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Fターム[5C054GB15]の内容

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Fターム[5C054GB15]に分類される特許

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【課題】ユーザが望むフレームの画像データを高精度に検出することができ、効率よく動画の観測、評価を行うことが可能な画像処理システムを提供する。
【解決手段】連続した複数フレームの画像データを記憶する画像データ記憶部203と、記憶された画像データを表示する表示部207と、表示された画像データにおいて注目領域を設定する注目領域設定部210と、設定された注目領域について、画像データ記憶部203に記憶された隣接するフレームの画像データを比較して、その変化量を検出する変化量検出部204と、検出された変化量が所定の閾値を超えたことを判定する変化判定部205と、変化判定部205によって所定の閾値を超えたと判定されたフレームの画像データをインデックスとして記憶するインデックス記憶部206とを備える画像処理システムを採用する。 (もっと読む)


【課題】撮像された画像内に存在する人物の人数を推定することが可能な映像監視システム及び人数推定方法を実現する。
【解決手段】撮像機器から取得した映像信号に基づく画像データから方向に関する特徴を算出するとともに、前記方向に関する特徴についてのヒストグラムを所定の大きさの時空間において算出した時空間ヒストグラムを作成し、前記時空間ヒストグラムから動きの複雑さを表す時空間評価値を算出するとともに、前記時空間評価値の時間変化を算出し、前記時空間評価値の時間変化から画像内または特定領域に存在する人数が2人以上の所定人数以上か否かを推定する。 (もっと読む)


【課題】 照明環境により画像情報に人物の顔の情報が不足する場合であっても当該人物が不審者であるか否か判定可能とする。
【解決手段】 監視空間において顔を隠蔽した不審者を検出する画像監視装置であって、周期的に監視空間を撮像して監視画像を取得する撮像部と、予め人物の顔特徴情報を記憶するとともに撮像部が取得する監視画像を記憶する記憶部と、監視画像から人物の頭部に相当する入力頭部領域を抽出する頭部抽出部と、入力頭部領域が顔の特徴情報を有しているか顔特徴情報を用いて判定する顔特徴判定部と、周期的に取得される複数の監視画像間において対応する入力頭部領域を追跡する追跡部と、顔特徴判定部にて入力頭部領域に顔の特徴情報無しと判定された場合、追跡部にて対応付けされた過去の入力頭部領域を用いて、顔を隠蔽した不審者であるか否かを判定する不審者検出部と、を備える。
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【課題】監視空間内において顔を隠蔽している人物を不審者として判定する画像監視装置において、顔を隠蔽した者が監視空間を走り抜けて撮像範囲外に消失した場合でも不審者とその他の人物を確実に識別可能とする。
【解決手段】画像監視装置1は、撮像部2にて取得された入力画像中から人物領域を抽出し、さらに人物領域周辺部から頭部候補領域を抽出する。そして抽出された頭部候補領域が顔隠蔽者か否か判定し、複数画像中で顔隠蔽者が所定回数検出された場合に不審者と判定するが、顔隠蔽者が重要監視物方向に移動した後、消失した場合は上記所定回数に満たない場合でも不審者と判定する。 (もっと読む)


【課題】監視空間内において顔を隠蔽している人物を不審者として判定する画像監視装置において、人物の後頭部等を顔隠蔽者と誤判定することを防止する。
【解決手段】画像監視装置1は、撮像部2にて取得された入力画像中から人物領域を抽出し、さらに人物領域周辺部から頭部候補領域を抽出する。そして抽出された頭部候補領域が顔隠蔽者か否か判定する際に、肌領域の重心位置が頭部候補領域の中心付近の所定領域内にある場合に、顔隠蔽者と判定する。 (もっと読む)


【課題】オブジェクトの検知精度を確保し、且つ、本体のコストダウンを図ったオブジェクト検知装置を提供する。
【解決手段】オブジェクト検知装置1は、画像処理部3が予め定めた第1の時間に渡って撮像装置10が監視エリアを撮像したフレーム画像から第1の時間平均画像を生成するとともに、予め定めた第2の時間に渡って撮像装置が監視エリアを撮像したフレーム画像から第2の時間平均画像を生成する。第1の時間は、第2の時間よりも長い。また、画像処理部3は、第1の時間平均画像と、第2の時間平均画像との差分画像を生成する。画像処理部3は、差分画像にあらわれたオブジェクトの形状や大きさ等から、そのオブジェクトの種類を判別する。 (もっと読む)


【課題】夜間や霧の発生等が原因でカメラの映像が不鮮明である場合でも、カメラにより撮影されている場所を容易に把握することができる映像監視装置を得ることを目的とする。
【解決手段】画角制御部12からカメラ11のPTZ値を取得して、データベース15から上記PTZ値に関連付けられている輪郭データ及び表示座標を取得するデータ取得部14bを設け、映像出力部16が、カメラ11から出力された映像内の上記表示座標に、データ取得部14bにより取得された輪郭データが示す輪郭を表す線を重畳し、輪郭重畳後の映像を出力する。 (もっと読む)


【課題】 切出し範囲を移動させつつ全周囲画像から切出し範囲の画像を切出して平面画像を生成するにあたり、演算量やメモリアクセスを軽減できる画像生成装置を提供する。
【解決手段】 歪みを有する全周囲画像から切出した切出し範囲について平面画像を生成する画像生成装置1は、全周囲画像を取得する全周囲画像取得部11と、全周囲画像中の切出し範囲を指定する切出し範囲指定部14と、切出し範囲から過去の平面画像を再利用できる再利用領域と、過去の画像を再利用できない新規領域とを求める再利用領域計算部17と、過去の平面画像を蓄積するための平面画像蓄積部20と、全周囲画像の新規領域に対して歪み補正を行う歪み補正部18と、平面画像蓄積部20に蓄積された平面画像中の再利用領域の画像と、歪み補正部にて歪み補正された新規領域の画像とを合成することで、平面画像を生成して、平面画像蓄積部20に出力する合成部19とを備えている。 (もっと読む)


【課題】物体の存在度合いを定量的に評価し、当該評価に応じた安全化支援および効率化支援を行う。
【解決手段】画像データから物体の線分情報を抽出する線分抽出部14と、入力された画像データの線分情報と、記録部15に記録された画像データの線分情報とを比較し、線分情報の変化を検出する特徴的変化判定部16と、入力された画像データと記録部15に記録された画像データを参照して、特徴的変化判定部16が検出した線分情報の変化の発生箇所を特定する画像比較部17と、特徴的変化判定部16が検出した線分情報の変化について定量的評価を行うと共に、当該定量的評価と画像比較部17が特定した線分情報の変化の発生箇所とを表示装置3に表示する効率化制御部18とを備えた。 (もっと読む)


【課題】不審者の侵入を検出したい窓などにおいて、不審者を検出するための専用のセンサを取り付ける必要なくドア以外の場所から侵入してきた不審者を判断することのできる不審者判断装置を提供する。
【解決手段】人204を観測装置101により検出し、人の検出履歴を人検出履歴データベース102に記憶し、人を初めて検出した観測値を初回検出観測値推定手段103により推定し、部屋201における入口としてのドア位置と、初回検出観測値推定手段にて推定された初めて人を検出した位置とを比較して人が不審者か否かを判断する。 (もっと読む)


【課題】監視領域内に存在する植栽の前を移動する侵入物体を検出するとともに、植栽の揺れによる誤検出を抑制できる侵入物体検出装置を提供する。
【解決手段】侵入物体検出装置100は、監視領域を撮影した監視画像を取得する撮像部10と、監視領域に侵入物体が存在しない状況において監視領域を撮影した画像である背景画像と、植栽が撮像されている画像上の領域を示す植栽領域を記憶する記憶部20と、監視画像と背景画像の差分によって、輝度値が変化した変化領域を抽出する変化領域抽出手段31と、変化領域について、変化領域が植栽領域と重なっている場合に重なっていない場合より侵入物体らしさが低くなる侵入物体らしさの度合いを表す侵入物体属性値を算出し、侵入物体属性値に基づいて変化領域が侵入物体によるものか否かを判定する判定手段36を有する。 (もっと読む)


【課題】目標追跡装置において、追跡目標が遮蔽物に遮蔽され、遮蔽物が追跡対象となっている場合における追跡目標の検出精度を高める。
【解決手段】追跡目標指定受付部と、追跡対象設定部と、撮像装置から連続して入力される入力画像内において、追跡対象設定部によって設定された追跡対象を、サイズ情報を含む検出情報を基準に検出して追跡する追跡処理部とを備え、追跡対象設定部は、入力画像内において追跡目標を認識した場合は、追跡目標を追跡対象として設定し、入力画像内において追跡目標が遮蔽物に遮蔽された場合は、遮蔽物を追跡対象として設定するとともに、遮蔽物と追跡目標とのサイズ比を取得し、追跡対象となっている遮蔽物の入力画像内でのサイズ変動と取得したサイズ比とに基づいて追跡目標の検出情報に含まれるサイズ情報を更新して、追跡目標の再出現を検出する。 (もっと読む)


【課題】信号機が設置されていないような、特に見通しが悪い交差点では交通事故を回避し難い。
【解決手段】交差点に設置しているネットワークカメラから出力される映像信号を交通管制センターに送信し、交通管制センターにてその映像から人物や自動車の検知情報をデータベース化し、交差点付近の自動車にあるカーナビゲーションに検知データおよび事故データを送信することにより、交差点付近の状況を運転手に認識させることで交通事故回避の可能性を高めた交通情報提供システム。 (もっと読む)


【課題】ネットワークカメラ異常検知及び通報システムを提供する。
【解決手段】ネットワークカメラ10で撮影した画像データを、IPネットワーク20を経由して画像解析装置30が受信する。直近の所定時間内に受信した複数の画像データから平均画像データを平均画像生成手段31bが生成し、画像データ比較手段31cによって画像の変化の度合いを算出し、変化の度合いが所定の閾値を超えた場合、異常検知・通報手段31dによって監視用端末50に通報が行われる。 (もっと読む)


【課題】複数の画像解析処理を同時に実行する場合に、解析処理がスキップされたことをクライアント側で区別できるようにする。
【解決手段】配信側で間に合った解析処理には解析した結果を、間に合わなかった解析処理には最後に解析した結果を、何フレーム前の情報であるかを示す情報と一緒に保存し、現在の解析結果としてクライアントに配信する。クライアント側では、間に合った解析結果と、間に合わなかった解析結果とを区別して表示する。 (もっと読む)


【課題】プライバシーマスクによって被写体を適切に隠すことが可能な画像処理装置を提供する。
【解決手段】監視カメラ10は、画像の被写体に対して閉領域からなるプライバシーマスクを付加するプライバシーマスク付加部と、一の画像における被写体の特徴量に基づいて、他の画像における被写体の位置を検出する被写体検出部14と、ズーム及び回転による被写体の画像内における移動に応じて、プライバシーマスクの表示位置を演算するプライバシーマスク表示演算部16と、を備え、プライバシーマスク表示演算部16は、ズーム時には、被写体検出部によって検出された被写体の位置に基づいて、プライバシーマスクが被写体を追跡するようにプライバシーマスクの位置を補正し、回転時には、当該回転の角度に基づいて、プライバシーマスクが前記被写体を追跡するようにプライバシーマスクの位置を補正する。 (もっと読む)


【課題】 乗りかご内の犯罪等の立証に利用できる顔アップ画像を確保することにある。
【解決手段】 エレベータドアのドア開状態を検出し出力するドア開検出センサ14と、乗りかご2内に入って来た被写体を撮影するパン・チルト機構部22を備えた監視カメラ21と、この監視カメラ21で撮影された画像の中の被写体が人間か否かを認識し、人間であると認識したときに当該人間の顔位置を認証する顔認証処理部31及び認証された顔位置に従ってパン・チルト機構部を介して監視カメラが前記顔位置に向くように追尾し、かつ所定の大きさの顔アップ画像となるようにズームアップした後に焦点調整を行い、該当人間の顔アップ画像を撮影して記録する追尾撮影処理部32を有する顔認証追尾処理装置5とを備えたエレベータの防犯用追尾撮影システである。 (もっと読む)


【課題】賊に悟られることなく、異常事態の発生を検出して、その異常事態の発生を通報できる非常通報装置を提供する。
【解決手段】非常通報装置1は、監視領域を撮影した監視画像に含まれる人物の画像が予め登録されている正規利用者の画像か否か判定する照合部63と、その人物が正規利用者であり、かつ監視画像に基づいてその人物が所定の非常行動を取ったか否か判定する非常行動検出部64と、非常行動検出部64が非常行動を取ったと判定すると非常通報する通報部67とを有する。 (もっと読む)


【課題】各情報の記録の同時性に富み、走行画像、運転情報の記録の改ざんが不可能となる、信頼性の高い車載用撮像装置を提供する。
【解決手段】本発明の車載用撮像装置10によれば、自車に搭載した撮像部11によって、少なくとも自車の走行前方が撮影される。また、運転手の運転動作に係る情報、例えばアクセル踏み量、ブレーキ踏み量やハンドル舵角の運転手の運転動作に係る情報と、走行速度、エンジン回転数車両の走行状態に係る情報とを含む運転情報を運転情報変換手段11−2によって画像データに変換される。そして、画像合成部11−3によって少なくとも自車の走行前方の画像データに、上記運転情報の画像データが重ね合わされる。更に、上記画像合成手段11−3によって重ね合わされた1つの画像データは記憶手段13に記憶される。 (もっと読む)


【課題】車両の挙動如何にかかわらず、撮像された画像から検出された対象物の位置を、より良好な精度で判定する。
【解決手段】車両に搭載されたカメラを用いて車両の周辺を撮像し、撮像された画像に基づいて、実空間において車両から所定値以上の距離を有し、かつ所定値以上の高さに位置すると推定される遠方物体を検出する。また、撮像された画像に基づいて、所定の対象物を検出する。画像上において、該検出された遠方物体に含まれる所定の点を基準として、該検出された対象物に含まれる所定の点の位置を特定する。該画像上の該特定された位置に基づいて、実空間上の対象物の位置を算出する。画像において、遠方物体に対する対象物の相対的な位置関係は、車両のピッチング等の影響を受けないため、該ピッチング等の影響を受けることなく、対象物の実空間上の位置を求めることができる。 (もっと読む)


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