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JP3279479B2 - 映像監視方法及び装置 - Google Patents

映像監視方法及び装置

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JP3279479B2
JP3279479B2 JP13891396A JP13891396A JP3279479B2 JP 3279479 B2 JP3279479 B2 JP 3279479B2 JP 13891396 A JP13891396 A JP 13891396A JP 13891396 A JP13891396 A JP 13891396A JP 3279479 B2 JP3279479 B2 JP 3279479B2
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camera
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Hitachi Kokusai Electric Inc
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Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、テレビジョンカメ
ラを用いた監視方法及び装置に係る。
【0002】本発明はテレビジョンカメラの撮像視野内
に侵入した物体を、該テレビジョンカメラの映像信号の
中から自動的に検出し、更に、該検出物体の動きをも自
動的に検出するようにした物体追跡方式を提供するもの
である。
【0003】
【従来の技術】テレビジョンカメラ(以下TVカメラと
呼ぶ)を用いた映像監視装置は、従来より広く用いられ
ている。しかし、近年、このようなシステムにおいて、
その監視視野内に入り込んでくる人間や自動車などの移
動物体の検出及び追跡を、画像モニタ面での有人監視に
よるのではなく、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。
【0004】このようなシステムを実現するためには、
まず、TVカメラより得られた入力画像信号と基準背景
画像、すなわち、検出すべき物体の写っていない画像信
号とを比較し、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。この方法は、差
分法と呼ばれ、従来より広く用いられている。
【0005】この方法の応用例としては、例えば、特願
7−230301に記載されている。これらの処理を図
13を用いて説明する。まず、TVカメラにより得られ
た入力画像601と基準背景画像602との画素毎の差
分を計算し、その差分値が所定のしきい値以下の画素を
0、しきい値以上の画素を255(1画素が8ビットで
あると仮定)として二値化画像603を得る。ここで、
入力画像601に写った人型の物体は、二値化画像60
3中の画像604として検出される。
【0006】検出物体の自動追跡は、差分法による物体
の検出を逐次的に行い、各時刻毎の検出物体の画像上の
位置に基づき対象物体の動きを求めることにより行う。
例えば、図6の二値化画像605において、時刻t0-2
では画像606、時刻t0-1では画像607、時刻t0で
は画像608の位置で物体が検出できたとすると、この
対象物体の動きは、それぞれの時刻の二値化画像60
6、607、608の例えば、それぞれの重心609、
610、611を結んだ矢印613、614で表され
る。重心点の画像612参照。
【0007】ここで、重心は式(1)により求めること
ができる。
【0008】重心Cは、f(x,y)を差分の二値化画
像(しきい値以上を255、未満を0)として、
【0009】
【数1】
【0010】…(1) と定義される。ただし、[B]はf(x,y)=255
となる画素数である。このほかに、二次モーメントによ
る重心もあるが、二値化した領域を一つの座標で代表で
きるものであればその他の方法であっても問題ない。
【0011】このような差分法を用いた物体の追跡法
は、TVカメラの撮像方向やズーム率を変化させると視
野が変化し、予め用意した背景画像が使用できなくなる
ため、物体を安定に検出できなくなる。また、物体であ
ることは検出していても、時間毎の検出物体の形状を比
較していないので、同一の対象物体を追跡していること
を保証することができず、視野内に複数の物体が存在し
た場合、安定な追跡ができない。
【0012】次に周知の一般的な、テンプレートマッチ
ング(固定式画像)について説明する。例えば、プリン
ト基板検査機をはじめとする従来のパターンマッチング
技術は、予めテンプレートを登録し、評価する画像中
でテンプレートと一致度が高い部分を検出(位置補正)
するものである。更に、その一致度により対象の評価
(キズ等の有無の発見)を行うものである。これを図1
4を用いて簡単に説明する。
【0013】図14の例では、ある“A”、“B”、
“C”、“D”の部品を登録したテンプレート群15に
示すよう予め登録し、各評価画像内でマッチングして各
部品の状態を調べる。評価画像141は正常、評価画像
142では“C”の部品は位置ずれ(正常位置に比べず
れてマッチングする)、“D”の部品は欠品(画像中で
マッチングできない)、評価画像143では“C”の部
品はキズまたはパッケージの印刷不良(一致度が低い)
と判断される。しかし、このマッチング法では、登録し
た部品のテンプレートそのもしか評価できない。つま
り、固定したテンプレートでは部品の見かけ上の大きさ
が変化(例えば撮像装置と部品との距離の変化)したよ
うな場合には正確な判定はできなくなってしまう。
【0014】したがって、この方法を例えば車の追跡に
応用した場合、世の中に存在する車の種類全てについて
テンプレートを作成しておかなければならないことにな
る。
【0015】
【発明が解決しようとする課題】従来より広く用いられ
ている差分法では、前記したようにカメラの視野やズー
ム率を変えると、予め用意した背景画像と実際に入力し
た画像の背景部分が異なってしまう。この場合、差分の
計算をすると背景部分まで差分値が生じてしまい、二値
化による物体の検出が行えなくなってしまう。つまり、
対象物体の見かけ上の大きさ変化したような場合、正確
な判定を行うことができない。また、カメラの視野を固
定した場合でも、視野内に複数の物体が写っている場面
では、これらの物体の中から現在の追跡対象を特定する
ためには追跡している対象が別時刻で同一であるか形状
の比較を行わなければならないという問題がある。
【0016】本発明の目的は、これらの従来技術の問題
を解決し、安定に物体の位置や物体の移動量、TVカメ
ラと物体の距離を検出できるようにした、信頼性の高い
映像監視装置を提供することにある。
【0017】更に、カメラの視野や、ズーム比を変えて
も、同一の対象物体を追跡していることを確実に保証す
る映像監視装置を提供する。本発明は、更に、安定に物
体の位置や物体の移動量、TVカメラと物体との距離を
検出できるようにした、信頼性の高い映像監視装置を提
供することにある。
【0018】
【課題を解決するための手段】本発明は、このような課
題を解決するため、テンプレートを逐次更新するように
したものである。本発明では、見かけ上の形や大きさ、
向きが変化する場合でも、順次テンプレートの更新をす
ることで、対象の動きを検出することができるようにし
たものである。
【0019】つまり、本発明は、TVカメラの撮像視野
内に侵入した物体を、画像信号の中から自動的に検出
し、検出した物体を自動的に追跡する映像監視装置で、
検出した物体の画像をテンプレートとして登録するステ
ップと、登録したテンプレートと入力画像信号の中で一
致度が最大となる画像の位置を検出するステップと、検
出した位置から追跡対象の入力画像上での移動量を算出
するステップと、移動量に基づきテンプレートを更新す
るステップとを設け、該検出物体を追跡するように構成
する。
【0020】さらに、検出した物体の画像を複数に分割
し、それぞれの画像をテンプレートとして登録するステ
ップと、登録した複数のテンプレートについて、それぞ
れ独立に画像信号の中で一致度が最大となる画像の位置
を検出するステップと、検出した各テンプレートの位置
から追跡対象の入力画像上での移動量を算出するステッ
プと、移動量に基づき各テンプレートを更新するステッ
プとを設け、検出物体を追跡するように構成する。この
構成により、より安定な動作が達成される。
【0021】さらにまた、検出物体の画像を複数に分割
し、それぞれの画像をテンプレートとして登録するステ
ップと、登録した複数のテンプレートについて、それぞ
れ独立に画像信号の中で一致度が最大となる画像の位置
を検出するステップと、検出した各テンプレートの位置
より画像上のテンプレート間の距離変化を算出し、距離
変化に基づき画像信号中の物体の見かけ上の大きさ変化
算出するステップと、各テンプレートの検出した位置
と拡大率に基づき各テンプレートを更新するステップと
を設け、検出物体を追跡するように構成する。この構成
により、対象物体の見かけ上の大きさの変動に対しても
安定な動作が達成される。
【0022】同様に、検出物体の画像を複数に分割し、
それぞれの画像をテンプレートとして登録するステップ
と、登録した複数のテンプレートについて、それぞれ独
立に画像信号の中で一致度が最大となる画像の位置を検
出するステップと、検出した各テンプレートの位置より
入力画像上でのテンプレート間の距離を算出し、この距
離に基づきTVカメラと検出物体との実際の距離を検出
するステップと、各テンプレートの検出した位置と拡大
率に基づき各テンプレートを更新するステップとを設
け、検出物体を逐次追跡するように構成する。このよう
な構成ではTVカメラから対象物体までの距離を知る機
能を実現することができる。
【0023】同様に、検出物体の画像を複数に分割し、
それぞれの画像をテンプレートとして登録するステップ
と、登録した複数のテンプレートについて、それぞれ独
立に画像信号の中で一致度が最大となる画像の位置を検
出するステップと、検出した各テンプレートの位置より
入力画像上でのテンプレート間の距離を算出し、この距
離に基づきTVカメラと検出物体との実際の距離を検出
するステップと、検出したTVカメラと検出物体との距
離からTVカメラのズームレンズのズーム比を調節する
ズーミングステップと、各テンプレートの検出した位置
と拡大率に基づき各テンプレートを更新するステップと
を設け、検出物体を逐次追跡するように構成することに
よりTVカメラの視野内に写る対象物体の見かけ上の大
きさが変化しても、自動的にこの大きさ変化を補正し、
対象物体の見かけ上の大きさを常に一定に固定する機能
を実現することができる。
【0024】つまり、本発明は、例えば監視対象とする
範囲を撮像するテレビジョンカメラと、該テレビジョン
カメラからの信号を処理するための画像信号に変換する
画像入力インターフェース手段と、該画像入力インター
フェース手段からの前記テレビジョンカメラの画像信号
を処理するところの少なくともCPUと画像メモリとワ
ークメモリとプログラムメモリとを有する処理手段と、
該処理手段からの前記テレビジョンカメラを制御するた
めの制御装置に制御信号を供給するカメラ制御インター
フェース手段とを有する映像監視装置において、前記処
理手段は、前記テレビジョンカメラにより撮像された背
景画像信号と、前記テレビジョンカメラにより撮像され
た該背景画像信号以外の画像信号との差を物体として検
出し、検出すべき前記物体の画像に対応した画像信号を
複数に分割し、それぞれの画像信号をテンプレートとし
て登録し、該登録した複数のテンプレートについて、そ
れぞれ独立に順次入力する画像信号の中で画像信号の一
致度が最大となる画像信号の位置を検出するテンプレー
トマッチングを行い、各テンプレートの検出した位置よ
りテンプレート間の距離変化を算出し、該距離変化に基
づき画像中の物体の見かけ上の大きさ変化を検出し、該
大きさの変化に基づき前記検出物体と前記テレビジョン
カメラとの距離を算出し、得られた距離から前記カメラ
制御インターフェース手段を介して、前記テレビジョン
カメラのズームレンズのズーム比を調節し、前記テレビ
ジョンカメラの視野内に写る対象物体の見かけ上の大き
さを同じにするよう構成したものである。
【0025】
【発明の実施の形態】本発明の基本的実施例は、TVカ
メラより得られた入力画像信号と基準背景画像、すなわ
ち、検出すべき物体の写っていない画像信号とを比較
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。次に、検出した物体の領域
の画像をテンプレートとして登録し、別時刻にTVカメ
ラより得られた入力画像信号の中でこのテンプレートと
最も一致度が高い画像を見つける処理、すなわち、テン
プレートマッチングを用い、検出した物体が入力画像信
号のどの位置に存在するかを判定することで、該検出物
体を追跡する。
【0026】図11は以下に説明する各実施例に共通す
る映像監視装置のハードウエア構成の一例を示す。
【0027】同図において、1101はTVカメラで対
象区域を撮像する。1102は画像信号入力I/F、1
112はデータバス、1103は画像メモリである。1
104はCPUで1106のプログラムメモリに格納さ
れているプログラムに従って1105のワークメモリ内
で画像解析を行う。
【0028】本発明の基本となる実施例をフローチャー
トで示すと、図1のようになる。図1の各ステップを図
6を用いて説明する。画像入力ステップ1においてTV
カメラより画素数320×240に対応する入力画像信
号601を得、差分処理ステップ2で予め登録した検出
すべき物体の写っていない背景画像602との差分を計
算する。次に二値化処理ステップ3にて差分処理ステッ
プ2で得られた差分画像をしきい値処理し、検出すべき
物体の存在する部分の輝度値を255、存在しない部分
の輝度値を0とした二値化画像603を得る。この画像
中の領域604が物体の存在する部分である。次にテン
プレート登録ステップ4にて、入力画像605(入力画
像601と同じ)の検出した領域604に外接する長方
形領域606の画像をテンプレートとして登録する(こ
の画像をft(x,y)とする。x,yは画像中の画素
の座標を表す)。次に画像入力ステップ1と同じ処理を
行う画像処理ステップ5にて画素数320×240に対
応する新たな入力画像信号607を得る(この画像をf
(x,y)とする)。次に、テンプレートマッチングス
テップ6にて、入力画像f(x,y)の中で登録したテ
ンプレート ft(x,y)と(2)式で表される一致
度(相関値)が最も高い部分609を検出する。
【0029】
【数2】
【0030】…(2) すなわち、例えば、x、yを−64≦Δx<64、−6
4≦Δy<64 と変化させて r(Δx,Δy) が
最大になる位置609(座標 (Δx,Δy))を検出
することによりマッチングが行われる。ここで、式
(2)のBは、テンプレート606の範囲である。この
相関値は、入力画像607中にテンプレート606と全
く同じ画像が含まれていた場合1.0となり、一致度が
低くなるにつれて小さくなる。
【0031】なお、このマッチング法そのものに関して
は、例えば、1985年3月、総研出版社発行、田村監
修による『コンピュータ画像処理入門』、pp.148
−153に記載されている。
【0032】次に移動量算出ステップ7で、追跡対象物
体の移動量d(=(Δx,Δy))を得、分岐ステップ
8にて、追跡対象物体が検出範囲外か否かを判断し、検
出範囲外であったり、テンプレートの一致度(相関値)
が一定値以下になったら画像入力ステップ1に分岐す
る、最後に、テンプレート位置更新ステップ9で、マッ
チングした位置の画像608の中の609を新たにテン
プレートとして更新する。このテンプレートの更新周期
は一例として毎フレームで行う。
【0033】この実施例によれば、TVカメラの撮像方
向やズーム率を変化させ視野が変化しても、物体を安定
に検出できる。また、時間毎の検出物体の形状を比較し
ているので、同一の対象物体を追跡していることを保証
することができる。また、視野内に複数の物体が存在し
た場合でも、安定な追跡ができる。
【0034】次に、本発明の次の実施例について説明す
る。この実施例はTVカメラに写った物体の見かけ上の
大きさが変化した場合であっても、より安定にマッチン
グか行えるようにしたものである。
【0035】例えば、図7の例で示される人型のパター
ン701をテンプレートとし、大きさの異なる人型パタ
ーン702とマッチングを取る場合で説明する。マッチ
ングは、テンプレート中の、例えば、模様のある部分や
輪郭がはっきりしている部分など輝度値のコントラスト
が高い部分が強くマッチングする傾向がある。これは、
コントラストが高い部分がずれてマッチングされると、
テンプレートとマッチングした画像との輝度値の差が大
きくなってしまうためである。従って、例えば、人型の
頭部のコントラストが他の部分より高い場合、マッチン
グ703のように人型の頭部が合うようにマッチングさ
れる。一方、人型の足部のコントラストが他の部分より
高い場合、マッチング704のように人型の足部が合う
ようにマッチングされる。実際の画像で時々刻々TVカ
メラより得られる入力画像とテンプレートマッチングす
ると、時には頭部のコントラストが高く、時には足部の
コントラストが高くなる場合がある。この場合、人型の
頭部や足部といった特定の場所をマッチングせず、時に
は頭部、時には足部というように不安定にマッチングし
てしまう。この人型パターン701の高さを100画
素、これに対して人型パターン702が120画素(見
かけ上2割の拡大)であった場合、このマッチングのず
れは、最大20画素にも及ぶ。このずれは、テンプレー
トの大きさに比例して増加する。テンプレート画像の大
きさ(高さ)が100画素で、対象物体が見かけ上2割
拡大した場合、テンプレートと入力画像に写った対象物
体の大きさ(高さ)の差は、20画素になる。ところ
が、テンプレートの大きさ(高さ)が50画素であった
場合は、テンプレートと入力画像に写った対象物体の大
きさ(高さ)の差は10画素となり、前者に対して少な
くすることができる。そこで、次に説明する実施例では
テンプレートを複数に分割して登録し、独立にマッチン
グすることで、対象物体の見かけ上の大きさが変化した
場合の対象物体の画像とテンプレートの大きさの違いを
小さくしている。つまり、この実施例ではTVカメラに
写った物体の見かけ上の大きさが変化した場合でも、マ
ッチング結果をより安定にすることができる。この実施
例は、図2のフローチャートで表される。
【0036】図2のテンプレートマッチングステップの
作用を、図8を用いて説明する。同図は検出された物体
の画像を上下二分割し、それぞれを、第1、第2のテン
プレートとしている。図1のステップ1、2、3と同じ
画像入力ステップ1、差分処理ステップ2、二値化ステ
ップ3により、TVカメラから入力した画像信号801
と予め画像メモリに登録した背景画像802の差分画像
を計算し、しきい値処理により、物体の存在する領域8
04を検出する。テンプレート登録ステップ24におい
て、入力画像805(入力画像801に同じ)の検出し
た領域804の位置に対応する長方形領域の上半分を抽
出し、この画像を第1のテンプレート806として登
録、また、同様に下半分の画素を抽出し、この画像を第
2のテンプレート807として登録する。次に、画像入
力ステップ1と同様に画像入力ステップ25にて画素数
320×240の画像に対応する画像信号808を画像
メモリに入力し、テンプレートマッチングステップ26
で、第1、第2のテンプレートそれぞれに対して、独立
に(2)式で表される一致度(相関値)により、入力画
像808中で各テンプレートと一致度が最も高い部分8
10及び811を検出する。画像809は、対象物体の
見かけ上の大きさが大きくなり、第1のテンプレート8
06と第2のテンプレート807の間の距離に比べ、第
1のテンプレートによって検出された新たな位置810
と第2のテンプレートによって検出された新たな位置8
11の距離が離れてマッチングしている例である。次
に、移動量算出ステップ27にて、第1、第2のテンプ
レートによって検出された位置から追跡対象の移動量を
算出する。
【0037】移動量の算出法を図9の座標を表す変数で
説明する。簡略化のため、人型のパターンは省略して
(パターン904は第1のテンプレート901、パター
ン905は第2のテンプレート902と同じ位置を示
す)説明する。第1のテンプレート904の座標を(x
11,y11)−(x12,y12)、第2のテンプレ
ート905の座標を(x21,y21)−(x22,y
22)とし、線分(x11,y11)−(x22,y2
2)と線分(x12,y12)−(x21,y22)の
交点906(座標(x,y))をマッチング前の代表位
置とし、同様にマッチング後、第1のテンプレート90
4とマッチングした画像907(座標を(x11’,y
11’)−(x12’,y12’))、第2のテンプレ
ート905とマッチングした画像908(座標を(x2
1’,y21’)−(x22’,y22’))とし、線
分(x11’,y11’)−(x22’,y22’)と
線分(x12’,y12’)−(x21’,y22’)
の交点909(座標(x’,y’))をマッチング後の
代表位置とし、これらの(3)式で表される代表位置の
変化を移動量と定義する。
【0038】
【数3】
【0039】…(3) 次に、分岐ステップ28にて、検出された物体が検出範
囲外か否かを判断し、検出範囲外であったり、第1のテ
ンプレートまたは第2のテンプレートの相関値が一定値
以下になったら画像入力ステップ1に分岐する。最後
に、テンプレート更新ステップ29で、第1のテンプレ
ートにマッチングした画像(x11’,y11’)−
(x12’,y12’)を新たに第1のテンプレートと
して更新、また、第2のテンプレートにマッチングした
画像(x21’,y21’)−(x22’,y22’)
を新たに第2のテンプレートとして更新する。
【0040】図2のような構成でテンプレートを複数に
分割し、それぞれのテンプレートを独立に用いてマッチ
ングすることで、前記した、物体の見かけ上の大きさ変
化が生じた場合に生じるマッチング位置のずれを少なく
し、より安定な検出が行える。
【0041】更に他の実施例を図3に示す。この実施例
では、図2の分岐ステップ28の後にテンプレートの間
の距離変化から物体の見かけ上の大きさ変化を算出する
拡大率算出ステップ39を付加したものである。拡大率
rは、(4)式で求めることができる。
【0042】
【数4】
【0043】…(4) また、テンプレート更新ステップ40では、上記拡大率
によってテンプレートの大きさを変更、具体的には、第
1のテンプレートとマッチングした画像907は、下記
(5)式で表される領域(画像912の領域)として、
第2のテンプレートとマッチングした画像908は、
(6)式で表される領域(画像913の領域)として各
テンプレートの位置、および、大きさを変更し、入力画
像908の各テンプレートの範囲の画像を第1のテンプ
レート、および、第2のテンプレートに入れ替えること
でテンプレートの更新を行う。
【0044】
【数5】
【0045】…(5)
【0046】
【数6】
【0047】…(6) このようにテンプレートの大きさを対象物体の見かけ上
の大きさに合わせて更新することで、図2の実施例より
更に安定な検出が行える。
【0048】図4に示す次の実施例は、図3の拡大率算
出ステップ39の後に対象物体とTVカメラとの距離を
算出する距離算出ステップ41を付加したものである。
この方式は、例えば、検出すべき物体が門やドアといっ
た部分から侵入するという条件で用いることができる。
この方式の距離算出法を、図10を用いて説明する。T
Vカメラ1101と門1102までは、距離D[m]あ
り、TVカメラ1101の視野角はθ0とする。今、検
出すべき物体1103が門をくぐって、TVカメラ11
01に写った場合、差分処理ステップ2、二値化処理ス
テップ3において物体として検出される。ここで、テン
プレート登録4において登録された2つのテンプレート
の距離をh[画素](=y22−y11)とすると実際
の物体の高さHは、(7)式により求められる。
【0049】
【数7】
【0050】…(7) 今、物体1103とカメラ1101の距離が変化し、テ
ンプレートの距離がh’[画素](=y22’−y1
1’)に変化した場合、対象物体とTVカメラの距離
D’は、(8)式により算出できる。
【0051】
【数8】
【0052】…(8) このようにして、侵入物とTVカメラとの距離を求める
ことができる。
【0053】図5の実施例は、図4の対象物体とTVカ
メラの距離算出ステップ41の後にTVカメラのズーム
レンズのズーム比を調節するズーム比調節ステップ51
を付加したものである。図4の実施例で得られたテンプ
レートの距離h[画素](=y22−y11)は、対象
物体の見かけ上の大きさを表す。従って、ズームレンズ
のズーム比調節ステップ51にて、hが規定の大きさ以
上であればズーム比を小さくし、規定の大きさ以下であ
れば、ズーム比を高くすることで、視野内に写る対象物
体の見かけ上の大きさを一定にすることが可能となる。
【0054】本発明の更に具体的な実施例を図11、図
12を用いて説明する。
【0055】図12は、CPU1104による物体検出
及び物体追跡の一実施例を示したもので、この実施例
は、図3で表される処理に物体の有無の判定、及び、立
入禁止区域内に対象物体が侵入したか否かの判定、警報
・モニタ表示の処理、TVカメラの雲台の制御を付加し
たものである。
【0056】この実施例は、監視区域に侵入した人や、
車両などの物体を検出し、その動きに応じてTVカメラ
の雲台を制御し、侵入物体を追跡する映像監視装置に本
発明を適用したものである。
【0057】図11は、先に説明したように、本発明の
実施例が適用された映像監視装置のハードウエア構成の
一例で、上記したTVカメラ1101で監視区域を撮像
して得た画像信号は、入力I/F1102を介してデー
タバス1112に入力され、画像メモリ1103に蓄積
される。一方、CPU1104は、プログラムメモリ1
106に格納されているプログラムに従ってワークメモ
リ1105内で画像解析し、物体の検出及び物体の追跡
処理を実行し、検出した対象物体の移動量に基づいて、
対象物体がカメラ視野の中央に位置するようにTVカメ
ラ制御I/F1107を用いてTVカメラの雲台を制御
し、また、検出した対象物体の位置が立入禁止区域の場
合、出力I/F1108を介して警告ランプ1110を
点灯させたり、画像出力I/F1109を介して警告表
示用モニタ1111に画像を表示させたりするように構
成されている。
【0058】図12の処理が開始されると、まず画像入
力ステップ1では、TVカメラ1101で撮像された画
像信号が、320×240画素の画像データf(x,
y)として画像メモリ1103に取り込まれる。次に差
分処理ステップ2では、画像メモリ1103に予め記録
した背景画像、すなわち、検出すべき物体の写っていな
い画像と画素毎に差分が求められる。次に二値化処理ス
テップ3で、しきい値処理され、物体の存在する領域が
検出される。ここで、しきい値を越える差分値が存在し
ない場合、判定ステップ10で判断され処理が画像入力
ステップ1に戻る。物体が存在した場合、テンプレート
登録ステップ4で、二値化処理ステップ3において検出
した画像の上半分を第1のテンプレートとして登録(こ
の画像をf1(x,y)とする)する。また、検出した
画像の下半分を第2のテンプレートとして登録(この画
像をf2(x,y)とする)する。続いて、画像入力ス
テップ1と同様にTVカメラ1101で撮像された32
0×240画素の画像信号(この画像をfs(x,y)
とする)を取り込み、テンプレートマッチングステップ
26でテンプレート登録ステップ4で登録した第1、及
び、第2のテンプレートの近傍(例えば±64画素)を
探索範囲とし、(2)式で表される相関値を計算し、最
も相関値の大きくなる位置を検出する。この探索範囲
は、入力画像に写る対象物体の動く速度以上に設定す
る。検出された位置は、移動量算出ステップ27におい
て、(3)式により移動量が算出される。これに基づき
対象物体が検出範囲外に出た場合は、画像入力ステップ
1に分岐処理28により分岐される。また、対象物体が
立入禁止区域内に侵入していないかを判断ステップ11
により判断し、立入禁止区域内に侵入していた場合は、
警報・モニタ表示ステップ12を実行する。次に拡大率
算出ステップ39においてテンプレートマッチングステ
ップ26によって検出された位置に基づき(4)式によ
り拡大率が算出される。テンプレート更新ステップで
は、拡大率算出ステップ39、及び、拡大率算出ステッ
プ39の結果に基づき、(5)式、および(6)式によ
りテンプレートの位置と大きさを修正し、その範囲の画
像fs(x,y)を新しいテンプレートとして更新す
る。最後に、カメラ雲台制御ステップでは、対象物体が
視野の中央に写るようにカメラ制御I/F1107を制
御する。
【0059】従って、この実施例によれば、検出すべき
物体とTVカメラとの距離が変化し、入力画像信号中で
物体の見かけの大きさが変わっても、安定に対象物体を
追跡することが可能となる。
【0060】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
差分法を用いた物体の追跡での撮像方向やズーム率の変
化により予め用意した背景画像が使用できなくなるとい
う問題がなく、対象物体を安定に検出できる。
【0061】また、時間毎に検出物体の形状を比較して
いるので、同一の対象物体を追跡していることを保証す
ることができる。
【0062】視野内に複数の物体が存在した場合、安定
な追跡ができる。また、パターンマッチングのステップ
で安定な追跡を行うためには、物体とTVカメラとの距
離が一定となる位置にTVカメラを設置する必要があっ
たが、本発明によれば、検出すべき物体とTVカメラの
距離が変化し、対象物体の入力画像信号上での見かけ上
の大きさが変わった時に起こるテンプレート画像と入力
画像の大きさの違いを、テンプレートマッチングに用い
るテンプレートを複数に分割することで低減し、マッチ
ングを安定に行うことができる。さらに、各テンプレー
ト間の画像上での距離変化から、物体の見かけ上の大き
さ変化を算出し、逐次テンプレートを更新することで、
さらに、マッチングを安定にすることができる。
【0063】従って、本発明によれば、対象物体とTV
カメラとの設定位置関係への従来の制限を取り除くこと
ができ、かつ、安定に物体を追跡することができ、映像
監視装置の適用範囲を大きく広げることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施例の動作原理を説明するためのフ
ローチャート。
【図2】本発明の実施例の動作原理を説明するためのフ
ローチャート。
【図3】本発明の実施例の動作原理を説明するためのフ
ローチャート。
【図4】本発明の実施例の動作原理を説明するためのフ
ローチャート。
【図5】本発明の実施例の動作原理を説明するためのフ
ローチャート。
【図6】本発明の実施例におけるテンプレートマッチン
グによる物体追跡法の説明図。
【図7】テンプレートマッチングによる物体追跡法の説
明図。
【図8】本発明の実施例である複数のテンプレートによ
る物体追跡法の説明図。
【図9】である。本発明の実施例における複数のテンプ
レートによる物体追跡法における移動量算出の説明図。
【図10】である。本発明の実施例における対象物体と
TVカメラとの距離算出説明図。
【図11】本発明の実施例のハードウエアの一例を示す
構成ブロック図。
【図12】本発明の実施例の動作原理を説明するための
フローチャート。
【図13】従来技術の物体追跡法の説明図。
【図14】従来技術のパターンマッチング説明図。
【符号の説明】
1 画像入力ステップ、2 差分処理ステップ、3 2
値化処理ステップ、4テンプレート登録ステップ、5、
25 画像入力ステップ、6 単一テンプレートマッチ
ングステップ、7、27 移動算出ステップ、9、29
テンプレート位置更新ステップ、26 複数テンプレ
ートマッチングステップ、39 拡大率算出ステップ、
40 テンプレート位置、サイズ更新ステップ、41
距離算出ステップ、51 ズームレンズのズーム比調節
ステップ、606、609、806、807、810、
811 テンプレート、1101 テレビジョンカメ
ラ、1102 画像入力I/F、1103 画像メモ
リ、1104 CPU、1105 ワークメモリ、11
06 プログラムメモリ、1107 カメラ制御I/
F、1108 出力用I/F、1109 画像出力用I
/F、1111 警告表示用モニタ、1112 データ
バス
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) H04N 7/18 G08B 13/196

Claims (4)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 背景画像と、背景画像以外の画像との差
    を物体として検出し、該差画像を複数に分割し、それぞ
    れをテンプレートとし、該それぞれのテンプレートが独
    立して、順次入力する画像との一致度が最大となる画像
    の位置のマッチングをとり、マッチングした前記画像を
    新たなテンプレートとし、順次これを繰り返しテンプレ
    ートを更新することにより、該テンプレートの変化から
    前記物体の動きを検出することを特徴とする映像監視方
    法において前記テンプレートマッチングは、複数のテン
    プレート画像と入力画像信号中で一致度が最大となる画
    像の位置を検出するテンプレートマッチングステップ
    と、一致度が最大となる画像の位置より前記検出物体の
    移動量を算出する移動量算出ステップと、前記各テンプ
    レートに対する検出位置よりテンプレート間の距離変化
    を算出し、該距離変化に基づき画像中の物体の見かけ上
    の大きさの変化を算出する物体拡大率算出ステップと、
    該移動量と該拡大率に基づき各テンプレートを更新する
    テンプレート更新ステップとを備え、上記物体の追跡を
    逐次行うようにしたことを特徴とする映像監視方法。
  2. 【請求項2】 請求項記載の映像監視方法において、
    前記物体拡大率算出ステップにより求めた該拡大率に基
    づき前記検出物体と視点位置までの距離を算出する物体
    距離算出ステップとを設け、前記検出した物体と視点位
    置との距離を算出することを特徴とする映像監視方法。
  3. 【請求項3】 テレビジョンカメラにより、背景画像
    と、背景画像以外の画像との差を物体として検出し、検
    出すべき前記物体の画像を複数に分割し、それぞれの画
    像をテンプレートとして登録するテンプレート登録ステ
    ップと、該登録した複数のテンプレートについて、それ
    ぞれ独立に順次入力する画像の中で画像の一致度が最大
    となる画像の位置を検出するテンプレートマッチングス
    テップと、各テンプレートの検出した位置よりテンプレ
    ート間の距離変化を算出し、該距離変化に基づき画像中
    の物体の見かけ上の大きさ変化を算出する物体拡大率算
    出ステップと、該拡大率に基づき前記検出物体と前記テ
    レビジョンカメラとの距離を算出する物体距離算出ステ
    ップと、得られた距離から上記テレビジョンカメラのズ
    ームレンズのズーム比を調節するズーミングステップと
    を設け、前記テレビジョンカメラの視野内に写る対象物
    体の見かけ上の大きさを同じにするようにしたことを特
    徴とする映像監視方法。
  4. 【請求項4】 少なくとも監視対象とする範囲を撮像す
    るテレビジョンカメラと、該テレビジョンカメラからの
    信号を処理するための画像信号に変換する画像入力イン
    ターフェース手段と、該画像入力インターフェース手段
    からの前記テレビジョンカメラの画像信号を処理すると
    ころの少なくともCPUと画像メモリとワークメモリと
    プログラムメモリとを有する処理手段と、該処理手段か
    らの前記テレビジョンカメラを制御するための制御装置
    に制御信号を供給するカメラ制御インターフェース手段
    とを有する映像監視装置において、 前記処理手段は、前記テレビジョンカメラにより撮像さ
    れた背景画像信号と、前記テレビジョンカメラにより撮
    像された該背景画像信号以外の画像信号との差を物体と
    して検出し、検出すべき前記物体の画像に対応した画像
    信号を複数に分割し、それぞれの画像信号をテンプレー
    トとして登録し、該登録した複数のテンプレートについ
    て、それぞれ独立に順次入力する画像信号の中で画像信
    号の一致度が最大となる画像信号の位置を検出するテン
    プレートマッチングを行い、各テンプレートの検出した
    位置よりテンプレート間の距離変化を算出し、該距離変
    化に基づき画像中の物体の見かけ上の大きさ変化を算出
    し、該大きさの変化に基づき前記検出物体と前記テレビ
    ジョンカメラとの距離を算出し、得られた距離から前記
    カメラ制御インターフェース手段を介して、前記テレビ
    ジョンカメラのズームレンズのズーム比を調節し、前記
    テレビジョンカメラの視野内に写る対象物体の見かけ上
    の大きさを同じにするように構成したことを特徴とする
    映像監視装置。
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