監視装置、及び監視システム
【課題】今後の普及が見込まれるＩＰカメラ、ネットワークカメラを用いた監視カメラにおいてはデータサイズが増大するため、ネットワーク負荷の低減が必要である。また、撮像された人物における異常行動の検出漏れを低減する必要がある。
【解決手段】異常を検出する閾値を設けて、異常行動を検出した映像データだけを監視カメラから異常監視装置に伝送する。その際、閾値に近い行動、例えば異常行動の前兆となる行動をも検知することが望ましい。このため、撮像された画像から特定の人物を認識して異常行動の判定を行い、前記人物の異常行動判定の数値が、異常と判断する閾値から一定の範囲内となる状態を所定の回数重ねた場合、異常判定の閾値を変更する。
【解決手段】異常を検出する閾値を設けて、異常行動を検出した映像データだけを監視カメラから異常監視装置に伝送する。その際、閾値に近い行動、例えば異常行動の前兆となる行動をも検知することが望ましい。このため、撮像された画像から特定の人物を認識して異常行動の判定を行い、前記人物の異常行動判定の数値が、異常と判断する閾値から一定の範囲内となる状態を所定の回数重ねた場合、異常判定の閾値を変更する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は監視装置、及び監視システムに係り、特に異常行動の検知漏れを低減した監視装置、及び監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景として特許文献１がある。該公報には、「監視カメラの映像信号を利用した異常監視装置の監視領域設定、演算関数設定などの異常監視条件を、監視カメラの設置現場から、容易に設定出来る画像監視領域の設定方法および異常監視システムの提案」という課題に対して、「監視対象を撮像する監視カメラ１と、映像信号をデジタル画像データに変換生成する画像データ生成手段１０、監視領域を設定する監視領域設定部１１、監視領域の画像データを演算する画像データ演算部１２、画像データ演算部が用いる演算関数を設定する演算関数設定部１３、画像演算結果を所定の閾値と比較演算して異常判断を行う異常判断部１４、閾値を選択する閾値選択部１５、異常判断部１４が異常と判断した場合、異常を通知出力する異常通知部１６などを有する異常監視装置２と、監視領域の指示を行う領域指示ポインタ」という解決手段を用いることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−６０５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
今後の普及が見込まれるＩＰカメラ、ネットワークカメラと称される監視カメラにおいては、映像データの高精細化などによりデータサイズが拡大する事によりネットワーク負荷の低減が必要であり、異常行動を検出した映像データだけを監視カメラから異常監視装置に伝送することが必要となってくる。そのためには特許文献１に記載されている異常監視機能を監視カメラ本体に有することで、異常と判断した映像のみを伝送しネットワーク負荷を改善する事が可能となる。
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の異常監視装置は閾値選択部１５を有するが、その選択部１５によって設定される閾値は模擬侵入者などを撮像した画像データを用いて、異常判断閾値が演算出力されるとある。この方法で、映像から確実に異常と判断できる異常行動の検出は可能であるが、異常行動の判定閾値以下の侵入者や異常行動を起こす直前の行動といった異常行動の前兆となる行動を検知することができない。
本発明の目的は前記した課題に鑑み、異常行動の検知漏れを低減した監視装置、及び監視システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記目的を達成するため本発明は、被写体の異常な行動を監視する監視装置であって、
前記被写体を撮像した映像が供給され該映像が含む人物を特定する個人認証部と、前記被写体を撮像した映像が供給され該映像が含む人物の行動の異常度を検出する異常行動認識部と、前記個人認証部で特定された人物に応じて前記行動の異常度の閾値を定める閾値生成部と、前記異常行動認識部が検出した行動の異常度と前記閾値生成部が定めた前記閾値を比較し前記人物の異常行動の有無を判定する異常度比較部と、該異常度比較部が前記人物の異常行動が有ると判定した場合には外部の装置に対して異常を通知する異常通知部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合が所定の回数を重ねた場合には、又は／及び、所定の期間継続した場合には、前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減することを特徴としている。
【０００７】
また本発明は、被写体の異常な行動を監視する監視システムであって、
前記被写体を撮像しデジタル信号に変換する撮像部と、該撮像部から供給された前記デジタル信号のビットレートを変換する画像処理部と、該画像処理部から供給されたビットレート変換後のデジタル信号を前記監視システムの外部へ送出する外部インタフェース部と、前記画像処理部におけるビットレート変換動作を制御する異常検知部を有し、
該異常検知部は、
前記撮像部が撮像した前記被写体の映像が供給され該映像が含む人物を特定する個人認証部と、前記撮像部が撮像した前記被写体の映像が供給され該映像が含む人物の行動の異常度を検出する異常行動認識部と、前記個人認証部で特定された人物に応じて前記行動の異常度の閾値を定める閾値生成部と、前記異常行動認識部が検出した行動の異常度と前記閾値生成部が定めた前記閾値を比較し前記人物の異常行動の有無を判定する異常度比較部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合が所定の回数を重ねた場合には、又は／及び、所定の期間継続した場合には、前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減し、
該異常度比較部が前記人物の異常行動が有ると判定した場合には、前記画像処理部においてビットレート変換された後の前記デジタル信号のビットレートを増加させるよう前記画像処理部を制御することを特徴としている。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、異常行動の検知漏れを低減した監視装置、及び監視システムを提供でき、その基本性能の向上に寄与できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施例である監視システムのブロック図である。
【図２】実施例１の異常度を判定する閾値を説明する図である。
【図３】実施例１の異常度を判定する閾値を説明する図である。
【図４】実施例１の異常度を判定する閾値を説明する図である。
【図５】実施例２の異常度を判定する閾値を説明する図である。
【図６】実施例２の異常度を判定する閾値を説明する図である。
【図７】実施例３の監視システムのブロック図である。
【図８】実施例４の監視システムのブロック図である。
【図９】実施例４の監視レコーダのブロック図である。
【図１０】実施例４の異常度を判定する閾値を説明する図である。
【図１１】実施例４の異常度を判定する閾値を説明する図である。
【図１２】実施例５の監視システムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の好適な実施例について図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１１】
図１は、本発明の一実施例である監視システムのブロック図である。101はカメラ、102は閾値生成部、103は個人認証部、104は異常行動認識部、105は異常度比較部、106は異常行動通知部、107は102〜106を含む監視装置、108はネットワークである。はじめに図１から図４を用いて、本監視システムの流れを説明する。
図１において、カメラ101から映像信号がネットワーク108で示される伝送路を経由して監視装置107に入力される。
【００１２】
監視装置107は、入力された映像信号から個人認証部103で特定の個人を認証し、その特定の個人毎の異常行動を異常行動認識部104で認識する。即ち、個人認証部103は異常行動認識部104から供給された映像信号から、例えば色や形状をもとに人の目、鼻、口を検出し、それらの大きさやバランスから特定の個人を認証する。さらに、異常行動認識部104は、同じ位置に長く留まる、一点を見つめる、あばれるなど場所に不相応な異常行動を特定の個人毎に認識して、行動の異常度を求める。さらに閾値生成部102は、異常行動認識部104からの要求に応じて、行動の異常度の閾値レベルを決定する。
【００１３】
異常認識部104で判定された特定の個人の異常度と、閾値生成部102によって定められた異常度の閾値を異常度比較部105において、別途図２で説明する方法で比較し、異常と判断された場合に異常通知部106より異常があったことの通知が、ネットワーク108を介して監視者がモニタする異常監視装置（図示せず）に対して行われる。
【００１４】
図２は、実施例１の異常度を判定する閾値を説明する図であり、横軸に時刻、縦軸に異常行動認識部104において得られる異常判断による異常度を示す。図２は、映像から得られる特定の人物の行動と、行動の異常を判定する閾値の関係を示す。プロットされた丸印はある時刻の画像から得た行動の異常度を示しており、白い丸印は閾値Ａ以下と判定された行動の異常度を示している。黒い丸印は閾値Ａ以上と判定された行動の異常度を示している。縦軸は上に行くほど異常度が高い状態を示しており、黒い丸印は異常行動として検出された行動を示している。
【００１５】
なお、例えば図２では異常と判定する閾値として閾値Ａを設けているが、この閾値の決定方法としては、過去に撮影された異常行動画像を用いて算出する方法や、特許文献１の「設定される閾値は模擬侵入者などを撮像した画像データを用いて、異常判断閾値が演算出力される」という方法から求める事ができる。
【００１６】
ここで図２のような閾値Ａと、プロット201〜209のような行動の異常度が得られた場合、従来の制御では異常行動と判定される行動は、プロット209のみとなり、プロット201〜204とプロット205〜208は異常行動と判定されない。特にプロット205〜208は閾値Ａとの差がごく僅かであるにもかかわらず異常行動とは判定されない。また、閾値の設定が図２の閾値Ａ’であった場合は、プロット209は閾値Ａ’との差がごく僅かであるにもかかわらず、プロット209を含め全てのプロット201〜209が異常行動とは判定されないことになる。このため、異常行動を起こす直前の行動といった異常行動の前兆となる行動を検知することができない場合がある。
【００１７】
図３は、実施例１の異常度を判定する閾値を説明する図２とは別な図である。そこで本実施例では図３で示すように閾値Ａ２を設け、閾値Ａから一定範囲の領域の閾値Ａ〜閾値Ａ２に該当する行動の異常度を判定する。この時、閾値Ａ〜閾値Ａ２の範囲で判定されるプロット305〜308で示す異常行動が特定の人物による場合、閾値Ａを閾値Ａ２に変更する。この閾値変更の判定には閾値Ａ〜Ａ２の範囲の異常行動が一定回数、図３で示したように例えば３回判定された事をトリガにしている。以上のように特定人物の異常行動を判定する事で、図２で示した閾値変更前は異常行動と判定されなかったプロット205〜208については、図３で閾値Ａが閾値Ａ２に変更された後、プロット308が異常行動として判定される。
【００１８】
図４は、実施例１の異常度を判定する閾値を説明する図２や図３とは別な図である。ここで、異常行動の判定を特定の人物とした理由を図４で説明する。図４では、例えば４人の（一例であって、一般的には不特定多数で良い）人物Ａ〜人物Ｄが異常行動でない通常行動を行うとする。但し、ごくまれに通常の行動が異常行動と判定される場合を想定し、人物Ａの行動が偶然に異常行動ぎりぎりのプロット401となり、同様に人物Ｂ〜人物Ｄの行動も閾値Ａと閾値Ａ２の間となる異常行動ぎりぎりの行動であるプロット402〜404になったとする。すると閾値Ａ〜閾値Ａ２に該当する異常行動が、まずプロット401〜403で３回連続して判定される。
【００１９】
そのため人物を特定せずに判定を行った場合には、異常行動の判定閾値Ａを閾値Ａ２に変えることで、人物Ｄの通常行動であったプロット404が異常行動と判定される誤判定してしまう。そこで本実施例では図４に対してさらに改良して、図１の個人認証部103で特定の個人を認証したうえで個人ごとに異常行動の判定を行う。例えば、特定の人物Ａに対する判定閾値は人物Ａが３回、閾値Ａと閾値Ａ２の間となる行動をした際に、異常行動の判定閾値Ａを閾値Ａ２に変えるようにする。人物を特定して異常行動の判定を行うことで、前記したような通常行動が異常行動と判定される事や、異常行動と判定されないよう意識的に控え目な行動をした時に異常行動に近い行動を見逃す事などが低減され、精度良い異常行動の判断が可能となる。
【００２０】
なお、図３と図４において、閾値生成部102が閾値をＡからＡ２に変更する際は、異常行動と判定された回数に応じて行うことに限らず、異常行動を続けた期間（時間）に応じて変更するようにしても良い。
また、異常の判定については、監視装置で撮像した映像を用いて判定する例を示した。これに限らず、撮像された人物が発生する音、音声、赤外線、圧力、振動等をセンサで検出して異常の判定を行っても良い。
【実施例２】
【００２１】
次に第二の実施例として、異常行動を判断する閾値を時間帯に応じて変化させる場合を示す。
図５は、実施例２の異常度を判定する閾値を説明する図である。図５では、時刻0時〜9時を閾値Ｂとし、時刻9時〜24時を閾値Ａとしている。即ち、時刻0時〜9時の深夜帯は異常行動の閾値を低くして、時刻9時〜24時の昼間帯の閾値を高く設定している。この例では深夜帯は異常行動を行った場合、その行動が目立つと言うことから異常行動者が自身の行動が異常行動とならないように注意している事を想定している。
【００２２】
図６は、実施例２の異常度を判定する閾値を説明する図５とは別な図である。この場合、図２と同様に閾値Ａに対して閾値Ａ２を設け、同様に閾値Ｂに対して閾値Ｂ２を設ける。この一定範囲の領域の閾値Ａ〜閾値Ａ２及び閾値Ｂ〜閾値Ｂ２に該当する行動の異常度を判定する。閾値Ａ〜閾値Ａ２、閾値Ｂ〜閾値Ｂ２の範囲で判定される異常行動、すなわち図５ではプロット501〜503、505〜507の異常行動が、特定の人物による場合、閾値Ｂを閾値Ｂ２に、また閾値Ａを閾値Ａ２に変更する。前者の閾値変更の判定には、図２と同様に閾値Ｂ〜閾値Ｂ２の範囲の異常行動が一定回数、図６の例ではプロット601〜603で３回判定された事をトリガにしている。また、後者の閾値変更の判定には、閾値Ａ〜閾値Ａ２の範囲の異常行動が一定回数、図６の例ではプロット605〜607で３回判定された事をトリガにしている。以上のようにして図５では異常行動と判定されなかったプロット501〜508が、閾値Ｂが閾値Ｂ２に、閾値Ａが閾値Ａ２に変更されることによって、図６のプロット604と608では異常行動と判定されるようにできる。
【実施例３】
【００２３】
次に第三の実施例について図７を用いて説明する。
図７は実施例３の監視システムのブロック図である。７０１はレンズ、７０２は撮像素子、７０３はＡ／Ｄ変換部、７０４は画像処理部、７０５はＣｏｄｅｃ部、７０６は外部Ｉ／Ｆ部、７０７は異常検知部である。なお異常検知部７０７は図１の１０２〜１０６を含んでいる。
【００２４】
はじめに図７を用いて、本撮像装置の流れを説明する。レンズ７０１を通過して入射した光は撮像素子７０２で光電変換され、Ａ／Ｄ変換部７０３でデジタル信号に変換される。デジタル信号に変換された後のデータは、画像処理部７０４を経て異常検知部７０７に入力される。異常検知部７０７では入力された映像から異常度合いを検出し、その検出結果を用いて、特定人物に対する異常行動と判定した映像については、画像処理部７０４とＣｏｄｅｃ部７０５を次のように制御して処理する。即ち、人物特定が行いやすくなるように、異常行動時の映像については、記録映像のサイズを大きくして解像度を向上し、また映像のビットレートを高くする処理を行うように、画像処理部７０４とＣｏｄｅｃ部７０５を制御する。前記処理をされた映像データは、外部Ｉ／Ｆ部７０６から撮像装置の外部へ出力され、ネットワークなどの経路を経由して記録装置（監視レコーダ）やモニタ装置（図示せず）等へ伝送される。
【００２５】
異常検知部７０７における異常検知方法は、実施例１や実施例２と同様で良いが、実施例３に関しては監視カメラに異常検知部７０７が含まれる点が異なる。通常はカメラで撮影された映像は全てを監視レコーダといった監視機器に転送されるが、監視カメラの映像の高画質化がますます進むと伝送路の帯域を効率よく利用することが求められ、現在でも異常が発生した際の映像だけを転送し、あるいは異常のあった部分の映像の画質を向上した映像を転送することなどが実施されている。実施例３によれば、異常検知部７０７が撮像装置に含まれる事から、異常時の映像のみならず異常行動の前兆となる映像もネットワーク経由でレコーダに記録できる。従って本実施例によれば異常行動に関する検知漏れが軽減されるため、異常時の映像が転送されず監視レコーダに記録されない事態を防ぐことができる。ここでは具体例としてレコーダがネットワーク接続されている例を説明したが、監視システム内部にレコーダを内蔵する構成としてもよい。
【実施例４】
【００２６】
次に第四の実施例について図８、図９、図１０を用いて説明する。
図８は、実施例４の監視システムのブロック図である。８０１は監視カメラ、８０２はネットワーク、８０３は監視レコーダ、８０４はストレージ、８０５はネットワークで接続された他の監視システム、８０６は現在の映像、８０７は他のエリアから取得している監視システムの例えば過去の映像である。
【００２７】
図９は、実施例４の監視レコーダ８０３のブロック図である。９０１は閾値生成部、９０２は個人認証部、９０３は異常行動認識部、９０４は異常度比較部、９０５はデータベース検索部（以後、ＤＢ検索部）、９０６は異常通知部である。なお図９の９０１〜９０４と９０６は図１の１０２〜１０６と同様の構成であって良い。
【００２８】
監視カメラ８０１で撮影された映像はネットワーク８０２を経由して監視レコーダ８０３に映像を送信し、監視レコーダ８０３で異常行動の判定を行う。また判定に応じて特定の人物を例えば過去の画像から検索を行うが、その際、実施例４では例えば８０６で示すような監視カメラ８０１からの情報だけでなく、他のエリアなどの監視システム８０５から該当する人物の映像８０７を取得することで、広範囲の映像データから異常行動に関する検索を行うことができる。
【００２９】
次に、監視レコーダ８０３の異常行動の判定方法について図９を用いて説明する。
監視レコーダ８０３では実施例１の１０１〜１０３と同様に、個人認証部９０２で特定の人物を認証し、その特定の人物毎の異常行動を異常行動認識部９０３で検出する。そしてこの特定の人物の行動の異常度と、閾値生成部９０１によって定められた異常度の閾値レベルＡ及びＡ２を異常度比較部９０４で比較する。その際の閾値と特定の個人の異常度の関係を図１０に示す。
【００３０】
図１０は、実施例４の異常度を判定する閾値を説明する図である。
実施例４では図１０で示すように現在の映像から判断された異常行動認識結果プロット1001が、閾値Ａ〜閾値Ａ２の間にある場合、プロット1001で異常行動と認識された特定人物を、ＤＢ検索部905が他のエリアの監視システムから取得した例えば過去映像情報807から探し出す。
過去の映像情報を探し出されたプロット1001の人物の閾値とその異常度の関係の例を図１１に示す。
【００３１】
図１１は、実施例４の異常度を判定する閾値を説明する図１０とは別な図である。
図１１の例では、同一の監視エリアでは連続して閾値Ａ〜Ａ２に該当する異常行動はない例であるため、実施例１では異常行動と判定しないが、実施例４では他のエリアの過去画像から異常行動認識部９０３で異常を判定する。このため、閾値Ａ〜閾値Ａ２に該当する異常行動が、他の監視エリア１からはプロット１１０１、１１０３、他の監視エリア２からはプロット１１０４、１１０６として検出されるので、これらの異常行動の頻度に応じてプロット１００１の人物の行動を異常行動と判定する。なお本実施例では他のエリアから取得するデータは映像として説明しているが異常認識時に生成したメタデータであってもよい。
【００３２】
以上の説明において、監視レコーダ８０３の有するＤＢ検索部９０５は、他のエリアの監視システムから取得した過去映像情報８０７から特定の人物を検索するものとした。しかし、本実施例はこれに限定されるものではない。
例えば、他の監視システムから取得した現在の映像情報を検索しても良い。比較的近接して他の監視システムが設置されていれば、同じ人物が撮影される可能性がある。この場合、９０５を映像検索部と呼んでも良い。
また、監視システム自身が過去に取得した映像情報を検索しても良い。この場合、ＤＢ検索部９０５は過去に取得した映像情報を、ストレージ８０４から検索すると良い。
【実施例５】
【００３３】
次に第五の実施例について図１２を用いて説明する。
図１２は、実施例５の監視システムのブロック図である。１２０１はレンズ、１２０２は撮像素子、１２０３はＡ／Ｄ変換部、１２０４は画像処理部、１２０５はＣｏｄｅｃ部、１２０６は外部Ｉ／Ｆ部、１２０７は異常検知部、１２０８はネットワークである。異常検知部１２０７は、図９の９０１〜９０５や異常検知部９０６と同様の構成要素を含む。また、ネットワーク１２０８を介して接続された監視カメラ１２１０、監視カメラ１２１１は、上記１２０１〜１２０７で構成されている監視カメラ１２０９と同様の構成で良い。
【００３４】
実施例５の異常検知部１２０７の異常検知については実施例１と実施例２と同様で良く、また実施例３同様に監視カメラに異常検知部が含まれる。
本撮像装置の流れは、実施例３、図７と同様、撮影された映像は画像処理部１２０４を経て異常検知部１２０７に入力される。異常検知部１２０７の異常検知については実施例１や実施例２と同様であるが、実施例５に関しては監視カメラに異常検知部１２０７が含まれ、異常時の映像のみならず異常行動の前兆となる映像もネットワーク経由でレコーダに記録できる。従って本実施例によれば異常行動に関する検知漏れが軽減されるため、異常時の映像が転送されず監視レコーダに記録されない事態を防いでいる。
【００３５】
更に、実施例５では、監視カメラ１２０９で異常検知に用いるデータは監視カメラ１２０９で撮影した映像だけでなく、ネットワークを介した監視カメラ１２１０や１２１１といった他の監視カメラが撮影した、または撮影中の映像を例えばネットワーク接続された他の監視カメラやレコーダからネットワーク経由で取得し、異常検知を行う事が可能である。また本実施例では他の監視カメラから取得するデータは映像としているが、異常認識時に生成したメタデータであってもよい。
【００３６】
これまで説明した実施形態は一例であって、本発明を限定するものではない。例えば、監視カメラや監視システムのブロック構成、異常を判定する際の閾値の設定方法をはじめとして、他の実施形態を考えられるが、いずれも本発明の範疇にある。
【符号の説明】
【００３７】
１０１：カメラ、１０２：閾値判定部、１０３：個人認証部、１０４：異常行動認識部、１０５：異常度比較部、１０６：異常行動通知部、１０７：１０２〜１０６で構成された監視装置、１０８：ネットワーク、７０１：レンズ、７０２：撮像素子、７０３：Ａ／Ｄ変換部、７０４：画像処理部、７０５：Ｃｏｄｅｃ部、７０６：外部Ｉ／Ｆ部、７０７：異常検知部、８０１：監視カメラ、８０２：ネットワーク、８０３：監視レコーダ、８０４：ストレージ、８０５：ネットワークで接続された他の監視システム、８０６：現在の映像、８０７：他のエリアから取得する監視システムの過去の映像、９０１：閾値生成部、９０２：個人認証部、９０３：異常行動認識部、９０４：異常度比較部、９０５：データベース検索部、９０６：異常通知部、１２０１：レンズ、１２０２：撮像素子、１２０３：Ａ／Ｄ変換部、１２０４：画像処理部、１２０５：Ｃｏｄｅｃ部、１２０６：外部Ｉ／Ｆ部、１２０７：異常検知部、１２０８：ネットワーク、１２１０：監視カメラ、１２１１：監視カメラ。
【技術分野】
【０００１】
本発明は監視装置、及び監視システムに係り、特に異常行動の検知漏れを低減した監視装置、及び監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景として特許文献１がある。該公報には、「監視カメラの映像信号を利用した異常監視装置の監視領域設定、演算関数設定などの異常監視条件を、監視カメラの設置現場から、容易に設定出来る画像監視領域の設定方法および異常監視システムの提案」という課題に対して、「監視対象を撮像する監視カメラ１と、映像信号をデジタル画像データに変換生成する画像データ生成手段１０、監視領域を設定する監視領域設定部１１、監視領域の画像データを演算する画像データ演算部１２、画像データ演算部が用いる演算関数を設定する演算関数設定部１３、画像演算結果を所定の閾値と比較演算して異常判断を行う異常判断部１４、閾値を選択する閾値選択部１５、異常判断部１４が異常と判断した場合、異常を通知出力する異常通知部１６などを有する異常監視装置２と、監視領域の指示を行う領域指示ポインタ」という解決手段を用いることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−６０５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
今後の普及が見込まれるＩＰカメラ、ネットワークカメラと称される監視カメラにおいては、映像データの高精細化などによりデータサイズが拡大する事によりネットワーク負荷の低減が必要であり、異常行動を検出した映像データだけを監視カメラから異常監視装置に伝送することが必要となってくる。そのためには特許文献１に記載されている異常監視機能を監視カメラ本体に有することで、異常と判断した映像のみを伝送しネットワーク負荷を改善する事が可能となる。
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の異常監視装置は閾値選択部１５を有するが、その選択部１５によって設定される閾値は模擬侵入者などを撮像した画像データを用いて、異常判断閾値が演算出力されるとある。この方法で、映像から確実に異常と判断できる異常行動の検出は可能であるが、異常行動の判定閾値以下の侵入者や異常行動を起こす直前の行動といった異常行動の前兆となる行動を検知することができない。
本発明の目的は前記した課題に鑑み、異常行動の検知漏れを低減した監視装置、及び監視システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記目的を達成するため本発明は、被写体の異常な行動を監視する監視装置であって、
前記被写体を撮像した映像が供給され該映像が含む人物を特定する個人認証部と、前記被写体を撮像した映像が供給され該映像が含む人物の行動の異常度を検出する異常行動認識部と、前記個人認証部で特定された人物に応じて前記行動の異常度の閾値を定める閾値生成部と、前記異常行動認識部が検出した行動の異常度と前記閾値生成部が定めた前記閾値を比較し前記人物の異常行動の有無を判定する異常度比較部と、該異常度比較部が前記人物の異常行動が有ると判定した場合には外部の装置に対して異常を通知する異常通知部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合が所定の回数を重ねた場合には、又は／及び、所定の期間継続した場合には、前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減することを特徴としている。
【０００７】
また本発明は、被写体の異常な行動を監視する監視システムであって、
前記被写体を撮像しデジタル信号に変換する撮像部と、該撮像部から供給された前記デジタル信号のビットレートを変換する画像処理部と、該画像処理部から供給されたビットレート変換後のデジタル信号を前記監視システムの外部へ送出する外部インタフェース部と、前記画像処理部におけるビットレート変換動作を制御する異常検知部を有し、
該異常検知部は、
前記撮像部が撮像した前記被写体の映像が供給され該映像が含む人物を特定する個人認証部と、前記撮像部が撮像した前記被写体の映像が供給され該映像が含む人物の行動の異常度を検出する異常行動認識部と、前記個人認証部で特定された人物に応じて前記行動の異常度の閾値を定める閾値生成部と、前記異常行動認識部が検出した行動の異常度と前記閾値生成部が定めた前記閾値を比較し前記人物の異常行動の有無を判定する異常度比較部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合が所定の回数を重ねた場合には、又は／及び、所定の期間継続した場合には、前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減し、
該異常度比較部が前記人物の異常行動が有ると判定した場合には、前記画像処理部においてビットレート変換された後の前記デジタル信号のビットレートを増加させるよう前記画像処理部を制御することを特徴としている。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、異常行動の検知漏れを低減した監視装置、及び監視システムを提供でき、その基本性能の向上に寄与できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施例である監視システムのブロック図である。
【図２】実施例１の異常度を判定する閾値を説明する図である。
【図３】実施例１の異常度を判定する閾値を説明する図である。
【図４】実施例１の異常度を判定する閾値を説明する図である。
【図５】実施例２の異常度を判定する閾値を説明する図である。
【図６】実施例２の異常度を判定する閾値を説明する図である。
【図７】実施例３の監視システムのブロック図である。
【図８】実施例４の監視システムのブロック図である。
【図９】実施例４の監視レコーダのブロック図である。
【図１０】実施例４の異常度を判定する閾値を説明する図である。
【図１１】実施例４の異常度を判定する閾値を説明する図である。
【図１２】実施例５の監視システムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の好適な実施例について図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００１１】
図１は、本発明の一実施例である監視システムのブロック図である。101はカメラ、102は閾値生成部、103は個人認証部、104は異常行動認識部、105は異常度比較部、106は異常行動通知部、107は102〜106を含む監視装置、108はネットワークである。はじめに図１から図４を用いて、本監視システムの流れを説明する。
図１において、カメラ101から映像信号がネットワーク108で示される伝送路を経由して監視装置107に入力される。
【００１２】
監視装置107は、入力された映像信号から個人認証部103で特定の個人を認証し、その特定の個人毎の異常行動を異常行動認識部104で認識する。即ち、個人認証部103は異常行動認識部104から供給された映像信号から、例えば色や形状をもとに人の目、鼻、口を検出し、それらの大きさやバランスから特定の個人を認証する。さらに、異常行動認識部104は、同じ位置に長く留まる、一点を見つめる、あばれるなど場所に不相応な異常行動を特定の個人毎に認識して、行動の異常度を求める。さらに閾値生成部102は、異常行動認識部104からの要求に応じて、行動の異常度の閾値レベルを決定する。
【００１３】
異常認識部104で判定された特定の個人の異常度と、閾値生成部102によって定められた異常度の閾値を異常度比較部105において、別途図２で説明する方法で比較し、異常と判断された場合に異常通知部106より異常があったことの通知が、ネットワーク108を介して監視者がモニタする異常監視装置（図示せず）に対して行われる。
【００１４】
図２は、実施例１の異常度を判定する閾値を説明する図であり、横軸に時刻、縦軸に異常行動認識部104において得られる異常判断による異常度を示す。図２は、映像から得られる特定の人物の行動と、行動の異常を判定する閾値の関係を示す。プロットされた丸印はある時刻の画像から得た行動の異常度を示しており、白い丸印は閾値Ａ以下と判定された行動の異常度を示している。黒い丸印は閾値Ａ以上と判定された行動の異常度を示している。縦軸は上に行くほど異常度が高い状態を示しており、黒い丸印は異常行動として検出された行動を示している。
【００１５】
なお、例えば図２では異常と判定する閾値として閾値Ａを設けているが、この閾値の決定方法としては、過去に撮影された異常行動画像を用いて算出する方法や、特許文献１の「設定される閾値は模擬侵入者などを撮像した画像データを用いて、異常判断閾値が演算出力される」という方法から求める事ができる。
【００１６】
ここで図２のような閾値Ａと、プロット201〜209のような行動の異常度が得られた場合、従来の制御では異常行動と判定される行動は、プロット209のみとなり、プロット201〜204とプロット205〜208は異常行動と判定されない。特にプロット205〜208は閾値Ａとの差がごく僅かであるにもかかわらず異常行動とは判定されない。また、閾値の設定が図２の閾値Ａ’であった場合は、プロット209は閾値Ａ’との差がごく僅かであるにもかかわらず、プロット209を含め全てのプロット201〜209が異常行動とは判定されないことになる。このため、異常行動を起こす直前の行動といった異常行動の前兆となる行動を検知することができない場合がある。
【００１７】
図３は、実施例１の異常度を判定する閾値を説明する図２とは別な図である。そこで本実施例では図３で示すように閾値Ａ２を設け、閾値Ａから一定範囲の領域の閾値Ａ〜閾値Ａ２に該当する行動の異常度を判定する。この時、閾値Ａ〜閾値Ａ２の範囲で判定されるプロット305〜308で示す異常行動が特定の人物による場合、閾値Ａを閾値Ａ２に変更する。この閾値変更の判定には閾値Ａ〜Ａ２の範囲の異常行動が一定回数、図３で示したように例えば３回判定された事をトリガにしている。以上のように特定人物の異常行動を判定する事で、図２で示した閾値変更前は異常行動と判定されなかったプロット205〜208については、図３で閾値Ａが閾値Ａ２に変更された後、プロット308が異常行動として判定される。
【００１８】
図４は、実施例１の異常度を判定する閾値を説明する図２や図３とは別な図である。ここで、異常行動の判定を特定の人物とした理由を図４で説明する。図４では、例えば４人の（一例であって、一般的には不特定多数で良い）人物Ａ〜人物Ｄが異常行動でない通常行動を行うとする。但し、ごくまれに通常の行動が異常行動と判定される場合を想定し、人物Ａの行動が偶然に異常行動ぎりぎりのプロット401となり、同様に人物Ｂ〜人物Ｄの行動も閾値Ａと閾値Ａ２の間となる異常行動ぎりぎりの行動であるプロット402〜404になったとする。すると閾値Ａ〜閾値Ａ２に該当する異常行動が、まずプロット401〜403で３回連続して判定される。
【００１９】
そのため人物を特定せずに判定を行った場合には、異常行動の判定閾値Ａを閾値Ａ２に変えることで、人物Ｄの通常行動であったプロット404が異常行動と判定される誤判定してしまう。そこで本実施例では図４に対してさらに改良して、図１の個人認証部103で特定の個人を認証したうえで個人ごとに異常行動の判定を行う。例えば、特定の人物Ａに対する判定閾値は人物Ａが３回、閾値Ａと閾値Ａ２の間となる行動をした際に、異常行動の判定閾値Ａを閾値Ａ２に変えるようにする。人物を特定して異常行動の判定を行うことで、前記したような通常行動が異常行動と判定される事や、異常行動と判定されないよう意識的に控え目な行動をした時に異常行動に近い行動を見逃す事などが低減され、精度良い異常行動の判断が可能となる。
【００２０】
なお、図３と図４において、閾値生成部102が閾値をＡからＡ２に変更する際は、異常行動と判定された回数に応じて行うことに限らず、異常行動を続けた期間（時間）に応じて変更するようにしても良い。
また、異常の判定については、監視装置で撮像した映像を用いて判定する例を示した。これに限らず、撮像された人物が発生する音、音声、赤外線、圧力、振動等をセンサで検出して異常の判定を行っても良い。
【実施例２】
【００２１】
次に第二の実施例として、異常行動を判断する閾値を時間帯に応じて変化させる場合を示す。
図５は、実施例２の異常度を判定する閾値を説明する図である。図５では、時刻0時〜9時を閾値Ｂとし、時刻9時〜24時を閾値Ａとしている。即ち、時刻0時〜9時の深夜帯は異常行動の閾値を低くして、時刻9時〜24時の昼間帯の閾値を高く設定している。この例では深夜帯は異常行動を行った場合、その行動が目立つと言うことから異常行動者が自身の行動が異常行動とならないように注意している事を想定している。
【００２２】
図６は、実施例２の異常度を判定する閾値を説明する図５とは別な図である。この場合、図２と同様に閾値Ａに対して閾値Ａ２を設け、同様に閾値Ｂに対して閾値Ｂ２を設ける。この一定範囲の領域の閾値Ａ〜閾値Ａ２及び閾値Ｂ〜閾値Ｂ２に該当する行動の異常度を判定する。閾値Ａ〜閾値Ａ２、閾値Ｂ〜閾値Ｂ２の範囲で判定される異常行動、すなわち図５ではプロット501〜503、505〜507の異常行動が、特定の人物による場合、閾値Ｂを閾値Ｂ２に、また閾値Ａを閾値Ａ２に変更する。前者の閾値変更の判定には、図２と同様に閾値Ｂ〜閾値Ｂ２の範囲の異常行動が一定回数、図６の例ではプロット601〜603で３回判定された事をトリガにしている。また、後者の閾値変更の判定には、閾値Ａ〜閾値Ａ２の範囲の異常行動が一定回数、図６の例ではプロット605〜607で３回判定された事をトリガにしている。以上のようにして図５では異常行動と判定されなかったプロット501〜508が、閾値Ｂが閾値Ｂ２に、閾値Ａが閾値Ａ２に変更されることによって、図６のプロット604と608では異常行動と判定されるようにできる。
【実施例３】
【００２３】
次に第三の実施例について図７を用いて説明する。
図７は実施例３の監視システムのブロック図である。７０１はレンズ、７０２は撮像素子、７０３はＡ／Ｄ変換部、７０４は画像処理部、７０５はＣｏｄｅｃ部、７０６は外部Ｉ／Ｆ部、７０７は異常検知部である。なお異常検知部７０７は図１の１０２〜１０６を含んでいる。
【００２４】
はじめに図７を用いて、本撮像装置の流れを説明する。レンズ７０１を通過して入射した光は撮像素子７０２で光電変換され、Ａ／Ｄ変換部７０３でデジタル信号に変換される。デジタル信号に変換された後のデータは、画像処理部７０４を経て異常検知部７０７に入力される。異常検知部７０７では入力された映像から異常度合いを検出し、その検出結果を用いて、特定人物に対する異常行動と判定した映像については、画像処理部７０４とＣｏｄｅｃ部７０５を次のように制御して処理する。即ち、人物特定が行いやすくなるように、異常行動時の映像については、記録映像のサイズを大きくして解像度を向上し、また映像のビットレートを高くする処理を行うように、画像処理部７０４とＣｏｄｅｃ部７０５を制御する。前記処理をされた映像データは、外部Ｉ／Ｆ部７０６から撮像装置の外部へ出力され、ネットワークなどの経路を経由して記録装置（監視レコーダ）やモニタ装置（図示せず）等へ伝送される。
【００２５】
異常検知部７０７における異常検知方法は、実施例１や実施例２と同様で良いが、実施例３に関しては監視カメラに異常検知部７０７が含まれる点が異なる。通常はカメラで撮影された映像は全てを監視レコーダといった監視機器に転送されるが、監視カメラの映像の高画質化がますます進むと伝送路の帯域を効率よく利用することが求められ、現在でも異常が発生した際の映像だけを転送し、あるいは異常のあった部分の映像の画質を向上した映像を転送することなどが実施されている。実施例３によれば、異常検知部７０７が撮像装置に含まれる事から、異常時の映像のみならず異常行動の前兆となる映像もネットワーク経由でレコーダに記録できる。従って本実施例によれば異常行動に関する検知漏れが軽減されるため、異常時の映像が転送されず監視レコーダに記録されない事態を防ぐことができる。ここでは具体例としてレコーダがネットワーク接続されている例を説明したが、監視システム内部にレコーダを内蔵する構成としてもよい。
【実施例４】
【００２６】
次に第四の実施例について図８、図９、図１０を用いて説明する。
図８は、実施例４の監視システムのブロック図である。８０１は監視カメラ、８０２はネットワーク、８０３は監視レコーダ、８０４はストレージ、８０５はネットワークで接続された他の監視システム、８０６は現在の映像、８０７は他のエリアから取得している監視システムの例えば過去の映像である。
【００２７】
図９は、実施例４の監視レコーダ８０３のブロック図である。９０１は閾値生成部、９０２は個人認証部、９０３は異常行動認識部、９０４は異常度比較部、９０５はデータベース検索部（以後、ＤＢ検索部）、９０６は異常通知部である。なお図９の９０１〜９０４と９０６は図１の１０２〜１０６と同様の構成であって良い。
【００２８】
監視カメラ８０１で撮影された映像はネットワーク８０２を経由して監視レコーダ８０３に映像を送信し、監視レコーダ８０３で異常行動の判定を行う。また判定に応じて特定の人物を例えば過去の画像から検索を行うが、その際、実施例４では例えば８０６で示すような監視カメラ８０１からの情報だけでなく、他のエリアなどの監視システム８０５から該当する人物の映像８０７を取得することで、広範囲の映像データから異常行動に関する検索を行うことができる。
【００２９】
次に、監視レコーダ８０３の異常行動の判定方法について図９を用いて説明する。
監視レコーダ８０３では実施例１の１０１〜１０３と同様に、個人認証部９０２で特定の人物を認証し、その特定の人物毎の異常行動を異常行動認識部９０３で検出する。そしてこの特定の人物の行動の異常度と、閾値生成部９０１によって定められた異常度の閾値レベルＡ及びＡ２を異常度比較部９０４で比較する。その際の閾値と特定の個人の異常度の関係を図１０に示す。
【００３０】
図１０は、実施例４の異常度を判定する閾値を説明する図である。
実施例４では図１０で示すように現在の映像から判断された異常行動認識結果プロット1001が、閾値Ａ〜閾値Ａ２の間にある場合、プロット1001で異常行動と認識された特定人物を、ＤＢ検索部905が他のエリアの監視システムから取得した例えば過去映像情報807から探し出す。
過去の映像情報を探し出されたプロット1001の人物の閾値とその異常度の関係の例を図１１に示す。
【００３１】
図１１は、実施例４の異常度を判定する閾値を説明する図１０とは別な図である。
図１１の例では、同一の監視エリアでは連続して閾値Ａ〜Ａ２に該当する異常行動はない例であるため、実施例１では異常行動と判定しないが、実施例４では他のエリアの過去画像から異常行動認識部９０３で異常を判定する。このため、閾値Ａ〜閾値Ａ２に該当する異常行動が、他の監視エリア１からはプロット１１０１、１１０３、他の監視エリア２からはプロット１１０４、１１０６として検出されるので、これらの異常行動の頻度に応じてプロット１００１の人物の行動を異常行動と判定する。なお本実施例では他のエリアから取得するデータは映像として説明しているが異常認識時に生成したメタデータであってもよい。
【００３２】
以上の説明において、監視レコーダ８０３の有するＤＢ検索部９０５は、他のエリアの監視システムから取得した過去映像情報８０７から特定の人物を検索するものとした。しかし、本実施例はこれに限定されるものではない。
例えば、他の監視システムから取得した現在の映像情報を検索しても良い。比較的近接して他の監視システムが設置されていれば、同じ人物が撮影される可能性がある。この場合、９０５を映像検索部と呼んでも良い。
また、監視システム自身が過去に取得した映像情報を検索しても良い。この場合、ＤＢ検索部９０５は過去に取得した映像情報を、ストレージ８０４から検索すると良い。
【実施例５】
【００３３】
次に第五の実施例について図１２を用いて説明する。
図１２は、実施例５の監視システムのブロック図である。１２０１はレンズ、１２０２は撮像素子、１２０３はＡ／Ｄ変換部、１２０４は画像処理部、１２０５はＣｏｄｅｃ部、１２０６は外部Ｉ／Ｆ部、１２０７は異常検知部、１２０８はネットワークである。異常検知部１２０７は、図９の９０１〜９０５や異常検知部９０６と同様の構成要素を含む。また、ネットワーク１２０８を介して接続された監視カメラ１２１０、監視カメラ１２１１は、上記１２０１〜１２０７で構成されている監視カメラ１２０９と同様の構成で良い。
【００３４】
実施例５の異常検知部１２０７の異常検知については実施例１と実施例２と同様で良く、また実施例３同様に監視カメラに異常検知部が含まれる。
本撮像装置の流れは、実施例３、図７と同様、撮影された映像は画像処理部１２０４を経て異常検知部１２０７に入力される。異常検知部１２０７の異常検知については実施例１や実施例２と同様であるが、実施例５に関しては監視カメラに異常検知部１２０７が含まれ、異常時の映像のみならず異常行動の前兆となる映像もネットワーク経由でレコーダに記録できる。従って本実施例によれば異常行動に関する検知漏れが軽減されるため、異常時の映像が転送されず監視レコーダに記録されない事態を防いでいる。
【００３５】
更に、実施例５では、監視カメラ１２０９で異常検知に用いるデータは監視カメラ１２０９で撮影した映像だけでなく、ネットワークを介した監視カメラ１２１０や１２１１といった他の監視カメラが撮影した、または撮影中の映像を例えばネットワーク接続された他の監視カメラやレコーダからネットワーク経由で取得し、異常検知を行う事が可能である。また本実施例では他の監視カメラから取得するデータは映像としているが、異常認識時に生成したメタデータであってもよい。
【００３６】
これまで説明した実施形態は一例であって、本発明を限定するものではない。例えば、監視カメラや監視システムのブロック構成、異常を判定する際の閾値の設定方法をはじめとして、他の実施形態を考えられるが、いずれも本発明の範疇にある。
【符号の説明】
【００３７】
１０１：カメラ、１０２：閾値判定部、１０３：個人認証部、１０４：異常行動認識部、１０５：異常度比較部、１０６：異常行動通知部、１０７：１０２〜１０６で構成された監視装置、１０８：ネットワーク、７０１：レンズ、７０２：撮像素子、７０３：Ａ／Ｄ変換部、７０４：画像処理部、７０５：Ｃｏｄｅｃ部、７０６：外部Ｉ／Ｆ部、７０７：異常検知部、８０１：監視カメラ、８０２：ネットワーク、８０３：監視レコーダ、８０４：ストレージ、８０５：ネットワークで接続された他の監視システム、８０６：現在の映像、８０７：他のエリアから取得する監視システムの過去の映像、９０１：閾値生成部、９０２：個人認証部、９０３：異常行動認識部、９０４：異常度比較部、９０５：データベース検索部、９０６：異常通知部、１２０１：レンズ、１２０２：撮像素子、１２０３：Ａ／Ｄ変換部、１２０４：画像処理部、１２０５：Ｃｏｄｅｃ部、１２０６：外部Ｉ／Ｆ部、１２０７：異常検知部、１２０８：ネットワーク、１２１０：監視カメラ、１２１１：監視カメラ。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体の異常な行動を監視する監視装置であって、
前記被写体を撮像した映像が供給され該映像が含む人物を特定する個人認証部と、
前記被写体を撮像した映像が供給され該映像が含む人物の行動の異常度を検出する異常行動認識部と、
前記個人認証部で特定された人物に応じて前記行動の異常度の閾値を定める閾値生成部と、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度と前記閾値生成部が定めた前記閾値を比較し前記人物の異常行動の有無を判定する異常度比較部と、
該異常度比較部が前記人物の異常行動が有ると判定した場合には外部の装置に対して異常を通知する異常通知部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合が所定の回数を重ねた場合には、又は／及び、所定の期間継続した場合には、
前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減することを特徴とする監視装置。
【請求項２】
請求項１に記載の監視装置において、
他の監視装置が撮像中の人物の映像をネットワークを介して検索する映像検索部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合には、
前記個人認証部は、前記映像検索部で検索された他の監視装置が撮像中の人物の映像を参照し、
該当する人物の映像が前記映像検索部で検索された場合には、
前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減することを特徴とする監視装置。
【請求項３】
被写体の異常な行動を監視する監視システムであって、
前記被写体を撮像しデジタル信号に変換する撮像部と、
該撮像部から供給された前記デジタル信号のビットレートを変換する画像処理部と、
該画像処理部から供給されたビットレート変換後のデジタル信号を前記監視システムの外部へ送出する外部インタフェース部と、
前記画像処理部におけるビットレート変換動作を制御する異常検知部を有し、
該異常検知部は、
前記撮像部が撮像した前記被写体の映像が供給され該映像が含む人物を特定する個人認証部と、
前記撮像部が撮像した前記被写体の映像が供給され該映像が含む人物の行動の異常度を検出する異常行動認識部と、
前記個人認証部で特定された人物に応じて前記行動の異常度の閾値を定める閾値生成部と、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度と前記閾値生成部が定めた前記閾値を比較し前記人物の異常行動の有無を判定する異常度比較部
を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合が所定の回数を重ねた場合には、又は／及び、所定の期間継続した場合には、前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減し、
該異常度比較部が前記人物の異常行動が有ると判定した場合には、前記画像処理部においてビットレート変換された後の前記デジタル信号のビットレートを増加させるよう前記画像処理部を制御することを特徴とする監視システム。
【請求項４】
請求項３に記載の監視システムにおいて、
前記異常検知部は、前記外部インタフェース部を介して他の監視装置が撮像中の人物の映像を検索する映像検索部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合には、
前記個人認証部は、前記映像検索部で検索された他の監視システムが撮像中の人物の映像を参照し、
該当する人物の映像が前記映像検索部で検索された場合には、
前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減することを特徴とする監視システム。
【請求項５】
請求項３に記載の監視システムにおいて、
前記異常検知部は、前記外部インタフェース部を介して他の監視システムが過去に撮像した人物の映像を検索するデータベース検索部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合には、
前記個人認証部は、前記データベース検索部で検索された他の監視システムが過去に撮像した人物の映像を参照し、
該当する人物の映像が前記データベース検索部で検索された場合には、
前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減することを特徴とする監視システム。
【請求項６】
請求項１に記載の監視装置であって、
過去に供給された人物の映像を格納する格納部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合には、
前記個人認証部は、前記格納部に格納された過去に供給された人物の映像を参照し、
該当する人物の映像が前記格納部に格納されていた場合には、
前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減することを特徴とする監視装置。
【請求項７】
請求項１に記載の監視装置であって、
他の監視装置が過去に供給された人物の映像を参照するデータベース検索部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合には、
前記個人認証部は、前記データベース検索部で検索された他の監視装置が過去に供給された人物の映像を参照し、
該当する人物の映像が前記データベース検索部で検索された場合には、
前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減することを特徴とする監視装置。
【請求項１】
被写体の異常な行動を監視する監視装置であって、
前記被写体を撮像した映像が供給され該映像が含む人物を特定する個人認証部と、
前記被写体を撮像した映像が供給され該映像が含む人物の行動の異常度を検出する異常行動認識部と、
前記個人認証部で特定された人物に応じて前記行動の異常度の閾値を定める閾値生成部と、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度と前記閾値生成部が定めた前記閾値を比較し前記人物の異常行動の有無を判定する異常度比較部と、
該異常度比較部が前記人物の異常行動が有ると判定した場合には外部の装置に対して異常を通知する異常通知部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合が所定の回数を重ねた場合には、又は／及び、所定の期間継続した場合には、
前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減することを特徴とする監視装置。
【請求項２】
請求項１に記載の監視装置において、
他の監視装置が撮像中の人物の映像をネットワークを介して検索する映像検索部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合には、
前記個人認証部は、前記映像検索部で検索された他の監視装置が撮像中の人物の映像を参照し、
該当する人物の映像が前記映像検索部で検索された場合には、
前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減することを特徴とする監視装置。
【請求項３】
被写体の異常な行動を監視する監視システムであって、
前記被写体を撮像しデジタル信号に変換する撮像部と、
該撮像部から供給された前記デジタル信号のビットレートを変換する画像処理部と、
該画像処理部から供給されたビットレート変換後のデジタル信号を前記監視システムの外部へ送出する外部インタフェース部と、
前記画像処理部におけるビットレート変換動作を制御する異常検知部を有し、
該異常検知部は、
前記撮像部が撮像した前記被写体の映像が供給され該映像が含む人物を特定する個人認証部と、
前記撮像部が撮像した前記被写体の映像が供給され該映像が含む人物の行動の異常度を検出する異常行動認識部と、
前記個人認証部で特定された人物に応じて前記行動の異常度の閾値を定める閾値生成部と、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度と前記閾値生成部が定めた前記閾値を比較し前記人物の異常行動の有無を判定する異常度比較部
を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合が所定の回数を重ねた場合には、又は／及び、所定の期間継続した場合には、前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減し、
該異常度比較部が前記人物の異常行動が有ると判定した場合には、前記画像処理部においてビットレート変換された後の前記デジタル信号のビットレートを増加させるよう前記画像処理部を制御することを特徴とする監視システム。
【請求項４】
請求項３に記載の監視システムにおいて、
前記異常検知部は、前記外部インタフェース部を介して他の監視装置が撮像中の人物の映像を検索する映像検索部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合には、
前記個人認証部は、前記映像検索部で検索された他の監視システムが撮像中の人物の映像を参照し、
該当する人物の映像が前記映像検索部で検索された場合には、
前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減することを特徴とする監視システム。
【請求項５】
請求項３に記載の監視システムにおいて、
前記異常検知部は、前記外部インタフェース部を介して他の監視システムが過去に撮像した人物の映像を検索するデータベース検索部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合には、
前記個人認証部は、前記データベース検索部で検索された他の監視システムが過去に撮像した人物の映像を参照し、
該当する人物の映像が前記データベース検索部で検索された場合には、
前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減することを特徴とする監視システム。
【請求項６】
請求項１に記載の監視装置であって、
過去に供給された人物の映像を格納する格納部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合には、
前記個人認証部は、前記格納部に格納された過去に供給された人物の映像を参照し、
該当する人物の映像が前記格納部に格納されていた場合には、
前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減することを特徴とする監視装置。
【請求項７】
請求項１に記載の監視装置であって、
他の監視装置が過去に供給された人物の映像を参照するデータベース検索部を有し、
前記異常行動認識部が検出した行動の異常度が、前記閾値生成部が生成した前記閾値よりも所定範囲内で小さい場合には、
前記個人認証部は、前記データベース検索部で検索された他の監視装置が過去に供給された人物の映像を参照し、
該当する人物の映像が前記データベース検索部で検索された場合には、
前記閾値生成部は、前記閾値を所定量低減することを特徴とする監視装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１２−４７２０（Ｐ２０１２−４７２０Ａ）
【公開日】平成２４年１月５日（２０１２．１．５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１３６０９０（Ｐ２０１０−１３６０９０）
【出願日】平成２２年６月１５日（２０１０．６．１５）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１月５日（２０１２．１．５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年６月１５日（２０１０．６．１５）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]