JP2015088818A - 監視カメラ及び画像監視装置 - Google Patents

Abstract

【課題】監視領域に存在する物体の遠近によらず当該物体の認識処理に有用な解像度の画像を、少ないデータ量で出力可能な監視カメラ、及び該監視カメラを用いた画像監視装置を提供する。
【解決手段】監視カメラにおいて、撮影部２０が第一解像度の撮影画像を生成すると、微細領域検出部２２が、撮影画像から予め設定した太さ基準以下の太さを有する微細エッジを抽出し、微細エッジ及びその近傍画素からなる微細構造領域を検出する。そして、解像度変換部２３が撮影画像において微細構造領域の外側を第一解像度よりも低い第二解像度の画像に置換して認識用画像を生成し、画像出力部２５が認識用画像を画像認識装置４に出力する。画像出力部２５が認識用画像を画像認識装置４に出力する。
【効果】監視カメラが、物体の輪郭等が精細であり且つ撮影画像よりもデータ量の少ない認識用画像を出力するので、画像認識の精度を向上させつつコストを低減できる。
【選択図】図１

Description

本発明は、監視領域を撮影する監視カメラ、及び、当該監視カメラが撮影した画像を用いて監視領域の状態を認識する画像監視装置に関する。

近年、防犯意識の高まりから監視カメラの設置数は増加しており、監視カメラにより撮影した画像から侵入者等の物体を画像認識する研究も盛んに行われている。

監視カメラは、その設置コストの観点から１台１台が広い監視領域をカバーすることが望まれるが、監視領域を広くするほど、画像上で小さく写る遠方物体が増加して画像認識が困難化する。

一方で、監視カメラの高解像度化が進んでいる。解像度の高い監視画像を利用すれば遠方物体の精細な画像情報が得られるため認識精度向上が期待できる。しかし、解像度の高い監視画像はデータ量が多いため、高解像度のままで利用すると処理量、通信量が増大して装置がコスト高となる。

通信量、記憶容量を低減する観点から監視カメラ側でデータ量を削減する監視システムが提案されている。例えば、特許文献１に記載の監視システムは、監視領域を撮影した監視カメラの受光素子から間引いて読み出した低解像度画像から動き領域或いは人物領域を特徴領域として検出し、受光素子から読み出した特徴領域の高解像度画像を監視領域の低解像度画像とともに送信する。

特開２００７―２４３６６０

しかしながら、従来技術では、監視カメラ側から動き領域或いは人物領域の全体を高解像度画像として送信するため、データ量削減が十分でなく、画像監視装置のコストを低減する余地があった。例えば、遠方物体が現れている領域においては高精度な画像認識を行うために高解像度を要するが、近傍物体が現れている領域においては低解像度であっても高精度な画像認識が可能であるため、その分だけデータ量削減の余地がある。

また、従来技術では、特徴領域について高解像度画像と低解像度画像の両方が送信されるため、データ量削減が十分でなく、画像監視装置のコストを低減する余地があった。

また、従来技術では、低解像度画像を解析して特徴領域を検出するため、遠方物体の一部又は全部を検出し損ねる可能性が高まり、認識精度が低下するおそれがあった。

また、従来技術では、特徴領域が検出されると高解像度画像と低解像度画像の両方が送信され、特徴領域が検出されないと低解像度画像のみが送信される。このように特徴領域の有無によって送信フレーム数が変動すると、これらを受信して処理する画像認識装置側の設計が複雑化し、画像監視装置のコスト高の要因となる。

本発明は、上記問題を鑑みてなされたものであり、監視領域に存在する物体の遠近によらず当該物体の認識処理に有用な解像度の画像を少ないデータ量で出力可能な監視カメラを提供すること、及び、該監視カメラを用いた画像監視装置を提供することを目的とする。

本発明は、上記問題を鑑みてなされたものであり、監視領域を撮影して第一解像度の撮影画像を生成する撮影部と、撮影画像から、予め設定した太さ基準以下の太さを有する微細エッジを抽出し、微細エッジ及びその近傍画素からなる微細構造領域を検出する微細領域検出部と、撮影画像において微細構造領域の外側を第一解像度よりも低い第二解像度の画像に置換して認識用画像を生成する解像度変換部と、認識用画像を外部に出力する画像出力部と、を備えたことを特徴とする監視カメラを提供する。

また、本発明の好適な態様においては、微細領域検出部は、太さ基準に応じたサイズのエッジフィルタを用いて微細エッジを抽出する。

また、本発明の好適な態様においては、微細領域検出部は、微細エッジのうち他の微細エッジが撮影画像上の近接した位置にて抽出された微細エッジを用いて微細構造領域を検出する。

また、本発明は、前記監視カメラと、前記画像出力部に接続されて認識用画像を伝送する画像通信網と、画像認識装置と、を備えた画像監視装置であって、画像認識装置は、画像通信網に接続されて認識用画像を受信する通信部と、認識用画像からエッジ特徴量を抽出する特徴抽出部と、特徴抽出部により抽出されたエッジ特徴量を用いて監視領域の状態を認識する認識部と、を備えたことを特徴とする画像監視装置を提供する。

本発明の監視カメラ又は画像監視装置によれば、監視領域に存在する物体の遠近によらず、当該物体の高精度な画像認識と装置コストの低減を両立することが可能となる。

本発明を適用した画像監視装置１の構成例を示す図である。 エッジの太さとエッジフィルタのサイズの関係を説明する模式図である。 監視カメラ２−１の動作を示すフローチャートの一例である。 解像度変換処理の一例を示す模式図である。 撮影画像の一例を示す模式図である。 認識用画像における高解像度領域及び低解像度領域の一例を示す模式図である。 画像認識装置４の動作を示すフローチャートの一例である。

＜画像監視装置の構成＞
図１を参照して本発明の好適な実施形態の一例である画像監視装置１の構成を説明する。

画像監視装置１は、複数の監視カメラ２−１，２−２，…，２−Ｎが画像通信網３を介して画像認識装置４に接続されてなる。

各監視カメラ２−１，２−２，…，２−Ｎは、不審者の検知が要請された監視領域に設置され、予め設定された撮影周期で監視領域を撮影して監視領域の画像を画像通信網３に出力する。各監視カメラ２−１，２−２，…，２−Ｎが出力する画像は、後述する解像度変換処理によって不審者の画像認識を妨げない範囲で撮影画像の一部を低解像度化した画像であり、以下、当該画像を認識用画像と称する。

画像通信網３は、各監視カメラ２−１，２−２，…，２−Ｎから出力された認識用画像を画像認識装置４に伝送するネットワークである。画像通信網３は、例えば、各監視カメラ２−１，２−２，…，２−Ｎと画像認識装置４をイーサネットケーブル（イーサネットは登録商標）等にて接続したＬＡＮ（Local Area Network）とすることができる。或いは画像通信網３は、各監視カメラ２−１，２−２，…，２−Ｎと画像認識装置４を同軸ケーブルで接続したアナログ網とすることもできる。

画像認識装置４は、各監視カメラ２−１，２−２，…，２−Ｎからの認識用画像を受信し、当該画像を画像処理して監視領域に存在する人物を認識し、当該人物が不審者であるか否かを判定する。画像認識装置４は不審者が存在すると判定した場合に監視センターへ所定の異常信号を出力する。

〔監視カメラの構成〕
以下、監視カメラ２−１の構成について説明する。

監視カメラ２−１は、高解像撮影部２０、撮影画像記憶部２１、微細領域検出部２２、解像度変換部２３、認識用画像記憶部２４、画像出力部２５を備える。

高解像撮影部２０は、予め設定された撮影周期で監視領域を撮影して第一解像度の撮影画像を生成する。そのために高解像撮影部２０は、受光量に応じた電圧値を出力するＣＣＤセンサ又はＣ−ＭＯＳなどの光電変換素子アレイと、光電変換素子アレイ上に監視領域の像を結像するための結像光学系と、光電変換素子アレイを構成する各光電変換素子が出力したアナログの電圧値を予め定めた走査ラインごとに検出してデジタルの輝度値に変換するＡ／Ｄ変換回路を有する。

高解像撮影部２０が生成する撮影画像は認識用画像よりも高解像度でデータ量が多い。第一解像度は例えば横８０００×縦４５００画素である。走査ラインは、例えば撮影画像において横方向（Ｘ軸方向）に並ぶ８０００画素のそれぞれであり、撮影画像は縦方向（Ｙ軸方向）に４５００ラインが並んでなる。なお、本例において撮影画像は濃淡画像であるとする。

高解像撮影部２０は、撮影画像記憶部２１に接続され、生成した撮影画像を順次、撮影画像記憶部２１に記憶させる。

撮影画像記憶部２１は、撮影画像等を記憶するメモリ装置であり、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory）等で構成される。撮影画像記憶部２１は、高解像撮影部２０及び微細領域検出部２２に接続され、高解像撮影部２０により書き込まれた撮影画像は、微細領域検出部２２により順次読み出される。撮影画像記憶部２１は、現フレームの書き込みと前フレームの読み出しを同時に行えるよう、撮影画像２フレーム分の記憶容量を有する。

微細領域検出部２２は、撮影画像から微細エッジを含んだ微細構造領域を検出する演算装置であり、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）又はＭＣＵ（Micro Control Unit）等で構成される。

微細領域検出部２２は、撮影画像記憶部２１及び解像度変換部２３に接続され、撮影画像記憶部２１から撮影画像を読み出して微細構造領域を検出し、読み出した撮影画像及び微細構造領域の座標を解像度変換部２３に出力する。

微細エッジは、遠方物体の輪郭部にて抽出されるエッジのように、太さが予め設定した太さ基準以下の細いエッジである。換言すると、微細エッジは、解像度が高い撮影画像からは抽出可能であるが、これを低解像度化した画像からは抽出困難となる程度に細いエッジである。太さ基準は、例えば撮影画像の解像度Ｒ１において１画素乃至数画素の太さとすることができる。

以下、微細エッジの抽出について説明する。

微細領域検出部２２は、各画素において隣接画素間の輝度差を求めて輝度の立ち上がり及び立ち下がりを検出し、立ち上がりから立ち下がりまで又は立ち下がりから立ち上がりまでの画素数を計数することでエッジの太さを計測し、計測した太さが太さ基準を満たす区間を微細エッジとして抽出することができる。しかし、この方法と比較して以下に示す方法が簡単且つ確実である。

すなわち、微細領域検出部２２は、太さ基準に応じたサイズのエッジフィルタを用いて微細エッジを抽出する。具体的には、太さ基準が１画素乃至２画素の太さであることに対応して、微細領域検出部２２は、撮影画像の各画素の位置にてサイズが３×１画素のエッジフィルタを用いて微細エッジを抽出する。この場合のエッジフィルタの係数は例えば［１，０，−１］などとすればよい。

ちなみに、３×１画素のエッジフィルタを用いると遠方物体の輪郭部に生じる微細エッジは抽出されるが、近傍物体の輪郭部に生じる太いエッジは抽出されない。そのため、大きさ基準に適合したサイズのエッジフィルタを用いれば、簡単な処理で確実に微細エッジを抽出できる。

図２は、近傍物体５１と遠方物体５２が写る撮影画像５０に、大きさ基準に適合したサイズが３×１画素のエッジフィルタを適用して微細エッジを抽出する様子を模式的に示したものである。また、図２には、これと対比して大きさ基準に適合しないサイズが１５×１画素のエッジフィルタを適用した場合のエッジ抽出の様子も示している。

グラフ５３は近傍物体５１の左腕をＸ軸方向に走査して検出される輝度値の分布を示している。グラフ５３の先頭５画素は背景の輝度値であり、左腕輪郭部の輝度値がそれに続いている。近傍物体５１のエッジは太いため、輪郭部の輝度値は７画素以上続いている。

グラフ５５はグラフ５３で示した輝度値の分布に対してサイズが３×１画素のエッジフィルタが出力するエッジ強度を示している。フィルタサイズが輪郭部の太さよりも小さいため、エッジ強度は抽出閾値Ｔｈに達せず、近傍物体５１の輪郭部のエッジは抽出されない。

他方、グラフ５４は遠方物体５２の左腕をＸ軸方向に走査して検出される輝度値の分布を示している。グラフ５４の先頭６画素は背景の輝度値であり、それに続く１画素は左腕輪郭部の輝度値、さらに続く５画素は背景の輝度値である。遠方物体５２のエッジは細く、輪郭部の太さは１画素である。

グラフ５６はグラフ５４で示した輝度値の分布に対してサイズが３×１画素のエッジフィルタが出力するエッジ強度を示している。フィルタサイズが大きさ基準に適合しているため、エッジ強度は抽出閾値Ｔｈを超え、遠方物体５２の輪郭部にて微細エッジが抽出される。

このように大きさ基準に適合したサイズのエッジフィルタを用いれば、微細エッジだけを適正且つ簡単に抽出することができる。

一方、グラフ５７はグラフ５３で示した近傍物体５１の輝度値の分布に対してサイズが１５×１画素のエッジフィルタが出力するエッジ強度を示している。この場合のエッジ強度は抽出閾値Ｔｈを超えてしまい、近傍物体５１の太いエッジが抽出されてしまう。

また、グラフ５８はグラフ５４で示した遠方物体５２の輝度値の分布に対してサイズが１５×１画素のエッジフィルタが出力するエッジ強度を示している。この場合のエッジ強度は抽出閾値Ｔｈを超えず、遠方物体５２の微細エッジを抽出し損ねてしまう。
このように大きさ基準に適合しないサイズのエッジフィルタを用いると、微細エッジを抽出し損ねるのである。

以下、微細構造領域の検出について説明する。

微細構造領域は、撮影画像において微細エッジが検出された画素（微細エッジ画素）及びその近傍画素からなる領域である。画像認識装置４は、遠方物体の輪郭等を検出するとき、微細エッジが存在する画素をその近傍画素と比較するため、近傍画素を含めた微細構造領域を検出する必要がある。

具体的には、微細領域検出部２２は、撮影画像を複数のブロックに区分して微細エッジ画素を含むブロックを微細構造領域として検出する。各ブロックの大きさは例えば１２×１２画素とすることができ、撮影画像は横６６６×縦３７５個のブロックに区分される。この区分は解像度変換部２３の処理単位に合わせた区分となっている。

また、遠方物体が存在する領域においては、複数の微細エッジ画素がまとまって抽出される。このことを利用して、微細領域検出部２２は、抽出した微細エッジのうち他の微細エッジが撮影画像上の近接した位置にて抽出された微細エッジを用いて微細構造領域を検出する。

具体的には、ブロックの大きさを近接判定の基準とすることができ、微細領域検出部２２は、予め定めた近接判定数以上（例えば１０画素以上）の微細エッジ画素を含むブロックのみを微細構造領域として検出する。或いは、微細領域検出部２２は、画像上で微細エッジ画素間の距離を計測し、当該距離が、認識しようとする遠方物体の大きさ及び輪郭構造に応じて予め定めた近接判定距離未満であれば近接していると判定することもできる。

このようにすることで、微細エッジとして抽出されてしまった画像ノイズなどを除くことができる。

解像度変換部２３は、撮影画像の一部を低解像度の画像に置換して認識用画像を生成する演算装置であり、ＤＳＰ又はＭＣＵ等で構成される。

解像度変換部２３は、微細領域検出部２２及び認識用画像記憶部２４に接続され、微細領域検出部２２から撮影画像及び微細構造領域が入力されると、認識用画像を生成し、当該認識用画像を認識用画像記憶部２４に記憶させる。

解像度変換部２３は、撮影画像において微細構造領域の外側を第一解像度Ｒ１よりも低い第二解像度Ｒ２の画像に置換して認識用画像を生成する。具体的には、解像度変換部２３は、微細構造領域と判定されなかったブロックを、その輝度値に当該ブロックの代表輝度値を設定した１画素に置換して認識用画像を生成する。代表輝度値は撮影画像における当該ブロック内の平均輝度値とすることができる。或いは、代表輝度値は撮影画像における当該ブロック内の最頻輝度値としてもよく、又は撮影画像における当該ブロック内のブロック内のいずれか１画素の輝度値としてもよい。

一方、解像度変換部２３は、認識用画像において微細構造領域の内側を第二解像度Ｒ２よりも高い第三解像度Ｒ３の画像とする。具体的には、Ｒ３＝Ｒ１とし、解像度変換部２３は、撮影画像における１２×１２画素の輝度値をそのまま認識用画像において対応する画素の輝度値に設定する。
なお、第三解像度Ｒ３は、第二解像度Ｒ２よりも高い範囲で第一解像度Ｒ１よりも低く設定してもよい。

以上に示した解像度の関係をまとめると、Ｒ１≧Ｒ３＞Ｒ２となる。

認識用画像記憶部２４は、認識用画像等を記憶するメモリ装置であり、ＲＡＭ及びＲＯＭ等で構成される。認識用画像記憶部２４は、解像度変換部２３及び画像出力部２５と接続され、解像度変換部２３により書き込まれた認識用画像は、画像出力部２５により順次読み出される。なお、認識用画像記憶部２４は、現フレームの書き込みと前フレームの読み出しを同時に行えるよう、認識用画像２フレーム分の記憶容量を有する。

画像出力部２５は、認識用画像をカメラ装置２−１から外部に出力する通信インターフェース回路である。画像出力部２５は、認識用画像記憶部２４及び画像通信網３に接続され、認識用画像記憶部２４から認識用画像を読み出し、読み出した認識用画像を画像通信網３の通信プロトコルに適合した画像認識装置宛ての信号に変換して画像通信網３に送出する。

なお、微細領域検出部２２及び解像度変換部２３はひとつの演算装置で実現してもよい。また、撮影画像記憶部２１と認識用画像記憶部２４をひとつのメモリ装置で実現することもできる。

監視カメラ２−２，…，２−Ｎの構成は、監視カメラ２−１と同様であるため説明を省略する。

〔画像認識装置の構成〕
以下、画像認識装置４の構成について説明する。

画像認識装置４は、画像入力部４０、特徴抽出部４１、不審者認識部（認識部）４２及び異常出力部４３を含んで構成される。

画像入力部４０は、認識用画像を受信する通信回路である。画像入力部４０は、画像通信網３及び特徴抽出部４１に接続され、画像通信網３を介して監視カメラ２−１，２−２，…，２−Ｎからの認識用画像を受信すると、当該認識用画像を特徴抽出部４１に出力する。認証用画像のデータ量は撮影画像よりも格段に小さく、画像入力部４０の通信負荷は低減されている。

特徴抽出部４１は、認識用画像から、不審者の画像認識に有用な所定特徴量を抽出する演算装置であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ又はＭＣＵ等で構成される。特徴抽出部４１は、画像入力部４０及び不審者認識部４２に接続され、画像入力部４０から認識用画像が入力されると所定特徴量を抽出して不審者認識部４２に出力する。

特徴抽出部４１が抽出する特徴量は、エッジ強度、エッジ方向、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量、ハールライク特徴量等のエッジ特徴量、及び輝度ヒストグラム等である。

上述したように認識用画像には、高解像度領域と低解像度領域が含まれる。特徴抽出部４１は、解像度ごとに認識用画像を分割し、分割画像のそれぞれに対して特徴量の抽出を行う。なお、図４を参照して説明したように、認識用画像は各ブロックの画素数を示すデータと当該画素数分の輝度値データがブロック順に並んだデータ構成となっており、特徴抽出部４１は、この画素数から各ブロックの解像度を判別し、画素数が示す数の輝度値を各ブロックに応じた座標に並べて、解像度ごとの分割画像を生成することができる。

このように特徴抽出部４１は解像度ごとに監視領域に存在する認識対象物体の特徴量を抽出することで、近傍物体の特徴量のみならず、遠方物体の微細エッジが表すエッジ特徴量を含めて認識対象物体の特徴量を確実に抽出できる。また、処理負荷の大きな高解像度領域からの抽出処理は画像認識精度確保に必要な分だけとなるので、特徴抽出部４１の処理負荷の増加は適正に抑制される。

不審者認識部４２は、特徴抽出部４１により抽出された特徴量を用いて不審者の存在を認識する演算装置であり、ＣＰＵ、ＤＳＰ又はＭＣＵ等で構成される。不審者認識部４２は、特徴抽出部４１及び異常出力部４３に接続され、特徴抽出部４１から特徴量が入力されると不審者が存在するか否かを判定し、不審者が存在すると判定した場合にその旨を表す所定信号を異常出力部４３へ出力する。なお、特徴抽出部４１と不審者認識部４２はひとつの演算装置で実現してもよい。

不審者認識部４２は、例えば、認識用画像から抽出されたエッジ強度及びエッジ方向を予め設定された人の形状パターンと比較するパターンマッチング処理により人を検出し、検出した人物の輝度ヒストグラムを前後するフレームにて比較する追跡処理により当該人物の動きを解析して、動きが異常な人物を不審者と判定することができる。或いは、不審者認識部４２は、認識用画像から抽出されたＨＯＧ特徴量を予め人のＨＯＧ特徴量を学習した識別器に入力することで人を検出し、追跡処理により当該人物の動き解析を行って不審者の存在を判定することもできる。

このように不審者認識部（認識部）４２は、解像度ごとに抽出された特徴量を用いて監視領域に存在する物体を認識することで、近傍物体、遠方物体の別によらず認識対象物体を確実に認識できる。

異常出力部４３は、異常信号を外部に出力する通信回路等である。異常出力部４３は、不審者認識部４２及びセンター装置に接続され、不審者認識部４２から不審者の存在を表す所定信号が入力されると、センター装置に所定の異常信号を送信する。

＜画像監視装置の動作＞
以下、画像監視装置１の動作について説明する。

〔監視カメラの動作〕
まず、図３のフローチャート及び図４の模式図を参照して監視カメラ２−１の動作を説明する。

監視カメラ２−１において、以下に説明する図３のステップＳ１００〜Ｓ１０８の動作は高解像撮影部２０の撮影周期にて繰り返し行われる。

ステップＳ１００にて、監視カメラ２−１の高解像撮影部２０は監視領域を撮影し、第一解像度Ｒ１の撮影画像を監視カメラ２−１の撮影画像記憶部２１に記憶させる。

新たな撮影画像が撮影されると、監視カメラ２−１の微細領域検出部２２は、ステップＳ１０１にて、当該撮影画像から微細エッジを抽出する。すなわち、微細領域検出部２２は、撮影画像記憶部２１から走査ラインごとに撮影画像を読み出し、当該走査ライン上の各画素とその近傍画素を大きさ基準に適合したサイズのエッジフィルタに入力してエッジ強度を算出し、エッジ強度を抽出閾値Ｔｈと比較する。そして、微細領域検出部２２は、当該エッジ強度が抽出閾値Ｔｈ以上であれば注目画素を微細エッジ画素とし、微細エッジ画素の座標を保持する。全走査ラインを処理し終えると、微細エッジの２値画像が保持された状態となる。

ステップＳ１０３にて、微細領域検出部２２は、上述した６６６×３７５個のブロックのうち先頭ブロックを注目ブロックに設定し、ブロックについてのループ処理を開始する。以降、ステップＳ１０３〜Ｓ１０７のループ処理は順次注目ブロックを変更して全ブロックに対し行われる。

ステップＳ１０３にて、微細領域検出部２２は、注目ブロック内の微細エッジ画素数を計数して近接判定数と比較する。

注目ブロック内の微細エッジ画素数が近接判定数以上である場合、当該ブロックは微細構造領域であるとして、処理はステップＳ１０４へと進む。ステップＳ１０４にて、解像度変換部２３は、認識用画像において注目ブロックと対応するブロック内に撮影画像の各輝度値を設定することで、認識用画像における微細構造領域の解像度Ｒ４を解像度Ｒ１のままとし、高解像度を維持する。例えば、図４において、撮影画像のブロック６０が微細エッジを含む場合、認識用画像の対応ブロック６１は１４４画素のままとなる。解像度変換部２３は、認識用画像記憶部２４にブロック６１の画素数に続いて左上画素から右下画素までの１４４個の輝度値を順番に並べた数値列６２を記憶させる。

他方、注目ブロック内の微細エッジ画素数が近接判定数未満である場合、当該ブロックは微細構造領域ではないとして、処理はステップＳ１０５へと進む。ステップＳ１０５にて、解像度変換部２３は、認識用画像において対応するブロックに撮影画像の代表輝度値を設定し、認識用画像における当該ブロックの解像度を解像度Ｒ２に低解像度化する。例えば、図３において、撮影画像のブロック６３内の微細エッジ画素数が近接判定数未満である場合、認識用画像の対応ブロック６４は１画素となる。解像度変換部２３は、認識用画像記憶部２４にブロック６４の画素数に続いてブロック６３の代表輝度値を並べた数値列６５を記憶させる。

注目ブロックの解像度変換が行われると、解像度変換部２３は、Ｓ１０６にて全ブロックの処理が終了したか否かを確認する。全ブロックの処理が終了していなければ（Ｓ１０６にてＮＯ）、解像度変換部２３は、Ｓ１０７にて次ブロックを注目ブロックに設定し、処理をステップＳ１０３に戻して次ブロックに対する処理を行う。

他方、全ブロックの処理が終了すると解像度変換部２３は画像出力部２５にその旨を通知し（Ｓ１０６にてＹＥＳ）、これを受けた画像出力部２５は、ステップＳ１０８にて認識用画像記憶部２４から認識用画像を読み出し、読み出した認識用画像を画像通信網３経由で画像認識装置４に出力する。

認識用画像を出力した画像出力部２５は微細領域検出部２２にその旨を通知し、これを受けた微細領域検出部２２は、処理をステップＳ１００に戻して次フレームの撮影画像に対する処理を行う。なお、画像出力部２５による認識用画像の出力処理は微細領域検出部２２及び解像度変換部２３の処理と並列して行ってもよく、この場合、画像出力部２５が読み出しの開始時点で微細領域検出部２２に出力の通知をすればよい。

図５及び図６を参照して、撮影画像と認識用画像を例示する。

図５の撮影画像７０は監視カメラ２−１からの距離が遠い人物７１，７２及び監視カメラ２−１からの距離が比較的近い人物７３が立っている監視領域を撮影したものである。

図６は図５の撮影画像７０に対して監視カメラ２−１から出力される認識用画像８０の高解像度領域８１，８２と低解像度領域８３を表したものである。

認識用画像８０において、遠方人物７１，７２が写った領域が微細構造領域として検出され、高解像度領域８１，８２となる。一方、近距離人物７３が写った領域は微細構造領域として検出されず、低解像度領域８３に含まれる。

高解像度領域８１，８２では、高い解像度を維持することによって、微細エッジが抽出可能に維持される。そのため、画像認識装置４において遠方物体の輪郭が認識可能となり、誤認識を防止できる。

他方、低解像度領域８３は、元々エッジが太いため低解像度化しても物体の輪郭が認識可能な領域、或いは元々エッジが無い領域である。そのため、低解像度化しても画像認識装置４における認識精度を低下させることなく、低解像度化によって画像監視装置１における通信量及び画像認識装置４における処理量を減じることができる。

監視カメラ２−２，…，２−Ｎの動作は、監視カメラ２−１と同様であるため説明を省略する。
〔画像認識装置の動作〕
次に、図７のフローチャートを参照して画像認識装置４の動作を説明する。

画像認識装置４において、以下に説明する図７のステップＳ２００〜Ｓ２０７の動作は認識用画像を受信するたびに実行される。

ステップＳ２００にて、画像認識装置４の画像入力部４０は、画像通信網３を介して認識用画像を受信する。監視カメラ２−１，２−２，…，２−Ｎのいずれかから認識用画像を受信すると、画像入力部４０は当該画像を画像認識装置４の特徴抽出部４１に出力し、処理はステップＳ２０１に進む。

ステップＳ２０１にて、特徴抽出部４１は、入力された認識用画像を解像度別に分割して分割画像を生成する。例えば、図６に示した認識用画像が入力された場合、高解像度領域８１，８２のみに有効な輝度値を有する解像度Ｒ３（＝Ｒ１）の分割画像と、低解像度領域８３のみに有効な輝度値を有する解像度Ｒ２の分割画像が生成される。

ステップＳ２０２にて、特徴抽出部４１は、各分割画像からエッジ特徴量を抽出し、抽出したエッジ特徴量を画像認識装置４の不審者認識部４２に出力する。

ステップＳ２０３にて、不審者認識部４２は各分割画像に対して人検出処理を行う。すなわち、不審者認識部４２は、各分割画像から抽出されたエッジ特徴量を人の形状パターンと比較し、或いは当該エッジ特徴量を人の特徴を学習させた識別器に入力して、人の特徴を表すエッジ特徴量が含まれているかを判定する。

いずれの分割画像からも人が検出されなかった場合（ステップＳ２０４にてＮＯ）、不審者認識部４２は処理をステップＳ２００に戻し、画像認識装置４は新たに認識用画像が受信されるまで待機する。他方、分割画像のいずれかから人が検出された場合（ステップＳ２０４にてＹＥＳ）、処理はステップＳ２０５に進められる。

ステップＳ２０５にて、不審者認識部４２は検出された人物の動きを解析する。すなわち、不審者認識部４２は、特徴抽出部４１に人が検出された領域における輝度ヒストグラムを抽出させ、当該輝度ヒストグラムを、送信元が同一の認識用画像から前回検出した人物の輝度ヒストグラムと比較することにより、当該人物の位置を追跡する。また、追跡のために、不審者認識部４２は検出された人物の輝度ヒストグラムを、送信元を表す情報、当該人物の位置履歴とともに記憶部（不図示）に記憶させる。

ステップＳ２０６にて、不審者認識部４２は、動きを解析により得た人物の位置履歴から不審者が存在するか否かを判定する。例えば、不審者認識部４２は、人物の位置履歴のいずれかが長時間の滞在、高速移動などを表しているときに当該人物を不審者と判定する。不審者が存在しないと判定した場合（ステップＳ２０６にてＮＯ）、不審者認識部４２は処理をステップＳ２００に戻し、画像認識装置４は新たに認識用画像が受信されるまで待機する。他方、不審者が存在すると判定した場合（ステップＳ２０６にてＹＥＳ）、処理はステップＳ２０７に進められる。

ステップＳ２０７にて、不審者認識部４２が存在する旨を画像認識装置４の異常出力部４３に出力し、これを受けた異常出力部４３は異常信号を生成して当該異常信号をセンター装置に送信する。

以上の処理を終えると、不審者認識部４２は処理をステップＳ２００に戻し、画像認識装置４は新たに認識用画像が受信されるまで待機する。

＜その他の変形例＞
上記実施形態においては、微細領域検出部２２は、太さ基準が１画素乃至２画素の太さであることに対応してサイズが３×１画素のエッジフィルタを用いて微細エッジを抽出したが、フィルタサイズはこれに限らず、太さ基準に応じて適宜に設定することができる。例えば、太さ基準を１画素乃至４画素とする場合、微細領域検出部２２は、これに対応して、サイズが３×１画素のエッジフィルタ及びサイズが５×１画素のエッジフィルタを用いて微細エッジを抽出する。この場合、微細領域検出部２２は、２つのフィルタのいずれかの出力が抽出閾値Ｔｈを超えた画素を微細エッジ画素として抽出する。

また上記実施形態においては、撮影画像の解像度が横８０００×縦４５００画素である例を示したが、撮影画像の解像度はこれに限らず、例えば７６８０×４３２０画素（８Ｋ ＵＨＤＴＶ）、３８４０×２１６０（４Ｋ ＵＨＤＴＶ）、１９２０×１０８０画素（ＨＤ）など他の解像度であってもよい。

また上記実施形態においては、撮影画像が濃淡画像である例を示したが、撮影画像をカラー画像とすることもできる。この場合、微細領域検出部２２はステップＳ１０１において各走査ラインのカラー画像をグレースケール変換してから微細エッジを抽出することができる。或いは、微細領域検出部２２はステップＳ１０１において色成分ごとの差を統合した統合輝度差（色成分ごとの輝度値の差の二乗和の平方根など）に基づいて微細エッジを抽出することも可能である。

以上のようにして監視カメラが生成する認識用画像は遠方物体等の微細エッジを含んだ領域において高解像度であるため、これを利用する画像認識装置における遠方物体等の特徴の抽出し損ねを低減でき、画像監視装置において高精度な画像認識が可能となる。また、微細エッジを含んだ領域は、解像度が高い撮影画像に基づいて高確度で検出されるので、微細エッジの情報を高確度で含んだ認識用画像を生成できる。

その一方で、認識用画像において、高解像度でなくとも認識対象物体の特徴を十分に抽出可能な上記領域以外の領域は低解像度であるため、通信、画像処理の対象となるデータ量が低減され、画像監視装置を低コストで提供できる。また認識用画像における高解像領域は、認識対象物体全体でなく、その一部に限定されるためデータ量を大幅に低減でき、画像監視装置を低コストで提供できる。また、１フレームの撮影画像に対して１フレームの認識用画像が生成されるため、認識用画像を受信する画像認識装置において処理が複雑とならず画像監視装置を低コストで提供できる。

なお、上記実施形態においては、画像監視装置が不審者を認識する例を示したが、本発明は人の認識に限らず、車両、船舶、災害などの各種物体、各種事象の認識に適用でき、エッジ特徴量を用いて監視領域の状態を画像認識する様々な用途に有用である。

１・・・画像監視装置
２−１，２−２，…，２−Ｎ・・・監視カメラ
２０・・・高解像撮影部
２１・・・撮影画像記憶部
２２・・・微細領域検出部
２３・・・解像度変換部
２４・・・認識用画像記憶部
２５・・・画像出力部
３・・・画像通信網
４・・・画像認識装置
４０・・・画像入力部
４１・・・特徴抽出部
４２・・・不審者認識部
４３・・・異常出力部
５０・・・撮影画像
５１・・・近傍物体
５２・・・遠方物体
５３，５４・・・輝度値
５５，５６，５７，５８・・・エッジ強度
６０，６１・・・微細構造領域
６３，６４・・・微細構造領域の外側
６２，６５・・・ブロック・データ
７０・・・撮影画像
７１，７２・・・遠方物体
７３・・・近傍物体
８０・・・認識用画像
８１，８２・・・高解像領域
８３・・・低解像領域

Claims (4)

1. 監視領域を撮影して第一解像度の撮影画像を生成する撮影部と、
   前記撮影画像から、予め設定した太さ基準以下の太さを有する微細エッジを抽出し、前記微細エッジ及びその近傍画素からなる微細構造領域を検出する微細領域検出部と、
   前記撮影画像において前記微細構造領域の外側を前記第一解像度よりも低い第二解像度の画像に置換して認識用画像を生成する解像度変換部と、
   前記認識用画像を外部に出力する画像出力部と、
   を備えたことを特徴とする監視カメラ。
2. 前記微細領域検出部は、前記太さ基準に応じたサイズのエッジフィルタを用いて前記微細エッジを抽出する請求項１に記載の監視カメラ。
3. 前記微細領域検出部は、前記微細エッジのうち他の微細エッジが撮影画像上の近接した位置にて抽出された微細エッジを用いて前記微細構造領域を検出する請求項１または２に記載の監視カメラ。
4. 請求項１から３のいずれかひとつに記載の監視カメラと、前記画像出力部に接続されて前記認識用画像を伝送する画像通信網と、画像認識装置と、を備えた画像監視装置であって、
   前記画像認識装置は、
   前記画像通信網に接続されて前記認識用画像を受信する通信部と、
   前記認識用画像からエッジ特徴量を抽出する特徴抽出部と、
   前記特徴抽出部により抽出された前記エッジ特徴量を用いて前記監視領域の状態を認識する認識部と、
   を備えたことを特徴とする画像監視装置。