JP2007164718A - 移動体検索装置及び移動体検索方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数のカメラで撮影した映像群から、特定人物の行動履歴を、並列性を確保しつつ無駄な検索も抑制して効率よく検索することのできる人物検索装置及び人物検索方法を提供する。
【解決手段】検索条件として指定した人物情報を用いて、時刻或いは場所の検索範囲を限定する検索範囲限定部１０４と、限定した検索範囲を用いて分散ネットワーク上に点在する周辺ノード１２に対して検索を実行する周辺ノード問合せ部１０５とを備え、検索範囲限定部１０４は、周辺ノード問合せ部１０５の検索結果をもとに検索範囲を再限定して検索を繰り返し実行することにより、並列性を確保したまま無駄な検索を抑制した人物検索を実現することが可能となる。
【選択図】図１

Description

本発明は、複数のカメラで撮影した映像群から、「万引犯の行動」「迷子者の居場所」等の特定人物を全て洗出すことのできる移動体検索装置及び移動体検索方法に関し、特に、分散型ネットワークにおいて、特定人物の行動を広範囲に亘って効率よく検索できる移動体検索装置及び移動体検索方法に関する。

近年、ピッキング、強盗、放火等に代表される犯罪の増加とともに、カメラ、センサ、蓄積装置等を設置し、犯罪を未然に防止する映像監視システムの普及が大幅に進んでいる。また、監視カメラのＩＰ（Internet Protocol）化や蓄積装置の大容量化に伴い、数百規模の広域監視並びに長時間記録を行うシステムも増加してきている。このような状況において、監視者の業務軽減を目指し、万引き犯、迷子者、落し物者等の特定人物の洗出しを時間／エリアの大きさに関係なく効率的に行うための技術が要望されてきている。

特定人物の洗出しを行う従来技術として、Gnutella等に見られるＰ２Ｐ（Peer to Peer）型の検索モデルを利用した逐次型検索と並列検索が挙げられる。この検索モデルは、検索キーを受信した機器が自身の機器に蓄積するデータに検索を行いながら、ネットワークに繋がる機器群に順次バケツリレー方式で検索を実行していくモデルであり、特定のサーバにアクセスしなくても所望のデータを検索できるというメリットがある。また、本モデルを利用した逐次型検索は、図１５に示すように、検索キーの近傍に範囲を絞り順に候補を探し当てていく方式であり、並列型検索は、図１６に示すように、検索範囲を想定して、その範囲に含まれる全機器に対して検索を同時実行する方式であり、いずれも特定のサーバを使用せずに検索を実行することが可能である。

一方、Ｐ２Ｐ型検索モデルを利用したものが開発されている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１では、過去の画像データ検索のアクセス情報を利用した階層分析法と言うものを利用し、バケツリレー方式でネットワークに繋がる全機器に対して検索を行うのではなく、ヒット率の高い機器群に限定して検索を実行するものであり、検索処理が無駄に実行されるのを防ぎ、ネットワークトラフィックの増大を防止できるというメリットがある。

特開２００４−１１８６１３号公報

しかしながら、従来の逐次型検索においては、検索キーの近傍に範囲を絞り、順に候補を探し当てていくため、並列度が低くなり、検索結果を取得するのに時間がかかるという問題があり、並列型検索においては、検索範囲に含まれる全機器に対して検索を同時実行するため、無駄な部分まで検索してしまうと問題がある。

また、特許文献１で開示された方法においては、過去の画像データ検索のアクセス情報を利用しているため、例えばカメラで常時撮影しておき、監視者が万引き犯／迷子等を発見したときに初めて検索を実行するという状況では、過去のアクセス情報が有効に活用できないという問題がある。

本発明は、係る事情に鑑みてなされたものであり、並列性を確保しつつ無駄な検索を削減することができる移動体検索装置及び移動体検索方法を提供することを目的とする。

上記目的は下記構成又は方法により達成される。
（１） 複数のカメラ夫々の撮像情報から抽出した人物特徴データを保存し、指定された検索条件から分散ネットワーク上に点在する周辺の検索ノードの人物特徴データも対象に検索を実行する検索ノードにおいて、時刻或いは場所の検索範囲或いは検索対象人物を識別する識別子の少なくとも一つを検索条件として受信する検索条件受信手段と、前記検索条件に該当する人物特徴情報を前記人物特徴データから抽出する人物情報抽出手段と、前記人物情報抽出手段が抽出した前記人物特徴情報を用いて前記時刻或いは場所の少なくとも一つの検索範囲を限定する検索範囲限定手段と、前記検索範囲限定手段が限定した検索範囲を用いて分散ネットワーク上に点在する周辺の検索ノードに対して検索を実行する周辺ノード問合せ手段と、検索結果を検索条件指定先に送信する検索結果送信手段と、を備え、前記検索範囲限定手段は、前記周辺ノード問合せ手段の検索結果をもとに検索範囲を再限定して検索を繰り返し実行する。

（２） 上記（１）に記載の検索ノードにおいて、前記人物情報抽出手段は、人物の移動速度を抽出し、前記検索範囲限定手段は、前記人物情報抽出手段が抽出した人物の移動速度を用いて、一定時間後に到達可能な周辺の検索ノードを割出し、割出した周辺の検索ノードと前記一定時間に検索範囲を限定して検索を実行する。

（３） 上記（１）又は（２）に記載の検索ノードにおいて、周辺の各検索ノードが保有する人物特徴データを一定時間間隔で取得する周辺ノード情報取得手段を備え、前記検索範囲限定手段は、前記周辺ノード情報取得手段が取得した前記周辺の各検索ノードからの人物特徴データを用いて検索範囲を限定する。

（４） 上記（３）に記載の検索ノードにおいて、前記検索範囲限定手段は、前記周辺の各検索ノードからの人物特徴データとして人物の服装色或いは移動速度の少なくとも一つを用いて検索範囲を限定する。

（５） 上記（１）乃至（４）のいずれかに記載の検索ノードにおいて、前記検索範囲限定手段は、検索対象人物が周辺の検索ノード外へ到達する地点の検索をまず実行し、次いで、前記検索対象人物が前記周辺の検索ノード外に到達した該周辺の検索ノードを基軸とした検索条件を設定した後、該周辺の検索ノードに対して新規検索要求を送信する。

（６） 移動体検索装置において、上記（１）乃至（５）のいずれかに記載の検索ノードと、前記検索ノードに検索条件を送信するとともに前記検索ノードからの検索結果を受信する検索端末と、を備え、前記検索ノードを分散ネットワーク上に複数点在させた。

（７） 複数のカメラ夫々の撮像情報から抽出した人物特徴データを保存するとともに、指定された検索条件から分散ネットワーク上に点在する周辺の検索ノードの人物特徴データも対象に検索を実行する移動体検索方法において、時刻或いは場所の検索範囲或いは検索対象人物を識別する識別子の少なくとも一つを検索条件として受信する検索条件受信工程と、前記検索条件に該当する人物特徴情報を前記人物特徴データから抽出する人物情報抽出工程と、前記人物情報抽出工程で抽出された前記人物特徴情報を用いて前記時刻或いは場所の少なくとも一つの検索範囲を限定する検索範囲限定工程と、前記検索範囲限定工程で限定された検索範囲を用いて分散ネットワーク上に点在する周辺の検索ノードに対して検索を実行する周辺ノード問合せ工程と、検索結果を検索条件指定先に送信する検索結果送信工程と、を備え、前記検索範囲限定工程では、前記周辺ノード問合せ工程での検索結果をもとに検索範囲を再限定して検索を繰り返し実行する。

（８） 上記（７）に記載の移動体検索方法において、前記人物情報抽出工程では、人物の移動速度が抽出され、前記検索範囲限定工程では、前記人物情報抽出工程で抽出された人物の移動速度を用いて、一定時間後に到達可能な周辺の検索ノードを割出し、割出した周辺の検索ノードと前記一定時間に検索範囲を限定して検索を実行する。

（９） 上記（７）又は（８）に記載の移動体検索方法において、周辺の各検索ノードが保有する人物特徴データを一定時間間隔で取得する周辺ノード情報取得工程を備え、前記検索範囲限定工程では、前記周辺ノード情報取得工程で取得された前記周辺の各検索ノードからの人物特徴データを用いて検索範囲を限定する。

（１０） 上記（９）に記載の移動体検索方法において、前記検索範囲限定工程では、周辺の人物特徴データとして人物の服装色或いは移動速度の少なくとも一つを用いて検索範囲を限定する。

（１１） 上記（７）又は（８）に記載の移動体検索方法において、前記検索範囲限定工程では、検索対象人物が周辺の検索ノード外へ到達する地点の検索をまず実行し、次いで、前記検索対象人物が前記周辺の検索ノード外に到達した該周辺の検索ノードを基軸とした検索条件を設定した後、該周辺の検索ノードに対して新規検索要求を送信する。

上記（１）に記載の検索ノードでは、検索条件指定先より検索要求が出されると、自己の検索ノードを中心として、周辺に存在する検索ノードと連携しながら、指定された人物の行動検索を行う。したがって、並列性を確保したまま無駄な検索を抑制した人物検索を実現することが可能となる。

上記（２）に記載の検索ノードでは、時刻／場所の検索範囲と検索対象人物を識別する識別子を少なくとも検索条件として受信すると、検索対象となる人物の移動速度から一定時間（ｔ）後に到達可能な周辺ノードを予測し、予測した周辺ノードと時刻（ｔ）に検索範囲を限定して検索を実行し、これにより得られた検索結果(代表通過地点)から地点間の絞込み検索を繰返し実行するので、無駄な検索を抑制した並列性の高い人物検索を実現することが可能となる。

上記（３）に記載の検索ノードでは、周辺ノードで保持している不特定多数の移動体情報（速度、滞留時間等）を各検索ノードで予め収集しておき、その情報を利用して検索範囲をさらに限定／調整するので、無駄な検索を抑制した並列性の高い人物検索を実現することが可能となる。

上記（４）に記載の検索ノードでは、周辺の各検索ノードからの人物特徴データとして人物の服装色或いは移動速度の少なくとも一つを用いて検索範囲を限定するので、高い精度で人物検索を実現することが可能となる。

上記（５）に記載の検索ノードでは、複数の検索ノードを用いて広範囲に亘って人物検索を行う場合に、検索範囲を限定する処理において、検索対象人物が周辺ノード外へ到達する地点の検索をまず実行し、次に、検索対象人物が到達した周辺の検索ノードを基軸とした検索条件を設定後、該周辺の検索ノードに対して新規検索要求を送信するようにしたので、複数の検索ノードを用いて広範囲に亘って人物検索を行う場合でも、無駄な検索を抑制した並列性の高い人物検索を行うことが可能となる。

上記（６）に記載の移動体検索装置では、上記（１）乃至（５）のいずれかに記載の検索ノードを備えているので、並列性を確保したまま無駄な検索を抑制した人物検索を実現することが可能となる。

上記（７）に記載の移動体検索方法では、検索条件指定先より検索要求が出されると、自己の検索ノードを中心として、周辺に存在する検索ノードと連携しながら、指定された人物の行動検索を行う。したがって、並列性を確保したまま無駄な検索を抑制した人物検索を実現することが可能となる。

上記（８）に記載の移動体検索方法では、時刻／場所の検索範囲と検索対象人物を識別する識別子を少なくとも検索条件として受信すると、検索対象となる人物の移動速度から一定時間（ｔ）後に到達可能な周辺ノードを予測し、予測した周辺ノードと時刻（ｔ）に検索範囲を限定して検索を実行し、これにより得られた検索結果(代表通過地点)から地点間の絞込み検索を繰返し実行するので、無駄な検索を抑制した並列性の高い人物検索を実現することが可能となる。

上記（９）に記載の移動体検索方法では、周辺ノードで保持している不特定多数の移動体情報（速度、滞留時間等）を各検索ノードで予め収集しておき、その情報を利用して検索範囲をさらに限定／調整するので、無駄な検索を抑制した並列性の高い人物検索を実現することが可能となる。

上記（１０）に記載の移動体検索方法では、周辺の各検索ノードからの人物特徴データとして人物の服装色或いは移動速度の少なくとも一つを用いて検索範囲を限定するので、高い精度で人物検索を実現することが可能となる。

上記（１１）に記載の移動体検索方法では、複数の検索ノードを用いて広範囲に亘って人物検索を行う場合に、検索範囲を限定する処理において、検索対象人物が周辺ノード外へ到達する地点の検索をまず実行し、次に、検索対象人物が到達した周辺の検索ノードを基軸とした検索条件を設定後、該周辺の検索ノードに対して新規検索要求を送信するようにしたので、複数の検索ノードを用いて広範囲に亘って人物検索を行う場合でも、無駄な検索を抑制した並列性の高い人物検索を行うことが可能となる。

以下、本発明を実施するための好適な実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る移動体検索装置の概略構成を示すブロック図である。図１において、本実施の形態の移動体検索装置は、複数のカメラ夫々の撮像情報から抽出した人物の特徴ベクトルを人物特徴データとして保存し、後述する検索端末１３で指定された検索条件から分散ネットワーク上に点在する人物の特徴も対象に検索を実行するノード（以下、検索ノードと呼ぶ）１１と、検索ノード１１を中心としてその周辺に位置するノード（以下、周辺ノードと呼ぶ）１２と、検索ノード１１に対して検索条件を送信する検索端末１３とを備えて構成される。

検索ノード１１は、時刻／場所の検索範囲と検索対象人物を識別する識別子を少なくとも検索条件として受信する検索条件受信部１０１と、様々な人物の特徴（以下、人物特徴データと言う）をデータベースとして蓄積している人物特徴データベース１０２と、検索条件に該当する人物特徴データを人物特徴データベース１０２から抽出する人物情報抽出部１０３と、人物情報抽出部１０３から抽出した人物特徴データを用いて時刻／場所の検索範囲を限定する検索範囲限定部１０４と、検索範囲限定部１０４で限定した検索範囲を用いて分散ネットワーク上に点在する周辺ノードに対して検索を実行する周辺ノード問合せ部１０５と、周辺ノード問合せ部１０５の検索結果をもとに検索範囲限定部１０４の検索範囲を再限定して検索を繰り返し実行する分散検索部１０６と、検索結果を生成して検索端末１３に送信する検索結果送信部１０７とを備えている。人物特徴データベース１０２には、例えばハードディスク装置等の大容量記憶手段が用いられる。

次に、図２は、図１のシステム構成例を示すブロック図である。図２において、各検索ノード１１−１、１１−２、１１−３は、それぞれ複数のカメラ５０と無線ＬＡＮ（Local Area Network）６０で接続され、各カメラ５０で捉えた人物特徴データを人物特徴データベース１０２に格納する。人物特徴データは、画像から切出した移動体の画像データであり、或いは、「形状」、「色」、「大きさ」、「動き」などにより移動体を特定する情報であり、或いは、顔の目、鼻、口の形状や位置などを特定する情報である。これらの特徴情報の抽出分類方法は広く知られており、例えば特開２００１−２６８６５７号公報又は「画像の処理と認識」(安居院猛・長尾智晴 共著、昭晃堂出版)に厳密に記されている。これらの既存技術を用いれば、カメラ映像から移動体を識別し、移動体毎に軌跡情報や顔や服装の特徴を管理することが可能となる。なお、人物以外で移動する物体（例えば動物）の特徴データも保存しておくことも可能である。

各検索ノード１１−１、１１−２、１１−３は、有線或いは無線のネットワーク７０で接続されており、検索端末１３の画面上で迷子や不審者を発見すると、検索端末１３に映像が表示されている例えば検索ノード１１−１に検索要求が発行され、該検索ノード１１−１を中心として周辺に存在する各検索ノード１１−２、１１−３と連携しながら指定された人物の行動検索が実行される。

次に、図３は、検索ノードの地図上の位置を模式的に表した図である。以下に検索ノードと周辺ノードの関係について詳細を説明する。図３に示す各検索ノード１１−１、１１−２、１１−３は、自身の物理的な位置と周辺にある検索ノード群の位置情報を把握している。これらの位置情報の把握は、システム管理者が手動で設定して各検索ノードに通知する方法、或いは、位置情報を管理するサーバを用意し、検索ノード設定時に自身の周辺ノードの情報を位置管理サーバから取得する方法、或いは、検索ノードにＧＰＳ（Global Positioning System）を搭載し、ネットワーク接続時にブロードキャストやマルチホップ通信を行って自身の周辺ノードの位置情報を通知してもらう方法、或いは、各検索ノードが無線で接続されている場合、周辺の検索ノードから電波を受信したときに発信元からの距離を算出することで、自身の検索ノードと周辺の検索ノードとの相対位置を把握する方法によって実現することが可能である。また、各検索ノード１１−１、１１−２、１１−３が把握する周辺ノードの範囲は、自身の検索ノードとの距離、或いは、周辺ノードに含まれる検索ノード数によって決定され、各検索ノード１１−１、１１−２、１１−３の周辺ノードはお互いに重複する形態で管理される。

図４は、分散検索部１０６の動作を説明するためのフロー図である。人物情報抽出部１０３で抽出した人物特徴データに含まれる人物の移動速度を用いて、境界部分に到達する時刻を予測する（ステップ４０１）。この場合、境界部分とは、図５の（ａ）に示すように、各検索ノード１１−１、１１−２、１１−３で把握可能な周辺ノードの外周部分を表わす。到達時刻は、「境界までの距離／移動速度」によって算出され、例えば、図５の（ａ）では、到達時刻は１０秒と算出される。

境界到達時間を予測した後、検索時刻＝「ステップ４０１で算出した到達時刻」、検索範囲＝「境界エリア近辺の周辺ノード」と検索条件を限定し、検索範囲で指定した周辺ノードに対して検索を実行する（ステップ４０２）。例えば、図５の（ｂ）に示すように、元々の検索条件（ｔ−１５秒〜ｔ、全エリア）を、（ｔ−１０秒±α、境界エリア）に限定して検索を実行する。αは、到達時刻の誤差を示すもので予めシステムで設定される値であり、また、境界エリアの幅も到達時刻の誤差を吸収するためのもので予めシステムで設定される。

次いで、ステップ４０２の検索結果から、まだ境界エリアを見つけることが可能かチェックする（ステップ４０３）。境界エリアを見つけることが可能であれば、ステップ４０１に戻る。ここで、図６は、最大周辺ノード到達までの繰返し検索例を示したものであり、図６の（ａ）で境界に到着可能な時刻を推定した後、図６の（ｂ）でヒットした部分が境界エリアの内側でさらに外側の部分を見つけることが可能であれば、図６の（ｃ）と図６の（ｄ）で示すように、ステップ４０１とステップ４０２を繰返し実行する。

図４に戻り、ステップ４０３までで見つかった複数の代表通過点を用いて、地点間の絞込検索（複数）を同時実行する（ステップ４０４）。この場合、地点間の絞込み検索のアルゴリズムを図７に示す。まず、図７の（ａ）に示すように、２点間の時間差を求め、その時間で移動できる最大移動距離を算出する。この場合、最大移動距離とは、「最大移動速度×２点間の時間差」で計算されるものであり、最大移動速度は、システムで予め設定した数値、或いは、これまで見つかった複数の代表通過点の最大速度を用いる。次いで、図７の（ｂ）に示すように、２点から最大移動距離で到達可能な範囲Ｒ（楕円範囲）を算出する。そして、最後に、図７の（ｃ）に示すように、検索時刻＝「２点間の時刻の平均」、検索範囲＝「範囲Ｒの中間エリア７００」と検索条件を限定し、検索範囲で指定した周辺ノードに対して検索を実行する。ステップ４０４の検索結果から、まだ地点間の絞込検索が可能かチェックする（ステップ４０５）。チェック可能であれば、ステップ４０４に戻り、チェック不可能であれば処理を終了するものとする。

以上のように、代表通過点検索（ステップ４０１〜ステップ４０３）と地点間絞込検索（ステップ４０４、ステップ４０５）を用いて、指定された検索範囲を限定しながら検索を繰返し実行することで、並列性を確保したまま無駄な検索を抑制した人物検索を実現することができる。なお、図８に示すように、複数の時間と境界エリア（ｔ−２、ｔ−５、ｔ−１０の各エリア、中間エリアの場合も同様）を設定し、分散検索を同時に実行するようにしてもよい。この場合、境界エリアの幅を、時間経過が小さいものほど小さく、時間経過が大きいものほど大きく調整することで、移動体の移動速度の誤差を加味した漏れの少ない検索を実現することも可能である。

このように本実施の形態の移動体検索装置によれば、複数のカメラ５０夫々の撮像情報から抽出した人物の特徴ベクトルを人物特徴データとして保存し、検索端末１３から送信された時刻と場所の検索範囲と検索対象人物を識別する識別子を少なくとも検索条件として受信すると、検索対象となる人物の移動速度から一定時間（ｔ）後に到達可能な周辺ノード１２を予測し、予測した周辺ノード１２と時刻（ｔ）に検索範囲を限定して検索を実行する。そして、得られた検索結果(代表通過地点)から、地点間の絞込み検索を繰返し実行するので、並列性を確保したまま無駄な検索を抑制した人物検索を実現することが可能となる。特に、複数の検索ノードを用いて広範囲に亘った人物検索を行う場合でも本効果を保ったまま実現することが可能である。

（実施の形態２）
図９は、本発明の実施の形態２に係る移動体検索装置の概略構成を示すブロック図である。本実施の形態に係る移動体検索装置は、周辺ノードで保持している不特定多数の移動体情報（速度、滞留時間等）を検索ノード９００で予め収集しておく手段を備える。本実施の形態で述べる構成は上述した実施の形態１とほぼ同じであるため、ここでは、相違点となる周辺人物特徴データの収集方法と、それを用いた分散検索部の処理手順のみ記載し、他は省略する。

図９において、本実施の形態に係る移動体検索装置は、各周辺ノード１２で保有する人物特徴データを一定時間間隔で取得する周辺ノード情報取得部９０１と、周辺ノード情報取得部９０１で取得した人物特徴データの分布を利用して、検索範囲限定と周辺ノード問合せを繰返し実行する分散検索部９０２とを備えている。分散検索部９０２は、検索範囲限定部９０３と、周辺ノード問合せ部９０４とを備えている。

図１０は、周辺ノード情報取得部９０１で取得する人物特徴データを模式的に表したものである。検索ノード９００は、図１０の（ａ）に示すように、自ノードで管理しているカメラ毎に、時間毎の登場人物数、各人物の顔特徴量、服の色ヒストグラム及び動き情報（移動速度／滞留時間）を保管している。また、周辺ノード１２に対しては、一定時間間隔で、「登場人物数の最大／平均／最小の値」及び「色ヒストグラムの累計」及び「動き情報（移動速度／滞留時間）の最大／平均／最小の値」を通知しており、検索ノード９００は、図１０の（ｂ）に示すように、周辺ノード１２の人物特徴データの累計情報を時系列に保持している。なお、検索ノード９００は複数のカメラ５０を保有しているので、複数のカメラ５０夫々の撮像情報からの人物特徴データを合算して一つの人物特徴データとして周辺ノードに通知するようにしてもよい。

図１１は、周辺人物特徴データを用いた分散検索部９０２の処理手順を模式的に表したものであり、以下、使用する周辺人物特徴データ毎の処理について述べる。

＜パターンａ＞
周辺ノード情報の最大速度の利用
検索範囲限定部９０３は、人物情報抽出部１０３（図１参照）が抽出した人物特徴データに含まれる人物の移動速度ではなく、検索時刻に相当する不特定多数の周辺人物特徴データの最大速度を用いて境界部分に到達する時刻を予測する最大速度に基づいた検出時間間隔で検出することにより、図１１の（ａ）に示すように、「移動体が検索開始地点（地点Ａ）より足早に歩いて境界を一旦超えて戻ってくる場面」に対して、境界を超えた地点（地点Ｃ）を代表通過点として検出することができる（地点Ａの移動体の移動速度を利用した場合は、境界を超えて戻ってくる地点（地点Ｂ）を代表通過点として検出するときがあり、その後の地点ＡＢ間の絞込検索で地点Ｃを最終的に検出することができなくなる）。なお、境界を超えて地点Ｃから地点Ｂに戻る部分の検索に関しては、後に実施の形態３の移動体検索装置における移動体検索方法で実現することが可能である。

＜パターンｂ＞
移動体情報と周辺ノード情報の比較による検索範囲の限定
検索範囲限定部９０３において、「人物情報抽出部１０３で抽出した移動体情報」と「検索時刻に相当する周辺人物特徴データ」を比較し、周辺人物特徴データで分布が少ない特徴データ（例えば、服の色）が存在した場合、検索範囲となる境界エリア（中間エリアも同様）から、さらに同一色をもつ周辺ノードに限定して検索を実行する。例えば赤い服の人が検索条件で指定されたとき、検索時刻には周辺に赤い人が殆どいないと言う場面において、パターンｂの処理が有効になる。なお、服の色を例に挙げて説明したが、人物の身長／体重／年齢など他の人物特徴データを利用する場合でも同様の効果がある。

＜パターンｃ＞
地点間絞込み検索での滞留時刻の利用
検索範囲限定部９０３の地点間絞込み検索において、図７の（ｂ）で算出した範囲Ｒ（楕円範囲）が大きくなる場合がある。このとき、検索時刻に相当する不特定多数の周辺人物特徴データを参照し、滞留している人物が多く存在する場合、滞留時刻Ｔを新たに設定し、２点間の「時間差−Ｔ」で移動できる範囲Ｒを再限定する。この操作を行うことにより、地点間絞込み検索の範囲を小さくすることができ、無駄な検索を抑制することができる。

図１２は、周辺ノード情報取得部９０１において、周辺ノードから効率よく人物特徴データを収集する方法について示したものである。図１２の（ａ）は、検索ノードＡ及びＢの周辺ノードを模式的に表しており、隣のノードが保有する周辺人物特徴データと、自ノードの周辺人物特徴データが殆ど重複した形態となっている。このため、各検索ノードが定期的に周辺ノードの人物特徴データを収集する処理において、同一の人物特徴データが多くの検索ノードに送信されることとなり、ネットワークのトラフィックが増大し、結果として、分散検索実行時の検索応答が遅くなる。その対策として、図１２の（ｂ）に示すように、各検索ノードの周辺ノードを複数のグループに分割し、各時間帯では特定のグループからデータを収集するようにする。収集する人物特徴データは、周辺の傾向がある程度把握できれば良いものなので、図１２の（ｂ）に示すような方法で収集するデータ量を減らすことにより、全体のネットワークのトラフィックを抑制することが可能となる。また、別の方法として、各検索ノードの人物特徴データを周辺ノードに送信するとき、自検索ノード内の人物特徴データの変化が大きいときのみ送り、変化がないときは送らないようにする、或いは、周辺の人物特徴データと比較して、自検索ノード内の人物特徴データに大きな差が発生した場合（赤い服の人発見等）にのみ送付すると言った方法も考えられ、図１２の（ｂ）と同様の効果を得ることができる。

このように本実施の形態の移動体検索装置によれば、周辺ノード１２で保持している不特定多数の移動体情報（速度、滞留時間等）を検索ノード９００で予め収集しておき、その情報を利用して検索範囲をさらに限定又は調整するので、無駄な検索を抑制した並列性の高い人物検索を実現することができる。

（実施の形態３）
本発明の実施の形態３に係る移動体検索装置は、複数の検索ノードを用いて広範囲に亘って人物検索を行えるものである。本実施の形態で述べる構成は、分散検索部の処理に違いがあるものの実施の形態１とほぼ同じであるため、ここでは、代表通過点検索後のタスク分割方法の処理手順のみ記載し、他は省略する。

図１３は、本実施の形態に係る移動体検索装置の分散検索部（図示せず）の処理手順を示すフロー図であり、以下この図を参照して動作について説明する。まずステップ４０１〜４０３（図４参照）を実行して、検索対象人物が周辺ノード外へ到達する地点の検索を行う（ステップ１３０１）。次いで、検索対象人物が周辺ノード外へ到達する時刻（Tarrive）と検索端末から指定された検索時刻（Tstart〜Tend）を比較し、Tstart≪Tarrive場合（過去に遡って行動履歴を探す場合）、検索対象人物が周辺ノード外に到達した周辺ノードに対して、分散検索の新規検索条件を作成する（ステップＳ１３０２）。この場合、検索条件は、「検索時刻＝(Tstart〜Tarrive)」、「検索キー＝時刻Tarriveに検出した検索対象人物を識別する識別子」とする。

タスク分割の新規検索条件を生成した後、検索対象人物が周辺ノード外に到達した周辺ノードを中心とした分散検索の新規要求(自エリア外検索)を発行する（ステップ１３０３）。次いで。地点間絞込み検索（ステップ４０５〜４０６、図４参照）を実行する（ステップ１３０４）。なお、この地点間絞込み検索を自エリア内で行っている最中に自エリア外検索も同時実行されている。

地点間絞込み検索を行った後、自エリア外検索の結果が返って来るのを待機する。返ってくれば、ステップ１３０６へ進む（ステップ１３０５）。ステップ１３０６に進むと、自エリア内の代表通過点検索及び地点間検索の検索結果と、自エリア外検索の検索結果をマージして処理を終了する。

図１４は、自エリア外検索の処理イメージを模式的に示したものであり、時刻ｔにおいてノード１４１の地点に存在する人物を過去１５秒に遡って行動履歴を探索する例（即ち、時刻ｔの黒丸で示す地点にいる人の範囲ｔ−１５〜ｔの行動を洗い出す例）を表している。この例では、ノード１４１の周辺ノードだけでは探索が完了せずに、ノード１４２とノード１４３の２つのノードを中心とした自エリア外検索をタスクを分割して実行する処理となっている。まず、ノード１４１で代表通過点検索を実行し、時刻ｔ−３／ｔ−７の代表通過点を検出する。次いで、時刻ｔ−７に相当するノード１４２に対して自エリア外検索要求が発行され、ノード１４１を中心とした分散検索とノード１４２を中心とした分散検索が並列実行される。そして、ノード１４２において、時刻ｔ−８／ｔ−１０の代表通過点が検出され、時刻ｔ−１０に相当するノード１４３に対して自エリア外検索要求が発行され、最終的にノード１４１〜１４３を中心とした３つの分散検索が同時実行される。

このように本実施の形態の移動体検索装置によれば、検索対象人物が周辺ノード外へ到達する地点の検索をまず実行し、次いでヒットした周辺ノードを基軸とした検索条件を設定した後、当該ヒットした周辺ノードに対して自エリア外検索要求を送信するので、複数の検索ノードを用いて広範囲に亘って人物検索を行う場合でも無駄な検索を抑制した並列性の高い人物検索を実現することができる。

なお、上記各実施の形態では、人物を検索したが、移動する物体であれば、どのようなものでも検索することは可能である。

本発明は、並列性を確保したまま無駄な検索を抑制した人物検索を実現することができるといった効果を有し、複数カメラを対象にした万引き犯、迷子、落し物者の全行動把握を行う監視用途に加えて、旅行や運動会等の個人で撮影したコンテンツ（静止画・動画）に対する閲覧、検索及び編集の用途などにも応用することができる。

本発明の実施の形態１に係る移動体検索装置の概略構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係る移動体検索装置のシステム構成図 本発明の実施の形態１に係る移動体検索装置の検索ノードの地図上での位置を示す図 本発明の実施の形態１に係る移動体検索装置の動作を説明するためのフロー図 本発明の実施の形態１に係る移動体検索装置の検索範囲限定の動作を説明するための図 本発明の実施の形態１に係る移動体検索装置の代表通過点検索の動作を説明するための図 本発明の実施の形態１に係る移動体検索装置の地点間絞込み検索の動作を説明するための図 本発明の実施の形態１に係る移動体検索装置の検索範囲限定の応用例を説明するための図 本発明の実施の形態２に係る移動体検索装置の概略構成を示すブロック図 本発明の実施の形態２に係る移動体検索装置の人物特徴データを説明するための図 本発明の実施の形態２に係る移動体検索装置の検索範囲限定に関する動作を説明するための図 本発明の実施の形態２に係る移動体検索装置の周辺ノード情報取得に関する動作を説明するための図 本発明の実施の形態３に係る移動体検索装置の動作を説明するためのフロー図 本発明の実施の形態３に係る移動体検索装置の処理イメージを示す図 従来の逐次型検索の動作を説明するための図 従来の並列型検索の動作を説明するための図

符号の説明

１１、１１−１、１１−２、１１−３、９００ 検索ノード
１２ 周辺ノード
１３ 検索端末
５０ カメラ
６０ 無線ＬＡＮ
７０ ネットワーク
１０１ 検索条件受信部
１０２ 人物特徴データベース
１０３ 人物情報抽出部
１０４、９０３ 検索範囲限定部
１０５、９０４ 周辺ノード問合せ部
１０６、９０２ 分散検索部
１０７ 検索結果送信部
９０１ 周辺ノード情報取得部

Claims (11)

1. 複数のカメラ夫々の撮像情報から抽出した人物特徴データを保存し、指定された検索条件から分散ネットワーク上に点在する周辺の検索ノードの人物特徴データも対象に検索を実行する検索ノードにおいて、
   時刻或いは場所の検索範囲或いは検索対象人物を識別する識別子の少なくとも一つを検索条件として受信する検索条件受信手段と、
   前記検索条件に該当する人物特徴情報を前記人物特徴データから抽出する人物情報抽出手段と、
   前記人物情報抽出手段が抽出した前記人物特徴情報を用いて前記時刻或いは場所の少なくとも一つの検索範囲を限定する検索範囲限定手段と、
   前記検索範囲限定手段が限定した検索範囲を用いて分散ネットワーク上に点在する周辺の検索ノードに対して検索を実行する周辺ノード問合せ手段と、
   検索結果を検索条件指定先に送信する検索結果送信手段と、を備え、
   前記検索範囲限定手段は、前記周辺ノード問合せ手段の検索結果をもとに検索範囲を再限定して検索を繰り返し実行する検索ノード。
2. 前記人物情報抽出手段は、人物の移動速度を抽出し、
   前記検索範囲限定手段は、前記人物情報抽出手段が抽出した人物の移動速度を用いて、一定時間後に到達可能な周辺の検索ノードを割出し、割出した周辺の検索ノードと前記一定時間に検索範囲を限定して検索を実行する請求項１に記載の検索ノード。
3. 周辺の各検索ノードが保有する人物特徴データを一定時間間隔で取得する周辺ノード情報取得手段を備え、
   前記検索範囲限定手段は、前記周辺ノード情報取得手段が取得した前記周辺の各検索ノードからの人物特徴データを用いて検索範囲を限定する請求項１又は請求項２に記載の検索ノード。
4. 前記検索範囲限定手段は、前記周辺の各検索ノードからの人物特徴データとして人物の服装色或いは移動速度の少なくとも一つを用いて検索範囲を限定する請求項３に記載の検索ノード。
5. 前記検索範囲限定手段は、検索対象人物が周辺の検索ノード外へ到達する地点の検索をまず実行し、次いで、前記検索対象人物が前記周辺の検索ノード外に到達した該周辺の検索ノードを基軸とした検索条件を設定した後、該周辺の検索ノードに対して新規検索要求を送信する請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の検索ノード。
6. 請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の検索ノードと、
   前記検索ノードに検索条件を送信するとともに前記検索ノードからの検索結果を受信する検索端末と、を備え、前記検索ノードを分散ネットワーク上に複数点在させた移動体検索装置。
7. 複数のカメラ夫々の撮像情報から抽出した人物特徴データを保存するとともに、指定された検索条件から分散ネットワーク上に点在する周辺の検索ノードの人物特徴データも対象に検索を実行する移動体検索方法において、
   時刻或いは場所の検索範囲或いは検索対象人物を識別する識別子の少なくとも一つを検索条件として受信する検索条件受信工程と、
   前記検索条件に該当する人物特徴情報を前記人物特徴データから抽出する人物情報抽出工程と、
   前記人物情報抽出工程で抽出された前記人物特徴情報を用いて前記時刻或いは場所の少なくとも一つの検索範囲を限定する検索範囲限定工程と、
   前記検索範囲限定工程で限定された検索範囲を用いて分散ネットワーク上に点在する周辺の検索ノードに対して検索を実行する周辺ノード問合せ工程と、
   検索結果を検索条件指定先に送信する検索結果送信工程と、を備え、
   前記検索範囲限定工程では、前記周辺ノード問合せ工程での検索結果をもとに検索範囲を再限定して検索を繰り返し実行する移動体検索方法。
8. 前記人物情報抽出工程では、人物の移動速度が抽出され、
   前記検索範囲限定工程では、前記人物情報抽出工程で抽出された人物の移動速度を用いて、一定時間後に到達可能な周辺の検索ノードを割出し、割出した周辺の検索ノードと前記一定時間に検索範囲を限定して検索を実行する請求項７に記載の移動体検索方法。
9. 周辺の各検索ノードが保有する人物特徴データを一定時間間隔で取得する周辺ノード情報取得工程を備え、
   前記検索範囲限定工程では、前記周辺ノード情報取得工程で取得された前記周辺の各検索ノードからの人物特徴データを用いて検索範囲を限定する請求項７又は請求項８に記載の移動体検索方法。
10. 前記検索範囲限定工程では、周辺の人物特徴データとして人物の服装色或いは移動速度の少なくとも一つを用いて検索範囲を限定する請求項９に記載の移動体検索方法。
11. 前記検索範囲限定工程では、検索対象人物が周辺の検索ノード外へ到達する地点の検索をまず実行し、次いで、前記検索対象人物が前記周辺の検索ノード外に到達した該周辺の検索ノードを基軸とした検索条件を設定した後、該周辺の検索ノードに対して新規検索要求を送信する請求項７又は請求項８に記載の移動体検索方法。

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