JP2021164080A

JP2021164080A - カメラ配置評価装置、カメラ配置評価方法、及びカメラ配置評価プログラム

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Publication number: JP2021164080A
Application number: JP2020064989A
Authority: JP
Inventors: 昇平國松; Shohei Kunimatsu; 利彦櫻井; Toshihiko Sakurai; 一徳大西; Kazunori Onishi; 大典松尾; Daisuke Matsuo
Original assignee: Secom Co Ltd
Current assignee: Secom Co Ltd
Priority date: 2020-03-31
Filing date: 2020-03-31
Publication date: 2021-10-11
Anticipated expiration: 2040-03-31
Also published as: JP7303147B2

Abstract

【課題】移動遮蔽物の存在確率を考慮してカメラの配置条件を評価することにより、より現実に即した配置条件の評価できるようにする。【解決手段】監視空間内に視野を有するカメラの配置を評価するカメラ配置評価装置。カメラの位置、画角及び撮影方向を含むカメラ情報と、監視空間内を移動して視野を遮蔽し得る移動遮蔽物の存在確率の監視空間における分布を含む確率的遮蔽物情報とを記憶する。カメラ情報から視野を導出して当該視野内の評価地点と前記カメラの位置とを結ぶ線分上の存在確率から視野が移動遮蔽物に遮蔽されずに前記評価地点を撮影できる撮影確率を算出し、撮影確率に応じた評価値を算出する。【選択図】図２

Description

本発明は、カメラの配置を評価するカメラ配置評価装置、カメラ配置評価方法、及びコンピュータプログラムに関する。

監視空間に監視カメラを設置する際には、所望の監視目的を達成するための監視カメラの配置条件（設置位置・姿勢・画角等）を事前に計画（プランニング）し、計画した配置条件が監視目的をどの程度満たしているかを評価する。従来、監視カメラの撮影している空間（可視空間）を配置条件から求めて、可視空間の体積に基づいて、監視カメラの死角がより少なく、より広い空間を監視できる配置条件であるか否かを評価していた。例えば、下記特許文献１では、監視空間をボクセルで分割し、各ボクセルに対して可視か否かの判定を行い、可視となるボクセルの数に基づいて監視カメラの配置条件を評価している。すなわち、構造物や什器などの固定遮蔽物による遮蔽が少ない配置条件ほど高く評価している。

特開２０１８−１２８９６１号公報

しかしながら、現実には、監視空間内には通行人や車両などの移動遮蔽物も存在する。そのため従来の評価方法に基づいてカメラを設置しても、移動遮蔽物による遮蔽が頻繁に発生して実質的に監視し難い位置となる場合があった。一方、移動遮蔽物の存在しうる空間を従来と同様に柱や什器等の固定遮蔽物として扱った場合、死角なく監視空間を監視するためには多数のカメラを設置する必要性が生じる。設置可能なカメラ台数が限られている場合は、死角なくカメラを設置できない場合が生じうる。

そこで、本発明は、移動遮蔽物の存在確率を考慮してカメラの配置条件を評価することにより、より現実に即した配置条件の評価を行うことを目的とする。

本発明の１つの態様は、監視空間内に視野を有するカメラの配置を評価するカメラ配置評価装置であって、前記カメラの位置、画角及び撮影方向を含むカメラ情報と、前記監視空間内を移動して前記視野を遮蔽し得る移動遮蔽物の存在確率の前記監視空間における分布を含む確率的遮蔽物情報とを記憶している記憶部と、前記カメラ情報から前記視野を導出して当該視野内の評価地点と前記カメラの位置とを結ぶ線分上の前記存在確率から前記視野が前記移動遮蔽物に遮蔽されずに前記評価地点を撮影できる撮影確率を算出し、前記撮影確率に応じた評価値を算出する評価値算出部と、を備えるカメラ配置評価装置である。

ここで、前記記憶部は、前記確率的遮蔽物情報として、前記移動遮蔽物ごとに該移動遮蔽物の存在し得る空間形状を表す移動遮蔽物空間と該移動遮蔽物空間の存在確率とを記憶するとともに、前記移動遮蔽物の組み合せについて前記移動遮蔽物空間が同時に存在する確率である結合確率を記憶し、前記評価値算出部は、前記線分上に複数の前記移動遮蔽物空間が存在する場合、当該複数の移動遮蔽物空間の前記結合確率を用いて前記評価値を算出することが好適である。

また、前記記憶部は、所定の区分期間ごとの前記確率的遮蔽物情報を記憶し、前記評価値算出部は、任意の評価期間に対応する前記区分期間ごとに求めた前記撮影確率に基づいて当該評価期間における前記評価値を算出することが好適である。

また、前記監視空間を任意の視点から仮想的に撮影した仮想画像であって、前記評価地点に相当する領域に前記撮影確率に応じて予め定められた評価値画像を合成した前記仮想画像を生成する画像生成部を更に備えることが好適である。

また、前記評価値算出部は、前記視野内を複数に区分した区分空間ごとに前記評価地点を設定して前記撮影確率を算出し、前記複数の区分空間について算出した前記撮影確率を総合して前記評価値を算出することが好適である。

また、前記移動遮蔽物の形状と、当該移動遮蔽物の出現位置及び出現頻度と基づいて前記確率的遮蔽物情報を求める確率的遮蔽物情報算出部を更に備えることが好適である。

また、前記確率的遮蔽物情報算出部は、更に、前記移動遮蔽物の移動経路と移動速度とに基づいて前記確率的遮蔽物情報を求めることが好適である。

本発明の別の態様は、監視空間内に視野を有するカメラの配置を評価するカメラ配置評価方法であって、コンピュータに、前記カメラの位置、画角及び撮影方向を含むカメラ情報と、前記監視空間内を移動して前記視野を遮蔽し得る移動遮蔽物の存在確率の前記監視空間における分布を含む確率的遮蔽物情報とを記憶装置から読み出す情報読み出しステップと、前記カメラ情報から前記視野を導出して当該視野内の評価地点と前記カメラの位置とを結ぶ線分上の前記存在確率から前記視野が前記移動遮蔽物に遮蔽されずに前記評価地点を撮影できる撮影確率を算出し、前記撮影確率に応じた評価値を算出する評価値算出ステップと、を実行させることを特徴とするカメラ配置評価方法である。

本発明の別の態様は、コンピュータを、監視空間内に視野を有するカメラの配置を評価するカメラ配置評価装置として機能させる切替判定プログラムであって、前記コンピュータに、前記カメラの位置、画角及び撮影方向を含むカメラ情報と、前記監視空間内を移動して前記視野を遮蔽し得る移動遮蔽物の存在確率の前記監視空間における分布を含む確率的遮蔽物情報とを記憶装置から読み出す情報読み出しステップと、前記カメラ情報から前記視野を導出して当該視野内の評価地点と前記カメラの位置とを結ぶ線分上の前記存在確率から前記視野が前記移動遮蔽物に遮蔽されずに前記評価地点を撮影できる撮影確率を算出し、前記撮影確率に応じた評価値を算出する評価値算出ステップと、を実行させることを特徴とするカメラ配置評価プログラムである。

本発明によれば、移動遮蔽物の存在確率を考慮したことで、より現実に即した配置条件の評価を行うことができる。

本発明の実施形態におけるカメラ配置評価装置の構成ブロック図である。本発明の実施形態におけるカメラ配置評価装置の処理の説明図である。本発明の実施形態におけるカメラ配置評価装置の仮想画像の概略説明図である。本発明の実施形態におけるカメラ配置評価装置の処理を示すフローチャートである。本発明の他の実施形態における確率的遮蔽物情報の設定の説明図である。

以下、本発明の一実施形態として、屋内駐車場などの屋内空間内を監視空間とし、当該監視空間にカメラを設置したときに、当該監視カメラの配置条件が固定遮蔽物や移動遮蔽物により遮蔽され難い条件となっているかを定量的に評価するカメラ配置評価装置について、図面を参照して説明する。

（構成）
本実施形態のカメラ配置評価装置１は、例えばコンピュータにより構成され、図１に表すように、記憶部２と、制御部３とを備える。記憶部２は、半導体記憶装置、磁気記憶装置及び光学記憶装置のいずれかを備えてよい。記憶部２は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを含んでよい。

制御部３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等のプロセッサと、その周辺回路によって構成される。以下に説明する制御部３の機能は、例えば、記憶部２に格納されたコンピュータプログラムであるカメラ配置評価プログラム２０を、制御部３が備えるプロセッサが実行することによって実現される。

なお、入力装置４は、カメラ配置評価装置１の動作を制御するために、カメラプランニングの実施者や、監視従事者、管理者など（以下、「プランニング実施者等」という）が操作するマウスやキーボードなどである。入力装置４は、カメラ配置評価装置１に接続され、入力装置４から各種情報がカメラ配置評価装置１に入力される。カメラ配置評価装置１は、入力装置４により監視カメラの配置条件（カメラ情報）が設定された場合に、当該配置条件に従って監視カメラで監視空間を撮影した場合における、監視カメラの可視空間（視野）を導出し、視野内の各位置（評価地点）を撮影できる確率を表す撮影確率を算出する。そして、カメラ配置評価装置１は、算出した撮影確率を用いて、配置条件が固定遮蔽物や移動遮蔽物に隠蔽され難く、より広範囲に撮影できる条件となっていることを示す総合評価値を算出する。また、カメラ配置評価装置１は、監視空間を所定の視点から仮想的に撮影した仮想画像であって、評価地点に相当する画像領域を評価値に応じた色や濃度等に設定した仮想画像を生成する。出力装置５は、カメラ配置評価装置１が算出した総合評価値や仮想画像を出力するディスプレイ、プロジェクタ、プリンタなどである。

次に、カメラ配置評価装置１による配置条件の評価方法の概要を説明する。まず、監視空間の各位置において監視カメラによる撮影状態を評価するために、監視空間を区分空間に分割する。本実施形態では、区分空間として大きさが均一な立方体（ボクセル）に分割する。しかし、これに限らず、直方体や角錐（例えば、三角錐）などの区分空間に分割してもよいし、分割した各区分空間の形状や大きさが異なっていてもよい。
説明の簡単のため、３次元空間である監視空間を上方から見た平面図を図２に示す。図２（ａ）では、監視空間を符号４０、各立方体を符号４１、設置対象の監視カメラを符号４６、監視空間４０内に存在する固定遮蔽物である壁及び柱が占める空間形状（固定遮蔽物空間）を符号４４ａ及び符号４４ｂ、移動遮蔽物である車両Ａ及び車両Ｂの存在し得る空間形状（移動遮蔽物空間）を符号４５ａ及び４５ｂで示されている。

次に、監視カメラ４６を、評価対象である配置条件（カメラの光学中心位置、画角及び撮影方向）に基づいて配置した場合の、監視カメラの視野を表す撮影範囲（以下、「可視空間」という）を算出する。図２（ｂ）では、監視カメラ４６の可視空間を符号４７の破線及びハッチングにて示されている。

そして、算出した可視空間４６内に分布する各立方体４１の中心位置を評価地点とし、評価地点のそれぞれについて、移動遮蔽物空間４５ａ、４５ｂに遮蔽されずに各評価地点４２を撮影できる確率を示す撮影確率を算出する。この際、評価地点と監視カメラの位置（例えば光学中心位置）とを結ぶ線分上に存在する移動遮蔽物空間の存在確率に基づいて撮影確率を算出する。例えば、図２（ｃ）に表すように、監視カメラ４６の位置４６’と評価地点４２ａとを結ぶ線分上には、移動遮蔽物空間４５が存在しないため、当該評価地点４２ａの撮影確率は予め定めた最大値（＝１）とする。一方、監視カメラ４６の位置４６’と評価地点４２ｂとを結ぶ線分上には移動遮蔽物空間４５ａが存在し、監視カメラ４６の位置４６’と評価地点４２ｃとを結ぶ線分上には移動遮蔽物空間４５ａ、４５ｂが存在する。この場合、後述するように、移動遮蔽物空間４５ａ、４５ｂの存在確率や結合確率に基づいて撮影確率が求められ、評価地点４２ｂ及び評価地点４２ｃの撮影確率は評価地点４２ａと比べて小さい値となる。

最後に、可視空間４７内に分布する評価地点４２のそれぞれについて算出した撮影確率に基づいて、カメラの配置条件の良否を示す総合評価値を算出する。また、監視空間を所定の視点から仮想的に撮影した仮想画像であって、評価地点に相当する画像領域を撮影確率に応じた色や濃度等に設定した仮想画像を生成する。例えば、仮想画像における撮影確率が大きい評価地点の立方体４１に相当する画像領域ほど、濃い色にて表示されるようにする。以上により、プランニング実施者等は、カメラ配置評価装置１を用いることにより、監視カメラの配置条件の良否を評価できる。

以下、カメラ配置評価装置１の詳細を説明する。記憶部２には、上述のカメラ配置評価プログラム２０のほか、構造物情報２１と、カメラ情報２２と、確率的遮蔽物情報２３とが格納されている。

構造物情報２１は、監視空間４０に存在する現実世界の構造物（什器，樹木等の物体を含む）である固定遮蔽物４４の位置、形状、構造などを表す３次元の幾何形状データ（すなわち３次元モデル）である。構造物情報２１を生成するための幾何形状データは、３次元ＣＡＤやＢＩＭ（Building Information Modeling）で作成されたものでもよいし、３次元レーザースキャナー等により監視空間に存在する構造物の３次元形状を取り込んだデータでもよい。構造物情報２１を生成するための幾何形状データは、航空機からステレオ撮影やレーザ測距を行うことによって作成された高さ情報も含む立体形状をポリゴンデータによって表したデータであってもよい。

カメラ情報２２は、監視カメラの配置条件に係る情報である。ここで配置条件は、いわゆるカメラパラメータであり、監視カメラの３次元的な位置と、撮影方向を表すヨー角、ロール角及びピッチ角と、画角と、アスペクト比と、解像度と、焦点距離などの外部パラメータ及び内部パラメータを含む。監視カメラ４３の位置は典型的には光学中心位置である。監視カメラ４３の位置を近似的にレンズ中心位置としてもよい。或いは、カメラ情報２１に監視カメラ４３の設置位置や監視カメラ４３のカメラ構造を設定し、これらから光学中心位置又はレンズ中心位置を求めるようにしてもよい。

確率的遮蔽物情報２３は、監視空間内を移動して前記視野を遮蔽し得る移動遮蔽物の存在確率の監視空間における分布を含む情報である。具体的には、移動遮蔽物の存在し得る空間形状を表す移動遮蔽物空間４５と、当該移動遮蔽物空間４５の存在確率を表す情報である。本実施形態では、移動遮蔽物Ａ，Ｂの３次元形状と過去の出現位置に基づいて移動遮蔽物空間４５が設定される。また、存在確率は、移動遮蔽物Ａ，Ｂの過去の出現頻度（所定期間における出現回数や出現時間。例えば、過去３０日における出現日数や１日当たりの累積駐停車時間など）に基づいて設定される。なお、本実施形態では、移動遮蔽物Ａ，Ｂの過去の出現位置や過去の出現頻度に基づいて確率的遮蔽物情報２３を設定しているが、未来の想定値（例えば、物件のシミュレーションなどに基づく値）を設定してもよい。本実施形態では、確率的遮蔽物情報２３として、移動遮蔽物Ａ，Ｂが複数存在するため、移動遮蔽物空間４５ａ、４５ｂそれぞれの存在確率だけでなく、各移動遮蔽物空間４５ａ、４５ｂの間の結合確率も設定される。例えば、移動遮蔽物空間４５ａの存在確率Ｐ（Ａ）＝０．１、移動遮蔽物空間４５ｂの存在確率Ｐ（Ｂ）＝０．２であり、移動遮蔽物Ａ，Ｂは互いの存在に無関係に（統計的に独立に）出現するものとした場合の結合確率（結合不在確率）は、Ｐ（¬Ａ，¬Ｂ）＝Ｐ（¬Ａ）×Ｐ（¬Ｂ）＝０．９×０．８＝０．７２として求め、確率的遮蔽物情報２３に記憶される。なお、Ｐ（¬Ａ）は、Ｐ（Ａ）の余事象を表しており、移動遮蔽物Ａの不在確率を意味する。また、同じ駐車スペースに異なる車両Ａ、Ｂが駐車される場合など、移動遮蔽物Ａ，Ｂが同時に出現しない場合の結合確率（結合不在確率）は、Ｐ（¬Ａ，¬Ｂ）＝１−Ｐ（Ａ）−Ｐ（Ｂ）＝１−０．１−０．２＝０．７として求め、確率的遮蔽物情報２３に記憶される。なお、移動遮蔽物空間４５が三つ以上の場合、移動遮蔽物空間４５それぞれの間の結合確率を求め、それぞれの組み合わせ数だけの結合確率を確率的遮蔽物情報２３に記憶する。また、移動遮蔽物空間４５が一つだけの場合、確率的遮蔽物情報２３に結合確率を設定しなくてよい。確率的遮蔽物情報２３は、プランニング実施者等により予め設定されるものとする。なお、本実施形態では、複数の移動遮蔽物が存在している場合、移動遮蔽物ごとに移動遮蔽物空間４５とその存在確率を確率的遮蔽物情報２３として設定しているが、これに限らず、監視空間の部分空間ごとに各移動遮蔽物の少なくとも一方が存在する存在確率を設定した分布情報として設定してもよい。

制御部３は、記憶部２に記憶されたカメラ配置評価プログラム２０を読み出して実行し、可視空間算出部３１と、評価値算出部３２と、仮想カメラ画像生成部３３として機能する。

可視空間算出部３１は、記憶部２に記憶された構造物情報２１とカメラ情報２２を取得する。可視空間算出部３１は、構造物情報２１が表す固定遮蔽物の位置及び形状と、カメラ情報２２が表す監視カメラ４６の配置条件とに基づいて、監視カメラ４６の可視空間４７を算出する。可視空間４７は、例えば、監視空間内の各位置に対してレイトレーシングを行うことにより求めたり、カメラ情報２２に基づいて監視カメラ４６の視野を表す立体（視錐体）を求め、当該視錐体と構造物情報２１に示される構造物との幾何計算により求めることができる。

評価値算出部３２は、可視空間４７内の所定の評価地点４２について、当該評価地点４２を撮影できる確率に応じた撮影確率を算出する。本実施形態では、各評価地点４２における撮影確率の最大値を１とし、移動遮蔽物によって隠蔽される確率が大きいほど小さい値の撮影確率（≧０）を算出する。また、評価値算出部３２は、算出した可視空間４７内の各評価地点４２の撮影確率に基づいて、監視カメラ４６の配置条件の良否を示す総合評価値を算出する。

まず、評価値算出部３２は、各立方体４１の中心位置であって、可視空間４７内に含まれる中心位置を評価地点４２としてリストアップする。そして、リストアップした各評価地点に対して評価値算出処理を実行する。評価値算出処理では、処理対象の評価地点と監視カメラの位置とを結ぶ線分を求め、当該線分上にある移動遮蔽物空間４５を求める。例えば、図２（ｃ）において、監視カメラ４６の位置４６’と評価地点４２ａとを結ぶ線分（点線）上には、移動遮蔽物空間４５が存在しない。したがって、評価地点４２ａの撮影確率は最大値である１として算出する。また、監視カメラ４６の位置４６’と評価地点４２ｂとを結ぶ線分上には移動遮蔽物空間４５ａが存在する。この場合、評価値算出部３２は、確率的遮蔽物情報２３における移動遮蔽物空間４５ａの存在確率Ｐ（Ａ）を参照し、評価地点４２ｂの撮影確率をＰ（¬Ａ）＝１−Ｐ（Ａ）＝０．９として算出する。また、監視カメラ４６の位置４６’と評価地点４２ｃとを結ぶ線分上には移動遮蔽物空間４５ａ及び移動遮蔽物空間４５ｂが存在する。この場合、評価値算出部３２は、確率的遮蔽物情報２３における移動遮蔽物空間４５ａ及び移動遮蔽物空間４５ｂの結合確率（結合不在確率）Ｐ（¬Ａ，¬Ｂ）を参照し、評価地点４２ｃの撮影確率をＰ（¬Ａ，¬Ｂ）＝０．７２として算出する。

リストアップした全ての評価地点４２に対して評価値算出処理を実行することにより、各評価地点４２の撮影確率を算出し終えると、評価値算出部３２は、算出した各撮影確率に基づいてカメラの配置条件の良否を示す総合評価値を算出する。本実施形態では、各評価地点４２の撮影確率の総和を総合評価値として算出する。しかし、これに限らず、各評価地点４２の撮影確率の平均値を総合評価値として算出してもよい。または、重要監視対象物の位置が既知の場合は、当該重要監視対象物の位置に相当する評価地点４２の撮影確率が大きいほど、総合評価値を大きい値として算出してもよい。例えば、重要監視対象物の位置に相当する評価地点４２の撮影確率に大きい重み値を乗じた値を用いて上記総和により総合評価値を算出したり、重要監視対象物の位置に相当する評価地点４２の撮影確率のみを総和することにより総合評価値を算出する。また、重要監視対象物の位置に相当する評価地点４２の撮影確率を総合評価値として算出してもよい。

画像生成部３３は、監視空間４０の３次元モデルを表す構造物情報２２に基づいて監視空間４０を表す仮想画像を生成する。画像生成部３３は、仮想画像における評価地点に相当する画像領域、すなわち評価地点に対応する立方体に相当する画像領域を、評価値算出部３２が算出した各評価地点４２の撮影確率に基づいて色や濃淡等により識別可能に設定した仮想画像を生成する。画像生成部３３は、可視空間算出部３１による可視空間の算出結果に基づいて仮想画像上に可視空間４７を表示してもよい。また、画像生成部３３は、仮想画像における移動遮蔽物空間４５に相当する画像領域を識別可能に表示してもよい。

図３は、画像生成部３３により生成される監視空間４０を表す仮想画像１００の概略説明図である。同図の仮想画像１００は、構造物情報２１に示される監視空間４０を上方から真下に向かって仮想的に撮影したものである。同図では、撮影確率が０（不可視；撮影範囲外や固定遮蔽物の陰となる箇所）の評価地点に相当する画像領域を、最も濃いハッチング１０２にて表示している。また、撮影確率が１（完全に可視；移動遮蔽物に隠蔽されない箇所）の評価地点に相当する画像領域を、白色１０１にて表示している。また、撮影確率が０．９の評価地点に相当する画像領域を最も薄いハッチング１０３にて表示している。また、撮影確率が０．７２の評価地点に相当する画像領域をハッチング１０３よりも濃いハッチング１０４にて表示している。このように画像生成部３３は、評価地点に相当する画像領域に撮影確率に応じて予め定めた色彩、明度、ハッチングパターンを有する評価値画像を合成してよい。なお、説明の簡単のため、上記では監視空間４０を上方から真下に向かって仮想的に撮影した仮想画像１００を用いて説明したが、プランニング実施者等によって設定された仮想カメラの配置条件（光学中心位置、画角及び撮影方向）に基づいて、画像生成部３３仮想画像を出力してもよい。

以下、図４に示したフローチャートを参照しつつ、本実施形態のカメラ配置評価方法の動作の一例を説明する。まず、カメラの配置条件を評価するのに先だって、可視空間算出部３１は、記憶部２から構造物情報２１と確率的遮蔽物情報２３とを読み出す（ＳＴ１）。

次に、可視空間算出部３１は、読み出した構造物情報２１と確率的遮蔽物情報２３とを用いて、固定遮蔽物空間４４や移動遮蔽物空間４５が配置された３次元の幾何形状データからなる監視空間４０を構成し、当該監視空間４０を立方体４１により分割する（ＳＴ２）。次に、可視空間算出部３１は、カメラ情報２２を用いて可視空間４７を算出する（ＳＴ３）。

次に、評価値算出部３２は、ＳＴ３にて算出した可視空間４７に含まれる各評価地点の撮影確率を算出するための撮影確率算出処理を実行する（ＳＴ４）。次に、ＳＴ４にて算出した各評価地点の撮影確率を用いて総合評価値を算出する（ＳＴ５）。

次に、画像生成部３３は、ＳＴ４にて算出した撮影確率と構造物情報２１とに基づいて仮想画像１００を生成する（ＳＴ６）。最後に、制御部３は、ＳＴ５にて求めた総合評価値やＳＴ６にて生成した仮想画像１００を出力装置５に出力する。

このように、本実施形態のカメラ配置評価装置１では、移動遮蔽物の存在確率を考慮して所定の評価地点における撮影確率を求める。これにより、所定の配置条件で監視カメラを設置した場合に、当該監視カメラの視野が移動遮蔽物に遮蔽されずに当該評価地点を撮影できる確率に応じた度合いを把握できる。例えば、プランニング実施者等は、重要監視対象物が存在する位置に相当する評価地点の撮影確率を参照することにより、重要監視対象物にとって配置条件が移動遮蔽物に遮蔽されにくい条件となっているか否かを把握することができる。

また、本実施形態のカメラ配置評価装置１では、移動遮蔽物の存在確率を考慮して、カメラの配置条件を評価した総合評価値を求める。これにより、プランニング実施者等は、設定した監視カメラの配置条件が移動遮蔽物によって隠蔽され難い条件となっているか否かを評価でき、監視空間の現実に即した配置条件の評価を行うことができる。

また、本実施形態のカメラ配置評価装置１では、監視空間を任意の視点から仮想的に撮影した仮想画像であって、評価地点に相当する領域に撮影確率に応じて予め定められた評価値画像を合成した前記仮想画像を生成する。これにより、プランニング実施者等は、監視カメラを所定の配置条件により設置した場合における当該監視カメラの可視空間のうち、移動遮蔽物によって遮蔽されやすい空間を視覚的に把握することができる。

ところで、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内で、更に種々の異なる実施形態で実施されてもよいものである。また、実施形態に記載した効果は、これに限定されるものではない。

上記実施形態では、確率的遮蔽物情報２３は、プランニング実施者等により予め設定されている。しかし、これに限らず、移動遮蔽物の３次元形状に係る情報と過去の出現位置に係る情報と、出現頻度に係る情報とに基づいて確率的遮蔽物情報２３を求めて記憶部２に記憶する確率的遮蔽物情報算出部を備えてもよい。また、確率的遮蔽物情報算出部は、移動遮蔽物の過去の移動経路や移動速度に係る情報と、過去の出現頻度に係る情報とを用いて確率的遮蔽物情報２３を算出してもよい。例えば、図５（ａ）の移動遮蔽物Ｘの形状を直径０．５ｍの円柱とし、当該移動遮蔽物が符号２０１で示す移動経路で移動した場合、当該移動遮蔽物Ｘの移動遮蔽物空間４５は、当該円柱を移動経路２０１に沿って移動させたときに通過する空間形状を、移動方向に沿って０．５ｍごとに区切った複数の形状からなる（符号４５_x1〜４５_x5）。移動遮蔽物Ｘの移動速度が秒速１ｍと与えられた場合、移動遮蔽物Ｘが０．５ｍ移動するための所要時間は０．５秒である。移動遮蔽物Ｘが１分間に３回の頻度で出現する場合、各移動遮蔽物空間４５_x1〜４５_x5の存在確率は、３／６０「ｓ＾−１」×０．５［ｓ］＝０．０２５＝２．５％となる。したがって、移動遮蔽物空間４５_x1〜４５_x5の不在確率Ｐ（¬Ｘ１）、Ｐ（¬Ｘ２）、・・・Ｐ（¬Ｘ５）はそれぞれ０．９７５と設定する。また、移動遮蔽物空間４５_x1〜４５_x5の存在確率は統計的に独立であるため、それぞれの間の結合確率を以下のように求めることができる。
Ｐ（¬Ｘ１，¬Ｘ２）＝Ｐ（¬Ｘ１）×Ｐ（¬Ｘ２）＝０．９５０６２５
Ｐ（¬Ｘ１，¬Ｘ３）＝Ｐ（¬Ｘ１）×Ｐ（¬Ｘ３）＝０．９５０６２５
・・・
Ｐ（¬Ｘ１，¬Ｘ２，¬Ｘ３）＝Ｐ（¬Ｘ１）×Ｐ（¬Ｘ２）×Ｐ（¬Ｘ３）＝０．９２６８５９３７５
・・・
なお、本実施形態では、移動遮蔽物の３次元形状に係る情報と過去の出現位置に係る情報と、出現頻度に係る情報とに基づいて確率的遮蔽物情報２３を求めているが、未来の想定値（例えば、物件のシミュレーションなどに基づく値）を設定してもよい。

また、確率的遮蔽物情報２３は、所定の区分期間（例えば１時間）ごとに設定してもよい。この場合、評価値算出部３２は、当該確率的遮蔽物情報２３を用いて区分期間ごとに撮影確率を算出する。そして、評価値算出部３２は、所定の評価期間（例えば２４時間）に亘って算出した撮影確率に基づいて当該評価期間における地点評価値を算出する。例えば、評価期間内の区分期間ごとに算出した撮影確率の総和、平均値、又は最大値を求めることにより、当該評価期間における地点評価値を算出してもよい。また、評価値算出部３２は、算出した評価期間における各評価地点の地点評価値を用いて総合評価値を算出してもよい。これにより、確率的遮蔽物の存在確率の時間変動を考慮した評価を行うことができる。

上記実施形態では、監視空間の各位置において監視カメラによる撮影状態を評価するために、監視空間４０全体を立方体４１からなる区分空間に分割しているが（ＳＴ２）、これに限らず、可視空間算出部３１にて算出した可視空間４７のみを区分空間に分割してもよい。また、区分空間は立方体に限らず、直方体や角錐（例えば、三角錐）などであってもよい。

１・・・カメラ配置評価装置
２・・・記憶部
３・・・制御部
４・・・入力装置
５・・・出力装置
２１・・・構造物情報
２２・・・カメラ情報
２３・・・確率的遮蔽物情報
３１・・・可視空間算出部
３２・・・評価値算出部
３３・・・画像生成部
４０・・・監視空間
４１・・・立方体
４２・・・評価地点
４４・・・固定遮蔽物空間
４５・・・移動遮蔽物空間
４６・・・監視カメラ
４７・・・可視空間
１００・・・仮想画像

Claims

監視空間内に視野を有するカメラの配置を評価するカメラ配置評価装置であって、
前記カメラの位置、画角及び撮影方向を含むカメラ情報と、前記監視空間内を移動して前記視野を遮蔽し得る移動遮蔽物の存在確率の前記監視空間における分布を含む確率的遮蔽物情報とを記憶している記憶部と、
前記カメラ情報から前記視野を導出して当該視野内の評価地点と前記カメラの位置とを結ぶ線分上の前記存在確率から前記視野が前記移動遮蔽物に遮蔽されずに前記評価地点を撮影できる撮影確率を算出し、前記撮影確率に応じた評価値を算出する評価値算出部と、
を備えたことを特徴とするカメラ配置評価装置。
前記記憶部は、前記確率的遮蔽物情報として、前記移動遮蔽物ごとに該移動遮蔽物の存在し得る空間形状を表す移動遮蔽物空間と該移動遮蔽物空間の存在確率とを記憶するとともに、前記移動遮蔽物の組み合せについて前記移動遮蔽物空間が同時に存在する確率である結合確率を記憶し、
前記評価値算出部は、前記線分上に複数の前記移動遮蔽物空間が存在する場合、当該複数の移動遮蔽物空間の前記結合確率を用いて前記評価値を算出する請求項１記載のカメラ配置評価装置。
前記記憶部は、所定の区分期間ごとの前記確率的遮蔽物情報を記憶し、
前記評価値算出部は、任意の評価期間に対応する前記区分期間ごとに求めた前記撮影確率に基づいて当該評価期間における前記評価値を算出する請求項１又は請求項２記載のカメラ配置評価装置。
前記監視空間を任意の視点から仮想的に撮影した仮想画像であって、前記評価地点に相当する領域に前記撮影確率に応じて予め定められた評価値画像を合成した前記仮想画像を生成する画像生成部を更に備える請求項１〜請求項３の何れか一項記載のカメラ配置評価装置。
前記評価値算出部は、前記視野内を複数に区分した区分空間ごとに前記評価地点を設定して前記撮影確率を算出し、前記複数の区分空間について算出した前記撮影確率を総合して前記評価値を算出する請求項１〜請求項４の何れか一項記載のカメラ配置評価装置。
前記移動遮蔽物の形状と、当該移動遮蔽物の出現位置及び出現頻度と基づいて前記確率的遮蔽物情報を求める確率的遮蔽物情報算出部を更に備える請求項１〜請求項５の何れか一項記載のカメラ配置評価装置。
前記確率的遮蔽物情報算出部は、更に、前記移動遮蔽物の移動経路と移動速度とに基づいて前記確率的遮蔽物情報を求める請求項６記載のカメラ配置評価装置。
監視空間内に視野を有するカメラの配置を評価するカメラ配置評価方法であって、
コンピュータに、
前記カメラの位置、画角及び撮影方向を含むカメラ情報と、前記監視空間内を移動して前記視野を遮蔽し得る移動遮蔽物の存在確率の前記監視空間における分布を含む確率的遮蔽物情報とを記憶装置から読み出す情報読み出しステップと、
前記カメラ情報から前記視野を導出して当該視野内の評価地点と前記カメラの位置とを結ぶ線分上の前記存在確率から前記視野が前記移動遮蔽物に遮蔽されずに前記評価地点を撮影できる撮影確率を算出し、前記撮影確率に応じた評価値を算出する評価値算出ステップと、
を実行させることを特徴とするカメラ配置評価方法。
コンピュータを、監視空間内に視野を有するカメラの配置を評価するカメラ配置評価装置として機能させる切替判定プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記カメラの位置、画角及び撮影方向を含むカメラ情報と、前記監視空間内を移動して前記視野を遮蔽し得る移動遮蔽物の存在確率の前記監視空間における分布を含む確率的遮蔽物情報とを記憶装置から読み出す情報読み出しステップと、
前記カメラ情報から前記視野を導出して当該視野内の評価地点と前記カメラの位置とを結ぶ線分上の前記存在確率から前記視野が前記移動遮蔽物に遮蔽されずに前記評価地点を撮影できる撮影確率を算出し、前記撮影確率に応じた評価値を算出する評価値算出ステップと、
を実行させることを特徴とするカメラ配置評価プログラム。