JPH09252467A - 移動体検出装置 - Google Patents
移動体検出装置Info
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- JPH09252467A JPH09252467A JP8060398A JP6039896A JPH09252467A JP H09252467 A JPH09252467 A JP H09252467A JP 8060398 A JP8060398 A JP 8060398A JP 6039896 A JP6039896 A JP 6039896A JP H09252467 A JPH09252467 A JP H09252467A
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- motion vector
- motion
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Abstract
(57)【要約】
【課題】この発明は、カメラで撮像されたディジタル符
号化されたデータに基づき、移動する物体を検出する移
動体検出装置を提供することを課題とする。 【解決手段】監視用テレビカメラ11からの画像信号は、
符号化部12でディジタル画像圧縮符号化データに変換さ
れる。この符号化部12では、前画面または後画面との画
像の差分の画素情報と、その２画面での動きの大きさと
方向を複数ブロック単位で示す動きベクトルの情報が符
号化される。この符号化されたデータは、監視センタ等
の復号部14において復号する。この復号に際して動きの
ある物体についての動きベクトルが移動体検出・判定部
16で抽出される。この判定部16においては動きベクトル
を抽出し、動き指標に基づき物体ブロックを抽出し、そ
の統計量を求め、基準値と比較して目標移動体を判別す
る。
号化されたデータに基づき、移動する物体を検出する移
動体検出装置を提供することを課題とする。 【解決手段】監視用テレビカメラ11からの画像信号は、
符号化部12でディジタル画像圧縮符号化データに変換さ
れる。この符号化部12では、前画面または後画面との画
像の差分の画素情報と、その２画面での動きの大きさと
方向を複数ブロック単位で示す動きベクトルの情報が符
号化される。この符号化されたデータは、監視センタ等
の復号部14において復号する。この復号に際して動きの
ある物体についての動きベクトルが移動体検出・判定部
16で抽出される。この判定部16においては動きベクトル
を抽出し、動き指標に基づき物体ブロックを抽出し、そ
の統計量を求め、基準値と比較して目標移動体を判別す
る。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、テレビジョンを
用いた監視装置、あるいは自動撮影装置として使用さ
れ、特に画像データがディジタルデータとして符号化し
て伝送されるようにした移動体検出装置に関する。
用いた監視装置、あるいは自動撮影装置として使用さ
れ、特に画像データがディジタルデータとして符号化し
て伝送されるようにした移動体検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】セキュリティシステムとして、監視領域
内を撮像するようにテレビカメラを設置し、このテレビ
カメラで撮像した映像を、所定の監視室においてモニタ
画面により監視することは一般的に行われている。この
様な画像監視を行うに際して、動きの予想できない移動
物体の追跡や、監視領域内への侵入者の検出等を検出す
るための自動検出手段として、赤外線センサ、音セン
サ、光センサ等のセンサ類が使用される。そして、この
様なセンサ類で検出された全ての移動体情報は、最終的
には人間の目によって判断が行われる。
内を撮像するようにテレビカメラを設置し、このテレビ
カメラで撮像した映像を、所定の監視室においてモニタ
画面により監視することは一般的に行われている。この
様な画像監視を行うに際して、動きの予想できない移動
物体の追跡や、監視領域内への侵入者の検出等を検出す
るための自動検出手段として、赤外線センサ、音セン
サ、光センサ等のセンサ類が使用される。そして、この
様なセンサ類で検出された全ての移動体情報は、最終的
には人間の目によって判断が行われる。
【０００３】しかし、この様なセンサ類を使用するシス
テムにあっては、当然赤外線センサ等のセンサ類を多数
設置する必要があり、しかもこの様なセンサ類は動くも
のは全て検知するものであるため、監視のための目的外
の移動物体まで全て検知するようになる。また、センサ
等の多くの外付け部分を必要とし、必然的にその構成規
模が大きくなる。
テムにあっては、当然赤外線センサ等のセンサ類を多数
設置する必要があり、しかもこの様なセンサ類は動くも
のは全て検知するものであるため、監視のための目的外
の移動物体まで全て検知するようになる。また、センサ
等の多くの外付け部分を必要とし、必然的にその構成規
模が大きくなる。
【０００４】また、室内や屋外の所定領域の監視装置と
して、テレビカメラを用いることが行われている。この
場合、その監視領域内に多数の監視カメラを設置し、そ
の各監視カメラで撮像された画像は、集中管理室に設置
したモニタ画面で表示されるようにしている。この様な
集中管理するシステムにあっては、各監視カメラで撮像
された画像情報を、ディジタルデータとして圧縮して伝
送させ、高精細な画像を効率良く送る方式が採用されて
いる。しかし、実際には管理室に設けられた多数のモニ
タの映像を、それぞれ人間の目によって監視するもので
あるため、重要な情報を見逃す虞が多い 図１１はこの様なテレビカメラを用いた監視システムに
おける、画面情報を集中管理室等に伝送する符号化処理
装置の構成を示すもので、テレビカメラで撮像された入
力画面は、ブロック分割部51で所定のブロック単位に分
割される。例えば、入力画面を“８画素×８ライン”の
小ブロック単位に分割するもので、このブロック単位に
変換された情報は直交変換部52で直交変換し、さらに量
子化部53で量子化すると共に、可変長符号化部54で符号
化する。そして、この符号化された情報は、画素データ
として出力され集中管理室等に送られる。
して、テレビカメラを用いることが行われている。この
場合、その監視領域内に多数の監視カメラを設置し、そ
の各監視カメラで撮像された画像は、集中管理室に設置
したモニタ画面で表示されるようにしている。この様な
集中管理するシステムにあっては、各監視カメラで撮像
された画像情報を、ディジタルデータとして圧縮して伝
送させ、高精細な画像を効率良く送る方式が採用されて
いる。しかし、実際には管理室に設けられた多数のモニ
タの映像を、それぞれ人間の目によって監視するもので
あるため、重要な情報を見逃す虞が多い 図１１はこの様なテレビカメラを用いた監視システムに
おける、画面情報を集中管理室等に伝送する符号化処理
装置の構成を示すもので、テレビカメラで撮像された入
力画面は、ブロック分割部51で所定のブロック単位に分
割される。例えば、入力画面を“８画素×８ライン”の
小ブロック単位に分割するもので、このブロック単位に
変換された情報は直交変換部52で直交変換し、さらに量
子化部53で量子化すると共に、可変長符号化部54で符号
化する。そして、この符号化された情報は、画素データ
として出力され集中管理室等に送られる。
【０００５】また、この符号化された情報は、逆量子化
部55および直交逆変換部56で逆処理を行い、フレームメ
モリ57に蓄積される。このフレームメモリ57に蓄積され
た画面情報はブロック分割部51に時間的に異なる画像が
入力された時点でその現画面情報と共に動き検出部58に
送られる。そして、時間的に異なる画面相互を数ブロッ
ク（マクロブロックと呼ばれ、例えば２ブロック×２ブ
ロックの４ブロックに相当する）単位で比較することに
より、マクロブロック単位の動きの大きさと向きを動き
ベクトルとして推測計算する。この動きベクトルをフレ
ームメモリ57に蓄積されている画面に適用することによ
り、ブロック分割部51から入力される下画面を予測して
予測画を作成し、符号化処理は原画とこの予測画の差分
に対して行なうことでさらなる圧縮が可能とされるよう
にしている。このような処理によって、符号化された差
分画素の情報と、そのパラメータ情報、さらにマクロブ
ロック単位での動きベクトルが伝送される。
部55および直交逆変換部56で逆処理を行い、フレームメ
モリ57に蓄積される。このフレームメモリ57に蓄積され
た画面情報はブロック分割部51に時間的に異なる画像が
入力された時点でその現画面情報と共に動き検出部58に
送られる。そして、時間的に異なる画面相互を数ブロッ
ク（マクロブロックと呼ばれ、例えば２ブロック×２ブ
ロックの４ブロックに相当する）単位で比較することに
より、マクロブロック単位の動きの大きさと向きを動き
ベクトルとして推測計算する。この動きベクトルをフレ
ームメモリ57に蓄積されている画面に適用することによ
り、ブロック分割部51から入力される下画面を予測して
予測画を作成し、符号化処理は原画とこの予測画の差分
に対して行なうことでさらなる圧縮が可能とされるよう
にしている。このような処理によって、符号化された差
分画素の情報と、そのパラメータ情報、さらにマクロブ
ロック単位での動きベクトルが伝送される。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】この発明は上記のよう
な点に鑑みなされたもので、例えば監視カメラで撮像さ
れた画面をディジタル符号化して伝送する場合に、撮像
画面の中から目標とする移動体の存在が認識され、自動
的に所定の撮像領域内を移動する目標物体が識別される
ようにする、監視装置あるいは自動撮影装置として使用
可能な移動体検出装置を提供しようとするものである。
な点に鑑みなされたもので、例えば監視カメラで撮像さ
れた画面をディジタル符号化して伝送する場合に、撮像
画面の中から目標とする移動体の存在が認識され、自動
的に所定の撮像領域内を移動する目標物体が識別される
ようにする、監視装置あるいは自動撮影装置として使用
可能な移動体検出装置を提供しようとするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】この発明に係る移動体検
出装置は、ビデオカメラで撮像された画面をディジタル
圧縮して伝送している場合に、この伝送された情報から
動きベクトルを抽出するもので、この抽出された動きベ
クトルに基づく動き指標から連続ブロックを抽出する。
そして、この連続ブロックに含まれる動きベクトルに基
づく動き指標を蓄積演算し、その統計量を求め、抽出し
た連続ブロックの領域の大きさ、および動き指標の統計
量をそれぞれ基準データと比較して移動体を判別する。
出装置は、ビデオカメラで撮像された画面をディジタル
圧縮して伝送している場合に、この伝送された情報から
動きベクトルを抽出するもので、この抽出された動きベ
クトルに基づく動き指標から連続ブロックを抽出する。
そして、この連続ブロックに含まれる動きベクトルに基
づく動き指標を蓄積演算し、その統計量を求め、抽出し
た連続ブロックの領域の大きさ、および動き指標の統計
量をそれぞれ基準データと比較して移動体を判別する。
【０００８】この様に構成された移動体検知装置にあっ
ては、例えば監視領域内に設置されたテレビカメラで撮
像された画面を、集中管理室等に伝送する際にディジタ
ル符号化しているもので、この符号化された画像情報に
含まれる動きベクトルの情報が用いられる。すなわち、
この動きベクトルに基づく動き指標の統計量に基づい
て、撮像画面の中の動く物体が判別できるものであり、
連続ブロックの大きさでその大きさが判別できる。した
がって、例えば監視室内に人が侵入したような場合に
は、その人の動きによってその侵入が判定され、警告が
発生されるようになり、人の注意力に頼らない信頼性に
富むセキュリティ監視が実行できる。
ては、例えば監視領域内に設置されたテレビカメラで撮
像された画面を、集中管理室等に伝送する際にディジタ
ル符号化しているもので、この符号化された画像情報に
含まれる動きベクトルの情報が用いられる。すなわち、
この動きベクトルに基づく動き指標の統計量に基づい
て、撮像画面の中の動く物体が判別できるものであり、
連続ブロックの大きさでその大きさが判別できる。した
がって、例えば監視室内に人が侵入したような場合に
は、その人の動きによってその侵入が判定され、警告が
発生されるようになり、人の注意力に頼らない信頼性に
富むセキュリティ監視が実行できる。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照してこの発明の
一実施の形態を説明する。図１の（Ａ）は移動体の検出
を行う監視システムの構成を示すもので、監視用テレビ
カメラ11で撮像された画像の信号は、符号化部12でディ
ジタル画像圧縮符号化データに変換される。この符号化
部12では、前画面または後画面との画像の差分の画素情
報と、その２画面での動きの大きさと方向を複数ブロッ
ク単位で示す動きベクトルの情報が符号化され、出力さ
れる。
一実施の形態を説明する。図１の（Ａ）は移動体の検出
を行う監視システムの構成を示すもので、監視用テレビ
カメラ11で撮像された画像の信号は、符号化部12でディ
ジタル画像圧縮符号化データに変換される。この符号化
部12では、前画面または後画面との画像の差分の画素情
報と、その２画面での動きの大きさと方向を複数ブロッ
ク単位で示す動きベクトルの情報が符号化され、出力さ
れる。
【００１０】符号化部12で符号化されたデータは、伝送
路13を介して例えば監視センタに伝送されるもので、こ
の監視センタにはこの伝送された符号化データを復号す
る復号部14が設けられ、モニタ15で画像として再生され
る。復号部14において復号するに際しては、当然伝送さ
れたデータを復号するものであるが、この復号に際し
て、移動体検出・判定部16において動きベクトルが抽出
され、動きのある部分が判別される。移動体検出・判定
部16によって判定された結果が警告部18に供給されると
ともにＶＴＲ17に供給され、その動作を制御する。すな
わち、ＶＴＲは検出結果から移動体を含む部分の画像の
み蓄積する。
路13を介して例えば監視センタに伝送されるもので、こ
の監視センタにはこの伝送された符号化データを復号す
る復号部14が設けられ、モニタ15で画像として再生され
る。復号部14において復号するに際しては、当然伝送さ
れたデータを復号するものであるが、この復号に際し
て、移動体検出・判定部16において動きベクトルが抽出
され、動きのある部分が判別される。移動体検出・判定
部16によって判定された結果が警告部18に供給されると
ともにＶＴＲ17に供給され、その動作を制御する。すな
わち、ＶＴＲは検出結果から移動体を含む部分の画像の
み蓄積する。
【００１１】同図の（Ｂ）は、移動体検出・判定部16の
構成を詳細に示したもので、復号部14からの復号データ
の入力される動きベクトル抽出部161 を備える。この動
きベクトル抽出部161 では、復号データの中から動きベ
クトルを抽出し、動き指標計算・連続ブロック抽出部16
2 で、特定されるしきい値内の動きを持つ連続するブロ
ック数を調べる。
構成を詳細に示したもので、復号部14からの復号データ
の入力される動きベクトル抽出部161 を備える。この動
きベクトル抽出部161 では、復号データの中から動きベ
クトルを抽出し、動き指標計算・連続ブロック抽出部16
2 で、特定されるしきい値内の動きを持つ連続するブロ
ック数を調べる。
【００１２】図２で示すように、図面内に存在する例え
ば人間に相当する物体30に含有されるようになるブロッ
クは、当然この物体30の動きと大きさと向きがほぼ同じ
動きベクトルを持っている。
ば人間に相当する物体30に含有されるようになるブロッ
クは、当然この物体30の動きと大きさと向きがほぼ同じ
動きベクトルを持っている。
【００１３】例えば、ＭＰＥＧ処理においては、図３で
示すように伝送シーケンス中において動きベクトルは水
平成分と垂直成分を持ち、各々の成分をさらに“Motion
Code ”と“Motion ｒ”の二つに分けて記述されてい
る。そして復号側にあっては、この２つの成分から動き
ベクトルを計算によって求めている。
示すように伝送シーケンス中において動きベクトルは水
平成分と垂直成分を持ち、各々の成分をさらに“Motion
Code ”と“Motion ｒ”の二つに分けて記述されてい
る。そして復号側にあっては、この２つの成分から動き
ベクトルを計算によって求めている。
【００１４】したがって、例えば図４の（Ａ）で示すよ
うにベクトルのｘ方向およびｙ方向の２次元のデータか
ら、ベクトルの大きさを“ｒ”、方向を回転座標で“θ
（０〜１８０°）”とし、動きの指標を“ｒ×cos
（θ）”として計算して取り出すものとすると、大きさ
と方向がある程度同じものは、“ｒ×cos （θ）”の値
があるしきい値内に含まれる。このしきい値内に含まれ
る動きベクトルを持つ連続するブロック数を調べること
によって、物体30の大きさが推定でき、移動物体の領域
を抽出できるものであり、さらにこの領域全体に含有さ
れる動きベクトルを平均化すると、物体30全体の動きが
判別でき、これを統計量演算部163 において数画面分蓄
積し、その統計量を取る。
うにベクトルのｘ方向およびｙ方向の２次元のデータか
ら、ベクトルの大きさを“ｒ”、方向を回転座標で“θ
（０〜１８０°）”とし、動きの指標を“ｒ×cos
（θ）”として計算して取り出すものとすると、大きさ
と方向がある程度同じものは、“ｒ×cos （θ）”の値
があるしきい値内に含まれる。このしきい値内に含まれ
る動きベクトルを持つ連続するブロック数を調べること
によって、物体30の大きさが推定でき、移動物体の領域
を抽出できるものであり、さらにこの領域全体に含有さ
れる動きベクトルを平均化すると、物体30全体の動きが
判別でき、これを統計量演算部163 において数画面分蓄
積し、その統計量を取る。
【００１５】図４の（Ｂ）はその処理の流れを示してい
るもので、まずステップ101 で各ブロックの動きベクト
ルに対して“ｒ×θ”を演算し、ステップ102 で縦また
は横で“ｒ×θ”の値の差が所定のしきい値内の連続し
たブロックであるか否かを調べる。そして、ステップ10
3 では物体全体の動き、ベクトルの大きさ、さらに物体
の大きさを計算し、ステップ104 で数画面分での統計量
を計算し、これを蓄積する。
るもので、まずステップ101 で各ブロックの動きベクト
ルに対して“ｒ×θ”を演算し、ステップ102 で縦また
は横で“ｒ×θ”の値の差が所定のしきい値内の連続し
たブロックであるか否かを調べる。そして、ステップ10
3 では物体全体の動き、ベクトルの大きさ、さらに物体
の大きさを計算し、ステップ104 で数画面分での統計量
を計算し、これを蓄積する。
【００１６】ここで、横軸に時間を取ると共に、縦軸に
大きさｒと方向の回転角θの写像であるcos θの積“ｒ
×cos （θ）”を取るようにすると、図５の（Ａ）のよ
うに一定の動きを続けるものは、だいたい同じ向きと同
じ大きさのベクトルが時間的に継続するものであり、ま
た同図の（Ｂ）のように例えば木の葉のように小さくて
且つ素早い動きのものにであれば、頻繁に動きの向きや
大きさが変化する。
大きさｒと方向の回転角θの写像であるcos θの積“ｒ
×cos （θ）”を取るようにすると、図５の（Ａ）のよ
うに一定の動きを続けるものは、だいたい同じ向きと同
じ大きさのベクトルが時間的に継続するものであり、ま
た同図の（Ｂ）のように例えば木の葉のように小さくて
且つ素早い動きのものにであれば、頻繁に動きの向きや
大きさが変化する。
【００１７】この様にして得られる値“ｒ×cos
（θ）”が、動きの指標として数画面分蓄積されるもの
で、これらのデータと共に例えばベクトル量の正負の入
れ替り回数や分散等を求め、ブロック群の動きに関する
統計とする。
（θ）”が、動きの指標として数画面分蓄積されるもの
で、これらのデータと共に例えばベクトル量の正負の入
れ替り回数や分散等を求め、ブロック群の動きに関する
統計とする。
【００１８】目標とする物体と他の物体とでは、大きさ
や動きに相違がある。そこで、例えば画面内において人
間のようなある程度大きな物体を検出することを目的と
するような場合には、ほぼ同じ動きベクトルを有する連
続ブロックから抽出される移動物体の領域は、ある程度
大きくなる。同時に動きベクトルの大きさも激しく変化
することがない。
や動きに相違がある。そこで、例えば画面内において人
間のようなある程度大きな物体を検出することを目的と
するような場合には、ほぼ同じ動きベクトルを有する連
続ブロックから抽出される移動物体の領域は、ある程度
大きくなる。同時に動きベクトルの大きさも激しく変化
することがない。
【００１９】したがって、予め目標とする物体の動きに
関して、この連続ブロック数による物体の大きさの基準
値の大きさを大きさ変化基準データ部164 に、またある
時間内の動きの指標値の推移の統計情報の基準値を動き
指標統計量基準統計量データ部165 にそれぞれ入力して
おき、比較部166 および167 それぞれにおいて入力され
た基準値と、連続ブロック抽出部162 および統計量演算
部163 のそれぞれ出力との比較を行う。そして、これら
比較部166 および167 におけるそれぞれの比較結果を判
定部168 に供給し、ある規定値を満たしている場合には
目標移動物体（人間）を検出していると判定し、警告部
18に対して警告情報を伝え、同時にＶＴＲ17に指令を与
えてその時点の高精細画像を記録させる。
関して、この連続ブロック数による物体の大きさの基準
値の大きさを大きさ変化基準データ部164 に、またある
時間内の動きの指標値の推移の統計情報の基準値を動き
指標統計量基準統計量データ部165 にそれぞれ入力して
おき、比較部166 および167 それぞれにおいて入力され
た基準値と、連続ブロック抽出部162 および統計量演算
部163 のそれぞれ出力との比較を行う。そして、これら
比較部166 および167 におけるそれぞれの比較結果を判
定部168 に供給し、ある規定値を満たしている場合には
目標移動物体（人間）を検出していると判定し、警告部
18に対して警告情報を伝え、同時にＶＴＲ17に指令を与
えてその時点の高精細画像を記録させる。
【００２０】ここで示した実施の形態では、物体の動き
の指標として“ｒ×cos （θ）”を用いるようにした
が、これ以外の量、例えばｆ（ｒ、θ）やｆ（ｘ、ｙ）
を用いるようにしてもよいことは勿論である。
の指標として“ｒ×cos （θ）”を用いるようにした
が、これ以外の量、例えばｆ（ｒ、θ）やｆ（ｘ、ｙ）
を用いるようにしてもよいことは勿論である。
【００２１】上記実施の形態において、動きベクトルの
基準統計量データを、監視状況に応じて最初に学習させ
ることが考えられる。図６において示すように室内等の
予め監視現場内が固定された範囲内にある場合には、１
つのブロックに含まれている範囲は自ずと決まってく
る。
基準統計量データを、監視状況に応じて最初に学習させ
ることが考えられる。図６において示すように室内等の
予め監視現場内が固定された範囲内にある場合には、１
つのブロックに含まれている範囲は自ずと決まってく
る。
【００２２】したがって、例えばこの室内へ侵入する人
間の有無の検出等を目標とする場合には、初期の段階に
おいて人間をこの室内に入れ、カメラの撮像画面内を通
過させ、これにより侵入者がある場合の、そのしきい値
内の大きさの動きベクトルを持つ連続ブロックから抽出
される移動物体の大きさとその統計量を学習させる。そ
して、この学習された値に基づき、比較決定のための基
準値の設定を行うもので、これにより高い認識率が得ら
れるようにすることが容易とされる。
間の有無の検出等を目標とする場合には、初期の段階に
おいて人間をこの室内に入れ、カメラの撮像画面内を通
過させ、これにより侵入者がある場合の、そのしきい値
内の大きさの動きベクトルを持つ連続ブロックから抽出
される移動物体の大きさとその統計量を学習させる。そ
して、この学習された値に基づき、比較決定のための基
準値の設定を行うもので、これにより高い認識率が得ら
れるようにすることが容易とされる。
【００２３】図７はこの様な学習動作を行わせる第２の
実施の形態を示すもので、動き指標計算・連続ブロック
抽出部162 および統計量演算部163 において、初期状態
において所定の監視範囲内に例えば人間を侵入させ、そ
のときに得られた値をそれぞれ学習メモリ169 および17
0 に学習記憶させる。そして、これら学習メモリ169お
よび170 に記憶されたデータを、それぞれ基準値として
比較部166 および167に供給されるようにする。
実施の形態を示すもので、動き指標計算・連続ブロック
抽出部162 および統計量演算部163 において、初期状態
において所定の監視範囲内に例えば人間を侵入させ、そ
のときに得られた値をそれぞれ学習メモリ169 および17
0 に学習記憶させる。そして、これら学習メモリ169お
よび170 に記憶されたデータを、それぞれ基準値として
比較部166 および167に供給されるようにする。
【００２４】図８は例えば玄関における侵入者の検出を
行う場合の画像情報を示すもので、この様な場合には玄
関という固定された狭いスペースが監視対象であり、侵
入者の存在場所が確定されている。このため、特に侵入
者の大きさは、ブロック数に基づいてかなり正確に判断
可能である。また、侵入者は徐々に玄関に近付く動作を
するため、ブロックの大きさはだんだん広がるように変
化しながら、全体としては進入方向へ進んで行く。
行う場合の画像情報を示すもので、この様な場合には玄
関という固定された狭いスペースが監視対象であり、侵
入者の存在場所が確定されている。このため、特に侵入
者の大きさは、ブロック数に基づいてかなり正確に判断
可能である。また、侵入者は徐々に玄関に近付く動作を
するため、ブロックの大きさはだんだん広がるように変
化しながら、全体としては進入方向へ進んで行く。
【００２５】図９はこの様な例に対応する第３の実施の
形態を説明するもので、動き指標計算・連続ブロック抽
出部162 および統計量演算部163 それぞれからの出力
を、時系列分析部171 および172 に入力して、時間的な
変化の状態を検知し、また初期状態において玄関に人が
入ってきた場合の基準データを求めて、前実施の形態と
同様に学習メモリ169 および170 にそれぞれに基準デー
タとして学習記憶させておく。そして、これらの基準デ
ータと得られた統計データ等と比較することにより、玄
関等への侵入者の認識精度が確実に向上され、例えば玄
関先において物が倒れたりした場合との認識比較が高精
度に行われて、誤認識の発生が防止される。
形態を説明するもので、動き指標計算・連続ブロック抽
出部162 および統計量演算部163 それぞれからの出力
を、時系列分析部171 および172 に入力して、時間的な
変化の状態を検知し、また初期状態において玄関に人が
入ってきた場合の基準データを求めて、前実施の形態と
同様に学習メモリ169 および170 にそれぞれに基準デー
タとして学習記憶させておく。そして、これらの基準デ
ータと得られた統計データ等と比較することにより、玄
関等への侵入者の認識精度が確実に向上され、例えば玄
関先において物が倒れたりした場合との認識比較が高精
度に行われて、誤認識の発生が防止される。
【００２６】図１０は第４の実施の形態を示しているも
ので、移動体検出・判定部16において、決定された移動
するブロック群による抽出物体が常に画面の中央に来る
ように、カメラの視野方向の追尾を行わせる追尾機能を
有する。
ので、移動体検出・判定部16において、決定された移動
するブロック群による抽出物体が常に画面の中央に来る
ように、カメラの視野方向の追尾を行わせる追尾機能を
有する。
【００２７】すなわち、移動体検出・判定部16において
撮像画像から目標と決定された物体が判定されると、そ
の連続ブロック群から抽出された移動物体の位置情報を
アドレス計算部19に入力し、移動物体の位置を計算す
る。そして、このアドレス計算部19の計算値に基づいて
制御部20によりテレビカメラ11の撮像方向を制御して、
その撮像方向が目標物に向けられるようにする。
撮像画像から目標と決定された物体が判定されると、そ
の連続ブロック群から抽出された移動物体の位置情報を
アドレス計算部19に入力し、移動物体の位置を計算す
る。そして、このアドレス計算部19の計算値に基づいて
制御部20によりテレビカメラ11の撮像方向を制御して、
その撮像方向が目標物に向けられるようにする。
【００２８】
【発明の効果】以上のようにこの発明に係る移動体検知
装置によれば、特定された撮像範囲内の移動物体のブロ
ックを検出することにより、センサ類のような特別の侵
入検出手段を用いることなく、画像信号の復号側におい
て動きベクトルを抽出して、この抽出された動きベクト
ルにより侵入物体の判定が行われて、精度良く移動物体
の検出が行われる。
装置によれば、特定された撮像範囲内の移動物体のブロ
ックを検出することにより、センサ類のような特別の侵
入検出手段を用いることなく、画像信号の復号側におい
て動きベクトルを抽出して、この抽出された動きベクト
ルにより侵入物体の判定が行われて、精度良く移動物体
の検出が行われる。
【図１】（Ａ）はこの発明の一実施の形態に係る移動体
検出装置を構成する画像による監視システムを説明する
構成図、（Ｂ）はこのシステムにおける移動体・検出判
定部を説明する構成図。
検出装置を構成する画像による監視システムを説明する
構成図、（Ｂ）はこのシステムにおける移動体・検出判
定部を説明する構成図。
【図２】撮像画面における物体の大きさと動きベクトル
を説明する図。
を説明する図。
【図３】画像信号のＭＰＥＧシーケンス中の動きベクト
ルデータを説明する図。
ルデータを説明する図。
【図４】（Ａ）は動き指標を求めるための例を説明する
図、（Ｂ）はそのための統計量演算の流れを説明する
図。
図、（Ｂ）はそのための統計量演算の流れを説明する
図。
【図５】（Ａ）および（Ｂ）はそれぞれ動きベクトルの
時間的な変化の物体による相違を説明する図。
時間的な変化の物体による相違を説明する図。
【図６】第２の実施の形態ににおける初期学習の例を説
明するための図。
明するための図。
【図７】上記実施の形態を説明する構成図。
【図８】玄関よりの侵入者に対する第３の実施の形態を
説明する侵入者の状態を説明する図。
説明する侵入者の状態を説明する図。
【図９】上記実施の形態を説明する構成図。
【図１０】第４の実施の形態を説明する構成図。
【図１１】従来から知られているディジタル動画像の符
号化処理を説明するための構成図。
号化処理を説明するための構成図。
11…テレビカメラ 12…符号化部 13…伝送路 14…復号部 15…モニタ 16…移動体検出・判定部 17…ＶＴＲ 18…警告部 19…アドレス計算部 20…制御部 161 …動きベクトル抽出部 162 …動き指標計算・連続ブロック抽出部 163 …統計量演算部 164 …大きさ変化基準データ部 165 …動き指標統計量基準計量データ部 166 ，167 …比較部 168 …判定部 169 ，170 …学習メモリ 171 ，172 …時系列分析部
Claims (7)
- 【請求項１】 時間的に異なる画面相互の動きを複数ブ
ロック単位で表わす動きベクトルを抽出する動きベクト
ル抽出手段と、 前記伝送された符号化された動きベクトルを抽出する動
きベクトル抽出手段と、 前記抽出された動きベクトルに基づく動き指標から連続
するブロックを抽出する動きブロック抽出手段と、 前記連続ブロックに含まれる動きベクトルに基づく動き
指標を蓄積演算し、その統計量を求める統計量演算手段
と、 前記抽出した連続ブロックの領域の大きさ、および前記
統計量演算手段で得られた統計量をそれぞれ基準データ
と比較し、移動体を判別する判定手段とを具備し、 前記ビデオカメラで撮像された画面内で移動する物体が
認識されるようにしたことを特徴とする移動体検出装
置。 - 【請求項２】 時間的に異なる画面相互の動きを複数ブ
ロック単位で表わす動きベクトルを抽出する動きベクト
ル抽出手段と、 前記抽出された動きベクトルに基づく動き指標から連続
するブロックを抽出する動きブロック抽出手段と、 前記伝送された符号化された動きベクトルを抽出する動
きベクトル抽出手段と、 前記抽出された動きベクトルに基づく動き指標の連続す
るブロックを抽出する連続ブロック抽出手段と、 前記連続ブロックに含まれる動きベクトルに基づく動き
指標を蓄積演算し、その統計量を求める統計量演算手段
と、 前記連続ブロック抽出した連続ブロックの領域の大き
さ、および前記統計量演算手段で得られた統計量をそれ
ぞれ基準データと比較し、移動体を判別する判定手段
と、 この判定手段で判別された移動体の動きに対応して前記
テレビカメラの撮像方向を連動させる追尾手段とを具備
し、 前記移動体が前記ビデオカメラで撮像された画面内に位
置されるようにしたことを特徴とする移動体検出装置。 - 【請求項３】 前記統計量演算手段では、前記動きベク
トルに基づく動き指標の時間的な変化を複数フレーム分
蓄積する手段を含み、予め設定された動き指標の統計的
性質との比較から移動する目標物体が固定、検出される
ようにした請求項１もしくは２のいずれかに記載の移動
体検出装置。 - 【請求項４】 前記統計量演算手段で求められた動き指
標の統計的性質の初期状態を学習し記憶する手段を含み
構成され、この記憶手段に学習記憶された前記統計的性
質の初期状態を参照統計データとして使用されるように
した請求項１もしくは２のいずれかに記載の移動体検出
装置。 - 【請求項５】 前記連続ブロック抽出手段では、動き指
標のしきい値を設定し、このしきい値内の動き指標を有
する連続するブロックから目標移動物体の領域が抽出さ
れるようにして、この移動物体の大きさが予測されるよ
うにした請求項１もしくは２のいずれかに記載の移動体
検出装置。 - 【請求項６】 前記動き指標は、前記抽出された動きベ
クトルの大きさとベクトルの方向を用いるか、さらにそ
れらの関数で構成されるようにした請求項１もしくは２
のいずれかに記載の移動体検出装置。 - 【請求項７】 前記動き指標は、前記抽出された動きベ
クトルの垂直成分および水平成分、さらにそれらの関数
で構成されるようにした請求項１もしくは２のいずれか
に記載の移動体検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8060398A JPH09252467A (ja) | 1996-03-18 | 1996-03-18 | 移動体検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8060398A JPH09252467A (ja) | 1996-03-18 | 1996-03-18 | 移動体検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09252467A true JPH09252467A (ja) | 1997-09-22 |
Family
ID=13141026
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8060398A Pending JPH09252467A (ja) | 1996-03-18 | 1996-03-18 | 移動体検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09252467A (ja) |
Cited By (15)
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-
1996
- 1996-03-18 JP JP8060398A patent/JPH09252467A/ja active Pending
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Legal Events
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