JP3294468B2

JP3294468B2 - 映像監視装置における物体検出方法

Info

Publication number: JP3294468B2
Application number: JP11862995A
Authority: JP
Inventors: 渡伊藤; 博唯上田
Original assignee: Hitachi Kokusai Electric Inc
Current assignee: Hitachi Kokusai Electric Inc
Priority date: 1995-05-17
Filing date: 1995-05-17
Publication date: 2002-06-24
Anticipated expiration: 2017-06-24
Also published as: JPH08317373A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、テレビジョンカメラを
用いた映像監視装置に係り、特に危険区域に入ってくる
物体の検出など、極めて高い信頼性が要求される場合に
好適な映像監視装置における物体検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】テレビジョンカメラを用いた映像監視装
置は、近年、広く一般的に用いられているが、このよう
な監視システムにおいては、単に画像モニタによる有人
監視ではなく、その監視視野内に入り込んでくる人間や
自動車などの物体を、画像信号から自動的に検出し、所
定の報知や警報処置が得られるようにしたシステムが要
求されるようになってきているが、このときには、画像
信号から、信号処理により物体を検出する必要がある。

【０００３】ところで、このような画像信号の処理によ
り物体を検出する方法の従来技術としては、逐次入力さ
れる画像の最新の画像を古い画像と比較し、画素毎に輝
度値の差分を求め、その差分値の大きい領域を物体とし
て検出する方法が知られており、広く用いられている。

【０００４】この従来技術による方法の基本的な流れを
図８に示す。すなわち、この従来技術では、まず処理８
１で画像の取込みを行ない、次に処理８２では輝度値の
差分を求め、その差分を処理８３で二値化し、最後に処
理８４で、この二値化したデータを所定の閾値で判定し
て物体を検出するようになっている。

【０００５】しかし、この従来技術のように、単純に差
分を求めただけでは、図９(a)に示すように、検出すべ
き物体９０に部分的な欠落部分９１が生じ、誤検出の問
題がある。

【０００６】しかしながら、上記従来技術の問題につい
ては、膨張・収縮演算を適用することにより解決でき
る。

【０００７】このような、差分処理による移動物体の検
出方法の応用例としては、例えば１９９４年７月発行、
“Ｏ plus Ｅ” No.176，pp.122-136，に記載の上田
他１による『画像認識技術を用いたインテリジェント映
像ハンドリング』と題する論文がある。

【０００８】この論文による移動物体の検出方法は、時
間的に連続した三枚の画像から物体の検出を行なうよう
にしたもので、図１１に示すように、まず、時間的に連
続する画像１１１、１１２、１１３を入力画像とし、画
像１１１と画像１１２の輝度差分と、画像１１２と画像
１１３の輝度差分をそれぞれ計算し、二値化してから膨
張・収縮演算を行って画像１１４及び画像１１５を得
る。次に、これらの二値化画像１１４と１１５のＡＮＤ
処理により各画像の共通部分を求め、物体の画像１１６
を得るのである。

【０００９】しかしながら、この方法によっても、図９
に示すように、 (b) 照明変動に伴う背景９２の誤検出９３。 (c) 入り込んだ物体が発光している場合、その光の反射
している領域９４による誤検出９５。 (d) 入り込んだ物体の影の領域９６による誤検出９７。
という問題が残り、この結果、実際には物体が画像視野
内に存在していないにもかかわらず、存在していると誤
検出してしまう虞れがあった。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】従来技術は、前記した
ように、物体誤検出の点について充分に配慮がされてい
るとはいえず、図９(ｂ)に示したように、照明変動に伴
う背景による誤検出９３の問題があり、さらに図９(c)
に示したように、車のヘッドライトのように物体が発光
している場合、その光の反射している領域９４による誤
検出９５の問題や、図９(d)に示したように、入り込ん
だ物体の影の領域９６による誤検出９７の問題があっ
た。

【００１１】そして、これら誤検出の問題は、特に踏切
に進入する歩行者や車両などの物体の監視に応用した場
合には、ほとんど致命的なものとなりかねず、従って、
応用範囲が限られてしまうという欠点があった。

【００１２】本発明の第１の目的は、画像信号の画面内
に存在している物体の像だけを容易に識別でき、監視し
ている視野内に入り込んだ物体が常に確実に検出できる
ようにした映像監視装置における物体検出方法を提供す
ることにある。

【００１３】また、本発明の第２の目的は、監視してい
る視野内に局所的に温度を異にする部分が現われた場
合、それを確実に検出できるようにした映像監視装置に
おける物体検出方法を提供することにある。

【００１４】

【課題を解決するための手段】まず、第１の本発明によ
れば、上記第１の目的は、図８に示した従来技術による
物体検出方法の基本的な処理に、図１に示すように、符
号情報保存ステップ１３と、符号に応じて分岐する判断
処理ステップ１４、それに第１の二値化処理ステップ１
５と第２の二値化処理ステップ１６を付加し、これら第
１の二値化処理ステップ１５と第２の二値化処理ステッ
プ１６の閾値を異ならしめておくことにより達成され
る。なお、括弧を付して示してある数字は、他の図にお
ける同じ処理内容のステップを表わす。

【００１５】次に、第２の本発明によれば、上記第１の
目的は、図２に示すように、図１に示した第１の本発明
の構成において、類似度の計算処理ステップ２４と、差
分値の情報に類似度の情報を加えて閾値判定をする第１
と第２の二値化処理ステップ２６、２７を付加すること
により達成される。

【００１６】また、第３の本発明によれば、上記第１の
目的は、図３に示すように、類似度の高低によって２種
の領域３７、３８の何れかに分類する判断処理ステップ
３６を付加し、領域３７と領域３８を区別して検出する
ようにして達成される。

【００１７】次に、第４の本発明によれば、上記第２の
目的は、図２に示した第２の本発明の構成において、撮
像手段として赤外線撮像装置を用い、符号が正になった
ときの処理として、図６に示すように、入力画像と背景
画像の局所的な輝度分布形状の類似度の評価処理ステッ
プ６７を付加することにより達成される。

【００１８】また、第５の本発明によれば、上記第２の
目的は、図２に示した第２の本発明の構成において、撮
像手段として赤外線撮像装置を用い、符号が負になった
場合の処理として、図７に示すように、入力画像と背景
画像の局所的な輝度分布形状の類似度の評価処理ステッ
プ７７を付加することにより達成される。

【００１９】

【作用】図１において、テレビジョンカメラから画像入
力処理ステップ１１により画像が取込まれると、差分処
理ステップ１２では、この取込まれた入力画像と、予め
作成した背景画像との輝度値の差分が計算される。次
に、符号情報保存処理ステップ１３では輝度の差分値の
符号が保存される。そして、判断処理ステップ１４で
は、この符号に応じて処理の分岐がなされ、正負の符号
に応じて第１の二値化処理ステップ１５、又は第２の二
値化処理ステップ１６の何れか実行される。

【００２０】これら第１と第２の二値化処理ステップ１
５、１６は、それぞれその閾値が変えてあり、この結
果、背景画像に対して輝度値変化が正負で性質が異なる
場合でも正確な二値化処理が得られ、確実な物体検出１
７が可能になる。

【００２１】すなわち、背景画像に対する入力画像の変
化が、例えば曇天から晴天になったり、ライトで照らさ
れたりして、画像が明るくなったことにより、正になっ
たときと、変化が、例えば、物体に影が生じたりして、
画像が暗くなったことにより、負になったときとでは、
変化量の度合いが異なり、従来技術のように、単に差の
絶対値を二値化したのでは、この変化の度合いに対応で
きない。

【００２２】しかるに、この図１の方法では、変化の方
向、つまり正か負かにより閾値を変えているので、変化
量の度合いに柔軟に対応でき、正確な検出が可能になる
のである。

【００２３】図２において、図１の処理に入力画像と背
景画像の局所的な輝度分布形状の類似度の計算処理ステ
ップ２４を付加し、第１の二値化処理ステップ２６及び
第２の二値化処理ステップ２７における二値化のための
条件に類似度を含ませるようにしたので、さらに変化度
の度合いに柔軟に対応でき、さらに正確な検出が可能に
なる。

【００２４】ここで、この類似度とは、入力画像と背景
画像中の局所的な輝度分布の形状の相関を表わすもの
で、いま、図１０において、１０１に示す背景画像に対
して、環境での照度変化により、入力画像が、１０２で
示すように全体的に暗くなった場合でも、背景画像１０
１中の白線や軌道などのパターンは、そのまま残ってい
るため、背景画像１０１の局所領域、例えば領域１０４
と、入力画像１０２での局所領域１０５とでは、類似度
が高くなっている。

【００２５】一方、入力画像に、１０３で示すように、
物体(車両)１０６が存在している領域では、この物体１
０６が背景を遮蔽しているため、背景画像中の白線や軌
道などのパターンは残っておらず、従って、領域１０４
と領域１０６とでは、類似度が低くなっている。

【００２６】そこで、図３において、二値化処理ステッ
プ３５の次に、この類似度による領域評価ステップ３６
を設けることにより、背景画像の輝度が変化した領域
と、物体が存在している領域など、性質の異なる二領域
を分離することができる。

【００２７】次に、図４において、図２の処理におい
て、符号が正になった場合に、入力画像と背景画像の局
所的な輝度分布形状の類似度を評価する判断処理ステッ
プ４７を付加することにより、図９(c)の場合のよう
に、ライトなどからの光によって明るくなった領域９４
が存在した場合、それと分離して物体の検出４９が得ら
れるため、さらに正確に物体を検出できる。

【００２８】すなわち、ライトなどによって明るくなっ
た領域は、図９(c)における領域９４で示すように、輝
度値は高くなるものの路面パターンは残っているため、
図１０における局所領域１０４と１０５の場合と同様に
類似度が高くなる。従って、この類似度を用いることに
より、ライトによって明るくなった領域９４と物体とが
確実に判別できるのである。

【００２９】次に、図５において、図２の処理におい
て、符号が負になった場合に、入力画像と背景画像の局
所的な輝度分布形状の類似度を評価する判断処理ステッ
プ５７を付加することにより、図９(d)の場合のよう
に、影によって暗くなった領域９６が存在した場合、そ
れから識別して物体の検出５９が得られるため、さらに
正確に物体を検出できる。

【００３０】すなわち、影によって暗くなった領域は、
図９(d)における領域９６で示すように、輝度値は低く
なるものの路面パターンは残っているため、図１０にお
ける局所領域１０４と１０５の場合と同様に類似度は高
くなる。

【００３１】従って、この類似度を用いることにより、
影によって暗くなった領域９６と物体とを確実に判別す
ることができるのである。

【００３２】図６において、入力画像と背景画像の局所
的な輝度分布形状の類似度の評価処理ステップ６７を付
加することにより、局所的に温度が上昇した領域を検出
することができる。

【００３３】すなわち、局所的に温度が上昇した領域
は、その領域と上昇しなかった領域とに輝度分布の差が
生じるため、輝度分布形状の類似度は低くなる。例え
ば、火砕流検知に応用した場合において、火砕流により
溶岩ドームが形成された部分は、局所的に急激に温度が
上昇するため、類似度が低くなるが、他方、火砕流によ
り暖められた雲などでは、ほぼ全体で温度が均一に上昇
するため、類似度は高くなる。

【００３４】従って、類似度の評価処理ステップ６７を
設けることにより、暖められた雲の部分と火砕流部分を
分離することができるのである。

【００３５】図７において、入力画像と背景画像の局所
的な輝度分布形状の類似度の評価処理ステップ７７を付
加することにより、局所的に温度が下降した領域を検出
することができる。

【００３６】すなわち、局所的に温度が下降した領域
は、その領域と下降しなかった領域とに輝度分布の差が
生じるため、輝度分布形状の類似度は低くなる。例え
ば、火砕流検知に応用した場合において、溶岩ドームが
崩落した部分は、熱源が下に落ちてしまうので、その温
度は急激に低下してしまうため、類似度は低くなるが、
他方、火砕流によって暖められた雲などでは、熱源によ
る加熱が減ったとしても、全体がほぼ均一に冷却され温
度が下降するので、類似度は高くなる。

【００３７】従って、類似度の評価処理ステップ７７に
より、これらを分離して検出することができるのであ
る。

【００３８】

【実施例】以下、本発明による物体検出方法について、
図示の実施例により詳細に説明する。

【００３９】以下に説明する実施例は、踏切内に進入し
た歩行者や、自動車なとの物体を検出する映像監視装置
に本発明を適用したもので、踏切全体を監視できる位置
にテレビジョンカメラを設置し、それにより得られる画
像信号を処理して物体を検出するようにしたものであ
る。

【００４０】図１２は、本発明の一実施例が適用された
映像監視装置の一例で、上記したテレビジョンカメラ１
２１で監視区域(監視視野)を撮像して得た画像信号は、
入力Ｉ／Ｆ１２３を介してデータバス１２２に入力さ
れ、画像メモリ１２４に蓄積される。

【００４１】一方、ＣＰＵ１２６は、プログラムメモリ
１２７に格納されているプログラムに従ってワークメモ
リ１２５内で画像解析し、物体検出処理を実行し、その
結果に応じて、出力Ｉ／Ｆ１２８を介して警報ランプ１
３０を点灯させたり、画像出力Ｉ／Ｆ１２９を介してモ
ニタ１３１に画像を表示させたりするようになってい
る。

【００４２】図１３は、ＣＰＵ１２６による物体検出処
理の一実施例を示したもので、この実施例による処理
は、図４及び図５の処理を組合わせ、それに背景画像更
新処理を付加したものである。

【００４３】図１３の処理が開始されると、まず画像入
力処理ステップ１４１では、カメラ１２１で撮像された
画像信号が、３２０×２４０画素の画像データｆ(ｘ，
ｙ)として取り込まれる。次に、判定ステップ１４３で
は、新しい背景画像が作成できたか否かを判定する。こ
の背景画像の作成は、ＣＰＵ１２６が図１４に示した処
理を並列に実行することによって行われる。この図１４
の処理に入ると、まず、処理ステップ１６１では、入力
画像を０.２秒間隔で２０フレーム分、取り込んで保存
(記憶)する。

【００４４】次に、処理ステップ１６２では、これら保
存された２０フレームの画像について、各画素毎に、
(1)式によりメディアンを計算して、背景画像データｒ
(ｘ，ｙ)を作成する。

【００４５】

【数１】

【００４６】ここで、med{ }がメディアンを表わしてお
り、この(1)式の場合は、２０フレームの画像につい
て、それぞれの同じ画素を輝度値順に並べ、その１０番
目の値(中間の値)の画素を取り出して背景画像データｒ
(ｘ，ｙ)とすることを表わしており、これにより、新し
い背景画像１６３を得るのである。従って、背景画像１
６３＝画像データｒ(ｘ，ｙ)となる。

【００４７】図１３の処理に戻り、背景画像の作成が終
了していた場合には、処理ステップ１４３で、それまで
の背景画像を、いま作成された新しい背景画像に更新し
てから次の処理ステップ１４４に進むが、終了していな
かったときは、そのまま差分処理ステップ１４４に進
み、ここでは、入力画像を２×２画素からなるブロック
に分割し、全体を１６０×１２０個のブロック化領域ｆ
_n(ｉ，ｊ)としてから、それぞれのブロック化領域の輝
度平均Ａｆを求めるのである。ここで、ｎはブロックの
番号で、ｉ，ｊはブロック内の画素の位置を表わす。

【００４８】また、背景画像データｒ(ｘ，ｙ)に対して
も同様に１６０×１２０個のブロック化領域ｒ_n(ｉ，
ｊ)としてから、それぞれのブロック化領域の輝度平均
Ａｒを求め、(2)式により差分値ε_nを求める。

【００４９】

【数２】

【００５０】続く符号情報の保存処理ステップ１４５で
は、符号情報Ｓ_nを(3)式で求め、それを格納する。

【００５１】

【数３】

【００５２】類似度の計算処理ステップ１４６では、各
ブロックに対して、(4)式により類似度γ_nを計算する。
ここで、Ｄ_nはｎ番目のブロックの近傍領域、［］は要
素の数を表す。

【００５３】

【数４】

【００５４】次に、判断処理ステップ１４７により、符
号情報Ｓ_nに応じて、第１の二値化処理ステップ１４８
又は第２の二値化処理ステップ１５２に分岐される。

【００５５】これらの処理は閾値による二値化処理で、
まず符号が正の場合の閾値、すなわち、処理ステップ１
４８での閾値th⁺ は(5)式で求める。ここで、Ｋ⁺ は調
整可能なパラメータ、Ｒ⁺ は符号が正で物体の存在しな
い領域である。

【００５６】

【数５】

【００５７】ここで、Ｋ⁺ は調整可能なパラメータで、
Ｒ⁺ は符号が正で物体が存在しない領域である。

【００５８】また、符号が負の場合の閾値、すなわち、
処理ステップ１５２での閾値th~も同様にして、(6)式に
より求める。

【００５９】

【数６】

【００６０】ここで、Ｋ~ は調整可能なパラメータで、
Ｒ~ は符号が負で物体が存在しない領域である。

【００６１】類似度の判定処理ステップ１４９及び１５
３では、それぞれに対して調整可能なパラメータＴ⁺と
Ｔ~を閾値として設定し、類似度γ_nについて判定を行な
う。すなわち、まず判定処理ステップ１４９では、類似
度γ_nを閾値Ｔ⁺と比較し、それが閾値Ｔ⁺を越えた場合
には、図９(c)に、光の反射している領域９４として示
したような、ライトによって明るくなった領域１５０が
検出されたものとして無視し、閾値Ｔ⁺以下となったと
きだけ、物体の検出１５１として分類する。

【００６２】同様に、判定処理ステップ１５３では、類
似度γ_nを閾値Ｔ~と比較し、それが閾値Ｔ~を越えた場
合には、図９(d)に、影の領域９６として示したよう
な、影によって暗くなった領域１５４が検出されたもの
として、これも無視し、閾値Ｔ~以下になったときだ
け、物体の検出１５５として分類する。

【００６３】そして、ＣＰＵ１２６は、物体の検出１５
１の分類が得られたとき、及び物体の検出１５１が得ら
れたときには、出力Ｉ／Ｆ１２８を介して警報ランプ１
３０を点灯させてたり、画像出力Ｉ／Ｆ１２９を介して
モニタ１３１に画像を表示させたりして、物体が検出さ
れたことを報知させるのである。

【００６４】従って、この実施例によれば、常に確実
に、撮像視野内から物体だけを検出することができる。
例えば、図１５において、入力画像１７１は、夕暮時に
踏切の外で停車している車両１７１Ａが存在し、それの
影１７１Ｂが踏切内まで伸びている場合を示したもの
で、この場合、この入力画像１７１を従来の方法で判断
させたとすると、画像１７３に示すように、踏切内に進
入した物体１７３Ａが存在するものと認識されてしまう
ことになる。

【００６５】これに対して、上記図１３の実施例によれ
ば、まず、一方では、図１４の処理により背景画像１７
２が得られ、約４秒毎に新たな背景画像に更新されてい
る。次に、この場合、影１７１Ｂなので、その符号情報
Ｓnは負になっているので、判断処理ステップ１５３に
進み、ここで、背景画像１７２と入力画像１７１の類似
度が判定される。

【００６６】そして、車両１７１Ａが存在する領域で
は、背景の一部が隠されているので、高い類似度が得ら
れないことから、図１３の物体１５４に分類され、この
領域が実際に存在する物体によるものと識別でき、他
方、影１７１Ｂの領域では、背景が隠されていないこと
から類似度が高くなっており、この結果、図１３の領域
１５４として分類されることになる。

【００６７】従って、この実施例によれば、画像１７４
に示すように、車両１７４Ａと、影１７４Ｂとが、図１
３の物体１５５と領域１５４とに明確に分類でき、確実
に踏切内に進入した物体だけの検出を得ることができ、
この場合には、影１７４Ｂがあるにもかかわらず、踏切
内に進入物体無しと判定できることになる。

【００６８】次に、図１６は、入力画像１８１が、踏切
に進入する前の自動二輪車１８１Ａのライトによる照射
部分１８１Ｂが踏切内の路面にまで侵入していた場合を
示したもので、この場合、入力画像１８１を従来の方法
で判断させたとすると、画像１８３に示すように、やは
り踏切内に進入した物体１８３Ａが存在するものと認識
されてしまうことになる。

【００６９】これに対して、上記図１３の実施例によれ
ば、まず、一方では、図１４の処理により背景画像１７
２が得られ、約４秒毎に新たな背景画像に更新されてい
る。次に、この場合はライトによる照射部分１８１Ｂに
なっているので、今度は符号情報Ｓnが正になって、判
断処理ステップ１４９に進み、ここで、背景画像１７２
と入力画像１８１の類似度が判定される。

【００７０】そして、自動二輪車１８１Ａが存在してい
る領域では、背景の一部が隠されているので、高い類似
度が得られないことから、図１３の物体１５１に分類さ
れ、この領域が実際に進入した物体が存在しているもの
と識別でき、他方、ライトによる照射部分１８１Ｂの領
域では、背景が隠されていないことから類似度が高くな
っており、この結果、図１３の領域１５０として分類さ
れることになる。

【００７１】従って、この実施例によれば、画像１８４
に示すように、自動二輪車１７４Ａと、そのライト照射
部分１８４Ｂとが、図１３の物体１５１と領域１５０と
に明確に分類でき、確実に踏切内に進入した物体だけの
検出を得ることができ、この場合にも、ライト照射部分
１８４Ｂがあるにもかかわらず、踏切内に進入物体無し
と判定できることになる。

【００７２】次に、本発明の他の一実施例について説明
する。この実施例は、活火山における火砕流の監視に本
発明を適用したもので、図１２に示した映像監視装置に
おけるカメラ１２１として、赤外テレビジョンカメラ
(赤外線撮像装置)を用い、被写体の温度の高い部分で輝
度が大きくなっている入力画像が得られるようにした上
で、ＣＰＵ１２６により、図１７に示す処理が実行され
るように構成したものである。

【００７３】図１７の処理ステップ１９１から処理ステ
ップ１９８までと、処理ステップ２０１は、括弧書きし
て示してあるように、それぞれ図１３の処理ステップ１
４１から処理ステップ１４８まで、及び処理ステップ１
５２と同じルーチンを用い、入力画像と背景画像の領域
での輝度、つまり温度の差分の符号に応じて、類似度の
判定処理ステップ１９９と、類似度の判定処理ステップ
２０２の何れかに分岐させ、それぞれ調整可能なパラメ
ータＴ⁺、Ｔ~を判定の閾値として用い、類似度が閾値以
下のとき、それぞれ温度が上昇している物体２００と、
下降している物体２０３とに分類するのである。

【００７４】この実施例の動作について、図１８により
説明すると、この図は、火砕流が発生した瞬間の画像を
入力画像２１１として示したもので、背景画像は２１２
で示すようになっているものとする。

【００７５】そして、この実施例によれば、処理結果と
して画像２１３が得られ、火砕流が存在して温度が高く
なっている部分と、火砕流が流れて去って温度が下がっ
た部分とを識別し、確認することができる。

【００７６】すなわち、局所的に温度が上昇した領域
は、その領域と上昇しなかった領域とに輝度分布の差が
生じるため、輝度分布形状の類似度は低くなる。このた
め、火砕流により溶岩ドームが形成された部分は、局所
的に急激に温度が上昇するので類似度が低くなるが、他
方、このとき火砕流により暖められた雲などでは、ほぼ
全体で温度が均一に上昇するため、類似度は高くなる。

【００７７】従って、類似度の評価処理ステップ１９９
を設けることにより、暖められた雲などによる部分が存
在していても、温度が上昇した領域２００として、火砕
流部分を明確に分離することができるのである。

【００７８】一方、局所的に温度が下降した領域は、そ
の領域と下降しなかった領域とに輝度分布の差が生じる
ため、輝度分布形状の類似度は低くなる。このため、溶
岩ドームが崩落した部分は、熱源が下に落ちてしまうの
で、その温度は急激に低下してしまうため、類似度は低
くなるが、他方、火砕流によって暖められた雲などで
は、熱源による加熱が減ったとしても、全体がほぼ均一
に冷却され温度が下降するので、類似度は高くなる。

【００７９】従って、類似度の評価処理ステップ２０２
を設けることにより、温度が低下している雲などによる
部分が存在していても、温度が低下した領域２０３とし
て、火砕流が流れ去った部分を明確に分離し、検出する
ことができる。

【００８０】なお、本発明は、上記の適用例に限らず、
プラント設備など、立入禁止区域への侵入者の監視シス
テムなどにも適用可能なことは、言うまでもない。

【００８１】

【発明の効果】本発明によれば、照度変動による背景の
変化に伴う誤検出の問題に対して、差分値の符号を利用
するようにしたので、監視視野の照度変化などの環境変
化の影響を受ける虞れか少なくなって物体の検出を正確
に得ることができると共に、輝度分布形状の類似度を用
いてパターンの保存性を判定するようにしたので、物体
の存在によらない照度の変化による領域が存在していた
場合でも、常に確実に物体が検出できる。

【００８２】従って、本発明によれば、踏切など極めて
高い信頼性が要求される場合でも、安心して適用するこ
とができ、映像監視装置の適用範囲を充分に広げること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の本発明の動作原理を説明するためのフロ
ーチャートである。

【図２】第２の本発明の動作原理を説明するためのフロ
ーチャートである。

【図３】第３の本発明の動作原理を説明するためのフロ
ーチャートである。

【図４】第４の本発明の動作原理を説明するためのフロ
ーチャートである。

【図５】第５の本発明の動作原理を説明するためのフロ
ーチャートである。

【図６】第６の本発明の動作原理を説明するためのフロ
ーチャートである。

【図７】第７の本発明の動作原理を説明するためのフロ
ーチャートである。

【図８】従来技術の動作原理を説明するためのフローチ
ャートである。

【図９】従来技術の問題点を示す説明図である。

【図１０】本発明における類似度の説明図である。

【図１１】従来技術による時間的な差分を用いた物体検
出の説明図である。

【図１２】本発明の実施例が適用された映像監視装置の
一例を示す構成図である。

【図１３】本発明を踏切での進入物体検出に適用した場
合の一実施例を示すフローチャートである。

【図１４】本発明の一実施例における背景画像作成処理
を示すフローチャートである。

【図１５】本発明の一実施例による物体検出動作の一例
を示す説明図である。

【図１６】本発明の一実施例による物体検出動作の一例
を示す説明図である。

【図１７】本発明を火砕流発生監視に応用した場合の一
実施例を示すフローチャートである。

【図１８】本発明を火砕流発生監視に応用した場合の一
実施例による検出動作を一例を示す説明図である。

【符号の説明】

１２１テレビジョンカメラ(映像入力装置) １２２データバス１２３入力用Ｉ／Ｆ１２４画像用メモリ１２５ワークメモリ１２６ＣＰＵ１２７プログラムメモリ１２８出力用Ｉ／Ｆ１２９画像出力用Ｉ／Ｆ１３０警告ランプ１３１警告表示用モニタ

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】撮像装置の視野内に侵入する物体を検出
する物体検出方法において、画像入力ステップと、入力画像と背景画像との輝度値の差分値を計算するステ
ップと、前記差分値の正の符号に対する差分値の二値化を行なう
第１の二値化ステップと、前記差分値の負の符号に対する差分値の二値化を行なう
第２の二値化ステップと、前記入力画像と前記背景画像との類似度を計算するステ
ップを設け、前記差分値の正負の符号と、前記類似度の値に応じて、
物体を区別して検出することを特徴とする物体検出方
法。
【請求項２】カメラの入力画像を用いて視野内に侵入
する物体を計算機によって検出する物体検出方法におい
て、画像入力ステップと、入力画像と背景画像との画素の輝度値の差分を計算する
ステップと、その差分値の正負の符号情報を保存するステップと、入力画像と背景画像の局所的な輝度値分布形状の類似度
を求めるステップと、前記差分値の符号に応じて分岐するステップと、前記差分値の情報に類似度の情報を加えて閾値判定し、
物体を区別して検出するステップとからなる物体検出方
法。
【請求項３】請求項２の発明において、前記の入力画像と背景画像の局所的な輝度値分布形状の
類似度が高い領域と類似度の低い領域を別の領域として
判定するステップを付加したことを特徴とする物体検出
方法。
【請求項４】請求項２及び３の発明において、前記の差分値の符号情報が正となる領域で入力画像と背
景画像の局所的な輝度値分布形状の類似度が高い領域
を、視野内のライトにより明るくなった領域として判定
するステップを付加したことを特徴とする物体検出方
法。
【請求項５】請求項２及び３の発明において、前記の差分値の符号情報が負となる領域で入力画像と背
景画像の局所的な輝度値分布形状の類似度が高い領域
を、物体の視野内に写る影により暗くなった領域として
判定するステップを付加したことを特徴とする物体検出
方法。
【請求項６】請求項２及び３の発明において、画像入力装置を赤外カメラとし、前記の差分値の符号情報が正となる領域で入力画像と背
景画像の局所的な輝度値分布形状の類似度が低い領域
を、火砕流により局所的に著しく温度が上がった領域と
判定するステップを付加したことを特徴とする物体検出
方法。
【請求項７】請求項２及び３の発明において、画像入力装置を赤外カメラとし、前記の差分値の符号情報が負となる領域で入力画像と背
景画像の局所的な輝度値分布形状の類似度が低い領域
を、火砕流が流れ落ちたことにより局所的に著しく温度
が下がった領域と判定するステップを付加したことを特
徴とする物体検出方法。
【請求項８】所定の撮像手段により、所定の視野から
逐次、フレーム単位で取込まれてくる画像信号を用い、
過去の画像信号と最新の画像信号を複数個の画素からな
る領域毎に比較し、それらの輝度値の差分を二値化して
得た画像データに基づいて上記所定の視野内に入り込ん
でくる物体を検出する方式の映像監視装置における物体
検出方法において、前記最新の画像信号が取り込まれてくるまでの所定フレ
ーム数の画像信号を取込み、それらのメディアン計算に
より背景画像信号を作成する背景画像信号作成手段と、前記背景画像信号と上記最新の画像信号を複数個の画素
からなる領域毎に比較し、それらの輝度値の差分を、そ
の正負の符号も含めて検出し保存する符号保存手段と、前記輝度値の差分の符号を判定する符号判定手段と、閾値を異にする第１と第２の二値化手段と、前記背景画像信号と現在の画像信号を複数個の画素から
なる領域毎に比較し、それらの輝度値分布形状の類似度
を検出する類似度検出手段とを設け、前記符号判定手段による判定結果が正のとき前記第１の
二値化手段を用いて物体の検出を行ない、負のときは前
記第２の二値化手段を用いて物体を検出すると共に、前記類似度検出手段により検出された類似度に応じて、
前記第１の二値化手段と前記第２の二値化手段の何れか
一方により検出された物体の真偽判定が行なわれるよう
に構成したことを特徴とする映像監視装置における物体
検出方法。
【請求項９】所定の撮像手段により、所定の視野から
逐次、フレーム単位で取込まれてくる画像信号を用い、
過去の画像信号と最新の画像信号を複数個の画素からな
る領域毎に比較し、それらの輝度値の差分を二値化して
得た画像データに基づいて前記所定の視野内に入り込ん
でくる物体を検出する方式の映像監視装置における物体
検出方法において、前記最新の画像信号が取り込まれてくるまでの所定フレ
ーム数の画像信号を取込み、それらのメディアン計算に
より背景画像信号を作成する背景画像信号作成手段と、前記背景画像信号と前記最新の画像信号を複数個の画素
からなる領域毎に比較し、それらの輝度値の差分を、そ
の正負の符号も含めて検出し保存する符号保存手段と、前記輝度値の差分の符号を判定する符号判定手段と、閾値を異にする第１と第２の二値化手段と、前記背景画像信号と現在の画像信号を複数個の画素から
なる領域毎に比較し、それらの輝度値分布形状の類似度
を検出する類似度検出手段とを設け、前記符号判定手段による判定結果が正のとき前記第１の
二値化手段を用いて物体の検出を行ない、負のときは前
記第２の二値化手段を用いて物体を検出すると共に、前記類似度検出手段により検出された類似度に応じて、
前記第１の二値化手段と前記第２の二値化手段の何れか
一方により検出された領域を区別して検出するように構
成したことを特徴とする映像監視装置における物体検出
方法。
【請求項１０】請求項９の発明において、前記差分値の符号が正と判定され、前記類似度が所定値
を越えていると判定された領域が検出されたときは、そ
の領域は物体の存在による検出ではなく、前記視野内で
の局部的な照度増加による検出であると判定するように
構成されていることを特徴とする映像監視装置における
物体検出方法。
【請求項１１】請求項９の発明において、前記差分値の符号が負と判定され、前記類似度が所定値
を越えていると判定された領域が検出されたときは、そ
の領域は物体の存在による検出ではなく、局部的な照度
低下による検出であると判定するように構成されている
ことを特徴とする映像監視装置における物体検出方法。
【請求項１２】請求項９の発明において、前記撮像手段として赤外線撮像装置を用い、前記差分値の符号が正と判定され、前記類似度が所定値
以下であると判定された領域が検出されたときは、視野
内に局部的に温度が高くなっている部分が存在するもの
と判定するように構成されていることを特徴とする映像
監視装置における物体検出方法。
【請求項１３】請求項９の発明において、前記撮像手段として赤外線撮像装置を用い、前記差分値の符号が負と判定され、前記類似度が所定値
以下であると判定された領域が検出されたときは、視野
内に局部的に温度が低くなっている部分が存在するもの
と判定するように構成されていることを特徴とする映像
監視装置における物体検出方法。