JPH10150656A - 画像処理装置及び侵入者監視装置 - Google Patents

画像処理装置及び侵入者監視装置

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JPH10150656A
JPH10150656A JP9212985A JP21298597A JPH10150656A JP H10150656 A JPH10150656 A JP H10150656A JP 9212985 A JP9212985 A JP 9212985A JP 21298597 A JP21298597 A JP 21298597A JP H10150656 A JPH10150656 A JP H10150656A
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image
monitoring
monitoring target
camera
feature amount
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Yoichi Takagi
陽市 高木
Hiroshi Suzuki
弘 鈴木
Kunizo Sakai
邦造 酒井
Yoshiki Kobayashi
小林　　芳樹
Takeshi Saito
健 斉藤
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Hitachi Process Computer Engineering Inc
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Hitachi Ltd
Hitachi Process Computer Engineering Inc
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 侵入者自動監視中に監視機能に影響させるこ
となくカメラの姿勢変更やズーム変更を可能な侵入者監
視システムを提供する。 【解決手段】 監視領域の地形情報をデータベースに持
たせることにより任意のカメラ姿勢に対してカメラと監
視エリアとの距離を推定し、これによりカメラ姿勢変動
に追従してリアルタイムに対象物の特徴量を修正し、カ
メラ姿勢の影響なしに自動監視を継続する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理装置を用
いた監視装置及び方法に係わり、特に、屋外または、屋
内のカメラ映像を画像処理装置に取り込み画像解析によ
り異常を検知する侵入者監視装置及び方法に好適なもの
に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来は、工業用カメラ（ＩＴＶカメラ）
を用いて、人間が目視により監視するケースが圧倒的に
多い。カメラ姿勢を自在に変えられる装置の場合には、
画像処理による異常検知は難しく目視による監視を行う
のが通常であった。この種のものに関連するものとし
て、特開平６−２３３３０８号公報、特開平３−２７０
５８６号公報、特開平３−２２７１９１号公報、特開平
６−２２５３１０号公報、特開平７−７７２９号公報、
特開平８−１２３９６４号公報に記載のものがある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来の目視によるＩＴ
Ｖカメラの監視方式では、カメラの設置台数が多くなる
と、監視要員を増やす必要があり、また、長時間モニタ
画像を連続して監視する場合は健康保全上も問題であ
り、監視作業の自動化が強く要請されている。また、監
視する範囲も最近ますます広範囲になってきており、自
動化の容易な固定カメラ方式では、カメラを多数設置す
る必要があるという問題がある。
【０００４】本発明の第１の目的は、ＩＴＶカメラ画像
を画像処理装置に取り込み画像解析により異常検知する
際、対象物を更に詳細観察できるように入力画像中の対
象物の像の大きさの変動を伴うズーム機能等の操作を行
っても画像処理装置による異常状態を検知する機能に支
障がないようにすることである。
【０００５】本発明の第２の目的は、１台のＩＴＶカメ
ラで広範囲を監視できるようにした場合においても、Ｉ
ＴＶカメラ画像を画像処理装置に取り込み画像解析によ
り異常物体を検知する際、検知領域を変更するためカメ
ラの向きを変更する操作を行って対象物までの距離が変
動するような操作を行っても画像処理装置による異常状
態を検知する機能に支障がないようにすることである。
【０００６】本発明の第３の目的は、１台のＩＴＶカメ
ラで広範囲を監視できるようにした場合においても、Ｉ
ＴＶカメラ画像を画像処理装置に取り込み画像解析によ
り異常物体を検知する際、検知領域を変更するためカメ
ラの向きを変更する操作を行い更にズーム操作を同時に
行っても画像処理装置による異常状態を検知する機能に
支障がないようにすることである。
【０００７】本発明の第４の目的は、同一画面中におい
ても物体までの遠近による像のゆがみ歪のため大きさが
異なって見え対象物を正確に特定できない問題を解決す
ることである。
【０００８】また、本発明の第５の目的は、撮像条件の
変化に対応できる画像処理、監視装置を堤供することに
ある。
【０００９】さらに、本発明の第６の目的は、カメラの
撮像による画像と監視対象モデルとを比較して監視対象
の侵入を確実に監視することができる侵入者監視装置を
提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記第１の目的を達成す
る本発明の特徴は、カメラのズーム操作に関する制御情
報を画像処理装置に転送して本発明の画像処理の異常物
体検知処理に反映することにより実現できる。具体的に
は、異常物体検知の為の教示処理を実施したときに設定
したズーム値に対応する視野角φは、映像機器制御情報
テーブル及び対象物特徴量管理テーブルに記憶してお
く。ズーム値を変化させた場合は、対象物の基準特徴量
を更新する方式をとる。これらの処理は、常時、カメラ
操作と同期させて実行することが望ましい。
【００１１】上記第２の目的を達成する本発明の特徴
は、カメラのカメラ姿勢制御に関する制御情報を画像処
理装置に転送して、画像の異常物体検知処理に反映する
ことにより実現できる。具体的には、カメラ姿勢変化を
画像処理の異常検知処理に組み込むことにより異常検知
対象物の基準特徴量を常時更新する方式をとる。異常検
知対象物の特徴量は、例えば、カメラと対象物間の距離
により更新又は、修正するものとする。カメラ姿勢変動
により対象物とカメラ間の距離が変化するので、距離を
推定するために、システム特有の幾何学モデルを組み込
むと同時に地上の標高値を前もって入力することにより
カメラ姿勢変化からカメラと対象物間の距離を常時更新
できるようにしてある。これらの処理は、常時、カメラ
操作と同期させて実行することが望ましい。
【００１２】上記第３の目的を達成する本発明の特徴
は、カメラのズーム操作に関する制御情報とカメラ姿勢
制御に関する制御情報を同時に画像処理装置に転送し
て、画像の異常検知処理に反映することにより実現でき
る。ズーム値の変化以外にカメラ姿勢に関する変化を画
像処理の異常検知処理に組み込むことにより異常検知対
象物の基準特徴量を常時更新する方式をとる。これらの
処理は、カメラ操作と同期させて実行することが望まし
い。
【００１３】上記第４の目的を達成する本発明の特徴
は、カメラ画像中に異常物体を検知した場合には、異常
物体の地面と接する部分の位置を計測しシーン中心との
距離により特徴量を補正する方法により達成できるので
ある。
【００１４】また、上記第５の目的を達成する本発明の
特徴は、画像の撮像条件の変化に基づいて、前記特徴量
を更新し、更新された特徴量に基づいて画像による対象
物の検知を行うことにある。
【００１５】上記第６の目的を達成する本発明の特徴
は、監視カメラにより撮像された監視対象区域に関する
画像の中から監視対象とみなされる画像を選択し、選択
した画像の特徴量を抽出し、抽出した特徴量と予め定め
た監視対象モデルとを比較して監視対象とみなされる画
像を評価し、この評価により監視対象区域内に監視対象
が存在するか否かを判定するようにしたものである。ま
た、監視カメラにより撮像された監視対象区域に関する
画像の中から監視対象とみなされる画像を選択し、選択
した画像の特徴量を抽出し、かつ予め定めた監視対象モ
デル群の中から現時点の監視対象区域の環境に基づいて
指定の監視対象モデルを選択し、抽出した特徴量と選択
した監視対象モデルとを比較して監視対象とみなされる
画像を評価し、この評価により監視対象区域内に監視対
象が存在するか否かを判定することもできる。
【００１６】さらに、複数の監視対象区域に存在するも
のを監視対象とするときには、監視カメラにより撮像さ
れた監視対象区域に関する画像の中から監視対象とみな
される画像を選択し、選択した画像の特徴量を抽出し、
抽出した特徴量と予め定めた監視対象モデルとを比較し
て監視対象とみなされる画像を評価し、この評価により
監視対象区域内に監視対象が存在するか否かを判定する
ことができる。また、監視カメラにより撮像された監視
対象区域に関する画像の中から監視対象とみなされる画
像を選択し、選択した画像の特徴量を抽出し、かつ予め
定めた監視対象モデル群の中から現時点の監視対象区域
の環境に基づいて指定の監視対象モデルを選択し、抽出
した特徴量と選択した監視対象モデルとを比較して監視
対象とみなされる画像を評価し、この評価により監視対
象区域内に監視対象が存在するか否かを判定することも
できる。さらに、監視対象モデルを生成する場合、現時
点の日付と時刻及び影に基づいて各監視対象モデルを修
正し、修正されたモデルと監視カメラの撮像を基に生成
された画像の特徴量とを比較するようにすることもでき
る。
【００１７】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、本発
明の一実施形態における画像処理を用いた侵入者監視装
置の全体構成図である。本装置は、侵入者監視装置本体
部１、システム管理制御手段２、マンマシンインターフ
ェース機器２２、アラーム出力手段６、ＩＴＶカメラ
３、可動雲台４、映像機器制御手段５、映像増幅分配手
段７、映像切替手段８、監視用モニタＴＶ１０等から構
成されている。更に、侵入者監視装置本体部１は、外部
インターフェース２１、画像取込手段１１、侵入者検知
及び特定手段１２、検知対象物特徴量教示手段１４、処
理結果画像出力手段１５、カメラ姿勢制御情報管理手段
１６、レンズズーム情報管理手段１７、映像機器制御情
報テーブル１３（図中では映像制御情報テーブルと記
す。）、検知対象物特徴量更新手段１８、対象物特徴量
管理テーブル１９、地形情報テーブル２０から構成され
ている。このような構成であるから、地上の検知対象物
３０をＩＴＶカメラ３にて画像撮影し、カメラ映像信号
は、映像増幅分配手段７を介して侵入者監視装置本体部
（画像処理装置）１と視覚による監視用に準備した監視
用モニタＴＶ装置１０に取り込まれる。画像処理により
異常検知するとアラームを出力できるのでオペレータ
は、視覚にて監視用モニタＴＶ１０により異常状況を詳
細に確認できるのである。監視場所を変更したり、同一
場所をより詳細に監視したいときには、マンマシンイン
ターフェース機器２２を介して、オペレータによるカメ
ラのズームアップや姿勢変更操作が可能である。ズーム
や姿勢操作は、マンマシンインターフェース２２からオ
ペレータの操作によりシステム管理制御手段２を介し
て、映像機器制御手段５に伝えられる。映像機器制御手
段５は、ここでは表記されていないが映像機器に対して
制御信号を発生させレンズズーム制御やカメラ姿勢制御
を行う。制御結果は、システム管理制御手段２に転送さ
れ、さらに、侵入者監視装置本体部１に転送される。侵
入者監視装置本体部１では、これら情報を外部インター
フェース２１を介して受信し、カメラ姿勢制御情報管理
手段１６や、レンズズーム情報管理手段１７に転送す
る。カメラ姿勢制御情報管理手段１６は、カメラ姿勢制
御情報を記憶保存すると共に、検知対象物特徴量更新手
段１８を起動する。レンズズーム情報管理手段１７は、
ズーム制御情報を記憶保存すると共に、検知対象物特徴
量更新手段１８を起動する。つまり、ズームやカメラ姿
勢が変更されるとタイミング良く特徴量を更新するよう
になっているのである。カメラ姿勢制御情報やレンズズ
ーム制御情報は、映像機器制御情報テーブル１３に記憶
するものとする。検知対象物特徴量教示手段１４は、人
や車両を含む特定の画像を取り込み画像解析により人や
車両の特徴量を計測し対象物特徴量管理テーブル１９に
保存させる機能がある。特徴量としては、高さや面積が
主として使われるが、その他周囲長や、細長比等各種の
ものが使われる。ここではいちいち述べないが、人や車
両等を特定できる特徴量であればなにでもよい。ここで
は、以後、高さと面積を使用して考え方を説明する。教
示した特徴量は、ズームやカメラ条件が変更になると特
定の処理に使えないので、条件変更が発生したら特徴量
を更新する。この処理を検知対象物特徴量更新手段１８
が行うのである。カメラ画像を画像取込手段１１で取り
込み、侵入者監視及び特定手段１２にて画像中に侵入者
の有無を調べる。侵入者を検知したときは人、車両、そ
の他の特定を実施する。結果は、外部インターフェース
２１を経由してシステム管理制御手段２に転送し、アラ
ーム出力手段６にて表示する。処理結果画像は、処理結
果出力画像手段１５を介して映像を出力し、モニタＴＶ
に表示させる。以下図２及び図３により特徴量の更新の
考え方を説明する。
【００１８】図２（ａ）は、対象物を教示の際の映像系
設置環境を示す。カメラ設置位置の標高を基準とした場
合、カメラは、設置点標高差Ｈ１のところに設置されて
いる。カメラ視線と地面の交点をＢとする。Ｂ点とカメ
ラ設置点の地面の標高差はＨ２である。従って、Ｂ点と
カメラの標高差は、Ｈ０＝Ｈ１＋Ｈ２である。カメラの
俯仰角は、βである。βは、カメラ姿勢制御により可変
である。カメラの視野角はφである。φは、ズーム制御
により可変である。β、φは、映像機器制御手段５にて
制御させる。βの値は、カメラ姿勢制御情報管理手段１
６と映像機器制御情報テーブル１３にて記憶保存され
る。φは、レンズズーム情報管理手段１７と映像機器制
御情報テーブル１３にて記憶保存される。検知対象物３
０は、地上のＢ点付近にあり、このときの対象物の大き
さや画像上の面積等の情報により特徴を決定する。この
ようにして対象物を特定するための処理を以後教示処理
と称する。Ｂ点とカメラ設置点の地表との標高差Ｈ２
は、カメラの向きβが決まると決定できるようにする。
地形情報テーブル２０にこれらの地形データを予め記憶
しておくのである。すなわち、地表の高度地図情報を使
用することによりカメラ視野と地表との交点として幾何
学的にＢ点が求められＢ点の標高値も同時に得られるの
である。
【００１９】図２（ｂ）は、図２（ａ）の場合の入力カ
メラ画像の一例である。対象物として人と車両が入って
いる。人の実際の背丈は、ｈｍであるが、画像上では、
ｈｍ１である。車両の高さは、ｈｃ１である。更に面積
は、人は、ｓｍ１、車両は、ｓｃ１である。画面高さ
は、ωで常に一定である。画面の高さωに対応する実際
のシーンの高さＭ１Ｍ１′の大きさω１は、次式から計
算できる。
【００２０】
【数１】ω１＝２＊ＳＱＲＴ（Ｌ０＊Ｌ０＋Ｈ０＊Ｈ
０）＊ｔａｎ（φ／２） ここに、Ｌ０＝Ｈ０／ｔａｎ（β） 人、車両、その他の背丈が、ｈｍ、ｈｃ、ｈｉとし、画
像の中で、人、車両、その他の背丈が、ｈｍ１、ｈｃ
１、ｈｉ１とする。人の場合、ｈｍ：ω１＝ｈｍ１：ω
の関係が成立する。車両その他の対象物についても同様
の関係が成立する。 人の場合の関係式
【００２１】
【数２】ｈｍ／ω１＝ｈｍ１／ω＝κｍ１ ここに、κｍ１を教示パラメータ定数として記憶する。
【００２２】車両の場合の関係式
【００２３】
【数３】ｈｃ／ω１＝ｈｃ１／ω＝κｃ１ ここに、κｃ１を教示パラメータ定数として記憶する。
【００２４】その他の場合
【００２５】
【数４】 ｈｉ／ω１＝ｈｉ１／ω＝κｉ１（ｉ＝ｉ１〜ｉｎ） ここに、κｉ１を教示パラメータ定数として記憶する
(ｉ＝ｉ１〜ｉｎ) 次に、人、車両、その他の面積が、ｓｍ、ｓｃ、ｓｉと
し、画像の中で、人、車両、その他の面積が、ｓｍ１、
ｓｃ１、ｓｉ１とする。人の場合、ｓｍ：ω１＊ω１＝
ｓｍ１：ω＊ωの関係が成立する。車両その他の対象物
についても同様の関係が成立する。
【００２６】人の場合
【００２７】
【数５】 ｓｍ／（ω１＊ω１）＝ｓｍ１／（ω＊ω）＝λｍ１ 車両の場合
【００２８】
【数６】 ｓｃ／（ω１＊ω１）＝ｓｃ１／（ω＊ω）＝λｃ１ その他の場合
【００２９】
【数７】ｓｉ／（ω１＊ω１）＝ｓｉ１／（ω＊ω）＝
λｉ１（ｉ＝ｉ１〜ｉｎ） 教示画像を取り込み画像解析によりκｍ１、κｃ１、κ
ｉ１、及びλｍ１、λｃ１、λｉ１等のパラメータを計
測しておくことにより、人、車、その他を特定できるこ
とについて以下に記述する。ここで、カメラが、平坦な
地上に設置されていたと仮定する。βを一定にしてカメ
ラを周回した場合にカメラの視線と地上との交点Ｂとカ
メラ取り付け位置の標高差は、一定で変わらないことが
想像できる。このような条件でカメラを操作する場合に
は、入力画像中で検知された人、車、その他の像の高さ
や面積を評価することによりいずれかに特定できること
が理解できるであろう。上記条件で画像入力したとき、
画像中に高さｈｘ、面積ｓｘの画像が検出されたとす
る。下記２式を満足する場合には、検出された像は、人
であると特定してよいであろう。
【００３０】
【数８】 κｍ１＊（１−Δ）≦ｈｘ／ω≦κｍ１＊（１＋Δ）
【００３１】
【数９】λｍ１＊（１−Δ）≦ｈｘ／（ω＊ω）≦λｍ
１＊（１＋Δ） ここに、Δは、人の場合実際の値ｈｍと像の値ｈｍ１が
どの程度ばらつくかにより決まる数値である。
【００３２】同様に、下記を同時に満足した場合に車両
と特定してよいであろう。
【００３３】
【数１０】 κｃ１＊（１−Δ）≦ｈｘ／ω≦κｃ１＊（１＋Δ）
【００３４】
【数１１】λｃ１＊（１−Δ）≦ｈｘ／（ω＊ω）≦λ
ｃ１＊（１＋Δ） 次に、図２（ｃ）では、カメラ設置環境を、図２（ａ）
の場合を一部変更して、視野角φをφ′に変更した例で
ある。カメラは、水平線からβの方向に向けられており
変更しない。カメラの視野角はφ′である。φ′は、ズ
ームにより変化する量である。対象物３０は、地上のＢ
点付近にあり、このときの対象物の大きさや画像上の面
積等の情報により特定するのである。対象物を特定する
ための処理は、図２（ａ）と同じである。違うところ
は、今回は、教示を行わない点である。図２（ａ）で教
示したものを有効利用しようとする。
【００３５】図２（ｄ）は、この場合の入力カメラ画像
の一例である。対象物として人と車両が入っている。
人、車両、その他の実際の背丈は、ｈｍ、ｈｃ、ｈｉで
あるが、画像上では、ｈｍ２、ｈｃ２、ｈｉ２である。
更に面積は、ｓｍ、ｓｃ、ｓｉであるが、画像上では、
ｓｍ２、ｓｃ２、ｓｉ２である。画面の高さωに対応す
る実際のシーンの高さＭ２Ｍ２′の大きさω２は、次式
から計算できる。
【００３６】
【数１２】ω２＝２＊ＳＱＲＴ（Ｌ０＊Ｌ０＋Ｈ０＊Ｈ
０）＊ｔａｎ（φ′／２） 人については次式が成立する。
【００３７】
【数１３】ｈｍ／ω２＝ｈｍ２／ω＝κｍ２ 車両の場合の関係式
【００３８】
【数１４】ｈｃ／ω２＝ｈｃ２／ω＝κｃ２ その他の場合
【００３９】
【数１５】 ｈｉ／ω２＝ｈｉ２／ω＝κｉ２（ｉ＝ｉ１〜ｉｎ） 次に、面積についても同様に以下の式が成立する。
【００４０】
【数１６】 ｓｍ／（ω２＊ω２）＝ｓｍ２／（ω＊ω）＝λｍ２ 車両の面積を画面の中でｓｃ２とすると場合の関係式
【００４１】
【数１７】 ｓｃ／（ω２＊ω２）＝ｓｃ２／（ω＊ω）＝λｃ２ その他の場合
【００４２】
【数１８】ｓｉ／（ω２＊ω２）＝ｓｉ２／（ω＊ω）
＝λｉ２（ｉ＝ｉ１〜ｉｎ） ここで、κｍ２、κｃ２、κｉ２、及びλｍ２、λｃ
２、λｉ２等のパラメータは、未知であるが、先に教示
したパラメータから計算できる。以下その計算方法を記
述する。
【００４３】数２と数１３よりκｍ２が得られる。
【００４４】
【数１９】κｍ２＝κｍ１＊ω１／ω２ 数３と数１４よりκｃ２が得られる。
【００４５】
【数２０】κｃ２＝κｃ１＊ω１／ω２ 数４と数１５よりκｉ２が得られる。
【００４６】
【数２１】κｉ２＝κｉ１＊ω１／ω２ 数５と数１６よりλｍ２が得られる。
【００４７】
【数２２】 λｍ２＝λｍ１＊（ω１／ω２）＊（ω１／ω２） 数６と数１７よりλｃ２が得られる。
【００４８】
【数２３】 λｃ２＝λｃ１＊（ω１／ω２）＊（ω１／ω２） 数７と数１８よりλｉ２が得られる。
【００４９】
【数２４】 λｉ２＝λｉ１＊（ω１／ω２）＊（ω１／ω２） このように、ズームを視野角φ′に変更後のパラメータ
κｍ２、κｃ２、κｉ２及びλｍ２、λｃ２、λｉ２が
得られる。人、車両等の画面中での背丈や面積等の特徴
量が、数１３〜数１８から得られる。
【００５０】
【数２５】ｈｍ２＝κｍ２＊ω
【００５１】
【数２６】ｈｃ２＝κｃ２＊ω
【００５２】
【数２７】ｈｉ２＝κｉ２＊ω（ｉ＝ｉ１〜ｉｎ）
【００５３】
【数２８】ｓｍ２＝λｍ２＊ω＊ω
【００５４】
【数２９】ｓｃ２＝λｃ２＊ω＊ω
【００５５】
【数３０】ｓｉ２＝λｉ２＊ω＊ω（ｉ＝ｉ１〜ｉｎ） 図２（ｃ）のような条件でカメラ画像入力したとき、画
像中に高さｈｘ、面積ｓｘなる物体を検出した場合に
は、以下のようにして特定する。
【００５６】下記２式を満足する場合には、検出された
像は、人であると特定してよいであろう。
【００５７】
【数３１】 κｍ２＊（１−Δ）≦ｈｘ／ω≦κｍ２＊（１＋Δ）
【００５８】
【数３２】λｍ２＊（１−Δ）≦ｈｘ／（ω＊ω）≦λ
ｍ２＊（１＋Δ） ここに、Δは、人の場合実際の値ｈｍと像の値ｈｍ２が
どの程度ばらつくかにより決まる数値である。
【００５９】同様に、下記を同時に満足した場合に車両
と特定してよいであろう。
【００６０】
【数３３】 κｃ２＊（１−Δ）≦ｈｘ／ω≦κｃ２＊（１＋Δ）
【００６１】
【数３４】λｃ２＊（１−Δ）≦ｈｘ／（ω＊ω）≦λ
ｃ２＊（１＋Δ） 次に、図３（ａ）にて俯仰角βをβ′に変更した場合に
ついて記述する。カメラ視線と地上の交点Ｂとカメラ設
置位置との標高差がＨ０である。図２（ａ）と俯仰角
β′以外は、同一とする。平坦な地上に対してカメラ俯
仰角を変化させた例である。人、車両、その他の実際の
高さは、ｈｍ、ｈｃ、ｈｉであるが、画像上では、ｈｍ
３、ｈｃ３、ｈｉ３である。更に面積は、ｓｍ３、ｓｃ
３、ｓｉ３である。画面高さは、ωである。画面の高さ
ωに対応する実際のシーンの高さＭ３Ｍ３′の大きさω
３は、次式から計算できる。
【００６２】
【数３５】ω３＝２＊ＳＱＲＴ（Ｌ０′＊Ｌ０′＋Ｈ０
＊Ｈ０）＊ｔａｎ（φ／２） ここに、Ｌ０′＝Ｈ０／ｔａｎ（β′） この場合も以下の関係が成立する。
【００６３】
【数３６】ｈｍ＊ｃｏｓ／ω３＝ｈｍ３／ω＝κｍ３
【００６４】
【数３７】ｈｃ／ω３＝ｈｃ３／ω＝κｃ３
【００６５】
【数３８】 ｈｉ／ω３＝ｈｉ３／ω＝κｉ３（ｉ＝ｉ１〜ｉｎ）
【００６６】
【数３９】 ｓｍ／（ω３＊ω３）＝ｓｍ３／（ω＊ω）＝λｍ３
【００６７】
【数４０】 ｓｃ／（ω３＊ω３）＝ｓｃ３／（ω＊ω）＝λｃ３
【００６８】
【数４１】ｓｉ／（ω３＊ω３）＝ｓｉ３／（ω＊ω）
＝λｉ３（ｉ＝ｉ１〜ｉｎ） 上記の式中のパラメータを教示結果から計算する。
【００６９】数２〜数７と数３６〜数４１より
【００７０】
【数４２】κｍ３＝κｍ１＊ω１／ω３
【００７１】
【数４３】κｃ３＝κｃ１＊ω１／ω３
【００７２】
【数４４】κｉ３＝κｉ１＊ω１／ω３
【００７３】
【数４５】 λｍ３＝λｍ１＊（ω１／ω３）＊（ω１／ω３）
【００７４】
【数４６】 λｃ３＝λｃ１＊（ω１／ω３）＊（ω１／ω３）
【００７５】
【数４７】 λｉ３＝λｉ１＊（ω１／ω３）＊（ω１／ω３） このようにして、カメラ姿勢を俯仰角β′に修正後のパ
ラメータκｍ３、κｃ３、κｉ３及びλｍ３、λｃ３、
λｉ３が得られる。人、車両等の画面中での背丈や面積
等の特徴量が、数４２〜数４７から得られる。
【００７６】
【数４８】ｈｍ３＝κｍ３＊ω
【００７７】
【数４９】ｈｃ３＝κｃ３＊ω
【００７８】
【数５０】ｈｉ３＝κｉ３＊ω（ｉ＝ｉ１〜ｉｎ）
【００７９】
【数５１】ｓｍ３＝λｍ３＊ω＊ω
【００８０】
【数５２】ｓｃ３＝λｃ３＊ω＊ω
【００８１】
【数５３】ｓｉ３＝λｉ３＊ω＊ω（ｉ＝ｉ１〜ｉｎ） 図３（ａ）のような条件でカメラ画像入力したとき、画
像中に高さｈｘ、面積ｓｘなる物体を検出した場合に
は、以下のようにして特定する。
【００８２】下記２式を満足する場合には、検出された
像は、人であると特定してよいであろう。
【００８３】
【数５４】 κｍ３＊（１−Δ）≦ｈｘ／ω≦κｍ３＊（１＋Δ）
【００８４】
【数５５】λｍ３＊（１−Δ）≦ｈｘ／（ω＊ω）≦λ
ｍ３＊（１＋Δ） ここに、Δは、人の場合実際の値ｈｍと像の値ｈｍ３が
どの程度ばらつくかにより決まる数値である。
【００８５】同様に、下記を同時に満足した場合に車両
と特定してよいであろう。
【００８６】
【数５６】 κｃ３＊（１−Δ）≦ｈｘ／ω≦κｃ３＊（１＋Δ）
【００８７】
【数５７】λｃ３＊（１−Δ）≦ｈｘ／（ω＊ω）≦λ
ｃ３＊（１＋Δ） 次に、図３（ｃ）にて俯仰角βをβ′に、視野角をφ′
に、地上の標高差をＨ２′に変更した場合について記述
する。図３（ｄ）は、この場合の入力画像である。カメ
ラ視線と地上の交点Ｂは、カメラの向きとβ′を与える
と地形情報テーブル２０の地上の標高地図データを使用
して幾何学的に求められる。さらに、Ｂ点までの水平距
離Ｌ０′と地上の標高差Ｈ２′も同時に得られる。カメ
ラとＢ点の標高差Ｈ０′＝Ｈ１＋Ｈ２′として得られ
る。人，車両，その他の実際の高さは、ｈｍ、ｈｃ、ｈ
ｉであるが、画像上では、ｈｍ４、ｈｃ４、ｈｉ４であ
る。更に面積は、ｓｍ４、ｓｃ４、ｓｉ４である。画面
高さは、今回もωである。画面の高さωに対応する実際
のシーンの高さω４は、次式から計算できる。
【００８８】
【数５８】ω４＝２＊ＳＱＲＴ(Ｌ０′＊Ｌ０′＋Ｈ
０′＊Ｈ０′)＊ｔａｎ(φ′／２) ここに、Ｌ０′＝Ｈ０′／ｔａｎ（β′） この場合も以下の関係が成立する。
【００８９】
【数５９】ｈｍ／ω４＝ｈｍ４／ω＝κｍ４
【００９０】
【数６０】ｈｃ／ω４＝ｈｃ４／ω＝κｃ４
【００９１】
【数６１】 ｈｉ／ω４＝ｈｉ４／ω＝κｉ４（ｉ＝ｉ１〜ｉｎ）
【００９２】
【数６２】 ｓｍ／（ω４＊ω４）＝ｓｍ４／（ω＊ω）＝λｍ４
【００９３】
【数６３】 ｓｃ／（ω４＊ω４）＝ｓｃ４／（ω＊ω）＝λｃ４
【００９４】
【数６４】ｓｉ／（ω４＊ω４）＝ｓｉ４／（ω＊ω）
＝λｉ４（ｉ＝ｉ１〜ｉｎ） 上記の式中のパラメータを教示結果から計算する。
【００９５】
【数６５】κｍ４＝κｍ１＊ω１／ω４
【００９６】
【数６６】κｃ４＝κｃ１＊ω１／ω４
【００９７】
【数６７】κｉ４＝κｉ１＊ω１／ω４
【００９８】
【数６８】 λｍ４＝λｍ１＊（ω１／ω４）＊（ω１／ω４）
【００９９】
【数６９】 λｃ４＝λｃ１＊（ω１／ω４）＊（ω１／ω４）
【０１００】
【数７０】 λｉ４＝λｉ１＊（ω１／ω４）＊（ω１／ω４） このようにして、カメラ姿勢を俯仰角β′やズームφ′
に修正後のパラメータκｍ４、κｃ４、κｉ４及びλｍ
４、λｃ４、λｉ４が得られる。人、車両等の画面中で
の背丈や面積等の特徴量が、次式から得られる。
【０１０１】
【数７１】ｈｍ４＝κｍ４＊ω
【０１０２】
【数７２】ｈｃ４＝κｃ４＊ω
【０１０３】
【数７３】ｈｉ４＝κｉ４＊ω（ｉ＝ｉ１〜ｉｎ）
【０１０４】
【数７４】ｓｍ４＝λｍ４＊ω＊ω
【０１０５】
【数７５】ｓｃ４＝λｃ４＊ω＊ω
【０１０６】
【数７６】ｓｉ４＝λｉ４＊ω＊ω（ｉ＝ｉ１〜ｉｎ） 図３（ｃ）のような条件でカメラ画像入力したとき、画
像中に高さｈｘ、面積ｓｘなる物体を検出した場合に
は、以下のようにして特定する。
【０１０７】下記２式を満足する場合には、検出された
像は、人であると特定してよいであろう。
【０１０８】
【数７７】 κｍ４＊（１−Δ）≦ｈｘ／ω≦κｍ４＊（１＋Δ）
【０１０９】
【数７８】λｍ４＊（１−Δ）≦ｈｘ／（ω＊ω）≦λ
ｍ４＊（１＋Δ） ここに、Δは、人の場合実際の値ｈｍと像の値ｈｍ４が
どの程度ばらつくかにより決まる数値である。
【０１１０】同様に、下記を同時に満足した場合に車両
と特定してよいであろう。
【０１１１】
【数７９】 κｃ４＊（１−Δ）≦ｈｘ／ω≦κｃ４＊（１＋Δ）
【０１１２】
【数８０】λｃ４＊（１−Δ）≦ｈｘ／（ω＊ω）≦λ
ｃ４＊（１＋Δ） 次に、図４に教示時の、映像系の幾何学モデルを図示し
た。２８は、カメラのレンズである。２４は、カメラの
撮像板、２５は、画像処理装置の画像メモリである。３
０は、検知対象物で、３１は、その画面内での像であ
る。２７は、画像メモリ画面中心である。Ｘｍａｘ、Ｙ
ｍａｘは、画面の横と縦の最大値である。図２の説明で
用いたωは、Ｙｍａｘと等しい。人の実際の背丈ｈｍ′
とするとカメラから見ると俯仰角βの影響でｈｍ＝ｈ
ｍ′＊ｃｏｓ（β）と高さ方向に縮まってみえる。そし
て、対象物が、画面の中心付近であることが教示の際必
要である。対象物が同じでもその位置により画像中では
見える大きさが変わるからである。特徴量の教示データ
からの変換式に上記考え方を入れておかないと特定が良
好にできないことになる。すなわちβの変更を伴う場合
には、特徴量変換式にβの項が入ってくる。図２の場合
には、βの変化がないので関係ない。図３（ａ）の場合
には、βが教示時と異なるので考慮が必要である。数４
２から数４７は、次のように修正するとよいことがわか
る。
【０１１３】
【数８１】κｍ３＝κｍ１＊ω１／ω３＊（ｃｏｓ
（β′）／ｃｏｓ（β））
【０１１４】
【数８２】κｃ３＝κｃ１＊ω１／ω３＊（ｃｏｓ
（β′）／ｃｏｓ（β））
【０１１５】
【数８３】κｉ３＝κｉ１＊ω１／ω３＊（ｃｏｓ
（β′）／ｃｏｓ（β））
【０１１６】
【数８４】λｍ３＝λｍ１＊(ω１／ω３)＊(ω１／ω
３)＊(ｃｏｓ(β′)／ｃｏｓ(β))
【０１１７】
【数８５】λｃ３＝λｃ１＊(ω１／ω３)＊(ω１／ω
３)＊(ｃｏｓ(β′)／ｃｏｓ(β))
【０１１８】
【数８６】λｉ３＝λｉ１＊(ω１／ω３)＊(ω１／ω
３)＊(ｃｏｓ(β′)／ｃｏｓ(β)) 図３（ｃ）の場合にも、βが教示時と異なるので考慮が
必要である。数６５から数７０は、次のように修正する
とよいことがわかる。
【０１１９】
【数８７】κｍ４＝κｍ１＊ω１／ω４＊（ｃｏｓ
（β′）／ｃｏｓ（β））
【０１２０】
【数８８】κｃ４＝κｃ１＊ω１／ω４＊（ｃｏｓ
（β′）／ｃｏｓ（β））
【０１２１】
【数８９】κｉ４＝κｉ１＊ω１／ω４＊（ｃｏｓ
（β′）／ｃｏｓ（β））
【０１２２】
【数９０】λｍ４＝λｍ１＊(ω１／ω４)＊(ω１／ω
４)＊(ｃｏｓ(β′)／ｃｏｓ(β))
【０１２３】
【数９１】λｃ４＝λｃ１＊(ω１／ω４)＊(ω１／ω
４)＊(ｃｏｓ(β′)／ｃｏｓ(β））
【０１２４】
【数９２】λｉ４＝λｉ１＊（ω１／ω４)＊(ω１／ω
４)＊(ｃｏｓ(β′)／ｃｏｓ(β)) 図５（ａ）は、教示以外の条件における幾何学モデルで
ある。俯仰角β′、視野角φ′、シーン中心点Ｂ′点と
カメラとの水平距離Ｌ０′、垂直距離Ｈ０′である。更
に、シーン中心Ｂ′点とｙ０だけ離れた地点に対象物が
置かれている場合の例である。Ｂ′点に対象物を置いた
ときの特徴量の更新方法については、図２及び図３にて
十分説明した。図５(ａ)では、さらに、対象物が、中心
からｙ０の距離に対象物を離して置いた場合について記
述する。画像上では、縦軸方向でＹ０だけ画像メモリ画
面中心２７から人の足の下部の座標は離れて観測でき
る。このＹ０から逆にｙ０を計算することを考える。図
５（ｂ）は、Ｂ′付近の詳細図である。ΔＢ′ＰＱにお
いて、既知のものは、下記である。φＸ＝(φ／２)＊
（Ｙ０／（Ｙｍａｘ／２））とすると。
【０１２５】∠Ｂ′ＱＰ＝π／２−φｘ ∠ＰＢ′Ｑ＝π／２−β′ ∠ＱＰＢ′＝β′＋φｘ Ｂ′Ｑすなわちｙ０′は、次式にて画像から求められ
る。
【０１２６】
【数９３】Ｂ′Ｑ＝ｙ０′＝ω５＊Ｙ０／Ｙｍａｘ ただし、 ω５＝２＊ＳＱＲＴ(Ｌ０′＊Ｌ０′＋Ｈ
０′＊Ｈ０′)＊ｔａｎ（φ′／２） Ｙ０は、画像中の人の足元と画面中心とのＹ方向距離 他の辺は、次式から得られる。
【０１２７】
【数９４】 Ｂ′Ｐ＝ｙ０′＊ｓｉｎ（∠Ｂ′ＱＰ）／ｓｉｎ（∠ＱＰＢ′） ＝ｙ０′＊ｓｉｎ（π／２−φ′／２）／ｓｉｎ（β′＋φ′／２） Ｂ′Ｐは、ｙ０である。
【０１２８】ｙ０＝ｙ０′＊ｓｉｎ（π／２−φ′／
２）／ｓｉｎ（β′＋φ′／２）
【０１２９】
【数９５】Ｂ″Ｐ＝ｙ０＊ｓｉｎ（β′） 図５（ａ）中の人の像３１は、Ｂ′点にいる場合に比較
してＢ′Ｑ／Ｂ″Ｐ倍だけ拡大されている。この像を評
価する場合には、基準となる特徴量をＢ′Ｑ／Ｂ″Ｐ倍
だけ拡大して比較するとよい。人が逆に、Ｂ′点から遠
ざかる場合も同様の考え方で計算処理して評価すると正
常な処理ができる。このように同じ画面ないでも人の地
面と接する部分が如何ほど中心点からはずれているかで
基準の特徴量を変える必要がある。教示データを基に得
た特徴量をκｍ５、κｃ５、κｉ５、λｍ４、λｃ４、
λｉ４とするとここで修正後の特徴量は、以下の通りで
ある。
【０１３０】
【数９６】κｍ５″＝κｍ５＊Ｂ′Ｑ／Ｂ″Ｐ
【０１３１】
【数９７】κｃ５″＝κｍ５＊Ｂ′Ｑ／Ｂ″Ｐ
【０１３２】
【数９８】κｉ５″＝κｉ５＊Ｂ′Ｑ／Ｂ″Ｐ
【０１３３】
【数９９】λｍ５″＝λｍ５＊Ｂ′Ｑ／Ｂ″Ｐ
【０１３４】
【数１００】λｃ５″＝λｃ５＊Ｂ′Ｑ／Ｂ″Ｐ
【０１３５】
【数１０１】λｉ５″＝λｉ５＊Ｂ′Ｑ／Ｂ″Ｐ 新たに特徴量κｍ５″、κｃ５″、κｉ５″、λｍ
４″、λｃ４″、λｉ４″を使用して評価すれば良好な
結果が得られるのである。角β′が小きいほどこの効果
は大きく無視できなくなるのである。
【０１３６】図６は、検知対象物３０の像がレンズ２８
により撮像板２４像上に写像される様子を示す。人は、
地上に垂直に立っているが、カメラ視線は、地上に対し
て、βだけ傾斜している。人の背丈をｆ０とするとカメ
ラ視線に垂直な面への投影するとｆ１となる。
【０１３７】
【数１０２】ｆ１＝ｆ０＊ｃｏｓ（β） ｆ１がカメラの有効高さとなり像ｆ２に対応することに
なる。対象物の視野角ζは、以下の通りである。
【０１３８】
【数１０３】ζ＝ａｒｃｔａｎ（ｆ１／ａ） 像の高さｆ２とｆ１の間には、次式の関係がある。
【０１３９】
【数１０４】ａ／ｆ１＝ｂ／ｆ２ レンズの焦点に通常実像を結ぶのでｂ＝ｆであるから
【０１４０】
【数１０５】ａ／ｆ１＝ｆ／ｆ２ 又は、 ａ／ｆ＝ｆ１／ｆ２ このように画像処理では、光学系を通して像がどのよう
に生成されるかを十分認識して画像処理することが肝要
である。
【０１４１】図７は、侵入者監視の全体フローを示す。
監視処理を行うに先立ち監視対象物の特徴を装置に教示
し結果を教示データ部１９ａに書き込む（ボックス
Ａ）、更に、そままの状態で監視処理に入れるようにカ
レントテーブル１９ｂに書き込む（ボックスＢ）。この
ような前処理の準備作業を行い監視処理に入る。監視処
理は自動又は、オペレータ介入により開始する。カメラ
条件変更の有無を監視（ボックスＦ）しながら、侵入者
の有無を監視（ボックスＨ）する。カメラ条件変更要求
は、マンマシンインターフェース機器２２からのオペレ
ータ介入により発生する。カメラ条件変更要求があった
場合には（ボックスＣ）、システム管理制御手段２は、
カメラ姿勢の制御、ズーム制御処理をオペレータ介入に
て実施する（ボックスＤ）。これらの処理は、システム
管理制御手段２、マンマシンインターフェース機器２
２、映像機器制御手段５等がそれぞれの役割の元に実施
するが一般の映像機器の設備と類似であり詳細はここで
は記述しないことにする。カメラ姿勢やレンズズームに
関する制御情報は、雲台４やＩＴＶカメラ３に伝えられ
動作をするのである。そして、制御された結果は定量的
に数値で表現され外部インターフェース２１を介して侵
入者監視装置本体部１に条件変更通知とともに伝送され
る。そして、侵入者監視装置本体部１では、カメラ条件
の変更の有無を監視しながら（ボックスＦ）監視処理を
行う（ボックスＨ）。条件変更を検知すると（ボックス
Ｆ）、カメラ姿勢制御情報管理手段１６、レンズズーム
情報管理手段１７、映像機器制御情報テーブル１３、検
知対象物特徴量更新手段１８により対象物特徴量修正処
理を行う（ボックスＧ）。結果は、映像機器制御情報
は、映像機器制御情報テーブル１３に、特徴量は、対象
物特徴量管理テーブル１９に記憶しておくものとする。
この修正後の検知対象物特徴量が、以後の監視処理（ボ
ックスＨ）で使われるのである。本発明は、このように
仕組まれているので映像系の変化に画像処理が良く対応
でき侵入者監視がスムーズに実行できるのである。
【０１４２】図８は、監視対象物教示処理の一例を示
す。まず、カメラ取り付け高さＨ１、標高差Ｈ２、カメ
ラ俯仰角β等を入力する処理である（ボックスＡ１０
０）。次に、カメラ姿勢制御にて視線を俯仰角βに調整
して固定する。更に、レンズズームを調整して視野角φ
を決定する。そして対象物をセットする(ボックスA20
0)。映像機器制御情報や定数値等を映像機器制御情報テ
ーブル１３（図中ではテーブル１３と記す。）に格納す
る（ボックスＡ３００）。次に画像を取り込み（ボック
スＡ４００）、該対象物を切り出す（ボックスＡ５０
０）。切り出した対象物の特徴量を計測する（ボックス
Ａ６００）。対象物の高さ（ｈｍ１、ｈｃ１、ｈｉ１）
や、面積（ｓｍ１、ｓｃ１、ｓｉ１）等である。特徴量
は、以下の式で計算する。
【０１４３】
【数１０６】κｍ１＝ｈｍ１／ω
【０１４４】
【数１０７】κｃ１＝ｈｃ１／ω
【０１４５】
【数１０８】κｉ１＝ｈｉ１／ω
【０１４６】
【数１０９】λｍ１＝ｓｍ１／ω
【０１４７】
【数１１０】λｃ１＝ｓｃ１／ω
【０１４８】
【数１１１】λｃ１＝ｓｉ１／ω ここで、 ω＝画面サイズ（高さ）：画素数表示 次に、（ボックスＡ７００）では対象物を特定するため
の基準特徴量を計算する。基準特徴量として新しく以下
のような量を定義してこれを使う。
【０１４９】
【数１１２】κｍ１′＝κｍ１＊ω１＊ｃｏｓ（β）
【０１５０】
【数１１３】κｃ１′＝κｃ１＊ω１＊ｃｏｓ（β）
【０１５１】
【数１１４】κｉ１′＝κｉ１＊ω１＊ｃｏｓ（β）
【０１５２】
【数１１５】 λｍ１′＝λｍ１＊ω１＊ω１＊ｃｏｓ（β）
【０１５３】
【数１１６】 λｃ１′＝λｃ１＊ω１＊ω１＊ｃｏｓ（β）
【０１５４】
【数１１７】 λｉ１′＝λｉ１＊ω１＊ω１＊ｃｏｓ（β） 上記、κｍ１′、κｃ１′、κｉ１′、λｍ１′、λｃ
１′、λｉ１′を計算し教示基準特徴量とする。これら
のデータを図１３に示す対象物特徴量管理テーブル１９
に記憶させる（ボックスＡ８００）。対象物特徴量管理
テーブル１９は、図１３に示すように２つの部分から構
成されており、ここで記憶させるのは、教示データを記
憶させる部分１９ａに記憶させることになる。
【０１５５】図９は、監視時に使用する特徴量やパラメ
ータを記憶する処理である。格納するテーブルは、図１
３の１９ｂに示すカレントデータテーブルである。この
テーブルは、監視中の環境条件の１部と基準特徴量が記
憶されている。監視時には、このデータを採用して侵入
物の特定を行うのである。環境データとしては、Ｈ０、
Ｈ２、Ｌ０を書き込む（ボックスＢ１００）。
【０１５６】Ｈ２：カメラ姿勢を変更に伴いカメラ視線
と地上の交点（Ｂ点）の位置が変わる。ここで、Ｂ点決
定には、地形情報テーブル２０の地図情報が使用され
る。この情報により任意のカメラ姿勢におけるＢ点がわ
かる。地図情報を使用して、カメラ向き（水平、垂直方
向）に対してＨ２が直接わかる数表を準備しておいても
よい。図１４は、その一例である。カメラ水平方向角度
γとカメラ垂直方向角度βから標高差Ｈ２がわかる。平
坦地階の場合には、カメラ垂直方向角度βだけで標高差
Ｈ２を決定できる場合があり、図１５は、その一例であ
る。
【０１５７】Ｈ０：次式により計算する。
【０１５８】Ｈ０＝Ｈ１＋Ｈ２ Ｌ０：次式により計算する。
【０１５９】Ｌ０＝Ｈ１＊ｃｏｔａｎ（β） 現状の映像機器制御情報としては、カメラ俯仰角βｉ、
カメラ水平角γｉ、視野角Φｉ、視野高さωｉを記憶す
る（ボックスＢ２００）。決定方法は以下の通りであ
る。
【０１６０】俯仰角βｉ：映像機器制御情報テーブルの
俯仰角βをそのまま転記する。
【０１６１】カメラ水平角γｉ：映像機器制御情報テー
ブルの俯仰角γをそのまま転記する。
【０１６２】視野角Φｉ：映像機器制御情報テーブルの
視野角Φをそのまま転記する。
【０１６３】視野高さωｉ：ωｉ＝２＊ＳＱＲＴ(Ｌ０
＊Ｌ０＋Ｈ０＊Ｈ０)＊ｔａｎ（φｉ／２） 次に、特徴量（κｍｉ、κｃｉ、κｉｉ、λｍｉ、λｃ
ｉ、λｉｉ）を書き込む（Ｂ３００）。特徴量は、教示
データテーブル１９ａの数値を加工したものである。計
算式を下記に示す。
【０１６４】
【数１１８】 κｍｉ＝κｍ１′／（ωｉ＊ｃｏｓ（βｉ））
【０１６５】
【数１１９】 κｃｉ＝κｃ１′／（ωｉ＊ｃｏｓ（βｉ））
【０１６６】
【数１２０】 κｉｉ＝κｉ１′／（ωｉ＊ｃｏｓ（βｉ））
【０１６７】
【数１２１】 λｍｉ＝λｍ１′／（ωｉ＊ωｉ＊ｃｏｓ（βｉ））
【０１６８】
【数１２２】 λｃｉ＝λｃ１′／（ωｉ＊ωｉ＊ｃｏｓ（βｉ））
【０１６９】
【数１２３】 λｉｉ＝λｉ１′／（ωｉ＊ωｉ＊ｃｏｓ（βｉ）） 図１０はカメラ姿勢制御、ズーム制御処理を示す。これ
らの処理は、マンマシンインターフェース機器２２を介
してオペレータが操作するものである。ズーム制御処理
（ボックスＤ１００）、垂直方向姿勢制御処理制御(ボ
ックスＤ２００)、水平方向姿勢制御処理制御（ボック
スＤ３００）の３つの操作からなっている。処理終了後
（ボックスＤ４００）、Ｈ０、Ｈ２、Ｌ０の再計算を行
う（ボックスＤ４５０）。計算方法は、図９説明時と同
様である。つぎに、制御情報テーブルの更新を行う（Ｄ
５００）。映像機器制御情報テーブル１３への書き込み
である。
【０１７０】図１１は、カメラ条件変更を発生したとき
の基準特徴量の修正とカレントテーブルへの登録処理に
ついて記述してある。まず、特徴量の修正処理は、以下
のようにして行う（Ｇ１００）。
【０１７１】視野サイズ（高さ）ωｉの計算：
【０１７２】
【数１２４】ωｉ＝２＊ＳＱＲＴ（Ｌ０＊Ｌ０＋Ｈ０＊
Ｈ０）＊ｔａｎ（φｉ／２） 特徴量の再計算
【０１７３】
【数１２５】 κｍｉ＝κｍ１′／（ωｉ＊ｃｏｓ（βｉ））
【０１７４】
【数１２６】 κｃｉ＝κｃ１′／（ωｉ＊ｃｏｓ（βｉ））
【０１７５】
【数１２７】 κｉｉ＝κｉ１′／（ωｉ＊ｃｏｓ（βｉ））
【０１７６】
【数１２８】 λｍｉ＝λｍ１′／（ωｉ＊ωｉ＊ｃｏｓ（βｉ））
【０１７７】
【数１２９】 λｃｉ＝λｃ１′／（ωｉ＊ωｉ＊ｃｏｓ（βｉ））
【０１７８】
【数１３０】 λｉｉ＝λｉ１′／（ωｉ＊ωｉ＊ｃｏｓ（βｉ）） 修正後特徴量をカレントテーブル１９ｂに再書き込みを
行う（Ｇ２００）。
【０１７９】図１２は、監視処理の一例を示す。まず、
画像を取り込み(ボックスＨ１００)、基準画像との差分
画像を作成する（ボックスＨ２００）。差分画像を使用
して異常物体を検出する（Ｈ５００）。検知した場合に
は検知物体の地面接点部分の画面中心からの距離Ｙ０を
計測する。以下Ｙ０補正の処理手順を記述する。
【０１８０】
【数１３１】Ｂ′Ｑ＝ｙ０′＝ωｉ＊Ｙ０／Ｙｍａｘ Ｙｍａｘは、画面の高さサイズ（ライン数） Ｂ′Ｐ＝ｙ０′＊ｓｉｎ（π／２−Φ′／２）／ｓｉｎ
（β′＋Φ′／２）
【０１８１】
【数１３２】Ｂ″Ｐ＝ｙ０＊ｓｉｎ（β′）
【０１８２】
【数１３３】κｍｉ″＝κｍｉ＊Ｂ′Ｐ／Ｂ″Ｐ
【０１８３】
【数１３４】κｃｉ″＝κｍｉ＊Ｂ′Ｐ／Ｂ″Ｐ
【０１８４】
【数１３５】κｉｉ″＝κｉｉ＊Ｂ′Ｐ／Ｂ″Ｐ
【０１８５】
【数１３６】λｍｉ″＝λｍｉ＊Ｂ′Ｐ／Ｂ″Ｐ
【０１８６】
【数１３７】λｃｉ″＝λｃｉ＊Ｂ′Ｐ／Ｂ″Ｐ
【０１８７】
【数１３８】λｉｉ″＝λｉｉ＊Ｂ′Ｐ／Ｂ″Ｐ 以上の修正特徴量を用いて検知物体の特定を行う（Ｈ８
００）。下記２式を満足する場合には、検出された像
は、人であると特定しボックスＨ９２０へ分岐する。
【０１８８】
【数１３９】κｍｉ″＊（１−Δ）≦ｈｘ／ω≦κｍ
ｉ″＊（１＋Δ）
【０１８９】
【数１４０】λｍｉ″＊（１−Δ）≦ｈｘ／（ω＊ω）
≦λｍｉ″＊（１＋Δ） ここに、Δは、人の場合実際の値ｈｍと像の値ｈｍ４が
どの程度ばらつくかにより決まる数値である。
【０１９０】同様に、下記を同時に満足した場合に車両
と特定し、ボックスＨ９１０へ分岐する。
【０１９１】
【数１４１】κｃｉ″＊（１−Δ）≦ｈｘ／ω≦κｃ
ｉ″＊（１＋Δ）
【０１９２】
【数１４２】λｃｉ″＊（１−Δ）≦ｈｘ／（ω＊ω）
≦λｃｉ″＊（１＋Δ） （実施例１）カメラ姿勢制御操作がなくズームのみ操作
可能なシステムに、上記した侵入者監視装置を適用した
実施例について説明する。図１において、マンマシンイ
ンターフェース機器２２から操作できるのは、カメラレ
ンズのズームのみである。従って、カメラ俯仰角βは、
一定である。図２（ｃ）で説明の条件がそのまま適用で
きる。視野角Φが変化すると教示した特徴量では、検知
物体を特定できないが、本方法によれば、Φが変化した
量だけ特徴量を修正するのでいつでも正常に特定できる
のである。本法では、もちろん地形情報は、最低の量の
情報でよいことはもちろんである。すなわち、当初、Ｈ
０、Ｈ２とカメラ俯仰角βが既知であれば十分なのであ
る。
【０１９３】（実施例２）カメラ設置の前方が平坦で水
平な場所を監視するシステムに、上記した侵入者監視装
置を適用した実施例について説明する。図１において、
マンマシンインターフェース機器２２から操作できるの
は、カメラレンズのズーム、カメラの姿勢制御（垂直、
水平）である。前方が平坦である条件からカメラの姿勢
制御のうち水平な姿勢移動ではＨ２の変化がないのであ
る。垂直な姿勢変化のみが、カメラ俯仰角βに関係す
る。この例は、図３（ａ）にて説明した条件がまったく
そのまま適用できるのである。この場合には、カメラ前
方が平坦水平であるからカメラ俯仰角βの変化に対して
Ｈ２は、不変である。したがってこの場合にも地形情報
は、最低でよいことがわかる。すなわち、当初、Ｈ０、
Ｈ２が既知であれば十分なのである。
【０１９４】（実施例３）カメラ設置の前方が平坦でな
く傾斜しているが、カメラの水平姿勢変化が不要な場所
を監視するシステムに、上記した侵入者監視装置を適用
した実施例について説明する。図１において、マンマシ
ンインターフェース機器２２から操作できるのは、カメ
ラレンズのズーム、カメラの姿勢制御の垂直方向のみ操
作できる場合である。前方が平坦でないのでカメラ俯仰
角βの変化にともないＨ２も変化する。この例は、図３
（ｃ）にて説明した条件がまったくそのまま適用できる
のである。この場合には、地形情報を図１５の如く、カ
メラ俯仰角βと標高差Ｈ２のテーブルを準備するだけで
よい。
【０１９５】（実施例４）カメラ姿勢の垂直水平および
ズームの操作ができ監視対象エリアが平坦でないような
場所を監視するシステムに、上記した侵入者監視装置を
適用した実施例について説明する。図１において、マン
マシンインターフェース機器２２から操作できるのは、
カメラレンズのズーム，カメラの姿勢制御が垂直水平両
方操作できる場合である。監視エリアが平坦でないので
カメラ俯仰角βの変化とカメラの水平操作によりＨ２も
変化する。この例は、図３（ｃ）にて説明した条件がま
ったくそのまま適用できるのである。この場合には、地
形情報を、図１４の如くカメラ俯仰角βとカメラ角度水
平方向γから得られるようにする必要がある。このよう
にすることにより、あらゆるカメラ向きに対するＨ２が
えられるので特徴量は、その都度修正可能であり正常に
検知物体を特定できるのである。
【０１９６】次に、本発明の他の実施形態を図面に基づ
いて説明する。図１６は、本発明の他の実施形態を示す
侵入者監視装置の全体構成図である。図１６において、
侵入者監視装置は、ＩＴＶカメラ（監視カメラ）３、モ
ニタＴＶ装置１０、操作用ディスプレイ装置５０、マウ
ス５１、システム制御装置５２、映像機器制御手段５、
画像処理装置５３等を備えて構成されており、カメラ３
が可動雲台４に回動可能に固定されている。カメラ３
は、可動雲台４の回動に応じて複数の監視シーン（監視
対象区域）を周期的に監視できるように構成されてい
る。例えば、図１７に示すように、道路５４、５５、５
６、５７を有する地形のうち道路５５、５６、５７の途
中の領域を監視シーン５８、５９、６０としたときに、
システム制御装置５２からの指令に基づいて可動雲台４
が回動されると、この回動にしたがってカメラ３の姿勢
が変更され、カメラにより、各監視シーン５８、５９、
６０が周期的に監視されるようになっている。なお、監
視シーンの数は、３個に限定されるものではなく、可動
雲台４の構造仕様から決定されるが、基本的には任意の
数である。そして各監視シーンを監視するに際して、カ
メラ３は、指定の監視シーンに向かって静止していると
きにのみ撮像し、可動雲台４の回動中には撮像しないよ
うになっている。さらにカメラ３によって各監視シーン
を監視するに際して、監視周期は以下のことを考慮して
設定されている。すなわち、各監視シーン５８〜６０
は、物体の移動する速度から定まる距離に比べて十分広
いスペースに設定されているので、各監視シーンを周期
的に監視しても、各監視シーン内を通過する物体を必ず
検知できる。このように、侵入者の移動特性と監視スペ
ースの広さの間に特別な関係があるときには、連続的な
監視は不要である。ここで、通過物体の速度をＶ（ｍ／
Ｓ）、物体が移動する距離をＬ（ｍ）とした場合、監視
周期は、ΔＴ＝Ｌ／Ｖ以下にすればよいことになる。そ
して適切な監視周期は、（０．１〜０．５）ΔＴであ
る。
【０１９７】可動雲台４は映像機器制御手段５、インタ
ーフェイスケーブル６１を介してシステム制御装置５２
に接続されており、映像機器制御手段５からの信号にし
たがって可動雲台４が回動されると、カメラ３の視野が
各監視シーン５８〜６０に順次変更されるようになって
いる。すなわち映像機器制御手段５は可動雲台４ととも
にカメラ制御手段として構成されている。
【０１９８】またカメラ３は、各監視シーン５８〜６０
内に存在するものを被写体として、各監視シーン５８〜
６０内の被写体の光学像を映像信号に変換し、この映像
信号をケーブル６２を介して画像処理装置５３に出力す
るようになっている。この画像処理装置５３でカメラ３
の撮像による画像が処理されると、処理された画像がモ
ニタＴＶ装置１０、ディスプレイ装置５０の表示画面上
に表示されるようになっている。
【０１９９】システム制御装置５２は、マンマシン手段
７０、外部通信手段７１、制御処理本体部７２、全体制
御プログラム７３、監視条件設定手段７４、シーン選択
手段７５、シーン中監視エリア設定手段７６、監視物仕
様決定手段７７、監視サイクル設定手段７８、監視開始
手段７９、監視停止手段８０、監視処理管理手段８１、
テーブル８２、タイマ８３、監視開始指令発行手段８
４、監視中断指令発行手段８５、シーン情報送信手段８
６を備えて構成されており、マンマシン手段７０がディ
スプレイ装置５０に接続され、外部通信手段７１が映像
機器制御手段５、画像処理装置５３にそれぞれ接続され
ている。
【０２００】画像処理装置５３は、送受信手段９０、画
像処理統括プログラム９１、シーン切替手段９２、監視
エリア切替手段９３、監視対象物仕様変更手段９４、侵
入者監視手段９５、特徴量テーブル９６、地形情報テー
ブル９７を備えて構成されており、送受信手段９０が外
部通信手段７１に接続され、侵入者監視手段９５がケー
ブル６２を介してカメラ３に接続されているとともに、
ケーブル６３を介してモニタＴＶ装置１０、ディスプレ
イ装置５０に接続されている。特徴量テーブル９６には
各種監視対象に関する特徴量のデータが格納されてお
り、このテーブル９６にはテーブル８２に記憶されたデ
ータが必要に応じて転送されるようになっている。また
地形情報テーブル９７には監視シーン５８〜６０を含む
地形の座標等のデータが格納されている。
【０２０１】次に、システム制御装置５２の処理にした
がってカメラ３の姿勢などを制御するための処理につい
て説明する。
【０２０２】まず、カメラ３を用いて各監視シーン５
８、５９、６０を順次監視する場合、各シーンの手前
は、シーンの前方に比較してカメラ３との距離が近い。
このため、各シーン内の対象物を同一条件で画像処理す
ると、監視対象を精度良く分類することができない。そ
こで、本実施形態においては、各監視シーン５８〜６０
について複数の監視エリア（監視対象区域より狭い区
域）を設けることとしている。例えば、図１８に示すよ
うに、監視シーン５８について、道路５５に沿って３つ
の監視エリア６４、６５、６６が設定されている。そし
て各監視エリア６４〜６６内に存在するものの画像は各
監視エリアごとに同一条件で画像処理され、各監視エリ
ア６４〜６６内に監視対象が存在するか否かが判定され
るようになっている。
【０２０３】次に、システム制御装置５２の処理内容を
図１９にしたがって説明する。
【０２０４】まず、オペレータにより、マウス５１また
はディスプレイ装置５０に接続されたキーボートなどが
操作され、監視条件など各種マンマシン情報が入力され
ると、マンマシン情報がマンマシン手段７０を介して制
御処理本体部７２に受信される（ボックスＡ）。マンマ
シン情報が受信されると、受信されたマンマシン情報に
したがって、マンマシンの要求があるか否かの判定が行
われる（ボックスＢ）。そしてマンマシンの要求がある
と判定されたときにはその内容に応じた処理が選択され
る。すなわちマンマシン情報の内容が監視条件設定のと
きには監視条件設定の処理を選択し（ボックスＣ）、監
視を開始するときには、監視開始の処理を選択し（ボッ
クスＤ）、監視を停止するときには監視停止の処理を選
択する（ボックスＥ）。なお監視処理管理（ボックス
Ｆ）は独立に動作するプログラムである。
【０２０５】監視条件設定処理においては、監視条件設
定手段７４に基づく処理として、図２０に示すように、
設定監視条件の判定が行われ、設定条件によって各種の
処理に分岐する（ボックスＣ１００）。例えば、シーン
番号設定時には、カメラ条件、例えば、カメラ３の角
度、焦点距離などが設定されるとともに、シーン番号設
定として、例えば、監視シーン５８、５９、６０のシー
ン番号をそれぞれ「１」、「２」、「３」に設定するた
めの処理を行う（ボックスＣ２００）。この処理は、具
体的には、図２１に示すように、まずモニタＴＶ装置１
０の表示画面上にカメラ３の撮像によるカメラ画像を表
示する（ボックスＣ２００−１０）。このあとマウス５
１の操作により、カメラ３の向きを変更し、監視したい
シーンを選択する（ボックスＣ２００−２０、Ｃ２００
−３０）。このとき選択したシーンごとにカメラ３に関
する条件が設定され、全ての監視シーンに関する設定が
完了すると、シーン番号とカメラ条件に関する設定値が
テーブル８２に格納される（ボックスＣ２００−４
０）。
【０２０６】一方、各監視シーン内に複数の監視エリア
を設定するときには、監視エリア設定処理が実行される
（図２０のボックスＣ３００）。この処理は、シーン中
監視エリア設定手段７６の処理として実行され、具体的
には図２２に示すような処理が実行される。まず、プリ
セットされたシーン内に必要な個数の監視エリアを設定
するに際して、まず、シーン番号を設定する（ボックス
Ｃ３００−３０）。次に、マウス５１の操作により、表
示画面上に監視エリアを作成する（ボックスＣ３００−
４０）。例えば、図１８に示すように、監視シーン５８
における監視エリアとして３個の監視エリア６４、６
５、６６を作成する。このあと該当する監視シーン内の
監視エリアに対応づけて監視エリア番号を登録し、監視
エリア６４〜６６などに関する設定情報をテーブル８２
に格納する（ボックスＣ３００−５０）。これらの処理
は必要な個数の監視エリアの作成が終了するまで継続さ
れる（ボックスＣ３００−１０、ボックスＣ３００−２
０）。
【０２０７】次に、ボックスＣ１００の処理により監視
対象物仕様設定と判定されたときには、監視対象物の仕
様を設定するための処理が実行される（ボックスＣ４０
０）。この処理は、監視物仕様決定手段７７に基づいて
実行される。具体的には、図２３に示すような処理が実
行される。まず、対象となる監視シーンの番号を選択す
る（ボックスＣ４００−１０）。これ以下の処理は全て
の監視シーンの処理が完了するまで継続される（ボック
スＣ４００−２０）。シーン番号が選択されたあとは、
該当する監視シーンのカメラ画像（スルー画像）に監視
エリアを重畳して表示する（ボックスＣ４００−３
０）。このとき制御処理本体部７２から画像処理装置５
３に対して、スルー画像表示が指令されるとともにスル
ー画像に監視エリアを重ねて表示するための指令が出力
される。これにより、ディスプレイ装置５０の操作画面
上には、図２４に示すように、カメラ画像に監視エリア
６４、６５、６６が重ねて表示される。このあとマウス
５１の操作により、監視エリアの選択が行われると、選
択された監視エリアのみが表示される（ボックスＣ４０
０−４０、Ｃ４００−５０）。
【０２０８】監視エリアが選択されたあとは、操作用画
面上に各種監視対象を模擬した監視対象モデルの図形を
作成する（ボックスＣ４００−７０）。各種監視対象モ
デルの図形を作成するに際しては、操作用画面上にあら
かじめ表示されている監視対象モデル群の中から任意の
モデルを選択して行う。例えば、操作用画面上には、複
数の監視対象モデルとして、人の図形を示すアイコン１
００、自動車の図形を示すアイコン１０１、小動物の図
形を示すアイコン１０２、人の図形に影が付された図形
を示すアイコン１０３などが表示エリア１０４にあらか
じめ表示されている。これらのアイコン１００〜１０３
のうち任意のアイコンをマウス５１の操作で選択する
と、選択されたアイコンの図形が指定の監視エリアに表
示される。例えば、車の図形としてアイコン１０１を選
択したときには、各監視エリア６４、６５、６６に自動
車の図形が表示される。この場合、監視エリア６４〜６
６はそれぞれカメラ３からの距離が異なるため、表示エ
リア１０５にあらかじめ表示されているアイコン１０
６、１０７、１０８、１０９のうち図形の縮小機能を示
すアイコン１０６または図形の拡大機能を示すアイコン
１０７を選択し、各監視エリア６４、６５、６６内の図
形の大きさを任意の大きさに修正することができる。ま
たアイコン１０８を選択したときには図形を回転させる
ことができ、アイコン１０９を選択したときには図形に
影を付けることもできる。そして作成した図形に関して
は再作成する必要があるか否かを評価し、修正を要する
ときにはアイコン１０６、１０７、１０８、１０９のい
ずれかのアイコンを選択して図形を修正する（ブロック
Ｃ４００−６０、Ｃ４００−７０）。この場合、マウス
５１、アイコン１０６〜１０９はモデル修正手段として
機能することになる。そして図形の作成あるいは修正が
終了したあとは、各図形の特徴量を抽出してテーブル８
２に登録する（ブロックＣ４００−８０）。この場合各
図形の特徴量に関する計算を画像処理装置５３に指令
し、計算結果を送信させる。各図形の特徴量は、例え
ば、図形の面積、高さ、幅などであり、これらの特徴量
は各図形の特徴を示すデータとしてテーブル８２に登録
される。このあとは、さらに他のモデルを設定するか否
かを判定し、さらにモデルを設定する必要があるときに
はブロックＣ４００−６０に戻り、それ以外のときには
ブロックＣ４００−４０に戻る（ブロックＣ４００−９
０）。またモデルの図形のうち影を有するモデルを作成
するに際しては、図２５に示すような図形を作成する。
例えば、アイコン１００の選択により人の図形をモデル
１１０として表示したあと、アイコン１０９を選択して
モデル１１０に影１１１を追加する。そしてモデル１１
０の特徴量として面積や高さＨの他に、影１１１の長さ
ＨＳＤを登録するとともに、影１１１の方向θも特徴量
として登録する。影１１１を追加する方向θは、カメラ
３と照明あるいは太陽との位置関係で決定されるが、屋
外では、次式にしたがって決定される。
【０２０９】
【数１４３】θ＝θ（ｍ，ｄ，ｈ）
【０２１０】
【数１４４】γ＝γ（ｍ，ｄ，ｈ） ここで、ｍ：月、ｄ：日、ｈ；時刻を示す。すなわち、
図２６に示すように、人が監視エリア６４〜６６内を移
動する場合、太陽の位置や時刻によって影１１１の位置
が異なるため、月、日、時刻を考慮してθを設定するこ
ととしている。そしてこれらの特徴量も他の特徴と同様
にテーブル８２に登録される。
【０２１１】次に、ボックスＣ１００でシーン監視スケ
ジュールの設定と判定されたときの処理（図２０のボッ
クスＣ５００）を図２７にしたがって説明する。
【０２１２】まず、この処理では、対象となる監視シー
ンの番号を選択する（ボックスＣ５００−１０）。この
あと選択した監視シーンごとの監視時間をオペレータが
入力する（ボックスＣ５００−２０、Ｃ５００−３
０）。このあと入力した監視時間を監視シーンごとに登
録する（ボックスＣ５００−４０）。これらの処理は全
ての監視シーンに対する監視時間が設定されるまで継続
され、全ての監視シーンに関する監視時間が設定された
ときにこのルーチンでの処理を終了する。
【０２１３】ボックスＣ２００、Ｃ３００、Ｃ４００、
Ｃ５００の設定処理が全て終了したときには、各設定内
容を外部通信手段７１を介して画像処理装置５３に転送
する（ボックスＣ６００）。
【０２１４】次に、オペレータの操作により監視開始が
指令されたときには監視開始処理（図１９のボックス
Ｄ）が選択され、図２８に示す処理が実行される。この
処理では、まず、監視対象となる監視シーンの番号の取
り込みが行われる（ボックスＤ１００、Ｄ２００）。こ
のあと取り込んだシーン番号を監視スケジューラに登録
する（ボックスＤ３００）。これらの処理は全ての監視
シーンについて行われ、全ての監視シーンに対してシー
ン番号が設定されて各監視シーンの番号が監視スケジュ
ーラに登録されたときには監視フラグをオンにし、監視
処理管理手段８１を起動し（ボックスＤ５００）、この
ルーチンでの処理を終了する。
【０２１５】監視処理管理手段８１が起動されると、監
視処理管理プログラムにしたがった処理が選択され（図
１９のボックスＦ）、図２９に示す処理が実行される。
この処理では、映像機器制御手段５と画像処理装置５３
に対してタイミングよい起動停止が実行される。まず、
監視フラグがオンかオフかを判定し（ボックスＦ−１０
０、Ｆ−２００）、監視フラグがオンのときには監視シ
ーンのシーン番号ｉをｉ＝０とし（ボックスＦ−３０
０）、次に、ｉ＝ｉ＋１にする（ボックスＦ−４０
０）。このあとｉ番目のシーンを監視するための処理を
実行する（ボックスＦ−５００）。すなわち、カメラ３
の姿勢を制御することにより、ｉ番目の監視シーンから
の画像を入力するための制御を映像機器制御手段５に対
して指令し、可動雲台４を回動させる（ボックスＦ−６
００）。カメラ３に対する制御が完了したときには（ボ
ックスＦ−７００）、画像処理装置５３に対してｉ番目
の監視シーンに関する監視開始を指令する（ボックスＦ
−８００）。そしてカメラ３によって撮像された画像を
一定時間画像処理装置５３に入力し、監視開始からＴ
（ｉ）秒後に画像処理装置５３に対してｉ番目の監視シ
ーンに対する監視を停止させる（ボックスＦ−８５０、
Ｆ−９００）。
【０２１６】全ての監視シーンに関する監視が停止され
ると、監視フラグがオフとなり、監視停止処理が選択さ
れ（図１９のボックスＥ）、図３０に示す処理が実行さ
れる。すなわち管理フラグをオフとし（ボックスＥ１０
０）、監視処理管理手段８１の起動を停止し、このルー
チンでの処理を終了する（ボックスＥ２００）。
【０２１７】次に、画像処理装置５３の処理内容を図３
１にしたがって説明する。まず、システム制御装置５２
から送信した情報を受信し（ボックスＧ−１００）、受
信した情報の内容を判定し、判定結果にしたがった処理
を実行する（ボックスＧ−２００）。そして受信情報が
設定内容のときには受信内容をテーブル９６に格納する
とともに画像処理の準備を実行する（ボックスＧ−２０
０）。一方、受信情報が監視開始の指令のときには侵入
者監視フラグをオンにし（ボックスＧ２００）、受信情
報が監視停止の指令のときには、侵入者監視フラグをオ
フにし（ブロックＧ−２００）、このルーチンでの処理
を終了する。またボックスＧの処理と並行して、ボック
スＨの処理が実行され、侵入者監視フラグの判定が行わ
れる（ボックスＨ−３００）。そして判定結果がオンの
ときには画像解析による侵入者監視処理を実行し（ブロ
ックＨ−５００）、判定結果がオフのときにはボックス
Ｈ−３００の処理に戻る（ボックスＨ−４００）。
【０２１８】次に、画像解析による侵入者監視処理（ボ
ックスＨ−５００）の内容を図３２にしたがって説明す
る。
【０２１９】まず、カメラ３の撮像による画像を入力し
（ボックスＨ５００−１０）、入力した画像が該当シー
ンの画像か否かを判定する（ボックスＨ５００−１
５）。入力画像が該当シーンの画像のときには背景画を
更新する（ボックスＨ５００−１６）。すなわち、侵入
者監視手段９５に内臓された画像メモリＧＯに背景画の
更新結果を格納する。次に、１〜３秒程度のディレイの
あと（ボックスＨ５００−２０）、再度画像を取り込み
入力画像を画像メモリＧ１に格納する（ボックスＨ５０
０−２５）。このあと最初に入力した画像と再度入力し
た画像との比較を行うために、２画像間で画像間演算
（減算）を実行する（ボックスＨ５００−３０）。すな
わち画像メモリＧ０に格納されたデータと画像メモリＧ
１に格納されたデータとの差を求め、監視対象とみなさ
れる画像を選択するための処理を行う。このあと演算結
果による画像ＧＯＵＴを２値化処理し、監視対象とみな
される画像を生成する（ボックスＨ５００−３５）。こ
のあと監視エリア６４、６５、６６ごとにウインドウを
設定し、設定したウインドウを順次セットする（ボック
スＨ５００−４０、Ｈ５００−４５）。このとき各ウイ
ンドウ内に画像変化が検知されたときには、各監視エリ
ア６４〜６６内に監視対象が存在するとして監視対象と
みなされる画像の特徴量を抽出する（ボックスＨ５００
−５０）。そして抽出した特徴量を評価する（ボックス
Ｈ５００−５５）。すなわち抽出した図形の特徴量が監
視対象モデル群のいずれかと類似するか否かを評価す
る。さらに抽出した図形の特徴量が監視対象モデル群の
中のいずれかのモデルの特徴量と合致するか否かを判定
する（ブロックＨ５００−６０）。例えば、監視エリア
６７で生成された図形の特徴量とアイコン１０１を基に
生成された監視対象モデルの特徴量とが合致する否かを
判定する。各図形の特徴量を生成するに際しては、地形
情報テーブル９７に格納されたデータ（座標）やカメラ
３の条件（焦点距離、角度）を基に各図形の面積、高
さ、幅などを生成する。さらに、月、日、時刻を考慮
し、画像入力によって生成された図形に影を付加する必
要があるときには、影が追加された図形として処理す
る。この場合、生成した図形と影を有するモデルとの比
較が行われることになる。そして生成した図形とモデル
とが合致しないときにはウインドウの番号を＋１し（ブ
ロックＨ５００−６５）、各監視エリアにウインドウを
設定したか否かを判定する（ブロックＨ５００−７
０）。
【０２２０】一方、生成した図形とモデルとが合致した
ときには（ブロックＨ５００−６０）、侵入者有りの情
報を送信し（ブロックＨ５００−７５）、送信内容を操
作用画面上に表示させ、このルーチンでの処理を終了す
る。
【０２２１】本実施形態における画像処理装置５３の主
たる処理は侵入者監視手段９５によって行われるように
なっており、この侵入者監視手段９５は、カメラ３によ
り撮像された各監視エリアに関する画像の中から監視対
象とみなされる画像を各監視エリアごとに選択する選択
手段と、画像選択手段により選択された各画像を基に各
画像の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量抽出
手段により抽出された各特徴量とモデル選択手段により
選択された各監視対象モデルあるいはモデル修正手段に
よって修正された各監視対象モデルとを比較して監視対
象とみなされる画像をそれぞれ評価する評価手段と、評
価手段の評価結果から各監視エリア内に監視対象が存在
するか否かを判定する判定手段としての機能を備えてい
る。
【０２２２】本実施形態における装置のデータフローを
まとめると図３３にのように表わせる。すなわち監視条
件の設定が選択されたときにはマウス５１とマンマシン
手段７０を含むマンマシン端末とシステム制御装置５２
との間でデータの授受が行われ、シーン設定が選択され
たときにはマンマシン端末とシステム制御装置５２、映
像機器制御手段５との間でデータの授受が行われ、可動
雲台４の回動が制御される。またシーン中監視エリアの
設定が選択されたときにはマンマシン端末とシステム制
御装置５２との間でデータの授受が行われる。さらに監
視対象物仕様設定が選択されたときにはマンマシン端末
とシステム制御装置５２との間でデータの授受が行われ
るとともにシステム制御装置５２と画像処理装置５３と
の間でデータの授受が行われる。また設定終了時にはマ
ンマシン端末からの指令がシステム制御装置５２を介し
て画像処理装置５３に転送され、設定処理が終了する。
また監視開始処理が選択されたときにはマンマシン端末
とシステム制御措置５２との間でデータの授受が行われ
るとともに、システム制御装置５２と画像処理装置５３
との間でデータの授受が行われる。そして監視停止処理
が選択されたときにはマンマシン端末からの指令がシス
テム制御装置５２に転送されて監視処理が停止されるこ
とになる。
【０２２３】また本発明に係る装置の処理は図３４に示
すようなタイムチャートにしたがって実行されることに
なる。図３４において、Ｔ０は、監視開始時のシステム
制御装置５２から画像処理装置５３へのデータ転送時間
である。Ｔｉは、ｉ番目のシーンの監視トータル所要時
間であり、ｔｗ（ｉ）は実際の監視時間である。またＴ
ｓは、シーン監視開始指令転送に要する時間であり、Ｔ
ｅは、シーン監視停止に要する時間である。さらにＴｃ
は、全監視シーンを１回監視するのに要する時間であ
る。
【０２２４】図３５は、テーブル８２の構成を示す図で
あり、このテーブル８２には、シーン番号、エリア番
号、エリア作成仕様、特徴量の種類、特徴量の仕様に対
応したデータが格納されている。そして一つのシーン中
には最大４個のエリア番号が含まれており、この場合は
４個固定であるが任意に設定することができる。各エリ
アには、エリア作成のための座標系点群がある。この座
標系点群の数はｋｉ、各座標系の値は（ｘ１，ｙ１）〜
（ｘｋｉ，ｙｋｉ）である。さらに特徴量の種類はＦＩ
Ｔ１〜ＨＩＴ４であり、各特徴量として面積Ｓｉ、高さ
Ｈｉ、幅Ｂｉが設定されている。
【０２２５】本実施形態によれば以下の効果を得ること
ができる。
【０２２６】（１）比較的広い範囲の監視を１台のカメ
ラで監視できるので建設費が安価となる。
【０２２７】（２）１シーンの監視スペースと監視時間
を適切に設定することで、監視対象の侵入を確実に監視
することができる。
【０２２８】（３）１シーンのなかに複数の監視エリア
を設けることで、各監視エリアごとに独立に特徴量を設
定することができ、監視対象の分類精度を向上させるこ
とができる。
【０２２９】（４）監視対象モデルを画面上で作成し、
作成したモデルと画像入力で得られた図形とを比較する
ことで監視エリア内に監視対象が侵入したか否かを確実
に判定することができる。
【０２３０】（５）監視対象モデルをモニタ画面上で生
成するようにしているため、監視対象モデルの特徴量の
設定を容易に行うことができる。
【０２３１】（６）監視対象モデルを作成する場合、
月、日、時刻あるいは影を考慮して生成しているため、
監視エリア内に監視対象が侵入したか否かを精度良く判
定することができる。
【０２３２】
【発明の効果】本発明によれば、画像処理による入侵入
者監視装置において以下のような効果がある。
【０２３３】（１）侵入者を検知したとき、人と車両等
に特定する際、ズームやカメラ姿勢変動があると従来の
方法では対象物を特定できなることがあるが、本方法で
は、ズームやカメラ姿勢変動があってもその影響を受け
ずに正常に特定できること。
【０２３４】（２）地表面をカメラで斜め方向からみる
ような場合には、同一画面の対象物が、対象物までの距
離の遠近による像のゆがみ歪が場所により大きさの差が
あり従来の方法では、中心から近くまたは遠くはなれる
と特定を正常にできないことがあるが、本方法では、対
象物の位置にかかわらず正常に特定できる。
【０２３５】（３）ズームやカメラ姿勢の制御情報と特
徴量を記憶しておきこれらの変動があったときにそのつ
ど関係する特徴量等を修正を加えるようにすることによ
り教示等をその都度行う必要がなく便利である。
【０２３６】（４）１シーンの監視スペースと監視時間
を適切に設定することで、監視対象の侵入を確実に監視
することができる。
【０２３７】（５）１シーンのなかに複数の監視エリア
を設けることで、各監視エリアごとに独立に特徴量を設
定することができ、監視対象の分類精度を向上させるこ
とができる。
【０２３８】（６）監視対象モデルを画面上で作成し、
作成したモデルと画像入力で得られた図形とを比較する
ことで監視エリア内に監視対象が侵入したか否かを確実
に判定することができる。
【０２３９】（７）監視対象モデルを作成する場合、
月、日、時刻あるいは影を考慮して生成しているため、
監視エリア内に監視対象が侵入したか否かを精度良く判
定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態における画像処理を用いた
侵入者監視装置の構成図である。
【図２】教示時及び視野角変化時の映像系の設置条件を
示す図である。
【図３】傾斜角変更時と傾斜角と視野角を同時に変化さ
せた時の映像系の設置条件を示す図である。
【図４】教示時の映像系モデルを示す図である。
【図５】傾斜角と視野角を同時に変化させた時の映像系
モデルを示す図である。
【図６】撮像における光学モデルを示す図である。
【図７】侵入者監視処理全体フローを示す図である。
【図８】監視対象物教示処理のフローを示す図である。
【図９】教示結果のテーブル格納処理のフローを示す図
である。
【図１０】カメラ姿勢制御とズーム制御の処理のフロー
を示す図である。
【図１１】特徴量修正処理のフローを示す図である。
【図１２】監視処理のフローを示す図である。
【図１３】データ対象物特徴量管理テーブルの一例を示
す図である。
【図１４】βとγからＨ２を求めるデータテーブルを示
す図である。
【図１５】βからＨ２を求めるデータテーブルを示す図
である。
【図１６】本発明の他の実施形態を示す侵入者監視装置
の全体構成図である。
【図１７】監視シーンの設定例を示す図である。
【図１８】監視シーン内に設定された監視エリアの一例
を示す図である。
【図１９】システム制御装置のプログラムの構成を説明
するための図である。
【図２０】監視条件選択処理の一例を示すフローチャー
トである。
【図２１】カメラ条件とシーン番号設定処理を説明する
ためのフローチャートである。
【図２２】監視エリア設定処理を説明するためのフロー
チャートである。
【図２３】監視対象物仕様設定処理を説明するためのフ
ローチャートである。
【図２４】監視対象モデルの生成方法を説明するための
図である。
【図２５】監視対象モデルに影を付加するときの方法を
説明するための図である。
【図２６】監視対象モデルに時刻を考慮した影を付加す
るときの方法を説明するための図である。
【図２７】シーン監視スケジュール設定処理を説明する
ためのフローチャートである。
【図２８】監視処理開始の処理を説明するためのフロー
チャートである。
【図２９】監視処理管理の処理を説明するためのフロー
チャートである。
【図３０】監視処理停止の処理を説明するためのフロー
チャートである。
【図３１】画像処理装置の処理を説明するためのフロー
チャートである。
【図３２】画像解析による侵入者監視処理を説明するた
めのフローチャートである。
【図３３】本発明の第２実施形態に係る装置の処理によ
るデータフローを示す図である。
【図３４】本発明の第２実施形態に係る装置の処理の流
れを示すタイムチャートである。
【図３５】テーブルの構成を説明するための図である。
【符号の説明】
１ 侵入者監視装置本体部 ２ システム管理制御手段 ３ ＩＴＶカメラ ４ 雲台 ５ 映像機器制御手段 ６ アラーム出力手段 ７ 映像増幅分配手段 ８ 映像切替手段 ９ カメラ設置台 １０ 監視用モニタＴＶ １１ 画像取込手段 １２ 侵入者検知及び特定手段 １３ 映像機器制御情報テーブル １４ 検知対象物特徴量教示手段 １５ 処理結果画像出力手段 １６ カメラ姿勢制御情報管理手段 １７ レンズズーム情報管理手段 １８ 検知対象物特徴量更新手段 １９ 対象物特徴量管理テーブル ２０ 地形情報テーブル ２１ 外部インターフェース ２２ マンマシンインターフェース機器 ２３ 画像解析による侵入者監視処理部 ２４ 撮像板 ２５ 画像メモリ ２６ 画像メモリ原点 ２７ 画像メモリ画面中心 ２８ レンズ ３０ 検知対象物 ５０ ディスプレイ装置 ５１ マウス ５２ システム制御装置 ５３ 画像処理装置 ７０ マンマシン手段 ７１ 外部通信手段 ７２ 制御処置本体部 ７４ 監視条件設定手段 ７５ シーン選択手段 ７６ シーン中監視エリア設定手段 ７７ 監視物仕様決定手段 ７８ 監視サイクル設定手段 ７９ 監視開始手段 ８０ 監視停止手段 ８１ 監視処理管理手段 ８２ テーブル ８４ 監視開始指令発行手段 ８５ 監視中断指令発行手段 ８６ シーン情報送信手段 ９０ 送受信手段 ９１ 画像処理統括プログラム ９２ シーン切替手段 ９３ 監視エリア切替手段 ９４ 監視対象物仕様更新手段 ９５ 侵入者監視手段 ９６ 特徴量テーブル ９７ 地形情報テーブル。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｈ０４Ｎ 5/225 Ｈ０４Ｎ 5/232 Ｚ 5/232 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３８０ (72)発明者 鈴木 弘 茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 日 立プロセスコンピュータエンジニアリング 株式会社内 (72)発明者 酒井 邦造 茨城県日立市大みか町五丁目２番１号 株 式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者 小林 芳樹 茨城県日立市大みか町七丁目１番１号 株 式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 斉藤 健 東京都千代田区神田駿河台四丁目６番地 株式会社日立製作所内

Claims (18)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 監視カメラと、該カメラの画像を解析す
    るための画像処理装置と、前記監視カメラを含む映像機
    器を制御する映像機器制御装置とを有し、さらに映像機
    器を制御するための情報である映像制御情報，対象物の
    特徴量に関する情報である対象物特徴量情報、および監
    視対象区域の地形情報のうちの少なくとも一つの情報を
    管理する手段を有し、対象物の特徴量を教示し、映像機
    器や環境の条件が変化したとき解析の基準となる特徴量
    を修正することを特徴とする侵入者監視装置。
  2. 【請求項２】 監視カメラ、該カメラの画像を解析する
    ための画像処理装置と、前記監視カメラを含む映像機器
    を制御する映像機器制御装置とを有し、さらに映像機器
    を制御するための情報である映像制御情報、対象物の特
    徴量に関する情報である対象物特徴量情報、および監視
    対象区域の地形情報うちの少なくとも一つの情報を管理
    する手段を有し、対象物の特徴量を教示し、映像機器や
    環境の条件が変化したとき基準特徴量を修正することを
    特徴とする侵入者監視装置。
  3. 【請求項３】 請求項１において、検知対象物毎に像の
    地面に接する部分の位置を計測し、シーン中心との距離
    にて基準特徴量を検知対象物毎に補正することを特徴と
    する侵入者監視装置。
  4. 【請求項４】 請求項１及び請求項３において、監視カ
    メラのズームのみ可変な構成において地形情報として、
    カメラ設置点と地上のシーン中心点の標高差を使用する
    ことにより基準特徴量を修正することを特徴とする侵入
    者監視装置。
  5. 【請求項５】 請求項１及び請求項３において、監視カ
    メラのズームと俯仰角のみ可変な構成において、地形情
    報として俯仰角に対応する地点とカメラ設置点との標高
    差をデータテーブルにしたものを使用することを特徴と
    する侵入者監視装置。
  6. 【請求項６】 請求項１及び請求項３において、監視カ
    メラのズーム、カメラ垂直方向、水平方向姿勢を変更で
    きる構成において、地形情報として、カメラ垂直方向、
    水平方向姿勢に対応する地点とカメラ設置点との標高差
    をデータテーブルにしたものを使用することを特徴とす
    る侵入者監視装置。
  7. 【請求項７】 所定の検知対象物の特徴量に基づいて画
    像による検知を行う画像処理装置において、 画像の撮像条件の変化に基づいて、前記特徴量を更新す
    る特徴量更新装置を有することを特徴とする画像処理装
    置。
  8. 【請求項８】 画像を撮像するカメラと、該画像が入力
    される請求項１記載の画像処理装置と、該画像が表示さ
    れる表示装置と、これらを管理する管理装置と、該管理
    装置を操作する操作装置とを有する監視装置。
  9. 【請求項９】 所定の検知対象物の特徴量に基づいて画
    像による検知を行う画像処理方法おいて、 画像の撮像条件の変化に基づいて、前記特徴量を更新
    し、更新された特徴量に基づいて画像による対象物の検
    知を行うことを特徴とする画像処理方法。
  10. 【請求項１０】 監視対象区域に存在するものを被写体
    としてこの被写体の光学像を映像信号に変換する監視カ
    メラと、監視カメラにより撮像された画像を処理する画
    像処理手段とを備え、前記画像処理手段は、前記監視カ
    メラにより撮像された監視対象区域に関する画像の中か
    ら監視対象とみなされる画像を選択し、選択した画像の
    特徴量を抽出し、抽出した特徴量と予め定めた監視対象
    モデルとを比較して監視対象とみなされる画像を評価
    し、この評価により監視対象区域内に監視対象が存在す
    るか否かを判定してなる侵入者監視装置。
  11. 【請求項１１】 監視対象区域に存在するものを被写体
    としてこの被写体の光学像を映像信号に変換する監視カ
    メラと、監視カメラにより撮像された画像を処理する画
    像処理手段とを備え、前記画像処理手段は、前記監視カ
    メラにより撮像された監視対象区域に関する画像の中か
    ら監視対象とみなされる画像を選択し、選択した画像の
    特徴量を抽出し、かつ予め定めた監視対象モデル群の中
    から現時点の監視対象区域の環境に基づいて指定の監視
    対象モデルを選択し、抽出した特徴量と選択した監視対
    象モデルとを比較して監視対象とみなされる画像を評価
    し、この評価により監視対象区域内に監視対象が存在す
    るか否かを判定してなる侵入者監視装置。
  12. 【請求項１２】 複数の監視対象区域に存在するものを
    被写体として各監視対象区域内の被写体の光学像を映像
    信号に変換する監視カメラと、監視カメラの姿勢を周期
    的に制御して監視カメラの視野を各監視対象区域に順次
    変更するカメラ制御手段と、監視カメラにより撮像され
    た各監視対象区域に関する画像の中から監視対象とみな
    される画像を各監視対象区域毎に選択する画像選択手段
    と、画像選択手段により選択された各画像を基に各画像
    の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、特徴量抽出手段
    により抽出された各特徴量と予め定めた監視対象モデル
    とを比較して監視対象とみなされる画像をそれぞれ評価
    する評価手段と、評価手段の評価結果から各監視対象区
    域内に監視対象が存在するか否かを判定する判定手段と
    を備えてなる侵入者監視装置。
  13. 【請求項１３】 複数の監視対象区域に存在するものを
    被写体として各監視対象区域内の被写体の光学像を映像
    信号に変換する監視カメラと、監視カメラの姿勢を周期
    的に制御して監視カメラの視野を各監視対象区域に順次
    変更するカメラ制御手段と、監視カメラにより撮像され
    た各監視対象区域に関する画像の中から監視対象とみな
    される画像を各監視対象区域毎に選択する画像選択手段
    と、画像選択手段により選択された各画像を基に各画像
    の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、予め定めた監視
    対象モデル群の中から現時点の監視対象区域の環境に基
    づいて指定の監視対象モデルを各監視対象区域に対応づ
    けて選択するモデル選択手段と、特徴量抽出手段により
    抽出された各特徴量とモデル選択手段により選択された
    各監視対象モデルとを比較して監視対象とみなされる画
    像をそれぞれ評価する評価手段と、評価手段の評価結果
    から各監視対象区域内に監視対象が存在するか否かを判
    定する判定手段とを備えてなる侵入者監視装置。
  14. 【請求項１４】 複数の監視対象区域に存在するものを
    被写体として各監視対象区域内の被写体の光学像を映像
    信号に変換する監視カメラと、監視カメラの姿勢を周期
    的に制御して監視カメラの視野を各監視対象区域に順次
    変更するカメラ制御手段と、監視カメラにより撮像され
    た各監視対象区域に関する画像の中から監視対象とみな
    される画像を各監視対象区域毎に選択する画像選択手段
    と、画像選択手段により選択された各画像を基に各画像
    の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、予め定めた監視
    対象モデル群の中から現時点の日付と時刻に基づいて指
    定の監視対象モデルを各監視対象区域に対応づけて選択
    するモデル選択手段と、特徴量抽出手段により抽出され
    た各特徴量とモデル選択手段により選択された各監視対
    象モデルとを比較して監視対象とみなされる画像をそれ
    ぞれ評価する評価手段と、評価手段の評価結果から各監
    視対象区域内に監視対象が存在するか否かを判定する判
    定手段とを備えてなる侵入者監視装置。
  15. 【請求項１５】 複数の監視対象区域に存在するものを
    被写体として各監視対象区域内の被写体の光学像を映像
    信号に変換する監視カメラと、監視カメラの姿勢を周期
    的に制御して監視カメラの視野を各監視対象区域に順次
    変更するカメラ制御手段と、監視カメラにより撮像され
    た各監視対象区域に関する画像の中から監視対象とみな
    される画像を各監視対象区域毎に選択する画像選択手段
    と、画像選択手段により選択された各画像を基に各画像
    の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、予め定めた監視
    対象モデル群の中から現時点の日付と時刻及び影に基づ
    いて指定の監視対象モデルを各監視対象区域に対応づけ
    て選択するモデル選択手段と、特徴量抽出手段により抽
    出された各特徴量とモデル選択手段により選択された各
    監視対象モデルとを比較して監視対象とみなされる画像
    をそれぞれ評価する評価手段と、評価手段の評価結果か
    ら各監視対象区域内に監視対象が存在するか否かを判定
    する判定手段とを備えてなる侵入者監視装置。
  16. 【請求項１６】 複数の監視対象区域に存在するものを
    被写体として各監視対象区域内の被写体の光学像を映像
    信号に変換する監視カメラと、監視カメラの姿勢を周期
    的に制御して監視カメラの視野を各監視対象区域に順次
    変更するカメラ制御手段と、監視カメラにより撮像され
    た各監視対象区域に関する画像の中から監視対象とみな
    される画像を各監視対象区域毎に選択する画像選択手段
    と、画像選択手段により選択された各画像を基に各画像
    の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、画像選択手段に
    より選択された各画像を予め定めた監視対象モデル群と
    ともに表示画面上に表示する表示手段と、表示手段の表
    示画面上に表示された監視対象モデル群の中から指定の
    監視対象モデルを各監視対象区域に対応づけて選択する
    モデル選択手段と、特徴量抽出手段により抽出された各
    特徴量とモデル選択手段により選択された各監視対象モ
    デルとを比較して監視対象とみなされる画像をそれぞれ
    評価する評価手段と、評価手段の評価結果から各監視対
    象区域内に監視対象が存在するか否かを判定する判定手
    段とを備えてなる侵入者監視装置。
  17. 【請求項１７】 複数の監視対象区域に存在するものを
    被写体として各監視対象区域内の被写体の光学像を映像
    信号に変換する監視カメラと、監視カメラの姿勢を周期
    的に制御して監視カメラの視野を各監視対象区域に順次
    変更するカメラ制御手段と、監視カメラにより撮像され
    た各監視対象区域に関する画像の中から監視対象とみな
    される画像を各監視対象区域毎に選択する画像選択手段
    と、画像選択手段により選択された各画像を基に各画像
    の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、画像選択手段に
    より選択された各画像を予め定めた監視対象モデル群と
    ともに表示画面上に表示する表示手段と、表示手段の表
    示画面上に表示された監視対象モデル群の中から指定の
    監視対象モデルを各監視対象区域に対応づけて選択する
    モデル選択手段と、モデル選択手段により選択された指
    定の監視対象モデルを現時点の日付と時刻に基づいてそ
    れぞれ修正するモデル修正手段と、特徴量抽出手段によ
    り抽出された各特徴量とモデル修正手段により修正され
    た各監視対象モデルとを比較して監視対象とみなされる
    画像をそれぞれ評価する評価手段と、評価手段の評価結
    果から各監視対象区域内に監視対象が存在するか否かを
    判定する判定手段とを備えてなる侵入者監視装置。
  18. 【請求項１８】 複数の監視対象区域に存在するものを
    被写体として各監視対象区域内の被写体の光学像を映像
    信号に変換する監視カメラと、監視カメラの姿勢を周期
    的に制御して監視カメラの視野を各監視対象区域に順次
    変更するカメラ制御手段と、監視カメラにより撮像され
    た各監視対象区域に関する画像の中から監視対象とみな
    される画像を各監視対象区域毎に選択する画像選択手段
    と、画像選択手段により選択された各画像を基に各画像
    の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、画像選択手段に
    より選択された各画像を予め定めた監視対象モデル群と
    ともに表示画面上に表示する表示手段と、表示手段の表
    示画面上に表示された監視対象モデル群の中から指定の
    監視対象モデルを各監視対象区域に対応づけて選択する
    モデル選択手段と、モデル選択手段により選択された指
    定の監視対象モデルを現時点の日付と時刻及び影に基づ
    いてそれぞれ修正するモデル修正手段と、特徴量抽出手
    段により抽出された各特徴量とモデル修正手段により修
    正された各監視対象モデルとを比較して監視対象とみな
    される画像をそれぞれ評価する評価手段と、評価手段の
    評価結果から各監視対象区域内に監視対象が存在するか
    否かを判定する判定手段とを備えてなる侵入者監視装
    置。
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