WO2020110879A1 - 不審体・異常体検出装置 - Google Patents

不審体・異常体検出装置 Download PDF

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木村　大介
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株式会社アジラ
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    • G06T2207/10016—Video; Image sequence

Definitions

  • the present invention relates to a suspicious body/abnormal body detection device for detecting a suspicious body/abnormal body reflected in a time-series image.
  • Patent Document 1 a technique of analyzing a motion or behavior of a person reflected in image data and detecting a suspicious person depending on whether a motion or behavior of a pattern registered in advance is performed.
  • an object of the present invention is to provide a suspicious body/abnormal body detection device capable of easily and accurately detecting a suspicious body/abnormal body.
  • the present invention provides a first acquisition unit that acquires a plurality of first time-series images of a predetermined spot, and movements of a plurality of joints included in an action body shown in the plurality of first time-series images.
  • a first detection unit for detecting the following, and a determination unit for determining one or more normal behaviors at the predetermined point based on the movements of the plurality of joints detected by the first detection unit,
  • a storage device having a plurality of second time-series images obtained by capturing a plurality of second time-series images of the predetermined spot, and a plurality of action objects included in the plurality of second time-series images.
  • a second detection unit that detects the movement of a joint, and if the movements of the plurality of joints detected by the second detection unit are different from the normal behavior determined by the determination unit, it is different from the normal behavior.
  • a suspicious body/abnormal body detection device comprising: a detection device having an extraction unit that extracts an action body that has performed an action from the plurality of second time-series images. ..
  • the first detection unit refers to a joint identification reference for identifying a plurality of joints of the action body, detects a plurality of joints corresponding to the joint identification reference, and then detects various types of the action body.
  • a joint identification reference for identifying a plurality of joints of the action body
  • detects a plurality of joints corresponding to the joint identification reference By specifying a plurality of joints included in one action object with reference to a basic posture of variation, a range of motion of each joint, or an action object identification reference indicating a distance between each joint in one action object
  • a plurality of joints included in the identified behavioral body are detected, and the determination unit is detected by the first detection unit.
  • the second detection unit determines the behavioral body in the plurality of second time-series images.
  • the plurality of joints corresponding to the joint identification reference are detected, the basic postures of various variations of the action body, the range of motion of each joint, or ,
  • the plurality of joints included in one action body are identified with reference to the action body identification reference indicating the distance between the joints of the one action body, so that the images are displayed in the plurality of second time-series images.
  • the moving body is specified, the movements of the plurality of joints included in the specified moving body are detected, and the movement of the plurality of joints detected by the second detection unit is determined by the determination unit by the extraction unit.
  • the determined normal action is different from the determined normal action, it is preferable to extract an action body that performed an action different from the normal action from the plurality of second time-series images.
  • the present invention further includes a creation unit that creates individual identification information for the extracted action body based on at least one of the second time series images.
  • the present invention further includes a transmitting unit that automatically transmits the individual identification information created by the creating unit to the registered information terminal.
  • a program installed in a computer, the step of acquiring a plurality of first time series images of a predetermined spot, and the plurality of first time series images Detecting movements of a plurality of joints included in the reflected action body, and determining one or a plurality of normal behaviors at the predetermined point based on the detected movements of the plurality of joints.
  • the joint identification is performed with reference to a joint identification reference for identifying a plurality of joints of an action body in the plurality of first time-series images.
  • the behavioral body identification criteria indicates the basic postures of various variations of the behavioral body, the range of motion of each joint, or the distance between each joint in one behavioral body.
  • the body is specified, the movements of the plurality of joints included in the specified behavioral body are detected, and in the step of determining, the movement at the predetermined point is determined based on the detected movements of the plurality of joints.
  • a joint identification reference for identifying a plurality of joints of an action body in the plurality of second time-series images. After detecting a plurality of joints corresponding to the joint identification reference, the basic postures of various variations of the action object, the range of motion of each joint, or the distance between the joints of one action object is referred to.
  • the action body reflected in the plurality of second time-series images is identified, and the identified action is performed.
  • the normal movement is performed. It is preferable to extract an action body that has performed an action different from the action from the plurality of second time-series images.
  • the present invention preferably further comprises a step of creating individual identification information for the extracted action body based on at least one of the second time series images.
  • the present invention preferably further comprises a step of automatically transmitting the created individual identification information to the registered information terminal.
  • the suspicious body/abnormal body detection device of the present invention it is possible to easily and accurately detect a suspicious body/abnormal body.
  • Block diagram of a suspicious body/abnormal body detection device according to an embodiment of the present invention Flowchart of suspicious body/abnormal body detection according to the embodiment of the present invention
  • FIGS. 1 to 3 a suspicious body/abnormal body detection device 1 according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 3.
  • the suspicious body/abnormal body detection device 1 selects a suspicious body from among the action bodies Z shown in a plurality of time-series images Y (each frame that constitutes a moving image) captured by the image capturing unit X.
  • -It is for detecting abnormal bodies.
  • a person is adopted as the action body Z, and the action body Z is simply displayed with only the skeleton for easy understanding.
  • the suspicious body/abnormal body detection device 1 includes a storage device 2 and a detection device 3, and the detection device 3 refers to the data stored by the storage device 2 to detect the suspicious body. Detect body/abnormal body.
  • the storage device 2 includes a first storage unit 21, a first acquisition unit 22, a first detection unit 23, and a determination unit 24.
  • the first storage unit 21 stores “joint identification criteria” and “action body identification criteria”.
  • joint identification criterion is for identifying a plurality of joints A (neck, right elbow, left elbow, waist, right knee, left knee in FIG. 1) of the action body Z, and for each joint A, The shape, direction, size, etc. for identifying each are shown.
  • the “action body identification standard” is the “basic posture”, “range of motion of each joint A”, and “joint A of one action body Z” of various variations of the action body Z (“walking”, “upright”, etc.). The distance between them is shown.
  • the first acquisition unit 22 acquires a plurality of first time series images Y1 obtained by photographing a predetermined point.
  • the predetermined point is preferably a point where one or more predetermined actions are mainly performed.
  • the predetermined action for example, when the predetermined point is “in front of the product shelf of the store”, “picking up the product”, “putting the product in the shopping cart”, etc. can be considered. Also, for example, if the predetermined point is "in the service counter of the store”, “receive goods”, “receive money”, “open cash register”, “give change”, “give goods”, etc. I can think of it.
  • the first detection unit 23 identifies the action body Z shown in the plurality of first time-series images Y1 and detects the action of the identified action body Z.
  • a known method can be used to specify the action body Z, but in the present embodiment, a plurality of joints A corresponding to the “joint identification reference” stored in the first storage unit 21 are detected. Then, the plurality of joints A included in one action body Z are identified with reference to the “action body identification reference”. In the example of FIG. 1, the joints A1 to A6 and the joints A7 to 12 are specified as the joints A included in one action body Z, and two action bodies Z are specified to exist.
  • the movement of each joint when a predetermined action is performed is stored in the first storage unit 21, and when the corresponding movement of each joint is detected, it is detected that the predetermined action is performed.
  • the movement of the entire joint A, the movement of the hip joint A, the movement of the center of gravity (moving speed in the XYZ directions), or the like may be simply detected.
  • the determination unit 24 determines one or more “normal actions (normal movements of multiple joints)” at a predetermined point based on the multiple actions (movements of multiple joints) detected by the first detection unit 23. To decide.
  • the "normal behavior” can be determined by various criteria. For example, it is possible to determine the behavior having a predetermined ratio or more of all the detected behaviors as the "normal behavior”. .. For example, when the movement of the hip joint A is detected as the detection of the behavior, the behavior in which the movement speed of the hip joint A in the XYZ directions is included in the predetermined range is determined as the “normal behavior”. It will be.
  • the “normal action” determined by the determination unit 24 is stored in the first storage unit 21.
  • the detection device 3 includes a second storage unit 31, a second acquisition unit 32, a second detection unit 33, an extraction unit 34, a creation unit 35, and a transmission unit 36.
  • the second storage unit 31 stores “joint identification reference” and “action body identification reference”.
  • the second acquisition unit 32 acquires a plurality of second time-series images Y2 obtained by photographing the predetermined point. It is preferable that the plurality of second time-series images Y2 are captured by the image capturing unit X at substantially the same angle of view and magnification as the first acquisition unit 22.
  • the second detection unit 33 identifies the action body Z reflected in the plurality of second time-series images Y2, and detects the action of the identified action body Z.
  • the identification of the action body Z and the detection of the action can be performed by the same method as the first detection unit 23.
  • the extraction unit 34 determines a plurality of action bodies Z that have performed an action different from the “normal action”. It is extracted from the second time series image Y2.
  • behaviors different from “normal behaviors” behaviors that are not appropriate for a given point (kind of behavior, direction of travel, moving speed, abnormal walking, abnormal behaviors (fall/fall, sit down, orbital behavior, etc.) are extracted. It is considered to be one.
  • the creation unit 35 creates individual identification information for the extracted action body Z based on at least one second time series image Y2.
  • a focus mark is attached to the extracted action body on the image, and clothes, belongings, traveling direction, time, etc. are added. Add as information.
  • the transmitting unit 36 automatically transmits the individual identification information created by the creating unit 35 to the registered information terminal (information terminal of security company, personal mobile information terminal, etc.).
  • Detecting suspicious bodies/abnormal bodies is carried out in two stages: “accumulation stage” and “detection stage”.
  • the accumulation stage first, when a plurality of first time-series images Y1 are acquired (S1), the action body Z shown in the plurality of first time-series images Y1 is identified, and the action body Z of the identified action body Z is identified.
  • the action is detected (S2). It is preferable that S1 and S2 be performed on a plurality of different first time-series images Y1 to detect a large number of actions.
  • one or more "normal actions" at a predetermined point are determined based on the many actions detected in S2 (S3).
  • the detection stage first, when a plurality of second time-series images Y2 are acquired (S4), the action body Z reflected in the plurality of second time-series images Y2 is identified, and the identified action is performed. The action of the body Z is detected (S5).
  • the action body Z that has performed the action different from the "normal action” is a plurality of second times. It is extracted from the series image Y2 (S7).
  • individual identification information for the extracted action body Z is created based on at least one second time series image Y2 (S8).
  • the suspicious body/abnormal body detection device 1 having such a configuration can be used for various purposes such as crime prevention and nursing care.
  • the suspicious body/abnormal body detection device 1 For example, by using the suspicious body/abnormal body detection device 1 with respect to the time-series image Y obtained by photographing “in front of a product shelf in a store”, a behavior different from “normal behavior” such as “putting a product in a bag” It is possible to extract the action body Z that has performed. Further, by using the suspicious body/abnormal body detection device 1 for time series images of “in front of the store service counter” and “inside the store service counter”, “a blade is taken out” or the like It is possible to extract the action body Z that has performed a different action from the “normal action”.
  • the suspicious body/abnormal body detection device 1 for the time-series images Y of “private room of hospital” and “home for the elderly living alone”, behavior different from “normal behavior” such as “fall” It is possible to extract that the (abnormal body) has been performed. Similarly, it is also possible to extract drunkenness at the platform of a station, and lost children, pickpockets, fights, etc. in commercial facilities.
  • the types of behaviors such as "putting products in the bag” described above are individually detected after detecting/extracting the behavioral body Z which may be a suspicious body/abnormal body by detecting "behavior different from usual”. It can be recognized by the identification information.
  • the action (movement of a plurality of joints) detected by the second detection unit 33 is determined by the determination unit 24, which is “normal”. If it is different from the “action”, the action body Z that has performed the action different from the “normal action (normal movements of a plurality of joints)” is extracted from the plurality of second time-series images Y2.
  • the suspicious body/abnormal body detection device 1 creates individual identification information for the extracted action body Z based on at least one second time series image Y2.
  • the suspicious body/abnormal body detection device 1 automatically transmits the individual identification information created by the creation unit 35 to the registered information terminal.
  • the suspicious body/abnormal body detection device of the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications and improvements can be made within the scope of the claims.
  • the first storage unit 21 and the second storage unit 31 the first acquisition unit 22 and the second acquisition unit 32, and the first detection unit 23 and the second detection unit.
  • 33 is provided in each of the storage device 2 and the detection device 3, they may be commonly used, and such a case is also included in the scope of the present invention.
  • the creation unit 35 and the transmission unit 36 may be provided on the storage device 2 side.
  • the storage device 2 After the data (a large number of actions) are accumulated to some extent in the storage device 2, it is possible to operate only the detection device 3. However, in order to improve the accuracy of suspicious body/abnormal body detection, it is preferable that the amount of data is large. Therefore, even after the data is accumulated to some extent, the accumulation device 2 accumulates the data in parallel with the operation of the detection device 3. It is preferable to continue.
  • the purpose of using the suspicious body/abnormal body detection device 1 is Depending on the situation, the recorded second time series images Y2 may be recorded later.
  • the human being is described as an example of the action body Z, but it is also possible to use it for animals and robots.
  • a motion different from the set motion is performed, it is detected as an abnormal motion, so that it is possible to find a problem such as “a malfunction occurs in the range of motion”.
  • the “movement of a plurality of joints included in the action body reflected in the plurality of first time-series images” is detected with reference to the “joint identification reference” and the “action body identification reference”. However, it may be detected by other methods.
  • the present invention can also be applied to a program corresponding to the process performed by the suspicious body/abnormal body detection device 1 and a recording medium storing the program.
  • a recording medium the program will be installed in a computer or the like.
  • the recording medium storing the program may be a non-transitory recording medium.
  • the non-transitory recording medium may be a CD-ROM or the like, but is not limited thereto.

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Abstract

【課題】　時系列画像に映った不審体・異常体を検出するための不審体・異常体検出装置を提供する。 【解決手段】　蓄積装置２は、所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像Ｙ１に映った行動体Ｚに含まれる複数の関節の動きを検出する第１の検出部２３と、第１の検出部２３によって検出された多数の複数の関節の動きに基づき、所定の地点における一又は複数の通常の行動を決定する決定部２４と、を有している。検出装置３は、上記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像Ｙ２に映った行動体Ｚに含まれる複数の関節の動きを検出する第２の検出部３３と、記第２の検出部３３によって検出された複数の関節の動きが決定部２４により決定された通常の行動と異なる場合、通常の行動と異なる行動を行った行動体Ｚを複数の第２の時系列画像Ｙ２の中から抽出する抽出部３４と、を有している。

Description

不審体・異常体検出装置
　本発明は、時系列画像に映った不審体・異常体を検出するための不審体・異常体検出装置に関する。
　従来より、画像データに映った人物の動作又は行動を分析し、予め登録されたパターンの動作又は行動が行われたか否かによって不審人物を検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１７－０６８３９４号公報
　しかしながら、上記技術では、動作又は行動のパターンを予め登録する必要があるため、登録を行う労力がかかる上に、登録された動作又は行動のパターンが適切でない場合も考えられる。
　そこで、本発明は、容易かつ高精度に不審体・異常体を検出することが可能な不審体・異常体検出装置を提供することを目的としている。
　本発明は、所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像を取得する第１の取得部と、前記複数の第１の時系列画像に映った行動体に含まれる複数の関節の動きを検出する第１の検出部と、前記第１の検出部によって検出された多数の前記複数の関節の動きに基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の行動を決定する決定部と、を有する蓄積装置と、前記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像を取得する第２の取得部と、前記複数の第２の時系列画像に映った行動体に含まれる複数の関節の動きを検出する第２の検出部と、前記第２の検出部によって検出された前記複数の関節の動きが前記決定部により決定された通常の行動と異なる場合、前記通常の行動と異なる行動を行った行動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出する抽出部と、を有する検出装置と、を備えたことを特徴とする不審体・異常体検出装置提供している。
　このような構成によれば、不審と思われる行動を予め登録したり、検出した行動の種類を識別することなく、“通常と異なる行動”を検出するだけで、容易かつ高精度に不審体・異常体を検出することが可能となる。
　また、前記第１の検出部は、行動体の複数の関節を識別するための関節識別基準を参照して、前記関節識別基準に該当する複数の関節を検出した上で、行動体の様々なバリエーションの基本姿勢、各関節の可動域、又は、一の行動体における各関節間の距離を示した行動体特定基準を参照して、一の行動体に含まれる複数の関節を特定することで、前記複数の第１の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体に含まれる複数の関節の動きを検出し、前記決定部は、前記第１の検出部によって検出された多数の前記複数の関節の動きに基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の行動を決定し、前記第２の検出部は、前記複数の第２の時系列画像において、行動体の複数の関節を識別するための関節識別基準を参照して、前記関節識別基準に該当する複数の関節を検出した上で、行動体の様々なバリエーションの基本姿勢、各関節の可動域、又は、一の行動体における各関節間の距離を示した行動体特定基準を参照して、一の行動体に含まれる複数の関節を特定することで、前記複数の第２の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体に含まれる複数の関節の動きを検出し、前記抽出部は、前記第２の検出部によって検出された複数の関節の動きが前記決定部により決定された通常の行動と異なる場合、前記通常の行動と異なる行動を行った行動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出することが好ましい。
　このような構成によれば、より容易かつ高精度に不審体・異常体を検出することが可能となる。
　また、本発明は、少なくとも一の前記第２の時系列画像に基づき、前記抽出された行動体に対する個別識別情報を作成する作成部を更に備えたことが好ましい。
　このような構成によれば、抽出された行動体が本当に不審体・異常体を行ったのかを確認したり、抽出された行動体の特徴を具体的に把握することが可能となる。
　また、本発明は、前記作成部によって作成された個別識別情報を、登録された情報端末に対して自動的に送信する送信部を更に備えたことが好ましい。
　このような構成によれば、緊急時や危険時に即座に外部に通知することができるので、防犯等に対して迅速に対応することが可能となる。
　また、本発明の別の観点では、コンピュータにインストールされるプログラムであって、所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像を取得するステップと、前記複数の第１の時系列画像に映った行動体に含まれる複数の関節の動きを検出するステップと、前記検出された多数の前記複数の関節の動きに基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の行動を決定するステップと、
　前記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像を取得するステップと、前記複数の第２の時系列画像に映った行動体に含まれる複数の関節の動きを検出するステップと、前記第２の時系列画像に関して検出された前記複数の関節の動きが前記決定された通常の行動と異なる場合、前記通常の行動と異なる行動を行った行動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出するステップと、を備えたことを特徴とする不審体・異常体検出プログラムを提供している。
　また、前記複数の第１の時系列画像において検出するステップでは、前記複数の第１の時系列画像において、行動体の複数の関節を識別するための関節識別基準を参照して、前記関節識別基準に該当する複数の関節を検出した上で、行動体の様々なバリエーションの基本姿勢、各関節の可動域、又は、一の行動体における各関節間の距離を示した行動体特定基準を参照して、一の行動体に含まれる複数の関節を特定することで、前記複数の第１の時系列画像に映った行動体を特定し、前記複数の第１の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体に含まれる複数の関節の動きを検出し、前記決定するステップでは、前記検出された多数の前記複数の関節の動きに基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の行動を決定し、前記複数の第２の時系列画像において検出するステップでは、前記複数の第２の時系列画像において、行動体の複数の関節を識別するための関節識別基準を参照して、前記関節識別基準に該当する複数の関節を検出した上で、行動体の様々なバリエーションの基本姿勢、各関節の可動域、又は、一の行動体における各関節間の距離を示した行動体特定基準を参照して、一の行動体に含まれる複数の関節を特定することで、前記複数の第２の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体に含まれる複数の関節の動きを検出し、前記抽出するステップでは、前記第２の時系列画像に関して検出された複数の関節の動きが前記決定された通常の行動と異なる場合、前記通常の行動と異なる行動を行った行動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出することが好ましい。
　また、本発明は、少なくとも一の前記第２の時系列画像に基づき、前記抽出された行動体に対する個別識別情報を作成するステップを更に備えたことが好ましい。
　また、本発明は、前記作成された個別識別情報を、登録された情報端末に対して自動的に送信するステップを更に備えたことが好ましい。
　本発明の不審体・異常体検出装置によれば、容易かつ高精度に不審体・異常体を検出することが可能となる。
本発明の実施の形態による不審体・異常体検出装置の使用状態の説明図 本発明の実施の形態による不審体・異常体検出装置のブロック図 本発明の実施の形態による不審体・異常体検出のフローチャート
　以下、本発明の実施の形態による不審体・異常体検出装置１について、図１－図３を参照して説明する。
　不審体・異常体検出装置１は、図１に示すように、撮影手段Ｘによって撮影された複数の時系列画像Ｙ（動画を構成する各フレーム等）に映った行動体Ｚの中から不審体・異常体を検出するためのものである。本実施の形態では、行動体Ｚとして人間を採用し、理解容易のため、行動体Ｚを骨格だけで簡易的に表示する。
　不審体・異常体検出装置１は、図２に示すように、蓄積装置２と、検出装置３と、を備えており、蓄積装置２によって蓄積されたデータを参照して、検出装置３が不審体・異常体を検出する。
　蓄積装置２は、第１の記憶部２１と、第１の取得部２２と、第１の検出部２３と、決定部２４と、を備えている。
　第１の記憶部２１には、“関節識別基準”と、“行動体特定基準”と、が記憶されている。
　“関節識別基準”は、行動体Ｚの複数の関節Ａ（図１では、首、右肘、左肘、腰、右膝、左膝）を識別するためのものであり、関節Ａごとに、それぞれを識別するための形状、方向、サイズ等を示したものである。
　“行動体特定基準”は、行動体Ｚの様々なバリエーション（“歩行”、“直立”等）の “基本姿勢 “、”各関節Ａの可動域“、一の行動体Ｚにおける”各関節Ａ間の距離“等を示したものである。
　第１の取得部２２は、所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像Ｙ１を取得する。所定の地点は、主に一又は複数の所定の行動が行われる地点であることが好ましい。
　所定の行動としては、例えば、所定の地点が“商店の商品棚の前”の場合、“商品を手に取る”、“商品を買い物かごに入れる”等が考えられる。また、例えば、所定の地点が“商店のサービスカウンターの中”の場合、“商品を受け取る”、“お金を受け取る”、“レジを開ける”、“お釣りを渡す”、“商品を渡す”等が考えらえる。
　第１の検出部２３は、複数の第１の時系列画像Ｙ１に映った行動体Ｚを特定し、特定された行動体Ｚの行動を検出する。
　行動体Ｚの特定としては、公知の方法を用いることもできるが、本実施の形態では、第１の記憶部２１に記憶された“関節識別基準”に該当する複数の関節Ａを検出した上で、“行動体特定基準”を参照して、一の行動体Ｚに含まれる複数の関節Ａを特定する。図１の例では、関節Ａ１－Ａ６、及び、関節Ａ７－１２がそれぞれ一の行動体Ｚに含まれる関節Ａであると特定され、２つの行動体Ｚが存在するものと特定される。
　行動の検出としては、所定の行動を行った場合の各関節の動きを第１の記憶部２１に記憶しておき、各関節の該当する動きを検出した場合に当該所定の行動を行ったと検出してもよいし、関節Ａ全体の動き、腰の関節Ａの動き、重心の動き（ＸＹＺ方向への移動速度）等を単に検出するだけでもよい。
　決定部２４は、第１の検出部２３によって検出された多数の行動（複数の関節の動き）に基づき、所定の地点における一又は複数の“通常の行動（通常の複数の関節の動き）”を決定する。
　“通常の行動”は、様々な基準で決定することが可能であるが、例えば、検出された全行動の中で所定以上の割合を有する行動を“通常の行動”として決定することが考えられる。例えば、行動の検出として腰の関節Ａの動きを検出した場合には、腰の関節ＡのＸＹＺ方向への移動速度が所定範囲に含まれている行動が、“通常の行動”と決定されることとなる。
　決定部２４により決定された“通常の行動”は、第１の記憶部２１に記憶される。
　検出装置３は、第２の記憶部３１と、第２の取得部３２と、第２の検出部３３と、抽出部３４と、作成部３５と、送信部３６と、を備えている。
　第２の記憶部３１には、第１の記憶部２１と同様に、“関節識別基準”と、“行動体特定基準”と、が記憶されている。
　第２の取得部３２は、上記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像Ｙ２を取得する。複数の第２の時系列画像Ｙ２は、撮影手段Ｘにより、第１の取得部２２と略同一の画角・倍率で撮影されたものであることが好ましい。
　第２の検出部３３は、複数の第２の時系列画像Ｙ２に映った行動体Ｚを特定し、特定された行動体Ｚの行動を検出する。この行動体Ｚの特定、及び、行動の検出は、第１の検出部２３と同様の方法で行うことができる。
　抽出部３４は、第２の検出部３３によって検出された行動が決定部２４により決定された“通常の行動”と異なる場合、“通常の行動”と異なる行動を行った行動体Ｚを複数の第２の時系列画像Ｙ２の中から抽出する。
　“通常の行動”と異なる行動としては、所定の地点にふさわしくない行動（行動の種類、進行方向、移動速度、異常な歩行、異常な行動（転倒／卒倒、座り込み、周回行動等）が抽出されるものと考えられる。
　作成部３５は、少なくとも一の第２の時系列画像Ｙ２に基づき、抽出された行動体Ｚに対する個別識別情報を作成する。
　個別識別情報としては、様々なものが考えられるが、本実施の形態では、画像上で、抽出された行動体に対してフォーカスマークを付すと共に、服装、所持物、進行方向、時間等を付加情報として付加する。
　送信部３６は、作成部３５によって作成された個別識別情報を、登録された情報端末（警備会社の情報端末、個人の携帯情報端末等）に対して自動的に送信する。
　続いて、図３のフローチャートを用いて、不審体・異常体検出装置１による不審体・異常体の検出について説明する。
　不審体・異常体の検出は、“蓄積段階”と“検出段階”の２段階で行われる。
　（１）蓄積段階
　蓄積段階では、まず、複数の第１の時系列画像Ｙ１が取得されると（Ｓ１）、複数の第１の時系列画像Ｙ１に映った行動体Ｚが特定され、特定された行動体Ｚの行動が検出される（Ｓ２）。このＳ１及びＳ２は、異なる複数の第１の時系列画像Ｙ１に対して行われ、多数の行動が検出されることが好ましい。
　続いて、Ｓ２で検出された多数の行動に基づき、所定の地点における一又は複数の“通常の行動”が決定される（Ｓ３）。
　（２）検出段階
　続いて、検出段階では、まず、複数の第２の時系列画像Ｙ２が取得されると（Ｓ４）、複数の第２の時系列画像Ｙ２に映った行動体Ｚが特定され、特定された行動体Ｚの行動が検出される（Ｓ５）。
　続いて、Ｓ５で検出された行動がＳ３で決定された“通常の行動”と異なる場合（Ｓ６：ＹＥＳ）、“通常の行動”と異なる行動を行った行動体Ｚが複数の第２の時系列画像Ｙ２の中から抽出される（Ｓ７）。
　続いて、少なくとも一の第２の時系列画像Ｙ２に基づき、抽出された行動体Ｚに対する個別識別情報が作成される（Ｓ８）。
　最後に、登録された携帯情報端末等に対して、Ｓ８で作成された個別識別情報が送信される（Ｓ９）。
　このような構成を有する不審体・異常体検出装置１は、防犯、介護等の様々な用途で用いることができる。
　例えば、“商店の商品棚の前”を撮影した時系列画像Ｙに対して不審体・異常体検出装置１を用いることで、“カバンに商品を入れる”等の“通常の行動”と異なる行動を行った行動体Ｚを抽出することが可能となる。また、“商店のサービスカウンターの前”や“商店のサービスカウンターの中”を撮影した時系列画像に対して不審体・異常体検出装置１を用いることで、“刃物を取り出した”等の“通常の行動”と異なる行動を行った行動体Ｚを抽出することが可能となる。
　また、“家の前の道路”の場合、家へ向かうのは、通常、家族や訪問者だけであり、多くの通行者は、家を素通りすることとなる。従って、“家の前の道路”を撮影した時系列画像Ｙに対して不審体・異常体検出装置１を用いることで、“家へ向かう”という“通常と異なる行動”を行った行動体Ｚの中で、家族や訪問者以外の存在を抽出することが可能となる。
　更に、“病院の個室”や“一人暮らしの老人宅”を撮影した時系列画像Ｙに対して不審体・異常体検出装置１を用いることで、“転倒”等の“通常の行動”と異なる行動（異常体）が行われたことを抽出することが可能となる。同様にして、駅のホームの酔っ払いや、商業施設等での迷子やスリや喧嘩等を抽出することも可能である。
　なお、上記した“カバンに商品を入れる”等の行動の種類は、“通常と異なる行動”を検出することによって不審体・異常体の可能性のある行動体Ｚを発見・抽出した後、個別識別情報によって認識可能となる。
　以上説明したように、本実施の形態による不審体・異常体検出装置１では、第２の検出部３３によって検出された行動（複数の関節の動き）が決定部２４により決定された“通常の行動”と異なる場合、“通常の行動（通常の複数の関節の動き）”と異なる行動を行った行動体Ｚを複数の第２の時系列画像Ｙ２の中から抽出する。
　このような構成によれば、不審と思われる行動を予め登録したり、検出した行動の種類を識別することなく、“通常と異なる行動”を検出するだけで、容易かつ高精度に不審体・異常体を検出することが可能となる。
　また、本実施の形態による不審体・異常体検出装置１では、少なくとも一の第２の時系列画像Ｙ２に基づき、抽出された行動体Ｚに対する個別識別情報を作成する。
　このような構成によれば、抽出された行動体Ｚが本当に不審体・異常体を行ったのかを確認したり、抽出された行動体Ｚの特徴を具体的に把握することが可能となる。
　また、本実施の形態による不審体・異常体検出装置１では、作成部３５によって作成された個別識別情報を、登録された情報端末に対して自動的に送信する。
　このような構成によれば、緊急時や危険時に即座に外部に通知することができるので、防犯等に対して迅速に対応することが可能となる。
　尚、本発明の不審体・異常体検出装置は、上述した実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載した範囲で種々の変形や改良が可能である。
　例えば、上記実施の形態では、第１の記憶部２１と第２の記憶部３１、第１の取得部２２と第２の取得部３２、及び、第１の検出部２３と第２の検出部３３は、蓄積装置２と検出装置３にそれぞれ設けられていたが、共通して使用されてもよく、そのような場合も本発明の範囲に含まれる。また、共通して使用いられる場合には、作成部３５及び送信部３６は蓄積装置２側に設けられてもよい。
　また、蓄積装置２においてデータ（多数の行動）がある程度蓄積した後は、検出装置３のみを作動させることも可能である。但し、不審体・異常体検出の精度を高めるためにはデータ量が多い方が好ましいため、データがある程度蓄積した後であっても検出装置３の作動と並行して蓄積装置２でデータの蓄積も継続することが好ましい。
　また、本実施の形態による不審体・異常体の検出は、複数の第２の時系列画像Ｙ２に対してリアルタイムで行うのが効果的ではあるが、不審体・異常体検出装置１の使用目的によっては録画した複数の第２の時系列画像Ｙ２に対して後から行ってもよい。
　また、上記実施の形態では、行動体Ｚとして人間を例に説明したが、動物やロボットについて使用することも可能である。例えば、作業ロボットの場合、設定された動作と異なる動作を行った場合、異常行動として検出されるので、“可動域に不具合が生じている”等の問題を発見することが可能となる。
　また、上記実施の形態では、“関節識別基準”や“行動体特定基準”を参照して、“複数の第１の時系列画像に映った行動体に含まれる複数の関節の動き”を検出したが、他の方法によって検出しても良い。
　また、本発明は、不審体・異常体検出装置１が行う処理に相当するプログラムや、当該プログラムを記憶した記録媒体にも応用可能である。記録媒体の場合、コンピュータ等に当該プログラムがインストールされることとなる。ここで、当該プログラムを記憶した記録媒体は、非一過性の記録媒体であっても良い。非一過性の記録媒体としては、ＣＤ－ＲＯＭ等が考えられるが、それに限定されるものではない。
１           不審体・異常体検出装置
２           蓄積装置
３           検出装置
２１       第１の記憶部
２２       第１の取得部
２３       第１の検出部
２４       決定部
３１       第２の記憶部
３２       第２の取得部
３３       第２の検出部
３４       抽出部
３５       作成部
３６       送信部
Ｘ           撮影手段
Ｙ           時系列画像
Ｚ           行動体

Claims (8)

  1. 　所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像を取得する第１の取得部と、
    　前記複数の第１の時系列画像に映った行動体に含まれる複数の関節の動きを検出する第１の検出部と、
    　前記第１の検出部によって検出された多数の前記複数の関節の動きに基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の行動を決定する決定部と、
    を有する蓄積装置と、
    　前記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像を取得する第２の取得部と、
    　前記複数の第２の時系列画像に映った行動体に含まれる複数の関節の動きを検出する第２の検出部と、
    　前記第２の検出部によって検出された前記複数の関節の動きが前記決定部により決定された通常の行動と異なる場合、前記通常の行動と異なる行動を行った行動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出する抽出部と、
    を有する検出装置と、
    を備えたことを特徴とする不審体・異常体検出装置。
  2. 　前記第１の検出部は、行動体の複数の関節を識別するための関節識別基準を参照して、前記関節識別基準に該当する複数の関節を検出した上で、行動体の様々なバリエーションの基本姿勢、各関節の可動域、又は、一の行動体における各関節間の距離を示した行動体特定基準を参照して、一の行動体に含まれる複数の関節を特定することで、前記複数の第１の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体に含まれる複数の関節の動きを検出し、
    　前記決定部は、前記第１の検出部によって検出された多数の前記複数の関節の動きに基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の行動を決定し、
    　前記第２の検出部は、前記複数の第２の時系列画像において、行動体の複数の関節を識別するための関節識別基準を参照して、前記関節識別基準に該当する複数の関節を検出した上で、行動体の様々なバリエーションの基本姿勢、各関節の可動域、又は、一の行動体における各関節間の距離を示した行動体特定基準を参照して、一の行動体に含まれる複数の関節を特定することで、前記複数の第２の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体に含まれる複数の関節の動きを検出し、
    　前記抽出部は、前記第２の検出部によって検出された複数の関節の動きが前記決定部により決定された通常の行動と異なる場合、前記通常の行動と異なる行動を行った行動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出することを特徴とする請求項１に記載の不審体・異常体検出装置。
  3. 　少なくとも一の前記第２の時系列画像に基づき、前記抽出された行動体に対する個別識別情報を作成する作成部を更に備えたことを特徴とする請求項１又は２に記載の不審体・異常体検出装置。
  4. 　前記作成部によって作成された個別識別情報を、登録された情報端末に対して自動的に送信する送信部を更に備えたことを特徴とする請求項３に記載の不審体・異常体検出装置。
  5. 　コンピュータにインストールされるプログラムであって、
    　所定の地点を撮影した複数の第１の時系列画像を取得するステップと、
    　前記複数の第１の時系列画像に映った行動体に含まれる複数の関節の動きを検出するステップと、
    　前記検出された多数の前記複数の関節の動きに基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の行動を決定するステップと、
    　前記所定の地点を撮影した複数の第２の時系列画像を取得するステップと、
    　前記複数の第２の時系列画像に映った行動体に含まれる複数の関節の動きを検出するステップと、
    　前記第２の時系列画像に関して検出された前記複数の関節の動きが前記決定された通常の行動と異なる場合、前記通常の行動と異なる行動を行った行動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出するステップと、
    を備えたことを特徴とする不審体・異常体検出プログラム。
  6. 　前記複数の第１の時系列画像において検出するステップでは、前記複数の第１の時系列画像において、行動体の複数の関節を識別するための関節識別基準を参照して、前記関節識別基準に該当する複数の関節を検出した上で、行動体の様々なバリエーションの基本姿勢、各関節の可動域、又は、一の行動体における各関節間の距離を示した行動体特定基準を参照して、一の行動体に含まれる複数の関節を特定することで、前記複数の第１の時系列画像に映った行動体を特定し、前記複数の第１の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体に含まれる複数の関節の動きを検出し、
    　前記決定するステップでは、前記検出された多数の前記複数の関節の動きに基づき、前記所定の地点における一又は複数の通常の行動を決定し、
    　前記複数の第２の時系列画像において検出するステップでは、前記複数の第２の時系列画像において、行動体の複数の関節を識別するための関節識別基準を参照して、前記関節識別基準に該当する複数の関節を検出した上で、行動体の様々なバリエーションの基本姿勢、各関節の可動域、又は、一の行動体における各関節間の距離を示した行動体特定基準を参照して、一の行動体に含まれる複数の関節を特定することで、前記複数の第２の時系列画像に映った行動体を特定し、前記特定された行動体に含まれる複数の関節の動きを検出し、
    　前記抽出するステップでは、前記第２の時系列画像に関して検出された複数の関節の動きが前記決定された通常の行動と異なる場合、前記通常の行動と異なる行動を行った行動体を前記複数の第２の時系列画像の中から抽出することを特徴とする請求項５に記載の不審体・異常体検出プログラム。
  7. 　少なくとも一の前記第２の時系列画像に基づき、前記抽出された行動体に対する個別識別情報を作成するステップを更に備えたことを特徴とする請求項５又は６に記載の不審体・異常体検出プログラム。
  8. 　前記作成された個別識別情報を、登録された情報端末に対して自動的に送信するステップを更に備えたことを特徴とする請求項７に記載の不審体・異常体検出プログラム。
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