JP2013003930A - 不審人物検知方法および装置、異常事象検知方法および装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ルール登録部15は、不審人物の行動シーケンスを表したシーケンス長さ別の行動シーケンスルールと、不審人物の移動経路を表した経路長さ別の移動経路ルールとを記憶し、処理部12は、カメラ11画像内の人物を追尾し、追尾人物の動作を時系列に並べた行動シーケンスデータと、追尾人物の所在位置を時系列に並べた移動経路データとを繰り返し更新し、追尾人物の動作が変化した場合に、シーケンス長さ毎に、行動シーケンスルールと一致する行動シーケンスが行動シーケンスデータに含まれるかを調べて該当時にスコアを上昇させ、追尾人物の所在位置が変化した場合に、経路長さ毎に、移動経路ルールと一致する移動経路が移動経路データに含まれるかを調べて該当時にスコアを上昇させ、スコアが閾値を超えると不審人物と判定する。
【選択図】図1
Description
人の所在位置を時系列に並べたものを移動経路とし、
不審人物の行動シーケンスを表したシーケンス長さ別の行動シーケンスルールと、不審人物の移動経路を表した経路長さ別の移動経路ルールとを、ルール登録部に登録しておき、
カメラから入力される画像内の人物を追尾すると共に、追尾中の人物の動作を特定してその特定した動作により時系列に並べた行動シーケンスデータを繰り返し更新すると共に、前記追尾中の人物の所在位置により時系列に並べた移動経路データを繰り返し更新し、
前記追尾中の人物の動作が変化した場合は、シーケンス長さ毎に、前記行動シーケンスルールと一致する行動シーケンスが、前記行動シーケンスデータに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記追尾中の人物の所在位置が変化した場合は、経路長さ毎に、前記移動経路ルールと一致する移動経路が、前記移動経路データに含まれているかを調べて、一致する場合に前記スコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記追尾中の人物が不審人物であるかを判定する
ことを特徴とする不審人物検知方法。
不審人物の行動シーケンスを表したシーケンス長さ別の行動シーケンスルールをルール登録部に登録しておき、
カメラから入力される画像内の人物を追尾すると共に、追尾中の人物の動作を特定し、その特定した動作により時系列に並べた行動シーケンスデータを繰り返し更新し、
前記追尾中の人物の動作が変化した場合に、シーケンス長さ毎に、前記行動シーケンスルールと一致する行動シーケンスが、前記行動シーケンスデータに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記追尾中の人物が不審人物であるかを判定する
ことを特徴とする不審人物検知方法。
不審人物の移動経路を表した経路長さ別の移動経路ルールをルール登録部に登録しておき、
カメラから入力される画像内の人物を追尾すると共に、追尾中の人物の所在位置により時系列に並べた移動経路データを繰り返し更新し、
前記追尾中の人物の所在位置が変化した場合に、経路長さ毎に、前記移動経路ルールと一致する移動経路が、前記移動経路データに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記追尾中の人物が不審人物であるかを判定する
ことを特徴とする不審人物検知方法。
ことを特徴とする[1]または[2]に記載の不審人物検知方法。
ことを特徴とする[1]、[2]、[4]のいずれか1つに記載の不審人物検知方法。
ことを特徴とする[1]または[3]に記載の不審人物検知方法。
ことを特徴とする[1]または[2]に記載の不審人物検知方法。
ことを特徴とする[1]または[3]に記載の不審人物検知方法。
ことを特徴とする[1]乃至[8]のいずれか1つに記載の不審人物検知方法。
ことを特徴とする[1]または[2]に記載の不審人物検知方法。
ことを特徴とする[1]または[3]に記載の不審人物検知方法。
ことを特徴とする[10]または[11]に記載の不審人物検知方法。
入力される観測データから観察対象の状態を特定して、その特定した状態により時系列に並べた状態推移データを繰り返し更新し、
前記観察対象の状態が変化した場合に、パターン長さ毎に、前記異常検知ルールと一致する状態推移のパターンが、前記状態推移データに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記観察対象の異常を判定する
ことを特徴とする異常事象検知方法。
ことを特徴とする[13]に記載の異常事象検知方法。
ことを特徴とする[13]に記載の異常事象検知方法。
ことを特徴とする[13]乃至[15]のいずれか1つに記載の異常事象検知方法。
不審人物の行動シーケンスを表したシーケンス長さ別の行動シーケンスルールと、不審人物の移動経路を表した経路長さ別の移動経路ルールとを記憶したルール登録部と、
処理部と
を備え、
前記処理部は、
カメラから入力される画像内の人物を追尾すると共に、追尾中の人物の動作を特定して、その特定した動作により時系列に並べた行動シーケンスデータを繰り返し更新すると共に、前記追尾中の人物の所在位置により時系列に並べた移動経路データを繰り返し更新し、
前記追尾中の人物の動作が変化した場合は、シーケンス長さ毎に、前記行動シーケンスルールと一致する行動シーケンスが、前記行動シーケンスデータに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記追尾中の人物の所在位置が変化した場合は、経路長さ毎に、前記移動経路ルールと一致する移動経路が、前記移動経路データに含まれているかを調べて、一致する場合に前記スコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記追尾中の人物が不審人物であるかを判定する
ことを特徴とする不審人物検知装置。
不審人物の行動シーケンスを表したシーケンス長さ別の行動シーケンスルールを記憶したルール登録部と、
処理部と
を備え、
前記処理部は、
カメラから入力される画像内の人物を追尾すると共に、追尾中の人物の動作を特定し、その特定した動作により時系列に並べた行動シーケンスデータを繰り返し更新し、
前記追尾中の人物の動作が変化した場合に、シーケンス長さ毎に、前記行動シーケンスルールと一致する行動シーケンスが、前記行動シーケンスデータに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記追尾中の人物が不審人物であるかを判定する
ことを特徴とする不審人物検知装置。
不審人物の移動経路を表した経路長さ別の移動経路ルールを記憶したルール登録部と、
処理部と
を備え、
前記処理部は、
カメラから入力される画像内の人物を追尾すると共に、追尾中の人物の所在位置により時系列に並べた移動経路データを繰り返し更新し、
前記追尾中の人物の所在位置が変化した場合に、経路長さ毎に、前記移動経路ルールと一致する移動経路が、前記移動経路データに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記追尾中の人物が不審人物であるかを判定する
ことを特徴とする不審人物検知装置。
ことを特徴とする[17]または[18]に記載の不審人物検知装置。
ことを特徴とする[17]、[18]、[20]のいずれか1つに記載の不審人物検知装置。
ことを特徴とする[17]または[19]に記載の不審人物検知装置。
ことを特徴とする[17]または[18]に記載の不審人物検知装置。
ことを特徴とする[17]または[19]に記載の不審人物検知装置。
ことを特徴とする[17]乃至[24]のいずれか1つに記載の不審人物検知装置。
ことを特徴とする[17]または[18]に記載の不審人物検知装置。
ことを特徴とする[17]または[19]に記載の不審人物検知装置。
ことを特徴とする[26]または[27]に記載の不審人物検知装置。
処理部と
を備え、
前記処理部は、
入力される観測データから観察対象の状態を特定して、その特定した状態により時系列に並べた状態推移データを繰り返し更新し、
前記観察対象の状態が変化した場合に、パターン長さ毎に、前記異常検知ルールと一致する状態推移のパターンが、前記状態推移データに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記観察対象の異常を判定する
ことを特徴とする異常事象検知装置。
ことを特徴とする[29]に記載の異常事象検知装置。
ことを特徴とする[29]に記載の異常事象検知装置。
ことを特徴とする[29]乃至[31]のいずれか1つに記載の異常事象検知装置。
行動シーケンスデータを、2以上の所定の長さに区切って取り出したものを行動シーケンスセット(あるいは時系列パターンセット)と呼ぶものとする。図8に示す1つの正常行動の行動シーケンスデータ70から、正常行動の行動シーケンスセット一覧71に示すようなシーケンス長さ別の多数の行動シーケンスセットを生成することができる。
本処理では、処理部12は、カメラ部11から入力された画像を解析して人物を追尾し、追尾中の人物の動作を特定してその特定した動作を時系列に並べた行動シーケンスデータ(行動シーケンス記憶領域64の記憶内容)を繰り返し更新する。
犯罪行為などの不審行動に関するデータは収集が難しい。そこで、第2の実施の形態では、正常行動に関する多数のルールを用意し、これらのルールに1つもヒットしない場合に不審行動と判定する。
11…カメラ部
12、12B…処理部
13…出力部
14…入力部
15…不審動作・行動検知処理用ルール登録部
15B…正常行動ルール登録部
16、16B…データベース部
16a…人特徴DB部
16b…車両特徴DB部
16c…正常人物動作・行動時系列パターンDB部
16c1…正常人物行動時系列パターンDB部
16d…不審人物動作・行動時系列パターンDB部
21…追尾部
22…記憶部
23…蓄積制御部
24…人・車両判別部
25…不審人物検知ルール候補探索部
26…不審人物検知ルール抽出部
27…正常人物検知ルール生成部
30…動作・行動解析部
30B…行動解析部
31…基本動作判別部
31a…基本動作信頼度算出部
31b…判別器
31c…加算器
32…行動シーケンス生成部
33…移動経路生成部
34…不審動作検知部
35…不審行動検知部
36…不審判定部
40…オブジェクトデータテーブル
42…基本動作一覧表
46…人の動作の構成要素の一覧
48…移動経路の構成要素の一覧
50…車両
52…Near領域
62…動作・位置要素時系列記憶領域
62a…基本動作要素時系列記憶領域
62b…時間要素時系列記憶領域
62c…相対位置要素時系列記憶領域
62d…所在位置要素時系列記憶領域
64…行動シーケンス記憶領域
65…移動経路記憶領域
70…正常行動の行動シーケンスデータ
71…正常行動の行動シーケンスセット一覧
73…不審行動の行動シーケンスデータ
74…不審行動の行動シーケンスセット一覧
75…不審行動検知用行動シーケンスルールの一覧
77…不審人物検知用行動シーケンスルール一覧
79…不審人物検知用移動経路ルールの一覧
81…機器の故障診断にかかわる異常事象、正常事象、特徴量の一覧
82…異常気象予測にかかわる異常事象、正常事象、特徴量の一覧
Claims (32)
- 人の動作を時系列に並べたものを行動シーケンスとし、
人の所在位置を時系列に並べたものを移動経路とし、
不審人物の行動シーケンスを表したシーケンス長さ別の行動シーケンスルールと、不審人物の移動経路を表した経路長さ別の移動経路ルールとをルール登録部に登録しておき、
カメラから入力される画像内の人物を追尾すると共に、追尾中の人物の動作を特定してその特定した動作により時系列に並べた行動シーケンスデータを繰り返し更新すると共に、前記追尾中の人物の所在位置により時系列に並べた移動経路データを繰り返し更新し、
前記追尾中の人物の動作が変化した場合は、シーケンス長さ毎に、前記行動シーケンスルールと一致する行動シーケンスが、前記行動シーケンスデータに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記追尾中の人物の所在位置が変化した場合は、経路長さ毎に、前記移動経路ルールと一致する移動経路が、前記移動経路データに含まれているかを調べて、一致する場合に前記スコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記追尾中の人物が不審人物であるかを判定する
ことを特徴とする不審人物検知方法。 - 人の動作を時系列に並べたものを行動シーケンスとし、
不審人物の行動シーケンスを表したシーケンス長さ別の行動シーケンスルールをルール登録部に登録しておき、
カメラから入力される画像内の人物を追尾すると共に、追尾中の人物の動作を特定し、その特定した動作により時系列に並べた行動シーケンスデータを繰り返し更新し、
前記追尾中の人物の動作が変化した場合に、シーケンス長さ毎に、前記行動シーケンスルールと一致する行動シーケンスが、前記行動シーケンスデータに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記追尾中の人物が不審人物であるかを判定する
ことを特徴とする不審人物検知方法。 - 人の所在位置を時系列に並べたものを移動経路とし、
不審人物の移動経路を表した経路長さ別の移動経路ルールをルール登録部に登録しておき、
カメラから入力される画像内の人物を追尾すると共に、追尾中の人物の所在位置により時系列に並べた移動経路データを繰り返し更新し、
前記追尾中の人物の所在位置が変化した場合に、経路長さ毎に、前記移動経路ルールと一致する移動経路が、前記移動経路データに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記追尾中の人物が不審人物であるかを判定する
ことを特徴とする不審人物検知方法。 - 前記追尾中の人物の動作が、予め定めた特定動作の場合に、前記スコアを上昇させる
ことを特徴とする請求項1または2に記載の不審人物検知方法。 - 人物の動作を、動作の種類を示す基本動作要素と、同一の基本動作要素の継続時間を示す時間要素と、監視対象物と追尾人物との距離を示す相対位置要素とを用いて表す
ことを特徴とする請求項1、2、4のいずれか1つに記載の不審人物検知方法。 - 前記所在位置は、画像内を複数に区分した各エリアに対して割り当てたエリア番号で表す
ことを特徴とする請求項1または3に記載の不審人物検知方法。 - 一致した行動シーケンスルールのシーケンス長さが長いほど、スコアの上昇量を大きくする
ことを特徴とする請求項1または2に記載の不審人物検知方法。 - 一致した移動経路ルールの経路長さが長いほど、スコアの上昇量を大きくする
ことを特徴とする請求項1または3に記載の不審人物検知方法。 - 前記スコアが予め定めた閾値を超えたとき、前記追尾中の人物は不審人物であると判定する
ことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1つに記載の不審人物検知方法。 - 異常データベースに登録されている不審人物の行動シーケンスと、正常データベースに登録されている正常人物の行動シーケンスとを、シーケンス長さ毎に比較し、異常データベースに含まれて正常データベースに含まれない行動シーケンスを、不審人物を検知するための行動シーケンスルールとして前記ルール登録部に登録する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の不審人物検知方法。 - 異常データベースに登録されている不審人物の移動経路と、正常データベースに登録されている正常人物の移動経路とを、経路長さ毎に比較し、異常データベースに含まれて正常データベースに含まれない移動経路を、不審人物を検知するための移動経路ルールとして前記ルール登録部に登録する
ことを特徴とする請求項1または3に記載の不審人物検知方法。 - 前記異常データベースと前記正常データベースとの比較によって得たルールのうち、設定された特定条件を満たすものだけを抽出して、前記ルール登録部に登録する
ことを特徴とする請求項10または11に記載の不審人物検知方法。 - 異常時に生じる観察対象の状態推移のパターンを表したパターン長さ別の異常検知ルールをルール登録部に登録しておき、
入力される観測データから観察対象の状態を特定して、その特定した状態により時系列に並べた状態推移データを繰り返し更新し、
前記観察対象の状態が変化した場合に、パターン長さ毎に、前記異常検知ルールと一致する状態推移のパターンが、前記状態推移データに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記観察対象の異常を判定する
ことを特徴とする異常事象検知方法。 - 前記観察対象の状態が予め定めた特定状態の場合に、前記スコアを上昇させる
ことを特徴とする請求項13に記載の異常事象検知方法。 - 一致した異常検知ルールのパターン長さが長いほど、前記スコアの上昇量を大きくする
ことを特徴とする請求項13に記載の異常事象検知方法。 - 前記スコアが予め定めた閾値を超えたとき、前記観察対象は異常であると判定する
ことを特徴とする請求項13乃至15のいずれか1つに記載の異常事象検知方法。 - 人の動作を時系列に並べたものを行動シーケンスとし、人の所在位置を時系列に並べたものを移動経路として、
不審人物の行動シーケンスを表したシーケンス長さ別の行動シーケンスルールと、不審人物の移動経路を表した経路長さ別の移動経路ルールとを記憶したルール登録部と、
処理部と
を備え、
前記処理部は、
カメラから入力される画像内の人物を追尾すると共に、追尾中の人物の動作を特定して、その特定した動作により時系列に並べた行動シーケンスデータを繰り返し更新すると共に、前記追尾中の人物の所在位置により時系列に並べた移動経路データを繰り返し更新し、
前記追尾中の人物の動作が変化した場合は、シーケンス長さ毎に、前記行動シーケンスルールと一致する行動シーケンスが、前記行動シーケンスデータに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記追尾中の人物の所在位置が変化した場合は、経路長さ毎に、前記移動経路ルールと一致する移動経路が、前記移動経路データに含まれているかを調べて、一致する場合に前記スコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記追尾中の人物が不審人物であるかを判定する
ことを特徴とする不審人物検知装置。 - 人の動作を時系列に並べたものを行動シーケンスとし、
不審人物の行動シーケンスを表したシーケンス長さ別の行動シーケンスルールを記憶したルール登録部と、
処理部と
を備え、
前記処理部は、
カメラから入力される画像内の人物を追尾すると共に、追尾中の人物の動作を特定し、その特定した動作により時系列に並べた行動シーケンスデータを繰り返し更新し、
前記追尾中の人物の動作が変化した場合に、シーケンス長さ毎に、前記行動シーケンスルールと一致する行動シーケンスが、前記行動シーケンスデータに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記追尾中の人物が不審人物であるかを判定する
ことを特徴とする不審人物検知装置。 - 人の所在位置を時系列に並べたものを移動経路とし、
不審人物の移動経路を表した経路長さ別の移動経路ルールを記憶したルール登録部と、
処理部と
を備え、
前記処理部は、
カメラから入力される画像内の人物を追尾すると共に、追尾中の人物の所在位置により時系列に並べた移動経路データを繰り返し更新し、
前記追尾中の人物の所在位置が変化した場合に、経路長さ毎に、前記移動経路ルールと一致する移動経路が、前記移動経路データに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記追尾中の人物が不審人物であるかを判定する
ことを特徴とする不審人物検知装置。 - 前記処理部は、前記追尾中の人物の動作が、予め定めた特定動作の場合に、前記スコアを上昇させる
ことを特徴とする請求項17または18に記載の不審人物検知装置。 - 人物の動作を、動作の種類を示す基本動作要素と、同一の基本動作要素の継続時間を示す時間要素と、監視対象物と追尾人物との距離を示す相対位置要素とを用いて表す
ことを特徴とする請求項17、18、20のいずれか1つに記載の不審人物検知装置。 - 前記所在位置は、画像内を複数に区分した各エリアに対して割り当てたエリア番号で表す
ことを特徴とする請求項17または19に記載の不審人物検知装置。 - 前記処理部は、一致した行動シーケンスルールのシーケンス長さが長いほど、スコアの上昇量を大きくする
ことを特徴とする請求項17または18に記載の不審人物検知装置。 - 前記処理部は、一致した移動経路ルールの経路長さが長いほど、スコアの上昇量を大きくする
ことを特徴とする請求項17または19に記載の不審人物検知装置。 - 前記処理部は、前記スコアが予め定めた閾値を超えたとき、前記追尾中の人物は不審人物であると判定する
ことを特徴とする請求項17乃至24のいずれか1つに記載の不審人物検知装置。 - 前記処理部は、異常データベースに登録されている不審人物の行動シーケンスと、正常データベースに登録されている正常人物の行動シーケンスとを、シーケンス長さ毎に比較し、異常データベースに含まれて正常データベースに含まれない行動シーケンスを、不審人物を検知するための行動シーケンスルールとして前記ルール登録部に登録する
ことを特徴とする請求項17または18に記載の不審人物検知装置。 - 前記処理部は、異常データベースに登録されている不審人物の移動経路と、正常データベースに登録されている正常人物の移動経路とを、経路長さ毎に比較し、異常データベースに含まれて正常データベースに含まれない移動経路を、不審人物を検知するための移動経路ルールとして前記ルール登録部に登録する
ことを特徴とする請求項17または19に記載の不審人物検知装置。 - 前記処理部は、前記異常データベースと前記正常データベースとの比較によって得たルールのうち、設定された特定条件を満たすものだけを抽出して、前記ルール登録部に登録する
ことを特徴とする請求項26または27に記載の不審人物検知装置。 - 異常時に生じる観察対象の状態推移のパターンを表したパターン長さ別の異常検知ルールを記憶したルール登録部と、
処理部と
を備え、
前記処理部は、
入力される観測データから観察対象の状態を特定して、その特定した状態により時系列に並べた状態推移データを繰り返し更新し、
前記観察対象の状態が変化した場合に、パターン長さ毎に、前記異常検知ルールと一致する状態推移のパターンが、前記状態推移データに含まれているかを調べて、一致する場合にスコアを上昇させ、
前記スコアに基づいて前記観察対象の異常を判定する
ことを特徴とする異常事象検知装置。 - 前記処理部は、前記観察対象の状態が、予め定めた特定状態の場合に、前記スコアを上昇させる
ことを特徴とする請求項29に記載の異常事象検知装置。 - 前記処理部は、一致した異常検知ルールのパターン長さが長いほど、前記スコアの上昇量を大きくする
ことを特徴とする請求項29に記載の異常事象検知装置。 - 前記処理部は、前記スコアが予め定めた閾値を超えたとき、前記観察対象は異常であると判定する
ことを特徴とする請求項29乃至31のいずれか1つに記載の異常事象検知装置。
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