WO2020085107A1 - 映像管理装置、映像管理方法及びプログラム - Google Patents

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video
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直樹 肥後
弘順 越地
椿　俊光
健 桑原
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日本電信電話株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a video management device, a video management method, and a program.
  • surveillance cameras are placed for various purposes such as crime prevention in stores, ecology records of animals, marketing, etc., and video files generated by surveillance cameras are stored in storage for a long time via network, It has become possible to view and analyze images at remote locations.
  • the "moving object detection" function reacts only to moving objects and shoots for a certain period of time to acquire only the necessary video data and suppress the amount of data. Surveillance cameras have already been commercialized.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example in which a video file generated by a surveillance camera having a “motion detection” function is stored in a storage via a network.
  • each surveillance camera detects an object, it shoots for a certain period of time to generate a video file (S1).
  • Each surveillance camera transmits the generated video file to the storage via the network (S2).
  • the video file is stored in the storage (S3).
  • a plurality of files (video files) may be created from the data (video data) generated by the surveillance camera shooting for a certain period of time, but in the following, one video file is created from one video data.
  • the video file is also referred to as video data.
  • the video data group itself can be deleted.
  • a video analysis of a video data group is performed for the purpose of marketing and a statistical value of the traffic volume of a person at a place where a surveillance camera is arranged is acquired.
  • the video data could not be deleted in consideration of the acquisition status of the statistical values.
  • the present invention has been made in view of the above points, and it is an object of the present invention to delete a video in consideration of the acquisition status of statistical values.
  • the video management device shows a storage processing unit that stores video data received via a network in a storage unit, and a first time indicating a time until a shortage of free space occurs in the storage unit. And a determination unit that determines whether or not to analyze the video data group based on a second time indicating a maximum analysis time required when the video data group stored in the storage unit is analyzed,
  • the video data group includes a first calculating unit that analyzes the video data group and calculates a predetermined statistical value, and a deleting unit that deletes the analyzed video data group.
  • Video can be deleted considering the acquisition status of statistical values.
  • FIG. 9 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of statistical value calculation and video data deletion processing. It is a figure for demonstrating an example of the video data used as the object of a video analysis.
  • FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of the video management system 1 according to the embodiment of the present invention.
  • the video management system 1 shown in FIG. 2 includes one or more monitoring cameras 20 such as a monitoring camera 20 a and a monitoring camera 20 b (hereinafter, simply referred to as “monitoring camera 20” when they are not distinguished from each other), and the video management device 10.
  • monitoring camera 20 a monitoring camera 20 a and a monitoring camera 20 b
  • monitoring camera 20 a monitoring camera 20 b
  • the video management device 10 Including and Each surveillance camera 20 is connected to the video management device 10 via a network such as the Internet.
  • Each surveillance camera 20 is installed (fixed) at a shooting location according to each purpose for various purposes such as crime prevention in a store, ecological recording of animals, and marketing.
  • Each surveillance camera 20 transmits to the video management device 10 data (that is, video data) that records video taken at each installation location (shooting location).
  • the video management device 10 stores the video data transmitted from each surveillance camera 20.
  • the stored video data is used for viewing and analysis.
  • the video management device 10 performs video analysis of the stored video data group, calculates (acquires) statistical values, and then deletes the video data group.
  • the statistical value is preferably calculated using as many video data as possible, but it takes time to analyze the video as the number of video data increases. Therefore, depending on the remaining storage capacity (free space) of the storage (storage unit) where the video data is saved, the free space of the storage is exhausted before the video data is deleted, and new video data is saved. There is a possibility that it will not be possible.
  • an appropriate number of video data that is, video analysis is completed before the free space runs out, and Video analysis is performed on as many video data as possible, and statistical values are calculated.
  • FIG. 3 is a diagram showing a hardware configuration example of the video management device 10 according to the embodiment of the present invention.
  • the video management device 10 includes a drive device 100, an auxiliary storage device 102, a memory device 103, a CPU (Central Processing Unit) 104, an interface device 105, etc., which are connected to each other by a bus B. Have.
  • a bus B bus
  • a program that realizes the processing in the video management device 10 is provided by a recording medium 101 such as a CD-ROM.
  • a recording medium 101 such as a CD-ROM.
  • the program is installed from the recording medium 101 to the auxiliary storage device 102 via the drive device 100.
  • the auxiliary storage device 102 stores the installed program and also stores necessary files and data.
  • the memory device 103 reads the program from the auxiliary storage device 102 and stores the program when an instruction to activate the program is given.
  • the CPU 104 executes a function related to the video management device 10 according to a program stored in the memory device 103.
  • the interface device 105 is used as an interface for connecting to a network.
  • FIG. 4 is a diagram showing a functional configuration example of the video management system 1 according to the embodiment of the present invention.
  • the surveillance camera 20 includes a video data generation unit 21, a use application unit 22, a transmission unit 23, and the like. Each of these units is realized by a process that causes the CPU of the monitoring camera 20 to execute one or more programs installed in the monitoring camera 20.
  • the video data generation unit 21 generates video data in which the video captured by the surveillance camera 20 in a predetermined period is recorded.
  • the surveillance camera 20 may capture an image upon detection of a moving body.
  • the shooting period of one image data depends on the implementation of the moving object detection function.
  • the video data generation unit 21 outputs, to the generated video data, identification information (hereinafter, referred to as “video ID”) of the generated video data, information regarding shooting of the video data such as timing of motion detection.
  • video ID identification information
  • video data information regarding shooting of the video data
  • video data information regarding shooting of the video data
  • the invention is not limited to this. For example, shooting of one video data When the time is long, a plurality of video files may be created from one video data.
  • the usage granting unit 22 grants information (hereinafter, “usage information”) indicating a usage (purpose of use) of the video data, which is predetermined for each surveillance camera 20, to each video data.
  • usage information indicating a usage (purpose of use) of the video data, which is predetermined for each surveillance camera 20, to each video data.
  • uses of video data include “viewing” and “analysis”.
  • Viewing means that the purpose of the video data is viewing (the video data is used for viewing). For example, the usage information "viewing” is added when the video data is for crime prevention.
  • “analysis” means that the purpose of video data is video analysis (video data is used for video analysis). For example, if video data is used for marketing, the usage information “analysis” is Granted. Video data whose usage information is "analysis” is subject to video analysis.
  • the video data generated by the monitoring camera 20a is intended for crime prevention, and the usage information "viewing” is added. Further, the video data generated by the surveillance camera 20b is intended for marketing, and the usage information “analysis” is added.
  • addition information the information including the usage information and the information added to the video data by the video data generation unit 21 is hereinafter referred to as “addition information”.
  • the transmitting unit 23 transmits the video data to which the additional information is added to the video management device 10.
  • the video management device 10 includes a receiving unit 11, a capacity shortage time estimating unit 12, a statistical value calculating unit 13, a deleting unit 14, and the like.
  • Each of these units is realized by a process that causes the CPU 104 to execute one or more programs installed in the video management device 10.
  • the video management device 10 also uses the additional information storage unit 121, the video storage unit 122, the statistical value storage unit 123, and the like.
  • Each of these storage units can be realized using, for example, the auxiliary storage device 102 or a storage device that can be connected to the video management device 10 via a network.
  • the receiving unit 11 receives the video data to which the additional information is added, which is transmitted by the transmitting unit 23.
  • the receiving unit 11 stores the addition information in the addition information storage unit 121 and stores the video data in the video storage unit 122.
  • the additional information and the video data are associated with each other by the video ID of the video data.
  • the capacity shortage time estimation unit 12 creates new video data based on the free space of the video storage unit 122 and the amount of each video data estimated to be stored in the video storage unit 122 per unit time. A time (hereinafter, referred to as “capacity shortage time”) until the shortage of free space occurs when the data is stored in the storage unit 122 is calculated.
  • the statistical value calculation unit 13 compares the maximum time required for statistical analysis of the video data group (hereinafter referred to as “maximum video analysis time”) with the capacity shortage time, and when the maximum video analysis time ⁇ capacity shortage time The video analysis is performed in step S4 to calculate the statistical value of the video data group of the video analysis target.
  • the statistical value calculation unit 13 stores the calculated statistical value in the statistical value storage unit 123.
  • the deleting unit 14 deletes the video data group on which the video analysis has been performed (that is, the video data group for which the statistical value has been calculated) from the video storage unit 122.
  • FIG. 5 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by surveillance camera 20 according to the embodiment of the present invention.
  • the video data generation unit 21 When a video for a predetermined period is shot (Yes in S101) upon detection of a moving object, the video data generation unit 21 generates video data in which the video shot during the predetermined period is recorded (S102). At this time, the video data generation unit 21 adds to the video data information regarding the shooting of the video data such as the video ID, the detection time, the storage start time, and the storage end time.
  • the detection time is the time when the moving body is detected.
  • the save start time is the start time of saving (recording) the video data.
  • the save end time is the end time of saving (recording) the video data.
  • the usage granting unit 22 grants the usage information predetermined for each surveillance camera 20 to the video data (S103). For example, in the present embodiment, if the video data is captured by the monitoring camera 20a, the usage assigning unit 22 of the monitoring camera 20a grants usage information "viewing" to the video data. On the other hand, for example, if the video data is captured by the monitoring camera 20b, the usage assigning unit 22 of the monitoring camera 20b adds usage information “analysis” to the video data.
  • the transmission unit 23 transmits the video data to which the additional information is added to the video management device 10 (S104).
  • FIG. 6 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the video management device 10 in response to reception of video data.
  • the receiving unit 11 When the receiving unit 11 receives the video data transmitted with the additional information added by any of the monitoring cameras 20 (Yes in S201), the additional information attached to the video data is stored in the additional information storage unit 121. (Store) (S202).
  • FIG. 7 is a diagram showing a configuration example of the addition information storage unit 121 in the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 7, the additional information storage unit 121 stores additional information for each video data received in the past.
  • the camera ID in FIG. 7 is identification information of the surveillance camera 20.
  • the receiving unit 11 stores the video data in the video storage unit 122 in association with the video ID of the video data (S203).
  • the video ID may be included in the file name of the file to realize the association between the video data and the video ID.
  • FIG. 8 is a flowchart for explaining an example of the processing procedure of the statistical value calculation and the video data deletion processing. It should be noted that this processing procedure may be executed, for example, after the video data is stored in the video storage unit 122 in S ⁇ b> 203 above, or may be vacant after the video data is stored in the video storage unit 122 in S ⁇ b> 203 above. It may be executed when the capacity becomes equal to or less than a predetermined threshold value.
  • the capacity shortage time estimation unit 12 acquires information indicating the free capacity of the video storage unit 122 (S301). Hereinafter, it is assumed that the free space of the video storage unit 122 is s.
  • the capacity shortage time estimation unit 12 estimates the data amount of each video data estimated to be stored in the video storage unit 122 per unit time (hereinafter, referred to as “future video data amount”) (S302). ).
  • the future video data amount is estimated for each surveillance camera 20 by an estimation method such as linear approximation using the video data of the surveillance camera 20 already stored in the video storage unit 122.
  • the future video data amount (Mbit / s) of the surveillance camera 20a is w 1
  • w 1 uses the video data of the surveillance camera 20a stored in the video storage unit 122 to perform linear approximation or the like. It is estimated by the estimation method.
  • the future video data amount (Mbit / s) of the surveillance camera 20b is w 2
  • w 2 is a linear value using the video data of the surveillance camera 20b stored in the video storage unit 122. It is estimated by an estimation method such as approximation. In the following, assuming that the total number of surveillance cameras 20 is N, the future video data amount of each surveillance camera 20 is w 1 , ..., W N.
  • the capacity shortage time estimation unit 12 calculates the capacity shortage time t c according to the following equation (1) (S303).
  • the capacity shortage time t c is the time until a shortage of free space occurs when new video data is stored in the video storage unit 122 (in other words, storage of the video storage unit 122). It is the time until the capacity is full).
  • the statistical value calculating unit 13 obtains the maximum image analysis time t a (S304).
  • Maximum video analysis time t a is that of the maximum time required for statistical analysis of the video data group.
  • Maximum video analysis time t a for example, is preset by the user in the config-file or the like. However, not limited to this, for example, of the time statistic value calculating unit 13 is taken past the image analysis performed, maximum time may be the maximum image analysis time t a.
  • Statistical value calculating unit 13 compares the maximum image analysis times t a and insufficient capacity time t c, if the maximum video analysis time t a ⁇ capacity shortage time t c (Yes in S305), the video storage unit 122 Video data of the video data stored in the video data to which the usage information “analysis” is added is analyzed, and statistical values of these video data are calculated (S306).
  • video data (video IDs “A1”, “A2”, and “A3”) captured by the surveillance camera 20a and the surveillance camera 20b. It is assumed that video data (video ID “B1”, ..., "B9") is stored.
  • the statistic value calculation unit 13 refers to the addition information stored in the addition information storage unit 121 and refers to the image data of the image IDs “A1”, “A2”, and “A3” and the image ID “B1”. , ..., and the application information assigned to each of the video data of "B9" is specified.
  • the attached information of the image data of the image IDs "A1", “A2”, and “A3” is "viewing"
  • the attached information of the image data of the image IDs "B1”, ..., “B9” is "analysis”. Is specified. Therefore, the video data of the video IDs “B1”, ..., “B9” are subject to video analysis, and the statistical value calculation unit 13 causes the video data of these video IDs “B1” ,. Then, a predetermined statistical value is calculated.
  • the statistical value calculation unit 13 stores the statistical value calculated in S306 above in the statistical value storage unit 123 (S307). At this time, the statistical value calculation unit 13 stores the statistical value in the statistical value storage unit 123 in association with various information such as the date and time when the video analysis is performed and the date and time of the video data that is the target of the video analysis.
  • the deletion unit 14 deletes the video data that was the target of the video analysis in S306 from the video storage unit 122 (S308).
  • the video data of the video IDs "B1", ..., "B9" are deleted.
  • the video data group for which the statistical value has been calculated (acquired) is deleted from the video storage unit 122.
  • the video data used for calculating (acquiring) the statistical value can be deleted in consideration of the acquisition status of the statistical value.
  • the statistical value can be acquired and the video data can be deleted efficiently, and the video data unnecessary for the acquisition of the statistical value can be obtained.
  • the video data whose usage information is “viewing” can be left.
  • “A1”, “A2”, “B1”, ..., “B7”, “A3”, “B8”, “B9” are arranged in the order of oldest video data time (storing start time). It was.
  • the usage information is added to the video data by each surveillance camera 20, but the present invention is not limited to this.
  • the usage information may be specified from the video ID given to the video data.
  • the video management device 10 may identify the usage information from the video ID by referring to a table or the like in which the video ID and the usage information are associated with each other.
  • the video storage unit 122 is an example of a storage unit.
  • the receiving unit 11 is an example of a storage processing unit.
  • the statistical value calculation unit 13 is an example of a determination unit and a first calculation unit.
  • the deletion unit 14 is an example of a deletion unit.
  • the capacity shortage time estimation unit 12 is an example of a second calculation unit.

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Abstract

映像管理装置は、ネットワークを介して受信される映像データを記憶部に記憶する記憶処理部と、前記記憶部に空き容量不足が発生するまでの時間を示す第１の時間と、前記記憶部に記憶された映像データ群を分析した場合に要する最大分析時間を示す第２の時間とに基づいて、前記映像データ群を分析する否かを判定する判定部と、前記映像データ群を分析すると判定した場合、前記映像データ群を分析して所定の統計値を算出する第１の算出部と、前記分析された映像データ群を削除する削除部と、を有する。

Description

映像管理装置、映像管理方法及びプログラム
　本発明は、映像管理装置、映像管理方法及びプログラムに関する。
　映像ＩｏＴ（Internet of Things）の普及によって、店舗の防犯や動物の生態記録、マーケティング等の様々な目的で監視カメラを配置し、監視カメラが生成した映像ファイルをネットワーク経由でストレージに長期保存し、遠隔地にて映像の視聴や分析等を行うことが可能となってきている。
　監視カメラで２４時間にわたって映像を記録すると、データ量が膨大となり、また必要な映像の取り出しも容易に行うことができない。これを受け、「動体検知」機能により動くものだけに反応し、一定時間撮影を行うことで、必要な映像データのみ取得し、データ量を抑制する監視カメラが既に製品化されている。
　「動体検知」機能によりデータ量を抑制しても、ストレージ容量は有限であるため、運用を継続していくと容量不足により新たな映像ファイルを保存できない場合がある。そのため、何らかの契機で不要な映像ファイルを削除して必要なストレージ容量の確保を行う必要がある。
　図１は、「動体検知」機能を持つ監視カメラが生成する映像ファイルをネットワーク経由でストレージに保存する例を示す図である。図１において、各監視カメラは、物体を検知すると、一定時間撮影して映像ファイルを生成する（Ｓ１）。各監視カメラは、生成した映像ファイルをネットワーク経由でストレージに送信する（Ｓ２）。その結果、ストレージに映像ファイルが保存される（Ｓ３）。ここで、ストレージ容量は有限であるため、ストレージに保存された不要な映像ファイルをある契機で削除する必要がある（Ｓ４）。なお、監視カメラが一定時間撮影することで生成されるデータ（映像データ）から複数のファイル（映像ファイル）が作成されることも有り得るが、以降では、１つの映像データから１つの映像ファイルが作成されるものとして、映像ファイルを映像データとも表す。
　従来、時間や頻度による優先度に基づいて映像データを削除する技術（以下、「従来技術」という。）が提案されている。
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　ここで、監視カメラを配置した目的によっては、ある程度の数の映像データ群の映像分析を行って、所定の統計値（例えば、映像として記録されている顔の数等）が取得できれば、これらの映像データ群自体は削除できる場合がある。例えば、マーケティングを目的として映像データ群の映像分析を行って、監視カメラが配置されている場所における人の通行量の統計値を取得する場合等である。
　しかしながら、従来技術では、統計値の取得状況を考慮して映像データを削除することができなかった。
　本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、統計値の取得状況を考慮して映像を削除することを目的とする。
　そこで上記課題を解決するため、映像管理装置は、ネットワークを介して受信される映像データを記憶部に記憶する記憶処理部と、前記記憶部に空き容量不足が発生するまでの時間を示す第１の時間と、前記記憶部に記憶された映像データ群を分析した場合に要する最大分析時間を示す第２の時間とに基づいて、前記映像データ群を分析する否かを判定する判定部と、前記映像データ群を分析すると判定した場合、前記映像データ群を分析して所定の統計値を算出する第１の算出部と、前記分析された映像データ群を削除する削除部と、を有する。
　統計値の取得状況を考慮して映像を削除することができる。
「動体検知」機能を持つ監視カメラが生成する映像ファイルをネットワーク経由でストレージに保存する例を示す図である。 本発明の実施の形態における映像管理システム１の構成例を示す図である。 本発明の実施の形態における映像管理装置１０のハードウェア構成例を示す図である。 本発明の実施の形態における映像管理システム１の機能構成例を示す図である。 本発明の実施の形態における監視カメラ２０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 映像データの受信に応じて映像管理装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 本発明の実施の形態における付与情報記憶部１２１の構成例を示す図である。 統計値の算出及び映像データの削除処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 映像分析の対象となる映像データの一例を説明するための図である。
　以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図２は、本発明の実施の形態における映像管理システム１の構成例を示す図である。図２に示される映像管理システム１は、監視カメラ２０ａ及び監視カメラ２０ｂ（以下、それぞれを区別しない場合、単に「監視カメラ２０」という。）等の１以上の監視カメラ２０と、映像管理装置１０とを含む。各監視カメラ２０は、インターネット等のネットワークを介して映像管理装置１０に接続される。
　各監視カメラ２０は、店舗の防犯や動物の生態記録、マーケティング等の様々な目的で、各目的に応じた撮影場所に設置（固定）される。各監視カメラ２０は、それぞれの設置場所（撮影場所）において撮影した映像を記録したデータ（つまり、映像データ）を映像管理装置１０へ送信する。
　映像管理装置１０は、各監視カメラ２０から送信される映像データを保存する。保存された映像データは、視聴や分析等に利用される。
　ここで、映像管理装置１０は、保存されている映像データ群の映像分析を行って、統計値を算出（取得）した上で、当該映像データ群を削除する。このとき、統計値は、できるだけ多数の映像データを用いて算出するのが好ましいが、映像データ数が増えると映像分析に時間を要する。このため、映像データが保存されているストレージ（記憶部）の残りの記憶容量（空き容量）によっては、映像データが削除される前にストレージの空き容量が無くなってしまい、新たな映像データが保存できなくなってしまう場合も有り得る。そこで、本実施の形態では、映像データが保存されているストレージ（記憶部）の残りの記憶容量に基づいて、適切な映像データ数（つまり、空き容量が無くなる前に映像分析が完了し、かつ、可能な限り多くの映像データ数）で映像分析を行って、統計値を算出する。
　図３は、本発明の実施の形態における映像管理装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図３に示されるように、映像管理装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
　映像管理装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
　メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って映像管理装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
　図４は、本発明の実施の形態における映像管理システム１の機能構成例を示す図である。図４において、監視カメラ２０は、映像データ生成部２１、用途付与部２２及び送信部２３等を有する。これら各部は、監視カメラ２０にインストールされた１以上のプログラムが、監視カメラ２０のＣＰＵに実行させる処理により実現される。
　映像データ生成部２１は、監視カメラ２０が所定の期間において撮影した映像を記録した映像データを生成する。例えば、監視カメラ２０は、動体検知等を契機に映像を撮影してもよい。この場合、１つの映像データの撮影期間は、動体検知機能の実装に依存する。映像データ生成部２１は、生成した映像データの映像データの識別情報（以下、「映像ＩＤ」という。）や、動体検知のタイミング等、当該映像データの撮影に関する情報を、生成した映像データに対して付与する。なお、上述したように、１つの映像データから１つの映像ファイルが作成されるものとして、両者を同一視して「映像データ」と表すが、これに限られず、例えば、１つの映像データの撮影時間が長い場合等には、１つの映像データから複数の映像ファイルが作成されても良い。
　用途付与部２２は、各映像データに対して、監視カメラ２０毎に予め決められた映像データの用途（利用目的）を示す情報（以下、「用途情報」という。）を付与する。映像データの用途としては、例えば、「視聴」、「分析」等が有る。「視聴」は映像データの用途が視聴である（映像データが視聴に利用される）ことをいい、例えば、映像データが防犯を目的とする場合等に用途情報「視聴」が付与される。一方で、「分析」は映像データの用途が映像分析である（映像データが映像分析に利用される）ことをいい、例えば、映像データがマーケティングを目的とする場合等に用途情報「分析」が付与される。なお、用途情報が「分析」である映像データが映像分析の対象となる。
　本実施の形態では、一例として、監視カメラ２０ａが生成した映像データは防犯を目的とするものであり、用途情報「視聴」が付与されるものとする。また、監視カメラ２０ｂが生成した映像データはマーケティングを目的とするものであり、用途情報「分析」が付与されるものとする。
　なお、用途情報と、映像データ生成部２１によって映像データに対して付与される情報とを含む情報を、以下、「付与情報」という。
　送信部２３は、付与情報が付与された映像データを映像管理装置１０に送信する。
　一方、映像管理装置１０は、受信部１１、容量不足時間推定部１２、統計値算出部１３及び削除部１４等を有する。これら各部は、映像管理装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。映像管理装置１０は、また、付与情報記憶部１２１、映像記憶部１２２及び統計値記憶部１２３等を利用する。これら各記憶部は、例えば、補助記憶装置１０２、又は映像管理装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。
　受信部１１は、送信部２３によって送信される、付与情報が付与された映像データを受信する。受信部１１は、付与情報を付与情報記憶部１２１に記憶し、映像データを映像記憶部１２２に記憶する。付与情報と映像データとは、当該映像データの映像ＩＤによって関連付けられる。
　容量不足時間推定部１２は、映像記憶部１２２の空き容量と、単位時間あたりに映像記憶部１２２に保存されると推定される各映像データのデータ量とに基づいて、新たな映像データを映像記憶部１２２に保存する際に空き容量の不足が発生するまでの時間（以下、「容量不足時間」という）を算出する。
　統計値算出部１３は、映像データ群の統計分析に要する最大時間（以下、「最大映像分析時間」という）と容量不足時間とを比較して、最大映像分析時間≧容量不足時間となった時点で映像分析を行って、映像分析の対象の映像データ群の統計値を算出する。統計値算出部１３は、算出した統計値を統計値記憶部１２３に記憶する。
　削除部１４は、映像分析が行われた映像データ群（つまり、統計値が算出された映像データ群）を映像記憶部１２２から削除する。
　以下、映像管理システム１において実行される処理手順について説明する。図５は、本発明の実施の形態における監視カメラ２０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
　動体検知等を契機として所定期間の映像が撮影されると（Ｓ１０１でＹｅｓ）、映像データ生成部２１は、当該所定期間において撮影された映像が記録された映像データを生成する（Ｓ１０２）。この際、映像データ生成部２１は、映像ＩＤ、検知時刻、保存開始時刻及び保存終了時刻等、映像データの撮影に関する情報を当該映像データに付与する。検知時刻は、動体が検知された時刻である。保存開始時刻は、映像データの保存（記録）の開始時刻である。保存終了時刻は、映像データの保存（記録）の終了時刻である。これらの情報（映像ＩＤ、検知時刻、保存開始時刻及び保存終了時刻等）が用途情報と共に付与情報を構成する。
　続いて、用途付与部２２は、監視カメラ２０毎に予め決められた用途情報を映像データに付与する（Ｓ１０３）。例えば、本実施の形態では、映像データが監視カメラ２０ａによって撮影されたものであれば、監視カメラ２０ａの用途付与部２２は、当該映像データに対して、用途情報「視聴」を付与する。一方で、例えば、映像データが監視カメラ２０ｂによって撮影されたものであれば、監視カメラ２０ｂの用途付与部２２は、当該映像データに対して、用途情報「分析」を付与する。
　続いて、送信部２３は、付与情報が付与された映像データを映像管理装置１０へ送信する（Ｓ１０４）。
　図６は、映像データの受信に応じて映像管理装置１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
　受信部１１は、いずれかの監視カメラ２０において付与情報が付与されて送信された映像データを受信すると（Ｓ２０１でＹｅｓ）、当該映像データに付与されている付与情報を付与情報記憶部１２１に保存（記憶）する（Ｓ２０２）。
　図７は、本発明の実施の形態における付与情報記憶部１２１の構成例を示す図である。図７に示されるように、付与情報記憶部１２１には、過去に受信された映像データ毎に付与情報が記憶される。なお、図７においてカメラＩＤとは、監視カメラ２０の識別情報である。
　続いて、受信部１１は、映像データを当該映像データの映像ＩＤに関連付けて映像記憶部１２２に保存する（Ｓ２０３）。例えば、映像データがファイルとしてファイルシステムに保存される場合には、当該ファイルのファイル名に映像ＩＤが含められることで、映像データと映像ＩＤとの関連付けが実現されてもよい。
　図８は、統計値の算出及び映像データの削除処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。なお、この処理手順は、例えば、上記のＳ２０３で映像データが映像記憶部１２２に保存された後に実行されても良いし、上記のＳ２０３で映像データが映像記憶部１２２に保存された後の空き容量が所定の閾値以下となった場合に実行されても良い。
　容量不足時間推定部１２は、映像記憶部１２２の空き容量を示す情報を取得する（Ｓ３０１）。以降では、映像記憶部１２２の空き容量をｓとする。
　続いて、容量不足時間推定部１２は、単位時間あたりに映像記憶部１２２に保存されると推定される各映像データのデータ量（以下、「将来の映像データ量」という）を推定する（Ｓ３０２）。将来の映像データ量は、監視カメラ２０毎に、映像記憶部１２２に既に保存されている当該監視カメラ２０の映像データを用いて、線形近似等の推定手法により推定される。
　例えば、監視カメラ２０ａの将来の映像データ量（Ｍｂｉｔ／ｓ）をｗ１とすれば、ｗ１は、映像記憶部１２２に記憶されている監視カメラ２０ａの映像データを用いて、線形近似等の推定手法により推定される。同様に、例えば、監視カメラ２０ｂの将来の映像データ量（Ｍｂｉｔ／ｓ）をｗ２とすれば、ｗ２は、映像記憶部１２２に記憶されている監視カメラ２０ｂの映像データを用いて、線形近似等の推定手法により推定される。以降では、監視カメラ２０の総数がＮであるものとして、各監視カメラ２０の将来の映像データ量をｗ１，・・・,ｗＮとする。
　続いて、容量不足時間推定部１２は、以下の式（１）により容量不足時間ｔｃを算出する（Ｓ３０３）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　上記の式（１）により、容量不足時間ｔｃとは、新たな映像データを映像記憶部１２２に保存する際に空き容量の不足が発生するまでの時間（言い換えれば、映像記憶部１２２の記憶容量が一杯になるまでの時間）のことである。
　続いて、統計値算出部１３は、最大映像分析時間ｔａを取得する（Ｓ３０４）。最大映像分析時間ｔａは、映像データ群の統計分析に要する最大時間のことである。最大映像分析時間ｔａは、例えば、コンフィグファイル等においてユーザにより予め設定される。ただし、これに限られず、例えば、統計値算出部１３が行った過去の映像分析に要した時間のうち、最大の時間を最大映像分析時間ｔａとしても良い。
　統計値算出部１３は、最大映像分析時間ｔａと容量不足時間ｔｃとを比較して、最大映像分析時間ｔａ≧容量不足時間ｔｃである場合（Ｓ３０５でＹｅｓ）、映像記憶部１２２に記憶されている映像データのうち、用途情報「分析」が付与された映像データの映像分析を行って、これらの映像データの統計値を算出する（Ｓ３０６）。
　例えば、図９に示されるように、映像記憶部１２２には、監視カメラ２０ａにより撮影された映像データ（映像ＩＤ「Ａ１」，「Ａ２」，「Ａ３」）と、監視カメラ２０ｂにより撮影された映像データ（映像ＩＤ「Ｂ１」，・・・，「Ｂ９」）とが記憶されているものとする。このとき、統計値算出部１３は、付与情報記憶部１２１に記憶されている付与情報を参照して、映像ＩＤ「Ａ１」，「Ａ２」，「Ａ３」の映像データと、映像ＩＤ「Ｂ１」，・・・，「Ｂ９」の映像データとに対してそれぞれ付与された用途情報を特定する。この場合、映像ＩＤ「Ａ１」，「Ａ２」，「Ａ３」の映像データの付与情報は「視聴」、映像ＩＤ「Ｂ１」，・・・，「Ｂ９」の映像データの付与情報は「分析」と特定される。したがって、映像ＩＤ「Ｂ１」，・・・，「Ｂ９」の映像データが映像分析の対象となり、統計値算出部１３は、これらの映像ＩＤ「Ｂ１」，・・・，「Ｂ９」の映像データの映像分析に行って、所定の統計値を算出する。
　なお、どのような統計値を算出するかは、映像データの利用目的等によって異なる。例えば、映像ＩＤ「Ｂ１」，・・・，「Ｂ９」の映像データの利用目的がマーケティングで、監視カメラ２０ｂが設置されている場所における人の通行量を統計値として取得したい場合には、映像から人の顔を認識して、その合計数を統計値として算出すれば良い。
　続いて、統計値算出部１３は、上記のＳ３０６で算出した統計値を統計値記憶部１２３に記憶する（Ｓ３０７）。このとき、統計値算出部１３は、例えば、映像分析を行った日時や映像分析の対象となった映像データの日時等の各種情報と関連付けて統計値を統計値記憶部１２３に記憶する。
　続いて、削除部１４は、上記のＳ３０６で映像分析の対象となった映像データを映像記憶部１２２から削除する（Ｓ３０８）。例えば、図９に示される例の場合、映像ＩＤ「Ｂ１」，・・・，「Ｂ９」の映像データが削除される。これにより、統計値が算出（取得）された映像データ群が映像記憶部１２２から削除される。
　以上のように、本実施の形態によれば、統計値の取得状況を考慮して、統計値の算出（取得）に用いられた映像データを削除することができる。これにより、例えば、単に映像データの時刻が古い順に削除する場合等と比較して、効率的に統計値の取得及び映像データの削除を行うことができると共に、統計値の取得に不要な映像データ（つまり、用途情報が「視聴」の映像データ）は残すことができるようになる。例えば、図９において、映像データの時刻（保存開始時刻）が古い順に、「Ａ１」，「Ａ２」，「Ｂ１」，・・・，「Ｂ７」，「Ａ３」，「Ｂ８」，「Ｂ９」であったとする。この場合、時刻（保存開始時刻）が古い順に９つの映像データを削除するとすれば、「Ａ１」，「Ａ２」，「Ｂ１」，・・・，「Ｂ７」が削除される。したがって、この場合、統計値の取得に不要な映像データ（映像ＩＤ「Ａ１」，「Ａ２」の映像データ）が削除されてしまうと共に、仮に映像ＩＤ「Ｂ８」，「Ｂ９」の映像データで統計値を取得済であったとしても削除されない。
　なお、本実施の形態では、用途情報を各監視カメラ２０で映像データに対して付与するものしたが、これに限られない。例えば、映像管理装置１０が映像データを受信した際に、当該映像データに付与されている映像ＩＤから用途情報を特定してもよい。また、このとき、映像管理装置１０は、映像ＩＤと用途情報とが対応付けられたテーブル等を参照することで、映像ＩＤから用途情報を特定してもよい。
　なお、本実施の形態において、映像記憶部１２２は、記憶部の一例である。受信部１１は、記憶処理部の一例である。統計値算出部１３は、判定部及び第１の算出部の一例である。削除部１４は、削除部の一例である。容量不足時間推定部１２は、第２の算出部の一例である。
　以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
　１　　　　　　映像管理システム
　１０　　　　　映像管理装置
　１１　　　　　受信部
　１２　　　　　容量不足時間推定部
　１３　　　　　統計値算出部
　１４　　　　　削除部
　２０　　　　　監視カメラ
　２１　　　　　映像データ生成部
　２２　　　　　用途付与部
　２３　　　　　送信部
　１００　　　　ドライブ装置
　１０１　　　　記録媒体
　１０２　　　　補助記憶装置
　１０３　　　　メモリ装置
　１０４　　　　ＣＰＵ
　１０５　　　　インタフェース装置
　１２１　　　　付与情報記憶部
　１２２　　　　映像記憶部
　１２３　　　　統計値記憶部
　Ｂ　　　　　　バス

Claims (7)

  1. 　ネットワークを介して受信される映像データを記憶部に記憶する記憶処理部と、
    　前記記憶部に空き容量不足が発生するまでの時間を示す第１の時間と、前記記憶部に記憶された映像データ群を分析した場合に要する最大分析時間を示す第２の時間とに基づいて、前記映像データ群を分析する否かを判定する判定部と、
    　前記映像データ群を分析すると判定した場合、前記映像データ群を分析して所定の統計値を算出する第１の算出部と、
    　前記分析された映像データ群を削除する削除部と、
    　を有することを特徴とする映像管理装置。
  2. 　前記第１の算出部は、
    　前記映像データ群のうち、所定の用途に用いられる映像データ群を分析して所定の統計値を算出する、ことを特徴とする請求項１に記載の映像管理装置。
  3. 　前記記憶部の空き容量と、前記記憶部に記憶された映像データ群とに基づいて、前記第１の時間を算出する第２の算出部を有することを特徴する請求項１又は２に記載の映像管理装置。
  4. 　ネットワークを介して受信される映像データを記憶部に記憶する記憶手順と、
    　前記記憶部に空き容量不足が発生するまでの時間を示す第１の時間と、前記記憶部に記憶された映像データ群を分析した場合に要する最大分析時間を示す第２の時間とに基づいて、前記映像データ群を分析する否かを判定する判定手順と、
    　前記映像データ群を分析すると判定した場合、前記映像データ群を分析して所定の統計値を算出する第１の算出手順と、
    　前記分析された映像データ群を削除する削除手順と、
    　をコンピュータが実行することを特徴とする映像管理方法。
  5. 　前記第１の算出手順は、
    　前記映像データ群のうち、所定の用途に用いられる映像データ群を分析して所定の統計値を算出する、ことを特徴とする請求項４に記載の映像管理方法。
  6. 　前記記憶部の空き容量と、前記記憶部に記憶された映像データ群とに基づいて、前記第１の時間を算出する第２の算出手順を含むことを特徴とする請求項４又は５に記載の映像管理方法。
  7. 　請求項４乃至６の何れか一項に記載の映像管理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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