JPH0997337A - 侵入物監視装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 背景の明るさや背景に存在する物体の影響を
受けることなく高精度に侵入物を検出することができる
とともに、広範囲に渡って監視を行う。 【解決手段】 ステレオ画像対をステレオ画像処理装置
２０で処理して画像全体に渡る三次元の距離分布を算出
すると、侵入物検出装置７０で、その距離分布の情報に
対応する被写体の各部分の三次元位置を計算した後、監
視対象となる三次元空間を複数の立方格子に分割し、既
存物体の含まれる立方格子を除外して各立方格子に含ま
れるデータ点の個数が閾値を越えるものを物体が存在す
る立方格子として抽出する。そして、物体有りと判定さ
れた立方格子のデータから検出物の種類を判定し、前回
と同じ侵入物の場合には、撮像位置を変えて侵入物の追
跡・記録を行う。これにより、背景の明るさや背景に存
在する物体の影響を受けることなく高精度に侵入物を検
出するとともに、広範囲に渡って監視を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、所定の監視領域を
撮像し、撮像画像から監視領域内への侵入物を検出する
侵入物監視装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、画像技術の応用の１つとして、所
定の監視領域をＴＶカメラで撮像し、この撮像画像を解
析して監視領域への侵入物を自動的に検出する技術が開
発されており、例えば、特開平４−１０１５９４号公報
には、１台のＴＶカメラから一定の時間差をもって取り
込んだ２つの画像の輝度の差分に基づいて侵入物を検知
する技術が開示されている。

【０００３】しかしながら、屋外の自然環境下で太陽等
の明るさが大幅に変化する場合や、背景中の樹木等が大
きく揺れているような場合には、これらの背景も侵入物
として誤検出される可能性があり、さらに、物体の三次
元空間での正確な位置が検出できないため、監視対象の
後方（遠方）あるいは前方にある監視対象外の領域が画
像中に映り込んでいる場合、検出された物体が監視対象
内か否かを正確に判定することができないという問題が
ある。

【０００４】このため、特開平４−３１９９６号公報に
は、同一の監視領域を異なる視点から撮像する２台のカ
メラを用い、各々のカメラで撮像した画像について時間
的な変化を検出した後、その変化が発生した部分につい
てステレオマッチングを行うことにより変化部分の三次
元位置を求め、変化部分（検出物）が適切な位置に存在
するか否かを判定して侵入者・物を検出することによ
り、侵入者・物が存在するはずのない位置に光や影の変
化が生じても、誤判定を回避することのできる技術が開
示されている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、任意の
物体が存在する場所、特に屋外で監視を行う場合を考慮
すると、画像の時間的な変化を検出する限り、背景の明
るさが変化すると、それらの背景が全て検出されて侵入
物が埋もれてしまい、侵入物のみを精度良く検出するこ
とが困難となる。

【０００６】さらに、画像の時間的な変化を検出するた
めには、カメラが背景に対して固定されている必要があ
り、広範囲な監視領域をカバーしようとすると、多数の
カメラを各々の監視領域に向けて設置しなければならな
い。

【０００７】本発明は上記事情に鑑みてなされたもの
で、背景の明るさや背景に存在する物体の影響を受ける
ことなく高精度に侵入物を検出することができるととも
に、広範囲に渡って監視を行うことのできる侵入物監視
装置を提供することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
同一の監視領域を異なる視点から撮像したステレオ画像
対を処理し、このステレオ画像対の対応位置のずれ量か
ら画像全体に渡る距離分布を算出するステレオ画像処理
手段と、上記ステレオ画像処理手段からの距離分布情報
に対応する被写体の各部分の三次元位置を求め、求めた
三次元位置に基づいて物体の有無を判定し、監視領域内
への侵入物を検出する侵入物検出手段とを備えることを
特徴とする。

【０００９】請求項２記載の発明は、請求項１記載の発
明において、上記侵入物検出手段は、監視領域の三次元
空間を複数の立方格子で分割し、各立方格子に含まれる
上記三次元位置のデータ数に基づいて、物体が存在する
立方格子を抽出することを特徴とする。

【００１０】請求項３記載の発明は、請求項２記載の発
明において、上記侵入物検出手段は、物体が存在する立
方格子を抽出する際、背景及び既存の物体の三次元位置
データが含まれる立方格子を検出対象外として除外する
ことを特徴とする。

【００１１】すなわち、請求項１記載の発明では、ステ
レオ画像処理手段での処理結果から得られる画像全体に
渡る距離分布情報に対し、侵入物検出手段で被写体の対
応する各部分の三次元位置を求めた後、求めた三次元位
置に基づいて物体の有無を判定し、監視領域内への侵入
物を検出する。

【００１２】この場合、請求項２記載の発明では、請求
項１記載の発明における侵入物検出手段において、監視
領域の三次元空間を複数の立方格子に分割し、各立方格
子に含まれる上記三次元位置のデータ数に基づいて物体
が存在する立方格子を抽出することで物体の有無を判定
し、侵入物を検出する。

【００１３】また、請求項３記載の発明では、請求項２
記載の発明において、背景及び既存の物体の三次元位置
データが含まれる立方格子を検出対象外として除外し、
残りの立方格子の中から物体が存在する立方格子を抽出
する。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。図面は本発明の実施の一形態に係
わり、図１は監視装置の全体構成図、図２は監視装置の
回路構成図、図３はずれ量検出処理のフローチャート、
図４は侵入物検出処理のフローチャート、図５は座標系
を示す説明図、図６は距離画像上の座標値と対象物体と
の位置関係を示す説明図、図７は距離画像と対象物体と
の位置関係を垂直断面によって示す説明図、図８はカメ
ラの左右方向の回転角を示す上面図、図９は三次元空間
の分割を示す説明図である。

【００１５】図１において、符号１は、例えばビルの屋
内や屋外の駐車場等に設置され、所定の監視領域内へ侵
入する人物、動物、自動車等の侵入物を監視する監視装
置であり、図においては、オフィスの室内や廊下等、植
木２やテーブル３等が存在する監視領域を撮像し、この
撮像画像から侵入物として侵入者４を検出して監視する
例を示している。

【００１６】上記監視装置１は、１組のカメラによって
同一の監視領域を異なる視点から撮像するステレオ光学
系１０、このステレオ光学系１０で撮像したステレオ画
像対に対し、対応する位置のずれ量から三角測量の原理
によって画像全体に渡る距離情報を求める処理を行い、
三次元の距離画像を生成するステレオ画像処理装置（ス
テレオ画像処理手段）２０、このステレオ画像処理装置
２０からの距離画像を解析して被写体の各部分の三次元
位置を求め、求めた三次元位置に基づいて物体の有無を
判定し、監視領域内への侵入物を検出する侵入物検出装
置（侵入物検出手段）７０、この侵入物検出装置７０に
よって検出された侵入物の位置データを記録するととも
に、画像を記録する画像データ記録装置８０、及び、上
記侵入物検出装置７０からの侵入物の検出信号が入力さ
れたとき、ブザーあるいはランプ等に警報信号を出力す
る警報装置９０等を備えている。

【００１７】上記ステレオ光学系１０は、例えば電荷結
合素子（ＣＣＤ）等を用いた２台のカメラを主として構
成され、左右のカメラ１１ａ，１１ｂがステー１２に固
定されている。主カメラである左カメラ１１ａの下部に
は、モータ等からなるカメラ回動装置１３が取り付けら
れ、このカメラ回動装置１３に、エンコーダ等からなる
カメラ位置検出装置１４が取り付けられている。

【００１８】すなわち、監視領域が広く、一定位置での
各カメラ１１ａ，１１ｂの視野ではカバーできない場
合、本発明においては一定位置での画像の時間的変化か
ら侵入物を検出する訳ではなく、後述するように、所定
位置で撮像したステレオ画像対を処理して画像全体に渡
る三次元の距離分布を求め、その三次元位置に基づいて
侵入物を検出するため、上記カメラ回動装置１３によっ
てステレオ光学系１０全体を左右あるいは上下に回動す
ることで、監視領域を広範囲に渡ってカバーすることが
できる。

【００１９】上記ステレオ光学系１０で撮像した左右画
像のずれ量ｄを検出するには、左右画像における同一物
体の像を見つけ出す必要があり、本発明では、次に述べ
るステレオ画像処理装置２０において、画像を小領域に
分割し、それぞれの小領域内の輝度あるいは色のパター
ンを左右画像で比較して一致する領域を見つけ出すこと
で、被写体の明るさや色等によって影響を受けことな
く、また、屋外での光の条件が大きく変化しても影響を
受けることなく、全画面に渡って正確に距離分布を求め
ることができる。

【００２０】左右画像の一致度は、右画像、左画像のｉ
番目画素の輝度（色を用いても良い）を、それぞれ、Ａ
ｉ、Ｂｉとすると、例えば、以下の(1)式に示すシティ
ブロック距離Ｈによって評価することができ、左右画像
の各小領域間のシティブロック距離Ｈの最小値が所定の
条件を満たすとき、互いの小領域が対応すると判断する
ことができる。

【００２１】 Ｈ＝Σ｜Ａｉ−Ｂｉ｜ … (1) このため、上記ステレオ画像処理装置２０は、例えば図
２に示されるような回路構成となっており、この回路構
成例では、上記カメラ１１ａ，１１ｂで撮像したアナロ
グ画像を所定のデジタル画像に変換する画像変換部３
０、この画像変換部３０からの画像データに対し、左右
画像の対応する小領域のずれ量ｄを決定するためのシテ
ィブロック距離Ｈを画素を一つずつずらしながら次々と
計算するシティブロック距離計算部４０、このシティブ
ロック距離Ｈの最小値を検出し、得られた最小値が左右
小領域の一致を示すものであるか否かをチェックしてず
れ量ｄを決定する最小値検出・チェック回路５０、この
最小値検出・チェック回路５０で決定したずれ量ｄに基
づく距離分布情報（距離画像）を記憶する距離画像メモ
リ６０が備えられている。

【００２２】上記画像変換部３０には、左右画像用のカ
メラ１１ａ，１１ｂに対応して、Ａ／Ｄコンバータ３１
ａ，３１ｂが備えられ、各Ａ／Ｄコンバータ３１ａ，３
１ｂに、それぞれ、ＲＯＭからなるルックアップテーブ
ル（ＬＵＴ）３２ａ，３２ｂが接続され、低輝度部分に
対するコントラスト補正、ＣＣＤアンプの固有ゲインの
補正等が行われる。さらに、各ＬＵＴ３２ａ，３２ｂに
は、左画像メモリ３３ａ、右画像メモリ３３ｂがそれぞ
れ接続されている。

【００２３】上記左右画像メモリ３３ａ，３３ｂに記録
された画像データは、シティブロック距離計算部４０で
画像の一部が繰り返し取り出されて処理される。このシ
ティブロック距離計算部４０は、上記左画像メモリ３３
ａからの画像データが入力される２組の左画像用入力バ
ッファメモリ４１ａ，４１ｂに、左画像用シフトレジス
タ４３が接続されるとともに、上記右画像メモリ３３ｂ
からの画像データが入力される２組の右画像用入力バッ
ファメモリ４２ａ，４２ｂに、右画像用シフトレジスタ
４４が接続され、各シフトレジスタ４３，４４がシティ
ブロック距離計算回路４５に接続されて構成されてい
る。

【００２４】上記シティブロック距離計算回路４５は、
例えば、加減算器に入出力ラッチをつなげた高速演算器
を組み合わせ、ピラミッド状に接続したパイプライン構
造となっており、数画素分を同時に入力して計算するよ
うになっている。このピラミッド型構造の初段は絶対値
演算器であり、中間段はそれぞれが加算器を構成し、最
終段は総和加算器となっている。

【００２５】また、最小値検出・チェック回路５０は、
上記シティブロック距離計算回路４５の出力と同期して
シティブロック距離Ｈの最小値ＨMIN及び最大値ＨMAXを
検出し、得られたシティブロック距離Ｈの最小値ＨMIN
が本当に左右小領域の一致を示しているものかどうかチ
ェックを行ない、条件を満たしたもののみ、上記侵入物
検出装置７０とのインターフェースとなるデュアルポー
トメモリ等からなる上記距離画像メモリ６０の対応する
画素の位置にずれ量ｄを出力する。

【００２６】一方、上記侵入物検出装置７０は、上記距
離画像メモリ６０に書込まれたずれ量ｄを読出して各種
の計算処理を行なうマイクロプロセッサ７１を中心に構
成され、カメラ１１ａ，１１ｂの取り付け位置や視野角
等のパラメータ、監視領域の位置や範囲等のデータ、及
び、制御プログラムを記憶するＲＯＭ７２、計算処理途
中の各種データを記憶するＲＡＭ７３、処理結果を記憶
する出力用メモリ７４、インターフェース回路７５等か
ら構成されている。

【００２７】上記インターフェース回路７５の出力ポー
トには、上記警報装置９０が接続されるとともに、駆動
回路７６を介して上記カメラ回動装置１３が接続され、
入力ポートに上記カメラ位置検出装置１４が接続されて
いる。

【００２８】また、上記画像データ記録装置８０には、
上記侵入物検出装置７０が上記出力用メモリ７４を介し
て接続されるとともに、上記ステレオ光学系１０の主カ
メラ（左カメラ）１１ａが接続され、侵入物が検出され
た場合、侵入物の位置データ等を記録するとともに、そ
のときの画像をビデオテープ等に記録する。

【００２９】上記ステレオ光学系１０のカメラ１１ａ，
１１ｂによって撮像されたステレオ画像対は、上記ステ
レオ画像処理装置２０で左右画像のマッチングが行わ
れ、距離画像が生成されて距離画像メモリ６０に記憶さ
れる。上記侵入物検出装置７０では、距離画像メモリ６
０からの距離分布情報に基づく物体の三次元的な位置座
標により、侵入物を背景から区別して認識し、その認識
結果を出力用メモリ７４に出力する。

【００３０】以下、上記ステレオ画像処理装置２０によ
るずれ量検出処理、上記侵入物検出装置７０による侵入
物検出処理について、図３及び図４のフローチャートに
従って説明する。

【００３１】まず、ずれ量検出処理では、図３のステッ
プS101で、左右のカメラ１１ａ，１１ｂによって撮像し
た画像を入力すると、ステップS102へ進み、入力したア
ナログ画像をＡ／Ｄコンバータ３１ａ，３１ｂで所定の
輝度階調（例えば２５６階調のグレースケール）を有す
るデジタル画像に変換する。

【００３２】上記各Ａ／Ｄコンバータ３１ａ，３１ｂに
よって変換されたデジタル画像は、ＬＵＴ３２ａ，３２
ｂで、低輝度部分のコントラスト増強、左右のカメラ１
１ａ，１１ｂの特性補償等が行なわれ、画像メモリ３３
ａ，３３ｂに記録される。尚、上記画像メモリ３３ａ，
３３ｂに記憶される画像は、カメラ１１ａ，１１ｂのＣ
ＣＤ素子の全ラインのうち、その後の処理に必要なライ
ンのみであり、所定時間毎に書換えられる。

【００３３】その後、左右の画像メモリ３３ａ，３３ｂ
に記録された画像データは、ステップS103で、各画像メ
モリ３３ａ，３３ｂから数ラインずつ入力バッファメモ
リ４１ａ，４１ｂ，４２ａ，４２ｂへ転送され、左右画
像のマッチング、すなわち一致度の評価が行なわれる。

【００３４】その際、左右の画像毎に、上記画像メモリ
３３ａ，３３ｂから上記入力バッファメモリ４１ａ，４
１ｂ，４２ａ，４２ｂへの読込み動作と、シフトレジス
タ４３，４４に対する書込み動作とが交互に行なわれ
る。例えば、左画像メモリ３３ａから一方の入力バッフ
ァメモリ４１ａに画像データが読込まれている間に、他
方の入力バッファメモリ４１ｂからシフトレジスタ４３
へ読込んだ画像データの書出しが行なわれ、右画像メモ
リ３３ｂから一方の入力バッファメモリ４２ａに画像デ
ータが読込まれている間に、他方の入力バッファメモリ
４２ｂからシフトレジスタ４４へ読込んだ画像データの
書出しが行なわれる。

【００３５】そして、各シフトレジスタ４３，４４は、
偶数段の内容を同時にシティブロック距離計算回路４５
に出力し、シティブロック距離Ｈの計算が始まると、右
画像のデータはシフトレジスタ４４内に保持されて、ク
ロック毎に奇数ライン、偶数ラインのデータが交互に出
力される。

【００３６】一方、左画像のデータはシフトレジスタ４
３に転送され続け、奇数ライン、偶数ラインのデータが
交互に出力されつつ、数クロック毎に１画素分右のほう
にずれたデータに置き換わっていく。この動作を繰り返
し、その後、一つの小領域に対する転送が終了すると、
図示しないアドレスカウンタ内の左画像用アドレスカウ
ンタに右画像用アドレスカウンタの内容（次の小領域の
先頭アドレス）がセットされ、次の小領域の処理が始ま
る。

【００３７】シティブロック距離計算回路４５では、ピ
ラミッド型構造初段の絶対値演算器に数画素分のデータ
を入力し、左右画像の輝度差の絶対値を計算する。すな
わち、右画素の輝度から対応する左画素の輝度を引き算
し、結果が負になった場合、演算命令を変えることによ
り、引く方と引かれる方を逆にして再び引き算を行なう
ことにより、絶対値の計算を行なう。従って、初段では
引き算を２回行なう場合がある。

【００３８】次いで、初段を通過すると、中間段の各加
算器で二つの同時入力データを次々と加算し、最終段の
総和加算器で二つの連続するデータを加え合わせて総和
を計算する。そして、小領域を形成する画素分のシティ
ブロック距離Ｈを数クロック毎に最小値検出・チェック
回路５０へ出力する。

【００３９】次に、ステップS104へ進み、上記ステップ
S103で算出したシティブロック距離Ｈの最大値ＨMAX 、
最小値ＨMIN を最小値検出・チェック回路５０で検出す
る。この最小値検出・チェック回路５０では、最初に出
力されてきたシティブロック距離Ｈ（ずれ量ｄ＝０）
と、次のクロックで出力されてきたシティブロック距離
Ｈ（ずれ量ｄ＝１）とを比較し、比較結果が小のときに
のみ、ずれ量ｄを保存する。そして、この比較演算を繰
り返し、計算途中での最大値、最小値、及び、そのとき
のずれ量ｄを保存して、これまでの値の最大値ＨMAX 、
最小値ＨMIN を更新し、ずれ量ｄが所定画素数になるま
で計算を続ける。

【００４０】計算が終了すると（最後のシティブロック
距離Ｈが出力されてから１クロック後）、ステップS105
で、得られた最小値ＨMINが本当に左右小領域の一致を
示すものであるか否かを、以下の３つの条件によりチェ
ックする。

【００４１】（１）ＨMIN ≦Ｈa（最小値ＨMIN がしき
い値Ｈa より大きいときには距離を検出できず。） （２）ＨMAX −ＨMIN ≧Ｈb（得られた最小値ＨMIN が
ノイズによる揺らぎより明らかに低くなっていることを
チェックするための条件であり、最小値ＨMINの近傍の
値との差でなく、最大値ＨMAX と最小値ＨMINとの差を
しきい値Ｈbと比較してチェックを行なうことにより、
曲面などの緩やかに輝度の変わる物体に対しても距離検
出が行なえる。） （３）右画像の小領域内の横方向の隣接画素間の輝度差
＞Ｈc（しきい値Ｈc を大きくするとエッジ検出となる
が、輝度が緩やかに変化している場合にも対応可能なよ
うに、しきい値Ｈc は通常のエッジ検出レベルよりはず
っと低くしてある。この条件は、輝度変化のない部分で
は、距離検出が行なえないという基本的な原理に基づい
ており、小領域中の画素毎に行なわれるため、小領域の
中でも実際に距離の検出された画素のみが採用されるこ
とになり、自然な結果が得られる。） すなわち、シティブロック距離Ｈが最小となるずれ量が
求めるずれ量ｄとなる訳であるが、以上の３つのチェッ
ク条件を満足した場合に、ステップS106で、ずれ量ｄを
距離画像メモリ６０へ出力し、満足しない場合には、デ
ータを採用せずに“０”を距離画像メモリ６０へ出力
し、処理を抜ける。

【００４２】上記距離画像メモリ６０に記憶される距離
分布情報は、ステレオ画像対の各画素のうち、左右方向
に隣合う画素間で明暗変化が大きい部分（距離データを
持っている部分）を抽出した画像のような形態（距離画
像）をしており、距離画像上の座標系を、画像中央を原
点とし、横方向をｉ座標軸，縦方向をｊ座標軸とする
と、座標値（ｉ，ｊ，ｄ）が距離分布情報として得られ
る（単位は画素）。

【００４３】上記距離画像メモリ６０に記憶された距離
分布情報は、侵入物検出装置７０に読込まれる。この侵
入物検出装置７０における侵入物検出処理では、図４の
ステップS201で、距離画像メモリ６０から座標値（ｉ，
ｊ，ｄ）を読込むと、ステップS202へ進み、カメラ位置
検出装置１４によって検出される主カメラ（左カメラ）
１１ａの光軸の水平線に対する俯角θｆ及び左右方向の
回転角θｒを読込み、距離画像の座標値を実空間の座標
値に変換する。

【００４４】すなわち、実空間の監視領域に対し、図５
に示すように、左カメラ１１ａの真下の床面を原点と
し、この原点から右カメラ１１ｂ側にＸ軸（Ｘ＞０）、
左カメラ１１ａの上方にＹ軸（Ｙ＞０）、左カメラ１１
ａ前方にＺ軸（Ｚ＞０）を延出し、Ｘ軸とＺ軸とでなす
平面が床面に一致するような座標系を設定し、距離画像
の座標値（ｉ，ｊ，ｄ）から被写体の三次元位置（Ｘ，
Ｙ，Ｚ）を求める。

【００４５】この場合、例えば、図６及び図７に示すよ
うに、侵入者４の頭部の点をＰとし、この点Ｐの距離画
像上の座標値を（ｉｐ，ｊｐ，ｄｐ）とすると、点Ｐを
含み、左カメラ（主カメラ）１１ａの光軸と垂直な平面
までの距離Ｄｄｐは、左右のカメラ１１ａ，１１ｂの取
り付け間隔をｒ、１画素当たりの視野角をＰＷとして、
以下の(2)式により求めることができ、また、点Ｐと左
カメラ１１ａとを結ぶ直線Ｌｐの長さＧｐは、以下の
(3)式で求めることができる。

【００４６】 Ｄｄｐ＝ｒ／（ＰＷ×ｄｐ） … (2) Ｇｐ＝（Ｄｉｐ2＋Ｄｊｐ2＋Ｄｄｐ2） … (3) 但し、 Ｄｉｐ＝Ｄｄｐ×ＰＷ×ｉｐ Ｄｊｐ＝Ｄｄｐ×ＰＷ×ｊｐ また、カメラ位置検出装置１４から得られる俯角θｆ
（図７参照）と、Ｚ軸に対する左右方向の回転角θｒ
（図８参照）とにより、直線Ｌｐの俯角θｆｐ及び回転
角θｒｐは、以下の（4),(5)式で求めることができる。

【００４７】 θｆｐ＝θｆ＋ｊｐ×ＰＷ … (4) θｒｐ＝θｒ＋ｉｐ×ＰＷ … (5) 従って、左カメラ１１ａの取り付け高さをＣＨとする
と、点ＰのＸ，Ｙ，Ｚ座標系での三次元位置（Ｘｐ，Ｙ
ｐ，Ｚｐ）は、以下の(6),(7),(8)式によって求めるこ
とができる。

【００４８】 Ｘｐ＝Ｇｐ×ｃｏｓ(θｆｐ)×ｓｉｎ(θｒｐ) … (6) Ｙｐ＝Ｇｐ×ｓｉｎ(θｆｐ)＋ＣＨ … (7) Ｚｐ＝Ｇｐ×ｃｏｓ(θｆｐ)×ｃｏｓ(θｒｐ) … (8) 以上のようにして、距離画像上の全ての点を実空間の三
次元位置に変換すると、上記ステップS202からステップ
S203へ進み、図９に示すように、監視対象となる三次元
空間を、一辺の長さがｌｋ（例えば、０．２ｍ〜０．５
ｍ）の立方格子に分割し、各立方格子に含まれるデータ
点の個数を求める。

【００４９】上記立方格子の設定に際しては、立方格子
を床面や壁面から例えば数ｃｍ程度離して設定する等し
て、監視対象を三次元的に任意の形状で設定することが
でき、床面や壁面を改めて物体として検出することを防
止することができる。

【００５０】次に、ステップS204へ進み、植木２やテー
ブル３等の監視領域内に元々存在する既存物体を侵入者
４と区別するため、予め既知である既存物体の三次元位
置に基づいて、該当する立方格子を監視の対象から除外
する。

【００５１】尚、配置替え等により既存物体の三次元位
置が既知でない場合には、侵入物のない状況を監視員が
確認し、その状況を撮像して得られる距離画像から物体
検出を行って物体が検出された立方格子を除外する。こ
れにより、既存物体と侵入物とを簡便に区別することが
でき、侵入物が監視領域内か否かの判定が正確に行え
る。

【００５２】すなわち、監視領域内に任意の物体が存在
していても、それらを検出対象外として簡便に除外する
ことができ、オフィス等の室内、廊下等の様々な場所で
の監視を可能とし、また、屋外において風に揺れる樹木
があっても、揺れる範囲を検出対象外とすることで、樹
木を誤検出することなく侵入者を精度良く検出すること
ができるのである。

【００５３】その後、ステップS205へ進み、監視対象と
なる立方格子に対し、各立方格子に含まれるデータ数を
度数としてヒストグラムを作成すると、ステップS206
で、ヒストグラムの度数が予め設定した閾値を越えてい
る立方格子を抽出し、物体が存在するか否かを判断す
る。

【００５４】この場合、距離画像中には、誤って検出さ
れたノイズ状のデータも存在し、上記ヒストグラム上で
は、実際には物体の存在しない位置にも多少のデータが
現れるが、これらは何もない空間に浮いた点のように認
識され、あまり大きなデータ数とならない。

【００５５】すなわち、物体が存在する立方格子の度数
は大きな値を示し、誤った距離データによって発生する
度数は小さな値となるため、ヒストグラムの度数が閾値
を越えているとき、物体が存在すると判断して該当する
立方格子を抽出し、度数が閾値以下のときには、物体が
存在しないと判断することにより、画像のデータに多少
のノイズが含まれている場合においても、ノイズの影響
を最小限にして物体を検出できる。

【００５６】そして、上記ステップS206で、物体無しと
判断されたときには、処理を抜け、物体有りと判断され
たとき、ステップS207へ進んで、物体有りと判定された
複数の立方格子に対し、隣接する立方格子をまとめて一
つのグループとし、グループ毎にラベル付けを行う。

【００５７】次いで、ステップS208へ進み、グループ毎
のデータを二次元の画像上に投影し、各データを線分で
連結して輪郭像を作成して物体の高さ、横幅等の形状寸
法を算出すると、ステップS209で、検出物の種類（人
物、動物、自動車等）を判定し、ステップS210へ進ん
で、警報を出力するか否かを判断する。

【００５８】例えば、検出物が猫等の人間以外の小動物
であると判定され、特に警報を出力するまでもない場合
には、上記ステップS210から処理を抜け、検出物の形状
寸法が人間と同程度であり、侵入者有りと判定された場
合には、上記ステップS210からステップS211へ進んで警
報装置９０を作動させ、ブザーあるいはランプ等によっ
て警報を発生し、監視員等に知らせる。

【００５９】そして、上記ステップS211からステップS2
12へ進み、検出物の重心位置を計算すると、ステップS2
13へ進んで前回処理での重心位置と比較し、予め設定し
た閾値内で一致するか否かを調べる。

【００６０】その結果、今回処理での検出物の重心位置
が前回処理の重心位置と閾値内で一致したときには同一
の侵入物と判定し、上記ステップS213からステップS214
へ進んでカメラ回動装置１３を駆動し、その重心位置を
追跡するとともに主カメラ（左カメラ）１１ａの画像を
記録し、侵入物の追跡・記録を行うことで広範囲に渡っ
て監視を続ける。

【００６１】一方、上記ステップS213で、今回処理と前
回処理での重心位置が閾値内で一致しないときには、新
たな侵入物と判断し、ステップS215へ進んで、その重心
位置を記憶して処理を抜ける。

【００６２】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１記載の発
明によれば、同一の監視領域を異なる視点から撮像した
ステレオ画像対を処理し、このステレオ画像対の対応位
置のずれ量から画像全体に渡る距離分布を算出した後、
この距離分布の情報に対応する被写体の各部分の三次元
位置を求め、求めた三次元位置に基づいて物体の有無を
判定し、監視領域内への侵入物を検出するため、背景の
明るさや背景に存在する物体の影響を受けることなく高
精度に侵入物を検出することができ、また、撮像位置を
任意に可変して広範囲に渡って監視を行うことができ
る。

【００６３】この際、請求項２記載の発明によれば、監
視領域の三次元空間を複数の立方格子で分割し、各立方
格子に含まれる上記三次元位置のデータ数に基づいて、
物体が存在する立方格子を抽出するため、侵入物が監視
領域内か否かの判定が正確に行え、また、請求項３記載
の発明によれば、物体が存在する立方格子を抽出する
際、背景及び既存の物体の三次元位置データが含まれる
立方格子を検出対象外として除外するため、監視領域内
に任意の物体が存在していても、それらを的確に検出対
象外として除外することができ、様々な場所で高精度に
侵入物を検出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】監視装置の全体構成図

【図２】監視装置の回路構成図

【図３】ずれ量検出処理のフローチャート

【図４】侵入物検出処理のフローチャート

【図５】座標系を示す説明図

【図６】距離画像上の座標値と対象物体との位置関係を
示す説明図

【図７】距離画像と対象物体との位置関係を垂直断面に
よって示す説明図

【図８】カメラの左右方向の回転角を示す上面図

【図９】三次元空間の分割を示す説明図

【符号の説明】

１ … 監視装置 １０ … ステレオ光学系 ２０ … ステレオ画像処理装置（ステレオ画像処理手
段） ７０ … 侵入物検出装置（侵入物検出手段）

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０８Ｂ 13/196 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｄ 21/00 Ｇ０１Ｓ 11/00 Ｂ 25/00 ５１０ Ｇ０１Ｖ 9/04 Ｓ Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｇ０６Ｆ 15/70 ４１０

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 同一の監視領域を異なる視点から撮像し
   たステレオ画像対を処理し、このステレオ画像対の対応
   位置のずれ量から画像全体に渡る距離分布を算出するス
   テレオ画像処理手段と、 上記ステレオ画像処理手段からの距離分布情報に対応す
   る被写体の各部分の三次元位置を求め、求めた三次元位
   置に基づいて物体の有無を判定し、監視領域内への侵入
   物を検出する侵入物検出手段とを備えることを特徴とす
   る侵入物監視装置。
2. 【請求項２】 上記侵入物検出手段は、監視領域の三次
   元空間を複数の立方格子で分割し、各立方格子に含まれ
   る上記三次元位置のデータ数に基づいて、物体が存在す
   る立方格子を抽出することを特徴とする請求項１記載の
   侵入物監視装置。
3. 【請求項３】 上記侵入物検出手段は、物体が存在する
   立方格子を抽出する際、背景及び既存の物体の三次元位
   置データが含まれる立方格子を検出対象外として除外す
   ることを特徴とする請求項２記載の侵入物監視装置。