(57)【要約】【課題】階層符号化伝送方法において、伝送帯域を完全に利用している状況下におけても、重要期間の映像データに対する誤り訂正情報と高画質化情報といった付加情報を伝送することが可能な伝送方法を提供することを目的とする。【解決手段】階層符号化伝送方法において、送信端末が重要期間中の映像データに対する誤り訂正情報及び高画質化情報といった付加情報を生成し、非重要期間に特定の拡張階層の伝送帯域を抑制して付加情報を伝送するため、重要期間直前に伝送帯域を完全に使用していても重要期間の映像と対応する付加情報を伝送することが可能である。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影画像を画像領域ごとに分割し、各画像領域によって画質を変更する画像符号化方法であって、
撮影画像中の人物を検出し、
前記人物から前記撮像画像中の道路に向かって前記道路上に境界線を設定し、
前記境界線を境に、前記道路上にあって前記境界線に向かって移動体が走行してくる車線を表示している領域を高画質領域として符号化する、
ことを特徴とする、画像符号化方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像符号化方法であって、道路情報を予め記憶しておき、前記道路情報は、撮像画像中の車道領域を示す車道領域情報を含んでいることを特徴とする、画像符号化方法。
【請求項３】
請求項２に記載の画像符号化方法であって、道路情報は、車道領域の進行方向を示す進行方向情報を含むことを特徴とする、画像符号化方法。
【請求項４】
請求項１に記載の画像符号化方法であって、人物の移動方向を検出し、前記人物から道路に向かって前記人物の移動方向に前記道路上に境界線を設定することを特徴とする、画像符号化方法。
【請求項５】
請求項１に記載の画像符号化方法であって、境界線は、人物の位置から道路に向かって垂直に設定されることを特徴とする、画像符号化方法。
【請求項６】
請求項１に記載の画像符号化方法であって、前記高画質領域は、自動車の進行方向に境界線を一定距離越えた点まで設定する、ことを特徴とする画像符号化方法。
【請求項７】
請求項１に記載の画像符号化方法であって、前記高画質領域は、前記境界線に向かって移動体が走行してくる車線を表示している領域全体では無く、前記高画質領域に存在する移動体である、ことを特徴とする画像符号化方法。
【請求項８】
請求項１に記載の画像符号化方法であって、人物を複数人検出したとき、道路に沿って両端に位置する人物に対して境界線を設定し、各境界線に対して高画質領域を設定し、各高画質領域のＡＮＤ領域を改めて高画質領域とすることを特徴とする、画像符号化方法。
【請求項９】
画像を取り込む画像取込手段と、道路情報を取り込む道路情報取得手段と、画像から歩行者の位置検出をする歩行者検出手段と、画像の各画像領域の画質を設定する画質設定手段と、画像を符号化する画像符号化手段を備えた監視カメラ装置において、
前記画質設定手段は前記歩行者検出手段において得られる歩行者の位置及び人数に基づいて監視画像の各画像領域の画質を設定し、符号化手段において監視画像を符号化することを特徴とする画像符号化装置。
【請求項１０】
請求項１から８に記載の画像符号化方法を、コンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、道路際に設置されているカメラ装置で撮影した道路を横断する歩行者と走行中の自動車を含む監視画像を符号化する画像符号化装置及び画像符号化方法及び画像符号化プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
送信側でカメラ画像を符号化してネットワークへ伝送し、受信側で画像を復号して表示する監視システムでは、伝送帯域幅に制限がある。そのため、伝送帯域幅が狭い場合、撮影画像の情報量を大幅に削減して圧縮符号化する必要があり、受信側では劣化した監視画像を閲覧することになる。このような伝送帯域幅の制限に起因する監視画像の品質低下は、例えば、犯人の顔に関する特徴を抽出できない等の問題に直結し、監視効率の低下につながる。
【０００３】
そこで、画像中において情報価値の高い画像領域を抽出して部分的に高画質化する方法が既に提案されている（特許文献１参照）。特許文献１では、交通監視システムの目的の一つは交通規則の違反者や犯罪者を検出することであり、運転手や同乗者に関する歩行者情報が最も重要であるとし、監視画像中から自動車を抽出し、運転手や同乗者を部分的に高画質化して伝送する監視システムを提案している。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１１−２１５４８２号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、特許文献１では道路を横断する歩行者を考慮していないという課題があった。そのため、歩行者の監視を目的とした監視システムにおいては、歩行者に危害を与える可能性の低い自動車に対しても符号量を割り当てる恐れがあり、限られた伝送帯域幅を必ずしも有効に利用しているとはいえない。
【０００６】
本発明では、上記のような課題を鑑みたもので、歩行者と自動車を含む交通監視システムにおいて、道路を横断する歩行者にとって重要と考えられる画像領域を高画質化する、画像符号化方法及び画像符号化プログラム及び画像符号化装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決する為、本発明の画像符号化方法は、撮像画像を画像領域ごとに分割し、各画像領域によって符号化画質を変更する画像符号化方法であって、撮像画像中の人物を検出し、前記人物から道路に向かって前記道路上に境界線を設定し、前記境界線を境に、前記道路上にあり前記境界線に向かって移動体が走行してくる車線を表示している領域を高画質領域として符号化する、ことを特徴とする。これにより、歩行者に危害を与える可能性の低い移動体が存在する画像領域への符号量が抑制され、抑制された符号量は歩行者に危害を与える可能性の高い移動体が存在する画像領域へ割り当てられるため、伝送帯域幅の限られている監視システムにおいても、監視画像から自動車のナンバープレートや運転手等の抽出及び解析する上で、重要となる情報を損なう事の無い、効果的な画像の符号化及び伝送が可能となる。
【０００８】
さらに、道路情報を予め記憶しておき、前記道路情報は、撮像画像中の車道領域を示す車道領域情報を含んでいることを特徴とする。これにより、撮影画像から動的に車道領域を理解する必要が排されるため、画像認識等の演算量を削減することが可能となる。
【０００９】
またさらに、道路情報は、車道領域の進行方向を示す進行方向情報を含むことを特徴とする。これにより、撮影画像から動的に進行方向を理解する必要が排されるため、画像認識等の演算量を削減することが可能となる。また、車道領域の上流と下流が把握されるため、特定の画像領域に存在する移動体が歩行者に対して危害を与える可能性が有るか無いかを判断することが可能となる。
【００１０】
さらに、人物の移動方向を検出し、前記人物から道路に向かって前記人物の移動方向に前記道路上に境界線を設定することを特徴とする。これにより、人物が進むと予測される方向に基づいて高画質領域が設定されるため、境界線を道路に向かって垂直に設定する場合に比べて、確からしい高画質領域の設定が可能となる。
【００１１】
さらに、境界線は、人物の位置から道路に向かって垂直に設定されることを特徴とする。これにより、静止中の歩行者で、次に進むべき方向が判断不能な場合においても、境界線が設定されるため、高画質領域を設定することが可能となる。また、人物の移動方向を算出する必要が無いため、演算量を削減することが可能となる。
【００１２】
さらに、前記高画質領域は、自動車の進行方向に境界線を一定距離越えた地点まで設定される、ことを特徴とする。これにより、万が一、歩行者が移動体に撥ねられた場合においても、歩行者の状態を高画質化して伝送されるため、被害者の外傷検証や救急処置の的確な判断が可能となる。
【００１３】
さらに、前記高画質領域は、前記境界線に向かって移動体が走行してくる車線を表示している領域全体では無く、前記高画質領域に存在する移動体である、ことを特徴とする。これにより、移動体が走行してくる車線を表示している領域全体に割り当てられていた符号量が移動体そのものに限定して割り当てられるため、領域全体を高画質化する場合に比べて、より、無駄の無い符号量の割り当てが可能となる。
【００１４】
さらに、人物を複数人検出したとき、道路に沿って両端に位置する人物に対して境界線を設定し、各境界線に対して高画質領域を設定し、各高画質領域のＡＮＤ領域を改めて高画質領域とすることを特徴とする。これにより、人物が複数人存在する場合においても、監視画像から自動車のナンバープレートや運転手等の抽出及び解析する上で、重要となる情報を損なう事の無い、効果的な画像の符号化及び伝送が可能となる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の画像符号化方法について、図面に基づいて実施形態を説明する。
【００１６】
図１は、本発明の実施形態における監視カメラ装置の利用形態の一例を示している。１００は監視カメラ装置、１０１は歩行者、１０２は自動車である。監視カメラ装置１００は道路際に設置されており、道路を横断する歩行者１０１及び道路を通過する自動車１０２を撮影する。
【００１７】
図２は、本発明の実施形態におけるネットワークを含む利用形態の一例を示している。２００は監視カメラ装置、２０１はネットワーク、２０２は表示装置、２０３は画像蓄積装置である。監視カメラ装置２００で監視画像を圧縮符号化してネットワーク２０１へ送信し、表示装置２０２で画像を復号化して表示する。
【００１８】
ここで、監視画像の送信先は表示装置２０２に限るものではなく、例えば、監視画像を蓄積する画像蓄積装置２０３であっても良い。
【００１９】
図３は、本発明の実施形態における監視カメラ装置の機能ブロックを示している。３００は画像取込手段、３０１は画像記録領域、３０２は道路情報取込手段、３０３は車道領域記録手段、３０４は進行方向記録手段、３０５は道路情報記録領域、３０６は歩行者検出手段、３０７は画質設定手段、３０８は画像符号化手段、３０９は画像送信手段である。
【００２０】
以上のように構成された監視カメラ装置について、以下において、その動作を説明する。
【００２１】
まず、監視カメラ装置の設置時に道路情報取込手段３０２において、ユーザーが設定する道路情報を取得し、道路情報記録領域３０５へ蓄積する。道路情報とは、監視画像中の車道領域と進行方向に関する情報であり、道路のジオメトリが変更される度に設定する。
【００２２】
次に、運用時の動作に関して説明する。
【００２３】
まず、画像取込手段３００において、ＣＣＤ等の撮像装置より監視画像を取り込み、画像記録領域３０１へ一旦蓄積する。
【００２４】
次に、歩行者検出手段３０６において、蓄積された監視画像から歩行者の検出を行う。歩行者の検出が確認された場合、歩行者の位置に関する情報を抽出し、実施の形態によっては、歩行者の進行方向に関する情報も抽出する。
【００２５】
次に、画質設定手段３０７において、歩行者検出手段３０６で算出した歩行者の位置と道路情報記録領域３０５に蓄積されている道路情報に基づいて重要な画像領域を設定し、高画質領域と低画質領域とに分類する。そして、各領域に設定された画質に基づいて符号化パラメータを決定する。
【００２６】
最後に、画像符号化手段３０８において、監視画像を圧縮符号化し、パケット送信手段３０９からパケット形式に変換してネットワークへ送信する。
【００２７】
ここで、道路情報取込手段３０２は必須の機能ブロックでは無い。画像記録領域３０１に蓄積されている画像に対して自動車抽出技術（特許文献）を適用し、通過領域記録手段３０３及び進行方向記録手段３０４にて車道領域及び進行方向を動的に算出して設定しても良い。
【００２８】
次に、本発明の実施形態に係る監視カメラ装置の動作の概略について説明する。動作の概略は、監視カメラ装置の設置時と運用時とで大きく異なるため、以下では、２つに分けて説明する。
【００２９】
まず、監視カメラ装置の設置時の初期設定に関して説明する。この初期設定ではユーザーが道路情報を設定する。本発明における道路情報とは、監視画像（撮影画像）中の車道領域及び進行方向に関する情報を指し、設定方法としては、例えば、ユーザーが監視画像を実際に閲覧し、マウス等のインターフェース機器により車道領域を指定する。そして、指定した車道領域に対して進行方向の情報を割り当てる。
【００３０】
以下において、道路情報を詳しく説明する。
【００３１】
図４は、本発明の実施形態における道路領域の情報の一例を示し、監視画像を複数ブロックに分割している。各ブロック中に示される数字の対「（行番号、列番号）」は各ブロックの位置を示すアドレスである。個々のブロックは圧縮符号化時の画質の設定が可能な最小のブロックから構成されるもので、ＪＰＥＧやＭＰＥＧにおけるマクロブロックの集合体に相当する。
【００３２】
図５は、本発明の実施形態における進行方向の情報の一例を示している。図５の対象ブロックは、図４の車道領域の各ブロックに相当する。それぞれの対象ブロックは、自ブロックに対して上下左右に位置するブロックとの進行方向に関する相対的な関係を属性値として持っている。属性値は０〜２の値を取り、０は非車道領域ブロック（この例では、センターラインも含んでいる）、１は対象ブロックに対して進行方向の上流に相当するブロック、２は対象ブロックに対して進行方向の下流に相当するブロックをそれぞれ示している。この属性値を随時参照して行くことで、車道領域の進行方向を判断することができる。
【００３３】
次に、運用時の動作の流れについて説明する。
【００３４】
図６は、本発明の実施形態における監視カメラの動作概略を示すフローチャートである。大略して、ステップ６００の画像の取得ステップ、ステップ６０１の画像の符号化ステップ、ステップ６０２の画像の送信ステップの３つの処理ステップから構成される。
【００３５】
以下において、その動作を説明する。
【００３６】
まず、ステップ６００の画像の取得ステップにおいて、ＣＣＤ等の撮像手段により撮影された所定の監視領域を含む画像データを取り込む。
【００３７】
次に、ステップ６０１の画像の符号化ステップにおいて、歩行者の位置に基づき、歩行者に危害を与える可能性の高い自動車が存在する画像領域を高画質化し、歩行者に危害を与える可能性の低い自動車が存在する画像領域を低画質化して圧縮符号化する。
【００３８】
そして最後に、ステップ６０２の画像の送信ステップにおいて、符号化された監視画像をパケット形式に変換し、ネットワークへ送信する。
【００３９】
以上が、本発明の実施形態における運用時の監視カメラ装置の動作の概略である。
【００４０】
次に、ステップ６０１の監視画像の符号化ステップについて、更に詳細に説明する。
【００４１】
図７は、図６のステップ６０１の監視画像の符号化ステップを説明するフローチャートを示している。
【００４２】
まず、ステップ７００の歩行者の検出ステップにおいて、監視画像から道路を横断しようとしている歩行者を検出する。歩行者の検出は、形状検出技術により歩行者の頭部を抽出することでなされる（例えば、ＨｅａｄＦｉｎｄｅｒ：フレーム間差分をベースにした人物追跡、馬場功淳、大橋健、乃万司、松尾英明、江島俊朗、画像センシングシンポジウム２０００、ｐｐ３２９−３３４、２０００参照）。
【００４３】
ここで、歩行者の検出は、特定の方法に限定するものでは無く、人感センサ等のセンサ機器を用いて行なっても良い。
【００４４】
歩行者がいた場合はステップ７０１へ移行し、歩行者がいなかった場合はステップ７０８へ移行する。
【００４５】
以下では、歩行者がいた場合について説明する。
【００４６】
まず、ステップ７０１の人数の確認ステップにおいて、道路を横断しようとしている歩行者の人数を確認する。人数の確認は、形状検出技術により歩行者の頭部をカウントすることでなされる（例えば、ＨｅａｄＦｉｎｄｅｒ：フレーム間差分をベースにした人物追跡、馬場功淳、大橋健、乃万司、松尾英明、江島俊朗、画像センシングシンポジウム２０００、ｐｐ３２９−３３４、２０００参照）。
【００４７】
ここで、人数の確認は、特定の方法に限定するものでは無く、人感センサ等のセンサ機器を用いて行なっても良い。
【００４８】
歩行者が１人の場合はステップ７０２へ移行し、歩行者が２人以上の場合はステップ７０４へ移行する。
【００４９】
以下では、歩行者が１人の場合について説明する。
【００５０】
まず、ステップ７０２の境界線の設定ステップにおいて、検出された歩行者が横断すると思われる経路を示す境界線を決定する。具体的には、図４で歩行者が存在するブロック（歩行者ブロックと表記）に関して最も近傍に位置する道路領域のブロック（最近傍ブロックと表記）を抽出する。そして、抽出した歩行者ブロックと最近傍ブロックの中心を直線で結ぶ。本発明では、この直線を境界線と呼んでいる。
【００５１】
ここで、フレームとフレームの差分情報から歩行者が進むと予測される動きベクトルを境界線として利用しても良い。
【００５２】
図９は、歩行者が１人の場合の境界線の一例を示している。図９の例では、歩行者が道路に対して直交するように横断している。この場合、ステップ７０２で設定する境界線は図９の点線９０１に相当する。
【００５３】
次に、ステップ７０３の各領域の画質の設定ステップにおいて、境界線に基づいて重要な画像領域を設定し、高画質領域と低画質領域とに分類する。
【００５４】
ここで、本発明で定義している情報価値の高い重要な画像領域の定義について説明する。本発明では、画像領域の重要度を歩行者に対して危害を与える可能性の高い自動車が存在するか否かにより判定され、特定の歩行者に対して自動車が通過する前の車道領域は、車線の進行方向に基づいて自動車が前進してくることを考慮すると、歩行者に対して危険性が高い領域、つまり、情報価値が高い領域と判定され、逆に、通過した後の車道領域は、歩行者に対して危険性が低い領域、つまり、情報価値が低い領域と判定される。
【００５５】
図１０は、歩行者が１人の場合の高画質領域の一例を示している。図１０の例では、歩行者が道路に対して直交するように横断している。この場合、歩行者に対して危害を与える可能性のある自動車が存在する領域、つまり、高画質領域は図１０の領域１０００に相当する。尚、図１０の領域１００１及び領域１００２は低画質領域に相当する。
【００５６】
以上が、歩行者が１人の場合の動作の流れである。
【００５７】
次に、歩行者が２人以上の場合について説明する。
【００５８】
まず、ステップ７０４の境界線の設定ステップにおいて、検出した歩行者が横断すると思われる経路を示す境界線を決定する。境界線の設定方法はステップ７０２と同様であるが、ステップ７０４では、車道に関して両端に位置する歩行者の境界線を求める点が異なる。つまり、人数の大小に関わらず、２本の境界線を求めることになる。
【００５９】
図１１は、歩行者が２人以上の場合の境界線の一例を示している。図１１の例では、歩行者が３人おり、各々の歩行者が道路に対して直交するように横断している。この場合、ステップ７０４で設定する境界線は図１１の２本の点線１１０１と点線１１０２に相当する。
【００６０】
次に、ステップ７０５の各領域の画質の設定ステップにおいて、取り込んだ監視画像に対して重要な画像領域を設定する。処理内容はステップ７０３と同様であるので省略する。
【００６１】
次に、ステップ７０６の設定完了の確認ステップにおいて、画質の設定が完了しているか確認する。
【００６２】
設定が完了している場合、ステップ７０７へ移行し、設定が未完了の場合、ステップ７０５へ移行する。
【００６３】
設定完了後、ステップ７０７の領域の融合ステップにおいて、ステップ７０４〜ステップ７０７で設定した２つの領域を統合する。高画質領域に関しては２つの高画質領域のＡＮＤ領域を改めて高画質領域と設定し、低画質領域に関しては２つの低画質領域のＯＲ領域を改めて低画質領域と設定する。
【００６４】
図１２は、歩行者が２人以上の場合の高画質領域のＡＮＤ領域の一例を示している。図１２の例では、歩行者が３人おり、各々の歩行者が道路に対して直交するように横断している。図１２では、領域１２００が高画質領域のＡＮＤ領域に相当する。
【００６５】
以上が、歩行者が２人以上の場合の動作の流れである。
【００６６】
次に、ステップ７０８の符号化パラメータの設定ステップにおいて、ステップ７０１〜ステップ７０７で設定した各領域の画質に基づいて符号化パラメータを設定する。画質は各マクロブロックが持つ量子化スケールにより決定され、高画質領域に属するマクロブロックの量子化スケールを小さくし、低画質領域に属するマクロブロックの量子化スケールを大きくする。
【００６７】
最後に、ステップ７０９の符号化ステップにおいて、ステップ７０８で設定した符号化パラメータを用いて監視画像の符号化を行なう。
【００６８】
以上が、本発明の実施形態におけるステップ６０２の監視画像の符号化ステップに関する動作の詳細である。
【００６９】
次に、ステップ７０３及びステップ７０５の監視画像の符号化ステップについて、更に詳細に説明する。
【００７０】
図８は、図７のステップ７０３及びステップ７０５の各領域の画質の設定ステップを説明するフローチャートである。
【００７１】
まず、ステップ８００の道路情報の読み出しステップにおいて、ユーザーにより初期設定された道路情報を道路情報記録領域３０６より読み出す。前述の通り、道路情報は自動車の通過領域及び進行方向に関する情報であり、図４及び図５に相当するものである。
【００７２】
次に、ステップ８０１の高画質領域の設定ステップにおいて、ステップ７０２及びステップ７０４で設定した境界線とステップ８００で取得した道路情報に基づいて、高画質領域の探索を行なう。高画質領域は、前述の通り、歩行者に対して危害を与える可能性の高い自動車が存在する領域に相当し、歩行者に対して設定した境界線を基準にして、進行方向の上流に相当するブロックを図５に示す進行方向テーブルに基づいて辿って行けば良い。例えば、図４の（１、２）が境界線上のブロックであるとすると、（１，２）に対する上流ブロックは進行方向テーブルから（１，１）であることが分かるので、（１，１）を高画質領域と設定する。更に、（１，１）に対する上流ブロックは進行方向テーブルから（１，０）であることが分かるので、（１，０）を高画質領域と設定する。以上を繰り返し、上流ブロックが存在しなくなった段階で探索を終了すれば良い。
【００７３】
ここで、探索開始ブロックを境界線上に位置するブロックとしたが、歩行者が事故にあった場合等を考え、境界線から一定距離、下流に進めたブロックを探索開始ブロックとしても良い。また、下流に進めるブロック数は車道領域を走行する自動車の速度に応じて設定しても良い。
【００７４】
また、探索終了条件は上流ブロックが存在しなくなった段階で終了する必要はなく、任意のブロックで終了しても良い。
【００７５】
また、高画質領域に属するブロック全てを高画質領域として設定する必要はなく、自動車等の特定のオブジェクトに対してのみ設定しても良い。
【００７６】
次に、ステップ８０２の低画質領域の設定ステップにおいて、ステップ７０２及びステップ７０４で設定した境界線とステップ８００で取得した道路情報に基づいて、低画質領域の探索を行なう。このステップは、歩行者に対して設定した境界線を基準にして自動車が進む下流ブロックの探索を行なう。具体的な手順は、ステップ８０２と同様であるので、省略する。
【００７７】
以上の実施形態では、歩行者を対象とした監視形態を取り上げたが、本発明は歩行者に限定するものではなく、自転車や車椅子に乗っている人物に対しても適用可能である。
【００７８】
また、以上の実施形態では、道路を走行するものとして自動車を例に取り上げたが、本発明は自動車に限定するものではなく、自動二輪を含めた全ての移動体に対しても適用可能である。
【００７９】
また、以上の実施形態では、圧縮符号化方法としてＪＰＥＧやＭＰＥＧを例に取り上げたが、本発明はＪＰＥＧやＭＰＥＧに限定するものではなく、動き補償や量子化を行なう他の類似の圧縮符号化方法にも適用可能である。
【００８０】
以上に説明した動作により、歩行者に危害を与える可能性の低い自動車が存在する画像領域への符号量を抑制し、抑制した符号量を歩行者に危害を与える可能性の高い自動車が存在する画像領域へ割り当てることが可能となるため、監視画像から自動車のナンバープレートや運転手等の抽出及び解析の精度向上が可能となる。
【００８１】
【発明の効果】
本発明に係る画像符号化方法は、道路を横断する歩行者に対して危害を与える可能性の高い移動体（自動車等）が存在する領域を歩行者監視の上で重要な画像領域と捉え、歩行者に対して通過する前の車道領域を高画質化し、通過した後の車道領域を低画質化することで、伝送帯域幅が限られた監視システムにおいても、監視画像から自動車のナンバープレートや運転手等の抽出及び解析する上で、重要となる情報を損なう事の無い、効果的な画像の符号化及び伝送が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態における監視カメラ装置の利用形態の一例を示す図
【図２】本発明の実施形態におけるネットワークを含む利用形態の一例を示す図
【図３】本発明の実施形態における監視カメラ装置の機能ブロックを示す図
【図４】本発明の実施形態における道路領域の情報の一例を示す図
【図５】本発明の実施形態における進行方向の情報の一例を示す図
【図６】本発明の実施形態における監視カメラの概略動作を示すフローチャート
【図７】ステップ６０１の監視画像の符号化ステップを説明するフローチャート
【図８】ステップ７０３及びステップ７０５の各領域の画質の設定ステップを説明するフローチャート
【図９】歩行者が１人の場合の境界線の一例を示す図
【図１０】歩行者が１人の場合の高画質領域の一例を示す図
【図１１】歩行者が２人以上の場合の境界線の一例を示す図
【図１２】歩行者が２人以上の場合の高画質領域の一例の和領域を示す図
【符号の説明】
１００  監視カメラ
１０１  歩行者
１０２  自動車
２００  監視カメラ
２０１  ネットワーク
２０２  表示装置
２０３  画像蓄積装置
３００  画像取込手段
３０１  画像記憶領域
３０２  道路情報取込手段
３０３  車道領域記録手段
３０４  進行方向記録手段
３０５  道路情報記録領域
３０６  歩行者検出手段
３０７  画質設定手段
３０８  画像符号化手段
３０９  画像送信手段
１０００  高画質領域
１００１  低画質領域
１２００  高画質領域のＡＮＤ領域
【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】
2004320112.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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