JP6155032B2 - 撮影システム - Google Patents
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Description
例えば、特許文献1には、火災を検出するセンサや侵入者を検出するセンサからの信号に基づいて、地上走行型の移動ロボットが異常発生の場所に移動して異常状況を撮影する監視システムが開示されている。このような監視システムは、駐車場が設けられているような工場やショッピングモールなど広範囲な監視領域を監視することがある。特許文献1のシステムでは、移動ロボットは、センサが異常を検知した場所まで走行して、その異常発生場所の撮影や監視センタへの通報などを実行している。
センタ装置6は、警備装置2とIP網にて接続され、警備装置2から飛行ロボット3の撮影した画像や建物内カメラ7が撮影した画像、建物内センサ5の検知信号などを受信し、モニタに表示する。なお、監視員は、このモニタを視て監視領域Eの状況を把握し、適切な対応を実行する。また、ネットワークをIP網として説明しているが、一般公衆回線網、携帯電話網など画像の送受信に支障がなければこれに限るものではない。
また図示はしていないが、建物内が暗く、建物内カメラ7の撮影に支障がある場合に対応するため、照明装置を備えるのも好適である。
飛行ロボット3は、警備装置2との無線通信を行うためのアンテナ31、上昇/下降/方向転換/前進などの飛行するための4つのロータ32、ロータ32に駆動力を提供するモータ等からなるロータ駆動部33、鉛直下方にレーザーを投受光して飛行ロボット3の現在高度を計測する高度センサ34、水平方向かつ周囲にレーザーを投受光して飛行ロボット3の周辺状況を計測する測距センサ35、飛行ロボット3の前方をカラー画像にて撮影するカメラ36、周囲が暗いときに点灯しカメラ36での撮影を補助するLED照明である照明37、飛行ロボット3の全体を制御するロボ制御部38、飛行ロボット3の各部に電気を供給するリチウムポリマー電池である電源39から構成されている。
なお、3次元顔形状データ245の表現方法としては、ワイヤーフレームモデルに限らず、サーフェイスモデル等、人物の3次元構造をモデル化できる方法であれば他の方法を用いてもよい。
また、レーザセンサ解析モジュール231の解析結果は、後述する異常判定モジュール232や飛行ロボット制御モジュール233に出力される。
そして、警備解除モードでは、建物内センサ5やレーザセンサ4からの検知信号を受信しても、特段の処理は行わない。他方、警備セットモードでは、建物内センサ5やレーザセンサ4からの検知信号を受信すると異常発生と判定し、監視センタ通信部26からセンタ装置6に異常通報する。異常通報とともに、建物内センサ5からの検知信号を受信した場合には、飛行ロボット制御モジュール233に対して飛行ロボット3の起動制御を実行する。そして、飛行ロボット通信部25から受信した飛行ロボット3が撮影した画像を監視センタ通信部26からセンタ装置6に送信する処理を異常状態の解除がされるまで継続する。なお、異常状態の解除方法は種々存在するが、本発明との関連性が低いので説明は省略する。
なお、ここで人物の位置から3m以上離れ、かつ地上3m程度の高度との目標位置は、後述するように、飛行ロボット3が人物の顔を撮影する際の俯角を30度以下としつつ、賊から飛行ロボット3が届かないようにするための位置である。飛行ロボット3が搭載するカメラの焦点距離によっては、更に遠い位置から人物の顔を撮影できるが、顔に加えて、服装情報や身長情報も取得するため全身が撮影できるように、焦点距離を考慮した目標位置を設定する。
また、目標位置設定手段イが、目標位置を設定するのは、レーザセンサ4により建屋Bから人物が出てきたと判定された後が好ましい。これは、建物内センサ5が侵入者を検出した直後は、その侵入者がまだ建屋B内部にいる段階と考えられ、その時偶然監視空間Eに居合わせた賊ではない人物を侵入者と間違えないようにするためである。
まず建物内画像を対象とした処理について、図6に示す模式図を参照して述べる。
建物内センサ5が、侵入者の存在を検知すると、建物内カメラ7は、建物内センサ5の検知範囲を撮影し、建物内画像を取得する。図6(a)に取得された建物内画像600の例を示す。建物内画像600には、窓601を破壊して建屋Bの内部に侵入してきた侵入者602が捉えられている様子が模式的に示されている。
顔領域については、図6(b)に示すように、人物領域603に含まれる画像について、人の頭部らしい楕円形状の検出アルゴリズムを用いることで顔領域604を抽出できる。あるいは人物領域603を抽出するのと同様に顔領域抽出のための学習識別器を構築しておいて適用しても良い。
胴体領域については、人物領域603から顔領域604を除いた残りとすることで胴体領域605を抽出できる。
図6(c)は、顔領域604に含まれる画像を切り出した顔画像606であり、図6(d)は、胴体領域605に含まれる画像を切り出した胴体画像607である。
さらに画像処理モジュール234は、上半身と下半身のそれぞれに対応する領域に含まれる画素の値を参照して、2次元画像に対する周波数解析を行い、服装に関してテクスチャ情報を抽出する。例えば、人物の身長方向に直線成分が多く含まれると判断されると「縦縞の服」、何れの方向にも直線成分が含まれないと判断されると「無地の服」とする。
周波数解析手法については、フーリエ変換やガボールウェーブレット変換など周知のものを適宜採用できる。
侵入者602の上半身と下半身の服装情報、身長情報は、記憶部24に一時記憶する。
図7(a)には、3次元顔形状データ245が模式的に示されている。3次元顔形状データ245には、図6(c)に示した顔画像606と同様に、顔の特徴的な部分である、両目の目尻、目頭、鼻尖点、左右口角点、口点の8箇所にそれぞれ特徴点2451が設定されている。
そして画像処理モジュール234は、顔画像606と3次元顔形状データ245の特徴点を基準に、3次元顔形状データ245を回転拡大収縮させて位置合わせ処理を行い、最も良く位置合わせがされたと判断されると、3次元顔形状データ245に顔画像606を貼り付ける合成処理を行い、3次元顔モデルを得る。特徴点を基準とした2次元の顔画像と3次元の顔形状データとの位置合わせの方法は公知の方法を適宜採用すればよい。
図7(b)に参照顔画像700が模式的に示されている。同図に示すように、参照顔画像700は、顔画像606と3次元顔形状データ245とを合成した3次元顔モデルを様々な向きに向けたものであり、同図に向かって左右に正面から10度、20度回転させたものと、更にそれぞれを、顔を頷かせるよう下方向に15度、30度回転させたものである。
例えば同図において“A7”と示されている参照顔画像は、3次元顔モデルを向かって左に10度、下方向に15度回転させて2次元化したものである。
なお身長情報の計算にあたっては、カメラ36の撮影パラメータとしての焦点距離と水平方向からの俯角に関する情報が必要になるが、飛行ロボット3は常に水平の状態にて撮影するものとすれば設計パラメータとして既知とできる。また、地面からの高さは飛行ロボ3が備える高度センサ34の出力を参照すればよい。撮影対象となる人物との距離は測距センサ35の出力を参照するか、レーザセンサ4の出力を参照して位置関係を把握すればよい。
画像処理モジュール234は、顔画像の照合として、建物内画像から抽出した顔画像を用いて生成され、記憶部24に一時記憶されている参照顔画像700のそれぞれと、飛行ロボット3が撮影した屋外画像から抽出した顔画像との照合を行う。
すなわち参照顔画像700上の各特徴点を中心とした小領域に含まれる画素から、エッジ情報や色情報などの特徴量を抽出して、飛行ロボット3が撮影した顔画像上の対応する特徴点について同じく特徴量を算出する。特徴点毎の特徴量の差の総和が閾値以下の場合に、顔画像による照合では、2枚の顔画像に写った人物は同一人物であるとする。
なお参照顔画像700は図7(b)に示すように複数枚あるが、いずれかの参照顔画像にて上記総和が閾値以下の場合、顔画像による照合では同一人物と判定する。顔画像の照合の方法は各種方法が周知であるので、何れの方法を用いてもよい。
侵入者が窓ガラスを破壊するなどして建屋Bに侵入すると、窓ガラスの破壊や、人の侵入行為をセンサが検出して警備装置2に通知する。図1(a)では、建物内センサ5fが、侵入者が窓ガラスを破壊したことを検知し、受動型赤外線人体検知センサなどから構成される建物内センサ5dが侵入者を検知しており、建物内センサ5dの検知範囲と概略同じまたはその検知範囲を含む範囲を撮影可能に設定された建物内カメラ7aが侵入者を撮影した様子を示している。
また飛行ロボット3は、建物内センサ5fや建物内センサ5dが反応したことに呼応して、侵入者を撮影する準備のため、飛行を開始している。
本発明にかかる撮影システムを適用した監視システム1は、図1(b)の候補侵入者が、図1(a)の侵入者と一致するか否かを判定する。
まず監視領域Eおよび建屋Bが警備セット状態にて、侵入者が窓ガラスを破壊し建屋Bに侵入すると窓ガラスに設置された建物内センサ5が反応し、異常状態であるとして、警備装置2にその旨を示す信号を送信する。そして、それに応じて建物内センサ5が設置されている部屋に設置された建物内カメラ7が侵入者を含む建物内画像を取得し、警備装置2に送信する(S91)。
画像処理モジュール234は、ステップS92で抽出した人物領域と、建物内カメラ7の撮影パラメータなどを用いて侵入者の身長を計算する(S93)。
画像処理モジュール234は、ステップS93で抽出した人物領域から顔領域と胴体領域を抽出する(S94、図6(b)参照)。
画像処理モジュール234は、ステップS93で抽出した顔領域に含まれる顔画像と、記憶部24に記憶された3次元顔形状データ245をと合成して、3次元顔モデルを生成する(S95)。
画像処理モジュール234は、ステップS95にて生成した3次元顔モデルを様々な方向に調整して2次元平面に投影した参照顔画像700を生成し(S96、図7(b)参照)、記憶部24に一時記憶する(S98)。
まず、建物内センサ5により侵入者が検知されると、目標位置設定手段イは、レーザセンサ解析モジュール231が解析した、建屋Bの外に存在する人物を侵入者の可能性のある候補侵入者とし、その候補侵入者の現在位置を特定する(S101)。
そして、その候補侵入者の現在位置から3m以上離れ、かつ地上3m程度の高度を目標位置とする(S102)。
なお、飛行ロボット3は、起動信号を受信するまでは、所定の待機位置に所在しているので、その位置が現在位置となっている。その他のときは、飛行位置算出手段ニが、飛行ロボット3のスキャン手段383が取得したスキャンデータを受信し、このスキャンデータが監視空間マップ241に合致する場所を算出することにより、飛行ロボット3の現在位置を算出する。なお、本実施の形態では、スキャンデータに基づいて現在位置を算出しているが、これに限らず飛行ロボット3にGPS信号の受信機能を設けて、GPS信号に基づいて現在位置を算出してもよい。
なお、監視領域Eに、候補侵入者が複数人存在する場合には、それぞれの候補侵入者についてステップS101から処理を繰り返す。
まず、飛行ロボット3に搭載されたカメラ36が候補侵入者を含む屋外画像を取得し、警備装置2に送信する(S111)。
画像処理モジュール234は、ステップS111で抽出した人物領域と、飛行ロボット3に搭載されたカメラ36の撮影パラメータや、現在の飛行ロボット3の位置などを用いて候補侵入者の身長を計算し、記憶部24に一時記憶されている、建物内画像に写っている侵入者の身長と照合する(S113)。その身長の差が所定の閾値(例えば5センチ)以内の場合には、身長情報による照合では同一人物と判定する。
画像処理モジュール234は、ステップS112で抽出した人物領域から顔領域と胴体領域を抽出する(S114)。これは図9におけるステップS94と同様である。
画像処理モジュール234は、ステップS114にて抽出した胴体領域に含まれる胴体画像から服装情報を抽出し、記憶部24に一時記憶されている服装情報と照合する(S116)。服装情報が一致する場合には、服装情報による照合では同一人物と判定する。
すなわち、目標位置設定手段イは、レーザセンサ解析モジュール231が出力した候補侵入者の移動後の位置と監視空間マップ241とを参照して、候補侵入者の移動後の位置を基準とした目標位置を再設定する。そして飛行ロボット制御モジュール233は、ステップS103とS104における処理と同様の処理により、飛行ロボット3を再設定された目標位置に移動させることで、候補侵入者を追跡する。再設定された目標位置に飛行ロボット3が移動したことが確認されたら、ステップS106と図11に示した処理と同様の処理で候補侵入者の撮影と照合を行う。候補侵入者が移動し続けている場合には、適当な時間間隔や距離間隔ごとに候補侵入者の撮影と照合を行うこととしてもよい。
また、画像処理モジュール234における照合処理により、候補侵入者のいずれかが建屋Bに侵入した侵入者であるとの確認が取れた場合には、その候補侵入者に絞って上述の追跡処理を行うことで、その候補侵入者が監視領域Eの外に出たときの様子から逃走経路が判明し、その後の捜査情報に役立てることができる。
この場合、建物内カメラ7が建物内画像を取得するよりも先に飛行ロボット3が屋外画像を取得して、候補侵入者の人物特徴を取得しておき、監視領域Eにおける位置をレーザセンサ4にて把握し続ける。そして、侵入者が建屋Bから出てきた後、監視領域Eに存在する候補侵入者のうち、建屋Bに侵入した人物を直ちに判断できるので、素早く追跡が可能となる。
そこで画像処理モジュールは、建物内カメラが撮影した複数の建物内画像からそれぞれ顔画像を抽出して、次々と3次元顔形状データに合成していくのが好適である。その際、合成に用いる顔画像の数に上限を設ける場合、顔画像の大きさの大きいものを優先的に選択する、顔の正面に向いているものを優先的に選択する、逆に顔の向きが均等に異なるよう選択するなどの条件を課すことが好適である。
さらには合成の際、顔画像どうしの明るさに差が大きい場合、合成の境界において、本来、顔にはない特徴が表れ、照合に悪影響を与えることも考えられるので、明るさの差が少ない顔画像の組合せを考えたり、合成の境界付近で輝度の変化がなだらかになるよう補正処理をするのが好適である。
2・・・警備装置(制御部)
3・・・飛行ロボット
4・・・レーザセンサ(物体センサ)
5・・・建物内センサ
Claims (3)
- 建物内への侵入者を検出する建物内センサと、
前記建物内を撮影する建物内カメラと、
前記建物の外部を飛行しつつ撮影する飛行ロボットと、
前記建物内カメラまたは前記飛行ロボットが撮影した画像を処理する画像処理部と、前記飛行ロボットの飛行を制御する飛行ロボット制御部を有する制御装置を備え、
前記画像処理部は、前記建物内センサが侵入者を検出した後、前記建物内カメラが撮影した建物内画像から抽出した人物領域と前記飛行ロボットが撮影した屋外画像から抽出した人物領域が同一人物のものか否かを照合し、照合結果を飛行ロボット制御部に出力し、
前記飛行ロボット制御部は、前記画像処理部が同一人物と判定すると、前記屋外画像から抽出した人物領域に対応した人物を追跡するように前記飛行ロボットを制御することを特徴とした撮影システム。
- 前記建物の外部領域に存在する物***置を出力する物体センサを設置し、
前記制御装置は、前記物体センサの出力に基づき人物位置を算出する物***置算出部を更に有し、
前記飛行ロボット制御部は、前記物***置算出部にて算出された人物を撮影するように前記飛行ロボットを制御する請求項1に記載の撮影システム。
- 前記画像処理部は、前記人物領域から顔画像、服装情報、身長情報のうちの少なくとも
1つを人物特徴として抽出して照合する請求項1または請求項2に記載の撮影システム。
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