JP2009303176A - 映像配信装置及び映像配信方法 - Google Patents

Abstract

【課題】視聴者がより興味を引くと思われるシーンの動画像を、複数のシーンを撮影した複数の動画像の中から自動的に選択可能な映像配信装置を提供できるようにする。
【解決手段】撮影対象に合わせて予めパターン認識のための情報とそのパターンに対する重要度と時系列の重要度の変化を登録し、この登録した情報を参照しながら動画像に対してパターン認識して重要度を付与し、パターン毎の重要度の論理和から動画像毎の重要度を決定することにより、単位時間毎の各動画像の重要度を一意に定めることができるようにして、この重要度により最適な動画像へ切り替えることができるようにする。
【選択図】 図３

Description

本発明は映像配信装置及び映像配信方法に関し、特に、複数のカメラからの動画像を配信する際に、複数ある動画像の撮影内容に応じた切替えの制御を行うために用いて好適な技術に関する。

複数の撮像装置（以下、カメラとする）で撮影された複数の動画像をネットワーク経由で配信するシステムにおいて、対象の動画像が少数である場合は、全ての動画像を並列に配信し、受信側でも並列に表示して視聴することは容易に可能である。しかし、対象の動画像が増えるに従って、並列の配信をしたり表示をしたりすることが困難になるだけでなく、視聴する人にとっても見にくくなってしまうという問題があった。

このような問題を解決する従来の手法としては、動画像の中から人物の動作を認識して処理に利用する提案がされている（例えば、特許文献１を参照）。

特開２００５−２０２６５３号公報

例えば、サッカーなどのスポーツ中継では、複数のシーンを撮影した動画像の中から最適な動画像を選択して切り替えることが望ましい。

本発明は、視聴者がより興味を引くと思われるシーンの動画像を複数のシーンを撮影した複数の動画像の中から自動的に選択可能な映像配信装置を提供できるようにすることを目的としている。

本発明の映像配信装置は、ネットワークに接続される映像配信装置であって、前記ネットワークに接続されている複数のカメラから送信される複数の動画像を受信して個別動画像として一時的に蓄積する動画像一時蓄積手段を有し、前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像と、前記個別動画像を認識するための画像認識パターンとを比較して対応する重要度を付与するとともに、前記付与した重要度に基いて前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像の中から前記重要度の最も高い動画像を選択して配信することを特徴とする。
また、本発明の映像配信装置の他の特徴とするところは、複数のカメラから送信される複数の動画像を受信するカメラ画像受信手段と、前記カメラ画像受信手段により受信した複数の動画像を個別動画像として一時的に蓄積する動画像一時蓄積手段と、前記個別動画像を認識するための画像認識パターンと、前記画像認識パターンに対応して付与する重要度とを保持する認識パターン蓄積手段と、前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像と、前記画像認識パターンとを比較して対応する重要度を付与する画像認識手段と、前記画像認識手段により付与された重要度に基いて前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像の中から前記重要度の最も高い動画像を選択する動画像選択手段と、前記動画像選択手段により前記重要度の最も高い画像として選択された個別動画像を繋ぎ合わせて配信用の動画像を生成する動画像生成手段と、前記動画像生成手段により生成された前記重要度の最も高い動画像を配信する動画像配信手段とを有することを特徴とする。

本発明の映像配信方法は、ネットワークに接続される映像配信方法であって、前記ネットワークに接続されている複数のカメラから送信される複数の動画像を受信して個別動画像として動画像一時蓄積手段に一時的に蓄積する動画像一時蓄積工程を有し、前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像と、前記個別動画像を認識するための画像認識パターンとを比較して対応する重要度を付与するとともに、前記付与した重要度に基いて前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像の中から前記重要度の最も高い動画像を選択して配信することを特徴とする。
また、本発明の映像配信方法の他の特徴とするところは、複数のカメラから送信される複数の動画像を受信するカメラ画像受信工程と、前記カメラ画像受信工程において受信した複数の動画像を個別動画像として動画像一時蓄積手段に一時的に蓄積する動画像一時蓄積工程と、前記個別動画像を認識するための画像認識パターンと、前記画像認識パターンに対応して付与する重要度とを保持手段に保持する認識パターン蓄積工程と、前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像と、前記画像認識パターンとを比較して対応する重要度を付与する画像認識工程と、前記画像認識工程において付与された重要度に基いて前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像の中から前記重要度の最も高い動画像を選択する動画像選択工程と、前記動画像選択工程において前記重要度の最も高い画像として選択された個別動画像を繋ぎ合わせて配信用の動画像を生成する動画像生成工程と、前記動画像生成工程において生成された前記重要度の最も高い動画像を配信する動画像配信工程とを有することを特徴とする。

本発明のプログラムは、ネットワークに接続される映像配信方法の各工程をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記ネットワークに接続されている複数のカメラから送信される複数の動画像を受信して個別動画像として動画像一時蓄積手段に一時的に蓄積する動画像一時蓄積工程を有し、前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像と、前記個別動画像を認識するための画像認識パターンとを比較して対応する重要度を付与するとともに、前記付与した重要度に基いて前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像の中から前記重要度の最も高い動画像を選択して配信する工程をコンピュータに実行させることを特徴とする。
また、本発明のプログラムの他の特徴とするところは、複数のカメラから送信される複数の動画像を受信するカメラ画像受信工程と、前記カメラ画像受信工程において受信した複数の動画像を個別動画像として動画像一時蓄積手段に一時的に蓄積する動画像一時蓄積工程と、前記個別動画像を認識するための画像認識パターンと、前記画像認識パターンに対応して付与する重要度とを保持手段に保持する認識パターン蓄積工程と、前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像と、前記画像認識パターンとを比較して対応する重要度を付与する画像認識工程と、前記画像認識工程において付与された重要度に基いて前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像の中から前記重要度の最も高い動画像を選択する動画像選択工程と、前記動画像選択工程において前記重要度の最も高い画像として選択された個別動画像を繋ぎ合わせて配信用の動画像を生成する動画像生成工程と、前記動画像生成工程において生成された前記重要度の最も高い動画像を配信する動画像配信工程とをコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、複数のカメラから送信される複数の動画像を受信して個別動画像として一時的に蓄積しておき、前記蓄積しておいた個別動画像と画像認識パターンとを比較して重要度を付与する。そして、前記付与した重要度に基いて前記一時蓄積されている個別動画像の中から前記重要度の最も高い動画像を選択して配信するようにした。これにより、視聴者がより興味を引くと思われるシーンの動画像を、複数の異なるシーンの中から自動的に選択して配信することができる。

（第１の実施形態）
以下、図面を用いて本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図１は、本発明の実施の形態に適用できる映像配信装置１０２を含んだシステム全体の構成例を示す図である。

図１において、１０１は動画像を撮影し、映像配信装置１０２へ撮影した動画像を送るカメラである。１０２は複数のカメラ１０１から供給される複数の動画像の中から配信に適したものを最適画像（重要度の最も高い画像）として選択する。そして、選択にあわせて切り替えた動画像を生成し、ネットワーク１０３を経由して表示装置１０４に配信する映像配信装置である。１０４は映像配信装置１０２から受信した動画像を表示する表示装置である。

図２は、本実施形態の映像配信装置１０２の構成例を示すブロック図である。
図２において、２０１は制御部である。映像配信装置１０２を構成する各部分は相互に接続されており、制御部２０１が各部分を制御する。２０２はカメラ１０１や、ネットワーク経由で接続された表示装置と動画像や制御信号の送受信を行う通信部である。

２０３は、通信部２０２と連携して、カメラ１０１からの動画像を受信するカメラ画像受信部である。２０４はカメラ画像受信部２０３が受信した動画像を一時的に蓄積する動画像一時蓄積部である。２０５は、動画像一時蓄積部２０４に蓄積された動画像に対して認識パターン蓄積部２１０に登録されたパターンを用いて、動きや個体の特徴のパターン認識を行い、その結果に基づき動画像に対する重要度の付与を行うパターン認識部である。

２０６はパターン認識部２０５が付与した重要度に基づいて動画像を選択する動画像選択部である。２０７は動画像選択部２０６の選択に合わせて動画像を動画像一時蓄積部２０４から読み出して、１つの動画像として繋ぎ合わせて前記重要度の最も高い動画像（最適動画像）の生成を行う最適動画像生成部である。

２０８は最適動画像配信部であり、通信部２０２と連携して、最適動画像生成部２０７で生成した最適動画像をネットワーク経由で接続された表示装置へ配信する。２０９は認識パターン登録部であり、パターン認識部２０５が参照するためのパターンを認識パターン蓄積部２１０に登録する。２１０は画像認識用のパターンを蓄積しておく認識パターン蓄積部である。

図３は、認識パターン蓄積部２１０に登録される属性の例を示す図である。図４は、図２のパターン認識部２０５の動作の一例を説明するフローチャートである。図５はパターン認識部２０５で求められる動画像に対する重要度の一例を説明する図である。
図６はパターン認識部２０５で求められる１つの動画像に対する重要度の一例を説明する図である。

以下、図１〜図６を用いて本実施形態の映像配信装置１０２の動作の一例について説明する。
図１に示されるように構成されたシステムにおいて、映像配信装置１０２は、カメラ１０１で撮影された複数の動画像の中から配信に最適であると思われる動画像をパターン認識により切り替える。切り替えの結果作成された動画像はネットワーク１０３を通じて表示装置１０４に向けて配信される。

図２を参照しながら説明したように、映像配信装置１０２は、複数のカメラ１０１から送られる複数の動画像をカメラ画像受信部２０３で受け取り、動画像一時蓄積部２０４に蓄積する。動画像一時蓄積部２０４に蓄積された複数の動画像に対して、パターン認識部２０５がパターン認識による動画像毎の重要度を時系列に計算する。そして、画像認識パターンの重要度に対して時間経過に応じた増減パターンを保持しておき、前記重要度の増減パターンに従って計算した結果を合成する。また、動画像選択部２０６が各時点で配信に最適な動画像を切り替える。

最適動画像生成部２０７は動画像選択部２０６の結果から、動画像一時蓄積部２０４に蓄積された動画像を読み出して、配信に好適であるように動画像を切り替えた最適動画像を生成する。前記のように生成された最適動画像は最適動画像配信部２０８により、表示装置１０４へ配信される。制御部２０１は各部分の制御を、通信部２０２は装置外部との通信を行う。

パターン認識部２０５は、認識パターン蓄積部２１０に予め登録しておいた情報を参照する。また、認識パターン蓄積部２１０には配信を行う対象に合わせて、適切なものをパターン登録部２０９により登録する。登録パターンとしては、例えば、サッカーの試合の配信を想定した場合、ボールを蹴る動作などの動きパターンや、有名選手など人物または物体の見た目の特徴パターンが考えられる。また、コーナーキックやボールキックなどのような、選手やボールなどの位置関係から特定される場面パターンなどを認識するための情報が考えられる。

認識パターン蓄積部２１０に登録される各パターンに対しては、図３に示すように、最大重要度３０１、増加量３０２、減衰量３０３、遡り時間３０４の各属性が付与される。最大重要度３０１は０〜１の範囲で与えられ、パターンを認識した際に動画像に付与される値である。

増加量３０２は、０〜１の範囲で与えられ、遡り時間３０４が設定されている場合に使用される値であり、対象の動画像に対して、パターンを認識したタイミングより、前述した遡り時間３０４の分だけ前から、単位時間あたりに加算される重要度の値である。なお、増加量３０２を加算することで最大重要度を超える場合は、重要度は最大重要度の値になる。

減衰量３０３は、０〜１の範囲で与えられ、パターンの認識が終わった後に、単位時間あたりに減算される重要度の値である。減算の結果、重要度が０を下回る場合は、重要度は０になる。

遡り時間３０４は、０以上の整数の範囲で与えられ、画像認識時点よりも遡って重要度を付与したい場合に、単位時間をいくつ遡るかを指定する。また、全パターンの遡り時間３０４のうち最大のものを最大遡り時間と定義し、パターン認識部２０５は最大遡り時間の分だけ前の時点での動画像の重要度を出力する。

次に、パターン認識部２０５における各動画像の１単位時間あたりの重要度算出動作について、図４のフローチャートを用いて説明する。
まず、ステップＳ４０１において、認識パターン蓄積部２１０からパターンを１つ選択する。次に、ステップＳ４０２において、動画像に対して、選択したパターンの認識処理を行う。次に、ステップＳ４０２でパターンを認識できた場合、ステップＳ４０３において、認識フラグを"認識中"として更新する。

次に、ステップＳ４０４においては、認識フラグの状態を確認し、"認識中"であった場合はステップＳ４０５へ進み、そうでなければステップＳ４０８へ処理を進める。ステップＳ４０４の確認の結果、認識フラグが"認識中"であった場合、ステップＳ４０５に進み、処理対象時点の重要度をパターンの属性値である最大重要度３０１に設定する。次に、ステップＳ４０６において、遡り時間分の重要度を計算する。遡り時間分の重要度は、遡り時間３０４と増加量３０２から単位時間毎に算出し、既に計算済みの重要度と論理和をとる。次に、ステップＳ４０７において、認識フラグを"減算中"に更新し、ステップＳ４１１へ処理を進める。

一方、ステップＳ４０４の確認の結果、認識フラグの状態が"認識中"で無かった場合、ステップＳ４０８に進み、認識フラグの状態を確認する。この確認の結果、"減算中"であった場合はステップＳ４０９に進み、そうでなければステップＳ４１１へ処理を進める。

ステップＳ４０９においては、重要度の減算処理を行う。重要度の減算処理では、１つ前の単位時間の重要度から、減衰量３０３だけ減算した値を処理対象時点の重要度とする。また、減算の結果、重要度が０を下回る場合は、重要度を０とする。次に、ステップＳ４１０において、重要度が０であった場合、認識フラグを"なし"に更新し、ステップＳ４１１に処理を進める。ここまでの処理で、１つのパターンについて、単位時間で処理する内容が終了する。

図５に、１つの認識パターンに対する重要度の算出例を示す。この例では、説明のために１単位時間のみの処理ではなく、９回繰り返した例を示している。また、この例ではパターン認識を二回しており、ある時刻ｔに一回目、その４単位時間後の時刻ｔ＋４に二回目のパターン認識をしている。

図５中のグラフは高さが重要度を表しており、グラフに書き入れてあるｔやｔ＋１は、実際にこの重要度の処理されるタイミングを表す。なお、このパターンには、図３の例に示した属性が付与されているものとする。

時刻ｔでは、実際にパターン認識した時刻ｔの重要度と、遡り時間１に対応する時刻ｔ−１の重要度が算出される。時刻ｔ＋１ではパターン認識は終わっており、以降は時刻ｔ＋４まで減算処理が続く。また、時刻ｔ＋４には二回目のパターン認識が行われており、ここでは時刻ｔ＋４と、遡り時間分である時刻ｔ＋３の重要度が算出される。

ここで、時刻ｔ＋３と時刻ｔ＋４には、一回目のパターン認識で算出された重要度が既に設定されているが、二回目のパターン認識で算出された重要度の方が大きい。したがって、時刻ｔ＋３とｔ＋４には二回目のパターン認識による重要度が付与されている。時刻ｔ＋５以降は、二回目のパターン認識後の減算分のみが付与される。

図４のフローチャートの説明に戻る。
ステップＳ４０７またはステップＳ４１０の処理が済むと、次に、ステップＳ４１１において、認識パターン蓄積部２１０に登録されたパターンが全て処理済か確認する。この確認の結果、未処理の認識パターンが残っている場合は、ステップＳ４０１へ戻り、次のパターンについて、前述した処理と同様の処理を行う。

一方、ステップＳ４１１の確認の結果、全てのパターンが処理済であれば、ステップＳ４１２に進み、最大遡り時間だけ前の時点について、全認識パターンの重要度の論理和演算したものを対象動画像の重要度として出力する。

以上で、１単位時間あたりの処理が完了する。なお、認識フラグや、最大遡り時間を経過していない分の重要度については、認識パターン毎に保持し、次以降の単位時間における処理に利用する。

図６は、各認識パターンの重要度から動画像の重要度を算出する一例を示す図である。この例では、パターンＡとパターンＢの重要度から動画像の重要度を求めており、最大遡り時間は２に設定されている。動画像の重要度はパターンＡとパターンＢの各時刻での重要度の論理和となるが、最大遡り時間よりも後の時刻については、まだ変化する可能性があるため動画像の重要度は確定できない。したがって、最大遡り時間が２の場合は、時刻ｔ−２の時点まで動画像の重要度が確定できる。

パターン認識部２０５では、以上の処理を全ての動画像について並列に行い、動画像毎の重要度を動画像選択部２０６へ受け渡す。動画像選択部２０６では、最大遡り時間分前の動画像について重要度の最も高いものを選択し、動画像生成部が配信用の最適動画像を生成する。以上のような処理を実行することにより、複数のシーンを撮影した動画像を、自動的に切り替えて配信することができる。

（本発明に係る他の実施の形態）
前述した本発明の実施の形態における映像配信装置を構成する各手段は、コンピュータのＲＡＭやＲＯＭなどに記憶されたプログラムが動作することによって実現できる。このプログラム及び前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は本発明に含まれる。

また、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラムもしくは記憶媒体等としての実施の形態も可能であり、具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。

なお、本発明は、前述した映像配信方法における各工程を実行するソフトウェアのプログラム（実施の形態では図４に示すフローチャートに対応したプログラム）を、システムあるいは装置に直接、あるいは遠隔から供給する。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータが前記供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される場合を含む。

したがって、本発明の機能処理をコンピュータで実現するために、前記コンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、本発明は、本発明の機能処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も含まれる。

その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等の形態であってもよい。

プログラムを供給するための記録媒体としては種々の記録媒体を使用することができる。例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などがある。

その他、プログラムの供給方法としては、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページに接続する。そして、前記ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードすることによっても供給できる。

また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードすることによっても実現可能である。つまり、本発明の機能処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明に含まれるものである。

また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布し、所定の条件をクリアしたユーザに対し、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせる。そして、その鍵情報を使用することにより暗号化されたプログラムを実行してコンピュータにインストールさせて実現することも可能である。

また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施の形態の機能が実現される他、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行うことによっても前述した実施の形態の機能が実現され得る。

さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれる。その後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によっても前述した実施の形態の機能が実現される。

本発明の実施形態を示し、システム全体の構成例を説明する図である。 本発明の実施形態を示し、映像配信装置の構成例を説明するブロック図である。 本発明の実施形態を示し、認識パターン蓄積部に登録される属性の一例を示す図である。 本発明の実施形態を示し、パターン認識部の動作の一例を説明するフローチャートである。 本発明の実施形態を示し、パターン認識部で求められる１つの認識パターンに対する重要度の一例を示す図である。 本発明の実施形態を示し、パターン認識部で求められる１つの動画像に対する重要度の一例を示す図である。

符号の説明

１０１ カメラ
１０２ 映像配信装置
１０３ ネットワーク
１０４ 表示装置
２０１ 制御部
２０２ 通信部
２０３ カメラ画像受信部
２０４ 動画像一時蓄積部
２０５ パターン認識部
２０６ 動画像選択部
２０７ 最適動画像生成部
２０８ 最適動画像配信部
２０９ パターン登録部
２１０ 認識パターン蓄積部

Claims (12)

1. ネットワークに接続される映像配信装置であって、
   前記ネットワークに接続されている複数のカメラから送信される複数の動画像を受信して個別動画像として一時的に蓄積する動画像一時蓄積手段を有し、
   前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像と、前記個別動画像を認識するための画像認識パターンとを比較して対応する重要度を付与するとともに、前記付与した重要度に基いて前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像の中から前記重要度の最も高い動画像を選択して配信することを特徴とする映像配信装置。
2. 複数のカメラから送信される複数の動画像を受信するカメラ画像受信手段と、
   前記カメラ画像受信手段により受信した複数の動画像を個別動画像として一時的に蓄積する動画像一時蓄積手段と、
   前記個別動画像を認識するための画像認識パターンと、前記画像認識パターンに対応して付与する重要度とを保持する認識パターン蓄積手段と、
   前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像と、前記画像認識パターンとを比較して対応する重要度を付与する画像認識手段と、
   前記画像認識手段により付与された重要度に基いて前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像の中から前記重要度の最も高い動画像を選択する動画像選択手段と、
   前記動画像選択手段により前記重要度の最も高い画像として選択された個別動画像を繋ぎ合わせて配信用の動画像を生成する動画像生成手段と、
   前記動画像生成手段により生成された前記重要度の最も高い動画像を配信する動画像配信手段とを有することを特徴とする映像配信装置。
3. 前記認識パターン蓄積手段は、前記画像認識パターンの重要度に対して時間経過に応じた増減パターンを保持し、前記画像認識手段は、前記重要度の増減パターンに従って計算した結果を合成することを特徴とする請求項２記載の映像配信装置。
4. 前記認識パターン蓄積手段は、前記画像認識パターンの重要度に対して遡り時間を保持し、
   前記画像認識手段は、画像認識を行う際に前記認識パターン蓄積手段に保持されている遡り時間の分だけ遡って動画像の重要度を付与し、
   前記動画像選択手段は、動画像選択のタイミングを全ての画像認識パターンの中で最大の遡り時間分だけ画像認識から遅らせることにより、画像認識時点よりも遡って動画像を切り替えることを特徴とする請求項３記載の映像配信装置。
5. 前記認識パターン蓄積手段は、人物または物体の動きのパターンを画像認識パターンとして保持し、
   前記画像認識手段は、前記個別動画像と前記人物または物体の動きのパターンとを比較して対応する重要度を付与することを特徴とする請求項２〜４の何れか１項に記載の映像配信装置。
6. 前記認識パターン蓄積手段は、人物または物体の見た目の特徴を画像認識パターンとして保持し、
   前記画像認識手段は、前記個別動画像と前記認識パターン蓄積手段に保持されている人物または物体の見た目の特徴とを比較して対応する重要度を付与することを特徴とする請求項２〜４の何れか１項に記載の映像配信装置。
7. 前記認識パターン蓄積手段は、人物または物体の組み合わせや位置関係から特定される場面のパターンを画像認識パターンとして保持し、
   前記画像認識手段は、前記個別動画像と前記認識パターン蓄積手段に保持されている場面のパターンとを比較して対応する重要度を付与することを特徴とする請求項２〜４の何れか１項に記載の映像配信装置。
8. ネットワークに接続される映像配信方法であって、
   前記ネットワークに接続されている複数のカメラから送信される複数の動画像を受信して個別動画像として動画像一時蓄積手段に一時的に蓄積する動画像一時蓄積工程を有し、
   前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像と、前記個別動画像を認識するための画像認識パターンとを比較して対応する重要度を付与するとともに、前記付与した重要度に基いて前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像の中から前記重要度の最も高い動画像を選択して配信することを特徴とする映像配信方法。
9. 複数のカメラから送信される複数の動画像を受信するカメラ画像受信工程と、
   前記カメラ画像受信工程において受信した複数の動画像を個別動画像として動画像一時蓄積手段に一時的に蓄積する動画像一時蓄積工程と、
   前記個別動画像を認識するための画像認識パターンと、前記画像認識パターンに対応して付与する重要度とを保持手段に保持する認識パターン蓄積工程と、
   前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像と、前記画像認識パターンとを比較して対応する重要度を付与する画像認識工程と、
   前記画像認識工程において付与された重要度に基いて前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像の中から前記重要度の最も高い動画像を選択する動画像選択工程と、
   前記動画像選択工程において前記重要度の最も高い画像として選択された個別動画像を繋ぎ合わせて配信用の動画像を生成する動画像生成工程と、
   前記動画像生成工程において生成された前記重要度の最も高い動画像を配信する動画像配信工程とを有することを特徴とする映像配信方法。
10. ネットワークに接続される映像配信方法の各工程をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記ネットワークに接続されている複数のカメラから送信される複数の動画像を受信して個別動画像として動画像一時蓄積手段に一時的に蓄積する動画像一時蓄積工程を有し、
    前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像と、前記個別動画像を認識するための画像認識パターンとを比較して対応する重要度を付与するとともに、前記付与した重要度に基いて前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像の中から前記重要度の最も高い動画像を選択して配信する工程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。
11. 複数のカメラから送信される複数の動画像を受信するカメラ画像受信工程と、
    前記カメラ画像受信工程において受信した複数の動画像を個別動画像として動画像一時蓄積手段に一時的に蓄積する動画像一時蓄積工程と、
    前記個別動画像を認識するための画像認識パターンと、前記画像認識パターンに対応して付与する重要度とを保持手段に保持する認識パターン蓄積工程と、
    前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像と、前記画像認識パターンとを比較して対応する重要度を付与する画像認識工程と、
    前記画像認識工程において付与された重要度に基いて前記動画像一時蓄積手段に蓄積されている個別動画像の中から前記重要度の最も高い動画像を選択する動画像選択工程と、
    前記動画像選択工程において前記重要度の最も高い画像として選択された個別動画像を繋ぎ合わせて配信用の動画像を生成する動画像生成工程と、
    前記動画像生成工程において生成された前記重要度の最も高い動画像を配信する動画像配信工程とをコンピュータに実行させるプログラム。
12. 請求項１０または１１に記載のプログラムを記憶したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

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