(57)【要約】【課題】連続的な侵入物の検出が途切れても、侵入物の検出、追跡が可能な侵入物検知追跡装置を提供する。【解決手段】監視カメラにより撮影した画像データを画像処理することにより、監視場所への侵入物を検知し、追跡する侵入物検知追跡装置において、前侵入物と同一と判断される現侵入物が検出されなかった場合は、その時点からの消失時間を計測し、消失時間が予め設定した消失確認時間以下の場合は、前侵入物の推定侵入物状態（推定位置及び推定幾何学的特徴量）を現侵入物の推定侵入物状態として維持し、次回以降の画像データから検出された侵入物に対し、これらの推定位置及び推定幾何学的特徴量を用いて、同一性判断を行うようする（ステップＳ５、Ｓ７、Ｓ８）。【選択図】図２
2009268005.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視場所を撮影する撮影手段と、前記撮影手段から連続的に伝送される画像データの画像処理を行う画像処理手段とを有し、前記監視場所への侵入物を検知し、追跡する侵入物検知追跡装置において、
前記画像処理手段は、
予め記憶された監視場所の背景画像データと前記撮影手段から伝送された画像データとを比較して、画像が変化した変化小領域を検出する画像変化検出部と、
前記画像変化検出部で検出された前記変化小領域に基づき、隣接する前記変化小領域を結合して、変化検出部分領域を決定すると共に、予め設定した侵入物の幾何学的特徴量と前記変化検出部分領域における幾何学的特徴量とを比較し、予め設定した侵入物の幾何学的特徴量範囲に入るときに、前記変化検出部分領域を侵入物として検出する侵入物検出部と、
前記侵入物検出部で検出された前記侵入物について、対象時間より前の複数の画像データに基づいて、前記侵入物の位置変化の平均を求め、前記対象時間の直前の前記侵入物の位置に前記位置変化の平均を加算して、前記対象時間における前記侵入物の推定位置を推定すると共に、前記侵入物の幾何学的特徴量の平均を求め、当該幾何学的特徴量の平均を前記対象時間における前記侵入物の推定幾何学的特徴量として推定する移動状態推定部と、
前記対象時間における画像データから検出された侵入物の位置が前記推定位置と近いときに、前記推定幾何学的特徴量と前記対象時間における画像データから検出された侵入物の幾何学的特徴量とを比較し、当該幾何学的特徴量同士の差が所定の範囲内であるときには、前記対象時間における画像データから検出された侵入物を、前記対象時間より前に検出された侵入物と同一と判断して、当該侵入物の追跡を継続する一方、同一と判断される侵入物が検出されなかった場合は、当該時点からの時間を消失時間として計測し、前記消失時間が予め設定した消失確認時間以下の場合には、前記推定位置及び前記推定幾何学的特徴量を維持して、前記対象時間以降における画像データから検出された侵入物に対し、同一性判断を行う侵入物追跡部とを有することを特徴とする侵入物検知追跡装置。
【請求項２】
監視場所を撮影する撮影手段と、前記撮影手段から連続的に伝送される画像データの画像処理を行う画像処理手段とを有し、前記監視場所への侵入物を検知し、追跡する侵入物検知追跡装置において、
前記画像処理手段は、
予め記憶された監視場所の背景画像データと前記撮影手段から伝送された画像データとを比較して、画像が変化した変化小領域を検出する画像変化検出部と、
前記画像変化検出部で検出された前記変化小領域に基づき、隣接する前記変化小領域を結合して、変化検出部分領域を決定すると共に、予め設定した侵入物の幾何学的特徴量と前記変化検出部分領域における幾何学的特徴量とを比較し、予め設定した侵入物の幾何学的特徴量範囲に入るときに、前記変化検出部分領域を侵入物として検出する侵入物検出部と、
前記侵入物検出部で検出された前記侵入物について、対象時間より前の複数の画像データに基づいて、前記侵入物の位置変化の推移を求めることにより、前記対象時間の直前から前記対象時間までの前記侵入物の位置変化の推移量を求め、前記対象時間の直前の前記侵入物の位置に前記位置変化の推移量を加算して、前記対象時間における前記侵入物の推定位置を推定すると共に、前記侵入物の幾何学的特徴量の推移を求めることにより、前記対象時間の直前から前記対象時間までの前記侵入物の幾何学的特徴量の推移量を求め、前記対象時間の直前の前記侵入物の幾何学的特徴量に前記幾何学的特徴量の推移量を加算して、前記対象時間における前記侵入物の推定幾何学的特徴量を推定する移動状態推定部と、
前記対象時間における画像データから検出された侵入物の位置が前記推定位置と近いときに、前記推定幾何学的特徴量と前記対象時間における画像データから検出された侵入物の幾何学的特徴量とを比較し、当該幾何学的特徴量同士の差が所定の範囲内であるときには、前記対象時間における画像データから検出された侵入物を、前記対象時間より前に検出された侵入物と同一と判断して、当該侵入物の追跡を継続する一方、同一と判断される侵入物が検出されなかった場合は、当該時点からの時間を消失時間として計測し、前記消失時間が予め設定した消失確認時間以下の場合には、前記推定位置及び前記推定幾何学的特徴量を維持して、前記対象時間以降における画像データから検出された侵入物に対し、同一性判断を行う侵入物追跡部とを有することを特徴とする侵入物検知追跡装置。
【請求項３】
請求項２に記載の侵入物検知追跡装置において、
前記移動状態推定部は、前記対象時間の直前から前記対象時間までの前記侵入物の位置変化の推移量及び幾何学的特徴量の推移量を、線形近似を用いて求めることを特徴とする侵入物検知追跡装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか１つに記載の侵入物検知追跡装置において、
前記侵入追跡部は、前記消失時間が前記消失確認時間を超えた場合には、追跡していた侵入物を消失したと判断することを特徴とする侵入物検知追跡装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視場所（例えば、施設や道路等における立ち入り禁止場所等）への侵入者を検知し、追跡する侵入物検知追跡装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
屋外施設を対象とした侵入者検知装置が提案されている。
特許文献１、２では、監視カメラにより撮影した入力画像と予め撮影して保管しておいた背景画像を比較して、画像上に変化のある部分領域を検出し、その変化のある部分領域の幾何学的特徴量を調べることで、侵入者の有無を判断し、画像中における侵入者の位置を特定している。
【０００３】
特許文献３では、カメラ画像を、少なくとも人物領域と背景領域に分離し、人物部分を人物の頭、胴、足の部分に分離できるかどうかを判定し、分離できるならば分離した部分に基づいて人物追跡を行い、分離できない場合は分離前の人物部分を基に人物追跡を行うことで、人物の遠近関係にかかわらず、安定して人物を追跡している。
【０００４】
特許文献４では、監視場所をステレオカメラにより撮影して三次元計測を行い、起立した人物が床面に対して垂直方向に長い棒状の物体であると仮定できることに着目し、人物表面上の点を床面に投影して、その点の個数のヒストグラムを作成し、ヒストグラムのピークから人物の位置を求めて、その人物を追跡している。又、人物が重なる場合は、ヒストグラムのピークではなく、頭部追跡を行っている。
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−０５７６４０号公報
【特許文献２】特開２００６−２５２２４８号公報
【特許文献３】特開２００１−１８４４８８号公報
【特許文献４】特開２００５−２１５９０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１、２では、背景画像と入力画像との比較を行い、監視カメラの画像中に侵入した侵入物を背景画像とは異なるものとして検出することで、侵入物を検出することができる。又、この侵入物の検知を時系列で連続的に行うことで、侵入物を追跡することができる。しかしながら、天候の変化等で画像の状態が急に変化した場合に、画像状態の変化が発生した短時間に連続的な侵入物の検出が一時的に途切れ、再度検出された侵入物は先に検出していた侵入物とは別の侵入物として検出されることがある。又、監視場所に樹木や電柱等の既設物があった場合、監視カメラから侵入物が一時的に遮蔽され、連続的な侵入物の検出が途切れることがある。更に、監視場所に複数の侵入物が発生し、それら侵入物が交差する場合等でも、監視カメラから侵入物が遮蔽され、連続的な侵入物の検出が途切れることがある。
【０００７】
特許文献３、４においても、画像の変化や遮蔽物によって連続的な侵入物の検出が途切れる状況は同様である。又、特許文献４では入力装置としてステレオカメラを用いているが、監視システムとしてステレオカメラは一般的でなく、カメラや画像伝送経路が二倍になり、システムの導入や維持にコストがかかる。
【０００８】
本発明は上記課題に鑑みなされたもので、連続的な侵入物の検出が途切れても、侵入物の検出、追跡が可能な侵入物検知追跡装置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】
【０００９】
上記課題を解決する第１の発明に係る侵入物検知追跡装置は、
監視場所を撮影する撮影手段と、前記撮影手段から連続的に伝送される画像データの画像処理を行う画像処理手段とを有し、前記監視場所への侵入物を検知し、追跡する侵入物検知追跡装置において、
前記画像処理手段は、
予め記憶された監視場所の背景画像データと前記撮影手段から伝送された画像データとを比較して、画像が変化した変化小領域を検出する画像変化検出部と、
前記画像変化検出部で検出された前記変化小領域に基づき、隣接する前記変化小領域を結合して、変化検出部分領域を決定すると共に、予め設定した侵入物の幾何学的特徴量と前記変化検出部分領域における幾何学的特徴量とを比較し、予め設定した侵入物の幾何学的特徴量範囲に入るときに、前記変化検出部分領域を侵入物として検出する侵入物検出部と、
前記侵入物検出部で検出された前記侵入物について、対象時間より前の複数の画像データに基づいて、前記侵入物の位置変化の平均を求め、前記対象時間の直前の前記侵入物の位置に前記位置変化の平均を加算して、前記対象時間における前記侵入物の推定位置を推定すると共に、前記侵入物の幾何学的特徴量の平均を求め、当該幾何学的特徴量の平均を前記対象時間における前記侵入物の推定幾何学的特徴量として推定する移動状態推定部と、
前記対象時間における画像データから検出された侵入物の位置が前記推定位置と近いときに、前記推定幾何学的特徴量と前記対象時間における画像データから検出された侵入物の幾何学的特徴量とを比較し、当該幾何学的特徴量同士の差が所定の範囲内であるときには、前記対象時間における画像データから検出された侵入物を、前記対象時間より前に検出された侵入物と同一と判断して、当該侵入物の追跡を継続する一方、同一と判断される侵入物が検出されなかった場合は、当該時点からの時間を消失時間として計測し、前記消失時間が予め設定した消失確認時間以下の場合には、前記推定位置及び前記推定幾何学的特徴量を維持して、前記対象時間以降における画像データから検出された侵入物に対し、同一性判断を行う侵入物追跡部とを有することを特徴とする。
【００１０】
上記課題を解決する第２の発明に係る侵入物検知追跡装置は、
監視場所を撮影する撮影手段と、前記撮影手段から連続的に伝送される画像データの画像処理を行う画像処理手段とを有し、前記監視場所への侵入物を検知し、追跡する侵入物検知追跡装置において、
前記画像処理手段は、
予め記憶された監視場所の背景画像データと前記撮影手段から伝送された画像データとを比較して、画像が変化した変化小領域を検出する画像変化検出部と、
前記画像変化検出部で検出された前記変化小領域に基づき、隣接する前記変化小領域を結合して、変化検出部分領域を決定すると共に、予め設定した侵入物の幾何学的特徴量と前記変化検出部分領域における幾何学的特徴量とを比較し、予め設定した侵入物の幾何学的特徴量範囲に入るときに、前記変化検出部分領域を侵入物として検出する侵入物検出部と、
前記侵入物検出部で検出された前記侵入物について、対象時間より前の複数の画像データに基づいて、前記侵入物の位置変化の推移を求めることにより、前記対象時間の直前から前記対象時間までの前記侵入物の位置変化の推移量を求め、前記対象時間の直前の前記侵入物の位置に前記位置変化の推移量を加算して、前記対象時間における前記侵入物の推定位置を推定すると共に、前記侵入物の幾何学的特徴量の推移を求めることにより、前記対象時間の直前から前記対象時間までの前記侵入物の幾何学的特徴量の推移量を求め、前記対象時間の直前の前記侵入物の幾何学的特徴量に前記幾何学的特徴量の推移量を加算して、前記対象時間における前記侵入物の推定幾何学的特徴量を推定する移動状態推定部と、
前記対象時間における画像データから検出された侵入物の位置が前記推定位置と近いときに、前記推定幾何学的特徴量と前記対象時間における画像データから検出された侵入物の幾何学的特徴量とを比較し、当該幾何学的特徴量同士の差が所定の範囲内であるときには、前記対象時間における画像データから検出された侵入物を、前記対象時間より前に検出された侵入物と同一と判断して、当該侵入物の追跡を継続する一方、同一と判断される侵入物が検出されなかった場合は、当該時点からの時間を消失時間として計測し、前記消失時間が予め設定した消失確認時間以下の場合には、前記推定位置及び前記推定幾何学的特徴量を維持して、前記対象時間以降における画像データから検出された侵入物に対し、同一性判断を行う侵入物追跡部とを有することを特徴とする。
【００１１】
上記課題を解決する第３の発明に係る侵入物検知追跡装置は、
上記第２の発明に記載の侵入物検知追跡装置において、
前記移動状態推定部は、前記対象時間の直前から前記対象時間までの前記侵入物の位置変化の推移量及び幾何学的特徴量の推移量を、線形近似を用いて求めることを特徴とする。
【００１２】
上記課題を解決する第４の発明に係る侵入物検知追跡装置は、
上記第１〜第３の発明のいずれか１つに記載の侵入物検知追跡装置において、
前記侵入追跡部は、前記消失時間が前記消失確認時間を超えた場合には、追跡していた侵入物を消失したと判断することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、以下の効果を奏する。
（１）一時的な画像状態の変化によって侵入物の検出が一時的に途切れても、継続して侵入物の追跡を行うことができる。
（２）樹木や電柱等の既設物による一時的な遮蔽によって侵入物の検出が一時的に途切れても、継続して侵入物の追跡を行うことができる。
（３）他の侵入物との交差によって侵入物の検出が一時的に途切れても、継続して侵入物の追跡を行うことができる。
（４）比較的高速で移動する侵入物に対しても、安定して追跡を行うことができる。
（５）連続的に入力される画像に対して、一時的に侵入物が検出されない期間が連続した場合でも、侵入物の追跡を安定して継続することができる。
（６）入力装置として特殊な構成を用いていないため、一般的な監視カメラを利用することができる。
（７）屋外施設に設置してある既存の監視カメラを流用することができ、監視システムの導入コストを低く抑えることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明に係る侵入物検知追跡装置は、監視場所、例えば、重要施設、屋外施設等の施設や道路等における立ち入り禁止場所等を監視する監視カメラを設置して、その監視カメラが撮影した画像データを処理することにより、画像中の立ち入り禁止場所等へ侵入する侵入物（例えば、侵入者等）を検出し、追跡するものであり、特に、一時的な画像状態の変化、樹木や電柱等の既設物による一時的な遮蔽、他の侵入物との交差等によって、侵入物の検出が一時的に途切れても、継続して侵入物の追跡を行うことができるものである。
【００１５】
そのために、本発明に係る侵入物検知追跡装置では、監視カメラにより撮影した画像データと予め撮影して保管しておいた背景画像データを比較して、画像上に変化のある部分領域（「変化検出部分領域」と呼ぶ。）を検出し、その変化検出部分領域の幾何学的特徴量を調べることで侵入物による変化か否かを判断し、侵入物による変化と判断した場合には、その変化検出部分領域を侵入物として検出している。そして、この侵入物の検出を、連続的に入力する画像に対して行い、時系列で前後の入力画像から検出した侵入物の位置と幾何学的特徴を比較して、近傍にあり、幾何学的特徴の似ているものを同一の侵入物と判断することで、その侵入物を追跡している。
【００１６】
加えて、本発明に係る侵入物検知追跡装置では、この連続的な検出による侵入物の追跡において検出が途切れた場合でも、予め設定しておいた時間（「消失確認時間」と呼ぶ。）の間は、侵入物の現在位置と幾何学的特徴データを維持し、連続的に入力する画像に対して侵入物が検出されるか否かを確認し、消失確認時間内に近傍にあり幾何学的特徴の似ている侵入物が検出された場合には、検出の途切れが一時的なものと判断して侵入物の追跡を継続し、検出の途切れが消失確認時間よりも長い場合は、追跡していた侵入物が消失したと判断して追跡を停止している。
【００１７】
上記動作を行う本発明に係る侵入物検知追跡装置について、図面を参照して、その実施形態を以下に具体的に説明する。なお、侵入物としては、人間だけでなく、例えば、動物や車両等を対象としてもよい。
【実施例１】
【００１８】
図１は、本発明に係る侵入物検知追跡装置の実施形態の一例を示す構成図であり、図２は、図１に示す侵入物検知追跡装置における侵入物検知追跡方法を説明するフローチャートである。
【００１９】
本実施例の侵入物検知追跡装置は、監視カメラ１０（撮影手段）と、画像処理部２０（画像処理手段）とを有するものである。監視カメラ１０は、監視場所（例えば、施設、道路等の立ち入り禁止場所等）を見渡せる位置に設置して、監視場所とその周辺部を撮影し、撮影した画像データを画像処理部２０に連続的に伝送している。
【００２０】
画像処理部２０は、画像入力部２１と、記憶部２２と、処理設定部２３と、画像変化検出部２４と、侵入物検出部２５と、移動状態推定部２６ａと、侵入物追跡部２７と、結果出力部２８とを有し、画像データの画像処理を行うことにより、監視場所への侵入物を検知し、追跡するものである。画像処理部２０については、図２のフローチャートも参照しながら、その構成及び侵入物検知追跡方法の手順を説明する。
【００２１】
画像入力部２１では、監視カメラ１０から画像データが連続的に入力されて、入力された画像データを記憶部２２へ記憶させている（図２のステップＳ１）。
【００２２】
処理設定部２３では、侵入物検知の判断に必要な処理変数を設定し、その処理変数を記憶部２２に記憶させている。
【００２３】
画像変化検出部２４では、設定した処理変数と、予め記憶しておいた監視場所の背景画像データと、新たに入力された画像データとを記憶部２２から取り出し、画像データを適当な小領域に分割し、一つ一つの小領域に対応する背景画像データと画像データとの相関計算を行い、相関値の時間的な変化を基にして、画像データ中に設定した小領域の中から、変化の発生を検出した変化小領域と、背景との変化が少ない背景候補小領域を検出し、これらを小領域データとして、記憶部２２へ記憶させている（図２のステップＳ２）。
【００２４】
侵入物検出部２５では、設定した処理変数、記憶した小領域データに基づいて、隣接する変化小領域を結合して変化検出部分領域を決定し、予め設定した侵入物に対応する幾何学的特徴量と変化検出部分領域における幾何学的特徴量とを比較し、変化検出部分領域の幾何学的特徴量が、予め設定した侵入物に対応する幾何学的特徴量範囲に入るとき、その変化検出部分領域を侵入物として検出し、それを侵入物データとして、記憶部２２へ記憶させている（図２のステップＳ３）。
【００２５】
移動状態推定部２６ａでは、侵入物検出部２５において検出された侵入物について、連続的に入力された画像データの履歴から前侵入物（前回入力された画像データで検出した侵入物）までの侵入物の位置変化と幾何学的特徴量の平均を求めている。つまり、現侵入物（今回入力された画像データで検出した侵入物）を対象時間における侵入物とするとき、対象時間の直前までの複数の画像データに基づいて、侵入物の位置変化と幾何学的特徴量の平均を求めている。そして、前侵入物の位置に位置変化の平均を加算することにより、現侵入物の推定位置を推定すると共に、幾何学的特徴量の平均を現侵入物の推定幾何学的特徴量として推定している。そして、推定した現侵入物の推定位置と推定幾何学的特徴量（これらを「推定侵入物状態」と呼ぶ。）を推定侵入物データとして、記憶部２２へ記憶させている（図２のステップＳ４）。つまり、侵入物の移動状態を過去の履歴データの平均により推定している。
【００２６】
ここで、図３を参照して、移動状態推定部２６ａにおける推定位置と推定幾何学的特徴量（推定侵入物状態）の推定方法を説明する。
例えば、連続的に入力された画像データにおいて、監視画像Ｓ上に検出された侵入物として、前々侵入物Ｉ１（前々回の画像入力で検出した侵入物）、前侵入物Ｉ２の履歴データがあるとする。この場合、前々侵入物Ｉ１から前侵入物Ｉ２までについて、侵入物の位置変化と幾何学的特徴量の平均を求める。そして、前侵入物Ｉ２の位置に、求めた位置変化の平均を加算することで、推定侵入物状態における侵入物Ｅ１の推定位置を推定しており、求めた幾何学的特徴量の平均を推定侵入物状態における侵入物Ｅ１の推定幾何学的特徴量として推定している。
【００２７】
侵入物追跡部２７では、設定した処理変数、記憶した推定侵入物データに基づいて、現侵入物の位置が推定位置と近いときに（具体的には、これらの位置の差が所定の範囲内であるときに）、現侵入物の幾何学的特徴量と推定幾何学的特徴量とを比較し、これらの幾何学的特徴量の差が所定の範囲内であるときには、現侵入物を前侵入物と同一と判断して、侵入物の追跡を継続する（図２のステップＳ５、Ｓ６）。この結果を追跡データとして、記憶部２２に記憶させている。
【００２８】
一方、前侵入物と同一と判断される現侵入物が検出されなかった場合は、その時点からの時間（「消失時間」と呼ぶ。）を計測し、消失時間が予め設定した消失確認時間以下の場合は、前侵入物の推定侵入物状態（推定位置及び推定幾何学的特徴量）を現侵入物の推定侵入物状態として維持し、次回以降の画像データから検出された侵入物に対し、これらの推定位置及び推定幾何学的特徴量を用いて、同一性判断を行うようにしている（図２のステップＳ７、Ｓ８）。この結果を追跡データとして、記憶部２２に記憶させている。
【００２９】
又、消失時間が消失確認時間を超えた場合は、追跡していた侵入物を消失したと判断し（図２のステップＳ７、Ｓ９）。この結果を追跡データとして、記憶部２２に記憶させている。
【００３０】
ここで、図４を参照して、侵入物追跡部２７における侵入物の追跡方法を説明する。
例えば、連続的に入力された画像データから、監視画像Ｓ上に検出された侵入物として、時間ｔ１における侵入物Ｉ１１、時間ｔ２（ｔ２＞ｔ１）における侵入物Ｉ１２の履歴データがあるとする。監視場所には遮蔽物Ｍが有るため、侵入物が遮蔽物Ｍの後方に隠れてしまい、隠れている間となる、時間ｔ３（ｔ３＞ｔ２）における侵入物Ｅ１１、時間ｔ４（ｔ４＞ｔ３）における侵入物Ｅ１２は、監視画像Ｓ上では侵入物として検出されず、時間ｔ５（ｔ５＞ｔ４）において、侵入物Ｉ１３が侵入物として検出されることになる。
【００３１】
このような場合、侵入物追跡部２７では、侵入物Ｉ１１から侵入物Ｉ１２までについて、侵入物の位置変化と幾何学的特徴量の平均を求め、侵入物Ｉ１２の位置に求めた位置変化の平均を加算していくことで、時間ｔ３、ｔ４における侵入物Ｅ１１、Ｅ１２の推定位置を推定し、更には、時間ｔ５における侵入物Ｅ１３の推定位置を推定している。このとき、侵入物Ｅ１１、Ｅ１２が検出されるべき時点では、遮蔽物Ｍがあるため、侵入物Ｉ１１、侵入物Ｉ１２と同一と判断される侵入物が検出されない。しかしながら、このような場合、検出されなかった時点からの消失時間を計測し、消失時間が消失確認時間以下の場合には、前に求めた推定位置、推定幾何学的特徴量を現侵入物の推定侵入物状態として維持することになる。そして、時間ｔ５における侵入物Ｅ１３の推定侵入物状態（推定位置、推定幾何学的特徴量）に対して、今回入力された画像データから検出した侵入物Ｉ１３の位置が近傍にあり、侵入物Ｉ１３の幾何学的特徴量が近似している場合は、侵入物Ｉ１３を、侵入物Ｉ１１、侵入物Ｉ１２と同一と判断することになる（図２のステップＳ５→Ｓ７→Ｓ８）。
【００３２】
従来の侵入物検知追跡装置では、図４に示すように、遮蔽物Ｍの後ろに侵入物が隠れてしまうと、侵入物Ｉ１３を侵入物Ｉ１１、侵入物Ｉ１２と同一と判断することができず、侵入物を追跡することができなかった。これに対して、本実施例の侵入物検知追跡装置では、時間ｔ３、ｔ４において、侵入物の推定侵入物状態を維持することにより、侵入物Ｉ１３を侵入物Ｉ１１、侵入物Ｉ１２と同一と判断することができ、侵入物の追跡を安定して継続することができる。つまり、一時的な画像状態の変化によって侵入物の検出が一時的に途切れても、検出の途切れた期間が消失確認時間内であれば、追跡を安定して継続することが可能となる。
【００３３】
なお、遮蔽物Ｍとしては、樹木や電柱等の既設物等が考えられる。更には、他の侵入物である場合にも適用できる。遮蔽物Ｍを、例えば、樹木とすると、本実施例の侵入物検知追跡装置では、図４のｔ３、ｔ４において樹木の後ろに侵入物が隠れて見えない場合でも、追跡している侵入物の推定侵入物状態を維持し、ｔ５において侵入物が消失確認時間内に検出されれば、同一の侵入物と判断して、侵入物の追跡を継続することになる。
【００３４】
引き続き、画像処理部２０の構成及び侵入物検知追跡方法の手順を説明する。
記憶部２２では、カウンタ、入力された画像データ、設定された処理変数と共に、上述した各部における結果データ等を保存している。
【００３５】
結果出力部２８では、画像データと共に、侵入物検出の有無、侵入物の画像上の位置や幾何学データ等で構成する侵入物データ、追跡データを出力する（図２のステップＳ１０）。
【００３６】
以上の構成、手順によって、本実施例の侵入物検知追跡装置では、監視カメラからの画像を処理することにより、監視場所への侵入物の検知、追跡を行っている。
【００３７】
従って、本実施例の侵入物検知追跡装置では、樹木や電柱等の既設物による一時的な遮蔽によって侵入物の検出が一時的に途切れたり、他の侵入物との交差等によって侵入物の検出が一時的に途切れたりして、一時的な画像状態の変化によって侵入物の検出が一時的に途切れても、継続して侵入物の追跡を行うことができる。
【００３８】
加えて、侵入物の過去の履歴データから現侵入物に対応する推定侵入物状態（推定位置、推定幾何学的特徴量）を求め、推定侵入物状態に対して現侵入物が同一か否かを調べるため、計算が簡単かつ高速処理が可能であり、比較的高速で移動する侵入物に対しても安定して追跡を行うことができる。又、消失確認時間内であれば侵入物の推定侵入物状態の更新を維持するため、連続的に入力される画像に対して、一時的に侵入物が検出されない期間が連続した場合でも、図４で示したように、侵入物の追跡を安定して継続することができる。
【００３９】
又、特許文献４のように、入力装置として特殊な構成を用いる必要がないため、一般的な監視カメラを利用できる。このため、屋外施設に設置してある既存の監視カメラを流用することができ、監視システムの導入コストを低く抑えることができる。
【実施例２】
【００４０】
図５は、本発明に係る侵入物検知追跡装置の実施形態の他の一例を示す構成図である。
本実施例の侵入物検知追跡装置では、移動状態推定部２６ｂのみが、実施例１の侵入物検知追跡装置の移動状態推定部２６ａと相違し、移動状態推定部２６ａに代えて、移動状態推定部２６ｂを用いるようにしたものである。従って、実施例１と重複する説明は省略して、本実施例の侵入物検知追跡装置の説明を行う。
【００４１】
本実施例の侵入物検知追跡装置において、移動状態推定部２６ｂでは、侵入物検出部２５において検出された侵入物について、連続的に入力された画像データの履歴から前侵入物までの侵入物の位置変化の推移と幾何学的特徴量の推移を求めることにより、前侵入物から現侵入物までの推定位置変化量と推定幾何学的特徴変化量を求めている。つまり、現侵入物を対象時間における侵入物とするとき、対象時間の直前までの複数の画像データに基づいて、侵入物の位置変化の推移と幾何学的特徴量の推移を求め、これにより、前侵入物から現侵入物までの推移量である推定位置変化量と推定幾何学的特徴変化量を求めている。そして、前侵入物の位置に推定位置変化量を加算することにより、現侵入物の推定位置を推定すると共に、前侵入物の幾何学的特徴量に推定幾何学的特徴変化量を加算することにより、現侵入物の推定幾何学的特徴量を推定している。そして、推定した現侵入物の推定位置と推定幾何学的特徴量（推定侵入物状態）を推定侵入物データとして、記憶部２２へ記憶させている。つまり、侵入物の移動状態を過去のデータの変化の推移により推定している。
【００４２】
図３で示したように、侵入物がカメラの前を横切るような場合については、時間の推移に対する侵入物の位置変化量と幾何学的特徴量に変化が少なく、推定侵入物状態と現侵入物との差が小さいことが期待できる。しかしながら、後述の図６に示すように、侵入物が監視カメラに対して奥から手前方向（もしくは、手前から奥方向）へ移動する場合については、時間の推移に対する侵入物の位置変化量と幾何学的特徴量の変化が大きく、実施例１の推定侵入物状態の推定方法では、推定侵入物状態と現侵入物との差が大きくなる場合がある。そこで、本実施例では、侵入物の履歴データから位置変化と幾何学的特徴量の推移を求めることで、時間の推移に対する侵入物の位置変化量と幾何学的特徴量の変化が大きい場合でも、現侵入物との差が小さい推定侵入物状態を推定することを可能としている。
【００４３】
ここで、図６を参照して、移動状態推定部２６ｂにおける推定位置と推定幾何学的特徴量（推定侵入物状態）の推定方法を説明する。
【００４４】
例えば、連続的に入力された画像データから、監視画像Ｓ上において、道路Ｒ上に検出された侵入物として、時間ｔ１における侵入物Ｉ２１、時間ｔ２（ｔ２＞ｔ１）における侵入物Ｉ２２、時間ｔ３（ｔ３＞ｔ２）における前侵入物Ｉ２３の履歴データがあるとする。この場合、侵入物Ｉ２１から前侵入物Ｉ２３までについて、つまり、侵入物の過去の履歴データについて、侵入物の位置変化と幾何学的特徴量の推移を求めることにより、前侵入物Ｉ２３から現侵入物Ｉ２４までの推定位置変化量と推定幾何学的特徴変化量を求めている。そして、前侵入物Ｉ２３の位置に、求めた推定位置変化量を加算することで、推定侵入物状態における侵入物Ｅ２１の位置を推定し、前侵入物Ｉ２３の幾何学的特徴量に推定幾何学的特徴変化量を加算することにより、推定侵入物状態における侵入物Ｅ２１の幾何学的特徴量を推定している。
【００４５】
履歴データから侵入物の推定位置変化量と推定幾何学的特徴変化量を求める方法としては、例えば、線形近似を用いる。図７に、本実施例において推定位置変化量を求める方法を示す。図７は、図６に示した侵入物に対応して図示したグラフであり、その位置変化の推移から推定位置変化量を求める方法を示している。図７に示すように、侵入物の履歴データであるｔ１〜ｔ３までの時間に対する位置変化から、線形近似を用いて、近似直線Ｆを求め、時間ｔ４に対応する近似直線上の位置変化量を推定位置変化量として求める。推定幾何学的特徴変化量の求め方についても、推定位置変化量と同様の方法を用いればよい。この方法は、実施例１の方法に比べて計算時間を要するが、時間的に変化のある位置変化量や幾何学的特徴変化量を推定する場合には、推定結果の誤差が小さく有効である。なお、図７の近似直線Ｆが横軸に平行となった場合には推定結果は実施例１と同様となる。
【００４６】
従って、本実施例の侵入物検知追跡装置でも、実施例１と同様に、一時的な画像状態の変化によって侵入物の検出が一時的に途切れても、継続して侵入物の追跡を行うことができる。特に、時間の推移に対する侵入物の位置変化量と幾何学的特徴量の変化が大きい場合でも、侵入物を安定して追跡を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００４７】
本発明は、監視場所への侵入物を検知、追跡する侵入物検知追跡装置に適用するものであり、特に、侵入物の検出が一時的に途切れても、継続して侵入物の追跡を行うことができるものである。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明に係る侵入物検知追跡装置の実施形態の一例（実施例１）を示す構成図である。
【図２】図１に示す侵入物検知追跡装置における侵入物検知追跡方法を説明するフローチャートである。
【図３】実施例１における推定侵入物状態の推定方法を説明する図である。
【図４】実施例１における侵入物の追跡方法を説明する図である。
【図５】本発明に係る侵入物検知追跡装置の実施形態の他の一例（実施例２）を示す構成図である。
【図６】実施例２における推定侵入物状態の推定方法を説明する図である。
【図７】実施例２における推定位置変化量を求める方法を説明する図である。
【符号の説明】
【００４９】
１０  監視カメラ
２０  画像処理部
２１  画像入力部
２２  記憶部
２３  処理設定部
２４  画像変化検出部
２５  侵入検出部
２６ａ、２６ｂ  移動状態推定部
２７  侵入物追跡部
２８  結果出力部
【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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