(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視エリアの動画像を分析することで監視エリア内にて目的の動きをする物体の有無を判定する監視システムにおいて、
前記監視エリアにおいて時々刻々変化していくような環境の環境要素情報を検出する計測手段と、
前記動画像における移動ベクトル分布の滑らかさの度合いに応じた正則化パラメータを予め設定し、前記計測手段が検出する環境要素情報に基づいて定められる正則化パラメータ係数値を設定するパラメータ設定手段と、
前記動画像に含まれる時間的に異なる２フレームの画像に対して前記正則化パラメータ及び前記正則化パラメータ係数値により前記移動ベクトル分布の滑らかさの度合いの重み付けを行い、フレーム内の各画素の移動ベクトルを算出する移動ベクトル演算手段と、
前記移動ベクトル演算手段によって算出された前記移動ベクトルに基づいて、前記目的の動きをする物体の有無を検出する対象検出手段と、
を備えたことを特徴とする監視システム。
【請求項２】
前記監視エリアは、前記移動ベクトル分布の滑らかさの度合いが異なる複数の領域に予め分割されており、
前記パラメータ設定手段は、
前記動画像における前記領域ごとに、当該領域における移動ベクトル分布の滑らかさの度合いに応じた正則化パラメータを予め設定し、
前記移動ベクトル演算手段は、
前記動画像に含まれる時間的に異なる２フレームの画像に対して、前記領域ごとに、前記領域ごとの正則化パラメータ及び前記正則化パラメータ係数値により前記移動ベクトル分布の滑らかさの度合いの重み付けを行い、フレーム内の各画素の移動ベクトルを算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の監視システム。
【請求項３】
前記計測手段は、前記環境要素情報として、風速、風向、降雨量、降雪量の情報を検出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の監視システム。
【請求項４】
監視エリアの動画像を分析することで監視エリア内の目的の動きをする物体の有無を判定する監視システムにおいて、
前記監視エリアにおいて時々刻々変化していくような環境の環境要素情報を検出する計測手段と、
前記物体の動きに応じた物体移動方向基準値と物体移動方向幅基準値とを予め設定し、前記計測手段が検出する環境要素情報に基づいて定められる物体移動方向調整係数値を設定する移動方向条件設定手段と、
前記動画像に含まれる時間的に異なる２フレームの画像から、フレーム内の各画素の移動ベクトルを算出する移動ベクトル演算手段と、
前記物体移動方向幅基準値と前記物体移動方向調整係数値とから物体移動方向幅を算出し、前記物体移動方向基準値を中心とし、前記物体移動方向幅の大きさを左右に振らせた範囲を物体移動方向範囲として設定し、前記物体移動方向範囲内に入る方向へ移動した物体の有無を、前記移動ベクトル演算手段よって算出された前記移動ベクトルに基づいて検出する対象検出手段と、
を備えたことを特徴とする監視システム。
【請求項５】
前記監視エリアは、前記物体に動きが異なる複数の領域に予め分割されており、
前記移動方向条件設定手段は、
前記領域毎に、前記物体の動きに応じて前記物体の物体移動方向基準値と物体移動方向幅基準値とを予め設定し、
前記対象検出手段は、
前記領域毎に、前記物体移動方向幅基準値と前記物体移動方向調整係数値とから物体移動方向幅を算出し、前記領域ごとの前記物体移動方向基準値を中心とし、当該領域の前記物体移動方向幅の大きさを左右に振らせた範囲を物体移動方向範囲として設定し、前記物体移動方向範囲内に入る方向へ移動した物体の有無を、前記移動ベクトル演算手段よって算出された前記移動ベクトルに基づいて検出する
ことを特徴とする請求項４に記載の監視システム。
【請求項６】
前記計測手段は、前記環境要素情報として、風速、風向、降雨量、降雪量の情報を検出する
ことを特徴とする請求項４または５に記載の監視システム。
【請求項７】
監視エリアの動画像を分析することで監視エリア内にて目的の動きをする物体の有無を判定する監視システムのコンピュータに、
前記監視エリアにおいて時々刻々変化していくような環境の環境要素情報を検出する計測する手順、
前記動画像における移動ベクトル分布の滑らかさの度合いに応じた正則化パラメータを予め設定する手順、
検出する環境要素情報に基づいて定められる正則化パラメータ係数値を設定する手順、
前記動画像に含まれる時間的に異なる２フレームの画像に対して前記正則化パラメータ及び前記正則化パラメータ係数値により前記移動ベクトル分布の滑らかさの度合いの重み付けを行い、フレーム内の各画素の移動ベクトルを算出する手順、
算出した前記移動ベクトルに基づいて、前記目的の動きをする物体の有無を検出する手順、
を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項８】
監視エリアの動画像を分析することで監視エリア内の目的の動きをする物体の有無を判定する監視システムのコンピュータに、
前記監視エリアにおいて時々刻々変化していくような環境の環境要素情報を検出する手順、
前記物体の動きに応じた物体移動方向基準値と物体移動方向幅基準値とを予め設定する手順、
前記動画像に含まれる時間的に異なる２フレームの画像から、フレーム内の各画素の移動ベクトルを算出する手順、
前記物体移動方向幅基準値と前記物体移動方向調整係数値とから物体移動方向幅を算出する手順、
前記物体移動方向基準値を中心とし、前記物体移動方向幅の大きさを左右に振らせた範囲を物体移動方向範囲として設定し、前記物体移動方向範囲内に入る方向へ移動した物体の有無を、算出した前記移動ベクトルに基づいて検出する手順、
を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
本発明は、対象を撮影して得た動画像を用いて対象の動きを監視するためのシステムに関し、特に屋外における例えば崖崩れや落石の監視に好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、崖崩れや落石や侵入物体などの監視は、接触センサからの検出信号やビデオカメラからの動画像を処理することにより行われている。接触センサによる監視は、センサを設置した特定のポイントのみに監視に止まるのに対し、ビデオカメラからの動画像による監視は、撮影エリア全体を監視できる利点がある。
【０００３】
従来の動画像による監視は、連続する２フレーム間の差分を計算する差分画像解析の手法により、崖崩れや落石や侵入物体など異常な動きを検出しようとしている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
屋外においては、木々が揺れたり、天気が変わったり、鳥が飛ぶというような様々な自然な正常な動きが存在する。これらの正常な動きと、上記の異常な動きとを精度良く識別することは、従来の差分画像解析では難しい。そのため、従来の動画像による監視は、屋外監視には不向きである。
【０００５】
従って、本発明の目的は、屋外のように正常な動きが自然に存在するエリアにおいても、目的の動きだけを精度良く検出することができる、動画像による監視技術を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、監視エリアの動画像を分析することで監視エリア内にて目的の動きをする物体の有無を判定する監視システムにおいて、前記監視エリアにおいて時々刻々変化していくような環境の環境要素情報を検出する計測手段と、前記動画像における移動ベクトル分布の滑らかさの度合いに応じた正則化パラメータを予め設定し、前記計測手段が検出する環境要素情報に基づいて定められる正則化パラメータ係数値を設定するパラメータ設定手段と、前記動画像に含まれる時間的に異なる２フレームの画像に対して前記正則化パラメータ及び前記正則化パラメータ係数値により前記移動ベクトル分布の滑らかさの度合いの重み付けを行い、フレーム内の各画素の移動ベクトルを算出する移動ベクトル演算手段と、前記移動ベクトル演算手段によって算出された前記移動ベクトルに基づいて、前記目的の動きをする物体の有無を検出する対象検出手段と、を備えたことを特徴とする監視システムである。
【０００７】
この監視システムは、監視エリアの動画像に含まれる時間的に異なる２フレームの画像から、フレーム内の各画素の移動ベクトルを計算する際に、まず、監視エリアがもつ環境要素に応じて、移動ベクトルの空間的な滑らかさの度合いを示すパラメータを設定した上で、そのパラメータを用いて移動ベクトルを計算する。これにより、監視エリアの環境に応じて精度良く目的の動きをする物体の移動ベクトルを求めることがができる。そして、その移動ベクトルに基づいて、目的の動きをする物体の有無を判断するので、目的の物体を精度良く検知することができる。
【０００８】
ここで、パラメータを決める基となる環境要素とは、例えば、後述する好適な実施形態のように山地での落石を監視する場合であれば、その山地の斜面の傾斜方向や斜度、樹木の多寡や岩肌の露出割合、風速や風向や降雨雪量などの天候要素、カメラからその場所までの距離などである。これらの環境要素は、カメラで撮影した動画像上での、監視対象物である落石の移動方向や移動速度や動きの複雑さ、樹木の揺動や降雨雪の動きといった外乱となる動きの性質、落石と落石以外の物体の動きとの相関関係などに影響し、その結果、監視エリア内の諸物体の動きの連続性（つまり、移動ベクトルの空間的な滑らかさ）の度合いに影響を与える。従って、こうした環境要素に応じて、移動ベクトルの空間的な滑らかさの度合いを示すパラメータを設定することで、目的の物体の動きを良好に反映した移動ベクトルを求めることができる。例えば、樹木が多い場所や風の強い時には、移動ベクトルの空間的な滑らかさの度合いを示すパラメータを大きい値に設定することで、風によって樹木がいっせいに似た方向へ揺れ動くという外乱の動きが移動ベクトルに反映され難くして、監視目的の落石の動きを樹木の揺れ動きから識別し易くして、監視精度を高めることができる。
【０００９】
好適な実施形態では、パラメータを設定する際、監視エリアを環境的に異なる（例えば、山地の斜面の傾斜方向や斜度や樹木の多寡などにおいて異なる）複数の領域に分割し、個々の領域毎に最適なパラメータを設定している。
【００１０】
さらに、好適な実施形態では、時々刻々変化していくような環境要素（例えば、風速や風向などの天候）については、その環境要素の変化に応じてパラメータを調節するようにしている。
【００１１】
本発明は、監視エリアの動画像を分析することで監視エリア内の目的の動きをする物体の有無を判定する監視システムにおいて、前記監視エリアにおいて時々刻々変化していくような環境の環境要素情報を検出する計測手段と、前記物体の動きに応じた物体移動方向基準値と物体移動方向幅基準値とを予め設定し、前記計測手段が検出する環境要素情報に基づいて定められる物体移動方向調整係数値とを設定する移動方向条件設定手段と、前記動画像に含まれる時間的に異なる２フレームの画像から、フレーム内の各画素の移動ベクトルを算出する移動ベクトル演算手段と、前記物体移動方向幅基準値と前記物体移動方向調整係数値とから物体移動方向幅を算出し、前記物体移動方向基準値を中心とし、前記物体移動方向幅の大きさを左右に振らせた範囲を物体移動方向範囲として設定し、前記物体移動方向範囲内に入る方向へ移動した物体の有無を、前記移動ベクトル演算手段よって算出された前記移動ベクトルに基づいて検出する対象検出手段と、を備えたことを特徴とする監視システムである。
【００１２】
この監視システムは、計算された移動ベクトルに基づいて目的の動きをする物体の有無を検知する際に、監視エリアがもつ環境要素に応じて移動方向条件を設定した上で、その移動方向条件に合う移動ベクトルを検出することにより、目的の動きをする物体の有無を判断する。ここで、監視エリアがもつ環境要素とは、具体的には上に述べたようなものであり、監視対象の移動方向に影響を及ぼす。従って、その環境要素に応じて移動方向条件を設定して、その移動方向条件に合う動きを抽出することで、監視対象以外の外乱の動きをフィルタリングして、精度良く監視対象の動きだけを検出することができる。例えば、落石監視においては、斜面の最大傾斜方向、斜度及び風速などによって、落石の移動方向の範囲が変わってくるから、最大傾斜方向、斜度及び風速に応じて落石の移動方向範囲を設定して、その範囲内に移動方向が入る移動ベクトルだけを抽出することで、木々の揺れなどの外乱の影響をあまり受けることなく、対象の落石だけを精度良く検知することができる。
【００１３】
好適な実施形態では、監視エリアを環境的に異なる複数の領域（例えば、山地の斜面の傾斜方向や斜度や樹木の多寡などにおいて異なる）複数の領域に分割し、個々の領域毎に最適なパラメータを設定している。
【００１４】
さらに、好適な実施形態では、時々刻々変化していくような環境要素（例えば、風速や風向などの天候）については、その環境要素の変化に応じて移動方向条件を調節している。
【００１５】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の一実施形態にかかる監視システムの構成を示す。この実施形態の監視システムは、山地などの落石の検知を目的とすることとして、以下の説明を行う。
【００１６】
この監視システムは、落石が生じる可能性のある場所（監視エリア）を撮影してその監視エリアの動画像を出力するビデオカメラ１と、監視エリアに設置された風速計３及び風向計５と、ビデオカメラ１からの動画像を画面に表示するディスプレイ装置９と、ビデオカメラ１からの動画像データ、風速計３からの風速データ及び風向計５からの風向データを取り込んで処理することにより監視エリア内の物体の移動ベクトル（オプティカルフロー）を求めて監視エリア内の異常な移動物体（つまり、落石）を検知する移動ベクトル処理装置１１と、移動ベクトル処理装置１１が異常な移動物体を検知すると警報を発信する警報発信装置１７とを備える。移動ベクトル処理装置１１は、典型的にはコンピュータを用いて構成され、監視用プログラムを実行することで、監視エリア内の物体の移動ベクトル（オプティカルフロー）を求めて監視エリア内の異常な移動物体（つまり、落石）を検知し、そして、落石を検知する都度、その旨を示す監視ログファイルを作成して監視ログファイルデータベース１３に蓄積し、かつ、監視エリアの動画像データから異常な移動物体を検知した時点のフレーム（監視静止画）を抽出して監視静止画データベース１５に蓄積する。
【００１７】
図２は、ビデオカメラ１から見た監視エリアの光景の一例を示す。
【００１８】
図２の例では、監視エリア１００内には２つの山があり、この監視エリア１００は、落石や木々などの動きの性質において異なる複数の領域にＡ〜Ｅに分けられている。領域Ａは空の領域である。領域ＢとＥは、樹木で覆われた森林領域である。領域Ｃは、な斜度をもっと岩肌の露出した急崖領域である。領域Ｄは、緩やかな斜度をもち岩肌の露出した緩崖領域である。これらの領域Ａ〜Ｅでは、その領域内に存在する物体（岩石、樹木、雲など）の動きの性質（落石の移動方向、移動方向の分散の度合い、異なる木々や岩石の動きのばらつき具合など）が領域によって異なる。そのため、移動ベクトル処理装置１１は、移動ベクトルを計算して異常な移動物体を検知する処理を行なう際、後に詳述するように、その処理で用いる各種のパラメータに、領域毎の異なる最適値を設定することになる。また、風速や風向によっても、物体の動きの性質は変わってくる。そこで、移動ベクトル処理装置１１は、後に詳述するように、処理用のパラメータを風速や風向に応じて調節することになる。
【００１９】
以下、移動ベクトル処理装置１１が行う処理について詳細に説明する。
【００２０】
この処理は、カメラ１から来る動画像の連続する各２フレーム間で、前のフレームの各画素が次のフレームでどこに移動したかを解析して、画像中の移動ベクトル（オプティカルフロー）を推定するオプティカルフロー推定処理と、その移動ベクトルを解析して画像中の正常な動き（例えば、風による木々の左右の揺れや雲の流れなど）と異常な動き（この実施形態では、落石の落下）とを識別して、異常な動きをする物体（つまり、落石）だけを検出する異常検出処理とから構成される。
【００２１】
前段のオプティカルフロー推定処理は、特開平９−２９７８５１号などで紹介されている公知の正則化手法に、本発明に従う改良を加えた方法で行う。ここで、正則化手法によるオプティカルフロー推定処理とは、ある１つのフレームの画像上の各画素の座標点（ｘ，ｙ）とその移動ベクトルつまりオプティカルフロー（ｕ，ｖ）との間には、そのフレーム画像内の空間的な明るさの勾配を（Ｉｘ，Ｉｙ）、そのフレームと次のフレーム間の明るさの勾配をＩｔとしたときに、以下の式が成立することを用いた解析手法である。
【００２２】
【数１】
0003953710.tif 000002
【００２３】
しかし、この式だけからは未知数ｕ，ｖを推定することができず、他の拘束条件が必要となる。これについては、例えば、「Determining Optical Flow」（Artificial Intelligence 17 185〜203頁（1981））に記載された技術を利用する。この技術においては、「画像中の移動物体が剛体である」および「画像中の近傍領域でのオプティカルフロー分布は滑らかである」という２つの仮定をそれぞれ評価関数で表し、弛緩法を用いてこれらの２つの評価関数の和を最小化させることによってオプティカルフローの推定を行なう。具体的には、αを正則化パラメータとして、繰り返し演算によって次の（２）式を最小するｕ，ｖを求める。
【００２４】
【数２】
0003953710.tif 000003
すなわち、（２）式の右辺において、Ｅaは移動物体の剛体性を反映した評価関数であり、画像中の移動物体が完全な剛体（つまり、変形せずそれ自体の輝度も変化しない物）に近いほど、（１）式が成立し易くなりＥaはゼロに近づく。また、Ｅｂはオプティカルフローの空間分布の滑さを反映した評価関数であり、オプティカルフローの空間分布が完全に滑らかな（つまり、オプティカルフローが空間的に変化しない、つまり、画像内のどの画素も全て同じ方向へ同じ距離だけ移動する）状態に近いほど、Ｅｂはゼロに近づく。要するに、（２）式の右辺は、画像の積分領域における移動物体の剛体性とオプティカルフローの空間分布の滑らかさとを統合的に評価した関数であり、その積分範囲の領域で上記２つの仮定「画像中の移動物体が剛体である」および「画像中の近傍領域でのオプティカルフロー分布は滑らかである」が良好に成立するほど、（２）式の右辺は小さい値となる。換言すれば、画像のある点の近傍領域で上記２つの仮定が成立するなら、その近傍領域で（２）式の関数を最小にするようなｕ，ｖがその点における妥当なオプティカルフローと推定される。
【００２５】
ここで、正則化パラメータαは、（２）式の右辺における「オプティカルフロー分布の滑らかさ」の相対的な重みを反映している。つまり、αを大きく設定するほど、オプティカルフロー分布の滑らかさを重視していることになる。よって、正則化パラメータαは解析する画像に応じ、その画像中に存在する各種物体の複雑さや動きの性質や動きの大きさなどに関連して適切に設定されるべきである。
【００２６】
また、本実施形態では、特開平９−２９７８５１号でもそうしていたように、前述の（２）式の評価関数をそのまま用いるのではなく、前述の（１）式の誤差を考慮するために、座標点（ｘ，ｙ）の近傍での（１）式の左辺の値の分散σ2 を（２）式に導入して、以下の（３）式の評価関数を最小とするｕ，ｖを、弛緩法を用いた反復演算によって求めるようにしている。
【００２７】
【数３】
0003953710.tif 000004
【００２８】
上記の方法でフレーム画像内の全画素座標（ｘ、ｙ）についての移動ベクトルつまりオプティカル（ｕ，ｖ）を求めた後、次に、それらの移動ベクトルを解析して、それらの移動ベクトルの中から、物体の異常な動き（つまり、落石）と見做し得るものだけを検出する。その方法として、落石の移動方向は特定の方向範囲（例えば、斜面の最大傾斜方向を中心にした所定の角度範囲）に限定されることに着目して、その特定の方向範囲に移動する動きだけを抽出する。この場合、斜面によって最大傾斜方向や落石の方向が分散する幅が違ってくるので、図２に例示した領域Ａ〜Ｅ毎に上記の特定の方向範囲を最適に設定することになる。また、風速や風向によっても落石の移動方向が分散する幅が変わってくる（例えば、水平方向の風速が強くなれば、落石の落下方向が最大傾斜方向からずれる度合いが大きくなる）から、風速や風向に応じて上記の特定の方向範囲を調節することも行う。このような方法で、画像内の移動ベクトルの中から、風による木々の左右の揺れなどの正常な動きと、落石という異常な動きとを峻別する。その結果、異常な動きが検出できれば、落石が発生したと判断し、検出できなければ、落石は発生していないと判断する。
【００２９】
図３は、以上説明した移動ベクトル処理装置１１が行う処理の具体的な流れを示すフローチャートである。
【００３０】
移動ベクトル処理装置１１は、監視動作を開始すると最初に、その処理で用いるパラメータを初期設定する（Ｓ１）。ここで設定されるパラメータには、弛緩法における計算の反復回数Ｎ、監視エリア内の領域Ａ〜Ｅ毎の正則化パラメータ基準値αiと落石移動方向基準値θiと落石移動方向幅基準値βi、並びに正則化パラメータ調節係数γ及び落石移動方向調節係数ｋがある。
【００３１】
図４は、領域Ａ〜Ｅ毎に初期設定された正則化パラメータ基準値αiと落石移動方向基準値θiと落石移動方向幅基準値βiの例を示している。
【００３２】
正則化パラメータ基準値αiとは、各領域Ａ〜Ｅの処理で用いる正則化パラメータαの標準値を与えるものである。図４の例では、α0＞α１＞α２＞α３の大小関係がある場合に、空領域Ａには最も大きい値α0が設定され、森林領域ＢとＥには２番目に大きい値α１が、緩崖領域Ｄには３番目に大きい値α２が、そして、急崖領域Ｃには最も小さい値α３が設定されている。これは、各領域Ａ〜Ｅで予想される次のようなオプティカルフローの滑らかさ（連続性）の度合いを反映したものである。すなわち、空領域Ａでは、雲がその形を大きく変えることなしに一方向に微速で移動するだけであるため、オプティカルフローの滑らかさ（連続性）の度合いは最も大きいであろう。森林領域ＢとＥでは、多数の樹木が風でほぼ同方向へ低速で揺れることが多いため、オプティカルフローの滑らかさ（連続性）の度合いは２番目に大きいであろう。また、緩崖領域Ｄと急崖領域Ｃでは、安定した岩は不動であり不安定な岩だけが落石として落下する動きがあるため、オプティカルフローの滑らかさ（連続性）の度合いは低くなるが、そのうち、緩崖領域Ｄでは、どの落石も最大斜度方向に沿った類似の方向へ中程度の速さで落ちるのに対し、急崖領域Ｃでは、落石は高速で落下し、しかも、他の岩石に当たって方向を変えたり砕け散ったり他の落石を引き起こすなど複雑な動きをするので、急崖領域Ｅでのオプティカルフローの滑らかさ（連続性）の度合いは最も低いであろう。
【００３３】
落石移動方向基準値θiとは、各領域Ａ〜Ｅにおける落石の落下方向の標準値を与えるものであり、原則的にその領域の斜面の最大斜度方向である。従って、図４の例では、落石の生じない空領域Ａには落石移動方向基準値θiは設定されず、他の領域Ｂ〜Ｅにはそれぞれの斜面の最大斜度方向θ１〜θ４が設定されている。落石移動方向幅基準値βiとは、各領域Ａ〜Ｅにおける落石の落下方向が落石移動方向基準値θiからずれる幅の標準値を与えるものであり、図４の例では、５度＜β２＜β１＜１０度とした場合に、落石が単調な動きをするであろう森林領域ＢとＥと緩崖領域Ｄには小さい方の値β１が設定され、落石が複雑な動きをするであろう急崖領域Ｃには大きい方の値β２が設定されている。
【００３４】
図５は、各領域Ａ〜Ｅの正則化パラメータ基準値αiと正則化パラメータ調節係数γが初期設定された結果として設定されることになる各領域Ａ〜Ｅの正則化パラメータαを示している。
【００３５】
図５に示すように、各領域Ａ〜Ｅの正則化パラメータαは、各領域Ａ〜Ｅの正則化パラメータ基準値αiと正則化パラメータ調節係数γの和として設定される。正則化パラメータ調節係数γは、正則化パラメータ基準値αiよりは遥かに小さい値であるが、後述するように、初期設定後に随時にその値が風速や風向に応じて調節されるので、結果として、各領域Ａ〜Ｅの正則化パラメータαは、風速や風向に応じて調整されることになる。
【００３６】
図６は、各領域Ａ〜Ｅの落石移動方向基準値θiと落石移動方向幅基準値βiと落石移動方向調整係数ｋが初期設定された結果として設定されることになる各領域Ａ〜Ｅの落石移動方向幅βと落石移動方向範囲θの例を示している。
【００３７】
図６に示すように、各領域Ａ〜Ｅの落石移動方向幅βは、各領域Ａ〜Ｅの落石移動方向幅基準値βiと落石移動方向調整係数ｋとの積として設定され、そして、各領域Ａ〜Ｅの落石移動方向範囲θは、各領域Ａ〜Ｅの落石移動方向基準値θiを中心として左右（プラス・マイナス）に各領域Ａ〜Ｅの落石移動方向幅βだけ振らせた（つまり、プラス及びマイナスした）範囲として設定される。そして、各領域Ａ〜Ｅの落石移動方向範囲θが、移動ベクトルの中から落石を示すものだけを抽出するためのフィルタとして利用されることになる。ここで、落石移動方向調整係数ｋは、１．０〜２．０の範囲内の値であり、後述するように、初期設定後に随時にその値が風速や風向に応じて調節されるので、結果として、各領域Ａ〜Ｅの落石移動方向範囲θは、風速や風向に応じて調整されることになる。
【００３８】
再び図３を参照する。ステップＳ１で上述した諸パラメータを初期設定した後、次に、移動ベクトル処理装置１１は、カメラ１から現在のフレームの画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）を入力し、その入力フレーム画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）に対し、以下の（４）式でされるｘ，ｙ，ｔ方向の輝度勾配画像Ｉx（ｘ，ｙ，ｔ）、Ｉy（ｘ，ｙ，ｔ）、Ｉt（ｘ，ｙ，ｔ）を生成する（Ｓ２）。ここで、ｘとｙは画像空間の水平軸と垂直軸上の座標値を、ｔは時間軸上の座標値をそれぞれ示す。
【００３９】
【数４】
0003953710.tif 000005
【００４０】
次に、移動ベクトル処理装置１１は、ｘ，ｙ，ｔ方向の輝度勾配画像から、前述の（３）式を最小にするような水平方向のフローｕと垂直方向のフローｖとを弛緩法で求める。具体的には、次の（５）式で示される水平方向のフローｕと垂直方向のフローｖとを、弛緩法によるＮ回の繰り返し演算で計算する（Ｓ３〜Ｓ５）。
【００４１】
【数５】
0003953710.tif 000006
ここで、画像の任意の空間座標（ｉ，ｊ）における水平方向及び垂直方向のフローｕ，ｖは、それぞれ（ｕij，ｖij）と表されるが、（５）式では簡単のために（ｕ，ｖ）と略記している。また、（５）式において、フローｕ，ｖの右上に付してある添え字ｎ、ｎ＋１は、それぞれ、Ｎ回までの繰り返し計算の途中のｎ回目、ｎ＋１回目の計算回で求めたフローｕ，ｖの値であることを意味している。
【００４２】
Ｎ回の繰り返し計算で最終的な移動ベクトルつまりオプティカルフロー（ｕij，ｖij）が求まると、次に、移動ベクトル処理装置１１は、落石の発生する可能性のある領域Ｂ〜Ｅついて、各領域の移動ベクトル（ｕij，ｖij）を解析して、図６に例示したような各領域の落石移動方向範囲θ内に入る方向へ移動した物体の有無をチェックする（Ｓ６）。その結果、その条件を満たす移動物体が有れば、移動ベクトル処理装置１１は落石発生と判断して、警報発信装置１７をして警報を発信させ（Ｓ７）、そして、何時どの場所に落石が発生したかを示す監視ログファイルと、その時点のフレーム画像（監視静止画）のファイルを作成して、それぞれのデータベース１３、１５に格納する（Ｓ８）。
【００４３】
その後、移動ベクトル処理装置１１は、風速計３と風向計５から風速データと風向データを取りこみ、そのデータに基づいて調節係数γ、ｋを修正する（Ｓ９）。図７、図８は調節係数γ、ｋを修正するための規則例を示す。図７に示すように、正則化パラメータ調節係数γは、風速が大きくなればより大きい値に、風速が小さくなればより小さい値へと修正する。これは、風速が大きくなるほど、風によって物体が同一方向へ移動する度合いが高くなって、オプティカルフローの滑らかさが増すため、正則化パラメータαをより大きい値に設定するということを意味する。また、図８に示すように、落石移動方向調節係数ｋは、カメラ１から見た水平方向（左右方向）の風速（例えば、カメラ１が北を向いていれば東西方向の風速）が大きくなればより大きい値に、その水平方向風速が小さくなればより小さい値へと修正する。これは、水平方向の風速が大きくなるほど、風によって落石の落下方向が斜面の最大斜度方向からずれる度合いが増すため、落石移動方向範囲θをより大きい範囲に設定することを意味する。
【００４４】
このようにして、調整係数γとｋを風速と風向に応じて修正した後、移動ベクトル処理装置１１は、ステップＳ２へ戻り、新たなフレーム画像を入力して同様の処理を繰り返す。以上の処理は、監視動作の終了を命じられるまで繰り返される（Ｓ１０）。
【００４５】
以上、本発明の一実施形態を説明したが、これは本発明の説明のための例示に過ぎない。従って、本発明は上記実施形態以外の様々な態様でも実施することができる。例えば、本発明は屋外の落石検知だけでなく、不審者の侵入検知や、屋内の物体監視など様々な監視目的に適用することができる。監視目的や監視対象に応じて、正則化パラメータや移動方向範囲の設定の仕方や調節の仕方が異ならせてもよい。上記実施形態と同じ落石監視であっても、パラメータの調節を、風速や風向だけでなく、降雨量や降雪量などに応じて行ったり、調節係数γ、ｋとして領域毎に異なる値を設定するなど、様々な変形が採用し得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態にかかる監視システムの構成を示すブロック図。
【図２】ビデオカメラ１から見た監視エリアの光景の一例を示す説明図。
【図３】移動ベクトル処理装置１１が行う処理のフローチャート。
【図４】領域Ａ〜Ｅ毎に初期設定された正則化パラメータ基準値αiと落石移動方向基準値θiと落石移動方向幅基準値βiの例を示した説明図。
【図５】領域Ａ〜Ｅ毎に設定された正則化パラメータαの例を示した説明図。
【図６】領域Ａ〜Ｅ毎に設定された落石の移動方向幅βと移動方向範囲θの例を示した説明図。
【図７】風速に応じて正則化パラメータ調節係数γを修正するための規則の一例を示した説明図。
【図８】水平方向風速に応じて落石移動方向調節係数ｋを修正するための規則の一例を示した説明図。
【符号の説明】
１  ビデオカメラ
３  風速計
５  風向計
９  ディスプレイ装置
１１  移動ベクトル処理装置
１３  監視ログファイルＤＢ
１５  監視静止画ＤＢ
１７  警報発信装置
【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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