JP2012079340A - Suspicious object detection system, suspicious object detection device, suspicious object detection method and program - Google Patents
Suspicious object detection system, suspicious object detection device, suspicious object detection method and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2012079340A JP2012079340A JP2011283321A JP2011283321A JP2012079340A JP 2012079340 A JP2012079340 A JP 2012079340A JP 2011283321 A JP2011283321 A JP 2011283321A JP 2011283321 A JP2011283321 A JP 2011283321A JP 2012079340 A JP2012079340 A JP 2012079340A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image processing
- suspicious person
- monitoring
- behavior
- monitoring target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Abstract
Description
本発明の実施形態は、カメラの映像を使用する不審者検知システムに関する。 Embodiments described herein relate generally to a suspicious person detection system that uses video from a camera.
近年、ビデオカメラにより撮影された映像(動画像)を利用して、不審者などを監視するための監視システムが開発されている。監視システムには、各種の方式が提案されているが、複数のカメラから得られる映像を画像処理して、物体を追跡する侵入者監視システムが提案されている。この侵入者監視システムは、ステレオ画像処理で物体の追跡を行なう3次元認識処理と、単眼画像処理で物体の追跡を行なう2次元認識処理のいずれかを選択する手段を備えている。 In recent years, a monitoring system for monitoring a suspicious person or the like using a video (moving image) taken by a video camera has been developed. Various methods have been proposed for the monitoring system, and an intruder monitoring system for tracking an object by processing images obtained from a plurality of cameras has been proposed. This intruder monitoring system includes means for selecting one of three-dimensional recognition processing for tracking an object by stereo image processing and two-dimensional recognition processing for tracking an object by monocular image processing.
一般的に、カメラからの映像を画像処理した結果を利用して、不審者や侵入者などを検知する場合に、画像処理方法として単眼画像処理を行なう方法では、監視対象である人の正確な位置情報や歩行軌跡を検出(算出)することは困難である。一方、ステレオ画像処理を行なう方法では、正確な位置情報や歩行軌跡の検出は可能であるが、監視範囲が単眼画像処理方法と比較して狭域になる傾向がある。 In general, when detecting a suspicious person or an intruder using the result of image processing of a video from a camera, the method of performing monocular image processing as an image processing method is accurate for the person being monitored. It is difficult to detect (calculate) position information and a walking trajectory. On the other hand, in the method of performing stereo image processing, accurate position information and walking trajectory can be detected, but the monitoring range tends to be narrower than the monocular image processing method.
従って、単眼画像処理方法とステレオ画像処理方法のそれぞれの検出特性の長所を生かして、各画像処理結果を統合的に利用し、特に、セキュリティレベルに応じた有効な不審者検知性能を実現するシステムの構築が望まれる。 Therefore, a system that utilizes the advantages of the detection characteristics of the monocular image processing method and the stereo image processing method and uses each image processing result in an integrated manner, and in particular, realizes effective suspicious person detection performance according to the security level. Construction of is desired.
そこで、本発明の目的は、異なる特性を有する画像処理方法の結果を統合的に利用し、特にセキュリティレベルに応じた有効な不審者検知処理を行なうことができる不審者検知システムを提供することにある。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a suspicious person detection system capable of performing effective suspicious person detection processing according to the security level by using the results of image processing methods having different characteristics in an integrated manner. is there.
本発明の観点に従った不審者検知システムは、監視範囲内の監視対象を撮影する複数のカメラと、前記各カメラから出力される映像を画像処理する手段であって、異なる検出特性を有する複数の画像処理手段と、前記各画像処理手段からの画像処理結果のいずれか、あるいは当該各画像処理結果を統合した統合処理結果を使用して前記監視対象の挙動を検知する検知手段と、前記検知手段から出力される挙動情報に基づいて、前記監視対象が不審者であるか否かを判定する判定手段とを具備し、前記複数の画像処理手段は、前記各カメラから出力される映像を単眼画像処理する単眼画像処理手段と、前記各カメラから出力される映像をステレオ画像処理するステレオ画像処理手段とを含む構成である。 A suspicious person detection system according to an aspect of the present invention includes a plurality of cameras that shoot a monitoring target within a monitoring range, and a unit that performs image processing on images output from the cameras, and has a plurality of different detection characteristics The image processing means, a detection means for detecting the behavior of the monitoring target using any one of the image processing results from the image processing means, or an integrated processing result obtained by integrating the image processing results, and the detection Determination means for determining whether or not the monitoring target is a suspicious person based on behavior information output from the means, and the plurality of image processing means are configured to output images output from the cameras as a single eye. The image processing apparatus includes a monocular image processing unit that performs image processing, and a stereo image processing unit that performs stereo image processing on video output from each of the cameras.
以下図面を参照して、実施形態を説明する。 Embodiments will be described below with reference to the drawings.
[第1の実施形態]
図1は、本実施形態に関する不審者検知システムの要部を示すブロック図である。
[First Embodiment]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a main part of a suspicious person detection system according to the present embodiment.
本システムは、図1に示すように、複数のビデオカメラ(ここでは、3台とする)10A〜10Cと、不審者検知装置11と、監視処理装置15とを有する。各カメラ10A〜10Cはそれぞれ、監視範囲内の各場所に設置されて、撮影により得られる映像を不審者検知装置11に伝送する。
As shown in FIG. 1, this system includes a plurality of video cameras (here, three cameras) 10 </ b> A to 10 </ b> C, a suspicious
不審者検知装置11は、画像処理部12と、コントローラ13と、出力部14とを有する。画像処理部12は、異なる検出特性を有する画像処理手法を使用する複数の画像処理部(ここでは、4種類の画像処理部とする)20A〜20Dからなる。各画像処理部20A〜20Dは、カメラ10A〜10Cから伝送される各映像を、それぞれの画像処理手法を使用して画像処理を実行する。
The suspicious
コントローラ13は、画像処理部12から出力される各画像処理結果を利用して、監視範囲内に存在する人(監視対象)の挙動を検知する検知機能、及び当該検知機能により得られる挙動情報に基づいて挙動不審を示す不審者であるか否かを最終的に判定する判定機能を有する。後述するように、コントローラ13は、各画像処理結果のそれぞれ、または統合した統合結果を、監視形態(セキュリティレベルなど)に応じて選択的に使用する。
The
出力部14は、コントローラ13により判定された判定結果、即ち不審者として特定した監視対象である人を示す情報を監視処理装置15に出力する。監視処理装置15は、出力部14からの情報を画面上に表示したり、不審者の存在を発報するアラーム処理を実行する装置である。
The
(画像処理部の構成)
以下、図2を参照して、画像処理部12の具体的構成を説明する。
(Configuration of image processing unit)
Hereinafter, a specific configuration of the
画像処理部12は、図2に示すように、単眼画像処理部20A及びステレオ画像処理部20Bを有する。単眼画像処理部20Aは、カメラ10A〜10Cからの映像を画像処理して、実空間上の2次元位置情報(座標情報と時間情報を含む)を算出する演算処理部120A、及び当該2次元位置情報を使用して監視対象である人の動きを追跡する追跡処理部121Aを有する。即ち、単眼画像処理部20Aは、2次元空間での人の存在、動き、背景差分、フレーム間差分、オプティカルフロー等の情報を生成する。
As shown in FIG. 2, the
一方、ステレオ画像処理部20Bは、例えば2台のカメラ10A,10Bからの映像をステレオ画像処理して、実空間上の3次元位置情報を算出する演算処理部120B、及び当該3次元位置情報を使用して監視対象である人の動きを追跡する追跡跡処理部121Bを有する。即ち、ステレオ画像処理部20Bは、3次元空間での人の存在、動き、両眼視差法等の情報を生成する。
On the other hand, the stereo
なお、画像処理部12は、他の検出特性を有する画像処理部として、例えばRGBカラー画像処理を実行して、監視対象の色相や彩度などの情報を生成する画像処理部20C、及び例えば3次元空間での形状に基づいた3Dモデルマッチングなどのカテゴリ化などの処理を実行する画像処理部20Dを有する。
Note that the
(不審者検知動作)
以下、図3から図5を参照して、本実施形態のシステムの動作を説明する。
(Suspicious person detection operation)
Hereinafter, the operation of the system of this embodiment will be described with reference to FIGS.
図3は、本実施形態のシステムを適用する監視範囲の一例を示す図である。ここでは、2台のカメラ10A,10Bにより、複数の監視領域300,310,320を監視している場合を想定する。監視領域300は、例えばサーバルームなどの入口で、部外者以外の立ち入りが厳重に制限されており、セキュリティレベルが高い領域とする。また、この監視領域300から外れた領域310,320は、相対的にセキュリティレベルがそれ程高くない領域とする。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a monitoring range to which the system of the present embodiment is applied. Here, it is assumed that a plurality of
図4に示すように、不審者検知装置11は、各カメラ10A,10Bから撮影された映像を入力する(ステップS1)。画像処理部12では、単眼画像処理部20Aは、カメラ10A,10Bからの各映像を単眼画像処理し、その画像処理結果をコントローラ13に出力する。また、ステレオ画像処理部20Bは、2台のカメラ10A,10Bからの映像をステレオ画像処理して、画像処理結果をコントローラ13に出力する。
As shown in FIG. 4, the suspicious
コントローラ13は、相対的にセキュリティレベルが低い監視領域310,320に対しては、単眼画像処理部20Aからの単眼画像処理結果を利用して、不審者検知処理を実行する(ステップS2,S5,S4)。即ち、コントローラ13は、単眼画像処理部20Aからの2次元位置情報を使用した追跡処理結果から、人の挙動を示す挙動情報を生成し、当該挙動情報に基づいて不審者が存在するか否かを判定する。
The
ここで、一般的に、単眼画像処理は、ステレオ画像処理と比較して人物の検知精度が劣るが、有効な監視範囲を広く取れる。従って、相対的にセキュリティレベルが低い監視領域310,320に対しては、検知精度よりも、監視範囲の広さを優先させた単眼画像処理結果を利用する検知処理が有効である。
Here, in general, monocular image processing is inferior in detection accuracy of a person compared with stereo image processing, but an effective monitoring range can be widened. Therefore, for the
一方、ステレオ画像処理は、相対的に人物の検知精度が高いが、その反面、有効な監視範囲が狭くなる。そこで、コントローラ13は、カメラ10A,10Bの各撮影範囲が重なり、相対的に狭い監視範囲として、セキュリティレベルが高い監視領域300に対しては、ステレオ画像処理結果を利用した不審者検知処理を実行する(ステップS2,S3,S4)。
On the other hand, stereo image processing has relatively high human detection accuracy, but on the other hand, the effective monitoring range is narrowed. Therefore, the
即ち、コントローラ13は、単眼画像処理部20A及びステレオ画像処理部20Bの各画像処理結果を統合した統合画像処理結果を利用して、人の挙動を示す挙動情報を生成し、当該挙動情報に基づいて不審者が存在するか否かを判定する。具体的な方法として、コントローラ13は、図2に示すように、ステレオ画像処理部20Bで算出した3次元位置情報を、単眼画像処理部20Aでの追跡処理部121Aに供給して、人の動きを追跡する追跡処理に伴う演算を再計算させる。これにより、人の動きを高精度に追跡することが可能となる。
That is, the
ここで、単眼画像処理部20Aは、一般的な背景差分により人物の抽出を実行し、2次元上の抽出領域をクラスタリングして追跡処理を実行する。一方、ステレオ画像処理部20Bは、両眼視差法により3次元上の抽出領域をクラスタリングして追跡処理を実行する。コントローラ13は、単眼画像処理部20Aでの追跡処理において、ステレオ画像処理部20Bにより算出された3次元位置情報を2次元情報にコンバートさせる。
Here, the monocular
出力部14は、コントローラ13により判定された判定結果、即ち不審者として特定した監視対象である人を示す情報を監視処理装置15に出力する。これにより、監視処理装置15は、出力部14からの情報を画面上に表示したり、不審者の存在を発報するアラーム処理を実行する。
The
以上のようにして、例えばサーバルームなどの入口の近傍であるセキュリティレベルが高い監視領域300に対しては、単眼画像処理結果とステレオ画像処理結果とを統合した統合処理結果を利用して、人の挙動を検知する挙動情報を生成し、当該挙動情報に基づいて不審者であるか否かを判定する。従って、有効な監視範囲が狭くなるが、人物の検知精度を高くできるステレオ画像処理結果を利用して、人数の計測や人の挙動を高精度で検知することができる。これにより、高いセキュリティレベルに応じた高い精度で、不審者の検知処理を行なうことができる。
As described above, for the
また、セキュリティレベルが相対的に低い監視領域310,320に対しては、検知精度よりも、監視範囲の広さを優先させた単眼画像処理結果を利用して、不審者の検知処理を行なうことができる。
In addition, for the
(変形例)
図5は、本実施形態のシステムを適用する監視範囲の一例を示す図であり、図3に示す例と比較して広域の監視範囲に適用した場合である。ここでは、4台のカメラ10A〜10Dにより、複数の監視領域400,410,420,430,440,450を監視している場合を想定する。監視領域430は、例えばサーバルームなどの入口で、部外者以外の立ち入りが厳重に制限されており、セキュリティレベルが高い領域とする。また、監視領域400,410,420,440,450は、相対的にセキュリティレベルがそれ程高くない領域とする。なお、監視領域400は、カメラ10Aの撮影範囲に対応する領域である。監視領域410は、カメラ10Bの撮影範囲に対応する領域である。監視領域420は、2台のカメラ10A,10Bの撮影範囲が重なった領域である。
(Modification)
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a monitoring range to which the system of the present embodiment is applied, and is a case where the present invention is applied to a wide monitoring range as compared with the example illustrated in FIG. Here, it is assumed that a plurality of
次に、画像処理部12は、本実施形態での単眼画像処理部20A及びステレオ画像処理部20B以外に、前述したように、他の検出特性を有する画像処理部20C,20Dを有する。コントローラ13は、これらの画像処理部20C,20Dからの各画像処理結果を統合した結果を利用して、例えば検知した人物の例えば身長、体格(痩せ型、ぽっちゃり型)、年齢、服の色、服装、帽子、サングラス等の着用備品などの属性や特徴を抽出して、不審氏や検知の判定での補完情報として使用してもよい。
Next, the
また、コントローラ13は、監視状況、又はオペレータからの指示情報に基づいて、画像処理部12の各画像処理結果に対して不審者の判定基準に重みを設定し、この重み情報を最終判定処理に活用する方式でもよい。例えば、不審者の判定基準として、人の挙動における位置が重要である場合には、コントローラ13は、単眼画像処理部20A及びステレオ画像処理部20Bの各画像処理結果に重みを付ける。一方、不審者の判定基準として、人の特徴が重要である場合には、コントローラ13は、画像処理部20C,20Dからの各画像処理結果に重みを付ける。具体的には、コントローラ13は、画像処理部12の各画像処理結果に対して重み係数を掛ける演算処理を実行する。
Further, the
さらに、コントローラ13は、不審者の監視領域内で認証者と設定された人間の追跡をキャンセルできる仕組みを具備する。認証の仕組みは、例えば顔認証や無線による認証方式を採用し、人間が認証された時間情報と認証可否の情報を認証装置から入手する。コントローラ13は、その認証装置の場所に存在した人間の特定結果から、以降はその人間の追跡をキャンセルし、システム的な誤発報の抑制並びに計算コストの削減を実現する。なお、認証処理時に、認証装置の周辺に複数の人間が存在して、認証者の特定が難しい場合には、この追跡のキャンセル処理を実行しない。
Further, the
また、セキュリティレベルは、監視する場所に応じて異なるものとなるが、例えば、一般的に人間が通る通路などではセキュリティレベルは低く、侵入禁止通路だとセキュリティレベルは高く設定される。これに対して、人間が通る通路でも守らなければならない領域に関しては、例えばその近傍か否かにより、同じ振舞いをしていても注意または警告のグレードを変化させるようにしてもよい。具体的には、例えば、ある人間が、ある時間停滞しているような状況を想定した場合、その把握した事象と論理的に設定したセキュリティレベルの領域とで整合をとり、設定したセキュリティレベルが低い領域で発見した場合には管理者に注意を促す。一方、セキュリティレベルが高い領域で発見した場合には、管理者に警告を促すことができる。この場合、注意や警告は管理者だけでなく、当事者に対しても発報することができる。 The security level varies depending on the place to be monitored. For example, the security level is generally low in a passage through which a person passes, and the security level is set high in an intrusion prohibited passage. On the other hand, regarding an area that must be protected even in a passage through which a person passes, the grade of attention or warning may be changed even if the same behavior is performed depending on, for example, whether it is in the vicinity thereof. Specifically, for example, when a situation is assumed in which a certain person is stagnant for a certain period of time, the grasped event is matched with the logically set security level area, and the set security level is If found in a low area, alert the administrator. On the other hand, if a discovery is made in an area with a high security level, the administrator can be alerted. In this case, attention and warning can be issued not only to the administrator but also to the parties.
[第2の実施形態]
図6は、第2の実施形態に関する不審者検知システムの要部を示すブロック図である。図7は、その不審者検知動作を説明するためのフローチャートである。
[Second Embodiment]
FIG. 6 is a block diagram illustrating a main part of the suspicious person detection system according to the second embodiment. FIG. 7 is a flowchart for explaining the suspicious person detection operation.
本実施形態のシステムは、行動分析装置16を有する構成であり、これ以外の構成は図1に示すシステムと同様のため、同一符号を付して説明を省略する。
The system of this embodiment is a structure which has the
行動分析装置16は、コントローラ13により検知された人の挙動情報に基づいて行動分析処理を実行して、当該行動分析結果と、実際に不審者であるか否かを示す情報とを使用して不審者の判定処理をルール化した学習情報を生成してコントローラ13にフィードバックする構成である。具体的には、行動分析装置16は、パターン認識や機械学習などの手法(例えばSVM:Support Vector Machine等)による行動分析処理を実行して、明確になっていないルールを明確化する。
The
以下、図7のフローチャートを参照して、本実施形態の不審者検知システムの処理手順を説明する。 Hereinafter, the processing procedure of the suspicious person detection system of this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
まず、不審者検知装置11は、各カメラ10A〜10Cから撮影された映像を入力する(ステップS11)。画像処理部12は、例えば、単眼画像処理部20A及びステレオ画像処理部20Bの各画像処理を統合した統合画像処理を実行し、画像処理結果をコントローラ13に出力する(ステップS12)。コントローラ13は、画像処理部12からの画像処理結果を利用して、不審者検知処理を実行する(ステップS13)。即ち、コントローラ13は、画像処理結果を利用して人の挙動を示す挙動情報を生成し、当該挙動情報に基づいて不審者が存在するか否かを判定する。監視処理装置15は、コントローラ13の判定結果に基づいて、不審者として特定した監視対象である人を示す情報を画面上に表示したり、不審者の存在を発報するアラーム処理を実行する。
First, the suspicious
一方、本実施形態の行動分析装置16は、コントローラ13からの人の挙動情報に基づいて行動分析処理を実行する(ステップS14)。行動分析装置16は、行動分析結果と、実際に不審者であるか否かを示す情報とを使用して不審者の判定処理を、ルールとして記述できる場合には、そのルール化した判定ロジックを学習情報としてコントローラ13に設定する(ステップS15,S16)。また、ルールとして記述できない場合には、行動分析装置16は、行動識別機能をコントローラ13に設定する(ステップS15,S16)。
On the other hand, the
具体的には、コントローラ13から人の挙動情報として、例えば、不審者のうろうろ行動を示す情報を取得する。この情報に基づいて、10回往復したときに不審者として記述できた場合には、行動分析装置16は、コントローラ13に対して不審者の判定ロジックとして「10回往復したとき」のルールを学習情報として設定する。一方、ルールとして記述ができない場合は、行動分析装置16は、コントローラ13に対して不審者のうろうろ行動識別機能をコントローラ13に設定する。
Specifically, for example, information indicating the suspicious person's waving behavior is acquired from the
なお、オペレータが画面上での人物をGUI入力操作により指定すると、行動分析装置16は、ルール化した新たな判定ロジックを学習情報としてコントローラ13に設定してもよい。これにより、ある特定の挙動を示す人物を見付けたい場合に、画面上において、判別ロジックを示す学習情報を自動で作成し、コントローラ13に追加することができる。
When the operator designates a person on the screen by a GUI input operation, the
例えば、通路を右に曲がる人を見付けたい場合に、撮影されて蓄積された映像から、右に曲がる人を指定すると、「通路を右に曲がる」という判別ロジックを示す学習情報を自動で作成して、コントローラ13に追加することができる。これにより、コントローラ13は、後、挙動情報に基づいて、通路を右に曲がる人を見付けることが可能となる
なお、前述の第1及び第2の実施形態において、セキュリティレベルの設定は監視する場所に応じて異なるものとなるが、このセキュリティレベルに応じて、不審行動のセンシング感度をコントロールしてもよい。例えば、一定時間、そこの留まっている場合に不審者と判別するような場合には、その把握した事象と論理的に設定したセキュリティレベルの領域とで整合をとる。そして、セキュリティレベルが低い領域では、例えば10秒間留まっていたら注意を促す。また、セキュリティレベルが高い領域で発見した場合には、例えば5秒で管理者に警告を促すことができる。この場合、注意や警告は管理者だけでなく、当事者に対しても発報することができる。感度に関しては、移動距離や挙動の激しさを判定するためのパラメータそれぞれについて設定できるようにしてもよい。
For example, when you want to find a person who turns to the right in the passage, if you specify a person who turns to the right from the video that has been captured and accumulated, learning information that shows the discrimination logic of `` turn right in the passage '' is automatically created. Can be added to the
さらに、前述の第1及び第2の実施形態において、音圧センサまたは音声認識センサを装備し、奇声を発生するような人間が居た場合には、セキュリティレベルに依存した感度コントロールの他、その人間に対する不審行動のセンシング感度をコントロールしてもよい。声と人間が対応できない場合には、領域としてセンシング感度をコントロールする、或いは、全ての領域の感度を上げてもよい。 Furthermore, in the first and second embodiments described above, when there is a person who is equipped with a sound pressure sensor or a voice recognition sensor and generates a strange voice, in addition to sensitivity control depending on the security level, Sensing sensitivity of suspicious behavior to humans may be controlled. When voice and human beings cannot respond, sensing sensitivity may be controlled as a region, or the sensitivity of all regions may be increased.
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。 Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. In addition, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of components disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.
10A〜10D…ビデオカメラ、11…不審者検知装置、12…画像処理部、
13…コントローラ、14…出力部、15…監視処理装置、
16…行動分析装置、20A…単眼画像処理部、20B…ステレオ画像処理部、
300,310,320…監視領域、
400,410,420,430,440,450…監視領域。
10A to 10D ... Video camera, 11 ... Suspicious person detection device, 12 ... Image processing unit,
13 ... Controller, 14 ... Output unit, 15 ... Monitoring processing device,
16 ... Behavior analysis device, 20A ... Monocular image processing unit, 20B ... Stereo image processing unit,
300, 310, 320 ... monitoring area,
400, 410, 420, 430, 440, 450 ... monitoring area.
本発明の実施形態は、カメラの映像を使用する不審対象検知技術に関する。 Embodiments described herein relate generally to a suspicious object detection technique using a camera image.
一般的に、カメラからの映像を画像処理した結果を利用して、不審対象として不審者や侵入者など(以下不審対象と総称する場合がある)を検知する場合に、画像処理方法として単眼画像処理を行なう方法では、監視対象である人の正確な位置情報や歩行軌跡を検出(算出)することは困難である。一方、ステレオ画像処理を行なう方法では、正確な位置情報や歩行軌跡の検出は可能であるが、監視範囲が単眼画像処理方法と比較して狭域になる傾向がある。 In general, a monocular image is used as an image processing method when detecting a suspicious person, an intruder, or the like (hereinafter sometimes referred to as a suspicious object) as a suspicious object using the result of image processing of a video from a camera. In the method of performing the process, it is difficult to detect (calculate) accurate position information and a walking trajectory of a person to be monitored. On the other hand, in the method of performing stereo image processing, accurate position information and walking trajectory can be detected, but the monitoring range tends to be narrower than the monocular image processing method.
そこで、本発明の目的は、異なる特性を有する画像処理方法の結果を統合的に利用し、特にセキュリティレベルに応じた有効な不審対象検知処理を行なうことができる不審対象検知システムを提供することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, an object of the present invention is to provide a suspicious object detection system that can use the results of image processing methods having different characteristics in an integrated manner and perform effective suspicious object detection processing according to the security level. is there.
実施形態によれば、不審対象検知装置は、撮像手段から出力される映像を画像処理する手段であって、異なる検出特性を有する複数の画像処理手段と、前記各画像処理手段からの画像処理結果のいずれか、あるいは当該各画像処理結果を統合した統合処理結果を使用して前記撮像対象の挙動を検知する検知手段と、前記検知手段から出力される挙動情報に基づいて、前記撮像対象が不審対象であるか否かを判定する判定手段とを具備し、前記複数の画像処理手段は、前記各撮像手段から出力される映像を単眼画像処理する単眼画像処理手段と、前記各撮像手段から出力される映像をステレオ画像処理するステレオ画像処理手段とを含む構成である。 According to the embodiment, the suspicious object detection device is a unit that performs image processing on the video output from the imaging unit, and includes a plurality of image processing units having different detection characteristics, and an image processing result from each of the image processing units. Or a detection unit that detects the behavior of the imaging target using an integrated processing result obtained by integrating the image processing results, and the imaging target is suspicious based on behavior information output from the detection unit. Determination means for determining whether or not it is a target, wherein the plurality of image processing means outputs a monocular image processing means for monocular image processing of the video output from each imaging means, and outputs from each imaging means And a stereo image processing means for performing stereo image processing on the video to be processed .
以下図面を参照して、実施形態を説明する。なお、本実施形態は、不審対象として不審者を検知対象とする場合であり、侵入者などの場合にも適用できる。 Embodiments will be described below with reference to the drawings. In addition, this embodiment is a case where a suspicious person is made into a detection object as a suspicious object, and is applicable also in the case of an intruder.
Claims (10)
前記各カメラから出力される映像を画像処理する手段であって、異なる検出特性を有する複数の画像処理手段と、
前記各画像処理手段からの画像処理結果のいずれか、あるいは当該各画像処理結果を統合した統合処理結果を使用して前記監視対象の挙動を検知する検知手段と、
前記検知手段から出力される挙動情報に基づいて、前記監視対象が不審者であるか否かを判定する判定手段とを具備し、
前記複数の画像処理手段は、
前記各カメラから出力される映像を単眼画像処理する単眼画像処理手段と、
前記各カメラから出力される映像をステレオ画像処理するステレオ画像処理手段と
を含むことを特徴とする不審者検知システム。 A plurality of cameras for photographing the monitoring target within the monitoring range;
A means for image-processing video output from each of the cameras, a plurality of image processing means having different detection characteristics;
Detecting means for detecting the behavior of the monitoring target using any one of the image processing results from each of the image processing means or an integrated processing result obtained by integrating the image processing results;
Determination means for determining whether or not the monitoring target is a suspicious person based on behavior information output from the detection means,
The plurality of image processing means include
Monocular image processing means for monocular image processing of video output from each camera;
A suspicious person detection system comprising: stereo image processing means for performing stereo image processing on video output from each of the cameras.
前記検知手段は、特定のセキュリティレベルを設定された監視領域において、前記統合処理結果を使用して前記監視対象の挙動を検知することを特徴とする請求項1に記載の不審者検知システム。 When the monitoring range is divided into a plurality of monitoring areas set with different security levels,
2. The suspicious person detection system according to claim 1, wherein the detection unit detects the behavior of the monitoring target using the integrated processing result in a monitoring area in which a specific security level is set.
前記検知手段は、特定のセキュリティレベルを設定された監視領域において、前記単眼画像処理と前記ステレオ画像処理の統合処理結果を使用して、前記監視対象の挙動を検知することを特徴とする請求項1に記載の不審者検知システム。 When the monitoring range is divided into a plurality of monitoring areas set with different security levels,
The said detection means detects the behavior of the said monitoring object using the integrated process result of the said monocular image process and the said stereo image process in the monitoring area | region to which the specific security level was set. The suspicious person detection system according to 1.
前記監視範囲内で、前記各カメラの撮像範囲が重なる監視領域において、前記単眼画像処理と前記ステレオ画像処理の統合処理結果を使用して前記監視対象の挙動を検知することを特徴とする請求項1に記載の不審者検知システム。 The detection means includes
The behavior of the monitoring target is detected using an integrated processing result of the monocular image processing and the stereo image processing in a monitoring region where the imaging ranges of the cameras overlap within the monitoring range. The suspicious person detection system according to 1.
予め人の挙動情報に基づいて不審者の特徴をルール化した不審者識別機能を有し、前記不審者識別機能により、前記検知手段からの前記挙動情報を使用して前記監視対象が不審者であるか否かを判定することを特徴とする請求項1に記載の不審者検知システム。 The determination means includes
It has a suspicious person identification function that rules the characteristics of a suspicious person based on human behavior information in advance, and the monitoring target is a suspicious person by using the behavior information from the detection means by the suspicious person identification function. The suspicious person detection system according to claim 1, wherein it is determined whether or not there is any.
前記ステレオ画像処理手段は、前記監視対象の3次元位置情報を算出する手段、及び当該3次元位置情報を使用した前記監視対象の追跡処理を実行する手段を含み、
前記ステレオ画像処理手段により算出された前記3次元位置情報を前記単眼画像処理手段に供給して、前記単眼画像処理手段において、前記3次元位置情報を使用した前記監視対象の追跡処理を再実行させる制御手段を、更に備えていることを特徴とする請求項1に記載の不審者検知システム。 The monocular image processing means includes means for calculating two-dimensional position information of the monitoring target, and means for executing tracking processing of the monitoring target using the two-dimensional position information.
The stereo image processing means includes means for calculating three-dimensional position information of the monitoring target, and means for executing tracking processing of the monitoring target using the three-dimensional position information.
The three-dimensional position information calculated by the stereo image processing unit is supplied to the monocular image processing unit, and the monocular image processing unit re-executes the monitoring target tracking process using the three-dimensional position information. The suspicious person detection system according to claim 1, further comprising control means.
前記各カメラから出力される映像を、異なる検出特性を有する単眼画像処理方法及びステレオ画像処理方法の複数の画像処理方法により画像処理するステップと、
前記各画像処理方法の画像処理結果のいずれか、あるいは当該各画像処理結果を統合した統合処理結果を使用して前記監視対象の挙動を検知するステップと、
前記監視対象の挙動を示す挙動情報に基づいて、前記監視対象が不審者であるか否かを判定するステップと
を有する手順を実行することを特徴とする不審者検知方法。 A suspicious person detection method applied to a suspicious person detection system that uses a plurality of cameras that shoot a monitoring target within a monitoring range,
Image processing of the video output from each camera by a plurality of image processing methods of a monocular image processing method and a stereo image processing method having different detection characteristics;
Detecting the behavior of the monitoring target using any one of the image processing results of the image processing methods or an integrated processing result obtained by integrating the image processing results;
And a step of determining whether or not the monitoring target is a suspicious person based on behavior information indicating the behavior of the monitoring target.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011283321A JP2012079340A (en) | 2011-12-26 | 2011-12-26 | Suspicious object detection system, suspicious object detection device, suspicious object detection method and program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011283321A JP2012079340A (en) | 2011-12-26 | 2011-12-26 | Suspicious object detection system, suspicious object detection device, suspicious object detection method and program |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2007062615A Division JP5025292B2 (en) | 2007-03-12 | 2007-03-12 | Suspicious person detection system and method |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012079340A true JP2012079340A (en) | 2012-04-19 |
Family
ID=46239413
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2011283321A Pending JP2012079340A (en) | 2011-12-26 | 2011-12-26 | Suspicious object detection system, suspicious object detection device, suspicious object detection method and program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2012079340A (en) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013228834A (en) * | 2012-04-25 | 2013-11-07 | Atsumi Electric Co Ltd | Crime prevention sensor |
JP2015139007A (en) * | 2014-01-20 | 2015-07-30 | 株式会社竹中工務店 | Crime risk value derivation device and program |
KR101897923B1 (en) * | 2017-09-20 | 2018-10-31 | 한국전력공사 | System for providing identify target object based on neural network learning model, method thereof, and computer readable storage having the same |
CN113271848A (en) * | 2019-02-05 | 2021-08-17 | 株式会社日立制作所 | Body health state image analysis device, method and system |
CN114170566A (en) * | 2021-11-30 | 2022-03-11 | 北京新兴华安智慧科技有限公司 | Large-area illegal target identification processing method, device and system |
CN115547003A (en) * | 2022-11-24 | 2022-12-30 | 北京数字绿土科技股份有限公司 | External damage prevention alarm method and system for power transmission line |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0737100A (en) * | 1993-07-15 | 1995-02-07 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | Moving object detection and judgement device |
JPH10269362A (en) * | 1997-03-21 | 1998-10-09 | Omron Corp | Object recognition method and device therefor |
JPH11339139A (en) * | 1998-05-21 | 1999-12-10 | Nippon Micro Systems Kk | Monitoring device |
JP2002230555A (en) * | 2001-02-01 | 2002-08-16 | Noa Syst:Kk | Detection device and method for detecting movement |
JP2005024463A (en) * | 2003-07-04 | 2005-01-27 | Fuji Heavy Ind Ltd | Stereo wide visual field image processing apparatus |
-
2011
- 2011-12-26 JP JP2011283321A patent/JP2012079340A/en active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0737100A (en) * | 1993-07-15 | 1995-02-07 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | Moving object detection and judgement device |
JPH10269362A (en) * | 1997-03-21 | 1998-10-09 | Omron Corp | Object recognition method and device therefor |
JPH11339139A (en) * | 1998-05-21 | 1999-12-10 | Nippon Micro Systems Kk | Monitoring device |
JP2002230555A (en) * | 2001-02-01 | 2002-08-16 | Noa Syst:Kk | Detection device and method for detecting movement |
JP2005024463A (en) * | 2003-07-04 | 2005-01-27 | Fuji Heavy Ind Ltd | Stereo wide visual field image processing apparatus |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013228834A (en) * | 2012-04-25 | 2013-11-07 | Atsumi Electric Co Ltd | Crime prevention sensor |
JP2015139007A (en) * | 2014-01-20 | 2015-07-30 | 株式会社竹中工務店 | Crime risk value derivation device and program |
KR101897923B1 (en) * | 2017-09-20 | 2018-10-31 | 한국전력공사 | System for providing identify target object based on neural network learning model, method thereof, and computer readable storage having the same |
CN113271848A (en) * | 2019-02-05 | 2021-08-17 | 株式会社日立制作所 | Body health state image analysis device, method and system |
CN113271848B (en) * | 2019-02-05 | 2024-01-02 | 株式会社日立制作所 | Body health state image analysis device, method and system |
CN114170566A (en) * | 2021-11-30 | 2022-03-11 | 北京新兴华安智慧科技有限公司 | Large-area illegal target identification processing method, device and system |
CN115547003A (en) * | 2022-11-24 | 2022-12-30 | 北京数字绿土科技股份有限公司 | External damage prevention alarm method and system for power transmission line |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5180733B2 (en) | Moving object tracking device | |
US20190251380A1 (en) | Method and apparatus with liveness verification | |
JP2012079340A (en) | Suspicious object detection system, suspicious object detection device, suspicious object detection method and program | |
JP2021114307A (en) | Information processing device, information processing method, and program | |
JP5025292B2 (en) | Suspicious person detection system and method | |
JPWO2007138811A1 (en) | Suspicious behavior detection apparatus and method, program, and recording medium | |
KR101961891B1 (en) | Automatic counting method and appratus for human among the human and stuffs entering into automatic immigration check point | |
CN106937532B (en) | System and method for detecting actual user | |
US10235607B2 (en) | Control device, control method, and computer program product | |
WO2019220589A1 (en) | Video analysis device, video analysis method, and program | |
JP5147760B2 (en) | Image monitoring device | |
JP2018061114A (en) | Monitoring device and monitoring method | |
JP4862518B2 (en) | Face registration device, face authentication device, and face registration method | |
KR20160074208A (en) | System and method for providing safety service using beacon signals | |
JP2022177267A (en) | Authentication system, authentication method, and program | |
CN109147123B (en) | Unlocking method and device of access control lock, electronic equipment and computer storage medium | |
US20190370996A1 (en) | Image processing apparatus | |
JP6364372B2 (en) | Regional monitoring system | |
JP2010262527A (en) | Passing person counting device, passing person counting method and passing person counting program | |
JP5712401B2 (en) | Behavior monitoring system, behavior monitoring program, and behavior monitoring method | |
JP7257765B2 (en) | Information processing device, authentication system, control method thereof, and program | |
WO2019187288A1 (en) | Information processing device, data generation method, and non-transient computer-readable medium whereon program has been stored | |
JP5743646B2 (en) | Anomaly detection device | |
JP5871764B2 (en) | Face recognition device | |
US9959460B2 (en) | Re-wandering alarm system and method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20130228 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130305 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20130702 |