(57)【要約】【課題】監視業務に対する労力の軽減を図った上で、さらにセンサを用いた警報発生のための設備を不要にしてシステム構成の簡素化と低価格化を図る。【解決手段】監視対象として注目する特定領域を含む監視対象範囲を監視カメラＣＭにより撮像し、その撮像画像データをデータ変換モジュール４１で色相（Ｈ）、明度（Ｖ）及び彩度（Ｓ）により表される画像データに変換したのち、上記変換された（ＨＳＶ）画像データから上記特定領域の色特性に応じて予め設定された色相幅ΔＨ、明度幅ΔＶ及び彩度幅ΔＳを満たす画素を監視領域抽出モジュール４２により抽出する。そして、この抽出された画素の集合により構成される画像領域の面積Ｍを面積算出モジュール４３で算出し、この算出された画像領域の面積Ｍを判定モジュール２４においてしきい値Ｍ0 と比較して、Ｍ＜Ｍ0 となったとき警報メッセージを監視センタＣＳへ送信する。【選択図】      図２
2009217725.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象として注目する特定領域を含む監視範囲を撮像するように設置されたカメラに接続され、当該カメラにより撮像された監視範囲のカラー画像データを受信する手段と、
前記受信されたカラー画像データを、色相、明度及び彩度により表されるカラー画像データに変換する手段と、
前記変換されたカラー画像データから、前記特定領域の色特性に応じて予め設定された色相条件を満たす画素を抽出する手段と、
前記抽出された画素の集合により構成される画像領域の状態を表すパラメータを検出する手段と、
前記検出された画像領域の状態を表すパラメータを、前記特定領域に応じて予め設定された基準範囲と比較し、前記検出された画像領域の状態を表すパラメータが前記基準範囲を超えているか否かを判定する手段と、
前記検出された画像領域の状態を表すパラメータが前記基準範囲を超えていると判定された場合に、警報情報を出力する手段と
を具備することを特徴とする監視装置。
【請求項２】
前記画素を抽出する手段は、
前記色相条件に加えて、前記特定領域の色特性に応じて予め設定された明度条件と彩度条件のうちの少なくとも一方をさらに記憶する手段と、
前記変換されたカラー画像データから、前記色相条件を満たし、かつ前記記憶された明度条件と彩度条件のうちの少なくとも一方を満たす画素を抽出する手段と
を備えることを特徴とする請求項１記載の監視装置。
【請求項３】
前記パラメータを検出する手段は、
前記抽出された画素の集合により構成される画像領域を特定する際に、前記抽出された画素により構成される画像領域の境界を所定の収縮率で収縮させたのち、この収縮後の画像領域を前記収縮率に対応する膨張率で膨張させる処理を行うノイズ除去手段を、さらに備えることを特徴とする請求項１又は２記載の監視装置。
【請求項４】
前記パラメータを検出する手段は、パラメータとして、前記抽出された画素の集合により構成される画像領域の面積を算出する手段を備え、
前記判定する手段は、前記算出された画像領域の面積を前記特定領域に応じて予め設定された基準範囲と比較し、前記算出された画像領域の面積が前記基準範囲を超えているか否かを判定する手段を備えることを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の監視装置。
【請求項５】
前記パラメータを検出する手段は、パラメータとして、前記抽出された画素の集合により構成される画像領域の形状を認識する手段を備え、
前記判定する手段は、前記認識された画像領域の形状を前記特定領域に応じて予め設定された基準範囲と比較し、前記認識された画像領域の形状が前記基準範囲を超えているか否かを判定する手段を備えることを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の監視装置。
【請求項６】
監視対象として注目する特定領域を含む監視範囲を撮像するように設置されたカメラから、当該カメラにより撮像された監視範囲のカラー画像データを受信する過程と、
前記受信されたカラー画像データを、色相、明度及び彩度により表されるカラー画像データに変換する過程と、
前記変換されたカラー画像データから、前記特定領域の色特性に応じて予め設定された色相条件を満たす画素を抽出する過程と、
前記抽出された画素の集合により構成される画像領域の状態を表すパラメータを検出する過程と、
前記検出された画像領域の状態を表すパラメータを、前記特定領域に応じて予め設定された基準範囲と比較し、前記検出された画像領域の状態を表すパラメータが前記基準範囲を超えているか否かを判定する過程と、
前記検出された画像領域の状態を表すパラメータが前記基準範囲を超えていると判定された場合に、警報情報を出力する過程と
を具備することを特徴とする監視方法。
【請求項７】
前記特定領域の色特性に応じて予め設定された色相条件をメモリに記憶させる過程と、
前記特定領域の色特性に応じて予め設定された明度条件及び彩度条件のうちの少なくとも一方を前記メモリにさらに記憶させる過程と
をさらに具備し、
前記画素を抽出する過程は、前記変換されたカラー画像データから、前記メモリに記憶された色相条件を満たし、かつ前記メモリに記憶された明度条件と彩度条件のうちの少なくとも一方を満たす画素を抽出することを特徴とする請求項６記載の監視方法。
【請求項８】
前記パラメータを検出する過程は、
前記抽出された画素の集合により構成される画像領域を特定する際に、前記抽出された画素により構成される画像領域の境界を所定の収縮率で収縮させたのち、この収縮後の画像領域を前記収縮率に対応する膨張率で膨張させる処理を行うノイズ除去処理過程を、さらに備えることを特徴とする請求項６又は７記載の監視方法。
【請求項９】
前記パラメータを検出する過程は、パラメータとして、前記抽出された画素の集合により構成される画像領域の面積を算出し、
前記判定する過程は、前記算出された画像領域の面積を前記特定領域に応じて予め設定された基準範囲と比較し、前記算出された画像領域の面積が前記基準範囲を超えているか否かを判定することを特徴とする請求項６乃至８の何れかに記載の監視方法。
【請求項１０】
前記パラメータを検出する過程は、パラメータとして、前記抽出された画素の集合により構成される画像領域の形状を認識し、
前記判定する過程は、前記認識された画像領域の形状を前記特定領域に応じて予め設定された基準範囲と比較し、前記認識された画像領域の形状が前記基準範囲を超えているか否かを判定することを特徴とする請求項６乃至８の何れかに記載の監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、河川や海岸、道路等のように自然災害が発生する可能性がある対象をカメラの画像を用いて監視する監視装置及び監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、防犯防災等を目的として、監視カメラを用いた監視システムが多く設置されるようになっている。このうち防犯目的の監視システムでは、侵入者検知の自動化が確立されつつある。一方、防災目的の監視システムでは、屋外プラント設備の監視等、一部の分野で異常検知の自動化が提案されている（例えば、特許文献１を参照。）。
【０００３】
しかし、自然災害に備えた監視システムでは、監視対象現場に監視カメラを敷設し、その画像データをネットワークを経由して監視センタに伝送してモニタに表示し、監視担当者がこのモニタに表示された画像を目視することにより現場の異常を監視しているのが現状である。例えば、水害等に備えるために河川の増水を監視するシステムでは、河川流域の予め決められた場所に監視カメラを設置して河川の様子を撮像し、その撮像画像を通信回線を介して監視所又は監視センタに伝送してモニタに表示することにより、監視者が河川の増水等を目視監視している。このため、監視者にとっては監視作業に多大な労力が必要となり、また労力を減らすために一定時間置きに画像の監視を行うようにすると異常に気づくのが遅れるおそれがあった。そこで、一般には水位計を併用し、この水位計の測定値が予め設定した危険水位に対応する値を超えた時点で警報信号を発生して管理者に通報するようにしている。
【０００４】
【特許文献１】特許第２９４７６８９号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、監視カメラと水位計という二重の設備を敷設することは、システムが大掛かりになりさらに高価になると云う問題点があった。  
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、監視業務に対する労力の軽減を図った上で、さらに水位計等をセンサを用いた警報発生のための設備を不要にしてシステム構成の簡素化と低価格化を図った監視システム及び監視方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するためにこの発明の一観点は、監視対象として注目する特定領域を含む監視対象範囲を撮像するように設置されたカメラから出力されるカラー画像データを受信すると、この受信されたカラー画像データを色相、明度及び彩度により表されるカラー画像データに変換したのち、この変換されたカラー画像データから上記特定領域の色特性に応じて予め設定された色相条件を満たす画素を抽出する。そして、この抽出された画素の集合により構成される画像領域の状態を表すパラメータを検出し、この検出された画像領域の状態を表すパラメータを前記特定領域に応じて予め設定された基準範囲と比較することにより上記パラメータが基準範囲を超えているか否かを判定し、基準範囲を超えていると判定された場合に警報情報を出力するように構成したものである。
【０００７】
したがって、監視対象として注目する特定領域の異常な変化が、カメラにより撮像されたカラー画像から検出可能となる。このため、管理者は常に撮像画像を目視観察する必要がなくなって労力が軽減され、しかも水位計を用いた警報発生設備が不要となるため、システムの簡素化とコストダウンが可能となる。また、監視対象範囲内の注目する特定領域の色特性に着目し、色相をもとに画像データ中から上記特定領域対応する画像領域を抽出してその状態を判定するようにしている。このため、例えば基準画像とのパターンマッチング処理等を用いて画像データ中から監視対象物の画像を抽出する場合に比べ、少ない演算処理量により監視対象となる画像を抽出することが可能となる。また、監視対象物が特殊な形状を有していなくても画像の抽出が可能となる。
【０００８】
この発明の一観点は、以下のような各種具体的な構成要素を備えることを特徴とする。  
第１の構成要素は、画素を抽出する際に、前記特定領域の色特性に応じて予め設定された明度条件と彩度条件のうちの少なくとも一方をさらに記憶しておき、前記変換されたカラー画像データから、前記色相条件を満たしかつ前記明度条件と彩度条件のうちの少なくとも一方を満たす画素を抽出するものである。  
このようにすると、色相条件のみにより画素を抽出する場合に比べて、より高精度の画素抽出を可能にすることができる。
【０００９】
第２の構成要素は、前記抽出された画素の集合により構成される画像領域を特定する際に、前記抽出された画素により構成される画像領域の境界を所定の収縮率で収縮させたのちこの収縮後の画像領域を前記収縮率に対応する膨張率で膨張させるノイズ除去処理をさらに行うものである。  
このようにすると、光の反射や影等の影響により特定領域内に異なる色相領域が発生したり、また特定領域以外の領域に特定領域と色相が類似する領域が発生したとしても、これらをノイズとして除去することが可能となり、これにより特定領域の検出精度を高めることが可能となる。
【００１０】
第３の構成要素は、パラメータを検出する際に、パラメータとして、前記抽出された画素の集合により構成される画像領域の面積を算出し、この算出された画像領域の面積を前記特定領域に応じて予め設定された基準範囲と比較して、前記算出された画像領域の面積が前記基準範囲を超えているか否かを判定するものである。  
このようにすると、面積を算出して基準範囲と比較するだけで、複雑な画像処理を用いることなく簡単かつ短時間に処理を行うことができる。
【００１１】
第４の構成要素は、パラメータを検出する際に、パラメータとして、前記抽出された画素の集合により構成される画像領域の形状を認識し、この認識された画像領域の形状を前記特定領域に応じて予め設定された基準範囲と比較して、前記認識された画像領域の形状が前記基準範囲を超えているか否かを判定するものである。  
このようにすると、画像領域の輪郭形状を認識して基準パターンと比較するという簡単な形状比較処理を行うだけで、複雑な画像処理を用いることなく簡単かつ短時間に処理を行うことができる。
【発明の効果】
【００１２】
要するにこの発明によれば、監視業務に対する労力の軽減を図った上で、さらに水位計等をセンサを用いた警報発生のための設備を不要にしてシステム構成の簡素化と低価格化を図った監視システム及び監視方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
図１は、この発明の一実施形態に係わる監視装置を備えた河川監視システムの概略構成図である。  
同図において、監視対象の河川の堤防ＧＥ上には監視カメラＣＭを設置してある。この監視カメラＣＭはカラー画像信号を出力可能なカメラからなり、河川の堤防ＧＥの内壁面と水面ＲＷを含む監視範囲を撮像可能なように撮像視野が設定されている。この実施形態では、上記監視範囲のうち堤防ＧＥの内壁面が注目する特定監視対象領域となる。
【００１４】
監視装置ＭＳは、上記監視カメラＣＭの筐体内又はその外に近接して設けられ、監視カメラＣＭに対し画像信号用の信号ケーブルを介して接続されている。また監視装置ＭＳは、通信ネットワークＮＷを介して監視センタＣＳに接続される。通信ネットワークＮＷは、例えばインターネットに代表されるＩＰ（Internet Protocol）網と、このＩＰ網にアクセスするためのアクセス網とから構成される。アクセス網としては、例えば移動通信網が用いられる。
【００１５】
監視センタＣＳは、上記通信ネットワークＮＷ及び監視装置ＭＳを介して上記監視カメラＣＭを遠隔制御する機能を備えたパーソナル・コンピュータからなる管理用端末と、上記監視装置ＭＳから転送された監視カメラＣＭの撮像画像データを表示するモニタ装置とを備えたもので、例えば国や自治体の庁舎に設けられる。
【００１６】
ところで、監視装置ＭＳは次のように構成される。図２はそのハードウエア及びソフトウエアの構成を示すブロック図である。  
すなわち、監視装置ＭＳは、カメラインタフェース（カメラＩ／Ｆ）１と、制御ユニット２と、記憶ユニット３と、画像処理ユニット４と、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）５とを備えている。
【００１７】
カメラＩ／Ｆ１は、制御ユニット２の制御の下で監視カメラＣＭを動作させて監視範囲を撮像させ、その撮像画像信号をディジタル信号に変換して制御ユニット２へ出力する。記憶ユニット３は、例えば記憶媒体としてハードディスク又はＮＡＮＤ型フラッシュメモリを使用したもので、制御ユニット２の制御の下で、上記カメラＩ／Ｆ１から出力された画像データを記憶する。通信Ｉ／Ｆ５は、制御ユニット２の制御の下で、通信ネットワークＮＷで規定される通信方式に従い管理センタＣＳの管理用端末との間で画像データ及び警報メッセージの送受信を行う。
【００１８】
制御ユニット２は例えばマイクロコンピュータからなるＣＰＵ（Central Processing Unit）を有し、監視装置ＭＳの動作を統括的に制御する。その制御機能としては、カメラ制御モジュール２１と、条件設定制御モジュール２２と、記憶管理制御モジュール２３と、判定モジュール２４とを備える。なお、これらの制御モジュールはいずれも、上記ＣＰＵにアプリケーション・プログラムを実行させることにより実現される。
【００１９】
カメラ制御モジュール２１は、初期設定モードにおいて、監視センタＣＳの管理用端末から監視カメラＣＭの撮像要求が送られた場合に、カメラＩ／Ｆ１を介して監視カメラＣＭを起動させて監視範囲を撮像させる。そして、監視カメラＣＭにより撮像された監視範囲の画像信号をカメラＩ／Ｆ１から通信Ｉ／Ｆ５に転送させて、この通信Ｉ／Ｆ５から要求元の管理用端末に向け送信させる。
【００２０】
またカメラ制御モジュール２１は、監視モードにおいて、監視カメラＣＭを一定時間間隔（例えば１時間間隔）で起動させて監視範囲を撮像させる。そして、監視カメラＣＭから送信された画像信号がカメラＩ／Ｆ１で受信されるごとに、その画像データをその撮像日時を表すタイムスタンプ情報を付して記憶ユニット３に記憶させる。
【００２１】
条件設定制御モジュール２２は、初期設定モードにおいて、監視センタＣＳの管理用端末から色相条件、明度条件及び彩度条件を表す情報と、異常判定用のしきい値を表す情報が送信された場合に、これらの情報を通信Ｉ／Ｆ５を介して受信して判定モジュール２４及び画像処理ユニット４内の監視領域抽出モジュール４２に与える。
【００２２】
記憶管理制御モジュール２３は、上記記憶ユニット３に記憶された画像データを管理するもので、監視カメラＣＭから送信された撮像画像信号の画像データが記憶ユニット３に記憶されるごとに、当該画像データを読み出して画像処理ユニット４内のデータ変換モジュール４１に供給する。
【００２３】
判定モジュール２４は、画像処理ユニット４内の面積算出モジュール４３により算出された画像領域の面積値を、上記条件設定制御モジュール２２から与えられた異常判定用しきい値と比較することにより、河川の特定の監視対象領域に異常が発生したか否かを判定する。そして、異常が発生したと判定された場合に、警報メッセージを生成してこの警報メッセージを通信Ｉ／Ｆ５から監視センタＣＳの管理用端末に向け送信させる。
【００２４】
画像処理ユニット４は、例えばＤＳＰ（Digital Signal Processor）からなり、その処理機能として、データ変換モジュール４１と、監視領域抽出モジュール４２と、面積算出モジュール４３を備えている。データ変換モジュール４１は、上記記憶管理制御モジュール２３により記憶ユニット３から読み出された画像データを、ＲＧＢ系からＨＳＶ系のデータに変換する。
【００２５】
監視領域抽出モジュール４２は、上記データ変換モジュール４１によりＨＳＶ系のデータに変換された画像データから、上記条件設定制御モジュール２２により設定された抽出条件、つまり色相条件、明度条件及び彩度条件を満たす画素を抽出する。そして、この抽出された複数の画素により構成される画像領域を特定する。また、この画像領域の特定に際しては、上記抽出された複数の画素により構成される画像領域の境界に対し収縮処理と膨張処理とを組み合わせたフィルタリング処理を行って、光の反射や影等の影響により発生するノイズ成分を除去する。
【００２６】
面積算出モジュール４３は、上記監視領域抽出モジュール４２により特定された画像領域の面積を算出する。この面積の算出は、例えば画像領域内の画素数をカウントすることによりなされる。そして、この算出された面積値を、監視対象領域の異常判定のために判定モジュール２４に渡す。
【００２７】
次に、以上のように構成された監視システムの動作を、監視装置ＭＳの動作を中心に説明する。  
（１）監視条件の初期設定  
監視動作に先立ち、監視装置ＭＳには監視条件、つまり色相条件、明度条件及び彩度条件と、異常判定用のしきい値を初期設定する必要があるが、この監視条件の初期設定は監視センタＣＳからの遠隔制御操作により行われる。図３はその制御手順と制御内容を示すフローチャートである。
【００２８】
監視センタＣＳの管理者用端末において、管理者が初期設定モードを指定すると、管理用端末から監視装置ＭＳに対し初期設定モードの設定要求と共に撮像要求が送られる。監視装置ＭＳのカメラ制御モジュール２１は、監視センタＣＳの管理用端末から初期設定モードの設定要求と撮像要求が送られた場合に、カメラＩ／Ｆ１を介して監視カメラＣＭを起動させる。この結果、監視カメラＣＭにより監視範囲が撮像され、その撮像画像信号がカメラＩ／Ｆ１を介してカメラ制御モジュール２１で受信される。カメラ制御モジュール２１は、ステップＳ３１において、上記カメラＩ／Ｆ１により符号化された撮像画像データを通信Ｉ／Ｆ５から要求元の管理用端末に向け送信させる。
【００２９】
これに対し監視センタＣＳの管理用端末は、上記監視装置ＭＳから送信された撮像画像データをステップＳ３２により受信すると、この受信された撮像画像データを保存したのち復号してモニタ装置に表示させる。この状態で管理者は、上記表示された撮像画像に対し注目する特定の監視対象領域をマウス等により指定する。そうすると、管理用端末のＣＰＵは、ステップＳ３３により、上記指定された特定の監視対象領域中から任意の画素をサンプリングしてそのＨＳＶ成分（色相Ｈ、明度Ｓ、彩度Ｖ）を検出する。ＨＳＶ成分、とりわけ色相（Ｈ）は、直感的、視覚的表現であるため、注目する特定の監視対象領域においてその色合いに対応しておよそ均一な値を示す。しかし、厳密には対象物の材質の不均一性や自然光の反射具合によって、対象領域の色相はある程度の幅をもつ。この事象を考慮して、監視用端末のＣＰＵは、ステップＳ３４において、特定の監視対象領域内の複数の画素をサンプリングしてそのＨＳＶ成分をそれぞれ検出し、これら複数の画素の色相（Ｈ）の最大値と最小値を両端とする色相幅ΔＨを求めて、この色相幅ΔＨを上記特定の監視対象領域の抽出条件として設定する。
【００３０】
続いて管理用端末のＣＰＵは、ステップＳ３５により、上記設定した色相条件ΔＨを用いて、上記保存した監視範囲の撮像画像データから監視対象領域を試験的に抽出する処理を実行する。そして、その抽出結果を表す画像をモニタ装置に表示させる。管理者は、この表示された画像により先に自身がマウスにより指定した監視対象領域が正しく抽出されているか否かを目視により判断する。そして、抽出結果に不要な領域が含まれていると判断した場合には、明度（Ｖ）条件の設定要求を入力する。そうすると管理用端末のＣＰＵは、上記明度（Ｖ）条件の設定要求の入力をステップＳ３６で検出すると、上記特定の監視対象領域内の複数の画素について検出したＨＳＶ成分から、明度（Ｖ）の最大値と最小値を両端とする明度幅ΔＶを求め、この明度幅ΔＶを上記特定の監視対象領域の抽出条件に加える（ステップＳ３７）。
【００３１】
そして管理用端末のＣＰＵは、ステップＳ３８により、上記設定した色相幅ΔＨと明度幅ΔＶを併用して、上記保存した監視範囲の撮像画像データから監視対象領域を試験的に抽出する処理を実行する。そして、その抽出結果を表す画像をモニタ装置に表示させる。管理者は、この表示された画像により先に自身がマウスにより指定した監視対象領域が正しく抽出されているか否かを目視により判断する。そして、抽出結果に依然として不要な領域が含まれていると判断した場合には、彩度（Ｓ）条件の設定要求を入力する。そうすると管理用端末のＣＰＵは、上記彩度（Ｓ）条件の設定要求の入力をステップＳ３９で検出すると、上記特定の監視対象領域内の複数の画素について検出したＨＳＶ成分から、彩度（Ｓ）の最大値と最小値を両端とする彩度幅ΔＳを求め、この彩度幅ΔＳを上記特定の監視対象領域の抽出条件にさらに加える（ステップＳ４０）。
【００３２】
次に管理用端末のＣＰＵは、ステップＳ４１により、上記設定された抽出条件、つまり色相幅ΔＨ、明度幅ΔＶ及び彩度幅ΔＳと、管理者により別途入力された異常判定条件としてのしきい値を、監視装置ＭＳの識別情報に対応付けて管理用端末内のメモリに保存すると共に、通信ネットワークＮＷを介して監視装置ＭＳへ送信する。
【００３３】
監視装置ＭＳの条件設定制御モジュール２２は、ステップＳ４２により、上記監視センタＣＳの管理用端末から送信された抽出条件及び異常判定条件を通信Ｉ／Ｆ５を介して受信すると、ステップＳ４３において、上記受信された抽出条件を画像処理ユニット４の監視領域抽出モジュール４２に与えて保存させる。また、受信された異常判定条件を判定モジュール２４に与えて保存させる。
【００３４】
かくして、監視装置ＭＳに対し監視条件の初期設定がなされる。  
なお、以上述べた例では監視条件の初期設定処理を監視センタＣＳの管理用端末から監視装置ＭＳを遠隔制御することにより行ったが、管理者が監視装置ＭＳの設置場所に出向いて、この監視装置ＭＳに備えられる入力装置を用いて直接入力設定するか、またはメモリカード等の記憶媒体に記憶された監視条件をインストールすることも可能である。
【００３５】
（２）監視動作  
監視装置ＭＳは、河川の水位監視動作を以下のように実行する。図４はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。  
すなわち、定常状態において監視カメラＣＭは動作停止状態となるように制御されている。この状態で、監視装置ＭＳのカメラ制御モジュール２１はステップＳ５１において監視時刻になったか否かを監視し、監視時刻になるごとにステップＳ５２においてカメラＩ／Ｆ１に対し監視カメラＣＭの起動指示を出力する。例えば、１時間おきに毎時０分になった時点でそれぞれカメラＩ／Ｆ１に対し監視カメラＣＭの起動指示を与える。
【００３６】
この結果、カメラＩ／Ｆ１により監視カメラＣＭが起動され、監視カメラＣＭにより監視範囲の撮像動作が行われる。監視装置ＭＳのカメラ制御モジュール２１は、その撮像画像データ（静止画データ）をステップＳ５２においてカメラＩ／Ｆ１を介して取り込み、この撮像画像データを記憶ユニット３に格納する。このときカメラ制御モジュール２１は、内蔵時計の計時時刻をもとに上記撮像画像データの撮像日時を表すタイムスタンプ情報を生成し、このタイムスタンプ情報を上記撮像画像データに付与して格納する。
【００３７】
上記撮像画像データが格納されると制御ユニット２は、記憶管理制御モジュール２３により、上記格納された撮像画像データを読み出して画像処理ユニット４のデータ変換モジュール４１に供給する。データ変換モジュール４１は、ステップＳ５３において、上記供給された撮像画像データを画素ごとにＲＧＢ形式からＨＳＶ形式に変換する処理を行う。
【００３８】
変換式は以下のように表される。  
ＭＡＸ＝ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）
ＭＩＮ＝ｍｉｎ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）
とおくと、
Ｖ＝ＭＡＸ                                ［１］
Ｓ＝（ＭＡＸ−ＭＩＮ）／ＭＡＸ            ［２］
となる。また、
Ｃｒ＝（ＭＡＸ−Ｒ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）
Ｃｇ＝（ＭＡＸ−Ｇ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）
Ｃｂ＝（ＭＡＸ−Ｂ）／（ＭＡＸ−ＭＩＮ）
とおくと、
Ｃｂ−Ｃｇ（Ｒ＝ＭＡＸのとき）
Ｈ0＝２＋Ｃｒ−Ｃｂ（Ｇ＝ＭＡＸのとき）
４＋Ｃｇ−Ｃｒ（Ｂ＝ＭＡＸのとき）
Ｈ＝６０×Ｈ0                              ［３］
Ｈ＝Ｈ＋３６０（Ｈ＜０のとき）
となる。
【００３９】
ここで、画素の色が２５６階調で表現されているものとすると、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分はそれぞれ０〜２５５の値をもつため、Ｈ，Ｓ，Ｖ成分はそれぞれ、Ｈ（０〜３５９）、Ｓ（０〜２５５）、Ｖ（０〜２５５）の値をもつ。  
かくして、ＲＧＢ成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）で表される画像データは、画素毎にＨＳＶ成分（Ｈ，Ｓ，Ｖ）に変換される。
【００４０】
画像処理ユニット４は、上記撮像画像データのＲＧＢ系からＨＳＶ系へのデータ変換が終了すると、続いてステップＳ５４により監視領域抽出モジュール４２を起動する。そして、上記変換されたＨＳＶ成分により表される撮像画像データから、前記監視条件の初期設定処理により設定された抽出条件、つまり色相条件、明度条件及び彩度条件を満たす画素を抽出する。この抽出処理は、例えば撮像画像データの画素ごとに（Ｈ，Ｓ，Ｖ）値がそれぞれ条件（ΔＨ，ΔＳ，ΔＶ）の範囲内にあるか否か照合し、条件を満たす画素のみその値を残し、満たさない画素についてはその値を（０，０，０）とすることによりなされる。
【００４１】
次に画像処理ユニット４は、ステップＳ５５により面積算出モジュール４３を起動し、このモジュールにより上記監視領域抽出モジュール４２により抽出された領域の面積Ｍを算出する。この面積Ｍの算出は、画素値が（０，０，０）でない画素の数をカウントすることによりなされる。そして、算出された領域の面積Ｍは制御ユニット２の判定モジュール２４に渡される。
【００４２】
判定モジュール２４は、ステップＳ５６により、上記領域の面積Ｍを、前記監視条件の初期設定処理により設定されたしきい値Ｍ0 と比較し、Ｍ＜Ｍ0 であるか否かを判定する。そして、この判定の結果、Ｍ＜Ｍ0 だったとすると、ステップＳ５７に移行してここで警報メッセージを生成し、この生成された警報メッセージを通信Ｉ／Ｆ５から監視センタＣＳの管理用端末に向け送信させる。
【００４３】
図５は以上述べた監視処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は平常時、（ｂ）は増水時を示している。図１に示した両サイドの堤防ＧＥの内壁と河川の水面ＲＷを含む範囲を監視カメラＣＭにより撮像すると、同図に示すように両サイドの堤防ＧＥの内壁を表す画像領域ＰGEと、河川の水面ＲＷを表す画像領域ＰRWとを含む原画像Ｐが得られる。そして、いまこの原画像Ｐのうち堤防ＧＥの内壁を表す画像領域ＰGEを、注目する特定の監視対象領域として設定したとすると、この特定の監視対象領域は同図のＱGEに示すように抽出される。そして、この抽出された領域の面積Ｍが判定モジュール２４においてしきい値Ｍ0 と比較され、その比較結果をもとに河川が平常であるか増水しているかが判定される。
【００４４】
例えば、平常時であれば水位が低いので堤防ＧＥの内壁の露出量は大きくなる。このため、堤防ＧＥの内壁に対応する画像抽出領域ＱGEの面積も図５（ａ）に示すように大きくなり、しきい値Ｍ0 以上となる。したがって、この場合には水位は正常と見なされて警告メッセージは送信されない。一方、台風や集中豪雨等により増水すると、水位が高くなって堤防ＧＥの内壁の露出量は小さくなる。このため、堤防ＧＥの内壁に対応する画像抽出領域ＱGEの面積は図５（ｂ）に示すように減少し、しきい値Ｍ0 より小さくなる。したがって、この場合には水位が危険水位以上に増加したと判定され、監視装置ＭＳから監視センタＣＳへ警告メッセージが送信される。したがって、管理者は撮像画像を監視していなくても、上記警報メッセージにより河川の増水を認識することが可能となる。
【００４５】
なお、上記監視領域抽出モジュール４２では、抽出した画像領域を特定する際に、抽出された複数の画素により構成される画像領域の境界に対し収縮処理と膨張処理とを組み合わせたフィルタリング処理が行われる。このフィルタリング処理は、例えば図６に示すように、先ず抽出された領域画像Ｑの明度（Ｖ）にあるしきい値を設定して抽出画像Ｑを二値化する。すなわち、カラー画像からなる上記抽出画像Ｑをモノクロ画像からなる二値化画像Ｒに変換する。そして、この二値化画像Ｒに対し、いわゆる膨張処理と収縮処理を適当に同一回数施す。この結果、膨張処理によって着目領域内の小さな抽出漏れ領域が消滅し、また収縮処理によって着目領域外の小さな誤抽出領域（例えばＱNE）が消滅する。したがって、光の反射や影等の影響により発生するノイズ成分は除去される。なお、膨張処理と収縮処理を同一の膨張率及び収縮率で同一回数行うことで、真の抽出領域ＱGEの面積を変化させることはない。
【００４６】
以上述べたようにこの実施形態では、監視対象として注目する特定領域を含む監視対象範囲を監視カメラＣＭにより撮像し、その撮像画像データをデータ変換モジュール４１で色相（Ｈ）、明度（Ｖ）及び彩度（Ｓ）により表される画像データに変換したのち、上記変換された（ＨＳＶ）画像データから上記特定領域の色特性に応じて予め設定された色相幅ΔＨ、明度幅ΔＶ及び彩度幅ΔＳを満たす画素を監視領域抽出モジュール４２により抽出する。そして、この抽出された画素の集合により構成される画像領域の面積Ｍを面積算出モジュール４３で算出し、この算出された画像領域の面積Ｍを判定モジュール２４においてしきい値Ｍ0 と比較して、Ｍ＜Ｍ0 となったとき警報メッセージを監視センタＣＳへ送信するようにしている。
【００４７】
したがって、河川の水位の異常な変化が、監視カメラＣＭにより撮像された画像から検出可能となる。このため、管理者は常に撮像画像を目視観察する必要がなくなってその分労力が軽減され、しかも水位計を用いた警報発生設備が不要となるため、水位監視システムの簡素化とコストダウンが可能となる。また、注目する特定領域の色特性に着目し、色相（Ｈ）をもとに画像データ中から上記特定領域対応する画像領域を抽出してその状態を判定するようにしている。このため、例えば基準画像とのパターンマッチング処理等を用いて画像データ中から監視対象物の画像を抽出する場合に比べ、少ない演算処理量により監視対象となる画像を抽出することが可能となる。また、監視対象物が特殊な形状を有していなくても画像の抽出が可能となる。
【００４８】
また、抽出条件として色相幅ΔＨに加えて、明度幅ΔＶ及び彩度幅ΔＶをさらに設定し、これらの条件をもとに特定領域に対応する画像領域を抽出するようにしたので、より高精度の領域抽出を行うことができる。  
さらに、抽出した画像領域を特定する際に、抽出された複数の画素により構成される画像領域の境界に対し収縮処理と膨張処理とを組み合わせたフィルタリング処理を行っている。このため、光の反射や影等の影響により発生するノイズ成分が除去されて、さらに高精度の領域抽出を行うことができる。
【００４９】
この実施形態による監視方法の信頼性について評価を行ったところ、以下のようになった。すなわち、図７（ａ）は実際に測定したある河川の水位の時間変化を示すもので、また図７（ｂ）は堤防内壁面に対応する抽出画像領域の面積の時間変化の一例を示すものである。これは、ある河川におけるライブカメラによる画像データに基づき、本方法によって算出した堤防内壁面の面積と、同河川に設置された水位計による水位計測値（公表値）の時刻変化をプロットしたものである。図７（ａ）（ｂ）に示すように、時間変化に応じて水位が減少していくにつれて抽出面積が単調に増加しているのが分かる。また図８は、上記図７（ａ），（ｂ）の計測データに基づく水位と抽出画像領域の関係を示したものである。この関係から明らかなように、水位と堤防内壁面に対応する抽出画像領域の面積とは逆比例の関係にある。したがって、上記のように堤防内壁面に対応する抽出画像領域の面積を検出することで、間接的に水位を判定することは可能である。
【００５０】
（その他の実施形態）  
前記実施形態では、堤防の内壁面を注目する特定の監視対象領域とした場合を例にとって説明した。しかし、河川の水面を注目する特定の監視対象領域としてもよい。図９はこの場合の監視対象領域抽出処理を説明するためのもので、（ａ）は平常時を、（ｂ）は増水時をそれぞれ示している。同図に示すように、水面の画像ＰRWに対応する抽出画像ＱRWの面積は、増水すると平常時に比べて増加する。したがって、この場合判定モジュール２４では、上記抽出画像ＱRWの面積Ｍをしきい値Ｍ0 と比較した結果、Ｍ＞Ｍ0 となったときに警報メッセージを送信するように処理内容が設定される。このように構成しても、前記実施形態と同様に監視画像から間接的に異常水位を判定することが可能となる。
【００５１】
また、前記実施形態では堤防と川面のみからなる河川を対象にした場合を例にとったが、中州や河原が存在する河川にもこの発明は適用可能である。図１０は中州を注目する特定の監視対象領域とした場合の領域抽出処理を説明するためのもので、（ａ）は平常時を、（ｂ）は増水時をそれぞれ示している。同図に示すように、中州の画像ＰUに対応する抽出画像ＱUの面積は、増水すると平常時に比べて減少する。したがって、この場合判定モジュール２４では、上記抽出画像ＱUの面積Ｍをしきい値Ｍ0 と比較した結果、Ｍ＜Ｍ0 となったときに警報メッセージを送信するように処理内容が設定される。このように構成しても、前記実施形態と同様に監視画像から間接的に異常水位を判定することが可能となる。
【００５２】
さらに、堤防の内壁面は一般に灰褐色であり、監視範囲に含まれる他の周辺部位と色彩的な差別化が図り難い場合がある。そこで、この場合には堤防の内壁面の一部に、例えば図１１に示すように色彩的な差別化を容易にするためのマーキングを施しておくようにしてもよい。マーキングは、例えば赤、青、黄色等の単色をもつ塗料等を塗布することによりなされる。このようにすると、上記マーキングされた部位の画像ＰMKに対応する抽出画像ＱMKをより高精度に抽出することが可能となる。
【００５３】
さらに、特定の監視対象領域をどの部位に設定しても、屋外であればその色彩が時刻や季節によって変化する。また同一の時刻や季節であっても天気により変化する。そこで、例えば時刻、季節及び天気を考慮した色彩データベースを予め作成しておき、各監視タイミングにおいて、上記データベースから該当する色彩データを読み出し、この読み出された色彩データをもとに色相幅ΔＨ、明度幅ΔＶ及び彩度幅ΔＳを補正するように構成するとよい。
【００５４】
さらに、前記実施形態では抽出領域の面積を算出して、この面積をしきい値と比較するようにした場合を例示した。しかしそれに限らず、例えば抽出領域の輪郭の形状を検出し、この形状を予め設定した基準形状パターンと照合してその類似度を求め、この類似度をしきい値と比較することにより異常判定を行うようにしてもよい。また、この形状の類似度と上記面積の判定結果を併用して異常判定を行うようにしてもよい。このようにすると、特定の監視対象領域が面積だけでは正確な判定を行い難い場合でも、形状を加味することでより正確な判定を行うことが可能となる。
【００５５】
また、前記実施形態では異常判定用のしきい値として１個のしきい値Ｍ0 を使用する場合を例にとって説明した。しかし、それに限らず複数の異なるしきい値を設定し、これらのしきい値により異常判定を行うようにしてもよい。このようにすると、例えば「警戒」、「危険」、「注意」などの複数段階の警報を発することが可能となる。
【００５６】
また、前記実施形態では監視装置ＭＳを監視カメラＣＭ側に設けたが、監視センタＣＳに設け、複数の監視カメラから送られる撮像画像に対し一括して監視処理を行うようにしてもよい。その他、監視装置の構成や監視処理の手順と処理内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。
【００５７】
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】この発明の一実施形態に係わる監視装置を備えた河川監視システムの概略構成図である。
【図２】この発明の一実施形態に係わる監視装置のハードウエア及びソフトウエアの構成を示すブロック図である。
【図３】図１に示した監視システムによる制御手順と制御内容を示すフローチャートである。
【図４】図２に示した監視装置による制御手順と制御内容を示すフローチャートである。
【図５】図２に示した監視装置による監視処理の一例を説明するための図であり、（ａ）は平常時、（ｂ）は増水時を示している。
【図６】収縮処理と膨張処理とを組み合わせたフィルタリング処理の動作を説明するための図である。
【図７】実際に測定したある河川の水位の時間変化と、堤防内壁面に対応する抽出画像領域の面積の時間変化の一例を示す図である。
【図８】図７（ａ），（ｂ）の計測データに基づく水位と抽出画像領域の関係を示した図である。
【図９】この発明の他の実施形態に係わる監視装置による監視処理を説明するための図であり、（ａ）は平常時、（ｂ）は増水時を示している。
【図１０】この発明の別の実施形態に係わる監視装置による監視処理を説明するための図であり、（ａ）は平常時、（ｂ）は増水時を示している。
【図１１】この発明のさらに別の実施形態に係わる監視方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【００５９】
ＧＥ…堤防、ＲＷ…河川の水面、ＣＭ…監視カメラ、ＭＳ…監視装置、ＣＳ…監視センタ、ＮＷ…通信ネットワーク、１…カメラＩ／Ｆ、２…制御ユニット、３…記憶ユニット、４…画像処理ユニット、５…通信Ｉ／Ｆ、２１…カメラ制御モジュール、２２…条件設定制御モジュール、２３…記憶管理制御モジュールと、２４…判定モジュール、４１…データ変換モジュール、４２…監視領域抽出モジュール、４３…面積算出モジュール。
【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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