JP6773389B1 - デジタル・オートファイル・セキュリティシステム、方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
特に、商品を買い物かごに入れて、その後、陰に隠れて買い物かごからマイバッグなどに移してしまうと、万引きと認識できない。
本発明の目的は、撮影画像から正確に不審者を判定することができるデジタル・オートファイル・セキュリティシステム、方法及びプログラムを提供することにある。
(実施の形態)
図1は、本発明の実施の形態に係るデジタル・オートファイル・セキュリティシステムの構成を示すブロック図である。
本デジタル・オートファイル・セキュリティシステムは、店舗、商業施設及び展示場等の事業所等に適用して好適である。
本実施の形態は、本デジタル・オートファイル・セキュリティシステムを、店舗に適用した例である。店舗は、例えばスーパーマーケット、コンビニ、ドラッグストア、100円ショップ、八百屋などである。店舗において、窃盗行為は万引きである。また、商品を入れる買い物かご(カート等を含む)を用いる店舗が対象となる。
監視カメラ11は、セキュリティ区域内の画像を撮影する。
監視カメラ11の一部又は全部は、PTZ(パン・チルト・ズーム)機能を有するPTZカメラであり、監視装置100により遠隔操作される。監視カメラ11は、セキュリティ該当建物の警備対象の店舗及び該当敷地エリアの各所に設置される。監視カメラ11が撮影した画像は、監視装置100に出力され、録画部160に記録される。
人感センサ20は、サーモカメラ又は赤外線カメラ等であり、セキュリティ区域内の感知対象物の温度を検出して、セキュリティ区域内の不審者を検出する。
Wi-Fi親機30は、Wi-Fiを用いて携帯端末装置50のWi-Fi子機51との間で情報をやり取りする。また、Wi-Fi親機30は、Wi-Fi測位による位置情報取得、すなわちWi-Fiアクセスポイントと所定の位置情報サービスを利用した位置情報を取得できる。
ビーコンは、Bluetooth Low Energyを利用した無線技術である。ビーコンは、発信側のビーコン機器であるビーコン親機40と、ビーコン親機40からの電波受信に対応した携帯端末装置50のアプリ(後記ビーコン子機52に対応する)の組み合わせによって構成される。ビーコンは、識別に必要な固有のID情報を発信し、携帯端末装置50の当該ID情報に紐付けられたアプリにしか反応しない。携帯端末装置50のアプリは、ビーコン親機40と同じ識別子を登録しておく。携帯端末装置50のアプリ(ビーコン子機52)は、ビーコン機能を搭載したアプリケーション実行によりバックグラウンドで待機し、ビーコン親機40のビーコンに近接したときに所定アクションを励起する。
携帯端末装置50は、店舗の販売員などがそれぞれ携帯する。携帯端末装置50は、例えばスマートフォン50a、タブレット50b、又はノートパソコン50cなどである。携帯端末装置50は、このほか、携帯電話、PHS(Personal Handy-Phone System)、PDA(Personal Digital Assistants)、又は専用端末などである。本実施の形態では、携帯端末装置50は、店舗の販売員などが様々な場所(すなわち現在位置)で使用可能であり、図示しない電話回線を介して監視装置100からのメール又は動画を含む映像等を受信可能である。
なお、スマートフォン50aは、ビーコン子機52を備えているものでもよい。又は、スマートフォン50aは、Wi-Fi子機51と、ビーコン子機52と、GPS53とのいずれか一つを備えるものでもよい。
Wi-Fi子機51は、業務施設に設置されたWi-Fi親機30の電波を受信及び個別識別する。監視装置100は、施設内に設置されたWi-Fi親機30の配置情報をセフティ関連情報として記憶している。Wi-Fi子機51がWi-Fi親機30に近接すると、携帯端末装置50を携帯する関係者のIDと位置を判定することができる。
ビーコン子機52は、ビーコン親機40からの電波受信に対応した携帯端末装置50のアプリである。ビーコン親機40は、ビーコン(識別に必要な固有のID情報)を発信し、携帯端末装置50のアプリ(ビーコン子機52)は、ビーコン親機40のビーコンに近接したときに所定アクションを励起する。
GPS53は、位置情報の電波をGPS衛星等から受信する。GPS53は、GPSアンテナを介して受信した情報より、現在位置情報を、緯度、経度及び高度の3つのパラメータとして算出して位置情報を取得する。取得した位置情報は、適時、監視装置100に送信される。
監視装置100は、セキュリティ区域内に設置され、セキュリティ区域内を集中管理する。監視装置100は、一般的なサーバ計算機、又はパーソナルコンピュータ等であってよい。
図2に示すように、窃盗重みパラメータ135は、商品ごとに、過去の実績に依存する窃盗実績重み135a、商品の価格に依存する窃盗価格重み135b、及び商品が陳列されている陳列棚の窃盗位置重み135cからなる群より選択される少なくとも一つを用いる。本実施形態では、窃盗実績重み135a(窃盗実績重み付け値「A」)、窃盗価格重み135b(窃盗価格重み付け値「B」)、及び窃盗位置重み135c(窃盗位置重み付け値「C」)を用いる。
窃盗重みは、例えば「1」〜「10」(「1」が最小、「10」が最大)の範囲で設定される。
画像処理部170は、監視カメラ11で撮影された画像データを処理し、セキュリティ区域内の画像から人の存在の有無を判定するために制御部110に送る。
通信部190は、基地局を介して携帯端末装置50とデータを送受信する。通信部190は、無線通信機能を有し、例えばUSB(Universal Serial Bus)を用いて制御基板に接続される。
図3は、本発明の第1の実施の形態に係るデジタル・オートファイル・セキュリティシステムの監視装置100の制御部110のブロック図である。
図3に示すように、制御部110は、CPU(Central Processing Unit)等により構成され、監視装置100全体を制御するとともに、制御プログラムを実行して、デジタル・オートファイル・セキュリティシステムとして機能させる。
制御部110は、人抽出部111(人抽出手段)と、商品検出部112(商品検出手段)、戻し行為認識部113(戻し行為認識手段)、手動作検出部114と、窃盗行為判定部115(窃盗行為判定手段)と、通報部116(通報手段)と、を備える。
制御部110は、人抽出部111が、人の候補のブロック(図9上図の符号aに示す矩形参照)が人らしいと判定したことを受けて、人が存在すると判定する。
窃盗重みパラメータの値X=Σ(A+B+C)<D
AIアクセラレータ200は、人を検出する専用プロセッサであり、CPU以外の計算リソースを用いる。AIアクセラレータ200は、例えば、GPU(Graphics Processing Unit)を強化したプロセッサよる画像処理、FPGA(Field-Programmable Gate Array)を用いた信号処理のアクセラレートである。また、AIアクセラレータ200は、専用ハード(例えば、GPU)上でAI(Artificial Intelligence:人工知能)の計算を実行する。
図4は、本発明の実施形態に係る携帯端末装置50を利用したデジタル・オートファイル・セキュリティシステムを示す構成図である。
図4に示すように、デジタル・オートファイル・セキュリティシステム1000は、ウェブサービスクラウド300上に、デジタル・オートファイル・セキュリティサービスを提供するクラウドサーバ(商用サーバ)301、クラウドサーバ301に連携して能動的に情報を取得してユーザのスマートフォン50a(携帯端末装置;ID端末)に通知するPush通知サーバ302を有する。ウェブサービスクラウド300は、インターネット303に接続される。ウェブサービスクラウド300上のクラウドサーバ301は、インターネット303を経由してスマートフォン50aにテキスト及び画像を送信することができる。また、スマートフォン50aは、インターネット303を経由してPush通知サーバ302からPush通知を受信する。さらに、クラウドサーバ301及びPush通知サーバ302は、LTE/3G網などの通信キャリア網(移動体通信網)(図示省略)を経由して、セキュリティアプリが搭載されたスマートフォン50aに接続する。
スマートフォン50aに来た通知をユーザがタップすると、セキュリティアプリが起動して不審者のズーム画面を表示し、「万引き候補が検出されました」というテロップが流れる。同時にその内容が音声で読み上げられる。このように、スマートフォン50aの画面のテロップと音声とで不審者の通知が行われる。さらに、スマートフォン50aユーザの操作により、例えば緊急時には関係機関(警察・消防)に通知する。この場合、警備会社や関係企業本社にも自動的に通知される。また、緊急性がない場合や確認したい場合には、警備会社のみに通知する。
図5は、スマートフォン50aのセキュリティアプリ動作を示す図である。
図5左に示すように、スマートフォン50aの待受け画面等に不審者を検出したテロップが通知される。ユーザのタップにより、図5中に示すように、スマートフォン50aの表示はセキュリティアプリ動作表示に切り替わり、不審者のズーム画面を表示し、不審者の位置と状況「○○売場△△ブロックに不審者」を表示する。また、このテロップを自動音声で読み上げる。さらに、ユーザのタップにより、図5右に示すように、スマートフォン50aの表示を時系列の4画面に表示する。
[窃盗行為判定処理]
図6は、デジタル・オートファイル・セキュリティシステムの監視装置100の制御部110が窃盗行為を判定する処理を示すフローチャートである。本フローは、監視装置100の制御部110(図3参照)により実行される。
ステップS1で、制御部110は、セキュリティ区域を撮影するデジタルカメラ(監視カメラ11)からコンピュータの処理能力に合わせて、例えば0.2秒毎等に画像を得る。
ステップS2で、制御部110の人抽出部111(図3参照)は、AIアクセラレータ200で人抽出を行う。
窃盗重みパラメータの値X=Σ(A+B+C)<D
上記は一例である。例えば、手動作検出部114によって検出された手の動作で取られた商品に、窃盗実績重み「A」、窃盗価格重み「B」、窃盗位置重み「C」のいずれか1つでも付加されている場合には、窃盗行為が行われたと判定してもよい。
窃盗行為が行われたと判定した場合(ステップS8:Yes)、ステップS9で窃盗行為判定部115は、窃盗行為の疑いの程度を判定する。すなわち、窃盗行為判定部115は、買い物かご17の中の商品を検出した後に該商品を検出しなくなったこと受けて、窃盗行為が行われたことを判定する(ステップS7)。このとき、買い物かご17の中から消えた商品の窃盗重みパラメータ135が大きい、例えば窃盗価格重みが大きい(高価な)商品の場合には、窃盗の疑いの程度(例えば80%など)が大きいと判定する。
すなわち、買い物かごに入れた商品を陳列棚に戻す行為を認識せずに、商品が買い物かごから消えたか否かだけで万引きを判定するので、商品を買い物かごに入れて、その後、陰に隠れて買い物かごからマイバッグなどに移してしまうことを認識することができる。
図7は、デジタル・オートファイル・セキュリティシステムの監視装置100のスーパーマーケット等の店舗内の営業時間中の警備を説明する図である。図8は、その処理を示すフローチャートである。本フローは、監視装置100の制御部110(図3参照)により実行される。
デジタルカメラ11及び3Dカメラ12は、店舗売場の陳列棚(ゴンドラ)15及びショーケース16(陳列棚)、買い物客を撮影して画像データを取得する。
ステップS101で制御部110は、陳列棚15やショーケース16前に設置されたデジタルカメラ11、3Dカメラ12から画像を得る。
ステップS102で、人体を検出する。
ステップS103で、人物を顔認証などによって認証する。
ステップS104で、該当者の手を検出する(後記図9参照)。
ステップS105で、物体(買い物かご17)を検出する。
買い物かご17を所持する場合、ステップS107で買い物かご17有りと判定してステップS109に進む。
買い物かご17を所持しない場合、ステップS108で買い物かご17無しと判定してステップS109に進む。
商品を陳列棚15等に戻した場合、ステップS110で「グリーン」と判定してステップS123に進む。
ここで、「グリーン」と、後記する「オレンジ」及び「レッド」は、万引き要注意者(万引き候補)の注意度を示す指標である。「グリーン」は(正常)、「オレンジ」は(注意)、「レッド」は(異常)として、買い物客の行動パターンの判定条件に加える。
上記ステップS109で、商品を手に取った場合、ステップS111で、商品を買い物かご17に入れたか否かを判定する(後記図10参照)。商品を買い物かご17に入れた場合、ステップS112で「グリーン」と判定してステップS123に進む。
ステップS118で、買い物客がレジ18で精算したか否かを判定する。
レジ18で精算した場合、ステップS119で「グリーン」と判定してステップS123に進む。
図9は、デジタル・オートファイル・セキュリティシステムの監視装置100の手の動作検出を説明する図である。図9上図は、人間検出された画像を示す図、図9左下図は、来店者がE2から商品を手に取った動作を示す図、図9右下図は、来店者が商品をE2に戻した動作を示す図である。
図9上図に示すように、陳列棚15の横方向の位置をA,B,C,D,E,…、縦方向の位置を1,2,3,4,…とする。来店者は、図9上図の符号aに示す矩形で囲んだ枠で画像認識される。この来店者の利き手は、右手であるとし、陳列棚15のE2に置かれた商品を、右手(符号b参照)で取る動作を例に採る。
図9左下図及び図9右下図の矢印は、時間経過に伴う手の動きを示している。
上記、手の動作検出結果は、図6のステップS3で用いられる。
図10は、デジタル・オートファイル・セキュリティシステムの監視装置100の商品の買い物かご入れ判定を説明する図である。図11は、その処理を示すフローチャートである。本フローは、監視装置100の制御部110(図3参照)により実行される。
図10上図に示すように、陳列棚15の横方向の位置をA,B,C,D,E,…、縦方向の位置を1,2,3,4,…とする。来店者は、図10上図の符号aに示す矩形で囲んだ枠で画像認識される。この来店者の利き手は、右手であるとし、陳列棚15に置かれた商品を買い物かごに入れる動作、又は買い物かごから商品が消えた状態を例に採る。
店舗の買い物かご17やカートの形状を事前に学習させておく。
また、来店者が陳列ケースより商品を手に取り、片方の手でスマホにスキャンする手の動きがある場合に「グリーン」(正常)と判定し、スキャンをする手の動きがない場合に万引きの可能性がある「オレンジ」(注意)と判定するようにしてもよい。
ステップS202で、人体の姿勢判断を行う。
ステップS203で、該当者の手を検出する(図9参照)。
ステップS204で、物体検出を行い買い物かご17を検出する(図10参照)。
商品を手に所持している場合、ステップ206で右手(利き手)位置を判定する。
陳列棚15やケースへの返却でない場合、ステップS208で、商品が置かれている棚割り、例えば2Eに置かれた商品名を特定する(図10参照)。
ステップS209で、商品の品名を特定する。商品の品名を特定することで、窃盗重みパラメータ135(図2参照)から、商品コードごとの、過去の実績に依存する窃盗実績重み135a、商品の価格に依存する窃盗価格重み135b、及び商品が陳列されている陳列棚の窃盗位置重み135cを取得することができる。
ステップS210で、取った商品を登録し、日時、カメラ、棚割り、商品の品名、個数、画像等の情報を取得する。
ステップS212で、戻した商品を登録し、ステップS213で商品を陳列棚15やケースに戻したと判断してステップS220に進む。
ステップS215で、手に所持する商品の格納先を特定する。
ステップS216で、商品の格納先を判定する。
商品の格納先がポケットの場合、ステップS218で、ポケットに商品を入れた(図10右下図参照)と判断してステップS220に進む。
商品の格納先がその他の場合、ステップS219で、カバン等に商品を入れた(図10右下図参照)と判断してステップS220に進む。
図12は、デジタル・オートファイル・セキュリティシステムの監視装置100の商品の買い物かご入れ判定処理を示すフローチャートである。本フローは、監視装置100の制御部110(図3参照)により実行される。
ステップS301で制御部110は、陳列棚15やショーケース16前に設置されたデジタルカメラ11から画像を得る。
ステップS302で、人の抽出を行う。
ステップS303で、人物認証を行う。
ステップS304で、該当者の手を検出する(図9参照)。
ステップS305で、物体検出を行い買い物かご17を検出する(図10参照)。
買い物かご17有りの場合、ステップS307に進み、買い物かご17無しの場合、本フローを終了する。
商品を手に取った場合、ステップS308で該当者の手の動きが商品を買い物かご17に入れる動きをしたか否かを判定する。
該当者の手の動きが商品を買い物かご17に入れる動きをした場合、ステップS309で来店者移動先に設置されたデジタルカメラ11等から画像を得る。
ステップS310で、該当者の手が商品を陳列棚15に戻す動きをしたか否かを判定する。
該当者の手が商品を陳列棚15に戻す動きをしなかった場合、ステップS311で、買い物かごから商品が消えたか否かを判定する。
該当者の手の動きが商品をポケット等に入れる動きをしなかった場合、ステップS313でレジ前に設置されたデジタルカメラ11等から画像を得る。
上記ステップS314で該当者は商品をレジで精算しなかった場合、上記ステップS311で買い物かご17から商品が消えた場合、又は上記ステップS312で該当者の手の動きが商品をポケット等に入れる動きをした場合、ステップS315で過去にオレンジ判定されたか否かを判定する。
過去にオレンジ判定されなかった場合、ステップS316でオレンジと判定してステップS319に進む。
過去にオレンジ判定された場合、ステップS317でレッドと判定してステップS319に進む。
ステップS319では、要注意人物として該当者の顔、身体的特徴等を入力記憶して本フローの処理を終了する。
なお、通報部116が、窃盗行為判定部115によって窃盗行為が行われたと判定したことを受けて、その判定結果を所定の端末に通報してもよい。通報部116は、商品を買い物かご17に入れたか否かをもとに、「オレンジ」又は「レッド」の注意度と共に、窃盗の疑いの程度を(例えば80%など)を通報する。
また、AIアクセラレータ200であることで、従来の監視カメラによる人体検出に比べて極めて高い精度での侵入者の検出を行うことができる。
本明細書で引用したすべての刊行物、特許及び特許出願は、そのまま参考として、ここにとり入れるものとする。
15 陳列棚
16 ショーケース(陳列棚)
20 人感センサ
30 Wi-Fi親機
40 ビーコン親機
50 携帯端末装置(ID端末)
50a スマートフォン(携帯端末装置;ID端末)
51 Wi-Fi子機
52 ビーコン子機
53 GPS
100 監視装置
110 制御部
111 人抽出部(人抽出手段)
112 商品検出部(商品検出手段)
113 戻し行為認識部(戻し行為認識手段)
114 手動作検出部
115 窃盗行為判定部(窃盗行為判定手段)
116 通報部(通報手段)
120 入力部
120a 操作盤
130 記憶部(窃盗重み記憶手段)
135 窃盗重みパラメータ(窃盗重み記憶手段)
135a 過去の実績に依存する窃盗実績重み
135b 商品の価格に依存する窃盗価格重み
135c 商品が陳列されている陳列棚の窃盗位置重み
140 表示部
150 出力部
160 録画部
170 画像処理部
180 インタフェース(I/F)部
190 通信部
200 AIアクセラレータ
1000 デジタル・オートファイル・セキュリティシステム
Claims (8)
- セキュリティ区域を撮影するカメラによって撮影された画像から人を抽出する人抽出手段と、
前記人抽出手段によって抽出された人が持つ買い物かごの中の商品を検出する商品検出手段と、
前記人抽出手段によって抽出された人が前記買い物かごの中の商品を陳列棚に戻す行為を認識する戻し行為認識手段と、
前記戻し行為認識手段が前記買い物かごの中の商品を陳列棚に戻す行為を認識せずに、前記商品検出手段が前記買い物かごの中の商品を検出した後に該商品を検出しなくなったこと受けて、窃盗行為が行われたことを判定する窃盗行為判定手段と
を備えることを特徴とするデジタル・オートファイル・セキュリティシステム。 - 商品の盗まれやすさのパラメータである窃盗重みを商品と対応づけて記憶する窃盗重み記憶手段を更に備え、
前記窃盗行為判定手段は、前記窃盗重み記憶手段に記憶されている商品の窃盗重みに基づいて、窃盗行為が行われたことを判定することを特徴とする請求項1記載のデジタル・オートファイル・セキュリティシステム。 - 前記窃盗行為判定手段は、前記商品検出手段が前記買い物かごの中の商品を検出した後に該商品を検出しなくなった商品の、前記パラメータに基づいて、窃盗の疑いの程度を判定することを特徴とする請求項2記載のデジタル・オートファイル・セキュリティシステム。
- 前記窃盗行為判定手段は、予め学習又は登録しておいた買い物かご情報をもとに、前記窃盗行為が行われたことを判定することを特徴とする請求項1記載のデジタル・オートファイル・セキュリティシステム。
- 前記窃盗行為判定手段が、窃盗行為が行われたと判定したことを受けて、その判定結果を所定の端末に通報する通報手段
を更に備えることを特徴とする請求項1記載のデジタル・オートファイル・セキュリティシステム。 - 前記通報手段は、窃盗の疑いの程度を通報することを特徴とする請求項5記載のデジタル・オートファイル・セキュリティシステム。
- セキュリティ区域を撮影するカメラによって撮影された画像から人を抽出する人抽出ステップと、
前記人抽出ステップによって抽出された人が持つ買い物かごの中の商品を検出する商品検出ステップと、
前記人抽出ステップによって抽出された人が前記買い物かごの中の商品を陳列棚に戻す行為を認識する戻し行為認識ステップと、
前記戻し行為認識ステップが前記買い物かごの中の商品を陳列棚に戻す行為を認識せずに、前記商品検出手段が前記買い物かごの中の商品を検出した後に該商品を検出しなくなったこと受けて、窃盗行為が行われたことを判定する窃盗行為判定ステップと
を備えることを特徴とするデジタル・オートファイル・セキュリティ方法。 - コンピュータを、
セキュリティ区域を撮影するカメラによって撮影された画像から人を抽出する人抽出手段と、前記人抽出手段によって抽出された人が持つ買い物かごの中の商品を検出する商品検出手段と、前記人抽出手段によって抽出された人が前記買い物かごの中の商品を陳列棚に戻す行為を認識する戻し行為認識手段と、前記戻し行為認識手段が前記買い物かごの中の商品を陳列棚に戻す行為を認識せずに、前記商品検出手段が前記買い物かごの中の商品を検出した後に該商品を検出しなくなったこと受けて、窃盗行為が行われたことを判定する窃盗行為判定手段とを備えることを特徴とするデジタル・オートファイル・セキュリティシステム
として機能させるためのプログラム。
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