JP4653472B2 - Monitoring system and monitoring method - Google Patents
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Description
本発明は、監視カメラが撮像した画像情報を送信し、警備装置が送信した画像情報を受信して監視領域を監視する監視システム、監視方法に関するものするであり、特に、画像情報から異常を検出することができる監視システム、監視方法に関する。 The present invention relates to a monitoring system and a monitoring method for transmitting image information captured by a monitoring camera, receiving image information transmitted by a security device, and monitoring a monitoring area, and in particular, detecting an abnormality from the image information. The present invention relates to a monitoring system and a monitoring method.
従来、警備装置と監視センタがネットワークで接続されている監視システムにおいて、警備装置の警備対象である警備区域内に監視カメラを設置されている場合には、警備装置側で監視カメラが撮像する画像データを画像処理して異常検出を行い、異常を検出した場合に、監視センタに警報を送信するものが一般に知られている。 Conventionally, in a monitoring system in which a security device and a monitoring center are connected via a network, when a monitoring camera is installed in a security area that is a security target of the security device, an image captured by the monitoring camera on the security device side It is generally known that an abnormality is detected by image processing data and an alarm is transmitted to a monitoring center when an abnormality is detected.
このような監視システムにおいて、警備装置は監視カメラが撮像した画像データの時間的な変化を検知し、変化が生じた画像の大きさや変化率等の特徴量を抽出してその変化が検知対象によるものか否かを判別するものである。しかし、背景自体が時間的に変動する場合には、その変動自体が検知対象として検出される可能性があり、検知対象が検知された場合には監視センタへ警報が送信され、監視員が現場に行き確認する必要があった。このような問題を解決するために、背景が変動する場合においても複数の背景画像と現画像とを比較して得られる複数の比較結果画像によって検知対象の検知処理を行うことにより、検知対象を精度よく検知する技術が公開されている(例えば、特許文献1参照)。 In such a monitoring system, the security device detects temporal changes in the image data captured by the monitoring camera, extracts feature quantities such as the size and rate of change of the image in which the changes occurred, and the changes depend on the detection target. It is to determine whether or not it is a thing. However, when the background itself fluctuates over time, the fluctuation itself may be detected as a detection target. When the detection target is detected, an alarm is sent to the monitoring center, and the monitoring staff I had to go to and check. In order to solve such a problem, even when the background fluctuates, the detection target is detected by performing detection processing of the detection target with a plurality of comparison result images obtained by comparing a plurality of background images with the current image. A technique for accurately detecting is disclosed (for example, see Patent Document 1).
しかしながら、上記特許文献1では、警備装置側での異常検知の精度を上げているため、このような技術を監視システムに導入するためには、警備装置が導入されている客先1件1件について、警備領域である客先への立ち入りの許可を受けて異常検出処理のプログラムやLSIチップなどの入れ替えをする必要があり、多大な作業労力や作業時間が必要となる。よって、現実には一度導入された警備装置のバージョンアップを行うことは困難な状況であった。また、警備装置側で異常検出処理を行わず、画像データをすべて監視センタ側に送信し、監視センタ側で異常検知処理を行うことも考えられるが、画像データを送信するための通信費用が膨大になる上、監視センタ側に大量の画像データが送信され、その総ての画像データについて異常検知処理を行うことが必要となり、このような膨大なデータに対する異常検出処理は監視センタのシステムに膨大な負荷が掛かり、適正な時間内に処理を完了することができないという問題があった。
However, in the above-mentioned
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、警備装置と監視センタにおいて異常検出処理を分担することにより、高精度の異常検出処理を随時導入することができる監視システム、監視方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and provides a monitoring system and a monitoring method capable of introducing high-accuracy abnormality detection processing as needed by sharing abnormality detection processing between a security device and a monitoring center. The purpose is to do.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項1にかかる発明は、監視領域を撮像する監視カメラを備え、前記監視カメラが撮像した画像情報を送信する警備装置と、前記警備装置とネットワークに接続され、前記警備装置が送信した前記画像情報を受信して前記監視領域を監視する監視センタと、を備える監視システムにおいて、前記警備装置は、前記監視カメラによって撮像された前記画像情報の画素を単位とする情報によって画像処理をすることにより異常を検出する第1の異常検出手段と、前記第1の異常検出手段によって行われる処理内容を示す異常検出処理情報を記憶する異常検出情報記憶手段と、前記第1の異常検出手段において異常を検出した場合に、前記画像情報と、前記異常検出情報記憶手段に記憶されている前記異常検出処理情報とを前記監視センタに送信する画像情報送信手段と、を備え、前記監視センタは、前記画像情報送信手段によって送信された前記画像情報を受信する画像情報受信手段と、前記画像情報受信手段によって受信された前記画像情報の画像を単位とする情報によって画像処理をすることにより異常を検出すると共に、前記画像情報送信手段によって送信された前記異常検出処理情報に応じた異常検出を行う第2の異常検出手段と、を備えることを特徴とする。
In order to solve the above-described problems and achieve the object, the invention according to
また、請求項2にかかる発明は、請求項1に記載の監視システムにおいて、前記第1の異常検出手段は、さらに前記監視カメラによって撮像された前記画像情報の画素を白色画素または黒色画素に二値化処理した情報によって画像処理をすることにより異常を検出し、前記第2の異常検出手段は、さらに前記画像情報受信手段によって受信された前記画像情報のカラー画素からなる画像情報によって画像処理をすることにより異常を検出することを特徴とする。 According to a second aspect of the present invention, in the monitoring system according to the first aspect, the first abnormality detecting unit further converts the pixel of the image information captured by the monitoring camera into a white pixel or a black pixel. Abnormality is detected by performing image processing using the value-processed information, and the second abnormality detecting unit further performs image processing using image information including color pixels of the image information received by the image information receiving unit. Thus, an abnormality is detected.
また、請求項3にかかる発明は、請求項1または請求項2に記載の監視システムにおいて、前記第1の異常検出手段は、さらに前記画像情報の画素を単位とする情報から動体を検出することによって異常を検出することを特徴とする。 According to a third aspect of the present invention, in the monitoring system according to the first or second aspect, the first abnormality detection means further detects a moving object from information in units of pixels of the image information. An abnormality is detected by the above.
また、請求項4にかかる発明は、請求項1〜3のいずれか一つに記載の監視システムにおいて、前記警備装置は、さらに前記第1の異常検出手段において前記画像情報を当該画像情報以前の前記画像情報と比較して異常を検出するために、前記画像情報を記憶する画像情報記憶手段を備えたことを特徴とする。
The invention according to claim 4 is the monitoring system according to any one of
また、請求項5にかかる発明は、請求項1〜4のいずれか一つに記載の監視システムにおいて、前記画像情報送信手段は、さらに前記第1の異常検出手段によって異常を検出するために行われた画像処理結果である画像処理情報を送信することを特徴とする。 According to a fifth aspect of the present invention, in the monitoring system according to any one of the first to fourth aspects, the image information transmitting unit is further configured to detect an abnormality by the first abnormality detecting unit. The image processing information that is the result of the broken image processing is transmitted.
また、請求項6にかかる発明は、監視領域を撮像する監視カメラを備え、前記監視カメラが撮像した画像情報を送信する警備装置と、前記警備装置とネットワークに接続され、前記警備装置が送信した前記画像情報を受信して前記監視領域を監視する監視センタと、を備える監視方法において、前記警備装置は、前記監視カメラによって撮像された前記画像情報の画素を単位とする情報によって画像処理をすることにより異常を検出する第1の異常検出ステップと、前記第1の異常検出ステップによって行われる処理内容を示す異常検出処理情報を異常検出情報記憶手段に記憶する異常検出情報記憶ステップと、前記第1の異常検出ステップにおいて異常を検出した場合に、前記画像情報と、前記異常検出情報記憶手段に記憶されている前記異常検出処理情報とを前記監視センタに送信する画像情報送信ステップと、を備え、前記監視センタは、前記画像情報送信ステップによって送信された前記画像情報を受信する画像情報受信ステップと、前記画像情報受信ステップによって受信された前記画像情報の画像を単位とする情報によって画像処理をすることにより異常を検出すると共に、前記画像情報送信ステップによって送信された前記異常検出処理情報に応じた異常検出を行う第2の異常検出ステップと、を備えることを特徴とする。 The invention according to claim 6 includes a monitoring camera that captures an image of a monitoring area, is connected to a security device that transmits image information captured by the monitoring camera, the security device, and a network, and is transmitted by the security device. A monitoring method comprising: a monitoring center that receives the image information and monitors the monitoring area, wherein the security device performs image processing using information in units of pixels of the image information captured by the monitoring camera. A first abnormality detection step for detecting an abnormality by the abnormality, an abnormality detection information storage step for storing abnormality detection processing information indicating processing contents performed by the first abnormality detection step in an abnormality detection information storage means, when an abnormality is detected in one of the abnormality detecting step, and the image information, the abnormality detection information storage means to the stored Comprising an image information transmitting step of transmitting the normal detection process information to the monitoring center, and the monitoring center includes an image information receiving step of receiving the image information transmitted by the image information transmission step, the image information An abnormality is detected by performing image processing using information in units of images of the image information received in the reception step, and abnormality detection is performed according to the abnormality detection processing information transmitted in the image information transmission step. A second abnormality detection step.
請求項1にかかる発明によれば、警備装置は、第1の異常検出手段によって、監視カメラによって撮像された画像情報の画素を単位とする情報によって画像処理をすることにより異常を検出し、画像情報送信手段によって、第1の異常検出手段において異常を検出した場合に、画像情報を監視センタに送信し、監視センタは、画像情報受信手段によって、画像情報送信手段によって送信された画像情報を受信し、第2の異常検出手段によって、画像情報受信手段によって受信された前記画像情報の画像を単位とする情報によって画像処理をすることにより異常を検出することにより、警備装置と監視センタとで異常検出処理を分担でき、警備装置側で比較的軽い処理を行い監視センタ側では随時異常検出処理をバージョンアップして高度な技術を導入することができるため、監視システム全体として高度な異常検出処理を実現できるという効果を奏する。また、警備装置での異常検出処理を変更することなく、高度な異常検出処理を実現できるという効果を奏する。
According to the invention of
また、請求項2にかかる発明によれば、第1の異常検出手段は、さらに監視カメラによって撮像された画像情報の画素を白色画素または黒色画素に二値化処理した情報によって画像処理をすることにより異常を検出し、第2の異常検出手段は、さらに画像情報受信手段によって受信された画像情報のカラー画素からなる画像情報によって画像処理をすることにより異常を検出することにより、警備装置側で二値化された画素データを用いた比較的軽い処理を行い、監視センタ側ではカラーの情報で画像処理を行うことができるため、警備装置側の処理負担を軽減することができ、かつ監視システム全体として高度な異常検出処理を実現できるという効果を奏する。
According to the invention of
また、請求項3にかかる発明によれば、第1の異常検出手段は、さらに画像情報の画素を単位とする情報から動体を検出することによって異常を検出することにより、警備装置での異常検出処理において異常検出の絞込みができ、監視センタへの画像データの送信が削減されるため、監視センタでの処理負荷が削減されるという効果を奏する。
According to the invention of
また、請求項4にかかる発明によれば、警備装置は、画像情報記憶手段によって、さらに第1の異常検出手段において画像情報を当該画像情報以前の画像情報と比較して異常を検出するために、画像情報を記憶することにより、複数の画像情報を比較して異常を検出することができるため、警備装置での異常検出処理において精度の高い異常検出ができるという効果を奏する。 According to the invention of claim 4, the security device uses the image information storage means to further detect the abnormality by comparing the image information with the image information before the image information in the first abnormality detection means. By storing the image information, it is possible to detect an abnormality by comparing a plurality of pieces of image information. Therefore, it is possible to detect an abnormality with high accuracy in the abnormality detection process in the security device.
また、請求項5にかかる発明によれば、画像情報送信手段は、さらに第1の異常検出手段によって異常を検出するために行われた画像処理結果である画像処理情報を送信することにより、監視センタでの異常検出処理において警備装置で行った画像処理の結果を利用することができるため、警備装置と監視センタで重複する処理を行う必要がなくなり、監視センタでの処理負担が削減されるという効果を奏する。 According to the invention of claim 5 , the image information transmitting means further monitors the image processing information by transmitting the image processing information that is the result of the image processing performed for detecting the abnormality by the first abnormality detecting means. The result of image processing performed by the security device in the abnormality detection processing at the center can be used, so there is no need to perform duplicate processing between the security device and the monitoring center, and the processing load at the monitoring center is reduced. There is an effect.
また、請求項6にかかる発明によれば、警備装置は、第1の異常検出ステップによって、監視カメラによって撮像された画像情報の画素を単位とする情報によって画像処理をすることにより異常を検出し、画像情報送信ステップによって、第1の異常検出ステップにおいて異常を検出した場合に、画像情報を前記監視センタに送信し、監視センタは、画像情報受信ステップによって、画像情報送信ステップによって送信された画像情報を受信し、第2の異常検出ステップによって、画像情報受信ステップによって受信された画像情報の画像を単位とする情報によって画像処理をすることにより異常を検出することにより、警備装置と監視センタとで異常検出処理を分担でき、警備装置側で比較的軽い処理を行い監視センタ側では随時異常検出処理をバージョンアップして高度な技術を導入することができるため、監視システム全体として高度な異常検出処理を実現できるという効果を奏する。また、警備装置での異常検出処理を変更することなく、高度な異常検出処理を実現できるという効果を奏する。 According to the invention of claim 6 , the security device detects an abnormality by performing image processing using information in units of pixels of image information captured by the monitoring camera in the first abnormality detection step. When an abnormality is detected in the first abnormality detection step by the image information transmission step, the image information is transmitted to the monitoring center, and the monitoring center transmits the image information transmitted by the image information transmission step by the image information reception step. By receiving information and detecting an abnormality by performing image processing on the basis of the image of the image information received by the image information receiving step by the second abnormality detecting step, the security device and the monitoring center Can share the abnormality detection process, and the monitoring device can detect abnormalities at any time by performing relatively light processing on the security device side. It is possible to introduce advanced technology to upgrade the physical, an effect that can realize a high degree of abnormality detection processing as a whole monitoring system. In addition, there is an effect that advanced abnormality detection processing can be realized without changing the abnormality detection processing in the security device.
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる監視システム、監視方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。 Exemplary embodiments of a monitoring system and a monitoring method according to the present invention are explained in detail below with reference to the accompanying drawings.
(第1の実施の形態)
第1の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。第1の実施の形態にかかる監視システムは、警備装置側において画像データから画素レベルでの画像処理をして異常検出処理を行い、異常を検出した場合には画像データを監視センタへ送信し、監視センタ側でさらに画像レベルでの画像処理をして異常検出を行い、警報を発報するものである。
(First embodiment)
A first embodiment will be described with reference to the accompanying drawings. The monitoring system according to the first embodiment performs an abnormality detection process by performing image processing at the pixel level from image data on the security device side, and transmits the image data to the monitoring center when an abnormality is detected. The monitoring center further performs image processing at the image level to detect an abnormality and issue an alarm.
まず、本発明が適用される監視システムの構成例について説明する。図1は、第1の実施の形態にかかる監視システムの構成を示すブロック図である。本実施の形態にかかる監視システム100は、警備装置110と、監視センタ120とから構成されており、警備装置110と監視センタ120とは電話回線、無線ネットワーク、インターネットなどのネットワーク130を介して接続されている。
First, a configuration example of a monitoring system to which the present invention is applied will be described. FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a monitoring system according to the first embodiment. The
さらに、本実施の形態にかかる警備装置110は、監視カメラ111a〜111nと、画像情報入力部112と、異常検出部113と、画像情報送信部114と、画像情報記憶部115と、画像処理情報記憶部116とから構成されている。
Furthermore, the
監視カメラ111a〜111nは、監視領域の画像を撮影するものであり、監視領域の状況を把握するように配置されている。画像情報入力部112は、監視カメラ111a〜111nによって撮像された画像データの入力を受け付けるものである。
The
異常検出部113は、画像入力制御部112で受け付けた画像データの主に画素レベルでの画像処理を行うことによって監視カメラの監視領域での異常を検出するものである。具体的には、画像データでの画素レベルの画像処理を行うことによって動体を検出するものである。
The
画像情報送信部114は、異常検出部113が異常を検出した場合に、監視センタ120へ異常を検出した画像データを送信するものである。なお、画像情報送信部114は、異常を検出した画像データのみではなく、異常を検出した画像データの前後の画像データおよび異常検出部113で行った画像処理の結果のデータの送信も行う。
The image
画像情報記憶部115は、画像情報入力部112で受付けた画像データを記憶するものである。画像処理情報記憶部116は、異常検出部113によって画像データを画像処理した結果のデータを記憶するものである。
The image
なお、上述の画像情報入力部112、異常検出部113、画像情報送信部114、画像情報記憶部115、画像処理情報記憶部116の一部または全部は、監視カメラ111に内蔵する構成としてもよい。
Note that part or all of the image
本実施の形態にかかる監視センタ120は、画像情報受信部121と、異常検出部122と、警報表示部123と、画像情報表示部124と、画像情報記憶部125と、画像処理情報記憶部126とから構成されている。
The
画像情報受信部121は、警備装置110の画像情報送信部114から送信された画像データおよび画像処理結果のデータを受信するものである。
The image
異常検出部122は、警備装置110から送信された画像データおよび画像処理結果のデータに対して主に画像レベルでの画像処理することによって監視カメラの監視領域での異常を検出するものである。具体的には、警備装置での異常検知処理では処理能力の制限などで実行ことができない画素間すなわち画像単位での異常の検知を行うものである。
The
警報表示部123は、異常検出部122において異常を検出した場合に、モニタなどに警報を表示するものである。画像情報表示部124は、異常検出部122において異常を検出した場合に、モニタなどに異常を検出した画像データを表示するものである。
The
画像情報記憶部125は、画像情報受信部121によって受信された画像データをメモリに格納するものである。画像処理情報記憶部126は、画像情報受信部121によって受信された画像処理結果のデータをメモリに格納するものである。
The image
次に、以上のように構成されている監視システムによる監視処理について説明する。図2−1、図2−2は、警備装置の画像情報入力部、異常検出部、画像情報送信部、画像情報記憶部、画像処理情報記憶部および監視センタの画像情報受信部、異常検出部、警報表示部、画像情報表示部、画像情報記憶部、画像処理情報記憶部が行う監視手順を示すフローチャートである。 Next, monitoring processing by the monitoring system configured as described above will be described. 2A and 2B are an image information input unit, an abnormality detection unit, an image information transmission unit, an image information storage unit, an image processing information storage unit, an image information reception unit of the monitoring center, and an abnormality detection unit. It is a flowchart which shows the monitoring procedure which an alarm display part, an image information display part, an image information storage part, and an image process information storage part perform.
まず、警備装置110において、画像情報入力部112は監視カメラ111が撮像した画像データの入力を受付ける(ステップS2001)。画像情報記憶部115は入力された画像データをメモリに格納する(ステップS2002)。
First, in the
異常検出部113は入力された画像データに対して画像処理を行い異常を検出する(ステップS2003)。この処理の詳細は後述する。さらに、画像処理情報記憶部116は、異常検出部113によって異常検出のために行った画像処理結果である画像処理データをメモリに格納する(ステップS2004)。
The
異常検出部113は、画像データの画像処理結果から異常を検出したか否かを判断する(ステップS2005)。具体的には、画像データの画素単位の情報、すなわち画素値を用いて後述の画像処理を行い、同一動体が検出されたことや同一動体の速度が予め定められた閾値の範囲内であることを判断することによって異常を検出したか否かを判断することができる。
The
異常検出部113によって異常を検出したと判断した場合には(ステップS2005:Yes)、画像情報送信部114は、画像情報記憶部115から画像データおよび画像処理情報記憶部116から画像処理結果のデータを取得する(ステップS2006)。
When it is determined that an abnormality has been detected by the abnormality detection unit 113 (step S2005: Yes), the image
画像情報送信部114は、取得した画像データおよび画像処理結果のデータを監視センタ120に送信する(ステップS2007)。ステップS2005に戻り、異常検出部113によって異常を検出しないと判断した場合には(ステップS2005:No)、ステップS2001に戻る。
The image
監視センタ120では、画像情報受信部121は送信された画像データおよび画像処理結果のデータを受信する(ステップS2008)。画像情報記憶部125は、送信された画像データをメモリに格納する(ステップS2009)。画像処理情報記憶部126は、送信された画像処理結果のデータをメモリに格納する(ステップS2010)。
In the
異常検出部122は、画像情報記憶部125に格納された画像データおよび画像処理情報記憶部126に格納された画像処理結果のデータを取得して画像処理し、異常を検出する(ステップS2011)。この処理の詳細は後述する。
The
異常検出部122は、画像データおよび画像処理結果のデータを用いた画像処理結果から異常を検出したか否かを判断する(ステップS2012)。具体的には、画像データの画像単位の情報、すなわち警備装置での異常検出処理において動体と判断された情報を用いて後述の画像処理を行い、予め定められた閾値を超えることによって人であると判断する場合や人と判断された動体がさらに金庫などがある最重要警備領域に到達すると予測される場合などに異常を検出したと判断するものである。
The
異常検出部122によって異常を検出したと判断した場合には(ステップS2012:Yse)、警報表示部123はモニタに警報を表示する(ステップS2013)。さらに、画像情報表示部124は、モニタに画像データを表示し(ステップS2014)、処理を抜ける。ステップS2012に戻り、異常検出部122によって異常を検出しないと判断した場合には(ステップS2012:No)、処理を抜ける。
When it is determined that an abnormality has been detected by the abnormality detection unit 122 (step S2012: Yse), the
続いて、上述のフローチャートのステップS2003における警備装置の異常検出処理について説明する。図3は、警備装置の異常検出部が行う異常検出手順を示すフローチャートである。 Next, the abnormality detection process for the security device in step S2003 in the above flowchart will be described. FIG. 3 is a flowchart showing an abnormality detection procedure performed by the abnormality detection unit of the security device.
まず、画像の最適化処理として画像データに対してスムージング処理を行う(ステップS3001)。具体的には、画像データの各画素について1の画素を基準に複数の画素に対して予め定められた係数を掛けて平均するものである。なお、予め定められた係数はすべて1である場合や画素毎に異なる場合がある。 First, smoothing processing is performed on image data as image optimization processing (step S3001). Specifically, each pixel of the image data is averaged by multiplying a plurality of pixels by a predetermined coefficient based on one pixel. Note that the predetermined coefficients may all be 1 or may differ from pixel to pixel.
カラー画像データに対してグレースケールへの変換処理を行う(ステップS3002)。具体的にはカラー画像を撮像する監視カメラから入力されたカラーの画像データをグレースケール(無彩色だけからなる画像)に変換するものである。各画素のRGB成分に重み付けをして平均をとることにより求められる(出力画素 = (0.299 * R成分 + 0.587 * G成分 + 0.114 * B成分))。 The color image data is converted to gray scale (step S3002). Specifically, color image data input from a surveillance camera that captures a color image is converted to gray scale (an image composed of only achromatic colors). It is obtained by weighting the RGB components of each pixel and averaging them (output pixel = (0.299 * R component + 0.587 * G component + 0.114 * B component)).
画像データに対してコントラストの最適化処理を行う(ステップS3003)。具体的にはグレースケールの階調を引き伸ばし、偏りを減じるものである。 Contrast optimization processing is performed on the image data (step S3003). Specifically, the gray scale gradation is expanded to reduce the bias.
次に、画像の加工処理としてエッジ検出処理を行う(ステップS3004)。具体的には画像データの各画素について1の画素を基準に周辺画素との画素値の変化量について算出してエッジを検出するものである。 Next, an edge detection process is performed as an image processing process (step S3004). Specifically, for each pixel of the image data, the amount of change in the pixel value with respect to the surrounding pixels is calculated on the basis of one pixel and the edge is detected.
複数の画像データに対して差分算出処理を行う(ステップS3005)。具体的には複数の画像データについて比較を行うことによって同一座標の画素同士での画素値の差分を算出するものである。 Difference calculation processing is performed on a plurality of image data (step S3005). Specifically, a difference between pixel values of pixels having the same coordinates is calculated by comparing a plurality of image data.
差分算出処理の結果に対して二値化処理を行う(ステップS3006)。具体的には差分算出処理の結果に対して予め定められた閾値と比較して閾値を超えるか否かにより、各画素をシグナル(黒色画素)またはノイズ(白色画素)に判定するものである。また、前述した閾値は予め定めるのではなく、画像データごとに当該画像データから算出する方法も一般的である。 A binarization process is performed on the result of the difference calculation process (step S3006). Specifically, each pixel is determined as a signal (black pixel) or noise (white pixel) depending on whether or not the threshold value is exceeded compared to a predetermined threshold value with respect to the difference calculation processing result. In addition, the above-described threshold value is not determined in advance, and a method of calculating from the image data for each image data is also common.
さらに、動体の検出処理として画像統合処理を行う(ステップS3007)。具体的には二値化処理においてシグナルの画素と判定された画素について隣接もしくはある一定距離内の複数のシグナルの画素をひとまとまりと考え、それらの画素を面積として求めるものである。 Further, an image integration process is performed as a moving object detection process (step S3007). More specifically, a plurality of signal pixels adjacent to or within a certain distance from pixels determined as signal pixels in the binarization process are considered as a group, and these pixels are obtained as an area.
外接楕円算出処理を行う(ステップS3008)。具体的には画素統合処理により算出された画素のまとまりの外部に接する楕円を算出するものであり、楕円の長径と短径を算出する。 A circumscribed ellipse calculation process is performed (step S3008). Specifically, an ellipse that is in contact with the outside of a group of pixels calculated by pixel integration processing is calculated, and the major axis and minor axis of the ellipse are calculated.
同一動体検出を行う(ステップS3009)。具体的には複数の画像データから算出された画素のまとまりが、各画像データにおいて一定の距離以内に存在し、ある一定の面積差に収まる場合には同一動体として検出し、その同一動体の重心の直線距離を時間で除算し速度を算出するものである。 The same moving object is detected (step S3009). Specifically, when a group of pixels calculated from a plurality of image data exists within a certain distance in each image data and falls within a certain area difference, it is detected as the same moving object, and the center of gravity of the same moving object is detected. The speed is calculated by dividing the linear distance by time.
さらに、図2−2のフローチャートのステップS2011における監視センタでの異常検出処理について説明する。図4は、監視センタの異常検出部が行う異常検出手順を示すフローチャートである。 Furthermore, the abnormality detection process in the monitoring center in step S2011 of the flowchart of FIG. 2-2 will be described. FIG. 4 is a flowchart showing an abnormality detection procedure performed by the abnormality detection unit of the monitoring center.
まず、警備装置の異常検出部での異常検出処理で検出された動体の形状分析処理として面積変化分布分析処理を行う(ステップS4001)。具体的には動体が時間とともにその面積をどのように変化させたかを分析し、変化量がある一定閾値に収まるかなどを判定するものである。 First, an area change distribution analysis process is performed as a shape analysis process of the moving object detected by the abnormality detection process in the abnormality detection unit of the security device (step S4001). Specifically, it analyzes how the moving body has changed its area with time, and determines whether the amount of change falls within a certain threshold.
外接楕円長短径変化分布分析処理を行う(ステップS4002)。具体的に警備装置の異常検出処理で算出された外接楕円の長径・短径が時間とともにどのように変化したかを分析し、変化量がある一定閾値に収まるかなどを判定するものである。 A circumscribed ellipse major / minor diameter change distribution analysis process is performed (step S4002). Specifically, it analyzes how the major axis and minor axis of the circumscribed ellipse calculated in the abnormality detection process of the security device have changed over time, and determines whether the amount of change falls within a certain threshold.
頭部・腕・脚の検出処理を行う(ステップS4003)。具体的には動体の内部に収まる内接楕円を算出し、内接楕円と外接楕円の間に挟まれるシグナル画素について個別に画素統合処理を行い、頭部や腕、脚などと想定して矛盾がないか判定するものである。 Head / arm / leg detection processing is performed (step S4003). Specifically, the inscribed ellipse that fits inside the moving object is calculated, and pixel integration processing is performed for each signal pixel sandwiched between the inscribed ellipse and the circumscribed ellipse, and it is inconsistent assuming the head, arms, legs, etc. It is determined whether there is any.
次に動体移動経路分析処理として予測到達領域分析処理を行う(ステップS4004)。具体的には動体の重心の移動方向を求めることによって延長線上にある到達領域を予測するものである。予測した到達領域に金庫などの重要物件が存在する場合には、警報のレベルを変化させ、早期に警報を発報する。例えば、現在異常なしと判定されている場合でも予想到達領域に金庫などがあれば警報を発報する、あるいは、現在警報を発報している場合にはさらに重要警報を発報させてもよい。 Next, a predicted reach area analysis process is performed as a moving body movement path analysis process (step S4004). Specifically, the arrival area on the extension line is predicted by obtaining the moving direction of the center of gravity of the moving object. If there is an important property such as a safe in the predicted arrival area, the warning level is changed and the warning is issued at an early stage. For example, even if it is currently determined that there is no abnormality, an alarm is issued if there is a safe or the like in the expected reach area, or a more important alarm may be issued if a current alarm is being issued. .
滞留時間分析処理を行う(ステップS4005)。具体的には動体が監視領域内にとどまるっている時間を算出するものである。例えば、24時間営業のATMコーナー内部にATM等の利用意図がないにもかかわらず長時間滞留し、他の利用客のATM等の利用の妨げとなっている場合に異常を検出する場合などが考えられる。 Residence time analysis processing is performed (step S4005). Specifically, the time during which the moving object stays in the monitoring area is calculated. For example, there is a case where an abnormality is detected when there is no intention to use an ATM or the like inside a 24-hour ATM corner and the use of the ATM or the like of other customers is hindered. Conceivable.
速度分布分析処理を行う(ステップS4006)。具体的には動体の移動速度が時間とともにどのように変化したかを分析し、変化量がある一定閾値に収まるかなどを判定するものである。 A velocity distribution analysis process is performed (step S4006). Specifically, it analyzes how the moving speed of the moving object has changed with time, and determines whether the amount of change falls within a certain threshold.
さらに動体色彩分析処理として背景色比較分析処理を行う(ステップS4007)。具体的には動体検出以前の画像データの動体検出位置周辺の色と動体の色を比較するものである。 Further, background color comparison analysis processing is performed as moving body color analysis processing (step S4007). Specifically, the color around the moving object detection position of the image data before moving object detection is compared with the color of the moving object.
動体内部色勾配分析処理を行う(ステップS4008)。具体的には動体内部の色の変化の具合を分析し、動体の陰影から立体感などを判定するものである。色彩時間変化量分析処理を行う(ステップS4009)。具体的には動体の色彩が時間とともにどのように変化したかを分析し、変化量がある一定閾値に収まるかなどを判定するものである。 A moving body internal color gradient analysis process is performed (step S4008). Specifically, the degree of color change inside the moving object is analyzed, and the stereoscopic effect is determined from the shadow of the moving object. Color time variation analysis processing is performed (step S4009). Specifically, it analyzes how the color of the moving object has changed over time, and determines whether the amount of change falls within a certain threshold.
なお、上述の画像処理は監視センタおよび警備装置の異常検出部で行われる画像処理の一例であり、監視領域の事情によって上述の画像処理の一部を行ってもよいし、さらに他の画像処理、例えば顔を判断する画像処理などを追加してもよい。 Note that the above-described image processing is an example of image processing performed at the monitoring center and the abnormality detection unit of the security device, and part of the above-described image processing may be performed depending on the circumstances of the monitoring area, or other image processing may be performed. For example, image processing for determining a face may be added.
このように、警備装置と監視センタとで異常検出処理を分担して行うことにより、監視センタでの異常検出処理を変更することによって精度の高い異常検出処理を実現することができるため、警備装置での異常検出処理をプログラムのインストールやLSIチップの交換などの変更を行わなくても、監視システム全体として精度の高い異常検出処理を実現することができる。 As described above, since the abnormality detection processing is shared between the security device and the monitoring center, the abnormality detection processing with high accuracy can be realized by changing the abnormality detection processing in the monitoring center. Even if the abnormality detection process is not changed such as program installation or LSI chip replacement, the abnormality detection process with high accuracy can be realized as the entire monitoring system.
また、警備装置の異常検出処理では画素レベルの比較的処理速度が遅くメモリが少なくても実行できる画像処理を行い、監視センタの異常検出処理では画像レベルの処理速度が速くメモリを大量に必要とする画像処理に分けて異常検出を行うことによって、警備装置のみで異常検出して警報を発報することに比較して精度の高い画像処理による異常検出処理を行うことができるため、警報の誤報を削減することができる。 In addition, the abnormality detection processing of the security device performs image processing that can be executed even if the processing speed of the pixel level is relatively slow and the memory is small, and the abnormality detection processing of the monitoring center requires a large amount of memory because the processing speed of the image level is high. By detecting anomalies separately for the image processing to be performed, it is possible to perform anomaly detection processing by image processing with higher accuracy compared to detecting an anomaly only by the security device and issuing an alarm. Can be reduced.
また、警備装置での異常検出処理によって画素レベルでの画像処理を行い異常が検出された場合にのみ、監視センタに画像データを送信してさらに詳細な異常検出処理を行うことにより、監視センタにはある程度異常の発生の可能性が高いものに絞り込まれて、画像データが送信されるため、総ての異常検知処理を監視センタのみで行う場合に比べて送信される画像データが削減されるとともに、監視センタでの異常検出処理の対象となる画像データが削減されるため、監視センタでの処理負荷が削減され、異常検出までの時間を短縮することができる。 Also, only when an abnormality is detected by performing image processing at the pixel level by the abnormality detection process in the security device, the image data is transmitted to the monitoring center and a more detailed abnormality detection process is performed. Since the image data is transmitted after being narrowed down to those with a high possibility of occurrence of abnormality to some extent, the image data to be transmitted is reduced compared to the case where all abnormality detection processing is performed only by the monitoring center. Since the image data to be subjected to abnormality detection processing at the monitoring center is reduced, the processing load at the monitoring center is reduced, and the time until abnormality detection can be shortened.
(第2の実施の形態)
第2の実施の形態について添付図面を参照して説明する。第2の実施の形態にかかる監視システムは、複数の警備装置がネットワークを介して監視センタに接続している場合において、警備装置ごとに画像データに対する画像処理のレベルが異なる場合に、監視センタでは警備装置で実行した異常検出処理に対応した画像処理を行うことによって異常検出し、警報を発報するものである。
(Second Embodiment)
A second embodiment will be described with reference to the accompanying drawings. In the monitoring system according to the second embodiment, when a plurality of security devices are connected to a monitoring center via a network, when the level of image processing for image data differs for each security device, the monitoring center An abnormality is detected by performing image processing corresponding to the abnormality detection process executed by the security device, and an alarm is issued.
本発明が適用される監視システムの構成例について説明する。図5は、第2の実施の形態にかかる監視システムの構成を示すブロック図である。本実施の形態にかかる監視システム500は、警備装置510、540、550と、監視センタ520とから構成されており、警備装置510、540、550と監視センタ520とは電話回線、無線ネットワーク、インターネットなどのネットワーク130を介して接続されている。
A configuration example of a monitoring system to which the present invention is applied will be described. FIG. 5 is a block diagram illustrating a configuration of a monitoring system according to the second embodiment. The
さらに、本実施の形態にかかる警備装置510は、監視カメラ111a〜111nと、画像情報入力部112と、異常検出部513と、画像情報送信部514と、画像情報記憶部115と、画像処理情報記憶部116と、処理レベル記憶部517とから構成されている。
Furthermore, the
ここで、監視カメラ111a〜111nと、画像情報入力部112と、画像情報送信部114と、画像情報記憶部115と、画像処理情報記憶部116の構成、機能は、第1の実施の形態と同様であるので、説明を省略する。
Here, the configurations and functions of the
異常検出部513は、画像入力制御部112で受け付けた画像データに対して画像処理を行うことによって監視カメラの監視領域での異常を検出するものである。本実施の形態では、警備装置ごとに処理レベルの異なる異常検出処理を行うことができる。
The
画像情報送信部514は、異常検出部513が異常を検出した場合に、監視センタ520へ異常を検出した画像データ、画像処理結果のデータおよび処理レベル情報を送信するものである。
When the
処理レベル記憶部517は、警備装置510の異常検出部513で行う画像処理の処理レベル情報を記憶するものである。ここで、処理レベル情報とは、警備装置の異常検知部が実行する画像処理の処理内容を示す情報である。本発明にかかる異常検出処理情報を構成する。
The processing
処理レベル情報は、異常検出部が実行する画像処理の処理内容に応じて設定され、画像処理の処理内容が異なればそれに応じて異なる値が設定されるものである。なお、異常検出部の異常検出処理が変更されれば、それに伴って変更されるものである。 The processing level information is set according to the processing content of the image processing executed by the abnormality detection unit. If the processing content of the image processing is different, a different value is set accordingly. In addition, if the abnormality detection process of an abnormality detection part is changed, it will be changed in connection with it.
図6は、処理レベル情報と処理内容の対応付けの一例を示す説明図である。例えば、処理レベル“1”では、スムージング処理〜二値化処理までを警備装置で行うことを示し、処理レベル“2”では、スムージング処理〜同一動体検出処理、処理レベル“3”では、スムージング処理〜頭部・腕・脚の検出処理までを警備装置で行うことを示している。本実施の形態では、複数の画像処理について処理を行うか行わないかによってレベル分けをしているが、1の画像処理の精度によってレベル分けをしてもよく、また処理内容と処理精度の組み合わせでレベル分けをしてもよい。 FIG. 6 is an explanatory diagram illustrating an example of association between processing level information and processing content. For example, the processing level “1” indicates that the security processing to the binarization processing is performed by the security device, the processing level “2” indicates the smoothing processing to the same moving object detection processing, and the processing level “3” indicates the smoothing processing. It shows that the process up to the head / arm / leg detection process is performed by the security device. In the present embodiment, levels are classified according to whether or not processing is performed for a plurality of image processing. However, levels may be classified according to the accuracy of one image processing, and a combination of processing content and processing accuracy. You may divide the level.
また、他の警備装置540は、監視カメラ111a〜111nと、画像情報入力部112と、異常検出部543と、画像情報送信部514と、画像情報記憶部115と、画像処理情報記憶部116と、処理レベル記憶部547とから構成されている。
The
ここで、監視カメラ111a〜111nと、画像情報入力部112と、画像情報記憶部115と、画像処理情報記憶部116の構成、機能は第1の実施の形態と同様であり、画像情報送信部514の構成、機能は、警備装置510と同様であるので、説明を省略する。
Here, the configurations and functions of the
異常検出部543は、上述の異常検出部513と同様に画像入力制御部112で受け付けた画像データに対して画像処理を行うことによって監視カメラの監視領域での異常を検出するものである。異常検出部543における画像処理は、上述の異常検出部513と同一でも異なっていてもよい。処理レベル記憶部547は、異常検出部543で行う画像処理の処理レベルを記憶するものである。
The
さらに、他の警備装置550は、監視カメラ111a〜111nと、画像情報入力部112と、異常検出部553と、画像情報送信部514と、画像情報記憶部115と、画像処理情報記憶部116と、処理レベル記憶部557とから構成されている。
Furthermore, the
ここで、監視カメラ111a〜111nと、画像情報入力部112と、画像情報記憶部115と、画像処理情報記憶部116の構成、機能は第1の実施の形態と同様であり、画像情報送信部514の構成、機能は、警備装置510と同様であるので、説明を省略する。
Here, the configurations and functions of the
異常検出部553は、上述の異常検出部513、543と同様に画像入力制御部112で受け付けた画像データに対して画像処理を行うことによって監視カメラの監視領域での異常を検出するものである。異常検出部553における画像処理は、上述の異常検出部513、543と同一でも異なっていてもよい。処理レベル記憶部557は、異常検出部553で行う画像処理の処理レベルを記憶するものである。
The
本実施の形態では、警備装置510に処理レベル情報として“2”、警備装置540に処理レベル情報として“1”、警備装置550に処理レベル情報として“3”が処理レベル記憶部517、547、557に格納されているものとする。
In the present embodiment, “2” as processing level information in the
本実施の形態にかかる監視センタ520は、画像情報受信部521と、異常検出部522と、警報表示部123と、画像情報表示部124と、画像情報記憶部125と、画像処理情報記憶部126とから構成されている。
The
ここで、警報表示部123と、画像情報表示部124と、画像情報記憶部125と、画像処理情報記憶部126の構成、機能は、第1の実施の形態と同様であるので、説明を省略する。
Here, since the configurations and functions of the
画像情報受信部521は、警備装置510、540、550の画像情報送信部514から送信された画像データ、画像処理結果のデータおよび処理レベル情報を受信するものである。異常検出部522は、画像情報受信部521によって受信された処理レベル情報に従って、画像データ、画像処理結果のデータを用いて画像処理することによって監視カメラの監視領域での異常を検出するものである。
The image
次に、以上のように構成されている監視システムによる監視処理について説明する。図7−1、図7−2は、警備装置の画像情報入力部、異常検出部、画像情報送信部、画像情報記憶部、画像処理情報記憶部および監視センタの画像情報受信部、異常検出部、警報表示部、画像情報表示部、画像情報記憶部、画像処理情報記憶部が行う監視手順を示すフローチャートである。 Next, monitoring processing by the monitoring system configured as described above will be described. 7A and 7B are an image information input unit, an abnormality detection unit, an image information transmission unit, an image information storage unit, an image processing information storage unit, an image information reception unit of the monitoring center, and an abnormality detection unit. It is a flowchart which shows the monitoring procedure which an alarm display part, an image information display part, an image information storage part, and an image process information storage part perform.
本実施の形態にかかる監視処理の手順は、図2−1、図2−2に示すフローチャートとほぼ同様であるので、異なる部分のみ説明する。ステップS7001〜ステップS7005は図2−1のステップS2001〜ステップS2005の説明、ステップS7013〜ステップS7015は図2−2のステップS2012〜ステップS2014の説明を参照し、ここでの説明を省略する。 Since the procedure of the monitoring process according to the present embodiment is almost the same as the flowcharts shown in FIGS. 2-1 and 2-2, only different parts will be described. Steps S7001 to S7005 refer to the descriptions of Steps S2001 to S2005 in FIG. 2-1, Steps S7013 to S7015 refer to the descriptions of Steps S2012 to S2014 in FIG. 2-2, and descriptions thereof are omitted here.
ステップS7006において、画像情報送信部514は、画像情報記憶部115から画像データおよび画像処理情報記憶部116から画像処理結果のデータを取得し(ステップS7006)、さらに画像情報送信部514は、処理レベル記憶部517から警備装置510の異常検出部513が行った画像処理の処理レベル情報を取得する(ステップS7007)。画像情報送信部514は、取得した画像データ、画像処理結果のデータと処理レベル情報を監視センタ520に送信する(ステップS7008)。
In step S7006, the image
監視センタ520では、画像情報受信部521は送信された画像データ、画像処理結果のデータおよび処理レベル情報を受信する(ステップS7009)。画像情報記憶部125は、送信された画像データを格納する(ステップS7010)。画像処理情報記憶部126は、送信された画像処理結果のデータを格納する(ステップS7011)。
In the
異常検出部522は、画像情報記憶部125に格納された画像データおよび画像処理情報記憶部126に格納された画像処理結果のデータを取得し、受信された処理レベル情報に応じた画像処理を行い異常を検出する(ステップS7012)。この処理の詳細は後述する。また、以下の処理については、図2−2のステップS2012〜ステップS2014の説明を参照する。
The
続いて、上述のフローチャートのステップS7012における監視センタでの異常検出処理について説明する。図8は、監視センタの異常検出部が行う異常検出手順を示すフローチャートである。 Next, the abnormality detection process at the monitoring center in step S7012 of the above flowchart will be described. FIG. 8 is a flowchart showing an abnormality detection procedure performed by the abnormality detection unit of the monitoring center.
まず、警備装置から送信された処理レベル情報によって警備装置での画像処理の処理レベルを判断する(ステップS8001)。処理レベルが“1”であると判断された場合には、画素統合処理(ステップS8002)、外接楕円算出処理(ステップS8003)、同一動体検出処理(ステップS8004)を行う。 First, the processing level of image processing in the security device is determined based on the processing level information transmitted from the security device (step S8001). If it is determined that the processing level is “1”, pixel integration processing (step S8002), circumscribed ellipse calculation processing (step S8003), and identical moving object detection processing (step S8004) are performed.
さらに、面積変化分布分析処理(ステップS8005)、外接楕円長短径変化分布分析処理(ステップS8006)、頭部・腕・脚の検出処理(ステップS8007)を行い、予測到達領域分析処理(ステップS8008)、滞留時間分析処理(ステップS8009)、速度分布分析処理(ステップS8010)、背景色比較分析処理(ステップS8011)、動体内部色勾配分析処理(ステップS8012)、色彩時間変化量分析処理(ステップS8013)を行って、処理を抜ける。 Further, an area change distribution analysis process (step S8005), a circumscribed ellipse major and minor axis change distribution analysis process (step S8006), a head / arm / leg detection process (step S8007) are performed, and a predicted arrival area analysis process (step S8008). , Residence time analysis processing (step S8009), velocity distribution analysis processing (step S8010), background color comparison analysis processing (step S8011), moving object internal color gradient analysis processing (step S8012), color time variation analysis processing (step S8013) To exit the process.
処理レベルが“2”であると判断された場合には、面積変化分布分析処理(ステップS8005)、外接楕円長短径変化分布分析処理(ステップS8006)、頭部・腕・脚の検出処理(ステップS8007)を行い、予測到達領域分析処理(ステップS8008)、滞留時間分析処理(ステップS8009)、速度分布分析処理(ステップS8010)、背景色比較分析処理(ステップS8011)、動体内部色勾配分析処理(ステップS8012)、色彩時間変化量分析処理(ステップS8013)を行って、処理を抜ける。 If it is determined that the processing level is “2”, the area change distribution analysis process (step S8005), the circumscribed ellipse major and minor axis change distribution analysis process (step S8006), the head / arm / leg detection process (step S8005). S8007), predicted arrival area analysis processing (step S8008), residence time analysis processing (step S8009), velocity distribution analysis processing (step S8010), background color comparison analysis processing (step S8011), moving body internal color gradient analysis processing ( Step S8012), color time variation analysis processing (step S8013) is performed, and the processing is exited.
処理レベルが“3”であると判断された場合には、予測到達領域分析処理(ステップS8008)、滞留時間分析処理(ステップS8009)、速度分布分析処理(ステップS8010)、背景色比較分析処理(ステップS8011)、動体内部色勾配分析処理(ステップS8012)、色彩時間変化量分析処理(ステップS8013)を行って、処理を抜ける。なお、各処理の詳細については、第1の実施の形態を参照し、ここでの説明は省略する。 When it is determined that the processing level is “3”, the predicted arrival area analysis process (step S8008), the residence time analysis process (step S8009), the velocity distribution analysis process (step S8010), the background color comparison analysis process ( Step S8011), moving object internal color gradient analysis processing (step S8012), and color time variation analysis processing (step S8013) are performed, and the processing is exited. For details of each process, refer to the first embodiment, and a description thereof will be omitted.
例えば、警備装置510の場合は、処理レベル情報が“2”であるから、警備装置510の異常検出部513では、スムージング処理〜同一動体検出処理が実行されているため(図6参照)、監視センタ520の異常検出部522では、面積変化分布分析処理(ステップS8005)〜色彩時間変化量分析処理(ステップS8013)までが実行されることとなる。
For example, in the case of the
なお、第1の実施の形態と同様に、上述の画像処理は警備装置および監視センタの異常検出部で行われる画像処理の一例であり、監視領域の事情によって上述の画像処理の一部を行ってもよいし、さらに他の画像処理、例えば顔を判断して人を特定する画像処理などを追加してもよい。 Note that, as in the first embodiment, the above-described image processing is an example of image processing performed by the security device and the abnormality detection unit of the monitoring center, and performs part of the above-described image processing depending on the circumstances of the monitoring area. Further, other image processing, for example, image processing for identifying a person by determining a face may be added.
このように、客先に導入されている警備装置が行う画像処理が警備装置ごとに異なる処理を行うものであっても、警備装置側で行った画像処理の処理内容を監視センタで把握することにより、監視センタ側で画像処理の処理内容の違いを吸収することができるため、新たな技術に導入に伴って警備装置ごとに異常検出処理をプログラムのインストールやLSIチップの交換などの変更を行うことなく、監視システム全体として新たな技術が導入された精度の高い異常検出処理を実現することができる。 Thus, even if the image processing performed by the security device installed at the customer performs different processing for each security device, the monitoring center grasps the processing contents of the image processing performed on the security device side. Therefore, it is possible to absorb the difference in image processing contents on the monitoring center side, so that with the introduction of new technology, change the abnormality detection processing for each security device, such as program installation or LSI chip replacement. Therefore, it is possible to realize a highly accurate abnormality detection process in which a new technology is introduced as the entire monitoring system.
なお、第1および第2の実施の形態の監視システムを構成する警備装置で実行される監視プログラムおよび監視センタで実行される監視プログラムは、ROMやLSIチップ等に予め組み込まれて提供される。 Note that the monitoring program executed by the security device constituting the monitoring system of the first and second embodiments and the monitoring program executed by the monitoring center are provided by being incorporated in advance in a ROM, an LSI chip, or the like.
第1および第2の実施の形態の警備装置で実行される監視プログラムおよび監視センタで実行される監視プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでCD−ROM、フレキシブルディスク(FD)、CD−R、DVD(Digital Versatile Disk)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。 The monitoring program executed in the security device of the first and second embodiments and the monitoring program executed in the monitoring center are an installable format or executable format file, CD-ROM, flexible disk (FD). , A CD-R, a DVD (Digital Versatile Disk), or the like may be provided by being recorded on a computer-readable recording medium.
さらに、第1および第2の実施の形態の警備装置で実行される監視プログラムおよび監視センタで実行される監視プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、本実施形態の警備装置で実行される監視プログラムおよび監視センタで実行される監視プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。 Furthermore, the monitoring program executed in the security device of the first and second embodiments and the monitoring program executed in the monitoring center are stored on a computer connected to a network such as the Internet and downloaded via the network. You may comprise so that it may provide. Further, the monitoring program executed by the security device of the present embodiment and the monitoring program executed by the monitoring center may be provided or distributed via a network such as the Internet.
第1および第2の実施の形態の警備装置で実行される監視プログラムは、上述した各部(画像情報入力部、異常検出部、画像情報送信部、画像情報記憶部、画像処理情報記憶部など)を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはCPU(プロセッサ)が上記ROMから監視プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、画像情報入力部、異常検出部、画像情報送信部、画像情報記憶部、画像処理情報記憶部などが主記憶装置上に生成されるようになっている。 The monitoring program executed by the security device according to the first and second embodiments includes the above-described units (image information input unit, abnormality detection unit, image information transmission unit, image information storage unit, image processing information storage unit, etc.). As the actual hardware, the CPU (processor) reads the monitoring program from the ROM and executes it to load the above units onto the main storage device. A unit, an image information transmission unit, an image information storage unit, an image processing information storage unit, and the like are generated on the main storage device.
また、第1および第2の実施の形態の監視センタで実行される監視プログラムは、上述した各部(画像情報受信部、異常検出部、警報表示部、画像情報表示部、画像情報記憶部、画像処理情報記憶部など)を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはCPU(プロセッサ)が上記ROMから監視プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、画像情報受信部、異常検出部、警報表示部、画像情報表示部、画像情報記憶部、画像処理情報記憶部などが主記憶装置上に生成されるようになっている。 The monitoring program executed in the monitoring center according to the first and second embodiments includes the above-described units (image information receiving unit, abnormality detecting unit, alarm display unit, image information display unit, image information storage unit, image As a real hardware, the CPU (processor) reads the monitoring program from the ROM and executes it to load each unit on the main storage device. An information reception unit, an abnormality detection unit, an alarm display unit, an image information display unit, an image information storage unit, an image processing information storage unit, and the like are generated on the main storage device.
100 500 監視システム
110 510 540 550 警備装置
120 520 監視センタ
130 ネットワーク
111a〜111n 監視カメラ
112 画像情報入力部
113 513 543 553 異常検出部
114 514 544 554 画像情報送信部
115 画像情報記憶部
116 画像処理情報記憶部
517 547 557 処理レベル記憶部
121 521 画像情報受信部
122 522 異常検出部
123 警報表示部
124 画像情報表示部
125 画像情報記憶部
126 画像処理情報記憶部
100 500
Claims (6)
前記警備装置は、
前記監視カメラによって撮像された前記画像情報の画素を単位とする情報によって画像処理をすることにより異常を検出する第1の異常検出手段と、
前記第1の異常検出手段によって行われる処理内容を示す異常検出処理情報を記憶する異常検出情報記憶手段と、
前記第1の異常検出手段において異常を検出した場合に、前記画像情報と、前記異常検出情報記憶手段に記憶されている前記異常検出処理情報とを前記監視センタに送信する画像情報送信手段と、を備え、
前記監視センタは、
前記画像情報送信手段によって送信された前記画像情報を受信する画像情報受信手段と、
前記画像情報受信手段によって受信された前記画像情報の画像を単位とする情報によって画像処理をすることにより異常を検出すると共に、前記画像情報送信手段によって送信された前記異常検出処理情報に応じた異常検出を行う第2の異常検出手段と、
を備える
ことを特徴とする監視システム。 A monitoring device that captures an image of the monitoring area; a security device that transmits image information captured by the monitoring camera; and the security device that is connected to the security device and a network and that receives the image information transmitted by the security device and receives the monitoring area In a monitoring system comprising a monitoring center for monitoring
The security device
First abnormality detecting means for detecting abnormality by performing image processing with information in units of pixels of the image information captured by the monitoring camera;
Abnormality detection information storage means for storing abnormality detection processing information indicating the content of processing performed by the first abnormality detection means;
Image information transmitting means for transmitting the image information and the abnormality detection processing information stored in the abnormality detection information storage means to the monitoring center when an abnormality is detected in the first abnormality detection means; With
The monitoring center is
Image information receiving means for receiving the image information transmitted by the image information transmitting means;
Abnormality according to the abnormality detection processing information transmitted by the image information transmitting means, as well as detecting abnormality by performing image processing with information in units of images of the image information received by the image information receiving means Second abnormality detecting means for performing detection;
A monitoring system comprising:
前記第2の異常検出手段は、さらに前記画像情報受信手段によって受信された前記画像情報のカラー画素からなる画像情報によって画像処理をすることにより異常を検出することを特徴とする請求項1に記載の監視システム。 The first abnormality detection means further detects abnormality by performing image processing with information obtained by binarizing the pixels of the image information captured by the monitoring camera into white pixels or black pixels,
The said 2nd abnormality detection means further detects abnormality by performing an image process with the image information which consists of the color pixel of the said image information received by the said image information receiving means. Monitoring system.
前記警備装置は、
前記監視カメラによって撮像された前記画像情報の画素を単位とする情報によって画像処理をすることにより異常を検出する第1の異常検出ステップと、
前記第1の異常検出ステップによって行われる処理内容を示す異常検出処理情報を異常検出情報記憶手段に記憶する異常検出情報記憶ステップと、
前記第1の異常検出ステップにおいて異常を検出した場合に、前記画像情報と、前記異常検出情報記憶手段に記憶されている前記異常検出処理情報とを前記監視センタに送信する画像情報送信ステップと、を備え、
前記監視センタは、
前記画像情報送信ステップによって送信された前記画像情報を受信する画像情報受信ステップと、
前記画像情報受信ステップによって受信された前記画像情報の画像を単位とする情報によって画像処理をすることにより異常を検出すると共に、前記画像情報送信ステップによって送信された前記異常検出処理情報に応じた異常検出を行う第2の異常検出ステップと、
を備えることを特徴とする監視方法。 A monitoring device that captures an image of the monitoring area; a security device that transmits image information captured by the monitoring camera; and the security device that is connected to the security device and a network and that receives the image information transmitted by the security device and receives the monitoring area In a monitoring method comprising a monitoring center for monitoring
The security device
A first abnormality detection step of detecting abnormality by performing image processing with information in units of pixels of the image information captured by the monitoring camera;
An abnormality detection information storage step for storing in the abnormality detection information storage means abnormality detection processing information indicating the content of processing performed by the first abnormality detection step;
An image information transmission step of transmitting the image information and the abnormality detection processing information stored in the abnormality detection information storage means to the monitoring center when an abnormality is detected in the first abnormality detection step; With
The monitoring center is
An image information receiving step for receiving the image information transmitted by the image information transmitting step;
Abnormality according to the abnormality detection processing information transmitted by the image information transmitting step is detected by performing image processing using information in units of images of the image information received by the image information receiving step. A second abnormality detection step for performing detection;
A monitoring method comprising:
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