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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】6062955
(24)【登録日】2016年12月22日
(45)【発行日】2017年1月18日
(54)【発明の名称】カメラ、カメラシステム、及び自己診断方法
(51)【国際特許分類】
H04N 5/225 20060101AFI20170106BHJP
G08G 1/017 20060101ALI20170106BHJP
G08G 1/04 20060101ALI20170106BHJP
【ＦＩ】
H04N5/225 C
G08G1/017
G08G1/04 C
H04N5/225 F
【請求項の数】14
【全頁数】66
(21)【出願番号】特願2014-546850(P2014-546850)
(86)(22)【出願日】2013年10月31日
(86)【国際出願番号】JP2013006465
(87)【国際公開番号】WO2014076899
(87)【国際公開日】20140522
【審査請求日】2016年5月17日
(31)【優先権主張番号】特願2012-251754(P2012-251754)
(32)【優先日】2012年11月16日
(33)【優先権主張国】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】514136668
【氏名又は名称】パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ
【氏名又は名称原語表記】Ｐａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ
(74)【代理人】
【識別番号】110001900
【氏名又は名称】特許業務法人 ナカジマ知的財産綜合事務所
(72)【発明者】
【氏名】山下 和彦
【審査官】
佐藤 直樹
(56)【参考文献】
【文献】
特開２００２−１６３７９２（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開平１１−２６１９９３（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２００３−０２２４９４（ＪＰ，Ａ）
【文献】
特開２００６−２３５９２１（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）
Ｈ０４Ｎ ５／２２５
Ｇ０８Ｇ １／０１７
Ｇ０８Ｇ １／０４
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部とを備え、
前記撮影部は、前記撮影を複数回行うことで、前記画像の生成を複数回行い、
前記算出部は、前記撮影部によって生成された画像のそれぞれに対して、前記解析と前記検出と前記算出とを行い、
前記診断部は、
前記算出部によって算出された有意情報のそれぞれについて、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報と、当該有意情報とを対象として、前記照合を行い、
前記算出部によって算出された有意情報のうち、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報と一致する有意情報の数についての情報を、前記一致度合いとして算出し、
前記算出部によって算出される有意情報は、前記撮影部によって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として文字認識した結果の文字列であり、
前記被写体情報取得部によって記憶されている被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される文字列である
ことを特徴とするカメラ。
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部とを備え、
前記撮影部は、前記撮影を複数回行うことで、前記画像の生成を複数回行い、
前記算出部は、前記撮影部によって生成された画像のそれぞれに対して、前記解析と前記検出と前記算出とを行い、
前記診断部は、
前記算出部によって算出された有意情報のそれぞれについて、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報と、当該有意情報とを対象として、前記照合を行い、
前記算出部によって算出された有意情報のうち、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報と一致する有意情報の数についての情報を、前記一致度合いとして算出し、
前記算出部によって算出される有意情報は、前記撮影部によって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として文字認識した結果の文字列であり、
前記被写体情報取得部によって記憶されている被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される文字列である
ことを特徴とするカメラ。
【請求項2】
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部とを備え、
前記算出部によって算出される有意情報は、前記撮影部によって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として人物認識した結果の情報であって、当該診断用オブジェクトに含まれると認識された人物の数を示す情報であり、
前記被写体情報取得部によって記憶される被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される人物の数を示す情報であり、
前記診断部は、前記算出部によって算出された有意情報によって示される人物の数と、前記被写体情報取得部によって記憶される被写体情報によって示される人物の数との比率についての情報を、前記一致度合いとして算出する
ことを特徴とするカメラ。
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部とを備え、
前記算出部によって算出される有意情報は、前記撮影部によって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として人物認識した結果の情報であって、当該診断用オブジェクトに含まれると認識された人物の数を示す情報であり、
前記被写体情報取得部によって記憶される被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される人物の数を示す情報であり、
前記診断部は、前記算出部によって算出された有意情報によって示される人物の数と、前記被写体情報取得部によって記憶される被写体情報によって示される人物の数との比率についての情報を、前記一致度合いとして算出する
ことを特徴とするカメラ。
【請求項3】
自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得部を備え、
前記撮影部は、前記条件取得部によって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行う
ことを特徴とする請求項１又は２記載のカメラ。
前記撮影部は、前記条件取得部によって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行う
ことを特徴とする請求項１又は２記載のカメラ。
【請求項4】
前記条件取得部は、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、
前記算出部は、前記条件取得部によって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行う
ことを特徴とする請求項３記載のカメラ
前記算出部は、前記条件取得部によって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行う
ことを特徴とする請求項３記載のカメラ
【請求項5】
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、
自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得部と、
前記診断部によってなされた自己診断の結果を外部に出力する出力部と、
有意情報出力部とを備え、
前記撮影部は、前記条件取得部によって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行い、
前記条件取得部は、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、
前記算出部は、前記条件取得部によって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行い、
前記条件取得部は、前記出力部から出力された自己診断結果に基づいて生成された、オブジェクトの撮影方法を示す通常用撮影条件をも外部から取得し、
前記撮影部は、前記条件取得部によって通常用撮影条件が取得された場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、当該通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、
前記条件取得部は、前記出力部から出力された自己診断結果に基づいて生成された、画像の解析方法を示す通常用解析条件をも外部から取得し、
前記算出部は、前記条件取得部によって通常用解析条件が取得された場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、当該通常用解析条件に基づいて、前記撮影部によって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、
前記有意情報出力部は、前記算出部によって算出された通常用有意情報を外部に出力する
ことを特徴とするカメラ。
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、
自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得部と、
前記診断部によってなされた自己診断の結果を外部に出力する出力部と、
有意情報出力部とを備え、
前記撮影部は、前記条件取得部によって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行い、
前記条件取得部は、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、
前記算出部は、前記条件取得部によって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行い、
前記条件取得部は、前記出力部から出力された自己診断結果に基づいて生成された、オブジェクトの撮影方法を示す通常用撮影条件をも外部から取得し、
前記撮影部は、前記条件取得部によって通常用撮影条件が取得された場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、当該通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、
前記条件取得部は、前記出力部から出力された自己診断結果に基づいて生成された、画像の解析方法を示す通常用解析条件をも外部から取得し、
前記算出部は、前記条件取得部によって通常用解析条件が取得された場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、当該通常用解析条件に基づいて、前記撮影部によって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、
前記有意情報出力部は、前記算出部によって算出された通常用有意情報を外部に出力する
ことを特徴とするカメラ。
【請求項6】
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、
自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得部と、
前記診断部によってなされた自己診断の結果が所定の結果でない場合に、自己診断の結果が否定的であった旨を外部に通知する通知部と、
有意情報出力部とを備え、
前記撮影部は、前記条件取得部によって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行い、
前記条件取得部は、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、
前記算出部は、前記条件取得部によって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行い、
前記条件取得部は、自己診断に利用する画像以外の画像の撮影方法を示す通常用撮影条件をも取得し、
前記撮影部は、前記診断部によってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、前記条件取得部によって取得された通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、
前記条件取得部は、自己診断に利用する画像以外の画像の解析方法を示す通常用解析条件をも取得し、
前記算出部は、前記診断部によってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、前記条件取得部によって取得された通常用解析条件に基づいて、前記撮影部によって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、
前記有意情報出力部は、前記算出部によって算出された通常用有意情報を外部に出力する
ことを特徴とするカメラ。
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、
自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得部と、
前記診断部によってなされた自己診断の結果が所定の結果でない場合に、自己診断の結果が否定的であった旨を外部に通知する通知部と、
有意情報出力部とを備え、
前記撮影部は、前記条件取得部によって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行い、
前記条件取得部は、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、
前記算出部は、前記条件取得部によって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行い、
前記条件取得部は、自己診断に利用する画像以外の画像の撮影方法を示す通常用撮影条件をも取得し、
前記撮影部は、前記診断部によってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、前記条件取得部によって取得された通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、
前記条件取得部は、自己診断に利用する画像以外の画像の解析方法を示す通常用解析条件をも取得し、
前記算出部は、前記診断部によってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、前記条件取得部によって取得された通常用解析条件に基づいて、前記撮影部によって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、
前記有意情報出力部は、前記算出部によって算出された通常用有意情報を外部に出力する
ことを特徴とするカメラ。
【請求項7】
カメラと、当該カメラと通信するサーバ装置とからなるカメラシステムであって、
前記カメラは、
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、
前記診断部によってなされた自己診断の結果を前記サーバ装置に出力する出力部とを備え、
前記撮影部は、前記撮影を複数回行うことで、前記画像の生成を複数回行い、
前記算出部は、前記撮影部によって生成された画像のそれぞれに対して、前記解析と前記検出と前記算出とを行い、
前記診断部は、
前記算出部によって算出された有意情報のそれぞれについて、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報と、当該有意情報とを対象として、前記照合を行い、
前記算出部によって算出された有意情報のうち、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報と一致する有意情報の数についての情報を、前記一致度合いとして算出し、
前記算出部によって算出される有意情報は、前記撮影部によって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として文字認識した結果の文字列であり、
前記被写体情報取得部によって記憶されている被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される文字列であり、
前記サーバ装置は、
前記カメラが利用する被写体情報を記憶する被写体情報記憶部と、
前記カメラから出力された自己診断の結果を取得し、取得した自己診断の結果を出力する取得出力部とを備える
ことを特徴とするカメラシステム。
前記カメラは、
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、
前記診断部によってなされた自己診断の結果を前記サーバ装置に出力する出力部とを備え、
前記撮影部は、前記撮影を複数回行うことで、前記画像の生成を複数回行い、
前記算出部は、前記撮影部によって生成された画像のそれぞれに対して、前記解析と前記検出と前記算出とを行い、
前記診断部は、
前記算出部によって算出された有意情報のそれぞれについて、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報と、当該有意情報とを対象として、前記照合を行い、
前記算出部によって算出された有意情報のうち、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報と一致する有意情報の数についての情報を、前記一致度合いとして算出し、
前記算出部によって算出される有意情報は、前記撮影部によって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として文字認識した結果の文字列であり、
前記被写体情報取得部によって記憶されている被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される文字列であり、
前記サーバ装置は、
前記カメラが利用する被写体情報を記憶する被写体情報記憶部と、
前記カメラから出力された自己診断の結果を取得し、取得した自己診断の結果を出力する取得出力部とを備える
ことを特徴とするカメラシステム。
【請求項8】
カメラと、当該カメラと通信するサーバ装置とからなるカメラシステムであって、
前記カメラは、
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、
前記診断部によってなされた自己診断の結果を前記サーバ装置に出力する出力部とを備え、
前記算出部によって算出される有意情報は、前記撮影部によって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として人物認識した結果の情報であって、当該診断用オブジェクトに含まれると認識された人物の数を示す情報であり、
前記被写体情報取得部によって記憶される被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される人物の数を示す情報であり、
前記診断部は、前記算出部によって算出された有意情報によって示される人物の数と、前記被写体情報取得部によって記憶される被写体情報によって示される人物の数との比率についての情報を、前記一致度合いとして算出し、
前記サーバ装置は、
前記カメラが利用する被写体情報を記憶する被写体情報記憶部と、
前記カメラから出力された自己診断の結果を取得し、取得した自己診断の結果を出力する取得出力部とを備える
ことを特徴とするカメラシステム。
前記カメラは、
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、
前記診断部によってなされた自己診断の結果を前記サーバ装置に出力する出力部とを備え、
前記算出部によって算出される有意情報は、前記撮影部によって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として人物認識した結果の情報であって、当該診断用オブジェクトに含まれると認識された人物の数を示す情報であり、
前記被写体情報取得部によって記憶される被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される人物の数を示す情報であり、
前記診断部は、前記算出部によって算出された有意情報によって示される人物の数と、前記被写体情報取得部によって記憶される被写体情報によって示される人物の数との比率についての情報を、前記一致度合いとして算出し、
前記サーバ装置は、
前記カメラが利用する被写体情報を記憶する被写体情報記憶部と、
前記カメラから出力された自己診断の結果を取得し、取得した自己診断の結果を出力する取得出力部とを備える
ことを特徴とするカメラシステム。
【請求項9】
カメラと、当該カメラと通信するサーバ装置とからなるカメラシステムであって、
前記カメラは、
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、
自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得部と、
前記診断部によってなされた自己診断の結果を外部に出力する出力部と、
有意情報出力部とを備え、
前記撮影部は、前記条件取得部によって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行い、
前記条件取得部は、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、
前記算出部は、前記条件取得部によって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行い、
前記条件取得部は、前記出力部から出力された自己診断結果に基づいて生成された、オブジェクトの撮影方法を示す通常用撮影条件をも外部から取得し、
前記撮影部は、前記条件取得部によって通常用撮影条件が取得された場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、当該通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、
前記条件取得部は、前記出力部から出力された自己診断結果に基づいて生成された、画像の解析方法を示す通常用解析条件をも外部から取得し、
前記算出部は、前記条件取得部によって通常用解析条件が取得された場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、当該通常用解析条件に基づいて、前記撮影部によって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、
前記有意情報出力部は、前記算出部によって算出された通常用有意情報を外部に出力し、
前記サーバ装置は、
前記カメラが利用する被写体情報を記憶する被写体情報記憶部と、
前記カメラから出力された自己診断の結果を取得し、取得した自己診断の結果を出力する取得出力部とを備える
ことを特徴とするカメラシステム。
前記カメラは、
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、
自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得部と、
前記診断部によってなされた自己診断の結果を外部に出力する出力部と、
有意情報出力部とを備え、
前記撮影部は、前記条件取得部によって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行い、
前記条件取得部は、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、
前記算出部は、前記条件取得部によって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行い、
前記条件取得部は、前記出力部から出力された自己診断結果に基づいて生成された、オブジェクトの撮影方法を示す通常用撮影条件をも外部から取得し、
前記撮影部は、前記条件取得部によって通常用撮影条件が取得された場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、当該通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、
前記条件取得部は、前記出力部から出力された自己診断結果に基づいて生成された、画像の解析方法を示す通常用解析条件をも外部から取得し、
前記算出部は、前記条件取得部によって通常用解析条件が取得された場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、当該通常用解析条件に基づいて、前記撮影部によって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、
前記有意情報出力部は、前記算出部によって算出された通常用有意情報を外部に出力し、
前記サーバ装置は、
前記カメラが利用する被写体情報を記憶する被写体情報記憶部と、
前記カメラから出力された自己診断の結果を取得し、取得した自己診断の結果を出力する取得出力部とを備える
ことを特徴とするカメラシステム。
【請求項10】
カメラと、当該カメラと通信するサーバ装置とからなるカメラシステムであって、
前記カメラは、
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、
自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得部と、
前記診断部によってなされた自己診断の結果が所定の結果でない場合に、自己診断の結果が否定的であった旨を外部に通知する通知部と、
有意情報出力部とを備え、
前記撮影部は、前記条件取得部によって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行い、
前記条件取得部は、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、
前記算出部は、前記条件取得部によって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行い、
前記条件取得部は、自己診断に利用する画像以外の画像の撮影方法を示す通常用撮影条件をも取得し、
前記撮影部は、前記診断部によってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、前記条件取得部によって取得された通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、
前記条件取得部は、自己診断に利用する画像以外の画像の解析方法を示す通常用解析条件をも取得し、
前記算出部は、前記診断部によってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、前記条件取得部によって取得された通常用解析条件に基づいて、前記撮影部によって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、
前記有意情報出力部は、前記算出部によって算出された通常用有意情報を外部に出力し、
前記サーバ装置は、
前記カメラが利用する被写体情報を記憶する被写体情報記憶部と、
前記カメラから出力された自己診断の結果を取得し、取得した自己診断の結果を出力する取得出力部とを備える
ことを特徴とするカメラシステム。
前記カメラは、
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、
前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、
前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、
自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得部と、
前記診断部によってなされた自己診断の結果が所定の結果でない場合に、自己診断の結果が否定的であった旨を外部に通知する通知部と、
有意情報出力部とを備え、
前記撮影部は、前記条件取得部によって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行い、
前記条件取得部は、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、
前記算出部は、前記条件取得部によって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行い、
前記条件取得部は、自己診断に利用する画像以外の画像の撮影方法を示す通常用撮影条件をも取得し、
前記撮影部は、前記診断部によってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、前記条件取得部によって取得された通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、
前記条件取得部は、自己診断に利用する画像以外の画像の解析方法を示す通常用解析条件をも取得し、
前記算出部は、前記診断部によってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、前記条件取得部によって取得された通常用解析条件に基づいて、前記撮影部によって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、
前記有意情報出力部は、前記算出部によって算出された通常用有意情報を外部に出力し、
前記サーバ装置は、
前記カメラが利用する被写体情報を記憶する被写体情報記憶部と、
前記カメラから出力された自己診断の結果を取得し、取得した自己診断の結果を出力する取得出力部とを備える
ことを特徴とするカメラシステム。
【請求項11】
自己診断を行うカメラの自己診断方法であって、
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影ステップと、
前記撮影ステップによって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出ステップと、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得する被写体情報取得ステップと、
前記算出ステップによって算出された有意情報と、前記被写体情報取得ステップによって取得された被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影ステップによって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断ステップとを有し、
前記撮影ステップは、前記撮影を複数回行うことで、前記画像の生成を複数回行い、
前記算出ステップは、前記撮影ステップによって生成された画像のそれぞれに対して、前記解析と前記検出と前記算出とを行い、
前記診断ステップは、
前記算出ステップによって算出された有意情報のそれぞれについて、前記被写体情報取得ステップにより取得される被写体情報と、当該有意情報とを対象として、前記照合を行い、
前記算出ステップによって算出された有意情報のうち、前記被写体情報取得ステップにより取得される被写体情報と一致する有意情報の数についての情報を、前記一致度合いとして算出し、
前記算出ステップによって算出される有意情報は、前記撮影ステップによって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として文字認識した結果の文字列であり、
前記被写体情報取得ステップにより取得される被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される文字列である
ことを特徴とする自己診断方法。
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影ステップと、
前記撮影ステップによって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出ステップと、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得する被写体情報取得ステップと、
前記算出ステップによって算出された有意情報と、前記被写体情報取得ステップによって取得された被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影ステップによって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断ステップとを有し、
前記撮影ステップは、前記撮影を複数回行うことで、前記画像の生成を複数回行い、
前記算出ステップは、前記撮影ステップによって生成された画像のそれぞれに対して、前記解析と前記検出と前記算出とを行い、
前記診断ステップは、
前記算出ステップによって算出された有意情報のそれぞれについて、前記被写体情報取得ステップにより取得される被写体情報と、当該有意情報とを対象として、前記照合を行い、
前記算出ステップによって算出された有意情報のうち、前記被写体情報取得ステップにより取得される被写体情報と一致する有意情報の数についての情報を、前記一致度合いとして算出し、
前記算出ステップによって算出される有意情報は、前記撮影ステップによって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として文字認識した結果の文字列であり、
前記被写体情報取得ステップにより取得される被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される文字列である
ことを特徴とする自己診断方法。
【請求項12】
自己診断を行うカメラの自己診断方法であって、
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影ステップと、
前記撮影ステップによって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出ステップと、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得する被写体情報取得ステップと、
前記算出ステップによって算出された有意情報と、前記被写体情報取得ステップによって取得された被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影ステップによって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断ステップとを有し、
前記算出ステップによって算出される有意情報は、前記撮影ステップによって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として人物認識した結果の情報であって、当該診断用オブジェクトに含まれると認識された人物の数を示す情報であり、
前記被写体情報取得ステップによって取得される被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される人物の数を示す情報であり、
前記診断ステップは、前記算出ステップによって算出された有意情報によって示される人物の数と、前記被写体情報取得ステップによって取得される被写体情報によって示される人物の数との比率についての情報を、前記一致度合いとして算出する
ことを特徴とする自己診断方法。
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影ステップと、
前記撮影ステップによって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出ステップと、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得する被写体情報取得ステップと、
前記算出ステップによって算出された有意情報と、前記被写体情報取得ステップによって取得された被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影ステップによって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断ステップとを有し、
前記算出ステップによって算出される有意情報は、前記撮影ステップによって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として人物認識した結果の情報であって、当該診断用オブジェクトに含まれると認識された人物の数を示す情報であり、
前記被写体情報取得ステップによって取得される被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される人物の数を示す情報であり、
前記診断ステップは、前記算出ステップによって算出された有意情報によって示される人物の数と、前記被写体情報取得ステップによって取得される被写体情報によって示される人物の数との比率についての情報を、前記一致度合いとして算出する
ことを特徴とする自己診断方法。
【請求項13】
自己診断を行うカメラの自己診断方法であって、
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影ステップと、
前記撮影ステップによって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出ステップと、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得する被写体情報取得ステップと、
前記算出ステップによって算出された有意情報と、前記被写体情報取得ステップによって取得された被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影ステップによって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断ステップと、
自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得ステップと、
前記診断ステップによってなされた自己診断の結果を外部に出力する出力ステップと、
有意情報出力ステップとを有し、
前記撮影ステップは、前記条件取得ステップによって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行い、
前記条件取得ステップは、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、
前記算出ステップは、前記条件取得ステップによって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行い、
前記条件取得ステップは、前記出力ステップから出力された自己診断結果に基づいて生成された、オブジェクトの撮影方法を示す通常用撮影条件をも外部から取得し、
前記撮影ステップは、前記条件取得ステップによって通常用撮影条件が取得された場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、当該通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、
前記条件取得ステップは、前記出力ステップから出力された自己診断結果に基づいて生成された、画像の解析方法を示す通常用解析条件をも外部から取得し、
前記算出ステップは、前記条件取得ステップによって通常用解析条件が取得された場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、当該通常用解析条件に基づいて、前記撮影ステップによって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、
前記有意情報出力ステップは、前記算出ステップによって算出された通常用有意情報を外部に出力する
ことを特徴とする自己診断方法。
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影ステップと、
前記撮影ステップによって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出ステップと、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得する被写体情報取得ステップと、
前記算出ステップによって算出された有意情報と、前記被写体情報取得ステップによって取得された被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影ステップによって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断ステップと、
自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得ステップと、
前記診断ステップによってなされた自己診断の結果を外部に出力する出力ステップと、
有意情報出力ステップとを有し、
前記撮影ステップは、前記条件取得ステップによって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行い、
前記条件取得ステップは、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、
前記算出ステップは、前記条件取得ステップによって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行い、
前記条件取得ステップは、前記出力ステップから出力された自己診断結果に基づいて生成された、オブジェクトの撮影方法を示す通常用撮影条件をも外部から取得し、
前記撮影ステップは、前記条件取得ステップによって通常用撮影条件が取得された場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、当該通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、
前記条件取得ステップは、前記出力ステップから出力された自己診断結果に基づいて生成された、画像の解析方法を示す通常用解析条件をも外部から取得し、
前記算出ステップは、前記条件取得ステップによって通常用解析条件が取得された場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、当該通常用解析条件に基づいて、前記撮影ステップによって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、
前記有意情報出力ステップは、前記算出ステップによって算出された通常用有意情報を外部に出力する
ことを特徴とする自己診断方法。
【請求項14】
自己診断を行うカメラの自己診断方法であって、
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影ステップと、
前記撮影ステップによって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出ステップと、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得する被写体情報取得ステップと、
前記算出ステップによって算出された有意情報と、前記被写体情報取得ステップによって取得された被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影ステップによって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断ステップと、
自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得ステップと、
前記診断ステップによってなされた自己診断の結果が所定の結果でない場合に、自己診断の結果が否定的であった旨を外部に通知する通知ステップと、
有意情報出力ステップとを有し、
前記撮影ステップは、前記条件取得ステップによって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行い、
前記条件取得ステップは、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、
前記算出ステップは、前記条件取得ステップによって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行い、
前記条件取得ステップは、自己診断に利用する画像以外の画像の撮影方法を示す通常用撮影条件をも取得し、
前記撮影ステップは、前記診断ステップによってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、前記条件取得ステップによって取得された通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、
前記条件取得ステップは、自己診断に利用する画像以外の画像の解析方法を示す通常用解析条件をも取得し、
前記算出ステップは、前記診断ステップによってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、前記条件取得ステップによって取得された通常用解析条件に基づいて、前記撮影ステップによって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、
前記有意情報出力ステップは、前記算出ステップによって算出された通常用有意情報を外部に出力する
ことを特徴とする自己診断方法。
診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影ステップと、
前記撮影ステップによって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出ステップと、
前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得する被写体情報取得ステップと、
前記算出ステップによって算出された有意情報と、前記被写体情報取得ステップによって取得された被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影ステップによって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断ステップと、
自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得ステップと、
前記診断ステップによってなされた自己診断の結果が所定の結果でない場合に、自己診断の結果が否定的であった旨を外部に通知する通知ステップと、
有意情報出力ステップとを有し、
前記撮影ステップは、前記条件取得ステップによって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行い、
前記条件取得ステップは、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、
前記算出ステップは、前記条件取得ステップによって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行い、
前記条件取得ステップは、自己診断に利用する画像以外の画像の撮影方法を示す通常用撮影条件をも取得し、
前記撮影ステップは、前記診断ステップによってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、前記条件取得ステップによって取得された通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、
前記条件取得ステップは、自己診断に利用する画像以外の画像の解析方法を示す通常用解析条件をも取得し、
前記算出ステップは、前記診断ステップによってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、前記条件取得ステップによって取得された通常用解析条件に基づいて、前記撮影ステップによって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、
前記有意情報出力ステップは、前記算出ステップによって算出された通常用有意情報を外部に出力する
ことを特徴とする自己診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、画像を用いて行う信号処理の技術に関する。【背景技術】
【0002】
近年、住宅地、商業地等において、監視カメラ、車載カメラ等といった多数のカメラが画像を撮影している。これらカメラを利用するユーザは、所望の情報を得るために画像を撮影しようとする場合に、これらカメラの中から、自分にとって有益な撮影を行うであろうと推測されるカメラを選択して、そのカメラを利用する。【0003】
例えば、特許文献１では、交差点等に設置された複数のカメラの中から、それらカメラによって撮影される画像に紐付けされる、その画像が撮影される際の状況を示す撮影メタデータ（撮影位置情報、撮影方向情報、撮影解像度情報等）を利用して、ユーザにとって有益な撮影を行うであろうと推測されるカメラを選択する技術が記載されている。【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２００７−３３４４２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、特許文献１記載の技術は、撮影メタデータを利用して、カメラが撮影することとなる画像に係る特徴を推測する技術であり、選択するカメラがユーザにとって有益な撮影を行うか否かを推測する精度には、自ずと一定の限界があった。【0006】
そこで、本発明は、ユーザにとって有益な撮影を行うか否かを、従来よりも精度よく推測され得るカメラを提供することを目的とする。【課題を解決するための手段】
【0007】
上記課題を解決するために本発明に係るカメラは、診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部とを備え、前記撮影部は、前記撮影を複数回行うことで、前記画像の生成を複数回行い、前記算出部は、前記撮影部によって生成された画像のそれぞれに対して、前記解析と前記検出と前記算出とを行い、前記診断部は、前記算出部によって算出された有意情報のそれぞれについて、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報と、当該有意情報とを対象として、前記照合を行い、前記算出部によって算出された有意情報のうち、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報と一致する有意情報の数についての情報を、前記一致度合いとして算出し、前記算出部によって算出される有意情報は、前記撮影部によって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として文字認識した結果の文字列であり、前記被写体情報取得部によって記憶されている被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される文字列であることを特徴とする。また、本発明に係るカメラは、診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部とを備え、前記算出部によって算出される有意情報は、前記撮影部によって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として人物認識した結果の情報であって、当該診断用オブジェクトに含まれると認識された人物の数を示す情報であり、前記被写体情報取得部によって記憶される被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される人物の数を示す情報であり、前記診断部は、前記算出部によって算出された有意情報によって示される人物の数と、前記被写体情報取得部によって記憶される被写体情報によって示される人物の数との比率についての情報を、前記一致度合いとして算出することを特徴とする。
また、本発明に係るカメラは、診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得部と、前記診断部によってなされた自己診断の結果を外部に出力する出力部と、有意情報出力部とを備え、前記撮影部は、前記条件取得部によって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行い、前記条件取得部は、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、前記算出部は、前記条件取得部によって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行い、前記条件取得部は、前記出力部から出力された自己診断結果に基づいて生成された、オブジェクトの撮影方法を示す通常用撮影条件をも外部から取得し、前記撮影部は、前記条件取得部によって通常用撮影条件が取得された場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、当該通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、前記条件取得部は、前記出力部から出力された自己診断結果に基づいて生成された、画像の解析方法を示す通常用解析条件をも外部から取得し、前記算出部は、前記条件取得部によって通常用解析条件が取得された場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、当該通常用解析条件に基づいて、前記撮影部によって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、前記有意情報出力部は、前記算出部によって算出された通常用有意情報を外部に出力することを特徴とする。
また、本発明に係るカメラは、診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得部と、前記診断部によってなされた自己診断の結果が所定の結果でない場合に、自己診断の結果が否定的であった旨を外部に通知する通知部と、有意情報出力部とを備え、前記撮影部は、前記条件取得部によって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行い、前記条件取得部は、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、前記算出部は、前記条件取得部によって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行い、前記条件取得部は、自己診断に利用する画像以外の画像の撮影方法を示す通常用撮影条件をも取得し、前記撮影部は、前記診断部によってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、前記条件取得部によって取得された通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、前記条件取得部は、自己診断に利用する画像以外の画像の解析方法を示す通常用解析条件をも取得し、前記算出部は、前記診断部によってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、前記条件取得部によって取得された通常用解析条件に基づいて、前記撮影部によって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、前記有意情報出力部は、前記算出部によって算出された通常用有意情報を外部に出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【0008】
上述の構成を備える本発明に係るカメラによると、このカメラを利用するユーザは、実際に撮影した画像を利用して行う自己診断の結果をも利用することが可能となる。このため、このユーザは、このカメラによる画像の撮影が自分にとって有益なものとなるか否かを、従来よりも精度よく推測することができるようになる。【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】カメラシステム１００の構成を示すシステム構成図
【図2】カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｃが街頭に設置されている状況を示す模式図
【図3】カメラ１０１の回路図
【図4】カメラ１０１の機能構成を示すブロック図
【図5】（ａ） 画像情報５００ａのデータ構成図、（ｂ） 画像情報５００ｂのデータ構成図、（ｃ） 画像情報５００ｃのデータ構成図
【図6】被写体情報６００のデータ構成図
【図7】（ａ） 照合結果情報７００ａのデータ構成図、（ｂ） 照合結果情報７００ｂのデータ構成図、（ｃ） 照合結果情報７００ｃのデータ構成図
【図8】（ａ） 診断結果８００ａのデータ構成図、（ｂ） 診断結果８００ｂのデータ構成図、（ｃ） 診断結果８００ｃのデータ構成図
【図9】管理サーバ１０２の回路図
【図10】管理サーバ１０２の機能構成を示すブロック図
【図11】診断結果集積処理のフローチャート
【図12】自己診断処理のフローチャート
【図13】通常撮影用設定処理のフローチャート
【図14】通常撮影処理のフローチャート
【図15】カメラ１６０１ｄ〜カメラ１６０１ｆが街頭に設置されている状況を示す模式図
【図16】バス停１５３０と撮影ポイント１５２０との関係を示す模式図
【図17】カメラ１６０１の機能構成を示すブロック図
【図18】（ａ） 画像情報１８００ｄのデータ構成図、（ｂ） 画像情報１８００ｅのデータ構成図、（ｃ） 画像情報１８００ｆのデータ構成図
【図19】被写体情報１９００のデータ構成図
【図20】（ａ）照合結果情報２０００ｄのデータ構成図、（ｂ） 照合結果情報２０００ｅのデータ構成図、（ｃ） 照合結果情報２０００ｆのデータ構成図
【図21】自己診断カメラ特定処理のフローチャート
【図22】変形自己診断処理のフローチャートその１
【図23】変形自己診断処理のフローチャートその２
【図24】カメラ２４０１の機能構成を示すブロック図
【図25】（ａ） 診断結果２５００ａのデータ構成図、（ｂ） 診断結果２５００ｂのデータ構成図、（ｃ） 診断結果２５００ｃのデータ構成図
【図26】カメラ２６０１の機能構成を示すブロック図
【図27】（ａ） 画像情報２７００ａのデータ構成図、（ｂ） 画像情報２７００ｂのデータ構成図、（ｃ） 画像情報２７００ｃのデータ構成図
【図28】被写体情報２８００のデータ構成図
【図29】カメラ３００１ａ〜カメラ３００１ｃが街頭に設置されている状況を示す模式図
【図30】カメラ３００１の機能構成を示すブロック図
【図31】（ａ） 画像情報３１００ａのデータ構成図、（ｂ） 画像情報３１００ｂのデータ構成図、（ｃ） 画像情報３１００ｃのデータ構成図
【図32】被写体情報３２００のデータ構成図
【図33】（ａ） 照合結果情報３３００ａのデータ構成図、（ｂ） 照合結果情報３３００ｂのデータ構成図、（ｃ） 照合結果情報３３００ｃのデータ構成図
【図34】（ａ） 診断結果３４００ａのデータ構成図、（ｂ） 診断結果３４００ｂのデータ構成図、（ｃ） 診断結果３４００ｃのデータ構成図
【図35】カメラ３５００の構成図
【発明を実施するための形態】
【0010】
＜実施の形態１＞＜概要＞
以下、本発明に係るカメラ、カメラシステム、及びカメラの行う自己診断方法の一実施形態として、街頭に設置されている複数のカメラと、これらカメラと通信する管理サーバとを含んで構成されるカメラシステムについて説明する。
【0011】
このカメラシステムを構成するカメラは、管理サーバから送信される信号に基づいて、このカメラシステムを利用するユーザにとって有益な撮影を行うか否かの推測に利用される情報を得るための自己診断を行う。そして、自己診断を行った結果得られた情報を、管理サーバに送信する。すると管理サーバは、その情報を、ユーザに報知する。【0012】
ここで、このカメラの行う自己診断とは、（１）管理サーバから送信された診断用撮影条件に基づいて、所定の撮影ポイントを走行する車両のナンバープレートを含む画像を撮影し、（２）管理サーバから送信された診断用解析条件に基づいて、撮影された画像を解析して、ナンバープレートに表示されている文字列を特定し、（３）特定された文字列と、管理サーバから送信された期待値とを所定の方法で照合して、照合結果を算出するという処理である。【0013】
また、このカメラは、自己診断用の画像の撮影に加えて、管理サーバから送信される信号に基づいて、自己診断用画像以外の画像の撮影をも行う。【0014】
以下、このカメラシステムの詳細について図面を参照しながら説明する。【0016】
同図に示されるように、カメラシステム１００は、複数のカメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｆと、管理サーバ１０２と、ネットワーク１０３とから構成される。【0017】
カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｆのそれぞれは、ネットワーク１０３を介して、管理サーバ１０２と通信する。【0018】
図２は、カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｃが街頭に設置されている状況を示す模式図である。【0019】
同図に示されるように、カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｃのそれぞれは、車道２００に設定された撮影ポイント２２０を走行する車両を撮影できるように、車道２００周辺に設置されている。【0020】
撮影ポイント２２０の上空には、車を検知する車センサ２１０が設置されている。【0021】
そして、車センサ２１０とカメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｃのそれぞれとは、図示していない有線にて互いに接続されている。【0022】
車センサ２１０は、赤外線を利用して撮影ポイント２２０を走行する車を検知する機能と、車を検知した場合に、撮影ポイント２２０を車が走行している旨を示す撮影タイミング信号を、カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｃのそれぞれに、有線にて送信する機能とを有する。【0023】
カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｃの構成について、以下、これらカメラを個別に説明するのではなく、これらのカメラを代表して１０１という符号を付したカメラ１０１を用いて説明する。【0024】
但し、カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｃのそれぞれは、以下で説明するカメラ１０１が実現する機能と同様の機能を実現することができる構成であれば、必ずしも、以下で説明するカメラ１０１の構成通りの構成に限定されない。また、カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｃのそれぞれが、カメラ１０１が実現する機能と同様の機能を実現することができる構成であれば、必ずしも、カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｃが互いに同様の構成である必要もない。同様の構成でない場合には、カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｃのそれぞれにおいて実現される機能について、性能差が生じることもあり得る。【0025】
図３は、カメラ１０１の回路図である。【0026】
同図に示されるように、カメラ１０１は、光学系３００と、撮像素子３０５と、撮影用ＬＳＩ（Large Scale Integration）３１０と、プロセッサ３１５と、受信回路３２０と、解析用ＬＳＩ３３０と、メモリ３３５と、タイマ３４０と、ネットワーク通信用ＬＳＩ３４５と、バス３５０とから構成される。【0027】
以下、カメラ１０１を構成するこれらのデバイスについて、順に説明する。【0028】
光学系３００は、被写体からの光を集光して、撮像素子３０５の主表面に被写体の像を形成するための機器群であって、撮影用ＬＳＩ３１０に接続され、例えば、レンズ、サーボモータ等によって構成され、撮影用ＬＳＩ３１０によって制御される。【0029】
撮像素子３０５は、撮影用ＬＳＩ３１０に接続され、撮影用ＬＳＩ３１０によって制御され、その主表面上に集光されて形成された被写体の像を電気信号に変換する機能と、変換した電気信号を撮影用ＬＳＩ３１０に出力する機能とを有する。一例として、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサによって実現される。【0030】
バス３５０は、撮影用ＬＳＩ３１０と、プロセッサ３１５と、受信回路３２０と、解析用ＬＳＩ３３０と、メモリ３３５と、タイマ３４０と、ネットワーク通信用ＬＳＩ３４５とに接続され、接続される回路間の信号を伝達する機能を有する。【0031】
撮影用ＬＳＩ３１０は、光学系３００と、撮像素子３０５と、バス３５０とに接続され、プロセッサ３１５によって制御され、光学系３００と撮像素子３０５とを制御して被写体の画像を撮影する機能と、撮影した画像をメモリ３３５の所定の記憶領域に記憶させる機能とを有する。【0032】
受信回路３２０は、バス３５０に接続され、さらに、カメラ１０１外部の撮影タイミング信号送信デバイス（実施の形態１においては、車センサ２１０）にも有線を介して接続され、プロセッサ３１５によって制御され、撮影タイミング信号送信デバイスから送信される撮影タイミング信号を受信する機能を有する。【0033】
解析用ＬＳＩ３３０は、バス３５０に接続され、プロセッサ３１５によって制御され、メモリ３３５に記憶されている画像に対して、プロセッサ３１５によって指定されたアルゴリズムを利用して解析する機能と、解析した結果得られる情報をプロセッサ３１５に出力する機能とを有する。実施の形態１においては、解析用ＬＳＩ３３０の行う画像の解析は、画像に含まれる車のナンバープレートに表示されている文字列を特定する処理であり、解析した結果得られる情報は、特定された文字列を示す情報である。【0034】
メモリ３３５は、バス３５０に接続され、ＲＡＭ（Random Access Memory）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、着脱可能なフラッシュメモリとから構成され、プロセッサ３１５の動作を規定するプログラムと、プロセッサ３１５が利用するデータと、撮影用ＬＳＩ３１０によって撮影された画像とを、それぞれの所定の記憶領域に記憶する。【0035】
タイマ３４０は、バス３５０に接続され、プロセッサ３１５によって制御され、時間を計測する機能を有する。【0036】
ネットワーク通信用ＬＳＩ３４５は、バス３５０に接続され、さらに、カメラ１０１外部のネットワーク１０３にも接続され、プロセッサ３１５によって制御され、ネットワーク１０３を介して管理サーバ１０２と、所定のプロトコルを利用して通信する機能を有する。【0037】
プロセッサ３１５は、バス３５０に接続され、メモリ３３５に記憶されるプログラムを実行することで、受信回路３２０と、解析用ＬＳＩ３３０と、メモリ３３５と、タイマ３４０と、ネットワーク通信用ＬＳＩ３４５とを制御して、以下の３つの機能を実現する。【0038】
自己診断機能：カメラ１０１を制御して、カメラ１０１にその特徴的な動作である自己診断処理を実行させることで、カメラ１０１に、自己診断を行わせる機能。【0039】
なお、カメラ１０１の行う自己診断処理、及び自己診断処理が実行されることで実現される自己診断については、後程＜自己診断処理＞の項目において、フローチャートを用いて詳細に説明する。【0040】
通常撮影機能：カメラ１０１を制御して、カメラ１０１にその特徴的な動作である通常撮影処理を実行させることで、カメラ１０１に、自己診断用以外の画像（以下、「通常用画像」と呼ぶ。）の撮影を行わせる機能。【0041】
なお、カメラ１０１の行う通常撮影処理については、後程＜通常撮影処理＞の項目において、フローチャートを用いて詳細に説明する。【0042】
カメラ側通常撮影用設定機能：カメラ１０１を制御して、カメラ１０１にその特徴的な動作であるカメラ側通常撮影用設定処理を実行させることで、カメラ１０１に、自己診断時における画像の撮影用に設定されている撮影条件等を、通常用画像の撮影用の設定に切り替えさせる機能。【0043】
なお、カメラ１０１の行うカメラ側通常撮影用設定処理については、後程＜通常用撮影設定処理＞の項目において、フローチャートを用いて詳細に説明する。【0044】
上記回路構成を備えるカメラ１０１について、以下、機能面から見た構成について説明する。【0045】
図４は、カメラ１０１の機能構成を示すブロック図である。【0046】
同図に示されるように、カメラ１０１は、条件取得部４００と、撮影指示部４０５と、撮影タイミング受信部４１０と、撮影部４１５と、算出部４２０と、画像記憶部４２５と、画像情報記憶部４３０と、被写体情報取得部４３５と、照合部４４０と、照合結果情報記憶部４４５と、診断部４５０と、診断条件記憶部４５５と、診断結果出力部４６０と、画像情報出力部４６５と、画像出力部４７０とによって構成される。【0047】
以下、カメラ１０１を構成するこれら機能ブロックについて、順に説明する。【0048】
条件取得部４００は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と、ネットワーク通信用ＬＳＩ３４５とによって実現され、ネットワーク１０３を介して、管理サーバ１０２から出力された、診断用撮影条件と通常用撮影条件と診断用解析条件と通常用解析条件とを取得する機能と、取得した診断用撮影条件と通常用撮影条件とを撮影指示部４０５に送る機能と、取得した診断用解析条件と通常用解析条件とを算出部４２０に送る機能とを有する。【0049】
診断用撮影条件は、管理サーバ１０２によって生成される情報であって、カメラ１０１が自己診断処理を行う場合における、カメラ１０１の設定条件と撮影する時刻の条件とを含んで構成される。【0050】
ここで、カメラ１０１の設定条件は、撮影方向、画角、絞り値等といった、画像を撮影するために必要となるカメラ１０１の設定を特定するための条件である。また、撮影する時刻の条件は、画像を撮影する時刻を特定するための条件である。【0051】
通常用撮影条件は、管理サーバ１０２によって生成される情報であって、カメラ１０１が通常撮影処理を行う場合における、カメラ１０１の設定条件と撮影する時間の条件とを含んで構成される。【0052】
診断用解析条件は、管理サーバ１０２によって生成される情報であって、カメラ１０１が自己診断処理を行う場合における、画像を解析するために利用するアルゴリズムの指定、解析結果の形式の指定等といった、画像を解析するための条件である。【0053】
通常用解析条件は、管理サーバ１０２によって生成される情報であって、カメラ１０１が通常撮影処理を行う場合における、画像を解析するために利用するアルゴリズムの指定、解析結果の形式の指定等といった、画像を解析するための条件である。【0054】
撮影タイミング受信部４１０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と、受信回路３２０とによって実現され、車センサ２１０から出力された撮影タイミング信号を受信する機能と、受信した撮影タイミング信号を撮影指示部４０５に送る機能とを有する。【0055】
撮影部４１５は、光学系３００と撮像素子３０５と撮影用ＬＳＩ３１０とタイマ３４０とによって実現され、以下の２つの機能を有する。【0056】
撮影機能：撮影指示部４０５から、画像の撮影タイミングを示す撮影信号が送られて来たタイミングで被写体の画像を撮影する機能。【0057】
画像送出機能：撮影した画像と、画像の撮影時刻を示す撮影時刻情報とを互いに関連付けて、算出部４２０と画像記憶部４２５とに送る機能。【0058】
ここで、撮影部４１５による画像の撮影は、撮影指示部４０５によって設定された撮影の条件（診断用撮影条件又は通常用撮影条件）に基づいてなされる。【0059】
撮影指示部４０５は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と、タイマ３４０とによって実現され、以下の３つの機能を実現する。【0060】
撮影指示部設定機能：条件取得部４００から送られて来た、診断用撮影条件又は通常用撮影条件に含まれる設定条件に基づいて、撮影部４１５の行う撮影の条件を設定する機能。【0061】
撮影トリガ機能：条件取得部４００から送られて来た、診断用撮影条件又は通常用撮影条件に含まれる「撮影する時間の条件」を満たす時間帯において、撮影タイミング受信部４１０から撮影タイミング信号が送られて来た場合に、撮影信号を撮影部４１５に送る機能。【0062】
以下、診断用撮影条件に含まれる「撮影する時間の条件」は、午前８時００分００秒〜午前８時００分５９秒の間（以下、「８：００」、「時刻８：００」とも記す。）、午前９時００分００秒〜午前９時００分５９秒の間（以下、「９：００」、「時刻９：００」とも記す。）、午前１０時００分００秒〜午前１０時００分５９秒の間（以下、「１０：００」、「時刻１０：００」とも記す。）、午前１１時００分００秒〜午前１１時００分５９秒の間（以下、「１１：００」、「時刻１１：００」とも記す。）、午後０時００分００秒〜午後０時００分５９秒の間（以下、「１２：００」、「時刻１２：００」とも記す。）、午後１時００分００秒〜午後１時００分５９秒の間（以下、「１３：００」、「時刻１３：００」とも記す。）、午後２時００分００秒〜午後２時００分５９秒の間（以下、「１４：００」、「時刻１４：００」とも記す。）、午後３時００分００秒〜午後３時００分５９秒の間（以下、「１５：００」、「時刻１５：００」とも記す。）、午後４時００分００秒〜午後４時００分５９秒の間（以下、「１６：００」、「時刻１６：００」とも記す。）、午後５時００分００秒〜午後５時００分５９秒の間（以下、「１７：００」、「時刻１７：００」とも記す。）、午後６時００分００秒〜午後６時００分５９秒の間（以下、「１８：００」、「時刻１８：００」とも記す。）、午後７時００分００秒〜午後７時００分５９秒の間（以下、「１９：００」、「時刻１９：００」とも記す。）、午後８時００分００秒〜午後８時００分５９秒の間（以下、「２０：００」、「時刻２０：００」とも記す。）、午後９時００分００秒〜午後９時００分５９秒の間（以下、「２１：００」、「時刻２１：００」とも記す。）、午後１０時００分００秒〜午後１０時００分５９秒の間（以下、「２２：００」、「時刻２２：００」とも記す。）を満たす時間帯であるとして説明する。【0063】
照合トリガ機能：条件取得部４００から診断用撮影条件が送られてから所定時間Ｔ１（例えば、２４時間）経過すると、照合部４４０に、画像情報記憶部４３０に記憶されている画像情報（後述）と、被写体情報取得部４３５によって取得された被写体情報（後述）との照合を開始させる旨を示す照合信号を送る機能。【0064】
算出部４２０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と解析用ＬＳＩ３３０とによって実現され、以下の３つの機能を有する。【0065】
算出部設定機能： 条件取得部４００から送られて来た、診断用解析条件又は通常用解析条件に基づいて、算出部４２０の設定を行う機能。【0066】
以下、診断用解析条件又は通常用解析条件に基づいて行う算出部４２０の設定は、算出部４２０に、撮影部４１５から送られて来た画像に含まれる車のナンバープレートに表示されている文字列を特定する処理を行わせるための設定であるとして説明する。ここでは、この設定が、メモリ３３５の所定の記憶領域に予め記憶されている複数のアルゴリズムの中から、ナンバープレート認識アルゴリズムが指定されることで行われるとする。【0067】
解析機能：撮影部４１５から画像が送られて来た場合に、算出部設定機能において指定されたアルゴリズムを利用してこの画像を解析して、この画像に含まれる車のナンバープレートに表示されている文字列を特定する機能。【0068】
以下、文字列が、数字と“−（ハイフン）”とからなる車の識別番号であるとして説明するが、文字列には、例えば、アルファベット、漢字、平仮名、記号、図形等が含まれているとしても構わない。【0069】
画像情報更新機能：画像を解析してナンバープレートに表示されている文字列を特定した場合において、その文字列と、撮影部４１５から送られて来た、その画像が撮影された時刻とを互いに関連付けて、（１）画像情報記憶部４３０が画像情報を記憶していないときには、画像情報を生成して、画像情報記憶部４３０に記憶させ、（２）画像情報記憶部４３０が画像情報を記憶しているときには、画像情報記憶部４３０が記憶する画像情報を更新する機能。【0070】
図５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、それぞれ、画像情報記憶部４３０が記憶する画像情報の一例である、画像情報５００ａ、画像情報５００ｂ、画像情報５００ｃのデータ構成図である。【0071】
ここでは、画像情報５００ａは、カメラ１０１ａにおける画像情報記憶部４３０に記憶されるものの一例であり、画像情報５００ｂは、カメラ１０１ｂにおける画像情報記憶部４３０に記憶されるものの一例であり、画像情報５００ｃは、カメラ１０１ｃにおける画像情報記憶部４３０に記憶されるものの一例であるとして説明する。【0072】
また、以下、カメラ１０１ａとカメラ１０１ｂとカメラ１０１ｃとによって、時刻８：００、時刻９：００、時刻１０：００、時刻１１：００、時刻１２：００、時刻１３：００、時刻１４：００、時刻１５：００、時刻１６：００、時刻１７：００、時刻１８：００、時刻１９：００、時刻２０：００、時刻２１：００、時刻２２：００において、撮影ポイント２２０を走行する「１２−３４」と表示されたナンバープレートを装着した車両が撮影されたものとして説明する。すなわち、カメラシステム１００を管理する管理者が、意図的に、上記時刻のそれぞれにおいて、「１２−３４」と表示されたナンバープレートを装着した車両に、撮影ポイント２２０を走行させたものとして説明する。【0073】
図５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示されるように、画像情報５００ａ、画像情報５００ｂ、及び画像情報５００ｃのそれぞれは、時刻５０１、時刻５１１、及び時刻５２１のそれぞれと、解析結果５０２、解析結果５１２、及び解析結果５２２のそれぞれとが対応付けられて構成されている。【0074】
時刻５０１、時刻５１１、及び時刻５２１は、解析対象となる画像が撮影された時刻を示す情報である。【0075】
解析結果５０２、解析結果５１２、及び解析結果５２２は、解析対象となる画像が解析されて特定された文字列を示す情報である。【0076】
図５（ａ）に示されるように、画像情報５００ａにおいて、「８：００」、「１０：００」、「１１：００」、「１２：００」、「１３：００」、「１４：００」、「１５：００」、「１６：００」、「１７：００」、「１８：００」、「１９：００」、「２０：００」、「２２：００」となる時刻５０１に対応付けられている解析結果５０２が、「１２−３４」となり、「９：００」、「２１：００」に対応付けられている解析結果５０２が、「７２−３４」となっている。すなわち、画像情報５００ａは、カメラ１０１ａにおける算出部４２０が、時刻９：００と時刻２１：００とにおいて、誤った文字列を特定してしまったことを反映している。【0077】
図５（ｂ）に示されるように、画像情報５００ｂにおいて、「８：００」、「９：００」、「１０：００」、「１１：００」、「１２：００」、「１３：００」、「１４：００」、「１５：００」、「１６：００」、「１７：００」、「１８：００」、「２０：００」となる時刻５１１に対応付けられている解析結果５１２が、「１２−３４」となり、「１９：００」、「２１：００」、「２２：００」に対応付けられている解析結果５１２が、「７２−３４」となっている。すなわち、画像情報５００ｂは、カメラ１０１ｂにおける算出部４２０が、時刻１９：００と時刻２１：００と時刻２２：００とにおいて、誤った文字列を特定してしまったことを反映している。【0078】
図５（ｃ）に示されるように、画像情報５００ｃにおいて、「１０：００」、「１１：００」、「１３：００」、「１４：００」、「１６：００」、「１７：００」、「１８：００」、「１９：００」、「２０：００」、「２１：００」、「２２：００」となる時刻５２１に対応付けられている解析結果５２２が、「１２−３４」となり、「８：００」、「９：００」、「１２：００」、「１５：００」に対応付けられている解析結果５２２が、「７２−３４」となっている。すなわち、画像情報５００ａは、カメラ１０１ａにおける算出部４２０が、時刻８：００と時刻９：００と時刻１２：００と時刻１５：００とにおいて、誤った文字列を特定してしまったことを反映している。【0079】
再び図４に戻って、カメラ１０１の機能構成の説明を続ける。【0080】
画像記憶部４２５は、メモリ３３５の記憶領域の一部によって実現され、撮影部４１５から送られて来た画像と撮影時刻情報とを、互いに関連付けて記憶する機能を有する。【0081】
画像情報記憶部４３０は、メモリ３３５の記憶領域の一部によって実現され、算出部４２０によって生成又は更新された画像情報を記憶する機能を有する。【0082】
被写体情報取得部４３５は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と、ネットワーク通信用ＬＳＩ３４５とによって実現され、管理サーバ１０２から出力された、被写体情報を取得する機能と、取得した被写体情報を照合部４４０に送る機能とを有する。【0083】
図６は、被写体情報取得部４３５によって取得される被写体情報の一例である、被写体情報６００のデータ構成図である。【0084】
この被写体情報６００は、画像情報記憶部４３０に記憶される（１）画像情報５００ａを構成する解析結果５０２のそれぞれについての、（２）画像情報５００ｂを構成する解析結果５１２のそれぞれについての、及び（３）画像情報５００ｃを構成する解析結果５２２のそれぞれについての、解析対象となったナンバープレートに表示されている正しい文字列、すなわち、正しく解析された場合に期待される解析結果の期待値を示す情報を含んで構成される。【0085】
同図に示されるように、被写体情報６００は、時刻６０１と期待値６０２とが対応付けられて構成されている。【0086】
時刻６０１は、時刻を示す情報である。【0087】
期待値６０２は、対応付けられている時刻６０１においてカメラ１０１によって撮影された画像について、画像に含まれるナンバープレートに表示されていた正しい文字列、すなわち、ナンバープレートに表示されていた文字列が正しく撮影されて正しく解析された場合に期待される、解析結果の期待値を示す情報である。【0088】
ここでは、全ての時刻６０１において、期待値６０２は「１２−３４」となっている。【0089】
再び図４に戻って、カメラ１０１の機能構成の説明を続ける。【0090】
照合部４４０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５によって実現され、撮影指示部４０５から照合信号が送られて来た場合に、画像情報記憶部４３０に記憶されている画像情報と、被写体情報取得部４３５によって取得された被写体情報とを照合して照合結果情報を生成し、生成した照合結果情報を、照合結果情報記憶部４４５に記憶させる機能を有する。【0091】
ここで、画像情報と被写体情報とを照合するとは、（１）画像情報５００ａを構成する解析結果５０２のそれぞれが、対応付けられている時刻５０１と同一の、被写体情報６００における時刻６０１に対応付けられている期待値６０２と一致するか否かを調べる処理、（２）画像情報５００ｂを構成する解析結果５１２のそれぞれが、対応付けられている時刻５１１と同一の、被写体情報６００における時刻６０１に対応付けられている期待値６０２と一致するか否かを調べる処理、及び（３）画像情報５００ｃを構成する解析結果５２２のそれぞれが、対応付けられている時刻５２１と同一の、被写体情報６００における時刻６０１に対応付けられている期待値６０２と一致するか否かを調べる処理を行うことをいう。【0092】
図７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、それぞれ、照合結果情報記憶部４４５が記憶する照合結果情報の一例である、照合結果情報７００ａ、照合結果情報７００ｂ、照合結果情報７００ｃのデータ構成図である。【0093】
ここで、照合結果情報７００ａは、カメラ１０１ａにおける照合結果情報記憶部４４５に記憶されるものの一例であり、画像情報５００ａと被写体情報６００とが照合されたことによって生成されたものである。照合結果情報７００ｂは、カメラ１０１ｂにおける照合結果情報記憶部４４５に記憶されるものの一例であり、画像情報５００ｂと被写体情報６００とが照合されたことによって生成されたものである。照合結果情報７００ｃは、カメラ１０１ｃにおける照合結果情報記憶部４４５に記憶されるものの一例であり、画像情報５００ｃと被写体情報６００とが照合されたことによって生成されたものである。【0094】
図７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示されるように、照合結果情報７００ａ、照合結果情報７００ｂ、及び照合結果情報７００ｃのそれぞれは、時刻７０１、時刻７１１、及び時刻７２１のそれぞれと、照合結果７０２、照合結果７１２、及び照合結果７２２のそれぞれとが対応付けられて構成されている。【0095】
時刻７０１、時刻７１１、及び時刻７２１は、時刻を示す情報である。【0096】
照合結果７０２、照合結果７１２、及び照合結果７２２のそれぞれは、対応付けられた時刻７０１、時刻７１１、及び時刻７２１のそれぞれについて、解析結果５０２、解析結果５１２、及び解析結果５２２のそれぞれと期待値６０２とが一致したか否かを示す情報である。【0097】
図７（ａ）に示されるように、照合結果情報７００ａにおいて、「８：００」、「１０：００」、「１１：００」、「１２：００」、「１３：００」、「１４：００」、「１５：００」、「１６：００」、「１７：００」、「１８：００」、「１９：００」、「２０：００」、「２２：００」となる時刻７０１に対応付けられている照合結果７０２が、「一致」となり、「９：００」、「２１：００」に対応付けられている照合結果７０２が、「不一致」となっている。【0098】
図７（ｂ）に示されるように、照合結果情報７００ｂにおいて、「８：００」、「９：００」、「１０：００」、「１１：００」、「１２：００」、「１３：００」、「１４：００」、「１５：００」、「１６：００」、「１７：００」、「１８：００」、「２０：００」となる時刻７１１に対応付けられている照合結果７１２が、「一致」となり、「１９：００」、「２１：００」、「２２：００」に対応付けられている照合結果７１２が、「不一致」となっている。【0099】
図７（ｃ）に示されるように、照合結果情報７００ｃにおいて、「１０：００」、「１１：００」、「１３：００」、「１４：００」、「１６：００」、「１７：００」、「１８：００」、「１９：００」、「２０：００」、「２１：００」、「２２：００」となる時刻７２１に対応付けられている照合結果７２２が、「一致」となり、「８：００」、「９：００」、「１２：００」、「１５：００」に対応付けられている照合結果７２２が、「不一致」となっている。【0100】
再び図４に戻って、カメラ１０１の機能構成の説明を続ける。【0101】
照合結果情報記憶部４４５は、メモリ３３５の記憶領域の一部によって実現され、照合部４４０から送られて来た照合結果情報を記憶する機能を有する。【0102】
診断条件記憶部４５５は、メモリ３３５の記憶領域の一部によって実現され、診断部４５０が利用する診断条件を記憶する機能を有する。【0103】
以下、診断条件記憶部４５５の記憶する診断条件は、照合結果情報記憶部４４５に記憶される照合結果情報に対して、照合結果の総数を分母とし、「一致」となる照合結果の数を分子とする分数を、診断結果として算出するという算出方法であるとして説明する。【0104】
診断部４５０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５によって実現され、照合結果情報記憶部４４５に記憶される照合結果情報に対して、診断条件記憶部４５５に記憶される診断条件を適用することで、カメラ１０１の行う自己診断の結果を示す診断結果を算出し、算出した診断結果を、診断結果出力部４６０に送る機能を有する。【0105】
図８（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、それぞれ、診断部４５０が算出する診断結果の一例である、診断結果８００ａ、診断結果８００ｂ、診断結果８００ｃのデータ構成図である。【0106】
ここで、診断結果８００ａは、カメラ１０１ａにおける診断部４５０によって算出されるものの一例であり、診断結果８００ｂは、カメラ１０１ｂにおける診断部４５０によって算出されるものの一例であり、診断結果８００ｃは、カメラ１０１ｃにおける診断部４５０によって算出されるものの一例であるとして説明する。【0107】
図８（ａ）に示されるように、診断結果８００ａは、「１３／１５」となっており、図８（ｂ）に示されるように、診断結果８００ｂは、「１２／１５」となっており、図８（ｃ）に示されるように、診断結果８００ｃは、「１１／１５」となっている。【0108】
再び図４に戻って、カメラ１０１の機能構成の説明を続ける。【0109】
診断結果出力部４６０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と、ネットワーク通信用ＬＳＩ３４５とによって実現され、診断部４５０から送られて来た診断結果を、ネットワーク１０３を介して、管理サーバ１０２へ出力する機能を有する。【0110】
画像情報出力部４６５は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と、ネットワーク通信用ＬＳＩ３４５とによって実現され、画像情報記憶部４３０に記憶される画像情報を、ネットワーク１０３を介して、管理サーバ１０２へ出力する機能を有する。【0111】
画像出力部４７０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と、ネットワーク通信用ＬＳＩ３４５とによって実現され、画像記憶部４２５に記憶される、互いに関連付けられた画像と撮影時刻情報とを、ネットワーク１０３を介して、管理サーバ１０２へ出力する機能を有する。【0112】
図９は、管理サーバ１０２の回路図である。【0113】
管理サーバ１０２は、いわゆるコンピュータ装置であって、図９に示されるように、出力装置９００と、入力装置９１０と、プロセッサ９２０と、メモリ９３０と、タイマ９４０と、ハードディスク装置９５０と、ネットワーク通信用ＬＳＩ９６０と、バス９７０とから構成される。【0114】
以下、管理サーバ１０２を構成するこれらデバイスについて順に説明する。【0115】
バス９７０は、出力装置９００と、入力装置９１０と、プロセッサ９２０と、メモリ９３０と、タイマ９４０と、ハードディスク装置９５０と、ネットワーク通信用ＬＳＩ９６０とに接続され、接続される回路間の信号を伝達する機能を有する。【0116】
出力装置９００は、バス９７０に接続され、プロセッサ９２０によって制御され、管理サーバ１０２を利用するユーザに対して提示する画像と音声とを出力する機能を有する。一例として、ディスプレイとスピーカとによって構成される。【0117】
入力装置９１０は、バスに接続され、プロセッサ９２０によって制御され、管理サーバ１０２を利用するユーザからの操作を受け付け、受け付けた操作を電気信号に変換して、プロセッサ９２０へ送る機能を有する。一例として、キーボードとマウスとによって構成される。【0118】
メモリ９３０は、バス９７０に接続され、ＲＡＭと、ＲＯＭと、着脱可能なフラッシュメモリとから構成され、プロセッサ９２０の動作を規定するプログラムと、プロセッサ９２０が利用するデータとを記憶する。【0119】
タイマ９４０は、バス９７０に接続され、プロセッサ９２０によって制御され、時間を計測する機能を有する。【0120】
ネットワーク通信用ＬＳＩ３４５は、バス９７０に接続され、さらに、管理サーバ１０２外部のネットワーク１０３にも接続され、プロセッサ９２０によって制御され、ネットワーク１０３を介してカメラ１０１と、所定のプロトコルを利用して通信する機能を有する。【0121】
ハードディスク装置９５０は、バス９７０に接続され、プロセッサ９２０によって制御され、ハードディスクを内蔵し、内蔵するハードディスクにデータを書き込む機能と、内蔵するハードディスクに記憶されているデータを読み出す機能とを有する。【0122】
プロセッサ９２０は、バス９７０に接続され、メモリ９３０に記憶されるプログラムを実行することで、出力装置９００と、入力装置９１０と、メモリ９３０と、タイマ９４０と、ハードディスク装置９５０と、ネットワーク通信用ＬＳＩ９６０とを制御して、以下の２つの機能を実現する。【0123】
診断結果集積機能：管理サーバ１０２を制御して、管理サーバ１０２にその特徴的な動作である診断結果集積処理を実行させることで、管理サーバ１０２に、１以上のカメラ１０１から診断結果を集積させて、集積した診断結果をユーザに表示させる機能。【0124】
なお、管理サーバ１０２の行う診断結果集積処理については、後程＜診断結果集積処理＞の項目において、フローチャートを用いて詳細に説明する。【0125】
サーバ側通常撮影用設定機能：管理サーバ１０２を制御して、管理サーバ１０２にその特徴的な動作であるサーバ側通常撮影用設定処理を実行させることで、管理サーバ１０２に、通常用撮影条件と通常用解析条件とを生成させて、生成した通常用撮影条件と通常用解析条件とをカメラ１０１に送信させる機能。【0126】
なお、この管理サーバ１０２の行うサーバ側通常撮影用設定処理については、後程＜通常用撮影設定処理＞の項目において、フローチャートを用いて詳細に説明する。【0127】
上記回路構成を備える管理サーバ１０２について、以下、機能面から見た構成について説明する。【0128】
図１０は、管理サーバ１０２の機能構成を示すブロック図である。【0129】
同図に示されるように、管理サーバ１０２は、条件生成部１００５と、条件記憶部１０１０と、通信部１０１５と、被写体情報生成部１０２０と、被写体情報記憶部１０２５と、診断結果記憶部１０３０と、画像情報記憶部１０３５と、画像記憶部１０４０と、表示部１０４５と、カメラ特定部１０５０とによって構成される。【0130】
以下、管理サーバ１０２を構成するこれら機能ブロックについて、順に説明する。【0131】
条件生成部１００５は、プログラムを実行するプロセッサ９２０と、入力装置９１０と、出力装置９００とによって実現され、ユーザによる入力装置９１０への操作に基づいて、カメラ１０１に送信するための、診断用撮影条件と通常用撮影条件と診断用解析条件と通常用解析条件とを生成する機能と、生成した診断用撮影条件と通常用撮影条件と診断用解析条件と通常用解析条件とを、条件記憶部１０１０に記憶させる機能とを有する。【0132】
条件記憶部１０１０は、ハードディスク装置９５０の記憶領域の一部として実現され、条件生成部１００５によって生成された診断用撮影条件と通常用撮影条件と診断用解析条件と通常用解析条件とを記憶する機能を有する。【0133】
被写体情報生成部１０２０は、プログラムを実行するプロセッサ９２０と、入力装置９１０と、出力装置９００とによって実現され、ユーザによる入力装置９１０への操作に基づいて、カメラ１０１に送信するための被写体情報を生成する機能と、生成した被写体情報を、被写体情報記憶部１０２５に記憶させる機能とを有する。【0134】
被写体情報記憶部１０２５は、ハードディスク装置９５０の記憶領域の一部として実現され、被写体情報生成部１０２０によって生成された被写体情報を記憶する機能を有する。【0135】
通信部１０１５は、プログラムを実行するプロセッサ９２０と、ネットワーク通信用ＬＳＩ９６０と、タイマ９４０とによって実現され、条件記憶部１０１０に記憶される、診断用撮影条件と通常用撮影条件と診断用解析条件と通常用解析条件とを、ネットワーク１０３を介して、カメラ１０１に出力する機能と、被写体情報記憶部１０２５に記憶される被写体情報を、ネットワーク１０３を介して、カメラ１０１に出力する機能と、カメラ１０１から出力された診断結果を、ネットワーク１０３を介して取得して、診断結果記憶部１０３０に記憶させる機能と、カメラ１０１から出力された画像情報結果を、ネットワーク１０３を介して取得して、画像情報記憶部１０３５に記憶させる機能と、カメラ１０１から出力された画像を、ネットワーク１０３を介して取得して、画像記憶部１０４０に記憶させる機能と、時間の経過を計測する機能とを有する。【0136】
診断結果記憶部１０３０は、ハードディスク装置９５０の記憶領域の一部として実現され、通信部１０１５によって取得された診断結果を記憶する機能を有する。【0137】
画像情報記憶部１０３５は、ハードディスク装置９５０の記憶領域の一部として実現され、通信部１０１５によって取得された画像情報を記憶する機能を有する。【0138】
画像記憶部１０４０は、ハードディスク装置９５０の記憶領域の一部として実現され、通信部１０１５によって取得された画像を記憶する機能を有する。【0139】
表示部１０４５は、プログラムを実行するプロセッサ９２０と、出力装置９００と、入力装置９１０とによって実現され、診断結果記憶部１０３０に記憶される診断結果を所定のフォーマットでディスプレイに表示する機能と、画像情報記憶部１０３５に記憶される画像情報を所定のフォーマットでディスプレイに表示する機能と、画像記憶部１０４０に記憶される画像を所定のフォーマットでディスプレイに表示する機能とを有する。【0140】
カメラ特定部１０５０は、プログラムを実行するプロセッサ９２０と、入力装置９１０と、出力装置９００とによって実現され、ユーザによる入力装置９１０への操作に基づいて、自己診断処理を行うカメラ１０１を特定する機能を有する。【0141】
再び図１に戻って、カメラシステム１００の構成の説明を続ける。【0142】
ネットワーク１０３は、無線又は有線を利用して、接続される機器間の信号のやりとりを中継する機能を有する。【0143】
以上のように構成されるカメラシステム１００の行う動作について、以下図面を参照しながら説明する。【0144】
＜動作＞カメラシステム１００は、その特徴的な動作として、診断結果集積処理と自己診断処理と通常撮影用設定処理と通常撮影処理とを行う。
【0145】
以下、これらの処理について順に説明する。【0146】
＜診断結果集積処理＞診断結果集積処理は、管理サーバ１０２が行う処理であって、１以上のカメラ１０１から診断結果を集積して、集積した診断結果をユーザに表示する処理である。
【0147】
図１１は、診断結果集積処理のフローチャートである。【0148】
診断結果集積処理は、カメラシステム１００を利用するユーザによって、管理サーバ１０２の入力装置９１０に対して、診断結果集積処理を開始する旨の操作がなされることによって開始される。【0149】
診断結果集積処理が開始されると、カメラ特定部１０５０は、ユーザからの操作を受け付けて、診断結果の集積対象とする１以上のカメラ１０１（すなわち、自己診断させるカメラ１０１）を特定する（ステップＳ１１００）。【0150】
次に、条件生成部１００５は、ユーザからの操作を受け付けて、受け付けた操作に基づいて、特定したカメラ１０１に送信するための診断用撮影条件を生成する（ステップＳ１１１０）。そして、条件生成部１００５は、ユーザからの操作を受け付けて、受け付けた操作に基づいて、特定したカメラ１０１に送信するための診断用解析条件を生成する（ステップＳ１１２０）。【0151】
診断用撮影条件と診断用解析条件とが生成されると、通信部１０１５は、生成された、診断用撮影条件と診断用解析条件とを、特定したカメラ１０１のそれぞれに送信し（ステップＳ１１３０）、所定時間Ｔ１（例えば、２４時間）の計測を開始する。【0152】
その後、所定時間Ｔ１が経過する前までの間に、被写体情報生成部１０２０は、ユーザからの操作を受け付けて、受け付けた操作に基づいて、特定したカメラ１０１に送信するための被写体情報を生成する（ステップＳ１１４０）。【0153】
所定時間Ｔ１が経過すると、通信部１０１５は、生成された被写体情報を、特定したカメラ１０１のそれぞれに送信する（ステップＳ１１５０）。【0154】
生成された被写体情報を、特定したカメラ１０１のそれぞれに送信すると、通信部１０１５は、その送信に呼応してカメラ１０１から送信される診断結果を、特定したカメラ１０１の全てから受信するまで待つ（ステップＳ１１６０：Ｎｏを繰り返す）。【0155】
ステップＳ１１６０の処理において、特定したカメラ１０１の全てから診断結果を受信すると（ステップＳ１１６０：Ｙｅｓ）、表示部１０４５は、これら診断結果を所定のフォーマットでディスプレイに表示する（ステップＳ１１７０）。【0156】
ステップＳ１１７０の処理が終了すると、管理サーバ１０２は、その診断結果集積処理を終了する。【0157】
＜自己診断処理＞自己診断処理は、カメラ１０１が行う処理であって、自機の自己診断を行い、診断結果を管理サーバ１０２に送信する処理である。
【0158】
図１２は、自己診断処理のフローチャートである。【0159】
自己診断処理は、管理サーバ１０２から、自機に対して診断用撮影条件と診断用解析条件とが送信されることで開始される。【0160】
自己診断処理が開始されると、条件取得部４００は、管理サーバ１０２から自機に対して送信された診断用撮影条件と診断用解析条件とを取得する（ステップＳ１２００）。【0161】
診断用撮影条件と診断用解析条件とが取得されると、撮影指示部４０５は、取得された診断用撮影条件に基づいて撮影部４１５を設定し、算出部４２０は、取得された診断用解析条件に基づいて算出部４２０を設定する（ステップＳ１２０５）。【0162】
その後、撮影指示部４０５は、撮影する時間の条件を満たす時間帯（ここでは、時刻８：００、時刻９：００、時刻１０：００、時刻１１：００、時刻１２：００、時刻１３：００、時刻１４：００、時刻１５：００、時刻１６：００、時刻１７：００、時刻１８：００、時刻１９：００、時刻２０：００、時刻２１：００、時刻２２：００）において、撮影タイミング受信部４１０から撮影タイミング信号が送られて来る（すなわち、上記時間帯において、車センサ２１０（図２参照）によって撮影ポイント２２０を走行する車が検知される）まで待つ（ステップＳ１２１０：ＮｏとステップＳ１２１５：Ｎｏとを繰り返す）。【0163】
ステップＳ１２１０の処理において、撮影する時間の条件を満たす時間帯において、撮影タイミング受信部４１０から撮影タイミング信号が送られて来ると（ステップＳ１２１０：Ｙｅｓ）、撮影部４１５は、撮影ポイント２２０を走行する車の画像を撮影する（ステップＳ１２２０）。そして、算出部４２０は、撮影された画像を解析して、画像に含まれる車のナンバープレートに表示されている文字列を特定し（ステップＳ１２２５）、画像情報記憶部４３０が記憶する画像情報を更新する（ステップＳ１２３０：但し、画像情報記憶部４３０が更新対象となる画像情報を記憶していない場合には、新たに画像情報を生成して、画像情報記憶部４３０に記憶させる。）。【0164】
画像情報が更新されると、撮影部４１５は、撮影する時間の条件を満たす最後の時間帯が既に経過しているか否かを調べる（ステップＳ１２３５）。【0165】
ステップＳ１２３５の処理において、最後の時間帯がまだ経過していない場合に（ステップＳ１２３５：Ｎｏ）、カメラ１０１は、再びステップＳ１２１０の処理に戻って、ステップＳ１２１０以下の処理を繰り返す。【0166】
ステップＳ１２３５の処理において、最後の時間帯が既に経過している場合と（ステップＳ１２３５：Ｙｅｓ）、ステップＳ１２１５の処理において、最後の時間帯が既に経過している場合と（ステップＳ１２１５：Ｙｅｓ）において、診断用撮影条件と診断用解析条件とが管理サーバ１０２から送信されてから所定時間Ｔ１経過すると、管理サーバ１０２が被写体情報を送信することとなるので（図１１のステップＳ１１５０参照）、被写体情報取得部４３５は、管理サーバ１０２から送信された被写体情報を取得する（ステップＳ１２４０）。【0167】
条件取得部４００から撮影指示部４０５に診断用撮影条件が送られてから所定時間Ｔ１経過すると、撮影指示部４０５が照合部４４０に照合信号を送ることとなるので、照合部４４０は、撮影指示部４０５から照合信号が送られて来ると、画像情報記憶部４３０に記憶されている画像情報と、被写体情報取得部４３５によって取得された被写体情報とを照合して照合結果情報を生成する（ステップＳ１２４５）。【0168】
照合結果情報が生成されると、診断部４５０は、生成された照合結果情報に対して、診断条件記憶部４５５に記憶される診断条件を適用することで診断結果を算出する（ステップＳ１２５０）。【0169】
診断結果が算出されると、診断結果出力部４６０は、算出された診断結果を、管理サーバ１０２に送信する（ステップＳ１２５５）。【0170】
ステップＳ１２５５の処理が終了すると、カメラ１０１は、その自己診断処理を終了する。【0171】
＜通常撮影用設定処理＞通常撮影用設定処理は、管理サーバ１０２とカメラ１０１とが協同で行う処理であって、カメラ１０１において、自己診断時における画像の撮影用に設定されている撮影条件等を、通常用画像の撮影用の設定に切り替える処理である。
【0172】
この通常撮影用設定処理は、一例として、前述の診断結果集積処理が実行された場合において、対象となった１以上のカメラ１０１から集積された診断結果を参照したユーザが、これらカメラ１０１のうち、今後利用しようと判断したカメラ１０１を選定したときに、選定したカメラ１０１を対象として実行される。【0173】
図１３は、通常撮影用設定処理のフローチャートである。【0174】
同図に示されるように。通常撮影用設定処理は、大きく分けて、管理サーバ１０２が主体となって行うサーバ側通常撮影用設定処理１３６０（ステップＳ１３００〜ステップＳ１３３０の処理からなる）と、カメラ１０１が主体となって行うカメラ側通常撮影用設定処理１３７０（ステップＳ１３４０〜ステップＳ１３５０の処理からなる）とを含む。【0175】
通常撮影用設定処理は、カメラシステム１００を利用するユーザによって、管理サーバ１０２の入力装置９１０に対して、通常撮影用設定処理を開始する旨の操作がなされることによって開始される。【0176】
通常撮影用設定処理が開始されると、カメラ特定部１０５０は、ユーザからの操作を受け付けて、カメラ側通常撮影用設定処理１３７０の対象となる１以上のカメラ１０１（すなわち、自己診断時における画像の撮影用に設定されている撮影条件等を、通常用画像の撮影用の設定に切り替えて、通常撮影させるカメラ１０１を特定する（ステップＳ１３００）。【0177】
次に、条件生成部１００５は、ユーザからの操作を受け付けて、受け付けた操作に基づいて、特定したカメラ１０１に送信するための通常用撮影条件を生成する（ステップＳ１３１０）。そして、条件生成部１００５は、ユーザからの操作を受け付けて、受け付けた操作に基づいて、特定したカメラ１０１に送信するための通常用解析条件を生成する（ステップＳ１３２０）。【0178】
通常用撮影条件と通常用解析条件とが生成されると、通信部１０１５は、生成された、通常用撮影条件と通常用解析条件とを、特定したカメラ１０１のそれぞれに送信する（ステップＳ１３３０）。【0179】
すると、特定されたカメラ１０１の条件取得部４００は、送信された通常用撮影条件と通常用解析条件とを取得する（ステップＳ１３４０）。【0180】
通常用撮影条件と通常用解析条件とが取得されると、撮影指示部４０５は、取得された通常用撮影条件に基づいて、撮影部４１５を設定し、算出部４２０は、取得された通常用解析条件に基づいて、算出部４２０を設定する（ステップＳ１３５０）。【0181】
ステップＳ１３５０の処理が終了すると、カメラシステム１００は、その通常撮影用設定処理を終了する。【0182】
＜通常撮影処理＞通常撮影処理は、カメラ１０１が行う処理であって、通常用画像を撮影する処理である。
【0183】
図１４は、通常撮影処理のフローチャートである。【0184】
通常撮影処理は、前述の通常撮影設定処理含まれるカメラ側通常撮影用設定処理１３７０が終了した（すなわち、ステップＳ１３５０の処理が終了した）ことによって、そのカメラ側通常撮影用設定処理１３７０を実行したカメラ１０１において開始される。【0185】
通常撮影処理が開始されると、撮影指示部４０５は、撮影する時間の条件を満たす時間帯（例えば、２４時間中ずっと。）において、撮影タイミング受信部４１０から撮影タイミング信号が送られて来る（すなわち、車センサ２１０（図２参照）によって撮影ポイント２２０を走行する車が検知される）まで待つ（ステップＳ１４００：Ｎｏを繰り返す）。【0186】
ステップＳ１４００の処理において、撮影する時間の条件を満たす時間帯（一例として、２４時間中ずっと。）において、撮影タイミング受信部４１０から撮影タイミング信号が送られて来ると（ステップＳ１４００：Ｙｅｓ）、撮影部４１５は、撮影ポイント２２０を走行する車の画像を撮影する（ステップＳ１４１０）。そして、算出部４２０は、撮影された画像を解析して、画像に含まれる車のナンバープレートに表示されている文字列を特定し（ステップＳ１４２０）、画像情報記憶部４３０が記憶する画像情報を更新する（但し、画像情報記憶部４３０が更新対象となる画像情報を記憶していない場合には、画像情報を生成して、画像情報記憶部４３０に記憶させる。）。【0187】
画像情報が更新されると、画像出力部４７０は、ステップＳ１４１０の処理において撮影された画像を、管理サーバ１０２に送信し、画像情報出力部は、更新された画像情報を、管理サーバ１０２に送信する（ステップＳ１４３０）。【0188】
ステップＳ１４３０の処理が終了すると、再びステップＳ１４００の処理に戻って、ステップＳ１４００以下の処理を繰り返す。【0189】
＜考察＞上記カメラシステム１００を利用するユーザは、カメラシステム１００を構成する複数のカメラ１０１の中から、ユーザの利用目的に適した１つのカメラ１０１を選択して利用しようとする場合に、ユーザの利用目的に適する可能性がある複数のカメラ１０１に対して、自己診断処理を実行させることで、それらカメラ１０１の診断結果を入手することができる。そして、入手した診断結果を斟酌して、ユーザの利用目的に最も適した１つのカメラ１０１を選択して利用することができるようになる。
【0190】
より具体的には、撮影ポイント２２０（図２参照）を走行する車両のナンバープレートに表示されている文字列を取得するために、カメラ１０１ａ、カメラ１０１ｂ、カメラ１０１ｃのいずれかを利用しようとするユーザは、これらカメラに自己診断処理を実行させる。すると、このユーザは、これらカメラのそれぞれから、例えば、図８（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示される、診断結果８００ａ、診断結果８００ｂ、診断結果８００ｃを入手する。そして、そのユーザは、例えば、最も良好な診断結果となる診断結果８００ａを算出した、カメラ１０１（ａ）を、そのユーザの利用目的に最も適したカメラとして選択する。その後、そのユーザは、選択したカメラ１０１（ａ）にカメラ側通常撮影用設定処理１３７０を実行させてから通常撮影処理を実行させることで、撮影ポイント２２０を走行する車両のナンバープレートに表示されているとして特定された文字列の情報を取得する。＜実施の形態２＞
＜概要＞
以下、本発明に係るカメラ、カメラシステム、カメラの行う自己診断方法の一実施形態として、実施の形態１におけるカメラシステム１００の一部を変形した第１変形カメラシステムについて説明する。
【0191】
実施の形態１におけるカメラシステム１００は、カメラ１０１が、管理サーバ１０２から送信される信号に基づいて自己診断を行い、自己診断結果を管理サーバ１０２に送信する構成の例であった。【0192】
これに対して、実施の形態２における第１変形カメラシステムは、システムを構成するカメラが、管理サーバから送信される信号に基づいて自己診断を行い、（１）自己診断結果が所定の閾値内に収まっている場合には、自己診断結果を管理サーバに送信することなく通常用撮影を開始し、（２）自己診断結果が所定の閾値内に収まっていない場合には、自己診断結果が所定の閾値内に収まっていない旨を管理サーバに通知する構成の例となっている。【0193】
以下、この第１変形カメラシステムの詳細について、実施の形態１におけるカメラシステム１００との相違点を中心に、図面を参照しながら説明する。【0194】
＜構成＞第１変形カメラシステムは、実施の形態１におけるカメラシステム１００（図１参照）から、カメラ１０１（カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｆ）がカメラ１６０１（カメラ１６０１ａ〜カメラ１６０１ｆ）に変更され、管理サーバ１０２が第１変形管理サーバに変更されるように変形されている。
【0195】
カメラ１６０１は、そのハードウエア構成が、実施の形態１におけるカメラ１０１（図３参照）と同一であるが、実行するソフトウエアの一部が変更されている。【0196】
第１変形管理サーバは、そのハードウエア構成が、実施の形態１における管理サーバ１０２（図９参照）と同一であるが、実行するソフトウエアの一部が変更されている。【0197】
図１５は、カメラ１６０１ｄ〜カメラ１６０１ｆが街頭に設置されている状況を示す模式図である。【0198】
同図に示されるように、カメラ１６０１ｄ〜カメラ１６０１ｆのそれぞれは、車道１５００脇のバス停１５３０周辺に設置された撮影ポイント１５２０で、路線バスの到着を待つ人物を撮影できるように、車道１５００周辺に設置されている。【0199】
図１６は、バス停１５３０と撮影ポイント１５２０との関係を示す模式図である。【0200】
同図に示されるように、撮影ポイント１５２０は、バス停１５３０にて路線バスの到着を待つ人物の待機場所を含む。【0201】
再び図１５に戻って、カメラ１６０１ｄ〜カメラ１６０１ｆが設置されている状況についての説明を続ける。【0202】
車道１５００における、バス停１５３０の所定距離（例えば５ｍ）手前部分の上空には、バス停１５３０に停車する路線バスを検知するバス検知装置１５１０が設置されている。【0203】
そして、バス検知装置１５１０とカメラ１６０１ｄ〜カメラ１６０１ｆのそれぞれとは、図示していない有線にて互いに接続されている。【0204】
バス検知装置１５１０は、短距離無線通信を利用して路線バスと通信する機能を有し、車道１５００における、バス検知装置１５１０設置位置近傍部分を走行する路線バスを検知する機能と、路線バスを検知した場合に、バス停１５３０手前を路線バスが走行している旨を示す撮影タイミング信号を、カメラ１６０１ｄ〜カメラ１６０１ｆのそれぞれに、有線にて送信する機能とを有する。【0205】
カメラ１６０１ｄ〜カメラ１６０１ｆの構成について、以下、これらカメラを個別に説明するのではなく、これらのカメラを代表して１６０１という符号を付したカメラ１６０１を用いて説明する。【0206】
図１７は、カメラ１６０１の機能構成を示すブロック図である。【0207】
同図に示されるように、カメラ１６０１は、実施の形態１におけるカメラ１０１から、撮影指示部４０５が撮影指示部１７０５に変更され、算出部４２０が算出部１７２０に変更され、画像情報記憶部４３０が画像情報記憶部１７３０に変更され、被写体情報取得部４３５が被写体情報取得部１７３５に変更され、照合部４４０が照合部１７４０に変更され、照合結果情報記憶部４４５が照合結果情報記憶部１７４５に変更され、診断部４５０が診断部１７５０に変更され、診断条件記憶部４５５が診断条件記憶部１７５５に変更され、診断結果出力部４６０がＮＧ結果出力部１７６０に変更されるように変形されている。【0208】
以下、これら実施の形態１から変更されているブロックを中心に説明する。【0209】
なお、ここでは、診断用撮影条件に含まれる「撮影する時間の条件」は、午前６時００分００秒〜午前６時００分５９秒の間（以下、「６：００」とも記す。）、午前６時３０分００秒〜午前６時３０分５９秒の間（以下、「６：３０」とも記す。）、午前７時００分００秒〜午前７時００分５９秒の間（以下、「７：００」とも記す。）、午前７時１５分００秒〜午前７時１５分５９秒の間（以下、「７：１５」とも記す。）、午前７時３０分００秒〜午前７時３０分５９秒の間（以下、「７：３０」とも記す。）、午前７時４５分００秒〜午前７時４５分５９秒の間（以下、「７：４５」とも記す。）、午前８時００分００秒〜午前８時００分５９秒の間（以下、「８：００」とも記す。）、午前８時３０分００秒〜午前８時３０分５９秒の間（以下、「８：３０」とも記す。）、午前９時００分００秒〜午前９時００分５９秒の間（以下、「９：００」とも記す。）、中略、午後１０時００分００秒〜午後１０時００分５９秒の間（以下、「２２：００」とも記す。）、午後１０時３０分００秒〜午後１０時３０分５９秒の間（以下、「２２：３０」とも記す。）、午後１１時００分００秒〜午後１１時００分５９秒の間（以下、「２３：００」とも記す。）、午後１１時３０分００秒〜午後１１時３０分５９秒の間（以下、「２３：３０」とも記す。）であるとして説明する。これらの時間帯は、路線バスの運行予定時間帯のうちの一部となっている。【0210】
また、ここでは、算出部１７２０の行う解析は、撮影部４１５から送られてきた画像に含まれる、バス停１５３０にて路線バスの到着を待つ人物の人数を特定するものであるとして説明する。【0211】
撮影指示部１７０５は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と、タイマ３４０とによって実現され、実施の形態１における撮影指示部４０５の有する撮影指示部設定機能と撮影トリガ機能と照合トリガ機能とに加えて、以下の撮影指示部設定切替機能を有する。【0212】
撮影指示部設定切替機能：撮影部４１５の行う撮影の条件の設定が、条件取得部４００によって取得された診断用撮影条件に基づいてなされている場合において、条件取得部４００によって通常用撮影条件が既に取得されているときに、診断部１７５０から条件切替信号（後述）が送られてくれば、撮影部４１５の行う撮影の条件の設定を、条件取得部４００によって取得された通常用撮影条件に基づく設定に切り替える機能。【0213】
算出部１７２０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と解析用ＬＳＩ３３０とによって実現され、実施の形態１における算出部４２０の有する算出部設定機能に加えて、以下の算出部設定切替機能と第１変形解析機能と第１変形画像情報更新機能とを有する。【0214】
算出部設定切替機能：算出部１７２０の設定が、条件取得部４００によって取得された診断用解析条件に基づいてなされている場合において、条件取得部４００によって通常用撮影条件が既に取得されているときに、診断部１７５０から条件切替信号が送られてくれば、算出部１７２０の設定を、条件取得部４００によって取得された通常用解析条件に基づく設定に切り替える機能。【0215】
第１変形解析機能：撮影部４１５から画像が送られて来た場合に、算出部設定機能において指定されたアルゴリズムを利用してこの画像を解析して、この画像に含まれる、バス停１５３０にて路線バスの到着を待つ人物の人数を特定する機能。【0216】
第１変形画像情報更新機能：画像を解析して、バス停１５３０にて路線バスの到着を待つ人物の人数を特定した場合において、その人数と、撮影部４１５から送られて来た、その画像が撮影された時刻とを互いに関連付けて、（１）画像情報記憶部１７３０が画像情報を記憶していないときには、画像情報を生成して、画像情報記憶部１７３０に記憶させ、（２）画像情報記憶部１７３０が画像情報を記憶しているときには、画像情報記憶部１７３０が記憶する画像情報を更新する機能。【0217】
図１８（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、それぞれ、画像情報記憶部１７３０が記憶する画像情報の一例である、画像情報１８００ｄ、画像情報１８００ｅ、画像情報１８００ｆのデータ構成図である。【0218】
ここでは、画像情報１８００ｄは、カメラ１６０１ｄにおける画像情報記憶部１７３０に記憶されるものの一例であり、画像情報１８００ｅは、カメラ１６０１ｅにおける画像情報記憶部１７３０に記憶されるものの一例であり、画像情報１８００ｆは、カメラ１６０１ｆにおける画像情報記憶部１７３０に記憶されるものの一例であるとして説明する。【0219】
また、以下、時刻６：００、時刻６：３０、時刻７：００、時刻７：１５、時刻７：３０、時刻７：４５、時刻８：００、時刻８：３０、時刻９：００、中略、時刻２２：００、時刻２２：３０、時刻２３：００、時刻２３：３０において、バス停１５３０にて路線バスの到着を待つ人物の人数は、第１変形カメラシステムを管理する管理者によって計測されるとして説明する。【0220】
図１８（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示されるように、画像情報１８００ｄ、画像情報１８００ｅ、及び画像情報１８００ｆのそれぞれは、時刻１８０１、時刻１８１１、及び時刻１８２１のそれぞれと、解析結果１８０２、解析結果１８１２、及び解析結果１８２２のそれぞれとが対応付けられて構成されている。【0221】
時刻１８０１、時刻１８１１、及び時刻１８２１は、解析対象となる画像が撮影された時刻を示す情報である。【0222】
解析結果１８０２、解析結果１８１２、及び解析結果１８２２は、解析対象となる画像が解析されて特定された人数を示す情報である。【0223】
再び図１７に戻って、カメラ１６０１の機能構成の説明を続ける。【0224】
画像情報記憶部１７３０は、メモリ３３５の記憶領域の一部によって実現され、実施の形態１における画像情報記憶部４３０と同様の機能を有しているが、前述したように、記憶する画像情報が、実施の形態１における画像情報記憶部４３０によって記憶される画像情報から変形されている。【0225】
被写体情報取得部１７３５は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と、ネットワーク通信用ＬＳＩ３４５とによって実現され、実施の形態１における被写体情報取得部４３５と同様の機能を有しているが、取得する被写体情報が、実施の形態１における被写体情報取得部４３５によって取得される画像情報から変形されている。【0226】
図１９は、被写体情報取得部１７３５によって取得される被写体情報の一例である、被写体情報１９００のデータ構成図である。【0227】
この被写体情報１９００は、画像情報記憶部４３０に記憶される（１）画像情報１８００ｄを構成する解析結果１８０２のそれぞれについての、（２）画像情報１８００ｅを構成する解析結果１８１２のそれぞれについての、（３）画像情報１８００ｆを構成する解析結果１８２２のそれぞれについての、第１変形カメラシステムを管理する管理者によって計測された、バス停１５３０にて路線バスの到着を待つ人物の人数、すなわち、正しく解析された場合に期待される解析結果の期待値を示す情報を含んで構成される。【0228】
同図に示されるように、被写体情報１９００は、時刻１９０１と期待値１９０２とが対応付けられて構成されている。【0229】
時刻１９０１は、時刻を示す情報である。【0230】
期待値１９０２は、対応付けられている時刻１９０１においてカメラ１６０１によって撮影された画像について、第１変形カメラシステムを管理する管理者によって計測された、バス停１５３０にて路線バスの到着を待つ人物の人数、すなわち、正しく解析された場合に期待される解析結果の期待値を示す情報である。【0231】
再び図１７に戻って、カメラ１６０１の機能構成の説明を続ける。【0232】
照合部１７４０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５によって実現され、撮影指示部１７０５から照合信号が送られて来た場合に、画像情報記憶部１７３０に記憶されている画像情報と、被写体情報取得部１７３５によって取得された被写体情報とを照合して照合結果情報を生成し、生成した照合結果情報を、照合結果情報記憶部１７４５に記憶させる機能を有する。【0233】
ここで、画像情報と被写体情報とを照合するとは、（１）画像情報１８０１ｄを構成する解析結果１８０２のそれぞれについて、対応付けられている時刻１８０１と同一の、被写体情報１９００における時刻１９０１に対応付けられている期待値１９０２に対する比率を算出する（解析結果１８０２を期待値１９０２で除算して１００を掛けることで百分率を算出する）処理、及び、解析結果１８０２の総和について、期待値１９０２の総和に対する比率を算出する（解析結果１８０２の総和を期待値１９０２の総和で除算して１００を掛けることで百分率を算出する）処理、（２）画像情報１８０１ｅを構成する解析結果１８１２のそれぞれについて、対応付けられている時刻１８１１と同一の、被写体情報１９００における時刻１９０１に対応付けられている期待値１９０２に対する比率を算出する（解析結果１８１２を期待値１９０２で除算して１００を掛けることで百分率を算出する）処理、及び、解析結果１８１２の総和について、期待値１９０２の総和に対する比率を算出する（解析結果１８１２の総和を期待値１９０２の総和で除算して１００を掛けることで百分率を算出する）処理、及び（３）画像情報１８０１ｆを構成する解析結果１８２２のそれぞれについて、対応付けられている時刻１８２１と同一の、被写体情報１９００における時刻１９０１に対応付けられている期待値１９０２に対する比率を算出する（解析結果１８２２を期待値１９０２で除算して１００を掛けることで百分率を算出する）処理、及び、解析結果１８２２の総和について、期待値１９０２の総和に対する比率を算出する（解析結果１８２２の総和を期待値１９０２の総和で除算して１００を掛けることで百分率を算出する）処理を行うことをいう。【0234】
図２０（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、それぞれ、照合結果情報記憶部１７４５が記憶する照合結果情報の一例である、照合結果情報２０００ｄ、照合結果情報２０００ｅ、照合結果情報２０００ｆのデータ構成図である。【0235】
ここで、照合結果情報２０００ｄは、カメラ１６０１ｄにおける照合結果情報記憶部１７４５に記憶されるものの一例であり、画像情報１８００ｄと被写体情報１９００とが照合されたことによって生成されたものである。照合結果情報２０００ｅは、カメラ１６０１ｅにおける照合結果情報記憶部１７４５に記憶されるものの一例であり、画像情報１８００ｅと被写体情報１９００とが照合されたことによって生成されたものである。照合結果情報２０００ｆは、カメラ１６０１ｆにおける照合結果情報記憶部１７４５に記憶されるものの一例であり、画像情報１８００ｄと被写体情報１９００とが照合されたことによって生成されたものである。【0236】
図２０（ｄ）、（ｅ）、（ｆ）に示されるように、照合結果情報２０００ｄ、照合結果情報２０００ｅ、及び照合結果情報２０００ｆのそれぞれは、時刻２００１、時刻２０１１、及び時刻２０２１のそれぞれと、照合結果２００２、照合結果２０１２、及び照合結果２０２２のそれぞれと、評価値２００３、評価値２０１３、及び評価値２０２３のそれぞれが対応付けられて構成されている。【0237】
時刻２００１、時刻２０１１、及び時刻２０２１は、時刻を示す情報である。【0238】
照合結果２００２、照合結果２０１２、及び照合結果２０２２のそれぞれは、対応付けられた時刻２００１、時刻２０１１、及び時刻２０２１のそれぞれについて、解析結果１８０２、解析結果１８１２、及び解析結果１８２２のそれぞれの期待値６０２に対する比率を示す情報である。【0239】
評価値２００３、評価値２０１３、及び評価値２０２３のそれぞれは、解析結果１８０２、解析結果１８１２、及び解析結果１８２２のそれぞれの総和について、期待値１９０２の総和に対する比率を示す情報である。【0240】
再び図１７に戻って、カメラ１６０１の機能構成の説明を続ける。【0241】
照合結果情報記憶部１７４５は、メモリ３３５の記憶領域の一部によって実現され、実施の形態１における照合結果情報記憶部４４５と同様の機能を有しているが、前述したように、記憶する照合結果情報が、実施の形態１における照合結果情報記憶部４４５によって記憶される画像情報から変形されている。【0242】
診断条件記憶部１７５５は、メモリ３３５の記憶領域の一部によって実現され、実施の形態１における診断条件記憶部４５５と同様の機能を有しているが、記憶する診断条件が、実施の形態１における診断条件記憶部４５５と異なっている。【0243】
ここでは、診断条件記憶部１７５５の記憶する診断条件は、評価値２００３、評価値２０１３、及び評価値２０２３の示す値が、９０％以上１１０％未満であるという条件であるとしている。【0244】
診断部１７５０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５によって実現され、以下の２つの機能を有する。【0245】
ＯＫ結果診断機能：照合結果情報記憶部１７４５に記憶される照合結果情報２０００ｄ、照合結果情報２０００ｅ、及び照合結果情報２０００ｆのそれぞれにおける評価値２００３、評価値２０１３、及び評価値２０２３のそれぞれに対して、診断条件記憶部１７５５に記憶される診断条件を適用して、その照合結果情報がその診断条件を満たす場合に、撮影指示部１７０５と算出部１７２０とに、診断結果がＯＫである旨を示す条件切替信号を送る機能。【0246】
例えば、カメラ１６０１ｄの診断部１７５０は、照合結果情報記憶部１７４５に記憶される照合結果情報２０００ｄの評価値２００３の示す比率「９８％」が、診断条件記憶部１７５５に記憶される診断条件「９０％以上１１０％未満」を満たすため、カメラ１６０１ｄの、撮影指示部１７０５と算出部１７２０とに、条件切替信号を送る。【0247】
ＮＧ結果診断機能：照合結果情報記憶部１７４５に記憶される照合結果情報２０００ｄ照合結果情報２０００ｅ、及び照合結果情報２０００ｆのそれぞれにおける評価値２００３、評価値２０１３、及び評価値２０２３のそれぞれに対して、診断条件記憶部１７５５に記憶される診断条件を適用して、その照合結果情報がその診断条件を満たさない場合に、ＮＧ結果出力部１７６０に、診断結果がＮＧである旨を示すＮＧ信号を送る機能。【0248】
例えば、カメラ１６０１ｅの診断部１７５０は、照合結果情報記憶部１７４５に記憶される照合結果情報２０００ｅの評価値２０１３の示す比率「８８％」が、診断条件記憶部１７５５に記憶される診断条件「９０％以上１１０％未満」を満たさないため、カメラ１６０１ｅのＮＧ結果出力部１７６０に、ＮＧ信号を送る。【0249】
ＮＧ結果出力部１７６０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と、ネットワーク通信用ＬＳＩ３４５とによって実現され、診断部１７５０から送られて来たＮＧ信号を、ネットワーク１０３を介して、第１変形管理サーバへ出力する機能を有する。【0250】
第１変形管理サーバは、実施の形態１における管理サーバ１０２と同一の機能ブロックから構成されている（図１０参照）が、実施の形態１における管理サーバ１０２の行う自己診断集積処理（図１２参照）に替えて、自己診断カメラ特定処理（後程、＜自己診断カメラ特定処理＞の項目において、フローチャートを用いて詳細に説明する。）を行う。【0251】
以上のように構成される第１変形カメラシステムの行う動作について、以下図面を参照しながら説明する。【0252】
＜動作＞第１変形カメラシステムは、その特徴的な動作として、自己診断カメラ特定処理と変形自己診断処理とを行う。
【0253】
以下、これらの処理について順に説明する。【0254】
＜自己診断カメラ特定処理＞自己診断カメラ特定処理は、第１変形管理サーバが行う処理であって、自己診断結果の良好なカメラ１６０１を探すための処理である。
【0255】
図２１は、自己診断カメラ特定処理のフローチャートである。【0256】
自己診断カメラ特定処理は、第１変形カメラシステムを利用するユーザによって、第１変形管理サーバの入力装置９１０に対して、自己診断カメラ特定処理を開始する旨の操作がなされることによって開始される。【0257】
自己診断カメラ特定処理が開始されると、カメラ特定部１０５０は、ユーザからの操作を受け付けて、自己診断させるカメラ１６０１を特定する（ステップＳ２１００）。【0258】
次に、条件生成部１００５は、ユーザからの操作を受け付けて、受け付けた操作に基づいて、特定したカメラ１６０１に送信するための診断用撮影条件と通常用撮影条件とを生成する（ステップＳ２１１０）。そして、条件生成部１００５は、ユーザからの操作を受け付けて、受け付けた操作に基づいて、特定したカメラ１６０１に送信するための診断用解析条件と通常用解析条件とを生成する（ステップＳ２１２０）。【0259】
診断用撮影条件と通常用撮影条件と診断用解析条件と通常用解析条件とが生成されると、通信部１０１５は、生成された、診断用撮影条件と通常用撮影条件と診断用解析条件と通常用解析条件とを、特定したカメラ１６０１に送信し（ステップＳ２１３０）、所定時間Ｔ１（例えば、２４時間）の計測を開始する。【0260】
その後、所定時間Ｔ１が経過する前までの間に、被写体情報生成部１０２０は、ユーザからの操作を受け付けて、受け付けた操作に基づいて、特定したカメラ１６０１に送信するための被写体情報を生成する（ステップＳ２１４０）。【0261】
所定時間Ｔ１が経過すると、通信部１０１５は、生成された被写体情報を、特定したカメラ１６０１に送信する（ステップＳ２１５０）。【0262】
生成された被写体情報を、特定したカメラ１６０１に送信すると、通信部１０１５は、その送信に呼応してカメラ１６０１から送信されるＮＧ信号を、被写体情報を送信してから所定時間Ｔ２（例えば１０分）のうちに受信するか否かを調べる（ステップＳ２１６０）。【0263】
ステップＳ２１６０の処理において、所定時間Ｔ２のうちにＮＧ信号を受信した場合に（ステップＳ２１６０：Ｙｅｓ）、カメラ特定部１０５０は、ユーザからの操作を受け付けて、次に自己診断させる新たなカメラ１６０１を特定する（ステップＳ２１７０）。【0264】
ステップＳ２１７０の処理が終了すると、第１変形管理サーバは、ステップＳ２１１０の処理に戻って、ステップＳ２１１０以降の処理を繰り返す。【0265】
ステップＳ２１６０の処理において、所定時間Ｔ２のうちにＮＧ信号を受信しなかった場合に（ステップＳ２１６０：Ｎｏ）、第１変形管理サーバは、そのカメラ特定処理を終了する。【0266】
＜変形自己診断処理＞変形自己診断処理は、カメラ１６０１が行う処理であって、自機の自己診断を行い、（１）自己診断結果が所定の閾値内に収まっている場合には通常用撮影を開始し、（２）自己診断結果が所定の閾値内に収まっていない場合には、ＮＧ信号を変形管理サーバに送信する処理である。
【0267】
図２２は、変形自己診断処理のフローチャートである。【0268】
変形自己診断処理は、第１変形管理サーバから、自機に対して診断用撮影条件と通常用撮影条件と診断用解析条件と通常用解析条件とが送信されることで開始される。【0269】
自己診断処理が開始されると、条件取得部４００は、第１変形管理サーバから自機に対して送信された診断用撮影条件と通常用撮影条件と診断用解析条件と通常用解析条件とを取得する（ステップＳ２２００）。【0270】
診断用撮影条件と通常用撮影条件と診断用解析条件と通常用解析条件とが取得されると、撮影指示部１７０５は、取得された診断用撮影条件に基づいて撮影部４１５を設定し、算出部１７２０は、取得された診断用解析条件に基づいて算出部１７２０を設定する（ステップＳ２２０５）。【0271】
その後、撮影指示部４０５は、撮影する時間の条件を満たす時間帯（ここでは、時刻６：００、時刻６：３０、時刻７：００、時刻７：１５、時刻７：３０、時刻７：４５、時刻８：００、時刻８：３０、時刻９：００、中略、時刻２２：００、時刻２２：３０、時刻２３：００、時刻２３：３０）において、撮影タイミング受信部４１０から撮影タイミング信号が送られて来る（すなわち、上記時間帯において、バス検知装置１５１０（図１５参照）によって、バス検知装置１５１０の設置位置近傍を走行する路線バスが検知される）まで待つ（ステップＳ２２１０：ＮｏとステップＳ２２１５：Ｎｏとを繰り返す）。【0272】
ステップＳ２２１０の処理において、撮影する時間の条件を満たす時間帯において、撮影タイミング受信部４１０から撮影タイミング信号が送られて来ると（ステップＳ２２１０：Ｙｅｓ）、撮影部４１５は、バス停１５３０にて路線バスの到着を待つ人物の画像を撮影する（ステップＳ２２２０）。そして、算出部１７２０は、撮影された画像を解析して、バス停１５３０にて路線バスの到着を待つ人物の人数を特定し（ステップＳ２２２５）、画像情報記憶部１７３０が記憶する画像情報を更新する（ステップＳ２２３０：但し、画像情報記憶部１７３０が更新対象となる画像情報を記憶していない場合には、新たに画像情報を生成して、画像情報記憶部１７３０に記憶させる。）。【0273】
画像情報が更新されると、撮影部４１５は、撮影する時間の条件を満たす最後の時間帯が既に経過しているか否かを調べる（ステップＳ２２３５）。【0274】
ステップＳ２２３５の処理において、最後の時間帯が既に経過していない場合に（ステップＳ２２３５：Ｎｏ）、カメラ１６０１は、再びステップＳ２２１０の処理に戻って、ステップＳ２２１０以下の処理を繰り返す。【0275】
ステップＳ２２３５の処理において、最後の時間帯が既に経過している場合と（ステップＳ２２３５：Ｙｅｓ）、ステップＳ２２１５の処理において、最後の時間帯が既に経過している場合と（ステップＳ２２１５：Ｙｅｓ）において、診断用撮影条件と通常用撮影条件と診断用解析条件と診断用解析条件とが第１変形管理サーバから送信されてから所定時間Ｔ１経過すると、第１変形管理サーバから被写体情報が送信されることとなる（図２１のステップＳ２１５０参照）ので、被写体情報取得部１７３５は、第１変形管理サーバから送信された被写体情報を取得する（ステップＳ２２４０）。【0276】
照合部１７４０は、撮影指示部１７０５から照合信号が送られて来る（撮影指示部１７０５は、条件取得部４００から診断用撮影条件が送られてから所定時間Ｔ１経過すると、照合部１７４０に照合信号を送る。）と、画像情報記憶部１７３０に記憶されている画像情報と、被写体情報取得部１７３５によって取得された被写体情報とを照合して（ステップＳ２２４５）、評価値を含む照合結果情報を生成する（ステップＳ２２５０）。【0277】
照合結果情報が生成されると、診断部１７５０は、生成された照合結果情報に含まれる評価値に対して、診断条件記憶部１７５５に記憶される診断条件を適用して、その評価値がその診断条件を満たすか否か（ここでは、評価値が、９０％以上１１０％未満という閾値内に収まっているか否か）を調べる（ステップＳ２３００（図２３参照））。【0278】
ステップＳ２３００の処理において、評価値が閾値内に収まっている場合に（ステップＳ２３００：Ｙｅｓ）、診断部１７５０は、撮影指示部１７０５と算出部１７２０とに条件切替信号を送る。【0279】
すると、撮影指示部１７０５は、撮影部４１５の行う撮影の条件の設定を、条件取得部４００によって取得された通常用撮影条件に基づく設定に切り替えて、算出部１７２０は、算出部１７２０の設定を、条件取得部４００によって取得された通常用解析条件に基づく設定に切り替える（ステップＳ２３１０）。【0280】
ステップＳ２３００の処理において、評価値が閾値内に収まっていない場合に（ステップＳ２３００：Ｎｏ）、診断部１７５０は、ＮＧ結果出力部１７６０にＮＧ信号を送り、ＮＧ結果出力部１７６０は、そのＮＧ信号を、ネットワーク１０３を介して、第１変形管理サーバへ送信する（ステップＳ２３２０）。【0281】
ステップＳ２３１０の処理が終了した場合、又は、ステップＳ２３２０の処理が終了した場合に、カメラ１６０１は、その変形自己診断処理を終了する。【0282】
＜考察＞上記第１変形カメラシステムを利用するユーザは、第１変形カメラシステムを構成するカメラ１６０１の中から、ユーザの利用目的に適したカメラ１６０１を選択して利用しようとする場合に、ユーザの利用目的に適する可能性のあるカメラ１６０１に対して、変形自己診断処理を実行させる。
【0283】
そして、（１）自己診断結果が所定の閾値内に収まっている場合には、そのカメラ１６０１は、ユーザの利用目的に適しているとみなして、そのまま通常撮影を開始する。また、（２）自己診断結果が所定の閾値内に収まっていない場合には、そのカメラ１６０１は、ユーザの利用目的に適していないとみなして、第１変形管理サーバに、ＮＧ信号を送信して、通常撮影を開始しない。すると、ユーザは、例えば、そのユーザの利用目的に適したカメラが見つかるまで、他のカメラ１６０１の選択を繰り返して、そのカメラ１６０１に変形自己診断処理を実行させる。そして、そのユーザは、そのユーザの利用目的に適したカメラを見つけて利用する。【0284】
より具体的には、バス停１５３０にて、路線バスの到着を待つ人物の人数を調べるために、カメラ１６０１ｄ、カメラ１６０１ｅ、カメラ１６０１ｆのいずれかを利用しようとするユーザは、これらのうちのいずれか１つのカメラに変形自己診断処理を実行させる。【0285】
（１）このユーザが、カメラ１６０１ｄ又はカメラ１６０１ｆを選択した場合には、選択したカメラ（カメラ１６０１ｄ又はカメラ１６０１ｆ）は、変形自己診断処理を実行して、第１変形管理サーバにＮＧ信号を送信することなく、通常撮影を開始することとなる。このため、このユーザは、選択したカメラ（カメラ１６０１ｄ又はカメラ１６０１ｆ）を、このユーザの利用目的に適したカメラとして利用することができる。【0286】
（２）このユーザがカメラ１６０１ｅを選択した場合には、このカメラ１６０１ｅは、変形自己診断処理を実行して、第１変形管理サーバにＮＧ信号を送信して、通常撮影を開始しないこととなる。このため、このユーザは、このカメラ１６０１ｅを、利用目的に適したカメラとして利用しない。そして、例えば、次に、カメラ１６０１ｄ又はカメラ１６０１ｆを選択して変形自己診断処理を実行させることで、このユーザは、カメラ１６０１ｄ又はカメラ１６０１ｆを、利用目的に適したカメラとして利用する。＜変形例１＞
＜概要＞
以下、本発明に係るカメラ、カメラシステム、及びカメラの行う自己診断方法の一実施形態として、実施の形態１におけるカメラシステム１００の一部を変形した第２変形カメラシステムについて説明する。
【0287】
この第２変形カメラシステムは、実施の形態１におけるカメラシステム１００から、カメラ１０１が、カメラ２４０１（後述）に変更されるように変形されている。【0288】
実施の形態１におけるカメラ１０１は、照合結果の総数を分母とし、「一致」となる照合結果の数を分子とする分数を、診断結果として算出する構成の例であった。【0289】
これに対して、変形例１におけるカメラ２４０１は、時刻８：００から時刻１６：００までの照合結果の総数を第１の分母とし、時刻８：００から時刻１６：００までの「一致」となる照合結果の数を第１の分子とする第１の分数と、時刻１７：００から時刻２２：００までの照合結果の総数を第２の分母とし、時刻１７：００から時刻２２：００までの「一致」となる照合結果の数を第２の分子とする第２の分数とを、診断結果として算出する構成の例となっている。【0290】
以下、この第２変形カメラシステムの構成について、実施の形態１におけるカメラシステム１００との相違点を中心に、図面を参照しながら説明する。【0291】
＜構成＞第２変形カメラシステムは、実施の形態１におけるカメラシステム１００（図１参照）から、カメラ１０１（カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｆ）がカメラ２４０１（カメラ２４０１ａ〜カメラ２４０１ｆ）に変更されるように変形されている。
【0292】
カメラ２４０１ａ〜カメラ２４０１ｆの構成について、以下、これらカメラを個別に説明するのではなく、これらのカメラを代表して２４０１という符号を付したカメラ２４０１を用いて説明する。【0293】
カメラ２４０１は、そのハードウエア構成が、実施の形態１におけるカメラ１０１（図３参照）と同一であるが、実行するソフトウエアの一部が変更されている。【0294】
図２４は、カメラ２４０１の機能構成を示すブロック図である。【0295】
同図に示されるように、カメラ２４０１は、実施の形態１におけるカメラ１０１から、診断部４５０が診断部２４５０に変更され、診断条件記憶部４５５が診断条件記憶部２４５５に変更されるように変形されている。【0296】
以下、これら実施の形態１から変更されているブロックを中心に説明する。【0297】
診断条件記憶部２４５５は、メモリ３３５の記憶領域の一部によって実現され、実施の形態１における診断条件記憶部４５５と同様の機能を有しているが、記憶する診断条件が、実施の形態１における診断条件記憶部４５５と異なっている。【0298】
変形例１において、診断条件記憶部２４５５の記憶する診断条件は、時刻８：００から時刻１６：００まで（以下、「第１の時間帯」と呼ぶ。）の照合結果の総数を第１の分母とし、第１の時間帯の「一致」となる照合結果の数を第１の分子とする分数を第１の一致度として算出し、時刻１７：００から時刻２２：００まで（以下、「第２の時間帯」と呼ぶ。）の照合結果の総数を第２の分母とし、第２の時間帯の「一致」となる照合結果の数を第２の分子とする分数を第２の一致度として算出するという算出方法となっている。【0299】
診断部２４５０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５によって実現され、照合結果情報記憶部４４５に記憶される照合結果情報に対して、診断条件記憶部２４５５に記憶される診断条件を適用することで、カメラ２４０１の行う自己診断の結果を示す診断結果を算出し、算出した診断結果を、診断結果出力部４６０に送る機能を有する。【0300】
図２５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、それぞれ、診断部２４５０が算出する診断結果の一例である、診断結果２５００ａ、診断結果２５００ｂ、診断結果２５００ｃのデータ構成図である。【0301】
ここで、診断結果２５００ａは、カメラ２４０１ａにおける診断部２４５０によって算出されるものの一例であり、診断結果２５００ｂは、カメラ２４０１ｂにおける診断部２４５０によって算出されるものの一例であり、診断結果２５００ｃは、カメラ２４０１ｃにおける診断部２４５０によって算出されるものの一例である。【0302】
図２５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示されるように、診断結果２５００ａ、診断結果２５００ｂ、及び診断結果２５００ｃのそれぞれは、時間帯２５０１、時間帯２５１１、及び時間帯２５２１のそれぞれと、一致度２５０２、一致度２５１２、及び一致度２５２２のそれぞれとが対応付けられて構成されている。【0303】
時間帯２５０１、時間帯２５１１、及び時間帯２５２１は、第１の時間帯と第２の時間帯とのいずれか一方を特定する情報である。【0304】
一致度２５０２、一致度２５１２、及び一致度２５２２は、診断部２４５０によって算出された第１の一致度、又は第２の一致度を示す情報であって、「８：００−１６：００」となる時間帯２５０１、時間帯２５１１、及び時間帯２５２１のそれぞれに対応付けられた一致度２５０２、一致度２５１２、及び一致度２５２２のそれぞれが、第１の一致度を示す情報であり、「１７：００−２２：００」となる時間帯２５０１、時間帯２５１１、及び時間帯２５２１のそれぞれに対応付けられた一致度２５０２、一致度２５１２、及び一致度２５２２のそれぞれが、第２の一致度を示す情報となっている。【0305】
＜考察＞上記第２変形カメラシステムを利用するユーザは、カメラ２４０１に自己診断処理を実行させることで、第１の時間帯（８：００−１６：００、すなわち、明るい時間帯）における一致度と、第２の時間帯（１７：００−２２：００、すなわち、暗い時間帯）における一致度とを入手することができる。
【0306】
そして、第１の時間帯と第２の時間帯とのそれぞれにおいて、ユーザの利用目的に最も適したカメラ２４０１を選択して利用することができるようになる。【0307】
より具体的には、明るい時間帯である第１の時間帯においては、一致度が９／９となるカメラ２４０１ｂ（明るい時間帯において、より高精細な撮影を行い、より高精度な解析を行うことができる可能性が最も高いカメラ）を利用し、暗い時間帯である第２の時間帯においては、一致度が６／６となるカメラｃ（暗い時間帯において、より高精細な撮影を行い、より高精度な解析を行うことができる可能性が最も高いカメラ）を利用することができるようになる。＜変形例２＞
＜概要＞
以下、本発明に係るカメラ、カメラシステム、及びカメラの行う自己診断方法の一実施形態として、実施の形態１におけるカメラシステム１００の一部を変形した第３変形カメラシステムについて説明する。
【0308】
この第３変形カメラシステムは、実施の形態１におけるカメラシステム１００から、カメラ１０１が、カメラ２６０１（後述）に変更されるように変形されている。【0309】
実施の形態１におけるカメラ１０１は、撮影された画像から、その画像に含まれる車のナンバープレートに表示されている文字列を特定し、その特定した文字列が期待値と一致するか否かを照合するという構成の例であった。【0310】
これに対して、変形例２におけるカメラ２６０１は、撮影された画像から、その画像に含まれる車の助手席に搭乗している人物の性別等を特定し、その特定した性別等が期待値と一致するか否かを照合するという構成の例となっている。【0311】
以下、この第３変形カメラシステムの構成について、実施の形態１におけるカメラシステム１００との相違点を中心に、図面を参照しながら説明する。【0312】
＜構成＞第３変形カメラシステムは、実施の形態１におけるカメラシステム１００（図１参照）から、カメラ１０１（カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｆ）がカメラ２６０１（カメラ２６０１ａ〜カメラ２６０１ｆ）に変更されるように変形されている。
【0313】
カメラ２６０１ａ〜カメラ２６０１ｆの構成について、以下、これらカメラを個別に説明するのではなく、これらのカメラを代表して２６０１という符号を付したカメラ２６０１を用いて説明する。【0314】
カメラ２６０１は、そのハードウエア構成が、実施の形態１におけるカメラ１０１（図３参照）と同一であるが、実行するソフトウエアの一部が変更されている。【0315】
図２６は、カメラ２６０１の機能構成を示すブロック図である。【0316】
同図に示されるように、カメラ２６０１は、実施の形態１におけるカメラ１０１から、算出部４２０が算出部２６２０に変更され、画像情報記憶部４３０が画像情報記憶部２６３０に変更され、被写体情報取得部４３５が被写体情報取得部２６３５に変更され、照合部４４０が照合部２６４０に変更されるように変形されている。【0317】
以下、これら実施の形態１から変更されているブロックを中心に説明する。【0318】
算出部２６２０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と解析用ＬＳＩ３３０とによって実現され、実施の形態１における算出部４２０の有する算出部設定機能に加えて、以下の２つの機能を有する。【0319】
以下、変形例２において、管理サーバ１０２から送信される診断用解析条件は、算出部２６２０に、撮影部４１５から送られて来た画像を解析して、この画像に含まれる車の助手席に搭乗している人物について、（１）男性であるか（２）女性であるか（３）搭乗していないかのいずれであるかを特定させるための条件であるとして説明する。なお、画像に含まれる人物の性別の推定は、ある程度の精度内において、既存の画像解析技術を利用することで実現できる。【0320】
第２変形解析機能：撮影部４１５から画像が送られて来た場合に、算出部設定機能において指定されたアルゴリズムを利用してこの画像を解析して、この画像に含まれる車の助手席に搭乗している人物について、（１）男性であるか（２）女性であるか（３）搭乗していないかのいずれであるかを特定する機能。【0321】
第２変形画像情報更新機能：画像を解析して車の助手席に搭乗している人物についての特定がなされた場合において、その特定結果と、撮影部４１５から送られて来た、その画像が撮影された時刻とを互いに関連付けて、（１）画像情報記憶部２６３０が画像情報を記憶していないときには、画像情報を生成して、画像情報記憶部２６３０に記憶させ、（２）画像情報記憶部２６３０が画像情報を記憶しているときには、画像情報記憶部２６３０が記憶する画像情報を更新する機能。【0322】
図２７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、それぞれ、画像情報記憶部２６３０が記憶する画像情報の一例である、画像情報２７００ａ、画像情報２７００ｂ、画像情報２７００ｃのデータ構成図である。【0323】
ここでは、画像情報２７００ａは、カメラ２６０１ａにおける画像情報記憶部２６３０に記憶されるものの一例であり、画像情報２７００ｂは、カメラ２６０１ｂにおける画像情報記憶部２６３０に記憶されるものの一例であり、画像情報２７００ｃは、カメラ２６０１ｃにおける画像情報記憶部２６３０に記憶されるものの一例であるとして説明する。【0324】
また、以下、カメラ２６０１ａとカメラ２６０１ｂとカメラ２６０１ｃとによって、時刻８：００、時刻９：００、時刻１０：００、時刻１１：００、時刻１２：００、時刻１３：００、時刻１４：００、時刻１５：００、時刻１６：００、時刻１７：００、時刻１８：００、時刻１９：００、時刻２０：００、時刻２１：００、時刻２２：００において、撮影ポイント２２０を走行する車両が撮影されたものとして説明する。すなわち、第２カメラシステムを管理する管理者が、意図的に、上記時刻のそれぞれにおいて、管理者の指定する人物を助手席に搭乗させた、又は誰も助手席に搭乗させない車両に、撮影ポイント２２０を走行させたものとして説明する。【0325】
図２７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示されるように、画像情報２７００ａ、画像情報２７００ｂ、及び画像情報２７００ｃのそれぞれは、時刻２７０１、時刻２７１１、及び時刻２７２１のそれぞれと、解析結果２７０２、解析結果２７１２、及び解析結果２７２２のそれぞれとが対応付けられて構成されている。【0326】
時刻２７０１、時刻２７１１、及び時刻２７２１は、解析対象となる画像が撮影された時刻を示す情報である。【0327】
解析結果２７０２、解析結果２７１２、及び解析結果２７２２は、解析対象となる画像が解析されて特定された、（１）男性であるか（２）女性であるか（３）搭乗していないかのいずれであるかを示す性別情報である。【0328】
図２７（ａ）、（ｂ）、（ｃ）において、この性別情報は、男性であることを示す場合に「男」と表記され、女性であることを示す場合に「女」と表記され、搭乗していないことを示す場合に「なし」と表記されている。【0329】
画像情報記憶部２６３０は、メモリ３３５の記憶領域の一部によって実現され、実施の形態１における画像情報記憶部４３０と同様の機能を有しているが、前述したように、記憶する画像情報が、実施の形態１における画像情報記憶部４３０によって記憶される画像情報から変形されている。【0330】
被写体情報取得部２６３５は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と、ネットワーク通信用ＬＳＩ３４５とによって実現され、実施の形態１における被写体情報取得部４３５と同様の機能を有しているが、取得する被写体情報が、実施の形態１における被写体情報取得部４３５によって取得される画像情報から変形されている。【0331】
図２８は、被写体情報取得部１７３５によって取得される被写体情報の一例である、被写体情報２８００のデータ構成図である。【0332】
この被写体情報２８００は、画像情報記憶部２６３０に記憶される、（１）画像情報２７００ａを構成する解析結果２７０２のそれぞれについての、（２）画像情報２７００ｂを構成する解析結果２７１２のそれぞれについての、及び（３）画像情報２７００ｃを構成する解析結果２７２２のそれぞれについての、第３変形カメラシステムを管理する管理者によって指定された、助手席同乗していた人物が（１）男性であるか（２）女性であるか（３）搭乗していないかのいずれであるかを示す指定性別情報を含んで構成される。【0333】
図２８において、この指定性別情報は、男性であることを示す場合に「男」と表記され、女性であることを示す場合に「女」と表記され、搭乗していないことを示す場合に「なし」と表記されている。【0334】
同図に示されるように、被写体情報２８００は、時刻２８０１と期待値２８０２とが対応付けられて構成されている。【0335】
時刻２８０１は、時刻を示す情報である。【0336】
期待値２８０２は、対応付けられている時刻２８０１においてカメラ２６０１によって撮影された画像について、第３変形カメラシステムを管理する管理者によって指定された、助手席同乗していた人物についての指定性別情報、すなわち、正しく解析された場合に期待される解析結果の期待値である。【0337】
再び図２６に戻って、カメラ２６０１の機能構成の説明を続ける。【0338】
照合部２６４０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５によって実現され、撮影指示部４０５から照合信号が送られて来た場合に、画像情報記憶部２６３０に記憶されている画像情報と、被写体情報取得部２６３５によって取得された被写体情報とを照合して照合結果情報を生成し、生成した照合結果情報を、照合結果情報記憶部４４５に記憶させる機能を有する。【0339】
ここで、画像情報と被写体情報とを照合するとは、（１）画像情報２７００ａを構成する解析結果２７０２のそれぞれが、対応付けられている時刻２７０１と同一の、被写体情報２８００における時刻２８０１に対応付けられている期待値２８０２と一致するか否かを調べる処理、（２）画像情報２７００ｂを構成する解析結果２７１２のそれぞれが、対応付けられている時刻２７１１と同一の、被写体情報２８００における時刻２８０１に対応付けられている期待値２８０２と一致するか否かを調べる処理、及び（３）画像情報２７００ｃを構成する解析結果２７２２のそれぞれが、対応付けられている時刻２７２１と同一の、被写体情報２８００における時刻２８０１に対応付けられている期待値２８０２と一致するか否かを調べる処理を行うことをいう。【0340】
＜考察＞上記第３変形カメラシステムを利用するユーザは、撮影ポイント２２０（図２参照）を走行する車両の助手席に搭乗する人物の性別を知るために、カメラ２６０１ａとカメラ２６０１ｂとカメラ２６０１ｃとの中から、最も適したカメラ２６０１（例えばカメラ２６０１ａ）を選択して利用することができるようになる。
＜変形例３＞
＜概要＞
以下、本発明のカメラ、カメラシステム、及びカメラの行う自己診断方法の一実施形態として、実施の形態１におけるカメラシステム１００の一部を変形した第４変形カメラシステムについて説明する。
【0341】
実施の形態１におけるカメラシステム１００は、カメラ１０１が、車道２００の撮影ポイント２２０を走行する車のナンバープレートに表示される文字列を利用して自己診断を行う構成の例であった。【0342】
これに対して、変形例３における第４変形カメラシステムは、カメラ３００１（後述）が、デパートの入口を出入りする人物を利用して自己診断を行う構成の例となっている。【0343】
以下、この第４変形カメラシステムの詳細について、実施の形態１におけるカメラシステム１００との相違点を中心に、図面を参照しながら説明する。【0344】
＜構成＞第４変形カメラシステムは、実施の形態１におけるカメラシステム１００（図１参照）から、カメラ１０１（カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｆ）がカメラ３００１（カメラ３００１ａ〜カメラ３００１ｆ）に変更されるように変形されている。
【0345】
そして、カメラ３００１ａ〜カメラ３００１ｃの配置位置が、実施の形態１におけるカメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｃの配置位置から変更されるように変形されている。【0346】
図２９は、カメラ３００１ａ〜カメラ３００１ｃが街頭に設置されている状況を示す模式図である。【0347】
同図に示されるように、カメラ３００１ａ〜カメラ３００１ｃのそれぞれは、デパート入口２９３０付近に設定された撮影ポイント２９２０を通行する人物を撮影できるように、デパート入口２９３０付近に設置されている。【0348】
カメラ３００１ａ〜カメラ３００１ｆの構成について、以下、これらカメラを個別に説明するのではなく、これらのカメラを代表して３００１という符号を付したカメラ３００１を用いて説明する。【0349】
カメラ３００１は、そのハードウエア構成が、実施の形態１におけるカメラ１０１（図３参照）と同一であるが、実行するソフトウエアの一部が変更されている。【0350】
図３０は、カメラ３００１の機能構成を示すブロック図である。【0351】
同図に示されるように、カメラ３００１は、実施の形態１におけるカメラ１０１から、撮影タイミング受信部４１０が削除され、撮影指示部４０５が撮影指示部３００５に変更され、算出部４２０が算出部３０２０に変更され、画像情報記憶部４３０が画像情報記憶部３０３０に変更され、被写体情報取得部４３５が被写体情報取得部３０３５に変更され、照合部４４０が照合部３０４０に変更され、照合結果情報記憶部４４５が照合結果情報記憶部３０４５に変更され、診断部４５０が診断部３０５０に変更され、診断条件記憶部４５５が診断条件記憶部３０５５に変更されるように変形されている。【0352】
以下、これら実施の形態１から変更されているブロックを中心に説明する。【0353】
撮影指示部３００５は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と、タイマ３４０とによって実現され、実施の形態１における撮影指示部４０５の有する撮影指示部設定機能と照合トリガ機能とに加えて、以下の変形撮影トリガ機能を有する。【0354】
変形撮影トリガ機能：条件取得部４００から送られて来た、診断用撮影条件又は通常用撮影条件に含まれる「撮影する時間の条件」を満たす時間に、撮影信号を撮影部４１５に送る機能。【0355】
以下、診断用撮影条件に含まれる「撮影する時間の条件」は、午前１０時００分００秒（以下、「１０：００」とも記す。）、正午１２時００分００秒（以下、「１２：００」とも記す。）、中略、午後６時００分００秒（以下、「１８：００」とも記す。）であるとして説明する。【0356】
算出部３０２０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と解析用ＬＳＩ３３０とによって実現され、実施の形態１における算出部４２０の有する算出部設定機能に加えて、以下の第３変形解析機能と第３変形画像情報更新機能とを有する。【0357】
以下、変形例３において、管理サーバ１０２から送信される診断用解析条件は、算出部３０２０に、撮影部４１５から送られて来た画像を解析して、この画像に含まれる人物について、（１）１９歳以下男性と推定される人数と（２）１９歳以下女性と推定される人数と（３）２０歳以上３９歳以下男性と推定される人数と（４）２０歳以上３９歳以下女性と推定される人数と（５）４０歳以上５９歳以下男性と推定される人数と（６）４０歳以上５９歳以下女性と推定される人数と（７）６０歳以上男性と推定される人数と（８）６０歳以上女性と推定される人数とを特定させるための条件であるとして説明する。なお、画像に含まれる人物の性別、年齢帯の推定は、ある程度の精度内において、既存の画像解析技術を利用することで実現できる。【0358】
第３変形解析機能：撮影部４１５から画像が送られて来た場合に、算出部設定機能において指定されたアルゴリズムを利用してこの画像を解析して、この画像に含まれる人物について、（１）１９歳以下男性と推定される人数と（２）１９歳以下女性と推定される人数と（３）２０歳以上３９歳以下男性と推定される人数と（４）２０歳以上３９歳以下女性と推定される人数と（５）４０歳以上５９歳以下男性と推定される人数と（６）４０歳以上５９歳以下女性と推定される人数と（７）６０歳以上男性と推定される人数と（８）６０歳以上女性と推定される人数とを特定する機能。【0359】
第３変形画像情報更新機能：画像を解析して画像に含まれる人物についての特定がなされた場合において、その特定結果と、撮影部４１５から送られて来た、その画像が撮影された時刻とを互いに関連付けて、（１）画像情報記憶部３０３０が画像情報を記憶していないときには、画像情報を生成して、画像情報記憶部３０３０に記憶させ、（２）画像情報記憶部３０３０が画像情報を記憶しているときには、画像情報記憶部３０３０が記憶する画像情報を更新する機能。【0360】
図３１（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、それぞれ、画像情報記憶部３０３０が記憶する画像情報の一例である、画像情報３１００ａ、画像情報３１００ｂ、画像情報３１００ｃのデータ構成図である。【0361】
ここでは、画像情報３１００ａは、カメラ３００１ａにおける画像情報記憶部３０３０に記憶されるものの一例であり、画像情報３１００ｂは、カメラ３００１ｂにおける画像情報記憶部３０３０に記憶されるものの一例であり、画像情報３１００ｃは、カメラ３００１ｃにおける画像情報記憶部３０３０に記憶されるものの一例であるとして説明する。【0362】
また、以下、時刻１０：００、時刻１２：００、中略、時刻１８：００において撮影ポイント２９２０を通行する人物の性別、年齢帯は、第４変形カメラシステムを管理する管理者によって調査されるものとして説明する。【0363】
図３１（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示されるように、画像情報３１００ａ、画像情報３１００ｂ、及び画像情報３１００ｃのそれぞれは、時刻３１０１、時刻３１２１、及び時刻３１４１のそれぞれと、解析結果３１０２、解析結果３１２２、及び解析結果３１４２のそれぞれとが対応付けられて構成されている。【0364】
そして、解析結果３１０２、解析結果３１２２、及び解析結果３１４２ｂのそれぞれは、さらに、１９歳以下男性（「−１９男性」と表記）３１１１、１９歳以下男性３１３１、及び１９歳以下男性３１５１のそれぞれと、１９歳以下女性（「−１９女性」と表記）３１１２、１９歳以下女性３１３２、及び１９歳以下女性３１５２のそれぞれと、２０歳以上３９歳以下男性（「２０−３９男性」と表記）３１１３、２０歳以上３９歳以下男性３１３３、及び２０歳以上３９歳以下男性３１５３のそれぞれと、２０歳以上３９歳以下女性（「２０−３９女性」と表記）３１１４、２０歳以上３９歳以下女性３１３４、及び２０歳以上３９歳以下女性３１５４のそれぞれと、４０歳以上５９歳以下男性（「４０−５９男性」と表記）３１１５、４０歳以上５９歳以下男性３１３５、及び４０歳以上５９歳以下男性３１５５のそれぞれと、４０歳以上５９歳以下女性（「４０−５９女性」と表記）３１１６、４０歳以上５９歳以下女性３１３６、及び４０歳以上５９歳以下女性３１５６のそれぞれと、６０歳以上男性（「６０−男性」と表記）３１１７、６０歳以上男性３１３７、及び６０歳以上男性３１５７のそれぞれと、６０歳以上女性（「６０−女性」と表記）３１１８、６０歳以上女性３１３８、及び６０歳以上女性３１５８のそれぞれとから構成される。【0365】
時刻３１０１、時刻３１２１、及び時刻３１４１は、解析対象となる画像が撮影された時刻を示す情報である。【0366】
１９歳以下男性３１１１、１９歳以下男性３１３１、及び１９歳以下男性３１５１は、解析対象となる画像が解析されて、１９歳以下男性であると推定された人物の人数を示す情報である。【0367】
１９歳以下女性３１１２、１９歳以下女性３１３２、及び１９歳以下女性３１５２は、解析対象となる画像が解析されて、１９歳以下女性であると推定された人物の人数を示す情報である。【0368】
２０歳以上３９歳以下男性３１１３、２０歳以上３９歳以下男性３１３３、及び２０歳以上３９歳以下男性３１５３は、解析対象となる画像が解析されて、２０歳以上３９歳以下男性であると推定された人物の人数を示す情報である。【0369】
２０歳以上３９歳以下女性３１１４、２０歳以上３９歳以下女性３１３４、及び２０歳以上３９歳以下女性３１５４は、解析対象となる画像が解析されて、２０歳以上３９歳以下女性であると推定された人物の人数を示す情報である。【0370】
４０歳以上５９歳以下男性３１１５、４０歳以上５９歳以下男性３１３５、及び４０歳以上５９歳以下男性３１５５は、解析対象となる画像が解析されて、４０歳以上５９歳以下男性であると推定された人物の人数を示す情報である。【0371】
４０歳以上５９歳以下女性３１１６、４０歳以上５９歳以下女性３１３６、及び４０歳以上５９歳以下女性３１５６は、解析対象となる画像が解析されて、４０歳以上５９歳以下女性であると推定された人物の人数を示す情報である。【0372】
６０歳以上男性３１１７、６０歳以上男性３１３７、及び６０歳以上男性３１５７は、解析対象となる画像が解析されて、６０歳以上男性であると推定された人物の人数を示す情報である。【0373】
６０歳以上女性３１１８、６０歳以上女性３１３８、及び６０歳以上女性３１５８は、解析対象となる画像が解析されて、６０歳以上女性であると推定された人物の人数を示す情報である。【0374】
再び図３０に戻って、カメラ３００１の機能構成の説明を続ける。【0375】
画像情報記憶部３０３０は、メモリ３３５の記憶領域の一部によって実現され、実施の形態１における画像情報記憶部４３０と同様の機能を有しているが、前述したように、記憶する画像情報が、実施の形態１における画像情報記憶部４３０によって記憶される画像情報から変形されている。【0376】
被写体情報取得部３０３５は、プログラムを実行するプロセッサ３１５と、ネットワーク通信用ＬＳＩ３４５とによって実現され、実施の形態１における被写体情報取得部４３５と同様の機能を有しているが、取得する被写体情報が、実施の形態１における被写体情報取得部４３５によって取得される画像情報から変形されている。【0377】
図３２は、被写体情報取得部３０３５によって取得される被写体情報の一例である、被写体情報３２００のデータ構成図である。【0378】
この被写体情報３２００は、画像情報記憶部３０３０に記憶される（１）画像情報３１００ａを構成する解析結果３１０２のそれぞれについての、（２）画像情報３１００ｂを構成する解析結果３１２２のそれぞれについての、及び（３）画像情報３１００ｃを構成する解析結果３１４２のそれぞれについての、第４変形カメラシステムを管理する管理者によって調査された、撮影ポイント２９２０を通行する、該当する性別、年齢帯の人物の人数、すなわち、正しく解析された場合に期待される解析結果の期待値を示す情報を含んで構成される。【0379】
図３２（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示されるように、被写体情報３２００は、時刻３２０１と期待値３２０２とが対応付けられて構成されている。【0380】
そして、期待値３２０２は、さらに、１９歳以下男性３２１１と、１９歳以下女性３２１２と、２０歳以上３９歳以下男性３２１３と、２０歳以上３９歳以下女性３２１４と、４０歳以上５９歳以下男性３２１５と、４０歳以上５９歳以下女性３２１６と、６０歳以上男性３２１７と、６０歳以上女性３２１８とから構成される。【0381】
時刻３２０１は、時刻を示す情報である。【0382】
１９歳以下男性３２１１は、対応付けられている時刻３２０１においてカメラ３００１によって撮影された画像について、第４変形カメラシステムを管理する管理者によって調査された、撮影ポイント２９２０を通行する１９歳以下男性の人数を示す情報である。【0383】
１９歳以下女性３２１２は、対応付けられている時刻３２０１においてカメラ３００１によって撮影された画像について、第４変形カメラシステムを管理する管理者によって調査された、撮影ポイント２９２０を通行する１９歳以下女性の人数を示す情報である。【0384】
２０歳以上３９歳以下男性３２１３は、対応付けられている時刻３２０１においてカメラ３００１によって撮影された画像について、第４変形カメラシステムを管理する管理者によって調査された、撮影ポイント２９２０を通行する２０歳以上３９歳以下男性の人数を示す情報である。【0385】
２０歳以上３９歳以下女性３２１４は、対応付けられている時刻３２０１においてカメラ３００１によって撮影された画像について、第４変形カメラシステムを管理する管理者によって調査された、撮影ポイント２９２０を通行する２０歳以上３９歳以下女性の人数を示す情報である。【0386】
４０歳以上５９歳以下男性３２１５は、対応付けられている時刻３２０１においてカメラ３００１によって撮影された画像について、第４変形カメラシステムを管理する管理者によって調査された、撮影ポイント２９２０を通行する４０歳以上５９歳以下男性の人数を示す情報である。【0387】
４０歳以上５９歳以下女性３１１６は、対応付けられている時刻３２０１においてカメラ３００１によって撮影された画像について、第４変形カメラシステムを管理する管理者によって調査された、撮影ポイント２９２０を通行する４０歳以上５９歳以下女性の人数を示す情報である。【0388】
６０歳以上男性３１１７は、対応付けられている時刻３２０１においてカメラ３００１によって撮影された画像について、第４変形カメラシステムを管理する管理者によって調査された、撮影ポイント２９２０を通行する６０歳以上男性の人数を示す情報である。【0389】
６０歳以上女性３１１８は、対応付けられている時刻３２０１においてカメラ３００１によって撮影された画像について、第４変形カメラシステムを管理する管理者によって調査された、撮影ポイント２９２０を通行する６０歳以上女性の人数を示す情報である。【0390】
再び図３０に戻って、カメラ３００１の機能構成の説明を続ける。【0391】
照合部３０４０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５によって実現され、撮影指示部４０５から照合信号が送られて来た場合に、画像情報記憶部３０３０に記憶されている画像情報と、被写体情報取得部３０３５によって取得された被写体情報とを照合して照合結果情報を生成し、生成した照合結果情報を、照合結果情報記憶部３０４５に記憶させる機能を有する。【0392】
ここで、画像情報と被写体情報とを照合するとは、（１）画像情報３１０１ａを構成する解析結果３１０２のそれぞれが、対応付けられている時刻３１０１と同一の、被写体情報３２００における時刻３２０１に対応付けられている期待値３２０２と一致するか否かを調べる処理、（２）画像情報３１０１ｂを構成する解析結果３１２２のそれぞれが、対応付けられている時刻３１２１と同一の、被写体情報３２００における時刻３２０１に対応付けられている期待値３２０２と一致するか否かを調べる処理、及び（３）画像情報３１０１ｃを構成する解析結果３１４２のそれぞれが、対応付けられている時刻３１４１と同一の、被写体情報３２００における時刻３２０１に対応付けられている期待値３２０２と一致するか否かを調べる処理を行うことをいう。【0393】
図３３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、それぞれ、照合結果情報記憶部３０４５が記憶する照合結果情報の一例である、照合結果情報３３００ａ、照合結果情報３３００ｂ、照合結果情報３３００ｃのデータ構成図である。【0394】
ここで、照合結果情報３３００ａは、カメラ３００１ａにおける照合結果情報記憶部３０４５に記憶されるものの一例であり、画像情報３１００ａと被写体情報３２００とが照合されたことによって生成されたものである。照合結果情報３３００ｂは、カメラ３００１ｂにおける照合結果情報記憶部３０４５に記憶されるものの一例であり、画像情報３１００ｂと被写体情報３２００とが照合されたことによって生成されたものである。照合結果情報３３００ｃは、カメラ３００１ｃにおける照合結果情報記憶部３０４５に記憶されるものの一例であり、画像情報３１００ｃと被写体情報３２００とが照合されたことによって生成されたものである。【0395】
図３３（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示されるように、照合結果情報３３００ａ、照合結果情報３３００ｂ、及び照合結果情報３３００ｃのそれぞれは、時刻３３０１、時刻３３２１、及び時刻３３４１のそれぞれと、照合結果３３０２、照合結果３３２２、及び照合結果３３４２のそれぞれとが対応付けられて構成されている。【0396】
そして、照合結果３３０２、照合結果３３２２、及び照合結果３３４２のそれぞれは、さらに、１９歳以下男性３３１１、１９歳以下男性３３３１、及び１９歳以下男性３３５１のそれぞれと、１９歳以下女性３３１２、１９歳以下女性３３３２、及び１９歳以下女性３３５２のそれぞれと、２０歳以上３９歳以下男性３３１３、２０歳以上３９歳以下男性３３３３、及び２０歳以上３９歳以下男性３３５３のそれぞれと、２０歳以上３９歳以下女性３３１４、２０歳以上３９歳以下女性３３３４、及び２０歳以上３９歳以下女性３３５４のそれぞれと、４０歳以上５９歳以下男性３３１５、４０歳以上５９歳以下男性３３３５、及び４０歳以上５９歳以下男性３３５５のそれぞれと、４０歳以上５９歳以下女性３３１６、４０歳以上５９歳以下女性３３３６、及び４０歳以上５９歳以下女性３３５６のそれぞれと、６０歳以上男性３３１７、６０歳以上男性３３３７、及び６０歳以上男性３３５７のそれぞれと、６０歳以上女性３３１８、６０歳以上女性３３３８、及び６０歳以上女性３３５８のそれぞれとから構成される。【0397】
時刻３３０１、時刻３３２１、及び時刻３３４１は、時刻を示す情報である。【0398】
１９歳以下男性３３１１、１９歳以下男性３３３１、及び１９歳以下男性３３５１のそれぞれは、対応付けられた時刻３３０１、時刻３３２１、及び時刻３３４１のそれぞれにおいて、画像情報３１００ａの１９歳以下男性３１１１、画像情報３１００ｂの１９歳以下男性３１３１、及び画像情報３１００ｃの１９歳以下男性３１５１のそれぞれと、被写体情報３２００の１９歳以下男性３２１１とが一致したか否かを示す情報である。【0399】
１９歳以下女性３３１２、１９歳以下女性３３３２、及び１９歳以下女性３３５２のそれぞれは、対応付けられた時刻３３０１、時刻３３２１、及び時刻３３４１のそれぞれにおいて、画像情報３１００ａの１９歳以下女性３１１２、画像情報３１００ｂの１９歳以下女性３１３２、及び画像情報３１００ｃの１９歳以下女性３１５２のそれぞれと、被写体情報３２００の１９歳以下女性３２１２とが一致したか否かを示す情報である。【0400】
２０歳以上３９歳以下男性３３１３、２０歳以上３９歳以下男性３３３３、及び２０歳以上３９歳以下男性３３５３のそれぞれは、対応付けられた時刻３３０１、時刻３３２１、及び時刻３３４１のそれぞれにおいて、画像情報３１００ａの２０歳以上３９歳以下男性３１１３、画像情報３１００ｂの２０歳以上３９歳以下男性３１３３、及び画像情報３１００ｃの２０歳以上３９歳以下男性３１５３のそれぞれと、被写体情報３２００の２０歳以上３９歳以下男性３２１３とが一致したか否かを示す情報である。【0401】
２０歳以上３９歳以下女性３３１４、２０歳以上３９歳以下女性３３３４、及び２０歳以上３９歳以下女性３３５４のそれぞれは、対応付けられた時刻３３０１、時刻３３２１、時刻３３４１のそれぞれにおいて、画像情報３１００ａの２０歳以上３９歳以下女性３１１４、画像情報３１００ｂの２０歳以上３９歳以下女性３１３４、及び画像情報３１００ｃの２０歳以上３９以下女性３１５４のそれぞれと、被写体情報３２００の２０歳以上３９歳以下女性３２１４とが一致したか否かを示す情報である。【0402】
４０歳以上５９歳以下男性３３１５、４０歳以上５９歳以下男性３３３５、及び４０歳以上５９歳以下男性３３５５のそれぞれは、対応付けられた時刻３３０１、時刻３３２１、及び時刻３３４１のそれぞれにおいて、画像情報３１００ａの４０歳以上５９歳以下男性３１１５、画像情報３１００ｂの４０歳以上５９歳以下男性３１３５、及び画像情報３１００ｃの４０歳以上５９歳以下男性３１５５のそれぞれと、被写体情報３２００の４０歳以上５９歳以下男性３２１５とが一致したか否かを示す情報である。【0403】
４０歳以上５９歳以下女性３３１６、４０歳以上５９歳以下女性３３３６、及び４０歳以上５９歳以下女性３３５６のそれぞれは、対応付けられた時刻３３０１、時刻３３２１、及び時刻３３４１のそれぞれにおいて、画像情報３１００ａの４０歳以上５９歳以下女性３１１６、画像情報３１００ｂの４０歳以上５９歳以下女性３１３６、及び画像情報３１００ｃの４０歳以上５９歳以下女性３１５６のそれぞれと、被写体情報３２００の４０歳以上５９歳以下女性３２１６とが一致したか否かを示す情報である。【0404】
６０歳以上男性３３１７、６０歳以上男性３３３７、及び６０歳以上男性３３５７のそれぞれは、対応付けられた時刻３３０１、時刻３３２１、及び時刻３３４１のそれぞれにおいて、画像情報３１００ａの６０歳以上男性３１１７、画像情報３１００ｂの６０歳以上男性３１３７、及び画像情報３１００ｃの６０歳以上男性３１５７のそれぞれと、被写体情報３２００の６０歳以上男性３２１７とが一致したか否かを示す情報である。【0405】
６０歳以上女性３１１８、６０歳以上女性３３３８、及び６０歳以上女性３３５８のそれぞれは、対応付けられた時刻３３０１、時刻３３２１、及び時刻３３４１のそれぞれにおいて、画像情報３１００ａの６０歳以上女性３１１８、画像情報３１００ｂの６０歳以上女性３１３８、及び画像情報３１００ｃの６０歳以上女性３１５８のそれぞれと、被写体情報３２００の６０歳以上女性３２１８とが一致したか否かを示す情報である。【0406】
再び図３０に戻って、カメラ３００１の機能構成の説明を続ける。【0407】
照合結果情報記憶部３０４５は、メモリ３３５の記憶領域の一部によって実現され、実施の形態１における照合結果情報記憶部４４５と同様の機能を有しているが、前述したように、記憶する照合結果情報が、実施の形態１における照合結果情報記憶部４４５によって記憶される画像情報から変形されている。【0408】
診断条件記憶部３０５５は、メモリ３３５の記憶領域の一部によって実現され、実施の形態１における診断条件記憶部４５５と同様の機能を有しているが、記憶する診断条件が、実施の形態１における診断条件記憶部４５５と異なっている。【0409】
ここでは、診断条件記憶部３０５５の記憶する診断条件は、照合結果情報記憶部３０４５に記憶される照合結果情報に対して、照合結果の総数を分母とし、「一致」となる照合結果の数を分子とする分数を、診断結果として算出するという算出方法となっている。【0410】
診断部３０５０は、プログラムを実行するプロセッサ３１５によって実現され、照合結果情報記憶部３０４５に記憶される照合結果情報に対して、診断条件記憶部３０５５に記憶される診断条件を適用することで、カメラ３００１の行う自己診断の結果を示す診断結果を算出し、算出した診断結果を、診断結果出力部４６０に送る機能を有する。【0411】
図３４（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、それぞれ、診断部３０５０が算出する診断結果の一例である、診断結果３４００ａ、診断結果３４００ｂ、診断結果３４００ｃのデータ構成図である。【0412】
ここで、診断結果３４００ａは、カメラ３００１ａにおける診断部３０５０によって算出されるものの一例であり、診断結果３４００ｂは、カメラ３００１ｂにおける診断部３０５０によって算出されるものの一例であり、診断結果３４００ｃは、カメラ３００１ｃにおける診断部３０５０によって算出されるものの一例であるとして説明する。【0413】
図３４（ａ）に示されるように、診断結果３４００ａは、「３５／４０」となっており、図３４（ｂ）に示されるように、診断結果３４００ｂは、「２４／４０」となっており、図３４（ｃ）に示されるように、診断結果３４００ｃは、「２９／４０」となっている。【0414】
＜考察＞上記第４変形カメラシステムを利用するユーザは、デパート入口２９３０を出入りする人物についての、性別、年齢帯を知るため、すなわち、デパートを利用する客の客層構成を知るために、カメラ３００１ａとカメラ３００１ｂとカメラ３００１ｃとの中から、最も適したカメラ３００１ａを選択して利用することができるようになる。
＜補足＞
以上、本発明に係るカメラ、カメラシステム、及び自己診断方法の実施形態として、実施の形態１、実施の形態２、変形例１、変形例２、変形例３において、５つのカメラシステムを例示して説明したが、以下のように変形することも可能であり、本発明は、実施の形態１、実施の形態２、変形例１、変形例２、変形例３において例示したカメラ、カメラシステム、及び自己診断方法に限られないことはもちろんである。
【0415】
（１）実施の形態１において、カメラシステム１００を構成するカメラ１０１のそれぞれが街頭に設置されている構成の例について説明した。しかしながら、これらカメラ１０１のそれぞれは、必ずしも街頭に設置されている構成に限定されない。別の例として、カメラシステム１００を構成するカメラ１０１の一部が自動車に搭載されている構成の例、カメラシステム１００を構成するカメラ１０１の一部が移動体通信端末である例えばタブレット端末に装着されている構成の例、カメラシステム１００を構成するカメラ１０１の一部が屋内に設置されている構成の例等が考えられる。【0416】
（２）実施の形態１において、撮影ポイント２２０を走行する車両を撮影するカメラが、カメラ１０１ａ〜カメラ１０１ｃの３つである構成の例について説明した。そして、管理サーバ１０２が、これら３つのカメラによる診断結果を集積して表示する例について説明した。しかしながら、少なくとも１つのカメラが、撮影ポイント２２０を走行する車両を撮影することができれば、必ずしも、撮影ポイント２２０を走行する車両を撮影するカメラの数は、３つである構成に限定されない。【0417】
一例として、撮影ポイント２２０を走行する車両を撮影するカメラの数が１つである構成の例が考えられる。【0418】
この構成の例では、管理サーバ１０２が、この１つのカメラから入手した診断結果を表示することとなる。【0419】
（３）実施の形態１において、カメラ１０１は、撮影用ＬＳＩ３１０を備える構成の例であるとして説明した。しかしながら、撮影用ＬＳＩ３１０が動作することによって実現される機能と同等な機能を他の方法で実現することができれば、必ずしも、撮影用ＬＳＩ３１０を備える構成に限定されない。【0420】
一例として、撮影用ＬＳＩ３１０が動作することによって実現される機能を、プロセッサ３１５がプログラムを実行することで実現する構成の例等が考えられる。【0421】
また、実施の形態１において、カメラ１０１は、解析用ＬＳＩ３３０を備える構成の例であるとして説明した。しかしながら、解析用ＬＳＩ３３０が動作することによって実現される機能と同等な機能を他の方法で実現することができれば、必ずしも、解析用ＬＳＩ３３０を備える構成に限定されない。【0422】
一例として、解析用ＬＳＩ３３０が動作することによって実現される機能を、プロセッサ３１５がプログラムを実行することで実現する構成の例等が考えられる。【0423】
（４）実施の形態１において、メモリ３３５は、ＲＡＭとＲＯＭと着脱可能なフラッシュメモリとから構成されるとして説明した。これに対して、メモリ３３５は、半導体メモリ以外の、データの読み書き自在なデバイス、例えば、ハードディスク装置等を含んでいる構成であっても構わない。【0424】
（５）実施の形態１において、条件取得部４００は、診断用撮影条件を、ネットワーク１０３を経由して管理サーバ１０２から取得する構成の例であるとして説明した。しかしながら、条件取得部４００が診断用撮影条件を取得することができれば、その取得先は必ずしも管理サーバ１０２である構成に限定されないし、取得先が管理サーバ１０２であったとしても、必ずしもネットワーク１０３を経由して取得する構成に限定されない。【0425】
一例として、診断用撮影条件が予めカメラ１０１内部のメモリ３３５の所定の記憶領域に記憶されており、条件取得部４００は、その所定の記憶領域から診断用撮影条件を取得する構成の例が考えられる。別の一例として、条件取得部４００は、診断用撮影条件を、着脱可能なフラッシュメモリを経由して管理サーバ１０２から取得する構成の例が考えられる。【0426】
また、実施の形態１において、条件取得部４００は、通常用撮影条件を、ネットワーク１０３を経由して管理サーバ１０２から取得する構成の例であるとして説明した。しかしながら、条件取得部４００が通常用撮影条件を取得することができれば、その取得先は必ずしも管理サーバ１０２である構成に限定されないし、取得先が管理サーバ１０２であったとしても、必ずしもネットワーク１０３を経由して取得する構成に限定されない。【0427】
一例として、通常用撮影条件が予めメモリ３３５の所定の記憶領域に記憶されており、条件取得部４００は、その所定の記憶領域から通常用撮影条件を取得する構成の例が考えられる。別の一例として、条件取得部４００は、通常用撮影条件を、着脱可能なフラッシュメモリを経由して管理サーバ１０２から取得する構成の例が考えられる。【0428】
また、実施の形態１において、条件取得部４００は、診断用解析条件を、ネットワーク１０３を経由して管理サーバ１０２から取得する構成の例であるとして説明した。しかしながら、条件取得部４００が診断用解析条件を取得することができれば、その取得先は必ずしも管理サーバ１０２である構成に限定されないし、取得先が管理サーバ１０２であったとしても、必ずしもネットワーク１０３を経由して取得する構成に限定されない。【0429】
一例として、診断用解析条件が予めメモリ３３５の所定の記憶領域に記憶されており、条件取得部４００は、その所定の記憶領域から診断用解析条件を取得する構成の例が考えられる。別の一例として、条件取得部４００は、診断用解析条件を、着脱可能なフラッシュメモリを経由して管理サーバ１０２から取得する構成の例が考えられる。【0430】
また、実施の形態１において、条件取得部４００は、通常用解析条件を、ネットワーク１０３を経由して管理サーバ１０２から取得する構成の例であるとして説明した。しかしながら、条件取得部４００が通常用解析条件を取得することができれば、その取得先は必ずしも管理サーバ１０２である構成に限定されないし、取得先が管理サーバ１０２であったとしても、必ずしもネットワーク１０３を経由して取得する構成に限定されない。【0431】
一例として、通常用解析条件が予めメモリ３３５の所定の記憶領域に記憶されており、条件取得部４００は、その所定の記憶領域から通常用解析条件を取得する構成の例が考えられる。別の一例として、条件取得部４００は、通常用解析条件を、着脱可能なフラッシュメモリを経由して管理サーバ１０２から取得する構成の例が考えられる。【0432】
（６）実施の形態１において、カメラ１０１は、自己診断用に利用する画像として、１０枚の画像を撮影する構成の例であるとして説明した。しかしながら、自己診断に利用する画像が少なくとも１枚あれば、必ずしも、自己診断に利用する画像は１０枚である構成に限定されない。【0433】
一例として、自己診断用に利用する画像として、１枚の画像を撮影する構成の例が考えられる。【0434】
この構成の例では、出力する自己診断結果は、「１／１」と「０／１」との２つのうちのいずれか１つとなる。【0435】
（７）実施の形態１において、カメラ１０１に、１時間に１回画像を撮影させて解析させる構成の例について説明した、これに対して、別の一例として、例えば、１秒間に１０回画像を撮影させて解析させる構成の例が考えられる。この構成の場合には、例えば、このカメラ１０１が、１秒間に１０回の画像撮影を行う能力がない場合、又は、１秒間に１０回の解析を行う処理能力がない場合等には、解析結果と期待値とが一致しない。このため、ユーザは、このカメラ１０１が、１秒間に１０回の連写が必要となる利用目的には適さないことを知ることができる。【0436】
（８）実施の形態２において、カメラ１６０１は、その変形自己診断処理において、ステップＳ２２００の処理で、第１変形管理サーバから通常用撮影条件と通常用解析条件とを取得する構成の例であるとして説明した。しかしながら、ステップＳ２３００の処理において評価値が閾値内に収まっている場合に（ステップＳ２３００：Ｙｅｓ）、撮影部４１５の行う撮影の条件の設定を、条件取得部４００によって取得された通常用撮影条件に基づく設定に切り替えて、算出部１７２０の設定を、条件取得部４００によって取得された通常用解析条件に基づく設定に切り替えることができれば、必ずしも、ステップＳ２２００の処理で、通常用撮影条件と通常用解析条件とを取得する構成に限定されない。【0437】
一例として、ステップＳ２３００の処理において評価値が閾値内に収まっている場合に（ステップＳ２３００：Ｙｅｓ）、第１変形管理サーバに問い合わせて、第１変形管理サーバから通常用撮影条件と通常用解析条件とを取得する構成の例等が考えられる。【0438】
（９）実施の形態２において、カメラ１６０１は、所定時刻において路線バスがバス停１５３０に近付いてきたタイミングで、バス停１５３０にて路線バスの到着を待つ人物の数を特定する構成の例であるとして説明した。しかしながら、バス停１５３０にて路線バスの到着を待つ人物の数を特定するタイミングは、必ずしも、所定時刻において路線バスがバス停１５３０に近付いてきたタイミングに限定される必要はない。【0439】
一例として、路線バスがバス停１５３０に近付いてきているか否かに関わらず、任意の設定時刻のタイミングで、バス停１５３０にて路線バスの到着を待つ人物の数を特定する構成の例等が考えられる。【0440】
また、診断用撮影条件によって定められる撮影のタイミングと、通常用撮影条件によって定められる撮影のタイミングとは、必ずしも一致している必要はない。【0441】
（１０）上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。【0442】
（１１）以下、さらに、本発明の一実施形態に係るカメラ、カメラシステム、及び自己診断方法について、それらの構成及びそれらの変形例と各効果について説明する。【0443】
（ａ）本発明の一実施形態に係るカメラは、診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部とを備えることを特徴とする。【0444】
上述の構成を備える本変形例に係るカメラによると、このカメラを利用するユーザは、実際に撮影した画像を利用して行う自己診断の結果をも利用することが可能となる。このため、このユーザは、このカメラによる画像の撮影が自分にとって有益なものとなるか否かを、従来よりも精度よく推測することができるようになる。【0445】
図３５は、上記変形例におけるカメラ３５００の構成図である。【0446】
同図に示されるように、カメラ３５００は、撮影部３５１０と算出部３５２０と被写体情報取得部３５３０と診断部３５４０とを備える。【0447】
撮影部３５１０は、診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する機能を有する。一例として、実施の形態１における撮影部４１５として実現される。【0448】
算出部３５２０は、撮影部３５１０によって生成された画像を解析して、その画像に含まれる診断用オブジェクトを検出すると共に、その診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する機能を有する。一例として、実施の形態１における算出部４２０として実現される。【0449】
被写体情報取得部３５３０は、診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している機能を有する。一例として、実施の形態１における被写体情報取得部４３５として実現される。【0450】
診断部３５４０は、算出部３５２０によって算出された有意情報と、被写体情報取得部３５３０に記憶される被写体情報とを照合して、その有意情報とその被写体情報との一致度合いを算出することで、撮影部３５１０によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う機能を有する。一例として、実施の形態１における診断部４５０として実現される。【0451】
（ｂ）また、前記撮影部は、前記撮影を複数回行うことで、前記画像の生成を複数回行い、前記算出部は、前記撮影部によって生成された画像のそれぞれに対して、前記解析と前記検出と前記算出とを行い、前記診断部は、前記算出部によって算出された有意情報のそれぞれについて、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報と、当該有意情報とを対象として、前記照合を行い、前記算出部によって算出された有意情報のうち、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報と一致する有意情報の数についての情報を、前記一致度合いとして算出するとしてもよい。【0452】
このような構成にすることで、このカメラは、複数の画像を利用して自己診断を行うこととなるため、１つの画像を利用して自己診断を行うよりも、精度よく自己診断を行う可能性を高くすることができる。【0453】
（ｃ）また、前記算出部によって算出される有意情報は、前記撮影部によって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として文字認識した結果の文字列であり、前記被写体情報取得部によって記憶されている被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される文字列であるとしてもよい。【0454】
このような構成にすることで、このカメラは、画像から知覚できる文字列を利用して自己診断を行うこととなるため、画像に含まれる文字列についての情報を取得したいと望むユーザにとって、有益な自己診断を行う可能性を高くすることができる。【0455】
（ｄ）また、前記算出部によって算出される有意情報は、前記撮影部によって生成された画像に含まれる前記診断用オブジェクトを対象として人物認識した結果の情報であって、当該診断用オブジェクトに含まれると認識された人物の数を示す情報であり、前記被写体情報取得部によって記憶される被写体情報は、前記診断用オブジェクトから知覚される人物の数を示す情報であり、前記診断部は、前記算出部によって算出された有意情報によって示される人物の数と、前記被写体情報取得部によって記憶される被写体情報によって示される人物の数との比率についての情報を、前記一致度合いとして算出するとしてもよい。【0456】
このような構成にすることで、このカメラは、画像から知覚できる人物の数を利用して自己診断を行うこととなるため、画像に含まれる人物の数についての情報を取得したいと望むユーザにとって、有益な自己診断を行う可能性を高くすることができる。【0457】
（ｅ）また、自己診断に利用する画像の撮影方法を示す診断用撮影条件を取得する条件取得部を備え、前記撮影部は、前記条件取得部によって取得された診断用撮影条件に基づいて、前記撮影を行うとしてもよい。【0458】
このような構成にすることで、このカメラは、ユーザの要望を反映した診断用撮影条件に基づいて画像の撮影を行うことができるようになる。このため、このカメラを利用するユーザは、このカメラに、自分にとって都合のよい条件で撮影された画像を用いて自己診断させることができるようになる。【0459】
（ｆ）また、前記条件取得部は、さらに、自己診断に利用する画像の解析方法を示す診断用解析条件をも取得し、前記算出部は、前記条件取得部によって取得された診断用解析条件に基づいて、前記解析を行うとしてもよい。【0460】
このような構成にすることで、このカメラは、ユーザの要望を反映した診断用解析条件に基づいて画像の解析を行うことができるようになる。このため、このカメラを利用するユーザは、このカメラに、自分にとって都合のよい条件で解析させて自己診断させることができるようになる。【0461】
（ｇ）また、前記診断部によってなされた自己診断の結果を外部に出力する出力部を備え、前記条件取得部は、前記出力部から出力された自己診断結果に基づいて生成された、オブジェクトの撮影方法を示す通常用撮影条件をも外部から取得し、前記撮影部は、前記条件取得部によって通常用撮影条件が取得された場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、当該通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、前記条件取得部は、前記出力部から出力された自己診断結果に基づいて生成された、画像の解析方法を示す通常用解析条件をも外部から取得し、前記算出部は、前記条件取得部によって通常用解析条件が取得された場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、当該通常用解析条件に基づいて、前記撮影部によって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、前記算出部によって算出された通常用有意情報を外部に出力する有意情報出力部を備えるとしてもよい。【0462】
このような構成にすることで、このカメラを利用するユーザは、このカメラに、自己診断の結果を反映した撮影条件に基づいて画像を撮影させて、自己診断の結果を反映した解析条件に基づいて画像を解析させることができるようになる。【0463】
（ｈ）また、前記診断部によってなされた自己診断の結果が所定の結果でない場合に、自己診断の結果が否定的であった旨を外部に通知する通知部を備え、前記条件取得部は、自己診断に利用する画像以外の画像の撮影方法を示す通常用撮影条件をも取得し、前記撮影部は、前記診断部によってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用撮影条件に基づく撮影に替えて、前記条件取得部によって取得された通常用撮影条件に基づいて、オブジェクトが存するエリアを撮影して画像を生成し、前記条件取得部は、自己診断に利用する画像以外の画像の解析方法を示す通常用解析条件をも取得し、前記算出部は、前記診断部によってなされた自己診断の結果が前記所定の結果である場合に、前記診断用解析条件に基づく画像の解析に替えて、前記条件取得部によって取得された通常用解析条件に基づいて、前記撮影部によって生成された画像の解析を行って、当該画像に含まれる前記オブジェクトを検出すると共に、当該オブジェクトから知覚できる通常用有意情報を算出し、前記算出部によって算出された通常用有意情報を外部に出力する有意情報出力部を備えるとしてもよい。【0464】
このような構成にすることで、このカメラを利用するユーザは、このカメラの行う自己診断結果が所定の結果である場合に、そのカメラから通常用画像情報を入手し、このカメラの行う自己診断の結果が所定の結果でない場合に、他のカメラに対して自己診断させることができるようになる。【0465】
（ｉ）本発明の一実施形態に係るカメラシステムは、カメラと、当該カメラと通信するサーバ装置とからなるカメラシステムであって、前記カメラは、診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影部と、前記撮影部によって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出部と、前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得して記憶している被写体情報取得部と、前記算出部によって算出された有意情報と、前記被写体情報取得部に記憶される被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影部によって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断部と、前記診断部によってなされた自己診断の結果を前記サーバ装置に出力する出力部とを備え、前記サーバ装置は、前記カメラが利用する被写体情報を記憶する被写体情報記憶部と、前記カメラから出力された自己診断の結果を取得し、取得した自己診断の結果を出力する取得出力部とを備えることを特徴とする。【0466】
上述の構成を備える本変形例に係るカメラシステムによると、このカメラシステムを利用するユーザは、実際に撮影した画像を利用して行う自己診断の結果をも利用することが可能となる。このため、このユーザは、このカメラシステムを構成するカメラによる画像の撮影が自分にとって有益なものとなるか否かを、従来よりも精度よく推測することができるようになる。【0467】
（ｊ）本発明の一実施形態に係る自己診断方法は、自己診断を行うカメラの自己診断方法であって、診断用オブジェクトが存するエリアを撮影した画像を生成する撮影ステップと、前記撮影ステップによって生成された画像を解析して、当該画像に含まれる前記診断用オブジェクトを検出すると共に、当該診断用オブジェクトから知覚できる有意情報を算出する算出ステップと、前記診断用オブジェクトが指標する有意な被写体情報を予め取得する被写体情報取得ステップと、前記算出ステップによって算出された有意情報と、前記被写体情報取得ステップによって取得された被写体情報とを照合して、当該有意情報と当該被写体情報との一致度合いを算出することで、前記撮影ステップによって撮影された画像から所望する結果を得られるか否かについての自己診断を行う診断ステップとを有することを特徴とする。【0468】
上述の、本発明の一実施形態に係る自己診断方法によると、この自己診断方法を用いて自己診断を行うカメラを利用するユーザは、実際に撮影した画像を利用して行う自己診断の結果をも利用することが可能となる。このため、このユーザは、この自己診断方法を用いて自己診断を行うカメラによる画像の撮影が自分にとって有益なものとなるか否かを、従来よりも精度よく推測することができるようになる。【産業上の利用可能性】
【0469】
本発明に係るカメラ、カメラシステム、及び自己診断方法は、カメラを利用するシステムに広く利用することができる。【符号の説明】
【0470】
１００ カメラシステム１０２ 管理サーバ
１０３ ネットワーク
４００ 条件取得部
４０５ 撮影指示部
４１０ 撮影タイミング受信部
４１５ 撮影部
４２０ 算出部
４２５ 画像記憶部
４３０ 画像情報記憶部
４３５ 被写体情報取得部
４４０ 照合部
４４５ 照合結果情報記憶部
４５０ 診断部
４５５ 診断条件記憶部
４６０ 診断結果出力部
４６５ 画像情報出力部
４７０ 画像出力部