JPWO2017072854A1 - 監視装置、監視システムおよび監視方法 - Google Patents
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Abstract
Description
実態に沿うように標準となるデータを学習することができる。
異常原因を早期に特定して改善につなげることが可能となる。
Claims (10)
- 動画の入力を受け付けて、該動画に写り込んでいる人物の時刻ごとの位置座標を特定する認識処理部と、
所定の時間帯における前記位置座標を経時順に追跡して動線データを生成する動線追跡処理部と、
前記動線データと複数の動線データそれぞれとの乖離に応じた所定の距離を算出することで、前記動線データを高次元空間へ割り当てる次元変換処理部と、
前記高次元空間において前記所定の距離に応じて前記動線データの確率分布を推定するクラスター処理部と、
前記動線データについて前記確率分布を用いて正常である確率を算出する正常確率算出部と、
前記正常である確率が所定の閾値を下回る場合に、異常状態であると判定する異常判定部と、
を備えることを特徴とする監視装置。 - 請求項1に記載の監視装置であって、
前記正常確率算出部は、他の動線データの集合とのハウスドルフ(Hausdorff)距離に応じて正常である確率を算出する、
ことを特徴とする監視装置。 - 請求項1に記載の監視装置であって、
前記異常判定部は、前記クラスター処理により確率分布が所定以上となるいずれかのクラスターまでの距離に応じて前記所定の閾値を算出することで、複数の前記人物間での前記動線データのばらつきを許容する、
ことを特徴とする監視装置。 - 請求項1に記載の監視装置であって、
前記異常判定部は、前記正常である確率が所定の閾値を下回る場合に加えて、最寄りのクラスターの代表点について時系列上の移動平均の単調変化が発生する場合に、異常状態であると判定する、
ことを特徴とする監視装置。 - 請求項1に記載の監視装置であって、
前記異常判定部は、異常状態であると判定すると、異常状態と判定された該動線データと異常状態と判定された他の前記動線データとを用いて、前記クラスター処理部に前記異常状態と判定された該動線データについての前記確率分布を推定させる、
ことを特徴とする監視装置。 - 請求項1に記載の監視装置であって、
前記動線追跡処理部は、前記動画の同一時刻帯に非定常の他の人物の動線がさらに含まれる場合に、当該動画に基づき生成した動線データを破棄する、
ことを特徴とする監視装置。 - 請求項1に記載の監視装置であって、
前記クラスター処理部は、他の装置から前記動画に関連する所定の検査結果を取得すると、当該検査結果に係る前記動画の開始時刻と終了時刻とにより特定される時刻帯を所定の記憶装置から読み出して特定し、当該時刻帯を含む前記動線データを削除する、
ことを特徴とする監視装置。 - 請求項1に記載の監視装置であって、
前記異常状態であると判定されると、前記異常状態が発生した旨を他の装置に通報する異常通報部、
を備えることを特徴とする監視装置。 - サーバー装置と、監視装置と、を備える監視システムであって、
前記監視装置は、
動画の入力を受け付けて、該動画に写り込んでいる人物の時刻ごとの位置座標を特定する認識処理部と、
所定の時間帯における前記位置座標を経時順に追跡して動線データを生成し、前記サーバー装置へ該動線データを送信する動線追跡処理部と、
前記サーバー装置から所定の前記動線データに係る確率分布を取得して、前記動線データについて前記確率分布を用いて正常である確率を算出する正常確率算出部と、
前記正常である確率が所定の閾値を下回る場合に、異常状態であると判定する異常判定部と、
を備え、
前記サーバー装置は、
前記動線データを受信して、前記動線データと複数の動線データとの乖離に応じた所定の距離を算出することで、前記動線データを高次元空間へ割り当てる次元変換処理部と、
前記高次元空間において前記所定の距離に応じて前記動線データの確率分布を推定して前記監視装置へ送信するクラスター処理部と、
を備えることを特徴とする監視システム。 - 監視システムを用いて監視を行う監視方法であって、
前記監視システムは、サーバー装置と、監視装置と、を備え、
前記監視装置は、認識処理部と、動線追跡処理部と、前記正常確率算出部と、異常判定部と、異常通報部と、を備え、
前記認識処理部は、動画の入力を受け付けて、該動画に写り込んでいる人物の時刻ごとの位置座標を特定する認識処理ステップを実施し、
前記動線追跡処理部は、所定の時間帯における前記位置座標を経時順に追跡して動線データを生成し、前記サーバー装置へ該動線データを送信する動線追跡処理ステップを実施し、
前記正常確率算出部は、前記サーバー装置から所定の前記動線データに係る確率分布を取得して、前記動線データについて前記確率分布を用いて正常である確率を算出する正常確率算出ステップを実施し、
前記異常判定部は、前記正常である確率が所定の閾値を下回る場合に、異常状態であると判定する異常判定ステップを実施し、
前記サーバー装置は、次元変換処理部と、クラスター処理部と、を備え、
前記次元変換処理部は、前記動線データを受信して、前記動線データと複数の動線データとの乖離に応じた所定の距離を算出することで、前記動線データを高次元空間へ割り当てる次元変換処理ステップを実施し、
前記クラスター処理部は、前記高次元空間において前記所定の距離に応じて前記動線データの確率分布を推定して前記監視装置へ送信するクラスター処理ステップを実施する、
ことを特徴とする監視方法。
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Patent Citations (1)
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鈴木 直彦 他: "Hidden Markov Modelを用いた逸脱行動人物検出", 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 第106巻 第99号, JPN6016001808, 8 June 2006 (2006-06-08), JP, pages 43 - 48 * |
鵜飼 正人 他: "異常行動検知のための画像処理手法の開発", 鉄道総研報告, vol. 21, no. 11, JPN7016000092, November 2007 (2007-11-01), JP, pages 17 - 22 * |
Also Published As
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