專利名稱：具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種具有攝像機異常檢測功能的圖像監(jiān)視系統(tǒng)，其是具有從攝像機等的攝像裝置獲取圖像，并通過圖像識別來檢測入侵者等功能的圖像監(jiān)視系統(tǒng)(監(jiān)視用攝像機 系統(tǒng))，在該監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)中檢測針對攝像機的妨礙行為和因設(shè)備異常而產(chǎn)生的圖像獲取故障。
背景技術(shù)：
圖像監(jiān)視系統(tǒng)具有通過圖像識別從通過攝像機獲取的圖像檢測出現(xiàn)在監(jiān)視區(qū)域內(nèi)的人和車輛等移動物體的功能，上述圖像監(jiān)視系統(tǒng)具有根據(jù)檢測結(jié)果僅對出現(xiàn)了移動物體的圖像進行記錄的功能，并且能夠通過在顯示裝置上顯示警告圖標以及使蜂鳴器等鳴動來引起監(jiān)視人員注意，所以與以前的需要常時進行確認作業(yè)的監(jiān)視系統(tǒng)相比，能夠減輕監(jiān)視業(yè)務(wù)的負擔(dān)。此外，在發(fā)生了盜竊等不法行為的情況下，由上述圖像監(jiān)視系統(tǒng)記錄的圖像還能夠在事后用于對犯罪行為進行取證。針對上述圖像監(jiān)視系統(tǒng)，為了不讓上述圖像監(jiān)視系統(tǒng)獲得可用作證據(jù)的圖像，作案人會作出改變攝像機的攝像角度，或者在攝像機前放置遮蔽物，或者毀壞攝像機的鏡頭等行為，而這些行為已經(jīng)引起了人們的關(guān)注。在攝像機遭遇了上述行為時，會導(dǎo)致攝像機發(fā)生雖然能夠獲取圖像信號，但除非通過目視檢測等進行確認，否則無法獲得有益圖像的問題。此外，在攝像機自身發(fā)生了故障時，當然也無法獲得圖像，所以可能導(dǎo)致圖像監(jiān)視系統(tǒng)無法工作，需要將設(shè)備異常通知監(jiān)視人員等，使得能夠?qū)z像機的異常進行修理，以使圖像監(jiān)視系統(tǒng)恢復(fù)功能。為了解決上述問題，已知例如在專利文獻1至專利文獻3中公開了通過圖像識別來檢測圖像的變化，以此來檢測攝像機異常的方法。在專利文獻1所公開的技術(shù)中，作為輔助照明，設(shè)置有紅外線LED，并且具有檢測監(jiān)視環(huán)境的亮度的光電傳感器，此外還具有通過該等檢測裝置來檢測攝像機的妨礙行為的裝置。在專利文獻2所公開的技術(shù)中，首先通過對基準圖像和輸入圖像進行比較來計算各個像素的變化，并根據(jù)其結(jié)果，利用亮度的差分或者分散來檢測妨礙行為是通過遮住攝像機等來使得圖像單色化為黑色和白色等顏色的單色化妨礙行為還是通過改變攝像機的朝向等來使得整個圖像出現(xiàn)變化的混合變化妨礙行為。在專利文獻3所公開的技術(shù)中，將圖像數(shù)據(jù)分割成多個數(shù)據(jù)塊，針對各個數(shù)據(jù)塊計算亮度值的標準偏差和變化量，由此來檢測針對攝像機的遮蔽行為。專利文獻專利文獻1 日本國專利特開2001-6056號公報專利文獻2 日本國專利特開2008-77517號公報專利文獻3 日本國專利特開2009-193464號公報
發(fā)明內(nèi)容
具有攝像機異常檢測功能的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)的主要目的是使得能夠在檢測到針對攝像機的妨礙行為時，立即向有關(guān)人員發(fā)出警告，使得能夠根據(jù)實際情況進行維修和檢查等。也就是說，需要根據(jù)攝像機異常的種類采取不同的處理方法，例如在鏡頭遭到破壞時進行鏡頭的更換，在攝像機的角度被改變了時對攝像機重新進行調(diào)整等。因此，在進行攝像機異常檢測時，重要的是不僅要能夠檢測出異常，而且還要能夠檢測出攝像機異常的種類。 在上述專利文獻1至專利文獻3的現(xiàn)有技術(shù)中，采用根據(jù)來自紅外線傳感器等的信息或者亮度值的變化進行檢測的檢測方法來檢測針對攝像機的妨礙行為。因此，在各種攝像機異常中，上述現(xiàn)有技術(shù)只能夠檢測出針對鏡頭的遮蔽行為。可是，作為具有攝像機異常檢測功能的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，要求能夠解決各種攝像機異常，作為攝像機異常的種類，例如有鏡頭的局部遮蔽、鏡頭的整體遮蔽、攝像角度偏離(攝像機方向偏離)、圖像模糊(blurring)、雜波(noise)、暈光(halation)等。此外，在上述現(xiàn)有技術(shù)中還存在容易對正常的圖像，例如人物的動作等產(chǎn)生誤報警的問題。由于人物的動作也可能導(dǎo)致亮度發(fā)生變化，所以在上述現(xiàn)有技術(shù)中在人物頻繁出入的場所等發(fā)生將人物的動作檢測為攝像機異常的可能性高。本發(fā)明的目的在于提供一種監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，其能夠?qū)ι鲜鰡栴}作出改進，通過檢測出監(jiān)視用攝像機的異常并告知該異常的種類，能夠提高異?；謴?fù)和維修保養(yǎng)等業(yè)務(wù)的效率。上述課題以外的課題將在整個說明書和附圖中加以說明。為了解決上述課題，在本發(fā)明中例如能夠采用以下結(jié)構(gòu)。本發(fā)明的第一方面提供一種具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，其是具有根據(jù)獲取圖像和基準圖像來檢測攝像機異常的攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，所述具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)具有生成或者選擇作為比較對象的基準圖像的基準圖像更新單元；將所述獲取圖像和所述基準圖像分別分割成圖像塊的圖像塊分割單元；從所述獲取圖像和所述基準圖像分別提取各個圖像的整體特征量的整體特征提取單元；從通過所述圖像塊分割單元進行了圖像塊分割的所述獲取圖像和所述基準圖像的分割成圖像塊后的圖像中提取各個圖像的圖像塊的特征量即圖像塊特征量的圖像塊特征提取單元；異常判斷單元，其計算所述基準圖像的所述整體特征量與所述獲取圖像的所述整體特征量之間的變化量以及所述基準圖像的所述圖像塊特征量與所述獲取圖像的所述圖像塊特征量之間的變化量，并進行閾值判斷，由此來判斷所述攝像機異常，同時輸出以各圖像塊為單位表示所述攝像機異常的種類的信息；攝像機異常分類單元，其根據(jù)以所述各圖像塊為單位表示所述攝像機異常的種類的信息，并參照預(yù)先設(shè)定的所述攝像機異常的異常分類基準，由此對所述攝像機異常進行分類；以及輸出部分，其輸出由所述攝像機異常分類單元進行了分類的攝像機異常。根據(jù)本發(fā)明的第一方面的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，本發(fā)明的第二方面的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)可以構(gòu)成為 作為所述特征量，使用圖像特征量和統(tǒng)計特征量中的至少一種特征量，作為所述變化量，使用差分以及/或者相關(guān)值，所述異常判斷單元將在所述閾值判斷中被判斷為發(fā)生了所述攝像機異常的區(qū)域作為所述攝像機異常的異常候補區(qū)域進行輸出。根據(jù)本發(fā)明的第二方面的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，本發(fā)明的第三方面的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)可以構(gòu)成為還具有動作區(qū)域檢測單元，該動作區(qū)域檢測單元根據(jù)所述獲取圖像和所述基準圖像，在所述獲取圖像內(nèi)檢測與所述基準圖像相比出現(xiàn)了動作的動作區(qū)域，在所述異常候補區(qū)域不是所述動作區(qū)域，并且異常的持續(xù)時間持續(xù)了規(guī)定時間以上時，所述異常判斷單元將所述異常候補區(qū)域作為異常區(qū)域來計算，當所述異常區(qū)域的面積在閾值以上時，判斷為發(fā)生了所述攝像機異常。根據(jù)本發(fā)明的第一方面至第三方面的任一方面的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，本發(fā)明的第四方面的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)可以構(gòu)成為所述異常分類基準針對每一種所述攝像機異常具有表示是使用所述圖像塊特征量還是使用所述整體特征量的信息、用于判斷所述攝像機異常的所述特征量以及用于判斷所述攝像機異常的優(yōu)先度的信息。根據(jù)本發(fā)明的第四方面的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，本發(fā)明的第五方面的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)的特征在于可以構(gòu)成為所述異常判斷單元以通過所述圖像塊分割單元分割而形成的圖像塊為單位，檢測由所述異常分類基準定義的所述攝像機異常，在檢測到多種所述攝像機異常時，所述攝像機異常分類單元根據(jù)所述優(yōu)先度對所述攝像機異常進行分類。根據(jù)本發(fā)明的第一方面至第五方面的任一方面的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，本發(fā)明的第六方面的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)的特征在于可以構(gòu)成為所述異常分類基準針對每一種所述攝像機異常具有用于使攝像機從所述攝像機異?；謴?fù)的維修作業(yè)的信息或者表示所述攝像機異常原因的信息。根據(jù)本發(fā)明的第六方面的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，本發(fā)明的第七方面的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)可以構(gòu)成為所述輸出部分在參照所述攝像機異常以外還參照所述異常分類基準，以輸出與所述攝像機異常相對應(yīng)的所述維修作業(yè)的信息或者所述原因的信息。根據(jù)本發(fā)明的第一方面至第七方面的任一方面的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，本發(fā)明的第八方面的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)可以構(gòu)成為所述輸出部分將所述攝像機異常和所述獲取圖像保存在記錄介質(zhì)中。上述結(jié)構(gòu)只是一個結(jié)構(gòu)例，本發(fā)明在不脫離其技術(shù)思想的范圍內(nèi)可以進行適當?shù)淖兏?。本發(fā)明的上述結(jié)構(gòu)以外的結(jié)構(gòu)例在本申請文件的說明書或者附圖中加以說明。
發(fā)明效果根據(jù)本發(fā)明，能夠提 供一種有效的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，其通過利用基準圖像和輸入圖像的整體特征量、通過分割而得到的多個圖像塊的特征量以及動作區(qū)域，能夠檢測出鏡頭的局部遮蔽、鏡頭的整體遮蔽、攝像角度偏離(攝像機方向偏離)、圖像模糊、雜波、暈光(halation)等各種攝像機異常，并對上述各種異常進行分類，由此能夠提高異?；謴?fù)和維修保養(yǎng)等業(yè)務(wù)的效率。本發(fā)明的其它效果將在說明書中加以說明。


圖1是表示本發(fā)明的一實施方式的整體結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)圖。圖2是表示本發(fā)明的識別部分的圖。圖3是表示本發(fā)明的動作區(qū)域檢測單元的處理順序的圖。圖4是表示本發(fā)明的基準圖像更新單元的處理順序的圖。圖5是表示本發(fā)明的特征提取單元的圖。圖6是表示本發(fā)明的圖像塊分割的圖。圖7是表示在本發(fā)明中識別的攝像機異常示例的圖。圖8是表示本發(fā)明的使用整體特征量判斷異常時的處理順序的圖。圖9是表示本發(fā)明的使用各個圖像塊的特征量判斷異常時的處理順序的圖。圖10是本發(fā)明的動作區(qū)域圖像塊、異常候補圖像塊和異常區(qū)域圖像塊的模式圖。圖11是表示本發(fā)明的異常判斷單元的處理順序的圖。圖12是本發(fā)明的異常分類單元的說明圖。圖13是本發(fā)明的異常分類基準的示例圖。圖14是表示本發(fā)明的輸出例的圖。圖15是表示本發(fā)明的攝像機內(nèi)置時的實施方式的圖。圖16表示本發(fā)明的通過網(wǎng)絡(luò)實施的實施方式的圖。符號說明10攝像機11鏡頭單元12攝像機控制部分20圖像獲取部分30識別部分40輸出部分50輸出裝置60記錄介質(zhì)70，71監(jiān)視現(xiàn)場80，81，82 網(wǎng)絡(luò)90監(jiān)視服務(wù)器91維修現(xiàn)場300動作區(qū)域檢測單元
301基準圖像更新單元302特征提取單元303異常判斷單元

304異常分類單元3020整體特征提取單元3021圖像塊特征提取單元DlOO基準圖像DlOl差分圖像D102動作區(qū)域圖像D103輸入圖像D104輸入特征圖像D105基準特征圖像D106異常候補圖像D107輸入圖像塊特征圖像D108基準圖像塊特征圖像D109異常區(qū)域圖像
具體實施例方式以下參照附圖對本發(fā)明的實施例進行說明。在各個附圖中，相同或者類似的結(jié)構(gòu)要素采用相同的符號表示，并省略其重復(fù)的說明。圖1是表示本發(fā)明的一實施方式的整體結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)圖。圖1表示將本發(fā)明應(yīng)用于由攝像機、記錄介質(zhì)和輸出裝置構(gòu)成的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)(圖像監(jiān)視系統(tǒng))時的結(jié)構(gòu)。在圖像監(jiān)視系統(tǒng)中，作為硬件具有用于執(zhí)行各種功能的電子計算機系統(tǒng)。該電子計算機系統(tǒng)具有CPU、存儲器和LSI等。圖1的方塊圖不是表示硬件的構(gòu)成單位，而是表示由硬件和軟件構(gòu)成的各種功能。圖1的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)具有攝像機10、圖像獲取部分20、識別部分30、輸出部分 40、輸出裝置50以及記錄介質(zhì)60，在記錄介質(zhì)60中對從攝像機10獲取的圖像信號附加由識別部分30獲取的識別結(jié)果信息并進行保存。攝像機10將由攝像機鏡頭、CMOS和CCD等攝像介質(zhì)構(gòu)成的攝像裝置所獲取的圖像信號輸出到圖像獲取部分20中。其中，圖像信號能夠作為一維排列或者二維排列的圖像數(shù)據(jù)獲取，為了降低雜波和閃爍等的影響，作為前處理，可以對該圖像數(shù)據(jù)實施平滑化濾波器處理、輪廓強調(diào)用濾波器處理和濃度變換等的處理。此外，還可以根據(jù)用途選擇RGB彩色和黑白色等數(shù)據(jù)形式。并且還可以為了降低處理成本而以規(guī)定的大小對圖像數(shù)據(jù)進行縮小處理。輸出部分40將識別部分30的識別結(jié)果以及由攝像機10獲取的圖像信號輸出到輸出裝置50或者記錄介質(zhì)60中。輸出裝置50是輸出警報等的輸出裝置，例如在根據(jù)識別部分30的識別結(jié)果而識別到攝像機出現(xiàn)異常時輸出警報等。作為輸出裝置50，可以選擇警報器、揚聲器、指示燈和監(jiān)視器等輸出裝置。作為記錄介質(zhì)60，能夠使用硬件驅(qū)動器和閃存存儲器等的電子記錄介質(zhì)和磁帶等。輸出部分40可以包括RGB監(jiān)視器輸出和經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)輸出等，參數(shù)設(shè)定通過用戶接口進行。通過用戶接口進行輸入時可以使用鼠標和鍵盤等的輸入器件等的接口功能。通過用戶接口進行輸出時可以使用作為輸出裝置50之一的監(jiān)視器進行。識別部分30是本發(fā)明的重要部分。以下以識別部分30為中心進行詳細說明。以下，參照圖2對識別部分30進行說明。識別部分30由動作區(qū)域檢測單元300、 基準圖像變更單元301、特征提取單元302、異常判斷單元303以及異常分類單元304構(gòu)成。 識別部分30具有通過異常分類單元304對監(jiān)視用攝像機的異常進行分類并將其輸出的功能。以下按序?qū)ψR別部分30中的各個單元進行詳細說明。動作區(qū)域檢測單元300對由圖像獲取部分20獲取的輸入圖像和在基準圖像變更單元301中預(yù)先生成的基準圖像進行比較，并生成動作區(qū)域圖像。以下參照圖3對動作區(qū)域檢測單元300的處理順序進行說明。動作區(qū)域檢測單元300將輸入圖像作為輸入，以像素 為單位或者以任意的圖像塊為單位進行運算。首先，實施前處理slO。實施前處理slO的目的在于提高對動作區(qū)域的檢測性能，例如可以實施用于除去雜波的平滑化濾波器處理、 用于提高穩(wěn)健性的邊緣提取濾波器處理以及為了提高處理速度而進行的將圖像縮小到任意尺寸的圖像縮小處理。此外，預(yù)先將差分圖像DlOO的所有的像素初始化為0。選擇輸入圖像內(nèi)的像素位置(Sll)，執(zhí)行用于提取動作區(qū)域的處理，然后移動到下一個像素，對整個圖像反復(fù)進行上述處理(S14)。以下，為了方便起見，對任意像素的運算進行說明。在任意的像素位置ρ (x，y)提取輸入圖像與預(yù)先獲取的基準圖像DlOO之間的差分 (sl2)。例如在使用亮度值進行差分處理的場合下，在假設(shè)輸入圖像的亮度值為I (P)，并且假設(shè)基準圖像DlOO之亮度值為B(P)時，其差分D(P)為D(P) = I(P)-B(P) U在進行差分處理時，如果是邊緣和顏色信息等作為圖像信息獲得的差分，則可以根據(jù)實施環(huán)境使用任意的信息來實施差分處理。此后，針對在差分處理sl2中得到的差分D(P)執(zhí)行閾值處理(sl3)。當差分D (P) 在閾值以上時，在差分圖像DlOl的對應(yīng)位置采用該差分值(sl3的判斷結(jié)果為“是”時)，并進入到下一個像素(sl4)。當差分D(P)小于閾值時，則視為圖像的變化小，差分是因亮度的變化和雜波而引起的差分，此時，維持D(P) =0不變(sl3的判斷結(jié)果為“否”時)，并進入到下一個像素(sl4)。通過根據(jù)上述結(jié)果來構(gòu)成圖像，能夠得到差分圖像D101。此后，對差分圖像DlOl進行后處理，生成動作區(qū)域圖像D102 (sl5)。在本實施例的后處理sl5中執(zhí)行二值圖像處理，通過膨脹收縮處理和能夠根據(jù)二值圖像區(qū)域的合并和面積等進行濾波的標記處理(labeling)對動作區(qū)域進行整形。此時， 動作區(qū)域圖像D102是由動作區(qū)域為255的值，非動作區(qū)域為0的值構(gòu)成的二值圖像。在后處理sl5中，例如也可以執(zhí)行高斯濾波處理和雜波除去處理等處理。以下參照圖4對基準圖像更新單元301進行說明。基準圖像是作為基準使用的圖像，相當于背景圖像。選擇圖像內(nèi)的像素位置(s20)，以像素為單位對基準圖像進行更新，然后進入移動到下一個圖像，針對整個圖像反復(fù)進行上述處理(s25)。在圖像內(nèi)沒有發(fā)生動作和攝像機異常等時對基準圖像進行更新。這樣做的目的在于，如果在圖像內(nèi)發(fā)生了動作和攝像機異常等時對基準圖像進行更新，可能將混入有人物動作和攝像機異常等的圖像獲取為基準圖像，從而可能會導(dǎo)致性能降低。以下，為了方便起見，對任意像素的運算進行說明。
在任意的像素位置ρ (x，y)，參照由動作區(qū) 域檢測單元300檢測到的動作區(qū)域圖像 D102，判斷在像素位置ρ是否有動作發(fā)生(s21)。在本實施例中，動作區(qū)域圖像D102的值為0或者255。在處理步驟s21中，判斷動作區(qū)域圖像D102的像素位置ρ的值是否為255。 在判斷為發(fā)生了動作時(s21的判斷結(jié)果為“是”時)，不對基準圖像DlOO進行更新而移動到下一個圖像位置(s25)。在判斷為沒有發(fā)生動作時(s21的判斷結(jié)果為“否”時)，接下來使用異常區(qū)域圖像 D109來判斷有無發(fā)生攝像機異常(s22)。異常區(qū)域圖像D109的生成方法在后述部分中加以說明。此時，在判斷為發(fā)生了攝像機異常時(s22的判斷結(jié)果為“是”時)，與步驟s21 — 樣，不對基準圖像DlOO進行更新而移動到下一個圖像位置(s25)。在判斷為沒有發(fā)生攝像機異常時(s22的判斷結(jié)果為“否”時)，在用于更新基準圖像的前處理s23中，在被所述步驟判斷為既沒有動作區(qū)域也沒有攝像機異常的圖像位置上，從圖像獲取部分20獲取輸入圖像D103，并進行用于更新基準圖像的前處理。即使在所述的動作區(qū)域圖像D102和異常區(qū)域圖像D109被判斷為沒有問題的情況下，也可能有雜波等外部干擾混入輸入圖像的情形，所以在用于更新基準圖像的前處理s23中對輸入圖像實施雜波除去等處理。在本實施例中，通過以像素位置為單位將輸入圖像D103實施任意幀平均化來生成圖像，由此除去在短時間內(nèi)產(chǎn)生的雜波。此外，在本實施例中，也可以對各個像素實施統(tǒng)計處理、平滑化濾波器等的濾波處理以及圖像修正。此后，在更新處理s24中，使用進行了用于更新基準圖像的前處理s23的數(shù)據(jù)更新當前所選擇的像素位置處的基準圖像D100。也就是說，該像素位置處的基準圖像DlOO是沒有混入人物等的動作和攝像機異常等的圖像。對整個圖像反復(fù)進行上述處理?；鶞蕡D像DlOO可以不使用基準圖像變更單元301等自動更新的裝置，而可以由用戶自由進行設(shè)定。由此，例如可以在指定的時間內(nèi)通過對輸入圖像和所設(shè)定的基準圖像進行比較來檢測出攝像機的異常。以下參照圖5對圖2所示的特征提取單元302進行說明。特征提取單元302將從圖像獲取部分20獲取的輸入圖像和由基準圖像變更單元301獲取的基準圖像作為輸入，提取各個圖像的特征量并將其輸入到異常判斷單元303中。以下對特征提取單元302進行說明。在特征提取單元302中，以不對輸入圖像和基準圖像進行區(qū)分的方式對任意圖像進行特征提取處理。在特征提取單元302中，通過整體特征提取單元3020計算圖像整體的特征量，并且由圖像塊特征提取單元3022提取通過圖像塊分割單元3021被分割成任意個圖像塊后的各個圖像塊的特征量。以下首先對圖像塊分割單元3021進行說明，然后對各個特征提取處理進行說明。以下參照圖6對圖像塊分割單元3021進行說明。圖6(a)表示輸入圖像(或者基準圖像)，其是寬度WX高度H的圖像數(shù)據(jù)。通過圖像塊分割單元3021將輸入圖像(或者基準圖像)分割成任意數(shù)量的圖像塊。圖6(b)是表示分割后的圖像塊的圖。在水平方向上按照Nw進行分割，在垂直方向上按照Nh進行分割時，1個圖像塊的尺寸為w ( = ff/Nw) X h (= H/Nh)，圖像塊的總數(shù)為N = NwXNh。其中，將各個圖像塊設(shè)定為bn(N = 0，1，...，N)。圖像塊的分割數(shù)與識別處理的靈敏度成比例，希望更為詳細地檢測出攝像機異常時，可以將圖像塊的塊數(shù)分割得多一點，相反，如果因為外部干擾多而希望將靈敏度設(shè)定得低一點時，可以將圖像塊的塊數(shù)分割得少一點，由此能夠獲得與使用環(huán)境相對應(yīng)的檢測結(jié)果以下對整體特征提取單元3020和圖像塊特征提取單元3022中的圖像特征量進行說明。為了方便起見，不對圖像整體的處理和各個圖像塊的處理進行區(qū)分。在本實施例的說明中，將圖像的特征大致分為圖像特征量和統(tǒng)計特征量進行說明。所謂的圖像特征量指亮度圖像、微分圖像、RGB表色系統(tǒng)和HSV表色系統(tǒng)等的彩色圖像等能夠作為圖像數(shù)據(jù)來獲得的信息。亮度圖像是只具有輸入圖像的亮度分量的圖像。微分圖像是圖像的輪廓信息由Sobel (索貝爾)濾波器等邊緣強調(diào)濾波器進行了強調(diào)的圖像， 通過該圖像能夠獲得邊緣強度和邊緣方向等的信息。此外，增量編碼圖像(incrementally encoded image)等通過將相鄰圖像的亮度梯度編碼為0或1而得到的圖像也是微分圖像中的一種。RGB圖像和HSV圖像是彩色圖像中的一種表示形式，也可以像YCbCr圖像和HLS 圖像等那樣根據(jù)環(huán)境來選擇顏色空間。所謂的統(tǒng)計特征量是指，圖像內(nèi)的任意空間的統(tǒng)計量，可以例舉出平均值、中間值 (median)、分散值、最大值和最小值等。在所述整體特征提取單元3020中，該統(tǒng)計特征量為圖像整體的統(tǒng)計量，在所述的圖像塊特征提取單元3022中，該統(tǒng)計特征量為各個圖像塊的統(tǒng)計量。根據(jù)該等特征量的相似性而計算得到的相關(guān)特征量也是特征量中的一種，在本發(fā)明中，作為不在特征提取單元302中計算，而在異常判斷單元303中算出的變化量的一種， 使用該相關(guān)特征量。例如，正規(guī)化相關(guān)、差分平方和、差分絕對和、直方圖交叉值、直方圖距離等圖像特征量和統(tǒng)計特征量的相似性或者非相似性屬于相關(guān)特征量。此外，也可以使用差分作為在異常判斷單元303中算出的變化量。在使用該等特征量時，也可以根據(jù)實施環(huán)境將各種特征量組合起來使用。例如可以任意地選擇邊緣圖像中的邊緣強度的分散值、RGB圖像的R平均值、基于顏色距離的類似度等進行組合。在整體特征提取單元3020和圖像塊特征提取單元3022中計算所述特征量。在整體特征提取單元3020中計算圖像整體的特征量，在圖像塊特征提取單元3022中計算各個圖像塊的特征量。在選擇特征量時，可以由用戶根據(jù)希望檢測的攝像機異常來選擇不同的特征量。這一部分在后述部分中加以說明。以下對圖2所示的異常判斷單元303和異常分類單元304進行說明。異常判斷單元303使用在上述動作區(qū)域檢測單元300中得到的圖像內(nèi)的動作信息和在特征提取單元 302中得到的特征量來判斷攝像機的異常。以下，首先參照圖7對攝像機異常進行說明。圖7是表示攝像機異常種類的示例圖。圖7(a)表示正常的圖像，圖7(b)表示攝像機鏡頭的一部分被膠帶或布帛塊等物體遮住時的示例圖像。圖7(c)表示整個攝像機鏡頭被遮住時的示例圖像。在攝像機的鏡頭被遮住時，所得到的圖像因遮住鏡頭的物體與攝像機鏡頭之間的間隙等的不同而不同。在遮住鏡頭的物體與攝像機鏡頭相接觸時，所得到的圖像灰暗，隨著遮住鏡頭的物體與攝像機鏡頭之間的間隙增大，所得到的圖像的亮度增加。此外，在遮蔽物上印有圖案等時，有時在圖像上會顯示出該圖案。并且，在遮蔽物具有透光性時，透過該遮蔽物可以拍攝到背景部分。 在本實施例中，將上述情況也定義為鏡頭被遮蔽的情況。圖7(d)表示攝像機的方向相對于圖7(a)的位置發(fā)生了變化時的攝像角度偏離示例的圖像。在本發(fā)明中，將攝像角度偏離的范圍定義為還包括因攝像機光軸的移動以及因攝像機的旋轉(zhuǎn)和焦距等引起的視場范圍的偏離。圖7(e)表示因攝像機的焦點沒有對準而導(dǎo)致圖像模糊時的示例圖像。在該圖像中， 因圖像模糊而使得物體的輪廓變得模糊。此外，有時輪廓還會因為鏡頭表面上的濕氣和灰塵等而變得模糊。在本實施例中，這種情況也被定義為圖像模糊。圖7(f)表示在圖像上出現(xiàn)了雜波時的示例圖像。除此之外，在攝像機鏡頭和攝像傳感器等出現(xiàn)了缺陷時，或者受到線纜斷線和周圍設(shè)備的影響等時也會有雜波產(chǎn)生。另外，圖像還會因線纜等的故障而產(chǎn)生模糊。在本發(fā)明中，上述情況也被定義為雜波。圖7(g)表示有照明光和反射光入射到圖像上而發(fā)生了暈光時的示例圖像。當有光線入射到鏡頭內(nèi)時，圖像的一部分或者整體會出現(xiàn)暈光現(xiàn)象。圖7(h)表示攝像機鏡頭的一部分沾上了污垢時的示例圖像。當鏡頭上被噴射了涂料等時，會出現(xiàn)與圖7(b)和圖7(c)所示的整個鏡頭或者部分鏡頭被遮蔽時的狀態(tài)相類似的狀態(tài)。上述的攝像機異常只是一例，所得到的圖像因?qū)z像機的妨礙行為的方法不同而不同。另外，上述定義還可以由用戶進行變更。定義的變更可以通過改變后述的異常判斷的基準來實現(xiàn)。

以下對異常判斷單元303進行說明。異常判斷單元303中的處理步驟大致可以分為計算圖像特征變化的步驟和將異常候補區(qū)域與以上所述的動作區(qū)域的信息進行合并而算出異常區(qū)域的步驟。以下按序?qū)ι鲜霾襟E進行說明。以下參照圖8以攝像角度偏離的檢測順序為例對特征變化的計算步驟進行說明。 在檢測攝像角度偏離時使用整體圖像的特征量。計算預(yù)先通過特征提取單元302獲取的輸入特征圖像D104與基準特征圖像D105之間的變化量(s31)。輸入特征圖像D104是由整體特征提取單元3020從來自圖像獲取部分20的輸入圖像D103中提取出的整體特征量。此夕卜，基準特征圖像D105是由整體特征提取單元3020從來自基準圖像更新單元301的基準圖像DlOO中提取出的整體特征量。攝像角度偏離的變化指圖像整體的特征量中的輸入圖像的整體特征量(輸入特征圖像D104)與基準圖像的特征量(基準特征圖像D105)之間的相關(guān)值的下降。在本實施例中，作為特征量，選擇亮度圖像，將輸入特征圖像D104與基準特征圖像D105形成為增量編碼圖像。所謂的增量編碼圖像是通過將亮度圖像與相鄰像素之間的梯度編碼為0或者1而得到的圖像。在步驟s31中，求出輸入特征圖像D104與基準特征圖像D105之間的相關(guān)值作為變化量。增量編碼圖像之間的相關(guān)值以0至1的實數(shù)表示各個像素位置的編碼之間的一致率。此后，在步驟s32中判斷在步驟s31中求出的變化量是否在閾值以下。已知在步驟 s31中求出的變化量(此時為相關(guān)值)在輸入特征圖像D104與基準特征圖像D105完全一致時為1，在無相關(guān)性時為0.5。因此，將此時的閾值設(shè)定為0.5 1的值。在判斷為變化量在閾值以下，也就是攝像角度發(fā)生了變化時(s32的判斷結(jié)果為“是”時)，在異常候補圖像D106的全部像素或者全部圖像塊的信息區(qū)域中存儲“0”以外的值。異常候補圖像D106 根據(jù)檢測出的異常來變更預(yù)先設(shè)定的代入值。例如，在每個像素和圖像塊具有8比特的存儲區(qū)域時，針對各個比特分配異常分類，例如將攝像角度偏離分配給“00000001”，將遮蔽分配給“00000010”，并對比特的0N/0FF進行切換。在此，由于所檢測的是攝像角度偏離，所以異常候補圖像D106的最下位的比特為1。此外，也可以設(shè)置成在步驟s31中使用從1減去相關(guān)值而得到的值作為變化量，并且在步驟s32中，在變化量在閾值以上時判斷為攝像角度發(fā)生了變化。在本實施例中，根據(jù)增量碼的變化(相關(guān)值)來求出攝像角度偏離的變化， 但也可以根據(jù)上述各種特征量和多種特征的組合來選擇各種異常的特征量。此外，也可以設(shè)置成根據(jù)希望檢測的異常的種類和所使用的特征量，作為變化量算出相關(guān)值，并且也可以設(shè)置成根據(jù)希望檢測的異常的種類和所使用的特征量，作為變化量算出差分。
以下參照圖9以遮蔽的檢測順序為例對各個圖像塊的特征量的使用方法進行說明。在遮蔽中存在鏡頭被局部遮蓋的情況，所以有必要判斷局部的變化。由此，首先選擇圖像塊的位置(s40)，以圖像塊為單位計算輸入圖像塊特征圖像D107與基準圖像塊特征圖像 D108之間的變化(s41)。其中，輸入圖像塊特征圖像D107是由圖像塊特征提取單元3022 從利用圖像塊分割單元3021對來自圖像獲取部分20的輸入圖像D103進行分割而得到的各個圖像中提取出的圖像塊特征量。基準圖像塊特征圖像D108是由圖像塊特征提取單元 3022從利用圖像塊分割單元3021對來自基準圖像更新單元301的基準圖像DlOO進行分割而得到的各個圖像中提取出的圖像塊特征量。此后，對在步驟s41中求出的變化量進行閾值判斷(s42)，并算出異常候補圖像D106。針對所有的圖像塊反復(fù)進行上述步驟(s43)。所謂的遮蔽是指因遮蔽而導(dǎo)致背景圖像的亮度與輸入圖像的亮度之間發(fā)生變化， 被遮蔽部分的圖像的微分分量出現(xiàn)了下降的情況。在本實施例中，針對各個圖像塊檢測上述變化。在圖像塊特征提取單元3022中，計算各個圖像塊bn的平均亮度A(bn)。此外，計算各個圖像塊bn的邊緣強度的分散值V (bn)。也就是說，輸入圖像塊特征圖像D107和基準圖像塊特征圖像D108使用平均亮度和邊緣強度的分散值作為特征量。以下為了方便起見， 以任意圖像塊的運算為例進行說明。假設(shè)輸入圖像的平均亮度為A，背景圖像的平均亮度為A’，并且假設(shè)邊緣強度的分散值為V，v’。通過計算式D_A= |A-A’|，D_V= |V_V’|來算出上述變化(此時為差分) (s41)，分別判斷D_A和D_V是否在閾值以上(s42)，在閾值以上時，在異常候補圖像D106的該圖像塊中代入“0”以外的值后進行輸出。針對所有的圖像塊實施上述處理(s43)。在進行上述異常候補的計算時，可以設(shè)置成針對每一種希望作為異常輸出的現(xiàn)象，選擇圖像整體的特征量或者各個圖像塊的特征量，并且選擇變化計算方法，由此來算出異常候補圖像D106。在異常候補圖像D106的各個圖像塊的信息區(qū)域的各個比特中分別存儲預(yù)先設(shè)定的值。在使用各個圖像塊的特征量的方法中，也可以設(shè)置成根據(jù)希望檢測的異常的種類和所使用的特征量，作為變化量算出相關(guān)值，并且也可以設(shè)置成根據(jù)希望檢測的異常的種類和所使用的特征量，作為變化量來算出差分。在以上的說明中，在計算圖像整體的特征和各個圖像塊的特征時，輸出動作區(qū)域圖像D102和異常候補圖像D106。其中，異常候補圖像D106是以各個圖像塊為單位表示攝像機異常種類的信息的一例。以下對使用該等圖像來判斷異常的異常判斷單元303的處理方法進行說明。該處理相當于在異常判斷單元303中通過對異常候補的區(qū)域和動作區(qū)域的信息進行合并來計算異常區(qū)域的步驟。圖10表示本實施例的概念圖。從圖10的左側(cè)起分別為動作區(qū)域圖像塊、異常候補圖像塊和異常區(qū)域圖像塊，使用動作區(qū)域圖像塊和異常候補圖像塊來計算異常區(qū)域圖像塊。以下參照圖11說明從異常判斷到輸出為止的流程。在此，選擇圖像塊位置(s50)， 針對各個圖像塊進行判斷。對整個圖像反復(fù)進行上述處理(s53)。首先，根據(jù)動作區(qū)域圖像D102判斷圖像塊內(nèi)是否發(fā)生了動作(s51)。在此，例如在圖像塊內(nèi)在規(guī)定的閾值以上的像素內(nèi)發(fā)生了動作時，判斷為圖像塊內(nèi)發(fā)生了動作。在判斷為發(fā)生了動作時(s51的判斷結(jié)果為“是”時)，移動到下一個圖像塊(s53)。在判斷為沒有發(fā)生動作時(s51的判斷結(jié)果為“否”時)，下一步使用異常候補圖像D106來判斷異常的持續(xù)性。這一步驟的目的在于降低誤報警，由于攝像機的異常在很多情況下在瞬間發(fā)生，并且不會恢復(fù)到正常，所以通過判斷異常的持續(xù)性能夠降低誤報警率。當異常的持續(xù)時間在閾值以下時(或者小于閾值時) (s52的判斷結(jié)果為“是”時)，移動到下一個圖像塊(s53)。此時，在沒有動作但持續(xù)時間大于閾值的情況時(或者在閾值以上時)(s52的判斷結(jié)果為“否”時)，視為該圖像塊發(fā)生了 異常，將異常候補圖像D106的存儲值代入異常區(qū)域圖像D109的該圖像塊中。在以上的處理中，在異常候補圖像D106的被判斷為發(fā)生了異常的圖像塊中存儲“O”以外的值，在被判斷為正常的圖像塊中存儲“O”的值。也就是說，檢測出了如圖10所示的異常區(qū)域圖像塊那樣的異常區(qū)域。此后，計算異常區(qū)域圖像D109中的存儲有“0”以外的值的圖像塊的數(shù)量，在圖像塊的數(shù)量在閾值以上時，判斷為發(fā)生了攝像機異常(s54)。在判斷為發(fā)生了攝像機異常時輸出檢測到的異常(s55)。步驟s54中的判斷是與攝像機異常的靈敏度相關(guān)聯(lián)的判斷，通過提高該閾值，能夠使得只在整個畫面發(fā)生了異常時才輸出檢測到的異常。該閾值可以根據(jù)使用環(huán)境任意進行設(shè)定。以下對圖2所示的異常分類單元304進行說明。圖12是異常分類單元的說明圖， 表示在異常判斷單元303中檢測出的各種異常的異常區(qū)域圖像D109的輸出例。該異常區(qū)域圖像D109也是以各個圖像塊為單位表示攝像機異常種類的信息的一例。由于攝像角度偏離是在整個圖像發(fā)生的現(xiàn)象，所以攝像角度偏離是針對所有圖像塊的異常。圖像模糊和遮蔽有時在局部發(fā)生，在圖12中，被判斷為發(fā)生了局部異常的部位以斜線表示。在異常分類單元304中將該等信息合并來計算最終的異常種類。圖13表示異常分類基準的一例，該判斷基準根據(jù)圖13所示的優(yōu)先度來設(shè)定。例如，在局部遮蔽的判斷中使用的特征量為圖像塊特征量，特征量包括平均亮度和邊緣強度分散，優(yōu)先度為1。在攝像角度偏離的判斷中使用的特征量是整體特征量，特征量是增量碼相關(guān)值，優(yōu)先度為3。在圖像模糊的判斷中使用的特征量是圖像塊特征量，特征量是邊緣強度、邊緣角度和平均亮度，優(yōu)先度為2。此外，也可以設(shè)置成針對在進行圖8和圖9的處理時使用的各個特征量，預(yù)先確定閾值、閾值判斷方法(閾值以上還是閾值以下)等的信息。另外，也可以設(shè)置成在進行圖8和圖9的處理時， 預(yù)先確定表示在進行變化量的計算時是計算差分還是計算相關(guān)值的信息。在圖13中，針對標有“增量碼相關(guān)值”和“RGB相關(guān)值”等“相關(guān)值”的部分，作為特征量，使用增量碼和RGB 圖像，作為變化量，算出其相關(guān)值，針對沒有標有“相關(guān)值”的部分，求出其差分。但本發(fā)明并不僅限于此，也可以設(shè)置成作為特征量預(yù)先標明增量碼和RGB，并另行設(shè)置針對各個特征量確定作為變化量是算出差分還是算出相關(guān)值的信息。根據(jù)該等信息，在針對每個圖像塊輸出有多個異常的場合，按照優(yōu)先順序，優(yōu)先輸出優(yōu)先度高的特征量。其結(jié)果，輸出圖12的第二排所示的異常分類圖像。將該異常分類圖像中的圖像塊數(shù)量最多的異常種類作為攝像機異常，通過圖2所示的輸出部分40輸出到輸出裝置50和記錄介質(zhì)60等中。通過與圖像數(shù)據(jù)一起儲存在記錄介質(zhì)60中，能夠確認和檢索攝像機異常發(fā)生的日期和時間以及該異常的種類。此外，在本實施例中，還設(shè)置有未圖示的能夠進行上述檢索的檢索裝置。在圖13中，還針對各種異常設(shè)定維修作業(yè)。例如，在被判斷為屬于局部遮蔽和整體遮蔽時，作為維修作業(yè)設(shè)定“除去遮蔽物”，如果是攝像角度偏離，則作為維修作業(yè)設(shè)定 “攝像機調(diào)整”。該等設(shè)定能夠根據(jù)用戶的環(huán)境任意進行設(shè)定。此外，也可以對本實施例進行置換，使得還能夠針對各種異常來設(shè)定異常的原因， 并且使得在檢測到異常時對該異常的原因進行通知。圖14表示通過圖1所示的輸出部分40和輸出裝置50輸出攝像機異常和維修作業(yè)的信息時的示例。通過確認監(jiān)視用攝像機和記錄圖像的用戶接口，在顯示窗口輸出表示哪臺攝像機發(fā)生了異常的信息(clO)，并輸出攝像機異常的種類(cll)。根據(jù)圖13的設(shè)定， 能夠同時進行維修作業(yè)的信息的輸出(cl2)。在本實施例中，如圖15所示，也可以像由鏡頭單元11和攝像機控制部分12構(gòu)成的攝像機那樣設(shè)置成內(nèi)置在設(shè)備內(nèi)的形式。并且，如圖16所示，也可以設(shè)置成從設(shè)置有多個照相機的環(huán)境即監(jiān)視現(xiàn)場70，71， 經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)80，81，82向監(jiān)視服務(wù)器90和維修現(xiàn)場91輸出圖像等的信息的形式，并且也可以設(shè)置成以任意的通知方法將攝像機異常的輸出(通知)發(fā)送到遠程的維修現(xiàn)場91的形式。根據(jù)本發(fā)明，能夠提供一種高效率的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，其通過利用基準圖像和輸入圖像的整體特征量、通過分割而得到的多個圖像塊的特征量以及動作區(qū)域，能夠檢測出鏡頭的局部遮蔽、鏡頭的整體遮蔽、攝像角度偏離(攝像機方向偏離)、圖像模糊、雜波、 暈光 等各種攝像機異常，并能夠?qū)ι鲜龈鞣N異常進行分類，此外還能夠通知異常的種類、維修作業(yè)的信息以及導(dǎo)致攝像機異常的原因，由此能夠提高異?；謴?fù)和維修保養(yǎng)等業(yè)務(wù)的效率。以上通過實施例對本發(fā)明進行了說明，但在上述實施例中說明的結(jié)構(gòu)只不過是一個示例，本發(fā)明在不脫離其技術(shù)思想的范圍內(nèi)可以進行適當?shù)淖兏Ａ硗?，在實施例中說明的各種結(jié)構(gòu)，只要相互之間不存在矛盾，也可以組合使用。
權(quán)利要求
1.一種具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，其是具有根據(jù)獲取圖像和基準圖像來檢測攝像機異常的攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，所述具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)的特征在于具有基準圖像更新單元，其生成或者選擇作為比較對象的基準圖像；圖像塊分割單元，其將所述獲取圖像和所述基準圖像分別分割成圖像塊；整體特征提取單元，其從所述獲取圖像和所述基準圖像分別提取各個圖像的整體特征量；圖像塊特征提取單元，其從通過所述圖像塊分割單元進行了圖像塊分割的所述獲取圖像和所述基準圖像的分割成圖像塊后的圖像中提取各個圖像的圖像塊的特征量即圖像塊特征量；異常判斷單元，其計算所述基準圖像的所述整體特征量與所述獲取圖像的所述整體特征量之間的變化量以及所述基準圖像的所述圖像塊特征量與所述獲取圖像的所述圖像塊特征量之間的變化量，并進行閾值判斷，由此來判斷所述攝像機異常，同時輸出以各圖像塊為單位表示所述攝像機異常的種類的信息；攝像機異常分類單元，其根據(jù)以所述各圖像塊為單位表示所述攝像機異常的種類的信息，并參照預(yù)先設(shè)定的所述攝像機異常的異常分類基準，來對所述攝像機異常進行分類；以及輸出部分，其輸出由所述攝像機異常分類單元進行了分類的攝像機異常。
2.如權(quán)利要求1所述的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，其特征在于， 作為所述特征量，使用圖像特征量和統(tǒng)計特征量中的至少一種特征量；作為所述變化量，使用差分以及/或者相關(guān)值，所述異常判斷單元將在所述閾值判斷中被判斷為發(fā)生了所述攝像機異常的區(qū)域作為所述攝像機異常的異常候補區(qū)域進行輸出。
3.如權(quán)利要求2所述的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，其特征在于， 還具有動作區(qū)域檢測單元，該動作區(qū)域檢測單元根據(jù)所述獲取圖像和所述基準圖像，在所述獲取圖像內(nèi)檢測與所述基準圖像相比出現(xiàn)了動作的動作區(qū)域，在所述異常候補區(qū)域不是所述動作區(qū)域，并且異常的持續(xù)時間持續(xù)了規(guī)定時間以上時，所述異常判斷單元將所述異常候補區(qū)域作為異常區(qū)域來計算，當所述異常區(qū)域的面積在閾值以上時，判斷為發(fā)生了所述攝像機異常。
4.如權(quán)利要求1所述的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，其特征在于， 所述異常分類基準針對每一種所述攝像機異常具有表示是使用所述圖像塊特征量還是使用所述整體特征量的信息、用于判斷所述攝像機異常的所述特征量以及用于判斷所述攝像機異常的優(yōu)先度的信息。
5.如權(quán)利要求4所述的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，其特征在于， 所述異常判斷單元以通過所述圖像塊分割單元分割而形成的圖像塊為單位，檢測由所述異常分類基準定義的所述攝像機異常，在檢測到多種所述攝像機異常時，所述攝像機異常分類單元根據(jù)所述優(yōu)先度對所述攝像機異常進行分類。
6.如權(quán)利要求1所述的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，其特征在于，所述異常分類基準針對每一種所述攝像機異常具有用于使攝像機從所述攝像機異?；謴?fù)的維修作業(yè)的信息或者表示所述攝像機異常的原因的信息。
7.如權(quán)利要求6所述的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，其特征在于， 所述輸出部分在參照所述攝像機異常以外還參照所述異常分類基準，以輸出與所述攝像機異常相對應(yīng)的所述維修作業(yè)的信息或者所述原因的信息。
8.如權(quán)利要求1所述的具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)，其特征在于， 所述輸出部分將所述攝像機異常和所述獲取圖像保存在記錄介質(zhì)中。
全文摘要
具有攝像機異常檢測裝置的監(jiān)視用攝像機系統(tǒng)具有從獲取圖像和基準圖像分別提取整體特征量的整體特征提取單元；從通過圖像塊分割單元對獲取圖像和基準圖像進行圖像塊分割后的圖像中提取各圖像塊的特征量即圖像塊特征量的圖像塊特征提取單元；異常判斷單元，其計算基準圖像的整體特征量與獲取圖像的整體特征量之間的變化量以及基準圖像的圖像塊特征量與獲取圖像的圖像塊特征量之間的變化量并進行閾值判斷來判斷攝像機異常，同時輸出以各圖像塊為單位表示攝像機異常種類的信息?？蓹z測針對攝像機的妨礙行為即遮蔽和攝像角度偏離，并作為攝像機異常而輸出，通過對該攝像機異常的異常恢復(fù)方法和維修檢查方法以及原因等進行通知，能夠提高業(yè)務(wù)的效率。
文檔編號G06K9/62GK102348128SQ20111020529
公開日2012年2月8日 申請日期2011年7月21日 優(yōu)先權(quán)日2010年7月30日
發(fā)明者伊藤誠也, 佐伯崇, 李媛, 須田安博 申請人:株式會社日立制作所