(57)【要約】【課題】監視対象撮像画像から監視対象物画像を検出する精度の向上を図ることを可能とする対象物検出装置、対象物検出プログラム及び対象物検出システムを提供する。【解決手段】本発明に係る対象物検出装置は、監視対象物画像を含む監視対象撮像画像と比較対象画像との画素値の差分情報を取得し、取得した差分情報が所定閾値よりも大きい差分領域を監視対象撮像画像から抽出すると共に、監視対象撮像画像に含まれる所定領域毎に距離情報を取得する。また、監視対象撮像画像を撮像した時刻よりも前に撮像された画像であり、監視対象物画像を含む画像である参照画像に基づいて、比較対象画像内又は監視対象撮像画像内において監視対象物画像と類似色である誤検出予測領域を特定し、差分領域及び誤検出予測領域の集合和である修正差分領域と、修正差分領域に含まれる所定領域の距離情報とに基づいて、監視対象物画像に相当する監視対象領域を検出する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象物画像を含む監視対象撮像画像と比較対象画像との画素値の差分情報を取得する差分情報取得部と、
前記差分情報取得部によって取得された前記差分情報が所定閾値よりも大きい差分領域を前記監視対象撮像画像から抽出する抽出部と、
前記監視対象撮像画像を撮像した時刻よりも前に撮像された画像であり、前記監視対象物画像を含む画像である参照画像に基づいて、前記比較対象画像内又は前記監視対象撮像画像内において前記監視対象物画像と類似色である誤検出予測領域を特定する特定部と、
前記監視対象撮像画像に含まれる所定領域毎に、各所定領域の距離情報を取得する距離情報取得部と、
前記差分領域及び前記誤検出予測領域の集合和である修正差分領域と、前記修正差分領域に含まれる前記所定領域の前記距離情報とに基づいて、前記監視対象撮像画像から前記監視対象物画像に相当する監視対象領域を検出する領域検出部と
を備えることを特徴とする対象物検出装置。
【請求項２】
前記領域検出部は、前記距離情報の分布において所定範囲内に収まる前記距離情報に基づいて、前記監視対象領域を検出することを特徴とする請求項１に記載の対象物検出装置。
【請求項３】
前記特定部は、前記参照画像に基づいて前記監視対象物画像の動き量を予測して、前記監視対象物画像の動き量に基づいて前記誤検出予測領域を特定することを特徴とする請求項１に記載の対象物検出装置。
【請求項４】
前記領域検出部によって検出された前記監視対象領域に基づいて、前記監視対象物画像に相当する監視対象物の姿勢を判定する姿勢判定部をさらに備え、
前記領域検出部は、前記監視対象撮像画像を撮像した時刻よりも前に撮像された画像であり、前記監視対象物画像を含む画像である参照画像が取得された際に、前記姿勢判定部によって判定された前記監視対象物の姿勢に基づいて、前記監視対象領域を検出することを特徴とする請求項１に記載の対象物検出装置。
【請求項５】
前記距離情報取得部は、前記修正差分領域に含まれる所定領域毎に前記距離情報を取得することを特徴とする請求項１に記載の対象物検出装置。
【請求項６】
前記比較対象画像は、前記監視対象物画像が含まれていない背景画像であることを特徴とする請求項１に記載の対象物検出装置。
【請求項７】
監視対象物画像を含む監視対象撮像画像と比較対象画像との画素値の差分情報を取得するステップＡと、
前記ステップＡによって取得された前記差分情報が所定閾値よりも大きい差分領域を前記監視対象撮像画像から抽出するステップＢと、
前記監視対象撮像画像を撮像した時刻よりも前に撮像された画像であり、前記監視対象物画像を含む画像である参照画像に基づいて、前記比較対象画像内又は前記監視対象撮像画像内において前記監視対象物画像と類似色である誤検出予測領域を特定するステップＣと、
前記監視対象撮像画像に含まれる所定領域毎に、各所定領域の距離情報を取得するステップＤと、
前記差分領域及び前記誤検出予測領域の集合和である修正差分領域と、前記修正差分領域に含まれる前記所定領域の前記距離情報とに基づいて、前記監視対象撮像画像から前記監視対象物画像に相当する監視対象領域を検出するステップＥとを対象物検出装置として動作するコンピュータに実行させることを特徴とする対象物検出プログラム。
【請求項８】
監視対象物画像を含む監視対象撮像画像を取得する撮像部と、
前記監視対象撮像画像と比較対象画像との画素値の差分情報を取得する差分情報取得部と、
前記差分情報取得部によって取得された前記差分情報が所定閾値よりも大きい差分領域を前記監視対象撮像画像から抽出する抽出部と、
前記監視対象撮像画像を撮像した時刻よりも前に撮像された画像であり、前記監視対象物画像を含む画像である参照画像に基づいて、前記比較対象画像内又は前記監視対象撮像画像内において前記監視対象物画像と類似色である誤検出予測領域を特定する特定部と、
前記監視対象撮像画像に含まれる所定領域毎に、各所定領域の距離情報を取得する距離情報取得部と、
前記差分領域及び前記誤検出予測領域の集合和である修正差分領域と、前記修正差分領域に含まれる前記所定領域の前記距離情報とに基づいて、前記監視対象撮像画像から前記監視対象物画像に相当する監視対象領域を検出する領域検出部と、
前記監視対象撮像画像における前記監視対象領域の画像を表示する表示部と
を備えることを特徴とする対象物検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視対象撮像画像から監視対象物画像を検出する対象物検出装置、対象物検出プログラム及び対象物検出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、監視対象物画像（例えば、人物画像）を含む監視対象撮像画像から監視対象物画像を抽出する技術（以下、従来技術１）が知られている。このような技術は、人物の生活を見守るためのシステム（生活見守りシステム）や人物の転倒などを検知するシステム（転倒検知システム）に適用される。
【０００３】
上述した従来技術１としては、まず、監視対象物画像を含まない背景画像と監視対象撮像画像との差分情報に基づいて、監視対象撮像画像から監視対象物画像を検出する技術が挙げられる。具体的には、監視対象撮像画像を複数の分割領域に分割した上で、背景画像と監視対象撮像画像との差分情報が分割領域毎に比較される。
【０００４】
これによって、監視対象物画像が背景画像と同色であるようなケースにおいて、画素レベルで差分情報が比較される場合に比べて、監視対象物画像の誤検出が抑制される。
【０００５】
一方で、物体画像を含む物体撮像画像から、物体画像に対応する距離情報に基づいて物体画像の三次元情報を検出する技術（以下、従来技術２）も提案されている（例えば、特許文献１）。具体的には、ストロボ光を利用して撮像された物体撮像画像（１）とストロボ光を利用しないで撮像された物体撮像画像（２）とに基づいて、物体画像に対応する距離情報が算出される。また、焦点位置（フォーカス）をずらして撮像された複数の物体撮像画像（３）に基づいて、物体画像に対応する距離情報が算出される。
【０００６】
従来技術２によれば、ストロボ光の有無に基づいて算出された距離情報と、焦点位置の違いに基づいて算出された距離情報とに基づいて、物体画像を３次元的に捉えることによって、物体画像の検出精度が向上する。
【特許文献１】特開２００１−３５２４４０号公報（例えば、［００５３］段落など）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述したように、従来技術１では、監視対象物画像が背景画像と同色であるようなケースにおいて、監視対象物画像の誤検出がある程度抑制される。しかしながら、分割領域の全てが背景画像と同色であるようなケースでは、監視対象物画像の誤検出を防ぐことができない。
【０００８】
一方で、従来技術２では、物体撮像画像（１）〜物体撮像画像（３）を利用しており、これらの画像は、同一の条件（例えば、物体が静止しているという条件）下で物体を撮像した画像である必要がある。すなわち、生活見守りシステムや転倒検出システムなどのように、監視対象物が動く場合には、従来技術２をそのまま用いることができない。
【０００９】
そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、監視対象撮像画像から監視対象物画像を検出する精度の向上を図ることを可能とする対象物検出装置、対象物検出プログラム及び対象物検出システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る対象物検出装置は、監視対象物画像（例えば、人物画像）を含む監視対象撮像画像と比較対象画像との画素値の差分情報を取得する差分情報取得部と、前記差分情報取得部によって取得された前記差分情報が所定閾値よりも大きい差分領域を前記監視対象撮像画像から抽出する抽出部と、前記監視対象撮像画像を撮像した時刻よりも前に撮像された画像であり、前記監視対象物画像を含む画像である参照画像に基づいて、前記比較対象画像内又は前記監視対象撮像画像内において前記監視対象物画像と類似色である誤検出予測領域を特定する特定部と、前記監視対象撮像画像に含まれる所定領域（例えば、ピクセル）毎に、各所定領域の距離情報を取得する距離情報取得部と、前記差分領域及び前記誤検出予測領域の集合和である修正差分領域と、前記修正差分領域に含まれる前記所定領域の前記距離情報とに基づいて、前記監視対象撮像画像から前記監視対象物画像に相当する監視対象領域を検出する領域検出部とを備えることを要旨とするものである。
【００１１】
かかる特徴によれば、対象物検出装置は、差分領域及び修正差分領域と距離情報とに基づいて、監視対象撮像画像から監視対象領域を検出する。よって、かかる対象物検出装置では、従来技術のように、単に監視対象撮像画像と比較対象画像との差分情報に基づいて、監視対象物画像に相当する監視対象領域を検出するのではなく、差分領域と誤検出予測領域との集合和である修正差分領域から監視対象領域を検出する。ここで、従来技術では、監視対象撮像画像に含まれる監視対象物画像と比較対象画像とが、例えば類似色の画像である場合、単に監視対象撮像画像と比較対象画像との差分情報を算出した際に、監視対象物画像の一部が欠落するという問題が発生していたが、かかる対象物検出装置によれば、監視対象物画像と類似色である誤検出予測領域と差分領域との集合和である修正差分領域から監視対象領域を検出するので、監視対象物画像の一部が欠落することを防止できる。
【００１２】
また、かかる対象物検出装置によれば、修正差分領域に含まれる領域の距離情報に基づいて、監視対象撮像画像から監視対象領域を検出する。つまり、監視対象物画像の色と比較対象画像の色とが修正差分領域内で重複する位置に存在する場合であっても、監視対象物が実際に存在する距離を考慮して、監視対象物画像に相当する監視対象領域を検出する。よって、かかる対象物検出装置によれば監視対象撮像画像から監視対象物画像を検出する精度の向上を図ることができる。
【００１３】
また、本発明に係る対象物検出装置は、上記特徴に加え、前記領域検出部は、前記距離情報の分布において所定範囲内に収まる前記距離情報に基づいて、前記監視対象領域を検出してもよい。かかる特徴によれば、対象物検出装置は、監視対象物との距離が所定範囲内に収まる距離情報の分布を考慮して、より正確な監視対象領域を検出することができる。
【００１４】
また、本発明に係る対象物検出装置は、上記特徴に加え、前記特定部は、前記参照画像に基づいて前記監視対象物画像の動き量を予測して、前記監視対象物画像の動き量に基づいて前記誤検出予測領域を特定してもよい。かかる特徴によれば、対象物検出装置は、監視対象物が移動する場合であっても、監視対象画像の動き量を考慮して、監視対象画像を含む監視対象領域をより確実に検出することができる。
【００１５】
また、本発明に係る対象物検出装置は、上記特徴に加え、前記領域検出部によって検出された前記監視対象領域に基づいて、前記監視対象物画像に相当する監視対象物の姿勢を判定する姿勢判定部をさらに備え、前記領域検出部は、前記監視対象撮像画像を撮像した時刻よりも前に撮像された画像であり、前記監視対象物画像を含む画像である参照画像が取得された際に、前記姿勢判定部によって判定された前記監視対象物の姿勢に基づいて、前記監視対象領域を検出してもよい。かかる特徴によれば、対象物検出装置は、例えば、監視対象物が人物などのように姿勢が変化する場合であっても、当該姿勢を考慮して、より正確な監視対象領域を検出することができる。
【００１６】
また、本発明に係る対象物検出装置は、上記特徴に加え、前記距離情報取得部は、前記修正差分領域に含まれる所定領域毎に前記距離情報を取得してもよい。かかる特徴によれば、対象物検出装置は、監視対象撮像画像の全体ではなく、修正差分領域に含まれる所定領域毎に距離情報を取得するので、距離情報を取得する際の処理負荷を低減することができる。
【００１７】
また、本発明に係る対象物検出装置は、上記特徴に加え、前記比較対象画像は、前記監視対象物画像が含まれていない背景画像であってもよい。かかる特徴によれば、対象物検出装置は、監視対象物画像が含まれる監視対象撮像画像と監視対象物画像が含まれていない背景画像とから差分情報を取得するので、より確実に監視対象物画像に対応する差分情報を取得することができる。
【００１８】
また、本発明に係る対象物検出プログラムは、監視対象物画像を含む監視対象撮像画像と比較対象画像との画素値の差分情報を取得するステップＡと、前記ステップＡによって取得された前記差分情報が所定閾値よりも大きい差分領域を前記監視対象撮像画像から抽出するステップＢと、前記監視対象撮像画像を撮像した時刻よりも前に撮像された画像であり、前記監視対象物画像を含む画像である参照画像に基づいて、前記比較対象画像内又は前記監視対象撮像画像内において前記監視対象物画像と類似色である誤検出予測領域を特定するステップＣと、前記監視対象撮像画像に含まれる所定領域毎に、各所定領域の距離情報を取得するステップＤと、前記差分領域及び前記誤検出予測領域の集合和である修正差分領域と、前記修正差分領域に含まれる前記所定領域の前記距離情報とに基づいて、前記監視対象撮像画像から前記監視対象物画像に相当する監視対象領域を検出するステップＥとを対象物検出装置として動作するコンピュータに実行させることを要旨とするものである。かかる特徴によれば、対象物検出プログラムは、従来技術のように、単に監視対象撮像画像と比較対象画像との差分情報に基づいて、監視対象物画像に相当する監視対象領域を検出するのではなく、差分領域と誤検出予測領域との集合和である修正差分領域から監視対象領域を検出するので、監視対象物画像の一部が欠落することを防止できる。また、かかる対象物検出装置によれば、修正差分領域に含まれる領域の距離情報に基づいて、監視対象撮像画像から監視対象領域を検出する。つまり、監視対象物画像の色と比較対象画像の色とが修正差分領域内で重複する位置に存在する場合であっても、監視対象物が実際に存在する距離を考慮して、監視対象物画像に相当する監視対象領域を検出する。よって、ユーザは、コンピュータを用いて、監視対象撮像画像から監視対象物画像を検出する際の精度の向上を図ることができる。
【００１９】
また、本発明に係る対象物検出システム（監視システム１０）は、監視対象物画像を含む監視対象撮像画像を取得する撮像部と、前記監視対象撮像画像と比較対象画像との画素値の差分情報を取得する差分情報取得部と、前記差分情報取得部によって取得された前記差分情報が所定閾値よりも大きい差分領域を前記監視対象撮像画像から抽出する抽出部と、前記監視対象撮像画像を撮像した時刻よりも前に撮像された画像であり、前記監視対象物画像を含む画像である参照画像に基づいて、前記比較対象画像内又は前記監視対象撮像画像内において前記監視対象物画像と類似色である誤検出予測領域を特定する特定部と、前記監視対象撮像画像に含まれる所定領域毎に、各所定領域の距離情報を取得する距離情報取得部と、前記差分領域及び前記誤検出予測領域の集合和である修正差分領域と、前記修正差分領域に含まれる前記所定領域の前記距離情報とに基づいて、前記監視対象撮像画像から前記監視対象物画像に相当する監視対象領域を検出する領域検出部と、前記領域検出部によって検出された前記監視対象領域の画像を表示する表示部とを備えることを要旨とするものである。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、監視対象撮像画像から監視対象画像を検出する精度の向上を図ることを可能とする対象物検出装置、対象物検出プログラム及び対象物検出システムを提供することを目的とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下において、本発明の実施形態に係る対象物検出装置について、図面を参照しながら説明する。なお、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。ただし、図面は模式的なものである。
【００２２】
本発明の第１実施形態に係る監視システム１０の概略について、図１を参照して説明する。図１に示すように、本実施形態に係る監視システム１０は、監視場所Ｄ１００内において、監視対象物の動きや姿勢等を監視するものである。なお、監視システム１０は、無線回線や有線回線を介して、三次元情報を外部機器に送信するように構成されていてもよい。また、本実施形態において、監視システム１０は、対象物検出システムを構成する。
【００２３】
また、本実施形態において、監視場所Ｄ１００は、例えば、室内空間を想定している。また、本実施形態において、監視対象物は、人物である場合を例に挙げて説明する。また、監視場所Ｄ１００には、机や収納棚等の物品Ｂ１乃至３が設けられていることとする。また、物品Ｂ１乃至３のそれぞれには、異なる配色が施されている。
【００２４】
（第１実施形態に係る監視システムの構成）
次に、図２を参照し、監視システム１０の構成について具体的に説明する。また、以下、本発明との関連がある部分について主に説明する。したがって、監視システム１０は、対象物監視システムとしての機能を実現する上で必須な、図示しない或いは説明を省略した機能ブロック（電源部など）を備える場合があることに留意されたい。
【００２５】
図２に示すように、監視システム１０は、撮像部１１と対象物検出装置１２と表示部１３とを備える。
【００２６】
撮像部１１は、監視場所Ｄ１００を撮像するカメラとして機能する。また、撮像部１１は、動画像（又は静止画像）を撮像する。なお、本実施形態において、撮像部１１は、２つのカメラ（例えば、カメラ１とカメラ２）を備え、ステレオカメラとして機能する。また、撮像部１１は、監視場所Ｄ１００を撮像した際、監視場所Ｄ１００の画像である監視対象撮像画像を対象物検出装置１２に出力する。このとき、撮像部１１は、監視場所Ｄ１００に監視対象物である人物が存在する場合、監視対象物画像（人物画像）を含む監視対象撮像画像を取得して、対象物検出装置１２に出力する。なお、撮像部１１は、ステレオカメラとして機能することから、異なる角度から監視場所Ｄ１００を撮像した二つの監視対象撮像画像を対象物検出装置１２に出力する。
【００２７】
対象物検出装置１２は、撮像部１１によって撮像された監視対象撮像画像から、監視対象物画像に相当する監視対象領域を検出する。また、対象物検出装置１２は、検出した監視対象領域に基づいて、監視対象物の画像である監視対象物画像や、監視対象物の三次元情報を生成する。なお、対象物検出装置１２の構成については、詳細を後述する。表示部１３は、撮像部１１によって撮像された画像や、対象物検出装置１２によって処理された画像等を表示する。具体的に、表示部１３は、対象物検出装置１２によって検出された監視対象物画像（監視対象物画像に相当する監視対象領域内の画像）を表示する。
【００２８】
（第１実施形態に係る対象物検出装置の構成）
次に、図３を参照し、対象物検出装置１２の構成について具体的に説明する。対象物検出装置１２は、記憶部１２１と、距離情報取得部１２２と、差分情報取得部１２３と、抽出部１２４と、特定部１２５と、領域検出部１２６と、距離抽出部１２７と、姿勢判定部１２８とを備える。
【００２９】
なお、対象物検出装置１２は、コンピュータとして機能し、インストールされているプログラム（対象物検出プログラム）によって、記憶部１２１と、距離情報取得部１２２と、差分情報取得部１２３と、抽出部１２４と、特定部１２５と、領域検出部１２６と、距離抽出部１２７と、姿勢判定部１２８との各種機能を実行させてもよい。
【００３０】
記憶部１２１は、距離情報取得部１２２によって取得された距離情報や、差分情報取得部１２３によって取得された画像等が記憶される。なお、本実施形態において、記憶部１２１には、監視対象物画像が含まれていない監視対象撮像画像、つまり、監視場所Ｄ１００の背景画像が予め記憶されている。
【００３１】
距離情報取得部１２２は、監視対象撮像画像に含まれる所定領域（ピクセル）毎に、各領域の距離情報を取得する。具体的に、距離情報取得部１２２は、監視場所Ｄ１００を撮像した二つの監視対象撮像画像（ステレオ画像）を撮像部１１から入力する。また、距離情報取得部１２２は、入力した二つの監視対象撮像画像に基づいて、対象領域空間内の三次元情報を生成する。また、三次元情報は、所定の原点に基づいて、例えば、撮像部１１から撮像方向（奥行き方向）をＺ軸、垂直方向をＹ軸、水平方向をＸ軸とした監視場所Ｄ１００上の点の座標値の集合である。つまり、距離情報取得部１２２は、監視場所Ｄ１００を撮像した監視対象撮像画像のピクセル毎の点の座標値の集合を三次元情報として生成する。また、本実施形態において、距離情報は、三次元情報に含まれる各点の座標値のＺ軸方向の値とする。なお、距離情報取得部１２２は、所定領域を、隣接する所定数のピクセルをグループ化したブロック単位で扱ってもよく、この場合、ブロック毎の代表値として、ブロックに含まれる各点の座標値の平均値を算出し、当該代表値の集合を三次元情報として生成してもよい。
【００３２】
差分情報取得部１２３は、撮像部１１から監視場所Ｄ１００を撮像した監視対象撮像画像を入力すると、当該監視対象撮像画像を記憶部１２１に記憶する。また、差分情報取得部１２３は、監視対象物画像を含む監視対象撮像画像と比較対象画像との画素値の差分情報を取得する。なお、本実施形態において、比較対象画像は、監視対象物画像が含まれていない監視場所Ｄ１００の背景画像である。具体的に、差分情報取得部１２３は、撮像部１１から監視対象撮像画像を入力する。また、差分情報取得部１２３は、記憶部１２１に記憶されている背景画像を読み出す。差分情報取得部１２３は、背景画像と監視対象撮像画像とを比較し、ピクセル単位の画素値の差である差分情報を算出する。なお、差分情報の算出方法としては、グレイスケール化したピクセル毎の輝度値の差を算出する方法や、ピクセル毎のＲ（赤）Ｇ（緑）Ｂ（青）の色空間上のベクトルの差を算出する方法などを用いてもよい。また、差分情報取得部１２３は、ピクセル毎の差分情報を抽出部１２４と特定部１２５とに出力する。
【００３３】
抽出部１２４は、差分情報取得部１２３によって取得された差分情報が所定閾値よりも大きい差分領域を監視対象撮像画像から抽出する。具体的に、抽出部１２４は、差分情報取得部１２３からピクセル毎の差分情報を入力すると、予め記憶する閾値以上のピクセルを特定する。また、抽出部１２４は、特定したピクセルの集合を差分領域として抽出する。つまり、抽出部１２４は、背景画像と監視対象撮像画像（現画像）との間において、差分情報が大きく変化（閾値以上に変化）したピクセルの集合を差分領域として抽出する。また、抽出部１２４は、抽出した差分領域を領域検出部１２６に出力する。
【００３４】
特定部１２５は、監視対象撮像画像を撮像した時刻よりも前に撮像された画像であり、監視対象物画像を含む画像である参照画像に基づいて、背景画像内（比較対象画像内）又は監視対象撮像画像内において監視対象物画像と類似色である誤検出予測領域を特定する。なお、本実施形態において、参照画像は、撮像部１１によって前回撮像された監視対象物画像であることとする。また、類似色とは、監視対象物画像に含まれる画素値との差が、所定範囲内である画素値によって示される色であり、特定部１２５によって特定される。
【００３５】
ここで、類似色に関して、図４を参照して具体的に説明する。図４には、前回取得された監視対象撮像画像Ｐから、後述する領域検出部１２６によって検出された監視対象物画像（人物ＴＰ）に相当する監視対象領域Ａ_2内の画像の一例が示されている。なお、監視対象領域Ａ_2の検出方法については、詳細を後述する（図１５乃至１６参照）。
【００３６】
特定部１２５は、図４に示すように、前回取得された監視対象撮像画像Ｐ内の監視対象領域Ａ_2に相当する監視対象物画像に外接する矩形領域を、複数の領域（例えば、９つの領域）に分割する。また、特定部１２５は、一の領域に含まれる全てのピクセルの画素値の平均値ＣＡｖｅと、当該画素値の標準偏差Ｃσとを算出する。また、特定部１２５は、算出した平均値ＣＡｖｅ及び標準偏差Ｃσに基づいて、下記（１）式の範囲内に該当する画素値を類似色として特定する。なお、特定部１２５は、類似色となる画素値を分割した領域の数（例えば、９つ）だけ特定する。また、（１）式では、係数の値として“０．５”を用いる場合を例に挙げているが、当該係数の値は、これに限定されるものではない。
【００３７】
ＣＡｖｅ−Ｃσ×０．５≦類似色の画素値＜ＣＡｖｅ＋Ｃσ×０．５
・・・  （１）
更に、特定部１２５が類似色を特定する方法は、これに限定されるものではない。例えば、特定部１２５は、抽出部１２４によって抽出された差分領域を入力し、現在の監視対象撮像画像の差分領域内の画像を複数の領域に分割して、平均値ＣＡｖｅ及び標準偏差Ｃσとを算出し、上記（１）式に基づいて類似色を特定してもよい。また、特定部１２５は、事前に別の場所で監視対象物のみが撮像された画像を、監視対象物画像として予め記憶し、当該監視対象物画像を複数の領域に分割して、平均値ＣＡｖｅ及び標準偏差Ｃσとを算出し、上記（１）式に基づいて類似色を特定してもよい。
【００３８】
続いて、特定部１２５は、記憶部１２１に記憶されている背景画像を読み出す。また、特定部１２５は、背景画像内において、類似色となる画素値を有するピクセルを全て特定する。つまり、特定部１２５は、背景画像において監視対象物画像と画素値が類似色である全てのピクセルの集合を誤検出予測領域として特定する。なお、ここでは、特定部１２５が、予め記憶する背景画像内から、誤検出予測領域を特定する場合を例に挙げて説明するが、特定部１２５は、現在取得された監視対象撮像画像内から、誤検出予測領域を特定するように構成されていてもよい。また、特定部１２５は、特定した誤検出予測領域を領域検出部１２６に出力する。
【００３９】
領域検出部１２６は、差分領域及び誤検出予測領域の集合和である修正差分領域と、修正差分領域に含まれる領域の距離情報とに基づいて、監視対象撮像画像から監視対象物画像に相当する監視対象領域を検出する。具体的に、まず、領域検出部１２６は、抽出部１２４から出力された差分領域と、特定部１２５から出力された誤検出予測領域とを入力する。また、領域検出部１２６は、差分領域と誤検出予測領域とを足しあわせて修正差分領域を生成する。
【００４０】
また、領域検出部１２６は、距離情報取得部１２２から三次元情報を入力し、生成した修正差分領域に含まれるピクセル毎の点の座標値を三次元情報から抽出する。また、領域検出部１２６は、抽出した点の座標値に基づいて、全ての点の座標値の距離情報（Ｚ軸方向の値）を横軸方向、距離情報に対応する点の数（度数）を縦軸方向とする分布グラフを生成する。なお、この分布グラフには、複数のピークが存在することになる。また、領域検出部１２６は、距離情報の分布において所定範囲内に収まる距離情報に基づいて、監視対象領域を検出する。
【００４１】
例えば、監視対象物が人物である場合、分布グラフにおいて、横軸方向（Ｚ軸方向）に人物の大きさに相当する下端間隔を有するピークが存在すると考えられる。領域検出部１２６は、当該間隔を許容幅Ｗ（所定範囲）とし、当該許容幅Ｗ内に適切に収まるピークを、分布グラフから特定する。また、領域検出部１２６は、分布グラフにおいて、特定した許容幅Ｗ内のピークに対応するＺ軸方向の値を有する全ての点の座標値を抽出し、抽出した全ての点の座標値のＸ軸方向の値とＹ軸方向の値とを監視対象領域として検出する。また、領域検出部１２６は、検出した監視対象領域を距離抽出部１２７に出力する。
【００４２】
距離抽出部１２７は、距離情報取得部１２２から監視対象領域に対応する三次元情報を入力し、領域検出部１２６から入力した監視対象領域に基づいて、監視対象物画像の三次元情報を抽出する。また、距離抽出部１２７は、抽出した監視対象物画像の三次元情報を、姿勢判定部１２８に出力する。
【００４３】
姿勢判定部１２８は、距離抽出部１２７から監視対象物画像の三次元情報を入力すると、当該三次元情報に含まれる点の座標値をポリゴン化等の処理を実行し、監視対象物（人物）の姿勢状態等を判定する。
【００４４】
（制御部が監視対象物の距離情報を検出する際の制御動作）
次に、図５を参照し、上述した監視システム１０の対象物検出装置１２が、監視対象物の距離情報を検出する際の制御動作について説明する。
【００４５】
ステップＳ１１において、記憶部１２１は、監視場所Ｄ１００の背景画像を記憶する。なお、記憶部１２１には、例えば、図６に示すような物品画像ＢＰ１乃至ＢＰ３を含む背景画像ＤＰを記憶する。
【００４６】
ステップＳ１２において、図６に示すように、監視場所Ｄ１００に監視対象物として人物Ｔが存在する場合、距離情報取得部１２２と差分情報取得部１２３は、図８に示すように、監視対象物画像ＴＰと物品画像ＢＰ１乃至ＢＰ３とを含む監視対象撮像画像Ｐ1を、撮像部１１から取得する。なお、距離情報取得部１２２は、ステレオ撮像された二つの監視対象撮像画像を取得し、差分情報取得部１２３は、一つの監視対象撮像画像（例えば、カメラ１によって撮像された監視対象撮像画像）を取得する。また、本実施形態において、物品画像ＢＰ２の各ピクセルの画素値は、監視対象物画像ＴＰと比較し、類似色となる範囲内の画素値であることとして以下の動作を説明する。
【００４７】
ステップＳ１３において、距離情報取得部１２２は、ステレオ撮像された二つの監視対象撮像画像に基づいて、監視対象撮像画像に含まれる領域（ピクセル）毎に、点の座標値を取得する。また、距離情報取得部１２２は、それぞれの点の座標値に含まれるＺ軸方向の値を距離情報として取得する。
【００４８】
ステップＳ１４において、差分情報取得部１２３は、撮像部１１から監視対象撮像画像を入力する。また、差分情報取得部１２３は、記憶部１２１に記憶されている背景画像を読み出す。差分情報取得部１２３は、背景画像と監視対象撮像画像とを比較し、ピクセル単位の画素値の差を差分情報として算出する。
【００４９】
ステップＳ１５において、抽出部１２４は、差分情報取得部１２３からピクセル毎の差分情報を入力すると、予め記憶する閾値以上のピクセルを特定する。また、抽出部１２４は、特定したピクセルの集合を差分領域として抽出する。例えば、抽出部１２４は、図９に示すように、差分領域ＴＡを抽出する。
【００５０】
ステップＳ１６において、特定部１２５は、記憶部１２１に記憶されている背景画像を読み出す。また、特定部１２５は、前回（以前）撮像された監視対象物画像を複数の領域に分割する。また、特定部１２５は、分割した一の領域に含まれる全てのピクセルの画素値の平均値ＣＡｖｅ及び標準偏差Ｃσを算出し、上記（１）式の範囲内に該当する画素値を類似色として特定する。また、特定部１２５は、背景画像内において、類似色となる画素値のピクセルの集合を特定する。例えば、本実施形態では、特定部１２５は、図１０に示すように、監視対象物画像ＴＰと類似色となる画素値のピクセルの集合を誤検出予測領域ＢＡとして特定する。ここで、本実施形態では、図１０に示すように、物品画像ＢＰ２の各ピクセルの画素値が、監視対象物画像ＴＰと類似色となる範囲内の画素値であるため、特定部１２５は、物品画像ＢＰ２に相当する領域を誤検出予測領域ＢＡとして特定する。
【００５１】
なお、特定部１２５は、現在取得された監視対象撮像画像Ｐ1内から、誤検出予測領域ＢＡを特定するように構成されていてもよい。この場合、特定部１２５は、図１１に示すように、監視対象物画像ＴＰと類似色となる物品画像ＢＰ２及び監視対象物画像ＴＰに相当する領域を、誤検出予測領域ＢＡとして特定する。このように、特定部１２５は、予め記憶する背景画像内から、誤検出予測領域ＢＡを特定してもよいし、現在取得された監視対象撮像画像内から、誤検出予測領域ＢＡを特定してもよい。
【００５２】
ステップＳ１７において、領域検出部１２６は、抽出部１２４から出力された差分領域と、特定部１２５から出力された誤検出予測領域とを入力する。また、領域検出部１２６は、差分領域と誤検出予測領域とを足しあわせて修正差分領域を生成する。例えば、領域検出部１２６は、図１２に示すように、修正差分領域Ａ_１を生成する。なお、図１２の例では、監視対象撮像画像内の各ピクセルを、修正差分領域Ａ_１を「１（白で表示）」と「０（黒で表示）」とに二値化したイメージが示されている。
【００５３】
また、領域検出部１２６は、図１３に示すように、距離情報取得部１２２から三次元情報Ｓ１０００を入力し、生成した修正差分領域Ａ_１に含まれるピクセル毎の点の座標値を三次元情報Ｓ１０００から抽出する。なお、この時、距離情報取得部１２２から入力した三次元情報には、物品Ｂ１乃至Ｂ３に対応する点の座標値の集合ＢＳ１乃至ＢＳ３と、人物Ｔに対応する点の座標値の集合ＴＳが含まれている。また、領域検出部１２６は、修正差分領域Ａ_１に含まれるピクセル毎の点の座標値を三次元情報から抽出する。なお、図１４に示すように、この時点での三次元情報Ｓ_１には、人物Ｔに対応する点の座標値の集合ＴＳと、点の座標値の集合ＢＳ２に対応するノイズＮが含まれている。
【００５４】
また、領域検出部１２６は、図１５に示すように、三次元情報Ｓ_１に含まれる全ての点の座標値の距離情報（Ｚ軸方向の値）を横軸方向、距離情報に対応する点の数（度数）を縦軸方向とする分布グラフを生成する。
【００５５】
なお、図１５に示すように、分布グラフには人物Ｔに対応するピークＰＴとノイズに対応するＰＮとが含まれる。そして、領域検出部１２６は、人物Ｔに対応する距離の間隔を許容幅Ｗ（所定範囲）とし、当該許容幅Ｗに適切に収まるピークＰＴを、分布グラフから特定する。また、領域検出部１２６は、分布グラフにおいて、許容幅Ｗ内に含まれるピークＰＴの全ての点の座標値を抽出し、図１６に示すように、人物Ｔに対応する点の座標値のみを抽出する。なお、領域検出部１２６は、図１６に示すように、当該全ての点の座標値のＸ軸方向の値とＹ軸方向の値とに基づいて、監視対象物画像に相当する監視対象領域Ａ_２を検出する。
【００５６】
ステップＳ１８において、距離抽出部１２７は、距離情報取得部１２２から三次元情報を入力し、領域検出部１２６によって検出された監視対象領域Ａ_２に基づいて、人物Ｔを示す点の座標値の集合ＴＳ（監視対象物画像）の三次元情報Ｓ_２を抽出する。
【００５７】
このようにして、対象物検出装置１２では、監視対象領域Ａ_２を検出して、人物Ｔを示す点の座標値の集合ＴＳ（監視対象物画像）の三次元情報Ｓ_２を抽出する。また、この後、対象物検出装置１２では、監視対象撮像画像が取得される度に、ステップＳ１２乃至Ｓ１８の動作が繰り返し実行される。なお、対象物検出装置１２は、ステップＳ１１乃至Ｓ１８の一連の動作が実行された後、ステップＳ１１において、取得した監視対象撮像画像を比較対象画像として記憶するように構成されていてもよい。つまり、対象物検出装置１２は、前回取得した監視対象撮像画像を比較対象画像として更新し、ステップＳ１１乃至Ｓ１８の動作を繰り返し実行するように構成されていてもよい。
【００５８】
（第１実施形態に係る対象物検出装置の作用・効果）
本実施形態に係る対象物検出装置１２によれば、差分情報取得部１２３は、監視対象撮像画像と背景画像（比較対象画像）との差分を示す差分情報を取得する。また、距離情報取得部１２２は、監視対象撮像画像に含まれるピクセル毎の距離情報を取得する。
【００５９】
また、かかる対象物検出装置１２によれば、抽出部１２４は、差分領域を抽出し、特定部１２５は、背景画像から誤検出予測領域を特定する。領域検出部１２６は、差分領域と誤検出予測領域の集合和である修正差分領域から監視対象領域を検出する。ここで、従来技術では、監視対象撮像画像に含まれる人物画像（監視対象物画像）と背景画像とが、例えば類似色である場合、単に監視対象撮像画像と背景画像との差分情報を算出した際に、人物画像の一部が欠落するという問題が発生していた。しかし、かかる対象物検出装置１２によれば、人物画像と類似色である誤検出予測領域と差分領域との集合和から監視対象領域を検出するので、人物画像の一部が欠落することを防止できる。
【００６０】
また、かかる対象物検出装置１２によれば、領域検出部１２６は、距離情報とに基づいて、監視対象撮像画像の修正差分領域から監視対象領域を検出する。このとき、領域検出部１２６は、監視対象物との距離が所定範囲内に収まる距離情報の分布を考慮して、監視対象領域を検出する。つまり、監視対象撮像画像に含まれる様々な画像の中から、人物が実際に存在する距離を考慮して、監視対象物画像に相当する監視対象領域をより正確に検出する。このように、かかる対象物検出装置１２によれば監視対象撮像画像から人物画像を検出する精度の向上を図ることができる。
【００６１】
（第１実施形態に係る変形例１）
以下に上述した第１実施形態に係る対象物検出装置１２の変形例の構成について、上述した対象物検出装置１２との相違点に着目して説明する。本変形例に係る対象物検出装置１２の構成は、特定部１２５を除いて、上述した実施形態に係る対象物検出装置１２と同様である。よって、以下に、本変形例に係る特定部１２５の構成について説明する。
【００６２】
本実施形態に係る特定部１２５は、参照画像に基づいて監視対象物画像の動き量を予測して、監視対象物画像の動き量に基づいて誤検出予測領域を特定する。具体的に、特定部１２５は、前回の監視対象撮像画像において、領域検出部１２６が検出した監視対象領域Ａ_2の矩形領域に、例えば、人物の動き量に応じた所定間隔だけ広い広域監視対象領域に基づいて、誤検出予測領域を特定する。
【００６３】
例えば、図１７に示すように、特定部１２５は、前回の監視対象撮像画像において、領域検出部１２６が監視対象領域Ａ_２を検出した場合、次の監視対象撮像画像が撮像されるまでの間に人物が動く量Ｄを考慮し、例えば、監視対象領域Ａ_2の矩形領域の重心位置を基準に、各辺を所定倍（例えば、１．２倍等）することで、監視対象領域Ａ_２よりも広い広域監視対象領域Ａ_３を決定する。なお、監視対象物画像に着目し、前後の監視対象撮像画像（フレーム）間の差分情報と、その経過時間とに基づいて、監視対象物画像の移動方向と移動速度を推定し、監視対象領域Ａ_２の重心位置を基準に移動方向と移動速度に応じて、所定倍率を変更して広域監視対象領域Ａ_３を決定してもよい。また、特定部１２５は、図１８に示すように、背景画像において、広域監視対象領域Ａ_３内に含まれるピクセルを対象に、誤検出予測領域ＢＡを特定する。
【００６４】
上述した第１実施形態に係る特定部１２５では、背景画像の全てのピクセルを対象に誤検出予測領域を特定していたが、本実施形態に係る特定部１２５は、広域監視対象領域Ａ_３内の背景画像に含まれるピクセルのみを対象に、誤検出予測領域ＢＡを特定するので、誤検出予測領域を特定する際の処理負荷及び処理期間を短縮できる。また、本実施形態に係る特定部１２５によれば、人物が移動する場合であっても、人物の動き量を考慮して、誤検出予測領域をより確実に特定することができる。
【００６５】
（第１実施形態に係る変形例２）
また、以下に上述した第１実施形態に係る対象物検出装置１２の変形例の構成について、上述した対象物検出装置１２との相違点に着目して説明する。本変形例に係る対象物検出装置１２では、姿勢判定部１２８は、領域検出部１２６によって検出された監視対象領域Ａ_２に基づいて、監視対象物画像に相当する監視対象物の姿勢を判定する。また、領域検出部１２６は、監視対象撮像画像を撮像した時刻よりも前に撮像された画像であり、監視対象物画像を含む画像である参照画像が取得された際に姿勢判定部１２８によって判定された監視対象物の姿勢に基づいて、監視対象領域を検出する。
【００６６】
具体的に、姿勢判定部１２８は、距離抽出部１２７によって監視対象領域Ａ_２に基づいて抽出された三次元情報を入力し、入力した三次元情報に含まれる点の座標値に基づいて、Ｘ軸方向の最小値及び最大値と、Ｙ軸方向の最小値及び最大値と、Ｚ軸方向の最小値及び最大値とを抽出して、立方体情報を生成する。また、姿勢判定部１２８は、生成した立方体情報に基づいて、図１６に示すように、Ｘ軸方向の幅ＤｘとＹ軸方向の幅Ｄｙとの比を示すＸ−Ｙ比と、Ｚ軸方向の幅ＤｚとＹ軸方向の幅Ｄｙとの比を示すＺ−Ｙ比とを算出する。また、姿勢判定部１２８は、例えば、Ｘ−Ｙ比又はＺ−Ｙ比が０．４未満である場合、人物の姿勢が「立位」であり、Ｘ−Ｙ比又はＺ−Ｙ比が１．５よりも大きい場合、人物の姿勢が「臥位」であり、Ｘ−Ｙ比又はＺ−Ｙ比がそれ以外の値である場合、人物の姿勢が「座位」である等、監視対象物である人物の姿勢を判定する。また、姿勢判定部１２８は、判定した姿勢結果として、「立位」、「座位」、「臥位」を領域検出部１２６に通知する。
【００６７】
領域検出部１２６は、通知された姿勢結果に応じて、図１５に示す分布グラフにおいて、人物Ｔに対応する点の座標値の集合ＴＳを検出する際の許容幅Ｗの値を変更する。ここで、上述した分布グラフでは、人物Ｔに対応するピークＰＴの線形が、監視対象物である人物Ｔの姿勢によって大きく変動する。そこで、領域検出部１２６は、姿勢判定部１２８から通知された「立位」、「座位」、「臥位」の順に許容幅Ｗの値が大きくなるように変更する。なお、本実施形態において、「臥位」は、Ｚ軸方向に人物の背筋が向けられていることとする。また、領域検出部１２６に通知される姿勢結果は、前回取得した監視対象撮像画像に基づいて、対象物検出装置１２によって図５に示すステップＳ１１乃至Ｓ１８の動作が実行され、姿勢判定部１２８が、三次元情報Ｓ_２から生成した立方体情報に基づいて、姿勢を判定した結果である。つまり、領域検出部１２６は、姿勢判定部１２８によって判定された前回の姿勢結果に応じて、次回分布グラフを生成する際に、許容幅Ｗの値を変更する。
【００６８】
具体的に、領域検出部１２６は、三次元情報Ｓ_１に含まれる全ての点の座標値の距離情報（Ｚ軸方向の値）を横軸方向、距離情報に対応する点の数（度数）を縦軸方向とする分布グラフを生成する。このとき、領域検出部１２６は、全ての点の座標値の距離情報の平均値“Ａｖｅ”と、標準偏差“σ”とを算出する。また、領域検出部１２６は、下記（２）式に基づいて、「許容幅Ｗ」の範囲を算出する。
【００６９】
ここで、（２）式において、“α”は、「立位」、「座位」、「臥位」に対応する重み係数を示す。また、本実施形態では、「立位」に対応する“α”を“０．５”、「座位」に対応する“α”を“０．７”、「臥位」に対応する“α”を“１”として説明する。
【００７０】
許容幅Ｗ＝α×４σ        ・・・    （２）
領域検出部１２６は、通知された「立位」、「座位」、「臥位」に応じて、「許容幅Ｗ」の範囲を算出する。また、領域検出部１２６は、分布グラフにおいて、ピークＰＴの最も高い度数値に相当する距離情報（分布グラフの最高値）か、又は、生成した分布グラフの平均値Ａｖｅを中心に、「許容幅Ｗ」範囲内の距離情報（Ｚ値）を含む点の座標値に基づいて、監視対象領域を検出する。なお、平均値Ａｖｅを中心とした場合、許容幅Ｗ内の距離情報は、下記（３）式の不等式によって示される許容範囲内の距離情報となる。
【００７１】
Ａｖｅ−α×２σ≦許容範囲＜Ａｖｅ＋α×２σ  ・・・  （３）
このようにして、領域検出部１２６は、姿勢判定部１２８によって判定された姿勢結果に基づいて、許容幅Ｗの値を変更することで、人物Ｔ（監視対象物）の姿勢が変化する場合であっても、当該姿勢を考慮して、より正確な監視対象領域を検出することができる。
【００７２】
（第１実施形態に係る変形例３）
以下に上述した第１実施形態に係る対象物検出装置１２の変形例の構成について、上述した対象物検出装置１２との相違点に着目して説明する。本変形例に係る対象物検出装置１２の構成は、距離情報取得部１２２を除いて、上述した実施形態に係る対象物検出装置１２と同様である。よって、以下に、本変形例に係る距離情報取得部１２２の構成について説明する。
【００７３】
上述した実施形態では、距離情報取得部１２２は、監視対象撮像領域の全ての領域内の距離情報を、出力するように構成されていたが、監視場所Ｄ１００に人物が含まれていない背景画像の距離情報（比較距離情報）と、人物が含まれている監視対象撮像画像の距離情報との差分を示す差分距離情報を生成し、生成した差分距離情報を領域検出部１２６と距離抽出部１２７とに出力するように構成されていてもよい。
【００７４】
また、図１９には、比較差分距離情報を三次元的に示すイメージ図が示されている。ここで、距離抽出部１２７は、撮像部１１によって撮像された監視対象撮像画像（ステレオ画像）に基づいて、距離情報を取得するが、当該距離情報の精度は、設けられている複数のカメラ間の距離やカメラの画素数（解像度）等、ハードウエア構成の状態に依存すると考えられる。つまり、ハードウエア構成の状態によっては、距離情報の精度が低くなる場合がある。よって、距離抽出部１２７は、上述した差分距離情報を生成する場合、図１９に示すように、物品ＢＳ１乃至ＢＳ３の一部がノイズとして含まれるが、この差分距離情報を生成することで、図２０に示すように、図１４と比べてノイズＮを低減できる。つまり、領域検出部１２６が、分布グラフから、許容幅Ｗに基づいて人物を示す点の座標値の集合ＴＳに対応するピークＰＴを特定する際の精度を向上させることができる。
【００７５】
（第１実施形態に係る変形例４）
以下に上述した第１実施形態に係る対象物検出装置１２の変形例の構成について、上述した対象物検出装置１２との相違点に着目して説明する。本変形例に係る対象物検出装置１２の構成は、距離情報取得部１２２を除いて、上述した実施形態に係る対象物検出装置１２と同様である。よって、以下に、本変形例に係る距離情報取得部１２２の構成について説明する。本変形例に係る距離情報取得部１２２は、修正差分領域に含まれる所定領域（ピクセル）毎に距離情報を取得してもよい。具体的に、距離情報取得部１２２は、領域検出部１２６によって修正差分領域を生成する度に、領域検出部１２６から修正差分領域を取得する。また、距離情報取得部１２２は、監視対象撮像画像において取得した修正差分領域内のピクセル毎の距離情報を取得して、領域検出部１２６と距離抽出部１２７とに出力する。
【００７６】
かかる対象物検出装置１２によれば、距離情報取得部１２２は、監視対象撮像画像の全体ではなく、修正差分領域に含まれる所定領域毎に距離情報を取得するので、距離情報を取得する際の処理負荷を低減することができる。
【００７７】
（第１実施形態に係る変形例５）
以下に上述した第１実施形態に係る対象物検出装置１２の変形例の構成について、上述した対象物検出装置１２との相違点に着目して説明する。上述した実施形態に係る対象物検出装置１２では、距離情報取得部１２２は、二つの監視対象撮像画像に基づいて、距離情報を取得するように構成されていたが、これに限定されるものではない。
【００７８】
例えば、図１に示すように、対象物検出装置１２が、レーザスキャンセンサや、音波測距センサなどとして機能する測定部１５を備える場合、距離情報取得部１２２は、当該測定部１５から対象領域内の距離情報を取得するように構成されていてもよい。また、距離情報取得部１２２は、撮像部１１から、カメラがオートフォーカスを制御する際の制御状態に応じて、距離情報を取得するように構成されていてもよい。
【００７９】
（その他の実施形態）
上述したように、本発明の一実施形態を通じて本発明の内容を開示したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、本発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施の形態が明らかとなろう。
【００８０】
例えば、上述した実施形態では、分布グラフは、図１５に示すように、横軸が距離情報（Ｚ軸方向）となるように構成されていたが、かかる横軸は、水平方向（Ｘ軸方向）や、垂直方向（Ｙ軸方向）等であってもよい。
【００８１】
また、各実施形態の構成及び各変更例の構成もそれぞれ組み合わせることが可能である。また、各実施形態及び各変更例の作用及び効果は、本発明から生じる最も好適な作用及び効果を列挙したに過ぎず、本発明による作用及び効果は、各実施形態及び各変更例に記載されたものに限定されるものではない。
【００８２】
このように、本発明は、ここでは記載していない様々な実施の形態などを含むことは勿論である。したがって、本発明の技術的範囲は、上述の説明から妥当な特許請求の範囲に係る発明特定事項によってのみ定められるものである。
【図面の簡単な説明】
【００８３】
【図１】本発明の第１実施形態に係る監視システムの概略と監視対象を示す概略図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る対象物監視システムの構成を示す図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係る対象物検出装置の構成を示す図である。
【図４】本発明の第１実施形態に係る対象物検出装置において、監視対象物画像から類似色を特定する際のイメージ図である。
【図５】本発明の第１実施形態に係る対象物検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１実施形態に係る記憶部に記憶される背景画像のイメージを示す図である。
【図７】本発明の第１実施形態に係る人物を含む監視対象を示す概略図である。
【図８】本発明の第１実施形態に係る対象撮像画像のイメージを示す図である。
【図９】本発明の第１実施形態に係る差分領域のイメージを示す図である。
【図１０】本発明の第１実施形態に係る誤検出予測領域のイメージを示す図である。
【図１１】本発明の第１実施形態に係る誤検出予測領域のイメージを示す図である。
【図１２】本発明の第１実施形態に係る修正差分領域のイメージを示す図である。
【図１３】本発明の第１実施形態に係る三次元情報のイメージを示す図である。
【図１４】本発明の第１実施形態に係る修正差分領域の三次元情報のイメージを示す図である。
【図１５】本発明の第１実施形態に係る距離情報と度数との分布グラフを示す図である。
【図１６】本発明の第１実施形態に係る監視対象領域のイメージの三次元情報のイメージを示す図である。
【図１７】本発明の変形例に係る広域監視対象領域のイメージを示す図である。
【図１８】本発明の変形例に係る誤差検出予測領域のイメージを示す図である。
【図１９】本発明の変形例において、背景画像の距離情報と、人物が含まれている監視対象撮像画像の距離情報との差分を示す三次元情報のイメージを示す図である。
【図２０】本発明の変形例に係る修正差分領域の三次元情報のイメージを示す図である。
【符号の説明】
【００８４】
１０…監視システム、１１…撮像部、１２…対象物検出装置、１３…表示部、１５…測定部、１２１…記憶部、１２２…距離情報取得部、１２３…差分情報取得部、１２４…抽出部、１２５…特定部、１２６…領域検出部、１２７…距離抽出部、１２８…姿勢判定部、Ｄ１００…監視場所、Ａ_１…修正差分領域、Ａ_３…広域監視対象領域、Ａ_２…監視対象領域、Ｂ１乃至Ｂ３…物品、ＢＡ…誤検出予測領域、ＤＰ…背景画像、Ｎ…ノイズ、Ｐ乃至Ｐ１…監視対象撮像画像、ＰＴ…ピーク、Ｓ＿１乃至Ｓ＿２…三次元情報、Ｓ１０００…三次元情報、Ｓ１１乃至Ｓ１８…ステップ、Ｔ…人物、ＴＡ…差分領域、ＴＰ…人物、ＴＰ…監視対象物画像、ＴＳ…点の座標値の集合、Ｗ…許容幅、
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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