JP6534499B1 - 監視装置、監視システム、及び、監視方法 - Google Patents
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Abstract
Description
(126)と、を備える監視システム。
図1は、本発明の監視装置100の構成を示すブロック図である。尚、図1を含め、以下に示す各図は、模式的に示した図であり、各部の大きさ、形状は、理解を容易にするために、適宜変更して示している。又、以下の説明では、具体的な構成を示して説明を行うが、これらは、適宜変更することができる。
監視装置100は、撮影部110と、演算処理部120とを備えている。以下では、監視装置100は、撮影部110と演算処理部120とを離れた位置に別々に配置可能として構成した例を挙げて説明する。しかし、撮影部110と演算処理部120とを1つの監視装置として一体化した構成、或いは、演算処理部120の一部のみを撮影部110内に搭載した構成とすることもできる。
図2は、撮影部110の取り付け態様の一例を示す図である。撮影部110は、監視対象領域を撮影する、所謂、監視カメラである。又、撮影部110を構成する監視カメラは監視対象領域3次元空間を2次元の画像として撮影する単眼のカメラでよく、高価な3Dカメラを導入することなく、本発明の効果を享受することができる。図2には、撮影部110が天井に取り付けられている例を示したが、取り付け場所は、監視対象領域に応じて適宜変更可能である。撮影部110は、撮像素子111と、撮影レンズ112と、画像処理部113とを備えいる構成とすることができる。
演算処理部120は、撮影部110から送信された画像データに対して、監視に必要な演算処理を行う。演算処理部120は、例えば、パーソナルコンピュータやタブレット端末、スマートフォン等を利用して構成することができる。或いは、演算処理部120は、監視動作に特化した専用の装置として構成することもできる。これらの何れの構成においても、演算処理部120は、CPU、メモリ、通信部等のハードウェアを備えている。そして、このような構成からなる演算処理部120は、コンピュータプログラム(監視プログラム)を実行することにより、以下に説明する各種動作、及び、監視方法を具体的に実行することができる。
座標設定部121は、撮影部110が撮影した撮影画像中の床面又は地面に相当する位置を監視対象領域3次元空間内における実寸法と関連付けて特定可能な座標を設定する処理を行う。座標設定動作の詳細は後述する(図4参照)。
入力部122は、撮影部110から床面又は地面までの距離(高さh)について、外部からの入力を受け付ける。又、入力部122は、撮影部110が撮影する映像光の光軸の向き(鉛直方向(Z方向)に対する角度α)の入力を受け付ける。入力部122は、演算処理部120に設けられたキーボード等の汎用の入力装置を介して入力される値を受け付けてもよいし、設定値が保存された記憶媒体を介して入力される値を受け付けてもよいし、ネットワーク等を介して入力される値を受け付けてもよい。
監視対象特定部123は、監視動作中に、撮影画像中の「人」や「物」を自動的に検出して、これを監視対象として特定する。又、監視対象特定部123は、複数の監視対象を同時に並行して個別に特定する機能を有する(図8参照)。
骨格抽出部124は、複数の特徴点を連接する骨格線で構成される前記監視対象の骨格を抽出する(図8、9参照)。
位置特定部125は、骨格抽出部124が抽出した骨格を構成する特徴点の「監視対象領域3次元空間内における位置」を特定する(図10、11参照)。この「監視対象領域3次元空間内における位置」とは、上記特徴点が現実の監視対象領域空間内で実際に占める位置である。この位置は、各特徴点が、上記の座標上に占める位置から得ることができる「3次元位置情報」に基づいて特定される(図10参照)。
運動認識部126は、上記の特徴点の「監視対象領域3次元空間内における位置」の変動に係る情報に基づいて、監視対象領域3次元空間内における監視対象の「運動」を認識する。尚、ここでいう「運動」には、監視対象とする「人」等の姿勢の変化や、監視対象とする「物」の形状の変化等、骨格の特徴点の位置変動によって把握することが可能な監視対象のあらゆる動きが含まれる(図10、図11参照)。
不審運動判定部127は、運動認識部126により認識された監視対象とされている「人」や「物」の監視対象領域3次元空間内における速度ベクトルを入力値とし、この入力値と所定の閾値との比較により、監視対象の運動の不審度を判定して出力する。
図5は、監視装置100を好適に用いて実行することができる本発明の監視システムの動作の流れを示すフローチャートである。
座標設定ステップS11では、座標設定部121が、座標設定処理を行う。S11で行われる座標設定処理とは、座標設定部121が、撮影部110が撮影した撮影画像中の床面又は地面に相当する位置を監視対象領域3次元空間内における実寸法と関連付けて特定可能な座標、即ち、監視対象領域についての奥行き情報も有する3次元座標を設定する処理である。
撮影ステップS12では、撮影部110が監視撮影を行う。ここで、監視撮影は、静止画の撮影を所定間隔で連続して行い、撮影される画像の連続として後述する監視動作を行うが、撮影間隔を非常に短くすることにより、実質的には、動画撮影として、監視動作を行っているものと捉えることもできる。
監視対象特定ステップS13では、監視対象特定部123が、撮影部が撮影した撮影画像中の監視対象を検出して特定したか否かについて判断を行う。監視対象を検出して特定した場合(S13、Yes)には、骨格抽出ステップS14へ進み、監視対象が検出されていない場合(S13、No)には、撮影ステップS12へ戻り、監視動作を継続する。
「ディープラーニングと画像認識、オペレーションズ・リサーチ」
(http://www.orsj.o.jp/archive2/or60−4/or60_4_198.pdf))
骨格抽出ステップS14では、骨格抽出部124が、監視対象特定ステップS13で検出され特定された監視対象(例えば、図9における人Hと、物M)について、複数の特徴点とそれらの複数の特徴点を連接する骨格線とで構成される各監視対象の骨格を抽出する。
「Zhe Cao 他 Realtime Multi−Person 2D Human Pose Estimation using Part Affinity Fields, CVPR 2017」
特徴点位置特定ステップS15では、位置特定部125が、骨格抽出部124が2次元の図形として抽出した監視対象の骨格の位置情報から、これを構成する各特徴点の「監視対象領域3次元空間内における位置」を特定する。
運動認識ステップS16では、運動認識部126が、特徴点の「監視対象領域3次元空間内における位置」の変動に係る情報に基づいて、前記監視対象領域3次元空間内における前記監視対象の運動を認識する。
不審行動判定ステップS17では、不審運動判定部(127)が、前記運動認識部(126)により認識された前記監視対象の速度ベクトルを入力値とし、この入力値と既定の閾値との比較により、前記監視対象の運動の不審度を判定して出力する。不審運動判定部127が、監視対象の運動の不審度が高い(異常行動を行っている)と判断した場合(S17、Yes)には、不審行動検知処理ステップS18へ進み、監視対象の運動の不審度が低い(異常行動を行っていない)と判断した場合(S17、No)には、撮影ステップS12へ戻る。
不審行動検知処理ステップS18では、演算処理部120が、異常行動を検知した場合に行われる不審行動検知処理を行う。不審行動検知処理としては、従来から公知の様々な処理を適宜利用可能である。例えば、警告音を発したり、警告表示を行ったりするといった簡単な処理であってもよいし、管理者や警備会社等への通報を更に行ってもよい。又、異常行動の種類やレベルに応じて、不審行動検知処理の内容を変更してもよい。
本発明の監視装置・監視システムは、位置特定部による、上記の特徴点の「監視対象領域3次元空間内における位置」の特定(特徴点位置特定ステップS15)を、上記座標(監視対象領域についての奥行き情報も有する3次元座標)にはよらず、監視対象領域の撮影画像に含まれる情報から求めた「消失点」に基づいて、行う実施形態とすることもできる。
β0=θY−(K×VSY) ・・・式(1)
ここで、θYは、撮影部110の縦方向(SY方向)の画角である。又、Kは、撮影部係数である。
β1=PSY/(PNSY/θY)−β0 ・・・式(2)
LY=h/(tan(β1)) ・・・式(3)
ここで、PSYは、撮影画像中の縦方向(SY方向)の座標値(画素数)であり、PNSYは、撮影画像全体の縦方向(SY方向)の座標値(画素数)である。
PX=|PSX−(PNSX/2)| ・・・式(4)
ここで、PSXは、監視対象の撮影画像中の横方向(SX方向)の座標値(画素数)であり、PNSXは、撮影画像全体の縦方向(SY方向)の座標値(画素数)である。
β2=90−(PX×(θX/PNSX) ・・・式(5)
ここで、θXは、撮影部110のX方向における画角である。
LP=LY/sin(β2) ・・・式(6)
110 撮影部
111 撮像素子
112 撮影レンズ
120 演算処理部
121 座標設定部
221 条件設定部
122 入力部
123 監視対象特定部
124 骨格抽出部
125 位置特定部
126 運動認識部
127 不審運動判定部
501 床面
502 壁面
503 陳列棚
Claims (3)
- 監視対象領域3次元空間を2次元の画像として撮影する撮影部と、
前記撮影部が撮影した撮影画像中の床面又は地面に相当する位置を前記監視対象領域3次元空間内における実寸法と関連付けて特定可能な座標を、前記撮影画像に基づいて設定する座標設定部と、
前記撮影画像中の監視対象を特定することができる監視対象特定部と、
複数の特徴点を連接する骨格線で構成される前記監視対象の骨格を抽出する骨格抽出部と、
前記骨格抽出部が抽出した前記特徴点の前記監視対象領域3次元空間内における位置を、前記座標設定部が設定した前記座標に基づいて特定する、位置特定部と、
前記特徴点の前記位置の変動に係る情報に基づいて、前記監視対象領域3次元空間内における前記監視対象の運動を認識する運動認識部と、
前記運動認識部により認識された前記監視対象の速度ベクトルを入力値とし、該入力値と既定の閾値との比較により、前記監視対象の運動の不審度を判定して出力する、不審運動判定部と、を備え、
前記不審運動判定部は、前記監視対象が人及び物を含んでいる場合に、該人の前記速度ベクトルと該物の前記速度ベクトルとの差分を入力値とし、この入力値と既定の閾値との比較により、前記監視対象の運動の不審度を判定して出力する、
監視装置。 - 監視対象領域3次元空間を2次元の画像として撮影する撮影部と、
前記撮影部が撮影した撮影画像中の床面又は地面に相当する位置を前記監視対象領域3次元空間内における実寸法と関連付けて特定可能な座標を、前記撮影画像に基づいて設定する座標設定部と、
前記撮影画像中の監視対象を特定することができる監視対象特定部と、
複数の特徴点を連接する骨格線で構成される前記監視対象の骨格を抽出する骨格抽出部と、
前記骨格抽出部が抽出した前記特徴点の前記監視対象領域3次元空間内における位置を、前記座標設定部が設定した前記座標に基づいて特定する、位置特定部と、
前記特徴点の前記位置の変動に係る情報に基づいて、前記監視対象の運動を認識する運動認識部と、
前記運動認識部により認識された前記監視対象の速度ベクトルを入力値とし、該入力値と既定の閾値との比較により、前記監視対象の運動の不審度を判定して出力する、不審運動判定部と、を備え、
前記不審運動判定部は、前記監視対象が人及び物を含んでいる場合に、該人の前記速度ベクトルと該物の前記速度ベクトルとの差分を入力値とし、この入力値と既定の閾値との比較により、前記監視対象の運動の不審度を判定して出力する、
監視システム。 - 撮影部が、監視対象領域3次元空間を2次元の画像として撮影する撮影ステップと、
座標設定部が、前記撮影部が撮影した撮影画像中の床面又は地面に相当する位置を前記監視対象領域3次元空間内における実寸法と関連付けて特定可能な座標を、前記撮影画像に基づいて設定する座標設定ステップと、
監視対象特定部が、前記撮影画像中の監視対象を特定する監視対象特定ステップと、
骨格抽出部が、複数の特徴点を連接する骨格線で構成される監視対象の骨格を抽出する監視対象の骨格抽出ステップと、
位置特定部が、前記骨格抽出部が抽出した前記特徴点の前記監視対象領域3次元空間内における位置を特定する特徴点位置特定ステップと、
運動認識部が、前記特徴点の前記位置の変動に係る情報に基づいて、前記監視対象領域3次元空間内における前記監視対象の運動を認識する運動認識ステップと、
不審運動判定部が、前記運動認識部により認識された前記監視対象の速度ベクトルを入力値とし、該入力値と既定の閾値との比較により、前記監視対象の運動の不審度を判定して出力する、不審行動判定ステップと、を備え、
前記座標設定ステップは、前記撮影部の設置後に少なくとも1回行われ、
前記撮影ステップ、前記監視対象特定ステップ、前記骨格抽出ステップ、前記特徴点位置特定ステップ、前記運動認識ステップ、及び、前記不審行動判定ステップは、監視期間中に繰り返し行われ、
前記不審行動判定ステップは、前記監視対象が人及び物を含んでいる場合に、該人の前記速度ベクトルと該物の前記速度ベクトルとの差分を入力値とし、この入力値と既定の閾値との比較により、前記監視対象の運動の不審度を判定して出力する、
監視方法。
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