JP7415872B2 - 装置、システム、方法およびプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、装置、システム、方法およびプログラムに関する。
従来、監視カメラを用いた種々の警備システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
［特許文献１］ 特開２０１５－１６２２３２号公報
本発明の第１の態様においては、装置が提供される。装置は、監視カメラが撮像した画像を受信する受信部を備えてよい。装置は、受信した画像に基づいて、監視カメラを用いた監視を妨害する事象の発生の有無を判定する判定部を備えてよい。装置は、事象の発生有りと判定されたことに応じて、その旨を監視カメラの管理者に通知する通知部を備えてよい。
装置は、監視カメラが過去に撮像した過去画像に基づく基準画像を記憶する記憶部を更に備えてよい。判定部は、受信した画像および基準画像の比較結果に基づいて、事象の発生の有無を判定してよい。
判定部は、受信した画像の構図が基準画像の構図から閾値以上変化したことに応じて、事象の発生有りと判定してよい。
判定部は、監視カメラの合焦状態に基づいて、事象の発生の有無を判定してよい。
判定部は、監視カメラが撮像した画像の明るさに基づいて、事象の発生の有無を判定してよい。
判定部は、監視カメラが赤外線を照射して撮像した画像に基づいて、事象の発生の有無を判定してよい。
判定部は、監視カメラが撮像した動画像の揺れに基づいて、事象の発生の有無を判定してよい。
判定部は、受信部により画像が受信されないことに応じて事象の発生有りと判定してよい。
判定部は、事象が発生したか否かを判定してよい。
判定部は、事象が発生するか否かを判定してよい。
装置は、監視を妨害する事象の発生有りの場合において監視カメラが撮像した画像に基づいて、監視カメラが撮像した画像から事象の発生の有無を推定する推定モデルに学習処理を行う学習処理部を更に備えてよい。
装置は、事象の発生有りと判定されたことに応じて、事象を発生させた人または動物に対し、監視カメラを介して警告を行う警告部を更に備えてよい。
事象の発生有りと判定されたことに応じて、監視カメラを視野内に含む他の監視カメラが撮像した画像に対し、事象の発生有りの旨を対応付ける画像管理部を更に備えてよい。
本発明の第２の態様においては、システムが提供される。システムは、第１の態様の装置を備えてよい。システムは、撮像した画像を装置に供給する１または複数の監視カメラを備えてよい。
システムは、装置を複数備えてよい。
本発明の第３の態様においては、方法が提供される。方法は、監視カメラが撮像した画像を受信する受信段階を備えてよい。方法は、受信した画像に基づいて、監視カメラを用いた監視を妨害する事象の発生の有無を判定する判定段階を備えてよい。方法は、事象の発生有りと判定されたことに応じて、その旨を監視カメラの管理者に通知する通知段階を備えてよい。
本発明の第４の態様においては、プログラムが提供される。プログラムは、コンピュータを、監視カメラが撮像した画像を受信する受信部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、受信した画像に基づいて、監視カメラを用いた監視を妨害する事象の発生の有無を判定する判定部として機能させてよい。プログラムは、コンピュータを、事象の発生有りと判定されたことに応じて、その旨を監視カメラの管理者に通知する通知部として機能させてよい。
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
本実施形態に係る警備システム１を示す。 装置４の動作を示す。 変形例に係る警備システム１Ａを示す。 本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
［１．警備システム１］
図１は、本実施形態に係る警備システム１を示す。警備システム１は、複数の監視カメラ２と、装置４と、管理者端末５とを備える。
ここで本実施形態では一例として、警備システム１の各構成のうち、各監視カメラ２と装置４とは直接接続されてよく、装置４と、管理者端末５とは、通信ネットワーク１０を介して接続されてよい。通信ネットワーク１０は、インターネット、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク等の各種ネットワークまたはその組み合わせを含んで構成されてよい。通信ネットワーク１０は、有線および無線の少なくとも一方による接続ポイントを含んでよい。通信ネットワーク１０は、インターネットなどの公衆回線から分離された専用回線により実現されてもよい。
［１．１．監視カメラ２］
各監視カメラ２は、撮像領域の撮像を行う。各監視カメラ２は、撮像により取得した画像（画像データとも称する）を装置４に供給してよい。画像は動画像であってよく、監視カメラ２は、常時、撮像を行って動画像（映像とも称する）を生成してよい。例えば、各監視カメラ２は３０ｆ／ｓで撮像を行ってよい。なお、画像は静止画像であってもよい。この場合に、監視カメラ２は、定期的なタイミングで撮像を行い、静止画像を生成してよい。監視カメラ２は可視光のカメラであってもよいし、赤外線や紫外線（一例としてＸ線）のカメラであってもよい。一例として、監視カメラ２は、昼間には可視光を用いた撮像を行い、夜間には赤外線を照射した場合の物体から反射光を用いた撮像を行ってよい。
各監視カメラ２は、音声出力が可能であってよい。例えば、各監視カメラ２は、図示しないスピーカを有してもよいし、スピーカと外部接続されてもよい。これにより、各監視カメラ２は、装置４からの指示に応じて音声メッセージを出力してもよいし、警告音を出力してもよい。
また、各監視カメラ２は、図示しないライトを有してもよいし、ライトと外部接続されてもよい。これにより、各監視カメラ２は、視野内にフラッシュを生じさせてよい。
各監視カメラ２は、道路や駐車場、街灯、電柱に配置されてもよいし、設備の出入り口や通路などに配置されてもよい。設備は、プラントでもよいし、学校や住宅、駅、空港、博物館、病院、店舗（一例として飲食店）であってもよいし、テーマパークや遊園地、それらのアトラクション用施設などであってもよい。プラントとしては、化学やバイオ等の工業プラントの他、ガス田や油田等の井戸元やその周辺を管理制御するプラント、水力・火力・原子力等の発電を管理制御するプラント、太陽光や風力等の環境発電を管理制御するプラント、上下水やダム等を管理制御するプラント等が挙げられる。
［１．２．装置４］
装置４は、複数の監視カメラ２と協働して設備の警備を支援する。装置４は、通信部４０と、受信部４１と、記憶部４２と、判定部４３と、通知部４４と、警告部４５と、画像管理部４６と、推定モデル４７と、学習処理部４８とを有する。
［１．２（１）．通信部４０］
通信部４０は、通信ネットワーク１０を介して管理者端末５などと通信する。
［１．２（２）．受信部４１］
受信部４１は、監視カメラ２が撮像した画像を受信する。なお、本実施形態では一例として、受信部４１は各監視カメラ２から直接的に画像を受信するが、通信部４０および通信ネットワーク１０を介して画像を受信してもよい。受信部４１は、画像を撮像した監視カメラ２の識別情報（カメラＩＤとも称する）や撮像時間と共に、受信した画像を記憶部４２および判定部４３に供給してよい。
［１．２（３）．記憶部４２］
記憶部４２は、１または複数の画像を記憶する。例えば、記憶部４２は、監視カメラ２が過去に撮像した過去画像に基づく基準画像を記憶してよい。
基準画像は、監視カメラ２を用いた監視を妨害する事象（監視妨害事象とも称する）の発生の有無を判定するために判定部４３により用いられる画像であってよい。監視妨害事象とは、監視カメラ２の視野の少なくとも一部が袋やシート、粘着物（一例としてガム）、液体（一例として塗料）、泡、蜘蛛の巣などによって遮られることであってもよいし、監視カメラ２の位置や向きが変えられることであってもよいし、監視カメラ２の電源ケーブルや通信ケーブルが切断されることであってもよい。なお、蜘蛛の巣は、赤外線を乱反射する結果、可視光を用いた撮像画像には影響を与えずに、赤外線を用いた撮像画像には影響を与え得る。
基準画像は、監視妨害事象が発生していない状態を示す画像であってよい。また、基準画像は、監視カメラ２により撮像され得る被写体のうち、移動しない被写体のみを抽出した画像であってよい。記憶部４２は、装置４に画像を提供する監視カメラ２ごとに基準画像を記憶してよい。
記憶部４２は、各監視カメラ２により撮像された画像をさらに記憶してよく、本実施形態においては一例として、各監視カメラ２により撮像された画像を、撮像を行った監視カメラ２のカメラＩＤと対応付けて記憶してよい。記憶部４２内の画像は通信部４０によって読み出し可能であってよい。
［１．２（４）．判定部４３］
判定部４３は、受信部４１により受信した画像に基づいて監視妨害事象の発生の有無を判定する。判定部４３は、監視妨害事象が発生したか否かを判定してよい。
例えば、判定部４３は、受信した画像および基準画像の比較結果に基づいて、監視妨害事象の発生の有無を判定してよい。本実施形態では一例として、監視妨害事象が発生していない状態が基準画像で示されるため、判定部４３は、受信した画像が基準画像と異なることに応じて監視妨害事象の発生有りと判定してよい。
判定部４３は、判定結果を通知部４４、警告部４５、画像管理部４６および学習処理部４８に供給してよい。例えば、判定部４３は、監視妨害事象の発生有りと判定したこと（本実施形態では一例として、監視妨害事象が発生したと判定したこと）に応じて、その判定結果を通知部４４などに供給してもよい。これに加えて、判定部４３は、監視妨害事象の発生無しと判定したこと（本実施形態では一例として、監視妨害事象が発生しなかったと判定したこと）に応じて、その判定結果を通知部４４などに供給してもよい。
判定部４３は、判定結果と共に、判定を行った画像や、当該画像を撮像した監視カメラ２のカメラＩＤ、撮像時刻などを供給してもよい。監視妨害事象が発生した旨の判定を行った画像を撮像した監視カメラ２のカメラＩＤは、監視妨害事象が発生した監視カメラ２を示してよい。監視妨害事象が発生した旨の判定を行った画像の撮像時刻は、監視妨害事象の発生時刻を示してよい。
［１．２（５）．通知部４４］
通知部４４は、監視妨害事象の発生有りと判定されたこと（本実施形態では一例として、監視妨害事象が発生したと判定されたこと）に応じて、監視妨害事象の発生を監視カメラ２の管理者に通知する。通知部４４は、監視妨害事象が発生した監視カメラ２のカメラＩＤと、監視妨害事象の発生時刻とを管理者に通知してよい。通知部４４は、通信部４０を介して管理者端末５に通知を行ってよい。
［１．２（６）．警告部４５］
警告部４５は、監視妨害事象の発生有りと判定されたこと（本実施形態では一例として、監視妨害事象が発生したと判定されたこと）に応じて、監視妨害事象を発生させた人または動物に対し、監視カメラ２を介して警告を行う。警告部４５は、複数の監視カメラ２のうち、監視妨害事象が発生した監視カメラ２を介して警告を行ってよい。一例として、警告部４５は、監視カメラ２から音声メッセージや警告音を出力させてもよいし、フラッシュを生じさせてもよい。
［１．２（７）．画像管理部４６］
画像管理部４６は、一の監視カメラ２で監視妨害事象の発生有りと判定されたこと（本実施形態では一例として、監視妨害事象が発生したと判定されたこと）に応じて、当該一の監視カメラ２を視野内に含む他の監視カメラ２（監視カメラ２Ａとも称する）が撮像した画像に対し、監視妨害事象が発生した旨を対応付ける。
画像管理部４６は、少なくとも１つの監視カメラ２（本実施形態では一例として、警備システム１の各監視カメラ２）のカメラＩＤに対し、当該監視カメラ２を視野内に含む他の各監視カメラ２ＡのカメラＩＤを対応付けたテーブル（図示せず）を有してよい。画像管理部４６は、このテーブルを参照して、監視妨害事象が発生した監視カメラ２を視野内に含む他の各監視カメラ２Ａを検出してよい。
画像管理部４６は、記憶部４２に記憶された各画像のうち、他の各監視カメラ２Ａが撮像した画像に対し、監視妨害事象が発生した旨を対応付けてよい。画像管理部４６は、監視妨害事象の発生時刻を含む時間帯に他の各監視カメラ２Ａが撮像した少なくとも１つの画像に対し、監視妨害事象が発生した旨を対応付けてよい。
［１．２（８）．推定モデル４７］
推定モデル４７は、監視カメラ２が撮像した画像から監視妨害事象の発生有無を推定する。推定モデル４７は、監視カメラ２が撮像した画像が入力されることに応じて、画像に対して画像解析を行い、監視妨害事象の発生有無の推定結果を出力してよい。
例えば、推定モデル４７は、画像解析によって検出対象が検出されるか否かに応じて、監視妨害事象の発生有無を推定してもよい。検出対象は、画像に含まれ得る被写体のうち検出するべき被写体（対象被写体とも称する）であってよい。推定モデル４７は、対象被写体を検出したことに応じて、当該対象被写体の特徴を示す特徴データをさらに出力してよい。
対象被写体は、画像解析によって検出可能な被写体のうち、監視カメラ２による監視を妨害し得る物体であってよく、例えば、スプレー缶やナイフなどであってもよいし、監視カメラ２の側に向けて口が開かれた袋や、粘着テープの粘着面であってもよい。
推定モデル４７が画像解析を行う解析対象の画像は、静止画像であってよく、一例として、動画像から抽出されるフレームであってよい。なお、推定モデル４７による検出対象は、複数のフレームに亘って行われる動作（一例として、スプレー缶を振る動作）であってもよい。この場合には、推定モデル４７が画像解析を行う解析対象の画像は、基準時間幅（一例として１０秒や１分）の動画像であってよい。推定モデル４７は、基準時間幅の動画像に対して動作解析を行って、特定の動作を検出したことに応じて、監視妨害事象の発生有りの推定結果を出力してよい。
なお、本実施形態においては一例として、推定モデル４７は、監視妨害事象が発生したか否かの推定結果を出力してよいが、監視妨害事象が発生するか否かの推定結果を出力してもよい。推定モデル４７は、学習処理によって生成されてよい。本実施形態においては一例として、推定モデル４７は、ディープラーニングなどの機械学習により得られるモデルであってよいが、これに限定されるものではない。
［１．２（９）．学習処理部４８］
学習処理部４８は、監視妨害事象の発生有りの場合において監視カメラ２が撮像した画像に基づいて、推定モデル４７に学習処理を行う。学習処理部４８は、監視妨害事象が発生した監視カメラ２が撮像した画像を含む学習データを用いて学習処理を行ってよい。
監視妨害事象が発生したか否かを推定モデル４７が推定する場合には、学習データには、監視妨害事象が発生した状態の画像が含まれてよい。本実施形態においては一例として、学習データには、判定部４３から監視妨害事象の発生有りの判定結果と共に供給された画像が含まれてよい。
監視妨害事象が発生するか否かを推定モデル４７が推定する場合には、学習データには、監視妨害事象が発生する直前の画像が含まれてよい。本実施形態においては一例として、判定部４３から監視妨害事象の発生無しの判定結果の次に発生有りの判定結果が供給された場合に、当該発生無しの判定結果と共に供給された画像が学習データに含まれてよい。
［１．３．管理者端末５］
管理者端末５は、監視カメラ２の管理者により操作される端末である。管理者端末５は、通信ネットワーク１０を介して通信可能であってよい。管理者端末５はハンドヘルドターミナル(HHT)（一例としてスマートフォンまたはタブレットＰＣ）でもよいし、据え置き型のＰＣでもよい。
管理者端末５は、装置４から監視妨害事象の発生の通知を受信して、監視妨害事象が発生した監視カメラ２のカメラＩＤと、監視妨害事象の発生時刻とを表示してよい。これにより、管理者は、監視妨害事象が発生した監視カメラ２に速やかに向かい、監視妨害事象を解消することができる。
［１．４．装置４から得られる効果］
以上の装置４によれば、受信した画像に基づいて監視妨害事象の発生有りと判定されたこと（本実施形態では一例として、監視妨害事象が発生したと判定されたこと）に応じて、監視妨害事象の発生が監視カメラ２の管理者に通知されるので、監視妨害事象を速やかに解消して監視カメラ２による監視を正常化することができる。
また、監視カメラ２が過去に撮像した画像に基づく基準画像と、監視カメラ２から受信した画像との比較結果に基づいて監視妨害事象の発生の有無が判定されるので、監視妨害事象の発生を正確に判定することができる。
また、監視妨害事象の発生有りの場合に撮像された画像に基づいて推定モデル４７に学習処理が行われるので、監視妨害事象の発生を推定し得る推定モデル４７を生成し、監視妨害事象の発生判定に用いることができる。
また、監視妨害事象の発生有りと判定されたことに応じ、監視妨害事象を発生させた人または動物に対して監視カメラ２から警告が行われるので、監視妨害事象がさらに悪化するのを防ぐことができる。また、監視妨害事象の発生が警告を引き起こすということを、監視妨害事象を発生させた人や動物に対して知らせることができるため、次回の監視妨害事象の発生を抑止することができる。
また、監視妨害事象の発生有りと判定されたことに応じて、監視カメラ２を視野内に含む他の監視カメラ２により撮像された画像に対し、監視妨害事象の発生有りの旨が対応付けられるので、監視妨害事象を生じさせた原因を容易に確認することができる。
［２．動作］
図２は、装置４の動作を示す。装置４は、ステップＳ１１～Ｓ２３の処理を行うことにより監視カメラ２による監視を支援する。
ステップＳ１１において受信部４１は、監視カメラ２が撮像した画像を受信する。受信部４１は、画像を撮像した監視カメラ２のカメラＩＤおよび撮像時間を併せて受信してよい。
ステップＳ１３において判定部４３は、受信した画像に基づいて監視妨害事象の発生の有無（本実施形態では一例として監視妨害事象が発生したか否か）を判定する。判定部４３は、監視カメラ２ごとに監視妨害事象の発生の有無を判定してよい。判定部４３は、監視カメラ２から受信した画像と、記憶部４２に記憶された基準画像との比較結果に基づいて、監視妨害事象の発生の有無を判定してよい。
例えば、判定部４３は、受信した画像の構図が基準画像の構図から閾値以上変化したことに応じて、監視妨害事象の発生有りと判定してよい。構図とは、画像内の被写体の構成であってよく、一例として画像内の被写体のうち、視野内で固定された各被写体（固定被写体とも称する）の位置や向きであってよい。固定被写体とは、例えば、壁と天井または床との境界部分や、壁同士の境界部分、手摺、照明、机、棚などであってよい。固定被写体の向きとは、画像の面内の基準線（一例として水平線）となす角度であってもよいし、撮像面となす角度、つまり奥行方向の角度であってもよい。構図が閾値以上に変化するとは、各固定被写体の位置のずれ量の総和が位置ずれ閾値を超えること、または、各固定被写体の角度のずれ量の総和が角度ずれ閾値を超えることの少なくとも一方であってよい。
また、判定部４３は、監視カメラ２の合焦状態に基づいて、監視妨害事象の発生の有無を判定してよい。例えば、判定部４３は、基準画像の合焦状態と、監視カメラ２から受信した画像の合焦状態とが異なることに応じて、監視妨害事象の発生有りと判定してよい。一例として、判定部４３は、基準画像に含まれる固定被写体の領域のシャープネスと、監視カメラ２から受信した画像に含まれる固定被写体の領域のシャープネスとが基準値以上に異なることに応じて、監視妨害事象の発生有りと判定してよい。これに代えて、判定部４３は、基準画像との比較を行わずに、監視カメラ２から受信した画像のシャープネスがシャープネス下限値よりも低いことに応じて、監視妨害事象の発生有りと判定してよい。
また、判定部４３は、監視カメラ２が撮像した画像の明るさに基づいて、監視妨害事象の発生の有無を判定してよい。画像の明るさは、任意の指標で表されてよく、本実施形態では一例として輝度であるが、明度であってもよい。判定部４３は、画像の少なくとも一部の領域の明るさに基づいて、監視妨害事象が発生したかを判定してよい。一例として、判定部４３は、基準時間幅に亘って画像の少なくとも一部の領域の明るさが基準画像内の対応領域の明るさに対し、基準量を超えて異なることに応じて、監視妨害事象が発生したと判定してよい。これに代えて、判定部４３は、基準画像との比較を行わずに、基準時間幅に亘って画像の少なくとも一部の領域の明るさが明るさ上限値よりも高いこと、または、明るさ下限値よりも低いことの少なくとも一方に応じて、監視妨害事象が発生したと判定してもよい。
また、判定部４３は、監視カメラ２が赤外線を照射して撮像した画像（赤外線画像とも称する）に基づいて、監視妨害事象の発生の有無を判定してよい。判定部４３は、赤外線の乱反射を検知したことに応じて、監視妨害事象の発生有りと判定してよい。例えば、判定部４３は、監視カメラ２から受信した赤外線画像と、基準画像との比較結果により監視妨害事象の発生の有無を判定してよく、基準画像は可視光を用いて撮像された画像であってもよいし、赤外線を照射して撮像された画像であってもよい。これに代えて、判定部４３は、基準画像との比較を行わずに、赤外線画像の明るさ、または、シャープネスの少なくとも一方に基づいて監視妨害事象の発生の有無を判定してよい。例えば、判定部４３は、赤外線画像の明るさが基準明るさよりも高いことや、赤外線画像のシャープネスが基準シャープネスより低いことに応じて、監視妨害事象の発生有りと判定してよい。
また、判定部４３は、監視カメラ２が撮像した動画像の揺れに基づいて、監視妨害事象の発生の有無を判定してよい。例えば、判定部４３は、動画像内の基準数毎のフレームを比較して構図が閾値以上変化したことに応じて、監視妨害事象の発生有りと判定してよい。
また、判定部４３は、受信部４１により画像が受信されないことに応じて監視妨害事象の発生有りと判定してよい。例えば、判定部４３は、受信部４１から画像が供給されないことに応じて監視妨害事象の発生有りと判定してもよいし、受信部４１から供給される画像全体が黒や青、白などの一色である場合に監視妨害事象の発生有りと判定してもよい。
ステップＳ１５において判定部４３は、監視妨害事象の発生有りと判定したか否かを判定する。監視妨害事象の発生無しと判定した場合（ステップＳ１５；Ｎｏ）には、ステップＳ１１に処理が移行する。監視妨害事象の発生有りと判定した場合（ステップＳ１５；Ｙｅｓ）には、ステップＳ１７に処理が移行する。
ステップＳ１７において警告部４５は、監視妨害事象を発生させた人または動物に対し、監視カメラ２を介して警告を行う。警告部４５は、基準時間（一例として１０秒）間に警告を継続させてよい。なお、このステップＳ１７の処理から後述のステップＳ２３までの処理は、他の順に行われてもよいし、並行して行われてもよい。
ステップＳ１９において通知部４４は、監視妨害事象の発生を管理者端末５に通知する。これにより、管理者によって監視妨害事象が解消される。
ステップＳ２１において画像管理部４６は、監視妨害事象が生じた監視カメラ２を視野内に含む他の監視カメラ２Ａが撮像した画像に対し、監視妨害事象が発生した旨を対応付ける。一例として、画像管理部４６は、記憶部４２に記憶された各画像のうち、監視妨害事象の発生時刻を含む時間帯に他の各監視カメラ２Ａが撮像した画像に対し、監視妨害事象が発生した旨のタグを付けてよい。タグには、監視妨害事象が発生した監視カメラ２のカメラＩＤが含まれてもよい。
ステップＳ２３において学習処理部４８は、監視妨害事象の発生有りの場合において監視カメラ２が撮像した画像に基づいて、推定モデル４７に学習処理を行う。
学習処理部４８は、監視妨害事象が発生した監視カメラ２が撮像した画像と、当該画像で生じた監視妨害事象の種類（または、当該画像で生じる監視妨害事象の種類）とを含む学習データを用いて推定モデル４７に学習処理を行ってよい。これにより、推定モデル４７は、各種類の監視妨害事象について発生有無が推定可能となる。
なお、監視妨害事象の種類とは、一例として、監視カメラ２の視野の少なくとも一部が遮られることや、監視カメラ２の位置や向きが変えられること、監視カメラ２のケーブルが切断されること等であってよい。監視妨害事象の種類は、装置４のオペレータ等によって入力されてよい。
また、学習処理部４８は、監視妨害事象の種類に加えて、または、これに代えて、監視カメラ２による撮像時刻を含む学習データを用いて推定モデル４７に学習処理を行ってもよい。これにより、推定モデル４７は、撮像時刻によって監視妨害事象の写り方が異なる場合に、撮像時刻に応じた推定が可能となる。
なお、推定モデル４７に対して学習処理が十分に行われた場合（一例として、基準数の学習処理が行われた場合や、推定モデル４７による推定精度が基準精度以上になった場合）には、推定モデル４７は、判定部４３による判定に用いられてよい。この場合には、ステップＳ１３の処理において判定部４３は、推定モデル４７により監視妨害事象の発生が推定されることに応じて、監視妨害事象の発生有りと判定してよい。また、この推定モデル４７は、通信部４０を介して図示しない配信サーバに格納され、当該配信サーバから他の装置４に供給されて、判定部４３による判定に用いられてもよい。
以上の動作によれば、監視カメラ２から受信した画像の構図が基準画像の構図から閾値以上に変化したことに応じて監視妨害事象の発生有りと判定されるので、監視妨害事象の発生を正確に検知することができる。
また、監視カメラ２の合焦状態に基づいて監視妨害事象が発生したかが判定されるので、監視カメラ２が動かされたり、監視カメラ２に袋が被せられたりスプレーにより液体や泡が掛けられたりする等の監視妨害事象を検知することができる。
また、画像の明るさに基づいて監視妨害事象の発生の有無が判定されるので、監視カメラ２に袋が被せられたり、スプレーにより液体や泡が掛けられたり、ガムが付けられたりする等の監視妨害事象を検知することができる。また、ケーブルの断線により画像全体が黒や青、白などの一色になる場合にも監視妨害事象の発生有りと判定されるので、ケーブルの断線を検知することができる。
また、赤外線を照射して撮像した画像に基づいて監視妨害事象の発生の有無が判定されるので、赤外線画像に影響を与える蜘蛛の巣などの物体により監視カメラ２の視野が遮られる監視妨害事象を検知することができる。
また、撮像された動画像の揺れに基づいて監視妨害事象の発生有無が判定されるので、監視カメラ２が動かされたり、監視カメラ２にごみが付けられたりするなどの監視妨害事象を検知することができる。
また、画像が受信されないことに応じて監視妨害事象の発生有りと判定されるので、監視カメラ２の電源ケーブルや、監視カメラ２と装置との間の通信ケーブルが切断される等の監視妨害事象を検知することができる。
［３．変形例］
図３は、変形例に係る警備システム１Ａを示す。なお、本実施形態に係る警備システム１Ａにおいて、図１に示された警備システム１の構成と略同一のものには同一の符号を付け、説明を省略する。
警備システム１Ａは、複数の監視システム１１Ａを備える。各監視システム１１Ａは、装置４Ａと、画像を当該装置４Ａに供給する１または複数の監視カメラ２とを有する。従って、警備システム１Ａには、それぞれ１または複数の監視カメラ２と対応付けられた複数の装置４Ａが具備される。各装置４Ａは、設備などに分散して配置されてよい。複数の監視システム１１Ａのうち、一の監視システム１１Ａにおける監視カメラ２は、他の監視システム１１Ａにおける監視カメラ２を視野内に含んでよい。
各装置４Ａは、画像管理部４６Ａを有する。画像管理部４６Ａは、他の装置４Ａの画像管理部４６Ａと協働して、第１の監視カメラ２で監視妨害事象の発生有りと判定されたこと（本実施形態では一例として、監視妨害事象が発生したと判定されたこと）に応じて、第２の監視カメラ２が撮像した画像に対し、監視妨害事象が発生した旨を対応付ける。
例えば、一の監視システム１１Ａにおける第１の監視カメラ２が他の監視システム１１Ａにおける第２の監視カメラ２の視野内に含まれる状態で、第１の監視カメラ２に監視妨害事象の発生有りと判定される場合に、一の監視システム１１Ａにおける装置４Ａの画像管理部４６Ａ（画像管理部４６Ａ（１）とも称する）と、他の監視システム１１Ａにおける他の装置４Ａの画像管理部４６Ａ（画像管理部４６Ａ（２）とも称する）とが協働して画像を管理してよい。
一の監視システム１１Ａの画像管理部４６Ａ（１）は、当該一の監視システム１１Ａにおける少なくとも１つの監視カメラ２（本実施形態では一例として、一の監視システム１１Ａの各監視カメラ２）のカメラＩＤに対し、当該監視カメラ２を視野内に含む他の各監視カメラ２のカメラＩＤと、当該他の監視カメラ２から画像が供給される装置４Ａの識別情報（装置ＩＤとも称する）とを対応付けたテーブル（図示せず）を有してよい。画像管理部４６Ａ（１）は、このテーブルを参照して、監視妨害事象が発生した第１の監視カメラ２を視野内に含む各第２の監視カメラ２と、当該第２の監視カメラ２による画像の供給先の装置４Ａとを検出してよい。画像管理部４６Ａ（１）は、通信部４０を介して、検出された装置４Ａに対し、検出された第２の監視カメラ２のカメラＩＤと、監視妨害事象が発生した第１の監視カメラ２のカメラＩＤと、発生時刻とを供給してよい。
一方、他の監視システム１１Ａの画像管理部４６Ａ（２）は、当該他の監視システム１１Ａに属する第２の監視カメラ２のカメラＩＤと共に、監視妨害事象が発生した第１の監視カメラ２のカメラＩＤと、発生時刻とが通信部４０を介して供給されることに応じて、記憶部４２に記憶された各画像のうち、第２の監視カメラ２が撮像した画像に対し、第１の監視カメラ２で監視妨害事象が発生した旨を対応付けてよい。画像管理部４６Ａ（２）は、監視妨害事象の発生時刻を含む時間帯に第２の監視カメラ２が撮像した少なくとも１つの画像に対し、監視妨害事象が発生した旨を対応付けてよい。
以上の装置４Ａによれば、他の装置４Ａと協働して、第１の監視カメラ２で監視妨害事象の発生有りと判定されたことに応じて、第２の監視カメラ２が撮像した画像に対し、監視妨害事象が発生した旨を対応付けることができる。
［４．その他の変形例］
なお、上記の実施形態および変形例においては、装置４は、記憶部４２と、警告部４５と、画像管理部４６，４６Ａと、推定モデル４７と、学習処理部４８とを有することとして説明したが、これらの何れかを有しないこととしてもよい。例えば、装置４が記憶部４２を有しない場合には、判定部４３は、基準画像との比較を行わずに監視妨害事象の発生の有無を判定してよい。また、装置４が推定モデル４７を有しない場合には、学習処理部４８は、装置４に外部接続された推定モデル４７の学習処理を行ってよく、判定部４３は、装置４に外部接続されて学習処理が行われた推定モデル４７を用いて判定を行ってよい。
また、画像管理部４６，４６Ａは記憶部４２に記憶された各画像のうち、監視妨害事象が発生した監視カメラ２を視野内に含む他の監視カメラ２Ａが撮像した画像に対し、監視妨害事象が発生した旨を対応付けることとして説明したが、この画像を記憶部４２から読み出して監視妨害事象が発生した旨と対応付けて、他の機器からアクセス可能なファイルサーバ（図示せず）にアップロードしてもよい。
また、記憶部４２に記憶される基準画像は、監視基準事象が発生していない状態を示すこととして説明したが、監視妨害事象が発生した状態を示してもよい。この場合には、記憶部４２は、監視妨害事象の種類ごとに基準画像を記憶してよい。また、判定部４３は、受信した画像が基準画像と近似することに応じて監視妨害事象が発生したと判定してよい。一例として、判定部４３は、受信した画像の構図と、基準画像の構図との差異が閾値未満であることに応じて、監視妨害事象の発生有りと判定してよい。また、判定部４３は、受信した画像の合焦状態と、基準画像の合焦状態とが近似することに応じて、監視妨害事象の発生有りと判定してよい。
また、判定部４３は、監視妨害事象が発生したか否かを判定することとして説明したが、監視妨害事象が発生するか否かを判定することとしてもよい。この場合には、判定部４３は、監視妨害事象が発生する直前の状態を示す基準画像と、監視カメラ２から受信した画像とが近似することに応じて監視妨害事象が発生すると判定してよい。また、判定部４３は警告部４５による警告後に改めて判定を行ってよく、警告後の判定において監視妨害事象が発生しないと判定されることに応じて、警告部４５は警告を終了し、通知部４４は通知を行わなくてもよい。また、学習処理部４８は、監視妨害事象が発生するか否かを推定する推定モデル４７に対し、監視妨害事象が発生すると判定された画像を用いて学習処理を行ってよい。これに代えて、学習処理部４８は、監視妨害事象が発生したか否かを推定する推定モデル４７に対し、監視妨害事象が発生すると判定された画像（一例として動画像から抽出されるフレーム）より基準時間（一例として１分）だけ後に撮像された画像を用いて学習処理を行ってよい。
また、本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
図４は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。
本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インタフェース２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。
ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。
通信インタフェース２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。
ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。
プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。
例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。
また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
１ 警備システム
２ 監視カメラ
４ 装置
５ 管理者端末
１０ 通信ネットワーク
１１ 監視システム
４０ 通信部
４１ 受信部
４２ 記憶部
４３ 判定部
４４ 通知部
４５ 警告部
４６ 画像管理部
４７ 推定モデル
４８ 学習処理部
２２００ コンピュータ
２２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ
２２１０ ホストコントローラ
２２１２ ＣＰＵ
２２１４ ＲＡＭ
２２１６ グラフィックコントローラ
２２１８ ディスプレイデバイス
２２２０ 入／出力コントローラ
２２２２ 通信インタフェース
２２２４ ハードディスクドライブ
２２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ
２２３０ ＲＯＭ
２２４０ 入／出力チップ
２２４２ キーボード

Claims (18)

  1. 監視カメラが撮像した画像を受信する受信部と、
    受信した前記画像に基づいて、前記監視カメラを用いた監視を妨害する事象の発生の有無を判定する判定部と、
    前記事象の発生有りと判定されたことに応じて、その旨を前記監視カメラの管理者に通知する通知部と、
    監視を妨害する事象の発生有りの場合において前記監視カメラが撮像した画像に基づいて、前記監視カメラが撮像した画像から前記事象の発生の有無を推定する推定モデルに学習処理を行う学習処理部と、
    を備え、
    前記学習処理部は、前記事象の発生有りの場合において前記監視カメラが撮像した画像と、当該画像の撮像時刻とを含む学習データを用いて学習処理を行う、装置。
  2. 前記監視カメラが過去に撮像した過去画像に基づく基準画像を記憶する記憶部を更に備え、
    前記判定部は、受信した前記画像および前記基準画像の比較結果に基づいて、前記事象の発生の有無を判定する、請求項１に記載の装置。
  3. 前記判定部は、受信した前記画像の構図が前記基準画像の構図から閾値以上変化したことに応じて、前記事象の発生有りと判定する、請求項２に記載の装置。
  4. 前記判定部は、前記監視カメラの合焦状態に基づいて、前記事象の発生の有無を判定する、請求項２または３に記載の装置。
  5. 前記判定部は、前記監視カメラが撮像した画像の明るさに基づいて、前記事象の発生の有無を判定する、請求項１から４の何れか一項に記載の装置。
  6. 前記判定部は、前記監視カメラが赤外線を照射して撮像した画像における赤外線の乱反射の有無、当該画像の明るさが基準明るさよりも高いこと、または、当該画像のシャープネスが基準シャープネスより低いことに基づいて、前記事象の発生の有無を判定する、請求項１から５の何れか一項に記載の装置。
  7. 前記判定部は、前記監視カメラが撮像した動画像の揺れに基づいて、前記事象の発生の有無を判定する、請求項１から６の何れか一項に記載の装置。
  8. 前記判定部は、前記受信部により画像が受信されないことに応じて前記事象の発生有りと判定する、請求項１から７の何れか一項に記載の装置。
  9. 前記判定部は、前記事象が発生したか否かを判定する、請求項１から８の何れか一項に記載の装置。
  10. 前記判定部は、前記事象が発生するか否かを判定する、請求項１から９の何れか一項に記載の装置。
  11. 前記事象の発生有りと判定されたことに応じて、前記事象を発生させた人または動物に対し、前記監視カメラを介して警告を行う警告部を更に備える、請求項１から１０の何れか一項に記載の装置。
  12. 前記事象の発生有りと判定されたことに応じて、前記監視カメラを視野内に含む他の監視カメラが撮像した画像に対し、前記事象の発生有りの旨を対応付ける画像管理部を更に備える、請求項１から１１の何れか一項に記載の装置。
  13. 前記受信部は、複数の前記監視カメラが撮像した画像を受信し、
    前記画像管理部は、前記複数の監視カメラのうち一の監視カメラについて前記事象の発生有りと判定されたことに応じて、前記複数の監視カメラのうち少なくとも１つの監視カメラの識別情報に対し、当該監視カメラを視野内に含む他の各監視カメラの識別情報を対応付けたテーブルを用いて、前記一の監視カメラを視野内に含む前記他の各監視カメラを検出する、請求項１２に記載の装置。
  14. 前記画像管理部は、前記事象の発生有りと判定されたことに応じて、前記監視カメラを視野内に含む他の監視カメラにより、前記事象の発生時刻を含む時間帯に撮像された画像に対し、前記事象の発生有りの旨を対応付ける、請求項１２または１３に記載の装置。
  15. 請求項１から１４の何れか一項に記載の装置と、
    撮像した画像を前記装置に供給する１または複数の監視カメラと、
    を備えるシステム。
  16. 前記装置を複数備える、請求項１５に記載のシステム。
  17. 監視カメラが撮像した画像を受信する受信段階と、
    受信した前記画像に基づいて、前記監視カメラを用いた監視を妨害する事象の発生の有無を判定する判定段階と、
    前記事象の発生有りと判定されたことに応じて、その旨を前記監視カメラの管理者に通知する通知段階と、
    監視を妨害する事象の発生有りの場合において前記監視カメラが撮像した画像に基づいて、前記監視カメラが撮像した画像から前記事象の発生の有無を推定する推定モデルに学習処理を行う学習処理段階と、
    を備え、
    前記学習処理段階では、前記事象の発生有りの場合において前記監視カメラが撮像した画像と、当該画像の撮像時刻とを含む学習データを用いて学習処理を行う方法。
  18. コンピュータを、
    監視カメラが撮像した画像を受信する受信部と、
    受信した前記画像に基づいて、前記監視カメラを用いた監視を妨害する事象の発生の有無を判定する判定部と、
    前記事象の発生有りと判定されたことに応じて、その旨を前記監視カメラの管理者に通知する通知部と、
    監視を妨害する事象の発生有りの場合において前記監視カメラが撮像した画像に基づいて、前記監視カメラが撮像した画像から前記事象の発生の有無を推定する推定モデルに学習処理を行う学習処理部
    として機能させ、
    前記学習処理部は、前記事象の発生有りの場合において前記監視カメラが撮像した画像と、当該画像の撮像時刻とを含む学習データを用いて学習処理を行うプログラム。
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