JP2009017416A - 監視装置及び監視方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】監視カメラからの映像を効果的に監視用画面に表示し、更に各監視カメラへの侵入者の推定到達時刻を算出して、推定到達時刻を表示する。
【解決手段】カメラ映像受信部１２０が、監視空間に配置されている複数のカメラ１０１から映像を受信し、監視空間に侵入者が侵入した際に、カメラ間移動経路算出部１１１が、現在侵入者を撮影しているカメラに隣接する隣接カメラを選択するとともに、隣接カメラごとに侵入者が隣接カメラに到達すると推定される時刻を推定到達時刻として算出し、映像合成・表示切替部１１６が、隣接カメラの映像とともに推定到達時刻とを出力し、監視用ディスプレイ１０６が隣接カメラの映像及び推定到達時刻を表示する。
【選択図】図１
【解決手段】カメラ映像受信部１２０が、監視空間に配置されている複数のカメラ１０１から映像を受信し、監視空間に侵入者が侵入した際に、カメラ間移動経路算出部１１１が、現在侵入者を撮影しているカメラに隣接する隣接カメラを選択するとともに、隣接カメラごとに侵入者が隣接カメラに到達すると推定される時刻を推定到達時刻として算出し、映像合成・表示切替部１１６が、隣接カメラの映像とともに推定到達時刻とを出力し、監視用ディスプレイ１０６が隣接カメラの映像及び推定到達時刻を表示する。
【選択図】図１
Description
本発明は、工場の敷地やビルなどの監視エリアへの人物・自動車等の移動体の侵入を監視するシステムに関する発明である。
以下、移動体は人物を想定して説明するが、人物に特定するものではない。
エリアの遠隔監視は監視カメラによっておこなうのが一般的である。
近年の監視カメラは監視映像をＭｏｔｉｏｎ ＪｐｅｇやＭＰＥＧなどの標準デジタル映像フォーマットに変換し、これをＩＰネットワーク伝送可能な機種が多くなってきている。
本発明は、監視カメラからの映像表示の際の切り替えを、人物を特定するための入退室制御（管理）システム（Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ、以下ＡＣＳと表記する）や侵入センサの情報を付加的に用いて行い、複数の監視用機器をネットワーク上で連動させ従来より高精度に認識、照合、追跡し、効果的に監視用画面に表示するシステムに関する。
また、移動体が移動可能なエリア間の移動経路を移動体により学習させる手法に関する。
以下、移動体は人物を想定して説明するが、人物に特定するものではない。
エリアの遠隔監視は監視カメラによっておこなうのが一般的である。
近年の監視カメラは監視映像をＭｏｔｉｏｎ ＪｐｅｇやＭＰＥＧなどの標準デジタル映像フォーマットに変換し、これをＩＰネットワーク伝送可能な機種が多くなってきている。
本発明は、監視カメラからの映像表示の際の切り替えを、人物を特定するための入退室制御（管理）システム（Ａｃｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ、以下ＡＣＳと表記する）や侵入センサの情報を付加的に用いて行い、複数の監視用機器をネットワーク上で連動させ従来より高精度に認識、照合、追跡し、効果的に監視用画面に表示するシステムに関する。
また、移動体が移動可能なエリア間の移動経路を移動体により学習させる手法に関する。
発電所、空港、駅、ビル、銀行のＡＴＭ、データセンター（ＰＣサーバ）等の重要公共施設・エリアのセキュリティゾーンの監視目的に、不審者等の監視用、エリアのセキュリティ監視用にネットワークカメラを多数設置したシステムが増加している。
数台〜十数台程度の小規模なシステムにおいては、全カメラの映像を画面分割された映像監視用ディスプレイに表示できるため、監視室にて監視員が目視し、同時に映像をレコーダに記録するという運用が一般的であった。
しかし、カメラ設置台数が多い大規模システムになると映像監視員の負担増大、レコーダの増設などによるシステムコストアップが問題となる。
数台〜十数台程度の小規模なシステムにおいては、全カメラの映像を画面分割された映像監視用ディスプレイに表示できるため、監視室にて監視員が目視し、同時に映像をレコーダに記録するという運用が一般的であった。
しかし、カメラ設置台数が多い大規模システムになると映像監視員の負担増大、レコーダの増設などによるシステムコストアップが問題となる。
この問題への対策として、コンピュータを用いてカメラ映像内の人物や自動車などの監視対象を自動認識することで監視員の目視監視負担を軽減する方式や、監視システムを連携させる方式が提案されている。
また、カメラとＡＣＳ、センサと連動するシステムについても制限つきだが開発されている。
特開２００３−３２４７２０号公報
特開２００６−１４６３７８号公報
特開２００３−３２４７２０号公報
特開２００５−１２４１５号公報
特開２００６−１８０３８７号公報
また、カメラとＡＣＳ、センサと連動するシステムについても制限つきだが開発されている。
本発明は、エリアのセキュリティ監視にあたり、複数のカメラ、ＡＣＳ、センサを連携させることにより、不審者等の移動体の追跡精度を向上し、追跡における監視員への画像表示を最適化することにより、監視員の負担を軽減し、システムコストを低減することを目的としている。
エリアを監視するためのデバイス・システムとしてＡＣＳ、監視カメラ、侵入検知センサなどがある。それぞれの監視デバイスの特性・課題を整理すると以下のようになる。
一般にＡＣＳはエリアへのアクセスを制限するためのデバイス／システムで、物理的に侵入不可能な閉じたエリア、例えば屋内のサーバ・ルームなど閉じた空間（部屋）へのアクセス管理する場合に使われる。
通常、部屋の入口部分にパスワード、ＩＣカード、バイオメトリックス（指紋、光彩等）などによる認証デバイスを設置し、人物特定を行い、エリアへ認可（許可）されたもののみ通過を可能にする。
近年のＡＣＳはネットワーク（ＩＰプロトコル等）に接続して管理できるものが多い。認証エラーの場合、ゲートを通過できないことはもちろん、ＡＣＳ監視卓の画面上のエリアマップ上にどこで不正侵入が試みられたかを表示する。
ただ、ＡＣＳは認証システムが前提となるため、移動体の認識は高いものの、屋外等の開かれた監視空間では適用しにくいという課題がある。
通常、部屋の入口部分にパスワード、ＩＣカード、バイオメトリックス（指紋、光彩等）などによる認証デバイスを設置し、人物特定を行い、エリアへ認可（許可）されたもののみ通過を可能にする。
近年のＡＣＳはネットワーク（ＩＰプロトコル等）に接続して管理できるものが多い。認証エラーの場合、ゲートを通過できないことはもちろん、ＡＣＳ監視卓の画面上のエリアマップ上にどこで不正侵入が試みられたかを表示する。
ただ、ＡＣＳは認証システムが前提となるため、移動体の認識は高いものの、屋外等の開かれた監視空間では適用しにくいという課題がある。
監視カメラは監視空間が開放されていても適用可能である。
しかし、カメラの死角の問題、現在のカメラの画像認識技術によってのみでは、映像中の被写体（移動体）の特定精度が悪いという（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）問題がある。すなわち、映像中から移動体が写っていることは比較的高精度で検知できるが、映像中の移動体を精度よく一意に特定することは困難である。
また、多数の監視カメラが設置される場合、監視対象空間を限られた監視員リソースで効率的に監視できるようにするためのシステム側で監視支援を行う技術が必要になる。
しかし、カメラの死角の問題、現在のカメラの画像認識技術によってのみでは、映像中の被写体（移動体）の特定精度が悪いという（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）問題がある。すなわち、映像中から移動体が写っていることは比較的高精度で検知できるが、映像中の移動体を精度よく一意に特定することは困難である。
また、多数の監視カメラが設置される場合、監視対象空間を限られた監視員リソースで効率的に監視できるようにするためのシステム側で監視支援を行う技術が必要になる。
センサとしては、例えば赤外線や電波を使って検知する広域侵入検知センサシステムがある。これは、敷地境界への侵入物の検知を行うためのもので、監視カメラより広いエリアの侵入検知をすることができるが、装置の特性上、侵入移動体の特定（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）は難しい。また一定の誤検知が生ずるという問題もある。
他のセンサとしてゆれ感知センサ（ガラス面に設置し、ガラスの破壊侵入を検知）、ＲＦＩＤなどを使ったセンサもある。
他のセンサとしてゆれ感知センサ（ガラス面に設置し、ガラスの破壊侵入を検知）、ＲＦＩＤなどを使ったセンサもある。
このように万能の監視システムはない。
また現状それぞれの監視システムは別個独立で連携が難しいか、限定された連携しかできないという課題もある。
限定された連携とは、例えば、ＡＣＳと監視カメラを連動させ、ＡＣＳで入室認証を行った際に監視画面上のカメラ映像をＡＣＳ認証が生じた近傍の監視カメラ（組にされたカメラ）に切り替え表示するなどである。
このシステムでは、カメラ映像の切り替え表示の効率化が中心となる。また、このようなシステムではＡＣＳと監視カメラを組にすることが必要であるが、設置コストの観点で必ずしも併設できない場合もあり、そのような場合の画面表示に課題もある。
また現状それぞれの監視システムは別個独立で連携が難しいか、限定された連携しかできないという課題もある。
限定された連携とは、例えば、ＡＣＳと監視カメラを連動させ、ＡＣＳで入室認証を行った際に監視画面上のカメラ映像をＡＣＳ認証が生じた近傍の監視カメラ（組にされたカメラ）に切り替え表示するなどである。
このシステムでは、カメラ映像の切り替え表示の効率化が中心となる。また、このようなシステムではＡＣＳと監視カメラを組にすることが必要であるが、設置コストの観点で必ずしも併設できない場合もあり、そのような場合の画面表示に課題もある。
以上説明したシステムに対する要求を踏まえて、公知技術を検討する。
特許文献１に記載の技術は、全体特徴情報で照合した移動体の映像を監視モニタに表示したり、監視員が追跡対象の移動体を指定する方式であるが、監視員自身が不審挙動であるかを判断したり、対象移動体の監視空間内での移動経路を推定する必要があり、監視負担の軽減には不十分である。
特許文献１に記載の技術は、全体特徴情報で照合した移動体の映像を監視モニタに表示したり、監視員が追跡対象の移動体を指定する方式であるが、監視員自身が不審挙動であるかを判断したり、対象移動体の監視空間内での移動経路を推定する必要があり、監視負担の軽減には不十分である。
特許文献２では、特許文献１に記載の技術の課題を解決するために、カメラ間の画像解析結果を照合し、追跡精度を上げ、またＡＣＳシステムと連動させ不正アクセスを検知・表示する技術について記載されている。
ただ、事前に精度の高い３次元位置データベースが必要で導入コストが高い点、監視員に見せる追跡画面がカメラ映像の切り替えのみである点で負担軽減が不十分であるという課題がある。
ただ、事前に精度の高い３次元位置データベースが必要で導入コストが高い点、監視員に見せる追跡画面がカメラ映像の切り替えのみである点で負担軽減が不十分であるという課題がある。
特許文献３は、複数のカメラを連携させ、移動体を追跡監視する監視システムに関する技術である。
ネットワークを介してカメラ・カメラ間で直接追跡情報をやりとりする方式であり、各カメラ装置のコストが大きくなりがちで追跡ロジックの変更コストも大きいという課題がある。
ネットワークを介してカメラ・カメラ間で直接追跡情報をやりとりする方式であり、各カメラ装置のコストが大きくなりがちで追跡ロジックの変更コストも大きいという課題がある。
特許文献４は、移動体の追跡において、画面を分割し、現映像と次に移動すると予測される映像を合成して表示する技術に関する。ただ、カメラのみの連携のため追跡精度上の課題がある。
特許文献５では、ＲＦＩＤセンサと監視カメラを連動させ監視する技術について記載されている。
また、次のような課題もある。
移動体を追跡するには経路（図面）情報が必要であるが、経路上の各監視カメラ、ＡＣＳ、センサ間の接続トポロジー情報や物理的経路距離等の情報を入力するコストが高いという課題がある。
移動体を追跡するには経路（図面）情報が必要であるが、経路上の各監視カメラ、ＡＣＳ、センサ間の接続トポロジー情報や物理的経路距離等の情報を入力するコストが高いという課題がある。
本発明は、上述のような課題を解決することを主な目的の一つとしており、監視カメラ、ＡＣＳ、センサ等の複数の監視用機器をネットワーク上で連動させて、監視対象空間への侵入者の高精度な認識、照合、追跡を可能にし、監視カメラからの映像を効果的に監視用画面に表示し、更に各監視カメラへの侵入者の推定到達時刻を算出して、推定到達時刻を表示することを主な目的とする。
本発明に係る監視装置は、
監視対象空間に配置されている複数のカメラから撮影映像を受信する撮影映像受信部と、
前記監視対象空間に移動体が侵入した際に、前記移動体が近時に撮影可能範囲に到達し前記移動体の撮影が可能と推定されるカメラを推定撮影可能カメラとして一つ以上選択する推定撮影可能カメラ選択部と、
前記移動体が推定撮影可能カメラの撮影可能範囲に到達すると推定される時刻を推定到達時刻として推定撮影可能カメラごとに算出する推定到達時刻算出部と、
前記撮影映像受信部により受信された前記推定撮影可能カメラの撮影映像と、前記推定到達時刻算出部により算出された推定撮影可能カメラごとの推定到達時刻とを表示装置に出力する表示部とを有することを特徴とする。
監視対象空間に配置されている複数のカメラから撮影映像を受信する撮影映像受信部と、
前記監視対象空間に移動体が侵入した際に、前記移動体が近時に撮影可能範囲に到達し前記移動体の撮影が可能と推定されるカメラを推定撮影可能カメラとして一つ以上選択する推定撮影可能カメラ選択部と、
前記移動体が推定撮影可能カメラの撮影可能範囲に到達すると推定される時刻を推定到達時刻として推定撮影可能カメラごとに算出する推定到達時刻算出部と、
前記撮影映像受信部により受信された前記推定撮影可能カメラの撮影映像と、前記推定到達時刻算出部により算出された推定撮影可能カメラごとの推定到達時刻とを表示装置に出力する表示部とを有することを特徴とする。
本発明によれば、近時に移動体を撮影可能であると推定される推定撮影可能カメラを選択し、推定撮影可能カメラごとに移動体の推定到達時刻を算出し、算出した推定到達時刻を表示するため、監視員が侵入者を追尾する際に、侵入者の移動経路の推測という監視員の負担が解消され、また、監視映像に侵入者が映し出される時刻の目安を監視員に通知することで、それぞれの監視映像に注視すべきタイミングを監視員が知ることができ、侵入者追跡における監視員の負担が軽減され、ひいては追跡ロスを減らすことができる。
実施の形態１．
本実施の形態に係るシステムでは、まず、監視対象空間に複数のカメラを設置し、画像認識技術を用いて、その映像から移動体を抽出する手段を設ける。
カメラ映像からの移動体の検出方法としては背景差分法がよく知られている。移動体検出処理は映像をネットワーク経由でサーバに送り、受信サーバ上で処理してもよいし、カメラ内に検出機構を組み込んでもよい。検出手段と通知方法を有することが重要である。なお、背景差分法以外の手段でも移動体を検出することは可能である。
本実施の形態に係るシステムでは、まず、監視対象空間に複数のカメラを設置し、画像認識技術を用いて、その映像から移動体を抽出する手段を設ける。
カメラ映像からの移動体の検出方法としては背景差分法がよく知られている。移動体検出処理は映像をネットワーク経由でサーバに送り、受信サーバ上で処理してもよいし、カメラ内に検出機構を組み込んでもよい。検出手段と通知方法を有することが重要である。なお、背景差分法以外の手段でも移動体を検出することは可能である。
また、監視対象空間へ侵入した移動体の検知（追跡）は、エリア境界にある監視カメラ（通常の経路でない部分での）の画像解析による移動体検知、境界に設置されたセンサによる検知等が考えられる。
監視カメラによる移動体認識・追跡技術のみでは、精度の問題があるため、ＡＣＳ、センサ等の情報により対象移動体の認証精度および位置精度を補正する。
また、監視員の監視負担を軽減するために、対象移動体が写っている現映像と位置情報から計算できる隣接カメラ映像を同一画面に分割表示した画面を合成し表示する。現地点と隣接カメラ間にＡＣＳ、センサがあり、それにより移動体の補正情報を生成し、この情報により移動体の位置精度を補正し、また画面上に分割・合成表示する。
移動体の追跡画像は、隣接カメラ映像の分割表示のほか、例えばＡＣＳにより位置情報が補足されたが対応する監視カメラが設置されていない場合は、ＡＣＳのレイアウト図を使って監視員に追跡移動体の位置をアラート表示する。
移動体の追跡画像は、隣接カメラ映像の分割表示のほか、例えばＡＣＳにより位置情報が補足されたが対応する監視カメラが設置されていない場合は、ＡＣＳのレイアウト図を使って監視員に追跡移動体の位置をアラート表示する。
図１は、本実施の形態に係るシステム構成例を示す図である。
ネットワーク１００を介して、監視カメラ１０１、入退出管理装置１０２（ＡＣＳ）、センサ１０３を複数台設置する。
ある監視対象空間（以下、監視空間とも表記する）には監視カメラ１０１を１台以上設置して監視する。
監視カメラ１０１に対してセンサ１０３、ＡＣＳ１０２を組に（グループ化）して監視することもできる（監視空間１２２、１２３）。グループ化した場合はＡＣＳ１０２、センサ１０３、監視カメラ１０１を連動させて監視することができる。
グループ化の情報はネットワーク１００に接続された、移動体監視装置１０４で管理する。
移動体監視装置１０４における監視対象は、監視対象空間に侵入する人物、車等の移動体である。
ネットワーク１００を介して、監視カメラ１０１、入退出管理装置１０２（ＡＣＳ）、センサ１０３を複数台設置する。
ある監視対象空間（以下、監視空間とも表記する）には監視カメラ１０１を１台以上設置して監視する。
監視カメラ１０１に対してセンサ１０３、ＡＣＳ１０２を組に（グループ化）して監視することもできる（監視空間１２２、１２３）。グループ化した場合はＡＣＳ１０２、センサ１０３、監視カメラ１０１を連動させて監視することができる。
グループ化の情報はネットワーク１００に接続された、移動体監視装置１０４で管理する。
移動体監視装置１０４における監視対象は、監視対象空間に侵入する人物、車等の移動体である。
ネットワーク１００は、以下ではＩＰネットワークを前提に説明する。
ただしネットワーク１００は、ＩＰネットワークに限定するものではなく、映像や情報を伝送する手段が確保されていればよい。通信は有線式でも無線式（無線ＬＡＮ等）でもよい。
ただしネットワーク１００は、ＩＰネットワークに限定するものではなく、映像や情報を伝送する手段が確保されていればよい。通信は有線式でも無線式（無線ＬＡＮ等）でもよい。
監視カメラ１０１は監視空間の映像を撮影し、撮影映像をエンコードしたのち、ネットワーク１００を介して映像を移動体監視装置１０４等に伝送する。
移動体監視装置１０４では受信映像データをデコードし、映像を表示する。映像エンコード方式はＭｏｔｉｎ−ＪＰＥＧ，ＭＰＥＧ２，ＭＰＥＧ４，Ｈ．２６４など様々な標準方式があり、これを利用する。
移動体監視装置１０４では受信映像データをデコードし、映像を表示する。映像エンコード方式はＭｏｔｉｎ−ＪＰＥＧ，ＭＰＥＧ２，ＭＰＥＧ４，Ｈ．２６４など様々な標準方式があり、これを利用する。
入退出管理装置１０２は、例えば、カードリーダでＩＣカードのＩＤ情報を読み出すことで人物を識別し、許可が与えられた者のみ入室を許可し、他の装置に入退出履歴等をイベント通知する機能を持つ。
識別はＩＣカードの他、指紋等によるバイオ認証などが知られている。
識別はＩＣカードの他、指紋等によるバイオ認証などが知られている。
センサ１０３は、移動体を検知しネットワークを介して移動体の侵入を検知した場所等を通知する機能をもつ。センサには様々な種類のものがある。例えばドア開閉を検知する接点センサがある。
他には、フェンスに生じるたわみ、振動、切り破り、引っ張り位置を特定して侵入検知する光ファイバー検知センサがある。
さらに、電磁界の変化を検知して移動体の侵入を検知する広域侵入検知センサ、ガラスにとりつけられた振動センサある。これらのセンサは移動体が存在すると推定される位置を特定することが主な目的である。
位置情報はセンサ１０３内部に格納されていても、移動体監視装置１０４に格納されていてもよい。
センサ１０３が事象検知するとイベントを移動体監視装置１０４に通知し、通知されたイベントに位置情報がなければ、センサを特定するＩＤから移動体監視装置１０４が監視用データベース１１４により位置を補完する。
また、センサ１０３はＲＦ−ＩＤ読み取り装置であってもよく、この場合は読み取ったカードＩＤから移動体を識別することができる。
他には、フェンスに生じるたわみ、振動、切り破り、引っ張り位置を特定して侵入検知する光ファイバー検知センサがある。
さらに、電磁界の変化を検知して移動体の侵入を検知する広域侵入検知センサ、ガラスにとりつけられた振動センサある。これらのセンサは移動体が存在すると推定される位置を特定することが主な目的である。
位置情報はセンサ１０３内部に格納されていても、移動体監視装置１０４に格納されていてもよい。
センサ１０３が事象検知するとイベントを移動体監視装置１０４に通知し、通知されたイベントに位置情報がなければ、センサを特定するＩＤから移動体監視装置１０４が監視用データベース１１４により位置を補完する。
また、センサ１０３はＲＦ−ＩＤ読み取り装置であってもよく、この場合は読み取ったカードＩＤから移動体を識別することができる。
移動体監視装置１０４は、前述の通りネットワーク１００に接続する。
移動体監視装置１０４は、監視カメラ１０１、ＡＣＳ１０２、センサ１０３の連動を制御して移動体を追跡等する機能をもつ。
移動体監視装置１０４には、映像記録装置１０５、監視用ディスプレイ１０６、カメラ切替スイッチ１０７を接続することができる。
映像記録装置１０５、監視用ディスプレイ１０６、カメラ切替スイッチ１０７は直接ネットワーク１００に（ＬＡＮ）接続し、ネットワークを介して移動体監視装置１０４に接続するものもある。
移動体監視装置１０４は、監視カメラ１０１、ＡＣＳ１０２、センサ１０３の連動を制御して移動体を追跡等する機能をもつ。
移動体監視装置１０４には、映像記録装置１０５、監視用ディスプレイ１０６、カメラ切替スイッチ１０７を接続することができる。
映像記録装置１０５、監視用ディスプレイ１０６、カメラ切替スイッチ１０７は直接ネットワーク１００に（ＬＡＮ）接続し、ネットワークを介して移動体監視装置１０４に接続するものもある。
映像記録装置１０５は、監視カメラ１０１で撮影され伝送された映像を記録（蓄積）する。通常は（内蔵または外付けの）ハードディスク装置に書き込んで保存するものが多い。
また、図１には記載していないが、本システムを外部の情報システムに接続し、不正侵入者等を検知した場合に、メール・携帯電話等に発信することも可能である。
また、図１には記載していないが、本システムを外部の情報システムに接続し、不正侵入者等を検知した場合に、メール・携帯電話等に発信することも可能である。
監視用ディスプレイ１０６は、監視カメラの受信映像をＮ分割した画面に表示し、同一画面で複数の監視空間の映像監視を可能にする。
監視用ディスプレイ１０６は、表示装置の例である。
監視用ディスプレイ１０６は、表示装置の例である。
カメラ切替スイッチ１０７は、監視用ディスプレイ１０６に表示するカメラ映像を監視員が手動で切り替えるための装置である。
移動体監視装置１０４を介して接続するもの、制御対象である映像記録装置１０５に直接接続するもの、ネットワーク１００を介して接続するものなどがある。
カメラ切替スイッチ１０７は、監視員が用いる監視操作卓（入力装置）である。
移動体監視装置１０４を介して接続するもの、制御対象である映像記録装置１０５に直接接続するもの、ネットワーク１００を介して接続するものなどがある。
カメラ切替スイッチ１０７は、監視員が用いる監視操作卓（入力装置）である。
次に、移動体監視装置１０４の内部構成について説明する。
カメラ映像受信部１２０は、ネットワーク１００を介して、監視対象空間に配置されている複数の監視カメラ１０１で撮影された撮影映像を受信する。
カメラ映像受信部１２０は、撮影映像受信部の例である。
カメラ映像受信部１２０は、ネットワーク１００を介して、監視対象空間に配置されている複数の監視カメラ１０１で撮影された撮影映像を受信する。
カメラ映像受信部１２０は、撮影映像受信部の例である。
カメラ映像内移動体検出部１１０は、特定のカメラ内の映像から移動体を検出する機能である。
移動体の検出には画像認識技術を使う。具体的には、時系列上の各映像フレームを差分比較し移動体を検出する。映像フレームから人物の識別や切り出しは既存の手段を利用する。
カメラ映像内移動体検出部１１０は、移動体識別部の例である。
移動体の検出には画像認識技術を使う。具体的には、時系列上の各映像フレームを差分比較し移動体を検出する。映像フレームから人物の識別や切り出しは既存の手段を利用する。
カメラ映像内移動体検出部１１０は、移動体識別部の例である。
カメラ間移動経路算出部１１１は、監視用データベース１１４内のカメラ間の経路データを使って、移動体の現在位置から次に移動すると予想される経路や距離・時間を算出する機能である。
カメラ間移動経路算出部１１１は、監視対象空間に移動体が侵入した際に、移動体を撮影中である撮影中カメラから移動体が近時に撮影可能範囲に到達し移動体の撮影が可能と推定されるカメラを推定撮影可能カメラとして一つ以上選択する。撮影可能範囲とは、監視カメラが対象を撮影（捕捉）可能な監視カメラの設置位置周辺の空間範囲である。
また、カメラ間移動経路算出部１１１は、移動体が推定撮影可能カメラの撮影可能範囲に到達すると推定される時刻を推定到達時刻として推定撮影可能カメラごとに算出する。推定到達時刻の算出の際に、カメラ間移動経路算出部１１１は、監視対象空間に侵入した移動体の属性に合致する移動体属性についての平均移動時間を用いて、推定撮影可能カメラごとに推定到達時刻を算出する。
また、カメラ間移動経路算出部１１１は、監視対象空間に侵入した移動体が撮影中カメラから他のカメラまで移動する際に要した実測移動時間と、撮影中カメラから各々の推定撮影可能カメラまでの間を移動する際の移動体属性ごとの平均移動時間を比較し、平均移動時間が監視対象空間に侵入した移動体の実測移動時間に近似している移動体属性を判定し、判定した移動体属性についての平均移動時間を用いて、推定撮影可能カメラごとに推定到達時刻を算出することもできる。
カメラ間移動経路算出部１１１は、推定撮影可能カメラ選択部、推定到達時刻算出部の例である。
カメラ間移動経路算出部１１１は、監視対象空間に移動体が侵入した際に、移動体を撮影中である撮影中カメラから移動体が近時に撮影可能範囲に到達し移動体の撮影が可能と推定されるカメラを推定撮影可能カメラとして一つ以上選択する。撮影可能範囲とは、監視カメラが対象を撮影（捕捉）可能な監視カメラの設置位置周辺の空間範囲である。
また、カメラ間移動経路算出部１１１は、移動体が推定撮影可能カメラの撮影可能範囲に到達すると推定される時刻を推定到達時刻として推定撮影可能カメラごとに算出する。推定到達時刻の算出の際に、カメラ間移動経路算出部１１１は、監視対象空間に侵入した移動体の属性に合致する移動体属性についての平均移動時間を用いて、推定撮影可能カメラごとに推定到達時刻を算出する。
また、カメラ間移動経路算出部１１１は、監視対象空間に侵入した移動体が撮影中カメラから他のカメラまで移動する際に要した実測移動時間と、撮影中カメラから各々の推定撮影可能カメラまでの間を移動する際の移動体属性ごとの平均移動時間を比較し、平均移動時間が監視対象空間に侵入した移動体の実測移動時間に近似している移動体属性を判定し、判定した移動体属性についての平均移動時間を用いて、推定撮影可能カメラごとに推定到達時刻を算出することもできる。
カメラ間移動経路算出部１１１は、推定撮影可能カメラ選択部、推定到達時刻算出部の例である。
カメラ間移動体整合度算出部１１２は、追跡中の移動体の過去の記録映像と、各カメラの現在の移動体映像を比較し整合度を算出することにより移動体を追跡する機能である。カメラ間移動体整合度算出部１１２は、各映像中の移動体の特徴量を抽出する。抽出特徴量を比較し抽出特徴量が近いものを優先して追跡する。
ＡＣＳ移動体検出部１１３は、ＡＣＳ１０２の入退出イベントを受信してＡＣＳ１０２を通過する移動体を識別し位置を算出する機能である。
センサ移動体検出部１１７は、センサイベントを受信し移動体の位置を算出する機能である。
例えば、接点センサから“ドアオープン”イベントをセンサ移動体検出部１１７が受信するとイベント中に含まれるセンサのＩＤ（ネットワークのアドレスや接点Ｉ／Ｆ番号など）をキーに監視用データベース１１４内の位置情報データを使って扉が開いた位置を特定することができる。
例えば、接点センサから“ドアオープン”イベントをセンサ移動体検出部１１７が受信するとイベント中に含まれるセンサのＩＤ（ネットワークのアドレスや接点Ｉ／Ｆ番号など）をキーに監視用データベース１１４内の位置情報データを使って扉が開いた位置を特定することができる。
位置管理部１１５は、監視用データベース１１４内のレイアウトデータ、カメラ間の経路データ等、位置管理関連するデータの参照、登録を管理する機能である。
映像合成・表示切替部１１６は、カメラ映像に監視用文字情報等を重ね、分割された表示エリアに映像を表示し、表示制御機能またはカメラ切替スイッチ１０７からの監視者の入力に応じ、表示するカメラの映像を切り替える機能である。
映像合成・表示切替部１１６は、例えば、カメラ映像受信部１２０により受信された推定撮影可能カメラの撮影映像と、カメラ間移動経路算出部１１１により算出された推定撮影可能カメラごとの推定到達時刻とを監視用ディスプレイ１０６に出力することができる。
映像合成・表示切替部１１６は、表示部の例である。
映像合成・表示切替部１１６は、例えば、カメラ映像受信部１２０により受信された推定撮影可能カメラの撮影映像と、カメラ間移動経路算出部１１１により算出された推定撮影可能カメラごとの推定到達時刻とを監視用ディスプレイ１０６に出力することができる。
映像合成・表示切替部１１６は、表示部の例である。
カメラ間経路学習部１１８は、登録済みユーザを経路データ生成のための標本移動体とすることで事前にカメラの隣接状態を生成し、標本移動体の属性（男性、女性等）に依存する平均移動時間を学習し、監視用データベース１１４内の経路データを半自動生成する機能である。
カメラ間経路学習部１１８は、平均移動時間算出部の例である。
カメラ間経路学習部１１８は、平均移動時間算出部の例である。
挙動分析侵入判定部１１９は、カメラ映像、ＡＣＳ、センサ等の情報から移動体の挙動を分析し、侵入判定をする機能である。
挙動分析侵入判定部１１９は、挙動異常を判定する機能である。
例えば、ＡＣＳでの認証において、同一カード（ＩＤ）でのゲートオープン失敗がＮ回連続した場合は異常とみなすなど、通常と異なる挙動を判定し通知する機能である。挙動判定の条件を設定することができる。
挙動分析侵入判定部１１９は、侵入判定を行う機能である。たとえば、通常人が通行しない、敷地の外周のフェンスを乗り越える移動体を検出した場合、移動体の大きさ等から人物か猫等の動物かを判定し人物であれば侵入と判定する、などの機能をもつ。
ＡＣＳ通過時のカメラ映像内移動体検出部１１０による移動体検出において移動体（人物）が２人以上なら共連れとして侵入と判定とするなど、挙動分析や侵入判定の条件も含む。
侵入と判定した場合は監視用ディスプレイ１０６に監視映像を優先表示して監視者に通知する。
挙動分析侵入判定部１１９は、挙動異常を判定する機能である。
例えば、ＡＣＳでの認証において、同一カード（ＩＤ）でのゲートオープン失敗がＮ回連続した場合は異常とみなすなど、通常と異なる挙動を判定し通知する機能である。挙動判定の条件を設定することができる。
挙動分析侵入判定部１１９は、侵入判定を行う機能である。たとえば、通常人が通行しない、敷地の外周のフェンスを乗り越える移動体を検出した場合、移動体の大きさ等から人物か猫等の動物かを判定し人物であれば侵入と判定する、などの機能をもつ。
ＡＣＳ通過時のカメラ映像内移動体検出部１１０による移動体検出において移動体（人物）が２人以上なら共連れとして侵入と判定とするなど、挙動分析や侵入判定の条件も含む。
侵入と判定した場合は監視用ディスプレイ１０６に監視映像を優先表示して監視者に通知する。
監視用データベース１１４は、移動体監視装置１０４の各部が機能するための情報を記憶している。
監視用データベース１１４は、後述する情報を記憶しているが、例えば、カメラ間の移動の際の平均移動時間を移動体属性ごとに示す平均移動時間情報を記憶している。
監視用データベース１１４は、平均移動時間情報記憶部の例である。
監視用データベース１１４は、後述する情報を記憶しているが、例えば、カメラ間の移動の際の平均移動時間を移動体属性ごとに示す平均移動時間情報を記憶している。
監視用データベース１１４は、平均移動時間情報記憶部の例である。
ここで、監視用データベース１１４が管理している情報を説明する。
監視用データベース１１４は、例えば、以下に示す情報を管理している。
Ａ）カメラ、ＡＣＳ（カードリーダ等）、センサ（ドア開閉センサ）のネットワークアドレスなど設定情報。
Ｂ）カメラ、ＡＣＳ（カードリーダ等）、センサ（ドア開閉センサ）の物理的な設置位置（図面データ）データ。
Ｃ）カメラ、ＡＣＳ、センサのグループ化データ。
Ｄ）カメラ間の経路データ。
経路データはカメラに隣接するカメラとして保持し、２つのカメラ間の距離・平均移動時間等も保持する。
Ｅ）不正行動を判断するための挙動判定用データ
Ｆ）ＡＣＳに登録されているユーザＩＤ・通行権限情報等の利用者データベース。
利用者には社員データ、登録済み訪問者データがある。
Ｇ）カメラ切り替えスイッチと監視用ディスプレイ中の分割表示区画のデータベース。
監視用データベース１１４は、例えば、以下に示す情報を管理している。
Ａ）カメラ、ＡＣＳ（カードリーダ等）、センサ（ドア開閉センサ）のネットワークアドレスなど設定情報。
Ｂ）カメラ、ＡＣＳ（カードリーダ等）、センサ（ドア開閉センサ）の物理的な設置位置（図面データ）データ。
Ｃ）カメラ、ＡＣＳ、センサのグループ化データ。
Ｄ）カメラ間の経路データ。
経路データはカメラに隣接するカメラとして保持し、２つのカメラ間の距離・平均移動時間等も保持する。
Ｅ）不正行動を判断するための挙動判定用データ
Ｆ）ＡＣＳに登録されているユーザＩＤ・通行権限情報等の利用者データベース。
利用者には社員データ、登録済み訪問者データがある。
Ｇ）カメラ切り替えスイッチと監視用ディスプレイ中の分割表示区画のデータベース。
図２は、監視対象空間における監視カメラ等の物理的な設置例を示す。
図２は、工場の敷地など一定の範囲を外周センサ、監視カメラ、ＡＣＳを連携させて監視するシステムの例である。
外周センサとして例えば、フェンスの振動、切り破り、引っ張りを位置特定するセンサがある。これらのセンサは位置を推定（ある範囲で特定）する機構を持ち、推定位置はネットワーク１００を介して図１の移動体監視装置１０４に通知することができる。
図２に示すように、監視カメラとセンサ、ＡＣＳ（カードリーダ等）は近傍に設置されているものがある。通常、敷地への侵入、ＡＣＳの通過を行った移動体（人物）を監視カメラでとらえることができるように設置する。
図２で、Ｃ１からＣ７は屋外監視カメラである。図２でＣ０１、Ｃ０２、Ｃ０３はビルの入り口部に設置される屋外または屋内監視カメラである。Ｃ１〜Ｃ７の周囲の破線は、各カメラの監視可能空間を示している。監視可能空間は、各カメラの撮影可能範囲である。また、図２において、Ｃ０１、Ｃ０２、Ｃ０３には撮影可能範囲たる監視可能空間を図示していないが、Ｃ０１、Ｃ０２、Ｃ０３にも監視可能空間がある。
アクセス制限が必要なエリアでは入退出管理装置（ＡＣＳ）が設置され、厳密なセキュリティ対策が必要の無い場合は、ドアセンサと監視カメラが設置されるケースもある。
ＡＣＳやセンサが扉の開閉を検知すると、イベントを移動体監視装置１０４に通知し、イベントに連動して監視映像を優先的に表示することができる。
また、最近では監視カメラ単体でもカメラ内部で映像解析を行うことで移動体を検知し、監視装置に移動体検知イベントを通知できるネットワークカメラもある。
図２でカメラＣ１１、Ｃ１２はビルの任意階のドアに設置された監視カメラをあらわしている。図２のＣ１１、Ｃ１２は１フロア（１階）分しか表していないが、実際にはＣ２１、Ｃ２２など各階の居室入口や居室内でもサーバ・ルームなどセキュリティ上制限された場所の入退出をＡＣＳにより制限し、また入退出状況を監視カメラで映像監視する。また、図２において、Ｃ１１、Ｃ１２には撮影可能範囲たる監視可能空間を図示していないが、Ｃ１１、Ｃ１２にも監視可能空間がある。
図２は、工場の敷地など一定の範囲を外周センサ、監視カメラ、ＡＣＳを連携させて監視するシステムの例である。
外周センサとして例えば、フェンスの振動、切り破り、引っ張りを位置特定するセンサがある。これらのセンサは位置を推定（ある範囲で特定）する機構を持ち、推定位置はネットワーク１００を介して図１の移動体監視装置１０４に通知することができる。
図２に示すように、監視カメラとセンサ、ＡＣＳ（カードリーダ等）は近傍に設置されているものがある。通常、敷地への侵入、ＡＣＳの通過を行った移動体（人物）を監視カメラでとらえることができるように設置する。
図２で、Ｃ１からＣ７は屋外監視カメラである。図２でＣ０１、Ｃ０２、Ｃ０３はビルの入り口部に設置される屋外または屋内監視カメラである。Ｃ１〜Ｃ７の周囲の破線は、各カメラの監視可能空間を示している。監視可能空間は、各カメラの撮影可能範囲である。また、図２において、Ｃ０１、Ｃ０２、Ｃ０３には撮影可能範囲たる監視可能空間を図示していないが、Ｃ０１、Ｃ０２、Ｃ０３にも監視可能空間がある。
アクセス制限が必要なエリアでは入退出管理装置（ＡＣＳ）が設置され、厳密なセキュリティ対策が必要の無い場合は、ドアセンサと監視カメラが設置されるケースもある。
ＡＣＳやセンサが扉の開閉を検知すると、イベントを移動体監視装置１０４に通知し、イベントに連動して監視映像を優先的に表示することができる。
また、最近では監視カメラ単体でもカメラ内部で映像解析を行うことで移動体を検知し、監視装置に移動体検知イベントを通知できるネットワークカメラもある。
図２でカメラＣ１１、Ｃ１２はビルの任意階のドアに設置された監視カメラをあらわしている。図２のＣ１１、Ｃ１２は１フロア（１階）分しか表していないが、実際にはＣ２１、Ｃ２２など各階の居室入口や居室内でもサーバ・ルームなどセキュリティ上制限された場所の入退出をＡＣＳにより制限し、また入退出状況を監視カメラで映像監視する。また、図２において、Ｃ１１、Ｃ１２には撮影可能範囲たる監視可能空間を図示していないが、Ｃ１１、Ｃ１２にも監視可能空間がある。
図３は侵入検知時（侵入検知フェーズ）の推定侵入位置の映像表示フローを示している。
なお、図３の処理と並行して、各監視カメラ１０１の映像はネットワーク１００を介して移動体監視装置１０４に送信され、カメラ映像受信部１２０が各監視カメラ１０１からの映像を常時受信しているものとする（撮影映像受信ステップ）。
図３において、例えば敷地境界の外周センサにおいて通過する移動体を検知した場合（Ｓ３０１）、通信機構をもつ外周センサ装置を通じて侵入推定位置を移動体監視装置１０４に通知する。
移動体監視装置１０４では、センサ移動体検出部１１７が、外周センサからのメッセージを受信し、通知されたメッセージの中から推定侵入位置が示された侵入位置情報を取得する（Ｓ３０２）。
侵入位置情報がメッセージ内に入っていない場合は、通知元のセンサを特定するＩＤをキーに監視用データベース１１４内のセンサ設置位置情報を検索して特定してもよい。
移動体監視装置１０４では、位置管理部１１５が、推定侵入位置をキーに、当該位置に近い順に監視カメラの設置位置を検索して監視カメラの候補をリストアップする。
そして、映像合成・表示切替部１１６が、カメラ映像受信部１２０が受信している複数の監視カメラの撮影映像のうち、推定侵入位置の近傍に配置されているカメラの映像を、監視用ディスプレイ１０６に（事前に設定された）表示可能な数だけ表示する。
例えば、図２において、外周センサが図の「侵入推定位置」を検知した場合、侵入点近傍の監視カメラはＣ４、Ｃ５、Ｃ３、Ｃ６、…となる（屋外監視カメラのみ対象とした場合）。
侵入検知時の映像表示設定が３台分であれば、監視用ディスプレイの表示領域にＣ４、Ｃ５、Ｃ３の映像が表示される。
なお、図３の処理と並行して、各監視カメラ１０１の映像はネットワーク１００を介して移動体監視装置１０４に送信され、カメラ映像受信部１２０が各監視カメラ１０１からの映像を常時受信しているものとする（撮影映像受信ステップ）。
図３において、例えば敷地境界の外周センサにおいて通過する移動体を検知した場合（Ｓ３０１）、通信機構をもつ外周センサ装置を通じて侵入推定位置を移動体監視装置１０４に通知する。
移動体監視装置１０４では、センサ移動体検出部１１７が、外周センサからのメッセージを受信し、通知されたメッセージの中から推定侵入位置が示された侵入位置情報を取得する（Ｓ３０２）。
侵入位置情報がメッセージ内に入っていない場合は、通知元のセンサを特定するＩＤをキーに監視用データベース１１４内のセンサ設置位置情報を検索して特定してもよい。
移動体監視装置１０４では、位置管理部１１５が、推定侵入位置をキーに、当該位置に近い順に監視カメラの設置位置を検索して監視カメラの候補をリストアップする。
そして、映像合成・表示切替部１１６が、カメラ映像受信部１２０が受信している複数の監視カメラの撮影映像のうち、推定侵入位置の近傍に配置されているカメラの映像を、監視用ディスプレイ１０６に（事前に設定された）表示可能な数だけ表示する。
例えば、図２において、外周センサが図の「侵入推定位置」を検知した場合、侵入点近傍の監視カメラはＣ４、Ｃ５、Ｃ３、Ｃ６、…となる（屋外監視カメラのみ対象とした場合）。
侵入検知時の映像表示設定が３台分であれば、監視用ディスプレイの表示領域にＣ４、Ｃ５、Ｃ３の映像が表示される。
表示の優先度は前述の近いものから優先表示する方法の他、監視カメラの動画解析技術により優先度を変更することもできる。
例えば、カメラ映像内移動体検出部１１０により映像中に移動体が映っているものを優先する。移動体検出技術は具体的な手法として、例えば背景差分法などが知られている。背景差分法とは、移動体が存在しない状態の映像データを背景として保存しておき、移動体が映っている映像データとピクセル毎の輝度値の差分を求めることで、背景には存在しなかった移動体の領域を求める方法である。そして、人物の大きさなどの情報を用いて、移動体領域を個別の人物領域に分割するなどの方法をとる。本実施の形態では、カメラ映像内移動体検出部１１０はこれらの既知の技術を利用する。
例えば、カメラ映像内移動体検出部１１０により映像中に移動体が映っているものを優先する。移動体検出技術は具体的な手法として、例えば背景差分法などが知られている。背景差分法とは、移動体が存在しない状態の映像データを背景として保存しておき、移動体が映っている映像データとピクセル毎の輝度値の差分を求めることで、背景には存在しなかった移動体の領域を求める方法である。そして、人物の大きさなどの情報を用いて、移動体領域を個別の人物領域に分割するなどの方法をとる。本実施の形態では、カメラ映像内移動体検出部１１０はこれらの既知の技術を利用する。
侵入検知フェーズにおいては、推定された位置をもとに移動体を検出し、監視員に提示することが重要である。
したがって、通常は移動体を検知したカメラを優先して表示するように設定する。監視用ディスプレイへの表示制御は移動体監視装置１０４内の映像合成・表示切替部１１６に対して表示切替ルールとして設定する。
なお、敷地境界においては、例えば猫等の動物の侵入によりセンサが反応してしまうことがある。
このため、移動体監視装置１０４の挙動分析侵入判定部１１９ではセンサにより読み取られた値に一定の閾値を設けて誤検知を減らすことができる。
また前述のカメラ映像内移動体検出部１１０による移動体の大きさ判定等により人物以外の移動体の場合は、誤検知の可能性があることを通知する機構を設けることも可能である。
したがって、通常は移動体を検知したカメラを優先して表示するように設定する。監視用ディスプレイへの表示制御は移動体監視装置１０４内の映像合成・表示切替部１１６に対して表示切替ルールとして設定する。
なお、敷地境界においては、例えば猫等の動物の侵入によりセンサが反応してしまうことがある。
このため、移動体監視装置１０４の挙動分析侵入判定部１１９ではセンサにより読み取られた値に一定の閾値を設けて誤検知を減らすことができる。
また前述のカメラ映像内移動体検出部１１０による移動体の大きさ判定等により人物以外の移動体の場合は、誤検知の可能性があることを通知する機構を設けることも可能である。
さらに次のような機構により、現在のカメラ映像からのみではなく、過去の映像を利用して侵入者の推定をすることもできる。
カメラの映像は、カメラ映像受信部１２０で受信されるとともに、常に映像記録装置１０５（レコーダ）に記録されている。
センサの通知により侵入位置と時刻がわかる。
したがって、センサ通知後に撮影された映像であって、センサ近傍に配置されているカメラの映像を解析し、移動体が映っている過去の映像を記録装置から再生し、監視用ディスプレイの指定領域に表示することができる。
カメラの映像は、カメラ映像受信部１２０で受信されるとともに、常に映像記録装置１０５（レコーダ）に記録されている。
センサの通知により侵入位置と時刻がわかる。
したがって、センサ通知後に撮影された映像であって、センサ近傍に配置されているカメラの映像を解析し、移動体が映っている過去の映像を記録装置から再生し、監視用ディスプレイの指定領域に表示することができる。
監視員はこれらの手段により表示された映像中に不審人物を発見した場合、カメラ切替スイッチ１０７を用いて、当該映像を選択し（追尾起点映像と）同時に追尾監視モードに切り替える。
次に、図４を用いて追尾監視時（追尾監視モード）の映像表示処理フローを説明する。
先ず、監視員が、監視操作卓として機能するカメラ切替スイッチ１０７を操作して、選択された映像を追尾の基準映像に設定する（Ｓ４０１）。
基準映像は少なくとも後続の処理中は保存される。また基準映像の移動体を切り出し後続の処理の照合用に利用する。
先ず、監視員が、監視操作卓として機能するカメラ切替スイッチ１０７を操作して、選択された映像を追尾の基準映像に設定する（Ｓ４０１）。
基準映像は少なくとも後続の処理中は保存される。また基準映像の移動体を切り出し後続の処理の照合用に利用する。
そして、カメラ間移動経路算出部１１１は、監視員より基準映像として選択された映像のカメラをカレント（現在）に設定する（Ｓ４０２）。
次に、カメラ間移動経路算出部１１１は、監視員より選択されたカレントカメラ（またはセンサ等）の位置情報をキーに、移動体がカレントカメラから移動可能な隣接カメラを検索する（Ｓ４０３）（推定撮影可能カメラ選択ステップ）。
つまり、カメラ間移動経路算出部１１１は、移動体を撮影中であるカレントカメラ（撮影中カメラ）から移動体が近時に撮影可能範囲に到達し近時に移動体の撮影が可能と推定される隣接カメラ（推定撮影可能カメラ）を一つ以上選択する。
つまり、カメラ間移動経路算出部１１１は、移動体を撮影中であるカレントカメラ（撮影中カメラ）から移動体が近時に撮影可能範囲に到達し近時に移動体の撮影が可能と推定される隣接カメラ（推定撮影可能カメラ）を一つ以上選択する。
次に、カメラ間移動経路算出部１１１は、カレントカメラ映像を解析し、移動体（侵入者・不審者）の属性情報の補完を試みる（Ｓ４０４）。
例えば、カメラ映像内移動体検出部１１０により切り出された人物の映像から、身長、性別、年齢、識別ＩＤがデータベースに登録されているかどうかなどである。画像解析技術により自動解析できる場合はこれらの手段を使って補完を試みる。ただし、画像解析のみでは自動補完できないケースも多いため、監視員が監視操作卓であるカメラ切替スイッチ１０７から補完情報を入力するようにしてもよい。
これらの属性情報は後続処理である隣接カメラへの到達時刻推定処理で利用される。
なお、侵入者等属性の補完情報は移動推定精度を向上するためのものであり必須の処理ではなくスキップすることもできる。
例えば、カメラ映像内移動体検出部１１０により切り出された人物の映像から、身長、性別、年齢、識別ＩＤがデータベースに登録されているかどうかなどである。画像解析技術により自動解析できる場合はこれらの手段を使って補完を試みる。ただし、画像解析のみでは自動補完できないケースも多いため、監視員が監視操作卓であるカメラ切替スイッチ１０７から補完情報を入力するようにしてもよい。
これらの属性情報は後続処理である隣接カメラへの到達時刻推定処理で利用される。
なお、侵入者等属性の補完情報は移動推定精度を向上するためのものであり必須の処理ではなくスキップすることもできる。
また、図４では、隣接カメラを検索した後に侵入者・不審者の属性情報を補完するとしているが、侵入者・不審者の属性情報の補完を行った後に、隣接カメラを検索するようにしてもよいし、これら二つの処理を並行して行うようにしてもよい。
次に、ステップＳ４０３において検索された隣接カメラの数およびシステム設定値から、映像合成・表示切替部１１６が、分割画面数や映像表示位置を決定する（Ｓ４０５）。
例えば、図２の場合、現在のカメラとしてＣ４が選択された場合、隣接カメラはＣ３，Ｃ５の他、Ｃ０３、Ｃ０２が候補になる。隣接カメラ数および画面分割設定値により、分割画面数を決定する。
例えば、図２の場合、現在のカメラとしてＣ４が選択された場合、隣接カメラはＣ３，Ｃ５の他、Ｃ０３、Ｃ０２が候補になる。隣接カメラ数および画面分割設定値により、分割画面数を決定する。
次に、カメラ映像内移動体検出部１１０が、隣接カメラごとに移動体の推定到達時刻を算出する（Ｓ４０６）（推定到達時刻算出ステップ）。
推定到達時刻とは、移動体が隣接カメラの各々の撮影可能範囲に到達し、隣接カメラにおいて移動体の撮影が可能になると予測される時刻である。
推定到達時刻は、図６の６０１及び６０２に示されるように、カメラごとに、例えば、移動体が１分３０秒後に到着するという形で表現する。また、別の表現形式として、１２時１０分３０秒に到着するという形で表現してもよい。
推定到達時刻の具体的な算出方法は、後述する。
推定到達時刻とは、移動体が隣接カメラの各々の撮影可能範囲に到達し、隣接カメラにおいて移動体の撮影が可能になると予測される時刻である。
推定到達時刻は、図６の６０１及び６０２に示されるように、カメラごとに、例えば、移動体が１分３０秒後に到着するという形で表現する。また、別の表現形式として、１２時１０分３０秒に到着するという形で表現してもよい。
推定到達時刻の具体的な算出方法は、後述する。
次に、映像合成・表示切替部１１６が、デコード済の映像の付加情報として、各カメラの属性情報（カメラ番号・設置位置）および推定到達時刻を追加する。各カメラの属性情報は監視用データベース１１４を検索した結果を付加する（Ｓ４０７）。
これらの情報はフレーム中に合成したものを表示してもよいし、監視用ディスプレイ１０６の各分割画面中に文字情報表示域を設け映像とは別にこれらの付加情報を表示してもよい。
これらの情報はフレーム中に合成したものを表示してもよいし、監視用ディスプレイ１０６の各分割画面中に文字情報表示域を設け映像とは別にこれらの付加情報を表示してもよい。
上記の処理の後に、映像合成・表示切替部１１６は、監視カメラからの映像、カメラの属性情報及び推定到達時刻を、監視員が監視する監視用ディスプレイ１０６に出力し、監視用ディスプレイ１０６が追尾映像、カメラの属性情報及び推定到達時刻を表示する（Ｓ４０８）（表示ステップ）。
監視員は、隣接カメラの映像中に監視中の人物が移動したことを確認した場合、移動先のカメラ映像を選択する。
隣接映像が選択された場合は（Ｓ４０９でＹＥＳ）、選択されたカメラをあらたにカレントカメラに設定し、上記と同様の処理を行う。
監視員は、隣接カメラの映像中に監視中の人物が移動したことを確認した場合、移動先のカメラ映像を選択する。
隣接映像が選択された場合は（Ｓ４０９でＹＥＳ）、選択されたカメラをあらたにカレントカメラに設定し、上記と同様の処理を行う。
また、監視員が追尾監視終了命令を操作卓であるカメラ切替スイッチ１０７から発行した場合は（Ｓ４１０でＹＥＳ）、追尾監視を終了し通常の監視モード（例えば、各カメラ映像のローテーション表示）に以降する。
監視終了命令がない場合は（Ｓ４１０でＮＯ）、上記の監視映像表示を更新する。
監視映像を更新するタイミングは画像中に文字情報を合成する方式であれば映像フレーム毎に更新する。文字情報を画像情報と別の領域に表示するのであれば、設定された更新期間（例えば１秒毎など）で平均移動時間を更新期間分減じて、文字情報を更新するのが通常である。
監視終了命令がない場合は（Ｓ４１０でＮＯ）、上記の監視映像表示を更新する。
監視映像を更新するタイミングは画像中に文字情報を合成する方式であれば映像フレーム毎に更新する。文字情報を画像情報と別の領域に表示するのであれば、設定された更新期間（例えば１秒毎など）で平均移動時間を更新期間分減じて、文字情報を更新するのが通常である。
図６は、監視用ディスプレイ１０６における追尾監視画面の表示例を示す。
図６の６０１では、現在、移動体が映っているカレントカメラの撮影映像と、カレントカメラに隣接する隣接カメラの撮影映像とを表示している。また、隣接カメラの各々の属性情報（例えば、カメラ５Ｃ等のカメラ番号、屋外北東等の設置位置）、隣接カメラの推定到達時刻（例えば、１：５０後）をカメラ映像とともに併せて表示する。
また、図６の６０２に示すように、カレントカメラに隣接する機器がＡＣＳやセンサの場合、カメラの映像の分割表示のみでなくレイアウト図上に移動体の推定位置を表示した画面を表示してもよい。
図６の６０１では、現在、移動体が映っているカレントカメラの撮影映像と、カレントカメラに隣接する隣接カメラの撮影映像とを表示している。また、隣接カメラの各々の属性情報（例えば、カメラ５Ｃ等のカメラ番号、屋外北東等の設置位置）、隣接カメラの推定到達時刻（例えば、１：５０後）をカメラ映像とともに併せて表示する。
また、図６の６０２に示すように、カレントカメラに隣接する機器がＡＣＳやセンサの場合、カメラの映像の分割表示のみでなくレイアウト図上に移動体の推定位置を表示した画面を表示してもよい。
次に、移動体の隣接カメラへの推定到達時刻の算出方式について説明する。
時刻推定は、監視用データベース１１４内の経路情報管理データベースの情報を用いて、カメラ間移動経路算出部１１１が行う。
図５に、経路情報管理データベースの概略を示す。
なお、経路情報管理データベースは、カメラ間の移動の際の平均移動時間を移動体属性ごとに示す情報であり、平均移動時間情報の例である。
時刻推定は、監視用データベース１１４内の経路情報管理データベースの情報を用いて、カメラ間移動経路算出部１１１が行う。
図５に、経路情報管理データベースの概略を示す。
なお、経路情報管理データベースは、カメラ間の移動の際の平均移動時間を移動体属性ごとに示す情報であり、平均移動時間情報の例である。
監視用データベース１１４では、経路情報としては、基本的にはカメラとカメラ間の隣接情報のみ保持する。
特に、始点・終点とも屋内カメラの場合は通常ＡＣＳやセンサとともに設置されていることが多く、また、カメラ単独で設置されていても通路に対して監視空間の死角が生じないように設置するため基本的にはカメラ間情報は隣接カメラのみ保持すればよい。
しかし、屋外のカメラについては監視対象空間が広いため死角が生じやすく、また画像も天候、時間などの環境影響をうけるため、各映像監視点における移動体の監視について画像解析の誤解析、監視員監視漏れが生じる可能性が大きくなる。
したがって、屋外カメラ間などは隣接していないカメラについても２点間情報として保持する。
特に、始点・終点とも屋内カメラの場合は通常ＡＣＳやセンサとともに設置されていることが多く、また、カメラ単独で設置されていても通路に対して監視空間の死角が生じないように設置するため基本的にはカメラ間情報は隣接カメラのみ保持すればよい。
しかし、屋外のカメラについては監視対象空間が広いため死角が生じやすく、また画像も天候、時間などの環境影響をうけるため、各映像監視点における移動体の監視について画像解析の誤解析、監視員監視漏れが生じる可能性が大きくなる。
したがって、屋外カメラ間などは隣接していないカメラについても２点間情報として保持する。
２点間の移動時間は、移動体の属性により大きく異なり、単純に２点間距離を移動体の平均速度で割って推定到達時刻を求める方法では一般的に精度が悪い。
例えば、位置関係を熟知している社員と外部からの初回来訪者では目的地点までに到達する移動時間は異なる。また、徒歩、駆け足で移動する場合などでも到達時刻は異なってくる。
そこで本実施の形態に係る監視用データベース１１４では、図５のように、２点間の平均移動時間を移動体の属性毎に管理する。
例えば、図５の表中、平均移動時間Ａは、敷地内についてよく知らない外部の初回来訪者・男性が徒歩で移動した場合の平均移動時間である。平均移動時間Ｂは、敷地内に精通している社員・男性が徒歩で移動した場合の平均移動時間である。平均移動時間Ｃは、敷地内に精通している社員・男性が駆け足で移動した場合の平均移動時間である。
このように、本実施の形態に係る経路情報管理データベースでは、平均移動時間を、移動体の属性により管理しておく。移動体の属性が不明の場合は、平均移動時間Ａを使う、など予め決めておく。
この経路情報管理データベースでは、移動体属性毎の平均移動時間が重要であり、２点間の距離は必須ではないが可能な限り収集しておき、平均移動時間の情報が記録されていない場合に利用する。またカメラ間が隣接関係にあるかどうかの情報も保持してもよい。
同一２点間の移動であっても逆向きの場合に移動時間が異なることもありうる。たとえば、初回の訪問者は行きと帰りで位置関係の誤認が生じやすく異なる場合も多い。また、階段の上り下り等でも移動時間が異なる場合がある。そのため、逆向きの移動も区別できるように隣接データを保持する。
例えば、位置関係を熟知している社員と外部からの初回来訪者では目的地点までに到達する移動時間は異なる。また、徒歩、駆け足で移動する場合などでも到達時刻は異なってくる。
そこで本実施の形態に係る監視用データベース１１４では、図５のように、２点間の平均移動時間を移動体の属性毎に管理する。
例えば、図５の表中、平均移動時間Ａは、敷地内についてよく知らない外部の初回来訪者・男性が徒歩で移動した場合の平均移動時間である。平均移動時間Ｂは、敷地内に精通している社員・男性が徒歩で移動した場合の平均移動時間である。平均移動時間Ｃは、敷地内に精通している社員・男性が駆け足で移動した場合の平均移動時間である。
このように、本実施の形態に係る経路情報管理データベースでは、平均移動時間を、移動体の属性により管理しておく。移動体の属性が不明の場合は、平均移動時間Ａを使う、など予め決めておく。
この経路情報管理データベースでは、移動体属性毎の平均移動時間が重要であり、２点間の距離は必須ではないが可能な限り収集しておき、平均移動時間の情報が記録されていない場合に利用する。またカメラ間が隣接関係にあるかどうかの情報も保持してもよい。
同一２点間の移動であっても逆向きの場合に移動時間が異なることもありうる。たとえば、初回の訪問者は行きと帰りで位置関係の誤認が生じやすく異なる場合も多い。また、階段の上り下り等でも移動時間が異なる場合がある。そのため、逆向きの移動も区別できるように隣接データを保持する。
上記のようなデータベースが整備されていることを前提とすると、図４の推定到達時刻の計算は次のように簡単に導出することが可能である。
以下にて、カメラ間移動経路算出部１１１が、カレントカメラの隣接カメラを抽出するとともに、各隣接カメラの推定到達時刻を導出する手順を説明する。
カメラ間移動経路算出部１１１は、監視員に選択された映像の送信元であるカレントカメラの識別ＩＤをキーに図５の表中の行を選択する。
例えば、今、カメラＣ４の映像が選択された場合、カメラ間移動経路算出部１１１は、図５の表で始点カメラがＣ４になっている行を選択する。Ｃ４は屋外カメラなので一般的には隣接フラグが偽（すなわちカメラをグラフのノードにして経路グラフ上にならべた場合に隣あう関係にない場合）であっても抽出するほうがよい。
次に、カメラ間移動経路算出部１１１は、カメラ映像中の移動体から分析した属性情報、もしくは監視者が映像を視認して操作卓から入力した属性情報を利用して抽出された行のうち平均移動時間のうちもっとも移動体の属性に近いものを選択する。これにより２点間の推定移動時間が求まる。
後は、カメラ間移動経路算出部１１１は、この情報を元に、移動体が映っている監視カメラ映像を更新するタイミングで平均移動時間から経過時間を順次減じて推定到達時刻とし、映像合成・表示切替部１１６が推定到達時刻を監視用ディスプレイ１０６に表示する。
以下にて、カメラ間移動経路算出部１１１が、カレントカメラの隣接カメラを抽出するとともに、各隣接カメラの推定到達時刻を導出する手順を説明する。
カメラ間移動経路算出部１１１は、監視員に選択された映像の送信元であるカレントカメラの識別ＩＤをキーに図５の表中の行を選択する。
例えば、今、カメラＣ４の映像が選択された場合、カメラ間移動経路算出部１１１は、図５の表で始点カメラがＣ４になっている行を選択する。Ｃ４は屋外カメラなので一般的には隣接フラグが偽（すなわちカメラをグラフのノードにして経路グラフ上にならべた場合に隣あう関係にない場合）であっても抽出するほうがよい。
次に、カメラ間移動経路算出部１１１は、カメラ映像中の移動体から分析した属性情報、もしくは監視者が映像を視認して操作卓から入力した属性情報を利用して抽出された行のうち平均移動時間のうちもっとも移動体の属性に近いものを選択する。これにより２点間の推定移動時間が求まる。
後は、カメラ間移動経路算出部１１１は、この情報を元に、移動体が映っている監視カメラ映像を更新するタイミングで平均移動時間から経過時間を順次減じて推定到達時刻とし、映像合成・表示切替部１１６が推定到達時刻を監視用ディスプレイ１０６に表示する。
属性毎の平均移動時間に採用する平均移動時間については、次のように選択することもできる。
まず、カメラ間移動経路算出部１１１は、属性情報が不明の場合、初回の経路推定ではもっとも平均的な平均移動時間（デフォルト値）を使って推定する。
そして、移動体が移動元監視カメラから移動先の監視カメラに移動した場合、すなわち、実際の２点間の移動時間（実測移動時間）が確定した時点で、その２点間についての複数の平均移動時間のうち実測移動時間に最も近い平均移動時間を検索し、その移動体属性を移動体の新たな推定属性とし、次回の移動先の移動時間推定に利用する。
移動体による２点間の実際の移動時間は、例えば、監視員が手動で計測してもよいし、実施の形態２で説明する方法を用いて計測してもよい。また、他の方法で計測してもよい。
まず、カメラ間移動経路算出部１１１は、属性情報が不明の場合、初回の経路推定ではもっとも平均的な平均移動時間（デフォルト値）を使って推定する。
そして、移動体が移動元監視カメラから移動先の監視カメラに移動した場合、すなわち、実際の２点間の移動時間（実測移動時間）が確定した時点で、その２点間についての複数の平均移動時間のうち実測移動時間に最も近い平均移動時間を検索し、その移動体属性を移動体の新たな推定属性とし、次回の移動先の移動時間推定に利用する。
移動体による２点間の実際の移動時間は、例えば、監視員が手動で計測してもよいし、実施の形態２で説明する方法を用いて計測してもよい。また、他の方法で計測してもよい。
このように、本実施の形態に係る移動体監視装置を含む監視システムは、例えば空港、工場等の構内、オフィスビル、金融（夜間）無人店舗等のセキュリティゾーンにおいて不正侵入を検知し、追跡する監視システムとして利用することができる。
そして、本実施の形態によれば、監視対象領域内の移動体に対する追跡精度が向上し、また注目している移動体の追跡に適した映像表示を行うことにより監視員の負担が軽減され、ひいては追跡ロスを減らすことができる。
そして、本実施の形態によれば、監視対象領域内の移動体に対する追跡精度が向上し、また注目している移動体の追跡に適した映像表示を行うことにより監視員の負担が軽減され、ひいては追跡ロスを減らすことができる。
以上、本実施の形態では、監視対象空間に分散して複数のカメラ、入退出管理装置、センサが設置されたシステムにおいて、カメラ、入退出管理装置、センサにより移動体を検知・識別する手段と、移動体のカメラ間の移動経路等を算出する手段と、監視用データベースと、前記移動対象の映像や状態を表示する表示装置を備えた監視システムについて説明した。
また、本実施の形態では、移動体の追跡を行うにあたって、移動体が現在映っている監視カメラ映像と進行する可能性のある隣接カメラの監視カメラ映像を分割表示し、かつ移動先の隣接カメラ表示に推定到達時間（あとどれだけで到着するか）や分割フレームの強調表示等の手段で画面を合成し表示することで隣接画像のうちどれに着目すべきかをサポートする監視システムについて説明した。
また、本実施の形態では、移動体の追跡を行うにあたって、移動体が現在映っている監視カメラ映像と進行する可能性のある隣接カメラの監視カメラ映像を分割表示し、かつ移動先の隣接カメラ表示に推定到達時間（あとどれだけで到着するか）や分割フレームの強調表示等の手段で画面を合成し表示することで隣接画像のうちどれに着目すべきかをサポートする監視システムについて説明した。
実施の形態２．
実施の形態１に示した処理を前提とする場合、図５の経路情報管理データベースのうち、属性毎の平均移動時間を簡易に自動生成する手段が望まれる。
そこで、本実施の形態では、２つのカメラ間の平均移動時間を生成する手順について説明する。
実施の形態１に示した処理を前提とする場合、図５の経路情報管理データベースのうち、属性毎の平均移動時間を簡易に自動生成する手段が望まれる。
そこで、本実施の形態では、２つのカメラ間の平均移動時間を生成する手順について説明する。
図１に示す移動体監視装置１０４において、カメラ映像内移動体検出部１１０は、第一のカメラからの撮影映像を解析して当該第一の監視カメラからの撮影映像中から特定の標本移動体を識別し、第二のカメラからの撮影映像を解析して第二の監視カメラからの撮影映像中から特定の標本移動体を識別する。
また、カメラ間経路学習部１１８は、カメラ映像内移動体検出部１１０が、第一のカメラからの撮影映像中から特定の標本移動体が当該第一のカメラの撮影可能範囲から離れたことを識別した時刻と、第二のカメラからの撮影映像中から特定の標本移動体が当該第二のカメラの撮影可能範囲に入ったことを識別した時刻との差を、第一のカメラから第二のカメラまでの平均移動時間として算出する。
そして、平均移動時間の算出にあたり、標本移動体を監視対象空間の移動経路を理解している者、移動経路を理解していない者とすることで、カメラ間経路学習部１１８は、監視対象空間の移動経路を理解している者が歩行した際の平均移動時間、監視対象空間の移動経路を理解している者が走行した際（駆け足の際）の平均移動時間、監視対象空間の移動経路を理解していない者（部外者）が歩行した際の平均移動時間といった移動体の属性ごとに平均移動時間を算出することができる。
そして、監視用データベース１１４は、カメラ間経路学習部１１８により算出された移動体の属性ごとの平均移動時間、すなわち、監視対象空間の移動経路を理解している者が歩行した際の平均移動時間、監視対象空間の移動経路を理解している者が走行した際の平均移動時間、監視対象空間の移動経路を理解していない者が歩行した際の平均移動時間等を記憶している。
また、カメラ間経路学習部１１８は、カメラ映像内移動体検出部１１０が、第一のカメラからの撮影映像中から特定の標本移動体が当該第一のカメラの撮影可能範囲から離れたことを識別した時刻と、第二のカメラからの撮影映像中から特定の標本移動体が当該第二のカメラの撮影可能範囲に入ったことを識別した時刻との差を、第一のカメラから第二のカメラまでの平均移動時間として算出する。
そして、平均移動時間の算出にあたり、標本移動体を監視対象空間の移動経路を理解している者、移動経路を理解していない者とすることで、カメラ間経路学習部１１８は、監視対象空間の移動経路を理解している者が歩行した際の平均移動時間、監視対象空間の移動経路を理解している者が走行した際（駆け足の際）の平均移動時間、監視対象空間の移動経路を理解していない者（部外者）が歩行した際の平均移動時間といった移動体の属性ごとに平均移動時間を算出することができる。
そして、監視用データベース１１４は、カメラ間経路学習部１１８により算出された移動体の属性ごとの平均移動時間、すなわち、監視対象空間の移動経路を理解している者が歩行した際の平均移動時間、監視対象空間の移動経路を理解している者が走行した際の平均移動時間、監視対象空間の移動経路を理解していない者が歩行した際の平均移動時間等を記憶している。
次に、本実施の形態における平均移動時間の導出時の動作について説明する。
本実施の形態では、屋外カメラなど、カメラが単独で設置されることの多い場合の２カメラ間の平均移動時間を求める方法として、次のように標本移動体を利用する方法で実施する。
まず画像解析で識別しやすい標本移動体を用意する。例えば、画像解析によって認識精度が高い記号を表示したゼッケン（たとえば数字や○印などの記号）を標本移動体（登録済みユーザ）が装着する。
移動体監視装置１０４において、計測する２地点（始点、終点）のカメラを選択し、標本移動体の属性（社員か部外者か、男性か女性か、歩行か走行か等）、識別用の画像を指定して計測を開始する。
この状態で標本移動体は始点から終点に移動する。
標本となる移動体は、始点のカメラ、終点のカメラに撮影されるように移動する。
移動体監視装置１０４では、カメラ映像受信部１２０が、始点のカメラ及び終点のカメラの各々の映像を受信し、カメラ映像内移動体検出部１１０が始点カメラの映像及び終点カメラの映像を解析する。カメラ映像内移動体検出部１１０は、始点カメラの映像から標本移動体が姿を消したか否か、すなわち、標本移動体が始点カメラの撮影可能範囲から外れたか否かを解析し、また、終点カメラの映像に標本移動体が出現したか否か、すなわち、標本移動体が終点カメラの撮影可能範囲に入ったか否かを判断する。
カメラ間経路学習部１１８は、標本移動体が始点のカメラの撮影可能範囲から外れた時点から時間の計測をはじめ、標本移動体が終点のカメラの撮影可能範囲に入った時点で計測を完了し、２地点間の移動にかかった時間を求める。この２地点間の移動にかかった時間を平均移動時間とする。
この処理はリアルタイム性は特に必要ないため、映像記録装置に一旦蓄積した画像を解析することでデータを生成することもできる。
本実施の形態では、屋外カメラなど、カメラが単独で設置されることの多い場合の２カメラ間の平均移動時間を求める方法として、次のように標本移動体を利用する方法で実施する。
まず画像解析で識別しやすい標本移動体を用意する。例えば、画像解析によって認識精度が高い記号を表示したゼッケン（たとえば数字や○印などの記号）を標本移動体（登録済みユーザ）が装着する。
移動体監視装置１０４において、計測する２地点（始点、終点）のカメラを選択し、標本移動体の属性（社員か部外者か、男性か女性か、歩行か走行か等）、識別用の画像を指定して計測を開始する。
この状態で標本移動体は始点から終点に移動する。
標本となる移動体は、始点のカメラ、終点のカメラに撮影されるように移動する。
移動体監視装置１０４では、カメラ映像受信部１２０が、始点のカメラ及び終点のカメラの各々の映像を受信し、カメラ映像内移動体検出部１１０が始点カメラの映像及び終点カメラの映像を解析する。カメラ映像内移動体検出部１１０は、始点カメラの映像から標本移動体が姿を消したか否か、すなわち、標本移動体が始点カメラの撮影可能範囲から外れたか否かを解析し、また、終点カメラの映像に標本移動体が出現したか否か、すなわち、標本移動体が終点カメラの撮影可能範囲に入ったか否かを判断する。
カメラ間経路学習部１１８は、標本移動体が始点のカメラの撮影可能範囲から外れた時点から時間の計測をはじめ、標本移動体が終点のカメラの撮影可能範囲に入った時点で計測を完了し、２地点間の移動にかかった時間を求める。この２地点間の移動にかかった時間を平均移動時間とする。
この処理はリアルタイム性は特に必要ないため、映像記録装置に一旦蓄積した画像を解析することでデータを生成することもできる。
次に、カメラと組にしてＡＣＳ装置（やセンサ）が設置されている場合の移動時間の求め方を説明する。ＡＣＳでは各地点を通過した時刻は各ＩＤ別（人別）記録している。
このようなケースではＡＣＳ（やセンサ）の扉の通過時刻を利用して、２点間の監視カメラの平均移動時間を求めることができる。
例えば、社員Ａが、図２に示すＣ１からＣ０１に移動（出社）する場合、ＩＣカードリーダをＡＣＳ−１に読み込ませ、次にＡＣＳ−０２に読み込ませて認証／認可処理を行い、扉を通過する。
通行記録はＡＣＳのログとして記録されているため、社員単位で時刻でソートし、各ＡＣＳと組みになっているカメラ間の平均移動時間を求めることが可能である。
各社員の地点間平均移動距離を求めたら、次に各社員の移動平均を属性毎に分類し、これを平均することで、２地点間の属性毎の平均移動時間を求めることができる。
また、来訪者のように敷地内を熟知していない移動体（人物）の平均移動時間は、通常、来訪用のカードを貸し出すため、ＡＣＳ内のログを来訪用貸し出しカードのＩＤで時刻でソートし２地点間の通過時刻より計算することで移動時間を求めることができる。
つまり、本実施の形態では、カメラ間経路学習部１１８は、第一のカメラの近傍に配置された第一の入退室管理装置又は第一のセンサを特定の移動体が通過した時刻と、第二のカメラの近傍に配置された第二の入退室管理装置又は第二のセンサを当該特定の移動体が通過した時刻とを示す情報（ログ）を取得し、第一の入退室管理装置又は第一のセンサを特定の移動体が通過した時刻と、第二の入退室管理装置又は第二のセンサを特定の移動体が通過した時刻との差を、第一のカメラから第二のカメラまでの平均移動時間として算出する。
このようなケースではＡＣＳ（やセンサ）の扉の通過時刻を利用して、２点間の監視カメラの平均移動時間を求めることができる。
例えば、社員Ａが、図２に示すＣ１からＣ０１に移動（出社）する場合、ＩＣカードリーダをＡＣＳ−１に読み込ませ、次にＡＣＳ−０２に読み込ませて認証／認可処理を行い、扉を通過する。
通行記録はＡＣＳのログとして記録されているため、社員単位で時刻でソートし、各ＡＣＳと組みになっているカメラ間の平均移動時間を求めることが可能である。
各社員の地点間平均移動距離を求めたら、次に各社員の移動平均を属性毎に分類し、これを平均することで、２地点間の属性毎の平均移動時間を求めることができる。
また、来訪者のように敷地内を熟知していない移動体（人物）の平均移動時間は、通常、来訪用のカードを貸し出すため、ＡＣＳ内のログを来訪用貸し出しカードのＩＤで時刻でソートし２地点間の通過時刻より計算することで移動時間を求めることができる。
つまり、本実施の形態では、カメラ間経路学習部１１８は、第一のカメラの近傍に配置された第一の入退室管理装置又は第一のセンサを特定の移動体が通過した時刻と、第二のカメラの近傍に配置された第二の入退室管理装置又は第二のセンサを当該特定の移動体が通過した時刻とを示す情報（ログ）を取得し、第一の入退室管理装置又は第一のセンサを特定の移動体が通過した時刻と、第二の入退室管理装置又は第二のセンサを特定の移動体が通過した時刻との差を、第一のカメラから第二のカメラまでの平均移動時間として算出する。
また、前述のとおり各監視カメラの設置位置はカメラ設置時等に設定することが多い。
例えば屋外であれば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ ＰｏｓＩｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等を利用することにより設置位置を正確に測量し、監視用データベースに設定することが可能である。
また、屋内については、ビルの設計図面上のカメラ設置位置から設置場所情報を設定し保存することも可能である。これらの位置情報から２点間の距離を求め、２点間の距離と監視カメラの画像解析等から移動体の平均移動速度を求め、移動先および到着時刻の推定を行うことも可能である。
例えば屋外であれば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ ＰｏｓＩｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等を利用することにより設置位置を正確に測量し、監視用データベースに設定することが可能である。
また、屋内については、ビルの設計図面上のカメラ設置位置から設置場所情報を設定し保存することも可能である。これらの位置情報から２点間の距離を求め、２点間の距離と監視カメラの画像解析等から移動体の平均移動速度を求め、移動先および到着時刻の推定を行うことも可能である。
上述したように、追跡時の経路を算出するためには、移動経路上にある各監視カメラ、ＡＣＳ、センサ間接続情報や物理的経路の情報（データベース）が必要になるが、これを図面等の情報からマニュアル入力するのは手間がかかり導入コストが高くなる。
このため、本実施の形態に係る移動体監視装置は、ＩＤ特定の容易な移動体（画像認識の場合は例えば画像認識率の高いマークや洋服をきた人物）を使って、実際に経路上の２地点（例えば隣接カメラ）を移動し、隣接情報、移動平均時間等をＤＢ化する機能を備える。
そして、移動経路に関するデータは標本移動体により学習させることで、図面情報の入力コストを抑えることができる。
このため、本実施の形態に係る移動体監視装置は、ＩＤ特定の容易な移動体（画像認識の場合は例えば画像認識率の高いマークや洋服をきた人物）を使って、実際に経路上の２地点（例えば隣接カメラ）を移動し、隣接情報、移動平均時間等をＤＢ化する機能を備える。
そして、移動経路に関するデータは標本移動体により学習させることで、図面情報の入力コストを抑えることができる。
以上、本実施の形態では、経路データベースの平均移動時間の自動生成処理について説明した。
具体的には、移動平均時間データの生成において、通過ログの解析や画像解析精度の高い標本移動体を使ってカメラ間の隣接状態や平均移動時間を自動生成し、到着時刻推定を効率化する処理方式について説明した。
具体的には、移動平均時間データの生成において、通過ログの解析や画像解析精度の高い標本移動体を使ってカメラ間の隣接状態や平均移動時間を自動生成し、到着時刻推定を効率化する処理方式について説明した。
最後に、実施の形態１、２に示した移動体監視装置１０４のハードウェア構成例について説明する。
図７は、実施の形態１、２に示す移動体監視装置１０４のハードウェア資源の一例を示す図である。
なお、図７の構成は、あくまでも移動体監視装置１０４のハードウェア構成の一例を示すものであり、移動体監視装置１０４のハードウェア構成は図７に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
図７は、実施の形態１、２に示す移動体監視装置１０４のハードウェア資源の一例を示す図である。
なお、図７の構成は、あくまでも移動体監視装置１０４のハードウェア構成の一例を示すものであり、移動体監視装置１０４のハードウェア構成は図７に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
図７において、移動体監視装置１０４は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介して、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９１３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。更に、ＣＰＵ９１１は、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、コンパクトディスク装置９０５（ＣＤＤ）、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７と接続していてもよい。また、磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。
通信ボード９１５、キーボード９０２、マウス３０２、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４などは、入力装置の一例である。
また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力装置の一例である。
監視用データベース１１４、映像記録装置１０５は、例えば、磁気ディスク装置９２０により実現される。
カメラ切替スイッチ１０７は、例えば、キーボード９０２、マウス３０２により実現される。
また、監視用ディスプレイ１０６は、例えば、表示装置９０１により実現される。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。
通信ボード９１５、キーボード９０２、マウス３０２、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４などは、入力装置の一例である。
また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力装置の一例である。
監視用データベース１１４、映像記録装置１０５は、例えば、磁気ディスク装置９２０により実現される。
カメラ切替スイッチ１０７は、例えば、キーボード９０２、マウス３０２により実現される。
また、監視用ディスプレイ１０６は、例えば、表示装置９０１により実現される。
通信ボード９１５は、図１に示すように、ネットワークに接続されている。例えば、通信ボード９１５は、ＬＡＮ（ローカルエリアネットワーク）、インターネット、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）などに接続されていても構わない。
磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。
磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。
上記プログラム群９２３には、実施の形態１、２の説明において「〜部」として説明している機能を実行するプログラムが記憶されている。
プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、実施の形態１、２の説明において、「〜の検知」、「〜の判断」、「〜の計算」、「〜の比較」、「〜の検索」、「〜の評価」、「〜の更新」、「〜の設定」、「〜の登録」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」の各項目として記憶されている。
「〜ファイル」や「〜データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリになどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示などのＣＰＵの動作に用いられる。
抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示のＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリ等に一時的に記憶される。
また、実施の形態１、２で説明しているフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
「〜ファイル」や「〜データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリになどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示などのＣＰＵの動作に用いられる。
抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示のＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリ等に一時的に記憶される。
また、実施の形態１、２で説明しているフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
また、実施の形態１、２の説明において「〜部」として説明しているものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」、であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明しているものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、実施の形態１、２の「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、実施の形態１、２の「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
このように、実施の形態１、２に示す移動体監視装置１０４は、処理装置たるＣＰＵ、記憶装置たるメモリ、磁気ディスク等、入力装置たるキーボード、マウス、通信ボード等、出力装置たる表示装置、通信ボード等を備えるコンピュータであり、上記したように「〜部」として示された機能をこれら処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を用いて実現するものである。
１００ ネットワーク、１０１ カメラ、１０２ 入退出管理装置、１０３ センサ、１０４ 移動体監視装置、１０５ 映像記録装置、１０６ 監視用ディスプレイ、１０７ カメラ切替スイッチ、１１０ カメラ映像内移動体検出部、１１１ カメラ間移動経路算出部、１１２ カメラ間移動体整合度算出部、１１３ ＡＣＳ移動体検出部、１１４ 監視用データベース、１１５ 位置管理部、１１６ 映像合成・表示切替部、１１７ センサ移動体検出部、１１８ カメラ間経路学習部、１１９ 挙動分析侵入判定部、１２０ カメラ映像受信部、１２１ 監視対象空間、１２２ 監視対象空間、１２３ 監視対象空間。
Claims (9)
- 監視対象空間に配置されている複数のカメラから撮影映像を受信する撮影映像受信部と、
前記監視対象空間に移動体が侵入した際に、前記移動体が近時に撮影可能範囲に到達し前記移動体の撮影が可能と推定されるカメラを推定撮影可能カメラとして一つ以上選択する推定撮影可能カメラ選択部と、
前記移動体が推定撮影可能カメラの撮影可能範囲に到達すると推定される時刻を推定到達時刻として推定撮影可能カメラごとに算出する推定到達時刻算出部と、
前記撮影映像受信部により受信された前記推定撮影可能カメラの撮影映像と、前記推定到達時刻算出部により算出された推定撮影可能カメラごとの推定到達時刻とを表示装置に出力する表示部とを有することを特徴とする監視装置。 - 前記監視装置は、更に、
カメラ間を移動する際の平均移動時間を移動体属性ごとに示す平均移動時間情報を記憶している平均移動時間情報記憶部を有し、
前記推定到達時刻算出部は、
前記監視対象空間に侵入した移動体の属性に合致する移動体属性についての平均移動時間を用いて、推定撮影可能カメラごとに推定到達時刻を算出することを特徴とする請求項１に記載の監視装置。 - 前記推定到達時刻算出部は、
前記監視対象空間に侵入した移動体があるカメラから他のカメラまで移動する際に要した実測移動時間と、当該カメラ間を移動する際の移動体属性ごとの平均移動時間を比較し、平均移動時間が前記監視対象空間に侵入した移動体の実測移動時間に近似している移動体属性を判定し、判定した移動体属性についての平均移動時間を用いて、推定撮影可能カメラごとに推定到達時刻を算出することを特徴とする請求項２に記載の監視装置。 - 前記平均移動時間情報記憶部は、
前記複数のカメラにおける任意のカメラの組み合わせについて、組となるカメラ間を移動する際の平均移動時間を移動体属性ごとに示す平均移動時間情報を記憶し、
前記推定撮影可能カメラ選択部は、
前記移動体を撮影中である撮影中カメラから前記移動体が近時に撮影可能範囲に到達し前記移動体の撮影が可能と推定されるカメラを推定撮影可能カメラとして一つ以上選択し、
前記推定到達時刻算出部は、
前記撮影中カメラから各々の推定撮影可能カメラまでの平均移動時間のうち前記移動体の属性に合致する移動体属性についての平均移動時間を用いて、推定撮影可能カメラごとに推定到達時刻を算出することを特徴とする請求項２又は３に記載の監視装置。 - 前記平均移動時間情報記憶部は、
前記監視対象空間の移動経路を理解している者が歩行した際の平均移動時間、前記監視対象空間の移動経路を理解している者が走行した際の平均移動時間、及び前記監視対象空間の移動経路を理解していない者が歩行した際の平均移動時間の少なくともいずれかを移動体属性ごとの平均移動時間として示す平均移動時間情報を記憶していることを特徴とする請求項２〜４のいずれかに記載の監視装置。 - 前記撮影映像受信部は、
前記監視対象空間に配置されている第一のカメラ及び第二のカメラから撮影映像を受信し、
前記監視装置は、更に、
前記第一のカメラからの撮影映像を解析して前記第一のカメラからの撮影映像中から特定の移動体を識別し、前記第二のカメラからの撮影映像を解析して前記第二のカメラからの撮影映像中から前記特定の移動体を識別する移動体識別部と、
前記移動体識別部が前記第一のカメラからの撮影映像中から前記特定の移動体が前記第一のカメラの撮影可能範囲から離れたことを識別した時刻と、前記移動体識別部が前記第二のカメラからの撮影映像中から前記特定の移動体が前記第二のカメラの撮影可能範囲に入ったことを識別した時刻との差を、前記第一のカメラから前記第二のカメラまでの平均移動時間として算出する平均移動時間算出部とを有し、
前記平均時間情報記憶部は、
前記平均移動時間算出部により算出された平均移動時間が示される平均移動時間情報を記憶していることを特徴とする請求項２〜５のいずれかに記載の監視装置。 - 前記監視装置は、更に、
第一のカメラの近傍に配置された第一の入退室管理装置又は第一のセンサを特定の移動体が通過した時刻と、第二のカメラの近傍に配置された第二の入退室管理装置又は第二のセンサを前記特定の移動体が通過した時刻とを示す情報を取得し、前記第一の入退室管理装置又は第一のセンサを前記特定の移動体が通過した時刻と、前記第二の入退室管理装置又は第二のセンサを前記特定の移動体が通過した時刻との差を、前記第一のカメラから前記第二のカメラまでの平均移動時間として算出する平均移動時間算出部を有し、
前記平均時間情報記憶部は、
前記平均移動時間算出部により算出された平均移動時間が示される平均移動時間情報を記憶していることを特徴とする請求項２〜５のいずれかに記載の監視装置。 - コンピュータが、監視対象空間に配置されている複数のカメラから撮影映像を受信する撮影映像受信ステップと、
前記監視対象空間に移動体が侵入した際に、コンピュータが、前記移動体が近時に撮影可能範囲に到達し前記移動体の撮影が可能と推定されるカメラを推定撮影可能カメラとして一つ以上選択する推定撮影可能カメラ選択ステップと、
コンピュータが、前記移動体が推定撮影可能カメラの撮影可能範囲に到達すると推定される時刻を推定到達時刻として推定撮影可能カメラごとに算出する推定到達時刻算出ステップと、
コンピュータが、前記撮影映像受信ステップにより受信された前記推定撮影可能カメラの撮影映像と、前記推定到達時刻算出ステップにより算出された推定撮影可能カメラごとの推定到達時刻とを表示装置に出力する表示ステップとを有することを特徴とする監視方法。 - 監視対象空間に配置されている複数のカメラから撮影映像を受信する撮影映像受信処理と、
前記監視対象空間に移動体が侵入した際に、前記移動体が近時に撮影可能範囲に到達し前記移動体の撮影が可能と推定されるカメラを推定撮影可能カメラとして一つ以上選択する推定撮影可能カメラ選択処理と、
前記移動体が推定撮影可能カメラの撮影可能範囲に到達すると推定される時刻を推定到達時刻として推定撮影可能カメラごとに算出する推定到達時刻算出処理と、
前記撮影映像受信処理により受信された前記推定撮影可能カメラの撮影映像と、前記推定到達時刻算出処理により算出された推定撮影可能カメラごとの推定到達時刻とを表示装置に出力する表示処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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