(57)【要約】【課題】センサを用いて広域監視を行なう際に、属性情報の送信に要するトラフィック量を削減する。【解決手段】センサ３１，３２を用いて検出されたデータ１０３を記憶部に記憶させ、データ１０３間の差分がデータ１０３の属性情報１０１に応じた条件に合致するかを判定し、条件に合致する属性情報１０１をサーバ２へ送信する。【選択図】図８
2020149103.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
センサを用いて検出されたデータを記憶部に記憶させ、
前記データ間の差分が前記データの属性情報に応じた条件に合致するかを判定し、
前記条件に合致する属性情報をサーバへ送信する、
処理を実行させる、監視プログラム。
【請求項２】
前記条件として、前記データ間の取得時刻についての前記差分が所定時間を超えた場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
処理を前記コンピュータに実行させる、請求項１に記載の監視プログラム。
【請求項３】
前記条件として、前記データ間の取得位置についての前記差分が所定距離を超えた場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
処理を前記コンピュータに実行させる、請求項１又は２に記載の監視プログラム。
【請求項４】
前記条件として、監視対象物を検知した場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
処理を前記コンピュータに実行させる、請求項１〜３のいずれか１項に記載の監視プログラム。
【請求項５】
前記条件として、前記監視対象物の検知の精度が所定割合以下である場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
処理を前記コンピュータに実行させる、請求項４に記載の監視プログラム。
【請求項６】
前記条件として、前記監視対象物の移動距離が所定距離を超えた場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
処理を前記コンピュータに実行させる、請求項４又は５に記載の監視プログラム。
【請求項７】
同一の前記センサを用いて検出された前記差分に基づき、前記サーバへ送信する属性情報を判定する、
処理を前記コンピュータに実行させる、請求項１〜６のいずれか１項に記載の監視プログラム。
【請求項８】
同種の異なる前記センサを用いて検出された前記差分に基づき、前記サーバへ送信する属性情報を判定する、
処理を前記コンピュータに実行させる、請求項１〜６のいずれか１項に記載の監視プログラム。
【請求項９】
センサを用いて検出されたデータを記憶する記憶部と、
前記データ間の差分が前記データの属性情報に応じた条件に合致するかを判定する判定部と、
前記条件に合致する属性情報をサーバへ送信する送信部と、
情報処理装置。
【請求項１０】
センサを用いて検出されたデータを記憶部に記憶させ、
前記データ間の差分が前記データの属性情報に応じた条件に合致するかを判定し、
前記条件に合致する属性情報をサーバへ送信する、
監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視プログラム、情報処理装置及び監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、監視や防犯等を目的とするシステムとしては、定点を監視する監視カメラの他、警備員が装着するウェアラブルカメラやドローン等の移動体を活用した広域での現場状況を監視可能なシステムの開発が進んでいる。
【０００３】
このような監視システムや防犯システムでは、監視員のリソース問題や通信の問題が生じるおそれがある。
【０００４】
監視員のリソース問題としては、現在のシステムでは主に監視員が映像をチェックして異常を発見している。すなわち、監視カメラの数を増加させた場合には、映像をチェックする監視員の増加も必要となり、更には見落としも発生しやすくなる。
【０００５】
次に、通信の問題としては、今後、ウェアラブルカメラやドローンのような移動型カメラを活用して監視や防犯を行なうことが予想される。この際、異常を迅速に検知して対処するためには、移動体であるカメラが撮影した映像を施設等のセンタ管理者へリアルタイムで送信しなければならない。
【０００６】
移動型カメラをLocal Area Network（ＬＡＮ）等の有線ネットワークで常時接続することは容易でないため、無線通信が利用されることが想定される。無線通信は有線通信と比較して狭帯域であるため、高品質の映像データを送信し続けることは容易でない。映像の他、データ量が多いレーダ等のセンサ情報を活用する場合にも、同様の問題が発生するおそれがある。
【０００７】
そこで、人工知能を用いた自動判定技術により、映像データから被写体を判定し、判定結果をテキスト情報に変換して軽量化して送信することにより、少ないトラフィック量で必要な情報だけを広域システムで共有する技術が知られている。
【０００８】
例えば、データ量が多い映像等から必要な情報を抽出し、抽出した情報を属性情報としてテキストデータに変換して軽量化してセンタサーバへ送信することで、広域のシステムにおいて少ない通信量で情報を共有することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】国際公開２００６／０４６４８６号
【特許文献２】特開２０１７−１７６５５号公報
【特許文献３】特開２００４−３２０７９９号公報
【特許文献４】特開２０１８−１８４０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、センサの数が増加して広大な範囲を監視する場合には、属性情報の送信自体が通信を圧迫するおそれがある。
【００１１】
例えば、映像データのフレームレートを３０ｆｐｓとすると、１秒間に３０個の属性情報を送信しなければならない。属性情報１個のデータ量を５００バイトとすると、カメラ１個当たり１５キロバイト／秒となり、カメラが１０００個になると１５メガバイトにも増大する。
【００１２】
一方、現場で映像を間引き、属性情報を間欠的に、例えば、１秒毎に送信する手段も考えられる。この場合は、必要な情報、例えば警報システムにおいては不審者の出現を見逃す懸念が発生する。特に、ドローンのような高速で移動するカメラを併用する場合、ドローンの移動速度を時速５０ｋｍ／ｈとすると１秒間に１４ｍ程度も移動してしまう。ドローンの高度やカメラの解像度にもよるが、見逃しの可能性が増加してしまう。更に、１つのシステムで固定カメラやウェアラブルカメラ，ドローンカメラ等の様々な移動速度のセンサを復号して監視システムを構築する場合は、情報を送信する最適な条件がそれぞれ異なる。それぞれの状況に応じて最適な条件を設定すると人的リソースが増加するため、結局は映像データの全フレームで属性情報を送信しなければならなくなる。
【００１３】
更に、人工知能を活用し、物体の検知に基づいて属性情報を送信することも想定されるが、学習済の物体の検知は可能である一方、現在の技術では未学習の物体は検知できない可能性が高く、重要な情報を見逃すおそれがある。
【００１４】
１つの側面では、センサを用いて広域監視を行なう際に、属性情報の送信に要するトラフィック量を削減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
監視プログラムは、コンピュータに、センサを用いて検出されたデータを記憶部に記憶させ、前記データ間の差分が前記データの属性情報に応じた条件に合致するかを判定し、前記条件に合致する属性情報をサーバへ送信する、処理を実行させる。
【発明の効果】
【００１６】
１つの側面では、センサを用いて広域監視を行なう際に、属性情報の送信に要するトラフィック量を削減できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】関連例における広域監視システムの第１の例を説明するブロック図である。
【図２】関連例における広域監視システムの第２の例を説明するブロック図である。
【図３】関連例における固定カメラによる監視エリアを例示する図である。
【図４】関連例における固定カメラによって撮影された映像に関する属性情報の送信パターンを模式的に示す図である。
【図５】関連例におけるドローンカメラによる監視エリアを例示する図である。
【図６】関連例におけるドローンカメラによって撮影された映像に関する属性情報の送信パターンを模式的に示す図である。
【図７】実施形態の一例における監視システムを模式的に示すブロック図である。
【図８】図７に示した監視システムの機能構成を模式的に示すブロック図である。
【図９】図７及び図８に示したエッジサーバ及びセンタサーバのハードウェア構成例を模式的に示すブロック図である。
【図１０】図７及び図８に示した属性情報を例示するテーブルである。
【図１１】図７及び図８に示した属性情報の送信条件を例示するテーブルである。
【図１２】図７に示した管理ソフトで用いられるデバイス識別子（ＩＤ）と属性情報と元データの保管場所との関係を例示するテーブルである。
【図１３】図７及び図８に示した監視システムにおける固定カメラ及びドローンカメラによる監視エリアを例示する図である。
【図１４】図７及び図８に示したドローンカメラによって撮影された映像に関する属性情報の送信パターンを模式的に示す図である。
【図１５】図７及び図８に示した固定カメラによって撮影された映像に関する属性情報の送信パターンを模式的に示す図である。
【図１６】図７及び図８に示した監視システムにおける監視処理を説明するシーケンス図である。
【図１７】図７及び図８に示した監視システムにおける監視処理の詳細を説明するシーケンス図である。
【図１８】図７及び図８に示した監視システムにおける属性情報の送信処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照して一実施の形態を説明する。ただし、以下に示す実施形態はあくまでも例示に過ぎず、実施形態で明示しない種々の変形例や技術の適用を排除する意図はない。すなわち、本実施形態を、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
【００１９】
また、各図は、図中に示す構成要素のみを備えるという趣旨ではなく、他の機能等を含むことができる。
【００２０】
以下、図中において、同一の各符号は同様の部分を示しているので、その説明は省略する。
【００２１】
〔Ａ〕関連例
図１は、関連例における広域監視システム６００の第１の例を説明するブロック図である。
【００２２】
図１に示す広域監視システム６００は、データ発生源６とクラウド７とが、ネットワーク８を介して互いに通信可能に接続される。
【００２３】
図示する例では、データ発生源６としての様々な施設や設備からのデータが全て、クラウド７のサーバ７１へ送信される。そして、送信されたデータがクラウド７において処理され、データ発生源６へ返される。
【００２４】
このような広域監視システム６００では、ネットワーク８における通信トラフィックが増大し（符号Ａ１参照）、データ発生源６への応答時間が大きくなってしまう（符号Ａ２参照）。
【００２５】
図２は、関連例における広域監視システム６００ａの第２の例を説明するブロック図である。
【００２６】
図２に示す広域監視システム６００ａは、データ発生源６ａとクラウド７とが、ネットワーク８を介して互いに通信可能に接続される。
【００２７】
図示する例では、データ発生源６ａとしての様々な施設や設備からの情報が、データ発生源６ａにおけるゲートウェイ６１によって処理される（符号Ｂ１参照）。そして、ゲートウェイ６１における処理によって軽量化された属性情報等のデータが、クラウド７におけるサーバ７１へ送信される。
【００２８】
このように、データ発生源６（別言すれば、ユーザ）の近くでデータの処理や蓄積を実行し、処理結果に限ってクラウド７に送信すると共にユーザに応答することで、ネットワーク８における通信トラフィックを削減できる。
【００２９】
しかしながら、図２に示すような広域監視システム６００ａにおいても、監視のためのカメラの数が増加すると、クラウド７へ送信される属性情報の数が増加する。
【００３０】
また、時間やカメラ位置（別言すれば、自己位置），監視範囲，不審者の検知，不審者の正体，処理の信頼性等、解析したい情報が増加すると、属性情報内のテキスト量が増加する。
【００３１】
すなわち、クラウド７へ送信される属性情報のデータ量が増加するおそれがある。
【００３２】
属性情報は、監視対象の不審者を見落とさないように、カメラのフレーム数毎に、例えば１秒間に３０個作成されてクラウド７へ送信される。
【００３３】
図３は、関連例における固定カメラによる監視エリアを例示する図である。図４は、関連例における固定カメラによって撮影された映像に関する属性情報の送信パターンを模式的に示す図である。
【００３４】
図３に示す例において、符号Ｃ１で示す位置に設置された固定カメラは、常に監視エリア（符号Ｃ２参照）が同じであるとの情報をクラウド７へ送信し続ける。
【００３５】
すなわち、図４に示すように、固定カメラは動かないにもかかわらず符号Ｃ１に示す自己位置を属性情報としてクラウド７へ送信し続けるため、無駄な情報がネットワーク８内を送信されてしまう。
【００３６】
図５は、関連例におけるドローンカメラによる監視エリアを例示する図である。図６は、関連例におけるドローンカメラによって撮影された映像に関する属性情報の送信パターンを模式的に示す図である。
【００３７】
図５に示す例において、符号Ｄ１〜Ｄ５に示すように、移動して不審者を追跡するドローンカメラでは、監視エリア（符号Ｄ６参照）が変化する。
【００３８】
図６に示すように、符号Ｄ１〜Ｄ５のうち符号Ｄ２及びＤ４で示すドローンカメラの位置における属性情報を間引いてクラウド７へ送信すると、必要な情報が欠落するおそれがある。
【００３９】
図３〜図６に示したように、監視のためのカメラの種類によっては、クラウド７へ送信される属性情報の数が多すぎたり、少なすぎたりするおそれがある。
【００４０】
〔Ｂ〕実施形態の一例
〔Ｂ−１〕システム構成例
図７は、実施形態の一例における監視システム１００を模式的に示すブロック図である。
【００４１】
監視システム１００は、複数（図示する例では、４つ）のエッジサーバ１及びセンタサーバ２を備える。
【００４２】
エッジサーバ１とセンタサーバ２とは、有線又は無線のネットワーク４を介して通信可能に接続される。
【００４３】
エッジサーバ１は、固定カメラ３１やドローンカメラ３２，ウェアラブルカメラ３３，文字／音量／センサ情報源３４等のInternet of Things（ＩｏＴ）機器（別言すれば、「センサ」）に有線又は無線で接続される。なお、エッジサーバ１に接続される固定カメラ３１やドローンカメラ３２，ウェアラブルカメラ３３，文字／音量／センサ情報源３４の数や接続構成は、図示される例に限定されるものではない。
【００４４】
固定カメラ３１は、一地点に固定されて設置されるカメラであり、一定の監視エリアを撮影する。ドローンカメラ３２は、ドローン等の移動物体に設置されるカメラであり、不定の監視エリアを撮影する。ウェアラブルカメラ３３は、人や動物に装着されるカメラであり、不定の監視エリアを撮影する。文字／音量／センサ情報源３４は、Optical Character Recognition（ＯＣＲ）による文字認識や、マイクによる音量認識、種々のセンサによる環境測定を行なう。
【００４５】
センタサーバ２は、監視ソフト２０１及び属性情報Database（ＤＢ）２０２を備える。センタサーバ２は、管理者が監視対象の地域全体を監視するための装置である。
【００４６】
属性情報ＤＢ２０２は、各エッジサーバ１から収集した属性情報１０１を蓄積する。
【００４７】
監視ソフト２０１は、属性情報ＤＢ２０２に基づき、監視現場での監視結果を監視者に対して可視化する。
【００４８】
エッジサーバ１は、属性情報１０１，管理ソフト１０２及び映像情報１０３を有する。
【００４９】
属性情報１０１は、監視映像についての、カメラ位置や方向，不審者の有無等を示す。なお、属性情報１０１の詳細については、図１０を用いて後述する。
【００５０】
管理ソフト１０２は、撮影映像の内容や格納場所についてのインデックスを管理する。
【００５１】
映像情報１０３は、固定カメラ３１やドローンカメラ３２，ウェアラブルカメラ３３によって撮影された映像に基づいて作成される。Artificial Intelligence（ＡＩ）処理によって、映像情報１０３から属性情報１０１が抽出される。
【００５２】
エッジサーバ１に対して、固定カメラ３１やドローンカメラ３２，ウェアラブルカメラ３３の代わりに、文字／音量／センサ情報源３４が接続されている場合には、エッジサーバ１は、映像情報１０３の代わりに文字／音量／センサ情報１０４を管理する。文字／音量／センサ情報１０４からも、ＡＩ処理によって属性情報１０１が抽出される。
【００５３】
図８は、図７に示した監視システム１００の機能構成を模式的に示すブロック図である。
【００５４】
センタサーバ２には、管理者が監視対象の地域全体を監視するために、管理端末５が接続されてよい。センタサーバ２は、ダッシュボード２０３，データ送受信処理部２１１，データアクセス処理部２１２及び属性情報ＤＢ２０２としての機能を備える。
【００５５】
ダッシュボード２０３は、現場の情報を地図に表示し、管理端末５で閲覧するためのウェブアプリ等である。
【００５６】
データ送受信処理部２１１は、各エッジサーバ１から属性情報１０１等のデータを受信する。また、データ送受信処理部２１１は、状況に応じて、属性情報１０１をエッジサーバ１へ送信してもよい。
【００５７】
データアクセス処理部２１２は、センタサーバ２が受信した属性情報１０１を属性情報ＤＢ２０２として管理する。また、データアクセス処理部２１２は、属性情報ＤＢ２０２に基づき、エッジサーバ１に分散配置された映像情報１０３を検索してよい。
【００５８】
エッジサーバ１は、属性情報抽出処理部１１１，データアクセス処理部１１２，属性情報演算処理部１１３及びデータ送受信処理部１１４としての機能を備える。また、エッジサーバ１は、属性情報１０１及び映像情報１０３を保持する。
【００５９】
映像情報１０３は、固定カメラ３１やドローンカメラ３２，ウェアラブルカメラ３３（図７を用いて前述），レーダ，人感センサ等の様々なＩｏＴ機器から収集されるデータを蓄積する。
【００６０】
属性情報抽出処理部１１１は、映像情報１０３において蓄積されたデータを解析して、例えばカメラの位置情報や不審物の有無等の情報を抽出して、テキストデータに加工する。
【００６１】
データアクセス処理部１１２は、エッジサーバ１が保有する属性情報１０１を管理する。また、データアクセス処理部１１２は、センタサーバ２等の他のサーバからの検索に応じて、映像情報１０３を検索する。
【００６２】
データ送受信処理部１１４は、センタサーバ２との間で、属性情報１０１及び映像情報１０３を送受信する。
【００６３】
すなわち、データ送受信処理部１１４は、条件に合致する属性情報１０１をセンタサーバ２へ送信する送信部の一例である。
【００６４】
属性情報演算処理部１１３は、データアクセス処理部１１２によって蓄積された各属性情報１０１を比較演算し、属性情報１０１の送信の要否や送信の間隔を制御する。
【００６５】
すなわち、属性情報演算処理部１１３は、映像情報１０３間の差分が映像情報１０３の属性情報１０１に応じた条件に合致するかを判定する判定部の一例である。
【００６６】
固定カメラ３１は、例えば有線ネットワークでエッジサーバ１に接続される、また、移動可能なドローンカメラ３２やウェアラブルカメラ３３（図７を用いて前述）は、例えば無線ネットワークを介してエッジサーバ１に接続される。ドローンカメラ３２の操作は、操作端末３によって実施されてよい。
【００６７】
図９は、図７に示したエッジサーバ１及びセンタサーバ２のハードウェア構成例を模式的に示すブロック図である。
【００６８】
エッジサーバ１及びセンタサーバ２は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）１１，メモリ１２，表示制御部１３，記憶装置１４，入力Interface（Ｉ／Ｆ）１５，読み書き処理部１６及び通信Ｉ／Ｆ１７を備える。
【００６９】
メモリ１２は、記憶部の一例であり、例示的に、Read Only Memory（ＲＯＭ）及びRandom Access Memory（ＲＡＭ）を含む記憶装置である。メモリ１２のＲＯＭには、Basic Input/Output System（ＢＩＯＳ）等のプログラムが書き込まれてよい。メモリ１２のソフトウェアプログラムは、ＣＰＵ１１に適宜に読み込まれて実行されてよい。また、メモリ１２のＲＡＭは、一次記録メモリあるいはワーキングメモリとして利用されてよい。
【００７０】
表示制御部１３は、表示装置１３０と接続され、表示装置１３０を制御する。表示装置１３０は、液晶ディスプレイやOrganic Light-Emitting Diode（ＯＬＥＤ）ディスプレイ，Cathode Ray Tube（ＣＲＴ），電子ペーパーディスプレイ等であり、オペレータ等に対する各種情報を表示する。表示装置１３０は、入力装置と組み合わされたものでもよく、例えば、タッチパネルでもよい。
【００７１】
記憶装置１４は、例示的に、データを読み書きして記憶する装置であり、例えば、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）やSolid State Drive（ＳＳＤ），Storage Class Memory（ＳＣＭ）が用いられてよい。
【００７２】
入力Ｉ／Ｆ１５は、マウス１５１やキーボード１５２等の入力装置と接続され、マウス１５１やキーボード１５２等の入力装置を制御する。マウス１５１やキーボード１５２は、入力装置の一例であり、これらの入力装置を介して、オペレータが各種の入力操作を行なう。
【００７３】
読み書き処理部１６は、記録媒体１６０が装着可能に構成される。読み書き処理部１６は、記録媒体１６０が装着された状態において、記録媒体１６０に記録されている情報を読み取り可能に構成される。本例では、記録媒体１６０は、可搬性を有する。例えば、記録媒体１６０は、フレキシブルディスク、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、又は、半導体メモリ等である。
【００７４】
通信Ｉ／Ｆ１７は、外部装置との通信を可能にするためのインタフェースである。
【００７５】
ＣＰＵ１１は、種々の制御や演算を行なう処理装置であり、メモリ１２に格納されたOperating System（ＯＳ）やプログラムを実行することにより、種々の機能を実現する。すなわち、エッジサーバ１のＣＰＵ１１は、図８に示したように、属性情報抽出処理部１１１，データアクセス処理部１１２，属性情報演算処理部１１３及びデータ送受信処理部１１４として機能してよい。また、センタサーバ２のＣＰＵ１１は、図８に示したように、データ送受信処理部２１１及びデータアクセス処理部２１２として機能してよい。
【００７６】
なお、これらの属性情報抽出処理部１１１，データアクセス処理部１１２，属性情報演算処理部１１３，データ送受信処理部１１４，データ送受信処理部２１１及びデータアクセス処理部２１２としての機能を実現するためのプログラムは、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ等）、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ、ＨＤ  ＤＶＤ等）、ブルーレイディスク、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供されてよい。そして、コンピュータ（本実施形態ではＣＰＵ１１）は上述した記録媒体から図示しない読取装置を介してプログラムを読み取って内部記録装置または外部記録装置に転送し格納して用いてよい。また、プログラムを、例えば磁気ディスク，光ディスク，光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に記録しておき、記憶装置から通信経路を介してコンピュータに提供してもよい。
【００７７】
属性情報抽出処理部１１１，データアクセス処理部１１２，属性情報演算処理部１１３，データ送受信処理部１１４，データ送受信処理部２１１及びデータアクセス処理部２１２としての機能を実現する際には、内部記憶装置（本実施形態ではメモリ１２）に格納されたプログラムがコンピュータ（本実施形態ではＣＰＵ１１）によって実行されてよい。また、記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータが読み取って実行してもよい。
【００７８】
エッジサーバ１及びセンタサーバ２全体の動作を制御するための装置は、ＣＰＵ１１に限定されず、例えば、ＭＰＵやＤＳＰ，ＡＳＩＣ，ＰＬＤ，ＦＰＧＡのいずれか１つであってもよい。また、エッジサーバ１及びセンタサーバ２全体の動作を制御するための装置は、ＣＰＵ，ＭＰＵ，ＤＳＰ，ＡＳＩＣ，ＰＬＤ及びＦＰＧＡのうちの２種類以上の組み合わせであってもよい。なお、ＭＰＵはMicro Processing Unitの略称であり、ＤＳＰはDigital Signal Processorの略称であり、ＡＳＩＣはApplication Specific Integrated Circuitの略称である。また、ＰＬＤはProgrammable Logic Deviceの略称であり、ＦＰＧＡはField Programmable Gate Arrayの略称である。
【００７９】
なお、図８に示した操作端末３及び管理端末５も、エッジサーバ１及びセンタサーバ２と同様のハードウェア構成を有してよい。
【００８０】
図１０は、図７及び図８に示した属性情報１０１を例示するテーブルである。
【００８１】
属性情報１０１は、項目（Ｋｅｙ）及び値（Ｖａｌｕｅ）を含む。
【００８２】
項目は、自己位置情報，カメラ情報，画像処理結果及び処理の信頼性を含む。
【００８３】
自己位置情報は、Global Positioning System（ＧＰＳ）値及び高度を値として有する。
【００８４】
カメラ情報は、カメラの上下左右の向きや角度等を値として有する。
【００８５】
画像処理結果は、映像内における不審者の有無（“０”又は“１”で表わされてよい。）や不審者の位置を値として有する。
【００８６】
処理の信頼性は、不審者の有無や不審者の位置の処理結果についてのＡＩの確信度を値として有する。
【００８７】
図１１は、図７及び図８に示した属性情報１０１の送信条件を例示するテーブルである。
【００８８】
ドローンカメラ３２等による定期的な巡回監視を想定して、属性項目毎に、属性情報送信条件と優先度とが対応付けて管理される。
【００８９】
属性項目としては、例えば、時間，自己位置情報，不審者情報，不審者判定ＡＩの確信度及び不審者の位置を含んでよい。
【００９０】
属性情報送信条件としては、例えば、時間は１秒毎、自己位置情報は１０ｍ毎、不審者判定ＡＩの確信度は８０％の場合、不審者の位置は１ｍ毎であってよい。
【００９１】
図１１に示す例においては、属性項目の優先度は、高い順に、不審者情報，不審者判定ＡＩの確信度，不審者の位置，自己位置情報，時間である。
【００９２】
図１１に示す例において、平常時（別言すれば、不審者がいない場合）には、時間（優先度“５”）が１秒毎に属性情報１０１が送信される。ドローンカメラ３２の巡回速度により、１秒間に１０ｍ以上移動する場合には、１秒毎での送信ではなく、自己位置情報（優先度“４”）が１０ｍ間隔で属性情報１０１が送信される。
【００９３】
不審者情報（優先度“１”）について、不審者が映像に映りＡＩが不審者を検知した場合には、属性情報１０１が送信される。また、不審者が検知された場合には、不審者の位置情報が算出され、不審者の位置（優先度“３”）が１ｍ移動する毎に、属性情報１０１が送信される。ここで、不審者判定ＡＩの確信度（優先度“２”）が８０％以下（かつ閾値（例えば４０％）以上）である場合には、撮影された映像の全フレームについての属性情報１０１が送信される。
【００９４】
すなわち、データ送受信処理部１１４は、条件として、映像情報１０３間の取得位置についての差分が所定距離を超えた場合に、属性情報１０１をセンタサーバ２へ送信する。また、データ送受信処理部１１４は、条件として、監視対象物を検知した場合に、属性情報１０１をセンタサーバ２へ送信する。更に、データ送受信処理部１１４は、条件として、監視対象物の検知の精度が所定割合以下である場合に、属性情報１０１をセンタサーバ２へ送信する。また、データ送受信処理部１１４は、条件として、監視対象物の移動距離が所定距離を超えた場合に、属性情報１０１をセンタサーバ２へ送信する。
【００９５】
ここで、属性情報演算処理部１１３は、同一のセンサを用いて検出された映像情報１０３間の差分に基づき、センタサーバ２へ送信する属性情報１０１を判定してよい。
【００９６】
また、属性情報演算処理部１１３は、同種の異なるセンサを用いて検出された映像情報１０３間の差分に基づき、センタサーバ２へ送信する属性情報１０１を判定してもよい。この場合には、複数のセンサ間で異なる判定結果が出た場合に、属性情報１０１をセンタサーバ２へ送信してよい。
【００９７】
図１２は、図７に示した管理ソフト１０２で用いられるデバイスＩＤと属性情報１０１と元データの保管場所との関係を例示するテーブルである。
【００９８】
図１２示す例では、デバイスＩＤとしてドローンＡについて、属性情報１０１の各Ｋｅｙ及びＶａｌｕｅと元データの保管場所とが対応付けられている。
【００９９】
図１３は、図７及び図８に示した監視システム１００における固定カメラ３１及びドローンカメラ３２による監視エリアを例示する図である。図１４は、図７及び図８に示したドローンカメラ３２によって撮影された映像に関する属性情報１０１の送信パターンを模式的に示す図である。図１５は、図７及び図８に示した固定カメラ３１によって撮影された映像に関する属性情報１０１の送信パターンを模式的に示す図である。
【０１００】
図１３に示す例において、符号Ｅ１〜Ｅ１９で示す丸印は所定時間毎のドローンカメラ３２の位置を示し、符号Ｅ１〜Ｅ１９で示す丸印で結ばれる曲線はドローンカメラ３２の軌跡を示す。符号Ｅ２０で示す破線枠は、ドローンカメラ３２による監視エリアを示す。
【０１０１】
図１３及び図１４において、符号Ｅ１，Ｅ２及びＥ５の黒丸印で示す場所及び時刻における属性情報１０１がセンタサーバ２へ送信される一方、符号Ｅ３及び＃４の白丸印で示す場所及び時刻における属性情報１０１はセンタサーバ２へ送信されない。図１３における符号Ｅ６〜Ｅ１９で示す丸印についても、黒丸印で示す場所における属性情報１０１はセンタサーバ２へ送信される一方、白丸印で示す場所における属性情報１０１はセンタサーバ２へ送信されない。
【０１０２】
また、図１３に示す例において、符号Ｆ１で示す丸印は固定カメラ３１の位置を示す。符号Ｆ２で示す破線枠は、固定カメラ３１による監視エリアを示す。
【０１０３】
図１３及び図１５において、符号Ｆ１の黒丸印で示す場所及び時刻における属性情報１０１がセンタサーバ２へ送信される。
【０１０４】
〔Ｂ−２〕動作例
図７及び図８に示した監視システム１００における監視処理を、図１６に示すシーケンス図（ステップＳ１〜Ｓ６）に従って説明する。
【０１０５】
エッジサーバ１は、固定カメラ３１やドローンカメラ３２から映像を取得して、映像情報１０３として蓄積する（ステップＳ１）。
【０１０６】
エッジサーバ１の属性情報抽出処理部１１１は、映像情報１０３から属性情報１０１を抽出する（ステップＳ２）。
【０１０７】
エッジサーバ１の属性情報演算処理部１１３は、映像の各フレームについての属性情報１０１間でカメラ位置の差分等を演算する（ステップＳ３）。
【０１０８】
エッジサーバ１のデータ送受信処理部１１４は、センタサーバ２に対して対象の属性情報１０１を送信する（ステップＳ４）。
【０１０９】
センタサーバ２のデータ送受信処理部２１１は、エッジサーバ１から属性情報１０１を受信して属性情報ＤＢ２０２に蓄積する（ステップＳ５）。
【０１１０】
センタサーバ２のダッシュボード２０３は、属性情報ＤＢ２０２に基づき、監視結果を監視ソフト２０１に表示する（ステップＳ６）。そして、監視処理は終了する。
【０１１１】
次に、図７及び図８に示した監視システム１００における監視処理の詳細を、図１７に示すシーケンス図（ステップＳ１１〜Ｓ１９）に従って説明する。
【０１１２】
エッジサーバ１は、固定カメラ３１やドローンカメラ３２からリアルタイムの映像を取得する（ステップＳ１１）。
【０１１３】
エッジサーバ１は、取得した映像を一定時間毎の映像情報１０３として保存する（ステップＳ１２）。
【０１１４】
エッジサーバ１の属性情報抽出処理部１１１は、映像情報１０３から属性情報１０１を抽出する（ステップＳ１３）。
【０１１５】
エッジサーバ１の属性情報演算処理部１１３は、映像の各フレームについての属性情報１０１間でカメラ位置の差分等の演算を行ない、対象の属性情報１０１をセンタサーバ２へ送信する（ステップＳ１４）。
【０１１６】
センタサーバ２のダッシュボード２０３は、エッジサーバ１から送信された属性情報１０１を用いて監視対象を文字列等によって可視化する（ステップＳ１５）。
【０１１７】
センタサーバ２のデータアクセス処理部２１２は、センタサーバ２に接続される管理端末５を操作する監視者が要求した場合に、エッジサーバ１に対して監視対象の映像を要求する（ステップＳ１６）。
【０１１８】
エッジサーバ１のデータアクセス処理部２１２は、属性情報１０１に基づき、対象の映像を検索する（ステップＳ１７）。
【０１１９】
エッジサーバ１のデータ送受信処理部１１４は、センタサーバ２に対して対象の映像を送信する（ステップＳ１８）。
【０１２０】
エッジサーバ１のデータ送受信処理部１１５は、センタサーバ２から映像を受信して、管理端末５に映像を表示させる（ステップＳ１９）。そして、監視処理は終了する。
【０１２１】
次に、図７及び図８に示したエッジサーバ１における属性情報１０１の送信処理を、図１８に示すフローチャート（ステップＳ２１〜Ｓ２８）に従って説明する。
【０１２２】
エッジサーバ１は、変数ｉを１に設定する（ステップＳ２１）。
【０１２３】
エッジサーバ１は、ｉ番目のデータを受信する（ステップＳ２２）。
【０１２４】
属性情報抽出処理部１１１は、映像情報１０３から属性情報１０１を抽出する（ステップＳ２３）。
【０１２５】
エッジサーバ１のデータアクセス処理部１１２は、抽出された属性情報１０１を保存する（ステップＳ２４）。
【０１２６】
属性情報演算処理部１１３は、図１１に示した属性情報１０１の送信条件テーブルを参照する（ステップＳ２５）。
【０１２７】
属性情報演算処理部１１３は、送信条件テーブルに基づき、対象の属性情報１０１が送信条件を満たすかを判定する（ステップＳ２６）。
【０１２８】
送信条件を満たさない場合には（ステップＳ２６のＮｏルート参照）、エッジサーバ１は、変数ｉに１を加算して（ステップＳ２７）、処理はステップＳ２２へ戻る。
【０１２９】
一方、送信条件を満たす場合には（ステップＳ２６のＹｅｓルート参照）、データ送受信処理部１１４は、属性情報１０１をセンタサーバ２へ送信する（ステップＳ２８）。そして、属性情報１０１の送信処理は終了する。
【０１３０】
〔Ｂ−３〕効果
上述した実施形態の一例における監視システム１００のエッジサーバ１によれば、例えば、以下の作用効果を奏することができる。
【０１３１】
記憶装置１４は、センサを用いて検出された映像情報１０３を記憶する。属性情報演算処理部１１３は、映像情報１０３間の差分が映像情報１０３の属性情報１０１に応じた条件に合致するかを判定する。データ送受信処理部１１４は、条件に合致する属性情報１０１をセンタサーバ２へ送信する。
【０１３２】
これにより、センサを用いて広域監視を行なう際に、属性情報１０１の送信に要するトラフィック量を削減できる。
【０１３３】
具体的には、属性情報送信条件に応じた属性情報１０１の送信を行なうことで、移動するドローンカメラ３２やウェアラブルカメラ３３においても、自己の速度に応じた適切な間隔で属性情報１０１を送信することができる。一方、固定カメラ３１においては、不要な属性情報１０１が送信されず、トラフィック量を削減できる。
【０１３４】
データ送受信処理部１１４は、条件として、映像情報１０３間の取得時刻についての差分が所定時間を超えた場合に、属性情報１０１をセンタサーバ２へ送信する。
【０１３５】
これにより、映像の内容に変化がない場合でも、センタサーバ２において属性情報１０１を定期的に取得できる。
【０１３６】
データ送受信処理部１１４は、条件として、映像情報１０３間の取得位置についての差分が所定距離を超えた場合に、属性情報１０１をセンタサーバ２へ送信する。
【０１３７】
これにより、ドローンカメラ３２やウェアラブルカメラ３３が移動した場合に、センタサーバ２は適切な間隔で属性情報１０１を取得できる。
【０１３８】
データ送受信処理部１１４は、条件として、監視対象物を検知した場合に、属性情報１０１をセンタサーバ２へ送信する。
【０１３９】
これにより、不審者や不審物が検知された場合には、センタサーバ２は直ぐに属性情報１０１を取得できる。
【０１４０】
データ送受信処理部１１４は、条件として、監視対象物の検知の確信度が所定割合以下（かつ閾値以上）である場合に、属性情報１０１をセンタサーバ２へ送信する。
【０１４１】
これにより、ＡＩによる不審者や不審物の有無の確信度が低い場合には、センタサーバ２へ属性情報１０１を送信することができ、監視者によって不審者や不審物の有無を判定できる。
【０１４２】
データ送受信処理部１１４は、条件として、監視対象物の移動距離が所定距離を超えた場合に、属性情報１０１をセンタサーバ２へ送信する。
【０１４３】
これにより、不審者や不審物が移動した場合に、センタサーバ２は適切な間隔で属性情報１０１を取得できる。
【０１４４】
属性情報演算処理部１１３は、同一のセンサを用いて検出された映像情報１０３間の差分に基づき、センタサーバ２へ送信する属性情報１０１を判定する。
【０１４５】
これにより、不審者や不審物の移動情報を正確に把握できると共に、不審者や不審物の移動速度に応じて送信頻度を最適化できる。
【０１４６】
属性情報演算処理部１１３は、同種の異なるセンサを用いて検出された映像情報１０３間の差分に基づき、センタサーバ２へ送信する属性情報１０１を判定する。
【０１４７】
これにより、複数のセンサで単一の監視対象範囲を監視できるため、不審者や不審物の検出精度を向上できる。
【０１４８】
〔Ｃ〕その他
開示の技術は上述した実施形態に限定されるものではなく、本実施形態の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。本実施形態の各構成及び各処理は、必要に応じて取捨選択することができ、あるいは適宜組み合わせてもよい。
【０１４９】
〔Ｄ〕付記
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１５０】
（付記１）
コンピュータに、
センサを用いて検出されたデータを記憶部に記憶させ、
前記データ間の差分が前記データの属性情報に応じた条件に合致するかを判定し、
前記条件に合致する属性情報をサーバへ送信する、
処理を実行させる、監視プログラム。
【０１５１】
（付記２）
前記条件として、前記データ間の取得時刻についての前記差分が所定時間を超えた場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
処理を前記コンピュータに実行させる、付記１に記載の監視プログラム。
【０１５２】
（付記３）
前記条件として、前記データ間の取得位置についての前記差分が所定距離を超えた場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
処理を前記コンピュータに実行させる、付記１又は２に記載の監視プログラム。
【０１５３】
（付記４）
前記条件として、監視対象物を検知した場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
処理を前記コンピュータに実行させる、付記１〜３のいずれか１項に記載の監視プログラム。
【０１５４】
（付記５）
前記条件として、前記監視対象物の検知の精度が所定割合以下である場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
処理を前記コンピュータに実行させる、付記４に記載の監視プログラム。
【０１５５】
（付記６）
前記条件として、前記監視対象物の移動距離が所定距離を超えた場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
処理を前記コンピュータに実行させる、付記４又は５に記載の監視プログラム。
【０１５６】
（付記７）
同一の前記センサを用いて検出された前記差分に基づき、前記サーバへ送信する属性情報を判定する、
処理を前記コンピュータに実行させる、付記１〜６のいずれか１項に記載の監視プログラム。
【０１５７】
（付記８）
同種の異なる前記センサを用いて検出された前記差分に基づき、前記サーバへ送信する属性情報を判定する、
処理を前記コンピュータに実行させる、付記１〜６のいずれか１項に記載の監視プログラム。
【０１５８】
（付記９）
センサを用いて検出されたデータを記憶する記憶部と、
前記データ間の差分が前記データの属性情報に応じた条件に合致するかを判定する判定部と、
前記条件に合致する属性情報をサーバへ送信する送信部と、
情報処理装置。
【０１５９】
（付記１０）
前記送信部は、前記条件として、前記データ間の取得時刻についての前記差分が所定時間を超えた場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
付記９に記載の情報処理装置。
【０１６０】
（付記１１）
前記送信部は、前記条件として、前記データ間の取得位置についての前記差分が所定距離を超えた場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
付記９又は１０に記載の情報処理装置。
【０１６１】
（付記１２）
前記送信部は、前記条件として、監視対象物を検知した場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
付記９〜１１のいずれか１項に情報処理装置。
【０１６２】
（付記１３）
前記送信部は、前記条件として、前記監視対象物の検知の精度が所定割合以下である場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
付記１２に記載の情報処理装置。
【０１６３】
（付記１４）
前記送信部は、前記条件として、前記監視対象物の移動距離が所定距離を超えた場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
付記１２又は１３に記載の情報処理装置。
【０１６４】
（付記１５）
センサを用いて検出されたデータを記憶部に記憶させ、
前記データ間の差分が前記データの属性情報に応じた条件に合致するかを判定し、
前記条件に合致する属性情報をサーバへ送信する、
監視方法。
【０１６５】
（付記１６）
前記条件として、前記データ間の取得時刻についての前記差分が所定時間を超えた場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
付記１５に記載の監視方法。
【０１６６】
（付記１７）
前記条件として、前記データ間の取得位置についての前記差分が所定距離を超えた場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
付記１５又は１６に記載の監視方法。
【０１６７】
（付記１８）
前記条件として、監視対象物を検知した場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
付記１５〜１７のいずれか１項に監視方法。
【０１６８】
（付記１９）
前記条件として、前記監視対象物の検知の精度が所定割合以下である場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
付記１８に記載の監視方法。
【０１６９】
（付記２０）
前記条件として、前記監視対象物の移動距離が所定距離を超えた場合に、前記属性情報を前記サーバへ送信する、
付記１８又は１９に記載の監視方法。
【符号の説明】
【０１７０】
１００      ：監視システム
１          ：エッジサーバ
１１        ：ＣＰＵ
１２        ：メモリ
１３        ：表示制御部
１３０      ：表示装置
１４        ：記憶装置
１５        ：入力Ｉ／Ｆ
１５１      ：マウス
１５２      ：キーボード
１６        ：読み書き処理部
１６０      ：記録媒体
１７        ：通信Ｉ／Ｆ
１０１      ：属性情報
１０２      ：管理ソフト
１０３      ：映像情報
１０４      ：センサ情報
１１１      ：属性情報抽出処理部
１１２      ：データアクセス処理部
１１３      ：属性情報演算処理部
１１４      ：データ送受信処理部
１１５      ：データ送受信処理部
２          ：センタサーバ
２０１      ：監視ソフト
２０２      ：属性情報ＤＢ
２０３      ：ダッシュボード
２１１      ：データ送受信処理部
２１２      ：データアクセス処理部
３          ：操作端末
３１        ：固定カメラ
３２        ：ドローンカメラ
３３        ：ウェアラブルカメラ
３４        ：センサ情報源
４          ：ネットワーク
５          ：管理端末
６００，６００ａ：広域監視システム
６，６ａ    ：データ発生源
６１        ：ゲートウェイ
７          ：クラウド
７１        ：サーバ
８          ：ネットワーク
【図１】
2020149103.tif 000003
【図２】
2020149103.tif 000004
【図３】
2020149103.tif 000005
【図４】
2020149103.tif 000006
【図５】
2020149103.tif 000007
【図６】
2020149103.tif 000008
【図７】
2020149103.tif 000009
【図８】
2020149103.tif 000010
【図９】
2020149103.tif 000011
【図１０】
2020149103.tif 000012
【図１１】
2020149103.tif 000013
【図１２】
2020149103.tif 000014
【図１３】
2020149103.tif 000015
【図１４】
2020149103.tif 000016
【図１５】
2020149103.tif 000017
【図１６】
2020149103.tif 000018
【図１７】
2020149103.tif 000019
【図１８】
2020149103.tif 000020