(57)【要約】本発明は、カメラで生成された画像から移動体を検出する移動体検出部（１１）と、移動体毎に移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出するとともに、移動体毎に移動パラメータ値のばらつきを示す指標を算出する算出部（１２）と、当該指標に基づき、所定の条件を満たす移動体を抽出する対象抽出部（１３）と、を有する処理装置（１０）を提供する。
2019244341.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラで生成された画像から移動体を検出する移動体検出手段と、
前記移動体毎に前記移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出するとともに、前記移動体毎に前記移動パラメータ値のばらつきを示す指標を算出する算出手段と、
前記指標に基づき、所定の条件を満たす前記移動体を抽出する対象抽出手段と、
を有する処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の処理装置において、
前記算出手段は、前記移動パラメータ値として、前記移動体の移動速度を算出する処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記画像を複数の小エリアに分割し、
ある前記小エリアで前記移動体を検出してから他の前記小エリアで前記移動体を検出するまでの時間を算出し、
前記ある小エリアと前記他の小エリアとの間の距離を、前記時間で割った値を、前記ある小エリアと前記他の小エリアとの間の移動速度として算出する処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記移動体が検出された前記小エリアが変わるごとに、直前に検出された前記小エリアと新たに検出された前記小エリアとの間の移動速度を算出する処理装置。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
移動速度を所定値刻みの複数の数値範囲に分割し、
前記数値範囲毎に前記移動体の移動速度の出現頻度を算出し、当該算出結果に基づき前記移動体の移動速度のばらつきを示す指標を算出する処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記移動体毎に、算出した移動速度の最大値に基づき、前記数値範囲の数値幅を示す前記所定値を決定する処理装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記算出手段は、前記移動パラメータ値として、前記移動体の移動方向を算出する処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記画像を複数の小エリアに分割し、
前記移動体が検出された前記小エリアが変わるごとに、直前に検出された前記小エリアから新たに検出された前記小エリアに向かう方向を、前記移動体の移動方向として算出する処理装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記算出手段は、前記移動パラメータ値として、前記移動体の出現位置を算出する処理装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記画像を複数の小エリアに分割し、
前記小エリア毎に、前記移動体が存在するフレーム数又は時間を算出する処理装置。
【請求項１１】
請求項３から６、８及び１０の中のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記算出手段は、前記画像を、前記画像内の位置に応じて形状及び大きさの少なくとも一方が異なる複数の前記小エリアに分割する処理装置。
【請求項１２】
請求項１から１１のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記移動パラメータ値として、前記移動体の移動速度、前記移動体の移動方向及び前記移動体の出現位置の中の少なくとも２つを算出し、
前記対象抽出手段は、
前記少なくとも２つの前記移動パラメータ値のばらつきを示す前記指標が前記所定の条件を満たす前記移動体を抽出する処理装置。
【請求項１３】
請求項１から１２のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記対象抽出手段は、前記移動パラメータ値が所定レベル以上ばらついている前記移動体を抽出する処理装置。
【請求項１４】
コンピュータが、
カメラで生成された画像から移動体を検出する移動体検出工程と、
前記移動体毎に前記移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出するとともに、前記移動体毎に前記移動パラメータ値のばらつきを示す指標を算出する算出工程と、
前記指標に基づき、所定の条件を満たす前記移動体を抽出する対象抽出工程と、
を実行する処理方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
カメラで生成された画像から移動体を検出する移動体検出手段、
前記移動体毎に前記移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出するとともに、前記移動体毎に前記移動パラメータ値のばらつきを示す指標を算出する算出手段、
前記指標に基づき、所定の条件を満たす前記移動体を抽出する対象抽出手段、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、処理装置、処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、画像から人物を検出するとともに、検出した人物の中から画像への出現頻度が所定レベルより高い人物を抽出する技術が開示されている。【０００３】
非特許文献１乃至５には、画像を解析し、所定の挙動を示す人物を抽出する技術が開示されている。【０００４】
特許文献２及び３は、画像から検出した人物をインデックス化し、当該インデックスを用いて外観が所定レベル以上類似する人物どうしでグループ化する技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１７／０７７９０２号
【特許文献２】国際公開第２０１４／１０９１２７号
【特許文献３】特開２０１５−４９５７４号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ke, S. R., Thuc, H. L. U., Lee, Y. J., Hwang, J. N., Yoo, J. H., & Choi, K. H. (2013). A review on video-based human activity recognition. Computers, 2(2), 88-131.
【非特許文献２】Tomas, R. M., Tapia, S. A., Caballero, A. F., Ratte, S., Eras, A. G., & Gonzalez, P. L. (2015, June). Identification of loitering human behaviour in video surveillance environments. In International Work-Conference on the Interplay Between Natural and Artificial Computation (pp. 516-525). Springer, Cham.
【非特許文献３】Bouma, H., Baan, J., Landsmeer, S., Kruszynski, C., van Antwerpen, G., & Dijk, J. (2013). Real-time tracking and fast retrieval of persons in multiple surveillance cameras of a shopping mall. Bellingham, WA: SPIE.
【非特許文献４】Nam, Y. (2015). Loitering detection using an associating pedestrian tracker in crowded scenes. Multimedia Tools and Applications, 74(9), 2939-2961.
【非特許文献５】Xiong, G., Wu, X., Chen, Y. L., & Ou, Y. (2011, June). Abnormal crowd behavior detection based on the energy model. In Information and Automation (ICIA), 2011 IEEE International Conference on (pp. 495-500). IEEE.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
画像への出現頻度が所定レベルより高い人物を抽出する特許文献１に記載の技術の場合、その場所を犯罪の下見等でうろついている人物のみならず、例えば単なる待ち合わせ等でその場所に比較的長い時間滞在している人物をも抽出してしまう。このように、特許文献１に記載の技術は、要注意人物を抽出する精度が十分でない。非特許文献１乃至５、及び、特許文献２及び３は、当該課題を解決する手段を提示するものでない。【０００８】
本発明は、画像に含まれる要注意人物を高精度に抽出する技術を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明によれば、
カメラで生成された画像から移動体を検出する移動体検出手段と、
前記移動体毎に前記移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出するとともに、前記移動体毎に前記移動パラメータ値のばらつきを示す指標を算出する算出手段と、
前記指標に基づき、所定の条件を満たす前記移動体を抽出する対象抽出手段と、
を有する処理装置が提供される。【００１０】
また、本発明によれば、
コンピュータが、
カメラで生成された画像から移動体を検出する移動体検出工程と、
前記移動体毎に前記移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出するとともに、前記移動体毎に前記移動パラメータ値のばらつきを示す指標を算出する算出工程と、
前記指標に基づき、所定の条件を満たす前記移動体を抽出する対象抽出工程と、
を実行する処理方法が提供される。【００１１】
また、本発明によれば、
コンピュータを、
カメラで生成された画像から移動体を検出する移動体検出手段、
前記移動体毎に前記移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出するとともに、前記移動体毎に前記移動パラメータ値のばらつきを示す指標を算出する算出手段、
前記指標に基づき、所定の条件を満たす前記移動体を抽出する対象抽出手段、
として機能させるプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、画像に含まれる要注意人物を高精度に抽出する技術が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
上述した目的、および、その他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、および、それに付随する以下の図面によって、さらに明らかになる。【００１４】
【図１】本実施形態の処理装置のハードウエア構成の一例を示す図である。
【図２】本実施形態の処理装置の機能ブロック図の一例を示す図である。
【図３】本実施形態の処理装置が処理するインデックス情報の一例を模式的に示す図である。
【図４】本実施形態の処理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】本実施形態の算出部の処理を説明するための図である。
【図６】本実施形態の算出部が移動速度を算出する処理の一例を説明するための図である。
【図７】本実施形態の算出部の算出結果（移動速度）を示す図である。
【図８】本実施形態の算出部の算出結果（移動速度）を示す図である。
【図９】本実施形態の算出部が移動方向を算出する処理の一例を説明するための図である。
【図１０】本実施形態の算出部が移動方向を算出する処理の具体例を説明するための図である。
【図１１】本実施形態の算出部が移動方向を算出する処理の具体例を説明するための図である。
【図１２】本実施形態の算出部の算出結果（移動方向）を示す図である。
【図１３】本実施形態の算出部の算出結果（移動方向）を示す図である。
【図１４】本実施形態の算出部が画像に小エリアを設定する処理の変形例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜第１の実施形態＞
まず、本実施形態の処理装置の概要を説明する。処理装置は、カメラ（例：監視カメラ）で生成された画像から人物を検出し、次いで、検出した人物各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値（例：移動速度、移動方向、出現位置等）を算出し、そして、当該移動パラメータ値のばらつきに基づき要注意人物を抽出する。
【００１６】
犯罪の下見等でうろついている人物は、ターゲットを検索したり、ターゲットを追跡したり、ターゲットを観察したりと、様々な行動をとる。このような人物の動きの特徴は一定でなく、ばらつき得る。例えば、様々な位置に出現したり、様々な方向に移動したり、様々な速度で移動したりする。
【００１７】
動きの特徴を示す移動パラメータ値のばらつきに基づき要注意人物を抽出する本実施形態の処理装置によれば、要注意人物を精度よく抽出できる。
【００１８】
以下、処理装置の構成を詳細に説明する。まず、処理装置のハードウエア構成の一例について説明する。処理装置が備える各機能部は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされるプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット（あらかじめ装置を出荷する段階から格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムをも格納できる）、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。
【００１９】
図１は、本実施形態の処理装置のハードウエア構成を例示するブロック図である。図１に示すように、処理装置は、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、入出力インターフェイス３Ａ、周辺回路４Ａ、バス５Ａを有する。周辺回路４Ａには、様々なモジュールが含まれる。なお、周辺回路４Ａを有さなくてもよい。
【００２０】
バス５Ａは、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、周辺回路４Ａ及び入出力インターフェイス３Ａが相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。プロセッサ１Ａは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの演算処理装置である。メモリ２Ａは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリである。入出力インターフェイス３Ａは、入力装置（例：キーボード、マウス、マイク等）、外部装置、外部サーバ、外部センサー等から情報を取得するためのインターフェイスや、出力装置（例：ディスプレイ、スピーカ、プリンター、メーラ等）、外部装置、外部サーバ等に情報を出力するためのインターフェイスなどを含む。プロセッサ１Ａは、各モジュールに指令を出し、それらの演算結果をもとに演算を行うことができる。
【００２１】
次に、処理装置の機能構成を説明する。図２の機能ブロック図に示すように、処理装置１０は、移動体検出部１１と、算出部１２と、対象抽出部１３とを有する。以下、各機能部を詳細に説明する。
【００２２】
移動体検出部１１は、カメラで生成された画像から移動体を検出する。移動体は人物である。カメラは例えば動画像を撮影する監視カメラであり、所定エリアを連続して撮影する。
【００２３】
移動体検出部１１は、カメラで生成された各フレームの画像を解析し、各フレームの画像から人物を検出する。人物を検出する手段は特段制限されず、あらゆる技術を採用できる。
【００２４】
そして、移動体検出部１１は、各フレームの画像から検出した人物を、外観（例：顔、服装等）が同一又は類似するものどうしでグループ化する。これにより、複数のフレームの画像に跨って存在する同一人物をひとまとめにする。
【００２５】
当該グループ化処理の一例としては、次のようなものが考えられる。例えば、移動体検出部１１は、複数のフレームの画像各々から人物を検出する。そして、あるフレーム（処理中フレーム）の画像から検出された人物と、それ以前のフレーム（処理済フレーム）の画像から検出された人物との外観が所定レベル以上類似するか判断し、所定レベル以上類似するもの同士をグループ化する。処理済フレームの画像から検出されたすべての人物各々の外観の特徴と、処理中フレームの画像から検出されたすべての人物各々の外観の特徴とのすべてのペアを比較することで、上記判断を行ってもよい。しかし、このような処理の場合、蓄積された人物のデータが増えるほど、比較するペアの数が膨大となり、コンピュータの処理負担が大きくなる。そこで、例えば、次のような方法を採用してもよい。
【００２６】
具体的には、検出された人物を図３のようにインデックス化し、当該インデックスを用いて外観が所定レベル以上類似する人物どうしでグループ化してもよい。当該インデックスの詳細及び生成方法は、特許文献２及び３に開示されているが、以下、簡単に説明する。
【００２７】
図３に示す検出ＩＤ：「Ｆ○○○−○○○○」は、各フレームの画像から検出された人物各々に付される識別情報である。Ｆ○○○がフレーム識別情報であり、ハイフン以下が各フレームの画像から検出された人物各々の識別情報である。同一人物が異なるフレームの画像から検出された場合、各々に異なる検出ＩＤが付されることとなる。
【００２８】
第３層には、それまでに処理されたフレーム（処理済フレーム）から得られた全ての検出ＩＤ各々に対応したノードが配置される。そして、第３層に配置された複数のノードは、類似度（外観の特徴量の類似度）が第１のレベル以上のもの同士でまとめてグループ化される。第３層では、同一人物と判断される複数の検出ＩＤどうしでグループ化されている。このような第３層の各グループに対応して、人物識別情報（人物ＩＤ（identifier））が付される。
【００２９】
第２層には、第３層の複数のグループ各々から選択された１つのノード（代表）が配置される。第２層の各ノードは、第３層に位置する選択元のグループ（自身が所属するグループ）に紐付けられる。そして、第２層に配置された複数のノードは、類似度が第２のレベル以上のもの同士でまとめてグループ化される。なお、第２のレベルは、上記第１のレベルよりも低い。すなわち、第１のレベルを基準にした場合にはグループ化されないノード同士が、第２のレベルを基準にした場合にはグループ化され得る。
【００３０】
第１層には、第２層の複数のグループ各々から選択された１つのノード（代表）が配置される。第１層の各ノードは、第２層に位置する選択元のグループ（自身が所属するグループ）に紐付けられる。
【００３１】
当該インデックスは、次のようにして更新される。新たなフレーム（処理中フレーム）から新たな検出ＩＤが得られた場合、まず、第１層に位置する複数の検出ＩＤを比較対象とする。すなわち、新たな検出ＩＤと、第１層に位置する複数の検出ＩＤ各々とでペアを作成する。そして、ペア毎に類似度（外観の特徴量の類似度）を算出し、算出した類似度が第１の閾値以上（所定レベル以上類似）であるか判定する。
【００３２】
第１層に、類似度が第１の閾値以上である検出ＩＤが存在しない場合、新たな検出ＩＤに対応する人物は、それ以前に検出された人物と同一人物でないと判断する。そして、新たな検出ＩＤを第１層乃至第３層に追加し、それらを互いに紐付ける。第２層及び第３層においては、追加された新たな検出ＩＤにより新たなグループが生成される。また、第３層の新たなグループに対応して新たな人物ＩＤが発行される。そして、その人物ＩＤを、新たな検出ＩＤに対応する人物の人物ＩＤとして特定する。
【００３３】
一方、第１層に、類似度が第１の閾値以上である検出ＩＤが存在する場合、比較対象を第２層に移す。具体的には、「類似度が第１の閾値以上であると判定された第１層の検出ＩＤ」に紐付けられた第２層のグループを、比較対象とする。
【００３４】
そして、新たな検出ＩＤと、第２層の処理対象のグループに含まれる複数の検出ＩＤ各々とでペアを作成する。次いで、ペア毎に類似度を算出し、算出した類似度が第２の閾値以上であるか判定する。なお、第２の閾値は、第１の閾値よりも高い。
【００３５】
第２層の処理対象のグループに、類似度が第２の閾値以上である検出ＩＤが存在しない場合、新たな検出ＩＤに対応する人物は、それ以前に検出された人物と同一人物でないと判断する。そして、新たな検出ＩＤを第２層及び第３層に追加し、互いに紐付ける。第２層においては、新たな検出ＩＤは処理対象のグループに追加される。第３層においては、追加された新たな検出ＩＤにより新たなグループが生成される。また、第３層の新たなグループに対応して新たな人物ＩＤが発行される。そして、その人物ＩＤを、新たな検出ＩＤに対応する人物の人物ＩＤとして特定する。
【００３６】
一方、第２層の処理対象のグループに、類似度が第２の閾値以上である検出ＩＤが存在する場合、新たな検出ＩＤに対応する人物は、それ以前に検出された人物と同一人物であると判断する。そして、新たな検出ＩＤを、「類似度が第２の閾値以上であると判定された第２層の検出ＩＤ」に紐付けられた第３層のグループに属させる。また、第３層のそのグループに対応する人物ＩＤを、新たな検出ＩＤに対応する人物の人物ＩＤとして特定する。
【００３７】
例えば、以上のようにして、新たなフレームの画像から検出された検出ＩＤ（人物）を図３のインデックスに追加し、各々に人物ＩＤを対応付けることができる。
【００３８】
図２に戻り、算出部１２は、画像を解析し、移動体検出部１１が検出した移動体毎に、移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出する。移動パラメータ値は、例えば移動速度、移動方向、出現位置であるが、その他であってもよい。そして、算出部１２は、移動体毎に、移動パラメータ値のばらつきを示す指標を算出する。以下、当該指標を「ばらつき指標」と呼ぶ。ばらつき指標は、所定長さ分の動画像の中で、各移動体の移動パラメータ値がどの程度ばらついているかを示す。本実施形態では、移動パラメータ値及びばらつき指標の算出方法は特段制限されない。当該算出方法の一例は以下の実施形態で説明する。
【００３９】
対象抽出部１３は、算出部１２が算出したばらつき指標に基づき、所定条件を満たす移動体を、注意を要する移動体（例：要注意人物）として抽出する。具体的には、対象抽出部１３は、移動パラメータ値が所定レベル以上ばらついている移動体を、注意を要する移動体として抽出する。移動パラメータ値が所定レベル以上ばらついている移動体は、例えば、所定長さ分の動画像の中で、移動速度が所定レベル以上ばらついている移動体、移動方向が所定レベル以上ばらついている移動体、出現位置が所定レベル以上ばらついている移動体等である。
【００４０】
次に、図４のフローチャートを用いて、処理装置１０の処理の流れの一例を説明する。
【００４１】
Ｓ１０では、移動体検出部１１は、カメラで生成された画像から移動体を検出する。例えば、移動体検出部１１は、所定長さ分の動画像を処理対象とし、フレーム毎に移動体を検出する。そして、移動体検出部１１は、各フレームから検出した移動体を同一の移動体同士でグループ化する。
【００４２】
Ｓ２０では、算出部１２は、Ｓ１０で検出された移動体毎に、移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出する。例えば、算出部１２は、移動体毎に、移動速度、移動方向、出現位置等を算出する。次いで、算出部１２は、移動体毎に移動パラメータ値のばらつきを示すばらつき指標を算出する。例えば、算出部１２は、所定長さ分の動画像の中で、各移動体の移動速度、移動方向、出現位置等の移動パラメータ値がどの程度ばらついているかを示すばらつき指標を算出する。
【００４３】
Ｓ３０では、対象抽出部１３は、Ｓ２０で算出された移動体毎のばらつき指標に基づき、Ｓ１０で検出された移動体の中から所定条件を満たす移動体を、注意を要する移動体として抽出する。具体的には、対象抽出部１３は、所定長さ分の動画像の中で、移動パラメータ値が所定レベル以上ばらついている移動体を抽出する。
【００４４】
以上説明したように、本実施形態の処理装置１０は、カメラ（例：監視カメラ）で生成された画像から検出した移動体の中から、動きの特徴を示す移動パラメータ値（例：移動速度、移動方向、出現位置等）のばらつきが所定の条件を満たす移動体を、注意を要する移動体として抽出することができる。
【００４５】
犯罪の下見等でうろついている人物は、ターゲットを検索したり、ターゲットを追跡したり、ターゲットを観察したりと、様々な行動をとる。このような人物の動きの特徴は一定でなく、ばらつき得る。例えば、様々な位置に出現したり、様々な方向に移動したり、様々な速度で移動したりする。
【００４６】
動きの特徴を示す移動パラメータ値のばらつきに基づき注意を要する移動体を抽出する本実施形態の処理装置１０によれば、注意を要する移動体を精度よく抽出できる。
【００４７】
＜第２の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、移動パラメータ値として移動体の移動速度を算出し、移動速度が所定レベル以上ばらついている移動体を、注意を要する移動体として抽出する。その他の構成は、第１の実施形態と同様である。
【００４８】
以下、処理装置１０の構成を詳細に説明する。なお、処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１の実施形態と同様である。
【００４９】
処理装置１０の機能ブロック図の一例は、第１の実施形態同様、図２で示される。図示するように、処理装置１０は、移動体検出部１１と、算出部１２と、対象抽出部１３とを有する。移動体検出部１１の構成は、第１の実施形態と同様である。
【００５０】
算出部１２は、移動体検出部１１により検出された移動体毎に、移動体各々の移動速度（移動パラメータ値）を算出する。算出部１２は、所定長さ分の動画像を処理対象とし、当該動画像の中の複数のタイミング各々における移動速度を、移動体毎に検出する。以下算出方法の一例を説明する。
【００５１】
「移動速度算出例１」
当該例では、算出部１２は、図５に示すように、各フレームの画像を所定のルールに基づき複数の小エリアに分割する。Ｆは各フレームの画像を示し、Ａは小エリアを示す。図示する例の場合、算出部１２は、合計４９個の小エリア（縦７×横７）に分割している。
【００５２】
そして、算出部１２は、フレーム毎に、各移動体がどの小エリアに存在するかを検出する。例えば、算出部１２は、各移動体の所定箇所Ｐ（例：鼻等）が存在する小エリアを、各移動体が存在する小エリアとして検出する。フレーム順に、各フレームで存在する小エリアを並べることで、各移動体の移動軌跡が検出できる。なお、移動体は、連続する複数のフレームに跨って、同じ小エリアに存在することもあり得る。
【００５３】
そして、算出部１２は、ある移動体（第１の移動体）がある小エリア（第１の小エリア）で検出された後、第１の移動体が初めて他の小エリア（第２の小エリア）で検出されるまでの時間Ｔと、第１の小エリアと第２の小エリアとの間の距離Ｌとに基づき、第１の移動体が第１の小エリアから第２の小エリアに移動するまでの移動速度（＝Ｌ／Ｔ）を算出する。算出部１２は、移動体が存在する小エリアが変わるごとに、直前に存在した小エリアから新たに存在する小エリアに移動するまでの移動速度を、同様にして算出する。
【００５４】
距離Ｌは、例えば、画像上に設定された座標系の２点間の距離として算出することができる。算出部１２は、第１の小エリアの代表点（例：中心）と第２の小エリアの代表点（例：中心）との距離を、距離Ｌとして算出してもよい。
【００５５】
なお、その他の予め定められたルールに従い、距離Ｌを算出することもできる。当該ルールは、例えば、辺で隣接する２つの小エリア間の距離は「１」、点で隣接する２つの小エリア間の距離は「１．５」等のように定義し、「辺又は点で隣接する小エリア間を移動しながら第１の小エリアと第２の小エリア間を最短距離で移動する場合の距離を距離Ｌとする」であってもよい。
【００５６】
図６を用いて、当該ルールに従い距離Ｌを算出する具体例を説明する。図６は、２５個の小エリアを示している。第１の小エリアがＭで示される小エリアであるとする。
【００５７】
第２の小エリアが（８）で示される小エリアである場合、第１の小エリア（Ｍ）と第２の小エリア（８）の最短移動ルートは、第１の小エリア（Ｍ）から直接第２の小エリア（８）に移動するルートである。この場合、第１の小エリア（Ｍ）と第２の小エリア（８）との間の距離Ｌは１となる。
【００５８】
第２の小エリアが（９）で示される小エリアである場合、第１の小エリア（Ｍ）と第２の小エリア（９）の最短移動ルートは、第１の小エリア（Ｍ）から直接第２の小エリア（９）に移動するルートである。この場合、第１の小エリア（Ｍ）と第２の小エリア（９）との間の距離Ｌは１．５となる。
【００５９】
第２の小エリアが（３）で示される小エリアである場合、第１の小エリア（Ｍ）と第２の小エリア（３）の最短移動ルートは、第１の小エリア（Ｍ）から小エリア（８）に移動し、その後、第２の小エリア（３）に移動するルートである。この場合、第１の小エリア（Ｍ）と第２の小エリア（３）との間の距離Ｌは２となる。
【００６０】
第２の小エリアが（４）で示される小エリアである場合、第１の小エリア（Ｍ）と第２の小エリア（４）の最短移動ルートは、第１の小エリア（Ｍ）から小エリア（８）に移動し、その後、第２の小エリア（４）に移動するルートである。この場合、第１の小エリア（Ｍ）と第２の小エリア（４）との間の距離Ｌは２．５となる。
【００６１】
時間Ｔは、例えば、第１の移動体が第１の小エリアで検出された後、第１の移動体が初めて第２の小エリアで検出されるまでのフレーム数を、フレームレートで割ることで算出できる。
【００６２】
このように、算出部１２は、画像を複数の小エリアに分割し、ある小エリアで移動体を検出してから他の小エリアで移動体を検出するまでの時間を算出し、ある小エリアと他の小エリアとの間の距離を上記時間で割った値を、ある小エリアと他の小エリアとの間の移動速度として算出することができる。そして、算出部１２は、移動体が検出された小エリアが変わるごとに、直前に検出された小エリアと新たに検出された小エリアとの間の移動速度を算出することができる。
【００６３】
「移動速度算出例２」
当該例では、算出部１２は、画像上に設定された座標系で、各フレームにおける各人物の位置を特定する。例えば、算出部１２は、各移動体の所定箇所Ｐ（例：鼻等）の座標を、その移動体の位置として特定する。フレーム順に、各フレームで存在する座標を並べることで、各移動体の移動軌跡が検出できる。
【００６４】
そして、算出部１２は、所定のフレーム数（１以上の任意の数）毎に、そのフレーム間での平均移動速度を算出する。具体的には、第１のフレームで特定した移動体の座標と、それから所定のフレーム数後のフレームで特定した移動体の座標との距離を、そのフレーム間の時間（＝フレーム数／フレームレート）で割ることで、算出することができる。
【００６５】
以上のようにして複数のタイミングでの移動速度を算出した後、算出部１２は、移動体検出部１１により検出された移動体毎に、移動速度のばらつきを示すばらつき指標を算出する。以下、ばらつき指標の算出式の一例を説明するが、その他の算出式でばらつき指標を算出してもよい。
【００６６】
まず、算出部１２は、ｖ０〜Ｖｍａｘの範囲の移動速度を、所定の数値幅α毎の複数のグループに分ける。複数のグループは、例えば、第１のグループ「ｖ０〜ｖ０＋α」、第２のグループ「ｖ０＋α〜ｖ０＋２α」のようになる。ここで、各グループの通番を「ｍ」、グループの数を「ｎｓ」とする。
【００６７】
算出部１２は、上述の通り、移動体毎に複数のタイミングでの移動速度を算出している。そこで、算出部１２は、各タイミングの移動速度がどのグループに属するか特定し、各グループに属するメンバーの数をカウントする。メンバーは、各タイミングの移動速度である。
【００６８】
図７及び図８に、当該カウントにより得られる結果を示す。横軸が各グループを示す。図では、各グループの移動速度範囲の代表値が示されている。縦軸が各移動速度での移動が検出された回数を示す。この回数は、各グループに属するメンバーの数と同義である。
【００６９】
そして、算出部１２は、下記式（１）に基づき、移動速度のばらつき指標ｓｅｊをｊ毎に算出する。移動速度がばらつくほど、ばらつき指標ｓｅｊは大きくなる。なお、ｊは移動体ＩＤ（identifier）である。
【００７０】
【数１】
2019244341.tif 000003
【００７１】
算出部１２は、下記式（２）に基づき、式（１）に示されるｓｍｊをｊ毎かつｍ毎に算出する。
【００７２】
【数２】
2019244341.tif 000004
【００７３】
式（２）の分母は、移動体ｊが各速度での移動を検出された回数の合計を示す。分母の値は、上記ｎｓ個のグループ各々に属するメンバーの数を足し合わせた値と同じである。式（２）の分子は、移動体ｊが速度ｍでの移動を検出された回数を示す。分子の値は、グループｍに属するメンバーの数と同じである。
【００７４】
このように、算出部１２は、移動速度を所定値刻みの複数の数値範囲に分割し、数値範囲毎に移動体の移動速度の出現頻度を算出し、当該算出結果に基づき移動体の移動速度のばらつきを示す指標を算出することができる。
【００７５】
なお、算出部１２は、移動体毎に、上記複数の数値範囲の数値幅（上記所定値）を決定することができる。例えば、算出部１２は、各移動体に対応して算出した複数のタイミングの移動速度の最大値に基づき、上記所定値を決定してもよい。移動速度の最大値が大きい程、上記所定値が大きくなる。このようにすることで、各移動体の移動速度のばらつきを精度よく検出することができる。
【００７６】
対象抽出部１３は、算出部１２が算出した移動速度のばらつき指標ｓｅｊに基づき、移動体検出部１１が検出した移動体の中から所定条件を満たす移動体を、注意を要する移動体（例：要注意人物）として抽出する。具体的には、対象抽出部１３は、移動速度のばらつき指標ｓｅｊが第１の基準値以上である移動体ｊを、注意を要する移動体として抽出する。
【００７７】
本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例は、第１の実施形態と同様である。
【００７８】
以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１の実施形態と同様な作用効果を実現できる。
【００７９】
また、本実施形態の処理装置１０によれば、移動速度がばらついている移動体を、注意を要する移動体として抽出することができる。犯罪の下見等でうろついている人物は、ターゲットを検索したり、ターゲットを追跡したり、ターゲットを観察したりと、様々な行動をとる。このため、当該人物の移動速度はばらつき得る。移動速度がばらついている移動体を、注意を要する移動体として抽出することができる本実施形態の処理装置１０によれば、要注意人物を精度よく抽出できる。
【００８０】
＜第３の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、移動パラメータ値として移動体の移動方向を算出し、移動方向が所定レベル以上ばらついている移動体を、注意を要する移動体として抽出する。その他の構成は、第１の実施形態と同様である。
【００８１】
以下、処理装置１０の構成を詳細に説明する。なお、処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１の実施形態と同様である。
【００８２】
処理装置１０の機能ブロック図の一例は、第１の実施形態同様、図２で示される。図示するように、処理装置１０は、移動体検出部１１と、算出部１２と、対象抽出部１３とを有する。移動体検出部１１の構成は、第１の実施形態と同様である。
【００８３】
算出部１２は、移動体検出部１１により検出された移動体毎に、移動体各々の移動方向（移動パラメータ値）を算出する。算出部１２は、所定長さ分の動画像を処理対象とし、当該動画像の中の複数のタイミング各々における移動方向を、移動体毎に検出する。以下算出方法の一例を説明する。
【００８４】
「移動方向算出例１」
当該例では、算出部１２は、図５に示すように、各フレームの画像を所定のルールに基づき複数の小エリアに分割する。Ｆは各フレームの画像を示し、Ａは小エリアを示す。図示する例の場合、算出部１２は、合計４９個の小エリア（縦７×横７）に分割している。
【００８５】
そして、算出部１２は、フレーム毎に、各移動体がどの小エリアに存在するかを検出する。例えば、算出部１２は、各移動体の所定箇所Ｐ（例：鼻等）が存在する小エリアを、各移動体が存在する小エリアとして検出する。フレーム順に、各フレームで存在する小エリアを並べることで、各移動体の移動軌跡が検出できる。なお、移動体は、連続する複数のフレームに跨って、同じ小エリアに存在することもあり得る。
【００８６】
そして、算出部１２は、ある移動体（第１の移動体）がある小エリア（第１の小エリア）で検出された後、第１の移動体が初めて他の小エリア（第２の小エリア）で検出された時、第１の移動体は第１の小エリアから第２の小エリアの方向に移動したと特定する。
【００８７】
２つの小エリア間の移動の方向は、例えば図９に示すように定義されてもよい。図９は、９個の小エリアを示している。第１の小エリアがＭで示される小エリアであるとする。図示するように、現在位置する小エリア（Ｍ）からその周囲の小エリア各々への移動方向が定義される。図示する例の場合、上、下、右、左、右上、右下、左上、左下の８個の移動方向が定義されている。
【００８８】
ここで、図１０を用いて具体例を説明する。図示するように、移動体は、番号の順に、小エリア（１）から小エリア（１１）において検出されたものとする。この場合、小エリア（１）から小エリア（２）への移動方向は「下」となる。そして、小エリア（２）から小エリア（３）への移動方向は「下」となる。算出部１２は、このようにして、小エリア（１）から小エリア（１１）までの移動における移動方向を特定する。結果、「下」、「下」、「下」、「下」、「下」、「右」、「右」、「右」、「右」、「右」という内容が特定される。
【００８９】
なお、図１１に示すように、第１の小エリア（１）とその直後に検出される第２の小エリア（２）とが隣接していない場合もある。このような場合、算出部１２は、予め定められたルールに従い、第１の小エリア（１）から第２の小エリア（２）への移動の移動方向を決定する。
【００９０】
例えば、算出部１２は、「第１の小エリア（１）から下方向に辺で隣接する小エリア間を移動した移動軌跡Ｄ１」、及び、「第１の小エリア（１）から右斜め下方向に点で隣接する小エリア間を移動した移動軌跡Ｄ２」各々と、第２の小エリア（２）との距離を算出し、距離が小さい方の移動軌跡を特定する。そして、算出部１２は、移動軌跡Ｄ１の方が第２の小エリア（２）との距離が小さい場合、第１の小エリア（１）から第２の小エリア（２）への移動の移動方向を「下」と決定する。一方、算出部１２は、移動軌跡Ｄ２の方が第２の小エリア（２）との距離が小さい場合、第１の小エリア（１）から第２の小エリア（２）への移動の移動方向を「右下」と決定する。なお、ここで説明した例はあくまで一例であり、これに限定されない。
【００９１】
このように、算出部１２は、画像を複数の小エリアに分割し、移動体が検出された小エリアが変わるごとに、直前に検出された小エリアから新たに検出された小エリアに向かう方向を、移動体の移動方向として算出することができる。そして、算出部１２は、移動体が検出された小エリアが変わるごとに、直前に検出された小エリアと新たに検出された小エリアとに基づき、移動体の移動方向を算出することができる。
【００９２】
「移動方向算出例２」
当該例では、算出部１２は、画像上に設定された座標系で、各フレームにおける各人物の位置を特定する。例えば、算出部１２は、各移動体の所定箇所Ｐ（例：鼻等）の座標を、その移動体の位置として特定する。フレーム順に、各フレームで存在する座標を並べることで、各移動体の移動軌跡が検出できる。
【００９３】
そして、算出部１２は、所定のフレーム数（１以上の任意の数）毎に、そのフレーム間での平均移動方向を算出する。具体的には、第１のフレームで特定した移動体の座標から、それから所定のフレーム数後のフレームで特定した移動体の座標に向かう方向を、移動体の移動方向として算出することができる。例えば、画像の上方向を０°、右方向を９０°、下方向を１８０°、左方向を２７０°と定義し、角度で移動方向を表現してもよい。この場合、算出部１２は、上、下、右、左、右上、右下、左上、左下等の各方向に対応した角度範囲を定義することで、角度で算出した移動方向を、上、下、右、左、右上、右下、左上、左下等の概念で表現することができる。なお、ここでは、０°〜３６０°の範囲を８個のグループに分ける例を説明したが、その数はこれに限定されない。
【００９４】
以上のようにして複数のタイミングでの移動方向を算出した後、算出部１２は、移動体検出部１１により検出された移動体毎に、移動方向のばらつきを示すばらつき指標を算出する。以下、ばらつき指標の算出式の一例を説明するが、その他の算出式でばらつき指標を算出してもよい。
【００９５】
算出部１２は、上述の通り、移動体毎に複数のタイミングでの移動方向を検出した。そこで、算出部１２は、移動方向毎に各方向の移動が検出された数をカウントする。
【００９６】
図１２及び図１３に、当該カウントにより得られる結果を示す。横軸が各移動方向を示す。Ｌは左、ＵＬは左上、Ｕは上、ＵＲは右上、Ｒは右、ＤＲは右下、Ｄは下、ＤＬは左下を意味する。縦軸が各移動方向での移動が検出された回数を示す。
【００９７】
そして、算出部１２は、下記式（３）に基づき、移動方向のばらつき指標ｄｅｊをｊ毎に算出する。移動方向がばらつくほど、ばらつき指標ｄｅｊは大きくなる。なお、ｊは移動体ＩＤである。ｋは、移動方向のＩＤである。ｎｄは、移動方向の数である。移動方向を、上、下、右、左、右上、右下、左上、左下の８個の方向で表す場合、ｎｄは８となる。
【００９８】
【数３】
2019244341.tif 000005
【００９９】
算出部１２は、下記式（４）に基づき、式（３）に示されるｄｋｊをｊ毎かつｋ毎に算出する。
【０１００】
【数４】
2019244341.tif 000006
【０１０１】
式（４）の分母は、移動体ｊが各移動方向での移動を検出された回数の合計を示す。式（４）の分子は、移動体ｊが移動方向ｋでの移動を検出された回数を示す。
【０１０２】
対象抽出部１３は、算出部１２が算出した移動方向のばらつき指標ｄｅｊに基づき、移動体検出部１１が検出した移動体の中から所定条件を満たす移動体を、注意を要する移動体（例：要注意人物）として抽出する。具体的には、対象抽出部１３は、移動方向のばらつき指標ｄｅｊが第２の基準値以上である移動体ｊを、注意を要する移動体として抽出する。
【０１０３】
本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例は、第１の実施形態と同様である。
【０１０４】
以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１の実施形態と同様な作用効果を実現できる。
【０１０５】
また、本実施形態の処理装置１０によれば、移動方向がばらついている移動体を、注意を要する移動体として抽出することができる。犯罪の下見等でうろついている人物は、ターゲットを検索したり、ターゲットを追跡したり、ターゲットを観察したりと、様々な行動をとる。このため、当該人物の移動方向はばらつき得る。移動方向がばらついている移動体を、注意を要する移動体として抽出することができる本実施形態の処理装置１０によれば、要注意人物を精度よく抽出できる。
【０１０６】
＜第４の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、移動パラメータ値として移動体の出現位置を算出し、出現位置が所定レベル以上ばらついている移動体を、注意を要する移動体として抽出する。その他の構成は、第１の実施形態と同様である。
【０１０７】
以下、処理装置１０の構成を詳細に説明する。なお、処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１の実施形態と同様である。
【０１０８】
処理装置１０の機能ブロック図の一例は、第１の実施形態同様、図２で示される。図示するように、処理装置１０は、移動体検出部１１と、算出部１２と、対象抽出部１３とを有する。移動体検出部１１の構成は、第１の実施形態と同様である。
【０１０９】
算出部１２は、移動体検出部１１により検出された移動体毎に、移動体各々の出現位置（移動パラメータ値）を算出する。算出部１２は、所定長さ分の動画像を処理対象とし、当該動画像の中の複数のタイミング各々における出現位置を、移動体毎に検出する。以下算出方法の一例を説明する。
【０１１０】
例えば、算出部１２は、図５に示すように、各フレームの画像を所定のルールに基づき複数の小エリアに分割する。Ｆは各フレームの画像を示し、Ａは小エリアを示す。図示する例の場合、算出部１２は、合計４９個の小エリア（縦７×横７）に分割している。そして、算出部１２は、各移動体の所定箇所Ｐ（例：鼻等）が存在する小エリアを、各移動体が存在する小エリアとして特定する。算出部１２は、複数のフレームの画像各々に対して同様の処理を行うことで、各移動体が存在する小エリアをフレーム毎に特定する。そして、算出部１２は、特定結果に基づき、各移動体が各小エリアに存在するフレーム数や、各移動体が各小エリアに存在する時間（＝フレーム数／フレームレート）を算出する。
【０１１１】
次いで、算出部１２は、移動体検出部１１により検出された移動体毎に、出現位置のばらつきを示すばらつき指標を算出する。以下、ばらつき指標の算出式の一例を説明するが、その他の算出式でばらつき指標を算出してもよい。
【０１１２】
算出部１２は、下記式（５）に基づき、出現位置のばらつき指標ｐｅｊをｊ毎に算出する。出現位置がばらつくほど、ばらつき指標ｐｅｊは大きくなる。なお、ｊは移動体ＩＤであり、ｉは小エリアＡのＩＤであり、ｎｉは小エリアＡの数である。
【０１１３】
【数５】
2019244341.tif 000007
【０１１４】
算出部１２は、下記式（６）又は下記式（７）に基づき、式（５）に示されるｐｉｊをｊ毎かつｉ毎に算出する。
【０１１５】
【数６】
2019244341.tif 000008
【０１１６】
【数７】
2019244341.tif 000009
【０１１７】
式（６）の分母は、移動体ｊが画像内に存在するトータルフレーム数（移動体ｊが検出されたトータルフレーム数）である。式（６）の分子は、移動体ｊが小エリアｉに存在するトータルフレーム数（移動体ｊが小エリアｉで検出されたトータルフレーム数）である。
【０１１８】
式（７）の分母は、移動体ｊが画像内に存在する時間（＝移動体ｊが検出されたトータルフレーム数／フレームレート）である。式（７）の分子は、移動体ｊが小エリアｉに存在する時間（＝移動体ｊが小エリアｉで検出されたトータルフレーム数／フレームレート）である。
【０１１９】
対象抽出部１３は、算出部１２が算出した出現位置のばらつき指標ｐｅｊに基づき、移動体検出部１１が検出した移動体の中から所定条件を満たす移動体を、注意を要する移動体（例：要注意人物）として抽出する。具体的には、対象抽出部１３は、出現位置のばらつき指標ｐｅｊが第３の基準値以上である移動体ｊを、注意を要する移動体として抽出する。
【０１２０】
本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例は、第１の実施形態と同様である。
【０１２１】
以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１の実施形態と同様な作用効果を実現できる。
【０１２２】
また、本実施形態の処理装置１０によれば、出現位置がばらついている移動体を、注意を要する移動体として抽出することができる。犯罪の下見等でうろついている人物は、ターゲットを検索したり、ターゲットを追跡したり、ターゲットを観察したりと、様々な行動をとる。このため、当該人物の出現位置はばらつき得る。出現位置がばらついている移動体を、注意を要する移動体として抽出することができる本実施形態の処理装置１０によれば、要注意人物を精度よく抽出できる。
【０１２３】
＜第５の実施形態＞
本実施形態の処理装置１０は、移動速度のばらつき指標ｓｅｊ、移動方向のばらつき指標ｄｅｊ、及び、出現位置のばらつき指標ｐｅｊの中の任意の２つ、又は、全てを用いて、移動体ｊの動きのばらつき指標を算出し、当該動きのばらつき指標に基づき注意を要する移動体を抽出する。
【０１２４】
以下、処理装置１０の構成を詳細に説明する。なお、処理装置１０のハードウエア構成の一例は、第１の実施形態と同様である。
【０１２５】
処理装置１０の機能ブロック図の一例は、第１の実施形態同様、図２で示される。図示するように、処理装置１０は、移動体検出部１１と、算出部１２と、対象抽出部１３とを有する。移動体検出部１１の構成は、第１の実施形態と同様である。
【０１２６】
算出部１２は、移動速度のばらつき指標ｓｅｊ、移動方向のばらつき指標ｄｅｊ、及び、出現位置のばらつき指標ｐｅｊの中の任意の２つ、又は、全てを算出する。各々の算出方法は、第２乃至第４の実施形態で説明した通りである。
【０１２７】
そして、算出部１２は、下記式（８）及び（９）に基づき、移動体ｊの動きのばらつき指標ＩＭを算出する。ＩＭは、少なくとも２つの移動パラメータ値のばらつきを示す。
【０１２８】
【数８】
2019244341.tif 000010
【０１２９】
【数９】
2019244341.tif 000011
【０１３０】
なお、出現位置のばらつき指標ｐｅｊを算出する処理時に各フレームの画像を複数の小エリアに分割するが、式（８）のＮｐは当該処理で生成された小エリアの総数を示す。また、移動方向のばらつき指標ｄｅｊを算出する処理時に各フレームの画像を複数の小エリアに分割することができるが、式（８）のＮｄは当該処理で生成された小エリアの総数を示す。また、移動速度のばらつき指標ｓｅｊを算出する処理時に各フレームの画像を複数の小エリアに分割することができるが、式（８）のＮｓは当該処理で生成された小エリアの総数を示す。
【０１３１】
式（９）は、移動速度のばらつき指標ｓｅｊ、移動方向のばらつき指標ｄｅｊ、及び、出現位置のばらつき指標ｐｅｊの全てを用いて、移動体ｊの動きのばらつき指標を算出する式である。移動速度のばらつき指標ｓｅｊ、移動方向のばらつき指標ｄｅｊ、及び、出現位置のばらつき指標ｐｅｊの任意の２つを用いて移動体ｊの動きのばらつき指標を算出する場合、下記式（１０）乃至（１２）のいずれかを用いることができる。
【０１３２】
【数１０】
2019244341.tif 000012
【０１３３】
【数１１】
2019244341.tif 000013
【０１３４】
【数１２】
2019244341.tif 000014
【０１３５】
対象抽出部１３は、少なくとも２つの移動パラメータ値のばらつきを示す動きのばらつき指標ＩＭが所定の条件を満たす移動体を、注意を要する移動体として抽出する。具体的には、対象抽出部１３は、動きのばらつき指標ＩＭが第４の基準値以上である移動体ｊを、注意を要する移動体として抽出する。
【０１３６】
本実施形態の処理装置１０の処理の流れの一例は、第１の実施形態と同様である。
【０１３７】
以上説明した本実施形態の処理装置１０によれば、第１乃至第４の実施形態と同様な作用効果を実現できる。また、本実施形態の処理装置１０によれば、移動体の複数の動きの特徴（複数の移動パラメータ値）のばらつきに基づき注意を要する移動体を抽出できるので、要注意人物を精度よく抽出できる。
【０１３８】
＜変形例＞
ここで、第２乃至第５の実施形態に適用できる変形例を説明する。算出部１２が図５に示すように画像を複数の小エリアに分割し、それを用いて移動速度、移動方向、出現位置等を算出する例において、算出部１２は、画像を、画像内の位置に応じて形状及び大きさの少なくとも一方が異なる複数の小エリアに分割してもよい。
【０１３９】
図１４に、算出部１２が画像を複数の小エリアに分割した例を示す。図示する例の場合、画像の上側の方に位置する小エリアの方が、画像の下側の方に位置する小エリアよりも縦方向の長さが短くなっている。その他、画像の左右方向の位置に応じて、小エリアの左右方向の長さが異なってもよい。
【０１４０】
当該変形例の場合、画像内の位置に影響されることなく、移動体の移動速度、移動方向、出現位置等のばらつきを精度よく評価することができる。結果、要注意人物を精度よく抽出できる。
【０１４１】
以下、参考形態の例を付記する。
１．  カメラで生成された画像から移動体を検出する移動体検出手段と、
前記移動体毎に前記移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出するとともに、前記移動体毎に前記移動パラメータ値のばらつきを示す指標を算出する算出手段と、
前記指標に基づき、所定の条件を満たす前記移動体を抽出する対象抽出手段と、
を有する処理装置。
２．  １に記載の処理装置において、
前記算出手段は、前記移動パラメータ値として、前記移動体の移動速度を算出する処理装置。
３．  ２に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記画像を複数の小エリアに分割し、
ある前記小エリアで前記移動体を検出してから他の前記小エリアで前記移動体を検出するまでの時間を算出し、
前記ある小エリアと前記他の小エリアとの間の距離を、前記時間で割った値を、前記ある小エリアと前記他の小エリアとの間の移動速度として算出する処理装置。
４．  ３に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記移動体が検出された前記小エリアが変わるごとに、直前に検出された前記小エリアと新たに検出された前記小エリアとの間の移動速度を算出する処理装置。
５．  ３又は４に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
移動速度を所定値刻みの複数の数値範囲に分割し、
前記数値範囲毎に前記移動体の移動速度の出現頻度を算出し、当該算出結果に基づき前記移動体の移動速度のばらつきを示す指標を算出する処理装置。
６．  ５に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記移動体毎に、算出した移動速度の最大値に基づき、前記数値範囲の数値幅を示す前記所定値を決定する処理装置。
７．  １から６のいずれかに記載の処理装置において、
前記算出手段は、前記移動パラメータ値として、前記移動体の移動方向を算出する処理装置。
８．  ７に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記画像を複数の小エリアに分割し、
前記移動体が検出された前記小エリアが変わるごとに、直前に検出された前記小エリアから新たに検出された前記小エリアに向かう方向を、前記移動体の移動方向として算出する処理装置。
９．  １から８のいずれかに記載の処理装置において、
前記算出手段は、前記移動パラメータ値として、前記移動体の出現位置を算出する処理装置。
１０．  ９に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記画像を複数の小エリアに分割し、
前記小エリア毎に、前記移動体が存在するフレーム数又は時間を算出する処理装置。
１１．  ３から６、８及び１０の中のいずれかに記載の処理装置において、
前記算出手段は、前記画像を、前記画像内の位置に応じて形状及び大きさの少なくとも一方が異なる複数の前記小エリアに分割する処理装置。
１２．  １から１１のいずれかに記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記移動パラメータ値として、前記移動体の移動速度、前記移動体の移動方向及び前記移動体の出現位置の中の少なくとも２つを算出し、
前記対象抽出手段は、
前記少なくとも２つの前記移動パラメータ値のばらつきを示す前記指標が前記所定の条件を満たす前記移動体を抽出する処理装置。
１３．  １から１２のいずれかに記載の処理装置において、
前記対象抽出手段は、前記移動パラメータ値が所定レベル以上ばらついている前記移動体を抽出する処理装置。
１４．  コンピュータが、
カメラで生成された画像から移動体を検出する移動体検出工程と、
前記移動体毎に前記移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出するとともに、前記移動体毎に前記移動パラメータ値のばらつきを示す指標を算出する算出工程と、
前記指標に基づき、所定の条件を満たす前記移動体を抽出する対象抽出工程と、
を実行する処理方法。
１５．  コンピュータを、
カメラで生成された画像から移動体を検出する移動体検出手段、
前記移動体毎に前記移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出するとともに、前記移動体毎に前記移動パラメータ値のばらつきを示す指標を算出する算出手段、
前記指標に基づき、所定の条件を満たす前記移動体を抽出する対象抽出手段、
として機能させるプログラム。
【図１】
2019244341.tif 000015
【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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【図１３】
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【図１４】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年11月26日(2020.11.26)
【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】
カメラで生成された画像から移動体を検出する移動体検出手段と、
前記移動体毎に前記移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出するとともに、前記移動体毎に前記移動パラメータ値のばらつきを示す指標を算出する算出手段と、
前記指標に基づき、所定の条件を満たす前記移動体を抽出する対象抽出手段と、
を有する処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の処理装置において、
前記算出手段は、前記移動パラメータ値として、前記移動体の移動速度を算出する処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記画像を複数の小エリアに分割し、
ある前記小エリアで前記移動体を検出してから他の前記小エリアで前記移動体を検出するまでの時間を算出し、
前記ある小エリアと前記他の小エリアとの間の距離を、前記時間で割った値を、前記ある小エリアと前記他の小エリアとの間の移動速度として算出する処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記移動体が検出された前記小エリアが変わるごとに、直前に検出された前記小エリアと新たに検出された前記小エリアとの間の移動速度を算出する処理装置。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
移動速度を所定値刻みの複数の数値範囲に分割し、
前記数値範囲毎に前記移動体の移動速度の出現頻度を算出し、当該算出結果に基づき前記移動体の移動速度のばらつきを示す指標を算出する処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記移動体毎に、算出した移動速度の最大値に基づき、前記数値範囲の数値幅を示す前記所定値を決定する処理装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の処理装置において、
前記算出手段は、前記移動パラメータ値として、前記移動体の移動方向を算出する処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の処理装置において、
前記算出手段は、
前記画像を複数の小エリアに分割し、
前記移動体が検出された前記小エリアが変わるごとに、直前に検出された前記小エリアから新たに検出された前記小エリアに向かう方向を、前記移動体の移動方向として算出する処理装置。
【請求項９】
コンピュータが、
カメラで生成された画像から移動体を検出する移動体検出工程と、
前記移動体毎に前記移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出するとともに、前記移動体毎に前記移動パラメータ値のばらつきを示す指標を算出する算出工程と、
前記指標に基づき、所定の条件を満たす前記移動体を抽出する対象抽出工程と、
を実行する処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
カメラで生成された画像から移動体を検出する移動体検出手段、
前記移動体毎に前記移動体各々の動きの特徴を示す移動パラメータ値を算出するとともに、前記移動体毎に前記移動パラメータ値のばらつきを示す指標を算出する算出手段、
前記指標に基づき、所定の条件を満たす前記移動体を抽出する対象抽出手段、
として機能させるプログラム。
【国際調査報告】
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