JP7465773B2 - システム、電子機器、電子機器の制御方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を撮像する撮像部と、
前記撮像部によって撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出部と、
人間が他の人間に対して暴力を振るう動作の開始時点と終了時点との間における前記人間の所定部位の座標及び前記他の人間の所定部位の座標又は前記他の人間に関連する物体の座標と、前記人間が前記他の人間に対して暴力を振るう動作の開始との関係が機械学習された機械学習データに基づいて、前記抽出部によって抽出された前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標から、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始を推定するコントローラと、
を備える。
被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を含んで撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出部と、
前記被監視対象を含んで撮像された経時的な画像において前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始時点及び終了時点を示すタイミング情報に基づいて、前記開始時点と前記終了時点との間における前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標と、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始との関係を機械学習するコントローラと、
を備える。
被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を含んで撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出部と、
人間が他の人間に対して暴力を振るう動作の開始時点と終了時点との間における前記人間の所定部位の座標及び前記他の人間の所定部位の座標又は前記他の人間に関連する物体の座標と、前記人間が前記他の人間に対して暴力を振るう動作の開始との関係が機械学習された機械学習データに基づいて、前記抽出部によって抽出された前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標から、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始を推定するコントローラと、
を備える。
被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を撮像する撮像ステップと、
前記撮像ステップによって撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出ステップと、
前記撮像ステップによって撮像された経時的な画像において前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始時点及び終了時点を示すタイミング情報に基づいて、前記開始時点と前記終了時点との間における前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標と、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始との関係を機械学習する機械学習ステップと、
を含む。
被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を撮像する撮像ステップと、
前記撮像ステップによって撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出ステップと、
人間が他の人間に対して暴力を振るう動作の開始時点と終了時点との間における前記人間の所定部位の座標及び前記他の人間の所定部位の座標又は前記他の人間に関連する物体の座標と、前記人間が前記他の人間に対して暴力を振るう動作の開始との関係が機械学習された機械学習データに基づいて、前記抽出ステップによって抽出された前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標から、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始を推定する推定ステップと、
を含む。
コンピュータに、
被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を撮像する撮像ステップと、
前記撮像ステップによって撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出ステップと、
前記撮像ステップによって撮像された経時的な画像において前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始時点及び終了時点を示すタイミング情報に基づいて、前記開始時点と前記終了時点との間における前記所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標と、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始との関係を機械学習する機械学習ステップと、
を実行させる。
コンピュータに、
被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を撮像する撮像ステップと、
前記撮像ステップによって撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出ステップと、
人間が他の人間に対して暴力を振るう動作の開始時点と終了時点との間における前記人間の所定部位の座標及び前記他の人間の所定部位の座標又は前記他の人間に関連する物体の座標と、前記人間が前記他の人間に対して暴力を振るう動作の開始との関係が機械学習された機械学習データに基づいて、前記抽出ステップによって抽出された前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標から、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始を推定する推定ステップと、
を実行させる。
10 電子機器
11 抽出部
13 記憶部
132 機械学習データ
15 コントローラ
17 警告部
19 通信部
20 撮像部
Claims (20)
- 被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を撮像する撮像部と、
前記撮像部によって撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出部と、
前記撮像部によって撮像された経時的な画像において前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始時点及び終了時点を示すタイミング情報に基づいて、前記開始時点と前記終了時点との間における前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標と、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始との関係を機械学習するコントローラと、
を備えるシステム。 - 前記コントローラは、前記撮像部によって撮像された経時的な画像において前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始時点及び終了時点以外の時点を含むタイミング情報に基づいて、前記開始時点と前記終了時点との間における前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標と、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始との関係を機械学習する、請求項1に記載のシステム。
- 前記抽出部は、前記撮像部によって撮像された秒間所定数の各フレームの画像から、前記被監視対象の身体における所定数の関節点の座標及び前記他の人物の身体における所定数の関節点の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を2次元的に抽出する、請求項1又は2に記載のシステム。
- 前記抽出部は、2次元的に抽出された前記被監視対象の身体における所定数の関節点の座標及び前記他の人物の身体における所定数の関節点の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標の各方向成分を、当該各方向成分の最大値及び最小値に基づいて正規化する、請求項1から3のいずれかに記載のシステム。
- 前記タイミング情報において、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の終了時点は、前記撮像部によって撮像された経時的な画像において前記被監視対象が前記他の人物から所定距離以上離れたタイミングを示す、請求項1から4のいずれかに記載のシステム。
- 前記タイミング情報において、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始時点は、前記撮像部によって撮像された経時的な画像において前記被監視対象が前記他の人物から所定距離以内に近づいたタイミングを示す、請求項1から5のいずれかに記載のシステム。
- 前記タイミング情報において、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始時点は、前記撮像部によって撮像された経時的な画像において前記被監視対象の手首が前記他の人物又は前記他の人物に関連する物体に近づき始めたタイミングを示す、請求項1から6のいずれかに記載のシステム。
- 被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を撮像する撮像部と、
前記撮像部によって撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出部と、
人間が他の人間に対して暴力を振るう動作の開始時点と終了時点との間における前記人間の所定部位の座標及び前記他の人間の所定部位の座標又は前記他の人間に関連する物体の座標と、前記人間が前記他の人間に対して暴力を振るう動作の開始との関係が機械学習された機械学習データに基づいて、前記抽出部によって抽出された前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標から、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始を推定するコントローラと、
を備えるシステム。 - 前記抽出部は、前記撮像部によって撮像された単位時間当たり所定数のフレームの画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出し、
前記コントローラは、前記抽出部によって抽出された前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標から、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始を推定する、請求項8に記載のシステム。 - 前記コントローラは、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始を推定したら、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始前に、所定の警告信号を出力する、請求項8又は9に記載のシステム。
- 前記コントローラは、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始を推定したら、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の終了前に、所定の警告信号を出力する、請求項8又は9に記載のシステム。
- 前記抽出部は、前記撮像部によって撮像された秒間所定数の各フレームの画像から、前記被監視対象の身体における所定数の関節点の座標及び前記他の人物の身体における所定数の関節点の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を2次元的に抽出する、請求項8から11のいずれかに記載のシステム。
- 前記抽出部は、2次元的に抽出された前記被監視対象の身体における所定数の関節点の座標及び前記他の人物の身体における所定数の関節点の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標の各方向成分を、当該各方向成分の最大値及び最小値に基づいて正規化する、請求項12に記載のシステム。
- 前記コントローラは、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始の推定の妥当性が所定以上になるように、前記フレームの数及び前記関節点の数の少なくとも一方を決定する、請求項12又は13に記載のシステム。
- 被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を含んで撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出部と、
前記被監視対象を含んで撮像された経時的な画像において前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始時点及び終了時点を示すタイミング情報に基づいて、前記開始時点と前記終了時点との間における前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標と、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始との関係を機械学習するコントローラと、
を備える電子機器。 - 被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を含んで撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出部と、
人間が他の人間に対して暴力を振るう動作の開始時点と終了時点との間における前記人間の所定部位の座標及び前記他の人間の所定部位の座標又は前記他の人間に関連する物体の座標と、前記人間が前記他の人間に対して暴力を振るう動作の開始との関係が機械学習された機械学習データに基づいて、前記抽出部によって抽出された前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標から、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始を推定するコントローラと、
を備える電子機器。 - 被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を撮像する撮像ステップと、
前記撮像ステップによって撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出ステップと、
前記撮像ステップによって撮像された経時的な画像において前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始時点及び終了時点を示すタイミング情報に基づいて、前記開始時点と前記終了時点との間における前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標と、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始との関係を機械学習する機械学習ステップと、
を含む、電子機器の制御方法。 - 被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を撮像する撮像ステップと、
前記撮像ステップによって撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出ステップと、
人間が他の人間に対して暴力を振るう動作の開始時点と終了時点との間における前記人間の所定部位の座標及び前記他の人間の所定部位の座標又は前記他の人間に関連する物体の座標と、前記人間が前記他の人間に対して暴力を振るう動作の開始との関係が機械学習された機械学習データに基づいて、前記抽出ステップによって抽出された前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標から、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始を推定する推定ステップと、
を含む、電子機器の制御方法。 - コンピュータに、
被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を撮像する撮像ステップと、
前記撮像ステップによって撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出ステップと、
前記撮像ステップによって撮像された経時的な画像において前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始時点及び終了時点を示すタイミング情報に基づいて、前記開始時点と前記終了時点との間における前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標と、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始との関係を機械学習する機械学習ステップと、
を実行させる、プログラム。 - コンピュータに、
被監視対象及び他の人物又は前記他の人物に関連する物体を撮像する撮像ステップと、
前記撮像ステップによって撮像された画像から前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標を抽出する抽出ステップと、
人間が他の人間に対して暴力を振るう動作の開始時点と終了時点との間における前記人間の所定部位の座標及び前記他の人間の所定部位の座標又は前記他の人間に関連する物体の座標と、前記人間が前記他の人間に対して暴力を振るう動作の開始との関係が機械学習された機械学習データに基づいて、前記抽出ステップによって抽出された前記被監視対象の所定部位の座標及び前記他の人物の所定部位の座標又は前記他の人物に関連する物体の座標から、前記被監視対象が前記他の人物に対して暴力を振るう動作の開始を推定する推定ステップと、
を実行させる、プログラム。
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Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013232181A (ja) | 2012-04-06 | 2013-11-14 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法 |
JP2016163328A (ja) | 2015-03-05 | 2016-09-05 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
JP2019175093A (ja) | 2018-03-28 | 2019-10-10 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 推定装置、推定方法、推定プログラム、学習装置、学習方法、及び学習プログラム |
JP2020046928A (ja) | 2018-09-19 | 2020-03-26 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
-
2020
- 2020-09-17 JP JP2020156779A patent/JP7465773B2/ja active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013232181A (ja) | 2012-04-06 | 2013-11-14 | Canon Inc | 画像処理装置、画像処理方法 |
JP2016163328A (ja) | 2015-03-05 | 2016-09-05 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
JP2019175093A (ja) | 2018-03-28 | 2019-10-10 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 推定装置、推定方法、推定プログラム、学習装置、学習方法、及び学習プログラム |
JP2020046928A (ja) | 2018-09-19 | 2020-03-26 | キヤノン株式会社 | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Minh Hoai et al.,Max-margin early event detectors,2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,米国,IEEE,2012年,pp.2863-2870,https://ieeexplore.ieee.org/document/6248012 |
立松直倫 外2名,人物の関節の三次元データを用いた動作の予測の検討-リー群での相対位置に基づくSkeltonの特徴とMax-Margin Early Event Detectorsを用いた手法-,電子情報通信学会技術研究報告,日本,一般社団法人電子情報通信学会,2015年03月12日,第114巻 第520号,pp.229~234 |
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JP2022050268A (ja) | 2022-03-30 |
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