撮像装置によってキャプチャされた監視対象の視野フィールドの画像を前処理し、それにより1つ以上のベースライン帯域を取得するように構成されたベースライン帯域前処理手段と、ベースライン帯域内の移動物体に対して特徴点抽出を実行することにより、1つ以上のベースライン帯域のいずれかに存在する移動物体の2値化輪郭と特徴ピクセル点とを取得するように構成された特徴点抽出手段と、複数の画像においてベースライン帯域内の移動物体の2値化輪郭および特徴ピクセル点の照合を実行することにより、移動物体を識別し検出するように構成された移動物体識別手段とを備えることを特徴とするベースライン帯域ビデオ監視システム。前記移動物体識別手段によって複数の画像において識別され検出された移動物体について、前記移動物体の速度を計算するように構成された速度計算手段をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。前記移動物体の速度に基づいて、ベースライン帯域の交通状態を計算するように構成された分析ユニットをさらに備えることを特徴とする請求項2に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。前記特徴点抽出手段は、さらに、監視対象の視野フィールドの最初のカラー画像について2値化処理を行い、移動物体の輪郭を示す輪郭情報を抽出するように構成された2値化手段と、最初のカラー画像のベースライン帯域に位置する領域における移動物体のピクセル点に対して特徴点サンプリング処理を実行し、前記移動物体を一意に識別できる識別情報を取得するように構成された特徴ピクセル点サンプリング手段とを備え、前記領域は輪郭情報によって示された輪郭によって識別されることを特徴とする請求項1に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。前記特徴点抽出手段は、さらに、前の画像と比較して現在の画像における変化部分を識別するように構成された画像変化部分識別手段を備え、前記二値化手段と前記特徴ピクセル点サンプリング手段は、前記画像変化部分識別手段が現在の画像における変化部分の存在を識別する時だけ、対応する動作を実行することを特徴とする請求項4に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。前記特徴ピクセル点サンプリング手段は、前記識別情報が位置する領域を他の領域に比べてより高密度にサンプリングするように構成されることを特徴とする請求項4に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。前記移動物体は車両であり、前記識別情報は、車両ナンバープレートのサンプリングピクセル点についての集合情報であることを特徴とする請求項4に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。前記速度計算手段は、複数画像間の照合に基づいて、移動物体の軌跡を計算するように構成された軌跡描画手段と、移動物体の軌跡に従って移動物体の移動距離を計算し、かつ移動距離と移動時間に従って移動物体の速度を計算するように構成された距離速度計算手段とを備えることを特徴とする請求項2に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。前記距離速度計算手段は、ベースライン帯域内の移動物体の連続的な移動距離が、一定の閾値未満である場合、移動物体の速度の計算を行わないことを特徴とする請求項8に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。撮像装置によってキャプチャされた監視対象の視野フィールドの画像を前処理し、それにより1つ以上のベースライン帯域を取得するステップと、そのベースライン帯域のいずれかについて、ベースライン帯域内の移動物体に対して特徴点抽出を実行することにより、その移動物体の2値化輪郭と特徴ピクセル点とを取得するステップと、ベースライン帯域内の移動物体の2値化輪郭および特徴ピクセル点の複数の画像の間で照合を実行することにより、移動物体を識別し検出するステップとを含むことを特徴とするベースライン帯域ビデオ監視方法。ただし、この処理方法には次のような欠点がある。第1に、当該技術分野においては、画像から文字情報を抽出するための計算は時間がかかる上に難解であることが知られている。すなわち、車両の輪郭情報からナンバープレートの輪郭を抽出し、さらにはナンバープレートの文字情報を抽出する処理は複雑で、特に視野フィールド内に多数の車両が存在する場合には非常に長い時間がかかる。さらに、監視対象である車両を検出して位置を特定するためには、視野フィールド内の個々の車両を処理して各ナンバープレートの文字情報を得る必要があるので、処理のリアルタイムな実行を保証することはほとんど不可能である。加えて、カメラの設置位置と車両の移動方向との角度差が大きい場合には、補正によりその時点のナンバープレートの正面画像を得ることは困難である。このような場合はナンバープレートの文字情報の抽出に失敗する可能性があるため、監視精度が低下する。第2の欠点は、視野フィールドの監視範囲が大きい場合には取得される画像のサイズも大きいため、画像に含まれる車両輪郭情報が非常に多くなることである。この場合、追跡用として画像から文字情報を抽出するための計算が増え、特に連続した一連の画像の場合には計算量が膨大になる。そのため、処理のリアルタイムな実行はきわめて困難となる。よって、既存の道路交通監視方法では、処理のリアルタイムな実行と精度を保証することが困難であり、特に、監視対象の視野フィールドの範囲が広くて視野フィールド内に多数の車両が存在する場合にはほとんど不可能である。したがって、車両の移動軌跡を迅速でより高精度に識別でき、かつ監視対象の道路区間の交通情報をリアルタイムで計算できる、迅速で高精度な道路交通監視方法を提供することは火急の課題である。本発明の1つの態様によれば、撮像装置によってキャプチャされた監視対象の視野フィールドの画像を前処理し、それにより1つ以上のベースライン帯域を取得するように構成されたベースライン帯域前処理手段と、ベースライン帯域内の移動物体に対して特徴点抽出を実行することにより、1つ以上のベースライン帯域のいずれかに存在する移動物体の2値化輪郭と特徴ピクセル点とを取得するように構成された特徴点抽出手段と、複数画像間でベースライン帯域内の移動物体の2値化輪郭および特徴ピクセル点の照合を実行することにより、移動物体を識別し検出するように構成された移動物体識別手段とを備えるベースライン帯域ビデオ監視システムが提供される。本発明の他の態様によれば、撮像装置によってキャプチャされた監視対象の視野フィールドの画像を前処理し、それにより1つ以上のベースライン帯域を取得するステップと、そのベースライン帯域のいずれかについて、ベースライン帯域内の移動物体に対して特徴点抽出を実行することにより、その移動物体の2値化輪郭と特徴ピクセル点とを取得するステップと、ベースライン帯域内の移動物体の2値化輪郭および特徴ピクセル点の複数の画像の間で照合を実行することにより、移動物体を識別し検出するステップとを備えるベースライン帯域ビデオ監視方法が提供される。本発明では、少なくとも以下の点が改良される。1.車両は道路上しか移動できないので、監視対象の視野フィールドに示される道路または車線は、監視範囲として使用されるベースライン帯域として帯域状に事前ラベリングされる。これにより視野フィールド全体を含む大きな画像を処理せずに済むため、監視範囲を狭め、かつシステムの計算量を削減することが可能になる。2.車両輪郭の識別時には、ベースライン帯域内の車両の色は道路の背景色と大きく異なるので、元の画像に2値化処理を実行して、白黒画像が形成される。これにより、元のカラー画像に比較して計算量が大幅に削減されるため、車両の輪郭情報をより迅速に識別することが可能になる。3.ベースライン帯域内の車両の輪郭領域から、車両の特徴ピクセル点が抽出されるが、このとき、車両の前部と後部には車両をより正確に識別できるナンバープレート情報がある可能性が高いので、前部と後部のサンプリングはより高密度に行う必要がある。車両は、輪郭情報と特徴ピクセル点とによって一意に識別される。これにより、車両ナンバーの文字を認識するための複雑な計算を回避し、計算効率を高めることができる。さらに、カメラの設置角度等による文字認識の失敗を回避できるので、識別の精度が向上する。したがって本発明では、関連技術と比較して少なくとも、1監視範囲が車線または道路に基づいて複数のベースライン帯域に分割され、システムの監視範囲が狭まるので、計算速度が向上する、2車両輪郭を迅速に識別できるので、処理性能が向上する、3特徴ピクセル点を抽出することにより車両の識別情報が取得されるので、特定の状況での処理速度と精度が大幅に向上する、という利点を得ることができる。次に、図面を参照して、本発明の好適な実施例について説明する。図2は、本発明の一実施例による複数ベースライン帯域ビデオ監視システムの機能ブロック図である。複数ベースライン帯域ビデオ監視システム200は、複数ベースライン帯域前処理手段201と、特徴点抽出手段202と、車両識別手段203とを備える。さらに、ビデオ監視システム200は、必要に応じて速度計算手段204と、分析手段205と、をさらに備えることができる。以下では、複数ベースライン帯域ビデオ監視システム200の一例として、道路交通情報を取得するために、車線の道路交通状態を分析するように構成されたシステムについて説明する。ただし、監視システム200は、車線を分析するように構成されたシステムに限定されず、またすべての手段をシステム200に含める必要はないことに注意されたい。道路以外の使用環境では、システムのすべてまたは一部の手段を使って、移動物体監視を実施することが可能である。例えば、監視システム200は、地下鉄の駅における人間の交通情報を分析するための人間交通監視システムとして使用することもできる。以下では、説明の便宜上、車線上の車両を移動物体の例として使用する。複数ベースライン帯域前処理手段201は、監視単位として監視開始線と監視終了線を各々有する1つ以上のベースライン帯域を取得するために、監視対象の視野フィールドの範囲内に存在する1つ以上の車線を前処理し、特徴点抽出手段202に1つ以上のベースライン帯域以下の説明では複数ベースライン帯域と総称するが、これにはベースライン帯域が1つのみの場合も含まれるを出力するように構成されている。1つのベースライン帯域の監視開始線と監視終了線は、監視中固定としていても、システム200によって動的に調整してもよい。特徴点抽出手段202は、ベースライン帯域内の車両の複数の画像に対して特徴点抽出を実行し、車両の2値化輪郭と1つ以上の特徴ピクセル点を取得するように構成されている。車両識別手段203は、複数画像間で車両の2値化輪郭および特徴ピクセル点の特徴情報照合を実行して、ベースライン帯域内の車両の軌跡を取得するように構成されている。取得した軌跡は、速度計算手段204によって車両速度の計算に使用される。分析手段205は、車両速度と交通状態の出力とに基づいて、道路交通状態を計算するように構成されている。以下では、図5を参照しながら、特徴点抽出手段202、車両識別手段203、および速度計算手段204の具体的な構成について詳細に説明する。また、図3を参照して、複数ベースライン帯域ビデオ監視システム200の各手段の動作についても詳細に説明する。図3は、本発明の複数ベースライン帯域ビデオ監視システム200の動作フロー300を示す。図3のステップS302において、複数ベースライン帯域前処理手段201はまず、監視対象の視野フィールドを前処理して複数ベースライン帯域を得する。具体的には、車両は車線上しか移動できないので、複数ベースライン帯域前処理手段201は監視対象の視野フィールドの範囲を帯域状に分割してマーキングし、車線全体の移動方向規則に基づいて、車両がベースライン帯域の範囲に入る位置にあたる特定の線をこのベースライン帯域の監視開始線として設定し、車両がベースライン帯域の範囲を出る位置にあたる別の線をこのベースライン帯域の監視終了線として設定する。図4は、複数ベースライン帯域前処理手段201の処理により得られた複数ベースライン帯域である。監視対象の視野フィールド内の車線を分割する方法、および車線の監視開始線と監視終了線とを設定する方法は任意であり、人為的な認識と機械による自動認識のいずれでもよいことに注意されたい。複数ベースライン帯域前処理手段201は、事前に決定された規則に基づく分割により得られた複数ベースライン帯域に関する情報個々のベースライン帯域の開始線および終了線に関する情報を含むを特徴点抽出手段202に出力する。ステップS304において、特徴点抽出手段202は、複数ベースライン帯域前処理手段201から送信されてきた複数ベースライン帯域に関する情報監視開始線および監視終了線に関する情報を含むに基づいて、入力された連続的な交通ビデオストリームに対して特徴点抽出を実行し、これにより車両の2値化輪郭を取得し、サンプリングして車両の特徴ピクセル点を導き出す。ステップS306において、車両識別手段203は提供された特徴情報に基づいて複数画像間で車両の照合を実行することにより、車両を監視目標として識別し検出する。ステップS308において、速度計算手段204は、複数画像間での車両の照合結果に基づいて移動軌跡と移動時間とを計算し、計算された移動軌跡と移動時間とに基づいて車両の移動速度を計算する。次に、図5を参照して、速度計算手段204の詳細な構成と機能について説明する。ステップS310において、分析手段205は、最近の期間例えば3分間において特定の車線を移動中の複数の車両の平均速度を計算し、その結果を当該期間の道路交通情報の結果として出力する。この期間の設定例:3分間は一例にすぎず、道路交通情報を評価するための期間として必要とされる適切な任意の時間を選択できることに注意されたい。例えば、監視対象の車線をより高精度に監視する必要がある場合には、さらに短い期間例:30秒間における平均車両速度を当該車線の道路交通情報として選択するとよい。また、他の例においては、道路交通情報を取得するために、異なる重み付け係数に基づいて様々な車両の速度に重み付けしてその平均をとることができる。上記で説明した複数ベースライン帯域ビデオ監視システム200の機能構造と監視システム200の動作フロー300は一例にすぎないことに注意されたい。したがって、当業者は必要に応じて各手段の機能を再編成し、いくつかの手段の機能を結合したり、いくつかの手段の機能をさらに分割したりすることが可能である。例えば、車両識別手段203と速度計算手段204の機能を結合して1つの手段にするか、あるいは速度計算手段204と分析手段205の機能を結合して1つの手段にすることができる。また、上記3つの手段の機能を1つの手段に結合することも可能である。この手段は、複数画像間で車両の照合を実行し、照合結果に基づいて移動軌跡と車両の速度とを計算し、車両の移動速度に基づいて道路交通情報を取得するように構成することができる。図2の機能ブロック図では、いくつかのよく知られた構成要素が図示されていない。例えば、ビデオ監視システム200は言うまでもなく、画像をキャプチャするためのビデオカメラと、以降の特徴点抽出および照合動作のために受信された交通ビデオストリームを格納するためのバッファ用メモリとを備える。しかし、ビデオカメラとバッファ用メモリは本発明には直接関係しないため、これらの構成要素は図示されず、図から省略されている。図5は、本発明の一実施例による特徴点抽出手段202、車両識別手段203、および速度計算手段204の詳細構成図である。この図は一例にすぎず、上述したように、当業者は必要に応じて各手段の機能を結合したりさらに分割したりすることが可能である。図5に示す特徴点抽出手段202は、画像変化部分識別手段502と、2値化手段504と、特徴ピクセル点サンプリング手段506とを備える。速度計算手段204は、軌跡描画手段510と、車両速度計算手段512とを備える。以下では、各手段の機能について詳細に説明する。特徴点抽出手段202によって受信されるビデオストリームは、一定のフレームレート通常は24フレーム/秒であるが、必要に応じて他のフレームレートでもよいでキャプチャされる連続的なビデオストリームである。そのため、画像変化部分識別手段502はビデオストリームの受信後にまず、現在の時点の静的画像情報を取得し、この静的画像情報に基づいて、ベースライン帯域の開始線付近の特定範囲におけるピクセル情報を、以前の時点におけるピクセル情報と比較しここでは、現在のフレームの画像を以前のフレームの画像と比較する。比較対象は、ベースライン帯域の開始線付近の特定範囲におけるピクセル情報である、比較結果に基づいて変化部分を識別する。この特定の範囲特定範囲は、車両全体がこの範囲領域に完全に入るように、車両長さよりも長く設定する必要がある。以下では、この範囲を開始線監視範囲と称する。換言すれば、変化部分が存在するということは、車両がベースライン帯域内に入る過程にあることを示す。具体的には、車両が道路上を走行中には、2台の車両の間には何らかの距離的な間隔が存在するので、ベースライン帯域の開始線のピクセル情報すなわち、監視範囲の開始線付近の小さな領域におけるピクセル情報が変化せず、監視範囲内におけるこの領域以外の領域のピクセル情報が変化したときは、車両はベースライン帯域内に入る過程にあり、かつこの車両の車体がこの領域に完全に入ったことを示すので、この時点に監視処理を開始させることができる。一方、車両がベースライン帯域の監視開始線に入る過程にある場合例えば、画像変化部分識別手段502が画像内に変化部分を識別した時点に、この車両の30がベースライン帯域内に入っている場合には、この車両はベースライン帯域の監視開始線を覆ってはいても、開始線付近のピクセル情報もまた変化することに注意されたい。この場合、車両はベースライン帯域内に完全には入っていないので、監視開始のトリガ条件は満たされない。このように、監視処理は車両がベースライン帯域に完全に入ったときにのみ開始される。次に、画像変化部分識別手段502は、以降の処理のために、2値化手段504および特徴ピクセル点サンプリング手段506情報に変化部分について通知する。ここで、以前のフレーム画像は必ずしも現在の画像の直前のフレーム画像でなくてもよく、現在の画像の2つ前とか4つ前の画像でもよいことに注意されたい。どのくらい前の画像でもよいかは、後述するように、車両速度、以前の処理期間の道路交通状態、および期待される精度等によって左右される。加えて、上記の開始線付近の特定範囲領域は、監視対象のベースライン帯域内に入った車両を識別できるつまり、監視システムによって無視されないことが保証されるような設定範囲領域である限り、例えば監視対象の車線ベースライン帯域の平均速度または制限速度、以前の時点における速度等に基づいてシステム管理者が事前に設定してもよい。また、設定範囲領域は監視手順中に適応的に変動させることも可能である。さらに、画像変化部分識別手段502が変化部分を識別する方法は、ベースライン帯域の開始線付近の範囲領域におけるピクセル情報の比較に限定されず、他の方法も可能である。例えば、開始線付近のいくつかの地点を事前に設定し、これらの地点に限定して変化を監視することも可能であり、これによって比較演算の計算量を大幅に削減させ、リアルタイム特性を向上させることができる。また、画像変化部分識別手段502を設ける必要がないこともある。例えば、システムに車両が監視開始線を横断した時点を判定させず、一定の間隔でキャプチャされた画像に対して2値化処理と特徴点サンプリング動作を実行させることも可能であるこの間隔は、例えばフレームレートが上記のように毎秒24フレームの場合には、1フレームおき、2フレームおきというように設定できる。ただし、画像変化部分識別手段502を省略すると、支障が出ることもある。例えば、車両が長い期間にわたって車線に入らないのに、その間2値化およびサンプリング動作および以降の動作が実行されると、電力消費量が不必要に増加してしまう。このような場合は、画像変化部分識別手段502を設けることにより電力消費量を削減することができる。画像変化部分識別手段502は、画像の変化に関する情報すなわち、開始線付近の特定範囲領域における現在の画像が、直前のフレームと比較して変化しているという情報を通知し、その通知を受けた2値化手段504は、2値化処理によってベースライン帯域内の車両輪郭情報を抽出する。具体的には、一般に車体の色と道路の背景の色は大きく異なるので、ベースライン帯域の開始線付近における特定範囲領域の画像を白黒画像に変換した上で、背景と大きく異なる車体ピクセルの特徴に対して2値化処理を実行することは可能である。図6に2値化の結果を示す。図6は車体がベースライン帯域内に完全に入っている車両が2値化されるケースを示すが、ベースライン帯域内に複数の車両が同時に存在する場合でも、同じ原理を応用して2値化を実行することができる。加えて、同じベースライン帯域内で1台の車両のみを監視対象とすることも可能である。すなわち、ベースライン帯域の監視開始線内の特定範囲に1台の車両が入ってきたときに監視処理が開始され、その車両が監視終了線から外に移動するまで、または車両が監視終了線から外に移動せずにどこか途中でいなくなるまで例えば、車両が途中で車線を変更したか、このベースライン帯域を離れた場合、ベースライン帯域に進入してきた他の車両は監視されない。この場合、1単位時間内に監視される車両は最大1台なのでシステム負荷は削減されるが、1単位時間内に監視される車両数も同時に減少するので、監視精度は低下する。さらに、図6の図においては車線の背景部分のピクセルは1、車体の輪郭のピクセルは0となっているが、これは一例にすぎず、車線の背景部分のピクセルを0、車体の輪郭のピクセルを1というように逆にすることも可能である。また、車体輪郭と車線背景とを区別できる限り、他の任意の表記も使用できる。2値化手段504の処理により、車両の輪郭情報すなわち、画像における1台以上の車両の輪郭情報が取得される。換言すれば、2値化手段504の処理によって、ビデオカメラがキャプチャした最初のカラー画像が白黒画像になり、2値化済み輪郭情報を取得することが可能になる。この処理により、処理対象の情報量が最初のカラー画像例えば、256等級の画像と比較して大幅に削減される.次に、特徴ピクセル点サンプリング手段506が、ベースライン帯域の最初のカラー画像における、車両の輪郭によって識別された領域に含まれる車両のピクセル点に対して、特徴点サンプリング処理を実行する。この特徴点サンプリング処理においては、車両のピクセル点を間引いて減少させて計算量を削減することが可能である。間引き動作の原理には、例えば、特定範囲において周囲のピクセル点と色が大幅に異なるピクセル点を間引くもの、特定範囲における複数のピクセル点間の色の違いが小さくなるようにピクセル点を間引くもの、ピクセル点の代表的な1つの点が選択されるようにピクセル点を間引くものなど、複数種がある。いずれにせよ、間引き動作は、車両が確実に一意に識別されるように実行されなければならない。加えて、使用される間引き動作の原理は、同じ処理単位において同一でなければならない。これは、2つのサンプリング点セット内のサンプリング点を照合する際には、2つのサンプリング点セット内の比較される各サンプリング点が車両上の同一かまたは隣接する位置になければならないためである。また、実際のサンプリング動作においては、車両の前部と後部には車両をより一意に識別できるナンバープレートのピクセル点情報があるので、車両の前部と後部のサンプリングはより高密度に行う必要がある。これとは対照的に、車両の他の部分をサンプリングするときには、サンプリング点は比較的まばらでもよい。例えば、車体最上部をサンプリングする場合には車体最上部で車両を区別するのは容易ではない、サンプリング点は少数か、またはゼロにすることもできる。ただし、車両ナンバープレートのピクセル点情報は車両を一意に識別する上で望ましい一例にすぎず、事実、車両を一意に識別するための情報は車両ナンバープレートのピクセル点情報に限定されない。例えば、場合によっては、モデルタイプ、車両の色、フロントウィンドウに貼られたID等の組み合わせを使用して車両を一意に識別してもよい。また、システム管理者が特定の条件に基づいて異なる部分のサンプリング密度を設定したり、自動的に設定されるようにしたりすることもできる。図7は、サンプリング規則に基づいた、車両に対するサンプリング動作を示す図である。特徴ピクセル点サンプリング手段506の処理により、車両を一意に識別するための特徴ピクセル点情報が取得される。特徴ピクセル点サンプリング手段506は、2値化手段504の2値化結果に基づいて、車体輪郭によって識別される領域内のピクセル点に対して特徴ピクセル点サンプリング処理を実行し、車両を一意に識別することのできる特徴ピクセル点情報を取得するように構成されている。この方法で取得される特徴ピクセル点の情報量は、最初のカラー車体全体の画像に比較して大幅に減少する。上記の処理により、特徴点抽出手段202は車両の特徴情報、すなわち2値化済み輪郭および特徴ピクセル点を取得し、この特徴情報を車両識別手段203に供給する。車両識別手段203は、供給された2値化済み輪郭と、連続的なビデオストリームの複数画像の特徴ピクセル点とに基づいて、特徴情報照合処理を実行し、ベースライン帯域内の監視対象である車両の照合結果を取得する。車両識別手段203はその後、車両の照合結果に基づいて、複数画像における監視対象である車両を識別検出する。次に、速度計算手段204の軌跡描画手段510は、車両識別手段203による識別結果に基づいて、車両の移動軌跡を計算する。車両速度計算手段512はその後、車両の移動軌跡に基づいて実際の道路移動距離を計算し、車両の移動速度を取得する。車両速度計算手段512は、道路交通状態を得るために、取得された移動速度を分析手段205に出力する。次に、図8を参照して、車両識別手段203と速度計算手段204の動作について説明する。図8は、ステップS306~S308すなわち、車両識別および速度計算の詳細な動作フローである。図8のステップS802において、まず車両識別手段203が特徴情報照合を実行して車両を識別検出する。具体的には、カメラから入力されたビデオストリームが静的画像フレームの形式でリフレッシュされる。毎秒当たりのビデオフレームのリフレッシュ頻度は概して高い通常、24フレーム/秒ため、隣接する静的画像または数フレーム間隔の静的画像における車両の変位はきわめて少ない。例えば、車両の移動速度が72km/時の場合でもただし、これは都会の道路では達成し得ない速度である、毎秒当たりの変位は20mにすぎないため、各フレームにおける同じ車両の相対変位は1m未満である。そのため、前述したように、車両位置の範囲を検出する際には、以前の画像における車両のベースライン帯域位置に基づき、車線の所定の移動方向に沿った狭い範囲における車両画像に対して変化特徴抽出を実行することが可能である。その後、以前の画像と現在の静的画像との間で、車両の特徴情報輪郭情報および特徴サンプリング点に対して特徴情報照合が実行される。この狭い範囲は、システム管理者が実際の状態に基づいて設定しても、あるいは自動的に設定されてもよく、また、固定値とすることも、あるいは以前の期間における道路交通情報に基づいて適応的に調整される値とすることもできる。さらに、車線の一部が建物や木の陰に隠れる場合には、隠れ方に応じて、車両位置を検出する範囲の値を大きくすることも可能である。また、照合処理においては、すべてのフレームに対して比較照合を実施する必要はなく、2フレームおきとか4フレームおき、あるいは1秒おきに照合を実行するのでもよい。例えば、車両が高速で移動している場合はすべてのフレームで比較照合を実行する必要があるが、交通渋滞が発生しているときにこの場合は、車両速度は30km/時以下になるのが一般的であるこれを行う必要はない。前述したように、照合処理の間隔は、直前に取得された交通情報に応じて適応的に調整することができる。図9に特徴情報照合処理の一例を示す。以下では、この処理について説明する。まずステップS902において、車両の輪郭情報が照合される。車両の輪郭情報によって定義される領域において、車両の外形が変化した場合には、現在の車両の照合は停止され、照合処理は終了される。例えば、この照合では、乗用車とマイクロバスは外形と大きさが明らかに異なるために容易に区別、識別され、異なる車両として判定される。さらに、輪郭情報照合処理においては、車両が移動方向移動角度を変える可能性もあるが、この場合は車両輪郭を回転させることによって微調整や補正を行うことが可能である。輪郭情報が一致した場合は、ステップS904において車両輪郭における特徴サンプリング点の色が照合され、色の違いが大きい場合は、現在の車両の照合が停止される。ステップS904の照合により、外形が類似していて色が異なる2台の乗用車を区別し、識別することができる。色も一致した場合には、処理はステップS906へ進む。ステップS906において、サンプリング点の詳細な情報に基づいて、さらなる照合が実行される。この詳細な情報の例としては、車両前部の詳細、車両後部の詳細、車両のフロントウィンドウとリアウィンドウの詳細等が挙げられる。好適な実施例においては、詳細照合は車両ナンバープレート領域の照合ステップを備える。すなわち、2台の乗用車が車線上を前後で走行しており、この2台の乗用車の輪郭と色が同じ例えば、いずれも黒色で、同じブランド、同じモデルの乗用車だとすると、この2台の乗用車の詳細がさらに比較される多くの場合は、車両ナンバープレート領域。2台の異なる乗用車の輪郭と色と詳細が完全に同じだとしても例えば、この2台の乗用車の車両ナンバーは小さな違いを除いて同じで、この違いが解像度の限界等の理由によりカメラでは識別できない場合や、2台の乗用車の車両ナンバーが同じで、互いの距離は近く、同じ車線上を走行している場合、この可能性はきわめて低いので無視することができる。結論として、上記の照合で3つの要素モデル輪郭、色、詳細が一致した場合には、ステップS908において、2つの画像における比較対象の車両は同じ車両すなわち、照合結果が一致したと判定できる。加えて、光線や天候等によって2つのフレームの色に違いが出る可能性があるので、色照合処理と詳細照合処理ではある程度の余裕が必要である。すなわち、特徴ピクセル点の比較においては、特定のしきい値範囲の許容誤差が想定される。このしきい値は事前に設定することも、必要に応じて適用的に調整することもできる。ただし、一般には、わずかな時間間隔で取得された2つのフレームの色に大きな違いが出ることはまずない。加えて、上記の照合処理においては、照合はモデル、色、詳細の順に実行され、各ステップが一致しなかったときには次の照合が停止される。これにより計算量が大幅に削減される可能性がある。ただし、照合は必ずしもこの順序でなくてもよく、異なる順序や逆の順序で実行することができ、また照合の1つ以上の要素を追加または除去することも可能であることは明らかである。よって、照合対象は車両のモデル、色、詳細のうち任意の1つ以上としても、あるいはその組み合わせとしてもよい。例えば、詳細照合の計算量が最も多いので、リアルタイム性能を向上させるためにモデル照合と色照合のみを実行することができるが、これによってシステムの精度が犠牲になることは言うまでもない。あるいは、詳細照合のみを行って輪郭と色の照合を省略すると、動作手順を減らすことができるが、計算量が不必要に増えることになるその理由は、色照合を行う場合は、例えばベースライン帯域内の2台の車両が明らかに異なる色を有しているなら、以降の照合は不要になり、照合処理をこの段階で終了できるからである。また、詳細照合で車両ナンバープレート領域のみの照合を行い、車両の前部、ウィンドウ部等は省略することもできる。当業者であれば、実際に必要とされる精度に基づいて、この設定を自由に行うことができる。さらに、色と詳細の照合においては、当業者は必要に応じて構成上の測定可能な原則を定義することが可能である。こうした原則としては、例えば、車体上のサンプリング点または詳細サンプリング点の比較において、特徴点全体に占める一致した特徴点のパーセンテージがしきい値を下回る場合には、一致が不十分もしくは失敗と判定し、以降の動作を省略する、というものが考えられる。図8に戻ると、ステップS802の処理により、ベースライン帯域における一連の車両位置の照合結果が取得され、監視対象の車両が識別される。次に、ステップS804において、軌跡描画手段510が移動軌跡計算処理を実行する。具体的には、取得された照合結果を基に、ベースライン帯域内の同じ車両の数個の位置を結ぶことで、その車両の移動軌跡を得ることができる。そして、この軌跡情報に基づいて、車両がベースライン帯域に入った時点である開始時刻と、車両がベースライン帯域から出た時点である終了時刻とをさらに取得して、ベースライン帯域におけるピクセル距離を求めることが可能である。次に、ステップS806において、車両速度計算手段512が移動距離と移動速度を計算する。前述したように、ステップS804で取得される結果はピクセル距離であるが、ピクセル距離は道路上の実際の距離と同じではない。そのため、車両速度計算手段512はステップS806において、ピクセル距離を実際の道路における移動距離に変換し、移動距離と移動時間に基づいて車両の移動速度を計算する。ここで、複数ベースライン帯域前処理手段201が監視開始線と監視終了線を事前に設定している場合には、道路上の2線間の実際の距離が事前に決定されることに注意されたい。よってこの場合は、ピクセル距離を実際の道路における移動距離に変換するのは容易である。次に、以下のケースを例として、上記の処理をさらに説明する。現在の時点に、ベースライン帯域内で3台の乗用車A、B、Cが縦に並んで走行しているとする。2値化手段504はこの3台の乗用車の輪郭情報を取得し、特徴ピクセル点サンプリング手段506はこれらの乗用車に対して特徴ピクセル点サンプリング処理を実行する。このサンプリングにより、3台の乗用車の特徴ピクセル点情報が得られる。次に、車両識別手段203は、現在の画像の2値化済み輪郭情報および特徴サンプリング点情報を、以前の時点における以前の画像例えば、1/12秒前または1/6秒前の、乗用車Aと乗用車Bのみを含む画像の2値化済み輪郭情報および特徴サンプリング点情報と比較して、乗用車AおよびBは以前の画像に存在しており、乗用車Cは新たにベースライン帯域に入ってきたことを確認する。この処理において、乗用車AおよびBは同じモデル例えば、トヨタのヤリスヴィッツの欧州仕様に属するが色は異なり、乗用車Cは自動車のモデルが乗用車AおよびBとは明らかに異なるとする。したがって、ステップS902の処理により、Cは以前の画像のどの乗用車とも一致しないため、新たに入ってきた乗用車であると判定される。同時に、AとBの照合はステップS904色照合に進み、そこで、現在の画像の乗用車Aは以前の画像の乗用車Aと一致し、乗用車Bもやはり以前の画像の乗用車Bと一致すると判定される。この場合、乗用車Aの移動軌跡と移動距離が得られ、さらに以前の時点から現在の時点までの乗用車Aの移動速度が得られる。同様に、以前の時点から現在の時点までの乗用車Bの移動速度も求められる。別の例として、CはAおよびBのうち一方と同じ自動車モデルに属し、色はAおよびBの両方とも異なるとする。この場合、ステップS904の処理だけで、Cは以前の画像のどの乗用車とも一致しないことが判定される。別の例として、CはAおよびBのうち一方と同じ自動車モデルに属し、色もAおよびBのうち一方と同じであるとする。この場合、Cが以前の画像のどの乗用車とも一致しないことを判定するためには、全3種類の照合処理が必要とされる。前述したように、3つの照合処理モデル、色、詳細を実行する場合は誤判定の可能性がきわめて低くなる。上記の照合により、以前の時点から現在の時点までの乗用車AおよびBの軌跡が得られる。そして時間は経過し、次の時点に進む。先ほどと同様に、この時点の画像が取得され、3台の乗用車の2値化済み輪郭情報と特徴ピクセル点情報が得られる。その後、この情報を、この時点より前の時点すなわち、上記の現在の時点における画像の2値化済み輪郭情報および特徴ピクセル点情報と比較することにより、この時点の乗用車A、B、Cはそれぞれ以前の時点における乗用車A、B、Cと一致すると判定される。この場合も同様に、乗用車A、B、Cの各々の移動軌跡および移動距離を得ることができ、それにを基に各乗用車の移動速度が計算される。次に、速度計算手段204はある一定の期間例えば、3分間に得られた各乗用車の平均移動速度を合成し、これによりその期間中の交通情報を取得する。上記の例では、ビデオ監視システム200は比較が実行されるたびすなわち、1つの軌跡が取得されるたびに車両速度を計算したが、これは必ずしも必要ではない。2つ以上の軌跡が取得された後に速度を計算すれば、計算量を削減することができる。そのためには、ビデオ監視システム200が、複数画像における車両の一連の照合が完了した後に、車両速度を計算するように設定すればよい。前述したように、当業者はこれを必要に応じて設定することができる。上記の説明では、新たな車両がある時点にベースライン帯域の監視開始線を越えて入ってきたケースを例として取り上げたが、本発明はこれに限定されない。実際には、ベースライン帯域内の車両は連続して並んでおり、流線を描いてベースライン帯域内に入ってくる。これに対応して、ビデオ監視システム200は、画像キャプチャ、特徴点抽出、速度計算、および道路交通分析の動作を連続的に実行する能力を備えている。前述したように、計算量を削減してリアルタイム性能を向上させるために、実際の道路交通状態に応じて、入力されたビデオストリームに対する特徴点抽出および速度計算を実行する間隔を適応的に調整することが可能である。例えば、時間間隔を1/6秒または1秒にまで延ばすことができる。前述した移動軌跡と時間の計算の場合、車線内の車両が例えば車線変更などによりベースライン帯域の監視範囲から出た場合には、照合処理での照合は失敗するという問題があることに注意されたい。このような場合は、監視の有効性を判定することが必要になる。ある車両が時間T1にベースライン帯域内に入り、時間T2にはベースライン帯域内でその車両の監視が車線を他のベースライン帯域に変えたために不可能になったりする。この問題に対処するために、監視範囲内の移動距離をS1、ベースライン帯域の長さをSとした、変数ValidDis=S1/Sを導入することができる。図10に示すように、ValidDisが事前に設定されたしきい値FixDisを下回ると、このベースライン帯域における車両速度の計算は中止され、ValidDisがしきい値以上のときにのみ、交通状態の計算が実行される。つまり、車両がベースライン帯域に入り、少しの距離を走行しただけでベースライン帯域から出た場合には、この車両はこのベースライン帯域を走行していたとは言えないので、照合対象とはみなされない。この場合、速度計算手段204はその車両のベースライン帯域内における速度を計算せず、道路交通情報の計算においてのみその車両を使用する。ValidDisがしきい値以上のときにのみ、車両はベースライン帯域を走行しているとみなされ、照合対象として使用されるので、その車両の距離S1における移動速度を交通情報として取得することができる。さらに、前述の実施例においては、監視開始線および監視終了線が複数ベースライン帯域前処理手段201によって事前に設定されるため、監視範囲としてのベースライン帯域が事前に決定され、監視処理の期間全体にわたって固定される。よって、特徴照合処理においては、ベースライン帯域内のすべての監視対象は処理され、比較される換言すれば、固定長を有するベースライン帯域内のすべての車両は2値化処理および特徴ピクセル点サンプリングを受け、以前の画像内のすべての監視対象の輪郭情報および特徴ピクセル点情報と比較される。これは必ずしも必要ではない。なぜなら、カメラの視野フィールドの範囲は数百メートルにも及ぶことがあるためである。照合を実行するための時間間隔として選択された期間中に例:2フレームおき、4フレームおき、1秒おきなど。どの間隔が適切かは実際の状態によって決まる、車両は場合によってはほんの数メートルしか進まないこともある。こうしたケースの場合、ベースライン帯域が長くて固定されているなら、システムの計算量は不必要に増大し、システムのリアルタイム性能が低下する。監視範囲ベースライン帯域の範囲を以前の時点の道路交通情報に基づいて適応的に調整すれば、この処理はさらに最適化される。図11はこれに該当するケースを示す。ここでは、監視システムは現在までに、画像変化部分識別手段502の処理により、車両が監視対象のベースライン帯域に完全に入ったとの判定を完了していると想定する。次の監視期間すなわち、次の時点または後の監視時点において、監視システムはベースライン帯域全体の画像を再度キャプチャし、2値化処理および照合処理の動作を連続して実行する。これは必ずしも必要ではない。次の期間には、平均車両の速度、道路の速度制限等の要因に応じて、監視範囲すなわち、画像がキャプチャされるベースライン帯域の長さを自動的に調整または移動することが可能である。つまり、特定の車両に関して、次の時点にベースライン帯域全体を監視範囲として使用する必要はないのである。これは、車両は移動しており、移動範囲は以前に計算されたベースライン帯域の平均速度、車線の最高速度等に基づいて事前に決定できるためである。一般に、移動範囲は監視対象のベースライン帯域の長さよりもはるかに狭い。そのため、1つの実施例によれば、車両の移動に伴って、2値化処理および特徴ピクセル点サンプリングが実行される監視範囲を調整移動するのが望ましい。このような移動はベースライン帯域調整と呼ばれる。ただし、この種の調整はある特定の車両に関する監視範囲の仮想移動であり、複数ベースライン帯域前処理手段201によって得られたベースライン帯域が実際に調整されるわけではない。例えば、監視対象である車両について、そのベースライン帯域を、車両後部から、当該車両の最高速度で移動した場合の距離を加算した地点までとすることができる。この最高速度は事前に設定することも、必要に応じて適応的に変化させることもできる。例えば、監視履歴から、ある都心部の道路上では車両速度は60km/時を超えないことが既知の場合には、その道路の最高速度を60km/時に設定し、それに従ってベースライン帯域の長さを設定することができる。あるいは、車両後部から、以前の時点での速度で計算された移動距離を加算した地点までを、ベースライン帯域としてもよい。さらには、車両後部から、以前に計算された道路の平均速度で計算された移動距離を加算した地点までをベースライン帯域にするなど、他にも様々に設定することができる。上記のベースライン帯域の長さの設定方法は本発明の一例にすぎず、本発明はこれに限定されない。すなわち、監視範囲としてのベースライン帯域は、必ずしも、車両後部からある距離を加算した地点までとする必要はない。例えば、車両のモデルと色の照合は不要で、詳細照合例:前部の車両ナンバープレート情報のみが必要な場合、ベースライン帯域は、車体の中央部から、上記のうち任意の距離を加算した地点までとすることができる。また、2値化処理および特徴ピクセル点抽出を実行するベースライン帯域の長さを短縮するために、前述した複数のベースライン帯域調整方法のうち任意のものを使用できることは明らかである。この構成により、画像処理の計算量は削減され、監視システムのリアルタイム性能は向上する。本発明におけるベースライン帯域の適応的変更調整は上記のいずれかに限定されないので、当該調整により以降の画像処理の計算量が削減され、ひいては監視処理中の監視システムの計算量が削減される限り、ベースライン帯域の調整は任意の方法で行うことができる。前述したように、ある監視対象車両がベースライン帯域に進入した直後には、その車両の監視範囲は、監視ベースライン帯域の開始線付近の特定の範囲のみであり、ベースライン帯域全体ではない。そのため、上記の設定を使用する場合には、実際には、連続する期間中にビデオ監視システムが比較照合と特徴点抽出を実行する複数画像の各々は、ベースライン帯域の一部の画像コンテンツのみを含み、ベースライン帯域の領域全体の画像コンテンツを含むわけではない。これにより監視対象に関する計算量は大幅に削減されることは明らかである。言うまでもなく、ベースライン帯域の領域全体の画像コンテンツに対して比較照合と特徴点抽出を実行することも可能である。前述したように、この構成においては、車両が移動する間に監視範囲としてのベースライン帯域もまた移動し、その長さは自動的に調整される。そのため、ベースライン帯域の長さサイズを大幅に短縮して、ビデオ監視システムの計算量を削減することが可能である。上記では、車線の交通情報を監視するためのビデオ監視システム200をビデオ監視システムの一例として本発明を説明してきたが、本発明はこれに限定されない。本発明は、例えば、物品の移動を監視する監視システムや、コンベアベルト上で物品の分別を行う監視システムなど、任意のビデオ監視分野に適用することができる。この場合、監視対象はコンベアベルト上の物品であり、監視システムは上記と同様に監視フィールドの画像を1つ以上のベースライン帯域に分割し、そのベースライン帯域で移動物体この場合は、ベルトコンベア上の物品に対して特徴抽出を実行して、物品の2値化輪郭および特徴ピクセル点を取得するここでの特徴ピクセル点とは、異なる物品を区別することのできる任意のピクセル点である。例えば、小規模飛行場で使用される手荷物移送システムの実施例においては、手荷物荷札のサンプリングによって得られるピクセル点を特徴ピクセル点としてもよい。この場合、速度計算手段は、複数画像内の2値化輪郭および特徴ピクセル点の照合結果に従って、監視対象としてのコンベアベルト上の物品の速度を計算し、コンベアベルト上の物品の交通情報を取得する。さらに、上記で説明したビデオ監視システム200の各手段の機能は、CPU中央演算処理装置等の計算装置図示せずによって実施することもできる。この場合は、この計算装置が制御プログラムを読み取り、制御プログラムを解釈して実行する。制御プログラム内には各手段の機能を実施するためのプログラムモジュールが記録される。この制御プログラムは、記録媒体の形式で提供されるのでも、あるいはネットワークを介して有線もしくは無線通信で計算装置にダウンロードされ実行されるのでもよい。また計算装置は、CPUを備える一般的なパーソナルコンピュータでも、専用の計算装置でもよい。以上、好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも、上記実施の形態に限定されるものでなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。付記1撮像装置によってキャプチャされた監視対象の視野フィールドの画像を前処理し、それにより1つ以上のベースライン帯域を取得するように構成されたベースライン帯域前処理手段と、ベースライン帯域内の移動物体に対して特徴点抽出を実行することにより、1つ以上のベースライン帯域のいずれかに存在する移動物体の2値化輪郭と特徴ピクセル点とを取得するように構成された特徴点抽出手段と、複数の画像においてベースライン帯域内の移動物体の2値化輪郭および特徴ピクセル点の照合を実行することにより、移動物体を識別し検出するように構成された移動物体識別手段とを備えることを特徴とするベースライン帯域ビデオ監視システム。付記2前記移動物体識別手段によって複数の画像において識別され検出された移動物体について、前記移動物体の速度を計算するように構成された速度計算手段をさらに備えることを特徴とする付記1に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。付記3前記移動物体の速度に基づいて、ベースライン帯域の交通状態を計算するように構成された分析ユニットをさらに備えることを特徴とする付記2に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。付記4前記特徴点抽出手段は、さらに、監視対象の視野フィールドの最初のカラー画像について2値化処理を行い、移動物体の輪郭を示す輪郭情報を抽出するように構成された2値化手段と、最初のカラー画像のベースライン帯域に位置する領域における移動物体のピクセル点に対して特徴点サンプリング処理を実行し、前記移動物体を一意に識別できる識別情報を取得するように構成された特徴ピクセル点サンプリング手段とを備え、前記領域は輪郭情報によって示された輪郭によって識別されることを特徴とする付記1に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。付記5前記特徴点抽出手段は、さらに、前の画像と比較して現在の画像における変化部分を識別するように構成された画像変化部分識別手段を備え、前記二値化手段と前記特徴ピクセル点サンプリング手段は、前記画像変化部分識別手段が現在の画像における変化部分の存在を識別する時だけ、対応する動作を実行することを特徴とする付記4に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。付記6前記特徴ピクセル点サンプリング手段は、前記識別情報が位置する領域を他の領域に比べてより高密度にサンプリングするように構成されることを特徴とする付記4に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。付記7前記移動物体は車両であり、前記識別情報は、車両ナンバープレートのサンプリングピクセル点についての集合情報であることを特徴とする付記4に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。付記8前記速度計算手段は、複数画像間の照合に基づいて、移動物体の軌跡を計算するように構成された軌跡描画手段と、移動物体の軌跡に従って移動物体の移動距離を計算し、かつ移動距離と移動時間に従って移動物体の速度を計算するように構成された距離速度計算手段とを備えることを特徴とする付記2に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。付記9前記移動物体は、車両であり、前記照合は、輪郭照合、色照合、および詳細照合の少なくとも1つを含むことを特徴とする付記1に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。付記10前記ベースライン帯域は、監視開始線と監視終了線を有し、監視開始線と監視終了線は、移動可能であることを特徴とする付記1に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。付記11前記距離速度計算手段は、ベースライン帯域内の移動物体の連続的な移動距離が、一定の閾値未満である場合、移動物体の速度の計算を行わないことを特徴とする付記8に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。付記12前記複数画像は、ある時間間隔で前記撮像装置によってキャプチャされ、前記複数画像が前記撮像装置によってキャプチャされる時間間隔は固定あるいは可変であることを特徴とする付記1に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。付記13一定の期間、照合するために必要でかつ特徴点抽出が実行される各画像は、ベースライン帯域内の全領域あるいはベースライン帯域内の全領域の一部のいずれかの画像であることを特徴とする付記1に記載のベースライン帯域ビデオ監視システム。付記14撮像装置によってキャプチャされた監視対象の視野フィールドの画像を前処理し、それにより1つ以上のベースライン帯域を取得するステップと、そのベースライン帯域のいずれかについて、ベースライン帯域内の移動物体に対して特徴点抽出を実行することにより、その移動物体の2値化輪郭と特徴ピクセル点とを取得するステップと、ベースライン帯域内の移動物体の2値化輪郭および特徴ピクセル点の複数の画像の間で照合を実行することにより、移動物体を識別し検出するステップとを含むことを特徴とするベースライン帯域ビデオ監視方法。付記15複数の画像において識別され検出された移動物体について、前記移動物体の速度を計算するステップをさらに含むことを特徴とする付記14に記載のベースライン帯域ビデオ監視方法。付記16前記移動物体の速度に基づいて、ベースライン帯域の交通状態を計算するステップをさらに含むことを特徴とする付記15に記載のベースライン帯域ビデオ監視方法。付記17特徴点抽出を実行する前記ステップが、さらに、監視対象の視野フィールドの最初のカラー画像について2値化処理を行い、移動物体の輪郭を示す輪郭情報を抽出するステップと、最初のカラー画像のベースライン帯域に位置する領域における移動物体のピクセル点に対して特徴点サンプリング処理を実行し、前記移動物体を一意に識別できる識別情報を取得するステップとを含み、前記領域は輪郭情報によって示された輪郭によって識別されることを特徴とする付記14に記載のベースライン帯域ビデオ監視方法。付記18特徴点抽出を実行する前記ステップが、さらに、前の画像と比較して現在の画像における変化部分を識別するステップを含み、2値化処理を行う前記ステップとサンプリング処理を行う前記ステップは、現在の画像における変化部分の存在を識別する時だけ、対応する動作を実行することを特徴とする付記17に記載のベースライン帯域ビデオ監視方法。付記19サンプリング処理を行う前記ステップが、前記識別情報が位置する領域を他の領域に比べてより高密度にサンプリングすることを特徴とする付記17に記載のベースライン帯域ビデオ監視方法。付記20前記移動物体は車両であり、前記識別情報は、車両ナンバープレートのサンプリングピクセル点についての集合情報であることを特徴とする付記17に記載のベースライン帯域ビデオ監視方法。付記21前記移動物体の速度を計算するステップが、複数画像間の照合に基づいて、移動物体の軌跡を計算するステップと、移動物体の軌跡に従って移動物体の移動距離を計算し、かつ移動距離と移動時間に従って移動物体の速度を計算するステップとを含むことを特徴とする付記15に記載のベースライン帯域ビデオ監視方法。付記22前記移動物体は、車両であり、前記照合は、輪郭照合、色照合、および詳細照合の少なくとも1つを含むことを特徴とする付記14に記載のベースライン帯域ビデオ監視方法。付記23前記ベースライン帯域は、監視開始線と監視終了線を有し、監視開始線と監視終了線は、移動可能であることを特徴とする付記14に記載のベースライン帯域ビデオ監視方法。付記24前記移動物体の速度を計算するステップは、ベースライン帯域内の移動物体の連続的な移動距離が、一定の閾値未満である場合、移動物体の速度の計算を行わないことを特徴とする付記21に記載のベースライン帯域ビデオ監視方法。付記25前記複数画像は、ある時間間隔で前記撮像装置によってキャプチャされ、前記複数画像が前記撮像装置によってキャプチャされる時間間隔は固定あるいは可変であることを特徴とする付記14に記載のベースライン帯域ビデオ監視方法。付記26一定の期間、照合するために必要でかつ特徴点抽出が実行される各画像は、ベースライン帯域内の全領域あるいはベースライン帯域内の全領域の一部のいずれかの画像であることを特徴とする付記14に記載のベースライン帯域ビデオ監視方法。