JP2015049532A - 映像監視システム、映像監視方法、映像監視システム構築方法 - Google Patents

Abstract

【課題】施設全体の情報を活用して映像解析に係る処理負荷を低減する。
【解決手段】本発明に係る映像監視システムは、複数の監視カメラが撮影した映像内の移動体の流れをシミュレートし、そのシミュレーション結果から前記移動体の動き解析の処理負荷と相関するパラメータを導出し、そのパラメータと前記シミュレーション結果との間の対応関係に基づき、前記処理負荷を低減することができる処理方式を特定する。
【選択図】図２

Description

本発明は、映像を用いて監視対象を監視する技術に関する。

近年、公共施設における利用客の増加にともない、施設内の人の流れを把握し、混雑状況や異常発生を効率よく検出することに対するニーズが増している。これに対し、店舗、空港などの人が集まる場所に設置された監視カメラを用いて施設内の人の流れを把握し、混雑状況や異常発生を検出するシステムが存在する。しかしこのようなシステムにおいては、監視カメラの視野内の情報しか得られないため、施設全体の状態を把握することは困難である。

上記課題に対して、下記特許文献１には、監視カメラから得られる情報をもとに、カメラの死角における人物の移動経路を推定する技術が記載されている。また下記特許文献２は、映像監視に関して、解析処理を切り替えることにより処理負荷を低減する技術を記載している。下記非特許文献１〜２は、映像監視に関連する技術として、映像から動きを抽出する技術を開示している。

ＷＯ２００７／０２６７４４号公報 特開２００７−２６４７０６号公報

Dirk Helbing and Peter Molnar, "Social Force Model for Pedestrian Dynamics", Physical Review E, vol.51, no.5, pp.4282-4286, 1995. S. Baker and I. Matthews "Lucas-kanade 20 years on: A unifying framework", International Journal of Computer Vision, vol. 53, no. 3, 2004.

人物の移動経路を推定する際に、監視カメラの映像から、移動経路を推定するために必要な情報を抽出する必要がある。この際、複数の監視カメラから移動経路を推定するために必要な情報を抽出する処理負荷が課題となる。例えば、複数の監視カメラの映像を同一のサーバ上に集約し、そのサーバ上で情報を抽出する場合を想定する。このとき、１台のサーバ内で処理する監視カメラの台数が増えるにつれて、サーバの処理負荷が高くなる。そのため、カメラ映像が入力される時間間隔よりも、全てのカメラについて情報抽出が完了する時間間隔のほうが長くなってしまう可能性がある。この場合、リアルタイムで情報を抽出することができなくなり、したがってリアルタイムで施設内の状態を把握することができなくなる。

上記課題に対し、上記特許文献２においては、カメラ映像を基に混雑度を判定し、その判定結果に基づき解析処理を切り替えることにより、解析処理の負荷を低減している。しかしこの技術においては、単体のカメラから得られる情報を用いて解析処理を切り替えているため、施設全体の情報を活用して処理負荷を低減することは困難である。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、施設全体の情報を活用して映像解析に係る処理負荷を低減することを目的とする。

本発明に係る映像監視システムは、複数の監視カメラが撮影した映像内の移動体の流れをシミュレートし、そのシミュレーション結果から前記移動体の動き解析の処理負荷と相関するパラメータを導出し、そのパラメータと前記シミュレーション結果との間の対応関係に基づき、前記処理負荷を低減することができる処理方式を特定する。

本発明に係る映像監視システムによれば、複数のカメラを用いたシミュレーションによって施設全体の状況を把握し、その結果に基づき映像解析の処理負荷を低減することができる。

実施形態１に係る映像監視システム１００の模式図である。 実施形態１に係る映像監視システム１００が備える映像監視装置２００の機能ブロック図である。 動き特徴量抽出部２０２、シミュレーション部２０３、および制御信号生成部２０５の構成例を示す機能ブロック図である。 切替部３０２がテスト期間と通常期間を切り替えるタイミングを例示する図である。 テスト制御信号生成部３１１が保持するテストパターン生成表５００の構成とデータ例を示す図である。 通常動き特徴量抽出部３０３の構成例を示す機能ブロック図である。 特徴量変換部６０２の構成例を示す機能ブロック図である。 テスト期間４０１において制御信号２１１を決定する処理のフローチャートである。 映像監視装置２００のハードウェア構成例を示す図である。 映像監視システム１００のネットワーク構成例を示す図である。 実施形態２に係る映像監視装置２００の機能ブロック図である。 実施形態２における制御信号生成部２０５の構成例を示す機能ブロック図である。 条件対応付け部１２０１が備える設定パターン対応表１３００の構成とデータ例を示す図である。 実施形態３に係る映像監視装置２００の機能ブロック図である。 テストタイミング生成部３０１が生成する切り替え信号の１例を示す。 実施形態４に係る映像監視装置２００の機能ブロック図である。 映像監視システム１００を構築する手順を説明するフローチャートである。 実施形態６に係る映像監視装置２００の機能ブロック図である。

＜実施の形態１＞
図１は、本発明の実施形態１に係る映像監視システム１００の模式図である。図１において、監視領域内に存在する監視対象（移動体）（１０１，１０２，１０３）は監視カメラ（１０４，１０５）により監視されている。各監視カメラは、撮影可能な視野（１０６）が限定されているため、いずれのカメラからも監視されない死角領域１０８が存在する。

映像監視システム１００はまず、各カメラが撮影した映像から監視対象の動き特徴量（１１０，１１１，１１２）を抽出する。この際、各監視カメラの視野に収まっている動き特徴量（１１０，１１２）は、監視カメラの映像に対して画像処理を実施することにより抽出される。抽出された特徴量は俯瞰視点の動き特徴量（１１３，１１４）に変換される。死角領域の動き特徴量１１１は、監視カメラにより観測されないため、抽出することができない。そのため、監視領域１１５内における動き特徴量のみが得られる。映像監視システム１００は次に、得られた動き特徴量を用いてシミュレーションを実施し、施設全体における対象の動き特徴量を推定する。これにより、施設全体における監視対象の動き特徴量を得ることができる。

本実施形態１では、施設全体における監視対象の動き特徴量を推定する１例として、監視カメラの映像から得られる情報に加え、センサから得られる情報を用いて監視対象の流れをシミュレーションすることにより、特許文献１よりもさらに高精度に動き特徴量を推定する手法について説明する。センサから得られる情報の例としては、例えば赤外線センサによる監視対象通過数のカウント結果、荷重センサによる監視対象数の推定結果、などが考えられる。シミュレーションを実施する際には、例えば非特許文献１に記載されている手法を用いて、監視対象の移動モデルを仮定し、その移動モデルにしたがって監視対象の移動方向を模擬する。これにより、特許文献１よりも詳細に監視対象の流れを推定することができる。

図２は、本実施形態１に係る監視システム１００が備える映像監視装置２００の機能ブロック図である。映像監視装置２００は、動き特徴量抽出部２０２、シミュレーション部２０３、シミュレーション結果提示部２０４、制御信号生成部２０５、形式変換部２０８を備える。

動き特徴量抽出部２０２は、複数の監視カメラそれぞれが撮影したカメラ映像２０１を受け取る。動き特徴量抽出部２０２は、各カメラ映像２０１から動き特徴量２０９を抽出する。動き特徴量とは、監視カメラの映像中に映る移動体の移動経路を表す情報であり、例えば時間毎の移動対象の座標位置を並べたベクトルによって表される。動き特徴量抽出部２０２は、制御信号生成部２０５から与えられる制御信号２１１にしたがって、動き特徴量を抽出する際に用いる処理方式を切り替える。切り替えの詳細については後述する。抽出された動き特徴量２０９はシミュレーション部２０３に入力される。

形式変換部２０８は、各センサが検出した物理状態を記述するセンサ情報２０７を受け取る。形式変換部２０８は、センサ情報２０７をシミュレーション部２０３が取り扱うことのできる形式に変換する。例えば、センサ情報２０７が赤外線センサによる監視対象数のカウント結果を記述している場合、監視対象数のカウント結果にセンサの位置情報を付加して出力する。形式変換部２０８が形式変換したセンサ情報２０７をセンサ特徴量２１０と呼ぶ。

シミュレーション部２０３は、動き特徴量２０９とセンサ特徴量２１０を受け取る。シミュレーション部２０３は、動き特徴量２０９とセンサ特徴量２１０を用いてシミュレーションを実施し、施設全体における監視対象の動き特徴量を算出する。このシミュレーションにより得られた施設全体における監視対象の動き特徴量を、シミュレーション結果２１２と呼ぶ。シミュレーション結果２１２はシミュレーション結果提示部２０４と制御信号生成部２０５に入力される。

シミュレーション結果提示部２０４は、シミュレーション結果２１２を、例えば施設の地図上に投影するなどの処理を実施した後、表示用ディスプレイなどに表示する。

制御信号生成部２０５は、シミュレーション結果２１２と目標処理負荷２０６を受け取る。制御信号生成部２０５は、動き特徴量抽出部２０２が動き特徴量２０９を抽出する際に用いる処理方式を切り替えるための制御信号２１１を生成し、動き特徴量抽出部２０２に対して出力する。制御信号生成部２０５は、映像監視装置２００の処理負荷を低減するように、制御信号２１１を生成する。シミュレーション結果２１２に基づき処理負荷を低減する制御信号２１１を生成することにより、実時間内で解析処理を完了させることを図る。複数のカメラから得たカメラ映像２０１を用いて生成したシミュレーション結果２１２に基づき制御信号２１１を生成することにより、施設全体の状況を踏まえて処理負荷を調整することができる。したがって、カメラ単体から得た映像を用いて処理負荷を調整するよりも、好適な制御を実施することができる。

本実施形態１においては、全てのカメラ映像について動き特徴量を抽出する処理の負荷が目標処理負荷２０６以内に収まるような制御信号を生成する。リアルタイムでシミュレーション結果を得ることを目的とした場合、カメラから映像が入力される時間間隔以内で全てのカメラについて特徴量を抽出する処理が完了するように、目標処理負荷２０６を設定すればよい。目標処理負荷２０６は、例えば演算開始から完了までに要する処理時間を基準として設定することができる。

図３は、動き特徴量抽出部２０２、シミュレーション部２０３、および制御信号生成部２０５の構成例を示す機能ブロック図である。これら機能部は、制御信号２１１を決定するためカメラ映像２０１を用いてシミュレーションを実施するテスト期間と、決定した制御信号２１１にしたがって動き特徴量を抽出する通常期間とを切り替えながら動作する。

動き特徴抽出部２０２は、切替部３０２、通常動き特徴量抽出部３０３、高負荷動き特徴量抽出部３０５、テスト動き特徴量抽出部３０７、処理負荷算出部３１０を備える。シミュレーション部２０３は、通常シミュレーション部３０４、高負荷シミュレーション部３０６、テストシミュレーション部３０８を備える。制御信号生成部２０５は、テストタイミング生成部３０１、整合度算出部３０９、テスト制御信号生成部３１１、制御信号決定部３１２を備える。

テストタイミング生成部３０１は、テスト期間と通常期間を切り替えるためのタイミングを生成し、切り替えのための信号を出力する。切り替えタイミングの例については後述の図４で説明する。

切替部３０２は、テストタイミング生成部３０１から入力される切り替え信号にしたがって、テスト期間と通常期間を切り替える。テストタイミング生成部３０１が生成した切り替え信号が通常期間を指示している場合、カメラ映像２０１は通常動き特徴量抽出部３０３に入力される。通常シミュレーション部３０４はシミュレーションを実施し、得られたシミュレーション結果をシミュレーション結果提示部２０４に出力する。テストタイミング生成部３０１が生成した切り替え信号がテスト期間を指示している場合、カメラ映像２０１は高負荷動き特徴量抽出部３０５とテスト動き特徴量抽出部３０７に入力される。これら各抽出部の処理については後述する。

高負荷動き特徴量抽出部３０５は、設定可能なパラメータのうち最も処理負荷の高いパラメータを用いて、動き特徴量を抽出する。抽出された動き特徴量は高負荷シミュレーション部３０６に入力される。高負荷シミュレーション部３０６は受け取った動き特徴量を用いてシミュレーションを実施し、その結果を出力する。この処理により得られたシミュレーション結果は、高負荷な特徴量抽出処理から得られた特徴量を用いてシミュレーションを実施した結果であるため、高精度なシミュレーション結果であると考えられる。以下このシミュレーション結果を高精度シミュレーション結果３１４と呼ぶ。高精度シミュレーション結果３１４は整合度算出部３０９に入力される。

テスト制御信号生成部３１１は、後述の図５で例示するテストパターン生成表５００が記述している制御信号テストパターンを順番に選択し、そのパターンにしたがってテスト用の制御信号を生成する。

テスト動き特徴量抽出部３０７は、テスト制御信号生成部３１１が生成したテスト用の制御信号にしたがって特徴量を抽出する。抽出された動き特徴量はテストシミュレーション部３０８に入力される。テストシミュレーション部３０８は、受け取った動き特徴量を用いてシミュレーションを実施し、その結果を出力する。これにより、テスト用の制御信号に対応するシミュレーション結果が得られる。このシミュレーション結果を以下ではテストシミュレーション結果３１５と呼ぶ。テストシミュレーション結果３１５は整合度算出部３０９に入力される。

処理負荷算出部３１０は、テスト用の制御信号にしたがってテスト動き特徴量抽出部３０７が動き特徴量を抽出するときの処理負荷を算出する。算出された処理負荷は制御信号決定部３１２に入力される。

整合度算出部３０９は、高精度シミュレーション結果３１４と各テスト用の制御信号に対応するテストシミュレーション結果３１５との間の整合度を算出する。整合度の算出方法は、例えば、ある時刻における高精度シミュレーション結果３１４の監視対象の動き方向のヒストグラムと、同時刻におけるテストシミュレーション結果３１５の監視対象の動き方向のヒストグラムとの間の一致度を、Ｂｈａｔｔａｃｈａｒｙｙａ 距離などで比較することにより算出できる。整合度が高いほど、テストシミュレーション結果３１５が高精度であることを意味する。算出された整合度は制御信号決定部３１２に入力される。

制御信号決定部３１２は、各テスト用の制御信号に対応する整合度と特徴量抽出時の処理負荷を用いて、望ましい制御信号２１１を決定する。決定手順については後述の図５を用いて改めて説明する。通常動き特徴量抽出部３０３は、制御信号決定部３１２が決定した制御信号２１１にしたがって、動き特徴量を抽出する。これにより、処理負荷を低減しつつ高精度なシミュレーション結果をリアルタイムに得ることができる。

図４は、切替部３０２がテスト期間と通常期間を切り替えるタイミングを例示する図である。映像監視システム１００は、テスト期間４０１において制御信号２１１を設定するためのテストを上記手順にしたがって実施し、通常期間４０２において制御信号２１１を用いて動作する。切替部３０２は、テスト期間４０１と通常期間４０２を繰り返すように切り替え信号を生成する。

図５は、テスト制御信号生成部３１１が保持するテストパターン生成表５００の構成とデータ例を示す図である。テストパターン生成表５００は、動き特徴量を抽出する際の処理負荷が低減される処理方式を適用するカメラ映像２０１の組み合わせパターンを記述したデータである。例えば図５の１行目のテストパターンは、カメラＡとカメラＣから得られたカメラ映像２０１については、設定可能なパラメータのうち処理負荷が最も高いものを選択したときの処理方式と比較して５０％の処理負荷となるパラメータを用いる処理方式を適用することを示す。なお説明の便宜上、テストパターン生成表５００が記述しているテストパターンを用いて得られる処理結果を図５において併記した。

図５に示す「整合度」は、各テストパターンに対応するテストシミュレーション結果３１５と高精度シミュレーション結果３１４との間の整合度である。処理負荷が高い処理方式を用いるほど整合度の値は高くなると考えられるので、整合度は各動き特徴量抽出部の処理負荷と相関を有する。図５に示す「目標処理負荷に対する処理負荷の割合」は、目標処理負荷２０６に対する各テストパターンの割合を示す。この値が１００％以下であれば目標処理負荷２０６を達成している（例えばリアルタイムに処理が完了している）ことを意味する。目標処理負荷２０６を達成しているテストパターンが複数得られた場合、制御信号決定部３１２はそのなかで最も整合度の高いテストパターンを、制御信号２１１として決定する。

上記処理手順において、テスト期間４０１の間に処理負荷が増大し、リアルタイム処理が実現できない可能性が考えられる。ただしこの場合においても、シミュレーション結果提示部２０４が高精度シミュレーション結果３１４を提示することにより、リアルタイムのシミュレーション結果からは遅れているものの、ある程度の情報を提示することはできる。また、テスト期間４０１よりも通常期間４０２を十分長くとることにより、総合的に処理負荷を低減することもできる。

上記処理手順において、制御信号決定部３１２は、目標処理負荷２０６を下回るテストパターンのうち整合度が最も高いものを選択しているが、目標整合度を達成するテストパターンのうち最も処理負荷が低いテストパターンを制御信号２１１として選択することもできる。

図４で説明したタイミング例において、テストタイミング生成部３０１は、一定間隔でテスト期間４０１と通常期間４０２を切り替えているが、通常期間４０２における処理負荷をあらかじめ計測しておき、処理負荷が規定値を超えたらテスト期間４０１に移行するように切り替えを実施してもよい。

上記構成例において、カメラ映像２０１をいったん録画し、録画映像をもとに動き特徴量を抽出することもできる。この場合、高負荷動き特徴量抽出部３０５とテスト動き特徴量抽出部３０７は、同じ映像を用いて別のタイミングで処理を実施することができる。高負荷動き特徴量抽出部３０５とテスト動き特徴量抽出部３０７が処理を実施するタイミングをずらすことにより、テスト期間４０１における一時的な処理負荷の増大を抑えることができる。

図６は、通常動き特徴量抽出部３０３の構成例を示す機能ブロック図である。高負荷動き特徴量抽出部３０５とテスト動き特徴量抽出部３０７も同様の構成を備える。動きベクトル算出部６０１にはカメラ映像２０１が入力される。動きベクトル算出部６０１は、カメラ映像２０１から例えば非特許文献２記載の方式を用いて動きベクトルを抽出する。抽出された動きベクトルは特徴量変換部６０２に入力される。特徴量変換部６０２は、動きベクトル算出部６０１が抽出した動き特徴量を、シミュレーション可能な動き特徴量２０９へ変換する。パラメータ設定部６０３には、動きベクトル算出部６０１が用いるパラメータを設定するための制御信号２１１が入力される。パラメータ設定部６０３は、制御信号２１１にしたがって、動きベクトル算出部６０１が動きベクトルを抽出する際に用いる処理パラメータを変更する。このパラメータは動きベクトル算出部６０１における処理負荷に影響を与えるパラメータである。例えば動きベクトル算出の処理頻度、処理対象領域などを指定するパラメータである。制御信号２１１が、動きベクトル算出処理の処理負荷を５０％低減するよう指示している場合、処理頻度パラメータを半分に設定し、映像が入力される２回に１回の頻度で特徴量を抽出する。これにより、処理負荷を５０％低減することができる。パラメータ設定部６０３は、例えば制御信号２１１と処理パラメータの対応表をあらかじめ保持しておき、その対応表を用いて、制御信号２１１を特徴量抽出処理のパラメータに変換する。動きベクトル算出部６０１はそのパラメータを用いて動きベクトルを算出する。

図７は、特徴量変換部６０２の構成例を示す機能ブロック図である。ここでは、動きベクトル算出部６０１が抽出した動きベクトル７０１が、画像座標に対応した２次元の動きベクトルによって表現されている例を示す。シミュレーション部２０３は、監視対象の動き特徴量として、俯瞰視点から見た動き特徴量を用いるものとする。特徴量変換部６０２は、ベクトル統合部７０２、３次元位置推定部７０３、座標変換部７０５を備える。

特徴量は、画像座標上の２次元位置と、動きを表す特徴量から構成される。ベクトル統合部７０２は、動きベクトル７０１のうち、互いに隣接するベクトルは同一対象のベクトルである可能性が高いと仮定して、これらベクトルを統合する。例えば、一般に知られているＭｅａｎ−Ｓｈｉｆｔクラスタリング等を用いて統合することができる。３次元位置推定部７０３は、特徴量を抽出した画像座標上の２次元位置を、実空間における３次元位置に変換する。この変換は、カメラの画角、焦点距離、地面からの高さ、カメラの地面に対する角度、特徴量の実空間上の高さが分かれば、容易に実施することができる。カメラの画角、焦点距離、地面からの高さ、カメラの地面に対する角度はあらかじめ設定しておく。特徴量の抽出位置の実空間上の高さは、以下のような手法によって推定することができる。

特徴量の実空間上の高さは、例えば監視対象と地面との間の関係を用いて推定することができる。人物が監視対象である場合は、人物抽出処理を用いて人物領域を抽出する。この抽出された人物が地面に立っていると仮定すれば、人物の足元の高さは地面の高さと一致する。さらに抽出された人物の身長をある一定値であると仮定することにより、この人物領域内に含まれる特徴量の高さを推定することができる。人物抽出処理は、例えばテンプレートマッチング等の方法を用いればよい。３次元位置推定部７０３は、以上の処理を特徴量の２次元動きベクトルの各要素に対して実施することにより、特徴量を３次元動きベクトル７０４に変換する。

座標変換部７０５は、カメラ座標系から俯瞰座標への座標変換を実施する。すなわち、３次元位置に変換された３次元動きベクトル７０４を、俯瞰視点から見た２次元の動きベクトル７０６に変換する。以上により、動きベクトル７０１の特徴量を俯瞰視点から見た特徴量に変換することができる。

図８は、テスト期間４０１において制御信号２１１を決定する処理のフローチャートである。以下、図８の各ステップについて説明する。

（図８：ステップＳ８０１）
制御信号生成部２０５は、目標処理負荷２０６を設定する。目標処理負荷２０６は、例えば映像監視システム１００のユーザが指定することもできるし、適当な通信回線や記憶媒体を介して取得することもできる。

（図８：ステップＳ８０２〜Ｓ８０３）
映像監視システム１００は、テストパターン生成表５００が記述している全てのテストパターンに対して以下のステップＳ８０３〜Ｓ８０８を実施する（Ｓ８０２）。映像監視システム１００はさらに、全てのカメラに対して以下のステップＳ８０４〜Ｓ８０５を実施する（Ｓ８０３）。

（図８：ステップＳ８０４〜Ｓ８０５）
高負荷動き特徴量抽出部３０５は、最も負荷の高くなるパラメータを用いて、カメラ映像２０１から動き特徴量を抽出する（Ｓ８０４）。テスト動き特徴量抽出部３０７は、テストパターン生成表５００が記述している各テストパターンにしたがって、カメラ映像２０１から動き特徴量を抽出する（Ｓ８０５）。

（図８：ステップＳ８０６〜Ｓ８０８）
処理負荷算出部３１０は、テスト動き特徴量抽出部３０７が動き特徴量を抽出するときの処理負荷を算出する（Ｓ８０６）。シミュレーション部２０３は、高負荷シミュレーション部３０６とテストシミュレーション処理部３０８それぞれのシミュレーション結果を算出する（Ｓ８０７）。整合度算出部３０９は、高負荷シミュレーション結果とテストシミュレーション結果との間の整合度を算出する（Ｓ８０８）。

（図８：ステップＳ８０９）
制御信号決定部３１２は、ステップＳ８０６で算出した処理負荷とステップＳ８０８で算出した整合度に基づき、図５を用いて説明した手順にしたがって、制御信号２１１を決定する。

図９は、映像監視装置２００のハードウェア構成例を示す図である。映像監視装置２００は、演算処理装置９０１、記憶装置９０２、入出力装置９０３を備える。演算処理装置９０１と記憶装置９０２は、入出力装置９０３を介して、ユーザインターフェース９０４、表示装置９０５、監視カメラ９０６、および録画装置９０７と接続されている。

演算処理装置９０１は、記憶装置９０２に保存されている処理命令群９１７から必要な処理を呼び出して実行する。処理命令群９１７は、動き特徴量抽出部２０２、シミュレーション部２０３、制御信号生成部２０５、シミュレーション結果提示部２０４に対応した処理を記述したプログラムである。

カメラ設置状態情報９１２は、カメラ映像２０１から動き特徴量を抽出する際に用いるカメラの設定パラメータを記述している。目標処理負荷９１６は目標処理負荷２０６に相当する。これらデータはユーザインターフェース９０４を通して入力され、記憶装置９０２に保存される。制御信号９１４は、制御信号２１１を記憶装置９０２上に保存したものである。

動き特徴量抽出部２０２は、監視カメラ９０６が撮影したカメラ画像２０１または録画装置９０７が録画したカメラ画像２０１を取得し、さらにカメラ設置状態情報９１２と制御信号９１４を記憶装置９０２から読み出し、これらを用いて動き特徴量９１３を抽出し記憶装置９０２に保存する。シミュレーション部２０３は動き特徴量９１３を読み出し、シミュレーションを実施し、その結果をシミュレーション結果９１５として記憶装置９０２に保存する。制御信号生成部２０５は、シミュレーション結果９１５と目標処理負荷９１６を読み出し、これらを用いて制御信号９１４を生成する。シミュレーション結果提示部２０４は、シミュレーション結果９１５を読み出し、表示装置９０５上で表示可能な映像形式に変換する。表示装置９０５はその映像を表示する。

図９に示した構成例において、シミュレーションを実施するために必要な他のデータを記憶装置９０２に保存しておいてもよい。例えば、シミュレーションに必要な施設の地図情報、シミュレーションをより詳細に実施するための時刻や天気の情報、などを保存しておくことが考えられる。

図１０は、映像監視システム１００のネットワーク構成例を示す図である。図１０において、監視カメラ群１００３はネットワーク１００４を介して映像監視装置２００と録画装置９０７に接続される。表示装置９０５は、ネットワーク１００６を介して映像監視装置２００に接続される。クライアント端末１００７は目標処理負荷９１６を入力するためのユーザインターフェース９０４を備え、ネットワーク１００９を介して映像監視装置２００に接続される。監視カメラ群１００３や録画装置９０７からの映像はネットワーク１００４を通じて映像監視装置２００に入力される。クライアント端末１００７で設定された目標処理負荷９１６は、ネットワーク１００９を通じて映像監視装置２００に入力される。映像監視装置２００が算出したシミュレーション結果９１５は、ネットワーク１００６を通じて表示装置９０５に入力され、表示装置９０５はその結果を表示する。

図９〜図１０においては、映像監視装置２００がカメラ映像２０１から動きベクトルを抽出することを想定しているが、監視カメラ群１００３内の各カメラがこれを実施してもよい。またクライアント端末１００７が目標処理負荷設定処理１００８を実施することを想定しているが、映像監視装置２００に入出力端末を直接接続して同処理を実施してもよい。

図９〜図１０において、動き特徴量９１３を保存する際に、動き特徴量を表すベクトルデータだけでなく、カメラの設定パラメータや動き解析において用いる処理パラメータを併せて保存してもよい。さらにこの情報を用いて、シミュレーション部２０３の処理方式を切り替えてもよい。

本実施形態１において、シミュレーション部２０３はセンサ情報２０７を用いてシミュレーションを実施しているが、センサ情報２０７が無くても十分な精度でシミュレーションを実行できるのであれば、必ずしもセンサ情報２０７を使用しなくてもよい。

＜実施の形態１：まとめ＞
以上のように、本実施形態１に係る監視システム１００は、各テストシミュレーション結果３１５に対応するテストパターンのうち、高精度シミュレーション結果３１４に最も近いものを、制御信号２１１として採用する。各シミュレーション結果は複数のカメラ映像２０１を用いて取得しているので、施設全体にわたる状況を考慮して制御信号２１１を決定することができる。これにより、全てのカメラに対する特徴量抽出をリアルタイムで完了し、リアルタイムでシミュレーション結果を得ることができる。また、演算処理装置９０１が十分な処理能力を有する場合においても、本実施形態１を用いて処理負荷を低減することにより、演算処理装置９０１の使用率を下げ、システム全体の消費電力を削減することができる。

＜実施の形態２＞
実施形態１においては、テストパターン生成表５００が記述しているテストパターンのなかから制御信号２１１を選択する構成例を説明した。本発明の実施形態２では、監視対象の動きをシミュレーションによって予測し、その動きに併せて動き特徴量を抽出する処理負荷を調整することにより、監視対象の動きに応じて解析精度を最適化する構成例について説明する。その他の構成は実施形態１と概ね同様であるため、以下では差異点を中心に説明する。

図１１は、本実施形態２に係る映像監視装置２００の機能ブロック図である。本実施形態２においては、監視対象の動きに対応するカメラ位置を特定するため、地図情報１１０１を用いる。地図情報１１０１は、映像監視システム１００が設置されている施設のレイアウトを示す情報であり、同施設に配置されている物の大きさ／位置／種類などを、共通座標空間上において座標値および属性値によって記述した情報である。カメラの設置位置や設置状態なども、地図情報１１０１に含めて管理することができる。地図情報１１０１は、例えばあらかじめ記憶装置９０２に格納しておく。

シミュレーション部２０３、シミュレーション結果提示部２０４、および制御信号生成部２０５は、地図情報１１０１を取得する。シミュレーション部２０３は、動き特徴量２０９とセンサ特徴量２１０に加え、地図情報１１０１を用いてシミュレーション処理を実施する。例えば地図情報１１０１に壁の情報が含まれていれば、その壁の位置をシミュレーションの条件として指定する。これにより、監視対象の流れをより正確にシミュレートすることができる。シミュレーション結果提示部２０４は、地図情報１１０１に含まれるレイアウト情報をビジュアライズした結果の上にシミュレーション結果を重畳表示する。これにより、シミュレーション結果をより分かり易く提示することができる。制御信号生成部２０５が地図情報１１０１を用いる方法については後述する。

図１２は、本実施形態２における制御信号生成部２０５の構成例を示す機能ブロック図である。制御信号生成部２０５は、実施形態１で説明した構成に加えて、またはこれに代えて、条件対応付け部１２０１と制御信号決定部１２０２を備える。

条件対応付け部１２０１には、シミュレーション結果２１２と地図情報１１０１が入力される。条件対応付け部１２０１は、地図情報１１０１を用いて、シミュレーション結果２１２と後述の設定パターンを対応付ける。詳細については後述する。

制御信号決定部１２０２には、条件対応付け部１２０１が選択した設定パターン１２０４、動き特徴量抽出部２０２が動き特徴量を抽出するときの処理負荷１２０３、および目標処理負荷２０６が入力される。制御信号決定部１２０２は、設定パターン１２０４と処理負荷１２０３を用いて、制御信号２１１を決定する。詳細は後述する。

図１３は、条件対応付け部１２０１が備える設定パターン対応表１３００の構成とデータ例を示す図である。設定パターン対応表１３００は、地図情報１１０１上のある地点における監視対象の密度と、各カメラについての処理負荷との組み合わせによって定まる設定パターンを複数記述している。各設定パターンには優先順位を設定しておく。条件対応付け部１２０１は、シミュレーション結果２１２から得られる監視対象の動きと地図情報１１０１に基づき、各設定パターンが指定している地点における監視対象の密度を計算し、該当する設定パターンを全て選択して設定パターン１２０４として制御信号決定部１２０２に入力する。

地点Ａにおける監視対象の密度が規定値以下まで低下している場合、地点Ａを撮影するカメラＡについては解析精度を下げてもシミュレーション結果にはあまり影響しないと考えられる。そこで図１３の設定パターン１においてはカメラＡの動き抽出処理負荷を５０％まで下げている。カメラＡが地点Ａを撮影していることは、地図情報１１０１にしたがって特定することができる。単一の設定パターンを適用するのみでは目標処理負荷２０６以下まで全体処理負荷を下げることができない場合は、以下に説明する手順によって他のカメラについての処理負荷を下げる。

制御信号決定部１２０２はまず、優先度の最も高い設定パターンを制御信号２１１として設定する。処理負荷算出部３１０はこの設定パターンにしたがって処理負荷１２０３を計測し、目標処理負荷２０６より低ければ、これを制御信号２１１として決定する。処理負荷１２０３が目標処理負荷２０６より高い場合には、次に優先度の高い設定パターンにおいて現在の制御信号２１１よりも処理負荷が低いカメラが存在する場合は、そのカメラについては次に優先度の高い設定パターンにおける処理負荷を用いて新しい制御信号２１１を生成する。図１３に示すデータ例においては、設定パターン２におけるカメラＢの処理負荷は設定パターン１におけるカメラＢの処理負荷よりも低いので、カメラＢについては設定パターン２を採用する。その結果、制御信号２１１はカメラＡ＝５０％、カメラＢ＝５０％、カメラＣ＝１００％となる。制御信号決定部１２０２は、同様の手順を処理負荷１２０３が目標処理負荷２０６を下回るかまたは全ての設定パターンを組み合わせるまで繰り返す。

全ての設定パターンを組み合わせても、処理負荷１２０３が目標処理負荷２０６を下回らない場合が考えられる。この場合は、図１３に示す設定パターン４の様に、目標処理負荷２０６を確実に達成することができる規定の設定パターンをあらかじめ用意しておき、これを制御信号２１１として採用すればよい。必ずしも全てのカメラについての処理負荷を減少させる必要はなく、全体として各動き特徴量抽出部の処理負荷を減少させることができればよい。

設定パターン対応表１３００は、あらかじめ録画映像などを用いて処理負荷１２０３を計測し、これに基づき作成すればよい。例えば、録画映像に対して動き特徴量を算出する実験を実施し、処理負荷を低減してもシミュレーション結果の精度が悪化しない設定パターンを調べ、その設定パターンを設定パターン対応表１３００内に記述しておく。

監視対象の密度が上がると、各動き特徴量抽出部の処理負荷が上がると考えられる。すなわち設定パターン対応表１３００内の「条件」は、各動き特徴量抽出部の処理負荷と相関を有する。監視対象の密度以外にも、移動速度、動きの複雑さ、などのパラメータも同様の役割を有すると考えられるので、これらパラメータを密度の代わりに用いることもできる。

＜実施の形態２：まとめ＞
以上のように、本実施形態２に係る映像監視システム１００は、シミュレーション結果２１２と設定パターンを対応付けることにより、監視対象の動きに併せて動き特徴量を抽出する処理の負荷を調整することができる。これにより、制御信号２１１を決定するためのテスト期間４０１が不要となり、常に一定の処理負荷を維持しながら、シミュレーション結果を得ることができる。

図１３に示す例においては、地点Ａの監視対象の密度が減少したときは、地点Ａを撮影するカメラＡについての処理負荷も減少させてよいであろうと想定している。その他の動作例として、監視対象の移動先をシミュレーションによって予測し、その予測結果に基づき移動先のカメラについての処理負荷をあらかじめ減少させることも可能である。

＜実施の形態３＞
図１４は、本発明の実施形態３に係る映像監視装置２００の機能ブロック図である。本実施形態３においては、実施形態１で説明した構成の下で、通常期間４０２とテスト期間４０１を切り替えながら徐々に処理負荷を調整する構成例について説明する。その他の構成は実施形態１と同様であるため、以下では差異点を中心に説明する。

本実施形態３において、制御信号生成部２０５は、切替部１４０１、処理結果保存部１４０３、制御信号生成部１４０４、整合度保存部１４０６を備える。その他の機能部は実施形態１と同様である。以下、各機能部の動作と連携について説明する。

切替部１４０１には、テストタイミング生成部３０１が生成した切り替え信号が入力される。切り替え信号が通常期間４０２を指示している場合は通常期間４０２における処理を実施し、テスト期間４０１を指示している場合はテスト期間４０１における処理を実施する。

通常期間４０２においては、シミュレーション結果２１２は処理結果保存部１４０３に入力される。処理結果保存部１４０３はシミュレーション結果を保存する。制御信号生成部１４０４は、制御信号決定部３１２が決定した制御信号２１１を出力する。

テスト期間４０１においては、シミュレーション結果２１２は整合度算出部３０９に入力される。整合度算出部３０９には、処理結果保存部１４０３に保存された通常期間４０２におけるシミュレーション結果と、テスト期間４０１のシミュレーション結果とが入力される。整合度算出部３０９は、通常期間４０２におけるシミュレーション結果とテスト期間４０１のシミュレーション結果を比較し、整合度を算出する。整合度を算出する手順は実施形態１と同様である。算出された整合度は、現在のテスト用制御信号と対応付けて整合度保存部１４０６に保存される。テスト制御信号生成部３１１は、実施形態１と同様にテスト用制御信号を生成する。テストタイミング生成部３０１は、テスト制御信号生成部３１１がどのテストパターンを出力するかを決定する。制御信号決定部３１２は、テストタイミング生成部３０１から制御信号２１１を決定するよう指示されると、整合度保存部１４０６に保存されている整合度を用いて制御信号２１１を決定する。制御信号決定部３１２は、制御信号２１１を決定した後、整合度保存部１４０６に保存されている整合度を全て削除する。

図１５は、テストタイミング生成部３０１が生成する切り替え信号の１例を示す。ここでは、切替部１４０１用の信号、テスト制御信号生成部３１１用の信号、および制御信号決定部３１２用の信号を例示した。テストタイミング生成部３０１は、処理負荷１２０３と目標処理負荷２０６を比較する。処理負荷１２０３が目標処理負荷２０６より大きい期間１５０７においては、処理負荷１２０３を低減する必要がある。そこで、通常期間４０２とテスト期間４０１を交互に繰り返すよう指示する信号を、切替部１４０１用の信号として出力する。また、テスト期間４０１において用いるテストパターンを順番に切り替える信号（テストパターン１〜６）をテスト信号生成部３１１用の信号として出力する。テスト期間４０１において用いるテストパターンは、全てのテストパターンのなかから、現在の制御信号２１１より処理負荷の設定値の合計値が低いものを選択する。テスト期間４０１が終了した後、テストタイミング生成部３０１は、制御信号２１１を決定するよう指示する信号を、制御信号決定部３１２用の信号として出力する。制御信号２１１を決定した後、処理負荷１２０３が目標処理負荷２０６以下である期間については、テストタイミング生成部３０１は切替部１４０１に対して通常期間４０２を指示する信号を出力する。

以上のようにテストタイミングを生成することにより、処理負荷１２０３が目標処理負荷２０６より大きくなったとき、処理負荷の低い制御信号２１１を選択して処理負荷を低減することができる。

図１５においては、選択されたテストパターン全てについて処理が完了した時点で、テストタイミング生成部３０１が制御信号２１１を決定するよう指示する例を示したが、現在の制御信号２１１の処理負荷の合計値に近いテストパターンから処理を実施し、規定数のテストパターンについて処理が完了した時点で、制御信号２１１を決定するよう指示してもよい。

以上の例においては、処理負荷１２０３を下げる手順について記載したが、処理負荷１２０３が目標処理負荷２０６よりも大幅に下回っている場合は、処理負荷１２０３を上げてもよい。処理負荷１２０３を上げるためには、処理負荷の合計値が現在の制御信号２１１に近いテストパターンのうち、処理負荷の合計値が大きいパターンについて何種類かテストし、整合度が最も低いテストパターンを制御信号２１１として決定する。この処理を処理負荷１２０３が目標処理負荷２０６に近づくまで繰り返すことにより、目標処理負荷２０６に近い処理負荷を維持しながら、シミュレーション結果を得ることができる。

以上の例においては、テスト期間４０１と通常期間４０２を間欠的に繰り返す動作例を説明したが、例えば施設内において事故が発生したときなど、テスト期間４０１を実施すべきではない場合は、テスト期間４０１を中止して通常期間４０２のみとする指示を映像監視装置２００に対して通知し、映像監視装置２００はその指示にしたがって動作するようにしてもよい。

＜実施の形態４＞
図１６は、本発明の実施形態４に係る映像監視装置２００の機能ブロック図である。本実施形態４においては、制御信号２１１を用いて動き特徴量抽出部２０２以外の機能部を制御する構成例について説明する。以下では例として、制御信号２１１を用いて監視カメラの設定パラメータを調整する。その他の構成は実施形態１〜３と同様であるため、以下では差異点を中心に説明する。

監視カメラ１６０１は、撮影した映像を動き特徴量抽出部２０２に出力する。制御信号生成部２０５は、実施形態１〜３で説明した方式を用いて制御信号２１１を生成する。制御信号２１１を用いて監視カメラ１６０１を制御することにより、動き特徴量抽出部２０２の処理負荷を低減できる場合には、制御信号２１１を用いて監視カメラ１６０１を制御してもよい。例えば、動き特徴量抽出部２０２の処理頻度を落としたい場合には、監視カメラ１６０１の撮影頻度を落とすことが考えられる。動き特徴量抽出部２０２の処理対象画素数を減らしたい場合には、監視カメラ１６０１の撮影解像度を削減してもよい。制御信号２１１がいずれかの監視カメラ１６０１を処理対象から除外するように指示している場合は、そのカメラの電源を落としたり、向きを旋回させたりするなどによって、同様の効果を発揮することができる。

本実施形態４に係る映像監視装置２００は、実施形態１で説明した構成に加えて、動き特徴量保存部１６０２を備えることもできる。動き特徴量保存部１６０２は、動き特徴量抽出部２０２が抽出した動き特徴量を保存する。制御信号２１１を用いて動き特徴量のデータサイズを調整することにより、動き特徴量の保存量を最適に保つことができる。例えば、目標処理負荷２０６に加えて（またはこれに代えて）一定時間内に保存される動き特徴量のデータ量を指定する。テストパターン生成表５００または設定パターン対応表１３００においては、処理負荷を減らすことに加えて（またはこれに代えて）動き特徴量のデータ量を減らすパターンを記述しておく。制御信号生成部２０５は、これらの値にしたがって制御信号２１１を生成し、動き特徴量保存部１６０２に対して出力する。動き特徴量保存部１６０２は、制御信号２１１にしたがって、例えばベクトルデータを一定間隔で間引くなどの方法を用いて、動き特徴量のデータ量を削減する。

＜実施の形態５＞
本発明の実施形態５では、実施形態１〜４で説明した映像監視システム１００を構築する方法について、カメラ配置を決定する手順の観点から説明する。

図１７は、映像監視システム１００を構築する手順を説明するフローチャートである。図１７は、実施形態１〜４で説明した映像監視システム１００をある施設に導入する際の監視カメラの配置を決定する手順を説明している。監視カメラの配置を決定するに際し、実施形態１〜４で説明した映像監視システム１００の機能を活用する。以下、図１７の各ステップについて説明する。

（図１７：ステップＳ１７０１〜Ｓ１７０３）
映像監視システム１００を構築する管理者は、施設内に、監視カメラをできる限り多くの位置に設置する（Ｓ１７０１）。このとき、施設全体を監視カメラが網羅できるようにすることが望ましい。次に、設置した各監視カメラを用いて一定期間テスト用シーンを録画する（Ｓ１７０２）。次に、目標処理負荷２０６の初期値を設定する（Ｓ１７０３）。目標処理負荷２０６としては、画像抽出処理の処理頻度、サーバの消費電力などを指定することができる。

（図１７：ステップＳ１７０４）
映像監視システム１００は、設定した目標処理負荷２０６とテスト用シーンを用いて、実施形態１〜４で説明した処理（動き特徴量抽出、シミュレーションなど）を実施する。処理負荷算出部３１０は、テスト用シーンに関する各カメラ映像２０１について処理負荷の時間平均値を算出する。本ステップを最初に実施する時点においては、全ての監視カメラのテスト用シーンを用いるが、後述のステップで説明するように、本フローチャートが進行するにつれて監視カメラの台数は減っていくことになる。

（図１７：ステップＳ１７０５）
全ての監視カメラのテスト用シーンに対して、以下に説明するステップＳ１７０６〜Ｓ１７０８を実施する。各監視カメラには適当な番号ｉを付与しておき、ループが進む毎にｉの値をインクリメントする。

（図１７：ステップＳ１７０６）
ステップＳ１７０４で算出したカメラｉについての平均処理負荷が規定値以下であるか否かを判定する。この判定は映像監視システム１００内のいずれかの機能部が実施してもよいし、管理者が数値を目視確認することによって判定してもよい。ステップＳ１７０７とＳ１７０９における判定も同様である。平均処理負荷が規定値以下である場合はステップＳ１７０８へ進み、それ以外であればステップＳ１７０７へ進む。

（図１７：ステップＳ１７０７）
カメラｉが、全てのカメラ映像２０１のなかで、ステップＳ１７０４で算出した平均処理負荷が最も低いか否かを判定する。最も低い場合はステップＳ１７０８へ進み、それ以外であればステップＳ１７０５のループを進める。

（図１７：ステップＳ１７０８）
ステップＳ１７０６またはＳ１７０７において平均処理負荷が低いと判定されたカメラは、あまり用いられていないと考えられる。そこで当該カメラは施設内に配置する対象から除外する。本ステップにおいて除外したカメラは、以後のループにおいても除外したままにする。

（図１７：ステップＳ１７０９）
ステップＳ１７０８において除外されていないカメラ台数が規定数以下に達したか否かを判定する（Ｓ１７０９）。達していなければ、目標処理負荷２０６を現在値よりも下げた上で（Ｓ１７１０）、ステップＳ１７０４に戻って同様の処理を繰り返す。カメラ台数が規定数以下に達した場合は、残っているカメラを配置するものとして決定する。

＜実施の形態６＞
図１８は、本発明の実施形態６に係る映像監視装置２００の機能ブロック図である。本実施形態６においては、実施形態１〜４で説明した映像監視システム１００を駅で運用する場合を想定した構成例について説明する。その他の構成は実施形態１〜４と同様であるため、以下では差異点を中心に説明する。

映像監視装置２００には、センサ情報２０７として、改札通過情報１８０１や列車運行情報１８０２が入力される。改札通過情報１８０１は、ある一定時間における改札通過人数を示す情報である。列車運行情報１８０２は、列車が現在どの様な時刻表にしたがって運行しているかを示す情報である。映像監視システム１００はその他、改札情報変換部１８０３と列車運行情報変換部１８０４を備える。

改札情報変換部１８０３は、改札通過情報１８０１をシミュレーション部２０３がシミュレーション処理可能な形式に変換する。例えば、改札通過情報１８０１が、改札毎の入出場者の人数を示す情報であった場合、各改札の設置位置と入出場する向きをそれぞれ座標値によって管理しておき、入場者の人数情報に各改札の位置と入場する向きを付加し、出場者の人数情報に各改札の位置と出場する向きを付加する。

列車運行情報変換部１８０４は、列車運行情報１８０２を、シミュレーション部２０３がシミュレーション可能な形式に変換する。例えば、列車運行情報１８０２からホームに列車が到着する時刻を推定し、到着時刻における乗降者の平均人数などのデータから乗降者数を推定し、推定した人数データに電車が到着する位置や出入り口の位置情報を付加する。

本実施形態６においては、映像監視システム１００を駅に設置することを想定してセンサ情報２０７の具体例を説明したが、映像監視システム１００の運用形態などに応じて、その他の物理状態を検出するセンサを配置し、その検出結果をセンサ情報２０７として用いることもできる。

本発明は上記した実施形態の形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることもできる。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることもできる。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。

上記各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部や全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。

１００：映像監視システム、２００：映像監視装置、２０２：動き特徴量抽出部、２０３：シミュレーション部、２０４：シミュレーション結果提示部、２０５：制御信号生成部、２０８：形式変換部、５００：テストパターン生成表、１３００：設定パターン対応表。

Claims (13)

1. 複数のカメラが撮影した映像内の移動体の動きを解析する解析部、
   前記解析部による解析結果に基づいて、前記複数のカメラが撮影する領域における前記移動体の流れをシミュレートするシミュレーション部、
   前記シミュレーション部によるシミュレーション結果に基づいて前記解析部が前記解析を実施する際に用いる処理方式を切り替えるための制御信号を生成する制御信号生成部、
   各前記カメラが撮影した映像を前記解析部が解析する際にそれぞれ用いる処理方式の組み合わせパターンを記述したパターン表、
   を備え、
   前記組み合わせパターンは、前記解析部が前記解析を実施する際の処理負荷が最も高い前記処理方式を用いた場合よりも前記処理負荷を低減することができるように構成されており、
   前記制御信号生成部は、前記解析部が前記解析結果を取得する際の処理負荷と相関があるパラメータを前記シミュレーション結果から導出し、導出した前記パラメータに基づき前記シミュレーション結果に対応する前記組み合わせパターンを特定し、その特定した組み合わせパターンに対応する前記制御信号を生成し、
   前記解析部は、前記制御信号生成部が生成した前記制御信号にしたがって前記処理方式を切り替える
   ことを特徴とする映像監視システム。
2. 請求項１記載の映像監視システムであって、
   前記シミュレーション部は、前記解析部が前記組み合わせパターンにしたがって取得した前記解析結果に基づき前記シミュレートを実施して得た第１シミュレーション結果を出力するとともに、前記解析部の処理負荷が前記組み合わせパターンによって規定される処理負荷よりも高い第２処理方式を用いて前記解析部が取得した前記解析結果に基づき前記シミュレートを実施して得た第２シミュレーション結果を出力し、
   前記制御信号生成部は、複数の前記組み合わせパターンについて前記第１シミュレーション結果を取得し、前記第１シミュレーション結果と前記第２シミュレーション結果との間の整合度を前記パラメータとして算出し、前記整合度が最も高い前記第１シミュレーション結果に対応する前記組み合わせパターンを前記解析部が使用するよう指示する前記制御信号を生成する
   ことを特徴とする映像監視システム。
3. 請求項２記載の映像監視システムであって、
   前記映像監視システムは、前記制御信号生成部が生成した複数の前記制御信号のうちいずれを採用するかを決定する制御信号決定部を備え、
   前記制御信号生成部は、１以上の前記組み合わせパターンをそれぞれ用いて前記解析を実施するよう指示する前記制御信号を生成し、
   前記シミュレーション部は、前記制御信号生成部が生成した前記制御信号それぞれに対応する前記解析結果に基づき前記シミュレートを実施し、
   前記制御信号決定部は、前記制御信号生成部が生成した複数の前記制御信号のうち前記整合度が最も高いものを採用する
   ことを特徴とする映像監視システム。
4. 請求項２記載の映像監視システムであって、
   前記制御信号決定部は、
   前記解析部の処理負荷の目標値である目標処理負荷を取得し、
   前記処理負荷が前記目標処理負荷以下となる１以上の前記制御信号を特定し、前記特定した複数の前記制御信号のうち前記整合度が最も高いものを採用する
   ことを特徴とする映像監視システム。
5. 請求項１記載の映像監視システムであって、
   前記映像監視システムは、前記複数のカメラが撮影する領域の地図情報を記述した地図データを備え、
   前記制御信号生成部は、前記地図データ上の地点における前記移動体に関連する数値であって前記解析部が前記解析結果を取得する際の処理負荷を減少させる数値を、前記パラメータとして算出し、
   前記制御信号生成部は、前記パラメータと前記地図データに基づき、前記処理負荷が減少すると予測される前記地点を特定し、その地点における前記処理負荷を前記予測にしたがって減少させる
   ことを特徴とする映像監視システム。
6. 請求項５記載の映像監視システムであって、
   前記パターン表は、前記パラメータと前記組み合わせパターンとの間の対応関係パターンを複数記述しており、
   前記制御信号生成部は、
   前記解析部の処理負荷の目標値である目標処理負荷を取得し、
   前記パターン表が記述しているいずれかの前記対応関係パターンを用いて前記制御信号を生成しても前記処理負荷が前記目標処理負荷以下に到達しない場合は、他の前記対応関係パターンを重畳的に適用するよう指示する前記制御信号を生成する
   ことを特徴とする映像監視システム。
7. 請求項６記載の映像監視システムであって、
   前記制御信号生成部は、前記パラメータが前記パターン表内に記述されているいずれの前記対応関係パターンにも合致しない場合は、前記対応関係パターンによらず、所定の前記カメラについて前記処理負荷を低減するように指示する前記制御信号を生成する
   ことを特徴とする映像監視システム。
8. 請求項３記載の映像監視システムであって、
   前記制御信号生成部と前記制御信号決定部は、前記制御信号生成部が前記制御信号を生成し前記制御信号決定部がいずれの前記制御信号を採用するかを決定する動作を、間欠的に繰り返し実施する
   ことを特徴とする映像監視システム。
9. 請求項１記載の映像監視システムであって、
   前記制御信号生成部は、前記組み合わせパターンに対応して前記処理負荷を低減させる動作を前記カメラに実施させるよう指示する前記制御信号を生成し、
   前記カメラは、前記制御信号にしたがって、前記処理負荷を低減させる動作を実施する
   ことを特徴とする映像監視システム。
10. 請求項１記載の映像監視システムであって、
    前記映像監視システムは、前記解析部による解析結果を記憶装置に格納する保存部を備え、
    前記制御信号生成部は、前記組み合わせパターンに対応して前記解析結果のデータ量を削減させる動作を前記保存部に実施させるよう指示する前記制御信号を生成し、
    前記保存部は、前記制御信号にしたがって、前記解析結果のデータ量を削減する
    ことを特徴とする映像監視システム。
11. 請求項１記載の映像監視システムであって、
    前記映像監視システムは、前記カメラが撮影する領域またはその周辺領域の物理状態を検出するセンサを備え、
    前記シミュレーション部は、前記センサが検出した前記物理状態を用いて前記シミュレートを実施する
    ことを特徴とする映像監視システム。
12. 複数のカメラが撮影した映像内の移動体の動きを解析する際にそれぞれ用いる処理方式の組み合わせパターンを記述したパターン表を読み取るステップ、
    各前記カメラが撮影した映像内の移動体の動きを解析する解析ステップ、
    前記解析ステップにおける解析結果に基づいて、前記複数のカメラが撮影する領域における前記移動体の流れをシミュレートするシミュレーションステップ、
    前記シミュレーションステップにおけるシミュレーション結果に基づいて前記解析ステップにおいて前記解析を実施する際に用いる処理方式を切り替えるための制御信号を生成する制御信号生成ステップ、
    を有し、
    前記組み合わせパターンは、前記解析ステップにおいて前記解析を実施する際の処理負荷が最も高い前記処理方式を用いた場合よりも前記処理負荷を低減することができるように構成されており、
    前記制御信号生成ステップにおいては、前記解析ステップにおいて前記解析結果を取得する際の処理負荷と相関があるパラメータを前記シミュレーション結果から導出し、導出した前記パラメータに基づき前記シミュレーション結果に対応する前記組み合わせパターンを特定し、その特定した組み合わせパターンに対応する前記制御信号を生成し、
    前記解析ステップにおいては、前記制御信号生成ステップにおいて生成した前記制御信号にしたがって前記処理方式を切り替える
    ことを特徴とする映像監視方法。
13. 請求項１記載の映像監視システムを構築する方法であって、
    前記領域に複数のカメラを配置するステップ、
    前記カメラが撮影した映像内の移動体の動きを前記解析部が解析する解析ステップ、
    前記解析部による解析結果に基づいて、前記複数のカメラが撮影する領域における前記移動体の流れを前記シミュレーション部がシミュレートするシミュレーションステップ、
    前記解析部と前記シミュレーション部の処理負荷が規定値を下回る前記カメラ、または前記解析部と前記シミュレーション部の処理負荷が前記複数のカメラのなかで最も低いカメラを、前記領域から除去する除去ステップ、
    を有し、
    前記領域に配置されている前記カメラが目標台数以下になるまで、前記解析ステップ、前記シミュレーションステップ、および前記除去ステップを繰り返す
    ことを特徴とする映像監視システム構築方法。

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