(57)【要約】【課題】顔認証の認証率の低下を抑制すること。【解決手段】画像処理サーバ１００は、顔認証を実行する。画像処理サーバ１００は、自動絞り機能を有するネットワークカメラ２００＿ｉに設定されている絞り値を取得する取得部１３２と、絞り値が閾値以上であるか否かを判定する状況判定部１３３と、絞り値が閾値以上である場合、ネットワークカメラ２００＿ｉが絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像をネットワークカメラ２００＿ｉに撮像させるためのパラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定する第１のパラメータ設定部１３４と、を有する。【選択図】図１
2020039043.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔認証を実行する情報処理装置であって、
自動絞り機能を有する撮像装置に設定されている絞り値を取得する取得部と、
前記絞り値が閾値以上であるか否かを判定する状況判定部と、
前記絞り値が閾値以上である場合、前記撮像装置が前記絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像を前記撮像装置に撮像させるためのパラメータを前記撮像装置に設定する第１のパラメータ設定部を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記状況判定部は、昼間を示す時間帯と現在時刻とに基づいて、前記パラメータを前記撮像装置に設定するか否かを判定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記状況判定部は、予め決められたスケジュールに基づいて、前記パラメータを前記撮像装置に設定するか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
自動絞り機能を有する撮像装置から画像を取得する情報処理装置であって、
前記撮像装置から取得した画像に基づいて顔認証を実行する画像処理部と、
前記顔認証の結果を示す履歴情報を取得するログ取得部と、
前記履歴情報から、前記撮像装置から取得した画像内の顔と検出対象者の顔との一致度を検出し、前記一致度が閾値以下であるか否かを判定する状況判定部と、
前記一致度が閾値以下である場合、前記撮像装置に設定されている絞り値に基づいて前記撮像装置が撮像した画像内の明るさよりも明るい画像を前記撮像装置に撮像させるためのパラメータを前記撮像装置に設定する第１のパラメータ設定部を有する情報処理装置。
【請求項５】
前記パラメータは、前記絞り値を小さくするためのパラメータである、
請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記パラメータは、前記撮像装置に設定されているゲイン値を大きくするためのパラメータである、
請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
プロセッサを有し、
前記取得部は、前記プロセッサの使用率を取得し、
前記状況判定部は、前記プロセッサの使用率が閾値以上であるか否かを判定し、
前記第１のパラメータ設定部は、前記プロセッサの使用率が閾値以上である場合、前記撮像装置の現在のフレームレートよりも低いフレームレートで前記撮像装置に撮像させる、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
揮発性記憶装置を有し、
前記状況判定部は、前記揮発性記憶装置の空き容量が閾値以下であるか否かを判定し、
前記第１のパラメータ設定部は、前記揮発性記憶装置の空き容量が閾値以下である場合、前記撮像装置の現在のフレームレートよりも低いフレームレートで前記撮像装置に撮像させる、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記取得部は、前記撮像装置の現在のフレームレートを取得し、
前記状況判定部は、前記撮像装置の現在のフレームレートが閾値以上であるか否かを判定し、
前記第１のパラメータ設定部は、前記撮像装置の現在のフレームレートが閾値以上である場合、前記撮像装置の現在のフレームレートよりも低いフレームレートで前記撮像装置に撮像させる、
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
画像処理を実行する画像処理部と、
前記画像処理の履歴を示す履歴情報を取得する状況取得部と、
を有し、
前記状況判定部は、前記履歴情報に基づいて、予め決められた時間当たりに前記画像処理が実行された画像枚数を検出し、前記画像枚数が閾値以上であるか否かを判定し、
前記第１のパラメータ設定部は、前記画像枚数が閾値以上である場合、前記撮像装置の現在のフレームレートよりも低いフレームレートで前記撮像装置に撮像させる、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
画像処理を実行する画像処理部と、
第２のパラメータ設定部と、
を有し、
前記第２のパラメータ設定部は、前記プロセッサの使用率が閾値以上である場合、前記画像処理部が予め決められた時間当たりに前記画像処理を実行している画像枚数よりも少ない画像枚数に対して前記画像処理を前記画像処理部に実行させる、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
自動絞り機能を有する撮像装置であって、
絞り値に基づいて画像を撮像する撮像部と、
前記絞り値を取得する取得部と、
前記絞り値が閾値以上であるか否かを判定する状況判定部と、
前記絞り値が閾値以上である場合、前記撮像部が前記絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像を前記撮像部に撮像させるためのパラメータを前記撮像部に設定する第１のパラメータ設定部を有する撮像装置。
【請求項１３】
前記状況判定部は、昼間を示す時間帯と現在時刻とに基づいて、前記パラメータを前記撮像部に設定するか否かを判定する、
請求項１２に記載の撮像装置。
【請求項１４】
前記状況判定部は、予め決められたスケジュールに基づいて、前記パラメータを前記撮像部に設定するか否かを判定する、請求項１２に記載の撮像装置。
【請求項１５】
顔認証を実行する情報処理装置と通信し、かつ自動絞り機能を有する撮像装置であって、
絞り値に基づいて画像を撮像する撮像部と、
前記撮像部が撮像した画像を用いて前記情報処理装置が実行した前記顔認証の結果に基づく、前記撮像部が撮像した画像内の顔と検出対象者の顔との一致度が閾値以下であるか否かを判定する状況判定部と、
前記一致度が閾値以下である場合、前記撮像部が前記絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像を前記撮像部に撮像させるためのパラメータを前記撮像部に設定する第１のパラメータ設定部を有する撮像装置。
【請求項１６】
前記パラメータは、前記絞り値を小さくするためのパラメータである、
請求項１２から１５のいずれか１項に記載の撮像装置。
【請求項１７】
前記パラメータは、前記撮像部に設定されているゲイン値を大きくするためのパラメータである、
請求項１２から１５のいずれか１項に記載の撮像装置。
【請求項１８】
前記取得部は、画像処理を実行する情報処理装置が有するプロセッサの使用率を取得し、
前記状況判定部は、前記プロセッサの使用率が閾値以上であるか否かを判定し、
前記第１のパラメータ設定部は、前記プロセッサの使用率が閾値以上である場合、前記撮像部の現在のフレームレートよりも低いフレームレートで前記撮像部に撮像させる、
請求項１２に記載の撮像装置。
【請求項１９】
前記取得部は、前記情報処理装置が有する揮発性記憶装置の空き容量を取得し、
前記状況判定部は、前記揮発性記憶装置の空き容量が閾値以下であるか否かを判定し、
前記第１のパラメータ設定部は、前記揮発性記憶装置の空き容量が閾値以下である場合、前記撮像部の現在のフレームレートよりも低いフレームレートで前記撮像部に撮像させる、
請求項１８に記載の撮像装置。
【請求項２０】
前記取得部は、前記撮像部の現在のフレームレートを取得し、
前記状況判定部は、前記撮像部の現在のフレームレートが閾値以上であるか否かを判定し、
前記第１のパラメータ設定部は、前記撮像部の現在のフレームレートが閾値以上である場合、前記撮像部の現在のフレームレートよりも低いフレームレートで前記撮像部に撮像させる、
請求項１９に記載の撮像装置。
【請求項２１】
前記状況判定部は、予め決められた時間当たりに前記画像処理が実行された画像枚数が閾値以上であるか否かを判定し、
前記第１のパラメータ設定部は、前記画像枚数が閾値以上である場合、前記撮像部の現在のフレームレートよりも低いフレームレートで前記撮像部に撮像させる、
請求項１８に記載の撮像装置。
【請求項２２】
第２のパラメータ設定部を有し、
前記第２のパラメータ設定部は、前記プロセッサの使用率が閾値以上である場合、前記情報処理装置が予め決められた時間当たりに前記画像処理を実行している画像枚数よりも少ない画像枚数に対して前記画像処理を前記情報処理装置に実行させる、
請求項１８に記載の撮像装置。
【請求項２３】
自動絞り機能を有する撮像装置に設定されている絞り値を取得する取得部と、
前記絞り値が閾値以上であるか否かを判定する状況判定部と、
前記絞り値が閾値以上である場合、前記撮像装置が前記絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像を前記撮像装置に撮像させるためのパラメータを前記撮像装置に設定する第１のパラメータ設定部を有する判定設定装置。
【請求項２４】
前記状況判定部は、昼間を示す時間帯と現在時刻に基づいて、前記パラメータを前記撮像装置に設定するか否かを判定する、
請求項２３に記載の判定設定装置。
【請求項２５】
前記状況判定部は、予め決められたスケジュールに基づいて、前記パラメータを前記撮像装置に設定するか否かを判定する、請求項２３に記載の判定設定装置。
【請求項２６】
顔認証を実行する情報処理装置と自動絞り機能を有する撮像装置と通信する判定設定装置であって、
絞り値に基づいて前記撮像装置が撮像した画像を用いて前記情報処理装置が実行した前記顔認証の結果に基づく、前記撮像装置が撮像した画像内の顔と検出対象者の顔との一致度が閾値以下であるか否かを判定する状況判定部と、
前記一致度が閾値以下である場合、前記撮像装置が前記絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像を前記撮像装置に撮像させるためのパラメータを前記撮像装置に設定する第１のパラメータ設定部を有する判定設定装置。
【請求項２７】
前記パラメータは、前記絞り値を小さくするためのパラメータである、
請求項２３から２６のいずれか１項に記載の判定設定装置。
【請求項２８】
前記パラメータは、前記撮像装置に設定されているゲイン値を大きくするためのパラメータである、
請求項２３から２７のいずれか１項に記載の判定設定装置。
【請求項２９】
前記取得部は、画像処理を実行する情報処理装置が有するプロセッサの使用率を取得し、
前記状況判定部は、前記プロセッサの使用率が閾値以上であるか否かを判定し、
前記第１のパラメータ設定部は、前記プロセッサの使用率が閾値以上である場合、前記撮像装置の現在のフレームレートよりも低いフレームレートで前記撮像装置に撮像させる、
請求項２３に記載の判定設定装置。
【請求項３０】
前記取得部は、前記情報処理装置が有する揮発性記憶装置の空き容量を取得し、
前記状況判定部は、前記揮発性記憶装置の空き容量が閾値以下であるか否かを判定し、
前記第１のパラメータ設定部は、前記揮発性記憶装置の空き容量が閾値以下である場合、前記撮像装置の現在のフレームレートよりも低いフレームレートで前記撮像装置に撮像させる、
請求項２９に記載の判定設定装置。
【請求項３１】
前記取得部は、前記撮像装置の現在のフレームレートを取得し、
前記状況判定部は、前記撮像装置の現在のフレームレートが閾値以上であるか否かを判定し、
前記第１のパラメータ設定部は、前記撮像装置の現在のフレームレートが閾値以上である場合、前記撮像装置の現在のフレームレートよりも低いフレームレートで前記撮像装置に撮像させる、
請求項３０に記載の判定設定装置。
【請求項３２】
前記状況判定部は、予め決められた時間当たりに前記画像処理が実行された画像枚数が閾値以上であるか否かを判定し、
前記第１のパラメータ設定部は、前記画像枚数が閾値以上である場合、前記撮像装置の現在のフレームレートよりも低いフレームレートで前記撮像装置に撮像させる、
請求項２９に記載の判定設定装置。
【請求項３３】
第２のパラメータ設定部を有し、
前記第２のパラメータ設定部は、前記プロセッサの使用率が閾値以上である場合、前記情報処理装置が予め決められた時間当たりに前記画像処理を実行している画像枚数よりも少ない画像枚数に対して前記画像処理を前記情報処理装置に実行させる、
請求項２９に記載の判定設定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、撮像装置、及び判定設定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人及び物を検出する技術が知られている。例えば、サーバは、パターンマッチングの技術を用いて、カメラで撮像した画像内の人を検出する。ここで、複数のカメラの動作を制御する画像処理システムが提案されている（特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−２０４３７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、人及び物を撮像するカメラは、自動的にレンズを通る光の量を調整する場合がある。例えば、カメラが昼間に施設の入口に存在する人を撮像する場合、カメラは、外が非常に明るいため、自動的にレンズを通る光の量を少なくし、画像全体を極度に明るくならないようにする。しかし、自動的にレンズを通る光の量を少なくした結果、カメラが撮像した画像内の人の顔が暗くなる。人の顔が暗くなることは、顔認証の認証率の低下になる。
【０００５】
本発明の目的は、顔認証の認証率の低下を抑制することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様に係る情報処理装置が提供される。情報処理装置は、顔認証を実行する。情報処理装置は、自動絞り機能を有する撮像装置に設定されている絞り値を取得する取得部と、前記絞り値が閾値以上であるか否かを判定する状況判定部と、前記絞り値が閾値以上である場合、前記撮像装置が前記絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像を前記撮像装置に撮像させるためのパラメータを前記撮像装置に設定する第１のパラメータ設定部を有する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、顔認証の認証率の低下を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１の画像処理システムを示す図である。
【図２】（Ａ），（Ｂ）は、比較例（その１）を示す図である。
【図３】実施の形態１の画像処理サーバが有するハードウェアの構成を示す図である。
【図４】実施の形態１の画像処理サーバの構成を示す機能ブロック図である。
【図５】実施の形態１の判定設定部の構成を示す機能ブロック図である。
【図６】実施の形態１の画像処理サーバが実行する処理を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態２の画像処理システムを示す図である。
【図８】実施の形態２の判定設定部の構成を示す機能ブロック図である。
【図９】実施の形態２のネットワークカメラ２００＿ｉが実行する処理を示すフローチャートである。
【図１０】実施の形態３の画像処理システムを示す図である。
【図１１】実施の形態３の判定設定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１２】実施の形態３の判定設定装置が実行する処理を示すフローチャートである。
【図１３】（Ａ），（Ｂ）は、比較例（その２）を示す図である。
【図１４】実施の形態４の画像処理サーバの構成を示す機能ブロック図である。
【図１５】実施の形態４の判定設定部の構成を示す機能ブロック図である。
【図１６】実施の形態４の画像処理サーバが実行する処理を示すフローチャートである。
【図１７】実施の形態５の画像処理システムを示す図である。
【図１８】実施の形態５の判定設定部の構成を示す機能ブロック図である。
【図１９】実施の形態５のネットワークカメラが実行する処理を示すフローチャートである。
【図２０】実施の形態６の画像処理システムを示す図である。
【図２１】実施の形態６の判定設定装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２２】実施の形態６の判定設定装置が実行する処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら実施の形態を説明する。以下の実施の形態は、例にすぎず、本発明の範囲内で種々の変更が可能である。
【００１０】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１の画像処理システムを示す図である。画像処理システムは、画像処理サーバ１００、ネットワークカメラ２００＿１，…，２００＿ｎ（ｎは、正の整数）ディスプレイ１０、及びスイッチングハブ１１を含む。
画像処理サーバ１００は、ディスプレイ１０と接続している。画像処理サーバ１００は、スイッチングハブ１１を介して、ネットワークカメラ２００＿１，…，２００＿ｎと通信する。
【００１１】
画像処理サーバ１００は、顔認証を実行することができる。例えば、画像処理サーバ１００は、予め見つけたい人（以下、検出対象者）の顔を記憶する。画像処理サーバ１００は、ネットワークカメラ２００＿１，…，２００＿ｎが撮像した画像を取得する。画像処理サーバ１００は、取得した画像の中に検出対象者の顔が存在するか否かを判定する。画像処理サーバ１００は、画像の中に検出対象者の顔が存在した場合、警備灯（図示を省略）を点灯させてもよい。画像処理サーバ１００は、警備灯を点灯させることで、事件発生前の早期警戒に寄与することができる。
【００１２】
また、ネットワークカメラ２００＿１，…，２００＿ｎは、店に設置されてもよい。画像処理サーバ１００は、ネットワークカメラ２００＿１，…，２００＿ｎが撮像した画像内に存在する人数を検出する。これにより、画像処理サーバ１００は、店に来訪した来訪者の数を検出できる。来訪者の数は、マーケティングに活用することができる。
画像処理サーバ１００は、顔認証の結果又は検出した人数をディスプレイ１０に表示する。ここで、顔認証又は人数を検出する処理を画像処理と表現する。
【００１３】
スイッチングハブ１１には、映像閲覧用ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）及び映像記録用レコーダが接続されてもよい。この場合、ネットワークカメラ２００＿１，…，２００＿ｎは、撮像した画像を映像閲覧用ＰＣと映像記録用レコーダに送信する。すなわち、ネットワークカメラ２００＿１，…，２００＿ｎは、映像閲覧用ＰＣと映像記録用レコーダに映像を配信する。なお、ネットワークカメラ２００＿１，…，２００＿ｎ、映像閲覧用ＰＣ、及び映像記録用レコーダを含むシステムは、メーカーにより構成又は仕様が異なる。映像記録用レコーダは、映像を記録する。映像閲覧用ＰＣには、ディスプレイが接続される。ユーザは、映像閲覧用ＰＣを操作し、当該ディスプレイに表示される映像を確認できる。また、映像閲覧用ＰＣは、映像記録用レコーダに格納されている映像を取得し、取得した映像を当該ディスプレイに表示することもできる。
画像処理サーバ１００は、映像記録用レコーダから映像を取得して、顔認証などを実行してもよい。すなわち、映像閲覧用ＰＣ及び映像記録用レコーダを含むシステムと画像処理サーバ１００とは、ネットワークカメラ２００＿１，…，２００＿ｎを共有する。
【００１４】
ここで、ネットワークカメラ２００＿１，…，２００＿ｎを総称して、ネットワークカメラ２００＿ｉ（ｉは、１以上でｎ以下の整数）とする。
画像処理サーバ１００は、情報処理装置とも言う。ネットワークカメラ２００＿ｉは、撮像装置とも言う。また、ネットワークカメラ２００＿ｉは、自動絞り機能を有する。ネットワークカメラ２００＿ｉは、自動絞り機能を用いて絞り値を変更することができる。
【００１５】
次に、比較例を説明する。
図２（Ａ），（Ｂ）は、比較例（その１）を示す図である。図２（Ａ）は、ネットワークカメラが夜間に施設の入口に存在する人を撮像した画像３１である。画像３１は、外が暗く、施設内が照明により明るいため、人の顔が明確に写っていることを示している。
図２（Ｂ）は、ネットワークカメラが昼間に施設の入口に存在する人を撮像した画像３２である。ネットワークカメラは、施設の入口に日光が差し込まれた場合、外が非常に明るいため、自動的にレンズを通る光の量を少なくし、画像全体を極度に明るくならないようにする。しかし、ネットワークカメラが光の量を少なくした場合、人の顔が暗くなる。画像３２は、人の顔が暗くなっている状態を示している。すなわち、画像３２は、人の顔部分の照度が暗くなっている状態を示している。人の顔が暗くなることは、顔認証の認証率の低下になる。
そこで、実施の形態では、顔認証の認証率の低下を抑制できることを説明する。
【００１６】
次に、画像処理サーバ１００が有するハードウェアについて説明する。
図３は、実施の形態１の画像処理サーバが有するハードウェアの構成を示す図である。画像処理サーバ１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０２、及びＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）１０３を有する。画像処理サーバ１００は、ＳＳＤ１０３に代えて、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）を有してもよい。
【００１７】
ＣＰＵ１０１は、プロセッサとも言う。ＣＰＵ１０１は、画像処理サーバ１００全体を制御する。ＣＰＵ１０１は、マルチプロセッサでもよい。画像処理サーバ１００は、処理回路によって実現されてもよく、又は、ソフトウェア、ファームウェア若しくはそれらの組み合わせによって実現されてもよい。なお、処理回路は、単一回路又は複合回路でもよい。
【００１８】
ＲＡＭ１０２は、揮発性記憶装置である。ＲＡＭ１０２は、画像処理サーバ１００の主記憶装置である。ＳＳＤ１０３は、不揮発性記憶装置である。ＳＳＤ１０３は、画像処理サーバ１００の補助記憶装置である。また、ＲＡＭ１０２又はＳＳＤ１０３は、検出対象者の顔を格納している。
【００１９】
ネットワークカメラ２００＿ｉは、画像処理サーバ１００と同様に、ＣＰＵとＲＡＭを有する。また、ネットワークカメラ２００＿ｉは、フラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置を有する。
【００２０】
次に、画像処理サーバ１００が有する機能ブロックについて説明する。
図４は、実施の形態１の画像処理サーバの構成を示す機能ブロック図である。画像処理サーバ１００は、画像処理部１１０、ログ取得部１２０、及び判定設定部１３０を有する。
【００２１】
画像処理部１１０、ログ取得部１２０、及び判定設定部１３０の一部又は全部は、ＣＰＵ１０１によって実現してもよい。画像処理部１１０、ログ取得部１２０、及び判定設定部１３０の一部又は全部は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムのモジュールとして実現してもよい。例えば、画像処理部１１０は、ＣＰＵ１０１が実行する画像処理アプリケーションのモジュールとして実現してもよい。
【００２２】
画像処理部１１０は、ネットワークカメラ２００＿ｉが入力した画像を取得する。画像は、Ｍ−ＪＰＥＧの形式でもよい。画像処理部１１０は、取得した画像をビットマップ形式などに変換する。画像処理部１１０は、変換された画像に対して画像処理を実行する。例えば、画像処理部１１０は、ネットワークカメラ２００＿ｉから取得した画像に基づいて顔認証又は画像内の人数を検出する処理を実行する画像処理部１１０は、処理結果をディスプレイ１０に表示する。
【００２３】
ログ取得部１２０は、画像処理部１１０が実行した画像処理の履歴を示すログを取得する。例えば、ログ取得部１２０は、ＲＡＭ１０２又はＳＳＤ１０３からログを取得する。また、例えば、ログには、画像処理の処理内容、画像処理のタイムスタンプ、各種設定値及び処理結果が含まれる。例えば、処理結果は、顔認証の場合、ネットワークカメラ２００＿ｉが撮像した画像内の顔と検出対象者の顔との一致度である。すなわち、ログには、画像処理の結果を含む。ここで、ログは、履歴情報とも言う。
【００２４】
判定設定部１３０は、ネットワークカメラ２００＿ｉが送信した撮像状況情報を受信する。撮像状況情報は、ネットワークカメラ２００＿ｉが撮影している状況を示す情報である。例えば、撮像状況情報は、絞り値、フレームレート、解像度、画像を符号化する際に得られる画像内の動きベクトル情報、及びゲイン値である。なお、絞り値は、Ｆ値とも言う。また、例えば、ゲイン値は、画像信号を電気的に増幅してどれぐらい画像を明るくしているかを示す値である。
判定設定部１３０の詳細な機能については、図５で説明する。
【００２５】
図５は、実施の形態１の判定設定部の構成を示す機能ブロック図である。判定設定部１３０は、設定部１３１、取得部１３２、状況判定部１３３、及び第１のパラメータ設定部１３４を有する。
設定部１３１は、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）と考えてもよい。例えば、設定部１３１は、パラメータの入力画面をディスプレイ１０に表示する。設定部１３１は、システム管理者が入力インターフェースを用いて入力画面に入力したパラメータを取得することができる。
【００２６】
設定部１３１は、状況判定部１３３及び第１のパラメータ設定部１３４を動作させるためのパラメータを設定する。
取得部１３２は、撮像状況情報を取得する。取得部１３２は、定期的に撮像状況情報をネットワークカメラ２００＿ｉから取得する。
状況判定部１３３は、撮像状況情報に基づいて、ネットワークカメラ２００＿ｉの状況を判定する。状況判定部１３３は、第１のパラメータ設定部１３４に判定結果を送信する。
【００２７】
ここで、ＳＳＤ１０３には、判定結果に基づいてネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータが格納されている。なお、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータは、ファイル形式でＳＳＤ１０３に格納されていてもよい。
【００２８】
第１のパラメータ設定部１３４は、判定結果に基づいてネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータをＳＳＤ１０３から取得する。当該パラメータは、ネットワークカメラ２００＿ｉが現在の絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像をネットワークカメラ２００＿ｉに撮像させるためのパラメータである。例えば、パラメータは、現在の絞り値を小さくするためのパラメータである。このパラメータがネットワークカメラ２００＿ｉに設定されることで、ネットワークカメラ２００＿ｉのレンズは、多くの光を通すことができる。また、例えば、パラメータは、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定されている現在のゲイン値を大きくするためのパラメータである。このパラメータがネットワークカメラ２００＿ｉに設定されることで、ネットワークカメラ２００＿ｉは、画像信号を電気的に増幅し、画像を明るくできる。
ここで、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータは、設定部１３１を介して、システム管理者により、変更可能である。
【００２９】
次に、画像処理サーバ１００が実行する処理について説明する。
図６は、実施の形態１の画像処理サーバが実行する処理を示すフローチャートである。図６の処理は、図５を参照する。
（ステップＳ１１）取得部１３２は、撮像状況情報を取得する。
【００３０】
（ステップＳ１２）状況判定部１３３は、撮像状況情報に含まれている絞り値が閾値以上であるか否かを判定する。
状況判定部１３３は、絞り値が閾値以上の場合（ステップＳ１２でＹｅｓ）、処理をステップＳ１３に進める。状況判定部１３３は、絞り値が閾値未満の場合（ステップＳ１２でＮｏ）、処理を終了する。なお、閾値は、変動させてもよい。
【００３１】
（ステップＳ１３）第１のパラメータ設定部１３４は、状況判定部１３３から判定結果を受信する。判定結果は、絞り値が閾値以上であることを示す。
第１のパラメータ設定部１３４は、判定結果に基づいて、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータをＳＳＤ１０３から取得する。第１のパラメータ設定部１３４は、取得したパラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定する。なお、設定されるパラメータは、１つでもよいし、複数でもよい。
【００３２】
このように、取得部１３２は、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定されている絞り値を取得する。状況判定部１３３は、絞り値が閾値以上であるか否かを判定する。第１のパラメータ設定部１３４は、絞り値が閾値以上である場合、ネットワークカメラ２００＿ｉが絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像をネットワークカメラ２００＿ｉに撮像させるためのパラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定する。
【００３３】
ステップＳ１２では、状況判定部１３３は、絞り値を用いて判定している。しかし、状況判定部１３３は、撮像状況情報に含まれている情報を用いて判定してもよい。例えば、状況判定部１３３は、ゲイン値を用いて判定してもよい。状況判定部１３３は、ゲイン値が閾値以下の場合、処理をステップＳ１３に進める。また、状況判定部１３３は、撮像状況情報に含まれている複数の情報を用いて判定してもよい。例えば、状況判定部１３３は、絞り値が閾値以上であり、かつゲイン値が閾値以下であるか否かを判定する。状況判定部１３３は、絞り値が閾値以上であり、かつゲイン値が閾値以下の場合、処理をステップＳ１３に進める。
【００３４】
状況判定部１３３は、昼間を示す時間帯と現在時刻とに基づいて、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定するか否かを判定してもよい。例えば、状況判定部１３３は、絞り値が閾値以上であり、現在時刻が昼間の時間帯であるか否かを判定する。状況判定部１３３は、絞り値が閾値以上であり、現在時刻が昼間の時間帯の場合、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定すると判定する。そして、第１のパラメータ設定部１３４は、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定する。また、状況判定部１３３は、絞り値が閾値以上、ゲイン値が閾値以下、かつ現在時刻が昼間の時間帯の場合、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定すると判定してもよい。なお、昼間の時間帯は、季節によって変化する。そのため、昼間の時間帯は、変更可能である。
【００３５】
状況判定部１３３は、予め決められたスケジュールに基づいて、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定するか否かを判定してもよい。例えば、状況判定部１３３は、現在の日付がパラメータを設定すべきスケジュール上にある日付であるか否かを判定する。状況判定部１３３は、現在の日付がスケジュール上に存在する日付の場合、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定すると判定する。そして、第１のパラメータ設定部１３４は、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定する。
【００３６】
また、取得部１３２は、ネットワークカメラ２００＿ｉからログを取得してもよい。ログには、ネットワークカメラ２００＿ｉの撮像処理に関する情報の履歴が含まれている。例えば、ログには、絞り値をある値に変更したことを示す情報が含まれている。状況判定部１３３は、ネットワークカメラ２００＿ｉから取得したログを用いて、ステップＳ１２の判定を行ってもよい。例えば、状況判定部１３３は、ログに基づいて、当該変更後の絞り値が閾値以上であるか否かを判定する。そして、状況判定部１３３は、絞り値が閾値以上の場合、処理をステップＳ１３に進める。
【００３７】
さらに、取得部１３２は、ログ取得部１２０からログを取得してもよい。すなわち、取得部１３２は、顔認証の結果を示すログを取得する。状況判定部１３３は、ステップＳ１２に替えて、当該ログを用いて判定を行ってもよい。例えば、状況判定部１３３は、当該ログに含まれる顔認証の結果から、ネットワークカメラ２００＿ｉから取得した画像内の顔と検出対象者の顔との一致度を検出する。状況判定部１３３は、一致度が閾値以下であるか否かを判定する。そして、第１のパラメータ設定部１３４は、一致度が閾値以下である場合、ネットワークカメラ２００＿ｉにパラメータを設定する。
【００３８】
実施の形態１によれば、画像処理サーバ１００は、ネットワークカメラ２００＿ｉにパラメータを設定する。当該パラメータは、ネットワークカメラ２００＿ｉが現在の絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像をネットワークカメラ２００＿ｉに撮像させるためのパラメータである。そのため、ネットワークカメラ２００＿ｉは、パラメータを設定することで、画像内が明るい画像を撮像できる。これにより、ネットワークカメラ２００＿ｉが撮像した画像内の人の顔は、明確になる。画像内の人の顔が明確になることから、顔認証の認証率が高くなる。よって、画像処理サーバ１００は、ネットワークカメラ２００＿ｉにパラメータを設定することで、顔認証の認証率の低下を抑制できる。
【００３９】
実施の形態２．
次に、実施の形態２を説明する。実施の形態１と相違する事項を主に説明し、実施の形態１と共通する事項の説明を省略する。実施の形態２は、図１，３，４を参照する。
実施の形態１は、画像処理サーバ１００が判定設定部１３０を有する場合を説明した。実施の形態２は、ネットワークカメラ２００＿ｉが判定設定部を有する場合を説明する。
【００４０】
図７は、実施の形態２の画像処理システムを示す図である。画像処理システムは、画像処理サーバ１００ａとネットワークカメラ２００＿ｉとを含む。
画像処理サーバ１００ａは、ログ送信部１４０を有する。ログ送信部１４０は、ログ取得部１２０が取得したログをネットワークカメラ２００＿ｉに送信する。
【００４１】
ネットワークカメラ２００＿ｉは、撮像部２０と判定設定部２３０を有する。撮像部２０は、レンズ制御部２１０と撮像制御部２２０を有する。判定設定部２３０の一部又は全部は、ネットワークカメラ２００＿ｉが有するＣＰＵによって実現してもよい。判定設定部２３０の一部又は全部は、ネットワークカメラ２００＿ｉが有するＣＰＵが実行するプログラムのモジュールとして実現してもよい。
【００４２】
撮像部２０は、画像を撮像する。レンズ制御部２１０は、レンズを制御する。レンズ制御部２１０は、レンズ制御情報を判定設定部２３０に送信する。レンズ制御情報は、現在の絞り値を含む。よって、判定設定部２３０は、現在の絞り値を取得できる。
撮像制御部２２０は、撮像に関する制御を行う。撮像制御部２２０は、設定情報を判定設定部２３０に送信する。例えば、設定情報は、フレームレート、解像度、及びゲイン値である。すなわち、判定設定部２３０がレンズ制御情報と設定情報とを取得することは、判定設定部２３０が撮像状況情報を取得することと同じである。
判定設定部２３０は、定期的に撮像状況情報を取得する。また、判定設定部２３０の詳細な機能については、図８で説明する。
【００４３】
図８は、実施の形態２の判定設定部の構成を示す機能ブロック図である。判定設定部２３０は、設定部２３１、取得部２３２、状況判定部２３３、及び第１のパラメータ設定部２３４を有する。
設定部２３１は、状況判定部２３３及び第１のパラメータ設定部２３４を動作させるためのパラメータを設定する。取得部２３２は、撮像状況情報を取得する。
状況判定部２３３は、撮像状況情報に基づいて、ネットワークカメラ２００＿ｉの状況を判定する。状況判定部２３３は、第１のパラメータ設定部２３４に判定結果を送信する。
【００４４】
ここで、ネットワークカメラ２００＿ｉが有する不揮発性記憶装置には、判定結果に基づいてネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータが格納されている。なお、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータは、ファイル形式でネットワークカメラ２００＿ｉが有する不揮発性記憶装置に格納されていてもよい。
【００４５】
第１のパラメータ設定部２３４は、判定結果に基づいてパラメータをネットワークカメラ２００＿ｉが有する不揮発性記憶装置から取得する。当該パラメータは、撮像部２０が現在の絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像を撮像部２０に撮像させるためのパラメータである。例えば、パラメータは、現在の絞り値を小さくするためのパラメータである。このパラメータがレンズ制御部２１０に設定されることで、ネットワークカメラ２００＿ｉのレンズは、多くの光を通すことができる。また、例えば、パラメータは、撮像部２０に現在設定されているゲイン値を大きくするためのパラメータである。このパラメータが撮像制御部２２０に設定されることで、ネットワークカメラ２００＿ｉは、画像信号を電気的に増幅し、画像を明るくできる。
【００４６】
次に、ネットワークカメラ２００＿ｉが実行する処理について説明する。
図９は、実施の形態２のネットワークカメラ２００＿ｉが実行する処理を示すフローチャートである。図９の処理は、図８を参照する。
（ステップＳ２１）取得部２３２は、撮像状況情報を取得する。すなわち、取得部２３２は、絞り値を取得する。
【００４７】
（ステップＳ２２）状況判定部２３３は、撮像状況情報に含まれている絞り値が閾値以上であるか否かを判定する。
状況判定部２３３は、絞り値が閾値以上の場合（ステップＳ２２でＹｅｓ）、処理をステップＳ２３に進める。状況判定部２３３は、絞り値が閾値未満の場合（ステップＳ２２でＮｏ）、処理を終了する。なお、閾値は、変動させてもよい。
【００４８】
（ステップＳ２３）第１のパラメータ設定部２３４は、状況判定部２３３から判定結果を受信する。判定結果は、絞り値が閾値以上であることを示す。
第１のパラメータ設定部２３４は、判定結果に基づいて、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉが有する不揮発性記憶装置から取得する。第１のパラメータ設定部２３４は、取得したパラメータを設定する。例えば、第１のパラメータ設定部２３４は、絞り値に関するパラメータの場合、レンズ制御部２１０にパラメータを設定する。また、例えば、第１のパラメータ設定部２３４は、ゲイン値に関するパラメータの場合、撮像制御部２２０にパラメータを設定する。なお、設定されるパラメータは、１つでもよいし、複数でもよい。
【００４９】
このように、取得部２３２は、絞り値を取得する。状況判定部２３３は、絞り値が閾値以上であるか否かを判定する。第１のパラメータ設定部２３４は、絞り値が閾値以上である場合、撮像部２０が絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像を撮像部２０に撮像させるためのパラメータを撮像部２０に設定する。
【００５０】
ステップＳ２２では、状況判定部２３３は、絞り値を用いて判定している。しかし、状況判定部２３３は、撮像状況情報に含まれている情報を用いて判定してもよい。例えば、状況判定部２３３は、ゲイン値を用いて判定してもよい。状況判定部２３３は、ゲイン値が閾値以下の場合、処理をステップＳ２３に進める。また、状況判定部２３３は、撮像状況情報に含まれている複数の情報を用いて判定してもよい。例えば、状況判定部２３３は、絞り値が閾値以上であり、かつゲイン値が閾値以下であるか否かを判定する。状況判定部２３３は、絞り値が閾値以上であり、かつゲイン値が閾値以下の場合、処理をステップＳ２３に進める。
【００５１】
状況判定部２３３は、昼間を示す時間帯と現在時刻とに基づいて、パラメータを撮像部２０に設定するか否かを判定してもよい。例えば、状況判定部２３３は、絞り値が閾値以上であり、現在時刻が昼間の時間帯であるか否かを判定する。状況判定部２３３は、絞り値が閾値以上であり、現在時刻が昼間の時間帯の場合、パラメータを撮像部２０に設定すると判定する。そして、第１のパラメータ設定部２３４は、パラメータを撮像部２０に設定する。また、状況判定部２３３は、絞り値が閾値以上、ゲイン値が閾値以下、かつ現在時刻が昼間の時間帯の場合、パラメータを撮像部２０に設定すると判定してもよい。なお、昼間の時間帯は、季節によって変化する。そのため、昼間の時間帯は、変更可能である。
【００５２】
状況判定部２３３は、予め決められたスケジュールに基づいて、パラメータを撮像部２０に設定するか否かを判定してもよい。例えば、状況判定部２３３は、現在の日付がパラメータを設定すべきスケジュール上にある日付であるか否かを判定する。状況判定部２３３は、現在の日付がスケジュール上に存在する日付の場合、パラメータを撮像部２０に設定すると判定する。そして、第１のパラメータ設定部２３４は、パラメータを撮像部２０に設定する。
【００５３】
また、取得部２３２は、ネットワークカメラ２００＿ｉのログを取得してもよい。ログには、ネットワークカメラ２００＿ｉの撮像処理に関する情報の履歴が含まれている。例えば、ログには、絞り値をある値に変更したことを示す情報が含まれている。状況判定部２３３は、ログを用いて、ステップＳ２２の判定を行ってもよい。例えば、状況判定部２３３は、ログに基づいて、当該変更後の絞り値が閾値以上であるか否かを判定する。そして、状況判定部２３３は、絞り値が閾値以上の場合、処理をステップＳ２３に進める。
【００５４】
状況判定部２３３は、ステップＳ２２に替えて、撮像部２０が撮像した画像を用いて画像処理サーバ１００ａが実行した顔認証の結果に基づいて判定してもよい。詳細に説明する。取得部２３２は、ログ送信部１４０からログを取得する。すなわち、取得部２３２は、顔認証の結果を示すログを取得する。なお、ログは、履歴情報とも言う。状況判定部２３３は、当該ログに含まれる顔認証の結果から、撮像部２０が撮像した画像内の顔と検出対象者の顔との一致度を検出する。また、取得部２３２は、ログ送信部１４０から一致度を取得してもよい。状況判定部２３３は、一致度が閾値以下であるか否かを判定する。そして、第１のパラメータ設定部２３４は、一致度が閾値以下である場合、撮像部２０にパラメータを設定する。
【００５５】
実施の形態２によれば、ネットワークカメラ２００＿ｉには、パラメータが設定される。当該パラメータは、ネットワークカメラ２００＿ｉが現在の絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像を撮像するためのパラメータである。そのため、ネットワークカメラ２００＿ｉは、パラメータを設定することで、画像内が明るい画像を撮像できる。これにより、ネットワークカメラ２００＿ｉが撮像した画像内の人の顔は、明確になる。画像内の人の顔が明確になることから、顔認証の認証率が高くなる。よって、ネットワークカメラ２００＿ｉは、顔認証の認証率の低下を抑制できる。
【００５６】
実施の形態３．
次に、実施の形態３を説明する。実施の形態１，２と相違する事項を主に説明し、実施の形態１，２と共通する事項の説明を省略する。実施の形態３は、図１，４，７を参照する。
実施の形態１は、画像処理サーバ１００が判定設定部１３０を有する場合を説明した。実施の形態３は、判定設定部１３０の機能を有する装置を説明する。
【００５７】
図１０は、実施の形態３の画像処理システムを示す図である。画像処理システムは、画像処理サーバ１００ａ、ネットワークカメラ２００＿１，…，２００＿ｎ、及び判定設定装置３００を含む。判定設定装置３００は、画像処理サーバ１００ａとネットワークカメラ２００＿１，…，２００＿ｎと通信する。また、判定設定装置３００は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、及びＳＳＤを有する。判定設定装置３００は、ＳＳＤに代えて、ＨＤＤを有してもよい。
【００５８】
図１１は、実施の形態３の判定設定装置の構成を示す機能ブロック図である。判定設定装置３００は、設定部３１０、取得部３２０、状況判定部３３０、及び第１のパラメータ設定部３４０を有する。
設定部３１０、取得部３２０、状況判定部３３０、及び第１のパラメータ設定部３４０の一部又は全部は、判定設定装置３００が有するＣＰＵによって実現してもよい。設定部３１０、取得部３２０、状況判定部３３０、及び第１のパラメータ設定部３４０の一部又は全部は、判定設定装置３００が有するＣＰＵが実行するプログラムのモジュールとして実現してもよい。
【００５９】
設定部３１０は、ＧＵＩと考えてもよい。例えば、設定部３１０は、パラメータの入力画面を判定設定装置３００が有する映像出力端子に接続されたディスプレイに表示する。設定部３１０は、システム管理者が入力インターフェースを用いて入力画面に入力したパラメータを取得することができる。
設定部３１０は、状況判定部３３０及び第１のパラメータ設定部３４０を動作させるためのパラメータを設定する。
【００６０】
取得部３２０は、撮像状況情報を取得する。取得部３２０は、定期的に撮像状況情報をネットワークカメラ２００＿ｉから取得する。
状況判定部３３０は、撮像状況情報に基づいて、ネットワークカメラ２００＿ｉの状況を判定する。状況判定部３３０は、第１のパラメータ設定部３４０に判定結果を送信する。
【００６１】
ここで、判定設定装置３００が有するＳＳＤには、判定結果に基づいてネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータが格納されている。なお、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータは、ファイル形式で判定設定装置３００が有するＳＳＤに格納されていてもよい。
【００６２】
第１のパラメータ設定部３４０は、判定結果に基づいてネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータを判定設定装置３００が有するＳＳＤから取得する。当該パラメータは、ネットワークカメラ２００＿ｉが現在の絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像をネットワークカメラ２００＿ｉに撮像させるためのパラメータである。例えば、パラメータは、現在の絞り値を小さくするためのパラメータである。このパラメータがネットワークカメラ２００＿ｉに設定されることで、ネットワークカメラ２００＿ｉのレンズは、多くの光を通すことができる。また、例えば、パラメータは、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定されている現在のゲイン値を大きくするためのパラメータである。このパラメータがネットワークカメラ２００＿ｉに設定されることで、ネットワークカメラ２００＿ｉは、画像信号を電気的に増幅し、画像を明るくできる。
ここで、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータは、設定部３１０を介して、システム管理者により、変更可能である。
【００６３】
次に、判定設定装置３００が実行する処理について説明する。
図１２は、実施の形態３の判定設定装置が実行する処理を示すフローチャートである。図１２の処理は、図１１を参照する。
（ステップＳ３１）取得部３２０は、撮像状況情報を取得する。
【００６４】
（ステップＳ３２）状況判定部３３０は、撮像状況情報に含まれている絞り値が閾値以上であるか否かを判定する。
状況判定部３３０は、絞り値が閾値以上の場合（ステップＳ３２でＹｅｓ）、処理をステップＳ３３に進める。状況判定部３３０は、絞り値が閾値未満の場合（ステップＳ３２でＮｏ）、処理を終了する。なお、閾値は、変動させてもよい。
【００６５】
（ステップＳ３３）第１のパラメータ設定部３４０は、状況判定部３３０から判定結果を受信する。判定結果は、絞り値が閾値以上であることを示す。
第１のパラメータ設定部３４０は、判定結果に基づいて、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータを判定設定装置３００が有するＳＳＤから取得する。第１のパラメータ設定部３４０は、取得したパラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定する。なお、設定されるパラメータは、１つでもよいし、複数でもよい。
【００６６】
このように、取得部３２０は、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定されている絞り値を取得する。状況判定部３３０は、絞り値が閾値以上であるか否かを判定する。第１のパラメータ設定部３４０は、絞り値が閾値以上である場合、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定する。
【００６７】
ステップＳ３２では、状況判定部３３０は、絞り値を用いて判定している。しかし、状況判定部３３０は、撮像状況情報に含まれている情報を用いて判定してもよい。例えば、状況判定部３３０は、ゲイン値を用いて判定してもよい。状況判定部３３０は、ゲイン値が閾値以下の場合、処理をステップＳ３３に進める。また、状況判定部３３０は、撮像状況情報に含まれている複数の情報を用いて判定してもよい。例えば、状況判定部３３０は、絞り値が閾値以上であり、かつゲイン値が閾値以下であるか否かを判定する。状況判定部３３０は、絞り値が閾値以上であり、かつゲイン値が閾値以下の場合、処理をステップＳ３３に進める。
【００６８】
状況判定部３３０は、昼間を示す時間帯と現在時刻とに基づいて、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定するか否かを判定してもよい。例えば、状況判定部３３０は、絞り値が閾値以上であり、現在時刻が昼間の時間帯であるか否かを判定する。状況判定部３３０は、絞り値が閾値以上であり、現在時刻が昼間の時間帯の場合、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定すると判定する。そして、第１のパラメータ設定部３４０は、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定する。また、状況判定部３３０は、絞り値が閾値以上、ゲイン値が閾値以下、かつ現在時刻が昼間の時間帯の場合、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定すると判定してもよい。なお、昼間の時間帯は、季節によって変化する。そのため、昼間の時間帯は、変更可能である。
【００６９】
状況判定部３３０は、予め決められたスケジュールに基づいて、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定するか否かを判定してもよい。例えば、状況判定部３３０は、現在の日付がパラメータを設定すべきスケジュール上にある日付であるか否かを判定する。状況判定部３３０は、現在の日付がスケジュール上に存在する日付の場合、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定すると判定する。そして、第１のパラメータ設定部３４０は、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定する。
【００７０】
また、取得部３２０は、ネットワークカメラ２００＿ｉからログを取得してもよい。ログには、ネットワークカメラ２００＿ｉの撮像処理に関する情報の履歴が含まれている。例えば、ログには、絞り値をある値に変更したことを示す情報が含まれている。状況判定部３３０は、ネットワークカメラ２００＿ｉから取得したログを用いて、ステップＳ３２の判定を行ってもよい。例えば、状況判定部３３０は、ログに基づいて、当該変更後の絞り値が閾値以上であるか否かを判定する。そして、状況判定部３３０は、絞り値が閾値以上の場合、処理をステップＳ３３に進める。
【００７１】
状況判定部３３０は、ステップＳ３２に替えて、ネットワークカメラ２００＿ｉが撮像した画像を用いて画像処理サーバ１００ａが実行した顔認証の結果に基づいて判定してもよい。詳細に説明する。取得部３２０は、ログ送信部１４０からログを取得してもよい。すなわち、取得部３２０は、顔認証の結果を示すログを取得する。なお、ログは、履歴情報とも言う。状況判定部３３０は、当該ログに含まれる顔認証の結果から、ネットワークカメラ２００＿ｉが撮像した画像内の顔と検出対象者の顔との一致度を検出する。また、取得部３２０は、ログ送信部１４０から一致度を取得してもよい。状況判定部３３０は、一致度が閾値以下であるか否かを判定する。そして、第１のパラメータ設定部３４０は、一致度が閾値以下である場合、ネットワークカメラ２００＿ｉにパラメータを設定する。
【００７２】
実施の形態３によれば、判定設定装置３００は、ネットワークカメラ２００＿ｉにパラメータを設定する。当該パラメータは、ネットワークカメラ２００＿ｉが現在の絞り値に基づいて撮像した画像内の明るさよりも明るい画像をネットワークカメラ２００＿ｉに撮像させるためのパラメータである。そのため、ネットワークカメラ２００＿ｉは、パラメータを設定することで、画像内が明るい画像を撮像できる。これにより、ネットワークカメラ２００＿ｉが撮像した画像内の人の顔は、明確になる。画像内の人の顔が明確になることから、顔認証の認証率が高くなる。よって、判定設定装置３００は、ネットワークカメラ２００＿ｉにパラメータを設定することで、顔認証の認証率の低下を抑制できる。
【００７３】
実施の形態４．
次に、実施の形態４を説明する。実施の形態４は、図１，３，４を参照する。
まず、実施の形態４を説明する前に比較例を説明する。
【００７４】
図１３（Ａ），（Ｂ）は、比較例（その２）を示す図である。画像処理サーバは、ネットワークカメラが撮像した画像内に存在する人数を検出することができる。図１３（Ａ）の画像４１は、施設の入口に存在する人数が少ない場合を示している。枠４１ａは、検出枠である。
【００７５】
図１３（Ｂ）の画像４２は、施設の入口に存在する人数が多い場合を示している。例えば、画像４２は、イベントが開催されて多くの人が入場したことを示している。画像４２には、４人が存在している。そして、枠４２ａ〜４２ｄは、４人を検出した検出枠である。画像処理サーバの処理負荷は、画像内に存在する人数に応じて、高くなる。そのため、画像に存在する人数が多い場合、画像処理サーバの処理負荷は、高くなる。これは、顔認証でも同様のことが言える。また、多数の人が存在する画像をネットワークカメラから頻繁に画像処理サーバが受信した場合、画像処理サーバの処理負荷は、さらに高くなる。
そこで、実施の形態４では、画像処理サーバの処理負荷を軽減できることを説明する。
【００７６】
次に、画像処理サーバ１００ｂが有する機能ブロックについて説明する。
図１４は、実施の形態４の画像処理サーバの構成を示す機能ブロック図である。画像処理サーバ１００ｂは、画像処理部１１０、状況取得部１５０、及び判定設定部１３０ｂを有する。
状況取得部１５０及び判定設定部１３０ｂの一部又は全部は、ＣＰＵ１０１によって実現してもよい。状況取得部１５０及び判定設定部１３０ｂの一部又は全部は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムのモジュールとして実現してもよい。
【００７７】
画像処理部１１０については、実施の形態１で説明したので、説明を省略する。
状況取得部１５０は、定期的に画像処理サーバ１００ｂの稼働状況を取得する。稼働状況とは、ＣＰＵ１０１の使用率及びＲＡＭ１０２の空き容量である。状況取得部１５０は、稼働状況を判定設定部１３０ｂに送信する。
【００７８】
また、状況取得部１５０は、画像処理部１１０が実行した画像処理の履歴を示すログを取得してもよい。ログは、履歴情報とも言う。
判定設定部１３０ｂの詳細な機能については、図１５で説明する。
【００７９】
図１５は、実施の形態４の判定設定部の構成を示す機能ブロック図である。判定設定部１３０ｂは、設定部１３１ｂ、取得部１３２ｂ、状況判定部１３３ｂ、第１のパラメータ設定部１３４ｂ、及び第２のパラメータ設定部１３５ｂを有する。
設定部１３１ｂは、ＧＵＩと考えてもよい。例えば、設定部１３１ｂは、パラメータの入力画面をディスプレイ１０に表示する。設定部１３１ｂは、システム管理者が入力インターフェースを用いて入力画面に入力したパラメータを取得することができる。
【００８０】
設定部１３１ｂは、状況判定部１３３ｂ、第１のパラメータ設定部１３４ｂ、及び第２のパラメータ設定部１３５ｂを動作させるためのパラメータを設定する。
取得部１３２ｂは、稼働状況を取得する。また、取得部１３２ｂは、撮像状況情報を取得する。これにより、例えば、取得部１３２ｂは、ネットワークカメラ２００＿ｉの現在のフレームレートを取得する。
【００８１】
状況判定部１３３ｂは、稼働状況に基づいて、画像処理サーバ１００ｂの状況を判定する。状況判定部１３３ｂは、第１のパラメータ設定部１３４ｂに判定結果を送信する。また、状況判定部１３３ｂは、第２のパラメータ設定部１３５ｂに判定結果を送信してもよい。
【００８２】
ここで、ＳＳＤ１０３には、判定結果に基づいてネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータが格納されている。また、ＳＳＤ１０３には、判定結果に基づいて画像処理部１１０に設定するパラメータが格納されている。なお、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータ及び画像処理部１１０に設定するパラメータは、ファイル形式でＳＳＤ１０３に格納されていてもよい。
【００８３】
第１のパラメータ設定部１３４ｂは、判定結果に基づいて、ネットワークカメラ２００＿ｉの現在のフレームレートよりも低いフレームレートでネットワークカメラ２００＿ｉに撮像させる。詳細には、第１のパラメータ設定部１３４ｂは、判定結果に基づいてネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータをＳＳＤ１０３から取得する。当該パラメータは、ネットワークカメラ２００＿ｉの現在のフレームレートよりも低いフレームレートでネットワークカメラ２００＿ｉに撮像させるためのパラメータである。すなわち、当該パラメータは、ネットワークカメラ２００＿ｉの現在のフレームレートを下げるためのパラメータである。例えば、このパラメータがネットワークカメラ２００＿ｉに設定されることで、ネットワークカメラ２００＿ｉは、１秒間当たりに撮像する回数を減らすことができる。
なお、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータは、設定部１３１を介して、システム管理者により、変更可能である。
【００８４】
第２のパラメータ設定部１３５ｂは、判定結果に基づいて、画像処理部１１０が予め決められた時間当たりに画像処理を実行している画像枚数よりも少ない画像枚数に対して画像処理を画像処理部１１０に実行させる。詳細には、第２のパラメータ設定部１３５ｂは、判定結果に基づいて、画像処理部１１０に設定するパラメータをＳＳＤ１０３から取得する。当該パラメータは、画像処理部１１０が予め決められた時間（例えば、１秒）当たりに画像処理を実行している画像枚数よりも少ない画像枚数に対して画像処理を画像処理部１１０に実行させるためのパラメータである。第２のパラメータ設定部１３５ｂは、取得したパラメータを画像処理部１１０に設定する。また、画像処理部１１０にパラメータを設定することは、ＣＰＵ１０１が実行する画像処理アプリケーションにパラメータを設定すると考えてもよい。例えば、このパラメータが画像処理部１１０に設定されることで、画像処理部１１０は、１秒間当たりに画像処理する画像枚数を減らすことができる。例えば、画像処理部１１０は、１秒間当たり５枚の画像に対して画像処理を行っている場合、パラメータが設定されることで、１秒間当たり２枚の画像に対して画像処理を行う。
なお、画像処理部１１０に設定するパラメータは、設定部１３１を介して、システム管理者により、変更可能である。
【００８５】
次に、画像処理サーバ１００ｂが実行する処理について説明する。
図１６は、実施の形態４の画像処理サーバが実行する処理を示すフローチャートである。図１６の処理は、図１５を参照する。
（ステップＳ４１）取得部１３２ｂは、稼働状況を取得する。すなわち、取得部１３２ｂは、ＣＰＵ１０１の使用率及びＲＡＭ１０２の空き容量を取得する。
【００８６】
（ステップＳ４２）状況判定部１３３ｂは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上であるか否かを判定する。状況判定部１３３ｂは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上の場合（ステップＳ４２でＹｅｓ）、処理をステップＳ４３に進める。状況判定部１３３ｂは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値未満の場合（ステップＳ４２でＮｏ）、処理を終了する。なお、閾値は、変動させてもよい。
【００８７】
（ステップＳ４３）状況判定部１３３ｂは、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下であるか否かを判定する。状況判定部１３３ｂは、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下の場合（ステップＳ４３でＹｅｓ）、処理をステップＳ４４に進める。状況判定部１３３ｂは、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値よりも大きい場合（ステップＳ４３でＮｏ）、処理を終了する。なお、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値よりも大きい場合とは、ＲＡＭ１０２に多くのデータを格納できることを意味する。また、閾値は、変動させてもよい。
【００８８】
（ステップＳ４４）第１のパラメータ設定部１３４ｂは、状況判定部１３３ｂから判定結果を受信する。判定結果は、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上であり、かつＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下であることを示す。
第１のパラメータ設定部１３４ｂは、判定結果に基づいて、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータをＳＳＤ１０３から取得する。第１のパラメータ設定部１３４ｂは、取得したパラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定する。
【００８９】
（ステップＳ４５）状況取得部１５０は、画像処理部１１０が実行した画像処理の履歴を示すログを取得する。
（ステップＳ４６）状況判定部１３３ｂは、状況取得部１５０からログを取得する。状況判定部１３３ｂは、ログを解析する。
状況判定部１３３ｂは、解析結果に基づいて、画像処理が正常に行えているか否かを判定する。状況判定部１３３ｂは、画像処理が正常に行えている場合（ステップＳ４６でＹｅｓ）、処理を終了する。状況判定部１３３ｂは、画像処理が正常に行えていない場合（ステップＳ４６でＮｏ）、処理をステップＳ４７に進める。
【００９０】
（ステップＳ４７）第１のパラメータ設定部１３４ｂは、現在、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定しているパラメータと異なるパラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定する。そして、第１のパラメータ設定部１３４ｂは、処理をステップＳ４５に進める。
【００９１】
状況判定部１３３ｂは、ステップＳ４３を実行しているが、ステップＳ４３を実行しなくてもよい。すなわち、状況判定部１３３ｂは、ステップＳ４２でＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上の場合、処理をステップＳ４４に進める。この場合、判定結果は、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上であることを示す。そして、ステップＳ４４では、第１のパラメータ設定部１３４ｂは、ＣＰＵ使用率が閾値以上である場合、ネットワークカメラ２００＿ｉにパラメータを設定する。同様に、状況判定部１３３ｂは、ステップＳ４２を実行せず、ステップＳ４３を実行してもよい。すなわち、状況判定部１３３ｂは、ステップＳ４２を実行せずに処理をステップＳ４３に進め、ステップＳ４３でＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下の場合、処理をステップＳ４４に進める。この場合、判定結果は、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下であることを示す。そして、ステップＳ４４では、第１のパラメータ設定部１３４ｂは、ＲＡＭの空き容量が閾値以下である場合、ネットワークカメラ２００＿ｉにパラメータを設定する。
【００９２】
状況判定部１３３ｂは、撮像状況情報に含まれている情報を用いて判定してもよい。例えば、状況判定部１３３ｂは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下の場合、撮像状況情報に含まれているフレームレート（すなわち、ネットワークカメラ２００＿ｉの現在のフレームレート）が閾値以上であるか否かを判定する。そして、第１のパラメータ設定部１３４ｂは、フレームレートが閾値以上の場合、ステップＳ４４を実行する。また、状況判定部１３３ｂは、ステップＳ４２，４３を実行せず、撮像状況情報に含まれているフレームレートが閾値以上であるか否かを判定してもよい。そして、第１のパラメータ設定部１３４ｂは、フレームレートが閾値以上の場合、ステップＳ４４を実行する。
【００９３】
状況判定部１３３ｂは、ネットワークカメラ２００＿ｉからログを取得し、ログから現在のフレームレートを検出し、検出したフレームレートを用いて判定してもよい。
状況判定部１３３ｂは、画像処理部１１０が実行した画像処理の履歴を示すログを用いて判定してもよい。例えば、状況判定部１３３ｂは、ログに基づいて、画像処理部１１０が予め決められた時間当たりに画像処理（例えば、人数を検出する処理）を実行した画像枚数を検出する。なお、例えば、予め決められた時間は、１秒である。状況判定部１３３ｂは、画像枚数が閾値以上であるか否かを判定する。第１のパラメータ設定部１３４ｂは、画像枚数が閾値以上である場合、ステップＳ４４を実行する。
【００９４】
第２のパラメータ設定部１３５ｂは、ステップＳ４４の前後で、状況判定部１３３ｂから判定結果を受信してもよい。第２のパラメータ設定部１３５ｂは、判定結果に基づいて画像処理部１１０に設定するパラメータをＳＳＤ１０３から取得する。第２のパラメータ設定部１３５ｂは、取得したパラメータを画像処理部１１０に設定する。第２のパラメータ設定部１３５ｂは、画像処理部１１０にパラメータを設定することで、予め決められた時間当たりに画像処理する画像枚数を減らすことができる。よって、第２のパラメータ設定部１３５ｂは、画像処理サーバ１００ｂの処理負荷を軽減できる。また、第２のパラメータ設定部１３５ｂは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上である場合、画像処理部１１０にパラメータを設定してもよい。
【００９５】
状況判定部１３３ｂは、ステップＳ４２〜４４に替えて、画像処理部１１０が実行した画像処理の履歴を示すログから予め決められた時間（例えば、１秒）当たりに画像処理する画像枚数を検出してもよい。状況判定部１３３ｂは、検出した画像枚数が閾値以上の場合、第２のパラメータ設定部１３５ｂに、画像処理部１１０にパラメータを設定させる。
【００９６】
実施の形態４によれば、画像処理サーバ１００ｂは、ネットワークカメラ２００＿ｉにパラメータを設定する。当該パラメータは、ネットワークカメラ２００＿ｉの現在のフレームレートを下げるためのパラメータである。そのため、画像処理サーバ１００ｂは、ネットワークカメラ２００＿ｉにパラメータを設定することで、ネットワークカメラ２００＿ｉから取得する画像数を減らすことができる。画像処理サーバ１００ｂは、取得する画像数が減ることから画像処理を行う回数も減るので、処理負荷を軽減できる。
【００９７】
実施の形態５．
次に、実施の形態５を説明する。実施の形態４と相違する事項を主に説明し、実施の形態４と共通する事項の説明を省略する。実施の形態５は、図１，７，１４を参照する。
実施の形態４は、画像処理サーバ１００ｂが判定設定部１３０ｂを有する場合を説明した。実施の形態５は、ネットワークカメラが判定設定部を有する場合を説明する。
【００９８】
図１７は、実施の形態５の画像処理システムを示す図である。画像処理システムは、画像処理サーバ１００ｃとネットワークカメラ２００ａ＿ｉとを含む。
画像処理サーバ１００ｃは、稼働状況送信部１６０を有する。稼働状況送信部１６０は、状況取得部１５０が取得した稼働状況をネットワークカメラ２００ａ＿ｉに送信する。なお、稼働状況とは、ＣＰＵ１０１の使用率及びＲＡＭ１０２の空き容量である。
【００９９】
ネットワークカメラ２００ａ＿ｉは、レンズ制御部２１０、撮像制御部２２０、及び判定設定部２３０ａを有する。判定設定部２３０ａの一部又は全部は、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉが有するＣＰＵによって実現してもよい。判定設定部２３０ａの一部又は全部は、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉが有するＣＰＵが実行するプログラムのモジュールとして実現してもよい。
【０１００】
レンズ制御部２１０と撮像制御部２２０については、実施の形態２で説明したので、説明を省略する。
判定設定部２３０ａは、定期的に稼働状況を取得する。また、判定設定部２３０ａの詳細な機能については、図１８で説明する。
【０１０１】
図１８は、実施の形態５の判定設定部の構成を示す機能ブロック図である。判定設定部２３０ａは、設定部２３１ａ、取得部２３２ａ、状況判定部２３３ａ、第１のパラメータ設定部２３４ａ、及び第２のパラメータ設定部２３５ａを有する。
【０１０２】
設定部２３１ａは、状況判定部２３３ａ、第１のパラメータ設定部２３４ａ、及び第２のパラメータ設定部２３５ａを動作させるためのパラメータを設定する。
取得部２３２ａは、稼働状況を取得する。
状況判定部２３３ａは、稼働状況に基づいて、画像処理サーバ１００ｃの状況を判定する。状況判定部２３３ａは、第１のパラメータ設定部２３４ａに判定結果を送信する。また、状況判定部２３３ａは、第２のパラメータ設定部２３５ａに判定結果を送信してもよい。
【０１０３】
ここで、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉが有する不揮発性記憶装置には、判定結果に基づいてネットワークカメラ２００ａ＿ｉに設定するパラメータが格納されている。また、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉが有する不揮発性記憶装置には、判定結果に基づいて画像処理部１１０に設定するパラメータが格納されている。なお、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉに設定するパラメータ及び画像処理部１１０に設定するパラメータは、ファイル形式でネットワークカメラ２００ａ＿ｉが有する不揮発性記憶装置に格納されていてもよい。
【０１０４】
第１のパラメータ設定部１３４ａは、判定結果に基づいて、撮像部２０の現在のフレームレートよりも低いフレームレートで撮像部２０に撮像させる。詳細には、第１のパラメータ設定部２３４ａは、判定結果に基づいてパラメータをネットワークカメラ２００ａ＿ｉが有する不揮発性記憶装置から取得する。当該パラメータは、撮像部２０の現在のフレームレートよりも低いフレームレートで撮像部２０に撮像させるためのパラメータである。すなわち、当該パラメータは、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉの現在のフレームレートを下げるためのパラメータである。例えば、このパラメータが撮像制御部２２０に設定されることで、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉは、１秒間当たりに撮像する回数を減らすことができる。
なお、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉに設定するパラメータは、変更可能である。
【０１０５】
第２のパラメータ設定部２３５ａは、判定結果に基づいて、画像処理部１１０が予め決められた時間当たりに画像処理を実行している画像枚数よりも少ない画像枚数に対して画像処理を画像処理部１１０に実行させる。詳細には、第２のパラメータ設定部２３５ａは、判定結果に基づいて、画像処理部１１０に設定するパラメータをネットワークカメラ２００ａ＿ｉが有する不揮発性記憶装置から取得する。当該パラメータは、画像処理部１１０が予め決められた時間（例えば、１秒）当たりに画像処理を実行している画像枚数よりも少ない画像枚数に対して画像処理を画像処理部１１０に実行させるためのパラメータである。第２のパラメータ設定部２３５ａは、取得したパラメータを画像処理部１１０に設定する。例えば、このパラメータが画像処理部１１０に設定されることで、画像処理部１１０は、１秒間当たりに画像処理する画像枚数を減らすことができる。
なお、画像処理部１１０に設定するパラメータは、変更可能である。
【０１０６】
次に、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉが実行する処理について説明する。
図１９は、実施の形態５のネットワークカメラが実行する処理を示すフローチャートである。図１９の処理は、図１８を参照する。
（ステップＳ５１）取得部２３２ａは、稼働状況を取得する。すなわち、取得部２３２ａは、ＣＰＵ１０１の使用率及びＲＡＭ１０２の空き容量を取得する。
【０１０７】
（ステップＳ５２）状況判定部２３３ａは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上であるか否かを判定する。状況判定部２３３ａは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上の場合（ステップＳ５２でＹｅｓ）、処理をステップＳ５３に進める。状況判定部２３３ａは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値未満の場合（ステップＳ５２でＮｏ）、処理を終了する。なお、閾値は、変動させてもよい。
【０１０８】
（ステップＳ５３）状況判定部２３３ａは、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下であるか否かを判定する。状況判定部２３３ａは、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下の場合（ステップＳ５３でＹｅｓ）、処理をステップＳ５４に進める。状況判定部２３３ａは、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値よりも大きい場合（ステップＳ５３でＮｏ）、処理を終了する。また、閾値は、変動させてもよい。
【０１０９】
（ステップＳ５４）第１のパラメータ設定部２３４ａは、状況判定部２３３ａから判定結果を受信する。判定結果は、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上であり、かつＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下であることを示す。
第１のパラメータ設定部２３４ａは、判定結果に基づいて、パラメータをネットワークカメラ２００＿ｉが有する不揮発性記憶装置から取得する。第１のパラメータ設定部２３４ａは、取得したパラメータを撮像制御部２２０に設定する。
状況取得部１５０は、画像処理部１１０が実行した画像処理の履歴を示すログを取得する。稼働状況送信部１６０は、ネットワークカメラ２００＿ｉにログを送信する。
【０１１０】
（ステップＳ５５）状況判定部２３３ａは、状況取得部１５０が取得したログを取得する。
（ステップＳ５６）状況判定部２３３ａは、ログを解析する。状況判定部２３３ａは、解析結果に基づいて、画像処理が正常に行えているか否かを判定する。状況判定部２３３ａは、画像処理が正常に行えている場合（ステップＳ５６でＹｅｓ）、処理を終了する。状況判定部２３３ａは、画像処理が正常に行えていない場合（ステップＳ５６でＮｏ）、処理をステップＳ５７に進める。
【０１１１】
（ステップＳ５７）第１のパラメータ設定部２３４ａは、現在、撮像制御部２２０に設定しているパラメータと異なるパラメータを撮像制御部２２０に設定する。そして、第１のパラメータ設定部２３４ａは、処理をステップＳ５５に進める。
【０１１２】
状況判定部２３３ａは、ステップＳ５３を実行しているが、ステップＳ５３を実行しなくてもよい。すなわち、状況判定部２３３ａは、ステップＳ５２でＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上の場合、処理をステップＳ５４に進める。この場合、判定結果は、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上であることを示す。同様に、状況判定部２３３ｂは、ステップＳ５２を実行せず、ステップＳ４３を実行してもよい。すなわち、状況判定部２３３ｂは、ステップＳ５２を実行せずに処理をステップＳ５３に進め、ステップＳ５３でＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下の場合、処理をステップＳ５４に進める。この場合、判定結果は、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下であることを示す。
【０１１３】
状況判定部２３３ａは、撮像状況情報に含まれている情報を用いて判定してもよい。例えば、状況判定部２３３ａは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下の場合、撮像状況情報に含まれているフレームレート（すなわち、撮像部２０の現在のフレームレート）が閾値以上であるか否かを判定する。そして、第１のパラメータ設定部２３４ａは、フレームレートが閾値以上の場合、ステップＳ５４を実行する。また、状況判定部２３３ａは、ステップＳ５２，５３を実行せず、撮像状況情報に含まれているフレームレートが閾値以上であるか否かを判定してもよい。そして、第１のパラメータ設定部２３４ａは、フレームレートが閾値以上の場合、ステップＳ５４を実行する。
【０１１４】
状況判定部２３３ａは、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉからログを取得し、ログから現在のフレームレートを検出し、検出したフレームレートを用いて判定してもよい。
状況判定部２３３ａは、予め決められた時間当たりに画像処理が実行された画像枚数を用いて判定してもよい。詳細に説明する。取得部２３２ａは、画像処理部１１０が実行した画像処理の履歴を示すログを画像処理サーバ１００ｃから取得する。状況判定部２３３ａは、ログに基づいて、画像処理部１１０が予め決められた時間当たりに画像処理（例えば、人数を検出する処理）を実行した画像枚数を検出する。なお、例えば、予め決められた時間は、１秒である。また、取得部２３２ａは、当該画像枚数を画像処理サーバ１００ｃから取得してもよい。状況判定部２３３ａは、画像枚数が閾値以上であるか否かを判定する。第１のパラメータ設定部２３４ａは、画像枚数が閾値以上である場合、ステップＳ５４を実行する。
【０１１５】
第２のパラメータ設定部２３５ａは、ステップＳ５４の前後で、状況判定部２３３ａから判定結果を受信してもよい。第２のパラメータ設定部２３５ａは、判定結果に基づいて画像処理部１１０に設定するパラメータをネットワークカメラ２００＿ｉが有する不揮発性記憶装置から取得する。第２のパラメータ設定部２３５ａは、取得したパラメータを画像処理部１１０に設定する。第２のパラメータ設定部２３５ａは、画像処理部１１０にパラメータを設定することで、１秒間当たりに画像処理する画像枚数を減らすことができる。よって、第２のパラメータ設定部２３５ａは、画像処理サーバ１００ｃの処理負荷を軽減できる。また、第２のパラメータ設定部２３５ａは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上である場合、画像処理部１１０にパラメータを設定してもよい。
【０１１６】
状況判定部２３３ａは、ステップＳ５２〜５４に替えて、画像処理部１１０が実行した画像処理の履歴を示すログから予め決められた時間（例えば、１秒）当たりに画像処理する画像枚数を検出してもよい。状況判定部２３３ａは、検出した画像枚数が閾値以上の場合、第２のパラメータ設定部２３５ａに、画像処理部１１０にパラメータを設定させる。
【０１１７】
実施の形態５によれば、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉは、パラメータを設定する。当該パラメータは、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉの現在のフレームレートを下げるためのパラメータである。そのため、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉは、パラメータを設定することで、画像処理サーバ１００ｃがネットワークカメラ２００ａ＿ｉから取得する画像数を減らすことができる。画像処理サーバ１００ｃは、取得する画像数が減ることから画像処理を行う回数も減るので、処理負荷を軽減できる。よって、実施の形態５は、画像処理サーバ１００ｃの処理負荷を軽減できる。
【０１１８】
実施の形態６．
次に、実施の形態６を説明する。実施の形態４，５と相違する事項を主に説明し、実施の形態４，５と共通する事項の説明を省略する。実施の形態６は、図１，１４，１７を参照する。
実施の形態４は、画像処理サーバ１００ｂが判定設定部１３０ｂを有する場合を説明した。実施の形態６は、判定設定部１３０ｂの機能を有する装置を説明する。
【０１１９】
図２０は、実施の形態６の画像処理システムを示す図である。画像処理システムは、画像処理サーバ１００ｃ、ネットワークカメラ２００＿１，…，２００＿ｎ、及び判定設定装置３００ａを含む。判定設定装置３００ａは、画像処理サーバ１００ｃとネットワークカメラ２００＿１，…，２００＿ｎと通信する。また、判定設定装置３００ａは、ＣＰＵ、ＲＡＭ、及びＳＳＤを有する。判定設定装置３００ａは、ＳＳＤに代えて、ＨＤＤを有してもよい。
【０１２０】
図２１は、実施の形態６の判定設定装置の構成を示す機能ブロック図である。判定設定装置３００ａは、設定部３１０ａ、取得部３２０ａ、状況判定部３３０ａ、第１のパラメータ設定部３４０ａ、及び第２のパラメータ設定部３５０ａを有する。
【０１２１】
設定部３１０ａ、取得部３２０ａ、状況判定部３３０ａ、第１のパラメータ設定部３４０ａ、及び第２のパラメータ設定部３５０ａの一部又は全部は、判定設定装置３００ａが有するＣＰＵによって実現してもよい。設定部３１０ａ、取得部３２０ａ、状況判定部３３０ａ、第１のパラメータ設定部３４０ａ、及び第２のパラメータ設定部３５０ａの一部又は全部は、判定設定装置３００ａが有するＣＰＵが実行するプログラムのモジュールとして実現してもよい。
【０１２２】
設定部３１０ａは、状況判定部３３０ａ、第１のパラメータ設定部３４０ａ、及び第２のパラメータ設定部３５０ａを動作させるためのパラメータを設定する。
取得部３２０ａは、稼働状況を取得する。
【０１２３】
状況判定部３３０ａは、稼働状況に基づいて、画像処理サーバ１００ｃの状況を判定する。状況判定部３３０ａは、第１のパラメータ設定部３４０ａに判定結果を送信する。また、状況判定部３３０ａは、第２のパラメータ設定部３５０ａに判定結果を送信してもよい。
【０１２４】
ここで、判定設定装置３００ａが有するＳＳＤには、判定結果に基づいてネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータが格納されている。また、判定設定装置３００ａが有するＳＳＤには、判定結果に基づいて画像処理部１１０に設定するパラメータが格納されている。なお、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータ及び画像処理部１１０に設定するパラメータは、ファイル形式で判定設定装置３００ａが有するＳＳＤに格納されていてもよい。
【０１２５】
第１のパラメータ設定部３４０ａは、判定結果に基づいて、ネットワークカメラ２００＿ｉの現在のフレームレートよりも低いフレームレートでネットワークカメラ２００＿ｉに撮像させる。詳細には、第１のパラメータ設定部３４０ａは、判定結果に基づいてパラメータを判定設定装置３００ａが有するＳＳＤから取得する。当該パラメータは、ネットワークカメラ２００＿ｉの現在のフレームレートよりも低いフレームレートでネットワークカメラ２００＿ｉに撮像させるためのパラメータである。すなわち、当該パラメータは、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉの現在のフレームレートを下げるためのパラメータである。例えば、このパラメータがネットワークカメラ２００＿ｉに設定されることで、ネットワークカメラ２００ａ＿ｉは、１秒間当たりに撮像する回数を減らすことができる。
なお、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータは、変更可能である。
【０１２６】
第２のパラメータ設定部３５０ａは、判定結果に基づいて、画像処理部１１０が予め決められた時間当たりに画像処理を実行している画像枚数よりも少ない画像枚数に対して画像処理を画像処理部１１０に実行させる。詳細には、第２のパラメータ設定部３５０ａは、判定結果に基づいて、画像処理部１１０に設定するパラメータを判定設定装置３００ａが有するＳＳＤから取得する。当該パラメータは、画像処理部１１０が予め決められた時間（例えば、１秒）当たりに画像処理を実行している画像枚数よりも少ない画像枚数に対して画像処理を画像処理部１１０に実行させるためのパラメータである。第２のパラメータ設定部３５０ａは、取得したパラメータを画像処理部１１０に設定する。例えば、このパラメータが画像処理部１１０に設定されることで、画像処理部１１０は、１秒間当たりに画像処理する画像枚数を減らすことができる。
なお、画像処理部１１０に設定するパラメータは、変更可能である。
【０１２７】
次に、判定設定装置３００ａが実行する処理について説明する。
図２２は、実施の形態６の判定設定装置が実行する処理を示すフローチャートである。図２２の処理は、図２１を参照する。
（ステップＳ６１）取得部３２０ａは、稼働状況を取得する。すなわち、取得部３２０ａは、ＣＰＵ１０１の使用率及びＲＡＭ１０２の空き容量を取得する。
【０１２８】
（ステップＳ６２）状況判定部３３０ａは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上であるか否かを判定する。状況判定部３３０ａは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上の場合（ステップＳ６２でＹｅｓ）、処理をステップＳ６３に進める。状況判定部３３０ａは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値未満の場合（ステップＳ６２でＮｏ）、処理を終了する。なお、閾値は、変動させてもよい。
【０１２９】
（ステップＳ６３）状況判定部３３０ａは、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下であるか否かを判定する。状況判定部３３０ａは、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下の場合（ステップＳ６３でＹｅｓ）、処理をステップＳ６４に進める。状況判定部３３０ａは、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値よりも大きい場合（ステップＳ６３でＮｏ）、処理を終了する。また、閾値は、変動させてもよい。
【０１３０】
（ステップＳ６４）第１のパラメータ設定部３４０ａは、状況判定部３３０ａから判定結果を受信する。判定結果は、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上であり、かつＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下であることを示す。
第１のパラメータ設定部３４０ａは、判定結果に基づいて、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定するパラメータを判定設定装置３００ａが有するＳＳＤから取得する。第１のパラメータ設定部３４０ａは、取得したパラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定する。
状況取得部１５０は、画像処理部１１０が実行した画像処理の履歴を示すログを取得する。稼働状況送信部１６０は、判定設定装置３００ａにログを送信する。
【０１３１】
（ステップＳ６５）状況判定部３３０ａは、状況取得部１５０が取得したログを取得する。
（ステップＳ６６）状況判定部３３０ａは、ログを解析する。状況判定部３３０ａは、解析結果に基づいて、画像処理が正常に行えているか否かを判定する。状況判定部３３０ａは、画像処理が正常に行えている場合（ステップＳ６６でＹｅｓ）、処理を終了する。状況判定部３３０ａは、画像処理が正常に行えていない場合（ステップＳ６６でＮｏ）、処理をステップＳ６７に進める。
【０１３２】
（ステップＳ６７）第１のパラメータ設定部３４０ａは、現在、ネットワークカメラ２００＿ｉに設定しているパラメータと異なるパラメータをネットワークカメラ２００＿ｉに設定する。そして、第１のパラメータ設定部３４０ａは、処理をステップＳ６５に進める。
【０１３３】
状況判定部３３０ａは、ステップＳ６３を実行しているが、ステップＳ６３を実行しなくてもよい。すなわち、状況判定部３３０ａは、ステップＳ６２でＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上の場合、処理をステップＳ６４に進める。この場合、判定結果は、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上であることを示す。同様に、状況判定部３３０ａは、ステップＳ６２を実行せず、ステップＳ６３を実行してもよい。すなわち、状況判定部３３０ａは、ステップＳ６２を実行せずに処理をステップＳ６３に進め、ステップＳ６３でＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下の場合、処理をステップＳ６４に進める。この場合、判定結果は、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下であることを示す。
【０１３４】
状況判定部３３０ａは、撮像状況情報に含まれている情報を用いて判定してもよい。例えば、状況判定部３３０ａは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上、ＲＡＭ１０２の空き容量が閾値以下の場合、撮像状況情報に含まれているフレームレート（すなわち、ネットワークカメラ２００＿ｉの現在のフレームレート）が閾値以上であるか否かを判定する。そして、第１のパラメータ設定部３４０ａは、フレームレートが閾値以上の場合、ステップＳ６４を実行する。また、状況判定部３３０ａは、ステップＳ６２，６３を実行せず、撮像状況情報に含まれているフレームレートが閾値以上であるか否かを判定してもよい。そして、第１のパラメータ設定部３４０ａは、フレームレートが閾値以上の場合、ステップＳ６４を実行する。
【０１３５】
状況判定部３３０ａは、ネットワークカメラ２００＿ｉからログを取得し、ログから現在のフレームレートを検出し、検出したフレームレートを用いて判定してもよい。
状況判定部３３０ａは、予め決められた時間当たりに画像処理が実行された画像枚数を用いて判定してもよい。詳細に説明する。取得部３２０ａは、画像処理部１１０が実行した画像処理の履歴を示すログを画像処理サーバ１００ｃから取得する。状況判定部３３０ａは、ログに基づいて、画像処理部１１０が予め決められた時間当たりに画像処理（例えば、人数を検出する処理）を実行した画像枚数を検出する。なお、例えば、予め決められた時間は、１秒である。また、取得部３２０ａは、当該画像枚数を画像処理サーバ１００ｃから取得してもよい。状況判定部３３０ａは、画像枚数が閾値以上であるか否かを判定する。第１のパラメータ設定部３４０ａは、画像枚数が閾値以上である場合、ステップＳ６４を実行する。
【０１３６】
第２のパラメータ設定部３５０ａは、ステップＳ６４の前後で、状況判定部３３０ａから判定結果を受信してもよい。第２のパラメータ設定部３５０ａは、判定結果に基づいて画像処理部１１０に設定するパラメータを判定設定装置３００ａが有するＳＳＤから取得する。第２のパラメータ設定部３５０ａは、取得したパラメータを画像処理部１１０に設定する。第２のパラメータ設定部３５０ａは、画像処理部１１０にパラメータを設定することで、１秒間当たりに画像処理する画像枚数を減らすことができる。よって、第２のパラメータ設定部３５０ａは、画像処理サーバ１００ｃの処理負荷を軽減できる。また、第２のパラメータ設定部３５０ａは、ＣＰＵ１０１の使用率が閾値以上である場合、画像処理部１１０にパラメータを設定してもよい。
【０１３７】
状況判定部３３０ａは、ステップＳ６２〜６４に替えて、画像処理部１１０が実行した画像処理の履歴を示すログから予め決められた時間（例えば、１秒）当たりに画像処理する画像枚数を検出してもよい。状況判定部３３０ａは、検出した画像枚数が閾値以上の場合、第２のパラメータ設定部３５０ａに、画像処理部１１０にパラメータを設定させる。
【０１３８】
実施の形態６によれば、判定設定装置３００ａは、ネットワークカメラ２００＿ｉにパラメータを設定する。当該パラメータは、ネットワークカメラ２００＿ｉの現在のフレームレートを下げるためのパラメータである。そのため、判定設定装置３００ａは、ネットワークカメラ２００＿ｉにパラメータを設定することで、画像処理サーバ１００ｃがネットワークカメラ２００＿ｉから取得する画像数を減らすことができる。画像処理サーバ１００ｃは、取得する画像数が減ることから画像処理を行う回数も減るので処理負荷を軽減できる。よって、実施の形態６は、画像処理サーバ１００ｃの処理負荷を軽減できる。
【０１３９】
実施の形態１〜３における特徴は、互いに適宜組み合わせることができる。実施の形態４〜６における特徴は、互いに適宜組み合わせることができる。
また、実施の形態１〜６は、顔認証又は人数の検出処理を例示した。しかし、実施の形態１〜６は、顔認証以外又は人数の検出以外の場合でも適用できる。
【符号の説明】
【０１４０】
１０  ディスプレイ、  １１  スイッチングハブ、  ２０  撮像部、  ３１，３２，４１，４２  画像、  ４１ａ，４２ａ〜４２ｄ  枠、  １００，１００ａ，１００ｂ，１００ｃ  画像処理サーバ、  １０１  ＣＰＵ、  １０２  ＲＡＭ、  １０３  ＳＳＤ、  １１０  画像処理部、  １２０  ログ取得部、  １３０、１３０ｂ  判定設定部、  １３１，１３１ｂ  設定部、  １３２，１３２ｂ  取得部、  １３３，１３３ｂ  状況判定部、  １３４，１３４ｂ  第１のパラメータ設定部、  １３５ｂ  第２のパラメータ設定部、  １４０  ログ送信部、  １５０  状況取得部、  １６０  稼働状況送信部、  ２００＿１，２００＿ｉ，２００＿ｎ、２００ａ＿ｉ  ネットワークカメラ、  ２１０  レンズ制御部、  ２２０  撮像制御部、  ２３０，２３０ａ  判定設定部、  ２３１，２３１ａ  設定部、  ２３２，２３２ａ  取得部、  ２３３，２３３ａ  状況判定部、  ２３４，２３４ａ  第１のパラメータ設定部、  ２３５ａ  第２のパラメータ設定部、  ３００，３００ａ  判定設定装置、  ３１０，３１０ａ  設定部、  ３２０，３２０ａ  取得部、  ３３０，３３０ａ  状況判定部、  ３４０、３４０ａ  第１のパラメータ設定部、  ３５０ａ  第２のパラメータ設定部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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