JP2018128961A

JP2018128961A - 最適配置探索装置

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Publication number: JP2018128961A
Application number: JP2017023112A
Authority: JP
Inventors: 昇平國松; Shohei Kunimatsu
Original assignee: Secom Co Ltd
Current assignee: Secom Co Ltd
Priority date: 2017-02-10
Filing date: 2017-02-10
Publication date: 2018-08-16
Anticipated expiration: 2037-02-10
Also published as: JP6429914B2

Abstract

【課題】効率的に配置対象の最適な配置条件を探索することができるようにする。【解決手段】評価手段２４によって、空間モデル２０に基づいて、監視空間に配置される監視カメラの全ての配置条件を評価した評価値を算出する。寄与度算出手段２８によって、監視カメラ各々の寄与度を算出する。更新手段３０によって、監視カメラ各々の配置条件を更新する更新処理であって、寄与度が最小値の監視カメラの配置条件の更新を、それ以外の監視カメラの配置条件の更新よりも大きく変化させる更新処理を行う。寄与度算出手段２８による寄与度の算出、更新手段３０による配置条件の更新、及び評価手段２４による評価値の算出を順に繰り返し、最適な配置条件を探索する。【選択図】図１

Description

本発明は、予め定められた空間又は期間などの被配置対象に配置される複数の配置対象各々の最適な配置条件を探索する最適配置探索装置に関する。

監視カメラを設置する際、配置条件の検討（プランニング）によって監視目的を達成するための監視カメラの配置条件（設置位置・姿勢・画角）を決める。例えば、監視空間を死角なく撮影するといった監視目的であれば死角が生じないよう監視カメラの設置位置や姿勢、画角等を決める。しかし、従来のプランニングでは、プランニング実施者の主観、経験によって配置条件を決定することがほとんどであり、ある監視カメラの配置条件が監視目的をどれほど達成しているかを定量的に測ることや、ある監視目的にとって最適な監視カメラの配置条件を探索することは困難であった。

そのため、監視空間に設置する撮像装置の配置条件の適切性を評価するとき、撮像装置の設置位置や姿勢、焦点距離等の情報に基づいて監視空間を表す平面図上に撮像装置の撮像範囲を明示した画像を生成し、当該画像に示された撮像範囲をプランニング実施者（監視者）が確認することにより、撮像装置の設置の適切性を評価することもあった（例えば特許文献１）。

特開２００７−３２８５７２号公報

しかしながら、上記の従来技術では、撮像装置の配置条件の適切性を評価する毎に、プランニング実施者による確認及び評価が必要となるため、最適な配置条件を探索するのに時間がかかってしまう、という問題があった。また、プランニング実施者の主観や経験に基づいて評価されること自体に変わりはなく、客観的に撮像装置の設置の適切性を評価することができなかった。

そこで、本発明は、効率的かつ客観的に配置対象の最適な配置条件を探索することができる最適配置探索装置を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために本発明に係る最適配置探索装置は、予め定められた被配置対象に配置される複数の配置対象の最適な配置条件を探索する最適配置探索装置であって、前記被配置対象の範囲を表す範囲情報と、前記被配置対象に配置される前記複数の配置対象各々の配置条件を表す配置情報とを用いて、前記被配置対象に配置される１以上の前記配置対象の全ての配置条件を評価した評価値を算出する評価手段と、前記複数の配置対象の各々を注目対象に設定して、前記複数の配置対象を前記被配置対象に配置した場合の前記評価手段で算出される評価値と、当該注目対象を除いた残りの配置対象を前記被配置対象に配置した場合の前記評価手段で算出される評価値との間の変化量に応じた当該注目対象の寄与度を算出する寄与度算出手段と、前記複数の配置対象各々の配置条件を更新する更新処理であって、前記寄与度が最小値である寄与度最小配置対象の配置条件の更新を、該寄与度最小配置対象以外の配置対象の配置条件の更新よりも大きく変化させる更新処理を行う更新手段と、前記寄与度算出手段による寄与度の算出、前記更新手段による配置条件の更新、及び前記評価手段による評価値の算出を順に繰り返させることによって得られた、前記配置情報が表す前記複数の配置対象各々の配置条件を、最適な配置条件の探索結果として出力する反復判定手段と、を備えて構成されている。

本発明に係る更新手段は、前記最小値が、予め定められた下限値よりも大きい値であれば、前記寄与度最小配置対象がないものとみなすことができる。

また、本発明に係る被配置対象が、構造物によって形成される空間であり、前記配置対象は、撮像装置であり、前記範囲情報が、前記空間の形状を表す構造物情報である。

また、本発明に係る評価手段は、前記構造物情報と前記配置情報から、前記空間のうち、前記空間に配置される１以上の撮像装置によって撮像可能な撮像範囲を求め、該撮像範囲の大きさに基づいて前記評価値を算出することができる。

また、本発明に係る更新手段は、前記寄与度最小配置対象の配置条件を大きく変化させる場合に、前記構造物情報と前記配置情報とから、前記空間のうち、何れの撮像装置の撮像範囲にも含まれない非撮像範囲を求め、該非撮像範囲の少なくとも一部を撮像するよう前記寄与度最小配置対象の配置条件を更新することができる。

以上説明したように、本発明の最適配置探索装置によれば、複数の配置対象各々の配置条件を更新する更新処理を繰り返すときに、複数の配置対象の各々について寄与度を算出し、寄与度最小配置対象の配置条件の更新を、該寄与度最小配置対象以外の配置対象の配置条件の更新よりも大きく変化させることにより、効率的かつ客観的に配置対象の最適な配置条件を探索することができる、という効果が得られる。

本発明の実施の形態に係る最適配置探索装置の構成を示す概略図である。本発明の実施の形態に係る最適配置探索装置による最適な配置条件を探索する処理の動作を示すフローチャートである。本発明の実施の形態に係る最適配置探索装置による評価処理の動作を示すフローチャートである。寄与度を算出する方法を説明するための図である。本発明の実施の形態に係る最適配置探索装置による配置条件を更新する処理の動作を示すフローチャートである。寄与度が最小の監視カメラの配置条件を更新する方法を説明するための図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、監視空間（被配置対象）内の複数の監視カメラ（配置対象）の各々の最適な配置条件を探索する最適配置探索装置に、本発明を適用した場合を例に説明する。後述するように、本実施形態における最適な配置条件とは、監視カメラが監視空間内のできるだけ広い空間範囲を撮像できるように設定された、各監視カメラのカメラパラメータのことを意味する。

＜システム構成＞
以下、本発明を適用した最適配置探索装置１０の概略構成を示した図１を参照し、本発明の実施の形態の構成を説明する。なお、入力装置４０は、最適配置探索装置１０の動作を制御するために、監視従事者が操作するマウスやキーボードなどである。入力装置４０は最適配置探索装置１０に接続され、入力装置４０から各種情報が最適配置探索装置１０に入力される。また、出力装置５０は、最適配置探索装置１０が探索した結果である監視カメラの各々の最適な配置条件及びその評価値を表示するディスプレイやプロジェクタなどである。

（最適配置探索装置１０）
図１に示すように、最適配置探索装置１０は、コンピュータにより構成され、機能的には、記憶部１２と、制御部１４とを備えている。

（記憶部１２）
記憶部１２は、ハードディスクドライブ（Hard disk drive：HDD）、ＲＡＭ(Random Access Memory)等の記憶装置からなり、最適配置探索装置１０を制御するためのコンピュータプログラムおよび各種情報を記憶する。記憶部１２に記憶されている各種情報には、空間モデル２０、カメラ情報２２及び各種閾値等のパラメータが含まれる。

（空間モデル２０）
空間モデル２０は、構造物によって形成される屋内や敷地内などの監視空間に存在する現実世界の建造物・地面・障害物（什器、樹木等）などの物体の３次元の幾何形状データである。より具体的には、３次元の幾何形状データを元に立体的な物体の平面や曲面をポリゴンにより表現したポリゴンデータである。空間モデル２０を生成するための３次元の幾何形状データは、３次元ＣＡＤで作成されたものでも良いし、３次元レーザースキャナー等により監視空間に存在する物体の３次元形状を取り込んだデータを利用しても良い。このようにして作成された空間モデル２０は、管理者により入力装置４０から設定登録されることにより記憶部１２に記憶される。なお、空間モデル２０は、範囲情報の一例である。

（カメラ情報２２）
カメラ情報２２は、三次元空間に配置される監視カメラの視野を定義するカメラパラメータ（配置条件）であり、監視カメラ毎に設定される情報である。具体的にはカメラ情報２２には、視野変換、投影変換及び生成する画像のサイズに関する情報が含まれる。視野変換に関する情報は、仮想カメラの位置（レンズの中心座標、又は視点）及び姿勢（レンズ光軸の方向、又は視線方向）を含む。投影変換に関する情報はレンズの投影特性をモデル化するためのパラメータ群、例えば焦点距離、歪収差係数、画角などを含み、画像のサイズに関する情報は、画像を構成する画素数などを含み、本実施形態では投影変換及び画像のサイズに関する情報は予め与えられた所定値とする。カメラ情報２２の初期値は、ランダムに配置を生成したものでもいいし、入力装置４０から設定登録されたものでもよい。なお、カメラ情報２２は、配置情報の一例である。

（制御部１４）
制御部１４は、マイクロプロセッサ等の演算装置で構成され、記憶部１２に記憶されたコンピュータプログラムを読み出して実行し、評価手段２４、判定手段２６、寄与度算出手段２８、及び更新手段３０等として機能する。各機能を実行することにより制御部１４は、記憶部１２に記憶した情報をもとに最も評価値の高いカメラ配置を探索する。

（評価手段２４）
評価手段２４は、カメラ情報２２と空間モデル２０から、配置される１以上の監視カメラの全ての配置条件の評価値を算出する。詳細については後述する。

（判定手段２６）
判定手段２６は、評価手段２４で得られた、配置される監視カメラの全ての配置条件を評価した評価値と、予め設定されている閾値とを比較し、評価値が閾値以上の値となったとき探索終了の判定をする。判定手段２６は、探索終了の判定をしたときにおける全ての監視カメラの配置条件を最適な配置条件として出力装置５０から出力させる。

（寄与度算出手段２８）
寄与度算出手段２８は、評価手段２４で算出した配置対象となる全ての監視カメラの配置条件の評価値に対して、各監視カメラがどれほど寄与しているかを表す寄与度を算出する。詳細については後述する。

（更新手段３０）
更新手段３０は、評価手段２４で算出した配置される全ての監視カメラの配置条件の評価値と寄与度算出手段２８で算出した各監視カメラの寄与度をもとに、現在の監視カメラの各々の配置条件を変更して新たな配置条件を生成する。特に、更新手段３０は、寄与度が最小値の監視カメラ（寄与度最小配置対象）の配置条件の更新を、当該寄与度最小配置対象以外の他の監視カメラの配置条件の更新よりも大きく変化させる。

制御部１４で得られた監視カメラの各々の最適な配置条件とその評価値は、出力装置５０により出力される。

＜最適配置探索装置１０の動作＞
最適配置探索装置１０は、管理者により入力装置４０から空間モデル２０及びカメラ情報２２が設定されたときに動作し、最適条件探索処理を実行する。

図２は、最適条件探索処理のフローチャートである。

まず、ステップＳＴ１において、制御部１４は、記憶部１２から空間モデル２０を読み出す。

ステップＳＴ２において、評価手段２４で、ＳＴ１にて読み出した空間モデル２０と記憶部１２に記憶されているカメラ情報２２とに基づいて、現在の監視カメラの全ての配置条件を評価した評価値を算出する評価処理を実行する。図３に評価処理の詳細フローを記す。

まず、ステップＳＴ２１において、評価手段２４は、記憶部１２からカメラ情報２２を読み出し、ステップＳＴ２２において、ステップＳＴ１で入力された空間モデル２０をもとに監視空間を所定サイズ（例えば、一辺が０．３ｍの立方体）のボクセルで分割したボクセル空間を生成する。

そして、ステップＳＴ２３〜ＳＴ２４のループは、ボクセル空間を構成する各ボクセルについて実行される。当該ループによって各ボクセルについて、可視ボクセルか否かを判定する処理を繰り返す。

ステップＳＴ２３では、ループにおける処理対象のボクセル（以下「対象ボクセル」という）について、各監視カメラでそのボクセルを撮像したときのカメラ画像上でのボクセルの解像度を計算する。具体的には、対象ボクセルの重心位置における所定の単位長の物体が、各監視カメラにおいて何ピクセルで撮像されているかを、カメラ情報２２に基づいて幾何的に計算し、求めたピクセル数を解像度とする。ただし、監視空間内の障害物に阻まれるなどによりボクセルがいずれのカメラ画像においても撮像されない場合は、解像度を0とする。

ステップＳＴ２４では、いずれかの監視カメラによる解像度が一定値以上の場合、対象ボクセルを可視と判定する。

そして、ステップＳＴ２５において、全てのボクセルについて可視か否かの判定を行い、可視ボクセルの数をもって、現在の監視カメラの全ての配置条件を評価した評価値とする。

ステップＳＴ３では、判定手段２６で、最適配置探索の終了判定を行う。現在の監視カメラの全ての配置条件を評価した評価値が閾値以上、またはその他の終了条件（ループ回数が規定回数を越えるなど）を満たした場合、ステップＳＴ６へ進む。そうでなければ、ステップＳＴ４へ進む。

ステップＳＴ４では、寄与度算出手段２８で、各監視カメラの寄与度を算出する。

寄与度算出手段２８は、まず、評価手段２４を用いて、現在の監視カメラの各々の配置条件から、あるひとつの監視カメラ（注目対象）を除外した配置条件について、評価値を算出する。次に、寄与度算出手段２８は、ステップＳＴ２で算出した監視カメラの全ての配置条件を評価した評価値から、当該監視カメラ（注目対象）を除外したときの配置条件を評価した評価値を差し引くことで、当該監視カメラの寄与度を算出する。これを全ての監視カメラを注目対象として行い、各監視カメラの寄与度を算出する。図４を用いて、寄与度を算出する方法をより詳細に説明する。図４は、ボクセルで表した監視空間を真上から見下ろしたときの図を表している。実際にはボクセル空間は３次元空間であるものの、説明を判りやすくする都合上、２次元にて表した図面を用いて説明するものとする。図４において、個々の矩形（立方体）はボクセルを表すものであり、このうち平行斜線（ハッチング）で塗られたボクセルは可視ボクセルを表しており、白色のボクセルは非可視ボクセルを表している。また、符号ａ、ｂ、ｃは、監視空間に設置される監視カメラを表している。図４では、監視カメラａ〜ｃを、それぞれ同図の位置・向きで設置された場合における、各監視カメラの寄与度Ｃａ〜Ｃｃを算出している。図４（Ａ）は、監視空間に監視カメラａ〜ｃをそれぞれ同図の位置・向きで設置された場合における評価値Ｓの求め方を説明する図である。同図に表すように、評価値Ｓ（＝８２）は、監視カメラａ〜ｃによって求まる可視ボクセルの総数によって求まり、監視カメラａ〜ｃを監視空間に配置した場合における可視ボクセル数をカウントすることによって計算される。この際、たとえ複数の監視カメラから可視であると判定された可視ボクセルであったとしても、当該可視ボクセルがなす評価値Ｓは“１”としてカウントされるものとする。図４（Ｂ）は、監視カメラａの寄与度Ｃａの求め方を説明する図である。同図に表すように、監視カメラａの寄与度Ｃａは、全ての監視カメラの中から、監視カメラａを除いたときの評価値Ｓａ（＝７９）を求め、全ての監視カメラの評価値Ｓ（＝８２）からＳａ（＝７９）を差し引いた時の値（Ｃａ＝Ｓ−Ｓａ＝３）として計算される。図４（Ｃ）及び（Ｄ）は、監視カメラｂの寄与度Ｃｂ及び監視カメラｃの寄与度Ｃｃの求め方について説明する図である。Ｃｂ及びＣｃも、Ｃａの場合と同様に、注目対象の監視カメラ（ｂ又はｃ）を除外した場合の評価値Ｓｂ（＝７４）又はＳｃ（＝７４）を求め、全ての監視カメラの評価値Ｓ（＝８２）から差し引いた時の値から求めることができる。

ステップＳＴ５では、更新手段３０で、監視カメラの各々の配置条件を更新する更新処理を行い、ステップＳＴ２へ戻る。

図５に更新処理の詳細フローを記す。

まず、ステップＳＴ５１において、更新手段３０は、ステップＳＴ４で算出された寄与度が最小となる監視カメラ（寄与度最小配置対象）を特定する。そして、ステップＳＴ５２において、寄与度の最小値（特定した監視カメラの寄与度）が、予め設定した寄与度に関する閾値（下限値）以下であるか否かを判定する。寄与度の最小値が、寄与度に関する閾値以下である場合には、ステップＳＴ５３へ進む。そうでなければ、ステップＳＴ５５へ進む。

ステップＳＴ５３では、更新手段３０は、寄与度が最小となる監視カメラ（寄与度最小配置対象）以外の監視カメラの各々のカメラ情報２２を更新する。例えば、焼きなまし法や遺伝的アルゴリズムなどのメタヒューリスティック手法などの、監視カメラの各々の配置条件における評価値の最大化を目的とした通常のメタヒューリスティック手法に基づき、寄与度が最小となる監視カメラ以外の各監視カメラの配置条件（設置位置・姿勢・画角）を変化させる。

そして、ステップＳＴ５４では、寄与度が最小となる監視カメラ（寄与度最小配置対象）について、上記ステップＳＴ５３の更新より、当該監視カメラの配置条件を大きく変化させ、更新処理を終了する。例えば、寄与度が最小となる監視カメラの配置条件をランダムに変更する。又は、上記メタヒューリスティック手法に基づいて求めた配置条件の変化量を所定数（＞１）倍にした変化量だけ配置条件を変化させる。

ステップＳＴ５５では、更新手段３０は、全ての監視カメラの各々のカメラ情報２２を更新する。例えば、焼きなまし法や遺伝的アルゴリズムなどのメタヒューリスティック手法などの、監視カメラの各々の配置条件における評価値の最大化を目的とした通常のメタヒューリスティック手法に基づき、各監視カメラの配置条件を変化させる。すなわち、寄与度の最小値が閾値（下限値）よりも大きい値であるならば、当該最小値の監視カメラも、全ての監視カメラの配置条件における評価値に対して十分に寄与しているため、寄与度最小配置対象が存在しないとして、全ての監視カメラの配置条件を同じ手法により更新する。ＳＴ５４、ＳＴ５５の処理を行った後、更新処理を終了する。

なお、上記の更新処理において、配置する監視カメラの台数を増減させてもよい。例えば、評価値が大きくて（評価値Ｓ＞評価値の閾値Ｔｓ１）、かつ、寄与度が小さい（寄与度Ｃ＜寄与度の閾値Ｔｃ１）監視カメラが存在する場合、監視カメラの台数が過剰であるとみなして、監視カメラの台数を減らす。逆に、評価値が小さくて（評価値Ｓ＜評価値の閾値Ｔｓ２）、かつ全監視カメラの寄与度が大きい場合（寄与度Ｃａ、Ｃｂ、Ｃｃ…＞寄与度の閾値Ｔｃ２）、監視カメラの台数が不足しているとみなして、監視カメラの台数を増やす。

ステップＳＴ６では、出力装置５０により、最終的に更新されたカメラ情報２２が表す各監視カメラの配置条件とその評価値を出力する。

以上説明してきたように、本発明の実施の形態に係る最適配置探索装置では、複数の監視カメラ各々の配置条件を更新する更新処理を繰り返すときに、監視カメラ各々について寄与度を算出し、寄与度が最小の監視カメラの配置条件の更新を、該寄与度が最小の監視カメラ以外の監視カメラの配置条件の更新よりも大きく変化させることにより、効率的に監視カメラの最適な配置条件を探索することができる。

また、監視空間内の複数の監視カメラの配置を定量的に評価し、最適な配置を探索できる。

＜変形例＞
以上、本発明の好適な実施形態について説明してきたが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。例えば、上記実施形態においては、空間モデル２０（構造物情報）とカメラ情報２２（配置条件）とから各監視カメラによって撮像可能な撮像範囲を求め、総撮像範囲（いずれかの監視カメラが撮像している撮像範囲）の大きさに基づいて評価値を求めている。しかし、これに限らず、空間モデル２０（構造物情報）とカメラ情報２２（配置条件）とから各監視カメラの撮像範囲を求め、監視空間に占める撮像範囲の割合の大きさに基づいて評価値を求めてもよい。すなわち、監視空間の全ボクセル数により可視ボクセル数を除算した値を評価値として算出してもよい。また、監視空間の所定の空間領域を重要監視エリア（例えば金庫などが設置されたエリアや、出入口のエリア）として設定し、該重要監視エリアを撮像する監視カメラの評価値が大きくなるよう評価してもよい。例えば、重要監視エリアの可視ボクセルの評価値を他の可視ボクセルの評価値の2倍の評価値として計算してもよい。

上記実施形態では、監視カメラについてのカメラ情報２２（配置条件）を最適化するカメラプランニングの例について記載しているが、これに限らず、赤外線センサや超音波センサなどのセンサのプランニングにも適用可能である。例えば、赤外線センサや超音波センサの場合、配置条件は、超音波や赤外線が有効に到達する範囲を特定できる情報を含むものとする。例えば、赤外線センサや超音波センサの設置位置と、超音波や赤外線の放射方向θ’と、指向特性を表す指標である半値幅（放射エネルギーが−３ｄＢとなる放射角度）φ’とを配置条件として設定すればよい。

上記実施形態では、寄与度が小さい監視カメラの設置位置・姿勢・画角といったカメラ情報２２（配置条件）をランダムに変更する例について記載しているが、これに限らず、寄与度が小さい監視カメラの配置条件を大きく変更する際に、他の監視カメラが撮像していないエリア（非可視ボクセル）を撮像するよう当該寄与度の小さい監視カメラのカメラ情報２２（配置条件）を変更してもよい。例えば、空間モデル２０とカメラ情報２２とから、監視空間のうち、何れの監視カメラの撮像範囲にも含まれない非撮像範囲を求め、該非撮像範囲の少なくとも一部を撮像するように、寄与度が最小となる監視カメラの配置条件を更新する。あるいは、図６に表すように、他の監視カメラｂ、ｃが撮像していないエリア（同図においてドットで塗られた非可視ボクセルからなるエリア）の重心位置Gを求め、当該重心位置Gを撮像できる設置位置及び姿勢を幾何的に算出し、寄与度が最小となる監視カメラａの配置条件を更新してもよい。この際、他の監視カメラｂ、ｃが撮像していないエリアの中で最も広いエリア（非可視ボクセルの数が最も多いエリア）を選択し、当該エリアの重心位置Gを求めることが好適である。

上記実施形態では、監視カメラを監視空間に配置する配置条件を最適化する例について記載しているが、これに限らず、被配置対象として予め定められた期間（以下、「評価期間」という）に配置される複数の配置対象各々の時間的な配置条件を最適化する場合にも適用することができる。例えば、タスクスケジューリングでは、評価期間の範囲を表す範囲情報に基づいて、当該評価期間に配置される１以上のタスク（例えば、所定の仕事）の配置条件（当該タスクの開始から終了までの期間の条件と、評価期間内のどの時点で当該タスクを実行するのかを表す条件など）を表す配置情報を用いて、１以上のタスクの全ての配置条件によって、実行されるタスクの達成率などを評価した評価値を算出し、タスク各々の寄与度を算出し、タスク各々の配置条件を更新することを繰り返すことにより、タスク各々の最適な配置条件を探索する。

以上のように、当業者は本発明の範囲内で、実施される形態に合わせて様々な変更を行うことができる。

１０最適配置探索装置
１２記憶部
１４制御部
２０空間モデル
２２カメラ情報
２４評価手段
２６判定手段
２８寄与度算出手段
３０更新手段
４０入力装置
５０出力装置

Claims

予め定められた被配置対象に配置される複数の配置対象の最適な配置条件を探索する最適配置探索装置であって、
前記被配置対象の範囲を表す範囲情報と、前記被配置対象に配置される前記複数の配置対象各々の配置条件を表す配置情報とを用いて、前記被配置対象に配置される１以上の前記配置対象の全ての配置条件を評価した評価値を算出する評価手段と、
前記複数の配置対象の各々を注目対象に設定して、前記複数の配置対象を前記被配置対象に配置した場合の前記評価手段で算出される評価値と、当該注目対象を除いた残りの配置対象を前記被配置対象に配置した場合の前記評価手段で算出される評価値との間の変化量に応じた当該注目対象の寄与度を算出する寄与度算出手段と、
前記複数の配置対象各々の配置条件を更新する更新処理であって、前記寄与度が最小値である寄与度最小配置対象の配置条件の更新を、該寄与度最小配置対象以外の配置対象の配置条件の更新よりも大きく変化させる更新処理を行う更新手段と、
前記寄与度算出手段による寄与度の算出、前記更新手段による配置条件の更新、及び前記評価手段による評価値の算出を順に繰り返させることによって得られた、前記配置情報が表す前記複数の配置対象各々の配置条件を、最適な配置条件の探索結果として出力する反復判定手段と、
を含む最適配置探索装置。
前記更新手段は、前記最小値が、予め定められた下限値よりも大きい値であれば、前記寄与度最小配置対象がないものとみなす請求項１に記載の最適配置探索装置。
前記被配置対象が、構造物によって形成される空間であり、
前記配置対象は、撮像装置であり、
前記範囲情報が、前記空間の形状を表す構造物情報である請求項１又は２記載の最適配置探索装置。
前記評価手段は、前記構造物情報と前記配置情報から、前記空間のうち、前記空間に配置される１以上の撮像装置によって撮像可能な撮像範囲を求め、該撮像範囲の大きさに基づいて前記評価値を算出する請求項３に記載の最適配置探索装置。
前記更新手段は、前記寄与度最小配置対象の配置条件を大きく変化させる場合に、前記構造物情報と前記配置情報とから、前記空間のうち、何れの撮像装置の撮像範囲にも含まれない非撮像範囲を求め、該非撮像範囲の少なくとも一部を撮像するよう前記寄与度最小配置対象の配置条件を更新する請求項３又は４に記載の最適配置探索装置。