JP6475283B2 - カメラネットワークシステムにおける方法及びデバイス - Google Patents

Description

本発明はネットワークカメラシステムの分野に関する。特に、エンコードされた画像データのノイズレベルの指標を提供する方法、デバイス、及びシステムに関する。

ネットワークカメラシステムは、ネットワークに接続された複数のカメラを含みうる。ネットワーク内のカメラは、画像ストリーム、すなわち、ネットワークを介してサーバーに伝送される画像データの一連のフレームを捕捉しうる。サーバーは、例えば、カメラから画像ストリームを要求し、画像ストリームを受信し、画像ストリームを保存しうる。一般的にカメラは、画像ストリームをネットワークを介してサーバーへ伝送する前にエンコードし、ときには暗号化する。したがって、サーバーはカメラによって捕捉された元の画像データにアクセスすることはなく、その画像のエンコーダされたデータのみにアクセスする。

様々な用途で、画像データ内のノイズレベルの測定値を得ることは興味深い。例えば、画像データ内のノイズレベルは一般的に暗い光条件下で増加するため、画像データ内のノイズレベルは画像内で昼夜を判定するのに使用することができる。

画像のノイズレベルの指標として、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）が使用しうることが知られている。しかしながら、背景ノイズのレベルに対する所望の信号レベルの測定値であるＳＮＲを計算するには、画像データが手元になければならない。したがって、画像データの最初のデコードがない場合には、ネットワークカメラシステムのサーバーで受信したエンコード済みの画像データにＳＮＲを直接適用することはできない。そのため、改良が必要になっている。

上記に鑑み、先行技術の上述の欠点を緩和し、画像データ内のノイズレベルの指標をエンコード済み画像ストリームから直接決定できるようにする方法、デバイス、およびシステムを提供することが、本発明の目的である。

本発明の第１の態様によれば、上記の目的は、
シーンを表わす第１のエンコード済み画像データであって、第１のカメラパラメータを使用して、第１の光条件下で、カメラによって収集される第１のエンコード済み画像データを、ネットワークを介して受信することと、
同一シーンを表わす第２のエンコード済み画像データであって、カメラによって収集される画像データのノイズレベルを高めるように修正されており、これによって、第２のエンコード済み画像データが第２のより暗い光条件下で収集されることをシミュレーションするという点で、第１のカメラパラメータとは異なる第２のカメラパラメータを使用する第１の光条件下で、カメラによって収集される第２のエンコード済み画像データとを、ネットワークを介して受信することと、
第１のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量と、第２のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量との比率を決定することと、
この比率を第１のエンコード済み画像データのノイズレベルの指標として使用することと
を含む、ネットワークカメラシステムのデバイスによって実行される方法によって実現される。

この方法により、同一シーンを表わす第１及び第２のエンコード済み画像データが、このようにしてネットワークを介して受信される。異なるカメラパラメータを使用しているが、第１及び第２のエンコード済み画像データは、同一の光条件下で収集される。特に、第２のエンコード済みデータは、より暗い条件下で第２のエンコード済み画像データをシミュレーションするカメラパラメータを使用して収集される。すなわち、第２のエンコード済み画像データは第１の光条件下で収集されるが、第２のカメラパラメータを選択することにより、第２のエンコード済み画像データは、第２のより暗い光条件下でカメラによって収集される画像のノイズレベルを有する。

より暗い光条件をシミュレーションするため、第１のカメラパラメータを使用するカメラによって収集される画像データ内のノイズレベルと比較して、第２のカメラパラメータを使用するカメラによって収集される画像データ内のノイズレベルがより高くなるように、第２のカメラパラメータは選択される。この点において、収集された画像のノイズレベルは、カメラパラメータの変化と共に直線的には増大しないことは注目に値する。その後、ノイズは飽和し始めるが、これは、本効果に対してカメラパラメータは変えることができるが、ノイズレベルはこれ以上増大しないことを意味している。この配置では、より暗い光条件でのノイズレベルによって定義されるように、第２のエンコード済み画像データは高いノイズレベルに、更には飽和ノイズレベルに対応することが知られている。

本発明の考え方は、第２のエンコード済み画像データを、高いノイズレベル、更には飽和ノイズレベルに対する、言い換えるならば、より暗い光条件下で取得されるノイズレベルに対するベンチマークとして使用することである。したがって、第１のエンコード済み画像データと第２のエンコード済み画像データを（次で更に説明するように）比較することによって、第１のエンコード済み画像データ内でのノイズレベルの指標が得られる。

画像データをエンコードすると、画像データのノイズレベルは、エンコード済み画像データのサイズ、並びにその結果として、ネットワークを介したエンコード済み画像データの伝送に要するビットレートに大きく影響することがさらにわかってきた。画像データのノイズレベルは、エンコード済み画像データのサイズにほぼ比例しうる。これは、コーディング効率が画像データのノイズレベルによって影響されるという事実に起因する。そのため、本方法は、単位時間あたりの受信データ量によって、エンコード済み画像データのノイズレベルを測定する方法を提唱する。特に、第１のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量と第２のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量との比率は、第１のエンコード済み画像データのノイズレベルの指標として使用される。比率が高くなればなるほど、第１のエンコード済み画像データのノイズレベルは高くなる。この比率は一般的に、０〜１の間の数値となる。

その結果、第１のエンコード済み画像データのノイズレベルの指標を得るためには、第１及び第２のエンコード済み画像データをデコードしなければならない。

提唱する方法は、第１及び第２のエンコード済み画像データが暗号化されている状況でも同じように充分に機能することに更に留意されたい。受信した第１及び第２のエンコード済みの暗号化された画像データは、第１のエンコード済み（及び暗号化された）画像データのノイズレベルの指標を得るために、復号化することもデコードすることも必要ない。

エンコード済み画像データは一般的にエンコード済みの画像ストリームを意味する。

シーンが同一であることは、シーンの状況、すなわち「シーン条件」が同じであることを含む。これは、例えば、シーン内の動きのレベルが同じであること、シーン内での照明が同じであること、あるケースではシーンに不明瞭な部分がないが、他のケースではそうでないこと、などを含む。例えば、シーンが道路の場合には、第１及び第２のエンコード済み画像データを収集するときには、交通量は同じでなければならない。シーンが同じであることは更に、第１及び第２のエンコード済み画像データの収集時には、カメラが同一方向に向けられていることを含む。

光条件は、カメラによって撮影されるシーンの光のレベルを意味する。

第１のエンコード済み画像データのノイズレベルは一般的に、エンコード前の画像データのノイズレベルを意味する。

単位時間あたりの受信データ量は、例えば、単位時間あたりのビット数で測定されうる。

比率は様々な方法で決定されうる。例えば、この比率は、第１のエンコード済み画像データと第２のエンコード済み画像データをそれぞれ、ネットワークを介して伝送するのに必要な帯域幅を比較することによって、決定されうる。より具体的には、比率は、ネットワークを介して第１のエンコード済み画像データを転送するのに必要な帯域幅と、ネットワークを介して第２のエンコード済み画像データを伝送するのに必要な帯域幅によって形成されうる。これは、帯域幅の測定値が容易に入手できる点で有利である。第１のエンコード済み画像データと第２のエンコード済み画像データの伝送のための帯域幅は、単位時間あたりの受信データ量の比率を決定するために、測定及び比較されうる。

この比率はまた、第１のエンコード済み画像データと第２のエンコード済み画像データをそれぞれストレージ空間に書き込まれる速度を比較することによっても決定されうる。より具体的には、比率は、第１のエンコード済み画像データがストレージ空間に書き込まれる速度と、第２のエンコード済み画像データがストレージ空間に書き込まれる速度によって形成されうる。これは、ストレージに書き込まれる速度が容易に入手できる点で有利である。ストレージへの第１のエンコード済み画像データの書き込みに要する速度と、ストレージへの第２のエンコード済み画像データの書き込みに要する速度は、単位時間あたりの受信データ量の比率を決定するために、測定及び比較されうる。

この比率を、第１のエンコード済み画像データのノイズレベルの指標として使用するステップは、比率が所定の閾値よりも大きいかどうかをチェックすること、比率が閾値よりも大きい場合には、第１のカメラパラメータを使用して、第１の光条件下でカメラによって収集されるシーンを表わす将来の画像データのノイズレベルを低減するために、措置を講じる必要があると決定することを含む。

上記で更に説明したように、この比率は、第１のエンコード済み画像データの指標となっており、比率が大きくなればなるほど、ノイズレベルは高くなる。比率が所定の閾値（一般的に、０〜１の間の数値になる）よりも大きい場合には、ノイズレベルは高いこと、すなわち、第２のエンコード済み画像データと同様のレベルになることが明らかになる。このような状況に遭遇すると、将来の画像データのノイズレベルを低減するため、措置を講じる必要があると決定されうる。このように、第１のエンコード済み画像データの高いノイズレベルを検出し、将来の画像データのノイズレベルを低減するため適切な動作を取りうる。

第１のエンコード済み画像データの高いノイズレベルは種々の要因によって引き起こされうる。例えば、高いノイズレベルは、シーンに充分な照明がないことに起因することもある。より詳細には、第１のエンコード済み画像データのノイズレベルが（より暗い光条件をシミュレーションする）第２のエンコード済み画像データのノイズレベルに相当する場合には、第１の光条件はシミュレーションされたより暗い光条件に近いと結論しうる。この状況に対処するため、措置を講じる必要があると決定するステップには、カメラが第１のカメラパラメータを使用して、第１の光条件下でシーンの画像データを収集するときに、シーンに追加照明が必要であると決定することが含まれる。このように、本方法は、第１の光条件に関する結論、特に、追加照明がこのシーンに有効であるという結論を導く出すために使用される。

別の実施例では、高いノイズレベルは、カメラが保守を必要としていることの指標になりうる。したがって、措置を講じる必要があると決定するステップは、カメラが保守を必要としていると判断することを含みうる。

例えば、保守にはカメラの冷却システムの保守が含まれる。カメラの冷却システムが正しく働かない場合には、カメラは温まりすぎているため、ノイズの多い画像になる。

保守には、カメラのランプ交換が含まれうる。シーンを照明することになっているランプが不良の場合、シーンが照明不足になり、ノイズの多い画像をもたらす結果となる。

保守には、カメラの筐体やレンズの洗浄や交換が含まれうる。汚れた筐体やレンズは、ノイズの多い画像をもたらしうる。

本方法は更に、シーンに応じて所定の閾値を選択することを含みうる。例えば、所定の閾値は、シーン内の動きのレベルに応じて選択されうる。所定の閾値はまた、シーン内の動きのレベルに応じるように設定されうる。例えば、静的なシーン（閉店時間後の店舗など）は、動きのあるシーンよりも低い閾値を有しうる。更に、動きのレベルが定常的なシーン（高速道路など）は、動きのレベルが変化するシーン（横断歩道など）よりも低い閾値を有する。このように、本方法は、種々のシーン及びシーン内の種々の条件に、例えば、種々のレベルの動きに適合されうる。

第１及び第２のカメラパラメータは、ゲイン、絞り値（ａｐｅｒｔｕｒｅ）、及び露出時間のうちの少なくとも１つを含みうる。これらは、画像データ内のノイズレベルに影響を及ぼすパラメータである。更に、第２のカメラパラメータは、ゲイン、絞り値、及び露出時間のうちの少なくとも１つを大きくするように修正されている点で、第１のカメラパラメータと異なりうる。このように、第２のパラメータは、ノイズレベルを高め、これによって、より暗い光条件をシミュレーションするように修正されうる。

本発明の第２の態様によれば、上記の目的は、処理能力を有するデバイスによって実行されるとき、第１の態様による方法を実行するためのコンピュータコード命令を有する（非一過性の）コンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品によって実現される。

本発明の第３の態様によれば、上述の目的は、
シーンを表わす第１のエンコード済み画像データと、第１のカメラパラメータを使用して、第１の光条件下でカメラによって収集される第１のエンコード済み画像データと、同一シーンを表わす第２のエンコード済み画像データであって、カメラによって収集される画像データのノイズレベルを高め、これによって、第２のエンコード済み画像データが第２のより暗い光条件下で収集されることをシミュレーションするように修正されているという点で、第１のカメラパラメータとは異なる第２のカメラパラメータを使用する第１の光条件下で、カメラによって収集される第２のエンコード済み画像データとを、ネットワークを介して受信するように構成された受信機と、
第１のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量と、第２のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量との比率を決定するように構成された処理コンポーネントと、
この比率を第１のエンコード済み画像データのノイズレベルの指標として使用することと
を含むデバイスによって実現される。

処理コンポーネントは更に、比率が所定の閾値よりも大きいかどうかをチェックし、比率が閾値よりも大きい場合には、第１のカメラパラメータを使用して、第１の光条件下でカメラによって収集されるシーンを表わす将来の画像データのノイズレベルを低減するために、措置を講じる必要があると決定するように構成されうる。

処理コンポーネントは、カメラが第１のカメラパラメータを使用して、第１の光条件下でシーンの画像データを収集するときには、このシーンに追加照明が必要であると決定するように構成されうる。

本発明の第４の態様によれば、上述の目的は、
第３の態様によるデバイスと、
このデバイスにネットワークを介して接続されているカメラとを備えるネットワークカメラシステムによって実現され、そのカメラは、
シーンを表わす第１のエンコード済み画像データであって、第１のカメラパラメータを使用して第１の光条件下で収集される第１のエンコード済み画像データを収集し、
シーンを表わす第２のエンコード済み画像データであって、カメラによって収集される画像データのノイズレベルを高めるように修正され、これによって、第２のエンコード済み画像データが第２のより暗い光条件下で収集されることをシミュレーションするという点において、第１のカメラパラメータとは異なる第２のカメラパラメータを使用して、第１の光条件下で収集される第２のエンコード済み画像データを収集し、
ネットワークを介して、第１及び第２のエンコード済み画像データをデバイスに伝送するように構成されている。

第２、第３、及び第４の態様は、一般的に第１の態様と同じ特徴及び利点を有する。更に、本発明は、特段の明確な記述がない限り、特徴の可能なすべての組み合わせに関連することに留意されたい。

上記の、並びに追加的な、本発明の目的、特徴、及び利点は、付随する図面を参照しつつ、本発明の好ましい実施形態の、以下の例示的かつ非限定的な詳細説明を通して、より明確に理解されるであろう。図面では、同じ参照番号が類似要素に対して使用される。

実施形態によるネットワークカメラシステムを示す。 実施形態による方法のフロー図である。 図２の方法の更なる実施形態を示すフロー図である。

これより、本発明の実施形態を示す添付図面を参照して、本発明をより網羅的に説明する。本明細書において開示されるシステム及びデバイスは、動作中のものが説明される。

図１はネットワークカメラシステム１００を示す。システム１００は、ネットワーク１６０を介して、デバイス１４０（一般的にはサーバーとなる）に接続される一又は複数のカメラ１２０を備える。

各カメラ１２０は、シーン２００の画像を画像ストリーム（すなわち、ビデオシーケンス）の形態で捕捉するように構成されている。そのため、カメラは、シーン２００の画像データを生成するため、生のセンサデータを処理する画像コンポーネント１２２を含む。カメラ１２０は更に、シーン２００の画像データをエンコードして、エンコード済み画像データを生成するように構成されているエンコード１２４を含む。カメラ１２０は更に、エンコード済み画像データ、すなわち、エンコード済み画像ストリームを、好ましくは無線ネットワーク１６０を介してデバイス１４０まで伝送する送信機を含む。すなわち、カメラ１２０は、シーン１００を表わすエンコード済み画像データを収集し、エンコード済み画像データをネットワーク１６０を介してデバイス１４０まで伝送するように構成されている。カメラ１２０及びそのコンポーネントは従来型のものであるため、更に詳細に説明することはしない。

カメラ１２０は、カメラパラメータを使用して、シーン２００を表わすエンコード済み画像データを収集しうる。カメラパラメータは、例えば、ゲイン、絞り値、及び露出時間のうちの一又は複数を含みうる。これらのカメラパラメータは、エンコード済み画像データのノイズレベルに影響を及ぼしうる。より詳細には、ゲイン／露出時間の値が大きくなると一般的に、画像データのノイズレベルは高くなる。カメラパラメータは直接的に又は間接的に設定されうる。直接的に設定するとは、パラメータ値自体が設定されることを意味する。間接的に設定するとは、パラメータ値が、例えば、既知の技術である自動焦点処理によって間接的に設定されることを意味する。このような自動焦点処理では、パラメータ値は、カメラパラメータの最大値及び最小値を設定することによって修正されうる。

シーン２００は、本書ではシーン条件と称される種々の条件に関連付けられうる。特に、シーン２００は光条件に関連付けられうる。光条件とは、カメラ１２０によって撮影されるシーンの光のレベルを意味する。シーン条件の別の例は、シーン内の動きのレベルである。

一般的に、デバイス１４０（サーバーであってもよいが）は、エンコード済み画像データ、すなわち、エンコード済み画像データのストリームを、ネットワーク１６０を介してカメラ１２０から受信するように構成されうる。デバイス１４０は更に、受信したエンコード済み画像データを処理し、受信したエンコード済み画像データをストレージに書き込むように構成されている。このような目的のために、デバイス１４０は、受信機１４２、処理コンポーネント１４４（プロセッサ）、及びメモリ１４８を備える。メモリ１４８は、処理コンポーネント１４８によって実行されるコンピュータコード命令を保存するための非一過性コンピュータ可読媒体を構成しうる。例えば、メモリ１４８は、本書に開示した任意の方法を実行するためのコンピュータコード命令を保存しうる。

デバイス１４０は更に、エンコード済み画像データが書き込まれるストレージ１４６を備える。別の態様では、ストレージはネットワーク内の別のデバイス、例えば、サーバーやデータベース内に配置されうる。

デバイス１４０は、ネットワークカメラシステム１００の設置を検証するように構成されうる。このような検証を実行するため、デバイス１４０はカメラネットワークシステム上で幾つかの試験を実行しうる。各試験は、所定のネットワーク及びカメラ構成、すなわち所定のカメラパラメータに対して、画像データストリーミング及び画像データ記録（保存）シミュレーションを実行することを含みうる。

第１の試験は、第１のカメラパラメータを使用して、第１の光条件（例えば、日中）下でシーン２００の画像データを収集するカメラ１２０の１つに指示を出すデバイス１４０を含みうる。第１のカメラパラメータは、ネットワークカメラシステム１００の設置で使用されるパラメータである。第１のカメラパラメータは、工場出荷時のカメラパラメータ、手動設定パラメータ、或いは、第１の光条件下で自動焦点プロセスによって自動的に設定されうるパラメータなど、アルゴリズムによって設定されるパラメータであってもよい。デバイス１４０は次いで、シーン２００のエンコード済み画像データを受信し、これを記録する。すなわち、エンコード済み画像データをストレージ１４６に書き込む。試験中には、帯域幅使用量やエンコード済み画像データがストレージ１４６に書き込まれる速度など、種々のパラメータが測定されうる。

第２の試験は、第２のカメラパラメータを使用して、第１の光条件下で同一シーン２００の画像データを収集するため、（同一の）カメラ１２０に指示を出すデバイス１４０を含みうる。第１及び第２の試験で画像データを収集するとき、カメラ１２０は同じ方向に向けられている。第２のカメラパラメータは、より暗い光条件（例えば、夜間の条件）をシミュレーションするように変更されうる。デバイス１４０は次いで、シーン２００のエンコード済み画像データを受信し、これを記録する。すなわち、エンコード済み画像データをストレージ１４６に書き込む。第１の試験と同様に、帯域幅使用量やエンコード済み画像データがストレージ１４６に書き込まれる速度など、種々のパラメータが測定されうる。

本書に開示の方法は、上述の設置検証プロセスに関連して実行されうる。特に、本書に開示の方法は、例えば、シーン２００に追加照明が必要かどうかを検出する目的で、設置検証中に実行される第１及び第２の試験の結果を利用する。本書に開示の方法はまた、設置が依然として最適で劣化していないことを検証するため、一定の間隔で実行されうる。

カメラネットワークシステムの操作は、図１及び図２のフロー図を参照して、以下のように説明される。

ステップＳ０２では、デバイス１４０は、上述の第１の試験に対応する第１のシミュレーションを実行する。より詳細には、デバイス１４０は受信機１４２を介して、カメラ１２０のうちの１つからシーン２００を表わす第１のエンコード済み画像データを受信する。エンコード済み画像ストリームの形態にある第１のエンコード済み画像データは、カメラ１２０によって収集され、ネットワーク１６０を介してデバイス１４０へ送られる。第１のエンコード済み画像データがカメラ１２０によって収集されるとき、シーン２００は第１の光条件下にあるが、カメラ１２０によって撮影されたようにシーン２００内にはあるレベルの光があることを意味する。例えば、第１のエンコード済み画像データは、シーン２００が正常な状態にあるときに、すなわち、カメラ１２０が使用されるように意図されているときに、収集されうる。

第１のエンコード済み画像データは、第１のカメラパラメータを使用するカメラ１２０によって収集される。第１のカメラパラメータは、カメラ１２０が第１の光条件下で通常使用するパラメータである。例えば、第１のカメラパラメータは、デフォルト値、例えば、ゲイン、露出時間、絞り値であってもよい。これらの値は、例えば、上述の自動焦点処理又は他の制御プロセス又はユーザーの手動により、直接的に或いは間接的に設定されうる。

ステップＳ０４では、デバイス１４０は上述の第２の試験に対応する第２のシミュレーションを実行する。より詳細には、デバイス１４０は受信機１４２を介して、同一のシーン２００を表わす第２のエンコード済み画像データを同一のカメラ１２０から受信する。エンコード済み画像のストリームの形態にある第２のエンコード済み画像データは、カメラ１２０によって収集され、ネットワーク１６０を介してデバイス１４０に送信される。

第２のエンコード済み画像データはまた、第１のエンコード済み画像データと同様に、シーン２００が第１の光条件下にあるときに収集される。これは、例えば、ある時間窓（ｔｉｍｅ ｗｉｎｄｏｗ）の範囲内で第１及び第２のエンコード済み画像データを収集することによって実現されるもので、両者が時間的に接近しているときに、或いは、シーン２００が同じ第１の光条件下にあるとき（例えば、日中の同じ時刻）に収集されることを意味する。

第１及び第２のエンコード済み画像データが収集されるときには、光条件が同じであるだけでなく、一般的にシーン条件も同じであることが好ましい。このシーン条件には、例えば、第１及び第２のエンコード済み画像データを収集するときには、シーン内の動きのレベル、又は動きのレベルのばらつきも同じであることも含まれる。これはシーン内の動きのレベルでもあるため、画像データのノイズレベルにも影響しうる。

第１のエンコード済み画像データとは対照的に、第２のエンコード済み画像データは第２のカメラパラメータを使用するカメラ１２０によって収集される。より暗い光条件をシミュレーションするため、第２のカメラパラメータは第１のカメラパラメータに対して修正される。これは、例えば、カメラ１２０のゲイン、絞り値及び露出時間のうちの少なくとも１つを直接大きくすることによって、或いは自動焦点プロセスのパラメータを修正することによって実現されうる。このようなパラメータの修正は、収集した画像データにノイズを加える。その結果、第２のエンコード済み画像データのサイズは第１のエンコード済み画像データと比べて増大し、その結果、ネットワーク１６０を介して第２のエンコード済み画像データを伝送するのに必要な帯域幅に影響を及ぼす。これはまた、第１のエンコード済み画像データをストレージに書き込む速度と比べて、第２のエンコード済み画像データをストレージに書き込む速度を増大させる。したがって、第１のエンコード済み画像データと比較した場合、第２のエンコード済み画像データでは、最終的にパラメータの修正は、単位時間あたりの受信データ量を増大させる。

ステップＳ０２及びＳ０４は、それぞれ第１のカメラパラメータと第２のカメラパラメータを使用して、カメラ１２０にシーン２００のエンコード済み画像データを収集し、伝送するように要求するデバイス１４０によって開始されうる。

ステップＳ０６では、デバイス１４０の処理コンポーネント１４４は、第２のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量に対する、第１のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量の比率を決定する。

第１のシミュレーションであるステップＳ０２、及び第２のシミュレーションであるステップＳ０４を実行するとき、処理コンポーネント１４４は異なるパラメータをモニタしうる。例えば、処理コンポーネントは、帯域幅使用量及び／又はエンコード済み画像データがストレージ１４６に書き込まれる速度をモニタしうる。このように、処理コンポーネント１４４は、受信した第１及び第２のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量を推定しうる。これらの値を使用して、処理コンポーネント１４４は、第２のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量に対する、第１のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量の比率を決定しうる。この比率は、例えば、ネットワークを介して第１のエンコード済み画像データを伝送するときに使用される帯域幅を、ネットワークを介して第２のエンコード済み画像データを伝送するときに使用される帯域幅で割ることによって計算されうる。別の実施例によれば、この比率は、第１のエンコード済み画像データをストレージ空間に書き込むときの速度を、第２のエンコード済み画像データをストレージ空間に書き込むときの速度で割ることによって計算されうる。

上述のように、より暗い光条件をシミュレーションする第２のカメラパラメータのノイズレベルの上昇によって、単位時間あたりの受信データ量は一般的に、第１のエンコード済み画像データと比較すると、第２のエンコード済み画像データでより大きくなる。しかしながら、第１のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量に対して、どれだけ大きくなるかはわからない。これは第１のエンコード済み画像データのノイズレベルに依存するからである。例えば、シーンの照明不足により、第１のエンコード済み画像データが高いノイズレベルを有すると仮定する。上述のように、第１のカメラパラメータの修正により、第２のエンコード済み画像データは高いノイズレベルを有するようになる。しかしながら、既にノイズの多い画像にノイズが付加されることにより、最終のノイズレベルは結局さほど増加せず、ノイズレベルはある時点で飽和する。結論として、単位時間あたりの受信データ量の比率は、第１のエンコード済み画像データのノイズレベルを示すために使用されうる。

そのため、ステップＳ０８では、処理コンポーネント１４４は、単位時間あたりの受信データ量の比率を第１のエンコード済み画像データのノイズレベルの指標として使用する。一般的に、大きな比率は小さな比率よりもノイズレベルが高いことを示している。

図３は、図２の方法のステップＳ０８の実施形態を示している。一般的に、ステップＳ０８ａの処理コンポーネント１４４は、単位時間あたりの受信データ量の比率が閾値よりも大きいかどうかをチェックする。

閾値はシステム内で事前に定義されているが、シーンに応じて異なる閾値が使用されうる。例えば、静的なシーンでは、閾値は動きを含むシーンよりも小さくなりうる。別の態様では、閾値はユーザーによって設定されうる。実施例として、静的なシーン（閉店後の店舗など）では閾値は０．２に等しくなりうる。動きのレベルが一定のシーン（高速道路のシーンなど）では、閾値は０．２に等しくなりうる。シーン内の動きのレベルが変化する（横断歩道など）場合には、閾値は０．５に等しくなりうる。

単位時間あたりの受信データ量の比率が閾値よりも大きい場合には、処理コンポーネント１４４は、ステップＳ０８ｂで、第１のカメラパラメータを使用して第１の光条件下でカメラによって収集される、将来の画像データのノイズレベルを低減するため、講ずるべき措置の決定に進む。一般的にこの比率の大きな値は、第１のエンコード済み画像データのノイズレベルが高いことを示しているため、処理コンポーネント１４４はこのようにして、ノイズレベルが許容できないほど高いこと、また、将来のノイズレベルを低減するため措置を講ずる必要があると決定する。

第１のエンコード済み画像データの許容できないほど高いノイズレベルは、別の理由によることもありうる。

例えば、第１のエンコード済み画像データの高いノイズレベルは、シーン内の照明不足に起因しうる。したがって、第１のエンコード済み画像データの高いノイズレベルは、シーン２００に追加照明が必要なことを示しうる。一実施形態によれば、デバイス処理コンポーネント１４４はそのため、ステップＳ０８ｂ１で、カメラ１２０が第１のカメラパラメータを使用して、第１の光条件下でシーン２００の画像データを収集するときには、シーン２００で追加照明が必要とされていると決定する。

別の実施例によれば、第１のエンコード済み画像データの高いノイズレベルは、カメラ１２０の誤った条件に起因しうる。このように、第１のエンコード済み画像データの高いノイズレベルは、カメラ１２０が保守を必要とすることを示しうる。したがって、一実施形態によれば、処理コンポーネント１４４は、ステップＳ０８ｂ２で、カメラ１２０が保守を必要としていると判断する。カメラ１２０の保守には、カメラ１２０の冷却システムの保守が含まれうる。これは、カメラ１２０の不良冷却がノイズの多い画像をもたらしうるからである。保守には、カメラ１２０のランプ交換が含まれうる。シーン２００を照明することになっているランプが壊れている場合には、シーン２００に照明不足があり、ノイズの多い画像を引き起こしうる。保守の別の実施例は、カメラ１２０の筐体やレンズの洗浄又は交換である。カメラ１２０の筐体やレンズの汚れや摩耗は、ノイズの多い画像を引き起こしうる。

当業者は、上述の実施形態を多くの方法で修正し、かつ、上記の実施形態において示されている本発明の利点を依然として使用することが可能であることを、理解するであろう。例えば、第１のエンコード済み画像データの高いノイズレベルは、設置場所の外部条件に照らして、誤ったタイプのカメラ１２０が設置されていることを示しうる。例えば、冷却システムのないカメラ１２０が誤って設置された可能性がある。設置場所の温度で動作しない、設置場所の光条件に照らして充分な光を取り込めない、或いは設置場所の湿度条件では動作しないカメラ１２０が設置されている可能性もある。従って、本発明は、図示した実施形態に限定されるべきではなく、添付の特許請求の範囲によってのみ限定されるべきである。加えて、当業者が理解しているように、示された実施形態は組み合わされうる。

Claims (15)

1. ネットワークカメラシステム内のデバイスによって実行される方法であって、
   シーン（２００）を表わす第１のエンコード済み画像データであって、第１のカメラパラメータを使用して、第１の光条件下で、カメラ（１２０）によって収集される第１のエンコード済み画像データを、ネットワーク（１６０）を介して受信すること（Ｓ０２）と、
   同一シーン（２００）を表わす第２のエンコード済み画像データであって、前記カメラ（１２０）によって収集される画像データのノイズレベルを高めるように修正されており、これによって、前記第２のエンコード済み画像データが第２のより暗い光条件下で収集されることをシミュレーションするという点で、前記第１のカメラパラメータとは異なる第２のカメラパラメータを使用する前記第１の光条件下で、前記カメラ（１２０）によって収集される前記第２のエンコード済み画像データを、前記ネットワーク（１６０）を介して受信すること（Ｓ０４）と、
   前記第１のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量と、前記第２のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量との比率を決定すること（Ｓ０６）と、
   前記比率を前記第１のエンコード済み画像データのノイズレベルの指標として使用すること（Ｓ０８）と
   を含む方法。
2. 前記比率は、前記第１のエンコード済み画像データと前記第２のエンコード済み画像データをそれぞれ、前記ネットワークを介して伝送するのに必要な帯域幅を比較することによって決定される、請求項１に記載の方法。
3. 前記比率は、前記第１のエンコード済み画像データと前記第２のエンコード済み画像データがそれぞれ、ストレージ空間に書き込まれる速度を比較することによって決定される、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記比率を、前記第１のエンコード済み画像データのノイズレベルの指標として使用するステップ（Ｓ０８）は、
   前記比率が所定の閾値よりも大きいかどうかをチェックすること（Ｓ０８ａ）と、そうである場合には、
   前記第１のカメラパラメータを使用する前記第１の光条件下で、前記カメラによって収集される前記シーンを表わす将来の画像データの前記ノイズレベルを低減するためには、措置を講じる必要があると決定すること（Ｓ０８ｂ）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. 措置を講じる必要があると決定するステップ（Ｓ０８ｂ）は、
   前記第１の光条件下で、前記カメラが前記シーンの画像データを収集するために前記第１のカメラパラメータを使用するとき、前記シーンに追加照明が必要であることを決定すること（Ｓ０８ｂ１）を含む、請求項４に記載の方法。
6. 措置を講じる必要があると決定するステップ（Ｓ０８ｂ）は、前記カメラが保守を必要とすると決定すること（Ｓ０８ｂ２）を含む、請求項４に記載の方法。
7. 前記保守は、前記カメラの冷却システムの保守、前記カメラのランプの交換、或いは、前記カメラの筐体又はレンズの洗浄又は交換を含む、請求項６に記載の方法。
8. 更に、前記シーン（２００）に応じて、所定の閾値を選択することを含む、請求項４から７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記第１及び第２のカメラパラメータは、ゲイン、絞り値、及び露出時間のうちの少なくとも１つを含む、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
10. ゲイン、絞り値、及び露出時間のうちの少なくとも１つを大きくするように修正されている点で、前記第２のカメラパラメータは前記第１のカメラパラメータとは異なる、請求項９に記載の方法。
11. コンピュータによって実行されると、請求項１から１０のいずれか一項にしたがって前記方法を実行するコンピュータコード命令を有するコンピュータ可読媒体。
12. シーン（２００）を表わす第１のエンコード済み画像データと、第１のカメラパラメータを使用して、第１の光条件下でカメラ（１２０）によって収集される第１のエンコード済み画像データと、同一シーン（２００）を表わす第２のエンコード済み画像データであって、前記カメラ（１２０）によって収集される画像データのノイズレベルを高めるように修正されており、これによって、前記第２のエンコード済み画像データが第２のより暗い光条件下で収集されることシミュレーションするという点で、前記第１のカメラパラメータとは異なる第２のカメラパラメータを使用して、前記第１の光条件下で前記カメラ（１２０）によって収集される第２のエンコード済み画像データとを、ネットワーク（１６０）を介して受信するように構成された受信機（１４２）と、
    前記第１のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量と、前記第２のエンコード済み画像データの単位時間あたりの受信データ量との比率を決定するように構成された処理コンポーネント（１４４）と、
    前記比率を第１のエンコード済み画像データのノイズレベルの指標として使用することと
    を含むデバイス（１４０）。
13. 前記処理コンポーネント（１４４）は更に、
    前記比率が所定の閾値よりも大きいかどうかをチェックし、そうである場合には、
    前記第１のカメラパラメータを使用して、前記第１の光条件下で前記カメラによって収集される前記シーンを表わす将来の画像データのノイズレベルを低減するために、措置を講じる必要があると決定する
    ように構成される、請求項１２に記載のデバイス。
14. 前記処理コンポーネント（１４４）は、
    前記第１の光条件下で前記シーンの画像データを収集するため、前記カメラが前記第１のカメラパラメータを使用するとき、前記シーンに追加照明が必要であると決定する
    ように構成される、請求項１３に記載のデバイス。
15. 請求項１２から１４のいずれか一項に記載のデバイス（１４０）と、
    ネットワーク（１６０）を介して、前記デバイス（１４０）に接続されたカメラ（１２０）であって、
    シーン（２００）を表わす第１のエンコード済み画像データであって、第１のカメラパラメータを使用して第１の光条件下で収集される第１のエンコード済み画像データを収集し、
    前記シーン（２００）を表わす第２のエンコード済み画像データであって、前記カメラ（１２０）によって収集される画像データのノイズレベルを高めるように修正されており、これによって、前記第２のエンコード済み画像データが第２のより暗い光条件下で収集されることをシミュレーションするという点で、前記第１のカメラパラメータとは異なる第２のカメラパラメータを使用して、前記第１の光条件下で収集される第２のエンコード済み画像データを収集し、
    前記ネットワーク（１６０）を介して、前記第１及び第２のエンコード済み画像データを前記デバイス（１４０）に伝送する
    ように構成されたカメラ（１２０）と
    を備えるネットワークカメラシステム（１００）。

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