(57)【要約】【課題】複数の撮像画像から抽出される各特徴量に基づく照合の誤りが発生しやすい場合であっても、イベントの誤検知を抑制する。【解決手段】イベント検知装置２０は、複数の撮像装置１０のそれぞれの撮像画像を取得する。そして、イベント検知装置２０は、第１の撮像装置１０の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置１０の撮像画像からの抽出状況と、異常判定の閾値との比較に応じて異常を検知する。そして、異常判定の閾値は、第１の撮像装置１０の撮像画像内から抽出される各特徴量のバラつき又は他の撮像画像内から抽出される各特徴量のバラつきが小さいほど異常の検知がされにくくなるように制御される。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の撮像装置のそれぞれの撮像画像を取得し、
第１の撮像装置の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況と、イベント検出基準との比較に応じてイベントを検知し、
前記イベント検出基準は、前記第１の撮像装置の撮像画像内から抽出される各特徴量のバラつき又は前記他の撮像画像内から抽出される各特徴量のバラつきが小さいほど前記イベントの検知がされにくくなるように制御される、
ことを特徴とする処理をコンピュータに実行させるイベント検知プログラム。
【請求項２】
前記イベント検出基準は、前記各特徴量の分散が小さいほど、前記イベント検出基準を示す値が大きくなるように制御され、前記各特徴量の分散が大きいほど、前記イベント検出基準を示す値が小さくなるように制御され、
前記抽出状況を示す値が、前記イベント検出基準を示す値以上である場合に前記イベントを検知する、
請求項１に記載のイベント検知プログラム。
【請求項３】
前記イベント検出基準は、前記撮像画像内から抽出される人物領域の前記特徴量の分散が小さいほど前記イベントの検知がされにくくなるように制御され、
前記第１の撮像装置の撮像画像から抽出された人物領域の前記特徴量と所定の類似基準を満たす人物領域の前記特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況から得られる、人物の移動人数、人物の移動割合、及び移動時間の少なくとも１つと、前記イベント検出基準との比較に応じて前記イベントを検知する、
請求項１又は請求項２に記載のイベント検知プログラム。
【請求項４】
複数の撮像装置のそれぞれの撮像画像を取得し、
第１の撮像装置の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況と、イベント検出基準との比較に応じてイベントを検知し、
前記イベント検出基準は、前記第１の撮像装置の撮像画像内から抽出される各特徴量の分散又は前記他の撮像画像内から抽出される各特徴量の分散が小さいほど前記イベントの検知がされにくくなるように制御される、
ことを特徴とする処理をコンピュータが実行するイベント検知方法。
【請求項５】
複数の撮像装置のそれぞれの撮像画像を取得する画像取得部と、
第１の撮像装置の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況と、イベント検出基準との比較に応じてイベントを検知する検知部と、
前記イベント検出基準を、前記第１の撮像装置の撮像画像内から抽出される各特徴量の分散又は前記他の撮像画像内から抽出される各特徴量の分散が小さいほど前記イベントの検知がされにくくなるように制御する制御部と、
を含むイベント検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、イベント検知プログラム、イベント検知装置、及びイベント検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、監視カメラで撮像された映像を用いて人物を追跡する技術が知られている。
【０００３】
例えば、複数のカメラにより撮像した画像より、探索追尾したい人物を、高精度で探索し、追尾する情報処理装置が提案されている。この情報処理装置は、複数の撮像部によって画像を撮像する。そして、情報処理装置は、画像から動体を検出し、検出した動体の画像からなる動体画像を抽出し、動体画像に基づいて、動体の空間位置座標を検出し、動体画像および動体の空間位置座標、および画像を撮像した撮像時刻を含む動体情報を出力する。そして、情報処理装置は、時空間尤度のそれぞれについて所定の閾値よりも低いか否かを判定し、所定の閾値よりも低い時空間尤度の動体情報を、検索結果動体情報記憶部より削除することにより、検索追尾結果の精度を向上させる。
【０００４】
また、複数の撮影エリアで得られた撮影画像に映る同一人物を追跡して動線を算出する人物追跡装置が提案されている。この人物追跡装置は、人物画像から特徴量を抽出し、２つの特徴量を照合して所定の判定方法で判定することにより、該特徴量が抽出された２つの人物画像それぞれの人物を同一または他人とする認証を行う。そして、人物追跡装置は、同一と認証された人物の２つの人物画像それぞれに対応する撮影エリアと撮影時刻の情報に基づいて、同一と認証した同一認証結果について正しいか否かを判定する。そして、人物追跡装置は、正しいと判定された同一認証結果における、同一と認証された人物の人物画像に対応する撮影エリアと撮影時刻に基づいて、該人物の動線を算出する。
【０００５】
また、一定の空間内の滞留時間を測定する滞留時間測定装置が提案されている。この滞留時間測定装置は、複数の各入口人物画像情報と複数の各出口人物画像情報とから、同一人物に係る入口人物画像情報と出口人物画像情報を決定する。そして、滞留時間測定装置は、同一人物認識部が決定した入口人物画像情報を取得する元になった入口画像に対応する入時刻情報を取得し、同一人物認識部が決定した出口人物画像情報を取得する元になった出口画像に対応する出時刻情報を取得する。そして、滞留時間測定装置は、入時刻情報と、出時刻情報とから、入口から出口までの滞留時間を算出する。滞留時間測定装置は、算出された滞留時間が、異常であるか、正常であるかを判断する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】国際公開第２０１３／１０８６８６号
【特許文献２】特開２００６−２３６２５５号公報
【特許文献３】特開２０１２−１３７９０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
複数の撮像装置によって撮像された撮像画像を用いて広域を監視する際に、各撮像装置の撮像範囲での異常の発生なども検知するために、撮像画像に含まれる対象物を撮像画像間で照合して、監視対象領域でのイベントの発生を検知する場合がある。この場合において、特徴が類似する複数の対象物が撮像画像に含まれていると、撮像画像間での対象物の照合の精度が低下する。例えば、対象物の一例として人物を照合する場合、複数の撮像画像に似たような服装の人物が複数存在するときには、撮像画像間で別々の人物を同一人物と判定してしまう可能性がある。そのため、イベントの発生を適切に検知することができない場合がある。
【０００８】
本発明は、複数の撮像画像から抽出される各特徴量に基づく照合の誤りが発生しやすい場合であっても、イベントの誤検知を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、一つの態様として、複数の撮像装置のそれぞれの撮像画像を取得する。そして、第１の撮像装置の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況と、イベント検出基準との比較に応じてイベントを検知する。そして、前記イベント検出基準は、前記第１の撮像装置の撮像画像内から抽出される各特徴量のバラつき又は前記他の撮像画像内から抽出される各特徴量のバラつきが小さいほど前記イベントの検知がされにくくなるように制御される。
【発明の効果】
【００１０】
一つの側面として、複数の撮像画像から抽出される各特徴量に基づく照合の誤りが発生しやすい場合であっても、イベントの誤検知を抑制することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】撮像範囲と異なる場所で人の滞留が発生した場合を説明するための説明図である。
【図２】撮像範囲と異なる場所で異常が発生した場合を説明するための説明図である。
【図３】実施形態に係るイベント検知システムの概略構成を示す機能ブロック図である。
【図４】画像テーブルの一例を示す図である。
【図５】人物情報テーブルの一例を示す図である。
【図６】閾値テーブルの一例を示す図である。
【図７】正常状態において撮像画像から検出される人物領域の一例を示す図である。
【図８】異常が発生した場合において撮像画像から検出される人物領域の一例を示す図である。
【図９】実施形態に係るイベント検知装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。
【図１０】第１の実施形態における閾値設定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】実施形態における同一人物判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】第１の実施形態における異常判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】撮像画像から検出される人物領域の特徴量のバラつきが大きい場合の一例を示す図である。
【図１４】撮像画像から検出される人物領域の特徴量のバラつきが小さい場合の一例を示す図である。
【図１５】第２の実施形態における閾値設定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】第２の実施形態における異常判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】人々の移動割合を用いて異常を検知する場合を説明するための説明図である。
【図１８】人々の移動割合を用いて異常を検知する場合を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜撮像画像に基づく異常発生の検知＞
【００１３】
近年、街中や商業施設など人の往来の多い場所において、防犯、防災の目的で多数の撮像装置が設置されている。大量の撮像画像を含む映像を人手で確認することは困難であるため、異常が発生した場合には自動的に異常が検知されることが望まれている。
【００１４】
しかし、広範囲を検知対象とする場合、異常の検知対象とする範囲に網羅的に撮像装置が設置されていない場合がある。この場合には、撮像範囲外で異常が起こった場合に異常を検知することができない。図１及び図２に、異常が発生した場合の例を示す。
【００１５】
例えば、図１及び図２に示すように、撮像装置Ａの撮像範囲及び撮像装置Ｂの撮像範囲とは異なる範囲で、図１に示すような人の滞留が発生した場合や、図２に示すような×印で示す位置で異常が発生した場合には、異常を検知することができない。そのため、広範囲を検知対象とするためには、検知範囲を網羅するように各場所に撮像装置を設置する必要がある。
【００１６】
また、上記図１に示すように、撮像範囲とは異なる範囲において、異常である滞留が発生し、滞留場所が人々の移動経路である場合には、当該滞留場所では人々の移動に時間がかかる。また、上記図２に示すように、×印で示す位置で異常が発生し、異常の発生場所が人々の移動経路である場合には、人々の迂回により移動経路が変化し、移動にかかる時間が変化する。
【００１７】
そこで、本実施形態では、撮像範囲の重複がない複数の撮像装置が設置された環境下において、撮像画像に映る人々の移動傾向に応じて、撮像範囲とは異なる場所で発生した異常を検知する。例えば、本実施形態では、異常が発生した場合には人の移動経路や移動速度に変化が生じるため、これらの人々の移動の変化に応じて異常の発生を検知する。
【００１８】
以下、図面を参照して、本発明に関する実施形態の一例を詳細に説明する。
【００１９】
＜第１の実施形態＞
【００２０】
図３に示すように、第１の実施形態に係るイベント検知システム１００は、複数の撮像装置１０とイベント検知装置２０とを含む。
【００２１】
撮像装置１０は、撮像画像を撮像する。なお、複数の撮像装置１０の各々にはＩＤが付与されている。また、撮像装置１０によって撮像された撮像画像には、撮像装置ＩＤ及び各フレームの識別情報として撮像時刻が付与される。
【００２２】
イベント検知装置２０は、複数の撮像装置１０によって撮像されたそれぞれの撮像画像を解析して、イベントの一例である異常を検知する。イベント検知装置２０は、図３に示すように、画像取得部２２と、画像記憶部２４と、人物検出部２６と、特徴抽出部２８と、人物記憶部３０と、人物照合部３２と、閾値設定部３４と、閾値記憶部３６と、異常判定部３８と、表示部４０とを備えている。異常判定部３８は、本発明の検知部及び制御部の一例である。
【００２３】
画像取得部２２は、複数の撮像装置１０によって撮像された撮像画像を取得する。そして、画像取得部２２は、取得した撮像画像を、撮像装置ＩＤ及び各フレームの撮像時刻と対応付けて、画像記憶部２４に格納する。
【００２４】
画像記憶部２４には、画像取得部２２によって取得された複数の撮像画像が撮像画像テーブルの形式で格納される。図４に、画像記憶部２４に格納される撮像画像テーブル４Ａの一例を示す。図４に示すように、撮像装置ＩＤと撮像時刻と撮像画像情報とが対応付けられて撮像画像テーブル４Ａに格納される。
【００２５】
人物検出部２６は、画像記憶部２４に記憶された複数の撮像画像の各々について、撮像画像に含まれる人物領域を検出する。
【００２６】
具体的には、人物検出部２６は、予め作成された識別器を用いて撮像画像に含まれる人物領域を検出する。例えば、以下の参考文献１及び２に示すように背景差分法やHistograms of Oriented Gradients（ＨＯＧ）特徴に基づく識別器が予め作成される。
【００２７】
参考文献１：「時間相関型背景判定法による移動物体検出」、電子情報通信学会論文誌、D-II, vol.79, no.4, pp.568-576, 1995
【００２８】
参考文献２：「画像からの統計的学習手法に基づく人検出」、電子情報通信学会論文誌、vol.J96-D、No.9、pp.2017-2040、2013
【００２９】
特徴抽出部２８は、人物検出部２６によって検出された撮像画像の人物領域から、特徴量を抽出する。例えば、特徴抽出部２８は、人物領域の色ヒストグラムを特徴量として抽出する。そして、特徴抽出部２８は、人物領域の識別情報である人物領域ＩＤと、人物領域が検出された撮像画像の撮像装置ＩＤ及び撮像時刻と、人物領域の特徴量とを対応付けて、人物記憶部３０に格納する。
【００３０】
人物記憶部３０には、特徴抽出部２８によって抽出された人物領域の特徴量が、人物領域ＩＤと撮像装置ＩＤと撮像時刻とに対応付けられて人物情報テーブルの形式で格納される。図５に、人物記憶部３０に格納される人物情報テーブル５Ａの一例を示す。図５に示すように、人物領域ＩＤと撮像装置ＩＤと撮像時刻と特徴量とが対応付けられて人物情報テーブルに格納される。
【００３１】
人物照合部３２は、人物記憶部３０の人物情報テーブルに格納された情報を用いて、特定の撮像装置１０の撮像画像から抽出された人物領域の特徴量と、他の撮像装置１０の撮像画像から抽出された人物領域の特徴量とを比較する。そして、人物照合部３２は、人物領域の特徴量同士が所定の類似基準を満たす場合に、照合結果として、同一人物の人物領域であると判定する。
【００３２】
具体的には、人物照合部３２は、人物情報テーブルに格納された、撮像装置ＩＤが異なる人物領域ＩＤのペアの各々について、当該ペアに対応する特徴量同士を比較し、同一人物の人物領域であるか否かを判定する。特徴量として色ヒストグラムを用いる場合には、頻度の高い色同士の距離、あるいは、ヒストグラム同士の距離や相関値を利用する（例えば、特開2005-250692号公報、特開2011-18238号公報を参照。）。
【００３３】
また、人物照合部３２は、撮像装置ＩＤが同一であり、かつ撮像時刻が異なる人物領域ＩＤのペアの各々について、同一人物の人物領域であるか否かを判定する。次に人物照合部３２は、撮像装置ＩＤが同一であり、かつ撮像時刻が異なる人物領域ＩＤのペアについて同一人物の人物領域であると判定された場合、撮像時刻が最も早い人物領域に対応する照合結果を用いて、異常判定部３８による異常検知を行う。撮像時刻が異なる同一の人物領域が、同一の撮像装置ＩＤについて複数存在してしまうと、適切な移動人数などの計測結果が得られないため撮像時刻が最も早い人物領域に対応する照合結果を用いる。
【００３４】
閾値設定部３４は、異常が発生していない正常状態であるときに人物照合部３２によって得られた照合結果に基づいて、異なる撮像装置ＩＤのペア毎に異常判定の閾値及び基準値を設定する。閾値設定部３４が、複数の撮像装置１０の撮像画像から得られる人物領域の特徴量を比較して、異常判定の閾値及び基準値を算出することにより、撮像装置が位置する場所間での人々の移動傾向が、異常判定の閾値及び基準値として設定される。
【００３５】
具体的には、閾値設定部３４は、まず、異常が発生していない正常状態であるときに複数の撮像装置１０によって撮像された撮像画像の各々の人物領域の照合結果に基づいて、撮像装置が位置する場所の間の単位時間あたりの移動人数を算出する。
【００３６】
詳細には、閾値設定部３４は、人物照合部３２によって得られた人物領域の照合結果に基づいて、撮像装置ＩＤのペアの各々について、正常状態における撮像装置ＩＤのペアに対応する場所間の移動人数を一定期間繰り返し計測し、正常状態の場合の移動人数の範囲を算出する。なお、移動人数を算出する際には、単位時間に対応する区間を設定し、始まりの時刻から終わりの時刻までに判定された同一人物の人物領域の数を、移動人数として算出する。そして、閾値設定部３４は、撮像装置ＩＤのペアにおいて、正常状態における移動人数の平均値を基準値として設定し、正常状態における移動人数の標準偏差のＮ倍を閾値として設定する。移動人数が正規分布に従う場合、（平均±2×標準偏差）の範囲に95％、（平均±3×標準偏差）の範囲に99％が含まれるため、Ｎを例えば２〜３の値として設定する。そして、閾値設定部３４は、設定した基準値と異常判定の閾値とを撮像装置ＩＤのペアに対応付けて閾値記憶部３６に格納する。
【００３７】
閾値記憶部３６には、閾値設定部３４によって設定された基準値及び異常判定の閾値が閾値テーブルの形式で格納される。図６に、撮像装置ＩＤのペア毎に基準値及び閾値が格納される閾値テーブル６Ａの一例を示す。図６に示すように、撮像装置ＩＤのペア毎に基準値及び閾値が対応付けられて格納される。
【００３８】
異常判定部３８は、リアルタイムに人物照合部３２によって得られた照合結果に基づいて、異なる撮像装置１０のペアに対応する場所間の移動人数を算出し、イベント検出基準の一例である異常判定の閾値との比較に応じて異常を検知する。
【００３９】
具体的には、異常判定部３８は、人物照合部３２によって得られたリアルタイムの人物領域の照合結果に基づいて、異なる撮像装置ＩＤのペアの各々について、当該ペアに対応する場所間の単位時間あたりの移動人数を算出する。そして、異常判定部３８は、算出された移動人数と、閾値記憶部３６に格納された基準値及び異常判定の閾値に基づいて、移動人数が基準値から異常判定の閾値以上外れた値である場合に、異常を検知する。
【００４０】
本実施形態では、撮像装置１０による撮像範囲とは異なる場所で異常が発生した場合、当該場所を通って移動する人々の移動傾向に変化が生じることに着目する。例えば、撮像装置１０によって撮像された撮像画像から検出される人物の移動人数や移動時間から異常を検知する。本実施形態では、人物の移動人数を用いて異常を検出する場合を例に説明する。
【００４１】
図７及び図８に、撮像画像からの異常検知を説明するための説明図を示す。図７に示すように、正常状態である場合には、撮像装置Ａによって撮像された撮像画像から４人の人物が時刻ｔ１に検出され、撮像装置Ｂによって撮像された撮像画像から同一の４人の人物が時刻ｔ２に検出される。この場合には、撮像装置Ａの撮像範囲に対応する位置から撮像装置Ｂの撮像範囲に対応する位置へ人々が移動することがわかる。図７に示す例では、矢印方向への移動経路が存在する。
【００４２】
一方、図８に示すように、人々の移動経路において異常が発生した場合、例えば、撮像装置Ａの撮像画像から時刻ｔ１に検出された４人の人物のうち、撮像装置Ｂの撮像画像からは、１人の人物しか時刻ｔ２に検出されないとする。この場合、撮像装置Ａの撮像範囲に対応する位置から撮像装置Ｂの撮像範囲に対応する位置への人々の移動は、正常状態に比べ少なくなることがわかる。
【００４３】
そこで、本実施形態では、複数の撮像画像から人物領域を検出し、同一人物を照合することで撮像範囲に対応する場所の間を移動する人物を追跡する。そして、予め正常状態において、撮像装置によって撮像される撮像範囲に対応する場所の間を移動する移動人数を算出して、正常値を定義する。そして、撮像装置によって撮像されている場所の間を移動する移動人数が正常値から一定以上の差が生じた場合に異常と判定する。
【００４４】
表示部４０は、異常判定部３８によって得られた異常であるか否かの判定結果を、結果として表示する。
【００４５】
イベント検知装置２０は、例えば、図９に示すコンピュータ５０で実現することができる。コンピュータ５０はＣＰＵ５１、一時記憶領域としてのメモリ５２、及び不揮発性の記憶部５３を備える。また、コンピュータ５０は、表示装置及び入力装置等の入出力装置５４、及び記録媒体５９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するread/write（Ｒ／Ｗ）部５５を備える。また、コンピュータ５０は、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークinterface（Ｉ／Ｆ）５６を備える。ＣＰＵ５１、メモリ５２、記憶部５３、入出力装置５４、Ｒ／Ｗ部５５、及びネットワークＩ／Ｆ５６は、バス５７を介して互いに接続される。
【００４６】
記憶部５３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、solid state drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部５３には、コンピュータ５０をイベント検知装置２０として機能させるためのイベント検知プログラム６０が記憶されている。イベント検知プログラム６０は、画像取得プロセス６２と、人物検出プロセス６３と、特徴抽出プロセス６４と、人物照合プロセス６５と、閾値設定プロセス６６と、異常判定プロセス６７と、表示プロセス６８とを有する。また、記憶部５３は、画像記憶部２４を構成する情報が記憶される画像記憶領域６９と、人物記憶部３０を構成する情報が記憶される人物記憶領域７０と、閾値記憶部３６を構成する情報が記憶される閾値記憶領域７１とを有する。
【００４７】
ＣＰＵ５１は、イベント検知プログラム６０を記憶部５３から読み出してメモリ５２に展開し、イベント検知プログラム６０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ５１は、画像取得プロセス６２を実行することで、図３に示す画像取得部２２として動作する。また、ＣＰＵ５１は、人物検出プロセス６３を実行することで、図３に示す人物検出部２６として動作する。また、ＣＰＵ５１は、特徴抽出プロセス６４を実行することで、図３に示す特徴抽出部２８として動作する。また、ＣＰＵ５１は、人物照合プロセス６５を実行することで、図３に示す人物照合部３２として動作する。また、ＣＰＵ５１は、閾値設定プロセス６６を実行することで、図３に示す閾値設定部３４として動作する。また、ＣＰＵ５１は、異常判定プロセス６７を実行することで、図３に示す異常判定部３８として動作する。また、ＣＰＵ５１は、表示プロセス６８を実行することで、図３に示す表示部４０として動作する。また、ＣＰＵ５１は、画像記憶領域６９から情報を読み出して、画像記憶部２４をメモリ５２に展開する。また、人物記憶領域７０から情報を読み出して、人物記憶部３０をメモリ５２に展開する。また、閾値記憶領域７１から情報を読み出して、閾値記憶部３６をメモリ５２に展開する。これにより、イベント検知プログラム６０を実行したコンピュータ５０が、イベント検知装置２０として機能することになる。
【００４８】
なお、イベント検知プログラム６０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはApplication Specific Integrated Circuit（ＡＳＩＣ）等で実現することも可能である。
【００４９】
次に、実施形態に係るイベント検知システム１００の作用について説明する。本実施形態では、基準値及び異常判定の閾値を設定する閾値設定処理と、異常判定処理とが実行される。
【００５０】
まず、基準値及び異常判定の閾値を設定する閾値設定処理について説明する。イベント検知システム１００において、正常状態であるときに複数の撮像装置１０によって撮像画像が撮像され、イベント検知装置２０の画像取得部２２が、複数の撮像装置１０によって撮像された撮像画像の各々を取得する。そして、画像取得部２２によって取得された撮像画像の各々が画像記憶部２４の画像テーブルに格納されると、イベント検知装置２０において、図１０に示す閾値設定処理が実行される。以下、各処理について詳述する。
【００５１】
図１０に示す閾値設定処理のステップＳ１００で、イベント検知装置２０は、画像記憶部２４に記憶された画像テーブルの各撮像画像を読み出し、撮像画像に映っている同一人物の照合を行う。ステップＳ１００は、図１１に示す同一人物判定処理によって実現される。
【００５２】
図１１に示す同一人物判定処理のステップＳ２００で、人物検出部２６は、画像記憶部２４から読み込む撮像画像の撮像時刻に対する所定時間区間を設定する。所定時間区間内に撮像された撮像画像の人物領域について、人物照合が行われる。
【００５３】
ステップＳ２０１において、人物検出部２６は、画像記憶部２４に記憶された撮像画像の各々のうち１つの撮像画像を設定する。
【００５４】
次に、ステップＳ２０２において、人物検出部２６は、上記ステップＳ２０１で設定された撮像画像から人物領域を検出する。
【００５５】
ステップＳ２０４において、特徴抽出部２８は、上記ステップＳ２０２で検出された人物領域の色ヒストグラムを特徴量として抽出し、人物領域ＩＤと撮像装置ＩＤと撮像時刻と特徴量とを対応付けて、人物記憶部３０に格納する。
【００５６】
ステップＳ２０６において、特徴抽出部２８は、所定時間区間内における全ての撮像画像について、上記ステップＳ２０１〜ステップＳ２０４の処理を実行したか否かを判定する。画像記憶部２４において撮像時刻が所定時間区間内である全ての撮像画像について、上記ステップＳ２０１〜ステップＳ２０４の処理を実行した場合には、ステップＳ２０８へ進む。一方、上記ステップＳ２０１〜ステップＳ２０４の処理が実行されていない所定時間区間内の撮像画像が画像記憶部２４に存在する場合には、ステップＳ２０１へ戻る。
【００５７】
ステップＳ２０８において、人物照合部３２は、人物記憶部３０の人物情報テーブルから、異なる撮像装置ＩＤの人物領域の特徴量のペアを１つ取得する。
【００５８】
ステップＳ２１０において、人物照合部３２は、上記ステップＳ２０８で取得された人物領域の特徴量のペアに基づいて、特徴量同士の類似度を算出する。
【００５９】
ステップＳ２１２において、人物照合部３２は、上記ステップＳ２１０で算出された類似度が、同一人物判定の閾値以上であるか否かを算出する。類似度が同一人物判定の閾値以上である場合には、ステップＳ２１４へ進む。一方、類似度が同一人物判定の閾値未満である場合には、ステップＳ２１６へ進む。
【００６０】
ステップＳ２１４において、人物照合部３２は、上記ステップＳ２０８で取得した人物領域のペアは同一人物であると判定する。
【００６１】
ステップＳ２１６において、人物照合部３２は、上記ステップＳ２０８で取得した人物領域のペアは異なる人物であると判定する。
【００６２】
ステップＳ２１８において、人物照合部３２は、上記ステップＳ２１４又は上記ステップＳ２１６で得られた照合結果をメモリ（図示省略）に格納する。
【００６３】
ステップＳ２２０において、人物照合部３２は、人物記憶部３０の人物情報テーブルに格納された全ての撮像装置ＩＤのペアについて、上記ステップＳ２０８〜ステップＳ２１８の処理を実行したか否かを判定する。人物記憶部３０の人物情報テーブルに格納された全ての撮像装置ＩＤのペアについて、上記ステップＳ２０８〜ステップＳ２１８の処理を実行した場合には、同一人物判定処理を終了する。一方、上記ステップＳ２０８〜ステップＳ２１８の処理を実行していない撮像装置ＩＤのペアが人物記憶部３０の人物情報テーブルに存在する場合には、ステップＳ２０８へ戻る。
【００６４】
次に、図１０の閾値設定処理のステップＳ１０２において、閾値設定部３４は、上記ステップＳ１００で得られた人物領域の照合結果に基づいて、撮像装置ＩＤのペアの各々について、正常状態における撮像装置ＩＤのペア間の移動人数を算出する。
【００６５】
ステップＳ１０４において、閾値設定部３４は、撮像装置ＩＤのペアの各々について、正常状態における移動人数の平均値を基準値として設定し、正常状態における移動人数の標準偏差のＮ倍を閾値として設定する。そして、閾値設定部３４は、設定した基準値と異常判定の閾値とを撮像装置ＩＤのペアに対応付けて閾値記憶部３６に格納する。
【００６６】
次に、異常判定処理について説明する。イベント検知システム１００において、複数の撮像装置１０によって撮像画像が時々刻々と撮像され、イベント検知装置２０の画像取得部２２が、複数の撮像装置１０によって撮像された撮像画像の各々を取得する。そして、画像取得部２２によって取得された撮像画像の各々が画像記憶部２４の画像テーブルに格納され、イベント検知装置２０において、図１２に示す異常判定処理が実行される。
【００６７】
ステップＳ３００において、上記図１１に示す同一人物判定処理が実行される。ステップＳ３００では、異なる撮像装置ＩＤのペアの各々について、同一人物である人物領域が判定される。
【００６８】
ステップＳ３０２において、異常判定部３８は、異なる撮像装置ＩＤのペアを１つ設定する。
【００６９】
ステップＳ３０４において、異常判定部３８は、上記ステップＳ３００で得られた人物領域の照合結果に基づいて、上記ステップＳ３０２で設定された異なる撮像装置ＩＤのペア間で同一人物と判定された人物領域の数を数え上げる。そして、異常判定部３８は、上記ステップＳ３０２で設定された異なる撮像装置間の移動人数を算出する。
【００７０】
ステップＳ３０６において、異常判定部３８は、上記ステップＳ３０２で設定された撮像装置ＩＤのペアに対応する、基準値及び異常判定の閾値を閾値記憶部３６から読み出す。そして、異常判定部３８は、以下の算出式に従って、異常が発生したか否かを判定する。
【００７１】
｜基準値−移動人数｜≧異常判定の閾値
【００７２】
異常判定部３８は、上記の算出式に従って、読み出した基準値と算出した移動人数との差分の絶対値が、異常判定の閾値以上である場合には、ステップＳ３０８へ進み、異常が発生したと判定する。一方、異常判定部３８は、上記の算出式に従って、読み出した基準値と算出した移動人数との差分の絶対値が、異常判定の閾値未満である場合には、ステップＳ３１０へ進み正常であると判定する。
【００７３】
ステップＳ３１２において、異常判定部３８は、所定時間区間内において画像記憶部２４の画像テーブルに格納された全ての撮像装置ＩＤのペアについて、上記ステップＳ３０２〜ステップＳ３０８の処理を実行したか否かを判定する。所定時間区間内において画像記憶部２４の画像テーブルに格納された全ての撮像装置ＩＤのペアについて、上記ステップＳ３０２〜ステップＳ３０８の処理を実行した場合には、ステップＳ３１４へ進む。一方、上記ステップＳ３０２〜ステップＳ３０８の処理を実行していない、所定時間区間内に画像記憶部２４の画像テーブルに格納された撮像装置ＩＤのペアが存在する場合には、ステップＳ３０２へ戻る。
【００７４】
ステップＳ３１４において、異常判定部３８は、撮像装置ＩＤのペア毎に判定された上記ステップＳ３０８又は上記ステップＳ３１０の判定結果を結果として出力する。そして、表示部４０は、異常判定部３８によって得られた異常であるか否かの判定結果を、結果として表示して、異常判定処理を終了する。
【００７５】
以上説明したように、第１の実施形態に係るイベント検知装置は、複数の撮像装置のそれぞれの撮像画像を取得する。そして、イベント検知装置は、特定の撮像装置の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況と、異常判定の閾値との比較に応じて異常を検知する。これにより、撮像装置の撮像範囲と異なる場所で異常が発生した場合であっても、撮像画像から異常を検知することができる。
【００７６】
＜第２の実施形態＞
【００７７】
次に、第２の実施形態に係るイベント検知システムについて説明する。第２実施形態では、撮像画像から抽出される特徴量のバラつきに応じて異常判定の閾値を制御する点が第１の実施形態と異なる。なお、第２実施形態に係るイベント検知システムにおいて、第１実施形態に係るイベント検知システム１００と同様の部分には、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【００７８】
図１３に示すように、撮像装置Ａによって時刻ｔ１に撮像された撮像画像と、撮像装置Ｂによって時刻ｔ１に撮像された撮像画像と、撮像装置Ｃによって時刻ｔ２に撮像された撮像画像と、撮像装置Ｄによって時刻ｔ２に撮像された撮像画像とについて考える。なお、ｔ２＞ｔ１であるとする。
【００７９】
図１３に示す例では、撮像装置Ａの撮像画像に映っている人物と、撮像装置Ｃの撮像画像に映っている人物との間で３人が共通しており、撮像装置Ａの撮像画像に映っている人物と、撮像装置Ｄの撮像画像に映っている人物との間で１人が共通している。また、撮像装置Ｂの撮像画像に映っている人物と、撮像装置Ｄの撮像画像に映っている人物との間で３人が共通している。ここで、図１３に示す各人物の服装等にはバラつきがあり、撮像画像に映った人物領域の各々から抽出される特徴量もバラつきがあると考えられるため、人物照合の誤りが起こりにくい。図１３に示す人物間を結ぶ線は、人物照合の結果の一例を示すものであり、正しく人物照合が行われた結果を示している。
【００８０】
一方、図１４に示す例では、図１３の例と同様に、撮像装置Ａの撮像画像に映っている人物と、撮像装置Ｃの撮像画像に映っている人物との間で３人が共通している。また、撮像装置Ａの撮像画像に映っている人物と、撮像装置Ｄの撮像画像に映っている人物との間で１人が共通している。また、撮像装置Ｂの撮像画像に映っている人物と、撮像装置Ｄの撮像画像に映っている人物との間で３人が共通している。
【００８１】
しかし、図１４に示す各人物の服装等にはバラつきが小さく、撮像画像に映った人物領域から抽出される特徴量もバラつきが小さいと考えられ、人物照合の誤りが起こりやすい。図１４に示す人物間を結ぶ線の人物照合の結果の一例では、誤った人物照合が行われた結果を示している。このように、人物照合に誤りが生じている場合には、照合結果に基づく異常判定において誤判定が生じる可能性が高くなる。
【００８２】
そこで、第２の実施形態では、撮像画像から抽出される特徴量のバラつきに応じて異常判定の閾値を制御する。具体的には、異常判定の閾値は、撮像装置１０の撮像画像内から抽出される人物領域の特徴量のバラつきが小さいほど、異常の検知がされにくくなるように制御される。
【００８３】
詳細には、第２の実施形態では、異常判定の閾値は、撮像画像の各人物領域から抽出される特徴量のバラつきが小さいほど、異常判定の閾値を示す値が大きくなるように制御される。また、異常判定の閾値は、撮像画像の各人物領域から抽出される特徴量のバラつきが大きいほど、異常判定の閾値を示す値が小さくなるように制御される。以下、詳細な処理について説明する。
【００８４】
まず、第２の実施形態の閾値設定部３４は、撮像装置ＩＤのペアを設定する。次に、閾値設定部３４は、正常な状態であるときに撮像装置ＩＤのペアについて検出された人物領域の特徴量に基づいて、特徴量の標準偏差を算出する。特徴量の標準偏差の算出方法について、以下説明する。
【００８５】
Ｎ人の人物領域から抽出された特徴量Ｘを以下の式（１）を用いて表す。ここで、ｘ（１），ｘ（２），…，ｘ（Ｎ）の各ｘは、特徴量である色ヒストグラムを表すベクトルである。
【００８６】
【数１】
2018055607.tif 000003
（１）
【００８７】
まず、閾値設定部３４は、Ｎ人の特徴量Ｘに基づいて、以下の式（２）に従って、平均ベクトルμを算出する。
【００８８】
【数２】
2018055607.tif 000004
（２）
【００８９】
そして、閾値設定部３４は、算出した平均ベクトルμに基づいて、以下の式（３）に従って、分散ベクトルνを算出する。そして、分散ベクトルνから標準偏差ベクトルσを算出する。標準偏差ベクトルσの各要素は、特徴量である色ヒストグラムの各ビンの標準偏差である。
【００９０】
【数３】
2018055607.tif 000005
（３）
【００９１】
なお、上記式（３）における|| ||は、ユークリッドノルムを表し、以下の式（４）に示すように算出される。なお、Ｍは色ヒストグラムのビン数（特徴量の次元数）を表す。
【００９２】
【数４】
2018055607.tif 000006
（４）
【００９３】
次に、閾値設定部３４は、標準偏差ベクトルσの各要素の総和を、特徴量の標準偏差として算出する。標準偏差ベクトルσの各要素は、色ヒストグラムの各ビンの標準偏差であるため各要素の総和を算出することにより、色ヒストグラム全体の標準偏差が算出される。
【００９４】
そして、閾値設定部３４は、特徴量の標準偏差が、特徴量に関する閾値以上である場合に、それらの特徴量が抽出された人物領域の照合結果を用いて、撮像装置ＩＤのペア間の単位時間当たりの移動人数を算出する。特徴量に関する閾値は予め設定される。
【００９５】
詳細には閾値設定部３４は、正常な状態であるときに、撮像装置ＩＤのペアの各々について、特徴量の標準偏差が特徴量の閾値以上である、人物照合部３２による照合結果に基づいて、正常状態における撮像装置ＩＤのペア間の移動人数を一定期間繰り返し計測する。そして、閾値設定部３４は、正常状態の場合の移動人数の範囲を算出する。具体的には、閾値設定部３４は、撮像装置ＩＤのペアにおいて、正常状態における移動人数の平均値を基準値として設定し、正常状態における移動人数の標準偏差を閾値として設定する。そして、閾値設定部３４は、設定した基準値と異常判定の閾値とを撮像装置ＩＤのペアに対応付けて閾値記憶部３６に格納する。
【００９６】
このように、本実施形態では、特徴量の標準偏差が閾値以上の場合に、正常状態における単位時間当たりの撮像装置のペア間で撮像される場所の間の移動人数を算出し、特徴量のバラつきが高い複数の人物領域を用いる。これにより、人物領域の照合の誤りが少ない情報から、基準値及び異常判定の閾値を算出することができる。
【００９７】
そして、本実施形態では、正常状態として分析された過去の移動傾向とのずれを判定するに際して、撮像画像から検出された人物領域の特徴量のバラつきに応じてイベント検出基準の一例である異常判定の閾値を変更する。そして、過去の正常状態の移動傾向を表す基準値と現在の移動傾向とのずれと、変更後の異常判定の閾値との比較結果を用いて異常を検知する。
【００９８】
第２の実施形態の異常判定部３８は、リアルタイムに人物照合部３２によって得られた照合結果に基づいて、異なる撮像装置１０のペアに対応する場所間の移動人数を算出し、異常判定の閾値との比較に応じて異常を検知する。また、異常判定部３８は、閾値記憶部３６から撮像装置ＩＤのペア毎に異常判定の閾値を読み出し、撮像画像の人物領域から抽出される特徴量のバラつきが小さいほど、異常判定の閾値を示す値が大きくなるように制御する。また、異常判定の閾値は、撮像画像の人物領域から抽出される特徴量のバラつきが大きいほど、異常判定の閾値を示す値が小さくなるように制御する。
【００９９】
具体的には、異常判定部３８は、人物検出部２６によって得られたリアルタイムの人物領域に基づいて、異なる撮像装置ＩＤのペアの各々について、人物領域から抽出される特徴量の標準偏差を算出する。また、異常判定部３８は、人物照合部３２によって得られたリアルタイムの人物領域の照合結果に基づいて、異なる撮像装置ＩＤのペアの各々について、異なる撮像装置のペア間の移動人数を算出する。
【０１００】
次に、異常判定部３８は、撮像装置ＩＤのペア毎に、閾値記憶部３６から異常判定の閾値を読み出し、以下の式（５）に従って、異常判定の閾値の値を再設定する。なお、閾値記憶部３６に格納された異常判定の閾値は、正常状態における移動人数の標準偏差である。
【０１０１】
異常判定の閾値←（Ｎ＋１／特徴量の標準偏差）×異常判定の閾値              （５）
【０１０２】
上記式（５）により、人物領域の特徴量のバラつきが小さい（人物領域が似ている）ほど、異常判定の閾値は大きくなり、人物領域の特徴量のバラつきが大きい（人物領域が似ていない）ほど、異常判定の閾値はＮ×移動人数の標準偏差に近づく。
【０１０３】
そして、異常判定部３８は、撮像装置ＩＤのペア毎に、算出された移動人数と閾値記憶部３６に格納された基準値と特徴量の標準偏差に応じて決定された異常判定の閾値とに基づいて、移動人数が基準値から異常判定の閾値以上外れた値である場合、異常を検知する。
【０１０４】
次に、第２の実施形態に係るイベント検知システムの作用について説明する。
【０１０５】
まず、基準値及び異常判定の閾値を設定する閾値設定処理について説明する。イベント検知システム１００において、正常状態であるときに複数の撮像装置１０によって撮像画像が撮像され、イベント検知装置２０の画像取得部２２が、複数の撮像装置１０によって撮像された撮像画像の各々を取得する。そして、画像取得部２２によって取得された撮像画像の各々が画像記憶部２４の画像テーブルに格納されると、イベント検知装置２０において、図１５に示す閾値設定処理が実行される。以下、各処理について詳述する。
【０１０６】
図１５に示す閾値設定処理のステップＳ１００で、イベント検知装置２０は、画像記憶部２４に記憶された画像テーブルの各撮像画像を読み出し、撮像画像に映っている同一人物の照合を行う。ステップＳ１００は、上記図１１に示す同一人物判定処理によって実現される。
【０１０７】
ステップＳ４０２において、閾値設定部３４は、撮像装置ＩＤのペアを１つ設定する。
【０１０８】
ステップＳ４０４において、閾値設定部３４は、上記ステップＳ４０２で設定された撮像装置ＩＤのペアに対応する、上記ステップＳ１００での人物領域の検出結果に基づいて、特徴量の標準偏差を算出する。
【０１０９】
ステップＳ４０６において、閾値設定部３４は、特徴量の標準偏差が、特徴量に関する閾値以上であるか否かを判定する。特徴量の標準偏差が、特徴量に関する閾値以上である場合には、ステップＳ４０８へ進む。一方、特徴量の標準偏差が、特徴量に関する閾値未満である場合には、ステップＳ４１２へ進む。
【０１１０】
ステップＳ４０８において、閾値設定部３４は、上記ステップＳ１００で得られた人物領域の照合結果に基づいて、上記ステップＳ４０２で設定された撮像装置ＩＤのペアについて、正常状態における撮像装置ＩＤのペア間の移動人数を一定期間計測する。そして、閾値設定部３４は、正常状態の移動人数を算出する。
【０１１１】
ステップＳ４１０で、閾値設定部３４は、上記ステップＳ４０２で設定された撮像装置ＩＤのペアに対し、上記ステップＳ４０８で算出された移動人数の平均値を基準値として設定し、上記ステップＳ４０８で算出された移動人数の標準偏差を閾値として設定する。そして、閾値設定部３４は、設定した基準値と異常判定の閾値とを撮像装置ＩＤのペアに対応付けて閾値記憶部３６に格納する。
【０１１２】
ステップＳ４１２において、所定時間区間内において画像記憶部２４の画像テーブルに格納された全ての撮像装置ＩＤのペアについて、上記ステップＳ４０２〜ステップＳ４１０の処理を実行したか否かを判定する。所定時間区間内において画像記憶部２４の画像テーブルに格納された全ての撮像装置ＩＤのペアについて、上記ステップＳ４０２〜ステップＳ４１０の処理を実行した場合には、閾値設定処理を終了する。一方、上記ステップＳ４０２〜ステップＳ４１０の処理を実行していない、所定時間区間内に画像記憶部２４の画像テーブルに格納された撮像装置ＩＤのペアが存在する場合には、ステップＳ４０２へ戻る。
【０１１３】
次に、異常判定処理について説明する。イベント検知システムにおいて、複数の撮像装置１０によって撮像画像が時々刻々と撮像され、イベント検知装置２０の画像取得部２２が、複数の撮像装置１０によって撮像された撮像画像の各々を取得する。そして、画像取得部２２によって取得された撮像画像の各々が画像記憶部２４の画像テーブルに格納され、イベント検知装置２０において、図１６に示す異常判定処理が実行される。
【０１１４】
ステップＳ３００において、上記図１１に示す同一人物判定処理が実行される。ステップＳ３００では、異なる撮像装置ＩＤのペアの各々について、同一人物である人物領域が判定される。
【０１１５】
ステップＳ３０２において、異常判定部３８は、異なる撮像装置ＩＤのペアを１つ設定する。
【０１１６】
ステップＳ５０３において、異常判定部３８は、上記ステップＳ３００で得られたリアルタイムの人物領域の照合結果に基づいて、上記ステップＳ３０２で設定された撮像装置ＩＤのペアについて、人物領域から抽出される特徴量の標準偏差を算出する。
【０１１７】
ステップＳ３０４において、異常判定部３８は、上記ステップＳ３００で得られた人物領域の照合結果に基づいて、上記ステップＳ３０２で設定された異なる撮像装置ＩＤのペア間で同一人物と判定された人物領域の数を数え上げる。そして、異常判定部３８は、上記ステップＳ３０２で設定された異なる撮像装置間の移動人数を算出する。
【０１１８】
ステップＳ５１０において、異常判定部３８は、閾値記憶部３６から異常判定の閾値を読み出し、上記ステップＳ５０３で算出された特徴量の標準偏差が小さいほど、異常判定の閾値を示す値が大きくなるように異常判定の閾値の値を再設定する。また、異常判定部３８は、上記ステップＳ５０３で算出された特徴量の標準偏差が大きいほど、異常判定の閾値を示す値が小さくなるように異常判定の閾値の値を再設定する。
【０１１９】
そして、図１６に示すステップＳ３０６〜ステップＳ３１４は、第１の実施形態と同様に実行され、異常判定処理を終了する。
【０１２０】
以上説明したように、第２の実施形態に係るイベント検知装置は、複数の撮像装置のそれぞれの撮像画像を取得する。そして、イベント検知装置は、特定の撮像装置の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況と、異常判定の閾値との比較に応じて異常を検知する。そして、異常判定の閾値は、撮像画像内から抽出される各特徴量のバラつきが小さいほど異常の検知がされにくくなるように制御される。これにより、複数の撮像画像から抽出される各特徴量に基づく照合の誤りが発生しやすい場合であっても、異常の誤検知を抑制することができ、適切に異常を検知することができる。
【０１２１】
なお、上記では、イベント検知プログラム６０が記憶部５３に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。本発明に係るプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等の記録媒体に記録された形態で提供することも可能である。
【０１２２】
次に、実施形態の変形例を説明する。
【０１２３】
本実施形態では、撮像画像から人物を表す人物領域を検出し、人物領域の数を表す移動人数に応じて異常を検知する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他対象物を表す領域を撮像画像から検出してもよい。例えば、撮像画像から車両を表す車両領域を検出し、車両の移動台数に応じて異常を検知してもよい。また、本実施形態では、各特徴量のバラつきの一例として、人物領域から抽出される特徴量の標準偏差を用いる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、特徴量の分散を用いてもよい。
【０１２４】
また、本実施形態では、移動人数に応じて異常を検知する場合を例に説明したが、これに限定されるのもではない。例えば、人々の移動の移動時間、又は人々の移動割合を用いて異常を検知してもよい。
【０１２５】
人々の移動の移動時間を用いて異常を検知する場合、異常判定部３８は、人物照合部３２によって得られたリアルタイムの人物領域の照合結果に基づいて、異なる撮像装置ＩＤのペアの各々について、異なる撮像装置のペア間の人物領域の移動時間を算出する。上記図５に示すように、人物領域ＩＤには撮像時刻が対応付けられているため、異常判定部３８は、同一人物と判定された人物領域のペアの撮像時刻の差を、移動の移動時間として算出する。そして、異常判定部３８は、異なる撮像装置ＩＤのペア毎に、人物領域の移動の移動時間の平均を算出する。そして、異常判定部３８は、異なる撮像装置ＩＤのペア毎に、平均の移動の移動時間が、基準値から異常判定の閾値以上外れた場合に、異常を検知する。
【０１２６】
なお、閾値設定部３４は、人物領域の照合結果に基づいて、撮像装置ＩＤのペアの各々について、正常状態における撮像装置ＩＤのペア間の人物領域の移動の移動時間を一定期間計測して、上記実施形態と同様に、基準値及び異常判定の閾値を設定する。
【０１２７】
また、人々の移動割合を用いて異常を検知する場合、異常判定部３８は、人物照合部３２によって得られたリアルタイムの人物領域の照合結果に基づいて、異なる撮像装置ＩＤのペアの各々について、異なる撮像装置のペア間の移動人数を算出する。そして、異常判定部３８は、撮像装置ＩＤ毎に、所定時間区間内における移動人数の総和を算出し、異なる撮像ＩＤからどの程度の人物領域が移動してきたかを表す移動割合を算出する。
【０１２８】
例えば、図１７に示すように、撮像装置Ａ〜Ｄが存在し、撮像装置Ａの位置から撮像装置Ｄの位置へ移動した移動人数は３人、撮像装置Ｂの位置から撮像装置Ｄの位置へ移動した移動人数は５人であるとする。また、撮像装置Ｃの位置から撮像装置Ｄの位置へ移動した移動人数は７人であるとする。この場合、撮像装置Ａ，Ｂ，Ｃの位置から撮像装置Ｄの位置へ移動した移動人数の総和は１５人となる。そして、移動割合を算出する場合には、図１８に示すように、各撮像装置の位置から撮像装置Ｄの位置へ移動した移動人数を、移動人数の総和で除算し、各撮像装置に対応する移動割合を算出する。
【０１２９】
そして、異常判定部３８は、撮像装置ＩＤ毎に、当該撮像装置ＩＤとは異なる撮像装置からの移動割合が基準値から異常判定の閾値以上外れた場合に、異常を検知する。
【０１３０】
なお、閾値設定部３４は、人物領域の照合結果に基づいて、撮像装置ＩＤのペアの各々について、正常状態における撮像装置ＩＤのペア間の人物の移動割合を一定期間計測して、上記実施形態と同様に、基準値及び異常判定の閾値を設定する。
【０１３１】
また、本実施形態では、イベントの一例として異常を検知する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、対象物の移動傾向に応じて、催し物の開催の有無を検知してもよい。または、例えば、対象物の移動傾向から滞留が検知されれば集客効果ありなど、催し物の効果の有無を検知してもよい。
【０１３２】
また、本実施形態では、上記式（５）に従って、撮像画像内から抽出される人物領域の特徴量のバラつきが小さいほど、異常の検知がされにくくなるように異常判定の閾値を制御する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、検出された人物領域の特徴量の標準偏差が予め定められた閾値以上の場合にのみ、異常の判定を行うようにしてもよい。
【０１３３】
また、本実施形態では、閾値設定部３４は、人物照合部３２による照合結果に基づいて、異なる撮像装置のペア間の人々の移動人数の平均を基準値とし、標準偏差にＮを乗算した値を異常判定の閾値とする場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、人手により正常状態における移動人数を算出し、基準値及び異常判定の閾値を設定してもよい。
【０１３４】
以上の各実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１３５】
（付記１）
複数の撮像装置のそれぞれの撮像画像を取得し、
第１の撮像装置の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況と、イベント検出基準との比較に応じてイベントを検知し、
前記イベント検出基準は、前記第１の撮像装置の撮像画像内から抽出される各特徴量のバラつき又は前記他の撮像画像内から抽出される各特徴量のバラつきが小さいほど前記イベントの検知がされにくくなるように制御される、
ことを特徴とする処理をコンピュータに実行させるイベント検知プログラム。
【０１３６】
（付記２）
前記イベント検出基準は、前記各特徴量の分散が小さいほど、前記イベント検出基準を示す値が大きくなるように制御され、前記各特徴量の分散が大きいほど、前記イベント検出基準を示す値が小さくなるように制御され、
前記抽出状況を示す値が、前記イベント検出基準を示す値以上である場合に前記イベントを検知する、
付記１に記載のイベント検知プログラム。
【０１３７】
（付記３）
前記イベント検出基準は、前記撮像画像内から抽出される人物領域の前記特徴量の分散が小さいほど前記イベントの検知がされにくくなるように制御され、
前記第１の撮像装置の撮像画像から抽出された人物領域の前記特徴量と所定の類似基準を満たす人物領域の前記特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況から得られる、人物の移動人数、人物の移動割合、及び移動時間の少なくとも１つと、前記イベント検出基準との比較に応じて前記イベントを検知する、
付記１又は付記２に記載のイベント検知プログラム。
【０１３８】
（付記４）
複数の撮像装置のそれぞれの撮像画像を取得し、
第１の撮像装置の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況と、イベント検出基準との比較に応じてイベントを検知する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするイベント検知プログラム。
【０１３９】
（付記５）
複数の撮像装置のそれぞれの撮像画像を取得し、
第１の撮像装置の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況と、イベント検出基準との比較に応じてイベントを検知し、
前記イベント検出基準は、前記第１の撮像装置の撮像画像内から抽出される各特徴量の分散又は前記他の撮像画像内から抽出される各特徴量の分散が小さいほど前記イベントの検知がされにくくなるように制御される、
ことを特徴とする処理をコンピュータが実行するイベント検知方法。
【０１４０】
（付記６）
前記イベント検出基準は、前記各特徴量の分散が小さいほど、前記イベント検出基準を示す値が大きくなるように制御され、前記各特徴量の分散が大きいほど、前記イベント検出基準を示す値が小さくなるように制御され、
前記抽出状況を示す値が、前記イベント検出基準を示す値以上である場合に前記イベントを検知する、
付記５に記載のイベント検知方法。
【０１４１】
（付記７）
複数の撮像装置のそれぞれの撮像画像を取得し、
第１の撮像装置の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況と、イベント検出基準との比較に応じてイベントを検知し、
前記イベント検出基準は、前記第１の撮像装置の撮像画像内から抽出される各特徴量の分散又は前記他の撮像画像内から抽出される各特徴量の分散が小さいほど前記イベントの検知がされにくくなるように制御される、
付記５又は付記６に記載のイベント検知方法。
【０１４２】
（付記８）
複数の撮像装置のそれぞれの撮像画像を取得し、
第１の撮像装置の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況と、イベント検出基準との比較に応じてイベントを検知する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするイベント検知方法。
【０１４３】
（付記９）
複数の撮像装置のそれぞれの撮像画像を取得する画像取得部と、
第１の撮像装置の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況と、イベント検出基準との比較に応じてイベントを検知する検知部と、
前記イベント検出基準を、前記第１の撮像装置の撮像画像内から抽出される各特徴量の分散又は前記他の撮像画像内から抽出される各特徴量の分散が小さいほど前記イベントの検知がされにくくなるように制御する制御部と、
を含むイベント検知装置。
【０１４４】
（付記１０）
前記イベント検出基準は、前記各特徴量の分散が小さいほど、前記イベント検出基準を示す値が大きくなるように制御され、前記各特徴量の分散が大きいほど、前記イベント検出基準を示す値が小さくなるように制御され、
前記抽出状況を示す値が、前記イベント検出基準を示す値以上である場合に前記イベントを検知する、
付記９に記載のイベント検知装置。
【０１４５】
（付記１１）
前記イベント検出基準は、前記撮像画像内から抽出される人物領域の前記特徴量の分散が小さいほど前記イベントの検知がされにくくなるように制御され、
前記第１の撮像装置の撮像画像から抽出された人物領域の前記特徴量と所定の類似基準を満たす人物領域の前記特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況から得られる、人物の移動人数、人物の移動割合、及び移動時間の少なくとも１つと、前記イベント検出基準との比較に応じて前記イベントを検知する、
付記９又は付記１０に記載のイベント検知装置。
【０１４６】
（付記１２）
複数の撮像装置のそれぞれの撮像画像を取得する画像取得部と、
第１の撮像装置の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況と、イベント検出基準との比較に応じてイベントを検知する検知部と、
を含むイベント検知装置。
【０１４７】
（付記１３）
複数の撮像装置のそれぞれの撮像画像を取得し、
第１の撮像装置の撮像画像から抽出された特徴量と所定の類似基準を満たす特徴量の他の撮像装置の撮像画像からの抽出状況と、イベント検出基準との比較に応じてイベントを検知し、
前記イベント検出基準は、前記第１の撮像装置の撮像画像内から抽出される各特徴量のバラつき又は前記他の撮像画像内から抽出される各特徴量のバラつきが小さいほど前記イベントの検知がされにくくなるように制御される、
ことを特徴とする処理をコンピュータに実行させるイベント検知プログラムを記憶した記憶媒体。
【符号の説明】
【０１４８】
１０   撮像装置
２０   イベント検知装置
２２   画像取得部
２４   画像記憶部
２６   人物検出部
２８   特徴抽出部
３０   人物記憶部
３２   人物照合部
３４   閾値設定部
３６   閾値記憶部
３８   異常判定部
４０   表示部
５０   コンピュータ
５１   ＣＰＵ
５２   メモリ
５３   記憶部
５９   記録媒体
６０   イベント検知プログラム
１００ イベント検知システム
【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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