(57)【要約】【課題】プラットホームを監視エリアとして画像処理にて監視する場合に、良好な検知精度を実現するとともに、メンテナンス性を改善した技術を提供する。【解決手段】監視システム１０１において、画像処理装置８は、監視カメラ１が撮影した監視エリアの映像に含まれる人物を特定し、記人物の出現点及び消失点を蓄積し、蓄積した結果をもとに、前記監視カメラの監視エリアに含まれる物体の位置を学習する。また、画像処理装置８は、蓄積結果から、人物の行動エリアを判別し、危険行動を判断するための危険行動検知エリアを設定し、プラットホームに入線した車両の特徴と時刻情報と関連付けて蓄積する。画像処理装置８は、所定時間帯において危険行動の出現頻度が所定以上の場合に、前記所定時間帯において、タブレット端末１４等に注意を促す表示を行う。【選択図】図１
2019041207.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両が入線するプラットホームを監視エリアとして撮影する監視カメラと、前記監視カメラによって撮影された映像に対して画像処理を行って警告レベルを判断するデータ処理装置とを備える監視システムであって、
前記データ処理装置は、
前記監視エリアの映像に含まれる人物を特定し、前記人物の出現点及び消失点を蓄積し、蓄積した結果をもとに、前記監視カメラの監視エリアに含まれる物体の位置を学習するとともに、前記人物の行動エリアを判別し、前記人物に関して危険行動を判断するための危険行動検知エリアを設定することを特徴とする監視システム。
【請求項２】
前記データ処理装置は、前記プラットホームに入線した前記車両の特徴を画像処理により検出し、検出した特徴を時刻情報と関連付けて蓄積するとともに、前記車両の運行情報と照合し前記車両の特徴の検出結果に反映させることを特徴とする請求項１に記載の監視システム。
【請求項３】
前記データ処理装置は、
前記プラットホームに出力される音声データを取得する機能を有し、
前記プラットホーム上の前記危険行動検知エリアにおける画像フレーム間の前記人物の移動量から一定速度以上の人物の動作を危険行動であると判断し、前記取得した音声データが所定の参照データと一致する場合、前記音声データより後に危険行動と認識された人物について、警告レベルを高くする
ことを特徴とする請求項１または２に記載の監視システム。
【請求項４】
前記データ処理装置は、前記危険行動が記録された映像を、前記危険行動の発生位置、発生時刻及び警告レベル情報を関連づけて記録し、
所定時間帯において前記危険行動の出現頻度が所定以上の場合に、前記所定時間帯において、注意を促す表示出力を行うことを特徴とする請求項１から３までのいずれかに記載の監視システム。
【請求項５】
車両が入線するプラットホームを監視エリアとして撮影する監視カメラによって撮影された映像に対して画像処理を行って警告レベルを判断するデータ処理を行う監視方法であって、
前記監視エリアの映像に含まれる人物を特定し、前記人物の出現点及び消失点を蓄積し、蓄積した結果をもとに、前記監視カメラの監視エリアに含まれる物体の位置を学習する工程と、
前記人物の行動エリアを判別し、前記人物に関して危険行動を判断するための危険行動検知エリアを設定する工程と、
前記プラットホームに入線した前記車両の特徴を画像処理により検出し、検出した特徴を時刻情報と関連付けて蓄積するとともに、前記車両の運行情報と照合し前記車両の特徴の検出結果に反映させる工程と、
前記危険行動が記録された映像を、前記危険行動の発生位置、発生時刻及び警告レベル情報を関連づけて記録する工程と、
所定時間帯において前記危険行動の出現頻度が所定以上の場合に、前記所定時間帯において、注意を促す表示出力を行う工程と、
を備えることを特徴とする監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視システム及び監視方法に係り、例えば、鉄道のようにプラットホームに車両が進入するエリアを監視する監視システム及び監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
駅ホームにおける乗客等の安全確保の為に、画像処理を用いた監視システムが知られている（例えば特許文献１、２参照）。特許文献１に開示の技術では、ホーム監視における外乱と転落者を区別し、転落者のみを正確に検出して発報等する。また、特許文献２に開示の技術では、異なるホームの画像表示に伴う混乱を最小限にとどめるとともに、ホームと列車の状況を判断する検出手段を不要とし、構成が簡単で設置が容易なシステムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１６６２４３号公報
【特許文献２】特開２０１２−８６７５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、画像処理による検知処理では、画像処理検知エリアの設定、現地環境に応じた画像処理パラメータのチューニング、カメラ設定等、システム運用前に現地にて技術者が手動で調整する必要があり、作業ボリュームが非常に多くコストと時間がかかっていた。運用開始後も検知精度が顧客要求に満たない場合は、再度、技術者が現地に赴いて調整する必要があり別の技術が求められていた。すなわち、検知精度に関して、定期的に技術者が現地で画像処理結果を基に判別することが求められ、この点でも別の技術が必要とされていた。別の観点では、画像処理で危険行動を検知した際に警報を出力して駅員が当該映像を見て最終判断することが多く、また、その情報を蓄積して危険予測に使用する技術が求められていた。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みなされたもので、上記課題を解決することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、車両が入線するプラットホームを監視エリアとして撮影する監視カメラと、前記監視カメラによって撮影された映像に対して画像処理を行って警告レベルを判断するデータ処理装置とを備える監視システムであって、前記データ処理装置は、前記監視エリアの映像に含まれる人物を特定し、前記人物の出現点及び消失点を蓄積し、蓄積した結果をもとに、前記監視カメラの監視エリアに含まれる物体の位置を学習するとともに、前記人物の行動エリアを判別し、前記人物に関して危険行動を判断するための危険行動検知エリアを設定する。
また、前記データ処理装置は、前記プラットホームに入線した前記車両の特徴を画像処理により検出し、検出した特徴を時刻情報と関連付けて蓄積するとともに、前記車両の運行情報と照合し前記車両の特徴の検出結果に反映させてもよい。
また、前記データ処理装置は、前記プラットホームに出力される音声データを取得する機能を有し、前記プラットホーム上の前記危険行動検知エリアにおける画像フレーム間の前記人物の移動量から一定速度以上の人物の動作を危険行動であると判断し、前記取得した音声データが所定の参照データと一致する場合、前記音声データより後に危険行動と認識された人物について、警告レベルを高くしてもよい。
また、前記データ処理装置は、前記危険行動が記録された映像を、前記危険行動の発生位置、発生時刻及び警告レベル情報を関連づけて記録し、所定時間帯において前記危険行動の出現頻度が所定以上の場合に、前記所定時間帯において、注意を促す表示出力を行ってもよい。
本発明は、車両が入線するプラットホームを監視エリアとして撮影する監視カメラによって撮影された映像に対して画像処理を行って警告レベルを判断するデータ処理を行う監視方法であって、前記監視エリアの映像に含まれる人物を特定し、前記人物の出現点及び消失点を蓄積し、蓄積した結果をもとに、前記監視カメラの監視エリアに含まれる物体の位置を学習する工程と、前記人物の行動エリアを判別し、前記人物に関して危険行動を判断するための危険行動検知エリアを設定する工程と、前記プラットホームに入線した前記車両の特徴を画像処理により検出し、検出した特徴を時刻情報と関連付けて蓄積するとともに、前記車両の運行情報と照合し前記車両の特徴の検出結果に反映させる工程と、前記危険行動が記録された映像を、前記危険行動の発生位置、発生時刻及び警告レベル情報を関連づけて記録する工程と、所定時間帯において前記危険行動の出現頻度が所定以上の場合に、前記所定時間帯において、注意を促す表示出力を行う工程と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によると、車両が入線するプラットホームを監視エリアとして画像処理にて監視する場合に、良好な検知精度を実現するとともに、メンテナンス性を改善した技術を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態に係る、監視システムの構成図である。
【図２】実施形態に係る、画像処理装置により検知された乗降客の出現点、消失点を示した図である。
【図３】実施形態に係る、乗降客の動線情報、危険行動検知エリア及び重点検知エリアを示した図である。
【図４】実施形態に係る、乗降客の移動ベクトルを示した図である。
【図５】実施形態に係る、重点検知エリアの画面合成イメージを示した図である。
【図６】実施形態に係る、検知した危険行動の内、警告レベルの高いものをプロットして示した図である。
【図７】実施形態に係る、検知枠付きの記録映像を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
次に、本発明を実施するための形態（以下、単に「実施形態」という）を、図面を参照して具体的に説明する。本実施形態の概要は次の通りである。すなわち、画像処理で検知された駅ホームや車両等の鉄道向け監視システム特有の物体形状・物体位置と乗降客の行動（出現点・消失点や危険行動）について、両者を関連付けて学習させる。これによって、危険行動検知エリアを自動的に設定すると共に検知精度の向上を図る。以下、具体的に説明する。
【００１０】
図１は、本実施形態の監視システム１０１の構成図である。監視システム１０１は、ホーム監視装置２０と、データ処理装置３０と、端末装置４０と、監視ＰＣ（サービス会社）１６とを備え、それらがＬＡＮ６や公衆回線１５等のネットワーク回線で接続され、鉄道ホームの監視を行う。また、監視システム１０１は、ＮＴＰサーバ１２や列車運行を管理する運行管理サーバ１７（運行管理システム）とネットワーク接続されており、それらサーバから所望の情報を適宜取得して利用する。
【００１１】
ホーム監視装置２０は、主に鉄道のホームに設置される装置であって、複数の監視カメラ１と複数の車掌用ホームモニタ２と、集音装置３と、画像エンコーダー４と、ネットワークスイッチ５とを備える。監視カメラ１や車掌用ホームモニタ２、集音装置３の数は、特に限定せず、設置されるホームの大きさ等に応じて適宜設定される。
【００１２】
ホームに設置される監視カメラ１の映像は、車掌用ホームモニタ２を介して画像エンコーダー４で集約される。同様に、集音装置３で取得した音声データも画像エンコーダー４に集約される。画像エンコーダー４は、集約した映像及び音声データを、エンコードした上で、ネットワークスイッチ５からＬＡＮ６を介して、データ処理装置３０（画像処理装置８）に対して配信する。
【００１３】
データ処理装置３０は、画像生成装置７と、画像処理装置８と、音声処理装置９と、システム管理サーバ１０と、映像記録装置１１と、を備える。なお、ここでは、異なる装置構成として示しているが、それら全て又は一部が一体に構成されてもよい。例えば、画像生成装置７と画像処理装置８は、画像処理機能として類似の処理を行うため、一体として設けられてもよい。
【００１４】
画像処理装置８は、ホーム監視装置２０から取得したデータを蓄積し、各種の処理を行う。そのような処理の一つとして、画像処理装置８は、蓄積された乗降客の行動から危険行動検知エリアを自動的に学習して登録する。
【００１５】
また、画像処理装置８は、重点検知エリアを画像から切り出して画像生成装置７に送る。さらに、画像処理装置８は、監視カメラ１を制御する機能を有しており、映像レベル、ガンマ特性等の各種カメラパラメータを自動的にまたはユーザー操作で設定制御する。
【００１６】
画像生成装置７は、これらの画像に対して最適化処理を施して、画像処理装置８へフィードバックする。
【００１７】
画像処理装置８は、画像生成装置７からのフィードバックをもとに、乗降客の危険行動を検知し、当該情報をシステム管理サーバ１０へ送る。
【００１８】
画像処理装置８は、検知対象物や危険行動検知エリア、重点検知エリアの情報を映像上にマーキングを施し、当該映像を映像記録装置１１へ配信する。映像記録装置１１は、配信されてきた映像を録画し保持する。
【００１９】
なお、重点検知エリアは、車両種別で異なることが予想される。そこで、画像処理装置８は、運行管理サーバ１７から取得したダイヤ情報やＮＴＰサーバ１２から取得した時刻情報を利用することで、重点検知エリア（画像の切り出し位置）の精度を向上させることが可能となる。
【００２０】
音声処理装置９は、集音装置３が取得したホームアナウンスや警笛等の音を基に音声認識を行い、その認識結果の情報を画像処理装置８へ送る。画像処理装置８は、上述の乗降客の危険行動の検知において、その認識結果を利用する。
【００２１】
システム管理サーバ１０は、端末装置４０のクライアントＰＣ１３や駅員が携帯するタブレット端末１４へ警告情報を配信し、駅員等に対して注意を促す。
【００２２】
サービス会社の監視ＰＣ１６は、映像記録装置１１の記録映像を定期的に閲覧することで、画像処理装置８の各種検知精度を確認することが可能である。
【００２３】
図２は、画像処理装置８により検知された乗降客の出現点、消失点を示す図である。出現点を「〇」、消失点を「×」で表記している。図２（ａ）は、ホーム部Ａ３に、検知した乗客（以下、「検知乗降客」）Ａ２と、ホームに進入した車両Ａ５が含まれた状態のホーム映像Ａ１を示している。ホーム部Ａ３には、黄色線Ａ４が破線で示されている。また、車両Ａ５の正面には車両番号Ａ８が設けられており、側面には車両ドアＡ６や車側灯Ａ７が設けられているのが示されている。
【００２４】
図２（ｂ）は乗車時出現点／消失点プロット映像Ａ９を示しており、乗降客が車両Ａ５に乗る場合の出現点Ａ１０及び乗り込んで消える消失点Ａ１１がプロットされている。図２（ｃ）は降車時出現点／消失点プロット映像Ａ１２を示しており、乗降客が車両Ａ５から降りる場合の出現点Ａ１３、降りた乗降客が映像から消えた消失点Ａ１４がプロットされている。
【００２５】
画像処理装置８は、監視カメラ１が撮影した映像について、背景差分により動体を検知し、形状・大きさから人物（検知乗降客Ａ２）と判定する。人物を最初に検知したポイントを出現点とし、その後、連続的に同一人物を検知し続けて消失したポイントを消失点として管理する。
【００２６】
列車に乗る場合は、出現点は階段、エスカレータ、エレベータ近傍等であり、消失点は車両ドアとなる場合が多く、列車から降りる場合は、出現点は車両ドアであり、消失点はエスカレータ、エレベータ近傍等である場合が多い。
【００２７】
図３は、蓄積された乗降客の動線情報と画像処理装置で生成された危険行動検知エリアと重点検知エリアを示す。
【００２８】
図３（ａ）は、乗降客の動きを示す動線（軌跡）Ｂ２を追加したホーム映像Ｂ１である。図３（ｂ）は、画像生成装置７で生成された生成映像Ｂ３であり、危険行動検知エリアＢ４、黄色線Ｂ５、車両側危険行動検知エリアＢ６、車両ドアＢ７、車側灯Ｂ８、車両番号Ｂ９が示されている。
【００２９】
画像処理装置８は、出現点、消失点、乗降客の動線情報を蓄積し、車両ドアから出入りする乗降客がホーム上を移動するエリアに対して危険行動を検知するための危険行動検知エリアＢ４（すなわち画像処理対象エリア）として登録する。危険行動検知エリアＢ４以外のエリアは、危険行動検知のための画像処理対象エリアから除外することで、列車や太陽光などといった外乱が画像処理に与える影響（誤検知等）を抑制することが可能となる。
【００３０】
画像処理装置８は、蓄積された車両側の出現点及び消失点から車両ドアＢ７の位置を登録する。また、画像処理装置８は、車両ドア開閉時の車側灯明滅を検知して車側灯Ｂ８の位置を登録する。また、画像処理装置８は、車両先頭の車両番号Ｂ９を検知して車両番号Ｂ９の位置を登録する。車両種別によるこれらの位置情報の相違について、画像処理装置８は、登録した時刻情報、ダイヤ情報と照合し、車両種別を特定して位置の精度を高めることができる。
【００３１】
図４は、乗降客の移動ベクトルを示した図である。ホーム映像Ｃ１には、乗降客の移動ベクトルとして、歩行している乗降客の移動ベクトル（歩行乗降客移動ベクトルＣ２）、黄色線Ｃ５の外で走っている乗降客の移動ベクトル（線外走行者移動ベクトルＣ３）、黄色線Ｃ５の内で走っている乗降客の移動ベクトル（線内走行者移動ベクトルＣ４）が示されている。
【００３２】
画像処理装置８は、車両ドアＣ６に向かう乗降客について、上述の移動ベクトルから、フレーム間の人物の移動距離から速度を計算し、一定速度以上の乗降客を危険行動（駆け込み乗車）と判定する。
【００３３】
更に、音声処理装置９から「まもなくドアが閉まります」や「出発メロディ」等の音声情報が通知された際には、ドアの挟み込みが懸念されるため、画像処理装置８は、警告レベルを上げる処理を行う。
【００３４】
なお、音声処理装置９は、警告レベルの調整に用いる音声情報の参照用データを有しており、その参照用データと取得した音声情報とを比較し、同じと判断できる場合に、警告レベルを調整する。
【００３５】
警告レベルとして、例えば、通常時の歩行者を「低レベル」、通常時の走行者を「中レベル」、閉扉直前の歩行者を「中レベル」、閉扉直前の走行者を「高レベル」、閉扉直前の走行者で黄色線Ｃ５の内側もしくは線近傍の走行者を「最高レベル」とする。これらの警告レベル情報を駅員に通知することで、危険度合を知らせることができ、事故の未然防止を図る。なお、クライアントＰＣ１３やタブレット端末１４等で通知を表示する場合には、警告レベルに応じて対象の色や、対象を囲む枠等を異なるものとし、警告レベルを容易に判断可能にすることが望ましい。
【００３６】
逆に「まもなく列車が参ります」や「入線メロディ」等の列車入線直前の音声情報が通知された際には、画像処理装置８は、黄色線Ｃ５からのはみ出し、ホーム転落者については警告レベルが「高レベル」と判定し駅員（より具体的には、クライアントＰＣ１３やタブレット端末１４等）に通知する。なお、列車の出線情報や入線情報は、上述の音声情報以外に運行管理サーバ１７からの物理的な条件信号を本監視システム１０１に入力することで行うこともできる。
【００３７】
図５は、重点検知エリアの画面合成イメージを示す図である。合成前ホーム映像Ｄ１から、重点検知エリア除外背景画像Ｄ５及び抽出重点検知エリア画像Ｄ６が生成される。さらに、重点検知エリア除外背景画像Ｄ５及び抽出重点検知エリア画像Ｄ６を合成することで合成画像Ｄ７が生成される。
【００３８】
図示のように、合成前ホーム映像Ｄ１には、ホーム部Ｄ２、車側灯Ｄ３、車両番号Ｄ４が含まれ、重点検知エリアとして認識される。
【００３９】
画像処理装置８は、重点検知エリアであるホーム部Ｄ２、車側灯Ｄ３、車両番号Ｄ４を抽出して画像生成装置７へ送信する。画像処理装置８は、送信の際に、重点検知エリア（ここでは、ホーム部Ｄ２、車側灯Ｄ３、車両番号Ｄ４）を除いた背景画像も合わせて画像生成装置７へ送信する。
【００４０】
画像生成装置７は、重点検知エリアの各々（ここでは、ホーム部Ｄ２、車側灯Ｄ３、車両番号Ｄ４）に対して、白とびや黒つぶれがない最適な映像となるように個別にコントラスト補正、映像レベル補正等の画像補正処理を行う。
【００４１】
画像生成装置８は、補正後の重点検知エリアの映像と背景映像を合成して一枚の映像（すなわち、合成画像Ｄ７）を生成して画像処理装置８へフィードバックする。画像処理装置８は画像生成装置７からの合成画像Ｄ７を基に再び画像処理することで、画像処理の検知精度を向上させることが可能となる。すなわち、重点検知エリアについては、画像認識が容易になるような画像処理が施されている。
【００４２】
図６は、検知した危険行動の内、警告レベルの高いものをプロットした図である。図６（ａ）のホーム映像Ｅ１には、警告レベルの高い検知点（高警告レベル検知点Ｅ２）が示されている。図６（ｂ）は、ホーム映像を平面座標に変換した座標変換ホーム映像Ｅ３に、警告レベルの高い検知点を蓄積したグラフ（高警告レベル検知点蓄積グラフＥ４）が示されている。
【００４３】
画像処理装置８は、図６（ａ）に示すような映像範囲を二次元座標に変換し図６（ｂ）の座標変換ホーム映像Ｅ３を得て、さらに、警告レベルの高い検知点の位置情報（二次元座標情報と時刻情報）を時間経過と共に蓄積し高警告レベル検知点蓄積グラフＥ４を得る。これにより、警告レベルの高い危険行動の場所と時間の傾向分析が可能となり、将来危険行動が発生すると予測される場所と時間を監視システム１０１のユーザーに通知することが可能となる。
【００４４】
具体的には、画像処理装置８は、所定時間や曜日ごとに所定の場所における過去の危険行動の情報を蓄積し、それが所定頻度以上になると、その時間帯のそのエリアで危険行動が発生すると予測し、監視者に注意喚起する。注意喚起の方法は、どのようなものでもよいが、例えば監視モニタ（車掌用ホームモニタ２、タブレット端末１４、クライアントＰＣ１３等）において、危険行動が予測される場所に所定のマークや枠などを表示する。
【００４５】
図７は検知枠付きの記録映像を示している。ホーム映像Ｆ１に黄色線Ｆ８外の危険行動検知エリアを示す線外危険行動検知エリア枠Ｆ２（例えば緑枠で表示する）、黄色線Ｆ８内の危険行動検知エリア枠を示す線内危険行動検知エリア枠Ｆ３（例えば赤枠で表示する）、車側灯枠Ｆ４（例えば黄枠で表示する）、車両番号枠Ｆ５（例えば黒枠で表示する）、通常の乗降客Ｆ６（例えば黒枠で表示する）、危険行動として検知された乗降客Ｆ７（例えば赤枠で表示する）が示されている。枠の種類や警告レベルに応じて色分けして表示されている。
【００４６】
画像処理装置８は、このように色分けして枠表示した映像を生成し、当該映像を映像記録装置１１に配信する。映像記録装置１１は時刻情報と共に当該映像を記録する。また、映像記録装置１１は、警告レベル情報を記録映像データのヘッダ部に付与する。これによって、危険行動が記録された映像をレベルに応じて事後検索することが効率的になる。
【００４７】
監視システム１０１のサービス会社の監視ＰＣ１６から定期的に上述の枠付きの記録映像を閲覧することで、画像処理装置８で検知された対象物の正常性を確認することができ、検知精度を計測することができる。誤検知等で画像処理装置８による検知結果が正しくないと判断した場合、画像処理装置８に対して正しい情報を入力することで学習プロセスを補正する。
【００４８】
また、サービス会社は、監視ＰＣ１６等の操作によって検知精度に一定の閾値を設けて、閾値以上となったことが確認された時点で運用開始を監視システム１０１のユーザーに通知する。例えば、転落者検知のような重要な警報については検知精度の閾値を上げることで、検知対象に応じた閾値設定も可能とする。
【００４９】
以上、本実施形態の監視システム１０１によると、画像処理で検知された駅ホームや車両等の鉄道向け監視システム特有の物体形状・物体位置と乗降客の行動（出現点・消失点や危険行動）について、両者を関連付けて学習させることで、危険行動検知エリアを自動的に設定し、検知精度の向上を図ることができる。さらに、それとともに、映像上の重点検知エリア（ホーム部、車両ドア、車側灯、車両番号等）を特定して各々独立して画像処理することで視認性向上を図ることができる。また、監視ＰＣ１６のサービス会社が、画像処理装置８の学習効果を遠隔監視することで、運用開始可能か否か判定することを可能とする。
【００５０】
監視システム１０１の特徴を纏めると次の通りである。
監視システム１０１は、画像処理で検知された乗降客の動線から出現点及び消失点の情報を蓄積、学習することで、映像中の車両ドア、階段、エスカレータ等の位置を精度よく特定する。
【００５１】
また、監視システム１０１は、乗降客の動線から乗降客の行動エリアを自動的に判別し、乗降客の危険行動を画像処理するための危険行動検知エリアを自動設定する。映像の中で検知エリアを限定し、列車等で映像上変化する部分を除去することで誤報の低減を図ることも可能となる。
【００５２】
また、監視システム１０１は、時間と共に変化する乗降客や列車等の動体を抽出してこれらを排除することで背景映像を生成する。背景映像の中からホームの特徴（黄色線、ホーム境界）を画像処理で判別する。
【００５３】
また、監視システム１０１は、ホームに入線した車両の特徴（形状、色、ドア位置、ドア数、車側灯位置、車両前面の車両番号）を画像処理で検知する。ドア位置については、乗降客の車両側の消失点の蓄積情報から判定する。車両番号については、車両前方を撮像したカメラ映像から輝度の高い文字情報を抽出して判定する。蓄積されたこれらの情報と時刻情報及びダイヤ情報を照合することで、検知精度を時間と共に上げていく。
【００５４】
また、監視システム１０１は、画像フレーム間の乗降客の移動量から速度を計測して一定速度以上の人物を駆け込み乗車（危険行動）と判定する。例えば、「まもなくドアが閉まります」や「出発メロディ」等の閉扉直前の音を音声処理装置９にて音声認識された情報をシステムに取り込むことで、これ以降に検知された駆け込み乗車は警告レベルが高いものと判定して駅員に通知する。なお、閉扉直前であることを知らせる情報としては、上述の音声情報以外に、運行システム側からの出発条件信号を本システムに取り込んでもよい。
【００５５】
また、監視システム１０１は、画像処理により検知された乗降客の黄色線はみ出しと音声処理により検知された警笛鳴動が同時に検知された場合に危険行動（黄色線はみ出し）の警告レベルが高いものと判定する。
【００５６】
また、監視システム１０１は、例えば、「まもなく列車が参ります」や「入線メロディ」等の列車入線直前の音を音声処理装置９で検知された場合に、これ以降に検知された危険行動（黄色線はみ出し、ホーム転落者）は警告レベルが高いものと判定して駅員に通知する。列車入線であることを知らせる情報としては、上述の音声情報以外に、運行システム側からの入線条件信号を本システムに取り込んでもよい。
【００５７】
また、監視システム１０１は、警告レベル情報を記録映像データのヘッダ部に付与することで、危険行動が記録された映像をレベルに応じて事後検索する。
【００５８】
また、監視システム１０１は、危険行動情報（駆け込み、黄色線はみ出し、ホーム転落）と検知時刻情報（月日時分秒）を蓄積し、時間や場所の傾向分析を行うことで将来の危険発生時刻、発生場所を予測する。予測は、過去の危険行動が所定頻度を超えたか否かで行うことができる。
【００５９】
また、監視システム１０１は、映像上の重点検知エリア（ホーム部、車両ドア、車側灯、車両番号）の映像を部分的に切り出して、各々が白とびや黒つぶれがない最適な映像に変換した上でこれらを背景映像と合成して一つの映像を生成することで、視認性向上と検知精度向上を図ることができる。
【００６０】
また、監視システム１０１は、部分的に切り出された重点検知エリア（ホーム部、車両ドア、車側灯、車両番号）の映像レベルを計測し、白とびや黒つぶれがない最適な映像になるように監視カメラ１に対して映像レベル、ガンマ特性等の各種カメラパラメータを自動的に設定制御する。
【００６１】
また、監視システム１０１は、危険行動検知エリア（ホーム部、線路部）、重点検知エリア（ホーム部、車両ドア、車側灯、車両番号）の検知結果情報と危険行動検知結果情報を公衆回線１５経由で本システムのサービス会社（より具体的にはその監視ＰＣ１６）に定期的に送信することで、画像処理による学習効果を定期的に計測すると共に、サービス会社は検知結果の良否を判定して本システムにフィードバックすることで学習効果を更に上げることを可能とする。検知精度が一定の閾値以上になった場合にシステム運用開始を判断する。なお、検知精度（すなわちその閾値）を高くすると、システム構成やアプリケーションが高度になり導入が難しくなる場合もあるが、検知精度を安全サイドに広くとるように閾値設定を緩くすることで、監視システム１０１の導入促進に繋がる。
【００６２】
以上、本発明を実施形態をもとに説明した。この実施形態は例示であり、それらの各構成要素の組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。例えば、本実施形態では、鉄道の監視システムを想定したが、これに限る趣旨では無く、例えば、バス・ラピッド・トランジット（ＢＲＴ）のプラットホーム監視にも適用することができる。
【００６３】
１  監視カメラ
２  車掌用ホームモニタ
３  集音装置
４  画像エンコーダー
５  ネットワークスイッチ
６  ＬＡＮ
７  画像生成装置
８  画像処理装置
９  音声処理装置
１０  システム管理サーバ
１１  映像記録装置
１２  ＮＴＰサーバ
１３  クライアントＰＣ
１４  タブレット端末
１５  公衆回線
１６  監視ＰＣ
１７  運行管理サーバ
２０  ホーム監視装置
３０  データ処理装置
４０  端末装置
１０１  監視システム
【図１】
2019041207.tif 000003
【図２】
2019041207.tif 000004
【図３】
2019041207.tif 000005
【図４】
2019041207.tif 000006
【図５】
2019041207.tif 000007
【図６】
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【図７】
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