VSAM : 画像理解技術を用いたビデオ監視システムプロジェクトについて
- Author
- 藤吉弘亘, 金出武雄
- Publication
- 情報処理学会グラフィックスとCAD研究会, pp. 1–8, 2001
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米国カーネギーメロン大学(CMU)で行われているビデオ監視システムに関する研究プロジェクト VSAM (Video Surveillance and Monitoring)は， 複数のカメラを用いた屋外監視システムの構築を目指している． カメラセンサは，動画像理解技術により屋外カメラ映像から実時間で物体の検出・追跡・識別を行い， ネットワークを介して物体情報を監視センタに送信する． 各カメラセンサからの情報はサイトモデルと呼ばれる共通の3Dデータ空間で統合され，マップ上に表示される． これにより，ユーザは，人や自動車がどこを移動しているか等の状況を実時間でモニタすることが可能となる． ユーザがシステムにタスクを与えると，複数のカメラセンサは協調してトラッキングし， 一台のカメラでは許容できない広範囲における侵入物体の行動軌跡を知ることが可能となる． 本稿では，VSAMプロジェクトの概要と動画像理解技術について述べ，評価実験により本システムの有用性を示す．
The Video Surveillance and Monitoring (VSAM) team at Carnegie Mellon University (CMU) has developed an end-to-end, multi-camera surveillance system that allows a single human operator to monitor activities in a cluttered environment using a distributed network of active video sensors. Video understanding algorithms have been developed to automatically detect people and vehicles, seamlessly track them using a network of cooperating active sensors, determine their 3D locations with respect to a geospatial site model, and present this information to a human operator who controls the system through a graphical user interface. The goal is to automatically collect and disseminate real-time information to improve the situational awareness of security providers and decision makers. The feasibility of real-time video surveillance has been demonstrated within a multi-camera testbed system developed on the campus of CMU. This paper presents an overview of the issues and algorithms involved in creating this semi-autonomous, multi-camera surveillance system.