(57)【要約】      （修正有）【課題】元画像を補正して動画像部を検出する。【解決手段】知的監視システムおよび知的監視方法は画像センサ１０により元画像を抽出し、前記元画像を補正して補正画像を作成する。前記補正画像における補正動画像を検出する。前記補正動画像の位置情報に基づき、前記元画像における元の動画像部を抽出する。最後に前記元の動画像部を表示もしくは保存する。本発明は、画像センサ１個により高解像度パノラマ画像を抽出および保存する。前記高解像度パノラマ画像から低解像度パノラマ画像を作成し、移動物体を検出および位置決めする。前記高解像度パノラマ画像における前記移動物体の位置領域は、改めて位置決めする。前記移動物体の高解像度画像をデジタル拡大表示することなく作成する。【選択図】図１
2010283502.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
知的監視システムであって、画像センサと、前記画像センサに電気的に接続されたデジタル画像処理装置と、前記デジタル画像処理装置に電気的に接続されたデータ一時メモリと、前記デジタル画像処理装置に電気的に接続されたプログラムメモリとを備え、前記画像センサは元画像を抽出し、前記元画像は前記デジタル画像処理装置へ送信され、前記デジタル画像処理装置は前記元画像を補正して補正画像を作成し、前記デジタル画像処理装置は前記補正画像における補正動画像を検出し、前記デジタル画像処理装置は前記補正動画像の位置情報に基づき前記元画像における元の動画像部を抽出する、システム。
【請求項２】
請求項１に記載の知的監視システムであって、前記デジタル画像処理装置に電気的に接続され、前記元の動画像部を表示もしくは保存する画像出力装置を更に備える、システム。
【請求項３】
請求項１に記載の知的監視システムであって、前記画像センサは固定高解像度カメラである、システム。
【請求項４】
請求項２に記載の知的監視システムであって、前記画像出力装置は表示装置もしくは記録装置である、システム。
【請求項５】
知的監視方法であって、
（ａ）画像センサを使って元画像を抽出するステップと、（ｂ）前記元画像を補正して補正画像を作成するステップと、（ｃ）前記補正画像における補正動画像を検出するステップと（ｄ）前記補正動画像の位置情報に基づいて前記元画像における元の動画像部を抽出するステップとを備える、方法。
【請求項６】
請求項５に記載の知的監視方法であって、ステップ（ｄ）の後に、（ｅ１）前記元の動画像部を表示するステップを更に備える、方法。
【請求項７】
請求項５に記載の知的監視方法であって、ステップ（ｄ）の後に、（ｅ２）前記元の動画像部を保存するステップを更に備える、方法。
【請求項８】
請求項５に記載の知的監視方法であって、ステップ（ｂ）は更に、（ｂ１）前記元画像の処理サイズを既定のサイズに補正するステップと、（ｂ２）前記元画像の色を変換するステップと、（ｂ３）前記元画像のスペックルノイズをフィルタにかけるステップとを更に備える、方法。
【請求項９】
請求項８に記載の知的監視方法であって、ステップ（ｂ１）における前記既定のサイズは３２０×２４０画素である、方法。
【請求項１０】
請求項８に記載の知的監視方法であって、ステップ（ｂ２）において、前記元画像の色を２４ビットフルカラー画像から８ビットグレイレベル画像へと変換する、方法。
【請求項１１】
請求項８に記載の知的監視方法であって、ステップ（ｂ３）において、前記スペックルノイズを画像ローパスフィルタによってフィルタにかける、方法。
【請求項１２】
請求項５に記載の知的監視方法であって、ステップ（ｃ）において、前記補正画像における前記補正動画像を固定背景画像および３個の連続した補正画像により検出する、方法。
【請求項１３】
請求項５に記載の知的監視方法であって、ステップ（ｃ）の後に、（ｃ１）前記補正動画像を修正およびラベル付けしてラベル画像を作成するステップと、
（ｃ２）前記ラベル画像の位置情報に基づいて前記元画像における元の動画像部を抽出するステップと、（ｃ３）前記元の動画像部を表示するステップとを更に備える、方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の知的監視方法であって、（ｃ４）前記元の動画像部を保存するステップを更に備える、方法。
【請求項１５】
請求項１３に記載の知的監視方法であって、ステップ（ｃ１）において、縮小処理および拡大処理により前記補正動画像を修正する、方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の知的監視方法であって、前記縮小処理は３×３マスクを用いて１回実行され、前記拡大処理は３×１マスクを用いて３回実行される、方法。
【請求項１７】
請求項５に記載の知的監視方法であって、ステップ（ｂ）の後に、（ｂ１）前記補正画像において監視ブロックを設定するステップと、（ｂ２）前記監視ブロックの位置情報に基づいて前記元画像における元の監視ブロック画像を抽出するステップと、（ｂ３）前記元の監視ブロック画像を表示するステップとを更に備える、方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の知的監視方法であって、（ｂ４）前記元の監視ブロック画像を保存するステップを更に備える、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視システムおよび監視方法に関し、特に、知的監視システムおよび知的監視方法に関する。
【０００２】
近年の犯罪の増加に伴い、セキュリティ対策に関する人々の関心も非常に高くなっている。また、セキュリティ対策において最も重要なのは、監視システムである。監視システムの最も重要な役割は、人間の力では状況の変化を十分迅速に検出するのが難しいという問題を解決することである。従って、有効な監視システムを利用してセキュリティ対策を行えば、盗難および必要な労働力を減らすことが可能である。
【０００３】
動画像リアルタイム追跡技術においては、画像に変化があった場合に判断を行うことが可能である。動画像リアルタイム追跡技術はまた、デジタル監視システムもしくは従来の閉回路テレビ（ＣＣＴＶ）に適用される。記録機能は、監視画像に変化があると記録を開始する。従って、監視画像の保存容量が軽減できる。また、異常が発生すると警告メッセージが送信され、自動的に異常が通知される。
【０００４】
画像解像度は、画像の画素数によって決まる。図２（ａ）を参照して、図２（ａ）はある物体の概略図である。また、図２（ｂ）および図２（ｃ）を参照して、図２（ｂ）および図２（ｃ）はそれぞれ、低解像度のカメラで撮像および８倍に拡大表示された物体の概略図、および高解像度のカメラにより撮像された物体の概略図である。これから分かるように、物体が同一でも、解像度が異なれば画像の大きさが異なる。低解像度で撮像された画像をデジタル拡大表示して画像サイズを変更すると、撮像画像が不明瞭になり歪みが出るという問題が発生する。従って、セキュリティ対策としての監視および管理には不向きである。
【０００５】
従来は、上記の問題を解決するために、同一の解像度を有する２台のカメラが使用されてきた。まず、パノラマカメラなどの一方のカメラを固定して、パノラマ画像を監視し、監視・管理対象の場所における背景を構成する。また、構成した背景から現在の画像を減算することにより、移動物体の位置を求める。前記パノラマカメラは次に、広角で可動ズームパラメータを有する他方のカメラ（例えば、ＰＴＺカメラ）に、移動物体を追跡、位置決定および拡大表示するよう通知する。これにより、移動物体の高解像度画像が抽出される。
【０００６】
ＰＴＺカメラは、可動レンズ、およびその形状から「スピードドーム」と呼ばれるカメラを備える。ＰＴＺカメラは、回転台および可動レンズを駆動する直接駆動のモータ機構をカメラ内部に備える。しかしながら、画像データの作成は駆動機構の動作に制限されてしまう。駆動装置はまた、長期間の動作によって摩耗することが考えられる。さらに、ＰＴＺカメラにおける撮像時間は、そのオートフォーカス機能により影響を受ける可能性がある。さらに、移動物体の撮像領域がレンズの範囲を超えた場合、倍率が高いと正しく識別できない可能性がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記の問題を解決するため、本発明は知的監視システムを提供する。
【０００８】
上記の問題を解決するため、本発明はまた、知的監視方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の目的を達成するために、本発明の知的監視システムは、画像センサ、データ一時メモリ、デジタル画像処理装置、およびプログラムメモリを含む。前記デジタル画像処理装置は、前記画像センサ、前記データ一時メモリ、および前記プログラムメモリの各々に電気的に接続される。より具体的には、前記画像センサは元画像を抽出し、前記元画像は前記デジタル画像処理装置に送信される。前記デジタル画像処理装置は、元画像を補正して補正画像を作成する。前記デジタル画像処理装置は、前記補正画像における補正動画像を検出する。前記デジタル画像処理装置は、前記補正動画像の位置情報に基づいて、前記元画像における元の動画像部を抽出する。
【００１０】
上記のもう一方の目的を達成するために、知的監視方法は、画像センサを用いて元画像を抽出し、前記元画像を補正して補正画像を作成する。次に、前記補正画像における補正動画像を検出し、前記補正動画像の位置情報に基づいて前記元画像における元の動画像部を抽出する。
【００１１】
前述の概要および後述の詳細な説明は例示であって、特許請求する本発明を更に説明することを意図したものであると考えられるべきである。本発明のその他の利点および特徴は、以下の開示、図面、および請求項から明らかである。
【００１２】
新規性を有すると考えられる本発明の特徴は、請求項において詳細に開示されている。しかしながら、本発明の実施例を図面を参照して以下に説明する発明を実施するための形態によれば、本発明を最も良く理解できると考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は本発明による知的監視システムのブロック図である。
【図２ａ】図２ａは、物体の概略図である。
【図２ｂ】図２ｂは、低解像度カメラにより撮像し、８倍に拡大表示した物体の概略図である。
【図２ｃ】図２ｃは、高解像度カメラにより撮像された物体の概略図である。
【図３】図３は、補正画像において補正動画像を検出する動作の概略図である。
【図４】図４は、前記補正動画像の修正動作およびラベル付け動作のフローチャートである。
【図５】図５は、３×３画素マスクの概略図である。
【図６】図６は、３×１画素マスクの概略図である。
【図７ａ】図７ａは、ノイズだらけの画像を示す。
【図７ｂ】図７ｂは、縮小処理を１回実行しノイズを除去した後の画像を示す。
【図８】図８は、拡大処理を３回実行した際のそれぞれの画像３個を示す。
【図９】図９は、８近傍画素の概略図である。
【図１０】図１０は、ラベル付けした物体の概略図である。
【図１１】図１１は、出力画像の例である。
【図１２】図１２は、知的監視方法のフローチャートである。
【図１３】図１３は、拡大処理および縮小処理の概略図である。
【図１４】図１４は、拡大処理および縮小処理における画像の走査方法の概略図である。
【図１５】図１５は、拡大処理を実行した場合の概略図である。
【図１６】図１６は、縮小処理を実行した場合の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、本発明の技術内容および詳細な説明を好ましい実施の形態に基づき開示するが、これは本発明の実施範囲を制限するものではない。本発明の請求項に基づいて為されたいかなる均等物および変型物も、本発明の請求の範囲に含まれるものとする。
【００１５】
知的監視システムおよび知的監視方法は、デジタル画像処理技術を利用して、ＰＴＺ（パンチルトズーム型）カメラに代替するものである。前記知的監視システムを使うことにより、移動物体を追跡し、また、出口もしくは喫煙場所など特定の場所を監視・管理することができる。より具体的には、異常が発生すると警告メッセージを送信して通知する。さらに、撮像した画像情報をデータベースに保存し、後で調査できるようにする。
【００１６】
前記知的監視システムおよび知的監視方法は、低解像度のパノラマ画像を処理することにより移動物体を追跡し、次に高解像度のパノラマ画像を処理することにより前記移動物体の明瞭な画像を作成するものである。従って、従来のＰＴＺ（パンチルトズーム型）カメラを前記知的監視システムに変更することが可能である。まず、高解像度パノラマ画像を保存する。次に、前記高解像度パノラマ画像の解像度を下げ、移動物体を検出および追跡できるようにする。次に、前記高解像度パノラマ画像において、監視ブロックを改めて位置決めする。最後に、前記移動物体の処理サイズを画像処理方法により自動補正する。従来のＰＴＺカメラを前記知的監視システムに変更することにより、必要な機械装備を少なくし、死角の問題を解消し、動作の遅れを無くし、また同時に３個以上の移動物体を検出できる。
【００１７】
図１を参照して、図１は本発明による知的監視システムのブロック図である。前記知的監視システムは、画像センサ１０、データ一時メモリ２０、デジタル画像処理装置３０、プログラムメモリ４０、および画像出力装置５０を含む。前記デジタル画像処理装置３０は、前記画像センサ１０、データ一時メモリ２０、前記プログラムメモリ４０、および前記画像出力装置５０の各々に電気的に接続される。
【００１８】
前記画像センサ１０は、元画像（図示せず）を抽出し、次に前記元画像を前記デジタル画像処理装置３０に送信する。前記デジタル画像処理装置３０は、前記元画像を補正して補正画像（図示せず）を作成する。前記デジタル画像処理装置３０は、必要に応じて背景を再構成する。前記デジタル画像処理装置３０は、前記補正画像における補正動画像（図示せず）を検出および補正する。前記デジタル画像処理装置３０は、必要に応じて前記補正動画像を修正およびラベル付けしてラベル画像（図示せず）を作成する。前記デジタル画像処理装置３０は、前記ラベル画像の位置情報に基づき、前記元画像における元の動画像部（図示せず）を抽出する。前記補正動画を前記デジタル画像処理装置３０により修正およびラベル付けする必要がない場合は、前記デジタル画像処理装置３０は、前記補正動画像の位置情報に基づいて、元画像における元の動画像部を抽出する。最後に、前記画像出力装置５０は、前記元の動画像部を表示もしくは保存する。より具体的には、前記画像センサ１０は固定高解像度カメラであり、前記画像出力装置５０は表示装置もしくは記録装置である。前記知的監視システムの詳細な動作については、後に説明する。
【００１９】
前記デジタル画像処理装置３０は、（１）前記元画像の処理サイズを補正する、（２）前記元画像の色を変換する、および（３）前記元画像のスペックルノイズをフィルタにかけるというサブステップにより、前記元画像を補正して補正画像を作成する。まず、高解像度のパノラマ画像、すなわち前記元画像を保存する。次に、前記元画像の解像度をより低い解像度（例えば、３２０×２４０画素）へと変換し、コンピュータ処理量を軽減する。例えば、５百万画素カメラ（高解像度カメラ）によって撮像された画像の解像度は２５６０×１９２０画素であり、前記画像は２４ビットフルカラー画像となる。従って、前記画像のコンピュータ処理量が非常に大きく、リアルタイム動作にある前記知的監視システムにおいて、冗長なコンピュータ処理時間を要することとなる。本実施の形態においては、前記元画像の解像度は２５６０×１９２０画素から３２０×２４０画素へと変換され、前記元画像の色は２４ビットフルカラー画像から８ビットグレイレベル画像へと変換される。従って、前記画像のコンピュータ処理量を大幅に軽減できる。最後に、前記元画像のスペックルノイズを画像ローパスフィルタによりフィルタにかける。
【００２０】
より具体的には、いわゆる背景とは、画像に記録され前景となる対象の物体の外側に存在する画像の部分である。移動物体が背景内にある場合や、背景に日光が当たっている場合は、撮像された背景がはっきりしない場合もある。従って、背景のうち不明瞭な部分が一定の時間静止している場合、背景を再構成する必要がある。さらに、背景および連続した画像が非常に異なる場合には、移動物体を正確に検出するために背景を繰り返し再構成する必要がある。
【００２１】
前記デジタル画像処理装置３０は、固定背景画像および３個の連続した補正画像を利用して前記補正画像における前記補正動画像を検出する。以下に詳細に説明する。３個の連続した画像および固定背景を利用して実際の移動物体を計算する。図３を参照して、図３は補正画像における補正動画像を検出する動作の概略図である。３個の連続したジェスチャ画像とはそれぞれ、現グレイレベル画像Ｍ２、前記現グレイレベル画像Ｍ２に先行するグレイレベル画像Ｍ１、および前記先行するグレイレベル画像Ｍ１に更に先行するグレイレベル画像Ｍ０である。さらに、固定背景画像Ｍ３が存在する。また、グレイレベル画像を二値画像に変換するための二値画像閾値を設定する。まず、前記現グレイレベル画像Ｍ２および前記先行するグレイレベル画像Ｍ１の排他的論理和を演算し、第１のグレイレベル画像（図示せず）を作成する。次に、前記第１のグレイレベル画像における各画素の濃淡値を前記二値画像閾値と比較する。画素の濃淡値が前記二値画像閾値以上である場合、その画素を明画素に設定し、逆に、画素の濃淡値が前記二値画像閾値未満の場合、その画素を暗画素に設定する。従って、第１の二値画像Ｍ５は明画素および暗画素からなる。
【００２２】
同様に、前記先行するグレイレベル画像Ｍ１および前記更に先行するグレイレベル画像Ｍ０の排他的論理和を演算し、第２のグレイレベル画像（図示せず）を作成する。次に、前記第２のグレイレベル画像における各画素の濃淡値を前記二値画像閾値と比較し、第２の二値画像Ｍ４を作成する。次に、前記第１の二値画像Ｍ５および前記第２の二値画像Ｍ４の論理積を演算し、第３の二値画像Ｍ７を作成する。より具体的には、前記第３の二値画像Ｍ７は輪郭が連続した二値画像からなる。次に、前記先行するグレイレベル画像Ｍ１から前記固定背景画像Ｍ３を減算し、第４のグレイレベル画像（図示せず）を作成する。次に、前記第４のグレイレベル画像における各画素の濃淡値を前記二値画像閾値と比較し、第４の二値画像Ｍ６を求め作成する。より具体的には、前記第４の二値画像Ｍ６は前景を抽出した二値画像からなる。最後に、前記第３の二値画像Ｍ７および前記第４の二値画像Ｍ６の論理和を演算し、第５の二値画像Ｍ８を作成する。より具体的には、前記第５の二値画像Ｍ８は物体が連続した二値画像であり、すなわち、前記第５の二値画像Ｍ８は前記補正動画像からなる。
【００２３】
図４を参照して、図４は前記補正動画像の修正動作およびラベル付け動作のフローチャートである。前記第５の二値画像Ｍ８は、ステップＳ１０およびＳ２０において分割ブロックを含んでもよく、モルフォロジ拡大処理およびモルフォロジ縮小処理を行い前記第５の二値画像Ｍ８を修正する。
【００２４】
拡大処理は、モルフォロジ処理における基本的な処理の一つである。図１３に示す通り、画像Ａ１およびマスクＢ１が同一平面上にあると仮定する。前記画像Ａ１および前記マスクＢ１（前記マスクＢ１は、前記画像Ａ１を上端から下端まで、および左端から右端まで走査する）の拡大処理は、以下のように定義される。図１４に示す通り、前記画像Ａ１（網掛け領域）において前記マスクＢ１（十字型の網掛け領域）と重なった部分の画素が１つでも０以外の二値変数である場合、前記画像Ａ１における前記マスクＢ１と重なった部分の中心画素は１に設定される。逆に、前記画像Ａ１において前記マスクＢ１と重なった部分の画素全部が二値変数０である場合、前記画像Ａ１における前記マスクＢ１と重なった部分の中心画素は０に設定される。図１５を参照して、図１５は拡大処理の概略図である。より具体的には、前記画像Ａ１における拡大領域を格子状網掛け領域でラベル付けする。
【００２５】
縮小処理も、モルフォロジ処理における基本的な処理の一つである。図１３に示す通り、画像Ａ１およびマスクＢ１が同一平面上にあると仮定する。前記画像Ａ１および前記マスクＢ１（前記マスクＢ１は、前記画像Ａ１を上端から下端まで、および左端から右端まで走査する）の縮小処理は、以下のように定義される。図１４に示す通り、前記画像Ａ１（網掛け外の領域）において前記マスクＢ１（十字型の網掛け領域）と重なった部分の画素が１つでも二値変数０である場合、前記画像Ａ１における前記マスクＢ１と重なった部分の中央画素は０に設定される。逆に、前記画像Ａ１において前記マスクＢ１と重なった部分の画素全部が０以外の二値変数である場合、前記画像Ａ１における前記マスクＢ１と重なった部分の中心画素は１に設定される。図１６を参照して、図１６は縮小処理の概略図である。より具体的には、前記画像Ａ１における縮小領域を格子状網掛け領域でラベル付けする。
【００２６】
一般的に、モルフォロジ拡大処理およびモルフォロジ縮小処理は３×３マスクもしくは５×５マスクにより実行され、より詳細には、人間の行動を監視する前記知的監視システムに利用される。しかしながら本実施の形態においては、３×３マスク（図５参照）により縮小処理を行い、３×１マスク（図６参照）により拡大処理を行う。まず、複雑な背景画像における残留ノイズ画素を除去するために、縮小処理を１回実行する。例えば、ノイズだらけの画像を図７（ａ）に示す。また、縮小処理を１回実行し残留画素を除去した後の前記画像を図７（ｂ）に示す。次に、図８に示す通り、拡大処理を３回実行して、例えば頭部、胴体、および脚部など人体の画像ブロックを統合して移動物体の完全画像を作成する。
【００２７】
ステップＳ３０およびＳ４０において３個以上の移動物体を検出することが可能なため、移動物体の数をラベル付け方法により計算する必要がある。連結成分ラベル付け方法の主な目的は、隣接する画素を同一の番号でラベル付けすることである。従って、各々が同一の番号でラベル付けされた集合体の数をラベル付けに使用された番号に基づいて計算することができ、すなわち、集合体の数が移動物体の数に相当する。図９を参照して、図９は８近傍画素の概略図である。８近傍処理においては二値画像を左から右および上から下へ走査し、隣接する画素を、各々が同一で固有な番号として０以外の二値変数でラベル付けする。従って、移動物体の数は、ラベル付けに使用された番号に基づいて計算することができる。図１０（右側）に示す通り、３個の移動物体が検出され、各々が１、２、および３とラベル付けされている。
【００２８】
次に、前記デジタル画像処理装置３０は、前記ラベル画像の位置情報に基づいて前記元画像における元の動画像部を抽出する。前記移動物体の開始位置および終了位置を求めて、上記ラベル付け方法に基づき前記移動物体のサイズおよび位置関係を演算してもよい。次に、前記ラベル画像の位置情報を前記元画像（すなわち、前記高解像度のパノラマ画像）に伝送して、前記元の動画像を実際の画像サイズで前記画像出力装置５０に表示し、画像の拡大表示を行う。
【００２９】
図１１を参照して、図１１は出力画像の例を示す。図１１における左上隅は、３２０×２４０画素のパノラマ画像であり、前記補正画像からなる。すなわち、前記元画像の解像度を２５６０×１９２０画素から３２０×２４０画素へ変換し、前記補正画像を作成する。前記パノラマ画像は、第１の移動物体Ｍａ、第２の移動物体Ｍｂ、およびユーザ設定監視ブロックＡ１を含む。より具体的には、前記ユーザ設定監視ブロックＡ１については後に詳細に説明する。左上隅において、２５６０×１９２０画素の前記元画像におけるの前記第１の移動物体Ｍａ、前記第２の移動物体Ｍｂ、および前記ユーザ設定監視ブロックＡ１を抽出し、図１１の右下隅、左下隅、および右上隅にそれぞれ表示する。すなわち、前記第１の移動物体Ｍａ、前記第２の移動物体Ｍｂ、および前記ユーザ設定監視ブロックＡ１は３２０×２４０画素の前記補正画像として表示される。例えば、図１１の左上隅における前記第２の移動物体Ｍｂのサイズは１０×２０画素である。しかしながら、前記第２の移動物体Ｍｂは、５百万画素カメラ（２５６０×１９２０画素）により撮像された場合、図１１の左下隅において８０×１６０画素で表示される。従って、前記第２の移動物体Ｍｂにおける長さおよび幅の両方が８倍に拡大表示される。従って、リアルタイム追跡動作において長さおよび幅の両方が８倍に拡大表示されるＰＴＺカメラに相当する。さらに、前記移動物体サイズが３２０×２４０画素以外である場合、前記移動物体の処理サイズは画像処理方法により自動的に補正される。例えば、図１１の左上隅における前記第１の移動物体Ｍａのサイズは５０×５０画素である。前記第１の移動物体Ｍａにおける長さおよび幅の両方が８倍に拡大表示されるため、前記第１の移動物体Ｍａのサイズは４００×４００画素に補正される。さらに、３２０×２４０画素では前記第１の移動物体Ｍａを完全に表示できないため、前記第１の移動物体Ｍａの処理サイズは自動的に６４０×４８０画素に補正される。最後に、前記第１の移動物体Ｍａの処理サイズを６４０×４８０画素として保存する。
【００３０】
本発明による知的監視システムによれば、移動物体を追跡、および出口もしくは喫煙場所などの特定の場所を監視・管理することができる。まず、ユーザは前記補正画像において監視ブロックを設定する。次に、前記デジタル画像処理装置３０は、前記監視ブロックの位置情報に基づいて前記元画像における元の監視ブロック画像を抽出する。最後に、前記画像出力装置５０は、前記元の監視ブロック画像を表示または保存する。
【００３１】
図１２を参照して、図１２は知的監視方法のフローチャートである。まず、画像センサは元画像を抽出する（Ｓ１００）。次に、前記元画像を補正して補正画像（Ｓ２００）を作成する。次に、デジタル画像処理装置は必要に応じて背景を再構成する（Ｓ３００）。次に、前記補正画像における補正動画像を検出する（Ｓ４００）。次に、前記デジタル画像処理装置は、必要に応じて前記補正動画像を修正またはラベル付けし、ラベル画像（Ｓ５００）を作成する。次に、前記デジタル画像処理装置は、前記ラベル画像の位置情報に基づいて前記元画像における元の動画像部を抽出する（Ｓ６００）。しかしながら、ステップＳ５００において前記補正動画像を修復もしくはラベル付けする必要がない場合、ステップＳ６００において、前記補正動画像の位置情報に基づいて、前記元画像における元の動画像部を抽出する。最後に、画像出力装置は前記元の動画像部を表示もしくは保存する（Ｓ７００）。より具体的には、前記画像センサは固定解像度カメラからなり、前記画像出力装置は表示装置もしくは記録装置からなる。
【００３２】
ステップＳ２００における前記元画像を補正して補正画像を作成するステップは、（１）前記元画像の処理サイズを補正する、（２）前記元画像の色を変換する、および（３）前記元画像のスペックルノイズをフィルタにかける、というサブステップを含む。まず、高解像度パノラマ画像、すなわち前記元画像を保存する。次に、前記元画像の解像度をより低い解像度（例えば、３２０×２４０画素）に変換してコンピュータ処理量を軽減する。例えば、５百万画素カメラ（高解像度カメラ）により撮像された画像の解像度は２５６０×１９２０画素であり、前記画像は２４ビットフルカラー画像となる。最後に、前記元画像のスペックルノイズを画像ローパスフィルタによりフィルタにかけてもよい。
【００３３】
より具体的には、ステップＳ４００において、固定背景画像および３個の連続した補正画像により前記補正画像における補正動画像を検出する。ステップＳ４００における処理は前記知的監視システムに関して既に記載したため、詳細な説明は省略する。ステップＳ５００においては、前記補正動画像を修正およびラベル付けしてラベル画像を作成する。本実施の形態においては、３×３マスクにより縮小処理を行い、３×１マスクにより拡大処理を行う。３個以上の移動物体を検出することができるため、移動物体の数をラベル付け方法により計算することが必要となる。
【００３４】
本発明による知的監視システムによれば、移動物体を追跡、および出口もしくは喫煙場所などの特定の場所を監視および管理することができる。まず、ユーザは前記補正画像において監視ブロックを設定する。次に、前記デジタル画像処理装置は、前記監視ブロックの位置情報に基づいて前記元画像における元の監視ブロック画像を抽出する。最後に、前記画像出力装置は前記元の監視ブロック画像を表示もしくは保存する。
【００３５】
最後に、前記知的監視システムは以下の特徴を備える。
【００３６】
５百万画素カメラ（高解像度カメラ）により撮像された画像の解像度は２５６０×１９２０画素である。従って、前記画像の保存データ量およびコンピュータ処理量は非常に大きい。しかしながら、前記知的監視システムによれば、記録枠を６４０×４８０画素にすることで保存データ量を（１／１６の保存データ量まで）軽減して、追跡対象の移動物体、および監視・管理対象の特定の場所の抽出画像を明瞭に表示することができる。
【００３７】
ＰＴＺ（パンチルトズーム型）カメラを前記知的監視システムに変更することにより、必要な機械装備を少なくし、死角の問題を解決し、動作の遅れを無くし、および３個以上の移動物体を同時に検出することができる。
【００３８】
低解像度カメラ１台および低解像度ＰＴＺカメラ１台を固定高解像度カメラ１台に変更することにより、必要な労働力を減らし、生活の質および住環境の安全性を向上することができる。従って、前記知的監視システムは、様々な状況に対して効果的に適用することができる。
【００３９】
前記知的監視システムは、拡張および統合が容易であり、一般的製品からなり、低コストおよび高品質で、また使用が簡単である。
【図１】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図２ｃ】
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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７ａ】
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【図７ｂ】
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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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