JP4159572B2 - 異常報知装置および異常報知方法 - Google Patents

Description

本発明は、例えば書店などにおける万引きなどの盗難の防止技術に関する。

例えば、万引き等窃盗による犯罪は、今日では、増える一方である。特に、書店における被害は甚大で、平成１４年１０月に経済産業省が実施した調査では、年間平均被害額が、一書店当たり、２１２万円に上ると報告されている。さて、書籍一冊の利益は２０％程度であるから、盗難分の損失を回収することは容易では無い。従って、中には廃業に追い込まれる場合すら有る。ところで、万引きなどの窃盗犯は、読書したいものの経済的困窮から購入できないが故に窃盗すると言うのではなく、盗んだ書籍を中古図書取扱い業者へ売って換金することを主目的にしていると言われている。従って、人気が有るシリーズものの単行本などは、複数冊まとめて盗難されるケースが多い。

このような事から、従来にあっても、万引き防止の技術が数多く提案されている。

例えば、小売店群における全ての来店者中から万引き履歴者を確実に特定し、万引き捕捉効率を高め、顔の知られていない他店での再犯防止効果を向上することを目的として、各小売店Ｓ１，Ｓ２…ＳＬの来店者監視カメラで撮影した来店者の顔写真データと、データセンターから供給された万引き履歴者データベースに登録された万引き履歴者の顔写真データとを、来店者監視パソコンで照合して万引き履歴者を判別し、該万引き履歴者の顔写真を該パソコンの画面に表示し警戒に供し、又、各小売店は売り場で捕捉した初犯の万引き者の顔写真データを該小売店の来店者監視パソコンを用いて上記データセンターのホストコンピューターに入力し、万引き履歴者データベースに登録すると共に、該更新万引き履歴者データベースを上記各小売店の来店者監視カメラで撮影した来店者顔写真データとの照合に供することが提案（特開２００５−１９６７１６）されている。

又、首振りカメラをその監視領域内における動体の自動追尾と手動操作追尾に兼用し、前者自動追尾による威嚇効果によって万引き行為等の犯罪を未然に防ぐと共に、後者手動操作追尾により万引き常習者等の映像証拠を捕集することを目的として、一定の監視領域を撮影するカメラと、このカメラをパン・チルトする雲台と、前記カメラの映像信号を表示するモニタとからなり、前記カメラからの画像信号を取り込み、直前のフレームデータと差分比較を行い、差分を検出すればこの差分に該当する座標を追尾するために雲台を制御する自動追尾モードと、前記雲台と接続され、該雲台のパン・チルト制御をアクチュエータにより遠隔操作する手動操作監視モードとを備え、両モードを切り替え可能に構成したことを特徴とする動体監視装置が提案（特開２００５−８６３６０）されている。

又、重量計及び数量カウント機能付きのバスケットを使用し、店内の随所にバーコード読取り端末機を設置し、購入する商品を、該バーコード端末機を通してバスケットに入れ、レジで精算する際にレジの金額と品数がバスケットの端末と一致していることを確認することを特徴とした万引き防止システムが提案（特開２００５−５６３７０）されている。

又、誤作動を抑え、万引きされた物を明確にする為、商品が取り出された時とゲートを通過した時の映像を記録し、正確な犯人像を入手可能な盗難防止システムを提供することを目的として、商品に取り付けられる無線タグと、該無線タグと通信可能であって、店舗の出入り口に配設される出入口アンテナと、前記出入口アンテナに接続され、前記出入口アンテナへの電源供給と、前記無線タグと当該出入口アンテナとの通信結果の通信を行う出入口通信手段と、アラームを発生させるアラーム手段と、前記出入口通信手段と、前記アラーム手段の動作を制御する制御手段とを具備し、前記出入口通信手段により前期出入口アンテナに電源を供給した際に、前記無線タグと前記出入口アンテナとが通信した場合、前記制御手段が前記アラーム手段を起動させてアラームを発生させることを特徴とする盗難防止システムが提案（特開２００４−３１０１７２）されている。

又、各店舗毎で販売される商品に対する万引き行為のチェックを行うことが出来る万引き防止システムを提供することを目的として、機械読取可能な固有のＩＤ情報が付された商品と、前記ＩＤ情報を非接触により読み取る無線通信装置と、前記無線通信装置から前記ＩＤ情報を受信する情報処理装置とからなる万引き防止システムであって、前記無線通信装置は、レジで代金精算を行う商品と、店舗の出口から持ち出される商品との各々の商品に対して、それら各商品に付されたＩＤ情報を非接触により読み取り可能な場所に各々設置され、前記情報処理装置には、予めＩＤ情報が登録された商品情報データベースと、前記各無線通信装置から前記ＩＤ情報を受信する手段と、レジに設置された無線通信装置から受信したＩＤ情報を商品情報データベースに登録する登録手段と、前記店舗の出口に設置された無線通信装置からＩＤ情報を受信した際に、受信したＩＤ情報が、既に前記商品情報データベースに登録され、更にレジに設置されている無線通信装置から既に受信されているＩＤ情報であるか否かを判定する判定手段とを備えていることを特徴とする万引き防止システムが提案（特開２００４−２４０７６７）されている。

又、警報装置から警報が発せられた時に、警報発生の原因となった商品の代金が支払い済みか否かを容易にかつ速やかに判別することが出来、また、万引抑止効果を向上させることが出来る万引防止システムを提供することを目的として、記録された情報の無線通信による読み取りが可能な情報記録媒体が添付された商品を取り扱う店舗における万引防止システムであって、商品の代金支払い時に前記情報記録媒体に代金支払い済みであることを示す情報を書き込む情報書き込み手段と、当該店舗の出口に配設され、該出口を通過する商品の情報記録媒体に記録されている情報を読み取る情報読み取り手段と、該読み取り手段によって代金支払い済みを示す情報を読み取ることができなかったときに、その旨を報知する報知手段と、前記情報書き込み手段による代金支払い済みであることを示す情報の書き込み時に、当該商品に可視情報を記録する可視情報記録手段とが備えられていることを特徴とする万引防止システムが提案（特開２００３−３１７１５８）されている。
特開２００５−１９６７１６ 特開２００５−８６３６０ 特開２００５−５６３７０ 特開２００４−３１０１７２ 特開２００４−２４０７６７ 特開２００３−３１７１５８

さて、上記特許文献１の技術では、初めての万引者に対する万引行為には対処が出来ない。かつ、技術導入にコストが掛かり過ぎるであろう。特に、小さな小売店単独では導入できない。

上記特許文献２の技術では、カメラからの画像信号を取り込み、直前のフレームデータと差分比較を行い、差分を検出すれば、この差分に該当する座標を追尾するために雲台を制御するものであり、差分検出により動体が検出され、この動体検出により雲台が制御される。この技術は、動体に焦点を当てており、動体が一人の場合には万引実行犯にカメラを向けることが出来るものの、その周辺に複数の者が居る場合には、監視を行う為の制御は非常に難しいと思われる。従って、このような場合には、万引防止を効果的に抑制するのは難しいと思われる。

上記特許文献３の技術では、重量計及び数量カウント機能付きのバスケットが必要であり、かつ、随所にバーコード読取端末機が必要であり、これでは導入コストが高く付くと思われる。又、万引しようとする者に対しては効果が乏しいと思われる。

上記特許文献４，６の技術では、商品に無線タグが取り付けられていることが前提である。しかしながら、このような商品で無い方が多く、例えば書店においては導入は殆ど難しい。

上記特許文献５の技術では、店舗の出口やレジに無線通信装置を設置するものであるから、大掛かりなものになり、コストが高く付き、書店などの零細小売店への導入は難しい。

そして、これまでに提案の万引防止技術は、万引行為の瞬間を如何にキャッチするかについては殆ど顧みられて無い。

しかしながら、一番重要な点は、万引行為の瞬間あるいは直後を如何に正確・迅速・簡単にキャッチするかであろうかと思われる。

従って、本発明が解決しようとする課題は、万引行為の直後に、その事を正確・迅速・簡単にキャッチできる技術を提供することである。

前記の課題は、カメラと情報処理装置と報知装置とを備えた異常報知装置であって、
前記情報処理装置は、
前記カメラから受信した画像情報を基にして該画像の画素の分散値を算出する画素分散値算出手段と、
前記カメラから受信した所定時の画像情報を基にして前記画素分散値算出手段で算出された分散値Ａ０と前記カメラから受信した現在時の画像情報を基にして前記画素分散値算出手段で算出された分散値Ａ１との差（Ａ０−Ａ１）の絶対値が、所定の閾値αより大きいか否かを比較する比較手段と、
前記比較手段により前記分散値の差（Ａ０−Ａ１）の絶対値が所定の閾値αより大きな値であることが判明した場合、報知指示信号を出力する出力手段
とを具備し、
前記出力手段からの出力信号を受けて前記報知手段が作動するよう構成されてなる
ことを特徴とする異常報知装置によって解決される。

更に、前記情報処理装置は、
人影が無い場合の画像情報を基にして画素分散値算出手段で算出された分散値Ｂ０を記憶する記憶手段と、
カメラから受信した現在時の画像情報を基にして前記画素分散値算出手段で算出された分散値Ｂ１と前記記憶手段から読み出された分散値Ｂ０との差（Ｂ０−Ｂ１）の絶対値が、所定の閾値αより大きい画素の数が所定の閾値βより多いか否かを比較する第２の比較手段
とを具備し、
分散値の差（Ｂ０−Ｂ１）の絶対値が所定の閾値αより大きい画素の数が所定の閾値βより少ない場合に、出力手段は、報知指示信号を出力するよう構成されてなる上記の異常報知装置によって解決される。

更に、前記情報処理装置は、
分散値の差（Ａ０−Ａ１）の絶対値が所定の閾値αより大きな値の画素の領域を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出された領域の中で面積が最大のものを求める最大面積決定手段と、
前記最大面積決定手段で求められた最大面積部分における垂直方向の重心を算出する重心算出手段と、
前記重心算出手段で求められた重心位置を通る水平方向の直線上に位置する前記抽出手段で抽出された領域の面積を算出する合計面積算出手段と、
前記合計面積算出手段で算出された合計面積Ｓが所定の閾値δより大きいか否かを比較する第３の比較手段
とを具備し、
前記第３の比較手段によりＳ≧δである場合、出力手段は、報知指示信号を出力するよう構成されてなる上記の異常報知装置によって解決される。

更に、前記情報処理装置は、
エッジ数検出手段と、
カメラから受信した所定時の画像情報を基にして前記エッジ数検出手段で算出されたエッジ数Ｅ０とカメラから受信した現在時の画像情報を基にして前記エッジ数検出手段で算出されたエッジ数Ｅ１との差（Ｅ０−Ｅ１）が、所定の閾値γより大きいか否かを比較する第４の比較手段
とを具備し、
前記第４の比較手段により（Ｅ０−Ｅ１）≧γである場合、出力手段は、報知指示信号を出力するよう構成されてなる上記の異常報知装置によって解決される。

又、前記の課題は、カメラと情報処理装置と報知装置とを備えた異常報知装置を用いた異常報知方法であって、
前記カメラから受信した画像情報を基にして該画像の画素の分散値を前記情報処理装置が算出する画素分散値算出ステップと、
前記カメラから受信した所定時の画像情報を基にして前記画素分散値算出ステップで算出された分散値Ａ０と前記カメラから受信した現在時の画像情報を基にして前記画素分散値算出ステップで算出された分散値Ａ１との差（Ａ０−Ａ１）の絶対値が、所定の閾値αより大きいか否かを前記情報処理装置が比較する比較ステップと、
前記比較ステップで前記分散値の差（Ａ０−Ａ１）の絶対値が所定の閾値αより大きな値であることが判明した場合、前記情報処理装置が報知指示信号を出力する出力ステップと、
前記出力ステップを受けて前記報知装置が報知する報知ステップ
とを具備することを特徴とする異常報知方法によって解決される。

更に、カメラから受信した所定時の人影が無い場合の画像情報を基にして画素分散値算出ステップで算出された分散値Ｂ０とカメラから受信した現在時の画像情報を基にして画素分散値算出ステップで算出された分散値Ｂ１との差（Ｂ０−Ｂ１）の絶対値が所定の閾値αより大きい画素の数が、所定の閾値βより多いか否かを情報処理装置が比較する第２の比較ステップと、
前記第２の比較ステップで前記分散値（Ｂ０−Ｂ１）の絶対値が所定の閾値αより大きい画素の数が所定の閾値βより少ない場合に、前記情報処理装置が報知指示信号を出力する出力ステップ
とを具備する上記の異常報知方法によって解決される。

更に、分散値の差（Ａ０−Ａ１）の絶対値が所定の閾値αより大きな値の画素の領域を情報処理装置が抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出された領域の中で面積が最大のものを前記情報処理装置が求める最大面積決定ステップと、
前記最大面積決定ステップで求められた最大面積部分における垂直方向の重心を前記情報処理装置が算出する重心算出ステップと、
前記重心算出ステップで求められた重心位置を通る水平方向の直線上に位置する前記抽出ステップで抽出された領域の面積を前記情報処理装置が算出する合計面積算出ステップと、
前記合計面積算出ステップで算出された合計面積Ｓが所定の閾値δより大きいか否かを前記情報処理装置が比較する第３の比較ステップと、
前記第３の比較ステップでＳ≧δである場合に、前記情報処理装置が報知指示信号を出力する出力ステップ
とを具備することを特徴とする上記の異常報知方法によって解決される。

更に、カメラから受信した所定時の画像情報を基にして情報処理装置が算出したエッジ数Ｅ０とカメラから受信した現在時の画像情報を基にして情報処理装置が算出したエッジ数Ｅ１との差（Ｅ０−Ｅ１）が、所定の閾値γより大きいか否かを比較する第４の比較ステップと、
前記第４の比較ステップで（Ｅ０−Ｅ１）≧γである場合に、前記情報処理装置が報知指示信号を出力する出力ステップ
とを具備する上記の異常報知方法によって解決される。

本発明は、カメラから受信した所定時の画像情報を基にして画素分散値算出手段で算出された分散値Ａ０と、前記カメラから受信した現在時の画像情報を基にして画素分散値算出手段で算出された分散値Ａ１との差（Ａ０−Ａ１）の絶対値が所定の閾値αより大きいか否かを比較し、この結果に基づいて報知手段を作動させるようにしたので、例えばカメラとコンピュータと報知装置と言った簡単・低廉な装置で構成でき、所謂、零細小売店でも備えることが可能である。

そして、例えば万引きに遭った直後に、そのことを検出でき、報知できるから、万引行為を有効に取り締まることが出来る。
従って、盗難による被害を大幅に減らせる。

そして、附属の請求項記載の発明は、万引行為の取締りに一層有効である。

図１〜図８は本発明の一実施形態を示す説明図であり、図１は装置全体の概略図、図２は分散値算出の説明図、図３は分散値比較の説明図、図４は複数の書籍が無くなった場合の画像例とノイズの説明図、図５，６は分散値がα以下の領域の抽出と面積が最大の領域の同定の説明図、図７はエッジ数の差異による書籍抜取りの説明図、図８はフロー図である。

各図中、Ａは一定サイズのデジタル動画像を撮り続けることが出来る監視用のＣＣＤカメラ、Ｂは警報音などを出力する報知装置、Ｃはパーソナルコンピュータ（パソコン）である。そして、パソコンＣとカメラＡ及び報知装置Ｂとは、無線ＬＡＮ等によって接続されている。

１はパソコンＣの制御（演算)手段、２はパソコンＣの記憶手段、３はパソコンＣの通信手段である。

１１は画素分散値算出手段である。この画素分散値算出手段１１は、カメラＡから通信手段３を介して受信した画像情報を基にして該画像の画素の分散値を算出するものである。分散値は図２に示されるようにして求められる。すなわち、複数の近傍画素の画素値の分散値を求め、その値を中心画素の分散値とする。図２は近傍画素を縦横５画素とした例である。そして、一画素ずつ右にずらしながら走査し、画像の右端になった場合は、一画素ずつ下にずらして走査を進めることにより、各画素の分散値が求められる。

１２は第１の比較手段である。この第１の比較手段１２は、カメラＡから通信手段３を介して受信した所定時（基準時あるいは一定時間前の時。例えば、１〜１０秒前と言った数秒前の時）の画像情報を基にして画素分散値算出手段１１で算出された分散値Ａ０と、カメラＡから通信手段３を介して受信した現在（間近）時の画像情報を基にして画素分散値算出手段１１で算出された分散値Ａ１との差（Ａ０−Ａ１）の絶対値｜Ａ０−Ａ１｜が所定の閾値α（例えば、フルカラーで５００程度に相当する値）より大きいか否かを比較するものである。具体的に説明すると次の通りである。各画素の分散値が求められたら、二つの画像を大きさが一定のブロックに分割する。そして、二つの画像の同じ位置にあるブロック内の画素の分散値の比較を行う。そして、その差の絶対値がα以上の画素が、直近に撮影した画像のブロック内に幾つ有るかをカウントする。絶対値の差がα以上の画素を持つブロックが一つでも存在すれば、二つの画像に違いが有ると判定する。図３はブロックのサイズを縦６画素×横６画素とした例である。

１３は出力手段である。この出力手段１３は、第１の比較手段１２により前記分散値の差（Ａ０−Ａ１）の絶対値｜Ａ０−Ａ１｜が所定の閾値αより大きな値であることが判明した場合、報知指示信号を出力するものである。そして、この報知指示信号を受けて、報知装置Ｂは報知信号（警報音）を出力する。これにより、店員は万引行為が発生したことを知ることが出来る。

記憶手段２は、カメラＡから通信手段３を介して受信した人影が無い場合の画像情報を基にして画素分散値算出手段１１で算出された分散値Ｂ０を記憶するように構成されている。

１４は第２の比較手段である。この第２の比較手段１４は、カメラＡから通信手段３を介して受信した現在時の画像情報を基にして画素分散値算出手段１１が算出した分散値Ｂ１と、記憶手段２から読み出された分散値Ｂ０との差（Ｂ０−Ｂ１）の絶対値｜Ｂ０−Ｂ１｜が所定の閾値αより大きい画素の数が所定の閾値β（例えば、１ブロック１０×１０画素で２５程度に相当する値）より多いか否かを比較するものである。そして、分散値の差（Ｂ０−Ｂ１）の絶対値｜Ｂ０−Ｂ１｜が所定の閾値αより大きい画素の数が所定の閾値βより少ない場合に、出力手段１３は、報知指示信号を出力するよう構成されている。

１５は抽出手段である。この抽出手段１５は、分散値の差（Ａ０−Ａ１）の絶対値｜Ａ０−Ａ１｜が所定の閾値αより大きな値の画素の領域を抽出するものである。

１６は最大面積決定手段である。この最大面積決定手段１６は、抽出手段１５が抽出した領域の中で面積が最大のものを求めるものである。

１７は重心算出手段である。この重心算出手段１７は最大面積決定手段１６が求めた最大面積部分における垂直方向の重心を算出するものである。

１８は合計面積算出手段である。この合計面積算出手段１８は重心算出手段１７が求めた重心位置を通る水平方向の直線上に位置する抽出手段１５が抽出した領域の面積を算出するものである。

１９は第３の比較手段である。この第３の比較手段１９は合計面積算出手段１８が算出した合計面積Ｓが所定の閾値δ（例えば、約２４００画素）より大きいか否かを比較するものである。そして、第３の比較手段１９によりＳ≧δであることが判った場合、出力手段１３は、報知指示信号を出力するよう構成されている。

２０はエッジ数検出手段である。このエッジ数検出手段２０は、カメラＡから通信手段３を介して受信した所定時の画像情報を基にして算出する。尚、この算出技術は良く知られているから省略する。

２１は第４の比較手段である。この第４の比較手段２１は、エッジ数検出手段２０により所定時の画像情報を基にして算出されたエッジ数Ｅ０と、カメラＡから通信手段３を介して受信した現在時の画像情報を基にして算出されたエッジ数Ｅ１との差（Ｅ０−Ｅ１）が所定の閾値γ（例えば、３）より大きいか否かを比較するものである。そして、第４の比較手段２１により（Ｅ０−Ｅ１）≧γであることが判った場合、出力手段１３は、報知指示信号を出力するよう構成されている。

次に、上記のように構成させた異常報知装置の動作について説明する。

ＣＣＤカメラＡは、一定サイズのデジタル動画像を撮り続けている。動画像は、複数の静止画像で構成されているから、撮影された動画像の情報を記憶手段２に記憶させておくことにより、一定時間前（例えば、現在時刻よりも２〜３秒前）に撮影した静止画像と、間近（現在）に撮影した静止画像との比較が行え、二つの画像の違いを判定できる。この比較・判定は次のよう行われる。すなわち、一定時間前の画像および間近に撮影された画像に対して分散値を求める（Ｓｔ１）。分散値の求め方は前述した通りである。そして、各画素の分散値が求められたら、二つの画像を大きさが一定のブロックに分割する。二つの画像の同じ位置にあるブロック内の画素の分散値の比較を行い（Ｓｔ２）、その差の絶対値がα以上の画素が直近に撮影した画像のブロック内に幾つ有るかをカウントする。絶対値の差がα以上の画素を持つブロックが一つでも存在すれば、二つの画像に違いが有ると言うことになる。

さて、一定時間前（例えば、現在時刻よりも２〜３秒前）に撮影した静止画像と、間近（現在）に撮影した静止画像とに違いが有ることが判っても、その違いは書籍を抜き取られたことに因るか否かのチェックがなされなければならない。すなわち、ノイズによる違いなのか否かを判定しなければならない。ノイズとしては、例えば書籍の前に人が立ったことによる現象が考えられる。

人影による場合に対しては次のように行われる。書籍が並べられている本棚の前に客や従業員が立って写っている場合、ノイズとして処理を行う。すなわち、予め、人影のない画像をパソコンＣの記憶手段２に記憶させておき、これを記憶手段２から読み出し、この読み出した画像情報と比較を行う。例えば、人影が無い画像と比較する画像を２５６階調のグレースケールに変換し、同じ位置にある画素同士の比較を行う（Ｓｔ３）。画素値の異なる画素が多い場合には、これは人影による影響であると取り扱い、本棚から書籍が抜き取られたことによるものとは考えない。

又、本棚に並べた書籍の影によるノイズも考えられる。書籍が抜かれた場合の画像とノイズとを図４に示す。図４に示される如く、棚の上部は照明が直接当たらないことが多い為、照射光の強弱や向きの加減でその部分がノイズとなる可能性が大きい。そこで、このような場合についての処理を説明する。先ず、分散値の絶対値の差がα以上の画素が集まっている領域を抽出する（Ｓｔ４）。書籍が抜かれた後の画像が図４の場合、本件処理を行うと、図５に示すような結果となる。すなわち、図５に示される如く、書籍が抜けて後ろの背景が現れた部分と、照明の関係で棚の上部がその領域として求められることが多い。後者の領域をノイズと判定する為に次のように行う。上記で求めた分散値の差の絶対値がα以上の領域の中から面積が最大のものを求める（Ｓｔ５）。図５では★が付いた領域の面積が最大面積の領域である。次に、最大面積の領域の垂直方向の重心を求め（Ｓｔ６）、その重心を始点とした水平方向の直線を描く。上記で求めた全ての領域と直線との関係を調べ、直線が領域内に入ってなければ、その領域はノイズであると判定する。図５に対して本処理を行った結果が図６に示される。図６の「書籍が倒れずに垂直の場合」は、直線が左上の領域に入らないので、この領域はノイズと判定する。図６の「書籍が倒れて斜めになる場合」では、直線が画像右の三角形の領域に入るので、この領域はノイズと判定しないが、右上の領域は直線が入らないので、ノイズと見做す。

上記のような処理が行われることにより、一定時間前に撮影した静止画像と間近（現在）に撮影した静止画像とに違いが有る場合、この違いは書籍を抜き取られたことに因るものか否かが判別される。

従って、この段階で警報が報知されても良い。しかしながら、この抜き取りは正しく書籍を購入しようとしている場合であるかも知れない。

さて、今日、書籍が万引きされる場合、一冊だけが万引きされるケースは稀である。纏めて数冊が万引きされるケースが殆どである。従って、ノイズと判定されなかった分散値の差の絶対値がα以上の領域の面積の合計面積Ｓを求める（Ｓｔ７）。そして、上記合計面積Ｓが所定の閾値δより大きいか否かを比較する（Ｓｔ８）。ここで、Ｓ≧δであることが判った場合、それは一冊の書籍が抜かれたと言うのでは無く、何冊もの書籍が抜き取られたことを意味するから、この段階で警報が報知されるようにしていると好都合である。

さて、合計面積Ｓと閾値δとの関係のみでは、不確かな場合が有る。そこで、書籍と書籍との間、即ち、エッジを検出し、エッジ数の減少を検出することでも、何冊かの書籍が抜き取られたことを判定することが出来る。すなわち、エッジ数検出手段２０により、所定時の画像情報を基にして算出されたエッジ数Ｅ０と現在時の画像情報とを基にして算出されたエッジ数Ｅ１とを算出し、そして両者の差（Ｅ０−Ｅ１）が所定の閾値γより大きいか否かを比較する（Ｓｔ９）。そして、上記二つの工程を辿ることによって、万引き行為の確認を一層確かめられる。

そして、（Ｅ０−Ｅ１）＞γであることが判った場合、出力手段１３は報知指示信号を出力する（Ｓｔ１０）。これにより、報知装置Ｂから警報音が出力される。

尚、上記の実施の形態においては、警報音の場合のみで説明しているが、警報音のみに限られるものでは無い。例えば、抜き取られた書籍の位置をパソコンＣの出力手段（表示手段：モニター）にも表示させるようにすることは好ましい。
又、書籍を例に挙げて説明しているが、対象が書籍に限られないことは言うまでも無い。

本発明になる装置全体の概略図 分散値算出の説明図 分散値比較の説明図 複数の書籍が無くなった場合の画像例とノイズの説明図 分散値がα以下の領域の抽出と面積が最大の領域の同定の説明図 分散値がα以下の領域の抽出と面積が最大の領域の同定の説明図 エッジ数の差異による書籍抜取りの説明図 本発明になるフロー図

符号の説明

Ａ ＣＣＤカメラ
Ｂ 報知装置
Ｃ パソコン
１ 制御（演算)手段
２ 記憶手段
３ 通信手段
１１ 画素分散値算出手段
１２ 第１の比較手段
１３ 出力手段
１４ 第２の比較手段
１５ 抽出手段
１６ 最大面積決定手段
１７ 重心算出手段
１８ 合計面積算出手段
１９ 第３の比較手段
２０ エッジ数検出手段
２１ 第４の比較手段

代 理 人 宇 高 克 己

Claims (2)

1. 棚に並べられた書籍に向けて設けられたカメラと、情報処理装置と、報知装置とを備えた書籍の盗難防止用の異常報知装置であって、
   前記情報処理装置は、
   前記カメラから受信した画像情報を基にして該画像の画素の分散値を算出する画素分散値算出手段と、
   前記カメラから受信した所定時の画像情報を基にして前記画素分散値算出手段で算出された分散値Ａ０と前記カメラから受信した現在時の画像情報を基にして前記画素分散値算出手段で算出された分散値Ａ１との差（Ａ０−Ａ１）の絶対値が、所定の閾値αより大きいか否かを比較する第１の比較手段と、
   人影が無い場合の画像情報を基にして前記画素分散値算出手段で算出された分散値Ｂ０を記憶する記憶手段と、
   前記カメラから受信した現在時の画像情報を基にして前記画素分散値算出手段で算出された分散値Ｂ１と前記記憶手段から読み出された分散値Ｂ０との差（Ｂ０−Ｂ１）の絶対値が、所定の閾値αより大きい画素の数が所定の閾値βより多いか否かを比較する第２の比較手段と、
   前記分散値の差（Ａ０−Ａ１）の絶対値が所定の閾値αより大きな値の画素の領域を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段で抽出された領域の中で面積が最大のものを求める最大面積決定手段と、
   前記最大面積決定手段で求められた最大面積部分における垂直方向の重心を算出する重心算出手段と、
   前記重心算出手段で求められた重心位置を通る水平方向の直線上に位置する前記抽出手段で抽出された領域の面積を算出する合計面積算出手段と、
   前記合計面積算出手段で算出された合計面積Ｓが所定の閾値δより大きいか否かを比較する第３の比較手段と、
   エッジ数検出手段と、
   前記カメラから受信した所定時の画像情報を基にして前記エッジ数検出手段で算出されたエッジ数Ｅ０と前記カメラから受信した現在時の画像情報を基にして前記エッジ数検出手段で算出されたエッジ数Ｅ１との差（Ｅ０−Ｅ１）が、所定の閾値γより大きいか否かを比較する第４の比較手段と、
   前記分散値の差（Ａ０−Ａ１）の絶対値が前記閾値αより大きな場合、かつ、前記分散値の差（Ｂ０−Ｂ１）の絶対値が前記閾値αより大きい画素の数が前記閾値βより少ない場合、かつ、前記合計面積Ｓ≧前記閾値δである場合、かつ、前記エッジ数の差（Ｅ０−Ｅ１）≧前記閾値γである場合が、前記前記比較手段により判明した場合、報知指示信号を出力する出力手段
   とを具備し、
   前記出力手段からの出力信号を受けて前記報知手段が作動するよう構成されてなる
   ことを特徴とする異常報知装置。
2. 棚に並べられた書籍に向けて設けられたカメラと、情報処理装置と、報知装置とを備えた書籍の盗難防止用の異常報知装置を用いた書籍盗難の異常報知方法であって、
   前記カメラから受信した画像情報を基にして該画像の画素の分散値を前記情報処理装置が算出する画素分散値算出ステップと、
   前記カメラから受信した所定時の画像情報を基にして前記画素分散値算出ステップで算出された分散値Ａ０と前記カメラから受信した現在時の画像情報を基にして前記画素分散値算出ステップで算出された分散値Ａ１との差（Ａ０−Ａ１）の絶対値が、所定の閾値αより大きいか否かを前記情報処理装置が比較する第１の比較ステップと、
   前記カメラから受信した所定時の人影が無い場合の画像情報を基にして画素分散値算出ステップで算出された分散値Ｂ０と前記カメラから受信した現在時の画像情報を基にして画素分散値算出ステップで算出された分散値Ｂ１との差（Ｂ０−Ｂ１）の絶対値が所定の閾値αより大きい画素の数が、所定の閾値βより多いか否かを前記情報処理装置が比較する第２の比較ステップと、
   前記分散値の差（Ａ０−Ａ１）の絶対値が所定の閾値αより大きな値の画素の領域を前記情報処理装置が抽出する抽出ステップと、
   前記抽出ステップで抽出された領域の中で面積が最大のものを前記情報処理装置が求める最大面積決定ステップと、
   前記最大面積決定ステップで求められた最大面積部分における垂直方向の重心を前記情報処理装置が算出する重心算出ステップと、
   前記重心算出ステップで求められた重心位置を通る水平方向の直線上に位置する前記抽出ステップで抽出された領域の面積を前記情報処理装置が算出する合計面積算出ステップと、
   前記合計面積算出ステップで算出された合計面積Ｓが所定の閾値δより大きいか否かを前記情報処理装置が比較する第３の比較ステップと、
   前記カメラから受信した所定時の画像情報を基にして前記情報処理装置が算出したエッジ数Ｅ０と前記カメラから受信した現在時の画像情報を基にして前記情報処理装置が算出したエッジ数Ｅ１との差（Ｅ０−Ｅ１）が、所定の閾値γより大きいか否かを比較する第４の比較ステップと、
   前記比較ステップによって、前記分散値の差（Ａ０−Ａ１）の絶対値が前記閾値αより大きな場合、かつ、前記分散値の差（Ｂ０−Ｂ１）の絶対値が前記閾値αより大きい画素の数が前記閾値βより少ない場合、かつ、前記合計面積Ｓ≧前記閾値δである場合、かつ、前記エッジ数の差（Ｅ０−Ｅ１）≧前記閾値γである場合が判明した場合、前記情報処理装置が報知指示信号を出力する出力ステップと、
   前記出力ステップを受けて前記報知装置が報知する報知ステップ
   とを具備することを特徴とする異常報知方法。

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