(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体として構成される監視装置であって、
探索対象を示す探索対象情報を受信する情報受信手段と、
物体の画像を取得する画像取得手段と、
前記画像に含まれる前記物体が、前記探索対象であるか否かを判断する物体認識手段と、
前記移動体の位置とは異なる位置である前記物体の位置を示す位置情報を生成する位置情報生成手段と、
前記物体の画像と前記位置情報を含む送信情報を生成する送信情報生成手段と、
を有する監視装置。
【請求項２】
前記送信情報を受信する装置の種類、または、電波の状態を含む通信環境に応じて、前記送信情報のデータサイズを調整する送信情報サイズ調整手段を有する請求項１に記載の監視装置。
【請求項３】
前記物体認識手段は、深層学習（ディープラーニング）によって生成されたデータを含み、
前記物体が前記探索対象と同一のカテゴリーに属する前記物体である検査対象であるか否かを判断する一般物体認識と、前記検査対象が前記探索対象であるか否かを判断する特定物体認識を行う、
請求項１または請求項２に記載の監視装置。
【請求項４】
前記位置情報生成手段は、前記探索対象である可能性が高い物体について、継続的に算出する前記移動体の絶対位置との相対位置及び前記移動体が移動する領域の構造物の既知の位置との相対位置に基づいて、前記物体の位置を示す位置情報を生成する、
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の監視装置。
【請求項５】
前記探索対象は、不審人物または不審物であり、
前記物体認識手段は、前記物体が前記探索対象であると判断するための判断基準値を、前記探索対象が前記不審人物または前記不審物以外である場合の判断基準値よりも低く設定する、
請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の監視装置。
【請求項６】
移動体として構成される監視装置が、
探索対象を示す探索対象情報を受信する情報受信ステップと、
物体の画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像に含まれる前記物体が、前記探索対象であるか否かを判断する物体認識ステップと、
前記探索対象である可能性が高い物体について、継続的に算出する前記移動体の絶対位置との相対位置及び前記移動体が移動する領域の構造物の既知の位置との相対位置に基づいて、前記物体の絶対位置を示す位置情報を生成する位置情報生成ステップと、
前記物体の画像と前記位置情報を含む送信情報を生成する送信情報生成ステップと、
を有する監視方法。
【請求項７】
前記物体認識ステップにおいて、
前記物体が前記探索対象と同一のカテゴリーに属する前記物体である検査対象であるか否かを判断する一般物体認識と、前記検査対象が前記探索対象であるか否かを判断する特定物体認識を行う、
請求項６に記載の監視方法。
【請求項８】
前記送信情報生成ステップに先立って、
前記送信情報を受信する装置の種類、または、電波の状態を含む通信環境に応じて、前記送信情報のデータサイズを調整する送信情報サイズ調整ステップを実施する、
請求項６または請求項７に記載の監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視装置及び監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、所定の場所の画像を取得して監視する監視装置が提案されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３６５２６６６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、従来の技術においては、異常を確認するために、人間が画像を見て判断する必要があり、異常がない画像を見る必要がある。また、異常が生じる場所が不明な場合には、多数の監視装置を配置する必要があり、システムの規模が大きくなる。
【０００５】
本発明はかかる問題の解決を試みたものであり、人間が見る画像が最小限度で足り、システムの規模が小さい監視装置及び監視方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第一の発明は、探索対象を示す探索対象情報を受信する情報受信手段と、移動体に配置され、物体の画像を取得する画像取得手段と、前記画像に含まれる前記物体が、前記探索対象であるか否かを判断する物体認識手段と、前記物体の位置を示す位置情報を生成する位置情報生成手段と、前記物体の画像と前記位置情報を含む送信情報を生成する送信情報生成手段と、を有する監視装置である。
【０００７】
第一の発明の構成によれば、監視装置は、探索対象であると判断した物体の画像と位置情報を含む送信情報を生成することができる。このため、監視担当の人間は、監視装置から送信された送信情報だけを見て確認すれば足りるから、見る画像が最小限度で足りる。また、画像取得手段は、移動体に配置されているから、異なる位置の画像を一の移動体によって取得することができる。このため、監視装置のシステムの規模を小さくすることができる。
【０００８】
第二の発明は、第一の発明の構成において、前記物体認識手段は、深層学習（ディープラーニング）によって生成されたデータを含む監視装置である。
【０００９】
第三の発明は、第一または第二のいずれかの発明の構成において、前記物体の移動状態を示す移動状態情報を生成する移動状態情報生成手段を有し、前記送信情報は、前記移動状態情報を含む監視装置である。
【００１０】
第四の発明は、第三の発明の構成において、前記移動状態情報に基づいて、所定時間経過後の前記物体の予測位置を示す予測位置情報を生成する位置予測手段を有し、前記送信情報は、前記予測位置情報を含む監視装置である。
【００１１】
第五の発明は、第一乃至第四のいずれかの発明の構成において、前記物体認識手段は、前記探索対象の特徴を示す特徴情報を深層学習によって取得する監視装置である。
【００１２】
第六の発明は、第一乃至第五のいずれかの発明の構成において、前記情報受信手段、前記物体認識手段、前記位置情報生成手段、前記送信情報生成手段のうち、少なくとも一つを、前記移動体を管理する管理装置が有する監視装置である。
【００１３】
第七の発明は、探索対象を示す探索対象情報を受信する情報受信ステップと、
移動体に配置され、画像を取得するための画像取得手段によって画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像に含まれる物体が、前記探索対象であるか否かを判断する物体認識ステップと、
前記物体の位置を示す位置情報を生成する位置情報生成ステップと、
前記物体の画像と前記位置情報を含む送信情報を生成する送信情報生成ステップと、
を有する監視方法である。
【発明の効果】
【００１４】
以上のように、本発明によれば、人間が視る画像が最小限度で足り、監視装置のシステムも小さくて足りる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態の概略を示す図である。
【図２】本実施形態の概略構成図である。
【図３】探索対象の画像の一例を示す図である。
【図４】送信情報の一例を示す図である。
【図５】本実施形態のフローチャートである。
【図６】送信情報の一例を示す図である。
【図７】送信情報の一例を示す図である。
【図８】探索対象の画像の変形例を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態のフローチャートである。
【図１０】本発明の一実施形態のフローチャートである。
【図１１】本発明の一実施形態の概略を示す図である。
【図１２】本発明の一実施形態のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。なお、当業者が適宜実施できる構成については説明を省略し、本発明の基本的な構成についてのみ説明する。
【００１７】
＜第一の実施形態＞
図１に示すように、移動体１は、観覧車１００、城１０２、噴水１０４や木１０６を有するテーマパークに配置される。移動体１の任務は、探索対象と思われる物体の画像と位置を基地局５０（図２参照）やクライアント装置６０（図２参照）に送信することである。探索対象は、特定の人間や物、あるいは、特定の性質を有する人間や物である。
【００１８】
本実施形態において、移動体１の探索対象は、データ７０（図３参照）に示される人間である。データ７０に示される人間は、例えば、犯罪被疑者として指名手配されている人間である。そして、データ７０に示される人間が、サングラスをかけて変装して、他の人々に紛れている。
【００１９】
移動体１は、テーマパークの雰囲気に整合し、また、探索対象である人間等に警戒感を与えないように、その外観が、動物などのキャラクターとして構成されている。移動体１は、動物のキャラクターであるが、両目のうち、少なくとも一方はカメラ３になっている。カメラ３は、デジタル画像を撮像するデジタルカメラ、あるいは、ビデオカメラ等である。移動体１の睫毛は、電波を送受信するアンテナ５になっており、通信衛星４０経由で外部と通信し、また、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）衛星からの測位用電波を受信することができるようになっている。また、移動体１は、４つのタイヤ７を有する。タイヤ７は移動体１を移動させる移動手段であり、移動体１内部のモーターに接続されている。移動体１には、通信装置、自律移動制御装置、ＧＰＳ装置、加速度センサーやジャイロセンサーなどの慣性センサーや気圧計、電池等が配置されている。移動体１は、通信装置によって、基地局５０（図２参照）やクライアント装置６０（図２参照）と通信可能になっている。移動体１は、移動体の一例であり、監視装置の一例でもある。移動体１、基地局５０及びクライアント装置６０は、全体として監視システムを構成している。
【００２０】
図２に示すように、移動体１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０、記憶部１２、無線通信部１４、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）部１６、慣性センサー部１８、画像処理部２０、駆動制御部２２、電源部２４を有する。
【００２１】
移動体１は、無線通信部１４によって、基地局５０及びクライアント装置６０と通信可能になっている。移動体１は、無線通信部１４によって、基地局５０またはクライアント装置６０から、データ７０のような探索対象を示す情報を受信する。基地局５０は、移動体１の作動を管理する管理装置の一例であり、適宜、作動に関する指示を与えるようになっている。クライアント装置６０は、例えば、テーマパークの警備室に配置されるサーバ、警備会社のサーバ、あるいは、警察組織のサーバや、それらの組織の担当者の携帯端末である。
【００２２】
図３に示すデータ７０は、探索対象の情報を示す探索対象情報の一例である。データ７０は、探索対象の画像と、そのカテゴリーを示す情報を含む。カテゴリーは、例えば、「人間」、「犬」、「箱」というように、特定の物体が属するグループである。
【００２３】
ＧＰＳ部１６と慣性センサー部１８によって、移動体１は移動体１自体の位置を測定することができる。ＧＰＳ部１６は、基本的に、３つ以上のＧＰＳ衛星からの電波を受信して移動体１の位置を計測する。慣性センサー部１８は、例えば、加速度センサー及びジャイロセンサーによって、出発点からの移動体１の移動を積算して、移動体１の位置を計測する。
【００２４】
画像処理部２０によって、移動体１はカメラ３を作動させて外部の画像を取得することができる。
【００２５】
駆動制御部２２によって、移動体１は各タイヤ７の作動を制御するようになっている。
【００２６】
電源部２４は、例えば、交換可能な可充電電池であり、移動体１の各部に電力を供給するようになっている。
【００２７】
記憶部１２には、出発点から目的位置まで自律移動するための移動計画を示すデータ等の無人移動に必要な各種データ及びプログラム、移動する領域の地形や構造物の位置を示す情報のほか、以下の各プログラムが格納されている。
【００２８】
記憶部１２には、情報受信プログラム、画像取得プログラム、物体認識プログラム、位置情報生成プログラム、送信情報生成プログラムが格納されている。
物体認識プログラムは、物体のカテゴリーを認識する一般物体認識プログラム、及び、特定の物体が探索対象と同一であるかを判断する特定物体認識プログラムを含む。
【００２９】
ＣＰＵ１０及び情報受信プログラムは、外部から探索情報を取得する情報受信手段の一例である。移動体１は、例えば、図２の基地局５０から、図３のデータ７０を受信する。データ７０は、探索情報の一例である。
【００３０】
ＣＰＵ１０及び画像取得プログラムは、画像処理部１８を作動させて、画像を取得するための画像取得手段の一例である。移動体１は、探索情報を受信した後、継続的に画像を取得するようになっている。
【００３１】
ＣＰＵ１０及び物体認識プログラムは、物体認識手段の一例である。物体認識プログラムは、深層学習（ディープラーニング）によって生成された特徴データを含む。深層学習とは、多層構造のニューラルネットワークの機械学習であり、画像認識の分野が有力な活用分野の一つである。
【００３２】
移動体１は、カテゴリーごとの多数の特徴情報に基づいて、カメラ３によって取得した画像に含まれる物体の特徴を識別して、物体のカテゴリーを認識できるようになっている。このカテゴリーの認識を一般物体認識と呼ぶ。
【００３３】
移動体１は、また、物体認識プログラムによって、探索対象情報に含まれる探索対象の画像と、カメラ３によって取得した物体の画像の特徴の相関を判断して、物体の同一性を判断できるようになっている。この同一性の判断を特定物体認識と呼ぶ。
【００３４】
例えば、図１に示すように、観覧車１００等の物と、大人２００，２０６，２０８及び子供２０２，２０４がテーマパーク内に位置する場合に、大人２００等や子供２０２等を「人間」として認識する処理が一般物体認識である。そして、大人２００とデータ７０に含まれる人間が同一性を有すると判断する処理が特定物体認識である。
【００３５】
一般物体認識においては、カメラ３で取得した画像について、例えば、輪郭や個々の構成の方向といった特徴を多数抽出し、ディープラーニングで取得した各カテゴリーの特徴と対比して、相関性（相関度）を判断する。相関度が高いほど、取得した画像中の物体が探索対象のカテゴリーと同一である可能性が高い。例えば、相関度が０の場合には、探索対象と同一のカテゴリーである可能性（以下、「カテゴリー共通確率」と呼ぶ。）は０として、相関度が最大値を示すときに、カテゴリー共通確率が１００％であると定義する。移動体１は、カテゴリー共通確率が所定の基準値である、例えば、９５％以上であるときに、取得した画像中の物体のカテゴリーが、探索対象のカテゴリーと同一であると判断する。
【００３６】
特定物体認識においては、移動体１は、探索対象と同一のカテゴリーに属する物体（以下、「検査対象」と呼ぶ。）が、探索対象である可能性が高い物体（以下、「候補物体」と呼ぶ）であるか否かを判断する。
【００３７】
移動体１は、探索対象であるデータ７０の画像の特徴と検査対象の画像の特徴の相関度を判断する。例えば、データ７０について、目の切れ端の形や方向、鼻の中心線と小鼻の角度といった特徴を多数抽出し、同様に検査対象についても特徴を多数抽出し、共通点あるいは類似点が多いほど、相関度が高いと判断する。相関度が高いほど、探索対象である可能性が高い。相関度が０の場合には、探索対象である可能性（以下、「確度」と呼ぶ。）は０として、相関度が最大値を示すときに、確度が１００％であると定義する。
【００３８】
移動体１は、確度が、所定の判断基準値である、例えば、９０％以上であるときに、検査対象が探索対象であると判断し、候補物体とする。移動体１は、データ７０の特徴と大人２００の画像の特徴を比較し、相関度が高く、確度が９０％以上であれば、候補物体とする。
【００３９】
ＣＰＵ１０及び位置情報生成プログラムは、位置情報生成手段の一例である。
移動体１は、ＧＰＳ部１６と慣性センサー部１８によって移動体１の絶対位置や姿勢を示す情報を継続的に生成し、保持している。また、カメラ３によって同一の物体について複数の画像を取得しており、候補物体である大人２００等について、移動体１との相対位置や、観覧車１００等の物体（位置は既知である）との相対位置を算出することができる。そして、移動体１自体の絶対位置はＧＰＳ部１６と慣性センサー部１８によって計測できるから、移動体１は、移動体１自体の絶対位置を参照して、大人２００等の絶対位置を算出することができる。なお、位置計測についての詳細な説明は、省略する。
【００４０】
ＣＰＵ１０及び送信情報生成プログラムは、送信情報生成プログラム生成手段の一例である。移動体１は、図４に示すように、大人２００の画像と位置情報を含む送信情報８０を生成する。
【００４１】
移動体１の記憶部１２には、テーマパーク内の構造物の位置情報を有していて既知であるから、大人２００の位置をテーマパークの構造物との関係で示す参照情報を生成することができる。移動体１は、例えば、「観覧車南方１００ｍ」という情報を送信情報８０に含める。また、送信情報８０は、移動体１が大人２００の画像を取得した時刻と、大人２００が探索対象である可能性である確度についての情報も含む。
【００４２】
移動体１は、送信情報８０を無線通信部１４及び通信衛星４０を介して、基地局５０、あるいは、クライアント装置６０に送信する。
【００４３】
以下、移動体１の動作を図５のフローチャートで説明する。まず、移動体１は、探索対象情報を受信したか否かを判断する（ステップＳＴ１）。探索対象情報は、例えば、図３に示すデータ７０である。データ７０の場合、そのカテゴリーは「人間」である。移動体１は、探索データ７０を受信したと判断すると、データ７０から特徴を抽出する（ステップＳＴ２）。続いて、移動体１は、移動しつつ、図１のテーマパーク内の物体について、画像を取得し（ステップＳＴ３）、画像中の物体が探索対象と同一であるか否かを判断する（ステップＳＴ４）。ステップＳＴ４においては、画像中の物体が探索対象のカテゴリーである「人間」と同一か否かを認識する一般物体認識と、「人間」に属する物体について、探索対象と同一か否かを判断する特定物体認識を実施する。
【００４４】
ステップＳＴ４において、移動体１は、大人２００が探査対象である確率（確度）が所定の基準値以上であれば、大人２００を候補物体とし、候補物体の位置を示す位置情報を生成する（ステップＳＴ５）。続いて、移動体１は、大人２００の画像と位置情報を含む送信情報８０（図４参照）を生成し（ステップＳＴ６）、基地局５０、あるいは、クライアント装置６０に送信する（ステップＳＴ７）。
【００４５】
上記において、送信情報８０に候補物体の位置を含める例を説明したが、簡易な方法として、移動体１の位置を候補物体の概略位置を示す位置情報としてもよい。あるいは、移動体１の位置情報を送信情報に含めて送信しておいて、後に、候補物体の位置を送信するようにしてもよい。また、探索対象に限定はなく、例えば、上述の犯罪被疑者のほかに、テーマパーク内で迷子になった子供であってもよいし、家出人や失踪者であってもよい。
【００４６】
＜第二の実施形態＞
第二の実施形態においては、移動体１の記憶部１２には、移動ベクトル算出プログラムが格納されており、候補物体の移動方向及び移動速度を計算する。また、移動体１の記憶部１２には、送信情報サイズ調整プログラムが格納されており、送信情報のデータサイズを調整する。ＣＰＵ１０及び移動ベクトル算出プログラムは、移動ベクトル算出手段の一例である。ＣＰＵ１０及び送信情報サイズ調整プログラムは、送信情報サイズ調整手段の一例である。
【００４７】
候補物体の画像を取得した時刻ｔ１において、その物体が移動している場合がある。第二の実施形態においては、そのような移動状態も送信情報に含めるようになっている。移動ベクトルは、時刻ｔ１における画像と、時刻ｔ１からわずかに時間が経過した時刻ｔ１＋αにおいて取得した画像とを参照して算出することができる。なお、移動ベクトル測定中には、移動体１は停止して、位置を固定するようにすれば、物体の移動を簡易に測定できる。あるいは、移動体１が移動している場合には、物体の見かけの移動から移動体１の移動を相殺することによって、物体の真の移動を計測することができる。
【００４８】
移動体１は、例えば、図６に示すように、候補物体である例えば、大人２００が、時速１０ｋｍ（キロメートル）で南南西に向かっているという移動情報を送信情報８２に含める。
【００４９】
移動体１は、送信情報を受信する装置の種類や、そのときの電波の状態を含む通信環境に応じて、送信情報のデータサイズを調整する。例えば、送信情報をクライアント装置６０（図２）に送信する場合、クライアント装置６０が携帯端末であれば、データサイズを小さくし、図６の送信情報８２に示すように、候補物体の顔の部分だけの画像データを送信情報に含める。あるいは、電波が弱いとか、電波の授受が不安定であるという場合には、やはり、顔の部分だけの画像データを送信情報に含める。これに対して、クライアント装置６０がサーバであるとか、通信環境が良好な場合には、図４に示すように、全身の画像データを送信情報に含める。あるいは、送信情報には、候補物体の顔の部分だけの画像データを含めておいて、基地局５０やクライアント装置６０からリクエストを受信すれば、そのリクエストに応じて、全身の画像データを送信するという構成にしてもよい。
【００５０】
＜第三の実施形態＞
第三の実施形態においては、移動体１の記憶部１２には、第二の実施形態の移動ベクトル算出プログラムに加えて、位置予測プログラムが格納されており、所定時間後の候補物体の位置を算出する。ＣＰＵ１０及び位置予測プログラムは、位置予測手段の一例である。
【００５１】
移動体１は、例えば、図７の送信情報８４に示すように、１５分後予想位置として、１５分後の緯度及び経度、及び、参照情報としてテーマパーク内の「南ゲート」という情報を送信情報に含める。
【００５２】
＜第四の実施形態＞
例えば、逃亡中において、犯罪被疑者の外観が変わる場合がある。探索対象が図３の画像７０に示す人物であるとして、移動体１がテーマパーク内を探索する時には、例えば、メガネをかけたり（図８（ａ））、付けまつげ、口紅等で化粧をしている場合がある（図８（ｂ））。また、髪型を変えて（図８（ｃ））、変装する場合がある。あるいは、逃亡中の心労が大きいことによって、顔がやつれることもある（図８（ｄ））。このように、探索対象の外観が変わると、テーマパーク内に探索対象が存在して、その画像を取得しても、同一性に関する相関度が低くなる。
【００５３】
そこで、第三の実施形態の移動体１は、探索対象自体について、ディープラーニングで特徴を示すデータを取得するための探索対象ディープラーニングプログラムを有する。移動体１は、探索対象について、例えば、データ７０（図３）以外に、多数の画像データを取得すれば、それらの画像データを使用して、機械学習を行う。また、画像データ７０が唯一の画像データである場合には、画像データ７０を、例えば、図８（ａ）〜（ｄ）に示す画像に加工したり、輪郭をぼやかす等の改変を行って、複数の画像データを生成したうえで、機械学習を行う。これにより、探索対象自体の汎化を行うことができるから、探索対象の外観の変化にも対応しやすくなる。
【００５４】
以下、移動体１の動作を図９のフローチャートで説明する。図９に示すように、移動体１は、探索対象情報を取得すると（ステップＳＴ１）、探索対象についてディープラーニングを行ったうえで、特徴を抽出する（ステップＳＴ２）。ステップＳＴ３以下は、第一の実施形態と同様であるから、説明を省略する。
【００５５】
なお、探索対象ディープラーニングプログラムは、基地局５０が保持し、基地局５０が探索対象について、ディープラーニングを実施するようにしてもよい。この場合、移動体１は、基地局５０が実施した探索対象についてのディープラーニングの結果を受信し、利用する。
【００５６】
＜第四の実施形態＞
探索対象は、特定の人間や物ではなく、「特定の条件を満たす人間」、あるいは、「特定の条件を満たす物」であってもよい。「特定の条件を満たす人間」は、「人間」というカテゴリーの下位のサブカテゴリーである。「特定の条件を満たす人間」は、例えば、体調不良の人や不審人物である。「特定の条件を満たす物」は、例えば、不審物である。この場合、探索対象情報は、必ずしも画像を含むものではなく、「体調不良の人」いうサブカテゴリーを示すテキストデータであってもよい。
【００５７】
すなわち、第四の実施形態においては、移動体１は、サブカテゴリーにおける一般物体認識を行う。
【００５８】
移動体１の物体認識ログラムは、ディープラーニングで生成した「特定の条件を満たす人間」や「特定の条件を満たす物」の特徴データを有している。
【００５９】
例えば、「体調不良の人」については、地面に倒れている人についての多数の画像や、うつむいて椅子に腰かけている人についての多数の画像を使用して、適宜下位のサブカテゴリーに分類し、ディープラーニング行う。移動体１は、ディープラーニングによって取得した特徴を示すデータを保持している。そして、移動体１は、探索対象情報として「体調不良の人」というテキストデータを受信した場合、記憶部１２に格納されているその特徴を示すデータを取得して、参照し、例えば、テーマパーク内の人間２０８が「対象不良の人」であると判断する。なお、人間２０８は、倒れている人間である。
【００６０】
「不審人物」については、例えば、不自然に大きな荷物や長い物をもっている人や、顔を隠している人や、不自然に厚着をしている人の多数の画像を使用して、適宜下位のサブカテゴリーに分類して、ディープラーニングを行う。移動体１は、ディープラーニングによって取得した特徴を示すデータを保持している。下位のサブカテゴリーとは、例えば、「不自然な衣服を着ている人」、「不自然に大きな荷物を持っている人」、「夏なのに手袋を着用している人」、「曇りなのにサングラスをかけている人」などである。移動体１は、探索対象情報として「不審人物」というテキストデータを受信した場合、「不審人物」の特徴を示すデータを取得して、参照し、例えば、テーマパーク内の人間２０６が「不審人物」であると判断する。なお、人間２０６は、不自然に厚着をしており、衣服の内部に爆発物２０６ａを隠し持っている。
【００６１】
不審物については、むき出しの爆弾や銃器、梱包された状態の爆弾や銃器の多数の画像を使用して、適宜下位のサブカテゴリーに分類して、ディープラーニングを行う。移動体１は、ディープラーニングによって取得した特徴を示すデータを保持している。移動体１は、移動体１は、探索対象情報として「不審物」というテキストデータを受信した場合、「不審物」の特徴を示すデータを取得して、参照し、例えば、テーマパーク内の箱２１０が「不審物」であると判断する。箱２１０は、不自然にガムテープで封止されており、内部に爆発物２１０ａが格納されている。
【００６２】
以下、移動体１の動作を図１０のフローチャートで説明する。移動体１は、
探索対象情報を取得すると（ステップＳＴ１）、探索対象の特徴を取得する（ステップＳＴ２）。探索対象は、例えば、「体調不良の人」というサブカテゴリーである。探索対象の特徴を示す情報は、予め、ディープラーニングによって生成しており、記憶部１２に格納している。続いて、移動体１は、テーマパーク内の画像を取得し（ステップＳＴ３）、「体調不良の人」に該当するかを判断する（ステップＳＴ４）。ステップＳＴ５以下は、第一の実施形態と同様であるから、説明を省略する。
【００６３】
ステップＳＴ４においては、例えば、所定時間の間隔をあけて、複数回、探索対象である可能性が高い人物の画像を取得し、所定時間の間、「体調不良の人」という条件に合致する場合に、「体調不良の人」と判断するようにしてもよい。
【００６４】
なお、探索対象が「不審人物」や「不審物」の場合、候補物体とする基準となる基準値を低く設定してもよい。例えば、不審人物は、不審人物に見えないようにふるまうことがあるし、テーマパーク内に爆発物が置き去りにされるとき、不審物らしくないような外観を有することがある。この場合、カメラ３で取得した画像と探索対象との相関度は低くなるのであるが、そのような場合であっても、基地局５０あるいはクライアント装置６０に送信情報を送信することが望ましい。
【００６５】
＜第五の実施形態＞
第五の実施形態においては、テーマパークなどの比較的狭い空間ではなく、
移動体は広範囲の空間の探索を行う。第五の実施形態においては、図１１に示すように、移動体は、無人飛行体３００であり、いわゆる、マルチコプター、あるいは、ドローンであり、複数の回転翼を有する。図１１の例では、無人飛行体３００は、本体３０２及び４つの回転翼３０４を有する。各回転翼３０４は、それぞれ、モーターに連結されている。本体３０２には、通信装置、自律飛行制御装置、ＧＰＳ装置、加速度センサーやジャイロセンサーなどの慣性センサーや気圧計、電池等が配置されている。また、本体３０２には、カメラ３０６が接続されている。カメラ３０６は、デジタル画像を撮像するデジタルカメラ、あるいは、ビデオカメラ等である。無人飛行体３００は、通信装置によって、基地局５０（図２参照）やクライアント装置６０と直接、あるいは、通信衛星４０を介して通信可能になっている。無人飛行体３００の機能ブロックは、第一の実施形態の移動体１と同様に、図２に示すとおりである。
【００６６】
図１１において、人間２５０及び２５２は、山岳地帯３１０における遭難者である。人間２５４は、遭難者を捜索する捜索者（以下、「捜索者２５４」と呼ぶ。）である。捜索者２５４は、捜索者であることを示す目印２５４ａを帽子と袖に着けており、無人飛行体３００が遭難者と捜索者を区別できるようになっている。無人飛行体３００は、探索対象情報として、「遭難者」というサブカテゴリーの情報を受信した場合には、指定された領域において、捜索者２５４以外の人間を「遭難者」であると判断するようになっている。すなわち、目印２５４ａを含む画像は排除し、目印２５４ａを含まない「人間」を遭難者であると判断するようになっている。
【００６７】
以下、無人飛行体３００の動作を図１２のフローチャートで説明する。無人飛行体３００は、探索対象情報を取得すると（ステップＳＴ１）、探索対象情報の特徴を取得する（ステップＳＴ２）。探索対象情報は、例えば、「遭難者」である。「遭難者」の場合、探索対象情報の特徴は、所定の領域に位置する人間であって、捜索者２５４以外、である。続いて、無人飛行体３００は、画像を取得し（ステップＳＴ３）、カテゴリーが「人間」であれば、捜索者２５４ａか否か、すなわち、除外対象か否か判断し（ステップＳＴ４）、除外対象でない場合には、ステップＳＴ５に進む。ステップＳＴ５以下は、第一の実施形態と同一であるから、説明を省略する。
【００６８】
上記においては、無人飛行体３００として説明したが、例えば、海上や湖で遭難者を探索する場合には、無人船や無人ボートに無人飛行体３００と同様の機能を持たせればよい。
【００６９】
上述の実施形態１乃至実施形態５においては、移動体１や無人飛行体３００の記憶部１２に、画像取得プログラム、物体認識プログラム、位置情報生成プログラム、送信情報生成プログラム等のプログラムが格納されているものとして説明したが、一部またはすべての上記プログラムを基地局５０のサーバ内の記憶部に格納し、基地局５０で処理した結果を移動体１や無人飛行体３００に利用させるように構成してもよい。この場合、移動体１や無人飛行体３００の記憶部１２は、基地局５０からの指示を処理する処理プログラムを格納すれば足りる。また、一部またはすべての特徴データを基地局５０のサーバ内の記憶部に格納し、移動体１は、必要に応じて特徴データを取得するように構成してもよい。
【００７０】
なお、本発明の監視装置及び監視方法は、上記実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えることができる。
【符号の説明】
【００７１】
１  移動体
１０  ＣＰＵ
１４  無線通信部
１６  ＧＰＳ部
１８  慣性センサー部
２０  画像処理部
２２  駆動制御部
２４  電源部
３００  無人飛行体
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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