(57)【要約】      （修正有）【課題】動画像を解析することで異常事象の発生をいち早く検出する異常判定装置を提供する。【解決手段】異常判定装置１０２は、道路１０６の上方に設置され、道路を俯瞰的に撮像するカメラ１０４から監視領域１０８の動画像を取得する。異常判定装置１０２は、この動画像から経時的に連続する複数の静止画像を抽出し、複数の静止画像を参照して、移動または変化しているオブジェクト（自動車）を特定する。複数のオブジェクトの動作態様を分析することにより、危険運転などの異常事象が発生していないかを判定し、危険運転を検出したときには、自動車等に対して警告する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画像を撮像する撮像部と、
前記動画像から経時的に連続する複数の静止画像を抽出し、前記複数の静止画像を参照して、移動または変化しているオブジェクトを特定する画像認識部と、
前記特定されたオブジェクトの動作態様に基づいて、異常条件の成否を判定する異常判定部と、
前記異常条件が成立したとき、外部装置に対して異常の発生を報知する報知部と、を備えることを特徴とする異常判定装置。
【請求項２】
前記異常判定部は、異常条件が成立するときの動画像を教師データとして教師あり学習を実行した異常判定モデルに対して、前記撮像された動画像に含まれるオブジェクトの動作態様を入力することにより前記異常条件の成否を判定することを特徴とすることを特徴とする請求項１に記載の異常判定装置。
【請求項３】
前記異常条件は、自動車の危険な運転を定義する条件であって、
前記画像認識部は、前記複数の静止画像を参照し、前記オブジェクトとして自動車を特定し、
前記異常判定部は、前記動画像に含まれる自動車の動作態様が、前記異常条件を満たすか否かを判定し、
前記報知部は、前記異常条件が成立したとき、前記自動車に対して制御信号を送信することを特徴とする請求項１または２に記載の異常判定装置。
【請求項４】
前記異常判定部は、第１の自動車に対応する第１のオブジェクトと第２の自動車に対する第２のオブジェクトの位置関係の変化に基づいて、前記異常条件の成否を判定することを特徴とする請求項３に記載の異常判定装置。
【請求項５】
動画像を撮像する機能と、
前記動画像から経時的に連続する複数の静止画像を抽出し、前記複数の静止画像を参照して、移動または変化しているオブジェクトを特定する機能と、
前記特定されたオブジェクトの動作態様に基づいて、異常条件の成否を判定する機能と、
前記異常条件が成立したとき、外部装置に対して異常の発生を報知する機能と、をコンピュータに発揮させることを特徴とする異常判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常の発生を検知するための技術、に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ディープラーニングに代表される人工知能関連技術により、画像に何が映っているか、画像Ａと画像Ｂは類似しているかなど、さまざまな場面における画像認識の精度が向上している。たとえば、特許文献１では、多数の画像の中から鑑賞者が興味をもっている画像を自動的に選択する技術を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２８４３３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
監視カメラによる動画像が、交通違反や犯罪の証拠となることも多い。しかし、現状においては、動画像を人がリアルタイムで目視するか、事後的に動画像を人が解析することが多く、動画像を対象とした画像認識技術は発展途上段階にある。
【０００５】
本発明は、本発明者による上記認識に基づいて完成された発明であり、その主たる目的は、動画像を解析することで異常事象の発生をいち早く検出するための技術、を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のある態様における異常判定装置は、動画像を撮像する撮像部と、動画像から経時的に連続する複数の静止画像を抽出し、複数の静止画像を参照して、移動または変化しているオブジェクトを特定する画像認識部と、特定されたオブジェクトの動作態様に基づいて、異常条件の成否を判定する異常判定部と、異常条件が成立したとき、外部装置に対して異常の発生を報知する報知部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、動画像に基づいて、異常事象の発生を早期に検出しやすくなる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】異常判定システムによる動画撮影時の模式図である。
【図２】動画解析過程の概念図である。
【図３】異常判定装置の機能ブロック図である。
【図４】異常判定モデルの概念図である。
【図５】異常判定時の処理過程を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本実施形態においては、町中に設置されるカメラによって道路を定点観測し、そのときに得られる動画像から「危険運転」が発生していないかを自動判定する。危険運転とは、スピード違反、逆走、あおり運転、蛇行運転など、交通法規違反または交通事故を誘発しかねない異常な運転を意味する。本実施形態においては、特に、先行車に対して後続車が車間距離を極端に詰めたり、先行車を長期間追い回すなどの「あおり運転」を危険運転の一例として説明する。
【００１０】
図１は、異常判定システム１００による動画撮影時の模式図である。
カメラ１０４は、道路１０６の上方に固定的に設置され、道路１０６の一部を俯瞰的に撮像する。道路１０６には複数のカメラ１０４が設置される。
【００１１】
カメラ１０４の撮像範囲である監視領域１０８を多数の自動車が通過する。異常判定装置１０２は、各自動車の形状、位置、方向、速度、加速度などを動画像から特定する。異常判定装置１０２は、動画像を解析し、道路１０６において危険運転（本実施形態ではあおり運転）が発生しているか否かを判定する。異常判定装置１０２は複数のカメラ１０４と接続されてもよいが、本実施形態においては１つの異常判定装置１０２に１つのカメラ１０４が接続されるものとして説明する。危険運転を検出したとき、異常判定装置１０２は該当車輌にメッセージを送信する。
【００１２】
図２は、動画解析過程の概念図である。
カメラ１０４は、上述したように監視領域１０８を定点観測する。このときの動画像から、複数の静止画像が時系列順にピックアップされる。動画像を構成するすべての静止画像をピックアップしてもよいし、数枚に１枚の割合で選択的にピックアップしてもよい。
【００１３】
静止画像からは自動車に該当する部分が「オブジェクト」として特定される。静止画像を画像処理して、オブジェクトの形状、位置、方向を特定した画像を加工画像１１０とよぶ。
【００１４】
図２（ａ）は時刻ｔ１の加工画像１１０を示す。図２（ｂ）は時刻ｔ２の加工画像１１０、図２（ｃ）は時刻ｔ３の加工画像１１０、図２（ｄ）は時刻ｔ４の加工画像１１０を示す。
【００１５】
時刻ｔ１（図２（ａ））の静止画像において、異常判定装置１０２は、２台の自動車を検出し、それぞれをオブジェクト１１２ａとオブジェクト１１２ｂとして特定する。オブジェクト１１２ａの加工画像１１０における位置座標は（ｘａ１，ｙａ１）、オブジェクト１１２ｂの加工画像１１０における位置座標は（ｘｂ１，ｙｂ１）である。加工画像１１０は、監視領域１０８に対応する。
【００１６】
時刻ｔ２（図２（ｂ））においては、オブジェクト１１２ａの位置座標は（ｘａ２，ｙａ２）、オブジェクト１１２ｂの位置座標は（ｘｂ２，ｙｂ２）である。異常判定装置１０２は、時刻ｔ１および時刻ｔ２の２枚の加工画像１１０により、オブジェクト１１２ａ，オブジェクト１１２ｂがどちらもｘ軸負方向に移動しており、オブジェクト１１２ａが先行車、オブジェクト１１２ｂが後続車であることを認識する。
【００１７】
時刻ｔ３（図２（ｃ））においては、オブジェクト１１２ａ（先行車）にオブジェクト１１２ｂ（後続車）が接近し、かつ、オブジェクト１１２ｂ（後続車）がオブジェクト１１２ａ（先行車）の右側に移動している。この状況から、オブジェクト１１２ｂ（後続車）はオブジェクト１１２ａ（先行車）を後方からあおっていると推測される。
【００１８】
時刻ｔ４（図２（ｄ））においては、オブジェクト１１２ｂ（後続車）はオブジェクト１１２ａ（先行車）に接近したまま、オブジェクト１１２ａ（先行車）の左後方に出ている。一般的には、先行車の両側面を表す２本の延長線に対して、後続車がどのくらいずれているか、先行車と後続車との車間距離、先行車の速度、相対速度、後続車の横揺れの頻度、などに基づいて「あおり運転」に該当するか否かが判別されると考えられる。
【００１９】
異常判定装置１０２は、自動車のナンバープレート、形状および色彩により、自動車を識別し、自動車に対応するオブジェクト１１２にＩＤ（以下、「オブジェクトＩＤ」とよぶ）を付与する。なお、自動車がＩＤ信号を常時送信可能であるときには、異常判定装置１０２はこのＩＤ信号に基づいて自動車を特定してもよい。異常判定装置１０２は、オブジェクト１１２の中心点の座標をオブジェクト１１２の位置座標として検出する。
【００２０】
なお、オブジェクト１１２（加工画像１１０における所定領域）の中心点あるいは重心点のような代表的な１点の位置座標をオブジェクト１１２の位置座標として検出してもよいし、オブジェクト１１２に含まれる複数の点の位置座標（集合）をオブジェクト１１２の位置座標としてもよい。たとえば、加工画像１１０におけるオブジェクト１１２の上記所定領域に含まれる全画素それぞれの位置座標（集合）をオブジェクト１１２の位置座標としてもよいし、上記の所定領域から所定間隔にてサンプリングした複数の画素それぞれの位置座標（集合）をオブジェクト１１２に位置座標としてもよい。
【００２１】
図３は、異常判定装置１０２の機能ブロック図である。
異常判定装置１０２の各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）および各種コプロセッサなどの演算器、メモリやストレージといった記憶装置、それらを連結する有線または無線の通信線を含むハードウェアと、記憶装置に格納され、演算器に処理命令を供給するソフトウェアによって実現される。コンピュータプログラムは、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、それらの上位層に位置する各種アプリケーションプログラム、また、これらのプログラムに共通機能を提供するライブラリによって構成されてもよい。以下に説明する各ブロックは、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。
【００２２】
異常判定装置１０２は、報知部１２０、撮像部１２２、データ処理部１２４およびデータ格納部１２６を含む。
報知部１２０は、後述の異常条件が成立したとき、自動車などの外部装置に異常の発生（危険運転に該当する旨）を報知する。撮像部１２２は、常時、カメラ１０４から動画像を取得する。データ格納部１２６は、コンピュータプログラムを含めた各種データを格納する。データ処理部１２４は、撮像部１２２およびデータ格納部１２６から取得されるデータに基づいて各種処理を実行する。データ処理部１２４は、報知部１２０、撮像部１２２およびデータ格納部１２６のインタフェースとしても機能する。
【００２３】
データ処理部１２４は、画像認識部１２８と異常判定部１３０を含む。
画像認識部１２８は、撮像部１２２から動画像を取得し、時系列に並ぶ静止画像を抽出する。また、画像認識部１２８は、静止画像からオブジェクト１１２を特定し、その形状、位置、方向を検出して、加工画像１１０を生成する。画像認識部１２８は、より具体的には、複数の静止画像において自動車の特徴を備え、かつ、移動または変形しているものをオブジェクト１１２（移動物体）として特定する。更に、画像認識部１２８は、オブジェクト１１２にオブジェクトＩＤを付与する。異常判定部１３０は、動画像に基づいて異常条件の成否を判定する（後述）。本実施形態における異常条件は「危険運転」の検出である。異常判定部１３０は、異常判定モデル１４０により動画像を解析することにより、あおり運転などの危険運転が発生していないかを判定する。
【００２４】
図４は、異常判定モデル１４０の概念図である。
本実施形態における異常判定モデル１４０は、ニューラルネットワークにより形成される。図４に示す異常判定モデル１４０は、入力層、出力層および２層の中間層１，２を含むが、中間層の数は任意である。異常判定モデル１４０は、危険運転の種類ごとに用意される。図４の異常判定モデル１４０は「あおり運転」に該当するか否かを判定するモデルであるとして説明する。また、異常判定モデル１４０は、加工画像１１０において特定された２つのオブジェクト１１２の組み合わせごとに「あおり運転」が発生しているか否かを判定するために利用される。たとえば、オブジェクト１１２ａ、オブジェクト１１２ｂおよびオブジェクト１１２ｃが検出されたときには、オブジェクト１１２ａとオブジェクト１１２ｂ、オブジェクト１１２ａとオブジェクト１１２ｃ、オブジェクト１１２ｂとオブジェクト１１２ｃの３つの組み合わせについて、それぞれ「あおり運転」が発生していないか判定する。
【００２５】
入力層はｎ個のノード（以下、「入力ノード」ともよぶ）を含む。入力ノードは「ｘ」と表記する。中間層１はｎ１個のノード（以下、「第１中間ノード」ともよぶ）を含む。第１中間ノードは「ｕ１」と表記する。中間層２はｎ２個のノード（以下、「第２中間ノード」ともよぶ）を含む。第２中間ノードは「ｕ２」と表記する。
【００２６】
出力層は２個のノード（以下、「出力ノード」ともよぶ）を含む。出力ノードは「ｙ」と表記する。出力ノードｙ１は偽（「あおり運転」ではない）に対応し、出力ノードｙ２は真（「あおり運転」である）に対応する。出力ノードｙ１（偽）の出力値が正、出力ノードｙ２（真）の出力値が負のときはあおり運転の可能性は低いという判定となり、出力ノードｙ１（偽）の出力値が負、出力ノードｙ２（真）の出力値が正のときは「異常条件」の成立となり、あおり運転である可能性が高いという判定となる。
【００２７】
入力ノードｘは入力項目に対応する。たとえば、オブジェクト１１２ａとオブジェクト１１２ｂの間で「あおり運転」が発生しているか否かを判定するときには、オブジェクト１１２ａの時刻ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４それぞれにおける速度、位置、車の向き、オブジェクト１１２ｂの時刻ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４それぞれにおける速度、位置、車の向きが入力される。また、オブジェクト１１２ａとオブジェクト１１２ａの時刻ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４それぞれにおける相対速度および車間距離も入力される。
【００２８】
ノードとノードのつながりの強さ（結合度）は「重み係数」により表現される。各ノードの活性化関数ｆ（ｘ）は、ＲｅＬＵ（Rectified Linear Unit）関数などの既知の関数により表現される。たとえば、第１中間ノードｕ１１は、入力ノードｘ１〜ｘｎの合計ｎ個のノードから入力値を取得する。第１中間ノードｕ１１のＲｅＬＵ関数は、このｎ個の入力値の合計値をその入力値ｘとして取得する。ＲｅＬＵ関数ｆ（ｘ）は、ｘ≧０のときｆ（ｘ）＝ｘとなり、ｘ＜０のときにはｆ（ｘ）＝０となる線形関数である。
最終的には、出力値は、入力項目１〜ｎそれぞれの影響度を累積させたものとして表現できる。
【００２９】
異常判定装置１０２の運営者は、あらかじめ、あおり運転に該当する動画像とあおり運転に該当しない動画像の双方を含む大量の動画像を異常判定モデル１４０に入力し、各動画像についてあおり運転に該当するか否かを入力する。このような制御方法により、異常判定モデル１４０は「教師あり学習」をおこない、あおり運転の判定基準を学習する。
【００３０】
図５は、異常判定時の処理過程を示すフローチャートである。
画像認識部１２８、カメラ１０４から取得された動画像から各種入力値を抽出して異常判定モデル１４０に投入する。異常判定部１３０は、異常判定モデル１４０により異常条件の成否をリアルタイムに判定する。異常判定モデル１４０は、異常条件が成立したときには（Ｓ１０のＹ）、後続車（図２のオブジェクト１１２ｂ）に対して、指向性のある無線通信により「もう少し車間距離をとりましょう」などのメッセージを送信する（Ｓ１２）。オブジェクト１１２ｂに対応する後続車はこのメッセージを受信したとき、ドライバーに視認可能なディスプレイにメッセージを表示させる機能を備えるものとする。異常条件が不成立のときには（Ｓ１０のＮ）、メッセージは送信されない。
【００３１】
異常条件の成立時におけるメッセージの送信先は、ドライバーに限らず、警察などの監視者であってもよい。また、報知部１２０は、異常条件が成立したときには、危険運転をしている後続車に制御信号を送信してもよい。後続車は、この制御信号を受信したとき、減速する、路肩に停止させられるなどの強制的な制御を受けるとしてもよい。
【００３２】
以上、実施形態に基づいて異常判定システム１００を説明した。
本実施形態によれば、動画像を解析することによりさまざまな「異常事象」を早期かつ自動的に検出できる。このため、交通違反や事故が発生したときの事後検証に限らず、事故につながりかねない危険運転を早期に発見し、これを未然に防ぐことができる。特に、「あおり運転」は、複数の自動車の関係に基づいて該当するか否かを判定する必要がある。本実施形態においては加工画像１１０に映る２台の自動車それぞれのパラメータ（位置、速度等）だけでなく、２台の自動車の相対的な位置関係（車間距離等）も入力値とすることにより、複数のオブジェクト１１２の関わりからあおり運転のような異常事象を判定できる。
【００３３】
今後、自動運転車が普及していくと思われる。自動運転車自体が賢くなることも大切であるが、自動運転車を必要であれば外部から強制停止させる機能も必要になると考えられる。本実施形態における異常判定システム１００によれば、危険運転だけでなく、異常動作をしている自動車を画像解析に基づいて早期に発見し、停止・減速を指示する制御信号を該当車輌に送信することで事故を未然に防ぐことができる。
【００３４】
また、本実施形態においては、あおり運転の動画像を異常判定モデル１４０に覚えさせ、教師あり学習をさせている。このため、異常判定モデル１４０は、さまざまなタイプのあおり運転を認識しやすくなる。
【００３５】
なお、本発明は上記実施形態や変形例に限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。上記実施形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより種々の発明を形成してもよい。また、上記実施形態や変形例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。
【００３６】
［変形例］
本実施形態においては、多層のニューラルネットワーク（ディープラーニング）に基づく異常判定モデル１４０により、あおり運転が発生しているか否かを判定するとして説明した。変形例として、動画像に含まれる複数の静止画像の差分に基づいてあおり運転が発生しているか否かを判定してもよい。具体的には、画像認識部１２８は、図２（ａ）から図２（ｄ）の加工画像１１０を参照することにより、オブジェクト１１２ａとオブジェクト１１２ｂは同方向に走行しており、オブジェクト１１２ａは先行車に対応し、オブジェクト１１２ｂは後続車に対応すると認識する。ここで、時刻ｔ１の加工画像１１０（図２（ａ））と時刻ｔ２の加工画像１１０（図２（ｂ））を比較すると、オブジェクト１１２ｂ（後続車）はオブジェクト１１２ａ（先行車）の右方向に動いていることがわかる。また、時刻ｔ３の加工画像１１０（図２（ｃ））と時刻ｔ４の加工画像１１０（図２（ｄ））を比較すると、オブジェクト１１２ｂ（後続車）はオブジェクト１１２ａ（先行車）に対して今度は左方向に動いている。異常判定部１３０は、後続車が先行車の右方向に所定値以上動き、かつ、左方向にも所定値以上動いているときには「あおり運転」という異常条件が成立していると判定する。このような制御方法によれば、簡易かつ高速に「あおり運転」が発生しているか否かを判定できる。
【００３７】
本実施形態においては、危険運転の一例として「あおり運転」を対象として説明した。このほかにも「逆走」「スピード違反」を判定するために複数種類の異常判定モデル１４０を用意してもよい。逆走判定の場合には、たとえば、「自動車ａは左向きに走行すべき車線において右向きに走行していること」のように逆走を検出するための異常条件をあらかじめルールベースにて設定してもよい。スピード違反判定の場合には、複数の加工画像１１０に映る自動車の位置座標から推定速度を割り出し、この推定速度が規定の速度を超過したとき、異常判定部１３０はスピード違反であると判定してもよい。
ＧＰＳ（Global Positioning System）により、各自動車の速度および進行方向を確認することにより、スピード違反や逆走を検出する方法も考えられる。
【００３８】
このほかにも、飲酒運転や居眠り運転の判定も考えられる。たとえば、飲酒運転の動画像を異常判定モデル１４０に学習させることにより、異常判定モデル１４０は飲酒運転に特有の自動車の動き方（たとえば、ふらつき方）を学習する。このような学習をさせた異常判定モデル１４０によれば、飲酒運転の疑いがある自動車を早期に検出できる。報知部１２０は、飲酒運転の疑いのある自動車を発見したとき、警察等にこれを報知すれば、飲酒運転にともなう交通事故を未然に防ぐことができる。
【００３９】
自動車にアルコール濃度検知装置を装備すればより確実に飲酒運転を判定できると考えられる。アルコール濃度検知装置は、車内でアルコールの匂いを検出したとき、アルコール検出信号を異常判定装置１０２などの外部装置に送信する。ただし、アルコール臭が検出されたときでも、同乗者が飲酒しているだけでドライバー本人は飲酒していない場合もありえる。そこで、アルコール検出信号が送信され、かつ、異常判定装置１０２が自動車の走行状態から飲酒運転の疑いを検出したとき、異常判定装置１０２は飲酒運転の疑いがあるとして該当車に一時停止等を強制する制御信号を送信してもよい。
【００４０】
このほか、信号無視の検出も考えられる。たとえば、ある交差点で赤信号となったとき、その交差点に所定速度以上の走行速度にて侵入する自動車を検出したとき、信号無視が発生していると判定してもよい。
【００４１】
本実施形態においては、報知部１２０が自動車に対してメッセージを送信するとして説明した。変形例として危険運転をしている車両のオブジェクトＩＤを報知部１２０は警察に通知してもよい。警察は、このオブジェクトＩＤを対象とした通信手段を備えてもよい。そして、警察から該当車輌に対して音声等により直接メッセージを伝えてもよい。
【００４２】
異常判定装置１０２の画像認識部１２８は、危険運転車を見つけたときには、ナンバープレート、車種等を記録してもよい。自動車の特徴情報が登録されるデータベースをあらかじめ用意しておき、異常判定装置１０２は、これらの検出情報から危険運転車を割り出してもよい。異常判定装置１０２は、地点Ｐ１において自動車Ｃ１による危険運転を検出したとする。異常判定装置１０２は、別地点Ｐ２において自動車Ｃ１を再検出したときには、警察等が運営する外部装置に対して、「地点Ｐ１で危険運転をしていた自動車Ｃ１が地点Ｐ２に存在する」旨を通知してもよい。このような制御方法によれば、異常判定装置１０２は危険運転を行った自動車の特徴を記録するとともに、他のカメラ１０４において同様の特徴を有する自動車が再検出されたときにこれを報知できるので、危険運転車を追跡しやすくなる。
【００４３】
異常判定装置１０２は、複数のカメラ１０４と接続されてもよい。たとえば、異常判定装置１０２は、カメラ１０４ａによる動画像から自動車Ｃ２による危険運転の発生を認識したとする。このとき、画像認識部１２８は危険運転を行った自動車Ｃ２の特徴情報を記録しておく。次に、カメラ１０４ｂにおいてこの特徴情報に該当する自動車Ｃ２が検出されたとき、異常判定装置１０２は自動車Ｃ２が危険運転を続けているか否かを判定する。異常判定装置１０２の異常判定部１３０は、ｎ台（ｎ≧２）のカメラ１０４の監視領域１０８において、ｍ回（ｎ≧ｍ≧２）以上危険運転と判定された自動車が認識されたとき異常条件成立と判定してもよい。このような制御方法によれば、１つの監視領域１０８の動画像だけで危険運転を判定するときよりも、危険運転をより確実に判定しやすくなる。また、カメラ１０４ａにおいて危険運転の疑いのある自動車Ｃ２をマークしておき、別のカメラ１０４ｂ，カメラ１０４ｃでは多数の自動車のうち、自動車Ｃ２について優先的に異常判定モデル１４０に基づく異常判定を実行すれば、より高速に危険運転を判定できる。
【００４４】
本実施形態においては、自動車の危険運転を対象として説明したが、動画像に基づいて各種イベントを自動検出する技術はさまざまな場面に応用可能である。
（１）水難事故
スイミングプールや海水浴場を定点観測できる位置にカメラ１０４を設置してもよい。異常判定装置１０２は、このときの動画像から溺れている人間をリアルタイムにて検出してもよい。具体的には、手を激しく振っている、浮上と沈下を繰り返している、浮き輪を持っていたがそこから手が離れている、などの条件が成立したとき、溺れている可能性があると判定してもよい。
【００４５】
（２）サメの接近
近年では、海外の海水浴場で遊泳者がサメに襲われる事故も多発している。異常判定装置１０２は、サメの背びれの動きを検出し、サメの接近時にはサイレンを鳴らすなどの方法により遊泳者に注意を促してもよい。
【００４６】
（３）津波の予兆の早期発見
沿岸および沖合を人工衛星等により撮像し、波の上昇および下降の状態から、津波の可能性を検知してもよい。
【００４７】
（４）土砂崩れの可能性の検出
山岳や崖を定点観測し、岩盤のひび割れや岩石の落下から土石流が発生する可能性を検知してもよい。人間が土石流に気づいたときには手遅れになることも多い。山岳における地形変化を検出することにより、土石流が発生する前に早期の避難が可能となる。雪崩についても同様である。
【００４８】
（５）隕石等の落下の検出
宇宙空間を人工衛星により観察する。地球へ向かう隕石、あるいは、人工衛星の落下を検出し、これを地上のシステムに報知してもよい。
【００４９】
（６）軍事的脅威の早期発見
人工衛星からの動画像により、他国からの弾道ミサイルの接近、領空侵犯、領海侵犯、島嶼への不法上陸等を検出してもよい。
【００５０】
（７）路上の人の流れ
カメラ１０４による定点観測により自動車だけでなく人の動きを検出してもよい。たとえば、ストーカー行為、喧嘩、痴漢、店舗の行列などの検出が可能である。
【００５１】
（８）野鳥のカウント
カメラ１０４による定点観測により、野鳥などの特定生物の数をカウントできる。
【００５２】
（９）商品の棚卸し
店舗内の商品棚を定点観測し、商品の陳列された日時、顧客が手にとった回数、売り切れなどを検出してもよい。また、アパレル業界であれば、顧客が手にとった回数を被服ごとに計測すれば売れ筋商品を把握する上でも有効と考えられる。また、商品を持参している袋に入れるなどを異常条件として判定することにより、万引きの検知が可能になると考えられる。
【００５３】
（１０）自動運転の補助
自動運転車は、車載カメラにより外部状況を認識する。しかし、車載カメラだけでは不十分な場合も考えられる。たとえば、自動運転車の先行車が車高の高いトラックの場合、トラックの下の空間に移動可能と誤認識してしまう可能性がある。しかし、上空からこの自動運転車とトラックを撮影していればこのような誤認識に基づく自動運転がなされているとき、異常判定装置１０２から自動運転車に減速を指示する制御信号を送信すればよい。このように、異常判定装置１０２は、自動運転を補助する上でも有効である。
【００５４】
（１１）サプライチェーンの自動最適化
配達車が、どの倉庫を出発し、どのルートを選んでいるかをカメラ１０４により認識できる。その上で、異常判定装置１０２は複数の配達車に対して最適経路を通知してもよい。
【００５５】
（１２）渋滞の解消
定点観測により、異常判定装置１０２は交通量の変化を計測してもよい。交通量が多い地点の自動車に対しては、異常判定装置１０２は速度制限を指示する制御信号を一斉送信することで、安全を確保してもよい。このほか、一部の自動車を迂回路へ誘導してもよいし、渋滞の状況に鑑みて最適な出発時間を出発前の自動車に通知してもよい。
【符号の説明】
【００５６】
１００  異常判定システム、１０２  異常判定装置、１０４  カメラ、１０６  道路、１０８  監視領域、１１０  加工画像、１１２  オブジェクト、１２０  報知部、１２２  撮像部、１２４  データ処理部、１２６  データ格納部、１２８  画像認識部、１３０  異常判定部、１４０  異常判定モデル
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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