特許 6584024 監視システム

(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】6584024

(24)【登録日】2019年9月13日

(45)【発行日】2019年10月2日

(54)【発明の名称】監視システム

(51)【国際特許分類】

   H04N 7/18 20060101AFI20190919BHJP

   G08G 1/04 20060101ALI20190919BHJP

   G08G 1/052 20060101ALI20190919BHJP

【ＦＩ】

   H04N7/18 D

   G08G1/04 D

   G08G1/052

   H04N7/18 K

【請求項の数】8

【全頁数】12

(21)【出願番号】特願2017-539963(P2017-539963)

(86)(22)【出願日】2016年9月15日

(86)【国際出願番号】JP2016077236

(87)【国際公開番号】WO2017047687

(87)【国際公開日】20170323

【審査請求日】2018年2月16日

(31)【優先権主張番号】特願2015-184124(P2015-184124)

(32)【優先日】2015年9月17日

(33)【優先権主張国】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000001122

【氏名又は名称】株式会社日立国際電気

(72)【発明者】

【氏名】小宮 佑一郎

(72)【発明者】

【氏名】佐々 敦

(72)【発明者】

【氏名】山口 宗明

(72)【発明者】

【氏名】近藤 雅俊

【審査官】 秦野 孝一郎

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１４−１９２７１３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００２−８３３９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００２−１９００９０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−７３２１８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−２３４３７７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平３−１１８６９６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−７１９２０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００９−２８４３７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１０−３０７９８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１１−３９５８９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１１−９６４９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１１−２８８４９５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｈ０４Ｎ ７／１８

Ｇ０８Ｇ １／０４

Ｇ０８Ｇ １／０５２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数台のカメラの映像から異常を検知してアラームを発報する監視システムにおいて、
被写体の速度又は通過台数の異常を検知する機能を有する複数の監視カメラと、前記監視カメラで検出された前記異常に基づいて前記複数の監視カメラの映像に優先順位をつけて映像解析を行う中央処理装置とを有し、
前記中央処理装置が、前記複数の監視カメラの設定を、前記映像解析の対象であるかどうか若しくは前記映像解析によって異常が検知されたかどうかに応じて切り替える手段と、
前記映像解析の対象とされた監視カメラから受信した映像を、認識若しくは学習を用いて解析する映像解析器と、異常が検知された映像を優先して表示する映像表示器と、監視カメラから受取った映像を記録する映像記録機と、前記複数の監視カメラから収集した速度異常検知情報に基づいて、前記複数の監視カメラの内の所定数以下の監視カメラを前記映像解析の対象として選択し、当該選択された映像が前記映像解析器で解析された結果に基づき、アラームを発報し、前記映像表示器での表示および映像記録機での記録を制御するシステム制御器と、を有することを特徴とする監視システム。

【請求項2】

請求項１の監視システムにおいて、前記被写体は道路を走行する車両であり、前記映像解析器は、車両を認識する能力を有し、予め正常時の車両の走行軌跡を蓄積若しくは学習しており、与えられた映像内で認識した車両を追跡して、異常な走行軌跡の発生を検知し、前記システム制御器は、前記速度異常検知を出力した監視カメラの映像を優先して前記映像解析器に解析させ、前記速度異常検知を出力した監視カメラが道路上で連続しているときは、当該道路における車両の進行方向で先頭にある監視カメラの優先度を上げて、前記映像解析器に解析させるとともに、前記映像解析器が前記異常な走行軌跡を検知したときは、前記異常な走行軌跡の原因となった事象の推定位置に向けて、対応する監視カメラの撮像の方向若しくは範囲を変更するような前記設定の切り替えを行うことを特徴とする監視システム。

【請求項3】

請求項１の監視システムにおいて、前記複数の監視カメラはそれぞれ、映像を出力する撮像部と、
撮像部の撮像の方向または範囲を変更する電動雲台と、
前記映像を入力され、前記映像内の前記被写体の実際の速度を計算して出力する速度解析器と、
前記映像に対して、高画質化処理を施して出力する高画質化処理器と、
前記中央処理装置からの要求に従って、前記速度解析器と前記高画質化処理器の一方のみを動作させるように制御するカメラ制御器と、を有し、
前記カメラ制御器は、前記速度解析器からの速度に異常があったときに、被写体の速度が一定期間内に設定された範囲から外れたかどうかを示す速度異常検知情報を、前記中央処理装置へ出力するとともに、前記中央処理装置から解析対象となったことを伝達されたとき及び前記映像解析によって異常が検出されたことが伝達されたときに、前記高画質化処理器を動作させ、それ以外のときに前記速度解析器を動作させることを特徴とする監視システム。

【請求項4】

請求項３の監視システムにおいて、前記被写体は道路を走行する車両であり、前記映像解析器は、車両を認識する能力を有し、予め正常時の車両の走行軌跡を蓄積若しくは学習しており、与えられた映像内で認識した車両を追跡して、異常な走行軌跡の発生を検知し、前記システム制御器は、前記速度異常検知を出力した監視カメラの映像を優先して前記映像解析器に解析させ、前記速度異常検知を出力した監視カメラが道路上で連続しているときは、当該道路における車両の進行方向で先頭にある監視カメラの優先度を上げて、前記映像解析器に解析させるとともに、前記映像解析器が前記異常な走行軌跡を検知したときは、前記異常な走行軌跡の原因となった事象の推定位置に向けて、対応する監視カメラの撮像の方向若しくは範囲を変更するような前記設定の切り替えを行うことを特徴とする監視システム。

【請求項5】

請求項３の監視システムにおいて、前記速度解析器は、フレーム間の画素値の違いに基づいて動体領域を検出し、前記動体領域内で特徴点を検出し、前記特徴点を時間領域で対応付けることで、前記被写体の追跡を行うものであり、追跡した前記被写体が、速度検出範囲を通過するのに要したフレーム数に基づいて前記実際の速度を測定することを特徴とする監視システム。

【請求項6】

複数台のカメラの映像から異常を検知してアラームを発報する映像監視方法において、被写体の速度又は通過台数の異常を検知する機能を有する複数の監視カメラと、前記監視カメラで検出された前記異常に基づいて前記複数の監視カメラの映像に優先順位をつけて映像解析を行う中央処理装置とを有する監視システムの映像監視方法であって、
前記中央処理装置が、前記複数の監視カメラの設定を、前記映像解析の対象であるかどうか若しくは前記映像解析によって異常が検知されたかどうかに応じて切り替えるステップと、
前記映像解析の対象とされた監視カメラから受信した映像を、認識若しくは学習を用いて解析する映像解析ステップと、異常が検知された映像を優先して表示する映像表示ステップと、監視カメラから受取った映像を記録する映像記録ステップと、前記複数の監視カメラから収集した速度異常検知情報に基づいて、前記複数の監視カメラの内の所定数以下の監視カメラを前記映像解析の対象として選択し、当該選択された映像が前記映像解析ステップで解析された結果に基づき、アラームを発報し、前記映像表示ステップでの表示および映像記録ステップでの記録を制御するシステム制御ステップと、を有することを特徴とする映像監視方法。

【請求項7】

請求項６の映像監視方法において、前記複数の監視カメラはそれぞれ、映像を出力する撮像部と、撮像部の撮像の方向または範囲を変更する電動雲台とを有する監視システムの映像監視方法であって、
前記映像が入力され、前記映像内の前記被写体の実際の速度を計算して出力する速度解析ステップと、
前記映像に対して、高画質化処理を施して出力する高画質化処理ステップと、
前記中央処理装置からの要求に従って、前記速度解析ステップと前記高画質化処理ステップの一方のみを動作させるように制御するカメラ制御ステップと、を備え、
該カメラ制御ステップは、前記速度解析ステップからの速度に異常があったときに、被写体の速度が一定期間内に設定された範囲から外れたかどうかを示す速度異常検知情報を、前記中央処理装置へ出力するとともに、前記中央処理装置から解析対象となったことを伝達されたとき及び前記映像解析によって異常が検出されたことが伝達されたときに、前記高画質化処理ステップを動作させ、それ以外のときに前記速度解析ステップを動作させることを特徴とする映像監視方法。

【請求項8】

請求項６または請求項７の何れかに記載の映像監視方法において、前記映像解析ステップによって検知された異常を観察する監視システムの道路映像監視方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、道路上に設置された監視カメラの映像から、車両の動きを元に道路上に起きた異常を検知する監視システムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、監視システムには、監視カメラの映像から現地で発生した異常を自動検知して、アラームを発報する機能が求められる。速やかに異常を確認することは、事故発生後の迅速な対応や、重大事故の未然防止につながる。このような機能は特に大規模な施設など、多量の監視カメラが用いられ、監視者が全ての映像を同時に確認できない場合に効果が高い。

【0003】

自動検知機能が求められる施設の一つに、高速道路が挙げられる。高速道路での異常には、道路の損傷、障害物、故障などによる車両の緊急停車が考えられ、そのどれも重大な事故につながる可能性がある。そのため、高速道路上に設定された監視カメラの映像から、異常事態を自動検知する技術が考えられている。

【0004】

なお、本発明に関連する技術として、車両に搭載され、先行車が障害物等を避ける動きを検出するものが知られる（例えば特許文献１及び２参照。）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２００５−１４５１５３号公報

【特許文献2】特開２００３−２７６５３８号公報

【特許文献3】特開２００１−３１９２１８号公報

【特許文献4】特開２０００−０５７４７４号公報

【特許文献5】特開２０１４−１５７５２２号公報

【特許文献6】特開平４−６７２９９号公報

【非特許文献】

【0006】

【非特許文献1】“画像トラフィックカウンタシステム”，株式会社日立産業制御ソリューションズ、[平成27年9月2日検索]、インターネット＜URL：http://www.hitachi-ics.co.jp/product/gazoutraffics/function.html＞

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

しかし、異常検知のためには、様々な点からの映像解析が求められる。特に、照明条件の変化がある野外に設置されたカメラに対しては、補正処理が必要となるため、映像解析には複雑な処理が必要となる。これらの処理を全ての監視カメラ映像に対して実施するには、膨大な演算量が必要となり、機器コストが大きくなる問題がある。

【0008】

本発明の目的は、上記問題点に鑑み、多数の監視カメラの映像についてシステム的に画像処理を実行し、限られた計算資源で異常検知を実現する監視システムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本発明の一側面にかかる監視システムは、映像内車両の速度異常を検出する機能を有する監視カメラと、監視カメラからの速度異常情報と監視カメラ同士の位置関係とから優先順位を決定し、優先順位の高い監視カメラ映像に対して映像解析する機能を有する中央制御装置を有する。
監視カメラの設定は、映像解析の対象であるかどうか及び、異常が検知されたかどうかに応じて動的に切り替えられうる。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、少ない演算量によって効率的に監視エリアでの異常を監視カメラの映像から検知することが出来る。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施例１の監視システム１の論理的な構成の例を示したブロック図。

【図2】監視システム１の動作の概略的な状態遷移図。

【図3】渋滞始点を判断する原理を説明する模式図。

【図4】監視カメラ２の機能ブロック図。

【図5】実際の速度を計算する原理を示す模式図。

【図6】速度解析部２２による速度算出のフローチャート。

【図7】システム制御部７が行う障害物アラーム発報のフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0012】

本発明の実施形態の監視システムは、道路を走行する車両の軌跡（航路）、若しくはそれを取得する過程で得られる車速や通過頻度に基づいて、道路の損傷、障害物等（故障車両等を含む）の存在を推定し、異常として報知する。また異常の原因である障害物等を、映像から直接的に検知する動作を、異常の推定と協働して行う。

【実施例1】

【0013】

図１は本発明の実施例１の監視システム１の論理的な構成の例を示したブロック図である。
本例の監視システム１は、高速道路の沿線に、所定の間隔で配置される任意の数Ｎ台の監視カメラ装置２−１〜２−Nと、交通管制センター等の拠点に集約された中央処理システム３とを備える。
中央処理システム３は、映像解析部４と、映像表示部５と、映像記録部６と、それらを制御するシステム制御部７とを備える。

【0014】

監視カメラ装置２−１〜２−Ｎ（以下、個々を区別する必要が無い場合、１つを代表して監視カメラ２と呼ぶ）は、例えば、電動雲台と電動ズームを備えたＰＴＺ（パン、チルト、ズーム）カメラであり、本例ではカメラ本体には高感度カラーカメラを用いる。適用すべきパン、チルト、ズームは、カメラ制御情報として与えられる。監視カメラ２は、そのカメラ本体で得られた映像信号を、符号化して監視カメラ映像として出力するとともに、非特許文献１のような周知技術により、映像中の車両の速度を計測する。計測した速度は、少なくとも速度に異常があった時には、速度異常検知情報として出力される。監視カメラ映像には、映像解析部４での処理を容易化するために、符号化される前に揺れ補正、階調補正、超解像等の処理が施され得る。

【0015】

映像解析部４は、監視カメラ２から受取った監視カメラ映像を解析し、解析結果を出力する。映像解析部４は、システム制御部７から指定される、最大でＭチャンネル（ＭはＮより小さい整数）のみを処理できればよく、Ｎ台の監視カメラ２からの監視カメラ映像を同時にリアルタイムで処理する能力を有する必要はない。映像解析部４は、車両を認識する能力を有し、予め正常時の車両の走行軌跡を蓄積若しくは学習しており、与えられた映像内で認識した車両の軌跡を生成して、正常ではない走行軌跡の発生を識別する。例えば、停止車両を追い抜いていく車両の軌跡、道路上の落下物を避ける軌跡、或いは同じ地点の前と後で減速と加速をする複数の車両の軌跡等が異常と検出され、それら停止車両や落下物や地点の位置情報が出力される。また、システム制御部７からの要求に応じ、更にその異常な走行軌跡の原因となった事象（物体）自体の検出を行う。

【0016】

映像表示部５は、監視カメラ２から受取った監視カメラ映像を、表示制御情報に従って表示する。例えばＬ（ＬはＮより小さい整数）台のフラットパネルディスプレイを縦横に並べ、Ｌチャンネルの映像を入力として、その映像を監視カメラの情報（撮影地点名称）等と共に出力する。映像表示部５は、システム制御部７の命令に従い、異常が検知された映像を優先して表示したり、発報されたアラームを顕示したりする。

【0017】

映像記録部６は、監視カメラ２から受取った監視カメラ映像を、記録制御情報に従ってハードディスク等に記録する。一般に、Ｎ台の監視カメラ２の映像を同時にフルレートで伝送、記録しようとするとコストがかかりすぎるため、時間的・空間的・地理的に間引いて記録される。映像記録部６は、異常検知の結果に基づいて、映像の記録方法を変更しても良い。例えば、映像を圧縮して記録する場合は異常が検知された監視カメラの映像の圧縮率を下げて保存する。

【0018】

システム制御部７は、接続されたＮ台の監視カメラ２からの速度異常検知情報と、映像解析部４の解析結果とに基づきアラームを発報し、映像表示部に通知する機能を有する。また、一般的なＣＣＴＶと同様に、多数の監視カメラ２の映像を巡回的に切替えながら映像表示部５に表示させるために、表示制御情報を生成したり、映像記録部５の記録レート等を制御する記録制御情報を生成したりする。システム制御部７は、交通管制を行うプロセス制御システム（分散型制御システム（DCS）とも呼ばれる）の一部として実装されうる。交通管制システムは、トラフィックカウンタやETC 2.0で計測された交通量等を主な管理対象としている。

【0019】

図２に、監視システム１の動作の概略的な状態遷移図が示される。
本例の監視システム１は、大まかには、定常状態、渋滞原因探索、障害物探索、及び障害物観察の４つの状態を有する。長大な路線を管理する交通管制システムでは、この状態遷移は、地理的に局所的に行われうる。
定常状態は、渋滞も障害物もない状態であり、Ｎ台の監視カメラ２をトラフィックカウンターの様に用いて、速度異常が発生していないか監視する。また監視カメラ２を巡回的に選択しながらその映像を分析し、車両の避走（障害物を回避するような走行の軌跡）、或いは障害物そのものの検出も試みる。速度異常を検出すると渋滞原因探索状態に遷移し、避走を検出すると障害物探索状態に遷移し、障害物を検出すると障害物観察状態に遷移する。

【0020】

渋滞原因探索状態は、渋滞の発生始点や原因を探索する状態であり、速度異常を検出した映像の撮影地点およびその変化から渋滞の始点を推定し、その箇所で避走を示す車両の検出を試みる。それと同時に、始点以外の箇所では定常状態と同様に速度異常の監視を続ける。図３のように、速度異常（低速）が連続する区間があればそれを渋滞区間と推定し、渋滞区間の、車両走行方向側の端（つまり、速度異常のあるカメラと、速度異常のないカメラの間）に、渋滞の始点が存在すると推定することができる。またあるカメラで走行車両の速度が急に低下したり、渋滞とみなせる低速に達した場合、その前後において速度異常がなければ、新たに発生した渋滞の始点であると推定できる。
推定された渋滞の始点が、自然渋滞が頻繁に発生する箇所で有ったり、他の既知の原因が判っている場合は、定常状態に遷移する。そうでなければ、ＰＴＺ制御により始点付近の高倍率映像を巡回的に取得し、避走を示す車両の検出を試み、検出すると障害物探索状態に遷移するとともにアラーム（障害物アラーム）を発報する。

【0021】

障害物探索状態では、避走検出地点の映像を分析して、障害物そのものの検知を試行する。それと同時に、検出地点以外では速度異常の監視を続ける。障害物の検出は背景差分法を用いる場合、障害物のない時の画像（背景画像）を予め作成しておく必要があるため、定常状態においていも高倍率映像の巡回取得を定期的に行うものとする。障害物を発見すると、適宜アラーム発報等をするとともに、障害物観察状態に遷移する。

【0022】

障害物観察状態では、発見した障害物を監視し続ける状態であり、車両により引っかけられてその場から消失した場合、渋滞原因探索状態に遷移して、走行方向の前方で再び道路に落とされた障害物による渋滞を探索することになる。また現地に赴いた作業員によって障害物の撤去が完了すると、定常状態に遷移する。

【0023】

図４に、本実施例の監視カメラ２の機能ブロック図が示される。監視カメラ２は、撮像部２１と速度解析部２２と高画質化処理部２３とカメラ制御部２４で構成される。
本例の監視カメラ２は、撮影した映像から被写体の速度を算出し、速度の異常を検知し速度異常検知情報として、中央処理システムに通知する。

【0024】

撮像部２１は、カラー撮像素子を有し、撮像面に結像した被写体像を、撮像部出力映像として出力する。
速度解析部２２は、入力した映像内の被写体（車両）の実際の速度を計算して出力する。
高画質化処理部２３は入力した映像に対して超解像やコントラスト補正等の高画質化処理を施して出力する。速度解析部２２と高画質化処理部２３は、共通のプロセッサ上で動作するソフトウェアによって実現されうる。或いは共通のFPGA(Field-Programmable Gate Array)のようなハードウェアで、乗算器などを排他的に使用する様態で実現されうる。

【0025】

カメラ制御部２４は、中央処理システム３からのカメラ制御情報に基づき、ＰＴＺや速度解析部２２、高画質化処理部２３の動作を制御する。中央処理システム３から速度異常検知情報の要求を受けた場合は、監視カメラ２は一定の期間内での速度異常が発生したかどうかを計測し、速度異常検知情報として応答する。速度異常は例えば、速度やその時間的変化に２つの閾値TL、THを設定し、車両の速度等がTL以下の場合、もしくはTH以上の場合に異常発生とする。
また、カメラ制御部２４は、中央処理装置からの要求に従って、速度解析部と高画質化処理部の制御を行う。例えば、要求に従って片方の機能のみを動作するようにしても良い。高画質化処理部が動作している場合はその出力を監視カメラ映像として出力し、動作していない場合は撮像部出力映像を監視カメラ映像として出力する。

【0026】

電動雲台２５は、カメラ制御部２４を経由して受信したカメラ制御情報に従って、撮像部２１の撮像方向を変更する。
電動ズームレンズ２６は、受信したカメラ制御情報に従って、撮像部２１の撮像範囲（ズーム倍率）を変更する。
なお、速度解析部２２や高画質化処理部２３、カメラ制御部２４は、撮像部２１のケース内に設けてもよい。

【0027】

図５に、現実世界での実際の速度を計算する原理が示される。まず、映像内で速度の計算を行う範囲である速度検出範囲を決定する。速度検出範囲の実際の距離はカメラの設置された高さと角度から求めることが出来る。または、道路上の白線など映像内の基準となる距離を用いて設定しても良い。車両の速度は例えば、上記で設定した速度検出範囲を車両が通過するのに何フレームかかるかを測定することにより求めることが出来る。

【0028】

図６に速度解析部２２による速度算出のフローを示す。
まずS１１として、撮像部出力映像を1フレーム取り込む。
次にS１２として、入力したフレームに対して動体領域の検出を行う。動体領域は、周知の方法、例えばフレーム間の画素値の違いにより求めることが出来る。
S１３において動体が存在したと判断すると、S１４として動体領域内で、例えばハリスのコーナー検出やSUSAN演算子により、特徴点を検出する。
次にS１５として、動体領域の特徴点を、時間領域で対応付けることで、動体の追跡を行う。各動体領域の特徴点群を、フレーム間で対応付けるような処理として、ミーンシフト、パーティクルフィルタ、カルマンフィルタ等の周知の技術が利用でき、道路脇の柱などにより車両が一時的に隠れても連続した軌跡をえることができる。追跡は、動体領域単位、特徴点単位、或いは距離が近く動きが類似する特徴点のクラスターの単位で行うことができ、対応付けようとうする特徴点の位置の差の他、もし利用できるのであればコーナー（エッジ）の方向や種類の相違も考慮してもよい。また常に同じ位置で単発的に検出される特徴点があるときは、それらの位置を学習して、1回目の検出をマスクするようにしてもよい。渋滞時に密に連なった車両の列は、S１２では１つに合体した動体領域として検出されうるが、特徴点群は適当にグループ化するなどして扱うことができる。
最後にS１５として、追跡した結果から、速度検出範囲を通過するのに何フレームを要したかを測定する。

【0029】

図７に、システム制御部７が行う障害物アラーム発報のフローを示す。
まずＳ３１で、各監視カメラ２から速度異常情報の収集を行う。速度異常情報は、各監視カメラの被写体の速度が、一定期間内に設定された範囲から外れたかどうかを示す情報である。既に映像解析の対象となり高画質化モードで動作している監視カメラ２からは速度異常情報が得られないので、代わりに映像解析部４での解析の中で得られる軌跡情報等を利用することができる。 速度の算出は認識や学習等を用いた映像解析と比較して少ない計算コストの画像解析で実現できる。速度異常が検出された監視カメラ付近では、渋滞や車両がブレーキを踏むなど、何らかの異常が起きた可能性がある。

【0030】

次にＳ３２で、映像解析部４で映像解析されるべき監視カメラ２の映像を選択する。
システム制御部７は、速度異常が検出された監視カメラ２の映像を優先して映像解析部４に受け渡す。もし、速度異常が検出されたカメラが位置的に隣り合っていた場合は図３のように先頭の（下流の）監視カメラ２のみの優先度を上げる。これは、渋滞区間に応じて、道路上で連続する複数のカメラが速度異常を検出することが予期されるので、渋滞の先頭に対応するカメラを特に優先して選択することを意図している。 優先度が高いカメラ２がMより多く存在した場合は、最後に解析された時刻から現在までの期間が長いものを優先して解析する。優先度の高いカメラがＭ以下であった場合は、残った演算リソースによって、優先度の高いカメラに地理的に隣接するカメラやその他の監視カメラの映像を、最後に解析された時刻から現在までの期間が長いものから優先して解析してもよい。映像解析の対象として選択した履歴は、一定期間保持される。

【0031】

映像解析する監視カメラが決定すると、Ｓ３３では、システム制御部７は、その情報を対象の監視カメラ２に伝達する。解析対象となった監視カメラ２はその間、速度異常検出の機能の動作を停止し、その演算リソースで映像の高画質化の処理を行う。また、監視カメラ２が映像の圧縮をして出力している場合、解析時のみビットレートを上げて画質の向上を図っても良い。

【0032】

Ｓ３４では、映像解析部４は、解析対象となった監視カメラ２からの映像を解析し続け、解析結果を逐次、システム制御部７に返す。
Ｓ３５では、システム制御部７は、受取った解析結果（最新の１つ）が、避走等の異常を示しているかを判断する。解析結果は誤検出を含みうるので、なお解析結果を過去一定期間分保持し、それらに基づいて判断してもよい。

【0033】

異常が確認されなかった場合、Ｓ３６として、システム制御部７は、過去一定期間内に複数回以上、映像解析の対象となったカメラがあるか、履歴を検索する。
Ｓ３７では、S３６の検索に基づき、頻繁に解析対象となったカメラの有無を判断する。該当するカメラがあった場合、Ｓ３５で異常と判断された場合と同じ処理（アラーム発報）に進む。該当するカメラがない場合、処理はＳ３１に戻る。

【0034】

一方、Ｓ３５で異常が確認されるかＳ３７で該当カメラがあった場合、Ｓ３８として、システム制御部７はアラームを発報する。
アラームは、異常が検知されたカメラの映像と位置や時刻等の情報を映像表示装置に送信することにより行う。

【0035】

Ｓ３９では、異常が検出された監視カメラ２に、その情報を伝達する。これにより、監視カメラ２の側では、もし行っていれば速度異常検出の機能の動作を停止し、その演算リソースで映像の高画質化の処理を行うことができる。システム制御部７はまた、映像解析部４が出力した異常の位置情報が利用できるときは、該当する監視カメラ２に、その位置情報をより高倍率で鮮明に撮影するようなカメラ制御情報を送信するとともに、映像解析部４に、その異常の原因自体の検出を指示する。その際必要に応じ、映像解析部４には、そのカメラ制御情報によって変更された撮影方向や範囲の情報も提供される。 Ｓ３９の後、処理はＳ３１に戻る。

【0036】

本発明の範囲は、これまで説明した実施例の構成を含むことができるがこれに限定されるものではない。
例えば、映像解析部４は、上述した認識・学習技術等による道路の損傷検出、障害物の認識（検出）、車両の緊急停車の検出等を行ってもよい。また、監視カメラ２側で高解像度化されなった映像を解析するために、前処理として、コントラスト補正や揺らぎ補正、揺れ補正、超解像処理等を行ってもよい。
また車両の速度を計測する代わりに、所定時間当たりの通過台数を計測し、その変化から渋滞始点を探索してもよい。
また映像解析部４は、路面に引かれた走行レーンの境界ラインをハフ変換等により検出し、それを利用して動体の追跡を行ってもよい。例えば走行レーンの向きと大きく異なる動きを候補から除外して処理量を軽減することができ、レーンの幅を基準に車両の見かけの大きさや避走の程度を判断することができる。また、映像から障害物が検出されたときは、その大きさや走行レーンとの位置関係に基づいて、深刻度の異なるアラームを発報することができる。例えば当初路側帯で検出された障害物が走行レーンに移動したときは、より高い深刻度のアラームを発報し直す。

【0037】

また、監視カメラ２と映像解析部４との間での画像処理の分担の仕方には、本例で説明したほかに様々な様態が含まれる。例えば監視カメラ２の速度解析部２２が常時、移動領域（車両）の軌跡を算出し、映像解析部４にそのデータを渡して以降の処理を行わせてもよい。映像解析部４では、軌跡データをスクリーン座標からグローバル座標系に変換し、速度に依存しない通過点等に標準化して平均化（累積）し、その平均化データとの相違度を以て避走を判断することができる。座標系変換には特許文献３等の周知技術が利用できる。平均化する軌跡データ（通過点データ）の数は一定以上（例えば車両１０台分）必要であり、映像解析部４はそれぞれの監視カメラ２の撮影画角毎に平均化データを保持するものとする。避走のような非定常なデータを検出する周知のアルゴリズム（例えば１クラスＳＶＭ、Singular spectrum analysis等）を用いることもできる。

【符号の説明】

【0038】

１ 監視システム、 ２ 監視カメラ装置、 ３ 中央処理システム（センター）、 ４ 映像解析部、 ５ 映像表示部、
６ 映像記録部、 ７ システム制御部、
２１ 撮像部、 ２２ 速度解析部、 ２３ 高画質化処理部、 ２４ カメラ制御部、 ２５ 電動雲台、 ２６ 電動ズームレンズ。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】