(57)【要約】【課題】現在の監視映像から、画像記録のフレームレートを制御できる監視制御装置を提供する。【解決手段】監視制御装置１０１に、カメラ１０２で撮影された画像に対応する認識情報を学習結果に基づいて出力するニューラルネットワーク（ＮＷ）１１１と、この認識情報に基づいて制御を実施する制御手段１０８と、画像データを一時的に保存する短期記憶手段１０６と、この画像データを記録する記憶手段１０９とを設け、ＮＷが、画像とその画像で表された事象の緊急の程度との関係を学習して、カメラの画像に対応する緊急程度を認識し、制御手段が、ＮＷの認識情報により記憶手段に記録する画像データのフレームレートを制御する。不審者侵入等の高次の緊急事態発生時には、フレームレートを高くし、高画質でカメラ画像が保存され、強風によるガラスの振動などの緊急事態ではフレームレートを多少低くし、ある程度の画質でカメラ画像を保存する。【選択図】　　　図１
2004056473.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影手段で撮影された画像に対応する認識情報を学習結果に基づいて出力するニューラルネットワークと、
前記ニューラルネットワークから出力された前記認識情報に基づいて制御を実施する制御手段と、
前記撮影手段で撮影された画像の画像データを一時的に保存する短期記憶手段と、
前記短期記憶手段から転送された前記画像データを記録する記憶手段と
を備え、前記ニューラルネットワークは、学習用画像と前記画像で表された事象の緊急の程度との関係を学習して、前記撮影手段で撮影された画像に対応する緊急の程度を認識し、前記制御手段は、前記ニューラルネットワークから出力された前記認識情報に基づいて、前記短期記憶手段から前記記憶手段に転送される前記画像データのフレームレートを制御することを特徴とする監視制御装置。
【請求項２】
前記撮影手段で撮影された画像の画像データを格納する標準学習パターン格納手段を備え、前記ニューラルネットワークが、前記標準学習パターン格納手段に格納された前記画像データを教材に用いて、前記撮影手段で撮影された画像と前記画像で表された事象の緊急の程度との関係を再学習することを特徴とする請求項１に記載の監視制御装置。
【請求項３】
撮影手段で撮影された画像に対応する認識情報を学習結果に基づいて出力するニューラルネットワークと、
前記ニューラルネットワークから出力された前記認識情報に基づいて制御を実施する制御手段と
を備え、前記ニューラルネットワークは、学習用画像と前記撮影手段の制御内容との関係を学習して、前記撮影手段で撮影された画像に対応する前記撮影手段の制御内容を認識し、前記制御手段は、前記認識情報に基づいて、前記撮影手段を制御することを特徴とする監視制御装置。
【請求項４】
撮影手段で撮影された画像に対応する認識情報を学習結果に基づいて出力するニューラルネットワークと、
前記ニューラルネットワークから出力された前記認識情報に基づいて制御を実施する制御手段と
を備え、前記ニューラルネットワークは、学習用画像と前記画像を表示する表示手段との関係を学習して、前記撮影手段で撮影された画像に対応する表示手段を認識し、前記制御手段は、前記認識情報に基づいて、前記撮影手段で撮影された画像を表示する表示手段を選択することを特徴とする監視制御装置。
【請求項５】
撮影手段で撮影された画像に対応する認識情報を学習結果に基づいて出力するニューラルネットワークと、
前記ニューラルネットワークから出力された前記認識情報に基づいて制御を実施する制御手段と
を備え、前記ニューラルネットワークは、学習用画像と前記撮影手段の制御内容との関係を学習して、前記撮影手段で撮影された画像に対応する前記撮影手段の制御内容を認識する第１のニューラルネットワークと、学習用画像と前記画像を表示する表示手段との関係を学習して、前記撮影手段で撮影された画像に対応する表示手段を認識する第２のニューラルネットワークとを含み、前記制御手段は、前記第１のニューラルネットワークの認識情報に基づいて前記撮影手段を制御し、前記第２のニューラルネットワークの認識情報に基づいて前記撮影手段で撮影された画像を表示する表示手段を選択することを特徴とする監視制御装置。
【請求項６】
撮影手段で撮影された画像に対応する認識情報を学習結果に基づいて出力するニューラルネットワークと、
前記ニューラルネットワークから出力された前記認識情報に基づいて制御を実施する制御手段と、
前記撮影手段で撮影された画像の画像データを一時的に保存する短期記憶手段と、
前記短期記憶手段から転送された前記画像データを記録する記憶手段と
を備え、前記ニューラルネットワークは、学習用画像と前記撮影手段の制御内容との関係を学習して、前記撮影手段で撮影された画像に対応する前記撮影手段の制御内容を認識する第１のニューラルネットワークと、学習用画像と前記画像を表示する表示手段との関係を学習して、前記撮影手段で撮影された画像に対応する表示手段を認識する第２のニューラルネットワークと、学習用画像と前記画像で表された事象の緊急の程度との関係を学習して、前記撮影手段で撮影された画像に対応する緊急の程度を認識する第３のニューラルネットワークとを含み、前記制御手段は、前記第１のニューラルネットワークの前記認識情報に基づいて前記撮影手段を制御し、前記第２のニューラルネットワークの前記認識情報に基づいて前記撮影手段で撮影された画像を表示する表示手段を選択し、前記第３のニューラルネットワークの前記認識情報に基づいて前記短期記憶手段から前記記憶手段に転送される前記画像データのフレームレートを制御することを特徴とする監視制御装置。
【請求項７】
監視領域を撮影する撮影手段と、前記撮影手段で撮影された映像を表示する表示手段と、請求項１から請求項６のいずれかに記載の監視制御装置とを備えることを特徴とする監視システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、監視カメラを使用して所定の場所や地域を監視する監視システムと、その監視制御装置に関し、特に、現在のカメラ画像を基に、画像記録のフレームレートの制御やカメラ制御、モニタ制御などを可能にしたものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、監視システムでは、監視カメラの映像をモニタで表示し、また、この映像をＶＴＲやハードディスクなどに記録している。
特開２０００−２５３３９０号公報には、監視場所での異常事態の発生の有無に応じて監視カメラの映像の記録を制御する監視記録装置が記載されている。この装置は、監視カメラの画像を認識する画像認識手段を備えており、異常が発生していない通常時には、監視カメラの画像が低フレームレート且つ低画質で記録され、画像認識手段が侵入者等を検出すると、フレームレートを上げて、監視カメラの画像が高画質で記録される。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、この従来の監視記録装置では、通常時及び緊急事態発生時の記録フレームレートが予め設定されており、そのフレームレートでしか画像データを保存することができない。
実際には、緊急事態にも種々のレベルや種類があり、例えば、不審者が侵入したときのように高次の緊急事態から、強風でガラスが振動しているときのように低次の事態まで存在する。監視システムでは、不審者が侵入した場合には、フレームレートをより高くして、より高画質の画像を保存し、一方、強風でガラスが振動している場合には、フレームレートを多少低くして、ある程度の画質の画像を保存する、と言うように、緊急事態の程度に応じて画像記録を制御することが求められる。
【０００４】
また、監視システムでは、強風でガラスが振動している場合はカメラを固定して撮影を続けても良いが、不審者が侵入した場合には、不審者をカメラで追跡するカメラ制御が必要となる。
また、不審者が侵入したときの映像は警備部門のモニタに送り、強風でガラスが振動しているときの映像は建物管理部門のモニタに送る、と云ったモニタ選択の制御も必要になる。
【０００５】
本発明は、こうした従来の課題を解決するものであり、現在の監視映像から、画像記録のフレームレートを制御したり、カメラ制御やモニタ制御を実施することができる監視制御装置を提供し、また、この監視制御装置を用いた監視システムを提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
そこで、本発明では、監視制御装置に、撮影手段で撮影された画像に対応する認識情報を学習結果に基づいて出力するニューラルネットワークと、ニューラルネットワークから出力された認識情報に基づいて制御を実施する制御手段と、撮影手段で撮影された画像の画像データを一時的に保存する短期記憶手段と、短期記憶手段から転送された画像データを記録する記憶手段とを設け、ニューラルネットワークが、学習用画像とその画像で表された事象の緊急の程度との関係を学習して、撮影手段で撮影された画像に対応する緊急の程度を認識し、制御手段が、ニューラルネットワークから出力された認識情報に基づいて、短期記憶手段から記憶手段に転送される画像データのフレームレートを制御するようにしている。
この構成により、不審者の侵入などの高次の緊急事態が発生した時には、よりフレームレートを高くし、より高画質でカメラ画像が保存され、また、強風によるガラスの振動などの低次の緊急事態が発生した時には、フレームレートを多少低くし、ある程度の画質でカメラ画像が保存される。
【０００７】
また、監視制御装置に、撮影手段で撮影された画像に対応する認識情報を学習結果に基づいて出力するニューラルネットワークと、ニューラルネットワークから出力された認識情報に基づいて制御を実施する制御手段とを設け、ニューラルネットワークは、学習用画像と撮影手段の制御内容との関係を学習して、撮影手段で撮影された画像に対応するこの撮影手段の制御内容を認識し、制御手段は、この認識情報に基づいて、撮影手段を制御するようにしている。
この構成により、ユーザがコントローラからカメラを制御しなくても、例えば、現在のカメラ画像に不審者が映っていれば、不審者を追尾するカメラ制御が自動的に行われる。
【０００８】
また、監視制御装置に、撮影手段で撮影された画像に対応する認識情報を学習結果に基づいて出力するニューラルネットワークと、ニューラルネットワークから出力された認識情報に基づいて制御を実施する制御手段とを設け、ニューラルネットワークは、学習用画像とこの画像を表示する表示手段との関係を学習して、撮影手段で撮影された画像に対応する表示手段を認識し、制御手段は、この認識情報に基づいて、撮影手段で撮影された画像を表示する表示手段を選択するようにしている。
この構成により、ユーザがコントローラからモニタを選択しなくても、現在のカメラ画像から、その画像を表示するに相応しいモニタが選択され、そのモニタに画像データが伝送される。
【０００９】
また、本発明では、前述するカメラ制御を行う構成と、モニタの選択制御を行う構成とを組み合わせて監視制御装置を構成し、また、それに、前述する記録画像のフレームレートを制御する構成をさらに組み合わせて監視制御装置を構成している。
この組み合わせた監視制御装置では、組み合わされた複数の構成のそれぞれの動作が可能である。
【００１０】
また、本発明では、これらの監視制御装置と、監視領域を撮影する撮影手段と、撮影手段で撮影された映像を表示する表示手段とで監視システムを構成している。
この監視システムでは、監視制御装置の作用により、撮影手段が撮影する現在のカメラ画像に応じて、画像記録やカメラ制御、モニタ制御の処理を自動的に切り替えることができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態では、緊急事態の程度に応じて監視画像データの記録を制御する監視システムの監視制御装置について説明する。
この監視システムは、図１に示すように、動画像を撮像し、アナログ画像データを出力するカメラ１０２と、動画像を表示するモニタ１０３と、カメラ１０２で撮影された監視画像データを記録し、モニタ１０３に出力する監視制御装置１０１と、カメラ１０２で取り扱うデータフォーマット（アナログデータ）から監視制御装置１０１内で取り扱うデータフォーマット（ディジタルデータ）に変換するＡ／Ｄ変換機１０４と、監視制御装置１０１内で取り扱うデータフォーマット（ディジタルデータ）からモニタ１０３で取り扱うデータフォーマット（アナログデータ）に変換するＤ／Ａ変換機１０５とを備えている。
【００１２】
監視制御装置１０１は、Ｄ／Ａ変換機１０５で変換された画像データを時間インデックスと共に一時的に保存し、保存したデータを特定のフレームレートで出力する短期記憶部１０６と、カメラ１０２から入力する画像データの特徴を抽出して認識作用を行う情報認識部１０７と、フレームレートの決定や、ユーザが操作するコントローラ（不図示）の制御、演算、送受などの処理を行う制御回路１０８と、画像データや情報データなどを記録する、ハードディスク、ディジタルビデオディスクなどから成る記録装置１０９とを備えており、情報認識部１０７は、入力された情報から特定の時間的、空間的構造を持つ情報の特徴を抽出し、認識するニューラルネットワーク１１１と、ニューラルネットワーク１１０が認識し易いように、ニューラルネットワーク１１１に入力する画像データに例えば特定のスペクトルを強調したり抑圧したりする処理を行う前処理部１１０と、以前までの監視制御装置１０１で起こり得た緊急事態のカメラ画像を保存した学習用画像データのパターン群と、その保存した学習用画像データの緊急事態の程度、頻度を表す教師信号のパターン群とを格納している標準学習パターン格納部１１２とを備えている。
【００１３】
次に、この監視制御装置１０１の動作について説明する。
まず、監視制御装置１０１の制御動作を行う前に、ニューラルネットワーク１１１に緊急事態の程度について学習させる必要がある。ニューラルネットワーク１１１の学習は、標準学習パターン格納部１１２に保存された学習用画像データのパターン群と、教師信号のパターン群とを用いて行われる。図１では、この学習におけるデータの流れを二重線の矢印で示している。
【００１４】
学習用画像データは、前処理部１１０で前処理されてニューラルネットワーク１１１に入力する。その学習用画像データのパターンが高次の緊急事態であるならば、フレームレートが高くなるような教師信号パターンを標準学習パターン格納部１１２からニューラルネットワーク１１１に入力し、その学習用画像データのパターンが低次の緊急事態であるならば、フレームレートが高次の緊急事態に比べて多少低い値になるような教師信号パターンをニューラルネットワーク１１１に入力し、また、学習用画像データが通常時のパターンであるならば、フレームレートが低次の緊急事態よりもさらに低い値になるような教師信号パターンをニューラルネットワーク１１１に入力して、各学習用画像データに対応して該当する教師信号が得られるようにニューラルネットワーク１１１の結合荷重を変化させ、この学習を繰り返し行う。
【００１５】
カメラ１０２が、撮像した画像（動画像）を出力すると、Ａ／Ｄ変換機１０４は、その画像を監視制御装置１０１で取り扱う画像データフォーマット（ディジタルデータ）にＡ／Ｄ変換する。変換された画像データは、短期記憶部１０６に時間インデックスと共にカメラ１０２の出力画像の高いフレームレートで一時的に保存される。
【００１６】
図２は、短期記憶部１０６に保存された画像データと時間インデックスとの例を示している。ここでは短期記憶領域に画像データが保存され、時間インデックスは日付と短期記憶領域のアドレス番号との組で保存されている。
また、Ａ／Ｄ変換された画像データは前処理部１１０にも入力し、前処理部１１０は、ニューラルネットワーク１１１が高い認識率を持つように、この画像データに対して、例えば、特定のスペクトルを強調したり、または抑圧したりしてスペクトルパワーを平坦化する処理などを行う。前処理部１１０で処理された画像データはニューラルネットワーク１１１に入力する。
学習が済んでいるニューラルネットワーク１１１は、入力された情報から特定の時間的、空間的構造の特徴を抽出し、既に学習した内容から、どの程度の緊急事態であるかを認識する。
【００１７】
制御回路１０８は、学習済ニューラルネットワーク１１１が認識した緊急事態の程度に応じてフレームレートを決定し、短期記憶部１０６に対し、画像データを特定する時間インデックスとフレームレートとを指定して、記憶装置１０９への画像データの保存を指示する制御命令を送る。短期記憶部１０６は、この制御命令に従って、指定された画像データを、指定されたフレームレートで記憶装置１０９に保存する。また、記録装置１０９に保存する画像データに対して、記録時に圧縮し、読み出し時に伸張する処理を施すようにしてもよい。
【００１８】
このように、第１の実施形態の監視制御装置は、ニューラルネットワークを用いて、発生した緊急事態のレベルを認識し、そのレベルに応じたフレームレートで画像を保存する。
その結果、不審者侵入などの高次の緊急事態発生時には、よりフレームレートを高くし、より高画質で動画像が保存され、強風によるガラスの振動などの低次の緊急事態発生時には、フレームレートを多少低くし、ある程度の画質で動画像が保存される。
【００１９】
（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態における監視制御装置は、運用中にカメラから入力した画像データを保存し、この画像を用いて再学習を行う。
この監視制御装置は、図３に示すように、情報認識部３０７が、前処理部３１０、ニューラルネットワーク３１２及び標準学習パターン格納部３１４の他に、前処理部３１０への入力先を標準学習パターン格納部３１４またはＡ／Ｄ変換機３０４に切り替える入力変換スイッチ３１１と、ニューラルネットワーク３１２の接続先を標準学習パターン格納部３１４または制御回路３０８に切り替える出力変換スイッチ３１３とを備えており、また、運用中にＡ／Ｄ変換機３０４から前処理部３１０に入力する画像データは、標準学習パターン格納部３１４にも保存される。その他の構成は第１の実施形態（図１）と変わりがない。
【００２０】
次に、この監視制御装置３０１の動作について説明する。
まず、監視制御装置３０１の運用前に、入力変換スイッチ３１１及び出力変換スイッチ３１３を標準学習パターン格納部３１４に接続し、第１の実施形態と同様に、ニューラルネットワーク３１２による、緊急事態の程度についての学習が行われる。
この初期学習が終了して監視制御装置３０１の運用を開始するが、運用開始後、カメラ３０２の画像により監視を行う通常監視動作と、通常監視動作の監視内容によって学習を再び行う再学習動作とを実行する。
【００２１】
通常監視動作の場合には、入力切替スイッチ３１１がＡ／Ｄ変換機３０４に接続され、出力切替スイッチ３１３が制御回路３０８に接続され、第１の実施形態と同様の動作が行われる。このとき、前処理部３１０へ入力する画像データは標準学習パターン格納部３１４で保存される。
再学習動作の場合には、入力切替スイッチ３１１及び出力切替スイッチ３１３が標準学習パターン格納部３１４に接続され、ニューラルネットワーク３１２の再学習が行われる。この再学習では、通常監視動作中に標準学習パターン格納部３１４に保存された画像データパターンを前処理部３１０を介してニューラルネットワーク３１２に入力し、このときの教師信号として、その画像データパターンが通常監視動作中に標準学習パターン格納部３１４に多く保存されているときは、フレームレートをより高くする教師信号をニューラルネットワーク３１２に入力し、逆に、通常監視動作中に標準学習パターン格納部３１４で保存された数が少なければ、フレームレートをより低くする教師信号をニューラルネットワーク３１２に入力して、学習を行わせる。
通常監視動作と再学習動作との切替のタイミングは、カメラ３０２で捉えた緊急事態発生の頻度が高ければ、切替の頻度を高くして、頻繁に再学習を行わせ、緊急事態発生の頻度が低ければ、切替の頻度を低くする。
【００２２】
このように、本発明の第２の実施形態の監視制御装置は、第１の実施形態で説明した通常監視動作以外に、運用中のカメラから入力した情報を用いて再学習を実行する。そのため、第１の実施形態では、フレームレートは運用前の学習でしか決定することが出来なかったが、この監視制御装置では、運用中にカメラを置いた場所場所で起こりやすい緊急事態を学習させ、緊急事態の頻度が高いものに対してはより高いフレームレートで、まったく起きない緊急事態に対してはより低いフレームレートで動画像を記録するように設定することができる。即ち、監視中の場所における緊急事態の発生傾向に対応させて、その緊急事態を記録するフレームレートを自律的に設定することができる。
【００２３】
（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態における監視制御装置は、現在のカメラ画像に基づいてカメラの動きを自動制御する。
この監視システムは、図４に示すように、動画像を撮像するカメラ４０２と、カメラ４０２で撮像された画像データをディジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換機４０３と、カメラ４０２の制御命令を生成する監視制御装置４０１とを備えており、監視制御装置４０１は、学習結果に基づいて入力画像データからどのようなカメラ制御を行うかを認識するニューラルネットワーク４０５と、ニューラルネットワーク４０５に入力する画像データの前処理を行う前処理部４０４と、監視制御装置４０１に入力した過去のカメラ画像の特徴を保存した学習用画像データのパターン群とその学習用画像データに対応する教師信号のパターン群とが格納された標準学習パターン格納部４０７と、ニューラルネットワーク４０５の認識結果を基にカメラ４０２の制御命令を生成してカメラ４０２に送信する制御回路４０６とを備えている。
【００２４】
カメラ４０２の制御命令では、カメラの位置や向き、ズーム、光量、フォーカスなどが指定され、標準学習パターン格納部４０７には、教師信号として、学習用画像データに対応して、カメラの位置や向き、ズーム、光量、フォーカスなどを設定する信号が格納される。
【００２５】
次に、この監視制御装置４０１の動作について説明する。
まず、監視制御装置４０１の運用前に、ニューラルネットワーク４０５に、カメラ４０２の映像によってどのようなカメラ制御を行うかを学習させる必要がある。
この学習では、標準学習パターン格納部４０５に保持された、過去のカメラ画像の特徴を保存した学習用画像データパターンをニューラルネットワーク４０５に入力し、その学習用画像データパターンが入力されたときにどのようなカメラの制御命令を出すかを決定する教師パターンを用いて、ニューラルネットワーク４０５の結合荷重を変化させる学習を繰り返し行う。
カメラ４０２、Ａ／Ｄ変換機４０３、前処理部４０４の動作は第１の実施形態と同じである。
【００２６】
ニューラルネットワーク４０５の学習が終了し、カメラ４０２の現在の映像が監視制御装置４０１に入力すると、学習済ニューラルネットワーク４０５は、前処理部４０４で処理された画像データによりどのようなカメラ制御をするかの認識を行う。制御回路４０６は、学習済ニューラルネットワーク４０５の認識結果に基づいて、カメラ４０２の制御命令を生成してカメラ４０２に送信する。
【００２７】
このように、本発明の第３の実施形態における監視制御装置では、ニューラルネットワークに、カメラの画像からカメラの制御を学習させているため、ユーザがコントローラからカメラを制御しなくても、現在のカメラ画像から不審者を追尾するようにカメラの向きやズームなどを自動的に制御することができる。
【００２８】
（第４の実施形態）
本発明の第４の実施形態における監視制御装置は、現在のカメラ画像に基づいてモニタへの映像出力を自動制御する。
この監視システムは、図５に示すように、動画像を撮像するカメラ５０２と、カメラ５０２で撮像された画像データをディジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換機５０４と、動画像を表示するモニタ５０３と、入力するディジタルデータをアナログデータに変換してモニタ５０３に出力するＤ／Ａ変換機５０５と、カメラ画像の出力先モニタを選択する監視制御装置５０１とを備えており、監視制御装置５０１は、学習結果に基づいてカメラ画像をどのモニタ５０３に出力させるかなどを決定するニューラルネットワーク５０７と、ニューラルネットワーク４０５に入力する画像データの前処理を行う前処理部５０６と、監視制御装置５０１に入力した過去のカメラ画像の特徴を保存した学習用画像データのパターン群とその学習用画像データに対応する教師信号のパターン群とが格納された標準学習パターン格納部５０９と、ニューラルネットワーク５０７の認識結果を基にモニタ選択制御信号を送信する制御回路５０８とを備えている。
この標準学習パターン格納部５０９には、教師信号として、学習用画像データに対応して、その学習用画像データの出力先のモニタ５０３を指定する信号が格納される。
【００２９】
次に、この監視制御装置５０１の動作について説明する。
まず、監視制御装置５０１の運用前に、ニューラルネットワーク５０７に、カメラ５０２の映像に応じて、そのカメラ画像をどのようなモニタ５０３に出力させるかを学習させる必要がある。
【００３０】
この学習では、標準学習パターン格納部５０９に保持された、過去のカメラ画像の特徴を保存した学習用画像データパターンをニューラルネットワーク５０７に入力し、その学習用画像データパターンが入力されたときの出力先モニタを指定する教師信号パターンを用いて、ニューラルネットワーク５０７の結合荷重を変化させ、この学習を繰り返し行う。
カメラ５０２、Ａ／Ｄ変換機５０４、前処理部５０６の動作は第１の実施形態と同じである。
【００３１】
ニューラルネットワーク５０７の学習が終了し、カメラ５０２の現在の映像が監視制御装置５０１に入力すると、学習済ニューラルネットワーク５０７は、前処理部５０６で処理された画像データをどのモニタに出力すべきかを認識する。制御回路５０８は、学習済ニューラルネットワーク５０７の認識結果に基づいてモニタ５０３を選択し、Ｄ／Ａ変換機５０３を通じて、該当するモニタ５０３にカメラ画像を出力する。
【００３２】
このように、本発明の第４の実施形態における監視制御装置では、ニューラルネットワークに、カメラの画像からそのカメラ画像の送信先モニタを選択するモニタ制御を学習させているため、ユーザ自身がコントローラでモニタ制御を行わなくても、現在のカメラ画像から、その画像に応じた送信先のモニタを自動的に選択することができる。
【００３３】
なお、本発明の各実施形態で示した構成は、複数組み合わせることが可能である。例えば、第３の実施形態と第４の実施形態とを組み合わせて、カメラの自動制御及びモニタの自動選択制御の両方が可能な監視制御装置を構成することができる。その場合、カメラ自動制御用のニューラルネットワークと、モニタ自動制御用のニューラルネットワークとの二つを持つ必要がある。
【００３４】
また、第１、第３及び第４の実施形態の構成を組み合わせて、モニタ自動制御と、カメラ自動制御と、そのカメラ画像の記録制御とが可能な監視制御装置を構成することができ、例えば、監視領域に不審者が侵入した場合には、不審者を追跡するようにカメラ制御を行い、その画像を高次の緊急事態用の高フレームレート、且つ、高画質で記憶装置に記録し、その画像データを警備担当者が見るモニタに送信し、また、強風によるガラスの振動などが発生した場合には、カメラ位置を固定し、その画像を低次の緊急事態用の多少低いフレームレート、且つ、ある程度の画質で記憶装置に記録し、その画像データを建物管理者が見るモニタに送信する、と云ったことが可能になる。
【００３５】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明の監視制御装置は、ニューラルネットワークを用いて学習を行うことにより、監視カメラの現在の画像に応じて処理を切り替える高度な機能を実現することができる。
【００３６】
監視画像の記録に関しては、不審者侵入などの高次の緊急事態が発生した時は、よりフレームレートを高くし、より高画質のカメラ画像を保存し、強風によるガラスの振動などの低次の緊急事態が発生した時は、フレームレートを多少低くし、ある程度の画質でカメラ画像を保存することができる。
【００３７】
また、カメラ制御に関しては、現在のカメラの画像を基にカメラの動作を制御することができ、画像に不審者が現れたときに、不審者を追尾するカメラ制御などを自動で行うことができる。
また、モニタ制御に関しては、現在のカメラ画像から、その画像を表示させるモニタを選択制御することができる。
また、この監視制御装置を用いた監視システムは、監視制御装置の作用により、現在のカメラ画像に応じて、画像記録やカメラ制御、モニタ制御の処理を適応的に切り替えることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態における監視制御装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の第１の実施形態における監視制御装置の短期記憶部に保存されるデータを示す図
【図３】本発明の第２の実施形態における監視制御装置の構成を示すブロック図
【図４】本発明の第３の実施形態における監視制御装置の構成を示すブロック図
【図５】本発明の第４の実施形態における監視制御装置の構成を示すブロック図
【符号の説明】
１０１　監視記録装置
１０２　カメラ
１０３　モニタ
１０４　Ａ／Ｄ変換機
１０５　Ｄ／Ａ変換機
１０６　短期記憶部
１０７　情報認識部
１０８　制御回路
１０９　記録装置
１１０　前処理部
１１１　ニューラルネットワーク
１１２　標準学習パターン格納部
３０１　監視記録装置
３０２　カメラ
３０３　モニタ
３０４　Ａ／Ｄ変換機
３０５　Ｄ／Ａ変換機
３０６　短期記憶部
３０７　情報認識部
３０８　制御回路
３０９　記録装置
３１０　前処理部
３１１　入力変換スイッチ
３１２　ニューラルネットワーク
３１３　出力変換スイッチ
３１４　標準学習パターン格納部
４０１　カメラ制御部
４０２　カメラ
４０３　Ａ／Ｄ変換機
４０４　前処理部
４０５　ニューラルネットワーク
４０６　制御回路
４０７　標準学習パターン格納部
５０１　モニタ制御部
５０２　カメラ
５０３　モニタ
５０４　Ａ／Ｄ変換機
５０５　Ｄ／Ａ変換機
５０６　前処理部
５０７　ニューラルネットワーク
５０８　制御回路
５０９　標準学習パターン格納部
【図１】
2004056473.tif 000003
【図２】
2004056473.tif 000004
【図３】
2004056473.tif 000005
【図４】
2004056473.tif 000006
【図５】
2004056473.tif 000007