JP2017090953A - 駅監視カメラシステム - Google Patents

Abstract

【課題】駅監視カメラシステムにおいて、監視カメラの画像に基づいて検知する必要がない事象を判別する。【解決手段】駅監視カメラシステム１は、カメラ２と、処理部３と、監視端末４とを有する。カメラ２は、ホームにおける所定の撮像範囲を撮像してフレーム毎のカメラ画像を出力する。処理部３は、カメラ２が出力したカメラ画像を処理する。監視端末４は、処理部３による処理結果が出力される。処理部３は、人体検出部５と、酔客検知部６とを有する。人体検出部５は、カメラ２が出力したカメラ画像に含まれる人体部分を抽出し、その人体部分の移動軌跡を検出する。酔客検知部６は、初期スコア算出部６１と、誤検知対策部６２とを有する。初期スコア算出部６１は、検出された移動軌跡の方向変化に基づいてスコア値を算出する。誤検知対策部６２は、初期スコア算出部６１によって算出されたスコア値を調整する。【選択図】図１

Description

本発明は、駅における監視カメラを用いた駅監視カメラシステムに関する。

駅のホームでの安全性を向上するため、ホームにカメラを設置し、その画像の監視が行われている駅がある。従来から、カメラの画像を監視する監視員の負担を軽減するための、人の特定の挙動を自動的に検知するシステムが知られている。そのようなシステムは、人の移動軌跡等を基に、ふらつき等の検知対象となる事象を抽出するアルゴリズムを有する（例えば、特許文献１参照）。しかしながら、そのようなアルゴリズムは、検知すべき対象事象とよく似た、日常的に発生する危険度の低い事象との判別が困難であり、検知件数が必要以上に増大して監視員に過度の負担を課すことになる。

駅のホームを監視するシステムとして、改札機を通る客の息に含まれるアルコールをアルコール検知センサで検知して監視対象者を絞り込み、その監視対象者をカメラで監視するシステムが知られている（例えば、特許文献２参照）。このシステムは、監視対象者がホームでふらついた動き等をし、ホームの端に近い領域に進入したときに自動的に警報を発する。このようなシステムは、アルコール検知センサによって監視対象者を絞り込むので、不必要な警報が低減される。しかしながら、泥酔者の息がアルコール検知センサに吹きかかれば泥酔者を識別できるが（特許文献２の図１、明細書段落００１３参照）、そうでない場合、泥酔者が監視対象になるとは限らず、必要な警報が発せられないおそれがある。

特開２００７−８９１０５号公報 特開２００３−２２４８４４号公報

本発明は、上記問題を解決するものであり、駅における監視カメラを用いた駅監視カメラシステムにおいて、監視カメラの画像に基づいて検知する必要がない事象を判別し、誤検知を防ぐことを目的とする。

本発明の駅監視カメラシステムは、ホーム上の人を監視するためのものであって、ホームにおける所定の撮像範囲を撮像してフレーム毎のカメラ画像を出力するカメラと、前記カメラが出力したカメラ画像を処理する処理部と、前記処理部による処理結果が出力される監視端末とを備え、前記処理部は、人体検出部と、酔客検知部とを有し、前記人体検出部は、前記カメラ画像に含まれる人体部分を抽出し、その人体部分の移動軌跡を検出し、前記酔客検知部は、前記移動軌跡の方向変化に基づいてスコア値を算出する初期スコア算出部と、前記初期スコア算出部によって算出されたスコア値を調整する誤検知対策部とを有し、前記誤検知対策部によって調整されたスコア値が所定の警報閾値以上であるとき、前記監視端末に警報を出力することを特徴とする。

この駅監視カメラシステムにおいて、前記初期スコア算出部は、所定フレーム毎の前記移動軌跡の方向変化が所定の角度以上となる変化点を検出し、所定のスコア値算出期間における変化点の数が大きいほど前記スコア値が大きくなるようにスコア値を算出することが好ましい。

この駅監視カメラシステムにおいて、前記誤検知対策部は、振れ幅判定部を有し、前記振れ幅判定部は、前記スコア値算出期間における前記移動軌跡の振れ幅を算出し、その振れ幅が所定の値より小さい場合、前記スコア値を前記警報閾値未満に調整することが好ましい。

この駅監視カメラシステムにおいて、前記振れ幅判定部は、前記スコア値算出期間における移動軌跡を複数のブロックに分割し、各ブロックにおける移動軌跡の外接矩形を求め、前記複数の外接矩形の横幅の最大値を前記一定期間内の移動軌跡の振れ幅とすることが好ましい。

この駅監視カメラシステムにおいて、前記誤検知対策部は、立ち止まり判定部を有し、前記立ち止まり判定部は、前記移動軌跡を描く人の立ち止まり状態を判定し、立ち止まり状態における移動軌跡を除外して前記スコア値を再計算することが好ましい。

この駅監視カメラシステムにおいて、前記立ち止まり判定部は、前記移動軌跡における現在の座標と一定時間前の座標との間の距離を算出し、その距離が所定の閾値以下のとき、前記立ち止まり状態と判定することが好ましい。

この駅監視カメラシステムにおいて、前記誤検知対策部は、前方停滞判定部を有し、前方停滞判定部は、前記移動軌跡を描く人の前方の所定領域に他の人が検出されている間は、前記スコア値を前記警報閾値未満に調整することが好ましい。

この駅監視カメラシステムにおいて、前記所定領域は、前記移動軌跡を描く人の進行方向に扇状に広がる領域とされることが好ましい。

この駅監視カメラシステムにおいて、前記移動軌跡を描く人の転倒の開始及び終了を検知する転倒検知部をさらに備え、前記転倒検知部は、前記移動軌跡を描く人の移動方向、速度及び加速度を算出し、算出したそれらの値に基づいてその人の転倒の開始及び終了を検知し、前記転倒の終了を検知したとき、前記監視端末に警報を出力することが好ましい。

この駅監視カメラシステムにおいて、前記転倒検知部は、前記移動方向が下向きかつ、前記加速度が所定の閾値以上となりかつ、前記速度が閾値以上となった時、その移動軌跡を描く人が転倒を開始したと判定し、その後所定の時間内にその加速度が所定の閾値以下となりかつ、その速度が閾値以下となった時、転倒を終了したと判定することが好ましい。

この駅監視カメラシステムにおいて、前記撮像範囲内に予め設定した領域内おける混雑を検知する混雑検知部をさらに備え、前記混雑検知部は、前記領域内に前記人体検出部によって検出される人体の数を計数し、その人体の数が所定の数以上である場合、その検出された人体の移動速度を算出し、算出した前記移動速度が所定の速度以下となっている人体の割合が所定の閾値以上となった時、混雑していると判定し、前記監視端末に警報を出力してもよい。

この駅監視カメラシステムにおいて、前記領域は、混雑していない時に人体の数が前記所定の数未満でありかつ、人体の移動速度が前記所定の速度以下となっている人体の割合が前記所定の閾値未満である領域に設定されることが好ましい。

本発明の駅監視カメラシステムによれば、酔客検知部は、初期スコア算出部によって算出されたスコア値を誤検知対策部が調整するので、その調整によって、カメラ画像に基づいて検知する必要がない事象を判別し、誤検知を防ぐことができる。

本発明の一実施形態に係る駅監視カメラシステムのブロック構成図。 同システムが検出する移動軌跡の変化点を示す図。 同システムにおけるスコア値を算出するフローチャート。 同システムが算出する移動軌跡の振れ幅を示す図。 同システムにおける振れ幅を算出するフローチャート。 同システムが判定する立ち止まり状態を説明する図。 同システムにおける立ち止まり状態を判定するフローチャート。 同システムが判定する前方停滞について説明する図。 同システムにおける前方停滞を判定するフローチャート。 同システムが検知した人の速度及び加速度を例示する図。 同システムにおける転倒を検知するフローチャート。 （ａ）は同システムが混雑でないと判定する条件を説明する図、（ｂ）は混雑していると判定する条件を説明する図。 同システムにおける混雑検知をするフローチャート。

本発明の一実施形態に係る駅監視カメラシステムを図１乃至図１３を参照して説明する。駅監視カメラシステム１は、鉄道におけるホーム上の人を監視するためのシステムである。図１に示されるように、駅監視カメラシステム１は、カメラ２と、処理部３と、監視端末４とを有する。カメラ２は、ホームにおける所定の撮像範囲を撮像してフレーム毎のカメラ画像を出力する。処理部３は、カメラ２が出力したカメラ画像を処理する。監視端末４は、処理部３による処理結果が出力される。処理部３は、人体検出部５と、酔客検知部６と、転倒検知部７と、混雑検知部８とを有する。人体検出部５は、カメラ２が出力したカメラ画像に含まれる人体部分を抽出し、その人体部分の移動軌跡を検出する。酔客検知部６は、酔客を検知するためのもので、初期スコア算出部６１と、誤検知対策部６２とを有する。初期スコア算出部６１は、検出された移動軌跡の方向変化に基づいてスコア値を算出する。誤検知対策部６２は、初期スコア算出部６１によって算出されたスコア値を調整する。酔客検知部６２は、誤検知対策部６２によって調整されたスコア値が所定の警報閾値以上であるとき、監視端末４に警報を出力する。

駅監視カメラシステム１の各構成をさらに詳述する。カメラ２は、ＣＣＤカメラ等の動画を撮像する監視用のカメラであり、斜め下等に向けてホームの屋根下等に設けられる。カメラ２は、１台であっても複数台であってもよい。カメラ２が撮像した動画は、各フレーム毎にカメラ画像として処理部３に取り込まれる。なお、フレームとは、動画を構成する各コマの静止画像のことである。

処理部３は、ＣＰＵ、メモリ等のハードウェアを有し、ソフトウェアを実行することによって動作する。人体検出部５や酔客検知部６等の処理部３を構成する各部は、特定の機能を有するソフトウェアの部分であり、その機能を実現するアルゴリズムを有する。なお、それらの各部は、専用のハードウェアによって機能するように構成してもよい。カメラ２が複数台ある場合、処理部３は、複数のカメラ２が撮像したカメラ画像を並列処理する。各々のカメラ２にそれぞれ処理部３を設けてもよい。

監視端末４は、監視員がホームを監視するために設けられる端末である。監視端末４は、処理部３等を操作するための入力装置や、カメラ画像等を表示するための表示装置を有する。その表示装置には、カメラ２が撮像したカメラ画像や処理部３による処理結果等が表示される。

人体検出部５は、カメラ画像の各フレームに含まれる人体部分、例えば、頭を抽出する。本実施形態では、人体検出部５は、人の外形の特徴を学習することにより、画像の中から人体に相当する部分を抽出するアルゴリズムを有する。人体検出部５は、カメラ画像の各フレームにおける抽出した人体部分の位置を時系列的に接続することによって移動軌跡を検出する。カメラ画像が斜めから見た画像である場合、人体検出部５は、座標変換により、真上から見た移動軌跡を算出する。

酔客検知部６は、移動軌跡の形状に基づいて酔客を検知する。図２及び図３に示されるように、酔客検知部６の初期スコア算出部６１は、所定フレーム毎の移動軌跡Ｔの方向変化θが所定の角度以上となる変化点Ｃを検出する。所定フレームは、カメラ２が撮像するフレームレートに応じて定められ、本実施形態では、１フレームである。方向変化の所定の角度は、例えば、３０°である。図２において、移動軌跡Ｔを描く人は、所定のスコア値算出期間に点Ｐ１から点Ｐ２まで移動する。初期スコア算出部６１は、スコア値算出期間における変化点Ｃの数が大きいほどスコア値Ｓが大きくなるようにスコア値Ｓを算出する。本実施形態では、スコア値Ｓは、スコア値算出期間における変化点Ｃの数である。スコア値Ｓが大きいほど、ふらつきの発生頻度が高い。

酔客検知部６の誤検知対策部６２は、検知する必要がないふらつきを判別して、酔客の誤検知を防ぐものである（図１参照）。本実施形態の誤検知対策部６２は、振れ幅判定部６３と、立ち止まり判定部６４と、前方停滞判定部６５とを有する。

振れ幅判定部６３は、移動軌跡の振れ幅に基づいて酔客の誤検知を防ぐ判定を行う。例えば、図４において、人Ｈは、移動軌跡Ｔを描いて、スコア値算出期間に点Ｐ３から点Ｐ６まで移動している。振れ幅判定部６３は、スコア値算出期間における移動軌跡Ｔの振れ幅Ｗを算出し、その振れ幅Ｗが所定の値より小さい場合、スコア値Ｓを警報閾値未満に調整する。

移動軌跡Ｔの振れ幅Ｗは、酔客の酩酊度の指標になる。しかし、駅利用客が改札通過後等で大きく進行方向を変える場合等に、振れ幅Ｗをスコア値算出期間（例えば、１５秒）で算出すると、算出された振れ幅Ｗが大きくなり、酔客の誤検知が多数発生することがある。このため、本実施形態では、スコア値算出期間における移動軌跡Ｔ、すなわち点Ｐ３から点Ｐ６までの移動軌跡Ｔを複数のブロックＢ１、Ｂ２、Ｂ３に分割する。

図５に示されるように、振れ幅判定部６３は、スコア値算出期間における移動軌跡Ｔを複数のブロックに分割する（図５のステップＳ１０１）。ブロックＢ１は、点Ｐ３から点Ｐ４までである。ブロックＢ２は、点Ｐ４から点Ｐ５までである（図４参照）。ブロックＢ３は、点Ｐ５から点Ｐ６までである。点Ｐ６は、最新フレームのカメラ画像における移動軌跡Ｔの座標である。

次に、振れ幅判定部６３は、各ブロックＢ１、Ｂ２、Ｂ３における移動軌跡Ｔの外接矩形を求める。例えば、ブロックＢ１の始点Ｐ３と終点Ｐ４を含み、その間の移動軌跡Ｔの外接矩形Ｓ１を求める。同様に、ブロックＢ２の始点Ｐ４と終点Ｐ５を含み、その間の移動軌跡Ｔの外接矩形Ｓ２を求める。ブロックＢ３の始点Ｐ５と終点Ｐ６を含み、その間の移動軌跡Ｔの外接矩形Ｓ３を求める（図５のステップＳ１０２）。

次に、振れ幅判定部６３は、外接矩形Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の横幅Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３が所定の値以上のブロックが一つでもあれば、「振れ幅大」とする（図５のステップＳ１０３）。振れ幅判定部６３は、「振れ幅大」と判定されなかった場合、初期スコア算出部６１が算出したスコア値Ｓが警報閾値以上でも酔客を検知しないようにする（図５のステップＳ１０４）。これは、複数の外接矩形Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３の横幅Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３の最大値Ｗ３を一定期間内の移動軌跡Ｔの振れ幅Ｗとし、振れ幅Ｗが所定の値より小さい場合、スコア値Ｓを警報閾値未満に調整することと同じである。

なお、カメラの撮像範囲等によっては、スコア値算出期間における移動軌跡Ｔを分割せずに１ブロックとし、その移動軌跡Ｔの外接矩形の横幅を振れ幅Ｗとしてもよい。

このように、酔客検知部６は、移動軌跡Ｔの振れ幅Ｗが小さいふらつきの場合、その移動軌跡Ｔを描く人Ｈを酔客と検知しないので、酔客の誤検知が防がれる。

酔客の検知において、列車待ち中の人の挙動、例えば、頭の細かい動き等でスコア値が次第に大きくなり、酔客の誤検知が発生することがある。このため、誤検知対策部６２は、人が移動していない時のふらつき（方向変化）をスコア値に反映しないことで誤検知対策としている。

誤検知対策部６２の立ち止まり判定部６４は、移動軌跡Ｔを描く人の立ち止まり状態を判定し、立ち止まり状態における移動軌跡Ｔを除外して、スコア値Ｓを再計算する（図１参照）。

図６及び図７を参照して立ち止まり状態の判定についてさらに詳細に説明する。本実施形態では、立ち止まり判定部６４は、移動軌跡Ｔにおける現在の座標と一定時間前の座標との間の距離を算出する（図７のステップＳ２０１）。立ち止まり判定部６４は、その２点間の距離が閾値以下のとき（ステップＳ２０２でｙｅｓ）、立ち止まり状態継続中でなければ（ステップＳ２０３でｎｏ）、立ち止まり状態が始まったと判定して、現在座標を立ち止まり始点とする（ステップＳ２０４）。

立ち止まり判定部６４は、移動軌跡Ｔにおける現在の座標と一定時間前の座標との間の距離が閾値を超えているとき（ステップＳ２０２でｎｏ）、前フレームまで立ち止まり状態であれば（ステップＳ２０５でｙｅｓ）、立ち止まり状態が終わったと判定して、現在座標を立ち止まり終点とする（ステップＳ２０６）。

次に、立ち止まり判定部６４は、立ち止まり状態、すなわち立ち止まり始点Ｐ７〜終点Ｐ８間の移動軌跡Ｔを除外して（図６参照）、スコア値Ｓを再計算する（図７のステップＳ２０７）。

このように、酔客検知部６は、移動軌跡Ｔを描く人が立ち止まり状態の場合（図６の点Ｐ７〜点Ｐ８）、その移動軌跡Ｔを描く人Ｈを酔客と検知しないので、酔客の誤検知が防がれる。

酔客の検知において、階段やエスカレータ手前で混雑している場合、その後ろに並んだ人が左右に体を揺らす動きをすることが多くあり、その動作がふらつきと似ているため、酔客の誤検知が発生することがある。このため、誤検知対策部６２は、直前に人がいる期間にスコア値が警報閾値以上に増加しないように抑制することで誤検知対策としている。

誤検知対策部６２の前方停滞判定部６５は、移動軌跡Ｔを描く人の前方の所定領域（前方領域）に他の人が検出されている間は、スコア値Ｓを前記警報閾値未満に調整する（図１参照）。

図８及び図９を参照して立ち止まり状態の判定についてさらに詳細に説明する。本実施形態では、前方停滞判定部６５は、一定時間前、例えば１秒前の位置Ｐ９から現在の位置Ｐ１０への方向（図８の矢印方向）を進行方向とする（図９のステップＳ３０１）。すなわち、進行方向は、移動軌跡Ｔの先端の方向である。

前方停滞判定部６５は、移動軌跡Ｔを描く人Ｈ１の進行方向に扇状に広がる領域を前方領域Ａ１とする（図９のステップＳ３０２）。前方停滞判定部６５は、前方領域Ａ１に他の人が存在しているかどうか確認する（ステップＳ３０３）。前方停滞判定部６５は、前方領域Ａ１に他の人Ｈ２が存在している間は、初期スコア算出部６１が算出したスコア値Ｓが警報閾値以上でも酔客を検知しないようにする（ステップＳ３０４）。これは、移動軌跡Ｔを描く人Ｈ１の前方の所定領域（前方領域）Ａ１に他の人Ｈ２が検出されている間は、スコア値Ｓを警報閾値未満に調整することと同じである。

このように、酔客検知部６は、移動軌跡Ｔを描く人の前方の所定領域Ａ１に他の人Ｈ２が検出されている間は、移動軌跡Ｔを描く人Ｈ１を酔客と検知しないので、酔客の誤検知が防がれる。

以上、本実施形態に係る駅監視カメラシステム１によれば、酔客検知部６は、初期スコア算出部６１によって算出されたスコア値Ｓを誤検知対策部６２が調整するので、その調整によって、カメラ画像に基づいて検知する必要がない事象を判別し、誤検知を防ぐことができる。

駅監視カメラシステム１は、人の転倒を検知する。転倒の検知において、ホーム上を走る人を転倒と誤検知することが多くあった。そこで、転倒開始から終了までの時間を見ることで、急加速して急停止する人のみを検知し、走り続ける人を転倒と誤検知することはある程度除外できた。しかし、システムによる人体の検出が走る人のスピードについていけず、途中で人から人体検出枠が外れた場合に、急停止したと誤検知する場合があった。これは、人体の検出における人体検出枠が、人から外れた地点にしばらく留まるためである。このため、本発明では、転倒の検知において、人の移動方向も判定に加え、撮像範囲の下方向に移動した場合のみを検知対象とすることで転倒の誤検知対策としている。

転倒検知部７は、移動軌跡を描く人の転倒を検知するものである（図１参照）。転倒検知部７は、移動軌跡を描く人の移動方向を算出する。移動方向は、移動軌跡の先端の方向である。図１０に例示されるように、転倒検知部７は、移動軌跡の一定時間の差分（時間微分）からその人の速度を算出し、その速度の一定時間の差分（時間微分）から加速度を算出する。転倒検知部７は、算出したそれらの値、すなわち移動方向、速度、加速度に基づいてその人の転倒の開始（ｔ_１）及び終了（ｔ_２）を検知し、転倒の終了を検知したとき、監視端末４に警報を出力する。

図１０及び図１１を参照して転倒検知についてさらに詳細に説明する。本実施形態では、転倒検知部７は、移動軌跡を描く人の移動方向、速度、加速度に基づいて、転倒開始判定を行う（図１１のステップＳ４０１）。転倒検知部７は、その移動方向が下向きかつ、その加速度が所定の閾値以上となりかつ、その速度が閾値以上となった時、その移動軌跡を描く人が転倒を開始したと判定する（ステップＳ４０２でｙｅｓ）。転倒検知部７は、所定の時間を計時するため、転倒終了待ちタイマーをセットする（ステップＳ４０３）。

転倒検知部７は、その後タイマーを減算しながら、その所定の時間内に加速度と速度を閾値と比較する（ステップＳ４０４、Ｓ４０５でｎｏ、Ｓ４０６でｎｏ、Ｓ４０７、Ｓ４０４のループ）。転倒検知部７は、所定の時間内にその加速度が所定の閾値以下となりかつ、その速度が閾値以下となった時、転倒を終了したと判定し（ステップＳ４０５でｙｅｓ）、それ以外の場合（ステップＳ４０６でｙｅｓ）、転倒でないと判定する（ステップＳ４０８）。転倒検知部７は、転倒の終了を検知したとき、監視端末４に警報を出力する（ステップＳ４０９）。

このように、駅監視カメラシステム１の転倒検知部７は、カメラ画像に基づいて転倒を検知することができる。

駅監視カメラシステム１は、混雑を検知する。混雑の検知において、人数だけによる検知をしたところ、日常的なラッシュ時に毎日何回か必ず混雑と検知していた。しかし、通常のラッシュでは危険性はないので、混雑と検知して警報を出力する必要はない。このため、本発明では、混雑の検知において、流動判定を追加し、混雑し、かつ流動も止まった混雑状態のみを検知することで混雑の誤検知対策とした。

駅監視カメラシステム１の混雑検知部８は、混雑を検知する（図１参照）。図１２（ａ）（ｂ）に示されるように、混雑検知部８は、撮像範囲Ａ０内に予め設定した領域Ａ２内おける混雑を検知するものである。図１３に示されるように、混雑検知部８は、先ず、領域内人体検出を実行する（ステップＳ５０１）。この領域内人体検出において、混雑検知部８は、領域Ａ２内に人体検出部５によって検出される人体の数を計数する。混雑検知部８は、その人体の数が所定の数以上である場合（ステップＳ５０２でｙｅｓ）、流動有無判定を行う（ステップＳ５０３）。

この流動有無判定において、混雑検知部８は、領域Ａ２内に検出された人体の移動速度を算出し、算出したその移動速度が所定の速度以下となっている人体の割合が所定の閾値以上となった時、流動していない状態であるとし（ステップＳ５０４でｙｅｓ）、混雑していると判定する（ステップＳ５０５）。それ以外の場合、混雑検知部８は、混雑していないと判定する（ステップＳ５０６）。

例えば、図１２（ａ）において、混雑検知部８は、人体ａと人体ｃと人体ｄが流動しており、人体ｂのみが流動しておらず（停滞）、混雑していないと判定する。図１２（ｂ）において、人体ａのみが流動しており、人体ｂと人体ｃと人体ｄが流動しておらず、混雑していると判定する。

領域Ａ２は、混雑していない時に人体の数が所定の数未満でありかつ、人体の移動速度が所定の速度以下となっている人体の割合が所定の閾値未満である領域に設定される。

このように、駅監視カメラシステム１の混雑検知部８は、カメラ画像に基づいて混雑を検知することができる。

なお、本発明は、上記の実施形態の構成に限られず、発明の要旨を変更しない範囲で種々の変形が可能である。例えば、混雑検知部８において、撮像範囲Ａ０内に予め設定する領域Ａ２を撮像範囲Ａ０に一致させてもよい。

１ 駅監視カメラシステム
２ カメラ
３ 処理部
４ 監視端末
５ 人体検出部
６ 酔客検知部
６１ 初期スコア算出部
６２ 誤検知対策部
６３ ふらつき幅判定部
６４ 立ち止まり判定部
６５ 前方停滞判定部
７ 転倒検知部
８ 混雑検知部
Ａ０ 撮像範囲
Ａ１ 領域
Ａ２ 領域
Ｃ 変化点
Ｓ スコア値
Ｔ 移動軌跡
Ｗ 振れ幅

Claims (12)

1. ホーム上の人を監視するための駅監視カメラシステムであって、
   ホームにおける所定の撮像範囲を撮像してフレーム毎のカメラ画像を出力するカメラと、
   前記カメラが出力したカメラ画像を処理する処理部と、
   前記処理部による処理結果が出力される監視端末とを備え、
   前記処理部は、人体検出部と、酔客検知部とを有し、
   前記人体検出部は、前記カメラ画像に含まれる人体部分を抽出し、その人体部分の移動軌跡を検出し、
   前記酔客検知部は、前記移動軌跡の方向変化に基づいてスコア値を算出する初期スコア算出部と、前記初期スコア算出部によって算出されたスコア値を調整する誤検知対策部とを有し、前記誤検知対策部によって調整されたスコア値が所定の警報閾値以上であるとき、前記監視端末に警報を出力することを特徴とする駅監視カメラシステム。
2. 前記初期スコア算出部は、所定フレーム毎の前記移動軌跡の方向変化が所定の角度以上となる変化点を検出し、所定のスコア値算出期間における変化点の数が大きいほど前記スコア値が大きくなるようにスコア値を算出することを特徴とする請求項１に記載の駅監視カメラシステム。
3. 前記誤検知対策部は、振れ幅判定部を有し、
   前記振れ幅判定部は、前記スコア値算出期間における前記移動軌跡の振れ幅を算出し、その振れ幅が所定の値より小さい場合、前記スコア値を前記警報閾値未満に調整することを特徴とする請求項２に記載の駅監視カメラシステム。
4. 前記振れ幅判定部は、前記スコア値算出期間における移動軌跡を複数のブロックに分割し、各ブロックにおける移動軌跡の外接矩形を求め、前記複数の外接矩形の横幅の最大値を前記スコア値算出期間における移動軌跡の振れ幅とすることを特徴とする請求項３に記載の駅監視カメラシステム。
5. 前記誤検知対策部は、立ち止まり判定部を有し、
   前記立ち止まり判定部は、前記移動軌跡を描く人の立ち止まり状態を判定し、立ち止まり状態における移動軌跡を除外して前記スコア値を再計算することを特徴とする請求項２に記載の駅監視カメラシステム。
6. 前記立ち止まり判定部は、前記移動軌跡における現在の座標と一定時間前の座標との間の距離を算出し、その距離が所定の閾値以下のとき、前記立ち止まり状態と判定することを特徴とする請求項５に記載の駅監視カメラシステム。
7. 前記誤検知対策部は、前方停滞判定部を有し、
   前方停滞判定部は、前記移動軌跡を描く人の前方の所定領域に他の人が検出されている間は、前記スコア値を前記警報閾値未満に調整することを特徴とする請求項２に記載の駅監視カメラシステム。
8. 前記所定領域は、前記移動軌跡を描く人の進行方向に扇状に広がる領域とされることを特徴とする請求項７に記載の駅監視カメラシステム。
9. 前記移動軌跡を描く人の転倒の開始及び終了を検知する転倒検知部をさらに備え、
   前記転倒検知部は、前記移動軌跡を描く人の移動方向、速度及び加速度を算出し、算出したそれらの値に基づいてその人の転倒の開始及び終了を検知し、前記転倒の終了を検知したとき、前記監視端末に警報を出力することを特徴とする請求項１に記載の駅監視カメラシステム。
10. 前記転倒検知部は、前記移動方向が下向きかつ、前記加速度が所定の閾値以上となりかつ、前記速度が閾値以上となった時、その移動軌跡を描く人が転倒を開始したと判定し、その後所定の時間内にその加速度が所定の閾値以下となりかつ、その速度が閾値以下となった時、転倒を終了したと判定することを特徴とする請求項９に記載の駅監視カメラシステム。
11. 前記撮像範囲内に予め設定した領域内おける混雑を検知する混雑検知部をさらに備え、
    前記混雑検知部は、前記領域内に前記人体検出部によって検出される人体の数を計数し、その人体の数が所定の数以上である場合、その検出された人体の移動速度を算出し、算出した前記移動速度が所定の速度以下となっている人体の割合が所定の閾値以上となった時、混雑していると判定し、前記監視端末に警報を出力することを特徴とする請求項１に記載の駅監視カメラシステム。
12. 前記領域は、混雑していない時に人体の数が前記所定の数未満でありかつ、人体の移動速度が前記所定の速度以下となっている人体の割合が前記所定の閾値未満である領域に設定されることを特徴とする請求項１１に記載の駅監視カメラシステム。
    
    

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