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技術 情報処理装置、対象物検知方法、及び、情報処理プログラム

出願人 独立行政法人自動車技術総合機構セントラルエンジニアリング株式会社
発明者 竹内俊裕長谷川智紀渡邉翔一郎久保武良小野文彦
出願日 2019年2月20日 (1年10ヶ月経過) 出願番号 2019-028869
公開日 2020年8月31日 (3ヶ月経過) 公開番号 2020-135487
状態 未査定
技術分野 イメージ分析 鉄道交通の監視、制御、保安 交通制御システム
主要キーワード 累積面積 積分パラメータ サーマルカメラ 差分画 可搬記録媒体駆動装置 ドローン 対象物検知 クラウドストレージ
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2020年8月31日)のものです。
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図面 (8)

課題

解決手段

撮像装置によって撮像される撮像範囲内の画像の入力を受け付ける受付部と、各画素値が、入力された画像と撮像範囲内の背景画像との間の対応する画素の画素値の差分である差分画像を取得し、差分画像を第1のサイズに分割して得られる各ブロックについて、代表値を取得し、各ブロックについて、閾値と代表値とを比較して、物体か存在するか否かを判定し、物体が存在すると判定されたブロックが第2のサイズ以上隣接している場合に、入力された画像内に検知対象物が存在すると判定する、検知部と、を備える情報処理装置である。

概要

背景

踏切内障害物を検知する踏切障害物検知装置には、例えば、赤外線レーザ光線を用いる光センサ式、超音波を用いる超音波センサ式等がある。

概要

撮像装置撮像範囲内検知対象物検知精度を向上させる。撮像装置によって撮像される撮像範囲内の画像の入力を受け付ける受付部と、各画素値が、入力された画像と撮像範囲内の背景画像との間の対応する画素の画素値の差分である差分画像を取得し、差分画像を第1のサイズに分割して得られる各ブロックについて、代表値を取得し、各ブロックについて、閾値と代表値とを比較して、物体か存在するか否かを判定し、物体が存在すると判定されたブロックが第2のサイズ以上隣接している場合に、入力された画像内に検知対象物が存在すると判定する、検知部と、を備える情報処理装置である。B

目的

本発明は、上記した問題に鑑み、撮像装置の撮像範囲内の検知対象物の検知精度を向上可能な情報処理装置、対象物検知方法、及び、情報処理プログラムを提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

撮像装置によって撮像される撮像範囲内の画像の入力を受け付ける受付部と、各画素値が、前記入力された画像と前記撮像範囲内の背景画像との間の対応する画素の画素値の差分である差分画像を取得し、前記差分画像を第1のサイズに分割して得られる各ブロックについて、代表値を取得し、前記各ブロックについて、閾値と前記代表値とを比較して、物体が存在するか否かを判定し、物体が存在すると判定されたブロックが第2のサイズ以上隣接している場合に、前記入力された画像内に検知対象物が存在すると判定する、検知部と、を備える情報処理装置

請求項2

前記検知部は、前記各ブロックの前記代表値に基づいて、前記閾値を動的に決定する、請求項1に記載の情報処理装置。

請求項3

前記検知部は、前記物体が存在しないと判定されたブロックに対応する前記背景画像内のブロックについて、前記入力画像内の対応するブロックの情報を用いて更新し、前記物体が存在すると判定されたブロックに対応する前記背景画像内のブロックについては更新しない、請求項1又は2に記載の情報処理装置。

請求項4

撮像装置によって撮像される撮像範囲内の画像の入力を受け付け、各画素値が、前記入力された画像と前記撮像範囲内の背景画像との間の対応する画素の画素値の差分である差分画像を取得し、前記差分画像を第1のサイズに分割して得られる各ブロックについて、代表値を取得し、前記各ブロックについて、閾値と前記代表値とを比較して、物体が存在するか否かを判定し、物体が存在すると判定されたブロックが第2のサイズ以上隣接している場合に、前記入力された画像内に検知対象物が存在すると判定する、ことを含む対象物検知方法。

請求項5

コンピュータに、撮像装置によって撮像される撮像範囲内の画像の入力を受け付させ、各画素値が、前記入力された画像と前記撮像範囲内の背景画像との間の対応する画素の画素値の差分である差分画像を取得させ、前記差分画像を第1のサイズに分割して得られる各ブロックについて、代表値を取得させ、前記各ブロックについて、閾値と前記代表値を比較して、物体が存在するか否かを判定させ、物体が存在すると判定されたブロックが第2のサイズ以上隣接している場合に、前記入力された画像内に検知対象物が存在すると判定させる、ための情報処理プログラム

技術分野

0001

本発明は、撮像装置撮像範囲内検知対象物の存在を検知する技術に関する。

背景技術

0002

踏切内障害物を検知する踏切障害物検知装置には、例えば、赤外線レーザ光線を用いる光センサ式、超音波を用いる超音波センサ式等がある。

先行技術

0003

特開2016−203670号公報
特開2016−144123号公報
特開2016−132313号公報

発明が解決しようとする課題

0004

しかしながら、従来の踏切障害物検知装置は、自動車のようなサイズの大きい物体については、精度良く検知することができるが、例えば、歩行者等の自動車よりもサイズが小さい物体については、自動車に比べると検知精度が低いことが多い。

0005

本発明は、上記した問題に鑑み、撮像装置の撮像範囲内の検知対象物の検知精度を向上可能な情報処理装置対象物検知方法、及び、情報処理プログラムを提供することを課題とする。

課題を解決するための手段

0006

本発明の態様の一つは、撮像装置によって撮像される撮像範囲内の画像の入力を受け付ける受付部と、各画素値が、入力された画像と撮像範囲内の背景画像との間の対応する画素の画素値の差分である差分画像を取得し、差分画像を第1のサイズに分割して得られる各ブロックについて、代表値を取得し、各ブロックについて、閾値と代表値とを比較して、物体が存在するか否かを判定し、物体が存在すると判定されたブロックが第2のサイズ以上隣接している場合に、入力された画像内に検知対象物が存在すると判定する、検知部と、を備える情報処理装置である。

0007

撮像装置は、例えば、踏切内を撮像範囲とするように設置される。ただし、これに限定されず、撮像装置は、例えば、踏切の側の線路内を撮像範囲とするように設置されてもよい。検知対象物は、例えば、撮像装置の撮像範囲が踏切内のエリアである場合には、自動車、歩行者、バイク自転車乗車中ライダー動物等である。ただし、検知対象物は、これらに限定されず、背景に含まれず、何らかの方法で移動されて配置される静止物も含まれる。差分画像における各ブロックの代表値は、例えば、ブロック内の各画素の画素値の中央値平均値合計値等のいずれであってもよい。第2のサイズは、第1のサイズ以上であってもよい。

0008

本発明の態様の一つによれば、差分画像において物体が存在すると判定されたブロックが第2のサイズ以上隣接している場合に、入力画像内に検知対象物が存在すると判定される。第2のサイズを、例えば、撮像画像内において検知対象物を検知可能なサイズに設定することで、撮像範囲内の検知対象物に対する検知精度を向上させることができる。また、これによって、撮像画像内に写りこんだ検知対象物でないサイズの小さい物体によるノイズの影響を低減することができる。例えば、撮像範囲が踏切内で、検知対象物が歩行者
や自動車である場合には、検知対象物でない等が撮像画像に写り込んだ場合の雪等によるノイズの影響を低減することができる。

0009

また、差分画像のブロック単位で、代表値を取得して、閾値と代表値とを比較して物体が存在するか否かを判定することで、雪のつぶなどの検知対象物でない物体であって、1つ当たりの面積の小さい物体等によるノイズを除去することができる。例えば、雪のつぶ等は入力画像における1つ当たりの面積は小さいものの、入力画像内での数が多いと、累積面積相応のものとなり、入力画像内に検知対象物が写っていない場合でも、入力画像内に検知対象物が存在すると誤検知される可能性がある。しかしながら、入力画像のブロック内に雪のつぶ等が含まれていても、差分画像内の当該雪のつぶの位置の画素の画素値が当該ブロックの代表値に選ばれない場合もあるため、差分画像のブロックの代表値を用いることによって、検知対象物ではない雪等の影響を軽減することができる。これによって、雪のつぶなどによる撮像範囲内の検知対象物の誤検知を低減させることができる。

0010

また、本発明の態様の一つでは、検知部は、各ブロックの代表値に基づいて、閾値を動的に決定してもよい。閾値は、例えば、大津の二値化と呼ばれる判別分析法で求められてもよい。ただし、閾値の算出方法はこれに限定されない。

0011

入力画像内に検知対象物が存在する場合には、当該検知対象物の位置の画素の背景画像と入力画像との画素値の差分が大きくなる。しかしながら、例えば、検知対象物と背景とが良く似た色であったり、何らかの影又は照明が当たったりする場合には、当該位置にある画素について、背景画像と入力画像との画素値の差分が小さくなる可能性がある。そこで、差分画像における各ブロックの代表値の二値化に用いられる閾値を動的に決定することで、入力された画像内に存在する検知対象物と背景との色や輝度コントラストに応じて閾値を設定することができ、撮像範囲内の検知対象物に対する検知精度を向上させることができる。

0012

また、本発明の態様の一つでは、検知部は、差分画像において物体が存在しないと判定されたブロックに対応する背景画像内のブロックについて、入力画像内の対応するブロックの情報を用いて更新し、差分画像において物体が存在すると判定されたブロックに対応する背景画像内のブロックについては更新しないようにしてもよい。

0013

これによって、背景画像はより現状に近い状態となる一方で、背景画像への撮像範囲内の突発的な変化による影響を低減することができる。撮像範囲内の突発的な変化とは、例えば、撮像範囲内を歩行者や自動車が通過する、大粒の雪が写りこむ、夜間に自動車のライトが写りこむ、等であり、該当する位置のブロックは差分画像において物体が存在すると判定される。

発明の効果

0014

本発明によれば、撮像装置の撮像範囲内の検知対象物の検知精度を向上させることができる。

図面の簡単な説明

0015

図1は、第1実施形態に係る対象物検知システムシステム構成の一例である。
図2は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
図3は、情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。
図4Aは、第1実施形態に係る情報処理装置の対象物検知処理の一例を示す図である。
図4Bは、第1実施形態に係る情報処理装置の対象物検知処理の一例を示す図である。
図5は、情報処理装置の対象物検知処理のフローチャートの一例である。
図6は、情報処理装置の背景画像更新処理のフローチャートの一例である。

実施例

0016

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本発明は実施形態の構成に限定されない。

0017

<第1実施形態>
図1は、第1実施形態に係る対象物検知システムのシステム構成の一例である。対象物検知システム100は、例えば、踏切内を撮像範囲とする監視カメラ2と、監視カメラ2の撮像画像から踏切内の検知対象物を検知する情報処理装置1と、を含む。対象物検知システム100の検知対象物は、第1実施形態では、撮像範囲である踏切内を通過する歩行者、自動車、二輪車、等である。ただし、検知対象物はこれらに限定されず、対象物検知システム100の管理者が任意に設定可能である。情報処理装置1は、「情報処理装置」の一例である。監視カメラ2は、「撮像装置」の一例である。

0018

監視カメラ2は、例えば、所定のレートで動画撮影する、いわゆる定点カメラである。第1実施形態では、監視カメラ2は、動作中に画角が変更されることは想定されていないカメラである。ただし、これに限定されず、監視カメラ2は、画角変更可能なカメラであってもよい。監視カメラ2は、例えば、いわゆるIP(Internet Protocol)カメラ、
ネットワークカメラウェブカメラと称されるネットワーク接続可能な通信機能を備えるカメラである。ただし、これに限定されない。監視カメラ2は、例えば、地上から2〜5m上方に設置される。例えば、監視カメラ2の画角は、道路線路とが交差する踏切内を撮像範囲に含むように、設定される。また、踏切に遮断機が設置されている場合には、例えば、監視カメラ2の画角は、撮像範囲に遮断機が含まれないように設置されてもよい。

0019

監視カメラ2は、有線又は無線によって、情報処理装置1、外部記憶装置4と接続されており、監視カメラ2によって撮影された映像は、例えば、外部記憶装置4に記録される。監視カメラ2は、例えば、10〜30fpsの撮像レートで撮像を行う。ただし、監視カメラ2の撮像レートはこれに限定されず、監視カメラ2の性能の範囲内で任意の値に設定可能である。監視カメラ2の撮像範囲は、検知対象物の検知を行う対象のエリア、すなわち、第1実施形態では、踏切内となる。なお、監視カメラ2は固定の位置に設置されるものや、定点カメラに限定されず、例えば、撮像範囲が検知対象のエリアとなるように画角を安定させることが可能であれば、ドローンのような飛行体に搭載されてもよい。監視カメラ2がドローンに搭載される場合には、当該ドローンは、例えば、監視カメラ2で撮像された撮像画像を外部記憶装置4に送信する通信機能を有し、検知対象のエリアの上空飛行する。

0020

情報処理装置1は、監視カメラ2によって撮像された撮像画像を取得し、入力画像と撮像範囲内の背景画像との差分画像を取得し、差分画像に基づいて、入力画像内、すなわち、撮像範囲内の検知対象物の存在を検知する。差分画像は、各画素について、入力画像と背景画像との間の画素値の差分の値を有する画像である。入力画像及び背景画像における画素値は、画素における光や色を表す数値、当該数値を所定の関数で変換した数値等である。

0021

情報処理装置1は、差分画像を第1のサイズのブロックに分割し、各ブロックについて、物体が存在するか否かを判定し、物体が存在すると判定されたブロックが第2のサイズ以上隣接する場合に、入力画像内に検知対象物が存在すると判定する。ただし、各ブロッ
クについて物体が存在するか否かを判定する場合の「物体」とは、背景に含まれる物体以外の物体、すなわち、比較的短時間で、撮像範囲に進入し、撮像範囲から退出する物体を示す。

0022

例えば、雪、チリ等は第1実施形態において検知対象物ではなく、これらの1つ当たりが撮像画像内に占める面積は、検知対象物である歩行者、自動車等に比べると小さい。そのため、所定のサイズを有するブロックが所定数以上隣接することで、入力画像内に検知対象物が存在すると判定することによって、雪等の検知対象物でない物体を誤って検知することを抑制することができる。

0023

また、背景は、不変ではなく、季節天気時刻等によって変化するため、第1実施形態では、背景画像は、入力画像を用いて更新される。例えば、差分画像において物体が存在しないと判定されたブロックについて、対応する背景画像の部分は、対応する入力画像の部分を用いて更新される。一方で、差分画像において物体が存在すると判定されたブロックについては、対応する背景画像の部分は更新されない。差分画像においてブロックにおいて検知される物体は背景に含まれる物体ではないため、当該物体による背景画像への影響を抑制しつつ、背景画像を現状を反映したものにすることができる。

0024

情報処理装置1は、例えば、有線又は無線によって、ネットワークに接続している。図1では、情報処理装置1は、モバイルルータ3に有線で接続し、モバイルルータ3は無線でネットワークに接続している。例えば、情報処理装置1は、所定の時間、連続して入力画像内に検知対象物が存在すると判定した場合には、踏切内で停留する物体が存在すると判定し、ネットワークに接続された所定のサーバ通報するようにしてもよい。

0025

装置構成
図2は、情報処理装置1のハードウェア構成の一例を示す図である。情報処理装置1は、例えば、PC(Personal Computer)等の汎用コンピュータスマートフォンタブ
レット端末等である。図2では、情報処理装置1がPCである場合のハードウェア構成が示されている。

0026

情報処理装置1は、例えば、ハードウェア構成要素として、CPU(Central Processing Unit)101、主記憶装置102、入力装置103、出力装置104、補助記憶装置
105、ネットワークインタフェース107、外部機器接続インタフェース108、を備え、これらがバス109により互いに接続されている情報処理装置である。

0027

入力装置103は、例えば、キーボードマウス等のポインティングデバイスタッチパネル等である。また、入力装置103には、カメラやスキャナのような画像の入力装置や、マイクロフォンのような音声入力装置を含むことができる。入力装置103から入力されたデータは、CPU 101に出力される。

0028

ネットワークインタフェース107は、ネットワークとの情報の入出力を行うインタフェースである。ネットワークインタフェース107は、有線のネットワーク、及び/又は、無線のネットワークと接続する。ネットワークインタフェース107は、例えば、NIC(Network Interface Card)、無線LAN(Local Area Network)カード携帯電話網に接続するための無線回路等である。図2では、ネットワークインタフェース107はモバイルルータ3と有線で接続しており、モバイルルータ3が無線で公衆回線網に接続することによって、ネットワーク上のサーバと通信可能となっている。

0029

主記憶装置102は、CPU 101に、補助記憶装置105に格納されているプログラムをロードする記憶領域および作業領域を提供したり、バッファとして用いられたりす
記憶装置である。主記憶装置102は、例えば、RAM(Random Access Memory)のような半導体メモリである。

0030

補助記憶装置105は、様々なプログラムや、各プログラムの実行に際してCPU 101が使用するデータを格納する。補助記憶装置105は、例えば、EPROM(Erasable Programmable ROM)、ハードディスク(Hard Disk Drive)である。補助記憶装置1
05は、例えば、オペレーティングシステム(OS)、対象物検知プログラム105P、その他様々なアプリケーションプログラムを保持する。対象物検知プログラム105Pは撮像画像から撮像範囲内に存在する検知対象物を検知するためのプログラムである。対象物検知プログラム105Pは、「情報処理プログラム」の一例である。

0031

CPU 101は、補助記憶装置105に保持されたOSや様々なアプリケーションプログラムを主記憶装置102にロードして実行することによって、様々な処理を実行する。CPU 101は、1つであってもよいし、複数であってもよい。

0032

出力装置104は、CPU 101の処理の結果を出力する。出力装置104は、ディスプレイプリンタである。また、出力装置104は、スピーカのような音声出力装置を含むことができる。

0033

外部機器接続インタフェース108は、監視カメラ2や外部記憶装置4と接続するためのインタフェースである。外部機器接続インタフェース108は、例えば、NIC、USB(Universal Serial Bus)ポート等である。図2に示される例では、外部機器接続インタフェース108は、ネットワークハブ5に接続しており、ネットワークハブ5には監視カメラ2と外部記憶装置4とが接続しており、これによって、情報処理装置1、監視カメラ2、外部記憶装置4が接続されている。外部記憶装置4は、例えば、ハードディスクである。ただし、これに限定されず、外部記憶装置4は、USBメモリSDカード等であってもよい。

0034

なお、図2に示される情報処理装置1のハードウェア構成は、一例であり、上記に限られず、実施の形態に応じて、適宜、構成要素の省略や置換、追加が可能である。例えば、情報処理装置1は、可搬記録媒体を駆動し、可搬記録媒体に記録されたデータを読み出す可搬記録媒体駆動装置を備えてもよい。可搬記録媒体は、例えば、USBメモリ、CD(Compact Disc)やDVD(Digital Versatile Disc)、Blu−ray(登録商標ディスクのようなディスク記録媒体フラッシュメモリカードのような記録媒体である。

0035

図3は、情報処理装置1の機能構成の一例を示す図である。情報処理装置1は、機能構成要素として、画像受付部11、検知部12、背景画像保持部13、及び、通知部14を備える。これらの機能構成要素は、例えば、情報処理装置1のCPU 101が補助記憶装置105に格納されている対象物検知プログラム105Pを実行することによって達成される。

0036

画像受付部11は、監視カメラ2からの撮像画像の入力を受け付ける。監視カメラ2からは所定のレートで撮像画像が入力される。監視カメラ2からの撮像画像の入力レートは、監視カメラ2の撮像レートと同じであり、例えば、15fpsである。ただし、監視カメラ2の撮像レートは、15fpsに限定されない。画像受付部11は、入力された撮像画像を検知部12に出力する。以降、監視カメラ2から入力される撮像画像を、入力画像、と称する。画像受付部11は、「受付部」の一例である。

0037

検知部12は、画像受付部11から入力画像の入力を受けると、背景画像保持部13から背景画像を取得する。検知部12は、背景画像と入力画像との差分画像を求め、差分画
像に基づいて、入力画像内に検知対象物が存在するか否かを判定する。例えば、検知部12は、検知対象物の検知結果を補助記憶装置105に記録してもよいし、検知対象物の検知結果を用いて、踏切内に停留する自動車、歩行者等を検知し、ネットワークを通じて所定の機関のサーバに通報したり、踏切付近警報器から警報音を発したりしてもよい。

0038

また、検知部12は、入力画像と検知対象物の検知結果とを用いて、背景画像の更新処理を行う。検知部12は、更新した背景画像を背景画像保持部13に格納する。検知部12の処理の詳細は後述される。

0039

背景画像保持部13は、検知部12による処理に用いられる背景画像を保持する。背景画像は、例えば、ある時点における監視カメラ2の撮像画像が、それ以降の撮像画像を用いて更新されたものである。背景画像保持部13は、例えば、主記憶装置102の記憶領域に作成される。

0040

通知部14は、例えば、検知部12から、検知対象物の踏切内の停留等の検知の通知の入力を受けると、ネットワーク上の所定の機関のサーバへ通報する。検知対象物の踏切内の停留等の検知の通報を受けたサーバは、例えば、当該踏切に接近している列車に搭載されている通信機等に警報を送信したりしてもよい。

0041

図4A及び図4Bは、第1実施形態に係る情報処理装置1の対象物検知処理の一例を示す図である。対象物検知処理は、入力画像内に検知対象物が存在するか否かを判定する処理である。なお、図4A及び図4Bでは、撮像画像の全領域を検知対象の領域とする場合を前提として示されている。

0042

検知部12は、対象物検知処理として、まず、背景画像と入力画像との差分画像を取得する。図4Aの上方には、背景画像保持部13に保持されている背景画像と、監視カメラ2からの入力画像との一例が示されている。

0043

検知部12は、各画素について、背景画像と入力画像との間で、画素値の差分を算出し、画素値の差分を画素値とする差分画像を取得する。背景画像及び入力画像における画素値には、第1実施形態では、画素における光や色を表す数値を所定の関数で変換した数値が用いられる。第1実施形態では、監視カメラ2の画角は変更されないので、例えば、背景に相当する箇所では、背景画像と入力画像との間での変化が小さく、画素値の差分も小さい。一方、背景画像と入力画像との間で変化が大きい箇所は、画素の差分も大きくなる傾向がある。背景画像と入力画像との間で変化が大きい箇所とは、例えば、撮像範囲内に進入した動体が写された箇所である。したがって、背景画像と入力画像との間で各画素について画素値の差分を求めることによって、背景画像から入力画像への変化が明確化される。

0044

図4Aの下方には、上方に示される背景画像と入力画像との間の各画素についての画素値の差分を輝度値として表した差分画像が示されている。背景画像と入力画像との間の画素値の差分が輝度値として扱われる場合には、差分画像において、背景画像から入力画像へと変化のあった画素は、輝度値が大きくなるので、差分画像ではより明るく表示されている。以降、差分画像の画素値と称する場合には、背景画像と入力画像との間の画素値の差分を示す。

0045

図4Bは、第1実施形態に係る検知部12の対象物検知処理の一例(続き)を示す図である。検知部12は、差分画像を、例えば、8×8ピクセルのブロックに分割する(図4Bの左上方)。例えば、差分画像が352×240ピクセルの解像度である場合には、44×30ブロックに分割される。なお、ブロックのサイズは、8×8ピクセルに限定され
ない。ブロックのサイズは、「第1のサイズ」の一例である。

0046

次に、検知部12は、各ブロックから代表値を取得する。各ブロックの代表値は、例えば、ブロック内の各ピクセルの画素値の中央値が採用される。ただし、これに限定されず、各ブロックの代表値は、ブロック内の各ピクセルの画素値の平均値であってもよい。各ブロックの代表値を選択して、以降の処理を代表値に基づいて行うことによって、例えば、352×240ピクセル数分の処理から44×30ブロック数分の処理になり、情報処理装置1の処理負荷を低減することができる。また、例えば、352×240ピクセルが現実の約4メートル×約3メートルに相当するように監視カメラ2の画角が調整されている場合には、8×8ピクセルは、約10センチ×約10センチに相当し、これは、例えば、歩行者や車等のある程度のサイズを有する検知対象物を検知するためには十分なサイズである。

0047

次に、検知部12は、各ブロックの代表値について、二値化を行うための閾値を求める。閾値は、例えば、大津の手法(判別分析法とも呼ばれる)を用いて求められる。ただし、閾値を求める方法は、大津の手法に限定されない。図4Bの右上方の図は、大津の手法において用いられる、代表値のヒストグラムの一例である。代表値のヒストグラムでは、横軸を画素値、縦軸をブロック数とする。閾値は、図4Bのヒストグラムでは、一点鎖線で示されている。

0048

大津の手法で閾値が求められる場合、入力画像に含まれる検知対象物の大きさや背景との色や輝度のコントラスト等によって閾値の値が変化する。例えば、入力画像に1人の歩行者が含まれる場合と1台の自動車が含まれる場合とでは、自動車の方が歩行者よりも撮像画像内の面積が大きい。そのため、入力画像に自動車が含まれる場合の方が、ヒストグラムにおいて代表値が集中する部分(山、ピーク)がより画素値の大きい方に表れる。大津の手法では、ヒストグラム内の2つのピークの間の分離度が最大となるように閾値が求められるため、撮像画像に占める面積がより大きい自動車が入力画像に含まれる場合の方が、閾値が大きくなる。なぜなら、入力画像に自動車が含まれる場合には、自動車が入力画像に占める面積がより大きくなり、差分画像において画素値が高くなる画素数もより多くなる。この場合、差分画像において代表値が高いブロック数もより多くなり、ヒストグラムの1つのピークが画素値の大きい方に偏るためである。

0049

二値化の閾値が求められると、検知部12は、各ブロックについて、代表値と閾値とを比較する。検知部12は、閾値よりも代表値が大きいブロックを、撮像範囲内の対応する位置に何らかの物体が存在するブロックであると判定する。検知部12は、代表値が閾値未満であるブロックについては、撮像範囲内の対応する位置に物体が存在しないブロックであると判定する。図4Bの下方には、各ブロックについての物体の存在の判定結果の一例が示されている。図4Bの判定結果では、撮像範囲内の対応する位置に物体が存在するブロックであると判定されたブロックのみが差分画像に重畳して示されている。以降、対応する撮像範囲内の位置に物体が存在するブロックと判定されたブロック又は存在しないブロックと判定されたブロックについて、単に、物体が存在すると判定されたブロック又は物体が存在しないと判定されたブロック、と称する。

0050

次に、検知部12は、判定結果において、物体が存在すると判定されたブロックが、例えば、5×5ブロック以上隣接している場合に、入力画像内に検知対象物が存在すると判定する。ただし、検知対象物の存在を判定するための閾値である隣接ブロックのサイズは、5×5ブロックに限定されない。検知対象物の存在を判定するための閾値である隣接ブロックのサイズは、「第2のサイズ」の一例である。

0051

例えば、雪のつぶやチリ等は、サイズが小さく、例えば、5×5ブロック(約50セン
四方)以上のサイズを有していることは考えづらい。一方、監視カメラ2と雪のつぶとの位置関係によっては、入力画像において、雪のつぶが1ブロック(8×8ピクセル=約10センチ四方)の大きさを有することも考えられ、隣接ブロックの閾値がない場合には、当該雪のつぶが含まれるブロックによって、検知対象物が存在すると判定される可能性がある。したがって、検知対象物が存在すると判定されたブロックが5×5ブロック以上隣接する場合に、入力画像内に検知対象物が存在すると判定されるようにすることで、例えば、雪のような検知対象物でないサイズの小さい物体による誤検知を低減することができる。

0052

<処理の流れ>
図5は、情報処理装置1の対象物検知処理のフローチャートの一例である。図5に示される処理は、情報処理装置1において、管理者による対象物検知プログラム105Pの起動によって開始され、管理者による対象物検知プログラム105Pの停止又は情報処理装置1の動作停止まで、繰り返し実行される。図5に示される処理の実行主体は、対象物検知プログラム105Pを実行するCPU 101であるが、便宜上、機能構成要素である検知部12を主体として説明する。図5以降の情報処理装置1のフローチャートについても同様である。

0053

OP101では、検知部12は、画像受付部11から監視カメラ2の撮像画像の入力を受ける。以降、OP101において入力された画像を、入力画像と称する。

0054

OP102では、検知部12は、背景画像と入力画像とから差分画像を取得する。差分画像の画素値は、背景画像と入力画像との画素値の差分である。OP103では、検知部12は、差分画像を8×8ピクセルのブロックに分割する。OP104では、検知部12は、差分画像の各ブロックについて、代表値として、ブロックに含まれる画素値の中央値を選択する。OP105では、検知部12は、例えば、大津の手法を用いて、差分画像の二値化の閾値を決定する。

0055

OP106からOP108の処理は、差分画像の各ブロックについて繰り返し実行される。OP106では、検知部12は、対象のブロックの代表値がOP105で取得した閾値以上であるか否かを判定する。対象のブロックの代表値が閾値以上である場合には(OP106:YES)、処理がOP107に進み、OP107では、検知部12は、対象のブロックは、撮像範囲内の対応する位置に物体が存在するブロックであると判定する。その後、次のブロックに処理が進む。

0056

対象のブロックの代表値が閾値未満である場合には(OP106:NO)、処理がOP108に進み、OP108では、検知部12は、対象のブロックは、撮像範囲内の対応する位置に物体が存在しないブロックであると判定する。その後、次のブロックに処理が進む。差分画像内の全ブロックについてOP106からOP108の処理が実行されると、処理がOP109に進む。

0057

OP109では、検知部12は、物体が存在すると判定されたブロックが5×5ブロック以上隣接しているか否かを判定する。物体が存在すると判定されたブロックが5×5ブロック以上隣接している場合には(OP109:YES)、処理がOP110に進み、OP110では、検知部12は、入力画像内に検知対象物が存在すると判定する。物体が存在すると判定されたブロックが5×5ブロック以上隣接していない場合には(OP109:NO)、処理がOP111に進む。

0058

OP111では、検知部12は、差分画像の各ブロックの物体検知の判定結果に基づき、入力画像を用いて、背景画像を更新する。背景画像の更新処理の詳細は後述される。更
新された背景画像は、背景画像保持部13に格納される。

0059

図6は、情報処理装置1の背景画像更新処理のフローチャートの一例である。図6に示される処理は、図5のOP111の処理に相当する。すなわち、図6に示される処理は、図5に示される処理の実行によって呼び出される。

0060

OP201からOP203の処理は、差分画像の各ブロックについて繰り返し実行される。OP201では、検知部12は、対象ブロックが、物体が存在すると判定されたブロックであるか否かを判定する。対象ブロックが、物体が存在すると判定されたブロックである場合には(OP201:YES)、処理がOP202に進み、OP202では、検知部12は、背景画像の対象ブロックに対応する部分を更新しないことを判定する。その後、次のブロックに処理が進む。

0061

対象ブロックが、物体が存在すると判定されたブロックでない場合には(OP201:NO)、処理がOP203に進む。OP203では、検知部12は、対象ブロックに対応する背景画像の部分を、対象ブロックに対応する入力画像の部分を用いて、更新する。背景画像の更新は、例えば、更新された背景画像をDI(t)、現在の背景画像をDI(t−1)、入力画像をV(t)とする場合に、DI(t)=V(t)×α+DI(t−1)×(1−α)として求めることができる。αは時間積分パラメータであり、0≦α≦1の値である。例えば。αは0.1に設定される。その後、次のブロックに処理が進み、差分画像内の全ブロックについて処理が終了すると、図6に示される処理が終了し、図5に示される処理も終了する。

0062

<第1実施形態の作用効果
第1実施形態では、情報処理装置1は、監視カメラ2からの入力画像と背景画像とから差分画像を生成し、差分画像を所定のサイズ(例えば、8×8ピクセル)のブロックに分割し、各ブロックについて、代表値を選択し、閾値と比較して物体の存在の判定を行い、物体が存在すると判定されたブロックが所定数(例えば、5×5ブロック)以上隣接している場合に、入力画像内に検知対象物が存在すると判定する。これによって、入力画像内の第1実施形態における検知対象物である歩行者、自動車等を検知可能である一方で、入力画像内の検知対象物でない雪等のサイズの小さい物体が検知される可能性が低くなり、誤検知が低減され、検知対象物の検知精度が向上する。なお、検知対象物の存在を判定するための閾値である隣接ブロックのサイズは、5×5ブロックに限定されず、対象物検知システム100が検知対象とする物体に応じて適宜変更可能である。

0063

また、第1実施形態において、差分画像を所定のサイズ(例えば、8×8ピクセル)のブロックに分割し、各ブロックについて、代表値を選択し、当該代表値を用いて、検知対象物が存在するか否かの判定が行われることによって、各画素について同様の処理を行うよりも、処理負荷を軽減することができる。また、例えば、各ブロック内の画素値の代表値を選択することで、雪のつぶ等の位置に該当する画素の画素値が除外される可能性が高くなり、雪等の検知対象物外の物体による検知精度への影響を低減することができる。

0064

また、第1実施形態では、差分画像の各ブロックの代表値に基づいて、例えば、大津の手法を用いて、代表値を二値化するための閾値が求められる。これによって、例えば、入力画像内の検知対象物と背景との色が似ている場合や、照明や影によって検知対象物と背景との輝度の差が小さい場合等の、画素値の差分が小さくなる場合でも検知対象物の検知を看過しないように、閾値を設定することができ、検知対象物の検知精度が向上する。

0065

また、第1実施形態では、物体が存在すると判定されたブロックに対応する背景画像の部分は更新されない。これによって、背景画像に入力画像に含まれる背景以外の物体の存
在が反映されることを抑制できる。一方、物体が存在しないと判定されたブロックに対応する背景画像の部分は、対応する入力画像の部分を用いて更新される。これによって、季節、時刻、天気等で変化する現状の背景により近い背景画像を保持することができ、検知対象物の検知精度を向上させることができる。

0066

また、第1実施形態における、情報処理装置1、監視カメラ2は、いずれも既製品を採用することができ、また、設置も簡易である。したがって、第1実施形態に係る対象物検知システム100の導入に係るコストを低く抑えることができる。

0067

<その他>
第1実施形態では、各ブロックの代表値に基づいて、動的に、代表値を二値化するための閾値が求められるが、これに限定されず、代表値を二値化するための閾値は、予め設定された固定値が用いられてもよい。

0068

また、第1実施形態では、差分画像が所定のサイズ(例えば、8×8ピクセル)のブロックに分割されるが、これに限定されず、差分画像を分割しないで各画素について、閾値を求め、検知対象物の検知処理が行われてもよい。

0069

第1実施形態において、監視カメラ2には光学カメラが想定されているが、これに代えて、熱を検知するサーマルカメラが監視カメラ2として用いられてもよい。サーマルカメラは、光や影を検知しないので、サーマルカメラを用いることで、光、影等による撮像範囲内の変化の影響を除去することができる。また、検知対象物が車両や人間等の熱を帯びた物体である場合には、時間、季節、天気等の周囲環境の変化による撮像画像への影響が少ないため、より適している。また、サーマルカメラの撮像画像内の検知対象物外である雪のつぶ等もの影響も、例えば、検知対象物との温度の違いにより排除することができる。

0070

また、第1実施形態では、監視カメラ2を撮像範囲が踏切内となるように設置し、踏切内での歩行者や自動車等を検知対象とした場合について説明されたが、これに限定されない。対象物検知システム100は、例えば、高速道路料金所、高速道路の路側帯の近傍等に設置し、高速道路の料金所の通路、高速道路の路側帯の前方の道路等を監視カメラ2の撮像範囲に設定することによって、検知対象物としての自動車の滞留によって事故が発生する可能性の高い場所において、事故の発生を抑制することができる。また、人や自動車の進入の制限が望まれる場所に、対象物検知システム100を設置し、人や自動車の出入り口となる範囲を監視カメラ2の撮像範囲とすることによって、進入制限の場所への進入を検知することができ、セキュリティ対策にも応用することができる。

0071

<記録媒体>
コンピュータその他の機械、装置(以下、コンピュータ等)に上記いずれかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。

0072

ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる非一時的な記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク光磁気ディスクCD−ROM、CD−R/W、DVD、ブルーレイディスクDAT、8mmテープフラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスク、ROM(リードオンリーメモリ)等がある。さらに、SS
D(Solid State Drive)は、コンピュータ等から取り外し可能な記録媒体としても、コ
ピュータ等に固定された記録媒体としても利用可能である。コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体には、オンラインストレージクラウドストレージファイルホスティング等と呼ばれる、第三者であるサービス提供者によって貸し出されるサーバーマシンの記憶領域であって、仮想的に私有の記憶媒体として使用可能な記録媒体も含まれる。

0073

1 :情報処理装置
2 :監視カメラ
3 :モバイルルータ
4 :外部記憶装置
5 :ネットワークハブ
11 :画像受付部
12 :検知部
13 :背景画像保持部
14 :通知部
100 :対象物検知システム
102 :主記憶装置
103 :入力装置
104 :出力装置
105 :補助記憶装置
105P :対象物検知プログラム
107 :ネットワークインタフェース
108 :外部機器接続インタフェース

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