JP7409638B2 - 捜査支援システムおよび捜査支援方法 - Google Patents
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Description
本開示は、捜査機関による事件等の捜査を支援する捜査支援システムおよび捜査支援方法に関する。
車両の走行経路の所定箇所に複数のカメラ装置を配置し、それぞれのカメラ装置により撮像されたカメラ画像情報をネットワークおよび無線情報交換装置を介して、車両に搭載された端末装置内の表示装置に表示する、という技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１によれば、ユーザは、車両の走行経路上に配置された複数のカメラにより撮像されたカメラ画像情報によって、情報量の多いリアルタイムのカメラ画像を得ることができる。
特許文献１では、複数のカメラ装置のそれぞれにより撮像されたカメラ画像情報を車両に搭載された端末装置内の表示装置に表示できるので、ユーザ（例えば運転手）は、それぞれのカメラ装置の配置箇所におけるリアルタイムのカメラ画像情報を確認できる。しかし特許文献１では、事件あるいは事故（以下「事件等」と称する）の形態が多様化しているという昨今の実情に鑑みて、事件等を引き起こした被疑者が逃走用に使用している逃走車両を検知してユーザに通知することは考慮されていない。特に、警察等の捜査機関による捜査（特に初動捜査）においては、被疑者を早期に発見するために被疑者が逃走用に用いた逃走車両をいち早く特定することが求められることが多い。しかし、特許文献１の技術を用いても、捜査官（例えば警官）が個々のカメラ装置の映像を人力で逐一視聴して確認すると逃走車両の特定に時間がかかり非効率的であるため、被疑者あるいは逃走車両の早期発見が難しいという課題があった。
本開示は、上述した従来の事情に鑑みて案出され、事件等を引き起こした被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上する捜査支援システムおよび捜査支援方法を提供することを目的とする。
本開示は、解析サーバと統合サーバとが通信可能に接続される捜査支援システムであって、前記解析サーバは、第１の撮像タイミングで撮像された車両が映る第１の撮像画像を受け取ると前記車両の乗員の顔およびライセンスプレートの解析を行い、前記乗員の顔画像とライセンス番号情報とを含む第１の解析結果を前記統合サーバに送り、前記統合サーバは、前記第１の解析結果を前記第１の撮像タイミングと関連付けてデータベースに登録し、前記解析サーバは、第２の撮像タイミングで撮像された車両が映る第２の撮像画像を受け取ると前記車両の乗員の顔およびライセンスプレートの解析を行い、前記乗員の顔画像とライセンス番号情報とを含む第２の解析結果を前記統合サーバに送り、前記統合サーバは、前記第１の解析結果に含まれる前記ライセンス番号情報と前記第２の解析結果に含まれる前記ライセンス番号情報とが一致しかつ前記第１の解析結果に含まれる前記乗員の顔画像と前記第２の解析結果に含まれる前記乗員の顔画像とが異なると決定した場合に、事件又は事故に関するアラーム通知を行う、捜査支援システムを提供する。
また、本開示は、解析サーバと統合サーバとが通信可能に接続される捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、前記解析サーバにより、第１の撮像タイミングで撮像された車両が映る第１の撮像画像を受け取ると前記車両の乗員の顔およびライセンスプレートの解析を行い、前記乗員の顔画像とライセンス番号情報とを含む第１の解析結果を前記統合サーバに送り、前記統合サーバにより、前記第１の解析結果を前記第１の撮像タイミングと関連付けてデータベースに登録し、前記解析サーバにより、第２の撮像タイミングで撮像された車両が映る第２の撮像画像を受け取ると前記車両の乗員の顔およびライセンスプレートの解析を行い、前記乗員の顔画像とライセンス番号情報とを含む第２の解析結果を前記統合サーバに送り、前記統合サーバにより、前記第１の解析結果に含まれる前記ライセンス番号情報と前記第２の解析結果に含まれる前記ライセンス番号情報とが一致しかつ前記第１の解析結果に含まれる前記乗員の顔画像と前記第２の解析結果に含まれる前記乗員の顔画像とが異なると決定した場合に、事件又は事故に関するアラーム通知を行う、捜査支援方法を提供する。
また、本開示は、ユーザ端末と、複数の解析サーバとの間で通信可能に接続された統合サーバとを含む捜査支援システムであって、前記ユーザ端末は、事件又は事故に関する複数の異なるオブジェクト特徴要素ごとに対応して設けられた前記複数の解析サーバの一覧を示す解析サーバ選択画面を表示し、前記解析サーバ選択画面から第１の解析サーバを選択し、選択された前記第１の解析サーバにより検索されるオブジェクト特徴要素を含む検索条件の入力に基づいて、前記検索条件を満たす該当オブジェクトの検索要求を前記統合サーバに送り、前記統合サーバは、前記検索要求に基づいて、前記第１の解析サーバに前記該当オブジェクトの検索指示を送り、前記第１の解析サーバからの検索結果を受信して前記ユーザ端末に送る、捜査支援システムを提供する。
また、本開示は、ユーザ端末と、複数の解析サーバとの間で通信可能に接続された統合サーバとを含む捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、前記ユーザ端末により、事件又は事故に関する複数の異なるオブジェクト特徴要素ごとに対応して設けられた前記複数の解析サーバの一覧を示す解析サーバ選択画面を表示し、前記ユーザ端末により、前記解析サーバ選択画面から第１の解析サーバを選択し、選択された前記第１の解析サーバにより検索されるオブジェクト特徴要素を含む検索条件の入力に基づいて、前記検索条件を満たす該当オブジェクトの検索要求を前記統合サーバに送り、前記統合サーバにより、前記検索要求に基づいて、前記第１の解析サーバに前記該当オブジェクトの検索指示を送り、前記第１の解析サーバからの検索結果を受信して前記ユーザ端末に送る、捜査支援方法を提供する。
また、本開示は、ユーザ端末と、ｎ（ｎ：２以上の整数）個の解析サーバとの間で通信可能に接続される統合サーバとを含む捜査支援システムであって、前記統合サーバは、前記ｎ個の解析サーバのそれぞれとの間の通信状況を定期的に監視し、ｋ（ｋ：１～ｎまでの整数）個の異なるオブジェクト特徴要素を含む検索条件を前記ユーザ端末から受け取ると前記ｎ個の解析サーバのうち前記検索条件に含まれる前記ｋ個のオブジェクト特徴要素のそれぞれに対応して設けられたｋ個の解析サーバを決定し、前記ｋ個の解析サーバのそれぞれに該当オブジェクトの検索要求を送り、前記ｋ個の解析サーバのうち特定の解析サーバとの間の通信断が生じたことを検知すると、（ｋ－１）個の解析サーバから受信した検索結果と前記特定の解析サーバとの間の通信断が生じたことの通信断通知とを前記ユーザ端末に送り、前記ユーザ端末は、前記（ｋ－１）個の解析サーバから受信した検索結果と前記通信断通知とを含む検索結果画面を表示する、捜査支援システムを提供する。
また、本開示は、ユーザ端末と、ｎ（ｎ：２以上の整数）個の解析サーバとの間で通信可能に接続される統合サーバとを含む捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、前記統合サーバにより、前記ｎ個の解析サーバのそれぞれとの間の通信状況を定期的に監視し、前記統合サーバにより、ｋ（ｋ：１～ｎまでの整数）個の異なるオブジェクト特徴要素を含む検索条件を前記ユーザ端末から受け取ると前記ｎ個の解析サーバのうち前記検索条件に含まれる前記ｋ個のオブジェクト特徴要素のそれぞれに対応して設けられたｋ個の解析サーバを決定し、前記統合サーバにより、前記ｋ個の解析サーバのそれぞれに該当オブジェクトの検索要求を送り、前記統合サーバにより、前記ｋ個の解析サーバのうち特定の解析サーバとの間の通信断が生じたことを検知すると、（ｋ－１）個の解析サーバから受信した検索結果と前記特定の解析サーバとの間の通信断が生じたことの通信断通知とを前記ユーザ端末に送り、前記ユーザ端末により、前記（ｋ－１）個の解析サーバから受信した検索結果と前記通信断通知とを含む検索結果画面を表示する、捜査支援方法を提供する。
また、本開示は、ユーザ端末と、少なくとも第１の解析サーバおよび第２の解析サーバとの間で通信可能に接続される統合サーバとを含む捜査支援システムであって、前記統合サーバは、事件又は事故に関する第１のオブジェクト特徴要素と前記事件又は事故に関する第２のオブジェクト特徴要素とを含む検索条件を前記ユーザ端末から受け取ると前記第１のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトの検索要求を前記第１の解析サーバに送りかつ前記第２のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトの検索要求を前記第２の解析サーバに送り、前記第１のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトを含む第１の検索結果を前記第１の解析サーバから受け取りかつ前記第２のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトを含む第２の検索結果を前記第２の解析サーバから受け取り、前記第１の検索結果から前記第２の検索結果を除外した第３の検索結果を前記ユーザ端末に送り、前記ユーザ端末は、前記統合サーバから送られた前記第３の検索結果を含む検索結果画面を表示する、捜査支援システムを提供する。
また、本開示は、ユーザ端末と、少なくとも第１の解析サーバおよび第２の解析サーバとの間で通信可能に接続される統合サーバとを含む捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、前記統合サーバにより、事件又は事故に関する第１のオブジェクト特徴要素と前記事件又は事故に関する第２のオブジェクト特徴要素とを含む検索条件を前記ユーザ端末から受け取ると前記第１のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトの検索要求を前記第１の解析サーバに送りかつ前記第２のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトの検索要求を前記第２の解析サーバに送り、前記統合サーバにより、前記第１のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトを含む第１の検索結果を前記第１の解析サーバから受け取りかつ前記第２のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトを含む第２の検索結果を前記第２の解析サーバから受け取り、前記統合サーバにより、前記第１の検索結果から前記第２の検索結果を除外した第３の検索結果を前記ユーザ端末に送り、前記ユーザ端末により、前記統合サーバから送られた前記第３の検索結果を含む検索結果画面を表示する、捜査支援方法を提供する。
また、本開示は、ユーザ端末と複数の解析サーバとが統合サーバを介して通信可能に接続される捜査支援システムであって、前記複数の解析サーバのそれぞれは、複数のカメラのそれぞれとの間で接続され、事件又は事故に関して他の解析サーバにより検索可能なオブジェクトと異なるオブジェクトの照合リストを保持し、前記複数の解析サーバのそれぞれは、前記カメラの撮像映像の解析により自己が保持する前記照合リストを満たすオブジェクトを検知すると、前記オブジェクトの検知を示すイベント名、検知日時および前記カメラの配置位置の情報を含む検知通知を、前記統合サーバを介して前記ユーザ端末に送り、前記ユーザ端末は、前記解析サーバから送られた前記検知通知に含まれる前記イベント名、検知日時および前記カメラの配置位置の情報を含むイベント検知画面を表示する、捜査支援システムを提供する。
また、本開示は、ユーザ端末と複数の解析サーバとが統合サーバを介して通信可能に接続される捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、前記複数の解析サーバのそれぞれにより、複数のカメラのそれぞれとの間で接続し、前記複数の解析サーバのそれぞれにより、事件又は事故に関して他の解析サーバにより検索可能なオブジェクトと異なるオブジェクトの照合リストを保持し、前記複数の解析サーバのそれぞれにより、前記カメラの撮像映像の解析により自己が保持する前記照合リストを満たすオブジェクトを検知した場合に、前記オブジェクトの検知を示すイベント名、検知日時および前記カメラの配置位置の情報を含む検知通知を、前記統合サーバを介して前記ユーザ端末に送り、前記ユーザ端末により、前記解析サーバから送られた前記検知通知に含まれる前記イベント名、検知日時および前記カメラの配置位置の情報を含むイベント検知画面を表示する、捜査支援方法を提供する。
また、本開示は、ユーザ端末と複数の解析サーバとが統合サーバを介して通信可能に接続される捜査支援システムであって、前記複数の解析サーバのうち第１の解析サーバは、カメラの撮像映像の解析により事件又は事故に関する特定の行動を検知すると、前記行動が検知された前記カメラの撮像画像を少なくとも含むアラーム通知を、前記統合サーバを介して前記ユーザ端末に送り、前記ユーザ端末は、前記第１の解析サーバから送られた前記アラーム通知に含まれる前記撮像画像と前記撮像画像に映る前記行動の行為者の人物解析ボタンとを含むイベント通知画面を表示し、前記人物解析ボタンの指定に基づいて、前記撮像画像に映る行為者の人物解析を、前記統合サーバを介して要求し、前記複数の解析サーバのうち第２の解析サーバは、前記ユーザ端末からの前記要求に基づいて、前記撮像画像に映る行為者の人物解析結果を、前記統合サーバを介して前記ユーザ端末に送り、前記ユーザ端末は、前記第２の解析サーバから送られた前記人物解析結果に含まれる前記行為者の切り出し画像と前記切り出し画像に映る人物の追跡ボタンとを含む解析結果画面を表示し、前記追跡ボタンの指定に基づいて、前記追跡ボタンに対応する前記人物のブラックリスト登録を、前記統合サーバを介して要求し、前記第２の解析サーバは、前記ユーザ端末からの前記要求に基づいて、前記追跡ボタンに対応する前記人物の切り出し画像を前記第２の解析サーバのブラックリストデータに登録する、捜査支援システムを提供する。
また、本開示は、ユーザ端末と複数の解析サーバとが統合サーバを介して通信可能に接続される捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、前記複数の解析サーバのうち第１の解析サーバにより、カメラの撮像映像の解析により事件又は事故に関する特定の行動を検知すると、前記行動が検知された前記カメラの撮像画像を少なくとも含むアラーム通知を、前記統合サーバを介して前記ユーザ端末に送り、前記ユーザ端末により、前記第１の解析サーバから送られた前記アラーム通知に含まれる前記撮像画像と前記撮像画像に映る前記行動の行為者の人物解析ボタンとを含むイベント通知画面を表示し、前記ユーザ端末により、前記人物解析ボタンの指定に基づいて、前記撮像画像に映る行為者の人物解析を、前記統合サーバを介して要求し、前記複数の解析サーバのうち第２の解析サーバにより、前記ユーザ端末からの前記要求に基づいて、前記撮像画像に映る行為者の人物解析結果を、前記統合サーバを介して前記ユーザ端末に送り、前記ユーザ端末により、前記第２の解析サーバから送られた前記人物解析結果に含まれる前記行為者の切り出し画像と前記切り出し画像に映る人物の追跡ボタンとを含む解析結果画面を表示し、前記ユーザ端末により、前記追跡ボタンの指定に基づいて、前記追跡ボタンに対応する前記人物のブラックリスト登録を、前記統合サーバを介して要求し、前記第２の解析サーバにより、前記ユーザ端末からの前記要求に基づいて、前記追跡ボタンに対応する前記人物の切り出し画像を前記第２の解析サーバのブラックリストデータに登録する、捜査支援方法を提供する。
本開示によれば、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援でき、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上できる。
以下、添付図面を適宜参照しながら、本開示に係る捜査支援システムおよび捜査支援方法を具体的に開示した実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、添付図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することは意図されていない。
以下、街中あるいは建物内の各所に設置されているカメラ（例えば防犯カメラ等の監視カメラ）により撮像される撮像映像を用いて、街中あるいは建物内で事件等を引き起こした被疑者あるいはその被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定あるいは追跡等を行う警官の捜査を捜査支援システムにより支援する例を説明する。なお、警察は捜査機関の一例である。また、以下の説明において、撮像映像データは、概念的に撮像画像データを含むとする。
（実施の形態１）
図１は、捜査支援システム１のシステム構成例を示すブロック図である。捜査支援システム１は、ＡＩ（Artificial Intelligent）統合サーバ１０と、映像管理サーバ４０と、顔認証サーバ５０と、人物検索サーバ６０と、行動検知サーバ７０と、車両検索サーバ８０と、ＬＰＲ（License Plate Recognition）サーバ９０とを少なくとも含む構成である。また、捜査支援システム１は、ビューアとしてのクライアント端末ＶＷ１およびモバイル端末ＶＷ２をさらに含む構成としてもよい。映像管理サーバ４０、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０およびＬＰＲサーバ９０のそれぞれは、ネットワークＮＷ１を介して複数台（例えば２０台）のカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれと通信可能に接続される。なお、映像管理サーバ４０、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０およびＬＰＲサーバ９０のそれぞれは、警察署内でのオンプレミスサーバとしてもよいし、インターネット等のネットワーク網に接続されるクラウドサーバとして設けられてもよい。
図１は、捜査支援システム１のシステム構成例を示すブロック図である。捜査支援システム１は、ＡＩ（Artificial Intelligent）統合サーバ１０と、映像管理サーバ４０と、顔認証サーバ５０と、人物検索サーバ６０と、行動検知サーバ７０と、車両検索サーバ８０と、ＬＰＲ（License Plate Recognition）サーバ９０とを少なくとも含む構成である。また、捜査支援システム１は、ビューアとしてのクライアント端末ＶＷ１およびモバイル端末ＶＷ２をさらに含む構成としてもよい。映像管理サーバ４０、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０およびＬＰＲサーバ９０のそれぞれは、ネットワークＮＷ１を介して複数台（例えば２０台）のカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれと通信可能に接続される。なお、映像管理サーバ４０、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０およびＬＰＲサーバ９０のそれぞれは、警察署内でのオンプレミスサーバとしてもよいし、インターネット等のネットワーク網に接続されるクラウドサーバとして設けられてもよい。
なお、図１では、クライアント端末ＶＷ１およびモバイル端末ＶＷ２はそれぞれ１台だけ示されているが、それぞれ複数台が設けられてよい。また、捜査支援システム１は、単一の警察署内に限って使用されることに限定されず、複数の警察署が跨って合同捜査する例に適用されてもよい。
カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれは、監視用途に街中あるいは建物内の各所に設置され、撮像エリア（言い換えると、被写体）の撮像映像データを生成し、ネットワークＮＷ１を介して各サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）に送る。以下の説明において、撮像映像データには、撮像映像データそのものだけでなく、その撮像映像を撮像したカメラの識別情報および撮像日時の情報が含まれる。また、カメラの識別情報は、カメラの識別情報以外にカメラの配置位置情報を含んでよい。カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれは、例えば国道あるいは県道等の主要幹線道路の路側に固定的に設置されてもよいし、交差点の付近に固定的に設置されてもよい。カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれは、イントラネットの通信回線等のネットワークＮＷ１を介して、各サーバ（具体的には、映像管理サーバ４０、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）と通信可能に接続される。ネットワークＮＷ１は、有線通信回線（例えば、光ファイバを用いた光通信網）により構成されるが、無線通信網により構成されてもよい。なお、カメラＣ１～Ｃ２０は全て同一メーカ製のものであってもよいし、一部のカメラが他社製のものが含まれても構わない。また、図１の構成例では、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データが共通して各サーバ（具体的には、映像管理サーバ４０、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）にて受信されているが、各サーバにて受信される共通の撮像映像データはカメラＣ１～Ｃ２０の全ての撮像映像データでもよいし、一部のカメラの撮像映像データだけでもよい。また、詳細は図２を参照して説明するが、カメラＣ１～Ｃ２０は、撮像映像データの映像解析（例えば車両内の乗員の顔の検出）を実行可能でもよい。
解析サーバとしての映像管理サーバ４０は、例えば警察署内に設置され、プロセッサ４１およびデータベース４２を少なくとも含む構成である。以下、データベースを「ＤＢ」と略記する場合がある。映像管理サーバ４０は、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０およびＬＰＲサーバ９０のそれぞれの処理結果のデータを保存したり、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを保存したりする。映像管理サーバ４０は、ネットワークＮＷ１を介してカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取って保存してもよいし、あるいは、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０およびＬＰＲサーバ９０のうちいずれかからカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取って保存してもよい。また、映像管理サーバ４０は、警察署内のオペレータの操作に応じてクライアント端末ＶＷ１あるいは現場の警官の操作に応じてモバイル端末ＶＷ２から送られた要求により、その要求を満たす撮像映像データをデータベース４２から読み出してクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２に送ってよい。
解析サーバとしての顔認証サーバ５０は、例えば警察署内に設置され、プロセッサ５１およびデータベース５２を少なくとも含む構成である。顔認証サーバ５０のプロセッサ５１は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取る度に、撮像映像データに映る人物の顔（検索対象となるオブジェクトの一例）を検知する等の映像解析を行い、その映像解析結果をデータベース５２に保存する。顔認証サーバ５０のプロセッサ５１は、映像解析中にブラックリストデータ（後述参照）に登録されている顔画像と同一あるいは類似する顔を検知した時、ブラックリストデータに顔画像が登録されている人物の検知を報知するためのアラーム通知を映像解析結果として生成してよい。アラーム通知の生成対象となる顔画像は、予め顔認証サーバ５０において登録されており、この登録は例えばオペレータ等の操作によってクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの登録の指示により行われてよい。このアラーム通知は、生成される度に顔認証サーバ５０からＡＩ統合サーバ１０に送られる。映像解析結果には、例えば撮像映像データに映る人物の顔画像（つまり、撮像映像データを構成する撮像画像フレームの中で人物の顔部分が切り出されて生成された顔画像）と映像解析に用いられた撮像映像データの撮像日時およびカメラの識別情報とが含まれる。また、顔認証サーバ５０のプロセッサ５１は、ＡＩ統合サーバ１０からの処理指示（例えば顔画像の照合指示）を受け取ると、その処理指示に含まれる照合対象の顔画像がデータベース５２のブラックリストデータ（後述参照）に登録されているか否かを照合し、照合結果をデータベース５２に保存する。ここで、ブラックリストデータ（顔データベースの一例）は、例えば過去の事件等を起こした前科者の顔画像を含む個人情報が事件等ごとに区分されて登録されたデータであり、データベース５２に登録されている。なお、このブラックリストデータは、データベース５２に登録されてもよいし、他の外部データベース（図示略）に登録されてもよい。
解析サーバとしての人物検索サーバ６０は、例えば警察署内に設置され、プロセッサ６１およびデータベース６２を少なくとも含む構成である。人物検索サーバ６０のプロセッサ６１は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取る度に、撮像映像データに映る人物（例えば被疑者、検索対象となるオブジェクトの一例）に関する情報を抽出する映像解析を行い、その映像解析結果をデータベース６２に保存する。人物検索サーバ６０のプロセッサ６１は、映像解析中に人物属性情報（例えば不審人物の外見的な特徴を示す情報、オブジェクト特徴要素の一例）を満たす人物を検知した時、人物属性情報を満たす人物の検知を報知するためのアラーム通知を映像解析結果として生成してよい。アラーム通知の生成対象となる人物属性情報は、予め人物検索サーバ６０において登録されており、この登録は例えばオペレータ等の操作によってクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの登録の指示により行われてよい。このアラーム通知は、生成される度に人物検索サーバ６０からＡＩ統合サーバ１０に送られる。映像解析結果には、例えば撮像映像データに映る人物情報（例えば、撮像映像中に映る人物の顔、性別、年齢、髪型、背丈、体型、所持品、装備品）と映像解析に用いられた撮像映像データの撮像日時およびカメラの識別情報とが含まれる。人物検索サーバ６０のプロセッサ６１は、この人物情報を撮像映像データに関連付けて付与してデータベース６２に蓄積する。この映像解析結果は、例えば事件等が発生した場合に、ＡＩ統合サーバ１０から送られる処理指示（例えば人物情報の検索指示）に基づいて行われる、該当する人物情報の有無の検索時に参照される。
解析サーバとしての行動検知サーバ７０は、例えば警察署内に設置され、プロセッサ７１およびデータベース７２を少なくとも含む構成である。行動検知サーバ７０のプロセッサ７１は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取る度に、撮像映像データに映る少なくとも１人の人物が起こす所定の行動（後述参照）の有無を検知する映像解析を行い、その映像解析結果をデータベース７２に保存する。映像解析結果には、例えば所定の行動の内容（種別）と映像解析に用いられた撮像映像データの撮像日時およびカメラの識別情報とが含まれる。ここで、所定の行動は、例えば人物のふらつき、喧嘩、拳銃所持、万引き等の事件等の引き金となりかねない行為のうち少なくとも１つであるが、これらの行為に限定されなくてよい。行動検知サーバ７０のプロセッサ７１は、所定の行動を検知した時、所定の行動が検知された撮像映像データに対応する撮像日時およびカメラの識別情報を含むアラーム通知を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る。
解析サーバとしての車両検索サーバ８０は、例えば警察署内に設置され、プロセッサ８１およびデータベース８２を少なくとも含む構成である。車両検索サーバ８０のプロセッサ８１は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取る度に、撮像映像データに映る車両（例えば逃走車両、検索対象となるオブジェクトの一例）に関する情報を抽出する映像解析を行い、その映像解析結果をデータベース８２に保存する。車両検索サーバ８０のプロセッサ８１は、映像解析中に車両属性情報（例えば逃走車両の車型あるいは車色等の外見的な特徴を示す情報、オブジェクト特徴要素の一例）を満たす車両を検知した時、車両属性情報を満たす車両の検知を報知するためのアラーム通知を映像解析結果として生成してよい。アラーム通知の生成対象となる車両属性情報は、予め車両検索サーバ８０において登録されており、この登録は例えばオペレータ等の操作によってクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの登録の指示により行われてよい。このアラーム通知は、生成される度に車両検索サーバ８０からＡＩ統合サーバ１０に送られる。映像解析結果には、例えば撮像映像データに映る車両情報（例えば、撮像映像中に映る車両の車種、車型、車色、ライセンス番号の情報）と映像解析に用いられた撮像映像データの撮像日時およびカメラの識別情報とが含まれる。車両検索サーバ８０のプロセッサ８１は、この車両情報を撮像映像データに関連付けて付与してデータベース８２に蓄積する。この映像解析結果は、例えば事件等が発生した場合に、ＡＩ統合サーバ１０から送られる処理指示（例えば車両情報の検索指示）に基づいて行われる、該当する車両情報の有無の検索時に参照される。
解析サーバとしてのＬＰＲサーバ９０は、例えば警察署内に設置され、プロセッサ９１およびデータベース９２を少なくとも含む構成である。ＬＰＲサーバ９０のプロセッサ９１は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを受け取る度に、撮像映像データに映る車両のライセンスプレートに印字等されているライセンス番号（検索対象となるオブジェクトの一例）を抽出する映像解析を行い、その映像解析結果をデータベース９２に保存する。ＬＰＲサーバ９０のプロセッサ９１は、映像解析中に不審車両のライセンス番号情報（例えば逃走車両のライセンス番号情報）を満たすライセンスプレートを検知した時、不審車両のライセンス番号情報を満たすライセンスプレートの検知を報知するためのアラーム通知を映像解析結果として生成してよい。アラーム通知の生成対象となる不審車両のライセンス番号情報は、予めＬＰＲサーバ９０において登録されており、この登録は例えばオペレータ等の操作によってクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの登録の指示により行われてよい。このアラーム通知は、生成される度にＬＰＲサーバ９０からＡＩ統合サーバ１０に送られる。ＬＰＲサーバ９０のプロセッサ９１は、ＡＩ統合サーバ１０から送られる処理指示（例えばライセンス番号の照合指示）に基づいて、その処理指示に含まれる照合対象のライセンス番号情報がデータベース９２のライセンス番号リストデータ（後述参照）に登録されているか否かを照合し、照合結果をデータベース９２に保存する。ここで、ライセンス番号リストデータは、ライセンス番号情報と対応する車両の購入者（言い換えると、所有者であるオーナ）に関する情報（例えば顔画像および個人情報）とが予め関連付けて登録されたデータであり、データベース９２に登録されている。なお、このライセンス番号リストデータは、データベース９２に登録されてもよいし、他の外部データベース（図示略）に登録されてもよい。
ユーザ端末の一例としてのクライアント端末ＶＷ１は、例えば警察署内に設置され、警察署内のオペレータ（警官）により使用され、例えばラップトップ型またはデスクトップ型のＰＣ（Personal Computer）を用いて構成される。オペレータは、例えば事件等が発生した場合、その事件等の発生を警察署に通報した者（例えば目撃者）からの電話により、その事件等に関する様々な情報（目撃情報）を聞き取り、クライアント端末ＶＷ１を操作することでデータ入力して記録する。クライアント端末ＶＷ１は、例えば目撃情報に一致あるいは類似する人物あるいは車両のオブジェクト特徴要素を検索条件として含む検索の処理要求をＡＩ統合サーバ１０に送り、ＡＩ統合サーバ１０が各サーバ（例えば顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）による検索を経て取得した検索結果を、ＡＩ統合サーバ１０から受け取り、その検索結果（後述参照）を表示する。また、クライアント端末ＶＷ１は、例えば無線ＬＡＮ等の警察署内ネットワークを介して映像管理サーバ４０と接続している場合、映像管理サーバ４０にアクセスして所望の撮像映像データを取得して再生表示してよい。
ユーザ端末の一例としてのモバイル端末ＶＷ２は、例えば警察署内に設置され、現場等に外出中の警官により使用され、例えばスマートフォンまたはタブレット端末等のコンピュータを用いて構成される。モバイル端末ＶＷ２は、例えば現場付近で聞き取った目撃情報に一致あるいは類似する人物あるいは車両のオブジェクト特徴要素を検索条件として含む検索の処理要求をＡＩ統合サーバ１０に送り、ＡＩ統合サーバ１０が各サーバ（例えば顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）による検索を経て取得した検索結果を、ＡＩ統合サーバ１０から受け取り、その検索結果（後述参照）を表示する。また、モバイル端末ＶＷ２は、例えば無線ＬＡＮあるいは携帯電話網等のネットワーク（図示略）を介して映像管理サーバ４０と接続している場合、映像管理サーバ４０にアクセスして所望の撮像映像データを取得して再生表示してよい。
統合サーバとしてのＡＩ統合サーバ１０は、例えば警察署内に設置され、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの人物あるいは車両の検索の処理要求（上述参照）を受け取ると、その処理要求の検索に必要な解析サーバを特定する。ＡＩ統合サーバ１０は、その特定された解析サーバ（例えば顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）に該当する処理指示を生成して送る。ここで、実施の形態１に係る捜査支援システム１において、各解析サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）の製造元（メーカ）はそれぞれ同一でも異なっても構わない。
例えば各解析サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）のメーカが全て同一である場合、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２から各サーバへの検索を要求するためのアプリケーション画面（例えば検索条件あるいは照合条件の入力画面）はそのメーカ独自の共通のレイアウト等で生成されることが考えられる。従って、オペレータ等は、一つの検索条件の入力画面に複数のオブジェクト（例えば人物、車両、顔、ナンバープレート）を混在した横断的な検索（ＡＮＤ検索）を行うことができる。
ところが、各解析サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）のメーカが全て同一ではない場合、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からそれぞれの異なるメーカ製の解析サーバへの検索を要求するためのアプリケーション画面（例えば検索条件の入力画面）はメーカごとに異なる検索アルゴリズム、レイアウト等で生成されることになる。つまり、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２から見れば、顔認証サーバ５０への照合条件の入力画面（アプリケーション）と、人物検索サーバ６０への検索条件の入力画面（アプリケーション）と、車両検索サーバ８０への検索条件の入力画面（アプリケーション）とがそれぞれ異なってしまい、例えば一度に複数のオブジェクト（例えば人物、車両、顔、ナンバープレート）を混在した横断的な検索を行えず、システムとしての利便性が低下してしまう。
そこで、実施の形態１では、ＡＩ統合サーバ１０は、各解析サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）のメーカが異なる場合でも、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの検索の処理要求を受け取ると、処理要求の宛先となる各解析サーバへの通信（アクセス）に共通のインターフェース（ＩＦ：Interface）を用いる。ここでいうインターフェースとは、例えば、各サーバで使用されるオブジェクト用検索アルゴリズムが汎用化された共通検索アルゴリズムであり、ＡＩ統合サーバ１０はこの共通検索アルゴリズムを予め保持している。ＡＩ統合サーバ１０は、各解析サーバに共通検索アルゴリズム（インターフェース）を用いて、該当する解析サーバに検索あるいは照合の処理指示を送る。また、インターフェースは、例えば各解析サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）との通信の仕様に関する取り決めあるいはプロトコルが共通化されたインターフェースでもよいし、各解析サーバへの通信に適した個別のインターフェースであってよい。ＡＩ統合サーバ１０は、各解析サーバとの間での通信に適したインターフェースを用いて、データあるいは情報の送受信（例えばアラーム通知の受信）を行ってよい。
ＡＩ統合サーバ１０は、例えば高性能なサーバコンピュータにより構成され、具体的にはメモリＭＭ１、プロセッサ１１、データベース１２、サーバＩＦコントローラ１３およびクライアントＩＦコントローラ１４を含む構成である。
メモリＭＭ１は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）とＲＯＭ（Read Only Memory）とを用いて構成され、ＡＩ統合サーバ１０の動作の実行に必要なプログラム、さらには、動作中に生成されたデータあるいは情報を一時的に保存する。ＲＡＭは、例えばプロセッサ１１の動作時に使用されるワークメモリである。ＲＯＭは、例えばプロセッサ１１を制御するためのプログラムを予め記憶する。メモリＭＭ１は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれが設置された位置を示す道路地図情報を記録しており、例えば道路の新規建設もしくはメンテナンス工事等によって道路地図の情報更新が行われる度に、更新後の道路地図情報を記録する。
プロセッサ１１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を用いて構成され、ＡＩ統合サーバ１０の制御部として機能し、ＡＩ統合サーバ１０の各部の動作を全体的に統括するための制御処理、ＡＩ統合サーバ１０の各部との間のデータの入出力処理、データの演算処理およびデータの記憶処理を行う。プロセッサ１１は、メモリＭＭ１に記憶されたコンピュータプログラムに従って動作する。このコンピュータプログラムは、例えば、コンピュータ装置であるＡＩ統合サーバ１０に、端末（例えばクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２）と通信するステップと、複数のカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データを用いて、事件等に関してそれぞれ異なるオブジェクトの映像解析を行う複数の解析サーバ（例えば、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）と通信するステップと、複数の異なるオブジェクト特徴要素の端末からの入力に基づいて、オブジェクト特徴要素に対応する解析サーバに該当オブジェクトの検索要求を送るステップと、それぞれの解析サーバからの該当オブジェクトの検索結果を受け取って統合して端末に表示させるステップと、を実現させる。
例えば、プロセッサ１１は、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの人物あるいは車両の検索の処理要求を受け取ると、その処理要求の検索に必要な少なくとも１つのサーバを特定する。プロセッサ１１は、その特定された解析サーバ（例えば顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）に該当する処理指示（例えば検索指示）を生成して送る。これにより、プロセッサ１１は、例えば複数の解析サーバ（例えば人物検索サーバ６０および車両検索サーバ８０）のそれぞれを用いて人物および車両を横断的に検索できる（横断検索処理）。例えば、プロセッサ１１は、横断検索処理として、人物の特徴および顔の２つのオブジェクト、あるいは、車両、人物および顔の３つのオブジェクトを用いた絞り込み検索を該当する解析サーバに対して行う。
例えば、プロセッサ１１は、各解析サーバからの検索結果を受け取ると、オブジェクト（例えば人物、車両）ごとに検索結果を並び替える（検索結果ソート処理）。例えば、プロセッサ１１は、各解析サーバからの検索結果に含まれるスコア（例えばＡＩエンジンの処理に基づいて得られた検索結果の尤度を示す確率値）に基づいて、検索結果に含まれる画像（例えば、人物のサムネイル画像、顔のサムネイル画像、車両のサムネイル画像）の適合度合いを示す順位を決定し、その順位に従って各画像を並び替える。
例えば、プロセッサ１１は、ＡＩ統合サーバ１０に接続されている各解析サーバ（具体的には、映像管理サーバ４０、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）のそれぞれに所定のコマンドを送る。プロセッサ１１は、各解析サーバからのコマンド応答の受信の有無に応じて、解析サーバの生死状態（つまり、サーバコンピュータ内のプロセスの稼働有無）を監視する（死活監視処理）。
データベース１２は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）あるいはＳＳＤ（Solid State Drive）を用いて構成され、プロセッサ１１により取得あるいは生成されたデータもしくは情報を保存する。
サーバＩＦコントローラ１３は、ＡＩ統合サーバ１０と各解析サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）のそれぞれとの間の通信（送受信）を司る通信インターフェース回路により構成される。また、サーバＩＦコントローラ１３は、例えば顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０のそれぞれのメーカが異なる場合でも、各サーバへの通信（アクセス）に適したインターフェースを選択して用いる。例えば、サーバＩＦコントローラ１３は、顔認証サーバ５０用の入出力インターフェース、人物検索サーバ６０用の入出力インターフェース、車両検索サーバ８０用の入出力インターフェースをそれぞれ有し、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２からの検索の処理要求に適合するインターフェースを選択して用いる。
クライアントＩＦコントローラ１４は、クライアント端末ＶＷ１、モバイル端末ＶＷ２および映像管理サーバ４０のそれぞれとの間の通信（送受信）を司る通信インターフェース回路により構成される。クライアントＩＦコントローラ１４は、プロセッサ１１によりソートされた検索結果をクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２に送る。クライアントＩＦコントローラ１４は、映像管理サーバ４０に、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２への撮像映像データの配信あるいはカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データの記録（録画）を指示する。また、クライアントＩＦコントローラ１４は、行動検知サーバ７０からのアラーム通知を各端末（具体的には、クライアント端末ＶＷ１、モバイル端末ＶＷ２）のそれぞれに転送する。なお、クライアントＩＦコントローラ１４は、行動検知サーバ７０以外の他の解析サーバ（例えば、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）からのアラーム通知を各端末（具体的には、クライアント端末ＶＷ１、モバイル端末ＶＷ２）のそれぞれに転送してもよい。
図２は、捜査支援システム１を構成するカメラＣ１～Ｃ２０のハードウェア構成例を示すブロック図である。カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれは同一の構成を有するので、以下、カメラＣ１を例示して説明する。
カメラＣ１は、撮像部ＣＫ１と、メモリＣＫ２と、プロセッサＣＫ３と、通信部ＣＫ４と、記録部ＣＫ５とを含む構成である。カメラＣ１は、例えば街中あるいは建物内の各所に設置（配置）され、画角内の撮像エリアを撮像することで撮像映像データを生成する。また、カメラＣ１は、撮像映像データを映像解析することで、事件等に関する各種のオブジェクト（例えば、人物、車両）の全体枠を検出することができる。
撮像部ＣＫ１は、集光用のレンズと、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）型イメージセンサもしくはＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）型イメージセンサ等の固体撮像素子とを有する構成である。撮像部ＣＫ１は、カメラＣ１の電源がオンである間、固体撮像素子による撮像に基づいて得られた被写体の撮像映像データを常時プロセッサＣＫ３に出力する。また、撮像部ＣＫ１は、撮像時のズーム倍率を変更させる機構を備えてもよい。
メモリＣＫ２は、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）とＲＯＭ（Read Only Memory）を用いて構成され、カメラＣ１の動作の実行に必要なプログラムおよびデータ、さらには、動作中に生成された情報またはデータ等を一時的に保存する。ＲＡＭは、例えばプロセッサＣＫ３の動作時に使用されるワークメモリである。ＲＯＭは、例えばプロセッサＣＫ３を制御するためのプログラムおよびデータを予め記憶する。また、メモリＣＫ２は、例えばカメラＣ１の識別情報（例えばシリアル番号）および各種設定情報を記憶する。
プロセッサＣＫ３は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）もしくはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を用いて構成される。プロセッサＣＫ３は、カメラＣ１の制御部として機能し、カメラＣ１の各部の動作を全体的に統括するための制御処理、カメラＣ１の各部との間のデータの入出力処理、データの演算（計算）処理およびデータの記憶処理を行う。プロセッサＣＫ３は、メモリＣＫ２に記憶されたプログラムおよびデータに従って動作する。プロセッサＣＫ３は、動作時にメモリＣＫ２を使用し、現在の時刻情報を取得したり、撮像部ＣＫ１により撮像された撮像映像データに対して各種の公知の画像処理を施した上で記録部ＣＫ５に記録したりする。なお、図２には図示を省略しているが、カメラＣ１がＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信部を有する場合、ＧＮＳＳ受信部から現在の位置情報を取得し、撮像映像データに位置情報をさらに対応付けて記録してよい。
ここで、ＧＮＳＳ受信部について簡単に説明する。ＧＮＳＳ受信部は、複数のＧＮＳＳ発信機（例えば４個の航法衛星）から送信される、各自の信号送信時刻および位置座標を含む衛星信号を受信する。ＧＮＳＳ受信部は、複数の衛星信号を用いて、現在のカメラの位置座標および衛星信号の受信時刻を算出する。なお、この算出は、ＧＮＳＳ受信部ではなく、ＧＮＳＳ受信部からの出力が入力されたプロセッサＣＫ３により実行されてよい。なお、受信時刻の情報は、カメラのシステム時刻の補正のためにも使用されてよい。システム時刻は、例えば撮像映像を構成する撮像画像の撮像時刻の記録等に利用される。
また、プロセッサＣＫ３は、通信部ＣＫ４により受信された外部からの制御コマンドに従って、撮像部ＣＫ１による撮影条件（例えば、ズーム倍率）を可変的に制御してもよい。例えば、外部からの制御コマンドがズーム倍率の変更を指示する場合、プロセッサＣＫ３は、その制御コマンドに従って、その制御コマンドで指定される撮像部ＣＫ１の撮影時におけるズーム倍率を変更する。
また、プロセッサＣＫ３は、撮像映像データを解析することで撮像映像データに映るオブジェクト（例えば車両）のオブジェクト特徴要素（例えば乗員の顔）を検知してよい。プロセッサＣＫ３は、撮像映像データの解析結果として、オブジェクト特徴要素の位置を示す座標により構成される顔領域情報を生成し、通信部ＣＫ４を介して解析サーバ（例えばＬＰＲサーバ９０）に送信する。
通信部ＣＫ４は、プロセッサ１２Ｐの指示に基づいて、上述したネットワークＮＷ１を介して、記録部１５に記録された撮像映像のデータを車両検索サーバ８０および映像管理サーバ４０にそれぞれ送る。また、通信部ＣＫ４は、外部（例えば、車両検索サーバ８０）から送られたカメラＣ１の制御コマンドを受信したり、カメラＣ１の状態情報を外部（例えば、車両検索サーバ８０）に送信したりする。
記録部ＣＫ５は、カメラＣ１に内蔵される半導体メモリ（例えばフラッシュメモリ）、またはカメラＣ１に内蔵されないメモリカード（例えばＳＤカード）などの外部記憶媒体を用いて構成される。記録部１５は、プロセッサ１２Ｐにより生成された撮像映像のデータをカメラＣ１の識別情報（カメラ情報の一例）および撮像日時の情報と対応付けて記録する。記録部１５は、所定時間（例えば３０秒）分の撮像映像のデータを常時プリバッファリングして保持し、現在時刻より所定時間（例えば３０秒）前までの撮像映像のデータを書きしながら蓄積し続ける。なお、記録部１５がメモリカードで構成される場合、カメラＣ１の筐体に挿抜自在に装着される。
図３は、捜査支援システム１を構成する各種の解析サーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。具体的には、各種の解析サーバは、映像管理サーバ４０、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０である。従って、図３の説明における解析サーバは、映像管理サーバ４０、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０を総称した用語として用いる。図３では、各解析サーバに共通するハードウェア構成の詳細な説明を行い、各部の特徴的な作用の詳細については図１あるいは後述を参照して説明するので、ここでは説明を簡略化する。
図３の解析サーバは、例えばサーバコンピュータマシンにより構成され、具体的にはプロセッサＰＲＣ１、メモリＭＭ２、データベース５２、カメラＩＦコントローラ５３およびサーバＩＦコントローラ５４を含む構成である。特に、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０は、人工知能（ＡＩ）が搭載された高性能なサーバコンピュータマシンであり、ＡＩの学習済みモデルを用いてそれぞれ他の解析サーバとは異なるオブジェクトを検知することができる。
プロセッサＰＲＣ１は、例えばＧＰＵ（Graphical Processing Unit）またはＦＰＧＡを用いて構成され、解析サーバの制御部として機能し、解析サーバの各部の動作を全体的に統括するための制御処理、解析サーバの各部との間のデータの入出力処理、データの演算処理およびデータの記憶処理を行う。プロセッサＰＲＣ１は、メモリＭＭ２に記憶されたプログラムに従って動作する。各解析サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、行動検知サーバ７０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）のプロセッサＰＲＣ１は、例えば対応する解析サーバでの処理に適するように機械学習により生成された学習済みモデル（ＡＩ）を実行可能である。各解析サーバは、学習済みモデルを用いた処理の実行により、処理結果とその処理結果の尤度（信頼確率）を示すスコア（後述参照）とを出力する。
例えば、顔認証サーバ５０は、顔認証サーバ５０用の学習済みモデルを用いて、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データに映る人物の顔を検知したり、ＡＩ統合サーバ１０からの照合指示に含まれる顔画像とデータベース５２のブラックリストデータ（言い換えると、発見の要請がなされている１つ以上の顔画像あるいは顔サムネイル画像を有する照合リスト）との照合処理を実行したりする。顔認証サーバ５０は、人物の顔の検知の処理結果として、ブラックリストデータに登録されている顔画像あるいは顔サムネイル画像とその顔画像あるいは顔サムネイル画像の尤度を示すスコアとを出力する。
例えば、人物検索サーバ６０は、人物検索サーバ６０用の学習済みモデルを用いて、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データに映る人物ならびに人物の外見あるいは所持品の有無等の特徴的要素を示す人物情報（人物属性情報）を検知して抽出したり、ＡＩ統合サーバ１０からの照合指示に含まれる人物の検索条件を満たす人物の検索処理をデータベース６２（言い換えると、発見の要請がなされている１つ以上の人物の全身画像、人物の全身のサムネイル画像あるいは人物属性情報）の参照により実行したりする。人物検索サーバ６０は、人物ならびに人物属性情報の検知の処理結果として、人物の全身画像、人物の全身のサムネイル画像、人物情報（人物属性情報）、そのサムネイル画像の尤度を示すスコアを出力する。
例えば、行動検知サーバ７０は、行動検知サーバ７０用の学習済みモデルを用いて、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データに映る人物が起こす所定の行動の有無を検知する。行動検知サーバ７０は、行動の検知の処理結果として、最も尤度が高いと判定した所定の行動の内容（結果）とその行動が検知された撮像映像データを示すサムネイル画像、撮像日時およびカメラの識別情報とを出力する。
例えば、車両検索サーバ８０は、車両検索サーバ８０用の学習済みモデルを用いて、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データに映る車両ならびに車両の車型、車色等の特徴的要素を示す車両情報（車両属性情報）を検知して抽出したり、ＡＩ統合サーバ１０からの照合指示に含まれる車両の検索条件を満たす車両の検索処理をデータベース８２（言い換えると、発見の要請がなされている１台以上の車両の全体画像、車両の全体のサムネイル画像あるいは車両属性情報）の参照により実行したりする。車両検索サーバ８０は、車両ならびに車両属性情報の検知の処理結果として、車両の全体画像、車両の全体のサムネイル画像、車両情報（車両属性情報）、そのサムネイル画像の尤度を示すスコアとを出力する。
例えば、ＬＰＲサーバ９０は、ＬＰＲサーバ９０用の学習済みモデルを用いて、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データに映るライセンスプレートのライセンス番号情報を検知して抽出したり、ＡＩ統合サーバ１０からの照合指示に含まれるライセンス番号情報とデータベース９２のライセンス番号リストデータとの照合処理を実行したりする。ＬＰＲサーバ９０は、ライセンス番号情報の検知の処理結果として、ライセンス番号リストデータに登録されているライセンス番号情報、ライセンス番号情報に対応する車両の購入者（オーナ）の顔画像および個人情報を出力する。
メモリＭＭ２は、例えばＲＡＭとＲＯＭとを用いて構成され、解析サーバの動作の実行に必要なプログラム、さらには、動作中に生成されたデータあるいは情報を一時的に保存する。ＲＡＭは、例えばプロセッサＰＲＣ１の動作時に使用されるワークメモリである。ＲＯＭは、例えばプロセッサＰＲＣ１を制御するためのプログラムを予め記憶する。
データベース５２は、例えばＨＤＤあるいはＳＳＤを用いて構成され、解析サーバのプロセッサＰＲＣ１により取得あるいは生成されたデータもしくは情報を保存する。プロセッサＰＲＣ１により生成されたデータは、例えば解析サーバが顔認証サーバ５０である場合には顔画像の照合処理の結果、解析サーバが人物検索サーバ６０である場合には検索処理の結果として得られた人物属性情報（上述参照）、解析サーバが車両検索サーバ８０である場合には検索処理の結果として得られた車両属性情報（上述参照）、解析サーバがＬＰＲサーバ９０である場合には検索処理の結果として得られたライセンス番号情報である。
カメラＩＦコントローラ５３は、解析サーバとカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれとの間の通信（送受信）を司る通信インターフェース回路により構成される。カメラＩＦコントローラ５３は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれにより撮像された撮像映像データを受信してプロセッサＰＲＣ１に出力する。
サーバＩＦコントローラ５４は、解析サーバとＡＩ統合サーバ１０との間の通信（送受信）を司る通信インターフェース回路により構成される。サーバＩＦコントローラ５４は、ＡＩ統合サーバ１０からの処理指示を受信するとともに、その処理指示に基づくプロセッサＰＲＣ１の処理結果をＡＩ統合サーバ１０に応答（返送）する。また、サーバＩＦコントローラ５４は、各解析サーバのプロセッサＰＲＣ１により検知されたオブジェクトに対応するアラーム通知（上述参照）をＡＩ統合サーバ１０に送信する。
図４は、捜査支援システム１を構成するクライアント端末ＶＷ１およびモバイル端末ＶＷ２のハードウェア構成例を示すブロック図である。図４では、クライアント端末ＶＷ１を例示しつつ、クライアント端末ＶＷ１およびモバイル端末ＶＷ２のハードウェア構成に共通の要素のみ図示しており、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２に特有の構成の図示は省略している。図４では、クライアント端末ＶＷ１を例示してハードウェア構成の詳細な説明を行う。
図４のクライアント端末ＶＷ１は、例えばコンピュータマシンにより構成され、具体的にはプロセッサＰＲＣ２、メモリＭＭ３、記録装置１１２、サーバＩＦコントローラ１１４、入力デバイス１１５、表示デバイス１１６およびスピーカ１１７を含む構成である。
プロセッサＰＲＣ２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）またはＦＰＧＡを用いて構成され、クライアント端末ＶＷ１の制御部として機能し、クライアント端末ＶＷ１の各部の動作を全体的に統括するための制御処理、クライアント端末ＶＷ１の各部との間のデータの入出力処理、データの演算処理およびデータの記憶処理を行う。プロセッサＰＲＣ２は、メモリＭＭ３に記憶されたプログラムに従って動作する。
メモリＭＭ３は、例えばＲＡＭとＲＯＭとを用いて構成され、クライアント端末ＶＷ１の動作の実行に必要なプログラム、さらには、動作中に生成されたデータあるいは情報を一時的に保存する。ＲＡＭは、例えばプロセッサＰＲＣ２の動作時に使用されるワークメモリである。ＲＯＭは、例えばプロセッサＰＲＣ２を制御するためのプログラムを予め記憶する。メモリＭＭ３は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれが設置された位置を示す道路地図情報を記録しており、例えば道路の新規建設もしくはメンテナンス工事等によって道路地図の情報更新が行われる度に、更新後の道路地図情報を記録する。
記録装置１１２は、例えばＨＤＤあるいはＳＳＤを用いて構成され、クライアント端末ＶＷ１のプロセッサＰＲＣ２により取得あるいは生成されたデータもしくは情報を保存する。記録装置１１２は、ＡＩ統合サーバ１０から送られた各種の検索結果のデータを保存する。
サーバＩＦコントローラ１１４は、クライアント端末ＶＷ１とＡＩ統合サーバ１０との間の通信（送受信）を司る通信インターフェース回路により構成される。サーバＩＦコントローラ１１４は、プロセッサＰＲＣ２により生成される検索の処理要求をＡＩ統合サーバ１０に送る。また、サーバＩＦコントローラ１１４は、ＡＩ統合サーバ１０から送られる各種の検索結果（処理結果）あるいはアラーム通知（上述参照）を受信する。
入力デバイス１１５は、警察署内のオペレータ（例えばクライアント端末ＶＷ１のユーザ）あるいは現場に外出中の警官（例えばモバイル端末ＶＷ２のユーザ）の操作を受け付ける。入力デバイス１１５は、例えばマウス、キーボード、タッチパネルにより構成される。
表示デバイス１１６は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electroluminescence）により構成され、プロセッサＰＲＣ２から送られた各種のデータを表示する。
スピーカ１１７は、プロセッサＰＲＣ２によりデータ（例えばＡＩ統合サーバ１０からの検索結果に含まれるビデオデータ）が再生される時の音声を音響的に出力する。
次に、実施の形態１に係る捜査支援システム１を用いた警察捜査において、クライアント端末ＶＷ１の表示デバイス１１６に表示される画面例を、図５を参照して説明する。図５は、アラーム通知画面例を示す図である。なお、図５に表示されるアラーム通知画面はモバイル端末ＶＷ２で表示されてもよいが、説明に統一性を持たせるためにクライアント端末ＶＷ１を例示して説明する。
警察捜査において、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２は、オペレータあるいは警官の操作により、予めインストールされている捜査支援アプリケーション（以下「捜査支援アプリ」という）を起動して実行中である。捜査支援アプリは、例えばクライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２のメモリＭＭ３のＲＯＭに格納され、オペレータあるいは警官の操作により起動されるとプロセッサＰＲＣ２により実行される。言い換えると、以下の説明における動作主体としての捜査支援アプリはプロセッサＰＲＣ２と読み替えできる。捜査支援アプリの起動中にプロセッサＰＲＣ２により生成されるデータあるいは情報は、一時的にメモリＭＭ３のＲＡＭに保持される。
実施の形態１では、クライアント端末ＶＷ１において、捜査支援アプリは、ＡＩ統合サーバ１０からの事件等に関するイベントの通知を受信すると、図５に示すアラーム通知画面ＷＤ１を表示デバイス１１６に表示する。
図５に示すアラーム通知画面ＷＤ１は、事件等に関する各種のオブジェクト（例えば人物、車両）の検索条件（例えば、オブジェクト特徴要素（例えば人物属性情報、車両属性情報））の入力欄ＳＣＯＮ１の表示領域と、ＡＩ統合サーバ１０から送られた事件等に関するイベントのリストウインドウＡＭＬＴ１の表示領域とを含む。検索条件の入力欄ＳＣＯＮ１は、捜査支援アプリにより標準的に使用される。
検索条件の入力欄ＳＣＯＮ１では、検索対象となるオブジェクトが検知されるべき日時（Ｔｉｍｅ＆Ｄａｔｅ）、カメラ（Ｃａｍｅｒａ）、イベント（Ｅｖｅｎｔ）、リセットアイコンＲＳＥ１、検索実行アイコンＳＣＲ１のそれぞれが入力あるいは選択が可能に、それぞれの表示領域が設けられる。
日時（Ｔｉｍｅ＆Ｄａｔｅ）の表示領域では、日時開始入力欄ＦＲ１と日時終了入力欄ＴＯ１とが配置されている。
日時開始入力欄ＦＲ１は、オブジェクト（例えば被疑者等の人物、逃走車両等の車両）の検索の対象となる撮像映像データが撮像された開始日時として、ユーザ操作により入力される。日時開始入力欄ＦＲ１には、例えば、事件等の発生日時またはその日時より少し前の日時が入力される。ユーザ操作により入力されると、捜査支援アプリは、検索条件（例えば開始日時）として日時開始入力欄ＦＲ１に入力された日時を検索条件としてセットする。
日時終了入力欄ＴＯ１は、オブジェクト（例えば被疑者等の人物、逃走車両等の車両）の検索の対象となる撮像映像データが撮像された終了日時として、オペレータの操作により入力される。日時終了入力欄ＴＯ１には、例えば、日時開始入力欄に入力される日時より所定期間（例えば事件等の発生日時から少し後の日時）が入力される。オペレータの操作により入力されると、捜査支援アプリは、検索条件（例えば終了日時）として日時終了入力欄ＴＯ１に入力された日時を検索条件としてセットする。
カメラ（Ｃａｍｅｒａ）の表示領域では、検索の対象となるカメラの選択を促すためのカメラ選択アイコンＳＣＬ１が配置されている。
カメラ選択アイコンＳＣＬ１は、オブジェクト（例えば被疑者等の人物、逃走車両等の車両）の検索の対象となる撮像映像データを撮像したカメラの一覧を表示させてオペレータの選択を促す。捜査支援アプリは、オペレータの操作により少なくとも１台のカメラが選択されると、その選択されたカメラの識別情報を検索条件としてセットする。
イベント（Ｅｖｅｎｔ）の表示領域では、アラーム通知画面ＷＤ１のリストウインドウＡＭＬＴ１内に表示されるべきイベントの種別を示すチェックボックスＥＶＥ１が配置されている。
図５の例では、“Ｆａｃｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ”、“Ｐｅｏｐｌｅ ｆｉｇｈｔｉｎｇ”、“ＬＰＲ ｍａｔｃｈｉｎｇ”の３つがオペレータの操作により選択されている。“Ｆａｃｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ”は、例えばブラックリストデータ（照合リストの一例）に登録されている顔と同一あるいは類似する顔がカメラの撮像映像データ（ライブ映像）の映像解析に基づいて検知されたイベントを示す。“Ｐｅｏｐｌｅ ｆｉｇｈｔｉｎｇ”は、例えば２人の人物が喧嘩していることがカメラの撮像映像データ（ライブ映像）の映像解析に基づいて検知されたイベントを示す。“ＬＰＲ ｍａｔｃｈｉｎｇ”は、例えばブラックリストデータ（照合リストの一例）に登録されているライセンス番号情報のライセンス番号と同一のライセンス番号を有する車両がカメラの撮像映像データ（ライブ映像）の映像解析に基づいて検知されたイベントを示す。
リセットアイコンＲＳＥ１は、オペレータの操作により入力された検索条件のリセットを指示する。捜査支援アプリは、例えばオペレータの操作により検索条件が入力された後にリセットアイコンＲＳＥ１の押下を検知すると、その入力された検索条件をリセットする（つまり全て削除して初期状態に戻す）。
検索実行アイコンＳＣＲ１は、オペレータの操作により入力された検索条件を満たす検索の実行を要求する。捜査支援アプリは、例えばオペレータの操作により検索条件が入力された後に検索実行アイコンＳＣＲ１の押下を検知すると、その入力された検索条件を満たす検索要求を生成してＡＩ統合サーバ１０に送信する。
イベントのリストウインドウＡＭＬＴ１は、イベントが検知された日時（Ｄａｔｅ／Ｔｉｍｅ）、カメラ（Ｃａｍｅｒａ）、イベント（Ｅｖｅｎｔ）、検知画像（Ｄｅｔｅｃｔｅｄ）、登録画像（Ｒｅｇｉｓｔｅｒｅｄ）、詳細（Ｄｅｔａｉｌｓ）のそれぞれの内容データをイベントごとに表示する。図５の例では、“Ｆａｃｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ”、“Ｕｎｋｎｏｗｎ ｄｒｉｖｅｒ”、“Ｐｅｏｐｌｅ ｆｉｇｈｔｉｎｇ”の３つのイベントのそれぞれについて上述した各項目の内容データが図示されている。“Ｆａｃｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ”および“Ｐｅｏｐｌｅ ｆｉｇｈｔｉｎｇ”の内容データはデフォルトの簡略スタイルで示されており、“Ｕｎｋｎｏｗｎ ｄｒｉｖｅｒ”の内容データはオペレータの操作により詳細スタイルＤＴＬ１で示されている。
例えばイベント“Ｆａｃｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ”は、２０１９年６月１３日の午前１０時１２分３３秒に“Ｎｏｒｔｈ Ｅｎｔｒａｎｃｅ”に配置されたカメラ（例えばカメラＣ１）の撮像映像データの映像解析に基づいて検知された。“Ｒｅｇｉｓｔｅｒｅｄ”の顔画像と同一あるいは類似する“Ｄｅｔｅｃｔｅｄ”の顔画像が検知された。なお、詳細（Ｄｅｔａｉｌｓ）の欄には、例えば、顔画像の類似度、イベント“Ｆａｃｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ”の対象となった人物の氏名、年齢、性別、メモ等の情報が表示されている。
例えばイベント“Ｕｎｋｎｏｗｎ ｄｒｉｖｅｒ”は、２０１９年６月１３日の午前１０時００分１３秒に“Ｐａｒｋｉｎｇ ｌｏｔ ＡＢＣ”に配置されたカメラ（図２参照）の撮像映像データの映像解析に基づいて検知された。また、このイベントの検知に際して、“Ｐａｒｋｉｎｇ ｌｏｔ ＡＢＣ”に車両ＶＣＬ１が入庫する時にライセンスプレートＬＰＴ１のライセンス番号情報と乗員（例えばドライバー）の顔画像ＦＣＥＮ１とが登録されている。“Ｐａｒｋｉｎｇ ｌｏｔ ＡＢＣ”の出庫時に、入庫時と同一のライセンス番号情報を有する車両ＶＣＬ１が異なる乗員（例えばドライバー）の顔画像ＦＣＧＯ１が検知された場合に、このイベント“Ｕｎｋｎｏｗｎ ｄｒｉｖｅｒ”が検知されたことになる。なお、イベント“Ｕｎｋｎｏｗｎ ｄｒｉｖｅｒ”は、イベント“ＬＰＲ ｍａｔｃｈｉｎｇ”の下位グループに属するイベントであってよく、“ＬＰＲ ｍａｔｃｈｉｎｇ”がチェックボックスＥＶＥ１で指定されていればＡＩ統合サーバ１０の通知を受けてよい。
捜査支援アプリは、“Ｕｎｋｎｏｗｎ ｄｒｉｖｅｒ”の内容データを詳細スタイルＤＴＬ１でリストウインドウＡＭＬＴ１内に表示する。具体的には、捜査支援アプリは、“Ｐａｒｋｉｎｇ ｌｏｔ ＡＢＣ”に入庫（Ｗｈｅｎ ｅｎｔｅｒｉｎｇ）したライセンスプレートＬＰＴ１を有する車両ＶＣＬ１の乗員の顔画像ＦＣＥＮ１を入庫時刻（２０１９年６月１２日の午後９時６分０秒）に登録したことをリストウインドウＡＭＬＴ１内に表示する。また、捜査支援アプリは、“Ｐａｒｋｉｎｇ ｌｏｔ ＡＢＣ”への車両ＶＣＬ１の入庫時の様子の撮像映像データを再生可能な再生ウインドウＰＬＹ１、車両ＶＣＬ１の入庫を撮像したカメラ（図２参照）を含む複数のカメラの配置箇所と車両ＶＣＬ１のサムネイル画像ＴＨＭ１とを重畳した地図データＭＰ１をそれぞれリストウインドウＡＭＬＴ１内に表示する。地図データＭＰ１上には、複数のカメラの配置箇所を示すインジケータＩＣ１，ＩＣ２，ＩＣ３が識別可能に表示されている。また、捜査支援アプリは、“Ｐａｒｋｉｎｇ ｌｏｔ ＡＢＣ”から出庫した（Ｄｅｔｅｃｔｅｄ）同一のライセンスプレートＬＰＴ１を有する車両ＶＣＬ１の乗員の異なる顔画像ＦＣＧＯ１を検知したことをリストウインドウＡＭＬＴ１内に表示する。
つまり、クライアント端末ＶＷ１は、イベント“Ｕｎｋｎｏｗｎ ｄｒｉｖｅｒ”の通知を受けてリストウインドウＡＭＬＴ１に表示することで、オペレータあるいは警官に、同一のライセンス番号情報を有しながらも駐車場の入庫時と出庫時とで乗員の顔画像が異なっている（言い換えると、駐車中に乗員が入れ替わった）ことを気付かせることができる。したがって、オペレータあるいは警官は、事件等の被疑者が駐車中にいなくなったあるいは急遽現れたことをＡＩ統合サーバ１０からのイベント通知により把握することができ、捜査効率を向上できる。
次に、実施の形態１に係る捜査支援システム１の動作手順例について、図６を参照して説明する。図６は、実施の形態１に係る捜査支援システム１の動作手順例を示すシーケンス図である。図６ではイベント“Ｕｎｋｎｏｗｎ ｄｒｉｖｅｒ”の検知およびクライアント端末ＶＷ１への通知に至る処理の流れを時系列に説明し、車両の入庫を検知したカメラを“カメラα”（図２参照）、車両の出庫を検知したカメラを“カメラβ”（図２参照）と定義する。なお、カメラαとカメラβとは同一でもよい。
図６において、カメラαは、自らの撮像により得られた撮像映像データを映像解析することで駐車場（例えば“Ｐａｒｋｉｎｇ ｌｏｔ ＡＢＣ”）に入庫しようとする車両の乗員の顔領域を検知して判別する（Ｓｔ１）。カメラαは、ステップＳｔ１の検知に用いた撮像画像と乗員の顔領域情報とのペアをＬＰＲサーバ９０に送る（Ｓｔ２）。ＬＰＲサーバ９０は、ステップＳｔ２でカメラαから送られた撮像画像を解析し（Ｓｔ３）、撮像画像に映る乗員の顔部分を切り出して顔画像を生成し、この顔画像Ｊ２と車両のライセンス番号Ｊ１情報とのペアをＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ４）。ＡＩ統合サーバ１０は、ＬＰＲサーバ９０から送られた顔画像Ｊ２と車両のライセンス番号Ｊ１情報とのペアをカメラαによる車両の入庫の検知タイミングの時刻と関連づけてデータベース１２に登録する（Ｓｔ５）。
カメラβは、自らの撮像により得られた撮像映像データを映像解析することで駐車場（例えば“Ｐａｒｋｉｎｇ ｌｏｔ ＡＢＣ”）から出庫しようとする車両の乗員の顔領域を検知して判別する（Ｓｔ６）。なお、カメラαとカメラβとは異なってもよいが同一でもよく、同一の場合にはステップＳｔ１の時刻とステップＳｔ６の時刻とは異なる。カメラβは、ステップＳｔ６の検知に用いた撮像画像と乗員の顔領域情報とのペアをＬＰＲサーバ９０に送る（Ｓｔ７）。ＬＰＲサーバ９０は、ステップＳｔ７でカメラβから送られた撮像画像を解析し（Ｓｔ８）、撮像画像に映る乗員の顔部分を切り出して顔画像を生成し、この顔画像Ｊ４と車両のライセンス番号Ｊ３情報とのペアをＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ９）。図６の説明を簡易化するため、ライセンス番号Ｊ１とライセンス番号Ｊ３とは同一とする。
ＡＩ統合サーバ１０は、ＬＰＲサーバ９０から送られた顔画像Ｊ４と車両のライセンス番号Ｊ３（＝Ｊ１）情報とのペアを受信した時、データベース１２にライセンス番号Ｊ３（＝Ｊ１）が登録済みであるか否かを判定する（Ｓｔ１０）。データベース１２にライセンス番号Ｊ３（＝Ｊ１）が登録済みでないとＡＩ統合サーバ１０により判定された場合には（Ｓｔ１０、ＮＯ）、実施の形態１に係る捜査支援システム１の処理は終了する。
一方で、ＡＩ統合サーバ１０は、データベース１２にライセンス番号Ｊ３（＝Ｊ１）が登録済みであると判定した場合（Ｓｔ１０、ＹＥＳ）、データベース１２からライセンス番号Ｊ３情報と対応する顔画像Ｊ２を読み出し、顔画像Ｊ２と顔画像Ｊ４とを含む照合要求を生成して顔認証サーバ５０に送る（Ｓｔ１１）。
顔認証サーバ５０は、ＡＩ統合サーバ１０からの照合要求に従い、顔画像Ｊ２と顔画像Ｊ４とが同一あるいは類似するか否かを判定する（Ｓｔ１２）。顔認証サーバ５０は、顔画像Ｊ２と顔画像Ｊ４とが同一あるいは類似すると判定した場合（Ｓｔ１２、ＹＥＳ）、顔画像Ｊ２と顔画像Ｊ４とが一致する（言い換えると、顔画像Ｊ２の人物と顔画像Ｊ４の人物とは同一である）旨の報告を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ１３）。ＡＩ統合サーバ１０は、顔認証サーバ５０からの報告を受けると、その報告によると事件性のあるイベントは発生していないのでイベント“Ｕｎｋｎｏｗｎ ｄｒｉｖｅｒ”の通知の必要が無いと判定し、イベント“Ｕｎｋｎｏｗｎ ｄｒｉｖｅｒ”のクライアント端末ＶＷ１への通知を省略する（Ｓｔ１４）。
一方で、顔認証サーバ５０は、顔画像Ｊ２と顔画像Ｊ４とが非類似であると判定した場合（Ｓｔ１２、ＮＯ）、顔画像Ｊ２と顔画像Ｊ４とが不一致である（言い換えると、顔画像Ｊ２の人物と顔画像Ｊ４の人物とは別人である）旨の報告を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ１５）。ＡＩ統合サーバ１０は、顔認証サーバ５０からの報告を受けると、その報告によると駐車中に乗員（例えばドライバー）が入れ替わり事件性のあるイベントが発生したとしてイベント“Ｕｎｋｎｏｗｎ ｄｒｉｖｅｒ”の通知の必要があると判定し、ライセンス番号Ｊ１（＝Ｊ３）情報、顔画像Ｊ２および顔画像Ｊ４を含むイベント“Ｕｎｋｎｏｗｎ ｄｒｉｖｅｒ”をクライアント端末ＶＷ１に通知する（Ｓｔ１６）。クライアント端末ＶＷ１は、ＡＩ統合サーバ１０からの通知に基づいて、図５に示すアラーム通知画面ＷＤ１を表示する（Ｓｔ１７）。
また、実施の形態１に至る経緯として、特許文献１では、事件等の形態が多様化しているという昨今の実情に鑑みて、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の検索を行うことは考慮されていない。特に、警察等の捜査機関による捜査（特に初動捜査）においては、被疑者を早期に発見するために被疑者あるいは逃走車両をいち早く特定することが求められることが多い。しかし、特許文献１の技術を用いても、捜査官（例えば警官）が個々のカメラ装置の映像を人力で逐一視聴して確認すると逃走車両の特定に時間がかかり非効率的であるため、被疑者あるいは逃走車両の早期発見が難しいという課題があった。また、検索条件を入力する際のユーザ操作を簡易化することで、利便性を高めることが求められる。
そこで、実施の形態１に係る捜査支援システム１において、被疑者あるいは逃走車両の検索時のユーザ操作をより簡易化するためのＵＩ（User Interface）例について、図７を参照して説明する。図７は、検索条件入力画面ＷＤ２の一部の表示例を示す図である。捜査支援アプリは、ユーザ（例えば警察署のオペレータあるいは現場の警官）の操作により、検索条件入力画面ＷＤ２を表示デバイス１１６に表示する。なお、図７では、検索条件入力画面ＷＤ２のうち、ユーザインターフェースのより簡易化を実現するための特徴的内容を抜粋して図示している。
検索条件入力画面ＷＤ２は、（Ｔ１）初期状態を起点としてユーザ操作により、（Ｔ２）人物検索サーバ６０の選択時、（Ｔ３）人物検索サーバ６０および顔認証サーバ５０の選択時、あるいは（Ｔ４）車両検索サーバ８０およびＬＰＲサーバ９０の選択時のいずれかに表示内容が遷移する。
（Ｔ１）初期状態の検索条件入力画面ＷＤ２は、事件等に関する各種のオブジェクト（例えば人物、車両）の検索条件（例えば、オブジェクト特徴要素（例えば人物属性情報、車両属性情報））の入力欄の表示領域を含む。この検索条件の入力欄の表示領域には、検索対象となるオブジェクトが検知されるべき日時（Ｔｉｍｅ＆Ｄａｔｅ）、サーチフィルタ（Ｓｅａｒｃｈ ｆｉｌｔｅｒ）、セーブ（Ｓａｖｅ）、リセット（Ｒｅｓｅｔ）、サーチ（Ｓｅａｒｃｈ）の各アイコンが入力あるいは選択が可能に配置されている。なお、図７の説明において、図５の説明と重複する構成要素には同一の符号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容を説明する。（Ｔ１）初期状態では、未だ検索条件が入力されていないため、捜査支援アプリにより検索条件入力画面ＷＤ２のセーブ、リセット、サーチの各アイコンはいずれも押下不可に設定されている。
サーチフィルタＳＦＬ１は、クライアント端末ＶＷ１から検索可能となる事件等に関する各種のオブジェクトの一覧をサブウインドウＦＬＴ１で示し、ユーザの選択操作を促す。各種のオブジェクトの一覧は、例えば、“Ｐｅｏｐｌｅ（人物）”、“Ｆａｃｅ（顔）”、“Ｖｅｈｉｃｌｅ（車両）”、“Ｌｉｃｅｎｓｅ Ｐｌａｔｅｓ（ライセンスプレート）”を含む。言い換えると、図７のサーチフィルタＳＦＬ１により、ユーザは、指ＦＧあるいはマウス等で移動可能なカーソルを用いて、人物、顔、車両、ライセンスプレートの検索を指定できることを把握できる。
捜査支援アプリは、ユーザ操作（例えば指ＦＧ）によりサーチフィルタＳＦＬ１のサブウインドウＦＬＴ１内の“Ｐｅｏｐｌｅ（人物）”が選択されたことを検知すると、例えば検索条件入力画面ＷＤ２内において人物検索条件欄ＰＳＣ１を表示する（Ｔ２参照）。
（Ｔ２）人物検索サーバ６０の選択時の検索条件入力画面ＷＤ２は、（Ｔ１）初期状態から指ＦＧあるいはマウス等のカーソル（図示略）で“Ｐｅｏｐｌｅ（人物）”が選択されたことが捜査支援アプリにより検知されると、捜査支援アプリにより表示される。人物（Ｐｅｏｐｌｅ）が選択されると、例えば前回の人物検索時に用いた検索条件ＰＣＨ１を示す人物検索条件欄ＰＳＣ１が表示される。なお、前回の人物検索時に用いた検索条件の代わりに、ユーザ操作により新規に入力された検索条件を示す人物検索条件欄ＰＳＣ１が表示されてよい。検索条件ＰＣＨ１は、例えば４つのオブジェクト特徴要素“男性”、“黄色い服”、“黒いズボン”、“所持品無し”の全てを示す。また、検索の類似度合い（Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）を調整可能な調整バーＳＢＲ１、ならびに、オブジェクト特徴要素（例えば人物の外見的な特徴要素）の詳細な検索条件詳細画面（図１２参照）の表示アイコンＣＨＤＴＬ１も人物検索条件欄ＰＳＣ１内に表示されてよい。
捜査支援アプリは、人物検索の検索条件の入力後にユーザ操作（例えば指ＦＧ）によりサーチフィルタＳＦＬ１のサブウインドウＦＬＴ１内の“Ｆａｃｅ（顔）”が選択されたことを検知すると、例えば検索条件入力画面ＷＤ２内において人物検索条件欄ＰＳＣ１の下に顔検索条件欄ＰＳＣ２を表示する（Ｔ３参照）。
（Ｔ３）人物検索サーバ６０および顔認証サーバ５０の選択時の検索条件入力画面ＷＤ２は、（Ｔ２）人物検索サーバ６０の選択時から指ＦＧあるいはマウス等のカーソル（図示略）で“Ｆａｃｅ（顔）”が選択されたことが捜査支援アプリにより検知されると、捜査支援アプリにより表示される。顔（Ｆａｃｅ）が選択されると、例えば検索対象となる顔画像のアップロード用アイコンＵＰＬ１を示す顔検索条件欄ＰＳＣ２が表示される。なお、また、検索の類似度合い（Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）を調整可能な調整バーＳＢＲ２も顔検索条件欄ＰＳＣ２内に表示されてよい。
捜査支援アプリは、（Ｔ１）初期状態時にユーザ操作（例えば指ＦＧ）によりサーチフィルタＳＦＬ１のサブウインドウＦＬＴ１内の“Ｖｅｈｉｃｌｅ（車両）”が選択されたことを検知すると、例えば車両検索条件欄ＶＳＣ１を表示する。さらに、捜査支援アプリは、車両検索条件欄ＶＳＣ１内に車両の検索条件が入力された後に続けてユーザ操作（例えば指ＦＧ）によりサーチフィルタＳＦＬ１のサブウインドウＦＬＴ１内の“Ｌｉｃｅｎｓｅ Ｐｌａｔｅｓ（ライセンスプレート）”が選択されたことを検知すると、例えばライセンスプレート検索条件欄ＶＳＣ２を表示する。
（Ｔ４）車両検索サーバ８０およびＬＰＲサーバ９０の選択時の検索条件入力画面ＷＤ２は、車両検索サーバ８０の選択時から指ＦＧあるいはマウス等のカーソル（図示略）で“Ｌｉｃｅｎｓｅ Ｐｌａｔｅｓ（ライセンスプレート）”が選択されたことが捜査支援アプリにより検知されると、捜査支援アプリにより表示される。車両（Ｖｅｈｉｃｌｅ）が選択されると、例えば前回の車両検索時に用いた検索条件を示す車両検索条件欄ＶＳＣ１が表示される。なお、前回の車両検索時に用いた検索条件の代わりに、ユーザ操作により新規に入力された検索条件を示す車両検索条件欄ＶＳＣ１が表示されてよい。検索条件は、例えば４つのオブジェクト特徴要素“車型＝セダン”、“車型＝バン”、“車型＝ＳＵＶ”、“車色＝白色”の全てを示す。なお、また、検索の類似度合い（Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）を調整可能な調整バーも車両検索条件欄ＶＳＣ１内に表示されてよい。
ライセンスプレート（Ｌｉｃｅｎｓｅ Ｐｌａｔｅｓ）が選択されると、図７に示す４種類のライセンス番号検索条件欄ＶＳＣ２１，ＶＳＣ２２，ＶＳＣ２３，ＶＳＣ２４のいずれかが表示される。ライセンス番号検索条件欄ＶＳＣ２１，ＶＳＣ２２，ＶＳＣ２３，ＶＳＣ２４のそれぞれは、４つのチェックボックス（具体的には、“Ａｌｌ”，“Ｐｌａｔｅｓ”，“Ｇｒｏｕｐｓ”，“Ｓｅａｒｃｈ”）を有する。
ライセンス番号検索条件欄ＶＳＣ２１では、全てのライセンス番号を検索対象とする場合にユーザ操作によりチェックボックス“Ａｌｌ”が選択される。捜査支援アプリは、全てのライセンス番号を検索条件として含めて生成する。
ライセンス番号検索条件欄ＶＳＣ２２では、ユーザ操作により指定された特定のライセンス番号を検索対象とする場合にユーザ操作によりチェックボックス“Ｐｌａｔｅｓ”が選択される。また、特定のライセンス番号だけでなく、ライセンス番号の国あるいは州の指定も可能である。捜査支援アプリは、例えば“ＢＦＰ８５２６”のライセンス番号を検索条件として含めて生成する。
ライセンス番号検索条件欄ＶＳＣ２３では、ユーザ操作により指定された特定のグループのライセンス番号を検索対象とする場合にユーザ操作によりチェックボックス“Ｇｒｏｕｐｓ”が選択される。捜査支援アプリは、例えば“Ｖｉｄｅｏ ｒｅｃｏｒｄｅｒ”（つまり映像管理サーバ４０に記録されている全ての撮像映像データ）に映る車両のライセンス番号を検索条件として含めて生成する。
ライセンス番号検索条件欄ＶＳＣ２４では、ユーザ操作により指定された任意のライセンス番号を検索対象とする場合にユーザ操作によりチェックボックス“Ｓｅａｒｃｈ”が選択される。捜査支援アプリは、例えばワイルドカードの記号“％”を用いた“Ｂ％”のライセンス番号（つまり、“Ｂ”が含まれるライセンス番号）を検索条件として含めて生成する。
次に、実施の形態１に係る捜査支援システム１の他の動作手順例について、図８を参照して説明する。図８は、実施の形態１に係る捜査支援システム１の他の動作手順例を示すシーケンス図である。図８では車両およびライセンス番号の検索およびクライアント端末ＶＷ１への通知に至る処理の流れを時系列に説明する。図８では説明を簡単にするために、複数のオブジェクトのそれぞれを個別に検索するＯＲ検索を例示するが、複数のオブジェクトのそれぞれを全て同時に満たすＡＮＤ検索にも適用可能である。
図８において、クライアント端末ＶＷ１は、オペレータの操作により、車両を特徴付ける車両検索条件とライセンス番号を特徴付けるライセンス番号検索条件とを含むＯＲ検索（図７参照）の検索要求を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ１０１）。ここで、車両検索条件は、例えば車両の車型がＳＵＶ（スポーツ用多目的車）である。ライセンス番号検索条件は、例えば文字“Ｂ”を含むである。
ＡＩ統合サーバ１０は、クライアント端末ＶＷ１からのＯＲ検索の検索要求を受信すると、先ずステップＳｔ１０１で送られた検索要求から車両検索条件を取り出して車両検索条件を満たす車両の検索要求を車両検索サーバ８０に送る（Ｓｔ１０２）。
車両検索サーバ８０は、ＡＩ統合サーバ１０からの検索要求に基づいて、データベース８２を参照して車両検索条件を満たす車両の検索処理を実行する（Ｓｔ１０３）。人物検索サーバ６０は、車両検索条件の特徴と一致する車両を抽出した場合（Ｓｔ１０３、一致）、該当車両のサムネイル画像を含む処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ１０４）。一方、車両検索サーバ８０は、車両検索条件の特徴と一致する車両を抽出できなかった場合（Ｓｔ１０３、不一致）、該当車両情報がいない旨の処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ１０５）。
ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ１０４またはステップＳｔ１０５の後に続けて、ステップＳｔ１０１で送られた検索要求からライセンス番号検索条件を取り出してライセンス番号検索条件を満たすライセンス番号の検索要求をＬＰＲサーバ９０に送る（Ｓｔ１０６）。
ＬＰＲサーバ９０は、ＡＩ統合サーバ１０からの検索要求に基づいて、データベース９２を参照してライセンス番号検索条件を満たすライセンス番号の検索処理を実行する（Ｓｔ１０７）。ＬＰＲサーバ９０は、ライセンス番号検索条件の特徴と一致するライセンス番号を抽出した場合（Ｓｔ１０７、一致）、該当ライセンス番号のサムネイル画像およびそのライセンス番号に対応する車両の購入者に関する情報（上述参照）を含む処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ１０８）。一方、ＬＰＲサーバ９０は、ライセンス番号検索条件の特徴と一致するライセンス番号を抽出できなかった場合（Ｓｔ１０７、不一致）、該当ライセンス番号情報がない旨の処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ１０９）。
ＡＩ統合サーバ１０は、車両検索サーバ８０による車両検索の処理結果とＬＰＲサーバ９０によるライセンス番号検索の処理結果とを、該当車両あるいは該当ライセンス番号がないという結果を含めて統合（集約）し、クライアント端末ＶＷ１に返送する（Ｓｔ１１０）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ１１０で返送された検索の処理結果を示す検索結果画面（図示略）を生成して表示デバイス１１６に表示する。
なお、図８では車両検索条件とライセンス番号検索条件とを用いた車両検索およびライセンス番号検索のＯＲ検索の例を説明したが、ＡＩ統合サーバ１０は、人物検索および車両検索のＡＮＤ検索を行う際、次のように行う。例えば、ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ１０４で送られた車両検索の処理結果の中を後続のライセンス番号検索の母集団とセットし、車両検索の処理結果の中でライセンス番号検索条件を満たす処理結果をＬＰＲサーバ９０に検索させる。
以上により、実施の形態１に係る捜査支援システム１は、解析サーバとＡＩ統合サーバ１０とが通信可能に接続される。解析サーバは、第１の撮像タイミングで撮像された車両が映る第１の撮像画像を受け取ると車両の乗員の顔およびライセンスプレートの解析を行い、乗員の顔画像Ｊ２とライセンス番号Ｊ１情報とを含む第１の解析結果をＡＩ統合サーバに送る。ＡＩ統合サーバ１０は、第１の解析結果を第１の撮像タイミングと関連付けてデータベース１２に登録する。解析サーバは、第２の撮像タイミングで撮像された車両が映る第２の撮像画像を受け取ると車両の乗員の顔およびライセンスプレートの解析を行い、乗員の顔画像Ｊ４とライセンス番号Ｊ３情報とを含む第２の解析結果をＡＩ統合サーバ１０に送る。ＡＩ統合サーバ１０は、第１の解析結果に含まれるライセンス番号Ｊ１情報と第２の解析結果に含まれるライセンス番号Ｊ３情報とが一致しかつ第１の解析結果に含まれる乗員の顔画像Ｊ２と第２の解析結果に含まれる乗員の顔画像Ｊ４とが異なると決定した場合に、事件等に関するアラーム通知を行う。
これにより、捜査支援システム１は、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援でき、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上できる。したがって、クライアント端末ＶＷ１のユーザは、同一のライセンス番号情報を有しながらも異なる撮像タイミング（例えば駐車場の入庫時と出庫時）で乗員の顔画像が異なっている（言い換えると、駐車中に乗員が入れ替わった）ことを気付かせることができる。したがって、オペレータあるいは警官は、事件等の被疑者が駐車中にいなくなったあるいは急遽現れたことをＡＩ統合サーバ１０からのイベント通知により把握することができ、捜査効率を向上できる。
また、第１の撮像タイミングに第１の撮像画像を撮像したカメラと、第２の撮像タイミングに第２の撮像画像を撮像したカメラとが同一である。これにより、異なる撮像タイミングで撮像された第１の撮像画像および第２の撮像画像を撮像したカメラが同一となるので、例えば入庫時と出庫時とで同一のカメラで様子を監視するような小規模の駐車場であっても、オペレータあるいは警官は、ドライバー等の乗員がすり替わった（例えば事件等の被疑者が駐車中にいなくなったあるいは急遽現れたこと）を簡易に把握できる。
また、第１の撮像タイミングに第１の撮像画像を撮像したカメラと、第２の撮像タイミングに第２の撮像画像を撮像したカメラとが異なる。これにより、異なる撮像タイミングで撮像された第１の撮像画像および第２の撮像画像を撮像したカメラが異なるので、例えば入庫時と出庫時とで別々のカメラで様子を監視するような中規模あるいは大規模の駐車場であっても、オペレータあるいは警官は、ドライバー等の乗員がすり替わった（例えば事件等の被疑者が駐車中にいなくなったあるいは急遽現れたこと）を簡易に把握できる。
また、捜査支援システム１は、ＡＩ統合サーバ１０との間で通信可能に接続されるユーザ端末、を更に備える。ユーザ端末は、アラーム通知に基づいて、ライセンス番号Ｊ１情報と第１の解析結果に含まれる乗員の顔画像Ｊ２と第２の解析結果に含まれる乗員の顔画像Ｊ４とを少なくとも含むアラーム通知画面ＷＤ１を表示する。これにより、クライアント端末ＶＷあるいはモバイル端末ＶＷ２のユーザは、自分が気付かないうちに“Ｕｎｋｎｏｗｎ ｄｒｉｖｅｒ”等の事件等に関するイベントの存在を簡易に把握できるので、例えば自分が追跡対象としている被疑者の出現場所等を把握できて現場に急いで向かうことができ、捜査効率が向上する。
また、ユーザ端末は、第１の撮像画像を撮像したカメラの配置位置を重畳した地図データＭＰ１をアラーム通知画面ＷＤ１に含めて表示する。これにより、クライアント端末ＶＷあるいはモバイル端末ＶＷ２のユーザは、例えば自分が追跡対象としている被疑者の出現場所の周囲の地図データＭＰ１をアラーム通知画面ＷＤ１上で迅速に確認できて現場に急行でき、あるいはその被疑者が乗っている車両の行き先の予測をし易くできる。
また、実施の形態１に係る捜査支援システム１は、ユーザ端末と、複数の解析サーバとの間で通信可能に接続されたＡＩ統合サーバ１０とを含む。ユーザ端末は、事件等に関する複数の異なるオブジェクト特徴要素ごとに対応して設けられた複数の解析サーバの一覧を示す解析サーバ選択画面（サーチフィルタＳＦＬ１のサブウインドウＦＬＴ１参照）を表示する。ユーザ端末は、解析サーバ選択画面から第１の解析サーバ（例えば人物検索サーバ６０）を選択し、選択された第１の解析サーバにより検索されるオブジェクト（例えば人物）のオブジェクト特徴要素（例えば人物の外見的な特徴要素）を含む検索条件の入力に基づいて、検索条件を満たす該当オブジェクトの検索要求をＡＩ統合サーバ１０に送る。ＡＩ統合サーバ１０は、検索要求に基づいて、第１の解析サーバに該当オブジェクトの検索指示を送り、第１の解析サーバからの検索結果を受信してユーザ端末に送る。
これにより、捜査支援システム１は、複数の異なるオブジェクトのオブジェクト特徴要素のそれぞれを独自に検索可能な複数の解析サーバ（例えば、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）の一覧をユーザ端末にて提示できる。したがって、クライアント端末ＶＷ１あるいはモバイル端末ＶＷ２のユーザ（例えば警察署のオペレータあるいは現場等に外出中の警官）による被疑者あるいは逃走車両の検索時のユーザ操作の簡易化が一層図れる。
また、ユーザ端末は、第１の解析サーバの選択後、解析サーバ選択画面から第２の解析サーバを選択し、選択された第１の解析サーバおよび第２の解析サーバのそれぞれにより検索可能なオブジェクトのオブジェクト特徴要素を含む検索条件の入力に基づいて、検索条件を満たす該当オブジェクトの検索要求をＡＩ統合サーバ１０に送る。ＡＩ統合サーバ１０は、検索要求に基づいて、第１の解析サーバおよび第２の解析サーバのそれぞれに該当オブジェクトの検索指示を送り、第１の解析サーバおよび第２の解析サーバのそれぞれからの検索結果を受信してユーザ端末に送る。これにより、捜査支援システム１は、複数の解析サーバのそれぞれごとに対応するオブジェクトのオブジェクト特徴要素を含む検索条件を簡易に入力させることができ、ユーザの利便性をより一層向上できる。
（実施の形態２に至る経緯）
特許文献１では、事件等の形態が多様化しているという昨今の実情に鑑みて、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の検索を行うことは考慮されていない。特に、警察等の捜査機関による捜査（特に初動捜査）においては、被疑者を早期に発見するために被疑者あるいは逃走車両をいち早く特定することが求められることが多い。しかし、特許文献１の技術を用いても、捜査官（例えば警官）が個々のカメラ装置の映像を人力で逐一視聴して確認すると逃走車両の特定に時間がかかり非効率的であるため、被疑者あるいは逃走車両の早期発見が難しいという課題があった。また、事件等に関する複数の異なるオブジェクトを検索する際、それぞれのオブジェクトを検索可能な解析サーバが常に通信可能な状態とは限らないので、仮に通信不可な状態がある解析サーバが存在する場合にはその存在を可視化することも要請され得る。
特許文献１では、事件等の形態が多様化しているという昨今の実情に鑑みて、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の検索を行うことは考慮されていない。特に、警察等の捜査機関による捜査（特に初動捜査）においては、被疑者を早期に発見するために被疑者あるいは逃走車両をいち早く特定することが求められることが多い。しかし、特許文献１の技術を用いても、捜査官（例えば警官）が個々のカメラ装置の映像を人力で逐一視聴して確認すると逃走車両の特定に時間がかかり非効率的であるため、被疑者あるいは逃走車両の早期発見が難しいという課題があった。また、事件等に関する複数の異なるオブジェクトを検索する際、それぞれのオブジェクトを検索可能な解析サーバが常に通信可能な状態とは限らないので、仮に通信不可な状態がある解析サーバが存在する場合にはその存在を可視化することも要請され得る。
（実施の形態２）
そこで、実施の形態２では、検索時のユーザフレンドリな検索条件のユーザインターフェースを提供するとともに、事件等を引き起こした被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上する捜査支援システムの例を説明する。実施の形態２に係る捜査支援システムの構成は実施の形態１に係る捜査支援システム１と同一であるため、同一の内容の説明は省略し、実施の形態１と異なる内容については同一の符号を参照しながら説明する。
そこで、実施の形態２では、検索時のユーザフレンドリな検索条件のユーザインターフェースを提供するとともに、事件等を引き起こした被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上する捜査支援システムの例を説明する。実施の形態２に係る捜査支援システムの構成は実施の形態１に係る捜査支援システム１と同一であるため、同一の内容の説明は省略し、実施の形態１と異なる内容については同一の符号を参照しながら説明する。
図９は、車両検索サーバ８０との接続エラーの発生を通知する検索結果画面例を示す図である。図９の検索結果画面ＷＤ３では、検索条件として、例えば２０１９年６月１３日の１５時００分００秒から２０１９年６月１４日の１５時００分００秒までの日時が入力されている。また、検索条件として、４つのオブジェクト特徴要素“男性”、“黄色い服”、“黒いズボン”、“所持品無し”が入力されたことで、捜査支援アプリによりこれら４つのオブジェクト特徴要素を含む人物検索条件欄ＰＳＣ１が表示されている。また、検索条件として、４つのオブジェクト特徴要素“車型＝セダン”、“車型＝バン”、“車型＝ＳＵＶ”、“車色＝白色”が入力されたことで、捜査支援アプリによりこれら４つのオブジェクト特徴要素を含む車両検索条件欄ＶＳＣ３が表示されている。
ところが、詳細は図１１を参照して説明するが、クライアント端末ＶＷ１（以下、モバイル端末ＶＷ２でも可）から検索条件がＡＩ統合サーバ１０に送られた後、ＡＩ統合サーバ１０と車両検索サーバ８０との間で通信断が発生したとする。この場合、捜査支援アプリにより、車両検索サーバ８０との接続エラーを示す通信エラーメッセージＥＲＲ１が検索結果画面ＷＤ３に表示されるとともに、車両検索条件欄ＶＳＣ３の検索条件を満たす車両の検索ができなかったことを示す通信断アイコンＥＲＲ０が車両検索条件欄ＶＳＣ３内に表示される。
その一方で、ＡＩ統合サーバ１０と人物検索サーバ６０との間では通信断が発生していないので、人物検索条件欄ＰＳＣ１の検索条件を満たすオブジェクトの該当件数（例えば５１７件）および検索対象となった日時を含む検索結果ＰＳＲＳＴ１が人物検索サーバ６０からＡＩ統合サーバ１０に送られる。したがって、捜査支援アプリにより、図９の検索結果画面ＷＤ３にも検索結果ＰＳＲＳＴ１が表示される。
図１０は、車両検索サーバ８０との接続の復帰を通知する検索結果画面例を示す図である。図１０の説明において、図９の内容と重複する要素の説明は省略し、異なる内容について説明する。
詳細は図１１を参照して説明するが、図９に示す通信エラーメッセージＥＲＲ１がクライアント端末ＶＷ１の検索結果画面ＷＤ３上に表示された後、ＡＩ統合サーバ１０と車両検索サーバ８０との間で通信可能な状態に復帰したとする。この場合、捜査支援アプリにより、車両検索サーバ８０との接続が復帰したことを示す通信復帰メッセージＳＴＢ１が検索結果画面ＷＤ３に表示されるとともに、通信断アイコンＥＲＲ０が車両検索条件欄ＶＳＣ３内から非表示される（言い換えると、通信断アイコンＥＲＲ０が表示されなくなる）。
次に、実施の形態２に係る捜査支援システム１の動作手順例について、図１１を参照して説明する。図１１は、実施の形態２に係る捜査支援システム１の動作手順例を示すシーケンス図である。図１１では図９の人物検索条件欄ＰＳＣ１および車両検索条件欄ＶＳＣ３のそれぞれの検索条件両方を同時に満たすＡＮＤ検索の検索条件が入力された場合に、ＡＩ統合サーバ１０から人物検索サーバ６０および車両検索サーバ８０のそれぞれに検索要求を指示する処理の流れを時系列に説明する。
図１１において、ＡＩ統合サーバ１０は、定期的に各種の解析サーバ（例えば、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）との間で死活監視を行っている（Ｓｔ２１）。各種の解析サーバ（例えば、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）は、ＡＩ統合サーバ１０からの応答（言い換えると、通信状態が良好である旨のメッセージ）を送信する（Ｓｔ２２）。例えばステップＳｔ２２の後、ＡＩ統合サーバ１０と車両検索サーバ８０との間で何かしらの通信障害が発生し、ＡＩ統合サーバ１０と車両検索サーバ８０との間の通信断（接続断）が発生したとする（Ｓｔ２３）。つまり、この時点でＡＩ統合サーバ１０と車両検索サーバ８０との間の通信不能期間が開始する。
クライアント端末ＶＷ１は、オペレータの操作により、人物を特徴付ける人物検索条件と車両を特徴付ける車両検索条件とを含むＡＮＤ検索（図９参照）の検索要求を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ２４）。ここで、人物検索条件は、例えば上半身が青い服を着た人物である。車両検索条件は、例えば車型がＳＵＶである。
ＡＩ統合サーバ１０は、クライアント端末ＶＷ１からのＡＮＤ検索の検索要求を受信すると、先ずステップＳｔ２４で送られた検索要求から人物検索条件を取り出して人物検索条件を満たす人物の検索要求を人物検索サーバ６０に送る（Ｓｔ２５）。
人物検索サーバ６０は、ＡＩ統合サーバ１０からの検索要求に基づいて、データベース６２を参照して人物検索条件を満たす人物の検索処理を実行する（Ｓｔ２６）。人物検索サーバ６０は、人物検索条件の特徴と一致する人物を抽出した場合（Ｓｔ２６、一致）、該当人物のサムネイル画像を含む処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ２７）。一方、人物検索サーバ６０は、人物検索条件の特徴と一致する人物を抽出できなかった場合（Ｓｔ２６、不一致）、該当人物情報がいない旨の処理結果をＡＩ統合サーバ１０に返送する（Ｓｔ２８）。
ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ２７またはステップＳｔ２８の後に続けて、ステップＳｔ２４で送られた検索要求から車両検索条件を取り出して車両検索条件を満たす車両の検索要求を車両検索サーバ８０に送る（Ｓｔ２９）。ところが、ステップＳｔ２９の時点はＡＩ統合サーバ１０と車両検索サーバ８０との間の通信不能期間中であり、ＡＩ統合サーバ１０は、車両検索サーバ８０からの何かしらの応答を受信することができない（Ｓｔ３０）。ＡＩ統合サーバ１０は、人物検索サーバ６０による人物検索の処理結果（例えば人物のサムネイル画像および撮像時刻）あるいは該当人物がいなかった旨の結果と各種の解析サーバ（例えば人物検索サーバ６０および車両検索サーバ８０のそれぞれ）との接続状況を示す接続状況データとを含めて統合（集約）し、クライアント端末ＶＷ１に返送する（Ｓｔ３１）。
クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ３１でＡＩ統合サーバ１０から送信された人物検索の処理結果と接続状況データとを用いて、車両検索サーバ８０との間の通信断を示す通信エラーメッセージＥＲＲ１、通信断アイコンＥＲＲ０、人物検索の処理結果をそれぞれ含む検索結果画面ＷＤ３を表示デバイス１１６に表示する（Ｓｔ３２）。
ここで、ステップＳｔ３２の後、ＡＩ統合サーバ１０と車両検索サーバ８０との間の通信が復帰したとする（Ｓｔ３３）。つまり、この時点でＡＩ統合サーバ１０と車両検索サーバ８０との間の通信不能期間が終了する。したがって、ＡＩ統合サーバ１０は、各種の解析サーバ（例えば、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０）との間で定期的に死活監視を行っているが（Ｓｔ３４）、各種の解析サーバ（例えば、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）は、ＡＩ統合サーバ１０からの応答（言い換えると、通信状態が良好である旨のメッセージ）を送信できる（Ｓｔ３５）。
ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ３５の処理結果を受けて、車両検索サーバ８０との間の通信（接続）が復帰した旨の通知をクライアント端末ＶＷ１に送る（Ｓｔ３６）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ３６でＡＩ統合サーバ１０から送信された通知に基づいて、ステップＳｔ３２の時点で表示されていた通信エラーメッセージＥＲＲ１に代わって通信復帰メッセージＳＴＢ１を検索結果画面ＷＤ３上で表示し、かつ通信断アイコンＥＲＲ０の表示を止める（Ｓｔ３７）。
以上により、実施の形態２に係る捜査支援システム１は、ユーザ端末と、ｎ（ｎ：２以上の整数）個の解析サーバ（例えば、顔認証サーバ５０、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、ＬＰＲサーバ９０）との間で通信可能に接続されるＡＩ統合サーバ１０とを含む。なお、図９～図１１の例ではｎ＝４である。ＡＩ統合サーバ１０は、ｎ個の解析サーバのそれぞれとの間の通信状況を定期的に監視する。ＡＩ統合サーバ１０は、ｋ（ｋ：１～ｎまでのいずれかの整数）個の異なるオブジェクト特徴要素を含む検索条件をユーザ端末から受け取るとｎ個の解析サーバのうち検索条件に含まれるｋ個のオブジェクト特徴要素のそれぞれに対応して設けられたｋ個の解析サーバを決定する。なお、図９～図１１の例ではｋ＝２である。ＡＩ統合サーバ１０は、ｋ個の解析サーバのそれぞれに該当オブジェクトの検索要求を送り、ｋ個の解析サーバのうち特定の解析サーバとの間の通信断が生じたことを検知すると、（ｋ－１）個の解析サーバから受信した検索結果と特定の解析サーバとの間の通信断が生じたことの通信断通知（例えば通信エラーメッセージＥＲＲ１）とをユーザ端末に送る。ユーザ端末は、（ｋ－１）個の解析サーバから受信した検索結果と通信断通知とを含む検索結果画面ＷＤ３を表示する。
これにより、捜査支援システム１は、事件等を引き起こした被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上できる。また、捜査支援システム１は、クライアント端末ＶＷ１を使用するユーザの操作によって事件等に関する複数の異なるオブジェクトを検索する際に、ＡＩ統合サーバ１０との間で通信不可な状態がある解析サーバが存在する場合にはその解析サーバの存在をクライアント端末ＶＷ１においてユーザに分かり易く可視化できる。
また、ユーザ端末は、特定の解析サーバとの間の通信断が生じたことを示す通信断アイコンＥＲＲ０を検索結果画面ＷＤ３に含めて表示する。これにより、ユーザは、例えば誤操作により通信エラーメッセージＥＲＲ１を検索結果画面ＷＤ３から削除（非表示）してしまった場合でも、検索結果画面ＷＤ３に表示された通信断アイコンＥＲＲ０の目視により通信断が発生していることを簡単に確認できる。なお、通信断アイコンＥＲＲ０は、解析サーバの種類ごとに異なるアイコンであると具体的にどの解析サーバとの間で通信断が生じているかが可視化されてより好ましい。
また、ＡＩ統合サーバ１０は、特定の解析サーバとの間の通信が復帰したことを検知すると、特定の解析サーバとの間の通信が復帰したことの復帰通知（例えば通信復帰メッセージＳＴＢ１）をユーザ端末に送る。ユーザ端末は、ＡＩ統合サーバ１０から送られた復帰通知を検索結果画面ＷＤ３に含めて表示する。これにより、捜査支援システム１は、クライアント端末ＶＷ１を使用するユーザの操作によって事件等に関する複数の異なるオブジェクトを検索する際に、ＡＩ統合サーバ１０と特定の解析サーバとの間の通信が不可な状態から通信可能な状態に復帰したことをクライアント端末ＶＷ１においてユーザに分かり易く可視化できる。
また、ユーザ端末は、復帰通知をＡＩ統合サーバ１０から受信する前に特定の解析サーバとの間の通信断が生じたことを示す通信断アイコンＥＲＲ０を、復帰通知の受信に応じて検索結果画面ＷＤ３から非表示する。これにより、ユーザは、例えば誤操作により通信復帰メッセージＳＴＢ１を検索結果画面ＷＤ３から削除（非表示）してしまった場合でも、検索結果画面ＷＤ３に表示された通信断アイコンＥＲＲ０が表示されていないことで特定の解析サーバとの間の通信断が発生していないことを簡単に確認できる。
（実施の形態３に至る経緯）
特許文献１では、事件等の形態が多様化しているという昨今の実情に鑑みて、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の検索を行うことは考慮されていない。特に、警察等の捜査機関による捜査（特に初動捜査）においては、被疑者を早期に発見するために被疑者あるいは逃走車両をいち早く特定することが求められることが多い。しかし、特許文献１の技術を用いても、捜査官（例えば警官）が個々のカメラ装置の映像を人力で逐一視聴して確認すると逃走車両の特定に時間がかかり非効率的であるため、被疑者あるいは逃走車両の早期発見が難しいという課題があった。特に、検索の際に不要な検索結果（いわゆる検索ノイズ）が得られることを回避するために、予め不要なオブジェクト特徴要素が入力された上で検索できると、検索の効率性が増すことが期待される。
特許文献１では、事件等の形態が多様化しているという昨今の実情に鑑みて、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の検索を行うことは考慮されていない。特に、警察等の捜査機関による捜査（特に初動捜査）においては、被疑者を早期に発見するために被疑者あるいは逃走車両をいち早く特定することが求められることが多い。しかし、特許文献１の技術を用いても、捜査官（例えば警官）が個々のカメラ装置の映像を人力で逐一視聴して確認すると逃走車両の特定に時間がかかり非効率的であるため、被疑者あるいは逃走車両の早期発見が難しいという課題があった。特に、検索の際に不要な検索結果（いわゆる検索ノイズ）が得られることを回避するために、予め不要なオブジェクト特徴要素が入力された上で検索できると、検索の効率性が増すことが期待される。
（実施の形態３）
そこで、実施の形態３では、不要な検索結果を排除可能な除外検索の実行を提供するとともに、事件等を引き起こした被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上する捜査支援システムの例を説明する。実施の形態３に係る捜査支援システムの構成は実施の形態１に係る捜査支援システム１と同一であるため、同一の内容の説明は省略し、実施の形態１と異なる内容については同一の符号を参照しながら説明する。
そこで、実施の形態３では、不要な検索結果を排除可能な除外検索の実行を提供するとともに、事件等を引き起こした被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上する捜査支援システムの例を説明する。実施の形態３に係る捜査支援システムの構成は実施の形態１に係る捜査支援システム１と同一であるため、同一の内容の説明は省略し、実施の形態１と異なる内容については同一の符号を参照しながら説明する。
図１２は、実施の形態３に係る検索条件詳細画面例を示す図である。図１２の検索条件詳細画面ＷＤ４は、オブジェクト（例えば人物）の検索時に、そのオブジェクト（例えば人物）に関する複数の異なるオブジェクト特徴要素（例えば人物の外見的な特徴要素）を検索条件として含めるか否かを選択可能な詳細画面である。検索条件詳細画面ＷＤ４は、ユーザ操作（例えば図７の表示アイコンＣＨＤＴＬ１の押下）に基づいて捜査支援アプリにより表示デバイス１１６に表示される。検索条件詳細画面ＷＤ４は、検索対象となるオブジェクトが検知されるべき日時（Ｔｉｍｅ＆Ｄａｔｅ）の入力欄表示領域と、カメラ（Ｃａｍｅｒａ）の選択欄表示領域と、検索対象となるオブジェクトの指定欄表示領域と、指定されたオブジェクトに関するオブジェクト特徴要素の指定欄表示領域とを含む。図１２の例では、検索対象となるオブジェクトとしてユーザ操作により人物が指定されている。
日時開始入力欄ＦＲ２は、オブジェクト（例えば被疑者等の人物、逃走車両等の車両）の検索の対象となる撮像映像データが撮像された開始日時として、ユーザ操作により入力される。日時開始入力欄ＦＲ２には、例えば、事件等の発生日時またはその日時より少し前の日時が入力される。ユーザ操作により入力されると、捜査支援アプリは、検索条件（例えば開始日時）として日時開始入力欄ＦＲ２に入力された日時（例えば２０１９年９月５日の午後７時１３分３秒）を検索条件としてセットする。
日時終了入力欄ＴＯ２は、オブジェクト（例えば被疑者等の人物、逃走車両等の車両）の検索の対象となる撮像映像データが撮像された終了日時として、ユーザ操作により入力される。日時終了入力欄ＴＯ２には、例えば、日時開始入力欄に入力される日時より所定期間（例えば事件等の発生日時から少し後の日時）が入力される。ユーザ操作により入力されると、捜査支援アプリは、検索条件（例えば終了日時）として日時終了入力欄ＴＯ２に入力された日時（例えば２０１９年９月６日の午後７時１３分３秒）を検索条件としてセットする。
カメラ（Ｃａｍｅｒａ）の選択欄では、検索の対象となるカメラの選択を促すためのカメラ選択アイコンが配置されている。
オブジェクトの指定欄ＯＢＤＴＬ１では、例えば人物（Ｐｅｏｐｌｅ）、顔（Ｆａｃｅ）、車両（Ｖｅｈｉｃｌｅ）、ライセンスプレート（Ｌｉｃｅｎｓｅ Ｐｌａｔｅｓ）の４種類のオブジェクトが指定可能に表示されている。図１２の例では、オブジェクトとして人物（Ｐｅｏｐｌｅ）がユーザ操作により指定されている。なお、捜査支援アプリは、人物（Ｐｅｏｐｌｅ）の検索として、１つ以上の外見的な特徴要素（Ｆｅａｔｕｒｅ）を満たす検索と、特定の人物画像（Ｉｍａｇｅ）と同一あるいは類似する検索とのどちらも実行可能である。ここでは、外見的な特徴要素（Ｆｅａｔｕｒｅ）を満たす検索が指定されている。また、オブジェクトの指定欄ＯＢＤＴＬ１では、オブジェクト特徴要素の指定欄ＰＳＤＴＬ１でのユーザ操作によるオブジェクト特徴要素の指定結果ＣＯＮ１が表示される。
オブジェクト特徴要素の指定欄ＰＳＤＴＬ１では、性別（Ｇｅｎｄｅｒ）の指定欄ＧＮ１、髪型（Ｈａｉｒ ｔｙｐｅ）の指定欄ＨＴＹ１、髪色（Ｈａｉｒ ｃｏｌｏｒ）の指定欄ＨＣＬ１、上着色（Ｕｐｐｅｒ ｃｌｏｔｈ ｃｏｌｏｒ）の指定欄ＵＣＣ１、下着色（Ｌｏｗｅｒ ｃｌｏｔｈ ｃｏｌｏｒ）の指定欄ＬＣＣ１、所持品の指定欄ＢＧ１、他特徴の指定欄ＰＳＯＣＨ１が設けられている。
性別（Ｇｅｎｄｅｒ）の指定欄ＧＮ１では、ユーザ操作により、検索される人物が男性または女性のうちいずれであるかが指定される。
髪型（Ｈａｉｒ ｔｙｐｅ）の指定欄ＨＴＹ１では、ユーザ操作により、検索される人物の髪型がロング、セミロング、その他のうちいずれであるかが指定される。
髪色（Ｈａｉｒ ｃｏｌｏｒ）の指定欄ＨＣＬ１では、ユーザ操作により、検索される人物の髪色が例えば５種類の色から少なくとも１つが指定される。また、検索の除外とする髪色も指定可能であり、髪色除外欄ＥＸＬ１も設けられている。例えば、黄色および髪色除外欄ＥＸＬ１がともに指定されると、捜査支援アプリは、黄色の髪色でない色を人物の検索条件としてセットする。
トップスの服色（Ｕｐｐｅｒ ｃｌｏｔｈ ｃｏｌｏｒ）の指定欄ＵＣＣ１では、ユーザ操作により、検索される人物のトップス（つまり上半身を覆う服を意味する上衣）の色が例えば１１種類の色から少なくとも１つが指定される。また、検索の除外とするトップスの色も指定可能であり、服色除外欄ＥＸＬ２も設けられている。例えば、白色および服色除外欄ＥＸＬ２がともに指定されると、捜査支援アプリは、トップスの服色として白以外の色を人物の検索条件としてセットする。
ボトムスの服色（Ｌｏｗｅｒ ｃｌｏｔｈ ｃｏｌｏｒ）の指定欄ＬＣＣ１では、ユーザ操作により、検索される人物のボトムス（つまり下半身を覆う服を意味する下衣）の色が例えば５種類の色から少なくとも１つが指定される。また、検索の除外とするボトムスの色も指定可能であり、服色除外欄ＥＸＬ３も設けられている。例えば、青色および服色除外欄ＥＸＬ３がともに指定されると、捜査支援アプリは、ボトムスの服色として青以外の色を人物の検索条件としてセットする。
所持品の指定欄ＢＧ１では、ユーザ操作により、検索される人物がリュックサック、キャリーケース（スーツケースでも可）、所持品無しのうちいずれであるかが指定される。
他特徴の指定欄ＰＳＯＣＨ１では、ユーザ操作により、検索される人物の年齢、皮膚、眼鏡、帽子、顎ひげのそれぞれについて該当する項目が指定される。年齢は、０～１２歳、１３～１９歳、２０～６０歳、６１歳以上のうちいずれかが指定可能である。皮膚は、明るい、中間、暗い、のうちいずれかが指定可能である。眼鏡は、装着している、装着していない、のうちいずれかが指定可能である。帽子は、装着している、装着していない、のうちいずれかが指定可能である。顎ひげは、ある、ない、のうちいずれかが指定可能である。
図１３は、実施の形態３に係る検索条件入力画面の一部の表示例を示す図である。図１３の検索条件入力画面ＷＤ５は、複数のオブジェクト（例えば顔、人物）を同時に満たすＡＮＤ検索時に、ユーザ（例えば警察署のオペレータあるいは現場の警官）の操作により、捜査支援アプリにより表示デバイス１１６に表示される。なお、図１３では、検索条件入力画面ＷＤ５のうち検索条件の入力に関する一部分を抜粋して図示している。図１３の説明において、図７の要素と同一の要素については同一の符号を付与して説明を簡略化あるいは省略し、異なる内容について説明する。
図１３の検索条件入力画面ＷＤ５において、人物検索条件欄ＰＳＣ１には、検索除外アイコンＥＸＣ１と、表示アイコンＣＨＤＴＬ１の押下により表示された検索条件詳細画面（例えば図１２参照）に従ってユーザ操作により指定された検索条件の指定結果ＣＯＮ２とが表示されている。この指定結果ＣＯＮ２は、例えば４つのオブジェクト特徴要素“男性”、“白い服”、“黒いズボン”、“所持品無し”を示す。しかし、検索除外アイコンＥＸＣ１がユーザ操作により選択されているので、捜査支援アプリは、人物検索のためのオブジェクト特徴要素として“男性”、“白色以外の服”、“黒色以外のズボン”、“所持品無し”を検索条件としてセットする。検索除外アイコンＥＸＣ１の選択により、髪色除外欄ＥＸＬ１が設けられた髪色、服色除外欄ＥＸＬ２が設けられたトップス、服色除外欄ＥＸＬ３が設けられたボトムス、の３つのオブジェクト特徴要素については指定された色以外の色の指定が可能となる。また、顔検索条件欄ＰＳＣ２には、特定の人物の顔画像ＢＯＹ１がアップロード（貼り付け）されている。したがって、捜査支援アプリは、図１３の検索条件入力画面ＷＤ５により、特定の人物の顔画像ＢＯＹ１と同一あるいは類似する顔を有し、かつ“男性”、“白色以外の服”、“黒色以外のズボン”、“所持品無し”（言い換えると、制服を着用していない男性）を満たす人物を検索するための検索要求を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る。なお、この検索要求には、特定の人物の顔画像ＢＯＹ１のデータも含まれる。
次に、実施の形態３に係る捜査支援システム１の動作手順例について、図１４を参照して説明する。図１４は、実施の形態３に係る捜査支援システム１の動作手順例を示すシーケンス図である。図１４では図１３の検索条件入力画面ＷＤ５で指定された検索条件を用いた検索処理の流れを時系列に説明する。
図１４において、クライアント端末ＶＷ１は、特定の人物の顔画像と同一あるいは類似する顔を有し、かつ“男性”、“白色以外の服”、“黒色以外のズボン”、“所持品無し”を満たす人物を検索するための検索要求を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ４１）。
ＡＩ統合サーバ１０は、特定の人物の顔画像を添付した状態でステップＳｔ４１で送られた検索要求を顔認証サーバ５０に転送する（Ｓｔ４２）。顔認証サーバ５０は、ステップＳｔ４２で送られた検索要求に従い、データベース５２を参照して特定の人物の顔画像と同一あるいは類似する人物の顔画像の有無を判定する（Ｓｔ４３）。顔認証サーバ５０は、特定の人物の顔画像と同一あるいは類似する人物の顔画像があると判定した場合（Ｓｔ４３、ＹＥＳ）、該当する顔画像と、その顔画像を撮像したカメラの識別情報（例えばカメラＩＤ）と、その顔画像が撮像された撮像時刻と、その顔画像中の顔の位置を特定する顔座標とを含む該当情報（検索結果）をＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ４４）。なお、特定の人物の顔画像と同一あるいは類似する人物の顔画像がなかったと判定された場合には（Ｓｔ４３、ＮＯ）、顔認証サーバ５０は、上述した該当情報（検索結果）が無かった旨の報告をＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ４５）。
ＡＩ統合サーバ１０は、複数のオブジェクト（例えば顔、人物）を同時に満たすＡＮＤ検索を行うために、ステップＳｔ４４で送られた該当情報（検索結果）のうちカメラＩＤおよび撮像時刻を、後続する人物検索の検索条件として使用することを決定する（Ｓｔ４６）。
次、ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ４６で決定されたカメラＩＤおよび撮像時刻と４つのオブジェクト特徴要素“男性”、“白色の服”、“黒色のズボン”、“所持品無し”とを含む検索要求を生成して人物検索サーバ６０に送る（Ｓｔ４７）。人物検索サーバ６０は、ステップＳｔ４７で送られた検索要求に従い、データベース６２を参照して上述した４つのオブジェクト特徴要素“男性”、“白色の服”、“黒色のズボン”、“所持品無し”を満たす人物の有無を判定する（Ｓｔ４８）。人物検索サーバ６０は、該当する人物がいると判定した場合（Ｓｔ４８、ＹＥＳ）、該当する人物の全身画像と、その全身画像を撮像したカメラの識別情報（例えばカメラＩＤ）と、その全身画像が撮像された撮像時刻とを含む該当情報（検索結果）をＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ４９）。
ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ４４で送られた検索結果（つまり顔画像検索結果）から、ステップＳｔ４４で送られた検索結果（つまり顔画像検索結果）のうちステップＳｔ４９で送られた検索結果（つまり人物検索結果）に含まれる人物の全身画像と対応するカメラＩＤおよび撮像時刻が同一となる顔画像検索結果を除外する（Ｓｔ５０）。これにより、ＡＩ統合サーバ１０は、特定の人物の顔画像と同一あるいは類似する顔を有しながら、“男性”、“白色以外の服”、“黒色以外のズボン”、“所持品無し”を満たす人物の検索結果（つまり図１３を参照して説明した除外検索結果）を効率的に抽出できる。
一方で、該当する人物がいなかったと判定された場合（Ｓｔ４８、ＮＯ）、人物検索サーバ６０は、上述した該当情報（検索結果）が無かった旨の報告をＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ５１）。ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ５０で抽出された検索結果（該当の顔画像、カメラＩＤ、撮像時刻を含む）をクライアント端末ＶＷ１に送る（Ｓｔ５２）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ５２で送られた検索結果（上述参照）を含む除外検索結果画面（図示略）を表示デバイス１１６に表示する（Ｓｔ５３）。
以上により、実施の形態３に係る捜査支援システム１は、ユーザ端末と、少なくとも第１の解析サーバ（例えば顔認証サーバ５０）および第２の解析サーバ（例えば人物検索サーバ６０）との間で通信可能に接続されるＡＩ統合サーバ１０とを含む。ＡＩ統合サーバ１０は、事件等に関する第１のオブジェクト特徴要素（例えば特定の人物の顔画像）と検索除外対象となる事件等に関する第２のオブジェクト特徴要素（例えば人物の外見的な特徴要素）とを含む検索条件をユーザ端末から受け取ると第１のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトの検索要求を顔認証サーバ５０に送りかつ第２のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトの検索要求を人物検索サーバ６０に送る。ＡＩ統合サーバ１０は、第１のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトを含む第１の検索結果を顔認証サーバ５０から受け取りかつ第２のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトを含む第２の検索結果を人物検索サーバ６０から受け取る。ＡＩ統合サーバ１０は、第１の検索結果から第２の検索結果を除外した第３の検索結果をユーザ端末に送る。ユーザ端末は、ＡＩ統合サーバ１０から送られた第３の検索結果を含む検索結果画面を表示する。
これにより、捜査支援システム１は、事件等を引き起こした被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上できる。また、捜査支援システム１は、オブジェクト（例えば人物、車両）ごとに検索が不要となるオブジェクト特徴要素をユーザ操作によって指定可能となるので、ユーザが求めるオブジェクトを検索する際に不要な検索結果（いわゆる検索ノイズ）が抽出されにくくなり、オブジェクト検索の精度が向上する。
また、第１の検索結果は、第１のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトを撮像したカメラの識別情報および撮像時刻情報を含む。第２の検索結果は、第２のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトを撮像したカメラの識別情報および撮像時刻情報を含む。ＡＩ統合サーバ１０は、第１の検索結果および第２の検索結果のそれぞれに含まれるカメラの識別情報および撮像時刻情報が共通となる第２の検索結果に基づいて、第３の検索結果を抽出する。これにより、カメラＩＤおよび撮像時刻が共通する第２の検索結果はユーザ操作により除外対象として指定されたオブジェクトに相当するので、第１の検索結果から除外する（つまり取り除く）ことで、ＡＩ統合サーバ１０は、除外検索結果を効率的かつ簡易に抽出できる。
また、ユーザ端末は、第１のオブジェクト特徴要素あるいは第２のオブジェクト特徴要素を構成する一部のオブジェクト特徴要素を検索除外対象として指定した除外付き検索条件をＡＩ統合サーバ１０に送る。ＡＩ統合サーバ１０は、除外付き検索条件を満たす該当オブジェクトの検索要求を第１の解析サーバ（例えば顔認証サーバ５０）あるいは第２の解析サーバ（例えば人物検索サーバ６０）に送る。ＡＩ統合サーバ１０は、第１の解析サーバあるいは第２の解析サーバからの検索結果を受け取ってユーザ端末に送る。これにより、ユーザは、一つのオブジェクトのオブジェクト特徴要素を詳細に指定可能な検索条件詳細画面ＷＤ４において一部のオブジェクト特徴要素を検索除外対象として指定でき、複雑な検索条件を指定でき、検索のバリエーションを図ることができる。
（実施の形態４に至る経緯）
特許文献１では、事件等の形態が多様化しているという昨今の実情に鑑みて、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の存在を外部の端末等に通知することは考慮されていない。特に、警察等の捜査機関による捜査（特に初動捜査）においては、被疑者を早期に発見するために被疑者あるいは逃走車両をいち早く特定することが求められることが多い。しかし、特許文献１の技術を用いても、捜査官（例えば警官）が個々のカメラ装置の映像を人力で逐一視聴して確認すると逃走車両の特定に時間がかかり非効率的であるため、被疑者あるいは逃走車両の早期発見が難しいという課題があった。特に、捜査範囲が広いエリアにわたる場合、事件等に関する被疑者あるいは逃走車両のオブジェクト特徴要素が予め照合リストとして登録されていれば、その照合リストにマッチする人物あるいは車両が検知されれば、被疑者あるいは逃走車両である可能性が高まり、捜査の進展に期待がかかることが予想される。
特許文献１では、事件等の形態が多様化しているという昨今の実情に鑑みて、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の存在を外部の端末等に通知することは考慮されていない。特に、警察等の捜査機関による捜査（特に初動捜査）においては、被疑者を早期に発見するために被疑者あるいは逃走車両をいち早く特定することが求められることが多い。しかし、特許文献１の技術を用いても、捜査官（例えば警官）が個々のカメラ装置の映像を人力で逐一視聴して確認すると逃走車両の特定に時間がかかり非効率的であるため、被疑者あるいは逃走車両の早期発見が難しいという課題があった。特に、捜査範囲が広いエリアにわたる場合、事件等に関する被疑者あるいは逃走車両のオブジェクト特徴要素が予め照合リストとして登録されていれば、その照合リストにマッチする人物あるいは車両が検知されれば、被疑者あるいは逃走車両である可能性が高まり、捜査の進展に期待がかかることが予想される。
（実施の形態４）
そこで、実施の形態４では、捜査エリアが広くても事件等に関する被疑者あるいは逃走車両の存在を示すイベントの検知を通知するとともに、事件等を引き起こした被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上する捜査支援システムの例を説明する。実施の形態４に係る捜査支援システムの構成は実施の形態１に係る捜査支援システム１と同一であるため、同一の内容の説明は省略し、実施の形態１と異なる内容については同一の符号を参照しながら説明する。
そこで、実施の形態４では、捜査エリアが広くても事件等に関する被疑者あるいは逃走車両の存在を示すイベントの検知を通知するとともに、事件等を引き起こした被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上する捜査支援システムの例を説明する。実施の形態４に係る捜査支援システムの構成は実施の形態１に係る捜査支援システム１と同一であるため、同一の内容の説明は省略し、実施の形態１と異なる内容については同一の符号を参照しながら説明する。
図１５は、イベント検知運用画面例を示す図である。図１５のイベント検知運用画面ＷＤ６は、例えば事件等の捜査エリアが広い建物内のある階のフロアである場合に、そのフロア内に配置されている複数台のカメラ（図２参照）のそれぞれの配置位置が重畳された地図データＦＬＭＰ１を少なくとも表示する。イベント検知運用画面ＷＤ６は、ユーザ操作あるいはＡＩ統合サーバ１０からのイベント通知に基づいて、捜査支援アプリにより表示される。イベント検知運用画面ＷＤ６は、フロア内で検知された数々のイベントの日時（Ｄａｔｅ／Ｔｉｍｅ）、カメラ（Ｃａｍｅｒａ）、イベント種別を示すイベント（Ｅｖｅｎｔ）の名前（イベント名）の項目の内容データをそれぞれ有するイベントレコードから構成されるイベントリストＥＶＬＳＴ１を表示する。イベントリストＥＶＬＳＴ１では、検知されたイベントの日時の新しいイベントレコードが上側に表示され、検知されたイベントの日時の古いイベントレコードが下側に表示される。
また、イベント検知運用画面ＷＤ６の地図データＦＬＭＰ１には、カメラＣ１，Ｃ２，Ｃ３の配置位置ごとに、そのカメラの撮像映像データに基づいて検知されたイベントのイベント名および件数を示すイベント抄録ウインドウＮＵＭ１，ＮＵＭ２が捜査支援アプリにより表示される。例えば、カメラＣ１の配置位置では、イベント“Ｐｅｏｐｌｅ Ｍａｔｃｈｉｎｇ”が１件検知されたことが示されている。同様に、カメラＣ２の配置位置では、イベント“Ｆａｃｅ Ｍａｔｃｈｉｎｇ”，“Ｐｅｏｐｌｅ Ｍａｔｃｈｉｎｇ”がそれぞれ１件検知されたことが示されている。また、カメラの配置位置ごとに、イベント抄録ウインドウＮＵＭ１，ＮＵＭ２とともに、同様に検知されたイベントの日時（Ｄａｔｅ／Ｔｉｍｅ）を示すイベントアイコンＥＶ１，ＥＶ２，ＥＶ３，ＥＶ４が捜査支援アプリにより表示される。これにより、ユーザは、イベント抄録ウインドウＮＵＭ１で示される１件のイベントの日時をイベントアイコンＥＶ１により判明可能である。
また、捜査支援アプリは、例えばカメラの配置位置、イベントアイコンあるいはイベント抄録ウインドウ内のイベント名がユーザ操作により押下されたことを検知すると、イベントリストＥＶＬＳＴ１の対応するイベントレコードをハイライト表示するとともに、その押下に対応するイベントのイベント詳細ウインドウＥＶＤＴＬ１をイベント検知運用画面ＷＤ６に表示する。イベント詳細ウインドウＥＶＤＴＬ１は、該当するイベントが検知された撮像映像データを撮像したカメラの配置位置ＤＴＡＲＥ１が重畳された地図データＦＬＭＰ１ｖと、ライブ映像ボタンＬＶ１と、再生ボタンＰＹ１とを少なくとも含む。
ライブ映像ボタンＬＶ１がユーザ操作により押下されたことが検知されると、捜査支援アプリは、配置位置ＤＴＡＲＥ１のカメラのライブ映像ＥＶＤ１をライブ映像画面ＭＯＶ１に出力する。なお、このライブ映像画面ＭＯＶ１にはライブ映像のスナップショットの保存が可能となるスナップショットアイコンＳＮＰ１が表示されている。
また、再生ボタンＰＹ１がユーザ操作により押下されたことが検知されると、捜査支援アプリは、配置位置ＤＴＡＲＥ１のカメラのイベント検知日時における過去の撮像映像（図示略）を再生する。この撮像映像は、捜査支援アプリにより、例えばライブ映像画面ＭＯＶ１において再生表示されてもよい。
次に、実施の形態４に係る捜査支援システム１の動作手順例について、図１６を参照して説明する。図１６は、実施の形態４に係る捜査支援システム１の動作手順例を示すシーケンス図である。図１６では図１５のイベント検知運用画面ＷＤ６の表示に至る処理の流れを時系列に説明する。また、図１６の説明の前提として、オブジェクトを検索可能な解析サーバの一例として人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０および顔認証サーバ５０が接続されている。
図１６において、人物検索サーバ６０、車両検索サーバ８０、顔認証サーバ５０、それぞれが検知するべきイベントの実行者であるオブジェクトのオブジェクト特徴要素が登録された照合リストをデータベース６２，８２，５２にそれぞれ保持している（Ｓｔ６１，Ｓｔ６２，Ｓｔ６３）。例えば人物検索サーバ６０は、人物のサムネイル画像および人物属性（例えば外見的な特徴要素）を有する照合リストを登録してデータベース６２に保持している。同様に、車両検索サーバ８０は、車両のサムネイル画像および車両属性（例えば車型、車色）を有する照合リストをデータベース８２に登録して保持している。顔認証サーバ５０は、人物の顔のサムネイル画像を有する照合リストをデータベース５２に登録して保持している。
例えば人物検索サーバ６０は、捜査エリアに配置されているいずれかのカメラ（例えばカメラＣ１）の撮像映像データの映像解析に基づいて照合リストを満たす人物（つまりイベントの行為者である人物）を検知したとする（Ｓｔ６４）。この場合、人物検索サーバ６０は、イベントを検知した日時、カメラ（配置位置の情報を含む）、イベント名の内容データを含むリアルタイム通知を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ６５）。ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ６５で送られたリアルタイム通知をクライアント端末ＶＷに転送する（Ｓｔ６６）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ６６で送られたリアルタイム通知に含まれる各項目の内容データに基づいて、イベントレコード（図１５参照）を生成し、このイベントレコードを追加更新したイベントリストＥＶＬＳＴ１を含むイベント検知運用画面ＷＤ６を生成して表示デバイス１１６に表示する（Ｓｔ６６１）。
例えば顔認証サーバ５０は、捜査エリアに配置されているいずれかのカメラ（例えばカメラＣ３）の撮像映像データの映像解析に基づいて照合リストを満たす顔（つまりイベントの行為者である人物の顔）を検知したとする（Ｓｔ６７）。この場合、顔認証サーバ５０は、イベントを検知した日時、カメラ（配置位置の情報を含む）、イベント名の内容データを含むリアルタイム通知を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ６８）。ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ６８で送られたリアルタイム通知をクライアント端末ＶＷに転送する（Ｓｔ６９）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ６９で送られたリアルタイム通知に含まれる各項目の内容データに基づいて、イベントレコード（図１５参照）を生成し、このイベントレコードを追加更新したイベントリストＥＶＬＳＴ１を含むイベント検知運用画面ＷＤ６を生成して表示デバイス１１６に表示する（Ｓｔ６９１）。
例えば人物検索サーバ６０は、捜査エリアに配置されているいずれかのカメラ（例えばカメラＣ３）の撮像映像データの映像解析に基づいて照合リストを満たす人物（つまりイベントの行為者である人物）を検知したとする（Ｓｔ７０）。この場合、人物検索サーバ６０は、イベントを検知した日時、カメラ（配置位置の情報を含む）、イベント名の内容データを含むリアルタイム通知を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ７１）。ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ７１で送られたリアルタイム通知をクライアント端末ＶＷに転送する（Ｓｔ７２）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ７２で送られたリアルタイム通知に含まれる各項目の内容データに基づいて、イベントレコード（図１５参照）を生成し、このイベントレコードを追加更新したイベントリストＥＶＬＳＴ１を含むイベント検知運用画面ＷＤ６を生成して表示デバイス１１６に表示する（Ｓｔ７２１）。
例えば車両検索サーバ８０は、捜査エリアに配置されているいずれかのカメラ（例えばカメラＣ１０）の撮像映像データの映像解析に基づいて照合リストを満たす車両（つまりイベントの行為者である車両）を検知したとする（Ｓｔ７３）。なお、カメラＣ１０は図１５において図示されていないが、例えば捜査エリアの建物外の駐車場等を撮像することが可能であり、被疑者が逃走時の逃走車両を撮像できる。この場合、車両検索サーバ８０は、イベントを検知した日時、カメラ（配置位置の情報を含む）、イベント名の内容データを含むリアルタイム通知を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ７４）。ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ７４で送られたリアルタイム通知をクライアント端末ＶＷに転送する（Ｓｔ７５）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ７５で送られたリアルタイム通知に含まれる各項目の内容データに基づいて、イベントレコード（図１５参照）を生成し、このイベントレコードを追加更新したイベントリストＥＶＬＳＴ１を含むイベント検知運用画面ＷＤ６を生成して表示デバイス１１６に表示する（Ｓｔ７５１）。
例えば人物検索サーバ６０は、捜査エリアに配置されているいずれかのカメラ（例えばカメラＣ３）の撮像映像データの映像解析に基づいて照合リストを満たす人物（つまりイベントの行為者である人物）を検知したとする（Ｓｔ７６）。この場合、人物検索サーバ６０は、イベントを検知した日時、カメラ（配置位置の情報を含む）、イベント名の内容データを含むリアルタイム通知を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ７７）。ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ７７で送られたリアルタイム通知をクライアント端末ＶＷに転送する（Ｓｔ７８）。クライアント端末ＶＷ１は、ステップＳｔ７８で送られたリアルタイム通知に含まれる各項目の内容データに基づいて、イベントレコード（図１５参照）を生成し、このイベントレコードを追加更新したイベントリストＥＶＬＳＴ１を含むイベント検知運用画面ＷＤ６を生成して表示デバイス１１６に表示する（Ｓｔ７８１）。図１６では、例えば５つのイベントが検知された時からクライアント端末ＶＷ１へのリアルタイム通知までの処理を時系列に説明したが、検知されるイベント数は５つに限定されないことは言うまでもない。
以上により、実施の形態４に係る捜査支援システム１は、ユーザ端末と複数の解析サーバとがＡＩ統合サーバ１０を介して通信可能に接続される。複数の解析サーバのそれぞれは、複数のカメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれとの間で接続され、事件等に関して他の解析サーバにより検索可能なオブジェクトと異なるオブジェクトの照合リストを保持する。複数の解析サーバのそれぞれは、カメラの撮像映像の解析により自己が保持する照合リストを満たすオブジェクトを検知すると、オブジェクトの検知を示すイベント名、検知日時およびカメラの配置位置の情報を含む検知通知（例えばリアルタイム通知）を、ＡＩ統合サーバ１０を介してユーザ端末に送る。ユーザ端末は、いずれかの解析サーバから送られた検知通知に含まれるイベント名、検知日時およびカメラの配置位置の情報を含むイベント検知画面（例えばイベント検知運用画面ＷＤ６）を表示する。
これにより、捜査支援システム１は、事件等を引き起こした被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上できる。また、捜査支援システム１は、捜査エリアが広くても事件等に関する被疑者あるいは逃走車両の存在を示すイベントの検知をクライアント端末ＶＷ１に通知できるので、被疑者あるいは逃走車両の捜査の進捗を早めることが期待できる。
また、ユーザ端末は、イベント名、検知日時およびカメラの配置位置の情報の項目を有するイベントリストをイベント検知運用画面ＷＤ６に含めて表示する。これにより、ユーザは、イベントリストを目視することで、捜査エリアが広くてもカメラが配置された位置の周囲で検知されたイベントの一覧を網羅しながら効率的に把握することができる。
また、ユーザ端末は、いずれかの解析サーバから検知通知（例えばリアルタイム通知）を受信する度に、その検知通知に含まれるイベント名、検知日時およびカメラの配置位置の情報の項目をイベントリストに追加して更新する。これにより、ユーザは、随時更新されるイベントリストを目視することで、捜査エリアが広くてもカメラが配置された位置の周囲で検知されたイベントの一覧の進捗を確認できる。
また、ユーザ端末は、複数のカメラのそれぞれが配置されたエリアの地図データＦＬＭＰ１を有し、カメラの撮像映像に基づいて検知されたイベント名、イベント数および検知日時をカメラの配置位置ごとに対応付けて地図データＭＰ１に重畳してイベント検知運用画面ＷＤ６に含めて表示する。これにより、ユーザは、捜査エリアの地図データＦＬＭＰ１に配置されたカメラに起因して検知されたイベントの詳細を視覚的かつ直感的に分かり易く把握できる。
また、ユーザ端末は、検知日時の指定に基づいて、指定された検知日時に対応する配置位置のカメラのライブ映像の出力ウインドウ（例えばライブ映像画面ＭＯＶ１）をイベント検知運用画面ＷＤ６に含めて表示する。これにより、ユーザは、気になるイベントが検知された位置のカメラの現在のライブ映像を目視で簡単に確認できるので、例えばそのカメラの配置位置まで出向かなくても現状の状況確認を効率的に行える。
また、ユーザ端末は、複数のカメラのそれぞれが配置されたエリアの地図データＦＬＭＰ１を有し、イベントリストＥＶＬＳＴ１のいずれかの項目の指定に基づいて、指定された項目に対応するカメラの配置位置を重畳した地図データＦＬＭＰ１と検知日時のカメラの撮像映像の再生ボタンＰＹ１とを少なくとも有するイベント詳細ウインドウＥＶＤＴＬ１をイベント検知運用画面ＷＤ６に含めて表示する。これにより、ユーザは、気になるイベントが検知された位置のカメラのイベント検知当時（過去の）撮像映像を目視で簡単に確認できるので、例えばそのカメラの配置位置まで出向かなくてもイベント当時の状況確認を効率的に行える。
また、ユーザ端末は、指定された項目に対応する配置位置のカメラのライブ映像の出力ボタン（例えばライブ映像ボタンＬＶ１）をイベント詳細ウインドウＥＶＤＴＬ１に含めて表示する。これにより、ユーザは、気になるイベントが検知された位置のカメラの現在のライブ映像あるいはイベント検知当時の過去の撮像映像を選択的に切り替えて目視で簡単に確認でき、例えばそのカメラの配置位置まで出向かなくても現状あるいはイベント検知時の状況確認を効率的に行える。
（実施の形態５に至る経緯）
特許文献１では、事件等の形態が多様化しているという昨今の実情に鑑みて、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の存在を疑わせる所定の行動（例えば喧嘩、拳銃発砲、急加速逃走）を検知した場合に外部の端末等に通知することは考慮されていない。特に、警察等の捜査機関による捜査（特に初動捜査）においては、被疑者を早期に発見するために被疑者あるいは逃走車両をいち早く特定することが求められることが多い。しかし、特許文献１の技術を用いても、捜査官（例えば警官）が個々のカメラ装置の映像を人力で逐一視聴して確認すると逃走車両の特定に時間がかかり非効率的であるため、被疑者あるいは逃走車両の早期発見が難しいという課題があった。特に、捜査範囲が広いエリアにわたる場合、警官が関知していない場所で上述した所定の行動が検知された場合にその行動の行為者あるいは車両を追跡できるようにブラックリスト登録できれば、被疑者あるいは逃走車両である可能性が高まり、捜査の進展に期待がかかることが予想される。
特許文献１では、事件等の形態が多様化しているという昨今の実情に鑑みて、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の存在を疑わせる所定の行動（例えば喧嘩、拳銃発砲、急加速逃走）を検知した場合に外部の端末等に通知することは考慮されていない。特に、警察等の捜査機関による捜査（特に初動捜査）においては、被疑者を早期に発見するために被疑者あるいは逃走車両をいち早く特定することが求められることが多い。しかし、特許文献１の技術を用いても、捜査官（例えば警官）が個々のカメラ装置の映像を人力で逐一視聴して確認すると逃走車両の特定に時間がかかり非効率的であるため、被疑者あるいは逃走車両の早期発見が難しいという課題があった。特に、捜査範囲が広いエリアにわたる場合、警官が関知していない場所で上述した所定の行動が検知された場合にその行動の行為者あるいは車両を追跡できるようにブラックリスト登録できれば、被疑者あるいは逃走車両である可能性が高まり、捜査の進展に期待がかかることが予想される。
（実施の形態５）
そこで、実施の形態５では、捜査エリアが広くても事件等に関する被疑者あるいは逃走車両の存在を疑わせる所定の行動の検知を通知するとともに、事件等を引き起こした被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上する捜査支援システムの例を説明する。実施の形態５に係る捜査支援システムの構成は実施の形態１に係る捜査支援システム１と同一であるため、同一の内容の説明は省略し、実施の形態１と異なる内容については同一の符号を参照しながら説明する。
そこで、実施の形態５では、捜査エリアが広くても事件等に関する被疑者あるいは逃走車両の存在を疑わせる所定の行動の検知を通知するとともに、事件等を引き起こした被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上する捜査支援システムの例を説明する。実施の形態５に係る捜査支援システムの構成は実施の形態１に係る捜査支援システム１と同一であるため、同一の内容の説明は省略し、実施の形態１と異なる内容については同一の符号を参照しながら説明する。
図１７は、イベント検知画面ＷＤ７から解析結果画面ＷＤ８への表示遷移を示す図である。図１７のイベント検知画面ＷＤ７は、例えば行動検知サーバ７０により事件等の被疑者あるいは逃走車両の存在を疑わせる所定の行動（例えば喧嘩）が検知された場合に、行動検知サーバ７０およびＡＩ統合サーバ１０を経て送られるアラーム通知に基づいて捜査支援アプリにより表示される。イベント検知画面ＷＤ７は、例えば喧嘩が検知された時のカメラの喧嘩サムネイル画像ＴＨＭ２が重畳された撮像映像の再生ウインドウＰＬＹ２と、喧嘩が検知されたカメラの配置位置ＩＣ４および喧嘩サムネイル画像ＴＨＭ２が重畳された地図データＭＰ２と、喧嘩サムネイル画像ＴＨＭ２を対象とする静止画解析ボタンＡＬＹ１とを表示する。再生ウインドウＰＬＹ２には、喧嘩が検知された日時（例えば６月１７日火曜日、１５時５５分２２秒）を示すタイムインジケータＤＡＴ１が重畳されている。
捜査支援アプリは、ユーザ操作により静止画解析ボタンＡＬＹ１が押下されたことを検知すると、静止画解析ボタンＡＬＹ１の押下に基づく解析要求（後述参照）を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る。詳細は後述するが、捜査支援アプリは、ＡＩ統合サーバ１０からの解析結果を受信すると、解析結果画面ＷＤ８を表示デバイス１１６に表示する。
図１７の解析結果画面ＷＤ８は、喧嘩サムネイル画像ＴＨＭ２を対象とした静止画解析ボタンＡＬＹ１の押下に基づいてＡＩ統合サーバ１０から送られた解析結果を用いて捜査支援アプリにより表示される。具体的には、解析結果画面ＷＤ８は、喧嘩サムネイル画像ＴＨＭ２が重畳された、喧嘩が検知された時のカメラの撮像映像（撮像画像）と、解析結果（Ｄｅｔｅｃｔｅｄ）としての３つの画像と、各画像に対応して設けられた各種のボタンとを表示する。
解析結果として得られた３つの画像は、具体的には、喧嘩サムネイル画像ＴＨＭ２に映る２人（つまり喧嘩の行為者）のうち一方の人物ＰＥＲＳ１の顔画像ＦＣＩＭＧ１および全身画像ＴＬＩＭＧ１と、他方の人物ＰＥＲＳ２の全身画像ＴＬＩＭＧ２である。顔画像ＦＣＩＭＧ１に対応して検索ボタンＳＣ１とブラックリスト登録ボタンＢＬＫＲＧ１とが表示されている。全身画像ＴＬＩＭＧ１に対応して検索ボタンＳＣ２とブラックリスト登録ボタンＢＬＫＲＧ２とが表示されている。全身画像ＴＬＩＭＧ２に対応して検索ボタンＳＣ３とブラックリスト登録ボタンＢＬＫＲＧ３とが表示されている。
検索ボタンＳＣ１，ＳＣ２，ＳＣ３は、それぞれ対応する顔画像ＦＣＩＭＧ１，全身画像ＴＬＩＭＧ１，ＴＬＩＭＧ２と同一あるいは類似する人物の検索をＡＩ統合サーバ１０に要求するためのボタンである。ブラックリスト登録ボタンＢＬＫＲＧ１，ＢＬＫＲＧ２，ＢＬＫＲＧ３は、それぞれ対応する顔画像ＦＣＩＭＧ１，全身画像ＴＬＩＭＧ１，ＴＬＩＭＧ２を対応する解析サーバ（具体的には、顔認証サーバ５０，人物検索サーバ６０，人物検索サーバ６０）にブラックリストデータとして登録をＡＩ統合サーバ１０に要求するためのボタンである。
図１８は、人物追跡運用画面例を示す図である。図１８の人物追跡運用画面ＷＤ９は、例えば事件等の捜査エリアが広い建物内のある階のフロアである場合に、追跡対象の人物の画像（例えば全身画像ＴＬＩＭＧ０，ＴＬＩＭＧ１）と、そのフロア内に配置されている複数台のカメラ（図２参照）のそれぞれの配置位置が重畳された地図データＦＬＭＰ１とを少なくとも表示する。人物追跡運用画面ＷＤ９は、ユーザ操作あるいはＡＩ統合サーバ１０からのアラーム通知に基づいて、捜査支援アプリにより表示される。ここで、図１８の解析結果画面ＷＤ８においてユーザ操作により押下されたブラックリスト登録ボタンＢＬＫＲＧ２に対応する全身画像ＴＬＩＭＧ１が図１９の人物追跡運用画面ＷＤ９のウオッチリスト（Ｗａｔｃｈｌｉｓｔ）に追加して表示されている。
また、人物追跡運用画面ＷＤ９は、フロア内で検知された数々のイベントの日時（Ｄａｔｅ／Ｔｉｍｅ）、カメラ（Ｃａｍｅｒａ）、イベント種別を示すイベント（Ｅｖｅｎｔ）の名前の項目の内容データをそれぞれ有するイベントレコードから構成されるイベントリストＥＶＬＳＴ２を表示する。イベントリストＥＶＬＳＴ２では、検知されたイベントの日時の新しいイベントレコードが上側に表示され、検知されたイベントの日時の古いイベントレコードが下側に表示される。
また、人物追跡運用画面ＷＤ９の地図データＦＬＭＰ１には、ウォッチリストに表示されている人物が最初に検知された時の全身画像ＴＬＩＭＧ０が対応するカメラの配置位置に重畳して表示され、さらに、ウォッチリストに表示されている人物と同一あるいは類似する人物による所定の行動（上述参照）が検知された時のサムネイル画像ＤＴＰＳ１，喧嘩サムネイル画像ＴＨＭ２，サムネイル画像ＤＴＰＳ３が対応するカメラの配置位置に重畳して表示されている。
また、検知されたイベントの日時（Ｄａｔｅ／Ｔｉｍｅ）を示すイベントアイコンＥＶ５，ＥＶ６，ＥＶ７，ＥＶ８が捜査支援アプリにより表示される。これにより、ユーザは、全身画像ＴＬＩＭＧ０あるいはサムネイル画像ＤＴＰＳ１，喧嘩サムネイル画像ＴＨＭ２，サムネイル画像ＤＴＰＳ３の行った所定の行動（上述参照）が検知された日時をイベントアイコンＥＶ５，ＥＶ６，ＥＶ７，ＥＶ８により判明可能である。
また、捜査支援アプリは、例えば全身画像、サムネイル画像あるいはイベントアイコンがユーザ操作により押下されたことを検知すると、イベントリストＥＶＬＳＴ１の対応するイベントレコードをハイライト表示するとともに、その押下に対応するイベントのイベント詳細ウインドウＥＶＤＴＬ２を人物追跡運用画面ＷＤ９に表示する。イベント詳細ウインドウＥＶＤＴＬ２は、該当する所定の行動（上述参照）の行為者である人物が最初にウォッチリストに追加された時の全身画像ＴＬＩＭＧ１と、所定の行動（上述参照）が検知された時のサムネイル画像ＤＴＰＳ１と、所定の行動（上述参照）が検知された時の撮像映像データを撮像したカメラの配置位置ＤＴＡＲＥ２が重畳された地図データＦＬＭＰ１ｖと、ライブ映像ボタンＬＶ２と、再生ボタンＰＹ２とを少なくとも含む。
ライブ映像ボタンＬＶ２がユーザ操作により押下されたことが検知されると、捜査支援アプリは、配置位置ＤＴＡＲＥ２のカメラのライブ映像をライブ映像画面（図示略）に出力する。
また、再生ボタンＰＹ２がユーザ操作により押下されたことが検知されると、捜査支援アプリは、配置位置ＤＴＡＲＥ２のカメラのイベント検知日時における過去の撮像映像（図示略）を再生する。この撮像映像は、捜査支援アプリにより、例えばライブ映像画面において再生表示されてもよい。
次に、実施の形態５に係る捜査支援システム１の動作手順例について、図１９を参照して説明する。図１９は、実施の形態５に係る捜査支援システム１の動作手順例を示すシーケンス図である。図１９では図１８の人物追跡運用画面ＷＤ９の表示に至る処理の流れを時系列に説明する。また、図１９の説明の前提として、オブジェクトを検索可能な解析サーバの一例として人物検索サーバ６０が接続されている。
図１９において、行動検知サーバ７０は、カメラＣ１～Ｃ２０のうちいずれかのカメラの撮像映像データの映像解析に基づいて、所定の行動（例えば喧嘩）を検知する（Ｓｔ８１）。行動検知サーバ７０は、所定の行動（例えば喧嘩）を検知した旨と検知時の撮像画像（あるいは喧嘩サムネイル画像ＴＨＭ２）とカメラの識別情報および撮像時刻とを含むアラーム通知をＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ８２）。ＡＩ統合サーバ１０は、行動検知サーバ７０から送られたアラーム通知をクライアント端末ＶＷ１に転送する（Ｓｔ８３）。クライアント端末ＶＷ１は、ＡＩ統合サーバ１０から転送されたアラーム通知を受信すると、そのアラーム通知に基づいて図１７のイベント検知画面ＷＤ７を表示デバイス１１６に表示する（Ｓｔ８４）。
ユーザは、イベント検知画面ＷＤ７に表示された所定の行動（例えば喧嘩）の行為者のうち気になる人物を見つけたとする。捜査支援アプリ（言い換えると、クライアント端末ＶＷ１）は、ユーザ操作により静止画解析ボタンＡＬＹ１が押下されたことを検知すると（Ｓｔ８５）、静止画解析ボタンＡＬＹ１の押下に基づく人物の解析要求（喧嘩が検知された時のカメラの撮像画像あるいは喧嘩サムネイル画像ＴＨＭ２を含む）を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ８６）。ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ８６でクライアント端末ＶＷ１から送られた人物の解析要求を人物検索サーバ６０に転送する（Ｓｔ８７）。
人物検索サーバ６０は、ステップＳｔ８７でＡＩ統合サーバ１０から転送された人物の解析要求を受信すると、その解析要求に基づいて、喧嘩が検知された時のカメラの撮像画像あるいは喧嘩サムネイル画像ＴＨＭ２に映る人物の解析処理（例えば、撮像画像あるいは喧嘩サムネイル画像ＴＨＭ２内に映る人物、人数の検知、顔枠および人物枠の座標抽出）を実行する（Ｓｔ８８）。人物検索サーバ６０は、人物、人数の検知、顔枠および人物枠の座標を含む解析結果をＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ８９）。ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ８９で人物検索サーバ６０から送られた解析結果をクライアント端末ＶＷ１に転送する（Ｓｔ９０）。クライアント端末ＶＷ１は、ＡＩ統合サーバ１０から転送された解析結果を受信すると、その解析結果に基づいて図１７の解析結果画面ＷＤ８を表示デバイス１１６に表示する（Ｓｔ９１）。
ユーザは、解析結果画面ＷＤ８に表示された少なくとも１人の人物の画像（例えば顔画像あるいは全身画像）のうち追跡対象として加えたい人物（例えば事件等の被疑者）を見つけたとする。捜査支援アプリ（言い換えると、クライアント端末ＶＷ１）は、ユーザ操作により追跡対象の人物の画像（例えば解析結果画面ＷＤ８に表示された解析結果としての全身画像ＴＬＩＭＧ１）のブラックリスト登録ボタンＢＬＫＲＧ２が押下されたことを検知すると（Ｓｔ９２）、ブラックリスト登録ボタンＢＬＫＲＧ２の押下に基づく人物の画像のブラックリスト登録要求（登録の対象となる全身画像ＴＬＩＭＧ１を含む）を生成してＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ９３）。
また、捜査支援アプリは、ブラックリスト登録ボタンＢＬＫＲＧ２の押下に基づいて、解析結果画面ＷＤ８から図１８の人物追跡運用画面ＷＤ９に切り替えて表示デバイス１１６に表示する（Ｓｔ９２）。この時、捜査支援アプリは、ブラックリスト登録の対象としてユーザ操作により選択された全身画像ＴＬＩＭＧ１を人物追跡運用画面ＷＤ９のウォッチリストに追加して表示する。あるいは、捜査支援アプリは、ブラックリスト登録ボタンＢＬＫＲＧ２の押下に基づいて、解析結果画面ＷＤ８とともに図１８の人物追跡運用画面ＷＤ９を追加して（例えば別のウインドウで）表示デバイス１１６に表示してもよい（Ｓｔ９２）。ＡＩ統合サーバ１０は、ステップＳｔ９３でクライアント端末ＶＷ１から送られた人物の画像のブラックリスト登録要求を人物検索サーバ６０に転送する（Ｓｔ９４）。人物検索サーバ６０は、ステップＳｔ９４でＡＩ統合サーバ１０から転送されたブラックリスト登録要求を受信すると、そのブラックリスト登録要求に含まれる人物の画像（例えば全身画像ＴＬＩＭＧ１）をデータベース６２に登録する（Ｓｔ９５）。
ステップＳｔ９５の後で一定時間が経過した後、人物検索サーバ６０は、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像データの映像解析に基づいて、ステップＳｔ９５でデータベース６２に登録された人物の全身画像ＴＬＩＭＧ１と同一あるいは類似する人物を検知したとする（Ｓｔ９６）。人物検索サーバ６０は、人物を検知した旨と検知時の撮像画像（あるいはサムネイル画像ＤＴＰＳ１）とカメラの識別情報および撮像時刻とを含むアラーム通知をＡＩ統合サーバ１０に送る（Ｓｔ９７）。ＡＩ統合サーバ１０は、人物検索サーバ６０から送られたアラーム通知をクライアント端末ＶＷ１に転送する（Ｓｔ９８）。クライアント端末ＶＷ１は、ＡＩ統合サーバ１０から転送されたアラーム通知を受信すると、そのアラーム通知に基づいて図１８の人物追跡運用画面ＷＤ９に、該当する人物の画像（例えばサムネイル画像ＤＴＰＳ１）とブラックリスト登録された全身画像ＴＬＩＭＧ１とを含むイベント詳細ウインドウＥＶＤＴＬ２を表示する（Ｓｔ９９）。
以上により、実施の形態５に係る捜査支援システム１は、ユーザ端末と複数の解析サーバとがＡＩ統合サーバ１０を介して通信可能に接続される。複数の解析サーバのうち第１の解析サーバ（例えば行動検知サーバ７０）は、カメラＣ１～Ｃ２０のうちいずれかの撮像映像の解析により事件等に関する特定の行動（例えば喧嘩）を検知すると、行動が検知されたカメラの撮像画像を少なくとも含むアラーム通知を、ＡＩ統合サーバ１０を介してユーザ端末に送る。ユーザ端末は、第１の解析サーバから送られたアラーム通知に含まれる撮像画像と撮像画像に映る行動の行為者の人物解析ボタン（例えば静止画解析ボタンＡＬＹ１）とを含むイベント通知画面（例えばイベント検知画面ＷＤ７）を表示し、人物解析ボタンの指定に基づいて、撮像画像に映る行為者の人物解析を、ＡＩ統合サーバ１０を介して要求する。複数の解析サーバのうち第２の解析サーバ（例えば人物検索サーバ６０）は、ユーザ端末からの要求に基づいて、撮像画像に映る行為者の人物解析結果を、ＡＩ統合サーバ１０を介してユーザ端末に送る。ユーザ端末は、第２の解析サーバから送られた人物解析結果に含まれる行為者の切り出し画像（例えば全身画像ＴＬＩＭＧ１）と切り出し画像に映る人物の追跡ボタン（例えばブラックリスト登録ボタンＢＬＫＲＧ２）とを含む解析結果画面ＷＤ８を表示する。ユーザ端末は、追跡ボタンの指定に基づいて、追跡ボタンに対応する人物のブラックリスト登録を、ＡＩ統合サーバ１０を介して要求する。第２の解析サーバは、ユーザ端末からの要求に基づいて、追跡ボタンに対応する人物の切り出し画像を第２の解析サーバのブラックリストデータに登録する。
これにより、捜査支援システム１は、事件等を引き起こした被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上できる。また、捜査支援システム１は、捜査エリアが広くても事件等に関する被疑者あるいは逃走車両の存在を疑わせる所定の行動の検知をクライアント端末ＶＷ１に通知できるので、被疑者あるいは逃走車両の捜査の進捗を早めることが期待できる。
また、第２の解析サーバ（例えば人物検索サーバ６０）は、カメラの撮像映像の解析によりブラックリストデータに登録された人物と同一あるいは類似する人物を検知すると、検知された人物が映る撮像画像、検知日時およびカメラの配置位置の情報を含む検知通知を、ＡＩ統合サーバ１０を介してユーザ端末に送る。ユーザ端末は、第２の解析サーバから送られた検知通知に含まれる撮像画像、検知日時およびカメラの配置位置の情報を含む人物追跡運用画面ＷＤ９を表示する。これにより、ユーザは、自ら選択した気になる人物（例えば事件等の被疑者あるいはよく似た人物）を追跡対象としてブラックリスト登録した結果、その人物が検知されたことを人物追跡運用画面ＷＤ９により直感的かつ視覚的に分かり易く把握できる。
また、ユーザ端末は、追跡ボタンに対応する人物の切り出し画像を示す追跡対象リスト（例えばウォッチリスト）を人物追跡運用画面ＷＤ９に含めて表示する。これにより、ユーザは、現在の追跡対象となる人物を迅速かつ直感的に把握できる。
また、ユーザ端末は、行動の名前、行動の検知日時およびカメラの配置位置の情報の項目を有するイベントリストＥＶＬＳＴ２を人物追跡運用画面ＷＤ９に含めて表示する。これにより、ユーザは、イベントリストを目視することで、捜査エリアが広くてもカメラが配置された位置の周囲で検知されたイベントの一覧を網羅しながら効率的に把握することができる。
また、ユーザ端末は、第２の解析サーバから検知通知を受信する度に、その検知通知に含まれる行動の名前、行動の検知日時およびカメラの配置位置の情報の項目をイベントリストＷＶＬＳＴ２に追加して更新する。これにより、ユーザは、随時更新されるイベントリストを目視することで、捜査エリアが広くてもカメラが配置された位置の周囲で検知されたイベントの一覧の進捗を確認できる。
また、ユーザ端末は、カメラが配置されたエリアの地図データＦＬＭＰ１を有し、行動が検知された撮像画像と行動の検知日時とをカメラの配置位置に対応付けて地図データＦＬＭＰ１に重畳して人物追跡運用画面ＷＤ９に含めて表示する。これにより、ユーザは、捜査エリアの地図データＦＬＭＰ１に配置されたカメラに起因して検知されたイベントの詳細を視覚的かつ直感的に分かり易く把握できる。
また、ユーザ端末は、撮像画像の指定に基づいて、指定された撮像画像に映る行動の行為者の切り出し画像（例えばサムネイル画像ＤＴＰＳ１）と、行動に対応してブラックリストデータに登録された時の人物の切り出し画像（例えば全身画像ＴＬＩＭＧ１）とを並べたイベント詳細ウインドウＥＶＤＴＬ２を人物追跡運用画面ＷＤ９に含めて表示する。これにより、ユーザは、気になるイベントが検知された位置のカメラのイベント検知当時の人物の画像とブラックリスト登録された時の人物の画像とを対比的に目視で確認できるので、例えばそのカメラの配置位置まで出向かなくてもイベント当時の状況確認を効率的に行える。
また、複数の解析サーバのうち第３の解析サーバ（例えば顔認証サーバ５０）は、ユーザ端末からの要求に基づいて、撮像画像に映る行為者の人物の顔解析結果を、ＡＩ統合サーバ１０を介してユーザ端末に送ってもよい。この場合、ユーザ端末は、第３の解析サーバから送られた顔解析結果に含まれる行為者の顔の切り出し画像と切り出し画像に映る顔の追跡ボタンとを含む解析結果画面ＷＤ８を表示する。ユーザ端末は、追跡ボタンの指定に基づいて、追跡ボタンに対応する顔のブラックリスト登録を、ＡＩ統合サーバ１０を介して要求する。第３の解析サーバは、ユーザ端末からのＡＩ統合サーバ１０を介した要求に基づいて、追跡ボタンに対応する顔の切り出し画像を第３の解析サーバのブラックリストデータに登録する。これにより、所定の行動（例えば喧嘩）の行為者である人物の顔を顔認証サーバ５０のブラックリストデータに登録することが簡易に行えるので、捜査エリアが広くても事件等に関する被疑者の捜査の進捗を早めることが期待できる。
以上、図面を参照しながら各種の実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例、修正例、置換例、付加例、削除例、均等例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、発明の趣旨を逸脱しない範囲において、上述した各種の実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。
上述した実施の形態１において、ＡＩ統合サーバ１０が取り扱う検索として、人物検索サーバ６０による人物検索、車両検索サーバ８０による車両検索を例示して説明したが、これらに限定されない。言い換えると、検索条件となり得るのは人物あるいは車両に限定されない。例えば、ＡＩ統合サーバ１０が取り扱う検索として、顔認証サーバ５０による顔検知（顔検索）、ＬＰＲサーバ９０によるライセンスプレート検索にも適用されてよいし、更に、人物検索サーバ６０による人物検索、車両検索サーバ８０による車両検索も組み合わせて使用されて構わない。この場合には、検索条件として、顔画像（イメージ検索）あるいはライセンスプレート（テキスト検索あるいはイメージ検索）が使用されてよい。顔画像を用いた検索結果としては、例えば、顔画像が表示されてよい。ライセンスプレートを用いた検索結果としては、例えば、対応する車両の購入者の顔画像が表示されてよい。
上述した実施の形態１において、ＡＩ統合サーバ１０が取り扱うＡＮＤ検索（横断的な検索）の一例としては、人物検索サーバ６０による人物検索と車両検索サーバ８０による車両検索とのＡＮＤ検索、顔認証サーバ５０による顔照合と人物検索サーバ６０による人物検索と車両検索サーバ８０による車両検索とのＡＮＤ検索を例示して説明したが、ＡＮＤ検索の例はこれらに限定されない。例えば、ＡＩ統合サーバ１０は、次の組み合わせによるＡＮＤ検索（横断的な検索）を行うことが可能である。
例えば、顔認証サーバ５０による顔照合に加え、人物検索サーバ６０による人物検索、行動検知サーバ７０による行動検知（例えば喧嘩あるいは拳銃所持している人物の顔画像に類似した顔画像の照合）、車両検索サーバ８０による車両検索（例えば白い車に乗っている３０代男性の顔画像の照合）、ＬＰＲサーバ９０によるナンバープレート照合（例えば上位２桁が特定の数字の車両に乗っている、ある顔画像に類似する人物の顔画像の照合）等のうち少なくとも１つが組み合わせ可能である。
また例えば、人物検索サーバ６０による人物検索に加え、行動検知サーバ７０による行動検知（例えば物の破壊行為あるいは拳銃所持を行っている黒い服を着た人物の検索）、車両検索サーバ８０による検索（例えば白い車に近づいた赤い服を着た人物の検索）、ＬＰＲサーバ９０によるナンバープレート照合（例えばナンバーが特定の数字の車両に近づいた黒い服を着た人物の検索）等のうち少なくとも１つが組み合わせ可能である。
また例えば、車両検索サーバ８０による車両検索に加え、行動検知サーバ７０による行動検知（例えば逆走しているセダンタイプの車両、あるいは、外から拳銃で脅されているタクシー車両の検索）、ＬＰＲサーバ９０によるナンバープレート照合（例えば上位２桁が特定の数字の逆走している車両の検索）等のうち少なくとも１つが組み合わせ可能である。
また例えば、ＬＰＲサーバ９０によるナンバープレート照合に加え、行動検知サーバ７０による行動検知（例えば上位２桁が特定の数字の逆走しているアクションの検知、上位２桁が特定の数字のタクシー車両の運転手を外から拳銃で脅している行為の検知）等のうち少なくとも１つが組み合わせ可能である。
なお、上述した実施の形態１では、カメラＣ１～Ｃ２０のそれぞれの撮像映像における対象物が人物あるいは車両であることを例示したが、対象物は人物あるいは車両に限定されず、その他の物体（例えば移動体）でもよい。移動体は、例えば事件等を引き起こした被疑者等の人物により操作されるドローン等の飛行物体でもよい。
本開示は、事件等を引き起こした被疑者あるいは被疑者が逃走用に使用している逃走車両の特定を早期かつ効率的に支援し、警察等の捜査機関による捜査の利便性を向上する捜査支援システムおよび捜査支援方法として有用である。
１ 捜査支援システム
１０ ＡＩ統合サーバ
１１、４１、５１、６１、７１、８１、９１、ＰＲＣ１、ＰＲＣ２ プロセッサ
１２、４２、５２、６２、７２、８２、９２ データベース
１３、５４、１１４ サーバＩＦコントローラ
１４ クライアントＩＦコントローラ
４０ 映像管理サーバ
５０ 顔認証サーバ
５３ カメラＩＦコントローラ
６０ 人物検索サーバ
７０ 行動検知サーバ
８０ 車両検索サーバ
９０ ＬＰＲサーバ
１１２ 記録装置
１１５ 入力デバイス
１１６ 表示デバイス
１１７ スピーカ
Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ２０ カメラ
ＭＭ１、ＭＭ２、ＭＭ３ メモリ
ＮＷ１ ネットワーク
ＶＷ１ クライアント端末
ＶＷ２ モバイル端末
１０ ＡＩ統合サーバ
１１、４１、５１、６１、７１、８１、９１、ＰＲＣ１、ＰＲＣ２ プロセッサ
１２、４２、５２、６２、７２、８２、９２ データベース
１３、５４、１１４ サーバＩＦコントローラ
１４ クライアントＩＦコントローラ
４０ 映像管理サーバ
５０ 顔認証サーバ
５３ カメラＩＦコントローラ
６０ 人物検索サーバ
７０ 行動検知サーバ
８０ 車両検索サーバ
９０ ＬＰＲサーバ
１１２ 記録装置
１１５ 入力デバイス
１１６ 表示デバイス
１１７ スピーカ
Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ２０ カメラ
ＭＭ１、ＭＭ２、ＭＭ３ メモリ
ＮＷ１ ネットワーク
ＶＷ１ クライアント端末
ＶＷ２ モバイル端末
Claims (35)
- 解析サーバと統合サーバとが通信可能に接続される捜査支援システムであって、
前記解析サーバは、
第１の撮像タイミングで撮像された車両が映る第１の撮像画像を受け取ると前記車両の乗員の顔およびライセンスプレートの解析を行い、前記乗員の顔画像とライセンス番号情報とを含む第１の解析結果を前記統合サーバに送り、
前記統合サーバは、
前記第１の解析結果を前記第１の撮像タイミングと関連付けてデータベースに登録し、
前記解析サーバは、
第２の撮像タイミングで撮像された車両が映る第２の撮像画像を受け取ると前記車両の乗員の顔およびライセンスプレートの解析を行い、前記乗員の顔画像とライセンス番号情報とを含む第２の解析結果を前記統合サーバに送り、
前記統合サーバは、
前記第１の解析結果に含まれる前記ライセンス番号情報と前記第２の解析結果に含まれる前記ライセンス番号情報とが一致しかつ前記第１の解析結果に含まれる前記乗員の顔画像と前記第２の解析結果に含まれる前記乗員の顔画像とが異なると決定した場合に、事件又は事故に関するアラーム通知を行う、
捜査支援システム。 - 前記第１の撮像タイミングに前記第１の撮像画像を撮像したカメラと、前記第２の撮像タイミングに前記第２の撮像画像を撮像したカメラとが同一である、
請求項１に記載の捜査支援システム。 - 前記第１の撮像タイミングに前記第１の撮像画像を撮像したカメラと、前記第２の撮像タイミングに前記第２の撮像画像を撮像したカメラとが異なる、
請求項１に記載の捜査支援システム。 - 前記統合サーバとの間で通信可能に接続されるユーザ端末、を更に備え、
前記ユーザ端末は、
前記アラーム通知に基づいて、前記ライセンス番号情報と前記第１の解析結果に含まれる前記乗員の顔画像と前記第２の解析結果に含まれる前記乗員の顔画像とを少なくとも含むアラーム通知画面を表示する、
請求項１に記載の捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記第１の撮像画像を撮像したカメラの配置位置を重畳した地図データを前記アラーム通知画面に含めて表示する、
請求項４に記載の捜査支援システム。 - 解析サーバと統合サーバとが通信可能に接続される捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、
前記解析サーバにより、第１の撮像タイミングで撮像された車両が映る第１の撮像画像を受け取ると前記車両の乗員の顔およびライセンスプレートの解析を行い、前記乗員の顔画像とライセンス番号情報とを含む第１の解析結果を前記統合サーバに送り、
前記統合サーバにより、前記第１の解析結果を前記第１の撮像タイミングと関連付けてデータベースに登録し、
前記解析サーバにより、第２の撮像タイミングで撮像された車両が映る第２の撮像画像を受け取ると前記車両の乗員の顔およびライセンスプレートの解析を行い、前記乗員の顔画像とライセンス番号情報とを含む第２の解析結果を前記統合サーバに送り、
前記統合サーバにより、前記第１の解析結果に含まれる前記ライセンス番号情報と前記第２の解析結果に含まれる前記ライセンス番号情報とが一致しかつ前記第１の解析結果に含まれる前記乗員の顔画像と前記第２の解析結果に含まれる前記乗員の顔画像とが異なると決定した場合に、事件又は事故に関するアラーム通知を行う、
捜査支援方法。 - ユーザ端末と、複数の解析サーバとの間で通信可能に接続された統合サーバとを含む捜査支援システムであって、
前記ユーザ端末は、
事件又は事故に関する複数の異なるオブジェクト特徴要素ごとに対応して設けられた前記複数の解析サーバの一覧を示す解析サーバ選択画面を表示し、
前記解析サーバ選択画面から第１の解析サーバを選択し、選択された前記第１の解析サーバにより検索されるオブジェクトのオブジェクト特徴要素を含む検索条件の入力に基づいて、前記検索条件を満たす該当オブジェクトの検索要求を前記統合サーバに送り、
前記統合サーバは、
前記検索要求に基づいて、前記第１の解析サーバに前記該当オブジェクトの検索指示を送り、前記第１の解析サーバからの検索結果を受信して前記ユーザ端末に送る、
捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記第１の解析サーバの選択後、前記解析サーバ選択画面から第２の解析サーバを選択し、選択された前記第１の解析サーバおよび前記第２の解析サーバのそれぞれにより検索可能なオブジェクトのオブジェクト特徴要素を含む検索条件の入力に基づいて、前記検索条件を満たす該当オブジェクトの検索要求を前記統合サーバに送り、
前記統合サーバは、
前記検索要求に基づいて、前記第１の解析サーバおよび前記第２の解析サーバのそれぞれに前記該当オブジェクトの検索指示を送り、前記第１の解析サーバおよび前記第２の解析サーバのそれぞれからの検索結果を受信して前記ユーザ端末に送る、
請求項７に記載の捜査支援システム。 - ユーザ端末と、複数の解析サーバとの間で通信可能に接続された統合サーバとを含む捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、
前記ユーザ端末により、事件又は事故に関する複数の異なるオブジェクト特徴要素ごとに対応して設けられた前記複数の解析サーバの一覧を示す解析サーバ選択画面を表示し、
前記ユーザ端末により、前記解析サーバ選択画面から第１の解析サーバを選択し、選択された前記第１の解析サーバにより検索されるオブジェクトのオブジェクト特徴要素を含む検索条件の入力に基づいて、前記検索条件を満たす該当オブジェクトの検索要求を前記統合サーバに送り、
前記統合サーバにより、前記検索要求に基づいて、前記第１の解析サーバに前記該当オブジェクトの検索指示を送り、前記第１の解析サーバからの検索結果を受信して前記ユーザ端末に送る、
捜査支援方法。 - ユーザ端末と、ｎ（ｎ：２以上の整数）個の解析サーバとの間で通信可能に接続される統合サーバとを含む捜査支援システムであって、
前記統合サーバは、
前記ｎ個の解析サーバのそれぞれとの間の通信状況を定期的に監視し、
ｋ（ｋ：１～ｎまでの整数）個の異なるオブジェクト特徴要素を含む検索条件を前記ユーザ端末から受け取ると前記ｎ個の解析サーバのうち前記検索条件に含まれる前記ｋ個のオブジェクト特徴要素のそれぞれに対応して設けられたｋ個の解析サーバを決定し、前記ｋ個の解析サーバのそれぞれに該当オブジェクトの検索要求を送り、
前記ｋ個の解析サーバのうち特定の解析サーバとの間の通信断が生じたことを検知すると、（ｋ－１）個の解析サーバから受信した検索結果と前記特定の解析サーバとの間の通信断が生じたことの通信断通知とを前記ユーザ端末に送り、
前記ユーザ端末は、
前記（ｋ－１）個の解析サーバから受信した検索結果と前記通信断通知とを含む検索結果画面を表示する、
捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記特定の解析サーバとの間の通信断が生じたことを示す通信断アイコンを前記検索結果画面に含めて表示する、
請求項１０に記載の捜査支援システム。 - 前記統合サーバは、
前記特定の解析サーバとの間の通信が復帰したことを検知すると、前記特定の解析サーバとの間の通信が復帰したことの復帰通知を前記ユーザ端末に送り、
前記ユーザ端末は、
前記統合サーバから送られた前記復帰通知を前記検索結果画面に含めて表示する、
請求項１０に記載の捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記復帰通知を前記統合サーバから受信する前に前記特定の解析サーバとの間の通信断が生じたことを示す通信断アイコンを、前記復帰通知の受信に応じて前記検索結果画面から非表示する、
請求項１２に記載の捜査支援システム。 - ユーザ端末と、ｎ（ｎ：２以上の整数）個の解析サーバとの間で通信可能に接続される統合サーバとを含む捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、
前記統合サーバにより、前記ｎ個の解析サーバのそれぞれとの間の通信状況を定期的に監視し、
前記統合サーバにより、ｋ（ｋ：１～ｎまでの整数）個の異なるオブジェクト特徴要素を含む検索条件を前記ユーザ端末から受け取ると前記ｎ個の解析サーバのうち前記検索条件に含まれる前記ｋ個のオブジェクト特徴要素のそれぞれに対応して設けられたｋ個の解析サーバを決定し、
前記統合サーバにより、前記ｋ個の解析サーバのそれぞれに該当オブジェクトの検索要求を送り、
前記統合サーバにより、前記ｋ個の解析サーバのうち特定の解析サーバとの間の通信断が生じたことを検知すると、（ｋ－１）個の解析サーバから受信した検索結果と前記特定の解析サーバとの間の通信断が生じたことの通信断通知とを前記ユーザ端末に送り、
前記ユーザ端末により、前記（ｋ－１）個の解析サーバから受信した検索結果と前記通信断通知とを含む検索結果画面を表示する、
捜査支援方法。 - ユーザ端末と、少なくとも第１の解析サーバおよび第２の解析サーバとの間で通信可能に接続される統合サーバとを含む捜査支援システムであって、
前記統合サーバは、
事件又は事故に関する第１のオブジェクト特徴要素と前記事件又は事故に関する第２のオブジェクト特徴要素とを含む検索条件を前記ユーザ端末から受け取ると前記第１のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトの検索要求を前記第１の解析サーバに送りかつ前記第２のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトの検索要求を前記第２の解析サーバに送り、
前記第１のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトを含む第１の検索結果を前記第１の解析サーバから受け取りかつ前記第２のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトを含む第２の検索結果を前記第２の解析サーバから受け取り、
前記第１の検索結果から前記第２の検索結果を除外した第３の検索結果を前記ユーザ端末に送り、
前記ユーザ端末は、
前記統合サーバから送られた前記第３の検索結果を含む検索結果画面を表示する、
捜査支援システム。 - 前記第１の検索結果は、前記第１のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトを撮像したカメラの識別情報および撮像時刻情報を含み、
前記第２の検索結果は、前記第２のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトを撮像したカメラの識別情報および撮像時刻情報を含み、
前記統合サーバは、
前記第１の検索結果および前記第２の検索結果のそれぞれに含まれる前記カメラの識別情報および撮像時刻情報が共通となる前記第２の検索結果に基づいて、前記第３の検索結果を抽出する、
請求項１５に記載の捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記第１のオブジェクト特徴要素あるいは前記第２のオブジェクト特徴要素を構成する一部のオブジェクト特徴要素を検索除外対象として指定した除外付き検索条件を前記統合サーバに送り、
前記統合サーバは、
前記除外付き検索条件を満たす該当オブジェクトの検索要求を前記第１の解析サーバあるいは前記第２の解析サーバに送り、前記第１の解析サーバあるいは前記第２の解析サーバからの検索結果を受け取って前記ユーザ端末に送る、
請求項１５に記載の捜査支援システム。 - ユーザ端末と、少なくとも第１の解析サーバおよび第２の解析サーバとの間で通信可能に接続される統合サーバとを含む捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、
前記統合サーバにより、事件又は事故に関する第１のオブジェクト特徴要素と前記事件又は事故に関する第２のオブジェクト特徴要素とを含む検索条件を前記ユーザ端末から受け取ると前記第１のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトの検索要求を前記第１の解析サーバに送りかつ前記第２のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトの検索要求を前記第２の解析サーバに送り、
前記統合サーバにより、前記第１のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトを含む第１の検索結果を前記第１の解析サーバから受け取りかつ前記第２のオブジェクト特徴要素を満たす該当オブジェクトを含む第２の検索結果を前記第２の解析サーバから受け取り、
前記統合サーバにより、前記第１の検索結果から前記第２の検索結果を除外した第３の検索結果を前記ユーザ端末に送り、
前記ユーザ端末により、前記統合サーバから送られた前記第３の検索結果を含む検索結果画面を表示する、
捜査支援方法。 - ユーザ端末と複数の解析サーバとが統合サーバを介して通信可能に接続される捜査支援システムであって、
前記複数の解析サーバのそれぞれは、
複数のカメラのそれぞれとの間で接続され、事件又は事故に関して他の解析サーバにより検索可能なオブジェクトと異なるオブジェクトの照合リストを保持し、
前記複数の解析サーバのそれぞれは、
前記カメラの撮像映像の解析により自己が保持する前記照合リストを満たすオブジェクトを検知すると、前記オブジェクトの検知を示すイベント名、検知日時および前記カメラの配置位置の情報を含む検知通知を、前記統合サーバを介して前記ユーザ端末に送り、
前記ユーザ端末は、
前記解析サーバから送られた前記検知通知に含まれる前記イベント名、検知日時および前記カメラの配置位置の情報を含むイベント検知画面を表示する、
捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記イベント名、検知日時および前記カメラの配置位置の情報の項目を有するイベントリストを前記イベント検知画面に含めて表示する、
請求項１９に記載の捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記解析サーバから前記検知通知を受信する度に、その検知通知に含まれる前記イベント名、検知日時および前記カメラの配置位置の情報の項目を前記イベントリストに追加して更新する、
請求項２０に記載の捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記複数のカメラのそれぞれが配置されたエリアの地図データを有し、前記カメラの撮像映像に基づいて検知されたイベント名、イベント数および検知日時を前記カメラの配置位置ごとに対応付けて前記地図データに重畳して前記イベント検知画面に含めて表示する、
請求項１９に記載の捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記検知日時の指定に基づいて、指定された前記検知日時に対応する配置位置のカメラのライブ映像の出力ウインドウを前記イベント検知画面に含めて表示する、
請求項２２に記載の捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記複数のカメラのそれぞれが配置されたエリアの地図データを有し、前記イベントリストのいずれかの項目の指定に基づいて、指定された前記項目に対応する前記カメラの配置位置を重畳した前記地図データと前記検知日時のカメラの撮像映像の再生ボタンとを少なくとも有するイベント詳細ウインドウを前記イベント検知画面に含めて表示する、
請求項２１に記載の捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
指定された前記項目に対応する前記配置位置のカメラのライブ映像の出力ボタンを前記イベント詳細ウインドウに含めて表示する、
請求項２４に記載の捜査支援システム。 - ユーザ端末と複数の解析サーバとが統合サーバを介して通信可能に接続される捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、
前記複数の解析サーバのそれぞれにより、複数のカメラのそれぞれとの間で接続し、
前記複数の解析サーバのそれぞれにより、事件又は事故に関して他の解析サーバにより検索可能なオブジェクトと異なるオブジェクトの照合リストを保持し、
前記複数の解析サーバのそれぞれにより、前記カメラの撮像映像の解析により自己が保持する前記照合リストを満たすオブジェクトを検知した場合に、前記オブジェクトの検知を示すイベント名、検知日時および前記カメラの配置位置の情報を含む検知通知を、前記統合サーバを介して前記ユーザ端末に送り、
前記ユーザ端末により、前記解析サーバから送られた前記検知通知に含まれる前記イベント名、検知日時および前記カメラの配置位置の情報を含むイベント検知画面を表示する、
捜査支援方法。 - ユーザ端末と複数の解析サーバとが統合サーバを介して通信可能に接続される捜査支援システムであって、
前記複数の解析サーバのうち第１の解析サーバは、
カメラの撮像映像の解析により事件又は事故に関する特定の行動を検知すると、前記行動が検知された前記カメラの撮像画像を少なくとも含むアラーム通知を、前記統合サーバを介して前記ユーザ端末に送り、
前記ユーザ端末は、
前記第１の解析サーバから送られた前記アラーム通知に含まれる前記撮像画像と前記撮像画像に映る前記行動の行為者の人物解析ボタンとを含むイベント通知画面を表示し、
前記人物解析ボタンの指定に基づいて、前記撮像画像に映る行為者の人物解析を、前記統合サーバを介して要求し、
前記複数の解析サーバのうち第２の解析サーバは、
前記ユーザ端末からの前記要求に基づいて、前記撮像画像に映る行為者の人物解析結果を、前記統合サーバを介して前記ユーザ端末に送り、
前記ユーザ端末は、
前記第２の解析サーバから送られた前記人物解析結果に含まれる前記行為者の切り出し画像と前記切り出し画像に映る人物の追跡ボタンとを含む解析結果画面を表示し、
前記追跡ボタンの指定に基づいて、前記追跡ボタンに対応する前記人物のブラックリスト登録を、前記統合サーバを介して要求し、
前記第２の解析サーバは、
前記ユーザ端末からの前記要求に基づいて、前記追跡ボタンに対応する前記人物の切り出し画像を前記第２の解析サーバのブラックリストデータに登録する、
捜査支援システム。 - 前記第２の解析サーバは、
カメラの撮像映像の解析により前記ブラックリストデータに登録された前記人物と同一あるいは類似する人物を検知すると、前記検知された人物が映る撮像画像、検知日時および前記カメラの配置位置の情報を含む検知通知を、前記統合サーバを介して前記ユーザ端末に送り、
前記ユーザ端末は、
前記第２の解析サーバから送られた前記検知通知に含まれる前記撮像画像、検知日時および前記カメラの配置位置の情報を含む人物追跡運用画面を表示する、
請求項２７に記載の捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記追跡ボタンに対応する前記人物の切り出し画像を示す追跡対象リストを前記人物追跡運用画面に含めて表示する、
請求項２８に記載の捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記行動の名前、前記行動の検知日時および前記カメラの配置位置の情報の項目を有するイベントリストを前記人物追跡運用画面に含めて表示する、
請求項２８に記載の捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記第２の解析サーバから前記検知通知を受信する度に、その検知通知に含まれる前記行動の名前、前記行動の検知日時および前記カメラの配置位置の情報の項目を前記イベントリストに追加して更新する、
請求項３０に記載の捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記カメラが配置されたエリアの地図データを有し、前記行動が検知された前記撮像画像と前記行動の検知日時とを前記カメラの配置位置に対応付けて前記地図データに重畳して前記人物追跡運用画面に含めて表示する、
請求項２８に記載の捜査支援システム。 - 前記ユーザ端末は、
前記撮像画像の指定に基づいて、指定された前記撮像画像に映る前記行動の行為者の切り出し画像と、前記行動に対応して前記ブラックリストデータに登録された前記人物の切り出し画像とを並べたイベント詳細ウインドウを前記人物追跡運用画面に含めて表示する、
請求項３２に記載の捜査支援システム。 - 前記複数の解析サーバのうち第３の解析サーバは、
前記ユーザ端末からの前記要求に基づいて、前記撮像画像に映る行為者の人物の顔解析結果を、前記統合サーバを介して前記ユーザ端末に送り、
前記ユーザ端末は、
前記第３の解析サーバから送られた前記顔解析結果に含まれる前記行為者の顔の切り出し画像と前記切り出し画像に映る顔の追跡ボタンとを含む前記解析結果画面を表示し、
前記追跡ボタンの指定に基づいて、前記追跡ボタンに対応する前記顔のブラックリスト登録を、前記統合サーバを介して要求し、
前記第３の解析サーバは、
前記ユーザ端末からの前記要求に基づいて、前記追跡ボタンに対応する前記顔の切り出し画像を前記第３の解析サーバのブラックリストデータに登録する、
請求項２７に記載の捜査支援システム。 - ユーザ端末と複数の解析サーバとが統合サーバを介して通信可能に接続される捜査支援システムにより実行される捜査支援方法であって、
前記複数の解析サーバのうち第１の解析サーバにより、カメラの撮像映像の解析により事件又は事故に関する特定の行動を検知すると、前記行動が検知された前記カメラの撮像画像を少なくとも含むアラーム通知を、前記統合サーバを介して前記ユーザ端末に送り、
前記ユーザ端末により、前記第１の解析サーバから送られた前記アラーム通知に含まれる前記撮像画像と前記撮像画像に映る前記行動の行為者の人物解析ボタンとを含むイベント通知画面を表示し、
前記ユーザ端末により、前記人物解析ボタンの指定に基づいて、前記撮像画像に映る行為者の人物解析を、前記統合サーバを介して要求し、
前記複数の解析サーバのうち第２の解析サーバにより、前記ユーザ端末からの前記要求に基づいて、前記撮像画像に映る行為者の人物解析結果を、前記統合サーバを介して前記ユーザ端末に送り、
前記ユーザ端末により、前記第２の解析サーバから送られた前記人物解析結果に含まれる前記行為者の切り出し画像と前記切り出し画像に映る人物の追跡ボタンとを含む解析結果画面を表示し、
前記ユーザ端末により、前記追跡ボタンの指定に基づいて、前記追跡ボタンに対応する前記人物のブラックリスト登録を、前記統合サーバを介して要求し、
前記第２の解析サーバにより、前記ユーザ端末からの前記要求に基づいて、前記追跡ボタンに対応する前記人物の切り出し画像を前記第２の解析サーバのブラックリストデータに登録する、
捜査支援方法。
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