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公開番号2025105026
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-10
出願番号2023223284
出願日2023-12-28
発明の名称画像処理装置及びコンピュータプログラム
出願人セコム株式会社
代理人個人,個人,個人
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250703BHJP(計算;計数)
要約【課題】画像に写る検知対象の様態を検知する際に、対象物を撮影するカメラと検知対象との相対位置関係による検知精度の低下を抑制する。
【解決手段】画像処理装置10は、カメラ11が撮影した入力画像を取得する画像取得部20と、入力画像に写る移動体の様態種別を検知する様態検知部21と、移動体の入力画像上の位置である画像位置を検知する画像位置検知部22と、画像位置検知部22により検知された画像位置に基づいて、様態検知部21による所定の様態の検知結果の信頼性を判定する判定部23と、を備える。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
カメラが撮影した入力画像を取得する画像取得部と、
前記入力画像に写る移動体による所定の様態を検知する様態検知部と、
前記移動体の前記入力画像上の位置である画像位置を検知する画像位置検知部と、
前記画像位置検知部により検知された前記画像位置に基づいて、前記様態検知部による前記所定の様態の検知結果の信頼性を判定する判定部と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
続きを表示（約 1,300 文字）【請求項２】
前記判定部は、前記入力画像の複数の画像領域のうち所定の画像領域に前記移動体が位置する場合と、他の画像領域に前記移動体が位置する場合と、の間で前記所定の様態を検知した場合の前記信頼性の判定基準を異ならせることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記移動体は人物であり、
前記所定の画像領域は、前記カメラの直下の近傍が写された前記入力画像の一部の画像領域であり、
前記所定の様態は、前記人物の下半身を重視して検知する姿勢又は行動であり、
前記判定部は、前記所定の画像領域に前記移動体が位置する場合、前記他の画像領域に前記移動体が位置する場合よりも前記信頼性を低く判定することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記様態検知部は、前記移動体による複数の様態種別を検知し、
前記所定の画像領域の前記入力画像上の位置は、前記様態種別ごとに設定されていることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記様態検知部は、前記移動体による複数の様態種別を検知し、
前記判定部は、前記所定の画像領域で第１の様態種別または第２の様態種別を検知したとき、前記第１の様態種別を検知した場合は前記他の画像領域より前記信頼性を低く判定し、前記第２の様態種別を検知した場合には前記他の画像領域より前記信頼性を高く判定する、ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記様態検知部は、前記移動体による複数の様態種別を検知し、
前記判定部は、前記複数の様態種別のうち所定の様態種別が検知された場合、前記画像位置に基づいて前記信頼性を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記判定部は、前記画像位置及び前記カメラの設置状況に基づいて前記所定の様態を検知した場合の前記信頼性の判定基準を異ならせることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記移動体は人物であり、
前記様態検知部は、前記人物の関節情報に基づき、前記様態として人物の姿勢又は行動を検知することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記様態検知部は、画像データを入力とし画像データの画像内に写る前記移動体による所定の様態を出力データとする機械学習によって生成された学習モデルに、前記入力画像を入力して前記移動体による所定の様態を出力することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
カメラが撮影した入力画像を取得する画像取得処理と、
前記入力画像に写る移動体による所定の様態を検知する様態検知処理と、
前記移動体の前記入力画像上の位置である画像位置を検知する画像位置検知処理と、
前記画像位置検知処理において検知された前記画像位置に基づいて、前記様態検知処理による前記所定の様態の検知結果の信頼性を判定する判定処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及びコンピュータプログラムに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
従来より、画像に写る検知対象の様態を検知する技術が提案されている。例えば下記特許文献１には、検知対象である人物を撮影した画像データから人物の姿勢や行動などの様態を検知するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２３－３０９６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、検知対象を撮影するカメラと検知対象との相対位置関係によっては、検知対象の様態の検知精度が低下する虞がある。例えば、検知対象である人物が怒っている行動である怒り行動（例えば破壊行動や喧嘩など）の検知に失敗したり、人物が直立しているにもかかわらず、人物が座っている座位行動（例えば屈み、蹲り、土下座など）などを誤って検知する虞がある。
本発明は、画像に写る検知対象の様態を検知する際に、対象物を撮影するカメラと検知対象との相対位置関係による検知精度の低下を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一形態による画像処理装置は、カメラが撮影した入力画像を取得する画像取得部と、入力画像に写る移動体の様態種別を検知する様態検知部と、移動体の入力画像上の位置である画像位置を検知する画像位置検知部と、画像位置検知部により検知された画像位置に基づいて、様態検知部による所定の様態の検知結果の信頼性を判定する判定部と、を備える。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、画像に写る検知対象の様態を検知する際に、対象物を撮影するカメラと検知対象との相対位置関係による検知精度の低下を抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
実施形態の画像処理装置の一例の概略構成図である。
検出対象の画像位置に起因して様態種別を誤検知する場合の一例の説明図である。
実施形態の画像処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
（ａ）は単方位型のカメラの光軸方向と画角の一例の模式図であり、（ｂ）は単方位型のカメラの撮影画像における直下画像領域の模式図である。
（ａ）は全方位カメラの光軸方向と画角の一例の模式図であり、（ｂ）は全方位カメラの撮影画像における直下画像領域の模式図である。
確信度閾値の設定の一例を示す図である。
（ａ）は単方位型のカメラの撮影画像における遠方画像領域の模式図であり、（ｂ）は全方位カメラの撮影画像における遠方画像領域の模式図である。
確信度閾値の設定の他の例を示す図である。
（ａ）及び（ｂ）は確信度閾値の補正量の設定例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下において、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。なお、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
【０００９】
図１は、実施形態の画像処理装置の一例の概略構成図である。画像処理装置１０は、監視空間１内における検知対象の様態種別を検知する。本明細書では、監視空間１内に存在する検知対象として人物２の様態種別を検知する場合を例示する。
【００１０】
画像処理装置１０は、人物２の様態種別として、人物２の姿勢や行動を検知する。検知対象の様態種別には、人物２単独の姿勢や行動により検知するものと、複数の人物の姿勢や行動により検知するものがある。画像処理装置１０は、監視空間１の監視者等に対して異常事態が発生したことを通知する人物２の様態である異常様態として、人物２の異常姿勢や異常行動を検知する。異常様態とする検知対象の姿勢や行動は、例えば、「威嚇（腕等を振りかぶっている人物）」、「喧嘩（他人に対して拳等を当てている人物）」、「破壊（腕等を振り下ろしている人物）」、「転倒（立位姿勢から倒れこみ横臥の姿勢に変化した人物）」、「ホールドアップ（脅迫される等により両手を上げ続けている人物）」、「突き付け（腕を他人に向けて伸ばしている人物（例えば、凶器等を他人に突き付けている人物））」、「屈み（膝や腰を曲げてしゃがみ続けている人物）」、「土下座（ひれ伏して他人に礼をする人物）」、「匍匐（腹ばいで全身している人物）」、「横臥（横になり寝続けている人物）」などである。さらに、異常様態以外の様態種別を検知してもよい。例えば「立位」、「直立」、「座位」、などの姿勢や、「歩行」、「ランニング」などの行動を検知してよい。
なお、画像処理装置１０は、人物２以外の検知対象の様態種別を検知してもよい。例えば、検知対象としてマニピュレータを有する機械や非人型のロボットの様態種別を検知してもよい。例えば画像処理装置１０は、マニピュレータの向きや屈伸状態といった姿勢を様態種別として検知してもよく、これらの姿勢の変化である動作を様態種別として検知してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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