JP2005101807A - 屋外監視装置および屋外監視方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】小動物等を検知しての誤報の多発を防ぐ。
【解決手段】2重フェンス1を設ける。2重フェンス1内の通路Lの両端にITVカメラ2(2−1,2−2)を設ける。夜間、2重フェンス1内の通路Lを水銀灯3(3−1,3−2)で照らす。ITVカメラ2が撮像した画像を一定周期で取り込み、現在の画像と1周期前の画像との各画素の濃度値の差分の絶対値を算出して閾値と比較し、差分の絶対値が閾値以上の画素の集まりを侵入物体とみなす。この侵入物体の画像内の奥行き方向の位置に基づいて、この侵入物体の面積を基準位置に位置したと仮定した場合の面積に変換し、変換後の侵入物体の面積に基づいてその物体が人間であるのか否かを判定する。
【選択図】 図1
【解決手段】2重フェンス1を設ける。2重フェンス1内の通路Lの両端にITVカメラ2(2−1,2−2)を設ける。夜間、2重フェンス1内の通路Lを水銀灯3(3−1,3−2)で照らす。ITVカメラ2が撮像した画像を一定周期で取り込み、現在の画像と1周期前の画像との各画素の濃度値の差分の絶対値を算出して閾値と比較し、差分の絶対値が閾値以上の画素の集まりを侵入物体とみなす。この侵入物体の画像内の奥行き方向の位置に基づいて、この侵入物体の面積を基準位置に位置したと仮定した場合の面積に変換し、変換後の侵入物体の面積に基づいてその物体が人間であるのか否かを判定する。
【選択図】 図1
Description
この発明は、広大な敷地面積を持つ重要施設などの屋外の監視を行う屋外監視装置および屋外監視方法に関するものである。
従来より、この種の屋外監視装置として、ITVカメラ(インテリジェントTVカメラ)を使用した監視装置が用いられている。この監視装置では、ITVカメラと合わせて侵入検知器(赤外センサなど)を設置し、侵入検知器が作動したときにITVカメラが撮像している監視対象エリアの画像を録画すると同時に警報を発生する(例えば、特許文献1、2参照)。
しかしながら、従来の屋外監視装置では、人間と動物との識別が極めて難しく、特に広大な敷地面積を持つ研究施設、機密施設などの重要施設は立地的にも住宅地以外の環境にあり、小動物等を検知しての誤報が多発していた。
本発明は、このような課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、小動物等を検知しての誤報が多発することのない屋外監視装置および屋外監視方法を提供することにある。
このような目的を達成するために本発明は、屋外の監視対象エリアの画像を撮像する撮像手段と、この撮像手段が撮像した画像を一定周期で取り込む画像入力手段と、この画像入力手段によって取り込まれた現在の画像と1周期前の画像との各画素の濃度値の差分の絶対値を算出する差分算出手段と、この差分算出手段によって算出された各画素の差分の絶対値と予め定められている閾値とを比較し、その差分の絶対値が閾値以上の画素を抽出する画素抽出手段と、この画素抽出手段によって抽出された画素の集まりを侵入物体とみなし、この侵入物体の画像内の奥行き方向の位置に基づいて、この侵入物体の面積をこの侵入物体が基準位置に位置したと仮定した場合の面積に変換する面積変換手段と、この面積変換手段によって変換された侵入物体の面積に基づいてその物体が人間であるのか否かを判定する侵入物体判定手段とを設けたものである。
この発明によれば、撮像手段が撮像した現在の画像と1周期前の画像との各画素の濃度値の差分の絶対値が算出され、この算出された各画素の差分の絶対値と予め定められている閾値とが比較される。例えば、(X,Y)を画像における画素の座標とし、現在の画像をfi(X,Y)、1周期前の画像をfi-1(X,Y)とすると、fa=|fi(X,Y)−fi-1(X,Y)|として現在の画像と1周期前の画像との各画素の濃度値の差分の絶対値faが算出される。また、閾値をfath(0<fath)とすれば、faとfathとが比較される。そして、この比較により、fath≦faの画素が抽出され、この抽出された画素の集まりが侵入物体とみなされる。
なお、画像の取り込み周期、すなわちサンプリング時間をあまり短くすると、背景と近づいてくる侵入物体とを分離することができなくなる。本発明において、画像のサンプリング周期は、人間の歩くスピードを考慮し、通常のスピードで近づいてくる人間と背景とを分離することができるように、ある程度長い値として設定することが望ましい。
なお、画像の取り込み周期、すなわちサンプリング時間をあまり短くすると、背景と近づいてくる侵入物体とを分離することができなくなる。本発明において、画像のサンプリング周期は、人間の歩くスピードを考慮し、通常のスピードで近づいてくる人間と背景とを分離することができるように、ある程度長い値として設定することが望ましい。
人間の濃度値と動物の濃度値とにはそれほど大きな差はない。したがって、本発明において、人間と動物とを区別する閾値(fath)を設定することは困難である。そこで、本発明では、fath≦faの画素の集まりを侵入物体とみなした後、この侵入物体の画像内の奥行き方向の位置に基づいて、この侵入物体の面積をこの侵入物体が基準位置に位置したと仮定した場合の面積に変換し、この変換した侵入物体の面積に基づいてその物体が人間であるのか否かを判定する。
例えば、変換する前の侵入物体の面積をS、変換後の侵入物体の面積をS’、基準位置を画像内の奥行き方向の中央とする。侵入物体の現在の画像内の奥行き方向の位置(現在位置)が分かれば基準位置との距離差により、この侵入物体が基準位置に位置したと仮定した場合の面積S’を求めることができる。ここで、基準位置における標準的な人間の面積MSを定め、この面積に許容範囲±αを設けておけば、基準位置に位置したと仮定した場合の侵入物体の面積S’との比較から、侵入物体が人間であるのか否かを判定することができる。
また、本発明では、侵入物体が検出された場合、レーザディスクやデジタルビデオディスクなどに記録する。この際、モニタにデフォルメ的に侵入物体をグラフィック表示させたり、生画像を別モニタに表示させるようにしてもよい。侵入物体が検出された場合にのみ記録することによって、記憶領域が少なくても済むし、検索時間も短縮できる。VTRなどに記録するようにしてもよいが、レーザディスクやデジタルビデオディスクなどに記録するようにすれば、さらに検索時間が短縮される。これにより、異常認識、原因追及を迅速に行うことができる。
また、本発明では、侵入物体が人間である場合と他の物体である場合とで通報レベルを変える。例えば、侵入物体が人間である場合には警報を発生し、他の物体である場合には警戒体制とする。これにより、侵入物体が小動物等の場合は警戒体制とされ、侵入物体が人間である場合にのみ警報が発生する。
また、本発明において、監視対象エリアには2重フェンスを設置するとよい。監視対象エリアに2重フェンスを設置することにより、その2重フェンス内に侵入者を誘い込んで確実に画像として捉えることが可能となるし、背景と侵入者との分離も容易となる。また、2重フェンス内を通る間に稼がれる時間によって、動きの速い侵入物体の検知も可能となる。
また、本発明において、監視対象エリアに2重フェンスを設ける場合、水銀灯を設置して2重フェンス内を照明するとよい。水銀灯で2重フェンス内を照明することにより、侵入者に対する抑止効果(物理的抑止効果、精神的抑止効果)が期待できるし、均等な夜間照度を確保し、監視対象エリアの画像を撮像する際の夜間における必要照度を得ることが可能となる。
本発明によれば、現在の画像と1周期前の画像との各画素の濃度値の差分の絶対値と閾値とを比較し、その差分の絶対値が閾値以上の画素の集まりを侵入物体とみなし、この侵入物体の面積を基準位置に位置したと仮定した場合の面積に変換し、この面積からその物体が人間であるのか否かを判定するようにしたので、人間と小動物等とを区別することが可能となり、小動物等を検知しての誤報の多発を防ぐことができるようになる。
以下、本発明を図面に基づいて詳細に説明する。図1はこの発明に係る屋外監視装置を使用した屋外監視システムの一例を示す図である。図1(a)はこのシステムを斜めから見た図であり、図1(b)はこのシステムの2重フェンス内を横方向から見た図である。
このシステムは、広大な敷地面積を持つ重要施設、例えば研究施設の屋外に設けられている。図1(b)において、1は2重フェンスであり、研究施設に至る通路を囲むようにして設けられている。すなわち、2重フェンス1内の通路Lを研究施設に至る通路とし、この通路Lを2つのフェンスで囲んでいる。
2重フェンス1内の通路Lには、その両端に、ITVカメラ2(2−1,2−2)が設けられている。図1(b)にはITVカメラ2−1の監視エリア(監視対象エリア)AR1を示している。ITVカメラ2−2の監視エリアはITVカメラ2−1とは反対となる。これにより、お互いの死角がカバーされ、2重フェンス1内の通路Lの全てを監視することができる。
また、2重フェンス1に対しては、水銀灯3(3−1,3−2)が設けられている。夜間は、この水銀灯3が点灯し、2重フェンス1内を照明する。なお、この実施の形態において、2重フェンス1内の通路Lの距離は約76m、カメラ2の死角距離は約20m、監視距離は約56mとされている。
図2にこのシステムに使用されている屋外監視装置のブロック図を示す。この屋外監視装置100は、ITVカメラ2−1,2−2と、処理装置4と、レーザディスクを記録媒体とする録画再生装置5とから構成されている。
図3に処理装置4のハード構成の概略を示す。同図において、4−1はCPU、4−2はRAM、4−3はROM、4−4はハードディスクなどの記憶装置、4−5〜4−8はインターフェイス、4−9はモニタ、4−10はキーボード、4−11はマウスである。
CPU4−1は、インターフェイス4−5〜4−8を介して与えられる各種入力情報を得て、RAM4−2にアクセスしながら、ROM4−3や記憶装置4−4に格納されたプログラムに従って動作する。記憶装置4−4には、本実施の形態特有のプログラムとして、屋外監視プログラムが格納されている。この屋外監視プログラムは、例えばCD−ROMなどの記録媒体に記録された状態で提供され、この記録媒体から読み出されて記憶装置4−4にインストールされている。
〔動作〕
以下、図4に示すフローチャートを用いて、記憶装置4−4に格納されている屋外監視プログラムに従うCPU4−1の処理動作について説明する。なお、この屋外監視装置100は、ITVカメラ2−1と2−2の両方から画像を取り込んで処理を行うが、どちらの処理も同様に進められるので、ここではITVカメラ2−1からの画像を取り込んで行われる処理について説明する。
以下、図4に示すフローチャートを用いて、記憶装置4−4に格納されている屋外監視プログラムに従うCPU4−1の処理動作について説明する。なお、この屋外監視装置100は、ITVカメラ2−1と2−2の両方から画像を取り込んで処理を行うが、どちらの処理も同様に進められるので、ここではITVカメラ2−1からの画像を取り込んで行われる処理について説明する。
ITVカメラ2−1は、2重フェンス1が設置されている監視エリアAR1の画像を撮像し、処理装置4へ送る。処理装置4において、CPU4−1は、ITVカメラ2−1から送られてくる画像を周期的に取り込む。以下では、この画像における画素の座標を(X,Y)とし、取り込んだ現在の画像(今回の画像)をfi(X,Y)、1周期前の画像(前回の画像)をfi-1(X,Y)とする。
CPU4−1は、現在の画像fi(X,Y)を取り込むと(ステップ401)、この取り込んだ現在の画像fi(X,Y)と1周期前の画像fi-1(X,Y)との各画素の濃度値の差分の絶対値faを算出する(ステップ402:fa=|fi(X,Y)−fi-1(X,Y)|)。
そして、CPU4−1は、この算出した各画素の差分の絶対値faと閾値fath(0<fath)とを比較する(ステップ403)。ここで、fath≦faである画素があれば、ステップ404へ進み、fath≦faである画素の集まりを侵入物体とみなす。faが全てfathよりも小さければ、ステップ401へ戻って次の画像を取り込む。なお、閾値fathは、背景と侵入物体とを区別するために、適切な値として予め定められているものである。
〔現時刻t2〕
今、CPU4−1が1周期前の画像fi-1(X,Y)として図5(a)に示すような画像G1を、現在の画像fi(X,Y)として図5(b)に示すような画像G2を取り込んだとする。図5(a)の画像(時刻t1の画像)G1、すなわち1周期前の画像fi-1(X,Y)には、侵入者が写っていない。図5(b)の画像(時刻t2の画像)G2、すなわち現在の画像fi(X,Y)には、侵入者Mが写っている。
今、CPU4−1が1周期前の画像fi-1(X,Y)として図5(a)に示すような画像G1を、現在の画像fi(X,Y)として図5(b)に示すような画像G2を取り込んだとする。図5(a)の画像(時刻t1の画像)G1、すなわち1周期前の画像fi-1(X,Y)には、侵入者が写っていない。図5(b)の画像(時刻t2の画像)G2、すなわち現在の画像fi(X,Y)には、侵入者Mが写っている。
この場合、現在の画像fi(X,Y)と1周期前の画像fi-1(X,Y)との各画素の濃度値の差分の絶対値faは、侵入者Mが写っている画素のみfath≦faとなる。これにより、図5(e)にその差分画像GS1を示すように、fath≦faである画素の集まりとして侵入者Mが抽出される。
しかし、人間の濃度値と動物の濃度値とにはそれほど大きな差はなく、人間と動物とを区別するfathを設定することは困難である。そこで、本実施の形態では、fath≦faの画素の集まりを侵入物体MXとみなした後、この侵入物体MXの画像内の奥行き方向の位置に基づいて、この侵入物体MXの面積をこの侵入物体MXが基準位置に位置したと仮定した場合の面積に変換し、この変換した侵入物体MXの面積に基づいてその物体MXが人間であるのか否かを判定する。
これを図6(a)を用いて説明する。CPU4−1は、差分画像GS1内の侵入物体MXの奥行き方向の位置(現在位置)を求める(ステップ405)。すなわち、差分画像GS1の横軸をX、縦軸をYとした場合、本実施の形態では、奥行き方向がY軸方向に対応するので、侵入物体MXの先端付近(この例では、侵入者Mの足下付近)が位置しているY座標を求める。このY座標は侵入物体MXの2重フェンス1内の通路Lにおける現在位置を示している。侵入物体MXが差分画像GS1内の奥行き方向の中央に位置していれば、この侵入物体MXは図1に示した監視距離の中央に位置していることになる。この実施の形態では、監視距離の中央、すなわち差分画像GS1内の奥行き方向の中央を基準位置とし、次のようにして侵入物体MXの面積変換を行う。
CPU4−1は、ステップ405で求めた侵入物体MXの現在位置と基準位置との距離差により、この侵入物体MXが基準位置に位置したと仮定した場合の面積S’を求める(ステップ406)。すなわち、図6(a)に示すように、差分画像GS1内の侵入物体MXの面積S(現在位置における面積S)をこの侵入物体MXが基準位置に位置したと仮定した場合の面積S’に変換する(S’=25000×S/(2Y2 +500))。そして、この変換後の面積S’と予め設定されている基準位置における標準的な人間の面積(画面差物体面積)MSと比較する(ステップ407:図7参照)。
CPU4−1は、変換後の面積S’と基準位置の画面差物体面積MSとを比較し、変換後の面積S’が画面差物体面積MSを中心とする許容範囲±αに入っていれば、人間と判定し(ステップ408のYES)、録画再生装置5を作動させて差分画像GS1(侵入者M)を録画するとともに(ステップ409)、警報を発生する(ステップ410)。
CPU4−1は、変換後の面積S’と基準位置の画面差物体面積MSとを比較し、変換後の面積S’が画面差物体面積MSを中心とする許容範囲±αに入っていなければ、人間ではなく、その他の物体であると判定し(ステップ408のNO)、録画再生装置5を作動させて差分画像GS1(侵入物体MX)を録画するとともに(ステップ411)、警戒体制をとる(ステップ412)。
これにより、侵入物体が小動物等の場合は警戒体制とされ、侵入物体が人間である場合にのみ警報が発生するものとなり、人間と小動物等とを区別し、誤報の多発を防ぐことができるようになる。
〔現時刻t3〕
次に、CPU4−1が1周期前の画像fi-1(X,Y)として図5(b)に示すような画像G2を、現在の画像fi(X,Y)として図5(c)に示すような画像G3を取り込んだとする。この場合、図5(b)の画像(時刻t2の画像)G2、すなわち1周期前の画像fi-1(X,Y)には侵入者Mが写っている。また、図5(c)の画像(時刻t3の画像)G3、すなわち現在の画像fi(X,Y)にも、侵入者Mが写っている。
次に、CPU4−1が1周期前の画像fi-1(X,Y)として図5(b)に示すような画像G2を、現在の画像fi(X,Y)として図5(c)に示すような画像G3を取り込んだとする。この場合、図5(b)の画像(時刻t2の画像)G2、すなわち1周期前の画像fi-1(X,Y)には侵入者Mが写っている。また、図5(c)の画像(時刻t3の画像)G3、すなわち現在の画像fi(X,Y)にも、侵入者Mが写っている。
時刻t2の画像G2と時刻t3の画像G3との差分をとると、その各画素の濃度値の差分の絶対値faは、時刻t2の画像G2における侵入者Mが写っている画素と、時刻t2の画像G3における侵入者Mが写っている画素がfath≦faとなる。これにより、図5(f)にその差分画像GS2を示すように、fath≦faである画素の集まりとして侵入者M(M1,M2)が抽出される。
この場合、CPU4−1は、今回の差分画像GS2と前回の差分画像GS1との差分画像GS2’を求める。この差分画像GS2’では、今回の差分画像GS2から前回の差分画像GS1における侵入者M(M1)が除去され、時刻t3の画像G3における侵入者Mが写っている画素のみが残る。すなわち、fath≦faである画素の集まりとして侵入者M2が抽出される。
そして、CPU4−1は、この抽出した侵入者M2(侵入物体MX2)の差分画像GS2’内の奥行き方向の位置(現在位置)を求め、この侵入物体MX2の現在位置と基準位置との距離差により、この侵入物体MX2が基準位置に位置したと仮定した場合の面積S2’を求める(図6(b)参照)。そして、この変換後の面積S2’と予め設定されている基準位置の画面差物体面積MSと比較し、変換後の面積S’がMS±αであれば人間と判定し、MS±αでなければその他の物体であると判定する。人間と判定した場合、録画再生装置5を作動させて差分画像GS2’(侵入者M2)を録画するとともに、警報を発生する。その他の物体であると判定した場合、録画再生装置5を作動させて差分画像GS2’(侵入物体MX2)を録画するとともに、警戒体制をとる。
なお、画像の取り込み周期、すなわちサンプリング時間をあまり短くすると、背景と近づいてくる侵入物体とを分離することができなくなる。本実施の形態において、画像のサンプリング周期は、人間の歩くスピードを考慮し、近づいてくる人間と背景とを分離することができるように、ある程度長い値として設定している。すなわち、人間が歩いて近づいてくる場合、サンプリング周期が短すぎると、現在の画像における侵入物体と1周期前の画像における侵入物体とが重なり、抽出できなくなってしまう。このため、サンプリング周期をある程度長くして、現在の画像における侵入物体と1周期前の画像における侵入物体とが重ならないようにし、侵入物体の抽出を確実とする。
また、本実施の形態において、録画再生装置5に侵入物体を録画する際に、モニタ4−9にデフォルメ的に侵入物体をグラフィック表示させたり、生画像を別モニタ(図示せず)に表示させるようにしてもよい。このようにすることによって、監視者の認識性を向上させ、屋外監視をより確実とすることができる。
また、本実施の形態では、レーザディスクに侵入物体を記録するようにしたが、デジタルビデオディスクなどに記録するようにしてもよい。侵入物体が検出された場合にのみ記録することによって、記憶領域が少なくても済むし、検索時間も短縮できる。また、レーザディスクやデジタルビデオディスクなどに記録することによって、さらに検索時間が短縮される。これにより、異常認識、原因追及を迅速に行うことができる。VTRなどに記録してもよいが、検索性が悪いために、分析に時間がかかる。これに対し、レーザディスクやデジタルビデオディスクを利用すれば、パーソナルコンピュータなどにより制御させることで、録画画像を平均500msec 以内で検索可能となる。
また、本実施の形態では、監視対象エリアAR1に2重フェンス1を設置しているので、この2重フェンス1内に侵入者を誘い込んで確実に画像として捉えることができし、背景と侵入者との分離も容易となる。また、2重フェンス1内を通る間に稼がれる時間によって、動きの速い侵入物体の検知も可能となる。
また、本実施の形態では、夜間、水銀灯3で2重フェンス1内を照明するようにしているので、侵入者に対する抑止効果(物理的抑止効果、精神的抑止効果)が得られるとともに、均等な夜間照度を確保し、ITVカメラ2の必要照度を得ることができる。なお、水銀灯3の消灯/点灯は、人為的に行うようにしてもよいが、処理装置4によって自動的に行わせるようにしてもよい。
1…2重フェンス、2(2−1,2−2)…ITVカメラ、3(3−1,3−2)…水銀灯、AR1…監視エリア(監視対象エリア)、L…通路、4…処理装置、4−1…CPU、4−2…RAM、4−3…ROM、4−4〜4−8…インターフェイス、4−9…モニタ、4−10…キーボード、4−11…マウス、5…録画再生装置、100…屋外監視装置。
Claims (6)
- 屋外の監視対象エリアの画像を撮像する撮像手段と、
この撮像手段が撮像した画像を一定周期で取り込む画像入力手段と、
この画像入力手段によって取り込まれた現在の画像と1周期前の画像との各画素の濃度値の差分の絶対値を算出する差分算出手段と、
この差分算出手段によって算出された各画素の差分の絶対値と予め定められている閾値とを比較し、その差分の絶対値が前記閾値以上の画素を抽出する画素抽出手段と、
この画素抽出手段によって抽出された画素の集まりを侵入物体とみなし、この侵入物体の画像内の奥行き方向の位置に基づいて、この侵入物体の面積をこの侵入物体が基準位置に位置したと仮定した場合の面積に変換する面積変換手段と、
この面積変換手段によって変換された侵入物体の面積に基づいてその物体が人間であるのか否かを判定する侵入物体判定手段と
を備えたことを特徴とする屋外監視装置。 - 請求項1に記載された屋外監視装置において、
前記侵入物体を記録する記録手段と、
この記録手段によって記録された侵入物体を再生する再生手段と
を備えたことを特徴とする屋外監視装置。 - 請求項1に記載された屋外監視装置において、
前記侵入物体判定手段は、前記侵入物体が人間である場合と他の物体である場合とで通報レベルを変えることを特徴とする屋外監視装置。 - 請求項1に記載された屋外監視装置において、
前記監視対象エリアは2重フェンスが設置された区域であることを特徴とする屋外監視装置。 - 請求項4に記載された屋外監視装置において、
前記2重フェンス内を照明する水銀灯が設置されていることを特徴とする屋外監視装置。 - 屋外の監視対象エリアの画像を撮像する工程と、
この撮像された画像を一定周期で取り込む工程と、
この取り込まれた現在の画像と1周期前の画像との各画素の濃度値の差分の絶対値を算出する工程と、
この算出された各画素の差分の絶対値と予め定められている閾値とを比較し、その差分の絶対値が前記閾値以上の画素を抽出する工程と、
この抽出された画素の集まりを侵入物体とみなし、この侵入物体の画像内の奥行き方向の位置に基づいて、この侵入物体の面積をこの侵入物体が基準位置に位置したと仮定した場合の面積に変換する工程と、
この変換された侵入物体の面積に基づいてその物体が人間であるのか否かを判定する工程と
を備えたことを特徴とする屋外監視方法。
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007274655A (ja) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Saxa Inc | 監視映像処理装置及び方法 |
JP2009077264A (ja) * | 2007-09-21 | 2009-04-09 | Toru Kinukawa | 記録装置、記録システム、記録方法及びコンピュータプログラム |
JP2011253503A (ja) * | 2010-06-04 | 2011-12-15 | Ohbayashi Corp | バリアシステム |
CN103347156A (zh) * | 2013-06-24 | 2013-10-09 | 清华大学 | 一种基于红外相机数据估测野生动物种群数量的方法 |
WO2017195755A1 (ja) * | 2016-05-13 | 2017-11-16 | コニカミノルタ株式会社 | 監視システム |
CN110766892A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-02-07 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种降低井场视频监控耗电量的系统及使用方法 |
-
2003
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007274655A (ja) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Saxa Inc | 監視映像処理装置及び方法 |
JP2009077264A (ja) * | 2007-09-21 | 2009-04-09 | Toru Kinukawa | 記録装置、記録システム、記録方法及びコンピュータプログラム |
JP2011253503A (ja) * | 2010-06-04 | 2011-12-15 | Ohbayashi Corp | バリアシステム |
CN103347156A (zh) * | 2013-06-24 | 2013-10-09 | 清华大学 | 一种基于红外相机数据估测野生动物种群数量的方法 |
CN103347156B (zh) * | 2013-06-24 | 2016-03-30 | 清华大学 | 一种基于红外相机数据估测野生动物种群数量的方法 |
WO2017195755A1 (ja) * | 2016-05-13 | 2017-11-16 | コニカミノルタ株式会社 | 監視システム |
CN110766892A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-02-07 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种降低井场视频监控耗电量的系统及使用方法 |
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