JPH11339139A - 監視装置 - Google Patents
監視装置Info
- Publication number
- JPH11339139A JPH11339139A JP15839098A JP15839098A JPH11339139A JP H11339139 A JPH11339139 A JP H11339139A JP 15839098 A JP15839098 A JP 15839098A JP 15839098 A JP15839098 A JP 15839098A JP H11339139 A JPH11339139 A JP H11339139A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】監視領域内の人物を形状特徴量と動き特徴量と
で特定し、予めデータベースに蓄積された不審人物に関
する該データと比較検索し、不審人物を特定して監視員
の注意を促す。 【解決手段】少なくとも２台のカメラからなり監視領域
を撮影する撮像手段と、その撮影画像から人物の身体の
部位の位置を抽出する部位位置抽出手段と、身体の部位
の位置を追尾してベクトルデータ化する部位位置追尾手
段と、部位位置のデータから身体形状の特徴量を計測す
る形状特徴量計測手段と、上記ベクトルデータから身体
の動きの特徴量を計測する動き特徴量計測手段と、形状
特徴量と動き特徴量を蓄積するデータベースと、計測さ
れた形状特徴量及び動き特徴量とデータベースに蓄積さ
れた該データを比較検索する比較・検索手段と、検索結
果を表示する表示手段とからなる監視装置。
で特定し、予めデータベースに蓄積された不審人物に関
する該データと比較検索し、不審人物を特定して監視員
の注意を促す。 【解決手段】少なくとも２台のカメラからなり監視領域
を撮影する撮像手段と、その撮影画像から人物の身体の
部位の位置を抽出する部位位置抽出手段と、身体の部位
の位置を追尾してベクトルデータ化する部位位置追尾手
段と、部位位置のデータから身体形状の特徴量を計測す
る形状特徴量計測手段と、上記ベクトルデータから身体
の動きの特徴量を計測する動き特徴量計測手段と、形状
特徴量と動き特徴量を蓄積するデータベースと、計測さ
れた形状特徴量及び動き特徴量とデータベースに蓄積さ
れた該データを比較検索する比較・検索手段と、検索結
果を表示する表示手段とからなる監視装置。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、複数のビデオ映
像を用いた監視装置に関し、監視領域内の人物の形状及
び動きに関する特徴量を自動的に抽出して不審人物の調
査、追跡、特定が速やかに行えるようにしたものであ
る。
像を用いた監視装置に関し、監視領域内の人物の形状及
び動きに関する特徴量を自動的に抽出して不審人物の調
査、追跡、特定が速やかに行えるようにしたものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】従来の監視装置は、特定の監視領域を１
台の監視カメラで撮影し、その映像をディスプレイに表
示して、監視員が目視で不審人物の有無を確認してい
た。そして不審人物の特定には長年に渡る経験と勘によ
るところが大きく、不審人物の監視作業には熟練を要し
ていた。
台の監視カメラで撮影し、その映像をディスプレイに表
示して、監視員が目視で不審人物の有無を確認してい
た。そして不審人物の特定には長年に渡る経験と勘によ
るところが大きく、不審人物の監視作業には熟練を要し
ていた。
【０００３】ところで、人物の歩き方には個々人に特徴
を有している。即ち、人物の動きを、前後、左右、上下
の３次元的にとらえると、身長や肩幅などを中心とした
形状的特徴と、歩幅や歩行速度、頭や肩、手の振れ等の
動きそのものの特徴として把握でき、これらをデータ化
すれば個人の識別が可能となる。従って、予め不審人物
の形状的特徴や動きに関する特徴が分かっていれば、監
視カメラの映像からそれと同一の形状や動きをする人物
を特定し、不審人物として表示することができることに
なる。
を有している。即ち、人物の動きを、前後、左右、上下
の３次元的にとらえると、身長や肩幅などを中心とした
形状的特徴と、歩幅や歩行速度、頭や肩、手の振れ等の
動きそのものの特徴として把握でき、これらをデータ化
すれば個人の識別が可能となる。従って、予め不審人物
の形状的特徴や動きに関する特徴が分かっていれば、監
視カメラの映像からそれと同一の形状や動きをする人物
を特定し、不審人物として表示することができることに
なる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】本発明は複数のビデオ
映像を用いた監視装置において、監視領域内の人物の特
徴量を自動抽出してデータベース化すると共に、特定の
不審人物の特徴を有する候補人物を探索し、監視者に注
意を促すことで、不審人物の調査、追跡、特定が速やか
に行えるようにすることを目的としたものである。
映像を用いた監視装置において、監視領域内の人物の特
徴量を自動抽出してデータベース化すると共に、特定の
不審人物の特徴を有する候補人物を探索し、監視者に注
意を促すことで、不審人物の調査、追跡、特定が速やか
に行えるようにすることを目的としたものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を解
決するため、監視装置を、少なくとも２台のカメラから
なり監視領域を撮影する撮像手段と、その撮影画像から
人物の身体の部位の位置を抽出する部位位置抽出手段
と、身体の部位の位置を追尾してベクトルデータ化する
部位位置追尾手段と、部位位置のデータから身体形状の
特徴量を計測する形状特徴量計測手段と、上記ベクトル
データから身体の動きの特徴量を計測する動き特徴量計
測手段と、形状特徴量と動き特徴量を蓄積するデータベ
ースと、計測された形状特徴量及び動き特徴量とデータ
ベースに蓄積された該データを比較検索する比較・検索
手段と、検索結果を表示する表示手段とから構成すると
いう手段を採用した。
決するため、監視装置を、少なくとも２台のカメラから
なり監視領域を撮影する撮像手段と、その撮影画像から
人物の身体の部位の位置を抽出する部位位置抽出手段
と、身体の部位の位置を追尾してベクトルデータ化する
部位位置追尾手段と、部位位置のデータから身体形状の
特徴量を計測する形状特徴量計測手段と、上記ベクトル
データから身体の動きの特徴量を計測する動き特徴量計
測手段と、形状特徴量と動き特徴量を蓄積するデータベ
ースと、計測された形状特徴量及び動き特徴量とデータ
ベースに蓄積された該データを比較検索する比較・検索
手段と、検索結果を表示する表示手段とから構成すると
いう手段を採用した。
【０００６】また、撮像手段としては、１台のカメラで
監視領域の人物の前後・左右の平面的な２次元座標を確
定し、他方のカメラで監視領域の人物の高さの立体的な
３次元座標を確定するという手段を採用した。
監視領域の人物の前後・左右の平面的な２次元座標を確
定し、他方のカメラで監視領域の人物の高さの立体的な
３次元座標を確定するという手段を採用した。
【０００７】そして、具体的には、少なくとも監視領域
を垂直上方から一定範囲の監視域で撮影する上方カメラ
と、側方から俯角を有して一定範囲の監視域で撮影する
側部カメラとの２台のカメラを有し、上方カメラの映像
から人物位置を特定する頭部抽出手段と、頭部位置の変
化を追尾する頭部追尾手段と、側部カメラの映像から身
長計測のためにつま先位置を抽出するつま先抽出手段
と、頭部位置を抽出する頭部抽出手段と、つま先位置の
動きから歩幅を計測する動きベクトル手段と、頭部位置
の動きから歩行速度等を計測する動きベクトル手段と、
計測された形状特徴量と動き特徴量を蓄積するデータベ
ースと、蓄積データから計測データを検索する比較・検
索手段と、検索結果を表示するディスプレイとで監視装
置を構成するという手段を用いた。
を垂直上方から一定範囲の監視域で撮影する上方カメラ
と、側方から俯角を有して一定範囲の監視域で撮影する
側部カメラとの２台のカメラを有し、上方カメラの映像
から人物位置を特定する頭部抽出手段と、頭部位置の変
化を追尾する頭部追尾手段と、側部カメラの映像から身
長計測のためにつま先位置を抽出するつま先抽出手段
と、頭部位置を抽出する頭部抽出手段と、つま先位置の
動きから歩幅を計測する動きベクトル手段と、頭部位置
の動きから歩行速度等を計測する動きベクトル手段と、
計測された形状特徴量と動き特徴量を蓄積するデータベ
ースと、蓄積データから計測データを検索する比較・検
索手段と、検索結果を表示するディスプレイとで監視装
置を構成するという手段を用いた。
【０００８】上記構成による監視装置によれば、監視領
域内の人物を形状特徴量と動き特徴量とで特定し、予め
データベースに蓄積された不審人物に関する該データと
比較検索することにより、不審人物を容易に特定でき、
監視員の注意を促すことができるものである。
域内の人物を形状特徴量と動き特徴量とで特定し、予め
データベースに蓄積された不審人物に関する該データと
比較検索することにより、不審人物を容易に特定でき、
監視員の注意を促すことができるものである。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて説明する。図１は本発明装置の概略を示すブ
ロック図である。図において、１は少なくとも２台のカ
メラで構成され、特定の監視領域を上方と側方から撮影
する撮像手段、２は撮影された映像から監視領域内の人
物の身体の各部位位置を抽出する部位位置抽出手段、３
は人物の部位位置を追尾して特定部位位置の動きをベク
トルデータとして計測する部位位置追尾手段である。ま
た、４は上記部位位置抽出手段からのデータによって例
えば頭頂部の位置とつま先の位置から身長を計測する等
人体の形状の特徴量を計測する形状特徴量計測手段、５
は上記部位位置追尾手段のベクトルデータから歩幅や歩
行速度等の身体の動きの特徴量を計測する動き特徴量計
測手段である。この形状特徴量と動き特徴量は個々人に
よって異なり、これらの値によって個人の識別が可能と
なる。上記形状特徴量計測手段と動き特徴量計測手段に
よって計測された各特徴量は、データベース６に蓄積さ
れる。また、このデータベース６には予め不審人物の各
特徴量も記憶させてある。７は計測された各特徴量とデ
ータベースに記憶された特徴量とを比較・検索する比較
・検索手段であって、データベース内に該当するものが
あればそのデータをディスプレイ等の表示手段８に表示
する。また撮像手段によって撮影されディスプレイに表
示されている人物に着色やマーキング等の表示を行う。
に基づいて説明する。図１は本発明装置の概略を示すブ
ロック図である。図において、１は少なくとも２台のカ
メラで構成され、特定の監視領域を上方と側方から撮影
する撮像手段、２は撮影された映像から監視領域内の人
物の身体の各部位位置を抽出する部位位置抽出手段、３
は人物の部位位置を追尾して特定部位位置の動きをベク
トルデータとして計測する部位位置追尾手段である。ま
た、４は上記部位位置抽出手段からのデータによって例
えば頭頂部の位置とつま先の位置から身長を計測する等
人体の形状の特徴量を計測する形状特徴量計測手段、５
は上記部位位置追尾手段のベクトルデータから歩幅や歩
行速度等の身体の動きの特徴量を計測する動き特徴量計
測手段である。この形状特徴量と動き特徴量は個々人に
よって異なり、これらの値によって個人の識別が可能と
なる。上記形状特徴量計測手段と動き特徴量計測手段に
よって計測された各特徴量は、データベース６に蓄積さ
れる。また、このデータベース６には予め不審人物の各
特徴量も記憶させてある。７は計測された各特徴量とデ
ータベースに記憶された特徴量とを比較・検索する比較
・検索手段であって、データベース内に該当するものが
あればそのデータをディスプレイ等の表示手段８に表示
する。また撮像手段によって撮影されディスプレイに表
示されている人物に着色やマーキング等の表示を行う。
【００１０】次に、図２は上記装置のより具体的な構成
を示すブロック図である。図において、１１は広角乃至
は魚眼レンズを有するＣＣＤカメラからなる上部カメ
ラ、１２は同じくＣＣＤカメラからなる側部カメラで、
両者で撮像手段を構成する。図３に示すように、上部カ
メラ１１は垂直上方から特定の監視領域（ａ）の全てを
監視し、側部カメラ１２は俯角を有して同じ領域を監視
するものであるが、上方カメラで人物の前後、左右の座
標、即ち、人物の前後・左右の平面的な２次元座標を決
定することができ、側部カメラによって上下の動き、即
ち、人物の高さの立体的な３次元の座標として把握でき
る。１３、１４は各カメラの視野内における相手カメラ
の位置によって自カメラの向きを決定するカメラ軸補正
手段である。１５は上部カメラと連動する頭部抽出手段
で画像内の人物の頭部を抽出し、その座標情報と側部カ
メラからの情報とで監視領域内の人物の座標位置を決定
するものである。１６はつま先抽出手段、１７は頭部抽
出手段であって、部位位置抽出手段となるものである
が、それぞれ画像内の人物のつま先と頭頂部を抽出し、
両者の情報から位置の決定された人物の身長を計測す
る。これが特定人物の形状特徴量となる。
を示すブロック図である。図において、１１は広角乃至
は魚眼レンズを有するＣＣＤカメラからなる上部カメ
ラ、１２は同じくＣＣＤカメラからなる側部カメラで、
両者で撮像手段を構成する。図３に示すように、上部カ
メラ１１は垂直上方から特定の監視領域（ａ）の全てを
監視し、側部カメラ１２は俯角を有して同じ領域を監視
するものであるが、上方カメラで人物の前後、左右の座
標、即ち、人物の前後・左右の平面的な２次元座標を決
定することができ、側部カメラによって上下の動き、即
ち、人物の高さの立体的な３次元の座標として把握でき
る。１３、１４は各カメラの視野内における相手カメラ
の位置によって自カメラの向きを決定するカメラ軸補正
手段である。１５は上部カメラと連動する頭部抽出手段
で画像内の人物の頭部を抽出し、その座標情報と側部カ
メラからの情報とで監視領域内の人物の座標位置を決定
するものである。１６はつま先抽出手段、１７は頭部抽
出手段であって、部位位置抽出手段となるものである
が、それぞれ画像内の人物のつま先と頭頂部を抽出し、
両者の情報から位置の決定された人物の身長を計測す
る。これが特定人物の形状特徴量となる。
【００１１】また、つま先抽出手段１６の出力から動き
ベクトル算出手段１８によってつま先の動きベクトルを
算出し、その人物の歩幅を計測し、頭部抽出手段１７の
出力からは動きベクトル算出手段１９及び頭部追尾手段
２０によって人物の歩行速度や頭部振動を計測する。こ
れらは部位位置追尾手段となるものであるが、この歩幅
や歩行速度などは動き特徴量として把握されるものであ
る。
ベクトル算出手段１８によってつま先の動きベクトルを
算出し、その人物の歩幅を計測し、頭部抽出手段１７の
出力からは動きベクトル算出手段１９及び頭部追尾手段
２０によって人物の歩行速度や頭部振動を計測する。こ
れらは部位位置追尾手段となるものであるが、この歩幅
や歩行速度などは動き特徴量として把握されるものであ
る。
【００１２】上記各手段により計測された身長、歩幅、
歩行速度、頭部振動の各データはデータベース２１に蓄
積される。データベース２１には予め不審人物の形状特
徴量や動き特徴量が記憶されている。比較・検索手段２
２では計測された各特徴量とデータベースとを比較・検
索し、データが一致すると、ディスプレイ２３に出力す
る。
歩行速度、頭部振動の各データはデータベース２１に蓄
積される。データベース２１には予め不審人物の形状特
徴量や動き特徴量が記憶されている。比較・検索手段２
２では計測された各特徴量とデータベースとを比較・検
索し、データが一致すると、ディスプレイ２３に出力す
る。
【００１３】上記構成の監視装置において、その監視シ
ステムについて述べると、上部カメラ１１の映像から頭
部抽出手段を介して監視領域内の特定人物の頭部を検知
し人物の位置（平面座標）を決定する。次にその人物の
つま先位置と頭部位置を抽出し、身長を決定する。この
身長がその人物の形状特徴量となる。また、つま先位置
のデータから動きベクトル算出手段１８によって歩幅を
計測する。さらに、頭部位置を動きベクトル算出手段１
９によってデータ化し頭部追尾手段のデータと併せて、
人物の歩行速度及び頭部振動を計測する。この歩幅、歩
行速度、頭部振動の各データはその人物の動き特徴量と
なる。即ち、形状特徴量と動き特徴量によって監視領域
内の人物を特定できることになる。
ステムについて述べると、上部カメラ１１の映像から頭
部抽出手段を介して監視領域内の特定人物の頭部を検知
し人物の位置（平面座標）を決定する。次にその人物の
つま先位置と頭部位置を抽出し、身長を決定する。この
身長がその人物の形状特徴量となる。また、つま先位置
のデータから動きベクトル算出手段１８によって歩幅を
計測する。さらに、頭部位置を動きベクトル算出手段１
９によってデータ化し頭部追尾手段のデータと併せて、
人物の歩行速度及び頭部振動を計測する。この歩幅、歩
行速度、頭部振動の各データはその人物の動き特徴量と
なる。即ち、形状特徴量と動き特徴量によって監視領域
内の人物を特定できることになる。
【００１４】一方、データベースには予め不審人物の形
状特徴量や動き特徴量のデータが蓄積されている。従っ
て、今計測された各特徴量とデータベースに記憶された
特徴量を比較・検索し、両者が一致すれば、監視領域内
の人物が不審人物であると特定できることになる。そこ
で、ディスプレイに表示された特定人物に着色を施した
り、矢印等のマーキングで示し、監視者に注意を促す。
従って、監視者は、ディスプレイの表示から直ちに不審
人物を確認できることになる。
状特徴量や動き特徴量のデータが蓄積されている。従っ
て、今計測された各特徴量とデータベースに記憶された
特徴量を比較・検索し、両者が一致すれば、監視領域内
の人物が不審人物であると特定できることになる。そこ
で、ディスプレイに表示された特定人物に着色を施した
り、矢印等のマーキングで示し、監視者に注意を促す。
従って、監視者は、ディスプレイの表示から直ちに不審
人物を確認できることになる。
【００１５】なお、上記形状特徴量や動き特徴量に示し
た身長や歩幅等はこれに限定するものではなく、肩幅、
手の長さなどの身体各部の部位の大きさや、手先の動き
や肩の揺れ等、身体各部の部位の動きにより決定される
ものである。
た身長や歩幅等はこれに限定するものではなく、肩幅、
手の長さなどの身体各部の部位の大きさや、手先の動き
や肩の揺れ等、身体各部の部位の動きにより決定される
ものである。
【００１６】
【発明の効果】以上述べたように、本監視装置によれ
ば、ディスプレイに表示された人物の身長等の形状特徴
量に加え、動きベクトルを算出することによって歩行速
度や頭部振動等の動き特徴量も含めて抽出することが可
能であり、そのデータをデータベースで検索し、ディス
プレイに表示することにより、不審人物の特定を精度高
く行うことが可能となった。
ば、ディスプレイに表示された人物の身長等の形状特徴
量に加え、動きベクトルを算出することによって歩行速
度や頭部振動等の動き特徴量も含めて抽出することが可
能であり、そのデータをデータベースで検索し、ディス
プレイに表示することにより、不審人物の特定を精度高
く行うことが可能となった。
【図１】本願発明の構成の概略を示すフローチャート図
である。
である。
【図２】本願発明のより具体的な構成を示すフローチャ
ート図である。
ート図である。
【図３】上方カメラ及び側部カメラの撮影領域を示す斜
視図である。
視図である。
１ 撮像手段 ２ 部位位置抽出手段 ３ 部位位置追尾手段 ４ 形状特徴量計測手段 ５ 動き特徴量計測手段 ６ データベース ７ 比較・検索手段 ８ 表示手段
Claims (3)
- 【請求項１】少なくとも２台のカメラからなり監視領域
を撮影する撮像手段と、その撮影画像から人物の身体の
部位の位置を抽出する部位位置抽出手段と、身体の部位
の位置を追尾してベクトルデータ化する部位位置追尾手
段と、部位位置のデータから身体形状の特徴量を計測す
る形状特徴量計測手段と、上記ベクトルデータから身体
の動きの特徴量を計測する動き特徴量計測手段と、形状
特徴量と動き特徴量を蓄積するデータベースと、計測さ
れた形状特徴量及び動き特徴量とデータベースに蓄積さ
れた該データを比較検索する比較・検索手段と、検索結
果を表示する表示手段とからなることを特徴とする監視
装置。 - 【請求項２】撮像手段が、１台のカメラで監視領域の人
物の前後・左右の平面的な２次元座標を確定するもので
あり、他方のカメラで監視領域の人物の高さの立体的な
３次元座標を確定するものである請求項１記載の監視装
置。 - 【請求項３】少なくとも監視領域を垂直上方から一定範
囲の監視域で撮影する上方カメラと、側方から俯角を有
して一定範囲の監視域で撮影する側部カメラとの２台の
カメラを有し、上方カメラの映像から人物位置を特定す
る頭部抽出手段と、頭部位置の変化を追尾する頭部追尾
手段と、側部カメラの映像から身長計測のためにつま先
位置を抽出するつま先抽出手段と、頭部位置を抽出する
頭部抽出手段と、つま先位置の動きから歩幅を計測する
動きベクトル手段と、頭部位置の動きから歩行速度等を
計測する動きベクトル手段と、計測された形状特徴量と
動き特徴量を蓄積するデータベースと、蓄積データから
計測データを検索する比較・検索手段と、検索結果を表
示するディスプレイとからなる監視装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15839098A JP3462754B2 (ja) | 1998-05-21 | 1998-05-21 | 監視装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15839098A JP3462754B2 (ja) | 1998-05-21 | 1998-05-21 | 監視装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11339139A true JPH11339139A (ja) | 1999-12-10 |
| JP3462754B2 JP3462754B2 (ja) | 2003-11-05 |
Family
ID=15670692
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP15839098A Expired - Fee Related JP3462754B2 (ja) | 1998-05-21 | 1998-05-21 | 監視装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3462754B2 (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP2008052683A (ja) * | 2006-08-28 | 2008-03-06 | Tokyo Metropolitan Univ | 不審者判別システム及びプロファイル配布システム |
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| WO2019244647A1 (ja) * | 2018-06-20 | 2019-12-26 | コニカミノルタ株式会社 | コンピューターで実行されるプログラム、情報処理装置、および、コンピューターで実行される方法 |
-
1998
- 1998-05-21 JP JP15839098A patent/JP3462754B2/ja not_active Expired - Fee Related
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