(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の計測面上に配置され、所定の空間の物理量を計測して計測信号を出力する計測部と、
前記計測面上に設定された小領域において、互いに異なる時間区間の前記計測信号のそれぞれから特徴量ごとの時間頻度を算出して前記時間区間ごとの特徴量分布を生成する特徴量分布生成部と、
前記時間区間が異なる前記特徴量分布間で、前記小領域における前記特徴量どうしの相違性または類似性を表す変化指標値を求め、前記変化指標値ごとの時間頻度を要素とする変化指標値分布を前記小領域ごとに生成する変化指標値分布生成部と、
前記小領域における前記変化指標値分布を用いて前記空間における変化を認識する空間変化認識部と、
を備えたことを特徴とする空間認識装置。
【請求項２】
前記変化指標値分布生成部は、前記変化指標値ごとに、前記時間区間が異なる前記特徴量分布間における前記特徴量の前記時間頻度の組み合わせのうち当該変化指標値が算出された組み合わせごとの時間頻度の積を総和して、当該変化指標値の時間頻度を算出する請求項１に記載の空間認識装置。
【請求項３】
前記空間変化認識部は、前記変化指標値を変化らしさの度合いを表す評価値に変換する変換関数を用いて、前記小領域の前記変化指標値分布を前記各変化指標値に対応する前記評価値ごとの時間頻度を要素とする評価値分布に変換し、前記小領域における前記評価値分布を用いて前記空間における変化を認識する請求項１または２に記載の空間認識装置。
【請求項４】
前記特徴量分布生成部は、
第一時間区間の前記計測信号から前記特徴量ごとの前記時間頻度を算出して短時間特徴量分布を生成する短時間特徴量分布生成部と、
前記第一時間区間よりも長い第二時間区間の前記計測信号から前記特徴量ごとの前記時間頻度を算出して長時間特徴量分布を生成する長時間特徴量分布生成部と、
を備え、
前記変化指標値分布生成部は、前記短時間特徴量分布と前記長時間特徴量分布の間で前記小領域における前記変化指標値分布を生成する請求項１〜３の何れか一つに記載の空間認識装置。
【請求項５】
前記計測部は、前記計測面を撮像面として該撮像面上に配置され、前記空間を撮像して前記計測信号としての輝度信号を出力する光電変換部からなることを特徴とする請求項１〜４の何れか一つに記載の空間認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定空間における物理量（例えば輝度）を連続計測した計測信号（例えば輝度信号）から当該空間における変化を認識する空間認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
防犯等を目的として、監視カメラが撮像した画像を背景差分処理するなどして侵入者等による変化領域を検出することが従来から行われている。このような変化領域の検出に際し、草木の揺れや照明変動による誤検出が問題とされてきた。
【０００３】
従来、草木の揺れや照明変動による誤検出を低減するために背景モデルと呼ばれる手法を採る場合がある。
【０００４】
例えば、特許文献１に記載の侵入物体検知装置においては、複数の監視画像の各画素における画素値の出現確率分布を表す背景モデルを生成し、新たに撮像された監視画像と背景モデルを比較して各画素における相関値を求めることによって侵入者による変化領域を検出することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−１２３７４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術においては、背景の画像情報側における揺らぎは軽減されるものの、背景の画像情報と比較される側（上記説明において侵入物体が写っている監視画像の側）の揺らぎの影響が依然として残り、これらの揺らぎにより変化領域の検出精度が低下していた。
【０００７】
すなわち、通常用いられる監視カメラでは、各撮像素子が一定時間（例えば１／５秒間）の輝度信号の平均値を、その撮像素子に対応する画素の輝度値として出力する。そして、このように出力される輝度値は、上記一定時間内に発生した外乱やカメラ内部のノイズの影響で常に揺らいでおり、不安定である。そのため、この輝度値を用いて変化領域を検出する限り、変化領域の一部が欠ける、または変化領域の一部に背景が混入するなど揺らぎによる誤差の発生を避けることが困難であった。
【０００８】
また、従来技術において変化領域を検出するために算出する相関値は、揺らぎを含む複数の輝度値どうしを演算して得られた結果であり、スカラである。揺らぎを含む複数の輝度値どうしの演算結果である相関値においては揺らぎの影響が倍増し得る上、スカラとなってしまっているため演算結果から非揺らぎ成分を分離して揺らぎ成分による誤差を排除することが困難となっていた。相関値を算出する代わりに差分値を算出する例もあるが、差分値も相関値と同様に揺らぎの影響が倍増し得るため、非揺らぎ成分は分離困難となる。
【０００９】
そこで、本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、所定空間の物理量を計測した計測信号に揺らぎが生じていても、当該空間における変化を高精度に認識できる空間認識装置を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記した目的を達成するために、本発明に係る空間認識装置は、所定の計測面上に配置され、所定の空間の物理量を計測して計測信号を出力する計測部と、
前記計測面上に設定された小領域において、互いに異なる時間区間の前記計測信号のそれぞれから特徴量ごとの時間頻度を算出して前記時間区間ごとの特徴量分布を生成する特徴量分布生成部と、
前記時間区間が異なる前記特徴量分布間で、前記小領域における前記特徴量どうしの相違性または類似性を表す変化指標値を求め、前記変化指標値ごとの時間頻度を要素とする変化指標値分布を前記小領域ごとに生成する変化指標値分布生成部と、
前記小領域における前記変化指標値分布を用いて前記空間における変化を認識する空間変化認識部と、
を備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る空間認識装置は、前記変化指標値分布生成部が、前記変化指標値ごとに、前記時間区間が異なる前記特徴量分布間における前記特徴量の前記時間頻度の組み合わせのうち当該変化指標値が算出された組み合わせごとの時間頻度の積を総和して、当該変化指標値の時間頻度を算出してもよい。
【００１２】
さらに、本発明に係る空間認識装置は、前記空間変化認識部が、前記変化指標値を変化らしさの度合いを表す評価値に変換する変換関数を用いて、前記小領域の前記変化指標値分布を前記各変化指標値に対応する前記評価値ごとの時間頻度を要素とする評価値分布に変換し、前記小領域における前記評価値分布を用いて前記空間における変化を認識してもよい。
【００１３】
また、本発明に係る空間認識装置は、前記特徴量分布生成部が、
第一時間区間の前記計測信号から前記特徴量ごとの前記時間頻度を算出して短時間特徴量分布を生成する短時間特徴量分布生成部と、
前記第一時間区間よりも長い第二時間区間の前記計測信号から前記特徴量ごとの前記時間頻度を算出して長時間特徴量分布を生成する長時間特徴量分布生成部と、
を備え、
前記変化指標値分布生成部が、前記短時間特徴量分布と前記長時間特徴量分布の間で前記小領域における前記変化指標値分布を生成してもよい。
【００１４】
さらに、本発明に係る空間認識装置は、前記計測部が、前記計測面を撮像面として該撮像面上に配置され、前記空間を撮像して前記計測信号としての輝度信号を出力する光電変換部からなる構成としてもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の空間認識装置によれば、特徴量分布および変化指標値分布においては、時間頻度の低い揺らぎ成分と、時間頻度の高い非揺らぎ成分の間に有意な違いが生じる。そのため、非揺らぎ成分による変化を正しく認識でき、認識精度が格段に向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明に係る空間認識装置の概略構成を示す図である。
【図２】本発明に係る空間認識装置によって得られる分布画像の模式図である。
【図３】本発明に係る空間認識装置の機能ブロック図である。
【図４】（ａ）時間と輝度値との関係の一例を示す図である。  （ｂ）輝度値と時間頻度との関係の一例を示す図である。
【図５】短時間特徴量分布と長時間特徴量分布の説明図である。
【図６】（ａ）〜（ｅ）監視空間内に変化があった場合の短時間特徴量分布、長時間特徴量分布、変化指標値分布、指標値／評価値変換関数、評価値分布を示す図である。
【図７】（ａ）〜（ｅ）監視空間内に変化がない場合の短時間特徴量分布、長時間特徴量分布、変化指標値分布、指標値／評価値変換関数、評価値分布を示す図である。
【図８】（ａ），（ｂ）人が撮像されている撮像画像とその撮像画像における変化領域らしさの最頻値Ｒの一例を示す図である。
【図９】本発明に係る空間認識装置における撮像部と処理部の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明を実施するための形態について、添付した図面の図１〜９を参照しながら詳細に説明する。
【００１８】
［空間認識装置の構成について］
図１に示すように、本実施の形態の空間認識装置１は、撮像部２、記憶部３、処理部４、出力部５を含んで構成され、所定空間における物理量（例えば輝度）を連続計測した計測信号（例えば輝度信号）から当該空間における変化を認識する。
【００１９】
撮像部２は、所定の空間（監視空間）を高速撮像して所定周期で図２に示すような、特徴量分布の集まりである分布画像を生成し、処理部４に出力する。なお、図２におけるｘ方向（水平方向）およびｙ方向（垂直方向）の一つ一つの矩形部分が画素に対応している。
【００２０】
撮像部２は、図３に示す複数の光電変換部２０（２０−１，２０−２，…，２０−Ｎ）を備える。複数の光電変換部２０−１，２０−２，…，２０−Ｎのそれぞれは計測部であり、それぞれ監視空間に存在する物体からの反射光を光電変換して、反射光の輝度に応じた輝度信号を出力する。
【００２１】
また、撮像部２は、図３に示す特徴量分布生成部２１を備える。特徴量分布生成部２１は、複数の光電変換部２０−１，２０−２，…，２０−Ｎからの輝度信号を一定時間保持し、保持した所定時間幅の輝度信号から、１または複数の光電変換部２０を単位とする特徴量ごとの時間頻度を特徴量分布として算出する。
【００２２】
本例では、１または複数の光電変換部２０を単位とする特徴量分布を複数算出し、それらの集まりによる画像を分布画像としている。
【００２３】
記憶部３は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ装置で構成され、各種プログラムや各種データを記憶する。また、記憶部３は、処理部４と接続されて処理部４との間でこれらの情報を入出力する。
【００２４】
処理部４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＭＣＵ（Micro Control Unit）等の演算装置で構成される。
【００２５】
処理部４は、記憶部３と接続され、記憶部３からプログラムを読み出して実行することにより各種処理・制御手段として動作する。また、処理部４は、各種データを記憶部３に記憶させ、各種データの読み出しを行う。
【００２６】
さらに、処理部４は、撮像部２および出力部５とも接続され、撮像部２からの分布画像を処理して監視空間内の変化領域を認識するとともに、認識した変化領域が侵入者によるものか否かを判定し、侵入者による変化領域と判定した場合にアラーム信号を出力部５に出力する。
【００２７】
出力部５は、処理部４と接続され、処理部４からのアラーム信号を外部出力する。具体的には、出力部５は、通信装置で構成され、所定のネットワークを介して遠隔の警備センターにアラーム信号を伝送する。
【００２８】
さらに、図３の機能ブロック図を参照しながら各部の構成について説明する。
【００２９】
複数の光電変換部２０−１，２０−２，…，２０−Ｎは、それぞれが撮像素子、電子シャッター、増幅器、Ａ／Ｄ変換器を含む。電子シャッター、増幅器およびＡ／Ｄ変換器は２以上の光電変換部２０により共有させてもよい。
【００３０】
撮像素子は、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices）またはＣ−ＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor ）などで構成され、監視空間の可視光線の強度を計測して、計測した強度を電圧値とする輝度信号を出力する。
【００３１】
例えば、各光電変換部２０は、１／５００秒ごとに電子シャッターを作動させて、作動時の撮像素子の電圧を増幅器で増幅し、Ａ／Ｄ変換器でサンプリングすることにより、１／５００秒ごとに輝度値を０〜２５５の２５６階調に離散化したディジタルの輝度信号を出力する。
【００３２】
複数の撮像素子は、所定の撮像面上に配置されて面をなし、当該面に監視空間を投影する。例えば、撮像素子を平面の基板上に、基板のＸ方向に等間隔で６４０個、Ｙ方向に等間隔で４８０個というように、アレー状に配置し、１／５００秒ごとに６４０×４８０画素の濃淡画像を撮像する。
【００３３】
また、複数の撮像素子は、それぞれがＲ、Ｇ、Ｂの各帯域に適合したカラーフィルタを備えた３つの撮像素子を単位とする撮像素子の組を、平面の基板上に、Ｘ方向に等間隔で６４０組、Ｙ方向に等間隔で４８０組というように、アレー状に配置し、６４０×４８０画素のカラー画像を撮像することもできる。
【００３４】
さらに、ＲＧＢの輝度信号をＨＳＶなど他の表色系に変換して出力してもよい。
【００３５】
光電変換部２０の撮像周期（計測周期）は、検出対象とする変化よりも十分短ければよく、例えば人による変化を主たる検出対象とする場合は、１／１００秒、または１／２００秒などでもよい。
【００３６】
また、階調数、光電変換部２０の個数も上記例に限らず、検出対象や空間の大きさに応じた設定とすることができる。
【００３７】
以上のように、複数の光電変換部２０−１，２０−２，…，２０−Ｎは、所定の撮像面上に配置され、所定の空間を撮像してそれぞれが輝度信号を出力する。すなわち、複数の計測部は、所定の計測面上に配置され、所定の空間の物理量を計測してそれぞれが計測信号を出力する。
【００３８】
なお、本実施の形態では、撮像部２が特徴量分布生成部２１を含んで機能し、処理部４が変化指標値分布生成部２２、空間変化認識部２４、侵入検知部２５を含んで機能し、記憶部３が指標値／評価値変換関数記憶部２３を含んで機能する。
【００３９】
特徴量分布生成部２１は、バッファ、演算回路を含む。バッファは、例えばリングバッファで構成され、複数の光電変換部２０−１，２０−２，…，２０−Ｎからの輝度信号を一定時間保持し、撮像周期ごとの輝度値を循環記憶する。
【００４０】
本例では、予め定めた頻度算出時間幅以上のバッファを光電変換部２０の数だけ備える。
【００４１】
例えば、撮像周期が１／５００秒、後述する第二時間幅が１分間であれば、バッファ長が３００００以上のバッファを光電変換部２０の数だけ用意する。
【００４２】
演算回路は、バッファに保持した頻度算出時間幅の輝度信号から特徴量ごとの時間頻度を頻度算出周期で算出して、特徴量分布を生成し、変化指標値分布生成部２２に出力する。
【００４３】
例えば演算回路は、撮像部２の撮像面上に予め設定された複数の小領域のそれぞれにおいて特徴量の正規化ヒストグラムを算出する。
【００４４】
例えば、小領域を上記濃淡画像の画素、特徴量を上記濃淡画像の輝度値とすることができる。つまり、光電変換部２０と小領域が１対１対応し、特徴量はスカラである。
【００４５】
また、例えば、小領域を上記カラー画像の画素、特徴量をＲ、Ｇ、Ｂの輝度値としてもよい。この場合、光電変換部２０と小領域が３対１対応し、特徴量は３次元ベクトルである。
【００４６】
さらに、例えば、上記濃淡画像またはカラー画像における近傍の複数画素（２×２画素、３×３画素など）を小領域としてもよい。この場合、解像度変換を行いつつ、各小領域における時間頻度算出の元データを増やせる。
【００４７】
頻度算出周期は、後述する第一時間幅１／５秒に対して、１／５秒であり、つまりオーバーラップなしの状態である。
【００４８】
なお、頻度算出周期を第一時間幅よりも短く設定してオーバーラップを設けてもよいし、周期を第一時間幅よりも長く設定して間引きしてもよい。
【００４９】
以上のように、特徴量分布生成部２１は、計測面上（撮像部２の撮像面上）に設定された複数の小領域のそれぞれにおいて、順次、所定時間幅の計測信号（輝度信号）から特徴量ごとの時間頻度を算出して特徴量分布を生成する。
【００５０】
ここで、図４（ａ）はある画素における輝度信号の時間と輝度値の関係の一例を示す。図４（ａ）に示すように、輝度値が０〜２５５の範囲で時間の経過とともに変化したものとする。頻度算出時間幅Ｔの輝度値の数が例えば１００個である場合、各輝度値の度数を計数し、計数結果のそれぞれを１００で除して時間頻度を算出すると、当該画素における輝度値と時間頻度は図４（ｂ）に示す正規化ヒストグラムのような関係になる。
【００５１】
特徴量分布生成部２１は、図３に示すように、短時間特徴量分布生成部２１０および長時間特徴量分布生成部２１１を備え、時間幅の異なる２種類の特徴量分布を生成する。
【００５２】
短時間特徴量分布生成部２１０は、複数の小領域のそれぞれにおいて、図５に示す第一時間幅Ｔａの輝度信号から特徴量ごとの時間頻度を算出して短時間特徴量分布を生成し、変化指標値分布生成部２２に出力する。
【００５３】
例えば、１／５秒ごとに、各画素について、バッファから最新１／５秒間の輝度信号（時系列の輝度値）を読み出し、読み出した輝度信号から輝度値ごとの時間頻度を算出することにより、短時間特徴量分布を生成する。
【００５４】
長時間特徴量分布生成部２１１は、複数の小領域のそれぞれにおいて、図５に示す第一時間幅Ｔａよりも長い第二時間幅Ｔｂの輝度信号から特徴量ごとの時間頻度を算出して長時間特徴量分布を生成し、変化指標値分布生成部２２に出力する。
【００５５】
例えば、１／５秒ごとに、各画素について、バッファから最新１分間の輝度信号（時系列の輝度値）を読み出し、読み出した輝度信号から輝度値ごとの時間頻度を算出することにより、長時間特徴量分布を生成する。
【００５６】
なお、短時間特徴量分布を生成する時間区間が長時間特徴量分布を生成する時間区間に含まれていても構わない。
【００５７】
各特徴量分布においては、非揺らぎ成分である真の要素（真の特徴量）の時間頻度が有意に高い値を示し、これと比較して、揺らぎ成分である偽の要素（偽の特徴量）の時間頻度は十分に低いものとなる。
【００５８】
例えば、突発的なノイズが発生し、その振幅が大きかったとしても（つまり真の輝度値から大きく外れた値だったとしても）、特徴量分布においてはその時間頻度が十分に低いものとなり、真の輝度値とノイズを区別可能となる。
【００５９】
そして、短時間特徴量分布では、建物等の静止物体や草木等の振動／回転物体といった背景物体、および人や車両のような移動物体について、非揺らぎ成分である真の特徴量の時間頻度が有意に高い値を示し、揺らぎ成分である偽の特徴量の時間頻度は十分に低いものとなる。
【００６０】
これに対し、長時間特徴量分布では、背景物体について、非揺らぎ成分である真の特徴量の時間頻度が有意に高い値を示し、移動物体、および揺らぎ成分である偽の特徴量の時間頻度は十分に低いものとなる。特に、長時間特徴量分布によって、静止物体のみならず振動／回転物体についても背景物体の非揺らぎ成分として扱うことができる。
【００６１】
変化指標値分布生成部２２は、特徴量分布生成部２１が順次生成した特徴量分布間で小領域における、特徴量どうしの相違性または類似性を表す変化指標値を求め、変化指標値ごとの時間頻度を要素とする変化指標値分布を算出する。
【００６２】
変化指標値は、変化領域を認識するための指標となる値である。例えば、特徴量を濃淡画像の輝度値、変化指標値を輝度差とすることができる。その場合、変化指標値である輝度差は、特徴量どうしの相違性を表す値である。したがって、輝度差が大きな小領域どうしほど相違性が高く、変化領域である確度が高いこととなり、輝度差が０または０近傍である小領域どうしは相違性が低く、変化領域である確度が低いこととなる。
【００６３】
変化指標値分布は、時間頻度を加味して変化領域を認識するための基礎となる情報である。具体的には、変化指標値ごとに、特徴量分布間における特徴量の時間頻度の組み合わせのうち当該変化指標値が算出された組み合わせごとの時間頻度の積を総和して、当該変化指標値の時間頻度を算出する。
【００６４】
例えば、特徴量を濃淡画像の輝度値、変化指標値を輝度差とした場合、輝度差ごとに、輝度値分布間における輝度値の時間頻度の組み合わせのうち当該輝度差が算出された組み合わせごとの時間頻度の積を総和して、当該輝度差の時間頻度を算出し、輝度差分布を求める。
【００６５】
また、振動／回転物体を変化領域と誤認識しないように、短時間特徴量分布生成部２１０が生成した短時間特徴量分布と、長時間特徴量分布生成部２１１が生成した長時間特徴量分布の間で小領域ごとに変化指標値分布を算出するのが好ましい。
【００６６】
例えば、短時間輝度値分布を構成する任意の画素（ｘ，ｙ）における輝度値ｉの時間頻度Ｐａ（ｉ）と、長時間輝度値分布の対応画素（ｘ，ｙ）における輝度値ｊの時間頻度Ｐｂ（ｊ）との輝度差分布Ｐｓ（｜ｉ−ｊ｜）は下記式（１）のようになる。
【００６７】
Ｐｓ（｜ｉ−ｊ｜）= ∫ｊ・∫ｉ・Ｐｂ（ｊ）・Ｐａ（ｉ）・ｄｉ・ｄｊ…式（１）
【００６８】
なお、輝度値ｉ，ｊおよびｉとｊの輝度差｜ｉ−ｊ｜の値域はいずれも０〜２５５である。また、∫ｊ∫ｉｄｉｄｊは、輝度差が｜ｉ−ｊ｜である輝度値ｉとｊの組み合わせについて時間頻度の積を総和することを意味する。
【００６９】
ここで、輝度差分布Ｐｓのうち輝度差が０の要素Ｐｓ（０）について説明する。
長時間輝度値分布側の輝度値ｊ＝０，１，…，２５５に対して、輝度差｜ｉ−ｊ｜が０となる短時間輝度値分布側の輝度値ｉはそれぞれ０，１，…，２５５であるから、長時間輝度値分布側の時間頻度Ｐｂ（０）と短時間輝度値分布側の時間頻度Ｐａ（０）の積、長時間輝度値分布側の時間頻度Ｐｂ（１）と短時間輝度値分布側の時間頻度Ｐａ（１）の積、…、長時間輝度値分布側の時間頻度Ｐｂ（２５５）と短時間輝度値分布側の時間頻度Ｐａ（２５５）の積を総和して要素Ｐｓ（０）が求まる。
【００７０】
次に、輝度差分布Ｐｓのうち輝度差が１の要素Ｐｓ（１）について説明する。
長時間輝度値分布側の輝度値ｊ＝０，１，２，…，２５５に対して、輝度差｜ｉ−ｊ｜が１となる短時間輝度値分布側の輝度値ｉはそれぞれ１，０と２，１と３，…，２５４であるから、Ｐｂ（０）とＰａ（１）の積、Ｐｂ（１）とＰａ（０）の積、Ｐｂ（１）とＰａ（２）の積、Ｐｂ（２）とＰａ（１）の積、Ｐｂ（２）とＰａ（３）の積、…、Ｐｂ（２５５）とＰａ（２５４）の積を総和して要素Ｐｓ（１）が求まる。Ｐｓ（２）からＰｓ（２５５）についても同様に求める。
【００７１】
ここで、図６は人が現れた場合など、監視空間内に変化があった場合における短時間特徴量分布、長時間特徴量分布、変化指標値分布、指標値／評価値変換関数、評価値分布の一例を示す。また、図７は監視空間内に変化が無い場合における短時間特徴量分布、長時間特徴量分布、変化指標値分布、指標値／評価値変換関数、評価値分布の一例を示す。図７を見ると、監視空間内に変化が無くても輝度信号の揺らぎは発生していることが判る。また、図６と図７を比較すると、監視空間内に変化があった場合には、短時間特徴量分布と長時間特徴量分布においてピークの時間頻度を示す輝度値が異なっており、監視空間内に変化が無い場合には、短時間特徴量分布と長時間特徴量分布においてピークの時間頻度を示す輝度値が略一致している。
【００７２】
変化指標値分布においては、小領域間に真の変化があれば真に相違性がある要素または真に類似性がある要素の時間頻度が有意に高い値を示し、これと比較して、揺らぎ成分の混入した偽の相違性または偽の類似性が現れている要素の時間頻度は十分に低いものとなる。
【００７３】
指標値／評価値変換関数記憶部２３は、変化指標値を、変化らしさを表す評価値に変換する指標値／評価値変換関数を予め記憶する。
【００７４】
例えば、評価値Ｒは小領域の変化領域らしさを表し、その値域は０〜１とする。また、変化領域らしさが高い変化指標値ほど高い評価値Ｒに対応させる。さらに、変化領域らしさが全く無ければ評価値Ｒ＝０、確実に変化領域らしければ評価値Ｒ＝１、あいまいさがあれば０＜Ｒ＜１とする。
【００７５】
これを実現する連続関数の一例として、０近傍の輝度差ｋには揺らぎによるあいまいさがあることを考慮し、ｋ＝０であれば評価値Ｒ＝０、０＜ｋ＜ＴｋであればＲをｋについて０＜Ｒ＜１の単純増加関数とし、ｋ≧ＴｋであればＲ＝１とする。
【００７６】
なお、Ｔｋは想定する揺らぎの大きさに応じて設定する。例えば、事前の実験に基づいて、値域が０〜２５５である輝度差ｋに対してＴｋ＝４０などと定めておく。またはこれを実現するステップ関数の一例として、輝度差ｋが０であれば評価値Ｒ＝０、輝度差ｋが０より大きければＲ＝１とする。
【００７７】
つまり、上記例はいずれも、大きな輝度差ほど変化領域らしさを表す評価値を高く割り当てる変換関数である。
【００７８】
空間変化認識部２４は、各小領域における変化指標値分布に基づいて監視空間における変化を認識する。例えば、空間変化認識部２４は監視空間における変化領域を認識する。
【００７９】
具体的には、空間変化認識部２４は、まず、指標値／評価値変換関数記憶部２３に記憶されている変換関数を読み出し、下記式（２）に従い変化指標値の時間頻度を当該変化指標値に対応する評価値の時間頻度に変換することによって、各小領域の変化指標値分布を評価値分布に変換する。
【００８０】
Ｐ（Ｒ）＝∫ｋ・Ｐｓ（Ｒ（ｋ））・ｄｋ  …式（２）
【００８１】
但し、ｋは変化指標値、Ｐｓは変化指標値の時間頻度である。また、∫ｋ  ｄｋは変化指標値ｋについての総和を意味する。
【００８２】
変換関数Ｒ（ｋ）により変化指標値は評価値に変換され、割り当てられた評価値が同一である変化指標値の時間頻度が積算されて当該評価値の時間頻度に変換される。
【００８３】
例えばｋは輝度差であり、ｋ＝｜ｉ−ｊ｜となる。
つまり、変換関数を上記連続関数とした例では、Ｐ（０）＝Ｐｓ（Ｒ（０））、…、Ｐ（０．０５）＝Ｐｓ（Ｒ（１））、…、Ｐ（１）＝Ｐｓ（Ｒ（Ｔｋ））＋Ｐｓ（Ｒ（Ｔｋ＋１））＋…＋Ｐｓ（Ｒ（２５５））となる。
【００８４】
空間変化認識部２４は、次に、最頻値（最も高い時間頻度が算出された評価値）が０より大きな評価値分布が算出された小領域を変化領域と認識する。
【００８５】
また、変換関数を上記連続関数とした場合は、輝度差ｋが０近傍であり揺らぎによるあいまいさを含んだ輝度差が評価値０＜Ｒ＜１の領域に分散するため、不当にＲ＝１に積算されることを防げる。そのため、非揺らぎ成分による変化指標値を揺らぎ成分による変化指標値から精度良く分離して変化領域を高精度に認識できる。
【００８６】
または、変換関数を上記ステップ関数とした場合は、輝度差が０である時間頻度が、輝度差が０でない時間頻度よりも高い変化指標値分布が算出された小領域が変化領域であると認識することとなる。このようにしても、非揺らぎ成分による変化指標値を揺らぎ成分による変化指標値から精度良く分離して変化領域を高精度に認識できる。
【００８７】
ここで、図８（ａ），（ｂ）は人が撮像されている分布画像とその分布画像における評価値Ｒの最頻値Ｒｆの一例を示す。図８（ａ）に示す撮像画像のＡ−Ａ線においては、図８（ｂ）に示すように、人の胴体部分と両腕部分に該当する位置の最頻値Ｒｆが１を示し、他の位置の最頻値Ｒｆが０を示している。
【００８８】
なお、空間変化認識部２４は、変換関数を介さずに変化指標値分布を直接解析して変化を認識してもよい。この場合、空間変化認識部２４は、例えば小領域における変化指標値分布における最頻値が非０であれば当該小領域は変化領域と認識し、０であれば変化領域ではないと認識することができる。このようにしても、非揺らぎ成分による変化指標値を揺らぎ成分による変化指標値から精度良く分離して変化領域を高精度に認識できる。
【００８９】
なお、変化領域と認識した小領域のうち近傍の小領域同士を連結することによって、これらをまとめた変化領域としてもよい。例えば、変化領域と認識した画素のうち８近傍の画素どうしに順次同一ラベルを付与し、ラベルごとの画素群を変化領域の情報とする。
【００９０】
空間変化認識部２４は、上記のように認識した各変化領域の座標情報を侵入検知部２５に出力する。
【００９１】
侵入検知部２５は、変化領域の大きさが予め定めた範囲である場合に、監視空間内に侵入者の存在を検知したとして所定のアラーム信号を生成し、生成したアラーム信号を出力部５に出力する。
【００９２】
なお、空間変化認識部２４は、各変化領域の短時間特徴量分布、長時間特徴量分布、評価値を加えて出力してもよい。
【００９３】
その場合、侵入検知部２５は、変化領域の大きさに加え、変化領域における短時間特徴量分布の特徴や変化領域における短時間特徴量分布の特徴と長時間特徴量分布の特徴の比較結果、変化領域の形状や、変化領域の動きを検知条件としてもよい。
【００９４】
また、その場合、侵入検知部２５は、大きさ、特徴の比較結果、形状、動きについて基準値との差を求め、評価値で重み付けた差がしきい値を超えた場合に侵入者が存在すると判定することもできる。
【００９５】
次に、上記のように構成される空間認識装置１における撮像部２と処理部４の動作について図９のフローチャートを参照しながら説明する。
【００９６】
撮像部２の各光電変換部２０（２０−１，２０−２，…，２０−Ｎ）は定期的に電子シャッターが作動するたびに、撮像素子の電圧をＡ／Ｄ変換して輝度値をサンプリングし、サンプリングされた各輝度値を撮像部２の特徴量分布生成部２１がバッファに書き込むことで輝度信号をバッファリングする（Ｓ１）。
【００９７】
特徴量分布生成部２１は、バッファへの書き込み回数あるいはバッファにおける最新の書き込み位置などを基に頻度算出周期が到来したか否かを判定する（Ｓ２）。
【００９８】
例えば、撮像周期を１／５００秒、頻度算出周期を１／５秒とすれば、１００個の輝度値を書き込むたびに頻度算出周期が到来する。
【００９９】
頻度算出周期が到来していなければ（Ｓ２にてＮＯ）、特徴量分布生成部２１は処理をステップＳ１へ戻し、バッファリングを続ける。
【０１００】
他方、頻度算出周期が到来すると（Ｓ２にてＹＥＳ）、特徴量分布生成部２１は処理をステップＳ３へ進める。
【０１０１】
特徴量分布生成部２１は、短時間特徴量分布生成部２１０として動作し、バッファから最新の書き込み位置を終端とする第一時間幅の輝度信号を小領域ごとに読み出し、小領域ごとに輝度値の時間頻度を算出して短時間特徴量分布を生成する（Ｓ３）。
【０１０２】
例えば、撮像周期を１／５００秒、第一時間幅を１／５秒間、輝度値を０〜２５５の整数、小領域を画素とすれば、画素ごとに、１００個の輝度値から輝度値０，１，…，２５５の度数を計数して、計数結果のそれぞれを１００で除した正規化ヒストグラムを短時間輝度値分布として算出する。
【０１０３】
次に、特徴量分布生成部２１は、長時間特徴量分布生成部２１１として動作し、バッファから最新の書き込み位置を終端とする第二時間幅の輝度信号を小領域ごとに読み出し、小領域ごとに輝度値の時間頻度を算出して長時間特徴量分布を生成する（Ｓ４）。
【０１０４】
例えば、撮像周期を１／５００秒、第二時間幅を１分間、輝度値を０〜２５５の整数、小領域を画素とすれば、画素ごとに、３００００個の輝度値から輝度値０，１，…，２５５の度数を計数して、計数結果のそれぞれを３００００で除した正規化ヒストグラムを長時間輝度値分布として算出する。
【０１０５】
あるいは、長時間の輝度信号をバッファリングする代わりに短時間特徴量分布をバッファリングしておき、短時間特徴量分布を小領域ごとに積分および正規化して長時間特徴量分布を生成することもできる。
【０１０６】
撮像部２は、生成した短時間特徴量分布および長時間特徴量分布を処理部４に出力する。
【０１０７】
なお、図９のフローチャートでは撮像部２と処理部４の処理を一連の処理として表現しているが、特徴量分布を出力した撮像部２は処理部４によるステップＳ３〜Ｓ９の処理終了を待たずに、ステップＳ１へ処理を戻してもよい。
【０１０８】
続いて、処理部４の変化指標値分布生成部２２は、入力された短時間特徴量分布および長時間特徴量分布の対応する小領域ごとに変化指標値分布を算出して指標値分布画像を生成する（Ｓ５）。
【０１０９】
例えば、変化指標値分布生成部２２は、短時間輝度値分布および長時間輝度値分布の対応する画素ごとに式（１）を適用して輝度差分布を算出する。
【０１１０】
続いて、処理部４の空間変化認識部２４は、指標値／評価値変換関数記憶部２３から変換関数を読み出し、各小領域の変化指標値分布に変換関数を適用して当該小領域の評価値分布を算出する（Ｓ６）。例えば、空間変化認識部２４は、各画素の輝度差分布に式（２）を適用して当該画素の評価値分布を算出する。
【０１１１】
全ての小領域において評価値分布の最頻値が０（最も時間頻度の高い評価値が０）の場合、空間変化認識部２４は、変化領域が検出されなかったとして（ステップＳ７にてＮＯ）、処理をステップＳ１へ戻す。処理部４は特徴量分布の入力待ちとなる。
【０１１２】
他方、評価値分布の最頻値が０より大きな小領域が存在している場合、空間変化認識部２４は、変化領域が検出されたとして（ステップＳ７にてＹＥＳ）、変化領域の情報を生成し、処理をステップＳ８に進める。
【０１１３】
例えば、空間変化認識部２４は、評価値分布の最頻値が０より大きな画素のうち座標が隣接している画素を一つの変化領域としてまとめ、各変化領域の短時間特徴量分布、長時間特徴量分布および変化領域らしさを侵入検知部２５に出力する。
【０１１４】
続いて、処理部４の侵入検知部２５は、空間変化認識部２４が生成した変化領域の情報を侵入検知条件と比較する（Ｓ８）。
【０１１５】
侵入検知条件を満たす変化領域が生成された場合は（Ｓ８にてＹＥＳ）、所定のアラーム信号を生成して出力部５に入力する（Ｓ９）。
【０１１６】
そして、出力部５は、侵入検知部２５からアラーム信号が入力されると、そのアラーム信号を警備センターへ送信する。
【０１１７】
なお、侵入検知条件を満たす変化領域が生成されなかった場合は（Ｓ８にてＮＯ）、ステップＳ９の処理はスキップされる。
【０１１８】
以上の処理を終えると処理はステップＳ１へ戻され、撮像部２は次の分布画像の生成を行い、処理部４は撮像部２からの分布画像の入力を待つ。
【０１１９】
［変形例］
上述した実施の形態においては、特徴量どうしの相違性を表す変化指標値として輝度差、すなわち特徴量どうしの差を用いる例を示した。別の実施の形態においては、特徴量どうしの相違性を表す変化指標値として特徴量間の距離値を用いることもできる。この場合も、変化指標値分布生成部２２は、距離値ごとに、特徴量分布間における特徴量の時間頻度の組み合わせのうち当該距離値が算出された組み合わせごとの時間頻度の積を総和して、当該距離値の時間頻度を算出することで距離値ごとの時間頻度を要素とする距離値分布を求める。また、指標値／評価値変換関数記憶部２３は、大きな変化指標値ほど変化らしさを表す評価値を高く割り当てる変換関数を記憶する。そして、空間変化認識部２４は、その変換関数を用いて距離値の時間頻度を当該距離値に対応する評価値の時間頻度に変換することによって各小領域の距離値分布を評価値の時間頻度を要素とする評価値分布に変換し、各小領域における評価値分布の最頻値に基づいて空間における変化を認識する。
【０１２０】
また別の実施の形態においては、特徴量どうしの類似性を表す変化指標値を用いることができる。この場合、変化指標値は類似度または相関値などとすることができる。例えば、上述した輝度差を２５５から減じた値は類似度の例である。この場合も、変化指標値分布生成部２２は、類似度（または相関値）ごとに、特徴量分布間における特徴量の時間頻度の組み合わせのうち当該類似度（または相関値）が算出された組み合わせごとの時間頻度の積を総和して、当該類似度（または相関値）の時間頻度を算出することで類似度（または相関値）ごとの時間頻度を要素とする類似度分布（または相関値分布）を求める。また、この場合、指標値／評価値変換関数記憶部２３は小さな変化指標値ほど変化らしさを表す評価値を高く割り当てる変換関数を記憶する。そして、空間変化認識部２４は、その変換関数を用いて類似度（または相関値）の時間頻度を当該類似度（または相関値）に対応する評価値の時間頻度に変換することによって各小領域の類似度分布（または相関値分布）を評価値の時間頻度を要素とする評価値分布に変換し、各小領域における評価値分布の最頻値に基づいて空間における変化を認識する。
【０１２１】
また、上述した実施の形態および各変形例において、特徴量は輝度値、輝度値のヒストグラムまたは動きベクトルなどとすることができる。なお、特徴量を、動きベクトルとする場合、変化指標値分布生成部２２は、分布画像間で近傍の小領域を含めた範囲で変化指標値である動きベクトルを算出することとなる。
【０１２２】
また、上述した実施の形態および各変形例において、図３の変化指標値分布生成部２２は、長時間特徴量分布生成部２１１を設けずに、短時間特徴量分布生成部２１０にて前後して生成された短時間特徴量分布間で小領域ごとに変化指標値分布を算出してもよい。
【０１２３】
また、上述した実施の形態および各変形例において、特徴量分布生成部２１は、処理部４内で実現してもよい。その場合、撮像部２は、撮像周期ごとに輝度値を並べた撮像画像を処理部４に出力する。処理部４は、特徴量分布生成部２１として動作し、撮像部２からの撮像画像を記憶部３にバッファリングして頻度算出周期ごとに特徴量分布を生成する。
【０１２４】
上述した実施の形態および各変形例では、空間変化認識部２４は、変化領域を認識したが、これに限らず、空間における明るさの変化、物体の動き（速さまたは／および移動方向）、物体数の増減など種々の変化の認識に用いることができる。
【０１２５】
上述した実施の形態および各変形例では、計測部が監視空間の可視光線の強度に応じた振幅を有する輝度信号を出力する構成としているが、これに限定されるものではない。
【０１２６】
例えば、計測部が監視空間の近赤外線の強度に応じた振幅を有する輝度信号を出力する構成、計測部が監視空間の赤外線の強度に応じた振幅を有する輝度信号を出力する構成、計測部が監視空間の紫外線の強度に応じた振幅を有する輝度信号を出力する構成、計測部が監視空間のＸ線の強度に応じた振幅を有する輝度信号を出力する構成、計測部としての距離センサが当該計測部から監視空間に存在する物体までの距離に応じた振幅を有する距離信号を出力する構成など、計測部が空間の所定物理量を計測して計測信号を出力する構成であってもよい。なお、上記距離センサは、例えば、レーザー光を投受光する方式、マイクロ波またはミリ波などの電磁波を送受信する方式、超音波を送受信する方式などが考えられる。
【０１２７】
上述した実施の形態および各変形例では、複数の小領域を計測面の全体に設定する例を示したが、計測面の一部に複数の小領域を設定してもよいし、計測面の一部に１つの小領域を設定してもよい。
【０１２８】
以上、本発明に係る空間認識装置の最良の形態について説明したが、この形態による記述及び図面により本発明が限定されることはない。すなわち、この形態に基づいて当業者等によりなされる他の形態、実施例及び運用技術などはすべて本発明の範疇に含まれることは勿論である。
【符号の説明】
【０１２９】
１  空間認識装置
２  撮像部
３  記憶部
４  出力部
２０（２０−１，２０−２，…，２０−Ｎ）  光電変換部
２１  特徴量分布生成部
２２  変化指標値分布生成部
２３  指標値／評価値変換関数記憶部
２４  空間変化認識部
２５  侵入検知部
２１０  短時間特徴量分布生成部
２１１  長時間特徴量分布生成部
【図１】
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【図２】
0006412032.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
0006412032.tif 000007
【図７】
0006412032.tif 000008
【図８】
0006412032.tif 000009
【図９】
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