JP2018011263A - 監視システム、監視カメラ、及び管理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】管理装置の処理負荷を軽減し、特定の人物を迅速に検出できる監視システムを提供する。【解決手段】監視システムは、複数の監視カメラと、監視カメラが接続される管理装置とを備える。管理装置は、第１の人物に関する第１の特徴情報を、１つ以上の第１の監視カメラに送信する。各第１の監視カメラは、受信した前記第１の特徴情報を用いて、第１の監視カメラが撮像した第１の画像に対し第１の照合を行い、第１の照合の結果を管理装置に送信する。管理装置は、第１の照合の結果に基づき、第１の人物を含む第１の画像が撮像された時刻に基づく時刻情報を、第１の監視カメラのうち、時刻情報に係る第１の画像を撮像した第２の監視カメラに送信する。第２の監視カメラは、受信した時刻情報を用いて、第２の監視カメラが撮像した第２の画像に対し第２の照合を行い、第２の照合の結果を管理装置に送信する。管理装置は、第２の照合の結果に基づき、第２の人物を特定する。【選択図】図１

Description

本開示は、監視システム、監視カメラ、及び管理装置に関する。

近年、誘拐、迷子、ひったくり等の事件が多発していることから、地域内の道路や建物には、数多くの監視カメラが設置されている。多数の監視カメラを設置することで、事件の発生を未然に防止したり、また、多数の監視カメラで撮像された映像により事件の早期解決が図られたりしている。

先行技術として、各監視カメラが、静止画をホスト装置に送信し、ホスト装置は、受信した静止画をデータベースの顔画像と顔照合を行い、この照合結果に基づいて動画を監視カメラに要求する監視システムが知られている（特許文献１参照）。この監視システムでは、監視カメラが、顔画像を切り出して送信し、ホスト装置が、顔画像を用いて顔照合処理し、動画の送信要求を監視カメラに送信する。

特開２００５−３２３０４６号公報

しかしながら、従来では、監視カメラが静止画をホスト装置（管理装置）に送信し、ホスト装置が顔照合するので、ホスト装置における処理負荷が大きい。例えば、地域内に設置されている数多くの監視カメラから、ホスト装置が静止画を受信し、顔照合を行う場合、ホスト装置による顔照合に係る処理負荷が大きく、処理遅延が発生する可能性がある。迅速な処理結果が求められるケースでは、特許文献１の技術では速やかな対応をとることが難しいと考えられる。

本開示は、上記事情に鑑みてなされたものであり、管理装置の処理負荷を軽減し、特定の人物を迅速に検出できる監視システム、監視カメラ、及び管理装置を提供する。

本開示の監視システムは、画像を撮像する複数の監視カメラと、前記監視カメラが接続される管理装置とを備える。管理装置は、第１の人物に関する第１の特徴情報を、１つ以上の第１の監視カメラに送信する。各第１の監視カメラは、受信した第１の特徴情報を用いて、当該第１の監視カメラが撮像した第１の画像に対し第１の照合を行い、第１の照合の結果を管理装置に送信する。管理装置は、第１の照合の結果に基づき、第１の人物を含む第１の画像が撮像された時刻に基づく時刻情報を、第１の監視カメラのうち、上記の時刻に第１の画像を撮像した第２の監視カメラに送信する。第２の監視カメラは、受信した時刻情報を用いて、当該第２の監視カメラが撮像した第２の画像に対し第２の照合を行い、第２の照合の結果を管理装置に送信する。管理装置は、第２の照合の結果に基づき、第２の人物を特定する。

本開示の監視カメラは、管理装置と接続され、画像を撮像する。監視カメラは、イメージセンサと、プロセッサと、通信デバイスと、を備える。イメージセンサは、第１の人物の画像を撮像する。プロセッサは、画像から第１の人物の特徴量を検出する。通信デバイスは、管理装置からの第１の人物に関する第１の特徴情報を受信する。プロセッサは、第１の特徴情報と第１の人物の特徴量とを照合する第１の照合を行う。通信デバイスは、第１の照合の結果を管理装置へ送信する。

本開示の管理装置は、監視カメラと接続される管理装置であって、プロセッサと、通信デバイスと、を備える。通信デバイスは、第１の人物に関する第１の特徴情報を、１つ以上の第１の監視カメラに送信し、第１の監視カメラから第１の特徴情報を用いた第１の照合の結果を受信し、第１の照合の結果に基づき、第１の人物を含む第１の画像が撮像された時刻に基づく時刻情報を、第１の監視カメラのうち、第１の人物を含む第１の画像を撮像した第２の監視カメラに送信し、第２の監視カメラから時刻情報を用いた第２の照合の結果を受信する。プロセッサは、第２の照合の結果に基づき、第２の人物を特定する。

本開示によれば、管理装置の処理負荷を軽減し、特定の人物を迅速に検出できる。

実施形態における監視システムの概略構成例を示す図 複数の監視カメラが設置されたエリアの３次元マップを示す模式図 監視カメラの構成例を示すブロック図 本部に設置された管理装置の構成例を示すブロック図 監視システムの動作例を示すシーケンス図 図５に続く監視システムの動作例を示すシーケンス図 被害者の特徴量に対する照合結果を反映したマップ情報の一例を時系列に示す図 高頻度領域内の被害者リストの一例を示すテーブル 同一人物リストの一例を示すテーブル マップ情報の一例を示す図 高頻度領域内の容疑者リストの一例を示すテーブル

以下、適宜図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になることを避け、当業者の理解を容易にするためである。尚、添付図面及び以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるものであり、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。

（第１の実施形態）
［構成等］
図１は、第１の実施形態における監視システム５の概略構成を示す図である。監視システム５は、エリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，…毎にそれぞれ設置された複数の監視カメラ１０と、本部ＨＯに設置された管理装置３０と、を含む構成を有する。複数の監視カメラ１０は、ネットワーク５０を介して、管理装置３０とデータ通信可能に接続される。

ここで、エリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣは、予め決められた区域、例えば市町村の地域を表す。この区域の決め方は、任意である。

また、エリアＲＡにおいて映像を撮像する複数の監視カメラ１０を、監視カメラ１０Ａ−１，１０Ａ−２，…，１０Ａ−ｎ（ｎは任意の整数）として区別する。同様に、エリアＲＢにおいて映像を撮像する複数の監視カメラ１０を、監視カメラ１０Ｂ−１，１０Ｂ−２，…，１０Ｂ−ｎとして区別し、エリアＲＣにおいて映像を撮像する複数の監視カメラ１０を、監視カメラ１０Ｃ−１，１０Ｃ−２，…，１０Ｃ−ｎとして区別する。なお、区域毎に監視カメラを区別する場合、監視カメラ１０Ａ，監視カメラ１０Ｂ，監視カメラ１０Ｃと称し、また、特に区域で区別する必要が無い場合、監視カメラ１０と総称する。区域毎に設置される監視カメラ１０の台数は、特に制限されず、任意の数でよい。

また、本部ＨＯは、例えば警察署、市町村役場、検察庁等である。本部ＨＯは、エリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣの区域内に置かれてもよいし、エリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣの区域外に置かれてもよい。ここでは、エリアＲＡに本部ＨＯが設置されている場合を示す。

図２は、複数の監視カメラ１０Ａが設置されたエリアＲＡの３次元マップを示す図である。エリアＲＡ内の、多くの建物が並ぶ街中には、複数台（ここでは９台）の監視カメラ１０Ａ−１〜１０Ａ−９が設置される。監視カメラ１０Ａ−１〜１０Ａ−９は、それぞれネットワーク５０を介して本部ＨＯ内の管理装置３０と接続される。

図３は、監視カメラ１０の構成を示すブロック図である。監視カメラ１０は、前述したように、エリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，…に設置され、所定の撮像範囲を被写体として撮像し、その映像信号に基づく画像の特徴量や各種照合結果の情報を、本部ＨＯの管理装置３０に送信する。また、監視カメラ１０は、管理装置３０から検索キー等の情報を受信する。監視カメラ１０は、イメージセンサ１１、レンズ１２、プロセッサ１３、メモリ１４、及び通信デバイス１５を有する。

レンズ１２は、被写体の光学像をイメージセンサ１１の撮像面に結像する。レンズ１２は、魚眼画像を撮像するための魚眼レンズ、レンズ倍率が所定の撮像範囲を撮像するように設定された撮像レンズ、レンズ倍率を変更可能なズームレンズ、等であってもよい。

イメージセンサ１１は、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）等の撮像素子が搭載されたセンサ基板を有する。イメージセンサ１１は、レンズ１２により結像した光学像を撮像して電気信号（映像真悟）を生成し、その映像信号を出力する。また、イメージセンサ１１と共に、又はイメージセンサ１１の代わりに、距離センサ、温度センサ、赤外線センサ及び電波センサのうちの少なくとも１つを用いてもよい。

プロセッサ１３は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｓｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、を含んで構成される。プロセッサ１３は、メモリ１４に保持されたプログラムを実行することで、監視カメラ１０の動作を制御し、特徴検出部２１及び特徴照合部２２の機能を有する。

特徴検出部２１は、イメージセンサ１１から出力される映像信号に基づく画像から、顔、色、身長、サムネイル画像（例えば顔画像、全身画像）、車種、ナンバー等の特徴量を抽出する。また、特徴量は、映像信号に基づく画像の撮像時刻や撮像場所などの撮像に係る情報（メタデータ）を含んでもよい。

特徴照合部２２は、特徴検出部２１によって抽出された特徴量と、特徴格納部２４に蓄積された特徴量と、を照合し、これら特徴量間のマッチングを行い、例えば閾値を用いて一致（合致）又は不一致を判定する。例えば、２つのサムネイル画像において一致する特徴点の個数が所定閾値以上である場合、画像が一致すると判定する。また、身長を示す２つの特徴量の差が所定閾値以内である場合に、両者が一致すると判定する。特徴照合部２２による照合には、例えば、後述する被害者照合、時刻照合、及び容疑者照合が含まれる。

メモリ１４は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の一次記憶装置を含む。また、メモリ１４は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、等の２次記憶装置やＵＳＢメモリやＳＤカード等の三次記憶装置を含んでもよい。

メモリ１４は、各種のデータを記憶するものであり、映像格納部２３、特徴格納部２４及び検索キー格納部２５を含む。

映像格納部２３は、イメージセンサ１１で撮像された映像信号に基づく画像を記憶する。

特徴格納部２４は、特徴検出部２１によって抽出された特徴量を記憶する。例えば、特徴検出部２１は、映像信号に基づく画像に含まれる全部又は一部の人物の特徴量を抽出する。特徴格納部２４は、抽出された特徴量を人物毎に格納してもよい。

検索キー格納部２５は、本部ＨＯの管理装置３０から送られた、照合用の検索キーを記憶する。この検索キーは、顔、色、身長、サムネイル画像（例えば顔画像、全身画像）、車種、ナンバー等であり、特徴量に相当する。

通信デバイス１５は、通信デバイスによって構成され、有線回線又は無線回線で本部ＨＯの管理装置３０と接続され、各種のデータを通信する。通信デバイス１５は、インターネット等のネットワーク５０を介して管理装置３０と接続されてもよいし、専用線で直接に接続されてもよい。

図４は、管理装置３０の構成を示すブロック図である。管理装置３０は、監視カメラ１０から送信された映像信号等の情報を受信し、受信した映像信号に基づく画像から特徴量の照合処理を行い、照合結果に基づく検索キーを監視カメラ１０に送信する。管理装置３０は、例えば汎用のＰＣ（コンピュータ装置）やサーバにより構成される。管理装置３０は、通信デバイス３１、プロセッサ３２、メモリ３７、入力デバイス３８、及びディスプレイ３９を有する。

通信デバイス３１は、有線回線又は無線回線で各エリアに設置された監視カメラ１０と接続され、各種のデータを通信する。通信デバイス３１は、インターネット等のネットワーク５０を介して監視カメラ１０と接続されてもよいし、専用線で直接に接続されてもよい。例えば、通信デバイス３１は、検索キーを監視カメラ１０に送信する。また、通信デバイス３１は、監視カメラ１０から撮像画像の特徴量や照合結果に係るデータを受信する。

プロセッサ３２は、例えば、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＧＰＵ、を含んで構成される。プロセッサ３２は、メモリ３７に保持されたプログラムを実行することで、管理装置３０の動作を制御し、特徴照合部３３、高頻度判定処理部３４、リスト制御部３５、及びマップ制御部３６の機能を有する。

特徴照合部３３は、複数の特徴量を照合し、例えば、複数の画像に含まれる特徴量を総当たりで照合する相互照合を行う。この相互照合では、例えば、複数の画像に含まれる人物が同一人物であるか否かが判定される。

高頻度判定処理部３４は、監視カメラ１０が設置された位置（カメラ位置）と通信デバイス３１が受信した結果（例えば監視カメラ１０からの照合結果）とを基に、ＬＤＡ（Ｌａｔｅｎｔ Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ Ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）やＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）等の公知のクラスタリングアルゴリズムに従い、高頻度な領域を判定する。ＬＤＡやＳＶＭは、例えば機械学習的なアルゴリズムである。

高頻度な領域とは、例えば、照合の結果、被害者や容疑者の特徴量が含まれるとされる画像を撮像した監視カメラ１０が所定密度以上に密集（偏在）している領域である。カメラ位置は、例えば、監視カメラ１０の識別情報（例えばカメラ番号）とこの監視カメラ１０の設置位置の情報とを対応させて、メモリ１４にこの対応情報が保持されている。

マップ制御部３６は、高頻度判定処理部３４の判定結果、及び特徴照合部３３の照合結果に基づいて、マップ情報を生成し、マップ情報をディスプレイ３９に表示させる。このマップは、各エリアにおける、被害者や容疑者の特徴量が検出された画像（つまり検索キーを用いた照合結果として合致した特徴量を有する画像）を撮像した監視カメラ１０のカメラ位置を示す。また、マップ制御部３６は、監視カメラ１０において画像の特徴量を照合するための検索キーを、通信デバイス３１に渡してもよい。尚、この検索キーは、例えば、被害者や容疑者の特徴量が検出された画像が撮像された時刻情報やカメラ位置の情報を含む。マップは、エリア毎に分けて示されてもよいし、撮像時間帯毎に分けて示されてもよい。

リスト制御部３５は、高頻度判定処理部３４の判定結果、及び特徴照合部３３の照合結果に基づいて、リスト情報を生成し、リスト情報をディスプレイ３９に表示させる。このリストとは、被害者や容疑者の特徴量が検出された画像の特徴量の少なくとも一部を示す。リストには、被害者や容疑者の特徴量が検出された画像の特徴量の少なくとも一部が、高頻度領域に限定して示されてもよい。また、リスト制御部３５は、監視カメラ１０において画像の特徴量を照合するための検索キーを、通信デバイス３１に渡してもよい。リストは、エリア毎に分けて示されてもよいし、撮像時間帯毎に分けて示されてもよい。

メモリ３７は、ＲＯＭやＲＡＭ等の一次記憶装置を含む。また、メモリ１４は、ＨＤＤ、ＳＳＤ、等の２次記憶装置やＵＳＢメモリやＳＤカード等の三次記憶装置を含んでもよい。メモリ３７は、各種のデータを記憶する。

入力デバイス３８は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、マイクロホン、等を含んで構成される。入力デバイス３８は、ユーザ操作等により、各種のデータを入力する。

ディスプレイ３９は、例えばＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）を含んで構成され、各種データ（例えば映像信号に基づく画像）を表示する。

［動作等］
次に、監視システム５の動作を示す。図５及び図６は、監視システム５の動作を示すシーケンス図である。ここでは、一例として、誘拐事件が発生し、本部である警察署において、容疑者の捜索が行われる場合を想定する。

まず、本部ＨＯ内の管理装置３０は、予め入力された検索キーをエリアＲＡ内の各監視カメラ１０Ａに対し、通信デバイス３１により送信する（Ｓ１）。被害者が通常所在すると推定されるエリアであるエリアＲＡ内の監視カメラ１０Ａに対し、検索キーを送ることを想定している。被害者が通常どのエリアに所在するかの推定（エリア推定）は、被害者の最終目撃場所、被害者の生活圏、被害者が所有する携帯機器（例えばスマートフォン、携帯機器、防犯機器）によるＧＰＳ信号の最終発信場所、交通機関の利用履歴、キャッシュディスペンサーの利用履歴、等に基づいて行われる。

Ｓ１で送信される検索キーは、被害者の特徴量であり、例えば、被害者の顔画像、服装の色や模様、全身画像、身長である。これらの特徴量は、警察官が被害者の家族から聞き取ることで得られた情報の一例である。警察官は、入力デバイス３８等を介して、これらの特徴量を検索キーとして管理装置３０に事前に入力しておく。

監視カメラ１０Ａは、通信デバイス１５により管理装置３０から送信された検索キーを受信すると、メモリ１４内の検索キー格納部２５に記憶する（Ｓ２）。

尚、管理装置３０が、例えば被害者の家族が有するデジタルカメラにより撮像された画像を監視カメラ１０Ａへ送り、監視カメラ１０Ａの特徴検出部２１が、受信した画像から特徴量を抽出してもよい。この特徴量が、メモリ１４内の検索キー格納部２５に記憶されてもよい。

監視カメラ１０Ａの特徴照合部２２は、特徴格納部２４に格納された特徴量と、検索キー格納部２５に記憶された特徴量と、を照合（被害者照合）する（Ｓ３）。

これらの特徴量が一致し、同一の人物であるとの照合結果が得られた場合、監視カメラ１０Ａは、通信デバイス１５によりこの照合結果（被害者照合結果ともいう）を管理装置３０に送信する（Ｓ４）。この被害者照合結果には、撮像した監視カメラ１０Ａのカメラ番号、撮像時刻、被害者の顔画像、全身画像、身長等の情報が含まれる。ここでは、顔画像及び全身画像は、サムネイル（縮小画像）である。サムネイルを用いることで、データ量を少なくでき、トラフィックの軽減に繋がる。

管理装置３０の通信デバイス３１が、監視カメラ１０から送られた被害者照合結果を受信すると、マップ制御部３６は、この被害者照合結果を反映したマップ情報ＭＡをディスプレイ３９に表示する（Ｓ５）。

図７は、被害者の特徴量に対する被害者照合結果を反映したマップ情報ＭＡを時系列に示す図である。マップ情報ＭＡには、エリアＲＡにおいて、被害者の特徴量が検出されたとする被害者照合結果を送信した監視カメラ１０Ａのカメラ位置が、「×」印で示される。尚、「×」印で示されるカメラ位置には、正しく被害者の特徴量が検出された正報の他に、誤って被害者の特徴量が検出された誤報も含まれる。

例えば、エリアＲＡにおいて、被害者の特徴量を検出したとする監視カメラ１０Ａのカメラ位置が所定の領域に偏って集まっている（偏在している）場合には、その領域内の特徴量の検出結果は確からしいとして、正報と判断される。一方、エリアＲＡにおいて、被害者の特徴量を検出したとする監視カメラ１０Ａのカメラ位置が偏在している領域の外側にあり、孤立している場合には、疑わしいとして誤報と判断される。

具体的には、図７の１２時台のマップ情報では、エリアＲＡにおいて、点線枠ｈ０で囲まれる範囲には、多くのカメラ位置が集まっている。この場合、点線枠ｈ０で囲まれた範囲にある監視カメラ１０Ａによる特徴量の検出結果は、正報であると判断される。一方、符号ｉ０で示されるカメラ位置は、他のカメラ位置から孤立している。この場合、符号ｉ０で示される位置にある監視カメラ１０Ａによる特徴量の検出結果は、誤報であると判断される。点線枠ｈ０は、ディスプレイ３９に表示されても表示されなくてもよい。

図７の１３時台のマップ情報では、エリアＲＡ内において、点線枠ｈ１で囲まれる範囲には、多くのカメラ位置が集まっている。この場合、点線枠ｈ１で囲まれた範囲にある監視カメラ１０Ａによる特徴量の検出結果は、正報であると判断される。一方、点線枠ｈ１から外れる所にも、５つのカメラ位置が存在しているが、これらのカメラ位置は、他のカメラ位置から孤立している。この場合、符号ｉ１で示される位置にある監視カメラ１０Ａによる特徴量の検出結果は、誤報であると判断される。点線枠ｈ１は、ディスプレイ３９に表示されても表示されなくてもよい。

上記のように、また、エリアＲＡにおける点線枠ｈ０の位置と点線枠ｈ１の位置とが異なっているため、マップ制御部３６は、被害者はエリアＲＡにおいて移動しているものと推定可能である。

図７の１４時台のマップ情報では、エリアＲＡにおいて、偏在しているカメラ位置が存在しない。よって、エリアＲＡにおける監視カメラ１０Ａによる特徴量の検出結果は、正報が無いと判断される。これにより、マップ制御部３６は、１４時台には、被害者がエリアＲＡから外れてしまった可能性が高いと推定可能である。その場合、エリアＲＡに隣接しているエリア、例えばエリアＲＢについて、Ｓ１〜Ｓ５までの処理を実施してもよい。

ディスプレイ３９は、１２時台、１３時台、１４時台のマップ情報を表示する。この場合、ディスプレイ３９は、１２時台、１３時台、１４時台のマップ情報を、入力デバイス３８を介したユーザ指示に従って、切り替えて表示してもよいし、スライドショーのように順次切り替え表示してもよいし、全ての時間帯におけるマップ情報を同時に表示してもよい。

管理装置３０内の高頻度判定処理部３４は、Ｓ５で表示されたマップ情報に対し、前述したクラスタアルゴリズムに従って、高頻度領域を判定する（Ｓ６）。この高頻度領域判定の結果、例えば図７に示した１３時台のマップ情報に含まれる点線枠ｈ１に存在する監視カメラ１０Ａの情報が抽出される。

リスト制御部３５は、高頻度判定処理部３４によって判定された、高頻度領域内（例えば点線枠ｈ１内）の監視カメラ１０Ａの情報をリスト（一覧）でディスプレイ３９に表示する（Ｓ７）。尚、リスト以外の形式で高頻度領域内の監視カメラ１０Ａの情報が表示されてもよい。

図８は、高頻度領域内の被害者リストＬＳ１を示すテーブルである。被害者リストＬＳ１には、例えば、撮像時刻（図８では「日時」）、カメラ番号、顔画像、全身画像、身長及び正解チェックの項目が設定される。この被害者リストＬＳ１では、１３時台の監視カメラ１０Ａの情報として、例えば、日時：「１３：２２」、カメラ番号「Ｎｏ．３」、被害者の顔画像、被害者の全身画像、身長及び正解チェックが一覧で登録される。

正解チェックは、本部ＨＯに所属する警察官が、被害者であるか否かを目視で確認して、その結果をチェックマークで付加する項目である。警察官による目視やチェックマークの付加は、例えば管理装置３０の入力デバイス３８及びディスプレイ３９を介して行われる。チェックマークが付加されている場合、リスト制御部３５は、被害者の情報を正しいと判断する。一方、チェックマークが付加されていない、リスト制御部３５は、被害者の情報を誤りと判断する。正解チェックの項目は、省略されてもよい。

図８に示す被害者リストＬＳ１には、４つの日時で被害者の情報が登録されているが、特に、最終時刻に監視された被害者の情報が、容疑者を捜し出すためには、最も重要な情報である。現時点での状態に最も近いと考えられるためである。

リスト制御部３５は、被害者リストＬＳ１に登録された監視カメラ１０Ａに対し、検索キーとしての撮像時刻の情報を送信し、この撮像時刻から一定期間（例えば１分）内に撮像された画像に含まれる人物の特徴量を送信するように要求する（Ｓ８）。

例えば、リスト制御部３５は、被害者リストＬＳ１に登録されたカメラ番号「Ｎｏ．４」の監視カメラ１０Ａに対し、撮像時刻である１３：５９を中心とする前後５分以内に撮像された全人物の特徴量を送信するように命令する。通信デバイス３１は、リスト制御部３５の制御により、上記の全人物の特徴量を送信する。

監視カメラ１０Ａは、管理装置３０から検索キーとしての撮像時刻の情報を受信すると、メモリ１４内の検索キー格納部２５に格納する（Ｓ９）。

特徴照合部２２は、特徴格納部２４に格納された特徴量に含まれる撮像時刻と、受信した検索キーとしての撮像時刻と、を照合（時刻照合）する（Ｓ１０）。

Ｓ１０の双方の撮像時刻が一致する場合、通信デバイス１５は、この撮像時刻から一定期間に（例えば、前後５分に）撮像された、全ての人物の顔画像、全身画像、身長等の特徴量を、照合結果（時刻照合結果ともいう）として管理装置３０に送信する（Ｓ１１）。

管理装置３０では、通信デバイス３１が、監視カメラ１０Ａから、時刻照合結果として一定期間内の全ての人物の特徴量を受信し、特徴照合部３３が、相互照合処理を行う（Ｓ１２）。この相互照合処理では、一定期間内の各画像に写り込んだ同一人物を、人物毎に照合する。例えば、１００枚の画像が存在する場合には、１枚目の画像の特徴量と２枚目〜１００枚目の画像の特徴量と照合し、２枚目の画像の特徴量と３枚目〜１００枚目の画像の特徴量とを照合する。以下、４枚目、５枚目も同様の手順で照合を続ける。例えば１枚目、５枚目、１０枚目に同一人物が映り込んでいると判定される。

リスト制御部３５は、相互照合処理の結果、同一人物単位で現れている回数（クラスタング数）を昇順（出現回数順）で一覧にした同一人物リストＬＳ２を作成し、ディスプレイ３９に表示する（Ｓ１３）。尚、同一人物リストＬＳ２の形式は任意であり、他の方法で作成されてもよい。

図９は、同一人物リストＬＳ２を示すテーブルである。同一人物リストＬＳ２には、クラスタリング数で昇順に並び替え、同一人物として集計された容疑者候補及びクラスタリング数が登録される。図９では、最初の列には、「人物ｐａ，２２回」が登録される。２番目の列には、「人物ｐｂ，３回」が登録される。３番目の列には、「人物ｐｃ，２回」が登録される。

管理装置３０内のリスト制御部３５は、クラスタリング数が最も大きい（最多出現回数の）人物が容疑者であると特定する。これは、クラスタリング数が極端に多い人物、つまり被害者と一緒にいた人物で知らない人物であれば容疑者であるとの推定に基づく。

尚、容疑者以外でも、被害者の家族は被害者と一緒にいたことが多いとも想定される。この場合、家族のクラスタリング数が最も多くなることもある。よって、管理装置３０の入力デバイス３８やディスプレイ３９を介して、被害者の家族を容疑者候補から除外するための設定を行っておいてもよい。この設定は、例えば、ディスプレイ３９に表示されたサムネイル画像がユーザにより確認され、正解チェックの項目を用いて行われてもよい。

リスト制御部３５は、クラスリング数が最も多い同一人物、つまり容疑者の特徴量を検索キーとして、エリアＲＡを含む広域なエリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣに設置されている各監視カメラ１０に送信する（Ｓ１４）。尚、広域なエリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣを送信対象とすることを例示したが、エリアＲＡだけを送信対象としてもよいし、エリアＲＡ，ＲＢだけを送信対象としてもよいし、他のエリアを含んでもよい。

広域なエリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣに設置された、各監視カメラ１０は、通信デバイス１５により管理装置３０から受信した検索キーとしての容疑者の特徴量の情報を、検索キー格納部２５に保存する（Ｓ１５）。

特徴照合部２２は、特徴格納部２４に格納された容疑者の特徴量と、受信した検索キーとしての容疑者の特徴量とを照合（容疑者照合）する（Ｓ１６）。

Ｓ１６の双方の容疑者の特徴量が一致し、同一の人物であるとの照合結果が得られた場合、通信デバイス１５は、容疑者と同一人物である照合結果（容疑者照合結果）を管理装置３０に送信する（Ｓ１７）。この容疑者照合結果として、例えば、カメラ番号及び撮像時刻の他、サムネイル画像（顔画像や全身画像）、服装の色、身長、等の容疑者の特徴量に係る情報が送信される。

マップ制御部３６は、通信デバイス３１により各監視カメラ１０からの容疑者照合結果を受信すると、この容疑者照合結果が反映されたマップ情報ＭＢを作成し、ディスプレイ３９に表示させる（Ｓ１８）。

ディスプレイ３９は、エリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣのマップ情報ＭＢを表示する。この場合、ディスプレイ３９は、入力デバイス３８を介したユーザ指示に従って、各エリアのマップ情報ＭＢを切り替えて表示してもよいし、各エリアのマップ情報ＭＢをスライドショーのように順次切り替え表示してもよいし、全エリアのマップ情報ＭＢを同時に表示してもよい。

高頻度判定処理部３４は、監視カメラ１０のカメラ番号及び撮像時刻を含む容疑者の特徴量に係る情報を基に、前述したクラスタアルゴリズムに従い、高頻度領域を判定し、この高頻度領域をマップ情報ＭＢに反映する（Ｓ１９）。

図１０は、マップ情報ＭＢを示す図である。マップ情報ＭＢには、エリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣ毎に設置され、容疑者を監視した監視カメラ１０の位置が「×」印で表される。ここでは、広域なエリアには、エリアＲＡの他、エリアＲＡに隣接するエリアＲＢ，ＲＣが含まれる。エリアＲＢのマップ情報ＭＢには、点線枠ｈ２で示される高頻度領域が含まれる。マップ制御部３６は、点線枠ｈ２で示される高頻度領域に、容疑者が存在すると推定する。尚、高頻度領域は、例えば容疑者の主生活エリアである。

リスト制御部３５は、高頻度領域内の容疑者の特徴量に係る情報を撮像時刻毎にリスト化した容疑者リストＬＳ３を作成し、容疑者リストＬＳ３をディスプレイ３９に表示させる（Ｓ２０）。

図１１は、高頻度領域内の容疑者リストＬＳ３を示すテーブルである。容疑者リストＬＳ３には、撮像時刻（図１１では「日時」）、カメラ番号、顔画像、全身画像、身長、等の項目が設定される。尚、図１１では、容疑者リストＬＳ３には、図８に示したような正解チェックの項目は含まれていないが、正解チェックの項目が含まれてもよい。正解チェックのチェック方法は、図８の場合と同様である。

警察官は、ディスプレイ３９に表示された容疑者リストＬＳ３の内容から、現在の容疑者の特性（例えば外見、風貌）と容疑者の位置とを把握できる。

従って、本部ＨＯでは、警察官は、被害者リストＬＳ１に登録された被害者の最終撮像日時（例えば「１３：５９」）及びエリア（例えばエリアＲＢ）を基に、被害者が所在したと推定される最終時刻とエリアとを把握できる。また、警察官は、同一人物リストＬＳ２で特定された容疑者の特徴量を基に、容疑者を把握できる。また、警察官は、マップ情報ＭＢに含まれる高頻度領域を基に、容疑者が所在すると推定されるエリアを把握できる。よって、本部ＨＯは、容易者が所在すると推定されるエリアへ、捜査員を派遣できる。捜査員は、容疑者リストＬＳ３に登録された容疑者の最新情報を基に、容疑者の捜索できる。これにより、迅速な事件の解決が期待される。

尚、捜査員や他の警察官が管理装置３０が有する情報を共有可能となるように、管理装置３０が有する機能を搭載した携帯端末（例えばスマートフォン、タブレット端末）を所持してもよい。携帯端末は、例えばネットワーク５０を介して管理装置３０と接続可能とし、クラウド端末として利用されてもよいし、携帯端末自体が各機能を有し、管理装置３０の機能を実現するための処理を実行してもよい。これにより、捜査員は、捜査現場において容疑者や被害者の最新情報を自主的に取得できる。

［効果等］
このように、本実施形態の監視システム５は、画像を撮像する複数の監視カメラ１０と、監視カメラ１０が接続される管理装置３０とを備える。管理装置３０は、第１の人物（例えば被害者）に関する第１の特徴情報（例えば検索キー、被害者の特徴量）を、１つ以上の第１の監視カメラ（例えばエリアＲＡに設置された監視カメラ１０）に送信する。各第１の監視カメラは、受信した第１の特徴情報を用いて、第１の監視カメラ（自監視カメラ）が撮像した第１の画像に対し第１の照合（例えば被害者照合）を行い、第１の照合の結果を管理装置３０に送信する。管理装置３０は、第１の照合の結果に基づき、第１の人物を含む第１の画像が撮像された時刻（例えば被害者の最終撮像時刻）に基づく時刻情報（例えば検索キーとしての撮像時刻の情報）を、第１の監視カメラのうち、時刻情報に係る第１の画像を撮像した第２の監視カメラ（例えば、１３：５９に撮像したカメラ番号「４」の監視カメラ１０や１３：２２に撮像したカメラ番号「２」の監視カメラ１０）に送信する。第２の監視カメラは、受信した時刻情報を用いて、第２の監視カメラ（自監視カメラ）が撮像した第２の画像に対し第２の照合（例えば時刻照合）を行い、第２の照合の結果を管理装置３０に送信する。管理装置３０は、第２の照合の結果に基づき、第２の人物（例えば容疑者）を特定する。

これにより、監視システム５は、監視カメラ１０と管理装置３０とが連携して、被害者及び容疑者を特定し、迅速に捜索できる。また、監視システム５は、被害者の照合を基に、被害者の周囲に存在する人を合わせて抽出して、容疑者を推定できる。また、監視カメラ１０が、管理装置３０から検索キーを受信して、撮像した画像に対して各種照合の処理を行うことで、管理装置３０が各種照合を行う場合と比べて、被害者及び容疑者を捜索するための管理装置３０の処理負荷を軽減でき、被害者及び容疑者を迅速に検出できる。また、時刻情報を用いて時刻照合することで、例えば被害者が撮像された時刻を中心に容疑者候補を捜索可能である。また、管理装置３０の処理負荷が低減されることで、例えば、複数の監視カメラ１０で特定の人物を追跡する場合でも、特許文献１の場合と異なり、管理装置３０による照合処理が間に合わず、容疑者を取り逃がすような事態を回避できる。

また、例えば監視カメラ１０により撮像された画像が高画質画像（例えば４Ｋ画像）である場合、画像のデータ量が大きくなる。そのため、撮像画像を通信するとネットワークトラフィックが過多になる可能性がある。これに対し、監視カメラ１０は、自装置内で各種照合に係る処理を実施でき、画像に係るメタデータや特徴量に限って管理装置３０との間で通信するので、ネットワークトラフィックが過多になることを抑制できる。

また、管理装置３０は、特定した第２の人物に関する第２の特徴情報（例えば検索キー、容疑者の特徴量）を、第１の監視カメラを含む１つ以上の第３の監視カメラ（例えばエリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣに設置された監視カメラ１０）に送信してもよい。各第３の監視カメラは、受信した第２の特徴情報を用いて、第３の監視カメラ（自監視カメラ）が撮像した第３の画像に対し第３の照合（例えば容疑者照合）を行い、第３の照合の結果を管理装置３０に送信してもよい。

これにより、監視システム５は、監視カメラ１０の位置から現在の容疑者が所在する位置を推定できる。よって、捜査員は、容疑者を捜索し易くなる。

また、第１の監視カメラは、第１の画像から第１の人物の特徴量を検出し、第１の特徴情報と第１の人物の特徴量とを照合する第１の照合を行ってもよい。第２の監視カメラは、時刻情報と第１の人物の特徴量が検出された第２の画像を撮像した時刻とを照合する第２の照合を行ってもよい。第３の監視カメラは、第３の画像から第２の人物の特徴量を検出し、第２の特徴情報と第２の人物の特徴量とを照合する第３の照合を行ってもよい。

これにより、監視システム５は、管理装置３０ではなく、監視カメラ１０により各照合の処理を行うので、管理装置３０の処理負荷を軽減できる。また、監視システム５は、各照合を行うために管理装置３０にデータを送信することを不要にでき、管理装置３０へ送信されるデータ量を低減できるので、ネットワーク５０のトラフィック量を低減できる。

このように、監視カメラ１０が、撮像した画像に対し、特徴検出や特徴量の照合等の処理を行うことで、本部ＨＯの管理装置３０の処理負荷を軽減できる。また、監視カメラ１０によって迅速に処理できるので、数多くの監視カメラ１０で撮像される画像から短時間で特定の人物（被害者、容疑者）を捜索できる。

また、管理装置３０は、第１の照合の結果に基づき、第１の特徴情報に合致する第１の人物を含む第１の画像を撮像した第１の監視カメラの位置を、ディスプレイ３９に表示（例えばマップ形式での表示）してもよい。

これにより、管理装置３０のユーザ（例えば警察官）は、ディスプレイ３９に表示されたマップ情報から、被害者が所在した日時や時刻と位置を直感的に把握できる。

また、管理装置３０は、撮像時刻毎（例えば１２時台、１３時台、１４時台）に、第１の特徴情報に合致する第１の人物を撮像した第１の監視カメラの位置を表示してもよい。

これにより、管理装置３０のユーザは、時刻毎に被害者（第１の人物の一例）がどの位置に所在したかを直感的に理解できる。また、時刻毎に被害者の位置が異なる場合、管理装置３０のユーザは、被害者が移動していることを認識できる。また、時刻毎に被害者の位置が規則的に異なる場合（例えば等距離で移動している場合）、管理装置３０のユーザは、被害者の移動先を推定できる。

また、管理装置３０は、第３の照合の結果に基づき、第２の特徴情報に合致する第２の人物を撮像した第３の監視カメラの位置を、ディスプレイに表示（例えばマップ形式での表示）してもよい。

これにより、管理装置３０のユーザは、ディスプレイ３９に表示されたマップ情報から、容疑者が所在した日時や時刻と位置を直感的に把握できる。

また、監視システム５では、複数のエリア（例えばエリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣ）にそれぞれ１つ以上の監視カメラ（例えば監視カメラ１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ）が設置されてもよい。管理装置３０は、エリア毎に、第２の特徴情報に合致する第２の人物を撮像した第３の監視カメラの位置を表示してもよい。

これにより、管理装置３０のユーザは、複数のエリア全体の中で、どの位置に容疑者（第２の人物の一例）が偏在して所在するかを推測できる。例えば、容疑者が偏在するエリアは、容疑者の主要な生活圏であると推定され得る。管理装置３０のユーザは、このエリアに捜査員を派遣できる。

また、第１の照合の結果は、第１の監視カメラの位置（例えば被害者に合致する人物を撮像した監視カメラ１０の位置）、第１の画像のサムネイル画像、及び前記第１の画像が撮像された時刻の情報の少なくとも１つを含んでもよい。管理装置３０は、各第１の監視カメラの位置が第１の領域（例えば点線枠ｈ１で囲まれた領域）に偏在する場合、第１の領域に設置された第１の監視カメラによる第１の照合の結果を表示（例えばリスト形式での表示）してもよい。

これにより、管理装置３０のユーザは、ディスプレイ３９に表示されたリスト情報を参照して、被害者と思われる人物を把握できる。例えば、第１の監視カメラによって最後に撮像された位置が被害者の最終所在位置となるので、最終所在位置の周辺に被害者が現在所在すると推定できる。また、第１の照合の結果を参照することで、被害者の特徴を把握でき、管理装置３０のユーザは、捜査をし易くなる、又は捜査指示をし易くなる。また、サムネイル画像を管理装置３０と監視カメラ１０との間で送受することで、動画を送受する場合と比較して、管理装置３０と監視カメラ１０との間のデータ伝送量を小さくできる。

また、第３の照合の結果は、第３の監視カメラの位置（例えば容疑者に合致する人物を撮像した監視カメラ１０の位置）、第３の画像のサムネイル画像、及び第３の画像が撮像された時刻の情報の少なくとも１つを含んでもよい。管理装置３０は、各第３の監視カメラの位置が第２の領域（例えば点線枠ｈ２で囲まれた領域）に偏在する場合、第２の領域に設置された第３の監視カメラによる第３の照合の結果を表示（例えばリスト形式での表示）してもよい。

これにより、管理装置３０のユーザは、ディスプレイ３９に表示されたリスト情報を参照して、容疑者と思われる人物を把握できる。例えば、第３の監視カメラによって頻繁に撮像された位置周辺に被害者が所在する可能性が高い。また、第３の照合の結果を参照することで、管理装置３０のユーザは、容疑者の特徴を把握でき、捜査をし易くなる、又は捜査指示をし易くなる。

また、管理装置３０は、第２の画像に現れる人物毎（例えば人物ａ，ｂ，ｃ）の出現回数をディスプレイ３９に表示し、最多の出現回数を基に、第２の人物を特定してもよい。

第２の画像では、例えば被害者が映り込んでおり、同じ画像内に頻繁に映り込んでいる容疑者は、被害者に関係する人物である可能性が高い。そのため、管理装置３０のユーザは、容疑者と思われる人物を速やかに把握できる。

また、複数のエリアにそれぞれ監視カメラ１０が設置されてもよい。第３の監視カメラが設置されたエリア（例えばエリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣ）は、第１の監視カメラが設置されたエリア（例えばエリアＲＡ）よりも広域であってもよい。

これにより、被害者が所在したと推定されるエリアよりも広域で、容疑者を捜し出すことができる。よって、容疑者がエリア間を移動していたとしても、容疑者を探し出すことのできる可能性が高くなり、容疑者の逃亡が困難になる。

また、監視カメラ１０は、イメージセンサ１１と、プロセッサ１３と、通信デバイス１５と、を備える。イメージセンサ１１は、第１の人物（例えば被害者）の画像を撮像する。プロセッサ１３は、画像から第１の人物の特徴量を検出する。通信デバイス１５は、管理装置３０からの第１の人物に関する第１の特徴情報（例えば検索キー、被害者の特徴量）を受信する。プロセッサ１３は、第１の特徴情報と第１の人物の特徴量とを照合する第１の照合（例えば被害者照合）を行う。通信デバイス１５は、第１の照合の結果を管理装置３０へ送信する。

これにより、監視カメラ１０は、管理装置３０と連携して、被害者を特定し、迅速に捜索できる。また、監視カメラ１０は、撮像した画像に対して各種照合の処理を行うことで、管理装置が各種照合を行う場合と比べて、被害者を捜索するための管理装置３０の処理負荷を軽減でき、被害者を迅速に検出できる。

また、プロセッサ１３は、画像から第２の人物（例えば容疑者）の特徴量を検出してもよい。通信デバイス１５は、第１の人物を含む画像が撮像された時刻（例えば被害者の最終撮像時刻）に基づく時刻情報（例えば検索キー）を受信してもよい。プロセッサ１３は、時刻情報と第２の人物の特徴量とを照合する第２の照合（例えば時刻照合）を行ってもよい。通信デバイス１５は、第２の照合の結果を管理装置３０へ送信してもよい。

これにより、監視カメラ１０は、管理装置３０と連携して、容疑者を特定し、迅速に捜索できる。また、監視カメラ１０は、撮像した画像に対して各種照合の処理を行うことで、管理装置が各種照合を行う場合と比べて、容疑者を捜索するための管理装置３０の処理負荷を軽減でき、容疑者を迅速に検出できる。また、監視カメラ１０は、時刻情報を用いて時刻照合することで、例えば被害者が撮像された時刻を中心に容疑者候補を捜索可能である。

また、管理装置３０は、プロセッサ３２と、通信デバイス３１と、を備える。通信デバイス３１は、第１の人物（例えば被害者）に関する第１の特徴情報（例えば検索キー、被害者の特徴量）を、１つ以上の第１の監視カメラ（例えばエリアＲＡに設置された監視カメラ１０）に送信する。通信デバイス３１は、第１の監視カメラから第１の特徴情報を用いた第１の照合（例えば被害者照合）の結果を受信する。通信デバイス３１は、第１の照合の結果に基づき、第１の人物を含む第１の画像が撮像された時刻（例えば被害者の最終撮像時刻）に基づく時刻情報（例えば検索キーとしての撮像時刻の情報）を、第１の監視カメラのうち、時刻情報に係る第１の画像を撮像した第２の監視カメラ（例えば、１３：５９に撮像したカメラ番号「４」の監視カメラ１０や１３：２２に撮像したカメラ番号「２」の監視カメラ１０）に送信する。通信デバイス３１は、第２の監視カメラから時刻情報を用いた第２の照合（例えば時刻照合）の結果を受信する。プロセッサ３２は、第２の照合の結果に基づき、第２の人物（例えば容疑者）を特定する。

これにより、管理装置３０は、監視カメラ１０と連携して、被害者及び容疑者を特定し、迅速に捜索できる。また、管理装置３０は、撮像した画像に対する各種照合の処理を管理装置３０に任せることで、管理装置３０が各種照合を行う場合と比べて、被疑者及び容疑者を捜索するための管理装置３０の処理負荷を軽減でき、容疑者を迅速に検出できる。

（他の実施形態）
以上のように、本開示における技術の例示として、第１の実施形態を説明した。しかし、本開示における技術は、これに限定されず、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施形態にも適用できる。

第１の実施形態では、画像に含まれる人物の特徴量が検出されることを例示したが、人物以外の被写体（例えば車）の特徴量（例えば、車種、車両の長さ、車両の色、車速）が検出されてもよい。

例えば、プロセッサ３２は、画像における車の検出（つまり車の利用）の有無に応じて、広域なエリアの範囲を決定してもよい。例えば、車が検出された場合、容疑者が車を利用して高速に移動している可能性を加味して、広域なエリアをエリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，ＲＤ（不図示），ＲＥ（不図示）の範囲としてもよい。また、車が検出されなかった場合、あまり遠くまでは移動していないことを加味して、広域なエリアをエリアＲＡ，ＲＢの範囲としてもよい。

また、プロセッサ３２は、特徴量としての車速に応じて、広域なエリアの範囲を決定してもよい。例えば、車速が所定速度以上の高速で移動していることが検出された場合、容疑者が車を利用して高速に移動している可能性を加味して、広域なエリアをエリアＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，ＲＤ（不図示），ＲＥ（不図示）の範囲としてもよい。また、車速が所定速度未満の低速で移動していることが検出された場合、車での移動距離があまり長くないことを加味して、広域なエリアをエリアＲＡ，ＲＢの範囲としてもよい。

また、プロセッサ３２は、乗用車、自動二輪車、自転車、などの車種に応じて、広域なエリアの範囲を決定してもよい。

第１の実施形態では、プロセッサ３２が、高頻度領域の範囲を示す点線枠ｈ０，ｈ１，ｈ２を、クラスタアルゴリズムによって抽出し、表示することを例示したが、手動で高頻度領域の範囲を入力し、表示してもよい。例えば、ディスプレイ３９によって特徴量が検出されたカメラ位置を目視で確認し、ある程度以上にカメラ位置が偏在していると考えられる領域に対して、入力デバイス３８により高頻度領域であると設定してもよい。

また、高頻度領域の範囲を示す点線枠ｈ０，ｈ１，ｈ２がエリアの周端部に近接する場合、近接する周端部と隣り合う隣のエリアを被害者や容疑者の捜索範囲に指定してもよい。例えば、１３時台において点線枠ｈ１はエリアＡの周端部に近接する（周端からの距離が所定距離以内）ので、プロセッサ３２は、１４時台における特徴量の抽出を、エリアＡに設置された監視カメラ１０Ａとともに、エリアＢに設置された監視カメラ１０Ｂに対しても行わせてもよい。

第１の実施形態では、プロセッサ３２が、監視カメラ１０が撮像した画像において被害者が確認された時刻から一定期間（例えば、撮像時刻が１３時台、被害者が含まれる画像の最終撮像時刻から前後５分）内における画像の特徴量を、管理装置３０へ送信するよう要求することを例示した。尚、プロセッサ３２は、監視カメラ１０が撮像した画像において被害者が確認された位置から一定距離（例えば、被害者が含まれる画像の最終撮像位置から所定距離内）内で撮像された画像の特徴量を、管理装置３０へ送信するよう要求してもよい。また、プロセッサ３２は、上記の一定期間、且つ、一定距離内で撮像された画像の特徴量を、管理装置３０へ送信するよう要求してもよい。

また、プロセッサ３２は、監視カメラ１０で撮像された画像（撮像画像）における奥行き方向の位置を加味して、撮像画像における座標（画像位置）から距離を算出してもよい。例えば、撮像画像における手前側に被害者や容疑者が存在すると画像認識された場合、撮像画像の画像上の距離に比較的小さな値が乗算されて、実際の（実空間上の）距離が導出される。例えば、撮像画像における奥側に被害者や容疑者が存在すると画像認識された場合、撮像画像の画像上の距離に比較的大きな値が乗算されて、実際の（実空間上の）距離が導出される。これにより、撮像画像における３次元的な位置に応じて、実空間上の位置を導出でき、ユーザは、実空間での距離感を把握できる。よって、捜査官による被害者や容疑者の捜査がより容易になる。

第１の実施形態では、各エリアにおいて、高頻度領域が１個又は０個である場合を例示したが、１つのエリアに高頻度領域が２個以上あってもよい。

第１の実施形態では、プロセッサ１３，３２は、物理的にどのように構成してもよい。また、プログラム可能なプロセッサ１３，３２を用いれば、プログラムの変更により処理内容を変更できるので、プロセッサ１３，３２の設計の自由度を高めることができる。プロセッサ１３，３２は、１つの半導体チップで構成してもよいし、物理的に複数の半導体チップで構成してもよい。複数の半導体チップで構成する場合、第１の実施形態の各制御をそれぞれ別の半導体チップで実現してもよい。この場合、それらの複数の半導体チップで１つのプロセッサ１３，３２を構成すると考えることができる。また、プロセッサ１３，３２は、半導体チップと別の機能を有する部材（コンデンサ等）で構成してもよい。また、プロセッサ１３，３２が有する機能とそれ以外の機能とを実現するように、１つの半導体チップを構成してもよい。

本開示は、管理装置の処理負荷を軽減し、特定の人物を迅速に検出できる監視システム、監視カメラ、及び管理装置等に有用である。

５ 監視システム
１０、１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ，１０Ａ−１〜１０Ａ−ｎ，１０Ｂ−１〜１０Ｂ−ｎ，１０Ｃ−１〜１０Ｃ−ｎ 監視カメラ
１１ イメージセンサ
１２ レンズ
１３ プロセッサ
１４ メモリ
１５ 通信デバイス
２１ 特徴検出部
２２ 特徴照合部
２３ 映像格納部
２４ 特徴格納部
２５ 検索キー格納部
３０ 管理装置
３１ 通信デバイス
３２ プロセッサ
３３ 特徴照合部
３４ 高頻度判定処理部
３５ リスト制御部
３６ マップ制御部
３７ メモリ
３８ 入力デバイス
３９ ディスプレイ
５０ ネットワーク
ｈ０，ｈ１，ｈ２ 点線枠
ｉ０ 符号
ＨＯ 本部
ＬＳ１ 被害者リスト
ＬＳ２ 同一人物リスト
ＬＳ３ 容疑者リスト
ＭＡ，ＭＢ マップ情報
ＲＡ，ＲＢ，ＲＣ エリア

Claims (14)

1. 画像を撮像する複数の監視カメラと、前記監視カメラが接続される管理装置とを備える監視システムであって、
   前記管理装置は、第１の人物に関する第１の特徴情報を、１つ以上の第１の監視カメラに送信し、
   各第１の監視カメラは、受信した前記第１の特徴情報を用いて、当該第１の監視カメラが撮像した第１の画像に対し第１の照合を行い、前記第１の照合の結果を前記管理装置に送信し、
   前記管理装置は、前記第１の照合の結果に基づき、前記第１の人物を含む前記第１の画像が撮像された時刻に基づく時刻情報を、前記第１の監視カメラのうち、前記時刻情報に係る前記第１の画像を撮像した第２の監視カメラに送信し、
   前記第２の監視カメラは、受信した前記時刻情報を用いて、当該第２の監視カメラが撮像した第２の画像に対し第２の照合を行い、前記第２の照合の結果を前記管理装置に送信し、
   前記管理装置は、前記第２の照合の結果に基づき、第２の人物を特定する、
   監視システム。
2. 請求項１に記載の監視システムであって、
   前記管理装置は、特定した前記第２の人物に関する第２の特徴情報を、前記第１の監視カメラを含む１つ以上の第３の監視カメラに送信し、
   各第３の監視カメラは、受信した前記第２の特徴情報を用いて、当該第３の監視カメラが撮像した第３の画像に対し第３の照合を行い、前記第３の照合の結果を前記管理装置に送信する、
   監視システム。
3. 請求項２に記載の監視システムであって、
   前記第１の監視カメラは、前記第１の画像から前記第１の人物の特徴量を検出し、前記第１の特徴情報と前記第１の人物の特徴量とを照合する前記第１の照合を行い、
   前記第２の監視カメラは、前記時刻情報と前記第１の人物の特徴量が検出された前記第２の画像を撮像した時刻とを照合する前記第２の照合を行い、
   前記第３の監視カメラは、前記第３の画像から前記第２の人物の特徴量を検出し、前記第２の特徴情報と前記第２の人物の特徴量とを照合する前記第３の照合を行う、
   監視システム。
4. 請求項１または２に記載の監視システムであって、
   前記管理装置は、前記第１の照合の結果に基づき、前記第１の特徴情報に合致する前記第１の人物を含む前記第１の画像を撮像した前記第１の監視カメラの位置を、ディスプレイに表示する、
   監視システム。
5. 請求項４に記載の監視システムであって、
   前記管理装置は、前記第１の画像が撮像された撮像時刻毎に、前記第１の特徴情報に合致する前記第１の人物を撮像した前記第１の監視カメラの位置を表示する、
   監視システム。
6. 請求項２に記載の監視システムであって、
   前記管理装置は、前記第３の照合の結果に基づき、前記第２の特徴情報に合致する前記第２の人物を撮像した前記第３の監視カメラの位置を、ディスプレイに表示する、
   監視システム。
7. 請求項６に記載の監視システムであって、
   複数のエリアにそれぞれ１つ以上の前記監視カメラが設置され、
   前記管理装置は、前記エリア毎に、前記第２の特徴情報に合致する前記第２の人物を撮像した前記第３の監視カメラの位置を表示する、
   監視システム。
8. 請求項４または５に記載の監視システムであって、
   前記第１の照合の結果は、前記第１の監視カメラの位置、前記第１の画像のサムネイル画像、及び前記第１の画像が撮像された時刻の情報の少なくとも１つを含み、
   前記管理装置は、各第１の監視カメラの位置が第１の領域に偏在する場合、前記第１の領域に設置された前記第１の監視カメラによる前記第１の照合の結果を表示する、
   監視システム。
9. 請求項６または７に記載の監視システムであって、
   前記第３の照合の結果は、前記第３の監視カメラの位置、前記第３の画像のサムネイル画像、及び前記第３の画像が撮像された時刻の情報の少なくとも１つを含み、
   前記管理装置は、各第３の監視カメラの位置が第２の領域に偏在する場合、前記第２の領域に設置された前記第３の監視カメラによる前記第３の照合の結果を表示する、
   監視システム。
10. 請求項１に記載の監視システムであって、
    前記管理装置は、前記第２の画像に現れる人物毎の出現回数をディスプレイに表示し、最多の出現回数を基に、前記第２の人物を特定する、
    監視システム。
11. 請求項２に記載の監視システムであって、
    複数のエリアにそれぞれ前記監視カメラが設置され、
    前記第３の監視カメラが設置されたエリアは、前記第１の監視カメラが設置されたエリアよりも広域である、
    監視システム。
12. 管理装置と接続され、画像を撮像する監視カメラであって、
    イメージセンサと、プロセッサと、通信デバイスと、を備え、
    前記イメージセンサは、第１の人物の画像を撮像し、
    前記プロセッサは、前記画像から前記第１の人物の特徴量を検出し、
    前記通信デバイスは、前記管理装置からの前記第１の人物に関する第１の特徴情報を受信し、
    前記プロセッサは、前記第１の特徴情報と前記第１の人物の特徴量とを照合する第１の照合を行い、
    前記通信デバイスは、前記第１の照合の結果を前記管理装置へ送信する、監視カメラ。
13. 請求項１２に記載の監視カメラであって、
    前記プロセッサは、前記画像から第２の人物の特徴量を検出し、
    前記通信デバイスは、前記第１の人物を含む画像が撮像された時刻に基づく時刻情報を受信し、
    前記プロセッサは、前記時刻情報と前記第２の人物の特徴量とを照合する第２の照合を行い、
    前記通信デバイスは、前記第２の照合の結果を前記管理装置へ送信する、監視カメラ。
14. 監視カメラと接続される管理装置であって、
    プロセッサと、通信デバイスと、を備え、
    前記通信デバイスは、
    第１の人物に関する第１の特徴情報を、１つ以上の第１の監視カメラに送信し、
    前記第１の監視カメラから前記第１の特徴情報を用いた第１の照合の結果を受信し、
    前記第１の照合の結果に基づき、前記第１の人物を含む第１の画像が撮像された時刻に基づく時刻情報を、前記第１の監視カメラのうち、前記第１の人物を含む前記第１の画像を撮像した第２の監視カメラに送信し、
    前記第２の監視カメラから前記時刻情報を用いた第２の照合の結果を受信し、
    前記プロセッサは、前記第２の照合の結果に基づき、第２の人物を特定する、
    管理装置。

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