JP2018190199A - 監視装置及び防犯システム - Google Patents

Abstract

【課題】防犯に利用される画像データの通信時のデータ量を抑制しつつ効果的に防犯を行う技術を提供する。【解決手段】防犯システム１は、車両１０に搭載された車載監視装置２０、防犯カメラ５及び監視サーバ６０を備え、監視対象の家９１及びその周囲において不審者検出を行う。車両１０が配送業者のトラックである場合、荷物を配送中に常時周囲を撮影し監視を行ったり、家９１から所定の範囲を走行している場合に、周囲を撮影し監視を行う。車載監視装置２０は、車載カメラ４０が撮影した画像に映っている人物９９が不審者であり在宅判断処理で不在であると判断すると、不審者検出情報を監視サーバ６０に通知する。監視サーバ６０は、その通知を受けると、警備員携帯端末や所有者携帯端末へ不審者検出情報を送信する。【選択図】図１

Description

本発明は、カメラが撮影した画像をもとに防犯を行う監視装置及び防犯システムに関する。

近年、社会不安の情勢から、市民の防犯意識が向上しつつある。そのなかで、様々な装置に搭載されているカメラを防犯に活用することが検討されている。例えば、車載カメラで撮影した画像を防犯に利用する技術がある（特許文献１参照）。

特開２０１１−１８０６９３号公報

ところで、様々な装置のカメラの利用を想定した場合、画像データのデータサイズに対する考慮が必要となる。すなわち、防犯への対応を考慮した場合、カメラの画像は、外部サーバ等へ送信されることが必要となるが、通信データを抑制する技術が必要とされる。

特許文献１に開示の技術では、事故や犯罪が発生し、警察等からの要求データを受信したときに、自動車のカメラで撮影したデータと警察側のデータとを照合する。このため、自動車に常に画像データを蓄積する必要があり、実際の装置に適用するには、別の技術が必要であった。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、上記課題を解決できる技術を提供することを目的とする。

本発明は、監視装置（２０）であって、監視サーバと通信を行う通信部（２２）と、監視対象を撮影した画像を解析し不審者の有無を判断する画像判断部（３３）と、前記画像の前記監視サーバ（６０）への送信の可否を決定する通知制御部（３５）と、監視対象の住宅の在宅判断を行う在宅判断部（３４）と、を備え、前記通知制御部は、前記画像判断部が不審者が存在すると判断した場合であって、前記在宅判断部が在宅状態であると判断した場合に、前記監視サーバへの前記画像の送信を許可する。
本発明は、監視装置（２０）と監視サーバ（６０）とを備える防犯システム（１）であって、前記監視装置は、監視サーバと通信を行う通信部（２２）と、監視対象を撮影した画像を解析し不審者の有無を判断する画像判断部（３３）と、前記画像の前記監視サーバ（６０）への送信の可否を決定する通知制御部（３５）と、監視対象の住宅の在宅判断を行う在宅判断部（３４）と、を備え、前記通知制御部は、前記画像判断部が不審者が存在すると判断した場合であって、前記在宅判断部が在宅状態であると判断した場合に、前記監視サーバへの前記画像の送信を許可し、前記監視サーバは、前記監視装置から前記不審者の前記画像を取得したときに、所定の警報処理を行う警報部を備える。

本発明によると、防犯に利用される画像データの通信時のデータ量を抑制しつつ効果的に防犯を行う技術を実現できる。

実施形態に係る、防犯システムによる監視例を示した図である。 実施形態に係る、人物が不審者であるか否か判断手法の例を示した図である。 実施形態に係る、防犯システムのブロック図である。 実施形態に係る、車載監視装置のブロック図である。 実施形態に係る、監視サーバのブロック図である。 実施形態に係る、不審者検出処理のフローチャートである。 実施形態に係る、在宅判断処理を含む不審者検出処理のフローチャートである。 実施形態に係る、在宅判断処理の処理例１のフローチャートである。 実施形態に係る、在宅判断処理の処理例２のフローチャートである。 実施形態に係る、在宅判断処理の処理例３のフローチャートである。

まず、図１及び図２を参照して、防犯システム１の概要を説明する。
図１に示すように、防犯システム１は、移動体である車両１０に搭載された車載監視装置２０、防犯カメラ５及び監視サーバ６０を備え、所定の住宅（ここでは、敷地９０や家９１）を監視対象として、監視運用時において、主に画像処理を用いた監視、特に不審者検出を行っている。以下、「監視対象の家９１」を単に「家９１」と称して説明する。不審者検出した場合に、警備員への通知や派遣、家９１の所有者への通知等を迅速に行うことができ、その結果、犯罪発生の防止・抑制ができる。

車両１０は、例えば、配送業者のトラックやバス、タクシーなどのように、ある地域を走行する移動体であったり、家９１の自家用車である。本実施形態の防犯技術は、車両１０の車載カメラ４０のみで実現できるが、必要に応じて街頭や敷地境界等に固定設置されている防犯カメラ５を不審者検知に利用することで、きめ細かな防犯が可能となる。

車両１０が配送業者のトラックである場合、その車両１０は、監視運用時においては、荷物を配送中に常時周囲を撮影し監視を行ったり、家９１から所定の範囲を走行している場合に、周囲を撮影し監視を行う。

車両１０が、家９１の敷地９０内の駐車スペース９２に駐車している自家用車である場合、駐車中周囲を撮影し監視を行う。その自家用車が、ＥＶ（Electric Vehicle）やＰＨＶ（Plug-in Hybrid Vehicle）であって充電中であればバッテリ残量を気にする必要が低いため、駐車中常時監視を行うことができる。一般的な内燃機関エンジン車であれば、例えば、タイマー設定した所定の期間監視を行う。

具体的には、車載監視装置２０は、車載カメラ４０が撮影した画像に映っている人物９９が不審者であると判断すると、不審者検出情報を監視サーバ６０に通知する。不審者検出情報として、撮影した画像、撮影時刻、その時の位置情報がある。監視サーバ６０は、その通知を受けると、監視対応として、図３で後述するように警備員の警備員携帯端末７５へ不審者検出情報を送信するとともに該当エリアに向かわせ状況を確認したり、所有者携帯端末７６へ不審者検出情報を送信する。

図２に、人物９９が不審者であるか否かの判断手法の例を示す。図４で後述する車載監視装置２０の画像判断部３３がこれらの手法を用いて不審者検出を行う。例えば、図２（ａ）に示すように、車載監視装置２０は、人物９９の視線方向Ｄｅと移動方向Ｄｍ（すなわち、移動ベクトル）を検知したうえで、それら方向に所定以上の違いがあれば、不審者の可能性が高いと判断する。

より具体的には、車載監視装置２０は、人物９９の移動方向Ｄｍが道路９３に沿っているのにも拘わらず視線方向Ｄｅが敷地９０の家９１の方向である場合に、人物９９が不審者の可能性が高いと判断する。視線方向Ｄｅと移動方向Ｄｍを画像処理により検知する技術としては、公知の技術（例えば、特開２０１７−３０６８６号公報）を用いることができる。その他にも、オプティカルフローを求め人物追跡や姿勢推定を行い防犯に適用する技術が提案されており、そのような技術を用いることで不審者判別が可能である。

一方、図２（ｂ）に示すように、車載監視装置２０は、人物９９の視線方向Ｄｅと移動方向Ｄｍが一致する場合には、人物９９は不審者ではないと判断する。また、図２（ｃ）に示すように、車載監視装置２０は、家９１の敷地９０内へ侵入する人物９９、より具体的には、塀９４を越えて侵入する人物９９を検知すると、その人物９９は不審者であると判断する。そのような場合の他に、人物９９が、敷地９０の境界と距離が近い場合や、敷地９０の境界との距離が近くなったり離れたりする挙動を示している場合に、不審者である判断することもできる。また、画像中の人物９９の表情の振動を検知し精神状態を判断する技術も知られており、その技術を用いて不審者判断を行うこともできる。不審者であると判断したときの条件に応じて、不審者レベルを設定してもよい。すなわち、人物９９が、不審者である蓋然性が高いか低いかのレベルを設定することで、緊急に対応する状況であるか否かを判断することができる。

図３を参照して、防犯システム１の具体的な構成を説明する。
防犯システム１は、車両１０に搭載された車載監視装置２０と、監視サーバ６０と、事業系サーバ７０と、防犯カメラ５とを備え、ネットワーク２に接続されている。車載監視装置２０は、専用の装置として構成されてもよいし、ナビゲーションシステムやドライブレコーダーと一体化した装置として構成されてもよいし、また、テレマティクスサービスを提供するための車載タイプの通信モジュールと一体に構成されてもよい。

監視サーバ６０は、車載監視装置２０から不審者検出情報を受けると、所定の警報処理を行う。警報処理として、警備員の所有する携帯端末（以下、「警備員携帯端末７５」と称する。）７５への該当の家９１の状況確認指示や、家９１の所有者の携帯端末（以下、「所有者携帯端末７６」と称する。）へ電子メールでの通知や、ドローン７７を用いた状況確認を行う。また、家９１が集合住宅であればその管理組合に対して所定の警報が通知されてもよい。

事業系サーバ７０は、例えば、電力事業サーバ７１や、セキュリティ事業サーバ７２、配送事業サーバ７３を備える。車載監視装置２０は、後述する在宅判断のために、監視サーバ６０を介して事業系サーバ７０の各サーバへ、在宅判断に用いる情報を照会する。

電力事業サーバ７１は、電力事業者が管理するサーバであって、家９１にスマートメータが設置されている場合に、使用量をリアルタイムで記録し、電力使用状況を把握している。電力事業サーバ７１の電力使用状況、特に、使用量の変化率を参照することで、家９１が在宅状態であるか否かを推定することができる。電力使用量が多い場合であっても、例えば、エアコンをオンにしたまま外出しているようなケースもある。使用量の変化率を参照し、例えば過去１時間の使用量に一定以上の変動が有る場合に、実際に在宅している可能性が高いと判断する。

セキュリティ事業サーバ７２は、セキュリティサービス提供事業者（一般には警備会社である。）が管理するサーバであって、家９１がその事業者のセキュリティシステムを利用している場合に、セキュリティシステムの稼働状態を把握している。例えば、家９１におけるセキュリティシステムが建物警戒状態にセットさせていれば、家９１が不在状態であると判断することができる。

配送事業サーバ７３は、宅配便事業者のサーバであって、各家庭への配送を管理し、過去の配送履歴を記録している。その配送履歴に関する統計データを参照することで、不審者検出時の時刻において、家９１が在宅状態であるか否かの傾向を得ることができる。

また、監視サーバ６０は、車載監視装置２０から事業系サーバ７０への在宅情報の照会がない場合でも、事業系サーバ７０のデータを用いることで、家９１の不在状況を推定でき、不審者検出時における上記の警報処理をきめ細かく設定することができる。

図４を参照して車載監視装置２０の構成を説明する。
車載監視装置２０は、監視処理部３０と、車載カメラ４０と、車載通信部２２と、ＧＮＳＳセンサ（Global Navigation Satellite System／全球測位衛星システム）２３と、対物センサ２４とを備える。

車載通信部２２は、携帯電話回線、無線ＬＡＮ規格やブルートゥース（登録商標）等の近距離無線通信規格の無線通信インタフェイスである。車載監視装置２０は、この車載通信部２２を介してネットワーク２に接続し、監視サーバ６０や事業系サーバ７０等のサーバと通信する。

ＧＮＳＳセンサ２３は、ＧＮＳＳ信号を受信し車両１０の位置を特定する。対物センサ２４は、例えば、車両前方に向けて搭載されたミリ波レーダーであって、数１０ｍの範囲の物体を検出することができる。

車載カメラ４０は、例えば、車両前方を撮影する前方カメラ４１、車両後方を撮影する後方カメラ４２、車両右方向を撮影する右側方カメラ４３、車両左方向を撮影する左側方カメラ４４を備える。車載カメラ４０は、自動運転支援や駐車支援等に用いられるカメラや、ドライブレコーダーのカメラと共用されてもよい。

監視処理部３０は、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等によって各機能を実現する。具体的には、監視処理部３０は、主制御部３１と、画像取得部３２と、画像判断部３３と、在宅判断部３４と、通知判断部３５と、車載記憶部３６とを備える。

主制御部３１は、各構成要素を統括的に制御する。
画像取得部３２は、車載カメラ４０を制御し、車両１０の周囲の画像を取得する。取得した画像は画像判断部３３へ送る。一般には、画像取得部３２は、車載カメラ４０のうち、前方カメラ４１を用いるように制御する。ただし、家９１の方向が認識できている場合は、画像取得部３２は、家９１を撮影可能な全てのカメラを用いるように制御してもよい。例えば、家９１の前を通り過ぎる場合に、画像取得部３２は、画像を取得するカメラとして、まず前方カメラ４１、つづいて、右側方カメラ４３又は左側方カメラ４４、最後に後方カメラ４２と順次切り替えてもよい。

画像判断部３３は、防犯機能を実行中において、車載カメラ４０が撮影した画像をもとに、不審者の有無を判断する。判断アルゴリズムとして、図２で説明した手法を用いる。また、事前に、不審者の動作パターンを登録しておき、その動作パターンに近しい場合に、検出した人物９９が不審者であると判断してもよい。また、家９１の所有者やその関連者、配達業者等を不審者から除外する対象として登録しておいてもよい。これら登録は、車載監視装置２０に登録されてもよいし、監視サーバ６０に登録されてもよい。判断アルゴリズムは、後述する監視サーバ６０のアルゴリズム部６２によってアップデートされ最適化される。

近年、ＡＤＡＳ（Advanced Driving Assistant System）の進歩が著しく撮影した画像を用いて周囲の人や物体を認識する技術が導入されている。このＡＤＡＳの機能を有する車両１０では、その技術を用いることで、大きな導入コストなしに不審者判断機能を実現し、また最適にアップデータした状態を維持できる。

在宅判断部３４は、家９１が不在状態であるか否かを判断する。不在状態であるか否かの情報は、上述したように、在宅判断部３４が、事業系サーバ７０に在宅判断に用いる情報を照会し取得する。

通知判断部３５は、不審者を検出し家９１が不在状態である場合に、監視サーバ６０へ不審者検出情報を送信する。これによって送信タイミングを限定することができ、監視サーバ６０へ送信するデータ量を抑制することができる。なお、通知判断部３５は、所定の設定によって、不審者検出時には全てデータを送信してもよい。その場合には、通信のデータ量抑制の観点から、縮小したりモノクロ画像に変換するなどして画像データのサイズを小さくしてもよい。また、監視サーバ６０が別処理で車両１０の位置情報を把握している場合には、通知判断部３５は、送信する不審者検出情報に位置情報を含めなくともよい。

また、通知判断部３５は、不審者検出時に車両１０の運転手に通知し、不審者検出情報を送信するか否かを確認してもよい。不審者と判断された人物９９が、家９１の訪問のために探している者や子供等であって実際には不審者でないことが明確な場合に、無駄な処理を回避できる。

車載記憶部３６は、非遷移的実体的記録媒体(non-transitory tangible storage media）であって、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の主記憶部、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＳＳＤ（Solid State Disk）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の補助記憶部、フラッシュメモリーカードや光学記録媒体等を含む。

車載記憶部３６は、撮影した画像を位置情報と関連づけて記録する。ここでは、記憶容量の抑制の観点から、不審者を検出した場合にのみ、撮影した画像と位置情報を関連づけて記録する。記録された画像等のデータは、監視サーバ６０へ通知後に消去されてもよいし、一定時間経過後に消去されてもよい。

図５を参照して監視サーバ６０の構成を説明する。
監視サーバ６０は、監視支援部６１と、ＤＢ部６５と、サーバ通信部６８とを備える。サーバ通信部６８は、例えば、無線ＬＡＮ規格や有線ＬＡＮ規格等の通信インタフェイスであり、ネットワーク２を介して車載監視装置２０や事業系サーバ７０、警備員携帯端末７５、所有者携帯端末７６、防犯カメラ５と接続する。

監視支援部６１は、アルゴリズム部６２と、管理部６３と、警報部６４とを備える。

アルゴリズム部６２は、車載監視装置２０の画像判断部３３で用いる不審者検知のアルゴリズムを、例えばＡＩやディープラーニングによる学習機能によって最適化を行い、ネットワーク２を介して、画像判断部３３のアルゴリズムをアップデートする。

より具体的には、アルゴリズム部６２は、既に据えつけられている防犯カメラ５などから集められた窃盗や泥棒の画像データを教師データとして学習しアップデートする。また、アルゴリズム部６２は、学習されたデータからアルゴリズム生成してもよい。アルゴリズムのアップデート後または新たなアルゴリズムを生成後、アルゴリズム部６２は、車載監視装置２０へ最新のアルゴリズムを送信する。

管理部６３は、監視対象を管理する。具体的には、管理部６３は、家９１の登録、監視稼働中の車両１０（車載監視装置２０）の登録を行い、後述の管理テーブル部６６に記録する。

具体的には、管理部６３は、家９１の登録においては、電力事業サーバ７１やセキュリティ事業サーバ７２や配送事業サーバ７３の情報の利用の有無や、不審者検出時の警報処理を登録する。不審者検出時の対応として、例えば、電子メールや電話等による通知方法やセキュリティ会社のシステムとの連動の有無、より具体的には警備員への不審者検出情報の通知や派遣の有無がある。また、不審者検出情報の内容や、その取得時間に応じて警報処理を変えてもよい。例えば、昼間に不審者検出情報が取得された場合には、警戒レベルを上げつつ再度の不審者検出情報の取得まで待機し、夜間には直ぐに家９１へ警備員を派遣するといった対応がある。

また、管理部６３は、車載監視装置２０から在宅情報の照会があった場合に、事業系サーバ７０、ここでは電力事業サーバ７１、セキュリティ事業サーバ７２、配送事業サーバ７３に対して、所定の情報を要求する。管理部６３は、その要求に対して事業系サーバ７０から取得した情報を車載監視装置２０に通知する。なお、監視サーバ６０が、事業系サーバ７０から定期的に必要となる情報を取得して蓄積してもよい。

警報部６４は、車載監視装置２０から不審者検出情報を取得すると、上述した所定の警報処理、例えば、警備員携帯端末７５や所有者携帯端末７６への通知やドローン７７を向かわせたりする。

ＤＢ部６５は、管理テーブル部６６及び画像記憶部６７を備える。管理テーブル部６６は、管理部６３による登録内容を記録する。警報部６４は、警報処理を行う場合に、この管理テーブル部６６を参照し、取るべき処理を決定する。

画像記憶部６７は、車載監視装置２０から送られてきた不審者検出情報、すなわち不審者が映っている画像、撮影時刻および位置情報を記録する。位置情報は、車両１０のＧＮＳＳセンサ２３によるものであってもよいし、家９１の位置が分かる場合にはその位置情報でもよい。

つづいて、図６の不審者検出処理のフローチャートを参照して、具体的な処理を説明する。この処理では、車両１０が宅配業者の車両であって、家９１の付近を走行している例を想定する。また、不審者検出時には、在宅状態であるかは判断せず、不審者検出情報を監視サーバ６０へ送信する。

監視運用時において、車載監視装置２０の画像取得部３２は、車載カメラ４０が撮影した車両１０の周囲の画像を取得する（Ｓ１０１）。画像判断部３３は、取得した画像を解析して不審者が含まれているか否かを判断する（Ｓ１０２）

不審者が含まれている場合（Ｓ１０３のＹ）、通知判断部３５は、その画像を含む不審者検出情報を車載記憶部３６へ記憶するとともに（Ｓ１０４）、監視サーバ６０へ送信する（Ｓ１０５）。監視サーバ６０において、警報部６４は、車載監視装置２０から不審者検出情報を取得すると、所定の警報処理を行う（Ｓ１０６）。

撮影した画像に不審者が含まれていない場合（Ｓ１０３のＮ）、警報処理後（Ｓ１０６）及び監視継続の場合は（Ｓ１０７のＹ）、処理は画像取得処理（Ｓ１０１）へ戻る。監視終了の場合は（Ｓ１０７のＮ）、当該フローによる処理は終了する。

このように、不審者を検出した場合にのみ、車載監視装置２０から監視サーバ６０へ不審者情報が送信されるため、送信データ量を抑制することができ、また、車載記憶部３６や画像記憶部６７に記憶するために必要とされる記憶容量を抑制できる。

図７は、不審者検出処理の別の例を示すフローチャートで、図６の処理に、不審者検出時に在宅状態であるかは判断した上で、不在時のみに不審者検出情報を監視サーバ６０へ送信する処理を追加している。

画像取得部３２が、車載カメラ４０が撮影した車両１０の周囲の画像を取得する（Ｓ２０１）。画像判断部３３は、取得した画像を解析して不審者が含まれているか否かを判断する（Ｓ２０２）。

不審者が含まれている場合（Ｓ２０３のＹ）、在宅判断部３４は、家９１が在宅状態であるか否かを判断する（Ｓ２０４）。不在状態であれば（Ｓ２０５のＹ）、通知判断部３５は、不審者検出情報を車載記憶部３６へ記憶するとともに（Ｓ２０６）、監視サーバ６０へ送信する（Ｓ２０７）。監視サーバ６０では、警報部６４は、車載監視装置２０から不審者検出情報を取得すると、所定の警報処理を行う（Ｓ２０８）。

撮影した画像に不審者が含まれていない場合（Ｓ２０３のＮ）、在宅の場合（Ｓ２０５のＮ）及び警報処理実行後（Ｓ２０８）、監視継続の場合は（Ｓ２０９のＹ）、処理は画像取得処理（Ｓ２０１）へ戻る。監視終了の場合は（Ｓ２０９のＮ）、当該フローによる処理は終了する。

このように、撮影した画像に不審者を検出した場合であっても家９１が在宅状態であれば不審者検出情報は監視サーバ６０へ送信されない。したがって、送信タイミングをより限定することができ、監視サーバ６０へ送信するデータ量を抑制することができる。また、監視サーバ６０が警報処理を行う場合において、無駄な処理を行うことを抑制できる。

なお、不審者検出をした場合であって在宅状態の場合に、不審者を検出した旨だけが監視サーバ６０に通知されてもよい。そのとき、監視サーバ６０は、画像が送られてきた場合と異なる警報処理、例えば、家９１の所有者にメールで通知するといった処理を行う。

つづいて、図８〜図１０のフローチャートを参照して図７の在宅判断処理（Ｓ２０４）の具体的な処理を３例説明する。

図８の処理例１では電力事業サーバ７１の情報をもとに、在宅判断を行う。在宅判断処理が開始すると、在宅判断部３４は、監視サーバ６０に要請して電力事業サーバ７１から家９１の電力使用量の情報、特に使用量の変化率を取得する（Ｓ３０１）。

在宅判断部３４は、取得した電力使用量の変化率を参照し、一定以上の変化がある場合に（Ｓ３０２のＹ）、在宅判断部３４は、家９１は在宅状態であると判断する（Ｓ３０３）。一定以上の変化がない場合（Ｓ３０２のＮ）、在宅判断部３４は、家９１は不在状態であると判断する（Ｓ３０４）。

図９の処理例２ではセキュリティ事業サーバ７２の情報をもとに、在宅判断を行う。在宅判断処理が開始すると、在宅判断部３４は、監視サーバ６０に要請してセキュリティ事業サーバ７２から家９１の建物警戒状態の有無を取得する（Ｓ４０１）。

建物警戒状態でない場合には（Ｓ４０２のＮ）、在宅判断部３４は、家９１は在宅状態であると判断する（Ｓ４０３）。建物警戒状態である場合には（Ｓ４０２のＹ）、在宅判断部３４は、家９１は不在状態であると判断する（Ｓ４０４）。

図１０の処理例３では電力事業サーバ７１の情報とともに配送事業サーバ７３の統計データをもとに在宅判断を行う。以下では、判断プロセスに違いに応じて１つの在宅状態と、３つの不在状態に細分化して判断される。

不在状態については、不在状態（Ａ）〜（Ｃ）の３つの状態に分けて判断される。不在状態（Ａ）〜（Ｃ）それぞれについて不在状態フラグ（Ａ）〜（Ｃ）が設定され、在宅判断処理終了後の図７の不審者検知情報の送信処理（Ｓ２０７）において、それらフラグの情報も併せて監視サーバ６０へ通知される。監視サーバ６０では、フラグの情報の違いに応じた警報処理を行うことができる。

在宅判断処理が開始すると、在宅判断部３４は、監視サーバ６０に要請して電力事業サーバ７１から家９１の電力使用量の情報を取得する（Ｓ５０１）。

在宅判断部３４は、取得した電力使用量の変化率を参照し、一定以上の変化がある場合に（Ｓ５０２のＹ）、監視サーバ６０に要請して配送事業サーバ７３から配送履歴に関する統計データを取得する（Ｓ５０３）。

在宅判断部３４は、その統計データにおいて在宅率が高い場合（Ｓ５０４のＹ）、家９１は在宅状態であると判断し（Ｓ５０５）、統計データにおいて在宅率が高くない場合（Ｓ５０４のＮ）、不在状態（Ａ）であると判断し、不在状態フラグ（Ａ）を設定する（Ｓ５０６）。

電量使用量の変化率による判断において一定以上の変化が見られない場合（Ｓ５０２のＮ）、監視サーバ６０に要請して配送事業サーバ７３から配送履歴に関する統計データを取得する（Ｓ５０７）。

在宅判断部３４は、その統計データにおいて在宅率が高い場合（Ｓ５０８のＹ）、家９１は不在状態（Ｂ）であると判断し不在状態フラグ（Ｂ）を設定し（Ｓ５０９）、統計データにおいて在宅率が高くない場合（Ｓ５０８のＮ）、不在状態（Ｃ）であると判断し不在状態フラグ（Ｃ）を設定する（Ｓ５１０）。

在宅判断（Ｓ５０５）または不在判断（Ｓ５０６、Ｓ５０９、Ｓ５１０）が終わると、図７の不審者検知情報の記録処理（Ｓ２０６）及び送信処理（Ｓ２０７）へ進む。送信処理（Ｓ２０７）では、不審者検出情報に不在状態のフラグ情報を含めて監視サーバ６０に通知する。監視サーバ６０の警報部６４は、フラグに応じたより適切な警報処理を選択することができる。

つづいて、車両１０が図１で示した駐車スペース９２に駐車している場合の例について説明する。なお、上述した移動中の処理と同様の処理が可能であり、ここでは、異なる処理について説明する。

車載監視装置２０の画像取得部３２は、ＧＮＳＳセンサ２３の位置情報で、駐車スペース９２に駐車していると判断した場合に、車載カメラ４０のうち道路９３の方向を撮影するカメラをオンにして、周囲の画像を撮影する。なお、車載監視装置２０が敷地９０内や近隣の防犯カメラ５と連動可能である場合には、画像取得部３２は、それら防犯カメラ５を制御し不審者を撮影してもよい。

撮影方向の判断、すなわち道路９３の方向の判断は、事前に登録されている周囲の画像と比較してもよいし、対物センサ２４のセンシング結果及び車載カメラ４０の画像をもとにカメラ前方が開放されているかを判断することで行ってもよい。

つづいて、画像判断部３３は、撮影した画像をもとに不審者検知処理を行う。駐車時は所有者等の非不審者が画像に含まれる頻度が多いと想定できるので、不審者対象から除外する登録をしておくことで、無駄な処理を回避できる。また、不審者検出した場合、画像取得部３２は、車載カメラ４０による監視精度を高める処理を行ってもよい。例えば、所定時間だけ、画像撮影頻度や解像度、撮影する車載カメラ４０を全て用いたサラウンドビュー状態にするといったことができる。

不審者が検知されると、在宅判断部３４は、家９１が在宅状態であるか否かを判断する。在宅状態であれば、通知判断部３５は、とくに通知等をしなかったり、または所定の在宅状態時処理、例えば、不審者を検出した旨だけを通知する処理を実行する。不在状態であれば、通知判断部３５は、監視サーバ６０に対して不審者検知情報、すなわち撮影した画像及び位置情報を通知する。通知を受けた監視サーバ６０は、上述したような警報処理を実行する。

駐車中に対物センサ２４で物体を検知した場合や車両１０への衝撃を検知した場合に、周囲を録画する機能が知られている。この機能では、検知が多いと、録画が上書きされてしまい、十分に機能を発揮できないこともある。しかし、本実施形態のように、単に対物センサ２４による検知のみでなく画像処理で不審者を検出するため、不審者の判断精度を高くできる。また、監視サーバ６０へ不審者情報の一部として撮影した画像を送るため、不審者が映っている画像が車両１０側の装置（すなわち車載記憶部３６）で上書きされてしまうことを防止できる。

なお、移動中の車両１０の車載監視装置２０と、駐車中の車両１０の車載監視装置２０とが連携動作してもよい。具体的には、移動中の車両１０が不審者を検知した場合、監視サーバ６０を介して駐車中の車両１０の車載監視装置２０へ、不審者を検知した旨を通知する。通知を受けた駐車中の車両１０の車載監視装置２０は、監視機能をオンしたり、監視精度を高める処理を行うことができる。

以上、本発明を実施形態をもとに説明した。この実施形態は例示であり、それらの各構成要素の組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

１ 防犯システム、 ２ ネットワーク、 ５ 防犯カメラ、 １０ 車両、
２０ 車載監視装置、 ２２ 車載通信部、 ２３ ＧＮＳＳセンサ、
２４ 対物センサ、 ３０ 監視処理部、 ３１ 主制御部、 ３２ 画像取得部、
３３ 画像判断部、 ３４ 在宅判断部、 ３５ 通知判断部、 ３６ 車載記憶部、
４０ 車載カメラ、 ４１ 前方カメラ、 ４２ 後方カメラ、 ４３ 右側方カメラ、
４４ 左側方カメラ、 ６０ 監視サーバ、 ６１ 監視支援部、
６２ アルゴリズム部、 ６３ 管理部、 ６４ 警報部、 ６５ ＤＢ部、
６６ 管理テーブル部、 ６７ 画像記憶部、 ６８ サーバ通信部
７０ 事業系サーバ、 ７１ 電力事業サーバ、 ７２ セキュリティ事業サーバ
７３ 配送事業サーバ、 ７５ 警備員携帯端末、 ７６ 所有者携帯端末
７７ ドローン、 ９０ 敷地、 ９１ 家、 ９２ 駐車スペース、 ９３ 道路
９４ 塀、 ９５ 門、 ９９ 人物、 Ｄｅ 視線方向、 Ｄｍ 移動方向

Claims (18)

1. 監視サーバ（６０）と通信を行う通信部（２２）と、
   監視対象を撮影した画像を解析し不審者の有無を判断する画像判断部（３３）と、
   前記画像の前記監視サーバ（６０）への送信の可否を決定する通知制御部（３５）と、
   監視対象の住宅の在宅判断を行う在宅判断部（３４）と、を備え、
   前記通知制御部は、前記画像判断部が不審者が存在すると判断した場合であって、前記在宅判断部が在宅状態であると判断した場合に、前記監視サーバへの前記画像の送信を許可する
   ことを特徴とする監視装置（２０）。
2. 前記画像判断部は、画像中の人物を特定し、前記人物の視線方向と移動方向とから、前記人物が不審者であるか否かを判断する請求項１の監視装置。
3. 前記画像が撮影された位置情報を特定する位置特定部（２３）を備え、
   前記画像判断部は、前記監視サーバへ前記画像を送信する場合に、前記画像と前記位置情報とを関連づけて送信する請求項１または２の監視装置。
4. 前記在宅判断部は、前記監視サーバに対して前記在宅判断に用いる情報を照会するこ請求項１から３までのいずれかの監視装置。
5. 前記在宅判断に用いる情報は、前記住宅へ電力を供給する事業者が有する前記住宅の電力使用量に関する情報を含む請求項４の監視装置。
6. 前記在宅判断に用いる情報は、前記住宅に対してセキュリティサービスを提供する事業者が有する前記住宅の警戒状態に関する情報を含む請求項４または５の監視装置。
7. 前記在宅判断に用いる情報は、前記住宅への荷物を配送する配送業者が有する前記住宅の不在履歴に関する情報を含む請求項４〜６までのいずれかの監視装置。
8. 前記画像判断部は、前記監視サーバから更新された判断アルゴリズムを取得する請求項１〜７までのいずれかの監視装置。
9. 前記監視対象を撮影するカメラ（４０）を備える請求項１〜８までのいずれかの監視装置。
10. 監視装置（２０）と監視サーバ（６０）とを備える防犯システム（１）であって、
    前記監視装置は、
    監視サーバと通信を行う通信部（２２）と、
    監視対象を撮影した画像を解析し不審者の有無を判断する画像判断部（３３）と、
    前記画像の前記監視サーバ（６０）への送信の可否を決定する通知制御部（３５）と、
    監視対象の住宅の在宅判断を行う在宅判断部（３４）と、を備え、
    前記通知制御部は、前記画像判断部が不審者が存在すると判断した場合であって、前記在宅判断部が在宅状態であると判断した場合に、前記監視サーバへの前記画像の送信を許可し、
    前記監視サーバは、
    前記監視装置から前記不審者の前記画像を取得したときに、所定の警報処理を行う警報部を備える
    ことを特徴とする防犯システム。
11. 前記画像判断部は、画像中の人物を特定し、前記人物の視線方向と移動方向とから、前記人物が不審者であるか否かを判断する請求項１０の防犯システム。
12. 前記監視装置は、
    前記画像を撮影位置の位置情報を特定する位置特定部（２３）を備え、
    前記画像判断部は、前記監視サーバへ前記画像を送信する場合に、前記画像と前記位置情報とを関連づけて送信する請求項１０または１１の防犯システム。
13. 前記在宅判断部は、前記監視サーバに対して前記在宅判断に用いる情報の照会を行い、
    前記監視サーバは、前記照会があったときに、前記在宅判断に用いる情報を車載監視装置へ通知する管理部（６３）を備える請求項１０から１２までのいずれかの防犯システム。
14. 前記在宅判断に用いる情報は、前記住宅へ電力を供給する事業者が有する前記住宅の電力使用量に関する情報を含む請求項１３の防犯システム。
15. 前記在宅判断に用いる情報は、前記住宅に対してセキュリティサービスを提供する事業者が有する前記住宅の警戒状態に関する情報を含む請求項１３または１４の防犯システム。
16. 前記在宅判断に用いる情報は、前記住宅への荷物を配送する配送業者が有する前記住宅の不在履歴に関する情報を含む請求項１３〜１５までのいずれかの防犯システム。
17. 前記監視サーバは、前記画像判断部が用いる判断アルゴリズムを更新し更新後の判断アルゴリズムを送信するアルゴリズム部（６２）を備え、
    前記画像判断部は、前記監視サーバから更新された判断アルゴリズムを取得する請求項１０〜１６までのいずれかの防犯システム。
18. 前記監視装置は、移動体に設けられ、前記監視対象を撮影するカメラ（４０）を備える請求項１０〜１７までのいずれかの防犯システム。

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