(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラ映像を解析し画像の変化を元に侵入者を検知する侵入者検知システムにおいて、
互いの設置環境が共通するとともに互いの撮像範囲が重複しない複数のカメラにて撮像されたそれぞれの画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部で取得した複数の画像のそれぞれについて画像変化を検出する画像解析部と、
前記画像解析部にて検出された画像変化が他の同一時刻の画像にて検出されていた場合に、環境変化による侵入者の誤検知と判定する集約処理部と、
前記画像解析部にて画像変化の検出に使用されるアルゴリズムを前記集約処理部の判定結果に応じて切り替える切替え部と、
前記集約処理部の判定結果に基づいて検知結果を出力する出力部と
を有することを特徴とする侵入者検知システム。
【請求項２】
前記集約処理部は、前記画像解析部にていずれかのカメラで画像変化が検出されてから所定の時間内に他のカメラで画像変化が検出された場合に、環境変化による侵入者の誤検知と判定することを特徴とする請求項１に記載の侵入者検知システム。
【請求項３】
前記画像解析部に画像変化を検出させる検出感度を前記集約処理部の判定結果に応じて調節する調節部をさらに有することを特徴とする請求項１または２に記載の侵入者検知システム。
【請求項４】
前記画像解析部は、前記画像取得部により取得される画像で検出された物体のサイズが所定のサイズ以上であり、前記画像取得部により取得される画像のフレーム間で検出される輝度又は色差の変化が所定の度合いを超え、かつ前記画像取得部により取得される画像の輝度又は色差の変化が所定のフレーム数にわたって継続するか否かにより、前記画像変化を解析することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の侵入者検知システム。
【請求項５】
カメラ映像を解析し画像の変化を元に侵入者を検知する侵入者検知システムに用いる侵入者検知方法において、
コンピュータが、
互いの設置環境が共通するとともに互いの撮像範囲が重複しない複数のカメラにて撮像されたそれぞれの画像を取得する処理と、
複数のカメラから取得された複数の画像のそれぞれについて画像変化を検出する処理と、
検出された画像変化が他の同一時刻の画像にて検出されていた場合に、環境変化による侵入者の誤検知と判定する処理と、
前記検出する処理にて画像変化の検出に使用されるアルゴリズムを前記判定する処理の判定結果に応じて切り替える処理と、
判定結果に基づいて検知結果を出力する処理と
を実行することを特徴とする侵入者検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、侵入者検知システム及び侵入者検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラによって撮像された映像を解析することにより侵入者を検知する侵入者検知システムが知られている。かかる映像の解析には、映像のフレーム間で輝度や色差の変化を検出することによって動体を検知するアルゴリズムが組み込まれた画像解析用のソフトウェアが用いられる。画像解析用のソフトウェアを動作させる際には、映像中に検出される物体を動体と判定する輝度や色差の変化の度合いを感度として設定できるが、あまり感度を高設定にすると人物以外の動体、例えば雨や雪などの自然現象を動体と誤検知してしまう場合もある。
【０００３】
かかる誤検知を防止する技術の一例として、同一の領域を撮影する複数のカメラによってそれぞれ撮像された映像を比較する安全監視方法や画像認識型の防犯センサが挙げられる。
【０００４】
このうち、安全監視方法では、共通する領域を撮影するように２つ以上のＴＶ（TeleVision）カメラを設けるとともに各々ＴＶカメラの撮影領域に固定の目印を設け、各々の目印ごとに小領域に区分けする。その上で、安全監視方法では、ＴＶカメラによって撮影される画像のフレーム間で小領域にしきい値を超える差分が検出された場合に、他のＴＶによって撮影された画像のフレーム間で差分が同じように検出されたならば人や物が存在すると判定する。これによって、ＴＶカメラの前を飛来する虫や鳥などを人や物と誤って警報するのを防止する。
【０００５】
また、画像認識型の防犯センサは、同一の監視領域を異なる視点から撮像する複数のカメラを有する。画像認識型の防犯センサは、各カメラにより得られた画像の変化部分の三次元的な位置を演算し、変化部分の三次元的な位置が適切な位置、すなわち侵入者や侵入物が存在可能な位置に存在するか否かを判定する。これによって、窓から差し込む光や日照による影の移動によって誤報を発するのを防止する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平０９−１８２０６１号公報
【特許文献２】特開平０４−０３１９９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の従来技術では、以下に説明するように、侵入者を効率よく検知できないという問題があった。
【０００８】
すなわち、上記の安全監視方法及び画像認識型の防犯センサのいずれも、誤検知を防止するために、複数のカメラによって同じ領域が撮影された画像を用いるものである。このため、上記の安全監視方法及び画像認識型の防犯センサでは、各々のカメラの間で撮影領域の重複なしに誤検知を防止できず、監視対象とする領域が広いほど監視に必要なカメラの台数も多くなってしまう。このように、上記の安全監視方法及び画像認識型の防犯センサは、誤検知を防止するためにカメラの設置台数を度外視するものであるので、侵入者を効率よく検知することはできない。
【０００９】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、侵入者を効率よく検知できる侵入者検知システム及び侵入者検知方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本願の開示する侵入者検知システムは、カメラ映像を解析し画像の変化を元に侵入者を検知する侵入者検知システムである。前記侵入者検知システムは、互いの設置環境が共通するとともに互いの被写体が同一ではない複数のカメラにて撮像されたそれぞれの画像を取得する画像取得部を有する。さらに、前記侵入者検知システムは、前記画像取得部で取得した複数の画像のそれぞれについて画像変化を検出する画像解析部を有する。さらに、前記侵入者検知システムは、前記画像解析部にて検出された画像変化が他の同一時刻の画像にて検出されていた場合に、環境変化による侵入者の誤検知と判定する集約処理部を有する。さらに、前記侵入者検知システムは、前記集約処理部の判定結果に基づいて検知結果を出力する出力部を有する。
【発明の効果】
【００１１】
本願の開示する侵入者検知システムの一つの態様によれば、侵入者を効率よく検知できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施例１に係る侵入者検知システムの構成を示すシステム構成図である。
【図２】図２は、実施例１に係る監視装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図３】図３は、通知用メモリにおける検出フラグの遷移例を示す図である。
【図４】図４は、通知用メモリにおける検出フラグの遷移例を示す図である。
【図５】図５は、実施例１に係る画像解析処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】図６は、実施例１に係る集約処理の手順を示すフローチャートである。
【図７】図７は、実施例２に係る監視装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図８】図８は、実施例２に係る画像解析処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施例２に係る集約処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施例３に係る監視装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図１１】図１１は、実施例３に係る画像解析処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、実施例３に係る集約処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、実施例１〜実施例３に係る侵入者検知プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、本願の開示する侵入者検知システム及び侵入者検知方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１４】
［システム構成］
まず、本実施例に係る侵入者検知システムの構成について説明する。図１は、実施例１に係る侵入者検知システムの構成を示すシステム構成図である。図１に示す侵入者検知システム１には、監視装置１０と、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄとが収容される。なお、図１の例では、互いの設置環境が共通するとともに互いの被写体が同一ではないカメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄによって撮像された映像を用いて、無人中継所に設けられたマイクロ無線の鉄塔５への侵入者７を検知する場合を想定する。
【００１５】
図１の例では、４つのカメラ、１つの監視装置をそれぞれ図示したが、開示のシステムは図示の構成に限定されない。すなわち、侵入者検知システム１は、少なくとも２つのカメラ及び１つの監視装置の組合せが収容されていればよく、この条件を満たすのであれば任意の数のカメラ及び監視装置を収容できる。なお、以下では、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄの各装置を区別なく説明する場合には、「カメラ５０」と表現する場合がある。
【００１６】
このうち、カメラ５０は、映像を撮像する撮像装置である。かかるカメラ５０の一例としては、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）やＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）などを用いた撮像装置が挙げられる。
【００１７】
これらカメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄは、撮像範囲３１Ａ〜撮像範囲３１Ｄに収められた被写体を撮像した上でその映像を監視装置１０に送信する。ここで、以下では、カメラ５０によって撮像された映像のことを「カメラ映像」と呼ぶ場合がある。
【００１８】
かかるカメラ５０の設置例としては、各々のカメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄが互いに共通する環境に設置される。図１に示すように、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄは、屋外に設置されたマイクロ無線の鉄塔５を包囲する柵の四方それぞれに設置されるが、各々のカメラ５０の撮像範囲に収まる被写体が同一とはならないように向きを調節して設置される。すなわち、カメラ５０Ａの撮像範囲３１Ａ、カメラ５０Ｂの撮像範囲３１Ｂ、カメラ５０Ｃの撮像範囲３１Ｃ及びカメラ５０Ｄの撮像範囲３１Ｄは互いに重複しない。
【００１９】
このため、侵入者７がカメラ５０Ｄの撮像範囲３１Ｄに侵入したとしても、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｃによって撮像されたカメラ画像には侵入者７は写らず、カメラ５０Ｄによって撮像されたカメラ画像にだけ侵入者７が写る。なお、図１の例では、各々のカメラ５０の撮像範囲に収められる被写体が異なる場合を例示するが、必ずしも完全に異なる必要はなく、互いの被写体が一部重複することとしてもかまわない。
【００２０】
監視装置１０は、カメラ５０によって撮像されたカメラ映像を解析することにより侵入者を検知する装置である。監視装置１０は、カメラ映像から侵入者を検出した場合に、表示出力または音声出力による報知を自装置の表示デバイスまたは音声出力デバイスへ出力したり、図示しないサーバ装置へ出力したりする。かかる映像の解析には、映像のフレーム間で輝度や色差の変化を検出することによって動体を検知するアルゴリズムが組み込まれた画像解析用のソフトウェアが用いられる。
【００２１】
ここで、本実施例に係る監視装置１０は、複数のカメラ５０によって撮像されたカメラ映像を取得する。さらに、本実施例に係る監視装置１０は、カメラ５０から取得された映像ごとに画像解析を実行することによって画像変化を検出する。さらに、本実施例に係る監視装置１０は、画像変化が他の同一時刻の画像にて検出されていた場合に、環境変化による侵入者の誤検知と判定する。さらに、本実施例に係る監視装置１０は、判定結果に基づいて検知結果を出力する。
【００２２】
このように、本実施例に係る監視装置１０は、複数のカメラ５０により異なる領域を撮像して侵入者を監視する場合に、特定のカメラ５０で検出された画像変化が環境変化に伴うものであるか否かを他のカメラ５０での検出結果に応じて判定する。
【００２３】
すなわち、本実施例に係る監視装置１０は、特定のカメラ映像から画像変化が検出されたからといって直ちに侵入者と判定せず、他のカメラ映像においても画像変化が検出されなかった場合に始めて侵入者と判定する。言い換えれば、本実施例に係る監視装置１０は、複数のカメラ５０によって撮像されたカメラ映像のうち特定のカメラ映像から画像変化が単独で検出された場合に、その画像変化が侵入者によるものと判定する。その一方で、本実施例に係る監視装置１０は、複数のカメラ映像から画像変化が検出された場合には、環境変化による侵入者の誤検知と判定する。なぜなら、互いの被写体が異なる複数のカメラ５０で侵入者が同時に検知される可能性よりも、互いの設置環境が共通するカメラ５０であれば雨や雪などの自然現象によって画像変化が生じる可能性の方が高いからである。
【００２４】
それゆえ、本実施例に係る監視装置１０では、複数のカメラ映像で画像変化が同時に検出されたか否かによって誤検知であるか否かを判定することより、画像変化が侵入者または環境変化のいずれによって生ずるものであるのかを正確に判別できる。また、本実施例に係る監視装置１０は、環境変化による侵入者の誤検知を判定するにあたって複数のカメラ５０によって異なる領域が撮影されたカメラ映像を用いる。このため、本実施例に係る監視装置１０では、各々のカメラ５０の間で撮影領域の重複なしに誤検知を防止でき、上記の従来技術を用いる場合よりも監視に必要なカメラの台数を少なくできる。
【００２５】
このように、本実施例に係る監視装置１０では、環境変化による侵入者の誤検知を防止しつつも、監視に必要なカメラの台数を低減できる。したがって、本実施例に係る監視装置１０によれば、侵入者を効率よく検知することが可能になる。
【００２６】
［監視装置の構成］
続いて、本実施例に係る監視装置の構成について説明する。図２は、実施例１に係る監視装置の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、監視装置１０は、取得部１１と、画像解析部１２と、通知用メモリ１３と、集約処理部１４と、出力部１５とを有する。なお、監視装置１０は、図２に示した機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイス、表示デバイスや音声出力デバイスなどの機能を有するものとする。
【００２７】
このうち、取得部１１は、複数のカメラ５０によって撮像された各々のカメラ映像を取得する処理部である。この取得部１１は、図２に示すように、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄからカメラ映像として入力されるＮＴＳＣ信号をＹＵＶ信号に変換した上で静止画のカメラ画像に変換する映像変換部１１Ａ〜映像変換部１１Ｄを有する。なお、上記の「ＮＴＳＣ」は、「National  Television  Standards  Committee」の略称である。
【００２８】
これら映像変換部１１Ａ〜映像変換部１１Ｄは、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄの４つの入力系統ごとに各々のカメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄから入力されるカメラ映像を並列して静止画のカメラ画像に変換する。なお、静止画を生成する際には、カメラ５０から入力されるカメラ映像全てを静止画に変換することとしてもよいし、所定のフレーム数につき１つを静止画に変換することとしてもよい。
【００２９】
なお、ここでは、４つのカメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄから各々のカメラ映像が入力される場合を例示したが、カメラ５０の数は４つに限定されず、カメラの数に対応する数の映像変換部を動作させることができる。また、ここでは、カメラ映像を並列して処理するために、カメラ及び映像変換部の数を１対１に対応させる場合を例示したが、カメラ５０から入力されるカメラ映像を順番に処理することもできる。
【００３０】
画像解析部１２は、画像解析用のソフトウェアを動作させることにより、映像変換部１１Ａ〜映像変換部１１Ｄによって変換されたカメラ画像を解析する処理部である。この画像解析部１２は、図２に示すように、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄを有する。
【００３１】
検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、カメラ画像のフレーム間で輝度や色差の変化を検出する処理部である。かかる検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄには、検出対象とする物体のサイズ、物体を動体と判定する輝度や色差の変化の度合い、さらには、物体を動体と判定するフレーム数などが検出感度として設定される。
【００３２】
一態様としては、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、カメラ画像が下記の条件（１）〜条件（３）の３つの条件を満たす場合に「画像変化あり」と判定する。このうち、条件（１）とは、「カメラ画像から検出された物体のサイズが所定のサイズ以上であること」を指す。また、条件（２）とは、「カメラ画像のフレーム間で検出される輝度や色差の変化が所定の度合いを超えること」を指す。また、条件（３）とは、「画像の変化が所定のフレーム数にわたって継続すること」を指す。
【００３３】
ここで、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、取得部１１によって取得されるカメラ画像が上記の条件（１）〜条件（３）を全て満たす場合に、次のような処理を実行する。すなわち、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、後述の通知用メモリ１３が保持する記憶領域のうち上記の条件（１）〜条件（３）の判定条件を満たしたカメラ５０に割り当てられている記憶領域に検出フラグ「１」をセットする。一方、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、取得部１１によって取得されるカメラ画像が上記の条件（１）〜条件（３）の全てを満たさない場合に、後述の通知用メモリ１３に検出フラグ「０」をセットする。なお、上記の「検出フラグ」は、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄの検出結果を表すフラグであり、フラグが「０」である場合には画像変化がないことを示し、また、フラグが「１」である場合には画像変化があることを示す。
【００３４】
一例として、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄに入力されたカメラ画像のうち検出部１２Ａ及び検出部１２Ｄに入力されたカメラ画像が「変化あり」と判定された場合を想定する。この場合には、検出部１２Ａは、後述の通知用メモリ１３が保持する記憶領域のうちカメラ５０Ａに割り当てられている記憶領域に検出フラグ「１」をセットする。同様にして、検出部１２Ｄは、後述の通知用メモリ１３が保持する記憶領域のうちカメラ５０Ｄに割り当てられている記憶領域に検出フラグ「１」をセットする。一方、検出部１２Ｂは、後述の通知用メモリ１３が保持する記憶領域のうちカメラ５０Ｂに割り当てられている記憶領域に検出フラグ「０」をセットする。さらに、検出部１２Ｄは、後述の通知用メモリ１３が保持する記憶領域のうちカメラ５０Ｃに割り当てられている記憶領域に検出フラグ「０」をセットする。
【００３５】
通知用メモリ１３は、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄによる検出結果を通知するために使用するメモリである。かかる通知用メモリ１３には、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄそれぞれのカメラ画像からの検出結果を記憶する記憶領域が割り当てられている。
【００３６】
集約処理部１４は、画像解析部１２によって検出された画像変化が他の同一時刻の画像にて検出されていた場合に、環境変化による侵入者の誤検知と判定する処理部である。
【００３７】
一態様としては、集約処理部１４は、所定のポーリング期間、例えば１秒を経過した場合に、通知用メモリ１３から各々のカメラ５０に割り当てられた記憶領域にセットされている検出フラグを読み出す。そして、集約処理部１４は、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄに割り当てられた記憶領域のうちいずれかの記憶領域に検出フラグ「１」がセットされているか、すなわちいずれかのカメラ５０で画像変化が検出されたか否かを判定する。なお、上記の「ポーリング期間」には、監視装置１０の管理者が任意の時間を設定することができる。
【００３８】
このとき、集約処理部１４は、いずれかのカメラ５０で画像変化が検出された場合に、所定の待機時間が経過するまで待機した上で通知用メモリ１３の記憶領域にセットされている各々のカメラ５０の検出フラグを再度読み出す。このように、所定の待機時間が経過するまで待機するのは、自然現象、例えば雨、雪、霧、雷や太陽光の変化が起こる場合に、自然現象が全てのカメラでリアルタイムに顕現するとは限らないからである。よって、集約処理部１４は、自然現象が各々のカメラ５０で顕現した上で画像変化が自然現象または侵入者のいずれによって発生したのかを判別するために、一定時間待機する。なお、上記の「待機時間」には、監視装置１０の管理者が任意の時間を設定することができる。一例としては、カメラ５０ごとに自然現象が顕現するのに時間差が生じることが想定されるとはいえ、侵入者が移動する時間と比較すれば微少な時間に過ぎない。よって、待機時間には、ポーリング期間よりも短い時間を設定することができる。
【００３９】
その後、集約処理部１４は、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄに割り当てられた全ての記憶領域に検出フラグ「１」がセットされているか、すなわち全てのカメラ５０で画像変化が検出されたか否かを判定する。
【００４０】
ここで、全てのカメラ５０で画像変化が検出された場合には、自然現象が原因となって画像変化が起こった蓋然性が高いと推定できる。なぜなら、雨、雪、霧、雷や太陽光の変化などの自然現象が発生した場合には、一部のカメラ５０だけ局所的に画像変化が発生する可能性は低く、同じ設置環境にあるカメラであれば全てのカメラで画像変化が生ずるからである。このため、全てのカメラ５０で画像変化が検出された場合には、その画像変化が自然現象によるものと判断できる。よって、侵入者の検知は、後述の出力部１５によって出力されない。
【００４１】
一方、全てのカメラ５０で画像変化が検出されなかった場合には、自然現象が原因となって画像変化が起こった蓋然性は低い。なぜなら、雨、雪、霧、雷や太陽光の変化などの自然現象が発生した場合には、一部のカメラ５０だけ局所的に画像変化が発生する可能性は低いからである。このため、全てのカメラ５０で画像変化が検出されなかった場合には、その画像変化が侵入者によるものと判断できる。よって、後述の出力部１５によって侵入者の検知が出力される。
【００４２】
図３及び図４は、通知用メモリ１３における検出フラグの遷移例を示す図である。図３の例では、通知用メモリ１３の記憶領域にセットされている全てのカメラ５０の検出フラグが「０」である状態からカメラ５０Ａ及びカメラ５０Ｄの検出フラグが「１」に更新された状態に遷移する（Ｓ１１）。この場合には、集約処理部１４は、待機時間の経過を待って通知用メモリ１３の記憶領域にセットされている各々のカメラ５０の検出フラグを再度読み出す（Ｓ１２）。このとき、通知用メモリ１３の記憶領域にセットされている各々のカメラ５０の検出フラグは、Ｓ１１の時点と変化はなく、カメラ５０Ａ及びカメラ５０Ｄの検出フラグだけが「１」にセットされている。この場合には、画像変化が侵入者によるものと判断される。
【００４３】
図４の例では、通知用メモリ１３の記憶領域にセットされている全てのカメラ５０の検出フラグが「０」である状態からカメラ５０Ａ及びカメラ５０Ｄの検出フラグが「１」に更新された状態に遷移する（Ｓ３１）。この場合には、集約処理部１４は、待機時間の経過を待って通知用メモリ１３の記憶領域にセットされている各々のカメラ５０の検出フラグを再度読み出す（Ｓ３２）。このとき、通知用メモリ１３の記憶領域にセットされている各々のカメラ５０の検出フラグは、Ｓ３１の時点とは変化し、全てのカメラ５０の検出フラグが「１」にセットされている。この場合には、画像変化が自然現象によるものと判断される。
【００４４】
このように、全てのカメラ５０で画像変化が検出された場合に画像変化が自然現象によるものと判断するのは、監視対象に細かな変化が生じた場合でも報知を実行するためである。すなわち、全てのカメラ５０で画像変化が検出されずとも、複数のカメラ５０で画像変化が検出された場合には、画像変化が自然現象によるものと判断できるが、全てのカメラ５０で画像変化が検出された場合よりはその蓋然性は低いとも言える。よって、画像変化を自然現象によるものと断定せずに些細な変化を報知する趣旨から、全てのカメラ５０で画像変化が検出されて始めて画像変化が自然現象によるものと判断する場合を例示する。
【００４５】
なお、ここでは、全てのカメラ５０で画像変化が検出された場合に画像変化が自然現象によるものと判断する場合を例示したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、集約処理部１４は、少なくとも２つのカメラで画像変化が検出された場合に画像変化が自然現象によるものと判断することもできる。また、ここでは、待機時間の経過を待って自然現象による侵入者の誤検知を判定する場合を例示したが、開示の装置は必ずしも待機時間の経過を待つ必要はない。
【００４６】
出力部１５は、集約処理部１４の判定結果に基づいて検知結果を出力する処理部である。一態様としては、出力部１５は、待機時間の経過後に全てのカメラ５０で画像変化が検出されなかった場合には、予め出力先として定められた装置に侵入者の検知結果、例えばカメラ画像や撮像日時などの報知を始め、メッセージなどの警告を出力する。一方、出力部１５は、待機時間の経過後に全てのカメラ５０で画像変化が検出された場合には、侵入者の検知結果は出力しない。なお、検知結果の出力先としては、監視装置１０に接続された表示デバイス及び／又は音声出力デバイス、さらには、監視装置１０とネットワークを介して接続されたサーバ装置等を選択できる。
【００４７】
なお、取得部１１、画像解析部１２、集約処理部１４及び出力部１５には、各種の集積回路や電子回路を採用できる。また、取得部１１及び画像解析部１２に含まれる機能部の一部を別の集積回路や電子回路とすることもできる。例えば、集積回路としては、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）が挙げられる。また、電子回路としては、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などが挙げられる。
【００４８】
また、通知用メモリ１３などの記憶部には、半導体メモリ素子や記憶装置を採用できる。例えば、半導体メモリ素子としては、ＶＲＡＭ（Video  Random  Access  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）やフラッシュメモリ（flash  memory）などが挙げられる。また、記憶装置としては、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置が挙げられる。
【００４９】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係る監視装置の処理の流れについて説明する。なお、ここでは、監視装置によって実行される（１）画像解析処理を説明した後に、（２）集約処理を説明することとする。
【００５０】
（１）画像解析処理
図５は、実施例１に係る画像解析処理の手順を示すフローチャートである。この画像解析処理は、監視装置１０の電源がＯＮ状態である限り、取得部１１によって取得されたカメラ画像が画像解析部１２へ入力される度に処理が起動する。
【００５１】
図５に示すように、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、映像変換部１１Ａ〜映像変換部１１Ｄから入力されたカメラ画像を解析する（ステップＳ１０１）。
【００５２】
このとき、映像変換部１１Ａ〜映像変換部１１Ｄから入力されたカメラ画像の変化が検出されなかった場合（ステップＳ１０２否定）には、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、次のような処理を実行する。すなわち、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、通知用メモリ１３が保持する記憶領域のうち画像変化が検出されなかったカメラ５０に割り当てられている記憶領域に検出フラグ「０」をセットし（ステップＳ１０３）、上記のステップＳ１０１に移行する。
【００５３】
一方、映像変換部１１Ａ〜映像変換部１１Ｄから入力されたカメラ画像の変化を検出した場合（ステップＳ１０２肯定）には、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、次のような処理を実行する。すなわち、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、通知用メモリ１３が保持する記憶領域のうち画像変化を検出したカメラ５０に割り当てられている記憶領域に検出フラグ「１」をセットし（ステップＳ１０４）、上記のステップＳ１０１に移行する。
【００５４】
（２）集約処理
図６は、実施例１に係る集約処理の手順を示すフローチャートである。この集約処理は、監視装置１０の電源がＯＮ状態である限り、繰り返し実行される処理である。
【００５５】
図６に示すように、ポーリング期間が経過すると（ステップＳ２０１肯定）、集約処理部１４は、通知用メモリ１３から各々のカメラ５０に割り当てられた記憶領域にセットされている検出フラグを読み出す（ステップＳ２０２）。なお、ポーリング期間が経過していない場合（ステップＳ２０１否定）には、集約処理部１４は、ポーリング期間の経過の監視を継続する（ステップＳ２０１）。
【００５６】
そして、集約処理部１４は、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄに割り当てられた記憶領域のうちいずれかの記憶領域に検出フラグ「１」がセットされているか、すなわちいずれかのカメラ５０で画像変化が検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０３）。なお、いずれかのカメラ５０で画像変化が検出されなかった場合（ステップＳ２０３否定）には、上記のステップＳ２０１の処理に移行する。
【００５７】
このとき、いずれかのカメラ５０で画像変化が検出された場合（ステップＳ２０３肯定）には、集約処理部１４は、所定の待機時間が経過するのを待機する（ステップＳ２０４）。その上で、集約処理部１４は、通知用メモリ１３の記憶領域にセットされている各々のカメラ５０の検出フラグを再度読み出す（ステップＳ２０５）。
【００５８】
その後、集約処理部１４は、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄに割り当てられた全ての記憶領域に検出フラグ「１」がセットされているか、すなわち全てのカメラ５０で画像変化が検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０６）。
【００５９】
ここで、全てのカメラ５０で画像変化が検出された場合（ステップＳ２０６肯定）には、自然現象が原因となって画像変化が起こった蓋然性が高いと推定できる。よって、侵入者の検知結果を出力せずに、ステップＳ２０１の処理に移行する。
【００６０】
一方、全てのカメラ５０で画像変化が検出されなかった場合（ステップＳ２０６否定）には、自然現象が原因となって画像変化が起こった蓋然性は低い。よって、出力部１５は、予め出力先として定められた装置に侵入者の検知結果、例えばカメラ画像や撮像日時などの報知を始め、メッセージなどの警告を出力し（ステップＳ２０７）、ステップＳ２０１の処理に移行する。
【００６１】
［実施例１の効果］
上述してきたように、本実施例に係る監視装置１０では、複数のカメラ映像で画像変化が同時に検出されたか否かによって誤検知であるか否かを判定することより、画像変化が侵入者または環境変化のいずれによって生ずるものであるのかを正確に判別できる。また、本実施例に係る監視装置１０は、環境変化による侵入者の誤検知を判定するにあたって複数のカメラ５０によって異なる領域が撮影されたカメラ映像を用いる。このため、本実施例に係る監視装置１０では、各々のカメラ５０の間で撮影領域の重複なしに誤検知を防止でき、上記の従来技術を用いる場合よりも監視に必要なカメラの台数を少なくできる。それゆえ、本実施例に係る監視装置１０では、環境変化による侵入者の誤検知を防止しつつも、監視に必要なカメラの台数を低減できる。
【００６２】
したがって、本実施例に係る監視装置１０によれば、侵入者を効率よく検知することが可能である。さらに、本実施例に係る監視装置１０では、画像解析用のソフトウェアのアルゴリズム、さらには各種センサ等を用いるシステム構成を複雑化することなく、簡易な構成で侵入者を検知することができる。
【００６３】
さらに、本実施例に係る監視装置１０は、いずれかのカメラ５０で画像変化が検出されてから所定の時間内に他のカメラ５０で画像変化が検出された場合に、環境変化による侵入者の誤検知と判定する。これによって、本実施例に係る監視装置１０では、カメラ５０ごとに自然現象が顕現するのに時間差が生じた場合でも、環境変化による画像変化を侵入者による画像変化と誤検知することを防止することが可能である。
【実施例２】
【００６４】
さて、上記の実施例１では、画像解析部１２が動作させる画像解析用のソフトウェアに組み込まれたアルゴリズムが１つである場合を説明したが、開示の装置はこれに限定されない。そこで、本実施例では、複数のアルゴリズムを切り替えて画像変化を検出する場合について説明する。
【００６５】
図７は、実施例２に係る監視装置の構成を示す機能ブロック図である。図７に示す監視装置２０は、図２に示した監視装置１０と比較して、切替え部２１をさらに有する点が相違する。なお、ここでは、図２に示した監視装置１０と同様の機能を発揮する機能部には同一の符号を付し、その説明を省略することとする。
【００６６】
ここで、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄでは、上記の実施例１で説明した第１のアルゴリズム、又は、第１のアルゴリズムよりも自然現象による侵入者の誤検知に耐性のある第２のアルゴリズムのいずれかが選択的に使用されるものとする。かかる第２のアルゴリズムの一例としては、カメラ画像のフレーム間で画像全体における画素値の差分として得られる絶対値の和を解析するアルゴリズムが挙げられる。例えば、雨や雪などが発生する場合には、カメラ５０によって撮像されるカメラ画像ごとに雨や雪が降る量や密度が急激に変化する可能性は低い。よって、第２のアルゴリズムのように、画像全体における画素値の差分として得られる絶対値の和を用いて解析すれば、カメラ画像のフレーム間で雨や雪による画像変化を低減させつつ、それ以外の要因による画像変化を検出することができる。
【００６７】
図７に示す切替え部２１は、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄに使用させる画像解析用のソフトウェアのアルゴリズムを集約処理部１４の判定結果に応じて切り替える処理部である。一態様としては、切替え部２１は、集約処理部１４によって待機時間の経過後に全てのカメラ５０で画像変化が検出されたと判定された場合に、次のような処理を実行する。すなわち、切替え部２１は、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄが参照する通知用メモリ１３に第２のアルゴリズムを設定することにより、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄに使用させる画像解析用のソフトウェアのアルゴリズムを第２のアルゴリズムに切り替える。これによって、切替え部２１は、自然現象が発生している可能性が高い場合にそれに耐性のあるアルゴリズムに切替える。
【００６８】
一方、切替え部２１は、集約処理部１４によって待機時間の経過後に全てのカメラ５０で画像変化が検出されなかったと判定された場合に、次のような処理を実行する。すなわち、切替え部２１は、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄが参照する通知用メモリ１３に第１のアルゴリズムを設定することにより、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄに使用させる画像解析用のソフトウェアのアルゴリズムを第１のアルゴリズムに切り替える。これによって、切替え部２１は、自然現象が発生している可能性が低い場合に定常時に使用するアルゴリズムに切替える。
【００６９】
（１）画像解析処理
図８は、実施例２に係る画像解析処理の手順を示すフローチャートである。この画像解析処理は、図５に示した画像解析処理と同様に、監視装置１０の電源がＯＮ状態である限り、取得部１１によって取得されたカメラ画像が画像解析部１２へ入力される度に処理が起動する。
【００７０】
図８に示すように、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、通知用メモリ１３に設定登録されたアルゴリズムを選択する（ステップＳ３０１）。その上で、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、上記のステップＳ３０１で選択されたアルゴリズムにしたがって、映像変換部１１Ａ〜映像変換部１１Ｄから入力されたカメラ画像を解析する（ステップＳ１０１）。
【００７１】
このとき、映像変換部１１Ａ〜映像変換部１１Ｄから入力されたカメラ画像の変化が検出されなかった場合（ステップＳ１０２否定）には、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、次のような処理を実行する。すなわち、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、通知用メモリ１３が保持する記憶領域のうち画像変化が検出されなかったカメラ５０に割り当てられている記憶領域に検出フラグ「０」をセットし（ステップＳ１０３）、上記のステップＳ３０１へ移行する。
【００７２】
一方、映像変換部１１Ａ〜映像変換部１１Ｄから入力されたカメラ画像の変化を検出した場合（ステップＳ１０２肯定）には、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、次のような処理を実行する。すなわち、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、通知用メモリ１３が保持する記憶領域のうち画像変化を検出したカメラ５０に割り当てられている記憶領域に検出フラグ「１」をセットし（ステップＳ１０４）、上記のステップＳ３０１へ移行する。
【００７３】
（２）集約処理
図９は、実施例２に係る集約処理の手順を示すフローチャートである。この集約処理は、図６に示した集約処理と同様に、監視装置２０の電源がＯＮ状態である限り、繰り返し実行される処理である。
【００７４】
図９に示すように、ポーリング期間が経過すると（ステップＳ２０１肯定）、集約処理部１４は、通知用メモリ１３から各々のカメラ５０に割り当てられた記憶領域にセットされている検出フラグを読み出す（ステップＳ２０２）。なお、ポーリング期間が経過していない場合（ステップＳ２０１否定）には、集約処理部１４は、ポーリング期間の経過の監視を継続する（ステップＳ２０１）。
【００７５】
そして、集約処理部１４は、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄに割り当てられた記憶領域のうちいずれかの記憶領域に検出フラグ「１」がセットされているか、すなわちいずれかのカメラ５０で画像変化が検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０３）。なお、いずれかのカメラ５０で画像変化が検出されなかった場合（ステップＳ２０３否定）には、上記のステップＳ２０１の処理に移行する。
【００７６】
このとき、いずれかのカメラ５０で画像変化が検出された場合（ステップＳ２０３肯定）には、集約処理部１４は、所定の待機時間が経過するのを待機する（ステップＳ２０４）。その上で、集約処理部１４は、通知用メモリ１３の記憶領域にセットされている各々のカメラ５０の検出フラグを再度読み出す（ステップＳ２０５）。
【００７７】
その後、集約処理部１４は、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄに割り当てられた全ての記憶領域に検出フラグ「１」がセットされているか、すなわち全てのカメラ５０で画像変化が検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０６）。
【００７８】
ここで、全てのカメラ５０で画像変化が検出されなかった場合（ステップＳ２０６否定）には、自然現象が原因となって画像変化が起こった蓋然性は低い。よって、出力部１５は、予め出力先として定められた装置に侵入者の検知結果、例えばカメラ画像や撮像日時などの報知を始め、メッセージなどの警告を出力する（ステップＳ２０７）。その後、切替え部２１は、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄが参照する通知用メモリ１３に通常時に使用する第１のアルゴリズムを設定し（ステップＳ４０１）、ステップＳ２０１に移行する。
【００７９】
一方、全てのカメラ５０で画像変化が検出された場合（ステップＳ２０６肯定）には、自然現象が原因となって画像変化が起こった蓋然性が高いと推定できる。よって、切替え部２１は、侵入者の検知結果を出力せずに、次のような処理を実行する。すなわち、切替え部２１は、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄが参照する通知用メモリ１３に第１のアルゴリズムよりも自然現象による侵入者の誤検知に耐性のある第２のアルゴリズムを設定し（ステップＳ４０２）、ステップＳ２０１の処理に移行する。
【００８０】
［実施例２の効果］
上述してきたように、本実施例に係る監視装置２０は、上記の実施例１に係る監視装置１０と同様に、複数のカメラ映像で画像変化が同時に検出されたか否かによって誤検知であるか否かを判定する。これによって、本実施例に係る監視装置２０においても、画像変化が侵入者または環境変化のいずれによって生ずるものであるのかを正確に判別できる。また、本実施例に係る監視装置２０は、上記の実施例１に係る監視装置１０と同様に、環境変化による侵入者の誤検知を判定するにあたって複数のカメラ５０によって異なる領域が撮影されたカメラ映像を用いる。このため、本実施例に係る監視装置２０では、各々のカメラ５０の間で撮影領域の重複なしに誤検知を防止でき、上記の従来技術を用いる場合よりも監視に必要なカメラの台数を少なくできる。それゆえ、本実施例に係る監視装置２０では、環境変化による侵入者の誤検知を防止しつつも、監視に必要なカメラの台数を低減できる。
【００８１】
したがって、本実施例に係る監視装置２０によれば、侵入者を効率よく検知することが可能である。さらに、本実施例に係る監視装置２０では、画像解析用のソフトウェアのアルゴリズム、さらには各種センサ等を用いるシステム構成を複雑化することなく、簡易な構成で侵入者を検知することができる。
【００８２】
さらに、本実施例に係る監視装置２０は、画像変化の検出に使用されるアルゴリズムを侵入者の誤検知の判定結果に応じて切り替える。このため、本実施例に係る監視装置２０では、自然現象による侵入者の誤検知が発生している場合に自然現象に耐性のあるアルゴリズムに切替えて侵入者の検知を実行できる。それゆえ、本実施例に係る監視装置２０では、侵入者の誤検知を効果的に防止することが可能である。
【実施例３】
【００８３】
ところで、上記の実施例１では、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄが常に同一の検出感度でカメラ画像の変化を検出する場合を例示したが、開示の装置はこれに限定されない。そこで、本実施例では、検出感度を調節して侵入者を検知する場合について説明する。
【００８４】
図１０は、実施例３に係る監視装置の構成を示す機能ブロック図である。図１０に示す監視装置３０は、図２に示した監視装置１０と比較して、調節部３１をさらに有する点が相違する。なお、ここでは、図２に示した監視装置１０と同様の機能を発揮する機能部には同一の符号を付し、その説明を省略することとする。
【００８５】
調節部３１は、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄに画像変化を検出させる検出感度を集約処理部１４の判定結果に応じて調節する処理部である。一態様としては、調節部３１は、集約処理部１４によって待機時間の経過後に全てのカメラ５０で画像変化が検出されたと判定された場合に、次のような処理を実行する。すなわち、調節部３１は、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄが参照する通知用メモリ１３に設定されている検出感度のレベル値をデクリメントすることにより、検出感度を下げる。これによって、自然現象が発生している可能性が高い場合には、画像変化を敏感に検出させることにより、侵入者の誤検知を招く事態を防止する。
【００８６】
一方、調節部３１は、集約処理部１４によって待機時間の経過後に全てのカメラ５０で画像変化が検出されなかったと判定された場合に、次のような処理を実行する。すなわち、調節部３１は、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄが参照する通知用メモリ１３に設定されている検出感度のレベル値をインクリメントすることにより、検出感度を上げる。このとき、調節部３１は、検出感度のレベル値が所定のデフォルト値を超えないように、検出感度の上昇に制限をかける。例えば、検出感度がビット配列「０００１」〜「１０１０」の１０段階のレベル値により設定され、デフォルト値が「０１１０」に設定されているとしたときには、調節部３１は、検出感度のレベル値を「０１１０（＝５）」よりも大きいレベル値には設定しない。これによって、自然現象が発生している可能性が低い場合に限って検出感度を上げつつも、検出感度が過度に上昇するのを防止する。
【００８７】
なお、ここでは、全ての検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄの検出感度を集約処理部１４の判定結果に応じて同一の検出感度に設定する場合を例示したが、必ずしも全ての検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄの検出感度を同一にする必要はない。一例としては、調節部３１は、待機時間の経過後に全てのカメラ５０で画像変化が検出されなかった場合に、画像変化を検出したカメラ画像の検出を行っている検出部の検出感度だけを上げるようにしてもよい。
【００８８】
（１）画像解析処理
図１１は、実施例３に係る画像解析処理の手順を示すフローチャートである。この画像解析処理は、図５に示した画像解析処理と同様に、監視装置１０の電源がＯＮ状態である限り、取得部１１によって取得されたカメラ画像が画像解析部１２へ入力される度に処理が起動する。
【００８９】
図１１に示すように、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、通知用メモリ１３に設定された検出感度を画像解析用のソフトウェアに適用する（ステップＳ５０１）。その上で、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、映像変換部１１Ａ〜映像変換部１１Ｄから入力されたカメラ画像を解析する（ステップＳ１０１）。
【００９０】
このとき、映像変換部１１Ａ〜映像変換部１１Ｄから入力されたカメラ画像の変化が検出されなかった場合（ステップＳ１０２否定）には、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、次のような処理を実行する。すなわち、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、通知用メモリ１３が保持する記憶領域のうち画像変化が検出されなかったカメラ５０に割り当てられている記憶領域に検出フラグ「０」をセットし（ステップＳ１０３）、上記のステップＳ５０１へ移行する。
【００９１】
一方、映像変換部１１Ａ〜映像変換部１１Ｄから入力されたカメラ画像の変化を検出した場合（ステップＳ１０２肯定）には、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、次のような処理を実行する。すなわち、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄは、通知用メモリ１３が保持する記憶領域のうち画像変化を検出したカメラ５０に割り当てられている記憶領域に検出フラグ「１」をセットし（ステップＳ１０４）、上記のステップＳ５０１へ移行する。
【００９２】
（２）集約処理
図１２は、実施例３に係る集約処理の手順を示すフローチャートである。この集約処理は、図６に示した集約処理と同様に、監視装置３０の電源がＯＮ状態である限り、繰り返し実行される処理である。
【００９３】
図１２に示すように、ポーリング期間が経過すると（ステップＳ２０１肯定）、集約処理部１４は、通知用メモリ１３から各々のカメラ５０に割り当てられた記憶領域にセットされている検出フラグを読み出す（ステップＳ２０２）。なお、ポーリング期間が経過していない場合（ステップＳ２０１否定）には、集約処理部１４は、ポーリング期間の経過の監視を継続する（ステップＳ２０１）。
【００９４】
そして、集約処理部１４は、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄに割り当てられた記憶領域のうちいずれかの記憶領域に検出フラグ「１」がセットされているか、すなわちいずれかのカメラ５０で画像変化が検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０３）。なお、いずれかのカメラ５０で画像変化が検出されなかった場合（ステップＳ２０３否定）には、上記のステップＳ２０１の処理に移行する。
【００９５】
このとき、いずれかのカメラ５０で画像変化が検出された場合（ステップＳ２０３肯定）には、集約処理部１４は、所定の待機時間が経過するのを待機する（ステップＳ２０４）。その上で、集約処理部１４は、通知用メモリ１３の記憶領域にセットされている各々のカメラ５０の検出フラグを再度読み出す（ステップＳ２０５）。
【００９６】
その後、集約処理部１４は、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄに割り当てられた全ての記憶領域に検出フラグ「１」がセットされているか、すなわち全てのカメラ５０で画像変化が検出されたか否かを判定する（ステップＳ２０６）。
【００９７】
ここで、全てのカメラ５０で画像変化が検出されなかった場合（ステップＳ２０６否定）には、自然現象が原因となって画像変化が起こった蓋然性は低い。よって、出力部１５は、予め出力先として定められた装置に侵入者の検知結果、例えばカメラ画像や撮像日時などの報知を始め、メッセージなどの警告を出力する（ステップＳ２０７）。その後、調節部３１は、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄが参照する通知用メモリ１３に設定された検出感度をインクリメントし（ステップＳ６０１）、ステップＳ２０１に移行する。
【００９８】
一方、全てのカメラ５０で画像変化が検出された場合（ステップＳ２０６肯定）には、自然現象が原因となって画像変化が起こった蓋然性が高いと推定できる。よって、調節部３１は、侵入者の検知結果を出力せずに、次のような処理を実行する。すなわち、調節部３１は、検出部１２Ａ〜検出部１２Ｄが参照する通知用メモリ１３に設定された検出感度をデクリメントし（ステップＳ６０２）、ステップＳ２０１の処理に移行する。
【００９９】
［実施例３の効果］
上述してきたように、本実施例に係る監視装置３０は、上記の実施例１に係る監視装置１０と同様に、複数のカメラ映像で画像変化が同時に検出されたか否かによって誤検知であるか否かを判定する。これによって、本実施例に係る監視装置３０においても、画像変化が侵入者または環境変化のいずれによって生ずるものであるのかを正確に判別できる。また、本実施例に係る監視装置３０は、上記の実施例１に係る監視装置１０と同様に、環境変化による侵入者の誤検知を判定するにあたって複数のカメラ５０によって異なる領域が撮影されたカメラ映像を用いる。このため、本実施例に係る監視装置３０では、各々のカメラ５０の間で撮影領域の重複なしに誤検知を防止でき、上記の従来技術を用いる場合よりも監視に必要なカメラの台数を少なくできる。それゆえ、本実施例に係る監視装置３０では、環境変化による侵入者の誤検知を防止しつつも、監視に必要なカメラの台数を低減できる。
【０１００】
したがって、本実施例に係る監視装置３０によれば、侵入者を効率よく検知することが可能である。さらに、本実施例に係る監視装置３０では、画像解析用のソフトウェアのアルゴリズム、さらには各種センサ等を用いるシステム構成を複雑化することなく、簡易な構成で侵入者を検知することができる。
【０１０１】
さらに、本実施例に係る監視装置３０は、画像変化を検出させる検出感度を侵入者の誤検知の判定結果に応じて調節する。このため、本実施例に係る監視装置３０では、自然現象が発生している可能性が高い場合に画像変化を敏感に検出させることにより、侵入者の誤検知を招く事態を防止することが可能である。
【実施例４】
【０１０２】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【０１０３】
［適用例］
上記の実施例１〜３では、カメラ５０を用いた画像解析だけで侵入者を検知する場合を例示したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、開示の装置は、赤外線センサや天候センサなどの他のセンサと併用して、侵入者の誤検知を判定することにより、誤検知の判定精度をさらに高めることもできる。
【０１０４】
また、上記の実施例１〜３では、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄが屋外に設置される場合を例示したが、開示のシステムは、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄが屋内に設置される場合にも適用できる。このように、カメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄが屋内に設置される場合には、照明の点灯や消灯によってカメラ５０Ａ〜カメラ５０Ｄに写るカメラ映像の輝度や色差が略同一に変化する。よって、開示のシステムは、少なくとも複数のカメラ画像から画像変化ありと判定された場合に、環境変化による侵入者の誤検知と判定することができる。
【０１０５】
［分散及び統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、取得部１１、画像解析部１２、集約処理部１４又は出力部１５を監視装置１０〜３０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、取得部１１、画像解析部１２、集約処理部１４又は出力部１５を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記の監視装置１０〜３０の機能を実現するようにしてもよい。
【０１０６】
［侵入者検知プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１３を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する侵入者検知プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【０１０７】
図１３は、実施例１〜実施例３に係る侵入者検知プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。図１３に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０と有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。
【０１０８】
ＨＤＤ１７０には、図１３に示すように、上記の実施例１〜３で示した取得部１１、画像解析部１２、集約処理部１４及び出力部１５と同様の機能を発揮する侵入者検知プログラム１７０ａが予め記憶される。この侵入者検知プログラム１７０ａについては、図２に示した各々の取得部１１、画像解析部１２、集約処理部１４及び出力部１５の各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。すなわち、ＨＤＤ１７０に格納される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１７０に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＨＤＤ１７０に格納されれば良い。
【０１０９】
そして、ＣＰＵ１５０が、侵入者検知プログラム１７０ａをＨＤＤ１７０から読み出してＲＡＭ１８０に展開する。これによって、図１３に示すように、侵入者検知プログラム１７０ａは、侵入者検知プロセス１８０ａとして機能する。この侵入者検知プロセス１８０ａは、ＨＤＤ１７０から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１８０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、侵入者検知プロセス１８０ａは、図２に示した取得部１１、画像解析部１２、集約処理部１４及び出力部１５にて実行される処理、例えば図５〜図６、図８〜図９や図１１〜図１２に示す処理を含む。また、ＣＰＵ１５０上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１５０上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されれば良い。
【０１１０】
なお、上記の侵入者検知プログラム１７０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１１】
１    侵入者検知システム
１０    監視装置
１１    取得部
１１Ａ，１１Ｂ，１１Ｃ，１１Ｄ    映像変換部
１２    画像解析部
１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｃ，１２Ｄ    検出部
１３    通知用メモリ
１４    集約処理部
１５    出力部
５０Ａ，５０Ｂ，５０Ｃ，５０Ｄ    カメラ
【図１】
0005793904.tif 000002
【図２】
0005793904.tif 000003
【図３】
0005793904.tif 000004
【図４】
0005793904.tif 000005
【図５】
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【図６】
0005793904.tif 000007
【図７】
0005793904.tif 000008
【図８】
0005793904.tif 000009
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
0005793904.tif 000012
【図１２】
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【図１３】
0005793904.tif 000014