JP2011171941A

JP2011171941A - カメラ状態監視装置、カメラ状態監視プログラム及びカメラ状態監視方法

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Publication number: JP2011171941A
Application number: JP2010032927A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Takahashi; 博高橋
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2010-02-17
Filing date: 2010-02-17
Publication date: 2011-09-01
Anticipated expiration: 2030-02-17
Also published as: JP5499752B2

Abstract

【課題】高精度にカメラの異常を判定する。
【解決手段】複数のカメラＣ₁〜Ｃ_nのうちの一のカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出し、一のカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する第１変化率算出部２２と、一のカメラから所定距離内に存在し、かつ一のカメラの撮影する方角を基準とする所定角度範囲を撮影するカメラを抽出するカメラ抽出部２４と、抽出されたカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出し、抽出されたカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する第２変化率算出部２６と、第１変化率算出部により算出された変化率と、第２変化率算出部により算出された変化率とを比較して、一のカメラの異常を判定する異常判定部２８と、を備える。
【選択図】図１

Description

本件は、カメラ状態監視装置、カメラ状態監視プログラム及びカメラ状態監視方法に関する。

従来、監視カメラなどのカメラが正常に動作しているかの判定を行う方法として、特許文献１〜３のような方法がある。特許文献１の方法は、一定時間内でのファイルサイズの変化がない場合に、監視カメラの異常と判断するというものである。また、特許文献２の方法は、サンプリング画像が同じ状態が継続した場合に、カメラの異常動作状態と判断するというものである。更に、特許文献３の方法は、圧縮画像のデータサイズを一定時間ごとに算出し、画像サイズが急激に変化するフレームを検索するというものである。

特開２００５−１１７３３９号公報特開２００１−５４１００号公報特開２００１−５７６７５号公報

しかしながら、上記特許文献１〜３では、天候などが変化して、景色が急激に変化するような場合を考慮していない。このため、カメラの異常動作と判断されても、その理由が、天候の変化によるものなのか、カメラの故障によるものなのかを判別できないおそれがある。

そこで本件は上記の課題に鑑みてなされたものであり、高精度にカメラの異常を判定することが可能なカメラ状態監視装置、カメラ状態監視プログラム及びカメラ状態監視方法を提供することを目的とする。

本明細書に記載のカメラ状態監視装置は、記複数のカメラのうちの一のカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出し、前記一のカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する第１変化率算出部と、前記複数のカメラのうち、前記一のカメラから所定距離内に存在し、かつ前記一のカメラの撮影する方角を基準とする所定角度範囲を撮影するカメラを抽出するカメラ抽出部と、前記カメラ抽出部に抽出されたカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出し、前記抽出されたカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する第２変化率算出部と、前記第１変化率算出部により算出された変化率と、前記第２変化率算出部により算出された変化率とを比較して、前記一のカメラの異常を判定する異常判定部と、を備えている。

本明細書に記載のカメラ状態監視プログラムは、コンピュータを、複数のカメラのうちの一のカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出し、前記一のカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する第１変化率算出部、前記複数のカメラのうち、前記一のカメラから所定距離内に存在し、かつ前記一のカメラの撮影する方角を基準とする所定角度範囲を撮影するカメラを抽出するカメラ抽出部、前記カメラ抽出部に抽出されたカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出し、前記抽出されたカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する第２変化率算出部、及び前記第１変化率算出部により算出された変化率と、前記第２変化率算出部により算出された変化率とを比較して、前記一のカメラの異常を判定する異常判定部と、して機能させる。

本明細書に記載のカメラ状態監視方法は、複数のカメラのうちの一のカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出し、前記一のカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する第１変化率算出ステップと、前記複数のカメラのうち、前記一のカメラから所定距離内に存在し、かつ前記一のカメラの撮影する方角を基準とする所定角度範囲を撮影するカメラを抽出するカメラ抽出ステップと、前記カメラ抽出ステップにおいて抽出されたカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出し、前記抽出されたカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する第２変化率算出ステップと、前記第１変化率算出ステップにおいて算出された変化率と、前記第２変化率算出ステップにおいて算出された変化率とを比較して、前記一のカメラの異常を判定する異常判定ステップと、を含んでいる。

本明細書に記載のカメラ状態監視装置、カメラ状態監視プログラム及びカメラ状態監視方法は、高精度にカメラの異常を判定することができるという効果を奏する。

一実施形態に係るカメラ状態監視装置を含む監視カメラシステムを示すブロック図である。監視カメラの配置の一例を示す図である。監視カメラの構成を示すブロック図である。データベースの構成、及びカメラ異常判定部及び状態推定部でのデータベース利用状況を示すブロック図である。カメラメタデータＤＢを示す図である。静止画履歴ＤＢを示す図である。異常判定閾値ＤＢを示す図である。異常カメラＤＢを示す図である。カメラ異常判定部における処理を示すフローチャートである。図９のステップＳ２０のサブルーチンを示す図である。図９のステップＳ３０のサブルーチンを示す図である。図９のステップＳ４０のサブルーチンを示す図である。図９のステップＳ５０のサブルーチンを示す図である。図９のステップＳ６０のサブルーチンを示す図である。図９のステップＳ９０のサブルーチンを示す図である。状態推定部にて行われる処理を示すフローチャートである。撮影方角の算出方法を説明するための図である。利用者端末に表示されるウィンドウの一例を示す図である。

以下、カメラ状態監視装置の一実施形態について、図１〜図１８に基づいて詳細に説明する。図１は、カメラ状態監視装置１０を含む監視カメラシステム（ＣＣＴＶ（Closed-circuit Television）カメラシステム）１００を示すブロック図である。この図１に示すように、監視カメラシステム１００は、複数の監視カメラＣ₁〜Ｃ_n、これら監視カメラＣ₁〜Ｃ_nに接続されたＩＰエンコーダＥ₁〜Ｅ_n、カメラ状態監視装置１０、カメラ制御装置１２、及び利用者端末１４等を備える。ＩＰエンコーダＥ₁〜Ｅ_n、カメラ状態監視装置１０、カメラ制御装置１２及び利用者端末１４は、ＩＰネットワーク１６に接続されている。

監視カメラＣ₁〜Ｃ_nは、例えば、図２に示すような高速道路などの道路９０近傍に所定の配置間隔で配置されている。この配置間隔としては、例えば２００ｍ間隔を採用することができる。この場合、キロポスト間には、監視カメラが５つ程度配置される。図３には、監視カメラＣ₁〜Ｃ_nがブロック図にて示されている。この図３に示すように、監視カメラＣ₁〜Ｃ_nは、撮影部２と、撮影部２の撮影方向を変更する首振り部４と、首振り部４の首振り角度を検出するためのパルスを検出するパルス検出部６と、を有する。首振り部４は、例えば、右１７５°（＋１７５°）から左１７５°（−１７５°）の間で、撮影方向（撮影方角）を変更することが可能であるものとする。パルス検出部６は、直角２相パルスを出力するインクリメンタル型のロータリエンコーダを有し、ロータリエンコーダからの出力としてパルスを検出する。なお、例えば、左１７５°から右１７５°間で首振り可能なカメラで１°が４１７パルスの場合には、−７２９７５パルス〜＋７２９７５パルスの範囲のパルス数が検出される。

図１に戻り、ＩＰエンコーダＥ₁〜Ｅ_nは、監視カメラＣ₁〜Ｃ_nの撮影部２から入力された映像をキャプチャする。また、ＩＰエンコーダＥ₁〜Ｅ_nは、指定されたパラメータ（符号化、ビートレットなど）で、リアルタイムにストリーミングをＩＰネットワークに送信し、利用者端末１４にライブ配信する。

カメラ状態監視装置１０は、カメラ異常判定部２０と、状態推定部３０と、データベース４０と、を有する。なお、本実施形態では、カメラ状態監視装置１０の有する計算機システムに内蔵されたプログラムによって、カメラ異常判定部２０や状態推定部３０の機能が実現される。ただし、これに限らず、各部を実際の装置にて構成しても良い。

カメラ異常判定部２０は、第１変化率算出部２２と、カメラ抽出部２４と、第２変化率算出部２６と、異常判定部２８と、これら各部を統括制御する制御部２９と、を有する。第１変化率算出部２２は、複数の監視カメラＣ₁〜Ｃ_nのうちの一の監視カメラ（特定カメラと呼ぶ）により撮影された映像データ（静止画）を圧縮したときのデータ量を算出する。また、第１変化率算出部２２は、特定カメラによりそれ以前（例えば直近）に撮影された映像データ（静止画）を圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する。カメラ抽出部２４は、特定カメラから所定距離内に存在し、かつ特定カメラの撮影する方角を基準とする所定角度範囲を撮影する監視カメラを抽出する。

第２変化率算出部２６は、カメラ抽出部２４に抽出された監視カメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出する。また、第２変化率算出部２６は、抽出された監視カメラによりそれ以前（例えば直近）に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する。なお、カメラ抽出部２４が監視カメラを複数抽出した場合には、第２変化率算出部２６は、抽出された監視カメラごとに変化率を算出し、それら変化率の平均値を算出する。

異常判定部２８は、第１変化率算出部２２により算出された変化率と、第２変化率算出部２６により算出された変化率（又は変化率の平均値）とを比較して、特定カメラが異常か否かを判定する。

状態推定部３０は、複数の監視カメラＣ₁〜Ｃ_nそれぞれが、実際に異常であるか否かを推定するものである。この状態推定部３０は、各監視カメラが利用者等により制御されているか否かを示す制御状態、及び各監視カメラが利用者等により閲覧されているか否かを示す閲覧状態に基づいて、各監視カメラが異常であるか否かを推定する。

図４は、データベース４０の構成、及びカメラ異常判定部２０及び状態推定部３０でのデータベース利用状況を示すブロック図である。データベース４０は、図４に示すように、カメラメタデータＤＢ４２と、静止画履歴ＤＢ４４と、異常判定閾値ＤＢ４６と、異常カメラＤＢ４８と、を有する。カメラメタデータＤＢ４２は、図５に示すような項目を有している。具体的には、カメラメタデータＤＢ４２は、カメラＩＤの項目、カメラ名称の項目、緯度及び経度の項目、マルチキャストアドレスの項目、ポート番号の項目、基準座標の項目を有する。図５では、監視カメラＣ₁，Ｃ₂，Ｃ₃…のカメラＩＤとして、「００００１」、「００００２」、「００００３」…が採用されている。また、監視カメラＣ₁，Ｃ₂，Ｃ₃…のカメラ名称としては、「カメラ００００１」、「カメラ００００２」、「カメラ００００３」…が採用されている。また、基準座標の項目には、監視カメラが首振りをしていない状態、すなわち、首振り角が０°の状態で撮影される方角にある座標（基準座標）が示されている。

静止画履歴ＤＢ４４は、図６に示すような項目を有している。具体的には、静止画履歴ＤＢ４４は、カメラＩＤの項目、取り込み日時の項目、静止画サイズの項目、前回との差分値の項目、変化率の項目を有している。なお、図６では、カメラＩＤが「００００１」の監視カメラ（図１の監視カメラＣ₁）の静止画履歴ＤＢのみを図示しているが、その他の監視カメラＣ₂〜Ｃ_nについても、同様に静止画履歴ＤＢが存在する（図示は省略している）。図６の静止画サイズの項目には、第１変化率算出部２２及び第２変化率算出部２６が、監視カメラにより撮影された映像データ（静止画）を圧縮したときのデータ量が格納される。前回との差分値の項目には、図６の上下に隣接する行に格納された静止画サイズの差分値が格納される。変化率の項目には、次式（１）で表される変化率が格納される。
変化率（％）＝差分値÷前回値×１００ …（１）

異常判定閾値ＤＢ４６は、図７に示すように、カメラＩＤの項目と、閾値ηの項目とを有する。この異常判定閾値ＤＢ４６では、異常判定部２８が監視カメラＣ₁〜Ｃ_nの異常を判定する際に用いる閾値ηが、監視カメラごとに設定されている。この閾値ηは、後述するように、状態推定部３０により、更新される値である。

異常カメラＤＢ４８は、図８に示すように、カメラＩＤの項目と、カメラ名称の項目と、異常検出日時の項目と、を有する。異常カメラＤＢ４８には、異常判定部２８により異常と判定された監視カメラのカメラＩＤ、名称及び異常検出日時が追加される。また、異常カメラＤＢ４８からは、状態推定部３０が正常と推定した監視カメラのデータ（カメラＩＤ、名称及び異常検出日時）が削除される。

図１に戻り、カメラ制御装置１２は、利用者端末１４からの指示（制御情報等）を受信すると、当該指示に応じて、監視カメラＣ₁〜Ｃ_nを介して取得した映像データなどのコンテンツを利用者端末１４に対して配信する。例えば、利用者端末１４から、ある監視カメラの映像を画面上に表示するよう指示が出された場合には、カメラ制御装置１２は、その監視カメラから取得した映像データを利用者端末１４の画面上に表示する。また、利用者端末１４から、ある監視カメラの撮影角度を変更するような指示が出された場合には、カメラ制御装置１２は、当該特定の監視カメラの首振り部４を制御して、撮影部２の撮影方向を変更する。

更に、カメラ制御装置１２は、利用者端末１４で、ある監視カメラが利用者等により制御されているか否かを示す制御状態を示す情報を、状態推定部３０に送信する。また、同様に、カメラ制御装置１２は、ある監視カメラが利用者等により閲覧されているか否かを示す閲覧状態を示す情報を、状態推定部３０に送信する。

利用者端末１４は、ＰＣ（Personal Computer）等を含んでいる。利用者端末１４は、ＩＰネットワーク１６に複数接続されても良い。

次に、本実施形態のカメラ状態監視装置１０の処理について、図９〜図１６のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ、説明する。図９は、カメラ異常判定部２０における処理を示すフローチャートである。この図９に示すように、カメラ状態監視装置１０では、まず、制御部２９が、ｍを１に設定する（ステップＳ１０）。次いで、第１変化率算出部２２が、ｍ番目（ここでは１番目）のカメラの圧縮静止画像の取り込み工程を実行する（ステップＳ２０）。次いで、第１変化率算出部２２が、圧縮画像のサイズの前回サイズとの差分値を算出する工程を実行する（ステップＳ３０）。次いで、カメラ抽出部２４が、ｍ番目の監視カメラの撮影方角に基づいて、比較する監視カメラを抽出する工程を実行する（ステップＳ４０）。次いで、第２変化率算出部２６が、ステップＳ４０で抽出された監視カメラの変化率の平均値を算出する工程を実行する（ステップＳ５０）。次いで、異常判定部２８が、ステップＳ３０と、ステップＳ５０の算出結果に基づいて、ｍ番目の監視カメラの異常を判定する工程を実行する（ステップＳ６０）。次いで、制御部２９が、ｍがｎ（ｎは複数の監視カメラの全台数）であるか否かを判断し（ステップＳ７０）、ここでの判断が否定された場合には、ｍを１インクリメント（ｍ←ｍ＋１）する（ステップＳ８０）。その後、ステップＳ７０の判断が肯定されるまでステップＳ２０からステップＳ８０を繰り返すことで、２番目、３番目、…、ｎ番目の監視カメラについての異常判定を行う。そして、ステップＳ７０の判断が肯定された段階で、制御部２９が、ＩＰネットワーク１６を介して、利用者端末１４に異常カメラの情報を提供する異常カメラ情報提供工程を実行する（ステップＳ９０）。その後は、ステップＳ１０〜ステップＳ９０を順次繰り返す。

次に、上記各工程（サブルーチン）について、図１０〜図１６のフローチャートに沿って説明する。図１０には、図９のステップＳ２０のサブルーチンが示されている。この図１０に示すように、第１変化率算出部２２は、ステップＳ２０２において、カメラメタデータＤＢ４２から、ｍ番目の監視カメラＣ_mのマルチキャストアドレスと、ポート番号を取得する（図４の（１））。次いで、第１変化率算出部２２は、ステップＳ２０４において、取得したマルチキャストアドレスと、ポート番号をＩＰネットワーク側へ要求し、監視カメラＣ_mから映像データを受信する。次いで、第１変化率算出部２２は、ステップＳ２０６において、映像データから圧縮静止画像を作成し、その静止画サイズ（圧縮画像サイズ）を静止画履歴ＤＢ４４に登録する（図４の（２））。その後は、図９のステップＳ３０に移行する。

図１１には、図９のステップＳ３０のサブルーチンが示されている。この図１１に示すように、第１変化率算出部２２は、ステップＳ３０２において、静止画履歴ＤＢ４４から、圧縮画像サイズの前回値と今回値を読み出し（図４の（３））、圧縮画像サイズの前回値と今回値の差分値を算出する。次いで、第１変化率算出部２２は、ステップＳ３０４において、ステップＳ３０２で算出された差分値を、静止画履歴ＤＢ４４に登録する（図４の（２））。次いで、第１変化率算出部２２は、ステップＳ３０６において、差分値と前回値とを用いて、前述した式（１）から、変化率Ｓを算出する。次いで、第１変化率算出部２２は、ステップＳ３０８において、変化率Ｓを静止画履歴ＤＢ４４に登録する（図４の（２））。その後は、図９のステップＳ４０に移行する。

図１２には、図９のステップＳ４０のサブルーチンが示されている。この図１２に示されるように、カメラ抽出部２４は、まず、ステップＳ４０２において、ｍ番目（ここでは１番目）の監視カメラのカメラ状態取得コマンドを発行し、カメラ状態を取得する。ここで、カメラ状態には、パルス検出部６により検出されるパルス数が含まれるものとする。次いで、カメラ抽出部２４は、ステップＳ４０４において、首振り部４の首振り角θをパルス数に基づいて算出する決定する。この場合、上述したように、１°が４１７パルスで表される場合には、次式（２）より、首振り角θを算出することができる。
首振り角θ＝（パルス数／４１７）×（π／１８０） …（２）

次いで、カメラ抽出部２４は、ステップＳ４０６において、カメラメタデータＤＢ４２から、ｍ番目のカメラの基準座標を取得する。次いで、カメラ抽出部２４は、ステップＳ４０８において、基準座標と角度θとから、実際の撮影方角αを算出する。具体的には、カメラ抽出部２４は、図１７に示す基準座標と、カメラメタデータＤＢ４２に格納されているｍ番目の監視カメラの座標（緯度及び経度）とから、ｍ番目の監視カメラが基準座標の方向を向いているときの方角を特定する。そして、ステップＳ４０４において算出された首振り角θから、実際の撮影方角αを算出する。

図１２に戻り、カメラ抽出部２４は、次のステップＳ４１０において、カメラメタデータＤＢ４２の緯度及び経度に基づいて、ｍ番目の監視カメラから所定距離内（例えば半径１ｋｍ内）に位置する監視カメラを特定する（図４の（４））。例えば、図２のような監視カメラの配置で、ｍ番目の監視カメラが監視カメラＣ₄であるとすると、ステップＳ４１０で特定される監視カメラは、監視カメラＣ₂，Ｃ₃，Ｃ₅，Ｃ₆，Ｃ₇となる。なお、ステップＳ４１０において特定された監視カメラの個数は、ｐ個であったものとする。

次いで、カメラ抽出部２４は、ステップＳ４１２において、パラメータｋを１に設定する。次いで、カメラ抽出部２４は、ステップＳ４１４において、ステップＳ４１０で特定されたｐ個の監視カメラのうち、カメラＩＤがｋ番目（ここでは、１番目）に小さいカメラを選択する。

次いで、カメラ抽出部２４は、ステップＳ４１６において、ステップＳ４１４で選択した監視カメラのカメラ状態取得コマンドを発行し、カメラ状態を取得する。この処理は、上述したステップＳ４０２と同様である。次いで、ステップＳ４１８では、カメラ状態（パルス数）から選択した監視カメラの首振り角ψを算出する。この処理は、上述したステップＳ４０４と同様である。次いで、ステップＳ４２０では、選択した監視カメラの基準座標をカメラメタデータＤＢ４２から取得する。この処理は、上述したステップＳ４０６と同様である。そして、ステップＳ４２２では、基準座標と角度ψとから、実際の撮影方角βを算出する。この処理は、上述したステップＳ４０８と同様である。

次いで、カメラ抽出部２４は、ステップＳ４２４において、ステップＳ４０８で算出された撮影方角αとステップＳ４２２で算出された撮影方角βの差分（絶対値）を算出する。そして、カメラ抽出部２４は、αとβの差分の絶対値が所定の閾値γ（γはαとβの差分を０と看做せるような値とする）よりも小さいか否かを判断する。ここでの判断が肯定される場合とは、ｍ番目の監視カメラの撮影方角と、選択した監視カメラの撮影方角がほぼ一致している場合であるといえる。

ステップＳ４２４の判断が肯定されると、ステップＳ４２６において、カメラ抽出部２４が、選択したカメラを抽出して、ステップＳ４２８に移行する。一方、ステップＳ４２４の判断が否定されると、ステップＳ４２６を経ずに、ステップＳ４２８に移行する。

次いで、カメラ抽出部２４は、上述したステップＳ４２８において、ｋがｐよりも小さいか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップＳ４３０において、ｋを１インクリメント（ｋ←ｋ＋１）して、ステップＳ４１４に戻る。そして、ステップＳ４１４からステップＳ４３０までを繰り返すことで、半径１ｋｍ以内に位置するとともに、ほぼ同一方角を撮影した監視カメラの全てを抽出する。その後、ステップＳ４２８の判断が否定された段階で、図９のステップＳ５０に移行する。

図１３には、図９のステップＳ５０のサブルーチンが示されている。この図１３の処理は、図１２の処理において抽出された監視カメラ（ｍ番目の監視カメラから半径１ｋｍ以内に位置するとともに、ｍ番目の監視カメラとほぼ同一方角を撮影した監視カメラ）の撮影データの変化率の平均値を算出するものである。

具体的には、図１３に示すように、まず、第２変化率算出部２６が、ステップＳ５０２において、カメラメタデータＤＢ４２から、抽出された全ての監視カメラのマルチキャストアドレスと、ポート番号を取得する（図４の（５））。

次いで、第２変化率算出部２６は、ステップＳ５０４において、取得したマルチキャストアドレスと、ポート番号をＩＰネットワーク側へ要求し、抽出された各監視カメラから映像データを受信する。次いで、第２変化率算出部２６は、ステップＳ５０６において、映像データから圧縮静止画像を作成し、その圧縮画像サイズを、静止画履歴ＤＢ４４に登録する（図４の（６））。次いで、第２変化率算出部２６は、ステップＳ５０８において、静止画履歴ＤＢ４４から、圧縮画像サイズの前回値と今回値を読み出し（図４の（７））、圧縮画像サイズの前回値と今回値の差分値を算出する。次いで、第２変化率算出部２６は、ステップＳ５１０において、ステップＳ５０８で算出された差分値を、静止画履歴ＤＢ４４に登録する（図４の（６））。次いで、第２変化率算出部２６は、ステップＳ５１２において、差分値と前回値とを用いて、前述した式（１）から、変化率Ｔを算出する。次いで、第２変化率算出部２６は、ステップＳ５１４において、変化率Ｔを静止画履歴ＤＢ４４に登録する（図４の（６））。更に、第２変化率算出部２６は、抽出された各監視カメラの変化率Ｔの平均値Ｔ’を算出した後、図９のステップＳ６０に移行する。

なお、上記においては、図１２の処理において、複数のカメラが抽出されたことを前提として、複数のカメラの変化率Ｔの平均値Ｔ’を算出する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、図１２の処理では、１つのカメラのみが抽出されることもありうる。このような場合には、ステップＳ５１６では、抽出されたカメラの変化率Ｔを平均値Ｔ’に置き換えれば良い。

図１４には、図９のステップＳ６０のサブルーチンが示されている。この図１４に示すように、ステップＳ６０２では、異常判定部２８が、Ｓ−Ｔ’の絶対値を算出する。次いで、異常判定部２８は、ステップＳ６０４において、Ｓ−Ｔ’の絶対値が、異常判定の閾値ηよりも大きいか否かを判断する。ここで、閾値ηは、図７に示すように、監視カメラごとに設定されている。したがって、異常判定部２８は、異常判定閾値ＤＢ４６から、ｍ番目（ここでは１番目）の監視カメラに設定された閾値ηを読み出し（図４の（８））、当該閾値ηとＳ−Ｔ’の絶対値とを比較する。

ステップＳ６０４の判断が肯定された場合には、ｍ番目の監視カメラが異常であると判定できるので、異常判定部２８は、ステップＳ６０６において、ｍ番目の監視カメラを異常カメラＤＢ４８に登録する（図４の（９））。そして、その後は、図９のステップＳ７０に移行する。一方、ステップＳ６０４の判断が否定された場合には、そのまま、図９のステップＳ７０に移行する。

上記のようにして、ステップＳ２０〜Ｓ６０の処理がｍをインクリメントしながら繰り返し行われると、監視カメラＣ₁〜Ｃ_nのうちで、異常と判定された監視カメラのみが異常カメラＤＢ４８に登録されることになる。その後は、図９のステップＳ９０に移行する。

図１５には、図９のステップＳ９０のサブルーチンが示されている。このステップＳ９０の処理は、異常カメラＤＢ４８に登録された監視カメラを利用者端末１４に表示する処理である。制御部２９は、まず、図１５のステップＳ９０２において、異常カメラＤＢ４８からカメラ情報を取得する（図４の（１０））。ここでのカメラ情報は、図８に示す異常カメラＤＢ４８に含まれる異常発生日時及びカメラ名称である。次いで、制御部２９は、ステップＳ９０４において、異常カメラ一覧を編集し、利用者端末１４に対して提供する。ここでの制御部２９の編集により、利用者端末１４には、図１８に示すようなウィンドウ表示がなされることになる。以上の処理が行われると、図９のステップＳ１０に戻る。なお、利用者端末１４を利用する利用者（例えば、オペレータ）は、図１８のようなウィンドウ表示を見た段階で、カメラ名称や異常発生日時の項目を選択する。利用者端末１４は、利用者等からの選択を受け付けた段階で、選択された監視カメラの映像を利用者端末１４の表示画面上に表示するようにする。これにより、利用者等は、選択した監視カメラの状態（異常か否か）を実際に確認することができる。

次に、カメラ異常判定部２０において、上述した図９の処理（図１０〜図１５の処理も含む）が行われるのと並行して、状態推定部３０にて行われる処理について、図１６のフローチャートに沿って説明する。この図１６の処理は、図８の異常カメラＤＢ４８の内容を見直すとともに、図７の異常判定閾値ＤＢ４６の閾値ηを見直す処理である。

状態推定部３０は、まず、図１６のステップＳ１００２において、カメラ制御装置１２から、利用者端末１４におけるカメラ閲覧・制御状態を取得する。次いで、状態推定部３０は、ステップＳ１００４において、閲覧・制御が行われている監視カメラが、異常カメラＤＢ４８に登録されているか否かを判断する。ここで、閲覧・制御が行われている監視カメラは、異常である可能性が低い（正常である可能性が高い）と推定されるカメラであることを意味する。したがって、閲覧・制御が行われているにもかかわらず、異常カメラＤＢ４８に登録されている監視カメラは誤って異常カメラＤＢ４８に登録されている可能性が高い。このため、ステップＳ１００４の判断が肯定された場合には、状態推定部３０は、ステップＳ１００６において、その監視カメラを異常カメラＤＢ４８から削除する（図４の（１１））。また、状態推定部３０は、ステップＳ１００８において、異常判定閾値ＤＢ４６に定義されている、異常カメラＤＢ４８から削除した監視カメラの閾値η（図７参照）の値を１％増加させ（図４の（１２））、ステップＳ１００２に戻る。一方、ステップＳ１００４の判断が否定された場合には、そのままステップＳ１００２に戻る。

なお、ステップＳ１００８において、閾値ηの値を増加させるのは、誤って登録された監視カメラの閾値ηをより大きく（甘く）すれば、上記のような誤登録が今後生じる可能性を低くすることができるからである。なお、閾値ηの増加分は、上記１％に限られるものではなく、増加分としては種々の値を採用することができる。なお、閾値ηは、例えば、装置の初期段階では、全ての監視カメラで同一の値に設定されるものとし、運用を重ねていくことで、各監視カメラの閾値ηが変更されるものとする。

なお、本実施形態では、複数の監視カメラが、道路に沿って配置されている場合について説明したが、これに限らず、川や海岸線などに沿って配置されることとしてもよい。

以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、第１変化率算出部２２が、複数のカメラＣ₁〜Ｃ_nのうちの一のカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量（圧縮画像サイズ）を算出して、一のカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量（圧縮画像サイズ）からの変化率Ｓを算出し（ステップＳ３０）、カメラ抽出部２４が、複数のカメラのうち、一のカメラから所定距離内（例えば１ｋｍ内）に存在し、かつ一のカメラの撮影する方角を基準として所定角度（η）の範囲を撮影するカメラを抽出する（ステップＳ４０）。そして、第２変化率算出部２６が、カメラ抽出部２４に抽出されたカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量（圧縮画像サイズ）を算出して、その抽出されたカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量（圧縮画像サイズ）からの変化率Ｔ（又は変化率の平均値Ｔ’）を算出する（ステップＳ５０）。更に、異常判定部２８が、変化率ＳとＴ（又はＴ’）とを比較して、一のカメラが異常か否かを判定する（ステップＳ６０）。このように、本実施形態では、一のカメラの映像データの圧縮画像サイズの変化率Ｓを、一のカメラの近傍に位置するカメラ映像データの圧縮画像サイズの変化率Ｔ（又は変化率Ｔの平均値Ｔ’）と比較するため、天候の急激な変化等により一のカメラの圧縮画像サイズが変化した場合でも、そのような変化を考慮したカメラの異常判定を行うことができる。また、一のカメラにおける圧縮画像サイズの変化率を、一のカメラとほぼ同一方角を撮影するカメラにおける圧縮画像サイズの変化率と比較するため、太陽の方向、すなわち、路面や川面、海面などにおける太陽光の反射による、データ量への影響を考慮して、カメラの異常判定を行うことができる。このように、本実施形態では、高精度に一のカメラの異常を自動的に判定することが可能となる。また、本実施形態では、１つのカメラにおける変化率の変動量のみに基づいてカメラの異常を判定せずに、ほぼ同一条件のカメラとの比較により、カメラの異常を判定する。したがって、大きな変化率を示すカラーバー表示や無地の画面表示のような異常のみならず、小さな変化率を示すブロックノイズのような異常も判定することが可能となる。

また、本実施形態によると、第２変化率算出部２６は、カメラ抽出部２４により抽出されたカメラが複数ある場合に、当該複数のカメラにおける変化率Ｔを算出するとともに、複数のカメラにおける変化率Ｔの平均値Ｔ’を算出し、この平均値Ｔ’と、一のカメラの変化率Ｓとを比較するので、異常判定精度に対する、個々のカメラの位置の違いや撮影方角の違いの影響を抑制することが可能となる。

また、本実施形態によると、異常判定部２８は、第１変化率算出部２２により算出された変化率Ｓと、第２変化率算出部２６により算出された変化率Ｔ（平均値Ｔ’）とを比較して、その差分値が、閾値ηを超えている場合に、一のカメラが異常であると判定する。したがって、簡易な計算により、カメラの異常判定を行うことができる。

また、本実施形態では、異常判定部２８は、複数のカメラそれぞれに対応する閾値ηを用いて、一のカメラが異常であるか否かを判定するので、各カメラの特性等を考慮した異常判定を行うことができる。

また、本実施形態では、状態推定部３０が、複数のカメラの映像データの利用状況（閲覧、制御状態）に基づいて、各カメラが異常であるか否かを推定し、異常判定部２８により異常と判定されたカメラが、状態推定部３０により正常と推定された場合には、閾値ηの絶対値を大きく変更する。これにより、実際のカメラの状態と異常判定結果とが合致するように閾値ηが適宜更新されるため、カメラの異常判定をより高精度に行うことが可能となる。

なお、上記実施形態では、一のカメラ近傍に位置するカメラのうち、ほぼ同一の撮影方角のカメラを比較対象として抽出し、それら比較対象のカメラの変化率の平均値を用いる場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、比較対象のカメラのうち、位置が一のカメラに近いものほど、及び／又は、撮影方角が一のカメラに近いものほど重み付けを大きくした重み付け平均値を算出し、これに基づいて、一のカメラの異常を判定することとしても良い。

なお、上記実施形態では、図１２において、一のカメラの近傍に位置するカメラを特定した後に、当該特定したカメラの中から、撮影方角が一のカメラの撮影方角とほぼ一致するカメラを抽出する場合について説明した。しかしながら、これに限られるものではなく、例えば、撮影方角が一のカメラとほぼ一致するカメラを特定した後に、当該特定したカメラの中から、一のカメラの近傍に位置するカメラを抽出することとしても良い。

また、上記実施形態では、監視カメラが、首振り部４を有する場合について説明したが、これに限らず、監視カメラは、撮影方角が固定であっても良い。この場合、カメラメタデータＤＢ４２に、各監視カメラに対応して撮影方角を規定しておけば、撮影方角を算出することなく、図１２の処理を実現することができる。

なお、上記実施形態では、初期段階では閾値ηの値を、全ての監視カメラで同一の値に設定することとしたが、これに限られるものではない。例えば、監視カメラの配置環境や、監視カメラのメーカ、種別、特性等に基づいて、予め別々の値を設定しておくこととしても良い。この場合、閾値ηの値を適宜更新しなくても良い。

なお、上記実施形態では、状態推定部３０による推定結果に基づいて、異常カメラＤＢ４８を見直す場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、利用者等が図１８の画面に表示される監視カメラを実際に確認して、問題が無かった場合に、その監視カメラの情報を異常カメラＤＢ４８から削除するようにしてもよい。このように削除が行われた場合には、異常判定部２８は、異常カメラＤＢ４８から削除された監視カメラの閾値ηを変更するようにすれば良い。

なお、上述した処理・機能は、前述したように計算機システム（コンピュータ）によって実現することができる。その場合、カメラ状態監視装置１０が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

２２第１変化率算出部
２４カメラ抽出部
２６第２変化率算出部
２８異常判定部
３０状態推定部
１００カメラ状態監視装置
Ｃ₁〜Ｃ_n 監視カメラ（カメラ）

Claims

複数のカメラのうちの一のカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出し、前記一のカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する第１変化率算出部と、
前記複数のカメラのうち、前記一のカメラから所定距離内に存在し、かつ前記一のカメラの撮影する方角を基準とする所定角度範囲を撮影するカメラを抽出するカメラ抽出部と、
前記カメラ抽出部に抽出されたカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出し、前記抽出されたカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する第２変化率算出部と、
前記第１変化率算出部により算出された変化率と、前記第２変化率算出部により算出された変化率とを比較して、前記一のカメラの異常を判定する異常判定部と、を備えるカメラ状態監視装置。
前記第２変化率算出部は、前記カメラ抽出部により抽出されたカメラが複数ある場合には、当該複数のカメラにおける変化率を算出するとともに、前記複数のカメラにおける変化率の平均値を算出し、
前記異常判定部は、前記前記第１変化率算出部により算出された変化率と、前記第２変化率算出部により算出された変化率の平均値とを比較することを特徴とする請求項１に記載のカメラ状態監視装置。
前記異常判定部は、前記第１変化率算出部により算出された変化率と、前記第２変化率算出部により算出された変化率とを比較して、その差の絶対値が閾値を超えている場合に、前記一のカメラが異常であると判定することを特徴とする請求項１又は２に記載のカメラ状態監視装置。
前記異常判定部は、前記複数のカメラそれぞれに対応する閾値を用いて、前記一のカメラが異常であるか否かを判定することを特徴とする請求項３に記載のカメラ状態監視装置。
前記複数のカメラの映像データの利用状況に基づいて、各カメラが異常であるか否かを推定する状態推定部を更に備え、
前記状態推定部は、前記異常判定部により異常と判定されたカメラが、前記状態推定部により正常と推定された場合に、前記閾値を大きく変更することを特徴とする請求項３又は４に記載のカメラ状態監視装置。
コンピュータを、
複数のカメラのうちの一のカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出し、前記一のカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する第１変化率算出部、
前記複数のカメラのうち、前記一のカメラから所定距離内に存在し、かつ前記一のカメラの撮影する方角を基準とする所定角度範囲を撮影するカメラを抽出するカメラ抽出部、
前記カメラ抽出部に抽出されたカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出し、前記抽出されたカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する第２変化率算出部、及び
前記第１変化率算出部により算出された変化率と、前記第２変化率算出部により算出された変化率とを比較して、前記一のカメラの異常を判定する異常判定部と、して機能させることを特徴とするカメラ状態監視プログラム。
複数のカメラのうちの一のカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出し、前記一のカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する第１変化率算出ステップと、
前記複数のカメラのうち、前記一のカメラから所定距離内に存在し、かつ前記一のカメラの撮影する方角を基準とする所定角度範囲を撮影するカメラを抽出するカメラ抽出ステップと、
前記カメラ抽出ステップにおいて抽出されたカメラにより撮影された映像データを圧縮したときのデータ量を算出し、前記抽出されたカメラによりそれ以前に撮影された映像データを圧縮したときのデータ量からの変化率を算出する第２変化率算出ステップと、
前記第１変化率算出ステップにおいて算出された変化率と、前記第２変化率算出ステップにおいて算出された変化率とを比較して、前記一のカメラの異常を判定する異常判定ステップと、を含むカメラ状態監視方法。