JP5351408B2 - 防犯音響システム - Google Patents

Description

この発明は、防犯音響システムに係る発明である。

セキュリティ確保の観点から、近年多用な一般家庭用のセキュリティシステムが開発されている。たとえば防犯等の目的で、予め録音されている犬の鳴き声等の威嚇音を出力する防犯音響システムが存在する（たとえば、特許文献１）。

特開２００６−４８６２１号公報

上記威嚇音を再生・出力する従来技術では、出力される威嚇音は常に一定であった。したがって、出力される音が単なる威嚇目的の再生音であると直ぐ判明し、防犯効果が低減していた。

また、検出器の検出ノイズであるのにもかかわらず、たとえば検出器が人等を検知したと誤判断して、威嚇音を再生・出力されるケースも発生し得る。

そこで、本発明は、より高い防犯効果を有しており、誤判断による威嚇音等の出力を低減することができる防犯音響システムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明に係る請求項１に記載の防犯音響システムは、屋外に設置され、人物の検出が可能な人物検出装置と、複数の音声データを記憶している音声記憶装置と、前記人物検出装置の検出結果に基づいて、前記音声記憶装置から少なくとも一の前記音声データを選択する制御装置と、前記制御装置において選択された前記音声データを再生・出力する音声出力装置とを備え、前記人物検出装置は、静止画または動画の撮像が可能な撮像装置であり、前記制御装置は、前記撮像装置で撮像された物のうち、連続して動作している人物を特定対象人物として特定し、前記特定対象人物の動作期間の長さに基づいて、前記音声データを選択し、前記制御装置は、複数の前記特定対象人物を特定した場合には、当該複数の前記特定対象人物の動作期間のうち最も長い動作期間の長さに基づいて、前記音声データを選択する。

また、請求項２に記載の防犯音響システムは、請求項１に記載の防犯音響システムであって、前記制御装置は、前記撮像装置で撮像された第一の画像フレームと、前記第一の画像フレームより前に前記撮像装置で撮像された第二の画像フレームとの第一の差分処理と、前記第一の画像フレームと、前記第一の画像フレームより後に前記撮像装置で撮像された第三の画像フレームとの第二の差分処理と、前記第一の差分処理結果である第一の差分フレームと、前記第二の差分処理結果である第二の差分フレームとの論理積処理と、前記論理積処理の結果に基づいて、前記特定対象人物を特定する処理とを、行う。

また、請求項３に記載の防犯音響システムは、請求項１または請求項２に記載の防犯音響システムであって、前記制御装置は、前記人物検出装置の前記検出結果に基づいて、前記音声記憶装置から複数種類の前記音声データを選択し、前記音声出力装置は、前記複数種類の音声データを、合成して再生・出力する。

本発明の請求項１に記載の防犯音響システムは、屋外に設置され、人物の検出が可能な人物検出装置と、複数の音声データを記憶している音声記憶装置と、人物検出装置の検出結果に基づいて、音声記憶装置から少なくとも一の音声データを選択する制御装置と、制御装置において選択された音声データを再生・出力する音声出力装置とを、備えている。

したがって、検出結果に応じて出力される音声が変更できるので、出力される音声が単なる威嚇目的の再生音であると判明しにくくなる。したがって、防犯効果の高い防犯音響システムを提供できる。

また、請求項１に記載の防犯音響システムは、人物検出装置は、静止画または動画の撮像が可能な撮像装置であり、制御装置は、撮像装置で撮像された物のうち、連続して動作している人物を特定対象人物として特定し、特定対象人物の動作期間の長さに基づいて、音声データを選択する。

したがって、単発的な動きとして認識し得る光等の起因したノイズの影響により、音声を出力することを抑制される。つまり、誤判断により、音声が出力されることを低減することができる。また、特定対象人物の動作期間の長さに基づいて音声データを選択しているので、撮像装置の撮像範囲での人物の動作期間に応じて、出力される威嚇音も変更できる。

また、請求項２に記載の防犯音響システムは、制御装置は、撮像装置で撮像された第一の画像フレームと、第一の画像フレームより前に撮像装置で撮像された第二の画像フレームとの第一の差分処理と、第一の画像フレームと、第一の画像フレームより後に撮像装置で撮像された第三の画像フレームとの第二の差分処理と、第一の差分処理結果である第一の差分フレームと、第二の差分処理結果である第二の差分フレームとの論理積処理と、論理積処理の結果に基づいて、特定対象人物を特定する処理とを、行う。

したがって、撮像装置で撮像された結果から連続して動作している人物を、より正確に特定・抽出することができる。

また、請求項３に記載の防犯音響システムは、制御装置は、人物検出装置の検出結果に基づいて、音声記憶装置から複数種類の音声データを選択し、音声出力装置は、複数種類の音声データを、合成して再生・出力する。

したがって、より臨場感のある音声を出力することができる。よって、防犯音響システムの防犯効果をより向上させることができる。

以下、この発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。

図１は、本発明に係る防犯音響システム１００の構成を示す概略図である。

防犯音響システム１００は、人物検出装置１０、音声記憶装置２０、音声出力装置３０、制御装置４０およびデータ記憶装置５０から構成されている。図１に示す構成では、人物検出装置１０および音声出力装置３０は、家屋９９外に設置されている。これに対して、音声記憶装置２０、制御装置４０およびデータ記憶装置５０は、家屋９９内に設置されている。

人物検出装置１０は、家屋９９外のたとえば玄関９９ａ付近に設置されている。人物検出装置１０は、人物の検出が可能な装置であり、玄関９９ａ付近に存在する人物Ｏｍを検出することができる。たとえば、人物検出装置１０は、静止画または動画の撮像が可能な撮像装置である。

音声記憶装置２０は、複数の音声データを記憶することができる。音声記憶装置２０には、複数種類の音声データ（たとえば犬の声、犬がつながれている鎖の音、人の声、ブザー音等）が予め記憶されている。また、同じ種類の音声データでも、周波数特性が異なるまたは音の強弱が異なる複数の音声データが、音声記憶装置２０に記憶されている。たとえば、同じ犬の吠え声音でも、図２に示すような周波数特性を有する吠え声音（威嚇性の高い吠え声音）や、図３に示すような周波数特性を有する吠え声音（威嚇性の低い吠え声音）等が、予め音声記憶装置２０に記憶されている。

制御装置４０は、人物検出装置１０に検出結果に基づいて、音声記憶装置２０から少なくとも一の音声データを選択することができる。たとえば、制御装置４０は、撮像装置である人物検出装置１０で撮像された物のうち、連続して動作している人物を特定対象人物として特定する。そして、制御装置４０は、当該特定対象人物の連続動作期間の長さに基づいて、少なくとも一の音声データを選択する。より具体的な制御装置４０の動作は、後述する。

音声出力装置３０はスピーカを備えており、制御装置４０で選択された音声データを、再生・出力することができる。なお、音声出力装置３０は、家屋９９の外側から容易に視認されない場所に設置することが望ましい。

次に、動作の流れを示す図４，５を用いて、本発明に係る防犯音響システムの動作について説明する。図４は、防犯音響システムの流れを示す図である。図５は、制御装置４０における、人物検出装置１０の検出結果に基づいて音声データを選択する流れを示す図である。なお、以下の説明では、人物検出装置１０は、撮像装置１０であるとして話を進める。

撮像装置１０が、玄関９９ａ付近の様子を撮像する。玄関９９ａ付近に人物Ｏｍが存すれば、撮像装置１０は、当該人物Ｏｍを撮像（検出）する（ステップＳ１）。撮像装置１０の撮像の結果作成された画像フレームは、たとえばデータ記憶装置５０に一時的に記憶される。たとえば、図６に示すように、複数の画像フレームＦ１，Ｆ２，Ｆ３が時系列的に、データ記憶装置５０に記憶される。画像フレームＦ２は、画像フレームＦ１の撮像直後に撮像されたものである。画像フレームＦ３は、画像フレームＦ２の撮像直後に撮像されたものである。

なお、図６は、不動物（防犯音響システムが設置されている家屋９９と異なる家屋）Ｏｓと歩行中の人物Ｏｍとを撮像した結果である。人物Ｏｍは、図６に示すように、時間の経過と共に、人物Ｏｍ１→人物Ｏｍ２→人物Ｏｍ３と移動している。つまり、人物Ｏｍ１，Ｏｍ２，Ｏｍ３は、同一人物Ｏｍの移動を示している。

次に、撮像装置１０の撮像結果（人物検出装置１０の検出結果と把握できる）に基づいて、制御装置４０は、音声記憶装置２０から音声データを選択する（ステップＳ２）。当該ステップＳ２の具体的な流れを、以下図５を用いて説明する。

制御装置４０は、図６に示す画像フレームＦ２を注目フレームとして定める。次に、制御装置４０は、撮像装置１０で撮像された第一の画像フレーム（上記注目フレーム）Ｆ２と、撮像装置１０で撮像された第二の画像フレームＦ１とを、データ記憶装置５０から各々読み出す。ここで、図６から分かるように、第二の画像フレームＦ１は、第一の画像フレームＦ２より前に撮像装置１０により撮像されたものである。

次に、制御装置４０は、第一の画像フレームＦ２と第二の画像フレームＦ１とを用いて、フレーム間差分処理（第一の差分処理と把握できる）を実施する（ステップＳ１１）。そして、制御装置４０は、当該第一の差分処理後のフレームに対して、２値化処理を実施する（ステップＳ１１）。当該２値化処理後の差分フレーム（第一の差分フレームと把握できる）ＳＦ１を、図７に示す。

図７から分かるように、当該第一の差分処理により、不動物Ｏｓは第一の差分フレームＳＦ１から削除される。また、当該第一の差分処理により、移動している人物Ｏｍ１，Ｏｍ２は第一の差分フレームＳＦ１に残る。

次に、制御装置４０は、上記第一の画像フレーム（上記注目フレーム）Ｆ２と、撮像装置１０で撮像された第三の画像フレームＦ３とを、データ記憶装置５０から各々読み出す。ここで、図６から分かるように、第三の画像フレームＦ３は、第一の画像フレームＦ２より後に撮像装置１０により撮像されたものである。

次に、制御装置４０は、第一の画像フレームＦ２と第三の画像フレームＦ３とを用いて、フレーム間差分処理（第二の差分処理と把握できる）を実施する（ステップＳ１１）。そして、制御装置４０は、当該第二の差分処理後のフレームに対して、２値化処理を実施する（ステップＳ１１）。当該２値化処理後の差分フレーム（第二の差分フレームと把握できる）ＳＦ２を、図８に示す。

図８から分かるように、当該第二の差分処理により、不動物Ｏｓは第二の差分フレームＳＦ２から削除される。また、当該第二の差分処理により、移動している人物Ｏｍ２，Ｏｍ３は第二の差分フレームＳＦ２に残る。

上記から分かるように、上記各差分処理は、注目フレームＦ２から不動物を除去する処理である。

次に、制御装置４０は、第一の差分処理結果である第一の差分フレームＳＦ１と、第二の差分処理結果である第二の差分フレームＳＦ２との論理積処理（ＡＮＤ処理）を実施する（ステップＳ１２）。当該論理積処理後の論理積後フレームＴＦ１を、図９に図示する。図９に示すように、第一の差分フレームＳＦ１と第二の差分フレームＳＦ２とで共通する撮像物Ｏｍ２のみが、論理積後フレームＴＦ１に残る。

上記から分かるように、上記論理積処理は、注目フレームＦ２から移動体を抽出する処理である。

論理積後フレームＴＦ１は、上述した各フレームＦ１〜Ｆ３，ＳＦ１，ＳＦ２と同様に、複数の画素から構成されている。また、２値化処理により、論理積後フレームＴＦ１において、人物Ｏｍ２等の何かを表示する画素がたとえば「１」と表され、何も表示されない画素は、「０」と表される（図１０参照）。

次に、制御装置４０は、論理積後フレームＴＦ１から人物Ｏｍ２を、「特定対象人物Ｏｍ２」として抽出する（ステップＳ１３）。当該ステップＳ１３は、撮像装置１０で撮像された物のうち、連続して動作している人物Ｏｍ２を「特定対象人物」として特定する処理である。特定対象人物Ｏｍ２の抽出（特定）方法は次の通りである。

まず、制御装置４０は、論理積後フレームＴＦ１において、「１」である画素が（縦・横・斜めに）連続している部分（図１０の砂地表示の複数の画素）Ｇａ，Ｇｂを検出する。

そして、制御装置４０は、当該検出した部分の画素数と予め設定されている所定の画素数とを、比較する。もし、当該検出した部分の画素数が所定の画素以上である場合には、制御装置４０は、当該検出した部分を「特定対象人物」として抽出（特定）する。たとえば、所定の画素数が「６」とする。そして、図１０の部分Ｇａの画素数と所定の画素数とを比較したとする。部分Ｇａの画素数は、「６」以上である。したがって、この場合には、部分Ｇａは、「特定対象人物」として抽出（特定）されることになる。

これに対して、当該検出した部分の画素数が所定の画素数よりも小さい場合には、制御装置４０は、当該検出した部分を「特定対象人物」として抽出（特定）しない。たとえば、所定の画素数が「６」とする。そして、図１０の部分Ｇｂの画素数と所定の画素数とを比較したとする。部分Ｇｂの画素数は、「６」より小さい。したがって、この場合には、部分Ｇｂは、「特定対象人物」として抽出（特定）されないことになる。

人物が論理積後フレームＴＦ１に表示されている場合、「１」である画素は、ある程度の範囲に渡って連続して存在する（図１０の部分Ｇａのケース）。しかし、光等に起因したノイズ映像（たとえば、図１０の部分Ｇｂのケース）が論理積後フレームＴＦ１に表示されている場合、「１」である画素は、ごく限られた小さな範囲に在する。したがって、上記検出した部分の画素数と所定の画素数との大きさを比較する処理は、論理積後フレームＴＦ１からより「人物」らしい画像を「特定対象人物」として抽出（特定）する処理である。よって、当該画素数の比較処理により、論理積後フレームＴＦ１にノイズ像が含まれていても、当該ノイズ像を「特定対象人物」として抽出（特定）することを防止できる。

さて、特定対象人物Ｏｍ２を特定した後、制御装置４０は、当該特定対象人物Ｏｍ２の重心を導出する（ステップＳ１４）。

具体的に、図１０，１１に示すように、制御装置４０は、特定対象人物Ｏｍ２を表す「１」の画素が全て含まれる最小限の矩形領域Ｓｑ１を決定する。次に、制御装置４０は、当該矩形領域Ｓｑ１の中心点を、上記重心として導出する（ステップＳ１４）。

なお、ステップＳ１４の後、制御装置４０は、上記で導出した重心の座標を、論理積後フレームＴＦ１の重心座標（第一の重心座標と称する）として、データ記憶装置５０に一時的に格納する。

さて次に、制御装置４０は、注目フレームの変更処理を行う。具体的に、第一の画像フレームＦ２の直後に撮像された第三の画像フレームＦ３を、注目フレームと定める。そして、制御装置４０は、第一の画像フレームＦ２と第三の画像フレームＦ３との差分処理および、第三の画像フレームＦ３と第四の画像フレーム（図示せず）との差分処理を実施する（ステップＳ１１）。ここで、第四の画像フレームは、第三の画像フレームＦ３の撮像直後に撮像されたものである。

その後の２値化処理（ステップＳ１１）から特定対象人物の重心の導出（ステップＳ１４）までの処理は、上記と同様である。なお、ステップＳ１４の結果、制御装置４０は、導出した重心の座標を、第二の重心座標として、データ記憶装置５０に一時的に格納する。ここで、第二の重心座標は、上記第三の画像フレームを注目フレームとした結果作成された論理積後フレームにおける、特定対象人物の重心座標である。

ここで、第二の重心座標をデータ記憶装置５０に格納するときには、次のようなグループ分けを行う（ステップＳ１５）。つまり、第一の重心座標と第二の重心座標との距離を求める。そして、当該求めた距離が、予め設定された所定の距離以内なら、第一の重心座標と第二の重心座標とを同じグループとして設定する。これに対して、当該求めた距離が上記所定の距離より大きいなら、第二の重心座標を第一の重心座標が属するグループとは異なるグループとして設定する。

また、上記とは異なるが、第一の画像フレームＦ２が注目フレームである場合において、論理積後フレームＴＦ１から、二つの特定対象人物が特定されたとする（図１２参照）。つまり、論理積後フレームＴＦ１から、二つの第一の重心座標（重心座標１Ａ、重心座標１Ｂと称する）が導出されたとする。次に、注目フレームを変更し、論理積後フレームを再度求めたとする。そして、当該論理積後フレームＴＦ２から第二の重心座標２Ａが導出されたとする（図１３参照）。

この場合、当該第二の重心座標２Ａと第一の重心座標１Ａと間の距離が所定の距離の範囲内に存するとき、当該第二の重心座標２Ａは第一の重心座標１Ａと同じグループに属する。また、当該第二の重心座標２Ａと第一の重心座標１Ｂと間の距離が所定の距離の範囲内に存するとき、当該第二の重心座標２Ａは第一の重心座標１Ｂと同じグループに属する。また、当該第二の重心座標２Ａと第一の重心座標１Ａと間の距離および当該第二の重心座標２Ａと第一の重心座標１Ｂと間の距離が共に、所定の距離の範囲を超えているとき、当該第二の重心座標２Ａは、新たに作成されたグループに属する。図１２，１３のケースでは、第一の重心座標１Ｂと第二の重心座標２Ａとの距離は、所定の距離以内であり、第二の重心座標２Ａは、第一の重心座標１Ｂと同じグループに属する。

つまり、新たに特定対象人物の重心座標を導出したとき、直前に導出された重心座標との距離を求める。そして、直前に導出した重心座標と新たに導出した重心座標との比較を通じて、当該新たに導出した重心座標のグループ分け処理を実施する。なお、当該グループ分けの作業（ステップＳ１５）は、導出される重心座標が３以上の場合でも同様である。

さて、話を戻す。第二の重心座標をグループ分けして、データ記憶装置５０に格納した以後は、注目フレームの変更処理から重心座標の一時格納処理までの上記一連の動作を繰り返し行う。ここで、注目フレームの変更処理を行う際には、注目フレームは、ある画像フレームから、当該ある画像フレームが撮像された直後に撮像された画像フレームへと変更される。

上記一連の処理の結果、データ記憶装置５０に、たとえば論理積後フレームの８フレームにおける重心座標が一時的に格納されたとする。そうすると、制御装置４０は、各グループ毎に、属する重心座標の個数を算出する（ステップＳ１６）。当該ステップＳ１６の処理は、撮像範囲における、特定された特定対象人物毎の連続動作期間の長さを導出していることに等しい。

たとえば、当該算出に際して、第一のグループＧ１と第二グループＧ２と第三のグループＧ３とが作成されているとする。そして、制御装置４０の当該算出（ステップＳ１６）の結果、たとえば、第一のグループＧ１には、１つの重心座標が属しており、第二のグループＧ２には、５つの重心座標が属しており、第三のグループＧ３には、３つの重心座標が属しているとする。

次に、制御装置４０は、各グループ毎に算出された重心座標の個数を比べ、重心座標の最大個数（人物検出装置１０の検出結果と把握できる）を導出する（ステップＳ１６）。上記の場合、第二のグループＧ２に属する重心座標の個数が最大であると分かる。したがって、制御装置４０は、上記場合には、当該最大個数の「５」を導出する（ステップＳ１６）。当該最大個数の導出処理は、複数特定された特定対象人物のうち、撮像範囲における連続動作期間の最も長いものを導出している作業に等しい。

なお、上記では、データ記憶装置５０に８フレームの論理積後フレームにおける重心座標が一時的に格納された後、ステップＳ１６の処理を実施した。しかし、当該ステップＳ１６の処理が実施されるタイミングは、これに限らない。つまり、データ記憶装置５０に、Ｎ（正数）フレームの論理積後フレームにおける重心座標が一時的に格納された後、ステップＳ１６の処理を実施しても良い。ここで、当該Ｎは、任意に変更できる。

次に、制御装置４０は、ステップＳ１６で導出した重心座標の最大個数に応じて、音声記憶装置２０から、少なくとも一の音声データを選択する（ステップＳ１７）。この処理は、特定対象人物の連続動作期間の最大長さに基づいて、音声データを選択する処理と等しい。

たとえば、図１４に示すような音声データテーブルが、音声記憶装置２０に格納されているとする。なお、当該音声データテーブルの各項目の内容は、外部からの変更処理により、追加・変更・更新可能である。

図１４に例示するテーブルでは、４つの音声データパターンが格納されている。パターン１は、犬の吠え声音による威嚇パターンである。パターン２は、ブザー音による威嚇パターンである。パターン３は、人の声音による威嚇パターンである。パターン４は、鎖の引き摺り音による威嚇パターンである。また、図１４に例示するテーブルでは、各パターンは、４つのレベルに区分されている。レベルが高くなるに連れて、威嚇音も強くなっていると理解できる。また、図１４では、重心座標の最大個数が０および１のときに、レベル１が選択される。重心座標の最大個数が２および３のときに、レベル２が選択される。重心座標の最大個数が４〜５のときに、レベル３が選択される。重心座標の最大個数が６以上のときに、レベル４が選択される。

さて、ユーザによりパターン１が選択されていたとする。この場合、上記例示では重心座標の最大個数は「５」であるので、制御装置４０は、音声記憶装置２０からパターン１のレベル３の威嚇音を選択する（ステップＳ１７）。

ここで、選択される音声データパターンは、ユーザが適宜変更（たとえば、パターン１からパターン３への変更等）することができる。また、選択される音声データパターンがアットランダムまたは周期的に変更されるように、ソフトウェア化しても良い。

上記のように、音声データが選択されたなら次に、音声出力装置３０は、選択された音声データを再生・出力する（ステップＳ３）。

なお、上記では、制御装置４０は、音声記憶装置２０から１の音声データを選択する場合に言及した。しかし、制御装置４０は、音声記憶装置２０から複数種類の音声データを選択しても良い。たとえば、パターン１とパターン４とが選択されていたとする。すると、上記例示では重心座標の最大個数は「５」であるので、制御装置４０は、音声記憶装置２０から、パターン１のレベル３の威嚇音とパターン４のレベル３の威嚇音とを選択する（ステップＳ１７）。そして、音声出力装置３０は、選択された複数種類の音声データを、合成して再生・出力する（ステップＳ３）。当該例では、音声出力装置３０は、犬の吠え声音と鎖の引き摺り音とを合成して、再生・出力する（ステップＳ３）。

なお、レベル１が選択されるようなケースでは、音声（威嚇音）を出力しない（若しくは、無音のデータを出力する）。

また、図３，４に示す動作は連続して実施されており、出力される音声も連続的に変化する。たとえば、レベル４の音声データが出力されている最中においても、図３，４の動作を実施しており、その結果レベル２の音声データ選択されたとする。当該ケースでは、音声出力装置３０は、レベル４の音声データに引き続き、切れ目無くレベル２の音声データを出力する。

以上のように、本実施の形態に係る防犯音響システム１００では、人物検出装置（撮像装置）１０の検出結果に基づいて、音声記憶装置２０から少なくとも一の音声データを選択し、当該選択した音声データを再生・出力している。

つまり、単に人物を検出すれば同じ音声を出力するのでは無く、人物検出装置（撮像装置）１０の人物の検出期間等に応じて、出力する威嚇音を変更できる。よって、出力される音が単なる威嚇目的の再生音であると判明しにくくなる。したがって、防犯効果の高い防犯音響システム１００を提供できる。

また、本実施の形態では、制御装置４０は、撮像装置１０で撮像された物のうち、連続して動作している人物を特定対象人物として特定している。そして、制御装置４０は、特定対象人物の連続動作期間の長さ（グループに属する重心座標の数）に基づいて、音声データを選択している。

したがって、単発的な動きとして認識し得る光等の起因したノイズの影響により、威嚇音を出力することを抑制される。つまり、誤判断により、威嚇音が出力されることを低減することができる。また、特定対象人物の連続動作期間の長さに基づいて音声データを選択しているので、撮像装置１０の撮像範囲での人物の連続動作期間に応じて（つまり、人物の怪しさ度合いに応じて）、出力される威嚇音も変更できる。なお、上記連続動作期間が長いほど、不審人物である可能性が高く、上記連続動作期間が短いほど、光等に起因して撮像されたノイズである可能性が高い（または、不審人物である可能性が低い）。

また、本実施の形態では、上記のように差分処理と論理積処理と組み合わせて、上記特定対象人物の特定を行っている（ステップＳ１１〜Ｓ１３）。

したがって、撮像装置１０で撮像された結果から連続して動作している人物を、より正確に特定・抽出することができる。

また、上述したように、制御装置４０は、人物検出装置（撮像装置）１０の検出結果に基づいて、音声記憶装置２０から複数種類の音声データを選択しても良い。そして、音声出力装置３０は、当該選択した複数種類の音声データを、合成して再生・出力しても良い（たとえば、犬の吠え声音＋鎖の引き摺り音）。

複数種類の音声データを選択肢、合成して再生・出力することにより、より臨場感のある威嚇音出力が可能となる。したがって、防犯音響システム１００の防犯効果をより向上させることができる。

なお、上記実施の形態とは異なり、次のような構成（防犯音響システム１００の物理的構成自体は、図１と同じである。しかし、システム１００の動作が上記と異なる）も採用できる。

つまり、静止画または動画の撮像が可能な撮像装置である人物検出装置１０が、玄関９９ａ付近の様子を撮像する。そして、制御装置４０は、当該撮像装置１０の撮像結果から（つまり、画像フレームに基づいて）、人物と家屋（システム設置側の家屋）９９との間の距離（人物検出装置１０の検出結果と把握できる）を導出する。そして、制御装置４０は、当該導出した距離に基づいて、音声記憶装置２０から少なくとも１以上の音声データを選択する。たとえば、音声記憶装置２０には、図１４に例示する音声データパターンテーブルが格納されており、制御装置４０は、上記導出した距離が近いほど、図１４に示すテーブルからレベルの高い音声データ（威嚇音）を選択する。その後、音声出力装置３０は、当該選択した音声データを再生・出力する。

なお、制御装置４０は、当該導出した距離に基づいて、音声記憶装置２０から２種類以上の音声データを選択しても良い（たとえば、犬の吠え声音＋鎖の引き摺り音）。この場合には、音声出力装置３０は、選択した音声データを合成し、再生・出力する。

このように、単に人物を検出すれば同じ音声を出力するのでは無く、人物検出装置（撮像装置）１０の人物の存在位置等に応じて、出力する威嚇音を変更できる。よって、出力される音が単なる威嚇目的の再生音であると判明しにくくなる。したがって、防犯効果の高い防犯音響システム１００を提供できる。

本発明に係る防犯音響システムの構成を示す概略図である。 威嚇性の高い吠え声音（音声データ）の周波数特性を示す図である。 威嚇性の低い吠え声音（音声データ）の周波数特性を示す図である。 本発明に係る防犯音響システムの動作の流れを示す図である。 制御装置の動作の流れを示す図である。 撮像装置により撮像され、格納されている画像フレームの時系列的変化を示す図である。 差分処理の結果を示す図である。 差分処理の結果を示す図である。 論理積処理の結果を示す図である。 論理積後フレームの画素のデジタル表示を示す図である。 最小限の矩形領域と重心の導出方法を説明するための図である。 グループ分けを説明するための図である。 グループ分けを説明するための図である。 音声記憶装置に格納される音声データパターンの一例を示す図である。

符号の説明

１０ 人体検出装置（撮像装置）
２０ 音声記憶装置
３０ 音声出力装置
４０ 制御装置
５０ データ記憶装置
９９ 家屋
９９ａ 玄関
１００ 防犯音響システム
Ｏｍ 人物
Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３ 画像フレーム
ＳＦ１ 第一の差分フレーム
ＳＦ２ 第二の差分フレーム
ＴＦ１ 論理積後フレーム

Claims (3)

1. 屋外に設置され、人物の検出が可能な人物検出装置と、
   複数の音声データを記憶している音声記憶装置と、
   前記人物検出装置の検出結果に基づいて、前記音声記憶装置から少なくとも一の前記音声データを選択する制御装置と、
   前記制御装置において選択された前記音声データを再生・出力する音声出力装置と、
   を備え、
   前記人物検出装置は、静止画または動画の撮像が可能な撮像装置であり、
   前記制御装置は、前記撮像装置で撮像された物のうち、連続して動作している人物を特定対象人物として特定し、前記特定対象人物の動作期間の長さに基づいて、前記音声データを選択し、
   前記制御装置は、複数の前記特定対象人物を特定した場合には、当該複数の前記特定対象人物の動作期間のうち最も長い動作期間の長さに基づいて、前記音声データを選択することを特徴とする防犯音響システム。
2. 前記制御装置は、
   前記撮像装置で撮像された第一の画像フレームと、前記第一の画像フレームより前に前記撮像装置で撮像された第二の画像フレームとの第一の差分処理と、
   前記第一の画像フレームと、前記第一の画像フレームより後に前記撮像装置で撮像された第三の画像フレームとの第二の差分処理と、
   前記第一の差分処理結果である第一の差分フレームと、前記第二の差分処理結果である第二の差分フレームとの論理積処理と、
   前記論理積処理の結果に基づいて、前記特定対象人物を特定する処理とを、行う、
   ことを特徴とする請求項１に記載の防犯音響システム。
3. 前記制御装置は、
   前記人物検出装置の前記検出結果に基づいて、前記音声記憶装置から複数種類の前記音声データを選択し、
   前記音声出力装置は、
   前記複数種類の音声データを、合成して再生・出力する、
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の防犯音響システム。

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