(57)【要約】【課題】複数の人物が存在し得る場所を撮影した画像を用いて人物の転倒といった事故の発生を検出する場合における検出漏れを低減する。【解決手段】事故検出装置２０は、監視カメラ１０の撮影画像を用いて、人物及び当該人物が所持中の物体である所持物を検出する所持物検出部１０３と、監視カメラ１０の撮影画像における人物及び所持物の動きに基づいて、事故が発生したか否かを判定する事故判定部１０４と、を備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラ装置が撮影した画像を用いて、人物及び当該人物が所持中の物体である所持物を検出する検出部と、
カメラ装置が撮影した画像における前記人物及び前記所持物の動きに基づいて、事故が発生したか否かを判定する判定部と、
を備えた、事故検出装置。
【請求項２】
前記判定部は、前記人物の動きに基づいて事故が発生しなかったと判定した場合に、前記所持物の動きに基づいて事故の判定を行う、
請求項１に記載の事故検出装置。
【請求項３】
前記判定部が事故が発生したと判定した場合、当該判定に用いた画像を出力する表示処理部、を備える、
請求項１又は２に記載の事故検出装置。
【請求項４】
前記判定部が事故が発生したと判定した場合、当該判定に用いた画像を撮影したカメラ装置が撮影中の画像を出力する表示処理部、を備える、
請求項１又は２に記載の事故検出装置。
【請求項５】
前記判定部が事故が発生したと判定した場合、当該判定に用いた画像に撮影された場所において過去に発生した事故に関する情報を出力する表示処理部、を備える、
請求項１又は２に記載の事故検出装置。
【請求項６】
前記判定部が前記事故の発生の判定に用いる画像は、前記検出部が前記所持物の検出に用いる画像よりも後に撮影された画像である、
請求項１から５の何れか１項に記載の事故検出装置。
【請求項７】
前記検出部が前記所持物の検出に用いる画像を撮影するカメラ装置は、前記判定部が前記事故の発生の判定に用いる画像を撮影するカメラ装置と、異なる、
請求項１から６の何れか１項に記載の事故検出装置。
【請求項８】
前記判定部は、前記画像から前記所持物の転倒又は落下の動きを検出した場合、前記事故が発生したと判定する、
請求項１から７の何れか１項に記載の事故検出装置。
【請求項９】
事故検出装置が、
カメラ装置が撮影した画像を用いて、人物及び当該人物が所持中の物体である所持物を検出し、
カメラ装置が撮影した画像における前記人物及び前記所持物の動きに基づいて、事故が発生したか否かを判定する、
事故検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、事故検出装置、及び、事故検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
監視カメラが撮影した画像を用いて、人物の転倒を検出する技術が知られている。特許文献１には、エスカレータの付近に設置された監視カメラが撮影した画像から人物の姿勢の変化を検出し、姿勢の変化の大きさによって人物の転倒を検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−９４９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、エスカレータのような複数の人物が存在する場所では、撮影画像において、奧の人物が手前の人物によって隠される可能性がある。この場合、特許文献１の技術では、奧の人物の転倒を検出できない可能性がある。
【０００５】
本開示の非限定的な実施例は、複数の人物が存在し得る場所を撮影した画像から人物の転倒といった事故の発生を検出する場合の検出漏れを低減する技術の提供に資する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様に係る事故検出装置は、カメラ装置が撮影した画像を用いて、人物及び当該人物が所持中の物体である所持物を検出する検出部と、カメラ装置が撮影した画像における前記人物及び前記所持物の動きに基づいて、事故が発生したか否かを判定する判定部と、を備える。
【０００７】
なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム、または、記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【０００８】
本開示の非限定的な実施例によれば、複数の人物が存在し得る場所を撮影した画像から人物の転倒といった事故の発生を検出する場合の検出漏れを低減できる。
【０００９】
本開示の一態様における更なる利点および効果は、明細書および図面から明らかにされる。かかる利点および／または効果は、いくつかの実施形態並びに明細書および図面に記載された特徴によってそれぞれ提供されるが、１つまたはそれ以上の同一の特徴を得るために必ずしも全てが提供される必要はない。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施の形態に係る事故検出システムの構成例を示す図
【図２】一実施の形態に係る事故検出システムの動作例を示す図
【図３】一実施の形態に係る事故検出装置の構成例を示す図
【図４】一実施の形態に係る人物及び所持物の検出処理の例を示すフローチャート
【図５】一実施の形態に係る事故判定処理の例を示すフローチャート
【図６】一実施の形態に係る事故確認用のＵＩ（User Interface）の表示例を示す図
【図７】本開示に係る事故検出装置のハードウェア構成例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を適宜参照して、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
【００１２】
なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
【００１３】
（一実施の形態）
＜システムの構成＞
図１は、事故検出システムの構成例を示す。
【００１４】
図１に示すように、事故検出システム１は、監視カメラ１０、及び、事故検出装置２０を有する。監視カメラ１０と事故検出装置２０は、有線及び／又は無線のネットワーク３０を通じて接続される。監視カメラ１０の数は、１台であってもよいし、複数台であってもよい。
【００１５】
監視カメラ１０は、所定のエリアの様々な場所に設置される。例えば、監視カメラ１０は、商業施設における、エスカレータ、階段及びスロープといった人物が転倒し易い場所に設置される。監視カメラ１０は、人物が転倒し易い場所とは異なる場所にも設置されてよい。例えば、監視カメラ１０は、人物と当該人物が所持中の物体（以下「所持物」という）を撮影できる場所にも設置されてよい。所持物の例としては、買い物袋、ハンドバッグ、杖、及び、キャリーケースがある。
【００１６】
事故検出装置２０は、監視カメラ１０が撮影した画像（以下「撮影画像」という）に基づいて、人物の転倒といった事故の発生を検出する。なお、撮影画像は、静止画像及び動画像の何れであってもよい。次に、図２を参照して、事故検出装置２０が人物の転倒を検出する方法の一例を説明する。図２の（Ａ）、（Ｂ）及び（Ｃ）は、エスカレータの乗車位置の撮影画像の例である。
【００１７】
まず、事故検出装置２０は、図２の（Ａ）に示すように、撮影画像からエスカレータに乗車前の人物Ｐ１及び物体Ｐ２を検出する。次に、事故検出装置２０は、図２の（Ｂ）に示すように、検出した人物Ｐ１と当該人物Ｐ１が所持中の物体（つまり「所持物」）Ｐ２とを関連付ける。
【００１８】
その後、事故検出装置２０は、撮影画像から、エスカレータに乗車中の人物Ｐ１の通常とは異なる動き又は姿勢を検出した場合、当該人物Ｐ１が転倒したと判定する。また、事故検出装置２０は、図２の（Ｃ）に示すように、撮影画像から、エスカレータに乗車中の人物Ｐ１が所持中の所持物Ｐ２の通常とは異なる動きを検出した場合、当該所持物Ｐ２を所持中の人物Ｐ１が転倒したと判定する。事故検出装置２０は、人物Ｐ１が転倒したと判定した場合、警報を出力する。
【００１９】
このように、事故検出装置２０は、人物Ｐ１の動き又は姿勢に加えて、人物Ｐ１の所持物Ｐ２の動きに基づいて、人物Ｐ１が転倒したか否かを判定する。これにより、事故検出装置２０は、図２の（Ｃ）に示すように、手前の人物Ｐ３に隠されて、動き又は姿勢を検出できない奧の人物Ｐ２の転倒も検出できる。よって、事故検出装置２０は、人物の転倒の検出漏れを低減できる。以下、詳細に説明する。
【００２０】
＜事故検出装置の構成＞
図３は、事故検出装置２０の構成例を示す。
【００２１】
図３に示すように、事故検出装置２０は、画像受信部１０１、人物検出部１０２、所持物検出部１０３、事故判定部１０４、警報出力部１０５、表示処理部１０６、及び、管理テーブル１０７を有する。
【００２２】
画像受信部１０１は、ネットワーク３０を通じて、監視カメラ１０から撮影画像を受信する。
【００２３】
人物検出部１０２は、画像受信部１０１が受信した撮影画像に含まれる人物を検出する。画像から人物を検出する技術には、様々な技術が知られている。例えば、人物の頭および肩により形成されるΩ形状の識別により人物を検出する手法、又は、ディープラーニングにより物体に対して人物か否かの２クラスを予め学習させた識別器を用いて人物を検出する手法などを採用することができる。
【００２４】
所持物検出部１０３は、撮影画像に含まれる人物の所持物を検出する。例えば、所持物検出部１０３は、次の処理により所持物を検出する。まず、所持物検出部１０３は、撮影画像に含まれる物体を検出する。画像から物体を検出する技術には、様々な技術が知られている。次に、所持物検出部１０３は、その検出した物体のうち、人物検出部１０２によって検出された人物が所持中の物体（つまり「所持物」）を特定する。例えば、所持物検出部１０３は、撮影画像に含まれる人物の位置から所定距離以内に位置し、かつ、当該人物と同じ方向に移動する物体を、当該人物の所持物と特定する。
【００２５】
所持物検出部１０３は、特定した所持物の識別情報と、当該所持物を所持中の人物の識別情報とを関連付けて、管理テーブル１０７に登録する。所持物の識別情報は、後に撮影された画像又は他の監視カメラ１０によって撮影された画像から当該所持物を識別するための情報である。人物の識別情報は、後に撮影された画像又は他の監視カメラ１０によって撮影された画像から当該人物を識別するための情報である。
【００２６】
なお、所持物検出部１０３は、所持物の識別情報に基づいて、所持物の種類を判定してよい。そして、所持物検出部１０３は、その判定した所持物の種類を管理テーブル１０７に登録してよい。
【００２７】
事故判定部１０４は、画像受信部１０１が受信した撮影画像に含まれる人物の動き又は姿勢、或いは、所持物の動きに基づいて、当該撮影画像が撮影された場所において人物の転倒事故が発生したか否かを判定する。例えば、事故判定部１０４は、次のように事故が発生したか否かを判定する。
【００２８】
事故判定部１０４は、撮影画像から、通常とは異なる動き又は姿勢の人物を検出した場合、人物の転倒事故が発生したと判定する。人物の通常の動き又は姿勢とは、人物が歩いている動き又は人物が立っている姿勢であってよい。人物の動き又は姿勢の違いを検出する技術には、様々な技術が知られている。
【００２９】
事故判定部１０４は、撮影画像から、通常とは異なる動きの所持物を検出した場合、当該所持物を所持する人物の転倒事故が発生したと判定する。所持物の通常の動きとは、人物の移動方向と同じ方向への移動であってよい。すなわち、所持物の通常とは異なる動きとは、所持物の人物の移動方向とは異なる方向への移動、所持物のエスカレータの進行方向とは逆方向への移動、又は、所持物の人物からの所定距離以上の離間であってよい。或いは、所持物の通常とは異なる動きとは、所持物の転倒、落下、転落、散乱などであってよい。物体の動きを検出する技術には、様々な技術が知られている。
【００３０】
なお、事故判定部１０４は、管理テーブル１０７に登録されている所持物の識別情報を用いて、撮影画像から所持物を検出してよい。これにより、所持物とは異なる物体（例えば予め設置されている物体）は、上記判定の対象外となるので、事故判定部１０４における処理負荷が軽減する。よって、事故判定部１０４は、より短時間で人物の転倒事故が発生したか否かを判定できる。
【００３１】
また、上記の人物検出部１０２及び所持物検出部１０３が検出に用いる撮影画像（以下「第１の撮影画像」という）と、事故判定部１０４が判定に用いる撮影画像（以下「第２の撮影画像」という）とは、同じであってもよいし、異なってもよい。例えば、第２の撮影画像は、第１の撮影画像よりも後に撮影された画像であってよい。また、第２の撮影画像は、第１の撮影画像とは異なる監視カメラ１０によって撮影された画像であってよい。例えば、人物検出部１０２及び所持物検出部１０３は、人物及び所持物が明確に撮影される場所に設置された監視カメラ１０の撮影画像（第１の撮影画像）を用いて人物及び所持物の検出を行い、事故判定部１０４は、その検出結果を用いて、事故が発生し易い場所に設置された監視カメラ１０の撮影画像（第２の撮影画像）から、事故が発生したか否かを判定してよい。これにより、人物及び所持物の認識精度が向上するので、所持物の動きに基づく事故判定の精度も向上する。
【００３２】
また、事故判定部１０４は、転倒した人物が所持物を所持していたか否かを判定してもよい。例えば、事故判定部１０４は、所持物の動きに基づいて事故を検出した場合、転倒した人物が所持物を所持していたと判定してよい。また、事故判定部１０４は、人物の動き又は姿勢に基づいて事故を検出した場合、管理テーブル１０７において当該人物に所持物が関連付けられている場合、転倒した人物が所持物を所持していたと判定してよい。
【００３３】
警報出力部１０５は、事故判定部１０４が事故が発生したと判定した場合、事故の発生を示す警報情報を出力する。例えば、警報出力部１０５は、回転灯を点灯状態にしたり、スピーカー４０に警報音を出力する。また、警報出力部１０５は、表示処理部１０６を通じて、モニタ５０に警報情報を出力する。
【００３４】
表示処理部１０６は、監視用のＵＩ画像を生成し、モニタ５０に出力する。なお、表示処理部１０６の詳細については後述する。
【００３５】
＜人物及び所持物の検出処理＞
図４に示すフローチャートを参照して、人物及び所持物の検出処理の一例について説明する。
【００３６】
人物検出部１０２は、第１の撮影画像から人物を検出し、当該人物の識別情報を生成する（Ｓ１０１）。
【００３７】
所持物検出部１０３は、第１の撮影画像から物体を検出する（Ｓ１０２）。次に、所持物検出部１０３は、検出した物体のうち、Ｓ１０１にて検出された人物に所持されている物体（つまり所持物）を特定し、当該所持物の識別情報を生成する（Ｓ１０３）。
【００３８】
所持物検出部１０３は、Ｓ１０３にて生成した所持物の識別情報と、当該所持物を所持する人物の識別情報とを関連付けて、管理テーブル１０７に登録する（Ｓ１０４）。そして、本処理は終了する（ＥＮＤ）。なお、事故検出装置２０は、画像受信部１０１が撮影画像を受信する毎に、本処理を実行してよい。
【００３９】
＜事故判定処理＞
図５に示すフローチャートを参照して、事故判定処理の一例について説明する。なお、図４に示す処理と、図５に示す処理とは、並列に実行されてよい。
【００４０】
事故検出部は、第２の撮影画像に通常と異なる動き又は姿勢の人物が存在するか否かを判定する（Ｓ２０１）。
【００４１】
第２の撮影画像に通常と異なる動き又は姿勢の人物が存在する場合（Ｓ２０１：ＹＥＳ）、事故判定部１０４は、人物の転倒事故が発生したと判定する（Ｓ２１０）。この場合、警報出力部１０５は警報情報を出力する（Ｓ２１１）。そして、本処理は終了する（ＥＮＤ）。
【００４２】
第２の撮影画像に通常と異なる動き又は姿勢の人物が存在しない場合（Ｓ２０１：ＮＯ）、事故検出部は、次のＳ２０２の処理を行う。すなわち、事故検出部は、第２の撮影画像に通常と異なる動きの所持物が存在するか否かを判定する（Ｓ２０２）。この所持物は、管理テーブル１０７に登録されているものであってよい。
【００４３】
第２の撮影画像に通常と異なる動きの所持物が存在する場合（Ｓ２０２：ＹＥＳ）、事故判定部１０４は、人物の転倒事故が発生したと判定する（Ｓ２１０）。この場合、警報出力部１０５は警報情報を出力する（Ｓ２１１）。そして、本処理は終了する。
【００４４】
第２の撮影画像に通常と異なる動きの所持物が存在しない場合（Ｓ２０２：ＮＯ）、事故判定部１０４は、人物の転倒事故は発生していないと判定する（Ｓ２１２）。そして、本処理は終了する。なお、事故検出装置２０は、画像受信部１０１が撮影画像を受信する毎に、本処理を実行してよい。
【００４５】
上記の処理によれば、人物及び所持物の少なくとも一方の動きに基づいて、人物の転倒事故が発生したか否かを判定できる。よって、図２の（Ｃ）に示すように、例えば手前の人物に隠され、動き又は姿勢を検出できない奧の人物の転倒についても検出できる。
【００４６】
なお、図５に示す処理は一例である。例えば、事故判定部１０４は、先にＳ２０２の判定を行い、次にＳ２０１の判定を行ってもよい。或いは、事故判定部１０４は、第２の撮影画像に対して、Ｓ２０１とＳ２０２の判定をまとめて行ってもよい。
【００４７】
＜表示処理部の詳細＞
次に、図６を参照して、表示処理部１０６の詳細について説明する。表示処理部１０６は、図６に示すような事故確認用のＵＩ（以下「事故確認ＵＩ」という）３００を生成し、モニタ５０に画像として出力する。また、表示処理部１０６は、モニタ５０の監視者による事故確認ＵＩ３００に対する入力操作を処理する。
【００４８】
図６に示すように、事故確認ＵＩ３００は、警報表示領域３０１、警報停止ボタン３０２、事故画像領域３０３、事故画像操作ボタン３０４、ライブ画像領域３０５、及び、事故履歴領域３０６を含む。
【００４９】
表示処理部１０６は、警報出力部１０５から警報情報が出力された場合、警報表示領域３０１に、当該警報情報を表示する。これにより、監視者は、事故の発生を直ちに認識できる。なお、このとき、スピーカー４０からは警報音が出力されてよい。
【００５０】
表示処理部１０６は、警報停止ボタン３０２が押下された場合、警報表示領域３０１における警報情報の表示を停止する。また、スピーカー４０からの警報音の出力を停止する。
【００５１】
表示処理部１０６は、警報出力部１０５から警報情報が出力された場合、事故画像領域３０３に、事故判定部１０４が事故発生と判定した第２の撮影画像（静止画）を表示する。これにより、監視者は、事故発生時の状況を確認できる。
【００５２】
表示処理部１０６は、事故画像操作ボタン３０４の操作に応じて、事故画像領域３０３の撮影画像を動画にて、再生、停止、巻戻し、及び、早送りする。これにより、監視者は、事故発生時の前後を含む状況を確認できる。また、表示画面がタッチパネルである場合、事故画像をタップすることにより、所定時間（５秒程度）前から遡って動画が自動的に再生されるようにしてもよい。
【００５３】
表示処理部１０６は、警報出力部１０５から警報情報が出力された場合、ライブ画像領域３０５に、第２の撮影画像を撮影した監視カメラ１０における現在（ライブの）撮影画像を表示する。これにより、監視者は、事故が発生した場所の現在の状況を確認できる。なお、ライブ画像領域３０５には、所定周期（１０秒程度）で更新される静止画、または、動画のいずれかのライブ画像を表示させることができる。
【００５４】
表示処理部１０６は、事故履歴領域３０６に、事故発生を検出した場所において過去に発生した事故の情報（以下「事故履歴情報」という）を表示する。これにより、監視者は、その場所で発生した事故を分析できる。事故履歴情報には、事故の発生時刻、事故を検出した監視カメラ１０の識別番号、及び、事故内容が含まれてよい。
【００５５】
なお、事故内容には、転倒した人物が所持物を所持していたか否かの情報が含まれてよい。また、事故内容には、転倒した人物が所持していた所持物の種類が含まれてよい。これにより、監視者は、事故発生の原因を詳細に分析できる。
【００５６】
＜変形例＞
上述では人物の転倒事故を例に説明したが、事故検出装置２０は、人物の転倒とは異なる事故を検出してもよい。例えば、事故検出装置２０は、物体の転倒及び転落の事故を検出してもよい。
【００５７】
また、図２及び図６に示すエスカレータの乗車位置の撮影画像は一例であり、エスカレータの途中位置及び降車位置など、どのような場所の撮影画像であってもよい。また、上述のとおり、階段及びスロープといったエスカレータとは異なる場所の撮影画像であってもよい。
【００５８】
また、図２及び図６では、手前の人物によって奧の人物が隠される例を示したが、奧の人物が隠される例はこれに限られない。例えば、手前に存在する物体によって、奧の人物が隠される場合も考えられる。
【００５９】
＜本開示のまとめ＞
本開示では、事故検出装置２０は、監視カメラ１０の撮影画像を用いて、人物及び当該人物が所持中の物体である所持物を検出する所持物検出部１０３と、監視カメラ１０の撮影画像における人物及び所持物の動きに基づいて、事故が発生したか否かを判定する事故判定部１０４とを備える。これにより、人物及び所持物の動きに基づいて事故が発生したか否かを判定できるので、事故発生の検出漏れを低減できる。
【００６０】
事故判定部１０４は、人物の動きに基づいて事故が発生しなかったと判定した場合に、所持物の動きに基づいて事故の判定を行ってよい。これにより、人物の動きに基づく事故検出処理において事故が検出されなかった場合に、所持物の動きに基づく事故検出処理が実行されるので、事故判定部１０４における処理負荷が軽減される。
【００６１】
事故検出装置２０は、事故確認ＵＩ３００を生成し、モニタ５０に出力する表示処理部１０６を備えてよい。表示処理部１０６は、事故判定部１０４が事故が発生したと判定した場合、事故の発生を示す情報、当該判定に用いられた撮影画像、及び、当該判定に用いられた撮影画像を撮影した監視カメラ１０が撮影中の画像（ライブ画像）のうちの少なくとも１つを、モニタ５０に出力してよい。これにより、モニタ５０の監視者は、事故の発生に直ちに気づき、事故の状況を素早く確認できる。
【００６２】
また、表示処理部１０６は、事故判定部１０４が事故が発生したと判定した場合、当該判定に用いられた撮影画像に撮影された場所において過去に発生した事故に関する情報（事故履歴情報）を、モニタ５０に出力してよい。これにより、モニタ５０の監視者は、事故発生の原因を詳細に分析できる。
【００６３】
事故判定部１０４が事故の発生の判定に用いる撮影画像は、所持物検出部１０３が所持物の検出に用いる撮影画像よりも後に撮影された画像であってよい。また、所持物検出部１０３が所持物の検出に用いる撮影画像を撮影する監視カメラ１０は、事故判定部１０４が事故の発生の判定に用いる撮影画像を撮影する監視カメラと、異なってよい。これにより、所持物の検出精度を向上させることができるので、その結果、事故発生の検出漏れを低減できる。
【００６４】
なお、上述において「事故」は、「危険事象」及び「事件」といった用語に読み替え可能である。また、上述において、「特定」、「判定」及び「判断」といった用語は互いに読み替え可能である。
【００６５】
以上、本開示に係る実施形態について図面を参照して詳述してきたが、上述した事故検出装置２０の機能は、コンピュータプログラムにより実現され得る。
【００６６】
図７は、各装置の機能をプログラムにより実現するコンピュータのハードウェア構成を示す図である。このコンピュータ２１００は、キーボード又はマウス、タッチパッドなどの入力装置２１０１、ディスプレイ又はスピーカーなどの出力装置２１０２、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１０３、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１０４、ＲＡＭ（Random Access Memory）２１０５、ハードディスク装置又はＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶装置２１０６、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）又はＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの記録媒体から情報を読み取る読取装置２１０７、ネットワーク３０を介して通信を行う送受信装置２１０８を備え、各部はバス２１０９により接続される。
【００６７】
そして、読取装置２１０７は、上記各装置の機能を実現するためのプログラムを記録した記録媒体からそのプログラムを読み取り、記憶装置２１０６に記憶させる。あるいは、送受信装置２１０８が、ネットワーク３０に接続されたサーバ装置と通信を行い、サーバ装置からダウンロードした上記各装置の機能を実現するためのプログラムを記憶装置２１０６に記憶させる。
【００６８】
そして、ＣＰＵ２１０３が、記憶装置２１０６に記憶されたプログラムをＲＡＭ２１０５にコピーし、そのプログラムに含まれる命令をＲＡＭ２１０５から順次読み出して実行することにより、上記各装置の機能が実現される。
【００６９】
なお、図３に示した機能的な構成、および、図７に示したハードウェア構成は一例であり、互いに通信可能な複数の装置が相互に連携する形で実現してもよい。このような構成の一例としては、一部の処理を行うエッジコンピュータと他の処理を行うクラウドサーバとによる構成などが考えられる。この場合、人物の検出、所持物の検出等、他のシステムでも利用できる処理及び／又は比較的負荷の大きな処理は、クラウドサーバによって実行されてよい。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本開示の一態様は、事故を検出するシステムに有用である。
【符号の説明】
【００７１】
１  事故検出システム
１０  監視カメラ
２０  事故検出装置
３０  ネットワーク
４０  スピーカー
５０  モニタ
１０１  画像受信部
１０２  人物検出部
１０３  所持物検出部
１０４  事故判定部
１０５  警報出力部
１０６  表示処理部
１０７  管理テーブル
【図１】
2020155882.tif 000003
【図２】
2020155882.tif 000004
【図３】
2020155882.tif 000005
【図４】
2020155882.tif 000006
【図５】
2020155882.tif 000007
【図６】
2020155882.tif 000008
【図７】
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