JP2012028992A - 自立監視型カメラ装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】画像の正常性を自律的に点検して、適正な画像が得られていなければ、そのことを自立監視型カメラ装置内において状態ランプ等で通知する。
【解決手段】監視カメラと、記録メディア31と、監視カメラで撮影された画像を処理して、正常な画像が得られているかどうかを診断するための画像診断処理部25と、監視カメラで撮影された画像を、記録メディア31に記録させるとともに、記録メディア31に正常に画像記録が行われていることを管理するメディア記録管理部27と、自立監視型カメラ装置内に設置された状態ランプ2aとを有する。監視カメラからの画像信号が正常に入力されていないことを知らせる画像入力故障信号、画像診断処理部25による診断データ、メディア記録管理部27による記録エラー通知のいずれかに基づいて、自立監視型カメラ装置に異常があればそのことを判定し、状態ランプ2aに出力する。
【選択図】図2

Description

本発明は、自立監視型カメラ装置に関するものである。
踏切、交差点などに監視カメラを置いて、事故の予防や事故後の原因解析に活用している。
一般的な監視カメラとして、自立監視型のカメラと集中監視型のカメラがある。
集中監視型のカメラは、中央管理センタにテレビ画面を置いてリアルタイムに映像を映し出すものであるが、監視カメラと中央管理センタとの間に太い専用回線を敷設し、中央管理センタにテレビ画面、記録媒体など大掛かりな設備を備える必要がある。
自立監視型のカメラは撮影した映像を装置内に保持し、必要なときに映像を取得しに行くので、管理コストの増加を抑えることができる。最近は自立監視型カメラを既存ネットワークに接続して、小容量の通信を行うこともできるようなものもある。
自立監視型のカメラ装置では、監視カメラが故障したり、画像処理装置が故障したりして画像が取得若しくは再生できなくなることがある。この場合、保守員が映像を取得しに行ってその映像を再生したとき、初めて異常であったことが分かる。
そこで自立監視型のカメラ装置の異常を早く知ることが必要となるが、機器内部の正常・異常を点検するための専門的な技術者を配置すれば保守コストが増加する、という問題がある。専門的でない保守員が見回るだけで自立監視型のカメラ装置の異常を早く知ることが求められている。
そこで、本発明の目的は、自立監視型のカメラ装置が画像の正常性を自律的に点検して、適正な画像が得られていなければ、そのことを自立監視型カメラ装置内において通知することができる自立監視型カメラ装置を提供することである。
本発明の自立監視型カメラ装置は、監視カメラと、記録メディアと、前記監視カメラで撮影された画像を処理して、正常な画像が得られているかどうかを診断するための画像診断処理部と、前記監視カメラで撮影された画像を、前記記録メディアに記録させるとともに、前記記録メディアに正常に画像記録が行われていることを管理するメディア記録管理部と、自立監視型カメラ装置内に設置された報知手段と、警報判定部とを有する。
警報判定部は、前記監視カメラからの画像信号が正常に入力されていないことを知らせる画像入力故障信号、前記画像診断処理部による診断データ、前記メディア記録管理部による記録エラー通知のいずれかに基づいて、自立監視型カメラ装置に異常があればそのことを判定し、前記報知手段に出力する。
この構成によれば、前記画像診断処理部が前記監視カメラで撮影された画像が正常であるかどうか診断する。それとともに、メディア記録管理部が記録メディアに正常に画像記録が行われているかどうかを管理する。警報判定部は、画像入力故障信号、前記画像診断処理部による診断データ、前記メディア記録管理部による記録エラー通知のいずれかに基づいて、自立監視型カメラ装置に異常を発見し、そのことを自立監視型カメラ装置内に設置された報知手段に出力する。
したがって、専門的でない保守員が見回るときに、前記報知手段の状態を点検するだけで自立監視型のカメラ装置の異常を簡単に知ることができる。
前記画像診断処理部は、前記監視カメラで撮影された画像に対して、ヒストグラム解析、モーション解析、基準画面比較、周波数成分解析、要素解析、又はコントラスト評価の、少なくともいずれか1つの手法を適用して、正常な画像が撮影されているかどうかを知ることができる。
なお、本明細書で「正常な画像、異常な画像」とは、監視カメラで撮影された画像の内容が正常か異常かではなく、監視カメラで撮影された画像の内容を正しく判断できるように画像の撮影がなされているかどうかを意味する。例えば、自立監視型カメラ装置を踏切や交差点に設置した場合、監視カメラの露出やシャッター時間やピントの設定が狂ってしまえば、画像を見ても、事故内容の判定が困難になる場合がある。この場合「正常でない」画像となる。また監視カメラの取付け位置・角度がずれたり、監視カメラを設置しているポールが曲がって、監視の対象である方向が既定の方向から離れてしまった場合も「正常でない」画像となる。
前記画像診断処理部は、前記監視カメラで撮影された画像の画面を複数の領域に分割し、領域ごとに評価を適用し、領域ごとの評価の結果に重みを付けて加算するようにしてもよい。通常は、画面の中央部分などが重要であり、領域ごとの評価の結果に重みを付けることにより、重要な部分の「正常性」の評価を重要でない部分の「正常性」の評価よりも優先することができる。
自立監視型のカメラ装置では、保守員が映像を取得しに行く回数が限られているので、前記記録メディアは複数あり、前記メディア記録管理部は、前記いずれかの記録メディアに画像を記録し、当該記録メディアに記録できなくなった場合、故障信号を出すとともに、他の記録メディアに記録を続けるフェールセーフの機能を有することが好ましい。
自立監視型のカメラ装置は、ネットワークに接続され、前記監視カメラで撮影された画像を、前記ネットワークに送出することができるネットワーク管理部をさらに含むものであってもよい。
前記ネットワーク管理部は、警報判定部が、自立監視型カメラ装置に異常があることを判定した場合、その異常を、前記ネットワークに送出することとすれば、保守員は、ネットワークを通して自立監視型カメラ装置の異常を知ることができる。
またエラーにより記録メディアに記録できなくなった画像をネットワークに送出するようにしてもよい。
以上のように本発明によれば、自立監視型のカメラ装置の設備点検がカメラ設備において常時・自動的に行われるため、専門的な技術者による設備点検が不要となり、見回りによる「報知手段」の確認程度で済むようになる。
自立監視型カメラ装置の設置状態を示す模式図である。 自立監視型カメラ装置の制御装置2の機能を示すブロック図である。 画像診断処理部における自己正常性画像解析の流れを示すフロー図である。 画面を複数の領域に分割した例を示す画面図である。 ヒストグラム解析の説明図である。 1つの方向に沿って求めた輝度の輝度スペクトルを示すグラフである。 (a)は、鮮明な画面で輝度がヒストグラム全体にわたって分布することを示す。(b)は、ぼやけた画面で輝度がヒストグラムの中央のみに分布することを示すグラフである。
以下、本発明の実施の形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
自立監視型カメラ装置は、イメージセンサー、IPカメラ、USBカメラなどの監視カメラによって撮影され適切にサイズ調整された画像を、その画質を維持しつつ記録メディアに記録し、その画像に基づいて自己正常性画像解析を行う。
図1は、自立監視型カメラ装置の設置状態を示す図である。自立監視型カメラ装置は、踏切や交差点などの側に設置され、カメラユニット1と制御装置2とを含む構成である。制御装置2は、ポールに備え付けられたボックス3に収納してもよく、耐熱遮蔽型の独立ボックス3′に収納しても良い。カメラユニット1は、イメージセンサー、IPカメラ、USBカメラなどの監視カメラを収納しており、地上に立てられたポールの上部など高所に設置される。なお、制御装置2は、カメラユニット1と一体に構成されていても良い。
また、制御装置2の筐体には、自立監視型カメラ装置に異常があればそのことを知らせるための発光ダイオードなどの状態ランプ2aが取り付けられている。この状態ランプは、カメラユニット1に取り付けられていても良い。カメラユニット1、制御装置2の筐体の両方に取り付けられていても良い。
監視カメラから出力される画像信号は、公知のように一定周期(フレームという)ごとに1コマ分(フレーム画像という)出力される。テレビジョン放送では1秒間に30フレーム送出されるが、自立監視型カメラ装置の場合、監視の目的を考慮すれば、もっと遅い周期でもよい。例えば10秒、1分という周期でも良い。またカメラユニット1は、監視カメラの状態を常時点検しており、監視カメラに故障が発生すれば、カメラ故障信号を発生して制御装置2に送り出すことができる。
図2は、自立監視型カメラ装置の制御装置2の機能を示すブロック図である。制御装置2は、イメージセンサーの画像信号をリサイズするリサイザー21を備える。また制御装置2がIPカメラ、USBカメラなどを扱う場合は、これらのカメラで撮影された画像を復号化するデコーダ22も備えている。リサイザー21は、イメージセンサーの画像信号やデコーダ22で復号化された画像信号を、所定の解像度(画素数)に変換する。この「所定の解像度」は、後述する画像診断処理をするために必要な解像度とされる。
リサイザー21によって変換された画像信号は、エンコーダ23によりフォーマット変換され、SDカード、ハードディスク、フラッシュメモリなどの記録メディア31に記録される。記録メディア31への記録条件、記録ログなどは、メディア記録管理部27によって管理される。記録メディア31の数は1でもよいが、下記の観点から複数設置されていることが好ましい。
メディア記録管理部27は、好ましくは、いずれかの記録メディア31に故障が起きて記録できなくなった場合、メディア故障信号を出すとともに、他の記録メディア31に切換えて記録を続けることができる(予備記録メディア31によるフェールセーフ)。また、複数の記録メディア31に同じ画像を記録していて、いずれかの記録メディア31に故障が起きて記録できなくなった場合、メディア故障信号を出すとともに、他の記録メディア31に記録を続けることもできる(複数記録メディア31によるフェールセーフ)。メディア故障情報は記録メディア31に記録されるので、異常画像検索にも役立てることもできる。
自立監視型のカメラ装置はオプショナルな構成として、有線若しくは無線LAN,WiMAXなどの外部ネットワークに接続され、前記監視カメラで撮影された画像を、前記ネットワークに送出することができるネットワーク管理部28をさらに含むものであってもよい。
ネットワーク管理部28は、記録メディア31に画像を正常に記録していてもそれと並行して、フォーマット変換された画像信号を、外部ネットワークを通して、中央管理センタに送信されるようにすることができる。またメディア記録管理部27は、1つまたは複数の記録メディア31に画像を正常に記録している場合には画像信号を送信しないようにして、いずれかの記録メディア31に故障が起きて記録できなくなった場合に、画像信号を送出することも可能である。またネットワーク管理部28は、通信が成立しなかった場合に通信エラー信号を出力することができる。
また、リサイザー21によって変換された画像の画像信号は、画像診断処理部25によって、本発明に特徴的な自己正常性画像解析(後述)を受ける。この自己正常性画像解析は、機械的なカメラユニットの点検、電気的な画像信号の点検だけでは判断できない、正常な画像が記録されていることを診断するための画像処理機能である。
警報判定部26は、カメラユニット1から送られてくるカメラ故障信号や、メディア記録管理部27から送られてくるメディア故障信号、ネットワーク管理部28から送られてくる通信エラー信号を受けた場合、自立監視型カメラ装置が故障であることを、ユーザインターフェイス29を介して、外部に知らせる。
以上に説明した制御装置2の各部の機能の全部又は一部は、CD−ROMやハードディスクなど所定の媒体に記録されたプログラムを、制御装置2のコンピュータが実行することにより実現される。
図3は、画像診断処理部25における自己正常性画像解析の流れを示すフロー図である。
まず画像診断処理部25に入力された画像信号は、図4に示すように、複数の領域に分割され処理される。図4では1つの画面を横方向(x方向)に4つ、縦方向(y方向)に3つ分割する例を示す。この分割処理では、さらに分割された各領域に対して重み付けを行う。図4では各領域に対して重み係数w1, w2, . . . ,wnを示している。
これにより一回で処理される画像のデータ量を減らすと同時に、周辺部など重要でない場所の影響を低下させ、画像全体の異常判断の精度を向上させる。なお画面分割数は、自立監視型カメラ装置が設置される環境に合わせて任意に設定される。
画像データは、ヒストグラム解析、モーション解析、基準画面比較、周波数成分解析、要素解析、コントラスト評価の対象になり、各部で評価された結果は、総合評価され、画像解析判定結果が出力される。
(1)ヒストグラム解析:各領域の画像データは、ヒストグラム解析処理される。この処理は、1つの領域内の各画素の輝度を求め、そのバランスを評価する処理である。例えば図5のヒストグラムに示すように、輝度の中央値を含む一定輝度範囲(B1,B2)を設定する。自然な画像のヒストグラムは中央輝度を多く含む傾向がある。そこで、ヒストグラムデータの一定輝度範囲(B1,B2)内の中央部輝度データ(面積Aの部分)の全面積に占める割合Rを測定する。
前記割合Rを、分割された各領域に対して求め、それらをRi(iは各領域を特定する添え字)とする。さらに領域ごとに用意された重み係数wi(iは各領域を特定する添え字)を乗じ、それらの総和H(H=ΣwiRi,iは1からnまで)を求める。この総和を「ヒストグラム判定値」と言う。ここで重み係数wiは、全体画像のうち、中心部の領域ほど大きく、周辺部の領域ほど小さくとる。重み係数wiの全領域にわたる総和Σwiを1とする。これにより、画像が、極端なヒストグラムの分布(黒、白)になっていないことを確認することができる。
現在のフレーム画像のヒストグラム判定値と過去の数フレーム画像でのヒストグラム判定値との平均(移動平均)をとり、その移動平均値が一定値(検出しきい値という)以下の値となれば異常と判断する。
このように、移動平均値が検出しきい値を超えているかどうかで、正常な画像かどうかを複数フレームにわたって判断することができるので、判断の安定度が高まる。なお、輝度範囲(B1,B2)のとり方、重み係数(wi)の指定、移動平均をとる場合の平均化フレーム数、検出しきい値は、自立監視型カメラ装置が設置される環境、自立監視型カメラ装置の運用実績などに合わせて設定される値である。例えば輝度範囲(B1,B2)は、時間帯に応じて変更してもよく、その時刻の天候に応じて変更しても良い(朝、夕方の時間帯、曇り、雨の日は照度が低いので、輝度範囲(B1,B2)を全体に低く設定する、など)。
(2)モーション解析:あるフレーム画像をその前のフレーム画像と比較し、これにより画面に動きがあるかどうかを検出する処理である。
画像の各領域について、最新フレーム画像とその前のフレーム画像とを画素単位で比較して、輝度の差(絶対値)の、当該領域における総和Siを得る。
前記によって得られた値Siに対して、各領域に用意された係数wiを乗じ、それらの総和M(M=ΣwiSi,iは1からnまで)を求める。これを当該フレーム画像の「差分値」という。
前記差分値Mを過去の複数フレームで移動平均をとり、その結果、移動平均値が一定値(検出しきい値という)以下の値となれば異常と判断する。これにより、撮影画像に一定の動きがあるかどうかを検出し、動きがあれば画像が正常であると判断することができる。
重み係数(wi)の指定、移動平均をとる場合の平均化フレーム数、検出しきい値は、自立監視型カメラ装置が設置される環境、自立監視型カメラ装置の運用実績などに合わせて調整される値である。例えば、30分ごとに電車が通る踏切の場合、平均化フレーム数を1時間分のフレーム数とする。Mが0に近い値になれば、電車が通過しても画像が全く動いていないと推定することができるので、自立監視型カメラ装置の障害を検出することができる。
(3)基準画面比較:予め取得しておいた基準画面との違いを比較する処理である。あるフレーム画像を基準フレーム画像と比較し、これにより画面に動きがあるかどうかを検出する。
画像の各領域について、最新フレーム画像と基準フレーム画像とを画素単位で比較して、輝度の差(絶対値)を算出し、当該領域における総和Tiを得る。
前記によって得られた値Siに対して、領域毎に用意された係数wiを乗じ、それらの総和U(M=ΣwiTi,iは1からnまで)を求める。これを当該フレーム画像の「差分値」という。
上の差分値Uを過去の複数フレームで移動平均をとり、その結果、移動平均値が一定値(検出しきい値という)以下の値となれば異常と判断する。これにより、撮影画像に一定の動きがあるかどうかを検出し、画像の正常性を判断することができる。例えば画像が基準画面のままで、前記平均化フレーム数に相当する時間を超えてまったく更新されない場合、U=0になるので、障害を検出することができる。
基準フレーム画像の選び方、重み係数(wi)の指定、移動平均をとる場合の平均化フレーム数、検出しきい値は、自立監視型カメラ装置が設置される環境、自立監視型カメラ装置の運用実績などに合わせて調整される値である。例えば、自立監視型カメラ装置を踏切に設置している場合、基準フレーム画像として、昼間、電車が通過しない状態を撮影した画像を選定することができる。平均化フレーム数は30分ごとに電車が通る踏切の場合、それを超える時間、例えば1時間分のフレーム数とすればよい。
(4)周波数成分解析:画面中の空間周波数成分を解析し、その輝度スペクトル分布が一定のパターンにマッチするかを評価する。各領域の画像についてフーリエ変換(例えば二次元離散コサイン(DCT)変換)を行い、画像の横(x)方向の変化を表わす輝度スペクトルA、画像の縦(y)方向の変化を表わす輝度スペクトルBを求める。
図6は、1つの領域の各画素について、x方向に沿って求めた輝度の輝度スペクトルを示すグラフである。y方向に沿っても同じようなグラフ(図示せず)が得られる。
x方向の輝度スペクトルAについては、空間周波数f1からf2までの範囲におけるスペクトル成分(図6の面積Sa)の、全体のスペクトル量に対する割合Riaを求める。y方向の輝度スペクトルBについても、空間周波数f3からf4までの範囲におけるスペクトル成分の、全体のスペクトル量に対する割合Ribを求める。そして、割合Riaと割合Ribとの積Ri_abを求める。
前記によって得られた積Ri_abに対して、各領域に用意された係数wiを乗じ、それらの総和P(P=ΣwiRi_ab,iは1からnまで)を求める。これを当該フレーム画像の「スペクトル値」という。
上のスペクトル値Pを過去の複数フレームで移動平均をとり、その結果、移動平均値が一定値(検出しきい値という)以下の値となれば異常と判断する。これにより、撮影画像に一定の変化があるかどうかを検出し、画像の正常性を判断することができる。例えば白、黒又はグレーの一様な画像になれば、範囲(f1,f2)、範囲(f3,f4)に入るスペクトル成分は0になるので、監視カメラ等の障害を検出することができる。
空間周波数f1,f2,f3,f4の選び方、重み係数(wi)の指定、移動平均をとる場合の平均化フレーム数、検出しきい値は、自立監視型カメラ装置が設置される環境、自立監視型カメラ装置の運用実績などに合わせて設定される値である。
(5)要素解析:自立監視型カメラ装置を踏切や交差点に設置している場合、線路、道路の車線標示など直線成分が存在することが多くある。そこでHough変換を用いて画面中の直線成分を検出し、一定の直線要素を検出しているかどうか判定することにより正常性を評価する。この解析は、一画面中で直線成分を検出するのであるから、(1)〜(4)のような領域ごとの処理は、省略してもよい。
まず、画面をエッジ鮮鋭化し輪郭線を検出する。その検出された輪郭線のある一点を通る角度の違う各々の直線を作り、それらの直線に対して原点に落ちる法線を引き、その法線の長さと角度を測り、角度対長さのグラフ(Hough空間グラフ)にプロットする。「画像上における直線上の点の集合は、その直線に対応するHough空間内の一点で交わるような曲線の集合を生成する」という事実を利用して、その輪郭線上の全ての点についてこの操作を繰り返すことにより、その輪郭が直線であるかどうかを判定する。このようにして、画面内の直線を検出する。そして当該直線の長さを測定して、一定以上の長さをもった線分を特定する。
前記線分の数を求め、過去の複数フレームで移動平均をとり、その結果、移動平均値が既定範囲内であるかどうかによって画像の正常性を判断する。もし自立監視型カメラ装置の故障などにより、一様な白画像、黒画像、グレー画像になれば前記一定以上の長さをもった線分の数は常時0になる。前記既定範囲の下限はこのような画面の異常を検出できる値に設定すればよい。前記既定範囲の上限は、正常な画面で検出される、前記一定以上の長さをもった線分の数に一定のマージンを加えた値に設定すればよい。
これにより、画像の正常性を判断することができる。移動平均をとる場合の平均化フレーム数、前記既定範囲は、自立監視型カメラ装置が設置される環境、自立監視型カメラ装置の運用実績などに合わせて調整される値である。
(6)コントラスト評価: 画面の一部が汚れなどによってぼやけた場合、またはカメラの視線方向が変わって全体がぼやけた場合などの対策としてコントラスト評価を行う。
鮮明な画面は、輝度がヒストグラム全体にわたって分布しているが、鮮明でない画面は、輝度がヒストグラムの中央に集中する傾向がある。図7(a)は、鮮明な画面で輝度がヒストグラム全体にわたって分布することを示す。この分布している範囲を“d”で示している。図7(b)は、ぼやけた画面で、輝度がヒストグラムの中央のみに分布することを示すグラフである。
輝度が分布している範囲の検出方法は、例えば一定のしきい値以上の頻度をとる輝度点を抽出し、それらのうち、一番輝度の低い輝度点から一番輝度の高い輝度点までの距離としても良い。
そこで領域ごとにヒストグラム分布を調べ、輝度が分布している距離を検出し、その検出された距離の、全輝度幅(最も暗い輝度から最も明るい輝度までの幅)に対する比率riを検出する。この比率riに、領域ごとに用意された重み係数wi(iは各領域を特定する添え字)を乗じ、それらの総和C(C=Σwiri,iは1からnまで)を求める。この総和を「コントラスト判定値」と言う。このコントラスト判定値Cが一定値(検出しきい値という)以下の値となれば、異常と判断する。
現在のフレーム画像のコントラスト判定値と過去の数フレーム画像でのコントラスト判定値との平均(移動平均)をとり、その移動平均値に基づいて判断してもよい。
これにより、各領域の重みを加味した、画像の鮮明さを評価することができる。画面の鮮明さを評価することによりレンズの曇り、異物付着、ピントずれなどを検出することができる。
なお、輝度が分布している範囲の検出に用いる「しきい値」、重み係数(wi)の指定、移動平均をとる場合の平均化フレーム数、検出しきい値は、自立監視型カメラ装置が設置される環境、自立監視型カメラ装置の運用実績などに合わせて調整される値である。
(7)総合評価:
画像診断処理部25は、前記の複数の解析結果を総合的に判断することによって画像の正常性を判断する。各評価項目に対する重み付け加算を行い、しきい値と比較する。例えば、評価する項目が3項目あり、各項目の異常判定に「1」を、正常判定に「0」を与える。重み付け係数を一様に「1/3」、総合評価しきい値を「1.5」に設定したとする。異常と判断された項目数が2であれば総合評価は2x1/3=0.66となり「異常」、異常と判断された項目数が1であれば、総合評価は1x1/3=0.33となり「正常」となる。総合評価しきい値や重み付け係数は、設置場所の条件に合わせて調整する。なお、評価ソフトをインストールしていないなどの理由で評価できない項目の重み付け係数は0とする。
以上の総合評価の結果は、画像診断処理部25から警報判定部26に送られる。
警報判定部26は、画像診断処理部25からの自己正常性画像解析の結果、カメラユニット1からカメラ故障信号、ネットワーク管理部28からの通信エラー信号、メディア記録管理部27からの記録メディア31の記録エラー信号などを検出して、自立監視型カメラ装置の異常検出を行い、ユーザインターフェイス29を介して、異常であることを外部に知らせる。またソフトウェアハングアップ時にはウォッチドッグタイマーにより、再起動を行う。
外部に知らせる報知手段は限定されないが、例えば前述したように制御装置2またはカメラユニットに取り付けられた発光ダイオードなどの状態ランプ2aを点灯する、リレー接点信号を、制御装置2またはカメラユニットに取り付けられた端子コネクタに出力する、などである。またネットワーク管理部28を通して、中央管理センタに、異常であることを知らせるようにすることもできる。
以上で、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施は、前記の形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変更を施すことが可能である。
1 カメラユニット
2 制御装置
2a 状態ランプ
25 画像診断処理部
26 警報判定部
27 メディア記録管理部
31 記録メディア

Claims (14)

  1. 監視カメラと、記録メディアと、
    前記監視カメラで撮影された画像を処理して、正常な画像が得られているかどうかを診断するための画像診断処理部と、
    前記監視カメラで撮影された画像を、前記記録メディアに記録させるとともに、前記記録メディアに正常に画像記録が行われていることを管理するメディア記録管理部と、
    自立監視型カメラ装置内に設置された報知手段と、
    前記監視カメラからの画像信号が正常に入力されていないことを知らせる画像入力故障信号、前記画像診断処理部による診断データ、前記メディア記録管理部による記録エラー通知のいずれかに基づいて、自立監視型カメラ装置に異常があればそのことを判定し前記報知手段に出力する警報判定部と、を有することを特徴とする自立監視型カメラ装置。
  2. 前記画像診断処理部は、前記監視カメラで撮影された画像に対して、ヒストグラム解析、モーション解析、基準画面比較、周波数成分解析、要素解析、又はコントラスト評価の、少なくともいずれか1つの評価を適用し、各評価された結果は、前記警報判定部に出力される、請求項1記載の自立監視型カメラ装置。
  3. 前記画像診断処理部は、前記監視カメラで撮影された画像の画面を複数の領域に分割し、領域ごとに、前記ヒストグラム解析、モーション解析、基準画面比較、周波数成分解析、又はコントラスト評価の、少なくともいずれか1つの評価を適用し、領域ごとの評価の結果に重みを付けて加算するものである、請求項2記載の自立監視型カメラ装置。
  4. 前記ヒストグラム解析は、画像中の画素の輝度ヒストグラムを求め、中央部を含む一定輝度範囲の中に入る輝度数の全画素数に対する割合が検出しきい値を超えているかどうかによって、正常な画像かどうかを判断する処理である、請求項2又は請求項3記載の自立監視型カメラ装置。
  5. 前記モーション解析は、ある画像をその前の画像と比較し、これにより画面に動きがあるかどうかを検出し、動きがあれば画像が正常であると判断する処理である、請求項2又は請求項3記載の自立監視型カメラ装置。
  6. 前記基準画面比較は、ある画像を、予め取得しておいた基準画面と比較し、これにより画面に動きがあるかどうかを検出し、動きがあれば画像が正常であると判断する処理である、請求項2又は請求項3記載の自立監視型カメラ装置。
  7. 前記周波数成分解析は、画面中の周波数成分を解析し、その輝度スペクトル分布の、一定の空間周波数の範囲におけるスペクトル成分の、全体のスペクトルに対する割合が検出しきい値を超えているかどうかで、正常な画像かどうかを判断する処理である、請求項2又は請求項3記載の自立監視型カメラ装置。
  8. 前記要素解析は、画面中の直線成分を検出し、一定数以上の直線要素を検出しているかどうかで、正常な画像かどうかを判断する処理である、請求項2記載の自立監視型カメラ装置。
  9. 前記コントラスト評価は、画面の鮮明さを評価する処理である、請求項2又は請求項3記載の自立監視型カメラ装置。
  10. 前記報知手段は、自立監視型カメラ装置の本体、又は前記監視カメラを収納する筐体に取り付けられた状態ランプである、請求項1記載の自立監視型カメラ装置。
  11. 前記記録メディアは複数あり、前記メディア記録管理部は、前記いずれかの記録メディアに画像を記録し、当該記録メディアに記録できなくなった場合、故障信号を出すとともに、他の記録メディアに記録を続けるフェールセーフの機能を有する、請求項1記載の自立監視型カメラ装置。
  12. ネットワークに接続され、前記監視カメラで撮影された画像を、前記ネットワークに送出することができるネットワーク管理部をさらに含む、請求項1記載の自立監視型カメラ装置。
  13. 前記ネットワーク管理部は、警報判定部が、自立監視型カメラ装置に異常があることを判定した場合、その異常判定を、前記ネットワークに送出するものである、請求項12記載の自立監視型カメラ装置。
  14. 前記ネットワーク管理部は、前記メディア記録管理部から、前記記録メディアに記録できなくなった旨のエラー通知を受けた場合、前記監視カメラで撮影された画像を、前記ネットワークに送出するものである、請求項12又は請求項13記載の自立監視型カメラ装置。
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