(57)【要約】【課題】セキュリティの異常の監視の精度を向上すること。【解決手段】自動二輪車のセキュリティの異常を検出するセンサからセンサデータを取得するセンサデータ取得部４８と、自動二輪車の周辺の状態を示す周辺情報を取得する周辺情報取得部４２と、センサデータ取得部４８が取得したセンサデータと、周辺情報取得部４２が取得した周辺情報とに基づいて人工知能によって学習して、セキュリティの異常と誤検出とを判定するための学習済みモデルを生成する学習部２３と、学習部２３が学習した学習済みモデルを使用して、センサデータ取得部４８が取得したセンサデータと、周辺情報取得部４２が取得した周辺情報とに基づいて、セキュリティの異常と誤検出とを判定する判定部２４とを備える。【選択図】図１
2020140401.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体のセキュリティの異常を検出するセンサからセンサデータを取得するセンサデータ取得部と、
移動体の周辺の状態を示す周辺情報を取得する周辺情報取得部と、
前記センサデータ取得部が取得した前記センサデータと、前記周辺情報取得部が取得した前記周辺情報とに基づいて人工知能によって学習して、セキュリティの異常と誤検出とを判定するための学習済みモデルを生成する学習部と、
前記学習部が学習した前記学習済みモデルを使用して、前記センサデータ取得部が取得した前記センサデータと、前記周辺情報取得部が取得した前記周辺情報とに基づいて、セキュリティの異常と誤検出とを判定する判定部と、
を備えることを特徴とする異常監視システム。
【請求項２】
前記周辺情報は、前記移動体の周辺の気象状態を示す気象情報、前記移動体の周辺における物体の検出を示す物体検出情報、前記移動体の周辺の音声を示す音声情報、および、前記移動体の現在位置を示す位置情報の少なくともいずれかを含む、
請求項１に記載の異常監視システム。
【請求項３】
前記周辺情報取得部は、前記移動体に配置された撮影部が撮影した、前記移動体の周辺の映像データを取得する映像データ取得部、を含む、
請求項１または２に記載の異常監視システム。
【請求項４】
誤検出であるとユーザが判断した判断結果を示す判断情報を取得するユーザ判断情報取得部、
を備え、
前記学習部は、前記センサデータ取得部が取得した前記センサデータと、前記周辺情報取得部が取得した前記周辺情報と、前記ユーザ判断情報取得部が取得した前記判断情報とに基づいて人工知能によって学習して、セキュリティの異常と誤検出とを判定するための学習済みモデルを生成する、
請求項１から３のいずれか一項に記載の異常監視システム。
【請求項５】
移動体のセキュリティの異常を検出するセンサからセンサデータを取得するセンサデータ取得ステップと、
移動体の周辺の状態を示す周辺情報を取得する周辺情報取得ステップと、
前記センサデータ取得ステップにおいて取得した前記センサデータと、前記周辺情報取得ステップにおいて取得した前記周辺情報とに基づいて人工知能によって学習して、セキュリティの異常と誤検出とを判定するための学習済みモデルを生成する学習ステップと、
前記学習ステップにおいて学習した前記学習済みモデルを使用して、前記センサデータ取得ステップにおいて取得した前記センサデータと、前記周辺情報取得ステップにおいて取得した前記周辺情報とに基づいて、セキュリティの異常と誤検出とを判定する判定ステップと、
を含む異常監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常監視システム、及び、異常監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両などの移動体の盗難やいたずらを防止するために、センサが移動体に発生した振動を検出することによって、セキュリティの異常を監視する技術が知られている。また、車両のドアまたはトランクを開けた際の、車両内に生じる空気圧変化に基づいて、警報信号など必要な盗難防止装置を作動させる技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−０７８３６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の技術では、センサが、例えば、雨、風、雷、近隣住人の接触、騒音などを検出した際にも、セキュリティの異常を誤検出してしまい、不用意に警報が作動するおそれがある。ところが、誤検出を抑制するために、センサの閾値を高く設定してしまうと、セキュリティの異常を正しく検出できなくなるおそれがある。このように、セキュリティの異常の有無の監視の精度には改善の余地がある。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、セキュリティの異常の監視の精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る異常監視システムは、前記移動体のセキュリティの異常を検出するセンサからセンサデータを取得するセンサデータ取得部と、移動体の周辺の状態を示す周辺情報を取得する周辺情報取得部と、前記センサデータ取得部が取得した前記センサデータと、前記周辺情報取得部が取得した前記周辺情報とに基づいて人工知能によって学習して、セキュリティの異常と誤検出とを判定するための学習済みモデルを生成する学習部と、前記学習部が学習した前記学習済みモデルを使用して、前記センサデータ取得部が取得した前記センサデータと、前記周辺情報取得部が取得した前記周辺情報とに基づいて、セキュリティの異常と誤検出とを判定する判定部と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る異常監視方法は、前記移動体のセキュリティの異常を検出するセンサからセンサデータを取得するセンサデータ取得ステップと、移動体の周辺の状態を示す周辺情報を取得する周辺情報取得ステップと、前記センサデータ取得ステップにおいて取得した前記センサデータと、前記周辺情報取得ステップにおいて取得した前記周辺情報とに基づいて人工知能によって学習して、セキュリティの異常と誤検出とを判定するための学習済みモデルを生成する学習ステップと、前記学習ステップにおいて学習した前記学習済みモデルを使用して、前記センサデータ取得ステップにおいて取得した前記センサデータと、前記周辺情報取得ステップにおいて取得した前記周辺情報とに基づいて、セキュリティの異常と誤検出とを判定する判定ステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、セキュリティの異常の監視の精度を向上することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、第一実施形態に係る異常監視システムの構成例の一例を示す概略図である。
【図２】図２は、第一実施形態に係る異常監視装置の構成例を示す概略図である。
【図３】図３は、複数の異常監視装置から取得したセンサデータと周辺情報との一例を説明する図である。
【図４】図４は、第一実施形態に係るサーバ装置における学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】図５は、第一実施形態に係る異常監視装置における切断監視処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】図６は、第一実施形態に係る異常監視装置における監視処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】図７は、第一実施形態に係る異常監視装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】図８は、第一実施形態に係る異常監視装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】図９は、第一実施形態に係る異常監視装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、第一実施形態に係るサーバ装置における判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、第二実施形態に係る異常監視用の撮影装置の構成例を示す概略図である。
【図１２】図１２は、第二実施形態に係る異常監視装置の構成例を示す概略図である。
【図１３】図１３は、第三実施形態に係る異常監視装置の構成例を示す概略図である。
【図１４】図１４は、第四実施形態に係る異常監視用の撮影装置の構成例を示す概略図である。
【図１５】図１５は、第四実施形態に係る異常監視装置の構成例を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して、本発明に係る異常監視システム、及び、異常監視方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下の実施形態により本発明が限定されるものではない。
【００１１】
［第一実施形態］
図１は、第一実施形態に係る異常監視システムの構成例の一例を示す概略図である。図２は、第一実施形態に係る異常監視装置の構成例を示す概略図である。異常監視システム１は、人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）の機械学習によって生成した学習モデルを使用して、例えば、自動二輪車、自転車、小型船舶のような移動体の盗難、いたずらのようなセキュリティの異常の有無を監視する。機械学習の一例としては、教師データを使用する教師あり学習、または、教師データを使用しない教師なし学習のディープラーニングによって学習させて、学習済みモデルとして多層ニューラルネットワーク（以下、「ＤＮＮ」という。）を生成する。ディープラーニングは、ＤＮＮを使用した判定の精度が向上するように、ＤＮＮの重みの更新を繰り返し実行して、ＤＮＮを使用した判定結果が良好になるようにＤＮＮの重みを導出する機械学習の一手法である。機械学習の手法は限定されない。
【００１２】
異常監視システム１は、例えば、自動二輪車、自転車、小型船舶のような移動体の盗難、いたずらのようなセキュリティの異常の有無を監視する。本実施形態では、移動体が自動二輪車であるものとして説明するが、これに限定されない。異常監視システム１は、サーバ装置１０と、複数の自動二輪車にそれぞれ配置された異常監視装置３０とを含む。
【００１３】
サーバ装置１０は、複数の異常監視装置３０から取得したセンサデータと周辺情報とを用いて、セキュリティの異常と誤検出とを判定する学習済みモデルとしてＤＮＮを生成する。サーバ装置１０は、異常監視装置３０から判定用のセンサデータと周辺情報とを取得した場合、ＤＮＮを使用してセキュリティの異常と誤検出とを判定する。サーバ装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部２０とを含む。
【００１４】
通信部１１は、通信ユニットである。通信部１１は、異常監視装置３０との通信を可能にする。本実施形態では、通信部１１は、異常監視システム１が正常に動作している場合、常時、異常監視装置３０と通信可能である。
【００１５】
記憶部１２は、複数の異常監視装置３０から取得した、異常監視システム１で使用する教師データである、センサデータと周辺情報とを関連付けたデータを記録する。記憶部１２は、制御部２０の学習部２３によって生成されたＤＮＮモデルを記憶する。
【００１６】
周辺情報は、日時の情報、曜日の情報、季節の情報、自動二輪車の周辺の気象状態を示す気象情報、自動二輪車の周辺における物体の検出を示す物体検出情報、自動二輪車の周辺の音声を示す音声情報、および、自動二輪車の駐輪位置を示す位置情報の少なくともいずれかを含む。周辺情報は、例えば、インターネット上から取得可能な自動二輪車の周辺のイベント開催などを示す情報、自動二輪車の周辺の警察車両または救急車両の出動情報、または、自動二輪車の周辺の街頭に設置された監視カメラが撮影した監視カメラ映像データであってもよい。
【００１７】
本実施形態では、周辺情報は、センサデータの取得時刻に対応して撮影された、自動二輪車の周辺を撮影した映像データから取得する。例えば、映像データに画像処理を行うことによって、自動二輪車の周辺の気象情報と物体検出情報と位置情報とが取得可能である。また、周辺情報は、センサデータの取得時刻に対応して録音された音声データ（音声情報）から取得してもよい。さらに、周辺情報は、センサデータの取得時刻に対応して取得された、自動二輪車の現在位置の位置情報から取得してもよい。
【００１８】
図３を用いて、教師データである、センサデータと周辺情報とについて説明する。図３は、複数の異常監視装置から取得したセンサデータと周辺情報との一例を説明する図である。例えば、ユーザＡから取得したセンサデータであるデータＡに対応付けて、センサデータ取得時刻と、誤検出であったか否かと、センサデータ取得時刻に対応する周辺情報として、位置情報Ａと映像データＡと音声データＡとが記憶されている。位置情報Ａと、サーバ装置１０が外部から取得した気象情報とから、自動二輪車の駐輪位置の周辺地域では、強い雨が降っていたことがわかる。また、映像データＡに画像処理を行うことによって、自動二輪車の周辺は強い雨が降っていたことがわかる。さらに、音声データＡに大きな雨音が録音されていれば、自動二輪車の周辺は強い雨が降っていたことがわかる。
【００１９】
例えば、ユーザＢから取得したセンサデータであるデータＢに対応付けて、センサデータ取得時刻と、誤検出であったか否かと、センサデータ取得時刻に対応する周辺情報として、位置情報Ｂと映像データＢと音声データＢとが記憶されている。映像データＢに画像処理を行うことによって、自動二輪車の周辺では物体が存在していたことがわかる。
【００２０】
例えば、ユーザＣから取得したセンサデータであるデータＣに対応付けて、センサデータ取得時刻と、誤検出であったか否かと、センサデータ取得時刻に対応する周辺情報として、位置情報Ｃと映像データＣと音声データＣとが記憶されている。映像データＣに画像処理を行うことによって、自動二輪車の周辺は人物が存在していたことがわかる。さらに、音声データＣに人物の話し声が録音されていれば、自動二輪車の周辺は人物が存在していたことがわかる。
【００２１】
例えば、ユーザＤから取得したセンサデータであるデータＤに対応付けて、センサデータ取得時刻と、誤検出であったか否かと、センサデータ取得時刻に対応する周辺情報として、位置情報Ｄと映像データＤと音声データＤとが記憶されている。位置情報Ｄと自動二輪車の周辺の警察車両または救急車両の出動情報とから、緊急車両が出動した時間に、自動二輪車が消防署の近くに駐輪していたことがわかる。また、映像データＤに画像処理を行うことによって、自動二輪車の周辺で赤色灯が点灯した緊急車両が走行していたことがわかる。さらに、音声データＤにサイレン音が録音されていれば、自動二輪車の周辺でサイレン音が鳴っていたことがわかる。
【００２２】
制御部２０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などで構成された演算処理装置（制御装置）である。制御部２０は、記憶されているプログラムをメモリにロードして、プログラムに含まれる命令を実行する。制御部２０には図示しない内部メモリが含まれ、内部メモリは制御部２０におけるデータの一時記憶などに用いられる。制御部２０は、通信制御部２１と、データ取得部２２と、学習部２３と、判定部２４と、記憶制御部２５とを有する。
【００２３】
通信制御部２１は、通信部１１を介して、複数の異常監視装置３０との通信を制御する。通信制御部２１は、常時、異常監視装置３０との通信状態を監視する。
【００２４】
データ取得部２２は、複数の異常監視装置３０からセンサデータと周辺情報とを取得する。データ取得部２２は、取得したセンサデータと周辺情報とを記憶制御部２５に出力する。
【００２５】
学習部２３は、センサデータと周辺情報とに基づいて人工知能によって学習して、セキュリティの異常と誤検出とを判定するための学習済みモデルを生成する。学習部２３は、教師データであるセンサデータと周辺情報とを用いて、セキュリティの異常と誤検出とを判定する学習済みモデルとしてＤＮＮの重みを学習する。ＤＮＮの構成と重みとをＤＮＮモデルと呼ぶ。学習部２３における学習は、公知のディープラーニングにおける学習と同様の方法で実行すればよい。
【００２６】
例えば、学習部２３は、「セキュリティの異常」である場合のセンサデータと周辺情報とをＤＮＮに入力してディープラーニングを実行する。そして、「セキュリティの異常」であると正しい判定結果が出力されるか、「誤検出」であると誤った判定結果が出力されるかに基づいて、学習中の重みを更新する。また、学習部２３は、「誤検出」である場合のセンサデータと周辺情報とをＤＮＮに入力してディープラーニングを実行する。そして、「誤検出」であると正しい判定結果が出力されるか、「セキュリティの異常」であると誤った判定結果が出力されるかに基づいて、学習中の重みを更新する。このような処理を繰り返し行うことによって、学習の結果として学習済みの重みを求める。学習部２３は、ＤＮＮの重みを含むＤＮＮモデルを記憶部１２へ出力する。
【００２７】
例えば、学習部２３は、センサデータが閾値以上になった期間と、周辺情報である映像データから強い雨を認識した期間、位置情報と気象情報とから自動二輪車の駐輪位置の周辺地域では強い雨が降っていたと判定される期間、または、音声データに大きな雨音が録音されていた期間とが一致または近接しているデータが蓄積されている場合、強い雨を原因とする誤検出を学習可能である。また、強い雨による振動を誤検出しないように、気象情報に応じたセキュリティ異常を学習可能である。
【００２８】
例えば、学習部２３は、センサデータが閾値以上になった期間と、周辺情報である映像データから強風を認識した期間とが一致または近接しているデータが蓄積されている場合、強風を原因とする誤検出を学習可能である。また、強風による振動を誤検出しないように、気象情報に応じたセキュリティ異常を学習可能である。
【００２９】
例えば、学習部２３は、センサデータが閾値以上になった期間と、周辺情報である映像データから自動二輪車の近くを通過する物体を認識した期間とが一致または近接しているデータが蓄積されている場合、物体の通過を原因とする誤検出を学習可能である。また、物体の通過による振動を誤検出しないように、物体検出情報に応じたセキュリティ異常を学習可能である。
【００３０】
例えば、学習部２３は、センサデータが閾値以上になった期間と、周辺情報である映像データから自動二輪車の近くを通過する人物を認識した期間、または、音声データＣに人物の話し声が録音されていた期間とが一致または近接しているデータが蓄積されている場合、人物の通過を原因とする誤検出を学習可能である。また、人物の通過による振動を誤検出しないように、物体検出情報、および、人物の話し声を示す音声情報に応じたセキュリティ異常を学習可能である。
【００３１】
例えば、学習部２３は、センサデータが閾値以上になった期間と、位置情報Ｄと自動二輪車の周辺の警察車両または救急車両の出動情報とから緊急車両が出動したと判定される期間、周辺情報である映像データから緊急車両を検出した期間、または、音声データにサイレン音が録音されていた期間とが一致または近接しているデータが蓄積されている場合、サイレン音が原因の誤検出を学習可能である。また、サイレン音による振動を誤検出しないように、サイレン音を示す音声情報、駐輪位置を示す位置情報、および、緊急車両の出動情報に応じたセキュリティ異常を学習可能である。
【００３２】
例えば、学習部２３は、周辺情報から自動二輪車の駐輪位置が騒音による振動の大きい幹線道路沿いまたは高架下であるデータが蓄積されている場合、騒音が原因の誤検出を学習可能である。また、騒音による振動を誤検出しないように、駐輪位置に応じたセキュリティ異常を学習可能である。
【００３３】
例えば、学習部２３は、周辺情報から自動二輪車の周辺で花火大会のような騒音による振動の大きいイベントが開催されている日時のデータが蓄積されている場合、イベントの騒音が原因の誤検出を学習可能である。また、イベントの騒音による振動を誤検出しないように、イベントの開催日時に応じたセキュリティ異常を学習可能である。
【００３４】
学習部２３は、センサデータと周辺情報と操作制御部５３が取得した判断情報とに基づいて人工知能によって学習して、セキュリティの異常と誤検出とを判定するための学習済みモデルを生成してもよい。例えば、学習部２３は、センサデータが閾値以上であっても、ユーザが誤検出であると判断したことを示す操作情報が蓄積されている場合、誤検出を学習可能である。
【００３５】
学習部２３は、データ取得部２２からデータを取得するごとに、所定の期間ごとに、または、所望のタイミングで、ＤＮＮモデルを更新して記憶部１２へ出力する。
【００３６】
学習部２３は、生成したＤＮＮモデルに応じて、異常監視装置３０のセンサ判定部４９の処理で使用するセンサデータの適切な閾値を取得する。取得した適切な閾値は、異常監視装置３０へ送信される。
【００３７】
判定部２４について説明する。判定部２４は、異常監視装置３０から判定用のセンサデータと周辺情報とを取得した場合、ＤＮＮを使用してセキュリティの異常と誤検出とを判定する。より詳しくは、判定部２４は、記憶部１２から学習されたＤＮＮモデルを読み出してＤＮＮを再現し、判定用のセンサデータと周辺情報とがセキュリティの異常であるか誤検出であるかを判定する。判定部２４における判定は、公知のディープラーニングにおける判定と同様の方法で実行すればよい。
【００３８】
記憶制御部２５は、データ取得部２２が取得したセンサデータと周辺情報とを、記憶部１２に異常監視システム１で使用する教師データとして記憶させる。記憶制御部２５は、データ取得部２２がデータを取得すると記憶部１２に記憶させた教師データを更新する。記憶制御部２５は、学習部２３がＤＮＮモデルを生成または更新するごとに、記憶部１２に記憶させたＤＮＮモデルを更新する。
【００３９】
異常監視装置３０は、例えば、自動二輪車に配置されている。本実施形態では、異常監視装置３０は、自動二輪車用のドライブレコーダとセキュリティ機器との機能を有する一体の装置として説明する。異常監視装置３０は、通信部３１と、ＧＰＳ受信部３２と、カメラ３３と、マイクロフォン３４と、加速度センサ３５と、スピーカ３６と、操作部３７と、記憶部３９と、制御部４０とを含む。
【００４０】
異常監視装置３０は、自動二輪車の駐輪中、セキュリティの異常を監視する。異常監視装置３０は、自動二輪車に配置したセンサが検出したセンサデータと、カメラ３３が周辺を撮影した映像データとに基づいて、サーバ装置１０によって、自動二輪車に対して発生したセキュリティの異常を判定させる。異常監視装置３０は、セキュリティの異常があると判定された場合、警報音声を出力したり、ユーザに通知したりする。センサは、例えば、加速度センサ、人感センサ、温度センサ、圧力センサなどを含む。本実施形態では、加速度センサを使用する場合について説明するが、センサはこれに限定されず、他のセンサでもよいし、複数種類のセンサが配置されていてもよい。
【００４１】
通信部３１は、通信ユニットである。通信部３１は、サーバ装置１０との通信を可能にする。本実施形態では、通信部３１は、異常監視システム１が正常に動作している場合、常時、サーバ装置１０と通信可能である。
【００４２】
ＧＰＳ受信部３２は、図示しないＧＰＳ衛星から電波を受信する。ＧＰＳ受信部３２は、受信した電波の信号を制御部４０の位置情報取得部４３へ出力する。
【００４３】
カメラ３３は、自動二輪車の周辺の映像データを撮影するカメラである。カメラ３３は、１台であってもよいし、複数台であってもよい。カメラ３３は、自動二輪車のエンジンがＯＮされている間は、ドライブレコーダのカメラとして機能する。本実施形態では、カメラ３３は、自動二輪車の駐輪中、加速度センサ３５が所定の閾値以上の加速度を検出すると撮影を開始して、例えば、数１０秒程度の所定期間の映像データを保存可能である。カメラ３３は、撮影した映像データを制御部４０の映像データ取得部４４へ出力する。映像データは、例えば毎秒３０フレームの画像から構成される動画像である。カメラ３３は、制御部４０のセンサ判定部４９の判定結果に基づいて、撮影を開始して、撮影した映像データを映像データ取得部４４へ出力する。
【００４４】
マイクロフォン３４は、自動二輪車の周辺の音声データを取得するマイクロフォンである。マイクロフォン３４は、１台であってもよいし、複数台であってもよい。マイクロフォン３４は、取得した音声データを制御部４０の音声データ取得部４５へ出力する。
【００４５】
加速度センサ３５は、自動二輪車に対して生じる加速度を検出するセンサである。加速度センサ３５は、例えば、自動二輪車に対するいたずらなどによる衝撃が加えられたこと、または、自動二輪車を倒されたり移動されたりすることによって姿勢が変化したことを、加速度によって検出する。加速度センサ３５は、検出結果であるセンサデータを制御部４０のセンサデータ取得部４８に出力する。加速度センサ３５は、例えば３軸方向の加速度を検出するセンサである。３軸方向とは、自動二輪車の前後方向、左右方向、および上下方向である。
【００４６】
スピーカ３６は、音声出力装置である。スピーカ３６は、出力制御部５２から出力された音声信号に基づき、警告の音声を出力する。
【００４７】
操作部３７は、異常監視装置３０に対する各種操作を受付可能である。例えば、操作部３７は、警報音声が出力された際に、警報音声の出力を停止する機能を有する。例えば、操作部３７は、警報音声が出力された際などに、ユーザが誤検出を判断した操作を受け付ける。操作部３７は、操作情報を制御部４０の操作制御部（ユーザ判断情報取得部）５３に出力する。操作部３７は、異常監視装置３０に配置されていてもよいし、自動二輪車の車体のいずれかに配置されていてもよいし、ユーザが使用している電子機器の操作部であってもよい。
【００４８】
記憶部３９は、異常監視装置３０におけるデータの一時記憶などに用いられる。記憶部３９は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの半導体メモリ素子、または、メモリカードなどの記憶部である。または、通信部３１を介して無線接続される外部記憶部であってもよい。記憶部３９は、制御部４０の映像記憶制御部４６から出力された制御信号に基づいて、映像データを記録する。
【００４９】
制御部４０は、例えば、ＣＰＵなどで構成された演算処理装置（制御装置）である。制御部４０は、記憶されているプログラムをメモリにロードして、プログラムに含まれる命令を実行する。制御部４０には図示しない内部メモリが含まれ、内部メモリは制御部４０におけるデータの一時記憶などに用いられる。
【００５０】
制御部４０は、異常監視装置３０の各機能、具体的には、通信部３１とＧＰＳ受信部３２とカメラ３３と加速度センサ３５と記憶部３９とスピーカ３６と操作部３７と、制御部４０との接続状態を常時監視する切断監視処理を実行する。例えば、第三者が意図的に異常監視装置３０を破壊した場合、通信部３１とＧＰＳ受信部３２とカメラ３３と加速度センサ３５と記憶部３９とスピーカ３６と操作部３７と、制御部４０との接続が切断される可能性が高い。制御部４０は、通信部３１とＧＰＳ受信部３２とカメラ３３と加速度センサ３５と記憶部３９とスピーカ３６と操作部３７との少なくともいずれかの配線が切断されるなどして接続が切断されたことを検出した場合、直ちに、警報音声の出力と、ユーザへの通知とを実行する。
【００５１】
制御部４０は、通信制御部４１と、位置情報取得部４３と映像データ取得部４４と音声データ取得部４５とを含む周辺情報取得部４２と、映像記憶制御部４６と、駐輪検出部４７と、センサデータ取得部４８と、センサ判定部４９と、判定結果取得部５１と、出力制御部５２と、操作制御部５３とを有する。
【００５２】
通信制御部４１は、通信部３１を介して、サーバ装置１０との通信を制御する。本実施形態では、通信制御部４１は、センサデータ取得部４８が取得したセンサデータと、位置情報取得部４３が取得した位置情報と、映像データ取得部４４が取得した映像データと、音声データ取得部４５が取得した音声データとをサーバ装置１０へ送信するよう制御する。通信制御部４１は、常時、サーバ装置１０との通信状態を監視する。
【００５３】
周辺情報取得部４２は、位置情報取得部４３と映像データ取得部４４と音声データ取得部４５とによって、自動二輪車の周辺の状態を示す周辺情報を取得する。
【００５４】
位置情報取得部４３は、ＧＰＳ受信部３２が受信した電波に基づいて、自動二輪車の現在の位置情報を公知の方法によって算出する。本実施形態では、位置情報取得部４３が取得した位置情報は、周辺情報に含まれる。
【００５５】
映像データ取得部４４は、自動二輪車の周辺を撮影した映像データを取得する。より詳しくは、映像データ取得部４４は、自動二輪車に配置されたカメラ３３が出力した、自動二輪車の周辺の映像データを取得して、映像記憶制御部４６に出力する。映像データは、周辺情報に含まれる。
【００５６】
音声データ取得部４５は、自動二輪車の周辺の音声を録音した音声データを取得する。より詳しくは、音声データ取得部４５は、自動二輪車に配置されたマイクロフォン３４が出力した、自動二輪車の周辺の音声データを取得する。音声データは、周辺情報に含まれる。
【００５７】
映像記憶制御部４６は、撮影した映像データを、例えばＨ．２６４やＭＰＥＧ−４（Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）などの任意の方式のコーデックで符号化された、例えばＭＰ４形式などの任意のファイル形式に変換する。ファイルとして生成される映像データの期間は、一例として６０秒であるが、これには限定されない。また、映像データは、カメラ３３が撮影した映像に加えて音声が含まれたデータであってもよい。映像記憶制御部４６は、ファイル化された映像データを、記憶部３９に記録させる制御を行う。
【００５８】
駐輪検出部４７は、自動二輪車から取得する情報に基づいて、自動二輪車が駐輪状態にあること、言い換えると、セキュリティの異常を監視する監視処理を開始する状態になったことを検出する。
【００５９】
自動二輪車が駐輪状態であるとは、例えば５秒以上の時間、速度がゼロとなったこと、エンジン停止などの状態である。または、ユーザ操作など任意のトリガが発生したとき、自動二輪車が駐輪状態であると判断してもよい。
【００６０】
センサデータ取得部４８は、自動二輪車のセキュリティの異常を検出するセンサからセンサデータを取得する。本実施形態では、センサデータ取得部４８は、加速度センサ３５のセンサデータを取得する。センサデータ取得部４８は、取得したセンサデータをセンサ判定部４９へ出力する。
【００６１】
センサ判定部４９は、加速度センサ３５のセンサデータに基づいて、自動二輪車に対するいたずらなどによる衝撃、または、自動二輪車を倒されたり移動されたりすることによる姿勢の変化の有無を判定する。より詳しくは、センサ判定部４９は、加速度センサ３５によって閾値以上の加速度が検出されたか否かを検出する。閾値は、自動二輪車に対するいたずらなどによる衝撃が加えられた場合、または、自動二輪車の姿勢が変化した場合に、検出され得る加速度の値である。センサ判定部４９は、閾値以上の加速度を検出したと判定する場合、いたずらなどによる衝撃または姿勢の変化があったと判定する。センサ判定部４９は、閾値以上の加速度を検出したと判定しない場合、いたずらなどによる衝撃および姿勢の変化はないと判定する。
【００６２】
センサ判定部４９において使用される閾値は、サーバ装置１０においてＤＮＮモデルが更新されるごとに更新される。
【００６３】
判定結果取得部５１は、センサ判定部４９の判定結果に応じて、サーバ装置１０によってセキュリティの異常の有無を判定させて判定結果を取得する。より詳しくは、判定結果取得部５１は、センサ判定部４９がいたずらなどによる衝撃または姿勢の変化があったと判定する場合、通信制御部４１を介して判定用のセンサデータと周辺情報とをサーバ装置１０へ送信して、セキュリティの異常の有無を判定させる。判定結果取得部５１は、サーバ装置１０から判定結果を取得する。
【００６４】
出力制御部５２は、判定結果取得部５１が取得した判定結果に基づいて、警報音声の出力を制御する。より詳しくは、出力制御部５２は、判定結果が誤検出ではなくセキュリティの異常であることを示す場合、スピーカ３６から警報音声を出力するように音声信号を出力する。
【００６５】
また、出力制御部５２は、異常監視装置３０の各機能と制御部４０との接続が切断されたと判定される場合、スピーカ３６から警報音声を出力するように音声信号を出力する。さらに、出力制御部５２は、異常監視装置３０の各機能と制御部４０との接続が切断されたと判定される場合、ユーザが使用している電子機器などに対して通知を出力するように制御信号を出力する。
【００６６】
操作制御部５３は、操作部３７が受け付けた操作の操作情報を取得する。例えば、操作制御部５３は、警報音声が出力された際に、警報音声の出力を停止する操作を示す警報停止操作情報を取得する。例えば、操作制御部５３は、警報音声が出力された際などに、ユーザが誤検出と判断した場合には、ユーザが誤検出を判断した操作を示す判断情報を取得する。
【００６７】
次に、図４ないし図１０を用いて、異常監視システムの異常診断方法及び作用について説明する。図４は、第一実施形態に係るサーバ装置における学習処理の流れを示すフローチャートである。図５は、第一実施形態に係る異常監視装置における切断監視処理の流れを示すフローチャートである。図６は、第一実施形態に係る異常監視装置における監視処理の流れを示すフローチャートである。図７は、第一実施形態に係る異常監視装置における処理の流れを示すフローチャートである。図８は、第一実施形態に係る異常監視装置における処理の流れを示すフローチャートである。図９は、第一実施形態に係る異常監視装置における処理の流れを示すフローチャートである。図１０は、第一実施形態に係るサーバ装置における判定処理の流れを示すフローチャートである。
【００６８】
図４を用いて、サーバ装置１０における学習処理について説明する。サーバ装置１０において、制御部２０は、データ取得部２２によって、複数の異常監視装置３０からセンサデータと周辺情報とを取得する（ステップＳ１０１）。制御部２０は、記憶制御部２５によって、取得したセンサデータと周辺情報とを記憶部１２に記憶させる。制御部２０は、ステップＳ１０２へ進む。
【００６９】
制御部２０は、学習部２３によって、記憶部１２に記憶された、複数の異常監視装置３０のセンサデータと周辺情報とを用いて、セキュリティの異常と誤検出とを判定する学習済みモデルとしてＤＮＮの重みを人工知能によって学習する（ステップＳ１０２）。制御部２０は、ステップＳ１０３へ進む。
【００７０】
制御部２０は、記憶制御部２５によって、生成した学習済みモデルを記憶部１２に保存する（ステップＳ１０３）。制御部２０は、処理を終了する。
【００７１】
このようにして、異常監視システム１の異常監視装置３０における処理が実行される前に、サーバ装置１０において、あらかじめ学習済みモデルが生成されている。サーバ装置１０は、データ取得部２２からデータを取得するごとに、所定の期間ごとに、または、所望のタイミングで、ＤＮＮモデルを更新する。
【００７２】
図５を用いて、異常監視装置３０における切断監視処理について説明する。異常監視装置３０において、制御部４０は、異常監視装置３０の各機能と制御部４０との接続が切断されたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。通信制御部４１によって、接続が切断されたと判定する場合（ステップＳ２０１でＹｅｓ）、ステップＳ２０２へ進む。異常監視装置３０の各機能と制御部４０との接続が切断されたと判定される場合、異常監視装置３０が第三者によって意図的に破壊された可能性が高いので、直ちに警報音声の出力と、ユーザへ通知することが好ましい。通信制御部４１によって、異常監視装置３０の各機能と制御部４０との接続が切断されたと判定しない場合（ステップＳ２０１でＮｏ）、ステップＳ２０１の処理を再度実行する。
【００７３】
接続が切断されたと判定する場合（ステップＳ２０１でＹｅｓ）、制御部４０は、出力制御部５２によって、スピーカ３６から警報音声を出力するように音声信号を出力する（ステップＳ２０２）。制御部４０は、ステップＳ２０３へ進む。
【００７４】
制御部４０は、出力制御部５２によって、ユーザが使用している電子機器などに対して通知を出力するように制御信号を出力する（ステップＳ２０３）。制御部４０は、ステップＳ２０４へ進む。
【００７５】
制御部４０は、操作制御部５３によって、警報解除操作が実行されたことを示す操作情報が取得されたか否かを判定する（ステップＳ２０４）。制御部４０は、警報解除操作が実行されたことを示す操作情報が取得されたと判定する場合（ステップＳ２０４でＹｅｓ）、ステップＳ２０５へ進む。制御部４０は、警報解除操作が実行されたことを示す操作情報が取得されたと判定しない場合（ステップＳ２０４でＮｏ）、ステップＳ２０６へ進む。
【００７６】
警報解除操作が実行されたと判定する場合（ステップＳ２０４でＹｅｓ）、制御部４０は、出力制御部５２によって、スピーカ３６から警報音声の出力を停止するよう音声信号の出力を停止する（ステップＳ２０５）。制御部４０は、処理を終了する。
【００７７】
警報解除操作が実行されたと判定しない場合（ステップＳ２０４でＮｏ）、制御部４０は、ステップＳ２０１で接続が切断されたと判定した状態における異常監視装置３０の各機能と制御部４０との接続状態を示す情報とともに、センサデータと位置データと映像データとを、サーバ装置１０へ送信する（ステップＳ２０６）。制御部４０は、処理を終了する。
【００７８】
図６を用いて、異常監視装置３０における監視処理について説明する。異常監視装置３０において、制御部４０は、センサデータ取得部４８によって、加速度センサ３５からセンサデータとして加速度を取得する（ステップＳ２１１）。制御部４０は、ステップＳ２１２へ進む。
【００７９】
制御部４０は、センサ判定部４９によって、センサデータである加速度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２１２）。制御部４０は、センサ判定部４９によって、加速度が閾値以上であると判定する場合（ステップＳ２１２でＹｅｓ）、ステップＳ２１３へ進む。制御部４０は、センサ判定部４９によって、加速度が閾値以上であると判定しない場合（ステップＳ２１２でＮｏ）、ステップＳ２１１の処理を再度実行する。
【００８０】
制御部４０は、判定結果取得処理を実行する（ステップＳ２１３）。制御部４０は、処理を終了する。
【００８１】
図７を用いて、図６に示すフローチャートのステップＳ２１３の判定結果取得処理について説明する。制御部４０は、カメラ３３を起動して、撮影を開始する（ステップＳ２２１）。制御部４０は、ステップＳ２２２へ進む。
【００８２】
制御部４０は、判定結果取得部５１によって、センサ判定部４９が閾値以上の加速度を検出したと判定した状態における、加速度センサ３５のセンサデータと、位置情報取得部４３が取得した位置情報と、ステップＳ２２１で撮影を開始した映像データとを判定用のデータとしてサーバ装置１０へ送信する（ステップＳ２２２）。制御部４０は、ステップＳ２２３へ進む。
【００８３】
制御部４０は、判定結果取得部５１によって、サーバ装置１０から判定結果を取得したか否かを判定する（ステップＳ２２３）。制御部４０は、判定結果を取得したと判定する場合（ステップＳ２２３でＹｅｓ）、ステップＳ２２４へ進む。制御部４０は、判定結果を取得したと判定しない場合（ステップＳ２２３でＮｏ）、ステップＳ２２３の処理を再度実行する。
【００８４】
判定結果を取得したと判定する場合（ステップＳ２２３でＹｅｓ）、制御部４０は、判定結果がセキュリティの異常であるか否かを判定する（ステップＳ２２４）。制御部４０は、判定結果がセキュリティの異常であると判定する場合（ステップＳ２２４でＹｅｓ）、ステップＳ２２５へ進む。制御部４０は、判定結果がセキュリティの異常であると判定しない場合（ステップＳ２２４でＮｏ）、ステップＳ２２６へ進む。
【００８５】
制御部４０は、判定結果がセキュリティの異常であると判定する場合（ステップＳ２２４でＹｅｓ）、異常時処理を実行する（ステップＳ２２５）。制御部４０は、処理を終了する。
【００８６】
判定結果がセキュリティの異常であると判定しない場合（ステップＳ２２４でＮｏ）、制御部４０は、判定結果が誤検出であるか否かを判定する（ステップＳ２２６）。制御部４０は、判定結果が誤検出であると判定する場合（ステップＳ２２６でＹｅｓ）、ステップＳ２２７へ進む。制御部４０は、判定結果が誤検出であると判定しない場合（ステップＳ２２６でＮｏ）、言い換えると、サーバ装置１０で判定できなかった場合、ステップＳ２２８へ進む。
【００８７】
制御部４０は、判定結果が誤検出であると判定する場合（ステップＳ２２６でＹｅｓ）、出力制御部５２によって、ユーザへ誤検出した旨を通知する処理を行う（ステップＳ２２７）。誤検出の通知は、音声をスピーカ３６から出力してもよいし、ユーザが使用している電子機器などに対して出力してもよい。制御部４０は、処理を終了する。
【００８８】
制御部４０は、判定結果が誤検出であると判定しない場合（ステップＳ２２６でＮｏ）、ユーザによる判断処理を実行する（ステップＳ２２８）。制御部４０は、処理を終了する。
【００８９】
図８を用いて、図７に示すフローチャートのステップＳ２２５の異常時処理について説明する。制御部４０は、出力制御部５２によって、警報音声をスピーカ３６から出力するように音声信号を出力する（ステップＳ２３１）。制御部４０は、ステップＳ２３２へ進む。
【００９０】
制御部４０は、出力制御部５２によって、セキュリティの異常があった旨を警告する通知を、ユーザが使用している電子機器などに対して出力するように制御信号を出力する（ステップＳ２３２）。この場合、出力制御部５２は、ユーザが使用している電子機器などに対して、撮影した映像データを送信する。ユーザは、映像データを確認して、セキュリティの異常であるか誤検出であるかを判断する。制御部４０は、ステップＳ２３３へ進む。
【００９１】
制御部４０は、操作制御部５３によって、警報解除操作が実行されたことを示す操作情報が取得されたか否かを判定する（ステップＳ２３３）。制御部４０は、警報解除操作が実行されたことを示す操作情報が取得されたと判定する場合（ステップＳ２３３でＹｅｓ）、ステップＳ２３４へ進む。制御部４０は、警報解除操作が実行されたことを示す操作情報が取得されたと判定しない場合（ステップＳ２３３でＮｏ）、ステップＳ２３６へ進む。
【００９２】
警報解除操作が実行されたと判定する場合（ステップＳ２３３でＹｅｓ）、制御部４０は、出力制御部５２によって、スピーカ３６から警報音声の出力を停止するよう音声信号の出力を停止する（ステップＳ２３４）。制御部４０は、ステップＳ２３５へ進む。
【００９３】
制御部４０は、サーバ装置１０へ送信した判定用のデータに、ユーザによって警報が解除されたことを示す情報を追加して、サーバ装置１０へ送信する（ステップＳ２３５）。なお、サーバ装置１０では、取得した判定用のデータに基づいて、記憶部１２に記憶された教師データを更新する。制御部４０は、処理を終了する。
【００９４】
警報解除操作が実行されたと判定しない場合（ステップＳ２３３でＮｏ）、制御部４０は、サーバ装置１０へ送信した判定用のデータと、警報が解除されていないことを示す情報とを、サーバ装置１０へ送信する（ステップＳ２３６）。なお、サーバ装置１０では、取得した判定用のデータに基づいて、記憶部１２に記憶された教師データを更新する。制御部４０は、処理を終了する。
【００９５】
図９を用いて、図７に示すフローチャートのステップＳ２２８のユーザ判断処理について説明する。制御部４０は、出力制御部５２によって、警報音声をスピーカ３６から出力するように音声信号を出力する（ステップＳ２４１）。制御部４０は、ステップＳ２４２へ進む。
【００９６】
制御部４０は、出力制御部５２によって、セキュリティの異常が判定できなかった旨を警告する通知を、ユーザが使用している電子機器などに対して出力するように制御信号を出力する（ステップＳ２４２）。この場合、出力制御部５２は、ユーザが使用している電子機器などに対して、撮影した映像データを送信する。ユーザは、映像データを確認して、セキュリティの異常であるか誤検出であるかを判断する。制御部４０は、ステップＳ２４３へ進む。
【００９７】
制御部４０は、操作制御部５３によって、誤検出判断操作が実行されたことを示す操作情報が取得されたか否かを判定する（ステップＳ２４３）。制御部４０は、誤検出判断操作が実行されたことを示す操作情報が取得されたと判定する場合（ステップＳ２４３でＹｅｓ）、ステップＳ２４４へ進む。制御部４０は、誤検出判断操作が実行されたことを示す操作情報が取得されたと判定しない場合（ステップＳ２４３でＮｏ）、ステップＳ２４６へ進む。
【００９８】
誤検出判断操作が実行されたと判定する場合（ステップＳ２４３でＹｅｓ）、制御部４０は、出力制御部５２によって、スピーカ３６から警報音声の出力を停止するよう音声信号の出力を停止する（ステップＳ２４４）。制御部４０は、ステップＳ２４５へ進む。
【００９９】
制御部４０は、サーバ装置１０へ送信した判定用のデータに、誤検出であるとユーザが判断したことを示す情報を追加して、サーバ装置１０へ送信する（ステップＳ２４５）。なお、サーバ装置１０では、取得した判定用のデータに基づいて、記憶部１２に記憶された教師データを更新する。制御部４０は、処理を終了する。
【０１００】
誤検出判断操作が実行されたと判定しない場合（ステップＳ２４３でＮｏ）、制御部４０は、サーバ装置１０へ送信した判定用のデータと、セキュリティの異常であるとユーザが判断したことを示す情報とを、サーバ装置１０へ送信する（ステップＳ２４６）。なお、サーバ装置１０では、取得した判定用のデータに基づいて、記憶部１２に記憶された教師データを更新する。制御部４０は、処理を終了する。
【０１０１】
図１０を用いて、サーバ装置１０における判定処理について説明する。サーバ装置１０において、制御部２０は、データ取得部２２によって、異常監視装置３０から判定用のセンサデータと周辺情報とを取得する（ステップＳ１１１）。制御部２０は、ステップＳ１１２へ進む。
【０１０２】
制御部２０は、判定部２４によって、ＤＮＮを使用して、判定用のセンサデータと周辺情報とに基づいて、セキュリティの異常と誤検出とを判定する（ステップＳ１１２）。制御部２０は、ステップＳ１１３へ進む。
【０１０３】
制御部２０は、通信制御部２１によって、異常監視装置３０へ判定結果を送信する（ステップＳ１１３）。制御部２０は、処理を終了する。
【０１０４】
このようにして、サーバ装置１０では、複数の異常監視装置３０から取得したセンサデータと周辺情報とを用いた人工知能による機械学習によって、セキュリティの異常と誤検出とを判定する学習済みモデルとしてＤＮＮを生成する。サーバ装置１０は、異常監視装置３０から判定用のセンサデータと周辺情報とを取得した場合、ＤＮＮを使用してセキュリティの異常と誤検出とを判定する。
【０１０５】
異常監視装置３０では、自動二輪車に配置したセンサが検出したセンサデータと、カメラ３３が周辺を撮影した映像データとに基づいて、サーバ装置１０によって、自動二輪車に対して発生したセキュリティの異常をＤＮＮを使用して判定させる。
【０１０６】
上述したように、本実施形態では、サーバ装置１０において、複数の異常監視装置３０から取得したセンサデータと周辺情報とを用いた人工知能による機械学習によって、セキュリティの異常と誤検出とを判定する学習済みモデルとしてＤＮＮを生成することができる。本実施形態では、サーバ装置１０において、異常監視装置３０から判定用のセンサデータと周辺情報とを取得した場合、ＤＮＮを使用してセキュリティの異常と誤検出とを判定することができる。
【０１０７】
本実施形態によれば、人工知能による機械学習によって、セキュリティの異常である状態と、誤検出である状態とを、ＤＮＮモデルを生成して、適切に判定することができる。これにより、本実施形態は、自動二輪車の周辺情報に応じて、誤検出を低減することができる。
【０１０８】
本実施形態では、異常監視装置３０において、自動二輪車に配置したセンサが検出したセンサデータと、カメラ３３が周辺を撮影した映像データとに基づいて、サーバ装置１０によって、自動二輪車に対して発生したセキュリティの異常をＤＮＮを使用して判定させることができる。このようにして、本実施形態によれば、自動二輪車の駐輪中、セキュリティの異常を高精度に監視することができる。
【０１０９】
［第二実施形態］
図１１、図１２を参照しながら、本実施形態に係る異常監視システム１について説明する。図１１は、第二実施形態に係る異常監視用の撮影装置の構成例を示す概略図である。図１２は、第二実施形態に係る異常監視装置の構成例を示す概略図である。本実施形態は、第一実施形態の異常監視装置３０が有する機能を、異常監視用の撮影装置３０Ａと、異常監視装置３０Ｂとに分けて備えた点で第一実施形態と異なる。撮影装置３０Ａと異常監視装置３０Ｂとの各機能の基本的な構成は第一実施形態の異常監視装置３０と同様である。以下の説明においては、異常監視装置３０と同様の構成要素には、同一の符号または対応する符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【０１１０】
異常監視用の撮影装置３０Ａは、自動二輪車用のドライブレコーダの機能を有する。撮影装置３０Ａは、通信部３１Ａと、ＧＰＳ受信部３２Ａと、カメラ３３Ａと、記憶部３９Ａと、制御部４０Ａとを含む。撮影装置３０Ａは、撮影した映像データをサーバ装置１０へ送信する。
【０１１１】
制御部４０Ａは、通信制御部４１Ａと、位置情報取得部４３Ａと映像データ取得部４４Ａと音声データ取得部４５Ａとを含む周辺情報取得部４２Ａと、映像記憶制御部４６Ａとを有する。
【０１１２】
異常監視装置３０Ｂは、自動二輪車用のセキュリティ機器の機能を有する。異常監視装置３０Ｂは、通信部３１Ｂと、加速度センサ３５Ｂと、スピーカ３６Ｂと、操作部３７Ｂと、制御部４０Ｂとを含む。異常監視装置３０Ｂは、センサデータをサーバ装置１０へ送信する。
【０１１３】
制御部４０Ｂは、通信制御部４１Ｂと、駐輪検出部４７Ｂと、センサデータ取得部４８Ｂと、センサ判定部４９Ｂと、判定結果取得部５１Ｂと、出力制御部５２Ｂと、操作制御部５３Ｂとを有する。
【０１１４】
サーバ装置１０は、撮影装置３０Ａから受信した周辺情報である映像データと位置情報と音声データと、異常監視装置３０Ｂから受信したセンサデータとを対応付けて処理を実行する。
【０１１５】
上述したように、本実施形態は、撮影装置３０Ａと異常監視装置３０Ｂとに分けて構成することができる。本実施形態によれば、異常監視装置３０Ｂを外部から見えにくい位置や、自動二輪車の車体の内部に配置することができる。本実施形態によれば、自動二輪車の駐輪中、セキュリティの異常を監視していることを、第三者に気が付かれにくくすることができる。
【０１１６】
［第三実施形態］
図１３を参照しながら、本実施形態に係る異常監視システム１について説明する。図１３は、第三実施形態に係る異常監視装置の構成例を示す概略図である。本実施形態は、第一実施形態の異常監視装置３０からカメラ機能を除いた点で第一実施形態と異なる。異常監視装置３０Ｃの各機能の基本的な構成は第一実施形態の異常監視装置３０と同様である。
【０１１７】
異常監視装置３０Ｃは、通信部３１Ｃと、ＧＰＳ受信部３２Ｃと、加速度センサ３５Ｃと、記憶部３９Ｃと、スピーカ３６Ｃと、操作部３７Ｃと、制御部４０Ｃとを含む。
【０１１８】
制御部４０Ｃは、通信制御部４１Ｃと、位置情報取得部４３Ｃと映像データ取得部４４Ｃと音声データ取得部４５Ｃとを含む周辺情報取得部４２Ｃと、映像記憶制御部４６Ｃと，駐輪検出部４７Ｃと、センサデータ取得部４８Ｃと、センサ判定部４９Ｃと、判定結果取得部５１Ｃと、出力制御部５２Ｃと、操作制御部５３Ｃとを有する。映像データ取得部４４Ｃは、外部のカメラから映像データを取得する。音声データ取得部４５Ｃは、外部のマイクロフォンから音声データを取得する。
【０１１９】
上述したように、本実施形態は、異常監視装置３０Ｃからカメラ機能を除いて構成することができる。本実施形態によれば、異常監視装置３０Ｃを外部から見えにくい位置や、自動二輪車の車体の内部に配置することができる。
【０１２０】
［第四実施形態］
図１４、図１５を参照しながら、本実施形態に係る異常監視システム１について説明する。図１４は、第四実施形態に係る異常監視用の撮影装置の構成例を示す概略図である。図１５は、第四実施形態に係る異常監視装置の構成例を示す概略図である。本実施形態は、異常監視用の撮影装置３０Ｄがカメラ機能を有していない点で第二実施形態と異なる。
【０１２１】
撮影装置３０Ｄは、通信部３１Ｄと、ＧＰＳ受信部３２Ｄと、記憶部３９Ｄと、制御部４０Ｄとを含む。
【０１２２】
制御部４０Ｄは、通信制御部４１Ｄと、位置情報取得部４３Ｄと映像データ取得部４４Ｄと音声データ取得部４５Ｄとを含む周辺情報取得部４２Ｄと、映像記憶制御部４６Ｄとを有する。映像データ取得部４４Ｄは、外部のカメラから映像データを取得する。音声データ取得部４５Ｄは、外部のマイクロフォンから音声データを取得する。
【０１２３】
異常監視装置３０Ｅは、通信部３１Ｅと、加速度センサ３５Ｅと、スピーカ３６Ｅと、操作部３７Ｅと、制御部４０Ｅとを含む。
【０１２４】
制御部４０Ｅは、通信制御部４１Ｅと、駐輪検出部４７Ｅと、センサデータ取得部４８Ｅと、センサ判定部４９Ｅと、判定結果取得部５１Ｅと、出力制御部５２Ｅと、操作制御部５３Ｅとを有する。
【０１２５】
上述したように、本実施形態は、撮影装置３０Ｄと異常監視装置３０Ｅとに分けて構成し、さらに、異常監視装置３０Ｃからカメラ機能を除いて構成することができる。本実施形態によれば、撮影装置３０Ｄと異常監視装置３０Ｅとを外部から見えにくい位置や、自動二輪車の車体の内部に配置することができる。
【０１２６】
さて、これまで本発明に係る異常監視システム１について説明したが、上述した実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
【０１２７】
図示した異常監視システム１の各構成要素は、機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていなくてもよい。すなわち、各装置の具体的形態は、図示のものに限られず、各装置の処理負担や使用状況等に応じて、その全部または一部を任意の単位で機能的または物理的に分散または統合してもよい。
【０１２８】
異常監視システム１の構成は、例えば、ソフトウェアとして、メモリにロードされたプログラム等によって実現される。上記実施形態では、これらのハードウェアまたはソフトウェアの連携によって実現される機能ブロックとして説明した。すなわち、これらの機能ブロックについては、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、または、それらの組み合わせによって種々の形で実現できる。
【０１２９】
上記した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のものを含む。さらに、上記した構成は適宜組み合わせが可能である。また、本発明の要旨を逸脱しない範囲において構成の種々の省略、置換または変更が可能である。
【０１３０】
上記において、ステップＳ２２７においても、ユーザが使用している電子機器などに対して通知を出力する際に、撮影した映像データを送信するようにしてもよい。これにより、ユーザは、映像データを確認して、セキュリティの異常であるか誤検出であるかを判断できるようにしてもよい。
【０１３１】
さらに、自動二輪車が盗難の被害にあった場合、検出されたセンサデータと周辺情報とを、外部のサーバ装置に保存して、盗難車の特定などに使用できるようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１３２】
１        異常監視システム
１０      サーバ装置
２０      制御部
２３      学習部
２４      判定部
３０      異常監視装置
３３      カメラ
３５      加速度センサ（センサ）
４０      制御部
４２      周辺情報取得部
４３      位置情報取得部
４４      映像データ取得部
４７      駐輪検出部
４８      センサデータ取得部
４９      センサ判定部
５１      判定結果取得部
５３      操作制御部（ユーザ判断情報取得部）
【図１】
2020140401.tif 000003
【図２】
2020140401.tif 000004
【図３】
2020140401.tif 000005
【図４】
2020140401.tif 000006
【図５】
2020140401.tif 000007
【図６】
2020140401.tif 000008
【図７】
2020140401.tif 000009
【図８】
2020140401.tif 000010
【図９】
2020140401.tif 000011
【図１０】
2020140401.tif 000012
【図１１】
2020140401.tif 000013
【図１２】
2020140401.tif 000014
【図１３】
2020140401.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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