(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像中のフレーム画像の特徴量に基づいて前記フレーム画像に含まれる物体を検知する物体検知手段と、
前記物体検知手段で検知された物体の前記映像中における出現状態及び存在時間に基づいて前記物体の事象を検知し、前記物体の事象が検知されたフレーム画像の識別情報と前記存在時間とを含む事象関連情報を生成して出力する事象検知手段と、
前記映像中のフレーム画像を時刻情報と対応付けて記憶すると共に、前記事象関連情報を記憶する記憶手段と、
前記事象関連情報中の前記フレーム画像の識別情報と前記存在時間とに基づいて、前記事象関連情報に対応する事象の発生時点を決定する決定手段と、
前記記憶手段から、前記決定した発生時点に対応するフレーム画像を取得して表示する表示手段と、
を有する画像処理システム。
【請求項２】
前記事象検知手段は、前記物体検知手段で検知された物体の前記映像中における出現回数及び存在時間に基づいて前記物体の事象を検知する請求項１記載の画像処理システム。
【請求項３】
前記事象検知手段は、前記物体の出現回数及び存在時間に基づいて活動比率を求め、前記活動比率及び存在時間に基づいて前記物体の事象を検知する請求項２記載の画像処理システム。
【請求項４】
前記物体検知手段は前記検知された物体に関する物体情報を生成して出力し、
前記物体検知手段で出力された物体情報に基づいて同一の物体に対しては同一の物体識別情報を前記物体情報に付与し、出力する物体追尾手段を更に有し、
前記事象検知手段は、前記物体追尾手段で出力された前記物体情報に基づいて前記物体の入退室事象を検知し、前記物体の入退室事象に関する事象関連情報を生成して出力する請求項１乃至３何れか１項記載の画像処理システム。
【請求項５】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
映像中のフレーム画像の特徴量に基づいて前記フレーム画像に含まれる物体を検知する物体検知ステップと、
前記物体検知ステップで検知された物体の前記映像中における出現状態及び存在時間に基づいて前記物体の事象を検知し、前記物体の事象が検知されたフレーム画像の識別情報と前記存在時間とを含む事象関連情報を生成して出力する事象検知ステップと、
記憶装置に、前記映像中のフレーム画像を時刻情報と対応付けて記憶すると共に、前記事象関連情報を記憶する記憶ステップと、
前記事象関連情報中の前記フレーム画像の識別情報と前記存在時間とに基づいて、前記事象関連情報に対応する事象の発生時点を決定する決定ステップと、
前記記憶装置から、前記決定した発生時点に対応するフレーム画像を取得して表示する表示ステップと、
を含む情報処理方法。
【請求項６】
コンピュータに、
映像中のフレーム画像の特徴量に基づいて前記フレーム画像に含まれる物体を検知する物体検知ステップと、
前記物体検知ステップで検知された物体の前記映像中における出現状態及び存在時間に基づいて前記物体の事象を検知し、前記物体の事象が検知されたフレーム画像の識別情報と前記存在時間とを含む事象関連情報を生成して出力する事象検知ステップと、
記憶装置に、前記映像中のフレーム画像を時刻情報と対応付けて記憶すると共に、前記事象関連情報を記憶する記憶ステップと、
前記事象関連情報中の前記フレーム画像の識別情報と前記存在時間とに基づいて、前記事象関連情報に対応する事象の発生時点を決定する決定ステップと、
前記記憶装置から、前記決定した発生時点に対応するフレーム画像を取得して表示する表示ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理システム及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ネットワークカメラとコンピュータとを用いたデジタルモニタリングシステムの導入が急速に進んでいる。このようなシステムは、ネットワークカメラと、カメラ映像を録画する録画装置と、ライブ映像や録画映像を再生するビューワと、から構成される。ビューワには、システムの事象や映像中で発生した事象をイベントとして表示する機能がある。
例えば、特許文献１では、カメラの映像を解析して、異常を検知し、報知信号又はメッセージを出力している。また、特許文献２では、センサで異常を検知し、センサとカメラとのレイアウト情報から、センサに関連するカメラを特定し、特定したカメラの現在の映像を表示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２５９５０号公報
【特許文献２】特開２００７−４９３７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、事象（イベント）として、例えば、人物がカバン等を置き去りにしていったという事象を検知する場合は、以下の問題が生じる。置き去りを検知できるのは、カバンから人物が離れた場合であり、従って、特許文献１、特許文献２の技術により、検知した時点の映像が表示することができても、ユーザは、どの人物がカバンを置き去ったのか区別が付かなくなる。場合によっては、既にカバンの持ち主である人物は立ち去っている可能性もある。このように、事象を検知できるタイミングと、事象が発生したタイミング（例で言えば、カバンを置き去りした瞬間）と、にずれがある場合、従来の技術では、ユーザが事象を確認することが可能な表示を行なうことができなかった。
【０００５】
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、事象検知のタイミングと事象発生のタイミングとが異なる場合であっても、ユーザが事象の確認が容易となる表示を行なうことを可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
そこで、本発明の画像処理システムは、映像中のフレーム画像の特徴量に基づいて前記フレーム画像に含まれる物体を検知する物体検知手段と、前記物体検知手段で検知された物体の前記映像中における出現状態及び存在時間に基づいて前記物体の事象を検知し、前記物体の事象が検知されたフレーム画像の識別情報と前記存在時間とを含む事象関連情報を生成して出力する事象検知手段と、前記映像中のフレーム画像を時刻情報と対応付けて記憶すると共に、前記事象関連情報を記憶する記憶手段と、前記事象関連情報中の前記フレーム画像の識別情報と前記存在時間とに基づいて、前記事象関連情報に対応する事象の発生時点を決定する決定手段と、前記記憶手段から、前記決定した発生時点に対応するフレーム画像を取得して表示する表示手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、事象検知のタイミングと事象発生のタイミングとが異なる場合であっても、ユーザが事象の確認が容易となる表示を行なうことを可能にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】ＰＣのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図２】第１の実施形態の画像処理システムのシステム構成及び画像処理システムを構成する各装置の機能構成の一例を示す図である。
【図３】第１の実施形態のカメラにおける処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図４】物体検知部の処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】モードを説明するための図である。
【図６】イベントとして、置き去りを検知するための処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】メタデータの一例を示す図である。
【図８】第１の実施形態のＰＣにおける処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図９】画面の一例を示す図である。
【図１０】第２の実施形態の画像処理システムのシステム構成及び画像処理システムを構成する各装置の機能構成の一例を示す図である。
【図１１】第２の実施形態のＰＣにおける処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図１２】第３の実施形態の画像処理システムのシステム構成及び画像処理システムを構成する各装置の機能構成の一例を示す図である。
【図１３】特定入退室イベントを説明するための図である。
【図１４】第３の実施形態のカメラにおける処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【図１５】イベントとして特定入退室を検知するための処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】第３の実施形態のＰＣにおける処理の流れを説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
【００１２】
（第１の実施形態）
本実施形態における画像処理システムは、カメラ１００と、情報処理装置の一例であるＰＣ１１０と、を含む。ＰＣ１１０のハードウェア構成の一例を、図１を用いて説明する。図１は、ＰＣのハードウェア構成の一例を示す図である。
ＣＰＵ８０１は、ＰＣ１１０の各種制御を実行する。ＲＯＭ８０２は、ＰＣ１１０の立ち上げ時に実行されるブートプログラムや各種データを格納する。ＲＡＭ８０３は、ＣＰＵ８０１が制御プログラムを実行する際に制御ブログラムを格納すると共に、ＣＰＵ８０１が各種制御を実行する際の作業領域を提供する。キーボード８０４や、マウス８０５は、各種情報を入力する操作環境をユーザに提供する。
外部記憶装置８０６は、ハードディスクやフレキシブルディスク、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ等で構成される。但し、外部記憶装置８０６は、制御プログラムや各種データを全てＲＯＭ８０２に持つようにすれば、ＰＣ１１０のハードウェアの構成要素として必ずしも必要な構成要素ではない。表示器８０７は、ディスプレイ等で構成され、処理の結果等をユーザに対して表示する。ネットワークインターフェース８０８は、ネットワーク上のカメラ１００とＰＣ１１０とを例えばＬＡＮケーブル等を介した通信を可能とする。また、バス８１０は、上記の各構成要素を互いに接続するためのバスである。
【００１３】
ＣＰＵ８０１が、外部記憶装置８０６等に記憶されているプログラム（制御プログラム）をＲＡＭ８０３等に読み出し、実行することによって、本実施形態に係るＰＣ１１０の機能及び後述するＰＣ１１０のフローチャートに係る処理が実現される。
なお、本実施形態におけるカメラ１００のハードウェア構成を示す図は省略する。しかしながら、カメラ１００もＰＣ１１０と同様にＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ネットワークインターフェース等で構成され、更に、撮像レンズや撮像センサ等を備えた構成である。カメラ１００のＣＰＵが、カメラ１００のＲＯＭ等に記憶されているプログラムをカメラ１００のＲＡＭに読み出し、実行することによって、本実施形態に係るカメラ１００の機能及び後述するカメラ１００のフローチャートに係る処理が実現される。
【００１４】
図２は、第１の実施形態の画像処理システムのシステム構成及び画像処理システムを構成する各装置の機能構成の一例を示す図である。
図２に示されるように、カメラ１００と、ＰＣ１１０と、はネットワークを介して通信可能なシステム構成となっている。
カメラ１００は、機能構成として、撮像部１０１、映像圧縮符号化部１０２、物体検知部１０３、事象検知部１０４、映像送信部１０５を有する。
撮像部１０１は、撮像レンズ、及び、ＣＣＤ、ＣＭＯＳ等の撮像センサからなる。
映像圧縮符号化部１０２は、撮像部１０１で撮像された画像データを所定時間間隔に、フレーム単位で圧縮符号化を行う。
物体検知部１０３は、映像圧縮符号化部１０２で圧縮時に生成された特徴量より物体を検知する。
事象検知部１０４は、物体検知部１０３で検知された結果を分析し、事象を検知し、メタデータとして出力する。
映像送信部１０５は、事象検知部１０４の結果であるメタデータを、映像圧縮符号化部１０２で圧縮符号化されたフレーム画像に付与し、送信する。フレーム画像は、カメラ１００よりＬＡＮケーブル等のネットワークを介してｈｔｔｐプロトコルのパケットデータとしてＰＣ１１０へ送られる。なお、送信する際のプロトコルは、ｈｔｔｐプロトコルに限定されるものではない。
【００１５】
ＰＣ１１０は、機能構成として、映像受信部１１１、録画部１１２、映像蓄積部１１３、事象発生時点決定部１１４、表示部１１５を有する。
映像受信部１１１は、前記フレーム画像のパケットデータをＰＣ１１０上のネットワークインターフェース８０８を介して受信する。そして、映像受信部１１１は、受信した前記パケットデータより前記フレーム画像を生成し、付与されているタイムスタンプと共に録画部１１２へ出力する。
録画部１１２は、受け取ったフレーム画像を逐次、タイムスタンプと共に外部記憶装置８０６或いはＲＡＭ８０３で構成される映像蓄積部１１３へ記憶する。
事象発生時点決定部１１４は、映像受信部１１１で受信されたフレーム画像からメタデータを取得し、メタデータを基に事象の発生時点を決定する。そして、事象発生時点決定部１１４は、決定した事象発生時点に基づいてフレーム画像を映像蓄積部１１３より取得し、表示部１１５へ出力する。
表示部１１５は、録画部１１２にて録画中のフレーム画像や、事象発生時点決定部１１４から入力された事象発生時のフレーム画像を、表示器８０７に表示し、ユーザに提示する。
【００１６】
次にカメラ１００における処理の流れを図３のフローチャートを用いて説明する。図３は、第１の実施形態のカメラにおける処理の流れを説明するためのフローチャートである。
まず、ステップＳ２００において、撮像部１０１は、撮像を行い、フレーム画像を取得する。
次に、ステップＳ２０１において、映像圧縮符号化部１０２は、フレーム画像を圧縮符号化する。圧縮符号化の方式としては、ＪＰＥＧ，ＭＰＥＧ−１，ＭＰＥＧ−２，ＭＰＥＧ−４等様々なものが存在するが、映像圧縮符号化部１０２は、どの方式の圧縮符号化を採用してもよい。但し、本実施形態では、映像圧縮符号化部１０２は、ＪＰＥＧを用いて圧縮するものとする。
次に、ステップＳ２０２において、物体検知部１０３は、映像圧縮符号化部１０２で圧縮時に生成される特徴量に基づいて、物体の検知を行い、物体情報として出力する。なお、物体検知の処理の詳細については、後述する図４を用いて説明する。
次に、ステップＳ２０３において、事象検知部１０４は、物体検知部１０３の結果である物体情報を解析し、侵入、置き去り、持ち去り等の事象（イベント）を検知し、結果をメタデータとして出力する。
次に、ステップＳ２０４において、映像送信部１０５は、事象検知部１０４の処理の結果であるメタデータを、圧縮符号化されたフレーム画像に付与し、ネットワークへ送信する。例えば、映像送信部１０５は、メタデータをヘッダ領域に付与し、送信する。なお、このような構成の場合、後述するフレーム番号は、時間情報の一例となる。
なお、フレーム画像とメタデータとの同期（対応付け）が取れる方法であれば、本方法に限らない。例えば、映像送信部１０５は、フレーム画像とメタデータとにそれぞれタイムスタンプを付与して、別々に送信してもよい。このときは、受信側のＰＣ１１０でタイムスタンプを参照することで、フレーム画像に対応するメタデータを取得することができる。このような構成の場合、タイムスタンプは、時間情報の一例となる。
【００１７】
まず、物体検知部１０３の処理の詳細について、図４のフローチャートと、図５の物体検知部１０３におけるモードの概念図と、を用いて説明する。図４は、物体検知部の処理の一例を示すフローチャートである。図５は、モードを説明するための図である。
物体検知部１０３は、初期の複数のフレーム画像を背景とし、現在のフレーム画像との差分を求めることで、物体を検知する。本実施形態では、カメラ１００は、木々が風に揺れたとき等の変化も背景とできるように、複数のフレーム画像の特徴量を複数の状態として保持する。この状態をモードと呼ぶことにする。即ち、カメラ１００は、複数のモードを保持し、複数のモードと現在のフレーム画像の特徴量とを比較することにより、新たに出現した物体であるか、背景であるかを判定する。
まず、ステップＳ３００において、物体検知部１０３は、画像をブロック単位で処理するため、映像圧縮符号化部１０２より、ブロックごとに特徴量を取得する。ＪＰＥＧでは、画像の色情報をＹＵＶの色空間へと変換する。次に、物体検知部１０３は、画像全体を８画素ｘ８画素のブロックに分割する（図５の１０００）。そして、物体検知部１０３は、各ブロックに対し、ＤＣＴ（周波数解析）を行う。その後、物体検知部１０３は、高周波成分になるほど、より少なくなるように量子化を行う。その後、ハフマン符号化が行われるが、物体検知部１０３は、ハフマン符号化前の量子化されたＤＣＴ係数を特徴量として取得する。
【００１８】
次に、ステップＳ３０１において、物体検知部１０３は、既に背景として記憶された特徴量であるモード（図５の１００１）と、前記取得した特徴量と、の比較を行う。既に概要で述べたようにモードは複数保持できるので、物体検知部１０３は、前記取得した特徴量と、既に保持されている全てのモードと、の比較を行う。比較の方法は特に限定されるものではない。例えば、物体検知部１０３は、輝度成分の差分和を用いて比較するようにしてもよい。輝度成分のｋ番目の係数をＣｙ＿ｋ、現在のフレームをｉ、モード中のものをｍで表現し、ｋ＝０からＮまで（低周波から高周波数まで）の差分Ｙｋの総和は式（１）のように表せる。
N
ΣＹk＝ＣY_ki−ＣY_km                                      式（１）
K=0
この値が、所定の閾値以上であれば、物体検知部１０３は、類似していないと判断する。なお、もちろん、物体検知部１０３は、更に色成分Ｕ，Ｖについても同様に、式（２）、式（３）のように差分和を求め、一つでも所定の閾値以上であれば類似していないと判断するようにしてもよい。
N
ΣＵk＝ＣU_ki−ＣU_km                                      式（２）
K=0
N
ΣＶk＝ＣV_ki−ＣV_km                                      式（３）
K=0
【００１９】
次に、ステップＳ３０２において、物体検知部１０３は、ステップＳ３０１での比較結果を基に類似モードが存在するかどうかをチェックする。
次に、ステップＳ３０３において、物体検知部１０３は、類似モードが存在しなければ、新たな状態であるので、新規モードとして追加する。ここで、図５の１００１に示されるように、モードは、特徴量（ＤＣＴ係数）、モード作成時刻、アクティブモード、出現回数を含む。なお、モードは、例えばカメラ１００のＲＯＭ又はＲＡＭ等に記憶される。
そして、ステップＳ３０４において、物体検知部１０３は、追加したモードへ、モードを作成した時刻（本実施形態では現在のフレーム番号を用いるが、もちろん、何時何分何秒といった通常の時刻表現を用いてもよい）を、付与する。ステップ３０５において、物体検知部１０３は、追加したモードへ、出現回数の初期値として１を設定する。また、物体検知部１０３は、初期値としてアクティブモードをＯＮにする。ここで、モードがアクティブであるとは、本モードが現在フレームに対応するという意味である。
この後、物体検知部１０３は、ステップＳ３００へ戻る。
次に、ステップＳ３０７において、物体検知部１０３は、類似モードが存在すれば、そのモードのアクティブモードをＯＮに設定する。そして、ステップＳ３０８において、物体検知部１０３は、出現回数をインクリメントする。
そして、ステップＳ３０９において、物体検知部１０３は、ステップＳ３００からステップＳ３０８までの処理を、現在のフレーム画像中の全てのブロックに対して処理したかどうかの判定を行う。
【００２０】
次に、ステップＳ３１０において、物体検知部１０３は、前述の処理の結果から、各ブロックについて、アクティブモードがＯＮとなっている全てのモードを取得する。
次に、ステップＳ３１１において、物体検知部１０３は、取得されたアクティブなモードであるブロックについて、領域統合を行う。物体検知部１０３は、隣り合うブロック同士について、モードの存在時間が近ければ一つの領域にマージ（統合）するという方法で領域を統合する。物体検知部１０３は、存在時間（本実施形態ではフレーム数を用いるが、もちろん、何秒といった通常の時間表現を用いてもよい）を、現在の時刻（フレーム番号）−各ブロックのモード作成時刻（フレーム番号）によって求めることができる。物体検知部１０３は、それぞれのブロックのアクティブなモードの存在時間の差分が所定の閾値以内であるかどうかで、マージするかどうかを決定する。
次に、ステップＳ３１２において、物体検知部１０３は、ステップＳ３１１でマージされた領域のそれぞれについて、背景であるか前景（新たに出現した物体に対応）であるかを判定する。より具体的に説明すると、物体検知部１０３は、各領域に含まれるブロックに対応するアクティブモードの存在時間の平均値を算出する。物体検知部１０３は、算出した存在時間の平均値が、閾値未満のものを前景とする。即ち、背景は常に存在しているものなので、領域の平均存在時間は長くなる。逆に、前景に係る領域の平均存在時間は短くなる。
【００２１】
次に、ステップＳ３１３において、物体検知部１０３は、前景と判定した領域を一つ取得する。そして、物体検知部１０３は、前景領域に関する情報をまとめ、物体情報として出力する処理（ステップＳ３１４からステップＳ３１８までの処理）を行う。ここで、物体情報は、物体の外接矩形の、左上の点の座標（ｘ１、ｙ１）、右下の点の座標（ｘ２、ｙ２）、物体の面積、物体の存在時間、物体の活動比率、から構成される。
次に、ステップＳ３１４において、物体検知部１０３は、前景領域の外接矩形を取り、左上と右下との２点の座標を求める。
次に、ステップＳ３１５において、物体検知部１０３は、前景領域に含まれるブロックの数をカウントし、カウントした数に基づき物体の面積を求める。
次に、ステップＳ３１６において、物体検知部１０３は、前景領域の平均存在時間を物体の存在時間とする。
次に、ステップＳ３１７において、物体検知部１０３は、前景領域中の全ブロックの対応するモードの出現回数の平均を求める。物体検知部１０３は、前記求めた平均を前記存在時間で割ったものを活動比率とする。静止している物体であるときは、長時間同じブロックが存在していることになる。そのため、出現回数（単位は共にフレーム数）が存在時間に近くなり、活動比率は１に近くなる。もちろん、物体が横切る場合も、存在時間と出現回数とは近くなり、活動比率が１に近くなるが、存在時間は非常に短い。したがって、物体検知部１０３は、物体が横切っている状態と、物体が静止している状態と、を区別することができる。物体が動き回っていれば、出現回数は小さいものの存在時間は長くなるので、活動比率は０に近くなる。
次に、ステップＳ３１８において、物体検知部１０３は、全ての前景領域に対して処理を行い、物体情報を作成できたかどうかを判定する。物体検知部１０３は、全ての前景領域に対して処理を行い、物体情報を作成できたと判定した場合、図４に示す処理を終了する。また、物体検知部１０３は、全ての前景領域に対して処理を行い、物体情報を作成できていないと判定した場合、ステップＳ３１３に戻り、未処理の前景領域を一つ取得し、上述した処理を繰り返す。
【００２２】
次に、事象検知部１０４の処理の詳細を図６のフローチャートを用いて説明する。なお、図６は、イベントとして、置き去りを検知するための処理の一例を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ４００において、事象検知部１０４は、物体情報を一つ取得する。
次に、ステップＳ４０１において、事象検知部１０４は、物体の面積が設定された大きさ（設定値）の範囲内であるかどうかを判定する。事象検知部１０４は、物体の面積が設定値の範囲内であれば、物体を置き去り物体とみなす。設定値は、予め機器に設定されていてもよいが、置き去り物とみなせる大きさの条件は、カメラの設定条件等によって異なるので、ユーザが自由に設定できるようにしてもよい。
次に、ステップＳ４０２において、事象検知部１０４は、物体情報の存在時間が閾値Ｔ１以上であるかどうかを判定する。これは、置き去り物体は静止物体であるので、長い時間存在している必要があるからである。
次に、ステップＳ４０３において、事象検知部１０４は、物体情報の活動比率が閾値Ｒ１より大きいかどうかを判定する。これは、置き去り物体は静止物体であるので、活動比率が１に近い必要があるからである。なお、常に置き去り物体が撮像されていれば、存在時間＝閾値Ｔ１、活動比率＝１となる。しかし、置き去り物の前を人物が通過する等すると、隠れている間分、置き去り物に対応するモードの出現回数が減るため、結果として活動比率は小さくなる。その後、十分に長い時間、置き去り物が見えていれば、出現回数と存在時間とは近くなるので、活動比率＞閾値Ｒ１となる。このときは、存在時間＞閾値Ｔ１となり、事象検知部１０４は置き去りとして検知できるようになる。
次に、ステップＳ４０１からステップＳ４０３までの全ての条件を満たした場合、ステップＳ４０４において、事象検知部１０４は、置き去りを検知し、オブジェクトメタデータをカメラ１００のＲＡＭ上に生成する。オブジェクトメタデータは、事象関連情報の一例である。なお、オブジェクトメタデータと、フレームメタデータと、を含むメタデータを事象関連情報の一例としてもよい。
【００２３】
ここで、事象検知部１０４が出力するメタデータについて説明する。
図７は、メタデータの一例を示す図である。
メタデータは、フレーム単位のメタデータである、フレームメタデータと、物体単位のオブジェクトメタデータと、から構成される。
フレームメタデータは、フレームの現在のフレーム番号、フレームに含まれるオブジェクト数からなる。
オブジェクトメタデータは、その物体が関連したイベントの情報であるイベントＩＤ、物体の外接矩形座標、存在時間等からなる。
イベントＩＤとは、イベントの種別ごとに予め割り振られたＩＤである。例えば、ＩＤ＝１は、侵入、ＩＤ＝２は、置き去り、ＩＤ＝３は、持ち去り、等と定義されており、事象検知部１０４で検知された事象（イベント）のＩＤが記述される。物体の外接矩形座標、存在時間は、現在の処理対象である物体情報から、コピーされる。なお、イベントＩＤは、事象識別情報の一例である。また、存在時間は、存在時間情報の一例である。また、外接矩形座標は、座標情報の一例である。
【００２４】
再び図６の説明に戻り、ステップＳ４０５において、事象検知部１０４は、全物体情報について置き去り物体であるかどうかの判定処理（ステップＳ４００からステップＳ４０４までの処理）を行ったかどうかを判定する。事象検知部１０４は、全物体情報について置き去り物体であるかどうかの判定処理を行ったと判定すると、ステップＳ４０６に進み、行っていないと判定すると、ステップＳ４００の処理に戻る。
ステップＳ４０６において、事象検知部１０４は、置き去りと判定された物体以外の全ての物体について、イベントなしとしてオブジェクトメタデータをカメラ１００のＲＡＭ上に生成する。なお、事象検知部１０４は、イベントなしであることを示すためにイベントＩＤとして０等、特別なＩＤを付与する。なお、外接矩形座標、存在時間については、ステップＳ４０４と同様に、物体情報よりコピーされる。
次に、ステップＳ４０７において、事象検知部１０４は、フレームメタデータをカメラ１００のＲＡＭ上に生成する。事象検知部１０４は、現在の時刻（フレーム番号）と物体の数とをオブジェクト数として付与する。
次に、ステップＳ４０８において、事象検知部１０４は、フレームメタデータと全てのオブジェクトメタデータとを一つにまとめ、メタデータとして出力する。
以上が、事象検知部１０４の処理の一例である。このように事象検知部１０４は、物体情報で出力される、外接矩形座標、面積、存在時間、活動比率に対し、ステップＳ４０１からステップ４０３までのような条件を満たすかどうかで、イベントを検知する。他の例として、侵入の場合であれば、画面内のドア等、侵入の検知を行いたい領域をユーザに指定させる。そして、事象検知部１０４は、指定された領域に物体の外接矩形が含まれるかどうかという条件により、侵入を検知する。また、このような条件を満たすか否かを判定する処理を行うか否か、ユーザが自由に設定可能なようにカメラ１００を構成してもよい。
【００２５】
次に、ＰＣ１１０での処理について図８のフローチャートを用いて説明する。図８は、第１の実施形態のＰＣにおける処理の流れを説明するためのフローチャートである。
まず、ステップＳ６００において、映像受信部１１１は、ネットワークを介してカメラ１００から送信されたフレーム画像を受信する。
次に、ステップＳ６０１において、録画部１１２は、受信したフレーム画像を映像蓄積部１１３に蓄積する。
次に、ステップＳ６０２において、録画部１１２は、受信したフレーム画像を表示部１１５に表示する。これによりユーザは、現在カメラで撮影されている映像を確認することができる。画面の例を図９の（ａ）に示す。図９は、画面の一例を示す図である。図９の（ａ）の３００は、メインウィンドウである。３０１は、カメラ１００で撮影された現在のフレーム画像が表示される領域である。
次に、ステップＳ６０３において、事象発生時点決定部１１４は、映像受信部１１１が受信したフレーム画像のヘッダ部分より、メタデータを取得する。
次に、ステップＳ６０４において、事象発生時点決定部１１４は、メタデータのフレームメタデータのオブジェクト数の値を、Ｎに設定する。
次に、ステップＳ６０５において、事象発生時点決定部１１４は、メタデータのオブジェクトメタデータを並び順に一つ取得する。
【００２６】
次に、ステップＳ６０６において、事象発生時点決定部１１４は、イベントＩＤを参照し、イベントがあるかどうか判定する。事象発生時点決定部１１４は、イベントＩＤが０（イベントなし）であれば、ステップＳ６０７からステップＳ６１２までの処理をスキップし、ステップＳ６１３に進む。
イベントＩＤが０でなければ、ステップＳ６０７において、事象発生時点決定部１１４は、イベントのタイプが検知遅延タイプのイベントかどうかを判定する。検知遅延タイプのイベントとは、置き去り、持ち去りのように、イベントが発生した時刻よりも遅れて検知がなされるイベントである。ＰＣ１１０は、検知遅延タイプのイベントＩＤ等をテーブルとして、予めＲＡＭ８０３又はＲＯＭ８０２又は外部記憶装置８０６等に保持しておく。事象発生時点決定部１１４は、前記テーブルを参照することで、検知されたイベントが検知遅延タイプかどうかを判定することができる。事象発生時点決定部１１４は、検知されたイベントが検知遅延タイプであると判定すると、ステップＳ６０８に進み、検知されたイベントが検知遅延タイプでないと判定すると、ステップＳ６０９に進む。
ステップＳ６０８において、事象発生時点決定部１１４は、現在時刻（現在のフレーム番号）より存在時間（フレーム数）を引いた時刻（フレーム番号）のフレーム画像を映像蓄積部１１３より読み出す。前記読み出されたフレーム画像が、イベントが発生した時点のフレーム画像になる。イベントが置き去りの場合は、前記読み出されたフレーム画像が、置き去りが発生した時点のフレーム画像となる。一方、侵入のようにイベントの発生と検知されるタイミングとにずれがない場合、ステップＳ６０９において、事象発生時点決定部１１４は、現在時刻（現在のフレーム番号）のフレーム画像を映像蓄積部１１３より取得する。
【００２７】
次に、ステップＳ６１０において、表示部１１５は、前記イベント発生時のフレーム画像を含むウインドウを表示器８０７等へ表示する。
図９の（ｂ）に警告時にポップアップ表示されるウインドウの一例を示す。
イベント発生時には、表示部１１５は、メインウィンドウ３００と別にサブウィンドウ７００をポップアップする。７０１が、前記イベント発生時のフレーム画像を表示する領域である。７０２は、後述のようにイベントの種別を示すメッセージを表示するバーである。また、７０３は、後述のようにイベントが関連付けられていた物体領域の外接矩形を示す枠をフレーム画像に重ねて表示したものである。なお、図９の（ｂ）は、置き去り検知を検知したときのウインドウの一例を示している。
再び、図８の説明に戻り、ステップＳ６１１において、表示部１１５は、現在、処理をしているオブジェクトメタデータに含まれている外接矩形を参照し、外接矩形を示す枠を７０３のように前記イベント発生時のフレーム画像へ重ねて表示する。
次に、ステップＳ６１２において、表示部１１５は、イベントの種別を示すメッセージを、「置き去りイベント検知発生！」等とバー７０２へ表示する。
次に、ステップＳ６１３において、事象発生時点決定部１１４は、Ｎをディクリメントする。そして、ステップＳ６１４において、事象発生時点決定部１１４は、Ｎが０となったかどうかを判定する。即ち、ＰＣ１１０は、全てのオブジェクトメタデータについて、ステップＳ６０５からステップＳ６１２までの処理を行う。
なお、ステップＳ６１１における枠の表示と、ステップＳ６１２におけるメッセージ表示とは、ユーザがより内容を理解しやすくするためのものである。従って、ＰＣ１１０はこれらの処理を省略し、イベント発生時のフレーム画像の表示だけ行ってもよい。なお、このような構成の場合、オブジェクトメタデータの外接矩形座標は不要になる。
以上のように、カメラ１００は、物体の存在時間とイベントとを検知し、メタデータとして出力するようにする。このようにすることにより、検知遅延タイプのイベントの際は、ＰＣ１１０は、存在時間と現在時刻とより、事象発生時点の映像を表示することが可能になる。従って、ユーザは、イベント発生時点の様子を容易に把握できるようになる。例えば、イベントが置き去りの場合、ユーザは、人物が置き去りをした時点の映像を表示できるので、誰が置き去りを行ったかを確認できるようになる。
【００２８】
（第２の実施形態）
図１０は、第２の実施形態の画像処理システムのシステム構成及び画像処理システムを構成する各装置の機能構成の一例を示す図である。
第１の実施形態と同じ構成については同じ番号を付与し、説明は省略する。
但し、事象検知部１０４は、物体がフレーム画像内に出現した時点を事象として捉え、「出現」というイベントを検知する。物体検知部１０３において、物体がフレーム画像内に出現したときは、出現回数＝１、存在時間＝０となることから、出現イベントの検知は容易である。なお、第２の実施形態ではメタデータ中の物体存在時間は使用されないので、なくてもよい。
第２の実施形態では、ＰＣ１１０にメタデータ蓄積部１１１６が追加されている。メタデータ蓄積部１１１６は、外部記憶装置８０６或いはＲＡＭ８０３で構成され、事象発生時点決定部１１４によって解析されたメタデータを逐次蓄積する。
【００２９】
次に、ＰＣ１１０での処理について図１１のフローチャートを用いて説明する。図１１は、第２の実施形態のＰＣにおける処理の流れを説明するためのフローチャートである。
但し、実施形態１と同じステップについては、同じステップ番号を付与し、説明は省略する。
ステップＳ１３０１において、事象発生時点決定部１１４は、イベントＩＤを参照して「出現」以外のイベントが検知されているかどうかを判定する。事象発生時点決定部１１４は、「出現」以外のイベントが検知されていると判定するとステップＳ６０７に進み、「出現」以外のイベントが検知されていないと判定するとステップＳ６１３に進む。より具体的に説明すると、「出現」のイベントＩＤが９９であるとすると、事象発生時点決定部１１４は、イベントＩＤ＝０（イベントなし）又はイベントＩＤ＝９９であるときは、ステップＳ６１３へ進む。
「出現」以外のイベントであれば、ステップＳ６０７において、事象発生時点決定部１１４は、検知遅延タイプのイベントかどうか判定する。事象発生時点決定部１１４は、検知遅延タイプのイベントであると判定するとステップＳ１３０２に進み、検知遅延タイプのイベントでないと判定するとステップＳ６０９に進む。
ステップＳ１３０２において、事象発生時点決定部１１４は、メタデータ蓄積部１１１６より過去のメタデータの外接矩形を参照し、同じ位置の物体のオブジェクトメタデータのうち、「出現」イベントのついたものを探す。なお、事象発生時点決定部１１４は、２つの外接矩形の中心位置が所定値以内であるかどうかに基づき、同じ位置であるかどうかの判定を行う。事象発生時点決定部１１４は、「出現」イベントのついたオブジェクトメタデータを含むフレームメタデータを参照することで、そのフレームの時刻（フレーム番号）、即ち、物体が出現した時刻（事象発生時間）を取得する。ここでの物体は置き去り物体であり、置き去り物体の発生した時刻とは即ち、置き去りが発生した時点の時刻である。そこで、ステップＳ１３０３において、事象発生時点決定部１１４は、出現時刻のフレーム画像を映像蓄積部１１３より読み出す。なお、フレームの時刻（フレーム番号）は、時刻情報の一例である。
ステップＳ６００からステップＳ６１４までの処理を終えた後、ステップＳ１３０４において、事象発生時点決定部１１４は、処理対象であったメタデータをメタデータ蓄積部１１１６に蓄積する。
【００３０】
以上、置き去りを例に説明を行ったが、例えば持ち去りであれば事象検知部１０４は、物体が「消失」した時点をイベントとして検知し、メタデータに付与すればよい。なお、物体検知部１０３においての物体の検知は、背景画像との差分によってなされるので、予めあった物体が消失した場合も、（消失した）物体として検知される。従って、置き去りと同様に持ち去りの場合も処理可能である。
以上のように、カメラ１００は、イベントとして「出現」も検知するようにして、物体の位置と共にメタデータとして出力するようにする。このようにすることにより、検知遅延タイプのイベントの際は、ＰＣ１１０は、存蓄積されたメタデータより、同じ位置にある物体で、かつ、「出現」イベントをもつメタデータを探すことにより、出現時刻（イベント発生時点）の映像を表示することが可能になる。従って、ユーザは、イベント発生時点の様子を容易に把握できるようになる。例えば、イベントが置き去りの場合、ユーザは、人物が置き去りをした時点の映像を表示できるので、誰が置き去りを行ったかを確認できるようになる。
【００３１】
（第３の実施形態）
図１２は、第３の実施形態の画像処理システムのシステム構成及び画像処理システムを構成する各装置の機能構成の一例を示す図である。
第３の実施形態は、第２の実施形態のカメラ１００に更に物体追尾部１２０６を追加したものである。第２（及び第１）の実施形態と同じ構成については同じ番号を付与し、説明を省略する。
物体追尾部１２０６を追加することにより、物体が動いている場合についても同一の物体かどうかがわかるようになる。これにより例えば、図１３のように、人物が部屋に特定のドア９０２から入って、特定のドア９０３へ出て行った場合を、カメラ１００が特定入退室イベント（入退室事象）として検知した際に、ＰＣ１１０は、人物が入室した瞬間の映像を表示することができる。ここで、図１３は、特定入退室イベントを説明するための図である。
図１４を用いてカメラ１００の処理について説明する。図１４は、第３の実施形態のカメラにおける処理の流れを説明するためのフローチャートである。
但し、実施形態１と同じステップについては、同じステップ番号を付与し、説明は省略する。第３の実施形態では、実施形態１同様に物体を検知した後に、ステップＳ１４０１において、物体追尾部１２０６は、過去のフレーム中のどの物体が、現在のフレーム中のどの物体であるかを追尾する。そして、物体追尾部１２０６は、対応する物体に同一の物体ＩＤを付与する（ステップＳ１４０１）。その後にステップＳ２０４において出力されるメタデータのオブジェクトメタデータとして物体ＩＤが付与される。物体ＩＤは、物体識別情報の一例である。
【００３２】
物体追尾部１２０６の処理の詳細について説明する。
物体追尾部１２０６は、物体検知部１０３によって過去の所定時間分、カメラ１００のＲＡＭに保存された物体情報を読み出し、次に、過去フレームの物体の中心位置と、現在フレームの物体の中心位置と、を求める。次に、物体追尾部１２０６は、過去フレームの物体と現在フレームの物体との、全ての組み合わせについて中心間距離を求める。次に、物体追尾部１２０６は、前記距離が最も短くなるもの同士を、同一の物体であるとみなし、同一の物体ＩＤを付与する。
なお、以上の処理では、物体追尾部１２０６は、最短距離である物体を同一の物体と見なしたが、他の方法によって同一の物体と見なすようにしてもよい。例えば、物体追尾部１２０６は、検知された物体領域より、輝度や色味等の特徴を抽出し、この特徴が類似するものを、同一の物体と見なしてもよい。
次に、事象検知部１０４において、特定入退室イベントを検知する際の処理の詳細について図１５のフローチャートを用いて説明する。図１５は、イベントとして特定入退室を検知するための処理の一例を示すフローチャートである。ここで、特定入退室イベントの定義を改めて図１３を用いて説明する。９００は、フレーム画面全体である。９０２、９０３は、ドアである。９０１は、人物である。人物９０１が、ドア９０２より入り、ドア９０３より出た場合にのみ、特定入退室イベントとする。なお、これを検知するためにユーザは、ドア９０２と９０３との領域を指定しておく。
次に、処理ステップについて説明するが、実施形態１の図６と同一のステップについては同一のステップ番号を付与し、説明は省略する。
【００３３】
ステップＳ１６０１において、事象検知部１０４は、ステップＳ４００で取得された物体情報の外接矩形の座標を参照し、物体がドア９０２の領域内に存在するかどうかを判定する。事象検知部１０４は、物体がドア９０２の領域内に存在すると判定すると、ステップＳ１６０２に進み、物体がドア９０２の領域内に存在しないと判定すると、ステップＳ１６０４に進む。
物体がドア９０２の領域内に存在する場合、ドア９０２より入室している物体（人物）である可能性がある。そこで、既にＩＮ物体（入室した人物）であるとして、ステップＳ１６０２において、事象検知部１０４は、物体ＩＤがカメラ１００のＲＡＭに一時記憶されているかどうかをチェックする。事象検知部１０４は、物体ＩＤがＩＮ物体として既に記憶されていると判定すると、ステップＳ１６０４に進み、物体ＩＤがＩＮ物体として既に記憶されていないと判定すると、ステップＳ１６０３に進む。
ステップＳ１６０３において、事象検知部１０４は、現在処理している物体情報の物体ＩＤをＩＮ物体としてカメラ１００のＲＡＭに一時記憶する。
ステップＳ１６０４において、事象検知部１０４は、物体情報の外接矩形の座標を参照し、物体がドア９０３の領域領域内に存在するかどうかを判定する。事象検知部１０４は、物体がドア９０３の領域内に存在すると判定すると、ステップＳ１６０５に進み、物体がドア９０３の領域内に存在しないと判定すると、ステップＳ４０５に進む。
物体がドア９０３の領域内に存在する、ドア９０３より退室しようとしている物体（人物）である可能性がある。そこで、ステップＳ１６０５において、事象検知部１０４は、現在処理している物体情報の物体ＩＤが既にＩＮ物体としてカメラ１００のＲＡＭに一時記憶されているかどうか判定する。これは、ドア９０３より入室した人物と区別をするために必要な判定である。事象検知部１０４は、物体ＩＤがＩＮ物体として既に記憶されていると判定すると、ステップＳ４０５に進み、物体ＩＤがＩＮ物体として既に記憶されていないと判定すると、ステップＳ１６０６に進む。
既にＩＮ物体として一時記憶された物体ＩＤであれば、ドア９０２より入室してドア９０３より退出しようとしている人物である。したがって、ステップＳ１６０６において、事象検知部１０４は、特定入退室イベントを検知し、所定のイベントＩＤをオブジェクトメタデータに付与する。なお、実施形態２と同様に実施形態３では、物体の存在時間は使用しないので、オブジェクトメタデータになくともよい。
ステップＳ１６０７において、事象検知部１０４は、ＩＮ物体として記憶されている処理中の物体ＩＤを、カメラ１００のＲＡＭより削除する。
【００３４】
次に、ＰＣ１１０での処理について図１６のフローチャートを用いて説明する。図１６は、第３の実施形態のＰＣにおける処理の流れを説明するためのフローチャートである。
但し、実施形態１と同じステップについては、同じステップ番号を付与し、説明は省略する。
ステップＳ１５０１において、事象発生時点決定部１１４は、メタデータ蓄積部１１１６より過去のメタデータの物体ＩＤを参照し、現在の処理対象である物体の物体ＩＤと同じ物体ＩＤを含む、最初のオブジェクトメタデータを探す。事象発生時点決定部１１４は、同一の物体で最初のオブジェクトメタデータに対応するフレームメタデータを参照する。このことによって、事象発生時点決定部１１４は、そのフレームの時刻（フレーム番号）、即ち、物体が出現した時刻を取得することができる。ここでの物体は置き去り物体であり、置き去り物体の発生した時刻とは即ち、置き去りが発生した時点の時刻である。そこで、事象発生時点決定部１１４は、出現時刻のフレーム画像を映像蓄積部１１３より読み出す（ステップＳ１５０２）。
ステップＳ６００からステップＳ６１４までの処理を終えた後、ステップＳ１５０３において、事象発生時点決定部１１４は、処理対象であったメタデータをメタデータ蓄積部１１１６に蓄積する。
以上のように、物体追尾部１２０６をカメラ１００に追加することにより、物体が動いている場合についても同一の物体かどうかがわかるようになる。カメラ１００が、同一の物体と見なしていることを示す情報として物体ＩＤをメタデータとして出力する。このことにより、ＰＣ１１０は、検知遅延タイプのイベントの際は、蓄積されたメタデータより同じ物体で、かつ、最初のメタデータを探すことにより、物体の出現時刻（イベント発生時点）の映像を表示することが可能になる。従って、ユーザは、イベント発生時点の様子を容易に把握できるようになる。例えば、特定入退室では、人物が入室した時点の映像を表示できるので、ユーザは、誰が入室をしたかを確認できるようになる。
【００３５】
（第４の実施形態）
第１の実施形態から第３の実施形態まででは、図８を用いて説明したように、置き去り検知のような検知遅延タイプのイベントの場合、ＰＣ１１０は、置き去り発生時のフレーム画像を表示した（ステップＳ６０８、Ｓ６１０）。しかしながら、ＰＣ１１０は、発生時のフレーム画像を一枚表示するだけでなく、発生時の直前から直後の所定の区間に含まれる複数のフレーム画像を順次再生するようにしてもよい。このようすれば、ユーザは、更に、発生時の様子を詳細に確認することが可能となる。なお、区間の決定方法は、常に固定の時間分とする方法（例えば、発生時点の１秒前から２秒後まで）や、イベントの種別に応じて決められた固定の時間分とする方法（置き去りは、発生時点の１秒前から２秒後まで、持ち去りは発生時点から３秒後まで）等がある。
また、第１の実施形態から第３の実施形態まででは、図９に示したような警告画面がポップアップするように説明したが、もちろん、表示方法はこれに限定されるものではなく、イベント発生時のフレーム画像をユーザへ提示できればよい。例えば、ＰＣ１１０は、メインウィンドウ内のカメラの現在の画像の近くにイベント発生時のフレーム画像を配置するようにしてもよい。
また、実施形態１では存在時間を用いたが、ＰＣ１１０は、もちろん発生時刻（モード生成時刻）をそのまま用いるようにしてもよい。
また、第１の実施形態から第３の実施形態まででは、物体検知部１０３は、映像圧縮符号化部１０２で符号化の際に生成される特徴量（ＤＣＴ係数）を用いて物体検知を行った。しかしながら、もちろん、物体検知部１０３は、撮像部１０１で撮像された画像データから直接、輝度、エッジ、色味等の特徴量を抽出するようにしてもよい。また、ブロックも８ｘ８画素に限定されるものではなく、ＮｘＮ（任意の画素Ｎ）であっても、ＮｘＭ（任意の画素Ｎ，Ｍ。但し、Ｎ≠Ｍ）であってもよい。また、物体検知部１０３は、画素単位に物体検知の処理を行ってもよい。
また、第１の実施形態から第３の実施形態まででは、物体検知部１０３は、複数のモードを持つとしたが、安定した環境化で使用する等、高い精度を要求されないときは、単一のモードを使用するようにしてもよい。なお、このような構成の場合、モード中にアクティブモード、出現回数を保持しておく必要は無い。
また、第１の実施形態から第３の実施形態まででは、物体検知部１０３は、ＤＣＴ係数そのものを特徴量としてモードに持ったが、式（１）から式（３）までであげた差分量を特徴量としてモードに持つようにしてもよい。このとき、物体検知部１０３は、類似モードの判定（ステップＳ３０２）を、差分量同士の差分が閾値以内かどうかで判定するようにすればよい。
また、第１の実施形態から第３の実施形態まででは、物体検知部１０３は、同一の存在時間を持つブロック同士をマージした後（ステップＳ３１１）、背景・前景判別（ステップＳ３１２）を行った。しかしながら、物体検知部１０３は、所定の時間より長い存在時間を持つブロックのみをマージするようにしてもよい。
また、第１の実施形態から第３の実施形態まででは、モード中に出現回数を持つとしたが、事象検知部１０４で活動比率を使用しない場合は、もちろん持たなくてもよい。
また、物体追尾部１２０６を備えた構成の場合、物体検知部１０３は、背景画像との差分量を、画素ごとに輝度の差分で求め、差分量が同一の画素同士を結合するようにして物体を検知するようにしてもよい。
また、第１の実施形態から第３の実施形態まででは、カメラ１００とＰＣ１１０とがメタデータを通信するようにしたが、ＰＣ１１０側に映像圧縮符号化部１０２、物体検知部１０３、事象検知部１０４、を備えるように構成してもよい。この場合、画像処理システムに、映像送信部１０５、ネットワーク、映像受信部１１１は不要になる。なお、この構成の場合、ＰＣ１１０へビデオインターフェースを更に追加し、同軸ケーブル等を介したカメラ１００からのフレーム画像の取り込みを可能とする必要がある。
【００３６】
（その他の実施形態）
また、上述した実施形態の目的は、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、装置の中央演算処理手段（ＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体から読み出し実行することによっても達成される。
また、読み出したプログラムコードの指示に基づき、オペレーティングシステム（ＯＳ）等が実際の処理の一部又は全部を行うことで上述した実施形態の機能が実現される場合も含まれる。
上述した実施形態を前記記憶媒体に適用する場合、その記憶媒体（コンピュータ読み取り可能な記憶媒体）には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【００３７】
以上、上述した各実施形態によれば、ＰＣ１１０は、イベントの検知がイベント発生から遅れを伴ってなされる場合であっても、イベント発生時点の映像を表示することができる。そのため、ユーザは、イベント発生時点の様子を容易に把握できるようになる。例えば、置き去りでは、ＰＣ１１０は、人物が置き去りをした時点の映像を表示できる。そのため、ユーザは、誰が置き去りを行ったかを確認できるようになる。
つまり、上述した各実施形態によれば、事象検知のタイミングと事象発生のタイミングとが異なる場合であっても、ユーザが事象の確認が容易となる表示を行なうことを可能にすることができる。
【００３８】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００３９】
１００  カメラ、１１０  ＰＣ
【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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