(57)【要約】【課題】先行技術の欠点を緩和する、カメラネットワークによる標的の位置決定方法を提供する。【解決手段】少なくとも一つのインテリジェントカメラ（Ｓ）による、少なくとも一つの標的（Ｘ）を追跡するためのシステム、方法およびインテリジェントカメラにおいて、一つ又は複数の標的の追跡の為のアルゴリズム（ＡＳ、ＡＤ、ＡＦ）を実施するデータ処理手段（Ｓ１）と、画像収集手段（Ｓ２）と、通信手段（Ｓ２１）とを含み、初期の瞬間における検出アルゴリズム（ＡＤ）によって、カバーされる領域（Ｚ）内の少なくとも一つの標的（Ｘ）を検出するステップの後に、各瞬間（ｔ）について、連続ガウス混合による標的（Ｘ）の位置の推定（５５１）による変分フィルタに基づく少なくとも一つの変分フィルタリングアルゴリズム（ＡＦ）によって、アクティブな少なくとも一台のカメラによる少なくとも一つの標的（Ｘ）追跡ステップを反復する。【選択図】図２
2012524439.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
インテリジェントカメラ（Ｓ）ネットワークによる少なくとも一つの標的（Ｘ）の追跡方法において、該カメラは、各々、一つ（または複数）の標的の追跡のための少なくとも一つのアルゴリズム（ＡＳ、ＡＤ、ＡＦ）を実行するデータ処理手段（Ｓ１）、画像収集手段（Ｓ２）と、通信手段（Ｓ２１）とを含み、カメラ（Ｓ）ネットワークが領域（Ｚ）と呼ばれる少なくとも一つの地理的ゾーンをカバーしている追跡方法であって、少なくとも一つの検出アルゴリズム（ＡＤ）によってネットワークの少なくとも一台のカメラ（Ｓ）により領域（Ｚ）内の少なくとも一つの標的（Ｘ）を検出するステップ（５０）と、次に各瞬間（ｔ）について、アクティブと呼ばれるカメラにより収集された画像内の標的（Ｘ）の位置の尤度関数を用い、かつ、確率密度による標的の位置（Ｘ）の推定（５５１）を使用することで、一つの瞬間から別の瞬間への標的（Ｘ）の軌道（Ｔ）の時間的相関関係に基づく連続ガウス混合により表わされる遷移モデルと呼ばれるモデル（ＭＴ）を用いた、変分フィルタに基づく少なくとも一つの変分フィルタリングアルゴリズム（ＡＦ）によって、前記少なくとも一つのアクティブカメラによる標的（Ｘ）の追跡ステップ（５５）を少なくとも１回反復するステップとを含むことを特徴とする追跡方法。
【請求項２】
所与の瞬間（ｔ）における追跡ステップ（５５）がまた、次の瞬間（ｔ＋１）における標的（Ｘ）の追跡を続行するための、軌道（Ｔ）に関する知識を表わす、時間的な十分統計量を表すデータ（ＳＳ）を決定するステップ（５５２）をも含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
所与の瞬間（ｔ）における追跡ステップ（５５）がまた、先行する瞬間において予測された標的の位置の確率密度と現瞬間で推定された標的の位置の確率密度の間の差を表わすその適合性指標（Ｊ）に応じて、追跡を実施するための少なくとも一つのアクティブカメラ（Ｓ）の選択を可能にする少なくとも一つの選択アルゴリズム（ＡＳ）によって、標的（Ｘ）の位置の推定（５５１）の適合性指標（Ｊ）を決定するステップ（５５３）をも含むことを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
初期瞬間において、領域（Ｚ）内に存在する少なくとも一つの標的（Ｘ）の検出ステップ（５０）が、その標的（Ｘ）を検出した全てのカメラによる標的の追跡（５５）を開始させ、次に最も適合性の高いものを選択し、所与の瞬間（ｔ）における追跡（５５）を担当するアクティブカメラと呼ばれるカメラセット（Ｉ）を形成する目的で規定の適合性指標（Ｊ）に応じてカメラ間を競合させるステップ（５２）を開始させることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
実施された処理の適合性指標（Ｊ）の決定ステップ（５５３）は、所与の瞬間（ｔ）において各アクティブカメラが適合性指標（Ｊ）と選択アルゴリズム（ＡＳ）内で決定された閾値とを比較して（５４）、このカメラがこの比較の結果に応じて追跡（５５）を続行するかまたは放棄することができるようにするステップを開始させることを特徴とする、請求項３または４の一項に記載の方法。
【請求項６】
所与の瞬間（ｔ）における各アクティブカメラによるその適合性指標（Ｊ）と閾値の比較ステップ（５４）には、他のカメラの適合性指標（Ｊ）の推移の比較ステップ（５４１）が随伴し、こうして追跡の続行（５５）と放棄の間の決定においてこの推移を考慮に入れ、かつ必要があればこのカメラにより決定された十分統計量を表すそのデータ（ＳＳ）をネットワークの他のカメラ（Ｓ）に伝送すること（５６）を決定することになり、この伝送（５６）により、カメラ間での競合ステップ（５２）の反復が開始されて、全てのカメラの適合性指標（Ｊ）が閾値と交差する場合に新しいセットを形成することを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
追跡ステップ（５５）には、各瞬間（ｔ）において、次の瞬間における一つ（または複数）の一つ（または複数の）位置の標的の予測ステップ（５５２）の反復が含まれることを特徴とする、請求項１〜６のいずれか一つに記載の方法。
【請求項８】
時間的な十分統計量を表すデータ（ＳＳ）が、標的（Ｘ）の推定された位置のランダム平均の共分散および平均を代表していることを特徴とする、請求項１〜７のいずれか一つに記載の方法。
【請求項９】
カメラの処理手段（Ｓ１）がカメラのそれぞれの視野に関する位置づけを表すデータを使用することから、カメラが、公知の地理的位置決定に基づくものであることを特徴とする、請求項１〜８のいずれか一つに記載の方法。
【請求項１０】
瞬間（ｔ）における変分フィルタリングによる追跡ステップ（５５）が、複数のカメラがアクティブ化されている場合に、アクティブカメラの各々によりそれぞれ推定された標的（Ｘ）の位置のランダム平均を結びつけるホモグラフィ動的モデルによって表現された、カメラのそれぞれの変分フィルタ間の依存性によって、アクティブカメラにより協調的に実行されることを特徴とする、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
追跡は、時間的な十分統計量に加えて、カメラ間の空間的な十分統計量を表すデータ（ＳＳ）を交換することによってアクティブなカメラにより協調的に実施され、これらの空間的な十分統計量は、現瞬間（ｔ）における各カメラの画像内の標的（Ｘ）の位置の数学的期待値を表わしていることを特徴とする、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
インテリジェントカメラ（Ｓ）ネットワークによる少なくとも一つの標的（Ｘ）の追跡用システムであり、インテリジェントカメラが、データ処理手段（Ｓ１）、画像収集手段（Ｓ２）および通信手段（Ｓ２１）を各々有し、カメラ（Ｓ）ネットワークが領域（Ｚ）と呼ばれる少なくとも一つの地理的ゾーンをカバーしており、データ処理手段（Ｓ１）が、請求項１〜１１のいずれか一つに記載の方法を使用して一つ（または複数）の標的の位置決定および追跡のために少なくとも一つのアルゴリズム（ＡＳ、ＡＤ、ＡＦ）を実行することを特徴とする、追跡用システム。
【請求項１３】
使用される少なくとも一つのアルゴリズム（ＡＦ）が、追跡のためにカメラ間で交換されるデータを１平均および１共分散に最小化することを可能にする変分フィルタに基づくものであることを特徴とする、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
少なくとも一つの画像が、座標および／または標的の軌道に対するその位置に応じて選択された少なくとも一台のカメラにより追跡の途中で収集されることを特徴とする、請求項１２または１３に記載のシステム。
【請求項１５】
その位置について選択された少なくとも一台のカメラによって収集された前記画像が、この同じカメラのメモリー手段内に記憶されることを特徴とする、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
システムのカメラとの通信手段と、カメラにより伝送された追跡および／または前記収集された画像に関するデータの、それぞれ記憶および／または表示のためのメモリー手段および／または表示手段とを備えた少なくとも一つの集中化装置を有することを特徴とする、請求項１２〜１５のいずれか一つに記載のシステム。
【請求項１７】
集中化装置には、オペレータが、カメラによって伝送され、前記装置上に表示されたデータに基づいて標的の追跡を確認し、場合によっては前記装置の通信手段を介して管轄機関に警報を発することができるようにする入力手段が備わっていることを特徴とする、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
少なくとも一つの地理的ゾーンをカバーし、データ処理手段、画像収集手段を有するインテリジェントカメラであり、該データ処理手段が、請求項１〜８のいずれか一つに記載の方法を実施することによって一つ（または複数）の標的の位置決定のために、少なくとも一つのアルゴリズムを実装することを特徴とする、インテリジェントカメラ。
【請求項１９】
請求項１〜１１のいずれか一つに記載の方法を実施するための、別のインテリジェントカメラとの通信手段を有することを特徴とする、請求項１８に記載のカメラ。
【請求項２０】
少なくとも一台のカメラとの通信手段を有する集中化装置と通信するための通信手段と、追跡および／または前記収集画像に関するデータのそれぞれ記憶および／または表示のためのメモリー手段および／または表示手段とを含むことを特徴とする、請求項１８または１９に記載のインテリジェントカメラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子工学の分野、特にカメラなどの画像センサーネットワーク、そして詳細には「インテリジェント」カメラと呼ばれるカメラネットワークによる一つまたは複数の標的の位置決定および／または追跡の分野に関するものである。本発明は、より詳細には、インテリジェントカメラネットワークによる経時的な位置決定、すなわち標的の追跡（英語では「ｔｒａｃｋｉｎｇ」）のシステムおよび方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
本発明において使用されている画像収集装置は、簡略さを理由として、また、カメラで連続する画像（ビデオ）を収集できる場合には当然静止画像だけを収集することもできるという事実に準拠して、以下「カメラ」と呼ばれる。本発明は、標的（非限定的な例として一つの物体または人物）の位置決定を可能にする。実際は、本出願においては、「カメラ」（または「インテリジェント」カメラ）という用語により、画像（静止またはビデオ）収集手段、データ、特にこれらの画像を表すデータの処理手段、そしてこの処理に関する情報を相互間でおよび／または上位システムまたは人まで配信するための通信手段を有する装置を意味する。本出願においては、無線通信に言及されているが、本発明によって通信手段を通過する情報量を最小限におさえることができ、したがって、無線通信に比べて有線通信が提供するより高い伝送速度は求められないだけになおさら、無線通信の使用がより実用的であるにせよ有線通信を使用することも可能であることは明らかであるはずである。
【０００３】
無線カメラネットワーク（ＲＣＳＦ、英語表記でＷＣＮ）は一般に、相互接続された数十〜数百個のノード（または以上で定義したような「インテリジェントカメラ」）で構成されたシステムである。これらのノードは各々一台のカメラ（または画像収集手段）、情報処理ユニット、および通信手段で構成されている。ノードは、狭いカバーゾーンを備え、不均質な環境内に展開される。該ノードは自立的であり、そのために、エネルギー備蓄を備えているが、その取替えは不可能であることが判明しており、こうしてそれらの寿命には制限がある。したがって、各ノードのコストを最小限におさえることが有用である。各ノードは、受取ったデータを処理し、その場で決定を下し、それを接続されている隣接ノードに自立的に通信することができなくてはならない。この協調は、エネルギー消費および処理パワーの観点から見た制限にもかかわらず、可能なかぎり優れた決定を下すことができるようにすることを目的とする。したがってＲＣＳＦには、なかでもエネルギー面および計算面での強力かつ多重な制約条件が課せられており、このためにネットワークのノード処理および通信能力は制限されている。それでも、これらのノードは、それが展開されることになるシステムの高い感応性を考慮すると、業務の質に関して厳しい目標を満たさなくてはならない。このような状況下で、提案される解決法は協調的であること、そして、通信モードレベルでも収集画像の実時間処理のレベルでもインテリジェントな分散技術に頼るものであることが最も重要である。通信が無線であるという面は、情報の伝送のためのセンサーネットワークの枠内で有効に利用でき、したがって、信号処理アルゴリズムの作成において考慮に入れられなくてはならない。逆に、これらのアルゴリズムは、ユニット間の通信に基づいており、通信に対し大きな制約を課す。
【０００４】
実時間でのビデオ監視は、数年来、科学および工業共同体の内部で最も重要性を帯びている。一台のカメラに基づく運動する人物または物体の追跡（英語では「ｔｒａｃｋｉｎｇ」）について、複数の研究作業が行なわれてきた。例えば形状認識または別の方法による標的の検出のための数多くの解決法が公知であり、ここでは検出アルゴリズムについての詳細について一切記さないものとする。提案されているアルゴリズムおよびモデルの複雑さにも関わらず、一台のカメラによるトラッキングは、本質的に、考慮される場面における異なる性質の障害の存在に直面している。詳細には、完全なまたは部分的な障害の問題を免れるために、外観モデルまたはカラーコレログラム（ｃｏｒｒｅｌｏｇｒａｍｍｅ  ｄｅ  ｃｏｕｌｅｕｒ）原理に基づく精巧な処理が提案されてきた。運動の事前モデルに基づくその他の確率論的なベイジアンフィルタリング方法（ｆｉｌｔｒａｇｅ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｅ  ｂａｙｅｓｉｅｎ）が公知である。しかしながら、追跡された標的の動的事前モデルの組込みは、遭遇する障害物（固定された障害または運動中の人物の混合）に関する十分なロバスト性を提供しない。監視対象場面についての異なる視界を有する複数のカメラの使用により、障害物の存在に関するロバストな解決法がもたらされるように思われる。分散したカメラに由来するビデオストリームを活用するために異なるデータ融合戦略が、文献中で提案されてきた。一般的に使用されている第１の部類の戦略は、各カメラで標的を検出し、カメラのキャリブレーションまたは追跡対象物体の主要な軸に基づいてカメラ間の対応性を計算することからなる。このタイプの方法がもつ主要な欠点は、全ての標的を検出して正しく追跡する必要があるという点にある。もう一つの欠点は、全てのカメラが同時にアクティブでなくてはならず、これは、自立的でかつ取替え不能な限りあるエネルギー備蓄を有するワイヤレスカメラネットワークの背景から不可能なことである、という点にある。第２の部類の方法は、異なるカメラのデータの融合のためのパーティクルフィルタリングに基づいている。このパーティクルフィルタリングは、（現瞬間に至るまで全てのビデオ画像を認識している）システムの状態の確率密度に、逐次モンテカルロ法を用いて近づけることからなる。このアプローチの利点は、解析的近似に頼ることなく非線形動的モデルを解決するその能力にある。非線形という面は、本質的に非線形性の強い観察ビデオモデルに由来する。
【０００５】
このカテゴリーでは、以下の２つのタイプの方法が区別されている：
【０００６】
１．３Ｄパーティクルフィルタリング：これは、３Ｄ空間内で操作確率分布（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｄｅ  ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｅ  ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｌｅ）に従って、非常に多数のパーティクル（位置、速度、方向…などのシステム状態）をシミュレートし、これらのパーティクルを各カメラの平面内に投影してこの同じカメラ内でのその尤度を計算し、最後に全てのカメラまたはいくつかの選択したカメラの尤度を乗じてデータを融合させることにある。この戦略の欠点は、中央処理ユニットに向かってビデオストリームを通信することを必要とするその集中化の様相にある。この集中化の様相は、中央処理ユニットの劣化が監視システム全体の機能を妨害することから、エネルギーの制限と同様に安全性を理由として、ワイヤレスカメラネットワークの枠内では許容不能である。
【０００７】
２．協調的パーティクルフィルタリング：このアプローチは、複数のカメラ内に実装された複数のパーティクルフィルタを組合せることからなる。この組合せは、集中化されたパーティクルフィルタと同じ性能を達成するためのメッセージ交換を基礎としている。分散されてはいるものの、この方法には、メッセージの大量交換が必要であり、多大な通信コストが誘発される。その上、この方法では、ネットワーク全体と同じトラッキング性能を達成できるカメラのサブセットを選択する手段を統合していない。
【０００８】
以上で記述した２つの部類の方法を比較すると、パーティクルアプローチで実装されたベイジアンフィルタリングが、カメラネットワーク内の標的の追跡のためのさらに一貫性ある確率論的枠組を提供することが確認できる。しかしながらパーティクルアプローチは、自立的カメラネットワークという状況下でエネルギー制約条件を甘受することができない。したがって、先行技術の解決法は、低コストでの自立的カメラネットワークの展開にとっての重大な不利点を提起する。
【０００９】
また、先行技術においては、（先に定義したような、処理手段を有する）カメラ上に分散化された収集画像の処理、アナログ技術で得られる画像の３０倍の精度をもつ画像の取得を可能にするようにする高い解像度（例えば３．１メガピクセルのＣＭＯＳセンサー）、およびより広い領域の監視のために必要なカメラ数を最小限におさえる３６０度に達するカメラの視野、という利点を呈する塔載型ワイヤレスカメラネットワークも公知である。
【００１０】
しかしながら、このタイプの解決法は、（特にカメラの動力化のための）コストの欠点、より良い視程を得るために画像のローカル処理に制限されている分散化処理の欠点、複数の障害が存在する場合といったようなむずかしいケースにおけるシステムの失敗を誘発する協調的処理の不在の欠点、分散型インテリジェント処理無く、同じ場面の複数の画像を得るために複数のカメラを使用することに限定されるネットワーク概念の欠点、および目立たず効果的な監視を可能にするのではなく侵入者による損壊の危険性を呈するカメラの大き過ぎるサイズの欠点を示す。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
したがって、インテリジェントカメラネットワークの分野における主要な問題点は、これらのカメラにより実現される協調的処理に関するものである。限定されたリソースしか必要としない効果的な協調的処理を可能にするカメラ、そして特に互いの間の協調によって少なくとも一つの標的の追跡を複数のカメラが同時に実現することを可能にするカメラネットワークに対する多大なニーズが存在する。
【００１２】
この状況下で、例えば配信（英語では「ｂｒｏａｄｃａｓｔ」）、ピアツーピア（英語では「ｐｅｅｒ−ｔｏ−ｐｅｅｒ」）などの複数のアーキテクチャをサポートする電気通信業界の意味合いでのネットワーク内で推定や決定の目的を果たすべく、ローカル処理の結果としてもたらされる情報を交換するインテリジェントカメラによって、情報交換を最小限におさえながら、画像の協調的処理によって検出、可動物体の追跡、決断などのより高度の処理を提案する標的位置決定（および／または追跡）のためのカメラネットワークを提案することが、有利である。
【００１３】
本発明の目的は、先行技術の少なくとも一部の欠点を緩和することを可能にするカメラネットワークによる標的の位置決定方法を提案することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
インテリジェントカメラネットワークによる少なくとも一つの標的の追跡方法によって達成されるが、インテリジェントカメラは、一つまたは複数の標的の追跡のための少なくとも一つのアルゴリズムを実装するデータ処理手段、画像収集手段および通信手段を有し、
カメラネットワークは領域（ｒｅｇｉｏｎ）と呼ばれる少なくとも一つの地理的ゾーンをカバーしており、
少なくとも一つの検出アルゴリズムを用いたネットワークの少なくとも一台のカメラによる領域内の少なくとも一つの標的の検出と、次いで各瞬間に、標的の位置の推定を使用することで、一つの瞬間から別の瞬間への標的の軌道の時間的相関関係に基づく遷移と呼ばれるモデルを用いて、変分フィルタに基づく少なくとも一つの変分フィルタリングアルゴリズムによって、アクティブと呼ばれる少なくとも一台のカメラによる標的の追跡を少なくとも１回反復することを含むことを特徴とする。
【００１５】
特に有利には、該追跡方法は、前記アクティブカメラにより収集された画像内の標的の位置の尤度関数を使用し、遷移モデルは、確率密度による標的の位置の推定を可能にする連続ガウス混合（ｍｅｌａｎｇｅ  ｃｏｎｔｉｎｕ  ｄｅ  ｇａｕｓｓｉｅｎｎｅｓ）によって表わされる。
【００１６】
別の特徴によると、所与の瞬間において追跡ステップは同様に、次の瞬間における標的の追跡を続行するための、軌道に関する知識を表わす、時間的な十分統計量を（ｓｔａｔｉｓｔｉｑｕｅ  ｓｕｆｆｉｓａｎｔｅ）表すデータを決定するステップをも含んでいる。
【００１７】
別の特徴によると、所与の瞬間において追跡ステップは同様に、先行する瞬間において予測された標的の位置の確率密度と現瞬間で推定された標的の位置の確率密度の間の差を表わすその適合性指標（ｉｎｄｉｃａｔｅｕｒ  ｄｅ  ｐｅｒｔｉｎｅｎｃｅ）に応じて、追跡を実施するための少なくとも一つのアクティブカメラの選択を可能にする少なくとも一つの選択アルゴリズムによって、標的の位置の推定の適合性指標を決定するステップも含んでいる。
【００１８】
別の特徴によると、初期瞬間において、領域内に存在する少なくとも一つの標的の検出ステップは、その標的を検出した全てのカメラによる標的の追跡を開始させ、次に最も適合性の高いものを選択し、所与の瞬間における追跡を担当するアクティブカメラと呼ばれるカメラセットを形成する目的で規定の適合性指標に応じてカメラ間を競合させるステップを開始させる。
【００１９】
別の特徴によると、実施された処理の適合性指標の決定ステップは、所与の瞬間において各アクティブカメラが適合性指標と選択アルゴリズム内で決定された閾値とを比較して、このカメラがこの比較の結果に応じて追跡を続行するかまたは放棄することができるようにするステップを開始させる。
【００２０】
別の特徴によると、所与の瞬間における各アクティブカメラによるその適合性指標と閾値の比較ステップには、他のカメラの適合性指標の推移の比較ステップが随伴し、こうして追跡の続行と放棄の間の決定においてこの推移を考慮に入れ、かつ必要があればこのカメラにより決定された十分統計量を表すそのデータをネットワークの他のカメラに伝送することを決定することになり、この伝送により、カメラ間での競合ステップの反復が開始されて、全てのカメラの適合性指標が閾値と交差する場合に新しいセットを形成する。
【００２１】
別の特徴によると、追跡ステップには、各瞬間において、次の瞬間における一つ（または複数）の標的の予測ステップの反復が含まれる。
【００２２】
別の特徴によると、時間的な十分統計量を表すデータは、標的の推定された位置のランダム平均（ｍｏｙｅｎｎｅ  ａｌｅａｔｏｉｒｅ）の共分散および平均を代表している。
【００２３】
別の特徴によると、カメラの処理手段がカメラのそれぞれの視野に関する位置づけ（ｐｏｓｉｔｉｏｎｎｅｍｅｎｔ）を表すデータを使用することから、カメラは、公知の地理的位置決定（ｌｏｃａｌｉｓａｔｉｏｎ  ｇｅｏｇｒａｐｈｉｑｕｅ）に基づくものである。
【００２４】
別の特徴によると、瞬間における変分フィルタリングによる追跡ステップは、複数のカメラがアクティブ化されている場合に、アクティブカメラの各々によりそれぞれ推定された標的の位置のランダム平均を結びつけるホモグラフィ動的モデルによって表現された、それぞれのカメラの変分フィルタ間の依存性によって、アクティブカメラにより協調的に実装される。
【００２５】
別の特徴によると、追跡は、時間的な十分統計量に加えて、カメラ間の空間的な十分統計量を表すデータを交換することによってアクティブカメラにより協調的に実施され、これらの空間的な十分統計量は、現瞬間における各アクティブカメラの画像内の標的の位置の数学的期待値を表わしている。
【００２６】
本発明は同様に、先行技術の少なくとも一部の欠点を緩和することを可能にするセンサーネットワークによる標的の位置決定システムを提案することをもその目的とする。
【００２７】
この目的は、インテリジェントカメラネットワークによる少なくとも一つの標的の追跡システムによって達成されるが、インテリジェントカメラは、データ処理手段、画像収集手段および通信手段を各々有し、カメラネットワークが領域と呼ばれる少なくとも一つの地理的ゾーンをカバーしており、データ処理手段が、本発明に係る方法を使用して一つ（または複数）の標的の位置決定および追跡のために少なくとも一つのアルゴリズムを実装することを特徴とする。
【００２８】
別の特徴によると、使用される少なくとも一つのアルゴリズムは、追跡のためにカメラ間で交換されるデータを１平均および１共分散に最小化することを可能にする変分フィルタに基づくものである。
【００２９】
別の特徴によると、少なくとも一つの画像は、座標および／または標的の軌道に対するその位置に応じて選択された少なくとも一台のカメラにより追跡の途中で収集される。
【００３０】
別の特徴によると、その位置のために選択された少なくとも一台のカメラによって収集された前記画像は、この同じカメラのメモリー手段内に記憶される。
【００３１】
別の特徴によると、システムは、システムのカメラとの通信手段と、カメラにより伝送された追跡および／または前記収集された画像に関するデータのそれぞれ記憶および／または表示のためのメモリー手段および／または表示手段とを備えた、少なくとも一つの集中化装置を有する。
【００３２】
別の特徴によると、集中化装置には、オペレータが、カメラによって伝送され、前記装置上に表示されたデータから標的の追跡を確認し、場合によっては前記装置の通信手段を介して管轄機関に警報を発することができるようにする入力手段が備わっている。
【００３３】
本発明の別の目的は、先行技術の少なくとも一部の欠点を緩和することを可能にするセンサーネットワークによる標的の位置決定装置を提案することにある。このような装置は、単独でまたは同じタイプの別の装置と協調した形での本発明の実施を可能にする。
【００３４】
この目的は、少なくとも一つの地理的ゾーンをカバーし、データ処理手段、画像収集手段を有するインテリジェントカメラによって達成されるものであり、
該データ処理手段が、一台のカメラが追跡を実施できる本発明の少なくとも一つの実施形態に係る方法を使用することによって一つ（または複数）の標的の位置決定を行うための、少なくとも一つのアルゴリズムを実装することを特徴とする。
【００３５】
別の特徴によると、インテリジェントカメラは、複数のカメラが連続的にまたは協調して追跡を実施できる本発明の少なくとも一つの実施形態に係る方法を実施するための別のインテリジェントカメラとの通信手段を有する。
【００３６】
別の特徴によると、インテリジェントカメラは、少なくとも一台のカメラとの通信手段を有する集中化装置と通信するための通信手段と、追跡および／または前記収集画像に関するデータのそれぞれ記憶および／または表示のためのメモリー手段および／または表示手段とを含む。
本発明の他の特徴および利点は、添付図面を参照して記されている以下の説明を読むことでより明確になる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】ネットワークのセンサーの拡大図を伴う、経時的に標的を追跡する本発明に係る位置決定システムの実施形態を表わす。
【図２】本発明に係る位置決定方法の実施形態を表わす。
【図３】変分フィルタを同時に実装する２台のカメラの場合の動的状態モデルを表わす。
【発明を実施するための形態】
【００３８】
本発明は、以上で定義した通りのインテリジェントカメラネットワークによる少なくとも一つの標的の追跡のシステムおよび方法に関するものである。これらのインテリジェントカメラ（Ｓ）は、公知の地理的位置決定技術に基づくものであり、各々、一つ（または複数）の標的の追跡のための少なくとも一つのアルゴリズム（ＡＳ、ＡＤ、ＡＦ）を使用するデータ処理手段（Ｓ１）と、画像収集手段（Ｓ２）と、通信手段（Ｓ２１）とを含む。カメラネットワーク（Ｓ）はこうして、領域（Ｚ）と呼ばれる少なくとも一つの地理的ゾーンのカバーを可能にし、この領域内ではカメラネットワークが実施する協調的処理により、特に計算および出力リソースに限りがあるカメラを用いて、低コストで効率よく監視することが可能になっている。通信手段は、有線または無線手段であり得る。好ましくは、本発明は、本発明を協調的に実施する自立的な（すなわち上位レベルのシステムを必要としない）カメラネットワークの中で実施される。処理手段は、カメラ母集団の推移に応じて再構成可能なものであり得る。
【００３９】
方法には、少なくとも一つの検出アルゴリズム（ＡＤ）によってネットワークの少なくとも一台のカメラ（Ｓ）により領域（Ｚ）内の少なくとも一つの標的（Ｘ）を検出するステップ（５０）と、次に、各瞬間（ｔ）について、確率密度による標的（Ｘ）の位置の推定（５５１）により変分フィルタに基づく少なくとも一つの変分フィルタリングアルゴリズム（ＡＦ）によって前記少なくとも一つの、アクティブと呼ばれるカメラによる標的（Ｘ）の追跡ステップ（５５）を少なくとも１回反復するステップが含まれる。システムは、ネットワーク状のカメラと、本発明に係る方法の実施による一つ（または複数）の標的の位置決定のために少なくとも一つのアルゴリズム（ＡＳ、ＡＤ、ＡＦ）を実装するデータ処理手段（Ｓ１）とを含んでいる。図１はこのようなシステムの一実施例を表わしている。
【００４０】
図２は、方法の一実施例を表わしている。この実施形態において、領域（Ｚ）内に存在する少なくとも一つの標的（Ｘ）の検出ステップ（５０）は、初期瞬間において、標的（Ｘ）を検出した全てのカメラによる標的の追跡（５５）、すなわち、標的の位置の推定を開始させる。一部の実施形態においては、標的を検出した全てのカメラが追跡を実施するこの初期瞬間の後、アクティブカメラ（追跡を続行する予定のカメラ）の選択が、各カメラによって実施された標的の位置の推定の適合性を表わす適合性指標（Ｊ）の計算を用いて実施される。こうして、一部の実施形態において、方法は、最も適合性の高いものを選択し所与の瞬間（ｔ）における追跡（５５）を担当するアクティブカメラと呼ばれるカメラセット（Ｉ）を形成するための、規定の適合性指標（Ｊ）に応じたカメラ間の競合ステップ（５２）によって続行される。所与の瞬間（ｔ）における追跡ステップ（５５）には、一般に、次の瞬間（ｔ＋１）における標的（Ｘ）の追跡を続行するための時間的な十分統計量を表すデータ（ＳＳ）の決定ステップ（５５２）も含まれている。一部の実施形態においては、適合性指標（Ｊ）の計算は、各瞬間に発生する。この場合、所与の瞬間（ｔ）における追跡ステップ（５５）は同様に、追跡を続行する予定のカメラ（および追跡を放棄する予定のカメラ）を選択できるようにする少なくとも一つの選択アルゴリズム（ＡＳ）によって、実施された処理の適合性指標（Ｊ）を決定するステップ（５５３）も含んでいる。一部の実施形態において、実施された処理（実施された推定）の適合性指標（Ｊ）の決定ステップ（５５３）は、一つの所与の瞬間（ｔ）において各アクティブカメラが適合性指標（Ｊ）と選択アルゴリズム（ＡＳ）内で決定された閾値とを比較して、このカメラが、自ら決定した、時間的な十分統計量を表すそのデータ（ＳＳ）をネットワークの他のカメラ（Ｓ）に伝送（５６）することで、この比較の結果に応じて追跡（５５）を続行するかまたは放棄することができるようにする比較ステップ（５４）を開始させる。一つの所与の瞬間における、各アクティブカメラによるその適合性指標（Ｊ）と閾値の比較ステップ（５４）には、一部の実施形態において、他のカメラの適合性指標（Ｊ）の推移の比較ステップ（５４１）が随伴し、こうして追跡の続行（５５）と放棄の間の決定においてこの推移が考慮に入れられる。例えば、一つのアクティブカメラの適合性指標（Ｊ）が閾値よりも低下し一方他のカメラの適合性指標が閾値より上にとどまっている場合、アクティブカメラは、ネットワーク内で警報を発することなく標的の追跡を放棄する。これに対して、全てのアクティブカメラについて基準（Ｊ）が低下した場合、ネットワーク内で警報が配信されて新たに適合性のあるカメラセットを構成する。こうして、他のカメラの指標（Ｊ）の推移の比較ステップ（５４１）が、複数のカメラについて指標が低下するという形で現われた場合、時間的な十分統計量を表すデータ（ＳＳ）の伝送には、カメラ間の競合ステップ（５２）を反復して新しいアクティブセットを形成するステップが随伴する。このセットが構築された場合、アクティブであったカメラは、追跡を放棄し、標的を追跡するのにより適した他のカメラがアクティブとなり追跡を実施するように譲る。逆の場合、いずれのカメラも閾値より高い適合性指標（基準）（Ｊ）を有することができない場合には、カメラは追跡を放棄しない。したがって、指標（Ｊ）の推移の比較ステップ（５４１）において全ての指標（Ｊ）が低下していることが決定された場合に開始される競合ステップ（５２）では、全てのカメラ（非アクティブ化する可能性のあるアクティブカメラおよびアクティブ化する可能性のある非アクティブカメラ）の指標（Ｊ）が考慮に入れられ、こうして最も適合性の高いカメラを保存する。
【００４１】
一部の実施形態において、追跡ステップ（５５）には、各瞬間（ｔ）において、次の瞬間における一つ（または複数）の標的の一つ（または複数）の位置の予測ステップを反復するステップが含まれる。この予測は、標的（Ｘ）の軌道（Ｔ）の推定によって可能になる。以下で詳述するように、変分フィルタリングのアルゴリズム（ＡＦ）による推定ステップ（５５１）は、一つの瞬間から別の瞬間への標的（Ｘ）の想定上の軌道（Ｔ）の時間的相関関係に特に基づいた遷移モデルと呼ばれるモデル（ＭＴ）の使用に基づくものである。この連続ガウス混合による遷移モデル（ＭＴ）の式については以下で詳述されており、これにより確率密度による標的（Ｘ）の予測（推定）位置を定義づけすることが可能となる。標的の連続的位置を表す確率密度の平均がとる値により、標的（Ｘ）の軌道（Ｔ）を定義することが可能である。特に有利には、以下で詳述するように、変分フィルタリングアルゴリズムにより、時間的な十分統計量を表すデータに標的（Ｘ）の推定位置の平均および共分散を代表させることが可能になる。本発明は、有利にもカメラ間のデータ送信をこれらの時間的な十分統計量に制限することを可能にする。したがってこの標的位置予測は、追跡を続行することを可能にするための時間的な十分統計量の決定ステップ（５５２）を少なくとも一つ有することができる。こうしてカメラは、少なくとも一度に一台のみのカメラが所与の瞬間（ｔ）において追跡を実施する場合において、時間的に適合するこの情報を表すデータのみを互いに送り合うことで、こうしてデータ伝送ひいては消費エネルギーが節約される。
【００４２】
協調的フィルタリングを実施するために同時に複数のカメラがアクティブ化される場合、瞬間（ｔ）における変分フィルタリングによる追跡ステップ（５５）は、時間的なものに加えてカメラ間で空間的な十分統計量を表すデータを交換することで協調的に実行される。実際、同時に複数のカメラがアクティブ化される場合、これらのカメラは、以下で説明するように、所与の瞬間（ｔ）に協調する各カメラ（Ｓ）に由来する画像ｙｔｓ内の標的（Ｘ）の位置ｘｔｓの分布などの空間的な十分統計量を表すデータを交換することもできる。
【００４３】
図２は、方法の一部の実施形態を表す以下のシーケンスを示している：
【００４４】
１．瞬間ｔ＝０における追跡すべき物体（標的Ｘ）の検出／分類（５０）。
【００４５】
２．標的を検出したカメラ（Ｓ）による追跡（５５）の開始。
【００４６】
３．標的の追跡を担当するアクティブカメラの縮小されたセットＩｔの選択を目的とする、以下で詳述する指標（Ｊ）（情報基準）に応じたセット内のカメラ間の競合（５２）。
【００４７】
４．以下のものを伴う、協調的変分アルゴリズム（ＡＦ）を実行することによる標的の追跡（５５）；
（ａ）信頼区間（ｉｎｔｅｒｖａｌｌｅ  ｄｅ  ｃｏｎｆｉａｎｃｅ）を伴う標的（Ｘ）の位置の推定（５５１）。
（ｂ）次の瞬間においてトラッキングを続行するための少なくとも一つの十分統計量（ＳＳ）の決定（５５２）。
（ｃ）実施された処理の適合性指標（Ｊ）の決定（５５３）。
【００４８】
５．比較（５４）：前ステップで計算した指標が定められた閾値を上回る場合、カメラは追跡を続行し、そうでない場合、次の２つのケースが発生し得る：
ａ）全てのアクティブカメラの指標が定められた閾値未満に低下する。ネットワーク内で警報が配信され、新しいアクティブカメラセットが形成される。このセットが形成されたならば、十分統計量が伝達され、方法は追跡に復帰（上記項目２および３）して、カメラを再び競合状態にする。
ｂ）アクティブセットの少なくとも一台のカメラが、閾値を超える指標を有する。指標が閾値より低くなった一台（または複数台）のカメラは、このとき、警報を開始させることなく追跡を放棄する。
【００４９】
したがって、本発明は、好ましい実施形態において、小型で無線の自立的カメラネットワークを用いた、侵入の検出／分類および可動物体の追跡のための分散型かつ協調的なシステムを提案する。この分散モードは、コンポーネントが失われてもネットワーク全体の有効性が損なわれることがないようになっているため、外部攻撃およびカメラの故障に対してきわめてロバストであるという利点を呈する。提案された技術は、ノイズおよび急激な軌道変更に対するロバスト処理を確保しながら、伝送速度および出力に関する通信制約を甘受する変分アプローチに基づくものである。この技術は、近似誤差を最小限におさえつつ（すなわち、現実の分布に最も近似な関数（ｆｏｎｃｔｉｏｎｎｅｌｌｅ  ａｐｐｒｏｘｉｍａｎｔｅ）、推定基準を提供するこれらの分布間の差を求め）、より単純な関数（例えば以下で詳述するようなｑ（αｔ））により、推定が困難な標的の位置の現実の分布（例えば以下で詳述するようなｐ（αｔ｜ｙ１．．ｔ））を近似することに基づいている。
【００５０】
この近似により、（時間的な十分統計量として利用されるランダム平均の分布を表わす成分μｔの関数ｑについて以下で詳述されるように）、時間的依存性を唯一の成分とする関数（ｆｏｎｃｔｉｏｎｎｅｌｌｅ）に制限することが可能となる。こうしてフィルタリング分布の更新を担当する２台のカメラ間の通信は、唯一のガウスのパラメータの送信に限定されることになる（したがって平均および共分散に制限され得る関数ｑ（μｔ））。こうして、まず第１段階で確率密度を更新し、第２段階でそれらを近似することからなる従来のアプローチはもはや不要である。協調的トラッキング包括プロトコルは、フィルタリングアルゴリズム（ＡＦ）によって提供され、以下で記述する変分フィルタリングに基づく。
【００５１】
特に有利な一部の実施形態においては、所与のカメラにより実施される処理（例えば一つ（または複数）の標的の追跡、すなわち経時的位置の推定）の適合性を定義する目的で、情報基準（以下で詳述する適合性指標または基準Ｊ）が提案される。適合性基準を基礎にして、限定的なカメラセットが、物体追跡アルゴリズムを実装するために選択され、こうして、エネルギー消費量はさらに削減される。一部の実施形態は、この適合性基準のさまざまな利用を有効活用している。
【００５２】
特に有利な一部の実施形態においては、各瞬間において、自動的にアクティブ化されたカメラが、複数のカメラ内で同時にフィルタリングアルゴリズムを実施することによって、協調的に追跡（「トラッキング」）アルゴリズムを実行する。一部の実施形態は、一台のカメラの位置ともう一台のカメラの位置を相対化することを可能にする、時間的な十分統計量と空間的な十分統計量を使用することによって、所与の瞬間における複数のカメラ内の変分フィルタリングの同時実施によって、この協調的追跡を有利に活用している。特に有利には、空間的な十分なこれらの統計は、少なくとも一台のカメラによって推定された標的の位置の期待値に限定され得る。
【００５３】
図１は、侵入の検出および運動中の人物のトラッキングのためのワイヤレスカメラネットワーク例の作動例を示している：
・段階１：初期瞬間における侵入の検出／分類。
・段階２：３台のカメラ（Ｓ１、Ｓ２およびＳ３）による人物の協調的な追跡。
・段階３：Ｓ１およびＳ２はその画像の非適合性を自動的に検出し、十分統計量を配信し、カメラＳ３、Ｓ４およびＳ５は運動中の人物の協調的な追跡のために自動的にアクティブ化する。
・段階４：人物のトラッキングのために交替するのはＳ４、Ｓ６およびＳ７である。
【００５４】
図１は、カメラ（Ｓ、この場合図１中のカメラＳ２）の拡大図も示し、このカメラが有する手段（特にＳ１、Ｓ２およびＳ２１）を明示している。
【００５５】
ここで変分フィルタリングに言及するのは、ベイジアンフィルタリングが、データの知識から未知の要素（ここでは標的の位置）の確率を計算することを常に目的としているからである。ここでは、変分フィルタリングアルゴリズム（ＡＦ）は、関数により微分が行なわれる変分計算に基づいているが、これは、１関数（１ベクトルではなく）に依存する基準（標的の位置の実分布と近似関数を用いて推定された分布の間の差に対応する推定基準）を利用でき、この推定基準を最小限におさえることのできる関数（すなわち近似関数）が求められているからである。
【００５６】
変分フィルタリングアルゴリズム（ＡＦ）は、標的（Ｘ）の位置の推定（５５１）を提供する変分フィルタに基づくものである。
【００５７】
各ノード（各々のインテリジェントカメラ（Ｓ））のレベルでのローカル処理において交換される統計についての誤差モデルを考慮することは、ネットワークの包括的レベルの効果的でロバストな処理を確保するために有利な戦略である。方法論的観点から見ると、開発された変分アプローチは、非パラメトリック枠組内で確率密度の近似形態を更新することにより近似誤差の伝播を暗示的に考慮に入れることを可能にする。変分方法の原理は、より単純な関数により確率密度を近似することによって（例えば、実確率密度ｐ（αｔ｜ｙ１．．ｔ）は以下に詳述されているようにｑ（αｔ）により近似される）、あらゆる状態空間を探査することからなる。その上、重い裾をもつ（ｑｕｅｕｅｓ  ｌｏｕｒｄｅｓ）密度により隠された状態のダイナミクス（ｄｙｎａｍｉｑｕｅ）のモデル化により、例えば、軌道の急激な変化などのような困難なケースにおける監視対象システムの検出および追跡が可能となる。実際、従来のシステムにおける単純なガウス遷移モデルの使用では、軌道の急転という突発事を許容できない。これに対して、重い裾をもつ密度を使用すると、例えば方向または速度の急激な変化などの軌道（Ｔ）の変更という稀な事象の実現を可能にする。
【００５８】
特に、システムＸｔの状態のダイナミクスは、連続ガウス混合モデル（ｍｅａｎ‐ｓｃａｌｅ  ｍｉｘｔｕｒｅ）によって記述することができる。このモデルによると、隠された状態は、
【００５９】
【数１】
2012524439.tif 000003
【００６０】
ランダム平均μｔとランダム精度マトリクスλｔのガウス分布に従う。
平均は、ガウスランダムウォークに従い、システムの隠された状態の軌道の時間的相関関係を表現している。精度マトリクスはウィッシャートの法則Ｗに従う：
【００６１】
【数２】
2012524439.tif 000004
【００６２】
なお式中、
【００６３】
【数３】
2012524439.tif 000005
【００６４】
のハイパーパラメータは、それぞれ、ランダムウォーク（ｍａｒｃｈｅ  ａｌｅａｔｏｉｒｅ）の精度マトリクス、自由度およびウィッシャート分布の精度マトリクスである。
【００６５】
ここで、上述の式（１）は、標的の軌道（Ｔ）についての事前のものを与える（ｄｏｎｎａｎｔ  ａ  ｐｒｉｏｒｉ）遷移モデルと呼ばれるモデル（ＭＴ）に対応することを指摘しておく。平均および精度がランダムであるという様相によって、ハイパーパラメータの値に応じて単純な形で裾の挙動を調整することのできる事前周辺分布が誘発されるという点に留意すべきである。その上、重い裾をもつ分布は、急転を呈する軌道の効果的な追跡を可能にするが、これは、ガウスの混合が、稀な事象の突発事を遠ざけることがないようにかなり柔軟な確率密度を形成するからである。
【００６６】
したがって、本発明において利用される変分フィルタは、確率密度により標的の位置を推定することにより、標的の想定された軌道についての事前のものを与え、連続ガウス混合により表わされる遷移モデル（ＭＴ）に基づいている。この連続ガウス混合は実際には、ランダム平均μｔおよびランダム精度マトリクスλｔのガウス分布によって、システムの「増大された」（または「拡大された」）隠された状態（以下にその実行例を詳述するαｔ＝（ｘｔ、μｔ、λｔ）を参照）を定義することで得られる。パーティクルフィルタリング方法においては、平均の固定値は、標的の前の位置から決定され、精度マトリクスの固定値は、変位速度に応じて決定される。これらの値はパーティクルフィルタによる追跡の間推移しないことから、その結果得られる推定は、特に標的の変位速度変化の場合に、欠陥をもつ確率が非常に高い。逆に、本発明において、変分アプローチは、ランダム平均（ガウス分布）とランダム精度マトリクスの同時推定を可能にすることにより、追跡中のこれらの値の更新を可能にする。実際、変分フィルタは、パーティクルフィルタよりも大きい寸法増大に対する許容範囲を有し、したがって、推定すべきこのようなランダムの変数の導入を可能にするが、一方パーティクルフィルタはこのような導入と相容れないことから発散すると考えられる。
【００６７】
標的の検出は、分類の問題として定義することができる。したがって検出アルゴリズム（ＡＤ）は、先行技術において公知であるように、標的物体を定義するために収集画像に対し適用される規定（または基準）の検出／分類パラメータのセットを定義する。その上、異なる複数の検出／分類アルゴリズムを適用しかつ／または収集画像の内部の複数の検出ゾーン上で一つ（または複数）のアルゴリズムを適用することが可能である。この検出は、初期瞬間で「基準記述子（ｄｅｓｃｒｉｐｔｅｕｒ  ｄｅ  ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）」を定義することに復帰する。その後、後続する各瞬間において、収集されたデータ（画像）と基準記述子との差異により定義される尤度関数（例えば以下で詳述するようなｐ（ｙｔ｜ｘｔ））が、変分フィルタリングのために使用される。実際、画像ｙｔとこの画像内の標的ｘｔの位置の関係は一般に複雑であり、予め定義することはできない。この場合、本発明の中で実施される変分フィルタリングによって使用される尤度関数によってこの関係が表現される。尤度は、標的を検出するためにカメラの中で用いられる、選択された記述子の関数である一般的形態を有するものと想定される。記述子は、例えば、色ヒストグラム、有向勾配ヒストグラムまたは信号処理の分野で公知の多少の差こそあれ複雑なその他の関数などの、信号特性抽出関数である。記述子は、観察モデル、すなわち詳細にはここで提示される例における尤度関数とほぼ等価である。しかしながら、ビデオ「トラッキング」の分野では、記述子という用語が使用される。これは、重要なのは尤度を計算することであるため、厳密に言って観察モデルが存在しないからである。ここでは例えば記述子は、追跡すべき物体を含む画像の少なくとも一つの矩形の特徴を抽出することができる。現瞬間（ｔ）における画像の任意の矩形の尤度（例えば以下で詳述する通りのｐ（ｙｔ｜ｘｔ）は、この矩形の記述子と初期瞬間に検出された物体を含む矩形の記述子（基準記述子とも呼ばれる）の間の距離の減少関数として定義することができる。例えば、記述子として色ヒストグラムを使用して、現瞬間における画像の候補矩形の尤度は、この矩形の色ヒストグラムと検出された物体を含む初期画像の矩形ヒストグラムの間のバタチャリヤ距離の加法逆元の指数関数を計算することからなる。
【００６８】
ケース１：瞬間ｔにおいてアクティブ化された一台のカメラ
例えば、領域（Ｚ）の構成に応じて、現瞬間（ｔ）に一台のカメラ（Ｓ）のみがアクティブ化されて変分フィルタリングを実行することが可能である。遷移モデル（ＭＴ）に応じて、「増大された」隠された状態は、αｔ＝（ｘｔ、μｔ、λｔ）となる。先行技術から公知であるパーティクルフィルタリングの場合のように、加重されたパーティクルセットによってフィルタリング分布Ｐ（αｔ｜ｙ．．ｔ）に近づける代りに、オンライン変分アプローチの原理は、実フィルタリング分布に関してカルバック−ライブラー発散（ｄｉｖｅｇｅｎｃｅ  ｄｅ  Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｅｒ）
【００６９】
【数４】
2012524439.tif 000006
【００７０】
を最小にすることにより、さらに単純な別の関数ｑ（αｔ）によってこの分布に近づけることからなる。
【００７１】
変分計算手段を用いたカルバック−ライブラー発散の上述のこの最小化によって、および可分形態（非パラメトリック）ｑ（αｔ）＝ｑ（ｘｔ）ｑ（μｔ）ｑ（λｔ）を課することにより、次の反復的手順が得られる：
【００７２】
【数５】
2012524439.tif 000007
【００７３】
こうして、関数ｑ（αｔ）の更新は、反復的に実行される。ｑ（αｔ）の計算が、ｑ（μｔ−１）の知識のみに基づいて（時間的に）逐次的に実行されるということを指摘しておくことが好ましい。実際、先行する瞬間（ｔ−１）における分布の可分形態を考慮に入れて、フィルタリングの分布は、以下のように表わされる：
【００７４】
【数６】
2012524439.tif 000008
【００７５】
なお式中、ｑ（αｔ−１）が可分形態であることによって、μｔ−１との関係における積分のみが使用される。ここで、先行する瞬間における標的の位置の確率を用いて、軌道の時間的相関関係（自己相関）が基礎となる。したがって、時間的依存性は、本発明においては唯一の成分の関数（ランダム平均の分布を表わすｑ（μｔ−１））に限定される。実際、近似関数ｑ（αｔ）の更新は、ランダム平均の先行する分布ｑ（μｔ−１）のみを考慮に入れて逐時的に実行される。ここで、フィルタリング分布の式中にもまた尤度ｐ（ｙｔ｜ｘｔ）がみとめられることに留意されたい。
【００７６】
分散化された状況の下では、フィルタリング分布の更新を担当する２つのユニット（すなわちインテリジェントカメラまたは「ノード」）の間の通信は、ｑ（μｔ−１）の送信に限定されることとなり、これはこうして時間的な十分統計量を表わす。先行する瞬間における標的（Ｘ）の位置のランダム平均の分布に対応するこのｑ（μｔ−１）は、先行する瞬間における軌道の知識を表わす。各々の現瞬間（ｔ）において、変分フィルタの更新に際して、この時間的統計は改めて計算され、そのとき、現瞬間（ｔ）における軌道の知識を表わし、こうして次の瞬間（ｔ＋１）において、追跡を続行するために用いられる。このパーティクルフィルタリングの場合においては、この知識が複数のパーティクル（ひいては大量のデータ）を必要とする、という点に留意されたい。その上、単純な計算により、この関数がガウスであり、したがって２つの連続する「リーダーノード」（すなわち先行する瞬間（ｔ−１）から所与の瞬間（ｔ）まであるいは同等により所与の瞬間（ｔ）から後続する瞬間（ｔ＋１）までアクティブであるインテリジェントカメラ）の間の通信が、平均および共分散の送信に帰結することが可能である。したがって、まず第１段階で確率密度を更新し、第２段階でそれらを近似することからなる従来のパーティクルアプローチはもはや必要ではない。データと十分統計量の近似とのこの同時処理は、有効性および迅速性の観点から見て極めて有利であるばかりでなく、インテリジェントカメラ間で平均および共分散を伝送するだけでよいことからエネルギー消費量に関しても同様に極めて有利である。
【００７７】
ケース２：瞬間ｔにおいてアクティブ化された複数のカメラ
一部の実施形態においては、アクティブカメラの各々によりそれぞれ推定された標的（Ｘ）の位置のランダム平均を結びつける動的ホモグラフィモデルによって表現されるカメラのそれぞれの変分フィルタ間の依存性によって、同時にアクティブ化された複数のカメラにより協調的に推定を実行することが可能である。
【００７８】
先行するケース（カメラ一台のみ）では、協調的な様相は、時間的次元で現われる（連続する２つの瞬間の間でのカメラの変更および十分統計量の移行）。このケース（複数カメラが同時にアクティブ化）では、素朴な解決法は、その他のカメラによって送られた全ての画像を受け取り上述の変分フィルタリングを正確に実行する一台のカメラ（リーダーカメラ）を選択することからなると考えられる。しかしながら、この解決法は、画像通信のために消費されるエネルギー量が大きすぎる。一部の実施形態においては、むしろ、カメラがネットワーク内でその画像を送ることなく複数のカメラ上に分散した変分フィルタリングが提案される。本発明のさまざまな実施形態において、カメラは唯一十分統計のみを互いの間で通信する。現瞬間で一台のカメラのみがアクティブである場合、これらの十分統計は、時間的側面のみに関するものである。複数のカメラが同時にアクティブである（追跡を実施している）場合には、これらの十分統計は時間的次元および空間的次元に関するものであるが、カメラはこれらの統計以上のデータを交換する必要はなく、したがってこれらの統計は（標的の追跡にとって）十分なものとして呼称される。この協調の原理は、標的が各々のカメラの中で複数の状態（位置）を有している動的グラフモデルに基づいている。
【００７９】
この協調を単純な形で説明するために、Ｓ１およびＳ２の２台のカメラのケースを取り上げてみよう。標的は、第１のカメラＳ１に由来する画像ｙｔ１内の位置ｘｔ１と、第２のカメラＳ２に由来する画像ｙｔ２内の位置ｘｔ２を有する。２台のカメラの間で、ホモグラフィ変換
【００８０】
【数７】
2012524439.tif 000009
【００８１】
によりｘｔ１からｘｔ２への移行が可能になる。
【００８２】
提案された動的モデルは以下の通りである：
【００８３】
【数８】
2012524439.tif 000010
【００８４】
なお式中、２つの変分フィルタ間の依存性は以下のホモグラフィモデルを介して表されている。
【００８５】
【数９】
2012524439.tif 000011
【００８６】
このホモグラフィモデルは、２台のカメラに由来する２つの画像内の標的のランダム平均を結びつける。
【００８７】
動的モデルは例えば、図３上に例示されている通りに表わすことができる。
【００８８】
平均間のホモグラフィ変換
【００８９】
【数１０】
2012524439.tif 000012
【００９０】
のみによる同じ標的の画像間の関係のモデル化により、カメラ間で全画像ｙｔ１およびｙｔ２を交換する必要なく、平行な変分フィルタを実装することが可能になる。実際に、増大された状態（αｔ１、αｔ２）を考慮してみよう；提案されている変分フィルタは、一台のカメラについてのアプローチと類似の要領で、そのカルバック−ライブラー発散を最小にすることで可分関数
【００９１】
【数１１】
2012524439.tif 000013
【００９２】
により
【００９３】
【数１２】
2012524439.tif 000014
【００９４】
に近づけることからなるが、ただしここでは、所与の瞬間に協調する各カメラは少なくとも一台の別のカメラにより実施される処理を考慮に入れることができる。このとき、一台のみのカメラの場合に実行された手順に類似した反復的手順が得られることになる。
【００９５】
変分フィルタの更新
時間的な十分統計量の決定（５５２）を可能にする位置の予測ステップの後、フィルタは位置の推定を更新する。この変分フィルタ更新においては、尤度関数ｐ（ｙｔ｜ｘｔ）が再度、見出される。
【００９６】
ここでもまた、一台のみのカメラがアクティブであるケースと複数のカメラ（以下の例では２つ）がアクティブであるケースとを区別する。
【００９７】
唯一のフィルタのケース（アクティブカメラ一台のみ）
上述の等式（３）内に上述の等式（４）のフィルタリング分布を代入し、等式（１）内で定義された事前遷移モデル（ＭＴ）を考慮に入れると、可分分布ｑ（αｔ）の更新は、以下の形態を有する：
【００９８】
【数１３】
2012524439.tif 000015
【００９９】
なお式中、パラメータは以下のスキームにしたがって反復的に計算される：
【０１００】
【数１４】
2012524439.tif 000016
【０１０１】
平均μｔおよび精度マトリクスλｔは、単純な数学的期待値
【０１０２】
【数１５】
2012524439.tif 000017
【０１０３】
をもつ公知の分布を有するという点に留意することができる：
しかしながら、成分ｘｔの分布は、単純な明示的形態を有していない。その数学的期待値およびその共分散を計算するため、サンプルがガウス
【０１０４】
【数１６】
2012524439.tif 000018
【０１０５】
に沿ってシミュレートされ、次にその尤度で加重される重要度サンプリング技法（モンテカルロ）が援用される。
【０１０６】
【数１７】
2012524439.tif 000019
【０１０７】
その後、平均および共分散は、経験的平均により簡単に得られる：
【０１０８】
【数１８】
2012524439.tif 000020
【０１０９】
分散型パーティクルフィルタリングとは異なり、以上のモンテカルロサンプリング手順は、カメラレベルで局所的なものにとどまっていることに留意したい。
【０１１０】
複数のフィルタのケース（アクティブカメラ複数台）
動的モデル（５）（提示を簡略化するためカメラが２台のケース）に基づいて、変分計算は前述のものと同じ要領で行なわれる。
【０１１１】
可分確率分布
【０１１２】
【数１９】
2012524439.tif 000021
【０１１３】
は以下の形態を有する：
【０１１４】
【数２０】
2012524439.tif 000022
【０１１５】
なお式中、
【０１１６】
【数２１】
2012524439.tif 000023
【０１１７】
の法則のパラメータ計算には、各カメラにおいて局所的に計算され協調的に変分フィルタを実装するカメラのための空間的な十分統計量を構成する統計
【０１１８】
【数２２】
2012524439.tif 000024
【０１１９】
の知識しか必要でない。
ここで、フィルタリング分布の式中に尤度ｐ（ｙｔ｜ｘｔ）が、再び見出されるという点に留意されたい。
【０１２０】
このとき、ネットワークの少なくとも２台のカメラは、前述の時間的な十分統計量に加えて、空間的な十分統計量、
【０１２１】
【数２３】
2012524439.tif 000025
【０１２２】
を表すデータ（ＳＳ）を交換することができるものである（２台のカメラの場合、これらのデータは空間的統計の上述の形態
【０１２３】
【数２４】
2012524439.tif 000026
【０１２４】
で表現される。）
したがって十分統計を表すデータ（ＳＳ）は、場合に応じておよび経時的に、標的（Ｘ）の推定位置のランダム平均ｑ（μｔ−１）の分布を表わす先に言及したものなどの時間的統計を少なくとも表すデータ、そして複数のカメラ（Ｓｎ）が同時にアクティブであり変分フィルタを実装している場合には
【０１２５】
【数２５】
2012524439.tif 000027
【０１２６】
などの空間的統計を表すデータを含むことができる。時間的統計は、先行する瞬間（ｔ−１）におけるランダム平均の分布を表わし、一方空間的統計は、現瞬間（ｔ）においてアクティブである各カメラの画像内の標的（Ｘ）の位置の数学的期待値を表わす。時間的統計については、空間的統計の場合と同様に、依存性（時間的依存性および空間的依存性のそれぞれ）は、標的の位置のランダム平均に関係する。
【０１２７】
適合性指標（Ｊ）の決定、アクティブカメラの選択：
以上で言及した通り、一部の実施形態において、カメラは、追跡を実施すべきアクティブカメラを選択するため選択アルゴリズム（ＡＳ）内で定義された適合性指標（Ｊ）を計算する（現瞬間から次の瞬間へ、追跡を続行するかまたは放棄するか）。この選択は、トラッキング目標に関するカメラが収集画像の適合性を評価し、比較することを可能にする基準に基づいていなければならない。根底にある原理は、現瞬間（ｔ）にカメラのデータ（画像）無しで位置を予測できたとしたならば、それはその位置が適合しておらず、したがって追跡には不要であるというものである。したがって、予測された確率密度（すなわち、先行する瞬間ｔ−１までのデータを知った上での現瞬間ｔにおける推定位置ｘｔの確率）と現瞬間において収集されたデータ（画像）を考慮に入れて更新された確率密度（すなわち現瞬間ｔまでのデータを知った上での推定位置ｘｔの確率）の間の距離（差異）を測定する情報基準を使用することが提案される。したがってこの適合性指標は、先行する瞬間における変分フィルタリングにより得られた標的の位置の確率密度と現時点における更新された標的の位置の確率密度の間の差異（距離または発散）を表わす。
【０１２８】
特に有利な一部の実施形態において、この適合性指標（Ｊ）は、変分フィルタリングに由来する結果を用いることで計算可能である。この距離（または差異）は、カルバック−ライブラーＤＫＬの発散によって測定される。こうして以下の基準が得られる：
【０１２９】
【数２６】
2012524439.tif 000028
【０１３０】
解けない（ｉｎｅｘｔｒｉｃａｂｌｅｓ）積分を介入させるこの適合性の基準（Ｊ）の計算（９）は、通常、パーティクルフィルタリングに基づくものである。本発明においては、変分フィルタリングが使用されるために、現瞬間における基準を計算し、変分近似に基づくことで簡略化が行なわれる。単純な変分計算が、予測的分布
【０１３１】
【数２７】
2012524439.tif 000029
【０１３２】
を以下のガウスにより近似できるということを示している。
【０１３３】
【数２８】
2012524439.tif 000030
【０１３４】
（９）で計算された基準（Ｊ）は、こうして、以下の式により単純に近づけることができる：
【０１３５】
【数２９】
2012524439.tif 000031
【０１３６】
なお式中、サンプル
【０１３７】
【数３０】
2012524439.tif 000032
【０１３８】
およびその重み
【０１３９】
【数３１】
2012524439.tif 000033
【０１４０】
は、すでに変分フィルタリングの実装の際に得られている。
【０１４１】
したがって、適合性指標（Ｊ）の計算においては、実際の分布ｐおよびｐ  ｐｒｅｄの計算を、変分フィルタリングによって得られたそれらの変分近似ｑおよびｑｐｒｅｄで置き換えるということが理解される。
【０１４２】
基準（Ｊ）は、カメラにより収集された画像の情報上の貢献を表わしている。実際、予測された密度（瞬間ｔにおける画像は考慮せず）と更新された密度（瞬間ｔにおける画像を考慮）の間の距離は、収集された画像の貢献を測定する。この距離が小さい場合、それは、カメラのデータが標的の追跡にとって有用ではなく、したがってカメラは妥当でないということである。この同じ基準（Ｊ）はまた、カメラをその適合性に応じて分類し、こうして、一部の実施形態においては追跡（トラッキング）にとって妥当な情報を提供することのできるカメラのみを選択するために競合方法（５２）を実施するためにも使用可能である。
【０１４３】
当業者であれば、本出願を読んで、本明細書中に詳述されるさまざまな実施形態を互いに組合せることが可能であるということを理解するものである。逆に、本出願において一例として提示するさまざまな実施形態において詳述されている技術的特徴は、一般に、変分フィルタリングが使用されるかぎりにおいてこれらの実施形態のその他の特徴から分離させることができる。ただし、明示的に逆の言及がなされている場合あるいはこのような特徴の分離より標的の追跡の問題に応えることが不可能になるということが明白である場合は、この限りではない。実際、ここで記述されている変分フィルタリングは、ネットワークが複数のカメラを含んでいるか否かそして実施される変分フィルタリングが一度に一台のカメラしか使用しないかまたは同時に複数台のカメラを使用できるかとは無関係に、適合性指標（Ｊ）を使用することまたはしないことを可能にする。
【０１４４】
本明細書中に記載された複数の機能的様相は、アルゴリズムを使用する「処理手段」によってサポートされているものとして表わされている。特に本出願を読んだ時点で、本発明のコンポーネントが、全体的に記述され図中で例示されている通り、さまざまな異なる構成にしたがって配置され構想され得るものであることがわかるものである。したがって、本発明の明細書および付随する図は、本発明の範囲を限定するように想定されたものではなく、単に、選択された実施形態を表わすにすぎない。例えば、処理手段は、情報リソースおよび／または少なくとも一つの電子回路例えば集積回路および／またはその他のタイプのコンポーネント配置によるもの、例えば半導体、論理ゲート、トランジスタ、一つまたは複数のプロセッサ、またはその他の離散的コンポーネントを含むことができる。このような処理手段は同様に、本明細書で記述されている機能性を実施するための少なくとも一つのソフトウェア環境の内部で実行可能である一つ以上のソフトウェアアプリケーションまたはコード部分を支援することもできる。これらの機能性は、処理手段が、例えば実際には実行可能なコード命令の形で実装され得る、処理アルゴリズムに対応する機能的手段を利用することを示すためアルゴリズムに関連して記述されている。例えば、センサーは、アルゴリズムを表すデータを少なくとも記憶するメモリー手段を有することができるが、センサーには通信手段も備わっていてよいことから、本発明の実施に必要なデータセットは必ずセンサー内に記憶しておく必要はなく、揮発的な形でのみ存在し得ること、そして処理手段は、外部ソースに由来するアルゴリズムまたはこれらのアルゴリズムに基づく処理結果を表すデータを利用することができることは明白である。ただし、本発明は、必要な計算出力およびデータ処理および通信の観点から見たコストを削減しこのため本発明はエネルギーリソースが制限されておりほとんどまたは全く取替え不能な分離されたセンサーネットワークに特に適したものとなっていることから、まさにこのタイプの配置を不要とすることができる。したがって、本発明は好ましくは、計算を実施するために塔載された電子部品を有するインテリジェントカメラの形で実装され、インテリジェントカメラが自立的ネットワークを形成することから中央システムを必要としない、ということがわかる。しかしながら、自立的ネットワークが中央システムから完全に独立していることは必要ではない。一部の実施形態では、以下で詳述する通り、少なくとも一つの集中化装置に向かっての通信が想定される。
【０１４５】
さらに、一つ以上の機械語命令の物理的または論理的ブロックを、オブジェクト、方法または機能の形で組織することが可能である。その上、これらの処理手段によって使用されるルーチンおよび命令を、物理的に一緒に局所化させる必要はなく、異なる場所に記憶される異種の命令を含むことができ、該ルーチンおよび命令は、ひとたび機能的および論理的に一緒に集められた時点で、本明細書中で記述されているような処理手段により実施されるアルゴリズムを形成して、そのアルゴリズムのために指定された機能を実施する。実際には、単一の実行可能なコード命令または複数の命令を、複数の異なるコードセグメントの間でまたは異なるプログラムの間に分散させて、複数のメモリーブロック内に記憶することができる。同様に、演算データを特定し、処理手段の中で示すことができ、適切なあらゆる形態で組込み、適切なあらゆるタイプのデータ構造で組織することができる。演算データは、まとめてもよいし、異なる有限の記憶装置を含めた、異なる場所に分散させてもよく、少なくとも部分的に、システムまたはネットワーク上に単に電子信号として存在することもできる。本明細書では、時として、一部の実施形態において、装置が処理手段を含むものとして示しているが、当業者であれば、実際にはそれがこのような手段に組合わされるかまたはこれらの手段をその構造内に含んでいてよいということを理解するものであるが、この場合には、それが実施する処理により通信手段を介して通過すべきデータの量を最小限におさえることが可能となることから、その構造内にこれらの手段を含むことがより有利である。装置は、記述されている機能を実施できるようにするデータ処理手段を有し、したがってこれらの機能を実施する特定の回路を有する（またはこれに組合わされる）か、あるいは一般に、本出願中に記述された機能を果たす命令を実行できるようにする情報リソースを有する（またはこれに組合わされる）可能性がある。当業者であれば、すでに言及した複数の理由から最も有利である、本出願の中で記述された全ての機能を実施することができるようにする塔載型電子部品を有するカメラの自立的ネットワークの変形形態に加えて、数多くの変形実施形態が可能であることを理解するものである。
【０１４６】
本発明は有利には、本明細書中で記述されたアルゴリズムにより可能となった迅速性と単純さによって、リソースを有しひいては生産コストが制限されているカメラネットワーク内に実装され得る。以上で言及した通り、本発明に係るインテリジェントカメラネットワークは、自立的と呼ばれているが、これは、好ましい実施形態においてこれらのカメラが画像収集手段に加えて処理および通信手段を塔載し、追跡を実施するために完全に自律した形で協調するからである。その上、エネルギー供給手段（例えばバッテリなど）がこれらのカメラの中に含まれ、給電網によるそれらへの給電を回避することができる。しかしながら、このネットワークの各々のカメラは、処理対象データの少なくとも一部分を集中化させることのできる集中化装置と呼ばれる少なくとも一つの装置と通信できる、ということが理解される。例えば、このような装置（またはシステム）は、通信手段およびメモリー手段、そして場合によっては、データ処理手段を含む端末で少なくとも構成されるかあるいはこれを含むことができる。この端末は、例えば携帯式であってよい（例えば、ポータブルコンピュータまたはたとえ計算出力が制限されたものであれあらゆるタイプの端末、例えば「ＰＤＡ」、「スマートフォン」または専用端末）。こうして、カメラは、この集中化装置に対して、該カメラが処理したデータの少なくとも一部分（画像データ、追跡に関係するデータなど）を送って、この集中化装置のメモリー手段の中にそれをアーカイブすることができる。同様にして、集中化装置は、オペレータがカメラネットワークにより実施された処理の結果を追跡するか、または例えば追跡中に選択された収集画像の少なくとも一部分を追跡することができるようにする、少なくとも一つの端末を有することができる。例えば、軌道の表示、および／または経時的にアクティブ化されたカメラの表示、および／または（例えば以下で説明するように、標的に対するその位置決定に基づいて選択されたカメラにより）収集された少なくとも一つの画像の表示を、このような端末上で実施することができる。同様に、ネットワークは、適切な部署（保安、警察など）に対し警報を伝送するように構成されている可能性があり、その場合、集中化装置は、単に警報が関わる人物に警告する手段を有していてよい。別の実施例においては、集中化装置は、カメラネットワークから受取ったデータを処理し、表示装置上でオペレータに提示すべきさまざまな表示を管理できるようにする処理手段を有する。集中化装置のグラフィックユーザーインターフェースおよび入力手段（キーボード、マウス、タッチパネルなど）により、オペレータは、装置と対話し、例えばネットワークのカメラが集中化装置に向かって送るデータを制御することができる。こうして、例えばリアルタイムでの表示により、オペレータは、例えば警報を関係する部署に伝送しながら、携帯式端末などを介して警報を点検・確認することができる。例えば、一つの標的がネットワークにより追跡され、オペレータは、この標的をオペレータに示す少なくとも一台のカメラからの少なくとも一つの画像を受取る。一変形形態では、このときオペレータには、例えば集中化装置のメモリー手段内に記憶させるように少なくとも一つの画像を有効にするという選択肢がある。その他の変形形態において、カメラネットワークは、追跡中に、妥当なカメラのうちの少なくとも一つが、塔載されたメモリー手段（例えばエネルギーをほとんど必要としないフラッシュメモリー）内に、追跡された標的の少なくとも一つの画像を保存するように構成される。変形形態では、この一つ（または複数）の画像は、集中化装置（またはシステムまたは端末）の中に記憶される。一部の実施形態においては、ネットワークが集中化装置に結びつけられているか否かに関わらず、インテリジェントカメラネットワークは、（先に記述した）標的の推定された軌道（Ｔ）に基づくことで、所与の瞬間において追跡を実施する少なくとも一台のカメラにより標的を撮影するように構成され得る。こうして、例えば、標的の推定された座標および／または軌道を知ることによって、公知の地理的位置決定に基づくカメラネットワークは、その標的の撮影（写真または例えば短時間のビデオ）を行なうために最良の位置にある一台（または複数台）のカメラについて決定を下すことができる。一変形形態においては、座標および／または軌道は同様に、撮影のために選択された、一台（または複数台）のカメラにより捕捉された画像全体の中で標的が存在する少なくとも一つの有効ゾーンを選択するために使用することもできる。こうして、標的が必ず存在するようにしながら、しかも画像の質を劣化させることなく、記憶すべきおよび／または伝送すべきデータは最小限に抑えられる。さらに最小限にするためには、カメラの解像度をさらに低減させることもできる。一変形形態においては、実施された撮影を、オペレータに対し表示するために集中化装置に伝送することができ、オペレータは、例えばその適合性に応じて（例えば、動物が監視対象の場所に侵入し、追跡およびこれらの撮影を開始させてしまうと考えられる動物の画像を記憶することを回避する目的で）撮影の記録を認証する。
【０１４７】
本出願は、カメラの「公知の地理的位置決定」に言及している。当業者であれば、本出願を読むことで、カメラがカメラ自身の位置ではなく、標的に関する情報を互いに送り合うことから、カメラの位置決定は、固定したものとみなされていることを理解するものである。したがって、実際に本発明中では、「公知の地理的位置決定」という表現は、カメラがそれらの「視野」のそれぞれの位置づけを知っていることを意味している。使用されるカメラは、固定位置、そして好ましくは、固定した「視野」を有する（すなわち、カメラがカバーする地理的ゾーンは、経時的に変動しない）。実際に、所与のカメラが送信するのは、そのカメラ自身の視野内の標的の位置についての情報だけであり、それは一部の実施形態にしたがって、その視野内で標的を再びみつけるためその他のカメラにより有利に利用される。実際に、カメラの正確な位置は有用な情報ではないが、２台のカメラが、少なくとも部分的に互いに重なるか、あるいは、サイト（監視対象の領域（Ｚ）に近接するまたは遠位にあるゾーンに対応する、複数の視野（すなわちカバーされる地理的ゾーン）を有するか否かを定義する情報が、本発明のさまざまな実施形態において使用されている。こうして、本発明がカメラネットワークを含む場合、該カメラは、隣接するカメラがその視野の一部分を共有するか、または隣接するカメラの視野が自らの視野の近位に位置するかまたは遠位にあるかを、各々のカメラが知っているという意味で、「公知の地理的位置決定」を有する。一台のカメラが、監視すべき領域（Ｚ）をカバーしている実施形態（以下参照）においては、この「公知の地理的位置決定」は必要ではない。
【０１４８】
さらに、少なくとも２台のカメラが、少なくとも部分的に互いに重なる視野を有する場合（すなわち、少なくとも２台のカメラによりカバーされる地理的ゾーンが、少なくとも一つの共通部分を有する場合）、本発明は有利には、カメラ間の標的の位置のホモグラフィ変換を利用する。こうして、このホモグラフィによって、一台のカメラは、標的の位置に関する情報をこのカメラに伝送する別のカメラの視野内の、この標的の位置に関する情報から、自らの視野内の標的の位置を再び見つけることができる。本発明では、確率論的データを用いた場合、相対的な不精確さを許容することを可能にすることから、このホモグラフィ変換がきわめて精確であることは必要でない。一方、本発明では、たとえ２台のカメラが互いに重なる視野を有する場合でも、標的を見失った（すなわち標的がその視野から出てしまった）カメラが他のカメラに警報を送り、これらのカメラが標的の検出を試みることができるようにすることが場合によって可能となる。２台のカメラが、重なり合ってはいないものの隣接している視野を有する場合、標的を見失ったカメラによって送られる警報は、その標的が入る（または入った）可能性のある一つまたは複数の視野をもつ一台（または複数台）の隣接するカメラに対してしか差し向けられない可能性がある。同様に、視野が少なくとも部分的に互いに重なり合うカメラの場合、この警報は、標的が出てしまった視野（すなわち警報を配信するカメラの視野）と少なくとも部分的に互いに重なり合う視野をもつカメラに限定される可能性があり、この警報には、視野から標的が出てしまうカメラの視野内の、標的の位置に関する情報が随伴することもあり、該情報は、ホモグラフィ変換により、別のカメラが、この情報を伝送したカメラの視野と重なり合うその視野の部分内の標的の位置を再び見出すことを可能にする。こうして、この警報の機序によって、カメラは一方では標的の検出を試み、次に本出願に記述されているような追跡を再度開始することができ、他方では、それぞれの視野が少なくとも一部分で互いに重なり合う場合には、隣接するカメラの視野内の位置から、自らの視野内の標的の位置を計算することができる。同様に、この警報の機序によって、公知の地理的位置決定を不要にすることも可能であることがわかる。実際、一部の実施形態においては、標的を見失ったカメラは、他のカメラに対して体系的に警報を送り、それが標的を検出して追跡を続行できるようにする。こうして、カメラのそれぞれの位置づけ（そして詳細にはそれらの視野）の如何に関わらず、それでも、本発明は少なくとも個別の追跡のために有効な形で実施され得る。これに対し、協調的追跡のためには、ホモグラフィ変換がすでにそれ自体で、地理的位置決定が公知であること（本発明中でのその意味において、すなわち複数のカメラがその視野間の偶発的一致を知っていることによる）を定義している。
【０１４９】
実際には、２台のカメラ間のホモグラフィ変換は、それらの視野の少なくとも一つの共通部分内の、少なくとも２つの点の一致を立証することによって予め定義され得る。こうしてインテリジェントカメラネットワークの展開の際には、該インテリジェントカメラの中にその視野間の一致を表すデータが記録される。したがって本出願の中で記述されているアクティブカメラの各々がそれぞれに推定する、標的（Ｘ）の位置のランダム平均を結びつける
【０１５０】
【数３２】
2012524439.tif 000034
【０１５１】
ホモグラフィ動的モデルは、カメラが、そのそれぞれの画像内での標的の位置の一致を見出すために利用できるものである。
一台のカメラが所与の瞬間における追跡を実施するがネットワークには複数のカメラが備わっている場合、ホモグラフィモデル
【０１５２】
【数３３】
2012524439.tif 000035
【０１５３】
は（本出願中で詳述されているように）、第２のカメラが、第１のカメラによって提供された時間的な十分統計量にのみ基づいてその視野内の標的を再び見出すことを可能にする。
【０１５４】
こうして、さまざまな実施形態によると、カメラは、それらの処理手段（Ｓ１）が、それらのそれぞれの視野の相対的位置づけを表すデータを利用するということによって、公知の地理的位置決定を有するものである。例えば、カメラは、それが（例えば「少なくとも部分的に共通の視野」および／または「隣接する視野」および／または「遠位の視野」などの情報により）それぞれの視野の相対的位置づけを定義する情報を表すデータを記憶しているという点で、公知の地理的位置決定を有する。本出願は、標的の個別の追跡（同時に一つだけのカメラ）について、および協調的追跡（複数のカメラ）についてのアルゴリズムを詳述する。少なくとも２台のカメラが少なくとも部分的に互いに重なり合う視野を有する場合、ネットワークはそれでも、一度に一台のみのカメラが個別の追跡を実施するように構成され得る、という点に留意されたい。この場合、互いに重なり合う視野をもつ２台のカメラが、それらの視野の共通部分内に標的がある場合に同時に協調的追跡を行なうかわりに、一台のみのカメラ（例えば最初に標的が入った視野をもつカメラ）が追跡を実施し、標的を見失った時点でこのカメラが隣接するカメラに標的の推定位置についての情報を送り、この隣接するカメラは、その視野が自らに情報を伝送するカメラと重なり合うことを知っており、かつ自らに伝送された位置に基づいて実施すべきホモグラフィ変換がわかっているため、自らの視野内の標的の位置を計算して追跡を続行することができる。したがって、本出願中で記述されているホモグラフィ変換は、複数のカメラによる協調的追跡のためのみならず、複数のカメラによる個別の連続的追跡のためにも有利に使用可能であるということがわかる。
【０１５５】
以上のことから、本発明に係るカメラネットワークが、監視の分野における公知の数多くの利用（一部署への警報、画像の送信）を可能にするだけでなく、従来の監視システムにとってきわめて有利な数多くの機能性をも可能にするものであることがわかる。詳細には、本発明は、保存できる撮影を行なうことを可能にするものの、所望する場合にはその数を限定しかつ、追跡中そして追跡される標的の撮影の際でもネットワーク内を通過するデータの量を限定することができる（最適な形で設置された少なくとも一台のカメラを選択することおよび／または撮影に有用なゾーンを選択することなどによる）。
【０１５６】
同様に、本出願を読むと、本発明は、データ処理手段、画像収集手段および通信手段を含む、少なくとも一つの地理的ゾーンをカバーする少なくとも一つのインテリジェントカメラにおいて、本発明の実施によって、データ処理手段が、詳細には本出願の中で記述されている変分フィルタリングによって、一つ（または複数）の標的の位置決定のための少なくとも一つのアルゴリズムを実装することを特徴とする、インテリジェントカメラに関するものであり得ることがわかる。このようなインテリジェントカメラは好ましくは、規定の領域をカバーする前述の通りのネットワークを形成するような形で、同じタイプの他のカメラと協調して使用されるためのものである。しかしながら、一部の実施形態においては、このようなインテリジェントカメラは、単独で使用でき（この場合、一台のみのカメラしか存在せず、該カメラがカバーする領域は、その場合、単純にその収集手段がカバーする視野に対応することから、それは実際にはネットワークではない）、通信手段を有さない（その場合、これは、追跡された瞬間において追跡を続行するために、所与の瞬間でそれ自体が計算した十分な時間的統計を使用する）ことが可能である。その上、このような単独のカメラは、その位置決定を知る必要がない。一部の実施形態では、このような単独のインテリジェントカメラは、先に記述したような集中化端末に向かってデータを伝送するための通信手段を含むことができる。通信するこのような単独のカメラもまたその位置決定を知る必要がない。
【０１５７】
最後に、本発明中で詳述されている等式は、本発明の実施に特に適合した式の形態であるが、当業者であれば、アルゴリズムについて本発明中で記述されたものと同じ機能および利点を得るための、数学公式について考えられる適合する式を判断するものである。特に有利にも、本発明中で提供されている数式は（特に簡略化および近似が行なわれていることから）、（計算ひいてはエネルギーの）リソースをほとんど必要とせずに非常に迅速にアルゴリズムを実装できるようにする。したがって、一部の実施形態においては、（カメラネットワーク内で実装されるおよび／または方法の実施のための）使用アルゴリズムは、ネットワークのインテリジェントカメラの計算およびエネルギーリソース（および／または通信手段の伝送能力）を制限する目的に特に適合された、本発明で詳述される計算および等式に基づくものである。
【０１５８】
一般的に、特に本発明の特殊な技術的特徴について本発明中で記述されているさまざまな実施形態、変形形態および実施例は、本出願中に明示的に逆の記載がないかぎり、または、それらが両立しないか、または組合せが機能しない場合を除いては、共に組合せることが可能である。一方当業者にとっては、本発明が、請求される通りの本発明の利用分野から遠ざかることなく、数多くの他の特徴的な形での実施形態を可能にするものであることは、明白であるはずである。したがって、これらの実施形態は、例としてみなされなくてはならず、添付の請求の範囲により定義された領域内で変更され得、本発明は上述の詳細に限定されるべきではない。
【符号の説明】
【０１５９】
Ｚ    領域
Ｓ    カメラ
Ｓ１〜Ｓ７    カメラ
Ｓ１    データ処理手段
Ｓ２    画像収集手段
Ｓ２１    通信手段
ＡＤ    検出アルゴリズム
ＡＳ    選択アルゴリズム
ＡＦ    変分フィルタリングアルゴリズム
ＭＴ    遷移モデル
Ｘ    標的
Ｔ    軌道
【図１】
2012524439.tif 000036
【図２】
2012524439.tif 000037
【図３】
2012524439.tif 000038
【国際調査報告】
2012524439.tif 000039
2012524439.tif 000040
2012524439.tif 000041
2012524439.tif 000042
2012524439.tif 000043
2012524439.tif 000044