(57)【要約】防護領域内への侵入を検知する方法及びシステム。取得された画像データよりも少ない寸法性を有する縮小画像データセットを生成するように、画像データは取得されて処理される。縮小画像データセットは、警報条件を決定するために、縮小画像データセットが評価される集中型警報処理デバイスに送信される。センサにおいて画像データを処理するステップは、バックグラウンド情報とフォアグラウンド情報とを分離するステップと、前景の対象を認識するステップと、その顕著な特徴を抽出するステップとを含む。警報条件の決定は、動作パターンを認識するステップと、その事例に従って特定の規則を適用するステップを含む。【選択図】図１
2011523106.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
防護領域内への侵入を検知する方法であって、
画像データを取得し、
前記取得された画像データを処理して、前記取得された画像データよりも寸法的に小さい縮小画像データセットを生成し、
前記縮小画像データセットを、集中型警報処理デバイスに送信し、
前記集中型警報処理デバイスにおいて前記縮小画像データセットを処理して、警報条件を決定することを含む方法。
【請求項２】
前記取得された画像データの処理が、
前記画像データにおける前景の対象を背景の対象から分離し、
前記画像データから前記背景の対象を除去することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記取得された画像データの処理が、前記前景の対象から顕著な特徴を抽出することをを更に含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記縮小画像データセットの前記処理が、
対応する対象を識別するように、前記縮小画像データセットに含まれる顕著な特徴を分類し、
前記縮小画像データセットにおける各識別された対象の運動を追跡し、
前記各識別された対象の運動に関連する一連の事象を記録し、
前記識別された対象に関連する少なくとも一つの動作として、各関連する一連の事象を分類し、
各動作を一組の所定の動作規則と比較し、
前記少なくとも一つの動作と、前記所定の動作規則との比較に基づいて、警報条件の有無を決定することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記縮小画像データセットの前記処理が、
全ての顕著な特徴を分類する前に、前記縮小画像データセットに含まれる前景の対象から前記顕著な特徴を抽出することを含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記縮小画像データセットの前記処理が、
前記集中型警報処理デバイスにおいて、複数の縮小画像データセットを受信し、
前記複数の縮小画像データセットを、結合画像データセットに結合し、
前記結合画像データセットを処理することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記結合画像データセットが前記防護領域の合成画像を含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
画像データを取得し、
前記取得された画像データよりも少ない寸法性を有する縮小画像データセットを生成するように、前記画像データを処理し、
前記縮小画像データセットを送信する、少なくとも一つの映像センサと、
前記送信された縮小画像データセットを受信し、
前記少なくとも一つの映像センサに通信可能に連結されて、前記縮小画像データセットを処理して警報条件を決定する警報処理デバイスとを備える侵入検知システム。
【請求項９】
前記少なくとも一つの映像センサが、
画像データを取得する画像取得デバイスと、
前記画像データにおける前景の対象を、背景の対象から分離し、
前記画像データから前記背景の対象を除去し、
前記縮小画像データセットを生成するように、前記前景の対象から顕著な特徴を抽出する、前記画像取得デバイスに通信可能に連結されたセンサプロセッサと、
前記縮小画像データセットを、前記警報処理デバイスに送信するように前記プロセッサに通信可能に連結された通信インターフェースとを備える請求項８に記載の侵入検知システム。
【請求項１０】
前記センサプロセッサが、デジタル信号プロセッサ、特定用途向け集積回路、及びフィールドプログラマブルゲートアレイのうちの少なくとも一つである、請求項９に記載の侵入検知システム。
【請求項１１】
前記通信インターフェースが、Ｚｉｇｂｅｅ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、及びＷｉ−Ｆｉ通信プロトコルのうちの少なくとも一つを用いて通信する請求項９に記載の侵入検知システム。
【請求項１２】
前記警報処理デバイスが、
前記少なくとも一つの映像センサから、前記縮小画像データセットを受信する通信インターフェースと、
前記通信インターフェースに通信可能に連結されたプロセッサとを備え、このプロセッサは、
対応する対象を識別するために、前記縮小画像データセットに含まれる顕著な特徴を分類し、
前記縮小画像データセットにおける、識別された各々の対象の挙動を追跡し、
識別された対象各々の前記運動に関連する一連の事象を記録し、
前記識別された対象に関連する少なくとも一つの動作として、関連する一連の各々の事象を分類し、
各々の挙動と、一連の所定の動作規則とを比較し、
前記少なくとも一つの動作と、前記所定の動作規則との比較に基づいて、警報条件の有無を決定する請求項８に記載の侵入検知システム。
【請求項１３】
前記プロセッサが、デジタル信号プロセッサ、特定用途向け集積回路、及びフィールドプログラマブルゲートアレイのうちの一つである請求項１２に記載の侵入検知システム。
【請求項１４】
前記動作規則が、対象及び事象の行動モデルを生成するために、一定期間中に事象を追跡することによって導き出される請求項１２に記載の侵入検知システム。
【請求項１５】
前記通信インターフェースが、Ｚｉｇｂｅｅ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、及びＷｉ−Ｆｉ通信プロトコルのうちの少なくとも一つを用いて通信する、請求項１２に記載の侵入検知システム。
【請求項１６】
複数の映像センサを備えており、前記通信インターフェースが、前記各複数の映像センサから縮小画像データセットを更に受信し、
前記プロセッサは更に、
前記複数の縮小画像データセットを結合画像データセットに結合されて、
前記結合画像データセットを処理する請求項１２に記載の侵入検知システム。
【請求項１７】
画像データを取得する画像取得デバイスと、
前記画像取得デバイスに通信可能に連結されて、前記取得された画像データを処理して、前記取得された画像データよりも寸法的に小さい縮小画像データセットを生成するプロセッサと、
前記プロセッサに通信可能に連結されて前記縮小画像データセットを送信する通信インターフェースとを備える映像センサ。
【請求項１８】
前記画像データの前記処理は、
前記画像データにおける前景の対象を、背景の対象から分離し、
前記画像データから前記背景の対象を除去し、
前記縮小画像データセットを生成するように、前記前景の対象から顕著な特徴を抽出することを含む請求項１７に記載の映像センサ。
【請求項１９】
前記プロセッサが、デジタル信号プロセッサ、特定用途向け集積回路、及びフィールドプログラマブルゲートアレイのうちの一つである請求項１７に記載の映像センサ。
【請求項２０】
前記通信インターフェースが、Ｚｉｇｂｅｅ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、及びＷｉ−Ｆｉ通信プロトコルのうちの少なくとも一つを用いて通信する請求項１７に記載の映像センサ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
一般に本発明は侵入検知のための方法及びシステムに関し、更に詳しくは、映像センサの視野内の防護領域における対象及び事象を分類し、そのような対象の挙動に基づいて警報条件を決定する能力を有する改良された警報システム・アーキテクチャの使用により、侵入を検知するための方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在の侵入検知システムには、たとえ実際には侵入がなくても、侵入事件が発生したとする誤信号を発するおそれのある技術を用いていることに起因して、誤認警報率が高いという問題がある。誤認警報信号は、殆どの場合、防護領域における測定可能な種々の警報条件パラメータの変化を、事件の性質又は発生とは無関係に或る種のセンサで検知する技術を用いていることに起因している。このようなパラメータの例としては、温度（例えば、周囲環境がより低温の場合に検知される温かい人体の存在に起因する温度差の検出）、音響振動信号（例えば、ガラスの割れに起因する音波）、運動（例えば、移動する対象又は人体に起因して反射されたマイクロ波信号の変化の検出）、及び電気回路の整合性（例えば、磁気スイッチからドア接触磁石が離れる運動により開閉される電気ループの検出）が挙げられる。侵入を検知するための多くの種類のセンサ及び方法が存在している。代表的な侵入検知システムは、中央監視センター、携帯電話、或いは、及び／又は可聴警報器への警報信号を始動するために、一つ又は複数の上述のセンサ検知器に依存している。
【０００３】
侵入検知システムは、このシステムが侵入として誤認する事象（例えば、その環境における人、動物、又は物体の通常の運動、環境状態の変化、又は環境雑音）ではなく、実際の「侵入」のみに反応して警報を出すことが望ましい。残念ながら、現在の全てのセンサ技術は、警報を始動してしまう状況にある活動及び雑音を起因とする誤認警報の影響を受ける。例えば、現在の多くのセンサ技術は、このようなセンサが、防護空間へ「侵入している」のではない環境下の人の存在を検知してしまうため、人が存在している間には使用できないことが多い。多くの種類のセンサ（例えば温度又は運動検知器等）は、その空間を無人にしない限り、防護することができない。同様に、防護領域における動物又は他の物体の存在及び／又は運動によって、侵入が起こらなかった場合でさえも警報が起動するおそれがある。また、操作環境又は環境雑音における他の変化もセンサを起動させて、警報を起動し得る。例えば、暖房又は空調ユニットを突然に起動させると、周辺領域における温度の急速な変動が引き起こされるので、温度センサが起動する可能性がある。更に、代表的にはガラスが割れる音を検知するように設計された雑音又は振動検知器は、他の種類の雑音の存在により誤認警報を出す。例えば、鍵がチリンチリンと鳴る音の振動数は、ガラスが割れる音の振動数に非常に近いので、侵入警報システムを起動させることが知られている。
【０００４】
誤認警報を回避する従来の方法としては、誤認起動しがちなセンサを一定期間使用不能にする方法、及び／又は起動レベルを下げるようにして実際のセンサの感度を低減する方法が挙げられる。また、防護環境において、人間又は人間以外の対象の存在を検知する映像デバイスを設けることを含む方法が公知である。これらの方法の多くは、端末デバイスにおいて、取得されたビデオ画像が表しているのは人間又は非人間の何れであるかを判断するという負担を課す。この結果、システム端部における多大な処理能力が要求される。これを実現するためには、少なくとも二つの重要な問題が生じる。
【０００５】
第一に、映像による人物照合のために通常用いられるプロセッサは、映像領域から顕著な特徴を抽出し、顕著な特徴が人間又は非人間のどちらであるかを検知することによって特徴を分類する複数の多目的デジタル信号プロセッサ（「ＤＳＰ」）である。これらのプロセッサは、そのタスクを達成するための大電力を要し、非常に高価になる傾向がある。大電力の消費は、無線の電池駆動デバイスにおける電池寿命を大幅に減少させる。また、これらの端部ベースデバイスの各々は、非常に高価となり、多くの適用におけるこの方法の実装を大幅に制限する。第二に、プロセッサが端部、即ち映像センサにおける端部又は他の遠く離れた位置に配置された場合には、映像領域における顕著な特徴を抽出して、これらを対象及び事象に分類するために必要な全ての処理のタスクは、孤立した状態で行われるので、同一の対象又は事象を同時に監視し得る他の類似デバイス（これは、それ自身のパラメータ、例えば、温度、音、運動、映像、回路監視など、また、可能であれば他の観点に従う）の支援を伴わない。このような孤立は、映像ストリームを収集分析するデバイス集積を与える公知の方法の能力を制限する。
【０００６】
先行技術における他のシステムは、警報処理デバイス、即ち警報制御パネル内に、人間を検証するために用いられるプロセッサを設置する。この方法は、警報パネルにおける画像が人間又は人間以外の物体の何れを表しているかを判断する負担がかかる。この方法における一つの有利な点は、処理力が集中型になることによって、ビデオストリームの集中処理のための、より大きな電力消費を可能にし、複数のデバイスの統合を可能にすることである。しかしながら、映像センサは、データが処理され得る前に、多量の画像データを警報パネルに送る必要がある。これにより、この構造は、映像センサから警報パネルの集中型の検証プロセッサ（又は複数のプロセッサ）に、高帯域通信による映像を送信するため、システム通信インターフェースは多大な要求を受ける。従って、この構造は、特にデバイスが無線通信する場合及び電池によって作動する場合に、例えば映像センサ等のエッジデバイスにおける運転電力に対して過度の要求を受ける。更に、この構造は、処理のための適切な時間内に必要な映像データを送るための高帯域の無線通信を提供するために、各エッジデバイスに対してコストが大幅に増大する。更に、これらの従来技術のシステムにおいて、映像による人間の検証に用いられる典型的なプロセッサは、複数の汎用ＤＳＰである。これは、セキュリティーシステムに用いられる多くの種類の警報パネルに付加的なプロセッサを設計する必要があることを意味する。この結果、侵入検知システムのコスト及び複雑性が増大する。
【０００７】
更に、多くの用途において、警報処理デバイスによって防護された全ての範囲を防護するために、複数の映像センサが要求される。複数の映像センサから高帯域の画像データを送信する通信要件は、プロセッサ資源、及び人物照合プロセッサが配置されている中央収集点における電力を多大に消費し得る。従って、この方法は、複数の映像センサ用の互いに並行に動作するいくつかのプロセッサを要求し得る。複数のプロセッサは、警報処理デバイスに必要とされる、コスト、複雑性、電力消費、及び熱放散を大幅に増大させる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従って、対象及び警報を特定するために、適切な場合、マルチセンサ環境における集中処理を可能にしながら、必要とされる処理能力の量、センサデバイスにおける電力消費、及び通信帯域幅のバランスを適切にする改良された警報システム構造の使用により侵入を検知するシステム及び方法が要求される。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、防護領域内への侵入を検知する方法及びシステムを有益に与える。本発明の一実施形態は、少なくとも一つの映像センサ及び警報処理デバイスを備えている。映像センサは、画像データを取得して、取得画像データを処理する。これにより、取得された画像データよりも寸法的に小さい、即ち全体的なサイズが小さい縮小画像データセットを生成する。次に、映像センサは、警報条件を決定するために、縮小画像データセットを、縮小画像データセットを処理する集中型警報処理デバイスに送信する。
【００１０】
本発明は、一態様によれば、画像データが取得される防護領域内への侵入を検知する方法を与える。取得画像データは、取得された画像データよりも寸法的に小さいる縮小画像データセットを生成するように処理される。縮小画像データセットは、集中型警報処理デバイスに送信される。縮小画像データセットは、警報条件を決定するために集中型警報処理デバイスにおいて処理される。
【００１１】
本発明は、他の態様によれば、少なくとも一つの映像センサと、当該少なくとも一つの映像センサに通信可能に連結されている警報処理デバイスとを有してなる侵入検知システムを与える。映像センサは、画像データを取得し、取得された画像データよりも寸法的に小さい縮小画像データセットを生成するために、当該画像データを処理し、縮小画像データセットを送信するように操作される。当該警報処理デバイスは、送信された縮小画像データセットを受信し、警報条件を決定するために縮小画像データセットを処理するように動作する。
【００１２】
本発明は、更なる別の態様によれば、画像データを取得する画像取得デバイスを有する映像センサを提供する。プロセッサは、画像取得デバイスに通信可能に連結される。プロセッサは、当該取得された画像データよりも寸法的に小さい縮小画像データセットを生成するために、取得された画像データを処理する。通信インターフェースは、プロセッサに通信可能に連結される。当該通信インターフェースは、縮小画像データセットを送信する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
本発明のより完全な理解、その付随する有利点、及びそれに関する特徴は、添付の図面と併せて考慮することにより、下記の詳細な説明を参照してより容易に理解されるであろう。
【図１】本発明の原理により構成された例示的な侵入検知システムのブロック図である。
【図２】本発明の原理により構成された例示的な警報処理デバイスのブロック図である。
【図３】本発明の原理により構成された例示的な映像センサのブロック図である。
【図４】本発明の原理による例示的な画像データ処理におけるフローチャートである。
【図５】本発明の原理による例示的な抽出された特徴データ処理におけるフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明による例示的な実施形態を詳細に説明する前に、これらの実施形態は基本的に、防護領域内への侵入を検知するシステム及び方法の実施に関連する装置、構成部品、及び処理ステップの組み合わせに属することに留意されたい。従って、装置及び方法の構成部品は、図面内に、慣習的な記号によって適切な場合に示されており、本明細書における記載の恩恵を有する当業者にとっては容易に明白になるであろう詳細な開示を不明瞭にしないように、本発明の実施形態を理解するのに適切な特定の詳細のみが示されている。
【００１５】
本明細書で用いられる場合、例えば「第１」及び「第２」、「上部」及び「下部」並びに類似した関係を表す用語は、かかる実在物又は構成要素の間において、如何なる物理的関係若しくは論理的関係又は序列を要求又は暗示するものではなく、一つの実在物又は構成要素を、他の実在物又は構成要素と単に区別することのみに用いられる。更に、本明細書及び添付の請求項に用いられる場合、用語「Ｚｉｇｂｅｅ」は、電気電子技術者協会（ＩＥＥＥ）標準８０２．１５．４に規定されている一連の高レベル無線通信プロトコルに関する。更に、「Ｗｉ−Ｆｉ」は、ＩＥＥＥ８０２．１１に規定されている通信標準を指す。用語「ＷｉＭＡＸ」は、ＩＥＥＥ８０２．１６に基づいて規定されている通信プロトコルを意味する。「Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ」は、ブルートゥース特別利益団体によって開発された無線パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ)通信用の産業仕様を指す。「Ｅｔｈｅｒｎｅｔ」は、ＩＥＥＥ８０２．３に基づいて標準化された通信プロトコルを指す。
【００１６】
ここで、図面に参照される同様の参照番号は、同様の構成要素を示す。本発明の原理により構成された侵入検知システムは、図１に示すように、全体的に符号１０で示される。システム１０は、監視されている防護領域における映像データを受信するために、少なくとも一つの映像センサ１４（二つを示す）と電気通信する警報制御パネル等の警報処理デバイス１２を含む。各映像センサ１４は、縮小画像データセットを警報処理デバイス１２に送信する前に、取得されたデータよりも寸法的に小さい、即ち全体的に小さい画像寸法及び／又はファイルサイズを有する縮小画像データセットを生成するために、取得された画像データを予備処理するセンサプロセッサ１６を含む。本明細書に用いられている用語「縮小画像データセット」は、従来の意義における認識可能な画像データセットでもよいが、本発明及び定義は、そのように限定されないことに留意されたい。一般に、縮小データセットは、従来の意義における「画像」ではなく、むしろ画像の顕著な特徴の数学的な表現である。警報処理デバイス１２は、警報条件の有無を決定するために、縮小画像データセットを処理するプロセッサ１８も備えている。
【００１７】
警報処理デバイス１２は、電気通信する電気機械的ドア／窓接触センサ２０、ガラスブレイク（ｇｌａｓｓ―ｂｒｅａｋ）センサ２２、受動型赤外線センサ２４、及び／又は例えば熱センサ、ノイズ検知器、マイクロ波振動数運動探知機等の他のセンサ２６等の種々の他のセンサと電気的に通信してもよい。各センサは、防護領域内への侵入を検知するように設計される。警報処理デバイス１２は、使用者が、システム１０の警報の起動及び解除、警報コードの設定、システム１０のプログラミング、並びに警報のトリガ等の種々の機能を実行するために使用し得る警報キーパッド２８に通信可能に連結される。更に、警報処理デバイス１２は、警報事象において、適切な関係官庁又は指定された人員へ警報を発する通話監視センター３０と選択的に電気通信するようにしてもよい。
【００１８】
ここで図２を参照すると、本発明の一実施形態による例示的な警報処理デバイス１２は、プログラムメモリ３４及びデータメモリ３６を含む不揮発性メモリ３２を含む。不揮発性メモリ３２は、警報処理デバイス１２の機能を制御するプロセッサ１８と通信可能に連結される。プロセッサ１８は、本明細書に記載された機能を実行し得る、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、（「ＤＳＰ」）、特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）等の任意のデバイスであり得る。
【００１９】
更に、プロセッサ１８は、侵入検知システム１０内に含まれている、映像センサ１４等の種々のセンサから情報を受信するローカルシステム通信インターフェース３８に通信的に連結される。プロセッサ１８は、侵入検知システム１０外部のデバイスとの通信を容易にするために、通信監視センター３０、ゲートウェイ（図示せず）、ルーター（図示せず）等の外部通信インターフェース４０に通信可能に連結してもよい。システム通信インターフェース３８と、外部通信インターフェース４０とは、別個のデバイスとして示されているが、デバイス各々の機能は、単一のデバイスによって実行してもよいことに留意されたい。各通信インターフェース３８、４０は有線でも無線でもよく、複数の通信プロトコル（これはＥｔｈｅｒｎｅｔ、Ｗｉ−Ｆｉ、ＷｉＭＡＸ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ及びＺｉｇｂｅｅを含むが、それらに限定されるものではない）を用いて作動させてもよい。
【００２０】
プログラムメモリ３４は、映像センサ１４から受信した縮小画像データセットを処理するための指示モジュールを含む。好ましくは、プログラムメモリ３４は、対象分類部４２、事象分類部４４、動作モデリングツール４６、及び警報規則プロセッサ４８等の指示モジュールを含んでもよい。更に、データメモリ３６は、各指示モジュールに用いられるデータベースを含む。例示的なデータベースは、分類知識ベース５０、事象知識ベース５２、動作知識ベース５４、及び規則知識ベース５６を含む。各指示モジュールは、縮小画像データセットを処理するために、プロセッサ１８によって必要に応じて呼び出され得る。例えば、対象分類部４２は、縮小画像データセットに含まれる顕著な特徴を有するデータを分類し、各特徴セットの対象分類を決定するために、分類知識ベース５０を使用する。事象分類部４４は、対象の動作を、事象知識ベース５２に記録された事象に分類するために、一定期間、映像センサ１４の視野内における対象を追跡する。動作モデリングツール４６は、対象及び事象の行動モデルを生成し、これらのモデルを動作知識ベース５４に記憶するために、一定期間、種々の事象を追跡する。警報規則プロセッサ４８は、警報条件が存在するかどうかを決定するために、識別された動作を、規則知識ベース５６に含まれている一連の動作規則と比較する。より多くの画像データが収集されるに伴い、各データベース５０、５２、５４、５６は、サイズ及び複雑性を増大し得、これにより、警報処理デバイス１２が知識を獲得し、時間が経つにつれて、より正確な評価を行うことを可能にする。
【００２１】
警報処理デバイス１２は、電気機械的ドア／ウインドウ接触センサ２０、ガラスブレイクセンサ２２、受動型赤外線センサ２４、及び／又は他のセンサ２６等のレガシーセンサと相互に作用するために、レガシーセンサインターフェース５８を更に含めてもよい。図３を参照すると、図１の侵入検知システム１０の例示的な映像センサ１４は、本発明の一実施形態に従ってより詳細に示される。各映像センサ１４は、センサプロセッサ１６に通信可能に連結された、カメラ等の画像取得デバイス６０を備えている。画像取得デバイス６０によって取得された画像データ６２は、通信インターフェース６６を経由して警報処理デバイス１２に送信される前に、処理のために、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）６４におけるセンサプロセッサ１６によって一時的に記憶される。
【００２２】
センサプロセッサ１６は更に、不揮発性メモリ６８に通信可能に連結されている。不揮発性メモリ６８は、画像取得デバイス６０によって取得されたデータを処理するために、プログラマチック指示モジュールを記憶する。例えば、不揮発性メモリ６８は、画像入手部７０、画像前処理部７２、バックグラウンド／フォアグラウンド分離部７４、及び特徴抽出部７６を含んでもよい。画像入手部７０は、画像データセット６２において、画像取得デバイス６０によって取得された画像を示すデータを記憶する。画像前処理部７２は、取得された画像データの前処理を行う。バックグラウンド／フォアグラウンド分離部７４は、背景の対象と前景の対象を判断して分離するために、画像データの現在のフレームと前のフレームとについての情報を用いる。特徴抽出部７６は、前景の対象の顕著な特徴を、警報処理デバイス１２に送信する前に抽出する。結果として生じた縮小画像データセット７８は、オリジナル画像データセット６２よりも著しく小さい。一例として、取得された画像データセット６２のサイズは、例えば１フレームにつきほぼ７７キロバイトである３２０×２４０ピクセルグレースケールにおける低解像度から、例えば１フレームにつきほぼ３．６８メガバイトである１２８０×９６０ピクセルカラーにおける高解像度までの範囲となり得る。映像センサプロセッサ１６が画像をストリーミングする場合には、多くの適用に対しては毎秒１０〜３０フレームにおいてデータ転送速度が非常に大きいので、或る種の圧縮から恩恵を得る。本発明の特徴抽出技術は、重要でない情報を除去するために空間領域における関連するデータを低減させるだけでなく、時間領域における重要でない情報をも除去し、節電、帯域幅等の重要なデータのみを送信することを可能にする。帯域幅節約の例示的な推算として、フレームにおける大きい対象は、水平フレームの約５分の１及び垂直フレームの約半分のみ、即ち全ての空間的内容の１０分の１のみを消費し得る。従って、空間領域において、７７キロバイトの画像は、７．７キロバイトに減少し、帯域幅を著しく節約する。時間領域において、その対象は、一時間のモニタリング中のわずか数秒のみ出現し得る。これにより、一時間のうちの非常に小さい一部の時間に送信時間を減少させて電力を減少させる。上述した簡単な推算方法は、例えばその色、テクスチャー、エッジ特徴、サイズ、縦横比、位置、速度、形状等の特定の顕著な特徴の特性を測定することにより、画像データを更に圧縮して縮小する特徴抽出アルゴリズムの能力さえも考慮していない。これらの測定された特性の一つ又は複数は、中央警報処理デバイス１２における対象分類に用いてもよい。
【００２３】
一般に、対象及び事象の認識は、一連のステップ又は処理に分割できる。本発明の一実施形態においては、各処理がシステム・アーキテクチャにおいてデータ通信帯域幅、電力消費、及びコストを最も有益に均衡させて実行される位置へ戦略的に配置される。図４を参照すると、防護領域内への侵入を検知するための、映像センサ１４によって実行されるステップを説明する例示的な操作可能なフローチャートが与えられている。
【００２４】
映像センサ１４は、画像取得デバイス６０を用いて画像データを取得する（ステップＳ１０２）ことによって処理を開始する。画像データは、典型的には、各画像ピクセルにおけるカラー又はグレースケールの強度値を表す値の配列である。結果的に、特に詳細な画像を表示するため、最初の画像データセット６２は非常に大きくなる。
【００２５】
映像センサ１４は、取得された画像データの前処理をなす（ステップＳ１０４）。前処理は、与えられた範囲内に適合するようにデータの均衡を採ること、又は画像データからノイズを除去することを含んでもよい。一般に、処理ステップは、その状況の背景をモデリング及び維持するための技術を含む。一般に背景モデルは、視野内の重要でない特徴、即ち背景特徴を示すシステムを与えるピクセル及び領域レベルにおいて維持される。新しい画像を入手する度に、画像における光の段階的又は突然の変化を可能にするように、一部又は全ての背景モデルが更新される。前処理は、背景維持及びモデリングステップに加えて、背景から画像における顕著な対象を分離するために、次の処理ステップに用いられる傾度及びエッジ検知、又はオプティカル・フロー測定等のデータにおける他の計算の集中的な操作も含み得る。大量のデータに起因して、前処理ステップは、典型的にはコンピュータによって集中的に実施される。しかしながら、このステップに用いられるアルゴリズムは、多くの適用において通常標準化された公知のルーチンである。
【００２６】
背景／前景分離部７４は、背景の対象から前景の対象を判断して分離する（ステップＳ１０６）ために、現在及び前の画像データのフレームについての情報を使用する。前景の対象を背景の対象から分離するのに用いられるアルゴリズムも、非常に計算費用が高価ではあるが、適正に確立及び標準化されている。しかしながら、この処理は、所望の画像から背景の対象等の無関係のデータを除去することによって、画像データセット６２のデータ量を顕著に減らす。
【００２７】
特徴抽出部７６は、前景の対象の顕著な特徴を抽出する（ステップＳ１０８）。この処理は、対象を分類して次のステップにおける警報条件を決定するために、必要とされるデータセットの全体的なサイズ若しくは寸法を再度小さくする。従って、縮小画像データセット７８を警報処理デバイス１２に送信する前に、抽出ステップを実行することが好ましい。しかしながら代替的に、抽出ステップは、警報処理デバイス１２のプロセッサ１８によって、送信後に実行してもよい。前のステップと同様に、特徴抽出も計算費用が高価になる傾向がある。しかしながら、本発明によれば、特徴抽出は、前景画像における顕著な対象においてのみ実行される。
【００２８】
最後に、映像センサ１４は、抽出された顕著な特徴を、通信インターフェース６６を経由して警報処理デバイス１２に送信する（ステップＳ１１０）。映像センサ１４又は他の端末デバイスにおいて実行されるこれらの処理は、かなり高い計算の負荷要求をシステムに課す。更に、これらのステップに用いられるアルゴリズムは、非常に繰り返しが多い。即ち、画像又は画像ストリームにおけるピクセル個々又はピクセル群に対して同じ処理が実行される。このため、計算費用がかなり高価になる。従って、専用のハードウェア加速を備えた複数のフィールドプログラマブルゲートアレイ「ＦＰＧＡ」、デジタルシグナルプロセッサ「ＤＳＰ」、又は特定用途向け集積回路「ＡＳＩＣ」等の、並行処理方法を用いた映像センサにおいてこれらの処理を実行することによって、処理速度は顕著に改良されて、全体のシステムにおいて要求される電力は減少する。
【００２９】
更に、警報処理デバイス１２に送信された実際の画像データセットが大幅に減少するため、結果として、送信に要求される帯域幅が減少し、これにより、データ通信に必要とされる電力量も減少する。低帯域幅の要求は、電源供給を断絶可能な電池に依存する無線の電池駆動ユニットに関連して特に意義深いものである。低帯域幅の要求は、全体の電力消費を減少するだけでなく、Ｚｉｇｂｅｅ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ通信プロトコルを用いたそれらの実行等において、低データ速度無線センサネットワーク方法の使用を可能にする。これらのセンサは、Ｗｉ−Ｆｉデバイス等のより高い帯域幅通信デバイスよりも大幅に低コストになるだけでなく、電池式のデバイス用の非常に低い電力による操作を可能にする。
【００３０】
侵入から警報条件を検知する残りのステップは、警報処理デバイス１２によって実行され得る。図５は、防護領域への侵入を検知するための、警報処理デバイス１２によって実行される例示的なステップを示す例示的な操作可能なフローチャートを示す。一実施形態において、警報処理デバイス１２は、一つ又は複数の映像センサ１４から抽出された顕著な特徴を有するデータを含む縮小画像データセット７８を受信する（ステップＳ１１４）。次に、警報処理デバイス１４の対象分類部４２は、各特徴セットの対象分類を決定するために、顕著な特徴を有するデータを分類する（ステップＳ１１６）。対象分類の非限定的な実施例としては、人間及び非人間が挙げられる。当該対象分類処理は、例えば、図４に記載された処理等の、映像センサ１４において実行された処理よりも計算費用が低くなる傾向がある。なぜならば、縮小画像データセット７８に含まれる特徴セットは、特徴セットが前景の対象に関連するデータのみを備えている最初の画像データセット６２と比較して顕著に寸法性が減少されるからである。分類処理のための計算は非常に複雑となる傾向があり、個々の適用及び／又は実施のために、しばしばカスタマイズされる。
【００３１】
対象を識別できるように特徴セットが分類された後に、事象分類部４４は、一定期間、視野内において対象を追跡して（ステップＳ１１８）、対象の動作を事象に分類する（ステップＳ１２０）。事象例は、例えば以下に記載する事例を含み得る。時間ｔ１において対象Ａは位置（ｘ１、ｙ１）にあった。時間ｔ２において対象Ａの位置が（ｘ２、ｙ２）となり、その運動ベクトルが（ｖｘ２、ｖｙ２）となった。時間ｔ３において対象Ａは消失した。
【００３２】
動作モデリングツール４６は、一定期間に亘って種々の事象を追跡（ステップＳ１２２）して、対象及び事象の挙動のモデルを生成し、対象が何をなしたかを記述する。各事象の挙動は、公知の行動モデルに従って分類される。上述した例に続いて、一連の事象は、以下を含む挙動に分類できる。「時間ｔ１において対象Ａが位置（ｘ１、ｙ１）にあり、位置（ｘ２、ｙ２）へ移動し、時間ｔ３において対象Ａは消失した。最後に認識された位置は、（ｘ３、ｙ３）であった」。「人間」として識別された対象Ａを含む一連の事象は、「人間が外側の出入り口Ｂから部屋に入って、内側の出入り口Ｃを通って部屋から出る」動作として分類できる。
【００３３】
最後に、警報規則プロセッサ４８は、識別された動作を、一連の動作規則と比較する（ステップＳ１２４）。決定ブロックステップＳ１２６において、動作が公知の警報条件を規定する規則に適合した場合には、警報処理デバイスは、例えば、警報音、通話監視センターに警告メッセージを送信等の警報を起動できる（ステップＳ１２８）。決定ブロックステップＳ１２６に戻ると、動作が公知の警報条件に適合しない場合には、警報は起動されず、警報処理デバイス１２は、新しい縮小画像データセットを受信するためにルーチンの最初に戻る（ステップＳ１１４）。
【００３４】
例えば図５に記載された処理等の、警報処理デバイス１２によって実行される機能は、通常は標準化されておらず、個々の用途のためにカスタマイズされる。並行処理用の幾つかの限定された機会もあり得るが、通常は縮小データセットは、非常に多くのプログラム的な複雑性を有するシリアル処理方法が、カスタマイズされたモデリング及び分類アルゴリズムの取り扱いを与えることを可能にする。これらのステップは、警報処理デバイス１２におけるプロセッサ１８に課される計算の負荷を著しく低減するので、ドア及窓接触、受動型赤外線検知器、マイクロ波運動検知器、ガラスブレイクセンサ等の、監視レガシーセンサを含む従来の警報パネルの機能性のため、同一のプロセッサ１８を用いてもよい。
【００３５】
更に、警報処理デバイス１２は集中型にしてもよいため、例えば映像センサ、電磁気ドア及び窓センサ、運動検知器、音感知器等の複数のデバイスから収集されたデータは、対象及び事象分類、並びに挙動をモデル化するために用いられ得る。例えば、ドア又は窓接触からの警報信号の有無を視野内の対象によって与えられた危険レベルを決定を支援するために用いてもよい。複数の映像センサから収集された画像データは、対象分類、事象分類、及び行動モデルのデータベースを構築するために用いてもよい。複数の映像センサから実質的に同時に受信した画像を処理することによって、侵入検知システムは、実際の侵入をより正確に判断できる。例えば、同じ防護領域を異なる角度から見た複数の映像センサから得られたデータを組み合わせて、実際に起こった事象を明瞭に判断するために与えられる合成画像データセットを形成してもよい。更に、複数の映像センサから得られたデータは、必ずしも合成画像ではないが、より大きなデータベースに結合することができ、複数の映像視野において観察された動作によって規定された警報規則条件に基づいた警報条件が存在するか否かを判断するために、実質的に同時に処理するようにしてもよい。
【００３６】
本発明の例示的なシステム・アーキテクチャは、先行技術に優る多くの利点を示す。このアーキテクチャは、画像取得ソース付近の高い帯域幅のデータを用いた繰り返し処理の負担を課すことにより、端末デバイスに低い帯域幅通信を実行可能にする。より低い帯域幅通信は、端末デバイスはより少ないコストで電池電力を使用して操作できることを意味する。付加的な省力化は、高い並行処理及びハードウェア加速を提供するために使用したＡＳＩＣ又はＦＰＧＡによって端末デバイスにおいて得られる。
【００３７】
警報処理デバイスにおけるマイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、又はＤＳＰ等の柔軟な処理アーキテクチャを用いることによって、本発明は、高度にカスタマイズされた対象及び事象分類、行動モデリング、並びに警報規則処理アルゴリズムの設計を可能にする。この柔軟性はは、特定の適用における要求に順応するために、プログラム又はシステムファームウェアを容易に更新又は修正することを可能にする。
【００３８】
先行技術に優る本発明の他の利点は、映像センサにおいて収集された映像データが送信前に本質的に難読化されるので、無線送信中にデータが傍受されるおそれがなく、より高度のプライバシーが提供される。
【００３９】
当業者は、本発明は本明細書に開示されて上述した内容に限定されないことを理解するであろう。更に、上述において特に断らない限りは、全ての添付の図面は原寸に比例しているわけではないことに留意されたい。種々の変形例及び変更例は、上述の教示を考慮すれば、添付の請求項によってのみ限定された本発明の範囲及び要旨から逸脱することなく可能となる。
【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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【国際調査報告】
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