JP2012138836A - 動体検知装置及び動体検知プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像から迅速に動体を検知できる動体検知装置及び動体検知プログラムを提供することを課題とする。
【解決手段】画像から動体を検知する動体検知装置３４であって、カメラ制御実績をカメラ２１毎に記憶する第１記憶部３８を参照して、カメラ２１毎に撮影頻度の高い画角優先で撮影させる手段と、動体検知実績をカメラ毎に記憶する第２記憶部４０を参照して、カメラ２１毎に撮影した画像を動体検知実績のある範囲優先で動体検知する手段とを有することで上記課題を解決する。
【選択図】 図１

Description

本発明は画像から動体を検知する動体検知装置及び動体検知プログラムに関する。

近年、気象状況の変化は、ゲリラ豪雨等の発生など、局所的に河川が増水する現象を頻発させている。国土交通省は、ゲリラ豪雨時等の河川増水時に、河川の親水施設にいる人物に対して、避難指示を出す必要がある。親水施設とは、河川に設置された休憩施設、水遊び場、遊歩道等の施設をいう。

そこで、国土交通省は河川沿いにＣＣＴＶ（Closed Circuit Television）カメラを設置して、ＣＣＴＶカメラでの河川現況把握を実施している。しかし、河川増水時等における迅速な判断・対応は困難な状況にある。迅速な判断・対応が困難な状況にある要因はＣＣＴＶカメラの台数が多く、且つ、人が可視的に判断を行う為、迅速な判断・対応が必要な対象箇所の絞り込みに例えば１時間などの時間を要することである。

対象箇所の絞り込みは、例えば画像から人物を自動で検知することにより、時間を短縮できる。画像から歩行者や車両を認識する従来の画像処理としては、入力画像と背景画像とを比較し、輝度などの変化量の差分により歩行者や車両を認識する背景差分方式が従来から知られている（例えば特許文献１参照）。

このように、背景差分方式により画像から人物を検知する場合は、入力画像全体で変化量の差分処理を行っていた。

特開２００２−１９００１２号公報

入力画像全体で変化量の差分処理を行う場合は、外乱（草木の揺れ等）を検知してしまうため、人物だけを特定して検知するとは限らない。なお、草木等のエリアにマスクをかける方法もあるが、そのエリアに人物がいないとは限らない。結果として、従来は全てのＣＣＴＶカメラの画像を人が可視的に判断する必要があり、親水施設に人物がいるかを特定するまでに時間が掛かるという問題があった。

本実施形態は画像から迅速に動体を検知できる動体検知装置及び動体検知プログラムを提供することを目的とする。

上記した課題を解決するため、本実施形態は、画像から動体を検知する動体検知装置であって、カメラ制御実績をカメラ毎に記憶する第１記憶部を参照して、カメラ毎に撮影頻度の高い画角優先で撮影させる手段と、動体検知実績をカメラ毎に記憶する第２記憶部を参照して、前記カメラ毎に撮影した画像を動体検知実績のある範囲優先で動体検知する手段とを有する。

なお、本実施形態の構成要素、表現又は構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、データ構造などに適用したものも本発明の態様として有効である。

本実施形態によれば画像から迅速に動体を検知できる動体検知装置及び動体検知プログラムを提供可能である。

本実施例の動体検知装置を含むシステムの一例の構成図である。 雨量局関係のＤＢの一例の構成図である。 水位局関係のＤＢの一例の構成図である。 カメラ局関係のＤＢの一例の構成図である。 カメラ監視サーバの処理手順を表した一例のフローチャートである。 データ集約サーバ及び画像処理サーバの処理手順を表した一例のフローチャートである。 カメラ局ＰＴＺ情報ＤＢの一例の構成図である。 抽出カメラ局ＤＢの一例の構成図である。 カメラ局処理範囲ＤＢの一例の構成図である。 カメラ局検知ポイントＤＢの一例の構成図である。 画角情報（Ｘ座標、Ｙ座標、ズーム値）で特定される画角の一例のイメージ図である。 処理範囲基準点（Ｘ座標、Ｙ座標）、処理範囲（Ｘ値、Ｙ値）で特定される処理範囲の一例のイメージ図である。 一つの画角に複数の検知ポイントが含まれる一例のイメージ図である。 初回のカメラ画角特定処理の一例のフローチャートである。 ２回目以降のカメラ画角特定処理の一例のフローチャートである。 画像処理の一例のフローチャートである。 検知データ更新・分析処理の一例のフローチャートである。 検知実績なしの範囲指定処理の一例のイメージ図である。 検知実績ありの範囲指定処理の一例のイメージ図である。 検知ポイント分析処理の一例のイメージ図である。 管理コンテンツに表示される画面の一例のイメージ図である。 ＰＣの一例のハードウェア構成図である。

次に、本発明を実施するための形態を、以下の実施例に基づき図面を参照しつつ説明していく。本実施例では人物を動体の一例として説明する。

図１は本実施例の動体検知装置を含むシステムの一例の構成図である。図１のシステムはセンサ設備１、ＣＣＴＶカメラ設備２、河川管理者設備３を含む。センサ設備１及びＣＣＴＶカメラ設備２は現場設備である。

センサ設備１は例えば現場に設置されている雨量計１１、水位計１２、洪水センサ１３及びＩＰノード１４を含む。雨量計１１、水位計１２、洪水センサ１３が観測するセンサ情報はテレメータでＩＰノード１４に収集される。ＩＰノード１４はセンサ情報を集約してＩＰネットワーク４経由で河川管理者設備３へ伝送する。

ＣＣＴＶカメラ設備２は例えば現場に設置されているＣＣＴＶカメラ２１、エンコーダ装置２２、ＩＰノード２３を含む。例えばＣＣＴＶカメラ２１は監視カメラとして国土交通省が管理する１級河川を中心に１０，０００台以上が設置されている。ＣＣＴＶカメラ２１が撮影した画像はエンコーダ装置２２でエンコードされる。ＩＰノード２３はＣＣＴＶカメラ２１のストリームを集約してＩＰネットワーク４経由で河川管理者設備３へ伝送する。

河川管理者設備３は例えば河川データサーバ３１、カメラ監視サーバ３２、データ集約サーバ３３、動体検知装置の一例としての画像処理サーバ３４、河川管理者が操作するＰＣ３５、デコーダ装置３６、ＴＶ３７を含む。

河川データサーバ３１は現場で観測している水位情報、雨量情報等を管理する。カメラ監視サーバ３２は現場のＣＣＴＶカメラ２１の制御を行う。また、カメラ監視サーバ３２はＣＣＴＶカメラ２１の画角を制御したＰＴＺ情報などのカメラ情報を管理する。ＰＴＺ情報とは、Ｐ（パン）：Ｘ座標、Ｔ（チルト）：Ｙ座標、Ｚ（ズーム）：ズーム値を含む情報である。

データ集約サーバ３３は後述の現場データ収集処理、トリガ判定処理、エリア限定処理及び監視コンテンツへの表示処理を行う。データ集約サーバ３３は後述のカメラ局ＰＴＺ情報データベース（ＤＢ）３８を含む。

画像処理サーバ３４は後述のカメラ画角特定処理、画像処理、検知データ更新・分析処理を行う。画像処理サーバ３４は後述のカメラ局処理範囲ＤＢ３９、カメラ局検知ポイントＤＢ４０を含む。画像処理サーバ３４はＣＣＴＶカメラ２１が撮影した画像を入力画像とし、画像処理し、河川の親水施設にいる人物の検知を行う。

ＰＣ３５は画像処理サーバ３４による処理結果を表示する。また、ＴＶ３７はデコーダ装置３６によりデコードされた画像処理サーバ３４による処理結果を表示する。河川管理者はＰＣ３５、ＴＶ３７に表示された画像処理サーバ３４による処理結果を閲覧することで迅速な判断・対応が必要な対象箇所である人物検知箇所を迅速に判断できる。ＰＣ３５及びＴＶ３７は、画像処理サーバ３４による処理結果を表示する監視コンテンツの一例である。ＰＣ３５とＴＶ３７とは連携して処理するようにしてもよい。また、図１のシステムはデータ集約サーバ３３を省略して、画像処理サーバ３４にデータ集約サーバ３３の機能を設けるようにしてもよい。

図２は雨量局関係のＤＢの一例の構成図である。図２（Ａ）は雨量局ＤＢの一例の構成図である。図２（Ｂ）は雨量局観測ＤＢの一例の構成図である。雨量局ＤＢはデータ項目として観測局名、緯度、経度、閾値を有する。雨量局観測ＤＢはデータ項目としてデータ受信日時、雨量局所在地（緯度、経度）、雨量データを有する。雨量局観測ＤＢは雨量局毎に設けられる。図２（Ｂ）はＡ雨量局の例を表している。図２に示す雨量局関係のＤＢは河川データサーバ３１が格納している。河川データサーバ３１は現場の雨量計１１で観測した雨量データを図２（Ｂ）のように管理している。

図３は水位局関係のＤＢの一例の構成図である。図３（Ａ）は水位局ＤＢの一例の構成図である。図３（Ｂ）は水位局観測ＤＢの一例の構成図である。水位局ＤＢはデータ項目として観測局名、緯度、経度、閾値を有する。水位局観測ＤＢはデータ項目としてデータ受信日時、水位局所在地（緯度、経度）、水位データを有する。水位局観測ＤＢは水位局毎に設けられる。図３（Ｂ）はＡ水位局の例を表している。図３に示す水位局関係のＤＢは河川データサーバ３１が格納している。河川データサーバ３１は現場の水位計１２で観測した水位データを図３（Ｂ）のように管理している。

図４はカメラ局関係のＤＢの一例の構成図である。図４（Ａ）はカメラ局ＤＢの一例の構成図である。図４（Ｂ）はカメラ局プリセット情報ＤＢの一例の構成図である。カメラ局ＤＢはデータ項目としてカメラＩＤ、カメラ名称、カメラ局所在地（緯度、経度）、映像マルチキャストアドレスを有する。カメラ局プリセット情報ＤＢはデータ項目としてカメラＩＤ、カメラ名称、カメラ局所在地（緯度、経度）、プリセットＩＤ、制御情報（Ｘ座標、Ｙ座標、ズーム値）、映像マルチキャストアドレスを有する。カメラ局プリセット情報ＤＢはカメラ局毎に設けられる。図４に示すカメラ局関係のＤＢはカメラ監視サーバ３２が格納している。

図５はカメラ監視サーバの処理手順を表した一例のフローチャートである。カメラ監視サーバ３２はステップＳ１においてカメラ制御処理を行う。カメラ制御処理はカメラ監視サーバ３２が現場のＣＣＴＶカメラ２１を制御する処理である。カメラ監視サーバ３２は現場のＣＣＴＶカメラ２１に対してＰＴＺ情報を含むコマンドを送信することでＣＣＴＶカメラ２１を河川管理者の見たい対象の画角へ制御できる。ステップＳ２において、カメラ監視サーバ３２はＣＣＴＶカメラ２１の画角を制御したＰＴＺ情報をデータ集約サーバ３３に送信する。

図６はデータ集約サーバ及び画像処理サーバの処理手順を表した一例のフローチャートである。ステップＳ１１において、データ集約サーバ３３は河川データサーバ３１から図２に示した雨量局関係のＤＢ及び図３に示した水位局関係のＤＢにより管理している情報を収集する。データ集約サーバ３３はカメラ監視サーバ３２から図４に示したカメラ局関係のＤＢにより管理している情報を収集する。また、データ集約サーバ３３は、カメラ監視サーバ３２からＰＴＺ情報を受信し、カメラ局毎にカメラ局ＰＴＺ情報ＤＢ３８へ格納する。

ステップＳ１２において、データ集約サーバ３３は収集した現場データを用いてトリガ判定処理を行う。トリガ判定処理とは、収集した現場データを用いて危険な雨量局・水位局の有無を判定し、危険な雨量局・水位局があれば、危険な雨量局・水位局のリストを作成する処理である。

データ集約サーバ３３は例えばゲリラ豪雨・台風・大雨時等に、雨量データが閾値を超えている雨量局又は水位データが閾値を超えている水位局があれば、危険な雨量局・水位局と判定する。データ集約サーバ３３は危険な雨量局・水位局のリストを作成する。

ステップＳ１３において、データ集約サーバ３３は危険な雨量局・水位局のリストを用いてエリア限定処理を行う。エリア限定処理とは、危険な雨量局・水位局のリストに計上されている雨量局・水位局の近傍・関連のあるカメラ局を絞り込んで後述の抽出カメラ局ＤＢを作成する処理である。

データ集約サーバ３３は危険な雨量局・水位局のリストに計上されている雨量局・水位局の近傍のカメラ局を緯度・経度情報をキーとして絞り込む。また、データ集約サーバ３３は絞り込んだカメラ局と関連性のある（影響のある）カメラ局を絞りこむ。データ集約サーバ３３は絞り込んだカメラ局で、画像処理サーバ３４による処理の対象となるカメラ局のリストである後述の抽出カメラ局ＤＢを作成する。例えばデータ集約サーバ３３は上流側のカメラ局が危険な雨量局・水位局のリストに計上されている場合、下流の親水施設付近のカメラ局を絞りこむ。データ集約サーバ３３は画像処理サーバ３４による処理の対象となるカメラ局のリストを画像処理サーバ３４へ通知する。

ステップＳ１４において、画像処理サーバ３４はカメラ画角特定処理を行う。カメラ画角特定処理とは、処理の対象となるカメラ局について、カメラ操作の最も多かった地点を中心とした画角へプリセット制御する処理である。

画像処理サーバ３４はデータ集約サーバ３３から通知された処理の対象となるカメラ局のリストを元に、処理の対象となるカメラ局を順次選択する。画像処理サーバ３４は選択したカメラ局について、カメラ操作の最も多かった地点を中心とした画角へプリセット制御する処理をカメラ監視サーバ３２に要求する。なお、カメラ操作の最も多かった地点を中心とした画角へのプリセット制御は、後述のカメラ局ＰＴＺ情報ＤＢ３８を利用することで実現できる。カメラ監視サーバ３２は画像処理サーバ３４から要求のあった画角へカメラ局をプリセット制御する処理を実行する。

プリセット制御の指定はプリセットＩＤを利用して行われる。カメラ監視サーバ３２は図４（Ｂ）のカメラ局プリセット情報ＤＢのプリセットＩＤに対応付けられた制御情報を利用して、プリセット制御する処理を実行する。プリセット制御されたカメラ局からは撮影した画像が送信される。

ステップＳ１５において、画像処理サーバ３４はプリセット制御されたカメラ局から受信した画像について画像処理を行う。画像処理サーバ３４はカメラ画角特定処理により設定されたプリセットポジション（画角）において撮影された画像について画像処理を行うことで人物の検知を行う。

画像処理サーバ３４は人物の検知実績がない場合、カメラ操作の最も多かった地点（Ｘ座標、Ｙ座標）を含むブロックの画像処理を実行する。画像処理サーバ３４はブロックを最初の処理範囲とし、例えば処理範囲を放射状に拡大していく。画像処理サーバ３４は人物の検知実績がある場合、最も検知実績の多かった処理範囲から画像処理を行う。画像処理サーバ３４は処理範囲を放射上に拡大していく。ステップＳ１４、Ｓ１５の処理は処理の対象となるカメラ局のリストに計上されているカメラ局の数、繰り返される。

ステップＳ１６において、画像処理サーバ３４は検知データ更新・分析処理を行う。画像処理サーバ３４はステップＳ１５の画像処理結果を後述のカメラ局検知ポイントＤＢ４０に蓄積する。例えば画像処理サーバ３４はカメラ局検知ポイントＤＢ４０に各々のカメラ局の画角毎に検知ポイントを蓄積する。画像処理サーバ３４は蓄積されたカメラ局検知ポイントＤＢ４０を元に各々のカメラ局の画角毎に処理範囲を分析し、後述のカメラ局処理範囲ＤＢ３９を更新する。

ステップＳ１７において、画像処理サーバ３４は画像処理結果を管理コンテンツの一例であるＰＣ３５及びＴＶ３７に表示させる。したがって、河川管理者はＰＣ３５及びＴＶ３７に表示された画像処理結果を確認できる。

図７はカメラ局ＰＴＺ情報ＤＢの一例の構成図である。カメラ局ＰＴＺ情報ＤＢ３８はデータ項目としてデータ受信日時、カメラＩＤ、カメラ名称、カメラ局所在地（緯度、経度）、プリセットＩＤ、制御情報（Ｘ座標、Ｙ座標、ズーム値）、映像マルチキャストアドレスを有する。カメラ局ＰＴＺ情報ＤＢ３８はカメラ監視サーバ３２から受信したＰＴＺ情報を制御情報として、データ受信日時と共に格納している。

図８は抽出カメラ局ＤＢの一例の構成図である。抽出カメラ局ＤＢはデータ項目としてカメラＩＤ、カメラ名称、カメラ局所在地（緯度、経度）、映像マルチキャストアドレスを有する。抽出カメラ局ＤＢは図４（Ａ）のカメラ局ＤＢから、危険な雨量局・水位局のリストに計上されている雨量局・水位局の近傍又は関連性のあるカメラ局を緯度・経度情報をキーとして絞り込んだものである。

図９は、カメラ局処理範囲ＤＢの一例の構成図である。図９のカメラ局処理範囲ＤＢ３９はデータ項目としてカメラＩＤ、カメラ名称、カメラ局所在地（緯度、経度）、画角情報（Ｘ座標、Ｙ座標、ズーム値）、処理範囲基準点（Ｘ座標、Ｙ座標）、処理範囲（Ｘ値、Ｙ値）、映像マルチキャストアドレスを有する。

図１０は、カメラ局検知ポイントＤＢの一例の構成図である。図１０のカメラ局検知ポイントＤＢ４０はデータ項目としてデータ受信日時、カメラ局所在地（緯度、経度）、画角情報（Ｘ座標、Ｙ座標、ズーム値）、複数の検知ポイント（処理範囲基準点のＸ座標及びＹ座標、処理範囲のＸ値及びＹ値）を有する。

図１１は画角情報（Ｘ座標、Ｙ座標、ズーム値）で特定される画角の一例のイメージ図である。画角情報（Ｘ座標、Ｙ座標）はカメラ操作で最も選択されることが多かったポジション（地点）５１を表している。画角情報（ズーム値）は画角５４の幅５２、高さ５３を表している。

図１２は処理範囲基準点（Ｘ座標、Ｙ座標）、処理範囲（Ｘ値、Ｙ値）で特定される処理範囲の一例のイメージ図である。図１２に示すように、処理範囲基準点（Ｘ座標、Ｙ座標）は処理範囲６４の処理範囲基準点６１を表している。処理範囲（Ｘ値、Ｙ値）は処理範囲６４の幅６２、高さ６３を表している。図１０のカメラ局検知ポイントＤＢ４０では検知ポイントを図１２に示すような処理範囲基準点６１、処理範囲６４の幅６２、高さ６３で表している。

図１３は一つの画角に複数の検知ポイントが含まれる一例のイメージ図である。図１３に示すように１つの画角７１に複数の検知ポイント７２、７３が含まれる場合は検知ポイント７２、７３ごとに、処理範囲基準点（Ｘ座標、Ｙ座標）と処理範囲（Ｘ値、Ｙ値）とが設定される。

図１４は初回のカメラ画角特定処理の一例のフローチャートである。ステップＳ２１において、画像処理サーバ３４はカメラ特定処理を行う。カメラ特定処理はステップＳ１３のエリア限定処理で作成された処理の対象となるカメラ局のリストから画像処理を実行するカメラ局を１つ特定する。

ステップＳ２２において、画像処理サーバ３４はステップＳ２１で特定されたカメラ局について最多画角の特定処理を行う。最多画角の特定処理はカメラ局ＰＴＺ情報ＤＢ３８を参照し、ステップＳ２１で特定されたカメラ局において最も選択されることが多かったポジション（ＰＴＺ情報）を特定する。つまり、最多画角の特定処理はステップＳ２１で特定されたカメラ局において最も選択されることが多かった画角を特定する。

ステップＳ２３において、画像処理サーバ３４はステップＳ２１で特定されたカメラ局に対してカメラプリセット制御処理を行う。カメラプリセット制御処理は、ステップＳ２２で特定した画角へプリセット制御する処理をカメラ監視サーバ３２に要求する。

したがって、カメラ監視サーバ３２は画像処理サーバ３４から要求のあった画角へカメラ局をプリセット制御する処理を実行できる。プリセット制御されたカメラ局からは撮影した画像が送信される。

ステップＳ２２の最多画角の特定処理は以下の根拠に基づくものである。河川管理者が運用中にカメラ操作を行い、より多く監視している画角は、通常時の監視において重要となる画角である。同様に、増水時においても、いち早く確認すべき画角は最も多く監視している最多画角である。このように、カメラ操作により選択されることが最も多かった最多画角から画像処理を行うことは、河川管理者においても、増水時に迅速な初動対応が求められることから、プライオリティが高いと考えられる。

図１５は２回目以降のカメラ画角特定処理の一例のフローチャートである。ステップＳ２４において、画像処理サーバ３４はカメラ特定処理を行う。カメラ特定処理はステップＳ１３のエリア限定処理で作成された処理の対象となるカメラ局のリストから画像処理を実行するカメラ局を１つ特定する。

ステップＳ２５において、画像処理サーバ３４はステップＳ２４で特定されたカメラ局について画角の特定処理を行う。２回目の画角の特定処理はカメラ局ＰＴＺ情報ＤＢ３８を参照し、ステップＳ２４で特定されたカメラ局において、２番目に選択されることが多かったポジション（ＰＴＺ情報）を特定する。つまり、ｎ回目以降の画角の特定処理はカメラ局ＰＴＺ情報ＤＢ３８を参照し、ステップＳ２４で特定されたカメラ局においてｎ番目に選択されることが多かったポジション（ＰＴＺ情報）を特定する。

ステップＳ２６において、画像処理サーバ３４はステップＳ２４で特定されたカメラ局に対してカメラプリセット制御処理を行う。カメラプリセット制御処理は、ステップＳ２５で特定した画角へプリセット制御する処理をカメラ監視サーバ３２に要求する。

したがって、カメラ監視サーバ３２は画像処理サーバ３４から要求のあった画角へカメラ局をプリセット制御する処理を実行できる。プリセット制御されたカメラ局からは撮影した画像が送信される。

最多画角のみの処理では１カメラ局毎に１ポジションでの処理となる。しかし、繰り返し行うカメラ画角特定処理では、１つのカメラ局に対して広域に画像処理を実行することが可能となる。したがって、繰り返し行うカメラ画角特定処理では河川親水施設における人物の検知を、より広範囲に行うことが可能となる。

図１６は画像処理の一例のフローチャートである。ステップＳ３１において、画像処理サーバ３４は、プリセット制御されたカメラ局から受信した画像について背景撮影処理を行う。背景撮影処理は後述の背景差分処理を実行するため、プリセット制御されたカメラ局から受信した画像を背景画像として撮影する処理を実行する。

ステップＳ３２において、画像処理サーバ３４はカメラ局検知ポイントＤＢ４０の参照処理を行う。カメラ局検知ポイントＤＢ４０の参照処理は、背景差分処理を実行するカメラ局が過去に人物を検知した結果（人物の検知実績）の有無について、カメラ局検知ポイントＤＢ４０を参照する処理を実行する。カメラ局検知ポイントＤＢ４０は人物の検知実績を例えば夏季と冬季とで分けて蓄積しておいてもよい。

ステップＳ３３において、画像処理サーバ３４は検知実績判定処理を行う。検知実績判定処理はステップＳ３２のカメラ局検知ポイントＤＢ４０の参照結果を元に、検知実績の有無を判定する処理を実行する。

検知実績がある場合、画像処理サーバ３４はステップＳ３４において、検知実績ありの範囲指定処理（放射状拡大処理）を行う。画像処理サーバ３４は検知実績の多かった処理範囲で、画像処理を行う範囲を指定する処理を実行する。

画像処理サーバ３４は検知実績のある処理範囲から画像処理を始めることで、人物を検知するまでの時間を短縮できる。画像処理サーバ３４は後述の背景差分処理により人物を検知できなかった場合、例えば１ブロック単位で放射状に処理範囲を拡大していき、画像処理を行う範囲を指定する処理を実行する。

検知実績がない場合、画像処理サーバ３４はステップＳ３５において、検知実績なしの範囲指定処理（放射状拡大処理）を行う。画像処理サーバ３４はカメラ局ＰＴＺ情報ＤＢ３８を参照する。画像処理サーバ３４は、カメラ操作で最も選択されることが多かったポジション（Ｘ座標、Ｙ座標）５１が含まれる最小のブロックで、画像処理を行う範囲を指定する処理を実行する。

画像処理サーバ３４はカメラ操作で最も選択されることが多かったポジション５１を含む処理範囲から画像処理を始めることで、人物を検知するまでの時間を短縮できる。画像処理サーバ３４は後述の背景差分処理により人物を検知できなかった場合、例えば１ブロック単位で放射状に処理範囲を拡大していき、画像処理を行う範囲を指定する処理を実行する。

ステップＳ３６において、画像処理サーバ３４は背景差分処理を行う。画像処理サーバ３４はステップＳ３１で撮影した背景画像と、背景差分処理時に撮影した現画像とを比較して、差分量（変化量）を抽出する処理を実行する。画像処理サーバ３４は抽出した差分量から人物を検知する。画像処理サーバ３４は人物を検知するか、処理範囲が拡大できなくなるまでステップＳ３４又はＳ３５の処理を繰り返す。

画像処理サーバ３４は人物を検知するか処理範囲が拡大できなくなると、ステップＳ３７において判定結果処理を行う。判定結果処理は、背景差分処理の結果である例えばＪＰＥＧデータを管理コンテンツの一例であるＰＣ３５及びＴＶ３７に表示させる処理を実行する。

画像処理サーバ３４はステップＳ３１の背景撮影処理に替えて、背景画像を定期的に撮影して蓄積しておくことも考えられる。しかし、背景画像は時間の差異があるほど影などの状態の変化が大きくなることが考えられる。

例えば４時間毎に背景を撮影していても、２時間経ったときには背景画像における影の長さが変化していることも考えられる。そこで、画像処理サーバ３４は背景画像における影などの状況の変化により誤検知を招く可能性もあるため、画像処理を行う直前に背景画像を撮影する処理としている。

図１７は検知データ更新・分析処理の一例のフローチャートである。ステップＳ４１において、画像処理サーバ３４はカメラ局検知ポイントＤＢ４０の更新処理を行う。カメラ局検知ポイントＤＢ４０の更新処理はステップＳ３６の背景差分処理の結果でカメラ局検知ポイントＤＢ４０の更新処理を実行する。

ステップＳ４２において、画像処理サーバ３４は検知ポイント分析処理を行う。検知ポイント分析処理は、カメラ局検知ポイントＤＢ４０を参照し、各々のカメラ局における人物の検知が多いポイントを特定する処理を実行する。

ステップＳ４３において、画像処理サーバ３４はカメラ局処理範囲ＤＢ３９の更新処理を行う。カメラ局処理範囲ＤＢ３９の更新処理は、検知ポイント分析処理により特定された各々のカメラ局における人物の検知が多いポイント（人物検知ポイント）でカメラ局処理範囲ＤＢ３９を更新する。

カメラ局処理範囲ＤＢ３９は時期（夏季、冬季）の２つのＤＢを持つことで、格納されるデータの受信日時をキーとして夏季・冬季の判定を行うこともできる。これは、季節により同じカメラ局の画角であっても人物検知ポイントが変わると想定される為である。

図１８は検知実績なしの範囲指定処理の一例のイメージ図である。画像処理サーバ３４はカメラ操作で最も選択されることが多かったポジション（Ｘ座標、Ｙ座標）５１が含まれるブロックを中心として、画像処理を繰り返す毎に処理範囲を広げ、処理していくことにより、早期の人物の検知が可能となる。

なお、画像処理サーバ３４は検知実績がない場合に、カメラ操作で最も選択されることが多かったポジション５１から画像処理を始めることにより、対象となる動体（人物）がいることが多い画角の中心から画像処理を行うことができ、より早く動体を検知することが可能となる。また、外乱となる草木は画角の外側（上部、下部）に集中している場合が多いと考えられる。したがって、画像処理サーバ３４は画角の中心から画像処理を行うことで、画角の外側にあることが多いと考えられる草木などによる外乱の影響を小さくすることができ、外乱による誤検知率を低くできる。

図１９は検知実績ありの範囲指定処理の一例のイメージ図である。画像処理サーバ３４は検知実績の多かった処理範囲を中心として、画像処理を繰り返す毎に処理範囲を広げて処理していくことにより、早期の人物の検知が可能となる。

なお、画像処理サーバ３４は検知実績がある場合に、検知実績の多かった処理範囲から画像処理を始めることにより、対象となる動体（人物）がいることが多い処理範囲から画像処理を行うことができ、より早く動体を検知することが可能となる。また、より早く動体を検知できるため、画像処理サーバ３４は草木などによる外乱の影響を小さくすることができ、外乱による誤検知率を低くできる。

本実施例による画像処理サーバ３４はＣＣＴＶカメラ２１の画角に対して、検知実績がない場合と、検知実績がある場合とで、画像処理を開始する処理範囲を使い分けることにより、どのＣＣＴＶカメラ２１の画角に対しても、より早く動体（人物）の検知が可能となる。また、画像処理サーバ３４は、より早く動体を検知できるため、草木のゆれなどの外乱による誤検知率も低くできる。

図２０は検知ポイント分析処理の一例のイメージ図である。図２０は検知ポイントが含まれる画角１００〜１０５の一例のイメージを表している。画像処理サーバ３４は画角１００〜１０５に含まれる検知ポイントから画角１０５に示すように検知実績の多かった検知ポイントを絞り込む。

なお、画像処理サーバ３４は複数の検知ポイントで検知実績が多い場合や、単体での検知実績が同等で処理範囲が異なる場合など、最初の処理範囲を複数個所で決定する。例えば画角１０３のパターンの検知実績が多くなってきた場合、最初の処理範囲は画角１０６のようになる。

図２１は管理コンテンツに表示される画面の一例のイメージ図である。図２１（Ａ）は画像処理結果をリスト表示する画面のイメージ図である。図２１（Ａ）の画面のリストからＣＣＴＶカメラ２１を選択し、処理結果表示ボタン１１１を押下することで、管理コンテンツには図２１（Ｂ）に示すような動体検知した結果を表示する。図２１（Ｂ）は検知した動体（人物）及び処理範囲１１３、１１４を示している。

図２１（Ａ）の画面リストからＣＣＴＶカメラ２１を選択し、映像表示ボタン１１２を押下することで、管理コンテンツには図２１（Ｃ）に示すようなＣＣＴＶカメラ２１により撮影された現在の映像が表示される。

画像処理サーバ３４は例えば図２２に示すようなＰＣ８０により構成される。図２２はＰＣの一例のハードウェア構成図である。

図２２のＰＣ８０は入力装置８１、表示装置８２、ＰＣ本体８３を有する。ＰＣ本体８３はバス９７で相互に接続された主記憶装置９１、演算処理装置９２、インタフェース装置９３、記録媒体読取装置９４及び補助記憶装置９５を有している。また、バス９７には入力装置８１及び表示装置８２が接続されている。

バス９７で相互に接続されている入力装置８１、表示装置８２、主記憶装置９１、演算処理装置９２、インタフェース装置９３、記録媒体読取装置９４及び補助記憶装置９５は演算処理装置９２による管理下で相互にデータの送受を行うことができる。演算処理装置９２は、ＰＣ８０全体の動作制御を司る中央処理装置である。

インタフェース装置９３はＩＰネットワーク４等からのデータを受信し、データの内容を演算処理装置９２に渡す。インタフェース装置９３は演算処理装置９２からの指示に応じてＩＰネットワーク４等にデータを送信する。

補助記憶装置６５には画像処理サーバ３４と同様の機能をＰＣ８０に発揮させるプログラムの一部として、少なくとも画像処理サーバ３４における処理をＰＣ８０に実行させる動体検知プログラムが記憶されている。そして、演算処理装置９２が動体検知プログラムを補助記憶装置９５から読み出して実行することで、ＰＣ８０は画像処理サーバ３４として機能するようになる。動体検知プログラムは演算処理装置９２とアクセス可能な主記憶装置９１に格納されていても良い。入力装置８１は演算処理装置９２の管理下でデータの入力を受付ける。動体検知プログラムはＰＣ８０が読み取り可能な記録媒体９６に記録しておくことができる。

記録媒体９６には、磁気記録媒体、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録媒体には、ＨＤＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ（ＭＴ）などがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ − Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ（Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ（ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）などがある。また、光磁気記録媒体には、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ − Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）などがある。

動体検知プログラムを流通させる場合は、動体検知プログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型の記録媒体９６を販売することが考えられる。動体検知プログラムを実行するＰＣ８０は例えば記録媒体読取装置９４が動体検知プログラムを記録した記録媒体９６から動体検知プログラムを読み出す。演算処理装置９２は、読み出された動体検知プログラムを主記憶装置９１若しくは補助記憶装置９５に格納する。

ＰＣ８０は自己の記憶装置である主記憶装置９１若しくは補助記憶装置９５から動体検知プログラムを読み取り、動体検知プログラムに従った処理を実行する。演算処理装置９２は動体検知プログラムに従って、上述したような各種処理を実現している。

本実施例の動体検知装置を含むシステムは例えば以下に説明するような利用シーンが想定される。例えば河川で増水が発生し、本実施例の動体検知装置を含むシステムは親水施設で人物を検知したとする。河川管理者はＰＣ３５で画像処理結果を閲覧し、親水施設にいる人物を確認できる。

また、ＴＶ３７には例えばＣＣＴＶカメラ２１により親水施設にいる人物が撮影された現在の映像が表示される。河川管理者は例えば既存の放送システムや警報設備を利用することにより、河川沿いに設置されたスピーカからの避難指示や、警告灯を点灯させることによる注意喚起により、危険な親水施設にいる人物に避難行動を促すことができる。

本発明は、以下に記載する付記のような構成が考えられる。
（付記１）
画像から動体を検知する動体検知装置であって、
カメラ制御実績をカメラ毎に記憶する第１記憶部を参照して、カメラ毎に撮影頻度の高い画角優先で撮影させる手段と、
動体検知実績をカメラ毎に記憶する第２記憶部を参照して、前記カメラ毎に撮影した画像を動体検知実績のある範囲優先で動体検知する手段と
を有する動体検知装置。
（付記２）
前記動体検知する手段は、前記撮影した画像に動体検知実績のある範囲が含まれていれば前記動体検知実績のある範囲から動体検知を始め、前記動体検知実績のある範囲を拡大しながら動体検知を行うこと
を特徴とする付記１記載の動体検知装置。
（付記３）
前記動体検知する手段は、前記撮影した画像に動体検知実績のある範囲が含まれていなければ前記撮影した画像の中心にある範囲から動体検知を始め、前記中心にある範囲を拡大しながら動体検知を行うこと
を特徴とする付記１又は２記載の動体検知装置。
（付記４）
前記動体検知する手段による動体検知結果に基づき、前記第２記憶部に記憶されている前記動体検知実績を更新する手段を更に有すること
を特徴とする付記１乃至３何れか一項記載の動体検知装置。
（付記５）
前記第２記憶部は前記動体検知実績を時期で分けてカメラ毎に記憶すること
を特徴とする付記１乃至４何れか一項記載の動体検知装置。
（付記６）
画像から動体を検知するコンピュータに、
カメラ制御実績をカメラ毎に記憶する第１記憶部を参照して、カメラ毎に撮影頻度の高い画角優先で撮影させ、
動体検知実績をカメラ毎に記憶する第２記憶部を参照して、前記カメラ毎に撮影した画像を動体検知実績のある範囲優先で動体検知する
処理を実行させる動体検知プログラム。

本実施例における推薦プログラムはパッケージソフトの他、ＷＥＢサービス等によっても提供可能である。なお、上記の特許請求の範囲に記載したカメラ毎に撮影頻度の高い画角優先で撮影させる手段はステップＳ１４の処理に相当し、動体検知実績のある範囲優先で動体検知する手段はステップＳ１５の処理に相当し、動体検知実績を更新する手段はステップＳ１６の処理に相当する。

１ センサ設備
２ ＣＣＴＶカメラ設備
３ 河川管理者設備
４ ＩＰネットワーク
１１ 雨量計
１２ 水位計
１３ 洪水センサ
１４ ＩＰノード
２１ ＣＣＴＶカメラ
２２ エンコーダ装置
２３ ＩＰノード
３１ 河川データサーバ
３２ カメラ監視サーバ
３３ データ集約サーバ
３４ 画像処理サーバ
３５、８０ ＰＣ
３６ デコーダ装置
３７ ＴＶ
３８ カメラ局ＰＴＺ情報データベース（ＤＢ）
３９ カメラ局処理範囲ＤＢ
４０ カメラ局検知ポイントＤＢ
８１ 入力装置
８２ 表示装置
８３ ＰＣ本体
９１ 主記憶装置
９２ 演算処理装置
９３ インタフェース装置
９４ 記録媒体読取装置
９５ 補助記憶装置
９６ 記録媒体
９７ バス

Claims (5)

1. 画像から動体を検知する動体検知装置であって、
   カメラ制御実績をカメラ毎に記憶する第１記憶部を参照して、カメラ毎に撮影頻度の高い画角優先で撮影させる手段と、
   動体検知実績をカメラ毎に記憶する第２記憶部を参照して、前記カメラ毎に撮影した画像を動体検知実績のある範囲優先で動体検知する手段と
   を有する動体検知装置。
2. 前記動体検知する手段は、前記撮影した画像に動体検知実績のある範囲が含まれていれば前記動体検知実績のある範囲から動体検知を始め、前記動体検知実績のある範囲を拡大しながら動体検知を行うこと
   を特徴とする請求項１記載の動体検知装置。
3. 前記動体検知する手段は、前記撮影した画像に動体検知実績のある範囲が含まれていなければ前記撮影した画像の中心にある範囲から動体検知を始め、前記中心にある範囲を拡大しながら動体検知を行うこと
   を特徴とする請求項１又は２記載の動体検知装置。
4. 前記動体検知する手段による動体検知結果に基づき、前記第２記憶部に記憶されている前記動体検知実績を更新する手段を更に有すること
   を特徴とする請求項１乃至３何れか一項記載の動体検知装置。
5. 画像から動体を検知するコンピュータに、
   カメラ制御実績をカメラ毎に記憶する第１記憶部を参照して、カメラ毎に撮影頻度の高い画角優先で撮影させ、
   動体検知実績をカメラ毎に記憶する第２記憶部を参照して、前記カメラ毎に撮影した画像を動体検知実績のある範囲優先で動体検知する
   処理を実行させる動体検知プログラム。