JP7531672B2 - 警備システム - Google Patents
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Description
また、本発明は、上記の発明において、前記学習済モデルから出力された分類結果は、表情の分類と該表情の分類に対応する確率を含み、前記緊急度算定部は、前記表情の分類に対応する確率と所定値との比較結果に基づいて緊急度を算定することを特徴とする。
まず、本実施例1に係る警備システムのシステム構成と概要について説明する。ここでは、通報者A1、通報者A2、警備員B1及び警備員B2が、同じ携帯端末10を所持しているものとする。また、通報者A1及び通報者A2は、警備員、警備ボランティア又は一般ユーザのいずれであっても良いものとする。ただし、警備ボランティア又は一般ユーザである場合には、通報を行うための通報アプリを自ら所持する携帯端末10にインストールしているものとする。また、本実施例1では、説明の便宜上、警備本部を意味するコントロールセンタ20を図示するが、このコントロールセンタ20は、コンピュータからなる一種の管理装置を意味する。
次に、図1に示した携帯端末10の構成について説明する。図2は、図1に示した携帯端末10の構成を示す機能ブロック図である。図3は、図2に示した携帯端末10の動作を説明する説明図である。図2に示すように、携帯端末10は、表示操作部11と、インカメラ12aと、アウトカメラ12bと、マイク13と、GPSユニット14と、イヤホン15と、スピーカ16と、通信I/F部17と、記憶部18と、制御部19とを有する。
次に、図1に示したコントロールセンタ20の構成について説明する。図4は、図1に示したコントロールセンタ20の構成を示すブロック図である。同図に示すように、コントロールセンタ20は、入力部21と、表示部22と、通信I/F部23と、記憶部24と、制御部25とを有する。
次に、学習済モデル24aの構造の一例について説明する。図8は、学習済モデル24aの構造の一例を示す図である。図8に示す学習済モデル24aは、コンボリューション層(Convolution)、コンボリューション層(Convolution)、アベレージプーリング層(Average Pooling)、コンボリューション層(Convolution)、アベレージプーリング層(Average Pooling)、全結合層(Fully Connect)、全結合層(Fully Connect)及び出力層(Softmax)を有する。かかるコンボリューション層(Convolution)に対して顔の部分画像Fが入力されたならば、出力層(Softmax)から分類結果である8つの確率P1、P2、P3、P4、P5、P6。P7、P8が出力される。
次に、図1に示した警備システムの通報処理手順について説明する。図9は、図1に示した警備システムの通報処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、携帯端末10は通報操作待ちの状態にあり(ステップS101;No)、通報操作を受け付けたならば(ステップS101;Yes)、インカメラ12a及びアウトカメラ12bで画像を撮像する(ステップS102)。そして、これらの画像を含む通報情報をコントロールセンタ20に送信する(ステップS103)。
まず、本実施例2に係る警備システムのシステム構成と概要について説明する。図10は、実施例2に係る警備システムのシステム構成及び概要を説明するための説明図である。図10に示すように、通報者A1が、携帯端末30の画面上に表示された通報ボタンを押下操作し、携帯端末30が通報操作を受け付けたならば(S31)、携帯端末30は、通報者A1自身の顔を撮影するインカメラを起動して顔画像を自動的に撮像するとともに、アウトカメラを起動して周囲の画像を自動的に撮像する(S32)。
次に、図10に示した携帯端末30の構成について説明する。図11は、図10に示した携帯端末30の構成を示す機能ブロック図である。なお、図2に示す携帯端末10と同様の機能部については、同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。
次に、図10に示した警備システムの通報処理手順について説明する。図12は、図10に示した警備システムの処理手順を示すフローチャートである。図12に示すように、携帯端末30は通報操作待ちの状態にあり(ステップS201;No)、通報操作を受け付けたならば(ステップS201;Yes)、インカメラ12a及びアウトカメラ12bで画像を撮像する(ステップS202)。そして、撮像した画像から人の顔の部分画像を切り出し(ステップS203)、この部分画像を学習済モデル24aに入力して、クラスタリング結果を取得する(ステップS204)。その後、クラスタリング結果に基づいて緊急度を算定し(ステップS205)、算定した緊急度を含む通報情報をコントロールセンタ40に送信する(ステップS206)。なお、例えばインカメラ12a及びアウトカメラ12bで撮像した画像に3名の人物の顔画像が存在し、それぞれの緊急度が算定された場合には、3名分の緊急度をインカメラ12a又はアウトカメラ12bの識別情報に対応づけてコントロールセンタ40に送信する。
B1、B2 警備員
F1、F2、F3 顔の部分画像
G1、G2 画像
10 携帯端末
11 表示操作部
12a インカメラ
12b アウトカメラ
13 マイク
14 GPSユニット
15 イヤホン
16 スピーカ
17 通信I/F部
18 記憶部
19 制御部
19a 通報操作受付部
19b 撮像処理部
19c 通報情報送信部
20 コントロールセンタ
21 入力部
22 表示部
23 通信I/F部
24 記憶部
24a 学習済モデル
24b 教師データ
25 制御部
25a 顔切出処理部
25b クラスタリング処理部
25c 緊急度算定部
25d 指示部
25e 学習処理部
30 携帯端末
31 顔切出処理部
32 クラスタリング処理部
33 緊急度算定部
40 コントロールセンタ
Claims (6)
- 通報者の携帯端末から通報情報を受信して警備員が所持する携帯端末に対し所定の指示を行う警備システムであって、
前記通報情報を受信したとき、該通報情報に含まれる前記通報者の顔を含む第1の画像と、前記通報者の周囲に所在する者の顔を含む第2の画像とを取得する取得部と、
前記第1の画像から前記通報者の顔の部分画像を切り出すとともに、前記第2の画像から前記通報者の周囲に所在する者の顔の部分画像を切り出す切出部と、
前記切出部により切り出された前記通報者の顔の部分画像、及び、前記通報者の周囲に所在する者の顔の部分画像にそれぞれ含まれる顔の表情を分類する分類処理部と、
前記分類処理部により分類された顔の表情に基づいて、事象の緊急度を算定する緊急度算定部と、
前記緊急度算定部により算定した緊急度に基づいて、所定の警備員が所持する携帯端末に対して指示を行う指示部と
を備えたことを特徴とする警備システム。 - 前記分類処理部は、
顔の部分画像と分類結果からなる教師データにより学習された学習済モデルを用いて顔の表情を分類する
ことを特徴とする請求項1に記載の警備システム。 - 前記学習済モデルから出力された分類結果は、表情の分類と該表情の分類に対応する確率を含み、
前記緊急度算定部は、前記表情の分類に対応する確率と所定値との比較結果に基づいて緊急度を算定する
ことを特徴とする請求項2に記載の警備システム。 - 前記学習済モデルから出力された分類結果は、喜びを示す第1の確率、信頼を示す第2の確率、期待を示す第3の確率、恐れを示す第4の確率、驚きを示す第5の確率、悲しみを示す第6の確率、嫌悪を示す第7の確率、怒りを示す第8の確率を含み、
前記緊急度算定部は、
前記第4の確率、前記第5の確率、前記第6の確率、前記第8の確率が所定値以上である場合に緊急度を高くし、前記第1の確率、前記第2の確率、前記第3の確率、前記第7の確率が所定値以上である場合に緊急度を低くする
ことを特徴とする請求項2に記載の警備システム。 - 前記指示部は、
前記緊急度が所定値以上である場合に、所定の警備員が所持する携帯端末に対して事象の発生位置への直行指示を行う
ことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか一つに記載の警備システム。 - 前記指示部は、
複数の異なる位置に所在する前記携帯端末から通報情報を受け付けた場合に、所定の警備員が所持する携帯端末に対してより緊急度が高い事象の発生位置への直行指示を行う
ことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか一つに記載の警備システム。
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