程图。
[0071]首先，状态检测相机11通过捕获在第一范围中发生的状态来创建状态图像(步骤SlDo这里，状态检测相机11可以在状态图像存储装置12中登记状态图像。在特定状态检测装置15从状态图像检测到特定状态(步骤S12)时，监视目标分析装置16使用特定状态从其被检测到的状态图像来分析监视目标的状况(步骤S13)。
[0072]时间预测装置17从监视目标的状况预测监视目标在第二范围中出现的时间(步骤S14)。监视目标提取相机13在基于预测的时间而被确定的时段中通过捕获在第二范围中存在的监视目标来创建监视目标图像(步骤S15)。监视目标特征提取装置18从监视目标图像提取用于指定监视目标的特征，比如脸部特征(步骤S16)，并且在灰名单存储装置19中登记提取的特征(步骤S17)。
[0073]此后，对象指定装置20比较用于每个类型的特定状态的监视目标的特征，并且将以高频率出现的监视目标指定为对象(步骤S18)。
[0074]下文描述了这一示例性实施例中的对象监视系统的特定示例。图4是描绘了这一示例性实施例中的对象监视系统的特定示例的说明图。在图4中描绘的示例涉及检测倾倒垃圾状态并且指定看来是惯常违反者的人的操作。
[0075]被安装用于检测倾倒垃圾状态的状态检测相机11按照规律间隔捕获第一范围的状态图像。在特定状态检测装置15从状态图像检测到倾倒垃圾状态时，监视目标分析装置16通过参考过去状态图像来分析看来是惯常违反者的人。
[0076]时间预测装置17从由监视目标分析装置16分析的监视目标的状况预测监视目标在由监视目标提取相机13捕获的范围中出现的时间。远离状态检测相机11而被安装的监视目标提取相机13在预测的时间或者在预测的时段中捕获包括每个可能的人的脸部图像的监视目标图像。
[0077]监视目标特征提取装置18考虑时间约束和衣着相似度、从捕获的监视目标图像提取监视目标的特征，并且在灰名单存储装置19中登记监视目标的提取的特征。
[0078]每当检测到特定状态(倾倒垃圾状态)时，相同过程被执行以在灰名单存储装置19中登记监视目标的提取的特征。对象指定装置20然后使用脸部识别技术来提取多次被确定为相同的人。对象指定装置20在黑名单(监视列表)中登记该人。
[0079]如以上描述的那样，根据这一示例性实施例，状态检测相机11通过捕获在第一范围中发生的状态来创建状态图像。特定状态检测装置15从状态图像检测特定状态。监视目标分析装置16使用特定状态从其被检测到的状态图像来分析监视目标的状况。监视目标特征提取装置18基于监视目标的分析的状况，从由监视目标提取相机13捕获的监视目标图像提取用于指定监视目标的特征。
[0080]这里，时间预测装置17可以从监视目标的状况预测监视目标在第二范围中出现的时间，从而使得监视目标提取相机13通过在基于预测的时间而被确定的时段中捕获在第二范围中存在的监视目标来创建监视目标图像。
[0081]利用以上描述的结构，可以从由安装的相机捕获的图像自动地收集被视为特定状态的原因的对象。
[0082]在这一示例性实施例中的对象监视系统使用两个类型的图像，S卩，监视目标难以在其中被指定、但是可以检测到特定状态的图像(状态图像)和特定状态难以在其中被检测到、但是可以指定监视目标的图像(监视目标图像)。从状态图像提取用于缩减监视目标的信息(例如，衣着)，但是不能指定监视目标。从监视目标图像提取用于指定监视目标的特征(例如，脸部特征)。
[0083]在这一示例性实施例中的对象监视系统使用具有监视目标可标识性中的相对差异的这两个类型的信息。换而言之，这两个类型的信息可以由于在捕获提取目标的相机之间的分辨率差异而可标识性不同。可以通过同时使用具有不同属性的这些信息来高效地缩减监视目标。
[0084]下文描述了根据本发明的示意结构。图5是描绘了根据本发明的对象监视系统的示意结构的框图。在图5中作为示例而被描绘的对象监视系统包括:第一成像装置60(例如，状态检测相机11)，用于通过捕获在第一范围中发生的状态来创建状态图像；第二成像装置70 (例如，监视目标提取相机13)，用于通过捕获在第二范围中存在的监视目标来创建监视目标图像；特定状态检测装置81 (例如，特定状态检测装置15)，用于从状态图像检测特定状态(例如，倾倒垃圾)；监视目标分析装置82(例如，监视目标分析装置16)，用于使用特定状态从其被检测到的状态图像来分析监视目标的状况(例如，移动状况、衣着)；时间预测装置83 (例如，时间预测装置17)，用于从监视目标的状况预测监视目标在第二范围中出现的时间；以及监视目标特征提取装置84 (例如，监视目标特征提取装置18)，用于从监视目标图像提取用于指定监视目标的特征(例如，脸部特征)。
[0085]第二成像装置70在基于由时间预测装置83预测的时间而被确定的时段中创建监视目标图像。
[0086]利用这样的结构，可以从由安装的相机捕获的图像自动地收集被视为特定状态的原因的对象。
[0087]另外，监视目标分析装置82可以分析监视目标的移动状况，其中时间预测装置83基于移动状况预测监视目标在第二范围中出现的时间。
[0088]另外，对象监视系统可以包括用于存储过去创建的过去状态图像的过去状态图像存储装置(例如，状态图像存储装置12)，其中监视目标分析装置82使用特定状态从其被检测到的状态图像和在捕获到状态图像之前的预定时段内捕获的过去状态图像来分析监视目标的移动状况。利用这样的结构，可以更适当地确定监视目标的移动状况。
[0089]另外，监视目标分析装置82可以分析监视目标的外观(例如，衣着、形状)，其中监视目标特征提取装置84基于分析的外观来缩减其特征将被提取的监视目标。利用这样的结构，可以阻止提取在相机之间具有低相关度的监视目标的特征的过程。这对更小数据量和在提取处理中的更低计算复杂性有贡献。
[0090]另外，第二成像装置70可以通过捕获人作为监视目标来创建监视目标图像，其中监视目标特征提取装置84从监视目标图像提取人的脸部特征。
[0091]另外，对象监视系统可以包括用于对于每个类型(例如，倾倒垃圾)的特定状态、比较由监视目标特征提取装置84从多个监视目标图像提取的监视目标的特征，并且将被估计为以高频率出现的监视目标指定为对象的对象指定装置(例如，对象指定装置20)。
[0092]这里，对象指定装置可以将如下监视目标指定为对象:用于该监视目标的被估计为相同的特征被提取了至少预定次数。另外，监视目标特征提取装置84可以计算指示监视目标的概率程度的可能性连同监视目标的特征，其中对象指定装置使用可能性来指定监视目标。
[0093]根据本发明的对象监视系统可以不包括在图5中作为示例而被描绘的时间预测装置83。图6是描绘了根据本发明的对象监视系统的另一示意结构的框图。在图6中作为示例而被描绘的对象监视系统包括:第一成像装置60)(例如，状态检测相机11);第二成像装置70 (例如，监视目标提取相机13);特定状态检测装置81 (例如，特定状态检测装置15);监视目标分析装置82(例如，监视目标分析装置16);以及监视目标特征提取装置85 (例如，监视目标特征提取装置18)，用于基于监视目标的状况，从监视目标图像提取用于指定监视目标的特征。
[0094]第一成像装置60、第二成像装置70、特定状态检测装置81和监视目标分析装置82与在图5中作为示例而被描绘的相应装置相同。利用这样的结构，也可以从由安装的相机捕获的图像自动地收集被视为特定状态的原因的对象。
[0095]图7是描绘了根据本发明的监视目标提取设备的示意结构的框图。在图7中作为示例而被描绘的监视目标提取设备包括:特定状态检测装置81 (例如，特定状态检测装置15);监视目标分析装置82 (例如，监视目标分析装置16);时间预测装置83(例如，时间预测装置17);以及监视目标特征提取装置84 (例如，监视目标特征提取装置18)。
[0096]特定状态检测装置81、监视目标分析装置82、时间预测装置83和监视目标特征提取装置84与在图5中作为示例而被描绘的相应装置相同。利用这样的结构，也可以从由安装的相机捕获的图像自动地收集被视为特定状态的原因的对象。
[0097]根据本发明的监视目标提取设备可以不包括在图7中作为示例而被描绘的时间预测装置83。图8是描绘了根据本发明的监视目标提取设备的另一示意结构的框图。在图8中作为示例而被描绘的监视目标提取设备包括:特定状态检测装置81 (例如，特定状态检测装置15);监视目标分析装置82(例如，监视目标分析装置16);以及监视目标特征提取装置85 (例如，监视目标特征提取装置18)。
[0098]特定状态检测装置81和监视目标分析装置82与在图5中作为示例而被描绘的装置相同。监视目标特征提取装置85与在图7中作为示例而被描绘的装置相同。利用这样的结构，也可以从由安装的相机捕获的图像自动地收集被视为特定状态的原因的对象。
[0099]可以在以下补充备注中部分地或者完全地描述以上描述的示例性实施例，但是本发明不限于以下补充备注。
[0100](补充备注I)一种监视目标提取设备包括:特定状态检测装置，该特定状态检测装置用于从由用于捕获在第一范围中出现的状态的第一成像装置捕获的状态图像检测特定状态；监视目标分析装置，该监视目标分析装置用于使用特定状态从其被检测到的状态图像来分析监视目标的状况；以及监视目标特征提取装置，该监视目标特征提取装置用于基于监视目标的状况