(57)【要約】【課題】  多数の監視カメラの映像を監視センタで集中監視する場合、ネットワークの伝送容量の制約により、追跡性能に限界があった。【解決手段】  装置全体は、ネットワークで接続された少なくとも一つの監視現場と監視センタで構成され、監視現場は、カメラで撮影した映像を取得する映像取得部と、取得した映像中の移動物体を抽出する移動物体抽出部と、抽出した移動物体に対する特徴量の算出処理の分担を定める処理分担表と、処理分担表に従って移動物体の高周波特徴量を算出する高周波特徴算出部と、処理分担表に従って監視センタに送信する映像の伝送レートを決定し、そのレートで映像を伝送する映像選択部を備え、監視センタは、伝送映像選択部によって伝送された映像を蓄積する映像ＤＢと、高周波特徴算出部が算出した特徴量を格納する特徴量ＤＢと、特徴量ＤＢで未算出の特徴を算出する低周波特徴算出部を備える。【選択図】図１
2010028594.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のカメラを用いて移動物体を監視する移動物体監視装置において、
前記移動物体監視装置は、ネットワークで接続された少なくとも一つの監視現場と監視センタで構成され、
前記監視現場は、
カメラで撮影した映像を取得する映像取得部と、
取得した前記映像中の移動物体を抽出する移動物体抽出部と、
抽出した前記移動物体に対する特徴量の算出処理の分担を定める処理分担表と、
前記処理分担表に従って前記移動物体の高周波特徴量を算出する高周波特徴算出部と、
前記処理分担表に従って前記監視センタに送信する映像の伝送レートを決定し、そのレートで前記映像を伝送する映像選択部と、を備え、
前記監視センタは、
前記伝送映像選択部によって伝送された映像を蓄積する映像データベースと、
前記高周波特徴算出部が算出した特徴量を格納する特徴量データベースと、
前記特徴量データベースで未算出の特徴を算出する低周波特徴算出部と、を備えることを特徴とする移動物体監視装置。
【請求項２】
請求項１に記載の移動物体監視装置において、
前記処理分担表は、特徴量の種別を表す特徴量種別と、特徴量を算出するために必要な映像のフレームレートを表す必要映像レートと、特徴量算出処理を実行する場所を表す処理分担の少なくとも一つ以上の組み合わせと、高周波特徴の範囲を示す高周波特徴境界値と、を持ち、
前記高周波特徴境界値に基づいて前記処理分担の値を決定することを特徴とする移動物体監視装置。
【請求項３】
請求項２に記載の移動物体監視装置において、
前記処理分担表は、前記必要映像レートに基づいて、降順または昇順にソートされていることを特徴とする移動物体監視装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか一項に記載の移動物体監視装置において、
前記処理分担表は、前記高周波特徴境界値に対する上限値と下限値を備え、
前記高周波特徴境界値は前記上限値と前記下限値の範囲で変更できることを特徴とする移動物体監視装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか一項に記載の移動物体監視装置において、
ネットワークの負荷率を測定するネットワーク負荷測定部を備え、
前記ネットワーク負荷測定部は測定した負荷率に基づいて前記処理分担表の前記高周波特徴境界値を更新することを特徴とする移動物体監視装置。
【請求項６】
請求項５に記載の移動物体監視装置において、
前記ネットワーク負荷測定部が前記監視現場と前記監視センタの少なくともどちらか一方に設置されることを特徴とする移動物体監視装置。
【請求項７】
請求項１ないし４のいずれか一項に記載の移動物体監視装置において、
装置の処理の負荷率を測定する処理負荷測定部を備え、
前記処理負荷測定部は測定した負荷率に基づいて前記処理分担表の前記高周波特徴境界値を更新することを特徴とする移動物体監視装置。
【請求項８】
請求項７に記載の移動物体監視装置において、
前記処理負荷測定部が前記監視現場と前記監視センタの少なくともどちらか一方に設置されることを特徴とする移動物体監視装置。
【請求項９】
請求項１ないし８のいずれか一項に記載の移動物体監視装置において、
前記特徴量データベースに格納されたデータに基づいて前記移動物体を追跡する移動物体追跡部を備えることを特徴とする移動物体監視装置。
【請求項１０】
請求項１ないし８のいずれか一項に記載の移動物体監視装置において、
前記特徴量データベースに格納されたデータに基づいて映像を検索する映像検索部を備えることを特徴とする移動物体監視装置。
【請求項１１】
請求項１ないし８のいずれか一項に記載の移動物体監視装置において、
前記特徴量データベースに格納されたデータに基づいて前記移動物体の異常行動を検出する異常行動検知部を備えることを特徴とする移動物体監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視領域に設置されたカメラを用いて人間や自動車など移動物体を監視する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
犯罪発生率の増加など社会不安に対処するために、不審者や不審車両を監視することを目的としたカメラの設置台数が増加している。多数のカメラを用いた監視では、監視領域を限られた監視員リソースで効率的に監視するための監視支援技術が必要になる。
【０００３】
このような監視支援技術として、特開２００６−１４６３７８号公報（特許文献１）に示されている「複数カメラを用いた監視システム」がある。ここでは、多数の監視カメラの映像を監視センタで集中監視するシステム構成において、監視員の負担を軽減する技術が開示されている。各カメラで撮影した映像から、画像認識技術を用いて移動物体を抽出し、その移動物体をカメラ間で照合する。そして、移動体の移動軌跡に基づいて、異常行動を判定しアラームを出力する。この技術により、監視員は多数の監視映像を注視することなく、容易に不審者を監視できるようになる。
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１４６３７８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記従来技術では、監視現場で撮影した映像をセンタに蓄積することを前提とし、そのセンタに蓄積された映像データベース（ＤＢ）から特徴量を抽出し、人物追跡を行っていた。
【０００６】
しかしながら、監視現場で撮影した映像をセンタに伝送するために用いるネットワークの伝送容量の制約により、センタに蓄積される映像のフレームレートを高くはできない。このため、動き特徴のような高周波特徴をセンタ側では算出できず、追跡に用いることができない。したがって、追跡性能に限界があった。
【０００７】
本発明の目的は、センタに蓄積する映像のフレームレートを上げないで、動き特徴のような高周波特徴を用いた追跡ができる移動物体監視装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を達成するために、装置全体は、ネットワークで接続された少なくとも一つの監視現場と監視センタで構成される。監視現場は、カメラで撮影した映像を取得する映像取得部と、取得した映像中の移動物体を抽出する移動物体抽出部と、抽出した移動物体に対する特徴量の算出処理の分担を定める処理分担表と、処理分担表に従って移動物体の高周波特徴量を算出する高周波特徴算出部と、処理分担表に従って監視センタに送信する映像の伝送レートを決定し、そのレートで映像を伝送する映像選択部を備える。監視センタは、伝送映像選択部によって伝送された映像を蓄積する映像ＤＢと、高周波特徴算出部が算出した特徴量を格納する特徴量ＤＢと、特徴量ＤＢで未算出の特徴を算出する低周波特徴算出部を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、ネットワークを伝送する映像データを増やさずに、センタ側で高周波特徴を利用できる。これにより、精度良い移動物体の追跡が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
（実施の形態１）
以下では発明の実施の形態について、図を用いて詳細に説明する。
【００１１】
図１は、本発明の一実施形態である移動物体監視装置全体の機能構成を示すブロック図である。
【００１２】
装置全体は、監視現場１００と監視センタ１０２に大別される。そして、両者はネットワーク１０４で接続される。監視現場１００は、監視の対象となる領域、およびその領域に設置した監視装置である。監視センタ１０２は、監視現場１００の映像を監視員が監視する場所、およびその場所に設置したセンタ監視装置である。通常、監視現場１００と監視センタ１０２は物理的に離れた場所となる。ネットワーク１０４は、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク），ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）等のコンピュータネットワークであり、データを相互にやり取りできる。
【００１３】
次に、監視現場１００の構成要素について説明する。
【００１４】
カメラ１０６は、ネットワークカメラやビデオカメラなどの撮影装置である。監視領域全体を撮影できるように複数のカメラを設置する。カメラの設置密度は疎であっても密であっても構わない。
【００１５】
映像取得部１０８は、カメラ１０６で撮影した映像を取得する。カメラ１０６がネットワークカメラの場合は、ネットワーク経由ですでにデジタル化された画像データを一定の時間間隔で取得する。ビデオカメラの場合にはカメラより出力されるアナログ信号を取得した後で、このアナログ信号をデジタル信号に変換する。
【００１６】
移動物体抽出部１１０は、映像取得部１０８が取得した映像データ中の移動物体を抽出する。移動物体の抽出には、例えば背景差分法を用いれば良い。背景差分法とは、移動物体が存在しない状態の映像データを背景として保存しておき、移動物体が映っている映像データとピクセル毎の輝度値の差分を求めることで、背景には存在しなかった移動物体の領域を求める方法である。背景差分法により、移動物体の有無とその個数、移動物体の領域に対する外接矩形が算出される。これらが、移動物体抽出部１１０の出力となる。
【００１７】
高周波特徴算出部１１２は、処理分担表１１４に従って、移動物体抽出部１１０が抽出した移動物体に対する高周波特徴量を算出する。処理分担表１１４は、移動物体の複数の特徴量を算出する際に、監視現場１００側と監視センタ１０２側のどちらで処理するのかを決定するテーブルである。このテーブルの詳細については後述する。特徴量は移動物体固有の特徴を現すベクトル量であり、移動物体の追跡等に用いる。特徴量として、色やテクスチャの特徴，形状の特徴，動きの特徴などが有る。例えば、移動物体の色の特徴として、下半身と上半身の最頻輝度値を用いれることができる。この場合、特徴量は二次元のベクトルとなる。
【００１８】
ここで、人間の色やテクスチャの特徴は、時間によって変化しない静的な特徴であり、算出には一枚の映像があれば十分である。すなわち、このような特徴は低周波特徴である。一方、人間の形状や動きの特徴は、時間によって変化する動的な特徴であり、算出には高いフレームレートの映像が必要となる。すなわち、このような特徴は、高周波特徴である。ここで、動きの特徴量としては、例えば、公知の立体高次局所自己相関特徴を利用することができる。立体高次局所自己相関特徴とは、顔画像認識などによく使われる高次局所自己相関特徴を時間方向に拡張した特徴であり、動画の特徴量を得ることができる。この特徴とは、画像を時系列に並べたボクセルデータ中の各点において２５１種類の局所的な自己相関特徴を計算し、ボクセルデータ全体にわたって積分することで得られる２５１次元のベクトル量である。
【００１９】
高周波特徴算出部１１２が算出するのは、処理分担表１１４の高周波特徴である。算出した高周波特徴は、ネットワーク１０４を介して監視センタ１０２に伝送され、監視センタ１０２が備える特徴量ＤＢ１１６に格納する。特徴量ＤＢ１１６は、移動物体の特徴量を蓄積するデータベース（ＤＢ）であり、詳細については後述する。なお、算出した全ての高周波特徴を特徴量ＤＢ１１６に格納しても良い。また、後述する伝送映像選択部１１８が映像を伝送するタイミングに同期して特徴量ＤＢ１１６に格納しても良い。
【００２０】
伝送映像選択部１１８は、映像取得部１０８で取得した映像データを、処理分担表１１４に従って監視センタ１０２側に送信する。ここでは、高周波特徴算出部１１２で算出する特徴を除く低周波特徴を算出するのに必要十分なフレームレートの映像を伝送し、結果を監視センタ１０２側の映像ＤＢ１２０に格納する。映像ＤＢ１２０の詳細は後述する。
【００２１】
次に、監視センタ１０２の構成要素について説明する。
【００２２】
映像ＤＢ１２０は、伝送映像選択部１１８で伝送された画像データを蓄積するデータベース（ＤＢ）である。画像データのフォーマットとしては、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group），ＰＮＧ（Portable Network Graphics）等一般的に利用されるものを利用すればよい。また、連続した静止画の代わりに動画データを格納しても構わない。この場合、ＭＰＥＧ（Moving Picture Experts Group）などのフォーマットを利用すればよい。
【００２３】
低周波特徴算出部１２２は、特徴量ＤＢ１１６に格納されている特徴量データと、映像ＤＢ１２０に含まれる低フレームレートの映像を用いて、移動物体抽出部１１０が抽出した移動物体に対する低周波特徴を算出する。ここで、低周波特徴とは、移動物体の追跡に必要な特徴の中で、高周波特徴算出部１１２で算出しなかった特徴のことである。低周波特徴の例としては、前述のように人間の色やテクスチャの特徴等がある。なお、低周波特徴の算出の対象となる映像は、特徴量ＤＢ１１６に格納されている特徴量データの算出時刻等を基にして映像ＤＢ１２０から検索すれば良い。
【００２４】
追跡処理部１２４は、特徴量ＤＢ１１６に格納された移動物体の特徴量を用いて、移動物体がカメラ間をどのように移動したのか追跡する。ここで、追跡対象は人物だけに限定するものではなく、移動物体であればどのようなものでも構わない。次に、この追跡結果を用いて、映像ＤＢ１２０の中から移動物体が映っているカメラ映像を選択する。そして、この追跡結果を用いて移動物体の移動軌跡を生成する。移動軌跡とは移動物体の過去の移動履歴を表す線分である。
【００２５】
監視画面生成部１２６は、映像ＤＢ１２０に蓄積された映像データと、追跡処理部１２４が選択した移動物体が映っている映像データと、追跡処理部１２４が生成した軌跡データから、本監視装置の利用者に提供する監視画面を生成する。監視画面の具体例については後述する。
【００２６】
入力手段１２８は、マウス，キーボード等の入力装置であり、“追跡開始”，“追跡終了”等の本監視装置の利用者の操作を受け付ける。
【００２７】
出力手段１３０は、ディスプレイなどの出力装置であり、監視画面生成部１２６が生成する監視画面を利用者に対して表示する。
【００２８】
次に、図２および図３を用いて、監視画面生成部１２６が生成し出力手段１３０に表示する監視画面の表示例を説明する。監視画面は、複数映像監視画面と追跡画面で構成される。以下順に説明する。
【００２９】
まず、図２で複数の映像を閲覧するための複数映像監視画面の例を説明する。
【００３０】
画面左部のマップ２００は、監視領域全体の概略を示すマップである。この例では、３階建てのビルが監視対象であることを表している。
【００３１】
アイコン２０２は、マップ２００上でのカメラの幾何学的な配置を示すものである。この例では、６台のカメラが監視領域内に配置されている。
【００３２】
映像監視領域２０４は、カメラ１０６（図１）で撮影した映像を表示する領域である。この例では、監視映像２０６等、４台のカメラの映像を表示している。５台以上のカメラの映像を表示する場合には、映像監視領域２０４の分割数を大きくするか、または映像監視領域２０４の一部を表示するようにしてスクロールバーで表示領域を変更できるようにすればよい。逆に、３台以下のカメラの映像を表示する場合には、映像監視領域２０４の分割数を小さくすればよい。
【００３３】
この複数映像監視画面によって、本装置の利用者は、カメラ１０６で撮影した複数の映像を同時に閲覧することができる。画面上で不審人物を確認した場合には、映像監視領域２０４の監視映像をマウスでクリックすることで追跡開始を指示できる。追跡終了ボタン２０８をマウスでクリックすることで、現在実行中の追跡を停止できる。
【００３４】
なお、アイコン２０２と映像監視領域２０４内の映像との対応関係が明確になるように、例えば、両者をリンク２１０のようにアイコン２０２と監視映像２０６を線分で結んでもよい。また、映像監視領域２０４内の映像上に、アイコン２０２に対応するカメラの名称を表示してもよい。
【００３５】
次に、図３で特定の移動物体を監視するための追跡画面の例を説明する。画面全体の構成は図２の複数映像監視画面と基本的に同じである。異なるのは、マップ２００上に、移動物体の軌跡３００を表示する点、および、追跡対象を追跡しているカメラの映像だけを監視領域２０４に表示する点である。
【００３６】
移動物体の軌跡３００は、サムネイル３０２と矢印３０６で構成される。サムネイル３０２とは、カメラで撮影した映像を縮小した画像データである。追跡対象がアイコン３０４に対応するカメラで撮影された画像データを過去の履歴として利用する。一方、矢印３０６は、サムネイル３０２からサムネイル３０８に移動したことを表す。軌跡の始点のサムネイル３０２は、このサムネイルに対応するカメラで追跡が始まったことを示し、軌跡の終点のサムネイル３１０は、このサムネイルに対応するカメラで現在移動物体を追跡中であることを示している。ここで、このように現在移動物体を追跡しているカメラを、カレントカメラと呼ぶことにする。
【００３７】
監視領域２０４上には、カレントカメラで撮影した映像を監視映像２０６を表示する。この際、カレントカメラに対応するアイコン２０２を、ハイライト表示することで、監視映像２０６を撮影したカメラを容易に把握できる。また、サムネイル３０２をマウスでクリックすると、サムネイルに対応する監視映像を監視領域２０４に表示するようにしてもよい。
【００３８】
このように、過去の代表的な映像をサムネイルとして軌跡上に重ねて表示することで、移動軌跡を見るだけで移動物体の過去の状況を把握できるようになる。なお、図３では追跡数が一つの場合の追跡画面の例を示したが、追跡数は複数であっても構わない。複数の移動軌跡を表示する際には、移動軌跡が互いに重なり合って見え難くなるのを防ぐために、移動軌跡に対して右方向と下方向にオフセットかけて表示すれば良い。
【００３９】
次に、図４を使って人物物体追跡の基本原理を説明する。左側はカメラで撮影した監視映像であり、右側はその監視映像に対して特徴量ＤＢ１１６に格納されている特徴量をグラフ化したものである。また、特徴量をグラフ化する際には、特定の監視映像に対する特徴量だけではなく、その直前の監視映像数枚に対する特徴量も同時に表示してある。そのため、追跡対象一人に対して特徴量が複数プロットされている。これは、特徴量の算出誤差を考慮し、追跡精度を高めるためである。なお、監視映像の取得時刻は、上から下方向に、それぞれｔ１，ｔ２，ｔ３（ｔ１＜ｔ２＜ｔ３）とする。また、図４において特徴量のグラフは、複数種（ここでは二種類）の特徴量１及び特徴量２とからなる特徴量空間を表す。
【００４０】
まず、時刻ｔ１の監視映像４００には、移動物体として人物４０２と人物４０４が存在しており、それぞれ、特徴量空間４０６では特徴量４０８と特徴量４１０に対応している。
【００４１】
次に、時刻ｔ２における監視映像４１２には、移動物体として人物４１４と人物４１６が存在しており、それぞれ、特徴量空間４１８では特徴量４２０と特徴量４２２に対応している。ここで、特徴量空間４０６の特徴量４０８と特徴量空間４１８の特徴量４２０が同じ場所に位置しているので、人物４０２は人物４１４と同じ可能性が高く、監視映像４００から監視映像４１２に移動したと判定することができる。
【００４２】
ここで、特徴量空間４０８と特徴量４２０の同値判定には、例えば、それぞれの重心間のユークリッド距離を用いれば良い。この距離が、あらかじめ定めた所定の閾値よりも小さい場合には両者が十分近く同じであると見なすことができる。
【００４３】
時刻ｔ３における監視映像４２４には、移動物体として人物４２６が存在しており、特徴量空間４２８では特徴量４３０に対応している。ここで、特徴量空間４０６の特徴量４１０と特徴量空間４２８の特徴量４３０が同じ場所に位置しているので、人物４０４は人物４２６と同じ可能性が高く、監視映像４００から監視映像４２４に移動したと判定することができる。
【００４４】
このように、特徴量空間で同じような値を持つ特徴量を検索することで、特定の移動物体がカメラ間をどのように移動したのか追跡することが可能になる。
【００４５】
次に、図５のフローチャートを用いて、本実施形態の移動物体監視装置の監視現場１００側の処理の流れを説明する。
【００４６】
ステップ５００では、ステップ５０２からステップ５０８までの処理を、あらかじめ定めた所定の頻度で繰り返す。
【００４７】
ステップ５０２では、映像取得部１０８によりカメラ１０６で撮影した監視映像を取得する。
【００４８】
ステップ５０４では、移動物体抽出部１１０により、ステップ５０２で取得した映像中の移動物体を抽出する。
【００４９】
ステップ５０６では、高周波特徴算出部１１２によって、ステップ５０４で抽出した移動物体の高周波特徴量を算出する。この際、高周波特徴算出部１１２は、処理分担表１１４に従って、算出すべき高周波特徴を決定する。
【００５０】
ステップ５０８では、伝送映像選択部１１８によって、ステップ５０２で取得した映像の中から送信すべき映像を選択し、その映像を映像ＤＢ１２０に送信し格納する。この際、処理分担表１１４から監視センタ１０２側に送信すべき映像のフレームレートを決定し、そのフレームレートに従って、送信すべき映像を選択する。
【００５１】
次に、図６を用いて、本実施形態の移動物体監視装置の監視センタ１０２側の処理の流れをフローチャートを使って説明する。
【００５２】
ステップ６００では、ステップ６０２からステップ６１６までの処理を、あらかじめ定めた所定の頻度で繰り返す。
【００５３】
ステップ６０２では、映像ＤＢ１２０から処理の対象となる監視映像を取得する。
【００５４】
ステップ６０４では、低周波特徴算出部１２２によって、特徴量ＤＢ１１６に格納されている特徴量データと映像ＤＢ１２０に含まれる低フレームレートの映像を用いて、特徴量ＤＢ１１６に格納されている移動物体に対する低周波特徴を算出する。ここで、低周波特徴とは、移動物体の追跡に必要な特徴の中で、高周波特徴算出部１１２で算出しなかった特徴のことである。
【００５５】
ステップ６０６では、監視画面生成部１２６によって本監視装置の利用者の操作を処理する。ここで、利用者の操作は入力手段１２８を用いて入力される。
【００５６】
ステップ６０８では、現在実行中の全ての追跡について、ステップ６１０からステップ６１６の処理を繰り返す。
【００５７】
ステップ６１０では、処理対象の時刻ｔを現時刻に設定する。これにより、ステップ６１２での追跡処理は現時刻を基準に実施されることになる。
【００５８】
ステップ６１２では、ステップ６１０で設定した時刻ｔを基準にして、追跡処理部１２４によって移動物体追跡を実行する。移動物体追跡処理の詳細については後述する。
【００５９】
ステップ６１４では、ステップ６１２での移動物体追跡の結果、カメラ間の渡りが発生したかどうか判定し、発生した場合には、ステップ６１６を実行する。ここで、カメラ間の渡りとは、追跡対象が当初映っていたカメラから消えて、他のカメラに現れることである。
【００６０】
ステップ６１６では、追跡処理部１２４によって人物の移動軌跡を生成する。
【００６１】
ステップ６１８では、監視画面生成部１２６によって監視画面を生成し出力手段１３０に表示する。
【００６２】
次に、図７のフローチャートを使って、図６のステップ６０６の入力処理の詳細を説明する。
【００６３】
ステップ７００では、入力手段１２８からの本監視装置の利用者の操作を受け付ける。
【００６４】
ステップ７０２では、ステップ７００での入力結果を判定する。“追跡開始”が指定された場合には、ステップ７０４からステップ７０８を実行する。“追跡開始”は、例えば、図２の複数映像監視画面の監視映像２０６をマウスでクリックすることで指定される。一方、“追跡終了”が指定された場合には、ステップ７１０を実行する。“追跡終了”は、例えば、図２の複数映像監視画面の追跡終了ボタン２０８をマウスでクリックすることで指定される。
【００６５】
ステップ７０４では、ステップ７００で指定されたカメラに映っている人物に対応する特徴量を、追跡対象の特徴量として記憶する。
【００６６】
ステップ７０６では、ステップ７００で指定されたカメラをカレントカメラとする。カレントカメラとは、前述のように移動物体追跡時に移動物体を現時点で追跡しているカメラのことである。
【００６７】
ステップ７０８では、図６のステップ６０８の処理対象に加えるために、ステップ７０４とステップ７０６で得た情報を基にして追跡を新規登録する。
【００６８】
ステップ７１０では、現在実行中の全ての追跡を停止する。この結果、図６のステップ６０８で処理対象となる追跡は一つも存在しなくなる。
【００６９】
次に、図８のフローチャートを使って、図６のステップ６１２の移動物体追跡の処理の詳細を説明する。
【００７０】
ステップ８００では、カレントカメラの映像に追跡人物が存在するかどうか判定する。追跡人物とは図６のステップ６０８で処理対象に指定した移動軌跡に対応する人物のことである。なお、ここで人物と表現しているが車両等移動物体全般のことを含むこととする。カレントカメラに追跡人物が存在するかどうかの判定は、図４に示したように、特徴量空間で行う。カレントカメラの映像に対応する特徴量空間に、追跡対象の特徴量が処理対象の時刻ｔにおいて存在しない場合には、カレントカメラに追跡人物が存在しないと判定し、ステップ８０２から８０６を実行する。
【００７１】
ステップ８０２では、カレントカメラ以外に追跡人物が存在するのか検索する。この検索処理の詳細については後述する。
【００７２】
ステップ８０４では、ステップ８０２の追跡人物の検索処理の結果を判定し、他のカメラに追跡人物が存在した場合には、ステップ８０６を実行する。
【００７３】
ステップ８０６では、ステップ８０２での検索結果を基にして、追跡人物が存在するカメラを新たにカレントカメラとして設定する。
【００７４】
ステップ８０８では、追跡処理開始から事前に指定した所定時間が経過したのか判定する。これは、追跡処理を時間で打ち切るための処理である。必要であれば所定時間に無限大を指定することで、追跡処理の打ち切りを回避することも可能である。判定の結果、所定時間を経過している場合には、ステップ８１０を実行する。
【００７５】
ステップ８１０では、現在の処理対象の追跡を打ち切るための停止処理を実行する。
【００７６】
次に、図９のフローチャートを使って、図８のステップ８０２の追跡人物の検索処理の詳細を説明する。
【００７７】
ステップ９００では、本実施形態の監視装置の全てのカメラについてステップ９０２からステップ９０８を繰り返し実行する。
【００７８】
ステップ９０２では、ステップ９００で処理対象となったカメラがカレントカメラと同じかどうか判定する。同じ場合にはステップ９０４を実行する。
【００７９】
ステップ９０４では、処理の効率化のためにステップ９００の現在のループ処理をスキップして次のループ処理へと進む。カレントカメラには追跡対象の人物が存在しないことが、図８のステップ８００で確定しているためである。
【００８０】
ステップ９０６では、ステップ９００で処理対象となったカメラに追跡対象の人物が存在するかどうか判定する。処理対象のカメラに追跡人物が存在するかどうかの判定は、図４に示したように、特徴量空間で行う。判定の結果、存在する場合にはステップ９０８を実行する。
【００８１】
ステップ９０８では、現在処理対象のカメラを戻り値として返し処理を終了する。このフローの呼び側には、カメラの渡りが発生し、かつ現在処理対象のカメラに追跡対象が存在することが分かる。
【００８２】
ステップ９１０では、無効を意味するＮＵＬＬを戻り値として返し処理を終了する。このフローの呼び側には、カメラの渡りが発生していないことが分かる。
【００８３】
次に、図１０を使って、図１の処理分担表１１４のデータ構造の例を説明する。この表は、特徴量種別１０００，必要映像レート１００２，処理分担１００４の３列の要素からなる。
【００８４】
特徴量種別１０００は、本発明の移動物体監視装置で用いる特徴量の種別を表す。例えば、セル１００６は特徴量Ａに関する情報であることを表す。
【００８５】
必要映像レート１００２は、特徴量の算出に用いる映像のフレームレートを表す。例えば、セル１００８は特徴量Ａを算出するために３０フレーム／秒のフレームレートの映像を用いることを表す。なお、本実施形態においては、処理分担表１１４作成時に、必要映像レート１００２の値が高いものから降順に本表の各行を並べることとする。
【００８６】
処理分担１００４は、特徴量算出処理を、監視現場１００と監視センタ１０２のどちらで実行するのかを表す。セル１０１０は、特徴量Ａの算出処理を監視現場１００側で実行することを表す。
【００８７】
高周波特徴境界値１０１２は、高周波特徴の範囲を示す値であり、処理分担１００４の値（監視現場または監視センタ）を設定する。図１０の例では値が２であり、１，２番目の特徴量、すなわち特徴量ＡとＢが高周波特徴で、３番目以降、すなわち特徴量ＣとＤは低周波特徴であることを示す。これにより、特徴量ＡとＢの算出処理は監視現場１００で、特徴量ＣとＤの算出処理は監視センタ１０２で実行すると判定でき、処理分担１００４の値が定まる。なお、本実施形態においては、高周波特徴の映像フレームレートは低周波特徴のそれよりも高く設定される。
【００８８】
この処理分担表１１４により、高周波特徴算出部１１２は、算出すべき特徴量を設定できる。図１０の例では、特徴量ＡとＢを算出対象として決定し算出する。残りの特徴量ＣとＤは、低周波特徴算出部１２２で算出することとなる。
【００８９】
また、この処理分担表１１４により、伝送映像選択部１１８が、監視センタ１０２に伝送する映像のフレームレートを決定できる。図１０の例では、監視センタ１０２側で算出すべき特徴は特徴量ＣとＤであり、両者を算出するのに必要なフレームレートは５フレーム／秒となる。伝送映像選択部１１８はこのフレームレートで映像を伝送する。
【００９０】
次に、図１１を使って、図１の特徴量ＤＢ１１６に格納する特徴量のデータ構造の例を説明する。特徴量データは、特徴量データ全体を表すテーブル１１１０と特徴量ベクトルを表すテーブル１１１８で構成される。
【００９１】
テーブル１１００は一つの特徴量データを表すテーブルである。このテーブルはデータ項目１１０２〜データ項目１１１７から構成される。
【００９２】
データ項目１１０２は、カメラを一意に表すＩＤである。このＩＤに対応するカメラで撮影した映像から特徴量を算出したことを示す。
【００９３】
データ項目１１０４は、特徴量を算出した映像の取得時刻である。
【００９４】
データ項目１１０６は、移動物体のＩＤである。このＩＤは一つのカメラ内で人物を追跡する過程で定まるものである。あくまでも、一つのカメラ内で一意に定まるものであり、複数のカメラ間で同じ人物に対して一意に定まるものではない。
【００９５】
データ項目１１０８は、移動物体の画像上での位置を表す。この位置情報は、移動物体抽出部１１０が算出する。
【００９６】
データ項目１１１０は、移動物体の画像上での大きさを表す。大きさとしては、例えば移動物体に対する外接矩形を考えれば良い。この大きさ情報は、移動物体抽出部１１０が算出する。
【００９７】
データ項目１１１２〜１１１７は移動物体について算出した特徴量ベクトルを格納する領域へのポインタである。それぞれ、特徴量Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに対応する特徴量データを格納する。ここでは、データ項目１１１２は、特徴量Ａのデータとしてテーブル１１１８を指し示している。一方、データ項目１１１４は、特徴量Ｂのデータとして、値が存在しないＮＵＬＬを指し示している。すなわち、特徴量Ｂのデータはまだ算出されていないことを示す。同様に、データ項目１１１６，１１１７もＮＵＬＬであり、特徴量Ｃ，Ｄについてもまだ算出されていないことを示す。
【００９８】
一方、特徴量ベクトルを表すテーブル１１１８は、データ項目１１２０と可変長のデータ項目１１２２から構成される。
【００９９】
データ項目１１２０は、ベクトルの次数である。特徴量ベクトルの次数は、特徴量として色やテクスチャの特徴，形状の特徴，動きの特徴など様々なものが考えられるため、一意には定まらない。本実施形態では、採用する特徴量を自由に変更できるように、特徴量の次数をデータ項目１１２０に保持する。例えば、移動物体の色の特徴として下半身と上半身の最頻輝度値を用いる場合には、次数は２となる。
【０１００】
データ項目１１２２は、特徴量ベクトルの要素であり、データ項目１１２０で指定した次数の数だけ項目が存在する。
【０１０１】
以上に述べた実施の形態によれば、ネットワークを伝送する映像データを増やさずに、センタ側で高周波特徴を利用できるようになる。これにより、精度良い移動物体の追跡が可能になる。
【０１０２】
（実施の形態２）
第一の実施形態では、監視現場が一箇所の場合の装置の構成を示したが、監視現場が複数箇所であっても良い。この場合の実施の形態を以下に示す。基本的には第一の実施形態と大部分が同じ構成であるので、変更点のみを説明する。
【０１０３】
図１２は、複数の監視現場を備える移動物体監視装置全体の機能構成を示すブロック図である。図１に示した移動物体監視装置に対して、監視現場１２００を新たに追加している。
【０１０４】
監視現場１２００は、監視現場１００とは異なる監視対象である。監視現場１２００の機能構成は、監視現場１００の機能構成と同様である。監視現場１００、および監視現場１２００のそれぞれの高周波特徴算出部１１２によって算出された映像の高周波特徴は、監視センタ１０２の特徴量ＤＢ１１６に格納される。同様に、監視現場１００、および監視現場１２００のそれぞれの伝送映像選択部１１８によって伝送された映像は、監視センタ１０２の映像ＤＢ１２０に格納される。監視センタ１０２側では、複数の監視現場の情報が格納された特徴量ＤＢ１１６、および映像ＤＢ１２０を用いて処理を行う。
【０１０５】
以上に述べた実施の形態によれば、複数の監視現場の情報を監視センタに集約できる。よって、複数の監視現場を監視センタで監視できるようになる。
【０１０６】
なお、以上に述べた実施の形態では、複数の監視現場で同一の処理分担表１１４を用いたが、監視現場ごとに処理分担表１１４の内容を変更しても良い。このようにすることで、監視現場に応じた柔軟なカスタマイズが可能となる。
【０１０７】
（実施の形態３）
第一および第二の実施形態では、処理分担表１１４を用いて処理の分担を静的に定めていたが、装置の稼動状況に応じて動的に定めても良い。この場合の実施の形態を以下に示す。
【０１０８】
図１３は、処理分担を動的に変更する移動物体監視装置全体の機能構成を示すブロック図である。図１に示した移動物体監視装置に対して、ネットワーク負荷測定部１３００，処理負荷測定部１３０２，現場映像ＤＢ１３０４を新たに追加している。
【０１０９】
ネットワーク負荷測定部１３００は、ネットワーク１０４の負荷率を測定し、後述するように、その結果を処理分担表１１４に反映させる。この負荷率は、例えば、実際にネットワーク１０４を伝送しているデータ量の計測値をネットワーク１０４の伝送容量で割ることで求めれば良い。
【０１１０】
処理負荷測定部１３０２は、監視現場１００側の装置の処理負荷率を測定し、後述するように、その結果を処理分担表１１４に反映させる。図には、移動物体抽出部１１０と高周波特徴算出部１１２の処理負荷を測定する例を示してある。この負荷率は、例えば、ある単位時間に、各装置が待機状態にない時間、すなわち何らかの処理をしている時間の割合によって表される。
【０１１１】
現場映像ＤＢ１３０４は、現状のネットワーク負荷と各装置の処理の負荷の状況では処理を続行できな場合に、一時的に映像を退避するデータベースである。詳細については後述する。
【０１１２】
図１４は、処理分担の動的変更に用いる処理分担表のデータ構造の例である。これは、図１０に示した処理分担表のデータ構造に下限値１４００と上限値１４０２を追加したものである。
【０１１３】
下限値１４００は、高周波特徴境界値１０１２が取りえる範囲の下限値を示す。後述するように、下限値１４００は、ネットワーク負荷測定部１３００で測定する負荷率に応じて変動する。
【０１１４】
上限値１４０２は、高周波特徴境界値１０１２が取りえる範囲の上限値を示す。後述するように、上限値１４０２は、処理負荷測定部１３０２で測定する負荷率に応じて変動する。
【０１１５】
以上より、高周波特徴境界値１０１２の取りえる範囲は、下限値１４００以上、上限値１４０２以下と定まる。
【０１１６】
図１５は、処理分担の動的変更の処理の流れを表すフローチャートである。
【０１１７】
ステップ１５００では、ネットワーク負荷測定部１３００によって、ネットワーク１０４の負荷率ＮＬを測定する。
【０１１８】
ステップ１５０２では、ステップ１５００で測定した負荷率ＮＬと閾値ＴＮＬ１を比較し、負荷率ＮＬが閾値ＴＮＬ１を上回る場合には、ステップ１５０４を実行する。ここで、閾値ＴＮＬ１は１００％に近い値、例えば、９０％である。負荷率ＮＬが閾値ＴＮＬ１を上回る場合には、ネットワークの負荷率が高く、伝送容量の限界に近いことを意味する。
【０１１９】
ステップ１５０４では、図１４の下限値１４００に１を加える。ここで、ｍａｘ（）は、引数の中で最大の値を求める関数である。特徴量種別数より大きな値となって、無効な値をとらないようにこの関数を利用する。下限値１４００に１を加えることで、高周波特徴境界値１０１２の有効範囲は、監視現場１００側で算出する特徴量が増え、ネットワーク１０４の負荷率が下がる方向に狭まる。
【０１２０】
ステップ１５０６では、ステップ１５００で測定した負荷率ＮＬと閾値ＴＮＬ２を比較し、負荷率ＮＬが閾値ＴＮＬ２を下回る場合には、ステップ１５０８を実行する。ここで、閾値ＴＮＬ２は１００％に比べて十分小さい値、例えば、５０％である。負荷率ＮＬが閾値ＴＮＬ２を下回る場合には、ネットワークの負荷率が低く、伝送容量に余裕があることを意味する。
【０１２１】
ステップ１５０８では、図１４の下限値１４００に１を減じる。ここで、ｍｉｎ（）は、引数の中で最小の値を求める関数である。下限値１４００が無効な値をとらないようにこの関数を利用する。下限値１４００に１を減じることで、高周波特徴境界値１０１２の有効範囲は、監視現場１００側で算出する特徴量が減り、ネットワーク１０４の負荷率が上がる方向に広がる。
【０１２２】
ステップ１５１０では、処理負荷測定部１３０２によって、監視現場１００側の装置、例えば、移動物体抽出部１１０と高周波特徴算出部１１２の処理負荷率ＰＬを測定する。
【０１２３】
ステップ１５１２では、ステップ１５１０で測定した負荷率ＰＬと閾値ＴＰＬ１を比較し、負荷率ＰＬが閾値ＴＰＬ１を上回る場合には、ステップ１５１４を実行する。ここで、閾値ＴＰＬ１は１００％に近い値、例えば、９０％である。負荷率ＰＬが閾値ＴＰＬ１を上回る場合には、各装置の処理の負荷率が高く、限界に近いことを意味する。
【０１２４】
ステップ１５１４では、図１４の上限値１４０２に１を減じる。ステップ１５０８と同様に、無効な上限値をとらないようにｍｉｎ（）を利用する。上限値１４０２に１を減じることで、高周波特徴境界値１０１２の有効範囲は、監視現場１００側で算出する特徴量が減り、処理の負荷率が下がる方向に狭まる。
【０１２５】
ステップ１５１６では、ステップ１５１０で測定した負荷率ＰＬと閾値ＴＰＬ２を比較し、負荷率ＰＬが閾値ＴＰＬ２を下回る場合には、ステップ１５１８を実行する。ここで、閾値ＴＰＬ２は１００％に比べて十分小さい値、例えば、５０％である。負荷率ＰＬが閾値ＴＰＬ２を下回る場合には、各装置の処理の負荷率が低く、処理に余裕があることを意味する。
【０１２６】
ステップ１５１８では、図１４の上限値１４０２に１を加える。ステップ１５０４と同様に、特徴量種別数より大きく無効な値をとらないようにｍａｘ（）を利用する。上限値１４０２に１を加えることで、高周波特徴境界値１０１２の有効範囲は、監視現場１００側で算出する特徴量が増え、装置の負荷率が上がる方向に広がる。
【０１２７】
ステップ１５２０では、これまでの処理で算出した下限値と上限値を比較する。下限値が上限値以下の場合は、現状のネットワーク負荷率と各装置の処理の負荷率に応じた適切な高周波特徴境界値１０１２が存在することを意味する。この場合、ステップ１５２２を実行する。下限値が上限値より大きい場合は、現状のネットワーク負荷率と各装置の処理の負荷率に応じた適切な高周波特徴境界値１０１２が存在しないことを意味する。この場合は、例外処理として映像を退避するために、ステップ１５２４を実行する。
【０１２８】
ステップ１５２２では、現状のネットワーク負荷率と各装置の処理の負荷率に応じた適切な高周波特徴境界値１０１２を決定する。高周波特徴境界値１０１２は、下限値１４００以上、かつ上限値１４０２以下の範囲に在る。高周波特徴境界値１０１２としては、この範囲内の適当な値を採用すれば良い。例えば、下限値１４００、または上限値１４０２を採用すれば良い。また、両者の中間値を採用しても良い。
【０１２９】
ステップ１５２４では、現状のネットワーク負荷と各装置の処理の負荷の状況では、処理を続行できないと考え、処理を中断し映像を退避する。具体的には、高周波特徴算出１１２の特徴量算出処理と伝送映像選択部１１８の映像伝送処理を中断し、代わりに映像を現場映像ＤＢ１３０４に退避する。退避した映像は、例えば、ネットワーク負荷と各装置の処理の負荷が低くなってから、処理すれば良い。
【０１３０】
以上に述べた実施の形態によれば、ネットワークの負荷状況と各装置の処理の負荷状況に応じて、適切な処理の分担を、動的に定めることが可能になる。これにより、外的要因による負荷の変動に柔軟に対応できる。
【０１３１】
なお、図１３には、ネットワーク負荷測定部１３００と処理負荷測定部１３０２を監視現場１００に設置した場合の例を示したが、これらの装置を監視センタ１０２側に設置しても構わない。処理負荷測定部１３０２を監視センタ１０２側に設置した場合の構成を図１６に示す。処理負荷測定部１３０２の代わりに、監視センタ１０２側にセンタ処理負荷測定部１６００を追加してある。
【０１３２】
センタ処理負荷測定部１６００は、監視センタ１０２側の装置の処理負荷率を測定し、前述した処理負荷測定部１３０２と同様に、その結果を処理分担表１１４に反映させる。図には、低周波特徴算出部１２２と追跡処理部１２４の処理負荷を測定する例を示してある。なお、複数の監視現場が存在する場合には、より細かな制御が可能となる。例えば、全ての監視現場の処理分担表１１４に一律に反映させるのではなく、各監視現場に対して時間差を置いて順次変更しても良い。
【０１３３】
以上に述べた実施の形態によれば、監視現場だけではなく監視センタ側の処理の負荷状況に応じて、適切な処理の分担を、動的に定めることが可能になる。これにより、外的要因による負荷の変動に柔軟に対応できるようになる。
【０１３４】
（実施の形態４）
第一〜第三の実施形態では、監視現場側と監視センタ側で分担して算出した特徴量を用いて移動物体追跡する場合の例を示したが、この特徴量を映像検索に用いても良い。この場合の実施の形態を以下に示す。基本的には第一の実施例と大部分が同じ構成であるので、変更がある部分を説明する。
【０１３５】
図１７は、映像検索機能を備える監視装置全体の機能構成を示すブロック図である。映像検索部１７００と検索画面生成部１７０２以外は、図１に示したものと同様である。
【０１３６】
映像検索部１７００は、利用者が指定した映像に類似した映像を、特徴量ＤＢ１１６に格納された特徴量データに基づいて検索する。ここで、検索には、例えば特徴量ベクトルを用いれば良い。特徴量ベクトルは、図１１に示した特徴量Ａ〜特徴量Ｄの各種特徴量を連結して求める。そして、検索対象の映像の特徴量ベクトルと、特徴量ＤＢ１１６に格納された特徴量ベクトルの差分ベクトルの長さを類似度として算出する。この類似度が小さい場合には、映像が似ていると考えることができる。
【０１３７】
検索画像生成部１７０２は、映像検索部１７００の検索結果に基づいて本監視装置の利用者に提供する監視画面を生成する。
【０１３８】
図１８は、検索画像生成部１７０２が生成する検索画面の例である。検索画面は、クエリ条件設定エリア１８００，検索クエリ指定エリア１８０２，検索実行ボタン１８０６，検索結果表示エリア１８０８で構成される。
【０１３９】
クエリ条件設定エリア１８００は、検索クエリの候補となる映像を絞り込むために、条件を設定する領域である。例えば、カメラＩＤや日時で条件を指定する。ここで、カメラＩＤとは監視現場に設定されたカメラを識別するたのＩＤである。
【０１４０】
検索クエリ指定エリア１８０２は、クエリ条件設定エリア１８００で指定した条件に近い映像の一覧を表示する。
【０１４１】
検索クエリ１８０４は、検索クエリ指定エリア１８０２に表示された映像の中から、本装置の利用者が選択した映像である。この映像が、検索処理系への類似画像の問い合わせに用いられる。図では、検索クエリ１８０４の外枠が太く表示されることで、選択状態にあることを示している。
【０１４２】
検索実行ボタン１８０６は、検索の実行開始を指示するボタンである。本装置の利用者がこのボタンを押すことで、検索クエリ１８０４を用いた映像の検索が開始される。
【０１４３】
検索結果表示エリア１８０８は、検索の結果が表示される領域である。検索の結果、検索クエリ１８０４と類似した映像が、似た順に表示される。
【０１４４】
以上に述べた実施の形態によれば、ネットワークを伝送する映像データを増やさずに、センタ側で高周波特徴を利用できるようになる。これにより、精度良い映像検索が可能になる。
【０１４５】
（実施の形態５）
第一〜第三の実施形態では、監視現場側と監視センタ側で分担して算出した特徴量を用いて移動物体追跡する場合の例を示したが、この特徴量を映像中の異常行動検知に用いても良い。この場合の実施の形態を以下に示す。基本的には第一の実施例と大部分が同じ構成であるので、変更がある部分を説明する。
【０１４６】
図１９は、異常行動検知機能を備える監視装置全体の機能構成を示すブロック図である。異常行動検知部１９００と異常表示画面生成部１９０２以外は、図１に示したものと同様である。
【０１４７】
異常行動検知部１９００は、特徴量ＤＢ１１６に格納された特徴量データを用いて異常行動を検知し、結果を異常表示画面生成部１９０２に送る。ここで、異常行動の検知方法としては、例えば、正常行動の動画の特徴量ベクトルを学習し、正常行動の特徴からは逸脱した映像を異常として判定するような公知の異常行動判別方法を利用することができる。
【０１４８】
異常表示画面生成部１９０２は、異常行動検知部１９００の検知結果に基づいて本監視装置の利用者に提供する監視画面を生成する。
【０１４９】
図２０は、異常表示画面生成部１９０２が生成する監視画面の例である。この画面は、図２に示した画面とほぼ同様であるが、異常発生映像２０００が追加されている。
【０１５０】
異常発生映像２０００は、異常行動検知部１９００によって異常と判定された映像であり、映像の外枠を強調表示して、本装置の利用者が視認し易くしている。映像の外枠を強調表示に加えて、映像を別の新規ウインドウに表示したり、音声で警告を出すことで、本装置の利用者に注意を促すようにしても良い。
【０１５１】
以上に述べた実施の形態によれば、ネットワークを伝送する映像データを増やさずに、センタ側で高周波特徴を利用できるようになる。これにより、精度良い異常行動検知が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０１５２】
【図１】本発明による移動物体監視装置の機能構成を表すブロック図である。
【図２】複数映像監視画面の例を説明する図である。
【図３】追跡監視画面の例を説明する図である。
【図４】移動物体追跡の基本原理を説明する図である。
【図５】監視現場側の処理流れを表すフローチャートである。
【図６】監視センタ側の処理流れを表すフローチャートである。
【図７】入力処理の処理流れを表すフローチャートである。
【図８】移動物体追跡の処理流れを表すフローチャートである。
【図９】追跡人物の検索処理の流れを表すフローチャートである。
【図１０】処理分担表のデータ構造を説明する図である。
【図１１】特徴量データの構造を説明する図である。
【図１２】複数の監視現場を備える移動物体監視装置全体の機能構成を表すブロック図である。
【図１３】処理分担を動的に変更する移動物体監視装置全体の機能構成を示すブロック図である。
【図１４】処理分担の動的変更に用いる処理分担表のデータ構造を説明する図である。
【図１５】処理分担の動的変更の処理の流れを表すフローチャートである。
【図１６】センタ側に処理負荷測定部を備える移動物体監視装置全体の機能構成を表すブロック図である。
【図１７】映像検索機能を備える監視装置全体の機能構成を示すブロック図である。
【図１８】検索画面例を説明する図である。
【図１９】異常行動検知機能を備える監視装置全体の機能構成を示すブロック図である。
【図２０】検索画面例を説明する図である。
【符号の説明】
【０１５３】
１００  監視現場
１０２  監視センタ
１０４  ネットワーク
１０６  カメラ
１０８  映像取得部
１１０  移動物体抽出部
１１２  高周波特徴算出部
１１４  処理分担表
１１６  特徴量ＤＢ
１１８  伝送映像選択部
１２０  映像ＤＢ
１２２  低周波特徴算出部
１２４  追跡処理部
１２６  監視画面生成部
１２８  入力手段
１３０  出力手段
【図１】
2010028594.tif 000003
【図２】
2010028594.tif 000004
【図３】
2010028594.tif 000005
【図４】
2010028594.tif 000006
【図５】
2010028594.tif 000007
【図６】
2010028594.tif 000008
【図７】
2010028594.tif 000009
【図８】
2010028594.tif 000010
【図９】
2010028594.tif 000011
【図１０】
2010028594.tif 000012
【図１１】
2010028594.tif 000013
【図１２】
2010028594.tif 000014
【図１３】
2010028594.tif 000015
【図１４】
2010028594.tif 000016
【図１５】
2010028594.tif 000017
【図１６】
2010028594.tif 000018
【図１７】
2010028594.tif 000019
【図１８】
2010028594.tif 000020
【図１９】
2010028594.tif 000021
【図２０】
2010028594.tif 000022