(57)【要約】【課題】画策を高精度で検出することができる映像監視システムを提供する。【解決手段】撮像装置によって撮像された画像の特徴量の時間変化を検出する第一の時間変化検出部と、照度センサによって検出された照度の時間変化を検出する第二の時間変化検出部と、検出された特徴量の時間変化および照度の時間変化に基づいて、撮像装置に対する画策を検出する画策判断部とを備える。【選択図】  図１
2010200190.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像によって監視領域を監視する画像監視システムにおいて、
前記撮像手段へカバーで覆う，遮蔽物を置く，スプレーをかける，雨滴の付着，前記監視領域の画像を撮像する撮像装置と、
前記監視領域の照度を検出する照度センサと、
撮像された前記画像の特徴量を抽出する特徴抽出部と、
抽出された前記特徴量の時間変化を検出する第一の時間変化検出部と、
検出された前記照度の時間変化を検出する第二の時間変化検出部と、
検出された前記特徴量の時間変化および前記照度の時間変化に基づいて、前記撮像装置に対する画策を検出する画策判断部と、
を備えることを特徴とする映像監視システム。
【請求項２】
請求項１に記載の映像監視システムにおいて、前記特徴抽出部は、画像フレーム毎に前記特徴量を抽出し、前記第一の時間変化検出部は、時系列の複数の画像フレームについて検出された前記特徴量に基づいて前記特徴量の時間変化を検出し、前記第二の時間変化検出部は、時系列の複数の画像フレームについて検出された前記照度に基づいて前記照度の時間変化を検出することを特徴とする映像監視システム。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の映像監視システムにおいて、前記画策判断部は、前記特徴量および前記照度の各時間変化と画策の有無の関係に関するテーブルを備え、前記テーブルを用いて前記画策を検出することを特徴とする映像監視システム。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の映像監視システムにおいて、前記画策判断部は、前記特徴量の時間変化をトリガとして、前記照度の時間変化に基づいて前記画策を検出することを特徴とする映像監視システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の映像監視システムにおいて、前記特徴量が画像の輝度であることを特徴とする映像監視システム。
【請求項６】
請求項１乃至５に記載の映像監視システムにおいて、前記第一の時間変化検出部は、前記特徴量のフレーム間差分を演算することによって前記特徴量の時間変化を検出することを特徴とする映像監視システム。
【請求項７】
請求項１乃至５に記載の映像監視システムにおいて、前記第一の時間変化検出部は、前記特徴量の積分値を演算することによって前記特徴量の時間変化を検出することを特徴とする映像監視システム。
【請求項８】
請求項１乃至５に記載の映像監視システムにおいて、前記第一の時間変化検出部は、前記特徴量の積分値を演算し、かつ前記特徴量が所定値以上に変化してから予め決められたフレーム数の間における前記特徴量の平均値を演算することによって前記特徴量の時間変化を検出することを特徴とする映像監視システム。
【請求項９】
請求項１乃至５に記載の映像監視システムにおいて、前記第一の時間変化検出部は、前記特徴量の微分値を演算することによって前記特徴量の時間変化を検出することを特徴とする映像監視システム。
【請求項１０】
請求項１乃至５に記載の映像監視システムにおいて、前記第一の時間変化検出部は、前記特徴量の微分値を演算し、かつ入力画像の全画素の平均輝度値を演算することによって前記特徴量の時間変化を検出することを特徴とする映像監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像によって監視領域を監視する映像監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の凶悪犯罪の多発化による社会不安の高まるなか、店舗や会社等の人の出入りが激しい場所に監視カメラを設置して、映像によって不審人物を監視する映像監視システムの導入が進んでいる。本システムでは、監視場所である店舗内や出入口に監視カメラを設置し、この監視カメラから送信された画像を監視室でモニタリングしたり、画像を録画したりする。
【０００３】
このような映像監視システムでは、不審人物が監視カメラをカバーで覆う、またはスプレーを吹き付ける、またはカメラの方向を変えるなどして、監視視野を奪い、犯行に及ぶことがある。監視員がモニタリングしていればこうした不正行為（画策行為）に気づくことができるが、監視カメラの画像の録画のみを行っている場合は、不正行為を録画できない。
【０００４】
そこで、カメラで撮像した画像と照度センサの値からカメラへの妨害すなわち画策を検知するシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
本システムでは、撮像された画像の輝度値と、監視領域を測定した照度センサの値によって画策の有無を判定する。撮像された画像において輝度値が所定値の範囲外で、かつ照度値が所定以上の場合、撮像された画像すなわちカメラレンズ周辺に異常があり、かつ監視領域は異常がないと判断できるので、画策が起こったと判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−２１８１８９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来技術では、画策検知において、瞬時の輝度値および照度値の変化で画策かどうかを判断するため、背景変動や明度変動，画策に関係ない人の動きやノイズなど、画策以外の事象を誤検知するという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記問題を考慮してなされたものであり、画策を高精度で検出することができる映像監視システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明による映像監視システムは、撮像装置によって撮像された画像の特徴量の時間変化を検出する第一の時間変化検出部と、照度センサによって検出された照度の時間変化を検出する第二の時間変化検出部と、検出された特徴量の時間変化および照度の時間変化に基づいて、撮像装置に対する画策を検出する画策判断部とを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、特徴量の時間変化および照度の時間変化に基づいて画策を検出するので、誤検知が低減し画策を高い精度で検出できる。
【００１１】
なお、本発明の他の特徴は以下に説明する実施形態並びに図面の記載によって明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の第１の実施形態である映像監視システムを示すブロック図である。
【図２】時間変化検出部における各画素の輝度値のフレーム間差分の演算方法を示す。
【図３】時間変化検出部における各画素の輝度値の積分値の演算方法を示す。
【図４】時間変化検出部における画策前後の各画素の輝度値の積分値の演算方法を示す。
【図５】時間変化検出部における各画素の輝度値の微分値の演算方法を示す。
【図６】本発明の第一の実施形態における画策検出動作を示すフローチャートである。
【図７】図６における特徴量すなわち輝度の時間変化検出動作の詳細を示すフローチャートである。
【図８】蓄積部の構成を示す概念図である。
【図９】照度値の時間変化を検出する時間変化検出部における演算方法を示す。
【図１０】図９に示した照度値の時間変化の検出方法を示すフローチャートである。
【図１１】図６のステップＦ５で画策の有無を判断する場合に用いられる判定テーブルを示す。
【図１２】本発明の第２の実施形態である映像監視システムを示すブロック図である。
【図１３】監視領域に設置した映像監視システムを示すイメージ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
図１は、本発明の第１の実施形態である映像監視システムを示すブロック図である。本映像監視システムは、照度センサ１０と、レンズ２０と、照度取得部Ｃ１，蓄積部Ｃ２，時間変化検出部Ｃ３，映像取得部Ｃ４，特徴抽出部Ｃ５，時間変化検出部Ｃ６，画策判断部Ｃ７，警報部Ｃ８を有するカメラ装置１００と、を備える。カメラ装置１００を構成する各部には、マイクロコンピュータなどの各種演算処理装置やメモリーなどの記憶装置が用いられる。また、レンズ２０は、ＣＣＤなどの撮像素子および光学レンズを含む撮像装置である。
【００１４】
照度センサ１０は、カメラ装置１００に付設され、画像フレーム（以下、単に「フレーム」と記す）毎に、監視視野の照度を測定する。測定した照度データは照度取得部Ｃ１へ出力される。
【００１５】
照度取得部Ｃ１は、フレーム毎に、照度センサ１０から照度測定データを受け取り、照度値を取得する。照度取得部Ｃ１が取得した照度値は蓄積部Ｃ２へ出力される。本実施形態では、照度は０〜２５５の整数値すなわち８bit分の数値で表わされる。
【００１６】
蓄積部Ｃ２は、フレーム毎に照度取得部Ｃ１から照度値を受け取り、受け取った照度値を蓄積する。蓄積部Ｃ２は予め決められた２Ｎフレーム分の照度値を保持する（Ｎは正の整数）。さらに、蓄積部Ｃ２は、蓄積していた２Ｎフレーム分の照度値を時間変化検出部Ｃ３へ出力する。
【００１７】
時間変化検出部Ｃ３は、蓄積部Ｃ２から受け取った２Ｎフレーム分の照度値から、照度値の時間変化を演算し、照度値変化の有無を検出する。そして、時間変化検出部Ｃ３は検出結果を画策判断部Ｃ７へ出力する。
【００１８】
レンズ２０は、フレーム毎に監視領域を撮像する。撮像されたデータは映像取得部Ｃ４へ出力される。
【００１９】
映像取得部Ｃ４は、フレーム毎にレンズ２０から撮像データを受け取り、入力画像を取得する。映像取得部Ｃ４によって取得された入力画像は特徴抽出部Ｃ５へ出力される。なお、本実施形態における入力画像はグレースケール画像である。
【００２０】
特徴抽出部Ｃ５は、フレーム毎に映像取得部Ｃ４から入力画像を受け取り、特徴量として輝度値を各画素について演算する。演算された輝度値は蓄積部Ｃ２へ出力される。本実施形態においては、輝度値は０〜２５５の整数値すなわち８bit分の数値で表わされる。
【００２１】
蓄積部Ｃ２は、フレーム毎に特徴抽出部Ｃ５から輝度値を受け取り、受け取った輝度値を蓄積する。蓄積部Ｃ２は、予め決められた２Ｎフレーム分の輝度値を保持し、さらに蓄積していた２Ｎフレーム分の輝度値を時間変化検出部Ｃ６へ出力する。
【００２２】
時間変化検出部Ｃ６は、フレーム毎に蓄積部Ｃ２から受け取る各画素の輝度値から入力画像の輝度値変化の有無を検出するが、まず、各画素における輝度値の時間変化を演算する。
【００２３】
レンズ２０がカバーで覆われたり、レンズ２０の前に遮蔽物が置かれたりするというような画策を検出する場合、時間変化検出部Ｃ６は、好ましくは後述する図２に示すように、特徴量すなわち輝度値の時間変化としてフレーム間差分を演算する。輝度値の変化が予め決められたフレーム数Ｎの間続くとき、この画素で輝度値の変化が有ったと判定する。予め決められた画策検知感度を例えば５０％として、全画素の５０％以上の画素で輝度値の変化が有ったと判定された場合、入力画像に輝度値変化が起こったことが検出される。そして、時間変化検出部Ｃ６は検出結果を画策判断部Ｃ７へ出力する。
【００２４】
撮像手段にスプレーがかけられるというような画策を検出する場合、時間変化検出部Ｃ６は、好ましくは後述する図３に示すように特徴量すなわち輝度値の時間変化として輝度値の積分値を演算する。スプレーで塗りつぶされた画素の輝度値は略不変となるため、輝度値の変化が終了してから後、ある積分値が予め決められたフレーム数Ｎの間続くとき、この画素で輝度値の変化が有ったと判定する。予め決められた画策検知感度を例えば５０％として、全画素の５０％以上の画素で輝度値の変化が有ったと判定された場合、入力画像に輝度値変化が起こったことが検出される。そして、時間変化検出部Ｃ６は検出結果を画策判断部Ｃ７へ出力する。
【００２５】
撮像手段へ雨滴が付着するというような画策を検出する場合、時間変化検出部Ｃ６は、好ましくは後述する図４に示すように特徴量すなわち輝度値の時間変化として画策前後の輝度値の積分値を演算する。雨滴の付着では画策後も多少の輝度値の変動があるので、画策前後Ｎフレームの積分値の差が所定値以上のとき、この画素では輝度値の変化が有ったと判定する。入力画像を複数のブロックに分割しておき、例えば輝度値の変化があった画素を含むブロックが全ブロックの過半数以上の場合、入力画像に輝度値変化が起こったことが検出される。そして、時間変化検出部Ｃ６は検出結果を画策判断部Ｃ７へ出力する。
【００２６】
撮像手段のレンズ２０の方向がずらされるというような画策を検出する場合、時間変化検出部Ｃ６は、好ましくは後述する図５に示すように特徴量すなわち輝度値の時間変化として輝度値の微分値を演算する。また、時間変化検出部Ｃ６は入力画像における輝度の平均値を演算する。輝度値の微分値変化と平均値変化が同一フレームで起こり、予め決められたフレーム数Ｎの間、微分値に変化はなく、平均値において同じ値が続くとき、この画素では輝度値の変化が有ったと判定する。予め決められた画策検知感度を例えば５０％として、全画素の５０％以上の画素で輝度値の変化が有ったと判定された場合、入力画像に輝度値変化が起こったことが検出される。そして、時間変化検出部Ｃ６は検出結果を画策判断部Ｃ７へ出力する。
【００２７】
撮像手段のピントがぼかされるというような画策を検出する場合、時間変化検出部Ｃ６は、好ましくは特徴量すなわち輝度値の時間変化として輝度値の積分値を演算する。ピントがぼかされた入力画像はちらつきが多く、輝度値は多少変動するため、輝度値が所定値以上に変化してから予め決められたフレーム数Ｎの間の平均値を演算する。その平均値が所定値以上の場合、この画素では輝度値の変化が有ったと判定する。予め決められた画策検知感度を例えば５０％として、全画素の５０％以上の画素で輝度値の変化が有ったと判定された場合、入力画像に輝度値変化が起こったことが検出される。そして、時間変化検出部Ｃ６は検出結果を画策判断部Ｃ７へ出力する。
【００２８】
画策判断部Ｃ７は、時間変化検出部Ｃ３から照度値変化の検出結果を、時間変化検出部Ｃ６から輝度値変化の検出結果を受け取り、これらの検出結果に基づいて画策の有無を判断する。輝度値変化がありかつ照度変化がない場合、画策判断部Ｃ７は、画策が起こったと判定し、警報部Ｃ８へ画策信号を出力する。また、輝度値変化がありかつ照度変化がある場合、画策判断部Ｃ７は、画策以外の異常が起こったと判定し、警報部Ｃ８へ異常信号を出力する。
【００２９】
警報部Ｃ８は、画策判断部Ｃ７から信号を受け取ると、外部機器例えば記録装置やモニターなどへアラームを出力する。
【００３０】
図２は、時間変化検出部Ｃ６における各画素の輝度値のフレーム間差分の演算方法を示す。横軸はフレーム番号を示し、縦軸は特徴量変化絶対値すなわち輝度値のフレーム間差分の絶対値を示す。通常、入力画像に変化がないと、フレーム間差分の絶対値は“０”になるが、画策が起こると、フレーム間差分の絶対値が変化する。ここで、フレーム間差分の絶対値の変化量が所定値を超えるときのフレームを画策フレームとする。時間変化検出部Ｃ６は、画策フレームと入力フレームを比較して、画策フレームから予め決められたＮフレームの間においてフレーム間差分の絶対値が変化しなければ、画像の特徴量である輝度値に変化が起こったことを検出し、検出結果を画策判断部Ｃ７へ出力する。
【００３１】
図３は、時間変化検出部Ｃ６における各画素の輝度値の積分値の演算方法を示す。横軸はフレーム番号を示し、縦軸は特徴量積分値を示す。通常、入力画像に変化がないと、特徴量積分値は“０”になるが、画策が起きると、特徴量積分値が変化する。ここで、特徴量積分値の変化量が所定値を超えるときのフレームを画策フレームとする。時間変化検出部Ｃ６は、画策フレームから予め決められたＮフレームの間、特徴量積分値が所定値以上に変化しなければ、画像の特徴量である輝度値に変化が起こったことを検出し、検出結果を画策判断部Ｃ７へ出力する。
【００３２】
図４は、時間変化検出部Ｃ６における画策前後の各画素の輝度値の積分値の演算方法を示す。横軸はフレーム番号を示し、縦軸は特徴量積分値を示す。画策が起こると、特徴量積分値が変化する。ここで、特徴量積分値の変化量が所定値を超えるときのフレームを画策フレームとする。時間変化検出部Ｃ６は、画策フレームを含む過去Ｎフレームの特徴量積分値と画策フレームから予め決められたＮフレームの間の特徴量積分値の差分が所定値以上であれば、画像の特徴量である輝度値に変化が起こったことを検出し、検出結果を画策判断部Ｃ７へ出力する。
【００３３】
図５は、時間変化検出部Ｃ６における各画素の輝度値の微分値の演算方法を示す。横軸はフレーム番号を示し、縦軸は特徴量微分値を示す。通常、入力画像に変化がないと、特徴量微分値は“０”になるが、画策が起こると、特徴量微分値が変化する。ここで、特徴量微分値の変化量が所定値を超えるときのフレームを画策フレームとする。時間変化検出部Ｃ６は、画策フレームから予め決められたＮフレームの間、特徴量微分値が変化しなければ、画像の特徴量である輝度値に変化が起こったことを検出し、検出結果を画策判断部Ｃ７へ出力する。
【００３４】
なお、本実施形態では特徴量として画像の輝度値を用いたが、画像のエッジ強度やエッジ角度を用いても良い。
【００３５】
図６は、本発明の第一の実施形態における画策検出動作を示すフローチャートである。画策検出動作は、電源が投入される等の所定のタイミングで開始される。
【００３６】
まず入力画像を取得し、画素毎に輝度値を計算する（ステップＦ１）。輝度値は０〜２５５の整数値で表される。算出された輝度値は、カメラ装置の蓄積部（図１のＣ２）へ出力され、予め決められた２Ｎ個の輝度データが保持される（ステップＦ３）。保持された２Ｎ個の輝度データから輝度値変化の有無を検出する（ステップＦ２）。ステップＦ２では、画素毎に輝度値の変化の有無を算出し、入力画像の全画素の５０％の輝度値が変化している場合、輝度値が変化したと判定する。
【００３７】
入力画像が取得されると共に、照度値が取得され、予め決められた２Ｎ個の照度データがカメラ装置の蓄積部（図１のＣ２）に保持される（ステップＦ３）。保持された２Ｎ個の照度データから、照度値変化の有無を判定する（ステップＦ４）。輝度値変化の有無の判定結果と照度値変化の有無の判定結果から画策の有無ならびに画策以外の異常の有無を判断する（ステップＦ５）。画策が有ったと判断された場合、画策信号が警報部（図１のＣ８）へ出力され、警報としてアラームが発報される（ステップＦ６）。異常が有ったと判断された場合、異常信号が警報部（図１のＣ８）へ出力され、この場合も、警報としてアラームが発報される（ステップＦ６）。
【００３８】
図７は、図６における特徴量すなわち輝度の時間変化検出動作（図６のステップＦ２）の詳細を示すフローチャートである。特徴抽出部（図１のＣ５）で求めた画像の特徴量（ｔ）を入力とし、１フレーム前の特徴量（ｔ−１）とのフレーム間差分の絶対値を計算する（ステップＦ１１）。検出動作開始時は、カウンターが初期値すなわち０と判定された場合（ステップＦ１２）、ステップＦ１１で求めた絶対値が予め決められた閾値より大きいか否かを判定する（ステップＦ１７）。絶対値が閾値より大きい場合は、カウンターの値を１として（ステップＦ１８）、再度、特徴量入力動作を実行する。絶対値が閾値より小さい場合は、動作を終了する。カウンターの値が０から１になると、再び、画像の特徴量を入力し、１フレーム前の特徴量とのフレーム間差分の絶対値を計算する（ステップＦ１１）。次に、カウンターが“０”でないことが判定されるので（ステップＦ１２）、さらに、フレーム間差分の絶対値が略０であるか否かを判定する（ステップＦ１３）。フレーム間差分の絶対値が“０”のとき、カウンターの値に１が加算され、カウンターがカウントアップされる（ステップＦ１４）。さらに、カウンターの値が予め決められた回数Ｎであるかどうかを判定する（ステップＦ１５）。特徴量入力およびステップＦ１１〜１４は、カウンターの値がＮになるまで繰り返される。カウンターの値がＮであると判定されると、特徴量に変化があったと判定される（ステップＦ１６）。
【００３９】
なお、図７の動作フローでは特徴量の時間変化として、フレーム間差分を用いたが、図３〜図５に示したように特徴量積分値や特徴量微分値を用いても良い。
【００４０】
また、本実施形態では、画素毎に特徴量の変化を検出しているが、複数の画素から構成されるブロック単位で特徴量の変化を検出しても良い。
【００４１】
図１における映像監視システムでは、レンズ２０から入力画像を得ると共に、照度センサ１０で監視領域の照度を測定し、測定された照度が照度取得部Ｃ１へ出力される。照度取得部Ｃ１は、照度センサから取得した照度データを蓄積部Ｃ２へ出力する。
【００４２】
図８は、蓄積部Ｃ２の構成を示す概念図である。蓄積部Ｃ２では、照度取得部Ｃ１が出力する照度データと特徴抽出部Ｃ５が出力する輝度データという２種類のデータを各２Ｎ個ずつ保持する。蓄積部Ｃ２はスタック構造をしており、２Ｎ個のデータは時系列に並んでいて、新しいデータが入ってくると、保持されているデータの中で最も古いデータが破棄される。蓄積部Ｃ２は、保持されている２Ｎ個の照度データおよび輝度データをそれぞれ時間変化検出部Ｃ３およびＣ６に出力する。
【００４３】
図９は、照度値の時間変化を検出する時間変化検出部Ｃ３における演算方法を示す。横軸はフレーム番号を示し、縦軸は照度値を示す。時間変化検出部Ｃ３は、画策フレーム（トリガフレーム）の前後Ｎフレーム間で照度値変化の有無を検出する。本実施形態では、画策フレームを中心に蓄積データを２つのデータ群すなわち画策フレーム前のＮフレーム分のデータ群と画策フレーム後のＮフレーム分のデータ群とに分けて、各データ群の照度値の平均値を比較することにより、照度の時間変化を検出する。
【００４４】
図１０は、図９に示した照度値の時間変化の検出方法を示すフローチャートである。ここで、２Ｎ個の照度値の蓄積データのうち、最初のフレームから画策フレームまでのＮ個のデータを前半部、画策フレーム以降のＮ個のデータを後半部とする。２Ｎ個の照度データを入力し、まず、蓄積データの前半部の平均値（Ａｖｅ１）を計算する（ステップＦ２１）。次に、蓄積データの後半部の平均値（Ａｖｅ２）を計算する（ステップＦ２２）。前半部の平均値（Ａｖｅ１）と後半部の平均値（Ａｖｅ２）を比較し、両者が略等しいか否かを判定する（ステップＦ２３）。両者の平均値が略等しい場合、照度変化無しとして計算動作を終了する。両者の平均値に差がある場合、照度変化有りと判断される（ステップＦ２４）。
【００４５】
なお、本実施形態では照度の時間変化を検出するために平均値を用いたが、積分値を用いても良い。
【００４６】
図１１は、図６のステップＦ５で画策の有無を判断する場合に用いられる判定テーブルを示す。特徴量変化すなわち輝度値変化が有りかつ照度変化が無い場合、画策が起こった判断される。また、輝度値変化が有りかつ照度変化が有る場合、画策以外の異常が起こったと判断される。
【００４７】
図１２は、本発明の第２の実施形態である映像監視システムを示すブロック図である。本映像監視システムは、照度センサ１０と、レンズ２０と、並びに照度取得部Ｃ１，蓄積部Ｃ２，時間変化検出部Ｃ３，映像取得部Ｃ４，特徴抽出部Ｃ５，時間変化検出部Ｃ６，判断部Ｃ９，警報部Ｃ８を有するカメラ装置１００と、を備える。
【００４８】
なお、図１２において、図１と同じ符号を付した構成は、図１における構成と同一または同様の機能を有する。第２の実施形態において、カメラ装置１００は、第１の実施形態のカメラ装置１００とは異なり、画策判断部Ｃ７に代えて判断部Ｃ９を有し、かつ時間変化検出部Ｃ６から蓄積部Ｃ２へのトリガを有している。
【００４９】
時間変化検出部Ｃ６で輝度値の時間変化が検出されると、蓄積部Ｃ２に対するトリガが発生する。蓄積部Ｃ２はトリガを受けて時間変化検出部Ｃ３へ蓄積していた２Ｎフレーム分の照度値を出力する。すなわち、トリガが発生すると、照度の時間変化検出部Ｃ３が動作する。すなわち、トリガが発生した場合、時間変化検出部Ｃ３で照度の時間変化検出が実行される。
【００５０】
判断部Ｃ９は、時間変化検出部Ｃ３から検出結果を取得し、画策の有無および異常の有無を判断する。照度変化が無い場合、判断部Ｃ９は、画策が起こったとして警報部Ｃ８へ画策信号を出力する。また、照度変化が有る場合、判断部Ｃ９は、画策以外の異常が起こったとして警報部Ｃ８へ異常信号を出力する。
【００５１】
このように、第２の実施形態においては、特徴量すなわち輝度の時間変化をトリガとして照度の時間変化によって画策の有無を判断するので、画策検出動作が比較的簡単になり動作速度を向上することができる。
【００５２】
図１３は、監視領域に設置した映像監視システムを示すイメージ図である。なお、本図においては照度センサがカメラ装置１００本体に付設されているが、照度センサをカメラ装置１００本体から離れた場所に設置しても良い。これによって、カメラ装置１００全体に画策行為が行われた場合でも画策検知ができる。
【００５３】
なお、カメラ装置１００は画策検知設定のためのメニュー画面を備えていても良い。メニュー画面では、画策検出のアラーム発報設定，画策検出の感度，画策と判断するまでのフレーム数を設定できる。画策検出のアラーム発報設定は図１中の警報部Ｃ８において、画策が起こった場合に外部機器へアラームを発報するかどうかを設定するメニューである。また、画策検出の感度は、図１中の時間変化検出部Ｃ６において、輝度値の変化が起こった画素数の画像全体に占める割合を設定する。上述した実施形態では、感度の値を５０％としていたが、５０％よりも低い値に設定すれば画策を検出し易くなり、５０％よりも高い値に設定すれば画策を検知し難くすることができる。
【００５４】
上述した実施形態では入力画像の全画素を画策判定の対象としたが、特定の画素で判定しても良い。例えば、入力画像を複数のブロックに分割し、別途準備した人物検出結果を用いて、人物が検出され易いブロックは感度を低くして、逆に人物が検出されにくいブロックは画策検知の感度を高くすることで、誤報や失報を減らすことができる。また、人物検出の頻度を画素毎に学習させることによって、人物検出の頻度が高い画素が判る。それらの画素をつなげてブロックとする。そのブロックの画策検知の感度を低くすることで、人物検出結果から入力画像におけるブロック毎の画策検知の感度を学習できる。また、画策と判断するまでのフレーム数は、画策フレームから警報（アラーム）を出力するまでのフレーム数であり、上述した実施形態ではＮとしていたが、Ｎより小さい値に設定すれば画策を検知し易くなり、Ｎよりも大きい値に設定すれば画策を検出しにくくすることができる。
【００５５】
上述した実施形態に限らず、本発明の技術的思想の範囲内において種々の実施形態が可能であることは言うまでも無い。
【００５６】
例えば、上述した実施形態ではフレーム間の特徴量の比較によって輝度値（特徴量）変化を抽出したが、背景画像を作成し、背景画像と入力画像の差分によって特徴量変化を抽出しても良い。また、図２〜図５等で説明したような特徴利用の時間変化演算方法は、適宜複数の演算方法を併用しても良い。
【符号の説明】
【００５７】
１０  照度センサ
２０  レンズ
１００  カメラ装置
Ｃ１  照度取得部
Ｃ２  蓄積部
Ｃ３，Ｃ６  時間変化検出部
Ｃ４  映像取得部
Ｃ５  特徴抽出部
Ｃ７  画策判断部
Ｃ８  警報部
Ｃ９  判断部
【図１】
2010200190.tif 000003
【図２】
2010200190.tif 000004
【図３】
2010200190.tif 000005
【図４】
2010200190.tif 000006
【図５】
2010200190.tif 000007
【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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