JP2010277264A - Crime prevention device, method for controlling the same, program and crime prevention system - Google Patents

Crime prevention device, method for controlling the same, program and crime prevention system Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a crime prevention device, a method for controlling the same, a program, and a crime prevention system, for detecting commodity theft, in particular, large-scale theft. <P>SOLUTION: In the crime prevention system, a plurality of commodity groups different in size are imaged by monitoring cameras, and size-based detection areas corresponding to the size of a commodity are each set to each commodity group in videos captured by the monitoring cameras. When a person is detected in the video, the crime prevention device compares the video before the detection and the video in which no person is detected after the detection, and decides whether or not the commodity in the size-based detection area is stolen in the area based on a comparison result thereof. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、防犯装置、その制御方法、プログラム、及び防犯システムに関する。   The present invention relates to a security device, a control method thereof, a program, and a security system.

薬局やスーパーマーケット等の小売業を営む店舗においては、万引等による被害を被っている。万引被害は、経営に大きなダメージを与える。そこで、このような店舗においては、この被害を最小限に食い止めるべく種々の対策を講じている。   Stores that operate retailers such as pharmacies and supermarkets are damaged by shoplifting. Shoplifting damages management damage. Therefore, in such stores, various measures are taken to minimize this damage.

例えば、私服の監視員が店舗内を循環し、挙動のおかしい顧客などを重点的に監視する。これにより、万引犯を捕獲したり、警告を行なう等したりして万引き被害の抑制を図ることができる。また、例えば、商品にタグを付し、そのタグを検出するゲートを店舗の出入口に配した防犯システムが知られている。この防犯システムでは、会計が済まされていない商品がゲートを追加すると、それを検出しアラームの鳴動等を行なう（例えば、特許文献１）。   For example, a private clothes watcher circulates in the store, and monitors customers with strange behaviors. As a result, shoplifting damage can be suppressed by capturing shoplifters or issuing warnings. In addition, for example, a crime prevention system is known in which a tag is attached to a product and a gate for detecting the tag is arranged at a store entrance. In this security system, when a product for which accounting has not been completed adds a gate, it is detected and an alarm is sounded (for example, Patent Document 1).

特開２００３−１８２８４７号公報JP 2003-182847 A

しかし、私服の監視員を雇った場合には、人件費（例えば、５００万円／人年）がかさんでしまい、零細企業等においてはこのような対策を講じることができない。   However, when hiring a private watchman, labor costs (for example, 5 million yen / person year) increase, and such measures cannot be taken by micro enterprises.

また、悪質な万引きでは、商品が大量盗難される場合がある。この場合、上述した小売業を営む店舗においては、大きな損益を被る。そのため、このような大量盗難に対して有効に対策していく必要がある。   In addition, malicious shoplifting may result in mass theft of merchandise. In this case, a large profit or loss is incurred in the store operating the retail business described above. Therefore, it is necessary to take effective measures against such mass theft.

そこで、本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、商品盗難の中でも特に大量盗難を検出できるようにした防犯装置、その制御方法、プログラム、及び防犯システムを提供することを目的とする。   Then, this invention is made | formed in view of the said subject, and it aims at providing the crime prevention apparatus which enabled it to detect especially mass theft in merchandise theft, its control method, a program, and a crime prevention system. .

上記課題を解決するため、本発明の一態様による防犯装置は、サイズの異なる複数の商品群を含む撮影映像を入力する入力手段と、前記入力手段により入力される撮影映像内の商品群に対して商品のサイズに応じたサイズ別検出用エリアをそれぞれ設定する設定手段と、前記撮影映像内の人間の存在を検出する人間検出手段と、前記人間検出手段により人間が検出される前の第１の撮影映像と、該人間検出後、人間未検出となった時点の第２の撮影映像との比較に基づいて、前記商品の盗難を判定するための判定用画像を生成する画像生成手段と、前記画像生成手段により生成された前記判定用画像を用いて、前記設定手段により設定されたサイズ別検出用エリア毎に該サイズ別検出用エリア内の商品が盗難されたか否かを判定する判定手段とを具備することを特徴とする。   In order to solve the above problems, a security device according to an aspect of the present invention provides an input unit that inputs a captured image including a plurality of product groups having different sizes, and a product group in the captured image that is input by the input unit. Setting means for setting each size-specific detection area according to the size of the product, human detection means for detecting the presence of a human in the captured video, and a first before a human is detected by the human detection means An image generation means for generating a determination image for determining the theft of the product based on a comparison between the captured video and a second captured video at the time when the human is not detected after the human detection; Determining means for determining whether the product in the size-specific detection area is stolen for each size-specific detection area set by the setting means, using the determination image generated by the image generating means Characterized by including the.

また、本発明の一態様は、防犯装置の制御方法であって、入力手段が、サイズの異なる複数の商品群を含む撮影映像を入力する工程と、設定手段が、前記入力手段により入力される撮影映像内の商品群に対して商品のサイズに応じたサイズ別検出用エリアをそれぞれ設定する工程と、人間検出手段が、前記撮影映像内の人間の存在を検出する工程と、画像生成手段が、前記人間検出手段により人間が検出される前の第１の撮影映像と、該人間検出後、人間未検出となった時点の第２の撮影映像との比較に基づいて、前記商品の盗難を判定するための判定用画像を生成する工程と、判定手段が、前記画像生成手段により生成された前記判定用画像を用いて、前記設定手段により設定されたサイズ別検出用エリア毎に該サイズ別検出用エリア内の商品が盗難されたか否かを判定する工程とを含むことを特徴とする。   One embodiment of the present invention is a method of controlling a security device, wherein the input unit inputs a captured image including a plurality of product groups having different sizes, and the setting unit is input by the input unit. A step of setting a detection area for each size according to the size of the product for the product group in the photographed video, a step of detecting a human presence in the photographed video, and a step of generating an image The product is stolen based on a comparison between the first photographed image before the person is detected by the human detection means and the second photographed image when the person is not detected after the person is detected. A step of generating a determination image for determination; and a determination unit that uses the determination image generated by the image generation unit to generate a size-specific detection area for each size detection area set by the setting unit. In the detection area Goods is characterized in that it comprises a step of determining whether or stolen.

本発明によれば、撮影映像内に各商品のサイズに応じたサイズ別検出用エリアを複数設定し、当該エリア単位で商品が盗難されたか否かを検出する。これにより、商品盗難の中でも特に大量盗難に対して有効に対処することができる。   According to the present invention, a plurality of size-specific detection areas corresponding to the size of each product are set in the captured video, and it is detected whether the product has been stolen in units of the area. As a result, it is possible to effectively deal with mass theft, especially among product theft.

本実施形態に係わる防犯システムの全体構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the whole structure of the crime prevention system concerning this embodiment. 図１に示す監視カメラ１０により撮影された撮影映像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the picked-up image image | photographed with the monitoring camera 10 shown in FIG. 各エリアの設定手順の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the setting procedure of each area. 各エリアの設定手順の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the setting procedure of each area. 図１に示す防犯装置３０における盗難検出処理の概要の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the outline | summary of the theft detection process in the crime prevention apparatus 30 shown in FIG. 図１に示す防犯装置３０における機能的な構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a functional structure in the crime prevention apparatus 30 shown in FIG. 図６に示す防犯装置３０における各構成部の処理の概要の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the outline | summary of a process of each structure part in the crime prevention apparatus 30 shown in FIG. 図６に示す防犯装置３０における各構成部の処理の概要の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the outline | summary of a process of each structure part in the crime prevention apparatus 30 shown in FIG. 図１に示す防犯装置３０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the flow of a process of the crime prevention apparatus 30 shown in FIG. 図１に示す防犯装置３０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the flow of a process of the crime prevention apparatus 30 shown in FIG. 監視カメラ１０の設置位置の概要の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the outline | summary of the installation position of the monitoring camera. 商品を傾斜撮影した場合の検出方法の概要の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the outline | summary of the detection method at the time of imaging | photography of goods. コンピュータの構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure of a computer.

以下、本発明に係わる防犯装置、その制御方法、プログラム、及び防犯システムの一実施の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。なお、本発明に係わる防犯システムは、例えば、本屋やスーパーマーケット、ホームセンター等の各種小売業の店舗において有用に利用することができる。   Hereinafter, an embodiment of a crime prevention device, a control method thereof, a program, and a crime prevention system according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Note that the crime prevention system according to the present invention can be usefully used in various retail stores such as a bookstore, a supermarket, and a home center.

図１は、本実施形態に係わる防犯システムの全体構成の一例を示す図である。なお、防犯システムに組み込まれた各装置は、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等で構成されたネットワークや、ＢＮＣ接続ケーブル（監視カメラ１０、映像分配器１１、映像録画装置１２、防犯装置３０）等を介して通信可能に接続されている。   FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the overall configuration of a security system according to the present embodiment. Each device incorporated in the crime prevention system includes a network constituted by a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), or the like, or a BNC connection cable (a monitoring camera 10, a video distributor 11, a video recording device 12). The communication device 30 is connected to be communicable via a security device 30).

店舗内（店舗を俯瞰した図）には、１又は複数の監視カメラ１０（１０ａ〜１０ｄ）の他、商品陳列棚やレジ等が設けられられている。監視カメラ１０では、例えば、毎秒３０フレームで商品陳列棚を撮影しており、それぞれその撮影範囲が異なっている。   In addition to one or a plurality of monitoring cameras 10 (10a to 10d), a merchandise display shelf, a cash register, and the like are provided in the store (a diagram in which the store is viewed from above). In the monitoring camera 10, for example, a product display shelf is photographed at 30 frames per second, and the photographing ranges thereof are different.

監視カメラ１０により撮影された撮影映像は、映像分配器１１に入力される。映像分配器１１では、監視カメラ１０各々に撮影された撮影映像を分配し、それを映像録画装置１２及び防犯装置３０に出力する。映像録画装置１２は、例えば、デジタルビデオレコーダ等により実現され、撮影映像をカメラ映像データとして記録する。   The captured video captured by the monitoring camera 10 is input to the video distributor 11. The video distributor 11 distributes the captured video captured by each surveillance camera 10 and outputs it to the video recording device 12 and the security device 30. The video recording device 12 is realized by, for example, a digital video recorder or the like, and records a captured video as camera video data.

防犯装置３０の前面部には、例えば、液晶表示部等で構成される表示部と、テンキーやボタン等で構成される操作部とが設けられる。ユーザは、例えば、表示部に表示された画面を参照しながら、操作部から各種操作指示を入力する。また、防犯装置３０には、モニタ１３が接続されている。店員は、例えば、モニタ１３の表示を見て盗難等の発生を把握する。   For example, a display unit configured with a liquid crystal display unit and an operation unit configured with a numeric keypad, buttons, and the like are provided on the front surface of the security device 30. For example, the user inputs various operation instructions from the operation unit while referring to the screen displayed on the display unit. A monitor 13 is connected to the crime prevention device 30. For example, the store clerk grasps the occurrence of theft by looking at the display on the monitor 13.

ここで、防犯装置３０は、監視カメラ１０により撮影された撮影映像に基づいて商品の盗難を検出する。詳細については後述するが、防犯装置３０は、設定モードと運用モードとを含むモードの内のいずれかで動作する。防犯装置３０が設定モードで起動した場合には、例えば、撮影映像内のどの領域を検出対象（検出対象エリア）とするかの設定等がユーザにより行なわれる。また、防犯装置３０が運用モードで起動した場合には、例えば、監視カメラ１０により撮影された撮影映像内の所定領域（検出対象エリア）内で盗難の検出が行なわれる。   Here, the security device 30 detects theft of the product based on the captured video captured by the monitoring camera 10. Although details will be described later, the security device 30 operates in one of modes including a setting mode and an operation mode. When the security device 30 is activated in the setting mode, for example, the user sets which region in the captured video is the detection target (detection target area). In addition, when the security device 30 is activated in the operation mode, for example, the theft is detected in a predetermined area (detection target area) in the captured image captured by the monitoring camera 10.

また、防犯装置３０には、報知器１４が接続されている。報知器１４は、例えば、ブザーやライト、その他モニタ等で実現され、防犯装置３０からのアラート信号に基づいてアラームの鳴動やライトの点灯、表示制御等を行なう。商品の盗難が検出されると、防犯装置３０は、報知器１４に向けてアラート信号を出力する。これにより、報知器１４は、アラームを鳴動等し、盗難が発生したことを店員に報知する。   The alarm device 14 is connected to the security device 30. The alarm device 14 is realized by, for example, a buzzer, a light, and other monitors, and performs alarm ringing, lighting of a light, display control, and the like based on an alert signal from the security device 30. When the theft of the product is detected, the security device 30 outputs an alert signal toward the alarm device 14. Thereby, the alarm device 14 sounds an alarm or the like to notify the store clerk that the theft has occurred.

以上が、防犯システムの全体構成の一例についての説明であるが、このシステム構成は、あくまで一例であり、これに限られない。例えば、監視カメラ１０は、４台ではなく、何台設けられていてもよい。   Although the above is description about an example of the whole structure of a crime prevention system, this system structure is an example to the last, and is not restricted to this. For example, the number of monitoring cameras 10 may be provided instead of four.

ここで、図２を用いて、上述した検出対象エリア等について説明する。   Here, the detection target area and the like described above will be described with reference to FIG.

図２は、複数の監視カメラ１０のいずれかで撮影された撮影映像４０を示している。ここで、撮影映像４０内には、図２に示すように、検出対象エリア４１と人間検出エリア４２とが設定される。検出対象エリア４１は、商品盗難の検出対象となる領域である。人間検出エリア４２は、撮影映像４０内に人間が移動、又は滞在しているのを検出する領域である。   FIG. 2 shows a captured image 40 captured by any of the plurality of monitoring cameras 10. Here, a detection target area 41 and a human detection area 42 are set in the captured video 40 as shown in FIG. The detection target area 41 is an area that is a detection target for merchandise theft. The human detection area 42 is an area where it is detected that a human is moving or staying in the captured video 40.

ここで、検出対象エリア４１は、撮影映像４０内の左右の領域を除外して設定される。これは、人間が撮影映像４０内に侵入する場合、撮影映像４０の左右いずれかの方向から徐々に侵入することが一般的であるのを利用して、検出対象エリア４１に侵入する以前に人間の存在を検出するためである。図２では、検出対象エリア４１に対する人間検出エリア４２の左右のマージン領域を４２Ｌ、４２Ｒで示している。   Here, the detection target area 41 is set by excluding the left and right areas in the captured video 40. This is because when a person enters the captured image 40, it is common to gradually enter from either the left or right direction of the captured image 40, and the human being enters before entering the detection target area 41. This is to detect the presence of. In FIG. 2, the left and right margin areas of the human detection area 42 with respect to the detection target area 41 are indicated by 42L and 42R.

ここで、本実施形態に係わる防犯装置３０では、同一商品毎に所定のエリア（以下、サイズ別検出用エリアと呼ぶ）を設定し、そのエリア内の中で画像が変化した面積（画素の数）に基づいて盗難の有無を判定する。そして、本実施形態においては、サイズ別検出用エリアとして、Ｌサイズ検出用エリア、Ｍサイズ検出用エリア、Ｓサイズ検出用エリアを設ける。ここで、各サイズ別検出用エリアは、所定の閾値（以下、サイズ別閾値と呼ぶ）と対応付けられている。具体的には、商品の大きさに応じて当該商品が盗難されたか否かの判定基準となる閾値が各サイズ別検出用エリアに対応付けられている。例えば、店舗が薬局である場合、目薬や胃腸薬、その他洗剤等が商品棚に陳列されているが、目薬と洗剤とでは、その大きさが異なる場合が多く、同一の閾値を用いて盗難を判断できないためである。   Here, in the security device 30 according to the present embodiment, a predetermined area (hereinafter referred to as a size-specific detection area) is set for each same product, and the area (number of pixels) in which the image has changed in the area. ) To determine whether or not there is a theft. In this embodiment, an L size detection area, an M size detection area, and an S size detection area are provided as size-specific detection areas. Here, each size-specific detection area is associated with a predetermined threshold (hereinafter referred to as a size-specific threshold). Specifically, a threshold value that is a criterion for determining whether or not the product has been stolen according to the size of the product is associated with each size detection area. For example, if the store is a pharmacy, eye drops, gastrointestinal drugs, other detergents, etc. are displayed on the product shelf, but the size of eye drops and detergents is often different, and theft is the same using the same threshold value. This is because it cannot be judged.

次に、図３及び図４を用いて、検出対象エリア４１やサイズ別検出用エリア等を設定する時の手順の一例について説明する。この設定は、例えば、防犯装置３０が設定モードで動作する場合に行なわれる。   Next, an example of a procedure for setting the detection target area 41, the size-specific detection area, and the like will be described with reference to FIGS. This setting is performed, for example, when the security device 30 operates in the setting mode.

防犯装置３０が設定モードで動作を開始すると、防犯装置３０はまず、図３（ａ）に示すように、検出対象エリア４１内全域にＭサイズ検出用エリア４３ａを設定する。ここで、ユーザは、図３（ｂ）に示すように、Ｍサイズ検出用エリア４３ａに該当しない大きさを有する商品群に対してＳサイズ検出用エリア４３ｂ又はＬサイズ検出用エリア４３ｃを設定する。具体的には、ユーザは、防犯装置３０の前面部等に設けられたテンキー等を操作して大きさの小さな商品群に対してＳサイズ検出用エリア４３ｂ枠を設定する。また、ユーザは、同じくテンキー等を操作して、大きな商品群に対してＬサイズ検出用エリア４３ｃ枠を設定する。サイズ別検出用エリアの設定は、Ｓサイズ検出用エリア４３ｂやＬサイズ検出用エリア４３ｃの対象となる商品群全てに対して設定が済むまで繰り返し行なわれる。   When the security device 30 starts operating in the setting mode, the security device 30 first sets an M size detection area 43a in the entire detection target area 41 as shown in FIG. Here, as shown in FIG. 3B, the user sets an S size detection area 43b or an L size detection area 43c for a product group having a size not corresponding to the M size detection area 43a. . Specifically, the user operates a numeric keypad or the like provided on the front surface portion or the like of the security device 30 to set the S size detection area 43b frame for a small product group. Similarly, the user operates the numeric keypad to set the L size detection area 43c frame for a large product group. The setting of the size-specific detection area is repeated until the setting is completed for all the product groups that are the targets of the S size detection area 43b and the L size detection area 43c.

また、ユーザは、図４（ａ）に示すように、人間検出エリア４２の設定を行なう。人間検出エリア４２は、例えば、撮影映像４０の全域を設定すればよい。或いは、人間検出エリア４２は、撮影映像４０の下方領域を除外して設定してもよい。下方領域には人間がいない場合でも、買い物カゴや荷物が置かれることがあり、人間が存在すると誤判定してしまう虞が考えられるからである。   Further, the user sets the human detection area 42 as shown in FIG. As the human detection area 42, for example, the entire area of the captured video 40 may be set. Alternatively, the human detection area 42 may be set by excluding the lower area of the captured video 40. This is because even if there is no person in the lower area, a shopping cart or a baggage may be placed, and it may be erroneously determined that there is a person.

最後に、ユーザは、図４（ｂ）に示すように、検出対象外エリア４４を設定する。検出対象外エリア４４としては、例えば、商品が陳列されていない棚や、商品以外の物体（例えば、鏡、液晶モニタ等）が置かれている領域等が該当する。以上の設定を終えると、ユーザは、設定終了を指示する操作を行なう。これにより、設定処理が終了する。   Finally, as shown in FIG. 4B, the user sets the non-detection target area 44. The non-detection area 44 corresponds to, for example, a shelf where merchandise is not displayed, an area where objects other than merchandise (for example, mirrors, liquid crystal monitors, etc.) are placed. When the above setting is completed, the user performs an operation for instructing the end of the setting. Thereby, the setting process ends.

次に、図５を用いて、図１に示す防犯システムにおける盗難検出処理の概要について説明する。ここでは、図３及び図４で説明した設定処理が既に実施されているものとして説明する。   Next, the outline of the theft detection process in the crime prevention system shown in FIG. 1 will be described with reference to FIG. Here, the description will be made assuming that the setting process described in FIGS. 3 and 4 has already been performed.

防犯装置３０は、まず、監視カメラ１０により撮影された撮影映像４０を入力する。このとき撮影された撮影映像４０は、図５（ａ）に示すように、撮影映像４０内に人間は存在しない。その後、防犯装置３０は、所定の間隔で随時、撮影映像４０を装置内に入力する。   The security device 30 first inputs a captured video 40 captured by the surveillance camera 10. As shown in FIG. 5A, the photographed video 40 photographed at this time has no human being in the photographed video 40. Thereafter, the security device 30 inputs the captured image 40 into the device at any given interval.

ここで、人間が撮影映像４０内（すなわち、人間検出エリア４２内）に移動してきたとする。このときの撮影映像４０の一例は、図５（ｂ）に示す通りである。図５（ｂ）では、人間４５は既に検出対象エリア４１内に入っているが、人間４５の存在は人間検出エリア４２のマージン領域４２Ｌ又は４２Ｒに侵入した段階で検出される。   Here, it is assumed that a human has moved into the captured video 40 (that is, within the human detection area 42). An example of the captured image 40 at this time is as shown in FIG. In FIG. 5B, the human 45 is already in the detection target area 41, but the presence of the human 45 is detected when the human 45 enters the margin area 42 </ b> L or 42 </ b> R of the human detection area 42.

防犯装置３０は、人間検出エリア４２に移動してきた人間４５を検出すると、人間４５が検出されるより以前（例えば、１フレーム前）の（検出対象エリア４１に人間４５が含まれていない）撮影映像４０を保持する。   When the crime prevention device 30 detects the human 45 that has moved to the human detection area 42, the image is taken before the human 45 is detected (for example, one frame before) (the human subject 45 is not included in the detection target area 41). The video 40 is held.

その後、人間検出エリア４２外に人間４５が移動すると、防犯装置３０は、人間４５が人間検出エリア４２内に存在していないことを検出するとともに、各サイズ別検出用エリア内における商品が大量に紛失していないか（盗難されていないか）否かの判定を行なう。   Thereafter, when the human 45 moves out of the human detection area 42, the security device 30 detects that the human 45 does not exist in the human detection area 42, and a large amount of products in each size detection area. It is determined whether it is not lost (has not been stolen) or not.

この盗難の判定は、人間検出前の撮影画像と、人間検出後、人間未検出となった時点の撮影画像との比較に基づいて行なわれる。図５（ｃ）は、人間検出後、人間未検出となった時点の撮影映像４０の一例を示している。図５（ｃ）では、点線で囲んだ領域の商品が紛失した場合を示している。ここで、上述した比較処理においては、サイズ別検出用エリア毎に設けられたサイズ別閾値と、後述する判定用画像（商品変化ブロック画像）でその画素値が「変化あり（１）」を示す有意画素数とが比較される。そして、当該閾値を越えたサイズ別検出用エリアがあれば、当該エリア内の商品が（大量）盗難されたと判定される。   The determination of the theft is made based on a comparison between a captured image before human detection and a captured image when no human is detected after human detection. FIG. 5C shows an example of a captured image 40 at the time when no human is detected after human detection. FIG. 5C shows a case where the product in the area surrounded by the dotted line is lost. Here, in the comparison process described above, the pixel value indicates “changed (1)” in a size-specific threshold provided for each size-specific detection area and a determination image (product change block image) described later. The number of significant pixels is compared. If there is a size-specific detection area that exceeds the threshold value, it is determined that (a large amount) of goods in the area has been stolen.

ここで、盗難を検出した場合、防犯装置３０は、報知器１４に向けてアラート信号を出力する。これにより、報知器１４は、アラーム等を鳴動し、盗難が発生したことを店員に報知する。   Here, when the theft is detected, the security device 30 outputs an alert signal to the alarm device 14. Thereby, the alarm device 14 sounds an alarm or the like and notifies the store clerk that the theft has occurred.

次に、図６を用いて、図１に示す防犯装置３０における機能的な構成の一例について説明する。   Next, an example of a functional configuration in the security device 30 illustrated in FIG. 1 will be described with reference to FIG.

防犯装置３０は、その機能的な構成として、映像入力部５１と、設定部５２と、判定部５３と、判定用画像生成部５４と、人間検出部５５と、遅延調整部５６と、前画像保持部５７と、表示制御部５８とを具備して構成される。なお、判定部５３を除いた構成をディスクリートのハードウェア回路として構成する一方、判定部５３については、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成される処理装置においてソフトウェア的に構成することができる。或いは、符号５１から符号５８までの機能を、パーソナルコンピュータのＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等のハードウェア資源と協働して動作するソフトウェアとして構成することもできる。   The security device 30 has, as its functional configuration, a video input unit 51, a setting unit 52, a determination unit 53, a determination image generation unit 54, a human detection unit 55, a delay adjustment unit 56, and a previous image. A holding unit 57 and a display control unit 58 are provided. While the configuration excluding the determination unit 53 is configured as a discrete hardware circuit, the determination unit 53 can be configured in software in a processing device including a CPU, a ROM, a RAM, and the like. Alternatively, the functions from reference numeral 51 to reference numeral 58 can be configured as software that operates in cooperation with hardware resources such as a CPU, ROM, RAM, and HDD of a personal computer.

映像入力部５１は、監視カメラ１０により撮影される撮影映像４０を装置内に入力する。設定部５２は、検出対象エリア４１やサイズ別検出用エリア等の各種設定を行なう。設定部５２には、検出対象エリア設定部５２１と、人間検出エリア設定部５２２と、検出対象外エリア設定部５２３と、サイズ別検出用エリア設定部５２４とが具備される。検出対象エリア設定部５２１は、撮影映像４０内の所定の領域に検出対象エリア４１を設定し、検出対象外エリア設定部５２３は、検出対象エリア４１内の所定の領域に検出対象外エリア４４を設定し、人間検出エリア設定部５２２は、撮影映像４０内の所定の領域に人間検出エリア４２を設定し、サイズ別検出用エリア設定部５２４は、商品のサイズに応じたサイズ別検出用エリア（４３ａ〜４３ｃ）を検出対象エリア４１内の商品群に対して設定する。なお、設定部５２においては、これ以外にも、例えば、映像入力の間隔等の設定も行なう。検出対象エリア４１及び検出対象外エリア４４の情報は、判定部５３及び判定用画像生成部５４へ通知される。また、人間検出エリア４２の情報は、人間検出部５５に通知され、サイズ別検出用エリア４３ａ〜４３ｃの情報は、判定部５３へ通知される。   The video input unit 51 inputs a captured video 40 captured by the monitoring camera 10 into the apparatus. The setting unit 52 performs various settings such as the detection target area 41 and the size-specific detection area. The setting unit 52 includes a detection target area setting unit 521, a human detection area setting unit 522, a non-detection target area setting unit 523, and a size-specific detection area setting unit 524. The detection target area setting unit 521 sets the detection target area 41 in a predetermined region in the captured video 40, and the non-detection target area setting unit 523 sets the non-detection target area 44 in a predetermined region in the detection target area 41. Then, the human detection area setting unit 522 sets the human detection area 42 in a predetermined area in the captured video 40, and the size-specific detection area setting unit 524 sets the size-specific detection area according to the size of the product ( 43a to 43c) are set for the product group in the detection target area 41. In addition, the setting unit 52 also sets, for example, a video input interval and the like. Information on the detection target area 41 and the non-detection target area 44 is notified to the determination unit 53 and the determination image generation unit 54. Information on the human detection area 42 is notified to the human detection unit 55, and information on the size-specific detection areas 43 a to 43 c is notified to the determination unit 53.

遅延調整部５６は、映像入力部５１により入力される現時点の撮影画像（フレーム）よりも以前（例えば、１フレーム前）の撮影画像を用いて前画像保持部５７に格納される撮影画像を更新する。前画像保持部５７では、人間検出部５５により人間が検出された場合、遅延調整部５６に対して撮影画像の更新停止を要求する。更新停止は、人間未検出となるまで継続される。これにより、前画像保持部５７には、人間が検出されるより以前の画像が保持される。   The delay adjustment unit 56 updates the captured image stored in the previous image holding unit 57 using the captured image before (for example, one frame before) the current captured image (frame) input by the video input unit 51. To do. The previous image holding unit 57 requests the delay adjustment unit 56 to stop updating the captured image when a human is detected by the human detection unit 55. The update stop is continued until no human being is detected. As a result, the previous image holding unit 57 holds an image before the person is detected.

人間検出部５５は、撮影映像４０内に人間がいるか否かを検出する。人間検出部５５には、差分検出部５５１と、ブロック化処理部５５２と、検出部５５３とが具備される。差分検出部５５１は、前画像保持部５７に格納された撮影画像と、映像入力部５１により入力される撮影画像とを比較し、その差分（２値）を検出する。具体的には、両画像のうち、人間検出エリア設定部５２２が設定した人間検出エリア４２に属する領域を比較し、その差分を検出する。なお、当該比較領域の情報は、設定部５２から予め通知されている。   The human detection unit 55 detects whether or not there is a human in the captured video 40. The human detection unit 55 includes a difference detection unit 551, a blocking processing unit 552, and a detection unit 553. The difference detection unit 551 compares the captured image stored in the previous image holding unit 57 with the captured image input by the video input unit 51 and detects the difference (binary). Specifically, a region belonging to the human detection area 42 set by the human detection area setting unit 522 is compared between the two images, and the difference is detected. The information on the comparison area is notified in advance from the setting unit 52.

ブロック化処理部５５２は、当該検出された差分を所定数の画素を単位としたブロック画像に分割する。検出部５５３は、ブロック画像に基づいて人間を検出する。検出部５５３における人間の検出は、周知の技術を用いればよいため、ここでは、その詳細な処理の説明については省略するが、例えば、人間の大きさに相当する所定の画素数（ブロック数）に着目し、比較される画像間で所定の画素数を越えた変化が発生したか否かにより人間を検出すればよい。   The blocking processing unit 552 divides the detected difference into block images with a predetermined number of pixels as a unit. The detection unit 553 detects a person based on the block image. Since human detection in the detection unit 553 may be performed using a known technique, detailed description of the processing is omitted here. For example, a predetermined number of pixels (number of blocks) corresponding to the size of a human being is used. It is only necessary to detect humans based on whether or not a change exceeding a predetermined number of pixels has occurred between images to be compared.

判定用画像生成部５４は、盗難検出の判定用画像を生成する。判定用画像は、前画像保持部５７に保持された人間検出前の撮影画像と、人間検出後、未検出となった時点の撮影画像との差分に基づき生成される。具体的には、両画像のうち、検出対象エリア設定部５２１が設定した検出対象エリア４１に属する領域を比較し、その差分を検出する。なお、両画像のうち、検出対象外エリア設定部５２３が設定した検出対象外エリア４４に属する領域を除外して検出対象エリア４１に属する領域を比較し、その差分を検出するようにしてもよい。本実施形態においては、前者の場合を説明する。なお、各エリアの情報は、設定部５２から予め通知されている。   The determination image generation unit 54 generates a determination image for theft detection. The determination image is generated based on the difference between the captured image before the human detection held in the previous image holding unit 57 and the captured image at the time when the human detection is not detected. Specifically, among the two images, the regions belonging to the detection target area 41 set by the detection target area setting unit 521 are compared, and the difference is detected. Of the two images, the area belonging to the non-detection target area 44 set by the non-detection target area setting unit 523 may be excluded, the areas belonging to the detection target area 41 may be compared, and the difference may be detected. . In the present embodiment, the former case will be described. Information on each area is notified in advance from the setting unit 52.

ここで、判定用画像生成部５４には、差分検出部５４１と、ブロック化処理部５４２とが具備される。差分検出部５４１は、人間検出前後の撮影画像を比較し、その差分を検出する。この差分は、２値化された値で示される。ブロック化処理部５４２は、当該検出された差分を所定数の画素を単位としたブロック画像（以下、商品変化ブロック画像と呼ぶ）に分割する。   Here, the determination image generation unit 54 includes a difference detection unit 541 and a blocking processing unit 542. The difference detection unit 541 compares the captured images before and after human detection and detects the difference. This difference is indicated by a binarized value. The blocking processing unit 542 divides the detected difference into block images (hereinafter referred to as product change block images) with a predetermined number of pixels as a unit.

表示制御部５８は、モニタ１３や、防犯装置３０前面部に設けられた表示部等に各種画面を表示制御する。例えば、グラフィック合成や、オーバレイカーソル表示制御、文字表示制御等を行なう。   The display control unit 58 controls display of various screens on the monitor 13 and a display unit provided on the front surface portion of the security device 30. For example, graphic synthesis, overlay cursor display control, character display control, and the like are performed.

判定部５３は、判定用画像生成部５４により生成された商品変化ブロック画像に基づいて、サイズ別検出用エリア毎に商品の盗難があったか否かの判定を行なう。検出対象エリア４１、検出対象外エリア４４、サイズ別検出用エリア４３ａ〜４３ｃの情報は、判定部５３に事前に通知されている。この判定部５３による判定は、人間検出部５５において、人間が検出された後、人間が検出され無くなったタイミングで行なわれる。判定部５３は、盗難があった旨判定した場合には、例えば、報知器１４に向けてアラート信号を出力する。なお、判定部５３によるアラート信号の出力先は、例えば、表示制御部５８であってもよい。この場合、表示制御部５８においては、例えば、盗難があったサイズ別検出用エリアの枠を点灯させたり、テキスト等を表示したりして店員等に報知する。   Based on the product change block image generated by the determination image generation unit 54, the determination unit 53 determines whether or not the product has been stolen for each size detection area. Information on the detection target area 41, the non-detection target area 44, and the size-specific detection areas 43a to 43c is notified to the determination unit 53 in advance. The determination by the determination unit 53 is performed at a timing when no human is detected after the human is detected by the human detection unit 55. If the determination unit 53 determines that the theft has occurred, for example, the determination unit 53 outputs an alert signal toward the alarm device 14. Note that the output destination of the alert signal by the determination unit 53 may be, for example, the display control unit 58. In this case, the display control unit 58 notifies the store clerk or the like, for example, by lighting a frame of the size-specific detection area that has been stolen or displaying text or the like.

以上が、防犯装置３０における機能的な構成の一部についての説明である。なお、図６では、人間検出と商品の盗難検出とにおいて、人間又は商品の盗難を検出するための比較用画像として前画像保持部５７に保持された以前の撮影画像を用いる場合を例に挙げて説明したが、これに限られず、人間検出と商品の盗難検出とにおいて、比較用画像を保持する別個の処理構成をそれぞれ設けるようにしてもよい。例えば、人間未検出時の撮影画像を背景画像として保持する処理構成を設け、人間検出時には、当該処理構成に保持された背景画像を利用し、商品の盗難検出時には、上述した前画像保持部５７に保持された画像を利用するようにしてもよい。   The above is an explanation of a part of the functional configuration of the security device 30. In FIG. 6, a case where the previous captured image held in the previous image holding unit 57 is used as a comparison image for detecting the theft of a person or a product in human detection and product theft detection is taken as an example. However, the present invention is not limited to this, and a separate processing configuration for holding a comparison image may be provided for human detection and commodity theft detection. For example, a processing configuration is provided that holds a captured image when no human is detected as a background image. The background image held in the processing configuration is used when a human is detected, and the above-described previous image holding unit 57 is used when a product theft is detected. You may make it utilize the image hold | maintained.

また、上述した、防犯装置３０、監視カメラ１０、映像分配器１１、映像録画装置１２等には、例えば、図１３に示すコンピュータが組み込まれている。コンピュータには、ＣＰＵ７１等の主制御手段、ＲＯＭ（Read Only Memory）７２、ＲＡＭ（Random Access Memory）７３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）７４等の記憶手段が具備される。コンピュータにはその他、キーボード、マウス７５等の操作手段、ディスプレイ７６等の表示手段、Ｉ／Ｆ７７等の通信手段が具備されていてもよい。なお、キーボード、マウス７５及びディスプレイ７６の代わりにタッチパネルを設け、タッチパネルにより操作手段及び表示手段の役割を果たすように構成しても勿論構わない。これら各構成手段は、バス７８等により接続され、ＣＰＵ７１が、ＲＯＭ７３やＨＤＤ７４等に記憶されたプログラムを実行することで制御される。なお、上述した防犯装置３０の機能的な構成の一部又は全ては、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等で構成されてもよい。   Further, for example, the computer shown in FIG. 13 is incorporated in the security device 30, the monitoring camera 10, the video distributor 11, the video recording device 12, and the like described above. The computer includes main control means such as a CPU 71, and storage means such as a ROM (Read Only Memory) 72, a RAM (Random Access Memory) 73, and an HDD (Hard Disk Drive) 74. In addition, the computer may include operation means such as a keyboard and a mouse 75, display means such as a display 76, and communication means such as an I / F 77. Of course, a touch panel may be provided instead of the keyboard, mouse 75, and display 76, and the touch panel may serve as an operation unit and a display unit. Each of these components is connected by a bus 78 or the like, and is controlled by the CPU 71 executing a program stored in the ROM 73, the HDD 74, or the like. Note that a part or all of the functional configuration of the security device 30 described above may be configured by, for example, an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or the like.

ここで、図７を用いて、図６で説明した各構成部（映像入力部５１、前画像保持部５７、遅延調整部５６、差分検出部５４１、判定部５３）における処理の一例について説明する。図７は、各構成部（映像入力部５１、前画像保持部５７、遅延調整部５６、差分検出部５４１）で保持される撮影映像を時系列に示すとともに、判定部５３による判定処理の実施タイミングを示している。なお、横軸は、時間軸を示しており、縦軸は、各構成部を示している。ここで、番号が付された矩形は、各構成部が、時間軸上の各々の時点で保持する撮影映像（すなわち、撮影画像）を示している。   Here, an example of processing in each component (video input unit 51, previous image holding unit 57, delay adjustment unit 56, difference detection unit 541, determination unit 53) described in FIG. 6 will be described with reference to FIG. . FIG. 7 shows the captured video held in each component (video input unit 51, previous image holding unit 57, delay adjustment unit 56, difference detection unit 541) in chronological order, and the determination processing by the determination unit 53 is performed. Timing is shown. The horizontal axis represents the time axis, and the vertical axis represents each component. Here, the numbered rectangles indicate photographed images (that is, photographed images) that each constituent unit holds at each time point on the time axis.

映像入力部５１により撮影映像が入力されると、遅延調整部５６は、その撮影映像の各フレームを撮影画像として保持する。また、遅延調整部５６は、以前（この場合、１フレーム前）に撮影された撮影画像により、前画像保持部５７に保持された撮影画像を更新する。ここで、差分検出部５４１は、前画像保持部５７に保持された撮影画像と、映像入力部５１により入力される撮影画像（すなわち、現時点の撮影画像）とを比較してその差分を検出している。なお、この時点では、判定部５３は、盗難があったか否かの判定を行なわない。判定部５３は、人間検出部５５内の検出部５５３からの人間検出結果の値が、人間の検出を示す「１」から未検出を示す「０」に変化した場合に、差分検出部５４１からの出力に基づいて盗難判定を行なう。   When a captured video is input by the video input unit 51, the delay adjustment unit 56 holds each frame of the captured video as a captured image. Further, the delay adjustment unit 56 updates the captured image held in the previous image holding unit 57 with the captured image captured before (in this case, one frame before). Here, the difference detection unit 541 detects the difference between the captured image held in the previous image holding unit 57 and the captured image input by the video input unit 51 (that is, the current captured image). ing. At this point, the determination unit 53 does not determine whether or not there has been a theft. When the value of the human detection result from the detection unit 553 in the human detection unit 55 is changed from “1” indicating human detection to “0” indicating non-detection, the determination unit 53 determines whether the difference detection unit 541 The theft is determined based on the output of.

図７では、撮影画像４において人間が検出されている場合を示している。このとき、検出部５５３からの人間検出結果は、「人間未検出（０）」から「人間検出（１）」に変更され、当該検出結果が判定部５３に供給される。人間検出結果の０／１の値は、前画像保持部５７にも提供され、前画像保持部５７では、更新制御のための信号としてこの結果を用いる。ここで、人間検出に対応して、遅延調整部５６は、前画像保持部５７への次フレーム入力時（図７では、撮影画像５の入力時）の撮影画像の更新を停止する。人間が検出されている間は、人間検出結果は「人間検出（１）」のままであり、前画像保持部５７への更新停止状態が継続する。なお、更新の停止は、人間未検出となるまで継続される。   FIG. 7 shows a case where a human is detected in the captured image 4. At this time, the human detection result from the detection unit 553 is changed from “human undetected (0)” to “human detection (1)”, and the detection result is supplied to the determination unit 53. The value 0/1 of the human detection result is also provided to the previous image holding unit 57, and the previous image holding unit 57 uses this result as a signal for update control. Here, in response to human detection, the delay adjustment unit 56 stops updating the captured image when the next frame is input to the previous image holding unit 57 (when the captured image 5 is input in FIG. 7). While the human is being detected, the human detection result remains “human detection (1)”, and the update stop state to the previous image holding unit 57 continues. The update stop is continued until no human being is detected.

次に、撮影画像７において人間が未検出となっている。このとき検出部５５３からの人間検出結果は、「人間検出（１）」から「人間未検出（０）」に変更され、当該検出結果が判定部５３に供給される。これに対応して、映像入力部５１が撮影画像８を入力するタイミング（又はそれ以降）で遅延調整部５６による前画像保持部５７への撮影画像の更新が再開する。判定部５３は、人間検出結果が「人間検出（１）」から「人間未検出（０）」に変更されたことに伴い、盗難があったか否かの判定を行なう。この判定は、人間未検出となった映像入力タイミングに対応する差分検出部５４１の処理結果に基づいて行なわれる。具体的には、前画像保持部５７に保持された撮影画像（撮影画像３）と、映像入力部５１により入力される撮影画像（撮影画像７）との比較に基づく差分（商品変化ブロック画像）を差分検出部５４１から受け取り、当該画像に基づいて盗難があったか否かを判定する。   Next, no human is detected in the captured image 7. At this time, the human detection result from the detection unit 553 is changed from “human detection (1)” to “human non-detection (0)”, and the detection result is supplied to the determination unit 53. Correspondingly, the update of the captured image to the previous image holding unit 57 by the delay adjusting unit 56 is resumed at the timing (or later) when the video input unit 51 inputs the captured image 8. The determination unit 53 determines whether or not the theft has occurred in accordance with the change of the human detection result from “human detection (1)” to “human non-detection (0)”. This determination is made based on the processing result of the difference detection unit 541 corresponding to the video input timing at which no human being is detected. Specifically, the difference (product change block image) based on the comparison between the captured image (captured image 3) held in the previous image storage unit 57 and the captured image (captured image 7) input by the video input unit 51. Is received from the difference detection unit 541, and it is determined whether or not there is a theft based on the image.

次に、図８を用いて、図６で説明した各構成部（判定用画像生成部５４、判定部５３）における盗難検出処理の概要の一例について説明する。   Next, an example of an outline of the theft detection process in each component (determination image generation unit 54 and determination unit 53) described in FIG. 6 will be described with reference to FIG.

盗難検出処理が開始すると、まず、差分検出部５４１が、人間検出前後の撮影画像を比較し、検出対象エリア４１における両画像の差分を検出する（Ｓ１０１）。このとき、差分検出部５４１は、所定の閾値（以下、画素閾値と呼ぶ）を用いて差分の検出を行なう。画素閾値は、撮影画像を構成する各画素に対して設けられている。具体的には、差分検出部５４１においては、画素閾値を越えて変化する画素を検出し、その結果を２値化（例えば、変化あり：１、変化なし：０）してブロック化処理部５４２に出力する。このブロック化により、例えば、ノイズ成分が差分として検出されることを防止できる。   When the theft detection process starts, first, the difference detection unit 541 compares the captured images before and after human detection, and detects the difference between both images in the detection target area 41 (S101). At this time, the difference detection unit 541 detects a difference using a predetermined threshold (hereinafter referred to as a pixel threshold). The pixel threshold is provided for each pixel constituting the captured image. Specifically, the difference detection unit 541 detects a pixel that changes beyond the pixel threshold, binarizes the result (for example, with change: 1, without change: 0), and the block processing unit 542. Output to. This blocking can prevent, for example, noise components from being detected as differences.

次に、差分の結果を示す２値データを受けたブロック化処理部５４２が、差分画像８１を所定数の画素にまとめたブロック画像に分割する（Ｓ１０２）。このとき、ブロック化処理部５４２においては、例えば、３２０×１２０画素で入力される差分画像８１を、例えば、５×３画素の複数のブロック画像に分割する。   Next, the blocking processing unit 542 that has received binary data indicating the difference result divides the difference image 81 into block images that are grouped into a predetermined number of pixels (S102). At this time, in the blocking processing unit 542, for example, the difference image 81 input with 320 × 120 pixels is divided into a plurality of block images with 5 × 3 pixels, for example.

次に、ブロック化処理部５４２が、各ブロック画像につき、変化のあるブロック画像と、そうでないブロック画像とを所定の閾値（以下、ブロック閾値と呼ぶ）に基づいて判定する（Ｓ１０３）。具体的には、各ブロック画像内に、ブロック閾値（例えば、２〜４画素）を越える画素数分「変化あり（１）」を示す画素があれば、そのブロックは「変化あり（１）」とし、そうでないブロックは「変化なし（０）」とする。これにより、商品変化ブロック画像８２を生成する。商品変化ブロック画像８２は、１画素が上述の１ブロック画像に対応する。商品変化ブロック画像８２の各画素は「有意値（１）」又は「無意値（０）」の画素値を有し、画素値が「１」の有意画素は、「変化あり」を示す。本実施形態では、３２０×１２０画素の差分画像８１を５×３画素のブロック画像に分割しているので、商品変化ブロック画像８２は、６４×４０画素（ブロック）サイズを有する。   Next, the blocking processing unit 542 determines, for each block image, a block image that has changed and a block image that has not changed based on a predetermined threshold (hereinafter referred to as a block threshold) (S103). Specifically, if there is a pixel indicating “changed (1)” by the number of pixels exceeding the block threshold (for example, 2 to 4 pixels) in each block image, the block is “changed (1)”. Other blocks are assumed to be “no change (0)”. Thereby, the product change block image 82 is generated. In the product change block image 82, one pixel corresponds to the above-described one block image. Each pixel of the product change block image 82 has a pixel value of “significant value (1)” or “insignificant value (0)”, and a significant pixel having a pixel value of “1” indicates “changed”. In the present embodiment, since the 320 × 120 pixel difference image 81 is divided into 5 × 3 pixel block images, the product change block image 82 has a size of 64 × 40 pixels (blocks).

次に、判定部５３は、判定用画像として商品変化ブロック画像８２を受け取るとともに、サイズ別検出用エリア毎に、当該エリア内で有意画素数を判定する（Ｓ１０４）。なお、サイズ別検出用エリアは、予め商品変化ブロック画像８２の解像度（６４×４０画素）に合わせて設定されているものとする。より具体的には、サイズ別検出用エリアのサイズ（Ｓ、Ｍ、Ｌ）毎に設けられたサイズ別閾値と、有意画素数とを比較し、サイズ別検出用エリア毎に商品の盗難があったか否かを判定する。例えば、Ｓサイズ検出用エリア４３ｂでは、「変化あり」を示す有意画素がＸ個を越えていれば、当該エリアにおいて盗難があったと判定する。なお、この判定では、サイズ別検出用エリア内において、「変化あり」を示す有意画素が互いに隣接してＸ個（連結領域を構成）を越えて存在すれば、盗難ありと判定するようにしてもよいし、また、サイズ別検出用エリア内において、「変化あり」を示す有意画素が孤立しているものもあるが、その合計がＸ個を越えていれば、盗難ありと判定するようにしてもよく、特に、その判定アルゴリズムの詳細については問わない。   Next, the determination unit 53 receives the product change block image 82 as the determination image and determines the number of significant pixels in the area for each size detection area (S104). The size-specific detection area is set in advance according to the resolution (64 × 40 pixels) of the product change block image 82. More specifically, the threshold value for each size provided for each size (S, M, L) of the detection area for each size is compared with the number of significant pixels, and whether the product has been stolen for each detection area for each size. Determine whether or not. For example, in the S size detection area 43b, if the number of significant pixels indicating “changed” exceeds X, it is determined that the area has been stolen. In this determination, if there are more than X significant pixels indicating “changed” adjacent to each other in the size-specific detection area (that constitutes a connected region), it is determined that there is theft. In addition, there are some pixels in the detection area for each size that indicate “changed”, but if the total number exceeds X, it is determined that the theft has occurred. The details of the determination algorithm are not particularly limited.

上述した判定が済むと、判定部５３は、判定結果に応じてアラート信号を報知器１４に向けて送出する（Ｓ１０５）。これにより、盗難検出処理が終了する。なお、図８では、差分画像８１をブロック画像に分割し、各ブロック毎にブロック閾値と比較し、商品変化ブロック画像８２を生成していたが、商品変化ブロック画像８２の生成方法はこれに限られない。例えば、差分画像８１をそのまま商品変化ブロック画像８２としてもよい。この場合、差分画像８１における画素値が「１」を示す画素が有意画素となる。   When the determination described above is completed, the determination unit 53 sends an alert signal to the notification device 14 according to the determination result (S105). Thereby, the theft detection process ends. In FIG. 8, the difference image 81 is divided into block images and compared with the block threshold value for each block to generate the product change block image 82. However, the method of generating the product change block image 82 is not limited to this. I can't. For example, the difference image 81 may be used as the product change block image 82 as it is. In this case, a pixel having a pixel value “1” in the difference image 81 is a significant pixel.

次に、図９及び図１０を用いて、図１に示す防犯装置３０における処理の流れの一例について説明する。まず、図９を用いて、設定モード時における防犯装置３０の処理の流れについて説明する。   Next, an example of the flow of processing in the security device 30 shown in FIG. 1 will be described with reference to FIGS. 9 and 10. First, the flow of processing of the security device 30 in the setting mode will be described with reference to FIG.

防犯装置３０が設定モードで起動されると（Ｓ２０１でＹＥＳ）、この処理は開始する。この処理が開始すると、ユーザはまず、検出対象エリア４１及び人間検出エリア４２の設定を行なう。ここで、ユーザにより両エリアを指定する入力が行なわれると（Ｓ２０２でＹＥＳ）、防犯装置３０は、検出対象エリア設定部５２１及び人間検出エリア設定部５２２において、当該入力指示に基づいてそれぞれのエリアを設定する（Ｓ２０３）。   When the security device 30 is activated in the setting mode (YES in S201), this process starts. When this process starts, the user first sets the detection target area 41 and the human detection area 42. When the user inputs both areas (YES in S202), the security device 30 uses the detection target area setting unit 521 and the human detection area setting unit 522 to determine the respective areas based on the input instructions. Is set (S203).

上述した設定が行なわれると、防犯装置３０は、サイズ別検出用エリア設定部５２４において、検出対象エリア４１全域にデフォルトサイズのサイズ別検出用エリアを設定する。上述した通り、本実施形態においては、デフォルトのサイズとしてＭサイズ検出用エリアが検出対象エリア４１全域に設定される（Ｓ２０４）。   When the above-described setting is performed, the security device 30 sets a detection area for each size of the default size in the entire detection target area 41 in the size-specific detection area setting unit 524. As described above, in this embodiment, the M size detection area is set as the default size in the entire detection target area 41 (S204).

ここで、ユーザは、デフォルトサイズのサイズ別検出用エリア（Ｍサイズ検出用エリア４３ａ）以外のエリア設定を行なう必要があるか否かを判断する。サイズ別検出用エリアの設定に変更がない旨をユーザが入力すると（Ｓ２０５でＮＯ）、防犯装置３０は、次に、検出対象外エリア４４の指定がユーザに入力されるまで待機する。一方、サイズ別検出用エリアの設定変更がユーザに入力されると（Ｓ２０５でＹＥＳ）、防犯装置３０は、サイズ別検出用エリア設定部５２４において、当該変更指示に基づいてサイズ別検出用エリアの設定を変更する（Ｓ２０６）。当該エリア設定の変更後、防犯装置３０は、検出対象外エリア４４の指定がユーザに入力されるまで待機する。   Here, the user determines whether it is necessary to make an area setting other than the default size-specific detection area (M size detection area 43a). When the user inputs that there is no change in the setting of the size-specific detection area (NO in S205), the security device 30 then waits until the user inputs the designation of the non-detection area 44. On the other hand, when the setting change of the size-specific detection area is input to the user (YES in S205), the security device 30 causes the size-specific detection area setting unit 524 to set the size-specific detection area based on the change instruction. The setting is changed (S206). After changing the area setting, the security device 30 stands by until the user inputs the designation of the non-detection target area 44.

ここで、検出対象外エリア４４がユーザに入力されると（Ｓ２０７でＹＥＳ）、防犯装置３０は、検出対象外エリア設定部５２３において、当該設定指示に基づいて検出対象外エリア４４を設定する（Ｓ２０８）。設定されたエリアの情報は、判定部５３、判定用画像生成部５４、人間検出部５５にそれぞれ通知される。そして、その設定後、この処理は終了する。上述した通り、商品以外の物体（例えば、鏡、液晶モニタ等）が置かれている領域等がこの検出対象外エリア４４に該当する。一方、検出対象外エリア４４の設定がない旨をユーザが入力すると（Ｓ２０７でＮＯ）、防犯装置３０は、そのままこの処理を終了する。   Here, when the non-detection target area 44 is input to the user (YES in S207), the security device 30 sets the non-detection target area 44 in the non-detection target area setting unit 523 based on the setting instruction (see FIG. S208). Information on the set area is notified to the determination unit 53, the determination image generation unit 54, and the human detection unit 55, respectively. Then, after the setting, this process ends. As described above, an area where an object other than a product (for example, a mirror, a liquid crystal monitor, etc.) is placed corresponds to the non-detection target area 44. On the other hand, when the user inputs that the non-detection target area 44 is not set (NO in S207), the security device 30 ends the process as it is.

なお、図９で説明した処理の流れはあくまで一例であり、処理順序は、これに限られない。例えば、図９では、サイズ別検出用エリアの設定後、検出対象外エリア４４の設定を行なっているが、この処理順序は、逆であってもよい。   Note that the processing flow described in FIG. 9 is merely an example, and the processing order is not limited to this. For example, in FIG. 9, after setting the size-specific detection areas, the non-detection target area 44 is set, but this processing order may be reversed.

次に、図１０を用いて、運用モード時における防犯装置３０の処理の流れについて説明する。   Next, the flow of processing of the security device 30 in the operation mode will be described with reference to FIG.

防犯装置３０が運用モードで起動されると（Ｓ３０１でＹＥＳ）、この処理は開始する。この処理が開始すると、防犯装置３０は、映像入力部５１において、監視カメラ１０により撮影された撮影映像４０を取得し（Ｓ３０２）、人間検出部５５において、当該撮影映像４０の人間検出エリア４２内に人間が存在するか否かを検出する。ここで、人間が検出されなかった場合（Ｓ３０３でＮＯ）、防犯装置３０は、前画像保持部５７において、当該撮影映像４０を撮影画像として保持（又は更新）する（Ｓ３０４）。なお、前画像保持部５７には、遅延調整部５６により１フレーム前の撮影画像が格納される。このＳ３０２〜Ｓ３０４の処理は、人間未検出の間、繰り返し実行される。   When the security device 30 is activated in the operation mode (YES in S301), this process starts. When this process starts, the security device 30 acquires the captured video 40 captured by the surveillance camera 10 in the video input unit 51 (S302), and the human detection unit 55 in the human detection area 42 of the captured video 40. To detect whether a human is present. Here, when no human is detected (NO in S303), the security device 30 holds (or updates) the captured video 40 as a captured image in the previous image holding unit 57 (S304). The previous image holding unit 57 stores the captured image of the previous frame by the delay adjustment unit 56. The processing of S302 to S304 is repeatedly executed while no human being is detected.

一方、人間が検出された場合（Ｓ３０３でＹＥＳ）、防犯装置３０は、Ｓ３０５以降の処理を実施する。具体的には、防犯装置３０は、映像入力部５１において、監視カメラ１０により撮影された撮影映像４０を取得し（Ｓ３０５）、人間検出部５５において、当該撮影映像４０の人間検出エリア４２内で人間が未検出となったか否かの判定を行なう。Ｓ３０５及びＳ３０６の処理は、人間が未検出となるまで繰り返し実行される（Ｓ３０６でＮＯ）。なお、このとき、遅延調整部５６による前画像保持部５７への撮影画像（撮影映像４０）の更新は停止される。   On the other hand, when a human being is detected (YES in S303), the security device 30 performs the processing after S305. Specifically, the security device 30 acquires the captured video 40 captured by the surveillance camera 10 in the video input unit 51 (S305), and the human detection unit 55 within the human detection area 42 of the captured video 40. It is determined whether or not a human is undetected. The processes in S305 and S306 are repeatedly executed until no human is detected (NO in S306). At this time, the update of the captured image (captured video 40) to the previous image holding unit 57 by the delay adjustment unit 56 is stopped.

ここで、人間が未検出となった場合（Ｓ３０６でＹＥＳ）、防犯装置３０は、判定用画像生成部５４において、盗難検出の判定用画像（商品変化ブロック画像）を生成する。上述した通り、この判定用画像は、人間検出前後の撮影画像における検出対象エリア４１の比較結果に基づき生成される。   Here, when no human is detected (YES in S306), the security device 30 causes the determination image generation unit 54 to generate a determination image (product change block image) for theft detection. As described above, this determination image is generated based on the comparison result of the detection target area 41 in the captured images before and after human detection.

判定用画像の生成が済むと、防犯装置３０は、判定部５３において、当該生成された画像に基づいて商品の盗難があったか否かを判定する。すなわち、図８等で説明した判定が行なわれる。   When the determination image is generated, the security device 30 determines whether or not the product has been stolen in the determination unit 53 based on the generated image. That is, the determination described with reference to FIG.

判定の結果、いずれかのサイズ別検出用エリアにおいて商品の盗難を検出した場合（Ｓ３０８でＹＥＳ）、防犯装置３０は、報知器１４に向けてアラート信号を送出する（Ｓ３０９）。これにより、店員等に向けて商品の盗難があった旨が伝えられる。アラート信号送出後、防犯装置３０は、再度、Ｓ３０２の処理に戻る。一方、商品の盗難を検出しなかった場合（Ｓ３０８でＮＯ）、防犯装置３０は、再度Ｓ３０２の処理に戻る。   As a result of the determination, if the theft of the product is detected in any of the size-specific detection areas (YES in S308), the security device 30 sends an alert signal to the alarm device 14 (S309). As a result, the store clerk is informed that the product has been stolen. After sending the alert signal, the security device 30 returns to the process of S302 again. On the other hand, when the theft of the product is not detected (NO in S308), the security device 30 returns to the process of S302 again.

以上説明したように本実施形態によれば、撮影映像４０内に各商品のサイズに応じたサイズ別検出用エリアを複数設定し、当該エリア単位で商品が盗難されたか否かを検出する。これにより、商品盗難の中でも特に大量盗難を検出できる。   As described above, according to the present embodiment, a plurality of size-specific detection areas corresponding to the size of each product are set in the captured video 40, and it is detected whether or not the product has been stolen in units of the area. Thereby, it is possible to detect a mass theft particularly among the goods theft.

なお、上述した実施形態においては、説明の便宜上、商品棚を監視カメラ１０で水平に撮影する場合を例に挙げて説明したが、監視カメラ１０の設置位置は、これに限られない。監視カメラ１０は、例えば、図１１に示すように、天井付近等の高い位置に設けられる場合が多い。この場合、商品は、図１２に示すように、所定の角度を持って傾斜撮影される。そのため、同一の大きさを有する商品であっても、手前に陳列された商品と奥に陳列された商品とでは、撮影映像４０内における大きさが多少異なるので、これを考慮してサイズ別検出用エリアの設定を行なう。   In the above-described embodiment, for convenience of explanation, the case where the product shelf is photographed horizontally by the monitoring camera 10 has been described as an example, but the installation position of the monitoring camera 10 is not limited thereto. For example, as shown in FIG. 11, the monitoring camera 10 is often provided at a high position such as near the ceiling. In this case, as shown in FIG. 12, the product is photographed at an angle with a predetermined angle. Therefore, even if the product has the same size, the product displayed in the foreground and the product displayed in the back are slightly different in size in the photographed video 40. Set the work area.

また、上述した実施形態においては、サイズ別検出用エリアが３種類ある場合を例に挙げて説明したが、これに限られず、何種類あってもよいし、更に矩形枠でなくてもよい。また、サイズ別閾値は、商品のサイズ等に応じて自由に変更できる構成であってもよい。   In the above-described embodiment, the case where there are three types of size-specific detection areas has been described as an example. However, the present invention is not limited to this, and there may be any number and may not be a rectangular frame. Moreover, the structure which can be changed freely according to the size etc. of goods may be sufficient as the threshold value according to size.

以上が本発明の代表的な実施形態の一例であるが、本発明は、上記及び図面に示す実施形態に限定することなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変形して実施できるものである。   The above is an example of a typical embodiment of the present invention, but the present invention is not limited to the embodiment described above and shown in the drawings, and can be appropriately modified and implemented without departing from the scope of the present invention. .

例えば、上述した防犯装置３０の他、監視カメラ１０、映像分配器１１、映像録画装置１２等における処理を、これら装置に内蔵されたコンピュータにインストールされたプログラムにより実施するように構成してもよい。このプログラムは、ネットワーク等の通信手段により提供することは勿論、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。   For example, in addition to the security device 30 described above, the processing in the monitoring camera 10, the video distributor 11, the video recording device 12, and the like may be implemented by a program installed in a computer built in these devices. . This program can be provided not only by a communication means such as a network but also by storing it in a recording medium such as a CD-ROM.

Claims (9)

サイズの異なる複数の商品群を含む撮影映像を入力する入力手段と、
前記入力手段により入力される撮影映像内の商品群に対して商品のサイズに応じたサイズ別検出用エリアをそれぞれ設定する設定手段と、
前記撮影映像内の人間の存在を検出する人間検出手段と、
前記人間検出手段により人間が検出される前の第１の撮影映像と、該人間検出後、人間未検出となった時点の第２の撮影映像との比較に基づいて、前記商品の盗難を判定するための判定用画像を生成する画像生成手段と、
前記画像生成手段により生成された前記判定用画像を用いて、前記設定手段により設定されたサイズ別検出用エリア毎に該サイズ別検出用エリア内の商品が盗難されたか否かを判定する判定手段と
を具備することを特徴とする防犯装置。 Input means for inputting captured images including a plurality of product groups of different sizes;
Setting means for setting each size detection area according to the size of the product for the product group in the captured video input by the input means;
Human detection means for detecting the presence of a human in the captured video;
The theft of the product is determined based on a comparison between the first photographed image before the person is detected by the human detection means and the second photographed image when the person is not detected after the person is detected. Image generating means for generating a determination image for
Determining means for determining whether the product in the size-specific detection area is stolen for each size-specific detection area set by the setting means, using the determination image generated by the image generating means A crime prevention device comprising: 前記サイズ別検出用エリアは、
前記撮影映像内の商品のサイズに応じて設定されるサイズ別閾値と対応付けられており、
前記画像生成手段は、
前記第１の撮影映像と前記第２の撮影映像との比較において、画素閾値を越えて画素値が変化した画素を示す差分画像に基づいて前記判定用画像を生成し、
前記判定手段は、
前記判定用画像における有意画素の数が前記サイズ別閾値を越えた場合、当該サイズ別検出用エリア内の商品が盗難されたと判定する
ことを特徴とする請求項１記載の防犯装置。 The detection area for each size is
It is associated with a size-specific threshold set according to the size of the product in the captured video,
The image generating means includes
In the comparison between the first captured video and the second captured video, the determination image is generated based on a difference image indicating a pixel whose pixel value has changed beyond a pixel threshold;
The determination means includes
The crime prevention device according to claim 1, wherein when the number of significant pixels in the determination image exceeds the size-specific threshold, it is determined that the product in the size-specific detection area has been stolen. 前記画像生成手段は、
前記差分画像を所定の画素数からなるブロック単位に分割するブロック化処理手段
を具備し、
前記ブロック化処理手段により分割されたブロック内の画素のうち、前記画素閾値を越えて画素値が変化した画素の数が、ブロック閾値を越えたブロックに対して有意値を与え、該ブロック閾値を越えていない該ブロックに対して無意値を与えることにより、１ブロックを１画素とする前記判定用画像を生成する
ことを特徴とする請求項２記載の防犯装置。 The image generating means includes
Blocking processing means for dividing the difference image into block units each having a predetermined number of pixels,
Among the pixels in the block divided by the block processing means, the number of pixels whose pixel value has changed beyond the pixel threshold is given a significant value for the block exceeding the block threshold. The crime prevention device according to claim 2, wherein the determination image having one pixel as one pixel is generated by giving a random value to the block that has not exceeded. 前記撮影映像内で前記商品の盗難の検出対象となる検出対象エリアを設定する検出対象エリア設定手段
を更に具備し、
前記設定手段は、
前記検出対象エリア内の前記商品群に対して前記サイズ別検出用エリアを設定する
ことを特徴とする請求項１記載の防犯装置。 A detection target area setting means for setting a detection target area that is a detection target of the theft of the product in the captured video;
The setting means includes
The crime prevention device according to claim 1, wherein the size-specific detection area is set for the product group in the detection target area. 前記検出対象エリア内で前記商品の盗難の検出対象とならない検出対象外エリアを設定する検出対象外エリア設定手段
を更に具備し、
前記判定手段は、
前記検出対象外エリア内の前記商品群に対しては前記商品の盗難の判定を行なわない
ことを特徴とする請求項４記載の防犯装置。 A non-detection target area setting unit that sets a non-detection target area that is not a detection target of theft of the product in the detection target area;
The determination means includes
The crime prevention device according to claim 4, wherein the product group in the non-detection target area is not determined for theft of the product. 前記判定手段により前記サイズ別検出用エリア内のいずれかで商品が盗難されたと判定された場合に、その旨を示すアラート信号を外部に出力する
ことを特徴とする請求項１記載の防犯装置。 The crime prevention device according to claim 1, wherein when the determination unit determines that the product has been stolen in any of the size-specific detection areas, an alert signal indicating the fact is output to the outside. 防犯装置の制御方法であって、
入力手段が、サイズの異なる複数の商品群を含む撮影映像を入力する工程と、
設定手段が、前記入力手段により入力される撮影映像内の商品群に対して商品のサイズに応じたサイズ別検出用エリアをそれぞれ設定する工程と、
人間検出手段が、前記撮影映像内の人間の存在を検出する工程と、
画像生成手段が、前記人間検出手段により人間が検出される前の第１の撮影映像と、該人間検出後、人間未検出となった時点の第２の撮影映像との比較に基づいて、前記商品の盗難を判定するための判定用画像を生成する工程と、
判定手段が、前記画像生成手段により生成された前記判定用画像を用いて、前記設定手段により設定されたサイズ別検出用エリア毎に該サイズ別検出用エリア内の商品が盗難されたか否かを判定する工程と
を含むことを特徴とする防犯装置の制御方法。 A method of controlling a security device,
A step of inputting captured images including a plurality of product groups having different sizes;
A step of setting each detection area for each size according to the size of the product for the product group in the photographed video input by the input means;
Human detecting means for detecting the presence of a human in the captured video;
The image generation means is based on a comparison between the first photographed video before the person is detected by the human detection means and the second photographed video at the time when no human is detected after the human detection. Generating a determination image for determining theft of the product;
Whether the product in the size-specific detection area has been stolen for each size-specific detection area set by the setting unit using the determination image generated by the image generation unit. A method for controlling a security device, comprising: a step of determining. 請求項１から６いずれか１項に記載の防犯装置における各手段による処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。   The program for making a computer perform the process by each means in the crime prevention apparatus of any one of Claim 1 to 6. 請求項１から６いずれか１項に記載の防犯装置を具備する防犯システムであって、
前記撮影映像を撮影する１又は複数の監視カメラと、
前記判定手段により前記サイズ別検出用エリア内のいずれかで商品が盗難されたと判定された場合に、前記商品が盗難されたことをユーザに報知する報知手段と
を具備することを特徴とする防犯システム。 A security system comprising the security device according to any one of claims 1 to 6,
One or a plurality of surveillance cameras for capturing the captured video;
A security unit for notifying a user that the product has been stolen when the determination unit determines that the product has been stolen in any of the size-specific detection areas. system.
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