JPWO2014208025A1 - 感度調整装置、感度調整方法およびコンピュータプログラム、並びに監視システム - Google Patents

Abstract

監視場所における状況に応じて、異常事態の発生を検出する感度を適切に調整する。感度調整装置は、監視システムが監視する場所である監視場所の近傍の場所であり、かつ、人または車の混雑度に影響するイベントが起きる可能性がある場所である、候補場所を表す候補場所情報をキーとして、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースから、前記候補場所で起きる予定のイベントに関する情報を抽出する抽出部と、前記候補場所情報および前記抽出部が抽出したイベントに関する情報に基づいて予想される前記監視場所の混雑度に応じて、前記監視システムが前記監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する感度決定部と、を備える。

Description

本発明は、監視システムにおける、異常事態の発生を検出する感度を調整する感度調整装置などに関する。

監視システムは、駅または空港などにおけるセキュリティ向上を目的としたシステムである。監視システムは、監視カメラまたは集音マイクなどのセンサーを備える。監視システムは、センサーが出力する情報と監視ルールとを用いて異常事態を検出する。

監視ルールは条件を定義する情報を含む条件式である。監視ルールは、例えば、「if（人が鞄を置く画像がカメラに写りその後一定時間その鞄に人が近づかない）then（警報を出力する）」という条件式である。このような監視ルールに含まれる条件節（if節）が満たされた場合、監視システムは、監視システムの監視担当者宛てに警報を出力する。警報を受けた監視担当者は、「鞄が置き去りにされた」という異常事態が発生したことを知る。

非特許文献１は、公共の場所に鞄が置き去りにされたことを監視するための監視システムの一例を開示する。

Detecting Abandoned Luggage Items in a Public Space Kevin Smith, Pedro Quelhas, and Daniel Gatica-Perez Proceedings of the 9th IEEE International Workshop on Performance Evaluation in Tracking and Surveillance (PETS '06), June 2006, pp.75-82

監視システムが異常事態を効率的に検出するためには、監視システムが、適切な感度（Sensitivity）で異常事態を検出する必要がある。監視システムが異常事態を効率的に検出するためには、異常事態を検出するための感度は、監視場所における状況に応じて調整されなければならないことを、本発明者は見出した。

本発明は、監視場所における状況に応じて異常事態を検出する感度を適切に調整することができる、感度調整装置、感度調整方法およびプログラムを提供することを主たる目的とする。

本発明は、監視場所における状況に応じて、異常事態を検出する感度を適切に調整することができる、監視システムを提供することを、他の目的とする。

本発明の第１の側面は、監視システムが監視する場所である監視場所の近傍の場所であり、かつ、監視対象の混雑度に影響するイベントが起きる可能性がある場所である、候補場所を表す候補場所情報をキーとして、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースから、前記候補場所で起きる予定のイベントに関する情報を抽出する抽出部と、前記候補場所情報および前記抽出部が抽出したイベントに関する情報に基づいて予想される前記監視場所の混雑度に応じて、前記監視システムが前記監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する感度決定部と、を備える感度調整装置である。

本発明の第２の側面は、コンピュータによって、監視システムが監視する場所である監視場所の近傍の場所であり、かつ、人または車の混雑度に影響するイベントが起きる可能性がある場所である、候補場所を表す候補場所情報をキーとして、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースから、前記候補場所で起きる予定のイベントに関する情報を抽出し、前記候補場所情報および前記抽出部が抽出したイベントに関する情報に基づいて予想される前記監視場所の混雑度に応じて、前記監視システムが前記監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する、感度調整方法である。

本発明の第３の側面は、監視システムが監視する場所である監視場所の近傍の場所であり、かつ、人または車の混雑度に影響するイベントが起きる可能性がある場所である、候補場所を表す候補場所情報をキーとして、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースから、前記候補場所で起きる予定のイベントに関する情報を抽出する処理と、前記候補場所情報および前記抽出部が抽出したイベントに関する情報に基づいて予想される前記監視場所の混雑度に応じて、前記監視システムが前記監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する処理と、をコンピュータに実行させるプログラムである。

本発明の第４の側面は、上記監視サーバおよび上記感度調整装置を有する、監視システムである。

本発明の第５の側面は、監視システムが監視する場所である監視場所を表す監視場所情報をキーとして、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースから、前記監視場所で起きる予定のイベントに関する情報を抽出する抽出部と、前記監視場所情報および前記抽出部が抽出したイベントに関する情報に基づいて予想される前記監視場所の混雑度に応じて、前記監視システムが前記監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する感度決定部と、を備える感度調整装置である。

本発明の第６の側面は、監視システムが監視する場所である監視場所における状況を測定するセンサーから、監視場所における状況を表す情報を受信し、前記受信した情報に基づいて、前記監視場所における人または車の混雑度を判定する混雑度判定部と、前記混雑度判定部が判定した前記監視場所における混雑度に応じて、前記監視システムが前記監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する感度決定部と、を備える感度調整装置である。

また、本発明の目的は、上記のプログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体によっても達成される。

本発明によれば、監視場所における状況に応じて、異常事態を検出する感度を適切に調整することができる、感度調整装置、感度調整方法およびプログラムを提供することができる。

また、本発明によれば、監視場所における状況に応じて、異常事態を検出する感度を適切に調整することができる、監視システムを提供することができる。

監視システム１０００の概要を説明する図である。 本発明の第１の実施形態にかかる監視システム１０００の構成を説明するブロック図である。 本発明の第１の実施形態にかかる感度調整装置３００の構成を説明するブロック図である。 本発明の第２の実施形態にかかる監視システム２０００の構成を説明するブロック図である。 本発明の第２の実施形態にかかる感度調整装置４００の構成を説明するブロック図である。 本発明の第２の実施形態にかかる感度テーブル４５０が記憶する情報の一例を説明する図である。 本発明の第２の実施形態にかかる感度決定部４４０が出力する情報の一例を説明する図である。 本発明の第２の実施形態にかかる感度調整装置４００の動作を説明するフローチャートである。 本発明の第２の実施形態にかかる感度テーブル４５０が記憶する情報の一例を説明する図である。 本発明の第２の実施形態にかかるイベント種類辞書４７０が記憶する情報の一例を説明する図である。 本発明の第２の実施形態にかかる感度テーブル４５０が記憶する情報の一例を説明する図である。 本発明の第３の実施形態にかかる感度調整装置５００の構成を説明するブロック図である。 本発明の第４の実施形態にかかる感度調整装置６００の構成を説明するブロック図である。 本発明の感度調整装置を実現可能な情報処理装置３０００ハードウェア構成の一例を説明するブロック図である。

はじめに、発明の理解を容易にするため、本発明が適用され得る監視システム１０００の詳細と、発明が解決しようとする課題の詳細とを、それぞれ説明する。

まず、本発明が適用され得る監視システム１０００の詳細を説明する。図１は、監視システム１０００の概要を説明するための図である。監視システム１０００は、監視サーバ１００と、１つまたは複数のセンサー２００とを有する。

センサー２００は、監視システムが監視する場所である監視場所における状況を測定する。センサー２００は、例えば監視カメラまたは集音マイクである。以下、発明の理解を容易にするため、センサー２００を監視カメラであるとして説明を続ける。監視カメラは、監視場所を撮影する。監視場所は、例えば、１台の監視カメラに映る範囲である。監視場所は、複数台の監視カメラが監視する範囲であってもよい。監視場所は、例えば、特定の店舗、特定の公園、または、緯度および経度で指定される特定のエリアなどであってもよい。

監視システム１０００は、監視場所における監視対象の挙動を監視することにより、異常事態を検出する。監視対象は、例えば、監視場所に存在する人、車、自転車、物（例えば鞄など）または動物などである。以下、発明の理解を容易にするため、監視対象を人であるとして説明を続ける。

センサー２００（監視カメラ）は、監視場所における状況を測定した情報（画像等）を、監視サーバ１００に送信する。

監視サーバ１００は、センサー２００から監視場所における状況を測定した情報を受信する。監視サーバ１００は、監視場所において、異常事態が発生したか否かを検出する。監視サーバ１００には、異常事態を検出するための監視ルールが設定される。

監視ルールは特定の条件を定義する情報を含む条件式である。監視ルールは、例えば、「if（人が鞄を置く画像がカメラに写りその後一定時間その鞄に人が近づかない）then（監視担当者９００に警報を出力する）」という条件式である。

監視サーバ１００は、センサー２００（監視カメラ）から監視場所における状況を測定した情報を受信すると、受信した情報を解析し、監視場所における監視対象（人など）の挙動または属性などを抽出する。監視サーバは、例えば、行動推定技術を用いることにより、監視対象の挙動（例えば、歩いている、会話している、など）を抽出する。監視サーバは、例えば、顔認識技術などを用いることにより、監視対象の属性（例えば、年齢または性別など）を抽出する。監視サーバ１００が抽出した監視対象の挙動または属性が、監視ルールに含まれる条件節（if節）を満たした場合、監視サーバ１００は、監視ルールに含まれるthen節を実行する。

以降、監視ルールに含まれる条件節のことを、「監視ルールの条件節」と記載する。以降、監視ルールに含まれるthen節のことを、「監視ルールのthen節」と記載する。

監視システム１０００が、異常事態を検出する感度は、例えば、監視ルールの条件節に含まれる変数に依存する。上述した監視ルールを例に、具体的に説明する。

例えば、下記に示す監視ルール１と監視ルール２とを考える、
監視ルール１：「if（人が鞄を置く画像がカメラに写りその後３０分間その荷物に人が近づかない）」という条件節を含む監視ルール、
監視ルール２：「if（人が鞄を置く画像がカメラに写りその後１時間その荷物に人が近づかない）」という条件節を含む監視ルール。

監視ルール１が設定された監視システム１０００は、監視ルール２が設定された監視システム１０００よりも、「鞄が置き去りにされた」という異常事態を検出する感度が高いといえる。

異常事態を検出する感度が高いと、異常事態に対する検出漏れは少ないが異常事態の誤検出が多い。異常事態を検出する感度が低いと、異常事態の誤検出は少ないが異常事態に対する検出漏れは多い。

監視システム１０００が異常事態を効率的に検出するためには、監視システム１０００が、適切な感度で異常事態の発生を検出する必要がある。

次に、本発明が解決しようとする課題を詳細に説明する。

監視システム１０００が異常事態を効率的に検出するためには、異常事態を検出するための感度が、監視場所における監視対象の混雑度に応じて調整されなければならないことを、本発明者は見出した。

監視対象の混雑度について説明する。例えば、監視対象が人である場合、混雑度は単位面積当たりの人数である。混雑度が高い状況とは、例えば、監視場所において沢山の人がいる状況を表す。

例えば、監視対象が車である場合、混雑度は、単位面積当たりまたは単位長さあたりの、車の台数である。混雑度が高い状況とは、例えば、駐車場に車が沢山停まっている状況、または、車が渋滞している状況を表す。

異常事態を検出するための感度が、監視場所における監視対象の混雑度に応じて調整されなければならない理由を説明する。この理由は、主に下記２つの理由からなる。

１つ目の理由は、検出したい異常事態の特性に由来する理由である。

例えば、監視システム１０００が、「付きまとい行為（ストーキング: Stalking）」という犯罪行為を検出する場合を考える。下記に示す一例は、付きまとい行為を検出するための監視ルールである。

監視ルール：「if （特定の人物に対して一定距離（Ｘメートル）以内の距離を保って、当該特定の人物の後ろを５分以上付いてくる人が居る）then（当該動画をデータベースに保存し、当該動画に付きまとい行為を示すフラグを立てる）」。

監視場所の混雑度が低い場合には、監視ルールの条件節に含まれる変数（Ｘメートル）を、高い感度（すなわち長い距離）に設定することが適切である。なぜなら、監視場所の混雑度が低い場合には、付きまとい行為をする犯罪者は、被害者からある程度の距離を離れていても、被害者を見失うことなく付きまとうことができるからである。

監視場所の混雑度が高い場合には、監視ルールの条件節に含まれる変数（Ｘメートル）を、低い感度（すなわち短い距離）に設定することが適切である。なぜなら、監視場所の混雑度が高い場合には、付きまとい行為に関係のない一般人も、前を歩く人と近い距離を保って歩くからである。このような場合に、もし、変数Ｘに比較的短い距離が設定されていると、付きまとい行為の誤検出が多くなってしまう。

このように、検出したい異常事態の特性に由来する理由により、監視場所における監視対象の混雑度に応じて、異常事態を検出するための感度が調整されなければならない。

２つ目の理由は、監視サーバ１００から警報を受信する監視担当者９００の、監視コストに由来する理由である。例えば、監視システム１０００が、監視カメラが撮影した画像に、指名手配されている人物が映っているか否かを検出することを考える。下記に示す一例は、指名手配されている人物を検出するための監視ルールである
監視ルール：「if （画像に映っている人物の顔と、指名手配されている人物の顔とが、所定の値（Ｙ％）以上の信頼度で一致する）then（監視担当者９００に警報を出力する）」。

ここで、監視場所の混雑度が低い場合には、監視ルールの条件節に含まれる変数（Ｙ％）を、高い感度（すなわち低い値）に設定することが適切である。なぜなら、高い感度に設定したほうが、指名手配犯を検出漏れする危険性が減るからである。

ここで、監視場所の混雑度が高い場合には、監視ルールの条件節に含まれる変数（Ｙ％）を、低い感度（すなわち高い値）に設定することが適切である。なぜなら、監視場所の混雑度が高い場合には、監視カメラの映像にたくさんの人の顔が映ることになり、その分、監視担当者９００に警報を出力される回数が増えるからである。監視担当者９００がリアルタイムに警報を確認できる件数は有限である。このような場合には、監視ルールの条件節に含まれる変数（Ｙ％）を、高い感度に設定し、誤検出のおそれが高い警報は通知しないようにすることが適切である。

このように、監視担当者９００の、監視コストに由来する理由により、監視場所における監視対象の混雑度に応じて、異常事態を検出するための感度が調整されなければならない。

なお、上述した例では、監視対象が混雑していると、監視カメラの映像に人の顔が半分しか映らない、などの状況が増えることが予想される。このような場合には、顔認識の信頼度が下がってしまう。このような観点からも、監視場所の混雑度が高い場合には、監視ルールの条件節に含まれる変数（Ｙ％）を、低い感度に設定することが適切である。

以下、このような課題を解決可能な本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

＜第１の実施形態＞
図２は、第１の実施形態にかかる監視システム１０００の構成を示すブロック図である。図２に示すように、監視システム１０００は、センサー２００と、監視サーバ１００と、感度調整装置３００とを有する。監視サーバ１００と感度調整装置３００とは、同一の装置であってもよい。

図２に示すように、監視サーバ１００は、ルール判定部１１０と、ルール記憶部１２０とを備える。

ルール判定部１１０は、センサー２００から監視場所における状況を測定した情報を、受信する。ルール判定部１１０は、受信した情報を解析し、監視場所における監視対象の挙動または属性などを抽出する。ルール判定部１１０は、ルール記憶部１２０を参照し、監視対象の挙動または属性などにマッチングする条件節（if節）を含む監視ルールを検索する。監視ルールが検索された場合には、ルール判定部１１０は、当該監視ルールに含まれるthen節が規定する動作を実行する。

ルール記憶部１２０は、監視ルールを記憶する。監視ルールは、例えば監視場所に関連付けられて記憶される。監視ルールは、例えば監視期間に関連付けられて記憶される。

図３は、図２に示す感度調整装置３００の構成を示すブロック図である。図３に示すように、感度調整装置３００は、混雑度判定部３１０と、感度決定部３２０とを備える。

混雑度判定部３１０は、センサー２００から、監視場所における状況を表す情報を受信する。混雑度判定部３１０は、受信した情報に基づいて、監視場所における監視対象の混雑度を判定する。混雑度判定部３１０は、例えば顔認識技術、または、音声認識技術などを用いて、監視場所における監視対象の混雑度を判定する。

感度決定部３２０は、混雑度判定部が判定した混雑度に基づいて、監視システム１０００が監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する。

感度決定部３２０は、例えば、混雑度と感度とを関連付けた情報を記憶するテーブルなどを参照することにより、感度を決定してもよい。

感度決定部３２０は、決定された感度に基づいて、ルール記憶部１２０が記憶する監視ルールを更新してもよい。

感度決定部３２０は、決定された感度を、監視サーバ１００に送信してもよい。この場合、監視サーバ１００は、受信した感度に基づいてルール記憶部１２０が記憶する監視ルールを更新する、図示しない監視ルール更新部を備えていてもよい。

第１の実施形態にかかる感度調整装置３００が奏する効果を説明する。

第１の実施形態にかかる感度調整装置３００によれば、監視場所における状況に応じて、異常事態の発生を検出する感度を適切に調整することができる。

例えば、監視システム１０００が、駅の改札口において群衆の動きを監視する場合を考える。電車が到着し多くの人が電車から降りてくると、監視カメラには、短時間に大量の人が同じ方向から移動している映像が映る。そのため、監視システム１０００は、電車到着直後ではない平常時と比較すると、監視サーバ１００は、群衆が電車から降りて改札を通過するという当たり前の状況を、「群衆が避難している」という異常事態であると誤検出してしまうおそれがある。こうした誤検出を防ぐために、電車到着時には異常事態を検出する感度が調整される必要がある。第１の実施形態にかかる感度調整装置３００によれば、このような場合に、監視ルールの感度を適切に調整することができる。

例えば、監視システム１０００が、駅の改札口において群衆の騒乱が発生していないかどうかを検出することを考える。この場合、例えば、当該駅の近くにある店舗で、半額セールなどのイベントが起きると、当該駅に沢山の人が集まることが予想される。そのため、監視システム１０００は、群衆が電車を利用して半額セールが開催されている店舗に向かっているという当たり前の状況を、「群衆が避難している」という異常事態であると誤検出してしまうおそれがある。こうした誤検出を防ぐために、混雑時には異常事態を検出する感度が調整される必要がある。第１の実施形態にかかる感度調整装置３００によれば、このような場合に、監視ルールの感度を適切に調整することができる。

＜第２の実施形態＞
まず、第２の実施形態にかかる感度調整装置４００の概要を説明する。監視サーバ１００の性能、または、センサー２００から受信する情報の内容によっては、監視サーバ１００が、リアルタイムに監視場所の混雑度を判定することが難しい場合がある。例えば、監視サーバ１００の性能が低い場合、センサーから受信した画像に対して画像処理をリアルタイムに行い、監視場所の混雑度をリアルタイムに判定することは難しい。例えば、監視カメラであるセンサー２００の性能が低い場合は、係るセンサー２００による画質の低い撮影画像に対して、顔認識処理等をリアルタイムに行い、監視場所の混雑度をリアルタイムに判定することは難しい。

特に、監視場所の混雑度が高い場合には、センサーが撮影する画像に、人の体が重なり合って映ることが多いと考えられる。このような画像に基づいて混雑度を判定する処理は、一般的に、高度な情報処理能力が要求される処理である。

第２の実施形態にかかる感度調整装置４００は、このような課題を解決することができる。第２の実施形態にかかる感度調整装置４００は、監視場所の近傍の場所で起きる予定のイベントを事前に把握する。これにより、第２の実施形態にかかる感度調整装置４００は、監視が実行されることに先立って、監視場所の混雑度を予測することができる。第２の実施形態にかかる感度調整装置４００は、監視場所の近傍の場所で起きる予定のイベントから予測される監視場所の混雑度に基づいて、監視システムが異常事態を検出する際の感度を決定する。

第２の実施形態にかかる感度調整装置４００について、図面を参照して詳細に説明する。

図４は、第２の実施形態にかかる感度調整装置４００を有する、監視システム２０００の構成を示すブロック図である。図４に示すように、監視システム２０００は、監視サーバ１００と、センサー２００と、感度調整装置４００とを有する。図２に示した構成と実質的に同一の構成には同一の符号が付されているので説明を省略する。

図５は、図４に示す感度調整装置４００の構成を表すブロック図である。図５に示すように、感度調整装置４００は、監視場所取得部４１０と、候補場所抽出部４２０と、イベント抽出部４３０と、感度決定部４４０と、感度テーブル４５０と、感度調整部４６０と、を備える。

監視場所取得部４１０は、監視場所を表す監視場所情報を取得する。

監視場所は、例えば監視カメラの識別子でもよい。この場合、感度調整装置４００は、監視カメラの識別子と監視カメラの設置場所との対応関係を記憶していてもよい。監視場所は、例えば特定の店舗、特定の公園、特定の駅、または、緯度および経度で指定される特定のエリアなどであってもよい。

候補場所抽出部４２０は、監視場所取得部４１０が取得した監視場所情報が表す監視場所の近傍の場所であり、かつ、人または車の混雑度に影響するイベントが起きる可能性がある場所である、「候補場所」を抽出する。

ここで、「イベント」とは、監視場所において監視対象（人など）の増減が予想される事象を示す。例えば、イベントの一例である「セール」が起きると、セールが起きる店舗にはセール期間中多くの人が来ることが予想される。例えば、イベントの一例である「道路工事」が始まると、道路工事が行われる場所を人は避けて移動するので、道路工事が行われる場所の周辺は、人が少なくなることが予想される。

候補場所抽出部４２０は、イベント開催場所候補となりうる場所、すなわち、イベント会場、店舗、公園、道路、地形などがその位置情報と共に記録されたデータベースを利用することにより実現される。このようなデータベースの一例を下記[参考文献１]に示す。

[参考文献１]
グーグルマップ https://maps.google.co.jp/（但し、グーグルは登録商標）。

候補場所抽出部４２０は、例えば、監視場所「Ａ交差点」の近傍の候補場所を、以下のように抽出する。例えば、監視場所である「Ａ交差点」の近傍に、以下のような距離で店舗等が存在する場合を考える。

デパートＡ ：Ａ交差点との距離１５０メートル、
銀行Ｂ ：Ａ交差点との距離１００メートル、
ガソリンスタンドＣ ：Ａ交差点との距離４００メートル、
服屋Ｄ ：Ａ交差点との距離３５０メートル。

監視場所と候補場所との距離の閾値は、例えば３００メートルであるとする。この場合、候補場所抽出部４２０は、例えば[参考文献１]に示すようなデータベースを用いて、デパートＡ、銀行Ｂ、および、服屋Ｄを候補場所として抽出する。

監視場所情報、または、候補場所情報は、例えば、当該場所の名前（例えば店舗の名前）、当該場所の住所、当該場所の緯度および経度などの位置情報を含んでいてもよい。

イベント抽出部４３０は、候補場所抽出部４２０が抽出した候補場所情報の入力を受け付ける。イベント抽出部４３０は、候補場所情報をキーとして、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースから、前記候補場所で起きる予定の「イベントに関する情報」を抽出する。

イベント抽出部４３０は、例えばインターネットにアクセスして、インターネット上に存在するデータベースから、イベントに関して記載されたテキスト情報を検索する。イベント抽出部４３０は、検索されたテキスト情報から、候補場所で起きる予定の「イベントに関する情報」を抽出する。イベントに関する情報は、例えば、イベント開催の有無、起きるイベントの種類、または、イベントの開催期間を示す情報などである。

イベント抽出部４３０は、例えば、デパートＡに関しては、イベント「半額セール」が開催期間「７〜８月」に予定されることを抽出する。イベント抽出部４３０は、例えば、銀行Ｂに関しては、特に起きるイベントがないことを抽出する。イベント抽出部４３０は、例えば、服屋Ｄに関しては、イベント「夏物バーゲンセール」が、開催期間「８〜９月」に予定されることを抽出する。

イベント抽出部４３０が、どのようにイベントを抽出するのかについて具体的に説明する。イベント抽出部４３０は、例えば、イベントに関するキーワードを記憶していてもよい。イベントに関するキーワードは例えば、イベントの名称を表す名詞（例えば「セール」、「道路工事」など）、または、イベントが起きることを示す動詞（例えば「起きる」、「開催される」、「開かれる」など）である。

イベント抽出部４３０は、例えば、イベントに関するキーワードと、候補場所情報との両方を含むようなテキスト文書を検索し、既知のテキストマイニング技術を用いて抽出処理を行う。

イベント抽出部４３０は、例えば[参考文献２]が開示する技術を応用して実現される。

[参考文献２]
特開2004-102559、
感度決定部４４０は、監視場所情報、候補場所情報、または、イベントに関する情報などに基づいて、予想される監視場所の混雑度に応じて、監視システム２０００が監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する。具体的には、感度決定部４４０は、感度調整パラメタを決定する。

ここで、感度調整パラメタについて説明する。感度調整パラメタとは、監視ルールの条件節に含まれる変数の値を調節するためのパラメタである。例えば、下記に示すような監視ルールを想定する。

監視ルール：「if （映像に映っている人物の顔と、指名手配されている人物の顔とが、９０％以上の信頼度で一致する）then（監視担当者９００に警報を出力する）」。

監視ルールの感度は、監視ルールに含まれる変数の値と、感度調整パラメタの値とが演算されることにより調整される。例えば、上述した監視ルールが、「１．１」という値の感度調整パラメタで調整されることを考える。そうすると、監視ルールの条件節に含まれる変数の値は、例えば９０（％）×１．１＝９９（％）というように調整される。ここで、「×」は乗算を示す記号である。

なお、監視ルールに含まれる変数の値と、感度調整パラメタの値との間で実行される演算は、当然、乗算には限らず、他の演算であってもよい。

以下、説明の理解を容易にするため、感度調整パラメタの値が大きいほど、当該感度調整パラメタの値が変数の値と演算された場合に、監視ルールの感度が下がるものとして説明を続ける。なお、感度調整パラメタの値の大小と監視ルールの感度との関係は、上述の関係には限定されない。

感度決定部４４０が感度調整パラメタを決定する方法には、様々なバリエーションがある。以下、様々なバリエーションのうちの、１つのバリエーションについて説明する。

感度決定部４４０は、監視場所に含まれる位置情報と、候補場所情報に含まれる位置情報と、イベント抽出部４３０が抽出したイベントに関する情報とに基づいて、感度デーブル４５０を参照することにより、感度調整パラメタを決定する。

図６は、感度テーブル４５０が記憶する情報の一例を示す情報である。図６に示す感度テーブル４５０は、監視場所から候補場所までの距離に、感度調整パラメタの値を関連付けた情報を記憶する。図６に示すように、感度テーブル４５０には、監視場所から候補場所までの距離が近いほど、監視ルールの感度が受ける影響が大きくなるような（感度が大きく下がるような）感度調整パラメタが設定される。この理由は、監視場所からイベント会場までの距離が近いほど、監視場所における混雑度は、イベント会場における混雑度の影響を強く受けると考えられるからである。

監視場所から候補場所までの距離は、監視場所の位置情報および、候補場所の位置情報に基づいて算出される。距離は、監視場所と候補場所との間の直線距離でもよいし、道路に沿った経路距離でもよい。監視場所から候補場所までの景観の良さ、歩きやすさ等を考慮した重み付き距離でもよい。

感度決定部４４０は、例えば、デパートＡに関しては、監視場所からの距離が１５０メートルなので、感度調整パラメタ１．５を取得する。感度決定部４４０は、例えば、服屋Ｄに関しては、監視場所からの距離が３５０メートルなので、感度調整パラメタ１．２５を取得する。ここで、デパートＡで起きる「半額セール」は、開催時期が７月から８月であり、服屋Ｄで起きる「夏物バーゲンセール」は、開催時期が８月から９月である。よって感度決定部４４０は、７月分の感度調整パラメタはデパートＡのみを考慮すればよいので、感度調整パラメタを１．５と決定する。

感度決定部４４０は、９月分の感度調整パラメタは服屋Ｄのみを考慮すればよいので、感度調整パラメタを１．２５と決定する。感度決定部４４０は、８月分の感度調整パラメタは、デパートＡと服屋Ｄとの両方を考慮する必要がある。例えば、感度決定部４４０は、デパートＡおよび服屋Ｄに基づいて定まる感度調整パラメタの最大値を、８月分の感度調整パラメタとして設定してもよい。感度決定部４４０は、最大値に限らず、和の値、または、平均値等、他の統計値を感度調整パラメタとして設定してもよい。

感度決定部４４０は、例えば、感度調整パラメタと、当該感度調整パラメタの有効期間とを、関連付けて出力する。図７は、感度決定部４４０が出力する情報の一例を示す図である。

図７に示すように、感度決定部４４０は、７月分の感度調整パラメタとして１．５を、８月分の感度調整パラメタとして１．５を、９月分の感度調整パラメタとして１．２５を、出力する。

図５を参照する説明に戻る。感度調整部４６０は、感度決定部４４０が決定した感度調整パラメタに基づいて、監視サーバ１００が備えるルール記憶部１２０が記憶しているルールを更新する。感度調整部４６０は、感度調整装置４００の機能ではなく、監視サーバ１００の機能として備えられていてもよい。

次に、第２の実施形態にかかる感度調整装置４００の動作を説明する。図８は、感度調整装置４００の動作を説明するフローチャートである。

監視場所取得部４１０は、監視システム２０００が監視する場所である監視場所を表す監視場所情報を取得する（ステップＳ１０１）。

候補場所抽出部４２０は、監視場所の近傍であり、かつ、人または車の混雑度に影響するイベントが起きる可能性がある場所である候補場所を表す候補場所情報を抽出する（ステップＳ１０２）。

イベント抽出部４３０は、候補場所情報をキーとして、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースから、前記候補場所で起きる予定のイベントに関する情報を抽出する（ステップＳ１０３）。

感度決定部４４０は、候補場所情報と、イベント抽出部４３０が抽出したイベントに関する情報と、に基づいて予想される監視場所の混雑度に応じて、監視システム２０００が監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する（ステップＳ１０４）。

感度調整部４６０は、感度決定部４４０が決定した感度調整パラメタに基づいて、監視サーバ１００が備えるルール記憶部１２０が記憶しているルールを更新する（ステップＳ１０５）。

ステップＳ１０５が示す動作は、感度調整装置４００が実行する動作ではなく、監視サーバ１００が実行する動作としてもよい。

次に、感度決定部４４０が、感度調整パラメタを決定する方法の他のバリエーションを説明する。

＜他のバリエーションその１＞
イベント抽出部４３０が抽出する「イベントに関する情報」は、例えば、開催が予定されるイベントに予想される参加人数を示す情報であってもよい。例えば、過去に類似のイベントが同じ場所で開催されていた場合に、イベント抽出部４３０が、過去に開催されたイベントの参加人数が記載されたテキストを検索することによって、このような情報を入手する。具体的には、例えば、イベントに関して記載されたテキストに、直接的に過去の参加人数の記載が含まれていた場合、イベント抽出部４３０は、予想されるイベントの参加人数を示す情報を入手する。イベントに関して記載されたテキストに、直接的に過去の参加人数の記載が含まれている場合とは、例えば、「前回の参加人数は１０００人でした」等の記載がテキストに含まれている場合である。上述の場合には、予想される参加人数は１０００人である。

図９は、感度テーブル４５０が記憶する情報の一例を示す図である。図９に示す感度テーブル４５０は、イベントに参加すると予想される参加人数と感度調整パラメタとが関連付けされた情報を含む。

感度決定部４４０は、イベント抽出部４３０が抽出した「イベントに参加すると予想される参加人数を示す情報」に基づいて、感度テーブル４５０を参照し、感度調整パラメタを決定してもよい。

感度決定部４４０は、決定した感度調整パラメタを出力する。

＜他のバリエーションその２＞
イベント抽出部４３０は、図示しないイベント種類辞書４７０を参照して、候補場所情報で起きる予定のイベントの種類を抽出してもよい。

図１０は、イベント種類辞書４７０が記憶する情報の一例を示す図である。図１０に示すように、イベント種類辞書４７０は、イベントの種類を示す文言と、当該イベントの種類を示す文言と、共起しやすい表現とを関連付けて記憶する。

例えば、イベント種類辞書４７０は、イベント「セール」と共起しやすいキーワードとして、「セール」、「バーゲン」、「激安」を記憶する。イベント種類辞書４７０は、えば、イベント名を含む文書の検索を行い、検索された文書に出現する、イベント名と共起しやすい高頻度表現を、キーワードとしてイベント種類キーワード記憶部に登録することで作成する。

イベント抽出部４３０は、候補場所情報をキーとして検索した、イベントについて記載されたテキスト情報から、イベント種類辞書４７０が記憶するキーワードの出現頻度を抽出する。イベント抽出部４３０は、例えば、出現頻度が最大のキーワードを含むイベント種類を、イベントの種類として判定する。

図１１は、感度テーブル４５０が記憶する情報の一例を示す図である。図１１に示すように、感度テーブル４５０は、感度調整パラメタと、監視場所から候補場所までの距離と、イベントの種類とを関連付けた情報を記憶する。

感度決定部４４０は、監視場所と候補場所との間の距離と、イベント抽出部が抽出してイベントの種類とに基づいて、感度テーブル４５０を参照し、感度調整パラメタを決定する。感度決定部４４０は、決定した感度調整パラメタを出力する。

第２の実施形態にかかる感度調整装置４００が奏する効果を説明する。

感度調整装置４００によれば、監視場所の混雑度に応じて、異常事態の発生を検出する感度を適切に調整することができる。

監視サーバ１００の性能が低いことに由来し、あるいは、センサー２００から受信する情報の質が低いことに由来し、監視サーバ１００が、リアルタイムに監視場所の混雑度を判定することが難しい場合がある。感度調整装置４００によれば、このような場合であっても、監視場所の混雑度に応じて、異常事態の発生を検出する感度を適切に調整することができる。

その理由は、感度調整装置４００は、テキストマイニング技術を用いることにより、監視が実行されることに先立って、監視場所の近傍で起きる予定のイベントを把握するからである。また、その理由は、感度調整装置４００は、監視場所の近傍で起きる予定のイベントから予測される、監視場所の混雑度に基づいて、監視システム２０００が異常事態を検出する際の感度を決定するからである。

監視場所の近傍で起きるイベントは、監視システム２０００の監視担当者９００にとって、その開催をコントロールすることができない。感度調整装置４００によれば、このような、監視システム２０００の監視担当者９００が開催の有無をコントロールできないイベントに対しても、当該イベントに起因する監視場所の混雑度の変化に応じた、適切な感度を決定することができる。

＜第３の実施形態＞
図１２は、第３の実施形態にかかる感度調整装置５００の構成を表すブロック図である。

第３の感度調整装置５００は、抽出部５２０と、感度決定部５３０と、を備える。

抽出部５２０は、監視システムが監視する場所である監視場所を表す監視場所情報をキーとして、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースから、前記監視場所で起きる予定のイベントに関する情報を抽出する。

感度決定部５３０は、監視場所情報および抽出部５２０が抽出したイベントに関する情報に基づいて予想される監視場所の混雑度に応じて、監視システムが監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する。

第３の実施形態にかかる感度調整装置５００が奏する効果を説明する。

感度調整装置５００によれば、監視場所の混雑度に応じて、異常事態の発生を検出する感度を適切に調整することができる。

監視サーバ１００の性能が低いことに由来し、あるいは、センサー２００から受信する情報の質が低いことに由来し、監視サーバ１００が、リアルタイムに監視場所の混雑度を判定するのが難しい場合がある。感度調整装置５００によれば、このような場合であっても、監視場所の混雑度に応じて、異常事態の発生を検出する感度を適切に調整することができる。

その理由は、感度調整装置５００は、テキストマイニング技術を用いることにより、監視が実行されることに先立って、監視場所で起きる予定のイベントを把握するからである。また、その理由は、感度調整装置５００は、監視場所で起きる予定のイベントから予測される、監視場所の混雑度に基づいて、監視システムが異常事態を検出する際の感度を決定するからである。

＜第４の実施形態＞
図１３は、第４の実施形態にかかる感度調整装置６００の構成を表すブロック図である。図１３に示すように、第４の感度調整装置６００は、抽出部６２０と、感度決定部６３０と、を備える。

抽出部６２０は、候補場所情報をキーとして、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースから、前記候補場所で起きる予定のイベントに関する情報を抽出する。候補場所情報は候補場所を表す情報である。候補場所は、監視システムが監視する場所である監視場所の近傍の場所であり、かつ、監視対象の混雑度に影響するイベントが起きる可能性がある場所である。感度決定部６３０は、候補場所情報および抽出部６２０が抽出したイベントに関する情報に基づいて予想される監視場所の混雑度に応じて、監視システムが前記監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する。

第４の実施形態にかかる感度調整装置６００が奏する効果を説明する。

感度調整装置６００によれば、監視場所の混雑度に応じて、異常事態の発生を検出する感度を適切に調整することができる。

＜各実施形態の変形例＞
候補場所抽出部４２０に定められる距離の閾値は、監視システムの監視担当者９００が任意の値を設定してもよい。

ルール記憶部１２０に複数の監視ルールが設定されている場合を想定する。このような場合、監視システムの監視担当者９００は、複数の監視ルールのうち一部の監視ルールの感度のみを調整したいと考えることがある。このような場合、感度調整部４６０は、感度調整パラメータを、当該感度調整パラメータを演算すべき監視ルールの指定とともに出力してもよい。

イベント抽出部４３０が抽出するイベント開催期間は、イベントが起きる日付だけではなく、イベントが起きる時分の情報を含んでいてもよい。感度決定部４４０は、決定した感度をイベントの開催時間と関連づけて出力する際、イベント抽出部４３０が抽出したイベント開催期間そのものを出力するとは限らない。例えば、感度決定部４４０は、監視場所から候補場所までの距離を考慮して、候補場所から監視場所まで人が移動するのにかかる時間を推定し、当該推定した時間の分だけイベント開催時間からずらした時刻を、感度調整パラメタと関連付けて出力してもよい。

感度テーブル４５０には、監視場所から候補場所までの距離が近いほど、監視ルールの感度が受ける影響が小さくなるような感度調整パラメタが設定されていてもよい。感度テーブル４５０には、監視場所から候補場所までの距離が近いほど、監視ルールの感度が上がるような感度調整パラメタが設定されていてもよい。

監視場所取得部４１０は、感度調整装置４００の外部装置から監視場所情報を受信してもよい。監視場所取得部４１０は、監視システム２０００の監視担当者９００から、監視場所情報の入力を受け付けてもよい。監視場所取得部４１０は、感度調整装置４００に備えられた図示しない記憶部から、監視場所情報を読み出してもよい。

抽出部５２０は、感度調整装置５００の外部装置から監視場所情報を受信してもよい。抽出部５２０は、監視担当者９００から、監視場所情報の入力を受け付けてもよい。抽出部５２０は、感度調整装置５００に備えられた図示しない記憶部から、監視場所情報を読み出してもよい。

抽出部５２０がアクセスする、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースは、感度調整装置５００に備えられていてもよいし、感度調整装置５００と通信ネットワークを介して接続された外部装置に備えられていてもよい。

抽出部６２０は、感度調整装置６００の外部装置から監視場所情報または候補場所情報を受信してもよい。抽出部６２０は、監視担当者９００から、監視場所情報または候補場所情報の入力を受け付けてもよい。抽出部６２０は、感度調整装置６００に備えられた図示しない記憶部から、監視場所情報または候補場所情報を読み出してもよい。

抽出部６２０がアクセスする、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースは、感度調整装置６００に備えられていてもよいし、感度調整装置６００と通信ネットワークを介して接続された外部装置に備えられていてもよい。

監視ルールに含まれる変数は、１つとは限らない。例えば、下記のような監視ルールを考える。
例えば、ひったくり（purse-snatching）を監視するために、ひったくりの被害者になりやすい人物に監視カメラをフォーカスさせるような監視ルールを想定する。このような監視ルールは、例えば下記のようなルールになる。

監視ルール：「if（画像に映っている人物がＡ％以上の信頼度で女性）and（当該人物がＢ％以上の信頼度で６０歳以上）then（当該人物に監視カメラをフォーカスする）」。

感度調整パラメタは、上記のような監視ルールに含まれる複数の変数（上記の例ではＡおよびＢ）のすべてを調整するものでもよいし、複数の変数のうち一部を調整するものでもよい。

感度調整パラメタが、監視ルールの感度を調整する方法は、監視ルールに含まれる変数の値を調整する方法だけとは限らない。例えば、監視ルールの条件節が、複数の条件をandで結合した条件を含む場合を想定する。感度調整部４６０は、感度調整パラメタに応じて、監視ルールの条件節に含まれるandをorに変更することにより監視ルールの感度を調整してもよい。感度調整部４６０は、感度調整パラメタに応じて、andで結合された条件の一部を無視することにより、監視ルールの感度を調整してもよい。

例えば、上記の監視ルールの例では、感度調整パラメタに応じて、以下のように感度が調整されてもよい。

監視ルール：「if（画像に映っている人物がＡ％以上の信頼度で女性）or（当該人物がＢ％以上の信頼度で６０歳以上）then（当該人物に監視カメラをフォーカスする）」。

例えば、上記の監視ルールの例では、感度調整パラメタに応じて、以下のように感度が調整されてもよい。

監視ルール：「if（画像に映っている人物がＡ％以上の信頼度で女性）then（当該人物に監視カメラをフォーカスする）」。

上述の変形例は、他の実施形態にも適用可能である。

＜各実施形態における感度調整装置のハードウェア構成の一例＞
図１４は、各実施形態における感度調整装置を実現可能な情報処理装置（コンピュータ）のハードウェア構成の一例を示す図である。情報処理装置３０００を構成するハードウェアは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１、メモリ２、記憶装置３、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）４を備える。情報処理装置３０００は、入力装置５または出力装置６を備えていてもよい。情報処理装置３０００の機能は、例えばＣＰＵ１が、メモリ２に読み出されたコンピュータプログラム（ソフトウェアプログラム、以下単に「プログラム」と記載する）を実行することにより実現される。実行に際して、ＣＰＵ１は、通信インターフェース４、入力装置５および出力装置６を適宜制御する。

尚、本実施形態および後述する各実施形態を例として説明される本発明は、係るプログラムが格納されたコンパクトディスク等の不揮発性の記憶媒体８によっても構成される。記憶媒体８が格納するプログラムは、例えばドライブ装置７により読み出される。

情報処理装置３０００が実行する通信は、例えばＯＳ（Operating System）が提供する機能を使ってアプリケーションプログラムが通信インターフェース４を制御することによって実現される。入力装置５は、例えばキーボード、マウスまたはタッチパネルである。出力装置６は、例えばディスプレイである。情報処理装置３０００は、２つ以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されることによって構成されていてもよい。

なお、情感度調整装置およびその各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。

また、上述した各実施の形態は、適宜組み合わせて実施されることが可能である。また、本発明は、上述した各実施の形態に限定されず、様々な態様で実施されることが可能である。

各ブロック図に示したブロック分けは、説明の便宜上から表された構成である。各実施形態を例に説明された本発明は、その実装に際して、各ブロック図に示した構成には限定されない。

以上、本発明を実施するための形態について説明したが、上記実施の形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。

この出願は、２０１３年６月２５日に出願された日本出願特願２０１３−１３２７３８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

本発明は、監視システムの感度を調整する感度調整装置、感度調整方法およびプログラム、並びに監視システムに用いることができる。

１００ 監視サーバ
１１０ ルール判定部
１２０ ルール記憶部
２００ センサー
３００，６００ 感度調整装置
３１０ 混雑度判定部
３２０，５３０ 感度決定部
４００，５００ 感度調整装置
４１０ 監視場所取得部
４２０ 候補場所抽出部
４３０ イベント抽出部
４４０，６３０ 感度決定部
４５０ 感度テーブル
４６０ 感度調整部
４７０ イベント種類辞書
５２０，６２０ 抽出部
９００ 監視担当者
１０００，２０００ 監視システム
３０００ 情報処理装置

Claims (10)

1. 監視システムが監視する場所である監視場所の近傍の場所であり、かつ、監視対象の混雑度に影響するイベントが起きる可能性がある場所である、候補場所を表す候補場所情報をキーとして、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースから、前記候補場所で起きる予定のイベントに関する情報を抽出する抽出手段と、
   前記候補場所情報および前記抽出手段が抽出したイベントに関する情報に基づいて予想される前記監視場所の混雑度に応じて、前記監視システムが前記監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する感度決定手段と、
   を備える感度調整装置。
2. センサーと監視サーバとを有する監視システムにおいて用いられる、請求項１に記載の感度調整装置であって、
   前記センサーは、前記監視場所における状況を測定し、
   前記監視サーバは、前記センサーが測定した情報、および、前記監視場所に関連付けられてあらかじめ設定された監視ルールに基づいて、前記監視場所に異常が発生したか否かを監視し、
   前記監視ルールは特定の条件を定義する情報を含み、前記センサーが測定した情報が前記特定の条件を満たすか否かに基づいて、前記監視場所に異常が発生したか否かを監視するルールであり、
   前記特定の条件を定義する情報は少なくとも一つの変数を含み、
   前記感度調整装置が備える前記感度決定手段は、前記特定の条件を定義する情報に含まれる変数値の調整に用いる感度調整パラメタを決定する、
   請求項１に記載の感度調整装置。
3. 前記感度決定手段は、前記監視場所の位置情報および前記候補場所の位置情報に基づいて、前記監視場所と前記候補場所との間の距離を算出し、前記算出した距離に基づいて、前記感度調整パラメタを決定する、
   請求項１または２に記載の感度調整装置。
4. 前記抽出手段は、前記候補場所で起きる予定のイベントの種類を抽出し、
   前記感度決定手段は、前記抽出手段が抽出した前記イベントの種類に基づいて、前記感度調整パラメタを決定する、請求項１から３のいずれかに記載の感度調整装置。
5. 前記監視ルールは、前記監視場所および特定の期間に関連付けられて設定されており、
   前記抽出手段は、前記候補場所で起きる予定のイベントを、当該イベントの開催が予定される期間と併せて抽出し、
   前記感度決定手段は、前記抽出手段が抽出した前記イベントの開催が予定される期間、および、前記イベントに関する情報に基づいて、前記特定の条件を定義する情報に含まれる変数の値を調整するための感度調整パラメタを決定し、前記決定した感度調整パラメタを、前記特定の期間を指定する情報と併せて算出する、
   請求項２から４のいずれかに記載の感度調整装置。
6. 請求項２から５のいずれかに記載の、監視サーバおよび感度調整装置を有する、
   監視システム。
7. コンピュータによって、
   監視システムが監視する場所である監視場所の近傍の場所であり、かつ、人または車の混雑度に影響するイベントが起きる可能性がある場所である候補場所を表す候補場所情報をキーとして、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースから、前記候補場所で起きる予定のイベントに関する情報を抽出し、、
   前記候補場所情報および前記抽出手段が抽出したイベントに関する情報に基づいて予想される前記監視場所の混雑度に応じて、前記監視システムが前記監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する、
   感度調整方法。
8. 監視システムが監視する場所である監視場所の近傍の場所であり、かつ、人または車の混雑度に影響するイベントが起きる可能性がある場所である、候補場所を表す候補場所情報をキーとして、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースから、前記候補場所で起きる予定のイベントに関する情報を抽出する処理と、
   前記候補場所情報および前記抽出手段が抽出したイベントに関する情報に基づいて予想される前記監視場所の混雑度に応じて、前記監視システムが前記監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する処理と、
   をコンピュータに実行させるプログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
9. 監視システムが監視する場所である監視場所を表す監視場所情報をキーとして、イベントに関して記載されたテキストが格納されたデータベースから、前記監視場所で起きる予定のイベントに関する情報を抽出する抽出手段と、
   前記監視場所情報および前記抽出手段が抽出したイベントに関する情報に基づいて予想される前記監視場所の混雑度に応じて、前記監視システムが前記監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する感度決定手段と、
   を備える感度調整装置。
10. 監視システムが監視する場所である監視場所における状況を測定するセンサーから、監視場所における状況を表す情報を受信し、前記受信した情報に基づいて、前記監視場所における人または車の混雑度を判定する混雑度判定手段と、
    前記混雑度判定手段が判定した前記監視場所における混雑度に応じて、前記監視システムが前記監視場所で発生する異常事態を検出する際の感度を決定する感度決定手段と、
    を備える感度調整装置。

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