(57)【要約】【課題】不審人物か否かの判定を容易にすることを目的とする。【解決手段】一又は複数の撮像手段によって撮像された撮像画像から、人物を検出する人物検出手段と、人物検出手段によって検出された人物が所定の車両に対する第１の範囲内に位置する場合に、人物が所定の車両に関連付けられた人物であるか否かを判定する判定手段と、判定手段による判定結果に基づいて、通知情報の出力を制御する出力制御手段とを有する。【選択図】図３
2017220151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
一又は複数の撮像手段によって撮像された撮像画像から、人物を検出する人物検出手段と、
前記人物検出手段によって検出された人物が所定の車両に対する第１の範囲内に位置する場合に、前記人物が前記所定の車両に関連付けられた人物であるか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段による判定結果に基づいて、通知情報の出力を制御する出力制御手段と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記撮像手段によって撮像される撮像領域に存在する車両として予め登録された登録車両と、前記登録車両に関連付けられた関連人物と、を対応付けて記憶する記憶手段をさらに有し、
前記判定手段は、前記記憶手段に記憶されている前記登録車両と前記関連人物の対応関係に基づいて、前記人物が前記所定の車に関連付けられた人物か否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
撮像画像から車両を検出する車両検出手段と、
所定の条件に基づいて、前記人物検出手段により検出された人物の中から、前記車両検出手段により検出された車両に関連付ける人物を特定する特定手段と、
前記車両検出手段により検出された車両及び前記特定手段により特定された人物をそれぞれ前記登録車両及び前記関連人物として対応付けて前記記憶手段に登録する登録手段と
をさらに有することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特定手段は、前記車両の形状の変化が検出された後に、前記車両が検出された領域に重なる領域において検出された人物を、前記検出された車両に関連付ける人物として特定することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特定手段は、前記車両が検出された位置を基準とした第２の範囲において検出された人物を前記検出された車両に関連付ける人物として特定することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記特定手段は、前記第２の範囲において検出された人物のうち、前記第２の範囲の外から移動してきた人物以外の人物を前記検出された車両に関連付ける人物として特定することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記登録手段は、一の車両に関連付ける人物として複数の人物が特定された場合に、複数の人物それぞれを前記関連人物として１つの前記登録車両に対応付けて登録することを特徴とする請求項３乃至６何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記登録手段は、一の人物が複数の車両に対する関連人物として特定された場合に、前記一の人物を前記関連人物として複数の登録車両それぞれに対応付けて登録することを特徴とする請求項３乃至７何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記登録手段は、前記検出された車両のナンバープレートの情報を前記登録車両に対応付けて登録することを特徴とする請求項３乃至８何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記登録手段は、前記検出された車両が停止した場合に、前記検出された車両の位置を前記登録車両に対応付けて登録することを特徴とする請求項３乃至９何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記第１の範囲は、前記車両の位置により定まる範囲であることを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記判定手段は、前記人物が前記第１の範囲内に所定の時間継続して存在する場合に、前記人物が前記所定の車両に関連付けられた人物であるか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至１１何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記出力制御手段は、前記人物検出手段により検出された人物が前記所定の車両に関連付けられた人物でないと判定された場合に、警告を通知する前記通知情報を出力するよう制御し、前記人物検出手段により検出された人物が前記所定の車両に関連付けられた人物であると判定された場合には、前記通知情報の出力を行わないよう制御することを特徴とする請求項１乃至１２何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
一又は複数の撮像手段によって撮像された撮像画像から、人物を検出する人物検出ステップと、
前記人物検出ステップにおいて検出された人物が所定の車両に対する第１の範囲内に位置する場合に、前記人物が前記所定の車両に関連付けられた人物であるか否かを判定する判定ステップと、
前記判定ステップにおける判定結果に基づいて、通知情報の出力を制御する出力制御ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
一又は複数の撮像手段によって撮像された撮像画像から、人物を検出する人物検出手段と、
前記人物検出手段によって検出された人物が所定の車両に対する第１の範囲内に位置する場合に、前記人物が前記所定の車両に関連付けられた人物であるか否かを判定する判定手段と、
前記判定手段による判定結果に基づいて、通知情報の出力を制御する出力制御手段と
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ネットワークを利用してカメラ画像を配信するシステムが増加してきている。このような配信システムは、スキー場や動物園の状況を配信するインターネットサイトや、店舗・ビル・駐車場の監視などにも採用されている。
【０００３】
特許文献１には、人の顔の特徴のデータに安全な人等の属性をつけて蓄積し、撮像される顔と記録されている人の顔の特徴から人物の同定を行い、同定された人物の属性から不審者対策を行うか否かを判断するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１１７２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、不特定の人物が利用するような駐車場においては、事前に人物の特徴や属性を登録しておくことができないため、不審者か否かの判定が難しいという問題があった。
【０００６】
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、不審人物か否かの判定を容易にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そこで、本発明は、情報処理装置であって、一又は複数の撮像手段によって撮像された撮像画像から、人物を検出する人物検出手段と、前記人物検出手段によって検出された人物が所定の車両に対する第１の範囲内に位置する場合に、前記人物が前記所定の車両に関連付けられた人物であるか否かを判定する判定手段と、前記判定手段による判定結果に基づいて、通知情報の出力を制御する出力制御手段とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、不審人物か否かの判定を容易にすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】監視システムの全体図である。
【図２】撮像装置及びＶＣＡの構成を示す図である。
【図３】ＶＣＡの機能構成を示す図である。
【図４】テーブルのデータ構成の一例を示す図である。
【図５】データ登録処理を示すフローチャートである。
【図６】車両の停止位置を特定するための処理の説明図である。
【図７】データ登録処理の説明図である。
【図８】データ登録処理の説明図である。
【図９】関連付ける人物を特定する処理の他の例の説明図である。
【図１０】関連付ける人物を特定する処理の他の例の説明図である。
【図１１】登録データ消去処理を示すフローチャートである。
【図１２】不審者検出処理を示すフローチャートである。
【図１３】検出領域の一例を示す図である。
【図１４】不審者検出処理の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
図１は、本実施形態に係る監視システム１００の全体図である。本実施形態においては、監視システム１００が駐車場１５０を監視対象とする場合を例に説明する。監視システム１００は、複数の撮像装置１１０を有している。各撮像装置１１０は、ネットワークカメラであり、監視領域としての駐車場１５０に設置されている。各撮像装置１１０の設置位置、高さ及び撮像方向は、後述のＶＣＡ１２０により管理されている。図１においては、２つの撮像装置１１０を示しているが、撮像装置１１０の数は１つでもよく、３つ以上でもよい。
【００１１】
撮像装置１１０は、ネットワーク１６０を介して、ＶＣＡ（画像解析装置：Ｖｉｄｅｏ  Ｃｏｎｔｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）１２０に接続される。ここで、ネットワーク１６０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）であるものとする。撮像装置１１０で撮像された映像はＬＡＮ１６０を介しＶＣＡ１２０に配信される。ＶＣＡ１２０は、撮像装置１１０から映像を受信し、駐車場１５０内での映像解析を行い、不審動作の解析を行う。ＶＣＡ１２０はまた、撮像装置１１０から受信した映像を録画する機能、ネットワーク１７０を介して端末装置１３０に配信する機能を有する。ＶＣＡ１２０は、情報処理装置の一例である。
【００１２】
端末装置１３０は、ＶＣＡ１２０のクライアント端末である。端末装置１３０は、ＰＣであるものとするが、他の例としては、スマートフォン等の携帯型の端末装置であってもよい。ＶＣＡ１２０は、端末装置１３０に映像を配信すると共に、映像から不審動作を検出した場合は、端末装置１３０に不審動作検出の通知を行う。端末装置１３０は、不審動作の通知を受け取った後、駐車場１５０内に設置しているサーチライト（不図示）の点灯や警報の発信を行ってもよい。
【００１３】
なお、本実施形態における撮像装置１１０とＶＣＡ１２０は、撮像装置１１０で規定される通信を実行する。本実施例ではＬＡＮ１６０とネットワーク１７０を用いているが撮像装置１１０、ＶＣＡ１２０及び端末装置１３０が同一のネットワークに接続されるものとしてもよい。撮像装置１１０、ＶＣＡ１２０及び端末装置１３０の間の通信は、その通信規格、規模、構成を問わない。例えば、ネットワーク１６０、１７０は、インターネットや有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮ、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、電話通信回線等であってもよい。なお、本実施形態における撮像装置１１０は、例えば、ＰｏＥ（Ｐｏｗｅｒ  Ｏｖｅｒ  Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標））に対応していても良く、ＬＡＮケーブルを介して電力を供給されても良い。
【００１４】
図２（ａ）は、撮像装置１１０の構成を示す図である。撮像装置１１０は、ＣＰＵ２０１と、ＲＯＭ２０２と、ＲＡＭ２０３と、通信部２０４と、撮像部２０５と、を有している。ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０２に記憶された制御プログラムを読み出して各種処理を実行する。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の主メモリ、ワークエリア等の一時記憶領域として用いられる。通信部２０４は、ネットワークを介して外部装置との通信処理を行う。撮像部２０５は、監視領域の画像（映像）を撮像する。なお、後述する撮像装置１１０の機能や処理は、ＣＰＵ２０１がＲＯＭ２０２に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現されるものである。
【００１５】
図２（ｂ）は、ＶＣＡ１２０の構成を示す図である。ＶＣＡ１２０は、ＣＰＵ２１１と、ＲＯＭ２１２と、ＲＡＭ２１３と、通信部２１４と、ＨＤＤ２１５と、を有している。ＣＰＵ２１１、ＲＯＭ２１２、ＲＡＭ２１３及び通信部２１４は、それぞれＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３及び通信部２０４と同様である。ＨＤＤ２１５は、各種データや各種プログラム等を記憶する。撮像装置１１０と同様に、後述するＶＣＡ１２０の機能や処理は、ＣＰＵ２１１がＲＯＭ２１２又はＨＤＤ２１５に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現されるものである。なお、端末装置１３０のハードウェア構成は、ＶＣＡ１２０のハードウェア構成と同様である。但し、端末装置１３０は、表示部及び入力部をさらに有するものとする。
【００１６】
図３は、ＶＣＡ１２０の機能構成を示す図である。ＶＣＡ１２０は、通信処理部３０１と、録画部３０２と、車両検出部３０３と、人物検出部３０４と、特定部３０５と、登録部３０６と、テーブル記憶部３０７と、判定部３０８と、を有している。通信処理部３０１は、外部装置との通信を制御する。通信処理部３０１は例えば、撮像装置１１０から撮像画像としての映像を受信する。通信処理部３０１はまた、この映像を端末装置１３０に配信する。録画部３０２は、通信処理部３０１が受信した映像を例えばＨＤＤ２１５等の記憶部に記録（録画）する。
【００１７】
車両検出部３０３は、通信処理部３０１が受信した映像中の動体に対しパターンマッチングを施すことにより、車両を検出する。車両検出部３０３は、車両を検出すると、検出した車両に車両ＩＤを付与し、車両の追尾を行う。車両検出部３０３はさらに、車両が停止すると、車両の特徴量（以下、車両特徴量と称する）を抽出する。車両特徴量としては、例えば、車両の高さ、車両停止時の撮像画像中の車両の形状、ナンバープレートの情報等が挙げられる。
【００１８】
人物検出部３０４は、映像中の動体に対しパターンマッチングを施すことにより、人物を検出する。人物検出部３０４は、例えば、人物の形状や動きの特徴から人物を検出する。人物検出部３０４は、人物を検出すると、検出した人物に人物ＩＤを付与し、人物の追尾を行う。人物検出部３０４はさらに、検出した人物の特徴量（以下、人物特徴量と称する）を抽出する。人物特徴量としては、例えば、身長、顔の形状等が挙げられる。なお、映像から車両や人物を検出するための処理は、実施形態に限定されるものではない。
【００１９】
特定部３０５は、人物検出部３０４により検出された人物の中から、車両検出部３０３により検出された車両に関連付ける人物を特定する。なお、本実施形態においては、特定部３０５は、駐車場１５０に車両が止められた際に車から降りてきた人物を車両に関連付ける人物として特定する。登録部３０６は、車両検出部３０３により検出された車両が駐車場１５０において停止すると、停止した車両を登録車両としてテーブル記憶部３０７に登録する。このように、撮像装置１１０による撮像領域に存在する車両が登録車両として登録される。登録部３０６はさらに、登録車両に対して関連付ける人物として特定された人物を関連人物として登録車両に対応付けて（関連付けて）、テーブル記憶部３０７に登録する。判定部３０８は、監視対象として人物検出部３０４により検出された人物を監視し、不審人物か否か等を判定する。
【００２０】
図４は、テーブル記憶部３０７に記憶されているテーブルのデータ構成の一例を示す図である。テーブル記憶部３０７は、図４（ａ）に示す登録車両テーブル４００と、図４（ｂ）に示す検出人物テーブル４１０とを記憶している。
【００２１】
登録車両テーブル４００は、登録車両に係る情報を記憶している。登録車両テーブル４００は、登録車両の車両ＩＤと、車両位置と、占有領域と、車両特徴量と、関連人物とを対応付けて記憶している。車両位置は、撮像画像における車両の位置から推定される実空間における位置である。占有領域は、車両位置を基準とした車両が占める領域を特定する情報である。車両特徴量は、登録車両に対して車両検出部３０３により抽出された車両特徴量である。関連人物は、登録車両に対して特定部３０５により関連付ける人物として特定された人物の人物ＩＤである。
【００２２】
検出人物テーブル４１０は、人物検出部３０４により検出された人物に係る情報を記憶している。検出人物テーブル４１０は、人物ＩＤと、人物特徴量とを対応付けて記憶している。すなわち、登録車両テーブル４００の関連人物の人物ＩＤと、検出人物テーブル４１０の人物ＩＤにより、関連人物の人物特徴量が登録車両に対応付けられることになる。
【００２３】
監視システム１００は、不審者検出の前処理として、まず、このテーブル記憶部３０７に登録車両と関連人物の登録を行う。図５は、テーブル記憶部３０７へのデータ登録処理を示すフローチャートである。データ登録処理は、撮像画像としての映像に含まれる車両が停止した場合に、停止した車両を登録車両としてデータ登録する処理である。監視システム１００は、映像に複数の車両が含まれる場合には、各車両を処理対象として、データ登録処理を行う。例えば、映像中に２台の車両が含まれる場合には、監視システム１００は、車両Ａ、Ｂそれぞれを処理対象として、並列にデータ登録処理を行う。
【００２４】
Ｓ５００において、車両検出部３０３は、撮像画像としての映像から処理対象の一の車両を検出する。次に、Ｓ５０１において、車両検出部３０３は、検出した一の車両に対し車両ＩＤを付与し、検出した車両の追尾を開始する。次に、Ｓ５０２において、人物検出部３０４は、映像から人物を検出する。次に、Ｓ５０３において、特定部３０５は、検出したすべての人物に対し人物ＩＤを付与し、検出したすべての人物の追尾を開始する。
【００２５】
次に、Ｓ５０４において、車両検出部３０３は、追尾中の車両が停止したか否かを確認する。車両検出部３０３は、車両が停止した場合には（Ｓ５０４でＹｅｓ）、処理をＳ５０５へ進める。車両検出部３０３は、車両が停止しなかった場合には（Ｓ５０４でＮｏ）、追尾を継続する。なお、車両の追尾において、駐車場１５０の外側の領域まで追尾が必要な場合には、追尾の可能性のある領域を撮像装置１１０の撮像範囲に含めておくこととする。
【００２６】
Ｓ５０５において、車両検出部３０３は、車両を登録車両として登録車両テーブル４００への登録車両の情報の記録を行う。具体的には、車両検出部３０３はまず、車両の停止位置（車両位置）及び占有領域を特定する。さらに、車両検出部３０３は、車両の高さ、停止時の撮像画像に示される車両の形状、ナンバープレートに示される数字や文字、記号等のナンバープレート情報を、車両特徴量として抽出する。そして、車両検出部３０３は、車両の停止位置、占有領域及び画像特徴量を登録車両テーブル４００に記録（登録）する。
【００２７】
図６は、車両検出部３０３による、車両の停止位置を特定するための処理の説明図である。なお、車両検出部３０３は、車両の停止位置として駐車場１５０の平面内における位置（ｘ、ｙ）を求める。車両検出部３０３は、パターンマッチングにより、図６（ａ）に示す映像上の車両６００のタイヤ６１０とフロントガラス６２０を検出する。そして、車両検出部３０３は、タイヤ６１０の下部の位置を求める。タイヤ６１０は駐車場１５０と接しているため駐車場１５０内での位置と撮像装置１１０との距離が計算できる。車両検出部３０３はさらに、動体解析から車両６００の進行方向Ａを求める。
【００２８】
さらに、車両検出部３０３は、図６（ｂ）に示すように、車両のフロントガラス６２０の撮像装置１１０に近い方の角Ｃと進行方向Ａとを結ぶ線Ｄと、タイヤ６１０の下部の位置から垂直に延ばした線Ｍの交点を求める。車両検出部３０３は、撮像装置１１０からこの交点までの映像上の距離から映像上の車両６００の高さＴを求める。映像内のタイヤ６１０の下部の位置から撮像装置１１０までの距離から車５００の撮像倍率が計算され、また撮像装置１１０に対し角度θで撮像されていることがわかる。これらにより、実際の車両の高さの近似値が計算できる。
【００２９】
車両検出部３０３は、さらに、車両６００の高さから車両６００の進行方向Ａと車両６００の先端Ｆと後端Ｂから車両６００の高さによる車の占有領域Ｅの近似値を算出する。占有領域Ｅから車両６００の駐車場１５０内での位置（ｘ，ｙ）をより精度よく算出することができる。車両６００が他の車両の影になることがあるが、車両の停止位置及び占有領域は、車両６００の進行方向Ａとフロントガラスの形状等から解析することにより、精度良く特定することができる。また、いくつかの撮像装置１１０を駐車場１５０の上方高所に設置することにより、車両として検出された動体の位置がそのまま映像上の位置に反映される。この場合、車両検出部３０３は、この位置を車両の停止位置として特定してもよい。
【００３０】
図５に戻り、Ｓ５０５の処理の後、ＣＰＵ２０１は、処理をＳ５０６へ進める。Ｓ５０６において、車両検出部３０３は、車両の状態変化の有無を確認する。状態変化とは、車両の停止位置の変化や車両の形状の変化等である。車両検出部３０３は、状態変化が確認されるまで待機し（Ｓ５０５でＮｏ）、状態変化が確認された場合には（Ｓ５０６でＹｅｓ）、処理をＳ５０７へ進める。Ｓ５０７において、車両検出部３０３は、状態変化に応じて、登録車両テーブル４００に登録した登録車両の情報を更新する。例えば、登録車両が一旦停止した後、再び移動して再度停止した場合には、車両検出部３０３は、登録車両テーブル４００において、登録車両の車両位置を更新する。
【００３１】
図７は、Ｓ５０６及びＳ５０７の処理の説明図である。図６（ｂ）に示す登録車両６００の全体の形状が登録車両の形状としてＳ５０５において登録された後、図７（ａ）に示すように、撮像装置１１０から見て登録車両６００の手前の位置に他の車両７００が停止したとする。この場合、登録車両６００の一部の領域６４０が他の車両７００によって隠れてしまう。このため、登録車両６００の形状は、図６（ｂ）に示す登録車両６００全体の形状から一部の領域６４０が除かれた領域の形状となる。この場合、車両検出部３０３は、登録車両テーブル４００において、登録車両６００の形状を、登録車両６００の全体の領域から領域６４０が除かれた領域の形状に更新する。
【００３２】
この後、他の車両７００が前方に移動した場合には、他の車両７００と登録車両６００の重なりが増え、登録車両６００の形状はさらに変化する。このように、登録車両６００の形状が変化する度に、車両検出部３０３は、Ｓ５０７において、登録車両テーブル４００の登録内容を更新する。なお、車両検出部３０３は、一部の領域６４０が他の移動体（他の車両７００）として検出されることにより、登録車両６００において一部の領域６４０を特定することができる。
【００３３】
監視システム１００は、このように複数の車両が検出された場合には、検出された各車両を処理対象（登録車両）としてデータ登録処理を行う。すなわち、他の車両７００に対するデータ登録処理も並行して実行され、他の車両７００の停止位置が変更されると、車両検出部３０３は、他の車両７００に対する車両位置を更新する。
【００３４】
また、図７（ｂ）に示すように、登録車両６００の停止時に、撮像装置１１０から見て登録車両６００の手前の位置に人物が存在していたとする。この場合、登録車両６００の形状は、図６（ｂ）に示す登録車両６００の全体の形状から人物７１０の領域を除いた領域の形状となる。したがって、車両検出部３０３は、Ｓ５０４において、この形状を登録車両６００の形状として登録車両テーブル４００に登録する。さらにその後、人物７１０が移動し、登録車両６００の前から消え、登録車両６００の全体が映像上に表示されると、Ｓ５０７において、車両検出部３０３は、登録車両６００の形状を全体の形状に更新する。なお、このとき人物検出部３０４は、車両検出部３０３からの指示に従い、人物７１０を検出し、人物の人物ＩＤ等を検出人物テーブル４１０に登録する。
【００３５】
また、図７（ｃ）に示すように、登録車両６００の停止後に、登録車両６００の領域の外で検出された人物７２０が登録車両６００の領域内に移動してくる場合がある。この場合には、車両検出部３０３は、追尾結果を参照することにより、登録車両６００の外から移動してきた人物７２０の移動に伴う登録車両６００の形状変化に応じて登録車両の情報を更新する。
【００３６】
なお、複数の撮像装置１１０により得られた映像から車両の形状を特定する場合には、撮像装置１１０が対向する位置から撮影を行うのが好ましい。これにより、車両の２方向の状態を把握することができる。また、これにより、後述する、車両から降りてくる人物を特定する精度も向上させることができる。
【００３７】
図５に戻り、Ｓ５０７の処理の後、ＣＰＵ２０１は、処理をＳ５０８へ進める。Ｓ５０８において、車両検出部３０３は、Ｓ５０５において検出された状態変化が特定の状態変化か否かを確認する。ここで、特定の状態変化とは、車両から人が降りてくることに伴う状態変化である。本実施形態においては、人が降りる前にドアが開くことに対応し、登録車両６００の領域の内側における形状変化が特定の状態変化として予め定められているものとする。車両検出部３０３は、特定の状態変化である場合には（Ｓ５０８でＹｅｓ）、処理をＳ５０９へ進める。車両検出部３０３は、特定の状態変化でない場合には（Ｓ５０８でＮｏ）、処理をＳ５０６へ進める。
【００３８】
Ｓ５０９において、特定部３０５は、人物検出部３０４により検出された人物の中から、登録車両から降りてきた人物、すなわち登録車両に関連付ける人物を特定する。特定部３０５は、検出された人物の検出位置が、登録車両が示される領域内の位置であるという条件を満たす場合に、検出された人物を登録車両に関連付ける人物として特定する。本処理は、所定の条件に基づいて、登録車両に関連付ける人物を特定する特定処理の一例である。なお、特定部３０５は、１つの登録車両に対し、複数の人物を関連付ける人物として特定してもよい。特定部３０５は、関連付ける人物を特定した場合には（Ｓ５０９でＹｅｓ）、処理をＳ５１０へ進める。特定部３０５は、関連付ける人物を特定できなかった場合には（Ｓ５０９でＮｏ）、処理をＳ５０６へ進める。
【００３９】
図８は、Ｓ５０８、Ｓ５０９の処理の説明図である。図８（ａ）に示すように登録車両６００のドア６５０が開いたとする。この場合、Ｓ５０８において、車両検出部３０３は、特定の状態変化が生じたと判断し、特定部３０５は、登録車両から降りてきた人物、すなわち登録車両に関連付ける人物の特定を試みる。図８（ａ）の例では、人物８００の検出位置が、登録車両６００が示される領域内の位置であることから、特定部３０５は、人物８００を登録車両６００に関連付ける人物として特定する。本処理は、車両が検出された領域に重なる領域において検出された人物を、登録車両に関連付ける人物として特定する処理の一例である。なお、図７を参照しつつ説明したような、登録車両の形状変化は、特定の状態変化には該当しないものとする。
【００４０】
図８（ｂ）に示すように、登録車両６００に他の車両８１０が重なっている場合がある。この場合においても、ドアが開くことによる形状変化が生じる車両は登録車両６００のみである。したがって、特定部３０５は、人物８００を車両８１０ではなく、登録車両６００から降りてきた人物として登録車両６００のみに関連する人物として特定することができる。このように、特定部３０５は、形状変化を考慮するので、人物８００を他の車両８１０と登録車両６００のいずれに関連付けるかを精度よく特定することができる。なお、重なりの程度が閾値未満の場合には、他の車両と重なっていないと判断することとしてもよい。
【００４１】
図５に戻り、Ｓ５１０において、人物検出部３０４は、関連付ける人物として特定した人物の人物特徴量を抽出する。人物検出部３０４は、例えば人物の身長、人物の顔を画像特徴量として抽出する。身長の特定方法は、図６を参照しつつ説明した車両の高さを特定する方法と同様である。また、人物の顔については、顔認証技術等を用いることができる。なお、下を向いている、屈んでいるといった理由から顔や身長が特定できない場合には、関連する人物を追尾し、特徴抽出できるまで定期的に特徴抽出を試みる。複数の撮像装置の多方向からの映像から人の特徴量を抽出した場合には、追尾する期間が短くすることができる。
【００４２】
そして、登録部３０６は、検出人物テーブル４１０において、関連付ける人物の人物ＩＤと、人物特徴量と、を対応付けて記録（登録）する。登録部３０６は、さらに、登録車両テーブル４００の登録車両の車両ＩＤに対応付けて、関連付ける人物として特定した人物の人物ＩＤを関連人物の欄に記録（登録）する。以上で、データ登録処理が完了する。関連付ける人物が複数特定された場合には、複数の人物それぞれの人物ＩＤを関連人物の欄に登録する。また、一人の人物が複数の登録車両に対して関連付ける人物として特定される場合もある。この場合には、複数の登録車両それぞれに対し、同一人物の人物ＩＤが関連人物として対応付けて登録される。
【００４３】
なお、関連付ける人物を特定する処理は、実施形態に限定されるものではない。他の例としては、特定部３０５は、登録車両の位置を基準とする車両領域において検出された人物を登録車両に関連付ける人物として特定してもよい。本実施形態においては、車両領域を、登録車両の占有領域から所定距離範囲とする。この場合、例えば、図９（ａ）の例においては、車両領域において検出された人物９００は、登録車両６００に関連付ける人物として特定される。また、図９（ｂ）の例においては、登録車両６００と、他の車両９１０の両方の車両領域に重なる位置において検出された人物９２０は、登録車両６００と他の車両９１０の両方に対して関連付ける人物として特定される。
【００４４】
なお、図９（ａ）の例において、人物９００が、登録車両６００の車両領域の外側から車両領域の内側に移動し、さらに車両領域の外側に移動する場合が考えられる。これに対応し、特定部３０５は、車両領域内において人物９００が検出された場合に、人物９００に対して人物検出部３０４により検出された、特定前の移動軌跡を確認することとする。そして、特定部３０５は、人物９００が車両領域の外から移動してきた人物であった場合には、人物９００については、登録車両６００に関連付ける人物としては特定しないこととする。これにより、登録車両６００の車両領域を移動中の人物を、登録車両６００から降りてきた人物とする誤判定を防ぐことができる。
【００４５】
また、図９（ｃ）に示すように、人物９３０が車両領域の外側から移動し、登録車両６００の影になり、映像から一度消えた後に再び、車両領域内において同一の人物９３０が現れる場合がある。この場合、人物検出部３０４は、顔認証等から同一人物であることを推定し、新たな人物ＩＤの付与は行わない。そして、特定部３０５は、人物９３０については、登録車両６００に関連付ける人物としては特定しないこととする。
【００４６】
また、他の例としては、図１０に示すように、上方に設置された撮像装置１１０の映像から人物１０００が検出される場合においては登録車両６００から分離された移動物体１０００が検出されたとする。この場合に、この移動物体１０００を関連付ける人物として特定してもよい。このように、関連付ける人物の特定方法は、駐車場１５０における撮像装置１１０のレイアウトに応じて定めてもよい。また、撮影方向の異なる複数の撮像装置１１０による映像から関連付ける人物を特定する処理を行った場合には、より精度よく関連する人物を特定することができる。
【００４７】
図１１は、登録データ消去処理を示すフローチャートである。登録データ消去処理は、登録車両が監視領域の外に移動した場合に、登録車両に係るデータをテーブル記憶部３０７から消去するための処理である。登録車両テーブル４００に複数の登録車両が登録されている場合には、監視システム１００は、登録車両テーブル４００に登録されている各登録車両を処理対象として、登録データ消去処理を並列に実行する。
【００４８】
Ｓ１１００において、車両検出部３０３は、登録車両テーブル４００に登録されている登録車両の移動が検出されたか否かを監視する。車両検出部３０３は、移動が検出されるまで待機し（Ｓ１１００でＮｏ）、移動が検出されると（Ｓ１１００でＹｅｓ）、処理をＳ１１０１へ進める。Ｓ１１０１において、車両検出部３０３は、移動後の車両位置を確認する。車両検出部３０３は、移動後の車両位置が監視領域内である場合には（Ｓ１１０１でＹｅｓ）、処理をＳ１１０２へ進める。車両検出部３０３は、移動後の車両位置が監視領域（駐車場１５０）の外側である場合には（Ｓ１１０１でＮｏ）、処理をＳ１１０４へ進める。
【００４９】
Ｓ１１０２において、車両検出部３０３は、登録車両が停止したか否かを確認する。車両検出部３０３は、登録車両が停止すると（Ｓ１１０２でＹｅｓ）、処理をＳ１１０３へ進める。車両検出部３０３は、登録車両が停止していない場合、すなわち移動中の場合には（Ｓ１１０２でＮｏ）、処理をＳ１１０１へ進め、追尾を継続する。Ｓ１１０３において、登録部３０６は、登録車両の情報を更新する。具体的には、登録部３０６は、停止後の登録車両の状態に応じて、登録車両テーブル４００において、登録車両の車両位置や形状等の情報を更新する。登録部３０６は、その後処理をＳ１１００へ進める。一方、Ｓ１１０４において、車両検出部３０３は、処理対象の登録車両に係る情報を登録車両テーブル４００から消去する。以上で、登録データ消去処理が終了する。
【００５０】
以上のように、監視システム１００は、データ登録処理と登録データ消去処理を実行することにより、監視領域内に停車した車両と、その車両に関連する人物を対応付けて登録することができる。
【００５１】
図１２は、不審者検出処理を示すフローチャートである。不審者検出処理は、監視領域において検出された人物が不審者か否かを検出する処理である。監視システム１００は、映像中に複数の人物が含まれる場合には、各人物を処理対象として、不審者検出処理を実行するものとする。Ｓ１２００において、人物検出部３０４は、人物を検出する。監視システム１００は、Ｓ１２００において検出された人物を不審人物か否かの判定対象として以降の処理を進める。以下、判定対象の人物を対象人物と称することとする。次に、Ｓ１２０１において、人物検出部３０４は、対象人物にＩＤを付与し、追尾を開始する。次に、Ｓ１２０２において、人物検出部３０４は、対象人物の人物得量を抽出する。ここで抽出する人物特徴量は、前述の通り、人物の顔や身長等である。
【００５２】
次に、Ｓ１２０３において、判定部３０８は、対象人物の位置が検出領域内か否かを判定する。ここで、検出領域とは、登録車両の位置を基準とした領域である。図１３は、検出領域の一例を示す図である。本実施形態においては、登録車両の占有領域１３００から１ｍ離れた位置までの範囲を検出領域１３１０とするものとする。なお、登録車両テーブル４００に複数の登録車両が登録されている場合には、各登録車両に対し検出領域が定められており、対象人物の位置がいずれかの登録車両の検出領域内である場合には、判定部３０８は、検出領域内であると判定する。なお、検出領域は、登録車両の位置を基準とした領域範囲であればよく、実施形態に限定されるものではない。
【００５３】
判定部３０８は、対象人物の位置が検出領域内である場合には（Ｓ１２０３でＹｅｓ）、処理をＳ１２０４へ進める。判定部３０８は、対象人物の位置が検出領域内でない場合には（Ｓ１２０３でＮｏ）、処理をＳ１２０３へ進める。Ｓ１２０４において、判定部３０８は、登録車両テーブル４００を参照し、登録車両と関連人物の対応関係に基づいて、対象人物の位置を含むと判定された検出領域に対応する登録車両に関連付けられた人物を特定する。他の例としては、判定部３０８は、対象人物を含むと判定された検出領域内に停車中の車両のナンバープレートの認識結果から、関連人物を特定してもよい。
【００５４】
次に、Ｓ１２０５において、判定部３０８は、Ｓ１２０４において特定した関連人物の人物特徴量と、Ｓ１２０２において抽出した、対象人物の人物特徴量とを比較することにより、対象人物が関連人物か否かを判定する。判定部３０８は、例えば、両人物の人物特徴量の類似度が閾値以上である場合に、対象人物が関連人物であると判定する。判定部３０８は、対象人物が関連人物であると判定した場合には（Ｓ１２０５でＹｅｓ）、処理をＳ１２０３へ進める。判定部３０８は、対象人物が関連人物でないと判定した場合には（Ｓ１２０５でＮｏ）、処理をＳ１２０６へ進める。
【００５５】
Ｓ１２０６において、判定部３０８は、通信処理部３０１に対し、警告を出力するよう指示する通知情報を端末装置１３０に送信するよう制御する。本処理は、警告を出力するよう制御する出力制御処理の一例である。これに対し、端末装置１３０は、通知情報を受信すると、表示部に警告を表示する、警告音を出力する等の処理を行う。一方で、関連人物であると判定された場合には、警告は出力されない。すなわち、車両から降りた人が車両に戻ってきた場合には、不審者として検出されないため、無駄な警告を行うことがない。
【００５６】
図１４は、不審者検出処理の説明図である。図１４（ａ）は、２台の登録車両１４００、１４１０が停車中の場合を示す図である。登録車両１４００、１４１０それぞれに対し検出領域１４０１、１４１１が定められている。この状態において、人物１４２０が位置Ａに位置することが検出されたとする。位置Ａは、検出領域１４０１、１４１１のいずれにも含まれない。すなわち、登録車両１４００、１４１０のいずれに対しても、近付いている人物がいない状態である。この場合、Ｓ１２０３でＮｏと判定され、人物の追尾が継続されることになる。
【００５７】
一方で、人物１４２０が位置Ｂに位置することが検出されたとする。位置Ｂは、検出領域１４０１内である。したがって、人物１４２０が検出領域１４０１に対応する登録車両１４００の関連人物か否かの判定が行われる（Ｓ１２０４、Ｓ１２０５）。人物１４２０が登録車両１４００の関連人物である場合には、登録車両１４００から降りたと推定された人物が近付いた状態となる。この場合、判定部３０８は、警告出力のための処理を行うことなく、追尾を継続するよう制御する。また、人物１４２０が登録車両１４００の関連人物でない場合には、登録車両１４００から降りたと推定された人物以外の人物が近付いた状態となる。この場合、判定部３０８は、警告出力のための処理を行う。
【００５８】
図１４（ｂ）は、２台の登録車両１４３０、１４４０が停車中の場合で、両登録車両１４３０、１４４０の検出領域１４３１、１４４１が重なっている場合を示す図である。この状態において、両検出領域１４３１、１４４１の重なり領域に、人物１４５０が位置することが検出されたとする。この場合、判定部３０８は、Ｓ１２０４において、検出領域１４３１に対応する関連人物を特定し、さらに検出領域１４４１に対応する関連人物を特定する。そして、判定部３０８は、Ｓ１２０５において、人物１４５０が検出領域１４３１に対応する登録車両１４３０の関連人物であるか否かを判定し、さらに、人物１４５０が検出領域１４４１に対応する登録車両１４４０の関連人物であるか否かを判定する。
【００５９】
判定の結果、人物１４５０が登録車両１４３０の関連人物であり、かつ登録車両１４４０の関連人物ではないと判定されたとする。この場合、登録車両１４３０に対しては、登録車両１４３０から降りたと推定される人物が近付いた状態となり、登録車両１４４０に対しては、登録車両１４４０から降りたと推定される人物以外の人物が近付いた状態となる。
【００６０】
また、判定の結果、人物１４５０が登録車両１４３０、１４４０の両方の関連人物と判定されたとする。この場合、登録車両１４３０に対しては、登録車両１４３０から降りた可能性のある人物が近付いた状態となり、登録車両１４４０に対しても、登録車両１４４０から降りた可能性のある人物が近付いた状態となる。
【００６１】
このように、２つの登録車両に対応付けられている関連人物であると判定された場合には、いずれの車両に対応するかが不明である。そこで、この場合、判定部３０８は、１つの登録車両に対応付けられている関連人物であると判定された場合に比べて、登録車両から降りた人物である確率を低く見積もることとする。これにより、より精度よく不審人物の判定を行うことができる。
【００６２】
以上のように、本実施形態に係る監視システム１００は、不特定の人物を監視対象とする監視領域において、監視対象となる人物の特徴等を予め登録することなしに、不審人物か否かの判定を容易にすることができる。
【００６３】
本実施形態に係る監視システム１００の第１の変更例について説明する。本実施形態においては、検出領域内に関連人物以外の人物が検出領域内に位置した場合に、警告を出力するための処理を行うこととしたが、これに替えて、検出領域内に一定時間継続して滞在した場合に初めて、警告を出力する処理を行うことしてもよい。これにより、単に検出領域を通過しているだけの人物を不審人物として誤検出するのを避けることができる。
【００６４】
また、第２の変更例としては、判定部３０８は、すべての判定結果を通知情報として端末装置１３０に送信するよう制御してもよい。すなわち、判定部３０８は、判定結果に応じた情報を端末装置１３０に送信するよう制御してもよい。判定部３０８は、例えば、不審人物である確率に係る情報を送信するよう制御してもよい。このように、端末装置１３０に出力するタイミング及び出力する情報の種類は、実施形態に限定されるものではない。
【００６５】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【００６６】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００６７】
１００  監視システム
１１０  撮像装置
１２０  ＶＣＡ
１３０  端末装置
３０３  車両検出部
３０４  人物検出部
３０７  テーブル記憶部
３０８  判定部
【図１】
2017220151.tif 000003
【図２】
2017220151.tif 000004
【図３】
2017220151.tif 000005
【図４】
2017220151.tif 000006
【図５】
2017220151.tif 000007
【図６】
2017220151.tif 000008
【図７】
2017220151.tif 000009
【図８】
2017220151.tif 000010
【図９】
2017220151.tif 000011
【図１０】
2017220151.tif 000012
【図１１】
2017220151.tif 000013
【図１２】
2017220151.tif 000014
【図１３】
2017220151.tif 000015
【図１４】
2017220151.tif 000016