JP2022022298A - 捜査支援システム、捜査支援方法およびコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上する。【解決手段】捜査支援システムは、複数のサーバと、端末および複数のサーバと通信可能に接続された統合サーバと、を含む。サーバは、複数のカメラのそれぞれの撮像映像を受け取ると、事件等に関して他のサーバとは異なるオブジェクトの映像解析を行う。統合サーバは、複数の異なるオブジェクト特徴要素の端末からの入力に基づいて、オブジェクト特徴要素に対応するサーバに該当オブジェクトの検索要求を送り、それぞれのサーバからの該当オブジェクトの検索結果を受け取って統合して端末に表示させる。【選択図】図１

Description

本開示は、捜査機関による事件等の捜査を支援する捜査支援システム、捜査支援方法およびコンピュータプログラムに関する。

車両の走行経路の所定箇所に複数のカメラ装置を配置し、それぞれのカメラ装置により撮像されたカメラ画像情報をネットワークおよび無線情報交換装置を介して、車両に搭載された端末装置内の表示装置に表示する、という技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１によれば、ユーザは、車両の走行経路上に配置された複数のカメラにより撮像されたカメラ画像情報によって、情報量の多いリアルタイムのカメラ画像を得ることができる。

特開２００７－１７４０１６号公報

特許文献１では、複数のカメラ装置のそれぞれにより撮像されたカメラ画像情報を車両に搭載された端末装置内の表示装置に表示できるので、ユーザ（例えば運転手）は、それぞれのカメラ装置の配置箇所におけるリアルタイムのカメラ画像情報を確認できる。しかし特許文献１では、事件あるいは事故（以下「事件等」と称する）の形態が多様化しているという昨今の実情に鑑みて、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両を効率的に絞り込むことは考慮されていない。事件等を目撃した者（つまり目撃者）は、被疑者あるいは逃走車両の外見等の全容を詳細に覚えていることは珍しく、その一部分の特徴を何となく覚えていることが多い。ところが、このような一部分の特徴が１つ以上でも寄せ集まって検索できれば被疑者あるいは逃走車両の早期な絞り込みを効率化できる可能性がある。特に、警察等の捜査機関による捜査（特に初動捜査）においては、被疑者あるいは逃走車両をいち早く特定することが求められることが多い。しかし、特許文献１の技術を用いても、捜査官（例えば警官）が個々のカメラ装置の映像を人力で逐一視聴して確認すると被疑者あるいは逃走車両の特定に時間がかかり非効率的であるため、被疑者あるいは逃走車両の早期発見が難しいという課題があった。

本開示は、上述した従来の事情に鑑みて案出され、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上する捜査支援システム、捜査支援方法およびコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

本開示は、複数のサーバと、端末および前記複数のサーバと通信可能に接続された統合サーバと、を含み、前記サーバは、事件に関して他の前記サーバとは異なる種類のオブジェクトの映像解析を行い、抽出したオブジェクトを記憶した中から、前記統合サーバからのオブジェクトの検索要求に基づいて前記オブジェクトの検索を行い、前記統合サーバは、それぞれの前記サーバにより検索された異なる種類のオブジェクトの検索結果を論理的に加算することにより統合して前記端末に表示させる、捜査支援システムを提供する。

また、本開示は、複数のサーバと、端末および前記複数のサーバと通信可能に接続された統合サーバと、を含む捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、事件に関して他の前記サーバとは異なる種類のオブジェクトの映像解析を行い、抽出したオブジェクトを記憶した中から、前記該当オブジェクトの検索要求に基づいてオブジェクトの検索を行い、それぞれの前記サーバにより検索された異なる種類のオブジェクトの検索結果を論理的に加算することにより統合して前記端末に表示する、捜査支援方法を提供する。

また、本開示は、コンピュータ装置である統合サーバに、端末と通信し、事件に関してそれぞれ異なる種類のオブジェクトの映像解析を行う複数のサーバと通信し、オブジェクト特徴要素に対応するサーバに該当オブジェクトの検索要求を送り、前記サーバが前記オブジェクトの映像解析を行い抽出したオブジェクトを記憶した中から前記該当オブジェクトの検索要求に基づいてオブジェクトの検索を行って得た検索結果を、それぞれの前記サーバから受け取って論理的に加算することにより統合して前記端末に表示させる、ことを実現させるための、コンピュータプログラムを提供する。

本開示によれば、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援でき、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上できる。

実施の形態１に係る捜査支援システムのシステム構成例を示すブロック図 捜査支援システムを構成する各種のサーバのハードウェア構成例を示すブロック図 捜査支援システムを構成する各種の端末のハードウェア構成例を示すブロック図 クライアント端末に表示される検索画面の一例を示す図 クライアント端末に表示される検索画面の一例を示す図 クライアント端末に表示される人物の検索結果画面の一例を示す図 クライアント端末に表示される人物の検索結果画面の一例を示す図 クライアント端末に表示される車両の検索結果画面の一例を示す図 クライアント端末に表示される車両の検索結果画面の一例を示す図 クライアント端末に表示されるＯＲ検索の検索結果画面の一例を示す図 クライアント端末に表示されるＡＮＤ検索の検索結果画面の一例を示す図 実施の形態１に係る捜査支援システムにおける第１捜査シナリオに関する動作手順例を時系列に示すシーケンス図 実施の形態１に係る捜査支援システムにおける第２捜査シナリオに関する動作手順例を時系列に示すシーケンス図 クライアント端末に表示されるアラーム監視画面の一例を示す図 実施の形態２に係る捜査支援システムにおけるライブ映像を用いた画像検索に関する動作手順例を時系列に示すシーケンス図 実施の形態２に係る捜査支援システムにおける過去記録映像を用いた画像検索に関する動作手順例を時系列に示すシーケンス図 実施の形態２に係る捜査支援システムにおける過去記録映像を用いた画像検索に関する動作手順例を時系列に示すシーケンス図

以下、添付図面を適宜参照しながら、本開示に係る捜査支援システム、捜査支援方法およびコンピュータプログラムの構成および作用を具体的に開示した実施の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のを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、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。

以下、街中の各所に設置されているカメラにより撮像されている撮像映像を用いて、街中で事件等を引き起こした被疑者あるいはその被疑者が逃走用に使用している逃走車両の絞り込みや追跡等を行う警官の捜査を捜査支援システムにより支援する例を説明する。

（実施の形態１）
図１は、実施の形態１に係る捜査支援システム１のシステム構成例を示すブロック図である。捜査支援システム１は、ＡＩ（Artificial Intelligent）統合サーバ１０と、映像管理サーバ４０と、顔認証サーバ５０と、人物検索サーバ６０と、行動検知サーバ７０と、車両検索サーバ８０と、ＬＰＲ（License Plate Recognition）サーバ９０とを少なくとも含む構成である。また、捜査支援システム１は、ビューア装置としてのクライアント端末ＶＷ１およびモバイル端末ＶＷ２を更に含む構成としてもよい。映像管理サーバ４０、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０およびＬＰＲサーバ９０のそれぞれは、ネットワークＮＷ１を介して複数台（例えば２０台）のカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれと通信可能に接続される。なお、ＡＩ統合サーバ１０、映像管理サーバ４０、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０およびＬＰＲサーバ９０のそれぞれは、捜査支援システム１のサーバを構成し、警察署内でのオンプレミスサーバとしてもよいし、インターネット等のネットワーク網に接続されるクラウドサーバとして設けられてもよい。

なお、図１では、クライアント端末ＶＷ１およびモバイル端末ＶＷ２はそれぞれ１台だけ示されているが、それぞれ複数台が設けられてよい。また、捜査支援システム１は、単一の警察署内に限って使用されることに限定されず、複数の警察署が跨って合同捜査する例に適用されてもよい。

カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれは、監視用途に街中の各所に設置されており、撮像エリア（言い換えると、被写体）の撮像映像データを生成し、ネットワークＮＷ１を介して各サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）に送る。以下の説明において、撮像映像データには、撮像映像データそのものだけでなく、その撮像映像を撮像したカメラの識別情報および撮像日時の情報が含まれる。また、カメラの識別情報は、カメラの識別情報そのものとそのカメラの設置場所情報とを含んでよい。カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれは、例えば国道あるいは県道等の主要幹線道路の路側に固定的に設置されてもよいし、交差点の付近に固定的に設置されてもよい。カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれは、イントラネットの通信回線等のネットワークＮＷ１を介して、各サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）と通信可能に接続される。ネットワークＮＷ１は、有線通信回線（例えば、光ファイバを用いた光通信網）により構成されるが、無線通信網により構成されてもよい。なお、カメラＣ１～Ｃ２０は全て同一メーカ製のものであってもよいし、一部のカメラが他社製のものが含まれても構わない。また、図１の構成例では、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データが共通して各サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）にて受信されているが、各サーバにて受信される共通の撮像映像データはカメラＣ１～Ｃ２０の全ての撮像映像データでもよいし、一部のカメラの撮像映像データだけでもよい。

サーバとしての映像管理サーバ４０は、例えば警察署内に設置され、プロセッサ４１およびデータベース４２を少なくとも含む構成である。以下、データベースを「ＤＢ」と略記する場合がある。映像管理サーバ４０は、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０およびＬＰＲサーバ９０のそれぞれの処理結果のデータを保存したり、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを保存したりする。なお、図１では図示を省略しているが、映像管理サーバ４０は、ネットワークＮＷ１を介してカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取って保存してもよいし、あるいは、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０およびＬＰＲサーバ９０のうちいずれかからカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取って保存してもよい。また、映像管理サーバ４０は、警察署内のオペレータの操作に応じてクライアント端末ＶＷ１あるいは現場の警官の操作に応じてモバイル端末ＶＷ２から送られた要求により、その要求を満たす撮像映像データをデータベース４２から読み出してクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２に送ってよい。

サーバとしての顔認証サーバ５０は、例えば警察署内に設置され、プロセッサ５１およびデータベース５２を少なくとも含む構成である。顔認証サーバ５０のプロセッサ５１は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取る度に、撮像映像データに映る人物の顔を検知する等の映像解析を行い、その映像解析結果をデータベース５２に保存する。顔認証サーバ５０のプロセッサ５１は、映像解析中にブラックリストデータ（後述参照）に登録されている顔画像を検知した時、ブラックリストデータに顔画像が登録されている人物の検知を報知するためのアラーム通知を映像解析結果として生成してよい。アラーム通知の生成対象となる顔画像は、予め顔認証サーバ５０において登録されており、この登録は例えばオペレータ等の操作によってクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの登録の指示により行われてよい。このアラーム通知は、生成される度に顔認証サーバ５０からＡＩ統合サーバ１０に送られる。映像解析結果には、例えば撮像映像データに映る人物の顔画像と映像解析に用いられた撮像映像データの撮像日時およびカメラの識別情報とが含まれる。また、顔認証サーバ５０のプロセッサ５１は、ＡＩ統合サーバ１０からの処理指示（例えば顔画像の照合指示）を受け取ると、その処理指示に含まれる照合対象の顔画像がデータベース５２のブラックリストデータ（後述参照）に登録されているか否かを照合し、照合結果をデータベース５２に保存する。ここで、ブラックリストデータ（顔データベースの一例）は、例えば過去の事件等を起こした前科者の顔画像を含む個人情報が事件等ごとに区分されて登録されたデータであり、データベース５２に登録されている。なお、このブラックリストデータは、データベース５２に登録されてもよいし、他の外部データベース（図示略）に登録されてもよい。

サーバとしての人物検索サーバ６０は、例えば警察署内に設置され、プロセッサ６１およびデータベース６２を少なくとも含む構成である。人物検索サーバ６０のプロセッサ６１は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取る度に、撮像映像データに映る人物（例えば被疑者）に関する情報を抽出する映像解析を行い、その映像解析結果をデータベース６２に保存する。人物検索サーバ６０のプロセッサ６１は、映像解析中に人物属性情報（例えば不審人物の外見的な特徴を示す情報）を満たす人物を検知した時、人物属性情報を満たす人物の検知を報知するためのアラーム通知を映像解析結果として生成してよい。アラーム通知の生成対象となる人物属性情報は、予め人物検索サーバ６０において登録されており、この登録は例えばオペレータ等の操作によってクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの登録の指示により行われてよい。このアラーム通知は、生成される度に人物検索サーバ６０からＡＩ統合サーバ１０に送られる。映像解析結果には、例えば撮像映像データに映る人物情報（例えば、撮像映像中に映る人物の顔、性別、年齢、髪型、背丈、体型、所持品、装備品）と映像解析に用いられた撮像映像データの撮像日時およびカメラの識別情報とが含まれる。人物検索サーバ６０のプロセッサ６１は、この人物情報を撮像映像データに関連付けて付与してデータベース６２に蓄積する。この映像解析結果は、例えば事件等が発生した場合に、ＡＩ統合サーバ１０から送られる処理指示（例えば人物情報の検索指示）に基づいて行われる、該当する人物情報の有無の検索時に参照される。

サーバとしての行動検知サーバ７０は、例えば警察署内に設置され、プロセッサ７１およびデータベース７２を少なくとも含む構成である。行動検知サーバ７０のプロセッサ７１は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取る度に、撮像映像データに映る少なくとも１人の人物が起こす所定のアクション（後述参照）の有無を検知する映像解析を行い、その映像解析結果をデータベース７２に保存する。映像解析結果には、例えば所定のアクションの内容（種別）と映像解析に用いられた撮像映像データの撮像日時およびカメラの識別情報とが含まれる。ここで、所定のアクションは、例えば人物のふらつき、喧嘩、拳銃所持、万引き等の事件等の引き金となりかねない行為のうち少なくとも１つであるが、これらの行為に限定されなくてよい。行動検知サーバ７０のプロセッサ７１は、所定のアクションを検知した時、所定のアクションが検知された撮像映像データに対応する撮像日時およびカメラの識別情報を含むアラーム通知（実施の形態２参照）を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る。

サーバとしての車両検索サーバ８０は、例えば警察署内に設置され、プロセッサ８１およびデータベース８２を少なくとも含む構成である。車両検索サーバ８０のプロセッサ８１は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取る度に、撮像映像データに映る車両（例えば逃走車両）に関する情報を抽出する映像解析を行い、その映像解析結果をデータベース８２に保存する。車両検索サーバ８０のプロセッサ８１は、映像解析中に車両属性情報（例えば逃走車両の車型あるいは車色等の外見的な特徴を示す情報）を満たす車両を検知した時、車両属性情報を満たす車両の検知を報知するためのアラーム通知を映像解析結果として生成してよい。アラーム通知の生成対象となる車両属性情報は、予め車両検索サーバ８０において登録されており、この登録は例えばオペレータ等の操作によってクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの登録の指示により行われてよい。このアラーム通知は、生成される度に車両検索サーバ８０からＡＩ統合サーバ１０に送られる。映像解析結果には、例えば撮像映像データに映る車両情報（例えば、撮像映像中に映る車両の車種、車型、車色、ナンバープレートの情報）と映像解析に用いられた撮像映像データの撮像日時およびカメラの識別情報とが含まれる。車両検索サーバ８０のプロセッサ８１は、この車両情報を撮像映像データに関連付けて付与してデータベース８２に蓄積する。この映像解析結果は、例えば事件等が発生した場合に、ＡＩ統合サーバ１０から送られる処理指示（例えば車両情報の検索指示）に基づいて行われる、該当する車両情報の有無の検索時に参照される。

サーバあるいはライセンス認証サーバとしてのＬＰＲサーバ９０は、例えば警察署内に設置され、プロセッサ９１およびデータベース９２を少なくとも含む構成である。ＬＰＲサーバ９０のプロセッサ９１は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取る度に、撮像映像データに映る車両のナンバープレートを抽出する映像解析を行い、その映像解析結果をデータベース９２に保存する。ＬＰＲサーバ９０のプロセッサ９１は、映像解析中に不審ナンバープレートデータ（例えば不審人物が乗った車両のナンバープレート情報）を満たすナンバープレートを検知した時、不審ナンバープレートデータを満たすナンバープレートの検知を報知するためのアラーム通知を映像解析結果として生成してよい。アラーム通知の生成対象となる不審ナンバープレートデータは、予めＬＰＲサーバ９０において登録されており、この登録は例えばオペレータ等の操作によってクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの登録の指示により行われてよい。このアラーム通知は、生成される度にＬＰＲサーバ９０からＡＩ統合サーバ１０に送られる。ＬＰＲサーバ９０のプロセッサ９１は、ＡＩ統合サーバ１０から送られる処理指示（例えばナンバープレートの照合指示）に基づいて、その処理指示に含まれる照合対象のナンバープレート情報がデータベース９２のナンバープレートリストデータ（後述参照）に登録されているか否かを照合し、照合結果をデータベース９２に保存する。ここで、ナンバープレートリストデータは、ナンバープレート情報と対応する車両の購入者（言い換えると、所有者であるオーナ）に関する情報（例えば顔画像および個人情報）とが予め関連付けて登録されたデータであり、データベース９２に登録されている。なお、このナンバープレートリストデータは、データベース９２に登録されてもよいし、他の外部データベース（図示略）に登録されてもよい。

クライアント端末ＶＷ１は、例えば警察署内に設置され、警察署内のオペレータ（警官）により使用され、例えばラップトップ型またはデスクトップ型のＰＣ（Personal Computer）を用いて構成される。オペレータは、例えば事件等が発生した場合、その事件等の発生を警察署に通報した者（例えば目撃者）からの電話により、その事件等に関する様々な情報（目撃情報）を聞き取り、クライアント端末ＶＷ１を操作することでデータ入力して記録する。クライアント端末ＶＷ１は、例えば目撃情報に一致あるいは類似する人物あるいは車両の検索の処理要求をＡＩ統合サーバ１０に送り、ＡＩ統合サーバ１０が各サーバ（例えば顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）による検索を経て取得した検索結果を、ＡＩ統合サーバ１０から受け取り、その検索結果（後述参照）を表示する。また、クライアント端末ＶＷ１は、例えば無線ＬＡＮ等の警察署内ネットワークを介して映像管理サーバ４０と接続している場合、映像管理サーバ４０にアクセスして所望の撮像映像データを取得して再生表示してよい。

モバイル端末ＶＷ２は、例えば警察署内に設置され、現場等に外出中の警官により使用され、例えばスマートフォンまたはタブレット端末等のコンピュータを用いて構成される。モバイル端末ＶＷ２は、例えば現場付近で聞き取った目撃情報に一致あるいは類似する人物あるいは車両の検索の処理要求をＡＩ統合サーバ１０に送り、ＡＩ統合サーバ１０が各サーバ（例えば顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）による検索を経て取得した検索結果を、ＡＩ統合サーバ１０から受け取り、その検索結果（後述参照）を表示する。また、モバイル端末ＶＷ２は、例えば無線ＬＡＮあるいは携帯電話網等のネットワーク（図示略）を介して映像管理サーバ４０と接続している場合、映像管理サーバ４０にアクセスして所望の撮像映像データを取得して再生表示してよい。

統合サーバとしてのＡＩ統合サーバ１０は、例えば警察署内に設置され、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの人物あるいは車両の検索の処理要求を受け取ると、その処理要求の検索に必要なサーバを特定する。ＡＩ統合サーバ１０は、その特定されたサーバ（例えば顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）に該当する処理指示を生成して送る。ここで、実施の形態１に係る捜査支援システム１において、各サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）の製造元（メーカ）はそれぞれ同一でも異なっても構わない。

例えば各サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）のメーカが全て同一である場合、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２から各サーバへの検索を要求するためのアプリケーション画面（例えば検索条件あるいは照合条件の入力画面）はそのメーカ独自の共通のレイアウト等で生成されることが考えられる。従って、オペレータ等は、一つの検索条件の入力画面に複数のオブジェクト（例えば人物、車両、顔、ナンバープレート）を混在した横断的な検索（ＡＮＤ検索）を行うことができる。

ところが、各サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）のメーカが全て同一ではない場合、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からそれぞれの異なるメーカ製のサーバへの検索を要求するためのアプリケーション画面（例えば検索条件の入力画面）はメーカごとに異なる検索アルゴリズム、レイアウト等で生成されることになる。つまり、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２から見れば、顔認証サーバ５０への照合条件の入力画面（アプリケーション）と、人物検索サーバ６０への検索条件の入力画面（アプリケーション）と、車両検索サーバ８０への検索条件の入力画面（アプリケーション）とがそれぞれ異なってしまい、例えば一度に複数のオブジェクト（例えば人物、車両、顔、ナンバープレート）を混在した横断的な検索を行えず、システムとしての利便性が低下してしまう。

そこで、実施の形態１では、ＡＩ統合サーバ１０は、各サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）のメーカが異なる場合でも、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの検索の処理要求を受け取ると、処理要求の宛先となる各サーバへの通信（アクセス）に共通のインターフェース（ＩＦ：Interface）を用いる。ここでいうインターフェースとは、例えば、各サーバで使用されるオブジェクト用検索アルゴリズムが汎用化された共通検索アルゴリズムであり、ＡＩ統合サーバ１０はこの共通検索アルゴリズムを予め保持している。ＡＩ統合サーバ１０は、各サーバに共通検索アルゴリズム（インターフェース）を用いて、該当するサーバに検索あるいは照合の処理指示を送る。また、インターフェースは、例えば各サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）との通信の仕様に関する取り決めあるいはプロトコルが共通化されたインターフェースでもよいし、各サーバへの通信に適した個別のインターフェースであってよい。ＡＩ統合サーバ１０は、各サーバとの間での通信に適したインターフェースを用いて、データあるいは情報の送受信（例えばアラーム通知の受信）を行ってよい。

ＡＩ統合サーバ１０は、例えば高性能なサーバコンピュータにより構成され、具体的にはメモリＭＭ１、プロセッサ１１、データベース１２、サーバＩＦコントローラ１３およびクライアントＩＦコントローラ１４を含む構成である。

メモリＭＭ１は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）とＲＯＭ（Read Only Memory）とを用いて構成され、ＡＩ統合サーバ１０の動作の実行に必要なプログラム、さらには、動作中に生成されたデータあるいは情報を一時的に保存する。ＲＡＭは、例えばプロセッサ１１の動作時に使用されるワークメモリである。ＲＯＭは、例えばプロセッサ１１を制御するためのプログラムを予め記憶する。メモリＭＭ１は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれが設置された位置を示す道路地図情報を記録しており、例えば道路の新規建設もしくはメンテナンス工事等によって道路地図の情報更新が行われる度に、更新後の道路地図情報を記録する。

プロセッサ１１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を用いて構成され、ＡＩ統合サーバ１０の制御部として機能し、ＡＩ統合サーバ１０の各部の動作を全体的に統括するための制御処理、ＡＩ統合サーバ１０の各部との間のデータの入出力処理、データの演算処理およびデータの記憶処理を行う。プロセッサ１１は、メモリＭＭ１に記憶された本開示に係るコンピュータプログラムに従って動作する。このコンピュータプログラムは、例えば、コンピュータ装置であるＡＩ統合サーバ１０に、端末（例えばクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２）と通信するステップと、複数のカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを用いて、事件等に関してそれぞれ異なるオブジェクトの映像解析を行う複数のサーバ（例えば、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）と通信するステップと、複数の異なるオブジェクト特徴要素の端末からの入力に基づいて、オブジェクト特徴要素に対応するサーバに該当オブジェクトの検索要求を送るステップと、それぞれのサーバからの該当オブジェクトの検索結果を受け取って統合して端末に表示させるステップと、を実現させる。

例えば、プロセッサ１１は、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの人物あるいは車両の検索の処理要求を受け取ると、その処理要求の検索に必要な少なくとも１つのサーバを特定する。プロセッサ１１は、その特定されたサーバ（例えば顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）に該当する処理指示（例えば検索指示）を生成して送る。これにより、プロセッサ１１は、例えば複数のサーバ（例えば人物検索サーバ６０および車両検索サーバ８０）のそれぞれを用いて人物および車両を横断的に検索できる（横断検索処理）。例えば、プロセッサ１１は、横断検索処理として、人物の特徴および顔の２つのオブジェクト、あるいは、車両、人物および顔の３つのオブジェクトを用いた絞り込み検索を該当するサーバに対して行う。

例えば、プロセッサ１１は、各サーバからの検索結果を受け取ると、オブジェクト（例えば人物、車両）ごとに検索結果を並び替える（検索結果ソート処理）。例えば、プロセッサ１１は、各サーバからの検索結果に含まれるスコア（例えばＡＩエンジンの処理に基づいて得られた検索結果の尤度を示す確率値）に基づいて、検索結果に含まれる画像（例えば、人物のサムネイル、顔のサムネイル、車両のサムネイル）の適合度合いを示す順位を決定し、その順位に従って各画像を並び替える。

例えば、プロセッサ１１は、ＡＩ統合サーバ１０に接続されている各サーバ（具体的には、映像管理サーバ４０、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）のそれぞれに所定のコマンドを送る。プロセッサ１１は、各サーバからのコマンド応答の受信の有無に応じて、サーバの生死状態（つまり、サーバコンピュータ内のプロセスの稼働有無）を監視する（死活監視処理）。

データベース１２は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）あるいはＳＳＤ（Solid State Drive）を用いて構成され、プロセッサ１１により取得あるいは生成されたデータもしくは情報を保存する。

サーバＩＦコントローラ１３は、ＡＩ統合サーバ１０と各サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）のそれぞれとの間の通信（送受信）を司る通信インターフェース回路により構成される。また、サーバＩＦコントローラ１３は、例えば顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０のそれぞれのメーカが異なる場合でも、各サーバへの通信（アクセス）に適したインターフェースを選択して用いる。例えば、サーバＩＦコントローラ１３は、顔認証サーバ５０用の入出力インターフェース、人物検索サーバ６０用の入出力インターフェース、車両検索サーバ８０用の入出力インターフェースをそれぞれ有し、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの検索の処理要求に適合するインターフェースを選択して用いる。

クライアントＩＦコントローラ１４は、クライアント端末ＶＷ１、モバイル端末ＶＷ２および映像管理サーバ４０のそれぞれとの間の通信（送受信）を司る通信インターフェース回路により構成される。クライアントＩＦコントローラ１４は、プロセッサ１１によりソートされた検索結果をクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２に送る。クライアントＩＦコントローラ１４は、映像管理サーバ４０に、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２への撮像映像データの配信あるいはカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データの記録（録画）を指示する。また、クライアントＩＦコントローラ１４は、行動検知サーバ７０（実施の形態２参照）からのアラーム通知を各端末（具体的には、クライアント端末ＶＷ１、モバイル端末ＶＷ２）のそれぞれに転送する。なお、クライアントＩＦコントローラ１４は、行動検知サーバ７０以外の他のサーバ（例えば、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）からのアラーム通知を各端末（具体的には、クライアント端末ＶＷ１、モバイル端末ＶＷ２）のそれぞれに転送してもよい。

図２は、捜査支援システム１を構成する各種のサーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。具体的には、各種のサーバは、映像管理サーバ４０、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０である。従って、図２の説明におけるサーバは、映像管理サーバ４０、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０を総称した用語として用いる。図２では、各サーバに共通するハードウェア構成の詳細な説明を行い、各部の特徴的な作用の詳細については図１あるいは後述を参照して説明するので、ここでは説明を簡略化する。

図２のサーバは、例えばサーバコンピュータにより構成され、具体的にはプロセッサＰＲＣ１、メモリＭＭ２、データベース５２、カメラＩＦコントローラ５３およびサーバＩＦコントローラ５４を含む構成である。

プロセッサＰＲＣ１は、例えばＧＰＵ（Graphical Processing Unit）またはＦＰＧＡを用いて構成され、サーバの制御部として機能し、サーバの各部の動作を全体的に統括するための制御処理、サーバの各部との間のデータの入出力処理、データの演算処理およびデータの記憶処理を行う。プロセッサＰＲＣ１は、メモリＭＭ２に記憶されたプログラムに従って動作する。各サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）のプロセッサＰＲＣ１は、例えば対応するサーバでの処理に適するように機械学習により生成された学習済みモデルを実行可能である。各サーバは、学習済みモデルを用いた処理の実行により、処理結果とその処理結果の尤度（信頼確率）を示すスコア（後述参照）とを出力する。

例えば、顔認証サーバ５０は、顔認証サーバ５０用の学習済みモデルを用いて、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データに映る人物の顔を検知したり、ＡＩ統合サーバ１０からの照合指示に含まれる顔画像とデータベース５２のブラックリストデータとの照合処理を実行したりする。顔認証サーバ５０は、処理結果として、ブラックリストデータに登録されている顔画像とその顔画像の尤度を示すスコアとを出力する。

例えば、人物検索サーバ６０は、人物検索サーバ６０用の学習済みモデルを用いて、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データに映るオブジェクト（人物）に関する人物情報を検知して抽出したり、ＡＩ統合サーバ１０からの照合指示に含まれる人物の検索条件を満たす人物の検索処理をデータベース６２の参照により実行したりする。人物検索サーバ６０は、処理結果として、人物検索条件を満たす人物のサムネイル（画像）、人物情報、そのサムネイルの尤度を示すスコアを出力する。

例えば、行動検知サーバ７０は、行動検知サーバ７０用の学習済みモデルを用いて、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データに映るオブジェクト（人物）が起こす所定のアクションの有無を検知する。行動検知サーバ７０は、処理結果として、最も尤度が高いと判定した所定のアクションの内容（結果）とそのアクションが検知された撮像映像データの撮像日時およびカメラの識別情報とを出力する。

例えば、車両検索サーバ８０は、車両検索サーバ８０用の学習済みモデルを用いて、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データに映るオブジェクト（車両）に関する車両情報を検知して抽出したり、ＡＩ統合サーバ１０からの照合指示に含まれる車両の検索条件を満たす車両の検索処理をデータベース８２の参照により実行したりする。車両検索サーバ８０は、処理結果として、車両検索条件を満たす車両のサムネイル（画像）、車両情報、そのサムネイルの尤度を示すスコアとを出力する。

例えば、ＬＰＲサーバ９０は、ＬＰＲサーバ９０用の学習済みモデルを用いて、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データに映るオブジェクト（ナンバープレート）に関するナンバープレート情報を検知して抽出したり、ＡＩ統合サーバ１０からの照合指示に含まれるナンバープレートの情報とデータベース９２のナンバープレートリストデータとの照合処理を実行したりする。ＬＰＲサーバ９０は、処理結果として、ナンバープレートリストデータに登録されているナンバープレートに対応する車両の購入者（オーナ）の顔画像および個人情報を出力する。

メモリＭＭ２は、例えばＲＡＭとＲＯＭとを用いて構成され、サーバの動作の実行に必要なプログラム、さらには、動作中に生成されたデータあるいは情報を一時的に保存する。ＲＡＭは、例えばプロセッサＰＲＣ１の動作時に使用されるワークメモリである。ＲＯＭは、例えばプロセッサＰＲＣ１を制御するためのプログラムを予め記憶する。

データベース５２は、例えばＨＤＤあるいはＳＳＤを用いて構成され、サーバのプロセッサＰＲＣ１により取得あるいは生成されたデータもしくは情報を保存する。プロセッサＰＲＣ１により生成されたデータは、例えばサーバが顔認証サーバ５０である場合には顔画像の照合処理の結果、サーバが人物検索サーバ６０である場合には検索処理の結果として得られた人物情報（上述参照）、サーバが車両検索サーバ８０である場合には検索処理の結果として得られた車両情報（上述参照）、サーバがＬＰＲサーバ９０である場合には検索処理の結果として得られたナンバープレート情報である。

カメラＩＦコントローラ５３は、サーバとカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれとの間の通信（送受信）を司る通信インターフェース回路により構成される。カメラＩＦコントローラ５３は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれにより撮像された撮像映像データを受信してプロセッサＰＲＣ１に出力する。

サーバＩＦコントローラ５４は、サーバとＡＩ統合サーバ１０との間の通信（送受信）を司る通信インターフェース回路により構成される。サーバＩＦコントローラ５４は、ＡＩ統合サーバ１０からの処理指示を受信するとともに、その処理指示に基づくプロセッサＰＲＣ１の処理結果をＡＩ統合サーバ１０に応答（返送）する。また、サーバＩＦコントローラ５４は、各サーバのプロセッサＰＲＣ１により検知されたオブジェクトに対応するアラーム通知（上述参照）をＡＩ統合サーバ１０に送信する。

図３は、捜査支援システム１を構成する各種の端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。具体的には、各種の端末は、クライアント端末ＶＷ１、モバイル端末ＶＷ２である。従って、図３の説明における端末は、クライアント端末ＶＷ１、モバイル端末ＶＷ２を総称した用語として用いる。図３では、各端末に共通するハードウェア構成の詳細な説明を行い、各部の特徴的な作用の詳細については図１あるいは後述を参照して説明するので、ここでは説明を簡略化する。

図３の端末は、例えばコンピュータにより構成され、具体的にはプロセッサＰＲＣ２、メモリＭＭ３、記録装置１１２、サーバＩＦコントローラ１１４、入力デバイス１１５、表示デバイス１１６およびスピーカ１１７を含む構成である。

プロセッサＰＲＣ２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）またはＦＰＧＡを用いて構成され、端末の制御部として機能し、端末の各部の動作を全体的に統括するための制御処理、端末の各部との間のデータの入出力処理、データの演算処理およびデータの記憶処理を行う。プロセッサＰＲＣ２は、メモリＭＭ３に記憶されたプログラムに従って動作する。

メモリＭＭ３は、例えばＲＡＭとＲＯＭとを用いて構成され、端末の動作の実行に必要なプログラム、さらには、動作中に生成されたデータあるいは情報を一時的に保存する。ＲＡＭは、例えばプロセッサＰＲＣ２の動作時に使用されるワークメモリである。ＲＯＭは、例えばプロセッサＰＲＣ２を制御するためのプログラムを予め記憶する。メモリＭＭ３は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれが設置された位置を示す道路地図情報を記録しており、例えば道路の新規建設もしくはメンテナンス工事等によって道路地図の情報更新が行われる度に、更新後の道路地図情報を記録する。

記録装置１１２は、例えばＨＤＤあるいはＳＳＤを用いて構成され、端末のプロセッサＰＲＣ２により取得あるいは生成されたデータもしくは情報を保存する。記録装置１１２は、ＡＩ統合サーバ１０から送られた各種の検索結果のデータを保存する。

サーバＩＦコントローラ１１４は、端末とＡＩ統合サーバ１０との間の通信（送受信）を司る通信インターフェース回路により構成される。サーバＩＦコントローラ１１４は、プロセッサＰＲＣ２により生成される検索の処理要求をＡＩ統合サーバ１０に送る。また、サーバＩＦコントローラ１１４は、ＡＩ統合サーバ１０から送られる各種の検索結果（処理結果）あるいはアラーム通知（上述参照）を受信する。

入力デバイス１１５は、警察署内のオペレータ（例えばクライアント端末ＶＷ１のユーザ）あるいは現場に外出中の警官（例えばモバイル端末ＶＷ２のユーザ）の操作を受け付ける。入力デバイス１１５は、例えばマウス、キーボード、タッチパネルにより構成される。

表示デバイス１１６は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electroluminescence）により構成され、プロセッサＰＲＣ２から送られた各種のデータを表示する。

スピーカ１１７は、プロセッサＰＲＣ２によりデータ（例えばＡＩ統合サーバ１０からの検索結果に含まれるビデオデータ）が再生される時の音声を音響的に出力する。

次に、実施の形態１に係る捜査支援システム１を用いた警察捜査において、クライアント端末ＶＷ１の表示デバイス１１６に表示される各種の画面例について、図４から図１１を参照して説明する。図４～図１１の説明において、図中に示される構成と同一の構成については同一の符号を参照して説明を簡略化あるいは省略する。なお、図４～図１１のそれぞれに表示される画面例はモバイル端末ＶＷ２において表示されてもよい。図４～図１１の説明を分かり易くするため、図４～図１１のそれぞれに示す画面例はクライアント端末ＶＷ１において表示されるとして説明するが、「クライアント端末ＶＷ１」は「モバイル端末ＶＷ２」、「オペレータ」は「警官」にそれぞれ読み替えてよい。

警察捜査において、クライアント端末ＶＷ１は、オペレータの操作により、予めインストールされている捜査支援アプリケーション（以下「捜査支援アプリ」という）を立ち上げて実行中である。捜査支援アプリは、例えばクライアント端末ＶＷ１のメモリＭＭ３のＲＯＭに格納され、オペレータの操作により起動されるとプロセッサＰＲＣ２により実行される。言い換えると、以下の説明における動作主体としての捜査支援アプリはプロセッサＰＲＣ２と読み替えることができる。捜査支援アプリの起動中にプロセッサＰＲＣ２により生成されるデータあるいは情報は、一時的にメモリＭＭ３のＲＡＭに保持される。

図４および図５は、クライアント端末ＶＷ１に表示される検索画面の一例を示す図である。捜査支援アプリは、オペレータによりカメラの撮像映像データに映る人物あるいは車両の検索が開始される時、オペレータの操作により、図４あるいは図５に示す検索画面ＷＤ１を表示デバイス１１６に表示する。

図４に示す検索画面ＷＤ１は、撮像映像データに映るオブジェクト（例えば人物）に関する各種の検索条件の入力欄ＣＯＮ１を有する。人物情報の検索がなされる場合、オペレータの操作により選択あるいは指定された１台以上のカメラの撮像映像データが検索の対象となる。

検索条件の入力欄ＣＯＮ１では、日時（Ｔｉｍｅ＆Ｄａｔｅ）、カメラ（Ｃａｍｅｒａ）、検索モード（Ｓｅａｒｃｈ ｍｏｄｅ）、検索アイコンＳＣ１が入力あるいは選択が可能に、それぞれの表示領域が設けられる。

日時（Ｔｉｍｅ＆Ｄａｔｅ）の表示領域では、日時開始入力欄（Ｆｒｏｍ）、日時終了入力欄（Ｔｏ）、Ｌａｔｅｓｔアイコンが配置されている。

日時開始入力欄（Ｆｒｏｍ）は、オブジェクト（例えば被疑者等の人物、逃走車両等の車両）の検索の対象となる撮像映像データが撮像された開始日時として、オペレータの操作により入力される。日時開始入力欄には、例えば事件等の発生日時またはその日時より少し前の日時が入力される。図４および図５では、日時開始入力欄には、例えば「２０１９年６月１８日の午後６時１３分」が入力されている。オペレータの操作により入力されると、捜査支援アプリは、検索条件（例えば開始日時）として日時開始入力欄に入力された日時をセットする。

日時終了入力欄（Ｔｏ）は、オブジェクト（例えば被疑者等の人物、逃走車両等の車両）の検索の対象となる撮像映像データが撮像された終了日時として、オペレータの操作により入力される。日時終了入力欄には、例えば日時開始入力欄に入力される日時より所定期間（例えば事件等の発生日時から少し後の日時）が入力される。図４および図５では、日時終了入力欄には、例えば「２０１９年６月１８日の午後６時２３分」が入力されている。オペレータの操作により入力されると、捜査支援アプリは、検索条件（例えば終了日時）として日時終了入力欄に入力された日時をセットする。

Ｌａｔｅｓｔアイコンは、検索日時を最新日時に設定するためのアイコンであり、捜査中にオペレータの操作により押下されると、捜査支援アプリは、検索条件（例えば期間）として最新日時（例えば押下された時点の日時から１０分前の期間）をセットする。

カメラ（Ｃａｍｅｒａ）の表示領域では、検索の対象となるカメラの選択画面（図示略）が表示される。捜査支援アプリは、オペレータの操作によりカメラが選択されると、その選択されたカメラを撮像映像データの検索の対象としてセットする。

検索モード（Ｓｅａｒｃｈ ｍｏｄｅ）の表示領域では、オペレータが目的とする検索モードの選択アイコンが配置されている。例えば、Ｅｖｅｎｔアイコンと、Ａｎａｌｙｔｉｃｓアイコンとが配置されている。図４および図５では、Ａｎａｌｙｔｉｃｓアイコンがオペレータの操作により選択されている。

Ｅｖｅｎｔアイコンは、例えば過去に発生した事件等のイベント（ケース）に関するデータを検索する時に選択される。

Ａｎａｌｙｔｉｃｓアイコンは、例えばカメラの撮像映像データに映るオブジェクトを検索する時に選択される。捜査支援アプリは、Ａｎａｌｙｔｉｃｓアイコンが選択されたことを検知すると、ＰｅｏｐｌｅアイコンＯＢ１、ＦａｃｅアイコンＯＢ２、ＶｅｈｉｃｌｅアイコンＯＢ３およびＬＰＲアイコンＯＢ４が配置されたサブウインドウを表示する。

ＰｅｏｐｌｅアイコンＯＢ１は、カメラの撮像映像データに映るオブジェクトとしての被疑者等の人物の検索時に、オペレータの操作により選択される。ＦａｃｅアイコンＯＢ２は、カメラの撮像映像データに映るオブジェクトとしての被疑者等の人物の顔の顔認証サーバ５０への照合処理を要求する時に、オペレータの操作により選択される。ＶｅｈｉｃｌｅアイコンＯＢ３は、カメラの撮像映像データに映るオブジェクトとしての逃走車両等の車両の検索時に、オペレータの操作により選択される。ＬＰＲアイコンＯＢ４は、カメラの撮像映像データに映るオブジェクトとしての逃走車両等の車両のナンバープレートのＬＰＲサーバ９０への照合処理を要求する時に、オペレータの操作により選択される。

捜査支援アプリは、オペレータの操作によりＰｅｏｐｌｅアイコンＯＢ１の押下を検知すると、人物詳細画面ＷＤ２を表示デバイス１１６に表示する（図４参照）。人物詳細画面ＷＤ２は、被疑者等の人物を特徴づけるための人物特徴要素（オブジェクト特徴要素の一例）の選択をオペレータに促す。人物特徴要素は、具体的には、性別（Ｇｅｎｄｅｒ）、髪型（Ｈａｉｒ Ｓｔｙｌｅ）、上半身（Ｕｐｐｅｒ Ｂｏｄｙ）の服装、下半身（Ｌｏｗｅｒ Ｂｏｄｙ）の服装、鞄（Ｂａｇ）、装備品（Ａｃｃｅｓｓｏｒｙ）、およびこれらの色である。図４では、髪型、上半身の服装、下半身の服装のそれぞれに異なる色パレットＣＬＰ１が設けられている。捜査支援アプリは、オペレータの操作により選択された少なくとも１つの人物特徴要素を人物検索条件ＣＨ１としてセットする。例えば図４の人物検索条件ＣＨ１では、「男性」、「上半身について黄色い長袖の服を着ている」、「下半身について黒色のズボンをはいている」、「鞄は所持していない」、「装備品は所持していない」の各オブジェクト特徴要素が選択されている。

検索アイコンＳＣ１は、セットされた人物検索条件ＣＨ１を用いる検索が開始される時にオペレータの操作により押下される。捜査支援アプリは、検索アイコンＳＣ１の押下を検知すると、人物検索条件ＣＨ１を含む人物検索の処理要求を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る。これにより、クライアント端末ＶＷ１からＡＩ統合サーバ１０への検索（例えば被疑者等の人物の検索）のリクエストが開始される。

図５に示す検索画面ＷＤ１は、撮像映像データに映るオブジェクト（例えば車両）に関する各種の検索条件の入力欄ＣＯＮ２を有する。車両情報の検索がなされる場合、オペレータの操作により選択あるいは指定された１台以上のカメラの撮像映像データが検索の対象となる。

検索条件の入力欄ＣＯＮ２では、入力欄ＣＯＮ１と同様に、日時（Ｔｉｍｅ＆Ｄａｔｅ）、カメラ（Ｃａｍｅｒａ）、検索モード（Ｓｅａｒｃｈ ｍｏｄｅ）、検索アイコンＳＣ１が入力あるいは選択が可能に、それぞれの表示領域が設けられる。

捜査支援アプリは、オペレータの操作によりＶｅｈｉｃｌｅアイコンＯＢ３の押下を検知すると、車両詳細画面ＷＤ３を表示デバイス１１６に表示する（図５参照）。車両詳細画面ＷＤ３は、逃走車両等の車両を特徴づけるための車両特徴要素（オブジェクト特徴要素の一例）の選択をオペレータに促す。車両特徴要素は、具体的には、車型（Ｔｙｐｅ）、車色（Ｃｏｌｏｒ）である。図５では、車型，車色のそれぞれに複数の選択肢ＣＬＰ２，ＣＬＰ３が設けられている。捜査支援アプリは、オペレータの操作により選択された少なくとも１つの車両特徴要素を車両検索条件ＣＨ２としてセットする。例えば図５の車両検索条件ＣＨ２では、「セダン（Ｓｅｄａｎ）」、「バン（Ｖａｎ）」、「ＳＵＶ（Sports Utility Vehicle）」、「白色」の各オブジェクト特徴要素が選択されている。

検索アイコンＳＣ１は、セットされた車両検索条件ＣＨ２を用いる検索が開始される時にオペレータの操作により押下される。捜査支援アプリは、検索アイコンＳＣ１の押下を検知すると、車両検索条件ＣＨ２を含む車両検索の処理要求を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る。これにより、クライアント端末ＶＷ１からＡＩ統合サーバ１０への検索（例えば逃走車両等の車両の検索）のリクエストが開始される。

図６および図７は、クライアント端末ＶＷ１に表示される人物の検索結果画面の一例を示す図である。捜査支援アプリは、クライアント端末ＶＷ１がＡＩ統合サーバ１０から被疑者等の人物の検索処理の結果（検索結果）を受信した時、図６あるいは図７に示す検索結果画面ＷＤ４を表示デバイス１１６に表示する。検索結果は、例えば該当人物（つまり人物検索条件ＣＨ１を満たす人物。以下同様。）ごとのサムネイルと、そのサムネイルの元となるカメラの撮像映像データの撮像日時と、そのカメラの識別情報と、人物検索サーバ６０による検索処理のスコアとを含む。

図６に示す検索結果画面ＷＤ４は、撮像映像データに映るオブジェクト（例えば人物）に関する各種の検索条件の入力欄ＣＯＮ１と、検索結果に含まれる１人以上の該当人物のサムネイルの表示領域ＲＴＰＳ１と、人物詳細表示領域ＰＳＤＴＬ１とを有する。人物詳細表示領域ＰＳＤＴＬ１は、選択人物映像ＳＭＶ１の表示領域と道路地図データＭＰ１の表示領域とを含む。

捜査支援アプリは、クライアント端末ＶＷ１が人物の検索結果をＡＩ統合サーバ１０から受信した時、検索結果に含まれる１人以上の該当人物のサムネイルＴＨＭ１，ＴＨＭ２，ＴＨＭ３，ＴＨＭ４，ＴＨＭ５，ＴＨＭ６，ＴＨＭ７，ＴＨＭ８，ＴＨＭ９，ＴＨＭ１０を表示領域ＲＴＰＳ１に並べて表示する。ここで、表示領域ＲＴＰＳ１に表示されるそれぞれのサムネイルは、例えば該当人物の大まかな全容が映し出されるようにカメラの撮像映像データから人物検索サーバ６０により切り出された画像を示す。捜査支援アプリは、検索結果に含まれる該当人物のスコア（例えばプロセッサ６１により構成されるＡＩエンジンの処理に基づいて得られた検索結果の尤度を示す確率値）が高い順に並べて表示してもよいし、あるいは該当人物が撮像された撮像日時の古い順あるいは新しい順に並べて表示してもよい。

また、捜査支援アプリは、サムネイルＴＨＭ１～ＴＨＭ１０のうちオペレータの操作によりいずれか１つ（例えばサムネイルＴＨＭ１）が選択されたことを検知すると（図６の太い矢印参照）、そのサムネイルＴＨＭ１に対応するカメラの識別情報および撮像日時を満たす撮像映像データを映像管理サーバ４０に要求する。捜査支援アプリは、この要求に応じるように映像管理サーバ４０から送られた撮像映像データ（つまり選択人物映像ＳＭＶ１のデータ）を受け取ると、選択人物映像ＳＭＶ１を人物詳細表示領域ＰＳＤＴＬ１に表示する。更に、捜査支援アプリは、サムネイルＴＨＭ１に対応するカメラの設置場所ＣＭＰＳ１を道路地図データＭＰ１に重畳して人物詳細表示領域ＰＳＤＴＬ１に表示する。

なお、捜査支援アプリは、選択人物映像ＳＭＶ１に、サムネイルＴＨＭ１に映る人物（つまり、黄色い長袖の服を着て黒色のズボンをはいている男性）の全容を強調可能な外形枠ＷＫ１を重畳して表示してもよい。これにより、オペレータは、選択人物映像ＳＭＶ１のどこにサムネイルＴＨＭ１の人物が存在しているかを一目で判別可能である。

なお、捜査支援アプリは、サムネイルＴＨＭ１に対応するカメラ以外の他のカメラの設置場所ＣＭＰＳ２，ＣＭＰＳ３，ＣＭＰＳ４を示すアイコンと、設置場所ＣＭＰＳ１のカメラの撮像映像データの１シーンの画像のスナップショットＣＰＩＭＧ１とを道路地図データＭＰ１上に重畳して表示してもよい。これにより、オペレータは、サムネイルＴＨＭ１の人物が映るカメラにより撮像されるシーンのスナップショットと、そのカメラの設置場所ＣＭＰＳ１以外の他のカメラの設置場所とを簡単に確認できる。

図７に示す検索結果画面ＷＤ４は、撮像映像データに映るオブジェクト（例えば人物）に関する各種の検索条件の入力欄ＣＯＮ１と、検索結果に含まれる１人以上の該当人物のサムネイルの表示領域ＲＴＰＳ１と、人物詳細表示領域ＰＳＤＴＬ２とを有する。人物詳細表示領域ＰＳＤＴＬ２は、選択人物映像ＳＭＶ１の表示領域と道路地図データＭＰ１の表示領域と選択人物詳細情報ＭＦＥ１の表示領域とを含む。検索結果に含まれる１人以上の該当人物のサムネイルの表示に関する説明、ならびに、選択人物映像ＳＭＶ１と道路地図データＭＰ１の表示に関する説明は、図６を参照して説明したので、図７では説明を省略する。

捜査支援アプリは、サムネイルＴＨＭ１～ＴＨＭ１０のうちオペレータの操作によりいずれか１つ（例えばサムネイルＴＨＭ１）が選択されたことを検知すると（図６の太い矢印参照）、そのサムネイルＴＨＭ１に対応する人物の顔部分を切り出した顔画像を生成する。捜査支援アプリは、その生成された顔画像のデータを含む照合指示を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る。ＡＩ統合サーバ１０は、クライアント端末ＶＷ１から送られた照合指示を顔認証サーバ５０に送り、顔認証サーバ５０の照合処理結果を受け取ってクライアント端末ＶＷ１に送る。捜査支援アプリは、ＡＩ統合サーバ１０から送られた照合処理結果に含まれるヒット人物（つまり、顔認証サーバ５０のブラックリストデータに登録されている前科者等の人物と一致した人物）の顔画像ＦＣＥ１および個人情報ＭＴＡ１を有する選択人物詳細情報ＭＦＥ１を更に人物詳細表示領域ＰＳＤＴＬ２に表示する。

図８および図９は、クライアント端末ＶＷ１に表示される車両の検索結果画面の一例を示す図である。捜査支援アプリは、クライアント端末ＶＷ１がＡＩ統合サーバ１０から逃走車両等の車両の検索処理の結果（検索結果）を受信した時、図８あるいは図９に示す検索結果画面ＷＤ５を表示デバイス１１６に表示する。検索結果は、例えば該当車両（つまり車両検索条件ＣＨ２を満たす車両。以下同様。）ごとのサムネイルと、そのサムネイルの元となるカメラの撮像映像データの撮像日時と、そのカメラの識別情報と、車両検索サーバ８０による検索処理のスコアとを含む。

図８に示す検索結果画面ＷＤ５は、撮像映像データに映るオブジェクト（例えば車両）に関する各種の検索条件の入力欄ＣＯＮ２と、検索結果に含まれる１以上の該当車両のサムネイルの表示領域ＲＴＶＣ１と、イベント詳細表示領域ＲＴＶＣ２と、選択車両詳細表示領域ＲＴＶＣ３とを有する。

捜査支援アプリは、クライアント端末ＶＷ１が車両の検索結果をＡＩ統合サーバ１０から受信した時、検索結果に含まれる１以上の該当車両のサムネイル（例えば図８では１６台のサムネイル）を表示領域ＲＴＶＣ１に並べて表示する。ここで、表示領域ＲＴＶＣ１に表示されるそれぞれのサムネイルは、例えば該当車両の大まかな全体像が映し出されるようにカメラの撮像映像データから車両検索サーバ８０により切り出された画像である。捜査支援アプリは、検索結果に含まれる該当車両のスコア（例えばＡＩエンジンの処理に基づいて得られた検索結果の尤度を示す確率値）が高い順に並べて表示してもよいし、あるいは該当車両が撮像された撮像日時の古い順あるいは新しい順に並べて表示してもよい。捜査支援アプリは、表示領域ＲＴＶＣ１へのそれぞれの該当車両のサムネイルの表示に伴い、それぞれの該当車両を撮像（イベントの一例）したカメラの撮像日時、名前、ナンバープレートを少なくとも含むイベント情報をイベント詳細表示領域ＲＴＶＣ２に表示する。

また、捜査支援アプリは、オペレータの操作によりいずれか１つ（例えばサムネイルＴＨＭ１１）が選択されたことを検知すると（図８の太い矢印参照）、そのサムネイルＴＨＭ１１に対応するカメラの識別情報および撮像日時を満たす撮像映像データを映像管理サーバ４０に要求する。捜査支援アプリは、この要求に応じるように映像管理サーバ４０から送られた撮像映像データ（つまり選択車両映像ＬＰｃａｐ１のデータ）を受け取ると、選択車両映像ＬＰｃａｐ１のデータを選択車両詳細表示領域ＲＴＶＣ３に表示する。更に、捜査支援アプリは、サムネイルＴＨＭ１１の選択車両に対応するイベント情報ＩＮＦ１を強調処理（例えばハイライト表示）する。

捜査支援アプリは、選択車両映像ＬＰｃａｐ１のデータだけでなく、その選択車両のナンバープレートの画像ＬＰｃａｐ２を含むナンバープレート詳細表示領域ＰＬＴ１と、その選択車両の詳細表示領域ＶＣＬ１とを選択車両詳細表示領域ＲＴＶＣ３に表示する。ナンバープレートの画像ＬＰｃａｐ２は、例えば選択車両映像ＬＰｃａｐ１のデータに映るナンバープレートの部分が映像管理サーバ４０あるいはクライアント端末ＶＷ１により切り出された画像である。従って、オペレータは、図８に示す検索結果画面を閲覧することで、車両検索条件ＣＨ２を満たす該当車両の中で気になった車両（図８の太い矢印参照）の画像、ナンバープレート、車型および車色等の詳細を一目で確認できる。

図９に示す検索結果画面ＷＤ５は、撮像映像データに映るオブジェクト（例えば車両）に関する各種の検索条件の入力欄ＣＯＮ２と、検索結果に含まれる１以上の該当車両のサムネイルの表示領域ＲＴＶＣ１と、イベント詳細表示領域ＲＴＶＣ２と、選択車両詳細表示領域ＲＴＶＣ３ａとを有する。選択車両詳細表示領域ＲＴＶＣ３ａは、選択車両映像ＬＰｃａｐ１のデータの表示領域と、ナンバープレート詳細表示領域ＰＬＴ１と、選択車両の詳細表示領域ＶＣＬ１とに加え、選択車両オーナ詳細表示領域を更に含む。サムネイルの表示領域ＲＴＶＣ１、イベント詳細表示領域ＲＴＶＣ２、選択車両映像ＬＰｃａｐ１のデータの表示領域と、ナンバープレート詳細表示領域ＰＬＴ１と、選択車両の詳細表示領域ＶＣＬ１とに関する説明は、図８を参照して説明したので、図９では説明を省略する。

捜査支援アプリは、オペレータの操作によりいずれか１つ（例えばサムネイルＴＨＭ１１）が選択されたことを検知すると（図９の太い矢印参照）、そのサムネイルＴＨＭ１１に対応する車両に対応する車両情報からナンバープレートの情報を抽出する。捜査支援アプリは、その抽出されたナンバープレートの情報を含む照合指示を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る。ＡＩ統合サーバ１０は、クライアント端末ＶＷ１から送られた照合指示をＬＰＲサーバ９０に送り、ＬＰＲサーバ９０の照合処理結果を受け取ってクライアント端末ＶＷ１に送る。捜査支援アプリは、ＡＩ統合サーバ１０から送られた照合処理結果に含まれるヒット車両の購入者（つまり、ＬＰＲサーバ９０のナンバープレートリストデータに登録されているナンバープレートの情報と一致したナンバープレート情報に対応する車両の購入者）の顔画像ＦＣＥ２および個人情報ＭＴＡ２を選択車両オーナ詳細表示領域に表示する。

また実施の形態１では、捜査支援アプリは、複数の異なるオブジェクトを跨ぐ（つまり全て満たす）検索条件を用いた検索（いわゆるＡＮＤ検索）、あるいは、複数の異なるオブジェクトのそれぞれを個別に検索した結果を合算する検索（いわゆるＯＲ検索）を選択的にＡＩ統合サーバ１０に実行させることが可能である。ＡＮＤ検索あるいはＯＲ検索のいずれが実行されるかは、例えばオペレータの操作により選択可能である。

図１０は、クライアント端末ＶＷ１に表示されるＯＲ検索の検索結果画面の一例を示す図である。図１０に示す検索結果画面ＷＤ６は、複数の異なるオブジェクト（具体的には人物、車両）のそれぞれを個別に検索した結果を論理的に加算するＯＲ検索の検索結果を示す。具体的には、検索結果画面ＷＤ６は、図６に示す検索結果画面ＷＤ４の検索結果（つまり１人以上の該当人物のサムネイルの表示領域ＲＴＰＳ１参照）と、図８に示す検索結果画面ＷＤ５の検索結果（つまり１以上の該当車両のサムネイルの表示領域ＲＴＶＣ１参照）との両方が含まれた検索結果を示す。図１０に示す検索結果画面ＷＤ６は、撮像映像データに映る複数の異なるオブジェクト（例えば人物、車両）に関する各種の検索条件の入力欄ＣＯＮ３と、検索結果に含まれる１人以上の該当人物のサムネイルの表示領域ＲＴＰＳ１と、人物詳細表示領域ＰＳＤＴＬ１ａとを少なくとも有する。

なお、検索条件の入力欄ＣＯＮ３では、複数の異なるオブジェクト（具体的には人物、車両）のそれぞれが検索されるために人物検索条件ＣＨ１（図４参照）と車両検索条件ＣＨ２（図５参照）との両方がオペレータの操作により選択かつセットされている。図１０において、人物検索条件ＣＨ１の内容は図４に示す人物検索条件ＣＨ１と同一、更に、車両検索条件ＣＨ２の内容は図５に示す車両検索条件ＣＨ２と同一であるため詳細な説明は省略する。

捜査支援アプリは、人物に関する複数のサムネイルと車両に関する複数のサムネイルとのうち人物のサムネイル（例えばサムネイルＴＨＭ１）が選択されたことを検知すると（図１０の太い矢印参照）、図６と同様に、そのサムネイルＴＨＭ１に対応するカメラの識別情報および撮像日時を満たす撮像映像データを映像管理サーバ４０に要求する。捜査支援アプリは、この要求に応じるように映像管理サーバ４０から送られた撮像映像データ（つまり選択人物映像ＳＭＶ１のデータ）を受け取ると、選択人物映像ＳＭＶ１を人物詳細表示領域ＰＳＤＴＬ１ａに表示する。更に、捜査支援アプリは、サムネイルＴＨＭ１に対応するカメラの設置場所ＣＭＰＳ１と設置場所ＣＭＰＳ１のカメラの撮像映像データの１シーンの画像のスナップショットＣＰＩＭＧ１とを道路地図データＭＰ１に重畳して人物詳細表示領域ＰＳＤＴＬ１ａに表示する。これにより、オペレータは、サムネイルＴＨＭ１の人物が映るカメラにより撮像されるシーンのスナップショットと、そのカメラの設置場所ＣＭＰＳ１の設置場所とを簡単に確認できる。

一方、図１０では図示を省略しているが、捜査支援アプリは、人物に関する複数のサムネイルと車両に関する複数のサムネイルとのうち車両のサムネイル（例えばサムネイルＴＨＭ１１）が選択されたことを検知すると、図８と同様に、そのサムネイルＴＨＭ１１に対応するカメラの識別情報および撮像日時を満たす撮像映像データを映像管理サーバ４０に要求する。捜査支援アプリは、この要求に応じるように映像管理サーバ４０から送られた撮像映像データ（つまり選択車両映像ＬＰｃａｐ１のデータ）を受け取ると、人物詳細表示領域ＰＳＤＴＬ１ａの内容の代わりに、図８あるいは図９のイベント詳細表示領域ＲＴＶＣ２の内容と選択車両詳細表示領域ＲＴＶＣ３，ＲＴＶＣ３ａの一方の内容とを表示する。これにより、オペレータは、サムネイルＴＨＭ１１の車両が映るカメラにより撮像されるシーンのスナップショットと、サムネイルＴＨＭ１１の車両のナンバープレート、車型および車色等の詳細を一目で確認できる。

図１１は、クライアント端末ＶＷ１に表示されるＡＮＤ検索の検索結果画面の一例を示す図である。図１１に示す検索結果画面ＷＤ７は、複数の異なるオブジェクト（具体的には人物、車両）のそれぞれを個別に検索した結果を論理的に積算するＡＮＤ検索の検索結果を示す。具体的には、検索結果画面ＷＤ７は、撮像映像データに映る複数の異なるオブジェクト（例えば人物、車両）に関する各種の検索条件の入力欄ＣＯＮ３と、検索結果に含まれる少なくとも１つの人物および車両が映るサムネイルＴＨＭ２１，ＴＨＭ２２の表示領域ＲＴＰＳＶＣ１と、人物車両詳細表示領域ＰＳＶＳＤＴＬ１とを少なくとも有する。

なお、検索条件の入力欄ＣＯＮ３では、複数の異なるオブジェクト（具体的には人物、車両）のそれぞれが検索されるために人物検索条件ＣＨ１（図４参照）と車両検索条件ＣＨ２（図５参照）との両方がオペレータの操作により選択かつセットされている。また、図１１の入力欄ＣＯＮ３では、ＡＮＤ検索およびＯＲ検索を切り替え可能なタブ選択肢ＴＢ１が表示されている。このタブ選択肢ＴＢ１は図１０の入力欄ＣＯＮ３に表示されてもよい。図１１の人物検索条件ＣＨ１では、「男性」、「上半身について黒い長袖の服を着ている」、「下半身について灰色のズボンをはいている」、「鞄は所持していない」、「装備品は所持していない」の各オブジェクト特徴要素が選択されている。図１１の車両検索条件ＣＨ２では、「セダン（Ｓｅｄａｎ）」、「バン（Ｖａｎ）」、「ＳＵＶ（Sports Utility Vehicle）」、「オレンジ色」の各オブジェクト特徴要素が選択されている。

捜査支援アプリは、人物および車両が映るサムネイルＴＨＭ２１，ＴＨＭ２２のうち一方（例えばサムネイルＴＨＭ２１）が選択されたことを検知すると（図１１の太い矢印参照）、図６と同様に、そのサムネイルＴＨＭ２１に対応するカメラの識別情報および撮像日時を満たす撮像映像データを映像管理サーバ４０に要求する。捜査支援アプリは、この要求に応じるように映像管理サーバ４０から送られた撮像映像データ（つまり選択人物車両映像ＳＭＶ２のデータ）を受け取ると、選択人物車両映像ＳＭＶ２を人物車両詳細表示領域ＰＳＶＳＤＴＬ１に表示する。更に、捜査支援アプリは、サムネイルＴＨＭ２１に対応するカメラの設置場所ＣＭＰＳ１と設置場所ＣＭＰＳ１のカメラの撮像映像データの１シーンの画像のスナップショットＣＰＩＭＧ２とを道路地図データＭＰ１に重畳して人物車両詳細表示領域ＰＳＶＳＤＴＬ１に表示する。これにより、オペレータは、サムネイルＴＨＭ２１の人物および車両の両方が映るカメラにより撮像されるシーンのスナップショットと、そのカメラの設置場所ＣＭＰＳ１の設置場所とを簡単に確認できる。

次に、実施の形態１に係る捜査支援システム１の捜査シナリオを想定した動作手順例を、図１２および図１３をそれぞれ参照して説明する。図１２は、実施の形態１に係る捜査支援システムにおける第１捜査シナリオに関する動作手順例を時系列に示すシーケンス図である。図１３は、実施の形態１に係る捜査支援システムにおける第２捜査シナリオに関する動作手順例を時系列に示すシーケンス図である。

第１捜査シナリオは、被疑者等の人物と逃走車両等の車両とのそれぞれにおいて有力な目撃情報が得られ、目撃情報を検索条件としてカメラの撮像映像データに映る人物あるいは車両をそれぞれ個別に検索し、その検索の処理結果をクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２に表示する例を説明する。以下、説明を簡略化するため、クライアント端末ＶＷ１からＡＩ統合サーバ１０に検索の処理要求が送られる例を説明するが、同様にモバイル端末ＶＷ２から送られても構わない。

図１２において、クライアント端末ＶＷ１は、オペレータの操作により、人物を特徴付ける人物検索条件ＣＨ１と車両を特徴付ける車両検索条件ＣＨ２とを含むＯＲ検索（図１０参照）の処理要求を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ１）。ここで、人物検索条件ＣＨ１は、例えば上半身が青い服を着ている人物である。車両検索条件ＣＨ２は、例えば車両の車型がＳＵＶ（スポーツ用多目的車）である。

ＡＩ統合サーバ１０は、クライアント端末ＶＷ１からのＡＮＤ検索の処理要求を受信すると、先ずステップＳｔ１で送られた処理要求から人物検索条件ＣＨ１を取り出して人物検索条件ＣＨ１を満たす人物の検索の処理要求を人物検索サーバ６０に送る（Ｓｔ２）。

人物検索サーバ６０は、ＡＩ統合サーバ１０からの処理要求に基づいて、データベース６２を参照して人物検索条件ＣＨ１を満たす人物の検索処理を実行する（Ｓｔ３）。人物検索サーバ６０は、人物検索条件ＣＨ１の特徴と一致する人物を抽出した場合（Ｓｔ３、一致）、該当人物のサムネイルを含む処理結果（上述参照）をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ４）。一方、人物検索サーバ６０は、人物検索条件ＣＨ１の特徴と一致する人物を抽出できなかった場合（Ｓｔ３、不一致）、該当人物情報がいない旨の処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ５）。

ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ４またはステップＳｔ５の後に続けて、ステップＳｔ１で送られた処理要求から車両検索条件ＣＨ２を取り出して車両検索条件ＣＨ２を満たす車両の検索の処理要求を車両検索サーバ８０に送る（Ｓｔ６）。

車両検索サーバ８０は、ＡＩ統合サーバ１０からの処理要求に基づいて、データベース８２を参照して車両検索条件ＣＨ２を満たす車両の検索処理を実行する（Ｓｔ７）。車両検索サーバ８０は、車両検索条件ＣＨ２の特徴と一致する車両を抽出した場合（Ｓｔ７、一致）、該当車両のサムネイルを含む処理結果（上述参照）をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ８）。一方、車両検索サーバ８０は、車両検索条件ＣＨ２の特徴と一致する車両を抽出できなかった場合（Ｓｔ７、不一致）、該当車両情報がいない旨の処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ９）。

ＡＩ統合サーバ１０は、人物検索サーバ６０による人物検索の処理結果（人物情報）と車両検索サーバ８０による車両検索の処理結果（車両情報）とを、該当人物がいないという結果や該当車両がいないという結果を含めて統合（集約）し、クライアント端末ＶＷ１に返送する（Ｓｔ１０）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ１０で返送された検索の処理結果を示す検索結果画面を生成して表示デバイス１１６に表示する（図６，図８，図１０，図１１参照）。

なお、図１２では人物検索条件ＣＨ１と車両検索条件ＣＨ２とを用いた人物検索および車両検索のＯＲ検索の例を説明したが、ＡＩ統合サーバ１０は、人物検索および車両検索のＡＮＤ検索を行う際、次のように行う。例えば、ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ４で送られた人物検索の処理結果の中を後続の車両検索の母集団とセットし、人物検索の処理結果の中で車両検索条件ＣＨ２を満たす処理結果を車両検索サーバ８０に検索させる。

第２捜査シナリオは、第１捜査シナリオのようにカメラの撮像映像データに映る人物あるいは車両をそれぞれ個別に検索し、その検索の処理結果の中から顔認証サーバ５０を用いて人物の顔画像を具体的に特定し（絞り込み）、その処理結果をクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２に表示する例を説明する。

図１３において、クライアント端末ＶＷ１は、図１２に続く処理として人物あるいは車両もしくはその両方のサムネイルを含む処理結果を取得して表示デバイス１１６に表示している。クライアント端末ＶＷ１は、表示デバイス１１６に表示されている人物、車両のサムネイルの中からオペレータの操作により選択された最も明確なサムネイルの選択を受け付ける（Ｓｔ１１）。このステップＳｔ１１の選択は、例えばオペレータの操作により、捜査支援アプリの機能により、選ばれたサムネイル中の顔に枠が描画されたことが検知されたことで実行されてもよいし、無造作に表示デバイス１１６に表示されている全てのサムネイルが選択されても構わない。ここでは説明を簡単にするために、オペレータの操作により枠が描画されたサムネイルがステップＳｔ１１において選択されたとして説明する。

クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ１１で選択されたサムネイル（例えばオペレータが気になった人物の顔の部分の選択により捜査支援アプリにより切り出された顔画像）を添付した登録者照合指示を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ１２）。ＡＩ統合サーバ１０は、クライアント端末ＶＷ１からの登録者照合指示を受信すると、サムネイルが添付された状態でその登録者照合指示を顔認証サーバ５０に送る（Ｓｔ１３）。

顔認証サーバ５０は、ＡＩ統合サーバ１０からの登録者照合指示に基づいて、データベース５２のブラックリストデータを参照して登録者照合指示に含まれるサムネイル（例えば顔画像）と一致する登録者を検索する（Ｓｔ１４）。顔認証サーバ５０は、サムネイルの顔画像と一致する顔画像を抽出した場合（Ｓｔ１４、一致）、対象人物情報（例えば顔画像および個人情報）を含む処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ１５）。ＡＩ統合サーバ１０は、顔認証サーバ５０から返送された処理結果をクライアント端末ＶＷ１に送る（Ｓｔ１６）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ１６で送られた検索の処理結果を示す検索結果画面を生成して表示デバイス１１６に表示する（図７，図９参照）。

一方、顔認証サーバ５０は、サムネイルの顔画像と一致する顔画像を抽出できなかった場合（Ｓｔ１４、不一致）、該当人物情報がいない旨の処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ１７）。

ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ１５またはステップＳｔ１７の後に続けて、ブラックリストデータ以外のデータを用いて同じサムネイルの顔画像と一致する顔画像の検索の処理要求を顔認証サーバ５０に送る（Ｓｔ１８）。

顔認証サーバ５０は、ＡＩ統合サーバ１０からの処理要求に基づいて、データベース５２のブラックリストデータ以外の過去に記録された撮像映像データの解析結果を参照して登録者照合指示に含まれるサムネイル（例えば顔画像）と一致する登録者を検索する（Ｓｔ１９）。顔認証サーバ５０は、サムネイルの顔画像と一致する顔画像を抽出した場合（Ｓｔ１９、一致）、対象人物情報（例えば顔画像および個人情報）を含む処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ２０）。ＡＩ統合サーバ１０は、顔認証サーバ５０から返送された処理結果をクライアント端末ＶＷ１に送る（Ｓｔ２１）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ２１で送られた検索の処理結果を示す検索結果画面を生成して表示デバイス１１６に表示する（図７，図９参照）。

一方、顔認証サーバ５０は、サムネイルの顔画像と一致する顔画像を抽出できなかった場合（Ｓｔ１９、不一致）、該当人物情報がいない旨の処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ２２）。なお、ＡＩ統合サーバ１０は、該当人物情報がいない旨の処理結果をクライアント端末ＶＷ１に返送してもよい（Ｓｔ２３）。このステップＳｔ２３の処理の実行は省略されても構わない。

以上により、実施の形態１に係る捜査支援システム１は、複数のサーバ（例えば顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０と、端末（例えばクライアント端末ＶＷ１，モバイル端末ＶＷ２）および複数のサーバと通信可能に接続されたＡＩ統合サーバ１０と、を含む。各種のサーバは、複数のカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取ると、事件等に関して他のサーバとは異なるオブジェクト（例えば人物、車両）の映像解析を行う。ＡＩ統合サーバ１０は、複数の異なるオブジェクト特徴要素（例えば上半身が青い服、車両がＳＵＶ）の端末からの入力に基づいて、オブジェクト特徴要素に対応するサーバに該当オブジェクトの検索要求を送り、それぞれのサーバからの該当オブジェクトの検索結果を受け取って統合して端末に表示させる。

これにより、捜査支援システム１は、撮像映像データに映る複数の異なるオブジェクトのそれぞれの特徴を検索条件とした検索を横断的に行える。従って、捜査支援システム１は、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援でき、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上できる。

また、サーバは、他のサーバとは異なるオブジェクト用検索アルゴリズム（例えば人物検索用アルゴリズム、車両検索用アルゴリズム）を用いて、該当オブジェクトの映像解析を行う。ＡＩ統合サーバ１０は、複数のサーバのそれぞれで使用されるオブジェクト用検索アルゴリズムが汎用化された共通インターフェース（例えば共通検索アルゴリズム）を有し、この共通検索アルゴリズムを用いて、オブジェクト特徴要素に対応するサーバに該当オブジェクトの検索要求を送る。これにより、捜査支援システム１は、各サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０）のメーカが異なる場合でも、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの一度の検索の処理要求に応じて複数のオブジェクト（例えば人物、車両）を混在した横断的な検索を行え、オペレータ等の利便性を向上できる。

また、端末に表示された該当オブジェクトの検索結果は、複数の人物のそれぞれのサムネイルである。これにより、オペレータ等は、事件等の被疑者の候補となる人物の全容が映し出されるサムネイルをクライアント端末ＶＷ１やモバイル端末ＶＷ２で簡単かつ視覚的に把握できる。

また、ＡＩ統合サーバ１０は、いずれかのサムネイルの選択に基づいて、選択されたサムネイルに映る人物の撮像映像（選択人物映像ＳＭＶ１）の視聴画面と、撮像映像に対応するカメラの設置地点が重畳された地図表示画面（道路地図データＭＰ１）とを端末に表示させる（図６、図７参照）。これにより、オペレータ等は、選択人物映像ＳＭＶ１のどこにサムネイルＴＨＭ１の人物が存在しているか、更に、サムネイルＴＨＭ１の人物が映るカメラの設置場所ＣＭＰＳ１の設置場所を一目で簡単に把握できる。

また、複数のサーバは、人物の顔が登録された顔データベース（例えばブラックリストデータ）を用いて照合する顔認証サーバ５０を有する。ＡＩ統合サーバ１０は、複数の人物のサムネイルのうち少なくとも１つの選択に基づいて、サムネイルに映る人物の顔の照合要求を顔認証サーバ５０に送り、顔認証サーバ５０からの照合結果を端末に送る。これにより、オペレータ等は、事件等の被疑者としての候補となり得る複数の人物のサムネイルのうち気になった人物の顔画像および個人情報を簡単に把握できる。

また、端末に表示された該当オブジェクトの検索結果は、複数の車両のそれぞれのサムネイルである。これにより、オペレータ等は、事件等の被疑者が乗っている逃走車両の候補となる車両の全体像が映し出されるサムネイルをクライアント端末ＶＷ１やモバイル端末ＶＷ２で簡単かつ視覚的に把握できる。

また、ＡＩ統合サーバ１０は、いずれかのサムネイルの選択に基づいて、選択されたサムネイルに映る車両の撮像映像の視聴画面（選択車両映像ＬＰｃａｐ１参照）と、車両のナンバープレートを含む車両詳細情報を示す車両画面（ナンバープレートの画像ＬＰｃａｐ２）とを端末に表示させる（図８、図９参照）。これにより、オペレータ等は、選択車両映像ＬＰｃａｐ１で逃走車両の特徴をきめ細かく確認でき、ナンバープレートの情報も一目で簡単に把握できる。

また、複数のサーバは、車両の所有者の顔画像および個人情報がナンバープレートに関連づけて登録された車両所有者データベース（例えばナンバープレートリストデータ）を用いて照合するライセンス認証サーバ（例えばＬＰＲサーバ９０）を有する。ＡＩ統合サーバ１０は、複数の車両のサムネイルのうち少なくとも１つの選択に基づいて、サムネイルに映る車両の所有者情報の照合要求をＬＰＲサーバ９０に送り、ＬＰＲサーバ９０からの照合結果を端末に送る。これにより、オペレータ等は、選択車両映像ＬＰｃａｐ１の所有者の顔画像と個人情報とを検索結果画面（図９参照）できめ細かく確認でき、その所有者の所在を早期に確認できる。

また、ＡＩ統合サーバ１０は、複数の異なるオブジェクト特徴要素の端末からの入力に基づいて、オブジェクト特徴要素に対応するサーバに該当オブジェクトの検索要求を送り、それぞれのサーバからの該当オブジェクトの検索結果を受け取り、１つの該当オブジェクトの検索結果を端末に表示させる。これにより、捜査支援システム１は、カメラの撮像映像データに人物および車両の両方が同時に映るサムネイルを効率的に絞り込むことができ、オペレータ等がクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２において簡単かつ直感的に把握することを効果的に支援できる。例えば撮像映像を構成する１枚のフレームに人物および車両の両方が映る場合、このようなフレームをＡＩエンジン等で検索しようとすると、正解の教師データとなるフレーム（撮像画像）を数多く用意する必要があり、機械学習させることも煩雑であった。ところが、実施の形態１に係る捜査支援システム１によれば、人物検索および車両検索をそれぞれ個別に実行した上で両検索の論理的なＡＮＤ検索が可能となるので、上述した煩雑な機械学習の必要性が無くなり、システム構築の効率も増すことが期待される。

（実施の形態２）
実施の形態２では、少なくとも１人の人物が起こす所定のアクションが行動検知サーバ７０により検知されたことを契機として、ＡＩ統合サーバ１０は、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの検索の処理要求を受ける。実施の形態２に係る捜査支援システム１の構成は実施の形態１に係る捜査支援システム１の構成と同一であるため、同一の構成には同一の符号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容について説明する。なお、実施の形態２では、アラーム通知を生成してＡＩ統合サーバ１０に送るサーバとして行動検知サーバ７０を例示するが、上述した実施の形態１でも説明したように、以下の説明は、行動検知サーバ７０以外のサーバ（例えば、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）により対応するオブジェクト（例えば顔、人物、車両、ナンバープレート）が映像解析中に検知されたことで生成されたアラーム通知に適用しても構わない。

行動検知サーバ７０は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを映像解析した結果、所定のアクション（上述参照）を検知した時にアラーム通知を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る。アラーム通知がＡＩ統合サーバ１０に送られるタイミングは、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データが各種のサーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０）に送られる通常の監視時であり、監視中においてアラーム通知は突発的にＡＩ統合サーバ１０に送られる。ここで、アラーム通知には、所定のアクションの内容（種別）と、所定のアクションが検知された撮像映像データに対応する撮像日時およびカメラの識別情報とが含まれる。ＡＩ統合サーバ１０は、行動検知サーバ７０から突発的に送られたアラーム通知をクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２に送る。

図１４は、クライアント端末ＶＷ１に表示されるアラーム監視画面の一例を示す図である。実施の形態１と同様に、アラーム監視画面ＷＤ８はモバイル端末ＶＷ２に表示されても構わない。図１４に示すアラーム監視画面ＷＤ８は、例えば複数のカメラのそれぞれの撮像映像データがＡＩ統合サーバ１０あるいは映像管理サーバ４０を介して、クライアント端末ＶＷ１において受信されて表示されている。なお、アラーム監視画面ＷＤ８には、カメラの撮像映像データの表示画面だけでなく、それぞれのカメラが設置されている地点が判明可能な地図データＭＰ２（例えば大学等の構内の地図データ）が併せて表示されても構わない。図１４の地図データＭＰ２上には、例えば４台のカメラＣＭＰＳ１１，ＣＭＰＳ１２，ＣＭＰＳ１３，ＣＭＰＳ１４の設置地点を示すアイコンが表示されている。

行動検知サーバ７０は、所定のアクションとして２人の喧嘩を検知した場合、喧嘩があった旨の情報と、喧嘩が検知された撮像映像データＡＬＭ１に対応する撮像日時およびカメラＣＭＰＳ１１の識別情報とを含むアラーム通知を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る。図１４のアラーム監視画面ＷＤ８では、クライアント端末ＶＷ１により、喧嘩が検知された撮像映像データＡＬＭ１が強調して表示されるとともに、カメラＣＭＰＳ１１のアイコンが強調して表示（例えば赤く太く表示）され、更に、カメラＣＭＰＳ１１の撮像映像の１シーンを示すスナップショットＣＰＩＭＧ１１（撮像画像）も重畳して表示される。また、図１４のアラーム監視画面ＷＤ８では、所定のアクションが行動検知サーバ７０により検知される度に、クライアント端末ＶＷ１により、アクション（イベントの一例）の発生に関するイベントリストＥＶＬＳＴ１が重畳されて表示される。イベントリストＥＶＬＳＴ１は、行動検知サーバ７０によりアクションが検知された日時（Ｄａｔｅ）と、そのアクションの検知に使用された撮像映像データを撮像したカメラの識別情報と、イベント（アクション）の内容（例えば喧嘩）とを対応付けて示す。

次に、実施の形態２に係る捜査支援システム１のライブ映像あるいは過去記録映像を用いた画像検索の動作手順例を、図１５～図１７をそれぞれ参照して説明する。図１５は、実施の形態２に係る捜査支援システム１におけるライブ映像を用いた画像検索に関する動作手順例を時系列に示すシーケンス図である。図１６および図１７は、実施の形態２に係る捜査支援システム１における過去記録映像を用いた画像検索に関する動作手順例を時系列に示すシーケンス図である。なお、図１６および図１７の説明において、図１５で説明する処理と同一の内容については同一のステップ番号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容について説明する。

図１５において、行動検知サーバ７０は、所定のアクションとして２人の喧嘩を検知した場合、喧嘩があった旨の情報と、喧嘩が検知された撮像映像データＡＬＭ１に対応する撮像日時およびカメラＣＭＰＳ１１の識別情報とを含むアラーム通知を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ３１）。ＡＩ統合サーバ１０は、行動検知サーバ７０から突発的に送られたアラーム通知をクライアント端末ＶＷ１に送る（Ｓｔ３２）。

クライアント端末ＶＷ１の捜査支援アプリは、ＡＩ統合サーバ１０から送られたアラーム通知の受信に基づいて、アラーム通知に含まれるカメラの識別情報に対応するカメラのライブ映像である撮像映像データＡＬＭ１を強調（例えば図１４に示す赤枠）して表示する（Ｓｔ３３）。なお、モバイル端末ＶＷ２の使用者である警官は、アラーム通知を受け取ったことに基づいて、喧嘩している２人組がいる現場に急行する（Ｓｔ３４）。クライアント端末ＶＷ１は、アラーム通知の対象となった撮像映像データＡＬＭ１の中から、アラーム通知の対象となる人物（例えば喧嘩している２人組）が映る撮像画像（スナップショット）を抽出する（Ｓｔ３５）。更に、クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ３５で抽出された撮像画像（スナップショット）から喧嘩している２人組のそれぞれの顔を切り出す（Ｓｔ３６）。以下の処理は２人組の人物のそれぞれごとに実行されるが、説明を簡単にするために、２人組の人物のうち一方の顔画像に対する処理として説明する。

クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ３６で切り出された人物の顔画像を添付した登録者照合指示を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ３７）。ＡＩ統合サーバ１０は、クライアント端末ＶＷ１からの登録者照合指示を受信すると、サムネイルが添付された状態でその登録者照合指示を顔認証サーバ５０に送る（Ｓｔ３８）。

顔認証サーバ５０は、ＡＩ統合サーバ１０からの登録者照合指示に基づいて、データベース５２のブラックリストデータを参照して登録者照合指示に含まれるサムネイル（例えば顔画像）と一致する登録者を検索する（Ｓｔ３９）。顔認証サーバ５０は、切り出された顔画像と一致する顔画像を抽出した場合（Ｓｔ３９、一致）、対象人物情報（例えば顔画像および個人情報）を含む処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ４０）。ＡＩ統合サーバ１０は、顔認証サーバ５０から返送された処理結果をクライアント端末ＶＷ１に送る（Ｓｔ４１）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ４１で送られた検索の処理結果を示す検索結果画面を生成して表示デバイス１１６に表示する（図１４参照）。

一方、顔認証サーバ５０は、サムネイルの顔画像と一致する顔画像を抽出できなかった場合（Ｓｔ３９、不一致）、該当人物情報がいない旨の処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ４２）。

ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ４１またはステップＳｔ４２の後に続けて、ブラックリストデータ以外のデータを用いて同じサムネイルの顔画像と一致する顔画像の検索の処理要求を顔認証サーバ５０に送る（Ｓｔ４３）。

顔認証サーバ５０は、ＡＩ統合サーバ１０からの処理要求に基づいて、データベース５２のブラックリストデータ以外の過去に記録された撮像映像データの解析結果を参照して登録者照合指示に含まれる顔画像と一致する登録者を検索する（Ｓｔ４４）。顔認証サーバ５０は、顔画像と一致する顔画像を抽出した場合（Ｓｔ４４、一致）、対象人物情報（例えば顔画像および個人情報）を含む処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ４５）。ＡＩ統合サーバ１０は、顔認証サーバ５０から返送された処理結果をクライアント端末ＶＷ１に送る（Ｓｔ４６）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ４５で送られた検索の処理結果を示す検索結果画面を生成して表示デバイス１１６に表示する（図１４参照）。

一方、顔認証サーバ５０は、顔画像と一致する顔画像を抽出できなかった場合（Ｓｔ４４、不一致）、該当人物情報がいない旨の処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ４７）。なお、ＡＩ統合サーバ１０は、該当人物情報がいない旨の処理結果をクライアント端末ＶＷ１に返送してもよい（Ｓｔ４８）。このステップＳｔ４８の処理の実行は省略されても構わない。

図１６において、クライアント端末ＶＷ１の捜査支援アプリは、ＡＩ統合サーバ１０から送られたアラーム通知の受信に基づいて、クライアント端末ＶＷ１の記録装置１１２に記録されている過去の受信された複数のアラーム通知（アラームイベント）の中でステップＳｔ３２においてＡＩ統合サーバ１０から送られたアラーム通知と同一のアラーム通知を検索する（Ｓｔ５１）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ５１の検索により得られた過去のアラーム通知に含まれるカメラの識別情報に対応するカメラの過去の録画映像である撮像映像データを記録装置１１２から読み出して再生して表示する（Ｓｔ５２）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ５２において再生されている過去の撮像映像データの中からアラーム通知の対象となる人物（例えば喧嘩している２人組）が映る撮像画像（スナップショット）を抽出する（Ｓｔ３５ａ）。更に、クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ３５ａで抽出された撮像画像（スナップショット）から所定のアクション（つまりステップＳｔ５１の検索で得られた過去のアラーム通知に含まれるアクション）の内容を行っている人物の顔（例えば顔認証に適した正面等を向いている顔）が映っている場合には、その顔画像を切り出す（Ｓｔ３６）。なお、ステップＳｔ３７～ステップＳｔ４８の処理は図１６と同一であるため、説明を省略する。

図１７において、クライアント端末ＶＷ１の捜査支援アプリは、ステップＳｔ３５ａで抽出された撮像画像（スナップショット）から所定のアクション（つまりステップＳｔ５１の検索で得られた過去のアラーム通知に含まれるアクション）の内容を行っている人物の顔（例えば顔認証に適した正面等を向いている顔）を抽出できなかった場合（Ｓｔ３６ａ）、そのスナップショットから人物の全身画像を切り出す（Ｓｔ５３）。

クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ５３で切り出された人物画像を添付した人物再照合指示を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ５４）。ＡＩ統合サーバ１０は、クライアント端末ＶＷ１からの人物再照合指示を受信すると、人物画像が添付された状態でその人物再照合指示を人物検索サーバ６０に送る（Ｓｔ５５）。

人物検索サーバ６０は、ＡＩ統合サーバ１０からの人物再照合指示に基づいて、データベース６２に保存されている撮像映像データの映像解析結果を参照して人物再照合指示に含まれる人物画像と一致あるいは類似する人物を検索する（Ｓｔ５６）。人物検索サーバ６０は、人物画像と一致あるいは類似する人物画像を抽出した場合（Ｓｔ５６、類似有）、対象人物情報（例えば対象人物のサムネイル）を含む処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ５７）。ＡＩ統合サーバ１０は、人物検索サーバ６０から返送された処理結果をクライアント端末ＶＷ１に送る（Ｓｔ５８）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ５８で送られた検索の処理結果を示す検索結果画面を生成して表示デバイス１１６に表示する。

一方、人物検索サーバ６０は、人物画像と一致あるいは類似する顔画像を一つも抽出できなかった場合（Ｓｔ５６、類似無）、該当人物情報がいない旨の処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ５９）。ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ５９の処理結果をクライアント端末ＶＷ１に表示する。

以上により、実施の形態２に係る捜査支援システム１では、複数のサーバは、複数のカメラのそれぞれの撮像映像に基づいて、少なくとも１人の人物が起こす所定のアクションを検知する行動検知サーバ７０を有する。行動検知サーバ７０は、アクションの検知に基づいて、アクションが検知された撮像映像データに対応するカメラ情報（例えばカメラの識別情報）を含むアラーム通知をＡＩ統合サーバ１０に送る。これにより、捜査支援システム１は、複数のカメラのそれぞれが設置された地点の監視中に所定のアクションが検知された場合に、行動検知サーバ７０からのアラーム通知を受信できるので、アクションが起こされた地点の早期把握を促すとともに、その地点のカメラの撮像映像データを適切に監視できる。

また、複数のサーバは、人物の顔が登録された顔データベース（例えばブラックリストデータ）を用いて照合する顔認証サーバ５０を有する。ＡＩ統合サーバ１０は、アラーム通知に含まれるカメラ情報に対応するライブ映像の表示指示を端末に送る。ＡＩ統合サーバ１０は、表示指示に基づいて端末に表示されているライブ映像に映る人物の選択に基づいて、人物の顔の照合要求を顔認証サーバ５０に送り、顔認証サーバ５０からの照合結果を端末に送る。これにより、捜査支援システム１は、アクションの発生が検知されたことでそのシーンを撮像しているカメラのライブ映像に映る人物の顔画像からその人物の特定を行えるので、事件等の被疑者となり得る人物の早期発見を効率的に行える。

また、顔認証サーバ５０は、人物の顔の照合要求に基づいて、顔データベース（例えばブラックリストデータ）を用いて人物の顔を照合し、照合結果をＡＩ統合サーバ１０に送る。これにより、捜査支援システム１は、アクションを起こした人物の顔画像および個人情報を早期に特定でき、警官等の業務効率を向上できる。

また、顔認証サーバ５０は、人物の顔の照合要求に基づいて、更に複数のカメラのそれぞれの撮像映像データを用いて人物の顔を照合し、照合結果をＡＩ統合サーバ１０に送る。これにより、捜査支援システム１は、アクションの発生が検知されたことでそのシーンを撮像しているカメラの撮像映像データに映る人物を高精度に特定できる。

また、所定のアクションは、人物のふらつき、喧嘩、拳銃所持および万引きのうち少なくとも１つである。これにより、捜査支援システム１は、複数のカメラのそれぞれが設置された地点の監視中に、人物のふらつき、喧嘩、拳銃所持および万引きのうち少なくとも１つの犯罪に相当する行為（行動）を適切に検知でき、警官等による事件等の被疑者を早期に特定することを支援できる。

以上、図面を参照しながら各種の実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した各種の実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。

上述した実施の形態１において、ＡＩ統合サーバ１０が取り扱う検索として、人物検索サーバ６０による人物検索、車両検索サーバ８０による車両検索を例示して説明したが、これらに限定されない。言い換えると、図４あるいは図５に示されるように、検索条件となり得るのは人物あるいは車両に限定されない。例えば、ＡＩ統合サーバ１０が取り扱う検索として、顔認証サーバ５０による顔検知（顔検索）、ＬＰＲサーバ９０によるナンバープレート検索にも適用されてよいし、更に、人物検索サーバ６０による人物検索、車両検索サーバ８０による車両検索も組み合わせて使用されて構わない。この場合には、検索条件として、顔画像（イメージ検索）あるいはナンバープレート（テキスト検索あるいはイメージ検索）が使用されてよい。顔画像を用いた検索結果としては、例えば、図７に示される顔画像ＦＣＥ１が表示されてよい。ナンバープレートを用いた検索結果としては、例えば、図８あるいは図９に示されるナンバープレート詳細表示情報ＰＬＴ１とナンバープレート情報に対応する車両の購入者の顔画像ＦＣＥ２とが表示されてよい。

上述した実施の形態１において、ＡＩ統合サーバ１０が取り扱うＡＮＤ検索（横断的な検索）の一例としては、人物検索サーバ６０による人物検索と車両検索サーバ８０による車両検索とのＡＮＤ検索、顔認証サーバ５０による顔照合と人物検索サーバ６０による人物検索と車両検索サーバ８０による車両検索とのＡＮＤ検索を例示して説明したが、ＡＮＤ検索の例はこれらに限定されない。例えば、ＡＩ統合サーバ１０は、次の組み合わせによるＡＮＤ検索（横断的な検索）を行うことが可能である。

例えば、顔認証サーバ５０による顔照合に加え、人物検索サーバ６０による人物検索、行動検知サーバ７０による行動検知（例えば喧嘩あるいは拳銃所持している人物の顔画像に類似した顔画像の照合）、車両検索サーバ８０による車両検索（例えば白い車に乗っている３０代男性の顔画像の照合）、ＬＰＲサーバ９０によるナンバープレート照合（例えば上位２桁が特定の数字の車両に乗っている、ある顔画像に類似する人物の顔画像の照合）等のうち少なくとも１つが組み合わせ可能である。

また例えば、人物検索サーバ６０による人物検索に加え、行動検知サーバ７０による行動検知（例えば物の破壊行為あるいは拳銃所持を行っている黒い服を着た人物の検索）、車両検索サーバ８０による検索（例えば白い車に近づいた赤い服を着た人物の検索）、ＬＰＲサーバ９０によるナンバープレート照合（例えばナンバーが特定の数字の車両に近づいた黒い服を着た人物の検索）等のうち少なくとも１つが組み合わせ可能である。

また例えば、車両検索サーバ８０による車両検索に加え、行動検知サーバ７０による行動検知（例えば逆走しているセダンタイプの車両、あるいは、外から拳銃で脅されているタクシー車両の検索）、ＬＰＲサーバ９０によるナンバープレート照合（例えば上位２桁が特定の数字の逆走している車両の検索）等のうち少なくとも１つが組み合わせ可能である。

また例えば、ＬＰＲサーバ９０によるナンバープレート照合に加え、行動検知サーバ７０による行動検知（例えば上位２桁が特定の数字の逆走しているアクションの検知、上位２桁が特定の数字のタクシー車両の運転手を外から拳銃で脅している行為の検知）等のうち少なくとも１つが組み合わせ可能である。

なお、上述した実施の形態１では、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像における対象物が人物あるいは車両であることを例示したが、対象物は人物あるいは車両に限定されず、その他の物体（例えば移動体）でもよい。移動体は、例えば事件等を引き起こした被疑者等の人物により操作されるドローン等の飛行物体でもよい。

本開示は、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上する捜査支援システム、捜査支援方法およびコンピュータプログラムとして有用である。

１ 捜査支援システム
１０ ＡＩ統合サーバ
１１、４１、５１、６１、７１、８１、９１、ＰＲＣ１、ＰＲＣ２ プロセッサ
１２、４２、５２、６２、７２、８２、９２ データベース
１３、５４、１１４ サーバＩＦコントローラ
１４ クライアントＩＦコントローラ
４０ 映像管理サーバ
５０ 顔認証サーバ
５３ カメラＩＦコントローラ
６０ 人物検索サーバ
７０ 行動検知サーバ
８０ 車両検索サーバ
９０ ＬＰＲサーバ
１１２ 記録装置
１１５ 入力デバイス
１１６ 表示デバイス
１１７ スピーカ
Ｃ１、Ｃ２０ カメラ
ＭＭ１、ＭＭ２、ＭＭ３ メモリ
ＮＷ１ ネットワーク
ＶＷ１ クライアント端末
ＶＷ２ モバイル端末

Claims (8)

1. 複数のサーバと、端末および前記複数のサーバと通信可能に接続された統合サーバと、を含み、
   前記サーバは、
   事件に関して他の前記サーバとは異なる種類のオブジェクトの映像解析を行い、抽出したオブジェクトを記憶した中から、前記統合サーバからのオブジェクトの検索要求に基づいて前記オブジェクトの検索を行い、
   前記統合サーバは、
   それぞれの前記サーバにより検索された異なる種類のオブジェクトの検索結果を論理的に加算することにより統合して前記端末に表示させる、
   捜査支援システム。
2. 複数のサーバと、端末および前記複数のサーバと通信可能に接続された統合サーバと、を含み、
   前記サーバは、
   事件に関して他の前記サーバとは異なる種類のオブジェクトの映像解析を行い、抽出したオブジェクトを記憶した中から、前記統合サーバからのオブジェクトの検索要求に基づいて前記オブジェクトの検索を行い、
   前記統合サーバは、
   それぞれの前記サーバにより検索される異なる種類のオブジェクトを論理的に積算したオブジェクトの検索結果を前記端末に表示させる、
   捜査支援システム。
3. 前記端末に表示された前記オブジェクトの検索結果は、複数の人物のそれぞれのサムネイル結果、及び複数の車両のそれぞれのサムネイルを有し、
   前記統合サーバは、
   前記論理的に積算することによって、少なくとも１つの人物及び車両が映るサムネイルを前記端末に表示させる
   請求項２に記載の捜査支援システム。
4. 前記統合サーバは、
   第１のオブジェクト特徴要素および第２のオブジェクト特徴要素の前記端末からの入力に基づいて、前記第１のオブジェクト特徴要素に対応する前記複数のサーバの中の第１のサーバに該当オブジェクトの検索要求を送り、前記第１のサーバからの前記該当オブジェクトの検索結果を受け取り、さらに、前記第１のサーバからの前記該当オブジェクトの検索結果を母集団とした前記第２のオブジェクト特徴要素に対応する前記複数のサーバの中の第２のサーバに該当オブジェクトの検索要求を送り、前記第２のサーバからの前記該当オブジェクトの検索結果を受け取り、前記第２のサーバからの前記該当オブジェクトの検索結果を前記端末に表示させる、
   請求項１に記載の捜査支援システム。
5. 複数のサーバと、端末および前記複数のサーバと通信可能に接続された統合サーバと、を含む捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、
   事件に関して他の前記サーバとは異なる種類のオブジェクトの映像解析を行い、
   抽出したオブジェクトを記憶した中から、該当オブジェクトの検索要求に基づいてオブジェクトの検索を行い、
   それぞれの前記サーバにより検索された異なる種類のオブジェクトの検索結果を論理的に加算することにより統合して前記端末に表示する、
   捜査支援方法。
6. 複数のサーバと、端末および前記複数のサーバと通信可能に接続された統合サーバと、を含む捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、
   事件に関して他の前記サーバとは異なる種類のオブジェクトの映像解析を行い、抽出したオブジェクトを記憶した中から、前記統合サーバからのオブジェクトの検索要求に基づいて前記オブジェクトの検索を行い、
   それぞれの前記サーバにより検索される異なる種類のオブジェクトを論理的に積算したオブジェクトの検索結果を前記端末に表示させる、
   捜査支援方法。
7. コンピュータ装置である統合サーバに、
   端末と通信し、
   事件に関してそれぞれ異なる種類のオブジェクトの映像解析を行う複数のサーバと通信し、
   オブジェクト特徴要素に対応するサーバに該当オブジェクトの検索要求を送り、
   前記サーバが前記オブジェクトの映像解析を行い抽出したオブジェクトを記憶した中から前記該当オブジェクトの検索要求に基づいてオブジェクトの検索を行って得た検索結果を、それぞれの前記サーバから受け取って論理的に加算することにより統合して前記端末に表示させる、ことを実現させるための、
   コンピュータプログラム。
8. コンピュータ装置である統合サーバに、
   端末と通信し、
   事件に関してそれぞれ異なる種類のオブジェクトの映像解析を行う複数のサーバと通信し、
   オブジェクト特徴要素に対応するサーバに該当オブジェクトの検索要求を送り、
   前記サーバが前記オブジェクトの映像解析を行い抽出したオブジェクトを記憶した中から前記該当オブジェクトの検索要求に基づいて検索される異なる種類のオブジェクトを論理的に積算したオブジェクトの検索結果を前記端末に表示させる、ことを実現させるための、
   コンピュータプログラム。

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