JP2022532111A - 人工知能を用いた映像基盤のリアルタイム侵入検知方法及び監視カメラ - Google Patents
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Abstract
Description
前述したような技術的課題に限定されず、以下の説明からさらに他の技術的課題が導出されうる。
前述したような効果に限定されず、以下の説明からさらに他の効果が導出されうる。
11 レンズ部
12 イメージセンサ
13 ISP
14 圧縮部
15 通信部
16 サンプラ
17 映像変換部
18 客体識別部
19 軌跡生成部
20 ハブ
30 サーバ
110 侵入検知部
111 ユーザインターフェース
112 制御部
180 第1CNN
190 客体追跡アルゴリズム
1100 第2CNN
Claims (8)
- 映像基盤のリアルタイム侵入検知方法において、
第1時点で入力された複数フレームをサンプリングする段階と、
第1人工神経網を用いて前記サンプリングされた各フレームの映像内にターゲット客体のタイプに該当する少なくとも1つの客体が存在する確率を獲得する段階と、
前記少なくとも1つの客体の存在確率獲得にかかる前記第1人工神経網のフレーム別処理時間によって前記第1時点以後の第2時点で入力される複数フレームに対するサンプリングレートを調節する段階と、
前記獲得された確率の大きさによって前記サンプリングされた各フレームをターゲット客体のフレームとして選定する段階と、
前記ターゲット客体のフレームとして選定されたフレームから前記ターゲット客体のタイプに該当する各客体の移動軌跡を生成する段階と、
第2人工神経網を用いて前記生成された移動軌跡から侵入発生確率を獲得する段階と、を含むことを特徴とする方法。 - 前記サンプリングレートを調節する段階は、前記サンプリングされた各フレームの映像が前記第1人工神経網に入力された時点と前記サンプリングされた各フレームの映像内での少なくとも1つの客体の存在確率が前記第1人工神経網から出力された時点の差から前記第1人工神経網のフレーム別処理時間を算出し、前記算出された第1人工神経網のフレーム別処理時間に反比例して前記サンプリングレートを調節することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記各客体の移動軌跡を生成する段階は、少なくとも1つの客体追跡アルゴリズムを用いて前記移動軌跡を生成し、
前記移動軌跡の生成にかかる客体追跡アルゴリズムのフレーム別処理時間によって前記調節されたサンプリングレートを再調節する段階をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記各客体の移動軌跡を生成する段階は、少なくとも1つの客体追跡アルゴリズムを用いて前記ターゲット客体のタイプに該当する各客体の少なくとも1つの部位別移動軌跡を生成し、
前記侵入発生確率を獲得する段階は、前記第2人工神経網に前記生成された部位別移動軌跡を入力することで、前記第2人工神経網の出力から前記侵入発生確率を獲得することを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記侵入発生確率の獲得にかかる第2人工神経網のフレーム別処理時間によって前記第2人工神経網に入力される部位別移動軌跡の個数を調節する段階をさらに含むことを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記部位別移動軌跡の個数を調節する段階は、前記第2人工神経網のフレーム別処理時間が基準時間範囲以内であれば、前記第2人工神経網に入力される部位別移動軌跡の現在個数を保持し、前記第2人工神経網のフレーム別処理時間が前記基準時間範囲より大きければ、前記第2人工神経網に入力される部位別移動軌跡のうち、いずれか1つを除去し、前記第2人工神経網のフレーム別処理時間が前記基準時間範囲より小さければ、前記第2人工神経網に入力される部位別移動軌跡に対して新たな部位の移動軌跡をさらに入力することを特徴とする請求項5に記載の方法。
- 前記サンプリングされた各フレームのカラー映像を少なくとも1つの客体のアウトラインを示す白黒映像に変換する段階をさらに含み、
前記少なくとも1つの客体が存在する確率を獲得する段階は、前記第1人工神経網を用いて前記変換された白黒映像内に前記ターゲット客体のタイプに該当する少なくとも1つの客体が存在する確率を獲得することを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 第1時点で入力された複数フレームをサンプリングするサンプラと、
第1人工神経網を用いて前記サンプリングされた各フレームの映像内にターゲット客体のタイプに該当する少なくとも1つの客体が存在する確率を獲得する客体識別部と、
前記少なくとも1つの客体の存在する確率獲得にかかる前記第1人工神経網のフレーム別処理時間によって前記第1時点以後の第2時点で入力される複数フレームに対するサンプリングレートを調節し、前記獲得された確率の大きさによって前記サンプリングされた各フレームをターゲット客体のフレームとして選定する制御部と、
前記ターゲット客体のフレームとして選定されたフレームから前記ターゲット客体のタイプに該当する各客体の移動軌跡を生成する軌跡生成部と、
第2人工神経網を用いて前記生成された移動軌跡から侵入発生確率を獲得する侵入検知部と、を含むことを特徴とする監視カメラ。
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