(57)【要約】      （修正有）【課題】事前の登録作業が容易であり、かつ車両の動作状況に応じた臨機応変な特定を行うことができる情報処理装置、情報処理システムおよび情報処理方法を提供する。【解決手段】不審車両特定装置（情報処理装置）は、不審車両の動作を定義した登録データと、車両の動作が登録データに該当するか否かの判断結果と、近隣施設の端末の宛先情報とを格納する記憶部１０と、車両の識別情報と動作データを取得する取得部２１と、取得した動作データが登録データに該当するかを判断し、判断結果を識別情報に対応付けて記憶部へ格納する判断部２２と、記憶部を参照し、ある識別情報について前記動作データが登録データに該当するとの判断結果が所定時間内に複数ある場合、識別情報の車両を不審車両と判定する判定部２３と、不審車両と判定した場合に宛先情報を参照し、近隣施設の端末に不審車両を特定可能な特定情報を送信する送信部２４とを備える。【選択図】図２
2020135650.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不審車両の動作を定義した登録データと、車両の動作が前記登録データに該当するか否かの判断結果と、近隣施設の端末の宛先情報とを格納する記憶部と、
前記車両の識別情報と動作データを取得する取得部と、
取得した前記動作データが前記登録データに該当するかを判断し、判断結果を前記識別情報に対応付けて前記記憶部へ格納する判断部と、
前記記憶部を参照し、ある識別情報について前記動作データが前記登録データに該当するとの判断結果が所定時間内に複数ある場合、当該識別情報の車両を不審車両と判定する判定部と、
前記判定部が不審車両と判定した場合に前記宛先情報を参照し、前記近隣施設の端末に前記不審車両を特定可能な特定情報を送信する送信部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記車両の動作データは、走行軌跡であり、
前記判断部は、不審者によって運転された過去の走行軌跡を用いて学習した軌跡解析モデルを用いて、取得した前記動作データが前記登録データに該当するかを判断する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記不審車両の動作は、Ｕターン、停止、後進、または急な方向変換である、ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記車両の識別情報には、色、形状、車両番号および車載機の固有番号のうちの少なくとも何れか一つが含まれる、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項３の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記判定部は、判定対象の車両が特殊な車両であると特定した場合、判断結果が所定時間内に複数ある場合でも当該車両を不審車両と判定しない、
ことを特徴とする請求項１ないし請求項４の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記送信部は、前記近隣施設の種類に応じて異なる内容の前記特定情報を送信する、ことを特徴とする請求項１ないし請求項５の何れか一項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
撮影装置と、
請求項１ないし請求項６の何れか一項に記載の情報処理装置と、
前記近隣施設の端末と、を備える情報処理システムであって、
前記取得部は、前記車両の識別情報と動作データを、前記撮影装置または当該撮影装置が撮影した映像から取得する、
ことを特徴とする情報処理システム。
【請求項８】
情報処理装置における不審車両を特定する情報処理方法であって、
前記情報処理装置は、
不審車両の動作を定義した登録データと、車両の動作が前記登録データに該当するか否かの判断結果と、近隣施設の端末の宛先情報とを格納する記憶部を備え、
前記車両の識別情報と動作データを取得する取得ステップと、
取得した前記動作データが前記登録データに該当するかを判断し、判断結果を前記識別情報に対応付けて前記記憶部へ格納する判断ステップと、
前記記憶部を参照し、ある識別情報について前記動作データが前記登録データに該当するとの判断結果が所定時間内に複数ある場合、当該識別情報の車両を不審車両と判定する判定ステップと、
前記判定ステップで不審車両と判定した場合に前記宛先情報を参照し、前記近隣施設の端末に前記不審車両を特定可能な特定情報を送信する送信ステップと、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理システムおよび情報処理方法に関し、特に不審車両を特定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、防犯意識の高まりを受けて、防犯に関する様々な技術が開発されている。その一つとして、不審車両を特定する技術がある。
【０００３】
不審車両を特定する技術として、例えば特許文献１に記載される技術が知られている。特許文献１に記載される技術は、特定地域の居住者が所有する車両のナンバーを予め登録するとともに、特定地域と外部とのアクセス道路に車両のナンバーを読み取るカメラを設置する。そして、設置したカメラによって登録されていないナンバーの車両を検知した場合、当該車両を不審車両として特定地域の居住者が所有する端末に通報する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−１６５６１６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に記載された技術は、次のような問題点がある。
第一に、居住者が所有する車両のナンバーを予め登録する必要があるので、車両の台数が多いと登録に手間を要する。また、所有する車両を変更した場合に、車両の登録を再度行う必要があり面倒である。
【０００６】
第二に、特許文献１に記載された技術は「登録した車両は不審車両ではない」という前提のもとで成り立つシステムである。そのため、例えば、正規に登録された車両を使用して居住者が不審な行動を行った場合、正規に登録された車両を意図せず不審者に使用された場合、車両のナンバーを偽装された場合に、当該車両を不審車両と認識できない。つまり、特許文献１に記載された技術では、車両の動作状況に応じた臨機応変な特定を行うことができなかった。
【０００７】
本発明は、前記問題に鑑みてなされたものであり、事前の登録作業が容易であり、かつ車両の動作状況に応じた臨機応変な特定を行うことができる情報処理装置、情報処理システムおよび情報処理方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記課題を解決するため、本発明の一態様に係る情報処理装置は、不審車両の動作を定義した登録データと、車両の動作が前記登録データに該当するか否かの判断結果と、近隣施設の端末の宛先情報とを格納する記憶部と、前記車両の識別情報と動作データを取得する取得部と、取得した前記動作データが前記登録データに該当するかを判断し、判断結果を前記識別情報に対応付けて前記記憶部へ格納する判断部と、前記記憶部を参照し、ある識別情報について前記動作データが前記登録データに該当するとの判断結果が所定時間内に複数ある場合、当該識別情報の車両を不審車両と判定する判定部と、前記判定部が不審車両と判定した場合に前記宛先情報を参照し、前記近隣施設の端末に前記不審車両を特定可能な特定情報を送信する送信部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の一態様に係る情報処理システムは、撮影装置と、前記情報処理装置と、前記近隣施設の端末と、を備える情報処理システムであって、前記取得部は、前記車両の識別情報と動作データを、前記撮影装置または当該撮影装置が撮影した映像から取得する、ことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の一態様に係る情報処理方法は、情報処理装置における不審車両を特定する情報処理方法であって、前記情報処理装置は、不審車両の動作を定義した登録データと、車両の動作が前記登録データに該当するか否かの判断結果と、近隣施設の端末の宛先情報とを格納する記憶部を備え、前記車両の識別情報と動作データを取得する取得ステップと、取得した前記動作データが前記登録データに該当するかを判断し、判断結果を前記識別情報に対応付けて前記記憶部へ格納する判断ステップと、前記記憶部を参照し、ある識別情報について前記動作データが前記登録データに該当するとの判断結果が所定時間内に複数ある場合、当該識別情報の車両を不審車両と判定する判定ステップと、前記判定ステップで不審車両と判定した場合に前記宛先情報を参照し、前記近隣施設の端末に前記不審車両を特定可能な特定情報を送信する送信ステップと、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、事前の登録作業が容易であり、かつ車両の動作状況に応じた臨機応変な特定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係る不審車両特定システムの概略構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係る不審車両特定装置の概略構成図である。
【図３】車両動作データ記憶部のデータ構成例である。
【図４】本発明の実施形態に係る不審車両特定システムの動作を示すフローチャートの例示である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施するための形態を、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。各図は、本発明を十分に理解できる程度に、概略的に示してあるに過ぎない。よって、本発明は、図示例のみに限定されるものではない。また、各図において、共通する構成要素や同様な構成要素については、同一の符号を付し、それらの重複する説明を省略する。
【００１４】
≪実施形態に係る不審車両特定システムの構成≫
図１を参照して、実施形態に係る不審車両特定システム１の構成を説明する。図１は、実施形態に係る不審車両特定システム１の概略構成図である。
【００１５】
不審車両特定システム１は、不審な車両（以下、「不審車両」と称す）を特定するシステムである。なお、不審車両特定システム１は、特許請求の範囲における「情報処理システム」の一例である。
【００１６】
「車両」は、人間が使用する輸送用の乗り物であり、原動機の有無を限定されない。車両には、例えばエンジンやモータなどによって走行する自動車（四輪車、二輪車などを含む）や、人力で駆動され走行する自転車が含まれる。ここでは、車両として四輪自動車を想定して説明する。
【００１７】
「不審車両」は、不審な行動を起こそうとする人物（以下では、「不審者」と呼ぶ）が運転する車両である。「不審な行動」は、例えば、誘拐や窃盗などの犯罪行為、面識のない者に対する声掛けやその者を勧誘する迷惑行為などである。不審車両は、不審な行動を起こすことを考えていない人物（非不審者）が運転する車両に対して、異なる特徴的な動作を行う場合が多い。つまり、不審車両の動作は、普通ではあり得ないものとなる場合がある。ここでの動作には、車両の走行に関する動作（例えば、発進、停止、加速、減速、旋回など）のみならず、走行に直接関連しない動作（例えば、各種ライトの点灯や消灯、クラクションの操作など）が含まれる。
【００１８】
不審車両の走行に関する動作について説明する。例えば、非不審者は、出発地から目的地までできるだけ短い時間で到着するように行動するのに対して、不審者は、自分が行おうと考える不審な行動（例えば、犯罪行為）や当該不審な行動に関連する行動（例えば、犯罪行為の下見）をする。その為、不審車両は、例えば、非不審者が通常の運転ではそのような動作を行わない場所でＵターン、停止、後進、急な方向変換などを行う。本実施形態では、不審車両の動作の中で特に走行軌跡を用いて不審車両を特定する場合を例に挙げて説明を行う。ただし、不審車両の特定が走行軌跡に基づくものに限定されるものではない。
【００１９】
不審車両特定システム１は、カメラ２と、不審車両特定装置３と、端末装置４−１，４−２，４−３・・（特に区別しない場合には「端末装置４」と示す）とを備える。カメラ２や端末装置４の数は特に限定されない。また、不審車両特定装置３がカメラ２を有する構成（つまり、カメラ２を含めて不審車両特定装置３）であってもよい。
なお、カメラ２は、特許請求の範囲における「撮影装置」の一例である。また、不審車両特定装置３は、特許請求の範囲における「情報処理装置」の一例である。
【００２０】
カメラ２は、車両を認識できる解像度を有しており、また、車両の移動が分かる程度に連続撮影が可能である。カメラ２は、例えばデジタルビデオカメラであり、１秒間に数十枚の画像（フレームとも呼ぶ）を撮影する。カメラ２は、車両が存在する場所を撮影できるように設置されればよく、例えば道路や駐車場を撮影できるように設置される。カメラ２の撮影範囲は特に限定されず、カメラ２は車両を俯瞰して撮影するのが好ましい。カメラ２の撮影範囲には、曲線状の道路や分岐する道路が含まれていてもよい。つまり、カメラ２の撮影対象は、交差点やロータリーなどであってもよい。なお、道路は、通行方向を区別する中央分離帯や中央線（センターライン）の有無を問わない。
【００２１】
カメラ２は、撮影した映像から画像認識技術を用いて車両を認識する車両認識機能を有する。画像認識技術は既知の技術であるので、ここでは詳細な説明は省略する。車両認識機能によって認識された車両の識別情報は、不審車両特定装置３に送られる。車両の識別情報は、例えば、車両の色、形状、車両番号（ナンバー）などである。
【００２２】
なお、カメラ２に代えてまたはカメラ２とともに無線受信機を道路や駐車場に設置してもよい。無線受信機は、例えば車両に搭載される車載機の固有番号を無線で受信し、その情報を車両の識別情報として不審車両特定装置３に送信する。車両に搭載される車載機は、例えば、電子料金収受システム（ＥＴＣ:Electronic Toll Collection System）で使用されるものであり、車載機の固有番号は、例えばワイヤレスコールナンバー（ＷＣＮ）である。
【００２３】
カメラ２は、物体追跡技術を用いて撮影した映像のフレーム間で車両を追跡する車両追跡機能を有する。物体追跡技術は既知の技術であるので、ここでは詳細な説明は省略する。車両追跡機能によって特定された車両の走行軌跡は、不審車両特定装置３に送られる。走行軌跡は、例えば、カメラ２の撮影範囲に車両が入ってから出るまでの間におけるフレームごとの車両の位置を繋げた情報である。
【００２４】
不審車両特定装置３は、車両の動作データ（ここでは、車両の走行軌跡）を用いて不審車両を特定する装置である。本実施形態における不審車両特定装置３は、所定時間内に同一車両が普通ではあり得ない走行を繰り返し行った場合に、当該車両を不審車両として判定する。不審車両による普通ではあり得ない走行は、前述した通り不審者が行おうと考える不審な行動（例えば、犯罪行為）に関連するものなので様々な走行が想定される。ここでは、特に「Ｕターン」に着目し、所定時間内に同一車両がＵターンを繰り返し行った場合に、当該車両を不審車両として判定する場合を説明する。
【００２５】
不審車両特定装置３は、少なくとも通信機能と、情報処理機能とを備えている。不審車両特定装置３は、例えばサーバである。ここでの不審車両特定装置３は、カメラ２および端末装置４と通信可能に接続される。不審車両特定装置３は、カメラ２から主に車両の識別情報および動作データを取得する。また、不審車両特定装置３は、端末装置４に対して不審車両を特定可能な特定情報を通知する。特定情報は、車両を一意に特定可能な情報であってもよいし、車両を必ずしも一意に特定可能でない情報（例えば、車両が属するグループを示す情報）であってもよい。不審車両特定装置３の構成および処理の詳細は後述する。
【００２６】
端末装置４は、不審車両が存在することを報知するために利用される装置である。端末装置４は、少なくとも通信機能と、情報処理機能と、報知機能とを備えている。端末装置４は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）、多機能型携帯電話機（スマートフォン:Smartphone）、モバイル端末、防災無線装置などである。端末装置４は、例えば、カメラ２が配置される場所の周辺に存在する施設（以下では、「近隣施設」と呼ぶ）に配置されたり、また近隣施設内に居る者によって所持される。近隣施設は、不審な行動の被害者になり得る者が居る施設（例えば、学校、幼稚園、保育園、駅、住宅など）や、不審な行動を未然に防いだり不審者を捕まえたりする者が居る施設（例えば、役所、交番など）などである。端末装置４は、不審車両特定装置３から不審車両を特定可能な特定情報の通知を受け、その情報を文字、画像、音声などを用いて報知する。
【００２７】
図２を参照して、実施形態に係る不審車両特定装置３の構成を説明する。図２は、実施形態に係る不審車両特定装置３の概略構成図である。
【００２８】
不審車両特定装置３は、記憶部１０と、制御部２０と、通信部３０とを備える。通信部３０は、例えば、通信インタフェースであり、通信回線を介してカメラ２や端末装置４との間で通信を行う。
【００２９】
記憶部１０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成される。記憶部１０は、登録データ記憶部１１と、車両動作データ記憶部１２と、端末情報記憶部１３とを有する。
【００３０】
登録データ記憶部１１は、不審車両の動作を定義した登録データを記憶する。登録データは、例えば、不審者によって運転された車両の過去の走行軌跡（ここでは、Ｕターンの走行軌跡）である。なお、登録データは、Ｕターンの走行軌跡の特徴点を示す情報であってもよい。
【００３１】
車両動作データ記憶部１２は、カメラ２で撮影した車両に関する車両情報を記憶する。車両動作データ記憶部１２のデータ構成例を図３に示す。車両情報には、車両の動作データ（ここでは、車両の走行軌跡）に関する情報が含まれる。
車両動作データ記憶部１２は、カメラＩＤ（Identification）、車両の識別情報、判断結果、時刻データなどの情報を格納する。
【００３２】
カメラＩＤは、カメラ２を識別する情報である。カメラＩＤに対応付けて撮影場所に関する情報をさらに有していてもよい。その場合、カメラＩＤをキーにして撮影場所を特定することが可能である。なお、カメラＩＤに代えて撮影場所に関する情報をカメラ２に直接関連づけてもよい。
【００３３】
車両の識別情報は、車両を識別するために使用される情報である。ここでは、識別情報として車両の色、形状、ナンバーを例示している。車両動作データ記憶部１２に識別情報として記憶される情報は、これらの何れか一つであってもよいし、これら以外の情報を含んでもよいし、それらの情報の組み合わせであってもよい。識別情報は、例えば、車両の色と形状との組み合わせであってもよい。
【００３４】
判断結果は、撮影された車両が普通ではあり得ない動作を行ったことを示す情報である。言い換えれば、判断結果は、不審者によって運転された可能性があることを示す情報である。ここでの判断結果は、車両の走行軌跡がＵターンの走行軌跡に該当することを示す情報である。
【００３５】
時刻データは、カメラ２によって車両を撮影した基準となる時刻である。時刻データは、例えば、車両の撮影を開始した開始時刻や車両の撮影を終了した終了時刻であってよい。
【００３６】
図２に示す端末情報記憶部１３は、端末装置４に関する情報（端末情報）を記憶する。端末情報には、端末装置４の宛先情報（アドレス）が含まれる。端末情報は、他にも近隣施設や近隣施設の入居者に関する情報を含んでもよい。
【００３７】
図２に示す制御部２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によるプログラムの実行処理や、専用回路等により実現される。制御部２０がプログラムによって実現される場合、そのプログラムをコンピュータによる読み取り可能な記録媒体（例：ＣＤ−ＲＯＭ）に記憶して提供することができる。また、そのプログラムを、インターネットなどのネットワークを通して提供することもできる。
【００３８】
制御部２０は、取得部２１と、判断部２２と、判定部２３と、送信部２４とを備える。
【００３９】
取得部２１は、カメラ２から車両の識別情報（ここでは、色、形状、ナンバー）と、動作データ（ここでは、走行軌跡の情報）を取得する。なお、取得部２１は、カメラ２から撮影した映像を取得し、車両の識別情報と動作データとを自身で映像から算出してもよい。つまり、取得部２１は、車両認識機能および車両追跡機能を有していてもよい。
【００４０】
判断部２２は、撮影された車両が普通ではあり得ない動作を行ったか否かを判断する。判断部２２は、例えば、機械学習をベースとした人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）技術を用いて生成した軌跡解析モデルである。軌跡解析モデルは、例えば、車両の走行軌跡を入力すると、当該走行軌跡が不審者によって運転された普通ではあり得ないものであるか否かを出力する。軌跡解析モデルは、例えば、教師ありの学習データとして不審者によって運転された過去の走行軌跡を複数用意し、その学習データを用いて不審者による走行軌跡を学習させることで作成される。
【００４１】
ここでの判断部２２は、車両の走行軌跡がＵターンの走行軌跡に該当するか否かを判断する場合を想定する。つまり、判断部２２は、車両の走行軌跡を入力すると、車両がＵターンしたか否かを出力する。この場合、例えば、教師ありの学習データとして過去のＵターンの走行軌跡を複数用意し、その学習データを用いてＵターンの走行軌跡を学習させる。過去の走行軌跡の学習は、車両の種類（例えば、四輪自動車と二輪自動車）や車両のサイズ（例えば、大型トラックと普通自動車）ごとに行ってもよい。また、一般的なＵターンの走行軌跡を学習した判断部２２で運用を開始し、運用開始後に実際に撮影した走行軌跡を用いて再学習を行ってもよい。これにより、カメラ２の設置条件や気象条件などの個々の現場に適合した判断を行うことができ、判断の精度を向上させることが可能になる。
【００４２】
なお、判断部２２による判断方法は、上記で説明したＡＩ技術を用いた方法に限定されず、種々の方法を用いることができる。例えば、登録データとして過去のＵターンの走行軌跡の特徴点を示す情報を記憶する場合、撮影した車両の走行軌跡の特徴点と過去のＵターンの走行軌跡の特徴点とを比較することにより、車両がＵターンを行ったか否かを判断してもよい。
【００４３】
判断部２２は、撮影された車両が普通ではあり得ない動作（ここでは、Ｕターン）を行ったと判断した場合に、車両の識別情報に対応付けて当該判断結果、カメラＩＤ、時刻データなどを車両動作データ記憶部１２に格納する。これにより、車両動作データ記憶部１２には、判断部２２によって車両が普通ではあり得ない動作を行ったと判断される度に、新たな車両情報（レコード）が追加される。なお、判断部２２は、１回の撮影の中で車両が複数回の普通ではあり得ない動作（ここでは、Ｕターン）を行ったと判断した場合に、その回数分だけ車両情報（レコード）を追加してもよい。また、判断部２２は、撮影されたすべての車両の車両情報を車両動作データ記憶部１２に登録するようにしてもよい。その場合、普通ではあり得ない動作を行った車両以外の車両情報を所定のタイミングで削除するのがよい。
【００４４】
判定部２３は、普通ではあり得ない動作（ここでは、Ｕターン）を所定時間内に繰り返し行う車両を検出した場合に、当該車両を不審車両として判定する。つまり、判定部２３は、判断部２２によって普通ではあり得ない動作（ここでは、Ｕターン）を行ったと所定時間内に同一車両が所定回数だけ判断された場合に、当該車両を不審車両として判定する。例えば、判定部２３は、車両動作データ記憶部１２を参照し、所定時間内に同一の車両についての車両情報が所定数だけ作成されているか否かを判定する。Ｕターンの動作をカウントする範囲である所定時間やカウントの閾値である所定回数は、例えば事前の実験や試験等によって適切な数値を算出しておくのがよい。
【００４５】
なお、判定部２３は、普通ではあり得ない動作（ここでは、Ｕターン）を所定時間内に繰り返し行われた場合であっても、特殊な車両については不審車両として判定しないようにしてもよい。特殊な車両は、例えば、警察車両、タクシー、路線バスなどである。この場合、カメラ２は、例えば車両の上部に設置される構造物の形状や車両の側面の模様から特殊な車両であることを認識し、取得部２１は、当該車両が特殊な車両であることを示す情報をさらに取得する。
【００４６】
また、Ｕターンの動作をカウントする所定時間や所定回数は、曜日や時間帯によって変更してもよい。例えば、午前の時間帯では２０分間に３回のＵターンが行われた場合に不審車両と判定し、午後の時間帯では１０分間に３回のＵターンが行われた場合に不審車両と判定してもよい。また、Ｕターンの動作をカウントする所定時間や所定回数の最適値を、機械学習を用いて算出してもよい。
【００４７】
送信部２４は、判定部２３によって不審車両と判定された場合、当該車両を撮影したカメラ２の近接施設にある端末装置４に対して、当該不審車両を特定可能な特定情報を送信する。特定情報の内容は、送信先である近接施設の種類によって変更してもよい。例えば、学校や住宅へ送信する特定情報は、個人を特定できないようにするという意味で車両の色や形状のみであるのがよい。一方、交番へ送信する特定情報は、車両の特定を容易にするという意味で車両の色や形状に加えてナンバーを含むのがよい。
【００４８】
≪実施形態に係る不審車両特定システムの動作≫
図４を参照して、実施形態に係る不審車両特定システム１の動作を説明する。図４は、実施形態に係る不審車両特定システム１の動作を示すフローチャートである。ここでは、「Ｕターン」に着目し、所定時間内に同一車両がＵターンを繰り返し行った場合に、当該車両を不審車両として判定する場合を説明する。
【００４９】
不審車両特定システム１が起動すると、カメラ２は撮影を開始し、撮影範囲に入った車両を検知する（ステップＳ１）。ここで、カメラ２は、車両認識機能を有しており、撮影した車両の識別情報を取得する。また、カメラ２は、車両追跡機能を有しており、撮影範囲に入った車両を追跡し、車両の走行軌跡を算出する。そして、カメラ２は、車両の識別情報（ここでは、色、形状、ナンバー）および動作データ（ここでは、走行軌跡の情報）を不審車両特定装置３に送信する。これにより、不審車両特定装置３の取得部２１は、車両の識別情報（ここでは、色、形状、ナンバー）および動作データ（ここでは、走行軌跡の情報）を取得する。
【００５０】
次に、不審車両特定装置３の判断部２２は、取得した動作データ（ここでは、走行軌跡の情報）が登録データ（ここでは、Ｕターンの軌跡）に該当するか否かを判断する（ステップＳ２）。
【００５１】
また、不審車両特定装置３の判断部２２は、車両の識別情報（車両の色、形状、ナンバーなど）、カメラＩＤ（検知した場所）、判断結果、時刻データなどを車両動作データ記憶部１２に保存する（ステップＳ３）。
【００５２】
次に、不審車両特定装置３の判定部２３は、同一車両が所定時間内に同一場所で規定回数Ｕターンしたか否かを判定する（ステップＳ４）。規定回数だけＵターンを行っていない場合（ステップＳ４で“Ｎｏ”）、処理をステップＳ１に戻す。一方、規定回数だけＵターンを行っている場合（ステップＳ４で“Ｙｅｓ”）、判定部２３は、当該車両を不審車両と判定し、送信部２４は、近隣施設の端末装置４に当該不審車両を特定可能な特定情報を発信する（ステップＳ５）。そして、処理をステップＳ１に戻す。
【００５３】
以上のように、実施形態に係る不審車両特定システム１および不審車両特定装置３は、カメラ２によって検知された車両の識別情報（ここでは、色、形状、ナンバー）および動作データ（ここでは、走行軌跡の情報）を取得し、車両が普通ではあり得ない動作（ここでは、Ｕターン）を行ったと判断した場合に識別情報に対応付けて判断結果を記憶部１０に保存する。そのため、予め車両に関する情報（例えば、ナンバー等）のデータを登録する必要がなく、事前の登録作業が容易である。
【００５４】
また、実施形態に係る不審車両特定システム１および不審車両特定装置３は、１回のＵターンでは問題ないとするが、例えばＵターンを短時間で複数回繰り返した場合に不審車両と推定する。そのため、車両の動作状況に応じた臨機応変な不審車両の特定を行うことができる。
【００５５】
［変形例］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、特許請求の範囲の趣旨を変えない範囲で実施することができる。実施形態の変形例を以下に示す。
【００５６】
実施形態では、カメラ２を用いて車両の不審動作（走行軌跡）を取得し、その走行軌跡から不審車両を特定していた。しかしながら、取得する不審動作は、走行軌跡に限定されず、他の情報であってもよい。例えば、車両のライトやハザードランプを点灯する動作を取得し、同一車両が所定時間内に規定回数だけ特定の動作を行った場合に不審車両と判定してもよい。
【００５７】
また、画像以外のものを用いて車両の不審動作を取得してもよい。例えば、音声を用いて車両が発する音（例えば、クラクションやエンジン音）を取得し、同一車両が所定時間内に規定回数だけ特定の音を発した場合に不審車両と判定してもよい。
【００５８】
また、実施形態では、カメラ２で車両を俯瞰して撮影することを想定していた。しかしながら、カメラ２の画角や設置状況によって撮影範囲が狭い場合、複数のカメラ２を用いて車両の走行軌跡を算出してもよい。
【００５９】
また、実施形態では、不審車両の特定について説明したが、本発明は不審人物の特定にも応用できる。例えば、短時間のうちに同じ場所で何度も方向転換する人物を不審人物と判定し、通報してもよい。
【符号の説明】
【００６０】
１      不審車両特定システム（情報処理システム）
２      カメラ（撮影装置）
３      不審車両特定装置（情報処理装置）
４，４−１，４−２，４−３  端末装置（端末）
１０    記憶部
１１    登録データ記憶部
１２    車両動作データ記憶部
１３    端末情報記憶部
２０    制御部
２１    取得部
２２    判断部
２３    判定部
２４    送信部
３０    通信部
【図１】
2020135650.tif 000003
【図２】
2020135650.tif 000004
【図３】
2020135650.tif 000005
【図４】
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