JP2012079340A - Suspicious object detection system, suspicious object detection device, suspicious object detection method and program - Google Patents

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孝明 榎原
Kenji Baba
賢二 馬場
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美彦 鈴木
Yusuke Takahashi
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a suspicious person detection system capable of integrally using results of image processing methods having different properties, and especially performing effective suspicious person detection processing according to a security level.SOLUTION: The suspicious person detection system in the embodiment includes: multiple cameras for imaging a monitoring object within a monitoring range; multiple image processing parts which are means for performing image processing of a video output from each of the multiple cameras, having different detection properties; a detection part for detecting behaviors of the monitoring object by using either one of image processing results from the image processing parts or the integrated processing result generated by integrating all the image processing results; and a determination part for determining whether the monitoring object is a suspicious person or not based on behavior information output by the detection part. The multiple image processing parts include simple eye image processing part(s) for performing simple eye image processing of the video output from each of the cameras and stereo image processing part(s) for performing stereo image processing of the video output from each of the cameras.

Description

本発明の実施形態は、カメラの映像を使用する不審者検知システムに関する。   Embodiments described herein relate generally to a suspicious person detection system that uses video from a camera.

近年、ビデオカメラにより撮影された映像(動画像)を利用して、不審者などを監視するための監視システムが開発されている。監視システムには、各種の方式が提案されているが、複数のカメラから得られる映像を画像処理して、物体を追跡する侵入者監視システムが提案されている。この侵入者監視システムは、ステレオ画像処理で物体の追跡を行なう3次元認識処理と、単眼画像処理で物体の追跡を行なう2次元認識処理のいずれかを選択する手段を備えている。   In recent years, a monitoring system for monitoring a suspicious person or the like using a video (moving image) taken by a video camera has been developed. Various methods have been proposed for the monitoring system, and an intruder monitoring system for tracking an object by processing images obtained from a plurality of cameras has been proposed. This intruder monitoring system includes means for selecting one of three-dimensional recognition processing for tracking an object by stereo image processing and two-dimensional recognition processing for tracking an object by monocular image processing.

特開2003−61075号公報JP 2003-61075 A

一般的に、カメラからの映像を画像処理した結果を利用して、不審者や侵入者などを検知する場合に、画像処理方法として単眼画像処理を行なう方法では、監視対象である人の正確な位置情報や歩行軌跡を検出(算出)することは困難である。一方、ステレオ画像処理を行なう方法では、正確な位置情報や歩行軌跡の検出は可能であるが、監視範囲が単眼画像処理方法と比較して狭域になる傾向がある。   In general, when detecting a suspicious person or an intruder using the result of image processing of a video from a camera, the method of performing monocular image processing as an image processing method is accurate for the person being monitored. It is difficult to detect (calculate) position information and a walking trajectory. On the other hand, in the method of performing stereo image processing, accurate position information and walking trajectory can be detected, but the monitoring range tends to be narrower than the monocular image processing method.

従って、単眼画像処理方法とステレオ画像処理方法のそれぞれの検出特性の長所を生かして、各画像処理結果を統合的に利用し、特に、セキュリティレベルに応じた有効な不審者検知性能を実現するシステムの構築が望まれる。   Therefore, a system that utilizes the advantages of the detection characteristics of the monocular image processing method and the stereo image processing method and uses each image processing result in an integrated manner, and in particular, realizes effective suspicious person detection performance according to the security level. Construction of is desired.

そこで、本発明の目的は、異なる特性を有する画像処理方法の結果を統合的に利用し、特にセキュリティレベルに応じた有効な不審者検知処理を行なうことができる不審者検知システムを提供することにある。   Accordingly, an object of the present invention is to provide a suspicious person detection system capable of performing effective suspicious person detection processing according to the security level by using the results of image processing methods having different characteristics in an integrated manner. is there.

本発明の観点に従った不審者検知システムは、監視範囲内の監視対象を撮影する複数のカメラと、前記各カメラから出力される映像を画像処理する手段であって、異なる検出特性を有する複数の画像処理手段と、前記各画像処理手段からの画像処理結果のいずれか、あるいは当該各画像処理結果を統合した統合処理結果を使用して前記監視対象の挙動を検知する検知手段と、前記検知手段から出力される挙動情報に基づいて、前記監視対象が不審者であるか否かを判定する判定手段とを具備し、前記複数の画像処理手段は、前記各カメラから出力される映像を単眼画像処理する単眼画像処理手段と、前記各カメラから出力される映像をステレオ画像処理するステレオ画像処理手段とを含む構成である。   A suspicious person detection system according to an aspect of the present invention includes a plurality of cameras that shoot a monitoring target within a monitoring range, and a unit that performs image processing on images output from the cameras, and has a plurality of different detection characteristics The image processing means, a detection means for detecting the behavior of the monitoring target using any one of the image processing results from the image processing means, or an integrated processing result obtained by integrating the image processing results, and the detection Determination means for determining whether or not the monitoring target is a suspicious person based on behavior information output from the means, and the plurality of image processing means are configured to output images output from the cameras as a single eye. The image processing apparatus includes a monocular image processing unit that performs image processing, and a stereo image processing unit that performs stereo image processing on video output from each of the cameras.

第1の実施形態に関する不審者検知システムの要部を示すブロック図。The block diagram which shows the principal part of the suspicious person detection system regarding 1st Embodiment. 本実施形態に関する画像処理部の構成を説明するためのブロック図。The block diagram for demonstrating the structure of the image process part regarding this embodiment. 本実施形態に関する不審者検知システムの具体的適用例を説明するための図。The figure for demonstrating the specific application example of the suspicious person detection system regarding this embodiment. 本実施形態に関する不審者検知システムの処理手順を説明するためのフローチャート。The flowchart for demonstrating the process sequence of the suspicious person detection system regarding this embodiment. 本実施形態に関する不審者検知システムの具体的適用例で、広域の監視範囲に適用した場合を説明するための図。The figure for demonstrating the case where it applies to the wide monitoring range in the specific application example of the suspicious person detection system regarding this embodiment. 第2の実施形態に関する不審者検知システムの要部を示すブロック図。The block diagram which shows the principal part of the suspicious person detection system regarding 2nd Embodiment. 第2の実施形態に関する不審者検知システムの処理手順を説明するためのフローチャート。The flowchart for demonstrating the process sequence of the suspicious person detection system regarding 2nd Embodiment.

以下図面を参照して、実施形態を説明する。   Embodiments will be described below with reference to the drawings.

[第1の実施形態]
図1は、本実施形態に関する不審者検知システムの要部を示すブロック図である。
[First Embodiment]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a main part of a suspicious person detection system according to the present embodiment.

本システムは、図1に示すように、複数のビデオカメラ(ここでは、3台とする)10A〜10Cと、不審者検知装置11と、監視処理装置15とを有する。各カメラ10A〜10Cはそれぞれ、監視範囲内の各場所に設置されて、撮影により得られる映像を不審者検知装置11に伝送する。   As shown in FIG. 1, this system includes a plurality of video cameras (here, three cameras) 10 </ b> A to 10 </ b> C, a suspicious person detection device 11, and a monitoring processing device 15. Each of the cameras 10A to 10C is installed at each location within the monitoring range, and transmits an image obtained by photographing to the suspicious person detection device 11.

不審者検知装置11は、画像処理部12と、コントローラ13と、出力部14とを有する。画像処理部12は、異なる検出特性を有する画像処理手法を使用する複数の画像処理部(ここでは、4種類の画像処理部とする)20A〜20Dからなる。各画像処理部20A〜20Dは、カメラ10A〜10Cから伝送される各映像を、それぞれの画像処理手法を使用して画像処理を実行する。   The suspicious person detection device 11 includes an image processing unit 12, a controller 13, and an output unit 14. The image processing unit 12 includes a plurality of image processing units (here, four types of image processing units) 20A to 20D that use image processing methods having different detection characteristics. Each of the image processing units 20A to 20D performs image processing on each video image transmitted from the cameras 10A to 10C by using a respective image processing method.

コントローラ13は、画像処理部12から出力される各画像処理結果を利用して、監視範囲内に存在する人(監視対象)の挙動を検知する検知機能、及び当該検知機能により得られる挙動情報に基づいて挙動不審を示す不審者であるか否かを最終的に判定する判定機能を有する。後述するように、コントローラ13は、各画像処理結果のそれぞれ、または統合した統合結果を、監視形態(セキュリティレベルなど)に応じて選択的に使用する。   The controller 13 uses each image processing result output from the image processing unit 12 to detect a behavior of a person (monitoring target) existing in the monitoring range, and behavior information obtained by the detection function. And a determination function for finally determining whether or not the person is a suspicious person indicating a suspicious behavior. As will be described later, the controller 13 selectively uses each of the image processing results or the integrated result of integration according to the monitoring mode (security level or the like).

出力部14は、コントローラ13により判定された判定結果、即ち不審者として特定した監視対象である人を示す情報を監視処理装置15に出力する。監視処理装置15は、出力部14からの情報を画面上に表示したり、不審者の存在を発報するアラーム処理を実行する装置である。   The output unit 14 outputs the determination result determined by the controller 13, that is, information indicating the person who is the monitoring target specified as the suspicious person to the monitoring processing device 15. The monitoring processing device 15 is a device that displays information from the output unit 14 on a screen and executes an alarm process for reporting the presence of a suspicious person.

(画像処理部の構成)
以下、図2を参照して、画像処理部12の具体的構成を説明する。
(Configuration of image processing unit)
Hereinafter, a specific configuration of the image processing unit 12 will be described with reference to FIG.

画像処理部12は、図2に示すように、単眼画像処理部20A及びステレオ画像処理部20Bを有する。単眼画像処理部20Aは、カメラ10A〜10Cからの映像を画像処理して、実空間上の2次元位置情報(座標情報と時間情報を含む)を算出する演算処理部120A、及び当該2次元位置情報を使用して監視対象である人の動きを追跡する追跡処理部121Aを有する。即ち、単眼画像処理部20Aは、2次元空間での人の存在、動き、背景差分、フレーム間差分、オプティカルフロー等の情報を生成する。   As shown in FIG. 2, the image processing unit 12 includes a monocular image processing unit 20A and a stereo image processing unit 20B. The monocular image processing unit 20A performs image processing on images from the cameras 10A to 10C to calculate two-dimensional position information (including coordinate information and time information) in real space, and the two-dimensional position. It has a tracking processing unit 121A that tracks the movement of a person to be monitored using information. That is, the monocular image processing unit 20A generates information such as the presence of a person in the two-dimensional space, movement, background difference, interframe difference, and optical flow.

一方、ステレオ画像処理部20Bは、例えば2台のカメラ10A,10Bからの映像をステレオ画像処理して、実空間上の3次元位置情報を算出する演算処理部120B、及び当該3次元位置情報を使用して監視対象である人の動きを追跡する追跡跡処理部121Bを有する。即ち、ステレオ画像処理部20Bは、3次元空間での人の存在、動き、両眼視差法等の情報を生成する。   On the other hand, the stereo image processing unit 20B performs, for example, stereo image processing on images from the two cameras 10A and 10B, and calculates the three-dimensional position information in the real space, and the three-dimensional position information. The tracking trace processing unit 121B is used to track the movement of a person to be monitored. That is, the stereo image processing unit 20B generates information such as the presence, movement, binocular parallax method, etc. of a person in a three-dimensional space.

なお、画像処理部12は、他の検出特性を有する画像処理部として、例えばRGBカラー画像処理を実行して、監視対象の色相や彩度などの情報を生成する画像処理部20C、及び例えば3次元空間での形状に基づいた3Dモデルマッチングなどのカテゴリ化などの処理を実行する画像処理部20Dを有する。   Note that the image processing unit 12 performs, for example, RGB color image processing as an image processing unit having other detection characteristics, and generates an image processing unit 20C that generates information such as hue and saturation to be monitored, and 3 The image processing unit 20D executes processing such as categorization such as 3D model matching based on the shape in the dimensional space.

(不審者検知動作)
以下、図3から図5を参照して、本実施形態のシステムの動作を説明する。
(Suspicious person detection operation)
Hereinafter, the operation of the system of this embodiment will be described with reference to FIGS.

図3は、本実施形態のシステムを適用する監視範囲の一例を示す図である。ここでは、2台のカメラ10A,10Bにより、複数の監視領域300,310,320を監視している場合を想定する。監視領域300は、例えばサーバルームなどの入口で、部外者以外の立ち入りが厳重に制限されており、セキュリティレベルが高い領域とする。また、この監視領域300から外れた領域310,320は、相対的にセキュリティレベルがそれ程高くない領域とする。   FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a monitoring range to which the system of the present embodiment is applied. Here, it is assumed that a plurality of monitoring areas 300, 310, and 320 are monitored by two cameras 10A and 10B. The monitoring area 300 is, for example, an entrance of a server room or the like, and entry of persons other than outsiders is strictly restricted, and the monitoring area 300 has a high security level. In addition, the areas 310 and 320 outside the monitoring area 300 are areas where the security level is not so high.

図4に示すように、不審者検知装置11は、各カメラ10A,10Bから撮影された映像を入力する(ステップS1)。画像処理部12では、単眼画像処理部20Aは、カメラ10A,10Bからの各映像を単眼画像処理し、その画像処理結果をコントローラ13に出力する。また、ステレオ画像処理部20Bは、2台のカメラ10A,10Bからの映像をステレオ画像処理して、画像処理結果をコントローラ13に出力する。   As shown in FIG. 4, the suspicious person detection apparatus 11 inputs the video image | photographed from each camera 10A, 10B (step S1). In the image processing unit 12, the monocular image processing unit 20 </ b> A performs monocular image processing on each video from the cameras 10 </ b> A and 10 </ b> B and outputs the image processing result to the controller 13. The stereo image processing unit 20 </ b> B performs stereo image processing on the video from the two cameras 10 </ b> A and 10 </ b> B and outputs the image processing result to the controller 13.

コントローラ13は、相対的にセキュリティレベルが低い監視領域310,320に対しては、単眼画像処理部20Aからの単眼画像処理結果を利用して、不審者検知処理を実行する(ステップS2,S5,S4)。即ち、コントローラ13は、単眼画像処理部20Aからの2次元位置情報を使用した追跡処理結果から、人の挙動を示す挙動情報を生成し、当該挙動情報に基づいて不審者が存在するか否かを判定する。   The controller 13 performs suspicious person detection processing on the monitoring areas 310 and 320 having a relatively low security level by using the monocular image processing result from the monocular image processing unit 20A (steps S2, S5, and S5). S4). That is, the controller 13 generates behavior information indicating the behavior of a person from the tracking processing result using the two-dimensional position information from the monocular image processing unit 20A, and whether or not there is a suspicious person based on the behavior information. Determine.

ここで、一般的に、単眼画像処理は、ステレオ画像処理と比較して人物の検知精度が劣るが、有効な監視範囲を広く取れる。従って、相対的にセキュリティレベルが低い監視領域310,320に対しては、検知精度よりも、監視範囲の広さを優先させた単眼画像処理結果を利用する検知処理が有効である。   Here, in general, monocular image processing is inferior in detection accuracy of a person compared with stereo image processing, but an effective monitoring range can be widened. Therefore, for the monitoring areas 310 and 320 having a relatively low security level, detection processing using a monocular image processing result that prioritizes the breadth of the monitoring range over detection accuracy is effective.

一方、ステレオ画像処理は、相対的に人物の検知精度が高いが、その反面、有効な監視範囲が狭くなる。そこで、コントローラ13は、カメラ10A,10Bの各撮影範囲が重なり、相対的に狭い監視範囲として、セキュリティレベルが高い監視領域300に対しては、ステレオ画像処理結果を利用した不審者検知処理を実行する(ステップS2,S3,S4)。   On the other hand, stereo image processing has relatively high human detection accuracy, but on the other hand, the effective monitoring range is narrowed. Therefore, the controller 13 performs suspicious person detection processing using the stereo image processing result for the monitoring area 300 having a high security level as a relatively narrow monitoring range where the imaging ranges of the cameras 10A and 10B overlap. (Steps S2, S3, S4).

即ち、コントローラ13は、単眼画像処理部20A及びステレオ画像処理部20Bの各画像処理結果を統合した統合画像処理結果を利用して、人の挙動を示す挙動情報を生成し、当該挙動情報に基づいて不審者が存在するか否かを判定する。具体的な方法として、コントローラ13は、図2に示すように、ステレオ画像処理部20Bで算出した3次元位置情報を、単眼画像処理部20Aでの追跡処理部121Aに供給して、人の動きを追跡する追跡処理に伴う演算を再計算させる。これにより、人の動きを高精度に追跡することが可能となる。   That is, the controller 13 uses the integrated image processing result obtained by integrating the image processing results of the monocular image processing unit 20A and the stereo image processing unit 20B to generate behavior information indicating human behavior, and based on the behavior information. To determine whether there is a suspicious person. As a specific method, as shown in FIG. 2, the controller 13 supplies the three-dimensional position information calculated by the stereo image processing unit 20B to the tracking processing unit 121A of the monocular image processing unit 20A, thereby Recalculate the operations associated with the tracking process that tracks This makes it possible to track the movement of a person with high accuracy.

ここで、単眼画像処理部20Aは、一般的な背景差分により人物の抽出を実行し、2次元上の抽出領域をクラスタリングして追跡処理を実行する。一方、ステレオ画像処理部20Bは、両眼視差法により3次元上の抽出領域をクラスタリングして追跡処理を実行する。コントローラ13は、単眼画像処理部20Aでの追跡処理において、ステレオ画像処理部20Bにより算出された3次元位置情報を2次元情報にコンバートさせる。   Here, the monocular image processing unit 20A executes person extraction based on general background differences, and performs tracking processing by clustering two-dimensional extraction regions. On the other hand, the stereo image processing unit 20B performs tracking processing by clustering three-dimensional extraction regions using the binocular parallax method. In the tracking process in the monocular image processing unit 20A, the controller 13 converts the three-dimensional position information calculated by the stereo image processing unit 20B into two-dimensional information.

出力部14は、コントローラ13により判定された判定結果、即ち不審者として特定した監視対象である人を示す情報を監視処理装置15に出力する。これにより、監視処理装置15は、出力部14からの情報を画面上に表示したり、不審者の存在を発報するアラーム処理を実行する。   The output unit 14 outputs the determination result determined by the controller 13, that is, information indicating the person who is the monitoring target specified as the suspicious person to the monitoring processing device 15. As a result, the monitoring processing device 15 displays the information from the output unit 14 on the screen or executes an alarm process for reporting the presence of a suspicious person.

以上のようにして、例えばサーバルームなどの入口の近傍であるセキュリティレベルが高い監視領域300に対しては、単眼画像処理結果とステレオ画像処理結果とを統合した統合処理結果を利用して、人の挙動を検知する挙動情報を生成し、当該挙動情報に基づいて不審者であるか否かを判定する。従って、有効な監視範囲が狭くなるが、人物の検知精度を高くできるステレオ画像処理結果を利用して、人数の計測や人の挙動を高精度で検知することができる。これにより、高いセキュリティレベルに応じた高い精度で、不審者の検知処理を行なうことができる。   As described above, for the monitoring area 300 having a high security level, for example, in the vicinity of an entrance such as a server room, the integrated processing result obtained by integrating the monocular image processing result and the stereo image processing result is used. The behavior information for detecting the behavior is generated, and it is determined whether or not the person is a suspicious person based on the behavior information. Therefore, although the effective monitoring range is narrowed, it is possible to detect the number of people and the behavior of the person with high accuracy using the stereo image processing result that can improve the detection accuracy of the person. Thereby, a suspicious person's detection process can be performed with the high precision according to a high security level.

また、セキュリティレベルが相対的に低い監視領域310,320に対しては、検知精度よりも、監視範囲の広さを優先させた単眼画像処理結果を利用して、不審者の検知処理を行なうことができる。   In addition, for the monitoring areas 310 and 320 having a relatively low security level, a detection process for a suspicious person is performed using a monocular image processing result in which the breadth of the monitoring range is given priority over the detection accuracy. Can do.

(変形例)
図5は、本実施形態のシステムを適用する監視範囲の一例を示す図であり、図3に示す例と比較して広域の監視範囲に適用した場合である。ここでは、4台のカメラ10A〜10Dにより、複数の監視領域400,410,420,430,440,450を監視している場合を想定する。監視領域430は、例えばサーバルームなどの入口で、部外者以外の立ち入りが厳重に制限されており、セキュリティレベルが高い領域とする。また、監視領域400,410,420,440,450は、相対的にセキュリティレベルがそれ程高くない領域とする。なお、監視領域400は、カメラ10Aの撮影範囲に対応する領域である。監視領域410は、カメラ10Bの撮影範囲に対応する領域である。監視領域420は、2台のカメラ10A,10Bの撮影範囲が重なった領域である。
(Modification)
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a monitoring range to which the system of the present embodiment is applied, and is a case where the present invention is applied to a wide monitoring range as compared with the example illustrated in FIG. Here, it is assumed that a plurality of monitoring areas 400, 410, 420, 430, 440, and 450 are monitored by four cameras 10A to 10D. The monitoring area 430 is, for example, an entrance of a server room or the like, where entry by persons other than outsiders is strictly restricted, and is a high security level. In addition, the monitoring areas 400, 410, 420, 440, and 450 are areas where the security level is not so high. The monitoring area 400 is an area corresponding to the shooting range of the camera 10A. The monitoring area 410 is an area corresponding to the shooting range of the camera 10B. The monitoring area 420 is an area where the imaging ranges of the two cameras 10A and 10B overlap.

次に、画像処理部12は、本実施形態での単眼画像処理部20A及びステレオ画像処理部20B以外に、前述したように、他の検出特性を有する画像処理部20C,20Dを有する。コントローラ13は、これらの画像処理部20C,20Dからの各画像処理結果を統合した結果を利用して、例えば検知した人物の例えば身長、体格(痩せ型、ぽっちゃり型)、年齢、服の色、服装、帽子、サングラス等の着用備品などの属性や特徴を抽出して、不審氏や検知の判定での補完情報として使用してもよい。   Next, the image processing unit 12 includes image processing units 20C and 20D having other detection characteristics as described above, in addition to the monocular image processing unit 20A and the stereo image processing unit 20B in the present embodiment. The controller 13 uses, for example, the results obtained by integrating the image processing results from the image processing units 20C and 20D, for example, the detected person's height, physique (thin type, chubby type), age, color of clothes, Attributes and features such as clothing, hats, sunglasses, and other wearing equipment may be extracted and used as supplementary information in the judgment of suspicious persons or detection.

また、コントローラ13は、監視状況、又はオペレータからの指示情報に基づいて、画像処理部12の各画像処理結果に対して不審者の判定基準に重みを設定し、この重み情報を最終判定処理に活用する方式でもよい。例えば、不審者の判定基準として、人の挙動における位置が重要である場合には、コントローラ13は、単眼画像処理部20A及びステレオ画像処理部20Bの各画像処理結果に重みを付ける。一方、不審者の判定基準として、人の特徴が重要である場合には、コントローラ13は、画像処理部20C,20Dからの各画像処理結果に重みを付ける。具体的には、コントローラ13は、画像処理部12の各画像処理結果に対して重み係数を掛ける演算処理を実行する。   Further, the controller 13 sets a weight for the suspicious person's determination criterion for each image processing result of the image processing unit 12 based on the monitoring status or the instruction information from the operator, and uses this weight information for the final determination process. You can use this method. For example, when the position in human behavior is important as a suspicious person's criterion, the controller 13 weights each image processing result of the monocular image processing unit 20A and the stereo image processing unit 20B. On the other hand, when human characteristics are important as a suspicious person's criterion, the controller 13 weights each image processing result from the image processing units 20C and 20D. Specifically, the controller 13 executes a calculation process for multiplying each image processing result of the image processing unit 12 by a weighting coefficient.

さらに、コントローラ13は、不審者の監視領域内で認証者と設定された人間の追跡をキャンセルできる仕組みを具備する。認証の仕組みは、例えば顔認証や無線による認証方式を採用し、人間が認証された時間情報と認証可否の情報を認証装置から入手する。コントローラ13は、その認証装置の場所に存在した人間の特定結果から、以降はその人間の追跡をキャンセルし、システム的な誤発報の抑制並びに計算コストの削減を実現する。なお、認証処理時に、認証装置の周辺に複数の人間が存在して、認証者の特定が難しい場合には、この追跡のキャンセル処理を実行しない。   Further, the controller 13 includes a mechanism capable of canceling the tracking of the person set as the certifier within the monitoring area of the suspicious person. As an authentication mechanism, for example, face authentication or a wireless authentication method is adopted, and time information at which a human is authenticated and information on whether authentication is possible are obtained from an authentication device. The controller 13 cancels the tracking of the person from the result of identifying the person existing at the location of the authentication apparatus, and realizes systematic error report suppression and calculation cost reduction. In the authentication process, if there are a plurality of persons around the authentication apparatus and it is difficult to specify the authenticator, the tracking cancel process is not executed.

また、セキュリティレベルは、監視する場所に応じて異なるものとなるが、例えば、一般的に人間が通る通路などではセキュリティレベルは低く、侵入禁止通路だとセキュリティレベルは高く設定される。これに対して、人間が通る通路でも守らなければならない領域に関しては、例えばその近傍か否かにより、同じ振舞いをしていても注意または警告のグレードを変化させるようにしてもよい。具体的には、例えば、ある人間が、ある時間停滞しているような状況を想定した場合、その把握した事象と論理的に設定したセキュリティレベルの領域とで整合をとり、設定したセキュリティレベルが低い領域で発見した場合には管理者に注意を促す。一方、セキュリティレベルが高い領域で発見した場合には、管理者に警告を促すことができる。この場合、注意や警告は管理者だけでなく、当事者に対しても発報することができる。   The security level varies depending on the place to be monitored. For example, the security level is generally low in a passage through which a person passes, and the security level is set high in an intrusion prohibited passage. On the other hand, regarding an area that must be protected even in a passage through which a person passes, the grade of attention or warning may be changed even if the same behavior is performed depending on, for example, whether it is in the vicinity thereof. Specifically, for example, when a situation is assumed in which a certain person is stagnant for a certain period of time, the grasped event is matched with the logically set security level area, and the set security level is If found in a low area, alert the administrator. On the other hand, if a discovery is made in an area with a high security level, the administrator can be alerted. In this case, attention and warning can be issued not only to the administrator but also to the parties.

[第2の実施形態]
図6は、第2の実施形態に関する不審者検知システムの要部を示すブロック図である。図7は、その不審者検知動作を説明するためのフローチャートである。
[Second Embodiment]
FIG. 6 is a block diagram illustrating a main part of the suspicious person detection system according to the second embodiment. FIG. 7 is a flowchart for explaining the suspicious person detection operation.

本実施形態のシステムは、行動分析装置16を有する構成であり、これ以外の構成は図1に示すシステムと同様のため、同一符号を付して説明を省略する。   The system of this embodiment is a structure which has the action analysis apparatus 16, and since it is the same as that of the system shown in FIG. 1 except for this structure, the same code | symbol is attached | subjected and description is abbreviate | omitted.

行動分析装置16は、コントローラ13により検知された人の挙動情報に基づいて行動分析処理を実行して、当該行動分析結果と、実際に不審者であるか否かを示す情報とを使用して不審者の判定処理をルール化した学習情報を生成してコントローラ13にフィードバックする構成である。具体的には、行動分析装置16は、パターン認識や機械学習などの手法(例えばSVM:Support Vector Machine等)による行動分析処理を実行して、明確になっていないルールを明確化する。   The behavior analysis device 16 executes behavior analysis processing based on the behavior information of the person detected by the controller 13, and uses the behavior analysis result and information indicating whether or not the user is actually a suspicious person. In this configuration, learning information in which a suspicious person's determination process is ruled is generated and fed back to the controller 13. Specifically, the behavior analysis device 16 performs behavior analysis processing by a method such as pattern recognition or machine learning (for example, SVM: Support Vector Machine) to clarify a rule that has not been clarified.

以下、図7のフローチャートを参照して、本実施形態の不審者検知システムの処理手順を説明する。   Hereinafter, the processing procedure of the suspicious person detection system of this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、不審者検知装置11は、各カメラ10A〜10Cから撮影された映像を入力する(ステップS11)。画像処理部12は、例えば、単眼画像処理部20A及びステレオ画像処理部20Bの各画像処理を統合した統合画像処理を実行し、画像処理結果をコントローラ13に出力する(ステップS12)。コントローラ13は、画像処理部12からの画像処理結果を利用して、不審者検知処理を実行する(ステップS13)。即ち、コントローラ13は、画像処理結果を利用して人の挙動を示す挙動情報を生成し、当該挙動情報に基づいて不審者が存在するか否かを判定する。監視処理装置15は、コントローラ13の判定結果に基づいて、不審者として特定した監視対象である人を示す情報を画面上に表示したり、不審者の存在を発報するアラーム処理を実行する。   First, the suspicious person detection apparatus 11 inputs the video image | photographed from each camera 10A-10C (step S11). For example, the image processing unit 12 executes integrated image processing that integrates the image processing of the monocular image processing unit 20A and the stereo image processing unit 20B, and outputs the image processing result to the controller 13 (step S12). The controller 13 performs a suspicious person detection process using the image processing result from the image processing unit 12 (step S13). That is, the controller 13 generates behavior information indicating a human behavior using the image processing result, and determines whether or not there is a suspicious person based on the behavior information. Based on the determination result of the controller 13, the monitoring processing device 15 displays on the screen information indicating the person who is the monitoring target identified as the suspicious person, or executes an alarm process for reporting the presence of the suspicious person.

一方、本実施形態の行動分析装置16は、コントローラ13からの人の挙動情報に基づいて行動分析処理を実行する(ステップS14)。行動分析装置16は、行動分析結果と、実際に不審者であるか否かを示す情報とを使用して不審者の判定処理を、ルールとして記述できる場合には、そのルール化した判定ロジックを学習情報としてコントローラ13に設定する(ステップS15,S16)。また、ルールとして記述できない場合には、行動分析装置16は、行動識別機能をコントローラ13に設定する(ステップS15,S16)。   On the other hand, the behavior analysis apparatus 16 according to the present embodiment executes a behavior analysis process based on human behavior information from the controller 13 (step S14). If the behavior analysis device 16 can describe the suspicious person determination process as a rule using the behavior analysis result and information indicating whether or not the person is actually a suspicious person, the behavior analysis device 16 displays the ruled determination logic. The learning information is set in the controller 13 (steps S15 and S16). If it cannot be described as a rule, the behavior analysis device 16 sets the behavior identification function in the controller 13 (steps S15 and S16).

具体的には、コントローラ13から人の挙動情報として、例えば、不審者のうろうろ行動を示す情報を取得する。この情報に基づいて、10回往復したときに不審者として記述できた場合には、行動分析装置16は、コントローラ13に対して不審者の判定ロジックとして「10回往復したとき」のルールを学習情報として設定する。一方、ルールとして記述ができない場合は、行動分析装置16は、コントローラ13に対して不審者のうろうろ行動識別機能をコントローラ13に設定する。   Specifically, for example, information indicating the suspicious person's waving behavior is acquired from the controller 13 as human behavior information. Based on this information, if it can be described as a suspicious person after 10 round trips, the behavior analysis device 16 learns the rule of “when 10 round trips” as the suspicious person's decision logic to the controller 13. Set as information. On the other hand, if it cannot be described as a rule, the behavior analysis device 16 sets the controller 13 with the suspicious person's wandering behavior identification function for the controller 13.

なお、オペレータが画面上での人物をGUI入力操作により指定すると、行動分析装置16は、ルール化した新たな判定ロジックを学習情報としてコントローラ13に設定してもよい。これにより、ある特定の挙動を示す人物を見付けたい場合に、画面上において、判別ロジックを示す学習情報を自動で作成し、コントローラ13に追加することができる。   When the operator designates a person on the screen by a GUI input operation, the behavior analysis apparatus 16 may set a new ruled determination logic in the controller 13 as learning information. Thereby, when it is desired to find a person showing a specific behavior, learning information indicating the discrimination logic can be automatically created on the screen and added to the controller 13.

例えば、通路を右に曲がる人を見付けたい場合に、撮影されて蓄積された映像から、右に曲がる人を指定すると、「通路を右に曲がる」という判別ロジックを示す学習情報を自動で作成して、コントローラ13に追加することができる。これにより、コントローラ13は、後、挙動情報に基づいて、通路を右に曲がる人を見付けることが可能となる
なお、前述の第1及び第2の実施形態において、セキュリティレベルの設定は監視する場所に応じて異なるものとなるが、このセキュリティレベルに応じて、不審行動のセンシング感度をコントロールしてもよい。例えば、一定時間、そこの留まっている場合に不審者と判別するような場合には、その把握した事象と論理的に設定したセキュリティレベルの領域とで整合をとる。そして、セキュリティレベルが低い領域では、例えば10秒間留まっていたら注意を促す。また、セキュリティレベルが高い領域で発見した場合には、例えば5秒で管理者に警告を促すことができる。この場合、注意や警告は管理者だけでなく、当事者に対しても発報することができる。感度に関しては、移動距離や挙動の激しさを判定するためのパラメータそれぞれについて設定できるようにしてもよい。
For example, when you want to find a person who turns to the right in the passage, if you specify a person who turns to the right from the video that has been captured and accumulated, learning information that shows the discrimination logic of `` turn right in the passage '' is automatically created. Can be added to the controller 13. As a result, the controller 13 can later find a person turning right on the passage based on the behavior information. In the first and second embodiments described above, the setting of the security level is the place to be monitored. Depending on the security level, the sensing sensitivity of suspicious behavior may be controlled according to the security level. For example, in the case where a person is determined to be a suspicious person when staying there for a certain period of time, matching is performed between the grasped event and the logically set security level area. In an area where the security level is low, for example, if the user stays for 10 seconds, attention is urged. In addition, when a discovery is made in an area with a high security level, for example, the administrator can be alerted in 5 seconds. In this case, attention and warning can be issued not only to the administrator but also to the parties. Regarding sensitivity, it may be possible to set each parameter for determining the moving distance and the intensity of behavior.

さらに、前述の第1及び第2の実施形態において、音圧センサまたは音声認識センサを装備し、奇声を発生するような人間が居た場合には、セキュリティレベルに依存した感度コントロールの他、その人間に対する不審行動のセンシング感度をコントロールしてもよい。声と人間が対応できない場合には、領域としてセンシング感度をコントロールする、或いは、全ての領域の感度を上げてもよい。   Furthermore, in the first and second embodiments described above, when there is a person who is equipped with a sound pressure sensor or a voice recognition sensor and generates a strange voice, in addition to sensitivity control depending on the security level, Sensing sensitivity of suspicious behavior to humans may be controlled. When voice and human beings cannot respond, sensing sensitivity may be controlled as a region, or the sensitivity of all regions may be increased.

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。   Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. In addition, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of components disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.

10A〜10D…ビデオカメラ、11…不審者検知装置、12…画像処理部、
13…コントローラ、14…出力部、15…監視処理装置、
16…行動分析装置、20A…単眼画像処理部、20B…ステレオ画像処理部、
300,310,320…監視領域、
400,410,420,430,440,450…監視領域。
10A to 10D ... Video camera, 11 ... Suspicious person detection device, 12 ... Image processing unit,
13 ... Controller, 14 ... Output unit, 15 ... Monitoring processing device,
16 ... Behavior analysis device, 20A ... Monocular image processing unit, 20B ... Stereo image processing unit,
300, 310, 320 ... monitoring area,
400, 410, 420, 430, 440, 450 ... monitoring area.

本発明の実施形態は、カメラの映像を使用する不審対象検知技術に関する。 Embodiments described herein relate generally to a suspicious object detection technique using a camera image.

一般的に、カメラからの映像を画像処理した結果を利用して、不審対象として不審者や侵入者など(以下不審対象と総称する場合がある)を検知する場合に、画像処理方法として単眼画像処理を行なう方法では、監視対象である人の正確な位置情報や歩行軌跡を検出(算出)することは困難である。一方、ステレオ画像処理を行なう方法では、正確な位置情報や歩行軌跡の検出は可能であるが、監視範囲が単眼画像処理方法と比較して狭域になる傾向がある。 In general, a monocular image is used as an image processing method when detecting a suspicious person, an intruder, or the like (hereinafter sometimes referred to as a suspicious object) as a suspicious object using the result of image processing of a video from a camera. In the method of performing the process, it is difficult to detect (calculate) accurate position information and a walking trajectory of a person to be monitored. On the other hand, in the method of performing stereo image processing, accurate position information and walking trajectory can be detected, but the monitoring range tends to be narrower than the monocular image processing method.

そこで、本発明の目的は、異なる特性を有する画像処理方法の結果を統合的に利用し、特にセキュリティレベルに応じた有効な不審対象検知処理を行なうことができる不審対象検知システムを提供することにある。 SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, an object of the present invention is to provide a suspicious object detection system that can use the results of image processing methods having different characteristics in an integrated manner and perform effective suspicious object detection processing according to the security level. is there.

実施形態によれば、不審対象検知装置は、撮像手段から出力される映像を画像処理する手段であって、異なる検出特性を有する複数の画像処理手段と、前記各画像処理手段からの画像処理結果のいずれか、あるいは当該各画像処理結果を統合した統合処理結果を使用して前記撮像対象の挙動を検知する検知手段と、前記検知手段から出力される挙動情報に基づいて、前記撮像対象が不審対象であるか否かを判定する判定手段とを具備し、前記複数の画像処理手段は、前記各撮像手段から出力される映像を単眼画像処理する単眼画像処理手段と、前記各撮像手段から出力される映像をステレオ画像処理するステレオ画像処理手段とを含む構成である。 According to the embodiment, the suspicious object detection device is a unit that performs image processing on the video output from the imaging unit, and includes a plurality of image processing units having different detection characteristics, and an image processing result from each of the image processing units. Or a detection unit that detects the behavior of the imaging target using an integrated processing result obtained by integrating the image processing results, and the imaging target is suspicious based on behavior information output from the detection unit. Determination means for determining whether or not it is a target, wherein the plurality of image processing means outputs a monocular image processing means for monocular image processing of the video output from each imaging means, and outputs from each imaging means And a stereo image processing means for performing stereo image processing on the video to be processed .

以下図面を参照して、実施形態を説明する。なお、本実施形態は、不審対象として不審者を検知対象とする場合であり、侵入者などの場合にも適用できる。 Embodiments will be described below with reference to the drawings. In addition, this embodiment is a case where a suspicious person is made into a detection object as a suspicious object, and is applicable also in the case of an intruder.

Claims (10)

監視範囲内の監視対象を撮影する複数のカメラと、
前記各カメラから出力される映像を画像処理する手段であって、異なる検出特性を有する複数の画像処理手段と、
前記各画像処理手段からの画像処理結果のいずれか、あるいは当該各画像処理結果を統合した統合処理結果を使用して前記監視対象の挙動を検知する検知手段と、
前記検知手段から出力される挙動情報に基づいて、前記監視対象が不審者であるか否かを判定する判定手段とを具備し、
前記複数の画像処理手段は、
前記各カメラから出力される映像を単眼画像処理する単眼画像処理手段と、
前記各カメラから出力される映像をステレオ画像処理するステレオ画像処理手段と
を含むことを特徴とする不審者検知システム。
A plurality of cameras for photographing the monitoring target within the monitoring range;
A means for image-processing video output from each of the cameras, a plurality of image processing means having different detection characteristics;
Detecting means for detecting the behavior of the monitoring target using any one of the image processing results from each of the image processing means or an integrated processing result obtained by integrating the image processing results;
Determination means for determining whether or not the monitoring target is a suspicious person based on behavior information output from the detection means,
The plurality of image processing means include
Monocular image processing means for monocular image processing of video output from each camera;
A suspicious person detection system comprising: stereo image processing means for performing stereo image processing on video output from each of the cameras.
前記監視範囲内が、異なるセキュリティレベルを設定された複数の監視領域に分割されている場合に、
前記検知手段は、特定のセキュリティレベルを設定された監視領域において、前記統合処理結果を使用して前記監視対象の挙動を検知することを特徴とする請求項1に記載の不審者検知システム。
When the monitoring range is divided into a plurality of monitoring areas set with different security levels,
2. The suspicious person detection system according to claim 1, wherein the detection unit detects the behavior of the monitoring target using the integrated processing result in a monitoring area in which a specific security level is set.
前記監視範囲内が、異なるセキュリティレベルを設定された複数の監視領域に分割されている場合に、
前記検知手段は、特定のセキュリティレベルを設定された監視領域において、前記単眼画像処理と前記ステレオ画像処理の統合処理結果を使用して、前記監視対象の挙動を検知することを特徴とする請求項1に記載の不審者検知システム。
When the monitoring range is divided into a plurality of monitoring areas set with different security levels,
The said detection means detects the behavior of the said monitoring object using the integrated process result of the said monocular image process and the said stereo image process in the monitoring area | region to which the specific security level was set. The suspicious person detection system according to 1.
前記検知手段は、
前記監視範囲内で、前記各カメラの撮像範囲が重なる監視領域において、前記単眼画像処理と前記ステレオ画像処理の統合処理結果を使用して前記監視対象の挙動を検知することを特徴とする請求項1に記載の不審者検知システム。
The detection means includes
The behavior of the monitoring target is detected using an integrated processing result of the monocular image processing and the stereo image processing in a monitoring region where the imaging ranges of the cameras overlap within the monitoring range. The suspicious person detection system according to 1.
前記判定手段は、
予め人の挙動情報に基づいて不審者の特徴をルール化した不審者識別機能を有し、前記不審者識別機能により、前記検知手段からの前記挙動情報を使用して前記監視対象が不審者であるか否かを判定することを特徴とする請求項1に記載の不審者検知システム。
The determination means includes
It has a suspicious person identification function that rules the characteristics of a suspicious person based on human behavior information in advance, and the monitoring target is a suspicious person by using the behavior information from the detection means by the suspicious person identification function. The suspicious person detection system according to claim 1, wherein it is determined whether or not there is any.
前記各画像処理手段からの画像処理結果を、前記各画像処理手段に対して相互に補完またはフィードバックして、前記各画像処理手段において算出した画像処理結果を異なるパラメータとして使用する画像処理演算を再実行させる制御手段を、更に備えていることを特徴とする請求項1に記載の不審者検知システム。   The image processing results from the respective image processing means are mutually complemented or fed back to the respective image processing means, and the image processing calculation using the image processing results calculated by the respective image processing means as different parameters is re-executed. The suspicious person detection system according to claim 1, further comprising control means to be executed. 前記単眼画像処理手段は、前記監視対象の2次元位置情報を算出する手段、及び当該2次元位置情報を使用した前記監視対象の追跡処理を実行する手段を含み、
前記ステレオ画像処理手段は、前記監視対象の3次元位置情報を算出する手段、及び当該3次元位置情報を使用した前記監視対象の追跡処理を実行する手段を含み、
前記ステレオ画像処理手段により算出された前記3次元位置情報を前記単眼画像処理手段に供給して、前記単眼画像処理手段において、前記3次元位置情報を使用した前記監視対象の追跡処理を再実行させる制御手段を、更に備えていることを特徴とする請求項1に記載の不審者検知システム。
The monocular image processing means includes means for calculating two-dimensional position information of the monitoring target, and means for executing tracking processing of the monitoring target using the two-dimensional position information.
The stereo image processing means includes means for calculating three-dimensional position information of the monitoring target, and means for executing tracking processing of the monitoring target using the three-dimensional position information.
The three-dimensional position information calculated by the stereo image processing unit is supplied to the monocular image processing unit, and the monocular image processing unit re-executes the monitoring target tracking process using the three-dimensional position information. The suspicious person detection system according to claim 1, further comprising control means.
前記検知手段から出力される前記挙動情報に基づいて前記監視対象の行動分析処理を実行して、当該行動分析結果と実際に不審者であるか否かを示す情報とを使用して不審者の判定処理をルール化した学習情報を生成して、前記判定手段に反映させるための行動分析手段を、更に備えていることを特徴とする請求項1から請求項7のいずれか1項に記載の不審者検知システム。   Based on the behavior information output from the detection means, the behavior analysis process of the monitoring target is executed, and the behavior analysis result and information indicating whether or not the user is actually a suspicious person are used. 8. The method according to claim 1, further comprising behavior analysis means for generating learning information in which a determination process is made into a rule and reflecting the learning information in the determination means. 9. Suspicious person detection system. 前記判定手段の判定結果が不審者である場合に、発報処理を実行する手段を更に備えていることを特徴とする請求項1から請求項8のいずれか1項に記載の不審者検知システム。   The suspicious person detection system according to any one of claims 1 to 8, further comprising means for executing a notification process when a determination result of the determination means is a suspicious person. . 監視範囲内の監視対象を撮影する複数のカメラを使用する不審者検知システムに適用する不審者検知方法であって、
前記各カメラから出力される映像を、異なる検出特性を有する単眼画像処理方法及びステレオ画像処理方法の複数の画像処理方法により画像処理するステップと、
前記各画像処理方法の画像処理結果のいずれか、あるいは当該各画像処理結果を統合した統合処理結果を使用して前記監視対象の挙動を検知するステップと、
前記監視対象の挙動を示す挙動情報に基づいて、前記監視対象が不審者であるか否かを判定するステップと
を有する手順を実行することを特徴とする不審者検知方法。
A suspicious person detection method applied to a suspicious person detection system that uses a plurality of cameras that shoot a monitoring target within a monitoring range,
Image processing of the video output from each camera by a plurality of image processing methods of a monocular image processing method and a stereo image processing method having different detection characteristics;
Detecting the behavior of the monitoring target using any one of the image processing results of the image processing methods or an integrated processing result obtained by integrating the image processing results;
And a step of determining whether or not the monitoring target is a suspicious person based on behavior information indicating the behavior of the monitoring target.
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013228834A (en) * 2012-04-25 2013-11-07 Atsumi Electric Co Ltd Crime prevention sensor
JP2015139007A (en) * 2014-01-20 2015-07-30 株式会社竹中工務店 Crime risk value derivation device and program
KR101897923B1 (en) * 2017-09-20 2018-10-31 한국전력공사 System for providing identify target object based on neural network learning model, method thereof, and computer readable storage having the same
CN113271848A (en) * 2019-02-05 2021-08-17 株式会社日立制作所 Body health state image analysis device, method and system
CN114170566A (en) * 2021-11-30 2022-03-11 北京新兴华安智慧科技有限公司 Large-area illegal target identification processing method, device and system
CN115547003A (en) * 2022-11-24 2022-12-30 北京数字绿土科技股份有限公司 External damage prevention alarm method and system for power transmission line

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0737100A (en) * 1993-07-15 1995-02-07 Tokyo Electric Power Co Inc:The Moving object detection and judgement device
JPH10269362A (en) * 1997-03-21 1998-10-09 Omron Corp Object recognition method and device therefor
JPH11339139A (en) * 1998-05-21 1999-12-10 Nippon Micro Systems Kk Monitoring device
JP2002230555A (en) * 2001-02-01 2002-08-16 Noa Syst:Kk Detection device and method for detecting movement
JP2005024463A (en) * 2003-07-04 2005-01-27 Fuji Heavy Ind Ltd Stereo wide visual field image processing apparatus

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0737100A (en) * 1993-07-15 1995-02-07 Tokyo Electric Power Co Inc:The Moving object detection and judgement device
JPH10269362A (en) * 1997-03-21 1998-10-09 Omron Corp Object recognition method and device therefor
JPH11339139A (en) * 1998-05-21 1999-12-10 Nippon Micro Systems Kk Monitoring device
JP2002230555A (en) * 2001-02-01 2002-08-16 Noa Syst:Kk Detection device and method for detecting movement
JP2005024463A (en) * 2003-07-04 2005-01-27 Fuji Heavy Ind Ltd Stereo wide visual field image processing apparatus

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013228834A (en) * 2012-04-25 2013-11-07 Atsumi Electric Co Ltd Crime prevention sensor
JP2015139007A (en) * 2014-01-20 2015-07-30 株式会社竹中工務店 Crime risk value derivation device and program
KR101897923B1 (en) * 2017-09-20 2018-10-31 한국전력공사 System for providing identify target object based on neural network learning model, method thereof, and computer readable storage having the same
CN113271848A (en) * 2019-02-05 2021-08-17 株式会社日立制作所 Body health state image analysis device, method and system
CN113271848B (en) * 2019-02-05 2024-01-02 株式会社日立制作所 Body health state image analysis device, method and system
CN114170566A (en) * 2021-11-30 2022-03-11 北京新兴华安智慧科技有限公司 Large-area illegal target identification processing method, device and system
CN115547003A (en) * 2022-11-24 2022-12-30 北京数字绿土科技股份有限公司 External damage prevention alarm method and system for power transmission line

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