JP4718253B2 - Image abnormality detection device for surveillance camera - Google Patents
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Description
本発明は、監視カメラの画像を使用し、防犯や監視用途等に使用される監視装置としてのカメラ監視装置の画像異常検出装置に関する。 The present invention relates to an image abnormality detection device of a camera monitoring device as a monitoring device that uses an image of a monitoring camera and is used for crime prevention or monitoring purposes.
従来、建物の出入り口や各種施設、設備等の防犯や警備を行う業務においては、監視が必要な領域を撮影する監視カメラを設置し、当該監視カメラの画像を表示・記録して監視を行う監視装置や画像記録装置が広く用いられている。 Conventionally, in the work of crime prevention and security at entrances and exits of buildings, various facilities, equipment, etc., monitoring cameras that take pictures of areas that require monitoring, and display and record images of the monitoring cameras are used for monitoring Devices and image recording devices are widely used.
ここで、当該監視カメラや監視カメラからの信号伝送路に故障が発生し、映像信号が途絶した場合、監視装置の映像信号に含まれる同期信号（水平同期信号、垂直同期信号）が監視装置において検出されなくなった事象（同期信号ロスト）を判断し、異常発生の警告や警報を発生する機能は、多くの監視装置や画像記録装置において使用されている（特許文献１参照）。 Here, when a failure occurs in the signal transmission path from the monitoring camera or the monitoring camera and the video signal is interrupted, a synchronization signal (horizontal synchronization signal, vertical synchronization signal) included in the video signal of the monitoring device is transmitted to the monitoring device. A function of determining an event (synchronization signal lost) that is no longer detected and generating a warning or alarm for occurrence of an abnormality is used in many monitoring devices and image recording devices (see Patent Document 1).
また、前記同期信号が正常に検出されている状況で、画像の状態に、監視業務に支障をきたす異常が発生した場合に、これを検出し、警告や警報を発生する手法も提案されており、この種の装置及び方法としては、画像を微分した値に基づいて異常を判別する画像センサ（特許文献２参照）が提案されている。
画像の状態に、監視業務に支障をきたす異常が発生した状況を検出し、状況に応じた保守、点検、修理を実施する形態の業務を考慮した場合、画像異常の発生状況には種々の原因や形態があるため、前記従来の技術では、検出が困難、または誤った事象として検出する状況が発生し得る。 When the status of an image that detects an abnormality that interferes with the monitoring operation is detected, and the operation that performs maintenance, inspection, and repair according to the situation is considered, there are various causes for the occurrence of the image abnormality. Therefore, in the conventional technique, it may be difficult to detect or a situation may be detected as an erroneous event.
前記画像を微分した値に基づいて異常を判別する画像センサ（特許文献２参照）を例に取ると、画像の微分値の低下により、画像の異常（カメラをカバー等で覆う画策行為等）を検出しているが、画像の微分値の低下は、この事象以外にも、画像へのぼけ発生やレンズの汚れ・曇り、照明レベルの低下等の種々の画像異常原因によっても発生し得る。 Taking an example of an image sensor (see Patent Literature 2) that discriminates an abnormality based on a value obtained by differentiating the image, an image abnormality (such as an act of covering a camera with a cover or the like) is caused by a decrease in the differential value of the image. Although it is detected, the decrease in the differential value of the image can also be caused by various causes of image abnormality such as blurring of the image, dirt / cloudiness of the lens, and a decrease in the illumination level.
また、これらの種々の画像異常原因に対しては、復旧するための確認内容が異なる（例えば、前記画策の場合はカメラ近辺の点検、ぼけ発生やレンズの汚れ・曇りはレンズ関係の点検や調整、照明レベルの低下は照明や環境の確認等）ため、例えば、監視カメラを遠隔地に多数設置し、画像を集中監視するような業務形態においては、当該画像異常原因が発生したカメラを保守・点検・修理するための指示を保守員や現地担当者などに的確に行うことが困難である。 In addition, for these various causes of image abnormalities, there are different confirmation details for recovery (for example, in the case of the above-mentioned scheme, inspection near the camera, blurring and lens dirt / clouding are related to lens inspection and adjustment) Therefore, for example, in a business mode in which a large number of surveillance cameras are installed remotely and centralized monitoring of images is performed, the camera that caused the abnormal image is maintained and It is difficult to give instructions for inspection and repair to maintenance staff and local staff.
また、前記監視業務の監視内容によっては、画像の鮮明度を要求する用途（例えば、人の顔や文字等を画面上で確認、認識する場合等）や、画像の彩度を要求する用途（例えば、衣服や物体の色や模様などの特徴の確認や記録が必要な場合等）があり、この場合、監視カメラの異常検出の優先度（鮮明度優先、彩度優先等）が異なる状況が考えられるが、このような要求を１つの装置や手段で実現するものは存在していない。 Further, depending on the monitoring contents of the monitoring work, there are uses for requesting the sharpness of the image (for example, checking and recognizing a human face and characters on the screen), and uses for requesting the saturation of the image ( For example, it may be necessary to check or record the characteristics of clothes or objects such as color or pattern, etc., and in this case, the priority of detecting abnormalities of the surveillance camera (clearness priority, saturation priority, etc.) Although it is conceivable, there is no one that realizes such a request with a single device or means.
本発明の目的は、上記従来の問題点を改善し、監視カメラの画像異常を検出し、監視カメラの状況に応じた保守、点検、修理を実施する形態の業務を能率的に実現する方法として、監視カメラの各形態の異常画像を検出するための装置を提供することにある。 The purpose of the present invention is to improve the above-mentioned conventional problems, detect an abnormal image of the surveillance camera, and efficiently realize the work of performing maintenance, inspection and repair according to the situation of the surveillance camera. An object of the present invention is to provide an apparatus for detecting an abnormal image of each form of a surveillance camera.
上記目的を達成するために、本発明による第１の手段は、監視カメラからの画像を取り込む画像取込み手段と、前記画像取込み手段において取り込んだ画像に対して当該画像の複数の画像統計値を算出する画像統計値算出手段と、正常時の画像における画像統計値を記録する正常時画像統計値記録手段と、当該正常時の画像における画像統計値を基準として、画像異常発生値閾値を設定する手段と、現画像の各画像統計値に優先度を設定する優先度設定手段とを備えるとともに、前記正常時画像統計値記録手段に記録された各画像統計値のそれぞれと、前記画像統計値算出手段で算出された現画像に応じた前記画像統計値のそれぞれとの差分を個別に求めるに際して、少なくとも２つの現画像の前記画像統計値のそれぞれに、これらの２つの現画像の前記画像統計値に関連して設定された前記優先度設定手段の優先度のそれぞれを、個別に乗算して得られる少なくとも２つの乗算値を算出し、前記正常時画像統計値記録手段に記録された画像統計値の該当するものから、前記乗算値の該当するものを減算した少なくとも２つの減算値を求め、これらの減算値を加算した画像異常発生値が、前記画像異常発生値閾値を逸脱したとき、異常として検知する異常検知手段を備えたことを特徴とする監視カメラの画像異常検出装置としたものである。 In order to achieve the above object, the first means according to the present invention calculates an image capturing means for capturing an image from a surveillance camera, and a plurality of image statistical values of the image for the image captured by the image capturing means. Image statistical value calculating means, normal image statistical value recording means for recording image statistical values in normal images, and means for setting an image abnormality occurrence value threshold based on image statistical values in the normal images When the each of the image statistics recorded in Rutotomoni, the normal-time image statistic recording means and a priority setting means for setting a priority to each image statistics of the current image, calculates the image statistics When separately obtaining a difference from each of the image statistics values corresponding to the current image calculated by the means, each of the image statistics values of at least two current images includes these two At least two multiplication values obtained by individually multiplying the priorities of the priority setting means set in relation to the image statistical values of the image are calculated, and the normal-time image statistical value recording means At least two subtraction values obtained by subtracting the corresponding ones of the multiplication values from the corresponding ones of the recorded image statistical values are obtained, and the image abnormality occurrence value obtained by adding these subtraction values is the image abnormality occurrence value threshold value. The present invention is an image abnormality detection device for a surveillance camera, characterized by comprising an abnormality detection means for detecting an abnormality when deviating.
本発明による第２の手段は、前記異常検知手段が異常を検知すると、前記現画像の各画像統計値の傾向から異常発生の原因を推定する画像異常推定手段を備えたことを特徴とする監視カメラの画像異常検出装置とするものである。 Second hand stage according to the invention, when the abnormality detection means detects an abnormality, characterized by comprising an image abnormality estimation means for estimating a cause of the abnormality occurrence from the tendency of the image statistics of the current image This is an image abnormality detection device for a surveillance camera.
本発明による第３の手段は、前記第１の手段記載の監視カメラの画像異常検出装置において、前記優先度設定手段の優先度を、遠隔の遠隔優先度設定手段によって設定されることを特徴とする監視カメラの画像異常検出装置としたものである。 Third hand stage according to the invention, the the image abnormality detecting device of the monitoring camera of the first means, wherein, wherein the priority of the priority setting means, to be set by a remote remote priority setting means It is set as the image abnormality detection apparatus of the surveillance camera.
本発明による第４の手段は、前記第１の手段記載の監視カメラの画像異常検出装置において、監視カメラの画像を表示する画像表示装置と、前記監視カメラの画像を記録する画像記録装置と、前記監視カメラの画像を伝送する画像伝送装置を備えたことを特徴とする監視カメラの画像異常検出装置としたものである。 Fourth hand stage of the present invention is an image abnormality detection apparatus of the first hand Danki mounting the monitoring camera, an image display device that displays an image of the monitoring camera, an image recording for recording an image of the monitoring camera An image abnormality detection device for a surveillance camera, comprising: an apparatus; and an image transmission device for transmitting an image of the surveillance camera.
本発明によれば、上記構成とすることにより、前記監視カメラ及び信号伝送路において発生した画像異常について、各種画像異常（例えば、画像にノイズが混入、ぼけ発生、コントラスト低下発生、異常画素値（真白、真黒等）、画面隠蔽、画角変動等）を検出することが可能となるため、従来と比較して故障検知の性能が向上し、ひいては当該監視装置の品質や稼働率の向上を図ることが可能となる。 According to the present invention, with the above-described configuration, various image abnormalities (for example, noise is mixed in the image, blur is generated, contrast is decreased, abnormal pixel values ( (White, true black, etc.), screen concealment, angle of view fluctuation, etc.) can be detected, so that the performance of fault detection is improved compared to the conventional case, and consequently the quality and operating rate of the monitoring device are improved. It becomes possible.
本発明においては、監視カメラから取り込んだ現画像に対して、当該現画像の複数の画像統計値を利用し、この現各画像統計値と正常時の画像における各画像統計値と対比したとき、現各画像統計値と正常時の各画像統計値との差異によって、故障原因を凡そ推定できることに着目し、正常時の画像における各画像統計値を基準として、画像異常発生値閾値を設定し、この画像異常発生値閾値を、監視カメラから取り込んだ現画像の各画像統計値が超えるか未達のような逸脱する場合を異常画像とみなして異常検知信号を出力するようにしたものである。 In the present invention, for the current image captured from the monitoring camera, using a plurality of image statistics of the current image, when comparing the current image statistics and the image statistics in the normal image, Focusing on the fact that the cause of failure can be estimated roughly by the difference between each current image statistic and each normal image statistic, setting the image abnormality occurrence value threshold based on each image statistic in the normal image, When the image abnormality occurrence value threshold deviates such that each image statistical value of the current image taken from the monitoring camera exceeds or does not reach, it is regarded as an abnormal image and an abnormality detection signal is output.
画像統計値は、後述するように、画像信号の微分値等から適当に算出することが可能であるが、この画像統計値は、次のような観点から複数種のものが採用され、各画像統計値の間の相関がなるべく小さいものを選択することが好ましく、この種類が多い程より精度良く、異常原因を把握可能となるのでより好ましい。 As will be described later, the image statistical values can be appropriately calculated from the differential value of the image signal, etc., but a plurality of types of image statistical values are adopted from the following viewpoints. It is preferable to select a correlation between statistical values as small as possible, and the more types, the more accurate the cause of an abnormality can be ascertained.
（１）画素平均値：取り込んだ画像を白黒画像に変換した画像全体に対する画素平均値（画像全体の画素値の総和を画素数で除算した値）であり、画像の平均的な明るさを示す値である。 (1) Pixel average value: This is the pixel average value (the value obtained by dividing the total pixel value of the entire image by the number of pixels) for the entire image obtained by converting the captured image into a black and white image, and indicates the average brightness of the image. Value.
（２）画素分散値：取り込んだ画像を白黒画像に変換した画像全体に対して、画像全体の（画素値−前記画素平均値）を二乗した値の総和を画素数で除算した値であり、画像の明度分布を表す値である。 (2) Pixel variance value: a value obtained by dividing the total sum of squared values of (pixel value−the pixel average value) of the entire image by dividing the captured image into a monochrome image by the number of pixels, It is a value representing the brightness distribution of the image.
（３）画像微分値：取り込んだ画像を白黒画像に変換した画像全体に対して、（現在の画素値−隣接画素）の総和の値であり、画像の複雑さや鮮明度を表す値である。 (3) Image differential value: The total value of (current pixel value−adjacent pixels) with respect to the entire image obtained by converting the captured image into a black and white image, and is a value representing the complexity and sharpness of the image.
（４）高輝度画素数：取り込んだ画像を白黒画像に変換した画像全体に対して、画素値が予め定めた画素値の閾値（高輝度閾値）を越えた画素の数であり、画像上の明るい部位や画素の数、面積を表す値である。 (4) Number of high-luminance pixels: The number of pixels whose pixel value exceeds a predetermined pixel value threshold (high-luminance threshold) with respect to the entire image obtained by converting the captured image into a monochrome image. It is a value representing the number of bright parts, pixels, and area.
（５）低輝度画素数：取り込んだ画像を白黒画像に変換した画像全体に対して、画素値が予め定めた画素値の閾値（低輝度閾値）以下である画素の数であり、画像上の暗い部位や画素の数、面積を表す値である。 (5) Number of low-luminance pixels: The number of pixels whose pixel values are equal to or less than a predetermined pixel value threshold (low-luminance threshold) with respect to the entire image obtained by converting the captured image into a black and white image. It is a value that represents the number of dark areas, the number of pixels, and the area.
（６）画像間相関：後述する初期設定手順において、正常として取り込んだ画像と、現在の画像との相関（類似度）を表す値であり、初期設定手順において、正常として取り込んだ画像と現在の画像が一致する場合に最も高い値を取る。 (6) Inter-image correlation: a value representing a correlation (similarity) between an image captured as normal in the initial setting procedure described later and the current image, and the image captured as normal in the initial setting procedure and the current Takes the highest value when the images match.
（７）彩度：取り込んだ画像を色相・彩度・明度画像に変換（ＨＳＶ変換）し、そのうちの彩度の画像内での平均値であり、画像内の色彩の存在や画像全体の色の分布状態を表す値である。 (7) Saturation: The captured image is converted into a hue / saturation / lightness image (HSV conversion), and is the average value of the saturation in the image. The presence of the color in the image and the color of the entire image Is a value representing the distribution state of.
この現各画像統計値と正常時の各画像統計値とを比較するに当り、当該正常時の画像における画像統計値を基準として画像異常が発生したと認められる画像異常発生値閾値を各画像統計値毎に設定し、これらの画像異常発生値閾値と現画像統計値を比較して、この閾値を超えるか、下回るかして逸脱した場合を異常画像発生とみなして異常検知し、種々の対応を取るようにしている。 In comparing each current image statistic value with each image statistic value at normal time, an image abnormality occurrence threshold value that is considered to have caused an image abnormality on the basis of the image statistic value in the image at normal time is set as each image statistic value. Set for each value, compare these image abnormality occurrence value thresholds with the current image statistical value, and detect abnormalities when exceeding this threshold or deviating by deviating from this threshold, and take various actions Like to take.
この対応を取るに当り、現各画像統計値からの異常検知の結果から、これまでの経験から認識された異常発生の原因を推定する画像異常推定手段を備えることによって、画像異常発生状況に基づいた故障発生原因（故障発生状況、故障発生部位、故障対応方法）を推定して提示可能となるため、故障状況に応じた点検部位や点検方法の指示、機材の準備等を迅速に行うことが可能となり、保守・修理効率の向上や不稼動時間の短縮を図ることが可能となる。 In taking this correspondence, based on the image abnormality occurrence status, by providing an image abnormality estimation means for estimating the cause of the abnormality occurrence recognized from previous experience from the result of abnormality detection from each current image statistical value. The failure cause (failure occurrence status, failure occurrence location, failure response method) can be estimated and presented, so it is possible to promptly instruct the inspection site and inspection method according to the failure status, prepare the equipment, etc. This makes it possible to improve maintenance / repair efficiency and shorten downtime.
さらに、現各画像統計値に優先度を設定する優先度設定手段を備えることによって、これらの優先度を加味した比較が可能となり、指定した異常状態（鮮明度低下、彩度低下等）を優先して（または非優先として）検出する設定を行うことが可能であるため、監視カメラの設置環境や用途、顧客要望に応じた画像異常検出を行うことが可能となる。 Furthermore, by providing a priority setting means for setting the priority for each current image statistic, it is possible to make a comparison that takes these priorities into account, giving priority to the specified abnormal state (decrease in sharpness, saturation, etc.) Thus (or as non-priority) detection settings can be made, so that it is possible to detect image abnormalities according to the installation environment and application of the surveillance camera, and customer requests.
さらにまた、前記優先度設定手段の優先度を遠隔の遠隔優先度設定手段によって設定されるようにすることによって、前記監視カメラ及び監視装置を遠隔地に多数設定した場合の設定に必用な作業量や作業時間を低減することが可能となり、ひいては運用コストの低減が可能となる。 Furthermore, by setting the priority of the priority setting means by the remote remote priority setting means, the work amount necessary for setting when a large number of the monitoring cameras and monitoring devices are set at remote locations. And the work time can be reduced, and as a result, the operation cost can be reduced.
さらにまた、本発明による監視カメラの画像異常検出装置において、監視カメラの画像を表示する画像表示装置と前記監視カメラの画像を記録する画像記録装置と前記監視カメラの画像を伝送する画像伝送装置を備えることによって、別途故障検知装置を増設することなく故障検知が可能となり、ひいては機器構成の簡略化が可能となる。 Furthermore, in the image abnormality detection device for a monitoring camera according to the present invention, an image display device for displaying the image of the monitoring camera, an image recording device for recording the image of the monitoring camera, and an image transmission device for transmitting the image of the monitoring camera are provided. By providing, it becomes possible to detect a failure without adding a separate failure detection device, and thus it is possible to simplify the device configuration.
（実施形態１）
以下、本発明に係わる監視カメラの画像異常検出装置の一実施形態を、図１〜図６に、基づいて説明する。
(Embodiment 1)
Hereinafter, an embodiment of an image abnormality detection device for a monitoring camera according to the present invention will be described with reference to FIGS.
図１は、本発明の一実施形態に係わる監視カメラの画像異常検出装置の機能構成を示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram illustrating a functional configuration of an image abnormality detection apparatus for a monitoring camera according to an embodiment of the present invention.
図１において、１は監視対象の区域に設置され、監視画像を取得して映像信号として出力する機能を持つ監視カメラ、２は画像異常検出装置でソフトウエアによる構成やハードウエアによる構成によって実現することができる。前記監視カメラ１と画像異常検出装置は同軸ケーブル等の信号伝送路（図示せず）により接続されている。
In FIG. 1, 1 is a surveillance camera that is installed in a monitored area and has a function of acquiring a surveillance image and outputting it as a video signal, and 2 is an image abnormality detection device realized by a software configuration or a hardware configuration. be able to. The
前記画像異常検出装置２は、前記映像信号より画像を取り込む機能を持つ画像取込み手段２１、画像取込み手段２１において取り込んだ画像より少なくとも２種類の異常画面の画像統計値ａ〜ｎを算出する画像統計値算出手段２２ａ〜２２ｎ、画像が正常であった場合の各画像統計値を記録する正常時画像統計値記録手段２３ａ〜２３ｎ、画像異常を検出するための画像統計値の優先度を設定する機能を持つ画像異常検出優先度記録手段２４ａ〜２４ｎ、前記正常時画像統計値と画像異常検出優先度記録手段２４ａ〜２４ｎにより優先度を設定された現在の画像の画像統計値とによって現在の画像の画像異常発生を検出する異常検出手段２５により構成されている。
The image
画像異常を検出するために使用する画像統計値ａ〜ｎは、複数の画像統計値が使用されるが、この実施形態では、前述の（１）画素平均値、（２）画素分散値、（３）画像微分値、（４）高輝度画素数、（５）低輝度画素数、（６）画像間相関、（７）彩度の７種類の画像統計値を採用している。 A plurality of image statistics values are used as the image statistics values a to n used for detecting an image abnormality. In this embodiment, the above-described (1) pixel average value, (2) pixel variance value, ( Three types of image statistical values are employed: 3) image differential value, (4) number of high luminance pixels, (5) number of low luminance pixels, (6) correlation between images, and (7) saturation.
前記異常検出手段２５は、正常時画像統計値と画像異常検出優先度記録手段２４ａ〜２４ｎにより優先度を設定された現在の画像の画像統計値とによって現在の画像の画像異常発生の程度を表す画像異常発生値Ｆを算出する機能を持つ画像異常発生値算出手段２５ａと、前記現在の画像の画像統計値から現在の画像の異常発生状況及び発生原因、対応部分等を推定する画像異常原因推定手段２５ｂより構成される。 The abnormality detection means 25 represents the degree of occurrence of an image abnormality in the current image based on the normal image statistical value and the image statistical value of the current image whose priority is set by the image abnormality detection priority recording means 24a to 24n. Image abnormality occurrence value calculating means 25a having a function of calculating an image abnormality occurrence value F, and image abnormality cause estimation for estimating an abnormality occurrence state, occurrence cause, corresponding portion, etc. of the current image from the image statistical values of the current image It comprises means 25b.
前記画像異常検出装置２は、画像異常原因推定手段２５ｂで推定された現在の画像の異常発生状況及び発生原因、対応部分等を出力する機能を有し、これらの情報は、表示装置３において表示される。
The image
なお、表示装置３においては、表示のみではなく、画像異常が発生した場合に、音響・警告機能、他のシステムに警報を伝える移報機能等を備えてもよい。
The
次に、前記構成の前記画像異常検出装置２における画像異常検出方法の手順について説明する。
Next, the procedure of the image abnormality detection method in the image
画像異常検出方法の手順としては、初期設定と異常検出の２段階において行われ、まず、初期設定の手順を図２に示すフローチャートを使用して説明する。 The procedure of the image abnormality detection method is performed in two stages of initial setting and abnormality detection. First, the initial setting procedure will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
初期設定の目的は、正常時の画面の各画像統計値を算出し、正常時画像統計値記録手段２３ａ〜２３ｎに記録することと、画像異常の判別を行う画像異常発生値閾値Ｆ０を画像異常発生値算出手段２５ａに設定することである。 The purpose of the initial setting, and it calculates the image statistics screen in the normal, is recorded in the normal-time image statistic recording means 23 a to 23, an image abnormality occurrence value threshold F 0 for discriminating the image abnormality image It is to set in the abnormality occurrence value calculation means 25a.
まず、図２の手順Ｓ１において、監視カメラ１における正常時の画像（例えば、監視目的の区域が正常に写っており、かつ定常状態の画像等）を画像異常検出装置２に入力する。ここで、画像異常検出装置２において、初期設定を行うための操作（初期設定ＳＷの投入等）を実施すると、画像異常検出装置２は、前記正常時の画像に対して画像統計値ａ〜ｎを算出し（手順Ｓ２）、これらの画像統計値を、正常時画像統計値記録手段２３ａ〜２３ｎに記録する（手順Ｓ３）。
First, in step S <b> 1 of FIG. 2, an image at a normal time in the monitoring camera 1 (for example, an image in which a monitoring target area is normally captured and an image in a steady state) is input to the image
その後、画像異常発生値閾値Ｆ０は、画像異常の発生を判別するための判定を行う値であり、監視目的の区域への人物や物体の進入や移動、日照や照明などによる画面の輝度変化等に対しては、画像異常と判定しないような値とする必要がある。 Thereafter, the image abnormality occurrence value threshold value F 0 is a value for performing determination to determine the occurrence of the image abnormality, and the luminance change of the screen due to the entry or movement of a person or an object to the monitoring target area, sunlight or lighting. It is necessary to set a value that does not determine that the image is abnormal.
このような目的を満たす方法としては、次の手順により画像異常発生値閾値Ｆ０を算出することで設定が可能となる。 As a method for satisfying such an object, the setting can be performed by calculating the image abnormality occurrence value threshold value F 0 by the following procedure.
（１）上記手順Ｓ３を実行後、予め定められた期間（例えば、２４時間）内に、次の手順（２）〜（４）の動作を行う。 (1) After performing the procedure S3, the operations of the following procedures (2) to (4) are performed within a predetermined period (for example, 24 hours).
（２）取り込んだ画像の各画像統計値Ｆを算出する。 (2) Each image statistical value F of the captured image is calculated.
（３）画像異常発生値算出手段２５ａにおいて、画像異常発生値を算出する。（画像異常発生値算出手段２５ａにおける画像異常発生値Ｆの算出手順は後述する。）
（４）前記予め定めた期間中における画像異常発生値Ｆの最大値をＦｍａｘとする。
(3) The image abnormality occurrence value calculation means 25a calculates the image abnormality occurrence value. (The calculation procedure of the image abnormality occurrence value F in the image abnormality occurrence value calculation means 25a will be described later.)
(4) The maximum value of the image abnormality occurrence value F during the predetermined period is defined as Fmax.
（５）前記の期間経過後、Ｆｍａｘに余裕度（例えば、１．１〜１．５）を乗じて画像異常発生値閾値Ｆ０とする。 (5) after the period, margin to Fmax (e.g., 1.1-1.5) to image abnormality value threshold F 0 by multiplying.
図３には、上記（１）〜（５）の関係を図示したもので、画像異常発生値閾値Ｆ０と前記Ｆｍａｘとの関係を示しており、画像異常発生値閾値Ｆ０は、Ｆｍａｘに余裕度（例えば、１．１〜１．５）を乗じて設定されている。 In FIG. 3, an illustration of the relationship of (1) to (5), an image abnormality value threshold F 0 indicates the relationship between the Fmax, the image abnormality value threshold F 0 is the Fmax It is set by multiplying the margin (for example, 1.1 to 1.5).
上記手順により、画像異常でない通常の画像変動による画像統計値の変動に対しては、画像異常発生とは判別しない画像異常発生値閾値Ｆ０を設定可能となる。 According to the above procedure, it is possible to set an image abnormality occurrence value threshold value F 0 that is not determined to be an image abnormality occurrence, for fluctuations in image statistical values due to normal image fluctuations that are not image abnormality.
次に、手順Ｓ５において、画像異常発生値Ｆが画像異常発生値閾値Ｆ０を越えた状態が継続した場合に、画像異常発生と判別するために使用する画像異常発生時限Ｔ０を設定する。この時限Ｔ０は、監視を行うシステムの重要性や、顧客の要求によって異なるが、例として５〜３０分等の時限を設定する。 Next, in step S5, if the state where the image abnormality value F exceeds the image abnormality value threshold F 0 continues, it sets the image abnormality timed T 0 used to determine the image abnormality. The time period T 0 is set depending on the importance of the system to be monitored and the request of the customer, but a time period of 5 to 30 minutes is set as an example.
次に、前述の初期設定が完了した後に、実際に画像異常発生を検出するための手順を図４のフローチャートを使用して説明する。 Next, a procedure for actually detecting the occurrence of an image abnormality after the above-described initial setting is completed will be described with reference to the flowchart of FIG.
異常検知の手順としては、まず、初期設定の場合と同様に、監視カメラ１における現在の画像を入力し（手順Ｓ６）、当該画像の画像統計値ａ〜ｎを算出する（手順Ｓ７）。次に、当該画像の画像統計値ａ〜ｎより、画像異常発生値Ｆを算出する（手順Ｓ８）。ここで、前記画像異常発生値Ｆの算出方法について説明する。
As an abnormality detection procedure, first, as in the case of the initial setting, the current image in the
画像異常発生値Ｆの算出の考え方は、以下の事実に基づくものである。 The concept of calculating the image abnormality occurrence value F is based on the following facts.
（１）画像が正常であれば、当該画像の画像統計値と、正常時画像統計値記録手段２３ａ〜２３ｎに記録されている画像統計値との差は小さい。 (1) If the image is normal, the difference between the image statistical value of the image and the image statistical value recorded in the normal image statistical value recording means 23a to 23n is small.
（２）画像に一時的に人物や物体が映った場合、当該画像の画像統計値と、正常時画像統計値記録手段２３ａ〜２３ｎに記録されている画像統計値との間に差が生じるが、人物や物体が画像に映らなくなった時点で、当該画像の画像統計値と正常時画像統計値記録手段２３ａ〜２３ｎに記録されている画像統計値との差は小さい状況に戻る。 (2) When a person or object appears temporarily in an image, there is a difference between the image statistical value of the image and the image statistical values recorded in the normal-time image statistical value recording means 23a to 23n. When the person or object no longer appears in the image, the difference between the image statistical value of the image and the image statistical value recorded in the normal image statistical value recording means 23a to 23n returns to a small state.
（３）監視カメラの故障やレンズの故障、カメラへの画策等による撮像妨害等が発生した場合、当該画像の画像統計値と、正常時画像統計値記録手段２３ａ〜２３ｎに記録されている画像統計値との間に差が生じ、その状態が継続する。 (3) When there is a camera failure, a lens failure, an imaging disturbance due to a camera plan, etc., the image statistical values of the image and the images recorded in the normal image statistical value recording means 23a to 23n A difference occurs between the statistics and the state continues.
よって、画像異常発生値Ｆとしては、当該画像の画像統計値と正常時画像統計値記録手段２３ａ〜２３ｎに記録されている画像統計値との差を総合的に表すものが適切である。 Therefore, as the image abnormality occurrence value F, it is appropriate to comprehensively represent the difference between the image statistical value of the image and the image statistical value recorded in the normal image statistical value recording means 23a to 23n.
そこで、本実施形態においては、当該画像統計値と、正常時画像統計値記録手段２３ａ〜２３ｎに記録されている各画像統計値との間の差を総合的に表す値として、当該画像の画像統計値と、正常時画像統計値記録手段２３ａ〜２３ｎに記録されている画像統計値との間の「距離」を使用することとし、次式１．１の数式を使用して求める。 Therefore, in the present embodiment, the image statistics value is used as a value that comprehensively represents the difference between the image statistics value and each image statistics value recorded in the normal image statistics value recording means 23a to 23n. The "distance" between the statistical value and the image statistical value recorded in the normal image statistical value recording means 23a to 23n is used, and is obtained using the following equation 1.1.
Ｆ＝（Ｓａ−Ｎａ）２＋（Ｓｂ−Ｎｂ）２＋・・・・・＋（Ｓｎ−Ｎｎ）２ （１．１）
上式中、Ｓａ、Ｓｂ、・・・・Ｓｎは、正常時画像統計値記録手段２３ａ〜２３ｎに記録されている各画像統計値、Ｎａ、Ｎｂ、・・・・Ｎｎは、現在の画像の各画像統計値を表す。
F = (Sa−Na) 2 + (Sb−Nb) 2 +... + (Sn−Nn) 2 (1.1)
In the above equation, Sa, Sb,... Sn are image statistical values recorded in the normal image statistical value recording means 23a to 23n, and Na, Nb,. Each image statistic value is represented.
なお、式１．１は、画像異常検出優先度記録手段２４ａ〜２４ｎに優先度が設定されていない場合であるが、顧客の要望や監視カメラの使用目的によっては、特定の事象を示す画像統計値の優先検出が必要となる場合がある。例えば、高精細な画像を取り扱う場合、画像の精細度を示す画像統計値は、画像微分値であるため、画像の精細度の低下を優先的に検知するためには、この画像微分値を優先的に扱うように、画像異常検出優先度記録手段２４ａ〜２４ｎに優先度Ｐａ〜Ｐｎ（例えば、０．５（優先しない）〜１．０（標準）〜２．０（優先））を設定し、画像異常発生値Ｆは、次式１．２で算出する。
Expression 1.1 is a case where no priority is set in the image abnormality detection priority recording means 24a to 24n. However, depending on the customer's request and the purpose of use of the surveillance camera, image statistics indicating a specific event It may be necessary to preferentially detect values. For example, when a high-definition image is handled, the image statistical value indicating the image definition is an image differential value. Therefore, in order to preferentially detect a decrease in the image definition, the image differential value is prioritized. The priority levels Pa to Pn (for example, 0.5 (not prioritized) to 1.0 (standard) to 2.0 (priority)) are set in the image abnormality detection
Ｆ＝（Ｓａ−Ｎａ×Ｐａ）２＋（Ｓｂ−Ｎｂ×Ｐｂ）２＋・・＋（Ｓｎ−Ｎｎ×Ｐｎ）２
（１．２）
次に、手順Ｓ９において、手順Ｓ８において算出した画像異常発生値Ｆと、初期設定手順において算出した画像異常発生値閾値Ｆ０とを比較し、画像異常発生値Ｆが画像異常発生値閾値Ｆ０を超えた場合は、画像異常発生値算出手段２５ａに設けた画像異常発生継続時間Ｔを計測するカウンタにより継続時間Ｔの計測を開始する。例えば、画像異常が発生し、画像異常発生値Ｆが画像異常発生値閾値Ｆ０を超える状況が継続する場合（図５参照）は、画像異常発生継続時間Ｔのカウンタのカウント数は増加していくことになる。
F = (Sa−Na × Pa) 2 + (Sb−Nb × Pb) 2 +... + (Sn−Nn × Pn) 2
(1.2)
Next, in step S9, the image abnormality occurrence value F calculated in step S8, compares the image abnormality value threshold F 0 calculated in the initial setting procedure, the image abnormality value F is image abnormality occurs value threshold F 0 Is exceeded, the measurement of the duration T is started by a counter for measuring the duration of occurrence of the abnormal image T provided in the abnormal image occurrence value calculation means 25a. For example, when an image abnormality occurs and the situation where the image abnormality occurrence value F exceeds the image abnormality occurrence value threshold value F 0 continues (see FIG. 5), the count number of the counter for the image abnormality occurrence duration T increases. Will go.
次に、手順Ｓ１０において、画像異常発生継続時間Ｔと前述の初期設定時に設定された画像異常発生時限Ｔ０とを比較する。ここで、画像異常発生継続時間Ｔが画像異常発生時限Ｔ０を超えていた場合は、画像異常が発生したとして、手順Ｓ１１を実施する。 Next, in step S10, and compares the image abnormality duration time T and the image abnormality timed T 0 set in the initial setting described above. Here, if the image abnormality occurrence duration T exceeds the image abnormality occurrence time limit T 0 , it is determined that an image abnormality has occurred and step S11 is performed.
手順Ｓ１１においては、前記画像異常発生の状況や故障個所、対応作業等を決定する。決定の方法としては、現在の画像統計値ａ〜ｎと図６に示す画像異常の原因を決定するために使用するテーブルとを比較し、画像統計値ａ〜ｎの変化傾向（初期値と比較して現在の統計値が変化（増加・減少・変動）または変化がない・小さい）と前記テーブルに示した変化傾向とを比較し、最も傾向が一致する項目を選択し、画像異常発生の状況や故障個所、対応作業を決定する。 In step S11, the state of occurrence of the image abnormality, the failure location, the corresponding work, etc. are determined. As a determination method, the current image statistical values a to n are compared with the table used to determine the cause of the image abnormality shown in FIG. Compare the current statistical value change (increase / decrease / change) or no change / small) with the change trend shown in the table above, select the item with the most consistent trend, Determine the failure location and the work to be taken.
例えば、照明の切断や、カメラレンズへの画策（カメラレンズを布で覆う、蓋をする）等により、画面がまっ暗になった場合の変化傾向は、前述の（１）画素平均値と、（２）画素分散値と、（３）画素微分値と、（４）高輝度画素数と、（６）画素間相関と、（７）彩度は低下し、（５）低輝度画素数は増加する。この場合、図６のテーブルから上記事象は、Ｎｏ．１の項目が最も各画素統計値の傾向と一致するため、このテーブルの情報を使用して、故障事象の検出と故障個所及び対応作業の提示が可能となる。 For example, the change tendency when the screen becomes completely dark due to cutting of illumination or a plan for the camera lens (covering the camera lens with a cloth, covering), the (1) pixel average value and ( 2) a pixel variance value, (3) and a pixel differential value, (4) and the high luminance pixel count, the correlation between (6) pixel, (7) saturation decreases, (5) low luminance pixel count is increased To do. In this case, from the table of FIG. Since one item most closely matches the tendency of each pixel statistic value, it is possible to detect a failure event and present a failure location and corresponding work using the information in this table.
これまで示したように、本発明による前記一実施形態の監視カメラの画像異常検出装置によれば、監視カメラの画像に監視に支障を来す画像異常が継続して発生した場合、故障発生の事象を漏れなく検知することができるため、従来の技術と比較して、より高性能な故障検出能力を提供することが可能となる。 As described above, according to the image abnormality detection device for a monitoring camera according to the one embodiment of the present invention, when an image abnormality that interferes with monitoring occurs continuously in the image of the monitoring camera, Since the event can be detected without omission, it is possible to provide a higher-performance fault detection capability compared to the conventional technology.
また、画像異常が発生した場合、画像異常の状況と、その画像異常の原因となる故障個所及び対応作業を提示できるため、故障・修理作業の実施が容易となり、ひいては当該監視カメラシステムの稼働率及び画像の品質の向上を図ることが可能となる。 In addition, when an image abnormality occurs, the status of the image abnormality, the failure location that causes the image abnormality, and the corresponding work can be presented, making it easier to carry out the failure / repair work, and consequently the operating rate of the surveillance camera system. In addition, the image quality can be improved.
さらにまた、本発明による前記一実施形態の監視カメラの画像異常検出装置において、画像異常検出優先度記録手段２４ａ〜２４ｎを使用して、画像異常検出の優先度を設定することにより、顧客が望む種別の画像異常の検出を優先して実施することができるため、種々の用途の監視カメラに対して、最適な画像異常検出手段を提供することが可能となる。 Furthermore, in the image abnormality detection device for the surveillance camera according to the embodiment of the present invention, the customer desires by setting the priority of the image abnormality detection using the image abnormality detection priority recording means 24a to 24n. Since it is possible to preferentially detect the type of image abnormality, it is possible to provide an optimal image abnormality detection means for a monitoring camera for various uses.
（実施形態２）
次に、本発明による他の実施形態について、図７に基づいて説明する。
(Embodiment 2)
Next, another embodiment according to the present invention will be described with reference to FIG.
図７においては、前述の実施形態１の例の構成に加えて（実施形態１の構成と同一構成については、同一符号を付している。）、前記画像異常検出優先度記録手段２４ａ〜２４ｎに対して、画像異常検出優先度通信手段２６及び通信回線４を介して、外部（遠隔地）から、画像異常検出優先度の設定を可能とする画像異常検出優先度設定端末５を追加している。
7, in addition to the configuration of the example of the first embodiment described above (the same components as those of the first embodiment are denoted by the same reference numerals), the image abnormality detection priority recording means 24a to 24n. In contrast, an image abnormality detection
本実施形態の発明の背景としては、全国の監視拠点に多数の監視カメラを設置し、前記多数の監視カメラの画像を画像監視センターに集約し、画像の監視を行う業務形態が近年増加してきている状況がある。このような業務形態においては、多数の画像の監視を行うと同時に、監視カメラや信号伝送路等の故障による画像異常の発生を検出する方法としては、前述の実施形態１が好適であるが、運用上の別の問題として、画像異常検出装置において初期設定を実施後、初期設定期間には検出することができなかった画像の変動が発生して画像異常発生を誤検出し、再度、画像異常優先度の設定が必要となった場合に、当該監視カメラ及び異常検出装置が設定されている場所に赴き、再度初期設定や画像異常検出優先度の設定を行う必要があった。この作業は、監視拠点が増加し、画像監視センターから遠隔地に監視カメラが設置されている場合、大幅な作業所要時間及び作業コストの増加を招く。 As a background of the invention of the present embodiment, in recent years, business forms in which a large number of monitoring cameras are installed in monitoring bases nationwide, images of the large number of monitoring cameras are aggregated in an image monitoring center, and images are monitored are increasing. There are situations. In such a business mode, the above-described first embodiment is suitable as a method for detecting the occurrence of an image abnormality due to a failure of a monitoring camera or a signal transmission path at the same time as monitoring a large number of images. As another problem in operation, after initial setting in the image abnormality detection device, image fluctuations that could not be detected during the initial setting period occurred and the image abnormality occurrence was detected erroneously. When the priority needs to be set, it is necessary to go to the place where the monitoring camera and the abnormality detection device are set, and set the initial setting and the image abnormality detection priority again. In this work, when the number of monitoring bases is increased and a monitoring camera is installed at a remote location from the image monitoring center, the work required time and work cost are significantly increased.
図７に示す本発明による実施形態２は、前述の大規模・広域映像監視業務において好適な画像異常検出方法を提供するものであり、前記実施形態１に対して、前記の画像異常検出優先度記録手段２４ａ〜２４ｎを遠隔より設定する機能及び画像異常検出優先度記録手段２４ａ〜２４ｎの設定による画像異常検出結果を確認する機能を持つ画像異常検出優先度設定端末５を設けたものである。
この実施形態により、遠隔地に設置した監視カメラにおける画像異常検出優先度記録手段２４ａ〜２４ｎの優先度の設定を、画像監視センターから設定可能となるため、画像異常発生の誤検出に対する画像異常検出優先度の設定作業や設定に伴う確認作業の作業所要時間や作業コストを低減することが可能となる。 According to this embodiment, since it is possible to set the priority of the image abnormality detection priority recording means 24a to 24n in the monitoring camera installed at a remote place from the image monitoring center, the image abnormality detection for the erroneous detection of the image abnormality occurrence is possible. It is possible to reduce the work required time and work cost of the priority setting work and the confirmation work accompanying the setting.
（実施形態３）
前述の実施形態１及び２では、画像異常を検出する機能を、画像異常検出方法３を実施する機能のみを備えた監視カメラの画像異常検出装置について説明したが、この実施形態では、前記画像異常を検出する機能に加えて監視カメラの画像を表示する画像表示装置や監視カメラの画像を記録する画像記録装置、監視カメラの画像を遠方に伝送する画像伝送装置を備えていることを特徴としている。
(Embodiment 3)
In the first and second embodiments described above, the image abnormality detecting device of the monitoring camera provided with only the function of performing the image
この実施形態では、前記実施形態１及び２で使用されている画像取込み手段２１を前記画像表示装置、画像記録装置及び画像伝送装置として共用し、これらの装置の機能を達成するために、所要のハードウエアやソフトウエアを備えている。 In this embodiment, the image capturing means 21 used in the first and second embodiments is shared as the image display device, the image recording device, and the image transmission device, and in order to achieve the functions of these devices, it is necessary to Hardware and software are provided.
このような構成とすることによって、画像表示装置、画像記録装置及び画像伝送装置とは別個に画像異常検出装置を増設することなく故障の検知が可能となり、ひいては機器構成の簡略化が可能となる。このような利点は、大規模な監視センターを構成するためには必須の条件である。 By adopting such a configuration, it becomes possible to detect a failure without adding an image abnormality detection device separately from the image display device, the image recording device, and the image transmission device, and thus the device configuration can be simplified. . Such an advantage is an essential condition for configuring a large-scale monitoring center.
なお、前記本発明による実施形態においては、異常検出装置に対して、１台の監視カメラが接続されている構成で説明を行ったが、画像異常検出装置に複数の監視カメラからの画像信号を切り換えて入力するマルチプレクサ及び監視カメラの台数分に対応する正常時画像統計値記録手段２４ａ〜２４ｎを設けることにより、複数台の監視カメラの画像異常を検出する構成としてもよい。この場合、各監視カメラの画像を順に監視する構成となる。 In the embodiment according to the present invention, a description has been given of a configuration in which one monitoring camera is connected to the abnormality detection device. However, image signals from a plurality of monitoring cameras are transmitted to the image abnormality detection device. A normal image statistic recording means 24a to 24n corresponding to the number of multiplexers and monitoring cameras to be switched and input may be provided to detect an image abnormality of a plurality of monitoring cameras. In this case, it becomes the structure which monitors the image of each monitoring camera in order.
１ 監視カメラ
２ 画像異常検出装置
２１ 画像取込み手段
２２ａ〜２２ｎ 画像統計値算出手段
２３ａ〜２３ｎ 正常時画像統計値記録手段
２４ａ〜２４ｎ 画像異常検出優先度記録手段
２５ 画像異常検出手段
２５ａ 画像異常発生値算出手段
２５ｂ 画像異常原因推定手段
２６ 画像増異常検出優先度通信手段
３ 表示手段
４ 通信回線
５ 画像異常検出優先度設定端末
DESCRIPTION OF
25b Image abnormality cause estimation means 26 Image increase abnormality detection priority communication means 3 Display means 4
Claims (4)
前記画像取込み手段において取り込んだ画像に対して当該画像の複数の画像統計値を算出する画像統計値算出手段と、
正常時の画像における画像統計値を記録する正常時画像統計値記録手段と、
当該正常時の画像における画像統計値を基準として、画像異常発生値閾値を設定する手段と、
現画像の各画像統計値に優先度を設定する優先度設定手段とを備えるとともに、
前記正常時画像統計値記録手段に記録された各画像統計値のそれぞれと、前記画像統計値算出手段で算出された現画像に応じた前記画像統計値のそれぞれとの差分を個別に求めるに際して、少なくとも２つの現画像の前記画像統計値のそれぞれに、これらの２つの現画像の前記画像統計値に関連して設定された前記優先度設定手段の優先度のそれぞれを、個別に乗算して得られる少なくとも２つの乗算値を算出し、前記正常時画像統計値記録手段に記録された画像統計値の該当するものから、前記乗算値の該当するものを減算した少なくとも２つの減算値を求め、これらの減算値を加算した画像異常発生値が、前記画像異常発生値閾値を逸脱したとき、異常として検知する異常検知手段を備えたことを特徴とする監視カメラの画像異常検出装置。 Image capturing means for capturing an image from a surveillance camera;
Image statistical value calculating means for calculating a plurality of image statistical values of the image for the image captured by the image capturing means;
A normal image statistic recording means for recording image statistic values in a normal image;
Means for setting an image abnormality occurrence value threshold value based on the image statistical value in the normal image;
Rutotomoni a priority setting means for setting a priority to each image statistics of the current image,
When separately obtaining the difference between each of the image statistical values recorded in the normal image statistical value recording means and each of the image statistical values according to the current image calculated by the image statistical value calculation means, Each of the image statistics of at least two current images is individually multiplied by each of the priorities of the priority setting means set in relation to the image statistics of these two current images. Calculating at least two multiplication values, and obtaining at least two subtraction values obtained by subtracting the corresponding ones of the multiplication values from the corresponding image statistical values recorded in the normal image statistical value recording means, image abnormality value obtained by adding a subtraction value, when said deviates from the image abnormality occurrence value threshold, the abnormality in that it comprises a detection means of the monitoring camera, wherein the image abnormality detection instrumentation for detecting an abnormality .
前記異常検知手段が異常を検知すると、前記現画像の各画像統計値の傾向から異常発生の原因を推定する画像異常推定手段を備えたことを特徴とする監視カメラの画像異常検出装置。 In the surveillance camera image abnormality detection device according to claim 1,
An image abnormality detection apparatus for a surveillance camera, comprising: an image abnormality estimation means for estimating a cause of an abnormality from a tendency of each image statistical value of the current image when the abnormality detection means detects an abnormality.
前記優先度設定手段の優先度は、遠隔の遠隔優先度設定手段によって設定されることを特徴とする監視カメラの画像異常検出装置。 In the surveillance camera image abnormality detection device according to claim 1,
An image abnormality detection apparatus for a surveillance camera, wherein the priority of the priority setting means is set by a remote remote priority setting means.
監視カメラの画像を表示する画像表示装置と、
前記監視カメラの画像を記録する画像記録装置と、
前記監視カメラの画像を伝送する画像伝送装置を備えたことを特徴とする監視カメラの画像異常検出装置。 In the surveillance camera image abnormality detection device according to claim 1,
An image display device for displaying an image of the surveillance camera;
An image recording apparatus for recording an image of the surveillance camera;
An image abnormality detection device for a surveillance camera, comprising an image transmission device for transmitting an image of the surveillance camera.
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