JP6325643B2 - モニタリングシステムにおける信頼性を高めるための方法 - Google Patents

Description

本発明は、キャプチャされた動画ビデオの解析に関し、特に、動画ビデオにおいて所定のラインを横断する物体を検出するための方法に関する。

監視における１つの一般的な作業は、誰か又は何かが、所定の境界又はライン、例えば、フェンスを横断しているか否かを判定することである。このタイプの監視は、手動で実行されるならば退屈な作業であり、したがって、様々な自動システムが何年にもわたって提案されてきた。実際の物理的なワイヤーから光線まで、種々のタイプのトリップワイヤー（ｔｒｉｐｗｉｒｅ）が使用されてきた。最近の何年かは、トリップワイヤーが論理領域（ｌｏｇｉｃ ｒｅａｌｍ）にまで入ってきた。この具現化において、トリップワイヤーは、カメラによってキャプチャされた動画ビデオを解析するソフトウェア内に実装される。そのような論理トリップワイヤーは、概して、キャプチャされた光景内に１以上のラインを画定し、その後、ビデオ内で移動している物体を特定するために動画ビデオが解析され、特定された物体が画定されたラインを破るならば、イベントが生成される。イベントは、警報、オペレータのインターフェース上の表示、ログへの入力（ｅｎｔｒｙ）などをもたらし得る。

システムに有用な警報を生成させ、誤検出の生成を避けるために、システムは、概して、光景内の論理ラインを横断する物体が、興味の対象である場合のみに、イベントを生成するように構成される。ある用途では、興味のタイプの物体が人間であり、他の用途では、それが象であり、更に他の用途では、それが犬である。興味のタイプの物体は、工程中の製品、例えば、コンベヤベルトから飛び出すべきではない、コンベヤベルト上で搬送されている物体でさえあり得る。誤検出をもたらし得る単純なトリップワイヤーの実施態様における１つの問題は、検出された物体が、鼠であるか、人間であるか、又はトラックであるかとは無関係に、検出された物体がラインを横断するや否や、イベントが生成されるということである。この問題は、検出された物体が、特定のサイズであるか、又は特定のサイズの範囲内にあるときにのみ、システムにイベントを生成させることによって、ある既知の実施態様において解決された。

郵便番号９５１３４‐１７０６、米国カリフォルニア州サンノゼのウエストタスマンドライブ１７０のＣｉｓｃｏ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｉｎｃ．からの“Ｃｉｓｃｏ Ｖｉｄｅｏ Ｕｓｅｒ Ｇｕｉｄｅ”、２０１１年、Ｔｅｘｔ Ｐａｒｔ Ｎｕｍｂｅｒ ＯＬ‐２４４２８‐０１において、一般的なビデオ解析プロセスから、特定のサイズよりも小さい物体を除去するための最小サイズフィルタ及び特定のサイズよりも大きい物体を除去するための最大サイズフィルタを実装するシステムが提供されている。最大フィルタは、光景のスナップショット内に設定される。２つのボックスであって、一方が前景のためのものであり、他方が後景のためのものである、２つのボックスが、光景のスナップショット内に提示される。その後、ユーザは、それぞれ、前景及び後景内の物体の最大サイズを示すために、ボックスの各々のサイズを変更する。その後、同じ手順が最小サイズフィルタのために実行され、すなわち、ボックスが提示され、ボックスのサイズが調整される。その文書は、それぞれ、最大サイズのフィルタ及び最小サイズのフィルタが使用され得る、２つの実施例を更に説明する。例えば、木又は木の枝からの影が、人間として誤って分類され得る。木に対して風が吹き、その影がビデオのトリップワイヤーを横断するならば、これは誤った警報をもたらし得る。そのような場合では、ビデオのトリップワイヤーを横断する過剰に大きな物体を無視するのに十分な情報をシステムに提供するように、最大物体フィルタが規定され得る。別の一実施例では、栗鼠などの小さい動物が、ビデオのトリップワイヤーを横断したときに、誤って分類され、誤った警報をトリガ（ｔｒｉｇｇｅｒ）し得る。その時、この状況は、ビデオのトリップワイヤーを横断する小さい物体をシステムに無視させる、最小物体サイズフィルタを使用して解決され得る。

したがって、上述の実施態様は、検出されるべき物体のサイズから区別可能なサイズを有する物体からもたらされる誤検出の問題を解決する。しかし、フィルタを設定する作業は、極めて面倒であり、フィルタのために設定を調整することは容易ではない。

本発明の１つの目的は、動画ビデオカメラの手段によってキャプチャされた光景内の所定のラインを横断する物体の改良された検出を提供することである。更なる１つの目的は、検出されるべき物体のサイズから区別可能なサイズを有する物体からもたらされる誤検出の数を低減させることである。

第１の態様によれば、動画ビデオカメラの手段によってキャプチャされた光景内の所定の第１のラインにおける物体横断イベントを検出するための方法によって、完全に又は少なくとも部分的に、これらの及び他の目的が達成される。該方法は、動画ビデオカメラによってキャプチャされた光景の画像から、物体画像が所定の第１のラインを横断しているか否かを判定すること、所定の第１のラインを横断している物体画像のサイズに関するサイズ値を計算すること、ライン距離値を、物体の所定の第１のラインとの接触点と、所定の第２のライン上の近傍点との間の距離から計算された値に設定すること、及び計算されたサイズ値とライン距離との間の関係が所定の範囲内にあるならば、物体横断イベント信号を生成することを含む。物体画像のサイズを物体画像の位置における光景内の基準に関係付けることの利点は、キャプチャされた光景内の物体画像のサイズと、対応する現実の世界の物体の実際のサイズとの間の関係を判定することができることである。したがって、検出ラインに沿って、物体画像のサイズが計算されることとは無関係に、現実の世界の物体のサイズが、特定のサイズの範囲内あるか否かを判定することができ、それによって、興味がないサイズの物体からの誤検出を生成するリスクを低減させることを可能にする。キャプチャされた画像の深さに対応する基準を提供することができるので、これは可能であり、すなわち、基準は、カメラからのより遠い距離においてより小さく、それは、カメラからの異なる距離において配置された物体の挙動に対応する。更に、２つのラインを導入し、ラインを横断している物体の位置における２つのラインの間の距離を基準とすることによって、ラインを横断することに対する規則を設定するプロセスをより単純にし、誤検出ではない結果をもたらす傾向が高まる。

物体のサイズは、キャプチャされた画像内の物体によって占められた面積のサイズに関係し得る。更に、物体のサイズに関係した面積のサイズは、キャプチャされた画像内で物体が占める画素の数から計算され得る。

ある実施形態では、物体が所定の第１のラインを横断しているか否かを判定することが、光景のキャプチャされた画像内で、物体を表す画素が所定の第１のライン内に含まれる画素上に配置されているか否かを検出することを含み得る。ある実施形態によれば、所定の第１のライン及び所定の第２のラインが仮想のラインであり、各ラインは光景内の位置を表す少なくとも２つの座標によって画定される。カメラから更に離れた位置を表している光景内の画素において、所定の第１のラインと所定の第２のラインが互いに接近しているように、それらは光景内で画定される。単純にラインに光景の遠近法の特性を近似させることによって、カメラからの種々の距離における様々な基準値が、人間によって容易に概算され得るので、ラインをこの方式で規定することによって、ユーザが、ラインを横断することに関係するイベント規則を設定することが容易になる。多くの人間にとって、現実の世界における２つの平行なラインの斜視図を模倣するカメラのキャプチャされた光景において、遠近法で２つのラインを描くことが容易であり自然なことである。概して、典型的な光景は、２つのラインの間の距離の精度を検証するために使用され得る、幾つかの物体の基準を含むだろう。明らかに、これらの物体の基準は、鉄道の線路のペアであることはまれであるが、木、柱、フェンスの部分、窓、ガラスなどであり、それらの全ては、人間の精神の中で利用可能な複雑な画像解析によって容易に処理される。これは、この方法を驚くほどロバスト（ｒｏｂｕｓｔ）にする。

ライン距離を判定することは、物体の所定の第１のラインとの接触点までの最も短い距離を有する、所定の第２のラインに沿った位置を計算することを含み得る。このやり方で基準値にアクセスすることの利点は、それが、２つのラインによって導入された基準値を、多かれ少なかれ途切れることなく適合させることから、基準値を得るための容易な方法であるということである。

更に、所定の第１のラインと所定の第２のラインは、検出ラインのペアであり、複数の検出ラインのペアが、光景に対して画定され得る。このやり方では、２以上のラインの横断に対するイベントを規定し、又は光景内で制限することが可能である。それは、光景内の複雑なラインに対する横断ラインイベントの生成も容易にする。

ある実施形態では、物体の計算されたサイズとライン距離の二乗との間の関係が所定の範囲内にあるときに、物体横断イベント信号が生成される。更に、物体横断イベント信号が、次の関係が有効になるや否や生成され得る。すなわち、
Ｌ_ｄ ^２ｋ≦Ａ_ｏ≦Ｌ_ｄ ^２Ｋ
ここで、Ｌ_ｄは、プロセス内で判定されたライン距離の値であり、Ａ_ｏは、プロセス内で判定された物体の面積の値であり、ｋは、所定の下側制限定数であり、Ｋは、所定の上側制限定数である。

別の一態様によれば、キャプチャされた光景内の所定のラインを横断する物体を検出するためのシステムが、上述された様々な方法を実行するように構成され得る。そのようなシステム内の特徴の利点は、該方法内の対応する特徴の利点と一致する。

本発明の適用性の更なる範囲は、以下の詳細な説明から明らかとなるであろう。しかしながら、この詳細な説明よって本発明の範囲内の様々な変更及び修正が当業者に明らかとなるため、詳細な説明及び具体例は、本発明の好適な実施形態を示しながらも例示的な形でのみ提示されることを理解されたい。したがって、記載のデバイス及び記載の方法は異なる場合があるため、この発明は、記載のデバイスの特定の構成要素部品又は記載の方法のステップに限定されないことを理解されたい。本明細書で使用される用語は、特定の実施形態を説明する目的のために過ぎず、限定的であることを意図しないことを更に理解されたい。明細書及び添付の特許請求の範囲で使用されるように、冠詞（「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、及び「ｓａｉｄ」）は、文脈によって他のことが明らかに示されない限り、１以上の要素があることを意味していると意図されることに留意するべきである。したがって、例えば、「センサ」（ａ ｓｅｎｓｏｒ）又は「前記センサ」（ｔｈｅ ｓｅｎｓｏｒ）に言及した場合、これは幾つかのセンサなどを含んでもよい。更に、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、他の要素又はステップを除外しない。

本発明の他の特徴及び利点は、添付の特許請求の範囲を参照して、現在の好適な実施形態の以下の詳細な説明から明らかになるであろう。

自然なアクセスの制限、すなわち、フェンスを含む光景を表す概略的な画像であり、その画像には、検出ラインのペアと物体の検出ボックスの重なりが挿入されている。 図１の検出ラインのペアと物体の検出ボックスを表す概略的な画像であり、本発明のある実施形態による方法に従って操作されるパラメータを示している。 図１の検出ラインのペアと、イベントを生成するサイズよりも大きいサイズと小さいサイズを有する物体の２つの例とを表す概略的な画像である。 図４は、光景内で検出ラインを設定するためのプロセスのフローチャートである。 動画ビデオカメラの手段によってキャプチャされた光景内の所定の第１のラインにおける物体横断イベントを検出するための方法のフローチャートである。 本発明のある実施形態による、ライン横断検出デバイスの概略的なブロック図である。 本発明のある実施形態による、動画ビデオカメラ内のライン横断検出デバイスの概略的なブロック図である。 複数の検出ラインのペアを示す概略的な画像である。

更に、図面では、同様の参照文字が、幾つかの図面を通して同様の部分又は対応する部分を指定する。

上述されたように、本発明は、上述されたように、境界監視、及び／又は１つのライン若しくは複数の関連付けられたラインが、人間、動物、又は任意の他の物体によって通過されることを禁止された境界若しくは制限を画定するところの領域内の監視に関する。この文章では、所定のライン又は制限を横断している物体の検出が、トリップワイヤー、トリップワイヤー検出、境界横断検出、ライン横断検出と呼ばれ得る。これらの用語の全ては、光景内の所定のラインを横断する物体のイベントを検出し又はそのイベントに反応する、同じ機能を表している。

次に図１を参照すると、動画ビデオカメラによってキャプチャされた、監視されている光景１０の一実施例が示されている。この光景では、フェンス１２の形態を採る物理的な境界が存在する。本実施例では、フェンス１２が、人間によって通過されるべきではない境界であると想定する。境界を通過している人間を検出することを容易にするために、物理的な境界１２は、検出を実行しているシステム内の論理ライン１４、１６のペアによって表されている。検出を実行しているシステムは、光景の画像をキャプチャしている動画ビデオカメラであり、又は該カメラに接続された別のデバイスであり、キャプチャされた光景からの画像データを処理する能力を有し得る。２つの論理ライン１４、１６は、ユーザによって画定され得る。ディスプレイ上で及び／又は光景のデジタル表現において論理ラインを画定するための複数の方法が、当業者に知られている。例えば、ユーザは、意図された論理ラインのそれぞれの端におけるポイントを選択し、ラインを一方のポイントから他方のポイントまで延在するラインとして規定し得る。２つのラインは、「遠近法」で描かれ、すなわち、２つのラインの間の距離は、光景内の深さを反映するはずである。これは、ユーザが、表示されたキャプチャされた光景を見ること及び光景内の様々な深さにおけるラインの間の固定された距離を可視化することによって達成され、それは、２つのラインが、見えるか又は見えないか分からない水平線上のポイントに向かって収束することをもたらし得る。このやり方で、ユーザは、画定された境界に沿ったキャプチャされた光景内の様々な深さにおける物体の実際のサイズを判定するための近似的な基準を入力する。

検出を実行するシステムは、光景内の物体、特に、移動している物体を検出するための物体検出機能も含む。更に、該システムは、物体画像１８の面積Ａ_ｏを判定又は概算するように構成される。物体画像１８は、動画ビデオカメラによってキャプチャされた現実の世界の物体の表現である。物体の検出及び物体画像の面積Ａ_ｏの判定又は概算は、任意の既知のプロセス、アルゴリズム、又は数値的方法を使用して実行され得る。例えば、面積は、四角形２０又は多角形を検出された物体画像１８に近似させ、その後、四角形２０又は多角形の内側の画素の数を数えることによって計算され得る。画素は画像ブロックであり、それはピクセルであり得る。

本発明の実施形態では、検出された物体画像１８の判定された面積、及び物体画像１８がラインを横断していることを検出されたところの、ラインに沿った位置における２つのライン１４、１６の間の距離に基づいて、検出された物体が、興味の対象の物体であると判定される。物体画像１８の面積と２つのライン１４、１６の間の距離との間の関係は、その後、カメラからの更に離れた距離における物体が、カメラに近い同じサイズの物体よりも画像センサ上の小さい面積としてキャプチャされるとしても、検出システムに、特定の実際のサイズの範囲内に物体を正確にアドレス（ａｄｄｒｅｓｓ）させるために使用されることが可能である。境界１２に沿って表される位置がカメラから更に離れて見られると、ライン１４、１６の間の距離が小さくなるように、ライン１４、１６が配置されることによって、これは達成される。したがって、２つのライン１４、１６の間の距離は、システムが、検出された物体画像１８の実際のサイズが所定の範囲内にあるか否かを判定することを可能にするために、サイズの基準として使用され得る。

図２では、ある実施形態による、トリップワイヤーイベントを判定することにおいて考慮されるパラメータが示されている。以前に述べられたように、ライン１４、１６の間の距離Ｌ_ｄは、検出された物体画像１８がライン１４、１６のうちの一方を横断する位置において、判定される。この距離Ｌ_ｄは、横断位置におけるライン１４、１６の間の最も短い距離を計算することによって判定され得る。更に、ライン１４を横断する際に検出された物体画像１８の面積Ａ_ｏが判定される。この面積Ａ_ｏは、物体を取り囲む論理ボックスを生成し、その後、ボックス内のピクセルの数を計算することによって判定され得る。別の一代替例は、検出された物体画像１８によって占められるピクセルに基づいて面積を計算する。当業者は、デジタル画像内の特定の領域の面積を計算するための多くの方法をよく知っている。横断している物体画像１８がトリップワイヤーイベントを生成するべきか否かを判定するために、距離Ｌ_ｄと物体画像の面積Ａ_ｏとの間の関係が観察される。この観察は、明らかに興味の対象ではない物体、例えば、境界１２を横断している兎、境界１２を横断する雲からの影などに対して、トリップワイヤーイベントが生成されることを避けるために実施されるべきである。図３は、両方ともが、トリップワイヤーイベントを生成するべき物体のサイズの範囲の外側にあるはずの、非常に小さい物体Ａ_ｏ１及び非常に大きい物体Ａ_ｏ２を表す面積を示している。更に、この図で見られるように、２つの物体画像３０、３２は、ライン１４、１６の間の異なる距離に関係している。面積Ａ_ｏ１を有する物体画像３０は、物体画像３０がラインのうちの一方を横断している位置におけるライン１４、１６の間の距離であるＬ_ｄ１と関係し、面積Ａ_ｏ２を有する物体画像３２は、物体画像３２がライン１４、１６のうちの一方を横断している位置におけるライン１４、１６の間の距離であるＬ_ｄ２と関係する。

ある実施形態では、ライン１４、１６を横断している検出された物体画像１８の位置におけるライン１４、１６の間の距離Ｌ_ｄと、検出された物体画像１８の面積との間の関係が、ライン１４、１６を横断している物体画像の位置におけるライン距離Ｌ_ｄに基づいて、物体画像１８の面積に対する下側検出制限を計算すること、及び同じライン距離に基づいて、物体の面積に対する上側検出制限を計算することによって、すなわち、特定の位置においてトリップワイヤーイベントをトリガするべき面積の範囲を計算することによって判定され得る。下側検出制限は、ライン距離Ｌ_ｄの二乗×下側検出係数ｋとして計算され得る。すなわち、
Ｌ_ｄ ^２ｋ

上側検出制限は、ライン距離Ｌ_ｄの二乗×上側検出係数Ｋとして計算され得る。すなわち、
Ｌ_ｄ ^２Ｋ

したがって、トリップワイヤーイベントをトリガする検出された物体の面積のサイズは、以下のように表現され得る。すなわち、
Ｌ_ｄ ^２ｋ≦Ａ_ｏ≦Ｌ_ｄ ^２Ｋ

下側制限係数ｋの値と上側制限係数Ｋの値は、幾つかの実施形態に従って、予め設定され調整可能である。これらの係数の値は、カメラ内で使用されているレンズの焦点距離に応じて変動し得る。それらは、カメラの光学システムに適用可能ならば、ズームレベルにも応じて変動し得る。しかし、ライン１４、１６が、ほぼ１メートルだけ離れて設定され、トリップワイヤーイベントが、人間のサイズを有する物体によってトリガされることになっているならば、これらの係数に対する初期値は、ｋ＝１／５及びＫ＝５であってもよい。これらの係数値は、非常に大きいエラーのマージンを許容し、すなわち、幾つかの望ましくない誤検出を生成し得るが、そこから調整が容易に行われ得るところの、システムの設定における完璧な開始点であり得る。これらの係数は、使用される物体検出アルゴリズムが、物体画像よりもかなり大きい物体画像の面積を提供する傾向があるときにも、優れた開始点である。検出された物体画像に対してより精密な面積予測アルゴリズムを有する実施態様では、係数が、好適にｋ＝０．７５及びＫ＝１．２５に設定され得る。

更に、図１〜図３との関連で説明された設定におけるトリップワイヤー検出は、ライン１４、１６のうちのいずれか一方が、規定された範囲内のサイズを有する物体画像１８によって破られたときに、トリップワイヤーイベントを生成するように構成され得る。しかし、カメラからの距離に関係する物体の相対的なサイズを計算するための入力を提供するために、ライン１４及び１６に対応する２つのラインが配置される一方で、代替的に、ライン１４、１６のうちの一方だけが物体の横断を検出するために配置され、更に別の一代替例では、更なるラインが境界それ自体の上に配置され得る。更なる実施形態では、２つの検出ライン１４、１６のシステムが、検出ライン１４、１６のうちの１つ目を物体が横断したとき、及び２つ目の検出ライン１４、１６を破っているときに、トリップワイヤーイベントを生成するように指示命令され得る。物体が検出ラインまで移動し、それによって、物体の何れかの部分が現実の世界のラインを横断することなしに、キャプチャされた光景内で、物体画像１８のある部分が検出ライン１４、１６に重なる状況に対して、誤検出の生成が避けられ得るので、この実施態様は有利である。

次に図４のフローチャートを参照すると、本発明のある実施形態による、ユーザがトリップワイヤー検出ラインを設定するための方法（プロセス１００）が示されている。先ず、それに対してトリップワイヤー検出が設定されるべきところの、光景のデジタル画像が、検出ラインを設定するオペレータのために表示される（ステップ１０２）。デジタル画像は、光景の静止画像であり、記録された動画ビデオであり、又は生の動画ビデオストリームであり得る。その後、ユーザは、光景内で第１のポイント及び第２のポイントを指し示すことによって、第１の検出ライン１４を画定することから開始する（ステップ１０４）。その時、ラインは、これらの２つのポイントの間のラインとして画定される。その後、ユーザは、光景内で第３のポイント及び第４のポイントを指し示すことによって、第２の検出ライン１６を画定する（ステップ１０６）。２つのライン１４、１６は、上述されたように、カメラに近い領域では、互いから大きく離れた距離において配置され、カメラから更に離れた光景の位置では、互いから近い距離において配置される。ラインが設定されるときに、ユーザは、下側制限係数ｋ及び上側制限係数Ｋの値を調整する機会が与えられ得る（ステップ１０８）。ライン１４、１６が画定されるときに、システムは、具体的な事例における用途に関係するサイズの物体の検出のために設定される。

図５のフローチャートでは、トリップワイヤーイベントの生成のためのプロセス（２００）が提示される。プロセスは、動画ビデオを受信すること（ステップ２０２）及び動画ビデオ内の物体画像を検出すること（ステップ２０４）を含む。その後、物体画像１８の位置が、検出ライン１４、１６の少なくとも一方によって占められた位置と比較される（ステップ２０６）。検出された物体画像１８が、検出ライン１４、１６のうちの一方を横断しているならば、その時、プロセスはステップ２０８へと続く。検出された物体画像１８が、検出ライン１４、１６のうちの一方を横断していないならば、その時、プロセスは前に戻って更なる動画ビデオを受信し物体画像の検出を継続する。

システムがラインの横断として解釈するための基準を規定する様々なやり方が存在する。システムを実施する１つのやり方は、物体画像の周りに描かれたボックスがラインと接触したときに、システムにラインの横断を検出させることである。別の１つのやり方は、検出された物体画像の１つのピクセル又は２、３のピクセルが、ラインに接触するや否や横断を検出することである。更に別の１つのやり方は、所定量の物体画像がラインを横断したとき、又は物体画像の全体がラインを横断しラインの他方の側から離れているときに、ラインの横断を検出することである。更に、上述したように、検出において使用されるラインは、実施態様に応じて変動し得る。

その後、物体画像１８がライン１４、１６を横断していることを検出したときに、物体画像１８の面積Ａ_ｏが計算される（ステップ２０８）。面積Ａ_ｏは、上述された別のやり方においても判定され得る。その後、物体の検出が検討対象の物体に関するものであるか否かを判定するために、ラインの横断の位置における検出ラインのペアの検出ライン１４、１６の間の最も短い距離が計算される（ステップ２１０）。ラインのうちの一方を横断している物体の位置における２つのライン１４、１６の間の距離を求めるための他のスキームが、上述されたように実施され得る。その後、物体の面積Ａ_ｏ及びラインのうちの一方の横断位置におけるラインの間の距離Ｌ_ｄが使用され、例えば、上述されたように、ライン距離の二乗Ｌ_ｄ ^２を物体の面積Ａ_ｏと比較することによって、物体画像１８の面積Ａ_ｏが、２つのライン１４、１６の間の距離によって示されるカメラからの距離において規定された範囲内にあるか否かを判定する（ステップ２１２）。ライン距離Ｌ_ｄとライン１４、１６を横断している物体画像の面積Ａ_ｏの間の関係が、現実の世界の物体が、現在のモニタリングスキームの興味の対象のサイズであることを示しているならば、その時、トリップワイヤーイベントが生成され（ステップ２１４）、トリップワイヤーイベントが、１以上のユーザに対して、警報信号伝達デバイス又はモニタリングクライアント内のディスプレイ上に提示される。ライン１４、１６を横断する物体の面積Ａ_ｏが、興味の対象の物体よりも小さい又は大きい値であると判定されたならば、その時、プロセスは、ステップ２０２へ戻り、トリップワイヤーイベントを生成することなしに、トリップワイヤーのモニタリングを継続する。

次に図６を参照すると、本発明のある実施形態による、ライン横断検出デバイス３００の一実施例が示されている。このライン横断検出デバイスは、ビデオ入力デバイス３０２、物体画像検出器３０４、処理ユニット３０６、不揮発性メモリ３０８、トリップワイヤーイベント生成器３１０、イベントを含むデータの出力のための出力デバイス３１２を含む。ライン横断検出デバイス３００は、汎用コンピュータ、アナログビデオをデジタルビデオに符号化し、結果としてのビデオをコンピュータネットワークを介してクライアントに送信するように構成されたネットワーク化されたビデオエンコーダ、又は動画ビデオ内のライン横断を検出する目的で構築されたデバイスであり得る。ビデオ入力デバイス３０２は、動画ビデオ、例えば、アナログビデオ、又はデジタルビデオを含むネットワークトラフィックを受信するように構成されたポートである。物体検出器３０４は、受信された動画ビデオ内の物体を検出するように構成される。

物体画像検出器３０４は、電子回路、論理ゲートなどを使用して実装され得る。物体画像検出器３０４も、処理デバイス内で実行されるプログラムコードの手段によって実装され、その処理デバイスは、分離した処理デバイス又は処理ユニット３０６であり得る。物体画像検出器３０４の機能は、受信された動画ビデオ内の物体画像を特定することができ、当業者は、そのような機能を達成するための複数の異なる潜在的な実施態様をよく知っている。

処理ユニット３０６は、任意のタイプの汎用コンピュータ、例えば、マイクロプロセッサ、ＣＰＵなどであり、それは、メモリ内に記憶されたプログラムを実行することができる。ライン横断検出デバイス３００の実施例では、処理ユニット３０６が、検出ラインのペア１４、１６において、ライン１４、１６のうちの少なくとも一方を横断している物体画像１８を検出することに関する、物体画像の面積を計算することに関する、ライン距離Ｌ_ｄと物体画像の面積Ａ_ｏとの間の関係を計算することに関するコードを実行し、これらの動作に基づいてトリップワイヤーイベントの生成に対する指示命令を送信する。ある実施形態では、図５に関連して説明された全ての機能が、対応する処理ユニット内でコードを実行する手段によって実行される。不揮発性メモリ３０８は、処理ユニット３０６によって実行されるべきプログラムコードなどの情報を記憶し得る。更に、不揮発性メモリ３０８は、ライン横断検出において使用される検出ライン１４、１６を画定するデータ、及び同じ目的のために使用される係数ｋ、Ｋも記憶し得る。

トリップワイヤーイベント生成器３１０は、ユーザ又はオペレータに検出ライン１４、１６が横断されたという事実を警告する、トリップワイヤーイベントを生成するように構成される。出力デバイス３１２は、ネットワークを介してトリップワイヤーイベントをクライアントへ送信するためのネットワーク接続であり得る。代替的に、出力デバイス３１２は、トリップワイヤーイベント生成器３１０が、提示されるべき画像の重ね合わせ及び／又は音を生成し得る場合に、ユーザ又はオペレータにインターフェースを提示するディスプレイ出力デバイスであり得る。

他の実施形態では、ライン横断検出デバイスが、ネットワーク化された動画ビデオカメラ３２０内に実装される。そのような実施形態の一実施例が、図７に示されている。図６からの特徴と同じ参照番号を有する図７の特徴は、図６との関連で説明されたものとして理解されるべきであり、したがって、図７の説明においては説明されない。特徴における主たる差異は、ネットワーク化された動画ビデオカメラ３２０内の出力デバイス３１２が、ネットワーク接続を提供するように構成されたデバイスだということであり、そのネットワーク接続は、ライン横断検出デバイス３００に対する代替例でもあった。更に、ビデオ入力デバイス３０２は、レンズ３２２、画像センサ３２４、及び画像プロセッサ３２６によって置き換えられている。これらの特徴は、当業者によく知られており、したがって、本明細書では詳細に説明しない。

本発明のある実施形態によれば、ライン検出プロセスは、複数のラインに対するライン横断を検出するように実装され得る。図８では、この実施例が示されている。図は、２つの異なる検出ラインのペア１４ａ、１６ａ、及び１４ｂ、１６ｂを示している。ライン検出動作は、プロセスが、各検出ラインのベアを個別にチェックしなければならない、すなわち、物体画像１８がラインを横断したか否かの検証が、各検出ラインのペア１４ａ、１６ａ、及び１４ｂ、１６ｂに対して個別に実行されるという差異を除いて、１つのライン検出ペアに対するのと同じやり方で動作する。その後、単一の検出ラインのペアに対して説明された上述のプロセスが、本説明で上述された単一の検出ラインのペアの場合に対して説明されたのと同じやり方で、各検出ラインのペア１４ａ、１６ａ、及び１４ｂ、１６ｂを処理することによって同様に、複数の検出ラインのペアに適用可能である。当業者は、検出ラインのペアの数が３以上であり得ることを理解する。検出ラインのペアの数を制限する１つのものは、キャプチャされる動画ビデオの解像度、及び１つの光景内に収まり得る検出ラインのペアの数であり得る。更に、検出ラインのペアの数は、検出プロセスを実装するデバイスの処理能力によっても制限され得る。

ある実施形態によれば、ライン横断の検出に対して処理される動画ビデオは、キャプチャされた赤外線放射から作られた動画ビデオ、すなわち、赤外線動画ビデオであり得る。動画ビデオカメラ内に実装されているプロセスの場合に、動画ビデオカメラは、赤外線放射をキャプチャできる赤外線画像センサを含む。

Claims (11)

1. 動画ビデオカメラによってキャプチャされた光景内の所定の第１のライン（１４、１６）における物体横断イベントを検出するための方法であって、
   前記動画ビデオカメラによってキャプチャされた前記光景の画像から、物体画像（１８）が前記所定の第１のライン（１４、１６）を横断しているか否かを判定すること、
   前記所定の第１のライン（１４、１６）を横断している前記物体画像（１８）のサイズに関するサイズ値（Ａ_ｏ）を計算すること、
   ライン距離（Ｌ_ｄ）値を、前記物体の前記所定の第１のライン（１４、１６）との接触点と、所定の第２のライン（１６、１４）との間の最短距離から計算された値に設定すること、及び
   前記計算されたサイズ値（Ａ_ｏ）と前記ライン距離（Ｌ_ｄ）との間の関係が所定の範囲内にあるならば、物体横断イベント信号を生成することを含む、方法。
2. 前記物体画像（１８）の前記サイズに関する前記サイズ値（Ａ_ｏ）が、前記キャプチャされた画像内の前記物体によって占められた面積（Ａ_ｏ）のサイズに関係する、請求項１に記載の方法。
3. 前記物体画像（１８）の前記サイズに関係する前記面積（Ａ_ｏ）の前記サイズが、前記キャプチャされた画像内で前記物体画像（１８）が占める画素の数から計算される、請求項２に記載の方法。
4. 前記物体が前記所定の第１のライン（１４、１６）を横断しているか否かを判定することが、前記光景のキャプチャされた画像内で、前記物体を表す画素が前記所定の第１のライン（１４、１６）内に含まれる画素上に配置されているか否かを検出することを含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記所定の第１のライン（１４、１６）及び前記所定の第２のライン（１６、１４）が仮想のラインであり、各ライン（１４、１６）が前記光景内の位置を表す少なくとも２つの座標によって画定される、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記動画ビデオカメラから更に離れた位置を表している前記光景内の画素において、前記所定の第１のラインと前記所定の第２のライン（１４、１６）が互いに接近しているように、前記所定の第１のライン及び前記所定の第２のライン（１４、１６）が前記光景内で画定される、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記ライン距離（Ｌ_ｄ）を判定することが、前記物体画像（１８）の前記所定の第１のライン（１４、１６）との前記接触点までの最も短い距離を有する、前記所定の第２のライン（１６、１４）に沿った位置を計算することを含む、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記所定の第１のライン（１４、１６）と前記所定の第２のライン（１６、１４）が検出ラインのペアであり、複数の検出ラインのペア（１４ａ、１６ａ、１４ｂ、１６ｂ）が１つの光景に対して画定され得る、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記計算されたサイズ値（Ａ_ｏ）と前記ライン距離（Ｌ_ｄ）の二乗との間の関係が所定の範囲内にあるときに、前記物体横断イベント信号が生成される、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
10. 以下の関係、すなわち、
    Ｌ_ｄ ^２ｋ≦Ａ_ｏ≦Ｌ_ｄ ^２Ｋ
    が有効になるや否や、前記物体横断イベント信号が生成され、ここで、Ｌ_ｄは、プロセス内で判定された前記ライン距離の値であり、Ａ_ｏは、プロセス内で判定された前記物体の面積の値であり、ｋは、所定の下側制限定数であり、Ｋは、所定の上側制限定数である、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
11. キャプチャされた光景内で所定のラインを横断している物体を検出するためのシステムであって、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されている、システム。

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