JP4713950B2 - 監視装置 - Google Patents
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Description
画像センサ2は、CCDやMOS型(CIS等)の撮像手段と、撮像手段が撮像した画像を解析して侵入者を検知する検知手段とを備えている。検知手段は、撮像した画像を解析して、人の侵入可能性の確度を段階的に判定することが可能である。この実施例では、侵入可能性(確度)を3段階のレベルで判定し、確度の低い方から順に第1の異常信号(以下、「人検出」信号と称する)、第2の異常信号(以下、「侵入確定1」信号と称する)、第3の異常信号(以下、「侵入確定2」信号と称する)を監視装置1に出力している。「人検出」信号は、人の侵入と考えられ異常が発生した状態であるがその確度がまだ低い状態である。「侵入確定1」信号は、人の侵入の可能性が「人検出」信号より高いが、まだ確実性に少し懸念が残る程度の場合に出力される。「侵入確定2」信号は、極めて高い確度で人が侵入していると判断される最高レベルの異常信号である。この明細書の例では、「侵入確定2」信号を、発煙装置3を起動させる異常信号として指定している。画像データを解析することにより、人の侵入可能性を正確に判定する画像センサの具体例については、後ほどより詳細に説明する。
図2を用いて、監視装置1からの要求に対する各画像センサ2の動作手順を説明する。図2は、監視装置1との通信動作処理手順の一例を示すフローチャートである。画像センサ2は、監視装置1からの要求信号により、監視装置1へ要求に応じた情報を送信する。各画像センサ2は監視装置1の要求信号が自己宛の要求であるかどうかを確認して、自己宛の要求信号であると判断すると(S101;Yes)、受信した要求信号が蓄積画像データの要求信号であるかを判定する(S102)。蓄積画像データの要求信号であれば(S103;Yes)、画像センサ2は、蓄積されている蓄積画像データを監視装置1に送信する(S109)。そうでない場合(S102;No)は、工程S103に進む。工程S103では、受信した要求信号が現状態画像データの要求信号であるかを判定する。現状態画像データの要求信号である場合(S103;Yes)、画像センサ2は撮像手段により撮影した現状態画像データを、監視装置1に送信する(S104)。
図3に、本発明の一実施形態にかかる監視装置1の機能ブロック図を示す。監視装置1は、主制御部100、センサI/F(インタフェース)101、通信I/F102、画像センサI/F105、表示手段103、記憶手段104、操作部106を備えている。主制御部100は、CPUまたはMPU、及び記憶手段104に記憶されている制御プログラム及び制御データ等から構成されており、異常監視手段110及び起動制御手段120を備えている。
主制御部100の異常監視手段110及び起動制御手段120についてより詳細に説明する。主制御部100の異常監視手段110は、監視対象の異常を監視し、異常が発生した場合には発生した異常に対する対応処理を実行する。異常監視手段110は、通信制御部111と監視制御部112を備えている。通信制御部111は、監視制御部112の制御に基づいて、監視センタ装置31との通信回線20を通じたデータ通信を制御する。監視制御部112は、ポーリングにより各画像センサ2の状態を順次確認し、異常が発生した場合には異常の種類を判定して、判定に応じた対応処理をとるようにプログラムされている。
図4を用いて、画像センサ2から異常信号を受信したときの監視装置1の主制御部100の処理手順の一例を説明する。
次に、監視セットモードが設定されてから監視解除モードが設定されるまでの各装置間の通信処理手順、および画像送信フラグのON/OFFの制御のタイミングの一例を説明する。図5は、現状態画像データを送信する場合の各装置間の通信手順を示す図である。基本処理手順は図4に示すフローチャートに従うものとする。図4の処理手順によると、現状態画像データの送信は、「侵入確定1」信号、「侵入確定2」信号を受信した際に行われる。これ以外に、監視センタ装置31からの現状態画像データの送信要求があった場合にも、現状態画像データを送信するが、監視センタ装置31にて監視対象についての異常状態を保持していない状態では、現状態画像を要求することはできない。これは監視対象が異常状態でない状況下でむやみに監視員が画像を見ることができないようにして、利用者のプライバシーを守るためである。
次に、図6を用いて、蓄積画像データの送信処理動作時の自動起動について説明する。画像送信の処理手順は、基本的に現状態画像データと同様である。但し、蓄積画像データの送信処理は、「人検出」信号を受信したときに行われるということと、蓄積画像データの送信処理は、侵入発生前後の10フレームの画像送信により終了するという点が異なる。
次に、図7乃至図9を用いて、画像センサ2について説明する。図7は、本発明の一実施形態にかかる画像センサ2を示す機能ブロック図である。図8は、侵入判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図9は、人属性値と人以外の属性値との関係に基づく判定結果を示す図である。
(各属性値の算出方法の例示)
(1)差分領域の大きさ(T1)が、一定の範囲であると、人である可能性が高い
(2)差分領域における入力画像と背景画像の類似度が低いと、人の可能性が高い
(3)差分領域における背景画像と比較した入力画像のエッジの変化率が高いと、人の可能性が高い。
これらの特徴量は、人である可能性が高いほど1に近づき、低いほど0に近づくように正規化される。正規化後のこれらの特徴量をa1、a2、a3とし、それぞれの特徴量に対する重み付けをb1、b2、b3として、人属性値を次の式により求める。
・人属性値=a1×b1+a2×b2+a3×b3 但し、b1+b2+b3=1
(4)差分領域の面積が小さいと、小動物である可能性が高い
(5)差分領域の長軸の傾きと移動方向の一致度合いが高いと、小動物の可能性が高い
(6)差分領域における背景画像と比較した入力画像のエッジの変化率が高いと、小動物である可能性が高い
このような特徴量から小動物属性値を算出する方法は、人属性値を算出する方法と同様の方法を用いる。但し、これらの特徴量に対する重み付けその他の条件は、環境に応じて、実験等を通じて確定する。
(7)無照明画像での差分領域の平均輝度が高いと、光の可能性が高い
(8)差分領域の入力画像と背景画像の類似度が高いと、光の可能性が高い
(9)差分領域の背景画像と比較した入力画像のエッジの変化率が低いと、光の可能性が高い
このような特徴量から光属性値を算出する方法は、人属性値を算出する方法と同様の方法を用いる。但し、これらの特徴量に対する重み付けその他の条件は、環境に応じて、実験等を通じて確定する。
(10)無照明画像での差分領域の平均輝度値が低いと、影である可能性が高い
(11)差分領域での入力画像と背景画像の類似度が高いと、影である可能性が高い
(12)差分領域の背景画像と比較した入力画像のエッジの変化率が低いと、影の可能性が高い
このような特徴量から影属性値を算出する方法は、人属性値を算出する方法と同様の方法を用いる。但し、これらの特徴量に対する重み付けその他の条件は、環境に応じて、実験等を通じて確定する。
(「人の侵入」の判定方法の例示)
上述の方法により算出した各種属性値を用いて差分領域が「人の侵入」であるかどうか
の判定を行う。この判定は、「人の侵入」である場合を3段階のレベルに分けて判定する。人属性値を判定するための閾値X1、X2、X3と、他の属性値(例えば光、影、小動物属性値)を判定するための閾値Y1、Y2、Y3を用いて、「人の侵入」を判定する。これらの閾値は画像センサ2の侵入判定手段203に記憶されている。また、閾値相互はX1<X2<X3、Y1<Y2<Y3の関係を有する。
同図において、「A」は、侵入可能性がないと判定するいわゆる「正常」の場合を示している。すなわち、人属性値がX1より小さい、又は、その他の属性値がY3より大きい場合に、侵入判定手段203が「正常」と判定する。
同図において、「B]は、人以外の要因の可能性も十分に残っており、侵入可能性がないと断定できない場合であって、いわゆる「人検出」の場合を示している。すなわち、人属性値がX1とX2の間、且つその他の属性値がY3より大きい場合または、人属性値がX1より大きく、且つその他の属性値がY2とY3の間である場合に、侵入判定手段203が「人検出」と判定する。
同図において、「C」は、人以外の要因の可能性が若干残っており、人の侵入が確実であると断定できない場合であって、いわゆる「侵入確定1」の場合を示している。すなわち、人属性値がX2とX3の間、且つその他の属性値がY2より小さい場合または、人属性値がX3より大きく、且つその他の属性値がY1とY2の間である場合に侵入判定手段203が「侵入確定1」と判定する。
同図において、「D」は、確実に侵入者であると断定できる場合であって、いわゆる「侵入確定2」の場合を示している。すなわち、人属性値がX3より大きく、且つその他の属性値がY1より小さい場合に侵入判定手段203が「侵入確定2」と判定する。
(その他の実施例)
上述の実施形態では、撮像手段と検知手段とが一体に構成された画像センサ2を用いた例を説明したが、前述した通り、撮像手段と検知手段は別体のものであってもよい。例えば、通常の監視カメラと赤外線センサと発煙装置(威嚇装置)とを対応づけて設置するように構成することもできる。この場合は、赤外線センサを複数設置しておいて、赤外線センサが1つだけ侵入者を検知したとき、監視装置1の監視制御部112は、上述の「人検出」信号を受信したときと同様の判定と処理をし、2つの赤外線センサが侵入者を検知したときには、上述の「侵入確定1」信号を受信したときと同様の処理をし、さらに3つ以上の赤外線が侵入者を検知したときには、上述の「侵入確定2」信号を受信したときと同様の処理を行うようにする。この際、1つまたは2つの赤外線センサが侵入者を検知したときには、「人検出」信号または「侵入確定1」信号を受信したときと同様に、発煙装置3を自動起動しないように構成する。
もっとも、1つの赤外線センサだけが侵入者を検知したときには監視装置1は発煙装置3を自動起動しないが、2つ以上の赤外線センサが侵入者を検知したときには、上述の「侵入確定2」の処理と同様に、原則として発煙装置3を自動起動し、所定の場合には自動起動を禁止するように構成することもできる。また、上述の実施形態では、蓄積画像データ、現状態画像データの種別に関係なく、画像送信フラグをONとしていたが、現状態画像データの場合のみ画像送信フラグをONにする構成としてもよい。
(1)いずれか1つの画像センサ2により侵入者を検知した場合には代表の画像送信フラグをONにして、すべての画像センサ2に対応する発煙装置3の起動を禁止するように構成すること、
(2)画像センサ2ごとに画像送信フラグを持つ構成とし、いずれか1つの画像センサ1が侵入以上を検知したときには、当該画像センサ2に対応する発煙装置3のみに対して自動起動を禁止する構成すること、
のいずれの構成も可能である。
3(3a〜3d) 発煙装置 4 侵入センサ
5 火災センサ 6 非常ボタン
7 モード設定器 10 警備システム
20 通信回線 30 画像監視センタ
31 監視センタ装置 100 主制御部
101 センサI/F 102 通信I/F
103 表示手段 104 記憶手段
105 画像センサI/F 106 操作部
110 異常監視手段 111 通信制御部
112 監視制御部 120 起動制御手段
121 起動判定部 122 起動部
200 画像データ出力手段 201 画像データ蓄積手段
202 制御手段 203 侵入判定手段
204 画像解析部 205 撮像部
206 照明部 207 撮像制御手段
208 接続I/F 210 画像属性算出手段
212 差分抽出手段 213 トラッキング手段
214 背景画像記憶手段 221 人属性算出手段
222 小動物属性算出手段 223 光属性算出手段
224 影属性算出手段
Claims (5)
- 監視領域を撮像し画像データを送信する撮像手段と、前記監視領域への侵入者を検知し異常信号を送信する検知手段と、侵入者を威嚇する威嚇手段とが接続され、さらに、前記威嚇手段を起動するための遠隔起動信号を送信する監視センタ装置と通信回線を介して接続される監視装置であって、
前記検知手段から前記異常信号を受信したときに、該異常信号の種類が前記威嚇手段を起動する特定の異常信号か否かを判定して前記撮像手段から受信した前記画像データを前記監視センタ装置に送信開始する制御を行う監視制御部と、
前記監視制御部にて前記画像データを送信した場合に当該画像データを送信したことを記憶手段に記憶する異常監視手段と、
前記監視センタから前記遠隔起動信号を受信したとき、および、前記監視制御部にて前記特定の異常信号と判定されかつ前記画像データを送信したことが前記記憶手段に記憶されていないと判定したとき、のいずれかのときに前記威嚇手段を起動する起動制御手段と、を具備し、
前記異常監視手段は、前記監視制御部にて前記特定の異常信号であると判定されたときに前記画像データを送信する場合には、当該画像データを送信したことの記憶を前記起動制御手段において前記画像データを送信したことが記憶されていないかの判定後に行う監視装置。 - 前記異常監視手段は、前記画像データの送信を停止すると、前記送信したことの記憶を消去する請求項1に記載の監視装置。
- 前記異常監視手段は、前記異常信号に基づく異常状態が復旧されると、前記送信したことの記憶を消去する請求項1に記載の監視装置。
- 前記検知手段は、前記撮像手段により撮像した画像を解析することにより判定して前記異常信号を出力する画像センサである請求項1ないし請求項3のいずれか一項に記載の監視装置。
- 前記画像データは、現状態画像データである請求項1ないし請求項4のいずれか一項に記載の監視装置。
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