JP2008152328A - 不審者監視システム - Google Patents

Abstract

【課題】監視員などに大きな負担を強いることなく、不審者のタイムリーな判定を可能とする不審者監視システムの提供。
【解決手段】不審者監視システムは、所定の監視エリア２に入ってくる人物から不審者を判定するようになっており、監視エリア内に人物が入ってきた場合に、当該人物を自動的に識別して識別済み監視対象者とし、それ以降は、当該識別済み監視対象者の監視エリア内での行動を追跡するように監視することで不審者判定を行う。その行動追跡的監視による不審者判定は、監視エリアに設定の監視ゾーン３ａ、３ｂ、３ｃ、……のそれぞれに設けられる監視データ収集手段４ａ、４ｂ、４ｃ、……で得られる監視データを用いて監視装置５が行う。
【選択図】 図１

Description

本発明は、不特定の人が集まる場所におけるセキュリティ向上のために不審者の監視を行う不審者監視システムに関する。

昨今はセキュリティ問題に対する関心が高まってきており、セキュリティ向上のための様々な不審者監視手法が提案されている。その例として例えば特許文献１や特許文献２に開示の例がある。

特許文献１の「不審者監視システム」は、パチンコ店などのような遊戯店に来店する遊戯客から不正遊戯を行う可能性のある遊戯客を不審者として監視するについての不審者監視係員の負担を軽減することを目的としている。そのために、過去に不審者とされた人物についてのデータベースを作成し、そのデータベースに不審者の車両の車番号データと顔画像データを格納しておく。そして遊戯店の駐車場に入場する車両の車番号情報とその車両の運転者の顔画像を取得し、これらをデータベースに格納のデータと比較することで、来店客から不審者を自動的に判定するようにし、この不審者自動的判定により不審者監視係員の負担を軽減できるようにしている。

また特許文献２の「不審者監視装置」では、マンションなどの集合住宅における不審者監視について、住人端末から送信される不審者監視要求を契機に監視タイマを用いて一定時間経過後も不審者と思われる人物が周辺にいると見なした場合、住人端末および通報端末に不審者存在所を送信することにより、住人自らが不審者と思われる人物に用件を確認する必要をなくすことで、不審者と思われる人物から住人が危害を加えられる可能性を極力すくなくできるようにし、また住人が不審者を発見した場所に再度赴いて不審者と思われる人物がその周辺にいるかを確認しなくとも、一定時間経過後に自動的に、管理人や警備会社などに不審者の存在を連絡することができるようにしている。

特開２００５−２２２１５９号公報 特開２００４−２９９２５号公報

一般に、不審者監視のシステムは、所定の監視エリア内に入ってきた人物から不審者を判定し、その不審者について監視エリア内での監視を行うように構成される。このような不審者監視について従来のシステムでは、監視エリア内に入ってきた人物から不審者を判定するについて、人の判断を必要としている。つまり監視エリア内に入ってきた人物を不審者と判定するのにいずれかの過程で人の判断を関与させる必要がある。このため、不審者監視として望ましい不審者のタイムリーな判定、つまり監視エリア内で不審な行動している人物をその不審行動の時点でリアルタイム的に不審者と判定できるようにするには、監視画像などの監視データを監視員が四六時中監視する必要があるなど、監視員などの負担が大きくなるという問題を招き、また人為的ミスによる監視漏れの可能性を残すという問題も残している。

こうした問題について、特許文献１の「不審者監視システム」は、それなりの解決をもたらす。しかし特許文献１の「不審者監視システム」は、監視対象の人物についての過去のデータに基づいて不審者判定を行うもので、データが蓄積されていない人物のタイムリーな不審者判定を行うことができない。また特許文献２の「不審者監視装置」は、タイムリーな不審者判をある程度可能とするが、それにはマンションの住人などの協力を必要とし、そうした協力を期待できない場所への適用に難がある。

本発明は、以上のような事情を背景になされたものであり、監視員などに大きな負担を強いることなく、不審者のタイムリーな判定を可能とする不審者監視システムの提供を課題としている。

監視エリア内に入ってきた人物をタイムリーに不審者と判定できるようにするには、監視エリア内に入ってくる人物の個々について、例えばその人物の顔画像を取得するとともに、その顔画像にＩＤ番号などを与えることで自動的な識別をなして識別済み監視対象者とし、それ以降は、この識別済み監視対象者の監視エリア内での行動を追跡するようにして監視し、その行動の追跡監視中に識別済み監視対象者が所定の不審度基準で不審とされるような行動をした場合に不審者と判定するようにするのが有効である。すなわち監視エリア内に入ってくる人物を個々に識別して識別済み監視対象者とすることで、その追跡的な監視を自動的に行うことが可能となる。そして、この追跡監視により、監視エリア内での不審行動の時点でリアルタイム的に不審者と判定することが可能となり、また追跡監視中に異なる視点での監視による複合的な監視を行うこともできるようになる。

本発明による不審者監視システムは、このような考え方に基づいており、監視エリア内に人物が入ってきた場合に、当該人物を自動的に識別して識別済み監視対象者とし、それ以降は、当該識別済み監視対象者の前記監視エリア内での行動を追跡するように監視するようにされていることを特徴としている。

上記のような不審者監視システムについては、前記識別済み監視対象者の行動追跡監視中に、所定の不審度基準に基づいて前記識別済み監視対象者の不審度を判定しつつ、その判定結果に応じた不審度ポイントを前記識別済み監視対象者に付与するようにし、そして前記人物識別段階から一定時間経過するまでに付与される前記不審度ポイントの累計が一定以上になった場合に、当該識別済み監視対象者を不審者と判定するようにするこができる。このようにすることにより、複合的な監視を行うことができ、不審者の判定をよりタイムリーに行うことができるようになる。

上記のような不審者監視システムは、前記監視エリアに駐車場がある場合に、前記駐車場に入場する車両の車番を認識して前記車両が登録車両であるかを判定する車番監視処理を行い、そして前記車番監視処理を経た前記車両から降車した人物を前記識別済み監視対象者とし、降車以降の当該識別済み監視対象者の行動を追跡するように監視する行動監視処理を行うような形態が好ましい形態の一つとなる。

上記のような形態における前記行動監視処理では、前記行動監視処理では、前記監視エリアに設定される各監視ゾーンにおける前記識別済み監視対象者の行動軌跡に対して前記不審度基準を設定して前記不審度判定を行うようにするのが好ましい。

また上記のような不審者監視システムについては、前記不審度基準を学習的に変更できるようにするのが好ましく、このようにすることで機能性をより高めることができる。

また上記のような不審者監視システムについては、前記識別済み監視対象者ごとに監視データを出力できるようにするのが好ましく、このようにすることで機能性をより高めることができる。

以上のような本発明によれば、監視員などに大きな負担を強いることなく、不審者のタイムリーな判定が可能となり、不審者監視システムの機能性を高めることができる。

以下、本発明を実施するための形態について説明する。図１に、第１の実施形態による不審者監視システム１の構成を示す。不審者監視システム１は、所定の監視エリア２に入ってきた人物を自動的に識別して識別済み監視対象者とし、それ以降は、この識別済み監視対象者の監視エリア２内での行動、より具体的には監視エリア２に設けられている複数の監視ゾーン３（３ａ、３ｂ、３ｃ、……）それぞれでの行動を追跡するようにして監視する。

またその識別済み監視対象者の行動追跡監視中に、所定の不審度基準に基づいて識別済み監視対象者の不審度を判定しつつ、その判定結果に応じた不審度ポイントを識別済み監視対象者に付与する。そして上記の人物識別段階から一定時間経過するまで繰り返し的に付与される不審度ポイントの累計が一定以上になった場合に、識別済み監視対象者を不審者と判定する。換言すれば、識別済み監視対象者の行動追跡監視に際し、それぞれ視点の異なる監視処理を監視ゾーン３ａ、３ｂ、３ｃ、……ごとに行うとともに、これら複数の監視処理それぞれにおける不審度基準に基づいた不審度判定により、複数の監視処理それぞれで不審度ポイントを識別済み監視対象者に付与するとともに、上記の人物識別段階から一定時間経過するまでの複数の監視処理それぞれによる不審度ポイントを加算し、その合計が一定以上になった場合に、識別済み監視対象者を不審者と判定する、ということである。

そしてこのような不審者監視により、複合的な監視とすることができ、監視対象の人物が監視エリア内で一定以上に不審な行動をした時点で当該人物を不審者と判定するというタイムリーな不審者判定をより有効的に行うことができるようになる。

ここで、上述の「視点の相違」とは、車両番号とか人物の行動といった監視内容や監視エリアであるビルにおける１階とか２階といった監視ゾーンの相違として定義することができる。

以上のような監視機能のために不審者監視システム１は、監視ゾーン３ａ、３ｂ、３ｃ、……のそれぞれに設けられる複数の監視データ収集手段４（４ａ、４ｂ、４ｃ、……）、これら複数の監視データ収集手段４ａ、４ｂ、４ｃ、……それぞれからの監視画像などの監視データを用いて監視のための処理を行う監視装置５、および監視装置５の制御の下で警報を発する警報装置６を備えている。

監視データ収集手段４は、本実施形態の場合、画像データ取得手段であるビデオカメラ７を主な要素として構成されている。

監視装置５は、図２にその構成を示すように、判定手段８、監視履歴格納手段９、および不審度判定評価手段１０を備え、その判定手段８は、人物識別部１１、不審度判定部１２、不審度ポイント加算部１３、不審者判定部１４、人物識別データ格納部１５、不審度基準格納部１６、および不審度基準更新部１７を備えている。

人物識別部１１は、監視エリア２に入ってきた人物を自動的に識別して識別済み監視対象者とするのに機能する。人物の自動的識別は、監視データ収集手段４で得られる人物についての監視画像を用いて行われる。より具体的には、例えば監視画像中の顔像に基づいて人物を識別し、その識別した人物に例えばＩＤ番号を与えることでなされる。このようにしてなされた人物識別結果は、例えば顔像とＩＤ番号を対にした人物識別データとして人物識別データ格納部１５に格納される。そして人物識別データ格納部１５に人物識別データを格納された人物は、これ以後、識別済み監視対象者とされ、監視エリア２における各監視ゾーン３ａ、３ｂ、３ｃ、……での行動を追跡監視されることになる。

不審度判定部１２は、監視ゾーン３ａ、３ｂ、３ｃ、……それぞれの監視データ収集手段４ａ、４ｂ、４ｃ、……でなされる識別済み監視対象者の行動追跡監視について不審度判定を行う。その不審度判定は、各監視ゾーン３ａ、３ｂ、３ｃ、……における監視処理、つまり監視内容に応じて予め設定して不審度基準格納部１６に格納してある不審度基準に基づいて行う。例えば監視ゾーン３が駐車場であり、そこに駐車した車両の車番からその車両が登録済みの車両かを判定するという監視処理であれば、登録済みか否かを不審度基準とし、登録済みなら不審度ポイントなし、未登録なら不審度ポイント１というように不審度基準が定められ、この不審度基準で不審度を判定して不審度ポイントを識別済み監視対象者に付与する。また、例えば監視ゾーン３がオフィスビルにおける１つのフロアであって、識別済み監視対象者の行動をそのフロアにおける人物の一般的な行動パターンの行動軌跡と比較しながら監視するという監視処理であれば、一般的行動パターンの行動軌跡からの偏倚を不審度基準とし、一般的行動パターンの行動軌跡の範囲にあれば、不審度ポイントなし、一般的行動パターンの行動軌跡から偏倚していれば不審度ポイント１というように不審度基準は定められ、この不審度基準で不審度を判定して不審度ポイントを識別済み監視対象者に付与する。

このようにして不審度判定部１２により監視ゾーン３ａ、３ｂ、３ｃ、……ごとに識別済み監視対象者に付与される不審度ポイントは、不審度ポイント加算部１３により順次加算され、その加算結果は、不審度ポイント加算部１３から不審者判定部１４に提供される。これを受けて不審者判定部１４は、不審度ポイントの累計を設定値と比較し、設定値を超えたならその識別済み監視対象者を不審者と判定する。

不審者判定部１４で不審者判定がなされると、監視員などに不審者発見を伝えるために警報装置６で警報を発するとともに、その判定結果（不審度ポイントの付与経過や累計不審度ポイントなど）と該当の識別済み監視対象者についての監視データなどを監視履歴データとして監視履歴格納手段９に格納する。監視履歴格納手段９での監視履歴データの格納は、識別済み監視対象者ごとにＩＤ番号などで管理するようにしてなされる。このため、監視員などの要求に応じて識別済み監視対象者ごとの監視履歴データを出力して提供することが可能となり、監視履歴データの活用性を高めることができる。

不審度基準更新部１７は、不審度判定評価手段１０とともに学習系を構成している。具体的にいうと、監視履歴データを監視員などがチェックして不審度判定部１２による判定などの評価を不審度判定評価手段１０で入力することにより、不審度基準更新部１７が不審度基準をより適切な方向に変更する。つまり監視員などによるチェックを通じて不審度基準についての学習がなされることで、不審度基準をより適切な方向に変更することができ、これにより監視効率を向上させることができるということである。

次に、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態は、オフィスビルにおいて不審者を監視する場合の例で、図３に示すような構成の不審者監視システム２１となる。

不審者監視システム２１が適用されるオフィスビルは、図４に示すように、地階の２フロアに駐車場が設置されている。これらの駐車場フロアは、それぞれ駐車場監視ゾーン２２（２２ａ、２２ｂ）とされる。駐車場監視ゾーン２２では、駐車場に駐車する車両の車番（ナンバープレート番号）についての後述のような車番監視処理を行い、また駐車した車両から降車した人物を識別して識別済み監視対象者とし、その識別済み監視対象者の駐車場での行動を追跡的に監視する後述のような行動監視処理を行う。

そのために駐車場監視ゾーン２２には、監視データ収集手段２３（図３）が設けられている。監視データ収集手段２３は、車番認識カメラ２４と人物監視カメラ２５で構成されており、人物監視カメラ２５については、識別済み監視対象者の駐車場監視ゾーン２２における行動を追跡できるようにするために複数台数で設けられている。この監視データ収集手段２３で収集された監視データは、ＬＡＮのようなネットワーク２６を介して監視装置２７に送信される。

一方、駐車場フロア以外の一般フロアは、各フロアが個々に監視ゾーンとされる。つまり、図５に示すように、１Ｆ監視ゾーン２９ａ、２Ｆ監視ゾーン２９ｂ、３Ｆ監視ゾーン２９ｃとしてフロア単位監視ゾーン２９が設定される。フロア単位監視ゾーン２９では、そこに入ってくる人物を認識して識別済み監視対象者であるかを判定し、識別済み監視対象者でない場合にはその人物の識別を行って識別済み監視対象者とし、その識別済み監視対象者のフロア単位監視ゾーン２９での行動を追跡する後述のような監視処理を行う。

そのためにフロア単位監視ゾーン２９には、監視データ収集手段３０（図３）が設けられている。監視データ収集手段３０は、識別済み監視対象者のフロア単位監視ゾーン２９における行動を追跡できるようにするために複数台数で設けられ人物監視カメラ２５で構成されている。この監視データ収集手段３０で収集された監視データは、ネットワーク２６を介して監視装置２７に送信される。

またフロア単位監視ゾーン２９には、高いセキュリティを必要とする部屋があるなどの場合、必要に応じて人物認証用の認証手段３１が設けられる。認証手段３１は、例えば指紋や掌紋で認証を行うように構成され、あるいはＩＣカードで認証を行うように構成される。この認証手段３１による認証結果は、ネットワーク２６を介して監視装置２７に送信され、監視装置２７による監視処理に利用される。その利用の形態は、例えば認証手段３１による認証を経た場合は不審度ポイントなしとし、未認証の場合は不審度ポイントを１とするといったような形態となる。

ここで、監視装置２７は、第１の実施形態における監視装置５と基本的に同様で、監視データ収集手段２３や監視データ収集手段３０で得られる監視データから上述したのと同様にして不審者の判定を行う。そして、不審者と判定された人物があった場合には警報装置３２により警報を発する。

以下では、不審者監視システム２１による不審者監視の例を説明する。図４は、駐車場監視ゾーン２２における不審者監視の様子をイメージ化して示している。車輌Ｍａが駐車場監視ゾーン２２ａに入場して来ると、入場ゲートＧの前に設けてある車番認識カメラ２４が車輌Ｍａのナンバープレートについて監視画像を取得し、それを監視データとして監視装置２７に送信する。これを受けて監視装置２７は、車輌Ｍａの車番を認識するとともに、車輌Ｍａが登録済みか否か、つまり登録車両か否かを判定する。

入場ゲートＧで車番を認識された車輌Ｍａは、駐車場監視ゾーン２２ａを通過して駐車場監視ゾーン２２ｂに進み、そこで駐車する。駐車した車輌Ｍａから人物Ａが降車すると、この人物Ａを人物監視カメラ２５による監視画像から監視装置２７が識別して識別済み監視対象者とする。人物Ａについて識別がなされると、上述の登録車両判定の結果に応じた不審度ポイントを人物Ａに付与する車番監視処理を監視装置２７が行う。車番監視処理では、例えば車輌Ｍａが登録車両であれば、不審度ポイントなしとし、車輌Ｍａが登録車両でなければ、不審度ポイント１を付与する。このようにして付与された不審度ポイントは、上述のようにして加算される。

以上のような車番認識がなされると、以降は人物Ａの駐車場監視ゾーン２２ｂにおける行動を人物監視カメラ２５からの監視画像に基づいて追跡的に監視し、その追跡監視にしたがって不審度ポイントを付与して加算し、その累計不審度ポイントから不審者を判定するという一連の処理が監視装置２７によりなされる。行動監視における不審度判定では、人物Ａの行動パターンに基づく判定と人物Ａが駐車場監視ゾーン２２ｂにとどまっている時間、つまり経過時間に基づく判定がなされる。行動パターン判定では、例えば人物Ａが車輌Ｍａから降車した後に一般的行動パターンである行動軌跡Ｌａ、つまり降車した車両からまっ直ぐにエレベータに向かう行動軌跡で行動していれば不審度ポイントなしとし、人物Ｂの行動軌跡Ｌｂのように人物Ｂの車両でない車輌Ｍｂに接近するような一般的行動パターンから偏倚している不審な行動をしていれば例えば不審度ポイント３を付与する。一方、経過時間判定では、所定の基準経過時間を用い、例えば経過時間が基準経過時間以下であれば不審度ポイントなしとし、経過時間が基準経過時間以上であれば不審度ポイント１を付与する。

図５は、フロア単位監視ゾーン２９における不審者監視の様子をイメージ化して示している。例えば駐車場でエレベータに乗った人物Ａが２階でエレベータを降りて２Ｆ監視ゾーン２９ｂに入り、２Ｆ監視ゾーン２９ｂにおける事務室Ｒｃに入室したとする。こうした人物Ａの一連の行動は、駐車場監視ゾーン２２での上述のような行動監視に連続するようにして追跡的に監視される。つまり２Ｆ監視ゾーン２９ｂにおける人物監視カメラ２５からの監視画像に基づいて人物Ａの行動パターンを追跡的に監視し、その追跡監視にしたがって不審度ポイントを付与して加算し、その累計不審度ポイントから不審者を判定するという一連の処理が監視装置２７によりなされる。例えばエレベータを降りてから事務室Ｒに入室する場合の一般的行動パターンである行動軌跡Ｌｃで人物Ａが行動していれば、不審度ポイントなしとされる。

また、既に識別済み監視対象者となっている人物Ｃが３Ｆ監視ゾーン２９ｃに入って、行動軌跡Ｌｄを経て行動軌跡Ｌｅのような行動をとったとする。行動軌跡Ｌｄは、セキュリティの高い事務室Ｒｅの近くをうろうろするような行動パターンであり、一般的行動パターンから偏倚している。したがって、この行動軌跡Ｌｄについての不審度判定により例えば不審度ポイント２が付与される。また行動軌跡Ｌｅは、例えば認証手段３１による認証を受けた人物Ｄがセキュリティの高い事務室Ｒｆに入室するのを利用して事務室Ｒｆに入り込もうとする共連れ入室の行動パターンであり、一般的行動パターンから偏倚している。したがって、この行動軌跡Ｌｅについての不審度判定により例えば不審度ポイント５が付与される。

以上のようにしてなされる不審者監視の結果は、監視装置２７が備えている上述の監視履歴格納手段９に、識別済み監視対象者単位の監視履歴データとして格納される。その監視履歴データの例を図６に示す。図６の例は識別済み監視対象者単位で作成される表形式となっている。表の各列には、左側から順に、追跡的な監視中に順次なされる不審度判定に順に付される不審度判定番号を記録する不審度判定番号欄、不審度判定時の年月日を記録する年月日欄、不審度判定時の時刻の時分秒を記録する時分秒欄、各不審度判定で判定対象とされた行動や監視内容などを記録する行動／監視履歴欄、各不審度判定で判定対象とされた行動などの経過時間を記録する経過時間欄、各不審度判定で付与された不審度ポイントを記録する不審度ポイント欄、不審度ポイントの累計を記録するポイント累計欄、および不審者判定結果を記録する不審者判定欄が設けられている。また表の行は、不審度判定番号により行分けするようにされ、その各行に上記各欄の記録事項が順次の不審度判定ごとに記録されている。

以上のような不審者監視における処理の流れをまとめると図７に示すフローチャートのようになる。ステップ１０１〜ステップ１０３は、車番監視処理における各処理ステップである。すなわちステップ１０１では、駐車場に入場した車両の車番認識処理がなされ、ステップ１０２では、車番認識した車両が登録車両であるか否か判定する登録車両判定処理がなされ、ステップ１０３では、未登録車両であった場合に付与される不審度ポイントを加算する不審度ポイント加算処理がなされる。

ステップ１０４は、人物識別処理であり、車両から降車した人物を上述のＩＤ番号の付与などにより識別して識別済み監視対象者とする処理を行う。

ステップ１０５〜ステップ１０７は、駐車車両から降車後の人物の行動を追跡的に監視する行動監視処理である。ステップ１０５では、監視ゾーンにおいて監視データを取得する監視データ取得処理がなされ、ステップ１０６では、ステップ１０５で取得した監視データにより上述のようにして不審度を判定する不審度判定処理がなされ、ステップ１０７では、ステップ１０６で付与された不審度ポイントを加算する不審度ポイント加算処理がなされる。こうした行動監視処理は、監視ゾーンを単位にしたり、あるいは１つの監視ゾーンで想定される類型的な行動パターンを単位にしたりしてなされる不審度判定ごとに繰り返される。

ステップ１０７の不審度ポイント加算処理に続くステップ１０８では、不審度ポイントの累計値を設定値と比較する不審度ポイント累計値判定処理がなされる。そしてステップ１０９において、ステップ１０８の判定結果を受け、当該識別済み監視対象者を不審者として警報を発する不審者判定処理がなされる。ステップ１０８により識別済み監視対象者を不審者と判定して警報を発すれば、その識別済み監視対象者についての監視処理は終了となる。

第１の実施形態による不審者監視システムの構成を示す図である。 図１の不審者監視システムにおける監視装置の構成を示す図である。 第２の実施形態による不審者監視システムの構成を示す図である。 駐車場監視ゾーンにおける不審者監視の様子をイメージ化して示す図である。 フロア単位監視ゾーンにおける不審者監視の様子をイメージ化して示す図である。 監視履歴データの例を示す図である。 第２の実施形態による不審者監視システムでの不審者監視における処理の流れを示す図である。

符号の説明

１ 不審者監視システム
２ 監視エリア
３ 監視ゾーン
４ 監視データ収集手段
５ 監視装置
８ 判定手段
９ 監視履歴格納手段
１１ 人物識別部
１２ 不審度判定部
１３ 不審度ポイント加算部
１４ 不審者判定部
１６ 不審度基準格納部
Ａ〜Ｃ 人物
Ｍａ 車両

Claims (6)

1. 監視エリア内に人物が入ってきた場合に、当該人物を自動的に識別して識別済み監視対象者とし、それ以降は、当該識別済み監視対象者の前記監視エリア内での行動を追跡するように監視するようにされていることを特徴とする不審者監視システム。
2. 前記識別済み監視対象者の行動追跡監視中に、所定の不審度基準に基づいて前記識別済み監視対象者の不審度を判定しつつ、その判定結果に応じた不審度ポイントを前記識別済み監視対象者に付与するようにし、そして前記人物識別段階から一定時間経過するまでに付与される前記不審度ポイントの累計が一定以上になった場合に、当該識別済み監視対象者を不審者と判定するようにされていることを特徴とする請求項１に記載の不審者監視システム。
3. 前記監視エリアに駐車場がある場合に、前記駐車場に入場する車両の車番を認識して前記車両が登録車両であるかを判定する車番監視処理を行い、そして前記車番監視処理を経た前記車両から降車した人物を前記識別済み監視対象者とし、降車以降の当該識別済み監視対象者の行動を追跡するように監視する行動監視処理を行うことを特徴とする請求項２に記載の不審者監視システム。
4. 前記行動監視処理では、前記監視エリアに設定される各監視ゾーンにおける前記識別済み監視対象者の行動軌跡に対して前記不審度基準を設定して前記不審度判定を行うようにしたことを特徴とする請求項３に記載の不審者監視システム。
5. 前記不審度基準を学習的に変更できるようにされていることを特徴とする請求項２〜請求項４のいずれか１項に記載の不審者監視システム。
6. 前記識別済み監視対象者ごとに監視データを出力できるようにされていることを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の不審者監視システム。

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