ビデオによる監視時に移動物体を分類するシステムであって、a少なくとも1つのビデオ撮影手段であって、ビデオ撮影手段の動作範囲内にある移動物体のシルエット画像を撮影するように構成される少なくとも1つのビデオ撮影手段と、bプロセッサが実行するように構成されるプログラム命令を格納する手段であって、該プロセッサは、i撮影された前記シルエット画像の大きさを変更し、前記シルエット画像の倍率変更は、撮影された前記シルエット画像の上半分の大きさを用いることによって計算され、ii大きさが変更された前記シルエット画像の中の前記物体の幅に対する高さの平均比と重心とを計算し、重心は、前記物体の上半分のみを用いることによって計算され、iii重心を通る垂線によって、撮影された前記画像の下半分を2つの部分に分割し、そのうちの1つを解析して重心の分散を計算し、iv前記物体の平均高さと平均幅とを比較し、さらに重心の分散と所定の閾値とを比較し、v前記シルエットとして撮影された前記物体を既定のクラスに分類し、該分類は平均高さ、平均幅および重心の分散の計算値に基づいて実施されるビデオによる監視時に移動物体を分類するシステム。ビデオ撮影手段は、ビデオカメラ、閉回路テレビCCTVカメラまたはIPカメラでありうる、請求項1に記載のビデオによる監視時に移動物体を分類するシステム。各ビデオ撮影手段は、個別にビデオ監視時に移動物体を分類するシステムを有する請求項1に記載のビデオによる監視時に移動物体を分類するシステム。各ビデオ撮影手段は、シルエット画像で撮影された移動物体の分類に関して判定可能である請求項1に記載のビデオによる監視時に移動物体を分類するシステム。前記物体は、前記平均高さが平均幅より大きく、重心の分散が所定の閾値より大きい場合に人に分類され、前記物体は、前記平均高さが平均幅より小さく、重心の分散が所定の閾値より大きい場合に家畜に分類され、前記物体は、前記平均高さが平均幅より小さく、重心の分散が所定の閾値より小さい場合に物体は車両に分類される請求項1に記載のビデオによる監視時に移動物体を分類するシステム。前記移動物体の前記シルエット画像を得られていない1または複数のビデオ撮影手段は、前記移動物体の分類処理を停止する請求項1に記載のビデオによる監視時に移動物体を分類するシステム。前記平均高さが平均幅より大きく、重心の分散が所定の閾値以下である場合、前記ビデオによる監視時に移動物体を分類するシステムは、前記移動物体を分類する判定処理を停止する請求項1に記載のビデオによる監視時に移動物体を分類するシステム。前記ビデオ撮影手段の動作範囲で対象となる物体を検出すると、警報を自動的に鳴らすことがさらに可能である、請求項1に記載のビデオによる監視時に移動物体を分類するシステム。ビデオによる監視時に移動物体を分類する方法であって、a少なくとも1つのビデオ撮影手段を使用して、ビデオ監視の動作範囲内の移動物体のシルエット画像を撮影するステップと、b撮影された前記シルエット画像の大きさを変更し、前記シルエット画像の倍率が、撮影された前記シルエット画像の上半分の大きさを利用して計算されるステップと、c大きさが変更された前記シルエット画像の中の前記物体の幅に対する高さの平均比および重心を計算し、重心は前記物体の上半分を用いることによって計算され、撮影された前記画像の下半分を左下半分と右下半分の2つの部分に分割するために、重心を通る垂線が用いられるステップと、d前記下半分の1つを解析して、重心の分散を計算するステップと、e物体の平均高さと平均幅とを比較し、さらに重心の分散と所定の閾値とを比較するステップと、f撮影された前記シルエットで描かれた物体を既定のクラスに分類し、該分類は、平均高さ、平均幅および重心の分散の計算値に基づいて実施されることを特徴とするステップとを含むビデオによる監視時に移動物体を分類する方法。ビデオ撮影手段は、ビデオカメラ、閉回路テレビCCTVカメラまたはIPカメラでありうる請求項9に記載のビデオによる監視時に移動物体を分類する方法。各ビデオ撮影手段が、ビデオ監視時に移動物体を分類するシステムを個別に有する請求項9に記載のビデオによる監視時に移動物体を分類する方法。各ビデオ撮影手段は、シルエット画像で撮影された移動物体の分類に関して判定可能である請求項9に記載のビデオによる監視時に移動物体を分類する方法。前記物体は、前記平均高さが平均幅より大きく、重心の分散が所定の閾値より大きい場合に人に分類され、前記物体は、前記平均高さが平均幅より小さく、重心の分散が所定の閾値より大きい場合に家畜に分類され、前記物体は、前記平均高さが平均幅より小さく、重心の分散が所定の閾値より小さい場合に物体は車両に分類される請求項9に記載のビデオによる監視時に移動物体を分類する方法。前記移動物体の前記シルエット画像を得られていない前記ビデオ撮影手段は、前記移動物体の分類処理を停止する、請求項9に記載のビデオによる監視時に移動物体を分類する方法。前記平均高さが平均幅より大きく、重心の分散が所定の閾値以下である場合、前記ビデオによる監視時に移動物体を分類するシステムは、前記移動物体を分類する判定処理を停止する、請求項9に記載のビデオによる監視時に移動物体を分類する方法。前記ビデオ撮影手段の動作範囲で対象となる物体を検出すると、警報を自動的に鳴らすことがさらに可能である、請求項9に記載のビデオによる監視時に移動物体を分類する方法。本発明の主な目的は、ビデオ監視時にあらゆる移動物体を既定のクラスに分類できるシステムおよび方法を提案することである。本発明の別の重要な目的は、さらに単純な論理と計算コストが低い方法を、ビデオ監視時に移動物体を分類するのに用いることである。本発明の別の目的は、分散を計算するために連続フレームから計算される重心データのセットのみを格納し、これにより、必要な記憶空間を少なくすることである。本発明のさらに別の目的は、ビデオ監視時に移動物体を分類する計算コストの低いシステムおよび方法を提供することである。本発明の方法、システムおよびハードウェアの使用可能性を記載する前に、本発明は、記載する特定のシステムおよび方法に限定されず、本発明には複数の実施形態が考えられ、本開示で明白に説明していないことを理解する必要がある。また本願明細書で用いる用語は、特定の変形例および実施形態を記載する目的のみで使用され、本発明の範囲を限定することを意図せず、本願特許請求の範囲によってのみ限定されることを理解する必要がある。本発明は、ビデオによる監視時に移動物体を分類するシステムを提供し、a少なくとも1つのビデオ撮影手段であって、ビデオ撮影手段の動作範囲内にある移動物体のシルエット画像を撮影するように構成される少なくとも1つのビデオ撮影手段と、bプロセッサが実行するように構成されるプログラム命令を格納する手段であって、プロセッサは、i撮影されたシルエット画像の大きさを変更し、シルエット画像の倍率変更は、撮影されたシルエット画像の上半分の大きさを用いることによって計算され、ii大きさが変更されたシルエット画像の中の物体の幅に対する高さの平均比と重心とを計算し、重心は物体の上半分のみを用いることによって計算され、iii重心を通る垂線によって、撮影された画像の下半分を2つの部分に分割し、そのうちの1つを解析して重心の分散を計算し、iv物体の平均高さと平均幅とを比較し、さらに重心の分散と所定の閾値とを比較し、v撮影されたシルエットの物体を既定のクラスに分類し、分類は平均高さ、平均幅および重心の分散の計算値に基づいて実施される。上に記載する概要や、以下に記載する好適な実施形態の詳細な記載は、添付の図面を参照して読むことによって、さらに良く理解される。本発明の説明のために、本発明の構成例を図に示すが、本発明は、開示する方法やシステムに限定されない。いくつかの実施形態を、本発明の特徴すべてを示しながら、以下に詳細に記載する。備える、有する、含有するおよび含むの用語または他の語形は、意味上同等であることを意図し、これらの用語に続く項目が、このような項目の限定的なリストを意味しないという点と、列挙された項目のみに限定されることを意味しないという点で、オープンエンド形式であることを意図している。本願明細書および本願特許請求の範囲で用いるように、単数で示す場合は、他に明確に記載されない限り、複数を含むことに留意する必要がある。本願明細書に記載されるものの類似物や均等物であるあらゆるシステムおよび方法を、本発明の実施形態を実施したり、試験したりするのに用いることができるが、ここでは、好ましいシステムおよび方法を記載する。開示する実施形態は、本発明の例示にすぎず、様々な形態で実施され得る。シルエットとは、側面または外形および特徴のない内部から成る物体または情景であり、シルエットで描かれる。重心とは、画像処理に照らして考慮される対象領域または2値画像の平均座標である。監視とは通常、人による、多くの場合は秘密裏の行動、活動または他の情報の変化を監視することである。ほとんどの場合、政府機関による個人や団体の監視に関して言及するが、たとえば、疾患監視では、地域社会の疾患の経過を監視することである。ビデオ撮影手段は、ビデオを撮影する手段であり、ビデオカメラ、閉回路テレビCCTVカメラまたはIPカメラであってもよい。処理システムは、本発明によるシステムであり、各カメラが撮影された画像を解析し、ビデオ監視の動作範囲に入る移動物体を分類する関連処理システムを有する。本発明は、ビデオによる監視時に移動物体を分類するシステムを提供し、a少なくとも1つのビデオ撮影手段であって、ビデオ撮影手段の動作範囲内にある移動物体のシルエット画像を撮影するように構成される少なくとも1つのビデオ撮影手段と、bプロセッサが実行するように構成されるプログラム命令を格納する手段であって、プロセッサは、i撮影されたシルエット画像の大きさを変更し、シルエット画像の倍率変更は、撮影されたシルエット画像の上半分の大きさを用いることによって計算され、ii大きさが変更されたシルエット画像の中の物体の幅に対する高さの平均比と重心とを計算し、重心は物体の上半分のみを用いることによって計算され、iii重心を通る垂線によって撮影された画像の下半分を2つの部分に分割し、そのうちの1つを解析して重心の分散を計算し、iv物体の平均高さと平均幅とを比較し、さらに重心の分散と所定の閾値とを比較し、v撮影されたシルエットの物体を既定のクラスに分類し、分類は平均高さ、平均幅および重心の分散の計算値に基づいて実施される。典型的な実施形態によれば、図1に示すように、ここでカメラと呼ばれる少なくとも4台のビデオ撮影手段が、対象となる領域の周囲に配置され、4台のカメラのうち少なくとも1つが移動物体のシルエットを撮影することを確実にしている。処理システム図示せずは、各カメラに取り付けられており、図1に示すように、各カメラは、撮影されたシルエット画像を解析し、ビデオ監視の動作範囲に進入した移動物体を分類することができ、各カメラは独立して撮影されたフレームを処理でき、移動物体を人、家畜および車両などの既定のクラスに分類することに関して最終的に判定するのに有用である。さらにシステムは、人、車両または家畜が対象となる物体が監視領域に進入した場合、必要に応じて警報を鳴らすことができる。処理システムは、特定の目的のコンピュータであってよく、プログラム命令を格納する方法は、プロセッサに次のタスクを実行させるように構成される。撮影された画像の大きさを変更する。大きさが変更された画像の中の物体の幅に対する高さの平均比と重心を計算する。物体の平均高さと平均幅とを比較し、さらに重心の分散と所定の閾値とを比較する。撮影されたシルエットの中の物体を既定のクラスに分類する。一般に、ビデオ監視システムでは大容量の記憶領域空間が必要となる。記憶領域空間に制約がなければ、特定の監視領域のビデオ録画を全部格納することができる。しかし、動画像列の解析の必要性、たとえば犯罪調査に照らして、対象となる物体が撮影された関連フレームを検索するのに、記録全体を調べる解析することは困難である。本願明細書に示す本発明は、このような状況で、格納されたビデオストリームから対象となる物体を含むフレームを抽出するのに用いることができる。本願明細書に提案されたシステムおよび方法は、ビデオストリームで追跡される移動物体を分類することを意図する。図3によれば、ビデオ監視システムの動作範囲に入る移動物体が追跡される。技術水準で知られる方法のいずれか1つを用いても、移動物体を追跡することができる。監視システムの各カメラは、移動物体のシルエット画像を撮影しようとする。一処理システムは、4つのカメラにそれぞれ接続されているため、4つのカメラは動作範囲内にある移動物体の同じパラメータセットを抽出することになる。移動物体のシルエット画像を撮影しないカメラに関して、その特定のカメラに連携する処理システムは、判定処理を自動停止する。人または家畜が視野に入る場合、そのような状況では、シルエットによる処理システムが判定処理にかかわることになる。車両が視野に入る場合、シルエットによる処理システムと、シルエットによらない処理システムが判定処理にかかわることになる。少なくとも1つのカメラによって撮影された移動物体のシルエット画像は、2つの部分、言わば、上半分と下半分に分割される。撮影されたシルエット画像は、大きさが変更され、撮影されたシルエット画像の倍率変更は、撮影されたシルエット画像の上半分の大きさを用いることによって計算される。これによって、動作が下半分に反映されても、大きさが変更の尺度に影響を及ぼさないことを確実にする。全体画像はこの倍率に基づいて大きさが変更される。撮影されたシルエット画像の大きさを変更したのちに、大きさが変更されたシルエット画像の中の物体の幅に対する高さの平均比が計算される。さらに、大きさが変更されたシルエット画像の中の物体の重心が計算され、重心は、物体の上半分のみを用いることによって計算される。重心を通る垂線は、撮影された画像の下半分を2つの部分、言わば、左下半分と右下半分に分割する。さらに、処理システムは、下半分の1つを解析して重心の分散を計算し、重心の分散は、前記物体の重心に対して、前記下半分の画像の中にある物体の一部の位置の変化を意味する。本願明細書に用いる識別情報は、左下半分LLHの中の物体の重心の振幅性に基づいている。通常1フレーム/秒の速度でフレームを考慮すれば十分である。LLHの中の物体の重心は、特定数の連続フレームに対して計算される。CGの平均と分散は計算される。人の歩行性によって示される脚の振幅によって重心の分散は、きわめて大きくなる。しかし、車輪の回転は重心位置に影響をしないため、車両の場合は、重心の分散は小さくなる。家畜の脚の動作性は、車両よりはるかに大きな重心の分散をもたらす。ビデオ監視時に物体を分類することは、幅に対する高さの平均比が数値1と比較され、重心の分散が所定の閾値と比較されるという論理によって実施される。シルエット画像で撮影された物体の分類に関して判定するのに用いる論理を以下に示す。判定論理1.H/W>1かつCGの分散>閾値判定-人のシルエット2.H/W<1かつCGの分散>閾値判定-家畜のシルエット3.H/W<1かつCGの分散<閾値判定-車両シルエットまたはシルエットなし4.H/W>1かつCGの分散<閾値次の3つの可能性がある。人-シルエットなし家畜-シルエットなし車両-シルエットなし本願明細所のカメラによるシステムは、判定処理を停止する。式中、H/Wは、幅に対する高さの平均比である。CGの分散は、重心の分散である。図3によれば、ステップ104に示すように幅に対する高さの平均比を計算したのちに、ステップ106に示すように、幅に対する高さの平均比は、数値1と比較される。ステップ108および110で示すように、重心の分散は、所定の閾値と比較される。幅に対する高さの平均比が1を超える場合、言い換えれば、物体の平均高さが平均幅より大きく、重心の分散が所定の閾値より大きい場合、ステップ112に従って、物体は人に分類される。同じように、平均高さが平均幅より小さく、重心の分散は所定の閾値より大きい場合、ステップ116に示すように、物体は家畜として分類され、平均高さが平均幅より小さく、重心の分散が所定の閾値より小さい場合、ステップ118に示すように、物体は車両に分類される。平均高さが平均幅より大きく、重心の分散が所定の閾値より小さい場合、システムはステップ114に示されているように、ビデオによる監視の間に移動物体を分類する移動物体を分類する判定処理を停止する。本発明の実用本発明を試験するために、MPEG2ビデオを使用した。MPEG2ビデオを30フレーム毎に計算処理する。本願明細書で言及するn番目のフレームは、実際は当初のMPEG2ビデオの30n番目のフレームである。以下のとおり、本発明は、様々な移動物体に対して、重心の分散CGの分散の計算に関して試験されている。人歩行図4に示すように、ビデオによる監視時に移動物体を分類するシステムを試験する。ビデオ監視の動作範囲を、男性に歩いて横切ってもらう。背景が入った原フレームを、ビデオ撮影手段によって撮影する。物体をセグメント化して、撮影されたフレームから抽出する。抽出された物体を、2つの部分、言わば、上半分と下半分に分割する。上半分の画像重心CGを計算することを考慮し、CGを貫通する垂線によって、下半分を2つの部分、言わば、左下半分と右下半分に分割する。抽出された物体の左下半分を考慮し、C.Gを貫通する垂線から左下半分に存在する物体の部分の分散を計算する。同じように、16個の連続フレームが重心の分散の計算に関して解析される。この特定の実施例では、16個の連続フレームのC.G分散の計算結果は16.4000である。移動する二輪車車両図5に示すように、ビデオ監視範囲内で移動している二輪車車両を解析するが、実施例1に説明するのと同じ手続きに従って、16個の連続フレームを解析する。この場合、16個の連続フレームのC.G分散の計算結果は1.6100である。走行中の自動車車両図6に示すように、ビデオ監視範囲内で走行中の自動車を解析しているが、実施例1で説明するのと同じ手続きに従って、16個の連続フレームを解析する。この場合、16個の連続フレームのC.G分散の計算結果は0.2400である。本発明の利点1本発明は、ビデオによる監視時に移動物体を分類するシステムを提供し、連続フレームから計算された重心データのセットのみが、分散を計算するために格納される。連続フレームから物体画像を格納する必要はない。それゆえ、ビデオ監視システムの記憶空間が節約される。2本発明は、ビデオ監視時に移動物体を分類するのにそれほど複雑でない論理を用いる。3本発明は計算コストが低い。