(57)【要約】【課題】  交通状況を監視するカメラ監視システムの画像処理による異常検出結果が監視員の判定と一致する正答率の高いカメラ監視システムを実現する。【解決手段】  本発明によるカメラ監視システムは、カメラ４の映像情報を処理して異常事象の判定を行う画像処理部１の画像信号処理アルゴリズム、動作パラメータ等のデータ、および異常事象の判定結果と、監視員がその判定に対して正しく検出したか、異常事象と誤って判定したか、異常事象を検出できなかったかの３種類の評価した結果とを比較照合出来るよう時刻情報（タイムタグ）と共にデータサーバ２５に記憶して、その記憶データと評価結果を照合して分析し、異常事象を正しく検出できる様に制御部２４から画像処理部１を制御、調整して正答率を上げる。【選択図】  図１
2005176077.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通状況をカメラの映像情報によって監視するカメラ監視システムであって、
前記カメラ監視システムの動作を参照するための時刻情報を出力する時計手段と、
前記カメラの映像情報から車両の画像情報を抽出する抽出手段と、
その抽出された画像情報から交通状況に係わる異常事象情報を検出する検出手段と、
前記検出された異常事象情報から異常事象を弁別して判定する判定手段と、
前記判定された異常事象の判定結果を前記カメラ監視システムの監視員に通知する通知手段と、
前記監視員が前記通知された異常事象の判定結果を正しい正検出と評価したか、又は、異常事象が発生していないのに異常事象が発生した誤検出と評価したか、それとも異常事象が発生したのに異常事象が発生しなかった未検出と評価したかのうちいずれか１つの評価結果を入力する評価入力手段と、
前記映像情報と、前記画像情報と、前記異常事象情報と、前記判定手段が前記弁別して判定する判定条件と、前記異常事象の判定結果と、前記評価結果と、前記時刻情報とを記憶する記憶手段と、
前記各手段を監視制御する制御手段とを具備する
ことを特徴とするカメラ監視システム。
【請求項２】
前記記憶手段は、
前記抽出手段の抽出動作パラメータ、前記検出手段の検出動作パラメータとからなる判定条件を記憶する第１のテーブルと、
前記第１のテーブルに記憶された判定条件に対応して、前記抽出された画像情報、前記検出された異常事象情報、前記判定手段が前記判定条件に基づき弁別して判定した異常事象の判定結果、前記評価結果、および時刻情報とを記憶する第２のテーブルを具備し、
前記制御手段は、
前記第１のテーブルを参照して前記判定手段に前記判定条件を設定し、
前記第２のテーブルの前記時刻情報を参照し、前記映像情報、前記設定された判定条件と、前記第２のテーブルが記憶する前記抽出された画像情報、前記検出された異常事象情報、前記異常事象の判定結果、前記評価結果とを照合する制御を行う
ことを特徴とする請求項１記載のカメラ監視システム。
【請求項３】
前記第１のテーブルは、
前記抽出手段の第１の抽出動作パラメータと前記検出手段の第１の検出動作パラメータとの組合せによる第１の判定条件、および前記第１の抽出動作パラメータと前記第２の検出動作パラメータとの組合せによる第２の判定条件とを記憶し、
前記制御手段は、
前記判定手段が前記検出された異常事象を前記第１の判定条件により弁別して判定した第１の判定結果を、前記通知手段を介して前記監視員に通知するとともに前記第２のテーブルに記憶する制御と、
前記判定手段が前記検出された異常事象を前記第２の判定条件により弁別して判定した第２の判定結果を前記第２のテーブルに記憶する制御を行うことを特徴とする請求項２記載のカメラ監視システム。
【請求項４】
前記画像情報の前記抽出手段は、
複数の画像処理アルゴリズムからなり、
前記第１のテーブルは、
前記画像処理アルゴリズム毎に１つ以上の抽出動作パラメータが記憶されていることを特徴とする請求項３記載のカメラ監視システム。
【請求項５】
前記制御手段は、
前記評価入力手段から入力された評価結果と、前記監視員に通知した前記第１の判定結果を比較照合して前記正検出でなかった場合、更に前記第２の判定結果と前記入力された評価結果を比較して前記第２の判定結果が前記正検出に該当するものであれば、
次回の前記異常事象の前記監視員に通知する判定結果を得るための判定条件として、前記第１の判定条件から前記第２の判定条件に変更する制御を行うことを特徴とする請求項３記載のカメラ監視システム。
【請求項６】
前記制御手段は、
前記評価入力手段から入力された評価結果が前記正検出でないと、前記第２のテーブルに記憶されている前記評価入力手段から入力された評価結果と、前記監視員に通知された前記第１の判定結果と、前記第２の判定結果との記録を過去に遡って統計処理し、
前期第２の判定結果の方が前記第１の判定結果よりも前記評価結果との合致率が良い場合、
次回以降の、前記監視員に通知する異常事象の判定結果を得るための判定条件を前記第１の判定条件から前記第２の判定条件に変更する制御を行うことを特徴とする請求項３記載のカメラ監視システム。
【請求項７】
前記制御手段は、
前記判定条件の前記第１、または第２の検出動作パラメータを変更して、複数の判定条件候補を生成し、
前記第２のテーブルに記憶されている前記評価手段から入力された評価結果と、前記監視員に通知された前記第１の判定条件による判定結果、および前記複数の判定条件候補による複数の判定結果との記録結果を過去に遡り統計処理し、
前記全ての判定結果のうちから前記評価結果との合致率が最も良い判定条件を選択し、
次回以降の前記異常事象の判定は、前記第１の判定条件から前記選択された筆頭の判定条件に変更する制御を行う
ことを特徴とする請求項３記載のカメラ監視システム。
【請求項８】
前記制御手段は、
前記第１または第２の検出動作パラメータとの組合せを代えることにより、複数の判定条件候補を生成し、
前記第１の判定条件により判定した第１の判定結果と、
前記複数の判定条件候補により判定した各判定結果を集計した多数決による判定結果を前記異常事象の判定結果として選択して前記通知手段に送信する制御を行う
ことを特徴とする請求項３記載のカメラ監視システム。
【請求項９】
カメラと、
時計手段と、
前記カメラの映像情報から車両の画像情報を抽出する抽出手段と、
その抽出された画像情報から異常事象情報を検出する検出手段と、
前記検出された異常事象情報から異常事象を弁別して判定する判定手段と、
前記判定された異常事象の判定結果をカメラ監視システムの監視員に通知する通知手段と、
前記監視員が前記通知された異常事象の判定結果を正しい正検出と評価したか、又は、異常事象が発生していないのに異常事象が発生した誤検出と評価したか、それとも異常事象が発生したのに異常事象が発生しなかった未検出と評価したかのうちいずれか１つの評価結果を入力する評価入力手段と、
記憶手段と、
前記各手段を監視制御する制御手段とを具備した交通状況を監視するカメラ監視システムの監視制御方法であって、
前記抽出手段は、
前記記憶手段に記憶設定された抽出動作パラメータにより前記カメラの映像情報から前記画像情報を抽出し、
前記検出手段は、
前記記憶手段に記憶設定された検出動作パラメータにより前記抽出された画像情報から交通状況の異常事象情報を検出して前記判定手段に送信し、
前記判定手段は、
前記異常事象情報を受信すると前記記憶手段に記憶設定された判定条件とを照合して前記異常事象を弁別する判定を行い、
前記記憶手段は、
前記抽出手段の抽出動作パラメータと前記検出手段の検出動作パラメータと、前記各パラメータの組合せからなる前記異常事象の複数の判定条件の候補と、前記記憶された候補のうち少なくとも１つの判定条件によって前記判定手段が判定した判定結果と、前記判定結果のうち前記通知手段が前記監視カメラシステムの監視員に通知した判定結果と、前記評価入力手段から入力された評価結果と、前記時計手段から受信した時刻情報とを記憶し、
前記制御手段は、
前記候補のうち、１つを選択してその判定条件による判定結果を前記通知する制御を前記通知手段に行い、
前記通知を受信した監視員により前記評価入力手段から入力された前記評価結果を判読し、その評価結果が、前記正検出でない場合、前記記憶手段が記憶するデータを前記時刻情報を参照して読み出し、前記画像情報、前記異常事象情報、前記抽出動作パラメータ、および前記検出動作パラメータを検索し、
前記評価結果が前記正検出となる前記抽出動作パラメータと前記検出動作パラメータとの組合せの新たな判定条件を探し出した場合、次回以降の通知は前記新たな判定条件によって前記異常事象を弁別して判定した結果を通知する様に修正変更する制御を行う
ことを特徴とするカメラ監視システムの監視制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像監視を行うカメラ監視システムおよびその監視制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
道路の通行状況を監視カメラの映像情報により監視して交通情報を生成したり高速道路の交通管理を行うカメラ監視システムがある。
【０００３】
このカメラ監視システムは、監視員がカメラ映像や、カメラ映像以外の交通情報システムや、各種通報により道路の走行状態を判定して渋滞情報等を報じている。
【０００４】
高速道路等では、複数の監視カメラが設置されているが監視員が常時全ての監視カメラを監視し、異常発生を即時に察知するのは困難である。そこで、これらのカメラ監視システムでは映像監視の補助として、カメラの映像情報を画像処理して渋滞等の異常事象の警報を発報して監視員に通知するものである。
【０００５】
監視カメラの映像情報から異常事象の検出を行う画像処理方法は、各種の目標検出アルゴリズムや、異常事象検出アルゴリズムがあり、１例として、撮影した車両の動きを観測して、被写体の長時間滞留や出現、消失を検出するものがある（例えば、特許文献１参照。）。
【０００６】
しかし、各アルゴリズムは、交通状況に対応して的確に様々な交通状況での異常事象を検出、分類するには適性があり、また更にその異常事象検出を正しく判定する動作パラメータの設定も一様でない。そこで従来は異常事象の判定は、監視員の判定に依存せざるを得ない問題があった。
【０００７】
判定条件、および動作パラメータの設定は、実環境での映像情報と画像処理動作のデータを取得し、その動作や、異常事象検出結果を監視員の判定と照合して画像処理方法の設計や調整することが必要であるにも拘わらず、従来は、日誌等でカメラ監視システムの判定結果と監視員の判定結果が散発的に報告される程度であったのでカメラ監視システムの動作と監視員の判定との照合を十分に行うことが出来なかった。
【特許文献１】特開２００２−２６２２８２号公報  （第１２ページ、第２図）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
カメラ監視システムにおいて交通監視カメラの映像情報から異常事象検出を自動的に行う画像処理方法には、各種のアルゴリズムがあるが、各アルゴリズムも、様々な交通状況に対応して的確に異常事象を抽出、分類するには適性がある、また更にその異常事象検出を正しく判定する為の動作パラメータの設定も一様でない。その結果、従来は、異常事象の判定は監視員の判定に依存せざるを得ない問題があった。また、特に動作パラメータの設定は、実環境での映像情報と画像処理動作を測定し、その動作や、異常検出結果を、監視員の判定と照合して画像処理方法の設計や調整することが必要にも拘わらず、従来は、カメラ監視システムの動作と監視員の判定との照合データが蓄積されずアルゴリズムの検証や動作パラメータの設定を確認するには不十分である問題があった。
【０００９】
本発明は上記問題を解決するためになされたもので、交通状況を監視するカメラ監視システムの画像処理による異常検出結果が監視員の判定と一致する正答率の高いカメラ監視システムを実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、本発明のカメラ監視システムは、交通状況をカメラの映像情報によって監視するカメラ監視システムであって、前記カメラ監視システムの動作を参照するための時刻情報を出力する時計手段と、前記カメラの映像情報から車両の画像情報を抽出する抽出手段と、その抽出された画像情報から交通状況に係わる異常事象情報を検出する検出手段と、前記検出された異常事象情報から異常事象を弁別して判定する判定手段と、前記判定された異常事象の判定結果を前記カメラ監視システムの監視員に通知する通知手段と、前記監視員が前記通知された異常事象の判定結果を正しい正検出と評価したか、又は、異常事象が発生していないのに異常事象が発生した誤検出と評価したか、それとも異常事象が発生したのに異常事象が発生しなかった未検出と評価したかのうちいずれか１つの評価結果を入力する評価入力手段と、前記映像情報と、前記画像情報と、前記異常事象情報と、前記判定手段が前記弁別して判定する判定条件と、前記異常事象の判定結果と、前記評価結果と、前記時刻情報とを記憶する記憶手段と、前記各手段を監視制御する制御手段とを具備することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明のカメラ監視システムの監視制御方法は、カメラと、時計手段と、前記カメラの映像情報から車両の画像情報を抽出する抽出手段と、その抽出された画像情報から異常事象情報を検出する検出手段と、前記検出された異常事象情報から異常事象を弁別して判定する判定手段と、前記判定された異常事象の判定結果をカメラ監視システムの監視員に通知する通知手段と、前記監視員が前記通知された異常事象の判定結果を正しい正検出と評価したか、又は、異常事象が発生していないのに異常事象が発生した誤検出と評価したか、それとも異常事象が発生したのに異常事象が発生しなかった未検出と評価したかのうちいずれか１つの評価結果を入力する評価入力手段と、記憶手段と、前記各手段を監視制御する制御手段とを具備した交通状況を監視するカメラ監視システムの監視制御方法であって、前記抽出手段は、前記記憶手段に記憶設定された抽出動作パラメータにより前記カメラの映像情報から前記画像情報を抽出し、前記検出手段は、前記記憶手段に記憶設定された検出動作パラメータにより前記抽出された画像情報から交通状況の異常事象情報を検出して前記判定手段に送信し、前記判定手段は、前記異常事象情報を受信すると前記記憶手段に記憶設定された判定条件とを照合して前記異常事象を弁別する判定を行い、前記記憶手段は、前記抽出手段の抽出動作パラメータと前記検出手段の検出動作パラメータと、前記各パラメータの組合せからなる前記異常事象の複数の判定条件の候補と、前記記憶された候補のうち少なくとも１つの判定条件によって前記判定手段が判定した判定結果と、前記判定結果のうち前記通知手段が前記監視カメラシステムの監視員に通知した判定結果と、前記評価入力手段から入力された評価結果と、前記時計手段から受信した時刻情報とを記憶し、前記制御手段は、前記候補のうち、１つを選択してその判定条件による判定結果を前記通知する制御を前記通知手段に行い、前記通知を受信した監視員により前記評価入力手段から入力された前記評価結果を判読し、その評価結果が、前記正検出でない場合、前記記憶手段が記憶するデータを前記時刻情報を参照して読み出し、前記画像情報、前記異常事象情報、前記抽出動作パラメータ、および前記検出動作パラメータを検索し、前記評価結果が前記正検出となる前記抽出動作パラメータと前記検出動作パラメータとの組合せの新たな判定条件を探し出した場合、次回以降の通知は前記新たな判定条件によって前記異常事象を弁別して判定した結果を通知する様に修正変更する制御を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によるカメラ監視システムは、カメラの映像情報を処理して異常事象の判定を行う画像信号処理のアルゴリズム、動作パラメータ等の組合せからなる判定条件、およびその判定結果のデータ、ならびにカメラの映像情報を、監視員がその判定に対して正しく検出したか、異常事象と誤って判定したか、異常事象を検出できなかったかの３つの評価結果データと比較照合出来るよう時刻情報と共にデータサーバに記憶し、その記憶データとカメラ映像情報、および評価結果データとを照合して上記判定内容を分析することにより、異常事象を正しく検出できる様に画像信号処理のアルゴリズムや動作パラメータを調整して正答率を上げることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。
【実施例】
【００１４】
図１は、本発明の実施例に係わるカメラ監視システムの１例の構成要素を示すブロック図である。
【００１５】
図１におけるカメラ監視システムは、カメラ映像によって道路監視を行うカメラ監視システムの構成と配置例で、カメラ４、画像処理部１、ネットワーク３、監視センター２とから構成される。カメラ４と画像処理部１は、（＃１）〜（＃ｎ）の組になり、画像処理部１は、高速道路設備の電気室や事務所等の現場に設置されて道路の交通状況を撮影する。
【００１６】
画像処理部１は、カメラ４が撮影した映像情報から車両画像を抽出する手段である特徴抽出部１１、交通状況、渋滞等の異常事象を判定するための異常事象情報である車両の速度を測定、算出する事象検出部１２、算出された速度により異常事象を弁別して判定する判定部１３、および上記画像処理部の各構成要素を制御する制御・通信部１４とから構成される。
【００１７】
判定部１３は、異常事象の判定条件の候補をリストしたテーブルＴを具備している。テーブルＴは画像処理部１の内部メモリに作成され、特徴抽出部１１の抽出動作パラメータと、事象検出部１２の検出動作パラメータの組合せからなる判定条件の候補を表にして記憶している。
【００１８】
抽出動作パラメータは、画像抽出アルゴリズム、画像２値化のスレショルドレベル、車両画像の追跡点等であり、検出動作パラメータは、車両速度の測定区間、測定頻度等である。
【００１９】
特徴抽出部１１、事象検出部１２、判定部１３における処理データや、動作パラメータは、内部バス等で、制御・通信部１４に接続され、更に制御・通信部１４からネットワーク３を介して監視センター２のデータサーバ２５に送信される。
【００２０】
監視センター２は、ネットワーク３から受信したカメラ４（＃１〜＃ｎ）の映像情報を表示する監視モニタ２１、表示するカメラ４（＃１〜＃ｎ）を選択したり、画像処理部１の制御の入力、および監視センターの各構成の動作、データサーバ２５が記憶しているデータを読み出す制御の入力を行う制御卓２２、制御卓２２に取り付けられ、画像処理部１が通知してきた異常事象の通知（警報）に応答して「正検知」、「誤検出」、または「未検出」のいずれかの評価を入力する評価スイッチ２３、制御部２４、およびデータサーバ２５とからなる。データサーバ２５は、画像処理部１から送信された映像情報、特徴抽出部１１の設定データ、事象検出部１２の設定や動作データ、判定部１３の異常事象の判定結果等を記憶する。制御部２４は、操作卓２２からの入力設定、又は、内蔵したプログラムによって上記のデータサーバの各構成要素や画像処理部１等の制御やデータ監視を行う。
【００２１】
データサーバ２５は、ネットワーク３を介して受信したカメラ４の映像情報を記録し、判定部１３のテーブルＴに記憶された各判定条件の候補に対応して取得した異常事象の処理に係わる諸データを記憶するログテーブルＴＬを備えている。
【００２２】
また、監視センター２には前記カメラ４からの映像信号を画像処理する画像処理部１（＃ｃ）が設置される場合、そして、データサーバ２５が画像処理部１の設置されている現場に設置される場合もある。
【００２３】
カメラ４で撮影した映像情報から、特徴抽出部１１は、車両の位置を特定する画像情報を抽出し、特徴抽出部１１がその画像情報から車両の走行速度を算出して「平常」の走行か、「渋滞」等の異常事象を判定する為の車両の走行速度データを生成する。判定部１３は、事象検出部１２から受信した走行速度データから車両の走行速度を判読し、交通状況の異常事象を「平常」か、「渋滞」等の異常事象かを弁別判定する。
【００２４】
制御・通信部１４は、判定部１３が弁別判定するための各判定条件を設定する判定条件や、特徴抽出部１１、および特徴抽出部１１の動作パラメータをテーブルＴに設定する。制御・通信部１４は、このテーブルＴに設定される情報、データ、および判定部１３の判定結果のデータをネットワーク３を介して監視センター２のデータサーバ２５との間で送受信する。
【００２５】
さて、図１において、カメラ４（＃１）が撮影した映像情報は、２つの系統に分かれて送信される。一方は画像処理部の特徴抽出部１１に送信され、他方は、制御・通信部１４からネットワーク３を介して監視センター２に送信されて監視センター２の監視モニタ２１に表示され、また同時にデータサーバ２５にも記録される。
【００２６】
特徴抽出部１１は、制御・通信部１４によって車両画像を検出するアルゴリズムが設定され映像情報から、車両の走行速度を測定するための車両画像情報を抽出する。このアルゴリズムは、「背景差分」方法、「エッジ検出」方法、更にフレーム比較方法を始めとして数多くが有る。ここでは、その１例として「背景差分」方法と「エッジ検出」方法を取り上げ、最初にカメラ４の映像情報から車両画像の追尾点を抽出する「背景差分」方法が設定された場合の動作を説明する。
【００２７】
「背景差分」方法では、車両を監視する道路のカメラ映像を撮影し、背景画面情報として特徴抽出部１１の内部メモリに記憶する。例えば、車両が走行していない道路を撮影したカメラの映像情報が背景画面情報である。この背景画面情報は、日照や、道路の周囲状況で変化するので所定の設定条件によって平均化等の処理と更新が行われる。
【００２８】
カメラ４が撮影する映像情報は、フレーム毎に特徴抽出部１１で背景画面情報を基準にして差分が求められ、その差分映像情報が更に２値化された車両画像の情報になる。そしてこの車両画像の情報から更に車両の追跡点が抽出される。
【００２９】
図２は、車両画像の「背景差分」方法を説明する図である。  
図２（ａ）は、監視モニタ２１の画面の車両表示の例で、差分映像情報の車両の形状は、は原画と同じに表示される。図２（ｂ）は、その差分信号のビデオ信号の振幅を示している。
【００３０】
図２（ｂ）で１−１部分はビデオ信号の最大振幅値で車両のもっとも明るい部分にあたり、２−２部分は背景にあたるビデオ信号レベルである。３−３部分は、車両部分を抽出するスレショルドレベルＧａで、１−１と２−２の中間値（または、平均値）である。
【００３１】
スレショルドレベルは、このほか、最大ビデオ信号レベル近くの１−１の値Ｇｂ、また最低信号レベル近くの２−２の値Ｇｃのほか、一定の固定の信号レベルにするなど幾つかのパラメータで設定される。
【００３２】
なお、この図２（ｂ）では、白い塗装の車両のビデオ信号レベルなので背景よりも明るい車両部分は凸状の信号レベル変化を示すが、黒い塗装の車両の場合は背景よりも車両の信号レベルは下がり凹状になる。車両の塗色、照明、背景色などの違いにより車両部分の信号レベルやスレショルドは様々に異なったものになる。
【００３３】
図３は、２値化された画像図であって、黒い部分が車両部分である。  
図３（ａ）、（ｂ）（ｃ）は、スレショルドレベルがそれぞれＧａ、Ｇｂ、Ｇｃに対応した２値化画像である。各図３（ａ）〜（ｃ）はスレショルドレベルの違いにより２値化画像の形状が異なり、図３（ｂ）では、車体の暗い部分が削除され、複数のブロックによって１つの車両画像を形成している。
【００３４】
各図３（ａ）〜（ｃ）において車両部分の外側部分の上下左右方向の最も外側の接線を取り出して生成したマークの枠が車両画像の追跡ゲートＴＧｂである。図３（ｂ）では、複数のブロックがあるので１台の車両が複数台の車両に誤判定される危険が有る。一方、図３（ｃ）は、背景とのビデオ信号レベル差（コントラスト）が小さいと２値化車両画像が大きくなり、さらには、車両と背景の区別が付かなくなって追跡ゲートＴＧｂを生成できなくなる危険がある。
【００３５】
特徴抽出部１１は、カメラ４から映像情報を受信し、この追跡ゲートＴＧｂを生成すると、ロックオン信号を生成して内部バスに送信する。事象検出部１２がロックオン信号を受信すると車両の走行速度の算出を始める。
【００３６】
車両の走行速度は、この追跡ゲートＴＧｂの角の部分を追跡点として画面上の移動速度を測定する。追跡点は、追跡ゲートＴＧｂの４つの角のうちから１つが選択される。
【００３７】
図２においては、車両が左から右方向へ走行しているので、車両の道路の後部接地面に近い左下の角を追跡点ＬＬに選択する。
【００３８】
以上の車両を検出するアルゴリズム「背景差分」と２値化のスレショルドレベル（ここでは、Ｇａとする。）、および、追跡点ＬＬの組合せは、画像情報の抽出条件のパラメータとして後述の異常事象の判定条件のパラメータと共に、予め判定部１３のテーブルＴとデータサーバ２５のテーブルＴＬに設定・記憶される。
【００３９】
これらの設定は、監視センター２の操作卓２２のキーボード等の入力装置から所定の手順で行われ、例えばデータサーバ２５のログテーブルＴＬに初期設定を行い、その設定された諸データをネットワーク３を介して、更に各画像処理部１のテーブルＴにダウンロードして設定すればよい。また、画像処理部１の制御・通信部１４を介して調整用のパーソナルコンピュータを接続して、そのキーボードから入力設定するものであっても良い。
【００４０】
図４は、判定条件がリストされた判定部１３のテーブルＴの１例である。
【００４１】
図４において、判定条件は、抽出動作パラメータの「特徴抽出方法」（「アルゴリズム」、「スレショルド」、「追跡ポイント」）、および検出動作パラメータの「事象判定条件」（「測定区間・距離」、「測定頻度」、「判定使用」）等とから構成される。「判定使用」の欄は、警報発報に使用する異常事象の判定条件のうち監視員に通知する判定結果を求めるものに「Ｏ」が設定されている。
【００４２】
事象検出部１２は、車両の走行速度を特徴抽出部１１で抽出された追跡点ＬＬが画面上を移動する速度を算出して求める。この車両速度の算出条件は、異常事象の判定条件のパラメータとなってログテーブルＴＬとテーブルＴに設定されている。
【００４３】
ここで、交通状況は、例えば、「平常」と「低速」、「渋滞」の２つの異常事象に分類され、異常事象の判定条件の例は下記の通りである。
【００４４】
（低速判定条件）
以下のいずれかの条件を満足するものである。  
１）平均車速が４０ｋｍ／ｈ以下の時。  
２）２０ｍ以上の区間で算出した速度の変化率が５０％以上の時。
【００４５】
（渋滞判定基準）
以下の条件を満たすもの。  
１）平均速度が４０ｋｍ／ｈ以下でかつ集計時間５分の交通量が２５台以上の時。  
２）交通密度が一定値４０台／ｋｍ／ｈ車線以上の時。  
３）車群速度が一定値４０ｋｍ／ｈ以下の時。  
で定義される。
【００４６】
交通状況の異常事象の判定条件は以上の複数からなるものの組合せがあるが、以下の本発明の実施例においては、カメラ監視システムの動作の説明を「渋滞」の判定基準の３）項のみを取り上げて異常事象判定の手順を説明する。
【００４７】
図５は、監視モニタ２１における表示画面と車両の走行速度の測定方法を説明する図である。
【００４８】
監視モニタ２１の画面で、２車線ある高速道路上を車両は、左から右に向かって走行する。２車線のうち第１車線は、画面下半分、第２車線は画面上半分に表示される。走行車両が画面に写っていないとき、画面上に枠、追跡ゲートＴＧｂは、表示されない。
【００４９】
第１車線を画面左から車両が走行して、画面の中に車両が入ると前記の手順で追跡ゲートＴＧｂが生成されて監視モニタ２１の画面に表示されると特徴抽出部１１は、事象検出部１２にロックオン信号を送信する。そして、事象検出部１２は追跡点ＬＬが画面上を移動する速度の算出を開始する。画面上の上下左右方向の追尾点ＬＬの移動速度は、画面上の位置座標が道路上の位置と対応して車両の走行速度と換算するように校正されている。
【００５０】
事象検出部１２は、テーブルＴの事象判定条件を参照して車両の走行速度を算出する。
【００５１】
例えば、図５において、画面上のｘ１点とｘ２点が道路上の１００ｍに相当する距離とする場合、その区間をロックオンされた追尾点ＬＬが１０秒間で通過したとすれば、特徴抽出部１１は、時速３６ｋｍ／ｈを算出する。また、画面のｘ１点とｘ３点が道路距離２５ｍに相当すると、５秒間でその間を追尾点ＬＬが移動したとすれば時速は１８ｋｍ／ｈである。
【００５２】
また、更に画面のｘ４点とｘ２点が同じく２５ｍに相当すると、その区間を追尾点ＬＬが２秒間で移動したとすれば時速は４５ｋｍ／ｈである。
【００５３】
事象検出部１２は、この追尾点ＬＬの移動速度から算出した車両の走行速度を判定部１３に送信し、判定部１３は、走行速度から交通状況、異常事象がどの様なレベルのもので有るかを弁別して判定する。
【００５４】
ところで、この各区間での車両の走行速度の測定結果（以下、車速データと呼ぶ。）を、交通状況（異常事象）の車群速度として判定に使用するが、車両の走行速度の測定方法には、測定区間距離、測定頻度の組合せからなる判定条件があるので、それに対応して幾つかの異なった測定結果が得られる。
【００５５】
即ち、車群とは、道路上を複数台の車が一塊になって連なって走行する場合、それらを車群と呼ぶ。しかし、厳密に車群を速度測定の単位として設定するのは難しく、以下の実施例では、次の動作パラメータでサンプリングした車両の平均時速を車群速度としている。
【００５６】
例えば、  
（１）ｘ１点とｘ２点との間での車速データを、５分間隔で１回に１０台連続して測定した結果の平均時速３６ｋｍ／ｈを平均時速データ（ｘ１−ｘ２）とする。  
（２）ｘ１点とｘ３点との間での車速データを、５分間隔で１回に１０台連続して測定した結果の平均時速１８ｋｍ／ｈを平均時速データ（ｘ１−ｘ３）とする。  
（３）ｘ２点とｘ４点との間での車速データを、５分間隔で１回に１０台連続して測定した結果の平均時速４５ｋｍ／ｈを平均時速データ（ｘ２−ｘ４）とする。  
（４）ｘ１点とｘ２点との間での車速データを、２分間隔で１回に５台連続して測定した結果の平均時速３６ｋｍ／ｈを平均時速データ（ｘ１−ｘ２）とする。  
（５）ｘ１点とｘ３点との間での車速データを、２分間隔で１回に５台連続して測定した結果の平均時速２０ｋｍ／ｈを平均時速データ（ｘ１−ｘ３）とする。  
（６）ｘ２点とｘ４点との間での車速データを、２分間隔で１回に５台連続して測定した結果の平均時速５０ｋｍ／ｈを平均時速データ（ｘ２−ｘ４）とする。
【００５７】
等の様に測定頻度、測定区間距離などのパラメータを変えると、通行量が変わったり、特にインターチェンジの様に道路にカーブや、合流箇所がある場合など測定条件が変わると車速データが異なって算出される。
【００５８】
上記の例では、ｘ１点は、インターチェンジの合流が終えた地点の付近であって、ｘ２が合流終了地点から一番遠くにある。そこで、制御・通信部１４から判定部１３に映像監視区間の平均的な車速を得る為に（１）の１００ｍ区間での車速データ（ここでは、平均時速３６ｋｍ／ｈ）を用いる設定にしたとする。
【００５９】
判定部１３は、この設定に従い車速が時速４０ｋｍ／ｈ以下の速度なので「渋滞」の異常事象と判定し、制御・通信部１４に「渋滞」を送信する。
【００６０】
制御・通信部１４は、「渋滞」の異常事象の警報と、（１）の測定条件を車速データの判定条件に設定したことと、上記（１）〜（６）の車速データをネットワーク３を介して、監視センター２のデータサーバ２５と制御部２４に送信する。そして、データサーバ２５では、これらの判定条件、車速データ、および警報等を時刻情報（以下、タイムタグと称する。ここでは、ＸＸ年ＯＯ月１２時１０分３０秒とする。）とともにログテーブルＴＬに記憶する。
【００６１】
図６は、ログテーブルＴＬの一例の図である。
【００６２】
図６（ａ）において、評価の欄は、監視員が発報された警報（判定部１３が判定した異常事象）を「正検出」、「誤検出」、「未検出」で評価した結果が記憶される。また、上記（１）以外の判定条件（２）〜（６）に付いても、制御部２４が、（１）に対する評価結果と照合して、その判定条件による判定結果に対して監視員が評価すると推定した評価内容が記憶される。（図６のログテーブルＴＬでは括弧で表示されている。）
ところで、監視センター２では、制御部２４が「渋滞」をネットワーク３を介して受信すると、監視モニタ２１がカメラ４の映像を映し出し「渋滞」の警報を監視モニタ２１の画面上に表示する制御を行う。
【００６３】
監視センターでは、車速データについて映像監視以外の方法により、例えば、スピード測定レーダにより車速を直接測定したデータを交通情報システムから取得しているか、又は、数ｋｍ以上離れたサービスエリア、またはインターチェンジ近くに設置した２つの監視カメラの映像から走行車両のナンバープレートの文字を読み取り、その車両の走行速度を測定した交通情報等が入手できれば、それらは、異常事象の判定に利用可能である。この様な場合、監視員は、警報を受信すると上記情報を参照してモニタ２１の画面上の車両の混み具合、移動速度を経験的に読み取り「平常」、「渋滞」等の判定をしている。
【００６４】
しかし、画像処理装置以外車両の速度を知る手段が無い場合には、監視モニタ２１の映像だけから監視員の経験的感覚に基づき、「平常」、「渋滞」等の判定が行われる。従って、判定には誤差が含まれ、特に「渋滞」については「渋滞」と判定する為に必要な車両密度等の諸データが他の交通情報システム等から入手できないので、「渋滞」の判定は、監視員の経験的感覚に依存せざるを得ない。しかし、判定部１３が行った判定結果と監視員の判定による評価との整合性を改善する（正答率が向上する）ことが、本発明の実施例のカメラ監視システムでは以下の如く可能である。
【００６５】
まず、監視員が、ナンバープレートを読み出した車両の走行データで作成された交通情報の時速８０ｋｍ／ｈを参照して監視カメラ４がインターチェンジの交通状況を目視して、「平常」と判定したとする。カメラ監視システムでは、上記の（１）の車速データを用いて「渋滞」と判定しているので監視員は、カメラ監視システムの判定結果が誤っていると評価して操作卓２２の評価スイッチ２３から「誤検出」の評価結果を入力する。「誤検出」の評価結果は、データサーバ２５のログテーブルＴＬにタイムタグ（ここでは、ＸＸ年ＯＯ月１２時１０分３０秒とする。）とともに記憶される。
【００６６】
反対に、監視員がカメラ監視システムから「渋滞」等の警報がないときに、「渋滞」と判定した場合には、監視員は評価スイッチ２３から「未検出」を入力し、その評価結果「未検出」がログテーブルＴＬに記憶される。また、カメラ監視システムが「渋滞」の警報を通知した時に監視員も同じく「渋滞」と判断すれば、「正検出」の評価結果がログテーブルＴＬに記憶される。
【００６７】
このような画像処理部１から異常事象の通知（警報の発報）、または監視員が異常事象を判定した出来事を以下、”イベント”と呼ぶ。
【００６８】
従来のカメラ監視システムでは、この「誤検出」の結果を監視員が、監視ノートや引き継ぎメモ等で記録するに留まっていた。そこで、車速データの判定基準などを最適値に設定する為のデータ取得や、動作パラメータ等を設定調整する効率や改善結果が不十分であった。
【００６９】
しかし、本発明のカメラ監視システムでは、イベント毎のカメラ監視システムの動作パラメータや判定条件等と判定結果、評価結果がデータサーバ２５のログテーブルＴＬにタイムタグとともに記憶されている。従って、過去に遡りイベント毎にタイムタグを参照して特徴抽出部１１や事象検出部１２の各種の動作のパラメータや、判定基準、判定結果と、監視員の評価結果を読み出して照合することによって、カメラ監視システムの動作が分析でき、その結果を基に「誤検出」や「未検出」時の動作パラメータ等を改良する調整が出来る。
【００７０】
このデータ等の読み出し、調整は、カメラ監視システムの監視員や、整備技術者が、例えば、操作卓２２のキーボードと監視モニタ２１とを用いてデータサーバ２５からカメラ映像情報、およびログテーブルＴＬに記憶されたデータを読み出し、分析する。そして、それらのデータによって、制御部２４に画像処理部１の各構成要素を制御する各判定条件等のデータや動作パラメータを改めて設定し、制御部２４を介して画像処理部１の各構成要素を制御するデータを制御通信部１４に送信して各種の画像処理動作を調整する。
【００７１】
また、さらにその調整等は、制御部２４に予めプログラムを組み込むことにより、制御部２４が各種のパラメータを設定することも出来る。
【００７２】
（異常事象判定条件パラメータの変更）
以下制御部２４がデータサーバ２５のログテーブルＴＬからデータを取得し、画像処理部１の処理動作を制御する動作について説明する。
【００７３】
図７は、事象判定条件のパラメータの変更を説明するフローチャートである。
【００７４】
制御部２４は、データサーバ２５のログテーブルＴＬに異常事象の判定条件と判定結果、および監視員の評価、テーブルＴがリストしている判定条件候補、および車速等画像処理データを受信してタイムタグとともに記憶する（ステップ１）。
【００７５】
上記説明では、判定条件（１）を採用しており「渋滞」の異常事象と判定して警報を発報したが、それを受けた監視員は「誤検出」の判定を下している。従って、制御部２４は、「渋滞」の判定条件である時速４０ｋｍ／ｈ以下と算出結果が出た判定条件を、監視員が「誤検出」評価すると推定する（ステップ２）。判定条件（３）と（６）以外に「誤検出」の推定結果をログテーブルＴＬの「評価」欄に記憶する（ステップ３）。
【００７６】
そして、制御部２４は、ログテーブルＴＬを参照して、次回以降の判定条件の選定する制御を行う。
【００７７】
例えば、判定部１３のテーブルＴに、推定された評価も含めて最新のイベントに対して「正検知」が得られた異常事象判定条件を次回の事象判定に採用する様に設定がなされていれば（ステップ４がＹｅｓ）、監視員がイベントに対して「正検出」でない（「誤検出」または、「未検出」）と評価した場合、制御部２４は、ログテーブルＴＬを参照して「正検出を」行った判定条件（ここでは、（３）とする。）を探し出して（３）を次回からの判定条件にする（ステップ５）。
【００７８】
またその他の、推定評価結果を統計処理するような判定条件の選定がなされていれば（ステップ４がＮｏ）、制御部２４は、イベント毎の監視員の評価結果と、そのイベントに対応する時の各判定条件とその推定評価結果を統計処理し（ステップ６）、「正検出」に対応する回数が多い判定条件（ここでは、（６）とする。）をログテーブルＴＬから探し出し、次回以降の判定に、判定部１３が判定条件（６）を用いる（ステップ７）ようにして、監視員の経験や、映像監視以外のシステムからの交通情報との整合性を高める判定条件を選択することもできる。
【００７９】
また、カメラ監視システムの動作を詳細に調査するため、別途、統計的処理によって分析して判定条件を変更修正してもよい。例えば、カメラ監視システムの複数の判断条件から得られる判定結果（ここでは、「渋滞」とする。）と監視員の判定結果（ここでは「平常」の判断に基づく「誤判定」が評価結果であったとする。）とを集計して比較すると、複数の判定基準で「渋滞」の判定結果が多い結果が得られ、カメラ監視システムの判定結果が監視員のそれより妥当であると推定される場合、制御部２４は、監視員の判定、評価を見直す勧告情報を監視モニタ２４で表示して通報する様にしてもよい。
【００８０】
また、以上の説明では、予め判定条件は１つに選定されているが、複数の判定条件候補を設定しておき、その各判定条件候補による判定結果を集計して多数決を取った結果（ここでは、「渋滞」とする。）を選定して、監視員に「渋滞」を通知する判定結果とするようにしてもよい。
【００８１】
この様に本発明の実施例のカメラ監視システムは、記憶した諸データを参照し、事象判定条件の設定を最適になる組合せを想定して変更設定し、正答率の向上を図ることが可能である。
【００８２】
（アルゴリズムの選択）
また更に、カメラ監視システムの正答率を向上するには、周囲の状況に応じて車両画像の抽出を行うアルゴリズムを選択することも有効である。以下に画像抽出のアルゴリズムを選択する動作手順について説明する。
【００８３】
図８は、特徴抽出のアルゴリズムを選択する動作手順について説明する動作を説明するフローチャートである。
【００８４】
本発明の実施例は、上記の説明の様に映像信号から車両画像を抽出するアルゴリズムに「背景差分」方法を用いている。このアルゴリズムは、車両画像の全体を取りだしているので、安定したトラッキングが可能であるので昼間は「背景差分」方法がデフォルトのアルゴリズムに採用されている。
【００８５】
しかし、「背景差分」方法は、図３（ｃ）の様に夜間、または、昼間でも日中でも車体が中間色だと車体部分と背景部分とのビデオ信号のレベル差が小さくなり映像情報からの車体部分の抽出が困難になり車両画像をロックオン出来なくなったり、ランプの様に輝度が車体に比べて極端に高い輝点が車体画像にあると、車体の全体が抽出出来なくなる等の弱点を持つ。また、トレーラ等の大きな車体、または複数の車両が接近して連続して撮影されると追跡ゲートＴＧｂ内に１台の車体部分が全て収まらないので車体部分を映像情報から抽出出来ない場合も生じる。
【００８６】
その様な場合は、車速の測定が行われずカメラ監視システムは異常事象を検出しないで「平常」と判定するので警報が送信されない（ステップｓ１１）。そして、監視員が画面監視により異常事象と判定した結果に基づく評価が記録され、仮に「渋滞」と監視員が判定すると、「未検出」がタイムタグと共にログテーブルＴＬの「評価」に記憶される（ステップｓ１２）。
【００８７】
この様に、特徴抽出がし難くなる撮影状況になると「未検出」の評価入力が多くなる。そこで制御部２４は、予め想定した「未検出」の評価入力頻度、例えば、１０分間に３回を超える（ステップｓ１３がＹｅｓ）とスレショルドレベルの設定を変更する（ステップｓ１４）。
【００８８】
図６（ｂ）は、「未検出」と評価された場合のログテーブルＴＬの１例である。
【００８９】
例えば、背景レベルに近いスレショルドレベルＧｃに設定するか、ゲート中のもっともビデオ信号の振幅が大きい近いスレショルドレベルＧｂにするなどの画像の特性に合う様にパラメータ設定を変更して車両画像抽出の改善を図る。この設定変更を制御する信号は、制御部２４からネットワーク３を介して画像処理部１の制御・通信部１４に送信され、それを受信した制御・通信部１４は、判定部１３のテーブルＴを参照して、特徴抽出部１１に新しいパラメータ設定を行う。
【００９０】
本発明の実施例のカメラ監視システムは、車両部分の抽出のアルゴリズムとして車体の画像の一部分を検出する「エッジ検出」方法を特徴抽出部１１に備えているので「背景差分」方法で車両部分の画像抽出がうまく行かない時は「エッジ検出」方法に変更して車両のトラッキングを行う。例えば、制御部２４が「未検出」を所定の頻度以上、例えば、連続して３回受信（ステップｓ１５がＹｅｓ）してアルゴリズム変更を指示する信号を制御・通信部１４に送信し、制御・通信部１４が、特徴抽出部１１に、「エッジ検出」方法を設定する（ステップｓ１６）。
【００９１】
図９は、「エッジ検出」方法を説明する図である。
【００９２】
「エッジ検出」方法では、「背景差分」方法と異なり、予め車両を追跡するための待機ゲートｇを画面上に設けておく。
【００９３】
即ち、車両の映像の背景は必ずしも一様でなく、また画面上には複数の車両が表示されるので、特定の車両の画像信号の抽出を容易にする為に、予め車両部分の画像部分付近のみ信号を取り出して処理する為の待機ゲートｇを設定して待ち伏せし、その待機ゲートｇの中に入った車両のエッジ（端部）を追尾（ロックオン、追跡）する。
【００９４】
この待機ゲートｇは、第１車線、および第２車線に走行車両が写り始める位置に置かれて待機する。また、そのサイズは、「大」、「中」、「小」が制御・通信部１４によって設定される。
【００９５】
図９（ａ）は、監視モニタ２１の画面における車両の形状表示の例である。
【００９６】
図９（ｂ）は、水平走査線上のその車両表示部分のビデオ信号の振幅を表している。図９（ｃ）は、そのビデオ信号を微分回路を通した時の振幅を表している。
【００９７】
「エッジ検出法」では、特徴抽出部１１は車両部分のビデオ信号の立ち上がり部分、もしくは、立ち下がり部分のビデオ信号を微分して車両の端（エッジ）の部分をパルス状のエッジ信号Ｅｐ１、Ｅｐ２として取り出して車両の端（エッジ）の部分を示す信号を生成する。「エッジ検出」方法は、車両の先頭の部分（正極性パルスのエッジ信号Ｅｐ１）、又は後尾の部分（負極性パルスのエッジ信号Ｅｐ２）のどちらか１カ所を取り出すので、ゲートも小さくて済む利点があるのでサイズをなるべく小さくしてトラッキングをする。
【００９８】
従って、走行車両が待機ゲートｇに入り、エッジ信号を検出すると、そのエッジ付近のみにゲートが縮小するようにしてロックオンさせ、それ以降縮小した追跡ゲートＴＧｅによって車両を追尾する。そして、そのエッジ信号のパルスが追跡ゲートＴＧｅの中心に来るように車両映像の端部分のトラッキングを行う（ステップｓ１７）。
【００９９】
また、夜間ではヘッドライトやテールランプの様なポイント画像でもパルス信号、もしくは、非常にコントラスト差の大きい信号が得られるので、そのポイント画像の情報を用いてトラッキングするのには、「エッジ検出」方法が適している。
【０１００】
この車両部分を追尾する部分の選択は、エッジ信号のスレショルドを変更して行う。即ち、背景よりも明るく画面に写る車両の先頭部分は、正極性パルスのエッジ信号Ｅｐ１であるが、後尾部分は負極性エッジ信号Ｅｐ２になる。逆に、背景よりも暗く写る車両で有ればこれと反対の関係になる。背景と車両の部分の信号レベルは自動検出されて上記の関係を反映して、先頭部分かそれとも後尾部分を抽出するかが、システム調整時に予め設定される。また、この設定変更は、制御卓２２のキーボード等の入力装置から、整備技術者や監視員が抽出部分を選択するコマンドを制御部２４に入力して設定できるようにしてもよい。
【０１０１】
そして制御部２４はそのコマンドをネットワーク３を介して画像処理部１の制御・通信部１４に送信する。制御・通信部１４から更にそのコマンドが特徴抽出部１１に通知され、特徴抽出部１１は、例えば、後尾部分を抽出している時に、スレショルドを負極性パルス検出から正極性パルス検出に変更すると後尾部分から先頭部分を抽出するように変更される。
【０１０２】
特徴抽出部１１からロックオン通知を受信するとそれ以降の事象検出部１２で行われる車速データの取得の処理、動作は、「背景差分」方法の場合と同様に行われる。これらの諸設定は図３のテーブルＴの条件（７）〜（１２）に示されている。
【０１０３】
この様に特徴抽出部１１では、「背景差分」方法とともにカメラ４からの映像情報から「エッジ検出」方法によって車両画像情報を抽出出来るので、より車両画像の抽出が確実に行える画像抽出アルゴリズムを選択して的確なトラッキングを行い正答率を向上することが可能になる。また、車両画像の抽出方法は、先述の通りこの２つの方法以外の方法、アルゴリズムを用いてもよい。
【０１０４】
以上述べたように、本発明によるカメラ監視システムは、カメラの映像情報と、映像情報を処理して異常事象の判定を行う判定条件、画像信号処理アルゴリズム、動作パラメータ等のデータ、および異常事象の判定結果とを監視員がその判定に対して３種類の評価した結果とを比較照合出来るよう時刻情報と共にデータサーバに記憶する。
【０１０５】
そして、その記憶データと評価結果を照合して分析し、異常事象を正しく検出する様に判定条件、画像信号処理アルゴリズムおよび動作パラメータ等を調整、もしくは自動変更して正答率を上げることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０６】
【図１】本発明の実施例に係わるカメラ監視システムの１例の構成要素を示すブロック図。
【図２】画像信号処理アルゴリズムの背景差分方法を説明する図。
【図３】画像信号処理アルゴリズムの背景差分方法で２値化された車両画像の図。
【図４】本発明の実施例に係わるカメラ監視システムの判定条件のリストのテーブルを示す図
【図５】本発明の実施例に係わるカメラ監視システムの車両の走行速度の測定方法の１例を示す図。
【図６】本発明の実施例に係わるカメラ監視システムの判定条件と動作データのログテーブルの図。
【図７】本発明の実施例に係わるカメラ監視システムの異常事象の判定条件パラメータ変更手順を説明するフローチャート。
【図８】本発明の実施例に係わるカメラ監視システムの画像抽出アルゴリズムの変更手順を説明するフローチャート。
【図９】エッジ検出方法を説明する図。
【符号の説明】
【０１０７】
１  画像処理部
１１  特徴抽出部
１２  事象検出部
１３  判定部
１４  制御・通信部
２  監視センター
２１  監視モニタ
２２  操作卓
２３  評価スイッチ
２４  制御部
２５  データサーバ
３  ネットワーク
４  カメラ
Ｔ  テーブル
ＴＬ  ログテーブル
【図１】
2005176077.tif 000003
【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】
2005176077.tif 000010
【図９】
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