
例えば、距離Ｄ３が８０ｍ、距離Ｄ４を１００ｍであった場合、領域３５０内にいる自動車Ａが８０ｋｍ／ｈで走行し、領域３６０内にいる自動車Ｂが１００ｋｍ／ｈで走行していた場合（Ｖ３＝Ｖ４×Ｄ３／Ｄ４を満たす場合）、そのまま走行すると両自動車は合流地点Ｇにほぼ同時に進入し、衝突するおそれが高い。このように上記の２つの条件を満たす場合、合流地点Ｇにおいて衝突事故が発生する可能性が高く、ＰＣ３２０が上記のような判定を行うことで衝突事故等の発生可能性が高い状況になったことをより正確に判定することができる。
【０１０９】
また、領域３５０内に存在する自動車の運転手にとって領域３６０内に存在する自動車が見えず、また領域３６０内に存在する自動車の運転手にとって領域３５０内に存在する自動車が見えないといった両領域内に存在する者にとって互いに死角となる領域である場合、衝突の可能性は見晴らしのよい合流地点と比較して高くなると考えられる。したがって、領域３５０、３６０として互いに死角となるような範囲に設定することで、より衝突等の可能性が高い状況になったことを判定できる。
【０１１０】
以上のように合流地点Ｇにおける衝突事故等の発生可能性が高いと考えられる状況になったことをより正確に判定し、例えば合流地点Ｇ近傍に設置した発光部等を発光させるといった警報を発することで、合流地点Ｇへ進入しようとする自動車等の運転手に注意を促すことができ、衝突事故の発生を未然に防止することができる。
【０１１１】
なお、当該変形例のようなケースにおいて、上記の２つの条件以外にさらに条件を加えてもよいし、逆に条件をゆるくする、例えば条件▲１▼のみを要求するように構成してもよく、ユーザが必要とする用途や可能性の程度にあわせて各条件等を設定すればよい。
【０１１２】
（変形例５）
また、上記実施形態および変形例３、４以外にも、図７に示すように、スキーのゲレンデにおいて、上方から滑走してくるスキーヤーと、リフト降り場にいるスキーヤーとが衝突等する可能性が高い状況であるか否かを判定するシステムとして本発明を適用することができる。同図に示すように、この状況判定システム４００は、２つのビデオカメラ４１０、４１１と、これらと有線もしくは無線通信手段を介して接続されるＰＣ４２０とを備えている。
【０１１３】
ビデオカメラ４１０は、リフト降り場４３０と山の上から下側への滑走路４３１との合流地点ＧＧ近傍の領域４５０を含む範囲を撮影するよう固定配置されており、ビデオカメラ４１１は滑走路４３１におけるその合流地点ＧＧよりも上方側の領域４６０を含む範囲を撮影するよう固定配置されている。
【０１１４】
ビデオカメラ４１０、４１１は、以上のような領域を含む範囲を撮影した動画像データをリアルタイムで有線または無線通信手段を介してＰＣ４２０に送信する。
【０１１５】
ＰＣ４２０は、上記実施形態におけるＰＣ１２０とほぼ同様の構成であり（図２参照）、領域座標テーブル１２２に設定される内容と、分析処理部１２４によって行われる処理および分析処理テーブル１２５の設定内容と、判定用テーブル１２７の設定内容とが相違しており、以下相違点について説明する。
【０１１６】
この変形例における領域座標テーブル１２２の設定内容にしたがった領域別動画像取得部１２１は、ビデオカメラ４１０によって撮影されたフレーム画像から上記領域４５０の画像を切り出し、ビデオカメラ４１１によって撮影されたフレーム画像から上記領域４６０の画像を切り出す。
【０１１７】
この変形例における分析処理テーブル１２５の設定内容にしたがった分析処理部１２４では、領域４５０の画像に対してはその領域内における可動物体（スキーヤー）が占める割合を検出する。例えば、スキーヤーの全くいない状態で同じ領域を撮影した画像と、領域別動画像取得部１２１が切り出した領域の画像とを比較し、差のある部分を可動物体の占める部分として領域全体におけるその部分の占める割合を求めることにより検出する。このようなゲレンデにおいてはスキーヤー以外の可動物体はほとんど存在せず、上記のような可動物体が占める割合が大きい場合には、リフト降り場４３０から滑走路４３１への合流地点ＧＧ近傍の領域により多くのスキーヤーが存在していると考えられ、可動物体の占める割合が小さい場合にはスキーヤーの数が少ないと考えられる。
【０１１８】
また、この変形例における分析処理部１２４は、領域４６０の画像に対しては、物体の有無検出処理および移動速度検出処理を行う。
【０１１９】
そして、判定用テーブル１２７の設定内容を参照して判定を行う判定処理部１２６は、以下の条件が満たされた場合に異常発生の可能性が高いとしてその旨を警報発生部１２８に通知する。
▲１▼領域４５０内の可動物体の占める割合が所定値以上である
▲２▼領域４６０内に可動物体が存在する
▲３▼領域４６０内の可動物体の移動速度が一定速度（２０ｋｍ／ｈ）以上である
【０１２０】
すなわち、領域４５０内における可動物体の占める割合が大きく、つまりその領域内にいるスキーヤーの数が比較的多く、かつ領域４６０内に一定速度以上で滑走する可動物体であるスキーヤーがいる場合に衝突等の発生可能性が高いと判定されるのである。
【０１２１】
以上のように合流地点ＧＧにおける衝突事故等の発生可能性が高いと考えられる状況になったことをより正確に判定し、例えば合流地点ＧＧ近傍に設置した発光部等を発光させたり、アラーム音を発生させるといった警報を発することで、合流地点ＧＧへ上方から滑走しようとするスキーヤーに注意を促すことができるとともに、合流地点ＧＧ近傍にいるスキーヤー達にも上方から滑走するスキーヤーがいることを伝えることができ、衝突事故の発生を未然に防止することができる。
【０１２２】
なお、当該変形例のようなケースにおいて、上記の３つの条件以外にさらに条件を加えてもよいし、逆に条件をゆるくする、例えば条件▲１▼および▲２▼のみを要求するように構成してもよく、ユーザが必要とする用途や可能性の程度にあわせて各条件等を設定すればよい。
【０１２３】
（変形例６）
なお、上記のような道路が交差する交差点、道路が合流する合流点、スキーの滑走路等が合流する地点などに限らず、移動する物体等を案内する複数の経路が合流または交差する状況がある場合において各々の経路に沿って進行する物体の衝突等の可能性が高くなる状況を判定するシステムとして本発明を適用することができる。このようなシステムにおいては、各々経路の合流点または交差点の上流側に置ける領域の画像を取得し、これらの領域内に合流点または交差点に向かう移動物体が存在するか否か、移動速度等を分析し、これらの分析結果が合流点または交差点近傍で衝突するおそれが高い結果と一致する場合には衝突可能性が高いといった判定を行うようにすればよい。
【０１２４】
（変形例７）
また、上述した実施形態や各変形例等において、図８に示すように、領域座標テーブル１２２、分析処理テーブル１２５および判定用テーブル１２７の設定内容をユーザが任意に設定できるような構成としてもよい。同図に示すように、この構成は、図２に示す構成に加え、設定内容をユーザが入力するためのキーボードやマウス等を有する入力手段５００と、これらのテーブルに入力手段５００を介して入力されたユーザの指示内容にしたがった座標情報、分析処理内容、判定用の処理結果を設定する設定手段５１０を備えている。
【０１２５】
かかる構成の下、ユーザがキーボード等を操作指示することで入力手段５００を介して設定内容を入力すれば、その内容が設定手段５１０によって領域座標テーブル１２２、分析処理テーブル１２５または判定用テーブル１２７に設定されるので、判定に用いる領域や条件をユーザが任意に設定することができ、種々の用途にあわせて容易に設定内容を変更できる。
【０１２６】
（変形例８）
また、上述した実施形態や各変形例においては、ビデオカメラなどの撮影手段によって撮影された動画像から複数の領域を切り出し、各々の領域画像について分析を行って分析結果から何らかの状況判定を行う判定処理を、ＰＣ１２０等が外部記憶装置に格納されたプログラムにしたがった処理を行うことで実現するようにしていたが、上記のような処理をコンピュータに実行させるためのプログラムをインターネット等の通信回線を介してユーザに提供するようにしてもよいし、当該プログラムをＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）などのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録してユーザに提供するようにしてもよい。また、上記のような処理を専用のハードウェア回路によって実現する判定装置として構成し、当該判定装置をユーザに提供等するようにしてもよい。
【０１２７】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１にかかる発明によれば、複数の異なる領域内で起こっている事象を考慮した判定を行うことができ、より正確な状況判定が可能となるという効果を奏する。
【０１２８】
また、請求項２にかかる発明によれば、より正確に特定の状況判定がなされ、かつその状況に応じた機能を実現することができるという効果を奏する。
【０１２９】
また、請求項３にかかる発明によれば、ユーザが、判定のために分析すべき２つ以上の画像領域の指定、各領域の画像について行わすべき分析処理、または判定用の結果を指定することができ、どのような環境においてどのような状況を判定するかに応じて適宜設定内容を決めることができるという効果を奏する。
【０１３０】
また、請求項４にかかる発明によれば、複数の異なる領域内で起こっている事象を考慮した判定を行うことができ、より正確な状況判定が可能となるという効果を奏する。
【０１３１】
また、請求項５にかかる発明によれば、交差または合流点の上流側の領域の事象に基づいた判定を行うことができ、交差または合流点における可動体の衝突等の発生可能性が高い状況をより正確に判定することができるという効果を奏する。
【０１３２】
また、請求項６にかかる発明によれば、交差点における右折しようとする車等と対向車等との衝突発生可能性が高い状況をより正確に判定することができるという効果を奏する。
【０１３３】
また、請求項７にかかる発明によれば、交差点において衝突等の発生可能性が高い状況になったか否かをより正確に判定することができるという効果を奏する。
【０１３４】
また、請求項８にかかる発明によれば、交差点の手前側の各々の領域で生じている事象に基づいた判定を行うことができ、交差点における車等の衝突の発生可能性が高い状況であるか否かをより正確に判定することができるという効果を奏する。
【０１３５】
また、請求項９にかかる発明によれば、交差点において衝突等の可能性の低いケースにおいて衝突可能性が高いといった誤った判定をしてしまうことを低減できるという効果を奏する。
【０１３６】
また、請求項１０にかかる発明によれば、合流点の手前側の各々の領域で生じている事象に基づいた判定を行うことができ、合流点における車等の衝突の発生可能性が高い状況であるか否かをより正確に判定することができるという効果を奏する。
【０１３７】
また、請求項１１にかかる発明によれば、合流点において衝突等の可能性の低いケースにおいて衝突可能性が高いといった誤った判定をしてしまうことを低減できるという効果を奏する。
【０１３８】
また、請求項１２にかかる発明によれば、ゲレンデの滑走路におけるリフト降り場からの走路との合流点の上方側で生じている事象と、合流領域で生じている事象に基づいた判定を行うことができ、合流点におけるスキーヤー等の衝突の発生可能性が高い状況であるか否かをより正確に判定することができるという効果を奏する。
【０１３９】
また、請求項１３にかかる発明によれば、合流点におけるスキーヤー等の衝突の発生の可能性が高いと考えられる条件を状況判定のための条件としているので、このような条件を満たさない衝突可能性の低いケースにおいて衝突可能性が高いといった誤った判定をしてしまうことを低減できるという効果を奏する。
【０１４０】
また、請求項１４にかかる発明によれば、複数の異なる領域内で起こっている事象を考慮した判定を行うことができ、より正確な状況判定が可能となるという効果を奏する。
【０１４１】
また、請求項１５にかかるプログラムをコンピュータに実行させることで、コンピュータを請求項１にかかる発明と同様の構成を有する装置として機能させることができ、請求項１にかかる発明と同様の効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態にかかる状況判定システムの全体構成を示す図である。
【図２】前記状況判定システムの構成要素であるＰＣの機能構成を示すブロック図である。
【図３】交差点の状況を判定する前記状況判定システムにおいて、状況判定に用いられる領域の画像の一例を示す図である。
【図４】前記状況判定システムの状況判定対象である交差点の様子を示す図である。
【図５】前記状況判定システムの変形例の全体構成を示す図である。
【図６】前記状況判定システムの他の変形例の全体構成を示す図である。
【図７】前記状況判定システムのその他の変形例の全体構成を示す図である。
【図８】前記状況判定システムの構成要素であるＰＣの変形例の機能構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０  右折用車線
２０  右折車待機領域
３０  近対向車線領域
４０  離対向車線領域
１００  状況判定システム
１０１  ネットワーク
１１０  ビデオカメラ
１２１  領域別動画像取得部
１２２  領域座標テーブル
１２３  画像データ保持部
１２４  分析処理部
１２４ａ  物体有無検出処理部
１２４ｂ  通過検出処理部
１２４ｃ  移動方向検出処理部
１２５  分析処理テーブル
１２６  判定処理部
１２７  判定用テーブル
１２８  警報発生部
２００  状況判定システム
２１０  ビデオカメラ
２１１  ビデオカメラ
３００  状況判定システム
３１０  ビデオカメラ
３１１  ビデオカメラ
４００  状況判定システム
４１０  ビデオカメラ
４１１  ビデオカメラ
５００  入力手段
５１０  設定手段
【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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