JP2021013111A - カメラ配置評価装置、カメラ配置評価方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の監視カメラの可視空間の重複空間の撮影状態を評価する。【解決手段】カメラ配置評価装置１は、複数のカメラ（４３ａ、４３ｂ）の位置、画角及び撮影方向を表すカメラ情報２１を記憶する記憶部２と、カメラ情報２１に基づいて、監視空間４０における複数のカメラの可視空間（Ｓａ、Ｓｂ）をそれぞれ算出する可視空間算出部３０と、可視空間どうしの重複空間Ｓｏｐを求め、重複空間内の所定の評価地点から複数のカメラの位置までのそれぞれの方向に応じて重複空間の撮影状態の評価値を算出する重複評価部３２と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、カメラの配置を評価するカメラ配置評価装置、カメラ配置評価方法、及びコンピュータプログラムに関する。

監視空間に監視カメラを設置する際には、所望の監視目的を達成するための監視カメラの配置条件（位置・姿勢・画角等）を事前に計画（プランニング）する。
従来より複数の監視カメラにより１つの監視空間を監視する場合に、監視カメラによって撮影されない死角領域をできるだけ少なくし、少ない台数の監視カメラでより広い領域を撮影することによって効率的な監視を行うことが提案されている。

複数の監視カメラの視野が無駄に重複すると、これに伴って、撮像されない死角領域が増大すると考えられる。このため例えば、下記特許文献１の複数カメラ監視システムは、各カメラ間のカメラ視野を求め、各カメラ間のカメラ視野の重複量を求め、当該重複量に応じたレベルの音などの喚起出力を行う。これにより、監視員がカメラ視野の重複を容易に把握することを可能にする。

特開２０１１−１１４５８０号公報

しかしながら、プランニング要件によっては、例えば監視空間内の特定の空間を異なる方向から監視したい場合など、複数の監視カメラの可視空間が重複していても無駄ではないことがある。
本発明は、上記の問題点を鑑みてなされたものであり、複数の監視カメラの可視空間の重複空間の撮影状態を評価することを目的とする。

本発明の一形態によるカメラ配置評価装置は、複数のカメラの位置、画角及び撮影方向を表すカメラ情報を記憶する記憶部と、カメラ情報に基づいて、監視空間における複数のカメラの可視空間をそれぞれ算出する可視空間算出部と、可視空間どうしの重複空間を求め、該重複空間内の所定の評価地点から複数のカメラの位置までのそれぞれの方向に応じて該重複空間の撮影状態の評価値を算出する重複評価部と、を備える。

本発明の他の形態によるカメラ配置評価方法は、コンピュータに、複数のカメラの位置、画角及び撮影方向を表すカメラ情報を記憶装置から読み出す情報読出ステップと、カメラ情報に基づいて、監視空間における複数のカメラの可視空間をそれぞれ算出する可視空間算出ステップと、可視空間どうしの重複空間を求め、該重複空間内の所定の評価地点から複数のカメラの位置までのそれぞれの方向に応じて該重複空間の撮影状態の評価値を算出する重複評価ステップと、を実行させる。

本発明の更に他の形態によるコンピュータプログラムは、コンピュータに、複数のカメラの位置、画角及び撮影方向を表すカメラ情報を記憶装置から読み出す情報読出ステップと、カメラ情報に基づいて、監視空間における複数のカメラの可視空間をそれぞれ算出する可視空間算出ステップと、可視空間どうしの重複空間を求め、該重複空間内の所定の評価地点から複数のカメラの位置までのそれぞれの方向に応じて該重複空間の撮影状態の評価値を算出する重複評価ステップと、を実行させる。

本発明によれば、複数の監視カメラの可視空間の重複空間の撮影状態を評価できる。

本発明の実施形態のカメラ配置評価装置の一例の概略構成図である。 複数の監視カメラの可視空間の重複空間の撮影状態の評価方法の概略説明図である。 （ａ）はカメラと監視空間内の構造物の配置例の説明図であり、（ｂ）はカメラ座標系と、背景面と、カメラの視錐体の説明図である。 （ａ）及び（ｂ）は、可視候補領域の算出方法の説明図である。 （ａ）及び（ｂ）は可視領域の算出方法の説明図であり、（ｃ）はカメラの可視空間を構成する角錐の説明図である。 （ａ）は一対のカメラの可視空間をそれぞれ構成する角錐同士が重複する例を示す図であり、（ｂ）は重複空間の説明図であり、（ｃ）は重複空間を画定する境界面の説明図である。 （ａ）及び（ｂ）は、境界面の算出方法の説明図である。 （ａ）及び（ｂ）は、重複空間の撮影状態の評価値の算出方法の第１例及び第２例の説明図である。 重複空間の撮影状態の評価値の算出方法の第３例の説明図である。 （ａ）及び（ｂ）は、複数カメラの可視空間の重複空間が表された監視空間の仮想画像の第１例及び第２例の概略説明図である。 本発明の実施形態のカメラ配置評価方法の一例のフローチャートである。

以下において、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。なお、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。

（構成）
図１を参照する。実施形態のカメラ配置評価装置１は、例えばコンピュータにより構成され、記憶部２と、制御部３とを備える。
記憶部２は、半導体記憶装置、磁気記憶装置及び光学記憶装置のいずれかを備えてよい。記憶部２は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを含んでよい。

制御部３は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）等のプロセッサと、その周辺回路によって構成される。
以下に説明する制御部３の機能は、例えば、記憶部２に格納されたコンピュータプログラムであるカメラ配置評価プログラム２０を、制御部３が備えるプロセッサが実行することによって実現される。

入力装置４は、カメラ配置評価装置１の動作を制御するために、カメラプランニングの実施者や、監視従事者、管理者など（以下、「プランニング実施者等」と表記する）が操作するマウスやキーボードなどである。入力装置４は、カメラ配置評価装置１に接続され、入力装置４から各種情報がカメラ配置評価装置１に入力される。

カメラ配置評価装置１は、所定の監視空間内を撮像する複数の監視カメラをある配置条件で設置した場合の複数の監視カメラの可視空間をシミュレーションによりそれぞれ算出し、これら可視空間どうしが重複する重複空間を算出する。カメラ配置評価装置１は、重複空間の撮影状態の評価値を算出する。
さらにカメラ配置評価装置１は、監視空間の３次元モデルに基づいて監視空間を表す仮想画像を生成する。カメラ配置評価装置１は、重複空間の撮影状態の評価値に応じて仮想画像上の重複空間の表示を設定する。
出力装置５は、ディスプレイ、プロジェクタ、プリンタなどであり、カメラ配置評価装置１が算出した評価値と、カメラ配置評価装置１が生成した仮想画像を出力する。

次に、カメラ配置評価装置１による重複空間の撮影状態の評価方法の概要を説明する。
図２を参照する。いま、屋外空間や、構造物によって形成される屋内空間等である監視空間４０を、複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂで撮影する場合を想定する。なお、監視空間４０を撮影する監視カメラの個数は２個に限定されず、３個以上の監視カメラで監視空間４０を撮影してもよい。

まず、カメラ配置評価装置１は、監視カメラ４３ａ及び４３ｂの位置（例えば焦点位置）、画角及び撮影方向を表すカメラ情報に基づいて、監視空間４０における監視カメラ４３ａ及び４３ｂの可視空間Ｓａ及びＳｂをそれぞれ算出する。２本の破線で挟まれた範囲Ｓａが監視カメラ４３ａの可視空間を示し、２本の一点鎖線で挟まれた範囲Ｓｂが監視カメラ４３ｂの可視空間を示す。

次に、カメラ配置評価装置１は、可視空間Ｓａ及びＳｂの重複空間Ｓｏｐを算出する。カメラ配置評価装置１は、重複空間Ｓｏｐ内の所定の評価地点Ｐｅから監視カメラ４３ａ及び４３ｂそれぞれの位置までの方向Ｄｒａ及びＤｒｂに応じて重複空間Ｓｏｐの撮影状態の評価値を算出する。

このように、重複空間Ｓｏｐを撮影する複数の監視カメラの各々の撮影方向に応じた評価値を算出することにより、複数の監視カメラによる重複空間Ｓｏｐの撮影状態を評価することができる。例えば、複数の監視カメラが互いに近い方向から重複空間Ｓｏｐを撮影しているのか、又は全く異なる方向から撮影しているのかを評価できる。

以下、カメラ配置評価装置１の詳細を説明する。図１を参照する。記憶部２には、上述のカメラ配置評価プログラム２０のほか、カメラ情報２１と、構造物情報２２が格納されている。
カメラ情報２１は、いわゆるカメラパラメータであり、複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂの各々の配置条件として、３次元的な位置と、撮影方向を表すヨー角、ロール角及びピッチ角と、画角と、アスペクト比と、解像度と、焦点距離などの、監視カメラ４３ａ及び４３ｂの外部パラメータ及び内部パラメータを含む。監視カメラ４３ａ及び４３ｂの位置は典型的には焦点位置である。監視カメラ４３ａ及び４３ｂの位置を近似的にレンズ中心位置としてもよい。或いは、カメラ情報２１に監視カメラ４３ａ及び４３ｂの設置位置や監視カメラ４３ａ及び４３ｂのカメラ構造を設定し、これらから焦点位置又はレンズ中心位置を求めるようにしてもよい。

構造物情報２２は、監視空間４０に存在する現実世界の構造物（什器，樹木等の物体を含む）の位置、形状、構造などを表す３次元の幾何形状データ（すなわち３次元モデル）である。すなわち、構造物情報２２は監視空間４０の３次元モデルを表す。
カメラ情報２１と構造物情報２２に基づいて監視空間４０内に監視カメラと構造物とを配置した一例を図３の（ａ）に示す。構造物情報２２は、監視空間４０内の構造物４１及び４２の幾何形状データを含む。また、カメラ情報２１は、監視空間４０における監視カメラ４３ａ及び４３ｂの配置条件を示す。

構造物情報２２を生成するための幾何形状データは、３次元ＣＡＤやＢＩＭ（Building Information Modeling）で作成されたものでもよいし、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構造物の３次元形状を取り込んだデータでもよい。構造物情報２２を生成するための幾何形状データは、航空機からステレオ撮影やレーザ測距を行うことによって作成された高さ情報も含む立体形状をポリゴンデータによって表したデータであってもよい。
なお、これらの３次元の幾何形状データは四面体分割されていてもよい。四面体分割された３次元データを取り扱うことにより、後述の演算処理をより高速に実行することができる。

制御部３は、記憶部２に記憶されたカメラ配置評価プログラム２０を読み出して実行し、可視空間算出部３０と、重複空間算出部３１と、重複評価部３２と、画像生成部３３として機能する。
可視空間算出部３０は、監視カメラ４３ａ及び４３ｂの各々の可視空間を算出する。可視空間は、監視カメラの位置から見える３次元的な範囲である。以下、複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂを総称して「監視カメラ４３」と表記することがある。

まず、可視空間算出部３０は、構造物情報２２により表された構造物４１及び４２の座標を、監視カメラ４３の位置を原点とするカメラ座標系の座標に変換する。
図３の（ｂ）を参照する。カメラ座標系として様々な座標系を採用できるが、例えばカメラの視軸が負のＺ軸方向を向いた右手座標系としてよい。
次に、可視空間算出部３０は、最低画素密度の設定入力を受け付ける。最低画素密度は、現実世界における単位長をカメラ画像中において最低何ピクセルで写す必要があるかを規定する下限値である。プランニング実施者は、入力装置４を用いて最低画素密度の設定値を入力する。

可視空間算出部３０は、設定された最低画素密度とカメラ情報２１とに基づいて定まる、監視カメラ４３の位置からの距離範囲に、監視カメラ４３の光軸に対して垂直な背景面４４を設定する。例えば当該距離範囲は、背景面４４の位置の物体が最低画素密度で撮影できるように設定することができる。また、プランニング実施者が任意に距離範囲を設定してもよい。

可視空間算出部３０は、背景面４４を底面とし、監視カメラ４３の撮影範囲の方位角、仰角、俯角を表す側面を有する角錐５０を、監視カメラの視錐体５０として算出する。視錐体５０は、監視カメラ４３の画角とアスペクト比で求められた直線５０ａ、５０ｂ、５０ｃ及び５０ｄと、背景面４４とで囲まれた空間である。
なお、視錐体５０の底面の４角形を２つの３角形に分割して、２つの四面体の集合を監視カメラ４３の視錐体としてもよい。

可視空間算出部３０は、構造物４１、４２の表面及び背景面４４の領域のうち監視カメラ４３の位置から見える可視領域を算出する。
まず、可視空間算出部３０は、構造物情報２２に定義されている構造物と視錐体５０との接触判定（交差判定）を行う。視錐体５０並びに構造物が四面体で構成されている場合には、ＧＰＲ（Ganovelli，Ponchio，Rocchini）アルゴリズムを用いることにより、四面体の間の接触判定をより高速に行うことができる。それ以外の場合には、バウンディングボックスやＳＡＴ（Separating Axis Theorem）アルゴリズムを用いて視錐体５０と構造物とが接触（交差）しているか否かを判定できる。
可視空間算出部３０は、構造物情報２２に定義されている構造物のうち視錐体５０に接触（交差）している構造物４１、４２を選択して以降の処理を行う。

次に、可視空間算出部３０は、視錐体５０に接触（交差）している構造物４１、４２の表面領域のうち監視カメラ４３に向いている領域を選択する。例えば、構造物４１、４２の表面領域の法線方向が構造物４１、４２の外側を向く方向であると定義すると、可視空間算出部３０は、監視カメラ４３の光軸と表面領域の法線との内積が負になるとき、表面領域が監視カメラ４３に向いていると判定できる。

可視空間算出部３０は、監視カメラ４３に向いている構造物４１、４２の表面領域と視錐体５０との交差領域を、可視候補領域として算出する。また、可視空間算出部３０は、視錐体５０の底面を可視候補領域に設定する。
可視空間算出部３０は、これらの可視候補領域を三角形に分割してもよい。

図４の（ａ）を参照して、構造物４１の表面領域のうち監視カメラ４３に向いている領域４１ａと視錐体５０との交差領域を算出する処理を説明する。
可視空間算出部３０は、領域４１ａが存在する平面６１と、監視カメラ４３の画角とアスペクト比で求められた視錐体５０の斜辺５０ａ〜５０ｄとの交点６１ａ、６１ｂ、６１ｃ及び６１ｄを算出する。

可視空間算出部３０は、交点６１ａ〜６１ｄを結んだ凸領域と領域４１ａとが２次元平面上で重複する領域を、領域４１ａと視錐体５０との交差領域として算出し、可視候補領域とする。
図４の（ａ）の例では、交点６１ａ〜６１ｄを結んだ凸領域内に領域４１ａが全て含まれるので、領域４１ａ全てが可視候補領域となる。

図４の（ｂ）を参照して、構造物４２の表面領域のうち監視カメラ４３に向いている領域４２ａと視錐体５０との交差領域を算出する処理を説明する。
可視空間算出部３０は、領域４２ａが存在する平面６２と、視錐体５０の斜辺５０ａ〜５０ｄとの交点６２ａ、６２ｂ、６２ｃ及び６２ｄを算出する。
可視空間算出部３０は、交点６２ａ〜６２ｄを結んだ凸領域と領域４２ａとが２次元平面上で重複する領域４２ｂを、領域４２ａと視錐体５０との交差領域として算出し、可視候補領域とする。

次に、可視空間算出部３０は、これら可視候補領域の各々について、他の可視候補領域により監視カメラ４３から遮蔽されるか否かを判断する。監視カメラ４３から見て、ある可視候補領域の手前に他の可視候補領域が存在する場合には、全部又は一部が遮蔽されて監視カメラ４３から見えなくなるからである。
ある可視候補領域が、監視カメラ４３から見て手前の他の可視候補領域によって遮蔽される場合には、遮蔽される部分を除いて可視領域を算出する。

複数の他の可視候補領域が監視カメラ４３から見て手前に存在している場合には、これら複数の可視候補領域により遮蔽される全ての部分を除いて可視領域を算出する。
図５の（ａ）を参照して、構造物４１の可視候補領域４１ａから可視領域を算出する処理を説明する。
監視カメラ４３から見て可視候補領域４１ａの手前には、他の可視候補領域が存在しないので他の可視候補領域により遮蔽される部分はない。このため、可視空間算出部３０は、可視候補領域４１ａの全ての領域を可視領域５１とする。

図５の（ｂ）を参照して、構造物４２の可視候補領域４２ｂから可視領域を算出する処理を説明する。監視カメラ４３から見て可視候補領域４２ｂの手前には、他の可視候補領域４１ａが存在している。このため、可視空間算出部３０は、可視候補領域４２ｂから可視候補領域４１ａにより遮蔽される部分を除いた範囲５２を可視領域とする。
可視空間算出部３０は、監視カメラ４３の位置と他の可視候補領域４１ａの頂点７１ａ、７１ｂ、７１ｃ及び７１ｄとを結んだ直線の延長線と可視候補領域４２ｂが存在する平面との交点７２ａ、７２ｂ、７２ｃ及び７２ｄを算出する（交点７２ｃは不図示）。

可視空間算出部３０は、交点７２ａ〜７２ｄを結んだ凸領域と可視候補領域４２ｂとが２次元平面上で重複する領域を求め、これを可視候補領域４２ｂから除いて可視領域５２を算出する。
また、可視空間算出部３０は、視錐体５０の底面のうち構造物４１、４２の可視候補領域４１ａ、４２ｂによって遮蔽される領域を除いた範囲を、可視領域として算出する。

図５の（ｃ）を参照する。可視空間算出部３０は、算出した可視領域を凸多角形に分割する。図５の（ｃ）の例では、可視領域５１を３角形５１ａ及び５１ｂに分割し、可視領域５２を３角形５２ａ及び５２ｂに分割する。同様に可視空間算出部３０は、背景面４４上の可視領域についても３角形等の凸多角形に分割する。

可視空間算出部３０は、監視カメラ４３の位置を頂点とし、分割された可視領域を底面とする角錐を算出する。図５の（ｃ）の例では、監視カメラ４３の位置を頂点とし可視領域５２ａを底面とする角錐５６を算出する。可視領域５２ａが３角形である場合には、角錐５６は四面体となる。
可視空間算出部３０は、可視領域５１ａ、５１ｂ及び５２ｂ、並びに背景面４４上の可視領域についても同様に角錐を算出する。
可視空間算出部３０は、これら算出した角錐が占める空間の集合を監視カメラ４３の可視空間として算出する。以上により監視カメラ４３の可視空間を求めることができる。

なお、上記の監視カメラ４３の可視空間の算出方法はあくまでも一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。
可視空間算出部３０は、監視カメラ４３の可視空間を求めることが可能な様々な算出方法を採用することができる。例えば、可視か否かを判定すべき点やボクセルを監視空間４０内に離散的に配置して、これらの点又はボクセルが監視カメラ４３から見えるか否かをレイトレーシング法によってそれぞれ判定して可視空間を算出してもよい。

図１を参照する。重複空間算出部３１は、複数の監視カメラ４３の各々の可視空間どうしが重複する重複空間を算出する。
例えば、上述したように可視空間を角錐の集合として算出した場合には、重複空間算出部３１は、以下の方法によって重複空間を算出してよい。
この方法では、重複空間算出部３１は、複数の監視カメラ４３のうちの一対の監視カメラ４３の全ての組み合わせについて各々の可視空間どうしの間の重複空間を算出する。重複空間算出部３１は、全ての組み合わせについて算出した重複空間の全体が占める空間を、複数の監視カメラ４３の可視空間どうしの重複空間として算出する。

以下、一対の監視カメラ４３の各々の可視空間どうしの間の重複空間の算出方法を説明する。上記の通り、可視空間の各々は、監視カメラの位置を頂点とし可視領域を底面とする角錐の集合で構成されている。重複空間算出部３１は、一対の監視カメラの一方の可視空間を構成する各々の角錐と、他方の監視カメラの可視空間を構成する各々の角錐とが重複する各々の角錐重複空間を算出する角錐重複空間算出部３４を備える。
角錐重複空間算出部３４が、一対の監視カメラの可視空間を構成する角錐の各々の角錐重複空間を全て算出すると、重複空間算出部３１は、角錐重複空間算出部３４が算出した角錐重複空間を合計して、一対の監視カメラの可視空間どうしの重複空間を算出する。

角錐重複空間算出部３４による角錐重複空間の算出方法を説明する。図６の（ａ）及び図６の（ｂ）を参照する。角錐８０は、一方の監視カメラの可視空間を構成する角錐の一つであり、角錐８１は、他方の監視カメラの可視空間を構成する角錐の一つである。角錐８０及び８１が重複する空間８２が角錐重複空間である。図示の通り、可視領域が３角形である場合には角錐８０及び８１は四面体となる。

角錐重複空間算出部３４は、一方の監視カメラの可視空間を構成する各々の角錐と他方の監視カメラの可視空間を構成する各々の角錐との全ての組合せについて接触判定し、接触する場合には角錐重複空間を算出する。接触判定には、例えば上述のＧＰＲアルゴリズム、バウンディングボックスやＳＡＴアルゴリズムを用いることができる。

図６の（ｃ）を参照する。角錐重複空間算出部３４は、角錐重複空間８２の表面を画定する境界面８２ａ、８２ｂ、８２ｃ、８２ｄ及び８２ｅを算出し、これらの境界面８２ａ〜８２ｅにより囲まれる空間を角錐重複空間８２として算出する。
図１を参照する。角錐重複空間算出部３４は、境界面８２ａ〜８２ｅの各々を算出する境界面算出部３５を備える。

図７の（ａ）を参照する。接触判定によって互いに接触する（重複する）１対の角錐が検出されると、境界面算出部３５は、これら角錐のうち一方を第１角錐８０として選択し、他方を第２角錐８１として選択する。
境界面算出部３５は、第１角錐８０を形成する面８０Ａ、８０Ｂ、８０Ｃ及び８０Ｄのうちいずれか１つの面を選択する。図７の（ａ）の例では面８０Ａを選択する。

また境界面算出部３５は、第２角錐８１の頂点８１ａ、８１ｂ、８１ｃ及び８１ｄのうちいずれか１つの頂点を選択する。図７の（ａ）の例では頂点８１ａを選択する。
図７の（ｂ）を参照する。境界面算出部３５は、選択した頂点８１ａと残りの頂点８１ｂ〜８１ｄとを各々結ぶ線分８３ｂ、８３ｃ及び８３ｄの全てが、選択した面８０Ａが存在する平面８２と交差するか否かを判定する。すなわち、頂点８１ａから見て、頂点８１ｂ〜８１ｄの全てが面８０Ａの裏側に存在するか否かを判断する。

線分８３ｂ〜８３ｄの全てが平面８２と交差する場合、境界面算出部３５は、線分８３ｂ〜８３ｄが平面８２と交差する交点８４ｂ、８４ｃ及び８４ｄを算出する。
境界面算出部３５は、交点８４ｂ〜８４ｄを結ぶ多角形８４と面８０Ａとの重複領域（ハッチングされた領域）を境界面８２ｂとして算出する。
一方で、線分８３ｂ〜８３ｄの全てが平面８２と交差しない場合には、交点８４ｂ〜８４ｄを結ぶ多角形８４を算出できないので境界面を算出できない。したがって、この場合には、面８０Ａと頂点８１ａとの組み合わせに関して境界面の算出を中止する。

上記の処理を、第１角錐８０を形成する面８０Ａ〜８０Ｄと第２角錐８１の頂点８１ａ〜８１ｄの全ての組合せについて行い、さらに第１角錐８０及び第２角錐８１として選択される角錐を互いに入れ替えて同じ処理を繰り返すと、角錐重複空間８２の表面を画定する境界面８２ａ〜８２ｅが全て算出される。

なお、上記の可視空間どうしの重複空間の算出方法はあくまでも一例であり、本発明はこれに限定されるものではない。重複空間算出部３１は、複数の監視カメラ４３の可視空間どうしの重複空間を求めることが可能な様々な算出方法を採用することができる。
例えば、上記のレイトレーシング法による可視空間の算出方法と同様に、重複空間算出部３１は、同時に複数の監視カメラ４３から可視な点又はボクセルが占める空間を重複空間として算出してよい。

図１を参照する。重複評価部３２は、重複空間の撮影状態の評価値を算出する。まず、重複評価部３２は、重複空間内の代表地点として１個又は複数の評価地点を監視空間内に設定する。例えば、重複評価部３２は、重複空間の重心に１個の重複空間を配置してもよく、重複空間内に離散的に複数の評価地点を配置してもよい。この場合、重複空間内に均等に評価地点を配置してもよい。また、図６の（ｃ）に示すように重複空間が多面体として算出される場合にはこれらの頂点の各々に評価地点を配置してもよい。

次に、重複評価部３２は、評価地点から複数の監視カメラ４３の位置までのそれぞれの方向に応じて重複空間の撮影状態の評価値を算出する。
図８の（ａ）を参照する。例えば重複評価部３２は、評価地点に仮想的な単位球９０の３次元モデルを配置する。重複評価部３２は、単位球９０の表面のどの部分が複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂの可視領域になっているのかそれぞれ算出する。図８の（ａ）の例では、太線の破線９１ａが監視カメラ４３ａの可視領域を示し、太線の一点鎖線９１ｂが監視カメラ４３ａの可視領域を示す。

単位球９０の３次元モデルが疑似的にポリゴンによって形成されている場合、重複評価部３２は、上述の構造物４１及び４２の可視領域と同様の方法により、単位球９０の可視領域を算出してよい。
また、重複評価部３２は、単位球９０の表面上に離散的に配置した点の各々において複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂから見えるか否かをレイトレーシング法で判定して可視領域を算出してもよい。

重複評価部３２は、複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂの可視領域９１ａ及び９１ｂに応じて重複空間の撮影状態の評価値を算出する。例えば、重複評価部３２は、可視領域９１ａ及び９１ｂの重複度合いを測る評価値として、可視領域９１ａ及び９１ｂの重複領域（論理積領域ＡＮＤ）の面積と、可視領域９１ａ及び９１ｂの論理和領域（ＯＲ）の面積との割合を算出する。すなわち重複評価部３２は、（（重複領域の面積）／（論理和領域の面積））又は（（論理和領域の面積）／（重複領域の面積））のいずれかを算出する。いずれを分母とするかは評価値の使用用途に応じて定めることができる。

また例えば、重複評価部３２は単位球９０に対する可視領域のカバー率を図る指標として、可視領域９１ａ及び９１ｂの論理和領域（ＯＲ）の面積と単位球９０の表面積との割合を算出してもよい。すなわち重複評価部３２は、（（論理和領域の面積）／（単位球９０の表面積））又は（（単位球９０の表面積）／（論理和領域の面積））のいずれかを算出する。いずれを分母とするかは評価値の使用用途に応じて定めることができる。

図８の（ｂ）を参照する。重複評価部３２は、例えば人や車などの凹凸のあるオブジェクト９２の３次元モデルを単位球９０に代えて配置してもよい。重複評価部３２は、オブジェクト９２の表面のどの部分が複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂの可視領域になっているのかそれぞれ算出する。図８の（ｂ）の例では、太線の破線９３ａが監視カメラ４３ａの可視領域を示し、太線の一点鎖線９３ｂが監視カメラ４３ａの可視領域を示す。
重複評価部３２は、単位球９０の場合と同様に、可視領域９３ａ及び９３ｂに応じて重複空間の撮影状態の評価値を算出する。

また、単位球９０の表面上に離散的に配置した点の各々において複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂから見えるか否かをレイトレーシング法で判定した場合には、可視領域の面積に代えて監視カメラ４３ａ及び４３ｂから見える点の総数を用いてもよい。
図９を参照する。単位球９０の表面上に離散的に点９４を配置した場合を想定する。円プロットは監視カメラ４３ａのみから見える単位球９０上の点を示し、四角プロットは監視カメラ４３ｂのみから見える点を示し、三角プロットは監視カメラ４３ａ及び４３ｂから同時に見える点を示す。

重複評価部３２は、複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂから同時に可視と判定された点９４の総数と複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂのいずれかから可視と判定された点９４の総数との割合に応じて評価値を算出してよい。
重複評価部３２は、複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂのいずれかから可視と判定された点９４の総数と単位球９０に配置した点９４の総数との割合に応じて評価値を算出してよい。
単位球９０に代えて、図８の（ｂ）に示すような凹凸のあるオブジェクト９２の表面上に離散的に点９４を配置し、同様に評価値を算出してもよい。

また、重複評価部３２は、評価地点から複数の監視カメラ４３の位置までの方向を監視カメラ４３毎に求め、これらの方向のなす角度に応じて評価値を算出してもよい。
例えば、複数の監視カメラ４３が２台である場合には、評価地点から監視カメラ４３の位置までの方向のなす角の正弦関数又は余弦関数の値を評価値として算出してよい。
また、例えば複数の監視カメラ４３が３台以上である場合には、これらの監視カメラ４３のうち一対の監視カメラ４３の全ての組み合わせについて、評価地点から位置までの方向のなす角の正弦関数又は余弦関数をそれぞれ求め、これらの平均値、最小値、最大値、中間値などを評価値として算出してよい。

図１を参照する。画像生成部３３は、監視空間４０の３次元モデルを表す構造物情報２２に基づいて監視空間４０を表す仮想画像を生成する。画像生成部３３は、重複空間算出部３１による重複空間の算出結果に基づいて、仮想画像上に重複空間の位置及び形状を表示する。画像生成部３３は、可視空間算出部３０による可視空間の算出結果に基づいて仮想画像上に可視空間を表示してもよい。
画像生成部３３は、重複評価部３２が算出した評価値に応じた表示態様で、仮想画像上に重複空間を表示する。

図１０の（ａ）は、画像生成部３３により生成される監視空間４０を表す仮想画像１００の第１例の概略説明図である。簡単のため構造物４１及び４２を省略している。図１０の（ｂ）においても同様である。図１０の（ａ）の仮想画像１００の例では、監視空間４０内における監視カメラ４３ａ及び４３ｂの各々の可視空間Ｓａ及びＳｂと、これらが重複する重複空間Ｓｏｐの位置及び形状が表示されている。
例えば画像生成部３３は、重複空間Ｓｏｐの表示態様として重複空間Ｓｏｐの色彩、明度、ハッチングパターンなどを評価値に応じて設定してよい。

重複空間Ｓｏｐ内に評価地点を１個だけ設定した場合には、画像生成部３３は、この評価地点における評価値に応じて重複空間Ｓｏｐの表示態様を設定してよい。
重複空間Ｓｏｐ内に複数の評価地点を設定した場合には、画像生成部３３は、この評価地点における評価値の平均値、最大値、最小値、中間値に応じて重複空間Ｓｏｐの表示態様を設定してよい。

また画像生成部３３は、図１０の（ｂ）の仮想画像１００の第２例のように、重複空間Ｓｏｐに配置した複数の評価地点の各々における評価値に応じて当該評価地点の色彩や明度を設定してよい。
重複評価部３２は、評価地点の間の中間の地点の評価値を、例えば、当該地点の周りの評価地点の評価値を補間して求めてよい。画像生成部３３は、補間により求めた評価値に応じて、評価地点の中間の地点の色彩や明度を設定してよい。画像生成部３３は、当該地点の周りの評価地点の色彩や明度を補間して、評価地点の中間の地点の色彩や明度を設定してもよい。

（動作）
以下、図１１を参照して、実施形態のカメラ配置評価方法の一例を説明する。
ステップＳ１では、監視カメラの可視空間及びその重複空間を算出するのに先だって、監視空間４０に存在する構造物の構造物情報２２を取得または生成して、カメラ配置評価装置１の記憶部２に設定登録する。
ステップＳ２では、複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂの位置や、撮影方向、画角、アスペクト比、解像度、焦点距離などといったカメラ情報２１を取得して、カメラ配置評価装置１の記憶部２に設定登録する。

ステップＳ３において可視空間算出部３０は、監視カメラ４３ａ及び４３ｂの各々の可視空間Ｓａ及びＳｂを算出する。
ステップＳ４において重複空間算出部３１は、監視カメラ４３ａ及び４３ｂの各々の可視空間Ｓａ及びＳｂどうしが重複する重複空間Ｓｏｐを算出する。
ステップＳ５において重複評価部３２は、重複空間Ｓｏｐ内の代表地点として１個又は複数の評価地点を監視空間Ｓｏｐ内に設定する。

ステップＳ６において重複評価部３２は、評価地点から監視カメラ４３ａ及び４３ｂの位置までのそれぞれの方向に応じて重複空間Ｓｏｐの撮影状態の評価値を算出する。
ステップＳ７において画像生成部３３は、監視空間４０の３次元モデルを表す構造物情報２２に基づいて監視空間４０を表す仮想画像１００を生成する。画像生成部３３は、重複評価部３２が算出した評価値に応じた表示態様で、仮想画像１００上に重複空間Ｓｏｐを表示する。出力装置５は、仮想画像１００を出力する。

（実施形態の効果）
（１）記憶部２は、複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂの位置、画角及び撮影方向を表すカメラ情報２１を記憶する。可視空間算出部３０は、カメラ情報２１に基づいて、監視空間における複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂの可視空間Ｓａ及びＳｂをそれぞれ算出する。重複評価部３２は、可視空間Ｓａ及びＳｂどうしの重複空間Ｓｏｐを求め、重複空間Ｓｏｐ内の所定の評価地点から複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂの位置までのそれぞれの方向Ｄｒａ及びＤｒｂに応じて重複空間Ｓｏｐの撮影状態の評価値を算出する。
これにより、複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂによる重複空間Ｓｏｐの撮影状態を評価することができる。例えば、複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂが互いに近い方向から重複空間Ｓｏｐを撮影しているのか、又は全く異なる方向から撮影しているのかを評価できる。

（２）重複評価部３２は、評価地点に所定形状の３次元モデルを配置して、カメラ情報２１に基づいて監視カメラ４３ａ及び４３ｂごとに３次元モデルの表面の可視領域を算出し、可視領域の重複領域の面積と可視領域の論理和領域の面積との割合に応じて評価値を算出する。
これにより、重複領域Ｓｏｐ内に存在する監視対象を複数の監視カメラ４３ａ及び４３から見た可視領域の重複度合いに応じて評価値を算出できる。

（３）重複評価部３２は、評価地点に所定形状の３次元モデルを配置して、カメラ情報２１に基づいて監視カメラ４３ａ及び４３ｂごとに３次元モデルの表面の可視領域を算出し、可視領域の論理和領域の面積と３次元モデルの表面積の割合に応じて評価値を算出する。
これにより、重複領域Ｓｏｐ内に存在する監視対象を複数の監視カメラ４３ａ及び４３から見た可視領域が、どの程度の監視対象をカバーしているかに応じて評価値を算出できる。
（４）重複評価部３２は、評価地点から監視カメラ４３ａ及び４３ｂの位置までの方向Ｄｒａ及びＤｒｂを監視カメラ４３ａ及び４３ｂごとに求め、これらの方向どうしがなす角度に応じて評価値を算出する。
これにより、複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂが互いに近い方向から重複空間Ｓｏｐを撮影しているのか、又は全く異なる方向から撮影しているのかを評価できる。
（５）重複評価部３２は、評価地点に所定形状の３次元モデルを配置して、カメラ情報に基づいて３次元モデルの表面の各位置について可視判定を監視カメラ４３ａ及び４３ｂごとに行い、複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂから同時に可視と判定された位置の総数と複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂのいずれかから可視と判定された位置の総数との割合に応じて評価値を算出する。
これにより、重複領域Ｓｏｐ内に存在する監視対象を複数の監視カメラ４３ａ及び４３から見た可視領域の重複度合いに応じて評価値を算出できる。
（６）重複評価部３２は、評価地点に所定形状の３次元モデルを配置して、カメラ情報に基づいて３次元モデルの表面の各位置について可視判定を監視カメラ４３ａ及び４３ｂごとに行い、複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂのいずれかから可視と判定された位置の総数と３次元モデルに配置した位置の総数との割合に応じて評価値を算出する。
これにより、重複領域Ｓｏｐ内に存在する監視対象を複数の監視カメラ４３ａ及び４３から見た可視領域が、どの程度の監視対象をカバーしているかに応じて評価値を算出できる。

（７）記憶部２は、監視空間４０の３次元モデルをさらに記憶する。画像生成部３３は、３次元モデルに基づいて生成された監視空間４０を表す仮想画像１００上に、各監視カメラ４３ａ及び４３ｂの重複空間Ｓｏｐを表した画像を生成し、評価値に応じて重複空間Ｓｏｐの表示を設定する。
これにより、複数の監視カメラ４３ａ及び４３ｂによる重複空間Ｓｏｐの撮影状態を提示した仮想画像１００を生成できる。

（８）重複評価部３２は、重複空間Ｓｏｐ内の複数の評価地点において評価値をそれぞれ算出し、算出した各評価値を用いて複数の評価地点の間の地点における評価値を算出する。
これにより、離散的な評価地点の間の中間の地点の評価値を算出することができる。

１…カメラ配置評価装置、２…記憶部、３…制御部、４…入力装置、５…出力装置、２０…カメラ配置評価プログラム、２１…カメラ情報、２２…構造物情報、３０…可視空間算出部、３１…重複空間算出部、３２…重複評価部、３３…画像生成部、３４…角錐重複空間算出部、３５…境界面算出部、４０…監視空間、４１、４２…構造物、４３ａ、４３ｂ…監視カメラ、Ｓａ、Ｓｂ…範囲、Ｓｏｐ…監視空間

Claims (10)

1. 複数のカメラの位置、画角及び撮影方向を含むカメラ情報を記憶する記憶部と、
   前記カメラ情報に基づいて、監視空間における前記複数のカメラの可視空間をそれぞれ算出する可視空間算出部と、
   前記可視空間どうしの重複空間を求め、該重複空間内の評価地点から前記複数のカメラの位置までのそれぞれの方向に応じて該重複空間の撮影状態の評価値を算出する重複評価部と、
   を備えることを特徴とするカメラ配置評価装置。
2. 前記重複評価部は、前記評価地点に所定形状の３次元モデルを配置して、前記カメラ情報に基づいて前記カメラごとに当該３次元モデルの表面の可視領域を算出し、当該可視領域の重複領域の面積と当該可視領域の論理和領域の面積との割合に応じて前記評価値を算出することを特徴とする請求項１に記載のカメラ配置評価装置。
3. 前記重複評価部は、前記評価地点に所定形状の３次元モデルを配置して、前記カメラ情報に基づいて前記カメラごとに当該３次元モデルの表面の可視領域を算出し、当該可視領域の論理和領域の面積と当該３次元モデルの表面積の割合に応じて前記評価値を算出することを特徴とする請求項１に記載のカメラ配置評価装置。
4. 前記重複評価部は、前記評価地点から前記カメラの位置までの方向を前記カメラごとに求め、当該方向どうしがなす角度に応じて前記評価値を算出することを特徴とする請求項１に記載のカメラ配置評価装置。
5. 前記重複評価部は、前記評価地点に所定形状の３次元モデルを配置して、前記カメラ情報に基づいて当該３次元モデルの表面の各位置について可視判定を前記カメラごとに行い、複数のカメラから同時に可視と判定された前記位置の総数と複数のカメラのいずれかから可視と判定された前記位置の総数との割合に応じて前記評価値を算出することを特徴とする請求項１に記載のカメラ配置評価装置。
6. 前記重複評価部は、前記評価地点に所定形状の３次元モデルを配置して、前記カメラ情報に基づいて当該３次元モデルの表面の各位置について可視判定を前記カメラごとに行い、複数のカメラのいずれかから可視と判定された前記位置の総数と前記３次元モデルに配置した前記位置の総数との割合に応じて前記評価値を算出することを特徴とする請求項１に記載のカメラ配置評価装置。
7. 前記記憶部は、前記監視空間の３次元モデルをさらに記憶し、
   前記３次元モデルに基づいて生成された前記監視空間を表す仮想画像上に、前記各カメラの前記重複空間を表した画像を生成し、前記評価値に応じて前記重複空間の表示を設定する画像生成部を更に備えることを特徴とする請求項１〜請求項６の何れか一項に記載のカメラ配置評価装置。
8. 前記重複評価部は、前記重複空間内の複数の前記評価地点において前記評価値をそれぞれ算出し、算出した当該各評価値を用いて前記複数の評価地点の間の地点における評価値を算出することを特徴とする請求項１〜請求項７の何れか一項に記載のカメラ配置評価装置。
9. コンピュータに、
   複数のカメラの位置、画角及び撮影方向を含むカメラ情報を記憶装置から読み出す情報読出ステップと、
   前記カメラ情報に基づいて、監視空間における前記複数のカメラの可視空間をそれぞれ算出する可視空間算出ステップと、
   前記可視空間どうしの重複空間を求め、該重複空間内の評価地点から前記複数のカメラの位置までのそれぞれの方向に応じて該重複空間の撮影状態の評価値を算出する重複評価ステップと、
   を実行させることを特徴とするカメラ配置評価方法。
10. コンピュータに、
    複数のカメラの位置、画角及び撮影方向を含むカメラ情報を記憶装置から読み出す情報読出ステップと、
    前記カメラ情報に基づいて、監視空間における前記複数のカメラの可視空間をそれぞれ算出する可視空間算出ステップと、
    前記可視空間どうしの重複空間を求め、該重複空間内の評価地点から前記複数のカメラの位置までのそれぞれの方向に応じて該重複空間の撮影状態の評価値を算出する重複評価ステップと、
    を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。

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