JP2015139007A - Crime risk value derivation device and program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a crime risk value derivation device and program capable of deriving a crime risk value indicating the level of a crime risk without requiring a guard or a person to be guarded to wear any special equipment.SOLUTION: On the basis of a behavior status of a person being present in a monitor target area 60 indicated by a plurality of captured images obtained by a camera 40 continuously capturing the monitor target area 60, a suspicious person in the monitor target area 60 is detected. Among persons being present in the captured images, persons excepting for the detected suspicious person and being close to predetermined ranking from a person closest to the suspicious person are defined as guarded persons and the other persons are identified as guards. On the basis of a positional relationship of the suspicious person, the guarded persons and the guards, the crime risk value is derived that indicates the level of the crime risk of the suspicious person for the guarded persons.

Description

本発明は、犯罪リスク値導出装置およびプログラムに係り、より詳しくは、犯罪リスクの高さを示す犯罪リスク値を導出する犯罪リスク値導出装置およびプログラムに関する。   The present invention relates to a crime risk value deriving device and program, and more particularly to a crime risk value deriving device and program for deriving a crime risk value indicating the level of crime risk.

公開空地、公園等の不特定の人が出入りする領域において、所定の人に対する犯罪の発生を未然に防止するために適用できる技術として、特許文献1には、対象領域を撮影することにより当該対象領域の画像情報をリアルタイムで取得する撮影手段と、前記撮影手段によって取得された画像情報に基づいて、前記対象領域に存在する人の位置を所定時間間隔で検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された人が守備者(犯罪の発生を防止することのできる人)、被守備者(犯罪から守りたい人)、及び不定者(上記守備者および被守備者を除く人)の何れであるかを特定する特定手段と、前記検出手段によって検出された人の位置と前記特定手段による特定結果に基づいて、前記守備者と前記被守備者の距離である第1の距離、及び前記不定者と前記被守備者の距離である第2の距離を導出する距離導出手段と、前記距離導出手段によって導出された第1の距離と第2の距離の比に基づいて、前記被守備者に対する前記不定者による犯罪リスクの高さを示す犯罪リスク値を演算する演算手段と、前記演算手段によって演算された犯罪リスク値を用いて、犯罪を防止するものとして予め定められた処理を実行する処理実行手段と、を備えた犯罪防止装置が開示されている。   As a technique that can be applied to prevent the occurrence of a crime against a predetermined person in an area where an unspecified person enters and exits such as an open space, a park, etc., Patent Document 1 discloses that the object by photographing the target area. An imaging unit that acquires image information of a region in real time, a detection unit that detects a position of a person existing in the target region at a predetermined time interval based on the image information acquired by the imaging unit, and the detection unit The detected person is either a defender (a person who can prevent crimes), a defender (a person who wants to protect against crime), or an indefinite person (a person other than the above-mentioned defender and the defender). A first distance that is a distance between the defender and the defender based on a position of the person detected by the detection means and a determination result by the specification means; A distance deriving means for deriving a second distance, which is a distance between the indefinite person and the defender, and the defensive based on a ratio of the first distance and the second distance derived by the distance deriving means. A calculation means for calculating a crime risk value indicating the level of crime risk caused by the indeterminate person for a person, and a crime risk value calculated by the calculation means are used to execute a predetermined process for preventing crime And a crime prevention apparatus including a process execution means for performing the above-described process.

また、特許文献2には、対象領域を撮影することにより当該対象領域の画像情報をリアルタイムで取得する撮影手段と、前記撮影手段によって取得された画像情報に基づいて、前記対象領域に存在する人の位置を所定時間間隔で検出する検出手段と、前記検出手段によって検出された人が予め定められた守備者および被守備者を除く不定者であるか否かを特定する特定手段と、前記特定手段によって不定者と特定された人の少なくとも年齢を含む個人的な特性を示す特性情報を前記画像情報に基づいて推定する推定手段と、前記推定手段により推定された特性情報に基づいて、前記不定者が前記特性情報に含まれる年齢以降の生存期間内に犯罪を実行する確率である犯罪実行率を導出する導出手段と、前記導出手段によって導出された犯罪実行率に基づいて、前記被守備者に対する前記不定者による犯罪リスクの高さを示す犯罪リスク値を演算する演算手段と、前記演算手段によって演算された犯罪リスク値を用いて、犯罪を防止するものとして予め定められた処理を実行する処理実行手段と、を備えた犯罪防止装置が開示されている。   Patent Document 2 discloses a photographing unit that captures image information of a target region in real time by photographing the target region, and a person existing in the target region based on the image information acquired by the photographing unit. Detecting means for detecting the position of the robot at predetermined time intervals, specifying means for specifying whether or not the person detected by the detecting means is a predetermined defender and an indefinite person excluding defenders, and the specifying Estimating means for estimating, based on the image information, characteristic information indicating personal characteristics including at least the age of a person identified as indeterminate by the means, and based on the characteristic information estimated by the estimating means A derivation means for deriving a crime execution rate, which is a probability that a person will execute a crime within a lifetime after the age included in the characteristic information, and a crime actuality derived by the derivation means Based on the rate, calculating means for calculating a crime risk value indicating the level of crime risk caused by the indefinite person to the defender, and using the crime risk value calculated by the calculating means to prevent crime A crime prevention device comprising: a process execution means for executing a predetermined process as:

特許第5001808号Patent No. 5001808 特開2010−250775号公報JP 2010-250775 A

ところで、上記特許文献1および特許文献2に開示されている技術では、守備者および被守備者に対してICタグや、GPS(Global Positioning Systems)により自身の位置を特定することのできるデバイスおよび無線送信装置等を所持させ、これらを用いて守備者および被守備者の位置を個別に検出する。そして、これらの技術では、撮影手段により取得された画像情報に基づいて検出された人から上記守備者および被守備者を除く人を不定者として特定する。なお、上記ICタグは、RFIDタグ、無線タグ、IDタグ、電磁誘導タグ等と呼ばれることもあるが、本明細書では、これらを総称してICタグという。   By the way, in the technology disclosed in Patent Document 1 and Patent Document 2, an IC tag, a device capable of specifying its own position by GPS (Global Positioning Systems), and a wireless device are provided for the defender and the defender. A transmitter or the like is carried, and the positions of the defender and the defender are individually detected using these. And in these techniques, the person except the said defender and the defender is identified as an indefinite person from the persons detected based on the image information acquired by the imaging means. Note that the IC tag is sometimes referred to as an RFID tag, a wireless tag, an ID tag, an electromagnetic induction tag, or the like. In this specification, these are collectively referred to as an IC tag.

このように、上記特許文献1および特許文献2に開示されている技術では、犯罪リスク値を導出するために、守備者および被守備者に対して自身の位置を特定するための装置を装備させる必要がある、という問題点があった。   As described above, in the techniques disclosed in Patent Document 1 and Patent Document 2 described above, in order to derive the crime risk value, the defender and the defender are equipped with devices for specifying their positions. There was a problem that it was necessary.

なお、上記特許文献1および特許文献2に開示されている技術では、守備者および被守備者を除く人を、身元が特定できない人であるとして「不定者」と称していたが、本発明では、当該不定者より犯罪を実行する虞が高い人を検出することを目標として「不審者」との表現を用いる。   In the techniques disclosed in Patent Document 1 and Patent Document 2 described above, persons other than the defender and the defender are referred to as “unidentified persons” as persons who cannot be identified, but in the present invention, The expression “suspicious person” is used for the purpose of detecting a person who is more likely to commit a crime than the unidentified person.

本発明は上記問題点を解決するためになされたものであり、守備者や被守備者に対して特別な装備を義務づけることなく、犯罪リスクの高さを示す犯罪リスク値を導出することができる犯罪リスク値導出装置およびプログラムを提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve the above-described problems, and a crime risk value indicating a high crime risk can be derived without requiring special equipment for a defender or a defender. An object is to provide a crime risk value deriving apparatus and program.

上記目的を達成するために、本発明の犯罪リスク値導出装置は、対象領域を連続的に撮影する撮影手段により得られた複数の撮影画像により示される、前記対象領域に存在する人の行動状態に基づいて、当該対象領域における不審者を検出する検出手段と、前記撮影画像に存在する人のうち、前記検出手段によって検出された不審者を除く人で、かつ当該不審者に最も近い人から予め定められた順位まで近い人を被守備者とし、他の人を守備者として特定する特定手段と、前記不審者、前記被守備者、および前記守備者の位置関係に基づいて、前記不審者の前記被守備者に対する犯罪リスクの高さを示す犯罪リスク値を導出する導出手段と、を備えている。   In order to achieve the above object, the crime risk value deriving device of the present invention provides a behavior state of a person existing in the target area, which is indicated by a plurality of captured images obtained by imaging means for continuously capturing the target area. Based on the detection means for detecting a suspicious person in the target area, and a person excluding the suspicious person detected by the detecting means among persons existing in the captured image, and a person closest to the suspicious person The suspicious person is determined based on a specific means for identifying a person close to a predetermined rank as a defender and another person as a defender, and the positional relationship of the suspicious person, the defender, and the defender. Deriving means for deriving a crime risk value indicating the level of crime risk for the defensive person.

本発明の犯罪リスク値導出装置によれば、検出手段により、対象領域を連続的に撮影する撮影手段により得られた複数の撮影画像により示される、前記対象領域に存在する人の行動状態に基づいて、当該対象領域における不審者が検出される。なお、上記撮影手段としては、動画像および静止画像の少なくとも一方の撮影を行うことのできるモノクロカメラ、カラーカメラ、赤外線カメラ等の各種カメラを適用することができる。   According to the crime risk value deriving device of the present invention, based on the action state of a person existing in the target area, which is indicated by a plurality of captured images obtained by the imaging means for continuously capturing the target area by the detection means. Thus, a suspicious person in the target area is detected. In addition, as said imaging | photography means, various cameras, such as a monochrome camera, a color camera, and an infrared camera which can image | photograph at least one of a moving image and a still image, are applicable.

ここで、本発明では、特定手段により、前記撮影画像に存在する人のうち、前記検出手段によって検出された不審者を除く人で、かつ当該不審者に最も近い人から予め定められた順位まで近い人が被守備者とされ、他の人が守備者とされて特定される。   Here, in the present invention, from the person who is present in the photographed image except the suspicious person detected by the detecting means, and from the person closest to the suspicious person to the predetermined order by the specifying means. The closest person is identified as the defender and the other person is identified as the defender.

そして、本発明では、導出手段により、前記不審者、前記被守備者、および前記守備者の位置関係に基づいて、前記不審者の前記被守備者に対する犯罪リスクの高さを示す犯罪リスク値が導出される。   In the present invention, the criminal risk value indicating the crime risk level of the suspicious person against the defender is calculated by the derivation means based on the positional relationship of the suspicious person, the defender, and the defender. Derived.

すなわち、従来の不審者を検出する手法の多くは、人が存在してはいけない領域にいる人を検出するものであるが、この方法では立入制限されていない場所では利用できない。   That is, many of the conventional methods for detecting a suspicious person detect a person who is in an area where a person should not exist, but this method cannot be used in places where access is not restricted.

一方、犯罪企図者への調査を元に犯罪者の視点をまとめた研究(「都市防犯研究センター,侵入盗の実態に関する調査報告書(4)住宅対象侵入盗発生実態編,JUSRIリポート 12,1997」、「雨宮護他,犯罪者の視点から見た防犯環境設計の有効性の検討−全国の被収容者を対象とした質問紙調査報告−,日本都市計画学会都市計画報告集 No.8,2009」等)や、警察官の職務質問資料(「窃盗犯捜査研究会編,窃盗犯捜査の実際,芙蓉出版会,1969」、「警察実務研究会編,職務質問,立花書房,2007」等)等からも明らかなように、犯罪企図者は動作や行動が不自然なものになるとされている。なお、上記行動としては、対象物の物色に関する挙動、周囲の人目を避けるための挙動等が見られる。   On the other hand, a study that summarizes criminal viewpoints based on investigations into criminal planners ("Urban Crime Research Center, Survey Report on Actual Conditions of Burglary (4) Realities of Burglary in Houses, JURI Report 12, 1997 ”, Mamoru Amemiya et al., Examination of the effectiveness of crime prevention environment design from the viewpoint of criminals-Questionnaire survey report for detainees nationwide-, Urban Planning Report Collection No. 8, 2009 "), police officers' job question materials (" Theft Crime Investigation Study Group, Theft Investigation Actual, Sakai Publishing Co., 1969 "," Police Practice Study Group, Job Question, Tachibana Shobo, 2007 ", etc. As is clear from the above, criminal planners are said to have unnatural behavior and behavior. In addition, as said action, the behavior regarding the object color of a target object, the behavior for avoiding surrounding eyes, etc. are seen.

これらを考慮して、本発明では、まず、対象領域における行動状態に基づいて不審者を検出し、その後に当該不審者を除く人で、かつ当該不審者に最も近い人から予め定められた順位まで近い人を被守備者とし、他の人を守備者として特定する。そして、本発明では、特定した不審者、被守備者、および守備者の位置関係に基づいて、犯罪リスク値を導出する。   In consideration of these, in the present invention, first, a suspicious person is detected based on the behavioral state in the target area, and then a rank determined in advance from a person who is not the suspicious person and is closest to the suspicious person. The person who is close to is defined as the defender and the other person is identified as the defender. In the present invention, the crime risk value is derived based on the positional relationship among the identified suspicious person, defender, and defender.

このように、本発明の犯罪リスク値導出装置によれば、対象領域を連続的に撮影する撮影手段により得られた複数の撮影画像により示される、前記対象領域に存在する人の行動状態に基づいて、当該対象領域における不審者を検出し、前記撮影画像に存在する人のうち、前記検出した不審者を除く人で、かつ当該不審者に最も近い人から予め定められた順位まで近い人を被守備者とし、他の人を守備者として特定し、前記不審者、前記被守備者、および前記守備者の位置関係に基づいて、前記不審者の前記被守備者に対する犯罪リスクの高さを示す犯罪リスク値を導出しているので、守備者や被守備者に対して特別な装備を義務づけることなく、犯罪リスク値を導出することができる。   As described above, according to the crime risk value deriving device of the present invention, based on the action state of the person existing in the target area, which is indicated by the plurality of captured images obtained by the imaging unit that continuously captures the target area. The suspicious person in the target area is detected, and among the persons existing in the photographed image, the person excluding the detected suspicious person and the person closest to the suspicious person to a predetermined order is selected. The defender is identified as another defender, and the crime risk of the suspicious person against the defender is determined based on the positional relationship of the suspicious person, the defender, and the defender. Since the criminal risk value shown is derived, the criminal risk value can be derived without requiring special equipment for the defender and the defender.

なお、本発明は、前記検出手段が、前記撮影手段により得られた複数の撮影画像に基づいて、前記対象領域に存在する人の行動状態と当該対象領域の平常時における不特定多数の人による行動状態との差分に基づいて、当該対象領域における不審者を検出してもよい。これにより、より簡易かつ高精度で不審者を検出することができる。   According to the present invention, the detection means is based on a plurality of photographed images obtained by the photographing means, based on a behavior state of a person existing in the target area and an unspecified number of people in a normal state of the target area. A suspicious person in the target area may be detected based on the difference from the behavioral state. Thereby, a suspicious person can be detected more simply and with high accuracy.

また、本発明は、前記導出手段によって導出された犯罪リスク値を用いて、犯罪を防止するものとして予め定められた処理を実行する処理実行手段をさらに備えてもよい。これにより、より効果的に本発明の効果を享受することができる。   In addition, the present invention may further include a process execution unit that executes a process predetermined as a crime prevention using the crime risk value derived by the deriving unit. Thereby, the effect of this invention can be enjoyed more effectively.

特に、本発明は、前記処理実行手段が、前記予め定められた処理として、前記犯罪リスク値を報知する処理、および前記犯罪リスク値が予め定められた閾値より大きな場合に警報を発する処理の少なくとも一方の処理を実行してもよい。これにより、より効果的に本発明の効果を享受することができる。   In particular, the present invention provides at least the process of notifying the crime risk value as the predetermined process and the process of issuing an alarm when the crime risk value is greater than a predetermined threshold. One process may be executed. Thereby, the effect of this invention can be enjoyed more effectively.

一方、上記目的を達成するために、本発明のプログラムは、コンピュータを、対象領域を連続的に撮影する撮影手段により得られた複数の撮影画像により示される、前記対象領域に存在する人の行動状態に基づいて、当該対象領域における不審者を検出する検出手段と、前記撮影画像に存在する人のうち、前記検出手段によって検出された不審者を除く人で、かつ当該不審者に最も近い人から予め定められた順位まで近い人を被守備者とし、他の人を守備者として特定する特定手段と、前記不審者、前記被守備者、および前記守備者の位置関係に基づいて、前記不審者の前記被守備者に対する犯罪リスクの高さを示す犯罪リスク値を導出する導出手段と、として機能させるためのものである。   On the other hand, in order to achieve the above-described object, the program of the present invention is a program for performing a human action on a target area indicated by a plurality of captured images obtained by a photographing unit that continuously captures the target area. A detection means for detecting a suspicious person in the target region based on the state, and a person who is the person other than the suspicious person detected by the detection means and is closest to the suspicious person among the persons existing in the captured image The suspicious person is determined based on a specific means for identifying a person who is close to a predetermined rank from the above as a defender and another person as a defender, and the positional relationship among the suspicious person, the defender, and the defender. And a derivation means for deriving a crime risk value indicating the level of crime risk for the defender of the person.

従って、本発明のプログラムによれば、コンピュータに対して本発明の犯罪リスク値導出装置と同様に作用させることができるので、当該犯罪リスク値導出装置と同様に、守備者や被守備者に対して特別な装備を義務づけることなく、犯罪リスク値を導出することができる。   Therefore, according to the program of the present invention, the computer can be operated in the same manner as the crime risk value deriving device of the present invention. Criminal risk values can be derived without requiring special equipment.

本発明によれば、対象領域を連続的に撮影する撮影手段により得られた複数の撮影画像により示される、前記対象領域に存在する人の行動状態に基づいて、当該対象領域における不審者を検出し、前記撮影画像に存在する人のうち、前記検出した不審者を除く人で、かつ当該不審者に最も近い人から予め定められた順位まで近い人を被守備者とし、他の人を守備者として特定し、前記不審者、前記被守備者、および前記守備者の位置関係に基づいて、前記不審者の前記被守備者に対する犯罪リスクの高さを示す犯罪リスク値を導出しているので、守備者や被守備者に対して特別な装備を義務づけることなく、犯罪リスク値を導出することができる、という効果が得られる。   According to the present invention, a suspicious person in a target area is detected based on a behavior state of a person existing in the target area indicated by a plurality of captured images obtained by a photographing unit that continuously captures the target area. Of the persons present in the photographed image, the person excluding the detected suspicious person and the person closest to the suspicious person up to a predetermined order is defined as the defender, and the other person is defended. Since a crime risk value indicating the level of crime risk of the suspicious person against the defender is derived based on the positional relationship among the suspicious person, the defender, and the defender. The crime risk value can be derived without requiring special equipment for the defender and the defender.

実施の形態に係る犯罪防止システムの全体構成を示す模式図である。It is a mimetic diagram showing the whole crime prevention system composition concerning an embodiment. 実施の形態に係る犯罪防止システムを構成する各部の配置関係等を示す斜視図である。It is a perspective view which shows the arrangement | positioning relationship etc. of each part which comprises the crime prevention system which concerns on embodiment. 実施の形態に係る犯罪防止装置の電気系の要部構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the principal part structure of the electric system of the crime prevention apparatus which concerns on embodiment. 実施の形態に係る犯罪防止装置に備えられた二次記憶部の主な記憶内容を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the main memory content of the secondary memory | storage part with which the crime prevention apparatus which concerns on embodiment was equipped. 実施の形態に係る位置情報データベースの構成を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the structure of the positional infomation database which concerns on embodiment. 実施の形態に係る障害物情報データベースの構成を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the structure of the obstruction information database which concerns on embodiment. 実施の形態に係る犯罪リスク値データベースの構成を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the structure of the crime risk value database which concerns on embodiment. 実施の形態に係る歩行速度の確率分布D(x)の一例を示すグラフである。It is a graph which shows an example of the probability distribution D (x) of the walking speed which concerns on embodiment. 実施の形態に係る歩行速度に関する評価値E(x)の一例を示すグラフである。It is a graph which shows an example of evaluation value E (x) regarding walking speed concerning an embodiment. 実施の形態に係る不審者の検出方法の説明に供するフォールトツリーの構成の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of a structure of the fault tree with which it uses for description of the detection method of a suspicious person which concerns on embodiment. 実施の形態に係る犯罪リスク値を演算する演算式の説明に供する模式図である。It is a schematic diagram with which it uses for description of the computing equation which calculates the crime risk value which concerns on embodiment. 実施の形態に係る犯罪リスク値を演算する演算式の妥当性の説明に供するグラフである。It is a graph with which it uses for description of the validity of the computing equation which calculates the crime risk value which concerns on embodiment. 実施の形態に係る行動分布計測プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a process of the action distribution measurement program which concerns on embodiment. 実施の形態に係る犯罪防止プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a process of the crime prevention program which concerns on embodiment.

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、ここでは、本発明を、公園における犯罪の発生を防止するべく当該公園を監視する犯罪防止システムに適用した場合について説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. Here, the case where the present invention is applied to a crime prevention system for monitoring a park in order to prevent the occurrence of a crime in the park will be described.

まず、図1を参照して、本発明が適用された犯罪防止システム10の全体構成を説明する。   First, an overall configuration of a crime prevention system 10 to which the present invention is applied will be described with reference to FIG.

同図に示すように、本形態に係る犯罪防止システム10は、当該システム10の中心的な役割を担う犯罪防止装置20と、当該システム10において監視対象としている領域(ここでは公園であり、以下、「監視対象領域」という。)内を撮影する複数のカメラ40と、を有しており、各カメラ40は犯罪防止装置20に電気的に接続されている。   As shown in the figure, the crime prevention system 10 according to the present embodiment includes a crime prevention device 20 that plays a central role in the system 10 and an area to be monitored in the system 10 (here, a park, which is described below). And a plurality of cameras 40 that take images of the inside of the surveillance area, and each camera 40 is electrically connected to the crime prevention apparatus 20.

一方、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、図2に示されるように、カメラ40が、監視対象領域60の周囲における複数の位置(本実施の形態では、4箇所)に、当該監視対象領域60を撮影可能な位置および状態で設けられている。なお、カメラ40は監視対象領域60を監視するためのものであるため、監視対象領域60の全域に対して死角を生じない状態で設けることが好ましく、監視対象領域の形状、監視対象領域内の障害物の配設状態、用途等に応じて設置数や設置位置を決定する。また、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、カメラ40として、カラーで動画像の撮影を行うことのできるデジタルカメラを適用しており、当該カメラ40にて、監視対象領域60の画像を示す画像情報を取得することができる。   On the other hand, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, as shown in FIG. 2, the cameras 40 are located at a plurality of positions (four locations in the present embodiment) around the monitoring target area 60. The target region 60 is provided at a position and a state where the target region 60 can be photographed. In addition, since the camera 40 is for monitoring the monitoring target area 60, it is preferable that the camera 40 is provided in a state where no blind spots are generated in the entire monitoring target area 60. The shape of the monitoring target area, The number of installations and installation positions are determined according to the state of obstacles, usage, etc. Further, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, a digital camera capable of shooting a moving image in color is applied as the camera 40, and the image of the monitoring target region 60 is captured by the camera 40. The image information shown can be acquired.

次に、図3を参照して、犯罪防止システム10において特に重要な役割を有する犯罪防止装置20の電気系の要部構成を説明する。   Next, with reference to FIG. 3, the structure of the main part of the electrical system of the crime prevention apparatus 20 having a particularly important role in the crime prevention system 10 will be described.

同図に示すように、本実施の形態に係る犯罪防止装置20は、犯罪防止装置20全体の動作を司るCPU(Central Processing Unit)20Aと、CPU20Aによる各種処理プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるRAM(Random Access Memory)20Bと、各種制御プログラムや各種パラメータ等が予め記憶されたROM(Read Only Memory)20Cと、各種情報を記憶するために用いられる記憶手段としての二次記憶部(ここでは、ハードディスク装置)20Dと、各種情報を入力するために用いられるキーボード20Eと、各種情報を表示するために用いられるディスプレイ20Fと、外部装置等との間の各種信号の授受を司る外部I/F(インタフェース)20Gと、が備えられており、これら各部はシステムバスBUSにより電気的に相互に接続されている。   As shown in the figure, the crime prevention apparatus 20 according to the present embodiment includes a CPU (Central Processing Unit) 20A that controls the entire operation of the crime prevention apparatus 20, and a work area when the CPU 20A executes various processing programs. A RAM (Random Access Memory) 20B used, a ROM (Read Only Memory) 20C in which various control programs, various parameters, and the like are stored in advance, and a secondary storage unit (storage means used for storing various information) Here, the hard disk device 20D, a keyboard 20E used for inputting various information, a display 20F used for displaying various information, and an external I / F (interface) 20G, and these parts are electrically connected by a system bus BUS. They are mutually connected.

従って、CPU20Aは、RAM20B、ROM20C、および二次記憶部20Dに対するアクセス、キーボード20Eを介した各種入力情報の取得、ディスプレイ20Fに対する各種情報の表示、および外部I/F20Gを介した外部装置等との間の各種信号の授受を各々行うことができる。なお、前述した各カメラ40は、外部I/F20Gを介して犯罪防止装置20に電気的に接続されている。   Accordingly, the CPU 20A accesses the RAM 20B, ROM 20C, and secondary storage unit 20D, acquires various input information via the keyboard 20E, displays various information on the display 20F, and external devices via the external I / F 20G. Various signals can be exchanged between them. Each camera 40 described above is electrically connected to the crime prevention apparatus 20 via the external I / F 20G.

一方、図4には、犯罪防止装置20に備えられた二次記憶部20Dの主な記憶内容が模式的に示されている。   On the other hand, FIG. 4 schematically shows the main storage contents of the secondary storage unit 20D provided in the crime prevention apparatus 20.

同図に示すように、二次記憶部20Dには、各種データベースを記憶するためのデータベース領域DBと、犯罪防止装置20を制御するための制御プログラムや各種処理を行うためのプログラム等を記憶するためのプログラム領域PGと、が設けられている。   As shown in the figure, the secondary storage unit 20D stores a database area DB for storing various databases, a control program for controlling the crime prevention apparatus 20, a program for performing various processes, and the like. A program area PG is provided.

また、データベース領域DBには、位置情報データベースDB1、障害物情報データベースDB2、および犯罪リスク値データベースDB3が含まれる。以下、各データベースの構成について詳細に説明する。   The database area DB includes a position information database DB1, an obstacle information database DB2, and a crime risk value database DB3. Hereinafter, the configuration of each database will be described in detail.

上記位置情報データベースDB1は、一例として図5に示されるように、カメラID(Identification)、画素位置、および位置座標の各情報が、カメラ40の各々毎に記憶されるように構成されている。   As shown in FIG. 5 as an example, the position information database DB1 is configured so that information on camera ID (Identification), pixel position, and position coordinates is stored for each camera 40.

なお、上記カメラIDは、カメラ40を識別するために、カメラ毎に異なる情報(本実施の形態では、アルファベットと数字を組み合わせた情報)として予め付与されたものである。   Note that the camera ID is given in advance as different information (information combining alphabets and numbers in the present embodiment) for each camera in order to identify the camera 40.

ところで、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、各カメラ40を、撮影方向および拡大率を固定とすることにより、撮影範囲(画角)を予め定められた範囲で固定としておき、その状態で各カメラ40に内蔵された固体撮像素子による画素位置と、これに対応する、監視対象領域60を平面視した場合の予め定められた基点位置を原点としたX−Y座標系における位置座標とを関連付けて記憶しておき、この情報に基づいて、カメラ40から得られた画像情報により示される監視対象領域60の画像に存在する人の位置を特定するようにしている。   By the way, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, each camera 40 is fixed in the shooting range (view angle) within a predetermined range by fixing the shooting direction and the enlargement ratio, and the state In the XY coordinate system, the pixel position by the solid-state image sensor incorporated in each camera 40 and the corresponding base point position when the monitoring target region 60 is viewed in plan is corresponding to the pixel position. Are stored in association with each other, and based on this information, the position of a person existing in the image of the monitoring target area 60 indicated by the image information obtained from the camera 40 is specified.

位置情報データベースDB1における画素位置および位置座標は、上記固体撮像素子による画素位置および上記X−Y座標系における位置座標に相当するものであり、これらの情報を参照することによって、各カメラ40により撮影された画像内に存在する人の位置を特定することができる。   The pixel position and the position coordinate in the position information database DB1 correspond to the pixel position by the solid-state imaging device and the position coordinate in the XY coordinate system, and the respective cameras 40 are photographed by referring to these information. The position of a person existing in the displayed image can be specified.

なお、本実施の形態に係る位置情報データベースDB1では、図5に示されるように、上記画素位置として、上記固体撮像素子における矩形状とされた画素領域(撮像領域)の一対の対角の座標値を適用し、撮影画像内に存在する人の領域が最も多く含まれる上記画素領域に対応する位置座標を参照することによって当該人の上記X−Y座標系における位置を特定している。このように、本実施の形態では、上記画素位置として、予め定められた範囲を有する情報を適用しているが、これに限らず、例えば、画素位置として上記固体撮像素子における画素領域の1点の座標値を適用し、撮影画像内の人の所定位置(例えば、体全体の重心位置や、頭部の中心位置等)が最も近い画素位置に対応する位置座標を当該人の上記X−Y座標系における位置であるものとして特定する形態等とすることができることも言うまでもない。   In the position information database DB1 according to the present embodiment, as shown in FIG. 5, a pair of diagonal coordinates of a rectangular pixel area (imaging area) in the solid-state imaging device is used as the pixel position. The position of the person in the XY coordinate system is specified by applying the value and referring to the position coordinates corresponding to the pixel area in which the person's area existing most in the captured image is included. As described above, in the present embodiment, information having a predetermined range is applied as the pixel position. However, the present invention is not limited to this, and for example, one point of the pixel region in the solid-state imaging device is used as the pixel position. And the position coordinates corresponding to the pixel position closest to the predetermined position (for example, the center of gravity of the whole body, the center position of the head, etc.) of the person in the captured image is set as the XY of the person. Needless to say, it is possible to adopt a form specified as a position in the coordinate system.

一方、上記障害物情報データベースDB2は、一例として図6に示されるように、障害物ID(Identification)、領域、および種別の各情報が、監視対象領域60に存在する、人の歩行の妨げとなる障害物の各々毎に記憶されるように構成されている。   On the other hand, as shown in FIG. 6 as an example, the obstacle information database DB2 includes information on the obstacle ID (Identification), the area, and the type, which are present in the monitoring target area 60 and prevent the person from walking. It is configured to be stored for each of the obstacles.

なお、上記障害物IDは、監視対象領域60に存在する障害物(一例として図2に示される植え込みとされた障害物62)を識別するために、障害物毎に異なる情報(本実施の形態では、アルファベットと数字を組み合わせた情報)として予め付与されたものである。   Note that the obstacle ID is different information for each obstacle (this embodiment) in order to identify the obstacle existing in the monitoring target area 60 (an obstacle 62 implanted as shown in FIG. 2 as an example). Then, the information is given in advance as information combining alphabets and numerals.

また、上記領域は、対応する障害物が存在する領域(位置)を示す情報である。同図に示されるように、本実施の形態に係る障害物情報データベースDB2では、上記領域を、上記X−Y座標系により、対応する障害物の外接矩形枠の一対の対角の座標値で表しているが、これに限るものではなく、例えば、対応する障害物の輪郭位置の上記X−Y座標系による座標値で表す形態等、他の形態とすることができることは言うまでもない。   The area is information indicating an area (position) where a corresponding obstacle exists. As shown in the figure, in the obstacle information database DB2 according to the present embodiment, the region is represented by a pair of diagonal coordinate values of a circumscribed rectangular frame of the corresponding obstacle by the XY coordinate system. However, the present invention is not limited to this, and it is needless to say that other forms such as a form represented by coordinate values of the contour position of the corresponding obstacle in the XY coordinate system can be used.

また、上記種別は、対応する障害物の、植え込み、噴水、塀といった種別を示す情報である。   Moreover, the said classification is information which shows classifications, such as implantation, a fountain, and a heel, of a corresponding obstacle.

一方、上記犯罪リスク値データベースDB3は、一例として図7に示されるように、後述する被守備者に対する、後述する不審者による犯罪リスクの高さを示す犯罪リスク値が、時系列順に記憶されるように構成されている。なお、同図において、・・・,t,tx+1,tx+2,・・・は犯罪リスク値の導出時刻を表し、S,S,・・・は各々異なる不審者を表し、V,V,・・・は各々異なる被守備者を表す。 On the other hand, as shown in FIG. 7 as an example, the crime risk value database DB3 stores crime risk values indicating the level of crime risk caused by a suspicious person (to be described later) with respect to a defender (to be described later) in chronological order. It is configured as follows. In the figure,..., T x , t x + 1 , t x + 2 ,... Represent crime risk value derivation times, S 1 , S 2 ,. 1 , V 2 ,... Represent different defenders.

ところで、通常、平常時の人の行動状態には、ある程度の範囲がある。例えば、一例として図8に示すように、歩行者の移動速度は、0.5(m/s)程度から2.3(m/s)程度の範囲内とされている。また、歩行者の移動速度の頻度は正規分布に近いものとなる(例えば、「犬飼洋平他,計測に基づく避難行動マルチエージェントシミュレータの開発,土木学会応用力学論文集 Vol.8,2005」等参照。)。   By the way, normally, there is a certain range in the behavior state of a person in normal times. For example, as shown in FIG. 8 as an example, the moving speed of the pedestrian is in the range of about 0.5 (m / s) to about 2.3 (m / s). The frequency of pedestrian movement speed is close to the normal distribution (see, for example, “Yohei Inukai et al., Development of a multi-agent simulator for evacuation behavior based on measurement, Japan Society of Civil Engineers, Applied Mechanics, Vol. 8, 2005”). .)

これに対し、犯罪企図者の犯罪を実行する際の行動状態は、平常時の行動状態の範囲から逸脱する可能性が高い。   On the other hand, the action state when the crime planner executes the crime is likely to deviate from the range of the normal action state.

そこで、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、監視対象領域60に存在する人の平常時の行動状態を示す物理量(以下、「平常時物理量」ともいう。)を予め計測しておき、この平常時物理量から逸脱した行動をとっている人を不審者として検出する。   Therefore, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, a physical quantity (hereinafter, also referred to as “normal physical quantity”) indicating a normal behavior state of a person existing in the monitoring target area 60 is measured in advance. A person taking an action deviating from the normal physical quantity is detected as a suspicious person.

より具体的には、本実施の形態に係る犯罪防止システム10は、監視対象領域60に存在する人の上記平常時物理量と同一種類の物理量を導出し、当該物理量の上記平常時物理量からの乖離量(差分)に応じて、当該人の不審度を特定する。そして、犯罪防止システム10は、特定した不審度が予め定められた閾値を超えている人が不審者であるとして検出する。なお、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、監視対象領域60に存在する全ての人を不審者か否かの判定対象とするため、以下では、監視対象領域60に存在する全ての人を「判定対象者」ともいう。   More specifically, the crime prevention system 10 according to the present embodiment derives a physical quantity of the same type as the normal physical quantity of the person existing in the monitoring target area 60, and the deviation of the physical quantity from the normal physical quantity. The suspicious degree of the person is specified according to the amount (difference). Then, the crime prevention system 10 detects that a person whose specified suspicious degree exceeds a predetermined threshold is a suspicious person. In the crime prevention system 10 according to the present embodiment, since all persons existing in the monitoring target area 60 are subject to determination as to whether or not they are suspicious persons, all persons existing in the monitoring target area 60 will be described below. Is also referred to as “determination subject person”.

表1に示すように、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、不審者の検出に用いる行動状態の項目として、人の移動状態に関する項目である「移動関連項目」と、人の滞留状態に関する項目である「滞留関連項目」の2種類を採用している。また、上記移動関連項目には、「人の移動速度」、「人の移動方向」、「人の通過位置」等の物理量が含まれ、上記滞留関連項目には、「停止した場合の滞留時間」、「監視対象領域内に滞在する時間」、「滞留する位置」等の物理量が含まれる。   As shown in Table 1, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, as an action state item used for detection of a suspicious person, a “movement related item” that is an item related to a person's movement state and a person's staying state Two types of “retention related items” are used. The movement-related items include physical quantities such as “person movement speed”, “person movement direction”, “person passage position”, etc., and the stay-related items include “retention time when stopped”. ”,“ Time for staying in the monitoring target area ”,“ position for staying ”, and the like.

なお、上記「人の移動速度」は、単に人が移動する速度を示す物理量である。また、上記「人の移動方向」は、人が移動する方向を示す物理量であり、上記「人の通過位置」は、人が通過する位置を示す物理量である。すなわち、通勤路や通学路等においては、平常時に人は、ほぼ同一の方向に、ほぼ同一の位置を歩行する。このため、これらに相当する物理量として「人の移動方向」および「人の通過位置」の各物理量を、不審者による行動状態が平常時から逸脱される物理量として採用することができる。   The “person movement speed” is simply a physical quantity indicating the speed at which a person moves. The “person movement direction” is a physical quantity indicating the direction in which the person moves, and the “person passage position” is a physical quantity indicating the position through which the person passes. That is, on a commuting road, a school road, etc., a person normally walks in substantially the same position in substantially the same direction. For this reason, as the physical quantities corresponding to these, the physical quantities of “person movement direction” and “person passage position” can be employed as physical quantities that deviate from the normal behavior state by the suspicious person.

一方、上記「停止した場合の滞留時間」は、一定の位置に滞留し続けた時間を示す物理量である。また、上記「監視対象領域内に滞在する時間」は、監視対象領域60に滞在し続けた時間を示す物理量であり、上記「滞留する位置」は、平常時に滞留してもよい位置を示す物理量である。なお、上記平常時に滞留してもよい位置としては、監視対象領域60に自動販売機が設けられている場合における当該自動販売機の前面近傍の位置や、同様に売店が設けられている場合における当該売店の店内等を例示することができる。   On the other hand, the “residence time when stopped” is a physical quantity indicating the time during which the user stays at a certain position. Further, the “time staying in the monitoring target area” is a physical quantity indicating the time of staying in the monitoring target area 60, and the “position to stay” is a physical quantity indicating the position where the staying area may stay normally. It is. In addition, as a position which may stay in the said normal time, in the case where a vending machine is provided in the monitoring target area 60, a position near the front of the vending machine or a case where a vending machine is also provided. The inside of the store can be exemplified.

すなわち、人が一定の位置に滞留し続ける時間、人が監視対象とする領域に滞在し続ける時間、および人が平常時に滞留してもよい位置は、監視対象とする領域の用途や時期等に応じて、ある程度固定化される。このため、これらに相当する物理量として上記「停止した場合の滞留時間」、「監視対象領域内に滞在する時間」、「滞留する位置」の各物理量を、不審者による行動状態が平常時から逸脱される物理量として採用することができる。   In other words, the time that a person stays at a certain position, the time that a person stays in an area to be monitored, and the position where a person may stay in a normal period depends on the use and timing of the area to be monitored. Accordingly, it is fixed to some extent. For this reason, as physical quantities corresponding to these, the physical state of the above-mentioned “staying time when stopped”, “time staying in the monitoring target area”, and “position to stay” deviates from the normal state by the suspicious person. It can be adopted as a physical quantity.

なお、本実施の形態に係る犯罪防止システム10において、「移動関連項目」および「滞留関連項目」の2つの項目を採用している理由は次の通りである。すなわち、判定対象者が移動している場合には「移動関連項目」に属する物理量のみでも不審者を検出することができるが、判定対象者が移動していない場合には、この物理量では不審者を検出することはできない。これを補うために、「移動関連項目」に加えて「滞留関連項目」に属する物理量を採用しているのである。以下では、「移動関連項目」に属する物理量を示す情報を「移動関連情報」ともいい、「滞留関連項目」に属する物理量を示す情報を「滞留関連情報」ともいう。   In addition, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, the reason why the two items of “movement related item” and “stay related item” are adopted is as follows. In other words, if the person to be judged is moving, the suspicious person can be detected only by the physical quantity belonging to the “movement-related item”. However, if the person to be judged is not moving, the physical quantity is suspicious. Cannot be detected. In order to compensate for this, the physical quantity belonging to the “retention related item” in addition to the “movement related item” is adopted. Hereinafter, information indicating a physical quantity belonging to “movement related item” is also referred to as “movement related information”, and information indicating a physical quantity belonging to “stay related item” is also referred to as “stay related information”.

本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、上述したように、監視対象領域60として公園を採用している。このため、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、上記「移動関連情報」として、公園における不審者の検出に寄与する度合いが低いと考えられる「人の移動方向」および「人の通過位置」を除き、「人の移動速度」の物理量のみを採用する。これに対し、上記「滞留関連情報」としては、いずれも上記寄与する度合いが高いと考えられる「停止した場合の滞留時間」、「監視対象領域内に滞在する時間」、および「滞留する位置」の3種類の物理量を採用する。   In the crime prevention system 10 according to the present embodiment, a park is adopted as the monitoring target area 60 as described above. For this reason, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, as the “movement-related information”, the “personal movement direction” and the “person passage position” that are considered to be less likely to contribute to detection of suspicious persons in the park. Except for “”, only the physical quantity of “person movement speed” is adopted. On the other hand, as the “retention related information”, “the stay time when stopped”, “the time to stay in the monitoring target area”, and “the position to stay”, which are considered to be highly contributed, The following three types of physical quantities are adopted.

本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、平常時物理量として、次の式(1)によって得られる、平常時物理量を計測する期間(以下、「行動状態計測期間」という。)に監視対象領域60から検出された全ての人の上記物理量の平均値xaを適用している。なお、式(1)におけるxは各人における上記物理量の値そのものを表し、nはサンプル数(xの数)を表す。   In the crime prevention system 10 according to the present embodiment, as a normal physical quantity, a monitoring target region is obtained during a normal physical quantity measurement period (hereinafter referred to as “behavioral state measurement period”) obtained by the following equation (1). The average value xa of the physical quantities of all persons detected from 60 is applied. In the formula (1), x represents the value of the physical quantity for each person, and n represents the number of samples (the number of x).

このように、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、上記平常時物理量として、単純な平均値を適用しているが、これに限るものではない。例えば、監視対象領域60において犯罪が発生したタイミングで得られた物理量については著しく信頼性が低いため、この物理量を除外した平均値を、上記平常時物理量として適用してもよい。また、上記行動状態計測期間における上記物理量の最大値および最小値の少なくとも一方を除外した平均値を、上記平常時物理量として適用してもよい。   As described above, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, a simple average value is applied as the normal physical quantity, but the present invention is not limited to this. For example, since the physical quantity obtained when the crime occurs in the monitoring target area 60 is extremely low in reliability, an average value excluding this physical quantity may be applied as the normal physical quantity. In addition, an average value excluding at least one of the maximum value and the minimum value of the physical quantity in the behavior state measurement period may be applied as the normal physical quantity.

また、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、判定対象者の不審度hとして、次の式(2)によって得られる、判定対象者自身の上記行動状態を示す物理量x’と平均値xaとの差分を適用している。   Further, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, the physical quantity x ′ and the average value xa, which are obtained by the following equation (2), and indicate the behavior state of the determination target person, as the suspicious degree h of the determination target person. The difference is applied.

このように、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、不審度hとして物理量x’と平均値xaとの差分そのものを適用しているが、これに限るものではない。例えば、一例として図8に示されるように、上記物理量xの確率分布D(x)を導出し、一例として図9に示されるように、次の式(3)によって得られる評価値E(x)の、判定対象者自身の物理量x’に対応する値を不審度hとして適用する形態としてもよい。なお、図8および図9に示す例は、平均歩行速度が1.3(m/s)で、標準偏差がσ=0.3である場合の歩行速度の確率分布D(x)と評価値E(x)の一例である。   As described above, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, the difference itself between the physical quantity x ′ and the average value xa is applied as the suspicious degree h. However, the present invention is not limited to this. For example, as shown in FIG. 8 as an example, the probability distribution D (x) of the physical quantity x is derived, and as shown in FIG. 9 as an example, the evaluation value E (x) obtained by the following equation (3) ), The value corresponding to the physical quantity x ′ of the person to be judged may be applied as the suspicious degree h. In the example shown in FIGS. 8 and 9, the walking speed probability distribution D (x) and the evaluation value when the average walking speed is 1.3 (m / s) and the standard deviation is σ = 0.3. It is an example of E (x).

そして、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、不審者を検出する際に適用する閾値として、次の式(4)によって得られる、上記行動状態計測期間における上記行動状態を示す物理量xの標準偏差σに基づく値を適用している。   And in crime prevention system 10 concerning this embodiment, as a threshold applied when detecting a suspicious person, physical quantity x which shows the above-mentioned action state in the above-mentioned action state measurement period obtained by the following formula (4) is obtained. A value based on the standard deviation σ is applied.

なお、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、上記閾値として、標準偏差σの3倍である3σを適用しているが、これに限らない。例えば、監視対象領域に対して要求されるセキュリティ・レベルや、監視対象領域の用途等に応じて、固定値を適用したり、ユーザにキーボード20E等を介して入力させたりする形態等としてもよい。   In the crime prevention system 10 according to the present embodiment, 3σ, which is three times the standard deviation σ, is applied as the threshold value. However, the present invention is not limited to this. For example, a fixed value may be applied according to the security level required for the monitoring target area, the usage of the monitoring target area, or the like, or the user may input via the keyboard 20E or the like. .

本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、上述したように、「人の移動速度」、「停止した場合の滞留時間」、「監視対象領域内に滞在する時間」、および「滞留する位置」の4種類の物理量を採用している。このため、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、これら4種類の物理量の各々について対応する閾値との比較を行い、異常であるか否かを判定する。そして、犯罪防止システム10では、上記4種類の物理量による判定結果を総合的に判定するため、一例として図10に示されるフォールトツリーを用いた解析を実行する。   In crime prevention system 10 according to the present embodiment, as described above, “person movement speed”, “staying time when stopped”, “time staying in monitored area”, and “position to stay” The following four types of physical quantities are used. For this reason, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, each of these four types of physical quantities is compared with the corresponding threshold value to determine whether or not it is abnormal. Then, the crime prevention system 10 performs an analysis using the fault tree shown in FIG. 10 as an example in order to comprehensively determine the determination results based on the four types of physical quantities.

同図に示す例では、「人の移動速度」が異常である場合、すなわち、これに対応する物理量が対応する閾値を超えている場合には、判定対象者を無条件に不審者として検出する。また、同様に、「停止した場合の滞留時間」が異常か、または「監視対象領域内に滞在する時間」が異常で、かつ「滞留する位置」が異常である場合にも、判定対象者を不審者として検出する。   In the example shown in the figure, if the “person's moving speed” is abnormal, that is, if the corresponding physical quantity exceeds the corresponding threshold value, the person to be judged is unconditionally detected as a suspicious person. . Similarly, if the “stay time when stopped” is abnormal, or the “time staying in the monitoring target area” is abnormal and the “position to stay” is abnormal, Detect as a suspicious person.

そして、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、以上の処理によって検出した不審者に基づいて、犯罪から守りたい人である被守備者と、被守備者に対する犯罪の発生を防止することが可能な人である守備者と、を特定する。   And in crime prevention system 10 concerning this embodiment, based on the suspicious person detected by the above processing, it is possible to prevent the occurrence of a crime against a defender who is a person who wants to protect from a crime and a defender. Identify the possible defenders.

すなわち、人を対象とした犯罪の場合、被害者に対して物理的に接近することで犯罪が成立する。そこで、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、監視対象領域60内で不審者Sの位置に最も近い人を被守備者Vとし、不審者Sと被守備者Vを除く人を守備者Gとして特定する。   That is, in the case of a crime targeting humans, the crime is established by physically approaching the victim. Therefore, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, the person closest to the position of the suspicious person S in the monitoring target area 60 is defined as the defender V, and the persons other than the suspicious person S and the defender V are defined as the defender. Specify as G.

ここで、本実施の形態では、一例として図11に示すように、被守備者Vの上記X−Y座標上の位置を(X,Y)と表し、守備者Gの上記X−Y座標上の位置を(X,Y)と表し、不審者Sの上記X−Y座標上の位置を(X,Y)と表す。そのうえで、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、被守備者Vと守備者Gとの距離DVGと、被守備者Vと不審者Sとの距離DVSとを、次の式(5)および式(6)により求める。 Here, in the present embodiment, as shown in FIG. 11 as an example, the position of the defender V on the XY coordinates is represented as (X V , Y V ), and the XY of the defender G is described above. The position on the coordinates is represented as (X G , Y G ), and the position on the XY coordinates of the suspicious person S is represented as (X S , Y S ). In addition, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, the distance D VG between the defender V and the defender G and the distance D VS between the defender V and the suspicious person S are expressed by the following formula (5 ) And equation (6).

そして、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、距離DVGと距離DVSとの比DVG/DVSに基づいて犯罪リスクを評価する。 Then, in the crime prevention system 10 according to this embodiment, assessing the crime risk based on the ratio D VG / D VS of the distance D VG and the distance D VS.

ここで、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、犯罪リスク値を正規化するための定数をCとして、次の式(7)によって犯罪リスク値Rを演算する。   Here, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, the crime risk value R is calculated by the following equation (7), where C is a constant for normalizing the crime risk value.

ここで、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、被守備者Vに対して不審者Sと守備者Gとが等距離に存在する場合に犯罪リスク値Rを0.5とする、すなわち、距離DVSと距離DVGとが等しく、比DVG/DVSが1となるときに式(7)の演算結果を0.5とする場合には、C=1とする。 Here, in the crime prevention system 10 according to the present embodiment, the crime risk value R is set to 0.5 when the suspicious person S and the defender G are equidistant from the defender V, that is, When the distance D VS is equal to the distance D VG and the ratio D VG / D VS is 1, the calculation result of the expression (7) is 0.5, C = 1.

定数C=1とし、距離DVSおよび距離DVGを1から10まで変化させたときの犯罪リスク値Rの値の一部を表2に示し、全体の分布状態を図12に示す。守備者Gが被守備者Vに近い(距離DVGが小さい)ほど犯罪リスク値Rが小さくなり、不審者Sが被守備者Vに近い(距離DVSが小さい)ほど犯罪リスク値Rが大きくなる。 Table 2 shows a part of the crime risk value R when the constant C = 1 and the distance D VS and the distance D VG are changed from 1 to 10, and FIG. 12 shows the entire distribution state. Criminal risk value R decreases as defender G is closer to defender V (distance D VG is smaller), and crime risk value R increases as suspicious person S is closer to defender V (distance D VS is smaller). Become.

ここで、比DVG/DVSを計算する際に距離DVSが0(零)になると発散する。しかしながら、この場合、被守備者Vと不審者Sの距離が0(零)ということは被守備者Vと不審者Sが接触していることになり、既に犯罪が発生したと見なし、犯罪リスク値Rの演算では扱わないこととする(0<DVS<∞)。 Here, when the ratio D VG / D VS is calculated, if the distance D VS becomes 0 (zero), it diverges. However, in this case, if the distance between the defensive person V and the suspicious person S is 0 (zero), it means that the defensive person V and the suspicious person S are in contact with each other. It is not handled in the calculation of the value R (0 <D VS <∞).

式(7)によって犯罪リスク値Rを演算することで、監視対象領域60における犯罪リスクを定量的に評価することができる。   By calculating the crime risk value R using the equation (7), the crime risk in the monitoring target area 60 can be quantitatively evaluated.

次に、図13および図14を参照して、本実施の形態に係る犯罪防止システム10の作用を説明する。なお、ここでは、錯綜を回避するために、位置情報データベースDB1が予め構築されている場合について説明する。   Next, with reference to FIG. 13 and FIG. 14, the effect | action of the crime prevention system 10 which concerns on this Embodiment is demonstrated. Here, a case where the position information database DB1 is constructed in advance in order to avoid complications will be described.

まず、図13を参照して、前述した平常時物理量を計測する際の犯罪防止システム10の作用を説明する。なお、図13は、犯罪防止装置20のキーボード20E等を介して平常時物理量の計測を開始する旨の指示が受け付けられた際に、CPU20Aにより実行される行動分布計測プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。なお、当該プログラムは二次記憶部20Dのプログラム領域PGに予め記憶されている。   First, with reference to FIG. 13, the operation of the crime prevention system 10 when measuring the above-described normal physical quantity will be described. FIG. 13 shows the flow of processing of the action distribution measurement program executed by the CPU 20A when an instruction to start measurement of a physical quantity at normal times is accepted via the keyboard 20E of the crime prevention apparatus 20 or the like. It is a flowchart. The program is stored in advance in the program area PG of the secondary storage unit 20D.

同図のステップ100では、位置情報データベースDB1から全ての情報を読み出し、次のステップ102では、全てのカメラ40から撮影画像を示す画像情報を取得して、二次記憶部20Dの所定領域に記憶する。   In step 100 in the figure, all information is read from the position information database DB1, and in the next step 102, image information indicating captured images is acquired from all the cameras 40 and stored in a predetermined area of the secondary storage unit 20D. To do.

次のステップ104では、上記ステップ102の処理によって取得した画像情報により示される画像から当該画像に存在する人を検出する。そして、ステップ104では、当該ステップ104の処理によって検出した人の位置を、上記ステップ100の処理によって位置情報データベースDB1から読み出した情報を用いた前述した方法により検出し、二次記憶部20Dの所定領域に記憶する。なお、上記画像からの当該画像に存在する人の検出は、一例として、FieldAnalyst(登録商標)(NECソフト株式会社)、IMS(Intelligent Monitoring System、エクジット株式会社)等で用いられている技術等の従来既知の技術によって行うことができる。   In the next step 104, a person existing in the image is detected from the image indicated by the image information acquired by the processing in step 102. In step 104, the position of the person detected by the process of step 104 is detected by the above-described method using the information read from the position information database DB1 by the process of step 100, and the predetermined position in the secondary storage unit 20D is detected. Store in the area. In addition, the detection of the person who exists in the said image from the said image is a technique etc. which are used by FieldAnalyst (registered trademark) (NEC Soft Corp.), IMS (Intelligent Monitoring System, Exit Corp.) etc. as an example. This can be done by a conventionally known technique.

次のステップ106では、上記ステップ102〜ステップ104の処理の実行が本行動分布計測プログラムの実行を開始してから1回目の実行であるか否かを判定する。ここで、肯定判定となった場合は後述するステップ118に移行する一方、否定判定となった場合にはステップ108に移行する。   In the next step 106, it is determined whether or not the execution of the processing in steps 102 to 104 is the first execution after the execution of the action distribution measurement program is started. If the determination is affirmative, the process proceeds to step 118 described later, whereas if the determination is negative, the process proceeds to step 108.

ステップ108では、直前の上記ステップ104の処理によって検出した人と同一人物を、本行動分布計測プログラムの実行を開始してから、それまでに得られた画像情報により示される画像に存在する人から検出する。次のステップ110では、上記ステップ108の処理において同一人物が検出されたか否かを判定し、否定判定となった場合は後述するステップ118に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ112に移行する。なお、上記ステップ108の処理における同一人物の特定は、上記ステップ102の処理によって前回までに得られた画像情報(以下、「過去画像情報」という。)と、今回得られた画像情報(以下、「現在画像情報」という。)を用いた従来既知のパターン・マッチング技術等の画像認識技術により行うことができる。   In step 108, the same person as the person detected by the process of the previous step 104 is started from the person existing in the image indicated by the image information obtained so far after the execution of this action distribution measurement program is started. To detect. In the next step 110, it is determined whether or not the same person has been detected in the processing of step 108. If a negative determination is made, the process proceeds to step 118 described later, whereas if an affirmative determination is made, step 112 is performed. Migrate to The identification of the same person in the process of step 108 is performed by the image information (hereinafter referred to as “past image information”) obtained until the previous time by the process of step 102 and the image information (hereinafter referred to as “past image information”) obtained this time. It can be performed by an image recognition technique such as a conventionally known pattern matching technique using “current image information”).

ステップ112では、上記ステップ108の処理によって検出した同一人物に関する移動関連情報および滞留関連情報の各物理量を以下に示すように導出する。   In step 112, the physical quantities of the movement related information and the stay related information related to the same person detected by the processing in step 108 are derived as shown below.

移動関連情報における「人の移動速度」の物理量については、まず、上記過去画像情報により示される画像のうち、上記同一人物が存在する最も新しい(直近の)画像での位置と今回得られた画像での位置との当該同一人物間の距離(以下、「同一人物間距離」という。)を得る。そして、この距離を、これらの各画像に対応する画像情報を取得した時刻の差によって示される経過時間で除算することにより「人の移動速度」の物理量を導出する。なお、以下では、上記同一人物の過去側の画像での位置と今回得られた画像での位置との同一人物間の距離を、「同一人物間距離」という。   Regarding the physical quantity of “person movement speed” in the movement-related information, first, among the images indicated by the past image information, the position in the newest (most recent) image where the same person exists and the image obtained this time The distance between the same persons and the position at (hereinafter referred to as “distance between the same persons”). Then, the physical quantity of “human movement speed” is derived by dividing this distance by the elapsed time indicated by the difference in time when the image information corresponding to each of these images is acquired. In the following, the distance between the same persons between the position of the same person in the past image and the position in the image obtained this time is referred to as “distance between the same persons”.

また、滞留関連情報における「停止した場合の滞留時間」の物理量については、まず、上記同一人物間距離が、予め定められた期間(本実施の形態では、5秒)を超えて連続して予め定められた第1閾値以下である画像の組み合わせが存在するか否かを判定する。そして、この判定の結果、この組み合わせが存在すると判定された場合に、当該組み合わせの上記連続した画像の数に、上記ステップ102の処理によって画像情報を取得する間隔に相当する時間(以下、「取得間隔時間」という。)を乗算することにより「停止した場合の滞留時間」の物理量を導出する。なお、上記第1閾値としては、上記同一人物間距離が当該第1閾値以下であれば、対応する人がその場から移動していないと見なすことのできる値として予め記憶された値を適用することができる。但し、この形態に限らず、犯罪防止システム10の用途や、犯罪防止システム10に求められるセキュリティ・レベル等に応じた値を上記第1閾値として、ユーザに対しキーボード20E等を介して入力させる形態等としてもよい。   In addition, regarding the physical quantity of “stay time when stopped” in the stay related information, first, the distance between the same persons is continuously in advance over a predetermined period (5 seconds in the present embodiment). It is determined whether or not there is an image combination that is equal to or less than a predetermined first threshold value. As a result of this determination, when it is determined that this combination exists, the time corresponding to the interval at which image information is acquired by the processing in step 102 (hereinafter referred to as “acquisition”) The physical quantity of “stay time when stopped” is derived by multiplying by “interval time”). As the first threshold, a value stored in advance as a value that can be considered that the corresponding person has not moved from the spot is applied if the distance between the same persons is equal to or less than the first threshold. be able to. However, the present invention is not limited to this form, and a form in which the user inputs the value corresponding to the use of the crime prevention system 10 or the security level required for the crime prevention system 10 as the first threshold value via the keyboard 20E or the like. Etc.

さらに、滞留関連情報における「監視対象領域内に滞在する時間」の物理量は、上記過去画像情報により示される画像のうち、上記同一人物が存在する画像の数に、上記取得間隔時間を乗算することにより導出する。   Furthermore, the physical quantity of “time to stay in the monitoring target area” in the stay related information is obtained by multiplying the number of images in which the same person exists among the images indicated by the past image information by the acquisition interval time. Derived by

一方、滞留関連情報における「滞留する位置」の物理量は、前述したように、平常時に滞留してもよい位置を示す物理量であり、事前に平常時物理量として得るべきものではないため、ここでは処理の対象から除外する。なお、本実施の形態に係る犯罪防止システム10では、上記平常時に滞留してもよい位置を示す情報(以下、「滞留可能位置情報」という。)が二次記憶部20Dの所定領域に予め記憶されている。   On the other hand, the physical quantity of “position to stay” in the stay-related information is a physical quantity indicating a position where it can stay at normal times, and should not be obtained as a normal physical quantity in advance. Exclude from In the crime prevention system 10 according to the present embodiment, information indicating the position where the person may stay in the normal state (hereinafter referred to as “stayable position information”) is stored in advance in a predetermined area of the secondary storage unit 20D. Has been.

なお、以上の各物理量の導出方法は一例であって、本発明はこれに限定されるものではないことは言うまでもない。   It should be noted that the above derivation method of each physical quantity is an example, and it goes without saying that the present invention is not limited to this.

次のステップ114では、この時点で犯罪が発生していないか否かを判定し、否定判定となった場合は後述するステップ118に移行する一方、肯定判定となった場合はステップ116に移行する。なお、本行動分布計測プログラムでは、本ステップ114の判定処理を、計測対象とする各物理量の平常時の一般的な範囲を示す情報を予め記憶しておき、対応する範囲内に導出した物理量が入っているか否かを判定することにより行っている。しかしながら、この形態に限るものではなく、例えば、それまでに得られている対応する物理量の平均値からの差分が予め定められた閾値以内である場合に犯罪が発生していないと判定する形態等、他の形態としてもよいことは言うまでもない。   In the next step 114, it is determined whether or not a crime has occurred at this time. If a negative determination is made, the process proceeds to step 118 described later, whereas if an affirmative determination is made, the process proceeds to step 116. . In this behavior distribution measurement program, the determination processing in step 114 is performed by storing in advance information indicating the normal range of each physical quantity to be measured, and the physical quantity derived within the corresponding range is stored. This is done by determining whether it is in or not. However, the present invention is not limited to this form. For example, a form in which it is determined that no crime has occurred when the difference from the average value of the corresponding physical quantities obtained so far is within a predetermined threshold. Needless to say, other forms may be adopted.

ステップ116では、上記ステップ112の処理によって導出した移動関連情報および滞留関連情報の各物理量を二次記憶部20Dの所定領域に記憶し、その後にステップ118に移行する。   In step 116, each physical quantity of the movement related information and the stay related information derived by the processing in step 112 is stored in a predetermined area of the secondary storage unit 20D, and then the process proceeds to step 118.

ステップ118では、予め定められた終了条件を満足したか否かを判定し、否定判定となった場合はステップ120に移行して所定時間(本実施の形態では、1秒)の経過待ちを行い、その後に上記ステップ102に戻る。また、上記ステップ118において肯定判定となった場合には、ステップ122に移行する。   In step 118, it is determined whether or not a predetermined end condition is satisfied. If the determination is negative, the process proceeds to step 120 and waits for a predetermined time (1 second in the present embodiment). Then, the process returns to step 102. If the determination at step 118 is affirmative, the routine proceeds to step 122.

なお、本実施の形態に係る行動分布計測プログラムでは、上記終了条件として、当該プログラムの実行が開始されてからのステップ104の処理によって検出された人の数が予め定められた人数(本実施の形態では、1000人)を超えたとの条件を適用している。しかしながら、これに限らず、例えば、本行動分布計測プログラムの実行が開始されてから予め定められた期間(例えば、1週間)が経過した、との条件を上記終了条件として適用してもよい。また、キーボード20E等を介して本行動分布計測プログラムの終了を指示する指示入力が行われたとの条件、二次記憶部20Dの残記憶容量が所定量以下となったとの条件等、他の条件を上記終了条件として適用してもよい。   In the behavior distribution measurement program according to the present embodiment, the number of persons detected by the process of step 104 after the execution of the program is started is determined as the end condition (this embodiment In the form, the condition of exceeding 1000) is applied. However, the present invention is not limited to this. For example, a condition that a predetermined period (for example, one week) has elapsed since the execution of the behavior distribution measurement program is started may be applied as the end condition. In addition, other conditions such as a condition that an instruction input for instructing the end of the action distribution measurement program has been performed via the keyboard 20E, a condition that the remaining storage capacity of the secondary storage unit 20D is equal to or less than a predetermined amount, and the like. May be applied as the termination condition.

なお、本実施の形態に係る行動分布計測プログラムでは、ステップ102からステップ120までの処理を繰り返し実行する際にステップ116では、それまでに記憶した情報に重複する人の滞留関連情報を記憶する場合がある。この場合、本行動分布計測プログラムでは、それまでに記憶した情報により示される物理量を上回る物理量に限り、当該人に関する滞留関連情報に上書き記憶する。   In the behavior distribution measurement program according to the present embodiment, when repeatedly executing the processing from step 102 to step 120, in step 116, the person's residence related information overlapping with the information stored so far is stored. There is. In this case, in this action distribution measurement program, only the physical quantity exceeding the physical quantity indicated by the information stored so far is overwritten and stored in the residence related information regarding the person.

ステップ122では、上記ステップ116の処理によって記憶された全ての情報を二次記憶部20Dから読み出す。そして、次のステップ124にて、読み出した情報に基づいて、移動関連情報および滞留関連情報の各物理量の各々毎に、前述した式(1)および式(4)を用いて平均値xaおよび標準偏差σを演算する。また、ステップ124では、演算した平均値xaおよび標準偏差σを二次記憶部20Dの所定領域に記憶し、その後に本行動分布計測プログラムを終了する。   In step 122, all the information stored by the process of step 116 is read from the secondary storage unit 20D. Then, in the next step 124, based on the read information, the average value xa and the standard value are calculated for each of the physical quantities of the movement related information and the stay related information by using the above formulas (1) and (4). The deviation σ is calculated. In step 124, the calculated average value xa and standard deviation σ are stored in a predetermined area of the secondary storage unit 20D, and then the action distribution measurement program is terminated.

次に、図14を参照して、監視対象領域60における犯罪の発生を防止する犯罪防止処理を実行する際の犯罪防止システム10の作用を説明する。なお、図14は、キーボード20E等を介して犯罪防止処理の実行指示が受け付けられた際に、CPU20Aにより実行される犯罪防止プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。このプログラムも二次記憶部20Dのプログラム領域PGに予め記憶されている。   Next, the operation of the crime prevention system 10 when executing the crime prevention process for preventing the occurrence of crime in the monitoring target area 60 will be described with reference to FIG. FIG. 14 is a flowchart showing the flow of the crime prevention program executed by the CPU 20A when an instruction to execute crime prevention processing is received via the keyboard 20E or the like. This program is also stored in advance in the program area PG of the secondary storage unit 20D.

同図のステップ200では、位置情報データベースDB1の全ての情報と、上記行動分布計測プログラムの処理によって記憶された移動関連情報および滞留関連情報の各物理量に関する平均値xaおよび標準偏差σを二次記憶部20Dから読み出す。次のステップ202では、全てのカメラ40から撮影画像を示す画像情報を取得して、二次記憶部20Dの所定領域に記憶する。   In step 200 in the figure, all the information in the position information database DB1, and the average value xa and the standard deviation σ relating to each physical quantity of the movement related information and the stay related information stored by the processing of the behavior distribution measurement program are secondarily stored. Read from the unit 20D. In the next step 202, image information indicating captured images is acquired from all the cameras 40 and stored in a predetermined area of the secondary storage unit 20D.

次のステップ204では、上記ステップ202の処理によって取得した画像情報により示される画像から当該画像に存在する人(判定対象者)を、上記行動分布計測プログラムのステップ104の処理と同様の処理により検出する。そして、ステップ204では、検出した判定対象者の各々の位置を、上記ステップ200の処理によって位置情報データベースDB1から読み出した情報を用いた前述した方法により検出し、二次記憶部20Dの所定領域に記憶する。   In the next step 204, a person (determination target person) existing in the image is detected from the image indicated by the image information acquired by the process of step 202 by the same process as the process of step 104 of the behavior distribution measurement program. To do. In step 204, the detected position of each person to be determined is detected by the above-described method using the information read from the position information database DB1 by the process of step 200, and is stored in a predetermined area of the secondary storage unit 20D. Remember.

次のステップ206では、上記ステップ202〜ステップ204の処理の実行が本犯罪防止プログラムの実行を開始してから1回目の実行であるか否かを判定する。ここで、肯定判定となった場合は後述するステップ228に移行する一方、否定判定となった場合にはステップ208に移行する。   In the next step 206, it is determined whether or not the execution of the processing in steps 202 to 204 is the first execution after the execution of the crime prevention program is started. If the determination is affirmative, the routine proceeds to step 228 described later, whereas if the determination is negative, the routine proceeds to step 208.

ステップ208では、上記行動分布計測プログラムのステップ108の処理と同様に、直前の上記ステップ204の処理によって検出した判定対象者と同一人物を、本犯罪防止プログラムの実行を開始してから前回までに得られた画像情報により示される画像から検出する。次のステップ210では、上記ステップ208の処理において同一人物が検出されたか否かを判定し、否定判定となった場合は後述するステップ228に移行する一方、肯定判定となった場合にはステップ212に移行する。   In step 208, in the same manner as the processing of step 108 of the behavior distribution measurement program, the same person as the determination target detected by the processing of the previous step 204 is executed until the previous time from the start of execution of the crime prevention program. It detects from the image shown by the obtained image information. In the next step 210, it is determined whether or not the same person has been detected in the processing of step 208. If a negative determination is made, the process proceeds to step 228, which will be described later. Migrate to

ステップ212では、上記ステップ208の処理によって検出した同一人物に関する移動関連情報および滞留関連情報を、上記行動分布計測プログラムのステップ112の処理と同様に導出する。   In step 212, movement-related information and stay-related information related to the same person detected by the processing in step 208 are derived in the same manner as in step 112 of the behavior distribution measurement program.

次のステップ214では、上記同一人物が検出された全ての判定対象者について、前述した式(2)を用いて移動関連情報および滞留関連情報の物理量毎に不審度hを導出する。   In the next step 214, the suspicious degree h is derived for each physical quantity of the movement related information and the stay related information for all the determination target persons in which the same person is detected using the above-described equation (2).

次のステップ216では、以上によって得られた不審度hおよび対応する物理量の閾値(本実施の形態では、対応する標準偏差σの3倍の値)に基づき、前述したフォールトツリー(図10も参照。)を用いて、判定対象者に不審者Sが存在するか否かを判定する。ここで、否定判定となった場合は後述するステップ228に移行し、肯定判定となった場合にはステップ218に移行する。なお、この際、滞留関連情報における「滞留する位置」の物理量に関しては、前述した滞留可能位置情報により示される位置を含む予め定められた領域を除く領域に、判定対象者が存在する場合に異常であるものと判定する。   In the next step 216, based on the suspicious degree h obtained as described above and the corresponding physical quantity threshold value (in this embodiment, a value that is three times the corresponding standard deviation σ), the aforementioned fault tree (see also FIG. 10). .) Is used to determine whether or not there is a suspicious person S as a determination target person. If the determination is negative, the process proceeds to step 228 described later, and if the determination is affirmative, the process proceeds to step 218. At this time, the physical quantity of “position to stay” in the stay related information is abnormal when the person to be judged exists in an area excluding a predetermined area including the position indicated by the stayable position information described above. It is determined that

ステップ218では、上記ステップ204の処理によって検出された判定対象者のうち、上記ステップ216の処理において存在すると判定された不審者Sの位置に最も近い人を被守備者Vとし、不審者Sと被守備者Vを除く人を守備者Gとして特定する。次のステップ220では、以上の処理によって得られた守備者Gと被守備者Vとの距離DVGを前述した式(5)により演算した後、次のステップ222では、以上の処理によって得られた不審者Sと被守備者Vとの距離DVSを前述した式(6)により演算する。 In step 218, the person closest to the position of the suspicious person S determined to be present in the process of step 216 among the persons to be detected detected by the process of step 204 is defined as the defender V, A person other than the defender V is identified as a defender G. In the next step 220, the distance D VG between the defender G and the defender V obtained by the above processing is calculated by the above-described equation (5), and then in the next step 222, the distance D VG is obtained by the above processing. The distance D VS between the suspicious person S and the defender V is calculated by the above-described equation (6).

次のステップ224では、以上の処理によって得られた距離DVGおよび距離DVSを用いて、前述した式(7)を用いて不審者S毎に犯罪リスク値Rを演算した後、犯罪リスク値データベースDB3に記憶(登録)する。次のステップ226では、上記ステップ224の処理によって得られた犯罪リスク値Rを用いて、犯罪を防止するものとして予め定められた処理を実行し、その後にステップ228に移行する。 In the next step 224, the crime risk value R is calculated for each suspicious person S using the above-described equation (7) using the distance D VG and the distance D VS obtained by the above processing, and then the crime risk value. Store (register) in the database DB3. In the next step 226, the crime risk value R obtained by the processing in the above step 224 is used to execute a predetermined process for preventing crime, and then the process proceeds to step 228.

なお、本実施の形態に係る犯罪防止プログラムでは、上記ステップ226における予め定められた処理として次の3種類の処理を適用している。
処理1.犯罪リスク値Rを対応する人の映像に対応付けてディスプレイ20Fにより表示する処理。
処理2.犯罪リスク値Rに所定閾値以上であるものが存在する場合に警告を発する処理。
処理3.犯罪リスク値Rが所定閾値以上である場合に、対象となる被守備者に最も近い守備者に対して犯罪リスクが高いことを報知する処理。
In the crime prevention program according to the present embodiment, the following three types of processing are applied as the predetermined processing in step 226.
Process 1. A process of displaying the crime risk value R on the display 20F in association with the corresponding person's video.
Process 2. Processing that issues a warning when there is a crime risk value R that is greater than or equal to a predetermined threshold.
Process 3. When the crime risk value R is greater than or equal to a predetermined threshold value, a process of notifying that the crime risk is high to the defender closest to the target defender.

なお、上記処理2を適用する場合は、監視対象領域60にスピーカを設けておき、当該スピーカにより警告を発する形態を適用することができる。また、この場合、監視対象領域60の監視者や警備員に対し、PDA(Personal Digital Assistant,携帯情報端末)等の端末装置を介して警告を発する形態等、様々な形態を適用することができる。   In addition, when the said process 2 is applied, the speaker can be provided in the monitoring object area | region 60, and the form which issues a warning by the said speaker can be applied. In this case, various forms such as a form of issuing a warning to a monitor or a guard in the monitoring target area 60 via a terminal device such as a PDA (Personal Digital Assistant, portable information terminal) can be applied. .

また、上記処理3の処理を適用する場合は、監視対象領域60にスピーカを設けておき、当該スピーカにより、上記対象となる被守備者に最も近い守備者に対して犯罪リスクが高いことを報知する形態を適用することができる。また、この場合、当該守備者に対し、PDA等の端末装置を介して犯罪リスクが高いことを報知する形態等、様々な形態を適用することができる。   In addition, when applying the process 3 described above, a speaker is provided in the monitoring target area 60, and the speaker notifies the defender closest to the target defender that the crime risk is high. The form to be applied can be applied. In this case, various forms such as a form for notifying the defender that the crime risk is high via a terminal device such as a PDA can be applied.

ここで、上記処理2〜処理3の各処理を適用する場合の上記所定閾値は、要求されるセキュリティ・レベル、用途等に応じて自動的に設定する形態の他、犯罪防止システム10のユーザによってキーボード20E等を介して入力させる形態とすることもできる。   Here, the predetermined threshold value in the case of applying each of the processes 2 to 3 is automatically set according to the required security level, usage, etc., as well as by the user of the crime prevention system 10 It can also be set as the form input via keyboard 20E etc.

このように、本実施の形態に係る犯罪防止プログラムでは、上記予め定められた処理として上記処理1〜処理3の3種類の処理を適用しているが、これに限らず、例えば、これらの処理の何れか1つや、2つの組み合わせを適用する形態とすることもできる。   As described above, in the crime prevention program according to the present embodiment, the three types of processes 1 to 3 are applied as the predetermined process. Any one or a combination of the two may be applied.

ステップ228では、予め定められた終了条件を満足したか否かを判定し、否定判定となった場合はステップ230に移行して所定時間(本実施の形態では、1秒)の経過待ちを行い、その後に上記ステップ202に戻る。また、上記ステップ228において肯定判定となった場合には、本犯罪防止プログラムを終了する。   In step 228, it is determined whether or not a predetermined end condition is satisfied. If the determination is negative, the process proceeds to step 230 and waits for a predetermined time (1 second in this embodiment). Then, the process returns to step 202. If the determination in step 228 is affirmative, the crime prevention program is terminated.

なお、本実施の形態に係る犯罪防止プログラムでは、上記ステップ228の処理において適用する終了条件として、監視対象領域60の監視を終了する時刻として予め定められた時刻に達した、との条件を適用しているが、これに限らず、例えば、キーボード20E等を介して本犯罪防止プログラムの終了を指示する指示入力が行われた、との条件、二次記憶部20Dの残記憶容量が所定量以下となった、との条件等、他の条件を適用することもできることは言うまでもない。   In the crime prevention program according to the present embodiment, the condition that the time set in advance as the time to end the monitoring of the monitoring target area 60 has been applied as the end condition to be applied in the processing of step 228 above. However, the present invention is not limited to this. For example, a condition that an instruction input for instructing the end of the crime prevention program is made via the keyboard 20E or the like, and the remaining storage capacity of the secondary storage unit 20D is a predetermined amount. It goes without saying that other conditions such as the following conditions can also be applied.

上記犯罪防止プログラムのステップ216の処理が本発明の検出手段に、ステップ218の処理が本発明の特定手段に、ステップ224の処理が本発明の導出手段に、ステップ226の処理が本発明の処理実行手段に、各々相当する。   The process of step 216 of the crime prevention program is the detection means of the present invention, the process of step 218 is the specifying means of the present invention, the process of step 224 is the derivation means of the present invention, and the process of step 226 is the process of the present invention. Each corresponds to an execution means.

以上詳細に説明したように、本実施の形態では、対象領域(ここでは、監視対象領域60)を連続的に撮影する撮影手段(ここでは、カメラ40)により得られた複数の撮影画像により示される、前記対象領域に存在する人の行動状態に基づいて、当該対象領域における不審者を検出し、前記撮影画像に存在する人のうち、前記検出した不審者を除く人で、かつ当該不審者に最も近い人から予め定められた順位まで近い人(ここでは、1番近い人)を被守備者とし、他の人を守備者として特定し、前記不審者、前記被守備者、および前記守備者の位置関係に基づいて、前記不審者の前記被守備者に対する犯罪リスクの高さを示す犯罪リスク値を導出しているので、守備者や被守備者に対して特別な装備を義務づけることなく、犯罪リスクの高さを示す犯罪リスク値を導出することができる。   As described above in detail, in the present embodiment, the target area (here, the monitoring target area 60) is indicated by a plurality of captured images obtained by the imaging means (here, the camera 40) that continuously images. The suspicious person in the target area is detected based on the action state of the person existing in the target area, and the suspicious person is a person excluding the detected suspicious person among the persons existing in the captured image. A person who is closest to a predetermined order (here, the person closest to 1) is defined as a defender and another person is identified as a defender. The suspicious person, the defender, and the defense Since the criminal risk value indicating the high crime risk for the defender of the suspicious person is derived based on the position relationship of the suspicious person, the guardian and the defender are not obliged to require special equipment. High crime risk It is possible to derive the crime risk value that indicates.

また、本実施の形態では、前記撮影手段により得られた複数の撮影画像に基づいて、前記対象領域に存在する人の行動状態と当該対象領域の平常時における不特定多数の人による行動状態との差分に基づいて、当該対象領域における不審者を検出しているので、より簡易かつ高精度で不審者を検出することができる。   Further, in the present embodiment, based on a plurality of photographed images obtained by the photographing means, the behavior state of a person existing in the target region and the behavior state of an unspecified number of people in the target region in normal times Since the suspicious person in the target area is detected based on the difference, the suspicious person can be detected more easily and with high accuracy.

また、本実施の形態では、前記犯罪リスク値を用いて、犯罪を防止するものとして予め定められた処理を実行しているので、より効果的に犯罪の発生を防止することができる。   In this embodiment, since the crime risk value is used to execute a predetermined process for preventing crimes, crimes can be prevented more effectively.

特に、本実施の形態では、前記予め定められた処理として、前記犯罪リスク値を報知する処理、前記犯罪リスク値が予め定められた閾値以上である場合に警報を発する処理等を実行しているので、より効果的に犯罪の発生を防止することができる。   In particular, in the present embodiment, as the predetermined process, a process for notifying the crime risk value, a process for issuing an alarm when the crime risk value is equal to or greater than a predetermined threshold, and the like are executed. Therefore, the occurrence of crime can be prevented more effectively.

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることができ、当該変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。   As mentioned above, although this invention was demonstrated using embodiment, the technical scope of this invention is not limited to the range as described in the said embodiment. Various modifications or improvements can be added to the above-described embodiment without departing from the gist of the invention, and embodiments to which such modifications or improvements are added are also included in the technical scope of the present invention.

また、上記の実施の形態は、クレーム(請求項)にかかる発明を限定するものではなく、また実施の形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。前述した実施の形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜の組み合わせにより種々の発明を抽出できる。実施の形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られる限りにおいて、この幾つかの構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。   The above embodiments do not limit the invention according to the claims (claims), and all the combinations of features described in the embodiments are essential for the solution means of the invention. Is not limited. The embodiments described above include inventions at various stages, and various inventions can be extracted by appropriately combining a plurality of disclosed constituent elements. Even if some constituent requirements are deleted from all the constituent requirements shown in the embodiment, as long as an effect is obtained, a configuration from which these some constituent requirements are deleted can be extracted as an invention.

例えば、上記実施の形態では、犯罪リスク値Rを式(7)により導出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、次の式(8)により犯罪リスク値Rを導出する形態としてもよい。   For example, in the above embodiment, the case where the crime risk value R is derived by the equation (7) has been described. However, the present invention is not limited to this, for example, the crime risk value by the following equation (8): R may be derived.

ここで、式(8)におけるPは、不審者Sが犯行に及ぶ確率である。なお、確率Pは、一例として本発明の発明者らによる特開2010−250775号公報や、「近藤正芳他,犯罪リスク評価のための人の属性に基づく犯罪確率の評価手法 −犯罪リスク評価手法の研究(その6)−,日本建築学会大会学術講演梗概集,2010,pp.1017−1018」等に記載の方法で得ることができる。この場合、上記実施の形態に比較して、より高精度で犯罪リスク値Rを導出することができる。   Here, P in Formula (8) is the probability that the suspicious person S will commit a crime. The probability P is, for example, disclosed in Japanese Patent Laid-Open No. 2010-250775 by the inventors of the present invention, “Masayoshi Kondo et al., Crime Probability Evaluation Method Based on Human Attributes for Crime Risk Evaluation—Criminal Risk Evaluation Method” (6), Summary of Academic Lectures of Architectural Institute of Japan, 2010, pp. 1017-1018 ”and the like. In this case, the crime risk value R can be derived with higher accuracy than in the above embodiment.

また、上記実施の形態では、不審者の検出に移動関連情報および滞留関連情報の双方の物理量を用いた場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、これらの情報の何れか一方のみの物理量を用いて不審者の検出を行う形態としてもよい。この場合、上記実施の形態に比較して、不審者の検出精度は低下するものの、演算負荷は低減することができる。   Further, in the above embodiment, the case where physical quantities of both movement-related information and stay-related information are used for detection of a suspicious person has been described. However, the present invention is not limited to this, and any of these pieces of information is used. It may be configured to detect a suspicious person using only one of these physical quantities. In this case, compared with the above-described embodiment, the calculation load can be reduced although the detection accuracy of the suspicious person is lowered.

また、上記実施の形態では、不審度の導出に移動関連情報および滞留関連情報の2種類の物理量を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、顔を隠している場合に、他の場合と比較して不審度を上げる形態としてもよい。   In the above embodiment, the case where two types of physical quantities of movement-related information and stay-related information are applied to derivation of the suspicious degree has been described. However, the present invention is not limited to this. When hiding, it is good also as a form which raises a suspicious degree compared with other cases.

すなわち、犯罪企図者は、周囲の人に顔を見られることや、監視カメラに撮影されて人相を特定されることを避けるため、ヘルメット、サングラス、マスク等で顔を隠している可能性が高いと考えられる。また、フルフェイスのヘルメットとマスクとでは顔を隠している部分の面積が異なるが、隠している部分の面積が大きいほど不審者である可能性が高いと考えられる。   In other words, criminal planners may be hiding their faces with helmets, sunglasses, masks, etc., in order to avoid having their faces seen by people around them, and taking pictures with surveillance cameras to identify the human phase. It is considered high. Further, although the area of the part that hides the face is different between the full-face helmet and the mask, the larger the area of the hidden part, the higher the possibility of being a suspicious person.

その一方で、時期によっては、花粉症やインフルエンザ対策等のため、普段からマスクを着用している人が増えている場合もある。このため、この形態では、監視対象領域内の人のうち、顔を隠しており、年齢および性別の少なくとも一方が推定できない人の割合fを、一例として次の式(9)により演算する。なお、式(9)におけるnは年齢および性別の少なくとも一方が推定できない人の数で、nは監視対象領域に存在する人の数である。 On the other hand, depending on the season, the number of people who usually wear masks for hay fever and influenza countermeasures may increase. For this reason, in this embodiment, the ratio f h of people who are concealed and cannot estimate at least one of age and sex among the people in the monitoring target area is calculated by the following equation (9) as an example. Incidentally, n h in equation (9) is the number of people who can not at least one of the estimated age and sex, n is the number of people present in the monitored area.

ここで、年齢および性別の推定は、一例として上記IMS等で用いられている技術等の従来既知の技術によって行うことができる。   Here, the estimation of age and gender can be performed by a conventionally known technique such as the technique used in the IMS or the like as an example.

そして、この形態では、判定対象者の年齢および性別の少なくとも一方が推定できない場合、当該判定対象者の不審度として、割合fが小さいほど大きな値を適用する。なお、この形態における不審度は、単独で用いても、上記実施の形態に記載の不審度と併用してもよいことは言うまでもない。これらの場合も、上記実施の形態と同様の効果を奏することができる。 In this embodiment, when at least one of the age and sex of the determination target person cannot be estimated, a larger value is applied as the ratio f h is smaller as the suspicious degree of the determination target person. In addition, it cannot be overemphasized that the suspicious degree in this form may be used independently, or may be used together with the suspicious degree as described in the said embodiment. In these cases, the same effects as in the above embodiment can be obtained.

また、上記実施の形態では、フォールトツリーを用いて判定対象者が不審者であるか否かを総合的に判定する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、不審度の導出のために採用した物理量の各々毎に不審者か否かを判定し、その結果、予め定められた数以上で不審者であると判定された場合に最終的に不審者であるものと判定する形態としてもよい。   Moreover, although the said embodiment demonstrated the case where it was determined comprehensively whether a determination object person is a suspicious person using a fault tree, this invention is not limited to this. For example, it is determined whether or not each of the physical quantities employed for deriving the suspicious degree is a suspicious person, and as a result, if it is determined that the suspicious person exceeds a predetermined number, the suspicious person is finally obtained. It is good also as a form determined to be.

また、上記実施の形態では、移動関連情報として「人の移動速度」の物理量のみを用いた場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、当該「人の移動速度」の物理量に加えて、「人の移動方向」および「人の通過位置」の各物理量の1つ、または複数の組み合わせを用いる形態としてもよい。この場合、上記実施の形態に比較して、より高精度で不審者を検出することができる。   In the above embodiment, the case where only the physical quantity of “human movement speed” is used as the movement-related information has been described, but the present invention is not limited to this. For example, in addition to the physical quantity of “person movement speed”, one or a combination of physical quantities of “person movement direction” and “person passage position” may be used. In this case, a suspicious person can be detected with higher accuracy than in the above embodiment.

また、上記実施の形態では、不審者Sに最も近い人を被守備者Vとして特定する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、不審者Sに最も近い人から予め定められた順位まで近い人を被守備者Vとして特定する形態としてもよい。なお、この形態における上記順位は、監視対象領域60の用途や要求されるセキュリティ・レベル等に応じて固定的に設定してもよいし、ユーザにキーボード20E等を介して入力させる形態等としてもよい。この場合も、上記実施の形態と同様の効果を奏することができる。   Moreover, although the said embodiment demonstrated the case where the person nearest to the suspicious person S was specified as the defender V, this invention is not limited to this, For example, the person nearest to the suspicious person S It is good also as a form which specifies the person close | similar to a predetermined order | rank as the defender V. The order in this form may be fixedly set according to the use of the monitoring target area 60, the required security level, or the like, or may be entered by the user via the keyboard 20E or the like. Good. In this case as well, the same effects as in the above embodiment can be obtained.

また、上記実施の形態では、不審度hを上記式(2)または式(3)によって演算する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、次の式(10)により不審度h’を導出する形態としてもよい。なお、式(10)におけるAは採用する物理量の平均値xaを表し、Bは当該物理量に対応する上記実施の形態に係る不審度hを表し、αは平均値Aの重み付け値を表し、βは不審度Bの重み付け値を表す。ここで、重み付け値αと重み付け値βの合計値は1とする。   Moreover, although the said embodiment demonstrated the case where the suspicious degree h was calculated by the said Formula (2) or Formula (3), this invention is not limited to this. For example, the suspicious degree h ′ may be derived by the following equation (10). In Equation (10), A represents the average value xa of the physical quantities to be employed, B represents the suspicious degree h according to the above-described embodiment corresponding to the physical quantities, α represents the weighted value of the average value A, and β Represents the weight value of the suspicious degree B. Here, the total value of the weighting value α and the weighting value β is 1.

なお、この形態では、セキュリティ・レベルを高くしたいほど、重み付け値βの値を大きくする。この場合も、上記実施の形態と同様の効果を奏することができる。   In this embodiment, the weighting value β is increased as the security level is increased. In this case as well, the same effects as in the above embodiment can be obtained.

また、上記実施の形態では、平常時物理量を計測した後に犯罪防止処理を実行する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、犯罪防止処理を実行しつつ、平常時物理量を計測する形態、すなわち、平常時物理量を逐次更新する形態としてもよい。この場合、上記実施の形態に比較して、より高精度で不審度を導出することができる。   Moreover, although the said embodiment demonstrated the case where a crime prevention process was performed after measuring a normal physical quantity, this invention is not limited to this. For example, a normal physical quantity may be measured while executing crime prevention processing, that is, a normal physical quantity may be updated sequentially. In this case, the suspicious degree can be derived with higher accuracy than in the above embodiment.

また、上記実施の形態では、平常時物理量を、犯罪防止処理の実行対象とする監視対象領域60を対象として計測する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、監視対象領域60とは異なる領域を対象として平常時物理量を計測する形態としてもよい。但し、この場合に適用する領域は、監視対象領域60の用途、位置、使用される時間帯等の条件ができるだけ近い領域とすることが好ましい。   Moreover, although the said embodiment demonstrated the case where the normal physical quantity was measured for the monitoring object area | region 60 made into the execution object of a crime prevention process, this invention is not limited to this. For example, the normal physical quantity may be measured for an area different from the monitoring target area 60. However, it is preferable that the area to be applied in this case is an area that is as close as possible to conditions such as the use, position, and time zone of the monitoring target area 60.

また、上記実施の形態では、監視対象領域60に存在する障害物については何ら考慮することなく、犯罪リスク値を導出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、当該障害物を考慮して、犯罪リスク値を導出する形態とすることもできる。   In the above embodiment, the case where the crime risk value is derived without considering any obstacles present in the monitoring target area 60 has been described. However, the present invention is not limited to this, It is also possible to derive a crime risk value in consideration of obstacles.

この場合の形態例としては、被守備者Vと守備者Gの距離DVGと、被守備者Vと不審者Sの距離DVSとを導出する際に、被守備者Vと守備者Gの間に、障害物情報データベースDB2に登録されている領域情報により示される障害物の領域が存在する場合は、当該障害物の領域を迂回するものとして距離DVGを導出し、被守備者Vと不審者Sとの間に上記障害物の領域が存在する場合は、当該障害物の領域を迂回するものとして距離DVSを導出する形態を例示することができる。これにより、より高精度に犯罪を防止することができる。 As an example of this case, when deriving the distance D VG between the defender V and the defender G and the distance D VS between the defender V and the suspicious person S, the distance between the defender V and the defender G In the meantime, if there is an obstacle area indicated by the area information registered in the obstacle information database DB2, the distance D VG is derived to bypass the obstacle area, and the defensive person V and In the case where the obstacle area exists with the suspicious person S, a form in which the distance D VS is derived as an alternative to the obstacle area can be exemplified. Thereby, crime can be prevented with higher accuracy.

また、上記実施の形態では、平常時物理量を計測する時期については特に言及しなかったが、例えば、季節、月、月内の上旬・中旬・下旬、1日内の所定時間毎(一例として、1時間毎)といった期間毎に予め計測しておく形態としてもよい。この形態では、犯罪防止処理を実行する際には、当該実行する時期に対応する時期に取得した平常時物理量を適用する。この場合も、より高精度に犯罪を防止することができる。   Further, in the above embodiment, the timing for measuring the physical quantity in the normal time is not particularly mentioned. For example, the season, the month, the beginning, the middle, and the end of the month, every predetermined time in the day (for example, 1 It is good also as a form measured beforehand for every period, such as every time. In this form, when executing crime prevention processing, the normal physical quantity acquired at the time corresponding to the execution time is applied. In this case as well, crime can be prevented with higher accuracy.

また、上記実施の形態では、犯罪が発生したタイミングで得られた物理量を平常時物理量の導出対象から除外する場合について説明したが、この物理量を除外しない形態としてもよい。この形態により、不審者の検出精度はやや低下するものの、当該物理量の除外のための演算負荷を削減することができる。   Moreover, although the case where the physical quantity obtained at the timing when the crime occurs is excluded from the normal physical quantity derivation target has been described in the above embodiment, the physical quantity may not be excluded. With this configuration, although the accuracy of detecting a suspicious person is slightly lowered, the calculation load for excluding the physical quantity can be reduced.

また、上記実施の形態では、複数の物理量を総合的に判断することにより、不審者を検出する場合について説明したが、単一の物理量によって不審者を検出する形態としてもよい。   In the above embodiment, the case where a suspicious person is detected by comprehensively determining a plurality of physical quantities has been described. However, a suspicious person may be detected based on a single physical quantity.

また、上記実施の形態では、犯罪を防止するための処理として、犯罪リスク値を報知する処理や、犯罪リスク値が所定閾値以上である場合に警告や警報を発する処理を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、犯罪リスク値が最も高い不審者に対して注目度を上げる(マークする)ための処理や、犯罪リスク値が急激に変化した場合に警報を発する処理等を、犯罪を防止するための処理として適用する形態としてもよい。   In the above embodiment, as a process for preventing a crime, a process of notifying a crime risk value or a process of issuing a warning or a warning when the crime risk value is equal to or greater than a predetermined threshold has been described. However, the present invention is not limited to this. For example, processing to prevent crime, such as processing to raise (mark) the attention level of a suspicious person with the highest crime risk value, or to issue a warning when the crime risk value changes suddenly It is good also as a form applied as.

また、上記実施の形態では、カメラ40を4台設ける場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、カメラ40は1台のみ設けてもよく、4台以外の複数台設けてもよいことは言うまでもない。これらの場合も、上記実施の形態と同様の効果を奏することができる。   Moreover, although the case where four cameras 40 were provided was demonstrated in the said embodiment, this invention is not limited to this, Only one camera 40 may be provided and several units other than four are provided. Needless to say. In these cases, the same effects as in the above embodiment can be obtained.

また、上記実施の形態では、距離DVGおよび距離DVSとしてユークリッド距離を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、マンハッタン距離等の他の距離を適用する形態とすることもできる。この場合も、上記実施の形態と同様の効果を奏することができる。 In the above embodiment has described the case of applying the Euclidean distance as the distance D VG and the distance D VS, the present invention is not limited thereto, for example, apply other distances, such as a Manhattan distance It can also be set as the form to do. In this case as well, the same effects as in the above embodiment can be obtained.

また、上記実施の形態では、撮影手段としてカラーで動画像の撮影を行うことのできるカメラを適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、モノクロで動画像の撮影を行うことのできるカメラ、赤外線カメラ等の他のカメラを適用する形態とすることもできる。この場合も、上記実施の形態と同様の効果を奏することができる。   In the above-described embodiment, the case where a camera capable of shooting a moving image in color is applied as the shooting unit is described. However, the present invention is not limited to this. For example, another camera such as a camera capable of capturing a moving image in monochrome or an infrared camera may be applied. In this case as well, the same effects as in the above embodiment can be obtained.

また、上記実施の形態では、本発明の対象領域として公園を適用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、公開空地、通学路、通勤路等の他のオープンスペースの他、建物の内部等のクローズされた空間も適用することができる。この場合も、上記実施の形態と同様の効果を奏することができる。   Moreover, although the case where a park was applied as the target area of the present invention has been described in the above embodiment, the present invention is not limited to this, for example, other open spaces, school routes, commuting routes, and the like. In addition to open spaces, closed spaces such as the interior of buildings can also be applied. In this case as well, the same effects as in the above embodiment can be obtained.

その他、上記実施の形態で説明した犯罪防止システム10の構成(図1〜図4参照。)は一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において、不要な構成要素を削除したり、新たな構成要素を追加したりすることができることは言うまでもない。   In addition, the configuration of the crime prevention system 10 described in the above embodiment (see FIGS. 1 to 4) is merely an example, and unnecessary components may be deleted or newly added without departing from the gist of the present invention. It goes without saying that various components can be added.

また、上記実施の形態で示した各プログラムの処理の流れ(図13,図14参照。)も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において、不要な処理ステップを削除したり、新たな処理ステップを追加したり、処理ステップの順序を入れ替えたりすることができることは言うまでもない。   The processing flow of each program shown in the above embodiment (see FIGS. 13 and 14) is also an example, and unnecessary processing steps can be deleted or newly added within the scope not departing from the gist of the present invention. It goes without saying that various processing steps can be added and the order of the processing steps can be changed.

また、上記実施の形態で示した各種データベースの構成(図5〜図7参照。)も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において、一部の情報を削除したり、新たな情報を追加したり、記憶位置を入れ替えたりすることができることは言うまでもない。   The configurations of various databases shown in the above embodiment (see FIGS. 5 to 7) are also examples, and some information may be deleted or new information may be deleted without departing from the gist of the present invention. Needless to say, can be added or the storage position can be changed.

さらに、上記実施の形態で示した各種演算式(式(1)〜式(10)参照。)も一例であり、本発明の主旨を逸脱しない範囲内において、不要なパラメータを削除したり、新たなパラメータを追加したり、演算の順序を入れ替えたりすることができることは言うまでもない。   Furthermore, the various arithmetic expressions shown in the above embodiment (see Expressions (1) to (10)) are also examples, and unnecessary parameters may be deleted or newly added within the scope not departing from the gist of the present invention. It goes without saying that additional parameters can be added and the order of operations can be changed.

10 犯罪防止システム
20 犯罪防止装置
20A CPU
20D 二次記憶部
20E キーボード
20F ディスプレイ
40 カメラ
DB1 位置情報データベース
DB2 障害物情報データベース
DB3 犯罪リスク値データベース
10 Crime Prevention System 20 Crime Prevention Device 20A CPU
20D Secondary storage unit 20E Keyboard 20F Display 40 Camera DB1 Location information database DB2 Obstacle information database DB3 Crime risk value database

Claims (5)

対象領域を連続的に撮影する撮影手段により得られた複数の撮影画像により示される、前記対象領域に存在する人の行動状態に基づいて、当該対象領域における不審者を検出する検出手段と、
前記撮影画像に存在する人のうち、前記検出手段によって検出された不審者を除く人で、かつ当該不審者に最も近い人から予め定められた順位まで近い人を被守備者とし、他の人を守備者として特定する特定手段と、
前記不審者、前記被守備者、および前記守備者の位置関係に基づいて、前記不審者の前記被守備者に対する犯罪リスクの高さを示す犯罪リスク値を導出する導出手段と、
を備えた犯罪リスク値導出装置。
Detection means for detecting a suspicious person in the target area based on a behavior state of a person existing in the target area, which is indicated by a plurality of captured images obtained by a shooting means for continuously shooting the target area;
Among the people present in the photographed image, those who are excluded from the suspicious person detected by the detecting means, and who are closest to the suspicious person from the closest position to a predetermined order are defined as other persons. A means of identifying as a defender,
Deriving means for deriving a crime risk value indicating the level of crime risk of the suspicious person against the defender based on the positional relationship between the suspicious person, the defender, and the defender;
Criminal risk value derivation device.
前記検出手段は、前記撮影手段により得られた複数の撮影画像に基づいて、前記対象領域に存在する人の行動状態と当該対象領域の平常時における不特定多数の人による行動状態との差分に基づいて、当該対象領域における不審者を検出する
請求項1記載の犯罪リスク値導出装置。
Based on a plurality of captured images obtained by the imaging unit, the detection unit calculates a difference between a behavior state of a person existing in the target region and a behavior state of an unspecified number of people in a normal state of the target region. The crime risk value deriving device according to claim 1, wherein a suspicious person in the target area is detected based on the suspicious person.
前記導出手段によって導出された犯罪リスク値を用いて、犯罪を防止するものとして予め定められた処理を実行する処理実行手段
をさらに備えた請求項1または請求項2記載の犯罪リスク値導出装置。
The crime risk value deriving device according to claim 1, further comprising: a process execution unit that executes a process predetermined as a crime prevention using the crime risk value derived by the deriving unit.
前記処理実行手段は、前記予め定められた処理として、前記犯罪リスク値を報知する処理、および前記犯罪リスク値が予め定められた閾値より大きな場合に警報を発する処理の少なくとも一方の処理を実行する
請求項3記載の犯罪リスク値導出装置。
The process execution means executes at least one of a process for notifying the crime risk value and a process for issuing an alarm when the crime risk value is larger than a predetermined threshold as the predetermined process. The crime risk value deriving device according to claim 3.
コンピュータを、
対象領域を連続的に撮影する撮影手段により得られた複数の撮影画像により示される、前記対象領域に存在する人の行動状態に基づいて、当該対象領域における不審者を検出する検出手段と、
前記撮影画像に存在する人のうち、前記検出手段によって検出された不審者を除く人で、かつ当該不審者に最も近い人から予め定められた順位まで近い人を被守備者とし、他の人を守備者として特定する特定手段と、
前記不審者、前記被守備者、および前記守備者の位置関係に基づいて、前記不審者の前記被守備者に対する犯罪リスクの高さを示す犯罪リスク値を導出する導出手段と、
として機能させるためのプログラム。
Computer
Detection means for detecting a suspicious person in the target area based on a behavior state of a person existing in the target area, which is indicated by a plurality of captured images obtained by a shooting means for continuously shooting the target area;
Among the people present in the photographed image, those who are excluded from the suspicious person detected by the detecting means, and who are closest to the suspicious person from the closest position to a predetermined order are defined as other persons. A means of identifying as a defender,
Deriving means for deriving a crime risk value indicating the level of crime risk of the suspicious person against the defender based on the positional relationship between the suspicious person, the defender, and the defender;
Program to function as.
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