(57)【要約】【課題】  映像監視装置とカオスニューラルネットからなる信号処理システムを組み合わせて、新しい映像監視装置を提供する。【解決手段】  生物の知覚能力を模倣する一つ以上のセンサーと、該センサー出力を入力として前処理する特徴抽出フィルタと、該フィルタ出力を処理する手段であるカオスニューロンを結合したカオスニューラルネットからなる信号処理システムと、該信号処理システムから出力された信号によって制御される駆動系からなる雲台と、雲台に搭載された撮像手段からなる自動追尾機能を有する映像監視装置とする。【選択図】  図１
2005318570.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも、生物の知覚能力を模倣する一つ以上のセンサーと、該センサー出力を入力として前処理する特徴抽出フィルタと、該フィルタ出力を処理する手段であるカオスニューロンを結合したカオスニューラルネットからなる信号処理システムと、該信号処理システムから出力された信号によって制御される駆動系からなる雲台と、該雲台に搭載された撮像手段からなることを特徴とする自動追尾機能を有する映像監視装置。
【請求項２】
撮像手段が生物の知覚能力を模倣する一つ以上のセンサーを兼ねることを特徴とする請求項1記載の自動追尾機能を有する映像監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、目標を自動的に捜索し、発見し、追尾し、撮影する自動追尾機能を有する映像監視装置に属する。
【背景技術】
【０００２】
映像監視装置に関しては、視野が固定されたものから、雲台に撮像手段を搭載して広範囲を撮像監視するもの、撮像カメラに光学ズーム機能を持たせたものなど、膨大な提案がなされている。視野を広範囲に映像監視する場合の雲台制御の提案も多く、特に、撮像対象を特定して雲台を制御し、追尾して撮像する方法についての提案も少なくない。（例えば特許文献１、特許文献２参照）
【０００３】
一方、カオスニューロンを結合したカオスニューラルネットからなる信号処理システムの応用については、赤外発光装置を目標とする自動追尾装置や、画像の極大輝度点を目標とする自動追尾装置が知られている。（例えば特許文献３）
【０００４】
【特許文献１】特開平５−２１９４２１号公報
【特許文献２】特開平９−２７１０１７号公報
【特許文献３】特開２００２−１５６４４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
現在、防犯目的の映像監視装置は、様々な場所に設置され、広く利用されるに至っている。現在ある映像監視装置のほとんどは、起こってしまった犯罪に対処するための機能（犯罪検証機能）のみを有し、犯罪の発生を未然に防止するための機能（犯罪抑止機能）を有していない。犯罪抑止機能を持たない映像監視装置には、熟練した警備員などがその場にいて目を光らせているような効果（犯罪抑止効果）がないため、現在の映像監視装置は、本当の防犯（すなわち、犯罪を防止する）を実現できない問題点を抱えていることは明らかである。
【０００６】
一方、最先端の映像監視装置には、人などを認識する機能を有しているもの（TOA 株式会社、移動体検知追尾システムなど）があるが、そのような装置には「多種多様な追尾目標をどのように識別するか」という問題（記述爆発の問題）が存在する。
【０００７】
生物の視聴覚が取得する視聴覚情報には多数の目標情報が同時に含まれている。これは、生物が視聴覚情報から、必要とする目標を瞬時に探し出すことができることから明らかである。ここで、生物の脳が処理する視聴覚情報について、目標を必要とする度合E(x) を縦軸に取り、目標の位置xを横軸に取ったグラフを用いて一般的なポテンシャル図を図３に表現する。視聴覚情報には多数の目標情報が同時に含まれているので、それらの情報は、図３のような多数の極小点(x0,E(x0)),…, (x4,E(x4)) を有するポテンシャル面３１となっていることがわかる。このことから、生物の視聴覚が有する目標追尾機能は、図３のようなポテンシャル面３１がたくさん与えられたとき、そのポテンシャル面の集合内に存在する多数の極小点の中から、最小点(x２,E(x２)) を選び出す機能であると考えられる。目標を必要とする度合は、目標が持つ属性にそれぞれ対応しているはずなので、実際には、図３のポテンシャル面３１は無数に存在し、場面に応じた適切な重み付けにより、最適な最小点(x２,E(x２))を選択していると考えられる。
【０００８】
複雑系を利用しない通常の情報処理技術の枠組みでは、多数の極小点から1つの最小点を選び出す方法として、ポテンシャル面の構造を変化させる方法が用いられてきた。図４はポテンシャル面の構造を変化させる方法を説明するためのグラフであり、極小点を消失させ、最小点のみを残したポテンシャル面４１を形成している。ポテンシャル面の構造変化は、職人技的に構築される特徴抽出フィルタを用いて、目標を必要とする度合E(x) を書き換えることにより行う。従って、生物の視聴覚で行っているような、視聴覚情報を直接そのまま利用する方法とは異なり、特徴抽出フィルタが巧く働かなければ、誤った目標を追尾することになってしまう。また、巧く働く特徴抽出フィルタの構築には「多種多様な追尾目標をどのように識別するか」という問題（記述爆発の問題）が常に存在する。
【０００９】
例えば、映像監視装置で検出し追尾すべき目標物を赤いバラとする。このような場合、目標を追尾するには、目標の持つ特徴である赤色を抽出するフィルタを考え、そのフィルタの出力の逆数を評価関数とした時、極小値の存在する位置が、赤いバラの位置となる。透過する光学バンドパスフィルタを外挿したり、撮像素子がカラー対応であれば、その素子の赤成分信号出力だけ取り出すように信号処理システムにフィルタを設定すればよい。白い背景に、赤いバラと黄色いバラがある場合は、追尾は問題なくうまくいくであろう。なぜならば、黄色いバラには赤い色成分がないため、背景の評価関数と同じ程度の値を取り、極小点を作り出せるのは赤いバラだけであり、間違いようがないからである。図５は、図３と同じ様式で、赤いバラと黄色いバラがある場合のポテンシャル面５１を示したグラフである。本発明で言うところのポテンシャル面は、追尾対象物の存在するであろう空間全域で、映像監視装置でフィルタを適用しつつ探査すれば、こうなるであろうと予想するものであって、決して映像監視装置と独立に存在するものではない。
【００１０】
しかし、黄色いバラの代わりに赤い郵便ポストがある場合は、赤いという特徴を抽出するフィルタは、郵便ポストにも一定の評価関数の値を与え、ポテンシャル極小点は二つ存在することになる。図６は、図３と同じ様式で、赤いバラと郵便ポストがある場合のポテンシャル面６１を示したグラフである。映像監視装置が、赤いバラを追尾していても、赤い郵便ポストが赤いバラと映像的に交錯した瞬間に郵便ポストの極小値を赤いバラと間違えて追尾してしまうかもしれない。たとえ、郵便ポストのポテンシャル点が浅くとも、従来の技術の枠組みの中では、ポテンシャル面６１の極小値から抜け出すための明示的な記述がなければ、赤いバラのポテンシャル面最小値に遷移し、追尾することは不可能である。
【００１１】
そこで、郵便ポストが作り出す極小点を消すためには、赤という条件の他に、連続する赤の面積が視野の一定割合以下であるものがバラである、というフィルタを追加する。今度は、バラと郵便ポストを間違えることは、ほとんどない。図７は、図３と同じ様式で、その場合のポテンシャル面７１を示したグラフである。図６で郵便ポストが作り出していた極小点（点線で表示）は消失している。しかし、バラを映像監視装置近傍に置き、郵便ポストを遠いところに置けば、撮像視野内で同じ大きさに見えてしまい、やはり、映像監視装置はバラと郵便ポストの区別をつけることはできないと思われる。図８は、図３と同じ様式で、その場合のポテンシャル面８１を示したグラフである。そこで、今度は、お椀のような赤いバラのシルエットと円柱のような郵便ポストのシルエットの違いをフィルタとして利用する。これで、赤いバラと郵便ポストを間違えることはほとんどなくなる。図９は、図３と同じ様式で、その場合のポテンシャル面９１を示したグラフである。
【００１２】
では、郵便ポストの代わりに赤いチューリップを置いたらどうであろうか。図１０は、図３と同じ様式で、その場合のポテンシャル面１０１を示したグラフである。この場合、映像監視装置に赤いバラと赤いチューリップを区別させるために、先ほどよりさらに多くのフィルタを設定しなければならないことは明白であり、これが記述爆発の問題である。本発明の目的は、前述した映像監視装置とカオスニューラルネットからなる信号処理システムを組み合わせて、新しい映像監視装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明では、前述した課題を解決するために、生物の知覚能力を模倣する一つ以上のセンサーと、該センサー出力を入力として前処理する特徴抽出フィルタと、該フィルタ出力を処理する手段であるカオスニューロンを結合したカオスニューラルネットからなる信号処理システムと、該信号処理システムから出力された信号によって制御される駆動系からなる雲台と、雲台に搭載された撮像手段からなる自動追尾機能を有する映像監視装置とする。
【００１４】
本発明の特徴は、生物の視聴覚の生理実験や解剖実験において発見されてきた生体のカオスを示唆する実験結果に基づいて、それら感覚器官において採用されているであろう動作メカニズムを推定し、これを複雑系（結合カオス系）として構成したところにある。生物の入力器官を模する目や耳には、固体撮像素子（CCD カメラなど）や音響検出素子（単指向性マイクロフォン）などを用い、目や耳が取得する視聴覚情報を処理する生物の脳には、脳神経（ニューロン）を模擬するカオスニューロンを結合したカオスニューラルネットを用いる。カオスニューロンについては、
「ＣＨＡＯＳ、Ｖｏｌ．２、Ｎｏ．３、３７７−３８６（１９９２）
Ｈｉｒｏｓｈｉ  Ｎｏｚａｗａ」参照のこと。
【００１５】
図２３と図２４、式１から式６を使ってカオスニューラルネットによるアルゴリズムを説明する。
【００１６】
【数１】
2005318570.tif 000003
【００１７】
【数２】
2005318570.tif 000004
【００１８】
【数３】
2005318570.tif 000005
【００１９】
【数４】
2005318570.tif 000006
【００２０】
【数５】
2005318570.tif 000007
【００２１】
【数６】
2005318570.tif 000008
【００２２】
図２３はポテンシャル曲線２３−１とカオスニューラルネットの出力値ｅとの関係を表すｅ―Ｖｅ図であり、横軸はｅ  ２３−２、縦軸はポテンシャル曲線の値Ｖｅ  ２３−３、ポテンシャル曲線の最小値を２３−７、ｅの初期値を初期値ｅ１  ２３−４、次のｅの値を２次値ｅ２  ２３−５、次のｅの値を３次値２３−６、それぞれのｅに対応するＶｅの値を初期値Ｖｅ１  ２３−８、２次値Ｖｅ２  ２３−９、３次値Ｖｅ３  ２３−１０、ｅは右方向に増える場合を方向＋  ２３−２−１、左方向に減る場合を方向−  ２３−２−２、とする。矢印１  ２３−１１と矢印２  ２３−１２は、初期値ｅ１  ２３−４から２次値ｅ２に動く方向、２次値ｅ２から３次値ｅ３に動く方向を示す。
【００２３】
図２４はカオスニューラルネットの構造を示したカオスニューラルネット構成図であり、カオスニューロンを三個集めてカラムを構成し、二つのカラムでカオスニューラルネット２４−０を作っている。２４−１はカラム１、２４−１−１はカオスニューロンＸ１１からＸ１３、２４−１−２はカオスニューロンを繋ぐ結線、２４−２はカラム２、２４−２−１はカオスニューロンのＸ２１からＸ２３、２４−２−２はカオスニューロンを繋ぐ結線、である。カオスニューロンは自分自身も含めて全ての他のカオスニューロンと結線されており、他に出力し、他からの入力を受け取る。ωａ２４−３と、ω２４−４と、ωｂ２４−５は、それぞれ結線に作用しカオスニューロンからの入力を制御するパラメータである。
【００２４】
後述するカオスアルゴリズムによって計算された値が、上述の結線を通じてカオスニューロン相互にやりとりされる。このカオスアルゴリズムを図８のように構成されたカオスニューラルネットワに適用することで、図７のポテンシャル曲線の最小値２３−７を探し出すことができる。カオスニューラルネット２４−０には、図７のポテンシャル曲線２３−１の概要は未知であり、ポテンシャル曲線２３−１の横軸ｅの出力に対するＶｅの値と微分値▽Ｖｅが返される。
【００２５】
図２４では、Ｘ１１のカオスニューロンについて図示してある。他のＸ１２からＸ２３についても同様の結線になっているが、図が煩雑になるため省略してある。
【００２６】
以下に説明するカオスアルゴリズムは、与えられた初期値ｅ１からスタートして最小値２３−７を探すアルゴリズムである。
式１のｅ（ｔ）はあるステップ（ｔ）におけるカオスニューラルネットの出力値であって、図２３の横軸ｅ２３−２に対応する。最初の項が現在値であり、添え字＋のｘ（ｔ）カオスニューロンの状態量の総和から、添え字−のｘ（ｔ）カオスニューロンの状態量の総和を減じ、それに操作量の調整用のパラメータμを乗じたものを足して次のｅの位置ｅ（ｔ＋１）を決定するという意味である。システムの最終的な出力はこの式１で計算される。
式１中、ｘ、ｙの右肩添え字の＋と−は、図２３の横軸ｅの＋と−の方向に一致しており、中括弧内の＋が−を上回れば、ｅ（ｔ＋１）はｅ（ｔ）より＋側の数値になり、中括弧内の−が＋を上回れば、ｅ（ｔ＋１）はｅ（ｔ）より−側の数値になる。
【００２７】
式２〜式５の添え字ｉｊの付いているｘ（ｔ）は、それぞれのカオスニューロンの状態量を表し、他のカオスニューロンへの出力値になる。ｉは二つあるカラムのどちらに属するか表現し、ｊは同じカラムにあるカオスニューロンの区別のためにつけられる。ωは自分自身への出力値の調整用パラメータであり、ωａは同じカラムの他のカオスニューロンからの入力を調整するためのパラメータであり、ωｂは別のカラムにあるカオスニューロンからの入力を調整するためのパラメータである。
添え字ｉｊの付いているｙ（ｔ）は、添え字ｉｊで表されたカオスニューロンの状態量を計算するための式である。中括弧｛  ｝で囲まれる部分で表される他のカオスニューロンからの平均の入力値の和をパラメータωで割った値と、ポテンシャル曲線のその位置での微分値▽Ｖｅに調整用パラメータνを乗じた値と、バイアス量γを合計したものである。ｋはｊと同じでありが、式中で区別するためｋと書かれている。
【００２８】
図２３のｅ１の位置でのポテンシャル曲線２３−１は右下がりであるので微分値の符号は−である。この時、ｅを＋方向に動かすことでポテンシャル曲線の値Ｖｅを小さくすることができる。式２では▽Ｖｅの前の符号が＋であるため、−と＋のかけ算で−となり減算されるため、ｙ−（ｔ）は小さくなる。逆に、式４では▽Ｖｅの前の符号が−であるため、−と−のかけ算で＋となり加算されるため、ｙ＋（ｔ）は大きくなる。つまり、ｅをｅ１に一番近い極小値（最小値ではない）のＶｅ２３−９に向かって動かすことがわかる。
このカオスアルゴリズムでは、同じカラム内のカオスニューロンからは同じ方向の入力を受け取り、別のカラムからの入力は逆方向の入力を受け取るよう設定されている。式２と式４の中括弧の中で、ｘ（ｔ）の添え字は、ｙ（ｔ）が＋／−の時は、同じカラムのカオスニューロンからは＋／−方向の入力を受け取り、他のカラムのカオスニューロンからは逆の−／＋方向の入力を受け取るように記述されている部分である。図２３の初期値ｅ１  ２３−４からスタートすれば、近傍の極小値ｅ２  ２３−５に向かうことが予想される。
【００２９】
式６のｙとｘは、それぞれのカオスニューロンの状態量から計算される量で、現時点のｘ（ｔ）から次のｘ（ｔ＋１）を計算するものである。αは調整用パラメータである。この式６にｘ（ｔ）の＋と−方向、ｙ（ｔ）の＋と−方向、それぞれの状態量を代入して計算したものが次のｘ（ｔ＋１）の状態量となることを式３と式５が表している。
式６には、ｙ（ｔ）とｘ（ｔ）を入力し、次のｘ（ｔ＋１）を計算する。ｙ（ｔ）はもともとｘ（ｔ）より計算される値であるため、ｘ（ｔ）は時系列的に見て、初期値から現在値までのｘ（ｔ）の履歴情報が反映される。そのため、式１から式６のパラメータを調整することにより、この式３と式５の出力はカオスとなることが知られている。カオスは、その特徴から一点に収束せず、かつ、発散することもなく、いろんな値を取りながら時系列的に発展するというダイナミクスを持っている。つまり、その作用により、ｘ（ｔ＋１）は、一歩前のｘ（ｔ）からかなり大きく動くことがあり、その和である式１の値も大きく変動することがある。これは、図２３で言えば、初期値のｅ１  ２３−４の地点から、矢印２３−１１の方向でｅ２  ２３−５に動いた後、矢印２３−１２の方向にｅ３  ２３−６に途中の山を飛び越えて、大きく移動できることを意味している。
【００３０】
一般的にカオス的遍歴は、次の3つの特徴を持つことが報告されている。
１．最小点に高い確率（９８％程度以上）で到達する。
２．E（ｘ）の値が小さいほどｘに長い時間捕捉される。
３．極小点から極小点への遷移過程を学習（自己相関関数はベキ的減衰）する。
これら3つの特徴から、カオスニューラルネットにより構成される視聴覚情報処理系は、生物の視聴覚と同様の高い目標追尾機能を有するのである。また、この３つの特徴を利用して映像監視装置を構成したところに、本発明の最大の特徴がある。カオス的遍歴については「電気学会研究会資料  ＩＰ−９７−１〜１２  １３−２１（１９９７）松尾則之、野澤浩」を参照のこと。
【００３１】
これは、（００１０）で述べた郵便ポストの極小点に捕らわれた映像監視装置が、自発的な発火により、別の極小点を捜し始めることを意味する。つまり、本発明では、赤いという単純な特徴抽出フィルタの設定だけで、途中、郵便ポストに捕まったとしても、自発的に発火してポテンシャル面の郵便ポストに対応する極小値を抜け出し、赤いバラの極小値までたどり着くことができるということである。それは、繊細で気難しい特徴抽出フィルタを設定することは全く必要なく、単純な特徴抽出フィルタとカオスニューラルネットが、その代わりを努めるということを表している。
【００３２】
さらに、自動追尾機能を有する映像監視装置において、撮像手段が生物の知覚能力を模倣する一つ以上のセンサーを兼ねる自動追尾機能を有する映像監視装置とする。
【００３３】
さらに、自動追尾機能を有する映像監視装置において、生物の知覚能力を模倣するセンサーは、色センサー、音響センサー、温度センサー、光センサー、臭いセンサー、速度センサー等々から目的に応じて選出し、組み合わせて自動追尾機能を有する映像監視装置を提供する。
【発明の効果】
【００３４】
本発明は、カオスニューロンの結合を具現化したカオスニューラルネットを制御系に組込むことにより、雲台の制御が動物的な動作特性を具備して行われるので、あたかも人間が直接動かしているかのように認識され、犯罪抑止効果を生むものである。
【００３５】
さらに、特徴抽出フィルタと、カオスニューロンの結合を具現化したカオスニューラルネットを組み合わせたことにより、前記、記述爆発の問題を巧妙に避けながらも、現実的に多種多様の追尾目標を的確に識別するという効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３６】
図１は本発明による映像監視装置の概略を示す斜視図であり、図２は本発明の実施形態における制御の流れを示すブロック図である。図１と図２で、本発明を実施するための最良の形態について説明する。図１の映像監視装置１において、２は撮像手段、３は撮像手段を垂直方向に揺動運動させるチルトアクチュエータ、４は撮像手段２とチルトアクチュエータ３を支え、かつ、水平方向に回転運動させるパンアクチュエータ、パンアクチュエータ４とチルトアクチュエータ３をあわせたものが、雲台１７である。生物の知覚能力を模倣するセンサーは、５をセンサー右上、６をセンサー右下、７をセンサー左上、８をセンサー左下として４個配置してある。図２において、９はカオスニューラルネット、１１はチルトアクチュエータの制御装置、１０はパンアクチュエータの制御装置、５と６と７と８は図１に示したセンサーと同じものである。表１は、センサー・対象物位置ステータス表であり、センサー右上５、センサー右下６、センサー左上７、センサー左下８の入力組み合わせと、センサーが検知する対象物の位置を、撮像手段の撮像向き１２を真中、上１３を上、下１４を下、右１５を右、左１６を左として表したものである。表中、ロストと記載されている状態は、映像監視装置が追尾目標物を見失ったことを表す。
【表１】
2005318570.tif 000009
【００３７】
撮像手段２は、追尾する対象物を撮像するものであり、チルトアクチュエータ３に支えられることによって、チルト動作方向１８に撮像方向を向けることができる。また、チルトアクチュエータ３は、パンアクチュエータ４に支えられることによって、撮像手段２は、パン動作方向１９に撮像方向を向けることができる。撮像手段２には、センサー右上５、センサー右下６、センサー左上７、センサー左下８が固定されていて、撮像手段２と一緒に動くようになっている。それぞれのセンサーは、撮像向きを軸とした時に、軸から離れて広がる方向を指向するようになっている。
【００３８】
図２のセンサー右上５、センサー右下６、センサー左上７、センサー左下８は図１に記載のセンサーと同じものであり、そのセンサーの出力がカオスニューラルネット９に伝達される。カオスニューラルネット９で処理された左右の動作量を指示する信号が、パンアクチュエータ制御装置１０に伝達され、上下の動作量を指示する信号が、チルトアクチュエータ制御装置１１に伝達される。パンアクチュエータ４はパンアクチュエータ制御装置１０によって左右に回転させられ、チルトアクチュエータ３はチルトアクチュエータ制御装置１１によって上下に揺動運動させられる。カオスニューラルネット９は、ハードウェアとして電子回路で構成することもできるし、コンピュータ上にソフトウェアの形で実現しても良い。
【００３９】
目標とする追尾動作は、未知の動きをする対象物を探索して発見し、常時、撮像手段２の撮像された視野の任意の位置に捉えておくことである。それぞれのセンサーは、対象物に備わった色や明るさ、音や形などの特徴を検出する機能を持たせる。例えば、動物を追尾対象とした場合に、体温程度の熱線に反応するセンサーを採用すれば、視野の中で温度が高いところに体温を持つ動物がいると考えることができる。熱線に反応する生物としては、ガラガラ蛇などがいる。
【００４０】
以下、図１２〜図２１を使って、実施形態について具体的に説明する。図１２は、映像監視装置１（図１で示したもの）と、それが追尾すべき追尾対象物Ａと、非追尾対象物Ｂを示したもので、図１３は、最良の実施形態での初期ポテンシャル図を示す。図１４、１６、１８、２０は、移動している追尾対象物Ａと非追尾対象物Ｂを追尾した様子を、映像監視装置１の撮像画面で見た場合にどう見えるか、を示している。順に１から４の番号を付けて区別する。図１５、１７、１９、２１は、その時のポテンシャル面を表したものである。順に１から４の番号を付けて区別する。センサー５、６、７、８は体温程度の熱線に反応するセンサーとし、フィルタは追尾対象物Ａの平均的体温程度に設定し、追尾ルールは、４つのセンサー入力が同じ程度になるように雲台１７を制御することである。
【００４１】
図１２に示した風景を映像監視装置１で撮像した場合、その画面は図１４のようになるはずである。その時のセンサー５、６、７、８の入力状況は、表１の８番の状態に相当すると考えられる。映像監視装置１は、カオスニューラルネット９の作用により、雲台１７を自発的に制御、運転し、撮像空間に対してセンサー入力に応じたポテンシャル面を形成しながら運動し、すみやかに最小点に到達する。その後は、追尾対象物Ａ１の動きに応じて変化するセンサー入力を定めた時間間隔で点検しながら、雲台１７に追尾ルールに従った制御信号を出力する。図１４の画面左下にある追尾対象物Ａ１を、図１６のように撮像画面の中央に写るように雲台１７を制御する場合、パンアクチュエータ４をやや左に回し、チルトアクチュエータ３を下に向ける制御信号を出力することにより、追尾動作を実現できる。図１７の破線で表したポテンシャル面１５１は、図１５のポテンシャル面１５１のことであり、追尾完了時のポテンシャル面１７１を実線で示す。
【００４２】
図１８では、追尾対象物Ａ３と非追尾対象物Ｂ３が重なっている。この場合は、図１９で示すようにポテンシャル面１９１での極小値は一カ所しかない。次に図２０のように追尾対象物Ａ４と非追尾対象物Ｂ４が分離した場合は、極小値は二カ所に分かれる。この時に映像監視装置１が、追尾対象物Ａ４を追尾できる確率は、１００％ではない。センサーの検出範囲に、非追尾対象物Ｂ４がある場合は、低くない確率でそちらを追尾してしまうことが予想される。従来の技術では、そこから抜け出すためだけの記述が必要であった。しかし、本発明では、映像監視装置１そのものが持つカオス的遍歴の作用により、間違った目標を追尾していても、図２１に示すようにポテンシャル面２１１に沿って自発的に他の極小値を探し始め、正解にたどり着くことができるのである。
【実施例１】
【００４３】
図２２は本発明による映像監視装置の概略を示す斜視図である。図２２は図１と同じく、実施例１の概要を表したものであり、映像監視装置２０の撮像手段２１が生物の知覚能力を模倣するセンサーを兼ねているものである。他の構成要素は図１に図示されたものと同じであり、同じ符号を付してある。実施例１の構成で、風景を撮像し、ある対象を追尾しようとする場合、撮像した映像情報によって、その対象を検知するものである。撮像手段とセンサーを兼用することは、生物の視覚と同じ働きをするものである。
【００４４】
この場合のフィルタの設定は、映像情報をコンピュータなどで画像処理する必要があり、熱線という属性だけを対象とした最良の実施形態のフィルタに比べ複雑になる。しかし、それは、映像が多種豊富な情報を含んでいて、色やサイズ、動き方など種類の異なるフィルタを設定することができるということであり、いろんな状況下で対象を検知し追尾することに冗長性を与え、大変な利点となる。    
【００４５】
例えば、図１２に図示された風景で同じ追尾対象物Ａを追尾しようとする場合、色が白、縦横比が１：２程度、動きが速い、などという条件で探索すればいい。近来発展の著しいコンピュータ技術を応用すれば、カオスニューラルネットを構築するアーキテクチャと同居させることも、大きな困難はないと思われる。
【００４６】
以上のように構成すれば、追尾対象物の追尾は最良の実施形態の場合と同じ以上にうまくいくことが期待できる。本来、この実施例１のほうがより生物の機能に近いのであるが、撮像手段とは別にセンサーを使用した映像監視装置のほうが簡便な構成で実現できることから、そちらを最良の実施形態として取り上げたものである。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】最良の実施形態の斜視図
【図２】最良の実施形態のブロック図
【図３】一般的なポテンシャル図
【図４】ポテンシャル面の構造変化を表す図
【図５】赤いバラと黄色いバラのポテンシャル図
【図６】赤いバラと郵便ポストのポテンシャル図
【図７】赤面積フィルタを追加した時のポテンシャル図
【図８】郵便ポストが遠い時のポテンシャル図
【図９】お椀フィルタを追加した時のポテンシャル図
【図１０】赤いバラと赤いチューリップのポテンシャル図
【図１１】カオス的遍歴を示すポテンシャル図
【図１２】追尾対象物と、非追尾対象物を配置した図
【図１３】初期ポテンシャル図
【図１４】映像監視装置の撮像画面１
【図１５】映像監視装置の撮像画面１のポテンシャル図
【図１６】映像監視装置の撮像画面２
【図１７】映像監視装置の撮像画面２のポテンシャル図
【図１８】映像監視装置の撮像画面３
【図１９】映像監視装置の撮像画面３のポテンシャル図
【図２０】映像監視装置の撮像画面４
【図２１】映像監視装置の撮像画面４のポテンシャル図
【図２２】実施例１の斜視図
【図２３】ｅ―Ｖｅ図
【図２４】カオスニューラルネット構成図
【符号の説明】
【００４８】
１      映像監視装置
２      撮像手段
３      チルトアクチュエータ
４      パンアクチュエータ
５      センサー右上
６      センサー右下
７      センサー左上
８      センサー左下
９      カオスニューラルネット
１０      パンアクチュエータ制御装置
１１      チルトアクチュエータ制御装置
１２      撮像向き真中
１３      上
１４      下
１５      右
１６      左
１７      雲台
１８      チルト動作方向
１９      パン動作方向
２０      映像監視装置
２１      撮像手段
３１      ポテンシャル面
４１      ポテンシャル面
５１      ポテンシャル面
６１      ポテンシャル面
７１      ポテンシャル面
８１      ポテンシャル面
９１      ポテンシャル面
１０１    ポテンシャル面
１１１（３１）  ポテンシャル面
１１２    カオス的遍歴
１３１    ポテンシャル面
１５１    ポテンシャル面
１５２    カオス的遍歴
１７１    ポテンシャル面
１７２    カオス的遍歴
１９１    ポテンシャル面
１９２    カオス的遍歴
２１１    ポテンシャル面
２１２    カオス的遍歴
Ａ、Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４追尾対象物
Ｂ、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４非追尾対象物
２３−１        ポテンシャル曲線
２３−２        カオスニューラルネットの出力値ｅ
２３−２−１    方向＋
２３−２−２    方向−
２３−３        ポテンシャル曲線の値Ｖｅ
２３−４        初期値ｅ１
２３−５        ２次値ｅ２
２３−６        ３次値ｅ３
２３−７        最小値      
２３−８        初期値Ｖｅ１
２３−９        ２次値Ｖｅ２
２３−１０      ３次値Ｖｅ３   
２３−１１      矢印１
２３−１２      矢印２
２４−０        カオスニューラルネット
２４−１        カラム１
２４−１−１    カオスニューロンＸ１１からＸ１２
２４−１−２    結線
２４−２        カラム２
２４−２−１    カオスニューロンＸ１１からＸ１２
２４−２−２    結線
２４−３        パラメータωａ
２４−４        パラメータω
２４−５        パラメータωｂ
【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】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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