映像データを前景部分と背景部分にセグメント化する方法は、画素の統計的モデリングを利用する。背景の統計モデルが各画素ごとに構築され、入力映像フレーム内の各画素がその画素の背景統計モデルと比較される。比較に基づき、画素が前景または背景であると判定される。映像データをセグメントする方法は、さらに、インテリジェント映像監視システムを実施する方法に組み込まれてもよい。映像データをセグメント化する方法は、ハードウェアとしても実施されてもよい。 （もっと読む）

人間の検出及び追跡のために情景の内容の分析を実行するためのコンピュータに基づくシステムは、映像信号を受信するための映像入力と、映像入力から映像信号を受信し、映像信号を元に情景の内容を分析し、映像信号中に見られる１つ以上の対象を元にイベントを判定するための、映像入力に結合された内容分析モジュールと、映像信号、イベントに関連するデータ、又はシステムの設定及び動作に関連するデータを記憶するためのデータ記憶モジュールと、ユーザが内容分析モジュールをイベントに対して警告を生成するように設定することを可能にするための、内容分析モジュールに結合されたユーザインターフェースとを含むことができ、イベントが認識されると、内容分析モジュールが警告を生成する。 （もっと読む）

ビデオカメラは、実行可能な位置から監視対象領域を監視できる。オブジェクトフロー推定モジュールは、監視対象領域のオブジェクトの移動方向を監視する。オブジェクトフロー推定モジュールは、常に移動するオブジェクトを他のオブジェクトと区別できる。オブジェクト数推定モジュールは、オブジェクト密度（たとえば混雑）を算出できる。オブジェクト密度分類モジュールは、密度をカスタマイズ可能なカテゴリに分類できる。 （もっと読む）

ビデオ監視システムは、ビデオプリミティブを抽出し、イベント判別子を使用してビデオプリミティブからイベント発生を抽出する。このシステムは、抽出されたイベント発生に基づいて警報といった応答を行うことができる。 （もっと読む）

ビデオを処理する手法は、シーンの頭上視野からのビデオを受け取るステップと、ビデオの中で、動いているピクセルを検出するステップと、検出された、動いているピクセルに基づいて、ビデオの中で線分を検出するステップと、検出された線分に基づいて、ビデオの中で監視対象を識別するステップと、識別された監視対象に基づいて、ビデオの中で監視対象を追跡するステップと、ビデオの中で、追跡されている監視対象を管理するステップと、を含んでいる。 （もっと読む）

ビデオベースの人間検証システム及び方法は、ビデオを取得してビデオ出力を生成するようになっているビデオセンサを備え得る。ビデオセンサは、ビデオカメラを含むことができる。ビデオベースの人間検証システムは、ビデオを処理して人間の存在を検証するようになっているプロセッサを、更に備え得る。警報パネルをビデオセンサに結合することが可能であり、警報パネルは、ビデオセンサからのビデオ出力又は警告情報を受信するようになっている。 （もっと読む）

ビデオ監視システムは、ビデオプリミティブを取り出し、ビデオプリミティブからイベント識別子を使用してイベント発生を取り出す。本システムは、取り出したイベント発生に基づいて、アラームなどの応答を実行することができる。 （もっと読む）

ビデオ監視システムがセットアップされ、較正され、タスク割り当てが行われ、運用される。システムは、ビデオプリミティブを抽出し、イベント判別子を使ってビデオプリミティブからイベント発生を抽出する。システムは、抽出されたイベント発生に基づいて、警報などの応答を引き受けることができる。 （もっと読む）

映像は、映像のための背景モデルを維持し、映像内の標的を検出し、標的が静止標的であるかどうかを検出し、静止標的を、背景モデルへの挿入または背景モデルからの移動として分類することにより処理される。
（もっと読む）

入力動画列は、対象物情報を取得するために入力動画列を処理し、少なくとも１つの対象物特性マップを上記対象物情報に基いて構築することによって処理されてもよい。また、対象物特性マップは、様々なイベント、特に動画監視に関係するイベントを検知するために用いられてもよい。
（もっと読む）