JP6088541B2 - クラウドベースの映像監視管理システム - Google Patents

Description

監視カメラは、一般に屋内及び屋外を監視することに使用される。監視カメラのネットワークは、所定の領域を監視することに使用されうる。例えば、大学のキャンパス区域の映像入力を提供するために、数百台のカメラが使用されうる。監視カメラのネットワークに含まれるカメラは、通常システム内における自らの位置、又はシステム内の他のカメラの存在やその位置を認識していない。そのため、監視カメラにより提供された映像入力を監視するユーザは、手動で映像入力を分析及び処理することによって、監視領域内の対象を追跡し、その位置を決定する。さらに、従来の監視カメラのネットワークは閉システムとして動作し、ネットワークで結ばれた監視カメラは単一の地理データに映像入力を提供し、ユーザは、映像入力を監視して、同一の地理的領域に位置する固定位置ユーザ端末からネットワークを操作する。

本開示における映像監視システムの管理方法の一例は、複数のネットワークデバイスから映像コンテンツ及び当該映像コンテンツに関するメタデータを取得するステップと、１つ以上の基準に従って前記メタデータをフィルタリングして、フィルタリングされた一連のメタデータを取得するステップと、前記フィルタリングされた一連のメタデータのそれぞれの第１の部分に関する、前記映像コンテンツの映像の一部を取り出すステップと、少なくとも前記フィルタリングされた一連のメタデータの一部又は前記取り出された映像の一部を、クラウドコンピューティングサービスに提供するステップとを含む。

この方法の実施形態は、次の特徴の１つ以上を含んでもよい。少なくとも１つのカメラ又は映像エンコーダを備える。前記ネットワークデバイスのそれぞれは、ローカルネットワークにそれぞれ関連付けられ、前記ローカルネットワークのそれぞれは、それぞれ異なる地理的な位置に関連付けられる。前記フィルタリングは、前記１つ以上の基準に従って前記メタデータの品質を評価するステップと、閾値を下回る品質を有する、前記メタデータの第２の部分を、ノイズのメタデータとして分類するステップと、前記ノイズのメタデータを、前記フィルタリングされた一連のメタデータから除外するステップとを含む。この方法は、重複する地理的領域のメタデータを継続的に保有する少なくとも第１のネットワークデバイス及び第２のネットワークデバイスから、前記メタデータを取得するステップを含む。前記フィルタリングは、前記第１のネットワークデバイス及び前記第２のネットワークデバイスがメタデータを保有する領域に対応する、第１のネットワークデバイスから取得したメタデータ要素を特定するステップと、対応するメタデータ要素が前記第２のネットワークデバイスから取得されたか否かを決定するステップと、前記対応するメタデータ要素が前記第２のネットワークデバイスから取得されていない場合に、前記メタデータ要素をノイズとして分類するステップとを含む。前記フィルタリングは、少なくとも前記メタデータに対応する映像コンテンツ内の空間的関係又は前記メタデータに対応する映像コンテンツ内の時間的関係のいずれかに基づいて前記メタデータの前記品質を評価するステップを含む。前記フィルタリングは、ネットワークデバイスにより検出された対象に関連付けられたメタデータ要素を特定するステップと、前記対象が、現れてから時間の閾値内に消えた場合、又は、対象が、移動方向、大きさ若しくは移動速度に関する変化の閾値の度合を示した場合、前記メタデータをノイズとして分類するステップとを含む。前記メタデータは、少なくとも前記映像監視システム内で追跡される対象又は前記映像監視システム内の事象のいずれかに対応する。この方法は、前記映像コンテンツを処理して、１つ以上の補助的なメタデータ要素を生成するステップを含む。この方法は、少なくとも前記メタデータ又は前記映像コンテンツの１つのクエリを受信するステップと、１つ以上の所定の規則に従って、前記クエリを処理するステップとを含む。

本開示における映像監視システムの一例は、複数のネットワークデバイスから映像コンテンツ及び当該映像コンテンツに関するメタデータを取得するように構成されたゲートウェイと、前記ゲートウェイに通信可能に接続されるとともに、１つ以上の基準に従って前記メタデータをフィルタリングして、フィルタリングされた一連のメタデータを取得するように構成されたメタデータ処理モジュールと、前記ゲートウェイ及び前記メタデータ処理モジュールに通信可能に接続されるとともに、前記フィルタリングされた一連のメタデータのそれぞれの第１の部分に関する、前記映像コンテンツの映像の一部を取り出すように構成された映像処理モジュールと、前記ゲートウェイ、前記メタデータ処理モジュール及び前記映像処理モジュールに通信可能に接続されるとともに、少なくとも前記フィルタリングされた一連のメタデータの一部又は前記取り出された映像の一部を、クラウドコンピューティングサービスに提供するように構成されたクラウドサービスインタフェース（８６）とを備える。

このシステムの実施形態は、次の特徴の１つ以上を含んでもよい。前記ネットワークデバイスは、少なくとも１つのカメラ又は映像エンコーダを備える。前記メタデータ処理モジュールは、さらに、前記１つ以上の基準に従って前記メタデータの品質を評価し、閾値を下回る品質を有する、前記メタデータの第２の部分のそれぞれを、ノイズのメタデータとして分類し、前記ノイズのメタデータを、前記フィルタリングされた一連のメタデータから除外するように構成される。前記ゲートウェイは、さらに、重複する地理的領域のメタデータを継続的に保有する少なくとも第１のネットワークデバイス及び第２のネットワークデバイスから、前記メタデータを取得するように構成され、前記メタデータ処理モジュールは、さらに、前記第１のネットワークデバイス及び前記第２のネットワークデバイスがメタデータを保有する領域に対応する、第１のネットワークデバイスから取得したメタデータ要素を特定し、対応するメタデータ要素が前記第２のネットワークデバイスから取得されたか否かを決定し、前記対応するメタデータ要素が前記第２のネットワークデバイスから取得されていない場合に、前記メタデータ要素をノイズとして分類するように構成される。前記メタデータ処理モジュールは、さらに、少なくとも前記メタデータに対応する映像コンテンツ内の空間的関係又は前記メタデータに対応する映像コンテンツ内の時間的関係のいずれかに基づいて前記メタデータの前記品質を評価するように構成される。前記メタデータ処理モジュールは、さらに、ネットワークデバイスにより検出された対象に関連付けられたメタデータ要素を特定し、前記対象が、現れてから時間の閾値内に消えた場合、又は、対象が、移動方向、大きさ若しくは移動速度に関する変化の閾値の度合を示した場合、前記メタデータをノイズとして分類するように構成される。前記メタデータは、少なくとも前記映像監視システム内で追跡される対象又は前記映像監視システム内の事象のいずれかに対応する。前記映像処理モジュールは、さらに、前記映像コンテンツに基づいて、１つ以上の補助的なメタデータ要素を生成するように構成される。前記ゲートウェイ、前記メタデータ処理モジュール及び前記映像処理モジュールに通信可能に接続されるとともに、少なくとも前記メタデータ又は前記映像コンテンツの１つのクエリを受信し、１つ以上の所定の規則に従って、前記クエリを処理するように構成された規則エンジンをさらに備える。

本開示における映像監視システムの他の一例は、複数のネットワークデバイスから映像コンテンツ及び前記映像コンテンツに関するメタデータを取得するネットワークインタフェース手段と、前記ネットワークインタフェース手段に通信可能に接続されるとともに、１つ以上の基準に従って前記メタデータをフィルタリングして、フィルタリングされた一連のメタデータを取得するメタデータ処理手段と、前記ネットワークインタフェース手段及び前記メタデータ処理手段に通信可能に接続されるとともに、前記フィルタリングされた一連のメタデータのそれぞれの第１の部分に関する、前記映像コンテンツの映像の一部を取り出す映像処理手段とを備え、前記ネットワークインタフェース手段は、少なくとも前記フィルタリングされた一連のメタデータの一部又は前記取り出された映像の一部を、クラウドコンピューティングサービスに提供する手段を有する。

このシステムの実施形態は、次の特徴の１つ以上を含んでもよい。前記ネットワークデバイスは、少なくとも１つのカメラ又は映像エンコーダを備える。前記メタデータ処理手段は、前記１つ以上の基準に従って前記メタデータの品質を評価し、閾値を下回る品質を有する前記メタデータの第２の部分を、ノイズのメタデータとして分類し、前記ノイズのメタデータを、前記フィルタリングされた一連のメタデータから除外する手段を有する。前記メタデータは、少なくとも前記映像監視システム内で追跡される対象又は前記映像監視システム内の事象のいずれかに対応する。前記映像処理手段は、前記映像コンテンツに基づいて、１つ以上の補助的なメタデータ要素を生成する手段を有する。このシステムは、前記ネットワークインタフェース手段、前記メタデータ処理手段及び前記映像処理手段に通信可能に接続されるとともに、少なくとも前記メタデータ又は前記映像コンテンツの１つのクエリを受信し、１つ以上の所定の規則に従って、前記クエリを処理するクエリ処理手段をさらに備える。

本開示におけるコンピュータプログラム製品の一例は、プロセッサ実行可能コンピュータ記憶媒体が備えるコンピュータプログラム製品であって、複数のネットワークデバイスから映像コンテンツ及び前記映像コンテンツに関するメタデータを取得するステップと、１つ以上の基準に従って前記メタデータをフィルタリングして、フィルタリングされた一連のメタデータを取得するステップと、前記フィルタリングされた一連のメタデータのそれぞれの第１の部分に関する、前記映像コンテンツの映像の一部を取り出すステップと、少なくとも前記フィルタリングされた一連のメタデータの一部又は前記取り出された映像の一部を、クラウドコンピューティングサービスに提供するステップとをプロセッサに実行させるように構成される。

このコンピュータプログラム製品の実施形態は、次の特徴の１つ以上を含んでもよい。前記ネットワークデバイスは、少なくとも１つのカメラ又は映像エンコーダを備える。前記プロセッサに、フィルタリングを実行させるように構成された前記命令は、さらに、前記１つ以上の基準に従って前記メタデータの品質を評価するステップと、閾値を下回る品質を有する、前記メタデータの第２の部分を、ノイズのメタデータとして分類するステップと、前記ノイズのメタデータを、前記フィルタリングされた一連のメタデータから除外するステップとを前記プロセッサに実行させるように構成される。前記メタデータは、少なくとも前記映像監視システム内で追跡される対象又は前記映像監視システム内の事象のいずれかに対応する。コンピュータプログラム製品は、少なくとも前記メタデータ又は前記映像コンテンツの１つのクエリを受信するステップと、１つ以上の所定の規則に従って、前記クエリを処理するステップとを前記プロセッサに実行させるように構成されたプロセッサ実行可能命令をさらに有する。

本明細書に記載された項目及び／又は技術は、以下の機能の１つ以上及び言及されていない他の機能を提供する。映像コンテンツ及びメタデータは、クラウドベースサービスに提供され、クラウドベースサービスにより処理され、監視カメラネットワークから離れた位置を含む、任意の位置からの管理カメラネットワークによる監視及び制御を可能にする。クラウドベース監視カメラネットワーク管理サービスは、異なる地理的領域の複数の監視カメラネットワークの監視及び制御のために単一に統合されたインタフェースを使用可能にする。クラウドストレージ設備に提供された映像コンテンツ及びメタデータは、自動制御で選択され、データ送信に関連する費用を大きく削減する。ネットワーク映像及びメタデータ処理アルゴリズムは、管理された監視カメラネットワークのシステム内のカメラ同士の関係を使用することにより、改善された映像分析を提供する。規則エンジンは、改善されたクエリの実行と、クラウドベースサービスに提供されたデータの検索とを提供するように構成される。他の機能も提供され、開示に基づく全ての実施形態が、説明される任意の機能（もちろん全ての機能も含む）を提供しなければならないわけではない。さらに、上述の効果は、上述の手段以外の手段により達成され、上述の項目／技術が、必ずしも上述の効果を生じるとは限らない。

監視カメラのネットワークのブロック図である。 クラウドに基づく３階層の映像監視管理システムを示す図である。 図２の映像監視管理システムにより提供される高度な機能を示す図である。 一連の映像監視ネットワークを管理するシステムのブロック図である。 クラウドベースの映像監視管理システムにより提供されるクラウドコンピューティングサービスを示す図である。 映像監視システムに結び付けられた情報からネットワーク管理サービスへの送信を管理する処理のフローチャートである。 映像監視システムに結び付けられた情報からネットワーク管理サービスへの送信を管理する処理のフローチャートである。 コンピュータシステムの実施形態のブロック図を示す。

本明細書には、クラウドベースの自動制御映像監視管理システムを実装するシステム及び動作する方法が記載されている。映像監視管理システムは、別々のカメラ及び他の関連デバイスから、システムに提供されたメタデータを抽出するために、映像分析を使用する。そして、映像コンテンツ及びメタデータは、事象及びアラームの管理及び決定の支援等の映像管理動作を支援することに使用される。

カメラのネットワークの各カメラは、互いに関連する視点及び視野を有する。視点は、カメラがある物理的領域を見る位置及び遠近感をいう。視野は、カメラがフレーム内に撮像する物理的領域をいう。各カメラは、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ：Complementary metal-oxide-semiconductor）デバイス及び／又は受光した光から画像を生成する他の手段により実行される撮像モジュールと共に、所定の速度（例えば、１秒当たり３０枚の画像等）で所定の解像度の画像を撮像し、光学圧縮アルゴリズムを使用して画像データを圧縮し、ローカル接続により圧縮したデータを送信する計算エンジンを備える。カメラは、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ：Digital signal processor）及びカメラの動作を管理する関連したソフトウェアを、さらに備えるか、又はこれらに関連付けられる。カメラが起動された場合、ＤＳＰは上述の機能モジュールを使用して画像を撮像する。カメラの視野の各画素において、ＤＳＰは、特定の画素において予想される動作を記述する数学的モデルを継続的に保有する。例えば、駐車場の画像を撮像するように設置されたカメラにおいて、カメラにより撮像された画像内の１つの画素の位置は、駐車場の表面のアスファルトに対応しうる。画素は、騒音及び証明の変化等により時間の経過と共に変化する静的デジタル値を有する。ＤＰＳは、これらの時間経過による変化を、例えば所定の平均値及び標準偏差のガウス分布としてモデリングする。ＤＳＰは、例えば、風で動く木の枝により不明瞭となることがあるビルの側面の位置に対応する画素のような、より複雑な方法で変化する画素に対し、類似するモデルを生成する。

カメラ画像の各画素の背景モデルに基づいて、ＤＳＰは、フレームを処理し、視野内に移動している対象が存在するか否かを決定する。カメラは、メタデータを、移動している対象（以下、単に「対象」という）の画像に関連付ける。これらのメタデータは、対象の様々な特徴を決定する。例えば、メタデータは、カメラの視野内における対象の位置、対象の画像の幅及び高さ（例えば、画素数により測定される）、対象の画像が移動方向、対象の画像の速度、対象の色、及び／又は対象の種類を決定する。これらは、対象の画像に関連付けられためたデータ内に存在しうる情報であり、他のメタデータも決定することが可能である。対象の種類は、対象の他の特徴に基づいて所属すると決定される種類である。例えば、種類は、人、動物、車、小型トラック、大型トラック及び／又はＳＵＶ（Sport-utility vehicle：スポーツ用多目的車）を含む。また、移動対象に関連する事象に係るメタデータは、カメラからホストコンピュータシステムに送信される。かかる事象メタデータは、対象がカメラの視野に入ること、対象がカメラの視野から外れること、カメラが破壊されること、対象が期間の閾値以上カメラの視野内に留まり続けること（例えば、所定の期間の閾値以上ある領域内を歩き回ること）、複数の移動対象が結合すること（例えば、走っている人が走行中の車両に跳び乗ること）、移動対象が複数の移動対象に分裂すること（例えば、人が車両から降りること）、対象が関心領域（例えば、対象の移動が監視されることが好ましい所定の領域）に入ること、対象が所定の領域から離れること、対象が仕掛け線を横切ること、対象がある領域又は仕掛け線に向かう所定の禁止された方向に対応する方向に移動すること、対象の集計、（例えば、対象が所定の期間以上留まり、その対象の大きさが所定の領域の大部分よりも大きい場合に）対象を除去すること、（例えば、対象が所定の期間以上留まり、その対象の大きさが所定の領域の大部分よりも小さい場合に）対象を放棄すること、及び滞在時間計測（例えば、対象が、所定の滞在時間以上、所定の領域内に留まるか、又はほとんど動かないこと）である。

各カメラは、移動対象の画像に関連するメタデータをホストコンピュータシステムに送信する。また、各カメラは、映像入力のフレームを、可能であれば圧縮して、ホストコンピュータシステムに送信する。ホストコンピュータシステムは、ユーザに、映像コンテンツ及びメタデータを閲覧及び分析可能にする。例えば、ホストコンピュータシステムは、複数のカメラから取得されたメタデータを使用して、異なるカメラの視野に（同時又は異なる時間に）現れた移動対象の画像が同一の対象を表すか否かを決定する。ユーザが、この対象を追跡することを決定した場合、ホストコンピュータシステムは、対象の好ましい視点を有すると決定されたカメラからの映像入力のフレームをユーザに表示する。この追跡は、過去のある時点における対象の移動を示す映像入力の蓄積を示す履歴映像入力を使用して行うこともできる。他の一例として、ユーザは、１つ以上の基準を設け、その応答として、ホストコンピュータシステムが、設けられた基準に適合する映像コンテンツ及び／又はメタデータを返送してもよい。例えば、ユーザは、所定の時間範囲内において監視カメラネットワークにより撮像された、特定の色の対象を含む全ての映像クリップを要求できる。ユーザは、他の基準を設けることも可能である。

図１は、現地監視カメラネットワーク１０のブロック図を示す。監視カメラネットワーク１０は、固定位置カメラ１２、ＰＲＺ（Pan-Tilt-Zoom）カメラ１４、スレーブカメラ１６等を含む映像カメラを有する。監視カメラネットワークは、ネットワークが１つ以上のカメラを有していれば、各種類のカメラを０、１又はそれ以上有していてもよい。例えば、図１に示されるように、監視カメラネットワーク１０は、２つの固定位置カメラ１２と、１つのＰＴＺカメラ１４と、１つのスレーブカメラ１６とを有する。他の数量及び／又は構成のカメラを使用することもできる。

監視カメラネットワーク１０は、ルータ２０も含む。固定位置カメラ１２、ＰＺＴカメラ１４及びスレーブカメラ１６は、有線接続（例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）接続）又は無線接続を使用して、ルータ２０と通信する。ルータ２０は、例えばホストコンピュータシステム３０等のコンピュータシステムと通信する。ルータ２０は、ＬＡＮ接続等の有線接続又は無線接続を使用してホストコンピュータシステム３０と通信する。いくつかの構成において、ホストコンピュータシステム３０は、単一のコンピュータデバイス及び／又は（例えば、分散コンピュータシステムのように）複数のコンピュータデバイスに配置される。

固定位置カメラ１２は固定位置に据え付けられ、例えば、建物の非常口の映像入力を撮像するために建物の軒に据え付けられる。かかる固定位置カメラの視野は、何らかの外力によりカメラが移動されたり調整されたりしない限り変化しない。固定位置カメラ１２は、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、及び／又は、固定位置カメラ１２により撮像された画像を圧縮、処理及び／又は分析する１つ以上の他の処理部を有する。例えば、固定位置カメラ１２の視野のフレームが撮像されたとき、これらのフレームは、固定位置カメラ１２に関連するデジタルシグナルプロセッサにより処理され、１つ以上の移動対象があるか否かが決定される。例えば、移動対象の画像を含む前景を、例えば木、建物及び道路等の静止対象を含む背景から分離するために、ガウス混合モデルが使用される。これらの移動対象の画像は、その後処理され、移動対象の画像の様々な特徴が特定される。

それぞれ検出された対象の画像を使用して、固定位置カメラ１２は、各対象の画像に関連するメタデータを生成する。対象に関連付けられ又は結合されたメタデータは、対象の画像の様々な特徴に関する情報を含む。例えば、メタデータは、対象の位置、対象の高さ、対象の幅、対象の移動方向、対象の移動速度、対象の色、及び／又は対象の明確な分類等の、特徴に関する情報を含む。また、メタデータは、移動対象に関する事象に係る情報を含んでいてもよい。

対象の位置について、メタデータ内の対象の位置は、固定位置カメラ１２に関連した二次元座標系の二次元座標として表現される。これらの二次元座標は、固定位置カメラ１２により撮像されたフレーム内において、対象の画像の位置に関連付けられている。対象の二次元座標は、固定位置カメラ１２により撮像されるフレーム内の位置により決定されてもよい。いくつかの構成において、対象の位置の座標は、対象の最下部の中央部として決定されてもよい（例えば、対象が起立している人の場合、位置は人の足の間である）。二次元座標は、ｘ及びｙ成分を有するが、第３の成分を有さない。いくつかの構成において、ｘ及びｙ成分は、画素数により測定される。例えば、位置｛６１３、４２７｝は、固定位置カメラ１２の視野において、対象の最下部の中央部がｘ軸に沿った６１３画素で、ｙ軸に沿った４２７画素であることを意味する。対象が移動すると、対象の位置に関連付けられた座標も変化しうる。さらに、この座標系は固定位置カメラ１２に関連しているため、同一の対象が１つ以上の他のカメラの視野内においても見える場合、他のカメラにより決定される対象の位置の座標は、異なることが想定される。

対象の高さも、メタデータ内に含まれ、画素数で表現される。対象の高さは、対象の画像の底部から対象の画像の頂部の画素数として定義される。そのため、対象が固定位置カメラ１２に近接する場合、測定される高さは、対象が固定位置カメラ１２から遠い場合よりも大きくなる。同様に、対象の幅は画素数で表現される。対象の幅は、対象の幅の平均、又は対象の画像内で対象の幅が最も広い位置における幅に基づいて決定される。同様に、対象の速度及び方向も、画素により測定される。

固定位置カメラ１２により決定されるメタデータは、ルータ２０を介してホストコンピュータシステム３０に送信される。メタデータをホストコンピュータシステム３０に送信することに加え、固定位置カメラ１２は、フレームの映像入力をホストコンピュータシステム３０に送信する。固定位置カメラ１２により撮像されたフレームは、圧縮されてもよく、圧縮されなくてもよい。圧縮後、フレームは、ルータ２０を介してホストコンピュータシステム３０に送信される。

さらに、図１に示されるように、監視カメラネットワーク１０は、上述のカメラと実質的に同じように機能する複数の固定位置カメラ１２を含んでいてもよい。固定位置カメラ１２は、互いに異なる位置に配置されたとすると、異なる視点及び視野を有する。そのため、複数の固定位置カメラ１２により同一の瞬間に同一の対象が観察されたとしても、認識される位置、並びに対象の幅及び高さは、それぞれのカメラ間で異なる。

監視カメラネットワーク１０は、ＰＴＺカメラ１４も有する。ＰＴＺカメラ１４は、パン、チルト、及びズームを行うことができる。固定位置カメラ１２のように、ＰＴＺカメラ１４は、デジタルシグナルプロセッサ及び／又は他の処理デバイスを有する。ＰＴＺカメラ１４がそれぞれの関心対象を特定するために、ＰＴＺカメラ１４は、背景を分析して移動対象を含む前景を、静止対象を含む背景から区別できる、所定の視点を有していてもよい。ホストコンピュータシステム３０を使用するユーザは、ＰＴＺカメラ１４の動作及びズームを制御できる。ＰＴＺカメラ１４を制御するコマンドは、ホストコンピュータシステム３０からルータ２０を介してＰＴＺカメラ１４に送信される。いくつかの構成において、ＰＴＺカメラ１４は、ホストコンピュータシステム３０からのコマンドにより中断されない限り、一連のパン、チルト及びズームのパターンに従う。

スレーブカメラ１６は、ルータ２０を介してホストコンピュータシステム３０と通信を行う。スレーブカメラ１６は、固定位置カメラ又はＰＴＺカメラのいずれかであってもよい。スレーブカメラ１６は、画像を撮像するようにのみ構成され、撮像した画像内の対象を特定できない。代わりに、スレーブカメラ１６は、映像入力の未加工のフレーム又は映像入力の圧縮されたフレーム（例えば、画像圧縮器により処理される）のいずれかを、ルータ２０を介してホストコンピュータシステム３０に送信する。ホストコンピュータシステム３０は、スレーブカメラ１６から取得したフレームを処理し、スレーブカメラ１６から取得したフレーム内の移動対象を特定及び追跡する。

ホストコンピュータシステム３０は、ルータ２０を介してカメラ１２−１６により取得された情報を処理するように構成される。例えば、ホストコンピュータシステム３０は、各カメラ１２−１６及び／又は監視カメラネットワーク１０内の他のデバイスの位置を取得及び記憶する位置サーバとして動作する。ホストコンピュータシステム３０は、ユーザ及び／又はデバイス磁針から取得された情報に基づいて、監視カメネットワーク１０内のデバイスの位置を計算し、又は、他の方法として、監視カメラネットワーク１０内のデバイスは、自らの位置を計算し、これらの位置をホストコンピュータシステム３０に提示する。また、ホストコンピュータシステム３０は、カメラ１２−１６により監視される各対象の位置を特定及び追跡する。

上述のように、ホストコンピュータシステム３０は、圧縮された及び／又は圧縮されていないカメラ１２−１６からの映像を取得及び格納する。また、ホストコンピュータシステム３０は、カメラ１２−１６から取得したメタデータを取得、格納及び分析する。ホストコンピュータシステム３０は、警備員等のユーザが、カメラから取得された映像入力のフレーム及び映像入力に関連した任意の生成されたメタデータと相互に通信できるユーザ端末又は他の機構をユーザに提供する。ホストコンピュータシステム３０におけるユーザ端末は、１つ以上の映像入力を同時にユーザに表示できる。ユーザは、ユーザ端末を使用して追跡する対象を選択する。例えば、ユーザが固定位置カメラ１２からの映像入力のフレームを見ており、ユーザが追跡を希望する対象が固定位置カメラ１２の視野に現れた場合、ユーザは、対象の画像を選択できる。ホストコンピュータシステム３０は、監視カメラネットワーク１０のカメラ１２−１６の位置を利用して、カメラ１２−１６の視野の間を移動する対象を追跡できる。対象が複数のカメラの視野内に見られる場合には、所定の規則に基づいて、ホストコンピュータシステム３０により好ましい視野が選択される。ユーザは、ホストコンピュータシステム３０を使用してＰＴＺカメラ１４を制御することもできる。

いくつかの実施形態において、ホストコンピュータシステム３０は、１つのコンピュータデバイス又は複数のコンピュータデバイスにより実行されうる。例えば、１つのコンピュータデバイスは、ユーザ端末としてのデバイスの位置、映像、及び機能を処理及び格納できる。他の方法として、第１のコンピュータデバイスは、ユーザ端末として機能し、位置データ、映像コンテンツ及び／又はメタデータを処理する第２のコンピュータデバイスと、（例えばルータ２０を介して）相互に通信できる。

現地監視カメラネットワーク１０は、いくつかの制限を有する。例えば、監視カメラネットワーク１０は、映像の移動性を提供しない。すなわち、映像コンテンツ及び関連するデータは、一般に、カメラ１２−１６が配置される領域と同一の領域内の現地の制御室に物理的に配置されるホストコンピュータシステム３０のみにおいて利用可能である。さらに、監視カメラネットワーク１０は、孤立したシステムとして動作し、映像コンテンツ、又は現地監視カメラネットワーク１０の外部のエンティティに対応する他の情報を受信又は利用するように構成されない。監視カメラネットワーク１０内で、ホストコンピュータシステム３０は、複数のカメラ１２−１６に関連する情報の分析を行うこともできない。その代わりに、ホストコンピュータシステム３０は、監視カメラネットワーク１０の操作者が複数のカメラ１２−１６に関連するデータを手動で調査及び分析できるようにするユーザインタフェースのみを提供する。

映像監視ネットワークの移動性及び汎用性を向上し、少なくとも上述の欠点を低減するために、映像監視ネットワークは、多層構造を使用して、改善された機能性及び移動性のために、クラウドベースの分析及び管理サービスを利用するように設計されうる。クラウドベースのサービスは、クラウドコンピューティングを介して、ネットワークのサービスプロバイダにより提供及びアクセスされるコンピューティングサービスをいう。図２は、自動制御の映像監視システム管理における３階層のクラウドベースのシステムを示す。システムにおける第１の層４０は、ルータ２０、自動制御エンコーダ及び映像分析アルゴリズムが組み込まれた自動制御カメラ４２等の末端デバイスを含む。図２のカメラ４２は、図１のカメラ１２−１６と同様に動作する。システムの第１の層４０は、１つ以上のＬＡＮ３２を介してシステムの第２の層５０に接続される。システムの第２の層５０は、監視システムのゲートウェイであり、詳細については後述のように動作する１つ以上のゲートウェイデバイス５２を含む。システムの第２の層５０は、インターネット３４を介して第３の層６０に接続され、第３の層６０は、クラウドコンピューティングサーバ６２及び／又は他のエンティティを介して提供されるクラウドコンピューティングサービスを含む。図２にさらに示されるように、コンピュータシステム６４は、ＬＡＮ３２及び／又はインターネット３４を介してシステムに関連する情報にアクセスできるように構成されうる。コンピュータシステム６４は、ユーザインタフェース（ＵＩ）と共に、操作者が、自動制御によりシステムに関連するデータのクエリ、処理及び閲覧を行うことを可能にする様々な機能モジュールを含む。システムは、クラウドベースであり、インターネットを介して動作するので、コンピュータシステム６４は、任意の適切な場所に配置され、システムに関連する任意の特定の末端デバイス又はゲートウェイと同一の場所に配置される必要がない。

図２に示されるシステムの機能性における多様な側面は、図３の概略図により示される。自動制御のカメラ／エンコーダ内において、映像分析アルゴリズムは場面分析器として使用され、場面内の対象を検出及び追跡し、対象及びその対象に関する事象を描写するメタデータを生成する。場面分析器は、背景消去に基づくアルゴリズムとして動作する。場面分析器は、対象を、色、場面における位置、タイムスタンプ、速度、大きさ、移動方向などによって描写できる。場面分析器は、例えば、領域又は仕掛け線の侵害、集計、カメラの破壊、対象の結合、対象の分裂、静止対象、対象の徘徊等の所定のメタデータ事象を誘発することもできる。対象及び事象メタデータは、末端デバイスにより生成された任意の他のメタデータと共に、ゲートウェイ５２に送信される。

ゲートウェイ５２は、ローカルネットワークにおける記憶及び処理デバイスであり、映像及びメタデータのコンテンツを記憶する。ゲートウェイは、その全体又は一部が、ネットワーク映像レコーダ又は独立したサーバとして実行されうる。上述のように、末端デバイスから生成されたメタデータは、それぞれ対応するゲートウェイ５２に提供される。続いて、ゲートウェイ５２は、記憶、表示及び調査のためにカメラ４２から撮像された映像をクラウドコンピューティングサーバ６２にアップロードする。カメラ４２により撮像された映像の量は、極めて多いため、カメラ４２に関連する全ての映像コンテンツをアップロードすることは、費用及び帯域幅の観点において極めて膨大となる。そのため、ゲートウェイ５２は、後述するように、クラウドコンピューティングサーバ６２に送信される映像の量を減らすように利用される。メタデータのフィルタリング及び後述する他の動作により、ゲートウェイ５２からクラウドコンピューティングサーバ６２に送信される情報の量は、大きく（例えば、システムが全ての情報を連続的に送信する場合にクラウドコンピューティングサーバ６２に送信されるであろう情報の数パーセントまで）低減されうる。費用及び帯域幅の削減の他、この低減は、システムの拡張性を改善し、クラウドコンピューティングサーバ６２を介して単一のコンピュータシステム６４から地理的領域の大部分にわたって、監視ネットワークを監視及び分析する共通のプラットホームが使用可能になる。

末端デバイスにより提供されるメタデータは、ゲートウェイ５２において処理され、ノイズを除去し、重複する対象を除去する。末端デバイスから取得された映像コンテンツのキーフレームは、メタデータのタイムスタンプ及び／又は映像に関連する他の情報に基づいて抽出され、処理後の静止画として記憶される。記録された映像及び静止画は、さらに分析され、ゲートウェイ５２における改善された映像分析アルゴリズムを使用して、末端デバイスから取得されていない情報を抽出する。例えば、顔検出／認識及びナンバープレートなどを認識するアルゴリズムは、ゲートウェイ５２で実行され、関連するカメラ４２からの動き検出の結果に基づいて情報を抽出する。改善された場面分析器は、ゲートウェイ５２において実行されることもでき、高解像度の映像コンテンツの処理に使用され、より優れた対象の特徴を抽出する。

ノイズを含むメタデータをフィルタリングすることにより、ゲートウェイ５２は、クラウドコンピューティングサーバ６２にアップデートするデータの量を減らす。反対に、ゲートウェイ５２における場面分析器が正確に構成されていなければ、多くのノイズが対象として検出され、メタデータとして送信される。例えば、木の葉、旗並びにいくつかの陰及びグレアは、末端デバイスにおいて、存在しない対象を生成しうる。これらの末端デバイスが、このようなノイズをリアルタイムで検出及び除去することは、従来から困難である。しかしながら、ゲートウェイ５２は、全てのカメラ４２及び現地監視ネットワークの他の末端デバイスにわたる時間的及び空間的な情報を利用して、これらのノイズによる対象を、より簡単にフィルタにかける。ノイズフィルタリングは、様々な基準に基づいた対象ごとに実行される。例えば、現れた後すぐに消えた場合、移動方向、大きさ及び／又は移動速度が変わった場合、突然現れてそのまま留まった場合等に、対象はノイズとして分類される。２つのカメラが重複する領域を撮像し、（例えば、共通の地図において）互いに登録されている場合、１つのカメラで特定された対象は、他のカメラの位置の周辺の領域で発見されなければ、ノイズとして特定される。他の基準が使用されてもよい。上述のように実行されるノイズのメタデータの方向は、所定の閾値に基づいていてもよい。例えば、現れてから所定の時間の閾値内に消えた場合、又は、方向、大きさ及び／若しくは速度が閾値の変化を超えた場合、対象は、ノイズとして分類される。

上述のように対象をノイズとして分類することにより、ゲートウェイ５２は、クラウドに送信する前に、末端デバイスにより提供された偽りの動きの情報のほとんどを除去できる。例えば、システムは、ゲートウェイ５２において、透視変換により、地図上にカメラ４２を登録でき、場面の特徴点は、地図上の対応する位置に登録される。この方法により、システムは、クロスカメラ監視モニタシステムとして機能する。対象は、カメラ４２が重複する領域において、複数のカメラ４２により検出されるため、この情報を使用してメタデータの対象からノイズを除去できる。

他の一例として、ゲートウェイ５２は、末端デバイスにより監視される場面における対象同士の間の時間的な関係を使用して、対象検出における整合性を確保し、誤検出を減らすことができる。再び駐車場を監視するカメラの例について説明すると、末端デバイスは、駐車場を歩いて横切る人に対応するメタデータを生成できる。カメラにおいて人の全体が見える場合、カメラは、人の身長に対応するメタデータを生成する。しかしながら、その後、人が駐車場内の車の列の間を歩くことにより、人の下半身が車により遮られた場合、カメラは、人の見えている部分のみの高さに対応する新たなメタデータを生成する。ゲートウェイ５２は、カメラにより観察された対象を自動制御で分析できるため、観察された対象間における時間的な関係、並びに予め定められた性能及び特徴の連続性に関する規則を利用して、対象の様々な部分が遮られた場合であっても対象を追跡する。

ノイズを含むメタデータの対象をフィルタリングし、上述のように改善された映像分析を実行した後、残されたメタデータの対象及び関連する映像コンテンツは、ゲートウェイ５２により、クラウドコンピューティングサービスにアップロードされる。ゲートウェイ５２における処理の結果として、メタデータに関連する映像クリップのみがクラウドにアップデートされる。これは、送信されるデータの量を大きく（例えば、９０％又はそれ以上）減らすことができる。未加工の映像及びゲートウェイ５２により処理されるメタデータは、バックアップとしてゲートウェイ５２にローカルに記憶されうる。ゲートウェイ５２は、映像コンテンツ及び／又はメタデータの表示を、コンテンツ又はメタデータ自身に代わり、又はコンテンツ又はメタデータ自身に加えて、送信してもよい。例えば、追跡される対象に関する、ゲートウェイ５２からクラウドに送信される情報の量をさらに減らすために、ゲートウェイ５２は、対象の座標又は地図の表示（例えば、アバター又は地図に対応する他の標識）を、実際の映像コンテンツ及び／又はメタデータに代わって送信してもよい。

クラウドコンピューティングサーバ６２にアップロードされた映像は、より低い解像度及び／又はフレーム率にコード変換され、大きなカメラネットワークに対して、インターネット３４の映像帯域幅を減らすことができる。例えば、ゲートウェイ５２は、映像圧縮標準によりコード化された高解像度の映像を、クラウドにアップロードするデータの量を減らすために、低帯域幅の映像形式に変換する。

クラウドコンピューティングサービスを使用することにより、システムに関連するユーザは、任意の適切な固定式又は携帯用コンピュータデバイス６４において提供されるユーザインタフェースを介して、如何なる場所でも如何なるときでもシステムに関連する映像を監視又は調査できる。ユーザインタフェースは、ウェブベースであり（例えば、ＨＴＭＬ５、Ｆｌａｓｈ、Ｊａｖａ等により実行される）、ウェブブラウザにより実行され、又は、他の手段として、ユーザインタフェースは、１つ以上のコンピューティングプラットフォーム上の専用のアプリケーションとして提供されうる。コンピュータデバイス６４は、デスクトップ型又はノート型のコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）及び／又は任意の適切なデバイスとしてもよい。

さらに、クラウドコンピューティングサービスを使用することにより、改善された拡張性がシステムに提供される。例えば、システムは、例えば企業体の物理的な異なる支店に対応する、監視システムの広範なネットワークを統合することに使用されうる。システムにより、ユーザは、単一のコンピュータデバイス６４によって、任意の関連する場予からクラウドサービスにアップロードされた映像を監視及び調査できる。さらに、システムオペレータが、長期間にわたって多くのカメラを調査することを希望する場合、クラウドサービスは、コンピュータクラスタ上で同時に調査を行い、調査の速度を上げられる。クラウドコンピューティングサーバ６２は、フォレンジック調査サービス、操作映像サービス、リアルタイム検出サービス、カメラネットワークサービス等の広範なサービスを効率的に提供できる。

図４は、本明細書に記載の技術によって、一連の現地映像監視ネットワーク７０を管理するシステムを示す。現地監視ネットワーク７０は、それぞれ、上述したカメラ４２、ルータ２０又は同種の末端デバイスを含む。現地監視ネットワーク７０は、それぞれ、映像コンテンツ及び関連するメタデータを、ローカルネットワーク接続を介してゲートウェイ５２に提供する。ゲートウェイ５２は、映像処理モジュール８０及びメタデータ処理モジュール８２を使用し、これらは、上述したように、現地監視ネットワーク７０に関連するメタデータを分析、フィルタ及び／又は生成するように動作する。自動制御のメタデータ及び映像分析に提供するために、ゲートウェイ５２は、様々な現地監視ネットワーク７０及び所定の現地管理ネットワーク７０内の端末デバイスから取得したデータを統合するネットワーク統合サブシステム８４を使用する。ゲートウェイ５２は、クラウドサービスインタフェース８６をさらに使用し、映像コンテンツ及びメタデータを選択的に、上述のようにクラウドサービス９０にアップロードする。

ユーザは、クラウドサービス９０に情報をアップロードするとすぐに、遠隔端末９２を介してアップロードしたデータと相互に通信できる。クラウドサービス９０の集中型の機能は、改善された分析及び調査動作を実行できる。例えば、ユーザは、様々な基準に基づき、遠隔端末９２を介して映像フォレンジック調査を実行できる。一例として、ユーザは、所定の日の午後３時から午後５時の間において、身長６フィートで、青いジーンズを及び赤いシャツを着た男性に対応する、現地監視ネットワーク７０により検出された対象に関するクエリをクラウドサービス９０に行える。クエリに応答して、クラウドサービス９０は、記憶されたメタデータを調査して、クエリに一致する対象を探す。一致する対象が発見されれば、クラウドサービス９０は、対象に関連するデータ及び／又は対象に対応する選択された映像クリップを送信する。

クラウドサービス９０は、現地監視ネットワーク７０において、現地システムと共同して動作できる。例えば、上述の例では、現地監視ネットワーク７０は、クラウドサービス９０において利用可能な情報以上の追加情報を要求するユーザが、所定の現地監視ネットワーク７０に関連する現地制御端末７２から、より詳細な情報にアクセスできるように、映像及びメタデータの全体を記憶できる。図４には示されていないが、現地制御ターミナル７２は、ゲートウェイ５２の分析的な機能のいくつか又は全てと相互に通信し、及び／又はゲートウェイ５２の分析的な機能のいくつか又は全てを含み、現地監視ネットワーク７０又は他の現地監視ネットワーク７０内の様々な末端デバイスについての詳細な映像及び／又はメタデータの分析を実行できる。

図５は、規則エンジン１２０に基づいてクラウドサービス９０により使用される機能的階層を示す。図５により図示された機能性は、クラウドサービス９０の機能実装の一例であり、他の実装も可能である。上述のように、クラウドサービス９０は、フォレンジック調査サービス１１０、リアルタイム検出サービス１１２、運用サービス１１４、カメラネットワーク監視サービス１１６等の１つ以上のサービスを実行できる。クラウドサービス９０は、関連する映像データベース（ＶＤＢ）１０２及び／又は１つ以上の関連するメタデータデータベース（ＭＤＢ）１２２に関する１つ以上の動作を実行する。

規則エンジン１２０は、ユーザにより定義される規則を処理する。ユーザにより定義される規則は、視覚的な特徴、時間、位置、移動方向、対象の関係、及び関連するデータベースに問い合わせる他の基準を使用できる。規則エンジン１２０は、複数の単純な規則を組み合わせて、より複雑な規則を構成した論理式を使用できる。例えば、規則は、人が、所定の第１の関心領域に接触した所定の第２の関心領域を５秒以内に横切った場合に、アラームを発生させるように規定できる。入力された特徴は、調査されるそれぞれの特徴の幅を有していてもよい。

クラウドサービス９０内で実行されるサービス１１０−１１６は、標準のアプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）を使用して、規則エンジン１２０と通信できる。フォレンジック調査サービス１１０において、規則エンジン１２０は、調査及びソートによりクラウドに記憶され、索引が付された、ＭＤＢ１２２からの所定のクエリに最も良く一致するメタデータを決定する。これらの調査及びソート操作は、拡張可能であり、階層的である。例えば、現地調査及びソートは、所定の分散されたデータセットにより、異なるサーバ上で実行され、選択された結果は、結合され、より高い階層のサーバ上で再びソートされる。この処理は、最上階層のサーバまで継続して行われ、最後の結果をソートすることにより、最終的な結果が与えられる。フォレンジック調査サービス１１０は、規則エンジン１２０と通信して、クエリの結果を取得し、キーフレーム及び映像クリップに対応して検索を行い、結果をユーザに配信する。

リアルタイム検出サービス１１２において、規則エンジン１２０は、リアルタイムに関連するメタデータを確認し、所定の規則に適合する事象が現在発生しているか否かを決定する。この場合、リアルタイム検出サービス１１２は、検出された特定の種類の事象のアラームを発生させる。運用サービス１１４において、規則エンジン１２０は、統計データの結果（例えば、所定の期間内に、デパート内の通路等の特定の場所を訪れた対象の平均的な回数の一覧表）を提供することを支援する。カメラネットワーク監視サービス１１６において、規則エンジン１２０は、ユーザにより選択された又はシステムが特定した対象を自動的に表示することを支援する。カメラネットワーク監視サービス１１６は、監視エリアが重複する又は重複しない複数のカメラを管理する。画面上の映像は、容疑者及び／又は他の関心対象を追跡して、自動的に切り替えられる。さらに、移動対象は、カメラの場面に登録された地図上において標識化される。

次に図６を参照すると、図１から図５にさらに関連して、映像監視システムに関連する情報の、クラウドサービス９０等のネットワーク管理サービスへの送信管理のプロセス１３０は、図示されたステップを含む。しかしながら、プロセス１３０は一例であり、これに限られるものではない。プロセス１３０は、例えば、ステップを付加、削除、再配列、結合及び／又は同時に実行することにより、変更される。プロセス１３０に対して、図示又は記載されていないさらに他の変更も可能である。プロセス１３０は、クラウドサービス９０及び現地監視システム７０の間のゲートウェイ５２等の、多層監視管理システムに関連する１つ以上のエンティティにより実行されうる。プロセス１３０に記載された操作の１つ以上は、ハードウェア及び／又はソフトウェアにより実行される。

プロセス１３０は、ステップ１３２から開始され、ステップ１３２では、映像コンテンツ及び関連するメタデータが複数のネットワークデバイス（例えば、ルータ２０、カメラ４２、エンコーダ等の末端デバイス）から取得される。ステップ１３４において、取得されたメタデータは、分析及び処理され、ノイズのメタデータが特定される。「ノイズの」メタデータは、ネットワークデバイスにより生成された、実際の事象又は対象に対応しない任意のメタデータとして定義される。これらは、例えば、背景画像のノイズによりネットワークデバイスにより特定された誤検出、カメラ間の分析の実行時にゲートウェイ５２により外部要因として特定されたメタデータ、又は一時的な関係処理等を含むことができる。ノイズのメタデータは、例えば、上述の基準の１つ以上によりメタデータの品質を評価し、ノイズのメタデータとしての所定の閾値を下回る品質を有するメタデータの部分を分類することにより特定される。ステップ１３６において、ステップ１３２で取得されたメタデータからステップ１３４で特定されるノイズのメタデータを除去することにより、フィルタがかけられた一連のメタデータが生成される。

ステップ１３８において、ステップ１３２で取得された映像コンテンツから、ステップ１３６で生成された、フィルタリングされたメタデータの第１の部分に関する、映像の一部が取り出される。ステップ１４０において、ステップ１３８で取り出された映像の一部分及びそれらの関連するメタデータが、（例えば、クラウドサービス９０に関連する）ネットワーク記憶エンティティにアップロードされる。

図７を参照すると、図１から図５にさらに関連して、映像監視システムに関連する情報の、ネットワーク管理サービスへの送信管理の第２のプロセス１５０は、図示されたステップを含む。しかしながら、プロセス１５０は一例であり、これに限られるものではない。プロセス１５０は、例えば、ステップを付加、削除、再配列、結合及び／又は同時に実行することにより、変更される。プロセス１５０に対して、図示又は記載されていないさらに他の変更も可能である。プロセス１５０は、プロセス１３０と同様に、クラウドサービス９０及び現地監視システム７０の間のゲートウェイ５２等の、多層監視管理システムに関連する１つ以上のエンティティにより実行されうる。プロセス１５０に記載された操作の１つ以上は、ハードウェア及び／又はソフトウェアにより実行される。

プロセス１５０は、ステップ１５２から開始され、映像コンテンツ及び関連するメタデータが、重複する撮像領域を有する少なくとも２つのネットワークデバイス（例えば、カメラ４２、エンコーダ等）から取得される。ステップ１５４において、ステップ１５２で取得されたメタデータに表れる対象又は事象が特定される。ステップ１５６において、対象又は事象が、１つ以上の隣接するデバイスであって、当該対象又は事象の領域を撮像範囲に含むデバイスのメタデータに表れるか否かが決定される。対象又は事象がこれら飲めたデータに現れない場合、対象又は事象は、ステップ１６０において、ノイズとして分類される。そうでない場合には、ステップ１５８において、対象又は事象が、（例えば、デバイスと関連するメタデータとの間の空間的／時間的な関係等に基づいて）誤検出であるか否かがさらに決定される。対象又は事象は、誤検出が発見された場合には、ステップ１６０でノイズとして分類され、そうでなければ、対象又は事象に対応する、改善されたメタデータが生成される。改善されたメタデータは、上述のようにゲートウェイ５２に関連する１つ以上のサービスを使用して生成される。

ステップ１６４において、ステップ１６２で生成される改善されたメタデータ及び関連する映像コンテンツが、（例えばクラウドサービス９０に関連した）ネットワーク記憶エンティティにアップロードされる。一度情報がネットワーク記憶エンティティにアップロードされると、１つ以上のクラウドサービス（例えば、クラウドサービス１１０から１１６及び／又は規則エンジン１２０）は、ステップ１６２で生成された、改善されたメタデータに加え、又は改善されたメタデータに変わって、改善されたメタデータを生成するために使用されうる。

ホストコンピュータシステム３０、ゲートウェイ５２、コンピュータシステム６４、遠隔端末９２、クラウドサービス９０の様々な要素、又は他の任意の上述したコンピュータ制御のシステムの動作を実行するために、図８に示されるコンピュータシステムが使用される。図８は、様々な他の構成により提供される方法を実行でき、並びに／又は、ホストコンピュータシステム、遠隔のキオスク／端末、販売時点管理デバイス、携帯デバイス、及び／若しくはコンピュータシステムとして機能できるコンピュータシステム２００の概略図である。図８は、様々な構成要素の汎用的な図を提供するものであり、そのいずれか又は全てを適宜使用できる。従って、図８は、個々のシステムの要素が、相対的に分離又は相対的により統合された状態でどのように実行されるかを、広く示すものである。

バス２０５を介して電気的に接続された（又は、そうでなければ、適宜通信した）ハードウェアの構成要素を含むコンピュータシステム２００が示されている。ハードウェアの構成要素は、これに限られるものではないが、１つ以上の汎用プロセッサ及び／又は１つ以上の特定用途のプロセッサ（例えば、デジタルシグナルプロセッシングチップ、グラフィックス高速化プロセッサ、及び／又は同様のもの）を含む、１つ以上のプロセッサ２１０、これに限られるものではないが、マウス、キーボード及び／又は同様のものを含む、１つ以上の入力デバイス２１５、並びに、これに限られるものではないが、表示デバイス、プリンタ及び／又は同様のものを含む、１つ以上の出力デバイス２２０を含む。

コンピュータシステム２００は、さらに、これに限られるものではないが、ローカル及び／若しくはネットワークにアクセス可能な記憶装置を含む、並びに／又はこれに限られるものではないが、プログラムで制御され、フラッシュ更新可能で、及び／若しくは同様の、ディスクドライブ、ドライブアレイ、光学記憶装置、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）及び／又は読み取り専用メモリ（「ＲＯＭ」）等のソリッドステート記憶装置を含む、１つ以上の非一時的な記憶デバイス２２５を含む（及び／又はこれらと通信する）。このような記憶デバイスは、これに限られるものではないが、様々なファイルシステム、データベース構造、及び／又は同様のものを含む、任意の適切なデータストアを実装するように構成されていてもよい。

コンピュータシステム２００は、通信サブシステム２３０を含んでいてもよく、通信サブシステムは、これらに限られるものではないが、モデム、ネットワークカード（無線又は有線）、赤外線通信デバイス、無線通信デバイス及び／若しくはチップセット（ブルートゥース（登録商標）デバイス、８０２．１１デバイス、Ｗｉ−Ｆｉデバイス、Ｗｉｍａｘデバイス、移動体通信用設備等）、並びに／又は同様のものを含むことができる。通信サブシステム２３０により、ネットワーク（一例として、後述するネットワーク）、他のコンピュータシステム及び／又は本明細書に記載の任意の他のデバイスと、データを交換できる。多くの構成において、コンピュータシステム２００は、ワーキングメモリ２３５をさらに含み、ワーキングメモリ２３５は、上述のようにＲＡＭ又はＲＯＭを含むことができる。

コンピュータシステム２００は、ワーキングメモリ２３５内に配置されるように示された、ソフトウェア要素も含むことができ、ソフトウェア要素は、オペレーティングシステム２４０、デバイスドライバ、実行可能ライブラリ及び／又は１つ以上のアプリケーションプログラム２４５等の他のコードを含む。アプリケーションプログラム２４５は、本明細書に記載されているように、様々な構成により提供されるコンピュータプログラムを含んでもよく、且つ／又は、他の構成により提供されるメソッドを実装し及び／又はシステムを構築するように構成される。単なる一例として、上述の方法について記載された１つ以上の手段は、コンピュータ（及び／又はコンピュータ内のプロセッサ）により実行されるコード及び／又は命令として実装され、一態様では、かかるコード及び／又は命令は、汎用のコンピュータ（又は他のデバイス）に記載された方法に従って１つ以上の動作を実行するように構成及び／又は適応させることに使用される。

これらの一連の命令及び／又はコードは、上述の記憶デバイス２２５等のコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。いくつかの場合において、記憶媒体は、システム２００等のコンピュータシステムに組み込まれる。他の構成では、記憶媒体はコンピュータシステムから分離され（例えば、コンパクトディスク等の取り出し可能な媒体）、又はインストールパッケージにおいて提供され、記憶媒体は、記憶した命令／コードを汎用コンピュータにプログラム、構成及び／又は適応させることに使用される。これらの命令は、コンピュータシステム２００により実行可能な実行コードの形態をとり、且つ／又は、（例えば、任意の多様な、一般に利用可能なコンパイラ、インストールプログラム、圧縮／解凍ツール等を使用して）コンピュータシステム２００にコンパイル及び／又はインストールすると実行可能なコードの形態をとるようになるソース及び／又は実装可能なコードの形態をとる。

特定の要件に従い、上述の構成に対して実質的な変更が行われる。例えば、カスタマイズされたハードウェアも使用され、且つ／又は特定の要素がハードウェア、ソフトウェア（アプレット等の高移植性ソフトウェア等を含む）又はその双方に実装される。さらに、ネットワーク入力／出力デバイス等の他のコンピュータデバイスへの接続が使用されてもよい。

上述したように、一態様において、いくつかの構成では、コンピュータシステム（例えばコンピュータシステム２００）が、本発明の様々な構成に従って方法を実行する。一連の構成において、かかる方法の手順の一部又は全部は、ワーキングメモリ２３５に含まれる１つ以上の命令（オペレーティングシステム２４０及び／又はアプリケーションプログラム２４５等の他のコードに組み込まれる）の１つ以上のシーケンスを実行するプロセッサ２１０に応じて、コンピュータシステム２００により実行される。かかる命令は、１つ以上の記憶デバイス２２５等の他のコンピュータ可読媒体から、ワーキングメモリ２３５に読み込まれる。単なる一例として、ワーキングメモリ２３５に含まれる命令のシーケンスを実行すると、プロセッサ２１０が、本明細書に記載された方法の１つ以上の手順を実行する。

本明細書で使用される「機械可読媒体」という用語及び「コンピュータ可読媒体」という用語は、機械を特定の方法で動作させるデータの提供に関係する任意の媒体をいう。コンピュータシステム２００を使用して実行される一実施形態において、様々なコンピュータ可読媒体は、命令／コードの実行されるプロセッサ２１０への提供に関係し、且つ／又は、かかる命令／コードを（例えば信号として）記憶及び／又は実行することに使用される。多くの実施形態において、コンピュータ可読媒体は、物理及び／又は有形記憶媒体である。かかる媒体は、これらに限られるものではないが、不揮発性媒体、揮発性媒体及び伝送媒体を含む、多くの形態をとることができる。不揮発性媒体は、例えば、記憶デバイス２２５等の光学及び／又は磁気ディスクを含む。揮発性媒体は、ワーキングメモリ２３５等の動的メモリを含むが、これらに限られない。伝送媒体は、バス２０５を含むワイヤを含む、同軸ケーブル、銅線及び光ファイバ、並びに様々な通信サブシステム２３０（及び／又は通信サブシステム２３０が他のデバイスに通信を提供するメディア）の構成要素を含むが、これらに限られない。従って、伝送媒体は、波（電波及び赤外線データ通信の間に生成される、電波、音波及び／又は光波を含むが、これらに限られない）の形態を取ることもできる。

物理的及び／又は有形のコンピュータ可読媒体の一般的な形態は、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、若しくは任意の他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、任意の他の光学媒体、パンチカード、穿孔テープ、任意の他の穴のパターンを有する物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップ若しくはメモリカートリッジ、後述する搬送波、又は、コンピュータが命令及び／若しくはコードを読むことができる任意の他の媒体を含む。

コンピュータ可読媒体の様々な形態は、１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスの実行されるプロセッサ２１０への伝送に関係する。単なる一例として、命令は、最初は、遠隔コンピュータの磁気ディスク及び／又は光ディスクで伝送される。遠隔コンピュータは、動的メモリに命令を有し、コンピュータシステム２００により受信及び／または実行されるように、命令を信号として伝送媒体を介して送信する。これらの信号は、電磁信号、音響信号、光信号及び／又は同様のものの形態であり、全て、本発明の多様な構成に従った、命令が符号化された搬送波の例である。

通信サブシステム２３０（及び／又はその構成要素）が一般に信号を受信し、次いで、バス２０５が信号（及び／又は信号により搬送されるデータ、命令等）をワーキングメモリ２３５に搬送し、プロセッサ２１０がワーキングメモリ２３５から命令を読み出して実行する。ワーキングメモリ２３５により受信される命令は、必要に応じて、プロセッサ２１０により実行される前又は実行された後に、記憶デバイス２２５に記憶される。

上述の方法、システム及びデバイスは例示である。様々な代替構造は、適宜、様々な手順又は構成要素を削除、代用又は付加してもよい。例えば、代替の方法において、各ステップは、上述とは異なる順で実行され、様々なステップが付加、削除又は結合されてもよい。また、特定の構成に関して記載された特徴は、様々な他の構成と結合されてもよい。構成における異なる態様及び構成要素が、同様の方法で結合されうる。また、技術は発達するため、多くの構成要素は例示であり、開示又は特許請求の範囲に限定されるものではない。

例示的な構成（実施形態を含む）の完全な理解を提供するため、説明において具体的な詳細が示された。しかし、構成は、これらの具体的な詳細によらず実行されうる。例えば、周知の回路、処理、アルゴリズム、構造、及び技術は、構成を不明瞭にすることを避けるために、不要な細部を除いて示した。この説明は、例示的な構成のみを提供するものであり、特許請求の範囲、適用性又は構成を限定するものではない。むしろ、構成についての上述の記載は、上記時術の実行を可能にする記載を当業者に提供するものである。開示の要旨又は範囲から離れることなく、構成要素の機能及び配置について様々な変更が可能である。

さらに、上述の説明は、監視カメラシステムに関する技術を詳述するものである。しかし、本明細書に記載されたシステム及び方法は、他の形態のカメラシステムにも適用されうる。

また、構成は、フローチャート又はブロック図として示された処理として記載されている。それぞれ一連の処理として動作を記載したものであるが、多くの動作は、平行して又は同時に実行されうる。加えて、動作の順序は再配置されうる。処理は、図に含まれていない追加のステップを含んでいてもよい。さらに、方法の例は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、又はこれらの任意の組合せにより実行されうる。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、又はマイクロコードにおいて実行される場合、必要な処理を実行するプログラムコード又はコードセグメントは、記憶媒体等の不揮発性コンピュータ可読媒体に記憶されうる。プロセッサは、記述された処理を実行する。

特許請求の範囲を含め、本明細書で使用されるように、「少なくとも」による前置きが付された、項目の列挙に使用される「又は」は、離接的な列挙を示し、例えば、「少なくともＡ、Ｂ又はＣのいずれか」は、Ａ若しくはＢ若しくはＣ又はＡＢ若しくはＡＣ若しくはＢＣ又はＡＢＣ（つまりＡ及びＢ及びＣ）、又は１つ以上の組合せ（例えば、ＡＡ、ＡＡＢ、ＡＢＢＣ等）を含む。

いくつかの例示的な構成を記載したが、様々な修正、代替的な構成、及び均等部が、開示の要旨を離れることなく使用されうる。例えば、上記要素は、他の規則が優先される、より大きなシステムの構成要素となり、そうでなければ、発明の適用が修正される。また、いくつかのステップは、上記要素が実行される前、間又は後に実行される。従って、上記説明は、特許請求の範囲を束縛するものではない。

Claims (30)

1. 映像監視システムの管理方法であって、
   複数のネットワークデバイス（２０、４２）から映像コンテンツ及び当該映像コンテンツに関するメタデータを取得するステップと、
   １つ以上の基準に従った前記メタデータのフィルタリングを行って、フィルタリングされた一連のメタデータを取得するステップであって、
   前記１つ以上の基準に従った前記メタデータのフィルタリングは、
   前記１つ以上の基準に従って前記メタデータの品質を評価するステップと、
   閾値を下回る品質を有するメタデータの第２の部分をノイズのメタデータとして分類するステップと、
   前記ノイズのメタデータを、前記フィルタリングされた一連のメタデータから除外するステップと、を含む、
   ステップと、
   前記フィルタリングされた一連のメタデータのそれぞれの第１の部分に関する、前記映像コンテンツの映像の一部を取り出すステップと、
   少なくとも前記フィルタリングされた一連のメタデータの一部又は前記取り出された映像の一部を、クラウドコンピューティングサービス（９０）に提供するステップと
   を含む方法。
2. 前記複数のネットワークデバイス（２０、４２）は、少なくとも１つのカメラ又は映像エンコーダを備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記複数のネットワークデバイスのそれぞれは、複数のローカルネットワーク（７０）の１つにそれぞれ関連付けられ、前記複数のローカルネットワーク（７０）のそれぞれは、それぞれ異なる地理的な位置に関連付けられる、請求項１に記載の方法。
4. 前記メタデータのフィルタリングは、
   各対象又は事象が発生する領域を撮像するネットワークデバイスであって、前記複数のネットワークデバイスから少なくとも２つの隣接するネットワークデバイスからの、ビデオデータにおける複数のメタデータ要素に表れる対象又は事象にそれぞれ対応する、１つ以上のメタデータ要素を、前記フィルタリングされた一連のメタデータに含めるように、特定するステップと、
   前記特定された１つ以上のメタデータ要素を含む前記フィルタリングされた一連のメタデータから除外するステップであって、それぞれ前記少なくとも２つの隣接するネットワークデバイスからの前記ビデオデータ内の対象又は事象に対応し、前記少なくとも１つの対象が現れてから時間の閾値内に消えた場合、又は、前記少なくとも１つの対象が、移動方向、大きさ若しくは移動速度に関する変化の閾値の度合いを示した場合に、少なくとも１つの対象における少なくとも１つのメタデータ要素は、ノイズとして分類される、ステップと、
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記メタデータを取得するステップは、重複する地理的領域の少なくともいくつかのメタデータ要素を継続的に保有する少なくとも第１のネットワークデバイス及び第２のネットワークデバイスから、前記メタデータを取得するステップをさらに含み、
   １つ以上のメタデータ要素を特定するステップは、
   前記第１のネットワークデバイス及び前記第２のネットワークデバイスがメタデータを保有する領域に対応する、第１のネットワークデバイスから取得した前記少なくともいくつかのメタデータ要素を特定するステップと、
   対応するメタデータ要素が前記第２のネットワークデバイスから取得されたか否かを決定するステップと、
   前記対応するメタデータ要素が前記第２のネットワークデバイスから取得されていない場合に、前記メタデータ要素をノイズとして分類するステップと
   をさらに含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記メタデータのフィルタリングは、少なくとも前記メタデータに対応する映像コンテンツ内の空間的関係又は前記メタデータに対応する映像コンテンツ内の時間的関係のいずれかに基づいて前記メタデータの前記品質を評価するステップをさらに含む、請求項４に記載の方法。
7. 前記フィルタリングは、
   ネットワークデバイスにより検出された対象に関連付けられたメタデータ要素を特定するステップと、
   前記対象が、現れてから時間の閾値内に消えた場合、又は、対象が、移動方向、大きさ若しくは移動速度に関する変化の閾値の度合を示した場合、前記メタデータをノイズとして分類するステップと
   をさらに含む、請求項６に記載の方法。
8. 前記メタデータは、少なくとも前記映像監視システム内で追跡される対象又は前記映像監視システム内の事象のいずれかに対応する、請求項１に記載の方法。
9. 前記映像コンテンツを処理して、１つ以上の補助的なメタデータ要素を生成するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
10. 少なくとも前記メタデータ又は前記映像コンテンツの１つのクエリを受信するステップと、
    １つ以上の所定の規則に従って、前記クエリを処理するステップと
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
11. 複数のネットワークデバイス（２０、４２）から映像コンテンツ及び当該映像コンテンツに関するメタデータを取得するように構成されたゲートウェイ（５２）と、
    前記ゲートウェイ（５２）に通信可能に接続されるとともに、１つ以上の基準に従って前記メタデータをフィルタリングして、フィルタリングされた一連のメタデータを取得するように構成されたメタデータ処理モジュール（８２）であって、前記１つ以上の基準に従って前記メタデータの品質を評価し、閾値を下回る品質を有するメタデータの第２の部分をノイズのメタデータとして分類し、前記ノイズのメタデータを、前記フィルタリングされた一連のメタデータから除外するように構成されたメタデータ処理モジュール（８２）と、
    前記ゲートウェイ（５２）及び前記メタデータ処理モジュール（８２）に通信可能に接続されるとともに、前記フィルタリングされた一連のメタデータのそれぞれの第１の部分に関する、前記映像コンテンツの映像の一部を取り出すように構成された映像処理モジュール（８０）と、
    前記ゲートウェイ（５２）、前記メタデータ処理モジュール（８２）及び前記映像処理モジュール（８０）に通信可能に接続されるとともに、少なくとも前記フィルタリングされた一連のメタデータの一部又は前記取り出された映像の一部を、クラウドコンピューティングサービス（９０）に提供するように構成されたクラウドサービスインタフェース（８６）と
    を備える映像監視管理システム。
12. 前記複数のネットワークデバイス（２０、４２）は、少なくとも１つのカメラ又は映像エンコーダを備える、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記メタデータ処理モジュール（８２）は、
    各対象又は事象が発生する領域を撮像するネットワークデバイスであって、前記複数のネットワークデバイスから少なくとも２つの隣接するネットワークデバイスからの、ビデオデータにおける複数のメタデータ要素に表れる対象又は事象にそれぞれ対応する、１つ以上のメタデータ要素を、前記フィルタリングされた一連のメタデータに含めるように、特定し、
    前記特定された１つ以上のメタデータ要素を含む前記フィルタリングされた一連のメタデータから除外し、それぞれ前記少なくとも２つの隣接するネットワークデバイスからの前記ビデオデータ内の対象又は事象に対応し、前記少なくとも１つの対象が現れてから時間の閾値内に消えた場合、又は、前記少なくとも１つの対象が、移動方向、大きさ若しくは移動速度に関する変化の閾値の度合いを示した場合に、少なくとも１つの対象における少なくとも１つのメタデータ要素は、ノイズとして分類される
    ように構成された、請求項１１に記載のシステム。
14. 前記ゲートウェイ（５２）は、さらに、重複する地理的領域の少なくともいくつかのメタデータ要素を継続的に保有する少なくとも第１のネットワークデバイス及び第２のネットワークデバイスから、前記メタデータを取得するように構成され、
    前記１つ以上のメタデータ要素を特定するように構成された前記メタデータ処理モジュール（８２）は、前記第１のネットワークデバイス及び前記第２のネットワークデバイスが前記少なくともいくつかのメタデータ要素を保有する領域に対応する、第１のネットワークデバイスから取得したメタデータ要素を特定し、対応するメタデータ要素が前記第２のネットワークデバイスから取得されたか否かを決定し、前記対応するメタデータ要素が前記第２のネットワークデバイスから取得されていない場合に、前記メタデータ要素をノイズとして分類するように構成された、
    請求項１３に記載のシステム。
15. 前記メタデータをフィルタリングするように構成された前記メタデータ処理モジュール（８２）は、少なくとも前記メタデータに対応する映像コンテンツ内の空間的関係又は前記メタデータに対応する映像コンテンツ内の時間的関係のいずれかに基づいて前記メタデータの前記品質を評価するように構成された、請求項１３に記載のシステム。
16. 前記メタデータは、少なくとも前記映像監視システム内で追跡される対象又は前記映像監視システム内の事象のいずれかに対応する、請求項１１に記載のシステム。
17. 前記映像処理モジュール（８０）は、さらに、前記映像コンテンツに基づいて、１つ以上の補助的なメタデータ要素を生成するように構成された、請求項１１に記載のシステム。
18. 前記ゲートウェイ（５２）、前記メタデータ処理モジュール（８２）及び前記映像処理モジュール（８０）に通信可能に接続されるとともに、少なくとも前記メタデータ又は前記映像コンテンツの１つのクエリを受信し、１つ以上の所定の規則に従って、前記クエリを処理するように構成された規則エンジン（１２０）をさらに備える、請求項１１に記載のシステム。
19. 複数のネットワークデバイス（２０、４２）から映像コンテンツ及び前記映像コンテンツに関するメタデータを取得するネットワークインタフェース手段（５２）と、
    前記ネットワークインタフェース手段（５２）に通信可能に接続されるとともに、１つ以上の基準に従って前記メタデータをフィルタリングして、フィルタリングされた一連のメタデータを取得するメタデータ処理手段（８２）であって、前記１つ以上の基準に従って前記メタデータの品質を評価する手段と、閾値を下回る品質を有するメタデータの第２の部分をノイズのメタデータとして分類する手段と、前記ノイズのメタデータを、前記フィルタリングされた一連のメタデータから除外する手段とを含むメタデータ処理手段（８２）と、
    前記ネットワークインタフェース手段（５２）及び前記メタデータ処理手段（８２）に通信可能に接続されるとともに、前記フィルタリングされた一連のメタデータのそれぞれの第１の部分に関する、前記映像コンテンツの映像の一部を取り出す映像処理手段（８０）とを備え、
    前記ネットワークインタフェース手段（５２）は、少なくとも前記フィルタリングされた一連のメタデータの一部又は前記取り出された映像の一部を、クラウドコンピューティングサービス（９０）に提供する手段（８６）を有する、
    映像監視管理システム。
20. 前記複数のネットワークデバイス（２０、４２）は、少なくとも１つのカメラ又は映像エンコーダを備える、請求項１９に記載のシステム。
21. 前記メタデータ処理手段（８２）は、
    各対象又は事象が発生する領域を撮像するネットワークデバイスであって、前記複数のネットワークデバイスから少なくとも２つの隣接するネットワークデバイスからの、ビデオデータにおける複数のメタデータ要素に表れる対象又は事象にそれぞれ対応する、１つ以上のメタデータ要素を、前記フィルタリングされた一連のメタデータに含めるように、特定する手段と、
    前記特定された１つ以上のメタデータ要素を含む前記フィルタリングされた一連のメタデータから除外する手段であって、それぞれ前記少なくとも２つの隣接するネットワークデバイスからの前記ビデオデータ内の対象又は事象に対応し、前記少なくとも１つの対象が現れてから時間の閾値内に消えた場合、又は、前記少なくとも１つの対象が、移動方向、大きさ若しくは移動速度に関する変化の閾値の度合いを示した場合に、少なくとも１つの対象における少なくとも１つのメタデータ要素は、ノイズとして分類される、手段と、
    をさらに有する、請求項１９に記載のシステム。
22. 前記メタデータは、少なくとも前記映像監視システム内で追跡される対象又は前記映像監視システム内の事象のいずれかに対応する、請求項１９に記載のシステム。
23. 前記映像処理手段（８０）は、前記映像コンテンツに基づいて、１つ以上の補助的なメタデータ要素を生成する手段を有する、請求項１９に記載のシステム。
24. 前記ネットワークインタフェース手段（５２）、前記メタデータ処理手段（８２）及び前記映像処理手段（８０）に通信可能に接続されるとともに、少なくとも前記メタデータ又は前記映像コンテンツの１つのクエリを受信し、１つ以上の所定の規則に従って、前記クエリを処理するクエリ処理手段（１２０）をさらに備える、請求項１９に記載のシステム。
25. 前記映像コンテンツ及び前記映像コンテンツに関するメタデータを取得する前記ネットワークインタフェース手段（５２）は、
    少なくとも第１のネットワークデバイス及び第２のネットワークデバイスから前記メタデータを取得する手段であって、前記第１のネットワークデバイス及び前記第２のネットワークデバイスは、少なくともいくつかの重複する地理的領域のメタデータ要素を保有する、手段を有し
    前記１つ以上のメタデータ要素を特定する手段は、
    前記第１のネットワークデバイス及び前記第２のネットワークデバイスが前記少なくともいくつかのメタデータ要素を保有する前記領域に対応するメタデータ要素であって、前記第１のネットワークデバイスから取得したメタデータ要素を特定する手段と、
    対応するメタデータ要素が前記第２のネットワークデバイスから取得されているか否かを決定する手段と、
    前記対応するメタデータ要素が前記第２ネットワークデバイスから取得されていない場合に、前記メタデータ要素をノイズとして分類する手段と、
    を有する、請求項１９に記載のシステム。
26. プロセッサが実行可能な一連の命令を格納するコンピュータ可読の記憶媒体であって、前記命令は、
    複数のネットワークデバイスから映像コンテンツ及び前記映像コンテンツに関するメタデータを取得するステップと、
    １つ以上の基準に従った前記メタデータのフィルタリングを行って、フィルタリングされた一連のメタデータを取得するステップであって、
    前記１つ以上の基準に従った前記メタデータのフィルタリングは、
    前記１つ以上の基準に従って前記メタデータの品質を評価するステップと、
    閾値を下回る品質を有するメタデータの第２の部分をノイズのメタデータとして分類するステップと、
    前記ノイズのメタデータを、前記フィルタリングされた一連のメタデータから除外するステップと、を含む、
    ステップと、
    前記フィルタリングされた一連のメタデータのそれぞれの第１の部分に関する、前記映像コンテンツの映像の一部を取り出すステップと、
    少なくとも前記フィルタリングされた一連のメタデータの一部又は前記取り出された映像の一部を、クラウドコンピューティングサービスに提供するステップと
    を実行させるコンピュータ可読の記憶媒体。
27. 前記複数のネットワークデバイスは、少なくとも１つのカメラ又は映像エンコーダを備える、請求項２６に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
28. 前記メタデータのフィルタリングは、
    各対象又は事象が発生する領域を撮像するネットワークデバイスであって、前記複数のネットワークデバイスから少なくとも２つの隣接するネットワークデバイスからの、ビデオデータにおける複数のメタデータ要素に表れる対象又は事象にそれぞれ対応する、１つ以上のメタデータ要素を、前記フィルタリングされた一連のメタデータに含めるように、特定するステップと、
    前記特定された１つ以上のメタデータ要素を含む前記フィルタリングされた一連のメタデータから除外するステップであって、それぞれ前記少なくとも２つの隣接するネットワークデバイスからの前記ビデオデータ内の対象又は事象に対応し、前記少なくとも１つの対象が現れてから時間の閾値内に消えた場合、又は、前記少なくとも１つの対象が、移動方向、大きさ若しくは移動速度に関する変化の閾値の度合いを示した場合に、少なくとも１つの対象における少なくとも１つのメタデータ要素は、ノイズとして分類される、ステップと、
    をさらに含む、請求項２６に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
29. 前記メタデータは、少なくとも前記映像監視システム内で追跡される対象又は前記映像監視システム内の事象のいずれかに対応する、請求項２６に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
30. 前記命令は、
    少なくとも前記メタデータ又は前記映像コンテンツの１つのクエリを受信するステップと、
    １つ以上の所定の規則に従って、前記クエリを処理するステップと
    をさらに有する、請求項２６に記載のコンピュータ可読の記憶媒体。
    
    
    

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