本發明專利技術提供一種異常行為探測裝置，該異常行為探測裝置能夠計算影像中的人物和動物等的行為異常程度，并根據該異常程度確切地判斷出是否發生了異常行為。在本發明專利技術所涉及的異常行為探測裝置中，計算由影像獲取部獲取的監視對象的影像異常程度，并根據閾值，從計算出的異常程度判斷是否發生了異常行為。由于能夠根據影像中的異常程度確切地判斷是否發生了異常，所以在發生了異常時，能夠通過發出警告或者向保安人員通報，迅速地對該異常采取措施。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及一種用于探測人和動物等的異常行為的異常行為探測裝置。
技術介紹
為了對應犯罪發生率的增長等社會不穩定因素，用于監視可疑人物和可疑車輛的攝像機的設置數量正在不斷地增加。在使用如此眾多的攝像機進行監視時，為了以有限的監視人員資源來有效地對監視區域進行監視，需要采用監視援助技術。 作為這樣的監視援助技術，例如在專利文獻1的日本國專利技術專利特開2005-92346號公報中公開了一種"從三維數據中提取特征量的方法以及裝置"。其中公開了被稱為立體高次局部自相關特征的運動圖像的特征量的提取方法。而且，將該特征量應用在行為識別和走路姿勢認證上的方法也已經公開。 此外，非專利文獻1公開了一種使用立體高次局部自相關特征來計算影像中的人物行為的異常程度的方法。 專利文獻1 :日本國專利技術專利特開2005-92346號公報 非專利文獻1 :"從多個人的運動圖像中探測異常動作"，南里卓也，大津展之，信息處理學會研究報告2004-CVM-145，2004年9月11日 上述現有技術是一種將影像中的人物和動物等的行為的異常程度作為純(scalar)量而算出的技術，其存在著不能夠立刻判斷實際上是否已經發生了異常行為的問題。
技術實現思路
本專利技術基于上述問題而提出，其目的在于提供一種異常行為探測裝置，該異常行為探測裝置能夠計算影像中的人物和動物等的行為的異常程度，并根據該異常程度確切地判斷出是否發生了異常行為。 在本專利技術所涉及的異常行為探測裝置中，具有影像獲取部，其獲取監視對象的影像；異常程度計算部，其對所述影像獲取部所獲取的影像的異常程度進行計算；以及異常判斷部，其根據閾值，從所述異常程度計算部計算出的異常程度判斷是否發生了異常行為，其特征在于，還具有使表示誤報率以及未報率與所述閾值之間的關系的錯誤曲線顯示在畫面上的顯示部。 根據本專利技術，能夠根據影像中的異常程度確切地判斷出是否發生了異常行為。因此，在發生了異常時，能夠通過發出警告或者向保安人員通報，迅速地對該異常行為采取相應措施。附圖說明 圖1是表示作為本專利技術一個實施例的異常行為探測裝置的功能結構的框圖。 圖2是表示異常判斷時的處理流程的流程圖。 圖3是表示異常程度計算部的功能結構的框圖。 圖4是表示異常程度計算處理的流程的流程圖。 圖5是表示進行立體高次局部自相關計算時使用的幀的說明圖。 圖6是立體高次局部自相關的點陣結構(mask pattern)的說明圖。 圖7是表示立體高次局部自相關特征的計算處理的流程的流程圖。 圖8是表示轉換矩陣的計算處理流程的流程圖。 圖9是局部空間的計算處理的說明圖。 圖10是異常程度的評估方法的說明圖。 圖11是表示判斷閾值計算時的處理流程的流程圖。 圖12是各個場景的最大異常程度的說明圖。 圖13是誤報率和未報率的說明圖。 圖14是錯誤曲線的說明圖。 圖15是局部空間的決定處理的說明圖。 圖16是監視畫面的例子的說明圖。 圖17是表示三個等級的異常判斷處理流程的流程圖。 圖18表示具有本專利技術所涉及的異常行為探測裝置的電梯裝置。 圖中10-異常行為探測裝置，20-電梯控制裝置，30-攝像頭，40_電梯轎廂，50-尾纜，100-影像獲取部，102-異常程度計算部，104-異常判斷部，106-判斷閾值，108-判斷結果，110-判斷閾值計算部，112-通報部。具體實施例方式以下參照附圖，對本專利技術的實施形式進行詳細說明。 圖1是表示作為本專利技術一個實施例的異常行為探測裝置的功能結構的框圖。本裝置由影像獲取部100、異常程度計算部102、異常判斷部104、判斷閾值計算部110以及通報部112構成，其根據由影像獲取部100獲取的監視對象的影像探測異常行為。以下依序進行說明。 影像獲取部100是攝像機等的攝像設備或者錄像機等的影像再現裝置，用于獲得成為本裝置的輸入的影像。攝像設備在將正在拍攝的實時影像作為輸入時使用。影像再現裝置在將過去所積累的影像作為輸入時使用。 異常程度計算部102用于計算影像獲取部100所獲取的影像的異常程度。其中，所謂的異常程度是一種純量，其表示影像中的人物和動物等活動物體的行為異常程度。 異常判斷部104根據異常程度計算部102算出的異常程度，判斷是否發生了異常行為，并將該結果作為判斷結果108輸出。使用判斷閾值106作為判斷基準，當異常程度小于判斷閾值106時，判斷為沒有發生異常行為。相反，當異常程度在判斷閾值106以上時，判斷為發生了異常行為。 判斷閾值計算部IIO用于計算異常判斷部104進行判斷處理時所需的判斷閾值106。其中，判斷閾值計算部110根據判斷結果108進行計算，以使異常判斷部104的判斷精度成為最佳的判斷精度。 通報部112根據判斷結果108，在發生了異常行為時，將發生了異常行為這一情況通知給外部裝置。接到通知的外部裝置能夠以語音形式輸出警報，也能夠向監視畫面輸出警報。而且，也能夠基于安全方面的考慮而使電梯等裝置停止運行。并且，還能夠以遠距離通信的方式通知監視中心和移動終端等，以促使其采取措施。 異常程度計算部102、異常判斷部104、判斷閾值計算部110以及通報部112能夠通過CPU或CPU等的運算處理裝置或者個人電腦來實現。并且，判斷閾值和判斷結果等被存儲在半導體存儲器等存儲裝置中，可以隨時讀取并在各種運算中使用。 以下參照圖2的流程圖，對通過本實施例的異常行為探測裝置進行異常判斷時的處理流程進行說明。 在步驟200中，以預先設定好的規定頻度，反復進行步驟202至步驟210的處理，直到使用者發出結束指令為止。 在步驟202中，通過異常程度計算部102，將在影像獲取部100中獲取的影像作為數字數據讀入。 在步驟204中，通過異常程度計算部102，計算在步驟202中獲取的影像的異常程度。 在步驟206中，通過異常判斷部104，并利用在步驟204中算出的異常程度，判斷是否發生了異常行為。 在步驟208中，對步驟206的判斷結果進行評估，當判斷為發生了異常行為時，執行步驟210。 在步驟210中，通過通報部112，將發生了異常行為這一情況通知給外部裝置。 以下參照圖3的框圖，對圖1的異常程度計算部102的內部結構進行詳細說明。如上所述，異常程度計算部102將影像獲取部100所獲取的影像的異常程度作為純量而算出，并將其輸出到異常判斷部104中。該異常程度計算部102由活動提取部300、特征量計算部302、特征量轉換部304以及異常程度評估部308構成。以下依序說明。 活動提取部300從影像獲取部100所獲取的影像中提取產生了運動的部分。其目的是除去背景等與異常行為的判斷無關的靜止部分。在提取產生了運動的部分時，可以采用已知的影像處理方法(參照日本國專利技術專利特開2005-92346號公報等)。例如，可以采用只獲取二個幀之間的差值的方法，或者采用在實施了邊緣提取處理后獲取幀之間差值的方法等。并且，為了除去照明變動等干擾的影響，可以在獲得幀之間的差值后，以像素值取0或者取1的方式，增加實施二值化處理。 特征量計算部302計算由活動提取部300生成的影像的特征量。在計算時，使用已知的立體高次局部自相關特征(例如，參照日本國專利技術專利特開2005-92346號公報)。在該方法中，將由連續的三個幀的影像組成的體素數據(本文檔來自技高網...
【技術保護點】
一種異常行為探測裝置，具有：影像獲取部，其獲取監視對象的影像；異常程度計算部，其對所述影像獲取部所獲取的影像的異常程度進行計算；以及異常判斷部，其根據閾值，從所述異常程度計算部計算出的異常程度判斷是否發生了異常行為，所述異常行為探測裝置中，還具有使表示誤報率以及未報率與所述閾值之間的關系的錯誤曲線顯示在畫面上的顯示部。
【技術特征摘要】
...
【專利技術屬性】
技術研發人員：三好雅則，正島博，小沼知惠子，伊藤誠也，竹內政人，櫻田博明，山口伸一朗，
申請(專利權)人：株式會社日立制作所，株式會社日立建筑系統，
類型：發明
國別省市：JP[日本]
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