JP4472603B2 - 監視方法および監視プログラム - Google Patents

Description

本発明は、監視カメラによってコンビニエンスストアにおけるＡＴＭ等を監視する監視方法および監視プログラムに関する。

この種の監視において、監視カメラの撮影視野が妨害されていては正常な監視を行うことができない。そこで、従来の監視カメラによる監視システムでは、監視対象が遮蔽されていないかどうかの確認は、定期的な点検以外には行われていないのが一般的であった。例えば、店舗等で監視対象を遮る形で季節商品の広告のための垂れ幕や、商品が陳列されたりしても気がつかず、監視対象が撮影されていないことがあり、これを防止するためには、常に画像を確認し、遮蔽物が置かれていないかを目で見て確認する必要があった。

このような問題を解決するため、従来、監視対象について基準画像を記録しておき、監視対象を撮像した画像から得られるサンプリング画像を基準画像と比較して、異なる状態が検出された後、所定時間以上、サンプリング画像が同じである状態が継続した場合に撮像手段が異常動作状態であると判断するようにしている（例えば、特許文献１参照）。比較は各画像の任意のエリアを画素ごとに公知の方法により行う。

また、基本の撮影画像から抽出したエッジと、現在画像から抽出したエッジの数を比較し、照度センサ等の各種センサの値をも考慮に入れて、エッジの差分の減少をもってカメラがマスクされたことを検出することも知られている（例えば、特許文献２参照）。

また、監視警備システムを利用している警備員が現場に出向いた際の入退場時間管理において、従来のシステムでは、入退店時に無線通信や電話により警備センタへ連絡を入れたり、端末から入退店時間の登録を行うようにしている（文献公知発明に係るものではない）。

特許第３４８１５１５号公報（第２頁−第４頁、図４） 特開２００３−１３４５０４号公報（第３頁−第７頁、図２，図１４）

しかしながら、上述した特許文献記載の技術では、監視対象が遮蔽されていないかどうかの検知において、カメラを布で蔽ったり、カメラの故障で正常な画像が得られなくなった場合には異常として検出可能だが、場合によっては異常として検出できないことがあるという問題点がある。

すなわち、特許３４８１５１５号記載の技術では、サンプリング画像が同じ状態を継続した場合に異常を検出しているため、監視対象が遮蔽物で隠されているにもかかわらず、カメラと遮蔽物との間を人などが絶えず動いている場合や定期的に人が通過するなど頻繁に状況が変化する様な場所を監視している場合に異常検出ができない。

また、特開２００３−１３４５０４号記載の技術では、監視対象自体を認識しているものではなく、目的も監視カメラに対するマスク検出であり、検出条件の一つをエッジの減少としているため、抽出されたエッジが増加するような場合（監視領域内に物を置かれる等）には遮蔽は検知できない。

また、警備員が現場に出向いた際の入退場時間管理において、無線通信や電話による連絡や端末等への登録作業といった作業が必要であり、手間とコストがかかるし、正確な入場時間が反映されないことがあるという問題点がある。その理由は、無線、電話による連絡には、連絡を受ける担当者がいる必要があり、端末等への登録作業については、緊急時の出動対応時には、出動先の責任者への確認報告が優先であるからである。

そこで、本発明の目的は、監視対象の一部ないし全部が隠れるように、故意に遮蔽が行われたり、監視カメラと監視対象の間に誤って遮蔽物が設置され監視対象が一部ないし全部が遮蔽された場合であっても、正常に監視ができる監視方法および監視プログラムを提供することにある。

本発明は、上記の目的を達成するためになされたものである。本発明の監視方法および監視プログラムは、遮蔽有無の判断を、ラスタデータである撮影画像からエッジを抽出して、ベクトルデータに変換したベクトル図形の比較をもって行う。

先ず、監視対象が遮蔽されていない正常時の画像および現在の画像からそれぞれエッジを抽出し、そのエッジデータをベクトルデータに変換し、正常時ベクトル図形、現在ベクトル図形とする。そして、両者を比較し、その図形の一致率がある閾値以上であった場合は正常と判断し、逆に一致率が閾値以下である場合は、監視対象を捉えている監視カメラの視界が何かに遮蔽されている異常状態と判断する。異常検知後は、遮蔽を検知した時の現在ベクトル図形を遮蔽検知ベクトル図形として、現在ベクトル図形との比較対象とする。

現在ベクトル図形と遮蔽検知ベクトル図形の一致率がある閾値以下であった場合は、次に現在ベクトル図形と正常時ベクトル図形を比較する。その結果、現在ベクトル図形と正常時ベクトル図形の一致率がある閾値以上であった場合は正常と判断するが、閾値以下であった場合は、この現在ベクトル図形を新たに遮蔽検知ベクトル図形として前述の比較を繰り返す。なお、現在ベクトル図形と遮蔽検知ベクトル図形の一致率が閾値以上であった場合は、異常状態が継続していると判断し、この異常状態が一定期間継続した場合、遮蔽物が置かれていると判断し、警報を通知する。

本発明の効果は、頻繁に状況が変化するような場所を監視している場合でも、監視対象に対する遮蔽が検知できることにある。その理由は、物体をエッジではなく図形として見ており、状況が変化してもその画郭内に遮蔽物の輪郭が存在しているかどうかを見ているからである。そのため、人の通過などの状況変化があっても遮蔽物が置かれている限り遮蔽の状況が継続していると判断できる。

図１は、本発明に係る監視装置の実施の形態を示すブロック図である。この監視装置９は、撮影した画像を取り込む画像取込手段１と、取り込んだ画像データを符号化または複号化する符号化／復号化手段２と、符号化した画像データからエッジを抽出するエッジ抽出手段３と、エッジデータをベクトル図形データに変換し補正するベクトル変換手段４と、遮蔽の判断に用いるための正常時ベクトルデータや、遮蔽検知時のベクトルデータ等を記憶するためのデータ記憶手段５と、正常時ベクトルデータと現在画像ベクトルデータを比較し一致率を算出するベクトル図形比較手段６と、遮蔽を検知した回数をカウントする遮蔽検知カウンタ７と、異常検知時に通報信号を出力する遮蔽検知通報手段８を備えている。以下、本発明の実施例について図面を参照して詳細に説明する。

図２は、本発明に係る監視装置９の実施例１を示す監視警備システムのブロック図である。この監視装置９は、監視対象10とその周辺をカメラ11によって撮影し、監視対象10が遮蔽物ａで遮蔽されている場合等の異常検知時にはネットワーク20を介して警報受信端末21へ通報信号を出力する。なお、モニタ19は監視装置９に記憶されたデジタル画像データを表示する。

このような監視警備システムは、例えば、季節による商品配置変更や垂れ幕設置が多い、コンビニエンスストアに設置されたＡＴＭの監視のために導入することができよう。図12は、その場合の監視の状況を示す。図示のとおり、多くの商品棚43が配置されたコンビニエンスストアの店内の片隅に設置されている監視対象10であるＡＴＭ40を中心に、カウンタ46上のカメラ41で店内の撮影を行い、ＡＴＭ40の遮蔽に対する監視をする。図12では、商品棚43-1がＡＴＭ40の一部を遮蔽している様子を示している。

図２に示すように、監視装置９は、デコーダ12，画像処理ＬＳＩ13，エンコーダ14，ＣＰＵ15，メモリ16，記憶装置17およびネットワークコントローラ18を備えている。これら各要素と図１に示した各手段との関係、および機能は以下のようである。

デコーダ12は、画像取込手段１に相当し、カメラ11が撮影した監視対象10のアナログ画像信号を取り込んで画像処理ＬＳＩ13へ画像信号を出力する。画像処理ＬＳＩ13は、符号化／復号化手段２，エッジ抽出手段３およびベクトル変換手段４に相当する画像処理部であって、デコーダ12からの画像信号をラスタデータに変換し、エッジを抽出し、ベクトル図形化するまでの処理を一貫して行うと共に、記憶装置17へのラスタデータ出力を行う。エンコーダ14は、記憶装置17に記録されたラスタデータをモニタ19にて表示可能な形式に変換して出力する。

記憶装置17はデータ記憶手段５の一部であって、画像処理ＬＳＩ13でデジタル化され、変換されたラスタデータの記録を行う。メモリ16は、データ記憶手段５の一部と遮蔽検知カウンタ７とを兼ね備え、ベクトル図形化した正常時ベクトル図形や遮蔽検出ベクトル図形、遮蔽検知回数を記憶する。

ＣＰＵ15は、画像処理ＬＳＩ13，記憶装置17，メモリ16およびネットワークコントローラ18を制御し、画像の比較，遮蔽検知のカウント，警報の送信等を行う。ＣＰＵ15は、これらの処理をとおして、正常時ベクトル図形と現在ベクトル図形を比較し、一致率が所定の閾値を超えている場合には、正常な監視ができているので遮蔽検知回数をリセットする。

一方、一致率が所定の閾値を超えていない場合には、監視対象10が遮蔽されている可能性があるので、現在ベクトル図形を遮蔽検知ベクトル図形としてメモリ１６に記憶し遮蔽検知回数に１をセットする。そして、遮蔽検知ベクトル図形と現在ベクトル図形を比較し、一致率が所定の閾値を超えている場合には、遮蔽が継続しているので遮蔽検知回数をインクリメントする。その結果、遮蔽検知回数が規定回数以上になると遮蔽報知警報を通報信号として警報受信端末21へ送信する。

一方、一致率が所定の閾値を超えていない場合には上記遮蔽の状況に変化があることになる。そこで、先ず、正常時ベクトル図形と現在ベクトル図形を比較する。その結果、一致率が所定の閾値を超えている場合には、上記遮蔽は一時的であって現在は解消されたものと思われるので遮蔽検知回数をリセットする。しかし、一致率が所定の閾値を超えていない場合には、上記遮蔽とは異なる新たな遮蔽が開始したものとして遮蔽検知回数に１をセットする。

ネットワークコントローラ18は、遮蔽検知通報手段８に相当し、ネットワーク20と接続してネットワーク通信の制御を行う。ネットワーク20は、ＷＡＮやＬＡＮ等で監視装置９と警報受信端末21を接続する。警報受信端末21は、異常を検出した監視装置９からの警報信号の受信を行う。

次に、図３，図４および図５のフローチャートと、図６の画像変換パターンを示す図を参照して、本実施例の動作につき、事前準備（図３），通常運用（図４）および遮蔽検知時（図５）の各場合に分けて詳細に説明する。この説明では、図６に示す監視対象10およびその周辺の状況をカメラ11で監視しているものとする。なお、図６において、ラスタデータおよびエッジデータとされている図形は、それぞれのデータで表現される図形を意味しているものとする。

先ず、事前準備として、図３の事前準備フローに沿って動作を行う。監視対象10が遮蔽物ａに遮蔽されていない状態（図６のＤ０）で、監視対象10を中心に被写体をカメラ11により撮影を行っている（図３のステップＡ１）。撮影した画像信号をデコーダ12にて取り込み（ステップＡ２）、画像信号を画像処理ＬＳＩ13に出力する。

画像処理ＬＳＩ13は、この画像信号を符号化してラスタデータ（図６のＤ１）に変換する（ステップＡ３）。このラスタデータは、ビットマップやＪＰＥＧ形式等の任意の公知の変換方法を用いて符号化され得る。次に、ラスタデータよりエッジを抽出して（ステップＡ４）、エッジデータ（図６のＤ２）を得る。さらに、このエッジデータをベクトル変換して正常時ベクトル図形（図６のＤ３）を作成する（ステップＡ５）。このベクトルデータの作成については、公知のベクトル変換技術を用いればよい。今回の実施形態では、ベクトル変換後に閉じた図形として認識されたものだけを利用する。こうして作成された正常時のベクトル図形を正常時ベクトル図形（図６のＤ３）としてメモリ16に記憶する(ステップＡ６)。

通常運用中は、一定間隔で監視対象10を含む被写体を撮影した画像信号を取り込み（図４のステップＢ１）、事前準備の場合と同様に、デコーダ12にて画像信号を取り込み（ステップＢ２）、画像処理ＬＳＩ13にてラスタデータ（図６のＤ４）に変換する（ステップＢ３）。そして、この場合はラスタデータを記憶装置17へ記録する（ステップＢ４）。図６のＤ４において、監視対象10の手前に遮蔽物ａが見えるが、その遮蔽の度合いは軽微であることが分かる。

その後、エッジ抽出（ステップＢ５）、ベクトル図形変換（ステップＢ６）の手順を踏み、現在ベクトル図形（図６のＤ６）を作成する。この現在ベクトル図形と正常時ベクトル図形をＣＰＵ15にて比較する（ステップＢ７）。図６のＤ４では、図形の一致率が所定の閾値を超えていて（ステップＢ７）、監視対象10は遮られていないと判断し、メモリ16に記録されている遮蔽検知回数をリセットし（ステップＢ８）、ステップＢ１に戻る。

しかし、図６のＤ７に示すように、図形の一致率が閾値以下であった場合は（ステップＢ７）、現在ベクトル図形を遮蔽検知ベクトル図形（図６のＤ９）としてメモリ16に記憶する（ステップＢ９）。併せて遮蔽検知回数に１をセットしてメモリ16に記憶し（ステップＢ１０）、図５の遮蔽検知時フローに移る。

遮蔽検知後も、通常運用時同様に、一定間隔で監視対象10を撮影し現在の画像信号を取込み、一連の手順で現在ベクトル図形（図６のＤ１０）を作成する（図５ステップＣ１〜Ｃ６）。そして、この現在ベクトル図形と遮蔽検知時にメモリ16に保存した遮蔽検知ベクトル図形（図６のＤ９）をＣＰＵ15にて比較する（ステップＣ７）。ここで、図形の一致率が閾値以下（ステップＤ７）であった場合は、前回の遮蔽検知時と状況が変化していると判断し、次に正常時ベクトル図形（図６のＤ３）と現状ベクトル図形（図６のＤ１０）を比較する（ステップＣ８）。

このステップＣ８で、図形の一致率が閾値以下であった場合は、新たに遮蔽されていると判断し、現在ベクトル図形を遮蔽検知ベクトル図形としメモリ16に記憶し（ステップＣ９）、メモリ16の遮蔽検知回数に１をセットしてメモリ16へ書き込み（ステップＣ１０）、ステップＣ１に戻る。図６のＤ１０では、図６のＤ７とは異なる新たな遮蔽がなされていることが分かる。

ステップＣ８の段階で、Ｄ３やＤ６のように閾値を超えるような図形であった場合は、遮蔽物が無くなったと判断し、メモリ16に記録されている遮蔽検知回数をリセットして（ステップＣ１１）、通常運用フローのステップＢ１へと進む。

ステップＣ７で遮蔽検知ベクトル図形（Ｄ９）と現在ベクトル図形（Ｄ１１）のように一致率が閾値以上であった場合は、監視対象に対する遮蔽が継続していると判断し、メモリ16内の遮蔽検知回数をインクリメントして記録する（ステップＣ１２）。その後、遮蔽検知回数の値をチェックし（ステップＣ１３）、規定値に達していなければステップＣ１に戻る。この場合は、監視対象10が何かに遮蔽されていると判断するには時期尚早であるとの取扱いにするのである。

一方、遮蔽検知回数の値が規定値に達していれば、ＣＰＵ15は監視対象10が何かに遮蔽されていると判断し、ネットワークコントローラ18から、ネットワーク20を介して警報受信端末21に遮蔽検知警報の通報信号を通知する（ステップＣ１４）。

なお、異常検知時に、モニタ19において、記憶装置17に記録されているラスタデータの画像を呼び出し、画像処理ＬＳＩ13で復号化し、エンコーダ14でモニタに表示できる形式に変換することにより、異常検知時の状況確認や任意に撮影した画像の閲覧ができる。

上述の説明を図12に示したコンビニエンスストアの例に当てはめれば、先ず、事前準備として、ＡＴＭ40が遮蔽されていない状態でＡＴＭ40を中心に撮影する。この撮影画像から、監視装置42で画像処理を行い正常時ベクトル図形を作成し、このベクトル図形を監視装置42内のメモリに記憶する。その後、通常運用に移り、監視装置42は一定の間隔で現在画像から作成した現在ベクトル図形と正常時ベクトル図形の比較を行う。現在ベクトル図形が図６のＤ３ないし、Ｄ６のような図形であれば監視装置42では遮蔽して検知せず、監視を継続する。

この時、ＡＴＭ40が図12のように、カウンタ46上に置かれた商品棚43-1等で図６のＤ７のように遮蔽されてＤ９のような現在ベクトル図形となったり、宣伝用の垂れ幕で遮蔽されてＤ１０のような現在ベクトル図形になった場合には、監視装置42は遮蔽を検知し、遮蔽検知回数のカウントを始める。

ここで、もしＤ７の状態で商品棚43-1が設置された状態が継続したり、Ｄ１０のように垂れ幕が下りている状態が一定の時間継続した場合は、警備会社の監視端末45にネットワーク44を経由して通報する。この通報を受けた監視担当者は、店舗の画像をリモート画像監視等で確認し、ＡＴＭ40の遮蔽が確認された場合は、例えば、電話等の連絡手段を使い店舗のオーナーや責任者に対して商品棚43-1のような遮蔽物の移動を依頼し遮蔽状態を解消してもらう。

図７および図８は、本実施の形態の効果を説明するための図である。本実施の形態では、図７（Ａ）に示すように、画郭に遮蔽物ａ以外に瞬間的な人物の映り込みが発生や動く物体等が含まれて、頻繁に現在画像が変化する様な場合であっても、図７（Ｂ）に示すように、監視対象10や遮蔽物ａの輪郭をベクトル図形として形で比較するので、監視対象10が遮蔽物ａに隠れているか、遮蔽物ａが無くなったかというような判断ができるため、遮蔽を検出することができる。

また、本実施の形態では、前述の通り図形の形として判断しており、図８（Ａ）に示すようにカメラ11にマスクがされて監視対象10が現在ベクトル図形に存在しなくなった場合や、図８（Ｂ）に示すように監視対象10の全体を蔽うように遮蔽物ａが置かれて監視対象10が完全に遮蔽された場合であっても、正常時ベクトル図形と比較して、一定回数遮蔽を検知することで遮蔽が起きていると検出ができる。

逆に、人が監視対象10の前を横切ったりした場合には、現在画像が順次変化し最終的には正常時ベクトル図形に戻るので、本発明の監視警備システムは、遮蔽状態であると検知しないため、誤報も抑えることができる。さらに、本実施の形態での遮蔽検知に関しては、今回の構成以外にセンサ等の機器が不要となり、システム構築の際のコストも抑えることができる。

このようにして、監視対象の遮蔽状態継続時間を最小限に抑え、画像監視の信頼性向上を図ることができる。

本実施例は、警備員の入退場に係るものであって、図１に示した実施の形態から遮蔽検知カウンタ７を削除したものとなる。画像取込手段１，符号化／復号化手段２，エッジ抽出手段３，ベクトル変換手段４，ベクトル図形比較手段６，遮蔽検知カウンタ７および遮蔽検知通報手段８の基本的な機能は前述のとおりであり、データ記憶手段５は遮蔽の判断に用いるための正常時ベクトルデータを記憶する。

図９は、第２の本発明に係る警備装置9-1の実施例を示す監視警備システムのブロック図である。監視装置9-1は、警備室への入退場者の認証を行うための認証マーク30をカメラ31で撮影し、入退場時間を監視ネットワーク38経由で入退場時間管理端末39へ通報する。

このような監視システムは、例えば、前述のコンビニエンスストアの例では、異常を検知して警備員が出動したり保守作業等で店舗に入店して対応を行う場合に入退店時間の管理を行う。認証マーク30は、カードに描かれたマークや身に着けている物に描かれたロゴ等、図形として管理できるものであれば、なんでも利用が可能である。そのため、ＩＣカードやＩＤタグなどのリーダー等他の機器が必要なく、システム構築が安価に可能となる。また、認証用の図形を各個人ごとに割り当てることにより、複数人の入退場時間管理も可能となる。

監視装置9-1は、デコーダ32，画像処理ＬＳＩ33，ＣＰＵ34，メモリ35，スピーカ36およびネットワークコントローラ37を備えている。これら各要素と図１に示した各手段との関係、および機能は以下のようである。

デコーダ32は画像取込手段１に相当し、カメラ31が撮影した認証用マーク30の画像信号を取り込んで画像処理ＬＳＩ33へデジタル画像信号を出力する。画像処理ＬＳＩ33は、符号化／復号化手段２，エッジ抽出手段３およびベクトル変換手段４に相当する画像処理部であって、デコーダ32からの画像信号をラスタデータに変換し、エッジを抽出し、ベクトル図形化するまでの処理を一貫して行う。

ＣＰＵ34は、画像処理ＬＳＩ33の制御や画像の比較、警報の送信等を行う。メモリ35は、ベクトル図形化した登録済み認証ベクトル図形の保存を行う。スピーカ36は、認証完了に音を鳴らす。ネットワークコントローラ37は、ネットワーク38と接続し、ネットワーク通信の制御を行う。ネットワーク38は、ＷＡＮやＬＡＮ等のネットワークであって監視装置9-1と入退場時間管理端末39を接続する。入退場時間管理端末39は、監視装置9-1からの入場時間，退場時間等を受信し記録管理を行う。

次に、図１０および図１１のフローチャートを参照して本実施例の動作につき、事前準備（図１０）および通常運用（図１１）の場合に分けて詳細に説明する。

先ず、事前準備として、図１０の事前準備フローに沿って動作を行う。入場時には、入場時の認証に用いる任意の認証用マーク30をカメラ31で撮影する（図１０のステップＦ１）。次に、撮影した画像信号をデコーダ32で取り込み（ステップＦ２）、画像処理ＬＳＩ33に出力する。

画像処理ＬＳＩ33は、この画像信号を符号化しラスタデータに変換する（ステップＦ３）。次に、ラスタデータより、エッジを抽出し（ステップＦ４）。さらに、このエッジデータをベクトル変換しベクトル図形を作成する（ステップＦ５）。こうして作成されたベクトル図形を、入場ベクトル図形としてメモリ35に記憶する(ステップＦ６)。

同様に、退場時には、退場時の認証に用いる任意の認証マーク30をカメラ31で撮影する（ステップＦ７）。次に、撮影した画像信号をデコーダ32で取り込み（ステップＦ８）、デジタル画像信号を画像処理ＬＳＩ33に出力する。

画像処理ＬＳＩ33は、この画像信号を符号化しラスタデータに変換する（ステップＦ９）。次に、ラスタデータより、エッジを抽出し（ステップＦ１０）。さらに、このエッジデータをベクトル変換しベクトル図形を作成する（ステップＦ１１）。こうして作成されたベクトル図形を、退場ベクトル図形としてメモリ35に記憶する(ステップＦ１２)。

通常運用中は、一定間隔で現在画像を撮影した画像を取り込み（図１１のステップＧ１）、事前準備の場合と同様に、デコーダ32にて画像信号を取り込み（ステップＧ２）、画像信号を画像処理ＬＳＩ33に出力する。画像処理ＬＳＩ33は、この画像信号を符号化してラスタデータに変換し（ステップＧ３）、ラスタデータよりエッジを抽出する（ステップＧ４）。さらに、このエッジデータをベクトル変換しベクトル図形を作成する（ステップＧ５）。

ＣＰＵ34は、作成した現在ベクトル図形と、メモリ35に記憶されている入場ベクトル図形を比較して（ステップＧ６）、図形の一致率が一定の閾値を超えていなければ認証対象なしと判断し、ステップＧ１へ戻る。

一方、図形の一致率が一定の閾値を超えていた場合は、スピーカ36で認証完了音を鳴らし、入場認証完了時の時間をネットワークコントローラ37から、ネットワーク38を介して入退場時間管理端末39に通知し、端末内で記録管理する（ステップＧ７）。

その後は、一定間隔で現在画像を撮影し一連の動作で現在ベクトル図形を作成し（ステップＧ８〜Ｇ１２）、今度は現在ベクトル図形と、メモリ35に記憶されている退場ベクトル図形をＣＰＵ34で比較する（ステップＧ１３）。

ここで、図形の一致率が一定の閾値を超えていなければ認証対象なしと判断し、ステップＧ８へ戻るが、図形の一致率が一定の閾値を超えていた場合は、スピーカ36で認証完了音を鳴らし、退場認証完了時の時間をネットワークコントローラ37から、ネットワーク38を介して入退場時間管理端末39に通知し、端末内で記録管理する（ステップＧ１４）。

上述の説明を図12に示したコンビニエンスストアの例に当てはめれば、先ず、事前準備として、入場時の認証に用いる任意の認証用マーク30と退場時の認証に用いる任意の認証用マーク30をメモリに記憶する。異常を検知して警備員が出動したり保守作業等で店舗に入店して対応を行う場合には入退店時間の管理を行う。

店舗に出動する隊員は予め入退店時の認証に必要なマークが入った認証用カード等を持参して店舗に向かう。警備員は、店舗到着後にカメラ31に向けて入店用の認証用カードをかざす。この時、認証ができた場合にはスピーカ36より認証完了音がなり、それと同時に、入退場時間管理端末39に対して入店認証完了時の時刻が送られる。

同様に、店舗での作業終了後、隊員が退店をする際に退店認証用の認証カードをカメラ31に向けてかざす。この時も、認証ができた場合にはスピーカ36より認証完了音がなり、それと同時に、入退場時間管理端末39に対して退店認証完了時の時刻が送られ、入退店時刻の登録が終了する。

本実施の形態によれば、このようにして、監視警備システムの運用の簡素化を図ることができる。

本発明によれば、図形比較によって物体の存在認識が可能なため、例えば、駐車場等で完全に空車状況の画像を撮影し正常時ベクトル図形として保存しておき、駐車場運用中の現在ベクトル図形と比較することにより、駐車されている車の存在を認識できるため、これを利用して駐車場の空車状況管理といった用途にも利用可能である。

逆に、物体が存在する状態を正常時ベクトル図形として保存しておき、現在ベクトル図形の中にその物体が存在していない場合に異常と認識することによって、例えば、展示物等が移動されたりした場合に検知することが可能であり、簡易な盗難検知にも使用できる。

第１の本発明の監視装置の実施の形態を示すブロック図 第１の本発明に係る警備装置の一実施例を示す監視警備システムのブロック図 第１の本発明の監視装置の事前準備動作を示す流れ図 第１の本発明の監視装置の通常運用動作を示す流れ図 第１の本発明の監視装置の遮蔽検知時の動作を示す流れ図 第１の本発明の動作を説明するための画像変換パターンを表す図 第１の本発明の動作を説明するために画郭に瞬間的な人物の映り込みが発生した場合の実映像とベクトル図形を表す図 第１の本発明の動作の説明においてベクトル図形の消失状態例を表す図 第２の本発明に係る警備装置の一実施例を示す監視警備システムのブロック図 第２の本発明の監視装置の事前準備動作を示す流れ図 第２の本発明の監視装置の通常運用動作を示す流れ図 コンビニエンスストアでのＡＴＭ監視例を表す図

符号の説明

１ 画像取込手段
２ 画像符号化／復号化手段
３ エッジ抽出手段
４ ベクトル変換手段
５ データ記憶手段
６ ベクトル図形比較手段
７ 遮蔽検知カウンタ
８ 遮蔽検知通報手段
９ 監視装置
ａ 遮蔽物
10 監視対象
11 カメラ
12 デコーダ
13 画像処理ＬＳＩ
14 エンコーダ
15 ＣＰＵ
16 メモリ
17 記憶装置
18 ネットワークコントローラ
19 モニタ
20 ネットワーク
21 警報受信装置
30 認証用マーク
31 カメラ
32 デコーダ
33 画像処理ＬＳＩ
34 ＣＰＵ
35 メモリ
36 スピーカ
37 ネットワークコントローラ
38 ネットワーク
39 入退場時間管理端末
40 ＡＴＭ
41 カメラ
42 監視装置
43 商品棚
44 ネットワーク
45 監視端末
46 カウンタ
47 入出口

Claims (2)

1. 監視対象とその周辺をカメラによって撮影し該監視対象が遮蔽物で遮蔽されている場合等の異常検知時に通報信号を出力する監視装置を用いた監視方法であって、
   前記監視対象に対する遮蔽の判断に用いるための正常時ベクトルデータをメモリに予め記憶する第１段階と、
   前記正常時ベクトル図形と現に取り込んだ画像信号に基づく現在ベクトル図形を比較する第２段階と、
   第２段階における比較の結果により一致率が所定の閾値を超えている場合には前記メモリに記憶している遮蔽検知回数をリセットする第３段階と、
   第２段階において一致率が所定の閾値を超えていない場合には前記現在ベクトル図形を前記遮蔽検知ベクトル図形として前記メモリに記憶し前記遮蔽検知回数に１をセットする第４段階と、
   前記遮蔽検知ベクトル図形と前記現在ベクトル図形を比較する第５段階と、
   第５段階における比較の結果により一致率が所定の閾値を超えている場合には前記遮蔽検知回数をインクリメントする第６段階と、
   第６段階におけるインクリメントの結果により遮蔽検知回数が規定回数以上になると遮蔽報知警報を通報信号として警報受信端末へ送信する第７段階と、
   第５段階における比較の結果により一致率が所定の閾値を超えていない場合には前記正常時ベクトル図形と前記現在ベクトル図形を比較する第８段階と、
   第８段階における比較の結果により一致率が所定の閾値を超えている場合には前記遮蔽検知回数をリセットする第９段階と、
   第８段階において一致率が所定の閾値を超えていない場合には前記現在ベクトル図形を前記遮へい検知ベクトル図形として前記メモリに記憶するとともに前記遮蔽検知回数に１をセットする第１０段階とを有することを特徴とする監視方法。
2. 監視対象とその周辺をカメラによって撮影し該監視対象が遮蔽物で遮蔽されている場合等の異常検知時に通報信号を出力する監視装置におけるＣＰＵが実行するプログラムであって、
   メモリに予め記憶されている正常時ベクトル図形と現に取り込んだ画像信号に基づく現在ベクトル図形を比較する第１ステップと、
   第１ステップにおいて比較の結果により一致率が所定の閾値を超えている場合には前記メモリに記憶している遮蔽検知回数をリセットする第２ステップと、
   第１ステップにおいて一致率が所定の閾値を超えていない場合には前記現在ベクトル図形を前記遮蔽検知ベクトル図形として前記メモリに記憶し遮蔽検知回数に１をセットする第３ステップと、
   前記遮蔽検知ベクトル図形と前記現在ベクトル図形を比較する第４ステップと、
   第４ステップにおける比較の結果により一致率が所定の閾値を超えている場合には前記遮蔽検知回数をインクリメントする第５ステップと、
   第５ステップにおけるインクリメントの結果により遮蔽検知回数が規定回数を以上になると遮蔽報知警報を通報信号として警報受信端末へ送信する第６ステップと、
   第４ステップにおける比較の結果により一致率が所定の閾値を超えていない場合には前記正常時ベクトル図形と前記現在ベクトル図形を比較する第７ステップと、
   第７ステップにおける比較の結果により一致率が所定の閾値を超えている場合には前記遮蔽検知回数をリセットする第８ステップと、
   第７ステップにおいて一致率が所定の閾値を超えていない場合には前記現在ベクトル図形を前記遮蔽検知ベクトル図形として前記メモリに記憶するとともに前記遮蔽検知回数に１をセットする第９ステップとを有することを特徴とする監視プログラム。

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