JP6700950B2 - 監視システム - Google Patents

Description

本発明は、監視システムに関し、特に温度センサや照度センサなどのセンサを利用した環境監視が可能な監視システムに関するものである。

近年、ネットワークを利用した監視カメラシステムが広く普及している。その運用方法は様々であり、大規模な公共機関や量販店における監視や研究施設や動物園における生育状況の管理に利用されている。特にネットワークを利用した監視カメラを、ネットワークカメラと称する。ネットワークカメラは同じネットワーク上にある種々のセンサと連携することができる。また、ネットワークカメラ本体にセンサが搭載されているものや直接接続することができるものがある。

こういったネットワークカメラとセンサを組み合わせた監視システムが一般的に知られている。例えば、農業現場などでは監視環境の映像に加えて、センサから得られる温度や湿度といった環境情報を同時に記録することができ、録画映像を解析する場合に記録した温度や湿度のデータを参照することができる。また、立ち入り禁止区域における監視などでは人感センサによる検知があった場合に映像を録画するシステムが実際に用いられている。このようにネットワークカメラとセンサを組み合わせることで様々な場面で利用が可能となり、監視システムの機能性を向上させることができる。

こうしたシステムの中で、センサ値を用いた異常検知システムが知られている。この異常検知システムでは一定時間間隔でセンサから検出値（センサ値）を取得し、時間あたりの変化量を算出することで異常を検知する。

このような監視システムに関して、特許文献１では動体検知センサと照度センサから値を取得し、その値から映像の録画のタイミングの切り替えや赤外線ライトの点灯を制御する。特許文献２では温度センサから得られる情報をもとにカメラによって得られた映像の表示モードを切り替える方法が知られている。

特開２００３−８５６７７号公報 特開２０１０−２５８５１０号公報

しかしながら、上述の特許文献に開示された従来技術では、一定時間間隔のタイマー処理によってセンサによる検出値を取得しており、状況に応じた最適な時間間隔の設定が必要となる。また、一定値の閾値処理であり、判定条件を切り替えて精度を高めるまでには至っていない。

このシステムを想定した場合、検出値を取得する間隔の設定や異常を判定するための閾値の設定といった異常判定条件の設定が必要となる。例えば温度の異常を検知する場合、変化量を算出する時間間隔が長すぎると火災などの異常を早期検知することができないという課題がある。すなわち、検出値を取得する間隔毎に変化量を算出して異常検知を行うため、異常が発生してから異常を検知するまでに、最大で検出値を取得する間隔の時間を要する。

一方、間隔が短すぎると検出値を取得する処理や変化量を算出して異常を判定する処理を頻繁に行うため、ネットワークカメラのＣＰＵに負荷がかかってしまうという課題がある。また、変化量を算出する時間間隔が短いため閾値以上の変化を検出できず、異常検知を見逃してしまう可能性がある。そのため、状況に応じて異常検知の判定条件や閾値を切り替える手段が求められる。

そこで本発明の目的は、カメラとセンサを組み合わせた監視システムにおいて、映像から監視環境の変化を検出し、その結果に応じて異常判定の判定条件を切り替えることにより、異常検知精度を向上することを可能にした監視システムを提供することである。

上記目的を達成するために、本発明は、監視領域を撮像することにより画像情報を取得する撮像手段と、前記画像情報から前記監視領域の動体を検知する検知手段と、前記監視領域における環境に関する検出値を取得する取得手段と、前記取得手段が取得した前記検出値と前記検知手段が検知した検知結果とに基づいて異常判定する判定手段と、を有し、前記判定手段は、前記検知手段が動体を検知した場合、所定の周期で取得した前記検出値および前記所定の周期より短い周期で取得した前記検出値に基づいて異常判定し、前記検知手段が動体を検知しなかった場合、前記所定の周期で取得した前記検出値に基づいて異常判定することを特徴とする。

本発明によれば、カメラとセンサを組み合わせた監視システムにおいて、映像から監視環境の変化を検出し、その結果に応じて異常判定の判定条件を切り替えることにより、異常検知精度を向上することができる。

本発明の第１の実施形態に係る監視システムの構成例を示すブロック図 本発明の第１の実施形態に係る処理を説明するフローチャート 本発明の第１の実施形態に係るセンサ検出値の変化を算出する処理のフローチャート 本発明の第１の実施形態に係る動体検知の設定の例 本発明の第１の実施形態に係る時間間隔を狭める設定方法の例 本発明の第１の実施形態に係る異常判定とその結果の通知の例 本発明の第３の実施形態に係る異常判定条件を変更する処理を説明するフローチャート 本発明の第３の実施形態に係る光源種別毎の温度上昇量／色温度毎の光源種別の例を示すテーブル 本発明の第４の実施形態に係る撮像装置の監視環境の例を示す図 本発明の第５の実施形態に係る撮像装置の監視環境の例を示す図

以下に、本発明の好ましい実施の形態を、添付の図面に基づいて詳細に説明する。

（第１の実施形態）
以下、図１を参照して本発明の第１の実施形態に係る監視システムについて詳細に説明する。図１は、本実施形態に係る監視システムの構成例を示すブロック図である。撮像装置１００、センサ１１０、ネットワーク１２０によって構成される。

撮像装置１００は、画像処理部１０１、タイミング設定部１０２、センサ値取得部１０３、通信部１０５、撮像部１０６、システム制御部１０７を含む。また、システム制御部１０７には異常判定部１０４、記録部１０８、ＣＰＵ１０９ａ、ＲＯＭ１０９ｂ、ＲＡＭ１０９ｃが含まれる。

画像処理部１０１は、撮像部１０６にて光電変換された撮像信号（画像情報）に対し、所定の現像処理を行い、画像データを生成する。画像処理部１０１は、撮像部１０６で取得した画像情報から、動体検出や顔認識などの検出処理を実行できる。また、被写体の露出量が適正な値になるように、システム制御部１０７を介し、撮像部１０６の絞り、シャッタースピード、ゲインなどのカメラ設定を制御する。

タイミング設定部１０２は、画像処理部１０１の検出結果に基づいて、センサ１１０から検出された値（センサ値）を取得する間隔を算出し、設定する。

センサ値取得部１０３は、タイミング設定部１０２により設定された周期で、センサ１１０から検出値（センサ値）を取得する。

システム制御部１０７は、センサ値取得部１０３で取得した温度や照度などの検出値及び後述する光源情報を保持するための記録部１０８を持つ。異常判定部１０４は、画像処理部１０１の検出結果とセンサ値取得部１０３から受け取った情報をもとに、所定の判定基準に基づいて異常が起きているかを判定する。

センサ１１０は設置された環境の情報を取得する機能を持ち、撮像装置１００と通信することで取得した情報を提供する。設置された環境の情報とは、撮像装置１００の撮像領域を含む空間（監視領域）の温度や湿度、照度などの情報を表す。また、ドアセンサ、人感センサなどの検出結果の情報を含むことも可能である。

撮像装置１００とセンサ１１０の間の通信は、外部センサをＵＳＢなどの接続規格を用いて接続することによって実現される。撮像装置１００とセンサ１１０が同じネットワーク上で相互に通信が可能な状態であれば、ケーブルを用いた有線通信だけでなく、無線通信でもよい。また、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）のような近距離無線通信規格を用いても良い。通信手段は用いる通信規格に準拠する。撮像装置の内部にセンサ（検出部）が組み込まれ、その特定の領域を参照することでセンサ情報の取得が可能な構成としても良い。

撮像装置１００は、通信部１０５を介して、ネットワーク１２０上のクライアント装置（情報処理装置）に、異常判定部１０４から得られる情報を表示可能である。

図２は、本実施形態に係る処理を説明するフローチャートを示す。図２は、撮像装置１００の各処理ブロックを制御し実行される処理手順を示し、システム制御部１０７が有するメモリ（ＲＯＭ１０９ｂ）に格納されているプログラムをメモリ（ＲＡＭ１０９ｃ）に展開し、ＣＰＵ１０９ａが実行することにより実現される。

まず、ステップＳ２００で、一定時間間隔のセンサの検出値の変化を算出し、撮像装置内の記録部１０８に格納する。具体的な、検出値の変化の算出方法については、後述する。

次に、ステップＳ２０１へ進み、画像処理部から動体検知の結果を取得する。動体を検知することで監視領域の状況の変化を捉える。

次にステップＳ２０２へ進み、画像処理部１０１が動体を検知したかどうか判定する。動体を検知した場合は、ステップＳ２０３へ進み、センサの値を取得するための時間間隔を一定割合に狭めて設定し、設定された周期でセンサの検出値の変化を取得する。検出値の変化の算出の方法については、周期が狭められたことを除き、ステップＳ２００と同様である。なお、本実施例は一例であり、検知結果に対する処理の分岐はユーザーによって設定できる。一方、動体を検知しなかった場合には、ステップＳ２０３の処理を行わないで、ステップＳ２０４へ進む。

次に、ステップＳ２０４では、画像処理部１０１の検知結果とセンサ値取得部１０３から得られる情報を用いて異常が起きたかどうかを判定する。取得した判定結果から正常ではないと判定された場合は、ステップＳ２０５へ進み、ユーザーへの通知を実行する。また、動体を検知したあと、一定期間経過して、異常が検出されなかった場合は、狭めた周期を通常の周期に戻す。

ここで、図３を参照して検出値の変化の算出フローについて、詳細に説明する。図３は、検出値の変化を算出する処理のフローチャートである。図３は、撮像装置１００の各処理ブロックを制御し実行される処理手順を示し、システム制御部１０７が有するメモリ（ＲＯＭ１０９ｂ）に格納されているプログラムをメモリ（ＲＡＭ１０９ｃ）に展開し、ＣＰＵ１０９ａが実行することにより実現される。

ステップＳ３００で、撮像装置１００からセンサ１１０へ取得要求コマンドを送信し、検出値を取得する。撮像装置１００は、設定されている周期でセンサ１１０へ検出値の取得要求コマンドを送信し、センサ１１０は取得要求コマンドを受け取ると、その応答として検出値を送信する。

次に、ステップＳ３０１で、撮像装置１００は、取得した検出値を撮像装置内の記録部に保存する。

ステップＳ３０２へ進み、タイミング設定部１０２から検出値の取得周期を取得する。取得周期の算出方法については後述する。

ステップＳ３０３へ進み、設定された所定時間待機した後、センサ１１０から新たに検出値を取得する。

ステップＳ３０４へ進み、ステップＳ３０１で記録していたセンサ検出値と、ステップＳ３０３で取得したセンサ検出値の差分を計算する。本実施例では検出値を取得した際に直前に取得した検出値と比較することを一例として挙げるが、必ずしもそうでなくても良い。例えば、撮像装置内に十分なメモリの領域を用意し、時刻と検出値を紐付けて保存することで、複数時刻における検出値を保存する。保存したそれぞれの検出値に対して、現時刻の検出値との差分を算出する構成としても良い。

図４は、図２のステップＳ２０１に係る動体検知の設定の例を示す。動体検知は画像内に設定された領域のフレーム間の画像の変化を求めることで、領域内に動体が存在するかを判定する。検知領域４００は人の出入りが考えられる入口やセンサ４０１の付近に設定し、環境の変化を判断する。

例えば、照度センサを設置している場合、センサ（検出部）の周囲に人がいると人影によって一時的に検出値が変化することが想定される。照度センサの検出値のみでは、人影によって一時的に検出値が変化したのか物が倒れたなどの異常によって検出値が変化したのかを区別できない。よって、動体検知によって監視環境の状況を判断する。

本実施例では動体検知を用いた処理を一例として挙げているが、監視環境の変化を捉えることができれば他の方法でも良い。例えば、通過検知を用いても良い。通過検知は画像内に設定された直線上を物体が通過したかを判定する。大学の生物の研究施設や農業のビニルハウスなど普段人の入らない環境において温度センサと監視カメラを用いて温度監視を行っている場合に、人が入ると外気の侵入によって取得する検出値に影響が出ることが想定される。部屋の入り口付近に通過検知ラインを設定し、人が入ったことを判断することで監視環境に変化があったことを識別する。

図５は、図２のステップＳ２０３に係るセンサの検出値の取得周期を狭める際の算出手段の一例を示す。通常の周期に対して分割数を設定することで狭めた場合の時間を算出する。時間間隔設定５００では、分割数が４であれば通常間隔で１回の取得に対して、狭めた場合は同時間内に４回取得することとなり、１分毎の処理を１５秒毎に行うように切り替える。また、設定された時間間隔から算出するのではなく、予めユーザーが狭めた場合の時間間隔を一定値として設定できても良い。ユーザーによって、一意的に設定できるものであれば形態は問わない。

図６は、図２のステップＳ２０４、Ｓ２０５に係る異常判定及びその結果の通知の例を示す。本実施例では異常と判定された場合に、条件によって通知手段を切り替える。

例えば、動体を検知せずセンサの検出値が閾値以上変化している場合（ａ）、カメラの映像では捉えられない異常の可能性があるため、他の方法を用いた原因解析が必要である。よって、異常発生と通知し、ユーザーに早期原因解析を促す。

動体を検知した場合、映像の変化から監視環境において何らかの変化が起きていると予想される。しかし、火事などの異常が起きた場合と人が出入りした影響で検出値に影響が出たなどの異常でない場合が考えられる。そのため、本実施例では通常の間隔の変化量と狭めた間隔の変化量の両方を利用して、条件によって「異常発生」という通知と「異常の可能性あり」という通知に切り替える。「異常の可能性あり」と通知する場合は、通知とともに映像の配信や検出値のログデータを送信し、ユーザーはこれらのデータをもとに、最終的な異常判定を行う。

通常の周期と狭めた周期の変化量のどちらも閾値以上の場合（ｂ）は、明らかな温度変化が見られるため異常発生と通知する。

通常間隔のみ閾値以上となる場合（ｃ）は、空調の不具合等で緩やかな温度変化が起きている可能性があるため、「異常の可能性あり」と通知し、ユーザーに原因解析を促す。

狭めた間隔のみ閾値以上の場合（ｄ）は、ドアの開閉などによる一時的な温度変化と考えられるため、「異常の可能性あり」としてユーザーに通知し、不審者でないか映像による解析を促す。

どちらも閾値以下の場合は、環境の大きな変化はみられないため、正常としてユーザーへの通知はしない。本実施例では一例として挙げているが、ユーザーに対して異常が起きているという旨を通知できれば、形態は問わない。

以上、説明した通り、画像の動体検知の結果と、センサの検出値の変化を組み合わせて異常判定を行うことで、より精度の高い異常検知を行うことができる。また、環境状況に応じて、検出値の取得タイミングを動的に変更することで、適切なタイミングで検出値を取得することができ、異常判定の遅れ又は過判定による撮像装置の負荷を低減させることができる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、異常判定のためのセンサ検出値の取得タイミングを変更する実施形態について説明したが、第２の実施形態として、異常判定の条件設定について説明する。

異常判定部１０４には異常判定条件が予め設定されている。異常判定条件については後述する。異常判定部１０４は、画像処理部１０１の検知結果と、センサ値取得部１０３で取得した検出値から算出した所定周期あたりの変化量を取得する。異常判定部１０４は、画像処理部１０１の検知結果を考慮して、異常判定条件を設定する。

例えば、動体を検知した場合と検知しなかった場合とで異常判定に用いる検出値の変化量に対する閾値を変える。動体を検出した場合は監視環境になんらかの変化が起きているため、センサにも多少の変化が表れることが予想される。よって、小さな変化で異常と誤検知しないように、通常の場合よりもマージンをとった閾値を設定する。

または、通常の周期と狭めた周期の二つの周期での判定結果を比較することで異常判定をしてもよい。例えば、通常の周期では閾値以上であるが、狭めた周期ではほとんど変化がみられなかった場合、通常の周期での検出値（センサ値）取得時に、ノイズの影響等で正しく検出値を取得できなかったことが考えられる。よって、異常判定部は通常では１種類の検出値の差分による判定であるが、動体を検出した場合には２種類の検出値の差分による判定をするように判定条件を変えても良い。

異常判定部１０４は設定された異常判定条件と検出値の変化量とを比較して異常判定をし、通信部１０５を介して、ネットワーク１２０上の情報端末（クライアント）へ異常判定の結果を送信する。

以上、説明した通り、画像の動体検知の結果に応じて検出値の取得タイミングを変更するだけでなく、異常と判定する際の変化量の閾値などの異常判定条件を、動的に変更させることで、さらに精度の高い異常検知を行うことができる。

（第３の実施形態）
本実施形態では、センサ１１０が温度センサの場合に、画像処理部１０２で光源判定の検知結果に応じて、異常判定条件の閾値を変更する例を、図７、図８を使って詳細に説明する。

本実施形態において、センサ値取得部１０３は温度取得部であり、監視対象の周辺環境や機器などの温度を測定可能な温度センサで構成され、測定した温度値をシステム制御部１０７に送信する。なお、それ自体が温度センサである場合に限られず、外部の温度センサから測定した温度値を取得する構成としてもよい。赤外カメラ（サーマルセンサ）等で、撮像範囲の熱分布を取得する構成でも可能である。

システム制御部１０７は、取得した温度値及び後述する光源情報を保持するための記録部１０８を持つ。またシステム制御部１０７は、取得した温度値及び光源情報を用いて監視対象の異常を判定する。

図７は、本発明の第３の実施形態に係る異常判定条件を変更する処理を説明するフローチャートである。図７は、撮像装置１００の各処理ブロックを制御し実行される処理手順を示し、システム制御部１０７が有するメモリ（ＲＯＭ１０９ｂ）に格納されているプログラムをメモリ（ＲＡＭ１０９ｃ）に展開し、ＣＰＵ１０９ａが実行することにより実現される。図７の処理は、所定の監視周期で実行され、その周期は、第１の実施形態の方法で監視対象に応じて設定される。また、監視周期は、ネットワークを経由して表示されるＵＩを介して、ユーザ操作により設定を変更することも可能である。

ステップＳ７０１で、システム制御部１０７は、センサ値取得部１０３より現在の温度値を取得し、取得した温度値を記録部に記録する。

次にステップＳ７０２へ進み、光源特定処理を開始すると、画像処理部１０１は、撮像部１０６より取得した画像情報より、色温度情報を取得する。

ステップＳ７０３で、画像処理部１０１は、取得した色温度情報より光源種別を特定する。ここで図８（ｂ）は、色温度と光源種別の関係を示す図である。例えば、ステップＳ７０２で取得した色温度が４０００Ｋ（ケルビン）であった場合、光源種別は蛍光灯であると特定する。特定した光源種別は、記録部１０８に記録する。

ステップＳ７０４で、画像処理部１０１は、画像情報より露出制御値を取得する。露出制御値は前述した撮影画像の被写体の露出量が適正な値になるように、撮像部１０６の絞り、シャッタースピード、ゲインを制御するための値である。この露出制御値について、基準環境の照度を１とし、監視環境の照度が基準環境の照度の半分になった環境で適正露出となるよう制御した場合、その時の露出制御値は基準照度の露出制御値に対して半分となる関係で表す。

ステップＳ７０５で、画像処理部１０１は、取得した露出制御値より監視環境の照度を算出する。露出制御値と監視環境の照度は比例関係になるため、例えば、基準となる監視環境の照度における適正露出制御値を１とし、これを基準とし、照度１で表す。これに対し、露出制御値が倍の２となる監視環境の照度を基準環境の倍の２で表す。算出した照度情報は、記録部１０８に記録する。

ステップＳ７０６で、システム制御部１０７は、前回記録していた光源種別と照度を含む光源情報と、今回記録した光源情報を比較し、変化があったかを判定する。光源情報の変化があった場合、ステップＳ７０７に進む。変化がない場合は、ステップＳ７０９へ進む。

次にステップＳ７０７で、システム制御部１０７は、取得した光源情報に基づき、光源に応じた温度変化量を取得する。

ここで図８（ａ）は、光源種別毎の温度上昇量を示すテーブルの例である。これは、基準環境における光源種別の放射熱による温度上昇量を示す。この基準環境での温度上昇量に対し、監視環境での光源の照度に応じた温度上昇量を算出する。光源による温度上昇量は光源の照度に比例するため、基準環境の照度での温度上昇量に対して、基準環境での照度と取得した監視環境での照度との比を積算し、監視環境での光源による温度上昇量を算出する。具体的には、光源による温度上昇量は、次の式（Ａ）により算出される。
温度上昇量＝基準環境での温度上昇量×監視環境の照度／基準環境の照度
・・・式（Ａ）

例えば、前回取得した光源情報が、光源種別が太陽光、照度が基準環境の７０パーセントであり、今回取得した光源情報が、光源種別が白熱灯、照度が基準環境の１２０パーセントであった場合の、光源の変更による温度上昇量を算出する。

式（Ａ）により、前回の温度上昇量（光源は太陽光）は、０．７℃×７０／１００＝０．４９℃、今回の温度上昇量（光源は白熱灯）は、３．８℃×１２０／１００＝４．５６℃となる。前回の温度上昇量（光源は太陽光）と今回の温度上昇量（光源は白熱灯）の差分をとると、その変化分は＋４．０７℃となる。

上記により算出した温度変化分（＋４．０７℃）は光源状態の変化に伴う温度上昇量のため、監視対象の異常に伴う温度上昇ではないとする。

光源に応じた温度変化量を算出（Ｓ７０７）した後、ステップＳ７０８へ進み、システム制御部１０７は、温度異常条件を設定する。例えば、基準環境での監視対象の温度が８０度以上となった場合に異常とするよう温度異常閾値を８０度とした場合を考える。監視環境での温度異常条件はＳ７０７で算出した温度上昇量（＋４．０７℃）と基準環境での温度異常とする閾値（８０℃）を元に、８０＋４．０７＝８４．０７℃を閾値とし、この閾値を超えることを温度異常条件とする。

ステップＳ７０９で、システム制御部１０７内の異常判定部１０４が、温度異常条件を満たすか判定する。ステップＳ７０１で取得した温度値がステップＳ７０８で設定した温度異常閾値を超えた場合を温度異常と判定する。異常条件を満たさない場合は、温度異常の判定処理を終了する。

異常条件を満たす場合、ステップＳ７１０に進み、システム制御部１０７は、通信部１０５を介してネットワーク１２０上のクライアント装置に温度異常を通知してから、温度異常の判定処理を終了する。

以上、説明した通り、太陽光、白熱灯、蛍光灯といった監視環境の光源状態を画像より取得し、光源状態の変化による温度変化分を考慮して温度異常を判定する。これにより、温度異常監視において光源状態の変化による温度異常の誤検知を低減し、異常判定の精度を向上することができる。

なお、本実施形態では、温度センサをカメラ内部に持つ温度センサを用いる構成について説明したが、これに限らない。例えば、温度センサはカメラ外部に取り付けられ有線あるいは無線にてカメラと通信し、測定した温度値を取得する構成でも構わない。また、温度センサとカメラ及び温度センサとカメラからの値を取得し異常監視を行う制御装置との構成としても構わない。

また、本実施形態では、光源情報取得処理において色温度と照明の関係を示すテーブルを用いて光源種別を特定する方法について説明したが、これに限らない。例えば、ユーザが設定した色温度と照明の関係に基づいて照明を設定する方法としても構わない。ユーザの使用環境に応じた照明特定処理を行うことで、温度異常の誤検知を低減し異常検知精度をさらに向上することができる。

また、本実施形態では、温度異常条件として直近２回の測定温度値の差分より温度異常を判断する方法について説明したが、これに限らない。例えば、測定温度値を所定時間分記録し、数分間単位の変化量をとり、数分間の変化量がある閾値以上となるか温度異常を判断するとしてもかまわない。これにより、照明の違いによる温度上昇の違いを加味して温度異常条件を設定することで、温度異常の誤検知を低減し異常判定精度をさらに向上することができる。

また、本実施形態では、温度異常通知に関して、基準の温度異常閾値に対して光源による温度上昇分を加算した値を温度異常閾値とし、この閾値を超えた場合に温度異常通知する方法について説明したが、これに限らない。例えば、温度異常閾値は基準の閾値を用いて判断し、温度異常通知時に異常の旨と併せて光源による温度変化可能性の有無を付加して通知するとしても構わない。また、単位時間当たりの温度変化量を、閾値と比較することで異常判定を行う構成とすることも可能である。

（第４の実施形態）
以下、図９を参照し、本発明の第４実施形態について、光源情報取得処理を主に説明する。なお、第１から３までの実施形態と同一の処理を行う部分は同一の記号で示し、説明を省略する。

図９は、撮像装置の監視環境の例を示す図である。図９に、撮影画角９０１と、撮影画角９０１に含まれる照明９０２Ａ、撮影画角９０１の範囲外の照明９０２Ｂ、センサ９０５を示す。さらに、範囲９０３Ａは照明９０２Ａによる温度影響範囲、範囲９０３Ｂは照明９０２Ｂによる温度影響範囲、検知領域９０４は光源情報を取得する領域を示している。

図９に示す監視環境では撮影画角９０１に影響する照明が照明９０２Ａ、照明９０２Ｂの２箇所に設置され、撮像装置１００の撮像領域を含む監視領域に設置されたセンサ９０５により監視対象の温度異常監視を行う。この場合において、センサ９０５と照明９０２Ａ、照明９０２Ｂそれぞれの設置位置関係より、照明９０２Ａによる温度変化の影響は受けるが、照明９０２Ｂによる温度変化の影響を受けないとする。このとき光源情報取得処理を撮影画角９０１全体で行うとセンサに影響しない照明９０２Ｂの光源の情報を含むことになるため、その光源情報を用いた温度異常検知に誤差が生じる可能性がある。

そこで、監視領域において温度センサが光源による温度変化の影響を受ける範囲である検知領域９０４の画像領域内で光源情報の取得処理を行うことで、光源情報の誤差を低減し、温度異常検知精度をさらに向上させることができる。

図７のフローチャートにおけるステップＳ７０２において、画像処理部１０１は、光源情報（光源種別、照度）を取得する前に、光源情報取得領域を設定する。光源情報取得領域は、監視環境におけるセンサと光源の位置関係より撮影画像の中で温度センサによる取得する温度値が光源の影響を受ける領域を設定する。

例えば、図９に示した監視環境においては、撮影画角９０１に対し右上部の検知領域９０４を光源情報取得領域として設定する。この領域については、ネットワークを介して表示されたＵＩをユーザが操作することにより設定することも可能であり、またセンサからあらかじめ設定された距離を囲む領域として自動設定しても良い。

図７の処理フローにおいて、その後、検知領域９０４を光源情報取得領域として、その領域の光源情報を用いて、ステップＳ７０２以降の処理を実行する。

以上、説明した通り、検知領域を変更可能にすることにより、温度監視対象が光源による温度変化の影響を受ける範囲の画像領域にて光源情報取得処理を行い、光源状態の変化による温度変化分を考慮して温度異常を判定する。これにより、温度異常監視において光源状態の変化による温度異常の誤検知をより低減し、異常検知精度をさらに向上することができる。

（第５の実施形態）
以下、図１０を参照して、パンチルト動作が可能な撮像装置において、パンチルト動作により撮影画角が変化し、撮影画角中の監視対象の温度センサ設置箇所の撮影位置が変化した場合に係る本発明の第５の実施形態について説明する。なお、前述の実施形態と同一の処理を行う部分は同一の記号で示し、説明を省略する。

本実施形態に係る撮像装置１００は、図示しないパン駆動部、チルト駆動部を有し、システム制御部１０７は、クライアント装置からの指示に応答して、パン駆動部、チルト駆動部を制御して撮像装置の撮像画角を変更する。パン駆動部は、パン動作を行うメカ駆動系及び駆動源のモータにより構成され、チルト駆動部は、チルト動作を行うメカ駆動系及び駆動源のモータにより構成される。

本実施形態の撮像装置のパン駆動部は、水平方向に、０度を中心に右方向＋１７５度から左方向−１７５度まで回転することができる。本実施形態の撮像装置のチルト駆動部は、垂直方向に、水平方向０度から上方向＋９０度まで回転することができる。このように本実施形態の撮像装置は、カメラヘッドを水平方向及び垂直方向に回転することで撮影方向を変え、広範囲を撮影することができる。

図１０は、本実施形態に係る撮像装置の監視環境の例を示す図である。図１０において、撮影画角１１１Ｃ、撮影画角１１１Ｄはパンチルト動作により変更した２つの撮影画角を示す。センサ１１５は周辺温度を取得する。範囲１１３は照明１１２による温度変化の影響を受ける範囲を示し、検出領域１１４Ｃは撮影画角１１１Ｃでの光源情報を取得する領域、検出領域１１４Ｄは撮影画角１１１Ｄでの光源情報を取得する領域を示す。

図１０に示す監視環境では、照明１１２が設置され、センサ１１５が設置された位置を温度監視対象として温度異常監視を行う。この場合、あるパンチルト位置での撮影画角１１１Ｃにおいて、温度監視対象の撮影位置は撮影画角中の上部に位置する。一方、別のパンチルト位置での撮影画角１１１Ｄにおいて、温度監視対象の撮影位置は撮影画角中の中心部に位置する。

パンチルト移動に伴い撮影画角中の温度監視対象の撮影位置は変化する。そのため、光源情報取得処理において、あるパンチルト位置で設定された撮影画角中の光源情報取得領域を、別のパンチルト位置での撮影画角においてそのまま適用すると、温度センサに影響しない光源の情報を含むことになる。その結果、その光源情報を用いた温度異常検知に誤差が生じてしまう。そこで、パンチルト動作に応じて、光源情報取得領域を追従して変化させて光源情報取得処理を行うことで、光源情報の誤差を低減し、温度異常検知精度をさらに向上させることができる。

図７のフローチャートにおけるステップＳ７０２において、画像処理部１０１は、光源情報（光源種別、照度）を取得する前に、光源情報取得領域を設定する際に、画像処理部１０１は、システム制御部１０７から現在のパンチルト位置情報を取得する。あるパンチルト位置において温度センサ設置した温度監視対象と環境の光源の位置関係より設定された光源情報取得領域に対して、取得した現在のパンチルト位置より、現在の撮影画角における光源情報取得領域を算出する。

例えば、図１０に示した監視環境において、撮影画角１１１Ｃにおいて設定された光源情報取得領域は検出領域１１４Ｃである。対して、現在のパンチルト位置での撮影画角が撮影画角１１１Ｄとなっている場合、光源情報取得領域はパンチルトの移動量に応じて検出領域１１４Ｄとなる。そこで、撮影画角１１１Ｃから撮影画角１１１Ｄへ画角変更されていた場合は、光源情報取得領域を検出領域１１４Ｄに更新する。

図７の処理フローにおいて、その後、パンチルト位置より算出された検出領域１１４Ｄを光源情報取得領域として、その領域の光源情報を用いて、ステップＳ７０２以降の処理を実行する。

以上、説明した通り、パンチルト機構をもつネットワークカメラにおいて、パンチルト移動に伴う撮影画角の変化に追従して、撮影画角中の温度監視対象が光源による温度変化の影響を受ける範囲である光源情報取得領域を変化させて光源情報取得処理を行う。そして、その光源情報取得領域における光源状態の変化による温度変化分を考慮して、温度異常を判定する。これにより、温度異常監視において光源状態の変化による温度異常の誤検知をより低減し、異常検知精度をさらに向上することができる。

なお、本実施形態では、撮影画角を変化させる駆動部としてパンチルト機構を持つ構成において説明したが、これに限らない。例えば、撮影画角の拡大縮小を行うズーム機構や、撮影画角の光軸方向の回転を行うローテーション機構をもつ構成において同様の方法を用いても構わない。

本実施形態では、画像情報より監視環境に関する変化を検出し、それに応じて、異常判定の条件を動的に変更させる構成について説明したが、画像情報からの検知処理の他に、照明（赤外照明等）のオン・オフに連動して、条件を設定することも可能である。また、光源情報を、クライアント装置のＵＩをユーザが操作することにより、設定させることも可能である。

以上が本発明の好ましい実施形態の説明であるが、本発明は、本発明の技術思想の範囲内において、上記実施形態に限定されるものではなく、対象となる回路形態により適時変更されて適応するべきものである。

本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１００ 撮像装置
１０１ 画像処理部
１０２ タイミング設定部
１０３ センサ値取得部
１０４ 異常判定部
１１０ センサ
１２０ ネットワーク

Claims (8)

1. 監視領域を撮像することにより画像情報を取得する撮像手段と、
   前記画像情報から前記監視領域の動体を検知する検知手段と、
   前記監視領域における環境に関する検出値を取得する取得手段と、
   前記取得手段が取得した前記検出値と前記検知手段が検知した検知結果とに基づいて異常判定する判定手段と、を有し、
   前記判定手段は、前記検知手段が動体を検知した場合、所定の周期で取得した前記検出値および前記所定の周期より短い周期で取得した前記検出値に基づいて異常判定し、前記検知手段が動体を検知しなかった場合、前記所定の周期で取得した前記検出値に基づいて異常判定することを特徴とする監視システム。
2. 前記判定手段は、前記検出値又は前記検出値の単位時間当たりの変化量を、所定の閾値と比較することで異常判定をすることを特徴とする請求項１に記載の監視システム。
3. 監視領域を撮像することにより画像情報を取得する撮像手段と、
   前記画像情報から前記監視領域の光源情報を検知する検知手段と、
   前記監視領域における環境に関する検出値を取得する取得手段と、
   前記取得手段が取得した前記検出値と前記検知手段が検知した検知結果とに基づいて異常判定する判定手段と、を有し、
   前記判定手段は、前記検出値又は前記検出値の単位時間当たりの変化量を、前記光源情報に基づき設定された所定の閾値と比較することに応じて異常判定をすることを特徴とする監視システム。
4. 前記判定手段は、前記検出値と前記所定の閾値とを複数の異なる周期で比較することにより、異常判定をすることを特徴とする請求項２または３に記載の監視システム。
5. 前記検知手段が処理を実行する検知領域は変更可能であることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の監視システム。
6. 前記取得手段の設置位置に基づいて、前記検知領域を設定することを特徴とする請求項５に記載の監視システム。
7. 監視領域を撮像することにより画像情報を取得する撮像手段と、
   前記画像情報から前記監視領域の動体を検知する検知手段と、
   前記監視領域における環境に関する検出値を取得する取得手段とを有する監視システムの制御方法であって、
   前記取得手段が取得した前記検出値と前記検知手段が検知した検知結果とに基づいて異常判定する判定工程を有し、
   前記判定工程は、前記検知手段が動体を検知した場合、所定の周期で取得した前記検出値および前記所定の周期より短い周期で取得した前記検出値に基づいて異常判定し、前記検知手段が動体を検知しなかった場合、前記所定の周期で取得した前記検出値に基づいて異常判定することを特徴とする監視システムの制御方法。
8. 監視領域を撮像することにより画像情報を取得する撮像手段と、前記画像情報から前記監視領域の光源情報を検知する検知手段と、前記監視領域における環境に関する検出値を取得する取得手段とを有する監視システムの制御方法であって、
   前記取得手段が取得した前記検出値と前記検知手段が検知した検知結果とに基づいて異常判定する判定工程を有し、
   前記判定工程は、前記検出値又は前記検出値の単位時間当たりの変化量を、前記光源情報に基づき設定された所定の閾値と比較することに応じて異常判定をすることを特徴とする監視システムの制御方法。

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