(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視窓を介して監視領域を撮影して監視領域画像を得る撮像手段と、
前記撮像手段によって前記監視窓の外表面を撮影して、監視窓画像を得ることができる位置に配設された反射鏡と、
所定の基準画像と、撮影された前記監視領域画像および前記監視窓画像とに基づいて、前記監視窓画像に現れる変化領域を非検出対象と判定し、検出対象と非検出対象とを識別して処理する画像処理手段を備えた画像センサ。
【請求項２】
前記画像処理手段は、前記監視窓画像と前記監視領域画像とをそれぞれ個別に処理し、前記監視窓画像および前記監視領域画像のそれぞれに現れる位置の対応関係に基づき、前記非検出対象を判定することを特徴とする、請求項１に記載の画像センサ。
【請求項３】
前記画像処理手段は、前記非検出対象が所定時間内に移動するとき、該非検出対象を虫と判定し、前記非検出対象が所定時間の間停止しているとき、該非検出対象を汚れ、視野の遮りを含む機器異常と判定することを特徴とする、請求項１または２に記載の画像センサ
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、監視窓を介して監視領域を撮影し、侵入者などの検出対象の有無を判定する画像センサ、特に、反射鏡を備え、監視窓に張り付いた虫等の非検出対象と、監視窓から離れた位置にいる侵入者等の検出対象とを区別することができる画像センサに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像センサとしては、建物の出入口やその他の監視領域の画像を継続して撮影し、撮影した画像と基準画像とを比較し、変化のある領域の大きさなどから侵入者の有無を判定する画像センサがある。
【０００３】
これら従来の画像センサでは、検出対象である侵入者に起因する画像の急激な変化と、例えば、太陽光が監視領域に差し込むなどの環境変動に起因するゆっくりした画像の変化とを区別するために、基準画像を一定時間ごとに最新の撮影した画像にて順次更新したものを用いる。
【０００４】
図７は、撮像手段の監視窓に虫が張り付いたときに撮影した画像を示す図である。
【０００５】
図７に示すように、所望の監視領域を撮影するように設置された撮像手段（以下、「監視カメラ」という）の監視窓に張り付いた虫２０１は、撮影された画像上に、遠くにいる侵入者と概ね同一サイズの移動体として写る。更に、矢印２０２の方向に虫が移動すると、侵入者の移動と同様な状態として写る。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、従来の画像センサでは、監視カメラの監視窓に張り付いた虫と、監視カメラから離れた位置の侵入者とは、概ね同一サイズの画像となる。更に、虫が移動すると、侵入者の移動と同様な状態を呈する。従って、監視カメラの監視窓に張り付いた虫を、侵入者と誤って判定することがあり、誤報によって画像センサの信頼性を損ねるという問題点があった。
【０００７】
従って、本発明の目的は、従来の問題点を解決して、監視カメラの監視窓に張り付いた虫等の非検出対象と、侵入者等の検出対象とを区別でき、非検出対象による誤報を生じることなく、検出対象を検出することができる信頼性の高い画像センサを提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
発明者等は、上述した従来の問題点を解決するため、鋭意研究を重ねた。その結果、監視窓の外側を反射鏡（ミラー）を介して撮影し、通常の監視に用いる画像領域と、監視窓の画像領域に区分して画像処理を行うことによって、監視窓に張り付いた虫等を検出することができることを知見した。
【０００９】
この発明は、上述した知見に基づいてなされたものであって、この発明の画像センサの第１の態様は、
監視窓を介して監視領域を撮影して監視領域画像を得る撮像手段と、
前記撮像手段によって前記監視窓の外表面を撮影して、監視窓画像を得ることができる位置に配設された反射鏡と、
所定の基準画像と、撮影された前記監視領域画像および前記監視窓画像とに基づいて、前記監視窓画像に現れる変化領域を非検出対象と判定し、検出対象と非検出対象とを識別して処理する画像処理手段を備えた画像センサである。
【００１０】
この発明の画像センサの第２の態様は、前記画像処理手段は、前記監視窓画像と前記監視領域画像とをそれぞれ個別に処理し、前記監視窓画像および前記監視領域画像のそれぞれに現れる位置の対応関係に基づき、前記非検出対象を判定することを特徴とする画像センサである。
【００１１】
この発明の画像センサの第３の態様は、前記画像処理手段は、前記非検出対象が所定時間内に移動するとき、該非検出対象を虫と判定し、前記非検出対象が所定時間の間停止しているとき、該非検出対象を汚れ、視野の遮りを含む機器異常と判定することを特徴とする画像センサである。
【００１２】
【発明の実施の形態】
先ず、この発明の画像センサの態様について詳細に説明する。
【００１３】
この発明の画像センサは、
監視窓を介して監視領域を撮影して監視領域画像を得る撮像手段と、
撮像手段によって監視窓の外表面を撮影して、監視窓画像を得ることができる位置に配設された反射鏡と、
所定の基準画像と、撮影された監視領域画像および監視窓画像とに基づいて、監視窓画像に現れる変化領域を非検出対象と判定し、検出対象と非検出対象とを識別して処理する画像処理手段を備えた画像センサである。
【００１４】
即ち、この発明の画像センサにおいては、反射鏡を備えており、反射鏡は撮像手段によって監視窓の外表面を撮影して監視窓画像が得られるような位置に配置される。従って、監視窓の表面は反射鏡を介して撮影される。
【００１５】
更に、この発明の画像センサにおいては、画像処理手段は、反射鏡を介して撮影された監視窓画像と、撮像手段によって直接撮影された監視領域画像とをそれぞれ個別に処理し、監視窓画像および監視領域画像のそれぞれに現れる位置の対応関係に基づき、非検出対象を判定する。即ち、非検出対象、例えば、虫、汚れ等は、監視窓画像および監視領域画像の両方に現れる。検出対象、例えば、人は監視領域画像にのみ現れる。
【００１６】
更に、この発明の画像センサにおいては、画像処理手段は、非検出対象が所定時間内に移動するとき、非検出対象を虫と判定し、非検出対象が所定時間の間停止しているとき、非検出対象を汚れ、視野の遮りを含む機器異常と判定する。即ち、張り付き虫だけではなく、監視窓の汚れを検出する。
【００１７】
即ち、監視窓画像によって移動を検出し、移動のある場合には虫、移動の無い場合には汚れ等と判定する。更に、監視領域画像によって移動を検出し、移動のある場合には、検出対象である可能性が高いと判定する。
【００１８】
ここで、基準画像について説明する。基準画像とは、検出対象物体が写っていない状態における監視領域の画像であって、予め記憶されている。この基準画像は、所定時間ごとに順次更新してもよいし、画像センサの設置時の初期に記憶させたものを用いてもよい。
【００１９】
以下に、本発明の画像センサについて更に詳細に説明する。
【００２０】
図１は本発明の画像センサの1つの態様の側断面図である。画像センサは、筐体１の内部に撮像手段としての監視カメラ２と基板３を有している。基板３に実装された回路によって、監視カメラ２の撮像を制御し、得られた撮像信号の処理とそれに基づく異常の出力を行う。
【００２１】
監視カメラ２の前方には、監視カメラ２を外部から隠蔽するためのカバーが取り付けられて監視窓４を形成しており、更に、監視カメラ２の前方上部の筐体１には反射鏡、即ち、ミラー５が固定配置されている。ミラー５は、監視カメラ２の監視カメラ視野６の一部に配置されている。
【００２２】
図２は、図１に示す構造の画像センサによって得られる撮像画像を説明する図である。図２（ａ）は得られる撮像画像をモデル化して示している。本発明の画像センサーの撮像画像は、画像表示範囲上部に、ミラー５に反射して撮像される折り返し視野領域Ａと監視領域を撮影した監視カメラ視野領域Ｂとを有する。折り返し視野領域Aには、常に、図１に示すカバー（監視窓）４の表面が映し出されている。同時に、監視カメラ視野領域Ｂには画像センサの監視領域の映像が映し出されている。
【００２３】
図２（ｂ）は、画像センサの監視窓４の近傍にいる虫や監視窓４に付着した汚れがあるときに得られる映像である。図２（ｂ）に示すように、虫や汚れ１３は折り返し視野領域Ａと監視カメラ視野領域Ｂの両方に映る。
【００２４】
次に、折り返し視野領域Ａと監視カメラ視野領域Ｂを、図２（ｃ）に示すように、撮像画素をＡpqおよびＢpq等の行列要素に分割する。この分割された行列要素は、以下に説明する画像センサの動作において、虫、汚れおよび人体の判定のための物体を抽出してその位置を得、抽出物体が図２（ｃ）に示した行列要素のどこに映ったかを表示するために使用する。
【００２５】
図３は、本発明の画像センサの動作を説明するフローチャートである。
【００２６】
Ｓ１において、図２に示す折り返し視野領域Ａと監視カメラ視野領域Ｂの基準画像を取得し、そして、人体検出判断のための人体値Ｒ、汚れを検出したことの出力を決定するための汚れカウントＹをそれぞれ０とする。
【００２７】
Ｓ２の虫と汚れ判定においては、折り返し視野領域Ａ中において物体を検出したとき、検出した物体が移動したか否かを判定する。検出した物体の移動があったときには、その物体を虫と判断して、虫フラグをONにする。なお、この虫フラグは、物体が検出されなかった場合、および、物体が検出されたけれども移動がなかった場合にはOFFになる。
【００２８】
物体が検出されたけれども移動がなかった場合には、汚れであると判定されて、上述した汚れカウントYを１だけ加算する。このようにして、汚れカウントYによってカウントされる時間が所定値を越えるときには、検出された物体が汚れであると判断する。そのとき、図３の▲１▼に示す分岐を経てＳ５の機器異常を出力する。
【００２９】
汚れであると判断されなかったとき、即ち、虫であると判定されたとき、または、汚れであると判定されたけれども、汚れカウントＹが所定値以下であるとき、または、物体が検出されなかったときには、▲２▼に示す分岐を経てＳ３の処理を行う。なお、Ｓ２の虫と汚れ判定は、図４を参照して後に詳述する。
【００３０】
Ｓ３の人体判定においては、監視カメラ視野領域Ｂで移動物体を検出したときに、虫フラグによって、抽出した移動物体が虫であるか、人体であるかの区別を行う。
【００３１】
監視領域内に人体があると判断すると、▲４▼に示す分岐を経てＳ４の人体検出を出力する。一方、人体でないと判断すれば、Ｓ２へ戻り、同様の処理を繰り返す。なお、Ｓ３における人体判定については、図５を参照して詳細に後述する。
【００３２】
Ｓ４において画像センサが人体を検出し、または、Ｓ５において機器異常を出力した後は、Ｓ６において虫フラグをOFFにし、汚れカウントＹを０にクリアした後、Ｓ２へと移行し画像センサは監視を継続する。
【００３３】
図４は、虫と汚れ判定論理を説明するフローチャートである。
【００３４】
Ｓ３１において、基準画像との差分を取ることによって、折り返し視野領域Ａの現画像に、基準画像に無い物体が含まれているか否かを判定する。基準画像に無い物体は現画像に含まれていないとき、即ち、何も変化が無いときには、Ｓ３８に移行して、虫フラグをOFF及び汚れフラグを０にクリアした上で、出力端子▲２▼を経て次の処理へと移行する。逆に、Ｓ３１において、基準画像には無い物体が現画像に抽出されているときには、処理はＳ３２へ移行する。
【００３５】
Ｓ３２以降の処理は、基準画像に無い物体が現画像に抽出されたときの、物体の位置と移動の算出に係わる処理である。
【００３６】
Ｓ３２において、現画像で抽出された物体が、図２（ｃ）で示すように、折り返し視野領域を行列要素Ａpqに分割し、物体がどの行列要素Ａpqに映っているかを判断し、その結果を現画像における物体の位置Ｃi＝ＡpqとしてＣiに格納する。
【００３７】
このようにして得た現画像における物体の位置Ｃiと前回の画像で得た物体の位置Ｃi-1が同じであるか否かをＳ３３において判定し、同じである、即ち、Ｃi＝Ｃi-1であるときには、物体の移動がなかった、即ち、物体は汚れである可能性が高いと判断して、虫フラグをOFFにし、汚れカウントＹを１加算するＳ３４の処理へ移行する。
【００３８】
逆に、位置が異なっているとき、即ち、Ｃi≠Ｃi-1であるときには、物体の移動がある、即ち、物体は虫であると判断して、虫フラグをONにし、汚れカウントＹを０にクリアするＳ３７の処理へ移行する。Ｓ３７へ移行した判定結果は、▲２▼で示す出力端子を経て次の処理へと移行する。
【００３９】
Ｓ３４の処理へ移行した判定結果、即ち、移動の判定で抽出した物体は移動がなく汚れである可能性が高いと判定されたときには、Ｓ３５において、汚れカウントＹが所定値を上回っているか否かを判定される。
【００４０】
汚れカウントＹが所定値以上であるときには、抽出物体は汚れであると判断し、▲１▼に示す出力端子を経て次の処理へと移行する。しかし、汚れカウントＹが所定値以下であるときには、未だ、抽出した物体が汚れであると判断せず、▲２▼に示す出力端子を経て次の処理へと移行する。
【００４１】
なお、汚れは、一度発生すると人為的に掃除などをしない限り継続する。また、汚れは、監視カメラ視野領域Ｂが完全に塞がれるまでに長時間を要する。このため、汚れの判定は、例えば、１週間連続して汚れカウントがカウントアップされた場合に汚れと判定することとする。
【００４２】
現画像において、図２（ａ）に示す監視カメラ視野領域Ｂに、基準画像には無い移動物体が抽出されたときには、監視領域に人体があると判定する。図５は人体判定論理を説明するフローチャートである。
【００４３】
Ｓ４１において、現画像と基準画像との差分処理を施し、現画像の監視カメラ視野領域Ｂに、基準画像に無い物体が含まれているか否かを判定することによって、監視カメラ視野領域Ｂにおける物体の抽出を行う。基準画像には無い物体が現画像に含まれていないときには、監視領域内に人体が存在しない、即ち、正常であると判断して、▲３▼に示す出力端子へ移行して次の処理を行う。逆に、物体が抽出されるときには、Ｓ４２以降の処理を行う。
【００４４】
先ず、抽出した物体の位置をＳ４２において算出する。Ｓ４２では、現画像で抽出した物体が、図２（ｃ）で示す監視カメラ視野領域Ｂを分割した行列要素Ｂpqの内、どの行列要素Ｂpqに映っているかを判断し、その結果を、現画像における物体の位置Ｄi＝ＢpqとしてＤiに格納する。
【００４５】
Ｓ４３において、現画像における物体の位置Ｄiと前回の画像で得た物体の位置Ｄi-1が同じであるか否かを判定し、同じである、即ちＤi＝Ｄi-1であるときには、物体の移動がないとして、▲３▼に示す出力端子へと移行して次の処理を行う。しかし、ＤiおよびＤi-1が、Ｄi≠Ｄi-1に示すように、異なっているときには、物体の移動があると判定してＳ４４の処理へ移行する。
【００４６】
ここで、物体の移動を判定するのは、侵入者であれば必ず監視領域内を移動するのに対し、太陽光などの環境変動は、急激な移動をしないことを利用して、誤報の削減を図っているのである。
【００４７】
Ｓ４４の処理は、図４を使用して説明した「虫と汚れの判定」から出力された、虫フラグの状態を判定する処理である。
【００４８】
虫フラグがＯNであるとき、即ち、折り返し視野Ａ内に虫がいるときには、▲５▼に示す分岐を経て、Ｓ４５において、抽出した移動物体を照合し、同一のものであるか異物であるかを判定する。
【００４９】
移動物体の照合は折り返し視野領域Aと監視カメラ視野領域Ｂにおいて個別に抽出した物体の位置Ｃi-1とＤi-1の対応を確認することによって行う。
【００５０】
位置の対応は、図６に示す、機器内部に保有する行列要素対応表を使用して行う。位置照合の結果、抽出した物体の位置であるＣi-1とＤi-1の対応が不一致であるときには、異物と判断して、▲７▼に示す出力端子を経て次の処理へと移行する。Ｃi-1とＤi-1の対応が一致しているときには、つまり、抽出した移動物体が同一のものであるときには、抽出した移動物体が虫であると判断して、▲６▼に示す分岐を経て、▲３▼に示す出力端子へと移行して次の処理を行う。
【００５１】
Ｓ４５において、異物であると判定されたとき、即ち、抽出した移動物体が人体である可能性があるときには、▲７▼に示す分岐を経て、Ｓ４６以降の処理を行う。
【００５２】
さて、Ｓ４４において虫フラグの状態がOFFであるとき、または、Ｓ４５において抽出された移動物体が同一物でないと判定されたときには、Ｓ４６において、監視カメラ視野領域Ｂの基準画像と現画像との差分から抽出された物体の各種パラメータ、例えば、形状や大きさ等を使用して、人体値Ｒを算出する。
【００５３】
Ｓ４７において、このように算出した人体値Ｒがあらかじめ定めておいた、人体値Ｒの人体に対するしきい値を上回っているか否かの判定を行う。Ｓ４７における判定の結果、人体値Ｒが人体しきい値を上回っているときには、監視エリア内に人体がいると判断して、▲４▼に示す出力端子を経て次の処理へと移行する。Ｒが所定値未満の場合には、監視エリア内に人体がいる可能性が低いのでＳ４８の処理へ移行する。
【００５４】
なお、人体値Ｒの決定に関しては、形状、大きさ、連続性などのパラメータを演算した結果により行う。この決定方法は、当業者にとって自明な方法が採られる。
【００５５】
監視エリア内において人体を検出していないときは、次回の判定のために、Ｓ４８において、Ｓ４６で算出した人体値Ｒを０にクリアする処理を行って、▲３▼に示す出力端子を経て次の処理へと移行する。
【００５６】
【発明の効果】
本発明によると、張り付き虫を検出することができるので、張り付き虫による誤報を排除することができ、より信頼性の高い、セキュリティーサービスの提供に効果を奏する。
【００５７】
更に本発明によると、監視窓の汚れを検出することができるので、画像センサのメインテナンスに効果を奏するとともに、画像センサの信頼性が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は本発明の画像センサの1つの態様の側断面図である。
【図２】図２は、図１に示す構造の画像センサによって得られる撮像画像を説明する図である。
【図３】図３は、本発明の画像センサの動作を説明するフローチャートである。
【図４】図４は、虫と汚れ判定論理を説明するフローチャートである。
【図５】図５は、この発明の画像センサの張り付き虫を除去するためのフローチャートである。
【図６】図６は、行列要素対応表である。
【図７】図７は、監視窓に張り付いた虫の状態を示す図である。
【符号の説明】
１．筐体
２．監視監視カメラ
３．基板
４．監視窓
５．反射鏡
６．監視カメラ視野
７．折り返し視野
１３．虫、汚れ
【図１】
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【図２】
0003947324.tif 000003
【図３】
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【図４】
0003947324.tif 000005
【図５】
0003947324.tif 000006
【図６】
0003947324.tif 000007
【図７】
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