JP2020024499A - 撮影状況予測装置、撮影状況予測方法および監視エリア変更方法 - Google Patents

Abstract

【課題】撮影装置による空間各所の撮影状況を仮想的な３次元空間を用いて予測することができる撮影状況予測装置および撮影状況予測方法を提供する。
【解決手段】仮想的な３次元空間を用いて、撮影装置による撮影状況を予測する撮影状況予測装置１であって、現実空間を構成する空間構成物の３次元形状モデルと、前記撮影装置の撮影点および撮影方向と、撮影状況を予測する位置に配置される評価対象ブロックと、から解析モデルを生成する解析モデル生成部３０と、前記評価対象ブロックを仮想スクリーンに投影した場合における当該評価対象ブロックが投影された第１領域と、前記評価対象ブロックおよび前記空間構成物を前記仮想スクリーンに投影した場合における当該評価対象ブロックが投影された第２領域とから前記評価対象ブロックの可視率を計算する撮影状況予測部４０と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、撮影状況予測装置、撮影状況予測方法および監視エリア変更方法に関する。

監視カメラを設置する場合、セキュリティ上重要な出入口等（エントランス、エレベータホール、エスカレータ乗降口含む）を撮影対象にするのが一般的であり、そこを通過する人が写るように監視カメラの設置場所を経験的に決定していた。なお、監視カメラの向きや画角は、施工時に手動で調整するのが一般的である。

一方で、事件・事故があった場合に証跡を検証することが重要になっている。そのため、上記の出入口の監視に加えてパブリックエリアを含む空間全体の監視強化が急がれている。

しかし、パブリックエリアの構造は複雑なことも多くあるため、柱やサイン等の障害物、入隅・出隅等により生じる死角を事前に把握することが困難である。そのため、空間全体を漏れなく撮影できるような監視カメラの配置を検討するのは困難である。

その結果、障害物による死角、全ての監視カメラの画角に入らないことによる死角、監視カメラの画角には入っているものの監視カメラからの距離が遠いために有効な解像度で写らない場所等の監視上脆弱なエリアが意図せず生じてしまう。また、それらの脆弱なエリアをなくそうとすると、設置する監視カメラの台数が過剰になる恐れがある。

パブリックエリアに監視カメラを効率的に配置しようとした場合、３ＤＣＡＤ、ＣＧ、ＢＩＭソフト等の３次元形状モデリングツールを用いてシミュレーションすることが想定される。つまり、３次元形状モデリングツールには、視点を設定することで、そこから見た様子をパース図で表現する機能がある。
従来、これに関連する先行技術として特許文献１がある。特許文献１の技術は、３ＤＣＡＤを用いて監視カメラの撮影範囲を考慮したレイアウト設計を行うものである。

特開２００８−１４６１１３号公報

しかし、３次元形状モデルとして主に登録されるのは、床、壁、天井、什器等であるので、特許文献１の技術では、それらの物体と監視カメラとの間の空間の状況を正確に把握することができないという問題があった。

例えば、図２３に示すようにカメラが設置されている場合、障害物に近い人物Ａ₁の顔はカメラに映るが、障害物から遠い人物Ａ₂の顔はカメラに映らない。なお、カメラから伸びる太い実線は、カメラの撮影範囲を表している。しかし、３次元形状モデルを用いたパース作成では、具体的にその位置に人型モデルを配置してパースを描かなければ、人型モデルがカメラに写るか否かを把握できない。なお、あらゆる立ち位置に人型モデルを配置してパースを確認することも可能であるが、このようなやり方は合理的ではない。

このような観点から、本発明は、撮影装置による空間各所の撮影状況を仮想的な３次元空間を用いて予測することができる撮影状況予測装置および撮影状況予測方法を提供する。さらに、この撮影状況予測方法を用いて行う監視エリア変更方法を提供する。

前記課題を解決するため、本発明に係る撮影状況予測装置は、仮想的な３次元空間を用いて、撮影装置による撮影状況を予測する撮影状況予測装置であって、解析モデル生成部と、撮影状況予測部とを備える。
解析モデル生成部は、現実空間を構成する空間構成物の３次元形状モデルと、前記撮影装置の撮影点および撮影方向と、撮影状況を予測する位置に配置される評価対象ブロックと、から解析モデルを生成する。
撮影状況予測部は、前記評価対象ブロックを仮想スクリーンに投影した場合における当該評価対象ブロックが投影された第１領域と、前記評価対象ブロックおよび前記空間構成物を前記仮想スクリーンに投影した場合における当該評価対象ブロックが投影された第２領域とから前記評価対象ブロックの可視率を計算する。

また、本発明に係る撮影状況予測方法は、仮想的な３次元空間を用いて、撮影装置による撮影状況を予測する撮影状況予測方法であって、解析モデル生成工程と、撮影状況予測工程とを有する。
解析モデル生成工程は、現実空間を構成する空間構成物の３次元形状モデルと、前記撮影装置の撮影点および撮影方向と、撮影状況を予測する位置に配置される評価対象ブロックと、から解析モデルを生成する。
撮影状況予測工程は、前記評価対象ブロックを仮想スクリーンに投影した場合における当該評価対象ブロックが投影された第１領域と、前記評価対象ブロックおよび前記空間構成物を前記仮想スクリーンに投影した場合における当該評価対象ブロックが投影された第２領域とから前記評価対象ブロックの可視率を計算する。

本発明に係る撮影状況予測装置および撮影状況予測方法においては、評価対象ブロックを用いて３次元空間における特定位置を撮影点から見た場合の可視率を計算する。そのため、現実空間における撮影装置による撮影状況を予測することができる。

前記可視率または前記可視率を加工した情報を予測結果として出力する予測結果出力部をさらに備え、前記評価対象ブロックは、前記３次元空間に複数配置されているのがよい。
前記撮影状況予測部は、前記評価対象ブロックを順次選択して空間各所の前記可視率を計算し、前記予測結果出力部は、前記予測結果を２次元または３次元の分布として出力する。

このようにすると、撮影装置と撮影対象物との位置関係による撮影状況を一目で把握できる。例えば、空間各所の可視率や可視／不可視の状態を示した分布を出力することで、撮影装置の死角を容易に見つけることができる。また、空間各所での評価対象の解像度を示した分布を出力することで、撮影装置と撮影対象物との間の距離に応じた撮影対象物の鮮明さを容易に把握できる。

前記撮影点が前記３次元空間に複数設定されている場合、前記撮影状況予測部は、前記撮影点を順次選択して撮影点毎に全ての空間各所の前記可視率を計算し、前記予測結果出力部は、撮影点毎の前記分布を重ね合わせたものを前記予測結果として出力するのがよい。

このようにすると、各々の撮影装置と撮影対象物との位置関係による撮影状況を一目で把握できる。例えば、空間各所の可視率や可視／不可視の状態を示した分布を重ね合わせることで、撮影範囲の重なりや空間内の死角を把握できる。また、空間各所の解像度を示した分布を重ね合わせることで、空間内における監視の脆弱な箇所を把握できる。

前記撮影状況予測部は、前記評価対象ブロックおよび前記空間構成物を前記仮想スクリーンに等立体角投射するのがよい。
その場合、前記撮影状況予測部は、投影処理部と、変換処理部とを備えるのがよい。
投影処理部は、前記撮影点を中心とするとともに前記撮影方向を天頂方向とした半球の球面を介して半球底面に前記評価対象ブロックおよび前記空間構成物を平面投影する。変換処理部は、前記半球底面に投影された前記評価対象ブロックおよび前記空間構成物を、立体角が等しくなるように等立体角変換する。

このようにすると、画角内の位置による、撮影画像に写る評価対象ブロックまたは空間構成物のサイズのバラつきを低減できる。そのため、撮影状況の予測がより正確になる。

また、本発明に係る監視エリア変更方法は、施設の利用状況の変更に伴って監視エリアを変更する監視エリア変更方法である。
この監視エリア変更方法は、第１監視エリア形成工程と、新監視エリア予測工程と、第２監視エリア形成工程と、を有する。
第１監視エリア形成工程では、撮影装置を用いて、利用状況変更前の状態における第１監視エリアを前記施設内に形成する。
新監視エリア予測工程では、前記撮影装置の画角および撮影方向の少なくとも何れか一方を変更した状態の新たな監視エリアを、前記撮影状況予測方法を用いて予測する。
第２監視エリア形成工程では、前記新監視エリア予測工程に基づいて、前記撮影装置の画角および撮影方向を調整し、利用状況変更後の状態における第２監視エリアを前記施設内に形成する。

本発明に係る監視エリア変更方法においては、撮影装置の位置を変えることなしに、施設内の監視エリアを後から容易に変更できる。例えば、施設内の利用状況の変更（例えば、利用目的の変更や什器の変更等）に応じて監視が必要なエリアに変更が発生した場合に、評価対象ブロックを用いた予測を使いながら撮影装置の向きや画角を後から調整する。これにより、施設の利用状況の変更に応じて、好適な監視エリアを容易に設定できる。

本発明によれば、撮影装置による空間各所の撮影状況を仮想的な３次元空間を用いて予測することができる。

本発明の実施形態に係る撮影状況予測装置のブロック図である。 現実空間の例示である。 図２に示す現実空間に対応する解析モデルである。 本発明の実施形態に係る撮影状況予測装置の処理を示すフローチャートの例示である。 セル分割面の生成処理を説明するための図である。 セル分割面を分割して生成した状態を示す図である。 空間構成モデルの投影処理・セル分割面への面要素の登録処理を示すイメージ図である。 空間構成モデルの投影処理・セル分割面への面要素の登録処理を示すフローチャートの例示である。 半球底面への面要素の投影処理を説明するための図である。 見かけが大きい面要素の分割、再投影処理を説明するための図である。 等立体角投影面に設定したセル分割面への面要素の登録処理を説明するための図である。 空間構成モデル用の分割セルリストの構成図の例示である。 評価対象ブロックの投影処理・セル分割面への面要素の登録処理を示すイメージ図である。 評価対象ブロックの投影処理・セル分割面への面要素の登録処理を示すフローチャートの例示である。 等立体角投影面に設定したセル分割面への面要素の登録処理を説明するための図である。 評価対象ブロック用の分割セルリストの構成図の例示である。 第一のカメラから見た空間各所の可視／不可視を示した３次元空間分布のイメージ図である。 第二のカメラから見た空間各所の可視／不可視を示した３次元空間分布のイメージ図である。 空間各所の可視カメラ台数を示した３次元空間分布のイメージ図である。 空間各所の最大解像度を示した３次元空間分布のイメージ図である。 空間各所の可視カメラ台数を示した３次元空間分布の例示である。 空間各所の可視カメラ台数を示した３次元空間分布の例示である。 空間各所の最大解像度を示した３次元空間分布の例示である。 空間各所の最大解像度を示した３次元空間分布の例示である。 図２１Ａ，図２１ＢのＸＸＩＩＡ−ＸＸＩＩＡ断面図である。 図２１Ａ，図２１ＢのＸＸＩＩＢ−ＸＸＩＩＢ断面図である。 従来における３次元形状モデリングツールを用いたシミュレーションのイメージ図である。

以下、本発明の実施をするための形態を、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。各図は、本発明を十分に理解できる程度に、概略的に示してあるに過ぎない。よって、本発明は、図示例のみに限定されるものではない。なお、各図において、共通する構成要素や同様な構成要素については、同一の符号を付し、それらの重複する説明を省略する。

≪実施形態に係る撮影状況予測装置の構成≫
図１を参照して、本実施形態に係る撮影状況予測装置１の構成について説明する。図１は、実施形態に係る撮影状況予測装置１のブロック図である。撮影状況予測装置１は、撮影装置による空間各所の撮影状況を仮想的な３次元空間を用いて予測する装置である。ここでの撮影状況とは、撮影装置によって撮影された画像（映像を含む）に写る撮影対象の状況を広く意味し、撮影状況には、撮影対象の「可視率（可視／不可視の状態も含む）」、「解像度」などが含まれる。

「可視率」は、ある視点（本実施形態では「撮影点」）から見た評価対象物が、どの程度見えているかを表す指標である。例えば、撮影点と評価対象物との間に視線を遮る障害物が全くなく、評価対象物が全て見えている場合には、可視率が「100％」になる。また、評価対象物が障害物に完全に隠れて全く見えていない場合には、可視率が「0％」になる。なお、本実施形態では、可視率が予め設定した閾値以上である状態を特に「可視」と呼び、また、可視率が予め設定した閾値よりも小さい状態を特に「不可視」と呼ぶ。

「解像度」は、撮影された画像に評価対象物がどの程度の画質で写っているかを示すものであり、画像に写る評価対象物の画素数を意味する。例えば、撮影装置として監視カメラを想定した場合、撮影した画像は人物の特定や判別に使用される。ここで、人間の顔が「２０×２０（画素）」程度の解像度で写れば、種々の判別が可能であるとされている。

撮影状況予測装置１を用いて既存の施設の撮影状況を予測することで、現実の空間の撮影状況を検証できる。また、撮影状況予測装置１を用いて設計段階や施工中の施設の撮影状況を予測することで、施設が完成した後の空間の撮影状況を検証することができる。前者の場合、例えば、カメラの向きや画角を変更して撮影状況を予測し、その予測結果に基づいてカメラを調整することで、施設の利用状況に応じて監視エリアを容易に変更できる。後者の場合、さらに撮影装置の位置を変えて撮影状況の予測を繰り返し行うことで、設計段階や施工中の施設における撮影装置の好適な配置を求めることができる。

本実施形態で想定する空間を図２に例示する。図２に示す現実空間Ｃは、床面Ｃ_１、側壁Ｃ₂，Ｃ₃，Ｃ₄によって形成されており、床面Ｃ_１には障害物Ｃ₅（例えば、柱）が立設されている。この現実空間Ｃには、撮影装置であるカメラＤ_i（符号ｉは、カメラの識別番号である）が設置されている。ここでは、２台のカメラＤ_iが設置されており、第一のカメラＤ₁は、側壁Ｃ₂の上部に設置されており、第二のカメラＤ₂は、側壁Ｃ₄の上部に設置されている。

撮影状況予測装置１（図１参照）は、現実空間Ｃの任意の場所（被撮影位置Ｂ）における撮影状況を仮想的な３次元空間を用いて予測する。具体的には、現実空間Ｃを構成する空間構成物（例えば、床面Ｃ_１、側壁Ｃ₂，Ｃ₃，Ｃ₄、障害物Ｃ₅）の形状データ（以下、「空間構成モデル」と称す）、および設置されるカメラＤ_iの情報（以下、「カメラ情報」）を用いて、被撮影位置Ｂにおける撮影状況をシミュレーションする。

図１に示すように、本実施形態に係る撮影状況予測装置１は、記憶部１０と、制御部２０とを備える。撮影状況予測装置１は、例えば、ユーザが操作するＰＣ（Personal Computer）やユーザ端末と通信可能に接続されたアプリケーションサーバである。ここでのユーザは、撮影状況の予測を行う者であり、例えば、監視対象である空間を管理する管理者や施工を行う工事関係者である。

記憶部１０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成される。制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラム実行処理や、専用回路等により実現される。制御部２０がプログラム実行処理により実現する場合、記憶部１０には、制御部２０の機能を実現するためのプログラムが格納される。なお、撮影状況予測装置１が、図示しない外部の記憶手段から記憶部１０に記憶される情報を必要に応じて取得してもよい。

記憶部１０には、特定の空間（例えば、室内空間）を構成する空間構成物の形状データである空間構成モデルＦが記憶されている。空間を構成する空間構成物には、例えば、室内空間を構成する壁、天井および床、並びに室内空間に存在する柱やサイン等の障害物が含まれる。空間構成モデルＦは、仮想の３次元空間（例えば、全体座標系（ｘ，ｙ，ｚ））において形状モデリングされたデータである。具体的には、人が見得る表面形状の範囲を複数のポリゴン（例えば、多角形ポリゴン）で示した３次元形状モデルである。なお、これらのデータは、ポリゴンを用いた３次元形状モデルとして表現できるものであればよく、形式は特に限定されない。例えば、３次元形状モデルを表現できる形式として、ＶＲＭＬ(Virtual Reality Modeling Language)、ＯＢＪ（Wavefront OBJ）、ＦＢＸ（Filebox）、３ＤＳ（3ds Max,3D Studio Max）、ＳＴＬ（Stereo Lithography）などがある。以降では、３次元形状モデルとして、三角形の面要素で形成されるサーフェスモデルを想定して説明を行う。空間構成モデルＦは、ユーザによって予め登録される。

また、記憶部１０には、撮影状況を予測するカメラの情報であるカメラ情報が記憶されている。カメラ情報は、撮影状況を予測するカメラの台数分だけ登録されている。カメラ情報には、カメラの位置（撮影点）、撮影方向（方位角、仰俯角）、仕様（鉛直方向解像度、水平方向解像度、鉛直方向画角、水平方向画角）などの情報が含まれる。カメラ情報のデータ形式は特に問わない。カメラ情報は、ユーザによって予め登録される。

また、記憶部１０には、分割セルリストＨが記憶されている。分割セルリストＨは、可視率を計算する際に作成されるものであり、予測するカメラの台数の２倍の数だけ作成される。分割セルリストＨについては、後記する「撮影状況予測装置の動作」でその詳細を説明する。

制御部２０は、解析モデル生成部３０と、撮影状況予測部４０と、予測結果出力部５０とを備える。ここでは、制御部２０が備える各機能の概要の説明を行い、後記する「撮影状況予測装置の動作」でその詳細を説明する。

解析モデル生成部３０は、記憶部１０に記憶される空間構成モデルＦから、撮影状況をシミュレーションするための解析モデルを生成する。図３に解析モデルの一例を示す。図３に示す解析モデルＥは、図２に示す現実空間Ｃに対応したものであり、床面Ｃ_１、側壁Ｃ₂，Ｃ₃，Ｃ₄、障害物Ｃ₅に対応する空間構成モデルＦと、カメラＤ_iに対応する撮影点Ｋおよび撮影方向Ｔとを有する。また、解析モデルＥは、現実空間Ｃを任意に分割した分割空間に対応する評価対象ブロックＧを有する。評価対象ブロックＧは、撮影状況を予測する最小単位であり、その形状や大きさは特に限定されない。ここでは、現実空間Ｃをメッシュ分割することで、直方体状（立方体状を含む）を呈するとともに均一の大きさの評価対象ブロックＧが隙間なく並べられている。なお、評価対象ブロックＧは、互いの間隔をあけて配置されてもよいし、また、異なる大きさの評価対象ブロックＧが配置されてもよい。また、現実空間Ｃ内にさらに任意の空間（以下、「評価対象エリア」と称す）を設定し、この評価対象エリアに評価対象ブロックＧを配置するようにしてもよい。

図１に示す撮影状況予測部４０は、生成された解析モデルＥ（図３参照）を用いて、カメラ毎の撮影状況をシミュレーションする。このシミュレーションでは、順番に評価対象ブロックＧを選択し、空間構成モデルＦと選択した評価対象ブロックＧとを図示しない仮想スクリーンに平面投影（例えば、等立体角投射）する処理を行う。そして、撮影状況予測部４０は、平面投影した結果から評価対象ブロックＧの可視率および評価対象ブロックＧの解像度を計算する。

本実施形態では、光、熱、可視率解析などで用いられるヘミスフィア法を用いて空間構成モデルＦおよび評価対象ブロックＧを仮想スクリーンに平面投影する。ヘミスフィア法は、例えば、以下の二つの文献において解説されている。
・土井 章男、「ラジオシティ法における半球底面を用いたフォームファクタ計算方式およびその並列化手法」、画像電子学会誌、1995年6月、第24巻、第3号、p.189-p.195
・山田 昇、外２名、「ヘミスフィア法による形態係数の高速算出性能」、日本機械学会論文集（Ｂ編）、2009年、第75巻、第749号

なお、空間構成モデルＦおよび評価対象ブロックＧを投影する１次投影面は、ヘミスフィア(半球)でなくてもよく、例えば、三角錐、四角錐、六面体等でもよい。また、パース図と同様に、１次投影せずに直接仮想スクリーンへ投影してもよい。
四角錐投影法は、例えば、以下の文献において解説されている。
・加賀 昭和、外５名、「ＣＧ技術を用いた形態係数の高速計算法」、空気調和・衛生工学会論文集、No.138、p.1-7、2008年9月
六面体を用いた投影法（ヘミキューブ法）は、例えば、以下の文献において解説されている。
・今野 雅、外２名、「放射熱伝達解析における形態係数の計算法についての研究」、日本建築学会環境系論文集、No.572、p.17-22、2003年10月

予測結果出力部５０は、カメラ毎の予測結果を外部（例えば、表示部やユーザが操作する端末）に出力する。予測結果出力部５０は、予測結果を様々な態様に加工して外部に出力してもよい。

≪実施形態に係る撮影状況予測装置の動作≫
以下では、図４を参照して（適宜、図１ないし図３参照）、制御部２０の処理を具体的に説明する。図４は、実施形態に係る撮影状況予測装置１の処理を示すフローチャートの例示である。
撮影状況予測装置１の処理は、主に、解析モデル生成処理（ステップＳ１０）と、撮影状況の予測処理（ステップＳ２０）と、予測結果の出力処理（ステップＳ３０）とからなる。なお、解析モデル生成処理（ステップＳ１０）は、「解析モデル生成工程」に相当し、また、撮影状況の予測処理（ステップＳ２０）は、「撮影状況の予測工程」に相当する。

＜解析モデル生成処理＞
図４を参照して、「解析モデル生成処理」について説明する。最初に、解析モデル生成部３０は、記憶部１０からカメラ情報および３次元形状モデルである空間構成モデルＦの読み込みを行う（ステップＳ１１）。また、解析モデル生成部３０は、撮影状況の予測を行いたい領域（評価対象エリア）の指定を受け付け、評価対象エリア内に評価対象ブロックＧを配置する（ステップＳ１２）。ここでは、評価対象エリアをメッシュ分割することで、直方体状の評価対象ブロックＧを隙間なく配置したことにする。なお、解析モデル生成部３０は、評価対象ブロックＧの位置座標を直接受け付け、その場所に評価対象ブロックＧを配置してもよい。また、ユーザが評価対象ブロックＧの形状モデルを事前に登録しておき、解析モデル生成部３０は、登録された評価対象ブロックＧを読み込むことで評価対象ブロックＧを配置するようにしてもよい。これにより、図３に示すように、仮想の３次元空間（例えば、全体座標系（ｘ，ｙ，ｚ））に空間構成モデルＦ、評価対象ブロックＧ、並びにカメラの撮影点Ｋおよび撮影方向Ｔが設定された解析モデルＥが生成される。

＜撮影状況の予測処理＞
図４を参照して、「撮影状況の予測処理」について説明する。撮影状況予測部４０は、全てのカメラにおける撮影状況の予測が終わるまでステップＳ２１〜ステップＳ２７の処理を繰り返し行う（ステップＳ２０ａ）。つまり、ステップＳ２１〜ステップＳ２７の１回のループ処理で一つのカメラにおける全ての評価対象ブロックＧの撮影状況の予測が完了し、ステップＳ２１〜ステップＳ２７の処理をカメラの数分だけ繰り返し行うことにより、全てのカメラのシミュレーションが完了する。

最初に、撮影状況予測部４０は、撮影点Ｋ（図３参照）を原点としたカメラ座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を生成する（ステップＳ２１）。このカメラ座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、図５に示すように、カメラ位置（撮影点Ｋ）を原点とし、撮影方向ＴをＺ軸とした場合に、このＺ軸およびＺ軸を法線とし、撮影点Ｋを含む平面に設けた直交２軸（Ｘ軸，Ｙ軸）により定義される。Ｘ軸は、例えばカメラの水平方向（横方向）であり、また、Ｙ軸は、カメラの垂直方向（縦方向）である。

次に、撮影状況予測部４０は、カメラの水平方向および垂直方向の画角（水平方向画角α_X、鉛直方向画角α_Y）に基づいて、空間構成モデルＦと評価対象ブロックＧとを描画する面（セル分割面）を生成する（ステップＳ２２）。セル分割面の生成は、図５に示す半球Ｒを用いて行われる。半球Ｒは、撮影点Ｋを原点として設定されたカメラ座標系において、天頂をＺ軸が通過するようにしてＸＹ平面上に設定される。半球Ｒの半径ｒは、ここでは「１」である。

具体的には、撮影状況予測部４０は、半球Ｒの球面ＲＡ上のカメラ画角範囲ＳＡ（カメラで撮影できる立体角範囲）を半球底面ＲＢ上に投影し、半球底面ＲＢ上に投影したカメラ画角範囲ＳＢを等立体角変換するなど等立体角投射により、等立体角投影面Ｗ上に描画面ＳＷを生成する。また、撮影状況予測部４０は、カメラの解像度と画角から、撮影画像における１画素に相当する最小立体角β（撮影可能な最小立体角）を求め、描画面ＳＷをセル分割する。以降、描画面ＳＷをセル分割したこの領域を「セル分割面Ｍ」と呼ぶ。例えば、フルハイビジョン画質のものであれば「1920×1080」で描画面ＳＷをセル分割し、４Ｋ画質のものであれば「3840×2160」で描画面ＳＷをセル分割する。等立体角投影面Ｗは、「仮想スクリーン」の一例である。

なお、説明した通り等立体角投射により等立体角投影面Ｗ（図５参照）上に描画面ＳＷを生成する理由は、同じ形状、同じサイズ、同じ距離の評価対象ブロックＧであれば、カメラ画角内のどこに写っていても同じ評価値となるように立体角を等しくするためである。つまり、カメラで撮影した画像は、カメラの画角端部のゆがみを補正するのが通常であるので、本実施形態では実際のカメラに予測結果を近づけるために等立体角投射を行う。これにより、評価対象ブロックＧの可視／不可視のみならず、評価対象ブロックＧがカメラに写りこむ大きさや写る画素数を評価することが可能になる。

なお、カメラに写りこむ大きさや写る画素数を評価する場合であっても、カメラの撮影方向Ｔ（画像の中央）と画角端部との評価の重みを変えるのであれば、半球底面ＲＢ上にセル分割面Ｍを生成する正射影や、等距離射影、極射影等の他の射影法を用いてもよい。また、単に、評価対象ブロックＧの可視／不可視の判定だけを行うのであれば、同様に、半球底面ＲＢ上にセル分割面Ｍを生成する正射影や、等距離射影、極射影等の他の射影法を用いてもよい。正射影の場合、半球底面ＲＢが「仮想スクリーン」に相当する。

また、広画撮影のカメラの撮影状況を予測する場合、ある一定以上の広い画角でセル分割面Ｍを作成すると、上記説明した等立体角投射を行ったとしてもセル分割面Ｍの端部において描画後の図形のゆがみが大きくなる。そのため、図６に示すように、ゆがみがあまり大きくならない角度（たとえば９０度）ごとに描画面ＳＷを分割してセル分割面Ｍを生成し、空間構成モデルＦおよび評価対象ブロックＧを投射してもよい。例えば、図５に示すカメラの撮影方向Ｔを変更し、変更した撮影方向Ｔごとにセル分割面Ｍを生成する。これにより、超広角カメラ、魚眼カメラ、３６０度カメラについても、撮影状況の予測が可能となる。

次に、撮影状況予測部４０は、空間構成モデルＦの投影処理とセル分割面Ｍへの面要素の登録処理を行う（ステップＳ２３）。ステップＳ２３における処理は、図７に示すように、空間構成モデルＦを構成する面要素Ｐ(j)を一つずつ順番に球面ＲＡを介して半球底面ＲＢに投影するとともに、等立体角投射によって等立体角投影面Ｗ上のセル分割面Ｍに登録することにより行われる。ここで、面要素Ｐ(j)における符号ｊは、面番号である。

ステップＳ２３の処理の詳細を図８に示す。撮影状況予測部４０は、空間構成モデルＦを構成する全ての面要素Ｐ(j)の投影処理が終わるまでステップＳ２３２〜ステップＳ２３６の処理を繰り返し行う（ステップＳ２３１）。つまり、ステップＳ２３２〜ステップＳ２３６の１回のループ処理で一つの面要素Ｐ(j)における半球底面ＲＢへの投影処理が完了し、ステップＳ２３２〜ステップＳ２３６の処理を面要素Ｐ(j)の数分だけ繰り返し行うことにより全ての面要素Ｐ(j)の投影が完了する。

ステップＳ２３１のループ処理において、最初に、撮影状況予測部４０は、面要素Ｐ(j)を構成する頂点の座標を全体座標系（ｘ，ｙ，ｚ）からステップＳ２１で生成したカメラ座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換する（ステップＳ２３２）。

続いて、撮影状況予測部４０は、ステップＳ２３１で座標変換した後の各面要素Ｐ(j)を半球底面ＲＢに投影する（ステップＳ２３３）。図９を参照して、ステップＳ２３３の処理を説明する。撮影状況予測部４０は、ステップＳ２３３で以下の処理を各面要素Ｐ(j)について行う。
（１）撮影点Ｋと面要素Ｐ(j)の各頂点Ｐ(j)_kとの距離Ｌ_kを求める。ここで、符号ｋは、面要素Ｐ(j)の頂点番号である。
（２）面要素Ｐ(j)の頂点Ｐ(j)_kを球面ＲＡ上に投影して点ＰＡ(j)_kとする。点ＰＡ(j)_kは、撮影点Ｋと頂点Ｐ(j)_kとを結ぶ線分と球面ＲＡとの交点である。
（３）球面ＲＡ上の点ＰＡ(j)_kを半球底面ＲＢに投影して点ＰＢ(j)_kとする。点ＰＢ(j)_kは、点ＰＡ(j)_kから半球底面ＲＢに垂線を下ろしたときの半球底面ＲＢ上の交点である。
これにより、半球底面ＲＢには各面要素ＰＢ(j)が投影される。なお、距離Ｌ_kの算出は、ここでの頂点Ｐ(j)_kの投影処理に直接関係しないが、後記する他の処理で距離Ｌ_kが使用される。その為、撮影状況予測部４０は、点ＰＢ(j)_kと距離Ｌ_kとを対応付けて記憶しておく。
なお、撮影状況予測部４０の機能のうち、ステップＳ２３３の機能は「投影処理部」に相当する。

続いて、撮影状況予測部４０は、ステップＳ２３３で投影された各面要素Ｐ(j)がカメラの画角（水平方向画角α_X、鉛直方向画角α_Y）内に含まれているか否かを判定する（ステップＳ２３４）。具体的には、撮影状況予測部４０は、半球底面ＲＢに投影された各面要素ＰＢ(j)の全ての点ＰＢ(j)_kが半球底面ＲＢに投影されたカメラ画角範囲ＳＢ（図５参照）に含まれているか否かを判定する。

続いて、撮影状況予測部４０は、カメラの画角（水平方向画角α_X、鉛直方向画角α_Y）外の頂点Ｐ(j)_kを含む面要素Ｐ(j)を分割し、分割後に再投影を行う（ステップＳ２３５）。具体的には、撮影状況予測部４０は、半球底面ＲＢに投影された各面要素ＰＢ(j)の全ての点ＰＢ(j)_kが半球底面ＲＢに投影されたカメラ画角範囲ＳＢ（図５参照）に含まれるように投影前の面要素Ｐ(j)を分割し、分割後に再投影を行う。

続いて、撮影状況予測部４０は、ステップＳ２３３，Ｓ２３５で半球底面ＲＢに投影された後の各面要素ＰＢ(j)の中で見かけの大きさが大きいもの（面要素ＰＢ(j)の頂点間の見かけの距離が長いものを含む）を分割し、分割後に再投影を行う（ステップＳ２３６）。
面要素ＰＢ(j)を半球底面ＲＢに投影すると、投影された面要素ＰＢ(j)の辺は曲線（楕円弧）になる。曲線で構成される面要素ＰＢ(j)を用いてこれ以降の処理を行った場合、直線で構成される面要素ＰＢ(j)を用いて処理を行う場合に比べて処理が複雑になり計算負荷が増加する（特に、ステップＳ２３８の処理）。そこで、半球底面ＲＢに投影された頂点ＰＢ(j)_kから半球底面ＲＢに投影された面要素ＰＢ(j)_kの辺を直線近似して計算を容易にすることが望ましい。ただし、長い辺を持つ面要素Ｐ(j)や視野の端部に位置する面要素Ｐ(j)を半球底面ＲＢに投影した場合、投影された面要素ＰＢ(j)の辺の曲率が大きくなり、直線近似が成り立たなくなる。そこで、ステップＳ２３６の処理を行う。

図１０を参照して、ステップＳ２３６の処理を説明する。撮影状況予測部４０は、例えば、ステップＳ２３６で以下の処理を各面要素Ｐ(j)について行う。ここでは、半球底面ＲＢに投影された面要素ＰＢ(j)の見かけ上の辺「ＰＢ(j)₁−ＰＢ(j)₂」の長さが大きい場合を想定する。
（１）半球底面ＲＢ上で均等になるように辺「ＰＢ(j)₁−ＰＢ(j)₂」を分割し、分割点ＰＢ(j)₁₂を求める。
（２）分割点ＰＢ(j)₁₂を通る半球底面ＲＢの法線と線分「ＰＡ(j)₁−ＰＡ(j)₂」との交点であるＰＤ(j)₁₂を求める。交点ＰＤ(j)₁₂は、球面ＲＡ上の点ではなく、ＰＡ(j)₁とＰＡ(j)₂とを直線で結んだ半球Ｒ内部に位置する点である。
（３）撮影点Ｋと点ＰＤ(j)₁₂とを通る直線と、辺「Ｐ(j)₁−Ｐ(j)₂」との交点を分割点Ｐ(j)₃として求める。
（４）分割点Ｐ(j)₃を新たな頂点とする面要素Ｐ(j1)，Ｐ(j2)を半球底面ＲＢに再投影する。再投影により、辺「Ｐ(j)₁−Ｐ(j)₂」を半球底面ＲＢへ投影した曲線を１本の線分（線分「ＰＢ(j)₁−ＰＢ(j)₂」）ではなく、２段階の折れ線（線分「ＰＢ(j)₁−ＰＢ(j)₃」および線分「ＰＢ(j)₂−ＰＢ(j)₃」）で近似する。その為、再投影後では、本当の曲線により近づくことができる。また、再投影後における撮影点Ｋと面要素Ｐ(j1)，Ｐ(j2)の各頂点Ｐ(j)_kとの距離Ｌ_kを求める。
（５）半球底面ＲＢ上の辺の長さが所定値以下になるまで、（１）〜（５）の再分割・再投影を繰り返す。これによって、半球底面ＲＢに投影される面要素ＰＢ(j)は、辺が直線近似できるまで小さく分割される。なお、半球底面ＲＢ上の面要素ＰＢ(j)が許容される辺長は、計算精度、計算時間、セル分割面Ｍの分割数などを考慮して決定されればよく、例えば、所定値として「0.1〜0.3」を設定する。

この方法により、事前に解析モデルＥ（例えば、空間構成モデルＦなど）を微小面要素分割（メッシュ分割）することなく可視率計算を行うことが可能になる。つまり、この方法により、解析の過程で必要十分な面要素Ｐ(j)の分割が行われるので、精度確保と過剰な解析の削減とが両立される。
なお、ここでは、分割点ＰＢ(j)₁₂、交点ＰＤ(j)₁₂から分割点Ｐ(j)₃を算出し、分割点Ｐ(j)₃を再投影することにより球面ＲＡ上の点ＰＡ(j)₃、半球底面ＲＢ上の点ＰＢ(j)₃を算出していた。しかしながら、これらの点を算出する順番や方法はこれに限定されるものではない。例えば、分割点ＰＢ(j)₁₂から交点ＰＤ(j)₁₂を算出し、撮影点Ｋと交点ＰＤ(j)₁₂との延長線により球面ＲＡ上の点ＰＡ(j)₃および分割点Ｐ(j)₃をそれぞれ求める。そして、球面ＲＡ上の点ＰＡ(j)₃から半球底面ＲＢに垂線を下ろすことで半球底面ＲＢ上の点ＰＢ(j)₃を算出し、また、分割点Ｐ(j)₃までの距離Ｌ_kを求めてもよい。

次に、撮影状況予測部４０は、半球底面ＲＢに投影された各面要素ＰＢ(j)を等立体角変換するなど等立体角投射により、等立体角投影面Ｗに形成されるセル分割面Ｍ上にさらに投影する（ステップＳ２３７）。ここで、撮影状況予測部４０は、半球底面ＲＢに投影されたカメラ画角範囲ＳＢ（図５参照）に含まれている面要素ＰＢ(j)のみをセル分割面Ｍに投影し、カメラ画角範囲ＳＢ外の面要素ＰＢ(j)についてはセル分割面Ｍに投影しない。以下では、セル分割面Ｍを構成する各セルを「分割セルＭ(s,t)」と呼ぶ。ここでの符号ｓは、横方向の並び位置（最大値がｎ）を示し、符号ｔは、縦方向の並び位置（最大値がｍ）を示す。また、等立体角投影面Ｗ（セル分割面Ｍ）に投影された面要素を「面要素ＰＷ(j)」と呼ぶ。
なお、撮影状況予測部４０の機能のうち、ステップＳ２３７の機能は「変換処理部」に相当する。

次に、撮影状況予測部４０は、セル分割面Ｍに投影された面要素ＰＷ(j)を分割セルＭ(s,t)に登録する（ステップＳ２３８）。
図１１を参照して、ステップＳ２３８の処理について説明する。撮影状況予測部４０は、ステップＳ２３８で以下の処理を各面要素ＰＷ(j)について行う。

（１）空間構成モデルＦＷ（面要素ＰＷ(j)の集合体）が投影されている分割セルＭ(s,t)を判定し、空間構成モデルＦＷの投影があるか否かを分割セルリストＨ_F（図１２参照）に登録する。図１１では、空間構成モデルＦＷが投影されている分割セルＭ(s,t)をドット模様で示している。
具体的には、セル分割面Ｍに投影された面要素ＰＷ(j)の頂点間をセル分割面Ｍ上の直線式で表現し、頂点を結ぶ線分が投影された分割セルＭ(s,t)および線分で囲まれた領域の内部に位置する分割セルＭ(s,t)であるか否かを判定する。そして、分割セルリストＨ_Fのこれらの投影された分割セルＭ(s,t)等については、投影面の投影結果の欄に投影ありを識別する情報「１」を登録する。一方、投影されていない分割セルＭ(s,t)等については、投影面の投影結果の欄に投影なしを識別する情報「０」を登録する。この際に、撮影状況予測部４０は、面要素ＰＷ(j)を識別する情報および撮影点Ｋとの距離Ｌについても分割セルリストＨ_Fに登録する。距離Ｌは、例えば、面要素ＰＷ(j)を構成する三つの頂点ＰＷ(j)_kとの距離Ｌ_kの線形補完値などでよい。

なお、頂点を結ぶ線分で囲まれた領域の内部に位置する分割セルＭ(s,t)に対してのみ、投影面の投影結果の欄に投影ありを識別する情報「１」を登録するようにしてもよい。つまり、頂点を結ぶ線分が投影された分割セルＭ(s,t)については、投影面の投影結果の欄に投影なしを識別する情報「０」を登録するようにしてもよい。
また、頂点を結ぶ線分が分割セルＭ(s,t)に投影された場合に、前記線分の位置に基づいて当該分割セルＭ(s,t)の投影あり／なしを判定するようにしてもよい。例えば、線分で囲まれた領域の内部に分割セルＭ(s,t)の中心点の位置がある場合に、当該分割セルＭ(s,t)を投影ありと判定してもよい。また、線分で分割された分割セルＭ(s,t)の面積比により、投影あり／投影なしを判定してもよい。

（２）既に面要素ＰＷ(j)の情報が登録された分割セルＭ(s,t)に別の面要素ＰＷ(j)の情報を登録しようとする場合には、距離Ｌが小さい方を優先する。例えば、二つで一組をなす建造物やコの字状の建造物のように、撮影点Ｋとの位置関係で前後関係がある空間構成モデルＦの場合、手前側（近い側）の面要素ＰＷ(j)の情報を登録する。撮影点Ｋから視認可能なのは、手前側の面要素ＰＷ(j)だからである。なお、一つの分割セルＭ(s,t)に二つの面要素ＰＷ(j)がまたがっている場合には、例えば、何れか一方の情報を登録する。
以上で、空間構成モデルＦの投影処理とセル分割面Ｍへの面要素の登録処理が終了する（ステップＳ２３）。

図４に戻って、撮影状況の予測処理（ステップＳ２０）の続きを説明する。ステップＳ２３に続いて、撮影状況予測部４０は、全ての評価対象ブロックＧの計算が終わるまでステップＳ２５〜ステップＳ２７の処理を繰り返し行う（ステップＳ２４）。つまり、ステップＳ２５〜ステップＳ２７の１回のループ処理で一つの評価対象ブロックＧの計算が完了し、ステップＳ２５〜ステップＳ２７の処理を評価対象ブロックＧの数分だけ繰り返し行うことにより全ての評価対象ブロックＧの計算が完了する。

ステップＳ２４のループ処理において、最初に、撮影状況予測部４０は、評価対象ブロックＧの投影処理とセル分割面Ｍへの面要素の登録処理を行う（ステップＳ２５）。
評価対象ブロックＧに対する処理（ステップＳ２５）は、空間構成モデルＦの処理（ステップＳ２３）と概ね同様の処理である。つまり、図１３に示すように、評価対象ブロックＧを構成する面要素Ｑ(j)を一つずつ順番に球面ＲＡを介して半球底面ＲＢに投影するとともに、等立体角投射によって等立体角投影面Ｗ上のセル分割面Ｍに登録することにより行われる。ここで、面要素Ｑ(j)の符号ｊは、面番号である。

ステップＳ２５の処理の詳細を図１４に示す。撮影状況予測部４０は、評価対象ブロックＧを構成する全ての面要素Ｑ(j)の投影処理が終わるまでステップＳ２５２〜ステップＳ２５６の処理を繰り返し行う（ステップＳ２５１）。つまり、ステップＳ２５２〜ステップＳ２５６の１回のループ処理で一つの面要素Ｑ(j)における半球底面ＲＢへの投影処理が完了し、ステップＳ２５２〜ステップＳ２５６の処理を面要素Ｑ(j)の数分だけ繰り返し行うことにより全ての面要素Ｑ(j)の投影が完了する。ステップＳ２５２〜Ｓ２５６の処理は、空間構成モデルＦの処理（ステップＳ２３２〜Ｓ２３６）と同様なので、ここでは詳細な説明を省略する。
なお、撮影状況予測部４０の機能のうち、ステップＳ２５３の機能は「投影処理部」に相当する。

次に、撮影状況予測部４０は、半球底面ＲＢに投影された各面要素ＱＢ(j)を等立体角変換するなど等立体角投射により、図１５に示すように、等立体角投影面Ｗに形成されるセル分割面Ｍ上にさらに投影する（ステップＳ２５７）。ここで、撮影状況予測部４０は、半球底面ＲＢに投影されたカメラ画角範囲ＳＢ（図５参照）に含まれている面要素ＱＢ(j)のみをセル分割面Ｍに投影し、カメラ画角範囲ＳＢ外の面要素ＱＢ(j)についてはセル分割面Ｍに投影しない。そして、撮影状況予測部４０は、セル分割面Ｍに投影された面要素ＱＷ(j)を分割セルＭ(s,t)に登録する（ステップＳ２５８）。ステップＳ２５７，Ｓ２５８の処理は、空間構成モデルＦの処理（ステップＳ２３７〜Ｓ２３８）と同様なので、ここでは詳細な説明を省略する。
なお、撮影状況予測部４０の機能のうち、ステップＳ２５７の機能は「変換処理部」に相当する。
以上で、評価対象ブロックＧの投影処理とセル分割面Ｍへの面要素の登録処理が終了する（ステップＳ２５）。

図４に示すように、ステップＳ２５に続いて、撮影状況予測部４０は、評価対象ブロックＧの可視率を計算する（ステップＳ２６）。具体的には、撮影状況予測部４０は、評価対象ブロックＧＷ（図１５参照）が登録された分割セルＭ(s,t)の合計数Ｎ₁(i)をカウントする。ここで、符号ｉは、撮影点番号である。撮影状況予測部４０は、例えば、評価対象ブロックＧ用の分割セルリストＨ_Gの面要素の投影結果が「１（投影あり）」の分割セルＭ(s,t)の数を数える。ここでの合計数Ｎ₁(i)は、空間構成モデルＦが無いと仮定した場合における評価対象ブロックＧが登録された分割セルＭ(s,t)の数である。合計数Ｎ₁(i)に対応する分割セルＭ(s,t)の領域は、「第１領域」に相当する。

また、撮影状況予測部４０は、空間構成モデルＦ用の分割セルリストＨ_Fと、評価対象ブロックＧ用の分割セルリストＨ_Gとを比較し、評価対象ブロックＧが投影された分割セルＭ(s,t)に空間構成モデルＦが登録されている場合（共に投影結果「１」の場合）に面要素Ｐ(j)，Ｑ(j)の距離を比べる。そして、撮影状況予測部４０は、空間構成モデルＦの面要素Ｐ(j)の距離Ｌが評価対象ブロックＧの面要素Ｑ(j)の距離Ｌよりも近ければ、評価対象ブロックＧの分割セルリストＨ_Gの当該分割セルＭ(s,t)に対応する面要素の投影結果を「０（投影なし）」にする。

また、撮影状況予測部４０は、投影結果を修正後の評価対象ブロックＧＷが登録された分割セルＭ(s,t)の合計数Ｎ₂(i)をカウントする。撮影状況予測部４０は、例えば、投影結果を修正後においても分割セルリストＨ_Gの面要素の投影結果が「１（投影あり）」の分割セルＭ(s,t)の数を数える。ここでの合計数Ｎ₂(i)は、空間構成モデルＦがある場合において評価対象ブロックＧが登録された分割セルＭ(s,t)の数である。合計数Ｎ₂(i)に対応する分割セルＭ(s,t)の領域は、「第２領域」に相当する。
そして、撮影状況予測部４０は、評価対象ブロックＧの可視率Ｖ(i)を以下の式で算出する。
・可視率Ｖ(i)［％］＝Ｎ₂(i)／Ｎ₁(i)×100

続いて、撮影状況予測部４０は、評価対象ブロックＧの位置の分解能を計算し、評価する（ステップＳ２７）。例えば、カメラの画角、解像度、カメラから評価対象ブロックＧ（面要素Ｑ(j)）までの距離によって、撮影画像の１画素に対する評価対象ブロックＧの位置における長さが求まる。カメラの水平方向画角α_X、Ｘ方向のカメラの解像度Ｒ_Xとすると、例えば、距離Ｄだけ離れた位置での１画素あたりの長さｄは、以下の式となる。
・ｄ［m/pixel］＝（2×D×sin(α_X／2)）／Ｒ_X
そのため、撮影状況予測部４０は、この算出した１画素に対する長さを可視率に乗じることで、評価対象ブロックＧの位置の分解能を評価する。または、評価対象の長さを分解能で除した解像度で評価する。

以上で、一つの評価対象ブロックＧの撮影状況の予測が完了し、ステップＳ２５〜ステップＳ２７の処理を評価対象ブロックＧの数分だけ繰り返し行うことにより、全ての評価対象ブロックＧの予測が完了する（ステップＳ２４）。そして、次のカメラについて、ステップＳ２１〜ステップＳ２７の処理を行い（ステップＳ２０ａ）、全てのカメラについての計算が完了したら、「撮影状況の予測処理（ステップＳ２０）」が終了する。

＜予測結果の出力処理＞
図４を参照して、「予測結果の出力処理（ステップＳ３０）」について説明する。ここでの撮影状況予測部４０は、「撮影状況の予測処理（ステップＳ２０）」で計算した評価対象ブロックＧの予測結果を重ね合わせることにより、空間全体の評価を行う（ステップＳ３１）。

例えば、可視／不可視を判定する閾値を予め設定しておき、計算した評価対象ブロックＧの可視率が予め設定された閾値以上である場合に、撮影状況予測部４０は、この評価対象ブロックＧを「可視の空間（カメラにより撮影可能な空間）」であると判定する。また、計算した評価対象ブロックＧの可視率が予め設定された閾値よりも小さい場合に、撮影状況予測部４０は、この評価対象ブロックＧを「不可視の空間（カメラの死角となっている空間）」であると判定する。これにより、例えば、図１７Ａおよび図１７Ｂに示すように、各々のカメラから見た空間各所の可視／不可視を示した３次元空間分布を得られる。また、撮影状況予測部４０は、各々のカメラから見た空間各所の可視／不可視の３次元空間分布を重ね合わせることで、図１８に示すように、空間各所の可視カメラ台数を示した３次元空間分布を得る。図１８では、２つのカメラに写る空間と、１つのカメラに写る空間と、２つのカメラの死角になる空間とを把握することができる。

同様に、解像度を判定する閾値（ここでは、３つの閾値）を予め設定しておき、撮影状況予測部４０は、計算した評価対象ブロックＧの位置での評価対象の解像度が予め設定されたどのクラスに属するかを判定する。これにより、各々のカメラから見た空間各所の解像度を示した３次元空間分布（図示せず）を得られる。また、撮影状況予測部４０は、各々のカメラから見た空間各所の解像度の３次元空間分布（図示せず）を重ね合わせることで、図１９に示すように、空間各所の位置での評価対象（人の顔）の最大解像度を示した３次元空間分布を得る。ここでの最大解像度とは、撮影されるカメラのうちで最大の解像度の値を意味する。

続いて、図４に示すように、撮影状況予測部４０は、各カメラにおける評価対象ブロックＧの予測結果を出力する（ステップＳ３２）。例えば、撮影状況予測部４０は、図１８に示す空間各所の可視カメラ台数を示した３次元空間分布や図１９に示す空間各所の最大解像度を示した３次元空間分布をディスプレイに表示する。なお、予測結果を重ね合わせる前の分布である各々のカメラから見た空間各所の可視／不可視または解像度を示した３次元空間分布を出力してもよい。

図２０Ａ，図２０Ｂ，図２１Ａ，図２１Ｂ，図２２Ａ，図２２Ｂに、各々のカメラの予測結果を重ね合わせた３次元空間分布を例示する。
図２０Ａ，図２０Ｂは、空間各所の可視カメラ台数を示した３次元空間分布の例示であり、図２０Ａは、床面から１５００ｍｍの高さの位置の分布であり、図２０Ｂは、床面から５００ｍｍの高さの位置の分布である。ここでは、可視カメラ台数を色の濃淡で表しており、可視カメラ台数の多い空間を薄い色で表し、可視カメラ台数の少ない空間を濃い色で表している。図２０Ａを参照することで、空間内に居る人の顔を撮影し易い場所および撮影し難い場所を容易に把握することができる。また、図２０Ｂを参照することで、空間内の床面に置かれた荷物を撮影し易い場所および撮影し難い場所を容易に把握することができる。さらに、カメラの位置を変更してこれらの分布を作成することで、目的に応じたカメラの好適な配置をシミュレーションすることができる。

図２１Ａ，図２１Ｂは、空間各所の最大解像度を示した３次元空間分布の例示であり、図２１Ａは、床面から１５００ｍｍの高さの位置の分布であり、図２１Ｂは、床面から５００ｍｍの高さの位置の分布である。また、図２２Ａは、図２１Ａ，図２１ＢのＸＸＩＩＡ−ＸＸＩＩＡ断面図であり、図２２Ｂは、図２１Ａ，図２１ＢのＸＸＩＩＢ−ＸＸＩＩＢ断面図である。ここでは、最大解像度を色の濃淡で表しており、最大解像度の高い空間を薄い色で表し、最大解像度の低い空間を濃い色で表している。図２１Ａを参照することで、空間内に居る人の顔を認証や判別し易い場所および認証や判別し難い場所を容易に把握することができる。また、図２１Ｂを参照することで、空間内の床面に置かれた荷物を認証や判別し易い場所および認証や判別し難い場所を容易に把握することができる。さらに、カメラの位置を変更してこれらの分布を作成することで、目的に応じたカメラの好適な配置をシミュレーションすることができる。

以上のように、本実施形態に係る撮影状況予測装置１は、評価対象ブロックＧを用いて３次元空間における特定位置を撮影点Ｋから見た場合の可視率を計算する。そのため、現実空間における撮影装置による撮影状況を予測することができる。これにより、重要な場所は高解像度で死角なく撮影するが、重要でない場所は低解像度や死角を許容するといったように、コストとセキュリティ性のバランスを考慮した撮影装置の合理的な配置計画を効率的に行うことができる。

また、本実施形態に係る撮影状況予測装置１は、予測結果を２次元または３次元の分布として出力する。そのため、撮影装置と撮影対象物との位置関係による撮影状況を一目で把握できる。例えば、空間各所の可視率や可視／不可視の状態を示した分布を出力することで、撮影装置の死角を容易に見つけることができる（図１７Ａ，図１７Ｂ参照）。また、空間各所での評価対象の解像度を示した分布を出力することで、撮影装置と撮影対象物との間の距離に応じた撮影対象物の鮮明さを容易に把握できる。

また、本実施形態に係る撮影状況予測装置１は、撮影点Ｋ毎の分布を重ね合わせたものを前記予測結果として出力する。そのため、各々の撮影装置と撮影対象物との位置関係による撮影状況を一目で把握できる。例えば、空間各所の可視率や可視／不可視の状態を示した分布を重ね合わせることで、撮影範囲の重なりや空間内の死角を把握できる（図１８参照）。また、空間各所の解像度を示した分布を重ね合わせることで、空間内における監視の脆弱な箇所を把握できる（図１９参照）。

さらに、本実施形態に係る撮影状況予測装置１を用いれば、カメラの位置を変えることなく既存の施設の監視エリアを容易に変更できる。例えば、施設内の利用状況の変更（例えば、利用目的の変更や什器の変更等）に応じて監視が必要なエリアに変更が発生した場合を想定する。ここで、利用状況変更前の状態において、カメラによって施設内に形成する監視エリアを「第１監視エリア」とする。施設の管理者は、撮影状況予測装置１を用いて、仮想の空間でカメラの画角および撮影方向を調整した新たな監視エリアを予測し、その予測結果に基づいて実際のカメラの画角および撮影方向の調整を行う。これにより、利用状況変更後の状態に適した「第２監視エリア」を施設内に形成できる。

［変形例］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、特許請求の範囲の趣旨を変えない範囲で実施することができる。実施形態の変形例を以下に示す。

本実施形態では、評価対象ブロックＧを３次元配置し、空間各所の可視／不可視または空間各所での評価対象の解像度を示した３次元空間分布を出力していた。しかしながら、評価対象ブロックＧを２次元配置し、空間各所の可視／不可視または解像度を示した２次元空間分布を出力してもよい。

１ 撮影状況予測装置
１０ 記憶部
２０ 制御部
３０ 解析モデル生成部
４０ 撮影状況予測部
５０ 予測結果出力部
Ｅ 解析モデル
Ｆ 空間構成モデル
Ｇ 評価対象ブロック
Ｈ 分割セルリスト
Ｋ 撮影点
Ｐ(j) 面要素
Ｑ(j) 面要素
Ｒ 半球
ＲＡ 球面
ＲＢ 半球底面
Ｗ 等立体角投影面（仮想スクリーン）
Ｍ(s,t) 半球底面セル
Ｍ セル分割面

Claims (7)

1. 仮想的な３次元空間を用いて、撮影装置による撮影状況を予測する撮影状況予測装置であって、
   現実空間を構成する空間構成物の３次元形状モデルと、前記撮影装置の撮影点および撮影方向と、撮影状況を予測する位置に配置される評価対象ブロックと、から解析モデルを生成する解析モデル生成部と、
   前記評価対象ブロックを仮想スクリーンに投影した場合における当該評価対象ブロックが投影された第１領域と、前記評価対象ブロックおよび前記空間構成物を前記仮想スクリーンに投影した場合における当該評価対象ブロックが投影された第２領域とから前記評価対象ブロックの可視率を計算する撮影状況予測部と、を備える、
   ことを特徴とする撮影状況予測装置。
2. 前記可視率または前記可視率を加工した情報を予測結果として出力する予測結果出力部をさらに備え、
   前記評価対象ブロックは、前記３次元空間に複数配置されており、
   前記撮影状況予測部は、前記評価対象ブロックを順次選択して空間各所の前記可視率を計算し、
   前記予測結果出力部は、前記予測結果を２次元または３次元の分布として出力する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の撮影状況予測装置。
3. 前記撮影点は、前記３次元空間に複数設定されており、
   前記撮影状況予測部は、前記撮影点を順次選択して撮影点毎に全ての空間各所の前記可視率を計算し、
   前記予測結果出力部は、撮影点毎の前記分布を重ね合わせたものを前記予測結果として出力する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の撮影状況予測装置。
4. 前記撮影状況予測部は、前記評価対象ブロックおよび前記空間構成物を前記仮想スクリーンに等立体角投射する、
   ことを特徴とする請求項１ないし請求項３の何れか１項に記載の撮影状況予測装置。
5. 前記撮影状況予測部は、
   前記撮影点を中心とするとともに前記撮影方向を天頂方向とした半球の球面を介して半球底面に前記評価対象ブロックおよび前記空間構成物を平面投影する投影処理部と、
   前記半球底面に投影された前記評価対象ブロックおよび前記空間構成物を、立体角が等しくなるように等立体角変換する変換処理部と、を備える、
   ことを特徴とする請求項４に記載の撮影状況予測装置。
6. 仮想的な３次元空間を用いて、撮影装置による撮影状況を予測する撮影状況予測方法であって、
   現実空間を構成する空間構成物の３次元形状モデルと、前記撮影装置の撮影点および撮影方向と、撮影状況を予測する位置に配置される評価対象ブロックと、から解析モデルを生成する解析モデル生成工程と、
   前記評価対象ブロックを仮想スクリーンに投影した場合における当該評価対象ブロックが投影された第１領域と、前記評価対象ブロックおよび前記空間構成物を前記仮想スクリーンに投影した場合における当該評価対象ブロックが投影された第２領域とから前記評価対象ブロックの可視率を計算する撮影状況予測工程と、を有する、
   ことを特徴とする撮影状況予測方法。
7. 施設の利用状況の変更に伴って監視エリアを変更する監視エリア変更方法であって、
   撮影装置を用いて、利用状況変更前の状態における第１監視エリアを前記施設内に形成する第１監視エリア形成工程と、
   前記撮影装置の画角および撮影方向の少なくとも何れか一方を変更した状態の新たな監視エリアを、請求項６に記載された撮影状況予測方法を用いて予測する新監視エリア予測工程と、
   前記新監視エリア予測工程に基づいて、前記撮影装置の画角および撮影方向を調整し、利用状況変更後の状態における第２監視エリアを前記施設内に形成する第２監視エリア形成工程と、を有する、
   ことを特徴とする監視エリア変更方法。