JP5197343B2 - 登録装置および登録方法 - Google Patents

Description

本発明は、監視領域における物体の動作状態を表す情報から、監視領域への侵入者の行動等の不審行動を検出して登録する登録装置および登録方法に関する。

従来から、警備装置により警備が行われている監視領域において、該警備装置に備えられているセンサ等が人物を検知すると、監視領域に不審者が侵入していると判断して、監視領域に異常が発生した旨を示す警報や検知した検知情報などを監視センタ等の機関に送信して対応処置が行われていた。

しかし、上述したような無人の監視領域に対して警備が行われているのではなく、不審者以外の複数の人物が行き交う場所に対して警備が行われている場合は、検知された人物が不審者であるか否かをセンサ等の検知結果のみでは判断できない。そこで、不審行動を数値または所定の規則に従った文字列で表現した動線パターンを登録し、無線タグの位置の履歴のパターンが、登録した動線パターンと一致する人物を挙動不審者として検知する監視システムが開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００４−５５１１号公報

しかしながら、上記特許文献１では、事前に登録したパターンを用いて不審行動を検出することが開示されているが、このパターン自体の登録については開示されていない。従って、例えば、実際に監視領域において頻出する不審者の行動（不審行動）であっても、事前にパターンとして登録されていなければ、不審行動として検挙することができない。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、警備装置から受信した検知情報と、監視領域における物体の動作状態を表す情報とから、監視領域に異常が発生した場合における頻出する行動を不審行動として登録することができ、その後の不審行動の検挙率を向上させる登録装置および登録方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、監視領域を警備する警備装置とネットワークを介して接続される登録装置において、物体の動作状態を表す情報であって、前記物体の動作の種類を表す動詞と、前記物体の動作に関連する名詞とを含み、前記動詞に対する前記名詞の意味関係を表した状態情報を記憶する状態記憶手段と、前記物体の不審な動作を表す前記動詞と、前記物体の不審な動作に関連する前記名詞とを対応付けた不審行動を記憶する不審行動記憶手段と、前記警備装置から、前記監視領域において異常が発生した旨を示す検知情報を受信する受信手段と、前記検知情報に対応する前記状態情報を、前記状態記憶手段から取得する取得手段と、複数の前記検知情報に対して取得した前記状態情報に含まれている前記動詞および前記名詞の複数の組み合わせのうち、頻出する前記動詞および前記名詞の組み合わせを検出する検出手段と、検出された組み合わせに含まれる前記動詞に、検出された組み合わせに含まれる前記名詞を対応付けた前記不審行動を、前記不審行動記憶手段に登録する登録手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明は、監視領域を警備する警備装置とネットワークを介して接続される登録装置で実行される登録方法において、前記登録装置は、物体の動作状態を表す情報であって、前記物体の動作の種類を表す動詞と、前記物体の動作に関連する名詞とを含み、前記動詞と前記名詞との間の意味関係により関連付けて表された状態情報を記憶する状態記憶手段と、前記物体の不審な動作を表す前記動詞と、前記物体の不審な動作に関連する前記名詞とを対応付けた不審行動を記憶する不審行動記憶手段と、を備え、受信手段が、前記警備装置から、前記監視領域において異常が発生した旨を示す検知情報を受信する受信ステップと、取得手段が、前記検知情報に対応する前記状態情報を、前記状態記憶手段から取得する取得ステップと、検出手段が、複数の前記検知情報に対して取得した前記状態情報に含まれている前記動詞および前記名詞の複数の組み合わせのうち、頻出する前記動詞および前記名詞の組み合わせを検出する検出ステップと、登録手段が、検出された組み合わせに含まれる前記動詞に、検出された組み合わせに含まれる前記名詞を対応付けた前記不審行動を、前記不審行動記憶手段に登録する登録ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明によれば、警備装置から受信した検知情報と、監視領域における物体の動作状態を表す情報とから、監視領域に異常が発生した場合における頻出する行動を不審行動として登録することができ、その後の不審行動の検挙率を向上させることができるという効果を奏する。

（実施の形態１）
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる登録装置および登録方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。以下の実施の形態においては、本発明にかかる登録装置を監視センタに適用した例を示すが、これに限定されることなく、種々の情報を受信したり、情報を登録可能な装置であれば、本発明を適用することができる。

ここで、監視センタとは、監視領域を警備する警備装置からの異常を検知した旨を示す警報を受信した場合に、待機中の警備員に対して異常が検知された監視領域へ向かう旨の指示を出すとともに、必要に応じて警察や消防など関係機関への通報を行うセンタである。

図１は、実施の形態１にかかる監視センタ１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施の形態の監視センタ１００は、ネットワーク５０を介して、監視領域に備えられた警備装置２００と、警備員が所持する携帯端末３００とに接続されている。

ネットワーク５０は、電話回線、無線ネットワーク、インターネットなどであって、監視センタ１００、警備装置２００、および携帯端末３００を接続している。

警備装置２００は、監視領域を警備するものであり、監視カメラ２０１と、センサ２０２とを備えている。

監視カメラ２０１は、警備対象である監視領域を撮像するものであり、主に監視領域である住居の出入口付近や敷地内への出入口付近に設置されている。

センサ２０２は、警備対象である監視領域に設置されており、主に監視領域への侵入者等の異常を検知する目的で設置された人感センサであり、人の存在や扉の開閉を検知した場合に検知信号を出力する。センサ２０２は、例えば、赤外線の受光量の変化をもとに人の存在を検出する赤外線センサ、赤外線等の受信が遮断されることで人の存在を検出する遮断センサ、電磁波の乱れで人の存在を検知する電波センサ、およびマグネットにより扉の開閉を検出するマグネットセンサなどの監視領域の異常を検出する各種センサによって構成できる。

そして、警備装置２００は、警備状態や警備解除状態の警備モードを備えている。ここで、警備状態とは、センサによって異常を検知した場合に、その旨を示す警報と、センサによる異常が発生した位置および異常が発生した時刻を含む検知情報とを監視センタに送信する状態をいう。また、警備解除状態とは、センサにより異常を検知した場合でも、異常とは判断せず、上記警報や検知情報を監視センタに送信しない状態という。従って、警備装置２００は、警備モードが警備状態に設定されている場合にセンサ２０２により異常を検知すると、警報や検知情報を監視センタ１００に送信する。また、警備装置２００は、監視カメラ２０１によって撮像された映像を定期的に監視センタ１００に送信する。ここで、本実施の形態では、一例として警備装置２００を一つ備えた構成としているが、複数の監視領域にそれぞれ警備装置を備えるように構成してもよい。また、本実施の形態では、センサにより監視領域に発生した異常を検知した例を示しているが、センサ以外の検知手段により監視領域の異常を検知する構成としてもよい。

携帯端末３００は、警備装置２００からの警報を受信した監視センタ１００からの指示によって、警報が示している異常が検知された監視領域へ向かう警備員が所持する端末である。携帯端末３００は、監視領域に到着した警備員により確認された監視領域における異常の原因の入力を入力部（不図示）から受け付けると、入力された異常の原因を示す原因コードを監視センタ１００に送信する。本実施の形態では、一例として携帯端末３００を一つ備えた構成としているが、複数の警備員がそれぞれ携帯端末を所持するように構成してもよい。

次に、監視センタ１００の内部構成について説明する。監視センタ１００は、送受信部１０１と、入力受付部１０２と、状態検出部１０３と、取得部１０４と、抽出部１０５と、パターン検出部１０６と、判定部１０７と、登録部１０８と、映像ＤＢ（データベース）１６０と、警報情報ＤＢ１７０と、状態情報ＤＢ１５０と、不審行動ＤＢ１８０と、抽出情報ＤＢ１９０とを主に備えている。

送受信部１０１は、ネットワーク５０を介して警備装置２００や携帯端末３００との間で各種情報を送受信するものである。例えば、警備装置２００から、センサ２０２により異常が検知された場合に、監視領域に異常が発生した旨の警報と、監視領域において異常が発生した位置および異常が発生した時刻を含む検知情報とを受信するものである。また、送受信部１０１は、警備装置２００から、監視カメラ２０１により撮像された映像を定期的に受信する。また、送受信部１０１は、携帯端末３００から、監視領域における異常の原因を示す原因コードを受信する。ここで、検知情報に含まれている異常が発生した位置とは、それぞれのセンサに固有のセンサ番号やセンサＩＤ（Identifier）であり、このセンサ番号やセンサＩＤから対応するセンサの設置位置を把握して、監視領域における異常が発生した位置が把握できる。

映像ＤＢ１６０は、送受信部１０１によって、警備装置２００から定期的に受信した映像を蓄積するものであり、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やメモリ等の記憶媒体に記憶されている。

警報情報ＤＢ１７０は、送受信部１０１によって、警備装置２００から受信した監視領域に異常が発生した旨の警報を蓄積するものであり、ＨＤＤやメモリ等の記憶媒体に記憶されている。

入力受付部１０２は、監視センタ１００に対する各種入力を受け付けるものである。

状態情報ＤＢ１５０は、物体の動作状態を深層格フレーム構造で表した状態情報を記憶する。深層格フレーム（以下、単に格フレームとも言う）とは、動詞を基準として、動詞に対する名詞の意味関係を深層格として表した言語構造をいう。

図２は、状態情報ＤＢ１５０に記憶される状態情報のデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、状態情報は、格フレームを識別する格フレームＩＤと、動作（行動）の種類を表す行動名（動詞）と、動作に関連する名詞である格要素（深層格）とを含んでいる。深層格には、主格、属性格、場所格（場所情報）、時間格（時間情報）、および対象格が含まれる。

主格は、動作を引き起こす主体を表す。属性格は、主格に関する情報をいう。例えば、属性格は、身長高、体型、上半身色、下半身色、頭色、顔情報、および歩容情報等を含む。

顔情報および歩容情報は、さらに詳細な要素に分けられる。例えば、顔情報は、顔の特徴を表す顔特徴、視線方向、マスクの有無、サングラスの有無、性別、および年代などの要素を含む。また、歩容情報は、歩幅、姿勢、脚長、および歩速などの要素を含む。

場所格（場所情報）は、動作や状態が起こる場所を表す。例えば、場所格は、頭部位置、体位置、手位置、顔位置、および脚部位置等、物体の動作が生じた位置を含む。

時間格（時間情報）は、動作や状態が起こる時間（動作が発生した時刻）を表す。例えば、時間格は、現在時刻を表す時刻、動作が開始された時刻を表す動作開始時刻、動作が終了した時刻を表す動作終了時刻、および動作が発生した年月日等を表す。

対象格は、動作や状態の対象となる事物を表す。対象格は、固有の識別情報である対象ＩＤを含む。

なお、利用できる深層格はこれらに限られず、例えば精神的事象の経験者を表す経験者格などの、その他のあらゆる深層格を用いることができる。

図３は、状態情報ＤＢ１５０に記憶される状態情報の具体例を示す図である。図３は、人物Ａ（主格）が、「叩く」という行動を検出したときに生成される状態情報の一例を示している。この場合、属性格には、人物Ａの身長高、体型などの具体的な値が設定される。また、対象格には、人物Ａが叩く対象となっている「ドアノブ」が設定され、場所格および時間格には、それぞれ人物Ａがドアノブを叩いたときの位置や時刻に関する具体的な値が設定される。

状態検出部１０３は、警備装置２００から送信され、送受信部１０１により受信して映像ＤＢ１６０に記憶された映像を構成する画像情報を解析して、画像情報から物体の動作状態を検出する。また、状態検出部１０３は、検出した物体の動作状態を表す状態情報を生成して状態情報ＤＢ１５０に保存する。

状態検出部１０３は、例えば画像情報から人物領域を抽出することにより、人物が「存在する」という動作状態を検出する。また、状態検出部１０３は、検出した人物の視線方向を検出することにより、当該人物の「見る」という動作状態を検出する。また、状態検出部１０３は、人物以外の他の物体を画像情報から抽出し、抽出した物体が新たに現れた場合には「取り出す」という動作状態を、抽出した物体が以前から存在し、人物の手の位置と重なった場合には「触る」という動作状態を検出する。

なお、状態検出部１０３が人物または物体を抽出する方法としては、連続する画像情報の背景を比較することにより抽出した変動領域を人物領域とする方法や、人物パターンまたは物体パターンと照合することにより人物または物体を抽出する方法などの、従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。また、状態検出部１０３が人物の視線方向を検出する方法としては、顔領域パターンと照合することにより顔領域を抽出するとともに視線方向を検出する方法などの従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。

取得部１０４は、送受信部１０１によって、警備装置２００からの警報および検知情報を受信し、携帯端末３００からの原因コードを受信した場合であって、該原因コードにおける異常の原因が特定の原因を示している場合に、状態情報ＤＢ１５０から検知情報に基づいて状態情報を取得する。特定の原因とは、例えば、監視領域へ不審者が侵入した旨を示す侵入事案、監視領域における器物が破壊された旨の器物損壊、その他監視領域における非常事態を示す非常通報などである。

具体的には、取得部１０４は、まず、送受信部１０１により受信した検知情報に含まれている異常が発生した位置（異常発生位置）と、状態情報ＤＢ１５０に記憶された状態情報に含まれる場所格における物体の動作が発生した位置とが対応する状態情報を検索する。異常発生位置と場所格における物体の動作が発生した位置とが対応する状態情報とは、異常発生位置と場所格における物体の動作が発生した位置とが一致する状態情報および所定の誤差範囲内の状態情報をいう。

次に、取得部１０４は、検索した状態情報のうち、検知情報に含まれる異常が発生した時刻（異常発生時刻）と、状態情報に含まれている時間格における物体の動作が発生した時刻とが対応する状態情報を検索する。異常発生時刻と時間格における物体の動作が発生した時刻とが対応する状態情報とは、異常発生時刻と時間格における物体の動作が発生した時刻とが一致する状態情報および所定の誤差範囲内の状態情報をいう。そして、取得部１０４は、上述のように検索された状態情報を、状態情報ＤＢ１５０から取得する。

抽出部１０５は、取得部１０４により取得した状態情報から、物体の行動名および該行動名と関連する深層格の組み合わせを抽出する。具体的には、図３を参照すると、抽出部１０５は、人物Ａの行動名である「叩く」と、該行動名に関連する深層格の対象格である「ドアノブ」とを抽出する。これにより、人物Ａがドアノブを叩くという状態が抽出できる。なお、深層格と組み合わせずに、物体の行動名のみを抽出してもよい。例えば、行動名である「見回す」のみ抽出すると、属性や場所を問わずに、人物Ａ（物体）が見回すという状態が抽出できる。

また、抽出部１０５は、取得部１０４により取得した状態情報から、物体の行動名および深層格に含まれる時間格を抽出し、抽出した行動名および時間格から、時刻が連続する行動名を参照して、物体がどのような行動からどのような行動へ移ったかを示す物体の行動の変異を抽出する。例えば、時刻が連続する行動名が「見回す」と「叩く」となっている場合は、人物Ａが見回した後、叩くという行動の変異を抽出する。

パターン検出部１０６は、複数の検知情報に対して取得した状態情報に含まれ、抽出部１０５が抽出した複数の行動名、深層格、行動の変異について、行動名や深層格、行動の変異を変数とした統計解析によって、頻出する動作パターンを検出する。動作パターンとは、物体の動作を示すパターンであって、例えば、頻出する行動名、頻出する行動名と深層格との組み合わせ、および頻出する時刻が連続する複数の行動名などが含まれている。

ここで、動作パターンの詳細について説明する。図４は、検出された動作パターンの一例を示す説明図である。図４に示す動作パターンは、監視領域における異常の分類（異常分類）に対して、連続する時刻順に、物体の行動名と、深層格と、深層格の値とを対応付けて登録したものである。以下に、監視領域（家屋）への侵入があった場合における動作パターンの検出方法を説明する。

抽出部１０５により、物体の行動名のみが抽出されると、パターン検出部１０６は、統計解析により、頻出する行動名を動作パターンとして検出する。また、抽出部１０５により、物体の行動名および該行動と関連する深層格の組み合わせが抽出されると、パターン検出部１０６は、統計解析により、頻出する行動名と深層格を組み合わせた動作パターンを検出する。

また、抽出部１０５により、物体の行動の変異が抽出されると、パターン検出部１０６は、統計解析により、頻出する時刻が連続する複数の行動名の動作パターンを検出する。具体的には、例えば、図４に示すように、人物Ａの動作パターンとして、行動名「見回す」と、行動名「叩く」とを一連の動作として時系列に並べた動作パターンを検出する。以上により、人物Ａ（物体）が、玄関前で見回した後、ドアノブを叩くという家屋侵入における動作パターンが検出される。ここで、パターン検出部１０６が動作パターンを検出している際に用いている統計解析とは、例えば、多変量解析などであり、以下では多変量解析を用いて動作パターンを検出した例を示す。

判定部１０７は、パターン検出部１０６により検出した動作パターンの統計母数、すなわち多変量解析を行う際に用いる変数としての複数の行動名、深層格、および行動の変異の数量が、所定の閾値を越えているか否かを判定するものである。そして、判定部１０７は、統計母数が所定の閾値を越えている場合は、検出された動作パターンを不審行動であると判定し、統計母数が所定の閾値を越えていない場合は、検出された動作パターンを不審行動ではないと判定する。これは、統計母数が所定の閾値を越えていない場合は、統計に用いる変数の数量が少なく、動作パターンの信頼性が低くなるため、必ずしも不審行動と判断できないからである。ここで、不審行動とは、監視領域へ侵入した者（侵入者）が行う不審な行動をいい、例えば、きょろきょろしていたり、出入口前に長時間滞在するなどの行動が該当する。

不審行動ＤＢ１８０は、不審行動と判定された動作パターンを保存するものであり、ＨＤＤやメモリ等の記憶媒体に記憶されている。図５、６は、不審行動ＤＢ１８０の一例を示す説明図である。ここで、図５は、図４における動作パターンを登録する前の不審行動ＤＢ１８０であり、図６は、図４における動作パターンを矢印の示す位置に登録した後の不審行動ＤＢ１８０である。図５、６に示すように、不審行動ＤＢ１８０は、異常分類に対して、連続する時刻順に、物体の行動名と、深層格と、深層格の値とを対応付けた複数の動作パターンを保存している。また、行動名に付されている番号は行動の順序関係を示しており、「−」はその項目における内容を問わないことを示している。

抽出情報ＤＢ１９０は、パターン検出部１０６により動作パターンを検出する際に、抽出部１０５により抽出された行動名、深層格、行動の変異を保存するものであり、ＨＤＤやメモリ等の記憶媒体に記憶されている。

登録部１０８は、判定部１０７により、パターン検出部１０６により検出された動作パターンが不審行動であると判定された場合、当該動作パターンを不審行動として、不審行動ＤＢ１８０に登録するものである。また、登録部１０８は、抽出部１０５により抽出された行動名、深層格、行動の変異を抽出情報ＤＢ１９０に登録する。

次に、以上のように構成された監視センタ１００による動作パターンの登録方法について説明する。図７は、実施の形態１における監視センタ１００による動作パターンの登録方法の流れを示すフローチャートである。

まず、送受信部１０１は、警備装置２００から、警報、検知情報を受信し、携帯端末３００から、異常が発生した旨を示す原因コードを受信する（ステップＳ１０）。次に、取得部１０４は、受信した原因コードにおける異常の原因が、侵入事案、器物損壊、および非常通報のいずれかであるか否かを判断する（ステップＳ１１）。原因コードにおける異常の原因が侵入事案、器物損壊、および非常通報のいずれでもなかった場合（ステップＳ１１：Ｎｏ）、取得部１０４は、状態情報を取得せずに処理を終了する。

一方、原因コードにおける異常の原因が侵入事案、器物損壊、および非常通報のいずれかであった場合（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、取得部１０４は、検知情報に含まれた異常発生位置と場所格とが対応し、かつ異常発生時刻と時間格とが対応する状態情報を状態情報ＤＢ１５０から取得する（ステップＳ１２）。

次に、抽出部１０５は、取得部１０４により取得した状態情報から、物体の行動名および該行動名と関連する深層格を抽出する（ステップＳ１３）。そして、抽出部１０５は、取得部１０４により取得した状態情報から抽出した行動名および時間格から、物体の行動の変異を抽出する（ステップＳ１４）。

次に、パターン検出部１０６は、抽出部１０５が抽出した複数の行動名、深層格、行動の変異について、行動名や深層格、行動の変異を変数とした多変量解析により、頻出する動作パターンを検出する（ステップＳ１５）。

そして、判定部１０７は、パターン検出部１０６により検出した動作パターンの統計母数が所定の閾値を越えているか否かを判定する（ステップＳ１６）。統計母数が所定の閾値を越えていない場合（ステップＳ１６：Ｎｏ）、判定部１０７は、検出した動作パターンが不審行動ではないと判定し、登録部１０８は、当該動作パターンは登録せずに、抽出部１０５により抽出された行動名、深層格、行動の変異を抽出情報ＤＢ１９０に登録する（ステップＳ１８）。

一方、統計母数が所定の閾値を越えている場合（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、判定部１０７は、検出した動作パターンが不審行動であると判定し、登録部１０８は、当該動作パターンを不審行動として、不審行動ＤＢ１８０に登録する（ステップＳ１７）。そして、登録部１０８は、抽出部１０５により抽出された行動名、深層格、行動の変異を抽出情報ＤＢ１９０に登録する（ステップＳ１８）。

このように、実施の形態１における監視センタ１００では、警備装置２００から受信した検知情報と、格フレームで表現された監視領域における物体の動作状態を表す状態情報とから、監視領域に異常が発生した場合における頻出する行動を動作パターンとして検出し、検出した動作パターンを不審行動として登録することができる。従って、監視センタ１００は、その後、監視領域において異常が発生した場合の侵入者等の行動と、登録した動作パターンとを比較して不審行動を検挙することで、実際に監視領域において検知された侵入者等の不審行動を元にその後の不審行動を検挙できるため、不審行動の検挙率を向上させることができる。

（実施の形態１の変形例）
上述した実施の形態１では、パターン検出部１０６により動作パターンが検出された後に、判定部１０７により検出した動作パターンの統計母数が所定の閾値を越えているか否かを判定することで、動作パターンが不審行動であるか否かを判定している。しかしながら、パターン検出部１０６による動作パターンの検出前に、統計母数が所定の閾値を越えているか否かを判定し、統計母数が所定の閾値を越えている場合に動作パターンを検出し、不審行動として登録する構成としてもよい。以下に、上述した実施の形態１と異なる構成のみを説明する。

判定部１０７は、抽出部１０５により抽出された複数の行動名、深層格、および行動の変異の数量、すなわちパターン検出部１０６が多変量解析により動作パターンを検出する際に用いる統計母数が、所定の閾値を越えているか否かを判定するものである。

パターン検出部１０６は、判定部１０７により統計母数が所定の閾値を越えていると判定された場合に、抽出部１０５が抽出した複数の行動名、深層格、行動の変異について、行動名や深層格、行動の変異を変数とした統計解析によって、頻出する動作パターンを検出する。動作パターンについては、実施の形態１と同様であるため説明を省略する。また、本実施の形態は、実施の形態１と同様、統計解析として多変量解析を用いて動作パターンを検出する。

次に、以上のように構成された監視センタ１００による動作パターンの他の登録方法について説明する。図８は、実施の形態１の変形例における監視センタ１００による動作パターンの他の登録方法の流れを示すフローチャートである。

まず、送受信部１０１による警報等の受信から、抽出部１０５による物体の行動の変異の抽出までの処理（ステップＳ３０〜３４）は、図７と同様であるため説明を省略する（ステップＳ１０〜１４参照）。

次に、判定部１０７は、パターン検出部１０６により検出する動作パターンの統計母数（抽出した複数の行動名、深層格、物体の行動の変異）が所定の閾値を越えているか否かを判定する（ステップＳ３５）。統計母数が所定の閾値を越えていない場合（ステップＳ３５：Ｎｏ）、パターン検出部１０６は、動作パターンを検出しない。そして、登録部１０８は、抽出部１０５により抽出された行動名、深層格、行動の変異を抽出情報ＤＢ１９０に登録する（ステップＳ３８）。

一方、統計母数が所定の閾値を越えている場合（ステップＳ３５：Ｙｅｓ）、パターン検出部１０６は、抽出部１０５が抽出した複数の行動名、深層格、行動の変異について、行動名や深層格、行動の変異を変数とした多変量解析により、頻出する動作パターンを検出する（ステップＳ３６）。

次に、登録部１０８は、検出された動作パターンを不審行動として、不審行動ＤＢ１８０に登録する（ステップＳ３７）。そして、登録部１０８は、抽出部１０５により抽出された行動名、深層格、行動の変異を抽出情報ＤＢ１９０に登録する（ステップＳ３８）。

このように、実施の形態１の変形例における監視センタ１００では、警備装置２００から受信した検知情報と、格フレームで表現された監視領域における物体の動作状態を表す状態情報とから、監視領域に異常が発生した場合における頻出する行動を動作パターンとして検出し、検出した動作パターンを不審行動として登録することができる。従って、監視センタ１００は、その後、監視領域において異常が発生した場合の侵入者等の行動と、登録した動作パターンとを比較して不審行動を検挙することで、実際に監視領域において検知された侵入者等の不審行動を元にその後の不審行動を検挙できるため、不審行動の検挙率を向上させることができる。また、実施の形態１の変形例における監視センタ１００では、検出前に動作パターンの統計母数が所定の閾値を越えているか否かを判定することで、動作パターンを検出する頻度を低減することができる。

上述した実施の形態では、監視センタ１００が警備装置２００から検知情報を受信すると、該検知情報に対応する状態情報から不審行動を示す動作パターンを検出して、登録する構成となっているが、これに限定されることはない。すなわち、監視センタ１００が警備装置２００から検知情報を受信すると、動作パターンを検出し、その検出した動作パターンの登録を手動で行うように構成してもよい。

また、上述した実施の形態では、検出した動作パターンを登録する構成となっているが、さらに登録された動作パターンを、ネットワークを介して他の警備装置に送信してもよい。そうすると、他の警備装置においても動作パターンを登録でき、不審行動を検挙することができることになる。さらに、この場合に、動作パターンが送信される他の警備装置を、監視センタにおいて任意に選択、指定する構成としてもよい。

実施の形態１にかかる監視センタ１００の構成を示すブロック図である。 状態情報ＤＢ１５０に記憶される状態情報のデータ構造の一例を示す図である。 状態情報ＤＢ１５０に記憶される状態情報の具体例を示す図である。 検出された動作パターンの一例を示す説明図である。 不審行動ＤＢ１８０の一例を示す説明図である（図４の動作パターン登録前）。 不審行動ＤＢ１８０の一例を示す説明図である（図４の動作パターン登録後）。 実施の形態１における監視センタ１００による動作パターンの登録方法の流れを示すフローチャートである。 実施の形態１の変形例における監視センタ１００による動作パターンの他の登録方法の流れを示すフローチャートである。

符号の説明

５０ ネットワーク
１００ 監視センタ
１０１ 送受信部
１０２ 入力受付部
１０３ 状態検出部
１０４ 取得部
１０５ 抽出部
１０６ パターン検出部
１０７ 判定部
１０８ 登録部
１５０ 状態情報ＤＢ
１６０ 映像ＤＢ
１７０ 警報情報ＤＢ
１８０ 不審行動ＤＢ
１９０ 抽出情報ＤＢ
２００ 警備装置
２０１ 監視カメラ
２０２ センサ
３００ 携帯端末

Claims (9)

1. 監視領域を警備する警備装置とネットワークを介して接続される登録装置において、
   物体の動作状態を表す情報であって、前記物体の動作の種類を表す動詞と、前記物体の動作に関連する名詞とを含み、前記動詞に対する前記名詞の意味関係を表した状態情報を記憶する状態記憶手段と、
   前記物体の不審な動作を表す前記動詞と、前記物体の不審な動作に関連する前記名詞とを対応付けた不審行動を記憶する不審行動記憶手段と、
   前記警備装置から、前記監視領域において異常が発生した旨を示す検知情報を受信する受信手段と、
   前記検知情報に対応する前記状態情報を、前記状態記憶手段から取得する取得手段と、
   複数の前記検知情報に対して取得した前記状態情報に含まれている前記動詞および前記名詞の複数の組み合わせのうち、頻出する前記動詞および前記名詞の組み合わせを検出する検出手段と、
   検出された組み合わせに含まれる前記動詞に、検出された組み合わせに含まれる前記名詞を対応付けた前記不審行動を、前記不審行動記憶手段に登録する登録手段と、
   を備えることを特徴とする登録装置。
2. 前記状態情報は、前記名詞として、前記物体の動作が生じた位置を示す場所情報と、前記物体の動作が発生した時刻を示す時間情報とを含み、
   前記受信手段は、前記警備装置から、前記監視領域において異常が発生した位置と前記異常が発生した時刻とを含む検知情報を受信し、
   前記取得手段は、前記検知情報に含まれている前記位置と前記場所情報とが対応し、かつ前記検知情報に含まれる前記時刻と前記時間情報とが対応する前記状態情報を、前記状態記憶手段から取得することを特徴とする請求項１に記載の登録装置。
3. 前記検出手段は、複数の前記検知情報に対して取得した前記状態情報に含まれている前記動詞および前記名詞を変数として、多変量解析により頻出する前記動詞および前記名詞の組み合わせを検出することを特徴とする請求項２に記載の登録装置。
4. 前記不審行動記憶手段は、前記時間情報で示される時刻が連続する複数の前記不審行動を記憶し、
   前記検出手段は、複数の前記検知情報に対して取得した前記状態情報に含まれ、前記時刻が連続する前記動詞および前記名詞の複数の組み合わせのうち、頻出する複数の前記動詞および前記名詞の組み合わせを検出し、
   前記登録手段は、検出された組み合わせに含まれる複数の前記動詞に、検出された組み合わせに含まれる複数の前記名詞を対応付けた複数の前記不審行動を、前記不審行動記憶手段に登録することを特徴とする請求項２に記載の登録装置。
5. 複数の前記検知情報に対して取得した前記状態情報に含まれている複数の前記動詞および複数の前記名詞の数量が、所定の閾値を越えているか否かを判定する判定手段をさらに備え、
   前記登録手段は、前記数量が前記閾値を越えている場合、検出された組み合わせに含まれる前記動詞に、検出された組み合わせに含まれる前記名詞を対応付けた前記不審行動を、前記不審行動記憶手段に登録することを特徴とする請求項２に記載の登録装置。
6. 複数の前記検知情報に対して取得した前記状態情報に含まれている複数の前記動詞および複数の前記名詞の数量が、所定の閾値を越えているか否かを判定する判定手段をさらに備え、
   前記検出手段は、前記数量が前記閾値を越えている場合、頻出する前記動詞および前記名詞の組み合わせを検出することを特徴とする請求項２に記載の登録装置。
7. 前記受信手段は、さらに、前記監視領域における異常の原因を示す原因コードを受信し、
   前記取得手段は、前記原因コードが予め定められた特定の原因を示している場合に、前記検知情報に対応する前記状態情報を、前記状態記憶手段から取得することを特徴とする請求項１に記載の登録装置。
8. 前記検知情報は、前記監視領域で発生した異常を検知するセンサにより検知された異常が発生した位置と異常が発生した時刻を含むことを特徴とする請求項２〜６のいずれか一つに記載の登録装置。
9. 監視領域を警備する警備装置とネットワークを介して接続される登録装置で実行される登録方法において、
   前記登録装置は、
   物体の動作状態を表す情報であって、前記物体の動作の種類を表す動詞と、前記物体の動作に関連する名詞とを含み、前記動詞と前記名詞との間の意味関係により関連付けて表された状態情報を記憶する状態記憶手段と、
   前記物体の不審な動作を表す前記動詞と、前記物体の不審な動作に関連する前記名詞とを対応付けた不審行動を記憶する不審行動記憶手段と、を備え、
   受信手段が、前記警備装置から、前記監視領域において異常が発生した旨を示す検知情報を受信する受信ステップと、
   取得手段が、前記検知情報に対応する前記状態情報を、前記状態記憶手段から取得する取得ステップと、
   検出手段が、複数の前記検知情報に対して取得した前記状態情報に含まれている前記動詞および前記名詞の複数の組み合わせのうち、頻出する前記動詞および前記名詞の組み合わせを検出する検出ステップと、
   登録手段が、検出された組み合わせに含まれる前記動詞に、検出された組み合わせに含まれる前記名詞を対応付けた前記不審行動を、前記不審行動記憶手段に登録する登録ステップと、
   を含むことを特徴とする登録方法。

Images