JP7147746B2 - 映像監視システム、映像監視方法および映像監視プログラム - Google Patents

映像監視システム、映像監視方法および映像監視プログラム Download PDF

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Description

本発明は、監視領域を撮影した映像を解析し、異常を検知する映像監視システム、映像監視方法および映像監視プログラムに関する。
監視領域を撮影した映像をリアルタイムで解析し、映像内での画像の変化から異常を検知したり、映像から動く物体（移動体）を検出してその行動に基づき異常を検知する映像解析技術がある。映像解析技術では、例えば、映像内の移動体を人や車や物等の特に定めた物体として認識したり、またその動きを追跡することで高精度な行動検知を実現している。
このような映像解析技術は、例えば、建物への不審者の侵入等を監視するなど、監視目的で多く利用されている。
しかし、このような映像解析技術を利用した監視システムでは、監視領域の環境である撮影環境に変化が生じると、誤検知を発生させることがある。日照条件や天候等の変化などの撮影環境の変化が、映像解析技術の解析性能ひいては検知性能に大きな影響を与えるからである。
例えば、日没や降雨に伴い撮影環境（例えば、明るさなど）が変化すると、映像内におけるその変化を異常と検知したり、該変化に伴う映像内の移動体の特徴の変化から、該移動体やその行動を不審物や異常行動として検知するなど誤検知が発生する場合があった。
このような映像を用いた監視システムにおける撮影環境の変化に起因する問題に関して、例えば、特許文献１、２に記載の技術がある。
特許文献１に記載の技術は、映像から、監視領域に太陽光のような強い光が入射したときに生じるような光領域、すなわち撮影画像から輝度が非常に高い領域を抽出し、その領域で発生した変化に対して、検知のための感度を下げることが記載されている。特許文献１には、感度を下げる例として、侵入者を検知するために設けられる設定移動距離（変化領域の移動距離に対して侵入者と判定する閾値に相当）を通常の輝度領域の場合よりも長く設定することが記載されている。
また、例えば、特許文献２に記載の技術は、天候や日照などの時刻変動等による画像変化による誤検知などを減少させるために、画像から求められる特徴量の統計的分布から天候や日射状態を自動的に推定し、推定結果に基づいてカメラの感度の上げ下げや検知領域の再設定等をすることが記載されている。
特開２０００－３４１６７７号公報 特開２００１－１６９２７０号公報
しかし、特許文献１、２に記載の技術はいずれも、映像を解析して予め定めた条件に合致する領域や状態を検出し、そのような領域や状態が検出された場合に検知精度を調整する。しかし、そのような方法では、撮影環境の変化に伴い映像の解析精度自体も変化した場合や、予め想定した環境変化以外の変化には対応できない。例えば、天候の変化だけとってみても、日没に伴い画像が徐々に暗くなるだけでなく、赤外線カメラモードへの切替や、降雨による暗転やそこからの回復、降雨による水溜りの発生、およびそれらの組み合わせなど、該変化によって現れる映像内の変化には様々なパターンが考えられる。その上、それらパターンごとに、最適な設定値やその設定値を維持する時間長なども異なる。
しかし、映像の解析だけで、このような様々な撮影環境の変化によって現れる映像内の変化を全て検出し、かつ正しく見分けることは困難である。
なお、特許文献２には、天候や日照条件に関する情報を獲得して検知条件をその時間における最適様式に設定する他の方法として、他のセンサや人手による入力作業などの他の手段に頼る方法が紹介されているが、その具体的な方法までは開示されていない。
映像解析による撮影環境の変化への追従が困難であることから、撮影環境の変化に追従して異常検知用のパラメータを調整する方法として、上記のような外部の情報を用いる方法は有効であると考える。しかし、例えば、単純に得られた天候や日照条件に関する情報を得た時間に対してパラメータに反映するだけでは、最適な調整はできない。必ずしも得た情報が示す天候変化の時刻や日照条件変化の時刻だけが、撮影環境が変化する時間ではないからである。例えば、得られた情報によって示される天候や日照条件の変化が撮影環境に影響を及ぼす時間長などを考慮しなければ、最適なパラメータを設定することはできない。
本発明は、上述した課題に鑑み、撮影環境の変化に追従して、映像解析における異常検知用のパラメータを最適に設定できる映像監視システム、映像監視方法および映像監視プログラムを提供することを目的とする。
本発明による映像監視システムは、映像解析の対象とする映像が撮影される撮影領域を含む所定領域の、将来の時間における所定項目に関する予測情報であって、撮影領域の環境である撮影環境に変化をもたらす要因として指定された所定項目に関する予測情報である領域予報を取得する領域予報取得手段と、取得された領域予報に基づいて、撮影環境に変化をもたらす時間帯である変化時間帯を少なくとも含む変化指標を特定する変化指標特定手段と、特定された変化指標に基づいて、映像解析の異常検知用のパラメータである設定パラメータを変更する変更手段とを備えたことを特徴とする。
また、本発明による映像監視方法は、映像解析の対象とする映像が撮影される撮影領域を含む所定領域の、将来の時間における所定項目に関する予測情報であって、撮影領域の環境である撮影環境に変化をもたらす要因として指定された所定項目に関する予測情報である領域予報を取得し、取得された領域予報に基づいて、撮影環境に変化をもたらす時間帯である変化時間帯を少なくとも含む変化指標を特定し、特定された変化指標に基づいて、映像解析の異常検知用のパラメータである設定パラメータを変更することを特徴とする。
また、本発明による映像監視プログラムは、コンピュータに、映像解析の対象とする映像が撮影される撮影領域を含む所定領域の、将来の時間における所定項目に関する予測情報であって、撮影領域の環境である撮影環境に変化をもたらす要因として指定された所定項目に関する予測情報である領域予報を取得する処理、取得された領域予報に基づいて、撮影環境に変化をもたらす時間帯である変化時間帯を少なくとも含む変化指標を特定する処理、および特定された変化指標に基づいて、映像解析の異常検知用のパラメータである設定パラメータを変更する処理を実行させることを特徴とする。
本発明によれば、撮影環境の変化に追従して、映像解析における異常検知用のパラメータを最適に設定できる。
第１の実施形態の映像監視システムの構成例を示すブロック図である。 検出感度調整装置１００の構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態の検出感度調整装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。 検出感度調整装置１００の他の構成例を示すブロック図である。 検出感度の設定例を示す説明図である。 検出感度の設定例を示す説明図である。 変化指標の例を示す説明図である。 変化指標の例を示す説明図である。 信頼度時間幅対応情報の例を示す説明図である。 信頼度に基づく変化時間帯の特定例を示す説明図である。 信頼度影響度対応情報の例を示す説明図である。 信頼度に基づく影響度の変化パターンの特定例を示す説明図である。 変化指標の例を示す説明図である。 変化指標の合成例を示す説明図である。 変化指標の合成例を示す説明図である。 本発明の実施形態にかかるコンピュータの構成例を示すブロック図である。
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。本発明が対象とする異常検知用のパラメータの例としては種々考えられるが、以下では、これらの総称として「検出感度」という用語を用いる。
実施形態１．
図１は、第１の実施形態の映像監視システムの構成例を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態の映像監視システム１０は、映像入力部１と、映像解析部２と、結果出力部３と、検出感度調整部４とを備える。
映像入力部１は、映像解析の対象とする映像を入力する。入力される映像は、例えば、所定の監視領域を撮影した映像である。映像入力部１は、例えば、カメラ装置などの撮像装置によって実現される。
映像解析部２は、映像入力部１が入力した映像を解析して、監視領域における異常を検知する。映像解析部２は、例えば、映像内での画像の変化から異常を検知したり、映像から移動体を検出してその行動に基づき異常を検知する。なお、異常の検知方法は、特に限定しない。ただし、異常を検知する際に、後述する検出感度調整部４によって設定された検出感度を用いる。
結果出力部３は、映像解析部２による解析結果や検知結果を出力する。結果出力部３は、例えば、警報を出力する装置であってもよいし、入力された映像とともに解析結果や検知結果を表示する表示装置であってもよい。
検出感度調整部４は、映像解析部２が使用する検知用のパラメータである検出感度を調整する。
映像解析部２および検出感度調整部４は、例えば、ＣＰＵ等のプログラムに従って動作する情報処理装置によって実現される。
また、図２は、検出感度調整部４の構成例を示すブロック図である。なお、図２に示す例は、検出感度調整部４として動作する検出感度調整装置１００の構成例を示している。
図２に示す検出感度調整装置１００は、領域予報取得部１０１と、変化指標特定部１０２と、検出感度設定部１０３とを備える。
領域予報取得部１０１は、映像解析の対象とする映像が撮影される撮影領域（上記の監視領域）を含む所定領域の、将来の時間における所定項目の予測情報を取得する。領域予報取得部１０１は、例えば、撮影環境に変化をもたらす要因として指定された所定項目の予測情報を取得してもよい。以下、領域予報取得部１０１が取得する撮影領域を含む所定領域の該予測情報を、領域予報という場合がある。
領域予報取得部１０１は、領域予報として、例えば、撮影領域において照明状態の変化を引き起こす要因とされる所定項目に関する予測情報を取得してもよい。
そのような所定項目の例としては、日の出時刻、日の入時刻、降雨量、日射量、積雪量、天候、風量、日食、街灯または屋内照明などが挙げられる。
なお、領域予報の具体例としては、国立天文台等から提供される所定地点ごとの日の出、日の入り時刻等を示す日出没時刻情報や、気象庁などから提供される所定地点ごとの将来の時間における気象に関する情報を示す天気予測情報などが挙げられる。なお、気象に関する情報には、天候や日射量や降雨量や雲量や積雪量などの情報が含まれる。
変化指標特定部１０２は、取得された領域予報に基づいて、撮影領域の環境に変化をもたらす時間帯である変化時間帯を少なくとも含む変化指標を特定する。ここで、変化時間帯は、より具体的には、撮影領域の環境に変化（特に視覚的な変化）が生じるおそれがある状態となる時刻とその継続時間とを含む情報として定義される。また、視覚的な変化とは、環境変化のうち温度や匂いなど視覚で検知できない環境変化を除く意味である。
検出感度設定部１０３は、特定された変化指標に基づいて、映像解析部２の検出感度を変更する。検出感度設定部１０３は、例えば、変化指標に含まれる変化時間帯にのみ検出感度を下げるような設定を行ってもよい。
なお、変化指標特定部１０２は、さらに変化時間帯における該変化が映像解析の解析性能に与える影響度並びにその変化パターンを含む変化指標を特定してもよい。
そのような場合、検出感度設定部１０３は、例えば、特定された変化時間帯における影響度やその変化パターンに応じた値を、当該変化時間帯における検出感度に設定すればよい。
例えば、検出感度設定部１０３は、特定された変化時間帯における影響度が大きければ、その変化時間帯における検出感度の下げ幅を大きくし、影響度が小さければ、その変化時間帯における検出感度の下げ幅を小さくしてもよい。このように、検出感度設定部１０３は、変化時間帯における影響度の大きさに合わせて、検出感度を設定してもよい。
また、例えば、検出感度設定部１０３は、変化時間帯において影響度の大きい時間は、検出感度の下げ幅を大きくし、影響度の小さい時間は検出感度の下げ幅を小さくしてもよい。このように、検出感度設定部１０３は、変化時間帯において影響度が変化する時間に合わせて、検出感度を設定してもよい。
また、例えば、検出感度設定部１０３は、変化指標に加えて、他の情報を基に、検出感度を設定してもよい。例えば、検出感度設定部１０３は、映像入力部１側の変化（例えば、カメラモードの切替）を示す情報が通知されると、その切り替えの際に検出感度を下げる設定を行ってもよい。また、例えば、検出感度設定部１０３は、映像入力部１や撮影領域の付近に設置された照度センサなどのセンサ情報を取得して、照度値が大きく変動した際に、検出感度を下げる設定を行ってもよい。
図３は、本実施形態の検出感度調整装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。図３に示す例では、まず領域予報取得部１０１が、領域予報を取得する（ステップＳ１０１）。
次いで、変化指標特定部１０２が、ステップＳ１０１で取得された領域予報に基づいて、変化指標を特定する（ステップＳ１０２）。
最後に、検出感度設定部１０３が、ステップＳ１０２で特定された変化指標に基づいて、映像解析部２の検出感度を変更する（ステップＳ１０３）。
上記の動作は、例えば、ユーザが指定したときや所定の周期など所定のタイミングで行われる。なお、ステップＳ１０２とステップＳ１０３の動作は別々に行われてもよい。すなわち、変化指標特定部１０２が特定した変化指標の情報を、所定の記憶部（例えば、図４の情報記憶部１０４）に記憶しておき、検出感度設定部１０３が独立したタイミングで、該記憶部に記憶されている変化指標の情報を基に、検出感度を変更してもよい。
次に、本実施形態における変化指標の特定方法について、具体例を示しつつ説明する。
変化指標特定部１０２は、例えば、領域情報として撮影領域を含む領域の日出没時刻情報が取得された場合に、日出没時刻情報で示される撮影領域の日の出時刻や日の入り時刻に基づいて、該時刻の前後所定数分間を変化時間帯に特定してもよい。
そのような場合、検出感度設定部１０３は、例えば、現在時刻が変化時間帯に含まれる場合に、予め定めた値や変化時間帯に入るまでに設定されていた値よりも小さい値を検出感度に設定してもよい。
また、変化指標特定部１０２は、日の出時刻や日の入り時刻に近づくにつれて影響度が徐々に高まるとして、変化時間帯に加えて、該変化時間帯における影響度およびその変化パターンとしてそのような段階的な変化を示す影響度およびパラメータを特定してもよい。
図５および図６は、検出感度の設定例を示す説明図である。なお、本例は、検出感度ｓの範囲が０以上１未満である場合であって、日の出時刻が６：４６、日の入り時刻が１６：３１、現在時刻がｔのときの検出感度ｓの設定例である。
図５に示す例は、変化指標特定部１０２が、日の出時刻および日の入り時刻の前後１０分間における影響度Ｅを、＋０．５と特定し、検出感度設定部１０３が、変化時間帯における検出感度ｓ＝ｓ０－Ｅに変更した例である。ここで、ｓ０は変化時間帯以外の時間帯における検出感度を示す。
また、図６に示す例は、変化指標特定部１０２が、影響度Ｅを次に示す式（１）を用いて計算した例である。
Ｅ＝０．０５＊（１０－｜ｔ－ｔＲ｜） ・・・（１）
ここで、ｔＲは、変化の要因とされる項目の予報時刻を表し、日の入予報であれば日の入時刻ｔＳＲ、日の出予報であれば日の出時刻ｔＳＳに相当する。なお、｜ａ－ｂ｜は、時刻ａと時刻ｂの差分（分）の絶対値を表す。
変化指標特定部１０２は、図６に示すように、予報時刻を基準時刻（以下、変化予報点という）として、現在時刻が変化予報点に近いほど影響度が強まるとして、検出感度ｓを徐々に下げるような変化指標を特定してもよい。
また、図７および図８は、変化指標の例を示す説明図である。図７（ａ）に示すように、変化指標は、変化時間帯において一定の影響度を示すものであってもよい。なお、図５に示した例は、図７（ａ）に示す例に相当する。
また、図７（ｂ）に示すように、変化指標は、短い変化時間帯でかつ高い影響度を示すものであってもよい。このような変化指標は、例えば、屋内照明等の点灯や消灯など、照度が鋭くかつ大きく変化するような要因に対応する。
また、図７（ｃ）に示すように、変化指標は、長い変化時間帯でかつ連続して変化する影響度を示すものであってもよい。なお、実際の影響度の変化は、離散的であってもよい。
また、図７（ｄ）および図７（ｅ）に示すように、変化指標は、変化時間帯において増加傾向のみもしくは減少傾向のみの影響度を示すものであってもよい。このように、変化時間帯における影響度の変化パターンは、変化予報点に対して非対称であってもよい。
また、図８（ａ）および図８（ｂ）に示すように、変化指標における影響度変化時間帯は、変化予報点を含んでいなくてもよい。変化指標特定部１０２は、例えば、変化予報点に対して実際に撮影環境に変化が生じるまでに時間がかかる場合などには、このような変化指標を特定してもよい。
例えば、変化指標のパターンとして、取得される領域予報の種類や、該領域予報が示す所定項目の種類やその変化の態様ごとに、該変化の影響時間およびその影響パターンを示す変化指標情報（テーブルや計算式など）を予め記憶しておき、変化指標特定部１０２は、その情報に基づいて、変化指標を特定してもよい。
例えば、変化指標特定部１０２は、日食の発生する時刻に対しても日出没時刻と同様の変化指標の特定をしてもよい。
また、例えば、変化指標特定部１０２は、季節ごとの太陽の位置を示す情報と、建物や地形の位置形状を示す情報とに基づいて、日陰に入る時間帯や日向にでる時間帯を推定し、その時間帯に検出感度を下げるような変化指標を特定することもできる。
また、例えば、変化指標特定部１０２は、天気予測情報に基づいて、降雨が始まる時間帯および／または降雨が終了する時間帯を特定し、当該時間帯に検出感度を下げるような変化指標を特定してもよい。また、変化指標特定部１０２は、天気予測情報に基づいて、雷が発生する時間帯に検出感度を下げるような変化指標を特定してもよい。また、変化指標特定部１０２は、天気予測情報に基づいて、霧や黄砂で照度が低下すると予想される時間帯に検出感度を下げるような変化指標を特定してもよい。
また、例えば、変化指標特定部１０２は、屋内照明や街灯の消灯／点灯時刻情報に基づいて、消灯時刻や点灯時刻の前後の時間帯に検出感度を下げるような変化指標を特定してもよい。
なお、変化指標特定部１０２は、これらの情報を基に、日出没時刻の前後の時間帯と降雨が始まる時間の前後の時間帯に検出感度を下げるような変化指標を特定することも可能である。
なお、予報時刻が時間幅をもつことも可能である。その場合、基準時刻も時間幅をもち、変化予報帯とされる。この場合、変化指標特定部１０２は、変化予報時間帯の中心時刻を変化予報点としてもよいし、また、例えば、変化予報帯の開始時刻および終了時刻を第１の変化予報点および第２の変化予報点として、第１の変化予報点について求めた変化指標を、そのまま第２の変化予報点までスライドさせたときの各時点における影響度の最大値を、最終的な変化指標としてもよい（図１３（ｂ）参照）。
変化指標特定部１０２は、例えば、取得される領域予報の種類や、該領域予報が示す所定項目の種類やその変化の態様に応じて、変化予報点に対して予め定めておいた変化指標のパターンを適用することにより、変化指標を特定してもよい。
例えば、所定の記憶部（例えば、図４の情報記憶部１０４）に、領域予報の各項目に対応づけて、変化予報点を基準とする変化時間帯、変化時間帯における影響度または影響度の変化パターンを示す変化指標情報を予め記憶しておいてもよい。そのような場合に、変化指標特定部１０２は、変化予報点および変化指標情報に基づいて、変化指標を特定してもよい。
また、変化指標特定部１０２は、さらに、取得された領域予報の信頼度を基に、変化指標、特に変化時間帯を特定してもよい。
変化指標特定部１０２は、例えば、変化指標を特定する際に、取得された領域予報の信頼度を取得し、該信頼度から、対応する項目の影響時間（変化時間帯の時間幅）を特定してもよい。なお、領域予報の信頼度の取得方法は、領域予報に対して予め与えられる所定の値を参照してもよいし、天気予報の予測精度などのように、別途外部または該領域予報内から取得してもよい。
例えば、変化指標特定部１０２は、図９に示すような信頼度と変化時間帯の時間幅とを対応づけた信頼度時間幅対応情報を基に、信頼度から変化時間帯の時間幅を特定してもよい。なお、図９に示す例は、信頼度の範囲が０以上１以下の場合の例である。
図１０は、信頼度に基づく変化時間帯の特定例を示す説明図である。図１０に示す例は、１５：００に天気が晴れから雨に転じる予報が出ており、その信頼度が０．４である場合の変化時間帯の特定例である。このように、変化指標特定部１０２は、領域予報の信頼度に基づいて、変化時間帯の時間幅を調整してもよい。
また、例えば、変化指標特定部１０２は、図１１に示すような信頼度と影響度の変化パターンおよびその際の基準影響度とを対応づけた信頼度影響度対応情報を基に、信頼度から変化時間帯における影響度およびその変化パターンを特定してもよい。ここで、基準影響度は、変化パターンにおいて基準となる影響度であっても、例えば、最大影響度であってもよいし、最小影響度であってもよい。また、影響度対応情報は、この他にも、連続的に変化する変化パターンである場合にはステップごとの変化量など、影響度の変化パターンを定めるための各種パラメータを含んでいてもよい。なお、図中の変化パターンの欄には、予め登録されている変化パターンの識別子が登録される。
図１２は、信頼度に基づく影響度の変化パターンの特定例を示す説明図である。図１２に示す例は、影響度対応情報の該当する信頼度に対して、影響度が０．２で一定のパターンが登録されている場合の影響度の変化パターンの例である。このように、変化指標特定部１０２は、領域予報の信頼度に基づいて、影響度の変化パターンを調整してもよい。
なお、信頼度は、領域予報に対してのみならず、領域予報に複数の項目の情報が含まれる場合には、各項目に対して取得してもよい。その場合、変化指標特定部１０２は、各項目に対して、変化指標を求めればよい。
検出感度設定部１０３は、項目ごとに変化指標が求められた場合には、各項目に対応づけられている検出感度（異常検知用のパラメータ）を変更してもよい。
なお、変化指標特定部１０２が、複数の変化指標を合成して、最終的に１つの変化指標を特定することも可能である。なお、複数の変化指標の合成方法については第２の実施形態で詳述する。
また、変化指標特定部１０２が、設定対象とする検出感度が複数ある場合に、設定対象とする検出感度の各々に対応づけて、変化指標を特定することも可能である。なお、検出感度ごとの変化指標の特定方法については第３の実施形態で詳述する。
また、変化指標特定部１０２は、変化予報点を用いずに、例えば、日射量の所定の時間単位での変化量である時間変化量（微分値または差分値）を計算し、時間変化量が所定の閾値以上となる時間帯を変化時間帯として特定したり、その時間帯における各時間の時間変化量を影響度として特定することも可能である。
なお、変化指標特定部１０２は、影響度に代えて、検出感度やその下げ幅を直接特定することも可能である。例えば、変化指標特定部１０２は、影響度の符号を反転したものを下げ幅として特定してもよい。また、例えば、変化指標特定部１０２は、検出感度の下げ幅にさらに平常時の設定値などを加えたものを、検出感度として特定してもよい。なお、そのとき、変化指標特定部１０２は、影響度が０のときすなわち変化時間帯以外の時間帯における検出感度も併せて特定してもよい。
また、変化指標特定部１０２は、領域予報取得部１０１に予め定めておいた将来の時間帯（例えば、明日一日分、来週一週間分など）に対応する領域予報を取得させ、当該時間帯における変化指標を特定してもよい。
そのような場合において、検出感度設定部１０３は、変化指標特定部１０２が特定した当該時間帯における変化指標に基づいて、当該時間帯における検出感度の変更をスケジュールに組み込んだり、当該時間帯における検出感度の設定値を示す情報を出力してもよい。例えば、出力された情報を基に、映像解析部２自らが検出感度を変更してもよい。
以上のように、本実施形態によれば、撮影環境に変化をもたらす要因とされる項目に関する情報に基づいて、最適な時間幅および／または下げ幅で、検出感度を設定できる。したがって、撮影環境の変化に追従して、映像解析における異常検知用のパラメータを最適に設定できる。
実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態の映像監視システム１０および検出感度調整装置１００の構成および動作は、基本的に第１の実施形態と同様である。ただし、本実施形態では、領域予報取得部１０１が複数の項目に関する領域予報を取得する。
そのような場合において、変化指標特定部１０２は、取得された項目の各々に対して変化指標を特定した上で、複数の変化指標を合成して、最終的な変化指標を求める。
例えば、変化指標特定部１０２は、複数の変化指標を合成する際、影響度に関して、単純和もしくは重み付け和を行って、最終的な変化指標を求めてもよい。このとき、項目に対する重みとして、例えば、上記の信頼度を用いてもよい。
また、例えば、変化指標特定部１０２は、組み合わせる項目に基づき推定される各変化時間帯における照度量の変化に基づいて影響度を求めてもよい。例えば、一方の項目（例えば、日の入）によれば影響度が０でない時間帯であっても、他方の項目（例えば、街灯）により照度量が十分確保されると推定される時間帯に限っては影響度を０に見積もってもよい。
なお、上記の方法を組み合わせることも可能である。
図１４は、変化指標の合成例を示す説明図である。なお、図１４（ａ）は、日の出時刻に基づく変化指標の例であり、図１４（ｂ）は、降雨に基づく変化指標の例であり、図１４（ｃ）はこれらを合成した変化指標の例である。図１４（ａ）に示す例は、日の出時刻である０７：００を基準に、前後１０分間の影響度を＋０．４とした例である。また、図１４（ｂ）に示す例は、降雨情報に基づく降雨開始の予報時刻である０６：００を基準に、前後６０分間の影響度を＋０．２とした例である。
図１４（ｃ）に示すように、変化指標特定部１０２は、例えば、各変化指標における変化時間帯の影響度を時間軸上で足し合わせた単純和を行い、その結果を合成後の変化指標としてもよい。なお、図１４（ｄ）は合成後の変化指標に基づく検出感度の設定例である。
なお、図１４に示す例では、変化指標特定部１０２は、合成方法として、各変化指標における変化時間帯の影響度を時間軸上で足し合わせた単純和を用いたが、影響度を足し合わせる際に項目ごとに設定された重みを用いた重み付け和を行ってもよい。例えば、図１４（ａ）および図１４（ｂ）に示す変化指標を、日の出情報の信頼度が０．８、降雨情報の信頼度が０．２であった場合にそれぞれの信頼度を重みに用いて重み付け和を行ったとする。その場合、各時間帯における影響度Ｅは次のようになる。
・５：００～６：５０の時間帯：
Ｅ＝０．２０＊０．２＝０．０４
・６：５０～７：００の時間帯：
Ｅ＝（０．４０＊０．８）＋（０．２０＊０．２）＝０．３６
・７：００～７：１０の時間帯：
Ｅ＝０．４０＊０．８＝０．３２
図１５に示す例は、推定照度量に基づく合成方法の例を示す説明図である。なお、図１５（ａ）は、日の出時刻に基づく変化指標の例であり、図１５（ｂ）は、街灯の消灯時刻に基づく変化指標の例であり、図１５（ｃ）はこれらを合成した変化指標の例である。図１５（ａ）に示す例は、日の出時刻を基準に、日の出時刻に近づくにつれ徐々に影響度が大きくなる例である。また、図１５（ｂ）に示す例は、街灯の消灯時刻を基準に、短い時間帯において大きな影響度となる例である。
このような場合において、例えば、変化指標特定部１０２は、日の出・日の入前後でも街灯が点灯している間は照度量が十分確保されると推定し、それらによる影響度を０と見積もってもよい（図１５（ｃ）中のα参照）。すなわち、日の出前後でも、街灯の消灯時刻を過ぎていなければ（街灯が点灯していれば）、合成する際に日の出による影響度を０としてもよい。同様に、日の入前後でも、街灯の点灯時刻を過ぎていれば（街灯が点灯していれば）、合成する際に日の入による影響度を０としてもよい。なお、街灯点灯中であっても、街灯自体による変化時間帯における影響度はそのまま有効とする（図１５（ｃ）中のβ参照）。
その結果、図１５（ｄ）に示すように、日の出による変化時間帯であっても街灯点灯による変化時間帯以外であれば、検出感度を下げないといった制御が可能にある。
また、同様に、街灯の点灯時刻の前後でも、日の入時刻による変化時間帯よりも早い時間帯であれば（まだ明るければ）、合成する際に街灯の点灯による影響度を０としてもよい。同様に、街灯の消灯時刻の前後でも、日の出時刻の変化時間帯よりも遅い時間帯であれば（まだ明るければ）、合成する際に街灯の消灯による影響度を０としてもよい。なお、変化指標特定部１０２は、影響度を０とする以外にも、該影響度を所定量減らしてもよい。
以上のように、本実施形態によれば、複数の項目に関する予測情報から、撮影環境の変化に追従して、検出感度をより最適に設定できる。
実施形態３．
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。本実施形態の映像監視システム１０および検出感度調整装置１００の構成および動作は、基本的に第１の実施形態と同様である。
本実施形態において、変化指標特定部１０２は、設定対象とする複数の検出感度の各々に対応づけて、変化指標を特定する。
変化指標特定部１０２は、例えば、所定の記憶部（例えば、図４の情報記憶部１０４）に、領域予報の各項目と対応づけて、各検出感度に対して、影響の有無やどれだけの影響を与えるかを示す情報（基準影響度等）を記憶しておき、そのような情報に基づいて、検出感度ごとに、変化指標を特定してもよい。
または、変化指標特定部１０２は、影響の有無だけに基づいて、各項目に対して求めた１つの変化指標の適用先とする検出感度を指定してもよい。そのような場合、検出感度設定部１０３は、該変化指標に基づいて、指定された検出感度を変更する。
検出感度の例としては、映像解析部２において映像フレームの明度を調整する際のパラメータである照度変動感度が挙げられる。検出感度設定部１０３は、例えば、適用先に照度変動感度が指定された場合に、影響度が大きいほど、照度変動感度を小さい値（映像フレームの明度調整を弱くする方向）に設定してもよい。
また、他の例としては、明度調整された映像フレームと、過去の映像フレームとを比較して差分画像を抽出際の抽出閾値に相当する背景変動感度が挙げられる。検出感度設定部１０３は、例えば、適用先に背景変動感度が指定された場合に、影響度が大きいほど背景変動感度を小さい値（細かい差分を抽出しない方向）に設定してもよい。
なお、上記検出感度はあくまで一例であり、これ以外の検出感度を用いてもよい。
また、項目に対する検出感度別の設定例としては、次のようなものが挙げられる。変化指標特定部１０２は、例えば、日の出に関して、日の出によって明るくなるため照明変動感度を下げるようにし、かつ背景は原則変わらないので背景変動感度を下げないようにする。また、日の出に関して、時刻は正確なものが得られるので感度の種類に関わらず信頼度を高くして、変化時間帯を小さく、すなわち感度が下がる時間帯を短くしてもよい。
また、降雨に関して、降雨で暗くなるため照明変動感度をやや下げるようにしてもよい。さらに、降雨に関して、水溜りができるためそれを検知しないよう背景変動感度を下げるようにしてもよい。また、降雨に関して、天気予報の時刻には誤差があるので感度の種類に関わらず信頼度を低くして、変化時間帯を大きく、すなわち感度が下がる時間帯を長くしてもよい。特に、水溜りができるまでの時間には誤差があるので、背景変動感度の変化指標において変化時間帯を長くもしくは後ろに延びるようにしてもよい。
また、積雪に関して、天気予報ははずれやすいので感度の種類に関わらず信頼度を低くして、変化時間帯を大きく、すなわち感度が下がる時間帯を長くしてもよい。また、積雪により、雪の反射で明るくなるので、照明変動感度をやや下げる（例えば、照明変動感度に適用される変化指標における影響度を０以外に特定する）ようにしてもよい。また、積雪で一面真っ白になる場合を考慮して、時間経過に伴い背景変動感度を大幅に下げる（例えば、背景変動感度に適用される変化指標における影響度を時間を追うごとに高めに特定する）ようにしてもよい。
以上のように、本実施形態によれば、複数の検出感度がある場合に、それぞれに最適な設定を行うことができる。
他の実施形態．
なお、上記各実施形態を組み合わせることが可能である。
また、上記各実施形態において、撮像装置ごとに異なる変化指標を特定することができる。例えば、撮像装置と対応づけて、変化指標情報や信頼度時間幅対応情報や信頼度影響度対応情報や信頼度を示す信頼度情報や重みを示す重み情報を記憶しておき、これらに基づいて、撮影装置ごとに変化指標を特定してもよい。
これにより、例えば、屋内を撮影する撮像装置に対しては、日出没に対する影響度が０になるような設定をする（例えば、重みを０にする）などの利用方法が考えられる。
また、これらの情報を、適当な学習アルゴリズムによってチューニングされるようにしてもよい。このとき、教師データとして、過去の検知結果の正誤を示す誤検知情報を用いてもよい。例えば、検出感度調整装置１００が、図示しない学習部を備え、該学習部が、誤検知情報と、検出感度の変更履歴とに基づいて、変化指標を特定する際に用いる各種パラメータや変化指標情報等を変更してもよい。
次に、本発明の実施形態にかかるコンピュータの構成例を示す。図１６は、本発明の実施形態にかかるコンピュータの構成例を示す概略ブロック図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１と、主記憶装置１００２と、補助記憶装置１００３と、インタフェース１００４と、ディスプレイ装置１００５と、入力デバイス１００６とを備える。
上述の映像解析部２や検出感度調整部４（検出感度調整装置１００）は、例えば、コンピュータ１０００に実装されてもよい。その場合、各装置の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置１００３に記憶されていてもよい。ＣＰＵ１００１は、プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、そのプログラムに従って上記の実施形態における所定の処理を実施する。
主記憶装置１００２は、コンピュータ内でデータやプログラムを記憶する装置（一時的でない有形の媒体）であって、ＣＰＵ１００１から直接読み書きすることができる装置の一例である。
補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例として、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータは１０００がそのプログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記の実施形態における所定の処理を実行してもよい。
また、プログラムは、各実施形態における所定の処理の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、プログラムは、補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで上記の実施形態における所定の処理を実現する差分プログラムであってもよい。
インタフェース１００４は、他の装置との間で情報の送受信を行う。また、ディスプレイ装置１００５は、ユーザに情報を提示する。また、入力デバイス１００６は、ユーザからの情報の入力を受け付ける。
また、実施形態における処理内容によっては、コンピュータ１０００の一部の要素は省略可能である。例えば、装置がユーザに情報を提示しないのであれば、ディスプレイ装置１００５は省略可能である。
また、各装置の各構成要素の一部または全部は、汎用または専用の回路（Circuitry）、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実施される。これらは単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
なお、上記の各実施形態は以下の付記のようにも記載できる。
（付記１）映像解析の対象とする映像が撮影される撮影領域を含む所定領域の、将来の時間における所定項目に関する予測情報であって、撮影領域の環境である撮影環境に変化をもたらす要因として指定された所定項目に関する予測情報である領域予報を取得する領域予報取得手段（例えば、領域予報取得部１０１）と、取得された領域予報に基づいて、撮影環境に変化をもたらす時間帯である変化時間帯を少なくとも含む変化指標を特定する変化指標特定手段（例えば、変化指標特定部１０２）と、特定された変化指標に基づいて、映像解析の異常検知用のパラメータである設定パラメータを変更する変更手段（例えば、検出感度設定部１０３）とを備えたことを特徴とする映像監視システム。
（付記２）変化指標特定手段は、領域予報、または領域予報における所定項目の信頼度を基に、変化指標を特定する付記１記載の映像監視システム。
（付記３）変化指標は、変化時間帯における撮影環境の変化が映像解析の解析性能に与える影響度およびその変化パターンをさらに含む付記１または付記２記載の映像監視システム。
（付記４）変化指標特定手段は、さらに領域予報または領域予報における所定項目に対して定義される重みに基づいて、変化指標を特定する付記１から付記３のうちのいずれかに記載の映像監視システム。
（付記５）領域予報取得手段は、複数の所定項目に関する領域予報を取得し、変化指標特定手段は、所定項目の各々に対して変化指標を特定した上で、複数の変化指標を合成して、最終的な変化指標を求める付記１から付記４のうちのいずれかに記載の映像監視システム。
（付記６）変化指標特定手段は、複数の変化指標を合成する際、各時間における影響度に関して、単純和もしくは重み付け和を行う、または、組み合わせる項目に基づき推定される各変化時間帯における照度量の変化に基づいて影響度を求める付記５記載の映像監視システム。
（付記７）領域予報は、撮影領域において照明状態の変化を引き起こす要因とされる所定項目に関する予測情報であり、所定項目には、日の出時刻、日の入時刻、降雨量、日射量、積雪量、天候、風量、日食、街灯または屋内照明が含まれる付記１から付記６のうちのいずれかに記載の映像監視システム。
（付記８）変化指標特定手段は、複数の設定パラメータの各々に対応づけて、変化指標を特定し、変更手段は、変化指標に基づいて、複数の設定パラメータを変更する付記１から付記７のうちのいずれかに記載の映像監視システム。
（付記９）領域予報取得手段は、予め定められた将来の時間帯に対応する領域予報を取得し、変化指標特定手段は、時間帯における変化指標を特定し、変更手段は、変化指標に基づいて、時間帯における設定パラメータの変更をスケジュールに組み込む、または時間帯における設定パラメータの設定値を示す情報を出力する付記１から付記８のうちのいずれかに記載の映像監視システム。
（付記１０）変化指標特定手段は、領域予報により示される所定項目の変化点である変化予報点に対して、所定項目もしくは所定項目の変化態様ごとに予め定められた所定項目の変化の影響時間およびその影響パターンを適用することにより、変化指標を特定する
付記１から付記９のうちのいずれかに記載の映像監視システム。
（付記１１）所定項目に対応づけて、変化予報点を基準とする変化時間帯、変化時間帯における影響度または影響度の変化パターンを示す情報である変化指標情報を予め記憶する変化指標情報記憶手段を備え、変化指標特定手段は、変化指標情報に基づいて、変化指標を特定する付記１０記載の映像監視システム。
（付記１２）映像解析による過去の検知結果の正誤を示す誤検知情報を取得する第２の領域予報取得手段と、設定パラメータの変更履歴を記憶する変更内容記憶手段と、誤検知情報と、変更履歴とに基づいて、変化指標を特定する際に用いるパラメータもしくは変化指標情報を変更する学習手段とを備えた付記１１記載の映像監視システム。
（付記１３）映像解析の対象とする映像が撮影される撮影領域を含む所定領域の、将来の時間における所定項目に関する予測情報であって、撮影環境に変化をもたらす要因として指定された所定項目に関する予測情報である領域予報を取得し、取得された領域予報に基づいて、撮影領域において視覚的な変化が生じやすい時間帯である変化時間帯を少なくとも含む変化指標を特定し、特定された変化指標に基づいて、映像解析の異常検知用のパラメータである設定パラメータを変更することを特徴とする映像監視方法。
（付記１４）コンピュータに、映像解析の対象とする映像が撮影される撮影領域を含む所定領域の、将来の時間における所定項目に関する予測情報であって、撮影環境に変化をもたらす要因として指定された所定項目に関する予測情報である領域予報を取得する処理、取得された領域予報に基づいて、撮影領域において視覚的な変化が生じやすい時間帯である変化時間帯を少なくとも含む変化指標を特定する処理、および特定された変化指標に基づいて、映像解析の異常検知用のパラメータである設定パラメータを変更する処理を実行させるための映像監視プログラム。
以上、本実施形態および実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１７年３月３０日に出願された日本特許出願２０１７－０６６９０９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
本発明は、映像解析技術を利用して異常を検知するシステムであれば、好適に適用可能である。なお、検知するものは異常でなくても、特定の状態や非定常状態等であってもよい。
１０ 映像監視システム
１ 映像入力部
２ 映像解析部
３ 結果出力部
４ 検出感度調整部
１００ 検出感度調整装置
１０１ 領域予報取得部
１０２ 変化指標特定部
１０３ 検出感度設定部
１０４情報記憶部
１０００ コンピュータ
１００１ ＣＰＵ
１００２ 主記憶装置
１００３ 補助記憶装置
１００４ インタフェース
１００５ ディスプレイ装置
１００６ 入力デバイス

Claims (10)

  1. 映像解析の対象とする映像が撮影される撮影領域を含む所定領域の、将来の時間における所定項目に関する予測情報であって、前記撮影領域の環境である撮影環境に変化をもたらす要因として指定された所定項目に関する予測情報である領域予報を取得する領域予報取得手段と、
    取得された前記領域予報に基づいて、前記撮影環境に変化をもたらす時間帯である変化時間帯を少なくとも含む変化指標を特定する変化指標特定手段と、
    特定された前記変化指標に基づいて、前記映像解析の異常検知用のパラメータである設定パラメータを変更する変更手段とを備えた
    ことを特徴とする映像監視システム。
  2. 前記変化指標特定手段は、前記領域予報、または前記領域予報における前記所定項目の信頼度を基に、前記変化指標を特定する
    請求項１記載の映像監視システム。
  3. 前記変化指標は、前記変化時間帯における前記撮影環境の変化が前記映像解析の解析性能に与える影響度およびその変化パターンをさらに含む
    請求項１または請求項２記載の映像監視システム。
  4. 前記領域予報取得手段は、複数の所定項目に関する領域予報を取得し、
    前記変化指標特定手段は、前記所定項目の各々に対して前記変化指標を特定した上で、複数の変化指標を合成して、最終的な変化指標を求める
    請求項１から請求項３のうちのいずれかに記載の映像監視システム。
  5. 前記変化指標特定手段は、複数の変化指標を合成する際、各時間における影響度に関して、単純和もしくは重み付け和を行う、または、組み合わせる項目に基づき推定される各変化時間帯における照度量の変化に基づいて影響度を求める
    請求項４記載の映像監視システム。
  6. 前記領域予報は、撮影領域において照明状態の変化を引き起こす要因とされる所定項目に関する予測情報であり、
    前記所定項目には、日の出時刻、日の入時刻、降雨量、日射量、積雪量、天候、風量、日食、街灯または屋内照明が含まれる
    請求項１から請求項５のうちのいずれかに記載の映像監視システム。
  7. 前記変化指標特定手段は、複数の設定パラメータの各々に対応づけて、前記変化指標を特定し、
    前記変更手段は、前記変化指標に基づいて、複数の前記設定パラメータを変更する
    請求項１から請求項６のうちのいずれかに記載の映像監視システム。
  8. 前記領域予報取得手段は、予め定められた将来の時間帯に対応する領域予報を取得し、
    前記変化指標特定手段は、前記時間帯における前記変化指標を特定し、
    前記変更手段は、前記変化指標に基づいて、前記時間帯における前記設定パラメータの変更をスケジュールに組み込む、または前記時間帯における前記設定パラメータの設定値を示す情報を出力する
    請求項１から請求項７のうちのいずれかに記載の映像監視システム。
  9. 映像解析の対象とする映像が撮影される撮影領域を含む所定領域の、将来の時間における所定項目に関する予測情報であって、前記撮影領域の環境である撮影環境に変化をもたらす要因として指定された所定項目に関する予測情報である領域予報を取得し、
    取得された前記領域予報に基づいて、前記撮影環境に変化をもたらす時間帯である変化時間帯を少なくとも含む変化指標を特定し、
    特定された前記変化指標に基づいて、前記映像解析の異常検知用のパラメータである設定パラメータを変更する
    ことを特徴とする映像監視方法。
  10. コンピュータに、
    映像解析の対象とする映像が撮影される撮影領域を含む所定領域の、将来の時間における所定項目に関する予測情報であって、前記撮影領域の環境である撮影環境に変化をもたらす要因として指定された所定項目に関する予測情報である領域予報を取得する処理、
    取得された前記領域予報に基づいて、前記撮影環境に変化をもたらす時間帯である変化時間帯を少なくとも含む変化指標を特定する処理、および
    特定された前記変化指標に基づいて、前記映像解析の異常検知用のパラメータである設定パラメータを変更する処理
    を実行させるための映像監視プログラム。
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