JP2019077330A - Monitoring device, monitoring system, monitoring method and monitoring program - Google Patents

Monitoring device, monitoring system, monitoring method and monitoring program Download PDF

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Abstract

To provide a monitoring device which can perform notification according to an external situation of an automobile when an operator exists at a place separated from the automobile, a monitoring system, a monitoring method and a monitoring program.SOLUTION: A monitoring device 100, which monitors the exterior of an automobile, has: image data acquisition means which acquires image data of an object; object recognition means which recognizes a monitoring object among objects included in the image data; notification condition determination means which determines whether a notification condition for notification to the exterior is satisfied or not when the object recognition means recognizes the monitoring object; and notification means for notification to the exterior when notification condition is satisfied.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、監視装置、監視システム、監視方法及び監視プログラムに関する。   The present invention relates to a monitoring device, a monitoring system, a monitoring method, and a monitoring program.

従来、自動車にカメラを搭載して、外部を監視する技術が提案されている(例えば、特許文献1)。   2. Description of the Related Art Conventionally, a technology has been proposed in which a camera is mounted on a car to monitor the outside (for example, Patent Document 1).

特許第4161225号公報Patent No. 4161225

ところで、上述の技術は、運転者が自動車に乗っているときには有効である。しかし、自動車の駐車中において、運転者が自動車から離れた場所にいるときに、自動車に危害を加えられることを防止することができない。   By the way, the above-described technology is effective when the driver is in a car. However, while the car is parked, it is not possible to prevent the car from being harmed when the driver is away from the car.

本発明はかかる問題の解決を試みたものであり、運転者が自動車から離れた場所にいるときに、自動車の外部の状況に応じた通知をすることができる監視装置、監視システム、監視方法及び監視プログラムを提供することを目的とする。   The present invention is an attempt to solve such a problem, and when the driver is away from the vehicle, a monitoring device, a monitoring system, a monitoring method, and a notification that can be notified according to the external situation of the vehicle. It aims to provide a monitoring program.

第一の発明は、自動車の外部を監視する監視装置であって、物体の画像データを取得する画像データ取得手段と、前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識手段と、前記物体認識手段が前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断手段と、前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知手段と、を有する監視装置である。   A first invention is a monitoring device for monitoring the outside of a car, comprising: image data acquisition means for acquiring image data of an object; and object recognition means for recognizing a monitoring target among the objects included in the image data And, when the object recognition unit recognizes the monitoring target, a notification condition determination unit that determines whether a notification condition for notifying an outside condition is satisfied, and that the notification condition is satisfied by a predetermined notification mode And a notification means for notifying to.

第一の発明の構成によれば、監視装置は、画像データ取得手段によって画像データを取得し、物体認識手段によって、画像データに含まれる物体のうち、監視対象を認識することができる。そして、通知条件判断手段によって通知条件を満たすか否かを判断し、通知手段によって外部に通知することができる。これにより、運転者が自動車から離れた場所にいるときに、自動車の外部の状況に応じた通知をすることができる。   According to the configuration of the first aspect of the present invention, the monitoring device can acquire image data by the image data acquisition unit, and can recognize the monitoring target among the objects included in the image data by the object recognition unit. Then, the notification condition judging means can judge whether or not the notification condition is satisfied, and the notification means can notify the outside. Thus, when the driver is away from the vehicle, it is possible to notify in accordance with the external situation of the vehicle.

第二の発明は、第一の発明の構成において、前記物体認識手段は、深層学習(ディープラーニング)によって生成されたデータを参照する無人監視装置である。   A second invention is an unmanned surveillance system according to the first invention, wherein the object recognition means refers to data generated by deep learning.

第三の発明は、第一の発明または第二の発明のいずれかの構成において、前記監視対象と前記自動車との間の距離を推定する距離推定手段を有し、前記通知条件は、前記監視対象が前記自動車から所定の距離以内に位置することである、監視装置である。   A third invention according to the first invention or the second invention further comprises distance estimation means for estimating the distance between the monitoring target and the vehicle, and the notification condition includes the monitoring It is a monitoring apparatus whose object is located within predetermined distance from the said motor vehicle.

第四の発明は、第三の発明の構成において、前記監視対象と前記自動車との間の距離に基づいて、外部に通知する通知態様を決定する通知態様決定手段を有する、監視装置である。   A fourth invention is a monitoring device according to the configuration of the third invention, comprising notification mode determination means for determining a notification mode for notifying outside based on a distance between the monitoring target and the vehicle.

第五の発明は、第一の発明または第二の発明の構成において、前記監視対象が前記自動車に接近しているか否かを判断する接近判断手段を有し、前記通知条件は、前記監視対象が前記自動車に接近していることである、監視装置である。   According to a fifth invention, in the configuration of the first invention or the second invention, the fifth aspect of the invention has an approach judging means for judging whether the monitoring target is approaching the car, and the notification condition is the monitoring target Is a monitoring device that is approaching the car.

第六の発明は、第一の発明または第二の発明の構成において、前記監視対象が前記自動車に接近する速度の変化を認識する速度変化認識手段を有し、前記通知条件は、前記速度が速くなったことである、監視装置である。   A sixth invention according to the first invention or the second invention has speed change recognition means for recognizing a change in speed at which the monitoring target approaches the vehicle, and the notification condition is that the speed is It is a monitoring device that is faster.

第七の発明は、第一の発明または第二の発明の構成において、前記通知手段によって前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知した場合に、前記自動車の位置を示す位置情報を取得し、前記自動車を追跡する追跡手段を有する、監視装置である。   A seventh invention is the configuration according to the first invention or the second invention, wherein position information indicating the position of the vehicle is provided when the notification means notifies outside by a predetermined notification mode that the notification condition is satisfied. , And tracking means for tracking the vehicle.

第八の発明は、自動車の外部を監視する監視システムであって、撮影手段が撮影した物体の画像データを取得する画像データ取得手段と、前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識手段と、前記物体認識手段が前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断手段と、前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知手段と、を有する監視システムである。   An eighth aspect of the present invention is a monitoring system for monitoring the outside of a car, comprising: image data acquisition means for acquiring image data of an object photographed by the photographing means; and a monitoring target among the objects included in the image data. The object recognition means to be recognized, the notification condition judgment means for judging whether the notification condition for notifying to the outside is satisfied when the object recognition means recognizes the monitoring target, and the condition that the notification condition is satisfied And a notification unit for notifying the outside according to the notification mode of

第九の発明は、自動車の外部を監視する監視装置が、物体の画像データを取得する画像データ取得ステップと、前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識ステップと、前記物体認識ステップにおいて前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断ステップと、前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知ステップと、を有する監視方法である。   A ninth invention is an image data acquisition step of acquiring image data of an object, and an object recognition step of recognizing an object to be monitored among the objects included in the image data. When the monitoring target is recognized in the object recognition step, a notification condition determination step of determining whether a notification condition for notification to the outside is satisfied and notification that the notification condition is satisfied are notified to the outside according to a predetermined notification mode And a notifying step.

第十の発明は、自動車の外部を監視する監視装置を管理する制御装置を、物体の画像データを取得する画像データ取得手段、前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識手段、前記物体認識手段が前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断手段、及び、前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知手段、として機能させるための監視プログラムである。   A tenth aspect of the invention relates to a control device that manages a monitoring device that monitors the outside of a vehicle, an image data acquisition unit that acquires image data of an object, and an object that recognizes a monitoring target among the objects included in the image data A recognition unit, a notification condition judging unit that judges whether a notification condition for notifying outside is satisfied when the object recognition unit recognizes the monitoring target, and a predetermined notification aspect that the notification condition is satisfied Is a monitoring program for functioning as notification means for notifying the outside by means of

以上のように、本発明によれば、運転者が自動車から離れた場所にいるときに、自動車の外部の状況に応じた通知をすることができる。   As described above, according to the present invention, when the driver is away from the car, it is possible to notify in accordance with the external situation of the car.

本発明の実施形態の概略を示す図である。FIG. 1 shows an overview of an embodiment of the present invention. 撮影装置の機能ブロックを示す概略図である。It is the schematic which shows the functional block of an imaging device. 監視装置の機能ブロックを示す概略図である。It is the schematic which shows the functional block of a monitoring apparatus. 画像認識用特徴データを説明するための概念図である。It is a conceptual diagram for demonstrating the feature data for image recognition. 通知条件を説明するための図である。It is a figure for demonstrating notification conditions. 通知条件を説明するための図である。It is a figure for demonstrating notification conditions. 通知態様データを示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows notification mode data. 追跡プログラムを説明するための図である。It is a figure for demonstrating a tracking program. 監視装置等の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of a monitoring apparatus etc.

本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。なお、当業者が適宜実施できる構成については説明を省略し、本発明の基本的な構成についてのみ説明する。   Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The description of the configurations that can be appropriately implemented by those skilled in the art will be omitted, and only the basic configuration of the present invention will be described.

図1に示すように、監視装置100は、自動車300を離れた運転者350のコートのポケットに格納されている。監視装置100は、例えば、携帯電話機(スマートフォンを含む)である。運転者350は、自動車300を道路R1の路肩の駐車スペースに駐車し、婦人352と共に食事に出かけるところである。自動車300のフロントガラスの内側上部近傍には、撮影装置10が配置されている。撮影装置10を構成するカメラ(図示せず)は撮影手段の一例である。撮影装置10は、例えば、ドライブレコーダーである。   As shown in FIG. 1, the monitoring device 100 is stored in the coat pocket of the driver 350 who has left the automobile 300. The monitoring device 100 is, for example, a mobile phone (including a smart phone). The driver 350 is about to park the car 300 in the parking space on the shoulder of the road R1 and go out for a meal with the woman 352. Near the inner upper portion of the windshield of the automobile 300, a photographing device 10 is disposed. The camera (not shown) which comprises the imaging device 10 is an example of an imaging means. The imaging device 10 is, for example, a drive recorder.

監視装置100は、運転者350が自動車300を離れているときに、撮影装置10が撮影した画像の画像データを撮影装置10から取得(受信)するようになっている。   The monitoring device 100 is configured to obtain (receive) image data of an image captured by the imaging device 10 from the imaging device 10 when the driver 350 leaves the vehicle 300.

監視装置100は、画像認識により、撮影装置10から受信した画像データ中に、監視対象が含まれている場合に、その監視対象を認識する。監視対象は、例えば、所定の服装の人間であり、人間360及び362が該当する。人間360及び362は、それぞれ、赤色のジャケット360a及び362aを着用している。監視装置100は、画像データ中に監視対象を認識し、さらに、通知条件を満たす場合に、通知条件が成立したことを音や振動で運転者350に通知するようになっている。さらに、監視装置100は、所定条件を満たす場合に、撮影装置10に対して、撮影装置10の位置を示す位置情報を要求するようになっている。撮影装置10の位置は自動車300の位置でもある。これにより、自動車300が運転者350以外の者に移動させられた場合に、監視装置100が撮影装置10から位置情報を受信することにより、自動車300を追跡することができる。   When the monitoring target is included in the image data received from the imaging device 10, the monitoring device 100 recognizes the monitoring target by image recognition. The monitoring target is, for example, a person in a predetermined clothes, and corresponds to humans 360 and 362. Humans 360 and 362 wear red jackets 360a and 362a, respectively. The monitoring apparatus 100 recognizes the monitoring target in the image data, and when the notification condition is satisfied, notifies the driver 350 of the satisfaction of the notification condition by sound or vibration. Furthermore, when the predetermined condition is satisfied, the monitoring device 100 requests the imaging device 10 for position information indicating the position of the imaging device 10. The position of the photographing device 10 is also the position of the car 300. Thus, when the vehicle 300 is moved by a person other than the driver 350, the monitoring device 100 can track the vehicle 300 by receiving position information from the imaging device 10.

図2に示すように、撮影装置10は、CPU(Central Processing Unit)50、記憶部52、無線通信部54、GPS(Global Positioning System)部56、画像処理部60、及び、電源部70を有する。   As shown in FIG. 2, the imaging device 10 includes a central processing unit (CPU) 50, a storage unit 52, a wireless communication unit 54, a GPS (global positioning system) unit 56, an image processing unit 60, and a power supply unit 70. .

撮影装置10は、画像処理部60によって撮影装置10の中心的な構成であるカメラ(図示せず)を作動させて、外部の画像を取得することができる。   The imaging device 10 can operate the camera (not shown) that is the central configuration of the imaging device 10 by the image processing unit 60 to acquire an external image.

撮影装置10は、無線通信部54によって画像データを監視装置100へ送信することができる。   The imaging device 10 can transmit image data to the monitoring device 100 by the wireless communication unit 54.

撮影装置10は、GPS部56によって、撮影装置10自体の位置を測定することができる。GPS部56は、基本的に、4つ以上のGPS衛星(航法衛星)からの電波を受信して撮影装置10の位置を計測する。   The imaging device 10 can measure the position of the imaging device 10 itself by the GPS unit 56. The GPS unit 56 basically receives radio waves from four or more GPS satellites (navigation satellites) to measure the position of the imaging device 10.

電源部70は、自動車300の電源と接続し、自動車300から電力の供給を受けるようになっている。   The power supply unit 70 is connected to the power supply of the automobile 300 and receives power supply from the automobile 300.

記憶部52には、ドライブレコーダーとしての一般的なプログラムのほか、停車時撮影プログラム、画像データ送信プログラム、位置情報送信プログラムが格納されている。CPU50と停車時撮影プログラムは停車時撮影手段の一例である。CPU50と画像データ送信プログラムは画像送信手段の一例である。CPU50と位置情報送信プログラムは位置情報送信手段の一例である。   The storage unit 52 stores a stop shooting program, an image data transmission program, and a position information transmission program, in addition to a general program as a drive recorder. The CPU 50 and the at-stop imaging program are an example of the at-stop imaging means. The CPU 50 and the image data transmission program are an example of an image transmission unit. The CPU 50 and the position information transmission program are an example of position information transmission means.

撮影装置10は、停車時撮影プログラムによって、自動車300の停車中に外部を撮影する。撮影装置10は、自動車300の走行中には継続的に外部を撮影しているが、自動車300が停車した場合であっても、使用者である運転者350によって、撮影装置10のカメラのスイッチが切られるなど、撮影中断の処理がなされない限り、外部の撮影を継続するようになっている。   The photographing device 10 photographs the outside while the car 300 is stopped by the photographing program at the time of stop. The photographing device 10 continuously photographs the outside while the car 300 is traveling, but even when the car 300 is stopped, the switch of the camera of the photographing device 10 is operated by the driver 350 who is the user. The external shooting is continued unless the shooting interruption process is performed, for example, the camera is turned off.

撮影装置10は、画像データ送信プログラムによって、停車中に撮影した画像の画像データを継続的に監視装置100へ送信するようになっている。   The imaging device 10 is configured to continuously transmit image data of an image captured while the vehicle is stopped to the monitoring device 100 by an image data transmission program.

撮影装置10は、位置情報送信プログラムによって、所定条件を満たした場合に、撮影装置10の位置を継続的に監視装置100へ送信するようになっている。所定条件は、監視装置100から位置情報の送信要求を受信したことである。   The imaging device 10 is configured to continuously transmit the position of the imaging device 10 to the monitoring device 100 when the predetermined condition is satisfied by the position information transmission program. The predetermined condition is that a transmission request for position information has been received from the monitoring device 100.

図3に示すように、監視装置100は、CPU150、記憶部152、無線通信部154、GPS部156、及び、電源部170を有する。   As shown in FIG. 3, the monitoring device 100 includes a CPU 150, a storage unit 152, a wireless communication unit 154, a GPS unit 156, and a power supply unit 170.

監視装置100は、無線通信部154によって撮影装置10から画像データを受信することができる。また、撮影装置10に対して、位置情報の送信要求を送信し、位置情報を受信することができる。   The monitoring device 100 can receive image data from the imaging device 10 by the wireless communication unit 154. Further, it is possible to transmit a transmission request for position information to the imaging device 10 and receive the position information.

監視装置100は、GPS部156によって、監視装置100自体の位置を測定することができる。   The monitoring device 100 can measure the position of the monitoring device 100 itself by the GPS unit 156.

電源部170は、充電可能な可充電電池であり、監視装置100の各部へ電力を供給するようになっている。   The power supply unit 170 is a chargeable rechargeable battery, and supplies power to each unit of the monitoring device 100.

記憶部152には、携帯電話機としての一般的なプログラムのほか、画像データ取得プログラム、物体認識プログラム、距離推定プログラム、接近判断プログラム、速度変化認識プログラム、通知条件判断プログラム、通知態様決定プログラム、通知プログラム、及び、追跡プログラムが格納されている。CPU150と画像データ取得プログラムは画像データ取得手段の一例である。CPU150と物体認識プログラムは物体認識手段の一例である。CPU150と距離推定プログラムは距離推定手段の一例である。CPU150と接近判断プログラムは接近判断手段の一例である。CPU150と速度変化認識プログラムは速度変化認識手段の一例である。CPU150と通知条件判断プログラムは通知条件判断手段の一例である。CPU150と通知態様決定プログラムは通知態様決定手段の一例である。CPU150と通知プログラムは通知手段の一例である。CPU150と追跡プログラムは追跡手段の一例である。   The storage unit 152 includes a general program as a mobile phone, an image data acquisition program, an object recognition program, a distance estimation program, an approach determination program, a speed change recognition program, a notification condition determination program, a notification mode determination program, notification A program and a tracking program are stored. The CPU 150 and the image data acquisition program are an example of an image data acquisition unit. The CPU 150 and the object recognition program are examples of object recognition means. The CPU 150 and the distance estimation program are examples of distance estimation means. The CPU 150 and the approach determination program are an example of the approach determination means. The CPU 150 and the speed change recognition program are an example of the speed change recognition means. The CPU 150 and the notification condition determination program are an example of notification condition determination means. The CPU 150 and the notification mode determination program are an example of the notification mode determination means. The CPU 150 and the notification program are an example of notification means. The CPU 150 and the tracking program are an example of the tracking means.

監視装置100は、画像データ取得プログラムによって、撮影装置10から画像データを取得する。   The monitoring device 100 acquires image data from the imaging device 10 according to an image data acquisition program.

監視装置100は、物体認識プログラムによって、画像データに含まれる物体を認識し、監視対象を認識する。本実施形態において、監視対象は、赤色のジャケットを着ている男の人間であるとする。   The monitoring apparatus 100 recognizes an object included in the image data by an object recognition program, and recognizes a monitoring target. In the present embodiment, it is assumed that the monitoring target is a man wearing a red jacket.

監視装置100は、物体認識プログラムによって、深層学習(ディープラーニング)によって生成された特徴データを参照する。ここで、深層学習とは、多層構造のニューラルネットワークの機械学習であり、画像認識の分野が有力な活用分野の一つである。   The monitoring apparatus 100 refers to the feature data generated by deep learning by the object recognition program. Here, deep learning is machine learning of a multi-layered neural network, and the field of image recognition is a powerful application field.

監視装置100は、カテゴリーごとの多数の画像認識用特徴データ(以下、「特徴情報」とも呼ぶ。)に基づいて、撮影装置10から取得した画像データに含まれる物体の特徴を識別して、物体のカテゴリーを認識できるようになっている。特徴情報は、記憶部152に格納しておいてもよいし、外部の記憶装置に記憶しておいて、監視装置100が外部の記憶装置にアクセスできるようにしておいてもよい。このカテゴリーの認識を一般物体認識と呼ぶ。図4の画像認識用特徴データの概念図に示すように、カテゴリーは、例えば、「人間」、「犬」、「猫」等である。各カテゴリーは、細分化されており、「人間」のカテゴリーの中に、「男」、「女」等のサブカテゴリー1があり、サブカテゴリー1の「男」の中に、「ジャケット」、「パンツ」などのサブカテゴリー2があり、サブカテゴリー2の「ジャケット」の中に、「赤色」「青色」等のサブカテゴリー3がある。記憶部152には、上述のカテゴリーごとに、多数の特徴データが格納されている。監視装置100は、例えば、「人間」の多数の画像例に基づいて取得した「人間」の特徴情報を参照することができるようになっている。   The monitoring device 100 identifies a feature of an object included in image data acquired from the imaging device 10 based on a large number of image recognition feature data (hereinafter also referred to as “feature information”) for each category, It is possible to recognize the category of The feature information may be stored in the storage unit 152, or may be stored in an external storage device so that the monitoring apparatus 100 can access the external storage device. This category of recognition is called general object recognition. As shown in the conceptual diagram of the image recognition feature data in FIG. 4, the categories are, for example, “human”, “dog”, “cat” and the like. Each category is subdivided, and there is a subcategory 1 such as "male" or "female" in the "human" category, and a "jacket" or "jacket" in the subcategory 1 "male". There is a subcategory 2 such as "pants" and a subcategory 3 such as "red" and "blue" in the "jacket" of the subcategory 2. A large number of feature data are stored in the storage unit 152 for each of the categories described above. The monitoring apparatus 100 can refer to feature information of “human” acquired based on, for example, a number of image examples of “human”.

一般物体認識においては、画像データについて、例えば、輪郭や個々の構成の方向といった特徴を多数抽出し、ディープラーニングで取得した各カテゴリーの特徴と対比して、相関性(相関度)を判断する。相関度が高いほど、取得した画像中の物体が特定のカテゴリーに属する可能性が高い。例えば、相関度が0の場合には、特定のカテゴリーに属する可能性(以下、「カテゴリー共通確率」と呼ぶ。)は0として、相関度が最大値を示すときに、カテゴリー共通確率が100%であると定義する。監視装置100は、カテゴリー共通確率が所定の基準値である、例えば、95%以上であるときに、取得した画像中の物体のカテゴリーが、特定のカテゴリーに属すると判断する。   In general object recognition, for image data, for example, a large number of features such as contours and directions of individual configurations are extracted, and the correlation (degree of correlation) is determined in comparison with the features of each category acquired by deep learning. The higher the degree of correlation, the more likely an object in the acquired image belongs to a particular category. For example, when the degree of correlation is 0, the possibility of belonging to a specific category (hereinafter referred to as "category common probability") is 0, and when the degree of correlation indicates the maximum value, the category common probability is 100%. It is defined as The monitoring apparatus 100 determines that the category of the object in the acquired image belongs to a specific category when the category common probability is a predetermined reference value, for example, 95% or more.

取得した画像中に赤色のジャケットを着ている男の人間が含まれる場合、監視装置100は、上述の一般物体認識によって、特徴データを参照し、「人間」であり、「男」であり、「ジャケット」を着ており、ジャケットが「赤色」であると認識し、画像中の物体が監視対象であると認識する。   When the acquired image includes a man wearing a red jacket, the monitoring apparatus 100 refers to the feature data by the general object recognition described above, and is “human” and “male”, The "jacket" is worn, and the jacket is recognized as "red", and the object in the image is recognized as a monitoring target.

監視装置100は、距離推定プログラムによって、監視対象と自動車300との間の距離を推定する。撮影装置10の画素数は例えば、300万画素である。撮影装置10の画素数と監視装置100の画素数は必ずしも同数である必要はないが、本実施形態においては、監視装置100の画総数は撮影装置10の画総数と同一であるとする。   The monitoring apparatus 100 estimates the distance between the monitoring target and the vehicle 300 by means of a distance estimation program. The number of pixels of the imaging device 10 is, for example, 3 million. The number of pixels of the photographing device 10 and the number of pixels of the monitoring device 100 do not necessarily have to be the same. However, in the present embodiment, it is assumed that the total number of images of the monitoring device 100 is the same as the total number of images of the photographing device 10.

図5(a)に示すように、監視対象は画像データにおいて、その大きさに応じて、所定の画素数を占める。監視対象が占める画素数が多いほど、自動車300との距離は近い。監視装置100は、例えば、1m(メートル)の高さの棒が500m離れた位置にあるときの高さ方向の画素数、200メートル離れた位置にあるときの画素数、100メートル離れた位置にあるときの画素数、50メール離れた位置にあるときの画素数、10メートル離れた位置にあるときの画素数というような基本基準値を有している。また、カテゴリーごとに、例えば、「男」の「人間」であれば、平均身長が170cm(センチメートル)であるというカテゴリー基準値を有している。監視装置100は、基本基準値とカテゴリー基準値を参照して、実際の監視対象が占める画素数に基づいて、監視対象と自動車300との間の距離を推定するようになっている。例えば、「男」の「人間」であれば、平均身長が170cmとしたから、所定の距離における高さ方向における画素数は、1mの高さに基づく基本基準値Aの1.7倍の画素数(A×1.7)として計算する。なお、本実施形態において、推定した距離は正確であることを要せず、簡潔な構成が望ましいから、画像中の画素数に基づいて距離を推定するという構成となっている。   As shown in FIG. 5A, the monitoring target occupies a predetermined number of pixels in the image data according to the size thereof. As the number of pixels occupied by the monitoring target is larger, the distance to the car 300 is shorter. For example, the monitoring apparatus 100 may be configured such that the number of pixels in the height direction when the 1 m (bar) height bar is 500 m away, the number of pixels when 200 m away, and 100 m away. It has basic reference values such as the number of pixels at one time, the number of pixels at a position separated by 50 mails, and the number of pixels at a position separated by 10 meters. Also, for each category, for example, in the case of a "man" "human", it has a category reference value that the average height is 170 cm (centimeter). The monitoring apparatus 100 is configured to estimate the distance between the monitoring target and the vehicle 300 based on the number of pixels occupied by the actual monitoring target with reference to the basic reference value and the category reference value. For example, in the case of a "man" "human", the average height is 170 cm, so the number of pixels in the height direction at a predetermined distance is 1.7 times the basic reference value A based on a height of 1 m. Calculate as a number (A × 1.7). In the present embodiment, since the estimated distance does not need to be accurate and a simple configuration is desirable, the distance is estimated based on the number of pixels in the image.

監視装置100は、接近判断プログラムによって、監視対象が自動車300に接近しているか否かを判断する。例えば、図6に示すように、時刻t1における監視対象が占める画素数(図6(a)参照)よりも、時刻t1から時間Δtだけ経過した時刻t2における監視対象が占める画素数(図6(b)参照)が多い場合に、監視装置100は、監視対象が自動車300に接近していると判断する。   The monitoring apparatus 100 determines whether the monitoring target approaches the vehicle 300 according to the approach determination program. For example, as shown in FIG. 6, the number of pixels occupied by the monitoring target at time t2 when time Δt has passed from time t1 than the number of pixels occupied by the monitoring target at time t1 (see FIG. b) When there are many cases), the monitoring apparatus 100 determines that the monitoring target is approaching the car 300.

監視装置100は、速度変化認識プログラムによって、監視対象が自動車300に接近する速度の変化を認識する。監視装置100は、例えば、時刻t1から時間Δtだけ経過した時刻t2との間において監視対象が占める画素数の増加δB1が、その後の時間帯である、時刻t2から時間Δtだけ経過した時刻t3との間において監視対象が占める画素数の増加δB2よりも小さかった場合(δB1<δB2)には、監視対象が速度を速くしていると判断する。   The monitoring apparatus 100 recognizes a change in speed at which the monitoring target approaches the vehicle 300 by the speed change recognition program. For example, the monitoring apparatus 100 determines that the increase δB1 in the number of pixels occupied by the monitoring target between time t1 and time t2 when time Δt has elapsed from time t1, which is the time zone thereafter, If the increase in the number of pixels occupied by the monitoring target during the period is smaller than .delta.B2 (.delta.B1 <.delta.B2), it is determined that the monitoring target is accelerating.

監視装置100は、通知条件判断プログラムによって、監視装置100の使用者である運転者350に通知条件の成立を通知するか否かを判断する。通知条件は、例えば、図5(a)に示すように、監視対象を1名、画像データ中に認識した場合、図5(b)に示すように、監視対象を2名、画像データ中に認識した場合、あるいは、図6(a)及び(b)に示すように、監視対象が自動車300に接近している場合、あるいは、監視対象が速度を速めて自動車300に接近している場合である。通知条件は、監視装置100の使用者である運転者350が、予め選択し、設定しておくことができるようになっている。   The monitoring device 100 determines whether to notify the driver 350 who is the user of the monitoring device 100 of the establishment of the notification condition by the notification condition determination program. For example, as shown in FIG. 5A, when one monitoring target is recognized in the image data, as the notification condition, as shown in FIG. 5B, two monitoring targets are displayed in the image data. When it is recognized, or as shown in FIGS. 6 (a) and 6 (b), the monitored object approaches the vehicle 300, or the monitored object approaches the vehicle 300 at a high speed. is there. The notification conditions can be selected and set in advance by the driver 350 who is the user of the monitoring apparatus 100.

監視装置100は、通知態様決定プログラムによって、監視対象と自動車300との間の距離に基づいて、外部(運転者350)に通知する通知態様を決定する。監視装置100は、図7に示すように、通知態様データを参照し、監視対象と自動車300との距離に応じて通知態様を決定する。通知態様データは、記憶部152に格納されている。距離200m〜500mの場合の通知態様Aは、例えば、比較的小さな音(あるいは周波数の低い振動や低い音)であり、距離100m〜200mの通知態様Bは、通体態様Aよりも大きな音(あるいは周波数が大きい振動、あるいは周波数が高い音)であるというように、自動車300と監視対象との距離が短くなるほど、大きな音(あるいは周波数が高い振動、周波数が高い音)になるように、規定されている。   The monitoring apparatus 100 determines a notification mode for notifying the outside (driver 350) based on the distance between the monitoring target and the vehicle 300 by the notification mode determination program. As shown in FIG. 7, the monitoring apparatus 100 refers to the notification mode data, and determines the notification mode according to the distance between the monitoring target and the vehicle 300. The notification mode data is stored in the storage unit 152. The notification mode A in the case of a distance of 200 m to 500 m is, for example, a relatively small sound (or low frequency vibration or low sound), and the notification mode B of a distance 100 m to 200 m is a sound (or It is specified that the louder the sound (or the vibration with a high frequency, the sound with a high frequency) the greater the distance between the automobile 300 and the monitoring target, such as vibration with a large frequency or sound with a high frequency). ing.

監視装置100は、通知プログラムによって、通知態様決定プログラムで決定した通知態様で、外部(運転者350)に通知する。   The monitoring apparatus 100 notifies the outside (driver 350) of the notification mode determined by the notification mode determination program by the notification program.

監視装置100は、通知条件の成立を外部(運転者350)に通知すると、追跡プログラムによって、撮影装置10から位置情報を取得し、自動車300の位置を追跡する。すなわち、監視装置100は、通知条件の成立を外部に通知すると、撮影装置10に位置情報の送信要求を送信し、撮影装置10から継続的に位置情報を受信する。なお、監視装置100は、外部への通知の後、常に追跡を実施するのではなく、所定条件が成立した場合に実施してもよい。所定条件は、例えば、運転者350によって、監視装置100に追跡開始の指示が入力されたことである。監視装置100は、撮影装置10から位置情報を受信すると、図8に示すように、撮影装置10の位置(自動車300の位置)を表示画面100a上に表示する。図8の例では、表示画面100aにおいて、撮影装置10の最初の位置P1から経路R1を通過し、現在位置P2に到達したことが示されている。すなわち、監視装置100は、通知条件が成立すると、撮影装置10の位置(自動車300の位置)を追跡することができるから、自動者300が盗難にあっても、追跡することが可能である。   When the monitoring device 100 notifies the outside (driver 350) of the establishment of the notification condition, the tracking program acquires position information from the imaging device 10 and tracks the position of the automobile 300 by the tracking program. That is, when the monitoring device 100 notifies the outside of establishment of the notification condition, the monitoring device 100 transmits a transmission request for position information to the imaging device 10, and continuously receives the position information from the imaging device 10. Note that the monitoring apparatus 100 may not always perform tracking after notification to the outside, and may be performed when a predetermined condition is satisfied. The predetermined condition is, for example, that the driver 350 has input an instruction to start tracking to the monitoring device 100. When receiving the position information from the photographing device 10, the monitoring device 100 displays the position of the photographing device 10 (the position of the car 300) on the display screen 100a, as shown in FIG. In the example of FIG. 8, it is shown that the display screen 100 a has passed the route R1 from the first position P1 of the imaging device 10 and has reached the current position P2. That is, since the monitoring device 100 can track the position of the photographing device 10 (the position of the car 300) when the notification condition is satisfied, it can track even if the automated worker 300 is stolen.

以下、監視装置100及び撮影装置10の動作例を図9のフローチャートで説明する。撮影装置10は画像を取得し(ステップST1)、画像データを送信すると(ステップST2)、監視装置100はその画像データを受信する(ステップST3)。監視装置100は、画像認識を行い(ステップST4)、通知条件を満たすか否かを判断し(ステップST5)、通知条件を満たす場合には、通知態様を決定し(ステップST6)、通知する(ステップST7)。続いて、所定条件(追跡条件)を満たすか否かを判断し(ステップST8)、追跡条件を満たす場合には、撮影装置10に位置情報を要求し(ステップST9)、撮影装置10から位置情報を受信し(ステップST10)、撮影装置10(自動車300)を追跡する(ステップST11)。   Hereinafter, an operation example of the monitoring device 100 and the photographing device 10 will be described with reference to the flowchart of FIG. The imaging device 10 acquires an image (step ST1), and transmits image data (step ST2), the monitoring device 100 receives the image data (step ST3). The monitoring apparatus 100 performs image recognition (step ST4), determines whether or not the notification condition is satisfied (step ST5), determines the notification mode when the notification condition is satisfied (step ST6), and notifies (step ST6) Step ST7). Subsequently, it is determined whether or not a predetermined condition (tracking condition) is satisfied (step ST8), and when the tracking condition is satisfied, the position information is requested to the imaging device 10 (step ST9). Are received (step ST10), and the imaging device 10 (car 300) is tracked (step ST11).

上述の実施形態においては、撮影装置10は画像を取得し、監視装置100が撮影装置10から画像データを受信して画像認識以後の処理を実施するものとして説明したが、運転者350への通知以外の処理を撮影装置10に実施させるようにしてもよい。この場合、撮影装置10は、通知条件が成立したことを示す情報を監視装置100へ送信し、監視装置100が外部へ通知する構成となり、撮影装置10と監視装置100が一体となって監視装置、あるいは、監視システムを構成する。あるいは、運転者350への通知以外の処理の一部を撮影装置10に実施させるようにしてもよい。この場合においても、撮影装置10と監視装置100が一体となって監視装置、あるいは、監視システムを構成する。また、撮影装置10は、撮影できる装置であれば、ドライブレコーダーに限らず、携帯電話機やスマートフォンであってもよい。   In the above embodiment, the imaging device 10 acquires an image, and the monitoring device 100 is described as receiving image data from the imaging device 10 and performing processing after image recognition, but the driver 350 is notified. Processing other than the above may be performed by the imaging device 10. In this case, the imaging device 10 transmits information indicating that the notification condition is satisfied to the monitoring device 100, and the monitoring device 100 notifies the outside, and the imaging device 10 and the monitoring device 100 are integrated as a monitoring device. Or, configure a monitoring system. Alternatively, part of the processing other than the notification to the driver 350 may be performed by the imaging device 10. Also in this case, the imaging device 10 and the monitoring device 100 integrally constitute a monitoring device or a monitoring system. Moreover, the imaging device 10 is not limited to the drive recorder, and may be a mobile phone or a smartphone as long as the imaging device 10 can capture an image.

なお、本発明の監視装置、監視システム、監視方法及び監視プログラムは、上記実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えることができる。   The monitoring apparatus, the monitoring system, the monitoring method, and the monitoring program of the present invention are not limited to the above embodiments, and various changes can be made without departing from the scope of the present invention.

10 撮影装置
100 監視装置
300 自動車
352 運転者
360,362 監視対象


10 Shooting device 100 Monitoring device 300 Automobile 352 Driver 360, 362 Monitored object


Claims (10)

自動車の外部を監視する監視装置であって、
物体の画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識手段と、
前記物体認識手段が前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断手段と、
前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知手段と、
を有する監視装置。
A monitoring device for monitoring the outside of a car,
Image data acquisition means for acquiring image data of an object;
An object recognition unit that recognizes a monitoring target among the objects included in the image data;
A notification condition determination unit that determines whether the notification condition for notifying the outside is satisfied when the object recognition unit recognizes the monitoring target;
A notification unit that notifies the outside of the notification condition according to a predetermined notification mode;
Monitoring device having.
前記物体認識手段は、深層学習(ディープラーニング)によって生成されたデータを参照する請求項1に記載の監視装置。   The monitoring device according to claim 1, wherein the object recognition means refers to data generated by deep learning. 前記監視対象と前記自動車との間の距離を推定する距離推定手段を有し、
前記通知条件は、前記監視対象が前記自動車から所定の距離以内に位置することである、
請求項1または請求項2に記載の監視装置。
A distance estimation unit configured to estimate a distance between the monitoring target and the vehicle;
The notification condition is that the monitoring target is located within a predetermined distance from the vehicle.
The monitoring device according to claim 1 or 2.
前記監視対象と前記自動車との間の距離に基づいて、外部に通知する通知態様を決定する通知態様決定手段を有する、
請求項3に記載の監視装置。
It has notification mode determination means for determining a notification mode to be notified to the outside based on the distance between the monitoring target and the car.
The monitoring device according to claim 3.
前記監視対象が前記自動車に接近しているか否かを判断する接近判断手段を有し、
前記通知条件は、前記監視対象が前記自動車に接近していることである、
請求項1または2に記載の監視装置。
It has an approach judgment means which judges whether the said monitoring object is approaching the said motor vehicle,
The notification condition is that the monitored object is approaching the car.
The monitoring device according to claim 1.
前記監視対象が前記自動車に接近する速度の変化を認識する速度変化認識手段を有し、
前記通知条件は、前記速度が速くなったことである、
請求項1または請求項2に記載の監視装置。
It has speed change recognition means for recognizing a change in speed at which the monitoring target approaches the vehicle,
The notification condition is that the speed has become faster.
The monitoring device according to claim 1 or 2.
前記通知手段によって前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知した場合に、前記自動車の位置を示す位置情報を取得し、前記自動車を追跡する追跡手段を有する、
請求項1または請求項2に記載の監視装置。
It has tracking means for acquiring position information indicating the position of the vehicle and tracking the vehicle when the notification means notifies the outside that the notification condition is satisfied by a predetermined notification mode.
The monitoring device according to claim 1 or 2.
自動車の外部を監視する監視システムであって、
撮影手段が撮影した物体の画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識手段と、
前記物体認識手段が前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断手段と、
前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知手段と、
を有する監視システム。
A monitoring system for monitoring the outside of a car,
Image data acquisition means for acquiring image data of an object photographed by the photographing means;
An object recognition unit that recognizes a monitoring target among the objects included in the image data;
A notification condition determination unit that determines whether the notification condition for notifying the outside is satisfied when the object recognition unit recognizes the monitoring target;
A notification unit that notifies the outside of the notification condition according to a predetermined notification mode;
Monitoring system with.
自動車の外部を監視する監視装置が、
物体の画像データを取得する画像データ取得ステップと、
前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識ステップと、
前記物体認識ステップにおいて前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断ステップと、
前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知ステップと、
を有する監視方法。
A monitoring device that monitors the outside of the car
An image data acquisition step of acquiring image data of an object;
An object recognition step of recognizing a monitoring target among the objects included in the image data;
A notification condition determination step of determining whether or not a notification condition for notification to the outside is satisfied when the monitoring target is recognized in the object recognition step;
A notification step of notifying the outside of the notification condition according to a predetermined notification mode;
Monitoring method.
自動車の外部を監視する監視装置を管理する制御装置を、
物体の画像データを取得する画像データ取得手段、
前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識手段、
前記物体認識手段が前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断手段、及び、
前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知手段、
として機能させるための監視プログラム。

A control device that manages a monitoring device that monitors the outside of the vehicle,
Image data acquisition means for acquiring image data of an object,
Object recognition means for recognizing a monitoring target among the objects included in the image data,
A notification condition determination unit that determines whether a notification condition for notification to the outside is satisfied when the object recognition unit recognizes the monitoring target;
Notification means for notifying the outside of the notification condition by a predetermined notification mode,
Monitoring program to function as.

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