(57)【要約】【課題】  インシデント検出に伴う人的労力を軽減できる映像監視システム及びその方法と撮像装置を提供する。【解決手段】  人工知能を利用したインデント映像管理サーバ２００による映像分析機能を用いて、問題と思われるインシデント映像を自動的に感知して担当者に通知することで、少人数でも飛躍的に多数のカメラ１４０の映像を監視することができる。監視対象現場システム１００を複数用いた場合に、学習セット用のインシデント映像データが次々に映像記録部２１１に蓄積され、逐次学習を行うことにより、人工知能の性能が効果的に向上する。【選択図】図１
2019198000.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラが撮像した映像の映像データを記録する映像記録部を備えた記録装置と、
前記映像データを基に検出されたインシデントのインシデント映像データを、当該インシデントの属性データと関連付けるインシデント属性管理手段と、
複数のインシデントについて、前記インシデント属性管理手段に関連付けられた前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積するサーバと、
前記サーバに蓄積された前記インシデント映像データ及び前記属性データを基に、カメラが撮像した映像の映像データから前記インシデントを検出するインシデント検出手段と
を有する映像監視システム。
【請求項２】
前記インシデント属性管理手段は、前記映像データを見た管理者が入力した前記属性データを前記インシデント映像データに関連付ける
請求項１に記載の映像監視システム。
【請求項３】
前記インシデントが検出されると、当該インシデントに対応付けられた連絡先にインシデント発生通知を行う通知手段
をさらに有する請求項１又は請求項２に記載の映像監視システム。
【請求項４】
前記インシデント属性管理手段は、前記インシデント画像データを基に決定されたインシデント発生可能性レベルを示す前記属性データを生成する
請求項１〜３のいずれかに記載の映像監視システム。
【請求項５】
前記インシデント属性管理手段は、前記検出されたインシデントに関連する時間、場所、イベント開催、混雑度の少なくとも一つの条件を基に、レベルを数値で示す前記属性データを生成する
請求項１〜４のいずれかに記載の映像監視システム。
【請求項６】
前記サーバに蓄積された前記映像データ及び前記属性データを基に、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定するレベル判定手段
をさらに有する
請求項１〜５のいずれかに記載の映像監視システム。
【請求項７】
前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記判定手段が判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた処理を行う事前対応処理手段
をさらに有する請求項６に記載の映像監視システム。
【請求項８】
前記レベル判定手段は、前記サーバに蓄積された前記インシデント映像データ及び前記属性データを基に、前記インシデントが将来の所定タイミングにおいて発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定し、
前記事前対応処理手段は、前記将来の所定タイミングにおいて前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記判定手段が判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた事前処理を行う
請求項７に記載の映像監視システム。
【請求項９】
前記インシデント検出手段が検出したインシデントと、当該インシデントの検出に用いた前記サーバに蓄積された前記属性データとを基に、当該インシデントと前記属性データとの関係性を示す学習データを生成する学習手段
をさらに有し、
前記インシデント検出手段は、前記学習手段が生成した前記学習データをさらに用いて前記インシデントを検出する
請求項１〜８のいずれかに記載の映像監視システム。
【請求項１０】
前記インシデント属性管理手段は、前記事前対応処理手段が前記事前処理を実行した後の前記インシデント画像データを基に前記インシデント発生可能性レベルを特定し、
当該特定したインシデント発生可能性レベルを基に、前記事前対応処理手段が実行した前記事前処理を評価して前記学習データを更新し、
前記事前対応処理手段は、前記学習データをさらに用いて、前記事前処理を決定する
請求項１〜９のいずれかに記載の映像監視システム。
【請求項１１】
異なる監視対象場所のカメラが撮像した映像データを処理する複数の前記インシデント属性管理手段を備え、
前記サーバは、前記複数のインシデント属性管理手段からの受信した前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積する
請求項１〜１０のいずれかに記載の映像監視システム。
【請求項１２】
前記インシデント属性管理手段から受信した前記インシデント映像データ及び前記属性データを基に、エキスパートの操作に応じて更新した前記属性データを当該インシデント映像データと関連付けて前記サーバに蓄積するエキスパート属性管理手段
をさらに有する
請求項１〜１１のいずれかに記載の映像監視システム。
【請求項１３】
撮像手段と、
前記撮像手段で撮像した映像データを圧縮前に記録する第１の記録手段と、
前記第１の記録手段から読み出した映像データを基にインシデントを検出するインシデント検出手段と、
前記第１の記録手段から読み出した前記映像データを圧縮する圧縮手段と、
前記圧縮された映像データを記録する第２の記録手段と、
前記第２の記録手段から読み出した映像データを送信する通信手段と
を有する撮像装置。
【請求項１４】
所定の撮像範囲を撮像して得られた映像データを基にインシデントを検出する第１の工程と、
前記第１の工程で検出したインシデントの映像であるインシデント映像データを、当該インシデントの属性データと関連付ける第２の工程と、
前記第２の工程で関連付けた前記インシデント映像データと前記属性データとをサーバに記録する第３の工程と、
を有し、
複数の前記撮像範囲について、それぞれ前記第１の工程、前記第２の工程及び前記第３の工程を行い、
前記第１の工程は、前記サーバに記憶された前記インシデント映像データと前記属性データとを基に、前記インシデントの検出を行う
映像監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、映像監視システム及びその方法と撮像装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
施設等の監視場所を管理する管理者が所有する管理者端末が、監視場所に設置されたカメラから送信される映像を表示することで、監視場所を監視するシステムが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１１５４３５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、映像データを監視場所で管理者が見てインシデントを特定し、通報を行うので、人的な労力負担が大きいという問題がある。
また、広い範囲から収集した映像データとインシデントとの情報を基に、システム立ち上げから短期間に高精度なインシデント検出を行いたいという要請がある。
また、インシデントが発生してからではなく、発生する可能性が高まったときに事前にその旨を知りたいという要請がある。
【０００５】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、インシデント検出に伴う人的労力を軽減できる映像監視システム及びその方法と撮像装置を提供することを目的とする。
また、本発明は、短期間で高精度なインシデント検出を可能にする映像監視システム及びその方法と撮像装置を提供することを目的とする。
また、本発明は、インシデントの発生を事前に予測することを可能にする映像監視システム及びその方法と撮像装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した従来技術の問題を解決し、上述した目的を達成するために、本発明の映像監視システムは、カメラが撮像した映像の映像データを記録する映像記録部を備えた記録装置と、前記映像データを基に検出されたインシデントのインシデント映像データを、当該インシデントの属性データと関連付けるインシデント属性管理手段と、複数のインシデントについて、前記インシデント属性管理手段に関連付けられた前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積するサーバと、前記サーバに蓄積された前記インシデント映像データ及び前記属性データを基に、カメラが撮像した映像の映像データから前記インシデントを検出するインシデント検出手段とを有する。
【０００７】
この構成によれば、インシデント属性管理手段がインシデント映像データに属性データを関連付けてサーバに蓄積し、これらを用いてインシデント検出手段がインシデントの検出を行う。そのため、サーバに蓄積されたデータを基に、インシデントを短期間で高精度に検出できる。
【０００８】
好適には、前記インシデント属性管理手段は、前記映像データを見た管理者が入力した前記属性データを前記インシデント映像データに関連付ける。
【０００９】
この構成によれば、管理者が属性データを入力するため、現状に適した情報を入力できる。
【００１０】
好適には、前記インシデントが検出されると、当該インシデントに対応付けられた連絡先にインシデント発生通知を行う通知手段をさらに有する。
【００１１】
この構成によれば、担当者は、通報により、インシデントに対応した対応を行うことができる。
【００１２】
好適には、前記インシデント属性管理手段は、前記インシデント画像データを基に決定されたインシデント発生可能性レベルを示す前記属性データを生成する。
【００１３】
好適には、前記インシデント属性管理手段は、前記検出されたインシデントに関連する時間、場所、イベント開催、混雑度の少なくとも一つの条件を基に、レベルを数値で示す前記属性データを生成する。
【００１４】
好適には、前記サーバに蓄積された前記映像データ及び前記属性データを基に、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定するレベル判定手段をさらに有する。
【００１５】
好適には、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記判定手段が判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた処理を行う事前対応処理手段
をさらに有する。
【００１６】
好適には、前記レベル判定手段は、前記サーバに蓄積された前記インシデント映像データ及び前記属性データを基に、前記インシデントが将来の所定タイミングにおいて発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定し、前記事前対応処理手段は、前記将来の所定タイミングにおいて前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記判定手段が判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた事前処理を行う。
【００１７】
好適には、前記インシデント検出手段が検出したインシデントと、当該インシデントの検出に用いた前記サーバに蓄積された前記属性データとを基に、当該インシデントと前記属性データとの関係性を示す学習データを生成する学習手段をさらに有し、前記インシデント検出手段は、前記学習手段が生成した前記学習データをさらに用いて前記インシデントを検出する。
【００１８】
好適には、前記インシデント属性管理手段は、前記事前対応処理手段が前記事前処理を実行した後の前記インシデント画像データを基に前記インシデント発生可能性レベルを特定し、当該特定したインシデント発生可能性レベルを基に、前記事前対応処理手段が実行した前記事前処理を評価して前記学習データを更新し、前記事前対応処理手段は、前記学習データをさらに用いて、前記事前処理を決定する。
【００１９】
好適には、異なる監視対象場所のカメラが撮像した映像データを処理する複数の前記インシデント属性管理手段を備え、前記サーバは、前記複数のインシデント属性管理手段からの受信した前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積する。
【００２０】
好適には、前記インシデント属性管理手段から受信した前記インシデント映像データ及び前記属性データを基に、エキスパートの操作に応じて更新した前記属性データを当該インシデント映像データと関連付けて前記サーバに蓄積するエキスパート属性管理手段をさらに有する。
【００２１】
本発明の撮像装置は、撮像手段と、前記撮像手段で撮像した映像データを圧縮前に記録する第１の記録手段と、前記第１の記録手段から読み出した映像データを基にインシデントを検出するインシデント検出手段と、前記第１の記録手段から読み出した前記映像データを圧縮する圧縮手段と、前記圧縮された映像データを記録する第２の記録手段と、前記第２の記録手段から読み出した映像データを送信する通信手段とを有する。
【００２２】
本発明の映像監視方法は、所定の撮像範囲を撮像して得られた映像データを基にインシデントを検出する第１の工程と、前記第１の工程で検出したインシデントの映像であるインシデント映像データを、当該インシデントの属性データと関連付ける第２の工程と、前記第２の工程で関連付けた前記インシデント映像データと前記属性データとをサーバに記録する第３の工程と、を有し、複数の前記撮像範囲について、それぞれ前記第１の工程、前記第２の工程及び前記第３の工程を行い、前記第１の工程は、前記サーバに記憶された前記インシデント映像データと前記属性データとを基に、前記インシデントの検出を行う。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、インシデント検出に伴う人的労力を軽減できる映像監視システム及びその方法と撮像装置を提供することができる。
また、本発明によれば、短期間で高精度なインシデント検出を可能にする映像監視システム及びその方法と撮像装置を提供することができる。
また、本発明によれば、インシデントの発生を事前に予測することを可能にする映像監視システム及びその方法と撮像装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】図１は、本発明の実施形態に係る映像監視システムの構成図である。
【図２】図２は、図１に示す監視対象現場システムの一例を示す図である。
【図３】インシデント処理プログラムが提供する処理の機能ブロック図である。
【図４】図４は、インシデント処理プログラムが提供する処理の機能ブロック図である。
【図５】図５は、図１に示す映像監視システムの適用例を説明するための図である。
【図６】図６は、図１に示す映像監視システムの動作例を説明するための図である。
【図７】図７は、図５に示す映像監視システムをビル管理に適用した場合を説明するための図である。
【図８】図８は、図１に示す映像監視システムにおいてインシデントを予測をする処理を説明するための図である。
【図９】図９は、本発明の変形例に係わる映像監視システムを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明の実施形態について説明する。
［全体構成］
図１は、本発明の実施形態に係る映像監視システム１の一例を示す図である。
図１に示す映像監視システム１は、例えば、監視対象現場システム１００、インデント映像管理サーバ２００、エキスパート端末装置４００、インシデント担当者端末装置５００を有し、これがネットワーク６０を介して通信する。
【００２６】
映像監視システム１は、監視対象現場に設置された監視対象現場システム１００のカメラ１４０の映像データを基に、インシデントを検出する。このインシデント検出に、インデント映像管理サーバ２００に蓄積されたインシデント映像データとその属性データを用いる。
【００２７】
［監視対象現場システム１００］
図２は、図１に示す監視対象現場システム１００の一例を示す図である。
図２に示すように、監視対象現場システム１００は、例えば、処理装置１１０、カメラ１４０、センサ１５０、管理者端末装置１６０を有し、これらがハブ５０を介してネットワーク６０に接続されている。
【００２８】
監視対象現場システム１００では、所定の現場に複数のカメラ１４０及びセンサ１５０が設置されている。
カメラ１４０の撮像に応じた圧縮された映像データと、センサ１５０からのセンサデータとがカメラ１４０から処理装置１１０に送信される。
【００２９】
センサ１５０は、例えば、光センサ、音センサ、振動センサ、温度センサ等であり、カメラ１４０の撮像範囲、あるいはその周辺に設けられている。
センサ１５０としては、物理的なセンサ以外にも、カメラまたは処理部１１３にて映像データを分析し検出する論理的なセンサも含まれまる。また、本発明は、センサ１５０を用いなくてもよい。
【００３０】
処理装置１１０は、映像記録部１１１、処理部１１３、メモリ１１５を有する。
映像記録部１１１は、例えば、カメラ１４０から受信した映像データ及びセンサデータを記憶する。
処理部１１３は、メモリ１１５に記憶されたインシデント処理プログラム１２０に基づいて各種の処理を行う。
メモリ１１５は、インシデント処理プログラム１２０、並びに処理部１１３の処理に必要な各種データを記憶する。
【００３１】
図３は、インシデント処理プログラム１２０が提供する処理の機能ブロック図である。
図３に示すように、インシデント処理プログラム１２０は、例えば、インシデント属性管理部１２１、インシデント検出部１２３、通知部１２５、レベル判定部１２７、事前対応処理部１２９を有する。
【００３２】
処理部１１３は、インシデント処理プログラム１２０を実行して、図３に示す各機能を以下のように実行する。
【００３３】
インシデント属性管理部１２１は、インシデント検出部１２３が検出したインシデントに対応するインシデント映像データを生成する。
また、インシデント属性管理部１２１は、当該インシデント映像データを、当該インシデントの属性データと関連付ける処理を行う。
インシデント属性管理部１２１は、図２に示す管理者端末装置１６０からの操作データを基に、上記インシデントの属性データを生成する。
【００３４】
このとき、インシデントの属性データは、インシデント発生可能性レベルを示す。当該レベルは、管理者端末装置１６０の管理者の操作に応じて入力されたり、当該入力された情報を基に所定のアルゴリズムで計算してもよい。
また、インシデント属性管理部１２１は、検出されたインシデントに関連する時間、場所、イベント開催、混雑度等の条件を基に、レベルを数値で示す前記属性データを生成する。
【００３５】
インシデント検出部１２３は、図１に示すインデント映像管理サーバ２００に蓄積されたインシデント映像データ及び属性データを基に、カメラ１４０が撮像した映像の映像データ（映像記録部１１１から読み出した映像データ）からインシデントを検出する。
【００３６】
インシデントは、例えば、何等かの中断、阻害、損失、緊急事態、危険に、なり得る又はそれらを引き起こし得る状況である。
【００３７】
通知部１２５は、インシデント検出部１２３が検出したインシデントに対応付けられた連絡先にインシデント発生通知を行う。
通知部１２５は、検出したインシデントに応じて通知を行う担当者と通知内容の情報とを事前に決定している。
なお、インシデントと担当者の対応付けは、例えば、担当者の出勤状況、場所、権限、スキル等を基に事前に決定される。
【００３８】
レベル判定部１２７は、インデント映像管理サーバ２００に蓄積されたインシデント映像データ及び属性データを基に、インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定する。
レベル判定部１２７は、インデント映像管理サーバ２００に蓄積されたインシデント映像データ及び属性データを基に、インシデントが将来の所定タイミングにおいて発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定する。
【００３９】
事前対応処理部１２９は、レベル判定部１２７においてインシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた処理を行う。事前対応処理としては、例えば、ドアの開閉、照明のオン／オフ、温度調整、警報等の処理がある。
事前対応処理部１２９は、将来の所定タイミングにおいてインシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたとレベル判定部１２７が判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた事前処理を行う
【００４０】
図２に示す管理者端末装置１６０は、監視対象現場システム１００に関連する現場管理者が使用する。
管理者端末装置１６０は、例えば、操作部１６１、ディスプレイ１６３及び処理部１６５を有する。
【００４１】
現場管理者が管理者端末装置１６０の操作部１６１を操作して、カメラ１４０の映像データ、あるいは処理装置１１０の映像記録部１１１から読み出した映像データをディスプレイ１６３に表示させて視聴し、目視や音響でインシデントが発生情報を判断し、インシデントに関連して属性データを決定するための操作を行う。処理部１６５は、操作部１６１の操作に応じた操作データを処理装置１１０に送信する。
【００４２】
［インデント映像管理サーバ２００］
図１に示すように、インデント映像管理サーバ２００は、例えば、映像記録部２１１、処理部２１３、メモリ２１５を有する。
映像記録部２１１は、例えば、監視対象現場システム１００から受信したインシデントのインシデント映像データと、それに関連付けられた属性データ、センサデータ等を記憶する。
図５に示すように、複数の監視対象現場についてそれぞれ監視対象現場システム１００がある場合には、映像記録部２１１は、複数の監視対象現場システム１００からのインシデント映像データと、それに関連付けられた属性データ、センサデータ等を記憶する。
【００４３】
処理部２１３は、メモリ２１５に記憶されたインシデント処理プログラム２２１及び学習プログラム２３０に基づいて各種の処理を行う。
メモリ２１５は、インシデント処理プログラム２２１及び学習プログラム２３０、並びに処理部１１３の処理に必要な各種データを記憶する。
【００４４】
図４は、インシデント処理プログラム２２１が提供する処理の機能ブロック図である。
図４に示すように、インシデント処理プログラム２２１は、例えば、インシデント属性管理部２２１、インシデント検出部２２３、通知部２２５、レベル判定部２２７、事前対応処理部２２９を有する。
【００４５】
インシデント属性管理部２２１は、監視対象現場システムから受信したインシデント映像データと、それに関連付けられた属性データとを映像記録部２１１に記録する。
また、インシデント属性管理部２２１は、エキスパート端末装置４００からの操作データを基に、映像記録部２１１に記録された属性データを更新する。これより、エキスパートの経験を活かした高精度な属性データを得ることができる。
このとき、インシデントの属性データは、インシデント発生可能性レベルを示す。
また、インシデント属性管理部２２１は、検出されたインシデントに関連する時間、場所、イベント開催、混雑度等の条件を基に前記属性データを生成する。
【００４６】
エキスパート端末装置４００による属性データの更新は、例えば、管理者端末装置１６０の操作に応じて関連付けられた属性データが示すレベルが所定の値を超えている場合に限ってもよい。当該レベルは、インシデントの発生可能性等を示している。
【００４７】
インシデント検出部２２３は、映像記録部２１１に蓄積されたインシデント映像データ及び属性データを基に、インシデントを検出する。当該インシデントは、複数の監視対象現場システム１００が検出したインシデントを基に総合的な観点から検出される。
【００４８】
通知部２２５は、インシデント検出部２２３が検出したインシデントに対応付けられた連絡先にインシデント発生通知を行う。通知部２２５は、例えば、インシデント担当者端末装置５００に通知を行う。
【００４９】
レベル判定部２２７は、映像記録部２１１に蓄積されたインシデント映像データ及び属性データを基に、インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定する。
レベル判定部２２７は、映像記録部２１１に蓄積されたインシデント映像データ及び属性データを基に、インシデントが将来の所定タイミングにおいて発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定する。
レベル判定部２２７は、特定の監視対象現場システム１００が監視する現場だけでなく、総合的に広い範囲を対象にレベル判定を行う。
また、レベル判定部２２７による将来インシデントが発生する可能性のレベル判断には、インシデント映像データ及び属性データの他に、時間、監視場所、ニュース、天気等の外的情報を用いてもよい。
【００５０】
事前対応処理部２２９は、レベル判定部２２７においてインシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた処理を行う。
事前対応処理部２２９は、将来の所定タイミングにおいてインシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたとレベル判定部２２７が判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた事前処理を行う
【００５１】
図１に示す学習プログラム２３０は、処理部２１３によって実行され、以下の機能を実現する。
学習プログラム２３０は、映像記録部２１１に蓄積された、監視対象現場システム１００が検出したインシデントと、前記属性データとを基に、当該インシデントと属性データとの関係性を示す学習データを生成する。
監視対象現場システム１００の図３に示すインシデント検出部１２３は、学習プログラム２３０が生成した学習データをさらに用いてインシデントを検出する。
【００５２】
また、インシデント属性管理部１２１，２２１は、事前対応処理部１２９，２２９が上記事前処理を実行した後のインシデント映像データを基にインシデント発生可能性レベルを特定する。
また、インシデント属性管理部１２１，２２１は、当該特定したインシデント発生可能性レベルを基に、事前対応処理部１２９，２２９が実行した事前処理を評価して上記学習データを更新する。事前対応処理部１２９，２２９は、当該更新された学習データをさらに用いて、事前処理を行う。
【００５３】
エキスパート端末装置４００及びインシデント担当者端末装置５００は、例えば、スマートフォンや、携帯電話や、タブレット端末などである。また、デスクトップあるいは携帯型のコンピュータであってもよい。
【００５４】
［全体処理］
以下。映像監視システム１の動作例を説明する。
図６は、図１に示す映像監視システム１の全体処理の概要を示す図である。
以下、図６の各ステップについて説明する。
ステップＳ１０１：
カメラ１４０は、例えば施設内の撮像範囲の動画を撮像する。また、カメラ１４０の処理部１４３は、撮像した動画をメモリ１４１に記録する。
また、カメラ１４０の周囲のセンサ１５０からのセンサデータがメモリ１４１に記憶される。
【００５５】
ステップＳ１０２：
カメラ１４０は、メモリ１４１から出した映像データ及びセンサデータを処理装置１１０に送信し、これを処理装置１１０が受信する。
【００５６】
ステップＳ１０３：
処理装置１１０は、カメラ１４０から受信した映像データ及びセンサデータを図２に示す映像記録部１１１に記録する。
【００５７】
ステップＳ１０４：
図２に示す処理装置１１０の図３に示すインシデント検出部１２３は、図１に示すインデント映像管理サーバ２００に蓄積されたインシデント映像データ及び属性データを基に、カメラ１４０が撮像した映像の映像データ（映像記録部１１１から読み出した映像データ）からインシデントを検出する。
【００５８】
ステップＳ１０５：
図３に示すインシデント属性管理部１２１は、ステップＳＴ１０４でインシデント検出部１２３が検出したインシデントに対応するインシデント映像データを生成する。
また、インシデント属性管理部１２１は、当該インシデント映像データを、当該インシデントの属性データと関連付ける処理を行う。
【００５９】
ステップＳ１０６：
処理装置１１０は、ステップＳ１０５で関連付けたインシデント映像データと属性データ、並びにセンサデータとを、インデント映像管理サーバ２００にアップロード（送信）する。
インデント映像管理サーバ２００は、これらを受信する。
【００６０】
ステップＳ１０７：
通知部１２５は、ステップＳ１０４でインシデント検出部１２３が検出したインシデントに対応付けられた連絡先にインシデント発生通知を行う。例えば、図１に示すインシデント担当者端末装置５００に通知する。
【００６１】
ステップＳ１０８：
図１に示すインデント映像管理サーバ２００は、ステップＳ６で受信したインシデント映像データ、属性データ、並びにセンサデータを映像記録部２１１に記録する。
【００６２】
ステップＳ１０９：
エキスパートは、エキスパート端末装置４００を操作してステップＳＴ１０８で映像記録部２１１に記録された属性データをディスプレイ４０３に表示し、必要に応じて操作部４０１を操作して更新する。
【００６３】
ステップＳ１１０：
インデント映像管理サーバ２００のレベル判定部２２７は、映像記録部２１１に蓄積されたインシデント映像データ及び属性データを基に、インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定する。
【００６４】
ステップＳ１１１：
図４に示すインデント映像管理サーバ２００のレベル判定部２２７は、映像記録部２１１に蓄積されたインシデント映像データ及び属性データを基に、インシデントが将来の所定タイミングにおいて発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定する。
また、レベル判定部２２７は、特定の監視対象現場システム１００が監視する現場だけでなく、総合的に広い範囲を対象にレベル判定を行う。
【００６５】
ステップＳ１１２：
図４に示すインデント映像管理サーバ２００の事前対応処理部２２９は、レベル判定部２２７においてインシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた処理を行う。
事前対応処理部２２９は、将来の所定タイミングにおいてインシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたとレベル判定部２２７が判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた事前処理を行う
【００６６】
以上説明したように、映像監視システム１によれば、監視対象現場システム100のインシデント処理プログラム１２０がインシデント映像データに属性データを関連付けてインデント映像管理サーバ２００に蓄積し、これらを用いてインシデントの検出を行う。そのため、インデント映像管理サーバ２００に蓄積されたデータを基に、インシデントを短期間で高精度に検出できる。
【００６７】
また、映像監視システム１によれば、従来の監視担当者は、管理担当施設（監視対象場所）内でのみ映像監視業務を行う制限があった業務を、施設外からでも同様の監視ができるようにすることで、一人の管理担当者が一つの施設を同時に監視可能になる。監視するカメラ１４０が多くなった場合には、監視担当者の能力の限界があるが、人工知能（ＡＩ）を利用したインデント映像管理サーバ２００による映像分析機能を用いて、問題と思われる映像（インシデント映像）を自動的に感知して担当者（管理者端末装置１６０）に通知することで、少人数でも飛躍的に多数のカメラ１４０の映像を監視することができる。
【００６８】
人口知能を利用する場合、ディープラーニング（マシンラーニング）と呼ばれる手法が高い性能を実現しており、利用が広がっている。これらの技術を利用する場合、十分な性能を得るためには、予め対象となる撮影した映像を大量に準備して、人工知能ソフトウェアに学習させる必要がある。この対象となる大量の映像のことを、学習セットという。学習セットとは、主として人間が対象となる映像を選び、何の映像であるかを言葉で示す。すなわち、映像にタグを付ける作業をする。
【００６９】
特にインシデントとして判定される映像は、発生頻度が低いため、学習セットを大量に持つことは困難である。映像監視システム１によれば、監視対象現場システム１００を複数用いた場合に、学習セット用のインシデント映像データが次々に映像記録部２１１に蓄積され、逐次学習を行うことにより、人工知能の性能が効果的に向上する。すなわち、映像監視システム１によれば、システムを毎日運用し続けることで、設置した施設、地域はより警備人員を削減でき、安全性が飛躍的に高まる。
さらには、インシデントの検出に留まらず、インシデントの発生リスクを事前に予測して、発生前に対応することが可能であり、予防安全に高い効果を発揮する。
【００７０】
［適用例］
図１に示す映像監視システム１は、１つの監視対象場所を用いる場合を例示したが、本応用例では、複数の監視対象場所に監視対象現場システム１００をそれぞれ配置する。
図５は、本発明の実施形態の適用例を説明するための図である。
図５に示すように、本応用例の映像監視システム１ａでは、５つの監視対象場所にそれぞれ監視対象現場システム１００＿１〜１００＿５を配置している。
【００７１】
映像監視システム１ａでは、インデント映像管理サーバ２００は、複数の監視対象場所の監視対象現場システム１００＿１〜１００＿５からインシデント映像データ、属性データ、センサデータを蓄積する。そのため、１つの監視対象現場システム１００からデータを受信する場合に比べて、学習セットを多くでき、短期間で学習精度を高めることができる。
【００７２】
図７は、図５に示す映像監視システム１ａをビル管理に適用した場合を説明するための図である。
図７に示すように、映像監視システム１は、地階１階から地上４階のビルの監視のために用いられる。
監視対象現場システム１００＿１〜１００＿５は、ビル内のそれぞれの監視対象場所にカメラ１４０を設置している。
監視対象現場システム１００＿１〜１００＿５は、それぞれのカメラ１４０が撮像結果に応じたライブ映像を管理者端末装置１６０のディスプレイ１６３に表示する。
【００７３】
監視対象現場システム１００＿１〜１００＿５は、インシデント映像データ、属性データ及びセンサデータをインデント映像管理サーバ２００に送信して映像記録部２１１に蓄積する。
【００７４】
各監視対象現場システム１００＿１〜１００＿５は、各々の図３に示すレベル判定部１２７の機能により、図１に示す映像記録部２１１に蓄積されたデータを基に、それぞれの現場におけるインシデントが発生する可能性を示すレベル判定を行う。
そして、例えば、各監視対象現場システム１００＿１〜１００＿５の図２に示す管理者端末装置１６０のディスプレイにライブ映像と共に、現時点のレベル（危機レベル）を表示する。
なお、当該インシデント映像データ及びレベルの表示、映像監視システム１ａの一つの端末に一括表示してもよい。
【００７５】
レベル判定部１２７は、インデント映像管理サーバ２００に蓄積されたインシデント映像データ及び属性データを基に、インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定する。
レベル判定部１２７は、インデント映像管理サーバ２００に蓄積されたインシデント映像データ及び属性データを基に、インシデントが将来の所定タイミングにおいて発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定する。
【００７６】
事前対応処理部１２９は、レベル判定部１２７においてインシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた処理を行う。
事前対応処理部１２９は、将来の所定タイミングにおいてインシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたとレベル判定部１２７が判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた事前処理を行う
【００７７】
図８は、一つのインデント映像管理サーバ２００が所定のインシデントについてレベル判定した結果の時間推移を示す図である。
図８に示すように、レベル判定部１２７は、所定のインシデントについて、所定の時間間隔（例えば、２時間）で予測インシデント能性レベルを算出する。
また、レベル判定部１２７は、所定の時間間隔で実績インシデント可能性レベルを算出する。
【００７８】
事前対応処理部１２９は、レベル判定部１２７が算出した予測インシデント発生可能性レベルが所定の注意レベルＡあるいは危機レベルＢを超えた場合に、それぞれに割り当てた事前対応処理を実行する。これにより、実績インシデント可能性レベルを、予測インシデント可能性レベルより下げることができる。
【００７９】
［変形例］
図９は、本発明の変形例に係わる映像監視システム１ｂを説明するための図である。
図９に示すように、映像監視システム１ｂでは、前述した監視対象現場システム１００の機能の全てあるいは一部をＡＩカメラ３４０に組み込んである。
【００８０】
図９に示すように、ＡＩカメラ３４０は、例えば、撮像部３５１、フレームメモリ３５０、処理部３５３、通信部３５５、映像圧縮部３５７、記録メディア３５９を有する。
【００８１】
撮像部３５１は、撮像結果に応じた映像データを、圧縮前にフレームメモリ３５０に記憶する。
処理部３５３は、インデント処理プログラム３７０を実行する。インデント処理プログラム３７０は、例えば、前述した図３に示す各部の機能を有している。
処理部３５３は、フレームメモリ３５０から圧縮前の映像データを読み出して、インデント映像管理サーバ２００の映像記録部２１１に蓄積された情報（学習セット）を基に、インシデント検出を行う。
本実施形態では、処理部３５３は、圧縮前の映像データを基にインシデント検出を行うため、高精度なインシデント検出を行うことができる。
また、処理部３５３は、所定のアルゴリズムで、検出したインシデントのインシデント映像データに属性データを付ける。
【００８２】
映像圧縮部３５７は、フレームメモリ３５０から読み出した映像データを圧縮して記録メディア３５９に記録する。
通信部３５５は、処理部３５３で検出したインシデント映像データ及び属性データをインデント映像管理サーバ２００に送信する。
【００８３】
映像監視システム１ｂによれば、ＡＩカメラ３４０にインシデント検出機能を持たせるため、処理装置１１０が不要になる。
【００８４】
本発明は上述した実施形態には限定されない。
すなわち、当業者は、本発明の技術的範囲またはその均等の範囲内において、上述した実施形態の構成要素に関し、様々な変更、コンビネーション、サブコンビネーション、並びに代替を行ってもよい。例えば、上記した実施形態は、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能である。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。
【００８５】
上述したインシデント属性管理部１２１，２２１の機能は、監視対象現場システム１００とインデント映像管理サーバ２００とのいずれか一方のみに持たせてもよい。
インシデント検出部１２３，２２３の機能は、監視対象現場システム１００とインデント映像管理サーバ２００とのいずれか一方のみに持たせてもよい。
通知部１２５，２２５の機能は、監視対象現場システム１００とインデント映像管理サーバ２００とのいずれか一方のみに持たせてもよい。
【００８６】
レベル判定部１２７，２２７の機能は、監視対象現場システム１００とインデント映像管理サーバ２００とのいずれか一方のみに持たせてもよい。
事前対応処理部１２９，２２９の機能は、監視対象現場システム１００とインデント映像管理サーバ２００とのいずれか一方のみに持たせてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００８７】
本発明は、カメラで撮像した動画等を取得してインシデントを検出する映像システムに適用可能である。
【符号の説明】
【００８８】
１，１ａ…映像監視システム
１００…監視対象現場システム
１１０…処理装置
１２０…インシデント処理プログラム
１２１…インシデント属性管理部
１２３…インシデント検出部
１２５…通知部
１２７…レベル判定部
１２９…事前対応処理部
１４０…カメラ
１５０…センサ
１６０…管理者端末装置
２００…インデント映像管理サーバ
２２１…インシデント処理プログラム
２２１…インシデント属性管理部
２２３…インシデント検出部
２２５…通知部
２２７…レベル判定部
２２９…事前対応処理部
２３０…学習プログラム
４００…エキスパート端末装置
５００…インシデント担当者端末装置
【図１】
2019198000.tif 000003
【図２】
2019198000.tif 000004
【図３】
2019198000.tif 000005
【図４】
2019198000.tif 000006
【図５】
2019198000.tif 000007
【図６】
2019198000.tif 000008
【図７】
2019198000.tif 000009
【図８】
2019198000.tif 000010
【図９】
2019198000.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成30年12月21日(2018.12.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラが撮像した映像の映像データを記録する映像記録部を備えた記録装置と、
前記映像データを基に検出されたインシデントのインシデント映像データを、当該インシデントの属性データと関連付けるインシデント属性管理手段と、
複数のインシデントについて、前記インシデント属性管理手段に関連付けられた前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積するサーバと、
前記サーバに蓄積された前記映像データ及び前記属性データを基に、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定するレベル判定手段と、
前記サーバに蓄積された前記インシデント映像データ及び前記属性データと、前記カメラが撮像した映像の映像データとを基に、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記レベル判定手段が判定した場合に、前記インシデントが発生したと検出するインシデント検出手段と、
前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記レベル判定手段が判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた事前処理を行う事前対応処理手段と、
前記インシデント検出手段が検出したインシデントと、当該インシデントの検出に用いた前記サーバに蓄積された前記属性データとを基に、当該インシデントと前記属性データとの関係性を示す学習データを生成する学習手段と
有し、
前記インシデント属性管理手段は、前記映像データを見た管理者が入力したインシデント発生可能性レベルを示す前記属性データを前記インシデント映像データに関連付け、前記インシデント属性管理手段は、前記事前対応処理手段が前記事前処理を実行した後の前記インシデント映像データを基に前記インシデント発生可能性レベルを特定し、当該特定したインシデント発生可能性レベルを基に、前記事前対応処理手段が実行した前記事前処理を評価して前記学習データを更新し、
前記事前対応処理手段は、前記学習手段が生成した前記学習データをさらに用いて、前記事前処理を行い、
前記インシデント検出手段は、前記学習手段が生成した前記学習データをさらに用いて前記インシデントを検出する
映像監視システム。
【請求項２】
異なる監視対象場所の前記カメラが撮像した映像データを処理する複数の前記インシデント属性管理手段を備え、
前記サーバは、前記複数のインシデント属性管理手段からの受信した前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積する
請求項１に記載の映像監視システム。
【請求項３】
前記インシデント属性管理手段から受信した前記インシデント映像データ及び前記属性データを基に、エキスパートの操作に応じて更新した前記属性データを当該インシデント映像データと関連付けて前記サーバに蓄積するエキスパート属性管理手段
をさらに有する
請求項１または請求項２に記載の映像監視システム。
【請求項４】
前記インシデント属性管理手段は、前記インシデントに関連する時間、場所、イベント開催、混雑度の少なくとも一つの条件を基に、前記インシデント発生可能性レベルを数値で示す前記属性データを生成する
請求項１〜３のいずれかに記載の映像監視システム。
【請求項５】
カメラが撮像した映像の映像データを映像記録部に記録する記録工程と、
前記映像データを基に検出されたインシデントのインシデント映像データを、当該インシデントの属性データと関連付けるインシデント属性管理工程と、
複数のインシデントについて、前記インシデント属性管理手段に関連付けられた前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積するサーバと、
前記サーバに蓄積された前記映像データ及び前記属性データを基に、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定するレベル判定工程と、
前記サーバに蓄積された前記インシデント映像データ及び前記属性データと、前記カメラが撮像した映像の映像データとを基に、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記レベル判定工程で判定した場合に、前記インシデントが発生したと検出するインシデント検出工程と、
前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記レベル判定工程で判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた事前処理を行う事前対応処理工程と、
前記インシデント検出工程で検出したインシデントと、当該インシデントの検出に用いた前記サーバに蓄積された前記属性データとを基に、当該インシデントと前記属性データとの関係性を示す学習データを生成する学習工程と
有し、
前記インシデント属性管理工程は、前記映像データを見た管理者が入力したインシデント発生可能性レベルを示す前記属性データを前記インシデント映像データに関連付け、
前記インシデント属性管理工程は、前記事前対応処理工程で前記事前処理を実行した後の前記インシデント映像データを基に前記インシデント発生可能性レベルを特定し、当該特定したインシデント発生可能性レベルを基に、前記事前対応処理手段が実行した前記事前処理を評価して前記学習データを更新し、
前記事前対応処理工程は、前記学習手段が生成した前記学習データをさらに用いて、前記事前処理を行い、
前記インシデント検出工程は、前記学習手段が生成した前記学習データをさらに用いて前記インシデントを検出する
映像監視方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
上述した従来技術の問題を解決し、上述した目的を達成するために、本発明の映像監視システムは、カメラが撮像した映像の映像データを記録する映像記録部を備えた記録装置と、前記映像データを基に検出されたインシデントのインシデント映像データを、当該インシデントの属性データと関連付けるインシデント属性管理手段と、複数のインシデントについて、前記インシデント属性管理手段に関連付けられた前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積するサーバと、前記サーバに蓄積された前記映像データ及び前記属性データを基に、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定するレベル判定手段と、前記サーバに蓄積された前記インシデント映像データ及び前記属性データと、前記カメラが撮像した映像の映像データとを基に、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記レベル判定手段が判定した場合に、前記インシデントが発生したと検出するインシデント検出手段と、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記レベル判定手段が判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた事前処理を行う事前対応処理手段と、前記インシデント検出手段が検出したインシデントと、当該インシデントの検出に用いた前記サーバに蓄積された前記属性データとを基に、当該インシデントと前記属性データとの関係性を示す学習データを生成する学習手段と有し、前記インシデント属性管理手段は、前記映像データを見た管理者が入力したインシデント発生可能性レベルを示す前記属性データを前記インシデント映像データに関連付け、前記インシデント属性管理手段は、前記事前対応処理手段が前記事前処理を実行した後の前記インシデント映像データを基に前記インシデント発生可能性レベルを特定し、当該特定したインシデント発生可能性レベルを基に、前記事前対応処理手段が実行した前記事前処理を評価して前記学習データを更新し、前記事前対応処理手段は、前記学習手段が生成した前記学習データをさらに用いて、前記事前処理を行い、前記インシデント検出手段は、前記学習手段が生成した前記学習データをさらに用いて前記インシデントを検出する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
好適には、異なる監視対象場所の前記カメラが撮像した映像データを処理する複数の前記インシデント属性管理手段を備え、前記サーバは、前記複数のインシデント属性管理手段からの受信した前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
好適には、前記インシデント属性管理手段から受信した前記インシデント映像データ及び前記属性データを基に、エキスパートの操作に応じて更新した前記属性データを当該インシデント映像データと関連付けて前記サーバに蓄積するエキスパート属性管理手段をさらに有する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
好適には、前記インシデント属性管理手段は、前記インシデントに関連する時間、場所、イベント開催、混雑度の少なくとも一つの条件を基に、前記インシデント発生可能性レベルを数値で示す前記属性データを生成する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の映像監視方法は、カメラが撮像した映像の映像データを映像記録部に記録する記録工程と、前記映像データを基に検出されたインシデントのインシデント映像データを、当該インシデントの属性データと関連付けるインシデント属性管理工程と、複数のインシデントについて、前記インシデント属性管理手段に関連付けられた前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積するサーバと、前記サーバに蓄積された前記映像データ及び前記属性データを基に、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定するレベル判定工程と、前記サーバに蓄積された前記インシデント映像データ及び前記属性データと、前記カメラが撮像した映像の映像データとを基に、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記レベル判定工程で判定した場合に、前記インシデントが発生したと検出するインシデント検出工程と、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記レベル判定工程で判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた事前処理を行う事前対応処理工程と、前記インシデント検出工程で検出したインシデントと、当該インシデントの検出に用いた前記サーバに蓄積された前記属性データとを基に、当該インシデントと前記属性データとの関係性を示す学習データを生成する学習工程と有し、前記インシデント属性管理工程は、前記映像データを見た管理者が入力したインシデント発生可能性レベルを示す前記属性データを前記インシデント映像データに関連付け、前記インシデント属性管理工程は、前記事前対応処理工程で前記事前処理を実行した後の前記インシデント映像データを基に前記インシデント発生可能性レベルを特定し、当該特定したインシデント発生可能性レベルを基に、前記事前対応処理手段が実行した前記事前処理を評価して前記学習データを更新し、前記事前対応処理工程は、前記学習手段が生成した前記学習データをさらに用いて、前記事前処理を行い、前記インシデント検出工程は、前記学習手段が生成した前記学習データをさらに用いて前記インシデントを検出する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１８
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２２
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正書】
【提出日】令和1年5月16日(2019.5.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラが撮像した映像の映像データを記録する映像記録部を備えた記録装置と、
前記映像データを基に検出されたインシデントのインシデント映像データを、当該インシデントの属性データと関連付けるインシデント属性管理手段と、
複数のインシデントについて、前記インシデント属性管理手段に関連付けられた前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積するサーバと、
前記サーバに蓄積された前記映像データ及び前記属性データを基に、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定するレベル判定手段と、
前記サーバに蓄積された前記インシデント映像データ及び前記属性データと、前記カメラが撮像した映像の映像データとを基に、前記インシデントを検出するインシデント検出手段と、
前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記レベル判定手段が判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた事前処理を行う事前対応処理手段と、
前記インシデント検出手段が検出したインシデントと、当該インシデントの検出に用いた前記サーバに蓄積された前記属性データとを基に、当該インシデントと前記属性データとの関係性を示す学習データを生成する学習手段と
有し、
前記インシデント属性管理手段は、前記映像データを見た管理者が入力したインシデント発生可能性レベルを示す前記属性データを前記インシデント映像データに関連付け、前記インシデント属性管理手段は、前記事前対応処理手段が前記事前処理を実行した後の前記インシデント映像データを基に前記インシデント発生可能性レベルを特定し、当該特定したインシデント発生可能性レベルを基に、前記事前対応処理手段が実行した前記事前処理を評価して前記学習データを更新し、
前記事前対応処理手段は、前記学習手段が生成した前記学習データをさらに用いて、前記事前処理を行い、
前記インシデント検出手段は、前記学習手段が生成した前記学習データをさらに用いて前記インシデントを検出する
映像監視システム。
【請求項２】
異なる監視対象場所の前記カメラが撮像した映像データを処理する複数の前記インシデント属性管理手段を備え、
前記サーバは、前記複数のインシデント属性管理手段からの受信した前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積する
請求項１に記載の映像監視システム。
【請求項３】
前記インシデント属性管理手段から受信した前記インシデント映像データ及び前記属性データを基に、エキスパートの操作に応じて更新した前記属性データを当該インシデント映像データと関連付けて前記サーバに蓄積するエキスパート属性管理手段
をさらに有する
請求項１または請求項２に記載の映像監視システム。
【請求項４】
前記インシデント属性管理手段は、前記インシデントに関連する時間、場所、イベント開催、混雑度の少なくとも一つの条件を基に、前記インシデント発生可能性レベルを数値で示す前記属性データを生成する
請求項１〜３のいずれかに記載の映像監視システム。
【請求項５】
カメラが撮像した映像の映像データを映像記録部に記録する記録工程と、
前記映像データを基に検出されたインシデントのインシデント映像データを、当該インシデントの属性データと関連付けるインシデント属性管理工程と、
複数のインシデントについて、前記インシデント属性管理工程で関連付けられた前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積するサーバと、
前記サーバに蓄積された前記映像データ及び前記属性データを基に、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定するレベル判定工程と、
前記サーバに蓄積された前記インシデント映像データ及び前記属性データと、前記カメラが撮像した映像の映像データとを基に、前記インシデントを検出するインシデント検出工程と、
前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記レベル判定工程で判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた事前処理を行う事前対応処理工程と、
前記インシデント検出工程で検出したインシデントと、当該インシデントの検出に用いた前記サーバに蓄積された前記属性データとを基に、当該インシデントと前記属性データとの関係性を示す学習データを生成する学習工程と
有し、
前記インシデント属性管理工程は、前記映像データを見た管理者が入力したインシデント発生可能性レベルを示す前記属性データを前記インシデント映像データに関連付け、
前記インシデント属性管理工程は、前記事前対応処理工程で前記事前処理を実行した後の前記インシデント映像データを基に前記インシデント発生可能性レベルを特定し、当該特定したインシデント発生可能性レベルを基に、前記事前対応処理工程で実行した前記事前処理を評価して前記学習データを更新し、
前記事前対応処理工程は、前記学習工程で生成した前記学習データをさらに用いて、前記事前処理を行い、
前記インシデント検出工程は、前記学習工程で生成した前記学習データをさらに用いて前記インシデントを検出する
映像監視方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
上述した従来技術の問題を解決し、上述した目的を達成するために、本発明の映像監視システムは、カメラが撮像した映像の映像データを記録する映像記録部を備えた記録装置と、前記映像データを基に検出されたインシデントのインシデント映像データを、当該インシデントの属性データと関連付けるインシデント属性管理手段と、複数のインシデントについて、前記インシデント属性管理手段に関連付けられた前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積するサーバと、前記サーバに蓄積された前記映像データ及び前記属性データを基に、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定するレベル判定手段と、前記サーバに蓄積された前記インシデント映像データ及び前記属性データと、前記カメラが撮像した映像の映像データとを基に、前記インシデントを検出するインシデント検出手段と、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記レベル判定手段が判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた事前処理を行う事前対応処理手段と、前記インシデント検出手段が検出したインシデントと、当該インシデントの検出に用いた前記サーバに蓄積された前記属性データとを基に、当該インシデントと前記属性データとの関係性を示す学習データを生成する学習手段と有し、前記インシデント属性管理手段は、前記映像データを見た管理者が入力したインシデント発生可能性レベルを示す前記属性データを前記インシデント映像データに関連付け、前記インシデント属性管理手段は、前記事前対応処理手段が前記事前処理を実行した後の前記インシデント映像データを基に前記インシデント発生可能性レベルを特定し、当該特定したインシデント発生可能性レベルを基に、前記事前対応処理手段が実行した前記事前処理を評価して前記学習データを更新し、前記事前対応処理手段は、前記学習手段が生成した前記学習データをさらに用いて、前記事前処理を行い、前記インシデント検出手段は、前記学習手段が生成した前記学習データをさらに用いて前記インシデントを検出する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明の映像監視方法は、カメラが撮像した映像の映像データを映像記録部に記録する記録工程と、前記映像データを基に検出されたインシデントのインシデント映像データを、当該インシデントの属性データと関連付けるインシデント属性管理工程と、複数のインシデントについて、前記インシデント属性管理工程で関連付けられた前記インシデント映像データ及び前記属性データを蓄積するサーバと、前記サーバに蓄積された前記映像データ及び前記属性データを基に、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたか否かを判定するレベル判定工程と、前記サーバに蓄積された前記インシデント映像データ及び前記属性データと、前記カメラが撮像した映像の映像データとを基に、前記インシデントを検出するインシデント検出工程と、前記インシデントが発生する可能性が一定レベルを超えたと前記レベル判定工程で判定した場合に、当該インシデントに予め関連付けられた事前処理を行う事前対応処理工程と、前記インシデント検出工程で検出したインシデントと、当該インシデントの検出に用いた前記サーバに蓄積された前記属性データとを基に、当該インシデントと前記属性データとの関係性を示す学習データを生成する学習工程と有し、前記インシデント属性管理工程は、前記映像データを見た管理者が入力したインシデント発生可能性レベルを示す前記属性データを前記インシデント映像データに関連付け、前記インシデント属性管理工程は、前記事前対応処理工程で前記事前処理を実行した後の前記インシデント映像データを基に前記インシデント発生可能性レベルを特定し、当該特定したインシデント発生可能性レベルを基に、前記事前対応処理工程で実行した前記事前処理を評価して前記学習データを更新し、前記事前対応処理工程は、前記学習工程で生成した前記学習データをさらに用いて、前記事前処理を行い、前記インシデント検出工程は、前記学習工程で生成した前記学習データをさらに用いて前記インシデントを検出する。