JP7067613B2 - 情報処理装置、人物検索システム、場所推定方法及びプログラム - Google Patents
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Description
本発明は情報処理装置、人物検索システム、場所推定方法、及びプログラムに関する。
カメラにより撮影された映像データを解析する種々の技術が提案されている。例えば、特許文献１は、入力された映像の画像に基づいて、画像中に物体が現れる確率を表す存在確率マップを生成することについて開示している。また、特許文献２は、空港において、搭乗を予定している顧客でありながら、出発時間が迫ってきているにも関わらず未だ搭乗していない顧客を監視カメラにより撮影された映像を用いて探し出す技術について開示している。
検索対象者がある場所から別の場所に移動する場合、検索対象者が撮影された画像に基づいて特定された検索対象者の位置と、実際の現在の検索対象者の位置が異なる場合がある。このような場合であっても、検索対象者を検索することが求められている。
特許文献１では、任意の人物が存在する確率を示す存在確率マップを生成する技術であり、検索対象者などの特定の人物の検索に利用することができない。また、特許文献２では、エリア区分ラインに設置された監視カメラにより未搭乗者が最後に撮影された場合、エリア区分ラインの両サイドのエリアのいずれかに留まっていると推測することが開示されている。しかしながら、このような推測は未搭乗者が移動しないことを前提としており、検索対象者が移動する場合の検索に十分に対応できない。
そこで、本明細書に開示される実施形態が達成しようとする目的の１つは、移動する予定のある検索対象者を検索することができる情報処理装置、人物検索システム、場所推定方法、及びプログラムを提供することにある。
第１の態様にかかる情報処理装置は、複数の所定の場所毎の撮影画像に基づいて生成された、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を取得する存在情報取得手段と、前記存在情報取得手段により取得された前記存在情報に基づいて、前記複数の所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定する存在場所推定手段とを有し、前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、前記存在場所推定手段は、前記撮影時点からの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定する。
第２の態様にかかる人物検索システムは、所定の場所毎の撮影画像に基づいて、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を生成する存在情報生成手段と、前記存在情報に基づいて、複数の前記所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定する存在場所推定手段とを有し、前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、前記存在場所推定手段は、前記撮影時点からの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定する。
第３の態様にかかる場所推定方法では、複数の所定の場所毎の撮影画像に基づいて生成された、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を取得し、取得された前記存在情報に基づいて、前記複数の所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定し、前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、存在場所の推定では、前記撮影時点からの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定する。
第４の態様にかかるプログラムは、複数の所定の場所毎の撮影画像に基づいて生成された、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を取得する存在情報取得ステップと、前記存在情報取得ステップで取得された前記存在情報に基づいて、前記複数の所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定する存在場所推定ステップとをコンピュータに実行させ、前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、前記存在場所推定ステップでは、前記撮影時点からの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定する。
上述の態様によれば、移動する予定のある検索対象者を検索することができる情報処理装置、人物検索システム、場所推定方法、及びプログラムを提供することができる。
＜実施形態の概要＞
実施形態の詳細な説明に先立って、実施形態の概要を説明する。図１は、実施の形態の概要にかかる情報処理装置１の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理装置１は、存在情報取得部２と、存在場所推定部３とを有する。
実施形態の詳細な説明に先立って、実施形態の概要を説明する。図１は、実施の形態の概要にかかる情報処理装置１の構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理装置１は、存在情報取得部２と、存在場所推定部３とを有する。
存在情報取得部２は、複数の所定の場所毎の撮影画像に基づいて生成された存在情報を取得する。ここで、存在情報は、人物の撮影時点における存在場所を示す情報である。存在情報は、撮影時点の時刻情報、すなわち撮影時刻情報を含む。なお、存在情報取得部２による取得方法は、任意である。したがって、存在情報取得部２は、他の装置により生成された存在情報を、ネットワークを介して取得してもよいし、情報処理装置１の記憶装置（不図示）に記憶された存在情報を読み出して取得してもよい。
存在場所推定部３は、存在情報取得部２により取得された存在情報に基づいて、上記複数の所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定する。ここで、存在場所推定部３は、撮影時点からの経過時間に基づいて算出される、当該特定の人物の所定の場所における存在確率により、当該特定の人物の現在の存在場所を推定する。
検索対象である特定の人物に移動する予定がある場合、時間の経過とともに、過去に当該人物が撮影された場所から移動している可能性が高くなる。これに対し、情報処理装置１では、存在場所推定部３は、撮影時点からの経過時間に基づいて、特定の人物の存在確率を算出し、当該人物の現在の存在場所を推定する。このため、人物の移動を考慮した検索を行うことができる。
＜実施の形態の詳細＞
次に、実施の形態の詳細について説明する。図２は、実施の形態にかかる人物検索システム１０の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように人物検索システム１０は、複数のカメラ１００と、複数の映像解析サーバ２００を含む映像解析サーバ群２５０と、制御サーバ３００と、検索受付サーバ４００とを有する。人物検索システム１０は、複数の所定の場所のそれぞれに配置されたカメラ１００により撮影された画像を解析することにより人物を検索するシステムである。
次に、実施の形態の詳細について説明する。図２は、実施の形態にかかる人物検索システム１０の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように人物検索システム１０は、複数のカメラ１００と、複数の映像解析サーバ２００を含む映像解析サーバ群２５０と、制御サーバ３００と、検索受付サーバ４００とを有する。人物検索システム１０は、複数の所定の場所のそれぞれに配置されたカメラ１００により撮影された画像を解析することにより人物を検索するシステムである。
上述の通り、カメラ１００は、予め定められた場所毎に配置されており、配置された場所の周辺の様子を撮影する。カメラ１００のそれぞれは、映像解析サーバ群２５０と有線又は無線のネットワークにより接続されており、各カメラ１００は、撮影した映像データを映像解析サーバ群２５０に送信する。なお、カメラ１００は、後述する映像取得制御部２０１からの指示に従って、映像解析サーバ群２５０のいずれかの映像解析サーバ２００に撮影した映像データを送信する。なお、映像データは、撮影時刻情報を含む。
カメラ１００の設置場所は任意である。例えば、カメラ１００の設置場所は、空港、港湾、テーマパーク、ショッピングセンター、スタジアムなどであってもよい。また、カメラ１００の設置場所は、１つの建物内に限らず、複数の建物などに点在していてもよい。本実施の形態では、これらの設置場所について、順方向の経路が予め定められている。したがって、人物は、この順方向の経路に従って移動する。
映像解析サーバ群２５０は、複数の映像解析サーバ２００を含む。映像解析サーバ２００は、カメラ１００が送信した映像データに対し、画像認識処理を行って、カメラ１００の撮影領域（すなわち、カメラ１００の設置場所の周辺）における人物を認識するサーバである。本実施の形態では、映像解析サーバ２００は、人物の顔についての認識処理により人物を認識するが、人物の他の外見的特徴を用いて、人物を認識してもよい。映像解析サーバ２００は、制御サーバ３００と有線又は無線のネットワークにより接続されており、解析処理の結果を制御サーバ３００に送信する。
検索受付サーバ４００は、検索要求をクライアント端末（図示せず）から受け付けるサーバである。例えば、検索受付サーバ４００は、検索（捜索）すべき人物（以下、検索対象者）を指定する情報を含む検索要求を受け付ける。例えば、カメラ１００の設置場所が空港内の各エリアである場合、検索対象者は、行方不明の搭乗予定者であってもよい。なお、検索対象者は、搭乗予定者に限らず、任意の人物であってもよいことは言うまでもない。検索受付サーバ４００は、制御サーバ３００と有線又は無線のネットワークにより接続されており、検索対象者情報を制御サーバ３００に送信する。
制御サーバ３００は、映像解析サーバ群２５０の解析処理の結果に基づいて、検索対象者の現在の居場所を推定するサーバである。また、制御サーバ３００は、検索対象者が居る可能性が高い場所の映像解析に映像解析サーバ群２５０が注力できるよう、推定結果に基づいてシステム構成又は設定を変更する。
以下、映像解析サーバ２００、制御サーバ３００、及び検索受付サーバ４００の詳細について説明する。図３は、映像解析サーバ２００、制御サーバ３００、及び検索受付サーバ４００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、映像解析サーバ２００、制御サーバ３００、及び検索受付サーバ４００は、それぞれ、例えば、ネットワークインタフェース５０、メモリ５１、及びプロセッサ５２を含む。
ネットワークインタフェース５０は、他の装置と通信するために使用される。ネットワークインタフェース５０は、例えば、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）を含んでもよい。
メモリ５１は、例えば、揮発性メモリ及び不揮発性メモリの組み合わせによって構成される。なお、映像解析サーバ２００、制御サーバ３００、及び検索受付サーバ４００は、メモリ５１の他にハードディスクなどの記憶装置を有してもよい。
メモリ５１は、プロセッサ５２により実行される、１以上の命令を含むソフトウェア（コンピュータプログラム）などを格納するために使用される。
このプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、Compact Disc Read Only Memory（CD-ROM）、CD-R、CD-R/W、半導体メモリ（例えば、マスクROM、Programmable ROM（PROM）、Erasable PROM（EPROM）、フラッシュROM、Random Access Memory（RAM））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
このプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、Compact Disc Read Only Memory（CD-ROM）、CD-R、CD-R/W、半導体メモリ（例えば、マスクROM、Programmable ROM（PROM）、Erasable PROM（EPROM）、フラッシュROM、Random Access Memory（RAM））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
プロセッサ５２は、メモリ５１からソフトウェア（コンピュータプログラム）を読み出して実行することで、後述する映像解析サーバ２００の処理、制御サーバ３００の処理、又は検索受付サーバ４００の処理を行う。このように、映像解析サーバ２００、制御サーバ３００、及び検索受付サーバ４００は、コンピュータとしての機能を備えている。プロセッサ５２は、例えば、マイクロプロセッサ、ＭＰＵ(Micro Processor Unit)、又はＣＰＵ(Central Processing Unit)などであってもよい。プロセッサ５２は、複数のプロセッサを含んでもよい。
メモリ５１又は記憶装置は、後述する存在情報記憶部３０２として利用されてもよい。なお、カメラ１００も図３に示した構成と同様のハードウェア構成を備えており、コンピュータとしての機能を有する。
図４は、映像解析サーバ２００、制御サーバ３００、及び検索受付サーバ４００の機能構成の一例を示すブロック図である。まず、映像解析サーバ２００について説明する。映像解析サーバ２００は、図４に示すように、映像取得制御部２０１と、存在情報生成部２０２と、存在情報出力部２０３とを有する。
映像取得制御部２０１は、１以上のカメラ１００から映像データを取得する。映像取得制御部２０１が取得するデータは、カメラ１００の撮影画像と撮影時刻情報とを含む。本実施の形態では、映像解析サーバ２００は、制御サーバ３００の制御部３０５から指定されたカメラ１００の映像データを解析する。このため、映像取得制御部２０１は、制御部３０５から指定されたカメラ１００からの映像データを取得する。具体的には、映像取得制御部２０１は、制御サーバ３００の制御部３０５からの指示で指定されたカメラ１００に映像データを要求する。これに対し、カメラ１００は、映像取得制御部２０１からの要求があった映像解析サーバ２００へと、撮影した映像データを伝送する。
存在情報生成部２０２は、所定の場所毎の撮影画像に基づいて存在情報を生成する。ここで、存在情報は、人物の撮影時点における存在場所を示す情報である。本実施の形態では、存在情報生成部２０２は、撮影画像に対し画像認識処理によるリアルタイムな解析を行って、撮影画像に含まれる顔を識別することにより、存在情報を生成する。具体的には、例えば、存在情報生成部２０２は、カメラ１００の撮影画像に含まれる人物の外見的特徴を示す所定の特徴量（顔画像の特徴量）と、特定の人物の外見的特徴を示す所定の特徴量とのマッチングを行うことにより、存在情報を生成する。すなわち、存在情報生成部２０２は、両者の特徴量のマッチングにより、当該特定の人物が当該カメラ１００の撮影範囲の場所に、当該撮影画像の撮影時点に存在していたという存在情報を生成する。したがって、存在情報は、撮影時点の時刻情報（すなわち、撮影時刻情報）を含む。本実施の形態では、存在情報は、人物の検索に利用されるが、例えば空港等における所定の場所ついての顔認証による入退場情報としても利用されてもよい。
上述の通り、存在情報は、誰が、いつ、どこに存在したかを特定した情報である。
存在情報出力部２０３は、存在情報生成部２０２により生成された存在情報を、制御サーバ３００に出力する。
存在情報出力部２０３は、存在情報生成部２０２により生成された存在情報を、制御サーバ３００に出力する。
次に、検索受付サーバ４００について説明する。検索受付サーバ４００は、図４に示すように、検索要求受付部４０１と、検索対象者情報出力部４０２とを有する。
検索要求受付部４０１は、検索要求を受け付ける。検索要求は、検索対象者を指定する情報を含む情報である。検索対象者を指定する情報は、例えば、検索対象者の氏名、ＩＤ、パスポート情報などの識別情報（以下、検索対象者情報）を含む。ユーザは、例えば、検索受付サーバ４００と有線又は無線のネットワークを介して通信接続されたクライアント端末を操作することにより、検索対象者を指定する。これにより、クライアント端末から検索受付サーバ４００に検索要求が送信される。
検索対象者情報出力部４０２は、検索要求受付部４０１が受け付けた検索要求で指定された検索対象者情報を制御サーバ３００に出力する。
検索対象者情報出力部４０２は、検索要求受付部４０１が受け付けた検索要求で指定された検索対象者情報を制御サーバ３００に出力する。
次に、制御サーバ３００について説明する。制御サーバ３００は、図４に示すように、存在情報取得部３０１と、存在情報記憶部３０２と、検索対象者情報取得部３０３と、存在場所推定部３０４と、制御部３０５と、検索結果出力部３０６とを有する。
存在情報取得部３０１は、複数の所定の場所毎の撮影画像に基づいて生成された存在情報を取得する。本実施の形態では、存在情報取得部３０１は、映像解析サーバ２００が送信した存在情報を取得する。存在情報取得部３０１は、取得した存在情報を存在情報記憶部３０２に記憶する。
存在情報記憶部３０２は、存在情報を記憶する記憶領域である。存在情報記憶部３０２には、各カメラ１００からの映像データのリアルタイムな解析によって、逐次、存在情報が蓄積されていく。
検索対象者情報取得部３０３は、検索受付サーバ４００から送信された検索対象者情報を取得する。
存在情報記憶部３０２は、存在情報を記憶する記憶領域である。存在情報記憶部３０２には、各カメラ１００からの映像データのリアルタイムな解析によって、逐次、存在情報が蓄積されていく。
検索対象者情報取得部３０３は、検索受付サーバ４００から送信された検索対象者情報を取得する。
存在場所推定部３０４は、存在情報取得部３０１により取得された存在情報に基づいて、カメラ１００が設置されている複数の所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定する。詳細には、存在場所推定部３０４は、まず、検索対象者情報によって特定される検索対象者についての最新の存在情報を存在情報記憶部３０２から検索する。次に、存在場所推定部３０４は、検索された存在情報で示される撮影時刻からの経過時間に基づいて算出される、当該特定の人物（すなわち、検索対象者）の存在確率により、当該特定の人物の現在の存在場所を推定する。すなわち、存在場所推定部３０４は、当該特定の人物についての最新の存在情報の生成に用いられた撮影画像の撮影時点からの経過時間に基づいて算出される存在確率により、現在の存在場所を推定する。ここで、存在確率とは、カメラ１００が設置された所定の場所に当該特定の人物が存在する確率である。
本実施の形態では、一例として、存在場所推定部３０４は、上記の経過時間を変数とする単調関数を用いて存在確率を算出する。ここでは、具体的な一例として、下記式（１）で示される単調増加関数ｆ（ｔ）を用いる。
なお、ｔは、上記の経過時間である。すなわち、ｔは、現在の時刻と、検索対象者である特定の人物についての最新の存在情報に対応する撮影時刻との差である。また、ＴＸＹｉは、場所Ｘに現れた人物が場所Ｙｉに現れるまでにかかる時間（以下、移動予定時間と称す）であり、場所Ｘから場所Ｙｉに移動する人々についての統計的な結果などに基づいて予め設定された値である。ここで、場所Ｘは、カメラ１００が設置された場所のうち、検索対象者についての最新の存在情報によって示される存在場所であり、第１の場所とも称される。また、場所Ｙｉは、カメラ１００が設置された場所のうち、場所Ｘから到達可能な場所であり第２の場所とも称される。なお、場所Ｘから到達可能な場所は、ｎ箇所（ｎは１以上の整数）あるものとする。すなわち、Ｙｉの「ｉ」は、１以上ｎ以下のインデックス番号であり、場所Ｘから到達可能な場所は、場所Ｙ１から場所Ｙｎの合計ｎ箇所である。
存在場所推定部３０４は、上記の関数ｆ（ｔ）を用いて、現在、検索対象者が場所Ｙｉに存在する存在確率ｐＹｉ（ｔ）を下記式（２）により算出する。また、存在場所推定部３０４は、現在、検索対象者が場所Ｘに存在する存在確率ｐＸ（ｔ）を下記式（３）により算出する。
ここで、ＰＸＹｉは、場所Ｘからの人物の移動先が場所Ｙｉである確率である。すなわち、ＰＸＹｉは、場所Ｙｉ毎の場所Ｘからの移動確率である。移動確率ＰＸＹｉは、場所Ｘから場所Ｙｉに移動する人々についての統計的な結果などに基づいて予め設定された値である。このように本実施の形態では、存在場所推定部３０４は、場所Ｘから到達可能な場所Ｙｉ毎の所定の移動確率と、経過時間ｔとに基づいて算出される存在確率により、検索対象者の現在の存在場所を推定する。このように移動確率も用いることにより、場所Ｘからの到達先が複数である場合であっても、各到達先に対する存在確率を算出することができる。
存在場所推定部３０４は、上述のようにして検索対象者の場所毎の存在確率を算出し、存在確率の大きさによって存在場所を推定する。ここで、人物検索システム１０の具体的な適用例について説明する。図５は、本実施の形態にかかる人物検索システム１０の適用例を示す模式図である。図５は、空港での人物の検索を行う例を示している。図５に示した例では、カメラ１００は、搭乗手続きエリア（場所Ａと称す）と、出国審査エリア（場所Ｂと称す）と、免税店（場所Ｃと称す）と、ラウンジ（場所Ｄと称す）と、搭乗ゲート（場所Ｅと称す）に設置されている。
これらの場所については、図５において矢印で示されるように、順方向の経路が予め定められている。具体的には、場所Ａに到着した人物は、その後、場所Ｂへ移動することになっている。場所Ａから場所Ｂへの移動確率ＰＡＢとして予め１００％が設定され、移動予定時間ＴＡＢとして、予め５分が設定されている。
また、場所Ｂに到着した人物は、その後、場所Ｃ又はＤ又はＥのいずれかへ移動することになっている。場所Ｂから場所Ｃへの移動確率ＰＢＣとして予め１０％が設定され、移動予定時間ＴＢＣとして、予め１分が設定されている。場所Ｂから場所Ｄへの移動確率ＰＢＤとして予め４０％が設定され、移動予定時間ＴＢＤとして、予め５分が設定されている。場所Ｂから場所Ｅへの移動確率ＰＢＥとして予め５０％が設定され、移動予定時間ＴＢＥとして、予め１分が設定されている。
さらに、場所Ｃに到着した人物は、その後、場所Ｅへ移動することになっている。場所Ｃから場所Ｅへの移動確率ＰＣＥとして予め１００％が設定され、移動予定時間ＴＣＥとして、予め３０分が設定されている。そして、場所Ｄに到着した人物は、その後、場所Ｅへ移動することになっている。場所Ｄから場所Ｅへの移動確率ＰＤＥとして予め１００％が設定され、移動予定時間ＴＤＥとして、予め６０分が設定されている。
また、場所Ｂに到着した人物は、その後、場所Ｃ又はＤ又はＥのいずれかへ移動することになっている。場所Ｂから場所Ｃへの移動確率ＰＢＣとして予め１０％が設定され、移動予定時間ＴＢＣとして、予め１分が設定されている。場所Ｂから場所Ｄへの移動確率ＰＢＤとして予め４０％が設定され、移動予定時間ＴＢＤとして、予め５分が設定されている。場所Ｂから場所Ｅへの移動確率ＰＢＥとして予め５０％が設定され、移動予定時間ＴＢＥとして、予め１分が設定されている。
さらに、場所Ｃに到着した人物は、その後、場所Ｅへ移動することになっている。場所Ｃから場所Ｅへの移動確率ＰＣＥとして予め１００％が設定され、移動予定時間ＴＣＥとして、予め３０分が設定されている。そして、場所Ｄに到着した人物は、その後、場所Ｅへ移動することになっている。場所Ｄから場所Ｅへの移動確率ＰＤＥとして予め１００％が設定され、移動予定時間ＴＤＥとして、予め６０分が設定されている。
例えば、検索対象者についての最新の存在情報により検索対象者が場所Ｂに存在していたことを存在場所推定部３０４が確認した場合、存在場所推定部３０４は、次のように検索対象者の現在の居場所を推定する。すなわち、存在場所推定部３０４は、場所Ｂを場所Ｘとし、場所Ｃ、Ｄ、及びＥを場所Ｙｉとして、検索対象者の場所Ｂ、Ｃ、Ｄ、及びＥのそれぞれにおける存在確率を上述のようにして算出し、現在の存在場所を推定する。なお、存在場所推定部３０４は、存在確率に基づいて検索対象者の現在の存在場所を任意の手法により推定すればよい。例えば、存在場所推定部３０４は、所定の閾値を超える存在確率が算出された場所を、検索対象者の現在の居場所と推定してもよいし、存在確率が最大である場所を検索対象者の現在の居場所と推定してもよい。
制御部３０５は、存在場所推定部３０４による推定結果に応じて、存在情報の生成に関する構成又は設定を変更する制御を行う。例えば、制御部３０５は、カメラ１００が設置された場所の撮影画像に対する存在情報の生成のための処理に、当該場所の存在確率の大きさに応じたリソースを割り当てるよう構成の変更を行う。具体的には、例えば、制御部３０５は、映像解析サーバ２００が担当するカメラ１００の台数を変更するよう制御する。図６は、制御部３０５による構成の変更について示す模式図である。図６において、左側は、制御部３０５による構成の変更前のカメラ１００と映像解析サーバ２００との対応関係を示し、右側は、制御部３０５による構成の変更後のカメラ１００と映像解析サーバ２００との対応関係を示している。構成変更前では、各映像解析サーバ２００は、それぞれ２台のカメラ１００の映像データの解析を担当している。存在場所推定部３０４により、場所Ｄ又は場所Ｅに、現在、検索対象者が居ると推定された場合、制御部３０５は、場所Ｄのカメラ１００（カメラＤ）及び場所Ｅのカメラ１００（カメラＥ）の映像データの解析に注力できるよう構成を変更する。すなわち、制御部３０５は、カメラＤの映像データを処理する映像解析サーバ２００（映像解析サーバＨ）が、リソースをカメラＤの映像データの解析に集中できるよう構成を変更する（図６の右側の図参照）。同様に、制御部３０５は、カメラＥの映像データを処理する映像解析サーバ２００（映像解析サーバＩ）が、リソースをカメラＥの映像データの解析に集中できるよう構成を変更する（図６の右側の図参照）。これに伴い、制御部３０５は、映像解析サーバＨが担当していたカメラＣの映像データの解析処理を映像解析サーバＧに割り振り、映像解析サーバＩが担当していたカメラＦの映像データの解析処理を映像解析サーバＧに割り振る。これにより、現在、検索対象者が存在する可能性が高いエリアに注力して、検索対象者を探すことができる。
また、制御部３０５は、存在場所推定部３０４による推定結果に応じて、カメラ１００の設置場所の撮影画像に対する存在情報の生成のための画像認識処理性能に関する設定を変更してもよい。図６に示した例により説明すると、制御部３０５は、カメラＤの映像データの解析の際に実施する画像認識処理の性能を向上させるよう設定を変更する。同様に、制御部３０５は、カメラＥの映像データの解析の際に実施する画像認識処理の性能を向上させるよう設定を変更する。なお、画像認識処理性能に関する設定としては、具体的には、例えば、解析対象とする画像のフレームレート（ＦＰＳ：frames per second）であってもよいし、１フレーム内で検出可能な顔画像の数であってもよい。これらの設定値を上げることにより、より高精度な認識結果が期待される。なお、制御部３０５は、４台のカメラを担当するように変更された映像解析サーバＧに対し、映像解析サーバＧのリソース不足に陥らないよう、各カメラの映像データの解析の際に実施する画像認識処理の性能を低下させるよう設定を変更してもよい。
制御部３０５は、構成又は設定の変更を映像解析サーバ２００に指示する。これにより、映像解析サーバ２００の映像取得制御部２０１は、制御サーバ３００の制御部３０５に指示されたカメラ１００の映像データを取得する。また、映像解析サーバ２００の存在情報生成部２０２は、制御サーバ３００の制御部３０５に指示された設定で解析処理を行う。
検索結果出力部３０６は、検索対象者情報によって特定される検索対象者についての現在の居場所を示す存在情報を検索する。例えば、検索結果出力部３０６は、現在の時刻と撮影時刻との差が僅少である存在情報、言い換えると、現在の時刻と撮影時刻との差が予め定められた時間以内である存在情報を検索する。これにより、検索結果出力部３０６は、制御部３０５による変更後に映像解析サーバ２００に生成され存在情報記憶部３０２に蓄積された当該検索対象者についての存在情報を得る。検索結果出力部３０６は、得られた存在情報を、検索対象者の現在の居場所として出力する。なお、検索結果出力部３０６は、得られた存在情報を検索受付サーバ４００に出力してもよいし、クライアント端末などの装置に出力してもよい。検索結果出力部３０６から出力された存在情報は、任意の手法により、検索結果としてユーザへ提示することができる。
次に、人物検索システム１０の動作の流れについて説明する。図７は、人物検索システム１０の動作例を示すシーケンスチャートである。
まず、通常時の動作の流れについて説明する。
まず、通常時の動作の流れについて説明する。
ステップ１００（Ｓ１００）において、カメラ１００から送信された映像データを映像解析サーバ２００の映像取得制御部２０１が取得する。
次に、ステップ１０１（Ｓ１０１）において、映像解析サーバ２００の存在情報生成部２０２が、映像データを解析し、様々な人物の存在情報を生成する。
次に、ステップ１０２（Ｓ１０２）において、映像解析サーバ２００の存在情報出力部２０３によって出力された存在情報を、制御サーバ３００の存在情報取得部３０１が取得する。そして、存在情報取得部３０１は、取得した存在情報を存在情報記憶部３０２に格納する。
存在情報は、逐次生成され、存在情報記憶部３０２に逐次蓄積される。
次に、ステップ１０１（Ｓ１０１）において、映像解析サーバ２００の存在情報生成部２０２が、映像データを解析し、様々な人物の存在情報を生成する。
次に、ステップ１０２（Ｓ１０２）において、映像解析サーバ２００の存在情報出力部２０３によって出力された存在情報を、制御サーバ３００の存在情報取得部３０１が取得する。そして、存在情報取得部３０１は、取得した存在情報を存在情報記憶部３０２に格納する。
存在情報は、逐次生成され、存在情報記憶部３０２に逐次蓄積される。
次に、人物検索時の動作の流れについて説明する。
ステップ２００（Ｓ２００）において、ユーザからの検索要求を検索受付サーバ４００の検索要求受付部４０１が受け付ける。
次に、ステップ２０１（Ｓ２０１）において、検索要求に基づいて、検索受付サーバ４００の検索対象者情報出力部４０２が検索対象者情報を制御サーバ３００に送信し、これを制御サーバ３００の検索対象者情報取得部３０３が取得する。
次に、ステップ２０２（Ｓ２０２）において、制御サーバ３００の存在場所推定部３０４は、ステップ１０２において蓄積された存在情報に基づいて、検索対象者の現在の居場所を推定する。
次に、ステップ２０３（Ｓ２０３）において、制御サーバ３００の制御部３０５が、ステップ２０２における推定結果に応じて、システムの構成及び設定の変更を決定する。
次に、ステップ２０４（Ｓ２０４）において、制御サーバ３００の制御部３０５は、映像解析サーバ２００に変更を指示する。
ステップ２０５（Ｓ２０５）において、映像取得制御部２０１は、ステップ２０４で制御サーバ３００から通知された指示に従い、カメラ１００に対し映像データの送信先を指示する。すなわち、映像取得制御部２０１は、自サーバが担当するカメラ１００からの映像データが自サーバに届くように、カメラ１００に通知する。カメラ１００は通知に従った送信先の映像解析サーバ２００に映像データを送信する。以降、制御部３０５により変更された構成及び設定の下、存在情報生成部２０２により、検索対象者を検索する解析が行われる。このようにして、検索対象者が存在しそうな場所に対して注力した検索処理を行うことができる。
なお、検索対象者の存在情報がいずれかの映像解析サーバ２００において生成された場合、制御サーバ３００の検索結果出力部３０６がこれを存在情報記憶部３０２から得て、検索結果として出力する。
ステップ２００（Ｓ２００）において、ユーザからの検索要求を検索受付サーバ４００の検索要求受付部４０１が受け付ける。
次に、ステップ２０１（Ｓ２０１）において、検索要求に基づいて、検索受付サーバ４００の検索対象者情報出力部４０２が検索対象者情報を制御サーバ３００に送信し、これを制御サーバ３００の検索対象者情報取得部３０３が取得する。
次に、ステップ２０２（Ｓ２０２）において、制御サーバ３００の存在場所推定部３０４は、ステップ１０２において蓄積された存在情報に基づいて、検索対象者の現在の居場所を推定する。
次に、ステップ２０３（Ｓ２０３）において、制御サーバ３００の制御部３０５が、ステップ２０２における推定結果に応じて、システムの構成及び設定の変更を決定する。
次に、ステップ２０４（Ｓ２０４）において、制御サーバ３００の制御部３０５は、映像解析サーバ２００に変更を指示する。
ステップ２０５（Ｓ２０５）において、映像取得制御部２０１は、ステップ２０４で制御サーバ３００から通知された指示に従い、カメラ１００に対し映像データの送信先を指示する。すなわち、映像取得制御部２０１は、自サーバが担当するカメラ１００からの映像データが自サーバに届くように、カメラ１００に通知する。カメラ１００は通知に従った送信先の映像解析サーバ２００に映像データを送信する。以降、制御部３０５により変更された構成及び設定の下、存在情報生成部２０２により、検索対象者を検索する解析が行われる。このようにして、検索対象者が存在しそうな場所に対して注力した検索処理を行うことができる。
なお、検索対象者の存在情報がいずれかの映像解析サーバ２００において生成された場合、制御サーバ３００の検索結果出力部３０６がこれを存在情報記憶部３０２から得て、検索結果として出力する。
以上、実施の形態について説明した。人物検索システム１０では、撮影時点からの経過時間に基づいて算出される存在確率により、検索対象者の現在の存在場所が推定される。このため、移動する予定のある検索対象者を検索することができる。
また、人物検索システム１０では、検索対象者の存在場所の推定結果に応じて、システムの構成又は設定が変更される。このため、検索対象者が発見される可能性がより高い場所の映像解析に注力して処理を行うことができる。このため、限られた計算リソースを効率的に利用することができる。
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上記実施の形態では、人物検索システム１０は、複数の映像解析サーバ２００を有していたが、映像解析サーバ２００は１つであってもよい。この場合、例えば、制御サーバ３００の制御部３０５は、この１つの映像解析サーバ２００におけるリソースを存在場所推定部３０４の推定結果に応じて、カメラ１００毎の解析処理に対し割り振るよう設定を変更する。
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
複数の所定の場所毎の撮影画像に基づいて生成された、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を取得する存在情報取得手段と、
前記存在情報取得手段により取得された前記存在情報に基づいて、前記複数の所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定する存在場所推定手段と
を有し、
前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、
前記存在場所推定手段は、前記撮影時点からの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定する
情報処理装置。
（付記２）
前記存在場所推定手段は、第１の場所から到達可能な第２の場所毎の前記第１の場所からの所定の移動確率と、前記撮影時点からの経過時間とに基づいて算出される前記存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定し、
前記第１の場所は、前記複数の所定の場所のうち、前記特定の人物の前記撮影時点における存在場所であり、
前記第２の場所は、前記複数の所定の場所のうち、前記第１の場所から到達可能な場所である
付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
前記存在場所推定手段による推定結果に応じて、前記存在情報の生成に関する構成又は設定を変更する制御手段をさらに有する
付記１又は２に記載の情報処理装置。
（付記４）
前記制御手段は、前記所定の場所の撮影画像に対する前記存在情報の生成のための処理に、当該場所の前記存在確率の大きさに応じたリソースを割り当てる
付記３に記載の情報処理装置。
（付記５）
前記制御手段は、前記存在場所推定手段による推定結果に応じて、前記所定の場所の撮影画像に対する前記存在情報の生成のための画像認識処理性能に関する設定を変更する
付記３又は４に記載の情報処理装置。
（付記６）
前記画像認識処理性能に関する設定は、解析対象とする画像のフレームレートの設定である
付記５に記載の情報処理装置。
（付記７）
前記画像認識処理性能に関する設定は、１フレーム内で検出可能な顔画像の数の設定である
付記５に記載の情報処理装置。
（付記８）
所定の場所毎の撮影画像に基づいて、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を生成する存在情報生成手段と、
前記存在情報に基づいて、複数の前記所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定する存在場所推定手段と
を有し、
前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、
前記存在場所推定手段は、前記撮影時点からの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定する
人物検索システム。
（付記９）
前記存在情報生成手段は、撮影画像に含まれる顔を識別することにより、前記存在情報を生成する
付記８に記載の人物検索システム。
（付記１０）
複数の所定の場所毎の撮影画像に基づいて生成された、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を取得し、
取得された前記存在情報に基づいて、前記複数の所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定し、
前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、
存在場所の推定では、前記撮影時点からの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定する
場所推定方法。
（付記１１）
複数の所定の場所毎の撮影画像に基づいて生成された、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を取得する存在情報取得ステップと、
前記存在情報取得ステップで取得された前記存在情報に基づいて、前記複数の所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定する存在場所推定ステップと
をコンピュータに実行させ、
前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、
前記存在場所推定ステップでは、前記撮影時点からの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定する
プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
複数の所定の場所毎の撮影画像に基づいて生成された、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を取得する存在情報取得手段と、
前記存在情報取得手段により取得された前記存在情報に基づいて、前記複数の所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定する存在場所推定手段と
を有し、
前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、
前記存在場所推定手段は、前記撮影時点からの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定する
情報処理装置。
（付記２）
前記存在場所推定手段は、第１の場所から到達可能な第２の場所毎の前記第１の場所からの所定の移動確率と、前記撮影時点からの経過時間とに基づいて算出される前記存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定し、
前記第１の場所は、前記複数の所定の場所のうち、前記特定の人物の前記撮影時点における存在場所であり、
前記第２の場所は、前記複数の所定の場所のうち、前記第１の場所から到達可能な場所である
付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
前記存在場所推定手段による推定結果に応じて、前記存在情報の生成に関する構成又は設定を変更する制御手段をさらに有する
付記１又は２に記載の情報処理装置。
（付記４）
前記制御手段は、前記所定の場所の撮影画像に対する前記存在情報の生成のための処理に、当該場所の前記存在確率の大きさに応じたリソースを割り当てる
付記３に記載の情報処理装置。
（付記５）
前記制御手段は、前記存在場所推定手段による推定結果に応じて、前記所定の場所の撮影画像に対する前記存在情報の生成のための画像認識処理性能に関する設定を変更する
付記３又は４に記載の情報処理装置。
（付記６）
前記画像認識処理性能に関する設定は、解析対象とする画像のフレームレートの設定である
付記５に記載の情報処理装置。
（付記７）
前記画像認識処理性能に関する設定は、１フレーム内で検出可能な顔画像の数の設定である
付記５に記載の情報処理装置。
（付記８）
所定の場所毎の撮影画像に基づいて、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を生成する存在情報生成手段と、
前記存在情報に基づいて、複数の前記所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定する存在場所推定手段と
を有し、
前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、
前記存在場所推定手段は、前記撮影時点からの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定する
人物検索システム。
（付記９）
前記存在情報生成手段は、撮影画像に含まれる顔を識別することにより、前記存在情報を生成する
付記８に記載の人物検索システム。
（付記１０）
複数の所定の場所毎の撮影画像に基づいて生成された、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を取得し、
取得された前記存在情報に基づいて、前記複数の所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定し、
前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、
存在場所の推定では、前記撮影時点からの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定する
場所推定方法。
（付記１１）
複数の所定の場所毎の撮影画像に基づいて生成された、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を取得する存在情報取得ステップと、
前記存在情報取得ステップで取得された前記存在情報に基づいて、前記複数の所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定する存在場所推定ステップと
をコンピュータに実行させ、
前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、
前記存在場所推定ステップでは、前記撮影時点からの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定する
プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１８年３月２３日に出願された日本出願特願２０１８－０５６８６２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
１ 情報処理装置
２ 存在情報取得部
３ 存在場所推定部
１０ 人物検索システム
５０ ネットワークインタフェース
５１ メモリ
５２ プロセッサ
１００ カメラ
２００ 映像解析サーバ
２０１ 映像取得制御部
２０２ 存在情報生成部
２０３ 存在情報出力部
２５０ 映像解析サーバ群
３００ 制御サーバ
３０１ 存在情報取得部
３０２ 存在情報記憶部
３０３ 検索対象者情報取得部
３０４ 存在場所推定部
３０５ 制御部
３０６ 検索結果出力部
４００ 検索受付サーバ
４０１ 検索要求受付部
４０２ 検索対象者情報出力部
２ 存在情報取得部
３ 存在場所推定部
１０ 人物検索システム
５０ ネットワークインタフェース
５１ メモリ
５２ プロセッサ
１００ カメラ
２００ 映像解析サーバ
２０１ 映像取得制御部
２０２ 存在情報生成部
２０３ 存在情報出力部
２５０ 映像解析サーバ群
３００ 制御サーバ
３０１ 存在情報取得部
３０２ 存在情報記憶部
３０３ 検索対象者情報取得部
３０４ 存在場所推定部
３０５ 制御部
３０６ 検索結果出力部
４００ 検索受付サーバ
４０１ 検索要求受付部
４０２ 検索対象者情報出力部
Claims (6)
- 複数の所定の場所毎の撮影画像に基づいて生成された、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を取得する存在情報取得手段と、
前記存在情報取得手段により取得された前記存在情報に基づいて、前記複数の所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定する存在場所推定手段と、
前記存在場所推定手段による推定結果に応じて、前記存在情報の生成に関する構成又は設定を変更する制御手段と
を有し、
前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、
前記存在場所推定手段は、前記撮影時点から現在の時刻までの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定し、
前記制御手段は、前記存在場所推定手段による推定結果に応じて、前記所定の場所の撮影画像に対する前記存在情報の生成のための画像認識処理性能に関する設定を変更し、
前記画像認識処理性能に関する設定は、１フレーム内で検出可能な顔画像の数の設定である
情報処理装置。 - 前記存在場所推定手段は、第１の場所から到達可能な第２の場所毎の前記第１の場所からの所定の移動確率と、前記撮影時点から現在の時刻までの経過時間とに基づいて算出される前記存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定し、
前記第１の場所は、前記複数の所定の場所のうち、前記特定の人物の前記撮影時点における存在場所であり、
前記第２の場所は、前記複数の所定の場所のうち、前記第１の場所から到達可能な場所である
請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記制御手段は、前記所定の場所の撮影画像に対する前記存在情報の生成のための処理に、当該場所の前記存在確率の大きさに応じたリソースを割り当てる
請求項１又は２に記載の情報処理装置。 - 所定の場所毎の撮影画像に基づいて、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を生成する存在情報生成手段と、
前記存在情報に基づいて、複数の前記所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定する存在場所推定手段と、
前記存在場所推定手段による推定結果に応じて、前記存在情報の生成に関する構成又は設定を変更する制御手段と
を有し、
前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、
前記存在場所推定手段は、前記撮影時点から現在の時刻までの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定し、
前記制御手段は、前記存在場所推定手段による推定結果に応じて、前記所定の場所の撮影画像に対する前記存在情報の生成のための画像認識処理性能に関する設定を変更し、
前記画像認識処理性能に関する設定は、１フレーム内で検出可能な顔画像の数の設定である
人物検索システム。 - 複数の所定の場所毎の撮影画像に基づいて生成された、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を取得し、
取得された前記存在情報に基づいて、前記複数の所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定し、
前記推定の結果に応じて、前記存在情報の生成に関する構成又は設定を変更し、
前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、
存在場所の推定では、前記撮影時点から現在の時刻までの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定し、
前記変更では、前記推定の結果に応じて、前記所定の場所の撮影画像に対する前記存在情報の生成のための画像認識処理性能に関する設定を変更し、
前記画像認識処理性能に関する設定は、１フレーム内で検出可能な顔画像の数の設定である
場所推定方法。 - 複数の所定の場所毎の撮影画像に基づいて生成された、人物の撮影時点における存在場所を示す存在情報を取得する存在情報取得ステップと、
前記存在情報取得ステップで取得された前記存在情報に基づいて、前記複数の所定の場所の中から特定の人物の現在の存在場所を推定する存在場所推定ステップと、
前記存在場所推定ステップでの推定結果に応じて、前記存在情報の生成に関する構成又は設定を変更する制御ステップと
をコンピュータに実行させ、
前記存在情報は、前記撮影時点の時刻情報を含み、
前記存在場所推定ステップでは、前記撮影時点から現在の時刻までの経過時間に基づいて算出される、前記特定の人物の前記所定の場所における存在確率により、前記特定の人物の現在の存在場所を推定し、
前記制御ステップでは、前記存在場所推定ステップでの推定結果に応じて、前記所定の場所の撮影画像に対する前記存在情報の生成のための画像認識処理性能に関する設定を変更し、
前記画像認識処理性能に関する設定は、１フレーム内で検出可能な顔画像の数の設定である
プログラム。
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| JP2016143312A (ja) | 2015-02-04 | 2016-08-08 | 沖電気工業株式会社 | 予測システム、予測方法およびプログラム |
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