CN113823072A - 人物追踪支援装置及人物追踪支援系统 - Google Patents

人物追踪支援装置及人物追踪支援系统 Download PDF

Info

Publication number
CN113823072A
CN113823072A CN202110642950.4A CN202110642950A CN113823072A CN 113823072 A CN113823072 A CN 113823072A CN 202110642950 A CN202110642950 A CN 202110642950A CN 113823072 A CN113823072 A CN 113823072A
Authority
CN
China
Prior art keywords
person
camera
time
tracking target
tracking
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110642950.4A
Other languages
English (en)
Inventor
木皿尚宏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Building Solutions Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd filed Critical Mitsubishi Electric Building Techno Service Co Ltd
Publication of CN113823072A publication Critical patent/CN113823072A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B27/00—Alarm systems in which the alarm condition is signalled from a central station to a plurality of substations
    • G08B27/001—Signalling to an emergency team, e.g. firemen
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/292—Multi-camera tracking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification
    • G06V40/173—Classification, e.g. identification face re-identification, e.g. recognising unknown faces across different face tracks
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19602—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction
    • G08B13/19608—Tracking movement of a target, e.g. by detecting an object predefined as a target, using target direction and or velocity to predict its new position
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19639—Details of the system layout
    • G08B13/19645—Multiple cameras, each having view on one of a plurality of scenes, e.g. multiple cameras for multi-room surveillance or for tracking an object by view hand-over
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B5/00—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied
    • G08B5/22—Visible signalling systems, e.g. personal calling systems, remote indication of seats occupied using electric transmission; using electromagnetic transmission
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/90—Arrangement of cameras or camera modules, e.g. multiple cameras in TV studios or sports stadiums
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • G06T2207/30201—Face
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30232—Surveillance

Abstract

本发明提供人物追踪支援装置及人物追踪支援系统。人物追踪支援装置包含处理器。处理器取得根据第1摄像头(14‑1)中拍摄到的人物的面部图像而确定的追踪对象者(T)的识别信息和追踪对象者被第1摄像头拍摄到的第1时刻，并且，取得追踪对象者被位于离开第1摄像头的位置的第2摄像头(14‑2)拍摄到的第2时刻，基于第1时刻至第2时刻的经过时间和第1摄像头至第2摄像头的距离，预测追踪对象者到达特定区域(70A、70B)的时刻，向多个监视者(P)分别持有的便携终端装置通知追踪对象者的识别信息、特定区域及预测出的上述时刻。

Description

人物追踪支援装置及人物追踪支援系统
相关申请的交叉引用
本申请要求于2020年6月18日提交的日本专利申请号2020-104980的优先权，其全部内容通过引用并入本文，包括说明书、权利要求、附图和摘要。
技术领域
本公开涉及支援公共设施、商业设施等中的人物追踪的人物追踪支援装置及人物追踪支援系统。
背景技术
近年来，使用了计算机的面部识别技术的识别能力大幅进步，通过面部识别技术，例如能够根据映在机场的监视摄像头中的人物的面部来检测通缉嫌疑犯(以下称为通缉犯)等。此外，也提出了支援向事件现场派遣警察的技术、支援设施的非法入侵者的追踪的技术。
在专利文献1中公开了一种引导系统，在该引导系统中，向警察持有的现场终端发送径直前往事件现场(对象地点)的委托，使该现场终端显示包含从该现场终端的当前位置到对象地点为止的路径信息的地图信息。
在专利文献2中公开了一种入侵者追踪装置，在该入侵者追踪装置中，基于入侵到场地内的入侵者的位置信息和场地内的设施信息来估计入侵者的目的地，基于估计出的目的地和场地内的道路信息来计算直至入侵者的目的地为止的入侵路径，基于入侵路径和警备人员的位置信息来导出包围路径，在警备人员的便携终端中显示场地内地图和包围路径。
在专利文献3中公开了一种面部认证装置，在该面部认证装置中，存储有通缉犯等特定人物的面部照片的列表，当根据监视摄像头取得的图像检测到位于列表中的特定人物的面部照片时，向规定的终端装置通知包含该面部照片的信息的警告。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2018-60481号公报
专利文献2：日本特开2019-53483号公报
专利文献3：日本特开2019-9529号公报
发明内容
有时，能够根据分别在配置于设施内的各部位的摄像头中拍摄到的人物的面部图像确定通缉犯等追踪对象者。但是，以往，未充分研究通过联合由多个摄像头分别确定的追踪对象者的信息来支援追踪对象者的追踪的技术。
本公开的目的在于，能够使用由多个摄像头分别确定的追踪对象者的信息来支援追踪对象者的追踪。
本公开的人物追踪支援装置的特征在于，包含处理器，所述处理器取得根据第1摄像头中拍摄到的人物的面部图像而确定的追踪对象者的识别信息和所述追踪对象者被所述第1摄像头拍摄到的第1时刻，并且取得所述追踪对象者被位于离开所述第1摄像头的位置的第2摄像头拍摄到的第2时刻，基于从所述第1时刻至所述第2时刻的经过时间和从所述第1摄像头至所述第2摄像头的距离，预测所述追踪对象者到达相对于所述第1摄像头位于所述第2摄像头侧的路径上的特定区域的时刻，向多个监视者分别持有的便携终端装置通知所述追踪对象者的识别信息、所述特定区域及预测出的所述时刻。
根据该结构，监视者根据通知给便携终端装置的信息，能够进行在追踪对象者的到达时刻之前抢先来到特定区域的动作，能够抑制跟丢追踪对象者。
在本公开的人物追踪支援装置中也可以是，所述处理器还取得所述追踪对象者被第3摄像头拍摄到的第3时刻，该第3摄像头位于所述第2摄像头与所述特定区域之间，基于从所述第2时刻至所述第3时刻的经过时间和从所述第2摄像头至所述第3摄像头的距离，对预测出的所述时刻进行更新，向所述便携终端装置通知更新后的所述时刻。
根据该结构，即便在追踪对象者的移动速度变化的情况下，也能够提高追踪对象者到达特定区域的预测时刻的精度。例如，在由于追踪对象者在第1摄像头与第2摄像头之间的区间止步或者进行绕道而使预测出的时刻过度延后的情况下，或者在由于追踪对象者在第1摄像头与第2摄像头之间的区间搭乘于水平式或阶梯式的自动扶梯等而使预测出的时刻过度提前等情况下，预测出的时刻被更新，因此，能够提高其精度。
在本公开的人物追踪支援装置中也可以是，存在2个以上的所述特定区域，所述处理器基于当前或过去的前往各所述特定区域的人员的流动的信息，确定所述追踪对象者向多个所述特定区域分别行进的预测比例，基于所述预测比例，从所述监视者中设定向多个所述特定区域分别配备的追踪者，向各所述追踪者的便携终端装置通知对各所述追踪者设定的针对所述特定区域的配备指令。
根据该结构，能够向追踪对象者可能行进的多个特定区域分别配备适当的追踪者，各追踪者能够进行在追踪对象者的到达时刻之前抢先来到各特定区域的动作，能够抑制跟丢追踪对象者。
在本公开的人物追踪支援装置中也可以是，所述处理器以如下方式设定追踪者：与所述预测比例为某一预测比例的特定区域相比，增加配备于具有比所述某一预测比例高的预测比例的其他特定区域的追踪者的数量。
根据该结构，能够加强追踪对象者进入的可能性高的特定区域的配备，能够降低跟丢追踪对象者的可能性。
在本公开的人物追踪支援装置中也可以是，所述处理器取得所述追踪对象者的嫌疑的种类，在根据所述嫌疑的种类而确定为所述追踪对象者是暴力犯的情况下，以如下方式设定追踪者：与根据所述嫌疑的种类而确定为所述追踪对象者是智能犯的情况相比，增加配备于所述某一特定区域和所述其他特定区域中的至少一方的追踪者的数量。
根据该结构，能够预测追踪对象者对追踪者的抵抗力，抑制追踪者的过小或过度的配备。
在本公开的人物追踪支援装置中也可以是，所述处理器取得所述追踪对象者的特征信息，基于所述特征信息，从所述监视者中设定配备于所述特定区域的追踪者，向所述追踪者的便携终端装置通知针对所述特定区域的配备指令。
根据该结构，能够针对追踪对象者，向特定区域配备适当的追踪者。
在本公开的人物追踪支援装置中也可以是，所述特征信息包含所述追踪对象者的嫌疑的种类，所述处理器在根据所述嫌疑的种类而确定为所述追踪对象者是暴力犯的情况下，以如下方式设定追踪者：与根据所述嫌疑的种类而确定为所述追踪对象者是智能犯的情况相比，增加配备于所述特定区域的追踪者的数量。
根据该结构，能够预测追踪对象者对追踪者的抵抗力，抑制追踪者的过小或过度的配备。
在本公开的人物追踪支援装置中也可以是，所述特征信息包含所述追踪对象者的嫌疑的种类，所述处理器在根据所述嫌疑的种类而确定为所述追踪对象者是暴力犯的情况下，以如下方式设定追踪者：与根据所述嫌疑的种类而确定为所述追踪对象者是智能犯的情况相比，向所述特定区域配备更多的具有特定职业履历的所述监视者。
根据该结构，在追踪对象者为暴力犯的情况下，能够抑制该追踪对象者的逃脱。
本公开的人物追踪支援系统的特征在于，包括：认证装置，其根据第1摄像头中拍摄到的人物的面部图像来确定追踪对象者，取得所述追踪对象者的识别信息和所述追踪对象者被所述第1摄像头拍摄到的第1时刻，并且根据位于离开所述第1摄像头的位置的第2摄像头中拍摄到的人物的面部图像来确定所述追踪对象者，取得所述追踪对象者被所述第2摄像头拍摄到的第2时刻；人物追踪支援装置，其从所述认证装置取得所述追踪对象者的识别信息、所述第1时刻及所述第2时刻；以及便携终端装置，其与所述人物追踪支援装置连接为能够通信，由多个监视者分别持有该便携终端装置，所述人物追踪支援装置包含处理器，所述处理器基于从所述第1时刻至所述第2时刻的经过时间和从所述第1摄像头至所述第2摄像头的距离，预测所述追踪对象者到达相对于所述第1摄像头位于所述第2摄像头侧的路径上的特定区域的时刻，向各所述便携终端装置通知所述追踪对象者的识别信息、所述特定区域及预测出的所述时刻。
根据该结构，监视者根据通知给便携终端装置的信息，能够进行在追踪对象者的到达时刻之前抢先来到特定区域的动作，能够抑制跟丢追踪对象者。
发明的效果
根据本公开，通过联合由多个摄像头分别确定的追踪对象者的信息，能够支援追踪对象者的追踪。
附图说明
图1是示意性示出人物追踪支援系统的整体结构的图。
图2是示出人物追踪支援装置的硬件结构的一例的图。
图3是人物追踪支援装置的功能框图。
图4是用于说明由人物追踪支援装置进行的人物追踪的支援的图。
图5是用于针对与追踪对象者的特征相应的追踪者的设定进行说明的图。
图6是示出便携终端装置的显示画面的一例的图。
图7是示出便携终端装置的显示画面的另一例的图。
具体实施方式
以下，参照附图对本公开的实施方式详细进行说明。以下所述的结构是用于说明的例示，能够与系统、装置的规格等配合地适当变更。此外，以下在包含多个实施方式、变形例等的情况下，最初设想将它们的特征部分适当组合地使用。在全部附图中，针对相同的要素标注相同的标号，省略重复的说明。
图1是示意性示出本实施方式的人物追踪支援系统10的整体结构的图。人物追踪支援系统10是对出现在公共设施、商业设施等中的通缉犯等追踪对象者的追踪进行支援的系统。作为公共设施，例如举出机场、车站、巴士总站、客轮码头等，作为商业设施，例如举出购物中心、家居中心、游乐园等，但不限于此。以下，针对将人物追踪支援系统10应用于机场的例子进行说明。追踪对象者不限于国内外的通缉犯，只要是需要追踪并抓捕的人物即可。
人物追踪支援系统10具备设置在设施内的多个摄像头14-1～14-n(n是正整数)、认证装置16、人物追踪支援装置12、以及设施内的监视者分别持有的便携终端装置18-1～18-m(m是正整数)，它们经由LAN(Local Area Network：局域网)等网络22以能够通信的方式连接。多个便携终端装置18-1～18-m通过与接入点20无线连接而与网络22连接。另外，监视者是监视人员、警备人员、警察等，是能够成为对追踪对象者进行追踪的追踪者的人。以下，在无需分别识别摄像头14-1～14-n的情况下，称为摄像头14，在无需分别识别便携终端装置18-1～18-m的情况下，称为便携终端装置18。
摄像头14是具有摄影功能和通信功能的监视摄像头等摄像装置，设置于设施的壁、顶棚等，拍摄预先决定的区域。摄像头14经由网络22向认证装置16发送摄像图像。
认证装置16是进行面部认证的计算机。认证装置16从各摄像头14接收摄像图像，对出现在各摄像图像中的人的面部图像与追踪对象者的列表的面部图像进行对照，由此确定追踪对象者。另外，在追踪对象者的列表中，按照每个追踪对象者，将面部图像、姓名等识别信息与性别、国籍、犯罪嫌疑、武器持有史等特征信息对应地进行了记录。认证装置16经由网络22向人物追踪支援装置12发送根据摄像头14的摄像图像确定出的追踪对象者的识别信息及特征信息、以及确定出的追踪对象者被各摄像头14拍摄到的时刻。
人物追踪支援装置12是向各监视者的便携终端装置18提供用于追踪并抓捕追踪对象者的信息的计算机。人物追踪支援装置12从认证装置16接收追踪对象者的识别信息及特征信息，经由网络22转送到各便携终端装置18。此外，人物追踪支援装置12从认证装置16接收追踪对象者被各摄像头14拍摄到的时刻，根据接收到的各时刻来预测追踪对象者到达设施内的特定区域的时刻，经由网络22向各便携终端装置18发送预测出的时刻。
便携终端装置18是智能手机、平板终端等。便携终端装置18从人物追踪支援装置12接收追踪对象者的识别信息及特征信息，并且，接收该人物追踪支援装置12预测出的追踪对象者到达设施内的特定区域的时刻。然后，便携终端装置18将接收到的追踪对象者的识别信息及特征信息和追踪对象者到达设施内的特定区域的时刻显示于本装置的触摸面板、显示器(以下称为触摸面板等)。在图6中示出便携终端装置18的显示画面的一例。
此外，在便携终端装置18中，安装有应用人物追踪支援系统10的设施(在本实施方式中为机场)的地图。便携终端装置18使用室内测位技术取得本装置的位置信息，将使本装置的位置重叠于设施的地图得到的画面(以下称为地图画面)显示于本装置的触摸面板等。在图7中示出地图画面92的一例，星号示出本装置的位置M。另外，作为室内测位技术，例如能够使用由便携终端装置18接收来自信标(Beacon)或Wi-Fi(注册商标)接入点的电波并根据该接收强度得到本装置的位置信息的公知技术，但也可以使用其他的测位技术。
接着，对人物追踪支援装置12详细进行说明。图2是示出人物追踪支援装置12的硬件结构的一例的图。人物追踪支援装置12例如包括处理器30、ROM36、RAM38、硬盘驱动器(HDD)40、网卡等通信部42、鼠标、键盘等等输入部32、以及显示器等显示部34，它们与总线46连接而构成。另外，处理器30可以由1个或多个CPU构成，也可以是将多个CPU分别在物理上相互分离地设置。
人物追踪支援装置12通过由处理器30执行存储于HDD40等的程序，如图3所示，作为取得部50、预测部52、通知部54、确定部56及设定部58发挥功能。即，这些各部的功能由处理器30实现。另外，处理器30所执行的程序通过通信单元来提供，当然，也能够存储在光盘或USB存储器等计算机可读取的记录介质中进行提供。
接着，对人物追踪支援系统10的详细动作进行说明。在图4中，示出使用人物追踪支援系统10来追踪出现在机场的追踪对象者T的例子。在该图中，示出追踪对象者T从航空机下来之后通过机场内的通道前往到达大厅的情形，能够通过出口A或出口B而到达到达大厅。此外，在该图中，头部分为空白的人标记表示监视者P，头部分标注了阴影的人标记表示监视者P中的接收到后述的配备指令的监视者(追踪者PA)。在机场中，隔开间隔地分别设置有多个摄像头14-1～14-7。
在人从出闸口侧前往出口A或出口B时，首先，人的面部被第1摄像头14-1拍摄到。认证装置16根据出现在第1摄像头14-1的摄像图像中的人的面部图像来确定追踪对象者T，将确定出的追踪对象者T的识别信息及特征信息向人物追踪支援装置12发送。此时，认证装置16取得追踪对象者T被第1摄像头14-1拍摄到的时刻即第1时刻，也将该时刻向人物追踪支援装置12发送。
人物追踪支援装置12的取得部50取得来自认证装置16的追踪对象者T的识别信息、特征信息及第1时刻。然后，人物追踪支援装置12的通知部52将追踪对象者T的识别信息及特征信息向各监视者P的便携终端装置18转送。此外，人物追踪支援装置12的预测部52基于第1时刻，预测追踪对象者T到达设施的特定区域(图4中为70A、70B)的时刻(以下称为到达预测时刻)，人物追踪支援装置12的通知部54将到达预测时刻与表示特定区域的信息一起向各监视者P的便携终端装置18发送。
另外，特定区域是追踪对象者T可能通过的在设施内预先决定的区域，特定区域设置有1处以上。在该实施方式中，特定区域为2处，特定区域70A设置于出口A的近前，特定区域70B设置于出口B的近前。此外，在该实施方式中，特定区域70A、70B也是追踪者PA为了抓捕追踪对象者T而配备的区域。以下，在无需分别识别特定区域70A、70B的情况下称为特定区域70。
这里，能够预先掌握第1摄像头14-1至特定区域70A的距离。预测部52通过用第1摄像头14-1至特定区域70A的距离除以人在通常步行时的速度的代表值(例如平均值)，来预测第1摄像头14-1至特定区域70A的所需时间，将该所需时间与第1时刻相加，由此，预测追踪对象者T到达特定区域70A的时刻(到达预测时刻)。针对特定区域70B，也同样地预测到达预测时刻。
各监视者P的便携终端装置18接收来自人物追踪支援装置12的追踪对象者T的识别信息、特征信息、表示特定区域的信息、以及到达预测时刻。然后，如图6所示，各监视者P的便携终端装置18在本装置的触摸面板等中显示追踪对象者T的识别信息80(图6中为姓名及面部图像81)、特征信息(图6中为性别、国籍及犯罪嫌疑)、表示特定区域的信息84、以及到达预测时刻86。
此外，此时，便携终端装置18通过警报或振动，使监视者P感知追踪对象者T已出现。另外，图6所示的配备指令消息88不是出现在监视者P全员的便携终端装置18中，如以下说明的那样，仅出现在从监视者P中被设定为追踪者PA的人所持有的便携终端装置18中。
在根据第1摄像头14-1的摄像图像确定出追踪对象者T时，人物追踪支援装置12进一步设定对追踪对象者T进行追踪的追踪者PA，向追踪者PA的便携终端装置18发出在特定区域70进行配备的指令。具体而言，以如下方式进行该处理。
人物追踪支援装置12预先在HDD40等中存储图5所示的将追踪对象者的特征与要配备的追踪者的人数及特征对应起来的表96。人物追踪支援装置12的设定部58通过将来自认证装置16的追踪对象者T的特征信息与表96进行对照，来设定与追踪对象者T的特征对应的追踪者PA。这里，使用图5的表96而设定的追踪者PA具有如下特征。
在追踪对象者T的嫌疑种类是暴力犯的情况下，与是智能犯的情况相比，增加配备于特定区域70的追踪者PA的人数。此外，如果追踪对象者T是暴力犯，则在嫌疑种类是杀人或抢劫的情况下，与其他的嫌疑种类的情况相比，增加配备于特定区域70的追踪者PA的人数。此外，在追踪对象者T具有武器持有史的情况下，与追踪对象者T不具有武器持有史的情况相比，增加配备于特定区域70的追踪者PA的人数。这样，能够预测追踪对象者T对追踪者PA的抵抗力，来抑制追踪者PA的过少或过度的配备。
此外，在追踪对象者T的嫌疑种类是暴力犯的情况下，与是智能犯的情况相比，将更多的具有特定职业履历的监视者P设定为追踪者PA。具有特定职业履历的监视者P例如是作为警备人员或警察的经验年数为预先决定的年数以上(图5中为5年以上)的监视者。此外，具有特定职业履历的监视者P例如也可以是抓捕嫌疑人的经验在过去为预先决定的次数以上的人、或者柔道、空手道等武术的等级为预先决定的等级以上的人。这样，在追踪对象者T为暴力犯的情况下，能够配备与其相应的追踪者PA，能够抑制追踪对象者T的逃脱。
此外，在追踪对象者T为女性的情况下，将至少1人的女性的监视者P设定为追踪者PA。这样，能够顺利地抓捕女性的追踪对象者T。以上是基于图5的表96而设定的追踪者PA的特征。
接着，人物追踪支援装置12的取得部50从各便携终端装置18取得便携终端装置18的位置信息作为监视者P的位置信息。此外，人物追踪支援装置12的取得部50从各便携终端装置18取得预先存储于便携终端装置18的、持有该便携终端装置18的监视者P的特征信息(性别、有无特定职业履历等)。
然后，人物追踪支援装置12的设定部58从位于特定区域70的附近的监视者P依次分配在表96中得到的追踪者PA的人数的追踪者PA。此时，在需要将女性或者具有特定职业履历的人设定为追踪者PA的情况下，将更靠近特定区域70的女性或者具有特定职业履历的人首先分配为追踪者PA，之后，分配剩余人数的位于特定区域70的附近的监视者P作为追踪者PA。
这里，如图4所示，由于设施的通道被分支，因此追踪对象者T可能进入的区域为2处以上，与此对应地设置有2处以上的特定区域70(图4中为特定区域70A、70B这2处)，在该情况下，人物追踪支援装置12的设定部58按照每个特定区域70A、70B来设定追踪者PA。具体如下那样进行该处理。
首先，人物追踪支援装置12的确定部56基于当前或过去的进入各特定区域70A、70B的人员流动的信息来确定追踪对象者T进入各特定区域70A、70B的预测比例。例如，确定部56根据设置在分别朝向特定区域70A、70B的通道的中途的摄像头14的当前或过去的摄像图像，来检测分别前往特定区域70A、70B的人员量的相对比例，将该比例设为特定区域70A、70B的预测比例(例如如果前往特定区域70A的人员量：前往特定区域70B的人员量＝8：2，则特定区域70A的预测比例＝80％，特定区域70B的预测比例＝20％)。此外，例如，确定部56也可以在根据设置在分别朝向特定区域70A、70B的通道的中途的摄像头14的当前的摄像图像而检测到某一个通道由于清扫或施工而被堵塞或者难以通过时，将位于该通道前方的特定区域的预测比例设为0％或者接近于0％。此外，例如，确定部56也可以在分别前往特定区域70A、70B的人员的相对比例根据时期(各月、繁忙期、闲散期等)或1日中的时间段而变化的情况下，根据相对于时期或1日中的时间段的各特定区域70A、70B的人员量的蓄积信息(过去的统计信息)，来预测当前的分别前往特定区域70A、70B的人员量的相对比例，将该比例设为特定区域70A、70B的预测比例。
接着，人物追踪支援装置12的设定部58根据确定出的预测比例来分配在图5的表96中得到的追踪者PA的人数。例如，在根据图5的表96而得到追踪者PA的数量为10人、并且特定区域70A的预测比例为80％且特定区域70B的预测比例为20％的情况下，在特定区域70A设定8位追踪者PA，在特定区域70B设定2位追踪者PA。此外，此时，与上述同样，从位于各特定区域70A、70B的附近的监视者P依次分配追踪者PA。这样，能够在追踪对象者T可能进入的多个特定区域70分别配备适当人数的追踪者PA。此外，能够加强追踪对象者T进入的可能性高的特定区域的配备，能够降低跟丢追踪对象者T的可能性。
然后，人物追踪支援装置12的通知部54向设定为追踪者PA的监视者P的便携终端装置18通知表示配备目的地的特定区域的信息和针对该特定区域的配备指令。由此，如图6的配备指令消息88所示，在追踪者PA的便携终端装置18中显示包含配备目的地的特定区域(图6中为“出口A的近前”)的配备指令。另外，也可以是，人物追踪支援装置12的通知部54向监视者P的便携终端装置18通知各特定区域70A、70B的上述的预测比例，监视者P的便携终端装置18将该预测比例显示于触摸面板等(图6的“可能性80％”、“可能性20％”的显示)。
追踪者PA按照配备指令消息88，急速去往接收到指令的特定区域。另外，如图7所示，监视者P的便携终端装置18能够显示使本装置的位置M重叠于设施的地图后的地图画面92。便携终端装置18通过从人物追踪支援装置12得到其他的便携终端装置18的位置信息，也能够在地图画面92上显示其他的监视者P的位置。此外，便携终端装置18通过还得到表示其他的便携终端装置18的持有者是追踪者PA还是并非追踪者PA的监视者P的信息，从而能够显示监视者P的位置，使得能够区别追踪者PA与并非追踪者PA的监视者P。在图7的地图画面92中，根据追踪者PA与并非追踪者PA的监视者P的不同，改变表示其他的监视者P的位置的标记的形状和阴影。另外，便携终端装置18的持有者自身也可以根据是追踪者PA还是并非追踪者PA的监视者P，来改变表示自身在地图画面92上的位置M的标记的形状、颜色、阴影等。此外，在图7的地图画面92中，在便携终端装置18的持有者自身是追踪者PA的情况下，也能够显示接收到配备指令的特定区域的位置(图7中是虚线的四角)。追踪者PA通过确认这样的地图画面92，能够一边确认其他的追踪者PA的位置一边准确地前往特定区域。
返回图4继续进行说明。当追踪对象者T从第1摄像头14-1朝向第2摄像头14-2行进时，在第2摄像头14-2中拍摄到追踪对象者T。认证装置16根据第2摄像头14-2的摄像图像的面部图像而确定追踪对象者T，将确定出的追踪对象者T的识别信息向人物追踪支援装置12发送。此时，认证装置16取得追踪对象者T被第2摄像头14-2拍摄到的时刻即第2时刻，也将该第2时刻向人物追踪支援装置12发送。
人物追踪支援装置12的取得部50取得来自认证装置16的追踪对象者T的识别信息及第2时刻。然后，当人物追踪支援装置12确认所取得的追踪对象者T的识别信息与上次取得的追踪对象者T的识别信息相同时，人物追踪支援装置12的预测部52根据第1时刻至第2时刻的经过时间和第1摄像头14-1至第2摄像头14-2的距离L1，来计算追踪对象者T的移动速度。
然后，预测部52通过用第2摄像头14-2至特定区域70A的距离除以计算出的移动速度，来预测从第2摄像头14-2至特定区域70A的所需时间，将该所需时间与第2时刻相加，由此，再次预测追踪对象者T到达特定区域70A的时刻(到达预测时刻)。针对特定区域70B也是同样的。然后，人物追踪支援装置12的通知部54将特定区域70A、70B各自的到达预测时刻与分别表示特定区域70A、70B的信息一起向各监视者P的便携终端装置18发送。
各监视者P的便携终端装置18从人物追踪支援装置12接收特定区域70A、70B的到达预测时刻，将本装置的触摸面板等所显示的特定区域70A、70B的到达预测时刻86更新为接收到的到达预测时刻。这样，监视者P能够掌握基于追踪对象者T的实际的移动速度的、追踪对象者T到达特定区域70A、70B的更加准确的到达预测时刻。因此，追踪者PA能够进行在追踪对象者T的到达时刻之前抢先来到特定区域70A或70B的动作，能够抑制跟丢追踪对象者。
接着，当追踪对象者T从第2摄像头14-2朝向第3摄像头14-3行进时，在第3摄像头14-3中拍摄到追踪对象者T。认证装置16根据第3摄像头14-3的摄像图像的面部图像而确定追踪对象者T，将确定出的追踪对象者T的识别信息向人物追踪支援装置12发送。此时，认证装置16取得追踪对象者T被第3摄像头14-3拍摄到的时刻即第3时刻，也将该第3时刻向人物追踪支援装置12发送。
人物追踪支援装置12的取得部50取得来自认证装置16的追踪对象者T的识别信息及第3时刻。然后，当人物追踪支援装置12确认所取得的追踪对象者T的识别信息与上次取得的追踪对象者T的识别信息相同时，人物追踪支援装置12的预测部52根据第2时刻至第3时刻的经过时间和第2摄像头14-2至第3摄像头14-3的距离L2，来计算追踪对象者T的移动速度。
然后，预测部52通过用第3摄像头14-3至特定区域70A的距离除以计算出的移动速度，来计算从第3摄像头14-3至特定区域70A的所需时间，将该所需时间与第3时刻相加，由此，再次预测追踪对象者T到达特定区域70A的时刻(到达预测时刻)。针对特定区域70B也是同样的。然后，人物追踪支援装置12的通知部54将特定区域70A、70B各自的到达预测时刻与分别表示特定区域70A、70B的信息一起向各监视者P的便携终端装置18发送。
各监视者P的便携终端装置18从人物追踪支援装置12接收特定区域70A、70B的到达预测时刻，将本装置的触摸面板等所显示的特定区域70A、70B的到达预测时刻86更新为接收到的到达预测时刻。
这样，当追踪对象者T每次被摄像头14拍摄到时，更新追踪对象者T到达特定区域70A、70B的到达预测时刻。这样，即便在追踪对象者T的移动速度变化的情况下，也能够提高到达预测时刻的精度。例如，当追踪对象者T在第1摄像头14-1与第2摄像头14-2之间止步或者绕道到卫生间或店铺等时，第1时刻与第2时刻之间的经过时间变长，据此得到的到达预测时刻可能会过度延后。另一方面，当追踪对象者T在第1摄像头14-1与第2摄像头14-2之间搭乘水平式或阶梯式的自动扶梯等时，第1时刻与第2时刻之间的经过时间变短，据此得到的到达预测时刻可能会过度提前。但是，如上所述，如果当追踪对象者T每次被位于朝向出口A、B的中途的各摄像头14拍摄到时更新追踪对象者T的移动速度，则追踪对象者T到达特定区域70A、70B的到达预测时刻变得更加准确。
另外，人物追踪支援装置12也可以使用在追踪对象者T每次被摄像头14拍摄到时得到的追踪对象者T的移动速度，计算它们的平均值(以下称为平均移动速度)，用最近拍摄到追踪对象者T的摄像头14至特定区域70的距离除以平均移动速度，由此，预测追踪对象者T从最近拍摄到追踪对象者T的摄像头14到达特定区域70的所需时间，更新特定区域70的到达预测时刻。此外，此时，也可以在利用阈值排除了过大或过小的移动速度的基础上来计算平均移动速度。
另外，以上说明的追踪对象者T被各摄像头14拍摄到的时刻(第1时刻、第2时刻…)的信息也包含第1、第2…这样的各摄像头14的识别码的信息，因此，人物追踪支援装置12通过从认证装置16得到追踪对象者T被摄像头14拍摄到的时刻，能够得到表示追踪对象者T当前通过了哪个摄像头14的位置的信息。然后，人物追踪支援装置12向各监视者P的便携终端装置18发送该信息，由此，便携终端装置18能够将追踪对象者T的位置重叠显示于图7的地图画面92。此时，人物追踪支援装置12也可以根据表示追踪对象者T当前通过了哪个摄像头14的位置的信息和追踪对象者T的上述的移动速度或平均移动速度，来预测追踪对象者T的当前的位置，将预测出的位置信息向各监视者P的便携终端装置18发送。这样，便携终端装置18能够在图7的地图画面92中显示追踪对象者T的更加准确的位置。
追踪者PA根据从便携终端装置18提供的信息，能够进行在追踪对象者T到达特定区域70A或70B之前抢先来到此处的动作，从而抑制跟丢追踪对象者T，容易抓捕追踪对象者T。
另外，在以上说明的实施方式中，人物追踪支援装置12从监视者P中设定追踪者PA，向追踪者PA发出了配备指令。但是，人物追踪支援装置12也可以采用不设定追踪者PA且不发出配备指令的方式。在该情况下，监视者P也能够基于从便携终端装置18提供的信息，适当地前往特定区域70。

Claims (9)

1.一种人物追踪支援装置，其特征在于，
所述人物追踪支援装置包含处理器，
所述处理器取得根据第1摄像头中拍摄到的人物的面部图像而确定的追踪对象者的识别信息和所述追踪对象者被所述第1摄像头拍摄到的第1时刻，并且取得所述追踪对象者被位于离开所述第1摄像头的位置的第2摄像头拍摄到的第2时刻，
基于从所述第1时刻至所述第2时刻的经过时间和从所述第1摄像头至所述第2摄像头的距离，预测所述追踪对象者到达相对于所述第1摄像头位于所述第2摄像头侧的路径上的特定区域的时刻，
向多个监视者分别持有的便携终端装置通知所述追踪对象者的识别信息、所述特定区域及预测出的所述时刻。
2.根据权利要求1所述的人物追踪支援装置，其特征在于，
所述处理器还取得所述追踪对象者被第3摄像头拍摄到的第3时刻，该第3摄像头位于所述第2摄像头与所述特定区域之间，
基于从所述第2时刻至所述第3时刻的经过时间和从所述第2摄像头至所述第3摄像头的距离，对预测出的所述时刻进行更新，
向所述便携终端装置通知更新后的所述时刻。
3.根据权利要求1或2所述的人物追踪支援装置，其特征在于，
存在2个以上的所述特定区域，
所述处理器基于当前或过去的前往各所述特定区域的人员的流动的信息，确定所述追踪对象者向多个所述特定区域分别行进的预测比例，
基于所述预测比例，从所述监视者中设定向多个所述特定区域分别配备的追踪者，
向各所述追踪者的便携终端装置通知对各所述追踪者设定的针对所述特定区域的配备指令。
4.根据权利要求3所述的人物追踪支援装置，其特征在于，
所述处理器以如下方式设定追踪者：与所述预测比例为某一预测比例的特定区域相比，增加配备于具有比所述某一预测比例高的预测比例的其他特定区域的追踪者的数量。
5.根据权利要求4所述的人物追踪支援装置，其特征在于，
所述处理器取得所述追踪对象者的嫌疑的种类，在根据所述嫌疑的种类而确定为所述追踪对象者是暴力犯的情况下，以如下方式设定追踪者：与根据所述嫌疑的种类而确定为所述追踪对象者是智能犯的情况相比，增加配备于所述某一特定区域和所述其他特定区域中的至少一方的追踪者的数量。
6.根据权利要求1或2所述的人物追踪支援装置，其特征在于，
所述处理器取得所述追踪对象者的特征信息，基于所述特征信息，从所述监视者中设定配备于所述特定区域的追踪者，
向所述追踪者的便携终端装置通知针对所述特定区域的配备指令。
7.根据权利要求6所述的人物追踪支援装置，其特征在于，
所述特征信息包含所述追踪对象者的嫌疑的种类，
所述处理器在根据所述嫌疑的种类而确定为所述追踪对象者是暴力犯的情况下，以如下方式设定追踪者：与根据所述嫌疑的种类而确定为所述追踪对象者是智能犯的情况相比，增加配备于所述特定区域的追踪者的数量。
8.根据权利要求6所述的人物追踪支援装置，其特征在于，
所述特征信息包含所述追踪对象者的嫌疑的种类，
所述处理器在根据所述嫌疑的种类而确定为所述追踪对象者是暴力犯的情况下，以如下方式设定追踪者：与根据所述嫌疑的种类而确定为所述追踪对象者是智能犯的情况相比，向所述特定区域配备更多的具有特定职业履历的所述监视者。
9.一种人物追踪支援系统，其特征在于，
所述人物追踪支援系统包括：
认证装置，其根据第1摄像头中拍摄到的人物的面部图像来确定追踪对象者，取得所述追踪对象者的识别信息和所述追踪对象者被所述第1摄像头拍摄到的第1时刻，并且根据位于离开所述第1摄像头的位置的第2摄像头中拍摄到的人物的面部图像来确定所述追踪对象者，取得所述追踪对象者被所述第2摄像头拍摄到的第2时刻；
人物追踪支援装置，其从所述认证装置取得所述追踪对象者的识别信息、所述第1时刻及所述第2时刻；以及
便携终端装置，其与所述人物追踪支援装置连接为能够通信，由多个监视者分别持有该便携终端装置，
所述人物追踪支援装置包含处理器，
所述处理器基于从所述第1时刻至所述第2时刻的经过时间和从所述第1摄像头至所述第2摄像头的距离，预测所述追踪对象者到达相对于所述第1摄像头位于所述第2摄像头侧的路径上的特定区域的时刻，
向各所述便携终端装置通知所述追踪对象者的识别信息、所述特定区域及预测出的所述时刻。
CN202110642950.4A 2020-06-18 2021-06-09 人物追踪支援装置及人物追踪支援系统 Pending CN113823072A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020-104980 2020-06-18
JP2020104980A JP6935545B1 (ja) 2020-06-18 2020-06-18 人物追跡支援装置および人物追跡支援システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113823072A true CN113823072A (zh) 2021-12-21

Family

ID=77657880

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110642950.4A Pending CN113823072A (zh) 2020-06-18 2021-06-09 人物追踪支援装置及人物追踪支援系统

Country Status (3)

Country Link
US (1) US11574410B2 (zh)
JP (1) JP6935545B1 (zh)
CN (1) CN113823072A (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11915571B2 (en) * 2020-06-02 2024-02-27 Joshua UPDIKE Systems and methods for dynamically monitoring distancing using a spatial monitoring platform

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009017416A (ja) * 2007-07-09 2009-01-22 Mitsubishi Electric Corp 監視装置及び監視方法及びプログラム
WO2010116969A1 (ja) * 2009-04-10 2010-10-14 オムロン株式会社 監視システム、および監視端末
JP2011018094A (ja) * 2009-07-07 2011-01-27 Nec Corp 巡回警備支援システム、方法及びプログラム
TW201220215A (en) * 2010-11-08 2012-05-16 Hon Hai Prec Ind Co Ltd Suspicious object recognizing and tracking system and method
CN106060465A (zh) * 2016-06-20 2016-10-26 陈�胜 基于电子地图和视频监控的动态目标追踪系统及追踪方法
US20180100748A1 (en) * 2016-10-07 2018-04-12 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Guidance system and guidance method
JP2019009529A (ja) * 2017-06-21 2019-01-17 日本電気株式会社 顔認証装置、人物追跡システム、人物追跡方法、および、人物追跡プログラム
JP2019053483A (ja) * 2017-09-14 2019-04-04 株式会社東芝 侵入者追跡装置及び侵入者追跡方法
CN110191424A (zh) * 2019-05-16 2019-08-30 武汉数矿科技股份有限公司 一种特定嫌疑人的轨迹生成方法和装置

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6399356B2 (ja) * 2015-05-26 2018-10-03 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 追跡支援装置、追跡支援システムおよび追跡支援方法
EP3158502B1 (en) * 2015-08-10 2018-07-25 Koninklijke Philips N.V. Furniture occupancy monitoring
CN107851185A (zh) * 2015-08-10 2018-03-27 皇家飞利浦有限公司 占用检测
JP6232165B2 (ja) * 2015-08-10 2017-11-15 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． 占有の検出
US11393108B1 (en) * 2016-02-26 2022-07-19 Amazon Technologies, Inc. Neighborhood alert mode for triggering multi-device recording, multi-camera locating, and multi-camera event stitching for audio/video recording and communication devices
US10726723B1 (en) * 2017-08-25 2020-07-28 Objectvideo Labs, Llc Parking lot use monitoring for small businesses
US10628962B2 (en) * 2017-11-08 2020-04-21 Worldcam Llc Determining vehicle dwell time within predetermined zones
WO2019246129A2 (en) * 2018-06-18 2019-12-26 Magic Leap, Inc. Augmented reality display with frame modulation functionality
AU2019308228B2 (en) * 2018-07-16 2021-06-03 Accel Robotics Corporation Autonomous store tracking system
US11196968B1 (en) * 2018-08-08 2021-12-07 Alarm.Com Incorporated System for generating drone video feed overlays based on property monitoring system data
KR102113955B1 (ko) * 2018-10-04 2020-05-22 씨드로닉스(주) 선박 및 항만 모니터링 장치 및 방법
JP2020065200A (ja) * 2018-10-18 2020-04-23 パナソニックｉ−ＰＲＯセンシングソリューションズ株式会社 車両等検知システムおよび車両等検知方法
US11373427B1 (en) * 2019-01-08 2022-06-28 WiseEye Technology LLC Species pattern evaluation
MX2021012393A (es) * 2019-04-10 2022-03-17 Scott Charles Mullins Sistemas de monitoreo.
EP4002814B1 (en) * 2019-07-30 2023-09-13 Huawei Technologies Co., Ltd. Privacy protection method for electronic device, and electronic device

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009017416A (ja) * 2007-07-09 2009-01-22 Mitsubishi Electric Corp 監視装置及び監視方法及びプログラム
WO2010116969A1 (ja) * 2009-04-10 2010-10-14 オムロン株式会社 監視システム、および監視端末
JP2011018094A (ja) * 2009-07-07 2011-01-27 Nec Corp 巡回警備支援システム、方法及びプログラム
TW201220215A (en) * 2010-11-08 2012-05-16 Hon Hai Prec Ind Co Ltd Suspicious object recognizing and tracking system and method
CN106060465A (zh) * 2016-06-20 2016-10-26 陈�胜 基于电子地图和视频监控的动态目标追踪系统及追踪方法
US20180100748A1 (en) * 2016-10-07 2018-04-12 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Guidance system and guidance method
JP2018060481A (ja) * 2016-10-07 2018-04-12 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 誘導システム及び誘導方法
JP2019009529A (ja) * 2017-06-21 2019-01-17 日本電気株式会社 顔認証装置、人物追跡システム、人物追跡方法、および、人物追跡プログラム
JP2019053483A (ja) * 2017-09-14 2019-04-04 株式会社東芝 侵入者追跡装置及び侵入者追跡方法
CN110191424A (zh) * 2019-05-16 2019-08-30 武汉数矿科技股份有限公司 一种特定嫌疑人的轨迹生成方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
US20210398298A1 (en) 2021-12-23
JP2021197044A (ja) 2021-12-27
US11574410B2 (en) 2023-02-07
JP6935545B1 (ja) 2021-09-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11210527B2 (en) Target object identifying device, target object identifying method and target object identifying program
US10552713B2 (en) Image analysis system, image analysis method, and storage medium
US20230300466A1 (en) Video surveillance system and video surveillance method
EP3229214B1 (en) System and method for tracking unauthorized intruders using drones integrated with a security system
US10824863B2 (en) Systems for searching for persons using autonomous vehicles
JP7040463B2 (ja) 解析サーバ、監視システム、監視方法及びプログラム
US9767663B2 (en) GPS directed intrusion system with data acquisition
JP2007219948A (ja) ユーザ異常検出装置、及びユーザ異常検出方法
JP2006202062A (ja) 施設監視システム
KR20160074208A (ko) 비콘신호를 이용한 안전 서비스 제공 시스템 및 방법
JP2020187781A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
JP7459916B2 (ja) 物体追跡方法、物体追跡装置、及びプログラム
EP3934240A1 (en) Unattended object detection device and unattended object detection method
JP2005086626A (ja) 広域監視装置
US20210374426A1 (en) Occupancy control apparatus
CN113823072A (zh) 人物追踪支援装置及人物追踪支援系统
JP6270410B2 (ja) サーバ装置、情報処理方法及びプログラム
KR101521111B1 (ko) 무선 인식 및 카메라 영상 기반 위치추적 시스템 및 방법
KR101985773B1 (ko) 건물의 실내 위치추적 시스템 및 방법
US10388132B2 (en) Systems and methods for surveillance-assisted patrol
CN114999222B (zh) 异常举动通知装置、通知系统、通知方法以及记录介质
WO2021111654A1 (ja) 処理装置、処理方法及びプログラム
Ferreira et al. Integrating the university of são paulo security mobile app to the electronic monitoring system
EP4058953B1 (en) System for signalling the space available in a place for the stopping or transit of people
KR20220165339A (ko) 고정형 안면 인식 장비와 이동형 안면 인식 단말을 이용한 복합 인식 기반의 지역 관제 서비스 제공 방법, 관제 서비스 시스템 및 그 장치

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination