JP2002330424A - 画像監視装置および画像監視システム並びに画像監視方法 - Google Patents
画像監視装置および画像監視システム並びに画像監視方法Info
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- JP2002330424A JP2002330424A JP2001135931A JP2001135931A JP2002330424A JP 2002330424 A JP2002330424 A JP 2002330424A JP 2001135931 A JP2001135931 A JP 2001135931A JP 2001135931 A JP2001135931 A JP 2001135931A JP 2002330424 A JP2002330424 A JP 2002330424A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 赤外線検出センサなどを利用せず、小さな演
算能力で且つ高い率で監視映像中の異常を感知し得る。 【解決手段】 画像監視システムは、ネットワークＮＷ
１上の画像監視装置１と監視局２とからなる。画像監視
装置１は、前記監視映像を構成するフレーム間の差分デ
ータを算出する画像処理部１２と、前記差分データを短
期に亘り平均化した短期平均値と前記差分データを長期
に亘り平均化した長期平均値とを算出すると共に両者の
比率を算出する期間平均算出部１４と、その比率と所定
の閾値との大小関係を判定し、その判定結果に基づいて
アラーム信号を出力する異常検出部１５と、を備えてい
る。このような構成により、従来の画像認識技術ではな
し得ない小さな演算能力で監視映像の変化の度合いを数
値化し、監視映像中の異常を高速且つ高精度に検出する
ことが可能となる。
算能力で且つ高い率で監視映像中の異常を感知し得る。 【解決手段】 画像監視システムは、ネットワークＮＷ
１上の画像監視装置１と監視局２とからなる。画像監視
装置１は、前記監視映像を構成するフレーム間の差分デ
ータを算出する画像処理部１２と、前記差分データを短
期に亘り平均化した短期平均値と前記差分データを長期
に亘り平均化した長期平均値とを算出すると共に両者の
比率を算出する期間平均算出部１４と、その比率と所定
の閾値との大小関係を判定し、その判定結果に基づいて
アラーム信号を出力する異常検出部１５と、を備えてい
る。このような構成により、従来の画像認識技術ではな
し得ない小さな演算能力で監視映像の変化の度合いを数
値化し、監視映像中の異常を高速且つ高精度に検出する
ことが可能となる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、監視地点を撮像し
た画像データを監視し、その画像データに異常を感知し
た時にアラーム信号を発報する画像監視装置に関する。
た画像データを監視し、その画像データに異常を感知し
た時にアラーム信号を発報する画像監視装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の防犯用途などの監視システムは、
監視カメラで撮像した監視映像を、ＪＰＥＧ（Joint Ph
otographic Coding Experts Group）やモーションＪＰ
ＥＧ、ＭＰＥＧ（Moving Picture Experts Group）など
の方式で圧縮符号化し伝送するのと並行して、監視地点
を赤外線検出センサや振動検出センサなどで監視してい
た。監視システムは、監視地点において侵入者や火事な
どが赤外線検出センサなどで感知されると、監視局にア
ラームを発報し注意を促す。
監視カメラで撮像した監視映像を、ＪＰＥＧ（Joint Ph
otographic Coding Experts Group）やモーションＪＰ
ＥＧ、ＭＰＥＧ（Moving Picture Experts Group）など
の方式で圧縮符号化し伝送するのと並行して、監視地点
を赤外線検出センサや振動検出センサなどで監視してい
た。監視システムは、監視地点において侵入者や火事な
どが赤外線検出センサなどで感知されると、監視局にア
ラームを発報し注意を促す。
【０００３】また監視員は、複数の監視カメラから伝送
され表示された複数の監視映像を同時に監視しなければ
ならないことが多い。そもそも監視業務では、日常発生
することの稀な事象の発見が一般的であるため、監視員
にとって多数の監視映像の中から異常を感知するには多
大な集中力が必要である。しかしながら、各々の監視地
点に上記赤外線検出センサなどを設置すると監視システ
ムのコストが高くなるという問題があった。そこで、上
記赤外線検出センサなどを必要としない監視システムと
して、監視画像中の物体の動きや輪郭線などを画像認識
することで異常を感知するシステムも存在していた。
され表示された複数の監視映像を同時に監視しなければ
ならないことが多い。そもそも監視業務では、日常発生
することの稀な事象の発見が一般的であるため、監視員
にとって多数の監視映像の中から異常を感知するには多
大な集中力が必要である。しかしながら、各々の監視地
点に上記赤外線検出センサなどを設置すると監視システ
ムのコストが高くなるという問題があった。そこで、上
記赤外線検出センサなどを必要としない監視システムと
して、監視画像中の物体の動きや輪郭線などを画像認識
することで異常を感知するシステムも存在していた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、画像認
識処理は、アルゴリズムが複雑で演算量が膨大になると
いう欠点をもつ。よって、演算速度を高めるには、処理
能力の高いプロセッサや記憶容量の大きなメモリなどが
必須となるため、監視システムのコストが高くなるとい
う問題があった。またそのアルゴリズムが複雑な割には
認識率が低く誤報も多いという現実がある。
識処理は、アルゴリズムが複雑で演算量が膨大になると
いう欠点をもつ。よって、演算速度を高めるには、処理
能力の高いプロセッサや記憶容量の大きなメモリなどが
必須となるため、監視システムのコストが高くなるとい
う問題があった。またそのアルゴリズムが複雑な割には
認識率が低く誤報も多いという現実がある。
【０００５】以上の問題などに鑑みて本発明が解決しよ
うとするところは、赤外線や振動などを検出する検出セ
ンサを利用せず、小さな演算能力で且つ高い率で監視画
像中の異常を感知し得る画像監視装置および画像監視シ
ステム並びに画像監視方法を提供する点にある。
うとするところは、赤外線や振動などを検出する検出セ
ンサを利用せず、小さな演算能力で且つ高い率で監視画
像中の異常を感知し得る画像監視装置および画像監視シ
ステム並びに画像監視方法を提供する点にある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、請求項１に係る発明は、監視映像の変動を監視する
ことで異常を感知する画像監視装置であって、前記監視
映像を構成するフレーム間またはフィールド間の差分デ
ータを算出する差分算出部と、第１の設定期間に亘り前
記差分データを平均化した短期平均値と、前記第１の設
定期間よりも長く設定された第２の設定期間に亘り前記
差分データを平均化した長期平均値とを算出し、前記短
期平均値と前記長期平均値との比率を算出する期間平均
算出部と、前記期間平均算出部から出力された前記比率
と所定の閾値との大小関係を判定し、その判定結果に基
づいてアラーム信号を出力する異常検出部と、を備える
ことを特徴とするものである。
め、請求項１に係る発明は、監視映像の変動を監視する
ことで異常を感知する画像監視装置であって、前記監視
映像を構成するフレーム間またはフィールド間の差分デ
ータを算出する差分算出部と、第１の設定期間に亘り前
記差分データを平均化した短期平均値と、前記第１の設
定期間よりも長く設定された第２の設定期間に亘り前記
差分データを平均化した長期平均値とを算出し、前記短
期平均値と前記長期平均値との比率を算出する期間平均
算出部と、前記期間平均算出部から出力された前記比率
と所定の閾値との大小関係を判定し、その判定結果に基
づいてアラーム信号を出力する異常検出部と、を備える
ことを特徴とするものである。
【０００７】請求項２に係る発明は、請求項１記載の画
像監視装置であって、前記差分算出部から出力されるｋ
番目（ｋ：整数）の前記差分データのデータ長をｆk、
前記第１の設定期間中に出力される前記データ長の個数
をＮS、前記短期平均値を＜ｆ＞S,k、前記第２の設定期
間中に出力される前記データ長の個数をＮL、および前
記長期平均値を＜ｆ＞L,kで表す場合、前記データ長ｆk
が入力した時点の前記短期平均値と前記長期平均値と
は、
像監視装置であって、前記差分算出部から出力されるｋ
番目（ｋ：整数）の前記差分データのデータ長をｆk、
前記第１の設定期間中に出力される前記データ長の個数
をＮS、前記短期平均値を＜ｆ＞S,k、前記第２の設定期
間中に出力される前記データ長の個数をＮL、および前
記長期平均値を＜ｆ＞L,kで表す場合、前記データ長ｆk
が入力した時点の前記短期平均値と前記長期平均値と
は、
【０００８】
【数５】
【０００９】
【数６】
【００１０】に従って算出される。
【００１１】請求項３に係る発明は、請求項２記載の画
像監視装置であって、前記長期平均値＜ｆ＞L,k-1と該
長期平均値＜ｆ＞L,k-1の構成要素である前記差分デー
タ長ｆ q-1とが等しいという近似条件下で、前記長期平
均値＜ｆ＞L,kは、 ＜ｆ＞L,k＝（（ＮL−１）＜ｆ＞L,k-1＋ｆk）／ＮL （２−２） に従って算出される。
像監視装置であって、前記長期平均値＜ｆ＞L,k-1と該
長期平均値＜ｆ＞L,k-1の構成要素である前記差分デー
タ長ｆ q-1とが等しいという近似条件下で、前記長期平
均値＜ｆ＞L,kは、 ＜ｆ＞L,k＝（（ＮL−１）＜ｆ＞L,k-1＋ｆk）／ＮL （２−２） に従って算出される。
【００１２】請求項４に係る発明は、コンピュータ・ネ
ットワークにおいて、請求項１〜３の何れか１項に記載
の画像監視装置と、前記画像監視装置から前記アラーム
信号を受信する監視局とを備えるものである。
ットワークにおいて、請求項１〜３の何れか１項に記載
の画像監視装置と、前記画像監視装置から前記アラーム
信号を受信する監視局とを備えるものである。
【００１３】請求項５に係る発明は、監視映像の変動を
監視することで異常を感知する画像監視方法であって、
（ａ）前記監視映像を構成するフレーム間またはフィー
ルド間の差分データを算出する工程と、（ｂ）第１の設
定期間に亘り前記差分データを平均化した短期平均値
と、前記第１の設定期間よりも長く設定された第２の設
定期間に亘り前記差分データを平均化した長期平均値と
を算出し、前記短期平均値と前記長期平均値との比率を
算出する工程と、（ｃ）前記工程（ｂ）で算出された前
記比率と所定の閾値との大小関係を判定し、その判定結
果に基づいてアラーム信号を出力する工程と、を備える
ことを特徴とするものである。
監視することで異常を感知する画像監視方法であって、
（ａ）前記監視映像を構成するフレーム間またはフィー
ルド間の差分データを算出する工程と、（ｂ）第１の設
定期間に亘り前記差分データを平均化した短期平均値
と、前記第１の設定期間よりも長く設定された第２の設
定期間に亘り前記差分データを平均化した長期平均値と
を算出し、前記短期平均値と前記長期平均値との比率を
算出する工程と、（ｃ）前記工程（ｂ）で算出された前
記比率と所定の閾値との大小関係を判定し、その判定結
果に基づいてアラーム信号を出力する工程と、を備える
ことを特徴とするものである。
【００１４】請求項６に係る発明は、請求項５記載の画
像監視方法であって、前記差分算出部から出力されるｋ
番目（ｋ：整数）の前記差分データのデータ長をｆk、
前記第１の設定期間中に出力される前記データ長の個数
をＮS、前記短期平均値を＜ｆ＞S,k、前記第２の設定期
間中に出力される前記データ長の個数をＮL、および前
記長期平均値を＜ｆ＞L,kで表す場合、前記工程（ｂ）
において、前記データ長ｆkが入力した時点の前記短期
平均値と前記長期平均値とは、
像監視方法であって、前記差分算出部から出力されるｋ
番目（ｋ：整数）の前記差分データのデータ長をｆk、
前記第１の設定期間中に出力される前記データ長の個数
をＮS、前記短期平均値を＜ｆ＞S,k、前記第２の設定期
間中に出力される前記データ長の個数をＮL、および前
記長期平均値を＜ｆ＞L,kで表す場合、前記工程（ｂ）
において、前記データ長ｆkが入力した時点の前記短期
平均値と前記長期平均値とは、
【００１５】
【数７】
【００１６】
【数８】
【００１７】に従って算出される。
【００１８】請求項７に係る発明は、請求項６記載の画
像監視方法であって、前記工程（ｂ）において、前記長
期平均値＜ｆ＞L,k-1と該長期平均値＜ｆ＞L,k-1の構成
要素である前記差分データ長ｆq-1とが等しいという近
似条件下で前記式（２）として、 ＜ｆ＞L,k＝（（ＮL−１）＜ｆ＞L,k-1＋ｆk）／ＮL （２−２） を用いる。
像監視方法であって、前記工程（ｂ）において、前記長
期平均値＜ｆ＞L,k-1と該長期平均値＜ｆ＞L,k-1の構成
要素である前記差分データ長ｆq-1とが等しいという近
似条件下で前記式（２）として、 ＜ｆ＞L,k＝（（ＮL−１）＜ｆ＞L,k-1＋ｆk）／ＮL （２−２） を用いる。
【００１９】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の実施の形態に係
る画像監視システムの概略を示す全体構成図である。こ
の実施の形態に係る画像監視システムは、監視地点を撮
像する監視カメラＣ１と、この監視カメラＣ１で撮像し
た画像信号を画像処理した後にネットワークＮＷ１に向
けて送出する画像監視装置１と、この画像監視装置１が
伝送した監視映像を受信する監視局２とを備えている。
またこの画像監視システムは、ネットワークＮＷ１上
に、複数の監視カメラＣ２，…，Ｃｎにそれぞれ接続さ
れた画像監視装置１，…，１を備えており、監視局２は
各々の画像監視装置１，…，１から伝送された複数の監
視映像を集中管理できる機能を有する。
る画像監視システムの概略を示す全体構成図である。こ
の実施の形態に係る画像監視システムは、監視地点を撮
像する監視カメラＣ１と、この監視カメラＣ１で撮像し
た画像信号を画像処理した後にネットワークＮＷ１に向
けて送出する画像監視装置１と、この画像監視装置１が
伝送した監視映像を受信する監視局２とを備えている。
またこの画像監視システムは、ネットワークＮＷ１上
に、複数の監視カメラＣ２，…，Ｃｎにそれぞれ接続さ
れた画像監視装置１，…，１を備えており、監視局２は
各々の画像監視装置１，…，１から伝送された複数の監
視映像を集中管理できる機能を有する。
【００２０】前記画像監視装置１は、Ａ／Ｄ変換部１
０、画像蓄積部１１、画像処理部１２、期間平均算出部
１４、異常検出部１５、閾値設定部１６および送受信処
理部１７を備えている。Ａ／Ｄ変換部１０は、ＣＣＤセ
ンサやＣＭＯＳセンサなどを有する監視カメラＣ１で撮
像した画像信号をデジタル信号（画像データ）に変換
し、画像蓄積部１１は、そのＡ／Ｄ変換部１０から出力
された画像データを所定のフレーム数または所定時間、
蓄積する機能を有する。
０、画像蓄積部１１、画像処理部１２、期間平均算出部
１４、異常検出部１５、閾値設定部１６および送受信処
理部１７を備えている。Ａ／Ｄ変換部１０は、ＣＣＤセ
ンサやＣＭＯＳセンサなどを有する監視カメラＣ１で撮
像した画像信号をデジタル信号（画像データ）に変換
し、画像蓄積部１１は、そのＡ／Ｄ変換部１０から出力
された画像データを所定のフレーム数または所定時間、
蓄積する機能を有する。
【００２１】前記画像処理部１２は、前記画像蓄積部１
１から画像データを読出し、ＭＰＥＧ方式やモーション
ＪＰＥＧ方式などに従って画像処理し、時系列に並ぶ複
数のフレームを生成し、各フレームに対してＤＣＴ（Di
screte Cosine Transform；離散コサイン変換）やウェ
ーブレット変換などを施して形成されるビット・ストリ
ームを送受信処理部１７に出力する。ここで、フレーム
を生成する代わりに、フレームを構成する水平ラインの
うち偶数ラインのみからなる偶数フィールド、およびそ
の奇数ラインのみからなる奇数フィールドを生成しても
構わない。ＭＰＥＧ方式を採用した場合、画像処理部１
２では、Ｒ（赤色成分），Ｇ（緑色成分），Ｂ（青色成
分）の３原色のＲＧＢ成分は、前処理として色空間変換
などを施され、例えば輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｂ，Ｃｒ
からなるＹＣｂＣｒ成分などに変換される。次に、前処
理を施された画像データに基づいて、入力するフレーム
内情報だけで符号化されるＩピクチャと、自己もしくは
他の時刻のフレームから予測符号化されるＰピクチャお
よびＢピクチャとが生成される。これらＩピクチャ、Ｐ
ピクチャおよびＢピクチャは、８×８画素程度のマクロ
ブロック単位のＤＣＴ、もしくはウェーブレット変換を
施され量子化などを施された後に、ビット・ストリーム
化されて送受信処理部１７に出力される。送受信処理部
１７は、画像処理部１２から出力されたビット・ストリ
ームをネットワークＮＷ１の通信プロトコルに従ったパ
ケット（データグラム）に変換後、監視局２に宛てて送
出する。
１から画像データを読出し、ＭＰＥＧ方式やモーション
ＪＰＥＧ方式などに従って画像処理し、時系列に並ぶ複
数のフレームを生成し、各フレームに対してＤＣＴ（Di
screte Cosine Transform；離散コサイン変換）やウェ
ーブレット変換などを施して形成されるビット・ストリ
ームを送受信処理部１７に出力する。ここで、フレーム
を生成する代わりに、フレームを構成する水平ラインの
うち偶数ラインのみからなる偶数フィールド、およびそ
の奇数ラインのみからなる奇数フィールドを生成しても
構わない。ＭＰＥＧ方式を採用した場合、画像処理部１
２では、Ｒ（赤色成分），Ｇ（緑色成分），Ｂ（青色成
分）の３原色のＲＧＢ成分は、前処理として色空間変換
などを施され、例えば輝度信号Ｙ、色差信号Ｃｂ，Ｃｒ
からなるＹＣｂＣｒ成分などに変換される。次に、前処
理を施された画像データに基づいて、入力するフレーム
内情報だけで符号化されるＩピクチャと、自己もしくは
他の時刻のフレームから予測符号化されるＰピクチャお
よびＢピクチャとが生成される。これらＩピクチャ、Ｐ
ピクチャおよびＢピクチャは、８×８画素程度のマクロ
ブロック単位のＤＣＴ、もしくはウェーブレット変換を
施され量子化などを施された後に、ビット・ストリーム
化されて送受信処理部１７に出力される。送受信処理部
１７は、画像処理部１２から出力されたビット・ストリ
ームをネットワークＮＷ１の通信プロトコルに従ったパ
ケット（データグラム）に変換後、監視局２に宛てて送
出する。
【００２２】また、画像処理部１２は、フレーム間また
はフィールド間の差分データを算出して期間平均算出部
１４に出力する機能を有する。画像処理部１２がＭＰＥ
Ｇ方式を採用した場合、ＰピクチャやＢピクチャの予測
符号化では、画像処理部１２はフレーム間予測による差
分信号を算出して圧縮符号化するため、その差分信号
（差分データ）を期間平均算出部１４に出力することと
なる。
はフィールド間の差分データを算出して期間平均算出部
１４に出力する機能を有する。画像処理部１２がＭＰＥ
Ｇ方式を採用した場合、ＰピクチャやＢピクチャの予測
符号化では、画像処理部１２はフレーム間予測による差
分信号を算出して圧縮符号化するため、その差分信号
（差分データ）を期間平均算出部１４に出力することと
なる。
【００２３】前記期間平均算出部１４は、画像処理部１
２から入力する差分データの容量（以下、差分データ
長）ｆ1，ｆ2，ｆ3，…をフレーム単位またはフィール
ド単位で算出し、短期平均算出手段１４Ａと長期平均算
出手段１４Ｂとに出力する。短期平均算出手段１４Ａ
は、入力する差分データ長ｆ1，ｆ2，…に基づいて短期
Δｔに亘る差分データ長の短期平均値＜ｆ＞S,k（ｋ：
１以上の整数）を算出し、長期平均算出手段１４Ｂは、
その差分データ長ｆ1，ｆ2，…に基づいて短期Δｔより
も長く設定された長期ΔＴに亘る差分データ長の長期平
均値＜ｆ＞L,kを算出する。また変動比算出手段１４Ｃ
は、短期平均算出手段１４Ａと長期平均算出手段１４Ｂ
とから入力する長期平均値＜ｆ＞L,kと短期平均値＜ｆ
＞S,kとの比率（以下、変動比と呼ぶ。）＜Ｈ＞＝＜ｆ
＞S,k／＜ｆ＞L,kを算出する。
２から入力する差分データの容量（以下、差分データ
長）ｆ1，ｆ2，ｆ3，…をフレーム単位またはフィール
ド単位で算出し、短期平均算出手段１４Ａと長期平均算
出手段１４Ｂとに出力する。短期平均算出手段１４Ａ
は、入力する差分データ長ｆ1，ｆ2，…に基づいて短期
Δｔに亘る差分データ長の短期平均値＜ｆ＞S,k（ｋ：
１以上の整数）を算出し、長期平均算出手段１４Ｂは、
その差分データ長ｆ1，ｆ2，…に基づいて短期Δｔより
も長く設定された長期ΔＴに亘る差分データ長の長期平
均値＜ｆ＞L,kを算出する。また変動比算出手段１４Ｃ
は、短期平均算出手段１４Ａと長期平均算出手段１４Ｂ
とから入力する長期平均値＜ｆ＞L,kと短期平均値＜ｆ
＞S,kとの比率（以下、変動比と呼ぶ。）＜Ｈ＞＝＜ｆ
＞S,k／＜ｆ＞L,kを算出する。
【００２４】図２に示すように、時間軸（ｔ）に沿って
差分データ長ｆ1，ｆ2，…，ｆq，ｆq+1，…，ｆp，ｆ
p+1，…，ｆk（ｐ＞ｑ）が期間平均算出部１４に入力し
ている場合、ｋ番目の差分データ長ｆkが入力した時点
の短期平均値＜ｆ＞S,kは次式（１）に従って算出され
る。
差分データ長ｆ1，ｆ2，…，ｆq，ｆq+1，…，ｆp，ｆ
p+1，…，ｆk（ｐ＞ｑ）が期間平均算出部１４に入力し
ている場合、ｋ番目の差分データ長ｆkが入力した時点
の短期平均値＜ｆ＞S,kは次式（１）に従って算出され
る。
【００２５】 ＜ｆ＞S,k＝（ｆp＋ｆp+1＋…＋ｆk）／ＮS（但し、ｋ＝ｐ＋ＮS−１）（１） 上式（１）中、ＮSは、差分データ長ｆkが入力した時点
から過去の短期Δｔの間に期間平均算出部１４に入力し
た差分データ長ｆp，ｆp+1，ｆp+2，…，ｆkの個数を示
している。
から過去の短期Δｔの間に期間平均算出部１４に入力し
た差分データ長ｆp，ｆp+1，ｆp+2，…，ｆkの個数を示
している。
【００２６】また、差分データ長ｆkが入力した時点の
長期平均値＜ｆ＞L,kは次式（２）に従って算出され
る。
長期平均値＜ｆ＞L,kは次式（２）に従って算出され
る。
【００２７】 ＜ｆ＞L,k＝（ｆq＋ｆq+1＋…＋ｆk）／ＮL（但し、ｋ＝ｑ＋ＮL−１）（２） 上式（２）中、ＮLは、差分データ長ｆkが入力した時点
から過去の長期ΔＴの間に期間平均算出部１４に入力し
た差分データ長ｆq，ｆq+1，…，ｆkの個数を示してい
る。
から過去の長期ΔＴの間に期間平均算出部１４に入力し
た差分データ長ｆq，ｆq+1，…，ｆkの個数を示してい
る。
【００２８】この長期平均値＜ｆ＞L,kの構成要素ｆq，
ｆq+1，…，ｆkの個数は、短期平均値＜ｆ＞S,kの構成
要素の個数の数百倍乃至数千倍にもなる場合がある。従
って、長期平均値の算出に必要な差分データ長のメモリ
消費量は、短期平均値の場合のそれと比べると非常に大
きく、演算量の増大にもつながる。そこで、本実施の形
態では、長期平均値の算出に必要なメモリ消費量を低減
すべく、以下に説明する長期平均値＜ｆ＞L,kの近似式
を採用する。先ず、１段階前の＜ｆ＞L,kを用いて上式
（２）を変形すれば、 ＜ｆ＞L,k＝（ＮL・＜ｆ＞L,k-1−ｆq-1＋ｆk）／ＮL （２−１） となる。長期ΔＴは短期Δｔと比べて非常に長いため個
数ＮSよりも個数ＮLの値が非常に大きいという事実に着
目すれば、差分データ長ｆk-1が特殊な値をとる場合を
除いて差分データ長ｆk-1は個数ＮLに対して殆ど変動し
ない。よって、長期平均値＜ｆ＞L,k-1と、この＜ｆ＞
L,k-1の最も古い構成要素であるｑ−１番目の差分デー
タ長ｆq-1とが略等しいという近似条件を採用できる。
すなわち、この近似条件下では、上式（２−１）は次式
（２−２）で近似できる。
ｆq+1，…，ｆkの個数は、短期平均値＜ｆ＞S,kの構成
要素の個数の数百倍乃至数千倍にもなる場合がある。従
って、長期平均値の算出に必要な差分データ長のメモリ
消費量は、短期平均値の場合のそれと比べると非常に大
きく、演算量の増大にもつながる。そこで、本実施の形
態では、長期平均値の算出に必要なメモリ消費量を低減
すべく、以下に説明する長期平均値＜ｆ＞L,kの近似式
を採用する。先ず、１段階前の＜ｆ＞L,kを用いて上式
（２）を変形すれば、 ＜ｆ＞L,k＝（ＮL・＜ｆ＞L,k-1−ｆq-1＋ｆk）／ＮL （２−１） となる。長期ΔＴは短期Δｔと比べて非常に長いため個
数ＮSよりも個数ＮLの値が非常に大きいという事実に着
目すれば、差分データ長ｆk-1が特殊な値をとる場合を
除いて差分データ長ｆk-1は個数ＮLに対して殆ど変動し
ない。よって、長期平均値＜ｆ＞L,k-1と、この＜ｆ＞
L,k-1の最も古い構成要素であるｑ−１番目の差分デー
タ長ｆq-1とが略等しいという近似条件を採用できる。
すなわち、この近似条件下では、上式（２−１）は次式
（２−２）で近似できる。
【００２９】 ＜ｆ＞L,k＝（（ＮL−１）＜ｆ＞L,k-1＋ｆk）／ＮL （２−２） この近似式（２−２）を採用することで、長期平均値＜
ｆ＞L,kの算出に必要なメモリ消費量は、１段階前の長
期平均値＜ｆ＞L,k-1と最も新しい差分データ長ｆkのみ
の分で済むため、記憶容量を大幅に節約できる。また、
長期平均値＜ｆ＞L,kの算出に必要な演算回数も大幅に
減少するため、処理速度が向上する。
ｆ＞L,kの算出に必要なメモリ消費量は、１段階前の長
期平均値＜ｆ＞L,k-1と最も新しい差分データ長ｆkのみ
の分で済むため、記憶容量を大幅に節約できる。また、
長期平均値＜ｆ＞L,kの算出に必要な演算回数も大幅に
減少するため、処理速度が向上する。
【００３０】ところで、短期平均値＜ｆ＞S,kの構成要
素の個数ＮSが単数の場合、この短期平均値＜ｆ＞S,kは
差分データ長ｆkと一致し、ＮL＝ＮS・ΔＴ／Δｔ＝Δ
Ｔ／Δｔの式が成立する。かかる場合、上式（２−２）
は次式（２−３）に変形できる。
素の個数ＮSが単数の場合、この短期平均値＜ｆ＞S,kは
差分データ長ｆkと一致し、ＮL＝ＮS・ΔＴ／Δｔ＝Δ
Ｔ／Δｔの式が成立する。かかる場合、上式（２−２）
は次式（２−３）に変形できる。
【００３１】 ＜ｆ＞L,k＝（（ＮL−１）＜ｆ＞L,k-1＋＜ｆ＞S,k）／ＮL （２−３ ） 以上のように、上記短期平均算出手段１４Ａは上式
（１）に従って短期平均値＜ｆ＞S,kを、長期平均算出
手段１４Ｂは上式（２）または（２−２）に従って長期
平均値＜ｆ＞L,kを算出し、変動比算出手段１４Ｃは双
方の平均値の変動比＜Ｈ＞＝＜ｆ＞S,k／＜ｆ＞L,kを算
出して異常検出部１５に出力する。特に上記近似式（２
−２）を用いた場合は、長期平均値を算出するのに要す
る演算量は大幅に減少する。従って、多数の監視カメラ
から監視映像が転送されてきた場合でも、画像監視装置
１は、単位時間当たり、短期平均値＜ｆ＞S,k、長期平
均値＜ｆ＞L,kおよび変動比＜Ｈ＞の算出に要する演算
量に監視カメラの台数を乗じた演算量の処理能力をもつ
必要があるが、かかる場合でも十分高速に対処し得る。
（１）に従って短期平均値＜ｆ＞S,kを、長期平均算出
手段１４Ｂは上式（２）または（２−２）に従って長期
平均値＜ｆ＞L,kを算出し、変動比算出手段１４Ｃは双
方の平均値の変動比＜Ｈ＞＝＜ｆ＞S,k／＜ｆ＞L,kを算
出して異常検出部１５に出力する。特に上記近似式（２
−２）を用いた場合は、長期平均値を算出するのに要す
る演算量は大幅に減少する。従って、多数の監視カメラ
から監視映像が転送されてきた場合でも、画像監視装置
１は、単位時間当たり、短期平均値＜ｆ＞S,k、長期平
均値＜ｆ＞L,kおよび変動比＜Ｈ＞の算出に要する演算
量に監視カメラの台数を乗じた演算量の処理能力をもつ
必要があるが、かかる場合でも十分高速に対処し得る。
【００３２】そして、異常検出部１５は、閾値設定部１
６から指定された閾値Ｈthと変動比＜Ｈ＞との大小を比
較し、変動比＜Ｈ＞が閾値Ｈth以上の値をもつときは、
監視映像中に何らかの異常が発生したと判定して、変動
比＜Ｈ＞が閾値Ｈth未満の値に変化するまでアラーム信
号を生成し続け、送受信処理部１７を介して監視局２に
発報する。その閾値Ｈthは、監視局２からネットワーク
ＮＷ１を介して伝送され閾値設定部１６において設定ま
たは更新されることができる。このため、アラーム信号
の発生するレベルを自在に設定でき、監視地点の状況に
応じてその閾値を調節できることから、監視画像を視る
監視員の負担が軽減する。
６から指定された閾値Ｈthと変動比＜Ｈ＞との大小を比
較し、変動比＜Ｈ＞が閾値Ｈth以上の値をもつときは、
監視映像中に何らかの異常が発生したと判定して、変動
比＜Ｈ＞が閾値Ｈth未満の値に変化するまでアラーム信
号を生成し続け、送受信処理部１７を介して監視局２に
発報する。その閾値Ｈthは、監視局２からネットワーク
ＮＷ１を介して伝送され閾値設定部１６において設定ま
たは更新されることができる。このため、アラーム信号
の発生するレベルを自在に設定でき、監視地点の状況に
応じてその閾値を調節できることから、監視画像を視る
監視員の負担が軽減する。
【００３３】以上の画像処理部１２、期間平均算出部１
４、異常検出部１５および閾値設定部１６はソフトウェ
ア、ハードウェアの何れの構成でも構わない。本実施の
形態ではそれら各部１２〜１６は単一の装置内に組み込
まれているが、本発明ではそれに限らず各部１２〜１６
が複数の装置内に組み込まれ連携して分散動作するもの
でもよい。
４、異常検出部１５および閾値設定部１６はソフトウェ
ア、ハードウェアの何れの構成でも構わない。本実施の
形態ではそれら各部１２〜１６は単一の装置内に組み込
まれているが、本発明ではそれに限らず各部１２〜１６
が複数の装置内に組み込まれ連携して分散動作するもの
でもよい。
【００３４】上記画像監視装置１から発報されたアラー
ム信号は、ネットワークＮＷ１を介して監視局２の監視
サーバ２０に伝送される。監視サーバ２０の制御プログ
ラムは、画像表示部２１に表示される監視映像の一部を
点滅させたり、警告音を発したりすることで監視員に注
意を促す機能を有する。図３は、画像表示部２１の表示
例を示す概略図である。同図に示すように、画像表示部
２１には、監視映像を映す表示ウインドウ３０が表示さ
れている。表示ウインドウ３０は、複数の監視地点から
伝送される監視映像を同時に表示して集中監視を可能と
するために、複数の分割ウインドウ３０Ａ〜３０Ｉに分
けられている。例えば、分割ウインドウ３０Ｃに表示さ
れる監視映像に異常が検出され、上記画像監視装置１か
らアラーム信号が伝送されたとき、監視サーバ２０の制
御プログラムは、その分割ウインドウ３０Ｃの周縁部
（外枠）３１を点滅させることで監視員に注視させるこ
とができる。
ム信号は、ネットワークＮＷ１を介して監視局２の監視
サーバ２０に伝送される。監視サーバ２０の制御プログ
ラムは、画像表示部２１に表示される監視映像の一部を
点滅させたり、警告音を発したりすることで監視員に注
意を促す機能を有する。図３は、画像表示部２１の表示
例を示す概略図である。同図に示すように、画像表示部
２１には、監視映像を映す表示ウインドウ３０が表示さ
れている。表示ウインドウ３０は、複数の監視地点から
伝送される監視映像を同時に表示して集中監視を可能と
するために、複数の分割ウインドウ３０Ａ〜３０Ｉに分
けられている。例えば、分割ウインドウ３０Ｃに表示さ
れる監視映像に異常が検出され、上記画像監視装置１か
らアラーム信号が伝送されたとき、監視サーバ２０の制
御プログラムは、その分割ウインドウ３０Ｃの周縁部
（外枠）３１を点滅させることで監視員に注視させるこ
とができる。
【００３５】以上の実施の形態に係る画像監視システム
によれば、上述の短期平均値と長期平均値との比率に着
目し、この比率と所定の閾値との大小関係を判定するこ
とで、従来の画像認識技術ではなし得ない小さな演算能
力で監視映像の変化の度合いを数値化し、高速且つ高精
度に監視映像中の異常を検出することが可能となる。そ
の閾値は、監視局２の側から各監視地点の状況に応じて
任意の値に設定できるため、例えば、監視映像の変化が
極端に少ない夜間の閾値を小さく設定するなどしてアラ
ーム信号を発生する度合い（レベル）を自在に調節でき
る。また、画像認識技術の複雑なアルゴリズムを必要と
しないため、小さな演算能力しか必要とせず、簡易且つ
低コストの画像監視システムが実現可能である。更に、
長期平均値として上記近似式（２−２）を採用すること
で、長期平均値の演算回数が減少し、処理速度を大幅に
高めることが可能となる。
によれば、上述の短期平均値と長期平均値との比率に着
目し、この比率と所定の閾値との大小関係を判定するこ
とで、従来の画像認識技術ではなし得ない小さな演算能
力で監視映像の変化の度合いを数値化し、高速且つ高精
度に監視映像中の異常を検出することが可能となる。そ
の閾値は、監視局２の側から各監視地点の状況に応じて
任意の値に設定できるため、例えば、監視映像の変化が
極端に少ない夜間の閾値を小さく設定するなどしてアラ
ーム信号を発生する度合い（レベル）を自在に調節でき
る。また、画像認識技術の複雑なアルゴリズムを必要と
しないため、小さな演算能力しか必要とせず、簡易且つ
低コストの画像監視システムが実現可能である。更に、
長期平均値として上記近似式（２−２）を採用すること
で、長期平均値の演算回数が減少し、処理速度を大幅に
高めることが可能となる。
【００３６】尚、監視局２の監視員がアラーム信号を確
認した後に異常が発生した監視映像を確実に視ることが
できるように、画像監視装置１から監視局２へ監視映像
を伝送するタイミングを、前記アラーム信号を発報する
タイミングよりも所定時間遅らせるのが好ましい。若し
くは、画像監視装置１において、アラーム信号の発報か
ら所定時間経過後に、画像蓄積部１１に蓄積しておいた
当該発報時付近の監視映像を再送するように自動的に制
御してもよい。
認した後に異常が発生した監視映像を確実に視ることが
できるように、画像監視装置１から監視局２へ監視映像
を伝送するタイミングを、前記アラーム信号を発報する
タイミングよりも所定時間遅らせるのが好ましい。若し
くは、画像監視装置１において、アラーム信号の発報か
ら所定時間経過後に、画像蓄積部１１に蓄積しておいた
当該発報時付近の監視映像を再送するように自動的に制
御してもよい。
【００３７】また、画像監視装置１から監視局２へ上記
変動比＜Ｈ＞を伝送し続け、監視局２において受信した
その変動比＜Ｈ＞の時間変化を記録し、画像監視装置１
から伝送された監視画像をその変動比と関連付けて蓄積
しておいてもよい。これにより、過去の異常発生時に対
応する監視画像を容易に検索し表示させることが可能と
なる。
変動比＜Ｈ＞を伝送し続け、監視局２において受信した
その変動比＜Ｈ＞の時間変化を記録し、画像監視装置１
から伝送された監視画像をその変動比と関連付けて蓄積
しておいてもよい。これにより、過去の異常発生時に対
応する監視画像を容易に検索し表示させることが可能と
なる。
【００３８】また、上記実施の形態では、画像監視装置
１の側で変動比＜Ｈ＞を算出しアラーム信号を発報する
構成を採用したが、本発明ではその構成の代わりに、監
視局２の側で上記短期平均値、長期平均値および変動比
＜Ｈ＞を算出し、この変動比＜Ｈ＞と閾値との大小を判
定してアラーム信号を発する構成を採用しても構わな
い。かかる場合、監視局２は、上記期間平均算出部１４
および異常検出部１５に相当する構成を備えることにな
る。
１の側で変動比＜Ｈ＞を算出しアラーム信号を発報する
構成を採用したが、本発明ではその構成の代わりに、監
視局２の側で上記短期平均値、長期平均値および変動比
＜Ｈ＞を算出し、この変動比＜Ｈ＞と閾値との大小を判
定してアラーム信号を発する構成を採用しても構わな
い。かかる場合、監視局２は、上記期間平均算出部１４
および異常検出部１５に相当する構成を備えることにな
る。
【００３９】
【発明の効果】以上の如く、本発明の請求項１に係る画
像監視装置および請求項５に係る画像監視方法によれ
ば、従来の画像認識技術ではなし得ない小さな演算能力
で監視映像の変化の度合いを数値化し、監視映像中の異
常を高速且つ高精度に検出することが可能となる。従っ
て、従来の画像認識技術の複雑なアルゴリズムを必要と
しないため、簡易且つ低コストの画像監視システムを実
現可能である。また監視地点の状況に応じてその閾値を
調節することで、アラーム信号の発生するレベルを自在
に設定でき、監視画像を視る監視員の負担を軽減するこ
とが容易に可能となる。
像監視装置および請求項５に係る画像監視方法によれ
ば、従来の画像認識技術ではなし得ない小さな演算能力
で監視映像の変化の度合いを数値化し、監視映像中の異
常を高速且つ高精度に検出することが可能となる。従っ
て、従来の画像認識技術の複雑なアルゴリズムを必要と
しないため、簡易且つ低コストの画像監視システムを実
現可能である。また監視地点の状況に応じてその閾値を
調節することで、アラーム信号の発生するレベルを自在
に設定でき、監視画像を視る監視員の負担を軽減するこ
とが容易に可能となる。
【００４０】請求項２および請求項６によれば、長期平
均値と短期平均値の演算回数は少なくて済み、監視映像
中の異常を高速且つ高精度に検出することができ、簡易
且つ低コストの画像監視システムの実現が可能となる。
均値と短期平均値の演算回数は少なくて済み、監視映像
中の異常を高速且つ高精度に検出することができ、簡易
且つ低コストの画像監視システムの実現が可能となる。
【００４１】請求項３および請求項７によれば、長期平
均値の演算回数が大幅に減るため処理速度が向上し、ま
た演算に必要な記憶容量も大幅に削減できるため、更に
簡易且つ低コストの画像監視システムを実現可能であ
る。
均値の演算回数が大幅に減るため処理速度が向上し、ま
た演算に必要な記憶容量も大幅に削減できるため、更に
簡易且つ低コストの画像監視システムを実現可能であ
る。
【００４２】請求項４に係る画像監視システムによれ
ば、遠隔地の監視映像をコンピュータ・ネットワークを
介して簡便に取得でき、複数の監視地点の集中監視も容
易にできる。
ば、遠隔地の監視映像をコンピュータ・ネットワークを
介して簡便に取得でき、複数の監視地点の集中監視も容
易にできる。
【図１】本発明の実施の形態に係る画像監視システムの
概略を示す全体構成図である。
概略を示す全体構成図である。
【図２】本実施の形態に係る画像監視システムの期間平
均算出部における短期平均値および長期平均値の算出方
法の説明図である。
均算出部における短期平均値および長期平均値の算出方
法の説明図である。
【図３】本実施の形態に係る画像監視システムの監視局
の画像表示部における監視映像の表示例を示す概略図で
ある。
の画像表示部における監視映像の表示例を示す概略図で
ある。
１ 画像監視装置 ２ 監視局 １０ Ａ／Ｄ変換部 １１ 画像蓄積部 １２ 画像処理部 １４ 期間平均算出部 １５ 異常検出部 １６ 閾値設定部 １７ 送受信処理部
Claims (7)
- 【請求項１】 監視映像の変動を監視することで異常を
感知する画像監視装置であって、 前記監視映像を構成するフレーム間またはフィールド間
の差分データを算出する差分算出部と、 第１の設定期間に亘り前記差分データを平均化した短期
平均値と、前記第１の設定期間よりも長く設定された第
２の設定期間に亘り前記差分データを平均化した長期平
均値とを算出し、前記短期平均値と前記長期平均値との
比率を算出する期間平均算出部と、 前記期間平均算出部から出力された前記比率と所定の閾
値との大小関係を判定し、その判定結果に基づいてアラ
ーム信号を出力する異常検出部と、を備えることを特徴
とする画像監視装置。 - 【請求項２】 請求項１記載の画像監視装置であって、
前記差分算出部から出力されるｋ番目（ｋ：整数）の前
記差分データのデータ長をｆk、前記第１の設定期間中
に出力される前記データ長の個数をＮS、前記短期平均
値を＜ｆ＞S,k、前記第２の設定期間中に出力される前
記データ長の個数をＮL、および前記長期平均値を＜ｆ
＞L,kで表す場合、前記データ長ｆkが入力した時点の前
記短期平均値と前記長期平均値とは、 【数１】 【数２】 に従って算出される、画像監視装置。 - 【請求項３】 請求項２記載の画像監視装置であって、
前記長期平均値＜ｆ＞L,k-1と該長期平均値＜ｆ＞L,k-1
の構成要素である前記差分データ長ｆq-1とが等しいと
いう近似条件下で、前記長期平均値＜ｆ＞L,kは、 ＜ｆ＞L,k＝（（ＮL−１）＜ｆ＞L,k-1＋ｆk）／ＮL （２−２） に従って算出される、画像監視装置。 - 【請求項４】 コンピュータ・ネットワークにおいて、
請求項１〜３の何れか１項に記載の画像監視装置と、前
記画像監視装置から前記アラーム信号を受信する監視局
とを備える画像監視システム。 - 【請求項５】 監視映像の変動を監視することで異常を
感知する画像監視方法であって、（ａ）前記監視映像を
構成するフレーム間またはフィールド間の差分データを
算出する工程と、（ｂ）第１の設定期間に亘り前記差分
データを平均化した短期平均値と、前記第１の設定期間
よりも長く設定された第２の設定期間に亘り前記差分デ
ータを平均化した長期平均値とを算出し、前記短期平均
値と前記長期平均値との比率を算出する工程と、（ｃ）
前記工程（ｂ）で算出された前記比率と所定の閾値との
大小関係を判定し、その判定結果に基づいてアラーム信
号を出力する工程と、を備えることを特徴とする画像監
視方法。 - 【請求項６】 請求項５記載の画像監視方法であって、
前記差分算出部から出力されるｋ番目（ｋ：整数）の前
記差分データのデータ長をｆk、前記第１の設定期間中
に出力される前記データ長の個数をＮS、前記短期平均
値を＜ｆ＞S,k、前記第２の設定期間中に出力される前
記データ長の個数をＮL、および前記長期平均値を＜ｆ
＞L,kで表す場合、前記工程（ｂ）において、前記デー
タ長ｆkが入力した時点の前記短期平均値と前記長期平
均値とは、 【数３】 【数４】 に従って算出される、画像監視方法。 - 【請求項７】 請求項６記載の画像監視方法であって、
前記工程（ｂ）において、前記長期平均値＜ｆ＞L,k-1
と該長期平均値＜ｆ＞L,k-1の構成要素である前記差分
データ長ｆq-1とが等しいという近似条件下で前記式
（２）として、 ＜ｆ＞L,k＝（（ＮL−１）＜ｆ＞L,k-1＋ｆk）／ＮL （２−２） を用いる、画像監視方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001135931A JP2002330424A (ja) | 2001-05-07 | 2001-05-07 | 画像監視装置および画像監視システム並びに画像監視方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001135931A JP2002330424A (ja) | 2001-05-07 | 2001-05-07 | 画像監視装置および画像監視システム並びに画像監視方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002330424A true JP2002330424A (ja) | 2002-11-15 |
Family
ID=18983310
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001135931A Pending JP2002330424A (ja) | 2001-05-07 | 2001-05-07 | 画像監視装置および画像監視システム並びに画像監視方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002330424A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007108965A (ja) * | 2005-10-13 | 2007-04-26 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 変化領域計算方法、変化領域計算装置、変化領域計算プログラム |
| JP2009276260A (ja) * | 2008-05-16 | 2009-11-26 | Railway Technical Res Inst | 地盤変位の異常判断装置および異常判断方法 |
| CN108881831A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-11-23 | 合肥迪鑫信息科技有限公司 | 一种互联网监测系统 |
| CN112446903A (zh) * | 2019-08-27 | 2021-03-05 | 原相科技股份有限公司 | 监视器以及动作侦测方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0962848A (ja) * | 1995-08-22 | 1997-03-07 | Mitsubishi Electric Corp | 画像処理装置 |
| JPH11224391A (ja) * | 1997-12-05 | 1999-08-17 | Sogo Keibi Hosho Co Ltd | 集合住宅監視システム |
| JP2000105137A (ja) * | 1998-09-30 | 2000-04-11 | Anritsu Corp | 土石流検出方法及び土石流検出装置 |
| JP2001093066A (ja) * | 1999-09-21 | 2001-04-06 | Nosu:Kk | 警備システムまたは消防システム |
-
2001
- 2001-05-07 JP JP2001135931A patent/JP2002330424A/ja active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP2007108965A (ja) * | 2005-10-13 | 2007-04-26 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 変化領域計算方法、変化領域計算装置、変化領域計算プログラム |
| JP4612522B2 (ja) * | 2005-10-13 | 2011-01-12 | 日本電信電話株式会社 | 変化領域計算方法、変化領域計算装置、変化領域計算プログラム |
| JP2009276260A (ja) * | 2008-05-16 | 2009-11-26 | Railway Technical Res Inst | 地盤変位の異常判断装置および異常判断方法 |
| CN108881831A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-11-23 | 合肥迪鑫信息科技有限公司 | 一种互联网监测系统 |
| CN112446903A (zh) * | 2019-08-27 | 2021-03-05 | 原相科技股份有限公司 | 监视器以及动作侦测方法 |
| CN112446903B (zh) * | 2019-08-27 | 2024-05-07 | 原相科技股份有限公司 | 监视器以及动作侦测方法 |
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