JP5185196B2

JP5185196B2 - 防犯装置、その制御方法、プログラム、及び防犯システム

Info

Publication number: JP5185196B2
Application number: JP2009128048A
Authority: JP
Inventors: 瑞男月舘; 慎二上條; 聡寿石井
Original assignee: Chuo Electronics Co Ltd; Takachiho Koheki Co Ltd
Current assignee: Chuo Electronics Co Ltd; Takachiho Koheki Co Ltd
Priority date: 2009-05-27
Filing date: 2009-05-27
Publication date: 2013-04-17
Anticipated expiration: 2029-05-27
Also published as: JP2010277264A

Description

本発明は、防犯装置、その制御方法、プログラム、及び防犯システムに関する。

薬局やスーパーマーケット等の小売業を営む店舗においては、万引等による被害を被っている。万引被害は、経営に大きなダメージを与える。そこで、このような店舗においては、この被害を最小限に食い止めるべく種々の対策を講じている。

例えば、私服の監視員が店舗内を循環し、挙動のおかしい顧客などを重点的に監視する。これにより、万引犯を捕獲したり、警告を行なう等したりして万引き被害の抑制を図ることができる。また、例えば、商品にタグを付し、そのタグを検出するゲートを店舗の出入口に配した防犯システムが知られている。この防犯システムでは、会計が済まされていない商品がゲートを追加すると、それを検出しアラームの鳴動等を行なう（例えば、特許文献１）。

特開２００３−１８２８４７号公報

しかし、私服の監視員を雇った場合には、人件費（例えば、５００万円／人年）がかさんでしまい、零細企業等においてはこのような対策を講じることができない。

また、悪質な万引きでは、商品が大量盗難される場合がある。この場合、上述した小売業を営む店舗においては、大きな損益を被る。そのため、このような大量盗難に対して有効に対策していく必要がある。

そこで、本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、商品盗難の中でも特に大量盗難を検出できるようにした防犯装置、その制御方法、プログラム、及び防犯システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の一態様による防犯装置は、サイズの異なる複数の商品群を含む撮影映像を入力する入力手段と、前記入力手段により入力される撮影映像内の商品群に対して商品のサイズに応じたサイズ別検出用エリアをそれぞれ設定する設定手段と、前記撮影映像内の人間の存在を検出する人間検出手段と、前記人間検出手段により人間が検出される前の第１の撮影映像と、該人間検出後、人間未検出となった時点の第２の撮影映像との比較に基づいて、前記商品の盗難を判定するための判定用画像を生成する画像生成手段と、前記画像生成手段により生成された前記判定用画像を用いて、前記設定手段により設定されたサイズ別検出用エリア毎に該サイズ別検出用エリア内の商品が盗難されたか否かを判定する判定手段とを具備することを特徴とする。

また、本発明の一態様は、防犯装置の制御方法であって、入力手段が、サイズの異なる複数の商品群を含む撮影映像を入力する工程と、設定手段が、前記入力手段により入力される撮影映像内の商品群に対して商品のサイズに応じたサイズ別検出用エリアをそれぞれ設定する工程と、人間検出手段が、前記撮影映像内の人間の存在を検出する工程と、画像生成手段が、前記人間検出手段により人間が検出される前の第１の撮影映像と、該人間検出後、人間未検出となった時点の第２の撮影映像との比較に基づいて、前記商品の盗難を判定するための判定用画像を生成する工程と、判定手段が、前記画像生成手段により生成された前記判定用画像を用いて、前記設定手段により設定されたサイズ別検出用エリア毎に該サイズ別検出用エリア内の商品が盗難されたか否かを判定する工程とを含むことを特徴とする。

本発明によれば、撮影映像内に各商品のサイズに応じたサイズ別検出用エリアを複数設定し、当該エリア単位で商品が盗難されたか否かを検出する。これにより、商品盗難の中でも特に大量盗難に対して有効に対処することができる。

本実施形態に係わる防犯システムの全体構成の一例を示す図である。図１に示す監視カメラ１０により撮影された撮影映像の一例を示す図である。各エリアの設定手順の一例を示す図である。各エリアの設定手順の一例を示す図である。図１に示す防犯装置３０における盗難検出処理の概要の一例を示す図である。図１に示す防犯装置３０における機能的な構成の一例を示す図である。図６に示す防犯装置３０における各構成部の処理の概要の一例を示す図である。図６に示す防犯装置３０における各構成部の処理の概要の一例を示す図である。図１に示す防犯装置３０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。図１に示す防犯装置３０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。監視カメラ１０の設置位置の概要の一例を示す図である。商品を傾斜撮影した場合の検出方法の概要の一例を示す図である。コンピュータの構成の一例を示す図である。

以下、本発明に係わる防犯装置、その制御方法、プログラム、及び防犯システムの一実施の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。なお、本発明に係わる防犯システムは、例えば、本屋やスーパーマーケット、ホームセンター等の各種小売業の店舗において有用に利用することができる。

図１は、本実施形態に係わる防犯システムの全体構成の一例を示す図である。なお、防犯システムに組み込まれた各装置は、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）等で構成されたネットワークや、ＢＮＣ接続ケーブル（監視カメラ１０、映像分配器１１、映像録画装置１２、防犯装置３０）等を介して通信可能に接続されている。

店舗内（店舗を俯瞰した図）には、１又は複数の監視カメラ１０（１０ａ〜１０ｄ）の他、商品陳列棚やレジ等が設けられられている。監視カメラ１０では、例えば、毎秒３０フレームで商品陳列棚を撮影しており、それぞれその撮影範囲が異なっている。

監視カメラ１０により撮影された撮影映像は、映像分配器１１に入力される。映像分配器１１では、監視カメラ１０各々に撮影された撮影映像を分配し、それを映像録画装置１２及び防犯装置３０に出力する。映像録画装置１２は、例えば、デジタルビデオレコーダ等により実現され、撮影映像をカメラ映像データとして記録する。

防犯装置３０の前面部には、例えば、液晶表示部等で構成される表示部と、テンキーやボタン等で構成される操作部とが設けられる。ユーザは、例えば、表示部に表示された画面を参照しながら、操作部から各種操作指示を入力する。また、防犯装置３０には、モニタ１３が接続されている。店員は、例えば、モニタ１３の表示を見て盗難等の発生を把握する。

ここで、防犯装置３０は、監視カメラ１０により撮影された撮影映像に基づいて商品の盗難を検出する。詳細については後述するが、防犯装置３０は、設定モードと運用モードとを含むモードの内のいずれかで動作する。防犯装置３０が設定モードで起動した場合には、例えば、撮影映像内のどの領域を検出対象（検出対象エリア）とするかの設定等がユーザにより行なわれる。また、防犯装置３０が運用モードで起動した場合には、例えば、監視カメラ１０により撮影された撮影映像内の所定領域（検出対象エリア）内で盗難の検出が行なわれる。

また、防犯装置３０には、報知器１４が接続されている。報知器１４は、例えば、ブザーやライト、その他モニタ等で実現され、防犯装置３０からのアラート信号に基づいてアラームの鳴動やライトの点灯、表示制御等を行なう。商品の盗難が検出されると、防犯装置３０は、報知器１４に向けてアラート信号を出力する。これにより、報知器１４は、アラームを鳴動等し、盗難が発生したことを店員に報知する。

以上が、防犯システムの全体構成の一例についての説明であるが、このシステム構成は、あくまで一例であり、これに限られない。例えば、監視カメラ１０は、４台ではなく、何台設けられていてもよい。

ここで、図２を用いて、上述した検出対象エリア等について説明する。

図２は、複数の監視カメラ１０のいずれかで撮影された撮影映像４０を示している。ここで、撮影映像４０内には、図２に示すように、検出対象エリア４１と人間検出エリア４２とが設定される。検出対象エリア４１は、商品盗難の検出対象となる領域である。人間検出エリア４２は、撮影映像４０内に人間が移動、又は滞在しているのを検出する領域である。

ここで、検出対象エリア４１は、撮影映像４０内の左右の領域を除外して設定される。これは、人間が撮影映像４０内に侵入する場合、撮影映像４０の左右いずれかの方向から徐々に侵入することが一般的であるのを利用して、検出対象エリア４１に侵入する以前に人間の存在を検出するためである。図２では、検出対象エリア４１に対する人間検出エリア４２の左右のマージン領域を４２Ｌ、４２Ｒで示している。

ここで、本実施形態に係わる防犯装置３０では、同一商品毎に所定のエリア（以下、サイズ別検出用エリアと呼ぶ）を設定し、そのエリア内の中で画像が変化した面積（画素の数）に基づいて盗難の有無を判定する。そして、本実施形態においては、サイズ別検出用エリアとして、Ｌサイズ検出用エリア、Ｍサイズ検出用エリア、Ｓサイズ検出用エリアを設ける。ここで、各サイズ別検出用エリアは、所定の閾値（以下、サイズ別閾値と呼ぶ）と対応付けられている。具体的には、商品の大きさに応じて当該商品が盗難されたか否かの判定基準となる閾値が各サイズ別検出用エリアに対応付けられている。例えば、店舗が薬局である場合、目薬や胃腸薬、その他洗剤等が商品棚に陳列されているが、目薬と洗剤とでは、その大きさが異なる場合が多く、同一の閾値を用いて盗難を判断できないためである。

次に、図３及び図４を用いて、検出対象エリア４１やサイズ別検出用エリア等を設定する時の手順の一例について説明する。この設定は、例えば、防犯装置３０が設定モードで動作する場合に行なわれる。

防犯装置３０が設定モードで動作を開始すると、防犯装置３０はまず、図３（ａ）に示すように、検出対象エリア４１内全域にＭサイズ検出用エリア４３ａを設定する。ここで、ユーザは、図３（ｂ）に示すように、Ｍサイズ検出用エリア４３ａに該当しない大きさを有する商品群に対してＳサイズ検出用エリア４３ｂ又はＬサイズ検出用エリア４３ｃを設定する。具体的には、ユーザは、防犯装置３０の前面部等に設けられたテンキー等を操作して大きさの小さな商品群に対してＳサイズ検出用エリア４３ｂ枠を設定する。また、ユーザは、同じくテンキー等を操作して、大きな商品群に対してＬサイズ検出用エリア４３ｃ枠を設定する。サイズ別検出用エリアの設定は、Ｓサイズ検出用エリア４３ｂやＬサイズ検出用エリア４３ｃの対象となる商品群全てに対して設定が済むまで繰り返し行なわれる。

また、ユーザは、図４（ａ）に示すように、人間検出エリア４２の設定を行なう。人間検出エリア４２は、例えば、撮影映像４０の全域を設定すればよい。或いは、人間検出エリア４２は、撮影映像４０の下方領域を除外して設定してもよい。下方領域には人間がいない場合でも、買い物カゴや荷物が置かれることがあり、人間が存在すると誤判定してしまう虞が考えられるからである。

最後に、ユーザは、図４（ｂ）に示すように、検出対象外エリア４４を設定する。検出対象外エリア４４としては、例えば、商品が陳列されていない棚や、商品以外の物体（例えば、鏡、液晶モニタ等）が置かれている領域等が該当する。以上の設定を終えると、ユーザは、設定終了を指示する操作を行なう。これにより、設定処理が終了する。

次に、図５を用いて、図１に示す防犯システムにおける盗難検出処理の概要について説明する。ここでは、図３及び図４で説明した設定処理が既に実施されているものとして説明する。

防犯装置３０は、まず、監視カメラ１０により撮影された撮影映像４０を入力する。このとき撮影された撮影映像４０は、図５（ａ）に示すように、撮影映像４０内に人間は存在しない。その後、防犯装置３０は、所定の間隔で随時、撮影映像４０を装置内に入力する。

ここで、人間が撮影映像４０内（すなわち、人間検出エリア４２内）に移動してきたとする。このときの撮影映像４０の一例は、図５（ｂ）に示す通りである。図５（ｂ）では、人間４５は既に検出対象エリア４１内に入っているが、人間４５の存在は人間検出エリア４２のマージン領域４２Ｌ又は４２Ｒに侵入した段階で検出される。

防犯装置３０は、人間検出エリア４２に移動してきた人間４５を検出すると、人間４５が検出されるより以前（例えば、１フレーム前）の（検出対象エリア４１に人間４５が含まれていない）撮影映像４０を保持する。

その後、人間検出エリア４２外に人間４５が移動すると、防犯装置３０は、人間４５が人間検出エリア４２内に存在していないことを検出するとともに、各サイズ別検出用エリア内における商品が大量に紛失していないか（盗難されていないか）否かの判定を行なう。

この盗難の判定は、人間検出前の撮影画像と、人間検出後、人間未検出となった時点の撮影画像との比較に基づいて行なわれる。図５（ｃ）は、人間検出後、人間未検出となった時点の撮影映像４０の一例を示している。図５（ｃ）では、点線で囲んだ領域の商品が紛失した場合を示している。ここで、上述した比較処理においては、サイズ別検出用エリア毎に設けられたサイズ別閾値と、後述する判定用画像（商品変化ブロック画像）でその画素値が「変化あり（１）」を示す有意画素数とが比較される。そして、当該閾値を越えたサイズ別検出用エリアがあれば、当該エリア内の商品が（大量）盗難されたと判定される。

ここで、盗難を検出した場合、防犯装置３０は、報知器１４に向けてアラート信号を出力する。これにより、報知器１４は、アラーム等を鳴動し、盗難が発生したことを店員に報知する。

次に、図６を用いて、図１に示す防犯装置３０における機能的な構成の一例について説明する。

防犯装置３０は、その機能的な構成として、映像入力部５１と、設定部５２と、判定部５３と、判定用画像生成部５４と、人間検出部５５と、遅延調整部５６と、前画像保持部５７と、表示制御部５８とを具備して構成される。なお、判定部５３を除いた構成をディスクリートのハードウェア回路として構成する一方、判定部５３については、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等で構成される処理装置においてソフトウェア的に構成することができる。或いは、符号５１から符号５８までの機能を、パーソナルコンピュータのＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ等のハードウェア資源と協働して動作するソフトウェアとして構成することもできる。

映像入力部５１は、監視カメラ１０により撮影される撮影映像４０を装置内に入力する。設定部５２は、検出対象エリア４１やサイズ別検出用エリア等の各種設定を行なう。設定部５２には、検出対象エリア設定部５２１と、人間検出エリア設定部５２２と、検出対象外エリア設定部５２３と、サイズ別検出用エリア設定部５２４とが具備される。検出対象エリア設定部５２１は、撮影映像４０内の所定の領域に検出対象エリア４１を設定し、検出対象外エリア設定部５２３は、検出対象エリア４１内の所定の領域に検出対象外エリア４４を設定し、人間検出エリア設定部５２２は、撮影映像４０内の所定の領域に人間検出エリア４２を設定し、サイズ別検出用エリア設定部５２４は、商品のサイズに応じたサイズ別検出用エリア（４３ａ〜４３ｃ）を検出対象エリア４１内の商品群に対して設定する。なお、設定部５２においては、これ以外にも、例えば、映像入力の間隔等の設定も行なう。検出対象エリア４１及び検出対象外エリア４４の情報は、判定部５３及び判定用画像生成部５４へ通知される。また、人間検出エリア４２の情報は、人間検出部５５に通知され、サイズ別検出用エリア４３ａ〜４３ｃの情報は、判定部５３へ通知される。

遅延調整部５６は、映像入力部５１により入力される現時点の撮影画像（フレーム）よりも以前（例えば、１フレーム前）の撮影画像を用いて前画像保持部５７に格納される撮影画像を更新する。前画像保持部５７では、人間検出部５５により人間が検出された場合、遅延調整部５６に対して撮影画像の更新停止を要求する。更新停止は、人間未検出となるまで継続される。これにより、前画像保持部５７には、人間が検出されるより以前の画像が保持される。

人間検出部５５は、撮影映像４０内に人間がいるか否かを検出する。人間検出部５５には、差分検出部５５１と、ブロック化処理部５５２と、検出部５５３とが具備される。差分検出部５５１は、前画像保持部５７に格納された撮影画像と、映像入力部５１により入力される撮影画像とを比較し、その差分（２値）を検出する。具体的には、両画像のうち、人間検出エリア設定部５２２が設定した人間検出エリア４２に属する領域を比較し、その差分を検出する。なお、当該比較領域の情報は、設定部５２から予め通知されている。

ブロック化処理部５５２は、当該検出された差分を所定数の画素を単位としたブロック画像に分割する。検出部５５３は、ブロック画像に基づいて人間を検出する。検出部５５３における人間の検出は、周知の技術を用いればよいため、ここでは、その詳細な処理の説明については省略するが、例えば、人間の大きさに相当する所定の画素数（ブロック数）に着目し、比較される画像間で所定の画素数を越えた変化が発生したか否かにより人間を検出すればよい。

判定用画像生成部５４は、盗難検出の判定用画像を生成する。判定用画像は、前画像保持部５７に保持された人間検出前の撮影画像と、人間検出後、未検出となった時点の撮影画像との差分に基づき生成される。具体的には、両画像のうち、検出対象エリア設定部５２１が設定した検出対象エリア４１に属する領域を比較し、その差分を検出する。なお、両画像のうち、検出対象外エリア設定部５２３が設定した検出対象外エリア４４に属する領域を除外して検出対象エリア４１に属する領域を比較し、その差分を検出するようにしてもよい。本実施形態においては、前者の場合を説明する。なお、各エリアの情報は、設定部５２から予め通知されている。

ここで、判定用画像生成部５４には、差分検出部５４１と、ブロック化処理部５４２とが具備される。差分検出部５４１は、人間検出前後の撮影画像を比較し、その差分を検出する。この差分は、２値化された値で示される。ブロック化処理部５４２は、当該検出された差分を所定数の画素を単位としたブロック画像（以下、商品変化ブロック画像と呼ぶ）に分割する。

表示制御部５８は、モニタ１３や、防犯装置３０前面部に設けられた表示部等に各種画面を表示制御する。例えば、グラフィック合成や、オーバレイカーソル表示制御、文字表示制御等を行なう。

判定部５３は、判定用画像生成部５４により生成された商品変化ブロック画像に基づいて、サイズ別検出用エリア毎に商品の盗難があったか否かの判定を行なう。検出対象エリア４１、検出対象外エリア４４、サイズ別検出用エリア４３ａ〜４３ｃの情報は、判定部５３に事前に通知されている。この判定部５３による判定は、人間検出部５５において、人間が検出された後、人間が検出され無くなったタイミングで行なわれる。判定部５３は、盗難があった旨判定した場合には、例えば、報知器１４に向けてアラート信号を出力する。なお、判定部５３によるアラート信号の出力先は、例えば、表示制御部５８であってもよい。この場合、表示制御部５８においては、例えば、盗難があったサイズ別検出用エリアの枠を点灯させたり、テキスト等を表示したりして店員等に報知する。

以上が、防犯装置３０における機能的な構成の一部についての説明である。なお、図６では、人間検出と商品の盗難検出とにおいて、人間又は商品の盗難を検出するための比較用画像として前画像保持部５７に保持された以前の撮影画像を用いる場合を例に挙げて説明したが、これに限られず、人間検出と商品の盗難検出とにおいて、比較用画像を保持する別個の処理構成をそれぞれ設けるようにしてもよい。例えば、人間未検出時の撮影画像を背景画像として保持する処理構成を設け、人間検出時には、当該処理構成に保持された背景画像を利用し、商品の盗難検出時には、上述した前画像保持部５７に保持された画像を利用するようにしてもよい。

また、上述した、防犯装置３０、監視カメラ１０、映像分配器１１、映像録画装置１２等には、例えば、図１３に示すコンピュータが組み込まれている。コンピュータには、ＣＰＵ７１等の主制御手段、ＲＯＭ（Read Only Memory）７２、ＲＡＭ（Random Access Memory）７３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）７４等の記憶手段が具備される。コンピュータにはその他、キーボード、マウス７５等の操作手段、ディスプレイ７６等の表示手段、Ｉ／Ｆ７７等の通信手段が具備されていてもよい。なお、キーボード、マウス７５及びディスプレイ７６の代わりにタッチパネルを設け、タッチパネルにより操作手段及び表示手段の役割を果たすように構成しても勿論構わない。これら各構成手段は、バス７８等により接続され、ＣＰＵ７１が、ＲＯＭ７３やＨＤＤ７４等に記憶されたプログラムを実行することで制御される。なお、上述した防犯装置３０の機能的な構成の一部又は全ては、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等で構成されてもよい。

ここで、図７を用いて、図６で説明した各構成部（映像入力部５１、前画像保持部５７、遅延調整部５６、差分検出部５４１、判定部５３）における処理の一例について説明する。図７は、各構成部（映像入力部５１、前画像保持部５７、遅延調整部５６、差分検出部５４１）で保持される撮影映像を時系列に示すとともに、判定部５３による判定処理の実施タイミングを示している。なお、横軸は、時間軸を示しており、縦軸は、各構成部を示している。ここで、番号が付された矩形は、各構成部が、時間軸上の各々の時点で保持する撮影映像（すなわち、撮影画像）を示している。

映像入力部５１により撮影映像が入力されると、遅延調整部５６は、その撮影映像の各フレームを撮影画像として保持する。また、遅延調整部５６は、以前（この場合、１フレーム前）に撮影された撮影画像により、前画像保持部５７に保持された撮影画像を更新する。ここで、差分検出部５４１は、前画像保持部５７に保持された撮影画像と、映像入力部５１により入力される撮影画像（すなわち、現時点の撮影画像）とを比較してその差分を検出している。なお、この時点では、判定部５３は、盗難があったか否かの判定を行なわない。判定部５３は、人間検出部５５内の検出部５５３からの人間検出結果の値が、人間の検出を示す「１」から未検出を示す「０」に変化した場合に、差分検出部５４１からの出力に基づいて盗難判定を行なう。

図７では、撮影画像４において人間が検出されている場合を示している。このとき、検出部５５３からの人間検出結果は、「人間未検出（０）」から「人間検出（１）」に変更され、当該検出結果が判定部５３に供給される。人間検出結果の０／１の値は、前画像保持部５７にも提供され、前画像保持部５７では、更新制御のための信号としてこの結果を用いる。ここで、人間検出に対応して、遅延調整部５６は、前画像保持部５７への次フレーム入力時（図７では、撮影画像５の入力時）の撮影画像の更新を停止する。人間が検出されている間は、人間検出結果は「人間検出（１）」のままであり、前画像保持部５７への更新停止状態が継続する。なお、更新の停止は、人間未検出となるまで継続される。

次に、撮影画像７において人間が未検出となっている。このとき検出部５５３からの人間検出結果は、「人間検出（１）」から「人間未検出（０）」に変更され、当該検出結果が判定部５３に供給される。これに対応して、映像入力部５１が撮影画像８を入力するタイミング（又はそれ以降）で遅延調整部５６による前画像保持部５７への撮影画像の更新が再開する。判定部５３は、人間検出結果が「人間検出（１）」から「人間未検出（０）」に変更されたことに伴い、盗難があったか否かの判定を行なう。この判定は、人間未検出となった映像入力タイミングに対応する差分検出部５４１の処理結果に基づいて行なわれる。具体的には、前画像保持部５７に保持された撮影画像（撮影画像３）と、映像入力部５１により入力される撮影画像（撮影画像７）との比較に基づく差分（商品変化ブロック画像）を差分検出部５４１から受け取り、当該画像に基づいて盗難があったか否かを判定する。

次に、図８を用いて、図６で説明した各構成部（判定用画像生成部５４、判定部５３）における盗難検出処理の概要の一例について説明する。

盗難検出処理が開始すると、まず、差分検出部５４１が、人間検出前後の撮影画像を比較し、検出対象エリア４１における両画像の差分を検出する（Ｓ１０１）。このとき、差分検出部５４１は、所定の閾値（以下、画素閾値と呼ぶ）を用いて差分の検出を行なう。画素閾値は、撮影画像を構成する各画素に対して設けられている。具体的には、差分検出部５４１においては、画素閾値を越えて変化する画素を検出し、その結果を２値化（例えば、変化あり：１、変化なし：０）してブロック化処理部５４２に出力する。このブロック化により、例えば、ノイズ成分が差分として検出されることを防止できる。

次に、差分の結果を示す２値データを受けたブロック化処理部５４２が、差分画像８１を所定数の画素にまとめたブロック画像に分割する（Ｓ１０２）。このとき、ブロック化処理部５４２においては、例えば、３２０×１２０画素で入力される差分画像８１を、例えば、５×３画素の複数のブロック画像に分割する。

次に、ブロック化処理部５４２が、各ブロック画像につき、変化のあるブロック画像と、そうでないブロック画像とを所定の閾値（以下、ブロック閾値と呼ぶ）に基づいて判定する（Ｓ１０３）。具体的には、各ブロック画像内に、ブロック閾値（例えば、２〜４画素）を越える画素数分「変化あり（１）」を示す画素があれば、そのブロックは「変化あり（１）」とし、そうでないブロックは「変化なし（０）」とする。これにより、商品変化ブロック画像８２を生成する。商品変化ブロック画像８２は、１画素が上述の１ブロック画像に対応する。商品変化ブロック画像８２の各画素は「有意値（１）」又は「無意値（０）」の画素値を有し、画素値が「１」の有意画素は、「変化あり」を示す。本実施形態では、３２０×１２０画素の差分画像８１を５×３画素のブロック画像に分割しているので、商品変化ブロック画像８２は、６４×４０画素（ブロック）サイズを有する。

次に、判定部５３は、判定用画像として商品変化ブロック画像８２を受け取るとともに、サイズ別検出用エリア毎に、当該エリア内で有意画素数を判定する（Ｓ１０４）。なお、サイズ別検出用エリアは、予め商品変化ブロック画像８２の解像度（６４×４０画素）に合わせて設定されているものとする。より具体的には、サイズ別検出用エリアのサイズ（Ｓ、Ｍ、Ｌ）毎に設けられたサイズ別閾値と、有意画素数とを比較し、サイズ別検出用エリア毎に商品の盗難があったか否かを判定する。例えば、Ｓサイズ検出用エリア４３ｂでは、「変化あり」を示す有意画素がＸ個を越えていれば、当該エリアにおいて盗難があったと判定する。なお、この判定では、サイズ別検出用エリア内において、「変化あり」を示す有意画素が互いに隣接してＸ個（連結領域を構成）を越えて存在すれば、盗難ありと判定するようにしてもよいし、また、サイズ別検出用エリア内において、「変化あり」を示す有意画素が孤立しているものもあるが、その合計がＸ個を越えていれば、盗難ありと判定するようにしてもよく、特に、その判定アルゴリズムの詳細については問わない。

上述した判定が済むと、判定部５３は、判定結果に応じてアラート信号を報知器１４に向けて送出する（Ｓ１０５）。これにより、盗難検出処理が終了する。なお、図８では、差分画像８１をブロック画像に分割し、各ブロック毎にブロック閾値と比較し、商品変化ブロック画像８２を生成していたが、商品変化ブロック画像８２の生成方法はこれに限られない。例えば、差分画像８１をそのまま商品変化ブロック画像８２としてもよい。この場合、差分画像８１における画素値が「１」を示す画素が有意画素となる。

次に、図９及び図１０を用いて、図１に示す防犯装置３０における処理の流れの一例について説明する。まず、図９を用いて、設定モード時における防犯装置３０の処理の流れについて説明する。

防犯装置３０が設定モードで起動されると（Ｓ２０１でＹＥＳ）、この処理は開始する。この処理が開始すると、ユーザはまず、検出対象エリア４１及び人間検出エリア４２の設定を行なう。ここで、ユーザにより両エリアを指定する入力が行なわれると（Ｓ２０２でＹＥＳ）、防犯装置３０は、検出対象エリア設定部５２１及び人間検出エリア設定部５２２において、当該入力指示に基づいてそれぞれのエリアを設定する（Ｓ２０３）。

上述した設定が行なわれると、防犯装置３０は、サイズ別検出用エリア設定部５２４において、検出対象エリア４１全域にデフォルトサイズのサイズ別検出用エリアを設定する。上述した通り、本実施形態においては、デフォルトのサイズとしてＭサイズ検出用エリアが検出対象エリア４１全域に設定される（Ｓ２０４）。

ここで、ユーザは、デフォルトサイズのサイズ別検出用エリア（Ｍサイズ検出用エリア４３ａ）以外のエリア設定を行なう必要があるか否かを判断する。サイズ別検出用エリアの設定に変更がない旨をユーザが入力すると（Ｓ２０５でＮＯ）、防犯装置３０は、次に、検出対象外エリア４４の指定がユーザに入力されるまで待機する。一方、サイズ別検出用エリアの設定変更がユーザに入力されると（Ｓ２０５でＹＥＳ）、防犯装置３０は、サイズ別検出用エリア設定部５２４において、当該変更指示に基づいてサイズ別検出用エリアの設定を変更する（Ｓ２０６）。当該エリア設定の変更後、防犯装置３０は、検出対象外エリア４４の指定がユーザに入力されるまで待機する。

ここで、検出対象外エリア４４がユーザに入力されると（Ｓ２０７でＹＥＳ）、防犯装置３０は、検出対象外エリア設定部５２３において、当該設定指示に基づいて検出対象外エリア４４を設定する（Ｓ２０８）。設定されたエリアの情報は、判定部５３、判定用画像生成部５４、人間検出部５５にそれぞれ通知される。そして、その設定後、この処理は終了する。上述した通り、商品以外の物体（例えば、鏡、液晶モニタ等）が置かれている領域等がこの検出対象外エリア４４に該当する。一方、検出対象外エリア４４の設定がない旨をユーザが入力すると（Ｓ２０７でＮＯ）、防犯装置３０は、そのままこの処理を終了する。

なお、図９で説明した処理の流れはあくまで一例であり、処理順序は、これに限られない。例えば、図９では、サイズ別検出用エリアの設定後、検出対象外エリア４４の設定を行なっているが、この処理順序は、逆であってもよい。

次に、図１０を用いて、運用モード時における防犯装置３０の処理の流れについて説明する。

防犯装置３０が運用モードで起動されると（Ｓ３０１でＹＥＳ）、この処理は開始する。この処理が開始すると、防犯装置３０は、映像入力部５１において、監視カメラ１０により撮影された撮影映像４０を取得し（Ｓ３０２）、人間検出部５５において、当該撮影映像４０の人間検出エリア４２内に人間が存在するか否かを検出する。ここで、人間が検出されなかった場合（Ｓ３０３でＮＯ）、防犯装置３０は、前画像保持部５７において、当該撮影映像４０を撮影画像として保持（又は更新）する（Ｓ３０４）。なお、前画像保持部５７には、遅延調整部５６により１フレーム前の撮影画像が格納される。このＳ３０２〜Ｓ３０４の処理は、人間未検出の間、繰り返し実行される。

一方、人間が検出された場合（Ｓ３０３でＹＥＳ）、防犯装置３０は、Ｓ３０５以降の処理を実施する。具体的には、防犯装置３０は、映像入力部５１において、監視カメラ１０により撮影された撮影映像４０を取得し（Ｓ３０５）、人間検出部５５において、当該撮影映像４０の人間検出エリア４２内で人間が未検出となったか否かの判定を行なう。Ｓ３０５及びＳ３０６の処理は、人間が未検出となるまで繰り返し実行される（Ｓ３０６でＮＯ）。なお、このとき、遅延調整部５６による前画像保持部５７への撮影画像（撮影映像４０）の更新は停止される。

ここで、人間が未検出となった場合（Ｓ３０６でＹＥＳ）、防犯装置３０は、判定用画像生成部５４において、盗難検出の判定用画像（商品変化ブロック画像）を生成する。上述した通り、この判定用画像は、人間検出前後の撮影画像における検出対象エリア４１の比較結果に基づき生成される。

判定用画像の生成が済むと、防犯装置３０は、判定部５３において、当該生成された画像に基づいて商品の盗難があったか否かを判定する。すなわち、図８等で説明した判定が行なわれる。

判定の結果、いずれかのサイズ別検出用エリアにおいて商品の盗難を検出した場合（Ｓ３０８でＹＥＳ）、防犯装置３０は、報知器１４に向けてアラート信号を送出する（Ｓ３０９）。これにより、店員等に向けて商品の盗難があった旨が伝えられる。アラート信号送出後、防犯装置３０は、再度、Ｓ３０２の処理に戻る。一方、商品の盗難を検出しなかった場合（Ｓ３０８でＮＯ）、防犯装置３０は、再度Ｓ３０２の処理に戻る。

以上説明したように本実施形態によれば、撮影映像４０内に各商品のサイズに応じたサイズ別検出用エリアを複数設定し、当該エリア単位で商品が盗難されたか否かを検出する。これにより、商品盗難の中でも特に大量盗難を検出できる。

なお、上述した実施形態においては、説明の便宜上、商品棚を監視カメラ１０で水平に撮影する場合を例に挙げて説明したが、監視カメラ１０の設置位置は、これに限られない。監視カメラ１０は、例えば、図１１に示すように、天井付近等の高い位置に設けられる場合が多い。この場合、商品は、図１２に示すように、所定の角度を持って傾斜撮影される。そのため、同一の大きさを有する商品であっても、手前に陳列された商品と奥に陳列された商品とでは、撮影映像４０内における大きさが多少異なるので、これを考慮してサイズ別検出用エリアの設定を行なう。

また、上述した実施形態においては、サイズ別検出用エリアが３種類ある場合を例に挙げて説明したが、これに限られず、何種類あってもよいし、更に矩形枠でなくてもよい。また、サイズ別閾値は、商品のサイズ等に応じて自由に変更できる構成であってもよい。

以上が本発明の代表的な実施形態の一例であるが、本発明は、上記及び図面に示す実施形態に限定することなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変形して実施できるものである。

例えば、上述した防犯装置３０の他、監視カメラ１０、映像分配器１１、映像録画装置１２等における処理を、これら装置に内蔵されたコンピュータにインストールされたプログラムにより実施するように構成してもよい。このプログラムは、ネットワーク等の通信手段により提供することは勿論、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。

Claims

サイズの異なる複数の商品群を含む撮影映像を入力する入力手段と、
前記入力手段により入力される撮影映像内の商品群に対して商品のサイズに応じたサイズ別検出用エリアをそれぞれ設定する設定手段と、
前記撮影映像内の人間の存在を検出する人間検出手段と、
前記人間検出手段により人間が検出される前の第１の撮影映像と、該人間検出後、人間未検出となった時点の第２の撮影映像との比較に基づいて、前記商品の盗難を判定するための判定用画像を生成する画像生成手段と、
前記画像生成手段により生成された前記判定用画像を用いて、前記設定手段により設定されたサイズ別検出用エリア毎に該サイズ別検出用エリア内の商品が盗難されたか否かを判定する判定手段と
を具備することを特徴とする防犯装置。
前記サイズ別検出用エリアは、
前記撮影映像内の商品のサイズに応じて設定されるサイズ別閾値と対応付けられており、
前記画像生成手段は、
前記第１の撮影映像と前記第２の撮影映像との比較において、画素閾値を越えて画素値が変化した画素を示す差分画像に基づいて前記判定用画像を生成し、
前記判定手段は、
前記判定用画像における有意画素の数が前記サイズ別閾値を越えた場合、当該サイズ別検出用エリア内の商品が盗難されたと判定する
ことを特徴とする請求項１記載の防犯装置。
前記画像生成手段は、
前記差分画像を所定の画素数からなるブロック単位に分割するブロック化処理手段
を具備し、
前記ブロック化処理手段により分割されたブロック内の画素のうち、前記画素閾値を越えて画素値が変化した画素の数が、ブロック閾値を越えたブロックに対して有意値を与え、該ブロック閾値を越えていない該ブロックに対して無意値を与えることにより、１ブロックを１画素とする前記判定用画像を生成する
ことを特徴とする請求項２記載の防犯装置。
前記撮影映像内で前記商品の盗難の検出対象となる検出対象エリアを設定する検出対象エリア設定手段
を更に具備し、
前記設定手段は、
前記検出対象エリア内の前記商品群に対して前記サイズ別検出用エリアを設定する
ことを特徴とする請求項１記載の防犯装置。
前記検出対象エリア内で前記商品の盗難の検出対象とならない検出対象外エリアを設定する検出対象外エリア設定手段
を更に具備し、
前記判定手段は、
前記検出対象外エリア内の前記商品群に対しては前記商品の盗難の判定を行なわない
ことを特徴とする請求項４記載の防犯装置。
前記判定手段により前記サイズ別検出用エリア内のいずれかで商品が盗難されたと判定された場合に、その旨を示すアラート信号を外部に出力する
ことを特徴とする請求項１記載の防犯装置。
防犯装置の制御方法であって、
入力手段が、サイズの異なる複数の商品群を含む撮影映像を入力する工程と、
設定手段が、前記入力手段により入力される撮影映像内の商品群に対して商品のサイズに応じたサイズ別検出用エリアをそれぞれ設定する工程と、
人間検出手段が、前記撮影映像内の人間の存在を検出する工程と、
画像生成手段が、前記人間検出手段により人間が検出される前の第１の撮影映像と、該人間検出後、人間未検出となった時点の第２の撮影映像との比較に基づいて、前記商品の盗難を判定するための判定用画像を生成する工程と、
判定手段が、前記画像生成手段により生成された前記判定用画像を用いて、前記設定手段により設定されたサイズ別検出用エリア毎に該サイズ別検出用エリア内の商品が盗難されたか否かを判定する工程と
を含むことを特徴とする防犯装置の制御方法。
請求項１から６いずれか１項に記載の防犯装置における各手段による処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
請求項１から６いずれか１項に記載の防犯装置を具備する防犯システムであって、
前記撮影映像を撮影する１又は複数の監視カメラと、
前記判定手段により前記サイズ別検出用エリア内のいずれかで商品が盗難されたと判定された場合に、前記商品が盗難されたことをユーザに報知する報知手段と
を具備することを特徴とする防犯システム。