JP2020077337A - 画像監視システム - Google Patents
画像監視システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2020077337A JP2020077337A JP2018211621A JP2018211621A JP2020077337A JP 2020077337 A JP2020077337 A JP 2020077337A JP 2018211621 A JP2018211621 A JP 2018211621A JP 2018211621 A JP2018211621 A JP 2018211621A JP 2020077337 A JP2020077337 A JP 2020077337A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- notification
- store
- unit
- image
- person
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 73
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 95
- 230000010485 coping Effects 0.000 claims abstract description 73
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims abstract description 60
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 24
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000006870 function Effects 0.000 description 21
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 20
- 238000000034 method Methods 0.000 description 19
- 230000008569 process Effects 0.000 description 16
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 11
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 10
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 3
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 206010038743 Restlessness Diseases 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Telephonic Communication Services (AREA)
Abstract
Description
モデル131は、店舗内を撮影した撮影画像から検出された人物への対処の必要性の度合いを示す要対処度を算出するために使用される判定モデルであり、予め設定される。対処が必要な人物とは、例えば不審人物、又は、困っている人物等である。不審人物とは、例えば長時間滞留している人物、刃物等の凶器を所持している人物、奇声を発する人物、サングラスもしくはマスク等で顔を覆っている人物、又は、万引き等の窃盗行為を画策して周辺を観察している人物等である。困っている人物とは、例えば何かを探してうろうろしている人物、又は、体調不良等のため、うずくまっている人物等である。
背景画像132は、各撮像装置21が、動物体が存在しないときに店舗内を撮影した画像である。
また、人物検出手段143は、画像取得手段142が順次取得した撮影画像において、検出した各人物領域に対して公知のトラッキング技術を用いて追跡処理を実行する。人物検出手段143は、例えば、最新の撮影画像内の人物領域のそれぞれについて、その人物領域の重心位置と、直前の撮影画像から検出された人物領域の重心位置との距離を算出し、距離が所定の閾値以下である人物領域を同一人物による人物領域として対応付ける。なお、人物検出手段143は、オプティカルフロー、パーティクルフィルタ等の方法を用いて追跡処理を実行してもよい。
撮影画像から人物が検出されなかった場合、人物検出手段143は、処理をステップS101へ戻す。
行動価値関数Qの更新式は、以下の式(1)のように表される。
一方、何れかの人物について算出された要対処度が閾値以上である場合、通報手段145は、要対処度が、閾値より大きい第2閾値以上であるか否かを判定する(ステップS108)。第2閾値は、事前の実験による実験結果に基づいて予め設定される。要対処度が第2閾値以上である場合、通報手段145は、店舗装置10が撮影画像に基づいて通報が必要であると判定したことを示す自動通報を監視装置30に送信することを決定し(ステップS109)、処理をステップS101へ戻す。自動通報には、入力店舗の識別情報が含まれる。さらに、自動通報には、行動価値の総和が閾値又は第2閾値以上である人物の識別情報(例えば、撮影画像における人物領域の座標)が含まれてもよい。この場合、通報手段145は、後述する処理において、監視装置30に自動通報を送信する。
一方、要対処度が第2閾値未満である場合、通報手段145は、店舗の各店員に通報指示の実行を促すメッセージを、インタフェース部11を介して各店員が所持する端末装置24に送信し、通知する(ステップS110)。各端末装置24は、通報指示の実行を促すメッセージを受信すると、受信したメッセージを表示又は音声出力し、各店員に通知する。
一方、通報指示信号を受信していない場合、通報手段145は、端末装置24にメッセージを送信してから所定時間(例えば10秒間)が経過したか否かを判定する(ステップS113)。所定時間が経過していない場合、通報手段145は、処理をステップS111に戻し、再度、通報指示信号を受信したか否かを判定する。一方、所定時間が経過した場合、通報手段145は、店員が通報指示を実行しなかったとみなして、処理をステップS101に戻す。
図2のステップS102において手動通報を送信することが決定された場合、手動通報手段141が、監視装置30に手動通報を送信する。その場合、撮影画像として、手動通報前に撮影され且つ人物が検出された画像が送信される。
図2のステップS109において自動通報を送信することが決定された場合、通報手段145が、監視装置30に自動通報を送信する。その場合、撮影画像として、自動通報が送信された時及びその直前の所定期間に撮影された画像が送信される。
図2のステップS112において手動通報を送信することが決定された場合、手動通報手段141が、監視装置30に手動通報を送信する。その場合、撮影画像として、店舗の各店員に通報指示の実行を促すメッセージが端末装置24に送信された時及びその直前の所定期間に撮影された画像が送信される。
なお、監視装置30に対する手動通報が、店舗の各店員に端末装置24に通報指示の実行を促すメッセージによるものか否かは、実行を促すメッセージが送信されてから所定時間内に店員が手動ボタンを押したか否かにより判定される。
また、ステップS102、S109において通報を送信することが決定された場合、上記撮影画像と合わせて現在の画像であるライブ画像が送信される。
図4に示すように、表示画面400には、受信した通報を示す情報401、自動通報或いは手動通報による通報時の撮影画像402、ライブ映像を表示するライブ画像403、音声通知ボタン404、通報ボタン405及び終了ボタン406等が表示される。
情報401には、通報を送信した店舗装置10が設置された店舗の識別情報と、その店舗装置10から受信した通報が手動通報であるか自動通報であるかとが表示される。なお、店舗装置10から受信した通報が手動通報である場合、情報401には、さらに通報を指示した店員もしくは端末装置24の識別情報が表示されてもよい。また、店舗装置10から受信した通報に、行動価値の総和が閾値又は第2閾値以上である人物の識別情報が含まれている場合、情報401には、さらにその人物の識別情報が表示されてもよい。
監視員は、音声通知ボタン404を押下することにより、店舗装置10を介して音出力装置22に所定の音声を出力させることができる。
監視員は、通報ボタン405を押下することにより、監視装置30から、警察等に設置された他の装置(不図示)に通報を送信させることができる。
監視員は、終了ボタン406を押下することにより、表示画面400の表示を終了させることができる。
また、監視員により通報ボタン405が押下された場合、対処行動検出手段351は、監視員の対処行動として他装置への通報を検出する。この場合、対処行動検出手段351は、第2通信部31を介して他の装置に通報を送信する。
また、監視員により終了ボタン406が押下された場合、対処行動検出手段351は、表示画面400を閉じて、表示画面400の表示を終了する。この場合、対処行動検出手段351は、表示画面400の表示を開始してから終了するまでの時間を、監視員が店舗を監視する監視時間として検出する。なお、対処行動検出手段351は、音声通知ボタン404又は通報ボタン405が押下された場合、表示画面400の表示を開始してから音声通知ボタン404又は通報ボタン405が押下されるまでの時間を監視時間として検出してもよい。
判定手段352は、対処行動検出手段351が、監視員の対処行動として店舗に対する音声通知又は他装置への通報を検出した場合、検出された人物への対処が必要であったと判定する。即ち、その場合、判定手段352は、店舗装置10から受信した通報が正しいと判定する。一方、判定手段352は、対処行動検出手段351が、表示画面400の表示を開始してから所定時間(例えば10分間)が経過する前に、店舗に対する音声通知又は他装置への通報を検出することなく、表示画面400の表示を終了する終了ボタン406が押下されたことを検知した場合、検出された人物への対処が不要であったと判定する。即ち、その場合、判定手段352は、店舗装置10から受信した通報が不正解であると判定する。
また、判定手段352は、対処行動検出手段351が、表示画面400の表示を開始してから所定時間が経過するまで、店舗に対する音声通知又は他装置への通報を検出することなく、表示画面400を表示し続けた場合、検出された人物への対処の要否が不明であると判定する。即ち、この場合、判定手段352は、万引き等の問題が発生した可能性があり、監視員が表示画面400を監視し続けているが、撮影画像からその問題の発生を確信できないものとみなす。即ち、その場合、判定手段352は、店舗装置10から受信した通報に対する正誤判定を保留する。または、判定手段352は、表示画面400の表示を開始してから所定時間が経過するまで表示画面400を表示し続けた場合、検出された人物への対処が必要であると判定してもよい。
更新手段146は、モデル131の初期設定時と同様にして、モデル131を更新する。但し、更新手段146は、図2のステップS102において手動通報を送信することが決定された場合、通報指示が実行される前、即ち手動通報前に撮影され且つ人物が検出された撮影画像を用いてモデル131を更新する。また、更新手段146は、ステップS109において自動通報を送信することが決定された場合、自動通報が送信される前の所定期間、特に自動通報が送信された時及びその直前の所定期間に撮影された撮影画像を用いてモデル131を更新する。その場合、更新手段146は、行動価値の総和が閾値又は第2閾値以上である人物の人物領域のみを用いてモデル131を更新してもよい。また、更新手段146は、ステップS112において手動通報を送信することが決定された場合、店舗の各店員に通報指示の実行を促すメッセージが端末装置24に送信された時及びその直前の所定期間に撮影された撮影画像を用いてモデル131を更新する。その場合、更新手段146は、行動価値の総和が閾値以上である人物の人物領域のみを用いてモデル131を更新してもよい。このように、評価結果が手動通報に対応する場合、更新手段146は、モデル131の更新に使用する画像として、通報指示が実行される前の所定期間に撮影された撮影画像を設定する。
更新手段146は、受信した判定結果に対応する各撮影画像を時刻順に参照し、各撮影画像から検出された人物領域に対応するQ(s,a)を、上記の式(1)に従って更新していく。判定結果が、撮影画像に写っている人物に対する対処が必要であったことを示す場合、更新手段146は、行動価値関数Q1(s,a)を更新し、モデル131を、最終的に更新された各Q1(s,a)の値(行動価値)の組合せに更新する。一方、判定結果が、撮影画像に写っている人物に対する対処が不要であったことを示す場合、更新手段146は、行動価値関数Q2(s,a)を更新し、モデル131を、最終的に更新された各Q2(s,a)の値(行動価値)の組合せに更新する。また、判定結果が、撮影画像に写っている人物に対する対処の要否が不明であったことを示す場合、更新手段146は、モデル131を更新しない。
なお、図2のステップS106において要対処度が閾値以上であった場合、通報手段145は、要対処度が第2閾値以上であるか否かに関わらず、監視装置30に自動通報を送信することを決定してもよい。その場合、図3のステップS201において、通報手段145は、要対処度が閾値以上である場合に、監視装置30に自動通報を送信する。また、店舗装置10は、図2のステップS101〜S102の処理を省略し、監視装置30に手動通報を送信する処理を省略してもよい。
この場合、画像監視システムは、店舗の店員による信頼性の高い指示に基づいて、判定手段352による判定結果を用いずにモデル131を更新するため、監視装置30の処理負荷を軽減しつつ、モデル131を適切に更新することができる。
そこで、更新手段146は、監視時間が短い程、モデル131を更新する度合いを大きくし、監視時間が長い程、モデル131を更新する度合いを小さくする。例えば、更新手段146は、監視時間が短い程、判定結果に対応する各撮影画像の内の最後の撮影画像に係る行動aの報酬rとして大きい値を設定し、監視時間が長い程、判定結果に対応する各撮影画像の内の最後の撮影画像に係る行動aの報酬rとして小さい値を設定する。
これにより、更新手段146は、モデル131をより効率良く更新することができる。
例えば、更新手段146は、対処行動が店舗に対する音声通知である場合、対処行動が他装置への通報である場合より、モデル131を更新する度合いを大きくする。または、更新手段146は、対処行動が店舗に対する音声通知である場合、対処行動が他装置への通報である場合より、モデル131を更新する度合いを小さくしてもよい。
これにより、更新手段146は、モデル131をより効率良く更新することができる。
その場合、店舗装置10には、不審人物が写っている画像に対する行動価値関数Q3と、困っている人物が写っている画像に対する行動価値関数Q4とが設定される。行動価値関数Q3は、不審人物が写っているサンプル画像群を複数用いて事前に学習され、行動価値関数Q4は、困っている人物が写っているサンプル画像群を複数用いて事前に学習される。行動価値関数Q3及びQ4は、行動価値関数Q1及びQ2と同様にして、設定される。要対処度算出手段144は、各撮影画像から検出された各人物領域について、Q3(s,a)の値(行動価値)と、Q4(s,a)の値(行動価値)とを特定する。要対処度算出手段144は、各撮影画像について算出した各人物に対するQ3(s,a)の値(行動価値)の総和がQ4(s,a)の値(行動価値)の総和以上である場合、その人物は不審人物であると判定する。一方、要対処度算出手段144は、Q3(s,a)の値(行動価値)の総和がQ4(s,a)の値(行動価値)の総和未満である場合、その人物は困っている人物であると判定する。
通報手段145は、撮影画像に写っている人物が不審人物である場合、ステップS109において自動通報を監視装置30に送信することを決定し、撮影画像に写っている人物が困っている人物である場合、ステップS110において通報指示の実行を促すメッセージを端末装置24に送信する。
これにより、撮影画像に不審人物が写っていると推定される場合には、自動的に監視装置30に通報され、監視員により適切な対処が行われる。一方、撮影画像に困っている人物が写っていると推定される場合には、まず店員に通知されて店員により対処が行われ、店員が必要と判断した場合には、さらに監視装置30に通報される。したがって、画像監視システムでは、対処の必要がないにも関わらず、監視装置30に通報されて監視員に負担をかけることが抑制される。
その場合、要対処度算出手段144は、画像が入力された場合に要対処度を出力するように事前学習された識別器により、要対処度を算出する。この識別器は、例えばディープラーニング等により、対処が必要である人物が写っている複数のサンプル画像、及び、対処が必要である人物が写っていない複数のサンプル画像を用いて事前学習され、モデル131として予め第1記憶部13に記憶される。要対処度算出手段144は、人物検出手段143が検出した人物領域を含む画像を識別器に入力し、識別器から出力された要対処度を取得することにより、要対処度を算出する。
一方、図3のステップS206において、更新手段146は、監視装置30から判定結果を受信した場合、受信した判定結果に基づいて、モデル131として記憶された識別器を更新する。判定結果が、撮影画像に写っている人物に対する対処が必要であることを示す場合、更新手段146は、その撮影画像内の人物領域を、対処が必要である人物が写っているサンプル画像に追加して、識別器を再学習する。一方、判定結果が、撮影画像に写っている人物に対する対処が不要であったことを示す場合、更新手段146は、その撮影画像内の人物領域を、対処が不要であった人物が写っているサンプル画像に追加して、識別器を再学習する。この際、更新手段146は、監視装置から受信した監視時間に基づいてサンプル画像への追加の是非を制限するようにしてもよい。即ち、更新手段146は、撮影画像に写っている人物に対する対処が必要であった場合で、且つ、監視時間が所定未満であった場合はサンプル画像への追加するようにする。
この場合も、画像監視システムは、モデル131を適切に更新することが可能となり、その結果、要対処度を高精度に算出することが可能となる。
その場合、店舗装置10は、対処が必要である人物が写っている複数の第1画像パターンと、対処が不要であった人物が写っている複数の第2画像パターンとをモデル131として第1記憶部13に記憶しておく。要対処度算出手段144は、撮影画像から検出した人物領域と、モデル131として記憶しておいた各画像パターンとの類似度を算出する。類似度は、例えば、人物領域と、画像パターンを人物領域と同じサイズに拡大/縮小した画像との正規化相互相関値とすることができる。要対処度算出手段144は、人物領域と各第1画像パターンの類似度の内の最大値を、人物領域と各第2画像パターンの類似度の内の最大値で除算した値を要対処度として算出する。
一方、図3のステップS206において、更新手段146は、監視装置30から判定結果を受信した場合、受信した判定結果に基づいて、モデル131として記憶された画像パターンを更新する。判定結果が、撮影画像に写っている人物に対する対処が必要であったことを示す場合、更新手段146は、その撮影画像内の人物領域を第1画像パターンに追加する。一方、判定結果が、撮影画像に写っている人物に対する対処が不要であったことを示す場合、更新手段146は、その撮影画像内の人物領域を第2画像パターンに追加する。また、店舗装置10は、モデル131として記憶された画像パターンと合わせて、監視時間の情報を記憶しておき、監視時間に基づき第1画像パターン、第2画像パターンへの追加の是非を判定するようにしてもよい。例えば、対処が必要であった判定結果の場合、且つ監視時間が所定時間未満の場合は、第1画像パターンに追加するなどとしてもよい。
この場合も、画像監視システムは、モデル131を適切に更新することが可能となり、その結果、要対処度を高精度に算出することが可能となる。
Claims (4)
- 店舗装置及び監視装置を有し、店舗を監視する画像監視システムであって、
前記店舗装置は、
店舗内を撮影した撮影画像を取得する画像取得部と、
前記撮影画像から人物を検出する人物検出部と、
予め設定されたモデルを用いて、前記検出された人物への対処の必要性の度合いを示す要対処度を算出する要対処度算出部と、
前記要対処度が閾値以上である場合、前記監視装置に通報を送信する通報部と、を有し、
前記監視装置は、
前記店舗装置から前記通報を受信した場合、前記受信した通報に対する監視員の対処行動を検出する対処行動検出部と、
前記対処行動検出部が検出した対処行動に基づいて、前記受信した通報の正誤を判定し、判定結果を前記店舗装置に送信する判定部と、を有し、
前記店舗装置は、前記監視装置から受信した判定結果及び当該判定結果に対応する撮影画像に基づいて、前記モデルを更新する更新部をさらに有する、
ことを特徴とする画像監視システム。 - 前記対処行動検出部は、前記店舗装置から前記通報を受信した場合、さらに、監視員が店舗を監視する監視時間を検出し、
前記判定部は、前記判定結果とともに前記監視時間を前記店舗装置に送信し、
前記更新部は、前記監視装置から受信した監視時間に基づいて、前記モデルを更新する度合いを変更する、請求項1に記載の画像監視システム。 - 前記対処行動は、店舗に対する音声通知、又は、他装置への通報である、請求項1または2に記載の画像監視システム。
- 前記店舗装置は、店舗の店員による通報指示に従って、前記監視装置に手動通報を送信する手動通報部をさらに有し、
前記対処行動検出部は、前記店舗装置から前記手動通報を受信した場合、前記監視員の対処行動の検出を行わず、
前記更新部は、前記手動通報部が前記監視装置に前記手動通報を送信した場合、前記受信した通報を正しいとみなして、前記モデルを更新する、請求項1〜3の何れか一項に記載の画像監視システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018211621A JP7198052B2 (ja) | 2018-11-09 | 2018-11-09 | 画像監視システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018211621A JP7198052B2 (ja) | 2018-11-09 | 2018-11-09 | 画像監視システム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2020077337A true JP2020077337A (ja) | 2020-05-21 |
JP7198052B2 JP7198052B2 (ja) | 2022-12-28 |
Family
ID=70725033
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018211621A Active JP7198052B2 (ja) | 2018-11-09 | 2018-11-09 | 画像監視システム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7198052B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112200088A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-01-08 | 普联技术有限公司 | 一种坐姿监测方法、装置、设备以及系统 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017057135A1 (ja) * | 2015-09-30 | 2017-04-06 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、判定装置、通知システム、情報送信方法及びプログラム |
JP2018173914A (ja) * | 2017-03-31 | 2018-11-08 | 綜合警備保障株式会社 | 画像処理システム、撮像装置、学習モデル作成方法、情報処理装置 |
-
2018
- 2018-11-09 JP JP2018211621A patent/JP7198052B2/ja active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017057135A1 (ja) * | 2015-09-30 | 2017-04-06 | 日本電気株式会社 | 情報処理装置、判定装置、通知システム、情報送信方法及びプログラム |
JP2018173914A (ja) * | 2017-03-31 | 2018-11-08 | 綜合警備保障株式会社 | 画像処理システム、撮像装置、学習モデル作成方法、情報処理装置 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112200088A (zh) * | 2020-10-10 | 2021-01-08 | 普联技术有限公司 | 一种坐姿监测方法、装置、设备以及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7198052B2 (ja) | 2022-12-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US20180285656A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and computer-readable storage medium, for estimating state of objects | |
US20210124914A1 (en) | Training method of network, monitoring method, system, storage medium and computer device | |
WO2010035524A1 (ja) | インターホンシステム | |
CN110506277B (zh) | 用于构建鲁棒的深度卷积神经网络的滤波器重用机制 | |
KR20150034023A (ko) | 노인 관리용 무선 카메라 장치 및 이를 통한 노인 관리 시스템 | |
JP2015002477A (ja) | 情報処理装置、情報処理システムおよび情報処理方法 | |
US10455144B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, system, and non-transitory computer-readable storage medium | |
KR20160074208A (ko) | 비콘신호를 이용한 안전 서비스 제공 시스템 및 방법 | |
KR101454644B1 (ko) | 보행자 추적기를 이용한 서성거림을 탐지하는 방법 | |
CN114495270A (zh) | 一种实时监控预警方法、装置、系统及存储介质 | |
JP2018151834A (ja) | 迷子検出装置および迷子検出方法 | |
JP7198052B2 (ja) | 画像監視システム | |
US20230410519A1 (en) | Suspicious person alarm notification system and suspicious person alarm notification method | |
JP7214437B2 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム | |
JP7138547B2 (ja) | 店舗装置 | |
JP7220057B2 (ja) | 画像監視システム | |
JP7246166B2 (ja) | 画像監視システム | |
JP7197334B2 (ja) | 画像監視システム | |
JP7161920B2 (ja) | 店舗装置 | |
JP6905849B2 (ja) | 画像処理システム、情報処理装置、プログラム | |
WO2021033453A1 (ja) | 画像処理システム、画像処理プログラム、および画像処理方法 | |
KR101970611B1 (ko) | 프레임률에 따라 학습률을 가변하는 이동객체 검출장치 및 방법 | |
JP5743646B2 (ja) | 異常検知装置 | |
KR101704471B1 (ko) | 낙상 검출 장치 및 그 방법 | |
WO2021024691A1 (ja) | 画像処理システム、画像処理プログラム、および画像処理方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210831 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20220926 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220927 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20221125 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221206 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20221216 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7198052 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |