WO2022209347A1 - 情報処理装置、情報処理方法、コンピュータ可読媒体、及び情報処理システム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、コンピュータ可読媒体、及び情報処理システム Download PDF

Info

Publication number
WO2022209347A1
WO2022209347A1 PCT/JP2022/005425 JP2022005425W WO2022209347A1 WO 2022209347 A1 WO2022209347 A1 WO 2022209347A1 JP 2022005425 W JP2022005425 W JP 2022005425W WO 2022209347 A1 WO2022209347 A1 WO 2022209347A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
information processing
determination
person
period
warning
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/005425
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
良太郎 坂
夏城 油井
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to US18/270,990 priority Critical patent/US20240054815A1/en
Priority to JP2023510605A priority patent/JP7485204B2/ja
Publication of WO2022209347A1 publication Critical patent/WO2022209347A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19602—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction
    • G08B13/19613—Recognition of a predetermined image pattern or behaviour pattern indicating theft or intrusion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0407—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis
    • G08B21/0423—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis detecting deviation from an expected pattern of behaviour or schedule
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0407—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis
    • G08B21/0415—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis detecting absence of activity per se

Definitions

  • the present disclosure relates to an information processing device, an information processing method, a program, and an information processing system.
  • Patent Document 1 discloses that the same posture continues for a predetermined period of time based on images of the user captured by a camera, in order to prevent a decrease in work efficiency due to continuation of the same work. It describes that an alarm is output in some cases. Patent Literature 1 describes that an alarm is output when the user continues in a posture that is determined to be a keyboard operation for one hour or longer, or when the user is on the phone for one hour or longer.
  • Patent Document 1 has a problem that, for example, when monitoring the behavior of pedestrians, it may not be possible to output warnings appropriately.
  • An object of the present disclosure is to provide an information processing device, an information processing method, a program, and an information processing system capable of appropriately outputting an image-based warning in view of the above-described problems.
  • an information processing device includes an acquisition unit that acquires information detected based on an image captured by an imaging device, and detection at the start and end of the first period first determination processing for determining to output a warning if the type of the detected object is a person, and outputting a warning if the behavior of the person detected based on the image continues for a second period or longer and an output unit configured to output a warning based on the determination result of the determination unit.
  • an information processing method in which information detected based on an image captured by an imaging device is acquired, and determining to output a warning when the type of the detected object is a person, and determining to output a warning when the behavior of the person detected based on the image continues for a second period or longer; Output a warning based on the judgment result.
  • the information processing device is configured to acquire information detected based on an image captured by the imaging device, and at the start and end of the first period, A first determination process for determining to output a warning if the type of the detected object is a person, and outputting a warning if the behavior of the person detected based on the image continues for a second period or longer.
  • an information processing system includes an image capturing device that captures an image and an information processing device.
  • the information processing device includes an acquisition unit that acquires information detected based on an image captured by an imaging device, and an object that is detected at the start and end of the first period.
  • a first determination process for determining to output a warning if the type of is a person, and determining to output a warning if the behavior of the person detected based on the image continues for a second period or longer It has a determination unit that performs a second determination process, and an output unit that outputs a warning based on the determination result of the determination unit.
  • an image-based warning can be appropriately output.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of an information processing system according to an embodiment
  • FIG. It is a figure which shows the hardware structural example of the information processing apparatus which concerns on embodiment.
  • 4 is a flowchart showing an example of processing of the information processing device according to the embodiment; It is a figure explaining an example of the 1st determination processing which concerns on embodiment. It is a figure explaining an example of the 2nd determination processing which concerns on embodiment.
  • It is a figure which shows an example of the image image
  • It is a figure which shows an example of a structure of the information processing apparatus which concerns on embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of an information processing device 10 according to an embodiment.
  • the information processing device 10 has an acquisition unit 11 , a determination unit 12 and an output unit 13 .
  • Each of these units may be implemented by cooperation of one or more programs installed in the information processing device 10 and hardware such as the processor 101 and the memory 102 of the information processing device 10 .
  • the acquisition unit 11 acquires various types of information from a storage unit inside the information processing device 10 or from an external device.
  • the acquisition unit 11 acquires information detected based on an image captured by the imaging device 20, for example.
  • the acquisition unit 11 may detect (acquire) information based on the image captured by the imaging device 20 .
  • the acquisition unit 11 may acquire information on a person's behavior detected by another module in the information processing apparatus 10 or by an external device.
  • the determination unit 12 makes various determinations regarding the recording of the image captured by the imaging device 20.
  • the "image" of the present disclosure includes at least one of a moving image and a still image.
  • the determination unit 12 may determine that a warning should be output when the type of the object detected at the start and end of the first period is a person. Further, the determination unit 12 may determine that a warning should be output when, for example, the behavior of the person detected based on the image continues for a second period or longer.
  • the output unit 13 outputs (notifies) a warning (alert, alarm, alarm) based on the determination result of the determination unit 12 .
  • FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of the information processing system 1 according to the embodiment.
  • the information processing system 1 has an information processing device 10 and an imaging device 20 .
  • the information processing device 10 and the photographing device 20 are connected via a network N so that they can communicate with each other.
  • the numbers of the information processing apparatuses 10 and the photographing apparatuses 20 are not limited to the example in FIG.
  • Examples of the network N include, for example, the Internet, mobile communication systems, wireless LANs (Local Area Networks), LANs, and buses.
  • Examples of mobile communication systems include, for example, fifth generation mobile communication systems (5G), fourth generation mobile communication systems (4G), third generation mobile communication systems (3G), and the like.
  • the information processing device 10 is, for example, a device such as a server, a cloud, a personal computer, a network video recorder, or a smart phone.
  • the information processing device 10 outputs a warning based on the image captured by the imaging device 20 .
  • the imaging device 20 is, for example, a device such as a network camera, a camera, or a smartphone.
  • the imaging device 20 captures an image using a camera and outputs (transmits) the captured image to the information processing device 10 .
  • FIG. 3 is a diagram showing a hardware configuration example of the information processing apparatus 10 according to the embodiment.
  • the information processing device 10 (computer 100) includes a processor 101, a memory 102, and a communication interface 103. FIG. These units may be connected by a bus or the like.
  • Memory 102 stores at least a portion of program 104 .
  • Communication interface 103 includes interfaces necessary for communication with other network elements.
  • Memory 102 may be of any type suitable for a local technology network. Memory 102 may be, as a non-limiting example, a non-transitory computer-readable storage medium. Also, memory 102 may be implemented using any suitable data storage technology, such as semiconductor-based memory devices, magnetic memory devices and systems, optical memory devices and systems, fixed and removable memory, and the like. Although only one memory 102 is shown in computer 100, there may be several physically different memory modules in computer 100.
  • FIG. Processor 101 may be of any type.
  • Processor 101 may include one or more of a general purpose computer, a special purpose computer, a microprocessor, a Digital Signal Processor (DSP), and a processor based on a multi-core processor architecture as non-limiting examples.
  • Computer 100 may have multiple processors, such as application specific integrated circuit chips that are temporally dependent on a clock that synchronizes the main processor.
  • Embodiments of the present disclosure may be implemented in hardware or dedicated circuitry, software, logic, or any combination thereof. Some aspects may be implemented in hardware, while other aspects may be implemented in firmware or software, which may be executed by a controller, microprocessor or other computing device.
  • the present disclosure also provides at least one computer program product tangibly stored on a non-transitory computer-readable storage medium.
  • a computer program product comprises computer-executable instructions, such as those contained in program modules, to be executed on a device on a target real or virtual processor to perform the processes or methods of the present disclosure.
  • Program modules include routines, programs, libraries, objects, classes, components, data structures, etc. that perform particular tasks or implement particular abstract data types.
  • the functionality of the program modules may be combined or split between program modules as desired in various embodiments.
  • Machine-executable instructions for program modules may be executed within local or distributed devices. In a distributed device, program modules can be located in both local and remote storage media.
  • Program code for executing the methods of the present disclosure may be written in any combination of one or more programming languages. These program codes are provided to a processor or controller of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing apparatus. When the program code is executed by the processor or controller, the functions/acts in the flowchart illustrations and/or implementing block diagrams are performed. Program code may run entirely on a machine, partly on a machine, as a stand-alone software package, partly on a machine, partly on a remote machine, or entirely on a remote machine or server. be.
  • Non-transitory computer-readable media include various types of tangible storage media.
  • Examples of non-transitory computer-readable media include magnetic recording media, magneto-optical recording media, optical disc media, semiconductor memories, and the like.
  • Magnetic recording media include, for example, flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives, and the like.
  • Magneto-optical recording media include, for example, magneto-optical disks.
  • Optical disc media include, for example, Blu-ray discs, CD (Compact Disc)-ROM (Read Only Memory), CD-R (Recordable), CD-RW (ReWritable), and the like.
  • Semiconductor memories include, for example, solid state drives, mask ROMs, PROMs (Programmable ROMs), EPROMs (Erasable PROMs), flash ROMs, RAMs (random access memories), and the like.
  • the program may also be delivered to the computer by various types of transitory computer readable media. Examples of transitory computer-readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves. Transitory computer-readable media can deliver the program to the computer via wired channels, such as wires and optical fibers, or wireless channels.
  • FIG. 4 is a flowchart showing an example of processing of the information processing apparatus 10 according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram explaining an example of the first determination process according to the embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram explaining an example of the second determination process according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of an image captured by the imaging device 20 according to the embodiment and an example of human behavior detected based on the image.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of determination processing of the information processing apparatus 10 according to the embodiment.
  • the information processing apparatus 10 detects each person based on the position, moving direction, moving speed, characteristics (for example, surface color, height), etc. of each person in each frame captured by the image capturing apparatus 20 at each time point. track the location and behavior of Then, the information processing device 10 executes the following processing for each of the plurality of persons appearing in the image captured by the image capturing device 20 . Therefore, hereinafter, any one of the plurality of persons captured in the image captured by the imaging device 20 is also referred to as a "determination target person" as appropriate.
  • step S ⁇ b>1 the acquisition unit 11 of the information processing device 10 acquires information indicating the behavior of the person to be determined, which is detected based on the image captured by the imaging device 20 .
  • the process of detecting the action of the person to be determined may be performed by any of the information processing device 10, the photographing device 20, and an external device, for example.
  • the information processing device 10 may detect (estimate, infer) the behavior by, for example, AI (Artificial Intelligence) using deep learning or the like. .
  • the information processing device 10 may estimate the skeleton (connection state of each joint point) of the person to be determined based on the image captured by the imaging device 20, for example.
  • the information processing apparatus 10 determines that the person to be determined is the specified person. It may be judged that it is taking the posture of In the example of FIG. 7, in an image 700 captured by the imaging device 20, falling is detected as the behavior of the person 711. In the example of FIG.
  • the determination unit 12 of the information processing device 10 determines whether a warning is necessary (step S2). (First determination process)
  • the determination unit 12 performs a first determination process of determining to output a warning when the type of the object detected at the start and end of the first period (for example, 10 seconds) is a person. good too.
  • the predetermined area may be, for example, an area in which a prohibited area (no entry) is shown in the image captured by the imaging device 20 .
  • the predetermined area may be set in the information processing apparatus 10 in advance by an operator or the like.
  • a person is continuously detected in a predetermined region of the image during a period 511 from time t50 to time t51 and a period 512 from time t52 to time t53 . It is shown. Therefore, in the example of FIG. 5, a person is detected in the predetermined region at the start of the first period t p1 (for example, time t 50 ), and at the end (for example, time t 50 +t P1 ), a person is detected in the predetermined area. Therefore, the determination unit 12 determines to output a warning in the first determination process.
  • the determination unit 12 determines that the object is continuously detected in the predetermined area of the image for a first period (for example, 10 seconds), and that the first period starts and ends. It may be determined that a warning should be output when the type of the object that is actually detected is a person. As a result, for example, when a person enters a restricted area, even if there is a time period in which only a vehicle or the like is detected instead of the person at the location of the person, the warning can be issued appropriately. can be output to Note that in the example of FIG. 5, the period 501 during which the object is detected continues from time t50 to time t53 (> t50 + tP1 ). It is shown that an object is detected by
  • the determination unit 12 performs second determination processing to determine that a warning is to be output when the specific behavior of the person detected based on the image continues for a second period (for example, 10 seconds) or longer. good too.
  • the determination unit 12 may perform the second determination process, for example, on a region in the image that is set in the information processing apparatus 10 in advance by an operator or the like. As a result, for example, when a person falls over, sits down, or the like for a certain period of time or longer, a warning can be output appropriately. In the example of FIG.
  • a period 601 during which a specific action by a person is detected continues from time t60 to time t62 (> t60 + tP2 ), so the specific action is detected during the second period tp2 . It is shown that the above continues. Therefore, the determination unit 12 determines to output a warning in the second determination process.
  • the determination unit 12 determines one or more determination processes for the behavior of the person based on the behavior of the person detected based on the image, among a plurality of determination processes including the first determination process and the second determination process. You may In this case, the information processing apparatus 10 may be specified by an operator or the like to perform one or more determination processes for determining whether or not a warning is necessary for each type of action.
  • the determination unit 12 may execute the first determination process when the behavior of the person detected based on the image is the first behavior (for example, entering a no-go zone). Further, the determination unit 12 may execute the second determination process when the behavior of the person detected based on the image is the second behavior (for example, falling, sitting down, crouching, etc.). This makes it possible to appropriately determine whether or not a warning is necessary according to the behavior of the person.
  • the determination unit 12 determines that the total length of time during which the person to be determined performs a specific action in a specific period (hereinafter also referred to as an “action determination period” as appropriate. For example, 20 seconds) is a first threshold value ( Hereinafter, it may also be referred to as an “action determination threshold” as appropriate (for example, 10 seconds). Then, the determination unit 12 may determine to output a warning when the total is equal to or greater than the action determination threshold. Thereby, for example, an image-based warning can be appropriately output.
  • the determination unit 12 determines that a period in which a specific action by a person to be determined is not continuously detected in the action determination period is a second threshold (hereinafter also referred to as an “action continuation threshold” as appropriate. For example, 3 seconds .) If the above is the case, it may be determined not to output the warning. Thereby, for example, an image-based warning can be appropriately output.
  • a second threshold hereinafter also referred to as an “action continuation threshold” as appropriate. For example, 3 seconds .
  • FIG. 8 shows that the total length of time (specific action period) during which the person to be judged is performing the specific action in the action judgment period t P3 is t 21 +t 22 +t 23 . Also, it is shown that the lengths of periods t31 and t32 in which the person to be judged does not perform a specific action in the action judgment period tP3 are each less than the action continuation threshold tC . In this case, the determination unit 12 determines to output a warning when the total (t 21 +t 22 +t 23 ) is equal to or greater than the action determination threshold, and outputs a warning when the total is not equal to or greater than the action determination threshold. You can judge.
  • the determination unit 12 may determine at least one of the length of the action determination period, the action determination threshold, and the action continuation threshold based on a predetermined condition. Thereby, for example, the need for warning can be determined more appropriately. This is because at least one of the lengthening of the behavior determination period and the reduction of the behavior determination threshold may result in a warning even if, for example, the total period during which the behavior of the person to be determined cannot be detected becomes relatively long. is not output. Also, by increasing the action continuation threshold, for example, even when the total period during which the action of the person to be determined cannot be detected becomes relatively long, it is possible to reduce the number of warnings not being output. Examples of predetermined conditions are described below. Note that the determination unit 12 may determine at least one of the length of the action determination period, the action determination threshold, and the action continuation threshold by combining a plurality of conditions below.
  • the determination unit 12 determines the length of the action determination period, the action determination threshold, and the action continuation threshold based on the circumstances around the person to be determined, which are determined based on the image captured by the imaging device 20. At least one may be determined. In this case, the determination unit 12 may determine at least one of the length of the action determination period, the action determination threshold, and the action continuation threshold, for example, based on the degree of congestion around the person to be determined. In this case, the determination unit 12 may, for example, determine other persons and moving objects (e.g., vehicles) existing around the person to be determined (e.g., an image area of a predetermined range including an area in which the person is photographed).
  • other persons and moving objects e.g., vehicles
  • the determination unit 12 sets the length of the action determination period as the first period length, the action determination threshold as the first action determination threshold, and the action continuation threshold as It may be determined as the first action continuation threshold.
  • the determination unit 12 sets the length of the action determination period to a second period length longer than the first period length, and sets the action determination threshold to the first period length.
  • a second action determination threshold that is smaller than the action determination threshold may be set, and the action continuation threshold may be determined as a second action continuation threshold that is larger than the first action continuation threshold. For example, the area around a certain person is crowded like the area 701 in FIG. Even if it is high, the need for warning can be determined more appropriately.
  • the determination unit 12 determines, for example, the length of the action determination period, the action determination threshold value, and the At least one action continuation threshold may be determined. In this case, if the time at which the image was captured by the imaging device 20 is not within the predetermined time period, the determination unit 12 sets the length of the action determination period to the third period length, sets the action determination threshold to the third action determination threshold, The action continuation threshold may be determined as the third action continuation threshold.
  • the predetermined time period may be preset in the information processing device 10 .
  • the determination unit 12 sets the length of the action determination period to a fourth period length longer than the third period length, and sets the action determination threshold value to be smaller than the third action continuation threshold value.
  • a fourth action continuation threshold may be set, and the action continuation threshold may be determined as a fourth action continuation threshold that is greater than the third action continuation threshold.
  • the determination unit 12 may determine initial values of the action determination period and the action determination threshold according to the imaging device 20 .
  • each of the initial values may be preset in the information processing device 10 for each of one or more photographing devices 20 .
  • the determination unit 12 determines, for example, the length of the action determination period, the action determination period, and the type of the object in front of the person to be determined in the image captured by the image capturing apparatus 20 (the front side when viewed from the image capturing apparatus 20). At least one of the threshold and the action continuation threshold may be determined. In this case, when the type of the foreground object is a person, an automobile, or the like, the determination unit 12 sets the length of the action determination period to the fifth period length, the action determination threshold to the fifth action continuation threshold, and sets the action continuation threshold to the action continuation threshold. The threshold may be determined as the fifth action continuation threshold.
  • the determination unit 12 sets the length of the action determination period to a sixth period length longer than the fifth period length, and sets the action determination threshold to the fifth action.
  • a sixth action continuation threshold smaller than the continuation threshold may be set, and the action continuation threshold may be determined as a sixth action continuation threshold larger than the fifth action continuation threshold.
  • the determination unit 12 may determine at least one of the length of the action determination period, the action determination threshold, and the action continuation threshold, for example, based on the type of action performed by the person to be determined. In this case, if the type of action performed by the person to be determined is sneezing, coughing, or not wearing a mask, the determination unit 12 sets the length of the action determination period to the seventh period length, and sets the length of the action determination period to the seventh period length.
  • a seventh action continuation threshold may be set as the threshold, and the action continuation threshold may be determined as the seventh action continuation threshold.
  • the determination unit 12 sets the length of the action determination period to the eighth period length, which is longer than the seventh period length.
  • the action determination threshold may be set to an eighth action continuation threshold that is larger than the seventh threshold, and the action continuation threshold may be set to a fourth action continuation threshold that is smaller than the third action continuation threshold.
  • the determination unit 12 determines the length of the action determination period, the action determination threshold, and the action continuation threshold based on the attributes of the person to be determined, which are determined based on the image captured by the imaging device 20, for example. At least one may be determined. Note that the process of detecting a person's attributes may be performed by any of the information processing device 10, the photographing device 20, and an external device, for example. When the information processing device 10 detects the attributes of a person, the information processing device 10 detects (estimates, infers, etc.) the attributes of a person (for example, age, gender, height, etc.) by AI using, for example, deep learning. ).
  • the determination unit 12 sets the length of the action determination period to the ninth period length, and sets the action determination threshold to the ninth action continuation threshold.
  • the action continuation threshold may be determined as the ninth action continuation threshold.
  • the determination unit 12 sets the length of the action determination period to the tenth period length, which is shorter than the ninth period length, and sets the action determination threshold to the ninth action continuation length.
  • a tenth action continuation threshold smaller than the threshold may be set, and the action continuation threshold may be determined as a tenth action continuation threshold larger than the ninth action continuation threshold.
  • the output unit 13 of the information processing device 10 outputs a warning based on the determination result of the determination unit 12 (step S3).
  • the output unit 13 may display a warning on the display screen of the information processing device 10, for example.
  • the output unit 13 may cause the speaker of the information processing device 10 to output a warning sound, for example.
  • the output unit 13 may also transmit a warning message or the like to a terminal such as a smart phone possessed by a monitor (security guard) or a server of a monitoring center.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the configuration of the information processing device 10 according to the embodiment.
  • the example in FIG. 9 is different from the example in FIG. 1 mainly in that the information processing apparatus 10 has a setting unit 14 .
  • the setting unit 14 may be implemented by cooperation between one or more programs installed in the information processing device 10 and hardware such as the processor 101 and the memory 102 of the information processing device 10 .
  • the setting unit 14 sets various types of information used in the processing of the determination unit 12 described above.
  • the setting unit 14 may set information specified by an operator (user, administrator) of the information processing apparatus 10, for example.
  • the setting unit 14 may set information specified by a setting file or the like set at the time of factory shipment of the information processing apparatus 10, for example.
  • the setting unit 14 selects one or more determination processes as to whether or not a warning is necessary for each area on the image captured by the imaging device 20, including a first determination process, a second determination process, and a third determination process. may be set from the determination process of . Then, based on the information set by the setting unit 14, the determination unit 12 may perform determination processing according to the area on the image in which the person to be determined is shown. As a result, for example, the first determination process can be set for an area in which a no-entry area is photographed. Further, for example, the second determination process and the third determination process can be set for an area in which the entrance/exit of a facility such as a store is photographed.
  • the setting unit 14 selects one or more determination processes of necessity of warning for each type of human behavior from a plurality of determination processes including a first determination process, a second determination process, and a third determination process. May be set.
  • the determination unit 12 may perform determination processing according to the behavior type of the person to be determined.
  • the second determination process and the third determination process can be set for the action types such as falling, sitting down, and crouching.
  • the setting unit 14 performs, for example, one or more determination processes as to whether or not a warning is required for a combination of each region on the image captured by the imaging device 20 and each type of behavior of the person, the first determination process, A plurality of determination processes including the second determination process and the third determination process may be set. Then, based on the information set by the setting unit 14, the determination unit 12 performs determination processing according to the area on the image in which the person to be determined is shown and the type of action of the person to be determined. good too. Thereby, for example, the first determination process can be set for an action such as entering a restricted area.
  • the information processing device 10 may be a device included in one housing, but the information processing device 10 of the present disclosure is not limited to this.
  • Each unit of the information processing apparatus 10 may be implemented by cloud computing configured by one or more computers, for example.
  • the information processing device 10 and the photographing device 20 may be accommodated in the same housing to constitute an integrated information processing device. At least part of the processing of each functional unit of the information processing device 10 may be executed by the imaging device 20 .
  • the information processing device 10 such as these is also included in an example of the "information processing device" of the present disclosure.
  • At least the body of the person moves by the movement of another object on the front side of a person as seen from the photographing device 20 and the movement of the person on the back side of the other object as seen from the photographing device 20. Some may be hidden behind other objects. While at least part of the person's body is hidden behind other objects, the person's actions may not be detected.
  • a warning is output when the total length of time during which a person performs a specific action in a specific period is equal to or greater than a threshold. As a result, an image-based warning can be appropriately output.
  • (Appendix 1) Acquisition means for acquiring information detected based on the image captured by the imaging device; A first determination process for determining that a warning is to be output when the type of object detected at the start and end of the first period is a person; a determination means for performing a second determination process that determines to output a warning if it continues for a second period or longer; output means for outputting a warning based on the determination result of the determination means; Information processing device having (Appendix 2) The determination means executes the first determination process when the behavior of the person detected based on the image is the first behavior, and the behavior of the person detected based on the image is the second behavior.
  • the information processing device determines to output a warning when a total length of time during which a specific action by a person is detected based on the image is equal to or greater than a first threshold in a specific period.
  • the information processing device according to appendix 1 or 2.
  • the determination means determines not to output the warning when a period during which the specific action by the person is not continuously detected based on the image is equal to or greater than a second threshold in the specific period.
  • the information processing device according to appendix 3.
  • the determination means determines at least one of the length of the specific period, the first threshold, and the second threshold based on a predetermined condition.
  • the information processing device determines the length of the specific period based on at least one of a situation around the person determined based on the image and a type of an object in front of the person detected based on the image. determining at least one of the first threshold and the second threshold; The information processing device according to appendix 4 or 5. (Appendix 7) Based on at least one of the attribute of the person determined based on the image, the time when the image was taken, the place where the image was taken, and the type of the specific action, the determination means determines the determining at least one of the length of the specified time period, the first threshold, and the second threshold; 7. The information processing device according to any one of appendices 4 to 6.
  • the information processing device is setting means for setting a determination method according to at least one of each area on the image captured by the imaging device and the type of human behavior; The determination means performs determination processing based on the determination method set by the setting means.
  • the information processing device according to any one of appendices 1 to 7. (Appendix 9) obtaining information detected based on the image captured by the imaging device; When the type of the object detected at the start and end of the first period is a person, it is determined to output a warning, and the behavior of the person detected based on the image continues for the second period or longer. If it is, it is determined that a warning will be output, Output a warning based on the judgment result, Information processing methods.
  • (Appendix 10) information processing equipment A process of acquiring information detected based on an image captured by an imaging device; a first determination process for determining that a warning should be output if the type of object detected at the start and end of the first period is a person; A second determination process that determines to output a warning if it continues for a second period or longer; a process of outputting a warning based on the judgment result;
  • a non-transitory computer-readable medium storing a program for executing (Appendix 11) including a photographing device for photographing an image and an information processing device,
  • the information processing device is Acquisition means for acquiring information detected based on the image captured by the imaging device;
  • a first determination process for determining that a warning is to be output when the type of object detected at the start and end of the first period is a person, and the behavior of the person detected based on the image is determined.
  • a determination means for performing a second determination process to determine that a warning is to be output if the warning continues for a second period or longer; output means for outputting a warning based on the determination result of the determination means;
  • An information processing system having (Appendix 12) The determination means executes the first determination process when the behavior of the person detected based on the image is the first behavior, and the behavior of the person detected based on the image is the second behavior. If the second determination process is executed, The information processing system according to appendix 11.
  • information processing system 10 information processing device 11 acquisition unit 12 determination unit 13 output unit 20 imaging device

Abstract

情報処理装置（１０）が、撮影装置（２０）で撮影された画像に基づいて検出された情報を取得する取得部（１１）と、第１期間の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定する第１判定処理、及び前記画像に基づいて検出された人物による行動が第２期間以上継続している場合は警告を出力させると判定する第２判定処理を行う判定部（１２）と、前記判定部による判定結果に基づいて警告を出力させる出力部（１３）と、を有する。

Description

情報処理装置、情報処理方法、コンピュータ可読媒体、及び情報処理システム
　本開示は、情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システムに関する。
　カメラで撮影された画像に基づいて、人物（ユーザ）の動作を解析するシステムが知られている。このシステムに関連し、特許文献１には、同一作業の継続による作業能率の低下を未然に防止させるために、カメラによるユーザの撮影画像に基づいて、ある同じ姿勢が継続して所定時間続いた場合などにアラームを出力することが記載されている。特許文献１では、ユーザがキーボード操作と判定される姿勢を１時間以上継続した場合、あるいは電話をしている時間が１時間以上続いた場合に、アラームを出力することが記載されている。
特開２００７－０４８２３２号公報
　しかしながら、特許文献１記載の技術では、例えば、歩行者等の行動を監視する場合に、警告を適切に出力できない場合があるという問題点がある。
　本開示の目的は、上述した課題を鑑み、画像に基づく警告を適切に出力させることができる情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び情報処理システムを提供することにある。
　本開示に係る第１の態様では、情報処理装置が、撮影装置で撮影された画像に基づいて検出された情報を取得する取得部と、第１期間の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定する第１判定処理、及び前記画像に基づいて検出された人物による行動が第２期間以上継続している場合は警告を出力させると判定する第２判定処理を行う判定部と、前記判定部による判定結果に基づいて警告を出力させる出力部と、を有する。
　また、本開示に係る第２の態様では、情報処理方法であって、撮影装置で撮影された画像に基づいて検出された情報を取得し、第１期間の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定し、前記画像に基づいて検出された人物による行動が第２期間以上継続している場合は警告を出力させると判定し、判定結果に基づいて警告を出力させる。
　また、本開示に係る第３の態様では、情報処理装置に、撮影装置で撮影された画像に基づいて検出された情報を取得する処理と、第１期間の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定する第１判定処理と、前記画像に基づいて検出された人物による行動が第２期間以上継続している場合は警告を出力させると判定する第２判定処理と、判定結果に基づいて警告を出力させる処理と、を実行させるプログラムが提供される。
　また、本開示に係る第４の態様では、画像を撮影する撮影装置と、情報処理装置とを含む情報処理システムが提供される。この情報処理システムにおいて、前記情報処理装置は、撮影装置で撮影された画像に基づいて検出された情報を取得する取得部と、第１期間の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定する第１判定処理、及び前記画像に基づいて検出された人物による行動が第２期間以上継続している場合は警告を出力させると判定する第２判定処理を行う判定部と、前記判定部による判定結果に基づいて警告を出力させる出力部と、を有する。
　一側面によれば、画像に基づく警告を適切に出力させることができる。
実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す図である。 実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。 実施形態に係る情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る第１判定処理の一例について説明する図である。 実施形態に係る第２判定処理の一例について説明する図である。 実施形態に係る撮影装置で撮影された画像と、画像に基づいて検出される人物の行動の一例について示す図である。 実施形態に係る情報処理装置の判定処理の一例について説明する図である。 実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す図である。
　本開示の原理は、いくつかの例示的な実施形態を参照して説明される。これらの実施形態は、例示のみを目的として記載されており、本開示の範囲に関する制限を示唆することなく、当業者が本開示を理解および実施するのを助けることを理解されたい。本明細書で説明される開示は、以下で説明されるもの以外の様々な方法で実装される。
　以下の説明および特許請求の範囲において、他に定義されない限り、本明細書で使用されるすべての技術用語および科学用語は、本開示が属する技術分野の当業者によって一般に理解されるのと同じ意味を有する。
　以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。
　（実施の形態１）
　＜構成＞
　図１を参照し、実施形態に係る情報処理装置１０の構成について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置１０の構成の一例を示す図である。情報処理装置１０は、取得部１１、判定部１２、及び出力部１３を有する。これら各部は、情報処理装置１０にインストールされた１以上のプログラムと、情報処理装置１０のプロセッサ１０１、及びメモリ１０２等のハードウェアとの協働により実現されてもよい。
　取得部１１は、情報処理装置１０内部の記憶部、または外部装置から各種の情報を取得する。取得部１１は、例えば、撮影装置２０で撮影された画像に基づいて検出された情報を取得する。この場合、取得部１１は、撮影装置２０で撮影された画像に基づいて情報を検出（取得）してもよい。また、取得部１１は、情報処理装置１０内の他のモジュール、または外部装置により検出された人物の行動の情報を取得してもよい。
　判定部１２は、取得部１１により取得された情報に基づいて、撮影装置２０により撮影された画像の録画（記録）に関する各種の判定を行う。なお、本開示の「画像」には、動画及び静止画の少なくとも一方が含まれる。判定部１２は、例えば、第１期間の開始の際と終了の際とに検出された当該物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定してもよい。また、判定部１２は、例えば、画像に基づいて検出された人物による行動が第２期間以上継続している場合は警告を出力させると判定してもよい。出力部１３は、判定部１２による判定結果に基づいて警告（アラート、警報、アラーム）を出力（報知）させる。
　（実施の形態２）
　次に、図２を参照し、実施形態に係る情報処理システム１の構成について説明する。
　＜システム構成＞
　図２は、実施形態に係る情報処理システム１の構成例を示す図である。図２において、情報処理システム１は、情報処理装置１０及び撮影装置２０を有する。図２の例では、情報処理装置１０と撮影装置２０とは、ネットワークＮにより通信できるように接続されている。なお、情報処理装置１０及び撮影装置２０の数は図２の例に限定されない。
　ネットワークＮの例には、例えば、インターネット、移動通信システム、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ＬＡＮ、及びバス等が含まれる。移動通信システムの例には、例えば、第５世代移動通信システム（５Ｇ）、第４世代移動通信システム（４Ｇ）、第３世代移動通信システム（３Ｇ）等が含まれる。
　情報処理装置１０は、例えば、サーバ、クラウド、パーソナルコンピュータ、ネットワークビデオレコーダ、スマートフォン等の装置である。情報処理装置１０は、撮影装置２０により撮影された画像に基づいて警告を出力させる。
　撮影装置２０は、例えば、ネットワークカメラ、カメラ、スマートフォン等の装置である。撮影装置２０は、カメラにより画像を撮影し、撮影した画像を情報処理装置１０に出力（送信）する。
　＜ハードウェア構成＞
　図３は、実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図３の例では、情報処理装置１０（コンピュータ１００）は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、通信インターフェイス１０３を含む。これら各部は、バス等により接続されてもよい。メモリ１０２は、プログラム１０４の少なくとも一部を格納する。通信インターフェイス１０３は、他のネットワーク要素との通信に必要なインターフェイスを含む。
　プログラム１０４が、プロセッサ１０１及びメモリ１０２等の協働により実行されると、コンピュータ１００により本開示の実施形態の少なくとも一部の処理が行われる。メモリ１０２は、ローカル技術ネットワークに適した任意のタイプのものであってもよい。メモリ１０２は、非限定的な例として、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体でもよい。また、メモリ１０２は、半導体ベースのメモリデバイス、磁気メモリデバイスおよびシステム、光学メモリデバイスおよびシステム、固定メモリおよびリムーバブルメモリなどの任意の適切なデータストレージ技術を使用して実装されてもよい。コンピュータ１００には１つのメモリ１０２のみが示されているが、コンピュータ１００にはいくつかの物理的に異なるメモリモジュールが存在してもよい。プロセッサ１０１は、任意のタイプのものであってよい。プロセッサ１０１は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、および非限定的な例としてマルチコアプロセッサアーキテクチャに基づくプロセッサの１つ以上を含んでよい。コンピュータ１００は、メインプロセッサを同期させるクロックに時間的に従属する特定用途向け集積回路チップなどの複数のプロセッサを有してもよい。
　本開示の実施形態は、ハードウェアまたは専用回路、ソフトウェア、ロジックまたはそれらの任意の組み合わせで実装され得る。いくつかの態様はハードウェアで実装されてもよく、一方、他の態様はコントローラ、マイクロプロセッサまたは他のコンピューティングデバイスによって実行され得るファームウェアまたはソフトウェアで実装されてもよい。
　本開示はまた、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に有形に記憶された少なくとも１つのコンピュータプログラム製品を提供する。コンピュータプログラム製品は、プログラムモジュールに含まれる命令などのコンピュータ実行可能命令を含み、対象の実プロセッサまたは仮想プロセッサ上のデバイスで実行され、本開示のプロセスまたは方法を実行する。プログラムモジュールには、特定のタスクを実行したり、特定の抽象データ型を実装したりするルーチン、プログラム、ライブラリ、オブジェクト、クラス、コンポーネント、データ構造などが含まれる。プログラムモジュールの機能は、様々な実施形態で望まれるようにプログラムモジュール間で結合または分割されてもよい。プログラムモジュールのマシン実行可能命令は、ローカルまたは分散デバイス内で実行できる。分散デバイスでは、プログラムモジュールはローカルとリモートの両方のストレージメディアに配置できる。
　本開示の方法を実行するためのプログラムコードは、１つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれてもよい。これらのプログラムコードは、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、またはその他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはコントローラに提供される。プログラムコードがプロセッサまたはコントローラによって実行されると、フローチャートおよび／または実装するブロック図内の機能／動作が実行される。プログラムコードは、完全にマシン上で実行され、一部はマシン上で、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、一部はマシン上で、一部はリモートマシン上で、または完全にリモートマシンまたはサーバ上で実行される。
　プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例には、磁気記録媒体、光磁気記録媒体、光ディスク媒体、半導体メモリ等が含まれる。磁気記録媒体には、例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ等が含まれる。光磁気記録媒体には、例えば、光磁気ディスク等が含まれる。光ディスク媒体には、例えば、ブルーレイディスク、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ（Recordable）、ＣＤ－ＲＷ（ReWritable）等が含まれる。半導体メモリには、例えば、ソリッドステートドライブ、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））等が含まれる。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
　＜処理＞
　次に、図４から図８を参照し、実施形態に係る情報処理装置１０の処理の一例について説明する。図４は、実施形態に係る情報処理装置１０の処理の一例を示すフローチャートである。図５は、実施形態に係る第１判定処理の一例について説明する図である。図６は、実施形態に係る第２判定処理の一例について説明する図である。図７は、実施形態に係る撮影装置２０で撮影された画像と、画像に基づいて検出される人物の行動の一例について示す図である。図８は、実施形態に係る情報処理装置１０の判定処理の一例について説明する図である。
　なお、情報処理装置１０は、撮影装置２０により各時点で撮影された各フレームにおける各人物の位置、移動方向、移動速度、及び特徴（例えば、表面の色、身長）等に基づいて、各人物の位置及び行動を追跡している。そして、情報処理装置１０は、撮影装置２０で撮影された画像に写されている複数の人物のそれぞれに対して以下の処理を実行する。そのため、以下で、撮影装置２０で撮影された画像に写されている複数の人物のうちの任意の一人の人物を、適宜「判定対象の人物」とも称する。
　ステップＳ１において、情報処理装置１０の取得部１１は、撮影装置２０で撮影された画像に基づいて検出された判定対象の人物の行動を示す情報を取得する。なお、判定対象の人物の行動を検出する処理は、例えば、情報処理装置１０、撮影装置２０、及び外部装置のいずれで行われてもよい。情報処理装置１０にて判定対象の人物の行動を検出する場合、情報処理装置１０は、例えば、ディープラーニング等を用いたＡＩ（Artificial Intelligence）により、行動を検出（推定、推論）してもよい。この場合、情報処理装置１０は、例えば、撮影装置２０で撮影された画像に基づいて判定対象の人物の骨格（各関節点の接続状態）を推定してもよい。そして、情報処理装置１０は、推定した骨格と、予め登録されている特定の姿勢での骨格との類似度（例えば、コサイン類似度）が閾値以上である場合は、判定対象の人物が当該特定の姿勢をとっていると判定してもよい。図７の例では、撮影装置２０で撮影された画像７００において、人物７１１の行動として、人物７１１が転倒していることが検出されている。
　続いて、情報処理装置１０の判定部１２は、警告の要否を判定する（ステップＳ２）。
　（第１判定処理）
　判定部１２は、第１期間（例えば、１０秒間）の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定する第１判定処理を行ってもよい。なお、当該所定領域は、例えば、撮影装置２０で撮影された画像において、立ち入り禁止（侵入禁止）の場所が映される領域でもよい。当該所定領域は、オペレータ等により予め情報処理装置１０に設定されていてもよい。これにより、例えば、立ち入り禁止区域に人物が立ち入った場合に、撮影装置２０から見て当該人物よりも手前を車両等が走行したために当該人物を検出できない時間帯が存在する等の場合であっても、警告を適切に出力させることができる。
　図５の例では、画像の所定領域内で、時点ｔ５０から時点ｔ５１までの期間５１１と、時点ｔ５２から時点ｔ５３までの期間５１２とにおいて、人物が継続して検出されていることが示されている。そのため、図５の例では、第１期間ｔｐ１の開始の際（例えば、時点ｔ５０）に当該所定領域内で人物が検出されており、かつ、終了の際（例えば、時点ｔ５０＋ｔＰ１）にも当該所定領域内で人物が検出されている。そのため、判定部１２は、第１判定処理において、警告を出力させると判定する。
　また、判定部１２は、第１判定処理において、画像の所定領域内で第１期間（例えば、１０秒間）継続して物体が検知されており、かつ、第１期間の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定してもよい。これにより、例えば、立ち入り禁止区域に人物が立ち入った場合に、当該人物の位置で当該人物の代わりに車両等のみが検出されている時間帯が存在する等の場合であっても、警告を適切に出力させることができる。なお、図５の例では、物体が検出されている期間５０１が時点ｔ５０から時点ｔ５３（＞ｔ５０＋ｔＰ１）まで継続されているため、当該所定領域内で第１期間ｔｐ１以上継続して物体が検知されていることが示されている。
　（第２判定処理）
　また、判定部１２は、画像に基づいて検出された人物による特定の行動が第２期間（例えば、１０秒）以上継続している場合は警告を出力させると判定する第２判定処理を行ってもよい。なお、判定部１２は、例えば、オペレータ等により予め情報処理装置１０に設定されている画像内の領域に対して、第２判定処理を行ってもよい。これにより、例えば、人物が一定時間以上、転倒及び座り込み等をしている場合に、警告を適切に出力させることができる。図６の例では、人物による特定の行動が検出されている期間６０１が、時点ｔ６０から時点ｔ６２（＞ｔ６０＋ｔＰ２）まで継続されているため、特定の行動が第２期間ｔｐ２以上継続していることが示されている。そのため、判定部１２は、第２判定処理において、警告を出力させると判定する。
　判定部１２は、第１判定処理、及び第２判定処理を含む複数の判定処理のうち、画像に基づいて検出された人物の行動に基づいて、当該人物の行動に対する１以上の判定処理を決定してもよい。この場合、情報処理装置１０には、各種別の行動に対する警告の要否を判定する１以上の判定処理がオペレータ等により指定されていてもよい。
　そして、判定部１２は、画像に基づいて検出された人物の行動が第１行動（例えば、立ち入り禁止区域への立ち入り等）である場合は第１判定処理を実行してもよい。また、判定部１２は、画像に基づいて検出された人物の行動が第２行動（例えば、転倒、座り込み、及びうずくまり等）である場合は第２判定処理を実行してもよい。これにより、人物の行動に応じて警告の要否を適切に決定できる。
　（第３判定処理）
　また、判定部１２は、特定期間（以下で、適宜「行動判定期間」とも称する。例えば、２０秒間。）において判定対象の人物が特定の行動をしている時間長の合計が第１閾値（以下で、適宜「行動判定閾値」とも称する。例えば、１０秒。）以上であるか否かを判定してもよい。そして、判定部１２は、当該合計が行動判定閾値以上である場合は警告を出力させると判定してもよい。これにより、例えば、画像に基づく警告を適切に出力させることができる。
　また、判定部１２は、行動判定期間において、判定対象の人物による特定の行動が継続して検出されていない期間が第２閾値（以下で、適宜「行動継続閾値」とも称する。例えば、３秒。）以上である場合は、警告を出力させないと判定してもよい。これにより、例えば、画像に基づく警告を適切に出力させることができる。
　図８の例では、行動判定期間ｔＰ３において判定対象の人物が特定の行動をしている時間長（特定行動期間）の合計がｔ２１＋ｔ２２＋ｔ２３であることが示されている。また、行動判定期間ｔＰ３において判定対象の人物が特定の行動をしていない期間ｔ３１、及び期間ｔ３２の長さは、それぞれ、行動継続閾値ｔＣ未満であることが示されている。この場合、判定部１２は、当該合計（ｔ２１＋ｔ２２＋ｔ２３）が行動判定閾値以上である場合は警告を出力させると判定し、当該合計が行動判定閾値以上でない場合は警告を出力させないと判定してもよい。
　（行動判定期間の長さ、行動判定閾値、及び行動継続閾値の少なくとも一つを決定する例）
　判定部１２は、所定の条件に基づいて、行動判定期間の長さ、行動判定閾値、及び行動継続閾値の少なくとも一つを決定してもよい。これにより、例えば、警告の要否をより適切に判定できる。これは、行動判定期間の長さが長くなる、及び行動判定閾値が小さくなることの少なくとも一方により、例えば、判定対象の人物の行動を検出できない期間の合計が比較的長くなった場合でも、警告が出力されないことを低減できるためである。また、行動継続閾値が大きくなることにより、例えば、判定対象の人物の行動を検出できない期間の合計が比較的長くなった場合でも、警告が出力されないことを低減できるためである。以下に、所定の条件の例について説明する。なお、判定部１２は、以下の複数の条件を組み合わせて、行動判定期間の長さ、行動判定閾値、及び行動継続閾値の少なくとも一つを決定してもよい。
　（（人物の周囲の状況に基づいて決定する例））
　判定部１２は、例えば、撮影装置２０で撮影された画像に基づいて判定された、判定対象の人物の周囲の状況に基づいて、行動判定期間の長さ、行動判定閾値、及び行動継続閾値の少なくとも一つを決定してもよい。この場合、判定部１２は、例えば、判定対象の人物の周囲の混雑度に基づいて、行動判定期間の長さ、行動判定閾値、及び行動継続閾値の少なくとも一つを決定してもよい。この場合、判定部１２は、例えば、判定対象の人物の周囲（例えば、当該人物が写されている領域を含む所定範囲の画像の領域）に存在する他の人物及び移動体（例えば、車両）の数が多いほど、判定対象の人物の周囲の混雑度が高いと判定してもよい。そして、判定部１２は、当該混雑度が所定の混雑度閾値以上でない場合は、行動判定期間の長さを第１の期間長とし、行動判定閾値を第１行動判定閾値とし、行動継続閾値を第１行動継続閾値と決定してもよい。
　また、判定部１２は、当該混雑度が所定の混雑度閾値以上である場合は、行動判定期間の長さを第１の期間長よりも長い第２の期間長とし、行動判定閾値を第１行動判定閾値よりも小さい第２行動判定閾値とし、行動継続閾値を第１行動継続閾値よりも大きい第２行動継続閾値と決定してもよい。例えば、ある人物の周囲が図７の領域７０１のように混雑しており、手前（撮影装置２０から見て手前）を移動する他の人物や移動体の陰に当該人物が隠れる頻度が比較的高い場合であっても、警告の要否をより適切に判定できる。
　（（画像が撮影された時刻及び場所の少なくとも一方に基づいて決定する例））
　また、判定部１２は、例えば、撮影装置２０で画像が撮影された時刻、及び撮影装置２０で画像が撮影された場所の少なくとも一方に基づいて、行動判定期間の長さ、行動判定閾値、及び行動継続閾値の少なくとも一つを決定してもよい。この場合、判定部１２は、撮影装置２０で画像が撮影された時刻が所定時間帯でない場合は、行動判定期間の長さを第３期間長とし、行動判定閾値を第３行動判定閾値とし、行動継続閾値を第３行動継続閾値と決定してもよい。なお、当該所定時間帯は、情報処理装置１０に予め設定されていてもよい。
　また、判定部１２は、当該時刻が所定時間帯である場合は、行動判定期間の長さを第３期間長よりも長い第４期間長とし、行動判定閾値を第３行動継続閾値よりも小さい第４行動継続閾値とし、行動継続閾値を第３行動継続閾値よりも大きい第４行動継続閾値と決定してもよい。これにより、例えば、朝の通勤により混雑する時間帯、及び夕方の帰宅により混雑する時間帯の場合であっても、警告の要否をより適切に判定できる。
　また、判定部１２は、行動判定期間、及び行動判定閾値の撮影装置２０に応じた各初期値を決定してもよい。なお、当該各初期値は、１以上の撮影装置２０毎に情報処理装置１０に予め設定されていてもよい。これにより、混雑度が比較的高い駅前等を撮影する撮影装置２０の画像に基づいて人物の行動を検出する場合は、判定対象の人物の行動を検出できない期間の合計が比較的長くなった場合でも、警告が出力されないことを低減できる。
　（（人物の手前の物体の種別に基づいて決定する例））
　また、判定部１２は、例えば、撮影装置２０で撮影された画像において判定対象の人物の手前（撮影装置２０から見て手前）の物体の種別に基づいて、行動判定期間の長さ、行動判定閾値、及び行動継続閾値の少なくとも一つを決定してもよい。この場合、判定部１２は、手前の物体の種別が人物、及び自動車等である場合は、行動判定期間の長さを第５期間長とし、行動判定閾値を第５行動継続閾値とし、行動継続閾値を第５行動継続閾値と決定してもよい。
　また、判定部１２は、手前の物体の種別がバス、及び電車等である場合は、行動判定期間の長さを第５期間長よりも長い第６期間長とし、行動判定閾値を第５行動継続閾値よりも小さい第６行動継続閾値とし、行動継続閾値を第５行動継続閾値よりも大きい第６行動継続閾値と決定してもよい。これにより、例えば、バスや路面電車により判定対象の人物が撮影されない時間が長くなる場合であっても、警告の要否をより適切に判定できる。
　（（人物が行っている行動の種別に基づいて決定する例））
　また、判定部１２は、例えば、判定対象の人物が行っている行動の種別に基づいて、行動判定期間の長さ、行動判定閾値、及び行動継続閾値の少なくとも一つを決定してもよい。この場合、判定部１２は、判定対象の人物が行っている行動の種別がくしゃみ、咳、及びマスクの非着用等である場合は、行動判定期間の長さを第７期間長とし、行動判定閾値を第７行動継続閾値とし、行動継続閾値を第７行動継続閾値と決定してもよい。
　また、判定部１２は、判定対象の人物が行っている行動の種別が転倒、座り込み、及びうずくまり等である場合は、行動判定期間の長さを第７期間長よりも長い第８期間長とし、行動判定閾値を第７閾値よりも大きい第８行動継続閾値とし、行動継続閾値を第３行動継続閾値よりも小さい第４行動継続閾値と決定してもよい。これにより、例えば、比較的短時間で撮影装置２０が撮影可能な範囲外に人物が移動すると考えられるくしゃみ等の行動と、撮影可能な範囲内に比較的長く人物が留まると考えられる転倒等の行動とに応じて、警告の要否をより適切に判定できる。
　（（人物の属性に基づいて決定する例））
　また、判定部１２は、例えば、撮影装置２０で撮影された画像に基づいて判定された、判定対象の人物の属性に基づいて、行動判定期間の長さ、行動判定閾値、及び行動継続閾値の少なくとも一つを決定してもよい。なお、人物の属性を検出する処理は、例えば、情報処理装置１０、撮影装置２０、及び外部装置のいずれで行われてもよい。情報処理装置１０にて人物の属性を検出する場合、情報処理装置１０は、例えば、ディープラーニング等を用いたＡＩにより、人物の属性（例えば、年齢、性別、身長等）を検出（推定、推論）してもよい。
　この場合、判定部１２は、判定対象の人物の属性が所定の属性（例えば、高齢者）でない場合は、行動判定期間の長さを第９期間長とし、行動判定閾値を第９行動継続閾値とし、行動継続閾値を第９行動継続閾値と決定してもよい。
　また、判定部１２は、判定対象の人物の属性が所定の属性である場合は、行動判定期間の長さを第９期間長よりも短い第１０期間長とし、行動判定閾値を第９行動継続閾値よりも小さい第１０行動継続閾値とし、行動継続閾値を第９行動継続閾値よりも大きい第１０行動継続閾値と決定してもよい。これにより、例えば、判定対象の人物の属性が高齢者である場合は、比較的短い行動判定期間において比較的短い時間転倒していれば警告を出力させることができる。また、断続的に転倒している場合でも警告を出力させることができる。
　続いて、情報処理装置１０の出力部１３は、判定部１２による判定結果に基づいて警告を出力させる（ステップＳ３）。ここで、出力部１３は、例えば、情報処理装置１０の表示画面に警告を表示させてもよい。また、出力部１３は、例えば、情報処理装置１０のスピーカに警告の音を出力させてもよい。また、出力部１３は、例えば、監視員（警備員）が所持するスマートフォン等の端末、または監視センターのサーバ等に、警告のメッセージ等を送信してもよい。
　（実施の形態３）
　＜構成＞
　図９を参照し、実施形態に係る情報処理装置１０の構成について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理装置１０の構成の一例を示す図である。図９の例では、図１の例と比較して、情報処理装置１０が設定部１４を有する点が主に異なっている。設定部１４は、情報処理装置１０にインストールされた１以上のプログラムと、情報処理装置１０のプロセッサ１０１、及びメモリ１０２等のハードウェアとの協働により実現されてもよい。
　設定部１４は、上述した判定部１２の処理に用いられる各種の情報を設定する。設定部１４は、例えば、情報処理装置１０のオペレータ（ユーザ、管理者）により指定された情報を設定してもよい。また、設定部１４は、例えば、情報処理装置１０の工場出荷の際等に設定された設定ファイル等により指定された情報を設定してもよい。
　設定部１４は、例えば、撮影装置２０で撮影される画像上の各領域に対する警告の要否の１以上の判定処理を、第１判定処理、第２判定処理、及び第３判定処理を含む複数の判定処理から設定してもよい。そして、判定部１２は、設定部１４により設定された情報に基づき、判定対象の人物が映されている画像上の領域に応じた判定処理を行ってもよい。これにより、例えば、立ち入り禁止区域が写される領域に対しては第１判定処理を設定することができる。また、例えば、店舗等の施設の出入口が写される領域に対しては第２判定処理及び第３判定処理を設定することができる。
　また、設定部１４は、例えば、人物の行動の各種別に対する警告の要否の１以上の判定処理を、第１判定処理、第２判定処理、及び第３判定処理を含む複数の判定処理から設定してもよい。そして、判定部１２は、設定部１４により設定された情報に基づき、判定対象の人物の行動の種別に応じた判定処理を行ってもよい。これにより、例えば、転倒、座り込み、及びうずくまり等の行動の種別に対しては第２判定処理及び第３判定処理を設定することができる。
　また、設定部１４は、例えば、撮影装置２０で撮影される画像上の各領域と、人物の行動の各種別との組み合わせに対する警告の要否の１以上の判定処理を、第１判定処理、第２判定処理、及び第３判定処理を含む複数の判定処理から設定してもよい。そして、判定部１２は、設定部１４により設定された情報に基づき、判定対象の人物が映されている画像上の領域と、判定対象の人物の行動の種別とに応じた判定処理を行ってもよい。これにより、例えば、立ち入り禁止区域への立ち入り等の行動に対しては第１判定処理を設定することができる。
　＜変形例＞
　情報処理装置１０は、一つの筐体に含まれる装置でもよいが、本開示の情報処理装置１０はこれに限定されない。情報処理装置１０の各部は、例えば１以上のコンピュータにより構成されるクラウドコンピューティングにより実現されていてもよい。また、情報処理装置１０と撮影装置２０とを同一の筐体内に収容し、一体の情報処理装置として構成してもよい。また、情報処理装置１０の各機能部の少なくとも一部の処理を、撮影装置２０が実行するようにしてもよい。これらのような情報処理装置１０についても、本開示の「情報処理装置」の一例に含まれる。
　＜本開示の効果＞
　撮影装置２０から見てある人物よりも手前側を他の物体が移動すること、及び撮影装置２０から見て他の物体よりも奥側を当該人物が移動することにより、当該人物の体の少なくとも一部が他の物体の陰に隠れる場合がある。当該人物の体の少なくとも一部が他の物体の陰に隠れている間は、当該人物の行動を検出できない場合がある。
　上述したように、本開示では、特定期間において人物が特定の行動をしている時間長の合計が閾値以上である場合は警告を出力させる。これにより、画像に基づく警告を適切に出力させることができる。
　なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
　撮影装置で撮影された画像に基づいて検出された情報を取得する取得手段と、
　第１期間の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定する第１判定処理、及び前記画像に基づいて検出された人物による行動が第２期間以上継続している場合は警告を出力させると判定する第２判定処理を行う判定手段と、
　前記判定手段による判定結果に基づいて警告を出力させる出力手段と、
を有する情報処理装置。
（付記２）
　前記判定手段は、前記画像に基づいて検出された人物の行動が第１行動である場合は前記第１判定処理を実行し、前記画像に基づいて検出された人物の行動が第２行動である場合は前記第２判定処理を実行する、
付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
　前記判定手段は、特定期間において、前記画像に基づいて人物による特定の行動が検出されている時間長の合計が第１閾値以上である場合は警告を出力させると判定する、
付記１または２に記載の情報処理装置。
（付記４）
　前記判定手段は、前記特定期間において、前記画像に基づいて人物による前記特定の行動が継続して検出されていない期間が第２閾値以上である場合は、前記警告を出力させないと判定する、
付記３に記載の情報処理装置。
（付記５）
　前記判定手段は、所定の条件に基づいて、前記特定期間の長さ、前記第１閾値、及び前記第２閾値の少なくとも一つを決定する、
付記４に記載の情報処理装置。
（付記６）
　前記判定手段は、前記画像に基づいて判定された前記人物の周囲の状況、及び前記画像に基づいて検出された前記人物の手前の物体の種別の少なくとも一つに基づいて、前記特定期間の長さ、前記第１閾値、及び前記第２閾値の少なくとも一つを決定する、
付記４または５に記載の情報処理装置。
（付記７）
　前記判定手段は、前記画像に基づいて判定された前記人物の属性、前記画像が撮影された時刻、前記画像が撮影された場所、及び前記特定の行動の種別の少なくとも一つに基づいて、前記特定期間の長さ、前記第１閾値、及び前記第２閾値の少なくとも一つを決定する、
付記４から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記８）
　前記情報処理装置は、
　前記撮影装置で撮影される画像上の各領域、及び人物の行動の種別の少なくとも一方に応じた判定方法を設定する設定手段を有し、
　前記判定手段は、前記設定手段により設定された判定方法に基づいて判定処理を行う、
付記１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（付記９）
　撮影装置で撮影された画像に基づいて検出された情報を取得し、
　第１期間の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定し、前記画像に基づいて検出された人物による行動が第２期間以上継続している場合は警告を出力させると判定し、
　判定結果に基づいて警告を出力させる、
情報処理方法。
（付記１０）
　情報処理装置に、
　撮影装置で撮影された画像に基づいて検出された情報を取得する処理と、
　第１期間の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定する第１判定処理と、前記画像に基づいて検出された人物による行動が第２期間以上継続している場合は警告を出力させると判定する第２判定処理と、
　判定結果に基づいて警告を出力させる処理と、
を実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
（付記１１）
　画像を撮影する撮影装置と、情報処理装置とを含み、
　前記情報処理装置は、
　撮影装置で撮影された画像に基づいて検出された情報を取得する取得手段と、
　第１期間の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定する第１判定処理、及び前記画像に基づいて検出された人物による行動が第２期間以上継続している場合は警告を出力させると判定する第２判定処理を行う判定手段と、
　前記判定手段による判定結果に基づいて警告を出力させる出力手段と、
を有する情報処理システム。
（付記１２）
　前記判定手段は、前記画像に基づいて検出された人物の行動が第１行動である場合は前記第１判定処理を実行し、前記画像に基づいて検出された人物の行動が第２行動である場合は前記第２判定処理を実行する、
付記１１に記載の情報処理システム。
　この出願は、２０２１年０３月３１日に出願された日本出願特願２０２１－０５９３０５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。
１　　情報処理システム
１０　情報処理装置
１１　取得部
１２　判定部
１３　出力部
２０　撮影装置

Claims (12)

  1. 　撮影装置で撮影された画像に基づいて検出された情報を取得する取得手段と、
    　第１期間の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定する第１判定処理、及び前記画像に基づいて検出された人物による行動が第２期間以上継続している場合は警告を出力させると判定する第２判定処理を行う判定手段と、
    　前記判定手段による判定結果に基づいて警告を出力させる出力手段と、
    を有する情報処理装置。
  2. 　前記判定手段は、前記画像に基づいて検出された人物の行動が第１行動である場合は前記第１判定処理を実行し、前記画像に基づいて検出された人物の行動が第２行動である場合は前記第２判定処理を実行する、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記判定手段は、特定期間において、前記画像に基づいて人物による特定の行動が検出されている時間長の合計が第１閾値以上である場合は警告を出力させると判定する、
    請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記判定手段は、前記特定期間において、前記画像に基づいて人物による前記特定の行動が継続して検出されていない期間が第２閾値以上である場合は、前記警告を出力させないと判定する、
    請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記判定手段は、所定の条件に基づいて、前記特定期間の長さ、前記第１閾値、及び前記第２閾値の少なくとも一つを決定する、
    請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記判定手段は、前記画像に基づいて判定された前記人物の周囲の状況、及び前記画像に基づいて検出された前記人物の手前の物体の種別の少なくとも一つに基づいて、前記特定期間の長さ、前記第１閾値、及び前記第２閾値の少なくとも一つを決定する、
    請求項４または５に記載の情報処理装置。
  7. 　前記判定手段は、前記画像に基づいて判定された前記人物の属性、前記画像が撮影された時刻、前記画像が撮影された場所、及び前記特定の行動の種別の少なくとも一つに基づいて、前記特定期間の長さ、前記第１閾値、及び前記第２閾値の少なくとも一つを決定する、
    請求項４から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  8. 　前記情報処理装置は、
    　前記撮影装置で撮影される画像上の各領域、及び人物の行動の種別の少なくとも一方に応じた判定方法を設定する設定手段を有し、
    　前記判定手段は、前記設定手段により設定された判定方法に基づいて判定処理を行う、
    請求項１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  9. 　撮影装置で撮影された画像に基づいて検出された情報を取得し、
    　第１期間の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定し、前記画像に基づいて検出された人物による行動が第２期間以上継続している場合は警告を出力させると判定し、
    　判定結果に基づいて警告を出力させる、
    情報処理方法。
  10. 　情報処理装置に、
    　撮影装置で撮影された画像に基づいて検出された情報を取得する処理と、
    　第１期間の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定する第１判定処理と、前記画像に基づいて検出された人物による行動が第２期間以上継続している場合は警告を出力させると判定する第２判定処理と、
    　判定結果に基づいて警告を出力させる処理と、
    を実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
  11. 　画像を撮影する撮影装置と、情報処理装置とを含み、
    　前記情報処理装置は、
    　撮影装置で撮影された画像に基づいて検出された情報を取得する取得手段と、
    　第１期間の開始の際と終了の際とに検出された物体の種別が人物である場合は警告を出力させると判定する第１判定処理、及び前記画像に基づいて検出された人物による行動が第２期間以上継続している場合は警告を出力させると判定する第２判定処理を行う判定手段と、
    　前記判定手段による判定結果に基づいて警告を出力させる出力手段と、
    を有する情報処理システム。
  12. 　前記判定手段は、前記画像に基づいて検出された人物の行動が第１行動である場合は前記第１判定処理を実行し、前記画像に基づいて検出された人物の行動が第２行動である場合は前記第２判定処理を実行する、
    請求項１１に記載の情報処理システム。
PCT/JP2022/005425 2021-03-31 2022-02-10 情報処理装置、情報処理方法、コンピュータ可読媒体、及び情報処理システム WO2022209347A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US18/270,990 US20240054815A1 (en) 2021-03-31 2022-02-10 Information processing apparatus, information processing method, computer-readable medium, and information processing system
JP2023510605A JP7485204B2 (ja) 2021-03-31 2022-02-10 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021059305 2021-03-31
JP2021-059305 2021-03-31

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022209347A1 true WO2022209347A1 (ja) 2022-10-06

Family

ID=83455852

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2022/005425 WO2022209347A1 (ja) 2021-03-31 2022-02-10 情報処理装置、情報処理方法、コンピュータ可読媒体、及び情報処理システム

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20240054815A1 (ja)
WO (1) WO2022209347A1 (ja)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002154375A (ja) * 2000-11-20 2002-05-28 Nissan Motor Co Ltd 車両用視界補助装置
JP2009015536A (ja) * 2007-07-03 2009-01-22 Securion Co Ltd 不審者通報装置、不審者監視装置及びこれを用いた遠隔監視システム
JP2012053658A (ja) * 2010-09-01 2012-03-15 Mitsubishi Material C.M.I. Corp 防犯システム
JP2019071578A (ja) * 2017-10-11 2019-05-09 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 物体検知装置、物体検知システムおよび物体検知方法
JP2019152943A (ja) * 2018-03-01 2019-09-12 オムロン株式会社 危険度検知装置、危険度検知方法、及び危険度検知プログラム
JP2021504814A (ja) * 2018-10-19 2021-02-15 シャンハイ センスタイム インテリジェント テクノロジー カンパニー リミテッド 乗客状態分析方法及び装置、車両、電子機器並びに記憶媒体

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002154375A (ja) * 2000-11-20 2002-05-28 Nissan Motor Co Ltd 車両用視界補助装置
JP2009015536A (ja) * 2007-07-03 2009-01-22 Securion Co Ltd 不審者通報装置、不審者監視装置及びこれを用いた遠隔監視システム
JP2012053658A (ja) * 2010-09-01 2012-03-15 Mitsubishi Material C.M.I. Corp 防犯システム
JP2019071578A (ja) * 2017-10-11 2019-05-09 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 物体検知装置、物体検知システムおよび物体検知方法
JP2019152943A (ja) * 2018-03-01 2019-09-12 オムロン株式会社 危険度検知装置、危険度検知方法、及び危険度検知プログラム
JP2021504814A (ja) * 2018-10-19 2021-02-15 シャンハイ センスタイム インテリジェント テクノロジー カンパニー リミテッド 乗客状態分析方法及び装置、車両、電子機器並びに記憶媒体

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2022209347A1 (ja) 2022-10-06
US20240054815A1 (en) 2024-02-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3754618B1 (en) Recording control device, recording control system, recording control method, and recording control program
JP2001216519A (ja) 交通監視装置
JP2016085487A (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びコンピュータプログラム
US20180350179A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and recording medium
JP2013066016A (ja) 輪郭抽出システム、輪郭抽出装置及び輪郭抽出プログラム
JP2005323046A (ja) 監視システム、および監視カメラ
KR101454644B1 (ko) 보행자 추적기를 이용한 서성거림을 탐지하는 방법
JP5693147B2 (ja) 撮影妨害検知方法、妨害検知装置及び監視カメラシステム
US20100021008A1 (en) System and Method for Face Tracking
US20220189038A1 (en) Object tracking apparatus, control method, and program
US10755107B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, and recording medium
WO2022209347A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、コンピュータ可読媒体、及び情報処理システム
JP2008035096A (ja) 監視装置、監視方法及びプログラム
US20200279378A1 (en) Collision determination server, program, and recording medium
JP7485204B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
JP2024009906A (ja) 監視装置、監視方法、およびプログラム
JP3649277B2 (ja) 画像認識による速度測定システム及び速度測定方法
JP2020194227A (ja) 顔遮蔽判定装置、顔遮蔽判定方法、顔遮蔽判定プログラム及び乗員監視システム
KR20210023859A (ko) 화상 처리 장치, 이동 장치 및 방법, 그리고 프로그램
US20240089415A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, computer-readable medium, and information processing system
WO2022168402A1 (ja) 情報処理装置、情報処理方法およびコンピュータ可読媒体
JP2008178088A (ja) 監視システム、監視方法、及びプログラム
CN114788255B (zh) 记录控制装置、记录控制方法和存储介质
WO2021152985A1 (ja) 記録制御装置、記録制御方法、及びプログラム
US8965171B2 (en) Recording control apparatus, recording control method, storage medium storing recording control program

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22779575

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 18270990

Country of ref document: US

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2023510605

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 22779575

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1