JP6437217B2 - 画像出力装置、画像管理システム、画像処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
例えば、動画像データに人物が写っている場合、この動画像の精細さは、人物の顔を識別できる程度である必要があるし、動画像データに不審な物体が写っている場合は、この物体を取り巻く状況を識別できる程度の画像であれば、それほど繊細でなくとも良い場合もある。
図1は、少なくとも1つの実施形態に係る画像管理システム1の一例を示すシステム図である。第1の実施形態に係る画像管理システム1は、複数の撮像装置100と、複数の画像出力装置200と、画像管理装置300とを備える。撮像装置100と画像出力装置200とは、それぞれ有線または無線により直接接続される。画像出力装置200と画像管理装置300とは、ネットワークを介して接続される。尚、撮像装置100と画像出力装置200とが有線で接続されるものである場合、画像出力装置200は、撮像装置100との間の通信線や、画像管理装置300との間の通信線と図示しないインターフェイスで着脱可能なものである。
撮像装置100は、動画像データのメタデータとして少なくとも撮像時刻と自装置の位置情報とを記録する。撮像装置100は、自装置の位置情報を、例えば、GPS(Global Positioning System)等の位置測定技術によって取得しても良いし、予め管理者によって記録されても良い。
また、他の実施形態においては、複数のコンピュータ900からなるクラウドコンピューティングシステムによって画像管理装置300が構成されても良い。この場合、画像管理システム1が備える画像出力装置200の数が多くなり画像管理装置300の負荷が増大した場合にも、スケールアウトやスケールアップ等の手法により適切にパフォーマンスを調節することができる。
画像出力装置200は、動画像入力部201、人物記憶部202、物体検出部203、事象特定部204、定常動態特定部205、画像処理部206、及び出力部207を備える。
動画像入力部201には、撮像装置100から動画像データが入力される。本実施形態では、画像出力装置200が1台の撮像装置100と接続される場合について説明するが、実施形態はこれに限られない。例えば、他の実施形態では、画像出力装置200が複数台の撮像装置100と接続されていても良い。
人物記憶部202は、動画像データに写る可能性がある人物の情報を記憶する。具体的には、人物記憶部202は、人物ごとに、当該人物の顔画像の特徴ベクトル、当該人物が不審人物であるか否かを記憶する。なお、本実施形態では、顔領域の各画素の濃淡情報を特徴ベクトルとする。
また、事象特定部204は、顔の向きごとのテンプレート画像とフレーム画像における人物の顔領域との比較によって、人物の顔の向きを計算しても良い。
本実施形態に係る定常動態特定部205は、物体検出部203が直近に検出した所定数(例えば100)の物体の動態について統計処理を行うことで定常的な動態を特定する。なお、他の実施形態では、定常動態特定部205は、現在時刻から所定時間前(例えば1時間)から現在時刻までに物体検出部203が検出した物体の動態について統計処理を行うことで定常的な動態を特定しても良い。また物体検出部203が定常的な動態の特定に必要な数の物体を検出できない間は、定常動態特定部205は、利用者の入力などによって予め指定された動態を、定常的な動態として扱う。
画像管理装置300は、画像受信部301、画像記録部302、画像データベース303、インタフェースデバイス304、及び画像解析部305を備える。
画像受信部301は、画像出力装置200から処理済画像データを受信する。画像受信部301は、WEBサーバプログラムなどのデータ送受信プログラムを実行することで実現される。
画像記録部302は、画像受信部301が受信した処理済画像データを画像データベース303に記録する。画像記録部302は、処理済画像データを、当該処理済画像データの受信日時、送信元の画像出力装置200のID、及び当該処理済画像データのメタデータに関連付けて画像データベース303に記録する。画像出力装置200のIDとしては、例えば当該画像出力装置200のMACアドレス、当該画像出力装置200に接続された撮像装置100のID、またはこれらの組み合わせなどを用いることができる。画像記録部302は、管理側記録部の一例である。
画像解析部305は、インタフェースデバイス304を介してユーザから入力された解析指示に従って画像データベース303に蓄積された処理済画像データを解析する。例えば、画像解析部305は、検索指示に従って画像データベース303から処理済画像データの一覧を生成する。
図4は、第1の実施形態に係る画像出力装置200の動作を示すフローチャートである。
画像出力装置200がネットワークに接続され、撮像装置100が撮像を開始すると、画像出力装置200の動画像入力部201には、撮像装置100が撮像した動画像データが逐次入力される(ステップS1)。つまり動画像入力部201には動画像データのフレーム画像が当該動画像データのフレーム時間ごとに入力される。
事象特定部204は、物体検出部203が検出した物体の動態が定常的なものと判定した場合(ステップS6:YES)、当該物体の種類が人物であるか否かを判定する(ステップS7)。
他方、物体の動態が定常的なものであり、かつ物体の種類が人物でない場合(ステップS7:NO)、画像処理部206は、物体検出部203がステップS4で特定した時間範囲における動画像データのうち、当該物体の顔領域の面積が最も大きいフレーム画像を処理済画像データとして生成する(ステップS9)。そして出力部207はネットワークを介して当該フレーム画像を画像管理装置300に出力する。
動画像に写った人物の動態が定常的でなく、かつ当該人物が未登録でなくかつ不審人物でない場合(ステップS11:NO)、画像処理部206は、物体検出部203がステップS4で特定した時間範囲における動画像データから、当該人物の領域を抽出した動画像データを処理済画像データとして生成する(ステップS12)。そして出力部207はネットワークを介して当該動画像データを画像管理装置300に出力する。
画像データベース303は、動画像データまたは静止画像データに関連付けて、当該データの抽出領域、写った物体の種類及び物体の動態を記憶する。特に、画像データベース303は、動画像データまたは静止画像データに人物が写っている場合、当該人物の名前、年齢、性別、人種、及び不審人物であるか否かをさらに記憶する。
そして、利用者がインタフェースデバイス304を介して画像管理装置300に対して解析の要求を入力すると、画像解析部305は、画像データベース303が記憶する情報を解析し、インタフェースデバイス304を介して利用者に対して解析結果を提示する。
画像解析部305による解析の例としては、所定の物体の検索や所定の場所に出現した物体の検索などの検索処理や、複数のデータに基づく統計解析などが挙げられる。画像管理装置300は、検索処理の出力結果として、例えば図5に示すテーブルを、表示画面情報として出力する。
画像管理装置300は、所定の場所を通行する人物の年代別の通行人数を出力する場合、図6に示すように、年代と性別の組み合わせと時刻の関係を示す通行人数のテーブルを表示画面情報として出力する。また、他の出力例として画像管理装置300は、図7に示すように、縦軸に人数をとり、横軸に時刻をとった通行人数のヒストグラムを表示画面情報として出力しても良い。このとき、画像管理装置300は、ヒストグラムのビンによって時刻ごとの通行人数を示し、ビンを年代ごとに色分けする。
画像管理装置300は、特定人物の移動軌跡を出力する場合、図7に示すように、探索対象人物の属性情報と、移動軌跡を時系列に並べた表と、移動軌跡を描画した地図情報と、移動軌跡の終点で撮像された動画像データまたは静止画像データとを含む表示画面情報を出力する。
次に第2の実施形態について説明する。第2の実施形態に係る画像出力装置200のシステム構成は第1の実施形態と同じである。
図9は、第2の実施形態に係る画像出力装置200の構成を示す概略ブロック図である。第2の実施形態に係る画像出力装置200は、第1の実施形態の構成に加えて、さらに動画像記録部208と動画像記憶部209と条件入力部210とを備える。動画像記憶部209は、出力側記憶部の一例である。
動画像記憶部209は、動画像入力部201に入力された動画像データを、当該動画像データの撮像時刻に関連付けて記憶する。動画像記憶部209は、撮像時刻が現在時刻から所定時間前以前のものを、順次削除する。これにより、動画像記憶部209は、常に最新の動画像データを記憶しておくことができる。なお、画像管理装置300の画像データベース303による画像データの保持期間動画像記憶部209による画像データの保持期間より長いものとする。他方、画像データベース303が記憶する画像データは、画像処理部206によって画像処理されたものであるため、画像データベース303が記憶する画像データのデータ量は、動画像記憶部209が記憶する画像データのデータ量より少ない。これにより、画像管理装置300は画像データを長期間保管することができ、画像出力装置200は欠落のない動画像データを保管することができる。つまり、本実施形態よれば、画像出力装置200が記憶する動画像データを参照可能にすることで、画像管理装置300が記憶する処理済画像データに不足する部分を補うことができる。
これにより、画像処理部206は、以降の画像処理の条件を、条件入力部210に入力された条件に切り替える。また、物体検出部203及び事象特定部204は、動画像記憶部209が記憶する動画像データについて、物体の検出及び事象の特定を行い、画像処理部206は、その結果に基づいて、動画像記憶部209が記憶する動画像データに対して画像処理を行う。
条件送信部306は、インタフェースデバイス304を介して入力された、画像処理条件を、画像出力装置200に送信する。
インタフェースデバイス304は、図11に示すように、設定された条件と当該条件に対応する画像処理の内容とを関連付けたテーブルを設定画面として表示する。事象の条件としては、動態が定常であるか否か、対象の物体が移動体であるか背景であるか、対象の物体が人物であるか否か、人物である場合は当該人物のID、対象の動態の種類などが挙げられる。画像処理の内容としては、出力形式が動画像データであるか静止画像データであるか、動画像データである場合はそのフレームレート、出力データの品質、抽出する領域などが挙げられる。項目として限定をしない場合には、利用者は「*全て」を選択することで、その項目に制限をかけずに条件を設定することができる。重複する設定項目が存在する場合、画像管理装置300は、その時点で警告を出力しても良いし、上位概念または下位概念の条件のうち優先させる方を選択させても良い。
コンピュータ900は、CPU901、主記憶装置902、補助記憶装置903、インタフェース904を備える。
上述の画像出力装置200及び画像管理装置300は、それぞれコンピュータ900に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置903に記憶されている。CPU901は、プログラムを補助記憶装置903から読み出して主記憶装置902に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、CPU901は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置902に確保する。
Claims (8)
- 撮像された動画像から物体を検出する物体検出部と、
撮像された動画像から物体の動きを特定する事象特定部と、
前記物体検出部で検出された物体の動きが、前記事象特定部により一定の変化に係る動きであると特定された場合は、前記動画像より静止画を出力する静止画出力部と、
前記物体検出部で検出された物体の動きが、前記事象特定部により一定の変化に係る動きでないと特定された場合は、前記動画像を出力する動画出力部と、
を備える画像出力装置。 - 前記物体検出部が過去に検出した物体の動きに基づいて前記一定の変化に係る動きを特定する動態特定部をさらに備える
請求項1に記載の画像出力装置。 - 前記動態特定部は、前記物体検出部が過去に検出した物体の動きについて統計処理を行うことで、前記一定の変化に係る動きを特定する
請求項2に記載の画像出力装置。 - 前記動態特定部は、前記物体検出部が過去に検出した物体の移動方向、移動速度及びふらつきの度合いの少なくとも1つの平均値及び標準偏差を、前記一定の変化に係る動きの情報として特定し、
前記事象特定部は、前記物体検出部で検出された物体の移動方向、移動速度及びふらつきの度合いの少なくとも1つと、前記動態特定部が特定した平均値及び標準偏差とに基づいて、前記物体検出部で検出された物体の動きが一定の変化に係る動きであるか否かを特定する
請求項3に記載の画像出力装置。 - 前記動態特定部は、前記物体検出部が過去に検出した物体の平均的な動きの時間変化を示すヒストグラムを、前記一定の変化に係る動きの情報として特定し、
前記事象特定部は、前記物体検出部で検出された物体の動きを示すヒストグラムと前記動態特定部が特定したヒストグラムとに基づいて、前記物体検出部で検出された物体の動きが一定の変化に係る動きであるか否かを特定する
請求項3に記載の画像出力装置。 - 画像出力装置と、当該画像出力装置が処理した動画像を管理する画像管理装置とを備え、
前記画像出力装置は、
撮像された動画像から物体を検出する物体検出部と、
撮像された動画像から物体の動きを特定する事象特定部と、
前記物体検出部で検出された物体の動きが、前記事象特定部により一定の変化に係る動きであると特定された場合は、前記動画像より静止画を出力する静止画出力部と、
前記物体検出部で検出された物体の動きが、前記事象特定部により一定の変化に係る動きでないと特定された場合は、前記動画像を出力する動画出力部と、
を備え、
前記画像管理装置は、
前記画像出力装置から入力された前記動画像または前記静止画を管理側記憶部に記録する管理側記録部
を備える画像管理システム。 - 撮像された動画像から物体を検出するステップと、
撮像された動画像から物体の動きを特定するステップと、
前記検出された物体の動きが、一定の変化に係る動きであると特定された場合は、前記動画像より静止画を出力するステップと、
前記検出された物体の動きが、一定の変化に係る動きでないと特定された場合は、前記動画像を出力するステップと
を有する画像処理方法。 - コンピュータを、
撮像された動画像から物体を検出する物体検出部、
撮像された動画像から物体の動きを特定する事象特定部、
前記物体検出部で検出された物体の動きが、前記事象特定部により一定の変化に係る動きであると特定された場合は、前記動画像より静止画を出力する静止画出力部、
前記物体検出部で検出された物体の動きが、前記事象特定部により一定の変化に係る動きでないと特定された場合は、前記動画像を出力する動画出力部、
として機能させるためのプログラム。
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