JP7047970B2 - 事象を管理するための注目期間及び少なくとも1つの注目領域を決定する方法、装置及びプログラム - Google Patents
事象を管理するための注目期間及び少なくとも1つの注目領域を決定する方法、装置及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7047970B2 JP7047970B2 JP2021510490A JP2021510490A JP7047970B2 JP 7047970 B2 JP7047970 B2 JP 7047970B2 JP 2021510490 A JP2021510490 A JP 2021510490A JP 2021510490 A JP2021510490 A JP 2021510490A JP 7047970 B2 JP7047970 B2 JP 7047970B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- path
- appearance
- coordinates
- person
- target person
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
- H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/29—Graphical models, e.g. Bayesian networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/292—Multi-camera tracking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/84—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using probabilistic graphical models from image or video features, e.g. Markov models or Bayesian networks
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/168—Feature extraction; Face representation
- G06V40/171—Local features and components; Facial parts ; Occluding parts, e.g. glasses; Geometrical relationships
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/172—Classification, e.g. identification
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Description
一連の画像内の対象人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップであって、当該1組の座標は対象人物の2以上の出現の第1の経路を規定する、ステップと、
一連の画像内の関係人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップであって、当該関係人物は対象人物に関係し、当該関係人物の2以上の出現の1組の座標は第2の経路を規定する、ステップと、
第1の経路と第2の経路の間の1以上の最小距離を決定して、少なくとも1つの注目領域を決定するステップと、
対象人物の最初の出現のタイムスタンプと最後の出現のタイムスタンプを決定するステップと、
第1の経路と第2の経路の間の1以上の最小距離のうちの少なくとも1つが既定の距離以下であると判断された場合に、関係人物の最初の出現のタイムスタンプ及び最後の出現のタイムスタンプを決定して、注目期間を決定するステップとを含む。
撮影装置から、事象に関連する複数の画像入力を受信するステップと、
事象に関連する複数の画像入力のそれぞれから1以上の特徴情報を識別するステップと、
識別された1以上の特徴情報のそれぞれが、対象人物の特徴情報に対応する可能性があるか否か判断するステップとを含み、特徴情報は、顔情報及び体の動き情報を含む。
第1の経路における対象人物の別の出現又は第2の経路における関係人物の別の出現に対応する別の座標の組を決定するステップと、
第1の経路及び第2の経路の一方から他方の経路の位置への1組以上の座標を決定して、1以上の最小距離を決定するステップとを含む。
第1の経路と第2の経路の間の決定された1以上の最小距離のうちの少なくとも1つが、既定の距離以下であるか否か判断するステップと、
第1の経路と第2の経路の間の決定された1以上の最小距離のうちの少なくとも1つが既定の距離以下であるとの判断に応じて、対象人物の最初の出現の決定されたタイムスタンプ、対象人物の最後の出現の決定されたタイムスタンプ、関係人物の最初の出現の決定されたタイムスタンプ、及び関係人物の最後の出現の決定されたタイムスタンプの中から、最初のタイムスタンプ及び最後のタイムスタンプを決定するステップとを含み、最初のタイムスタンプから最後のタイムスタンプまでの期間が、注目期間に相当する。
一連の画像内の対象人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップであって、対象人物の2以上の出現の1組の座標は第1の経路を規定する、ステップと、
一連の画像内の関係人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップであって、当該関係人物は対象人物に関係し、関係人物の2以上の出現の1組の座標は第2の経路を規定する、ステップと、
第1の経路と第2の経路の間の1以上の最小距離を決定して、少なくとも1つの注目領域を決定するステップと、
対象人物の最初の出現のタイムスタンプと最後の出現のタイムスタンプを決定するステップとを実行させる。
撮影装置から、事象に関連する複数の画像入力を受信し、事象に関連する複数の画像入力のそれぞれから1以上の特徴情報を識別し、
識別された1以上の特徴情報のそれぞれが、対象人物の特徴情報に対応する可能性があるか否か判断し、特徴情報は、顔情報及び体の動き情報を含む。
複数組の座標及び複数のタイムスタンプを検索し、それぞれが、検索された1以上の別の画像入力内の対象人物の出現に関連し、複数組の座標及び複数のタイムスタンプは、対象人物の最初の出現の複数組の座標及び複数のタイムスタンプと、対象人物の最後の出現の複数組の座標及び複数のタイムスタンプとを含む。
識別された1以上の特徴情報の1つが対象人物の特徴情報に対応する可能性があるとの判断に応じて、受信した画像入力の少なくとも1つを、検索期間内に検索し、検索された受信した画像入力のうちの少なくとも1つは、対象人物の特徴情報に対応しない可能性のある特徴情報に関連し、検索期間は、対象人物の最初の出現前の既定期間から開始し、最後の出現後の既定期間で終了する。
複数組の座標及び複数のタイムスタンプを検索し、それぞれが、検索された1以上の別の画像入力内の関係人物の出現に関連し、複数組の座標及び複数のタイムスタンプは、関係人物の最初の出現の複数組の座標及び複数のタイムスタンプと、関係人物の最後の出現の複数組の座標及び複数のタイムスタンプとを含む。
第1の経路における対象人物の別の出現又は第2の経路における関係人物の別の出現に対応する別の座標の組を決定し、
第1の経路及び第2の経路の一方から他方の経路の位置への1組以上の座標を決定して、1以上の最小距離を決定する。
第1の経路と第2の経路の間の決定された1以上の最小距離のうちの少なくとも1つが、既定の距離以下であるか否か判断し、
第1の経路と第2の経路の間の決定された1以上の最小距離のうちの少なくとも1つが、既定の距離以下であるとの判断に応じて、対象人物の最初の出現の決定されたタイムスタンプ、対象人物の最後の出現の決定されたタイムスタンプ、関係人物の最初の出現の決定されたタイムスタンプ、及び関係人物の最後の出現の決定されたタイムスタンプの中から、最初のタイムスタンプ及び最後のタイムスタンプを決定し、
最初のタイムスタンプから最後のタイムスタンプまでの期間が、注目期間に相当する。
画像入力と、それに対応する対象人物の識別された特徴情報の可能性のある出現の座標及びタイムスタンプを検索し、画像入力は、監視カメラ映像の映像フレームを含み、
既定の検索期間内に出現する1人以上の関係人物を決定し、検索期間は、対象人物の最初の出現前の既定期間から開始し、最後の出現後の既定期間で終了し、
画像入力と、それに対応する関係人物のそれぞれの出現の座標及びタイムスタンプを検索し、
画像入力の座標を結ぶことにより、出現について対象人物及び関係人物のそれぞれの経路を形成し、
最小距離(近接)閾値を満たす、対象人物と関係人物の間の最小距離を発見し、
対象人物及び関係人物の出現の検索されたタイムスタンプの最初及び最後のタイムスタンプを決定して、同時出現の注目期間を決定し、
各最小距離を形成する部分に最も近い各経路の1以上の最小点を決定し、
1以上の最小点を結んで、同時出現の潜在的な注目領域を決定する。
第1の経路及び第2の経路の一方から他方の経路の位置への1組以上の座標の決定に応じて、第1の経路と第2の経路の間の1以上の最小距離、例えば、412、414、416及び418(図の双方向の矢印で示す)等が決定される。さらに、ステップ224において、第1の経路と第2の経路の間の決定された1以上の最小距離が既定の距離(412、414、416等)以下であると判断された場合、双方の経路の間に形成された最小距離に最も近い第1の経路及び第2の経路の一方における複数の点(複数組の座標)は、1以上の最小点(図中の丸で囲まれた足跡)として識別される。410は、識別された1以上の最小点の関係を示しており、ステップ226のように、対象人物及び関係人物の同時出現の可能性が最も高い注目領域が決定される。
事象を管理するための注目期間及び少なくとも1つの注目領域を決定する方法であって、
一連の画像内の対象人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップであって、前記対象人物の2以上の出現の1組の座標は第1の経路を規定する、ステップと、
前記一連の画像内の関係人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップであって、前記関係人物は前記対象人物に関係し、前記関係人物の2以上の出現の1組の座標は第2の経路を規定する、ステップと、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の1以上の最小距離を決定して、少なくとも1つの注目領域を決定するステップと、
前記対象人物の最初の出現のタイムスタンプと最後の出現のタイムスタンプを決定するステップと、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の1以上の最小距離のうちの少なくとも1つが決定された場合に、前記関係人物の最初の出現のタイムスタンプと最後の出現のタイムスタンプを決定するステップと
を含む、方法。
(付記2)
前記一連の画像内の前記対象人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップは、
撮影装置から、前記事象に関連する複数の画像入力を受信するステップと、
前記事象に関連する複数の画像入力のそれぞれから1以上の特徴情報を識別するステップと、
識別された1以上の特徴情報のそれぞれが、対象人物の特徴情報に対応する可能性があるか否か判断するステップとを含み、
前記特徴情報は、顔情報及び体の動き情報を含む、付記1に記載の方法。
(付記3)
前記識別された1以上の特徴情報の1つが、前記対象人物の特徴情報に対応する可能性があるとの判断に応じて、受信した画像入力の少なくとも1つを検索するステップをさらに含み、
検索された受信した画像入力の少なくとも1つは、前記対象人物の特徴情報に対応する可能性のある特徴情報に関連する、付記2に記載の方法。
(付記4)
前記受信した画像入力の少なくとも1つを検索するステップはさらに、
前記識別された1以上の特徴情報の1つが前記対象人物の特徴情報に対応する可能性があるとの判断に応じて、1以上の別の画像入力を検索するステップであって、検索された1以上の別の画像入力は、前記対象人物の特徴情報に対応する可能性のある特徴情報に関連する、ステップと、
複数組の座標と、複数のタイムスタンプを検索するステップであって、それぞれが、前記検索された1以上の別の画像入力のそれぞれの前記対象人物の出現に関連し、前記複数組の座標及び前記複数のタイムスタンプは、前記対象人物の最初の出現の複数組の座標及び複数のタイムスタンプと、前記対象人物の最後の出現の複数組の座標及び複数のタイムスタンプとを含む、ステップと
を含む、付記3に記載の方法。
(付記5)
前記画像入力内の前記関係人物の前記最初の出現の1組の座標と、前記最後の出現の1組の座標を決定するステップは、
前記識別された1以上の特徴情報の1つが前記対象人物の特徴情報に対応する可能性があるとの判断に応じて、前記受信した画像入力の少なくとも1つを、検索期間内に検索するステップを含み、
検索された前記受信した画像入力の少なくとも1つは、前記対象人物の特徴情報に対応しない可能性のある特徴情報に関連し、
前記検索期間は、前記対象人物の最初の出現前の既定期間から開始し、最後の出現の後の既定期間で終了する期間である、付記4に記載の方法。
(付記6)
前記受信した画像入力の少なくとも1つを検索するステップはさらに、
前記識別された1以上の特徴情報の1つが対象人物の特徴情報に対応する可能性があるとの判断に応じて、1以上の別の画像入力を検索するステップであって、検索された1以上の別の画像入力は、前記対象人物の特徴情報に対応しない可能性のある特徴情報に関連する、ステップと、
複数組の座標及び複数のタイムスタンプを検索するステップであって、それぞれが、前記検索された1以上の別の画像入力内の前記関係人物の出現に関連し、前記複数組の座標及び前記複数のタイムスタンプは、前記関係人物の最初の出現及び最後の出現の複数組の座標及び複数のタイムスタンプを含む、ステップと
を含む、付記5に記載の方法。
(付記7)
前記第1の経路と前記第2の経路との間の1以上の最小距離を決定するステップは、
前記第1の経路における前記対象人物又は前記第2の経路における前記関係人物の別の出現に対応する別の座標の組を決定するステップと、
前記第1の経路及び前記第2の経路の一方から他方の経路の位置への1組以上の座標を決定して、前記1以上の最小距離を決定するステップとを含む、付記6に記載の方法。
(付記8)
前記第1の経路と前記第2の経路との間の1以上の最小距離を決定するステップはさらに、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の決定された1以上の最小距離が、既定の距離以下であるか否か判断して、1以上の最小点を決定するステップを含む、付記7に記載の方法。
(付記9)
前記注目領域を決定するステップは、前記1以上の最小点を結んで、前記注目領域を決定するステップを含む、付記8に記載の方法。
(付記10)
前記注目期間を決定するステップは、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の決定された1以上の最小距離のうちの少なくとも1つが、前記既定の距離以下であるか否か判断するステップと、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の決定された1以上の最小距離のうちの少なくとも1つが、前記既定の距離以下であるとの判断に応じて、前記対象人物の最初の出現の決定されたタイムスタンプ、前記対象人物の最後の出現の決定されたタイムスタンプ、前記関係人物の最初の出現の決定されたタイムスタンプ、及び前記関係人物の最後の決定されたタイムスタンプの中から、最初のタイムスタンプ及び最後のタイムスタンプを決定するステップとを含み、
前記最初のタイムスタンプから前記最後のタイムスタンプまでの期間は、前記注目期間に相当する、付記8に記載の方法。
(付記11)
事象を管理するための注目期間及び少なくとも1つの注目領域を決定する装置であって、
プロセッサと通信するメモリを備え、前記メモリは、その内部にコンピュータプログラムを格納し、前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによって実行されることにより、前記装置に対して少なくとも、
一連の画像内の対象人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップであって、前記対象人物の2以上の出現の1組の座標は第1の経路を規定する、ステップと、
前記一連の画像内の関係人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップであって、前記関係人物は前記対象人物に関係し、前記関係人物の2以上の出現の1組の座標は第2の経路を規定する、ステップと、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の1以上の最小距離を決定して、少なくとも1つの注目領域を決定するステップと、
前記対象人物の最初の出現のタイムスタンプと最後の出現のタイムスタンプを決定するステップと、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の1以上の最小距離のうちの少なくとも1つが決定された場合に、前記関係人物の最初の出現のタイムスタンプと最後の出現のタイムスタンプを決定するステップとを実行させる、
装置。
(付記12)
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによって実行されることにより、前記装置に対してさらに、
撮影装置から、前記事象に関連する複数の画像入力を受信するステップと、
前記事象に関連する複数の画像入力のそれぞれから1以上の特徴情報を識別するステップと、
識別された1以上の特徴情報のそれぞれが、対象人物の特徴情報に対応する可能性があるか否か判断するステップとを実行させ、
前記特徴情報は、顔情報及び体の動き情報を含む、付記11に記載の装置。
(付記13)
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによって実行されることにより、前記装置に対してさらに、
前記識別された1以上の特徴情報の1つが、前記対象人物の特徴情報に対応する可能性があるとの判断に応じて、受信した画像入力の少なくとも1つを検索するステップを実行させ、
検索された受信した画像入力の少なくとも1つは、前記対象人物の特徴情報に対応する可能性のある特徴情報に関連する、付記12に記載の装置。
(付記14)
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによって実行されることにより、前記装置に対してさらに、
前記識別された1以上の特徴情報の1つが前記対象人物の特徴情報に対応する可能性があるとの判断に応じて、1以上の別の画像入力を検索するステップであって、検索された1以上の別の画像入力は、前記対象人物の特徴情報に対応する可能性のある特徴情報に関連する、ステップと、
複数組の座標と、複数のタイムスタンプを検索するステップであって、それぞれが、前記検索された1以上の別の画像入力のそれぞれの前記対象人物の出現に関連し、前記複数組の座標及び前記複数のタイムスタンプは、前記対象人物の最初の出現の複数組の座標及び複数のタイムスタンプと、前記対象人物の最後の出現の複数組の座標及び複数のタイムスタンプとを含む、ステップとを実行させる、付記13に記載の装置。
(付記15)
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによって実行されることにより、前記装置に対してさらに、
前記識別された1以上の特徴情報の1つが前記対象人物の特徴情報に対応する可能性があるとの判断に応じて、前記受信した画像入力の少なくとも1つを、検索期間内に検索するステップを実行させ、
検索された前記受信した画像入力の少なくとも1つは、前記対象人物の特徴情報に対応しない可能性のある特徴情報に関連し、
前記検索期間は、前記対象人物の最初の出現前の既定期間から開始し、最後の出現の後の既定期間で終了する期間である、付記14に記載の装置。
(付記16)
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによって実行されることにより、前記装置に対してさらに、
前記識別された1以上の特徴情報の1つが対象人物の特徴情報に対応する可能性があるとの判断に応じて、1以上の別の画像入力を検索するステップであって、検索された1以上の別の画像入力は、前記対象人物の特徴情報に対応しない可能性のある特徴情報に関連する、ステップと、
複数組の座標及び複数のタイムスタンプを検索するステップであって、それぞれが、前記検索された1以上の別の画像入力内の前記関係人物の出現に関連し、前記複数組の座標及び前記複数のタイムスタンプは、前記関係人物の最初の出現及び最後の出現の複数組の座標及び複数のタイムスタンプを含む、ステップとを実行させる、付記15に記載の装置。
(付記17)
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによって実行されることにより、前記装置に対してさらに、
前記第1の経路における前記対象人物又は前記第2の経路における前記関係人物の別の出現に対応する別の座標の組を決定するステップと、
前記第1の経路及び前記第2の経路の一方から他方の経路の位置への1組以上の座標を決定するステップとを実行させる、付記16に記載の装置。
(付記18)
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによって実行されることにより、前記装置に対してさらに、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の決定された1以上の最小距離が、既定の距離以下であるか否か判断して、1以上の最小点を決定するステップを実行させる、付記17に記載の装置。
(付記19)
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによって実行されることにより、前記装置に対してさらに、
前記1以上の最小点を結んで、前記注目領域を決定するステップを実行させる、付記18に記載の装置。
(付記20)
前記メモリ及び前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによって実行されることにより、前記装置に対してさらに、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の決定された1以上の最小距離のうちの少なくとも1つが、前記既定の距離以下であるか否か判断するステップと、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の決定された1以上の最小距離のうちの少なくとも1つが、前記既定の距離以下であるとの判断に応じて、前記対象人物の最初の出現の決定されたタイムスタンプ、前記対象人物の最後の出現の決定されたタイムスタンプ、前記関係人物の最初の出現の決定されたタイムスタンプ、及び前記関係人物の最後の決定されたタイムスタンプの中から、最初のタイムスタンプ及び最後のタイムスタンプを決定するステップとを実行させ、
前記最初のタイムスタンプから前記最後のタイムスタンプまでの期間は、前記注目期間に相当する、付記18に記載の装置。
(付記21)
事象を管理するための注目期間及び少なくとも1つの注目領域を決定するシステムであって、
付記11~20のいずれか1項に記載の装置と、少なくとも1つの撮影装置とを含む、システム。
104 装置
106 メモリ
108 プロセッサ
110 データベース
820 ディスプレイインタフェース
804 プロセッサ
806 通信インフラストラクチャ
808 主記憶装置
810 補助記憶装置
812 ストレージドライブ
814 リムーバブルストレージドライブ
818 リムーバブル記憶媒体
820 インタフェース
822 リムーバブルストレージユニット
824 通信インタフェース
830 ディスプレイ
832 オーディオインタフェース
834 スピーカ
Claims (10)
- 事象を管理するための注目期間及び少なくとも1つの注目領域を決定する方法であって、
一連の画像内の対象人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップであって、前記対象人物の2以上の出現の1組の座標は第1の経路を規定する、ステップと、
前記一連の画像内の関係人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップであって、前記関係人物は前記対象人物に関係し、前記関係人物の2以上の出現の1組の座標は第2の経路を規定する、ステップと、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の1以上の最小距離を決定して、少なくとも1つの注目領域を決定するステップと、
前記対象人物の最初の出現のタイムスタンプと最後の出現のタイムスタンプを決定するステップと、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の1以上の最小距離のうちの少なくとも1つが決定された場合に、前記関係人物の最初の出現のタイムスタンプと最後の出現のタイムスタンプを決定するステップと
を含む、方法。 - 前記一連の画像内の前記対象人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップは、
撮影装置から、前記事象に関連する複数の画像入力を受信するステップと、
前記事象に関連する複数の画像入力のそれぞれから1以上の特徴情報を識別するステップと、
識別された1以上の特徴情報のそれぞれが、対象人物の特徴情報に対応する可能性があるか否か判断するステップとを含み、
前記特徴情報は、顔情報及び体の動き情報を含む、請求項1に記載の方法。 - 前記識別された1以上の特徴情報の1つが、前記対象人物の特徴情報に対応する可能性があるとの判断に応じて、受信した画像入力の少なくとも1つを検索するステップをさらに含み、
検索された受信した画像入力の少なくとも1つは、前記対象人物の特徴情報に対応する可能性のある特徴情報に関連する、請求項2に記載の方法。 - 前記受信した画像入力の少なくとも1つを検索するステップはさらに、
前記識別された1以上の特徴情報の1つが前記対象人物の特徴情報に対応する可能性があるとの判断に応じて、1以上の別の画像入力を検索するステップであって、検索された1以上の別の画像入力は、前記対象人物の特徴情報に対応する可能性のある特徴情報に関連する、ステップと、
複数組の座標と、複数のタイムスタンプを検索するステップであって、それぞれが、前記検索された1以上の別の画像入力のそれぞれの前記対象人物の出現に関連し、前記複数組の座標及び前記複数のタイムスタンプは、前記対象人物の最初の出現の複数組の座標及び複数のタイムスタンプと、前記対象人物の最後の出現の複数組の座標及び複数のタイムスタンプとを含む、ステップと
を含む、請求項3に記載の方法。 - 前記画像入力内の前記関係人物の前記最初の出現の1組の座標と、前記最後の出現の1組の座標を決定するステップは、
前記識別された1以上の特徴情報の1つが前記対象人物の特徴情報に対応する可能性があるとの判断に応じて、前記受信した画像入力の少なくとも1つを、検索期間内に検索するステップを含み、
検索された前記受信した画像入力の少なくとも1つは、前記対象人物の特徴情報に対応しない可能性のある特徴情報に関連し、
前記検索期間は、前記対象人物の最初の出現前の既定期間から開始し、最後の出現の後の既定期間で終了する期間である、請求項4に記載の方法。 - 前記受信した画像入力の少なくとも1つを検索するステップはさらに、
前記識別された1以上の特徴情報の1つが対象人物の特徴情報に対応する可能性があるとの判断に応じて、1以上の別の画像入力を検索するステップであって、検索された1以上の別の画像入力は、前記対象人物の特徴情報に対応しない可能性のある特徴情報に関連する、ステップと、
複数組の座標及び複数のタイムスタンプを検索するステップであって、それぞれが、前記検索された1以上の別の画像入力内の前記関係人物の出現に関連し、前記複数組の座標及び前記複数のタイムスタンプは、前記関係人物の最初の出現及び最後の出現の複数組の座標及び複数のタイムスタンプを含む、ステップと
を含む、請求項5に記載の方法。 - 前記第1の経路と前記第2の経路との間の1以上の最小距離を決定するステップは、
前記第1の経路における前記対象人物又は前記第2の経路における前記関係人物の別の出現に対応する別の座標の組を決定するステップと、
前記第1の経路及び前記第2の経路の一方から他方の経路の位置への1組以上の座標を決定して、前記1以上の最小距離を決定するステップとを含む、請求項6に記載の方法。 - 前記第1の経路と前記第2の経路との間の1以上の最小距離を決定するステップはさらに、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の決定された1以上の最小距離が、既定の距離以下であるか否か判断して、1以上の最小点を決定するステップを含む、請求項7に記載の方法。 - 事象を管理するための注目期間及び少なくとも1つの注目領域を決定する装置であって、
プロセッサと通信するメモリを備え、前記メモリは、その内部にコンピュータプログラムを格納し、前記コンピュータプログラムは、前記プロセッサによって実行されることにより、前記装置に対して少なくとも、
一連の画像内の対象人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップであって、前記対象人物の2以上の出現の1組の座標は第1の経路を規定する、ステップと、
前記一連の画像内の関係人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップであって、前記関係人物は前記対象人物に関係し、前記関係人物の2以上の出現の1組の座標は第2の経路を規定する、ステップと、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の1以上の最小距離を決定して、少なくとも1つの注目領域を決定するステップと、
前記対象人物の最初の出現のタイムスタンプと最後の出現のタイムスタンプを決定するステップと、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の1以上の最小距離のうちの少なくとも1つが決定された場合に、前記関係人物の最初の出現のタイムスタンプと最後の出現のタイムスタンプを決定するステップとを実行させる、
装置。 - 一連の画像内の対象人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップであって、前記対象人物の2以上の出現の1組の座標は第1の経路を規定する、ステップと、
前記一連の画像内の関係人物の2以上の出現のそれぞれについて1組の座標を決定するステップであって、前記関係人物は前記対象人物に関係し、前記関係人物の2以上の出現の1組の座標は第2の経路を規定する、ステップと、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の1以上の最小距離を決定して、少なくとも1つの注目領域を決定するステップと、
前記対象人物の最初の出現のタイムスタンプと最後の出現のタイムスタンプを決定するステップと、
前記第1の経路と前記第2の経路との間の1以上の最小距離のうちの少なくとも1つが決定された場合に、前記関係人物の最初の出現のタイムスタンプと最後の出現のタイムスタンプを決定するステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
SG10201807675T | 2018-09-06 | ||
SG10201807675TA SG10201807675TA (en) | 2018-09-06 | 2018-09-06 | Duration and Potential Region of Interest for Suspicious Activities |
PCT/JP2019/032378 WO2020050002A1 (en) | 2018-09-06 | 2019-08-20 | Duration and potential region of interest for suspicious activities |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021535667A JP2021535667A (ja) | 2021-12-16 |
JP7047970B2 true JP7047970B2 (ja) | 2022-04-05 |
Family
ID=69722551
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021510490A Active JP7047970B2 (ja) | 2018-09-06 | 2019-08-20 | 事象を管理するための注目期間及び少なくとも1つの注目領域を決定する方法、装置及びプログラム |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (5) | US11882387B2 (ja) |
JP (1) | JP7047970B2 (ja) |
SG (1) | SG10201807675TA (ja) |
WO (1) | WO2020050002A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7260360B2 (ja) | 2019-03-28 | 2023-04-18 | 株式会社アドヴィックス | 走行制御装置 |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SG10201807675TA (en) * | 2018-09-06 | 2020-04-29 | Nec Asia Pacific Pte Ltd | Duration and Potential Region of Interest for Suspicious Activities |
JP2021002091A (ja) * | 2019-06-19 | 2021-01-07 | 富士ゼロックス株式会社 | 情報処理システムおよびプログラム |
WO2021116851A2 (en) | 2019-12-09 | 2021-06-17 | Corephotonics Ltd. | Systems and methods for obtaining a smart panoramic image |
US20210357654A1 (en) * | 2020-05-15 | 2021-11-18 | Sensormatic Electronics, LLC | Systems and methods of identifying persons-of-interest |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011070332A (ja) | 2009-09-25 | 2011-04-07 | Secom Co Ltd | 異常検知装置 |
WO2015098442A1 (ja) | 2013-12-26 | 2015-07-02 | 株式会社日立国際電気 | 映像検索システム及び映像検索方法 |
US20160343147A1 (en) | 2014-01-31 | 2016-11-24 | Hitachi, Ltd. | Image search system, image search apparatus, and image search method |
US20180032817A1 (en) | 2016-07-27 | 2018-02-01 | Conduent Business Services, Llc | System and method for detecting potential mugging event via trajectory-based analysis |
GB2558841A (en) | 2015-12-25 | 2018-07-18 | Panasonic Ip Man Co Ltd | Unattended object monitoring apparatus, unattended object monitoring system provided with same, and unattended object monitoring method |
Family Cites Families (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080130949A1 (en) * | 2006-11-30 | 2008-06-05 | Ivanov Yuri A | Surveillance System and Method for Tracking and Identifying Objects in Environments |
MX2012009579A (es) * | 2010-02-19 | 2012-10-01 | Toshiba Kk | Sistema de rastreo de objetos en movimiento y metodo de rastreo de objetos en movimiento. |
GB2515926B (en) * | 2010-07-19 | 2015-02-11 | Ipsotek Ltd | Apparatus, system and method |
US9111147B2 (en) * | 2011-11-14 | 2015-08-18 | Massachusetts Institute Of Technology | Assisted video surveillance of persons-of-interest |
US8989775B2 (en) * | 2012-02-29 | 2015-03-24 | RetailNext, Inc. | Method and system for WiFi-based identification of person tracks |
US10163031B2 (en) * | 2012-02-29 | 2018-12-25 | RetailNext, Inc. | Method and system for full path analysis |
US9426428B2 (en) * | 2014-04-10 | 2016-08-23 | Smartvue Corporation | Systems and methods for automated cloud-based analytics and 3-dimensional (3D) display for surveillance systems in retail stores |
JP6389801B2 (ja) * | 2015-05-27 | 2018-09-12 | 富士フイルム株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体 |
US10867376B2 (en) * | 2015-08-28 | 2020-12-15 | Nec Corporation | Analysis apparatus, analysis method, and storage medium |
JP6390860B2 (ja) * | 2016-01-25 | 2018-09-19 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 置去り物体監視装置およびこれを備えた置去り物体監視システムならびに置去り物体監視方法 |
US20170212651A1 (en) * | 2016-01-27 | 2017-07-27 | Amadeus S.A.S. | Short cut links in a graphical user interface |
EP3246849A1 (en) * | 2016-05-18 | 2017-11-22 | L-1 Identity Solutions AG | Method for analyzing video data |
US9981602B2 (en) * | 2016-08-19 | 2018-05-29 | 2236008 Ontario Inc. | System and method for pedestrian alert |
JP6659524B2 (ja) * | 2016-11-18 | 2020-03-04 | 株式会社東芝 | 移動体追跡装置、表示装置および移動体追跡方法 |
CN109426787A (zh) * | 2017-08-31 | 2019-03-05 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种人体目标轨迹确定方法及装置 |
US10366586B1 (en) * | 2018-05-16 | 2019-07-30 | 360fly, Inc. | Video analysis-based threat detection methods and systems |
SG10201807675TA (en) * | 2018-09-06 | 2020-04-29 | Nec Asia Pacific Pte Ltd | Duration and Potential Region of Interest for Suspicious Activities |
RU2710308C1 (ru) * | 2019-09-20 | 2019-12-25 | Общество с ограниченной ответственностью "Ай Ти Ви групп" | Система и способ для обработки видеоданных из архива |
US11765549B2 (en) * | 2020-04-09 | 2023-09-19 | Polaris Wireless, Inc. | Contact tracing involving an index case, based on comparing geo-temporal patterns that include mobility profiles |
US11308316B1 (en) * | 2021-09-02 | 2022-04-19 | Invision Ai, Inc. | Road side vehicle occupancy detection system |
JP2023073535A (ja) * | 2021-11-16 | 2023-05-26 | 富士通株式会社 | 表示プログラム及び表示方法 |
US20230286530A1 (en) * | 2022-03-08 | 2023-09-14 | Nvidia Corporation | Object data curation of map information using neural networks for autonomous systems and applications |
-
2018
- 2018-09-06 SG SG10201807675TA patent/SG10201807675TA/en unknown
-
2019
- 2019-08-20 US US17/273,384 patent/US11882387B2/en active Active
- 2019-08-20 WO PCT/JP2019/032378 patent/WO2020050002A1/en active Application Filing
- 2019-08-20 JP JP2021510490A patent/JP7047970B2/ja active Active
-
2023
- 2023-08-09 US US18/232,258 patent/US20230388456A1/en active Pending
- 2023-08-09 US US18/232,257 patent/US20230388455A1/en active Pending
- 2023-08-09 US US18/232,260 patent/US20230403375A1/en active Pending
- 2023-08-10 US US18/232,755 patent/US20230396738A1/en active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011070332A (ja) | 2009-09-25 | 2011-04-07 | Secom Co Ltd | 異常検知装置 |
WO2015098442A1 (ja) | 2013-12-26 | 2015-07-02 | 株式会社日立国際電気 | 映像検索システム及び映像検索方法 |
US20160343147A1 (en) | 2014-01-31 | 2016-11-24 | Hitachi, Ltd. | Image search system, image search apparatus, and image search method |
GB2558841A (en) | 2015-12-25 | 2018-07-18 | Panasonic Ip Man Co Ltd | Unattended object monitoring apparatus, unattended object monitoring system provided with same, and unattended object monitoring method |
US20180032817A1 (en) | 2016-07-27 | 2018-02-01 | Conduent Business Services, Llc | System and method for detecting potential mugging event via trajectory-based analysis |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7260360B2 (ja) | 2019-03-28 | 2023-04-18 | 株式会社アドヴィックス | 走行制御装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2020050002A1 (en) | 2020-03-12 |
US20230403375A1 (en) | 2023-12-14 |
US20230388456A1 (en) | 2023-11-30 |
US20210334572A1 (en) | 2021-10-28 |
US20230396738A1 (en) | 2023-12-07 |
SG10201807675TA (en) | 2020-04-29 |
US11882387B2 (en) | 2024-01-23 |
US20230388455A1 (en) | 2023-11-30 |
JP2021535667A (ja) | 2021-12-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7047970B2 (ja) | 事象を管理するための注目期間及び少なくとも1つの注目領域を決定する方法、装置及びプログラム | |
AU2009243442B2 (en) | Detection of abnormal behaviour in video objects | |
EP3862902B1 (en) | System and method for privacy-aware analysis of video streams | |
CN108921008B (zh) | 人像识别方法、装置及电子设备 | |
JP7494967B2 (ja) | 映像処理プログラム、映像処理方法、及び映像処理装置 | |
US20210089784A1 (en) | System and Method for Processing Video Data from Archive | |
JP4120378B2 (ja) | 監視システムおよびプログラム | |
US20220036081A1 (en) | Method, identification device and non-transitory computer readable medium for multi-layer potential associates discovery | |
CN107666573A (zh) | 摄像头场景下对象视频的录制方法及装置、计算设备 | |
US20230037546A1 (en) | Method, apparatus and non-transitory computer readable medium | |
CN111291599A (zh) | 一种图像处理方法和装置 | |
US20220292832A1 (en) | A method and apparatus for creating a network of subjects | |
US20230084096A1 (en) | A method and an apparatus for estimating an appearance of a first target | |
WO2021084895A1 (en) | A method, an apparatus and a system for managing an event to generate an alert indicating a subject is likely to be unauthorized | |
Gupta et al. | Unusual Activity Detection Using Machine Learning | |
CN113496152A (zh) | 基于ar眼镜的人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN115552483A (zh) | 一种数据收集方法、装置、设备及存储介质 | |
KR20150055269A (ko) | 색인 기능을 포함하는 감시영상 분할 장치 및 방법 | |
CN113836979A (zh) | 动作识别方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210225 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210225 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220222 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220307 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 7047970 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |