(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視エリアを撮影する撮影手段と、撮影手段により撮影された映像データに基づいて動物体に関する異物を抽出処理する画像処理手段と、抽出された異物の領域の縦横比を算出する手段と、前記異物の距離データを取得する手段と、算出された異物の領域の縦横比と前記異物の距離データに基づき異物の不鮮明化範囲比率及び不鮮明化レベルを決定する決定手段と、決定された不鮮明化範囲比率及び不鮮明化レベルに基づいて異物に不鮮明化処理を行う不鮮明化処理手段とを備えていることを特徴とする映像監視装置。
【請求項２】
請求項１に記載された映像監視装置において、
前記異物の距離データを取得する手段は、前記異物の下端の座標位置に基づいて距離テーブルから読み出す手段であり、前記異物の領域の縦横比を算出する手段は、異物の縦及び横方向の画素数に基づき算出する手段であることを特徴とする映像監視装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載された映像監視装置において、
前記異物の縦及び横方向の画素数と前記異物の距離データに基づき前記異物のサイズを算出する手段と、算出した前記異物のサイズに基づき当該異物が監視対象であるか否かを判別する手段と、を有し、
前記決定手段は、前記監視対象として判別された異物について異物の不鮮明化範囲比率及び不鮮明化レベルを決定することを特徴とする映像監視装置。
【請求項４】
請求項１ないし３の何れかに記載された映像監視装置において、
前記不鮮明化処理手段は、異物をモザイク処理により不鮮明化することを特徴とする映像監視装置。
【請求項５】
請求項４に記載された映像監視装置において、
前記不鮮明化レベルは、モザイク処理のブロックサイズにより設定されていることを特徴とする映像監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視カメラ等の撮影手段を用いて異常状態を監視する映像監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
こうした映像監視装置では、監視カメラ等で所定時間毎に撮影した映像をＣＲＴ等のモニタに表示して監視者が侵入者の有無を監視する。監視カメラを複数の場所に設置しておき、撮影した映像を監視センタ等で集中して表示すれば、複数の場所を同時に遠隔監視することが容易に行うことができる。
【０００３】
しかしながら、監視者が常時モニタに表示された映像をチェックすることは、大変な労力が必要となるため、撮影された映像に侵入者等の動物体が入ってきたことを自動的に検出して監視者に異常を知らせるようにした監視装置が提案されている。
【０００４】
しかしながら、監視エリアを常時撮影して監視を行うことは、監視対象以外の人物についても撮影されてしまうため、撮影された人のプライバシーを保護する対策をとる必要がある。
【０００５】
例えば、特許文献１では、監視エリアの画像を取り込むと動物体の有無を判別し、入力画像の動物体領域から顔領域を検出してその顔領域を暗号化処理した後画像データを送信するようにした点が記載されている。また、特許文献２では、監視エリアを監視するカメラで撮影した画像に写った被写体を識別不能に加工することができる画像変換手段と、画像変換手段の動作条件を決定する変換条件設定手段とを備えた監視カメラシステムが記載されている。また、特許文献３では、蓄積メディアに記録した映像の視聴画像に対してプライバシー保護の画像処理を施す手段と、視聴者のユーザ権限に応じてプライバシー保護の画像処理の段階を切り替える手段とを備えている監視システムが記載されている。また、特許文献４では、予め基準領域に対するモザイク処理のブロックサイズやぼかし量の比率を設定しておき、始点フレームから終点フレームまでの間にある任意のフレームにおけるブロックサイズやぼかし量の比率の設定を自動的に補完して、モザイクやぼかし等の抽象化処理を適切に施すようにした点が記載されている。
【特許文献１】特開２００２−３０５７０４号公報
【特許文献２】特開２００５−３２８２３６号公報
【特許文献３】特開２００４−３２４５９号公報
【特許文献４】特開２００４−２５３９４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
映像に写った人物のプライバシー保護のために、画像のモザイク処理が一般に行われている。人物全体にモザイク処理を行うと、画像の不鮮明な範囲が拡大してその人物が何をしているのか判別できなくなるため、プライバシー保護の重要な部分である顔だけをモザイク処理することが望ましい。
【０００７】
しかしながら、画像から顔の領域を特定することは、人種、個人差、照明の変化、髪形等の要因により多様に変化するため、その検出精度が低下して顔の領域を的確にモザイク処理するのは難しいのが現状である。
【０００８】
そこで、本発明は、監視カメラで撮影された画像から動物体を判定して顔部分の不鮮明化処理を確実に行うことができる映像監視装置を提供することを目的とするものである。
なお、本発明では、「動物体」は、監視エリア内で移動する対象物を指し、「異物」は、監視領域の映像データから抽出した「動物体」のデータをいう。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１の発明に係る映像監視装置は、監視エリアを撮影する撮影手段と、撮影手段により撮影された映像データに基づいて動物体に関する異物を抽出処理する画像処理手段と、抽出された異物の領域の縦横比を算出する手段と、前記異物の距離データを取得する手段と、算出された異物の領域の縦横比と前記異物の距離データに基づき異物の不鮮明化範囲比率及び不鮮明化レベルを決定する決定手段と、決定された不鮮明化範囲比率及び不鮮明化レベルに基づいて異物に不鮮明化処理を行う不鮮明化処理手段とを備えていることを特徴とする。
請求項２の発明に係る映像監視装置は、請求項１に記載された映像監視装置において、前記異物の距離データを取得する手段は、前記異物の下端の座標位置に基づいて距離テーブルから読み出す手段であり、前記異物の領域の縦横比を算出する手段は、異物の縦及び横方向の画素数に基づき算出する手段であることを特徴とする。
請求項３の発明に係る映像監視装置は、請求項１又は２に記載された映像監視装置において、前記異物の縦及び横方向の画素数と前記異物の距離データに基づき前記異物のサイズを算出する手段と、算出した前記異物のサイズに基づき当該異物が監視対象であるか否かを判別する手段と、を有し、前記決定手段は、前記監視対象として判別された異物について異物の不鮮明化範囲比率及び不鮮明化レベルを決定することを特徴とする。
請求項４の発明に係る映像監視装置は、請求項１ないし３の何れかに記載された映像監視装置において、前記不鮮明化処理手段は、異物をモザイク処理により不鮮明化することを特徴とする。
請求項５の発明に係る映像監視装置は、請求項４に記載された映像監視装置において、前記不鮮明化レベルは、モザイク処理のブロックサイズにより設定されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
上記のような構成を有することで、異物の領域の縦横比と前記異物の距離データに基づき異物の不鮮明化範囲比率及び不鮮明化レベルを決定し、決定された不鮮明化範囲比率及び不鮮明化レベルに基づいて異物に不鮮明化処理を行うので、異物の領域の縦横比等のパラメータ及び撮影手段からの距離に対応する異物の下端の座標位置に応じて不鮮明化範囲比率及び不鮮明化レベルを的確に設定することができる。
【００１２】
すなわち、異物の領域に関するパラメータは、例えば、人物に関する異物の場合に縦横比を用いれば、人物の頭部に対応する上端を基準に縦横比に基づいて不鮮明化範囲比率を設定することで、確実に人物の顔を含む領域の不鮮明化処理を行うことができる。また、異物全体を不鮮明化処理しないので、人物等が何をしているのか判別することもできる。
【００１３】
そして、カメラの設置高さや俯角に基づいて監視カメラの撮影画像の２次元座標からカメラと異物との間の距離を算出することができ、人物の場合その下端の位置が地面に設置されていると想定されるため、異物の下端の座標位置から監視カメラからの距離を推定して予め人物の頭部に関する領域を不鮮明化範囲比率として設定することができる。例えば、監視カメラからの距離が遠いと異物は小さくなるが、人物の場合全身が写されているものとして全身に対する頭部の不鮮明化範囲比率を設定すればよい。また、異物が大きく監視カメラの撮影画像の下端に達する場合には、人物の全身が写されていないものとして全身が写されている場合に比べ頭部に対応する不鮮明化範囲比率を大きく設定するようにする。
【００１４】
不鮮明化レベルについては、異物の下端の座標位置から監視カメラからの距離が推定されることから、距離が遠い異物の場合には頭部が小さく写されているものとして不鮮明化レベルを低く設定し、距離が近い異物の場合には頭部が大きく写されているものとして不鮮明化レベルを高く設定するようにする。このように、監視カメラからの距離に応じて不鮮明化レベルを変化させることで、異物が大きく写されている場合には不鮮明化レベルを上げて顔の画像が認識できないレベルに設定され確実にプライバシーの保護を図ることが可能となる。
【００１５】
不鮮明化処理としては、モザイク処理を用いることで不鮮明化範囲比率に基づいて設定された異物の範囲を確実に不鮮明化することができ、さらにブロックサイズにより不鮮明化レベルを設定すれば不鮮明化処理のレベルを容易に設定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明に係る実施形態について詳しく説明する。なお、以下に説明する実施形態は、本発明を実施するにあたって好ましい具体例であるから、技術的に種々の限定がなされているが、本発明は、以下の説明において特に本発明を限定する旨明記されていない限り、これらの形態に限定されるものではない。
【００１７】
図１は、本発明に係る実施形態に関する概略ブロック構成図である。装置本体１には、監視エリアの撮影手段である監視カメラ２、監視映像等を表示するモニタ３、操作に必要な情報を入力するための入力装置４、監視対象物体が判別された際に報知する警報装置５が接続されている。
【００１８】
装置本体１には、装置全体の制御に関する情報処理を行う制御部１０、撮影された映像の画像処理を行う画像処理部１１、監視カメラ２が撮影した映像から照明のゆらぎ等のノイズを除去して監視エリアの映像を取得する映像取得部１２、画像処理部１１から出力される入力画像１３ａ、処理画像１３ｂ及び背景画像１３ｃ等を記憶する画像メモリ１３、制御処理に必要なプログラム、距離テーブル１４ａ、動物体のサイズの判別に用いる基準データ等の設定データ１４ｂ及び異物の領域に関するパラメータに対応して設定された不鮮明化範囲比率及び不鮮明化レベル等の設定データが登録された不鮮明化処理テーブル１４ｃを記憶する記憶部１４、及びモニタ３等の外部装置との間でデータを送受信する入出力部１５を備えている。
【００１９】
制御部１０は、距離データ算出部１０ａ、動物体サイズ算出部１０ｂ、判別部１０ｃ及び不鮮明化決定部１０ｄを備えており、画像処理部１１は、異物抽出部１１ａ、静止画像処理部１１ｂ及び不鮮明化処理部１１ｃを備えている。
【００２０】
距離データ算出部１０ａは、設置した監視カメラ２の設置パラメータ（設置高さ、俯角及び監視カメラ２のレンズの焦点距離）に基づいて撮影画像の２次元座標に対応した３次元距離データを算出する。例えば、図３に示すように、監視カメラ２の設置高さＨ、俯角θ及びレンズの焦点距離ｆとすると、監視カメラ２から人物Ｓまでの水平距離Ｌは、以下の式より算出される。
Ｌ＝Ｈ×（ｆｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ）／（ｆｓｉｎθ−ｙｃｏｓθ）
ここで、ｙは画像上での異物の下端のｙ座標値である。したがって、３次元距離Ｌ’は、
Ｌ’＝√（Ｈ2＋Ｌ2）
により求められる。したがって、人物Ｓの足元である撮影画像上の下端の座標位置に対応する距離が算出される。こうして撮影画像の座標位置に対応した距離データを算出して距離テーブル１４ａとして記憶しておく。
【００２１】
なお、撮影画像の座標位置に対応する３次元距離データの算出方法としては、異なる位置から監視エリアを撮影したステレオ画像に基づいて算出するようにしてもよく、特に限定されない。
【００２２】
動物体サイズ算出部１０ｂは、画像処理部１１の異物抽出部１１ａで抽出されて画像メモリ１３に蓄積された異物データ及び記憶部１４に記憶された距離テーブル１４ａの距離データに基づいて動物体のサイズを算出する。そして、判別部１０ｃは、算出された動物体のサイズを記憶部１４に記憶された基準データと比較して人物であるか否か判別する。
【００２３】
不鮮明化決定部１０ｄは、判別部１０ｃにおいて人物と判別された場合に人物の頭部に当たる領域の不鮮明化処理を施すために必要な不鮮明化範囲比率及び不鮮明化レベルを決定する。決定する際には、異物として抽出された領域の縦横比等のパラメータ及び異物の下端の座標位置に基づいて決定される。
【００２４】
例えば、不鮮明化範囲比率を異物の領域の縦横比に基づいて決定する場合、人物が立った状態では縦に対する横の比率が小さくなり、立った状態で頭部が確実に含まれる範囲の比率、例えば２０％に設定する。範囲比率が２０％の場合には、全体の縦方向の長さに対して上端から２０％の長さまでを不鮮明化範囲として設定する。また、車椅子等に乗った状態では縦に対する横の比率が大きくなるため、そうした縦横比に対応して頭部が確実に含まれる範囲の比率、例えば３０％の範囲比率を設定しておく。こうして、異物の領域に関する縦横比に基づいて範囲比率を設定しておくことで、確実に人物の頭部が含まれる範囲を不鮮明化範囲として設定することができる。
【００２５】
また、異物の領域が撮影画像からはみ出て画像の下端に達している場合には、人物の全身が写っていないものとして縦横比に対して不鮮明化範囲比率を高く設定しておくとよい。例えば、５０％に範囲比率を設定しておけば、監視カメラの近くに寄った状態の人物についても頭部を含む範囲に確実に不鮮明化範囲を設定することができる。
【００２６】
不鮮明化レベルについては、異物の下端の座標位置に対応する距離データが距離テーブル１４ａに記憶されているので、異物が監視カメラ２からどの程度離れているかがわかり、その距離データに基づいてレベル設定すればよい。すなわち、監視カメラ２から遠くなるほど撮影画像の人物の顔の画像は小さくなって不鮮明になっていくため、不鮮明化レベルは低く設定しても問題ないが、監視カメラ２に近くなるほど撮影画像の人物の顔の画像が大きくなって鮮明に写されることから不鮮明化レベルを高く設定して十分な不鮮明処理を施す必要がある。したがって、監視カメラ２からの距離に対応する異物の下端の座標位置によって不鮮明化レベルを変化させて設定するようにすればよい。例えば、不鮮明化処理としてモザイク処理を用いた場合、監視カメラ２に全身が写る程度に遠い場合には画素数で５×５のブロックサイズに設定し、監視カメラ２に上半身だけ写る程度に近い場合には画素数で１０×１０の大きいブロックサイズに設定しておけば、確実に人物の顔の部分を不鮮明処理することができる。
【００２７】
不鮮明化処理部１１ｃでは、決定された不鮮明化範囲比率及び不鮮明化レベルに基づいて、決定された範囲を不鮮明化処理する。不鮮明化処理としては、上述した公知のモザイク処理が用いられるが、モザイク処理以外にも例えば、ぼかし処理、塗りつぶし処理又は二値化処理といった公知の不鮮明化処理を用いてもよく、特に限定されない。
【００２８】
図２は、動物体の不鮮明化処理に関するフローである。事前に、例えば監視カメラ２の設置時に監視エリアを撮影し、背景画像を生成して画像メモリ１３に記憶しておく。また、背景画像に基づいて上述したように画像の座標位置に対応した３次元距離データを算出して距離テーブルを作成し、記憶部１４に記憶しておく。
【００２９】
まず、監視カメラ２で撮影された映像が画像処理部１１で処理されて入力画像が得られる（Ｓ１００）。そして、異物抽出部１１ａで得られた入力画像１３ａが監視位置の背景画像１３ｃと照合されて差分画像が生成され（Ｓ１０１）、差分画像のデータに基づいて公知の方法により異物が含まれるかチェックされる（Ｓ１０２）。異物がないと判断された場合にはステップＳ１００に戻り、次の入力画像が取得される。
【００３０】
ステップＳ１０２において異物が含まれると判断された場合には、異物が抽出される（Ｓ１０３）。例えば、図５に示すような背景画像を記憶しておき、図６に示すような２人の人物Ｓ１及びＳ２が写った入力画像が取得されると、異物として２人の人物の画像が異物として抽出される。
【００３１】
次に、抽出された異物に基づいてその下端の座標位置に基づいて距離データを距離テーブル１４ａから読み出す（Ｓ１０４）。この場合、人物Ｓ１に関する異物の下端の座標ｙ1及び人物Ｓ２に関する異物の下端の座標ｙ0から距離データが読み出される。そして、各異物の領域の縦方向の画素数Ｓｈ及び横方向の画素数Ｓｗを、読み出した距離データで補正して動物体Ｓのサイズを算出する（Ｓ１０５）。図４は、動物体のサイズに関する算出方法を示す説明図である。読み出された３次元距離データＬ’から縦方向の１画素に対応する実際の長さが算出されるため、実際の長さに縦方向の画素数を掛けることで長さＳｈが求められる。そして、監視カメラ２の俯角θから動物体の垂直方向の長さＳＨは、
ＳＨ＝Ｓｈ／ｃｏｓθ
で近似的に算出される。横方向の長さについては、１画素に対応する実際の長さに横方向の画素数を掛けることで算出することができる。
【００３２】
こうして算出された動物体Ｓのサイズと予め設定された基準データを比較して監視対象物体か否か判別される（Ｓ１０６）。人の場合には縦方向に細長いサイズか否かで判別でき、自動車は横方向に長いサイズであり、猫や犬といった小動物は、縦横に小さいサイズとなるため、こうしたサイズデータを集めて統計的に平均的なデータを基準データとして設定しておけば、人の判別を正確かつ迅速に行うことができる。
【００３３】
ステップＳ１０６で人であると判別された場合には、その異物領域の縦横比が算出される（Ｓ１０７）。例えば、図７に示すように、人物Ｓ１の場合には、縦横の画素数の比Ｓｗ１／Ｓｈ１から縦横比が算出され、人物Ｓ２の場合には、縦横の画素数の比Ｓｗ２／Ｓｈ２から縦横比が算出される。
【００３４】
そして、算出された縦横比及びステップＳ１０４で読み出された距離データに基づいて設定された不鮮明化範囲比率が不鮮明化処理テーブル１４ｃから読み出されて決定される（Ｓ１０８）。例えば、図８に示すように、人物Ｓ１の場合には、監視カメラ２から遠い位置にあり、縦横比から立った状態であると想定されるので、不鮮明化範囲比率は、２０％に決定される。不鮮明化範囲は、図８に示すように、異物の上端から縦方向の長さに対する比率であり、このように不鮮明化範囲を設定することで、頭部を確実に含むように不鮮明化範囲を設定できる。また、人物Ｓ２の場合には、異物が画像の下端に達しており、監視カメラ２に近い位置で人物が写っているため異物が画像よりはみ出していることが想定されることから、不鮮明化範囲比率を５０％に決定する。
【００３５】
以上のように異物の下端の座標位置に対応する距離データ及び異物の縦横比から不鮮明化範囲比率が決定されて異物の上端から比率に応じた不鮮明化範囲が設定される（Ｓ１０９）。不鮮明化範囲の設定の際には、縦方向の長さの比率とともに横方向についてもその範囲内の異物領域に応じて幅を狭くするように設定すれば、図９に示すように不鮮明化処理される範囲をできるだけ小さくすることができる。
【００３６】
次に、ステップＳ１０４で読み出された距離データに基づいて不鮮明化レベルを決定する（Ｓ１１０）。不鮮明化レベルは、距離データに対応して不鮮明化処理テーブル１４ｃから読み出されて決定される。監視カメラ２から遠い位置にある人物Ｓ１の場合には、画像が小さく写るので、異物の解像度が落ちるため不鮮明化レベルも低く設定しておく。また、監視カメラ２に近い位置にある人物Ｓ２の場合には、画像が大きく写り顔の部分が大きくはっきり捉えられるので、不鮮明化レベルを高く設定して見分けられない程度に不鮮明化処理を施す。
【００３７】
こうして不鮮明化範囲比率により設定された不鮮明化範囲に対して決定された不鮮明化レベルに基づいて不鮮明化処理が行われる（Ｓ１１１）。図１０に示すように、監視カメラ２に近い位置にある人物Ｓ２の場合には、不鮮明化処理としてモザイク処理が施されており、そのブロックサイズを大きくして不鮮明化レベルを高くしているため、顔の部分が見分けられない程度に不鮮明にすることができる。一方、監視カメラ２から遠い位置にある人物Ｓ１の場合には、モザイク処理のブロックサイズを小さくして不鮮明化レベルを低くしているが、画像自体が小さいので顔が見分けられない程度まで十分不鮮明にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明に係る実施形態に関する概略ブロック構成図である。
【図２】不鮮明化処理に関するフローである。
【図３】３次元距離データの算出方法を示す説明図である。
【図４】動物体のサイズに関する算出方法を示す説明図である。
【図５】背景画像の例を示す画像図である。
【図６】入力画像の例を示す画像図である。
【図７】不鮮明化範囲の設定に関する説明図である。
【図８】不鮮明化範囲の設定に関する説明図である。
【図９】不鮮明化範囲の設定に関する説明図である。
【図１０】不鮮明化処理した画像例を示す画像図である。
【符号の説明】
【００３９】
Ｓ・・・動物体、１・・・装置本体、２・・・監視カメラ、３・・・モニタ。
【図１】
0004756357.tif 000002
【図２】
0004756357.tif 000003
【図３】
0004756357.tif 000004
【図４】
0004756357.tif 000005
【図５】
0004756357.tif 000006
【図６】
0004756357.tif 000007
【図７】
0004756357.tif 000008
【図８】
0004756357.tif 000009
【図９】
0004756357.tif 000010
【図１０】
0004756357.tif 000011