專利名稱：擁塞推定裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種狀況判定裝置、狀況判定方法、狀況判定程序、異常判定裝置、異常判定方法和異常判定程序，能夠?qū)υ谥T如車站或機(jī)場(chǎng)這樣的其中有多人移動(dòng)的公共空間中拍攝的圖像進(jìn)行分析，以檢測(cè)人的擁塞度或移動(dòng)狀況。此外，本發(fā)明涉及一種擁塞推定裝置，其基于圖像來推定人的擁塞度，并且更具體地，涉及一種對(duì)人的滯留狀態(tài)或移動(dòng)狀態(tài)的種類進(jìn)行判定以檢測(cè)異常狀態(tài)的擁塞推定裝置。
背景技術(shù)：
近年來，隨著對(duì)安全保障性的需求增加，在諸如車站或機(jī)場(chǎng)這樣的公共空間以及重要設(shè)施中，已安裝有監(jiān)視相機(jī)。在現(xiàn)有技術(shù)中，監(jiān)視員一直監(jiān)視著監(jiān)視相機(jī)。因此，為了防止由于監(jiān)視相機(jī)數(shù)增加和監(jiān)視員疲勞而使得監(jiān)視員漏看監(jiān)視相機(jī)，嘗試?yán)脠D像辨識(shí)來實(shí)現(xiàn)省力而高效的監(jiān)視。專利文獻(xiàn)I和專利文獻(xiàn)2公開了用于對(duì)監(jiān)視場(chǎng)所中的人數(shù)計(jì)數(shù)的技術(shù)。專利文獻(xiàn) I公開了一種技術(shù)，該技術(shù)利用背景差分來提取背景并對(duì)在與人的通道正交的監(jiān)視區(qū)域內(nèi)移動(dòng)的人數(shù)計(jì)數(shù)。準(zhǔn)備多個(gè)監(jiān)視區(qū)域并利用監(jiān)視區(qū)域之間的計(jì)數(shù)值的變化，這樣，即使出現(xiàn)干擾也能夠準(zhǔn)確地計(jì)數(shù)。專利文獻(xiàn)2公開了一種技術(shù)，其中，相機(jī)被設(shè)置在通道上方，使得光軸與垂直方向?qū)?zhǔn)，在圖像上所設(shè)置的邊界線處提取運(yùn)動(dòng)向量，以便對(duì)人數(shù)計(jì)數(shù)，并對(duì)該運(yùn)動(dòng)向量關(guān)于邊界線的垂直分量進(jìn)行積分，以對(duì)經(jīng)過通道的人的數(shù)目計(jì)數(shù)。專利文獻(xiàn)3公開了一種技術(shù)，該技術(shù)從圖像中提取對(duì)應(yīng)于人數(shù)的特征而不對(duì)人數(shù)計(jì)數(shù)以計(jì)算擁塞度。在專利文獻(xiàn)3中，假定“當(dāng)存在大量行人時(shí)，不同時(shí)刻拍攝的圖像之間的變化數(shù)目增加”，在此前提下，對(duì)每個(gè)像素或每個(gè)局部區(qū)域在預(yù)定時(shí)間內(nèi)的變化的數(shù)目進(jìn)行計(jì)算，并基于該變化的數(shù)目來計(jì)算擁塞度。此外，在現(xiàn)有技術(shù)中，已提出各種推定圖像中的人的擁塞度的技術(shù)。例如，已提出下述技術(shù)，該技術(shù)計(jì)算運(yùn)動(dòng)向量、計(jì)算運(yùn)動(dòng)向量的積分值并以積分值的單位對(duì)人數(shù)計(jì)數(shù) (例如，參見專利文獻(xiàn)4)。已提出一種技術(shù)，該技術(shù)檢測(cè)人的頭部、測(cè)量頭部數(shù)并推定擁塞度(例如，參見專利文獻(xiàn)2) ο已提出一種技術(shù)，該技術(shù)利用通過幀間差分或背景差分處理而提取的背景的面積來推定擁塞度(例如，參見專利文獻(xiàn)3或?qū)＠墨I(xiàn)5)。專利文獻(xiàn)I JP-A-2002-074371
專利文獻(xiàn)2 JP-A-2005-135339專利文獻(xiàn)3 JP-A-2004-102380專利文獻(xiàn)4 JP-A-2005-128619專利文獻(xiàn)5 JP-A-11-282999

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的問題然而，上面提及的根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的技術(shù)存在下列問題。即是說，專利文獻(xiàn)I所公開的技術(shù)利用背景差分。因此，難以將該技術(shù)應(yīng)用于照明有大變化的場(chǎng)所，并且難以在擁塞期間逐個(gè)對(duì)人計(jì)數(shù)。同樣，在專利文獻(xiàn)2所公開的技術(shù)中，難以在擁塞期間逐個(gè)對(duì)人計(jì)數(shù)。在專利文獻(xiàn)3中，因?yàn)橐匀艘苿?dòng)為前提，所以難以對(duì)其中存在移動(dòng)中的人和站立的人的狀況中的擁塞度進(jìn)行計(jì)算。根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的方法對(duì)運(yùn)動(dòng)向量積分并以積分值的單位測(cè)量人數(shù)，是將每個(gè)人分立開來的方法。在該方法中，當(dāng)存在少量人時(shí)，能夠較為準(zhǔn)確地推定擁塞度。然而，在擁塞狀況中，人彼此重疊。因此，難以將該技術(shù)應(yīng)用于擁塞狀況，并且推定的準(zhǔn)確度降低。在提取運(yùn)動(dòng)向量時(shí)，正常移動(dòng)的運(yùn)動(dòng)向量和由例如噪聲生成的微小運(yùn)動(dòng)向量由于相機(jī)的視角而具有不同大小。因此，必須預(yù)先設(shè)定運(yùn)動(dòng)向量的大小的閾值。檢測(cè)人的頭部的方法存在的問題在于，當(dāng)存在少量人時(shí)，難以較為準(zhǔn)確地推定擁塞度，并且當(dāng)存在大量人時(shí)，頭部的檢測(cè)準(zhǔn)確度降低。在利用通過幀間差分處理提取的背景的面積來推定擁塞度的方法中，當(dāng)人保持靜止時(shí)，不提取背景。在利用通過背景差分處理提取的背景的面積來推定擁塞度的方法中，當(dāng)大部分畫面中有人存在時(shí)，難以準(zhǔn)確地得到背景區(qū)域。該方法容易受相機(jī)抖動(dòng)影響。此外， 在該方法中，未公開計(jì)算擁塞度的指標(biāo)(滯留區(qū)域、移動(dòng)區(qū)域、正常區(qū)域、滯留開始狀態(tài)、滯留消除狀態(tài)和正常狀態(tài))的方法，且難以檢驗(yàn)部分擁塞狀況。為了解決上面提及的問題而做出本發(fā)明，并且本發(fā)明的目的是提供能夠容易地判定監(jiān)視場(chǎng)所的狀況和擁塞度的狀況判定裝置、狀況判定方法、狀況判定程序、異常判定裝置、異常判定方法和異常判定程序。為了解決上面提及的問題而做出本發(fā)明，并且本發(fā)明的目的是提供一種能夠基于圖像而容易且準(zhǔn)確地推定人的擁塞度的擁塞推定裝置。解決問題的方法為了達(dá)到目的，本發(fā)明提供了一種狀況判定裝置，其用于對(duì)所拍攝的運(yùn)動(dòng)圖像或多個(gè)所拍攝的靜止圖像進(jìn)行分析，以判定人的移動(dòng)狀況和/或擁塞度，所述狀況判定裝置包括局部圖像變化率計(jì)算單元，所述局部圖像變化率計(jì)算單元對(duì)所拍攝的圖像的局部區(qū)域中的亮度值的時(shí)間變化率進(jìn)行計(jì)算；和狀況判定單元，所述狀況判定單元對(duì)由所述局部圖像變化率計(jì)算單元計(jì)算的多個(gè)局部區(qū)域的時(shí)間變化率的直方圖進(jìn)行分析，并且判定人的移動(dòng)狀況和/或人的擁塞度。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，計(jì)算所拍攝的圖像中的多個(gè)局部區(qū)域的局部變化率，計(jì)算所述多個(gè)區(qū)域的局部變化率的直方圖并且對(duì)該直方圖進(jìn)行分析。因此，能夠檢測(cè)與物體的移動(dòng)的發(fā)生率相對(duì)應(yīng)的空間特性(例如，移動(dòng)偏移到一側(cè))，并且能夠綜合地判定監(jiān)視場(chǎng)所的狀況和擁塞度。本發(fā)明提供了一種狀況判定裝置，其用于對(duì)所拍攝的運(yùn)動(dòng)圖像或多個(gè)所拍攝的靜止圖像進(jìn)行分析，以判定人的移動(dòng)狀況和/或擁塞度，所述狀況判定裝置包括圖像輸入單元，所述圖像輸入單元輸入在成像對(duì)象場(chǎng)所中拍攝的人的運(yùn)動(dòng)圖像或多個(gè)靜止圖像；圖像蓄積單元，所述圖像蓄積單元蓄積由所述圖像輸入單元輸入的圖像；局部圖像變化檢測(cè)單元，所述局部圖像變化檢測(cè)單元從蓄積在所述圖像蓄積單元中的圖像中選擇按照第一時(shí)間間隔拍攝的兩個(gè)圖像，并且使用表示將所述圖像分割成多個(gè)局部區(qū)域的分割方法的區(qū)域分割信息來在每個(gè)局部區(qū)域中檢測(cè)所述兩個(gè)圖像之間的變化；局部圖像變化信息蓄積單元， 所述局部圖像變化信息蓄積單元蓄積由所述局部圖像變化檢測(cè)單元檢測(cè)到的所述兩個(gè)圖像之間的變化，作為圖像變化信息；局部圖像變化率計(jì)算單元，所述局部圖像變化率計(jì)算單元基于蓄積在所述局部圖像變化信息蓄積單元中的圖像變化信息，對(duì)每個(gè)局部區(qū)域中按照第二時(shí)間間隔給出的圖像之間的變化數(shù)目計(jì)數(shù)，并且計(jì)算每個(gè)局部區(qū)域的圖像變化率；局部圖像變化率蓄積單元，所述局部圖像變化率蓄積單元蓄積由所述局部圖像變化率計(jì)算單元計(jì)算的多個(gè)局部區(qū)域的圖像變化率；局部圖像變化率直方圖計(jì)算單元，所述局部圖像變化率直方圖計(jì)算單元對(duì)由所述局部圖像變化率蓄積單元蓄積的所述多個(gè)局部區(qū)域的圖像變化率的直方圖進(jìn)行計(jì)算；狀況判定單元，所述狀況判定單元對(duì)由所述局部圖像變化率直方圖計(jì)算單元計(jì)算的直方圖進(jìn)行分析，以判定所述成像對(duì)象場(chǎng)所中的人的移動(dòng)狀況和/或擁塞度。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，計(jì)算所拍攝的圖像中的多個(gè)局部區(qū)域的局部變化率，計(jì)算所述多個(gè)區(qū)域的局部變化率的直方圖并且對(duì)該直方圖進(jìn)行分析。因此，能夠檢測(cè)與物體的移動(dòng)的發(fā)生率相對(duì)應(yīng)的空間特性(例如，移動(dòng)偏移到一側(cè))，并且能夠綜合地判定監(jiān)視場(chǎng)所的狀況和擁塞度。在上面提及的結(jié)構(gòu)中，所述狀況判定單元包括參照直方圖儲(chǔ)存單元和直方圖比較單元。在上面提及的結(jié)構(gòu)中，所述狀況判定單元包括特征提取單元、識(shí)別基準(zhǔn)儲(chǔ)存單元和識(shí)別單元。在上面提及的結(jié)構(gòu)中，所述移動(dòng)狀況至少包括其中人的移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)的狀況。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，能夠利用簡(jiǎn)單的處理來對(duì)移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)進(jìn)行檢測(cè)。 因此，能夠推定是否存在等候列車的隊(duì)列以及在車站等存在等候列車的隊(duì)列的場(chǎng)所中的人的擁塞級(jí)別。顯然，在其中移動(dòng)路徑?jīng)]有偏移到一側(cè)的狀況中，也能夠推定狀況和擁塞級(jí)別。當(dāng)在人通常未排成隊(duì)列的通道中檢測(cè)到移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)時(shí)，可推定存在妨礙人自由移動(dòng)的障礙。本發(fā)明提供了一種異常判定裝置，其用于對(duì)由設(shè)置在車站站臺(tái)處的成像單元拍攝的運(yùn)動(dòng)圖像或多個(gè)靜止圖像進(jìn)行分析，以判定異常狀況，所述異常判定裝置包括所述狀況判定裝置；列車到達(dá)檢測(cè)單元，所述列車到達(dá)檢測(cè)單元檢測(cè)列車到達(dá)所述站臺(tái)；和異常判定單元，所述異常判定單元基于所述狀況判定裝置的狀況判定結(jié)果和通過所述列車到達(dá)檢測(cè)單元得到的列車到達(dá)信息，當(dāng)自所述列車到達(dá)檢測(cè)單元取得列車到達(dá)信息起經(jīng)過預(yù)定時(shí)間之后判定人的移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)作為所述狀況判定結(jié)果時(shí)，判定發(fā)生異常。
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根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，能夠基于通過狀況判定裝置得到的狀況種類或擁塞度來判定不同于正常狀態(tài)的異常擁塞狀態(tài)。在上面提及的結(jié)構(gòu)中，所述異常判定裝置還包括通報(bào)單元，當(dāng)所述異常判定單元判定發(fā)生異常時(shí)，所述通報(bào)單元將所述異常判定單元的判定結(jié)果發(fā)送給預(yù)定聯(lián)絡(luò)地址。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，能夠給監(jiān)視員提供輔助信息或迅速將其傳送到預(yù)定聯(lián)絡(luò)地址。本發(fā)明提供了一種狀況判定方法，其用于對(duì)所拍攝的運(yùn)動(dòng)圖像或多個(gè)所拍攝的靜止圖像進(jìn)行分析，以判定人的移動(dòng)狀況和/或擁塞度，所述狀況判定方法包括局部圖像變化率計(jì)算步驟，所述局部圖像變化率計(jì)算步驟用于對(duì)所拍攝的圖像的局部區(qū)域中的亮度值的時(shí)間變化率進(jìn)行計(jì)算；和狀況判定步驟，所述狀況判定步驟用于對(duì)由所述局部圖像變化率計(jì)算單元計(jì)算的多個(gè)局部區(qū)域的時(shí)間變化率的直方圖進(jìn)行分析，并且判定人的移動(dòng)狀況和/或人的擁塞度。根據(jù)上面提及的方法，計(jì)算所拍攝的圖像中的多個(gè)局部區(qū)域的局部變化率，計(jì)算所述多個(gè)區(qū)域的局部變化率的直方圖并且對(duì)該直方圖進(jìn)行分析。因此，能夠檢測(cè)與物體的移動(dòng)的發(fā)生率相對(duì)應(yīng)的空間特性(例如，移動(dòng)偏移到一側(cè))，并且能夠綜合地判定監(jiān)視場(chǎng)所的狀況和擁塞度。在所述狀況判定方法中，所述移動(dòng)狀況至少包括其中人的移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)的狀況。根據(jù)上面提及的方法，能夠利用簡(jiǎn)單的處理來對(duì)移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)進(jìn)行檢測(cè)。 因此，能夠推定是否存在等候列車的隊(duì)列以及在車站等存在等候列車的隊(duì)列的場(chǎng)所中的人的擁塞級(jí)別。顯然，在其中移動(dòng)路徑?jīng)]有偏移到一側(cè)的狀況中，也能夠推定狀況和擁塞級(jí)別。當(dāng)在人通常未排成隊(duì)列的通道中檢測(cè)到移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)時(shí)，可能會(huì)推定存在妨礙人自由移動(dòng)的障礙。本發(fā)明提供了一種異常判定方法，其用于對(duì)由設(shè)置在車站站臺(tái)處的成像單元拍攝的運(yùn)動(dòng)圖像或多個(gè)靜止圖像進(jìn)行分析，以判定異常狀況，所述異常判定方法包括狀況判定步驟，所述狀況判定步驟用于執(zhí)行狀況判定方法；列車到達(dá)檢測(cè)步驟，所述列車到達(dá)檢測(cè)步驟用于檢測(cè)列車到達(dá)所述站臺(tái)；和異常判定步驟，所述異常判定步驟用于基于狀況判定裝置的狀況判定結(jié)果和通過列車到達(dá)檢測(cè)單元得到的列車到達(dá)信息，當(dāng)自所述列車到達(dá)檢測(cè)單元取得所述列車到達(dá)信息起經(jīng)過預(yù)定時(shí)間之后判定人的移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)作為所述狀況判定結(jié)果時(shí)，判定發(fā)生異常。根據(jù)上面提及的方法，能夠基于通過狀況判定裝置得到的狀況種類或擁塞度來判定不同于正常狀態(tài)的異常擁塞狀態(tài)。本發(fā)明提供了一種狀況判定程序，其對(duì)所拍攝的運(yùn)動(dòng)圖像或多個(gè)所拍攝的靜止圖像進(jìn)行分析，以判定人的移動(dòng)狀況和/或擁塞度，所述狀況判定程序允許計(jì)算機(jī)執(zhí)行局部圖像變化率計(jì)算步驟，所述局部圖像變化率計(jì)算步驟用于對(duì)所拍攝的圖像的局部區(qū)域中的亮度值的時(shí)間變化率進(jìn)行計(jì)算；和狀況判定步驟，所述狀況判定步驟用于對(duì)由所述局部圖像變化率計(jì)算單元計(jì)算的多個(gè)局部區(qū)域的時(shí)間變化率的直方圖進(jìn)行分析，并且判定人的移動(dòng)狀況和/或人的擁塞度。根據(jù)上面提及的程序，計(jì)算所拍攝的圖像中的多個(gè)局部區(qū)域的局部變化率，計(jì)算所述多個(gè)區(qū)域的局部變化率的直方圖并且對(duì)該直方圖進(jìn)行分析。因此，能夠檢測(cè)與物體的移動(dòng)的發(fā)生率相對(duì)應(yīng)的空間特性(例如，移動(dòng)偏移到一側(cè))，并且能夠綜合地判定監(jiān)視場(chǎng)所的狀況和擁塞度。在所述狀況判定程序中，所述移動(dòng)狀況至少包括其中人的移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)的狀況。根據(jù)上面提及的程序，能夠利用簡(jiǎn)單的處理來對(duì)移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)進(jìn)行檢測(cè)。 因此，能夠推定是否存在等候列車的隊(duì)列以及在車站等存在等候列車的隊(duì)列的場(chǎng)所中的人的擁塞級(jí)別。顯然，在其中移動(dòng)路徑?jīng)]有偏移到一側(cè)的狀況中，也能夠推定狀況和擁塞級(jí)別。當(dāng)在人通常未排成隊(duì)列的通道中檢測(cè)到移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)時(shí)，可推定存在妨礙人自由移動(dòng)的障礙。本發(fā)明提供了一種異常判定程序，其對(duì)由設(shè)置在車站站臺(tái)處的成像單元拍攝的運(yùn)動(dòng)圖像或多個(gè)靜止圖像進(jìn)行分析，以判定異常狀況，所述異常判定程序允許計(jì)算機(jī)執(zhí)行狀況判定步驟，所述狀況判定步驟用于執(zhí)行狀況判定方法；列車到達(dá)檢測(cè)步驟，所述列車到達(dá)檢測(cè)步驟用于檢測(cè)到所述站臺(tái)的列車的到達(dá)；和異常判定步驟，所述異常判定步驟用于基于所述狀況判定裝置的狀況判定結(jié)果和通過所述列車到達(dá)檢測(cè)單元得到的列車到達(dá)信息， 當(dāng)自所述列車到達(dá)檢測(cè)單元取得列車到達(dá)信息起經(jīng)過預(yù)定時(shí)間之后判定人的移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)作為所述狀況判定結(jié)果時(shí)，判定發(fā)生異常。根據(jù)上面提及的程序，能夠基于通過狀況判定裝置得到的狀況種類或擁塞度來判定不同于正常狀態(tài)的異常擁塞狀態(tài)。本發(fā)明提供了一種擁塞推定裝置，包括圖像生成單元，所述圖像生成單元將通過相機(jī)拍攝的圖像或各種場(chǎng)景的圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像，并且輸出所述數(shù)字圖像；區(qū)域分割單元，所述區(qū)域分割單元將輸入圖像分割成部分區(qū)域；移動(dòng)信息生成單元，所述移動(dòng)信息生成單元由從所述圖像生成單元輸出的圖像生成移動(dòng)信息；紋理信息生成單元，所述紋理信息生成單元生成從所述圖像生成單元輸出的圖像的紋理信息；基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元，所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元儲(chǔ)存并更新基準(zhǔn)移動(dòng)信息，所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息是每個(gè)部分區(qū)域中的移動(dòng)基準(zhǔn)的基準(zhǔn)；基準(zhǔn)紋理信息生成單元，所述基準(zhǔn)紋理信息生成單元儲(chǔ)存并更新基準(zhǔn)紋理信息，所述基準(zhǔn)紋理信息用于判定每個(gè)部分區(qū)域中有無人存在；儲(chǔ)存單元，所述儲(chǔ)存單元儲(chǔ)存所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息和所述基準(zhǔn)紋理信息；移動(dòng)信息判定單元，所述移動(dòng)信息判定單元將從所述移動(dòng)信息生成單元輸出的所述移動(dòng)信息與由所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元生成的所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息進(jìn)行比較，以判定每個(gè)部分區(qū)域中有無移動(dòng)；紋理信息判定單元，所述紋理信息判定單元將從所述紋理信息生成單元輸出的所述紋理信息與由所述基準(zhǔn)紋理信息生成單元生成的所述基準(zhǔn)紋理信息進(jìn)行比較，以判定每個(gè)部分區(qū)域中是否存在與人相同的紋理信息；和滯留判定單元，所述滯留判定單元接收來自所述移動(dòng)信息判定單元和所述紋理信息判定單元的的判定結(jié)果，以判定每個(gè)區(qū)域中有無人存在。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，移動(dòng)信息判定單元判定每個(gè)區(qū)域中有無移動(dòng)。即使在無移動(dòng)時(shí)，紋理信息判定單元也能夠依據(jù)紋理相似度來判定有無人存在。因此，能夠推定諸如移動(dòng)區(qū)域、滯留區(qū)域、靜止區(qū)域和無人的區(qū)域這樣的每個(gè)區(qū)域的狀態(tài)。于是，滯留判定單元能夠基于每個(gè)信息項(xiàng)來判定擁塞度。在上面提及的結(jié)構(gòu)中，所述擁塞推定裝置還包括時(shí)序生成單元，所述時(shí)序生成單元接收由所述圖像生成單元生成的圖像，并且由移動(dòng)信息判定有無人存在，其中，僅在判定有人時(shí)，所述時(shí)序生成單元將更新時(shí)序發(fā)送給所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元以及所述基準(zhǔn)紋理信息生成單元。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，按照每個(gè)更新時(shí)序?qū)鶞?zhǔn)移動(dòng)信息生成單元的基準(zhǔn)移動(dòng)信息和基準(zhǔn)紋理信息生成單元的基準(zhǔn)紋理信息進(jìn)行更新。因此，即使在環(huán)境改變時(shí)，也能夠依據(jù)環(huán)境的變化來判定有無移動(dòng)或紋理。結(jié)果，能夠一直準(zhǔn)確地進(jìn)行判定。在上面提及的結(jié)構(gòu)中，所述時(shí)序生成單元檢測(cè)車輛的進(jìn)入時(shí)序，并且按照每個(gè)進(jìn)入時(shí)序?qū)⒏聲r(shí)序發(fā)送給所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元以及所述基準(zhǔn)紋理信息生成單元。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，按照每個(gè)車輛進(jìn)入時(shí)序?qū)鶞?zhǔn)移動(dòng)信息生成單元的基準(zhǔn)移動(dòng)信息和基準(zhǔn)紋理信息生成單元的基準(zhǔn)紋理信息進(jìn)行更新。因此，能夠基于車輛進(jìn)入前后的人的移動(dòng)或人的紋理來判定有無移動(dòng)或紋理。在上面提及的結(jié)構(gòu)中，所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元按照由所述時(shí)序生成單元所通報(bào)的時(shí)序?qū)鶞?zhǔn)移動(dòng)信息進(jìn)行采樣，以設(shè)定所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息的閾值，當(dāng)所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息超過所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息的閾值時(shí)，所述移動(dòng)信息判定單元判定有移動(dòng)；而當(dāng)所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息未超過所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息的閾值時(shí)，所述移動(dòng)信息判定單元判定無移動(dòng)。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，按照每個(gè)更新時(shí)序?qū)鶞?zhǔn)移動(dòng)信息生成單元的基準(zhǔn)移動(dòng)信息進(jìn)行更新，并且按照每個(gè)更新時(shí)序?qū)鶞?zhǔn)移動(dòng)信息的閾值進(jìn)行設(shè)定。因此，能夠基于按照更新時(shí)序的移動(dòng)來判定移動(dòng)信息。在上面提及的結(jié)構(gòu)中，所述紋理信息判定單元對(duì)輸入信息執(zhí)行頻率轉(zhuǎn)換處理，以判定頻域中的相似度。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，能夠基于人的輪廓或側(cè)影來推定相似度。在上面提及的結(jié)構(gòu)中，所述基準(zhǔn)紋理信息生成單元按照由所述時(shí)序生成單元所生成的時(shí)序?qū)鶞?zhǔn)紋理信息進(jìn)行采樣，以設(shè)定所述基準(zhǔn)紋理信息，并且所述紋理信息判定單元對(duì)由所述紋理信息生成單元生成的紋理信息和由所述基準(zhǔn)紋理信息生成單元生成的基準(zhǔn)紋理信息之間的相似度進(jìn)行判定，并且當(dāng)判定所述紋理信息與所述基準(zhǔn)紋理信息相似時(shí)，所述紋理信息判定單元判定有人。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，按照每個(gè)更新時(shí)序?qū)鶞?zhǔn)紋理信息生成單元的基準(zhǔn)紋理信息進(jìn)行更新，并且能夠基于按照更新時(shí)序的紋理來判定相似度。在上面提及的結(jié)構(gòu)中，所述滯留判定單元接收所述移動(dòng)信息判定單元的判定結(jié)果和所述紋理信息判定單元的判定結(jié)果，以輸出滯留區(qū)域、移動(dòng)區(qū)域、噪聲區(qū)域和背景區(qū)域的任一個(gè)的狀態(tài)，作為每個(gè)區(qū)域的狀態(tài)。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，能夠?qū)魠^(qū)域、移動(dòng)區(qū)域、噪聲區(qū)域和背景區(qū)域輸出作為每個(gè)區(qū)域的狀態(tài)。因此，當(dāng)進(jìn)行擁塞推定處理時(shí)，擁塞判定單元能夠測(cè)量每種區(qū)域的擁塞度。此外，僅通過對(duì)全體擁塞度計(jì)數(shù)來進(jìn)行計(jì)算。在上面提及的結(jié)構(gòu)中，所述擁塞推定裝置還包括異常判定單元，所述異常判定單元接收從所述滯留判定單元輸出的信息，并且對(duì)每個(gè)輸入狀態(tài)進(jìn)行分析，以判定是否發(fā)生異常擁塞。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，能夠基于每個(gè)區(qū)域的狀態(tài)來判定整個(gè)成像環(huán)境的擁塞度是正常還是異常。
在上面提及的結(jié)構(gòu)中，所述異常判定單元對(duì)從所述滯留判定單元輸出的每個(gè)區(qū)域的各種狀態(tài)滯留區(qū)域、移動(dòng)區(qū)域、噪聲區(qū)域和背景區(qū)域計(jì)數(shù)，并且當(dāng)在通過所述時(shí)序生成單元得到的車輛的進(jìn)入時(shí)序之后，擁塞指標(biāo)，即，滯留區(qū)域數(shù)和移動(dòng)區(qū)域數(shù)的和，沒有減少預(yù)定閾值或更多時(shí)，所述異常判定單元判定發(fā)生異常。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，在車輛進(jìn)入之后對(duì)每個(gè)區(qū)域的狀態(tài)計(jì)數(shù)，以計(jì)算擁塞指標(biāo)。 因此，能夠判定擁塞狀態(tài)時(shí)正常還是異常。在上面提及的結(jié)構(gòu)中，所述異常判定單元對(duì)從所述滯留判定單元輸出的每個(gè)區(qū)域的各種狀態(tài)滯留區(qū)域、移動(dòng)區(qū)域、噪聲區(qū)域和背景區(qū)域計(jì)數(shù)，并且當(dāng)所述滯留區(qū)域的比率超過預(yù)定值時(shí)，所述異常判定單元判定發(fā)生異常。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，一直對(duì)每個(gè)區(qū)域的狀態(tài)計(jì)數(shù)，以計(jì)算擁塞指標(biāo)，從而計(jì)算滯留區(qū)域的比率。因此，能夠基于滯留區(qū)域的比率來檢測(cè)異常。在上面提及的結(jié)構(gòu)中，所述異常判定單元對(duì)從所述滯留判定單元輸出的每個(gè)區(qū)域的各種狀態(tài)滯留區(qū)域、移動(dòng)區(qū)域、噪聲區(qū)域和背景區(qū)域計(jì)數(shù)，并且所述異常判定單元依據(jù)滯留區(qū)域和移動(dòng)區(qū)域在時(shí)間系列中的比率，判定諸如滯留開始、滯留消除和正常狀態(tài)這樣的人的移動(dòng)趨勢(shì)。根據(jù)上面提及的結(jié)構(gòu)，一直對(duì)每個(gè)區(qū)域的狀態(tài)和時(shí)間系列變化計(jì)數(shù)，以計(jì)算擁塞指標(biāo)。因此，能夠判定諸如滯留開始、滯留消除和正常狀態(tài)這樣的人移動(dòng)的趨勢(shì)。此外，能夠在發(fā)生異常擁塞之前發(fā)出警告，并通報(bào)開始消除異常擁塞。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)根據(jù)本發(fā)明，計(jì)算所拍攝的圖像中的多個(gè)局部區(qū)域的局部變化率，計(jì)算所述多個(gè)區(qū)域的局部變化率的直方圖并且對(duì)該直方圖進(jìn)行分析。因此，能夠檢測(cè)與物體的移動(dòng)的發(fā)生率相對(duì)應(yīng)的空間特性(例如，移動(dòng)偏移到一側(cè))，并且能夠綜合地判定監(jiān)視場(chǎng)所的狀況和
擁塞度。即使當(dāng)人的移動(dòng)在自列車到達(dá)時(shí)起經(jīng)過預(yù)定時(shí)間之后偏移到一側(cè)的時(shí)候，也能夠基于所判定的綜合狀況或擁塞度以及列車的到達(dá)信息這兩者來判定發(fā)生異常。能夠給監(jiān)視員提供輔助信息或迅速將其傳送到預(yù)定聯(lián)絡(luò)地址。根據(jù)本發(fā)明，自動(dòng)地設(shè)定移動(dòng)信息的基準(zhǔn)移動(dòng)量。因此，能夠判別有移動(dòng)的狀態(tài)與沒有移動(dòng)的狀態(tài)。此外，能夠判定有無移動(dòng)并利用紋理來判定相似度，從而判別每個(gè)區(qū)域的各種狀態(tài)滯留區(qū)域、移動(dòng)區(qū)域、噪聲區(qū)域和背景區(qū)域。而且，能夠利用每個(gè)區(qū)域的狀態(tài)來推定擁塞度，并提供擁塞狀況的指標(biāo)(滯留區(qū)域、移動(dòng)區(qū)域、正常區(qū)域、滯留開始狀態(tài)、滯留消除狀態(tài)和正常狀態(tài))以及關(guān)于異常狀態(tài)的信息。因此，能夠利用圖像容易且準(zhǔn)確地推定人的擁塞度。


圖I是示意性示出了根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置的結(jié)構(gòu)的框圖。圖2是示出了將根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置安裝在鐵道車站處的情況的圖示。圖3是示出了根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的用相機(jī)CM拍攝的圖像的圖示。圖4是示出了由根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置所執(zhí)行的狀況判定方法的流程圖。圖5是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置中圖像蓄積單元中所蓄積的幀圖像和局部圖像變化信息蓄積單元中所蓄積的局部變化信息之間的時(shí)間系列關(guān)系的圖示。圖6是示出了根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的將用相機(jī)CM拍攝的圖像分割成局部區(qū)域的情況的圖示。圖7是示出了由根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置中的局部圖像變化檢測(cè)單元所提取的運(yùn)動(dòng)向量的示例的圖示。圖8是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置中由局部圖像變化檢測(cè)單元檢測(cè)然后蓄積在局部圖像變化信息蓄積單元中的局部變化信息的元素的圖示。圖9是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置中由局部圖像變化率計(jì)算單元計(jì)算然后蓄積在局部圖像變化率蓄積單元中的局部變化率的元素的圖示。圖10是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置中圖像蓄積單元中所蓄積的幀圖像、局部圖像變化信息蓄積單元中所蓄積的局部變化信息、局部圖像變化率蓄積單元中所蓄積的局部變化率和時(shí)刻之間的關(guān)系的圖示。圖11是示出了由根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置的局部圖像變化率直方圖計(jì)算單元所計(jì)算的局部圖像變化率直方圖的示例的圖示。圖12是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置的操作中包括多人數(shù)移動(dòng)狀況的圖像的示例的圖示。圖13是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置的操作中包括少人數(shù)移動(dòng)狀況的圖像的示例的圖示。圖14是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置的操作中包括在存在等候列車的隊(duì)列的場(chǎng)所中的人的移動(dòng)狀況的圖像的示例的圖示。圖15是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置的操作中在三種狀況下的發(fā)生變化的區(qū)域數(shù)和局部圖像變化率的表格。圖16是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置的操作中多人數(shù)移動(dòng)時(shí)的局部圖像變化率直方圖的特性的圖示。圖17是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置的操作中少人數(shù)移動(dòng)時(shí)的局部圖像變化率直方圖的特性的圖示。圖18是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置的操作中人的移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)時(shí)的局部圖像變化率直方圖的特性的圖示。圖19是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置的操作中將包括多人數(shù)移動(dòng)狀況的圖像分割成局部區(qū)域的情況的圖示。圖20是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置的操作中將包括少人數(shù)移動(dòng)狀況的圖像分割成局部區(qū)域的情況的圖示。圖21是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置的操作中將包括其中人的移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)的狀況的圖像分割成局部區(qū)域的情況的圖示。圖22是示出了在根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置的操作中從實(shí)際運(yùn)動(dòng)圖像算出的局部圖像變化率直方圖的示例的圖示。
圖23是示出了根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置中的狀況判定單元的內(nèi)部結(jié)構(gòu)的框圖。圖24是示出了根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置中的局部圖像變化檢測(cè)單元的處理的另一示例的圖示。圖25是示出了根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置中的局部圖像變化檢測(cè)單元的處理的又一示例的圖示。圖26是示出了根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置中的局部圖像變化檢測(cè)單元的處理的再一示例的圖示。圖27是示出了根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的狀況判定裝置中的狀況判定單元的內(nèi)部結(jié)構(gòu)的框圖。圖28是示出了在由根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的狀況判定裝置中的特征提取單元進(jìn)行的特征量的提取中算出的指標(biāo)的值的圖示。圖29是示出了由根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的狀況判定裝置中的特征提取單元所提取的特征量的圖示。圖30是示出了由根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的狀況判定裝置中的特征提取單元從三個(gè)場(chǎng)景的圖像中所提取的二維特征量的分布的圖示。圖31是示出了由根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的狀況判定裝置中的特征提取單元所提取的特征量和二維特征量的分布之間的關(guān)系的圖示。圖32是示出了用于說明根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的狀況判定裝置的擁塞判定處理的、在車站的站臺(tái)處拍攝的六個(gè)場(chǎng)景的圖像的圖示。圖33是示出了用于說明根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的狀況判定裝置的擁塞判定處理的、與六個(gè)場(chǎng)景相對(duì)應(yīng)的特征量在二維特征量空間中的分布的圖示。圖34是示出了用于說明根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的狀況判定裝置的擁塞判定處理的、在三種狀況下的特征量的分布和在三種狀況下獲得的分布的子空間的圖示。圖35是示出了用于說明根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的狀況判定裝置的擁塞判定處理的子空間方法的圖示。圖36是示出了用于說明根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的狀況判定裝置的擁塞判定處理的、子空間中的位置和表示擁塞度的指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)的圖示。圖37是示出了用于說明根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施例的狀況判定裝置的擁塞判定處理的、在四種狀況下的特征量的分布和在四種狀況下獲得的分布的子空間的圖示。圖38是示意性示出了根據(jù)本發(fā)明第三實(shí)施例的異常判定裝置的結(jié)構(gòu)的框圖。圖39是示出了根據(jù)本發(fā)明第三實(shí)施例的異常判定裝置的異常判定處理的流程圖。圖40是示出了從根據(jù)本發(fā)明第三實(shí)施例的異常判定裝置中的狀況判定裝置輸出的擁塞度和在正常狀態(tài)下狀況種類隨時(shí)間推移的變化的曲線圖。圖41是示出了示意性示出了根據(jù)本發(fā)明第四實(shí)施例的擁塞推定裝置的結(jié)構(gòu)的框圖。圖42是示出了圖41所示的擁塞推定裝置中的處理區(qū)域的計(jì)算方法的圖示。圖43是示出了通過圖41所示的擁塞推定裝置將處理區(qū)域分割成移動(dòng)處理區(qū)域的示例的圖示。
0117]圖44是示出了通過圖41所示的擁塞推定裝置將處理區(qū)域分割成紋理處理區(qū)域的示例的圖示。
0118]圖45是示出了圖41所示的擁塞推定裝置中的移動(dòng)信息生成單元、基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元和移動(dòng)信息判定單元的詳細(xì)結(jié)構(gòu)的框圖。
0119]圖46是示出了圖45所示的基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元中的基準(zhǔn)運(yùn)動(dòng)向量映射參照單元中所儲(chǔ)存的基準(zhǔn)運(yùn)動(dòng)向量映射的示例的圖示。
0120]圖47是示出了圖45所示的基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元中的基準(zhǔn)差分區(qū)域映射參照單元中所儲(chǔ)存的基準(zhǔn)差分區(qū)域映射的示例的圖示。
0121]圖48是示出了用于圖41所示的擁塞推定裝置的紋理信息判定處理的輸入圖像的圖示。
0122]圖49是示出了用于對(duì)用于圖41所示的擁塞推定裝置的紋理信息判定處理的輸入圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換的紋理特征提取處理的結(jié)果的圖示。
0123]圖50是示出了用于圖41所示的擁塞推定裝置的紋理信息判定處理的、有人場(chǎng)景中的基準(zhǔn)紋理特征量的計(jì)算處理的流程的圖示。
0124]圖51是示出了用于圖41所示的擁塞推定裝置的紋理信息判定處理的、無人場(chǎng)景中的基準(zhǔn)紋理特征量的計(jì)算處理的流程的圖示。
0125]圖52是示出了用于圖41所示的擁塞推定裝置的紋理信息判定處理的相似度計(jì)算處理的圖示。
0126]
0127]
/Jn ο
0128]
0129]
0130]
圖53是示出了圖41所示的擁塞推定裝置中的區(qū)域狀態(tài)的判定方法的圖示。
圖54是示出了通過圖41所示的擁塞推定裝置的區(qū)域狀態(tài)的判定結(jié)果的示例的圖
圖55是示意性示出了根據(jù)本發(fā)明第五實(shí)施例的擁塞推定裝置的結(jié)構(gòu)的圖示。
圖56是示出了與圖55所示的擁塞推定裝置相連的相機(jī)的安裝的示例的圖示。
圖57是示出了圖55所示的擁塞推定裝置中的列車進(jìn)入、停止和出發(fā)時(shí)序的取得處理的流程圖。
0131]圖58是示出了車輛進(jìn)入時(shí)的車站站臺(tái)場(chǎng)景組的圖示。
0132]圖59是示出了車輛停止時(shí)的通過圖55所示的擁塞推定裝置的車站站臺(tái)的運(yùn)動(dòng)向量的處理結(jié)果的圖示。
0133]
0134]
/Jn ο
0135]
0136]
圖60是示意性示出了根據(jù)本發(fā)明第六實(shí)施例的擁塞推定裝置的結(jié)構(gòu)的圖示。
圖61是示出了通過圖60所示的擁塞推定裝置的區(qū)域狀態(tài)的判定結(jié)果的示例的圖
圖62是示出了圖60所示的擁塞推定裝置的擁塞指標(biāo)的時(shí)間序列曲線圖。
圖63是示出了圖60所示的擁塞推定裝置中的列車的進(jìn)入、停止和出發(fā)時(shí)序之間的重疊的擁塞指標(biāo)時(shí)間序列曲線圖。
0137]圖64是示出了圖60所示的擁塞推定裝置中的人的移動(dòng)趨勢(shì)的判定處理的流程圖。
0138]圖65是示出了圖60所示的擁塞推定裝置中的人的移動(dòng)趨勢(shì)的判定處理的圖示。
0139]附圖標(biāo)記和符號(hào)的說明0140]100:圖像輸入單元0141]110:圖像蓄積單元0142]120:局部圖像變化檢測(cè)單元0143]130:局部圖像變化信息蓄積單元0144]140:局部圖像變化率計(jì)算單元0145]150:局部圖像變化率蓄積單元0146]160:局部圖像變化率直方圖計(jì)算單元0147]170:狀況判定單元0148]200:參照直方圖儲(chǔ)存單元0149]210:直方圖比較單元0150]300:特征提取單元0151]310:識(shí)別基準(zhǔn)儲(chǔ)存單元0152]320:識(shí)別單元0153]500:狀況判定裝置0154]510:列車到達(dá)檢測(cè)單元0155]520:異常判定單元0156]530:通報(bào)單元0157]610A、610B、610C :擁塞推定裝置0158]611:圖像生成單元0159]612:區(qū)域分割單元0160]613:移動(dòng)信息生成單元0161]614:基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元0162]615:紋理信息生成單元0163]616:基準(zhǔn)紋理信息生成單元0164]617:儲(chǔ)存單元0165]618:移動(dòng)信息判定單元0166]619:紋理信息判定單元0167]620:滯留判定單元0168]621:時(shí)序生成單元0169]622:異常判定單元0170]630:矩形區(qū)域I0171]631:矩形區(qū)域20172]640:圖像緩存單元0173]641:光流計(jì)算單元0174]642:流代表方向和大小計(jì)算單元0175]643:邊緣提取單元0176]644:邊緣幀間差分單元0177]645:基準(zhǔn)運(yùn)動(dòng)向量映射參照單元0178]646:基準(zhǔn)差分區(qū)域映射參照單元
14C0179]647:運(yùn)動(dòng)向量狀態(tài)判定單元0180]648:差分區(qū)域狀態(tài)判定單元0181]649:移動(dòng)區(qū)域狀態(tài)判定單元0182]650:基準(zhǔn)運(yùn)動(dòng)向量映射0183]660:基準(zhǔn)差分區(qū)域映射0184]670:輸入圖像0185]680:紋理特征提取處理結(jié)果0186]690:有人的場(chǎng)景I0187]691、701 :紋理處理區(qū)域0188]700:無人的場(chǎng)景I0189]706:相似度計(jì)算0190]710:移動(dòng)信息判定單元判定有移動(dòng)0191]711:移動(dòng)信息判定單元判定無移動(dòng)0192]712:紋理信息判定單元判定有人0193]713:紋理信息判定單元判定無人0194]714、720、762 :移動(dòng)區(qū)域0195]715、723、764 :噪聲區(qū)域0196]716、721、763 :滯留區(qū)域0197]717,722 :背景區(qū)域0198]730:相機(jī)0199]760:擁塞指標(biāo)時(shí)間系列曲線圖0200]795:基準(zhǔn)滯留區(qū)域0201]796:滯留開始0202]PH :車站的站臺(tái)0203]WL :站臺(tái)的側(cè)壁0204]ST 人去站臺(tái)通過的樓梯0205]RL :鐵道線0206]CM :相機(jī)0207]SD 狀況判定裝置0208]ARlTO AR3 :表不人的移動(dòng)路徑的箭頭0209]WP 等候列車的人0210]MP 移動(dòng)中的人
具體實(shí)施例方式下文中，將參照附圖來詳細(xì)地說明本發(fā)明的示例性實(shí)施例。(第一實(shí)施例)圖I是示意性示出了根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施例的狀況判定裝置的結(jié)構(gòu)的框圖。在圖 I中，根據(jù)本實(shí)施例的狀況判定裝置包括圖像輸入單元100、圖像蓄積單元110、局部圖像變化檢測(cè)單元120、局部圖像變化信息蓄積單元130、局部圖像變化率計(jì)算單元140、局部圖像變化率蓄積單元150、局部圖像變化率直方圖計(jì)算單元160和狀況判定單元170。圖2是示出了其中將圖I所示的狀況判定裝置安裝在鐵道車站的站臺(tái)處的示例的圖示。鐵道車站包括站臺(tái)PH、站臺(tái)的側(cè)壁WL、設(shè)置在站臺(tái)的入口處的樓梯ST和鐵道線RL。 拍攝站臺(tái)PH處的人的圖像的相機(jī)CM被設(shè)置成使得軸線方向與站臺(tái)PH的長(zhǎng)度方向?qū)?zhǔn)，并且被連接到狀況判定裝置SD。圖3是示出了相機(jī)CM所拍攝的圖像的示例。相機(jī)CM的視角、位置和光軸方向被確定成使得所拍攝的圖像包括站臺(tái)PH、樓梯ST的入口和側(cè)壁WL。狀況判定裝置SD對(duì)應(yīng)于圖I所示的狀況判定裝置。接下來，將參照?qǐng)D4所示的流程圖來說明根據(jù)本實(shí)施例的狀況判定裝置的操作。 首先，由圖像輸入單元100執(zhí)行圖像輸入步驟S100。在步驟SlOO中，將相機(jī)CM所拍攝的一幀圖像轉(zhuǎn)變成能夠進(jìn)行數(shù)字處理的格式，并且將該圖像蓄積在圖像蓄積單元110中。當(dāng)相機(jī)CM為模擬相機(jī)時(shí)，將模擬圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像，并且如果必要的話，則對(duì)該數(shù)字圖像執(zhí)行諸如編碼處理這樣的壓縮處理。處理后的圖像被蓄積在圖像蓄積單元110中。當(dāng)相機(jī) CM為數(shù)字相機(jī)時(shí)，將圖像通過數(shù)字線路輸入并且蓄積在圖像蓄積單元110中。在本實(shí)施例中，假定輸入IOfps數(shù)字運(yùn)動(dòng)圖像并且順次蓄積當(dāng)前時(shí)刻的幀圖像。當(dāng)相機(jī)CM為模擬相機(jī)時(shí)，圖像蓄積單元110例如可以是蓄積模擬圖像的VTR，并且可以在模擬圖像即將被輸出到局部圖像變化檢測(cè)單元120之前執(zhí)行AD轉(zhuǎn)換。然后，由局部圖像變化檢測(cè)單元120執(zhí)行局部圖像變化檢測(cè)步驟S110。在該步驟中，如圖5所示，第一時(shí)間間隔TS1被設(shè)定為O. I (秒)，這與成像周期相等，從蓄積在圖像蓄積單元110中的幀圖像之中提取出兩幀圖像，即，當(dāng)前時(shí)刻tk的圖像和TS1時(shí)間前的圖像 V1,并且檢測(cè)出局部區(qū)域中的變化。根據(jù)相機(jī)CM的安裝預(yù)先確定局部區(qū)域的分割方法，如圖6所示。在本實(shí)施例中，假定局部區(qū)域的總數(shù)為Νκ。為了修正透視投影的影響，局部區(qū)域的大小被設(shè)定成使得其在靠近相機(jī)的地點(diǎn)(畫面下方)大而在遠(yuǎn)離相機(jī)的地點(diǎn)(畫面上方)小。下面，將說明使用運(yùn)動(dòng)向量來檢測(cè)變化的方法。(I)兩幀圖像中的每個(gè)像素的運(yùn)動(dòng)向量的計(jì)算例如，可以使用諸如非專利文獻(xiàn)I中所公開的Lucus-Kanade法這樣的梯度法或塊匹配法(block matching method)來計(jì)算運(yùn)動(dòng)向量。在本實(shí)施例中，優(yōu)選的是，使用非專利文獻(xiàn)2中所公開的Good Features to Track法,或者通過匹配過程中的估計(jì)值(例如,SAD 和SSD)而在后續(xù)處理中僅使用具有高可靠性的運(yùn)動(dòng)向量。圖7示出了在從兩幀圖像對(duì)整個(gè)畫面計(jì)算的運(yùn)動(dòng)向量當(dāng)中的具有高可靠性的運(yùn)動(dòng)向量的示例。非專利文獻(xiàn)I :B. D. Lucas and T. Kanade. “An iterative image registration technique with an application to stereo vision，，，IJCAI, 1981.非專利文獻(xiàn)2 :Jianbo Shi, Carlo Tomasi, ^Good Features to Track”，IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,pp. 593-600,1994(CVPR，94)(2)每個(gè)局部區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)向量的綜合下文中，對(duì)從兩幀圖像，即，當(dāng)前時(shí)刻tk的圖像和TS1時(shí)間前的圖像中提取的運(yùn)動(dòng)向量添加下標(biāo)“k”，對(duì)第i局部區(qū)域(l≤i≤ Ne)中所包括的運(yùn)動(dòng)向量添加下標(biāo)“i”， 并且對(duì)第i局部區(qū)域中所包括的NVk,,運(yùn)動(dòng)向量當(dāng)中的第j運(yùn)動(dòng)向量(l≤j≤NVk,,)添加下標(biāo)“ j ”，從而使用這些來表示運(yùn)動(dòng)向量(uk, i, j, vk, i, P。(等式I)和(等式2)被用來計(jì)算運(yùn)動(dòng)向量的平均值，從而計(jì)算局部區(qū)域i的代表運(yùn)動(dòng)向量(mukymvu)。運(yùn)動(dòng)向量在圖像上的長(zhǎng)度受透視投影的影響，并且其越靠近畫面的上方則越比人的實(shí)際移動(dòng)速度小。因此，如在(等式3)和(等式4)中那樣，在修正透視投影的影響之后，可以對(duì)運(yùn)動(dòng)向量進(jìn)行平均以計(jì)算代表運(yùn)動(dòng)向量。這里，wk, q是用于修正時(shí)刻tk的第i局部區(qū)域中的第j運(yùn)動(dòng)向量的大小的權(quán)重系數(shù)。運(yùn)動(dòng)向量的大小被設(shè)定成當(dāng)該運(yùn)動(dòng)向量的起點(diǎn)更靠近畫面的上方時(shí)增加。[等式I]
2 %mu= ―― YjUkl j
Iyykj J=I[等式2]
2 %rnvkl=—-YjVkij
1N V k，i J=I[等式3]muKl = —— ^ 0%.’; · uKu )
爾 kj J=I[等式4]
2 %rnvki^—-Yj(Wkij-Vkij)
k,i J=I(3)對(duì)代表運(yùn)動(dòng)向量執(zhí)行閾值處理以確定有無移動(dòng)將第i局部區(qū)域的代表運(yùn)動(dòng)向量(muk, i; mvk,,)的大小與預(yù)定閾值進(jìn)行比較，確定有無移動(dòng)。當(dāng)代表運(yùn)動(dòng)向量的大小大于或等于該閾值時(shí)，確定有移動(dòng)。當(dāng)代表運(yùn)動(dòng)向量的大小小于該閾值時(shí)，確定沒有移動(dòng)。此時(shí)，得到用二值表示局部區(qū)域i中有無變化(運(yùn)動(dòng)) 的局部變化信息Mk,”當(dāng)確定有移動(dòng)時(shí)，Mk,i = 1，否則，Mkii = O。圖8示出了表示局部區(qū)域局部變化信息的圖像。在圖8中，有變化的局部區(qū)域被畫上了陰影。如圖5所示，局部變化信息Mk被蓄積在局部圖像變化信息蓄積單元130中，作為表示每個(gè)局部區(qū)域中有無變化的與局部區(qū)域數(shù)相對(duì)應(yīng)的二值向量信息，如(等式5)所表示的。在圖5中，在時(shí)刻tk蓄積幀圖像Ik和局部圖像變化信息Mk，并且在時(shí)刻蓄積幀圖像Ilri和局部圖像變化信息Μη。[等式5] 回到圖4，由局部圖像變化率計(jì)算單元140執(zhí)行局部圖像變化率計(jì)算步驟S120。 在該步驟中，第二時(shí)間間隔TS2被設(shè)定為10(秒)。計(jì)算每個(gè)局部區(qū)域在先前TS2(秒)時(shí)間的變化(移動(dòng))率。因?yàn)樽兓畔⑹且缘谝粫r(shí)間間隔TS1求得的，所以使用TS2ZtS1個(gè)變化信息項(xiàng)來計(jì)算變化率。當(dāng)TS1 = O. I (秒)且TS2 = 10 (秒)時(shí)，使用100個(gè)變化信息項(xiàng)。 在圖9中，在第i局部區(qū)域中，對(duì)從時(shí)刻tk的局部變化信息Mk, i開始到時(shí)刻
tk-TS2/TS1+1 的局
部變化信息 Mk-TS2/TSl+l，i 當(dāng)中的值為I(即，有變化)的局部變化信息項(xiàng)進(jìn)行計(jì)數(shù)。計(jì)數(shù)值被稱為Cu。將該計(jì)數(shù)值除以總數(shù)TS2ZtS1以計(jì)算局部變化率RTk,i。局部變化率RTk,i可以取的值為
。如圖10所示，局部變化率RTk被蓄積在局部圖像率蓄積單元150中，作為與局部區(qū)域數(shù)相對(duì)應(yīng)的表示每個(gè)局部區(qū)域的變化率的向量信息，如[等式6]所表示的。在圖 10中，在時(shí)刻tk蓄積局部圖像變化率RTk，并且在時(shí)刻V1蓄積局部圖像變化率RTkf
[等式6]RTk =[RTk^, RTka,-RTk^J然后，由局部圖像變化率直方圖計(jì)算單元160執(zhí)行局部圖像變化率直方圖計(jì)算步驟S130。在該步驟中，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻4的Nk個(gè)局部變化率RTk,i的直方圖。因?yàn)榫植孔兓蔙Tk,i能取的值為
，所以當(dāng)直方圖的階級(jí)的寬度為BW時(shí)，階級(jí)數(shù)為1/BW。在此情況下，階級(jí)的寬度BW為O. 1，并且階級(jí)數(shù)為10。圖11示出了所計(jì)算的局部圖像變化率直方圖的示例。橫軸表示局部圖像變化率，縱軸表示頻率(區(qū)域數(shù))。頻率的總和(直方圖的積分值)為區(qū)域總數(shù)Νκ。在本實(shí)施例中,考慮圖2中所示的車站站臺(tái)處的人的移動(dòng)狀況。作為移動(dòng)狀況,考慮下列三種模式。(I)多人數(shù)自由移動(dòng)例如，存在其中在列車到達(dá)之后許多乘客下車并向樓梯ST移動(dòng)的狀況(圖12)。 多人數(shù)移動(dòng)通過多個(gè)移動(dòng)路徑ARl至AR3。(2)少人數(shù)自由移動(dòng)例如，存在其中下車的乘客經(jīng)過樓梯ST并移動(dòng)通過沒有等候下一趟列車的乘客的站臺(tái)的狀況(圖13)。因?yàn)樯偃藬?shù)移動(dòng)通過空站臺(tái)，所以人的移動(dòng)路徑改變。結(jié)果，與多人數(shù)移動(dòng)時(shí)相同，少人數(shù)移動(dòng)通過多個(gè)移動(dòng)路徑ARl至AR3。(3)移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)例如，存在其中等候列車的乘客排成隊(duì)列并且已通過樓梯ST移動(dòng)到站臺(tái)的新乘客通過站臺(tái)的空?qǐng)龅匾苿?dòng)到站臺(tái)的畫面的前方的狀況(圖14)。因?yàn)榇嬖诘群蛄熊嚨娜薟P， 所以移動(dòng)中的人MP的移動(dòng)路徑被限定在箭頭ARl附近。圖15示出了這三種移動(dòng)狀況模式的發(fā)生變化(具有大于或等于預(yù)定值的變化率) 的區(qū)域數(shù)和局部圖像變化率的大小。圖16、17和18分別示出了這三種移動(dòng)模式的圖11中所示的局部圖像變化率直方圖的典型示例，諸如(I)多人數(shù)移動(dòng)、(2)少人數(shù)移動(dòng)和(3)移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)。首先，將使用圖9中所示的圖像來補(bǔ)充說明多人數(shù)移動(dòng)的狀況，其中，所述圖像是通過對(duì)圖12中所示的圖像執(zhí)行局部區(qū)域分割處理而得到的。當(dāng)多人數(shù)移動(dòng)時(shí)，圖像中很多區(qū)域被改變(移動(dòng))。因?yàn)槿说拿芏雀撸砸苿?dòng)中的人逐個(gè)經(jīng)過某個(gè)局部區(qū)域。因此，多數(shù)局部區(qū)域中局部圖像變化率增加，如圖15的第一列所示。同樣，在圖16所示的局部圖像變化率直方圖中，存在大量具有中等到大的局部圖像變化率的局部區(qū)域。將使用圖20中所示的圖像來補(bǔ)充說明少人數(shù)自由移動(dòng)的狀況，其中，所述圖像是通過對(duì)圖13中所示的圖像執(zhí)行局部區(qū)域分割處理而得到的。與多人數(shù)移動(dòng)時(shí)相同，即使在少人數(shù)移動(dòng)時(shí)，人也經(jīng)過空站臺(tái)上的各種路徑。因此，圖像的多數(shù)區(qū)域中都存在變化(運(yùn)動(dòng))。然而，因?yàn)槿说拿芏鹊?，所以?jīng)過某個(gè)局部區(qū)域的移動(dòng)中的人數(shù)小。因此，如圖15的第二列所示，局部圖像變化率低。同樣，在圖17所示的局部圖像變化率直方圖中，具有中等局部圖像變化率的局部區(qū)域的數(shù)大，而具有大的局部圖像變化率的局部區(qū)域的數(shù)小。將使用圖21中所示的圖像來補(bǔ)充說明移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)的狀況，其中，所述圖像是通過對(duì)圖14中所示的圖像執(zhí)行局部區(qū)域分割處理而得到的。當(dāng)存在等候列車的隊(duì)列時(shí)，人的移動(dòng)路徑被限定在箭頭ARl附近。因?yàn)榈群蛄熊嚨娜嗽谀切┪恢蒙晕⒁苿?dòng)而非移動(dòng)大，所以發(fā)生變化(運(yùn)動(dòng))的區(qū)域基本上被限制在存在移動(dòng)中的人MP的區(qū)域，并且發(fā)生變化的區(qū)域數(shù)小。當(dāng)通過樓梯ST移動(dòng)到站臺(tái)PH的人數(shù)等于少人數(shù)移動(dòng)時(shí)(圖12)的并且移動(dòng)路徑受限時(shí)，每局部區(qū)域經(jīng)過移動(dòng)路徑的人數(shù)大于少人數(shù)移動(dòng)時(shí)的，如圖15的第三列所示。同樣，在圖18所示的局部圖像變化率直方圖中，具有中等到大的局部圖像變化率的局部區(qū)域的數(shù)小于如圖16所示的多人數(shù)移動(dòng)時(shí)的。然而，與如圖17所示的少人數(shù)移動(dòng)時(shí)不同，至少存在具有大的局部圖像變化率的局部區(qū)域。如上所述，在局部圖像變化率直方圖計(jì)算步驟S130(局部圖像變化率直方圖計(jì)算單元160)中計(jì)算局部圖像變化率直方圖。圖22示出了從實(shí)際運(yùn)動(dòng)圖像的三個(gè)場(chǎng)景(多人數(shù)移動(dòng)、少人數(shù)移動(dòng)和移動(dòng)路徑偏移到一側(cè))中提取出的局部圖像變化率直方圖。局部圖像變化率直方圖中的每一個(gè)都對(duì)應(yīng)于時(shí)刻tk，的局部變化率RTk，的直方圖(在此情況下，在時(shí)刻tk，計(jì)算局部變化率，但如參照?qǐng)D10所說明的，從先前的TS2ZtS1個(gè)局部變化信息項(xiàng)來計(jì)算某個(gè)時(shí)刻的局部變化率)。圖 22示出了當(dāng)局部區(qū)域的總數(shù)Nk= 162、TSi = 0.1(秒)、TS2= 10(秒)并且直方圖的階級(jí)的寬度BW = O. I時(shí)的結(jié)果。從圖22中可以看出，趨勢(shì)與圖16、17和18中所示的相同。然后，由狀況判定單元170執(zhí)行狀況判定步驟S140。在諸如多人數(shù)移動(dòng)、少人數(shù)移動(dòng)和移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)這樣的三種狀況中，局部圖像變化率直方圖具有圖16、17和18中所示的各個(gè)形狀，如上所述。在本實(shí)施例中，預(yù)先在上面提及的三種狀況中計(jì)算局部圖像變化率直方圖，然后將其儲(chǔ)存作為參照直方圖，并且將這些參照直方圖與所判定的狀況中的局部圖像變化率直方圖進(jìn)行比較，從而判定三種狀況中的一種。圖23是示出了根據(jù)本實(shí)施例的狀況判定單元170的內(nèi)部結(jié)構(gòu)的圖示。狀況判定單元170包括參照直方圖儲(chǔ)存單元200和直方圖比較單元210。將先前計(jì)算的、對(duì)應(yīng)于每種狀況的至少一個(gè)參照局部圖像變化率直方圖儲(chǔ)存在參照直方圖儲(chǔ)存單元200中，以便與相應(yīng)的狀況(多人數(shù)移動(dòng)、少人數(shù)移動(dòng)和移動(dòng)路徑偏移到一側(cè)中的任一種狀況)相關(guān)聯(lián)。直方圖比較單元210將由局部圖像變化率直方圖計(jì)算單元160計(jì)算的在將判定的狀況中的局部圖像變化率直方圖與參照直方圖儲(chǔ)存單元200中所儲(chǔ)存的參照直方圖進(jìn)行比較。然后， 判定在將判定的狀況中的局部圖像變化率直方圖與參照直方圖中的哪一個(gè)最為相似，并且輸出與最為相似的直方圖相關(guān)聯(lián)的狀況，作為狀況的判定結(jié)果。例如，使用(等式7)的直方圖交叉、(等式8)的Bhattaccharyya系數(shù)和(等式9)的標(biāo)準(zhǔn)化相關(guān)作為直方圖之間的相似度的計(jì)算方法。[等式7]
權(quán)利要求
1.一種擁塞推定裝置，包括圖像生成單元，所述圖像生成單元將通過相機(jī)拍攝的圖像或各種場(chǎng)景的圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像，并且輸出所述數(shù)字圖像；區(qū)域分割單元，所述區(qū)域分割單元將輸入圖像分割成部分區(qū)域；移動(dòng)信息生成單元，所述移動(dòng)信息生成單元由從所述圖像生成單元輸出的圖像生成移動(dòng)信息；紋理信息生成單元，所述紋理信息生成單元生成從所述圖像生成單元輸出的圖像的紋理信息；基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元，所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元儲(chǔ)存并更新基準(zhǔn)移動(dòng)信息，所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息是每個(gè)部分區(qū)域中的移動(dòng)的基準(zhǔn)；基準(zhǔn)紋理信息生成單元，所述基準(zhǔn)紋理信息生成單元儲(chǔ)存并更新基準(zhǔn)紋理信息，所述基準(zhǔn)紋理信息用于判定每個(gè)部分區(qū)域中有無人存在；儲(chǔ)存單元，所述儲(chǔ)存單元儲(chǔ)存所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息和所述基準(zhǔn)紋理信息；移動(dòng)信息判定單元，所述移動(dòng)信息判定單元將從所述移動(dòng)信息生成單元輸出的所述移動(dòng)信息與由所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元生成的所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息進(jìn)行比較，以判定每個(gè)部分區(qū)域中有無移動(dòng)；紋理信息判定單元，所述紋理信息判定單元將從所述紋理信息生成單元輸出的所述紋理信息與由所述基準(zhǔn)紋理信息生成單元生成的所述基準(zhǔn)紋理信息進(jìn)行比較，以判定每個(gè)部分區(qū)域中是否存在與人相同的紋理信息；和滯留判定單元，所述滯留判定單元接收來自所述移動(dòng)信息判定單元和所述紋理信息判定單元的的判定結(jié)果，以判定每個(gè)區(qū)域中有無人存在。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的擁塞推定裝置，還包括時(shí)序生成單元，所述時(shí)序生成單元接收由所述圖像生成單元生成的圖像，并且由移動(dòng)信息判定有無人存在，其中，僅在判定有人時(shí)，所述時(shí)序生成單元將更新時(shí)序發(fā)送給所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元以及所述基準(zhǔn)紋理信息生成單元。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的擁塞推定裝置，其中，所述時(shí)序生成單元檢測(cè)車輛的進(jìn)入時(shí)序，并且按照每個(gè)進(jìn)入時(shí)序?qū)⑺龈聲r(shí)序發(fā)送給所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元以及所述基準(zhǔn)紋理信息生成單元。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的擁塞推定裝置，其中，所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元按照由所述時(shí)序生成單元所通報(bào)的時(shí)序?qū)鶞?zhǔn)移動(dòng)信息進(jìn)行采樣，以設(shè)定所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息的閾值，當(dāng)所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息超過所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息的閾值時(shí)，所述移動(dòng)信息判定單元判定有移動(dòng)；而當(dāng)所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息未超過所述基準(zhǔn)移動(dòng)信息的閾值時(shí)，所述移動(dòng)信息判定單元判定無移動(dòng)。
5.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的擁塞推定裝置，其中，所述紋理信息判定單元對(duì)輸入信息執(zhí)行頻率轉(zhuǎn)換處理，以判定頻域中的相似度。
6.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的擁塞推定裝置，其中，所述基準(zhǔn)紋理信息生成單元按照由所述時(shí)序生成單元所生成的時(shí)序?qū)鶞?zhǔn)紋理信息進(jìn)行采樣，以設(shè)定所述基準(zhǔn)紋理信息，并且所述紋理信息判定單元對(duì)由所述紋理信息生成單元生成的紋理信息和由所述基準(zhǔn)紋理信息生成單元生成的基準(zhǔn)紋理信息之間的相似度進(jìn)行判定，并且當(dāng)判定所述紋理信息與所述基準(zhǔn)紋理信息相似時(shí)，所述紋理信息判定單元判定有人。
7.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的擁塞推定裝置，其中，所述滯留判定單元接收所述移動(dòng)信息判定單元的判定結(jié)果和所述紋理信息判定單元的判定結(jié)果，以輸出滯留區(qū)域、移動(dòng)區(qū)域、 噪聲區(qū)域和背景區(qū)域的任一個(gè)的狀態(tài)，作為每個(gè)區(qū)域的狀態(tài)。
8.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的擁塞推定裝置，還包括異常判定單元，所述異常判定單元接收從所述滯留判定單元輸出的信息，并且對(duì)每個(gè)輸入狀態(tài)進(jìn)行分析，以判定是否發(fā)生異常擁塞。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的擁塞推定裝置，其中，所述異常判定單元對(duì)從所述滯留判定單元輸出的每個(gè)區(qū)域的各種狀態(tài)滯留區(qū)域、移動(dòng)區(qū)域、噪聲區(qū)域和背景區(qū)域計(jì)數(shù)，并且當(dāng)在通過所述時(shí)序生成單元得到的車輛的進(jìn)入時(shí)序之后，擁塞指標(biāo)，即，滯留區(qū)域數(shù)和移動(dòng)區(qū)域數(shù)的和，沒有減少預(yù)定閾值或更多時(shí)，所述異常判定單元判定發(fā)生異常。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的擁塞推定裝置，其中，所述異常判定單元對(duì)從所述滯留判定單元輸出的每個(gè)區(qū)域的各種狀態(tài)滯留區(qū)域、移動(dòng)區(qū)域、噪聲區(qū)域和背景區(qū)域計(jì)數(shù)，并且當(dāng)所述滯留區(qū)域的比率超過預(yù)定值時(shí)，所述異常判定單元判定發(fā)生異常。
11.根據(jù)權(quán)利要求8所述的擁塞推定裝置，其中，所述異常判定單元對(duì)從所述滯留判定單元輸出的每個(gè)區(qū)域的各種狀態(tài)滯留區(qū)域、移動(dòng)區(qū)域、噪聲區(qū)域和背景區(qū)域計(jì)數(shù)，并且所述異常判定單元依據(jù)所述滯留區(qū)域和所述移動(dòng)區(qū)域在時(shí)間系列中的比率，判定諸如滯留開始、滯留消除和正常狀態(tài)這樣的人的移動(dòng)趨勢(shì)。
全文摘要
一種狀況判定裝置，包括局部圖像變化率計(jì)算單元，用于對(duì)所拍攝的圖像的局部區(qū)域中的亮度值的時(shí)間變化率進(jìn)行計(jì)算；和狀況判定單元，用于對(duì)局部區(qū)域的時(shí)間變化率的直方圖進(jìn)行分析，從而判定人的移動(dòng)狀況和/或人的擁塞度。該狀況判定裝置判定人的移動(dòng)狀況和/或擁塞度。一種擁塞推定裝置，包括移動(dòng)信息生成單元，用于由圖像生成單元的圖像序列算出移動(dòng)信息；紋理信息生成單元，用于生成圖像紋理信息；和基準(zhǔn)移動(dòng)信息生成單元，用于保持/更新作為基準(zhǔn)的基準(zhǔn)移動(dòng)信息。該擁塞推定裝置依據(jù)基于移動(dòng)和紋理的有無而做出的相似度判定來判定各個(gè)區(qū)域的各種狀況、推定擁塞度并提供關(guān)于擁塞狀況的指標(biāo)和狀況是否異常的信息。
文檔編號(hào)B61L23/00GK102582664SQ20121006176
公開日2012年7月18日 申請(qǐng)日期2008年10月20日 優(yōu)先權(quán)日2007年10月26日
發(fā)明者橫光澄男, 荒木昭一, 近藤堅(jiān)司 申請(qǐng)人:松下電器產(chǎn)業(yè)株式會(huì)社