【誤訳訂正書】
【提出日】平成19年11月7日(2007.11.7)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【書類名】      明細書
【発明の名称】照射された場面の新しいオブジェクトを検出する方法およびシステム
【技術分野】
【０００１】
本発明は、必ずしも制御されてはいない光によって照射された場面の新しいオブジェクトを検出する場合において、前記場面が、連続した画像を提供することのできる、ビデオカメラなどの少なくとも１つのセンサーによって監視されている時に照射された場面の新しいオブジェクトを検出する方法およびシステム関する。
【背景技術】
【０００２】
単一のカメラからオブジェクトを検出する従来の方法では、長期にわたって得られた画像の平均値によって具体化する基準画像が形成される。オブジェクトは、画像と基準画像の間の差に閾値を適用することによって検出される。大きな差はオブジェクトの存在を示す。
【０００３】
２つの主要な理由により、制御されない光によって照射された場面の場合、この従来の方法は適切でない。第１の理由は、照射条件が制御されていないので、どのような光の変化でも画像の変化を誘発し、誤検出を誘発するということである。第２の理由は、この方法が、影または光点までも新しいオブジェクトとして検出するということである。
【０００４】
Ｎｏ．９９／１６１２４で１９９９年１２月２１日に出願され、Ｎｏ．ＦＲ２８０２６５３で２００１年６月２２日に公告された、Ｐｏｓｅｉｄｏｎによる「Ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｎｇ ａｎ ｏｂｊｅｃｔ ａｇａｉｎｓｔ ａｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ」という名称の、以下でＫｅｒｎｅｌ４技術と称する特許出願は、立体原理に基づく方法およびシステムを記載している。これは、本物のオブジェクトから陰影現象を区別しながら、照射条件とは独立してオブジェクトを検出することができる。しかしその演算のためには、少なくとも２台のカメラを使用することが必要である。
【特許文献】  ＦＲ２８０２６５３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
提起された問題は、必ずしも制御されてはいない光、すなわち人工照明または採光によって提供された光によって照射された場面の新しいオブジェクトを検出することであり、この場面は、連続した画像を提供することのできる、ビデオカメラなどの少なくとも１つのセンサーによって監視されている。
本発明者らの知る限り、従来技術は、この問題に対する完全な、または満足な解決を含んでいない。
本発明において解決しようとする課題は、１台のカメラで本物のオブジェクトから陰影現象を区別しながら、照射条件とは独立してオブジェクトを検出する方法およびシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の照射された場面の新しいオブジェクトを検出する方法およびシステムにおいては、境界面を持つ場面に隣接し、オブジェクトを偏光フィルタを介して連続した画像を検出する検出手段と、この検出手段の出力信号を処理するデジタル化手段と、デジタル化した信号を処理するためのメモリとプロセッサを備えるコンピュータを備えるシステムを使い、
連続する瞬間を電気信号の形で前記画像を前記検出手段で検出し、作成する段階と、
連続する瞬間を、獲得した電気信号を前記デジタル化手段でデジタル化し、デジタル画像データ、特にピクセルを作成する段階と、
前記コンピュータで前記デジタル画像データを格納する段階と、
前記コンピュータでオブジェクト（１）の性質と、オブジェクト（１）の軌道および姿勢の変化を評価する段階とで構成され、
人工照明または採光によって提供され、必ずしも制御されていない光によって照射された場面（３）の新しいオブジェクト（１）を検出する方法であって、
前記オブジェクト（１）の特性と、このオブジェクト（１）の軌道および姿勢の変化とを評価する段階が、照射条件に依存しないことと、光点とオブジェクト（１）の間のベースラインまたはカロットの少なくとも一方を前記画像から抽出する段階を含むようにした。
【０００７】
また、本発明の照射された場面の新しいオブジェクトを検出する方法およびシステムにおいては、１つまたは複数のベースラインを（本発明の趣旨の範囲内で）各ピクセルに関連付ける段階と、
各ピクセルおよび前記ピクセルに関連付けられた各ベースラインに対して、時間枠Ｔ１を通して定期的な時間間隔ｄｔで、各ベースラインが具体化された回数Ｎ１を数える段階であって、
ベースラインが具体化された回数Ｎ１が閾値Ｓ１を超える場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ１中に具体化されると考えられ、反対の場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ１中には具体化されないと考えられる段階と、
各ピクセルおよび前記ピクセルに関連付けられた各ベースラインに対して、Ｔ１よりも短くなるように選択された時間枠Ｔ２中の定期的な時間間隔ｄｔで、各ベースラインが具体化された回数Ｎ２を数える段階であって、
前記ベースラインが具体化された回数Ｎ２が閾値Ｓ２を超える場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ２中に具体化されると考えられ、反対の場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ２中には具体化されないと考えられる段階と、
判定条件、
Ｘ 前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ１中に具体化され、かつ通常は時間枠Ｔ２中には具体化されない、
Ｘ 前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ２中に具体化され、かつ通常は時間枠Ｔ１中には具体化されない、
のどちらか一方を適用することによって、ピクセルに関連付けられたベースラインに変化が生じたか否かを判定する段階と、
ピクセルごとに、前記ピクセルに関連付けられたベースラインにおける変化の回数Ｎ３を数える段階であって、
変化の回数Ｎ３が、具体的には前記ピクセルに関連付けられたベースラインの数の半分に等しい閾値Ｓ３を超える場合、前記ピクセルに変化が生じたと考えられる段階と、
ピクセルの連結集合に変化が生じたか否かを判定することによって、新しいオブジェクト（１）が出現したか否かを検出する段階を含むことも考えられる。
【０００８】
更に、本発明の照射された場面の新しいオブジェクトを検出する方法およびシステムにおいては、前記オブジェクト（１）の疑わしい軌道または移動がある場合には、警報手段を作動させる段階をさらに含むことを特徴とする照明された場所の新しいオブジェクトを検出することなども考えられる。
【０００９】
本発明における語彙の定義について説明する。
使用される技術用語に関して以下で説明する定義を、図１ａ、１ｂ、１ｃ、２ａ、２ｂ、２ｃ、３ａ、３ｂ、４ａ、４ｂ、および５を参照して例によって示す。これらの図面は、ピクセルの値が上に示されているピクセルのグリッドから構成された画像を表している。
【００１０】
次に、画像、グリッド、ピクセル、ピクセル値について説明する。
ピクセルとは、画像の一般的には等辺等角のグリッドを作成することによって得られる前記画像の基本的なゾーンのことであると定義される。画像が、ビデオカメラまたは端末または音響カメラなどのセンサーから発信されている場合、一般的に値はこのピクセルに割り当てることができる。すなわち、ビデオ画像に対しては色または中間調レベル、またはサーマルカメラに対しては温度である。
【００１１】
更に、ひとつの例について説明する：
図１ａは画像１０１を表している（人物と木によって表される）。図１ｂは、この画像の上にピクセル１０３のグリッド１０２が重ね合わされたものである。図１ｃは、ピクセルの値を上に示したグリッドを示している。
【００１２】
以下に、隣接ピクセルについて説明する。
グリッドの２つのピクセルは、それらのエッジまたは角が接触している場合は隣接であると称される。
【００１３】
以下に、グリッドの経路について説明する。
グリッドの経路は、各ピクセルが（順序付けの方向で）次のピクセルに隣接しているピクセルの順序付けられた有限集合である。経路のサイズは、その経路を構成するピクセル数で与えられる。
【００１４】
以下に、結合されたピクセルについて説明する。
一方で始まりもう一方で終了する最短経路のサイズが指定されたピクセル数よりも小さい場合、２つのピクセルは結合されていると称される。
【００１５】
以下に、ピクセルの連結集合について説明する。
一方で始まりもう一方で終了する経路が集合のピクセルの対ごとに存在し、その経路がその集合のピクセルから構成されている場合、そのピクセルの集合は連結されていると称される。
【００１６】
次に、他の例について説明する：
図２ａは、１６個のピクセル２０３のグリッド２０２を表している。この中で３つのピクセルを特にＡ、Ｂ、Ｃと示す。ピクセルＡとＢが隣接しており、ピクセルＢとＣが隣接していることが理解できる。したがって、これらのピクセルをリンクする経路（Ａ→Ｂ→Ｃ）が存在する。したがって、ピクセルの集合｛Ａ、Ｂ、Ｃ｝は連結されている。
【００１７】
図２ｂも、文字ＡからＰで示される１６個のピクセル２０３のグリッド２０２を表している。ピクセルの集合｛Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｉ｝が選択されると、ピクセルＡとＢは隣接しており、ピクセルＢとＣは隣接しており、また以下同様であることが理解できる。したがって、経路Ａ→Ｂ→Ｃ→とＣ→Ｂ→Ｆ→Ｅ→Ｉが存在する。この集合のピクセルの各対は、その集合に属するピクセルの経路によってリンクされており、したがってピクセルの集合｛Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ｉ｝は連結されている。
【００１８】
図２ｃは、ピクセルの集合｛Ａ、Ｃ、Ｆ、Ｎ、Ｐ｝が選択された状態の図２ｂと同じグリッド２０２を示す。ピクセルＡ、ＣおよびＦをリンクする経路Ａ→Ｃ→Ｆは存在するが、この集合に属し、ＮとＰをリンクするか、またはＮからＡにリンクするピクセルの経路は存在しない。ピクセルの集合｛Ａ、Ｃ、Ｆ、Ｎ、Ｐ｝は連結されていない。反対に、集合｛Ａ、Ｃ、Ｆ｝は連結されている。
【００１９】
以下に、集合に隣接するピクセルについて説明する。
ある集合に属さないピクセルは、その集合に属する少なくとも１つのピクセルに結合されている場合は、その集合に隣接すると称される。
【００２０】
以下に、カロットについて説明する。
正（または負）のカロットは、その値が所定の値よりも大きく（または小さく）、以下の条件を満たすピクセルの連結集合であると定義される。
【００２１】
この集合に隣接した（その集合のメンバーではない）ピクセルの値がこの所定値以下（または以上）であり、
その結果、この集合内に位置するピクセルの値がこの集合に隣接したピクセルの値以上（または以下）である。
【００２２】
カロットは、正のカロットまたは負のカロットと称される。
【００２３】
以下に、カロットのレベルについて説明する。
カロットのレベルはこの所定値であると定義される。
【００２４】
以下に、第２実施例について説明する：
図３ａ、３ｂ、３ｃ、および３ｄは、それぞれの値を上に示したピクセル３０３のグリッド３０２から構成される画像を表している。
【００２５】
図３ａは、（太線３０５内部３０４の）４個のピクセルの集合を表している。この集合は以下の特性を有する。
【００２６】
所与の定義の趣旨の範囲内で連結されており、
この集合のすべてのピクセルの値は１よりも大きく、
この集合に隣接する（１２個の）ピクセルの一部は１よりも大きな値を有する。
【００２７】
したがって、問題のピクセルの集合はレベル１以上のカロットではない。
【００２８】
反対に、このピクセルの集合は以下の特性を有する。
【００２９】
所与の定義の趣旨の範囲内で連結されており、
この集合のすべてのピクセルの値は２よりも大きく、
この集合に結合する（１２個の）ピクセルのすべてが２以下の値を有する。
【００３０】
したがって、このピクセルの集合はレベル２の正のカロットである。
【００３１】
図３ｂは、以下の特性を有する８個のピクセルの集合３０６を表している。
【００３２】
所与の定義の趣旨の範囲内で連結されており、
この集合のすべてのピクセルの値は１よりも大きく、
この集合に結合される（１８個の）ピクセルのすべてが１以下の値を有する。
【００３３】
したがって、問題のピクセルの集合はレベル１以上のカロットである。
【００３４】
図４ａは、ピクセル４０３のグリッド４０２を表している。このグリッド４０２内では、２つのゾーン４０４ａと４０４ｂに分類される１０個のピクセルの集合４０４を太線４０５が分離している。ピクセルのこの集合４０４は以下の特性を有する。
【００３５】
所与の定義の趣旨の範囲内では連結されておらず、
すべてのピクセルの値は１よりも大きく、
この集合に隣接される（２５個の）ピクセルのすべてが１以下の値を有する。
【００３６】
したがって、この太線で分離された集合の１０個のピクセルはレベル１の正のカロットを含まない。
【００３７】
図４ｂは、以下の特性を有する１２個のピクセルの集合４０６を表している。
【００３８】
所与の定義の趣旨の範囲内で連結されており、
このピクセルの値のすべてが１よりも大きいわけではなく、
この集合に結合された（２４個の）ピクセルのすべてが１以下の値を有する。
【００３９】
したがって、問題のピクセルの集合はレベル１の正のカロットではない。
【００４０】
以下に、カロットに関連付けられた１つ以上の特徴について説明する。
カロットに関連付けられた１つまたは複数の特徴は、事前定義された算術と論理演算の少なくとも一方によってカロットのピクセルの値とグリッドの少なくとも一方でのピクセルの位置とカロットの少なくとも一方のレベルから得られる１つまたは複数の値であると定義される。
【００４０】
たとえば、算術演算は、カロットの各ピクセルの値の間の差の和と、カロットのレベルと、あるいはこのカロットのサイズ（ピクセル数）を使用して成立させることができる。
【００４１】
具体化されたカロットについて説明する。
具体化されたカロットは、その関連付けられた特徴が指定値域にあるカロットであると定義される。
【００４３】
ピクセルに関連付けられたベースラインについて説明する。
ピクセルに関連付けられたベースラインは、所定の算術と論理演算の少なくとも一方によってこのピクセルの値から、またそこに結合されたピクセルの値から得られる２進値（すなわち、０または１）またはブール値（すなわち、真または偽、この場合、真は１に対応し偽は０に対応するという条件が使用される）であると定義される。
【００４２】
以下に、図５における例について説明する：
図５は、９個のピクセル５０３のグリッド５０２を表す。ここで１つのピクセルは値４を有しており、記号５０４で表されている。このピクセル５０４は、それぞれの値が１、２、３、４、５、６、７、８であるピクセルＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈで囲まれている。
【００４３】
結合されたピクセルの定義に対する最大経路長として２が選択された場合、ピクセル５０４には以下のベースラインＰａ、Ｐｂ、Ｐｃ、Ｐｄ、Ｐｅ、Ｐｆ、Ｐｇ、Ｐｈを関連付けることができる。
【００４４】
Ｐａ：→テストの論理的な結果：Ｘの値はＡの値よりも大きい。
【００４５】
Ｐｂ：→テストの論理的な結果：Ｘの値はＢの値よりも大きい。
【００４６】
Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈに関しても同様である。
【００４７】
可能な値がそれぞれ１と０とも表記できる「真」と「偽」であるベースラインＰａ、Ｐｂ、Ｐｃ、Ｐｄ、Ｐｅ、Ｐｆ、Ｐｇ、Ｐｈが得られる。
【００４８】
以下に、具体化されたベースラインについて説明する。
値が１に等しい場合、ベースラインは具体化されると考えられる。
【００４９】
上記の例の場合、以下のテーブルが得られる。
【００５２】
Ｐａ：偽  ←→  ０：ベースラインは具体化されていない。
【００５３】
Ｐｂ：偽  ←→  ０：ベースラインは具体化されていない。
【００５４】
Ｐｃ：偽  ←→  ０：ベースラインは具体化されていない。
【００５５】
Ｐｄ：偽  ←→  ０：ベースラインは具体化されていない。
【００５６】
Ｐｅ：真  ←→  １：ベースラインは具体化されている。
【００５７】
Ｐｆ：真  ←→  １：ベースラインは具体化されている。
【００５８】
Ｐｇ：真  ←→  １：ベースラインは具体化されている。
【００５９】
Ｐｈ：真  ←→  １：ベースラインは具体化されている。
【００５０】
本発明は、必ずしも制御されてはいない光によって照射された場面の新しいオブジェクトを検出する方法であって、この場面が、連続した画像を提供することのできる、ビデオカメラなどの少なくとも１つのセンサーによって監視されている方法に関する。本発明の趣旨の範囲内で、必ずしも制御されてはいない光とは、人工照明または採光によって提供された光であると定義される。本発明による方法は複数の段階を含んでいる。本発明は、
連続する瞬間に電気信号の形で前記画像を検出し、作成する段階と、
連続する瞬間に、獲得した電気信号をデジタル化し、デジタル画像データ、特にピクセルを作成する段階と、
前記デジタル画像データを格納する段階と、
オブジェクトの性質と、オブジェクトの軌道および姿勢の変化とを評価する段階とを含む。
【００６１】
オブジェクトの性質と、オブジェクトの軌道および姿勢の変化とを評価する前記段階は、照射条件にあまり敏感でなく、光点とオブジェクトの間を効率的に区別するために使用するのに適したベースラインとカロットの少なくとも一方を、前記連続した画像から抽出する段階を含む。
【発明の効果】
【００５１】
本発明によって、必ずしも制御されてはいない光、すなわち人工照明または採光によって提供された光によって照射された場面の新しいオブジェクトを検出し、連続した画像を提供することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５２】
以下に、第１実施形態１について説明する：
本発明の第１の実施形態によれば、前記方法は、
１つまたは複数のベースラインを（本発明の趣旨の範囲内で）各ピクセルに関連付ける段階と、
各ピクセルおよび前記ピクセルに関連付けられた各ベースラインに対して、時間枠Ｔ１を通して定期的な時間間隔ｄｔで、各ベースラインが具体化された回数Ｎ１を数える段階と
を含むことが好ましい。
【００５３】
ベースラインが具体化された回数Ｎ１が閾値Ｓ１を超える場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ１中に具体化されると考えられ、反対の場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ１中には具体化されないと考えられる。
【００５４】
前記方法は、各ピクセルおよび前記ピクセルに関連付けられた各ベースラインに対して、Ｔ１よりも短くなるように選択された時間枠Ｔ２中の定期的な時間間隔ｄｔで、各ベースラインが具体化された回数Ｎ２を数える段階も含む。前記ベースラインが具体化された回数Ｎ２が閾値Ｓ２を超える場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ２中に具体化されると考えられ、反対の場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ２中には具体化されないと考えられる。
【００５５】
前記方法は、判定条件として、
前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ１中に具体化され、かつ通常は時間枠Ｔ２中には具体化されないという条件、
前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ２中に具体化され、かつ通常は時間枠Ｔ１中には具体化されないという条件、
のどちらか一方を適用することによって、ピクセルに関連付けられたベースラインに変化が生じたか否かを判定する段階も含む。
【００５６】
前記方法は、ピクセルごとに、前記ピクセルに関連付けられたベースラインにおける変化の回数Ｎ３を数える段階も含む。変化の回数Ｎ３が、具体的には前記ピクセルに関連付けられたベースラインの数の半分に等しい閾値Ｓ３を超える場合、前記ピクセルに変化が生じたと考えられる。
【００５７】
前記方法は、ピクセルの連結集合に変化が生じたか否かを判定することによって、新しいオブジェクトが出現したか否かを検出する段階も含む。
【００５８】
本発明の方法は、前記オブジェクトの疑わしい軌道または移動がある場合には、警報手段を作動させる段階も含むと有利である。
【００５９】
本発明の第２の実施形態によれば、前記方法は、
１つまたは複数の特徴を前記カロットに関連付ける段階と、
特徴が閾値を超えているカロットを選択する段階と、
ピクセルごとに、時間枠Ｔ１中の定期的な時間間隔ｄｔで、前記ピクセルが前記選択されたカロットに属する回数Ｎ１を数える段階と
を含むことが好ましい。
【００６０】
前記ピクセルが前記選択されたカロットに属する回数Ｎ１が閾値Ｓ１を超える場合、前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ１中に存在すると考えられ、反対の場合、前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ１中には存在しないと考えられる。
【００６１】
前記方法は、ピクセルごとに、Ｔ１よりも短くなるように選択された時間枠Ｔ２中の定期的な時間間隔ｄｔで、前記ピクセルが前記選択されたカロットに属する回数Ｎ２を数える段階も含む。前記ピクセルが前記カロットに属する回数Ｎ２が閾値Ｓ２を超える場合、前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ２中に存在すると考えられ、反対の場合、前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ２中には存在しないと考えられる。
【００６２】
この方法は、判定条件として、
前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ１中に存在し、かつ通常は時間枠Ｔ２中には存在しないという条件、
Ｘ 前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ２中に存在し、かつ通常は時間枠Ｔ１中には存在しないという条件、
のどちらか一方を適用することによって、ピクセルに変化が生じたか否かを判定する段階も含む。
【００６３】
前記方法は、ピクセルの連結集合に変化が生じたか否かを検出することによって、新しいオブジェクトが出現したか否かを検出する段階も含む。
【００６４】
この方法は、前記オブジェクトの疑わしい軌道または移動がある場合には、警報手段を作動させる段階も含むと有利である。
【００６５】
以下にシステムについて説明する。
本発明は、必ずしも制御されてはいない光によって照射された場面で新しいオブジェクトを検出するシステムであって、この場面が、ビデオカメラなどの少なくとも１つのセンサーによって連続した画像を提供することのできる全てのシステムに関する。本発明の趣旨の範囲内で、必ずしも制御されてはいない光とは、人工照明または採光による自然光であると定義される。
【００６６】
本発明のシステムは、
連続する瞬間に電気信号の形で前記画像を検出し、作成する手段と、
連続する瞬間に、デジタル画像データ、特にピクセルを作成するために、獲得した電気信号をデジタル化する手段と、
前記デジタル画像データを格納する手段と、
オブジェクトの性質と、オブジェクトの軌道および姿勢の変化とを評価する手段とを含む。
【００７８】
オブジェクトの性質と、オブジェクトの軌道および姿勢の変化とを評価する手段は、照射条件にあまり敏感でなく、光点とオブジェクトの間を効率的に区別するために使用するのに適したベースラインとカロットの少なくとも一方を、前記連続した画像から抽出する情報処理手段を含む。
【００６７】
システムの形態１について説明する：
第１の実施形態によれば、このシステムは、
１つまたは複数のベースラインを（本発明の趣旨の範囲内で）各ピクセルに関連付ける関連付け手段と、
各ピクセルおよび前記ピクセルに関連付けられた各ベースラインに対して、時間枠Ｔ１を通して定期的な時間間隔ｄｔで、各ピクセルが具体化された回数Ｎ１を数える第１の計数手段と
を含むことが好ましい。
【００６８】
ベースラインが具体化された回数Ｎ１が閾値Ｓ１を超える場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ１中に具体化されると考えられ、反対の場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ１中には具体化されないと考えられる。
【００６９】
このシステムは、各ピクセルおよび前記ピクセルに関連付けられた各ベースラインに対して、Ｔ１よりも短くなるように選択された時間枠Ｔ２中の定期的な時間間隔ｄｔで、各ベースラインが具体化された回数Ｎ２を数える第２の計数手段も含んでいる。前記ベースラインが具体化された回数Ｎ２が閾値Ｓ２を超える場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ２中に具体化されると考えられ、反対の場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ２中には具体化されないと考えられる。
【００７０】
このシステムは、判定条件として、
前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ１中に具体化され、かつ通常は時間枠Ｔ２中には具体化されないという条件、
Ｘ 前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ２中に具体化され、かつ通常は時間枠Ｔ１中には具体化されないという条件、
のどちらか一方を適用することによって、ピクセルに関連付けられたベースラインに変化が生じたか否かを判定する判別手段も含む。
【００７１】
このシステムは、ピクセルごとに、前記ピクセルに関連付けられたベースラインにおける変化の回数Ｎ３を数える第３の計数手段も含む。変化の回数Ｎ３が、具体的には前記ピクセルに関連付けられたベースラインの数の半分に等しい閾値Ｓ３を超える場合、前記ピクセルに変化が生じたと考えられる。
【００７２】
このシステムは、ピクセルの連結集合に変化が生じたか否かを判定することによって、新しいオブジェクトが出現したか否かを検出する検出手段も含む。
【００７３】
この第１の実施形態（形態１）の場合、このシステムは、前記オブジェクトの疑わしい軌道または移動がある場合には、警報信号を作動させる警報手段も含むと有利である。
【００７４】
システムの形態２について説明する：
第２の実施形態によれば、このシステムは、
１つまたは複数の特徴を前記カロットに関連付ける関連付け手段と、
特徴が閾値を超えているカロットを選択する選択手段と、
ピクセルごとに、時間枠Ｔ１中の定期的な時間間隔ｄｔで、前記ピクセルが前記選択されたカロットに属する回数Ｎ１を数える第４の計数手段と
を含むことが好ましい。
【００７５】
前記ピクセルが前記カロットに属する回数Ｎ１が閾値Ｓ１を超える場合、前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ１中に存在すると考えられ、反対の場合、前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ１中には存在しないと考えられる。
【００７６】
このシステムは、ピクセルごとに、Ｔ１よりも短くなるように選択された時間枠Ｔ２中の定期的な時間間隔ｄｔで、前記ピクセルが前記選択されたカロットに属する回数Ｎ２を数える第５の計数手段も含む。前記ピクセルが前記カロットに属する回数Ｎ２が閾値Ｓ２を超える場合、前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ２中に存在すると考えられ、反対の場合、前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ２中には存在しないと考えられる。
【００７７】
このシステムは、判定条件、
Ｘ 前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ１中に存在し、かつ通常は時間枠Ｔ２中には存在しない、
Ｘ 前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ２中に存在し、かつ通常は時間枠Ｔ１中には存在しない、
のどちらか一方を適用することによって、ピクセルに変化が生じたか否かを判定する判別手段も含む。
【００７８】
このシステムは、ピクセルの連結集合に変化が生じたか否かを検出することによって、新しいオブジェクトが出現したか否かを検出する検出手段も含む。
【００７９】
このシステムは、前記オブジェクトの疑わしい軌道または移動がある場合には、警報信号を作動させる警報手段も含むと有利である。
【００８０】
本発明の他の特徴および利点は、本発明を限定するのではなく説明するための例として提供される本発明の実施形態の説明を読み、また以下を読むことによって明らかになろう。
【００８１】
図６には、本発明による方法を使用することによってオブジェクトの検出を可能にするシステムの全体図が示されている。
図７には、このシステムのさまざまな部分と、前記部分間のさまざまな相互作用の全体的組織図が示されている。
【００８２】
本発明で説明する実施形態では、この方法およびこのシステムの目的は、少なくとも３秒間は相対的に定常な新しいオブジェクトの存在を検出することである。オブジェクトが画像内である区間内に含まれるピクセル数を占めるという意味で、求められているオブジェクトは、画像内でピクセルＢの２つの数と数の間に含まれるサイズを有すると仮定される。この区間は、テストによって経験的に決定される。
【００８３】
説明した実施例の閾値は、画像内のオブジェクトのサイズとそのコントラストである、求められているオブジェクトの特性を反映するように選択されたものである。
【００８４】
次に、本願による方法を使用してオブジェクトを検出するシステムの全体図を表す図６について説明する。
【００８５】
このシステムの目的は、新しいオブジェクト１、特に水面下に、あるいは境界面２でスイミングプールに位置する泳者を検出することである。場面３は、必ずしも制御されてはいない光によって照射されている。
【００８６】
検出手段、特にＣＤＤタイプのビデオカメラなどのセンサーの組み立ては、オブジェクト１が位置する監視ゾーン３の連続したビデオ画像を連続する瞬間に作成する。これらの画像は電気信号によって表される。少なくとも部分的には、光の反射を除去するために偏光フィルター８を使用すると有利である。
【００８７】
各ビデオ画像に対応するデータ、特にピクセル値を得るために、デジタル化手段６は（特にＣＤＤ画像デジタル化ボード）は、前記信号のデジタル化を可能にする。
【００８８】
最後に、前記データの処理手段、特にメモリ７ａとプロセッサ７ｂとを備えるコンピュータ７は、次に説明する方法によって達成されるべき新しいオブジェクトの区別を可能にする。デジタル画像データはメモリ７ａに格納される。プロセッサ７ｂには、オブジェクの性質と、オブジェクトの軌道および姿勢の変化とを評価する手段が装備されている。
【０１０１】
オブジェクトの性質と、オブジェクトの軌道および姿勢の変化とを評価する前記手段には、前記連続した画像から、照射条件にあまり敏感でなく、光点とオブジェクトの間を効率的に区別するために使用するのに適したベースラインとカロットの少なくとも一方を抽出する情報処理手段が装備されている。
【００８９】
次に、図７は、このシステムの構成部分間のさまざまな相互作用の全体的な流れを示している。
【００９０】
以下で説明する第２の形態に排反しない第１の実施形態（形態１）によると、前記システムのプロセッサ７ｂは、
１つまたは複数のベースラインを各ピクセルに関連付ける（本発明の趣旨の範囲内で）関連付け手段７０１と、
各ピクセルおよび前記ピクセルに関連付けられた各ベースラインに対して、時間枠Ｔ１全体の定期的な時間間隔ｄｔで、各ベースラインが具体化された回数Ｎ１を数えるための、クロック７０４に関連付けられた第１の計数手段７０２とを含んでいる。
【００９１】
ベースラインが具体化された回数Ｎ１が閾値Ｓ１を超える場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ１中に具体化されると考えられ、反対の場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ１中には具体化されないと考えられる。
【００９２】
前記システムのプロセッサ７ｂも、第１の計数手段と同じであってよい第２の計数手段７０３を含む。クロック７０４に関連付けられたこれらの第２の計数手段７０３は、Ｔ１よりも短くなるように選択された時間枠Ｔ２中の定期的な時間間隔ｄｔで、各ピクセルおよび前記ピクセルに関連付けられた各ベースラインに対して、各ベースラインが具体化された回数Ｎ２を数える。前記ベースラインが具体化された回数Ｎ２が閾値Ｓ２を超える場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ２中に具体化されると考えられ、反対の場合、前記ベースラインは、通常は時間枠Ｔ２中には具体化はされないと考えられる。
【００９３】
前記システムのプロセッサ７ｂは、判定条件、
Ｘ 前記ベースラインが、通常は時間枠Ｔ１中に具体化され、かつ通常は時間枠Ｔ２中には具体化されない、
Ｘ 前記ベースラインが、通常は時間枠Ｔ２中に具体化され、かつ通常は時間枠Ｔ１中には具体化されない、
のどちらか一方を適用することによって、ピクセルに関連付けられたベースラインに変化が生じたか否かを判定する判別手段７０８も含む。判別手段７０８は上記事項を判定する。
【００９４】
このシステムのプロセッサ７ｂは、第１と第２の計数手段と同じであってよい第３の計数手段７０５も含む。クロック７０４に関連付けられている第３の計数手段７０５は、ピクセルごとに、前記ピクセルに関連付けられたベースラインの変化の回数Ｎ３を数える。変化の回数Ｎ３が、具体的には前記ピクセルに関連付けられたベースラインの数の半分に等しい閾値Ｓ３を超える場合、前記ピクセルには変化が生じたと考えられる。
【００９５】
このシステムのプロセッサ７ｂは、ピクセルの連結集合に変化が生じたか否かを判定することによって、新しいオブジェクトが出現したか否かを検出する検出手段７０６も含む。
【００９６】
次に、第２の実施形態（形態２で示す）について説明する。第１の実施形態に排反しないこの第２の実施形態は、同じ要素を使用して動作することができる。これらは、説明の残りと同じ数字記号で表す。
【００９７】
第２の実施形態によれば、前記システムのプロセッサ７ｂは、１つまたは複数の特徴をカロットに関連付ける関連付け手段７０１を含む。プロセッサ７ｂは、閾値を超える特徴を有するカロットを選択する選択手段７０１ａを含む。プロセッサ７ｂは、ピクセルごとに、時間枠Ｔ１中の定期的な時間間隔ｄｔで、前記ピクセルが前記カロットに属する回数Ｎ１を数えるための、クロック７０４に関連付けられた第４の計数手段７０２、７０３、７０５も含む。前記ピクセルが前記選択されたカロットに属する回数Ｎ１が閾値Ｓ１を超える場合、前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ１中に存在すると考えられ、反対の場合、前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ１中には存在しないと考えられる。前記システムのプロセッサ７ｂは、ピクセルごとに、Ｔ１よりも短くなるように選択された時間枠Ｔ２中の定期的な時間間隔ｄｔで、前記ピクセルが前記選択されたカロットに属する回数Ｎ２を数えるための、クロック７０４に関連付けられた第５の計数手段７０２、７０３、７０５も含む。前記ピクセルが前記カロットに属する回数Ｎ２が閾値Ｓ２を超える場合、前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ２中に存在すると考えられ、反対の場合、前記ピクセルは、通常は時間枠Ｔ２中には存在しないと考えられる。前記システムのプロセッサ７ｂは、判定条件として、
前記ピクセルが、通常は時間枠Ｔ１中に存在し、かつ通常は時間枠Ｔ２中には存在しないという条件と、
Ｘ 前記ピクセルが、通常は時間枠Ｔ２中に存在し、かつ通常は時間枠Ｔ１中には存在しないという条件と、
のどちらか一方を適用することによって、ピクセルで変化が生じたか否かを判定する判別手段７０８も含む。判別手段は上記事項を判定する。
【００９８】
前記システムのプロセッサ７ｂは、ピクセルの連結集合に変化が生じたか否かを検出することによって、新しいオブジェクトが出現したか否かを検出する検出手段７０６も含む。
【００９９】
第１の実施形態と第２の実施形態の両方で、このシステムのプロセッサ７ｂは、前記オブジェクトの疑わしい軌道または移動がある場合、警報信号を作動させる警報手段７０７も含む。
【０１００】
図３ａおよび４ａを参照しながら以下で説明する実施形態では、少なくとも３秒間は相対的に定常な新しいオブジェクトの存在を検出する方法は、形態１および２の概念を同時に使用する。
【０１０１】
実際に、ピクセルに関連付けられたベースラインとして（上記説明の趣旨の範囲内で）以下の２つのベースライン、すなわち正型の有意のカロットの存在と負型の有意のカロットの存在が使用される。正型の有意のカロットの存在と負型の有意のカロットの存在を定義するために、以下の特徴が使用される。
【０１０２】
面積（カロットのピクセル数）は３より大きく１０より小さい数でなければならない。したがって、画像内の小さすぎず大きすぎないオブジェクトだけが検討される。カロットの各ピクセルの値とカロットのレベルとの間の差の合計の絶対値と定義される「ボリューム」は、６よりも大きくなければならない。この方法では、十分に対照的なオブジェクトだけが対象である。
【０１０３】
カメラ４によって作成された信号は、それ自体が知られている方法で、デジタル化ボード６と、メモリ７ａおよびプロセッサ７ｂを装備したコンピュータ７とを使用して毎秒ごとにデジタル化される。すべての正のカロットと負のカロットが検査されたが、有意のカロットだけが保存される。したがって、有意のカロットに属するピクセルでは２つのベースラインの少なくとも１つが具体化される。
【０１０４】
本実施形態の趣旨の範囲内で、ベースラインが関連付けられているピクセルが正型の有意のカロット、または負型の有意のカロットに属している場合に限り、ベースラインが具体化されると考えられる。
【０１０５】
たとえば、図３ａに示すデジタル化された画像は、以下の正のカロットを含んでいる。
【０１０６】
値が４である単一ピクセルによって構成されたレベル３のカロット。その周辺の値は１である。これはレベル３のカロットより周辺の値が小さいので、これは有意ではない。
【０１０７】
図３ａで境界線が太線で強調表示されたレベル２のカロット。その面積は４であり、ボリュームは５である。ボリューム+が６よりも小さいので、これは有意ではない。
【０１０８】
一例として、図４ａに示したデジタル化画像は、以下の正のカロット、すなわち２つの太線の境界線で囲まれた２つのレベル１のカロットを含んでいる。これらのうちの一方（右側）は２個のピクセルの面積を有しており、したがって有意ではない。もう一方は、８個のピクセルの面積と、１３の体積を有している。したがって、これは有意である。
【０１０９】
したがって、図４ａに示した画像は、単一の正型の有意のカロットだけを含んでいる。同様に、負型の有意のカロットの検査も、同様であるが本図には示されていない。図４ａの左側にある太線の境界線で囲まれた８個のピクセルは、したがって少なくとも１つの具体化されたベースラインを含んでいる唯一のピクセルである。
【０１１０】
ピクセルごとに、それらのベースラインの過去１０秒間の具体化の履歴は、メモリに格納されている。この履歴に基づいて、ピクセルのそれぞれの各ベースラインが過去１０秒間と、過去３秒間に具体化された回数が数えられる。ピクセルで、ベースラインが、通常は過去１０秒間に具体化されるが（または通常は具体化されないが）、具体化の回数は過去３秒間の過半数を占めていない（または過半数を占めている）場合、このピクセルでは変化が生じたと考えられる。
【０１１１】
この方法で、変化が生じたピクセルのマッピングがメモリで設定される。そのようなピクセルの連結集合は、画像内のサイズがその集合に存在するピクセル数で与えられる新しいオブジェクトの存在を示す。
【０１１２】
そのような集合のサイズが３個のピクセルを超え、１０個のピクセルを超えない場合には新しいオブジェクトを検出したことになり、前記新しいオブジェクトは過去３秒間に相対的に定常であり、サイズが指定された間隔内であったことになる。
【図面の簡単な説明】
【０１１３】
【図１】本発明の原理を説明するための図である。
【図２】本発明の原理を説明するための図である。
【図３】本発明の原理を説明するための図である。
【図４】本発明の原理を説明するための図である。
【図５】本発明の原理を説明するための図である。
【図６】本発明のシステムの全体図を示す図である。
【図７】本発明のシステムの部分間のさまざまな相互作用を示す全体的組織図である。
【符号の説明】
【０１１４】
１…ハンドスキャナ、