JP2009284402A - 映像監視装置およびシステム並びに監視方法 - Google Patents

Abstract

【課題】監視カメラに距離測定用のハードウェアを付加する事なしに、距離を測定する機能を実現する映像監視装置およびシステム並びに監視方法を提供する。
【解決手段】監視対象範囲を経時的に撮影する撮影手段１０００を有し、撮影映像における変化部分を検出し侵入物体１６６を検知する映像監視装置において、侵入物体１６６が、浮遊が不可能な物体であり、監視対象範囲を移動する際に単数または複数の平面または曲面である束縛面１１１に接している事を前提として、侵入物体１６６の実世界における位置を検出する。正常状態における監視対象範囲の撮影映像である正常像に対して、束縛面上の各点の実世界における位置座標と、撮影映像の上での各点の位置座標とを対応づけた位置座標マップ２００を備え、撮影映像から侵入物体が検知された際に、位置座標マップ２００に基づいて侵入物体１６６の実世界における位置を検出する。
【選択図】図１

Description

本発明は、映像監視装置および複数個の監視カメラを備えた監視システムと監視方法に関し、特に監視カメラの視野に侵入した物体の位置を検出する方法に関する。

監視カメラが普及した結果、すべてのカメラ映像を人間が目視で監視する事が困難になり、監視機能を自動化する必要性が高まっている。即ち、映像に何か異常事態が生じた場合のみ、監視カメラが警報を発するという機能が求められている。このために監視カメラには近年、侵入者や侵入物体を検知するための検知機能が備えられる様になった。しかしながら検知機能のみでは、映像の中に人間が侵入してきた場合、それが単なる通行人か窃盗犯かを区別する事は困難である。この様な場合に毎回警報を発してしまうと、その大部分は誤報となる。

この対策として、侵入者や侵入物体の挙動を分析して、異常事態かどうかを判断する方法が提案されているが、このためには侵入者（物体）の位置を把握する必要がある。しかしながら通常の監視カメラから得られる映像は２次元映像であり、一方で実世界の侵入者（物体）は３次元空間内に存在する。すなわち、監視カメラの映像は遠近方向の距離情報が欠落したものであり、そこから物体の位置を一意的に求める事は原理的には不可能である。
このため、距離を測定できる特別なハードウェアを監視カメラに付加する事が、従来行なわれて来た。たとえば特許文献１では、超音波距離センサを監視カメラに付加して距離を測定する方法が開示されている。
特開２００５−１９０４４８号公報

しかしながら従来の方法では、新たなハードウェアの付加が前提となるため、既存の監視カメラをそのままの構造で監視機能を自動化する事はできない。

本発明の目的は、既存の監視カメラに距離測定用のハードウェアを付加する事なしに、距離を測定する機能を実現する映像監視装置およびシステム並びに監視方法を提供する事にある。

上記課題を解決するには、遠近方向の位置情報が欠落している事を、なんらかの方法で補う必要がある。このために本発明では、以下に述べる「束縛面」という概念を導入する。
人間が監視カメラの映像を見る場合、暗黙の裡に以下の仮定を置いて映像を解釈している。すなわち、鳥など一部の例外を除いて、移動物体は「地面の上」や「床面の上」などの、特定の面の上にある。言い換えれば、一部の浮遊可能な物体を除くと、物体は重力を受け止める事が可能な様に、何らかの構造物の表面を移動する。そこで、本発明ではこの様な表面を「束縛面」と呼ぶ事にする。

移動物体が静止または静止に近い状態にあれば、その中の少なくとも１点は束縛面の上にあるとして良い。特に人間や動物がゆっくりと歩行する場合には、足の裏は束縛面の上にあるとして良い。この場合、足の裏は体の中で局所的に最も下方にある点（以下「極下点」と呼ぶ）であるから、距離を測定するという作業は、極下点が位置する束縛面上の点の位置を求める、という作業に帰着する。
人間は更に、監視カメラの映像のみから経験によって、どこがどんな束縛面（たとえば道路の表面）になっていてそこまでの距離がどの程度かを、総合的に判断できる。この機能を計算機のソフトウェアで実現する事は、最先端技術をもってしても困難と思われる。しかしながら監視への応用に限って考えれば、通常の監視カメラでは撮影する範囲が限定されており、かつその範囲の束縛面が頻繁に変わるものではない。たとえば、昨日まで道路だった場所が、今日は家の屋根になっていた、という事は頻繁には起こらない。従って、束縛面の情報を予め記憶しておく事で、人間の高度な総合判断能力を代替することができる。
以上の考え方に基づいて本発明では、以下の特徴を有する映像監視装置およびシステム並びに監視方法である。

すなわち、本発明は、予め定められた監視対象範囲を経時的に撮影する撮影手段を有し、撮影映像における変化部分を検出し侵入物体を検知する映像監視装置において、上記侵入物体が、浮遊が不可能な物体であり、かつ、監視対象範囲を移動する際に単数または複数の平面または曲面である束縛面に接している事を前提として、上記侵入物体の実世界における位置を検出する検出手段を有する映像監視装置である。

また。本発明は、上記検出手段は、正常状態における監視対象範囲の撮影映像である正常像に対して、上記束縛面上の各点の実世界における位置座標と、上記撮影映像の上での各点の位置座標とを対応づけた位置座標マップを備え、上記撮影映像から侵入物体が検知された際に、上記位置座標マップに基づいて当該侵入物体の実世界における位置を検出する映像監視装置である。

そして、本発明は、上記位置座標マップは、実世界における各点の位置座標を３次元座標にて記憶する映像監視装置である。

更に、本発明は、上記検出手段は、侵入物体が特定の束縛面に接しているか否かを判定した後、接している束縛面に対応した計算式を用いて当該侵入物体の実世界における位置座標を算出する映像監視装置である。

また、本発明は、上記位置座標マップは、上記正常像の中に透明あるいは局所的に透明な束縛面が含まれる場合には、実世界における複数の位置座標を記憶する映像監視装置である。

そして、本発明は、上記侵入物体が検知された際に、撮影映像の上で当該侵入物体において局所的に最も下方にある点である極下点を用いて実世界における位置を検出する映像監視装置である。

更に、本発明は、上記極下点が複数存在する場合に、複数の極下点から得られる位置座標の差を用いて当該侵入物体の大きさを推定することができる映像監視装置である。

また、本発明は、上記検出手段が検出した侵入物体の実世界における位置と上記撮影手段が設置された実世界における位置との差から、当該侵入物体までの距離を推定し、推定された距離と撮影映像の大きさとを用いて当該侵入物体の大きさを推定する映像監視装置である。

そして、本発明は、上記映像監視装置を複数個備え、各々の映像監視装置から得られる位置検出の結果を相互に照合する事により侵入物体の位置検出の精度を向上させることができる映像監視システムである。

更に、本発明は、予め定められた監視対象範囲を経時的に撮影する撮影手段を有し、撮影映像における変化部分を検出し侵入物体を検知する監視方法において、上記侵入物体が、浮遊が不可能な物体であり、かつ、監視対象範囲を移動する際に単数または複数の平面または曲面である束縛面に接している事を前提として、正常状態における監視対象範囲の撮影映像である正常像に対して、上記束縛面上の各点の実世界における位置座標と、上記撮影映像の上での各点の位置座標とを対応づけた位置座標マップを用い、上記撮影映像から侵入物体が検知された際に、上記位置座標マップに基づいて当該侵入物体の実世界における位置を検出する監視方法である。

本発明によれば、距離測定用の特殊な装置を付加することなしに侵入物体の位置を正確に検出する事が可能となり、監視カメラの高機能化に寄与する映像監視装置およびシステムならびに監視方法を提供することが出来る。

本発明を実施するための最良の形態を説明する。
以下、本発明の映像監視装置およびシステムならびに監視方法の実施例について、図面を用いて説明する。

実施例１を説明する。図１は本発明の第１の特徴である「束縛面」という考えを説明したものである。実施例１の映像監視装置においては、たとえば撮影像１００のような映像が監視カメラから入力される。撮影像１００にはいくつかの被写体が含まれ、図の例では、家屋１１０、塀１２０、庭１３０、外部風景１４０が含まれている。家屋１１０は更に、屋根１１１、壁面１１２、および妻部１１３の各部分に細分される。また外部風景１４０には樹木１４１が含まれている。
ここで外部風景１４０を除くと、撮影像１００の各部分は、それぞれが面を構成している。浮遊しない物体や生物は、これらのいずれかの面上に存在する必要がある。すなわち先述の通り、これらの面が重力を受け止めるための「束縛面」であり、たとえば侵入物体であるカタツムリ１６６は、屋根１１１の上にいる事になる。

この侵入物体の実世界における位置を検出するために、以下の様にする。
図２は、図１の撮影像１００において物体の位置を求めるための「位置座標マップ」を説明したものである。撮影像１００には、図２（ａ）に示す通り、Ｘ座標２０１及びＹ座標２０２が定められる。画像上の全ての点は、この２つの座標の組合せで位置が示される。図２（ｂ）は上記に対応した位置座標マップ２００を示すものである。位置座標マップ２００は２次元の表であり、表の見出しは撮影像１００に対応させたＸ座標２０１及びＹ座標２０２である。表の内容は、たとえば２１０−１に示す通り、この位置に映る束縛面上の物体の位置を、実世界におけるｘ座標２１１−１、ｙ座標２１２−１、およびｚ座標２１２−３、の３者の組で記憶する。たとえば、入力画像１００に映っているカタツムリ１６６は、入力画像における位置が（Ｘ１，Ｙ１）であるから、位置座標マップ２００における対応する欄２１０−ｎを参照する事により、実世界ではｘ座標２１１−ｎ＝１２、ｙ座標２１２−ｎ＝３４、ｚ座標２１２−３＝５６、という位置に居る事がわかる。

なお本例において、座標の単位および方向は必要に応じて任意に定めて良いが、実際の応用では、ｚ座標として地表面からの高さを、ｘおよびｙ座標として適当な定点からの東西および南北の変位を、それぞれ採用するのが妥当である。また長さの単位は、監視カメラの用途に応じて、１０ｃｍ、５０ｃｍ、１００ｃｍなどとするのが妥当である。この様に座標系を統一しておく事により、複数監視カメラ間で位置を照合する作業（後述）が容易に行なえる。

以上の様な位置座標マップを設ける事により、物体の位置を測定する作業は位置座標マップを参照する作業に帰着されるので、特殊な計測装置や複雑な計算を必要とせずに、簡便かつ高速に物体の位置が把握できる。このためには、監視カメラに付随するマイコンなどを用いて、図３のフローチャートに示す動作を行なえば良い。すなわち、まず監視カメラから映像を入力する（ステップ３００１、以下「Ｓ３００１」と略記する）。次に入力した映像を正常像と比較して、差が生じた部分を求める（Ｓ３００２）。Ｓ３００２は従来の監視カメラで実現されている技術であるので、詳細は省略する。次にＳ３００２の結果から、差が生じた部分の中心の座標を求め、（Ｘ１，Ｙ１）とする（Ｓ３００３）。以上の準備の下に、位置座標マップ２００を用いて、（Ｘ１，Ｙ１）に対応する実世界における座標（ｘ，ｙ，ｚ）を求める（Ｓ３００４）。この（ｘ，ｙ，ｚ）を出力して（Ｓ３００５））、処理を終了する（Ｓ３００６）。

なお以上の実施例において、位置座標マップ２００をどのように準備するかには触れていないが、これは監視カメラ設置の際に、正常像を一度撮影した後、画像上の各点に対応する束縛面上の位置を、何らかの道具で実測して作成すれば良い。勿論、この他の高度な計測技術を用いても良い。

次に、本発明の第２の実施例を、図４および図５を用いて説明する。
図１において屋根１１１は束縛面の一つであるが、この面は平面である。従って、平面の内部にある点の位置の座標は、平面の端点の位置の座標から簡単な計算によって求められる。これを利用して、位置座標マップの内容を省略する事ができる。すなわち図４に示す通り、屋根の４隅の点ａ，ｂ，ｃ，ｄ（図では強調のため大きく記したが、各々隅の１点を示すものとする）とする時、これら４点に対する座標がそれぞれ、画面上では（Ｘａ，Ｙａ）、実世界では（ｘａ，ｙａ，ｚａ）、……、画面上では（Ｘｄ，Ｙｄ）、実世界では（ｘｄ，ｙｄ，ｚｄ）という要領でわかっているものとする。しからば画面上で（Ｘ１，Ｙ１）であるカタツムリ１６６の実世界での存在位置は、（ｆｘ（Ｘ１，Ｙ１），ｆｙ（Ｘ１，Ｙ１），ｆｚ（Ｘ１，Ｙ１））であり、式１として求めれば良い。式１は以下の通りである。
ｆｘ（Ｘ１，Ｙ１）＝Ａ１×Ｘ１＋Ｂ１×Ｙ１＋Ｃ１
ｆｙ（Ｘ１，Ｙ１）＝Ａ２×Ｘ１＋Ｂ２×Ｙ１＋Ｃ２
ｆｚ（Ｘ１，Ｙ１）＝Ａ３×Ｘ１＋Ｂ３×Ｙ１＋Ｃ３
なお、式１における定数Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３は、４点ａ，ｂ，ｃ，ｄに対して画面上の位置と実世界での位置が正しく対応する様に、すなわち式２の条件を満たす様に予め算出しておく。式２は以下の通りである。
ｆｘ（Ｘａ，Ｙａ）＝ｘａ，ｆｙ（Ｘａ，Ｙａ）＝ｙａ，ｆｚ（Ｘａ，Ｙａ）＝ｚａ，
ｆｘ（Ｘｂ，Ｙｂ）＝ｘｂ，ｆｙ（Ｘｂ，Ｙｂ）＝ｙｂ，ｆｚ（Ｘｂ，Ｙｂ）＝ｚｂ，
ｆｘ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝ｘｃ，ｆｙ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝ｙｃ，ｆｚ（Ｘｃ，Ｙｃ）＝ｚｃ，
ｆｘ（Ｘｄ，Ｙｄ）＝ｘｄ，ｆｙ（Ｘｄ，Ｙｄ）＝ｙｄ，ｆｚ（Ｘｄ，Ｙｄ）＝ｚｄ，

なお以上を適用するに当たっては、カタツムリ１６６が画面上において屋根１１１の上に存在する事、即ち座標（Ｘ１，Ｙ１）が四角形ａｂｃｄの内部にある事を確認しておく必要がある。これも含めて、検出手段の動作は図５のフローチャートに示す通りとなる。図５においてＳ３００１〜Ｓ３００３は第１の実施例と同じであるが、次のＳ５００１において、座標（Ｘ１，Ｙ１）が四角形ａｂｃｄの内部にあるか否かを確認する。結果がｙｅｓであればＳ５００３へ進み、式１を用いて（Ｘ１，Ｙ１）に対応する実世界における座標（ｆｘ，ｆｙ，ｆｚ）を求める。この結果を出力し（Ｓ５００４）、処理を終了する（Ｓ３００６）。

なおＳ５００１において結果がｎｏであった場合は、他の方法により位置検出を行なうものとする（Ｓ５００２）。具体的には、第１の実施例で述べた方法を用いても良いし、撮影像１００に含まれる別の束縛面、たとえば壁面１１２、に対して本実施例のＳ５００１以降を再度適用しても良い。

本実施例によれば、屋根１１１に対応する部分に対し、位置座標マップ２００を省略する事ができる。これにより、位置座標マップ２００に必要なメモリー容量を節約する事ができるので、小規模のマイクロコンピュータでも本実施例を実施する事が可能になる。

次に、本発明の第３の実施例を、図６および図７を用いて説明する。
図６は撮影像１００に様々な侵入物が映っている例を示したものである。すなわち映像中に、人物８０や大型の犬８５が映っている。この様にある程度の大きさを持つ物体が映った場合、位置を決定するには物体の中のどの点を基準にすれば良いか、という課題が生じる。これに対しては以下の様に対応する。

まず、監視カメラを取り付けた向きは判っているものとする。しからば物体の中でどの部分が最も下方にあるかを判定する事ができる。図６の例では、監視カメラがほぼ水平に取付けてあるので、人物８０において足８１が最も下方にある事がわかる。物体が浮遊せずに移動する際には、殆どの場合、物体の極下点を束縛面に乗せて移動する。特に人間が直立歩行する場合は、地面や床などを足で踏んで移動する。従って、足８１の位置を基準として、第１又は第２の実施例に示した方法により位置を検出すればそれが人物８０の位置となる。

以上の動作は図７のフローチャートに示す通りとなる。図７は図３と概ね同じであるが、Ｓ７００１において中心の座標ではなく極下点の座標を用いる事が異なる。他のステップＳ３００１〜Ｓ３００２、Ｓ３００４〜Ｓ３００６は図３と全く同じである。

以上の応用として、本発明による位置検出方法を基に、侵入物体の大きさを計測する事が可能になる。まず人物８０に関しては、本実施例により人物から監視カメラまでの距離が計算できるので、その距離を基に人物のおよその身長を計算する事が可能となる。また侵入物体が犬８５の様な場合には、極下点が前脚８６および後脚８７の２箇所存在する。この双方が束縛面の上にあるとは必ずしも言えないが、犬８５が静止又はゆっくり移動しているならば、人間と同様に脚が地面や床などを踏んでいる可能性が高い。従って、前脚８６および後脚８７を基準として、第１又は第２の実施例に示した方法により位置を検出できる。この場合、２つの位置の差から、犬のおよその体長を測定する事が可能となる。

次に、本発明の第４の実施例を、図８から図１２を用いて説明する。
ここまでに述べた実施例においては、束縛面は光を通さない物質で出来ており、束縛面の裏側にあたる部分は撮影像１００には映らないものとした。しかしながら実際の監視映像では、束縛面が透明またはそれに準じる材質で出来ている場合がありうる。たとえば図１においては、塀１２０は不透明な材質（コンクリートブロック等）であるとしたが、現実には塀の代りとして図８に示す様に、金網のフェンス１２１で敷地を区切る場合がしばしばある。この場合、金網を通して外部の地面１３１（フェンス１２１と重畳する部分を含む）が見える事になる。

この様な場合、たとえば点５０３の様な位置に物体が映ると、その物体がフェンス１２１の上に存在するのか外部の地面１３１の上に存在するのか、どちらかを判別するのは困難となる。この様な状況においては、システムは以下のいずれかを行なうものとする。
（１）物体はより家屋１１０に近い側にあると判断する。
（２）物体の位置が複数通り考えられる事を警告し、より高次の判定によって物体の位置を決定する。
上記（２）を行なう為には、位置座標マップ２００の構成を図９の様に変更して、画面上の１つの座標たとえば（Ｘ１，Ｙ１）に対して、２通り以上の座標（ｘ１，ｙ１，ｚ１）および（ｘ２，ｙ２，ｚ２）を記憶しておけば良い。位置が一通りに定まる場合は、（ｘ２，ｙ２，ｚ２）に無効な値（たとえば（−１，−１，−１）など）を記憶しておく。

ここで上記（２）を採用した１つの実施例を、図１０〜図１２を用いて説明する。
本実施例では、本発明による監視カメラを２台用いるものとし、この２台が協調して正確な位置を検出する映像監視システムを構成する。図１０はこれら２台の監視カメラの配置を平面図３００上に示したものである。すなわち、第１の監視カメラ１０００と第２の監視カメラ１００１が、各々図示の位置に設置されて、概ね同一の監視範囲を異なった方向から撮影する。監視範囲には図８と同様に、庭１３０、外部の地面１３１が含まれ、これらはフェンス１２１により隔てられている。フェンス１２１の内側には家屋１１０が、外側には樹木１４１が存在する。また侵入物体である第２のカタツムリ５０３は、図示の通りフェンス１２１に付着しているものとする。

以上のシステムにおいて、２つの監視カメラから得られる撮影像は図１１に示す通りとなる。すなわち、第１の監視カメラ１０００からは図１１（ａ）に示した撮影像１００が得られる。撮影像１００は図８と全く同じである。一方、第２の監視カメラ１００１からは図１１（ｂ）に示した撮影像１０１が得られる。この映像にも家屋１１０、フェンス１２１、樹木１４１、第２のカタツムリ５０３が含まれているが、それらは撮影像１００とは異なった位置および角度で現れている。

ここで第２のカタツムリ５０３の実世界での存在位置を検出しようとすると、フェンス１２１が概ね透明であるため、単独の監視カメラの映像のみでは位置を一意的に確定できない。すなわち、撮影像１００からは図１０における位置５０３および５０１が、撮影像１０１からは図１０における位置５０３および５０２が、それぞれ存在位置の候補として検出される。しかしながらこれらの位置を相互に照合する事で、位置５０３が正しい存在位置である事が確定できる。

以上の動作をフローチャートで示すと図１２の通りとなる。まずＳ１２００１〜Ｓ１２００４によって、第１の監視カメラ１０００による位置検出を行なう。これらのステップは第１の実施例におけるＳ３００１〜Ｓ３００４とほぼ同じであるが、Ｓ１２００４において複数の位置の候補（ｘ０１，ｙ０１，ｚ０１）（簡単の為＜１＞と記す）および（ｘ０２，ｙ０２，ｚ０２）（同＜２＞）を求める点が異なる。引続き、Ｓ１２００５〜Ｓ１２００８によって、第２の監視カメラ１００１による位置検出を同様に行ない、位置の候補＜３＞＜４＞を得る。以上の後にＳ１２００９において位置の候補を相互に比較し、＜１＞＜２＞と＜３＞＜４＞の相互間で同一のものがあれば、その位置を検出結果として出力する（Ｓ１２００１０−１〜Ｓ１２０１０−５いずれかを実行）。なおＳ１２００１０−５に示す様に、位置の候補が全く一致しなければ、適当なエラー出力を行なうものとする。以上により処理を終了する（Ｓ１２０１１）。

以上の結果、単独の監視カメラでは位置検出が曖昧になる場合でも、侵入物体の正しい位置を検出する事が可能になる。本実施例の方法は、束縛面が透明ではない場合においても、検出位置の精度を向上させるのに有効である。

以上、本発明の実施例を述べたが、これらの機能は監視カメラに付随するマイコンを用いて、ソフトウェアにより実行する事ができる。すなわち図１３に示す通り、監視カメラ１０００、１００１は映像入力装置１１００を経て、マイコン１２００に撮影像を供給する。マイコン１２００は内部に主メモリー１２１０、出力装置１２２０、補助記憶装置１２３０、ＣＰＵ１２４０を有し、これらはバス１２５０にて接続される。図３、図５、図７、図１２の各フローチャートに示した機能は、プログラムとして補助記憶装置１２３０に記憶され、必要に応じてＣＰＵ１２４０および主メモリー１２１０を用いて実行され、検出結果は出力装置１２２０を経て外部装置１３００に供給される。以上の構成は、既に実用化されている監視カメラにおいて典型的なものであり、本発明を実施するに当って特段の変更を必要とするものではない。

なお第４の実施例において、図１２における各ステップは、２台の監視カメラにおいて分担して行なっても良く、またどちらかが代表して行なっても良い。更には第３の情報処理装置（図示せず）が全てを行なう方法でも良い。

以上述べた様に、本発明は監視カメラおよび複数の監視カメラを備えた映像監視システムに対して新たな機能を提供するものであり、映像機器産業およびその応用システム、更にはそれらの機器を用いた監視サービス産業にて利用する事ができる。

本発明における「束縛面」の概念を説明する模式図。 撮影像（ａ）から実世界における位置を求めるための位置座標マップ（ｂ）の構成を説明する図。 第１の実施例における検出手段の動作を示すフローチャート。 第２の実施例における「束縛面」の一例を示す模式図。 第２の実施例における検出手段の動作を示すフローチャート。 第３の実施例における撮影像の一例を示す模式図。 第３の実施例における検出手段の動作を示すフローチャート。 第４の実施例における撮影像の一例を示す模式図。 第４の実施例における位置座標マップの構成を説明する図。 第４の実施例における２台の監視カメラの配置を示す平面図。 第４の実施例における複数の撮影像（ａ）（ｂ）の一例を示す模式図。 第４の実施例における検出手段の動作を示すフローチャート。 本発明の実施に必要なハードウェア構成を示すブロック図。

符号の説明

１００ 撮影像、１１０ 家屋、１１１ 屋根、１２０ 塀、１３０ 庭、１４０ 外部風景、１４１ 樹木、１６６ カタツムリ、２００ 位置座標マップ、
１０００、１００１ 監視カメラ、１１００ 映像入力装置、１２００ 、１２１０主メモリー、１２２０ 出力装置、１２３０ 補助記憶装置、１２４０ ＣＰＵ、１３００ 外部装置

Claims (10)

1. 予め定められた監視対象範囲を経時的に撮影する撮影手段を有し、撮影映像における変化部分を検出し侵入物体を検知する映像監視装置において、
   上記侵入物体が、浮遊が不可能な物体であり、かつ、監視対象範囲を移動する際に単数または複数の平面または曲面である束縛面に接している事を前提として、上記侵入物体の実世界における位置を検出する検出手段を有する事を特徴とする映像監視装置。
2. 上記検出手段は、正常状態における監視対象範囲の撮影映像である正常像に対して、上記束縛面上の各点の実世界における位置座標と、上記撮影映像の上での各点の位置座標とを対応づけた位置座標マップを備え、上記撮影映像から侵入物体が検知された際に、上記位置座標マップに基づいて当該侵入物体の実世界における位置を検出する請求項１記載の映像監視装置。
3. 上記位置座標マップは、実世界における各点の位置座標を３次元座標にて記憶する請求項２記載の映像監視装置。
4. 上記検出手段は、侵入物体が特定の束縛面に接しているか否かを判定した後、接している束縛面に対応した計算式を用いて当該侵入物体の実世界における位置座標を算出する請求項１記載の映像監視装置。
5. 上記位置座標マップは、上記正常像の中に透明あるいは局所的に透明な束縛面が含まれる場合には、実世界における複数の位置座標を記憶する請求項２記載の映像監視装置。
6. 上記侵入物体が検知された際に、撮影映像の上で当該侵入物体において局所的に最も下方にある点である極下点を用いて実世界における位置を検出する請求項１記載の映像監視装置。
7. 上記極下点が複数存在する場合に、複数の極下点から得られる位置座標の差を用いて当該侵入物体の大きさを推定することができる請求項６記載の映像監視装置。
8. 上記検出手段が検出した侵入物体の実世界における位置と上記撮影手段が設置された実世界における位置との差から、当該侵入物体までの距離を推定し、推定された距離と撮影映像の大きさとを用いて当該侵入物体の大きさを推定する請求項１記載の映像監視装置。
9. 請求項１記載の映像監視装置を複数個備え、各々の映像監視装置から得られる位置検出の結果を相互に照合する事により侵入物体の位置検出の精度を向上させることができる映像監視システム。
10. 予め定められた監視対象範囲を経時的に撮影する撮影手段を有し、撮影映像における変化部分を検出し侵入物体を検知する監視方法において、
    上記侵入物体が、浮遊が不可能な物体であり、かつ、監視対象範囲を移動する際に単数または複数の平面または曲面である束縛面に接している事を前提として、正常状態における監視対象範囲の撮影映像である正常像に対して、上記束縛面上の各点の実世界における位置座標と、上記撮影映像の上での各点の位置座標とを対応づけた位置座標マップを用い、上記撮影映像から侵入物体が検知された際に、上記位置座標マップに基づいて当該侵入物体の実世界における位置を検出することを特徴とする監視方法。

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