JP6917158B2 - 監視装置、監視システム、監視方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、不審物を監視する技術に関する。

不審物を監視する技術が知られている。例えば特許文献１には、撮影用カメラにより撮影された画像に基づいて不審者候補の人物画像が地域の住人に配信され、各住人による不審者であるか否かの判定に従って不審者を登録する技術が記載されている。

特開２０１３−６５１８７号公報

マラソン等のイベントにおける公衆の警備においては、警備員やイベントのスタッフより先に、一般の観客が不審物を目撃する場合がある。このような場合に、例えば観客がＳＮＳ（Social Networking Service）を利用して投稿した情報を不審物の検出に活用できれば、より迅速に不審物を発見することができる。一方、このような情報の中には、誤解に基づく情報や誤った情報もあり、一つひとつの情報については必ずしも信憑性が高いとは言えない。そのため、これらの情報を全て信用して不審物を検出すると、不審物を検出する精度が悪くなる。
本発明は、投稿情報を用いて精度よく対象に関する異常を検出することを目的とする。

本発明は、各ユーザーによって知覚された対象に関する情報を含む投稿情報を、通信端末から受信する受信手段と、前記受信された投稿情報の数に対応する指標を算出する算出手段と、前記算出された指標に応じて、前記対象に関する異常を検出する検出手段とを備える監視装置を提供する。
ユーザーによって知覚されたとは、ユーザーによって目撃された、ユーザーが聴いた、ユーザーがにおいを嗅いだなどである。

前記検出手段は、前記指標が閾値以上である場合には、前記異常を検出してもよい。

前記投稿情報は、前記情報が取得された位置を示す位置情報を含み、前記算出手段は、前記受信された投稿情報のうち、前記位置情報により示される前記位置が所定の範囲内である投稿情報の数に対応する指標を算出してもよい。

前記投稿情報は、前記ユーザーの属性を示す属性情報を含み、前記算出手段は、前記受信された投稿情報に含まれる前記属性情報に基づいて、前記指標に重み付けを行ってもよい。

前記投稿情報は、前記通信端末により撮影された前記対象の画像を示す画像データと、前記画像が撮影された時刻を示す第１時刻情報と、前記投稿情報が送信された時刻を示す第２時刻情報とを含み、前記算出手段は、前記投稿情報に含まれる前記第１時刻情報により示される時刻と前記第２時刻情報により示される時刻との差に基づいて、前記指標に重み付けを行ってもよい。

前記算出手段は、前記受信された投稿情報の内容に基づいて、前記指標に重み付けを行ってもよい。

前記投稿情報は、前記通信端末により撮影された前記対象の画像を示す画像データと、前記画像が撮影された位置を示す第１位置情報と、前記投稿情報が送信された位置を示す第２位置情報とを含み、前記算出手段は、前記投稿情報に含まれる前記第１位置情報により示される位置と、前記第２位置情報により示される位置との間の距離が所定の距離以上である場合には、当該投稿情報を前記指標に反映しなくてもよい。

前記投稿情報は、前記情報が取得された時刻を示す時刻情報を含み、前記算出手段は、前記受信された投稿情報のうち、前記時刻情報により示される前記時刻が所定の期間内である投稿情報の数に対応する指標を算出してもよい。

前記監視装置は、前記異常が検出されると、前記対象に対する対処指示を出力する出力手段を更に備えてもよい。

本発明は、監視装置と、通信回線を介して前記監視装置と通信を行う通信端末と、前記通信端末に設けられ、各ユーザーによって知覚された対象に関する情報を含む投稿情報を前記監視装置に送信する送信手段と、前記監視装置に設けられ、前記通信端末から送信された前記投稿情報を受信する受信手段と、前記受信された投稿情報の数に対応する指標を算出する算出手段と、前記算出された指標に応じて、前記対象に関する異常を検出する検出手段とを備える監視システムを提供する。

本発明は、各ユーザーによって知覚された対象に関する情報を含む投稿情報を、通信端末から受信するステップと、前記受信された投稿情報の数に対応する指標を算出するステップと、前記算出された指標に応じて、前記対象に関する異常を検出するステップとを備える監視方法を提供する。

本発明は、ユーザーによって知覚された対象に関する情報を含む投稿情報を生成する生成手段と、前記生成された投稿情報を監視装置に送信する送信手段とを備え、前記監視装置は、前記送信された投稿情報を含む少なくとも１つの投稿情報を、少なくとも１つの通信端末から受信する受信手段と、前記受信された投稿情報の数に対応する指標を算出する算出手段と、前記算出された指標に応じて、前記対象に関する異常を検出する検出手段とを備える通信端末を提供する。

本発明は、コンピュータに、各ユーザーによって知覚された対象に関する情報を含む投稿情報を、通信端末から受信するステップと、前記受信された投稿情報の数に対応する指標を算出するステップと、前記算出された指標に応じて、前記対象に関する異常を検出するステップとを実行させるためのプログラムを提供する。

本発明は、コンピュータに、ユーザーによって知覚された対象に関する情報を含む投稿情報を生成するステップと、前記生成された投稿情報を監視装置に送信するステップとを実行させるためのプログラムであって、前記監視装置は、前記送信された投稿情報を含む少なくとも１つの投稿情報を、少なくとも１つの通信端末から受信する受信手段と、前記受信された投稿情報の数に対応する指標を算出する算出手段と、前記算出された指標に応じて、前記対象に関する異常を検出する検出手段とを備えるプログラムを提供する。

本発明によれば、投稿情報を用いて精度よく対象に関する異常を検出することができる。

実施形態に係る監視システム１の構成の一例を示す図。 通信端末１０のハードウェア構成の一例を示す図。 サーバー装置２０のハードウェア構成の一例を示す図。 監視システム１の機能構成の一例を示す図。 監視システム１の動作の一例を示すシーケンスチャート。 監視システム１の監視対象の領域２００の一例を示す図。 投稿情報の生成画面２１０の一例を示す図。 重み付けテーブル１１１の一例を示す図。 監視画面２２０の一例を示す図。 指示画面２３０の一例を示す図。 変形例に係る重み付けテーブル１１２の一例を示す図。 変形例に係る重み付けテーブル１１３の一例を示す図。

構成
図１は、本実施形態に係る監視システム１の構成の一例を示す図である。監視システム１は、例えばマラソン大会等の公衆で行われるイベントにおける不審物の監視に用いられる。この不審物には、物だけでなく人も含まれる。監視システム１は、複数の通信端末１０と、サーバー装置２０と、オペレーション端末３０とを備える。なお、図１に示す例では、サーバー装置２０の数及びオペレーション端末３０の数はいずれも単数であるが、サーバー装置２０の数及びオペレーション端末３０の数は複数であってもよい。

各通信端末１０とサーバー装置２０とは、通信回線４０を介して接続される。通信回線４０は、各通信端末１０とサーバー装置２０との間の通信を伝送する。通信回線４０には、例えばインターネットと無線通信ネットワークとが含まれる。無線通信ネットワークには、基地局が接続される。各通信端末１０は、この基地局を介して通信回線４０に無線で接続される。なお、通信回線４０は、インターネットと無線通信ネットワークとを含むものに限定されず、その他の通信回線により構成されてもよい。

通信端末１０は、無線通信機能を有し、通信回線４０を介してサーバー装置２０と通信を行うコンピュータである。通信端末１０は、各ユーザーにより持ち運ばれて使用される。通信端末１０は、例えばスマートフォン、携帯電話、又はタブレット端末であってもよい。通信端末１０のユーザーには、例えばイベントの警備員、イベントのスタッフ、及びイベントの観客が含まれる。警備員は、例えばイベントの警備を行う事業者により雇用された人である。スタッフは、例えばイベントの関係者やイベントを支援する人であり、警備員以外の人である。観客は、警備員及びスタッフ以外の不特定多数の人である。

サーバー装置２０及びオペレーション端末３０は、監視センター５０内に設置される。監視センター５０は、例えばイベントにおいて不審物の監視を行うための施設である。サーバー装置２０は、不審物の監視に関する処理を行うコンピュータである。オペレーション端末３０は、サーバー装置２０に対する情報の入出力に用いられるコンピュータである。オペレーション端末３０は、不審物を監視するオペレーターにより使用される。オペレーション端末３０は、例えばパーソナルコンピュータであってもよい。

サーバー装置２０とオペレーション端末３０とは、通信回線６０を介して接続される。通信回線６０は、サーバー装置２０とオペレーション端末３０との間の通信を伝送する。通信回線６０は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）等のプライベートネットワークであってもよい。

図２は、通信端末１０のハードウェア構成の一例を示す図である。通信端末１０は、プロセッサー１１と、メモリー１２と、通信インタフェース１３と、ストレージ１４と、入力デバイス１５と、表示デバイス１６と、カメラ１７と、測位センサー１８とを備える。

プロセッサー１１は、プログラムをメモリー１２に読み出して実行することにより、各種の処理を実行する。プロセッサー１１としては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）が用いられてもよい。メモリー１２は、プロセッサー１１により実行されるプログラムを記憶する。メモリー１２としては、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、又はこれらの組み合わせが用いられてもよい。通信インタフェース１３は、通信回線４０を介して、サーバー装置２０とデータ通信を行う。ストレージ１４は、各種のデータ及びプログラムを記憶する。ストレージ１４としては、例えばハードディスク、フラッシュメモリー、又はこれらの組み合わせが用いられてもよい。

入力デバイス１５は、各種の情報の入力に用いられる。入力デバイス１５は、例えば物理ボタン、タッチパネルを構成するタッチセンサー、又はこれらの組み合わせが用いられてもよい。表示デバイス１６は、各種の情報を表示する。表示デバイス１６としては、例えば液晶ディスプレイが用いられてもよい。カメラ１７は、被写体の画像を撮影する。カメラ１７は、例えば光学系と撮像素子とを有し、光学系により被写体の画像を撮像素子上に結像させることにより、被写体の画像を撮影する。カメラ１７としては、例えばデジタルカメラが用いられてもよい。測位センサー１８は、通信端末１０の位置を測定する。測位センサー１８としては、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）受信機が用いられてもよい。

また、通信端末１０は、計時機能を有する。この計時機能は、ハードウェアにより実現されてもよいし、ハードウェアとソフトウェアとの協働により実現されてもよい。例えば通信端末１０は時間を計測するクロックを備え、このクロックにより時間を計測してもよい。また、通信端末１０は、計時機能を実現するためのプログラムをメモリー１２又はストレージ１４に記憶し、プロセッサー１１がこのプログラムを実行することにより、時間を計測してもよい。

図３は、サーバー装置２０のハードウェア構成の一例を示す図である。サーバー装置２０は、プロセッサー２１と、メモリー２２と、通信インタフェース２３と、ストレージ２４とを備える。

プロセッサー２１は、プログラムをメモリー２２に読み出して実行することにより、各種の処理を実行する。プロセッサー２１としては、例えばＣＰＵが用いられる。メモリー２２は、プロセッサー２１により実行されるプログラムを記憶する。メモリー２２としては、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、又はこれらの組み合わせが用いられてもよい。通信インタフェース２３は、通信回線４０を介して、各通信端末１０とデータ通信を行う。また、通信インタフェース２３は、通信回線６０を介して、オペレーション端末３０とデータ通信を行う。ストレージ２４は、各種のデータ及びプログラムを記憶する。ストレージ２４としては、例えばハードディスク、フラッシュメモリー、又はこれらの組み合わせが用いられてもよい。

オペレーション端末３０は、入力デバイスと、表示デバイスとを備える。入力デバイスは、情報の入力に用いられる。入力デバイスとしては、例えばキーボード及びマウス、物理ボタン、タッチパネルを構成するタッチセンサー、又はこれらのうち少なくとも２つの組み合わせが用いられてもよい。表示デバイスは、各種の情報を表示する。表示デバイスとしては、例えば液晶ディスプレイが用いられてもよい。

図４は、監視システム１の機能構成の一例を示す図である。監視システム１は、生成手段１０１と、送信手段１０２と、受信手段１０３と、算出手段１０４と、検出手段１０５と、通知手段１０６と、出力手段１０７として機能する。なお、図４では、２つの通信端末１０が記載されているが、これらの通信端末１０は、同一の通信端末１０であってもよいし、異なる通信端末１０であってもよい。

この例では、生成手段１０１と送信手段１０２とは、通信端末１０に実装される。生成手段１０１は、メモリー１２に記憶されたプログラムと、プログラムを実行するプロセッサー１１との組み合わせによって実現される。送信手段１０２は、メモリー１２に記憶されたプログラムと、プログラムを実行するプロセッサー１１と、プロセッサー１１の制御の下で動作する通信インタフェース１３との組み合わせによって実現される。

受信手段１０３と、算出手段１０４と、検出手段１０５と、通知手段１０６と、出力手段１０７とは、サーバー装置２０に実装される。この場合、サーバー装置２０は、監視装置として機能する。受信手段１０３、通知手段１０６、及び出力手段１０７は、メモリー２２に記憶されたプログラムと、プログラムを実行するプロセッサー２１と、プロセッサー２１の制御の下で動作する通信インタフェース２３との組み合わせによって実演される。算出手段１０４及び検出手段１０５は、メモリー２２に記憶されたプログラムと、プログラムを実行するプロセッサー２１との組み合わせによって実現される。

生成手段１０１は、各ユーザーによって知覚された対象に関する情報を含む投稿情報を生成する。ここではユーザーによって知覚された対象の例としてユーザーに目撃された不審物を例にとって説明する。対象に関する情報には、例えば対象を知覚したという事実を示す情報、対象の画像を示す画像データ、及び対象の特徴を示す特徴情報のうち少なくとも１つが含まれてもよい。この投稿情報とは、例えばユーザーにより自発的に送られる情報をいう。送信手段１０２は、生成手段１０１により生成された投稿情報をサーバー装置２０に送信する。なお、各ユーザーによって知覚された対象の他の例としてユーザーに目撃された不審者或いは火災などの現象、ユーザーが聴いた異音、爆発音、或いはユーザーが嗅いだ異臭などの情報を対象とするようにしてもよい。

受信手段１０３は、送信手段１０２から送信された投稿情報を受信する。算出手段１０４は、受信手段１０３によって受信された投稿情報の数に対応する指標を算出する。この指標は、例えば投稿情報の信憑性を示す値である。この指標としては、例えばポイントが用いられる。また、算出手段１０４は、重み付けテーブル１１１を参照して指標に重み付けを行ってもよい。重み付けテーブル１１１は、例えば予めストレージ２４に格納される。

検出手段１０５は、算出手段１０４により算出された指標に応じて、対象に関する異常を検出する。この異常は、例えば不審物が存在するという異常である。通知手段１０６は、検出手段１０５により検出された異常をオペレーション端末３０に通知する。出力手段１０７は、対象に対する対処指示を出力する。この対処指示は、例えば通信端末１０に送信される。つまり、この「出力」という用語の概念には、送信が含まれる。

なお、以下の説明において、通信端末１０が処理の主体として記載される場合、この処理は、具体的にはメモリー１２に記憶されたプログラムと、プログラムを実行するプロセッサー１１との組み合わせ、又はこれらと、プロセッサー１１の制御の下で動作する通信インタフェース１３との組み合わせにより実行されることを意味する。サーバー装置２０についても同様である。

動作
図５は、監視システム１の動作の一例を示すシーケンスチャートである。図６は、監視システム１の監視対象の領域２００の一例を示す図である。この例では、監視システム１は、領域２００の不審物を監視する。領域２００は、エリアＡ１〜Ａ４に区分されている。これらのエリアＡ１〜Ａ４は、所定の範囲の一例である。エリアの設定は図６のように等分割する例に限られず、地域別（商業地、住宅街）、構造物や道路の形状等に合わせて適宜個別にサイズを設定するようにしてもよい。また、最初に投稿された位置を含む所定の範囲をエリアとして設定するなど動的に設定するようにしてもよい。

ここでは、エリアＡ１にいる観客２０１が不審物を目撃した場合を想定する。なお、以下の説明では、観客２０１が使用する通信端末１０を「通信端末１０Ａ」という。観客２０１は、入力デバイス１５を用いて、投稿情報を生成する操作を行う。この操作は、例えば表示デバイス１６に表示された投稿情報の生成画面２１０上において行われてもよい。

図７は、投稿情報の生成画面２１０の一例を示す図である。生成画面２１０には、プレビュー領域２１１と、テキストボックス２１２と、投稿ボタン２１３とが含まれる。プレビュー領域２１１には、不審物の画像が表示される。例えば観客２０１がカメラ１７により不審物の画像を撮影すると、撮影された画像がプレビュー領域２１１に表示される。テキストボックス２１２は、不審物に関するテキスト情報の入力に用いられる。このテキスト情報は、不審物を目撃したという事実だけを示すものであってもよいし、この事実を示す情報とともに不審物の特徴を示す特徴情報を含むものであってもよい。この特徴情報には、例えば不審物の大きさ、形状、色、又は動きを示す情報が含まれてもよい。投稿ボタン２１３は、投稿情報を送信する操作に用いられる。観客２０１は、投稿情報の生成が終了すると、入力デバイス１５を用いて投稿ボタン２１３を押す。

投稿ボタン２１３が押されると、図５に示すステップＳ１０１の処理が開始される。この例では、以下のステップＳ１０１及びＳ１０２の処理は、通信端末１０Ａにより行われる。

ステップＳ１０１において、生成手段１０１は、観客２０１の操作に応じて、不審物に関する投稿情報を生成する。この例では、投稿情報には、図７に示すプレビュー領域２１１に表示された画像を示す画像データと、テキストボックス２１２に入力されたテキスト情報とが含まれる。この画像データには、属性情報が付加されている。この属性情報には、画像が撮影された位置（以下、「撮影位置」という。）を示す位置情報と、画像が撮影された日時（以下、「撮影日時」という。）を示す日時情報とが含まれる。この撮影位置を示す位置情報としては、例えば画像が撮影された時に、測位センサー１８により測定された通信端末１０の位置を示す情報が用いられる。この撮影位置を示す位置情報は、不審物に関する情報が取得された位置を示す位置情報の一例である。この撮影日時を示す日時情報としては、例えば画像が撮影された時に、計時機能により計測された日時を示す情報が用いられる。この撮影日時を示す日時情報は、不審物に関する情報が取得された時刻を示す時刻情報の一例である。

なお、投稿情報には必ずしも画像データが含まれなくてもよい。投稿情報に画像データが含まれない場合、投稿情報には、撮影位置を示す位置情報及び撮影日時を示す日時情報は含まれない。

ステップＳ１０２において、送信手段１０２は、ステップＳ１０１において生成された投稿情報をサーバー装置２０に送信する。この投稿情報には、投稿情報が送信された位置（以下、「投稿位置」という。）を示す位置情報と、投稿情報が送信された日時（以下、「投稿日時」という。）を示す日時情報と、観客２０１の通信端末１０Ａを一意に識別するユーザーＩＤとが含まれる。この投稿位置を示す位置情報としては、例えば投稿情報が送信される時に、測位センサー１８により測定された通信端末１０の位置を示す情報が用いられる。この投稿日時を示す日時情報としては、例えば投稿情報が送信される時に、計時機能により計測された日時を示す情報が用いられる。ユーザーＩＤは、予めストレージ１４に格納されていてもよい。例えば、ユーザーＩＤは、通信端末１０の固体識別番号、メールアドレス等でもよい。また本実施形態の投稿機能が特定のアプリケーションとして提供される場合、当該アプリケーションを通信端末１０にインストールする際にユーザーＩＤが設定され、ストレージ１４に格納されるようにしてよい。また設定されたユーザーＩＤはサーバー装置２０でも記憶される。観客２０１のユーザーＩＤが「Ｕ００１」である場合、投稿情報にはこのユーザーＩＤ「Ｕ００１」が含まれる。サーバー装置２０において、受信手段１０３は、通信端末１０Ａから投稿情報を受信する。

ステップＳ１０３において、サーバー装置２０は、受信された投稿情報をストレージ２４に記憶させる。このようにして、ストレージ２４には、複数の通信端末１０から送信された投稿情報が蓄積される。

ステップＳ１０４において、算出手段１０４は、ストレージ２４に記憶された投稿情報の数（以下、「投稿数」という。）に対応するポイントを、エリア毎に算出する。このステップＳ１０４の処理は、ステップＳ１０３において新たな投稿情報が記憶される度に行われてもよいし、予め決められたタイミングで行われてもよい。投稿数とポイントとの比率は、例えば予めストレージ２４に格納される。ここでは、初期状態においてポイントは０であり、投稿数とポイントとの比率が１対１である場合を想定する。この場合、投稿数が１増えると、ポイントが１加算される。

図６に示す例では、エリアＡ１〜Ａ４の各々についてポイントが算出される。エリアＡ１のポイントは、エリアＡ１内で目撃された不審物に関する投稿情報の数に応じて算出される。各投稿情報がどのエリア内で目撃された不審物に関するものであるかは、例えばその投稿情報に含まれる投稿位置を示す位置情報又は撮影位置を示す位置情報に基づいて判断される。例えば、投稿位置がエリアＡ１内の位置である場合には、その投稿情報は、エリアＡ１内で目撃された不審物に関するものであると判断されてもよい。また、撮影位置がエリアＡ１内の位置である場合、その投稿情報は、エリアＡ１内で目撃された不審物に関するものであると判断されてもよい。

また、算出手段１０４は、同一の人から投稿情報が複数回送信された場合、これらの投稿情報を１つの投稿情報と見なしてポイントを算出してもよい。例えば、観客２０１が投稿情報を２回送信した場合を想定する。この場合、ストレージ２４には、観客２０１のユーザーＩＤ「Ｕ００１」を含む２つの投稿情報が記憶される。これらの投稿情報は、１つの投稿情報と見なされてポイントが算出されてもよい。すなわち、これらの投稿情報について、ポイントが２加算されるのではなく、１だけ加算されてもよい。

また、算出手段１０４は、重み付けテーブル１１１を参照し、ユーザーの属性に基づいて、ポイントに重み付けを行ってもよい。このユーザーの属性は、投稿情報に含まれるユーザーＩＤに基づいて判断されてもよい。例えば、ユーザーのユーザーＩＤ毎に、そのユーザーの属性が予め定められていてもよい。他の例において、スタッフのユーザーＩＤと警備員のユーザーＩＤとが予め登録されていてもよい。この場合、例えば投稿情報に含まれるユーザーＩＤが登録されていない場合には、この投稿情報を投稿したユーザーの属性は「一般人」であると判断されてもよい。

図８は、重み付けテーブル１１１の一例を示す図である。重み付けテーブル１１１には、ユーザーの属性を示す属性情報と、重み係数とが対応付けて格納される。ユーザーの属性には、一般人と、スタッフと、警備員とが含まれる。一般人とは、スタッフ及び警備員以外の人をいう。一般人には、観客が含まれる。重み係数は、正の値である。重み係数は、例えばユーザーの属性の信頼性が高い程、大きくなる。

例えば重み付けテーブル１１１には、属性情報「一般人」と、重み係数「１」とが対応付けて格納されている。これは、重み係数が１である場合には、重み付けが行われないことを示す。例えば一般人により投稿情報が１つ投稿されると、１ポイントが加算される。この投稿とは、投稿情報を送信することをいう。

また、重み付けテーブル１１１には、属性情報「スタッフ」と、重み係数「２」とが対応付けて格納されている。これは、スタッフにより投稿された投稿情報については、重み係数「２」を用いてポイントに重み付けが行われることを示す。例えばスタッフにより投稿情報が１つ投稿されると、１ポイントが加算される。すなわち、スタッフにより投稿情報が投稿された場合には、一般人により投稿情報が投稿された場合に比べて、ポイントに加算される値が２倍になる。

さらに、重み付けテーブル１１１には、属性情報「警備員」と、重み係数「５」とが対応付けて格納されている。これは、警備員により投稿された投稿情報については、重み係数「５」を用いてポイントに重み付けが行われることを示す。例えば警備員により投稿情報が１つ投稿されると、５ポイント加算される。すなわち、警備員により投稿情報が投稿された場合には、一般人により投稿情報が投稿された場合に比べて、ポイントに加算される値が５倍になる。

図５に戻り、ステップＳ１０５において、検出手段１０５は、ステップＳ１０４において算出されたポイントが閾値以上であるか否かを判断する。この閾値は、例えば投稿情報の信憑性があると考えられるような投稿数に対応する値に設定される。ステップＳ１０４において算出されたポイントが閾値より小さい場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、この処理は終了する。一方、ステップＳ１０４において算出されたポイントが閾値以上である場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、この処理はステップＳ１０６に進む。

ステップＳ１０６において、検出手段１０５は、不審物に関する異常を検出する。例えば、エリアＡ１のポイントが閾値以上である場合には、エリアＡ１における不審物に関する異常が検出される。なお、以下の説明では、この不審物に関する投稿情報を「対象の投稿情報」という。

ステップＳ１０７において、通知手段１０６は、異常が検出されたことを通知する通知情報をオペレーション端末３０に送信する。この通知情報には、例えば対象の投稿情報に含まれる投稿日時を示す日時情報、撮影日時を示す日時情報、投稿位置を示す位置情報、撮影位置を示す位置情報、画像データ、特徴情報、及びユーザーＩＤのうちの少なくとも１つが含まれてもよい。これらの情報は、１つの対象の投稿情報から取得されてもよいし、複数の対象の投稿情報から取得されてもよい。オペレーション端末３０は、サーバー装置２０から通知情報を受信する。

ステップＳ１０８において、オペレーション端末３０は、オペレーターに異常が検出されたことを通知する。この通知は、例えばオペレーション端末３０の表示デバイスに表示された監視画面２２０上で行われてもよい。

図９は、監視画面２２０の一例を示す図である。この監視画面２２０には、事案画像２２１と、事案詳細情報２２２と、対処指示ボタン２２３とが含まれる。事案画像２２１は、異常が検出された事案を示す画像である。この事案画像２２１としては、例えば通知情報に含まれる画像データにより示される画像が用いられてもよい。事案詳細情報２２２は、異常が検出された事案の詳細を示す情報である。事案詳細情報２２２には、例えば異常が発生した時刻を示す情報、異常が発生した場所を示す情報、及び異常に関する投稿を行った投稿者を示す情報が含まれてもよい。異常が発生した時刻を示す情報としては、例えば通知情報に含まれる投稿日時を示す日時情報又は撮影日時を示す日時情報が用いられてもよい。異常が発生した場所を示す情報としては、例えば通知情報に含まれる投稿位置を示す位置情報又は撮影位置を示す位置情報が用いられてもよい。投稿者を示す情報としては、例えば通知情報に含まれるユーザーＩＤが用いられてもよい。

例えば通知情報を受信すると、新規事案が発生する。このとき、監視画面２２０上には、通知情報により通知された異常に対応する新たな事案画像２２１及び事案詳細情報２２２が追加される。これにより、オペレーターに新たに異常が検出されたことが通知される。オペレーターは、監視画面２２０を参照し、様々な状況を総合的に考慮して、通知された異常に対する対処を行うか否かを判断する。異常に対する対処を行うと判断した場合、オペレーターは、オペレーション端末３０の入力デバイスを用いて、対処指示ボタン２２３を押す。この場合、処理は図５に示すステップＳ１０９に進む。

ステップＳ１０９において、オペレーション端末３０は、サーバー装置２０に対処指示を送信する。サーバー装置２０は、この対処指示を受信する。

ステップＳ１１０において、出力手段１０７は、不審物に対して対処する役割を担う人（以下、「対処員」という。）が使用する通信端末１０に不審物に対する対処指示を送信する。この対処指示には、例えば不審物の画像を示す画像データと、不審物の位置を示す位置情報とが含まれる。この画像データとしては、例えば対象の投稿情報に含まれる画像データが用いられてもよい。この位置情報としては、例えば対象の投稿情報に含まれる投稿位置を示す位置情報又は撮影位置を示す位置情報が用いられてもよい。また、対処指示には、不審物の特徴を示す特徴情報が含まれてもよい。

対処員には、例えば警備員及びスタッフの少なくとも一方が含まれる。なお、以下の説明では、対処員が使用する通信端末１０を「通信端末１０Ｂ」という。通信端末１０Ｂは、少なくとも１つの通信端末１０であり、複数の通信端末１０であってもよい。対処指示は、対処員のうち、不審物の近くにいる人だけに送信されてもよい。この近くにいる人とは、同一エリア内にいる人であってもよいし、隣接するエリア内にいる人であってもよい。図６に示す例では、エリアＡ１に警備員２０２が存在し、エリアＡ１の隣のエリアＡ３にスタッフ２０３が存在する。この場合、エリアＡ１内の不審物に対する対処指示は、警備員２０２の通信端末１０Ｂとスタッフ２０３の通信端末１０Ｂとに送信されてもよい。通信端末１０Ｂは、サーバー装置２０から対処指示を受信する。

ステップＳ１１１において、通信端末１０Ｂは、受信した対処指示に応じた指示画面２３０を表示デバイス１６に表示させる。図１０は、指示画面２３０の一例を示す図である。指示画面２３０には、エリアＡ１で目撃された不審物に対する対処を指示するテキストとともに、不審物の画像２３１と不審物の位置を示す情報２３２とが含まれる。この不審物の画像２３１としては、例えば対処指示に含まれる画像データにより示される画像が用いられてもよい。この不審物の位置を示す情報２３２としては、例えば対処指示に含まれる投稿位置を示す位置情報又は撮影位置を示す位置情報が用いられてもよい。

この指示画面２３０を見ると、対処員は、エリアＡ１に移動し、不審物に対する対処を行う。この対処には、例えば不審物を発見し、他の人が不審物に触れないように処置を行うことが含まれてもよい。さらに、この対処には、不審物の確認し、不審物に対する適切な処置を行うことが含まれてもよい。

なお、上述した例では、観客が投稿情報を送信しているため、投稿情報を送信する通信端末１０と対処指示を受信する通信端末１０とは、異なる通信端末１０である。しかし、必ずしも投稿情報を送信する通信端末１０と対処指示を受信する通信端末１０とが異なる通信端末１０である必要はない。例えば警備員又はスタッフが投稿情報を送信する場合には、投稿情報を送信する通信端末１０と対処指示を受信する通信端末１０とが、同一の通信端末１０になってもよい。

上述した実施形態によれば、ユーザーにより送信された不審物に関する投稿情報の投稿数に応じて、不審物に関する異常が検出される。このように不特定多数の人により送信された投稿情報を活用することにより、より迅速に不審物を発見することができる。また、不審物に関する投稿情報の数がある程度多い場合には、これらの投稿情報の信憑性は高いと考えられる。したがって、不審物に関する異常を精度よく検出することができる。

変形例
本発明は上述した実施形態に限定されない。上述した実施形態に対し、種々の変形がなされてもよい。また、以下の変形例が組み合わせて実施されてもよい。

変形例１
上述した実施形態において、算出手段１０４は、画像が撮影された時刻（以下、「撮影時刻」という。）と投稿情報が送信された時刻（以下、「投稿時刻」という。）との時間差に基づいて、ポイントに重み付けを行ってもよい。この撮影時刻は、例えば投稿情報に含まれる撮影日時を示す日時情報により示される。投稿時刻は、例えば投稿情報に含まれる投稿日時を示す日時情報により示される。この重み付けは、例えば重み付けテーブル１１２を参照して行われてもよい。重み付けテーブル１１２は、例えば予めストレージ２４に格納される。

図１１は、重み付けテーブル１１２の一例を示す図である。重み付けテーブル１１２には、撮影時刻と投稿時刻との時間差と、重み係数とが対応付けて格納される。重み係数は、正の値である。重み係数は、例えば撮影時刻と投稿時刻との時間差が小さくなる程、大きくなる。

例えば重み付けテーブル１１２には、時間差「５分以上」と、重み係数「１」とが対応付けて格納されている。これは、撮影時刻と投稿時刻との時間差が５分以上である投稿情報については、重み付けが行われないことを示す。例えば撮影時刻と投稿時刻との時間差が５分以上である投稿情報が１つ投稿されると、１ポイント加算される。

また、重み付けテーブル１１２には、時間差「１分以上５分未満」と、重み係数「２」とが対応付けて格納されている。これは、撮影時刻と投稿時刻との時間差が１分以上５分未満である投稿情報については、重み係数「２」を用いてポイントに重み付けが行われることを示す。例えば撮影時刻と投稿時刻との時間差が１分以上５分未満である投稿情報が１つ投稿されると、２ポイント加算される。

さらに、重み付けテーブル１１２には、時間差「１分未満」と、重み係数「３」とが対応付けて格納されている。これは、撮影時刻と投稿時刻との時間差が１分未満である投稿情報については、重み係数「３」を用いてポイントに重み付けが行われることを示す。例えば撮影時刻と投稿時刻との時間差が１分未満である投稿情報が１つ投稿されると、３ポイント加算される。

撮影時刻と投稿時刻との時間差が小さい場合には、ユーザーが不審物の画像を撮影してからすぐにその画像を含む投稿情報を送信したことを意味する。このような場合には、不審物に対する対処の緊急度が高いと考えられる。この変形例によれば、投稿情報に対応する撮影時刻と投稿時刻との時間差が小さい場合には、その投稿情報の対象が異常として検出され易くなる。

変形例２
上述した実施形態において、算出手段１０４は、領域２００内の混雑度に基づいて、ポイントに重み付けを行ってもよい。例えば算出手段１０４は、エリアＡ１の混雑度が所定の混雑度以下の場合には、エリアＡ１から投稿された投稿情報については、重み係数「２」を用いてポイントに重み付けを行ってもよい。この所定の混雑度は、例えばポイントが閾値に到達し難いと考えられるような人の数に応じて設定される。

この混雑度には、例えば各エリアの人口密度が用いられてもよい。この人口密度は、例えば上空から撮影された各エリアの画像を解析することにより測定されてもよい。この測定は、サーバー装置２０により行われてもよいし、サーバー装置２０と通信可能な外部装置により行われてもよい。

他の例において、混雑度には、例えば各エリアの通信端末１０を有している人の粗密の度合いが用いられてもよい。この場合、例えば基地局に接続された通信端末１０の数を用いて、混雑度が測定されてもよい。

他の例において、特定のアプリケーションプログラムがインストールされている通信端末１０しか投稿情報が送信できない場合がある。このような場合、混雑度には、各エリアの特定のアプリケーションプログラムがインストールされた通信端末１０を有している人の粗密の度合いが用いられてもよい。このような通信端末１０は、例えば特定のアプリケーションが起動されると、通信回線４０を介して、サーバー装置２０に接続される。この場合、このようにしてサーバー装置２０に接続された通信端末１０の数を用いて、混雑度が測定されてもよい。
或いは、過去に人数計測したデータから予測した値を混雑度として利用してもよい。例えば、複数の場所において測定した時間帯別の人数計測値を蓄積し、各エリアの位置、時間に応じて混雑状況の予測値を求め、これを混雑度としてもよい。

混雑度が低い場合には、投稿情報を送信する人の母数が少ないため、ポイントが閾値に達し難くなる。この変形例によれば、混雑度が低いエリアにおいては、そのエリアから送信された投稿情報の数が少なくても、その投稿情報の対象を異常として検出することができる。

変形例３
上述した実施形態において、算出手段１０４は、投稿情報の内容に基づいて、ポイントに重み付けを行ってもよい。この重み付けは、例えば重み付けテーブル１１３を用いて行われてもよい。重み付けテーブル１１３は、例えば予めストレージ２４に格納される。

図１２は、重み付けテーブル１１３の一例を示す図である。重み付けテーブル１１３には、投稿情報の内容と、重み係数とが対応付けて格納される。投稿情報の内容には、「特徴情報及び画像データを含まない」と、「画像データを含む」と、「特徴情報を含む」とが含まれる。特徴情報の内容「特徴情報及び画像データを含まない」は、投稿情報に不審物の特徴情報も画像データも含まれないことを示す。特徴情報の内容「画像データを含む」は、投稿情報に不審物の画像データが含まれることを示す。特徴情報の内容「特徴情報を含む」は、投稿情報に不審物の特徴情報が含まれることを示す。重み係数は、正の値である。重み係数は、例えば特徴情報に含まれる不審物に関する情報が有力である程、大きくなる。

例えば重み付けテーブル１１３には、投稿情報の内容「特徴情報及び画像データを含まない」と、重み係数「１」とが対応付けて格納されている。これは、投稿情報に不審物の特徴情報及び画像データが含まれない場合には、ポイントに重み付けが行われないことを示す。例えば不審物を目撃したという事実だけを示す投稿情報が１つ投稿されると、１ポイントが加算される。

また、重み付けテーブル１１３には、投稿情報の内容「画像データを含む」と、重み係数「２」とが対応付けて格納されている。これは、投稿情報に不審物の画像データが含まれる場合には、重み係数「２」を用いてポイントに重み付けが行われることを示す。例えば画像データを含む投稿情報が１つ投稿されると、２ポイントが加算される。

さらに、重み付けテーブル１１３には、投稿情報の内容「特徴情報を含む」と、重み係数「２」とが対応付けて格納されている。これは、投稿情報に不審物の特徴情報が含まれる場合には、重み係数「２」を用いてポイントに重み付けが行われることを示す。例えば不審物の特徴情報を含む投稿情報が１つ投稿されると、２ポイント加算される。

投稿情報に不審物に関する有力な情報が含まれる場合には、その投稿情報は信憑性が高いと考えられる。この変形例によれば、不審物に関する有力な情報を含む投稿情報を重視して、ポイントを算出することができる。

また、この変形例において、同一の人が内容の異なる投稿情報を複数回投稿した場合に、これらの投稿情報のうち、ポイントに加算される値が最も大きくなる内容の投稿情報を用いて、ポイントが算出されてもよい。例えば、観客２０１が不審物の画像データ及び不審物の特徴情報のいずれも含まない投稿情報を送信した後、不審物の画像データを含む投稿情報を送信した場合を想定する。この場合、最初の投稿情報についてポイントに加算される値は１になる。一方、２回目の投稿情報についてポイントに加算される値は２になる。この場合、２回目の投稿情報を用いて、２ポイントが加算されてもよい。なお、この場合、最初の投稿情報については、ポイントに反映されない。この構成によれば、同一の人が内容の異なる投稿情報を複数回投稿した場合に、ポイントに加算される値が大きい内容の投稿情報がポイントに反映されないことを防ぐことができる。

変形例４
上述した実施形態において、通信端末１０が重み付けのための情報をサーバー装置２０に送信してもよい。例えば、通信端末１０のユーザーがスタッフである場合には、投稿情報とともに、重み係数「２」をサーバー装置２０に送信してもよい。この場合、算出手段１０４は、通信端末１０から受信した重み係数「２」を用いて、ポイントに重み付けを行ってもよい。なお、この場合、ストレージ２４には、重み付けテーブル１１１が記憶されなくてもよい。上述した変形例１〜３においても同様である。

変形例５
上述した実施形態において、算出手段１０４は、投稿情報に対応する撮影位置と投稿位置との間の距離が所定の距離以上である場合には、その投稿情報をポイントに反映しなくてもよい。この撮影位置は、例えば投稿情報に含まれる画像データに付加された撮影位置を示す位置情報により示される。投稿位置は、例えば投稿情報に含まれる投稿位置を示す位置情報により示される。所定の距離は、例えば画像の撮影者と投稿情報の投稿者とが別の人であるとみなせるような距離に設定される。例えば投稿情報に対応する撮影位置と投稿位置との間の距離が所定の距離以上である場合には、ストレージ２４からこの投稿情報が削除されてもよい。他の例において、投稿情報に対応する撮影位置と投稿位置との間の距離が所定の距離以上である場合には、この投稿情報に使用禁止を示すフラグを付加して、この投稿情報がポイントの算出に使用されないようにしてもよい。

また、この変形例において、サーバー装置２０に代えて各通信端末１０が、撮影位置と投稿位置との間の距離が所定の距離以上である投稿情報がポイントに反映されないように制限してもよい。例えば投稿情報に対応する撮影位置と投稿位置との間の距離が所定の距離以上である場合、通信端末１０は、その投稿情報の送信を禁止してもよい。さらに、撮影時刻と投稿時刻の間隔も判定条件に加えるようにしてもよい。即ち、撮影位置と投稿位置が所定の距離以上であり、かつ撮影時刻と投稿時刻が所定期間内の場合は、撮影者と投稿者は別の人である蓋然性が高いので、その投稿情報の送信を禁止するようにしてもよい。

撮影位置と投稿位置との間の距離が大きい場合には、画像の撮影者と投稿情報の投稿者とは別人である可能性がある。このような投稿情報は、不正な投稿情報であると考えられる。この変形例によれば、画像の撮影者と投稿情報の投稿者とが異なるような不正な投稿情報がポイントに反映されることを防ぐことができる。

変形例６
上述した実施形態において、算出手段１０４は、同一のユーザーが投稿情報を送信する回数又は頻度が所定の回数又は頻度以上である場合には、投稿情報をポイントに反映しなくてもよい。この所定の回数又は頻度は、例えば投稿情報がいたずらにより投稿されたとみなせるような回数又は頻度に設定される。例えば同一のユーザーＩＤを含む投稿情報が送信された回数又は頻度が所定の回数又は頻度以上である場合には、ストレージ２４からこのユーザーＩＤを含む投稿情報が削除されてもよい。他の例において、同一のユーザーＩＤを含む投稿情報が送信された回数又は頻度が所定の回数又は頻度以上である場合には、このユーザーＩＤを含む投稿情報に使用禁止を示すフラグを付加して、この投稿情報がポイントの算出に使用されないようにしてもよい。

また、この変形例において、サーバー装置２０に代えて各通信端末１０が、同一のユーザーが投稿情報を送信する回数又は頻度が所定の回数又は頻度以上である投稿情報がポイントに反映されないように制限してもよい。例えば投稿情報を送信する回数又は頻度が所定の回数又は頻度以上である場合、通信端末１０は、以降の投稿情報の送信を禁止してもよい。

同一のユーザーが投稿情報を送信する回数又は頻度が異常に大きい場合、その投稿情報はいたずらにより投稿情報が送信された可能性がある。この変形例によれば、いたずらにより送信された投稿情報がポイントに反映されることを防ぐことができる。

変形例７
上述した実施形態において、算出手段１０４は、受信手段１０３により受信された投稿情報のうち、所定の期間内に送信された投稿情報の数に応じたポイントを算出してもよい。投稿情報が投稿された時刻は、例えば投稿情報に含まれる投稿日時を示す日時情報により示される。例えば所定の期間が３０分である場合には、現在時刻の３０分前から現在時刻までの間に送信された投稿情報に基づいて投稿数が算出される。

投稿情報が送信された時期が大きく異なる場合、それらの投稿情報は異なる不審物に関するものである可能性がある。この変形例によれば、異なる不審物に関する投稿情報の数に基づいてポイントが算出される可能性を減らすことができる。

変形例８
上述した実施形態において、算出手段１０４は、受信手段１０３により受信された投稿情報のうち、同一又は類似の特徴を有する不審物に関する投稿情報の数に応じたポイントを算出してもよい。この場合、投稿情報に基づいて、投稿情報の対象となる不審物の特徴が抽出される。この抽出は、例えば投稿情報に含まれる画像データを解析することにより行われてもよいし、投稿情報に含まれる特徴情報を解析することにより行われてもよい。例えば抽出された特徴の類似度が所定の類似度以上である投稿情報の数に応じて、ポイントが算出されてもよい。この所定の類似度は、例えば同一の不審物であるとみなせるような類似度に設定される。

投稿情報から認識される不審物の特徴が大きく異なる場合、それらの投稿情報は異なる不審物に関するものである可能性がある。この変形例によれば、異なる不審物に関する投稿情報の数に基づいてポイントが算出される可能性を減らすことができる。

変形例９
上述した実施形態において、オペレーターの操作を介さずに、対処指示が出力されてもよい。例えば、出力手段１０７は、検出手段１０５により異常が検出されると、不審物に対する対処指示を出力してもよい。この変形例によれば、対処指示を行う操作の手間を減らすことができる。

変形例１０
上述した実施形態において、監視システム１の機能を実装する対象は、図４に示す例に限定されない。例えばサーバー装置２０に実装された機能の一部が、サーバー装置２０と通信可能な外部装置に実装されてもよい。

変形例１１
監視システム１において行われる処理のステップは、上述した実施形態で説明した例に限定されない。この処理のステップは、矛盾のない限り、入れ替えられてもよい。本発明は、監視システム１において行われる処理のステップを備える監視方法として提供されてもよい。

変形例１２
本発明は、通信端末１０、サーバー装置２０、又はオペレーション端末３０において実行されるプログラムとして提供されてもよい。このプログラムは、インターネットなどの通信回線を介してダウンロードされてもよい。また、このプログラムは、磁気記録媒体（磁気テープ、磁気ディスクなど）、光記録媒体（光ディスクなど）、光磁気記録媒体、半導体メモリーなどの、コンピュータが読取可能な記録媒体に記録した状態で提供されてもよい。

１：監視システム、１０：通信端末、２０：サーバー装置、１０１：生成手段、１０２：送信手段、１０３：受信手段、１０４：算出手段、１０５：検出手段、１０６：通知手段、１０７：出力手段

Claims (11)

1. 各ユーザーによって知覚された対象に関する情報を含む投稿情報を、通信端末から受信する受信手段と、
   前記受信された投稿情報の数に対応する指標を算出する算出手段と、
   前記算出された指標に応じて、前記対象に関する異常を検出する検出手段と
   を備え、
   前記投稿情報は、前記通信端末により撮影された前記対象の画像を示す画像データと、前記画像が撮影された位置を示す第１位置情報と、前記投稿情報が送信された位置を示す第２位置情報とを含み、
   前記算出手段は、前記投稿情報に含まれる前記第１位置情報により示される位置と、前記第２位置情報により示される位置との間の距離が所定の距離以上である場合には、当該投稿情報を前記指標に反映しない
   監視装置。
2. 前記検出手段は、前記指標が閾値以上である場合には、前記異常を検出する
   請求項１に記載の監視装置。
3. 前記投稿情報は、前記情報が取得された位置を示す位置情報を含み、
   前記算出手段は、前記受信された投稿情報のうち、前記位置情報により示される前記位置が所定の範囲内である投稿情報の数に対応する指標を算出する
   請求項１または２に記載の監視装置。
4. 前記投稿情報は、前記ユーザーの属性を示す属性情報を含み、
   前記算出手段は、前記受信された投稿情報に含まれる前記属性情報に基づいて、前記指標に重み付けを行う
   請求項１から３のいずれか１項に記載の監視装置。
5. 前記投稿情報は、前記通信端末により撮影された前記対象の画像を示す画像データと、前記画像が撮影された時刻を示す第１時刻情報と、前記投稿情報が送信された時刻を示す第２時刻情報とを含み、
   前記算出手段は、前記投稿情報に含まれる前記第１時刻情報により示される時刻と前記第２時刻情報により示される時刻との差に基づいて、前記指標に重み付けを行う
   請求項１から４のいずれか１項に記載の監視装置。
6. 前記算出手段は、前記受信された投稿情報の内容に基づいて、前記指標に重み付けを行う
   請求項１から５のいずれか１項に記載の監視装置。
7. 前記投稿情報は、前記情報が取得された時刻を示す時刻情報を含み、
   前記算出手段は、前記受信された投稿情報のうち、前記時刻情報により示される前記時刻が所定の期間内である投稿情報の数に対応する指標を算出する
   請求項１から６のいずれか１項に記載の監視装置。
8. 前記異常が検出されると、前記対象に対する対処指示を出力する出力手段を更に備える
   請求項１から７のいずれか１項に記載の監視装置。
9. 監視装置と、
   通信回線を介して前記監視装置と通信を行う通信端末と、
   前記通信端末に設けられ、各ユーザーによって知覚された対象に関する情報を含む投稿情報を前記監視装置に送信する送信手段と、
   前記監視装置に設けられ、前記通信端末から送信された前記投稿情報を受信する受信手段と、
   前記受信された投稿情報の数に対応する指標を算出する算出手段と、
   前記算出された指標に応じて、前記対象に関する異常を検出する検出手段と
   を備え、
   前記投稿情報は、前記通信端末により撮影された前記対象の画像を示す画像データと、前記画像が撮影された位置を示す第１位置情報と、前記投稿情報が送信された位置を示す第２位置情報とを含み、
   前記算出手段は、前記投稿情報に含まれる前記第１位置情報により示される位置と、前記第２位置情報により示される位置との間の距離が所定の距離以上である場合には、当該投稿情報を前記指標に反映しない
   監視システム。
10. 各ユーザーによって知覚された対象に関する情報を含む投稿情報を、通信端末から受信するステップと、
    前記受信された投稿情報の数に対応する指標を算出するステップと、
    前記算出された指標に応じて、前記対象に関する異常を検出するステップと
    を備え、
    前記投稿情報は、前記通信端末により撮影された前記対象の画像を示す画像データと、前記画像が撮影された位置を示す第１位置情報と、前記投稿情報が送信された位置を示す第２位置情報とを含み、
    前記算出するステップにおいて、前記投稿情報に含まれる前記第１位置情報により示される位置と、前記第２位置情報により示される位置との間の距離が所定の距離以上である場合には、当該投稿情報は前記指標に反映されない
    監視方法。
11. コンピュータに、
    各ユーザーによって知覚された対象に関する情報を含む投稿情報を、通信端末から受信するステップと、
    前記受信された投稿情報の数に対応する指標を算出するステップと、
    前記算出された指標に応じて、前記対象に関する異常を検出するステップと
    を実行させるためのプログラムであって、
    前記投稿情報は、前記通信端末により撮影された前記対象の画像を示す画像データと、前記画像が撮影された位置を示す第１位置情報と、前記投稿情報が送信された位置を示す第２位置情報とを含み、
    前記算出するステップにおいて、前記投稿情報に含まれる前記第１位置情報により示される位置と、前記第２位置情報により示される位置との間の距離が所定の距離以上である場合には、当該投稿情報は前記指標に反映されない
    プログラム。

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