JP7285105B2 - Image generation device and image generation program - Google Patents

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本発明は、画像生成装置及び画像生成プログラムに関する。 The present invention relates to an image generation device and an image generation program.

監視カメラを設置する際には、所望の監視目的を達成するための監視カメラの配置条件(設置位置・姿勢・画角等)を事前に計画(プランニング)する。例えば、監視目的を達成するために監視空間を死角なく撮影する必要があれば、死角が生じないよう監視カメラの配置条件を決める。配置条件は一般に多岐におよぶため、人手で行うプランニングでは、多大な労力を要し、またプランニング実施者の主観や経験に依存してしまう。 When installing a surveillance camera, the arrangement conditions (installation position, posture, angle of view, etc.) of the surveillance camera for achieving a desired monitoring purpose are planned in advance. For example, if it is necessary to photograph the monitored space without blind spots in order to achieve the purpose of monitoring, the conditions for arranging the surveillance cameras are determined so that there are no blind spots. Since there are generally a wide variety of layout conditions, manual planning requires a great deal of labor and depends on the subjectivity and experience of the person who carries out the planning.

そこで本出願人は、配置条件に基づいてカメラが撮影可能な空間範囲を求めて監視空間内の死角が少なくなるほど高くなる評価値を求め、配置条件を変更しつつ最も高い評価値となる配置条件を探索することにより、プランニング実施者の経験に依存することなく死角の少ない配置条件を容易に求める技術を提案した(下記特許文献1)。 Therefore, the applicant of the present invention obtains the spatial range in which the camera can shoot based on the arrangement conditions, obtains an evaluation value that increases as the blind spot in the surveillance space decreases, and changes the arrangement conditions to obtain the highest evaluation value. (Patent Document 1 below).

特開2018-128961号公報JP 2018-128961 A

しかしながら、特許文献1の発明により求めた配置条件では、実際にはコスト的に設置困難なことがあった。カメラの設置コストは、例えば、敷設する配線の長さや、取付箇所の材質や形状等によって変化するからである。このためプランニング実施者は、特許文献1の発明により求めた配置条件に従ってカメラを設置することが、コスト的に困難であるか否かを容易に判別できなかった。
本発明は、上記の問題点を鑑みてなされたものであり、監視空間内にカメラを設置した場合のコストを把握し易くすることを目的とする。
However, under the arrangement conditions determined by the invention of Patent Document 1, it was actually difficult to install in terms of cost. This is because the installation cost of the camera varies depending on, for example, the length of the wiring to be installed, the material and shape of the installation location, and the like. For this reason, the planning person cannot easily determine whether or not it is difficult in terms of cost to install the cameras according to the arrangement conditions determined by the invention of Patent Document 1.
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and it is an object of the present invention to make it easier to grasp the cost of installing a camera in a monitored space.

本発明の一形態による画像生成装置は、監視空間に存在する構造物それぞれについて少なくとも当該構造物の位置と形状の情報を含んだ空間情報を記憶する記憶部と、監視対象の位置を含む監視対象条件と空間情報とに基づいて、監視対象を撮影するためのカメラを取り付ける構造物上の領域であって、監視対象条件の監視対象を撮影可能に取り付けることのできる取付候補領域を算出する取付候補領域算出部と、空間情報に含まれる構造物ごとの情報を当該構造物にカメラを取り付けるコストに換算する規則に基づいて、取付候補領域内にカメラを取り付けた場合のコストを算出するコスト分布算出部と、取付候補領域ごとのコストを識別可能なコスト分布画像を生成する画像生成部と、を備える。 An image generating apparatus according to an aspect of the present invention includes a storage unit that stores spatial information including at least information on the position and shape of each structure existing in a monitored space; An installation candidate for calculating an installation candidate area, which is an area on a structure where a camera for photographing the object to be monitored can be installed, in which the object to be monitored under the conditions of the object to be monitored can be photographed, based on the conditions and the spatial information. An area calculation unit and a cost distribution calculator that calculates the cost of installing a camera in an installation candidate area based on a rule for converting the information for each structure included in the spatial information into the cost of installing the camera on the structure. and an image generator that generates a cost distribution image capable of identifying a cost for each attachment candidate area.

空間情報は、構造物に設置される配線に係る情報を含んでもよい。
空間情報は、構造物の材質、表面厚さ及び強度のうち、少なくとも一つの情報を含んでもよい。
Spatial information may include information about wiring installed in a structure.
The spatial information may include information on at least one of material, surface thickness and strength of the structure.

コスト分布算出部は、構造物の床面又は地表面からの高さに基づいてコストを算出してもよい。
コスト分布算出部は、取付候補領域内の位置と監視対象との位置関係に基づいてコストを算出してもよい。
The cost distribution calculator may calculate the cost based on the height of the structure from the floor or ground surface.
The cost distribution calculator may calculate the cost based on the positional relationship between the position within the attachment candidate area and the monitoring target.

本発明の他の形態による画像生成プログラムは、コンピュータに、監視空間に存在する構造物それぞれについて少なくとも当該構造物の位置と形状の情報を含んだ空間情報と監視対象の位置を含む監視対象条件とに基づいて、監視対象を撮影するためのカメラを取り付ける構造物上の領域であって、監視対象条件の監視対象を撮影可能に取り付けることのできる取付候補領域を算出する取付候補領域算出ステップと、空間情報に含まれる構造物ごとの情報を当該構造物にカメラを取り付けるコストに換算する規則に基づいて、取付候補領域内にカメラを取り付けた場合のコストを算出するコスト分布算出ステップと、取付候補領域ごとのコストを識別可能なコスト分布画像を生成する画像生成ステップと、を実行させる。 An image generating program according to another aspect of the present invention provides a computer with spatial information including at least information on the position and shape of each structure existing in a monitoring space, monitoring target conditions including the position of a monitoring target, and a mounting candidate area calculation step for calculating a mounting candidate area in which a camera for photographing a monitoring target can be mounted on a structure and in which a monitoring target of the monitoring target condition can be mounted so as to be capable of photographing, based on; a cost distribution calculation step of calculating the cost of installing a camera in an installation candidate area based on a rule for converting information for each structure included in the spatial information into a cost of installing the camera in the structure; and an image generation step of generating a cost distribution image capable of identifying the cost for each region.

本発明のさらなる他の形態による画像生成方法は、コンピュータに、監視空間に存在する構造物それぞれについて少なくとも当該構造物の位置と形状の情報を含んだ空間情報と監視対象の位置を含む監視対象条件とに基づいて、監視対象を撮影するためのカメラを取り付ける構造物上の領域であって、監視対象条件の監視対象を撮影可能に取り付けることのできる取付候補領域を算出する取付候補領域算出ステップと、空間情報に含まれる構造物ごとの情報を当該構造物にカメラを取り付けるコストに換算する規則に基づいて、取付候補領域内にカメラを取り付けた場合のコストを算出するコスト分布算出ステップと、取付候補領域ごとのコストを識別可能なコスト分布画像を生成する画像生成ステップと、を実行させる。 An image generating method according to still another aspect of the present invention is characterized in that, for each structure existing in a monitoring space, spatial information including at least information on the position and shape of the structure and monitoring target conditions including the position of the monitoring target are stored in the computer. a mounting candidate area calculation step for calculating a mounting candidate area, which is an area on the structure where a camera for photographing the monitoring object can be mounted, in which the monitoring object of the monitoring object condition can be mounted so as to be capable of photographing, based on a cost distribution calculation step of calculating the cost of installing the camera in the installation candidate area based on a rule for converting the information for each structure included in the spatial information into the cost of installing the camera in the structure; and an image generating step of generating a cost distribution image capable of identifying the cost of each candidate region.

本発明によれば、監視空間内にカメラを設置した場合のコストを把握し易くなる。 According to the present invention, it becomes easy to grasp the cost when a camera is installed in the monitored space.

本発明の実施形態の画像生成装置の一例の概略構成図である。1 is a schematic configuration diagram of an example of an image generation device according to an embodiment of the present invention; FIG. 監視空間と構造物の例の説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of an example of a monitored space and structures; 構造物にカメラを設置した場合のコスト分布を表すコスト分布画像の第1例を示す図である。It is a figure which shows the 1st example of the cost distribution image showing cost distribution at the time of installing a camera in a structure. 構造物情報及び属性情報の一例の説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of an example of structure information and attribute information; (a)及び(b)は構造物にカメラを取り付ける取付候補領域の算出方法の一例の説明図である。(a) and (b) are explanatory diagrams of an example of a method for calculating a mounting candidate area for mounting a camera on a structure. 構造物にカメラを設置した場合のコスト分布を表すコスト分布画像の第2例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a second example of a cost distribution image representing cost distribution when a camera is installed on a structure; 本発明の実施形態の画像生成方法の一例のフローチャートである。4 is a flow chart of an example of an image generation method according to an embodiment of the present invention;

以下において、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。なお、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。 Embodiments of the present invention are described below with reference to the drawings. It should be noted that the embodiments of the present invention shown below are examples of apparatuses and methods for embodying the technical idea of the present invention. are not specific to the following: Various modifications can be made to the technical idea of the present invention within the technical scope defined by the claims.

(構成)
図1を参照する。実施形態の画像生成装置10は、例えばコンピュータにより構成され、記憶部11と、制御部12とを備える。
記憶部11は、半導体記憶装置、磁気記憶装置及び光学記憶装置のいずれかを備えてよい。記憶部11は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるROM(Read Only Memory)及びRAM(Random Access Memory)等のメモリを含んでよい。
(composition)
Please refer to FIG. The image generation device 10 of the embodiment is configured by, for example, a computer, and includes a storage section 11 and a control section 12 .
The storage unit 11 may include any one of a semiconductor storage device, a magnetic storage device, and an optical storage device. The storage unit 11 may include memories such as a register, a cache memory, a ROM (Read Only Memory) used as a main storage device, and a RAM (Random Access Memory).

制御部12は、例えば、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro-Processing Unit)等のプロセッサと、その周辺回路によって構成される。
以下に説明する制御部12の機能は、例えば、記憶部11に格納されたコンピュータプログラムである画像生成プログラム20を、制御部12が備えるプロセッサが実行することによって実現される。
The control unit 12 is configured by, for example, a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro-Processing Unit), and its peripheral circuits.
The functions of the control unit 12 described below are realized, for example, by the processor included in the control unit 12 executing an image generation program 20 that is a computer program stored in the storage unit 11 .

なお、入力装置13は、画像生成装置10の動作を制御するために、カメラプランニングの実施者や、監視従事者、管理者など(以下、「プランニング実施者等」と表記する)が操作するマウスやキーボードなどである。入力装置13は画像生成装置10に接続され、入力装置13から各種情報が画像生成装置10に入力される。 Note that the input device 13 is a mouse operated by a person who carries out camera planning, a person engaged in monitoring, an administrator, etc. (hereinafter referred to as a “planning person, etc.”) in order to control the operation of the image generating device 10 . and keyboard. The input device 13 is connected to the image generation device 10 , and various information is input to the image generation device 10 from the input device 13 .

画像生成装置10は、所定の監視空間内の構造物にカメラを設置した場合のコスト分布を表すコスト分布画像を生成する。
出力装置14は、画像生成装置10が生成したコスト分布画像を出力するディスプレイ、プロジェクタ、プリンタなどである。
図2を参照する。いま、屋内の監視空間30に、監視用のカメラを設置するプランニングを想定する。なお、本発明は屋外の監視空間を想定したプランニングにも適用可能である。
The image generation device 10 generates a cost distribution image representing the cost distribution when cameras are installed on structures within a predetermined monitored space.
The output device 14 is a display, projector, printer, or the like that outputs the cost distribution image generated by the image generation device 10 .
Please refer to FIG. Now, let's assume planning for installing surveillance cameras in the indoor surveillance space 30 . It should be noted that the present invention can also be applied to planning assuming an outdoor surveillance space.

監視空間30は、比較的低い低天井部31a、比較的高い高天井部31b、床32、壁33、34及び35と、不図示の壁36によって囲まれている。これら低天井部31a及び高天井部31b、床32、並びに壁33~36は監視空間30に存在する構造物の一例である。
また、監視空間30には、柱37及び38と、カメラの映像伝送線及び電源線を接続することができる集線装置39a、39b及び39cが存在している。集線装置39a、39b及び39cは、例えばコントローラ(制御装置)やレコーダ(記録装置)、電源装置等であってよい。これら、柱37及び38並びに集線装置39a~39cは、監視空間30内の構造物の一例である。
The monitoring space 30 is surrounded by a relatively low ceiling portion 31a, a relatively high ceiling portion 31b, a floor 32, walls 33, 34 and 35, and a wall 36 (not shown). The low ceiling section 31a, the high ceiling section 31b, the floor 32, and the walls 33 to 36 are examples of structures existing in the monitored space 30. FIG.
Also, in the monitored space 30, there are poles 37 and 38, and line concentrators 39a, 39b and 39c to which video transmission lines and power lines of the cameras can be connected. The concentrators 39a, 39b, and 39c may be, for example, controllers (control devices), recorders (recording devices), power supply devices, and the like. These pillars 37 and 38 and concentrators 39 a - 39 c are examples of structures within the monitored space 30 .

画像生成装置10は、これらの構造物の属性を表す属性情報に基づいて、例えば図3に示すコスト分布画像40を生成する。図3に例示するコスト分布画像40は、低天井部31a及び高天井部31bの監視空間30側に向いた表面にカメラを設置した場合のコスト分布を表す。
以下、低天井部31a及び高天井部31bにカメラを設置した場合のコスト分布画像40について説明するが、画像生成装置10は、床32や壁33~36の監視空間30側に向いた表面や、柱37及び38の表面にカメラを設置した場合の、これら表面におけるコスト分布を表すコスト分布画像を生成してもよい。
The image generation device 10 generates, for example, a cost distribution image 40 shown in FIG. 3 based on the attribute information representing the attributes of these structures. A cost distribution image 40 illustrated in FIG. 3 represents the cost distribution when cameras are installed on the surfaces of the low ceiling section 31a and the high ceiling section 31b facing the monitoring space 30 side.
The cost distribution image 40 when cameras are installed in the low ceiling portion 31a and the high ceiling portion 31b will be described below. , pillars 37 and 38, a cost distribution image representing the cost distribution on the surfaces of the pillars 37 and 38 may be generated.

砂目ハッチングを施した領域41及び薄い斜線ハッチングを施した領域42は、低天井部31aにカメラを設置した場合の設置コストを示す。濃い斜線ハッチングを施した領域43及び格子状ハッチングを施した領域44は、高天井部31bにカメラを設置した場合の設置コストを示す。
領域41におけるコストは領域42におけるコストよりも低い。領域42におけるコストは領域43におけるコストよりも低い。また、領域43におけるコストは領域44のコストよりも低い。
A region 41 hatched with grains and a region 42 hatched with light oblique lines indicate the installation cost when the camera is installed in the low ceiling section 31a. A region 43 hatched with thick oblique lines and a region 44 hatched with lattice pattern indicate the installation cost when the camera is installed in the high ceiling section 31b.
The cost in area 41 is lower than the cost in area 42 . The cost in area 42 is lower than the cost in area 43 . Also, the cost in region 43 is lower than the cost in region 44 .

領域41におけるコストが領域42におけるコストよりも低いのは、領域42よりも領域41の方が集線装置39aや39bに近く、配線コストが少ないためである。
また、領域43におけるコストが領域44におけるコストよりも低いのは、領域44よりも領域43の方が集線装置39cに近く、配線コストが低くなるためである。
The cost in region 41 is lower than the cost in region 42 because region 41 is closer to concentrators 39a and 39b than region 42 and therefore has less wiring cost.
Also, the reason why the cost in the area 43 is lower than the cost in the area 44 is that the area 43 is closer to the concentrator 39c than the area 44, and the wiring cost is lower.

また、領域43及び44におけるコストが領域41及び42におけるコストよりも高いのは、高天井部31bにカメラを設置する施工コストが、低天井部31aにカメラを設置する施工コストよりも高くなるためである。このように、本実施形態におけるコストとはカメラを取り付けた場合の配線コストや施工コストなどから求まる設置コストであり、コスト分布とは監視空間30に存在する構造物の表面において算出したコストの分布である。
画像生成装置10は、このようなコスト分布画像40を生成して出力装置14から出力する。この結果、プランニング実施者等は、監視空間30内にカメラを設置した場合のコストを把握し易くなる。
Also, the reason why the cost in the regions 43 and 44 is higher than the cost in the regions 41 and 42 is that the construction cost for installing the camera in the high ceiling portion 31b is higher than the construction cost for installing the camera in the low ceiling portion 31a. is. As described above, the cost in this embodiment is the installation cost obtained from the wiring cost and construction cost when the camera is installed, and the cost distribution is the distribution of the cost calculated on the surface of the structure existing in the monitoring space 30. is.
The image generation device 10 generates such a cost distribution image 40 and outputs it from the output device 14 . As a result, it becomes easier for a planning person or the like to grasp the cost of installing a camera in the monitored space 30 .

以下、画像生成装置10の詳細を説明する。図1を参照する。記憶部11には、上述の画像生成プログラム20のほか、構造物情報21、属性情報22及び監視対象情報23が格納される。この構造物情報21と属性情報22とを併せた情報が本発明における空間情報の例である。空間情報は少なくとも構造物それぞれの位置と形状の情報を含み、好適にはさらに構造物それぞれの属性を含む。
構造物情報21は、監視空間30を囲む又は監視空間30内に存在する現実世界の構造物の位置及び形状を表す3次元の幾何形状データ(すなわち3次元モデル)である。構造物は、例えば建造物や、地面、障害物(什器,樹木等)等の物体である。図2の監視空間30の例では、構造物情報21は、低天井部31a及び高天井部31b、床32、壁33~36、柱37及び38、並びに集線装置39a~39cの位置と形状を表す。
Details of the image generating apparatus 10 will be described below. Please refer to FIG. In addition to the image generation program 20 described above, the storage unit 11 stores structure information 21 , attribute information 22 and monitoring target information 23 . Information combining the structure information 21 and the attribute information 22 is an example of spatial information in the present invention. The spatial information includes at least position and shape information of each structure, and preferably further includes attributes of each structure.
The structure information 21 is three-dimensional geometric shape data (that is, a three-dimensional model) representing the positions and shapes of real-world structures surrounding the monitored space 30 or existing within the monitored space 30 . A structure is, for example, a building, a ground, or an object such as an obstacle (furniture, tree, etc.). In the example of the monitored space 30 in FIG. 2, the structure information 21 includes the positions and shapes of the low ceiling section 31a and high ceiling section 31b, the floor 32, the walls 33 to 36, the columns 37 and 38, and the line concentrators 39a to 39c. show.

属性情報22は、このような構造物の属性を表す属性データである。図2の監視空間30の例では、属性情報22は、低天井部31a及び高天井部31b、床32、壁33~36(ただし手前の壁36は図示していない)、柱37及び38、集線装置39a~39cの属性を表す。
構造物の属性データは、例えば構造物の種別、材質、厚さ、強度を含んでよい。
The attribute information 22 is attribute data representing attributes of such a structure. In the example of the monitored space 30 in FIG. 2, the attribute information 22 includes the low ceiling portion 31a and the high ceiling portion 31b, the floor 32, the walls 33 to 36 (however, the front wall 36 is not shown), the pillars 37 and 38, It represents the attributes of the concentrators 39a-39c.
The structure attribute data may include, for example, the type, material, thickness, and strength of the structure.

属性データは「天井」、「壁」、「扉」、「柱」などの種別を表す種別データを含んでよい。また属性データは、構造物が「集線装置」として機能するか否かの情報や配線を接続するポートの位置に関する情報、すなわち、構造物に設置される配線に係る情報を含んでもよい。
また、「石膏ボード」、「鉄骨」などの材質を表す材質データを含んでよい。属性情報22は、カメラの取付可否を示す属性データを含んでもよい。
The attribute data may include type data representing types such as "ceiling", "wall", "door", and "pillar". The attribute data may also include information on whether or not the structure functions as a "line concentrator" and information on the position of the port that connects the wiring, that is, information on the wiring installed in the structure.
In addition, material data representing materials such as "gypsum board" and "steel frame" may be included. The attribute information 22 may include attribute data indicating whether or not the camera can be attached.

このような構造物情報21及び属性情報22は、プランニング実施者等により入力装置13から予め設定登録されて記憶部11に記憶される。
図4は、図2の監視空間30における構造物、すなわち低天井部31a及び高天井部31b、壁33~36、柱37及び38、並びに集線装置39a~39cの構造物情報21及び属性情報22を示す概略図である。
Such structure information 21 and attribute information 22 are set and registered in advance from the input device 13 by a planning person or the like and stored in the storage unit 11 .
FIG. 4 shows structure information 21 and attribute information 22 of the structures in the monitored space 30 of FIG. 1 is a schematic diagram showing the .

図1を参照する。監視対象情報23は、監視空間30内に配置された監視したい物体である監視対象に関する監視対象条件データや監視対象の材質等の属性データを含む。
監視対象条件データは、例えば、監視対象を監視空間30内に配置する位置、監視対象の3次元形状、監視対象の向き、監視対象の監視方向、監視対象の監視に要する画像の必要解像度のデータを含んでよい。
監視対象情報23は、必要に応じて制御部12により監視対象の監視対象条件データや属性データが設定されると、記憶部11に記憶される。なお、監視対象情報23は、監視したい位置である監視点の座標情報であってもよい。
Please refer to FIG. The monitoring target information 23 includes monitoring target condition data relating to the monitoring target, which is an object to be monitored placed in the monitoring space 30, and attribute data such as the material of the monitoring target.
The monitoring target condition data includes, for example, the position where the monitoring target is arranged in the monitoring space 30, the three-dimensional shape of the monitoring target, the direction of the monitoring target, the monitoring direction of the monitoring target, and the required resolution of the image required for monitoring the monitoring target. may contain
The monitoring target information 23 is stored in the storage unit 11 when the monitoring target condition data and attribute data of the monitoring target are set by the control unit 12 as necessary. Note that the monitoring target information 23 may be coordinate information of a monitoring point, which is a position to be monitored.

制御部12は、記憶部11に記憶された構造物情報21及び属性情報22を読み出す。また、制御部12は、記憶部11に記憶された画像生成プログラム20を読み出して実行し、コスト分布算出部24、監視対象設定部25、取付候補領域算出部26、及び画像生成部27として機能する。
コスト分布算出部24は、構造物情報21と属性情報22に基づいて、監視空間30に存在する構造物の表面のうち、カメラを取り付けることができる表面を特定する。
The control unit 12 reads the structure information 21 and the attribute information 22 stored in the storage unit 11 . Further, the control unit 12 reads and executes the image generation program 20 stored in the storage unit 11, and functions as a cost distribution calculation unit 24, a monitoring target setting unit 25, an attachment candidate area calculation unit 26, and an image generation unit 27. do.
Based on the structure information 21 and the attribute information 22, the cost distribution calculation unit 24 identifies the surface of the structure existing in the monitored space 30 on which the camera can be attached.

例えば、コスト分布算出部24は、属性情報22に含まれるカメラの取付可否を示す属性データに基づいて、カメラを取り付けることができる表面を特定してよい。
または、カメラを取り付けることができる構造物の種別をカメラの種別毎に予め設定しておき、属性情報22に含まれる構造物の種別データに基づいてカメラを取り付けることができる表面を特定してもよい。
For example, the cost distribution calculation unit 24 may identify a surface on which a camera can be attached based on attribute data indicating whether or not a camera can be attached, which is included in the attribute information 22 .
Alternatively, the type of structure to which the camera can be attached is set in advance for each type of camera, and the surface to which the camera can be attached is specified based on the type data of the structure included in the attribute information 22. good.

そして、コスト分布算出部24は、カメラを取り付けることができる表面を所定の大きさの単位領域に分割する。
次にコスト分布算出部24は、属性情報22に基づいて、単位領域毎にカメラの設置コストを算出する。コスト分布算出部24は、属性情報22に加えて、構造物情報21を用いて設置コストを算出してもよい。単位領域の大きさは、コスト分布画像によって提示したい精細度合いに応じて適宜に定めればよい。好ましくは、カメラ取付器具の設置面よりも小さな大きさに設定する(例:10×10cm)。また、コストは例えば単位領域の重心に取り付ける場合のコストとして算出すればよい。
Then, the cost distribution calculation unit 24 divides the surface on which the camera can be attached into unit areas of a predetermined size.
Next, the cost distribution calculator 24 calculates the camera installation cost for each unit area based on the attribute information 22 . The cost distribution calculator 24 may calculate the installation cost using the structure information 21 in addition to the attribute information 22 . The size of the unit area may be appropriately determined according to the degree of detail desired to be presented by the cost distribution image. Preferably, the size is set to be smaller than the installation surface of the camera mounting device (eg, 10×10 cm). Also, the cost may be calculated as the cost for attaching to the center of gravity of the unit area, for example.

例えば、コスト分布算出部24は、単位領域にカメラを取り付ける際の施工コストを設置コストとして算出してよい。
例えばコスト分布算出部24は、属性情報22に含まれる材質、厚さ、形状、強度などの属性データに基づいて施工コストを算出してよい。例えば、材質、厚さ、形状、強度などの属性にそれぞれ適した工法、工具、取付金具を、パラメータとして属性データに関連付けて予め記憶部11に記憶する。また、工法、工具、取付金具のそれぞれを使用する際の費用を予め記憶部11に記憶する。
For example, the cost distribution calculation unit 24 may calculate the installation cost as the construction cost for attaching the camera to the unit area.
For example, the cost distribution calculator 24 may calculate construction costs based on attribute data such as material, thickness, shape, and strength included in the attribute information 22 . For example, construction methods, tools, and fittings suitable for attributes such as material, thickness, shape, and strength are stored in advance in the storage unit 11 as parameters in association with attribute data. In addition, the storage unit 11 stores in advance the costs for using each of the construction method, tools, and fittings.

コスト分布算出部24は、属性データに関連付けられている工法、工具、取付金具の使用費用を積算する換算規則によって、施工コストを算出してよい。
また、施工コストには、各単位領域にカメラを取り付けるのに要する必要機材の使用コストを含んでよい。必要機材の一例は、高所にカメラを取り付けるための高所作業車である。コスト分布算出部24は、構造物情報21に基づいて床面から各単位領域までの高さを判定し、必要機材の使用コストを算出してよい。
例えば、高所作業車を必要とする高さと利用する際の費用をパラメータとして予め記憶部11に記憶してよい。コスト分布算出部24は、単位領域の床面(地面)からの高さに応じて、高所作業車の利用費用を追加するか否かを求める換算規則によって施工コストを算出してよい。
The cost distribution calculation unit 24 may calculate the construction cost according to a conversion rule for accumulating the usage costs of the construction method, tools, and fittings associated with the attribute data.
Also, the construction cost may include the cost of using necessary equipment required to attach the camera to each unit area. An example of the required equipment is an aerial work platform for mounting cameras at heights. The cost distribution calculator 24 may determine the height from the floor surface to each unit area based on the structure information 21 and calculate the usage cost of the required equipment.
For example, the required height of the aerial work platform and the cost of using it may be stored in advance in the storage unit 11 as parameters. The cost distribution calculation unit 24 may calculate the construction cost according to a conversion rule for determining whether or not to add the usage cost of the aerial work platform according to the height of the unit area from the floor (ground).

またコスト分布算出部24は、単位領域に取り付けたカメラの映像伝送線や電源線の配線コストを設置コストとして算出してもよい。コスト分布算出部24は、施工コストと配線コストの合計を設置コストとして算出してもよい。
例えば、単位長さ当たりの配線コストをパラメータとして予め記憶部11に記憶してよい。
コスト分布算出部24は、構造物情報21と属性情報22に基づいて集線装置39a~39cの位置を特定し、所与の経路決定方法を用いて、各単位領域から集線装置39a~39cまでの配線経路を決定する。コスト分布算出部24は、配線経路長(例えば最短の経路長)と単位長さ当たりの配線コストを乗算する換算規則によって配線コストを算出してよい。
Further, the cost distribution calculation unit 24 may calculate the wiring cost of the video transmission line and the power line of the camera attached to the unit area as the installation cost. The cost distribution calculator 24 may calculate the total installation cost and wiring cost as the installation cost.
For example, the wiring cost per unit length may be stored in advance in the storage unit 11 as a parameter.
The cost distribution calculation unit 24 identifies the positions of the concentrators 39a to 39c based on the structure information 21 and the attribute information 22, and uses a given route determination method to determine the distance from each unit area to the concentrators 39a to 39c. Determine the wiring route. The cost distribution calculator 24 may calculate the wiring cost according to a conversion rule that multiplies the wiring route length (for example, the shortest route length) by the wiring cost per unit length.

そして、画像生成部27は、構造物の表面における設置コストの分布を表すコスト分布画像40を生成して、出力装置14から出力する(図3参照)。
コスト分布画像40は、例えば単位領域毎のコストを表すグリッド状の分布図であってよい。また、分布が分かり易いように、必要に応じてコスト毎に色を分けて表示してもよい。図3に示すようにコスト毎にハッチングの種類を分けてもよい。
Then, the image generator 27 generates a cost distribution image 40 representing the distribution of installation costs on the surface of the structure, and outputs it from the output device 14 (see FIG. 3).
The cost distribution image 40 may be, for example, a grid-like distribution map representing the cost for each unit area. Also, in order to make the distribution easier to understand, each cost may be displayed in a different color if necessary. As shown in FIG. 3, the type of hatching may be divided for each cost.

監視対象設定部25は、必要に応じて、監視対象を設定する。具体的には、監視空間30内に監視対象を配置する監視対象条件データや監視対象の材質等の属性データを設定する。
例えば、監視対象設定部25は、プランニング実施者等が入力装置13を用いて入力したデータに基づいて、監視対象の監視対象条件データと属性データを設定する。
監視対象設定部25は、複数の監視対象を設定してもよい。
The monitoring target setting unit 25 sets monitoring targets as necessary. Specifically, monitoring target condition data for arranging the monitoring target in the monitoring space 30 and attribute data such as the material of the monitoring target are set.
For example, the monitoring target setting unit 25 sets monitoring target condition data and attribute data of a monitoring target based on data input by a planning executor or the like using the input device 13 .
The monitoring target setting unit 25 may set a plurality of monitoring targets.

取付候補領域算出部26は、少なくとも監視対象の監視対象条件データと構造物情報21に基づいて、カメラを構造物に取り付ける取付候補領域を算出する。
例えば、取付候補領域算出部26は、各単位領域に光源を配置したと仮定して光線が他の構造物に遮られずに監視対象まで到達するか否かを判定する。
The installation candidate area calculation unit 26 calculates an installation candidate area for attaching the camera to the structure based on at least the monitoring target condition data of the monitoring target and the structure information 21 .
For example, the mounting candidate area calculation unit 26 determines whether or not light rays reach the monitoring target without being blocked by other structures, assuming that a light source is arranged in each unit area.

取付候補領域算出部26は、監視対象まで到達した光線を発した光源を配置した単位領域の集合を取付候補領域として算出する。
その際に取付候補領域算出部26は、監視対象の監視対象条件データで指定されている必要解像度に応じて、監視対象からカメラまでの許容最大距離を決定してもよい。取付候補領域算出部26は、許容最大距離よりも離れた領域を取付候補領域から除外してよい。
The attachment candidate area calculation unit 26 calculates, as an attachment candidate area, a set of unit areas in which the light sources emitting the light rays reaching the monitoring target are arranged.
At this time, the mounting candidate area calculation unit 26 may determine the allowable maximum distance from the monitoring target to the camera according to the required resolution specified in the monitoring target condition data of the monitoring target. The attachment candidate area calculator 26 may exclude an area that is further than the maximum allowable distance from the attachment candidate area.

また、取付候補領域算出部26は、監視対象条件データで指定されている監視対象の監視方向に応じて取付候補領域を算出してもよい。
図5の(a)を参照する。図面を分かり易くするために柱37及び38並びに集線装置39a~39cの記載を省略している。
例えば、取付候補領域算出部26は、監視対象である物体50の表面の監視点を一端として監視方向に伸びる基準直線51と許容角度θ(0°≦θ<90°)をなす半直線の軌跡によって形成される錐状空間53を算出する。推奨監視方向は監視対象物の外側に向かう方向であり、また、錘状空間34は基準直線を含む空間となる。許容角度θは、監視対象を撮影する方向の許容範囲を示す。
Further, the attachment candidate area calculation unit 26 may calculate the attachment candidate area according to the monitoring direction of the monitoring target specified by the monitoring target condition data.
Please refer to (a) of FIG. The columns 37 and 38 and the concentrators 39a-39c have been omitted for clarity.
For example, the mounting candidate area calculation unit 26 calculates the trajectory of a half line that forms an allowable angle θ (0°≦θ<90°) with the reference straight line 51 extending in the monitoring direction with one end at a monitoring point on the surface of the object 50 to be monitored. A conical space 53 formed by is calculated. The recommended monitoring direction is the direction toward the outside of the monitored object, and the conical space 34 is a space including the reference straight line. The permissible angle θ indicates the permissible range of the direction in which the object to be monitored is photographed.

そして取付候補領域算出部26は、錐状空間53のうち、構造物が占有する空間と重複していない部分空間を監視対象の撮影可能空間として算出する。ただし、錐状空間53をスポットライト光源によって生成された空間とみなして、構造物の陰になる空間は撮影可能空間から除外する。すなわち、監視点から見て構造物の死角になる空間を撮影可能空間から除外する。
取付候補領域算出部26は、構造物の表面のうち、撮影可能空間と接する領域を、取付候補領域として算出する。図5の(a)の例では、低天井部31aのうち撮影可能空間と接する領域54を取付候補領域として算出する。
Then, the mounting candidate area calculation unit 26 calculates a partial space of the cone-shaped space 53 that does not overlap with the space occupied by the structure as a photographable space to be monitored. However, the conical space 53 is regarded as the space generated by the spotlight light source, and the space shaded by the structure is excluded from the photographable space. In other words, the space that is the blind spot of the structure when viewed from the monitoring point is excluded from the photographable space.
The attachment candidate area calculation unit 26 calculates an area of the surface of the structure that is in contact with the photographable space as an attachment candidate area. In the example of FIG. 5A, a region 54 of the low ceiling portion 31a that is in contact with the photographable space is calculated as the mounting candidate region.

取付候補領域算出部26は、監視対象の監視対象条件データで指定されている必要解像度に応じて、監視対象からカメラまでの許容最大距離を決定してもよい。
図5の(b)を参照する。取付候補領域算出部26は、許容最大距離よりも離れた領域55を除外した領域56を取付候補領域として算出する。
The attachment candidate area calculation unit 26 may determine the allowable maximum distance from the monitoring target to the camera according to the required resolution specified in the monitoring target condition data of the monitoring target.
Please refer to FIG. 5(b). The attachment candidate area calculation unit 26 calculates an area 56 excluding an area 55 that is more than the allowable maximum distance as an attachment candidate area.

図1を参照する。画像生成部27は、設置コストを算出した単位領域のうち取付候補領域と重複している単位領域の設置コストを識別可能に表示させ、その他の単位領域の設置コストを表示しないコスト分布画像40を生成する。すなわち、画像生成部27は、図3のコスト分布画像40において、取付候補領域と重複していない単位領域の設置コストを表示しないコスト分布画像40を生成する。 Please refer to FIG. The image generation unit 27 displays the installation cost of the unit area overlapping the mounting candidate area among the unit areas for which the installation cost is calculated so as to be identifiable, and creates a cost distribution image 40 in which the installation cost of the other unit areas is not displayed. Generate. That is, the image generator 27 generates the cost distribution image 40 that does not display the installation costs of the unit areas that do not overlap with the attachment candidate areas in the cost distribution image 40 of FIG. 3 .

図6を参照する。参照符号50a、50b及び50cは監視対象を示し、参照符号56a、56b及び56cは、監視対象50a、50b及び50cを撮影するためのカメラを構造物に取り付ける取付候補領域を示す。低天井部31aに対応する領域と高天井部31bに対応する領域には、これらが区別できるように色分けされていてもよい。図6のコスト分布画像40の例では、高天井部31bに対応する領域に網掛けハッチングが施されている。
図示のとおり、取付候補領域56a、56b及び56cと重複する単位領域のコストのみが表示され、取付候補領域56a、56b及び56cと重複していない単位領域が除外されている。画像生成部27は、コスト分布画像40を出力装置14から出力する。
Please refer to FIG. Reference numerals 50a, 50b and 50c denote objects to be monitored, and reference numerals 56a, 56b and 56c denote mounting candidate areas for attaching cameras to structures for photographing the objects to be monitored 50a, 50b and 50c. The area corresponding to the low ceiling section 31a and the area corresponding to the high ceiling section 31b may be color-coded so that they can be distinguished from each other. In the example of the cost distribution image 40 in FIG. 6, the area corresponding to the high ceiling section 31b is hatched.
As shown, only the costs of unit areas overlapping with the attachment candidate areas 56a, 56b and 56c are displayed, and unit areas not overlapping with the attachment candidate areas 56a, 56b and 56c are excluded. The image generator 27 outputs the cost distribution image 40 from the output device 14 .

コスト分布算出部24は、監視対象の監視対象条件データに応じて各単位領域における設置コストを補正してもよい。
例えば、各単位領域の位置から監視対象を撮影するために必要なカメラの性能に応じて、設置コストを補正してよい。例えば当該単位領域の位置から監視対象までの距離が長く撮影画素数の多いカメラでなければ、監視対象条件データで指定されている必要解像度を満足できない場合には、設置コストが高くなる。このため、コスト分布算出部24は、増加したカメラ費用だけ設置コストを補正してよい。すなわちコスト分布算出部24は、各単位領域と監視対象との距離に応じて設置コストを補正してよい。言い換えればコスト分布算出部24は、監視対象との位置関係に基づいて設置コストを補正してよい。
The cost distribution calculator 24 may correct the installation cost in each unit area according to the monitoring target condition data of the monitoring target.
For example, the installation cost may be corrected according to the performance of the camera required to photograph the monitored object from the position of each unit area. For example, unless the camera has a long distance from the position of the unit area to the monitored object and a large number of shooting pixels, the installation cost increases if the required resolution specified by the monitored object condition data cannot be satisfied. Therefore, the cost distribution calculator 24 may correct the installation cost by the increased camera cost. That is, the cost distribution calculator 24 may correct the installation cost according to the distance between each unit area and the monitoring target. In other words, the cost distribution calculator 24 may correct the installation cost based on the positional relationship with the monitored object.

また、図6の取付候補領域56a及び56bのように領域が重複し、重複領域に設置したカメラにより複数の監視対象を同時に撮影できる場合には、複数の監視対象50a及び50bを同時に撮影するようにカメラを設置できる。このため、例えばカメラ1台あたりの設置コストを複数の監視対象50a及び50bで折半して、監視対象毎の設置コストを求めてよい。
すなわち、コスト分布算出部24は、取付候補領域が重複する範囲の設置コストを、取付候補領域が重複しない場合に算出される設置コストから低減して求めてよい。例えば、1台のカメラで2つの監視対象を同時に撮影できる場合には、重複領域の設置コストを、取付候補領域が重複していない領域のコストの半額にしてもよい。
In addition, when the areas overlap like the mounting candidate areas 56a and 56b in FIG. 6 and the cameras installed in the overlapping areas can simultaneously photograph a plurality of monitoring targets, the plurality of monitoring targets 50a and 50b can be photographed simultaneously. A camera can be installed in For this reason, for example, the installation cost per camera may be divided between the plurality of monitoring targets 50a and 50b to obtain the installation cost for each monitoring target.
That is, the cost distribution calculation unit 24 may calculate the installation cost for the range where the mounting candidate areas overlap from the installation cost calculated when the mounting candidate areas do not overlap. For example, if one camera can photograph two objects to be monitored at the same time, the installation cost of the overlapping area may be half the cost of the area where the mounting candidate areas do not overlap.

また、画像生成部27は、図6に表すように、取付候補領域56a、56b及び56c内の各単位領域におけるカメラの設置コストを識別可能に表したコスト分布画像40を生成するのに限らず、取付候補領域ごとにコストの代表値を識別可能に表したコスト分布画像40を生成してもよい。
例えば、コストの代表値として取付候補領域内の各単位領域のコストにおける最高値や最安値(又は最高値と最安値との価格差)などを用い、これらの代表値を取付候補領域ごとに識別可能に表示させたコスト分布画像を生成してもよい。
なお、コスト分布算出部24は、取付候補領域算出部26によって算出された取付候補領域内の各単位領域における設置コストを算出して取付候補領域内におけるコスト分布を求めて、画像生成部27は当該コスト分布に基づいてコスト分布画像40を生成してもよい。
In addition, the image generation unit 27 is not limited to generating a cost distribution image 40 that identifiably represents the camera installation cost in each unit area within the mounting candidate areas 56a, 56b, and 56c as shown in FIG. , a cost distribution image 40 may be generated that identifiably represents the representative value of the cost for each attachment candidate area.
For example, using the highest and lowest costs (or the price difference between the highest and lowest prices) for each unit area in the installation candidate area as the representative value of the cost, these representative values are identified for each installation candidate area. A cost distribution image that can be displayed may be generated.
The cost distribution calculation unit 24 calculates the installation cost in each unit area in the attachment candidate area calculated by the attachment candidate area calculation unit 26, obtains the cost distribution in the attachment candidate area, and the image generation unit 27 A cost distribution image 40 may be generated based on the cost distribution.

(動作)
図7を参照して、実施形態の画像生成方法の一例を説明する。
ステップS1では、カメラ設置位置を設計するのに先だって、監視空間30に存在する構造物の構造物情報21及び属性情報22を取得または生成して、画像生成装置10の記憶部11に設定登録する。
制御部12は、記憶部11に記憶された構造物情報21及び属性情報22を読み出す。
(motion)
An example of the image generation method of the embodiment will be described with reference to FIG.
In step S1, prior to designing the camera installation position, the structure information 21 and the attribute information 22 of the structure existing in the monitored space 30 are acquired or generated, and set and registered in the storage unit 11 of the image generation device 10. .
The control unit 12 reads the structure information 21 and the attribute information 22 stored in the storage unit 11 .

ステップS2においてコスト分布算出部24は、構造物情報21と属性情報22に基づいて、監視空間30側に向いた構造物の表面のうち、カメラを取り付けることができる表面を特定する。コスト分布算出部24は、カメラを取り付けることができる表面を所定の大きさの単位領域に分割する。
ステップS3においてコスト分布算出部24は、構造物情報21と属性情報22に基づいて、各単位領域にカメラを設置した場合の設置コストを算出する。
In step S<b>2 , the cost distribution calculation unit 24 identifies a surface on which a camera can be attached among the surfaces of the structure facing the monitored space 30 based on the structure information 21 and the attribute information 22 . The cost distribution calculator 24 divides the surface on which the camera can be attached into unit areas of a predetermined size.
In step S3, the cost distribution calculation unit 24 calculates installation costs when cameras are installed in each unit area based on the structure information 21 and the attribute information 22. FIG.

ステップS4において監視対象設定部25は、監視対象を設定するか否かを判定する。監視対象を設定しない場合(ステップS4:N)、処理はステップS7へ進む。この場合に画像生成部27は、図3に示すように、監視空間30側に向いた構造物の表面の全面に亘ってコスト分布を表すコスト分布画像40を生成する。画像生成部27は、コスト分布画像40を出力装置14に出力した後、処理を終了する。 In step S4, the monitoring target setting unit 25 determines whether or not to set a monitoring target. If the monitoring target is not set (step S4: N), the process proceeds to step S7. In this case, the image generator 27 generates a cost distribution image 40 representing the cost distribution over the entire surface of the structure facing the monitored space 30, as shown in FIG. After outputting the cost distribution image 40 to the output device 14, the image generator 27 terminates the process.

ステップS4において監視対象を設定する場合(ステップS4:Y)、監視対象設定部25は監視対象の監視対象条件データや材質等の属性データを設定して、処理はステップS5へ進む。
ステップS5において取付候補領域算出部26は、少なくとも監視対象の監視対象条件データと構造物情報に基づいてカメラを構造物に取り付ける取付候補領域を算出する。
If a monitoring target is set in step S4 (step S4: Y), the monitoring target setting unit 25 sets monitoring target condition data and attribute data such as material of the monitoring target, and the process proceeds to step S5.
In step S5, the mounting candidate area calculation unit 26 calculates a mounting candidate area for mounting the camera to the structure based on at least the monitoring target condition data of the monitoring target and the structure information.

ステップS6においてコスト分布算出部24は、監視対象の監視対象条件データに応じて各単位領域における設置コストを補正する。
ステップS7において画像生成部27は、図6に示すように、設置コストを算出した単位領域のうち取付候補領域と重複している単位領域を残し、その他の単位領域を除外したコスト分布画像40を生成する。画像生成部27は、コスト分布画像40を出力装置14に出力した後、処理を終了する。
In step S6, the cost distribution calculator 24 corrects the installation cost in each unit area according to the monitoring target condition data of the monitoring target.
In step S7, the image generation unit 27 generates a cost distribution image 40 by leaving the unit areas overlapping with the mounting candidate areas among the unit areas for which the installation costs have been calculated and excluding the other unit areas, as shown in FIG. Generate. After outputting the cost distribution image 40 to the output device 14, the image generator 27 terminates the process.

(実施形態の効果) (Effect of Embodiment)

(1)記憶部11は、監視空間に存在する構造物それぞれの位置と形状を表す構造物情報21を少なくとも含んだ空間情報を記憶する。取付候補領域算出部26は、監視対象の位置を含む監視対象条件と構造物情報とに基づいて、監視対象を撮影するカメラを構造物に取り付ける取付候補領域を算出する。コスト分布算出部24は、空間情報に含まれる構造物の情報を当該構造物にカメラを取り付けるコストに換算する規則に基づいて、取付候補領域内にカメラを取り付けた場合のコスト分布を算出する。画像生成部27はコスト分布を表すコスト分布画像40を生成する。 (1) The storage unit 11 stores space information including at least structure information 21 representing the position and shape of each structure existing in the monitored space. The installation candidate area calculation unit 26 calculates an installation candidate area for attaching a camera for capturing an image of a monitoring target to a structure based on the monitoring target condition including the position of the monitoring target and the structure information. The cost distribution calculation unit 24 calculates the cost distribution when the camera is mounted within the mounting candidate area, based on the rule for converting the structure information included in the spatial information into the cost of mounting the camera on the structure. The image generator 27 generates a cost distribution image 40 representing cost distribution.

これにより、プランニング実施者等は、監視空間内にカメラを取り付けた場合のコストを把握し易くなる。例えば、プランニング実施者等は、カメラを設置する構造物の構造に応じて算出されるカメラの設置コストの分布を把握できる。
また、プランニング実施者等は、監視対象を撮影可能なカメラの取付候補領域と、取付候補領域における設置コストを把握できる。
This makes it easier for a person who carries out planning to grasp the cost of installing a camera in the monitored space. For example, a planning executor or the like can grasp the distribution of camera installation costs calculated according to the structure of the structure in which the camera is installed.
In addition, the person who carries out the planning can grasp the installation candidate area of the camera capable of photographing the monitoring target and the installation cost in the installation candidate area.

(2)空間情報には更に属性情報22が含まれ、属性情報22は、構造物に設置される配線に係る情報を含んでもよい。これにより、カメラに接続する映像伝送線や電源線の配線コストを反映したコスト分布を算出できる。
(3)属性情報22は、構造物の材質、表面厚さ及び強度のうち、少なくとも一つの情報を含んでもよい。これにより、カメラを取り付ける際の工法、工具、取付金具に応じた施工コストを反映したコスト分布を算出できる。
(2) The spatial information further includes attribute information 22, and the attribute information 22 may include information related to wiring installed in the structure. With this, it is possible to calculate a cost distribution reflecting the wiring cost of the video transmission line and the power line connected to the camera.
(3) The attribute information 22 may include information on at least one of the material, surface thickness, and strength of the structure. This makes it possible to calculate a cost distribution that reflects the construction costs according to the construction method, tools, and mounting brackets used when mounting the camera.

(4)コスト分布算出部24は、構造物の床面又は地表面からの高さに基づいてコスト分布を算出してもよい。これにより、カメラの取付位置の高さによって必要とされる機材の使用コストを反映したコスト分布を算出できる。
(5)コスト分布算出部24は、取付候補領域内の位置と監視対象との位置関係に基づいてコスト分布を算出してもよい。これにより、監視対象との位置関係に応じた設置コストを反映したコスト分布を算出できる。
(4) The cost distribution calculator 24 may calculate the cost distribution based on the height of the structure from the floor or ground surface. Accordingly, it is possible to calculate a cost distribution that reflects the cost of using the equipment required by the height of the mounting position of the camera.
(5) The cost distribution calculator 24 may calculate the cost distribution based on the positional relationship between the position within the attachment candidate area and the monitoring target. Thereby, it is possible to calculate the cost distribution reflecting the installation cost according to the positional relationship with the monitoring target.

10…画像生成装置、11…記憶部、12…制御部、13…入力装置、14…出力装置、20…画像生成プログラム、21…構造物情報、22…属性情報、23…監視対象情報、24…コスト分布算出部、25…監視対象設定部、26…取付候補領域算出部、27…画像生成部、30…監視空間、31a…低天井部、31b…高天井部、32…床、33~36…壁、37、38…柱、39a~39c…集線装置、40…コスト分布画像 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10... Image generation apparatus 11... Storage part 12... Control part 13... Input device 14... Output device 20... Image generation program 21... Structure information 22... Attribute information 23... Monitoring object information 24 ... Cost distribution calculation unit 25 ... Monitoring target setting unit 26 ... Installation candidate area calculation unit 27 ... Image generation unit 30 ... Monitoring space 31a ... Low ceiling section 31b ... High ceiling section 32 ... Floor 33 ~ 36... walls, 37, 38... pillars, 39a to 39c... line concentrators, 40... cost distribution image

Claims (7)

監視空間に存在する構造物それぞれについて少なくとも当該構造物の位置と形状の情報を含んだ空間情報を記憶する記憶部と、
監視対象の位置を含む監視対象条件と前記空間情報とに基づいて、前記監視対象を撮影するためのカメラを取り付ける前記構造物上の領域であって、前記監視対象条件の前記監視対象を撮影可能に取り付けることのできる取付候補領域を算出する取付候補領域算出部と、
前記空間情報に含まれる前記構造物ごとの情報を当該構造物に前記カメラを取り付けるコストに換算する規則に基づいて、前記取付候補領域内に前記カメラを取り付けた場合の前記コストを算出するコスト分布算出部と、
前記取付候補領域ごとの前記コストを識別可能なコスト分布画像を生成する画像生成部と、
を備えることを特徴とする画像生成装置。
a storage unit for storing spatial information including at least information on the position and shape of each structure existing in the monitored space;
Based on the monitoring target condition including the position of the monitoring target and the spatial information, it is possible to capture the monitoring target under the monitoring target condition in the area on the structure where the camera for capturing the image of the monitoring target is mounted. an attachment candidate area calculation unit that calculates an attachment candidate area that can be attached to the
A cost distribution for calculating the cost when the camera is mounted in the mounting candidate area based on a rule for converting the information for each structure included in the spatial information into a cost for mounting the camera on the structure. a calculation unit;
an image generation unit that generates a cost distribution image capable of identifying the cost for each of the mounting candidate areas;
An image generating device comprising:
前記空間情報は、前記構造物に設置される配線に係る情報を含むことを特徴とする請求項1に記載の画像生成装置。 2. The image generating apparatus according to claim 1, wherein the spatial information includes information about wiring installed in the structure. 前記空間情報は、前記構造物の材質、表面厚さ及び強度のうち、少なくとも一つの情報を含むことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の画像生成装置。 3. The image generating apparatus according to claim 1, wherein the spatial information includes at least one information of material, surface thickness and strength of the structure. 前記コスト分布算出部は、前記構造物の床面又は地表面からの高さに基づいて前記コストを算出することを特徴とする請求項1~3のいずれか一項に記載の画像生成装置。 4. The image generation apparatus according to claim 1, wherein the cost distribution calculation unit calculates the cost based on the height of the structure from the floor surface or the ground surface. 前記コスト分布算出部は、前記取付候補領域内の位置と前記監視対象との位置関係に基づいて前記コストを算出することを特徴とする請求項1~4のいずれか一項に記載の画像生成装置。 The image generation according to any one of claims 1 to 4, wherein the cost distribution calculation unit calculates the cost based on a positional relationship between a position within the attachment candidate area and the monitoring target. Device. コンピュータに、
監視空間に存在する構造物それぞれについて少なくとも当該構造物の位置と形状の情報を含んだ空間情報と監視対象の位置を含む監視対象条件とに基づいて、前記監視対象を撮影するためのカメラを取り付ける前記構造物上の領域であって、前記監視対象条件の前記監視対象を撮影可能に取り付けることのできる取付候補領域を算出する取付候補領域算出ステップと、
前記空間情報に含まれる前記構造物ごとの情報を当該構造物に前記カメラを取り付けるコストに換算する規則に基づいて、前記取付候補領域内に前記カメラを取り付けた場合の前記コストを算出するコスト分布算出ステップと、
前記取付候補領域ごとの前記コストを識別可能なコスト分布画像を生成する画像生成ステップと、
を実行させることを特徴とする画像生成プログラム。
to the computer,
For each structure existing in the monitored space, a camera is installed for photographing the object to be monitored based on spatial information including information on at least the position and shape of the structure and conditions for the object to be monitored including the position of the object to be monitored. a mounting candidate region calculation step of calculating a mounting candidate region, which is a region on the structure and in which the monitoring target under the monitoring target condition can be mounted so as to be photographable;
A cost distribution for calculating the cost when the camera is mounted in the mounting candidate area based on a rule for converting the information for each structure included in the spatial information into a cost for mounting the camera on the structure. a calculation step;
an image generating step of generating a cost distribution image capable of identifying the cost for each of the mounting candidate areas;
An image generation program characterized by executing
コンピュータに、
監視空間に存在する構造物それぞれについて少なくとも当該構造物の位置と形状の情報を含んだ空間情報と監視対象の位置を含む監視対象条件とに基づいて、前記監視対象を撮影するためのカメラを取り付ける前記構造物上の領域であって、前記監視対象条件の前記監視対象を撮影可能に取り付けることのできる取付候補領域を算出する取付候補領域算出ステップと、
前記空間情報に含まれる前記構造物ごとの情報を当該構造物に前記カメラを取り付けるコストに換算する規則に基づいて、前記取付候補領域内に前記カメラを取り付けた場合の前記コストを算出するコスト分布算出ステップと、
前記取付候補領域ごとの前記コストを識別可能なコスト分布画像を生成する画像生成ステップと、
を実行させることを特徴とする画像生成方法。
to the computer,
For each structure existing in the monitored space, a camera is installed for photographing the object to be monitored based on spatial information including information on at least the position and shape of the structure and conditions for the object to be monitored including the position of the object to be monitored. a mounting candidate region calculation step of calculating a mounting candidate region, which is a region on the structure and in which the monitoring target under the monitoring target condition can be mounted so as to be photographable;
A cost distribution for calculating the cost when the camera is mounted in the mounting candidate area based on a rule for converting the information for each structure included in the spatial information into a cost for mounting the camera on the structure. a calculation step;
an image generating step of generating a cost distribution image capable of identifying the cost for each of the mounting candidate areas;
An image generation method characterized by executing
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