(57)【要約】      （修正有）【課題】不審者の行動を監視して危険を予測することが可能な行動監視予測システム、行動監視予測方法を提供する。【解決手段】センサ装置１００の撮像部が撮像した画像から人物を検知し、検知した人物を含む画像データを、ネットワークＮ１を介してコンピュータ２００に送信し、画像データに不審者が含まれているか否かを判定し、画像データに不審者が含まれていると判定した場合、画像データを記憶部２０１に蓄積し、画像データと、記憶部２０１に蓄積されている画像データとに基づいて、両者が一致または類似するか否かを判定する。両者が一致または類似すると判定した場合、蓄積されている画像データが不審者による危険行為を示す画像データであるか否かを判定し、蓄積されている画像データが不審者による危険行為を示す画像データであると判定した場合、ネットワークＮ２を介して端末３００に通報をする。【選択図】図１
2017111496.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
不審者の行動を監視し、危険行為を予測する行動監視予測システムであって、
センサ装置は、
撮像部と、
前記撮像部が撮像した画像から人物を検知し、検知した前記人物を含む画像データを、ネットワークを介してコンピュータに送信するセンサ部と、を備え、
前記コンピュータは、
前記画像データに前記不審者が含まれているか否かを判定し、前記画像データに前記不審者が含まれていると判定した場合、前記画像データを記憶部に蓄積する検知処理部と、
前記画像データと、前記記憶部に蓄積されている画像データとに基づいて、両者が一致または類似するか否かを判定し、両者が一致または類似すると判定した場合、前記蓄積されている画像データが前記不審者による危険行為を示す画像データであるか否かを判定し、前記蓄積されている画像データが前記不審者による危険行為を示す画像データであると判定した場合、ネットワークを介して端末に通報をする予測判定処理部と、
を備えることを特徴とする行動監視予測システム。
【請求項２】
前記予測判定処理部は、前記蓄積されている画像データが前記不審者による危険行為を示す画像データであると判定した場合、前記センサ装置から受信して前記検知処理部が前記記憶部に蓄積した画像データを、危険行為を示す画像データとして設定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の行動監視予測システム。
【請求項３】
前記予測判定処理部は、前記蓄積されている画像データが前記不審者による危険行為を示す画像データであると判定した場合、前記センサ装置が設置されている場所を示す地図データと前記不審者が危険行為をする可能性があることを示すメッセージと、警備員に現場に急行する要請をするメッセージとを含む通報データを生成し、生成した前記通報データを前記端末に送信することにより、前記通報をする、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の行動監視予測システム。
【請求項４】
不審者の行動を監視し、危険行為を予測する行動監視予測方法であって、
センサ装置の撮像部が撮像した画像から人物を検知し、
検知した前記人物を含む画像データを、ネットワークを介してコンピュータに送信し、
前記画像データに前記不審者が含まれているか否かを判定し、
前記画像データに前記不審者が含まれていると判定した場合、前記画像データを記憶部に蓄積し、
前記画像データと、前記記憶部に蓄積されている画像データとに基づいて、両者が一致または類似するか否かを判定し、
両者が一致または類似すると判定した場合、前記蓄積されている画像データが前記不審者による危険行為を示す画像データであるか否かを判定し、
前記蓄積されている画像データが前記不審者による危険行為を示す画像データであると判定した場合、ネットワークを介して端末に通報をする、
ことを特徴とする行動監視予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、行動監視予測システム、行動監視予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、不審者の行動を監視する様々な技術が存在する。例えば、特許文献１には、トイレ内をセンシングして不審者を検知し、通報する技術が開示されている。また、特許文献２には、予め設定された行動パターンと照合することにより、不審者を認識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２００７−０５８４１６号公報
【特許文献２】特開２０１２−１３３６６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１、２では、不審者を検知、認識することはできる。しかしながら、これらの従来技術では、ある人物が不審者として検知、認識されるためには、その人物が不審者の行動をとる必要があった。すなわち、ある人物が実際に不審者としての行動をとった場合に、その人物が不審者であると判断され、検知、認識されていた。
【０００５】
このような技術では、実際にその人物が不審者としての行動をとらない限り、その人物が不審者であることを判断できない。したがって、その人物が不審者としての行動をとったあとでなければ通報できず、不審者がとる行動によっては取り返しのつかない犯罪となる可能性がある。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、不審者の行動を監視して危険を予測することが可能な行動監視予測システム、行動監視予測方法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】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明にかかる行動監視予測システムは、不審者の行動を監視し、危険行為を予測する行動監視予測システムであって、センサ装置は、撮像部と、前記撮像部が撮像した画像から人物を検知し、検知した前記人物を含む画像データを、ネットワークを介してコンピュータに送信するセンサ部と、を備え、前記コンピュータは、前記画像データに前記不審者が含まれているか否かを判定し、前記画像データに前記不審者が含まれていると判定した場合、前記画像データを記憶部に蓄積する検知処理部と、前記画像データと、前記記憶部に蓄積されている画像データとに基づいて、両者が一致または類似するか否かを判定し、両者が一致または類似すると判定した場合、前記蓄積されている画像データが前記不審者による危険行為を示す画像データであるか否かを判定し、前記蓄積されている画像データが前記不審者による危険行為を示す画像データであると判定した場合、ネットワークを介して端末に通報をする予測判定処理部と、を備えることを特徴とする行動監視予測システムとして構成される。
【０００８】
また、本発明は、上記行動監視予測システムで行われる行動監視予測方法としても把握される。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、不審者の行動を監視して危険を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施の形態における行動監視予測システムの構成例を示す図である。
【図２】センサ装置の機能的な構成を示すブロック図である。
【図３】深度画像の例を示す図である。
【図４】検知蓄積データの例を示す図である。
【図５】表示部が表示する通報データの例を示す図である。
【図６】表示部が表示する通報データの例を示す図である。
【図７】行動監視予測処理の処理手順を示すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかる行動監視予測システム、行動監視予測方法の実施の形態を詳細に説明する。
【００１２】
図１は、本実施の形態における行動監視予測システム１０００の構成例を示す図である。図１に示すように、行動監視予測システム１０００は、人物や物体等のオブジェクトを検知するセンサ装置１００と、センサ装置１００が検知した情報に基づいてオブジェクトが不審人物や不審物であるかを判定するコンピュータ２００と、コンピュータ２００から通報を受ける端末３００とを有して構成されている。なお、オブジェクトとは、本システムで監視される人物や物体である。また、不審者とは、監視される人物の中で不審な行動をする者であり、不審物とは、不審者が取り扱う物である。
【００１３】
センサ装置１００とコンピュータ２００とは、ネットワークＮ１によって接続され、コンピュータ２００と端末３００とは、ネットワークＮ２により接続されている。図１では、ネットワークＮ１が一般的なＬＡＮ（Local Area Network）等により構成され、ネットワークＮ２は、一般的な無線通信ネットワーク等により構成されている場合について示しているが、これら以外の様々なネットワークを用いてよい。また、以下では、センサ装置１００とコンピュータ２００とが別個の筺体である前提で説明しているが、これらの全部または一部が１つの筺体で構成されていてもよい。
【００１４】
センサ装置１００は、測定対象となるオブジェクト（図１では、人物Ｏ）を撮像し、その画像と、オブジェクトの幅、高さ、オブジェクトまでの距離などの情報をコンピュータ２００に送信する装置である。センサ装置１００は、居室、廊下等のあらかじめ定められた場所に設置される。
【００１５】
図２は、センサ装置１００の機能的な構成を示すブロック図である。図２に示すように、センサ装置１００は、撮像部１０１と、センサ部１０２と、通信部１０３と、制御部１０４とを有して構成されている。センサ装置１００は、例えば、Kinect  for  Windows（登録商標）によって実現される。
【００１６】
撮像部１０１は、オブジェクトを撮像するＲＧＢカメラである。センサ部１０２は、オブジェクトを検知し、そのオブジェクトとの距離を測定する深度センサである。センサ部１０２は、深度センサによって得られた距離データを含む深度情報を読み取り、撮像部１０１が撮像した画像に物体の輪郭や骨格を示す境界が認識された画像（深度画像）を出力する。深度画像の例については図３を用いて後述する。通信部１０３は、撮像部１０１が撮像したＲＧＢ画像や、上述した深度画像、深度情報等の各種情報をコンピュータ２００に送信する。制御部１０４は、上記各部の動作を制御する。なお、ＲＧＢ画像は、撮像部１０１から出力され、深度画像がＲＧＢ化されている画像（つまり、深度画像化される前の画像）である。
【００１７】
図３は、上述した深度画像の例を示す図である。図３では、センサ装置１００により物体Ｐを所持した人物Ｏが撮像された深度画像を示している。本実施例では、人物が正面を向いている場合について示しているが、センサ装置１００を天井ではなく壁に設けて人物の横向きの画像を撮像したり、映像解析部２０２が、これらの複数の画像から、より正確に人物Ｏや物体Ｐのサイズを測定してもよい。
【００１８】
図３では、まず、センサ装置１００が設置された廊下にいる人物Ｏが物体Ｐを所持している状態の画像が撮像され（ａ）、次に、その人物Ｏが体の前で物体Ｐを両手で持つ姿勢をとっている状態の画像が撮像され（ｂ）、続いて、その人物Ｏが物体Ｐを右側にあるドアＲに向けている姿勢をとっている状態の画像が撮像されている（ｃ）ことを示している。同様に、別のタイミングでは、人物Ｏが物体Ｐを片手で持ち上げている状態の画像が撮像され（ｄ）、次に、人物Ｏが持ち上げていた物体Ｐの手をおろした状態の画像が撮像されている（ｅ）ことを示している。センサ部１０２は、撮像部１０１が連続して撮像したＲＧＢ画像の中から所定のタイミング（例えば、１秒間隔）でＲＧＢ画像を抽出し、上述した深度画像を生成する。続いて、図１に戻って、コンピュータ２００について説明する。
【００１９】
コンピュータ２００は、一般的なＰＣから構成され、センサ装置１００から受信したＲＧＢ画像、深度画像を解析するとともに深度情報を読み取り、オブジェクトの幅や高さ、オブジェクトまでの距離などを測定し、不審人物や不審物であるかを判定する。図１に示すように、コンピュータ２００は、記憶部２０１と、検知処理部２０２と、予測判定処理部２０３と、通信部２０４と、制御部２０５とを有して構成されている。
【００２０】
記憶部２０１は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の一般的な記憶装置から構成され、本システムの処理に必要な各種情報を記憶する。図１に示すように、記憶部２０１は、検知蓄積データ２０１１と、マップデータ２０１２とを記憶する。
【００２１】
図４は、検知蓄積データ２０１１の例を示す図である。検知蓄積データ２０１１は、センサ装置１００から受信したＲＧＢ画像、深度画像、深度情報を含む情報のうち、不審者や不審物等のオブジェクトを含むと判定されたデータを記憶する。
【００２２】
図４に示すように、検知蓄積データ２０１１は、センサ装置１０ごとに、不審者を検知した日時である検知日および検知時刻と、不審者が検知された深度画像に含まれるオブジェクトの種類を示すオブジェクト情報と、深度画像データに含まれている不審者が危険行為をしたことを示す危険フラグと、実際の深度画像データ、ＲＧＢ画像データ、深度情報とが対応付けて記憶されている。図４では、例えば、Ａ０００１で識別されるセンサ装置１００は、２０１５年１０月１日の１４時０１分０１秒に、不審者と判定された人物Ｏと不審物と判定された物体Ｐとを含むＲＧＢ画像を撮像し、対応する深度画像データ、ＲＧＢ画像データ、深度情報がＸ１であることを示している。また、その人物Ｏは、少なくとも２０１５年１０月１日の１４時０１分０１秒から２０１５年１０月１日の１４時０１分３０秒の間、危険行為をしたこと（危険フラグが１）を示している。なお、センサ装置１００の識別情報であるＡ０００１は、センサ装置１００が実際に設置されている位置情報に対応付けられている。
【００２３】
マップデータ２０１２は、本システムの対象となるエリアの地図情報であり、例えば、センサ装置１００が設置されているエリアの地図情報である。マップデータ２０１２の例については具体的に示していないが、後述する図５、６の上段に示すような一般的な地図情報である。
【００２４】
検知処理部２０２は、センサ装置１００から受信した深度画像の中から、不審者や不審物が撮像されている画像を抽出し、検知蓄積データ２０１１に蓄積する。不審者や不審物が撮像されている画像の特定方法については、あらかじめ定められた人物（例えば、サングラス着用者、マスク着用者、目出し帽着用者）の形状等の特徴が深度画像中に含まれている場合にはその人物は不審者であると判断することができる。また、その不審者が所持し、取り扱っている不審物（例えば、銃形状の物体、刃物形状の物体、１ｍ以上の長尺物）の形状等の特徴が、深度画像中に含まれている場合にはその人物は不審者であると判断することができる。
【００２５】
本例では、深度画像の中から不審者の形状（例えば、サングラスをかけている人物の形状）や不審物の形状（例えば、銃や１ｍ以上の長尺物の形状）をあらかじめ不審者または不審物として記憶部２０１に記憶しておき、それらの形状に一致または類似する形状が含まれている場合に、その深度画像の中には不審者または不審物が含まれていると判定する。もちろん、ＲＧＢ画像の中から不審者や不審物が含まれているか否かを判定してもよい。例えば、図３（ａ）から（ｅ）に示した画像には、１ｍ以上の長尺物が含まれているため、検知処理部２０２は、これらの深度画像には不審物が撮像されていると判定するとともに、その不審物を取り扱っている人物は不審者であると判定し、これら不審物や不審者等のオブジェクト情報と、これらの検知日および検知時刻を、深度画像データ、ＲＧＢ画像データ、深度情報共に検知蓄積データ２０１１に蓄積している。検知処理部２０２が、検知蓄積データ２０１１を蓄積するタイミングでは、危険フラグには初期値ゼロが設定される。
【００２６】
予測判定処理部２０３は、センサ装置１００から受信した深度画像と、その時点で検知蓄積データ２０１１に蓄積されている深度画像とを比較し、上記受信した深度画像が、上記蓄積されている深度画像と一致または類似しているか否かを判定することにより、上記受信した深度画像に含まれる不審者による危険行為の有無を予測する。
【００２７】
例えば、センサ装置１０から図３（ａ）に示す深度画像を受信した場合、予測判定処理部２０３は、その図３（ａ）に示す深度画像と、検知蓄積データ２０１１に既に蓄積されている深度画像とを比較し、両者が一致または類似する深度画像を、検知蓄積データ２０１１の中から特定する。上記類似の判定は、例えば、深度画像に含まれる人物Ｏや物体Ｐ等のオブジェクトの画像上の位置や姿勢、角度、数などを基準として、これらの値が一致または一定の範囲内の差を有した値であれば、少なくとも両者は類似していると判定することができる。
【００２８】
そして、予測判定処理部２０３は、両者が一致または類似していると判定した場合、検知蓄積データ２０１１に蓄積されているその深度画像から連続して蓄積された検知蓄積データ２０１１の危険フラグがセット（本例では１が設定）されているか否かを判定する。検知蓄積データ２０１１の危険フラグがセットされている場合、予測判定処理部２０３は、そのような不審者は過去に危険行為をしたと判断し、センサ装置１００から受信した、その不審者や不審物が含まれる深度画像に対応する検知蓄積データ２０１１の危険フラグをセットする。
【００２９】
このように、予測判定処理部２０３は、センサ装置１００から受信した深度画像に含まれる不審者や不審物と、過去の深度画像に含まれている不審者や不審物とを比較して両者が少なくとも類似している場合、その深度画像に対応する検知蓄積データ２０１１の中から、その後に危険行為がされたときの深度画像の有無を判定する。そして、危険行為がされたときの深度画像が特定できた場合、センサ装置１００から受信した深度画像に続いて受信する予定の深度画像には上記危険行為と同様の危険行為が撮像されていると予測し、通報データを生成する。その後、予測判定処理部２０３は、端末３００にその通報データを送信するとともに、センサ装置１００から受信した深度画像および続いて受信する深度画像のうち危険行為をすると予測した不審者や不審物が含まれている深度画像に対応する検知蓄積データ２０１１の危険フラグをセットする。
【００３０】
例えば、予測判定処理部２０３は、センサ装置１００から受信した図３（ａ）に示す深度画像に不審者や不審物が含まれ、蓄積されている検知蓄積データ２０１１に類似していると判定した場合、その蓄積されている検知蓄積データ２０１１あるいはその後に続けて蓄積されている検知蓄積データ２０１１に危険フラグに「１」がセットされているか否かを判定する。そして、予測判定処理部２０３は、危険フラグに「１」がセットされていると判定した場合、図３（ａ）およびこれに続いて受信する予定の図３（ｂ）、（ｃ）の深度画像にも不審者や不審物が含まれ、過去と同様の危険行為が発生すると予測する。そして、予測判定処理部２０３は、これらの深度画像に対応する検知蓄積データ２０１１の危険フラグに「１」をセットするとともに、通報データを生成し、端末３００に送信する。予測判定処理部２０３が危険フラグをセットしておくことにより、危険行為と判定される深度画像の数が増え、その中から不審者の危険行為の有無を判定することができ、今後、同様の不審者や不審物が撮像された場合であっても、精度よくその不審者が危険行為をするか否かを予測することができる。
【００３１】
なお、危険行為としては、例えば、ある人物が銃を構える姿勢、長い棒で壁や扉を突き刺す姿勢が挙げられる。どのような行為が危険行為に該当するかについては、上記不審者や不審物と同様、あらかじめ定められ、記憶部２０１に記憶されている。したがって、定められた行為以外の行為は危険行為として判定されない。例えば、図３（ｄ）、（ｅ）に示した深度画像では、人物Ｏが物体Ｐを片手で持ち上げて、人物Ｏが持ち上げていた物体Ｐの手をおろした行為であるため、これらの行為はあらかじめ記憶部２０１に記憶されておらず、上記危険行為であるとは判定されない。
【００３２】
このように、予測判定処理部２０３は、センサ装置１００から過去に受信して蓄積されている深度画像と、センサ装置１００から現在受信している深度画像とを比較したうえで、センサ装置１００から現在受信している深度画像に含まれる不審者や不審物に少なくとも類似する深度画像を特定し、さらにその深度画像が危険行為を撮像した時のものである場合には、これから過去と同様の危険行為が撮像されると予測し、直ちに通報する。したがって、過去と同様の危険行為の発生を未然に防ぐことができる。
【００３３】
通信部２０４は、予測判定処理部２０３による予測判定後の通報データ等の各種情報を端末３００に送信する。制御部２０５は、上記各部の動作を制御する。続いて、図１に戻って、端末３００について説明する。
【００３４】
端末３００は、一般的なＰＣから構成され、コンピュータ２００から受信した予測判定後の通報データを、ディスプレイ等の表示装置に表示する。図１に示すように、端末３００は、表示部３０１と、命令処理部３０２と、通信部３０３と、制御部３０４とを有して構成されている。
【００３５】
表示部２０１は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の一般的なディスプレイから構成され、コンピュータ２００から受信した通報データ等、通報に関する様々な情報を表示する。
【００３６】
図５は、表示部３０１が表示する通報データの例を示す図である。図５に示すように、表示部３０１は、センサ装置１００が設置されているエリア付近のマップデータ２０１２を表示するマップ表示領域Ｓと、通報されるコンテンツを表示するコンテンツ表示領域Ｔとを表示する。図５に示す例では、Ａ０００１で識別されるセンサ装置１００が設置され、センサ装置１００が撮像可能な範囲のエリア付近の地図に、危険行為をすると予測される不審者（人物Ｏ）および不審物（物体Ｐ）の位置が重畳表示されたデータが画面上段に表示されている。また、画面下段には、人物Ｏが物体Ｐにより危険行為をする可能性があることを示すメッセージと、警備員に対して、直ちに現場に急行する要請をするメッセージとが表示されている。
【００３７】
本実施例では、通報データを端末３００に表示する場合について説明しているが、警備員が到着する前に、現場付近にいる人々の身の安全を確保すべき場合もあると考えられる。そのような場合に備え、例えば、コンピュータ２００は、端末３００に通報データを送信するとともにセンサ装置１００に対して通報データを送信し、センサ装置１００の通信部１０３が、センサ装置１００内に設けられた不図示のスピーカから、付近で危険行為が行われる可能性があることを報知してもよい。さらに、センサ装置１００が、公衆無線ＬＡＮを介して、センサ装置１００の付近にいる人が操作している携帯端末に接続可能な場合には、その携帯端末に対して通報データを割り込みで送信し、表示してもよい。例えば、図６に示すように、上記同様の地図データと、上記同様のメッセージおよび避難連絡を示すメッセージとを、通報データとして携帯端末に送信し、表示させてもよい。これにより、その付近にいる人は、危険行為が近くで起こっていることを知ることができ、直ちに逃げる等の身の安全を確保することができる。続いて、本システムで行われる処理について説明する。
【００３８】
図７は、本システムで行われる処理（行動監視予測処理）の処理手順を示すシーケンス図である。図７に示すように、行動監視予測処理では、センサ装置１００の撮像部１０１がＲＧＢ画像を撮像し（ステップＳ７０１）、センサ部１０２が人物や物体等のオブジェクトを検知して深度画像を生成し（ステップＳ７０２）、通信部７０３を介してその深度画像データ、ＲＧＢ画像データ、深度情報をコンピュータ２００に送信する（ステップＳ７０３）。
【００３９】
コンピュータ２００の検知処理部２０２は、センサ装置１００から受信したデータのうち不審者や不審物が含まれている深度画像データ、ＲＧＢ画像データ、深度情報を特定し、検知蓄積データ２０１１として記憶部２０１に蓄積する（ステップＳ７０４）。予測判定処理部２０３は、検知処理部２０２により特定された深度画像と、検知蓄積データ２０１１に蓄積されている深度画像とを比較する（ステップＳ７０５）。
【００４０】
予測判定処理部２０３は、両者が一致または類似していると判定した場合、蓄積されている深度画像またはその後続けて蓄積されている深度画像に対応する検知蓄積データ２０１１の危険フラグがセットされているか否かを判定する（ステップＳ７０６）。予測判定処理部２０３は、検知蓄積データ２０１１の危険フラグがセットされていると判定した場合（ステップＳ７０６；Ｙｅｓ）、ステップＳ７０３で受信し、ステップＳ７０４で蓄積した深度画像に対応する検知蓄積データ２０１１の危険フラグをセットするとともに、通報データを生成する（ステップＳ７０７）。一方、予測判定処理部２０３は、検知蓄積データ２０１１の危険フラグがセットされていないと判定した場合（ステップＳ７０６；Ｎｏ）、ステップＳ７０４に戻って処理を続行する。
【００４１】
予測判定処理部２０３は、危険フラグをセットした検知蓄積データ２０１１についての通報データを端末３００に送信し（ステップＳ７０８）、端末３００の命令処理部３０２は、表示部３０１に通報データを表示する（ステップＳ７０９）。システム管理者や警備員は、表示部３０１に表示された通報データを目視することで、危険行為を行うと予測される不審者を容易に確認することができる。
【００４２】
このように、本システムでは、上記処理を実行することにより、不審者の行動を監視して危険を予測することができる。従来は不審者が行動した後にしか、その不審者の危険行為を判断できなかったが、本システムによれば、過去に不審者と判断された人物の行動から不審者の行動を予測し、予測した行動が過去の危険行為に該当する場合には直ちに通報する。したがって、実際に危険行為が発生する前にシステム管理者や警備員に通報することができる。
【００４３】
上記センサ装置１００、コンピュータ２００、端末３００で行われる各処理は、実際には、センサ装置１００、コンピュータ２００、端末３００にインストールされたプログラムを実行することにより実現される。上記プログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込まれて提供されたり、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで記録媒体に記録して提供したり、配布してもよい。
【００４４】
なお、上記実施例では、廊下等のオープンな場所にセンサ装置を設置した場合について説明したが、例えば、トイレの中など、通常カメラが設置できないような密室にセンサ装置を設置し、上記のように危険行為を予測してもよい。この場合、カメラが設置されないような空間でも危険行為を予測することができる。
【符号の説明】
【００４５】
１０００              行動監視予測システム
１００                センサ装置
１０１                撮像部
１０２                センサ部
１０３                通信部
１０４                制御部
２００                コンピュータ
２０１                記憶部
２０１１              検知蓄積データ
２０１２              マップデータ
２０２                検知処理部
２０３                予測判定処理部
２０４                通信部
２０５                制御部
３００                端末
３０１                表示部
３０２                命令処理部
３０３                通信部
３０４                制御部
Ｎ１、Ｎ２            ネットワーク。
【図１】
2017111496.tif 000003
【図２】
2017111496.tif 000004
【図３】
2017111496.tif 000005
【図４】
2017111496.tif 000006
【図５】
2017111496.tif 000007
【図６】
2017111496.tif 000008
【図７】
2017111496.tif 000009