(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視装置と、
表示装置と、
を備え、
前記監視装置は、
所定の監視エリアを撮影する、第１の撮影手段と、
前記第１の撮影手段によって撮影された撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、当該移動物体を自動追跡して撮影することにより、当該移動物体の拡大画像を取得して前記表示装置に表示する、第２の撮影手段と、
オペレータによって遠隔操作されることにより、前記第１の撮影手段及び前記第２の撮影手段とは独立して、前記監視エリア内の所望箇所の画像を取得して前記表示装置に表示可能な、第３の撮影手段と、
を有し、
前記第１の撮影手段によって撮影された撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、当該撮影画像のうち当該移動物体に対応する画像領域に関して、赤外域を含む特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて前記移動物体の材質を分析する材質分析手段と、
前記移動物体の材質に関するパラメータを含めて、当該移動物体の特徴量を表す特徴データを生成するデータ生成手段と、
をさらに備え、
前記特徴データに基づいて前記移動物体の自動追跡が行われる、監視システム。
【請求項２】
前記第３の撮影手段は、オペレータの遠隔操作による所望箇所の撮影と、自動追跡による移動物体の撮影とを切り換え可能である、請求項１に記載の監視システム。
【請求項３】
前記第２の撮影手段によって撮影されている前記監視エリア内の位置と、前記第３の撮影手段によって撮影されている前記監視エリア内の位置と、前記監視エリア内における前記移動物体の位置と、を示す位置情報が、前記表示装置にさらに表示される、請求項１又は２に記載の監視システム。
【請求項４】
複数の前記監視装置によって複数の前記監視エリアが撮影され、
前記特徴データに基づいて、異なる監視エリアを跨ぐ前記移動物体の自動追跡が行われる、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の監視システム。
【請求項５】
所定の監視エリアを撮影する、第１の撮影手段と、
前記第１の撮影手段によって撮影された撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、当該移動物体を自動追跡して撮影することにより、当該移動物体の拡大画像を取得する、第２の撮影手段と、
オペレータによって遠隔操作されることにより、前記第１の撮影手段及び前記第２の撮影手段とは独立して、前記監視エリア内の所望箇所の画像を取得する、第３の撮影手段と、
前記第１の撮影手段によって撮影された撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、当該撮影画像のうち当該移動物体に対応する画像領域に関して、赤外域を含む特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて前記移動物体の材質を分析する材質分析手段と、
前記移動物体の材質に関するパラメータを含めて、当該移動物体の特徴量を表す特徴データを生成するデータ生成手段と、
を備え、
前記特徴データに基づいて前記移動物体の自動追跡が行われる、監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視システム及び監視装置に関し、特に、所定の監視エリアへの侵入者を監視するための監視システム及び監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
監視カメラによって所定の監視エリアを撮影することにより、監視エリアへの侵入者を監視する監視装置が広く実用化されている。このような監視装置においては、一般的に、監視カメラによって撮影した監視エリアの映像をモニタに表示し、表示された映像を監視者が目視することによって、監視エリアへの侵入者が監視される。
【０００３】
下記特許文献１には、パンチルト機能及びズーム機能が搭載された監視カメラが開示されている。当該監視カメラは、動体を検出すると、その動体の大きさ及び動きベクトルに基づいて、ズームレンズの画角の調整を行うとともに、パンチルタによる撮影範囲の調整を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４２９３２３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、モニタの表示映像を監視者が目視することによる侵入者の監視では、監視者は常にモニタを注視しているとは限らないため、監視者が侵入者を見落とす可能性がある。特に、施設の周囲に複数の監視カメラが設置されており、複数の監視カメラの映像を一人の監視者によって監視する場合等においては、監視者が侵入者を見落とす可能性は高まる。
【０００６】
また、上記特許文献１に開示された監視カメラによると、パンチルト制御及びズーム制御によって侵入者を自動追跡して撮影することは可能であるが、監視エリア内に複数の侵入者が同時に侵入した場合の対策が施されていないため、複数の侵入者の全員を漏れなく撮影することは不可能である。例えば、監視エリア内に二人の侵入者が同時に侵入した場合において、監視カメラによって一方の侵入者に対する自動追跡撮影が開始されると、他方の侵入者の撮影が行われない。従って、監視カメラの機能としては不十分である。
【０００７】
本発明はかかる事情に鑑みて成されたものであり、監視エリアへの侵入者を自動追跡して撮影可能であるとともに、複数の侵入者が同時に侵入した場合であっても、当該複数の侵入者を漏れなく撮影することが可能な、監視システム及び監視装置を得ることを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の態様に係る監視システムは、監視装置と、表示装置と、を備え、前記監視装置は、所定の監視エリアを撮影する、第１の撮影手段と、前記第１の撮影手段によって撮影された撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、当該移動物体を自動追跡して撮影することにより、当該移動物体の拡大画像を取得して前記表示装置に表示する、第２の撮影手段と、オペレータによって遠隔操作されることにより、前記第１の撮影手段及び前記第２の撮影手段とは独立して、前記監視エリア内の所望箇所の画像を取得して前記表示装置に表示可能な、第３の撮影手段と、を有することを特徴とするものである。
【０００９】
第１の態様に係る監視システムによれば、第２の撮影手段は、第１の撮影手段によって撮影された撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、当該移動物体を自動追跡して撮影することにより、当該移動物体の拡大画像を取得して表示装置に表示する。このように、監視エリアへの侵入者を第２の撮影手段によって自動追跡して撮影することにより、侵入者の拡大画像を漏れなく撮影することが可能となる。また、第３の撮影手段は、オペレータによって遠隔操作されることにより、前記第１の撮影手段及び前記第２の撮影手段とは独立して、監視エリア内の所望箇所の画像を取得して表示装置に表示する。従って、複数の侵入者が同時に監視エリアに侵入した場合であっても、第２の撮影手段によって撮影している侵入者とは異なる侵入者を第３の撮影手段によって撮影することができる。その結果、複数の侵入者を漏れなく撮影することが可能となる。
【００１０】
本発明の第２の態様に係る監視システムは、第１の態様に係る監視システムにおいて特に、前記第３の撮影手段は、オペレータの遠隔操作による所望箇所の撮影と、自動追跡による移動物体の撮影とを切り換え可能であることを特徴とするものである。
【００１１】
第２の態様に係る監視システムによれば、第３の撮影手段は、オペレータの遠隔操作による所望箇所の撮影と、自動追跡による移動物体の撮影とを切り換え可能である。従って、複数の侵入者が同時に監視エリアに侵入した場合に、第２及び第３の撮影手段を用いて複数の侵入者を自動追跡して撮影するという動作と、第２の撮影手段によって侵入者を自動追跡して撮影しつつ、第３の撮影手段によって他の所望の侵入者を撮影するという動作とを切り換えることができるため、ユーザの利便性を向上することができる。
【００１２】
本発明の第３の態様に係る監視システムは、第１又は第２の態様に係る監視システムにおいて特に、前記第２の撮影手段によって撮影されている前記監視エリア内の位置と、前記第３の撮影手段によって撮影されている前記監視エリア内の位置と、前記監視エリア内における前記移動物体の位置と、を示す位置情報が、前記表示装置にさらに表示されることを特徴とするものである。
【００１３】
第３の態様に係る監視システムによれば、第２の撮影手段によって撮影されている監視エリア内の位置と、第３の撮影手段によって撮影されている監視エリア内の位置と、監視エリア内における移動物体の位置と、を示す位置情報が、表示装置に表示される。従って、オペレータは、当該位置情報に基づいて、第３の撮影手段によって次に撮影すべき侵入者を容易に特定することができるため、複数の侵入者を漏れなく撮影することが可能となる。
【００１４】
本発明の第４の態様に係る監視システムは、第１〜第３のいずれか一つの態様に係る監視システムにおいて特に、前記第１の撮影手段によって撮影された撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、当該撮影画像のうち当該移動物体に対応する画像領域に関して、赤外域を含む特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて前記移動物体の材質を分析する材質分析手段と、前記移動物体の材質に関するパラメータを含めて、当該移動物体の特徴量を表す特徴データを生成するデータ生成手段と、をさらに備え、前記特徴データに基づいて前記移動物体の自動追跡が行われることを特徴とするものである。
【００１５】
第４の態様に係る監視システムによれば、材質分析手段は、撮影画像のうち移動物体に対応する画像領域に関して、赤外域を含む特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて移動物体の材質を分析する。従って、材質分析の結果、移動物体に対応する画像領域内に人肌や化学繊維等が含まれている場合には、その移動物体は人間であると識別することができる。その結果、所定の監視エリア内に移動物体が含まれている場合に、その移動物体が人間であるかそれ以外の動物等であるかを正確に識別することが可能となる。また、データ生成手段は、材質分析手段によって分析された移動物体の材質に関するパラメータを含めて、当該移動物体の特徴量を表す特徴データを生成する。そして、当該特徴データに基づいて移動物体の自動追跡が行われる。従って、監視エリア内で移動する個々の移動物体を、各移動物体に関する特徴データに基づいて正確に追跡することができる。
【００１６】
本発明の第５の態様に係る監視システムは、第４の態様に係る監視システムにおいて特に、複数の前記監視装置によって複数の前記監視エリアが撮影され、前記特徴データに基づいて、異なる監視エリアを跨ぐ前記移動物体の自動追跡が行われることを特徴とするものである。
【００１７】
第５の態様に係る監視システムによれば、各移動物体に関する特徴データに基づくことにより、異なる監視エリアを跨ぐ移動物体の自動追跡を正確に行うことが可能となる。
【００１８】
本発明の第６の態様に係る監視装置は、所定の監視エリアを撮影する、第１の撮影手段と、前記第１の撮影手段によって撮影された撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、当該移動物体を自動追跡して撮影することにより、当該移動物体の拡大画像を取得する、第２の撮影手段と、オペレータによって遠隔操作されることにより、前記第１の撮影手段及び前記第２の撮影手段とは独立して、前記監視エリア内の所望箇所の画像を取得する、第３の撮影手段と、を備えることを特徴とするものである。
【００１９】
第６の態様に係る監視装置によれば、第２の撮影手段は、第１の撮影手段によって撮影された撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、当該移動物体を自動追跡して撮影することにより、当該移動物体の拡大画像を取得する。このように、監視エリアへの侵入者を第２の撮影手段によって自動追跡して撮影することにより、侵入者の拡大画像を漏れなく撮影することが可能となる。また、第３の撮影手段は、オペレータによって遠隔操作されることにより、前記第１の撮影手段及び前記第２の撮影手段とは独立して、監視エリア内の所望箇所の画像を取得する。従って、複数の侵入者が同時に監視エリアに侵入した場合であっても、第２の撮影手段によって撮影している侵入者とは異なる侵入者を第３の撮影手段によって撮影することができる。その結果、複数の侵入者を漏れなく撮影することが可能となる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、監視エリアへの侵入者を自動追跡して撮影可能であるとともに、複数の侵入者が同時に侵入した場合であっても、当該複数の侵入者を漏れなく撮影することが可能な、監視システム及び監視装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施の形態に係る監視装置の使用状況の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る監視システムの全体構成を概略的に示す図である。
【図３】監視装置の外観を模式的に示す図である。
【図４】監視装置の機能を概略的に示すブロック図である。
【図５】図４に示した各部の構成を具体的に示す図である。
【図６】受光素子部の構成の第１の例を示す図である。
【図７】受光素子部の構成の第２の例を示す図である。
【図８】波長選択フィルタ及び受光素子部の構成の第１の例を示す図である。
【図９】波長選択フィルタ及び受光素子部の構成の第２の例を示す図である。
【図１０】材質分析部の構成を示すブロック図である。
【図１１】監視装置の全体動作を示すフローチャートである。
【図１２】広角カメラによってそれぞれ撮影された撮影画像を示す図である。
【図１３】材質識別部による材質の識別処理を示すフローチャートである。
【図１４】材質識別部による材質の識別処理を示すフローチャートである。
【図１５】望遠カメラによって侵入者を撮影した拡大画像を示す図である。
【図１６】位置特定部によって作成された位置情報マップの一例を示す図である。
【図１７】表示装置に表示される画像の一例を示す図である。
【図１８】表示装置に表示される画像の他の例を示す図である。
【図１９】通信基地局に複数の監視装置が設置された状況を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、異なる図面において同一の符号を付した要素は、同一又は相応する要素を示すものとする。
【００２３】
図１は、本発明の実施の形態に係る監視装置３の使用状況の一例を示す図である。通信基地局１が山中に設置されており、通信基地局１の周囲はフェンス２で取り囲まれている。この例において、監視装置３は、所定の撮影エリアとして、フェンス２を含む監視エリア４を撮影することにより、フェンス２を乗り越えて通信基地局１へ侵入しようとする侵入者を監視する用途で使用される。なお、図１の例では通信基地局１に一つの監視装置３のみが設置されているが、後述の図１９に示すように、通信基地局１の周囲を死角無く監視するために、複数の監視装置３Ａ〜３Ｄが設置されてもよい。
【００２４】
図２は、本発明の実施の形態に係る監視システム５の全体構成を概略的に示す図である。監視システム５は、監視装置３と、監視装置３によって撮影された画像を表示する液晶ディスプレイ等の表示装置６とを備えている。表示装置６は、遠隔地の監視センタ内（又は通信基地局１内）に設置されており、表示装置６に表示された画像はオペレータ（監視者）によって目視可能である。また、監視センタ内には、監視装置３を遠隔操作するためにオペレータが操作可能な操作部７が設置されている。
【００２５】
図３は、監視装置３の外観を模式的に示す図である。ステレオカメラとして機能する一対の広角カメラ１１Ａ，１１Ｂと、望遠カメラ１２Ａ，１２Ｂと、制御装置１３とが、フレーム１０に取り付けられている。広角カメラ１１Ａ，１１Ｂは、監視エリア４の全体を撮影可能なように、視野が固定されている。望遠カメラ１２Ａ，１２Ｂは、例えば、パンチルト機能及びズーム機能を搭載したＰＴＺカメラである。広角カメラ１１Ａ，１１Ｂ及び望遠カメラ１２Ａ，１２Ｂは、対象物からの太陽光の反射光を受光することによって対象物を撮影する。但し、監視装置３においては、夜間における撮影をも可能とすべく、ハロゲン光又は赤外光を監視エリア４に向けて照射する光照射器を備えてもよい。
【００２６】
図４は、監視装置３の機能を概略的に示すブロック図である。監視装置３は、撮影部２１、分析部２２、識別部２３、特徴データ生成部２４、及びデータ処理部４０を備えている。撮影部２１は、図３に示した広角カメラ１１Ａ，１１Ｂ及び望遠カメラ１２Ａ，１２Ｂを有している。また、図５は、図４に示した各部の構成を具体的に示す図である。
【００２７】
図４，５を参照して、撮影部２１は、広角カメラ１１Ａに対応する光学系３１Ａ、分岐部３２Ａ、受光素子部３３Ａ、波長選択フィルタ３４Ａ、及び受光素子部３５Ａを有しており、また、広角カメラ１１Ｂに対応する光学系３１Ｂ、分岐部３２Ｂ、受光素子部３３Ｂ、波長選択フィルタ３４Ｂ、及び受光素子部３５Ｂを有している。なお、以下の説明では、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂを総称して「広角カメラ１１」と称し、光学系３１Ａ，３１Ｂを総称して「光学系３１」と称し、分岐部３２Ａ，３２Ｂを総称して「分岐部３２」と称し、受光素子部３３Ａ，３３Ｂを総称して「受光素子部３３」と称し、波長選択フィルタ３４Ａ，３４Ｂを総称して「波長選択フィルタ３４」と称し、受光素子部３５Ａ，３５Ｂを総称して「受光素子部３５」と称する。
【００２８】
分析部２２は、広角カメラ１１Ａに対応する動体検出部３６Ａ、抽出部３７Ａ、形状分析部３８Ａ、及び材質分析部３９Ａと、広角カメラ１１Ｂに対応する動体検出部３６Ｂ、抽出部３７Ｂ、形状分析部３８Ｂ、及び材質分析部３９Ｂとを有している。
【００２９】
識別部２３は、広角カメラ１１Ａに対応する識別部２３Ａと、広角カメラ１１Ｂに対応する識別部２３Ｂとを有している。
【００３０】
特徴データ生成部２４は、広角カメラ１１Ａに対応する特徴データ生成部２４Ａと、広角カメラ１１Ｂに対応する特徴データ生成部２４Ｂとを有している。
【００３１】
データ処理部４０は、同一対象特定部４１、個別対象特定部４２、位置特定部４３、及び追跡処理部４４を有している。
【００３２】
図６は、受光素子部３３，３５の構成の第１の例を示す図である。図６の（Ａ）には受光素子部３３の構成を示しており、図６の（Ｂ）には受光素子部３５の構成を示している。受光素子部３３は、ＣＣＤ等の複数の受光素子が行列状に配列された構成を有している。受光素子部３５は、ＩｎＧａＡｓ等を用いた複数の受光素子が行列状に配列された構成を有している。図６の例では、受光素子部３３の画素数と受光素子部３５の画素数とは互いに等しく、受光素子部３３，３５の各画素は一対一に対応する。つまり、受光素子部３３，３５の空間分解能は互いに等しい。
【００３３】
図７は、受光素子部３３，３５の構成の第２の例を示す図である。図６と同様に、図７の（Ａ）には受光素子部３３の構成を示しており、図７の（Ｂ）には受光素子部３５の構成を示している。図７の例では、後述する材質分析部３９Ａ，３９Ｂにおける演算処理の負荷を低減すべく、受光素子部３５の画素数は受光素子部３３の画素数より少なく設定されている。つまり、受光素子部３５の空間分解能は受光素子部３３の空間分解能より低い。
【００３４】
図５を参照して、対象物からの反射光は、光学系３１によって受光素子部３３上に導光される。受光素子部３３を構成する各受光素子は、可視光の波長域における反射光の受光強度に応じた大きさの電気信号を出力する。また、広角カメラ１１によって撮影された画像は、図２に示した表示装置６に表示される。
【００３５】
分岐部３２は、プリズム又はハーフミラー等であり、光学系３１と受光素子部３３との間に配置されている。光学系３１から受光素子部３３に向かう反射光は、分岐部３２によって受光素子部３５に向けて分岐される。分岐された反射光は、波長選択フィルタ３４を介して受光素子部３５上に導光される。受光素子部３５を構成する各受光素子は、赤外光の波長域における反射光の受光強度に応じた大きさの電気信号を出力する。
【００３６】
なお、分岐部３２の構成としては、固定のプリズム又はハーフミラー等を用いる構成の代わりに、挿退可能な反射鏡を光学系３１と受光素子部３３との間に配置する構成としてもよい。第１のタイミングにおいて、光学系３１と受光素子部３３との間の光路上から上記反射鏡を退避させる。これにより、対象物からの反射光が受光素子部３３上に導光される。また、第２のタイミングにおいて、光学系３１と受光素子部３３との間の光路上に上記反射鏡を挿入する。光学系３１から受光素子部３３に向かう反射光は、反射鏡によって受光素子部３５に向けて反射される。これにより、対象物からの反射光が受光素子部３５上に導光される。上記第１及び第２のタイミングは、所定の微小時間間隔で交互に繰り返される。
【００３７】
図８は、波長選択フィルタ３４及び受光素子部３５の構成の第１の例を示す図である。波長選択フィルタ３４は、それぞれが受光素子部３５の受光面に略等しい大きさの５枚の波長選択フィルタ５１〜５５を有している。波長選択フィルタ５１，５２，５３，５４，５５は、分岐部３２から入射された反射光のうち、それぞれ１１００ｎｍ帯、１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、１５００ｎｍ帯、及び１６００ｎｍ帯の波長成分のみを透過する。波長選択フィルタ５１〜５５は、受光素子部３５の受光面の前方に順に挿入される。これにより、受光素子部３５は、各波長選択フィルタ５１〜５５に対応する波長成分の反射光を、順に受光する。
【００３８】
図９は、波長選択フィルタ３４及び受光素子部３５の構成の第２の例を示す図である。受光素子部３５は、同一構造の受光素子部３５１〜３５５が並設された構成を有しており、受光素子部３５１，３５２，３５３，３５４，３５５の各受光面の前方に、波長選択フィルタ５１，５２，５３，５４，５５がそれぞれ配置されている。分岐部３２によって分岐された反射光は、図示しない追加の分岐部によって、受光素子部３５１〜３５５に向けてさらに分岐される。これにより、受光素子部３５は、各波長選択フィルタ５１〜５５に対応する波長成分の反射光を、並行して受光する。
【００３９】
図１０は、材質分析部３９Ａの構成を示すブロック図である。材質分析部３９Ａは、反射率算出部９１Ａ、正規化指標算出部９２Ａ、二次微分値算出部９３Ａ、及び材質識別部９４Ａを有して構成されている。材質分析部３９Ａは、広角カメラ１１Ａによって撮影された撮影画像のうち、当該撮影画像内に含まれている移動物体に対応する画像領域に関して、１１００ｎｍ帯、１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、１５００ｎｍ帯、及び１６００ｎｍ帯の各波長成分のスペクトルを検出する。そして、当該スペクトルの検出結果に基づいて、当該移動物体の材質を識別する。なお、図１０には材質分析部３９Ａの構成を示したが、材質分析部３９Ｂの構成もこれと同様である。
【００４０】
図１１は、監視装置３の全体動作を示すフローチャートである。以下、図１１に示したフローチャートに従って、監視装置３の動作について詳細に説明する。
【００４１】
ステップＰ１１において、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂによって監視エリア４の全体が常時撮影される。
【００４２】
図１２は、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂによってそれぞれ撮影された撮影画像２００Ａ，２００Ｂを示す図である。図１２の（Ａ）には、監視エリア４内に侵入者６１〜６３が侵入した状況を示しており、図１２の（Ｂ）には、図１２の（Ａ）の状況を広角カメラ１１Ａによって撮影した撮影画像２００Ａを示しており、図１２の（Ｃ）には、図１２の（Ａ）の状況を広角カメラ１１Ｂによって撮影した撮影画像２００Ｂを示している。広角カメラ１１Ａ，１１Ｂは異なる方向から監視エリア４を撮影しているため、その視差に起因して、撮影画像２００Ａ，２００Ｂ内における侵入者６１〜６３の位置は互いに異なっている。
【００４３】
図１１のフローチャートを参照して、次にステップＰ１２において、監視エリア４内に何等かの移動物体が含まれているか否かが判定される。具体的には、図５を参照して、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂによって撮影された撮影画像２００Ａ，２００Ｂが、受光素子部３３Ａ，３３Ｂから動体検出部３６Ａ，３６Ｂにそれぞれ入力される。そして、動体検出部３６Ａ，３６Ｂは、時系列に順次入力される連続画像間の差分に基づいて、撮影画像２００Ａ，２００Ｂ内に移動物体が含まれているか否かをそれぞれ判定する。また、動体検出部３６Ａ，３６Ｂは、移動物体が含まれている場合には、撮影画像２００Ａ，２００Ｂの全体領域のうち、移動物体に対応する画像領域をそれぞれ特定する。図１２の例においては、動体検出部３６Ａは画像領域７１〜７３を特定し、動体検出部３６Ｂは画像領域７４〜７６を特定する。
【００４４】
図１１のフローチャートを参照して、監視エリア４内に移動物体が含まれていない場合（つまりステップＰ１２の判定結果が「ＮＯ」である場合）は、ステップＰ１１，Ｐ１２動作が繰り返し実行される。一方、監視エリア４内に移動物体が含まれている場合（つまりステップＰ１２の判定結果が「ＹＥＳ」である場合）は、次にステップＰ１３において、移動物体の形状分析及びスペクトル分析が行われる。具体的には、図５を参照して、抽出部３７Ａは、動体検出部３６Ａが特定した画像領域７１〜７３を、可視域の撮影画像２００Ａから抽出し、抽出した画像領域７１〜７３を形状分析部３８Ａに入力する。また、抽出部３７Ａは、動体検出部３６Ａが特定した画像領域７１〜７３を、赤外域の撮影画像２００Ａから抽出し、抽出した画像領域７１〜７３を材質分析部３９Ａに入力する。
【００４５】
形状分析部３８Ａは、各画像領域７１，７２に関して、人間の外見に関する複数のテンプレート画像（予め準備されて図示しない記憶部に記憶されている）を用いてパターンマッチングを行うことにより、各画像領域７１〜７３に含まれている移動物体が人間であるか否かをそれぞれ分析する。形状分析部３８Ａは、各画像領域７１〜７３に含まれている移動物体が人間であることの確度を示すパラメータ情報を、後段の識別部２３Ａに入力する。
【００４６】
材質分析部３９Ａは、各画像領域７１〜７３に関して、１１００ｎｍ帯、１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、１５００ｎｍ帯、及び１６００ｎｍ帯の波長成分のスペクトルを検出し、その検出結果に基づいて、各画像領域７１〜７３に含まれている移動物体の材質をそれぞれ分析する。
【００４７】
以下、材質分析部３９Ａにおける処理の内容について詳細に説明する。上記の通り、受光素子部３５Ａを構成する各受光素子は、反射光の受光強度に応じた大きさの電気信号を出力する。材質分析部３９Ａには、１１００ｎｍ帯、１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、１５００ｎｍ帯、及び１６００ｎｍ帯の各波長成分に関して、画像領域７１〜７３に属する受光素子から出力された電気信号が、受光素子部３５Ａから抽出部３７Ａを介して入力される。図１０を参照して、当該電気信号は、反射率算出部９１Ａに入力される。
【００４８】
反射率算出部９１Ａは、受光素子部３５Ａから入力された電気信号に基づいて、１１００ｎｍ帯、１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、１５００ｎｍ帯、及び１６００ｎｍ帯の各波長成分に関する反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００を算出する。
【００４９】
正規化指標算出部９２Ａは、反射率算出部９１Ａによって算出された反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００に基づいて、以下に示す式により定義される正規化指標ＮＤ１〜ＮＤ４を算出する。
ＮＤ１  ：  （Ｒ１５００−Ｒ１３００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１３００）
ＮＤ２  ：  （Ｒ１５００−Ｒ１２００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１２００）
ＮＤ３  ：  （Ｒ１６００−Ｒ１３００）／（Ｒ１６００＋Ｒ１３００）
ＮＤ４  ：  （Ｒ１３００−Ｒ１１００）／（Ｒ１３００＋Ｒ１１００）
【００５０】
また、二次微分値算出部９３Ａは、上記反射率と波長との関数の二次微分値を算出する。本実施の形態では、二次微分値算出部９３Ａは、反射率算出部９１Ａによって算出された反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００に基づいて、以下に示す式により定義される近似的な二次微分値２ｎｄｄｅｒ１，２ｎｄｄｅｒ２を算出する。
２ｎｄｄｅｒ１  ：  
［｛（Ｒ１５００−Ｒ１３００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１３００）｝／２００］
−［｛（Ｒ１３００−Ｒ１２００）／（Ｒ１３００＋Ｒ１２００）｝／１００］
２ｎｄｄｅｒ２  ：  
［｛（Ｒ１５００−Ｒ１２００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１２００）｝／３００］
−［｛（Ｒ１２００−Ｒ１１００）／（Ｒ１２００＋Ｒ１１００）｝／１００］
【００５１】
反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００、正規化指標ＮＤ１〜ＮＤ４、及び二次微分値２ｎｄｄｅｒ１，２ｎｄｄｅｒ２は、材質識別部９４Ａに入力される。
【００５２】
材質識別部９４Ａは、入力されたこれらの情報に基づいて、対象物（つまり監視エリア４内に含まれている移動物体）の材質を識別する。
【００５３】
図１３，１４は、材質識別部９４Ａによる材質の識別処理を示すフローチャートである。まずステップＰ２１において材質識別部９４Ａは、各反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００の値が近似的に０であるか否かを判定する。例えば、反射率の値が所定値（例えば０．０２）未満である場合にはその反射率は近似的に０であると判定し、反射率の値が当該所定値以上である場合にはその反射率は近似的に０でないと判定する。全ての反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００の値が近似的に０である場合（つまりステップＰ２１における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、材質識別部９４Ａは、解析対象範囲内（この例では各画像領域７１〜７３内）に窓ガラスが存在すると判定する。
【００５４】
一方、いずれかの反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００の値が近似的に０でない場合（つまりステップＰ２１における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２２において材質識別部９４Ａは、二次微分値２ｎｄｄｅｒ１に正規化指標ＮＤ１，ＮＤ３の和を乗じた値「２ｎｄｄｅｒ１×（ＮＤ１＋ＮＤ３）」が所定の閾値Ｔｈ１１未満であるか否かを判定する。
【００５５】
「２ｎｄｄｅｒ１×（ＮＤ１＋ＮＤ３）」の値が閾値Ｔｈ１１以上である場合（つまりステップＰ２２における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２３において材質識別部９４Ａは、正規化指標ＮＤ２の値が所定の閾値Ｔｈ１２より大きいか否かを判定する。
【００５６】
正規化指標ＮＤ２の値が閾値Ｔｈ１２より大きい場合（つまりステップＰ２３における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、材質識別部９４Ａは、解析対象範囲内に動物又は布地が存在すると判定する。
【００５７】
一方、正規化指標ＮＤ２の値が閾値Ｔｈ１２以下である場合（つまりステップＰ２３における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２４において材質識別部９４Ａは、二次微分値２ｎｄｄｅｒ２の値が所定の閾値Ｔｈ１３未満であるか否かを判定する。
【００５８】
二次微分値２ｎｄｄｅｒ２の値が閾値Ｔｈ１３未満である場合（つまりステップＰ２４における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、材質識別部９４Ａは、解析対象範囲内に植物が存在すると判定する。
【００５９】
一方、二次微分値２ｎｄｄｅｒ２の値が閾値Ｔｈ１３以上である場合（つまりステップＰ２４における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、材質識別部９４Ａは、解析対象範囲内に人肌が存在すると判定する。
【００６０】
上記ステップＰ２２の判定において、「２ｎｄｄｅｒ１×（ＮＤ１＋ＮＤ３）」の値が閾値Ｔｈ１１以上である場合（つまりステップＰ２２における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２５において材質識別部９４Ａは、正規化指標ＮＤ３の値が所定の閾値Ｔｈ１４未満であるか否かを判定する。
【００６１】
正規化指標ＮＤ３の値が閾値Ｔｈ１４未満である場合（つまりステップＰ２５における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、次にステップＰ２６において材質識別部９４Ａは、正規化指標ＮＤ４の値が所定の閾値Ｔｈ１５未満であるか否かを判定する。
【００６２】
正規化指標ＮＤ４の値が閾値Ｔｈ１５未満である場合（つまりステップＰ２６における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、材質識別部９４Ａは、解析対象範囲内に金属が存在すると判定する。
【００６３】
一方、正規化指標ＮＤ４の値が閾値Ｔｈ１５以上である場合（つまりステップＰ２６における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、材質識別部９４Ａは、解析対象範囲内にコンクリート又は石が存在すると判定する。
【００６４】
上記ステップＰ２５の判定において、正規化指標ＮＤ３の値が閾値Ｔｈ１４以上である場合（つまりステップＰ２５における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２７において材質識別部９４Ａは、正規化指標ＮＤ２の値が所定の閾値Ｔｈ１６未満であるか否かを判定する。
【００６５】
正規化指標ＮＤ２の値が閾値Ｔｈ１６未満である場合（つまりステップＰ２７における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、材質識別部９４Ａは、解析対象範囲内にアスファルトが存在すると判定する。
【００６６】
一方、正規化指標ＮＤ２の値が閾値Ｔｈ１６以上である場合（つまりステップＰ２７における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、材質識別部９４Ａは、解析対象範囲内にコンクリート又は石が存在すると判定する。
【００６７】
なお、各閾値Ｔｈ１１〜Ｔｈ１６は、予め、金属や人肌等の既知の対象に対して測定領域を設定して材質識別部９４Ａによる上記識別フローを実施することにより、対象を正確に識別できる適切な値に設定される。
【００６８】
以上の結果、材質識別部９４Ａは、解析対象範囲内に人肌が存在すると判定した場合には、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は人間であると識別する。一方、それ以外の場合には、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は人間でないと識別する。例えば、解析対象範囲内に窓ガラス又は金属が存在すると判定した場合には、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は車であると識別する。
【００６９】
なお、監視エリア４への侵入者が覆面や手袋を着用することによって人肌が露出していない状況も想定される。そのため、人間のみが着用する化学繊維等の材質を検出可能な識別フローを設定することにより、解析対象範囲内に化学繊維が存在すると判定した場合には、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は人間であると識別してもよい。また、ウール、綿、ナイロン、ポリエステル等の繊維の種別を検出可能な識別フローを設定することにより、人間が着用している衣服の材質を識別することもできる。
【００７０】
図５を参照して、材質分析部３９Ａは、各画像領域７１〜７３に含まれている移動物体が人間であることの確度を示すパラメータ情報を、後段の識別部２３Ａに入力する。
【００７１】
なお、以上の説明では広角カメラ１１Ａに対応する形状分析部３８Ａ及び材質分析部３９Ａにおける処理について説明したが、広角カメラ１１Ｂに対応する形状分析部３８Ｂ及び材質分析部３９Ｂにおける処理もこれと同様であるため、重複した説明は省略する。
【００７２】
図１１のフローチャートを参照して、次にステップＰ１４において識別部２３Ａは、形状分析部３８Ａ及び材質分析部３９Ａからそれぞれ入力された、各画像領域７１〜７３に含まれている移動物体が人間であることの確度を示すパラメータ情報に基づいて、各画像領域７１〜７３に含まれている移動物体が人間であるか否かを識別する。例えば、形状分析部３８Ａ及び材質分析部３９Ａから入力されたパラメータ情報の双方の値が所定の閾値以上である場合に、各画像領域７１〜７３に含まれている移動物体は人間であると識別する。
【００７３】
ここで、撮影画像２００Ａ内における各画像領域７１〜７３のサイズが小さい場合（特に、図７に示したように受光素子部３５の空間分解能が低い場合）には、材質分析部３９Ａによる材質分析の精度が低下する可能性がある。そこで、識別部２３Ａは、撮影画像２００Ａ内における各画像領域７１〜７３のサイズが所定値より小さい場合には、材質分析部３９Ａから入力されたパラメータ情報よりも形状分析部３８Ａから入力されたパラメータ情報を重視して、各画像領域７１〜７３に含まれている移動物体が人間であるか否かを識別する。例えば、各画像領域７１〜７３のサイズが上記所定値未満である場合には、形状分析部３８Ａから入力されたパラメータ情報のみに基づいて識別を行い、各画像領域７１，７２のサイズが上記所定値以上である場合には、形状分析部３８Ａ及び材質分析部３９Ａの双方から入力されたパラメータ情報に基づいて識別を行う。
【００７４】
なお、以上の説明では広角カメラ１１Ａに対応する識別部２３Ａにおける処理について説明したが、広角カメラ１１Ｂに対応する識別部２３Ｂにおける処理もこれと同様である。
【００７５】
各画像領域７１〜７３に含まれている移動物体が人間でないと識別された場合（つまりステップＰ１４の判定結果が「ＮＯ」である場合）は、ステップＰ１１以降の動作が繰り返し実行される。一方、各画像領域７１〜７３に含まれている移動物体が人間（つまり侵入者）であると識別された場合（つまりステップＰ１４の判定結果が「ＹＥＳ」である場合）は、次にステップＰ１５において特徴データ生成部２４Ａは、各画像領域７１〜７３に含まれている移動物体の特徴量を表す特徴データを生成する。例えば、各移動物体に関して、撮影画像２００Ａ内における行方向及び列方向の位置座標、前フレームからの位置の変化量、及び、材質分析部３９Ａによって画素毎に求めた材質情報等をパラメータとして記述した特徴データを生成する。画素毎の材質情報を記述することにより、侵入者が着用している衣服の材質に関する情報を、特徴データに含めることができる。特徴データ生成部２４Ａによって生成された各移動物体に関する特徴データは、データ処理部４０に入力される。
【００７６】
なお、以上の説明では広角カメラ１１Ａに対応する特徴データ生成部２４Ａにおける処理について説明したが、広角カメラ１１Ｂに対応する特徴データ生成部２４Ｂにおける処理もこれと同様である。特徴データ生成部２４Ａによって生成された、各画像領域７４〜７６に含まれている移動物体に関する特徴データは、特徴データ生成部２４Ｂからデータ処理部４０に入力される。
【００７７】
図１１のフローチャートを参照して、次にステップＰ１６において個別対象特定部４２は、特徴データ生成部２４Ａ，２４Ｂからそれぞれ入力された特徴データに基づいて、各撮影画像２００Ａ，２００Ｂ内に含まれている移動物体を個々に特定する。例えば、侵入者６１が覆面を着用しており、侵入者６２，６３が覆面を着用していない場合には、侵入者６１の顔部分の材質は繊維となる一方、侵入者６２，６３の顔部分の材質は人肌となる。従って、個別対象特定部４２は、顔部分の材質の相違に基づいて、侵入者６１と侵入者６２，６３とを区別することができる。また、侵入者６２と侵入者６３とで着用している衣服の材質が異なる場合には、各侵入者６２，６３の体部分の材質が互いに異なる。従って、個別対象特定部４２は、体部分の材質の相違に基づいて、侵入者６２，６３を個々に区別することができる。本実施の形態では、個別対象特定部４２は、画像領域７１に対応する特徴データに基づいて侵入者６１を特定し、画像領域７２に対応する特徴データに基づいて侵入者６２を特定し、画像領域７３に対応する特徴データに基づいて侵入者６３を特定する。同様に、個別対象特定部４２は、画像領域７４に対応する特徴データに基づいて侵入者６１を特定し、画像領域７５に対応する特徴データに基づいて侵入者６２を特定し、画像領域７６に対応する特徴データに基づいて侵入者６３を特定する。
【００７８】
また、ステップＰ１６において同一対象特定部４１は、特徴データ生成部２４Ａ，２４Ｂからそれぞれ入力された特徴データに基づいて、撮影画像２００Ａ，２００Ｂ内に含まれている同一対象の移動物体を特定する。本実施の形態では、同一対象特定部４１は、撮影画像２００Ａの画像領域７１に含まれている人間と、撮影画像２００Ｂの画像領域７４に含まれている人間とが同一対象（侵入者６１）であると特定し、撮影画像２００Ａの画像領域７２に含まれている人間と、撮影画像２００Ｂの画像領域７５に含まれている人間とが同一対象（侵入者６２）であると特定し、撮影画像２００Ａの画像領域７３に含まれている人間と、撮影画像２００Ｂの画像領域７６に含まれている人間とが同一対象（侵入者６３）であると特定する。
【００７９】
次にステップＰ１７において位置特定部４３は、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂ間の距離、及び、撮影画像２００Ａ，２００Ｂ内における同一対象の画像領域７１，７４の位置関係に基づいて、監視エリア４内における侵入者６１の位置を特定する。同様に、位置特定部４３は、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂ間の距離、及び、撮影画像２００Ａ，２００Ｂ内における同一対象の画像領域７２，７５の位置関係に基づいて、監視エリア４内における侵入者６２の位置を特定する。同様に、位置特定部４３は、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂ間の距離、及び、撮影画像２００Ａ，２００Ｂ内における同一対象の画像領域７３，７６の位置関係に基づいて、監視エリア４内における侵入者６３の位置を特定する。
【００８０】
また、ステップＰ１７において位置特定部４３は、監視エリア４内における各侵入者６１〜６３の位置を示す位置情報マップを作成する。図１６は、位置特定部４３によって作成された位置情報マップ２５０の一例を示す図である。監視エリア４内における侵入者６１，６２，６３の位置をそれぞれ示す図形８１，８２，８３が、監視エリア４に対応する平面マップ上に表示されている。また、位置情報マップ２５０においては、監視エリア４の中でも特に重点的な監視を要するエリア（例えば通信基地局１の建屋への出入り口に近いエリア）が、重点監視エリア８０として設定されている。重点監視エリア８０は、監視エリア４内において予め任意に設定することが可能である。図１６の例では、侵入者６１に対応する図形８１は重点監視エリア８０内に含まれており、侵入者６２，６３にそれぞれ対応する図形８２，８３は重点監視エリア８０外に含まれている。
【００８１】
なお、本実施の形態では、フェンス２を乗り越えて通信基地局１へ侵入しようとする侵入者を監視する用途での監視装置３の使用を想定しており、フェンス２を乗り越える際の高さ方向の移動量をも考慮する必要がある。二つの広角カメラ１１Ａ，１１Ｂを用いてステレオカメラを構成しているため、高さ方向を含め侵入者の位置、侵入者までの距離を特定できる。しかし、必ずしもステレオカメラを用いる必要はなく、一つの広角カメラのみを用いてもよい。
【００８２】
次にステップＰ１８において、位置特定部４３によって特定された移動物体の位置を視野の中心として、望遠カメラ１２Ａによる撮影を行う。望遠カメラ１２Ａは、監視エリア４内に含まれている侵入者６１〜６３のうち、最も重要度の高い侵入者を撮影する。図１６に例示した位置情報マップ２５０においては、重点監視エリア８０内に含まれている侵入者６１の重要度が、重点監視エリア８０外に含まれている侵入者６２，６３の重要度よりも高く設定されることにより、望遠カメラ１２Ａによって侵入者６１が撮影される。監視エリア４内における侵入者６１の位置を示す情報が位置特定部４３から望遠カメラ１２Ａに通知され、望遠カメラ１２Ａは、通知された位置を撮影する。ここで、重点監視エリア８０内に複数の侵入者が含まれている場合には、望遠カメラ１２Ａは、当該複数の侵入者を所定の時間間隔で交互に撮影する。
【００８３】
なお、重要度の設定手法は、上記の例に限らず任意である。例えば、監視エリア４内に侵入した時刻が新しい（又は古い）侵入者ほど、重要度を高く設定することができる。あるいは、移動速度が大きい侵入者ほど、重要度を高く設定することができる。あるいは、通信基地局１の出入り口に向かって近付く方向に移動する速度成分が大きい侵入者ほど、重要度を高く設定することができる。あるいは、通信基地局１の出入り口との距離が短い侵入者ほど、重要度を高く設定することができる。また、これらの要素を任意に組み合わせることによって重要度を設定してもよい。
【００８４】
図１５は、望遠カメラ１２Ａによって侵入者６１を撮影した拡大画像３００を示す図である。拡大画像３００は、ハードディスク又は半導体メモリ等の任意の記録媒体に記録されるとともに、図２に示した表示装置６に表示される。
【００８５】
また、ステップＰ１８において、位置特定部４３によって特定された移動物体の位置を視野の中心として、望遠カメラ１２Ｂによる撮影を行う。望遠カメラ１２Ｂは、監視エリア４内に含まれている侵入者６１〜６３のうち、二番目に重要度の高い侵入者を撮影する。図１６に例示した位置情報マップ２５０においては、侵入者６２，６３のうち重点監視エリア８０に近い侵入者６３の重要度が、侵入者６２の重要度よりも高く設定されることにより、望遠カメラ１２Ｂによって侵入者６３が撮影される。監視エリア４内における侵入者６３の位置を示す情報が位置特定部４３から望遠カメラ１２Ｂに通知され、望遠カメラ１２Ｂは、通知された位置を撮影する。なお、望遠カメラ１２Ｂは、侵入者６２，６３を所定の時間間隔で交互に撮影してもよい。望遠カメラ１２Ｂによって撮影された拡大画像は、ハードディスク又は半導体メモリ等の任意の記録媒体に記録されるとともに、図２に示した表示装置６に表示される。
【００８６】
また、監視装置３は、望遠カメラ１２Ａ，１２Ｂによる侵入者６１〜６３の撮影を行うととともに、音又は光等によって侵入者６１〜６３に対して所定の警告を行う。
【００８７】
また、侵入者６１〜６３が監視エリア４内で移動する場合には、時系列に並ぶ複数の撮影画像２００Ａ内において、画像領域７１〜７３の位置が変化する。追跡処理部４４は、特徴データが一致又は近似する画像領域を、連続する撮影画像２００Ａ内で探索することにより、侵入者６１〜６３の移動に伴う画像領域７１〜７３の位置変化を追跡する。同様に、追跡処理部４４は、特徴データが一致又は近似する画像領域を、連続する撮影画像２００Ｂ内で探索することにより、侵入者６１〜６３の移動に伴う画像領域７４〜７６の位置変化を追跡する。これにより、望遠カメラ１２Ａ，１２Ｂによって侵入者６１〜６３を自動追跡して撮影することができる。
【００８８】
図１７は、表示装置６に表示される画像の一例を示す図である。表示装置６の表示画面は四つの領域１５１，１５２，１５３，１５４に分割されている。領域１５１には、広角カメラ１１Ａによって撮影された、監視エリア４の全体画像が表示される。領域１５２には、望遠カメラ１２Ａによって撮影された、侵入者６１の拡大画像が表示される。
【００８９】
領域１５３には、望遠カメラ１２Ｂによって撮影された、侵入者６３の拡大画像が表示される。領域１５４には、位置特定部４３によって作成された位置情報マップ２５０が表示される。位置表示マップ２５０においては、望遠カメラ１２Ａによって現在撮影している監視エリア４内の位置を示す図形８５と、望遠カメラ１２Ｂによって現在撮影している監視エリア４内の位置を示す図形８６とが、併せて表示される。
【００９０】
また、領域１５３においては、望遠カメラ１２Ｂが自動追跡モードであることを示す情報（及び手動撮影モードに切換可能であることを示す情報）と、手動撮影モードに切り換える際にオペレータによって選択される選択ボタン８８とが、併せて表示される。表示装置６はタッチパネルとしての機能を有しており、オペレータが選択ボタン８８にタッチすることによって、望遠カメラ１２Ｂは、二番目に重要度の高い侵入者を自動追跡して撮影する自動撮影モードから、オペレータの遠隔操作による手動撮影モードに切り換えられる。手動撮影モードにおいて、オペレータは、図２に示した操作部７を用いて望遠カメラ１２Ｂのパンチルト機能及びズーム機能を遠隔操作することができ、これにより、監視エリア４内の所望箇所を望遠カメラ１２Ｂによって撮影することができる。例えば、自動追跡モードの望遠カメラ１２Ｂが侵入者６３を撮影している状況において、侵入者６３ではなく侵入者６２を撮影したい場合には、オペレータは望遠カメラ１２Ｂを手動撮影モードに切り換えた後、領域１５４に表示されている位置情報マップ２５０を参照しながら操作部７を用いて撮影位置を指定することにより、望遠カメラ１２Ｂによって侵入者６２を撮影することができる。
【００９１】
図１８は、表示装置６に表示される画像の他の例を示す図である。領域１５３には、手動撮影モードの望遠カメラ１２Ｂによって撮影された、侵入者６２の拡大画像が表示される。また、望遠カメラ１２Ｂの撮影モードが自動追跡モードから手動撮影モードに切り換えられたことにより、領域１５３には、望遠カメラ１２Ｂが手動撮影モードであることを示す情報（及び自動追跡モードに切換可能であることを示す情報）と、自動追跡モードに切り換える際にオペレータによって選択される選択ボタン８９とが、併せて表示される。
【００９２】
図１１のフローチャートを参照して、次にステップＰ１９において、侵入者６１〜６３が監視エリア４から去ったか否かが判定される。侵入者６１〜６３が監視エリア４内に滞在している場合（つまりステップＰ１９の判定結果が「ＮＯ」である場合）は、ステップＰ１６以降の動作が繰り返される。一方、侵入者６１〜６３が監視エリア４から去った場合（つまりステップＰ１９の判定結果が「ＹＥＳ」である場合）は、ステップＰ１１以降の動作が繰り返される。
【００９３】
なお、侵入者の自動追跡のための望遠カメラ１２Ａ，１２Ｂの駆動制御は、図３に示した制御部１３によって行われる。但し、追跡のための所定の制御プログラムを格納したＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）及びＤＳＰ（Digital Signal Processor）を望遠カメラ１２Ａ，１２Ｂ内に実装することにより、望遠カメラ１２Ａ，１２Ｂ自らの制御によって侵入者の追跡を行ってもよい。
【００９４】
また、図１７，１８の例では、表示装置６の表示画面が四分割表示されたが、四つの表示装置の各々の表示画面に各画像を全面表示してもよい。
【００９５】
図１９は、通信基地局１に複数の監視装置３が設置された状況を示す図である。通信基地局１の建屋の外周に沿って、監視装置３Ａ〜３Ｄが設置されている。監視装置３Ａ，３Ｂ，３Ｃ，３Ｄは、それぞれ監視エリア４Ａ，４Ｂ，４Ｃ，４Ｄを監視する。監視装置３Ａ〜３Ｄは、通信基地局１内に構築された通信ネットワーク１６０に接続されている。通信ネットワーク１６０には、監視装置３Ａ〜３Ｄを統括して制御する制御装置１６１が接続されている。
【００９６】
例えば、通信基地局１の敷地外から監視エリア４Ａに侵入した侵入者が、監視エリア４Ａから監視エリア４Ｂに移動した場合を想定する。この場合、まず監視装置３Ａによって侵入者が撮影されることにより、監視装置３Ａが備える特徴データ生成部２４によって侵入者に関する特徴データが生成される。当該特徴データは、監視装置３Ａから制御装置１６１に通知される。侵入者が監視エリア４Ａから監視エリア４Ｂに移動すると、次に監視装置３Ｂによって侵入者が撮影されることにより、監視装置３Ｂが備える特徴データ生成部２４によって侵入者に関する特徴データが生成される。当該特徴データは、監視装置３Ｂから制御装置１６１に通知される。制御装置１６１は、監視装置３Ａから通知された特徴データと、監視装置３Ｂから通知された特徴データとを比較し、両特徴データが一致（又は近似）している場合には、監視装置３Ａ，３Ｂによって撮影された侵入者は同一人物であると特定する。そして、監視装置３Ａが備える望遠カメラ１２Ａが行っていた侵入者の自動追跡を、監視装置３Ｂが備える望遠カメラ１２Ａによって引き継ぐよう、監視装置３Ｂに対して追跡命令を入力する。これにより、監視エリア４Ａ，４Ｂを跨ぐ侵入者の自動追跡が行われる。
【００９７】
このように本実施の形態に係る監視システム５（及び監視装置３）によれば、望遠カメラ１２Ａは、広角カメラ１１によって撮影された撮影画像内に侵入者が含まれている場合に、当該侵入者を自動追跡して撮影することにより、当該侵入者の拡大画像３００を取得して表示装置６に表示する。このように、監視エリア４への侵入者を望遠カメラ１２Ａによって自動追跡して撮影することにより、侵入者の拡大画像３００を漏れなく撮影することが可能となる。また、望遠カメラ１２Ｂは、オペレータによって遠隔操作されることにより、監視エリア４内の所望箇所の画像を取得して表示装置６に表示する。従って、複数の侵入者が同時に監視エリア４に侵入した場合であっても、望遠カメラ１２Ａによって撮影している侵入者とは異なる侵入者を望遠カメラ１２Ｂによって撮影することができる。その結果、複数の侵入者を漏れなく撮影することが可能となる。
【００９８】
また、本実施の形態に係る監視システム５によれば、望遠カメラ１２Ｂは、オペレータの遠隔操作による所望箇所の撮影（手動撮影モード）と、自動追跡による侵入者の撮影（自動追跡モード）とを切り換え可能である。従って、複数の侵入者が同時に監視エリア４に侵入した場合に、望遠カメラ１２Ａ，１２Ｂを用いて複数の侵入者を自動追跡して撮影するという動作と、望遠カメラ１２Ａによって侵入者を自動追跡して撮影しつつ、望遠カメラ１２Ｂによって他の所望の侵入者を撮影するという動作とを切り換えることができるため、ユーザの利便性を向上することができる。
【００９９】
また、本実施の形態に係る監視システムに５よれば、望遠カメラ１２Ａによって撮影されている監視エリア４内の位置と、望遠カメラ１２Ｂによって撮影されている監視エリア４内の位置と、監視エリア４内における侵入者の位置と、を示す位置情報マップ２５０が、表示装置６に表示される。従って、オペレータは、当該位置情報マップ２５０に基づいて、手動撮影モードの望遠カメラ１２Ｂによって次に撮影すべき侵入者を容易に特定することができるため、複数の侵入者を漏れなく撮影することが可能となる。
【０１００】
また、本実施の形態に係る監視システム５によれば、材質分析部３９Ａは、撮影画像２００Ａのうち移動物体に対応する画像領域７１〜７３に関して、赤外域を含む特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて移動物体の材質を分析する。従って、材質分析の結果、移動物体に対応する画像領域７１〜７３内に人肌や化学繊維等が含まれている場合には、その移動物体は人間であると識別することができる。その結果、所定の監視エリア４内に移動物体が含まれている場合に、その移動物体が人間であるかそれ以外の動物等であるかを正確に識別することが可能となる。また、特徴データ生成部２４Ａは、材質分析部３９Ａによって分析された移動物体の材質に関するパラメータを含めて、当該移動物体の特徴量を表す特徴データを生成する。そして、追跡処理部４４は、当該特徴データに基づいて移動物体の自動追跡を行う。従って、監視エリア４内で移動する個々の移動物体を、各移動物体に関する特徴データに基づいて正確に追跡することができる。
【０１０１】
また、本実施の形態に係る監視システム５によれば、図１９に示したように、各移動物体に関する特徴データに基づくことにより、異なる監視エリア４Ａ〜４Ｄを跨ぐ移動物体の自動追跡を正確に行うことが可能となる。
【０１０２】
なお、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１０３】
３，３Ａ〜３Ｄ  監視装置
４，４Ａ〜４Ｄ  監視エリア
５  監視システム
６  表示装置
１１Ａ，１１Ｂ  広角カメラ
１２Ａ，１２Ｂ  望遠カメラ
２１  撮影部
２２  分析部
２３，２３Ａ，２３Ｂ  識別部
２４，２４Ａ，２４Ｂ  特徴データ生成部
３９Ａ，３９Ｂ  材質分析部
４３  位置特定部
４４  追跡処理部
２５０  位置情報マップ
【図１】
0005664161.tif 000002
【図２】
0005664161.tif 000003
【図３】
0005664161.tif 000004
【図４】
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【図５】
0005664161.tif 000006
【図６】
0005664161.tif 000007
【図７】
0005664161.tif 000008
【図８】
0005664161.tif 000009
【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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【図１９】
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