JP5192324B2 - 監視システム及び自動取引装置 - Google Patents

Description

本発明は、金融機関の紙幣類取引装置に代表される自動取引装置向けの監視システムに関する。

昨今、自動取引装置に盗撮カメラ、不正な磁気信号読取り装置、フィッシングポスター等の不審物を設置する事件が問題となっている。盗撮カメラや磁気信号読取り装置からは、暗証番号や口座番号といった秘密情報が盗み取られる危険性がある。フィッシングポスターについては、例えばポスターに偽の連絡先が書いておき、連絡してきた人に関係者のふりをして不正を働くといった危険性がある。

上記のような不審物を速やかに撤去するため、不審物を自動検知する方式が求められている。その場合、既に広く用いられている監視カメラを用いて、画像処理を用いる方式が現実的かつ有効である。

画像処理を用いた不審物検知において、当然誤検知は少なく保ったまま、検知性能を向上することが求められる。特許文献１には、人が立ち去ったあと一定時間のみ不審物検知を行う方法が公開されている。不審物は人が設置するので、不審物設置の恐れのある時間のみ不審物検知を動作させればよい、という考え方である。これによって、人がいない時間帯の誤検知を減少させることが可能である。
特開２００７−３００５３１号

しかしながら、上記従来例では、（１）不審物を設置した人物が立ち去ってからのみ不審物検知が可能であり、不審物の設置中には検知ができないという問題がある。（２）さらに、人が何も操作をせずに通りかかっただけで不審物検知が動作する場合がある、という問題があった。

そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、不審物を設置した人物が立ち去る前であっても不審物の検知を可能とし、また、人が何らかの操作を行い、不審物を設置した可能性のあるときに不審物検知の感度を高く設定することを目的とする。

前記課題を解決するため、本発明は、カードの情報を読み込むカード機構部と、貨幣の入出金を行う貨幣処理部と、入出金取引に関する情報を受け付ける操作部と、を有する自動取引装置と、前記自動取引装置の所定の部位を撮影する監視カメラと、前記監視カメラが撮影した画像を解析する監視計算機と、を備えた監視システムであって、前記自動取引装置は、前記操作部よりも上方に前記カード機構部を設け、前記自動取引装置の縁部側に前記監視カメラを設け、当該監視カメラが撮影した画像には、前記カード機構部または前記貨幣処理部の少なくとも一方を含む第一の画像領域と、前記カード機構部及び前記貨幣処理部を含まない第二の画像領域が設けられ、前記監視計算機は、前記監視カメラが撮影した画像を格納する画像格納部と、前記第二の画像領域から動物体を検知する動物体検知部と、予め設定した感度情報に基づいて前記検知された動物体が不審物か否かを判定する不審物検知部と、前記動物体検知部が動物体を検知したときには、前記感度情報を高感度に変更する監視制御部と、を備える。

したがって、本発明によれば、第一に、自動取引装置の操作において、手を長時間静止させることは稀なので、自動取引装置の縁部側に設置した監視カメラによって、利用者が自動取引装置を手で操作している期間においても不審物の検知が可能となる。これによって、不審物を設置した人物が立ち去る前であっても、不審物を検知することが可能となる。

第二に、自動取引装置に対して何も操作がない時間は不審物を検知する感度情報を低く設定することができる。これによって誤検知を低減することができる。

第三に、監視カメラの撮影領域を複数の領域に分けて、通常の操作では触れる必要のない領域で動物体を検知した場合には不審物設置の危険性が高いので、検知感度を高く設定することができる。これによって不審物の検知性能を向上させることができる。

以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて説明する。

図１は、第１の実施形態を示し、本発明を適用する自動取引装置の構成を示す概略図である。

自動取引装置１００は、硬貨の出し入れを行う硬貨入出金部１１０と、紙幣の出し入れを行う紙幣入出金口１１１と、カードの情報を読み込むカード機構部１１２と、通帳の情報を読み書きする通帳機構部１１３と、文字や数値の入出力等を行って入出金取引に関する情報を受け付けるタッチパネル１１４と、自動取引装置１００の所定の範囲を撮影する監視カメラ１２０と、監視カメラ１２０が撮影した映像を記憶し、不審物の設置を監視する監視計算機１２１と、監視計算機１２１に接続されて情報を表示する監視用ディスプレイ１２２と、監視カメラ１２０と監視計算機１２１を接続する通信路（またはネットワーク）１４０から構成される。

本発明では、自動取引装置１００の操作面の内、利用者に対向する前面のパネルをフロントパネル部１３０と呼び、タッチパネル１１４を含んでほぼ水平な方向または所定の傾斜を備える操作面をフラットパネル部１３１と呼ぶ。

監視カメラ１２０としては、モノクロ、カラー、赤外、距離（画素値が距離をあらわす）カメラなど各種カメラが利用できる。

図２は、図１に示した自動取引装置１００を側面から見た図である。図２に示すように、自動取引装置１００は、水平方向から所定の傾斜を備えて自動取引装置１００の直前に立つ利用者２０１の手で操作可能なフラットパネル部１３１と、利用者２０１が手で操作するタッチパネル１１４（操作部）を含むフラットパネル部１３１の接続部１３２から所定の角度で上方へ立ち上がるフロントパネル部１３０から構成される。また、図１で示したように、自動取引装置１００は、タッチパネル１１４よりも上方のフロントパネル部１３０に、カード機構部１１２と、通帳機構部１１３を備える。

そして、監視カメラ１２０は自動取引装置１００のフラットパネル部１３１上で、フラットパネル部１３１の縁部１３３側に設置され、フロントパネル部１３０とフラットパネル部１３１の接続部１３２側を撮影可能な方向に設定される。縁部１３３は、自動取引装置１００を操作する利用者２０１側のフラットパネル部１３１の終端である。監視カメラ１２０は、タッチパネル１１４よりもフラットパネル部１３１の縁部１３３側に設置することで、自動取引装置１００のフロントパネル部１３０とフラットパネル部１３１を撮影範囲（撮影領域）に設定し、自動取引装置１００利用する利用者２０１の手の挙動とカード機構部１１２や通帳を撮影することが可能となる。

このため、監視カメラ１２０は、フラットパネル部１３１の縁部１３３側に設置され、図１で示すように、フラットパネル部１３１の左端の縁部１３３など、利用者２０１の手とフラットパネル部１３１及びフロントパネル部１３０を撮影する。なお、監視カメラ１２０は、タッチパネル１１４よりもフラットパネル部１３１の縁部１３３側に設置することが望ましい。縁部１３３側に監視カメラ１２０を設置することで、利用者２０１の手の挙動とフロントパネル部１３０を確実に撮影することができる。

図３は、監視カメラ１２０が撮影した画像を監視計算機１２１の監視用ディスプレイ１２２に表示した画面イメージを示す。

フラットパネル部１３１の左側の縁部１３３に設置した監視カメラ１２０で撮影した画像（以降、撮影画像３０１と称す）は、図３に示すように、自動取引装置１００のカード機構部１１２、通帳機構部１１３の少なくともいずれかひとつ、望ましくは両方が撮影画像３０１に含まれ、さらに硬貨入出金部１１０と紙幣入出金部１１１の一部または全部が撮影画像３０１に含まれる。さらに望ましくは、フロントパネル部１３０全体及び紙幣入出金部１１１の少なくとも一部が撮影画像３０１に含まれるように監視カメラ１２０の撮影方向と設置位置を設定する。ただし、利用者２０１の個人情報も入力するタッチパネル１１４は監視カメラ１２０の撮影範囲に含まないように監視カメラ１２０の位置及び撮影方向を設定するのが望ましい。

監視カメラ１２０の撮影画像３０１は監視計算機１２１に送られて不審物の判定などが行われる。監視カメラ１２０から受信した撮影画像３０１に基づいて監視計算機１２１で処理される機能要素のブロック図を図４に示す。監視計算機１２１は、図示しないプロセッサとメモリ及びストレージ装置を備え、図４に示す各機能要素（処理）はプログラムとしてプロセッサにより実行されるものである。

図４において、監視計算機１２０は監視制御部４００、動物体検知部４０１、不審物検知部４０２、画像格納部４０３、領域分け情報格納部４０４、動物体検知結果格納部４０５、基本画像格納部４０６、感度マップ格納部４０７、滞留マップ格納部４０８、パラメータ格納部４０９から構成され、監視カメラ１２０に接続している。

先述のように、監視計算機１２１は監視カメラ１２０から撮影画像３０１を受け取り、監視制御部４００の制御の下で、動物体検知部４０１、不審物検知部４０２が後述するようにそれぞれの処理を実行する。画像格納部４０３は、撮影画像３０１を複数フレーム格納するバッファである。基本画像格納部４０６は、不審物検知部４０２が利用するものであり、自動取引装置１００の監視領域（監視カメラ１２０の撮影範囲）に不審物が設置されていない状態の撮影画像３０１を基本画像として保存しておき、現在の撮影画像３０１との違いを検知することで、不審物を検知する。パラメータ格納部４０９には、図８に示すように、監視制御部４００、動物体検知部４０１、不審物検知部４０２で用いる各種パラメータが格納されている。パラメータには図８に示すように、閾値や、検知時間（検知時間以上滞留した物体を、不審物と見なす）などがある。

感度マップ格納部４０７は、図５に示す不審物感度マップ５００を格納する。図５において、不審物感度マップ５００は、各要素Ｍｓ（ｘ，ｙ）が撮影画像３０１上の位置（例えば、画素）と対応している二次元配列で、各要素Ｍｓ（ｘ，ｙ）の値の大きさは不審物検知の感度を表し、値が大きくなるにつれて感度も高くなるように設定される。なお、各要素Ｍｓ（ｘ，ｙ）の値は、監視制御部４００により設定されたものであり、図５では感度マップのサイズが３２０×２４０の要素の例を示す。一般的に不審物検知とは、不審物の設置によって生じる信号変化を捉える手法であり、感度が高いとは、微小な信号変化を検知できるという意味である。本実施形態では、一例として、画像上の画素値の変化を検知して行う不審物検知手法について説明するが、この場合は不審物感度マップ５００の要素の値が大きいと、画素値の変化が微小な不審物を検知しやすくなるという意味がある。

不審物感度マップ５００のサイズが、撮影画像３０１のサイズと同じである場合、不審物感度マップ５００の各要素と前記画像の画素とは１対１に対応する。サイズが異なる場合でも、不審物感度マップ５００上の位置と、監視カメラ１２０の画像の位置の対応付けは、例えば線形補間を利用することで可能である。

滞留マップ格納部４０８には、滞留マップが格納される。滞留マップは図５に示した不審物感度マップ５００と同様の二次元配列であり、不審物検知部４０２が利用する。滞留マップは二次元配列Ｂｃ（ｘ，ｙ）の要素毎に不審物と推定される動物体の滞留時間を格納しており、滞留マップ上の値が予め設定した検知時間ｔ１(８０５)を超えた場合、不審物検知部４０２は、最終的に不審物が発生した（または設置された）と判定する。

領域分け情報格納部４０４は、図６に示すような領域分け情報を格納する。領域分け情報は、領域を表す頂点の座標を格納するのでもよいし、撮影画像３０１と同じサイズの二次元配列を用意して各要素に領域に対応した番号を格納するのでもよい。

図６の例では、撮影画像３０１に対して検知領域６００と検知領域６０１が設定されているが、検知領域６００は通常の操作で利用者２０１が手を入れる領域を表し、検知領域６０１は通常ならば手が入らない領域を表している。どちらの領域に動物体があるかにより不審物検知の感度を細かく制御することが可能となる。例えば、検知領域６００には、紙幣入出金部１１１、カード機構部１１２、通帳機構部１１３などの通常の利用で手が撮影される可能性が高い領域（または手が触れる可能性が高い領域）として設定され、検知領域６０１は通常の利用で利用者２０１の手が撮影される可能性が低い領域（または手が触れる可能性が低い領域）として設定される。なお、動物体とは、撮影画像３０１を時系列的に解析したときに、移動する物体（画像）を指し、利用者２０１の体の一部や利用者２０１が手にした物体などである。

領域分け情報は、監視カメラ１２０の設置位置、撮影方向、画角、ＡＴＭのデザインにより異なるが、通常の操作で利用者２０１の手が入る（撮影される）領域か否かは、次のような方法で知ることが可能である。すなわち、硬貨入出金部１１０、紙幣入出金部１１１、カード機構部１１２、通帳機構部１１３、タッチパネル１１４の映っている近傍は通常の操作で利用者２０１の手が入る領域であるし、それ以外は通常の操作では手が入らない領域と考えられる。また、実際に自動取引装置１００を利用者２０１に操作してもらった映像を撮影し、その映像を人手あるいは画像解析により分析することで、手の入る位置を決定することも可能である。

動物体検知結果格納部４０５は、図７に示すようなバッファであり、最新の結果から所定の範囲の過去の結果までの、検知領域６００、６０１ごとの動物体検知の有無を記録する。番号０の結果を最新、番号ｎの結果を最新の結果から数えてｎ個さかのぼった結果とし、現在時刻を０として、何秒前の結果であるかという時刻も記録されている。結果については、例えば、動物体を検知したならば１、そうでないならば０を検知領域（７０１、７０２）毎に記録する。

監視制御部４００は、動物体検知結果格納部４０５を用いて不審物感度マップ５００の各要素の値Ｍｓ（ｘ，ｙ）を調整する。その際の考え方は次のとおりである。まず、何も動物体が検知されていない状態では、不審物が新たに設置された可能性は低いので、不審物感度マップ５００全体の閾値を通常の感度（例えば図８の感度Ｓa（８００））とする。

一方、動物体検知結果格納部４０５に動物体が検知された場合、監視カメラ１２０の位置、撮影方向から、動物体は主に利用者２０１の手である可能性が高いと考えられる。つまり、利用者２０１が何らかの作業を行っていると考えてよい。もし不審物が設置されるとしたらそのタイミングであるから、動物体が検知されてから一定時間（例えば検知時間ｔ１（８０５））は、監視制御部４００は不審物検知部４０２に指示を出し、不審物感度マップ５００の各要素の感度を通常の感Ｓa（８００）よりも高く設定する（例えば、感度Ｓｂ（８０１））。このとき、動物体が検知されたのが検知領域６００であった場合と検知領域６０１であった場合とで異なる感度を設定することが望ましい。例えば、通常の利用で手等が撮影される可能性が低い検知領域６０１の不審物感度マップ５００の値（例えば図８の感度Ｓｃ（８０２））を、通常の利用で手等が撮影される可能性が高い検知領域６００の不審物感度マップ５００の値（例えば図８の感度Ｓｂ（８０３））よりも高く設定する。なお、不審物感度マップ５００上で値を設定する領域は、動物体の検知された領域に対応させる。すなわち、検知領域６００で動物体が検知されたならば、感度マップ不審物５００上でその領域に対応する部分（要素の値Ｍｓ（ｘ，ｙ））に対して、例えば感度Ｓｂ（８０２）値をそれぞれ設定する。

次に、監視計算機１２１で実行される監視処理全体を図９のフローチャートを用いて説明する。監視処理の大まかな流れは、まず監視制御部４００が動物体検知部４０１に処理を実行させ、動物体の検知結果を動物体検知結果格納部４０５に書き込み、動物体の検知結果を用いて不審物感度マップ５００を調整してから、不審物検知部４０２に処理を実行させる、というものである。

まず、監視制御部４００は、監視カメラ１２０から取得した撮影画像３０１を格納することで基本画像格納部４０６を初期化する（９００）。ただし、事前に人が自動取引装置１００を確認し、不審物が設置されていない状態にする必要がある。さらに、滞留マップ格納部４０８に格納された滞留マップについて、全ての要素を０にすることで初期化する（９０１）。

次に、不審物感度マップ５００の全要素の値Ｍｓ（ｘ，ｙ）を図８の感度Ｓａで初期化する（９０２）。ステップ９０２の処理により不審物感度マップ５００の全要素の値Ｍｓ（ｘ，ｙ）はＳａとなる。

続いて、監視制御部４００は、監視カメラ１２０から入力された撮影画像３０１を受け取り（９０３）、撮影画像３０１を画像格納部４０３に蓄積する（９０４）。続いて動物体検知処理４０１を実施する（９０５）。動物体検知処理４０１は複数フレームの撮影画像３０１を入力とし、出力は例えば画像上の所定の領域における動物体の有無である。この処理の詳細は図１０で後述する。

監視制御部４００は、ステップ９０５の動物体検知の結果を動物体検知結果格納部４０５に蓄積する（９０６）。次に、監視制御部４００は動物体検知結果格納部４０５の結果を参照して、過去の所定ｔ１時間（８０５）以内に動物体が検知されていたか否かを判定する（９０７）。ステップ９０７で動物体が検知されていれば、ステップ９０８へ進み、動物体が検知されていなければステップ９１２へ進む。

ステップ９０８では、さらに通常の利用で手が撮影される可能性の高い検知領域６００で動物体が検知されていたか否かを判定する（９０８）。ステップ９０８の判定において検知領域６００で動物体が検知されていれば、ステップ９０９へ進み、そうでなければ９１２へ移行する。

ステップ９０９では、不審物感度マップ５００上の領域６００に該当する部分（検知領域６００に対応する要素Ｍｓ）を感度Ｓｂで更新する（９０９）。ここで更新とは、新たな値で不審物感度マップ５００を上書きすることを言う。

ステップ９０９の処理の後、ステップ９１０に進んで動物体が検知領域６０１で検知されていたか否かを判定する（９１０）。動物体が検知領域６０１で検知されていればステップ９１１に進み、そうでなければステップ９１２へ進む。

ステップ９１１では、不審物感度マップ５００のうち検知領域６０１に対応する要素Ｍｓを感度Ｓｃ（８０１）で更新する。

ステップ９１１の処理の後、ステップ９１２へ進んで不審物検知処理（９１２）を実施する。不審物処理の詳細については図１１で後述する。

図１０を用いて、図９に示した動物体検知処理９０５の一例について説明する。動物体検知部４０１は、まず画像格納部４０３から最新の撮影画像３０１と、１フレーム前の撮影画像３０１を取得する（１０００）。続いて、撮影画像３０１上の座標ｘ、ｙに関してのループ処理を実施する（１００１）。

ループ処理は、まず、画像格納部４０３の現フレームの画素値Ｉ₀（ｘ，ｙ）と１フレーム前の画素値Ｉ_-1（ｘ，ｙ）を取得し（１００２）、画素値の差分の絶対値を次式のように求めて、予め設定した図８の閾値Ｓｍ（８０３）と比較する（１００３）。

上記比較の結果、画素値の差分の絶対値が閾値Ｓｍよりも大きければ、二次元配列Ｂｍ（ｘ，ｙ）に１を代入し（１００４）、そうでなければ０を代入する（１００５）。なお、二次元配列Ｂｍ（ｘ，ｙ）は、撮影画像３０１の画素に対応する二次元配列である。

上記ループ処理１００１〜１００５を撮影画像３０１の全ての画素について実施する。これにより、最新の撮影画像３０１と、直前の撮影画像３０１の画素値の差分の絶対値が閾値を超えて変化のあった画素は、動物体が撮影されていると判定されて二次元配列Ｂｍ（ｘ、ｙ）の値が１に設定される。

次に、二次元配列Ｂｍ（ｘ，ｙ）に関して、例えば二値画像におけるモルフォロジー処理などを用いてノイズ除去を行う（１００６）。続いて、図６で設定したような各検知領域６００，６０１に対してループ処理を行う（１００７）。

検知領域６００、６０１に対するループ処理は、まず、対象となる検知領域６００または６０１の画素に対応する二次元配列Ｂｍ（ｘ，ｙ）で、１となる要素数の和ΣＢｍ（ｘ，ｙ）を算出し、図８の閾値Ｓａと比較する（１００８）。１となる要素数和ΣＢｍ（ｘ，ｙ）が閾値Ｓａよりも大きければ動物体ありと判定し（１００９）、１となる要素数和ΣＢｍ（ｘ，ｙ）が閾値Ｓａ以下であれば動物体なしと判定する（１０１０）。

次に、上記検知領域６００，６０１毎に動物体の判定結果を図７に示した動物体検知結果格納部４０５のバッファに格納する（１０１１）。図７で示したように、このバッファに動物体の判定結果を時系列的にＮフレーム分を蓄えて置き、それらを統合して動物体の有無について最終的な結果を返す（１０１２）。例えば、Ｎフレーム分の動物体の判定結果の多数決とする方法、あるいはＮフレームのうち所定の割合以上で動物体が検知されていた場合、最終的な結果を動物体検知とする方法などがある。

次に、上記図９のステップ９１２で実行される不審物検知処理の詳細について図１１のフローチャートを参照しながら不審物検知部４０２における処理について説明する。

まず、監視カメラ１２０から取得した撮影画像３０１について、画像上の座標ｘ、ｙに関してのループを実施する（１１００）。

現在（最新）の撮影画像３０１の画素値Ｉ₀（ｘ，ｙ）と、基本画像格納部４０６に格納された基本画像の画素値Ｉ_base（ｘ，ｙ）を取得する（１１０１）。

次に、現在の撮影画像３０１の画素値Ｉ₀（ｘ，ｙ）と、予め記憶しておいた基本画像の画素値Ｉ_base（ｘ，ｙ）の画素値の差分の絶対値を求め、図５に示した不審物感度マップ５００の値Ｍｓ（ｘ，ｙ）とを比較する（１１０２）。

現在の画素値Ｉ₀（ｘ，ｙ）と、基本画像の画素値Ｉ_base（ｘ，ｙ）の画素値の差分の絶対値が不審物感度マップの値Ｍｓ（ｘ，ｙ）よりも大きければ、動物体が存在するため二次元配列Ｂｓ（ｘ，ｙ）に１を代入し（１１０３）、そうでなければ０を代入する（１１０４）。なお、二次元配列Ｂｓ（ｘ，ｙ）は、撮影画像３０１の画素に対応する二次元配列である。

上記ステップ１１００〜１１０４のループを全ての画素について実行し、基本画像に対して画素値が閾値を超えた画素を示す二次元配列Ｂｓ（ｘ，ｙ）を生成する。

続いて、二次元配列Ｂｓに関して、例えば二値画像におけるモルフォロジー処理などを用いてノイズ除去を行う（１１０５）。

次に、二次元配列Ｂｓ（ｘ，ｙ）について全てのｘ、ｙに関するループ処理を実施する（１１０８）。

二次元配列Ｂｓ（ｘ，ｙ）が１であるか否かを判定し（１１０９）、１であれば不審物であるか否かを監視するため、二次元配列である滞留マップＢｃ（ｘ，ｙ）の値に、前回フレームから現在のフレームまでの経過時間を加える（１１１０）。この経過時間は、例えば、図７に示す動物体検知結果格納部４０５の時刻情報７００を用いれば計算できる。

上記ステップ１１０８〜１１１０のループ処理を二次元配列Ｂｓ（ｘ，ｙ）の全てのｘ、ｙに実行することで、動物体の存在が継続する経過時間が更新されて現在の撮影画像３０１に対する滞留マップＢｃ（ｘ，ｙ）が生成される。

続いて、滞留マップＢｃ（ｘ、ｙ）に、検知時間ｔ１（図８の８０５）を超える要素があるか否かを判定する（１１１１）。滞留マップＢｃ（ｘ，ｙ）に検知時間ｔ１（図８の８０５）を超える要素があった場合には、監視用ディスプレイ１２２に不審物があることを示す判定結果を出力し（１１１２）、終了する。そうでなければそのまま終了する。

以上の処理により、自動取引装置１００を操作している期間で、カード機構部１１２や通帳機構部１１３等で利用者２０１が手等を長時間静止させることは稀なので、監視カメラ１２０の撮影画像３０１から動物体を検知した後に、当該動物体が所定時間ｔ１を超えて同じ位置に残留する場合は不審物が設置されたと判定することができる。

そして、自動取引装置１００のタッチパネル１１４（操作部）よりも利用者２０１側の縁部１３３側に監視カメラ１２０を設置して、フロントパネル部１３０及びフラットパネル部１３１を含んで利用者２０１の手の挙動を撮影することで、利用者２０１が自動取引装置１００を操作している期間中であっても不審物の検知が可能となる。これによって、不審物を設置した人物が立ち去る前であっても、不審物を検知して警報を発することが可能となり犯罪の発生を未然に防ぐことができる。

さらに、動物体検知部４０１により、自動取引装置１００に対して何も操作がない時間は検知感度を低く設定することができ、誤検知を低減することができる。また、動物体検知部４０１は、通常の操作では触れる必要のない検知領域６０１に動物体を検知した場合に不審物設置の危険性が高いと判断することができ、不審物の検知感度を高く設定することができ、これにより不審物の検知性能を向上させることができる。

＜第２実施形態＞
図１２は本発明の第２の実施形態を示し、自動取引装置１００の制御装置１２００と監視計算機１２１とをネットワーク１４１により接続し、相互に通信できるように構成される。第２の実施形態における監視計算機１２１の機能要素のブロック図を図１３に示す。

図１２、図１３に示す構成では、監視計算機１２１は、ネットワーク１４１を介して自動取引装置１００に関する情報を受け取ることができる。特に、自動取引装置１００がどの処理を実行中かを監視計算機１２１へ送信することで、監視計算機１２１は、硬貨入出金部１１０、紙幣入出金部１１１、カード機構部１１２、通帳機構部１１３の各部に対して、利用者２０１の手が触れる必要があるか否かを判定することができる。手が触れる必要がないタイミングで各部の近傍に動物体があった場合、それは不審物を設置する危険性があると判断でき、不審物感度マップ５００の感度を高く設定することが望ましい。

本第２の実施形態では、自動取引装置１００の処理に同期した監視を実現するため、前記第１実施形態と比較して図６に示した領域分け情報をより細かく設定する。つまり、撮影画像３０１において、硬貨入出金部１１０、紙幣入出金部１１１、カード機構部１１２、通帳機構部１１３のそれぞれを含む検知領域を設定し、手の触れる必要のないタイミングで動物体が各領域内に存在したとき、不審物設定の危険性が高いと判断できる。このときの領域分け情報格納部４０４に格納される領域分け情報の例を図１４に示す。

図１４は、前記第１実施形態の検知領域６００に加えて、検知領域６００を細分化した検知領域を示し、通常の操作で利用者２０１が手で操作を行う領域として、主にカード機構部１１２を監視する検知領域１４００と、通帳機構部１１３を監視する検知領域１４０１と、硬貨入出金部１１０を監視する検知領域１４０２と、紙幣入出金部１１１を監視する検知領域１４０３が設定される。一方、通常の操作で利用者２０１が手を触れない領域としては前記第１実施形態と同様に検知領域６０１が設定される。

監視計算機１２１で実行される処理の詳細なフローチャートを図１５に示す。図１５において、ステップ９１１の処理までは、前記第１実施形態の図９と同じであり、動物体を検知すると、通常の利用で手が触れる検知領域６００と、手が触れない検知領域６０１でそれぞれ不審物感度マップ５００の値を変更する。

続いて、検知領域１４００〜１４０３に関してループ処理を行う（１５００）。ループの中では、まず対象検知領域において動物体が検知されたか否かで分岐する（１５０１）。動物体が検知されていなければ、次のループに進む。検知されていればステップ１５０２の処理に移る。ステップ１５０２では、自動取引装置１００の制御装置１２００から現在実行中の処理を受信し、対象となっている検知領域に触れる必要のある処理中か否かを判定する。該処理中でなければ、不審物感度マップ１５００上の、対象検知領域における値を図８に示す感度Ｓｃに更新し（１５０３）、次のループに進む。つまり、利用者２０１の手が触れる必要はないのに、動物体が検知された領域の感度をＳｃとして感度を上げている。ステップ１５０２の処理で、対象となる検知領域に触れる必要のある処理中であれば、そのまま次のループに進む。

以上のループ処理の後、前記第１実施形態と同様の不審物検知処理を行う（９１２）。

通常の利用で手で触れる領域のうち、詳細な検知領域１４００〜１４０３について、自動取引装置１００の制御装置１２００が実行する処理を取得し、当該処理に対して不適切な検知領域１４００〜１４０３で動物体が検知されると、当該詳細な検知領域１４００〜１４０３に対応する不審物感度マップ５００の感度を向上させることができる。これにより、監視計算機１２１は、自動取引装置１００に不審物を設置された場合には、具体的な部位を特定して監視用ディスプレイ１２２に警告等を出力することが可能となり、不審物の検知精度を向上させることが可能となる。

＜第３実施形態＞
上記第１実施形態または第２実施形態に示した不審物検知技術を応用して、硬貨、紙幣の取り忘れ検知も可能である。第３の実施形態では、硬貨、紙幣の取り忘れ検知を行う例を示す。第３実施形態の構成としては、次の二通りが考えられる。第一は、監視カメラ１２０の方向を、撮影画像３０１に硬貨入出金部１１０および紙幣入出金部１１１が含まれる方向とする構成である。第二は、図１６に示すように硬貨入出金部１１０および紙幣入出金部１１１が反射して撮影画像３０１に映るように、図１に示した第１実施形態の構成に鏡１６００を付加する構成である。なお、鏡１６００は、光を反射する材質であれば何を用いてもよい。

図１６においては、硬貨入出金部１１０および紙幣入出金部１１１が撮影画像３０１に映るように鏡１６００を設置する例を示したが、同様にカード機構部１１２、通帳機構部１１３が撮影画像３０１に映るように鏡を設置することも可能である。その場合、監視カメラ１２０の設置位置の自由度が向上するという効果が得られる。

上記第一または第二のいずれの構成でも、硬貨、紙幣の取り忘れ検知の処理は、前記第１または第２実施形態の不審物検知と同様に、硬貨入出金部１１０および紙幣入出金部１１１に動物体が存在し、所定の検知時間ｔ１を超えて滞留したときに取り忘れを判定すればよい。

硬貨、紙幣の取り忘れ検知の処理の一例を、図１７のフローチャートを用いて説明する。ここでは簡単のため、紙幣のみの取り忘れについて説明するが、硬貨についても同様の手順である。

まず、監視制御部４００は、前記第１実施形態と同様に監視カメラ１２０から撮影画像３０１を取得し、基本画像格納部４０６に格納することで基本画像格納部４０６を初期化する（１７００）。このとき、紙幣入出金部１１１の蓋を開けて、さらに、紙幣が入っていない状態を監視カメラ１２０で撮影する。続いて、滞留マップ格納部４０８に格納された滞留マップについて、全ての要素を０にすることで初期化する（９０１）。

続いて、自動取引装置１００の制御装置１２００からの、紙幣入出金部１１１の蓋を開けたか否かの情報を取得し、紙幣入出金部１１１の蓋が開いたか否かの判定を行う（１７０１）。紙幣入出金部１１１の蓋を開けていなければ同じ分岐をループし続ける。紙幣入出金部１１１の蓋を開けていた場合は次の処理に移り、既に説明した処理９０２〜９０６を行う。

紙幣入出金部１１１の蓋が開いてから動物体が検知されていたか否かの判定を行い（１７０２）、動物体があった場合はステップ１７０３に移り、そうでなければステップ９１２に移る。ステップ１７０３の処理では、動物体が検知領域１４０３（撮影画像３０１における、紙幣入出金部１１１を含む近傍領域である）に含まれるか否かを判定し、動物体があればステップ１７０４に移り、そうでなければステップ９１２に移る。

ステップ１７０２、１７０３の判定により、ステップ１７０４の段階では、紙幣入出金部１１１の蓋が開いた後、その付近に動物体（手と考えられる）が存在していたことを示す。紙幣の取り忘れを確認するため、不審物検知を実施する（９１２）。動物体がない場合は、不審物検知の結果によらず取り忘れ発生の危険性がないので、不審物検知処理（９１２）は実施しない。

続いて、不審物を検知したか否かを判定し（１７０４）、不審物を検知していれば監視用ディスプレイ１２２やタッチパネル１１４へ警告を発する（１７０５）。例えば、タッチパネル１１４に警告を表示する、音で警告する、といった処理を行い、ステップ１７０６の判定に移る。不審物を検知していなければステップ１７０６に移る。

続いて、自動取引装置１００の制御装置１２００からの、紙幣入出金部１１１の蓋を閉じたか否かの情報を取得し、紙幣入出金部１１１の蓋が閉じたか否かの判定を行う（１７０６）。通常、紙幣入出金部１１１の蓋を開いてから所定の時間後、あるいは利用者２０１がタッチパネル１１４で所定の入力をしたときに、自動取引装置１００は紙幣入出金部１１１の蓋を閉じる。ステップ１７０６の判定において、紙幣入出金部１１１の蓋を閉じていなければ、ステップ９０２に戻る。一方、紙幣入出金部１１１の蓋が閉じていれば、続いて、蓋が開いてから閉じるまでに動物体を検知したか否かを判定する（１７０７）。蓋が開いてから閉じるまでに動物体を検知していなければ、ステップ１７０９に移る。一方、動物体を検知していれば、続いて直前の不審物検知処理９１２で、不審物を検知したか否かを判定する（１７０８）。不審物を検知していなければ、取り忘れ無しという結果を出力し（１７１０）、検知していれば取り忘れありという結果を出力する（１７０９）。取り忘れ有りの場合には、自動取引装置１００に警報を出力させるようにしても良い。

以上のように、本発明の不審物検知処理を用いて、紙幣などの取り忘れの検知を行うことができる。

上記第３実施形態では、鏡１６００の下方かつタッチパネル１１４側に硬貨入出金部１１０および紙幣入出金部１１１を備えた例を示したが、鏡１６００の下方かつタッチパネル１１４側にカード機構部１１２と通帳機構部１１３を設けるようにしても良い。

なお、上記第１〜第３実施形態では、本発明を自動取引装置１００に付加する監視計算機１２１を示したが、図示はしないが、自動取引装置１００の制御装置１２００に監視計算機１２１の機能を統合しても良い。あるいは、複数の自動取引装置１００の監視カメラ１２０を監視計算機１２１で監視する監視システムに本発明を適用することができる。

また、上記第１ないし第３実施形態では、硬貨の出し入れを行う硬貨入出金部１１０と、紙幣の出し入れを行う紙幣入出金部１１１とをともに備えた自動取引装置１００を示したが、紙幣または硬貨の少なくとも一方の貨幣を出し入れする貨幣入出力部を備えていれば良い。さらに、自動取引装置１００が払出専用の場合には、紙幣または硬貨の少なくとも一方の貨幣を払い出す貨幣出力部を備えていればよい。

また、上記第１ないし第３実施形態では、カードの情報を読み込むカード機構部１１２と、通帳の情報を読み書きする通帳機構部１１３とを共に備えた自動取引装置１００を示したが、少なくともカードの情報を読み込むカード機構部１１２を備えていればよい。この場合、監視カメラ１２０は、少なくともカード機構部１１２を検知領域６００に含めばよい。

以上のように、本発明は、現金やカード、通帳を取り扱う自動取引装置の監視装置や、監視装置を備えた自動取引装置または自動取引装置の監視システムに適用することができる。

第１の実施形態を示し、本発明を適用する監視システムの構成を示す概略図である。 第１の実施形態を示し、図１に示した自動取引装置１００の側面図である。 第１の実施形態を示し、監視カメラが撮影した画像を監視計算機の監視用ディスプレイに表示した画面イメージ。 第１の実施形態を示し、監視計算機で処理される機能要素のブロック図。 第１の実施形態を示し、不審物感度マップの一例を示すマップである。 第１の実施形態を示し、領域分け情報の一例を示す説明図である。 第１の実施形態を示し、動物体検知結果格納部の一例を示す説明図である。 第１の実施形態を示し、パラメータ格納部に設定されたパラメータの一例を示す説明図。 第１の実施形態を示し、監視計算機で実行される監視処理のフローチャート。 第１の実施形態を示し、図９に示した動物体検知処理９０５の一例を示すフローチャート。 第１の実施形態を示し、図９のステップ９１２で実行される不審物検知処理の一例を示すフローチャート。 第２の実施形態を示し、本発明を適用する監視システムの構成を示す概略図である。 第２の実施形態を示し、監視計算機で処理される機能要素のブロック図。 第２の実施形態を示し、領域分け情報の一例を示す説明図である。 第２の実施形態を示し、監視計算機で実行される監視処理のフローチャート。 第３の実施形態を示し、本発明を適用する監視システムの構成を示す概略図である。 第３の実施形態を示し、監視計算機で実行される監視処理のフローチャート。

符号の説明

１００ 自動取引装置
１１０ 硬貨入出金部
１１１ 紙幣入出金部
１１２ カード機構部
１１３ 通帳機構部
１１４ タッチパネル
１３０ フロントパネル部
１３１ フラットパネル部
１２０ 監視カメラ
１２１ 監視計算機
１２２ 監視用ディスプレイ
１４０ 通信路
２０１ 利用者
３０１ 撮影画像
４００ 監視制御部
４０１ 動物体検知部
４０２ 不審物検知部
４０３ 画像格納部
４０４ 領域分け情報格納部
４０５ 動物体検知結果格納部
４０６ 基本画像格納部
４０７ 感度マップ格納部
４０８ 滞留マップ格納部
４０９ パラメータ格納部
１２００ 制御部
１６００ 鏡

Claims (9)

1. カードの情報を読み込むカード機構部と、貨幣の入出金を行う貨幣処理部と、入出金取引に関する情報を受け付ける操作部と、を有する自動取引装置と、
   前記自動取引装置の所定の部位を撮影する監視カメラと、前記監視カメラが撮影した画像を解析する監視計算機と、を備えた監視システムであって、
   前記自動取引装置は、
   前記操作部よりも上方に前記カード機構部を設け、前記自動取引装置の縁部側に前記監視カメラを設け、当該監視カメラが撮影した画像には、前記カード機構部または前記貨幣処理部の少なくとも一方を含む第一の画像領域と、前記カード機構部及び前記貨幣処理部を含まない第二の画像領域が設けられ、
   前記監視計算機は、
   前記監視カメラが撮影した画像を格納する画像格納部と、
   前記第二の画像領域から動物体を検知する動物体検知部と、
   予め設定した感度情報に基づいて前記検知された動物体が不審物か否かを判定する不審物検知部と、
   前記動物体検知部が動物体を検知したときには、前記感度情報を高感度に変更する監視制御部と、
   を備えたことを特徴とする監視システム。
2. 請求項１に記載の監視システムであって、
   前記自動取引装置は、
   前記監視カメラの撮影領域内に、前記カード機構部または貨幣処理部の少なくとも一方を映す反射部材を設けたことを特徴とする監視システム。
3. 請求項１に記載の監視システムであって、
   前記監視制御部は、
   前記動物体検知部が動物体を検知した後の所定の時間内で、前記感度情報の値を第一の感度に設定し、その他の時間を第二の感度に設定し、前記第一の感度は前記第二の感度よりも高く設定されたことを特徴とする監視システム。
4. 請求項３に記載の監視システムであって、
   前記監視制御部は、
   前記監視カメラの撮影領域内に複数の領域を設定し、前記複数の領域のそれぞれについて異なる感度を設定することを特徴とする監視システム。
5. 請求項１に記載の監視システムであって、
   前記第一の画像領域に設定する第一の感度よりも、前記第二の画像領域に設定する第二の感度を高く設定することを特徴とする監視システム。
6. 請求項１に記載の監視システムであって、
   前記自動取引装置は、
   通帳の読み書きを行う通帳機構部を前記操作部の上方に設け、
   前記監視カメラは前記カード機構部と前記通帳機構部を前記撮影領域に含むことを特徴とする監視システム。
7. 請求項１に記載の監視システムであって、
   前記貨幣処理部は、
   紙幣の入出金を行う紙幣処理部または硬貨の入出金を行う硬貨処理部の少なくとも一方を備えたことを特徴とする監視システム。
8. カードの情報を読み込むカード機構部と、
   貨幣の入出金を行う貨幣処理部と、
   入出金取引に関する情報を受け付ける操作部と、
   所定の部位を撮影する監視カメラと、
   前記監視カメラが撮影した画像を解析する監視計算機と、を備えた自動取引装置であって、
   前記操作部よりも上方に前記カード機構部を設け、前記自動取引装置の縁部側に前記監視カメラを設け、当該監視カメラが撮影した画像には、前記カード機構部または前記貨幣処理部の少なくとも一方を含む第一の画像領域と、前記カード機構部及び前記貨幣処理部を含まない第２の画像領域が設けられ、
   前記監視計算機は、
   前記監視カメラが撮影した画像を格納する画像格納部と、
   前記第二の画像領域の画像から動物体を検知する動物体検知部と、
   予め設定した感度情報に基づいて前記検知された動物体が不審物か否かを判定する不審物検知部と、
   前記動物体検知部が動物体を検知したときには、前記感度情報を高感度に変更する監視制御部と、
   を備えたことを特徴とする自動取引装置。
9. 請求項１に記載の監視システムであって、
   前記監視制御部は、前記動物体が触れる必要のないタイミングで前記動物体を検知した際、前記感度情報を高感度に変更することを特徴とする監視システム。

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