警備装置および警備システム更新方法
【課題】不審情報を検出する規則を更新するための作業負担を低減しつつ、新たな犯行の手口に迅速に対応することができる警備装置および更新方法を提供する。
【解決手段】物体の動作状態を表す情報であって、状態情報から所定の行動を導出するための行動情報が登録された行動導出規則情報を記憶する行動導出規則記憶部１６０と、状態情報に基づいて所定の動作状態を不審行動と定めるための不審行動情報が登録された不審行動規則情報を記憶する不審行動規則記憶部１７０と、更新対象の行動情報と更新対象の不審行動情報とを含む更新データを取得して、行動導出規則記憶部１６０に記憶された行動導出規則情報を更新対象の行動情報で更新し、不審行動規則記憶部１７０に記憶された不審行動規則情報を更新対象の不審行動情報で更新する更新部１３９と、を備えた。
【解決手段】物体の動作状態を表す情報であって、状態情報から所定の行動を導出するための行動情報が登録された行動導出規則情報を記憶する行動導出規則記憶部１６０と、状態情報に基づいて所定の動作状態を不審行動と定めるための不審行動情報が登録された不審行動規則情報を記憶する不審行動規則記憶部１７０と、更新対象の行動情報と更新対象の不審行動情報とを含む更新データを取得して、行動導出規則記憶部１６０に記憶された行動導出規則情報を更新対象の行動情報で更新し、不審行動規則記憶部１７０に記憶された不審行動規則情報を更新対象の不審行動情報で更新する更新部１３９と、を備えた。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不審情報を検出する規則を更新することができる警備装置および警備システム更新方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、カメラを用いて画像を取得し、これを分析して不審情報を検出する様々な警備装置が開発されている。一方、近年の犯罪についても、多種多様な巧妙な手口が用いられるため、不審情報を一定の規則に基づいて検出するだけでは、十分な警備体制を維持することができなくなってきている。
そこで、警備装置が不審情報を検出する方法を随時更新することにより、最新の犯行手口に対応する必要性が生じている。
【０００３】
更新処理に関して、カメラ画像により移動する物体の一連の動きを追跡する方法が「物体認識装置」として開示されている（特許文献１）。これによると、ある特定の注目点の移動を追跡することにより、移動物体全体の認識を行うことができるという技術が提案されている。具体的には、画像の中から特徴的な領域を取り出し、その特徴的な画像そのものを濃淡テンプレートとして登録し、濃淡パターンマッチングすることでテンプレート毎に移動点を求め、この結果を統合処理することで、移動物体全体の認識を行うようにすることが示されている。
そして、特定の注目点の移動を追跡する方法として、移動物体の形状が変化しても、テンプレートを更新することにより柔軟に対応可能である技術が開示されている。
そこで、これを警備装置に応用して、不審情報を検出するための規則を更新することが考えられる。
【０００４】
特許文献１では、特定の注目点の移動を追跡する方法として、移動物体の形状が変化しても、テンプレートを更新することにより柔軟に対応可能であるとして、テンプレートを更新する方法の一例が、次のように説明されている。まず、ある時刻の画像において、物体が位置する座標を中心とするテンプレートを登録し、移動物体の速度と移動距離から移動物体が次の時刻の画像に位置する座標を計測する。登録しているテンプレートを、この座標によって定まる比率に応じて小さくし、次の時刻の濃淡画像を再度テンプレートとして登録する。そして、新たに登録された濃淡テンプレートで次のサーチエリアについてマッチング処理し、これを順次実行する。
【０００５】
【特許文献１】特開平５−２９８５９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に示す濃淡テンプレートの更新処理は、映像だけを対象とするため、これをそのまま警備装置に応用しても、映像から不審情報を検知する規則を更新することはできない。また、このような映像処理のみで不審情報を検出する方法では、新たな犯行の手口が発生したような場合に、その都度新たな画像処理を追加する必要が生じ、作業負担が増大するとともに、迅速な対応ができないという問題が生じる。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、不審情報を検出する規則を更新するための作業負担を低減しつつ、新たな犯行の手口に迅速に対応することができる警備装置および更新方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、ネットワークを介して接続される監視センタと、監視対象の警備区域における不審者および不審行動を検知する監視カメラに接続される警備装置であって、物体の動作状態を表す情報であって、前記物体の動作の種類を表す動詞と前記物体の動作に関連する名詞である格要素とを含み、前記動詞と前記格要素との間の意味関係を示す格フレームによって表された状態情報を記憶する状態情報記憶部と、前記監視カメラから取得した映像情報を記憶する映像記憶部と、前記状態情報から所定の行動を導出するための行動情報が登録された行動導出規則情報を記憶する行動導出規則記憶部と、前記状態情報に基づいて所定の前記動作状態を不審行動と定めるための不審行動情報が登録された不審行動規則情報を記憶する不審行動規則記憶部と、更新対象の行動情報と更新対象の不審行動情報とを含む更新データを取得して、前記行動導出規則記憶部に記憶された前記行動導出規則情報を前記更新対象の行動情報で更新し、前記不審行動規則記憶部に記憶された前記不審行動規則情報を前記更新対象の不審行動情報で更新する更新部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、請求項２にかかる発明は、請求項１に記載の警備装置において、前記監視センタから前記更新データを受信する送受信部、をさらに備え、前記更新部は、前記送受信部から前記更新データを取得し、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の行動情報と前記行動導出規則情報に登録された行動情報とを比較し、前記更新対象の行動情報と前記登録された行動情報とに差分がある場合に、差分のある前記行動情報を前記行動導出規則情報に追加することにより、前記行動導出規則情報を更新することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項３にかかる発明は、請求項２に記載の警備装置において、前記更新部は、さらに、前記送受信部から前記更新データを取得し、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動情報とに差分がある場合に、差分のある前記不審行動情報を前記不審行動導出規則情報に追加することにより、前記不審行動導出規則情報を更新すること、を特徴とする。
【００１１】
また、請求項４にかかる発明は、請求項１に記載の警備装置において、前記監視センタから前記更新データを受信する送受信部、をさらに備え、前記更新部は、前記送受信部から前記更新データを取得し、取得した前記更新データに削除要求が含まれる場合に、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の行動情報と前記行動導出規則情報に登録された行動情報とを比較し、前記更新対象の行動情報に一致する前記行動情報が前記登録された行動情報の中に存在する場合には、前記更新対象の行動情報に一致する前記登録された行動情報を前記行動導出規則情報または前記不審行動導出規則情報から削除し、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記不審行動情報が前記登録された不審行動情報の中に存在する場合には、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記登録された不審行動情報を前記行動導出規則情報または前記不審行動導出規則情報から削除する更新処理を行うこと、を特徴とする。
【００１２】
また、請求項５にかかる発明は、請求項１〜４のいずれか一つに記載の警備装置において、利用者による前記更新データの入力を受け付ける入力部、をさらに備え、前記更新部は、前記入力部によって受け付けた前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動情報とに差分がある場合に、差分のある前記更新対象の不審行動情報を前記不審行動導出規則情報に追加する更新処理を行うこと、を特徴とする。
【００１３】
また、請求項６にかかる発明は、請求項５に記載の警備装置において、前記更新部は、さらに、前記入力受付部によって、前記更新データの入力とともに削除要求を受け付けた場合には、前記入力部によって受け付けた前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記不審行動情報が前記不審行動情報の中に存在する場合には、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記不審行動情報を前記不審行動導出規則情報から削除する更新処理を行うこと、を特徴とする。
【００１４】
また、請求項７にかかる発明は、請求項５または６に記載の警備装置において、前記更新データが画像情報で有る場合には、前記画像情報から前記格フレームに基づいた状態情報を生成し、生成された前記状態情報から前記不審行動情報を生成する生成部を更に備え、前記更新部は、前記生成部によって生成された前記不審行動情報を前記更新データとして、前記更新処理を行うこと、を特徴とする。
【００１５】
また、請求項８にかかる発明は、ネットワークを介して接続される監視センタと、監視対象の警備区域における不審者および不審行動を検知する監視カメラに接続される警備装置で実行される更新方法であって、前記警備装置は、物体の動作状態を表す情報であって、前記物体の動作の種類を表す動詞と前記物体の動作に関連する名詞である格要素とを含み、前記動詞と前記格要素との間の意味関係を示す格フレームによって表された状態情報を記憶する状態情報記憶部と、前記監視カメラから取得した映像情報を記憶する映像記憶部と、前記状態情報から所定の行動を導出するための行動情報が登録された行動導出規則情報を記憶する行動導出規則記憶部と、前記状態情報に基づいて所定の前記動作状態を不審行動と定めるための不審行動情報が登録された不審行動規則情報を記憶する不審行動規則記憶部と、を備え、更新対象の行動情報と更新対象の不審行動情報とを含む更新データを取得するステップと、前記行動導出規則記憶部に記憶された前記行動導出規則情報を前記更新対象の行動情報で更新し、前記不審行動規則記憶部に記憶された前記不審行動規則情報を前記更新対象の不審行動情報で更新するステップと、を含むこと、を特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、画像情報から検出した物体の動作状態を、テキスト情報である格フレームで表した状態情報として記憶するとともに、行動導出規則情報と不審行動規則情報とを記憶する。そして、これらを相互に対応付け、行動導出規則情報と不審行動規則情報を更新する。このため、画像の分析のみによって監視対象物の動作を認識する方法と比較して、不審情報を検出する規則を更新するための作業負担を低減しつつ、新たな犯行に迅速に対応することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかる警備装置および警備システム更新方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。なお、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではない。
【００１８】
（実施の形態１）
図１は、実施例１にかかる警備装置の警備装置の構成を示すブロック図である。警備装置１００は、図１に示すように、検知情報受信部１３１と、画像処理部１３２と、警備状態切替部１３３と、操作パネル制御部１３４と、操作パネル１３５と、送受信部１３６と、警備状態記憶部１３７と、言語構造構築部１３８と、更新部１３９と、状態情報データベース１４０と、映像データベース１５０と、行動導出規則データベース１６０と、不審者・不審行動規則データベース１７０とを備えている。また、本体部１３０は、ネットワーク３００を介して監視センタ２００に接続されている。さらに、本体部１３０は、監視領域に設置されたセンサ１１０および監視カメラ１２０と有線または無線で接続されている。
【００１９】
センサ１１０は、検知領域での異常を検知する。センサ１１０は、例えば赤外線の受光量の変化をもとに人を検知する赤外線センサ、赤外線などが遮られることで人を検知する遮断センサ、電磁波の乱れで人を検知する電波センサ、マグネットにより扉の開閉を検出するマグネットセンサなどの検知領域の異常を検出する各種センサである。検知情報受信部１３１は、センサ１１０が異常を検知した際の検知情報を受信する。
【００２０】
監視カメラ１２０は、撮像領域を撮像する。撮像領域は、監視カメラの機能によって異なり、撮像領域が固定である場合や、監視カメラ１２０のパンやチルト、ズーム機能により撮像領域を変更することが可能である場合がある。監視カメラ１２０は、センサ１１０の検知領域２２を含んだ領域を撮像できるように設置されることが通常であるが、撮像領域のレイアウトの変更や、パンやチルト、ズーム機能により撮像領域が検知領域から外れてしまったような場合に、センサ１１０の検知領域に照射されたレーザ光を含んだ領域を撮像することにより、撮像領域のうちのどの領域がセンサ１１０の検知領域であるかを撮像された画像情報で視覚的に確認することができる。
【００２１】
検知情報受信部１３１は、センサ１１０によって異常が検知された場合に送出される検知情報を受信する。検知情報は、センサ１１０から送出される検知信号であり、センサ１１０が複数設置されている場合は、検知信号およびセンサを識別するセンサＩＤである。
【００２２】
画像処理部１３２は、監視カメラ１２０によって取得された画像に対して、人物の検出や検出した人物の特徴の抽出といった画像処理を行い、言語構造構築部１３８で行われる言語構造構築処理に必要な情報を取得する。
【００２３】
警備状態切替部１３３は、操作パネル制御部１３４によって受付けた警備状態を警備状態記憶部１３７に格納する。警備状態記憶部１３７は、現在の警備装置１００の警備状態である警備モードまたは警備解除モードのいずれかを記憶する。
【００２４】
ここで、警備モードとは、センサ１１０が異常を検知して検知情報を取得した場合に、警備領域での異常を知らせる警報情報をネットワーク３００で接続されている監視センタ２００に送信する状態をいい、警備解除モードとは、上記検知情報を取得した場合でも異常を知らせる警報情報を監視センタ２００に送信しない状態をいう。
【００２５】
操作パネル部１３５は、警備装置１００に関する情報が表示され、警備装置１００に対して情報が入力される。操作パネル部１３５は、ボタンの押下等によって警備モードまたは警備解除モードのいずれかの警備状態を入力する。操作パネル制御部１３４は、操作パネル部１３５への表示情報の出力や、操作パネル部１３５から入力された入力情報の取得等の操作パネル１３５に対する制御を行う。操作パネル部１３５は、本発明にかかる警備設定手段を構成する。
【００２６】
送受信部１３６は、監視センタ２００とネットワーク３００を介して各種情報を送受信する。送受信部１３６は、監視カメラ１２０が取得した画像情報や言語構造構築部１３８で構築された状態情報などを監視センタ２００に送信する。また、送受信部１３６は、監視センタ２００から送信される、後述する行動規則導出データベース１６０および不審者・不審行動規則データベース１７０の更新データを受信する。
【００２７】
警備状態記憶部１３７は、現在の警備装置１００の警備状態を記憶する。具体的には、操作パネル部１３５から入力を受け付けた警備状態を記憶する。警備装置１００で設定可能な警備状態には、大別して警備モードと警備解除モードとがある。警備モードとは、センサ１１０が検知領域で異常を検知した際に送出する検知情報を受信した場合に、警備領域での異常を知らせる警報情報をネットワーク３００で接続されている監視センタ２００に送信するモードをいい、警備解除モードとは、上記検知情報を受信した場合でも警報情報を監視センタ２００に送信しないモードをいう。
【００２８】
映像データベース１５０は、監視カメラ１２０によって取得した映像に関する情報を記憶する。映像データベース１５０に蓄積されている情報は、画像処理部１３２によって人体領域などの情報が抽出される。
【００２９】
言語構造構築部１３８は、画像処理部１３２によって取得され、映像データベース１６０に蓄積された画像情報から、物体の動作状態を深層格フレーム構造で表した状態情報を構築し、状態情報データベース１４０に構築した状態情報を登録する。
状態情報データベース１４０は、物体の動作状態を深層格フレーム構造で表した状態情報を記憶する。深層格フレーム（以下、単に格フレームとも言う）とは、動詞を基準として、動詞に対する名詞の意味関係を深層格として表した言語構造をいう。図２は、状態情報データベース１４０に記憶される状態情報のデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、状態情報は、画像中の情報をその意味内容から、動作の名称や、動作を引き起こす主体、動作主格にかかわる情報などの要素（深層格）で分類し、それぞれに行動名、動作主格、属性格、経験者格といった格フレームＩＤが割り当てられている。格フレームＩＤは、必要に応じて情報がさらに細分化されている。
また、図３は、状態情報データベース１４０に記憶される状態情報の具体例を示す図であり、図２に具体的な行動を当てはめて示した一例を示している。図３によれば、例えば、行動名の格フレームは、「しゃがむ」という行動ＩＤが、主格の格フレームには、人物Ａという主格ＩＤが割り当てられている。
【００３０】
行動導出規則データベース１６０は、連続する深層格フレーム情報の前後の情報の差から、導出できる行動と付随する情報とを記憶する。まず、監視カメラ１２０から取得した動画像中の任意の瞬間の画像（フレーム画像）について、任意のフレーム画像を撮影する前に取得した画像を前格フレームとし、後に取得した画像を後格フレームとする。連続する深層格フレームの情報が、データベース中の前格フレームの情報および後格フレームの情報と一致すると、導出できる情報に記載される行動や格情報を導出し、これら導出された情報を行動情報として行動導出規則データベース１６０に登録される。
【００３１】
図４は、行動規則導出データベース１６０に記憶される行動情報のデータ構造の一例を示す図である。行動情報は、図４に示す「行動」と「格フレーム」の組からなるデータである。
【００３２】
図４に示すように、行動情報は、比較元となる情報であって、時間的に前の状態情報である前格フレームと、比較先となる情報であって、時間的に後の状態情報である後格フレームと、その他の条件と、検出される状態情報とを対応づけた形式となっている。本実施の形態では、後述する更新部１３９によって、この行動規則導出データベース１６０に登録された行動情報を更新する。この行動情報は、図３に示す行動名の格フレームに割り当てられる判定基準となる。例えば、図４によれば、例えば、「立つ」という行動ＩＤは、画像処理部１３２によって画像から抽出した主体重心の変動を基準に判定される。
【００３３】
図５は、検出される行動間の遷移関係を表す図である。具体的には、図５は、画像情報から検出される行動と、状態情報データベース１４０に保存された状態情報を比較し、行動情報によって検出される行動との関係を表している。同図の楕円は、検出される行動名の一例を表している。また、楕円間の矢印に付された文字列は、ある行動から他の行動を検出するための状態情報間の差分の基準を表している。
【００３４】
なお、この基準は、図４の行動規則導出データベース１６０に記憶された行動情報に対応する。例えば、「位置座標の変異」という基準は、図４では行動名「移動する」を検出する最初の行動検出規則に対応する。すなわち、例えば同図の行動名（存在する）に対応する複数の状態情報を比較することにより、「位置座標の変異」という差分が検出された場合は、「移動する」という行動名の行動が新たに検出される。
【００３５】
不審者・不審行動規則データベース１７０は、不審行動と判定される要因を深層格フレームで記述した不審行動情報を登録したものである。この不審者・不審行動規則データベース１７０に記憶されている情報と同じ深層格フレームが言語構造構築部１３８において言語構造構築がなされると、不審行動として扱われることとなる。
図６は、不審者・不審行動規則データベース１７０についての言語構造構築の具体例を示す図である。図６では、一般家屋において、不審者・不審行動と判断される格フレームを行動、深層格、情報の３つに分類しており、行動、深層格、情報の組が不審行動情報となる。言語構造構築の際は、このデータベースに記載されているものと同じ深層格フレームが構築された場合に、不審行動として扱う。しかし、これは一例であり、不審者・不審行動規則データベース１７０は、季節や時間帯、人物認証結果等の条件と組み合わせ、それぞれの条件下で使用するものと、使用しないものとを切り替えることもできる。
【００３６】
更新部１３９は、送受信部１３６または操作パネル制御部１３４によって受信された更新データを取得する。更新データには、追加する対象となる行動情報と不審行動情報が含まれている。また、行動導出規則記憶部１６０から行動情報を削除する場合、不審行動規則記憶部１７０から不審行動情報を削除する場合には、更新データに削除要求と削除対象の行動情報または不審行動情報が含まれている。そして、行動導出規則記憶部１６０に記憶されている行動導出規則情報を更新データの行動情報で更新する。また、不審行動規則記憶部１７０に記憶されている不審者・不審行動規則情報を更新データの不審行動情報で更新する。
具体的には、更新部１３９は、取得した更新データに行動情報または不審行動情報のみが含まれ、これらが行動導出規則データベース１６０または不審者・不審行動規則データベース１７０に登録済みか否かを確認し、登録されていなければ、更新データを読み込み、読み込んだ更新データを行動規則データベース１６０または不審者・不審行動規則データベース１７０に書き込む。また、更新部１３９は、受信した更新データに削除要求が含まれている場合には、後述する行動導出規則記憶部１６０または不審行動規則記憶部１７０からの削除処理を行う。なお、具体的な追加処理および削除処理の詳細については後述する。
【００３７】
監視センタ２００は、監視領域の異常を検知した警備装置１００からの通報を受け、待機中の警備員に対して異常が検知された監視領域へ向かう旨の指示を出すとともに、必要に応じて警察や消防など関係機関への通報を行う。また、監視センタ２００は、新たな行動を導出するための規則ができたときや、新たな犯罪手口が明らかになったときなどに、システムの更新データを送信する。
【００３８】
次に、以上のように構成された本実施の形態にかかる警備装置１００における言語構造構築の全体の手順について説明する。本実施の形態では、行動導出データベース１６０および不審者・不審行動データベース１７０を自動的に更新するようになっている。図７および図８は、本実施の形態にかかる警備装置１００における行動導出データベース１６０および不審者・不審行動データベース１７０の追加処理を行う自動更新の手順を示すフローチャートである。
自動による更新は、主に、新たな行動を導出するための規則ができたときや、新たな犯罪手口が明らかになったときなどに、システムのアップデートとして行われる。例えば、コンピュータウィルス対策ソフトのようなイメージである。
【００３９】
まず、送受信部１３６が、監視センタ２００から行動情報と不審行動情報とを含む更新データを受信する（ステップＳ５０１）。次に、更新部１３９は、行動導出規則データベース１６０のバージョンを確認する（ステップＳ５０２）。そして、取得した更新データの行動情報と行動導出規則データベース１６０に登録されている行動情報とを比較する（ステップＳ５０３）。具体的には、行動情報の行動をキーにして行動導出規則データベース１６０に登録されている行動情報からキーとして指定された行動と一致する行動情報を検索し、検索された行動情報の格情報が更新データの行動情報の格情報と一致するか否かを比較し、行動情報に差分があれば（ステップＳ５０４：Ｙｅｓ）、差分のある行動情報を更新データの行動情報に追加する（ステップＳ５０５）。すなわち、上記比較の結果、更新データの行動情報の行動と同一の行動を有する行動情報が行動導出規則データベース１６０に存在しても、格情報が一致しない場合には、差分があると判断して、差分のある更新データの行動情報（行動と格情報）を追加する。一方、差分が存在しなければ（ステップＳ５０４：Ｎｏ）、更新データの行動情報は行動導出規則データベース１６０に登録されている行動情報と同じなので、追加処理を行わずに、次のステップＳ５０７へ進む。
次に、更新部１３９は、不審者・不審行動規則データベース１７０のバージョンを確認する（ステップＳ５０７）。そして、取得した更新データの不審行動情報と行動導出規則データベース１６０に登録されている不審行動情報とを比較する（ステップＳ５０８）。具体的には、不審行動情報（行動、深層格、情報の組）の行動をキーにして不審者・不審行動導出規則データベース１７０に登録されている不審行動情報からキーとして指定された行動と一致する不審行動情報を検索し、検索された不審行動情報の深層格および格フレームが更新データの不審行動情報の深層格および情報と一致するか否かを比較し、不審行動情報に差分があれば（ステップＳ５０９：Ｙｅｓ）、差分のある不審行動情報を更新データの不審行動情報に追加する（ステップＳ５１０）。すなわち、上記比較の結果、更新データの不審行動情報の行動と同一の行動を有する不審行動情報が不審者・不審行動導出規則データベース１７０に存在しても、深層格と情報が一致しない場合には、差分があると判断して、差分のある不審行動情報（行動と深層格と情報）を追加する。一方、差分が存在しなければ（ステップＳ５０９：Ｎｏ）、更新データの不審行動情報は不審者・不審行動導出規則データベース１７０に登録されている不審行動情報と同じなので、追加処理を行わずに、終了する。
【００４０】
次に、自動更新による削除処理の手順を説明する。図９は、本実施の形態にかかる警備装置１００における行動導出データベース１６０および不審者・不審行動データベース１７０の削除処理を行う自動更新の手順を示すフローチャートである。
【００４１】
まず、送受信部１３６が、監視センタ２００から行動情報と不審行動情報とを含む更新データを受信する（ステップＳ６０１）。次に、更新部１３９は、取得した更新データが削除要求を含むか否かを確認する（ステップＳ６０２）。そして、更新データが削除要求を含む場合（ステップＳ６０２：Ｙｅｓ）、取得した更新データの行動情報と行動導出規則データベース１６０に登録されている行動情報とを比較する（ステップＳ６０３）。具体的には、行動情報の行動をキーにして行動導出規則データベース１６０に登録されている行動情報からキーとして指定された行動と一致する行動情報を検索し、検索された行動情報の格情報が更新データの行動情報の格情報と一致するか否かを比較し、一致する行動情報があれば（ステップＳ６０４：Ｙｅｓ）、一致する行動情報を行動導出規則データベース１６０から削除する（ステップＳ６０５）。一方、更新データに削除要求が含まれていなければ（ステップＳ６０２：Ｎｏ）、削除処理を行わずに終了する。
次に、更新部１３９は、取得した更新データと不審者・不審行動規則データベース１７０に登録されている不審行動情報とを比較する（ステップＳ６０６）。具体的には、不審行動情報（行動、深層格、情報の組）の行動をキーにして不審者・不審行動導出規則データベース１７０に登録されている不審行動情報からキーとして指定された行動と一致する不審行動情報を検索し、検索された不審行動情報の深層格および格フレームが更新データの不審行動情報の深層格および情報と一致するか否かを比較し、一致する不審行動情報があれば（ステップＳ６０７：Ｙｅｓ）、一致する不審行動情報を不審者・不審行動規則データベース１７０から削除する（ステップＳ６０８）。一方、一致する不審行動情報が存在しなければ（ステップＳ６０７：Ｎｏ）、削除処理を行わずに、終了する。
【００４２】
このように、実施の形態１の警備装置１００は、取得した更新データに含まれる更新データの行動情報と行動導出規則データベース１６０に登録された行動情報とを比較し、比較結果に基づいて、行動情報を追加または削除する。従って、設置現場へ出向し、手動入力により更新する必要がないため、不審行動情報を検出する規則を更新するための作業負担を低減することができる。また、監視センタ２００から最新の行動情報および不審行動情報を取得することが可能であるので、新たな犯行の手口に迅速に対応することができる。
【００４３】
（実施の形態２）
実施の形態１では、自動により、行動導出データベース１６０および不審者・不審行動データベース１７０の更新処理を行っていた。これに対し、本実施の形態の警備装置１００では、手動により、不審者・不審行動データベース１７０の更新処理を行う。
【００４４】
本実施の形態の警備装置１００の構成は、実施の形態１と同様である。本実施の形態では、更新部１３９は、実施の形態１と同様の機能を有する他、さらに、不審者・不審行動データベース１７０を手動により更新することが可能となっている。
図１１は、不審者・不審行動データベース１７０の手動更新処理を行う手順を示すフローチャートである。手動による更新は、システム設置先に特有な行動を不審行動として登録したいときなどに行われ、不審者・不審行動規則データベース１７０を更新する。なお、手動による更新は、端末利用者だけではなく、監視センタ等の遠隔地からでも行うことができ、更新先を個別あるいは複数指定して行うこともできる。
【００４５】
最初に、利用者が、操作パネル部１３５から更新データを入力する。操作パネル部１３５には、図１０に示すような更新データの入力を行う入力画面７００が表示され、利用者は、この画面から更新データを入力する。更新データとしては、映像等の画像、自然言語文、格フレームを用いることができる。具体的には、更新データとして映像等の画像を入力する場合には、入力画面７００の映像選択ボタンを押下して、不審行動の映像等の画像を選択する。すると、入力画面７００の左側の映像表示部に選択した映像等の画像が表示されるので、それを確認し、映像入力における格フレームボタンを押下する。また、更新データとして自然言語文を入力する場合には、入力画面７００の言語入力フィールドに自然言語文を入力し、言語入力における格フレームボタンを押下する。更新データとして格フレームを用いる場合には、入力画面７００の格フレーム入力において、深層格を選択し、格フレームを入力する。次いで、利用者は、このようにして入力した更新データを、不審行動情報として不審者・不審行動データベース１７０に登録する場合には、更新の方法として入力画面７００の下部に表示された「ＤＢへ登録」ボタンを押下する。一方、更新データと同一の不審行動情報を不審者・不審行動データベース１７０から消去する場合には、利用者は、更新の方法として入力画面７００の下部に表示された「ＤＢから消去」ボタンを押下する。
【００４６】
このように操作パネル部１３５に表示された入力画面７００から更新データが入力されると、更新部１３９は、操作パネル制御部１３４が操作パネル部１３５から受信した更新データの入力を受け付ける（ステップＳ８０１）。次に、入力された更新データが、格フレームであるか、自然言語文であるか、画像であるかを判断する（ステップＳ８０２〜Ｓ８０４）。入力された更新データが、自然言語文であれば（ステップＳ８０２：Ｎｏ、ステップＳ８０３：Ｙｅｓ）、言語構造構築部１３８が、言語処理により図２、３に示すような格フレームを生成する（ステップＳ８０５）。また、入力されたデータが、画像であれば（ステップＳ８０２：Ｎｏ、ステップＳ８０４：Ｙｅｓ）、言語構造構築部１３８により入力された画像から格フレームを生成する（ステップＳ８０６）。一方、入力された更新データが、格フレームであれば（ステップＳ８０２：Ｙｅｓ）、上記のような生成処理を要せず、そのまま次のステップへ進む。
ここで、ステップＳ８０３における自然言語文から格フレームの生成処理については、既存の様々な従来技術、例えば公知の形態素解析処理や構造解析処理などの自然言語処理を用いることができる。また、ステップＳ８０６における画像から格フレームを生成する具体的な方法は、後述する。
次に、更新部１３９は、図１０入力画面７００から利用者が指定した更新の方法が、不審者・不審行動規則データベース１７０へ入力された更新データを不審行動情報として登録するものであるか（ステップＳ８０７）、不審者・不審行動規則データベース１７０から、入力された更新データと同一の不審行動情報のデータを消去するものであるか（ステップＳ８０８）を確認する。具体的には、図１０の更新データ入力画面７００において「ＤＢへ登録」のボタンが押下された場合には、不審者・不審行動規則データベース１７０へ入力データを登録すると判断する。また、図１０更新データ入力画面７００において「ＤＢから消去」のボタンが押下された場合には、不審者・不審行動規則データベース１７０から入力データと同一の不審行動情報を消去すると判断する。登録により更新される場合は（ステップＳ８０７：Ｙｅｓ）、更新データの不審行動情報と、不審者・不審行動規則データベース１７０に登録された不審行動情報とを比較する（ステップＳ８０９）。そして、更新データの不審行動情報と不審者・不審行動規則データベース１７０に登録されている不審行動情報とに差分があるか否かを確認する（ステップＳ８１１）。差分があれば（ステップＳ８１１：Ｙｅｓ）、差分のある不審行動情報を追加する（ステップＳ８１３）。一方、差分がなければ（ステップＳ８１１：Ｎｏ）、追加処理を行わずに終了する。
ステップＳ８０７に戻り、更新の方法が、不審者・不審行動規則データベース１７０から入力データを消去するものであれば（ステップＳ８０７Ｎｏ、ステップＳ８０８：Ｙｅｓ）、更新データの不審行動情報と不審者・不審行動規則データベース１７０に登録された不審行動情報とを比較する（ステップＳ８１０）。比較した結果、更新データの不審行動情報に一致する不審行動情報が不審者・不審行動規則データベース１７０の中にあれば（ステップＳ８１２：Ｙｅｓ）、一致した不審行動情報を不審者・不審行動規則データベース１７０から削除する（ステップＳ８１３）。一方、一致する不審行動情報が不審者・不審行動規則データベース１７０の中になければ（ステップＳ８１２：Ｎｏ）、更新処理を行わずに終了する。
【００４７】
ステップＳ８０２に戻り、入力されたデータが、画像であった場合に（ステップＳ８０２：Ｎｏ、ステップＳ８０４：Ｙｅｓ）、画像処理により格フレームを生成する方法を具体的に説明する（ステップＳ８０６）。
【００４８】
図１２は、画像から格フレームを生成する手順を示すフローチャートである。画像からの動作検出処理とは、監視カメラ１２０で撮影された画像情報から人物等の動作（行動）を検出する処理をいう。
【００４９】
まず、画像処理部１３２は、監視カメラ１２０が撮影した画像情報を入力する（ステップＳ９０１）。次に、言語構造構築部１３８が、画像情報から人物領域を検出する（ステップＳ９０２）。次に、言語構造構築部１３８は、人物領域が検出されたか否かを判断する（ステップＳ９０３）。人物領域が検出されなかった場合は（ステップＳ９０３：ＮＯ）、次の画像情報を入力して処理を繰り返す（ステップＳ９０１）。
【００５０】
人物領域が検出された場合（ステップＳ９０３：ＹＥＳ）、言語構造構築部１３８は、行動名＝「存在する」の格フレームを作成する（ステップＳ９０４）。なお、作成した格フレームの格フレームＩＤには、他の格フレームと重複しない値を割り当てる。
【００５１】
次に、言語構造構築部１３８は、検出した人物領域の各部位の検出位置を場所格へ格納する（ステップＳ９０５）。例えば、言語構造構築部１３８は、検出した人物領域に含まれる頭部、体、手、顔、および脚部の座標を算出し、それぞれ頭部位置、体位置、手位置、顔位置、および脚部位置として場所格に格納する。なお、人物領域の各部位は、部位ごとの照合パターンと照合して検出する方法などの従来から用いられているあらゆる方法により検出できる。
【００５２】
言語構造構築部１３８は、ステップＳ９０４〜ステップＳ９０５と並行して、人物同定処理（ステップＳ９０６〜ステップＳ９０７）、顔検出処理（ステップＳ９０８〜ステップＳ９１０）、体型判定処理（ステップＳ９１１〜ステップＳ９１２）、および歩容検出処理（ステップＳ９１３〜ステップＳ９１４）の各処理を実行する。なお、これらの各処理は必ずしも並行して処理する必要はなく、任意の順序で実行するように構成することができる。
【００５３】
人物同定処理では、言語構造構築部１３８は、抽出済みの人物領域と照合する方法などにより、抽出された人物を同定する（ステップＳ９０６）。そして、言語構造構築部１３８は、同定した人物に既に割り当てられているエージェントＩＤ（図２のＡｇｔＩＤ）を、作成した格フレームの主格に格納する（ステップＳ９０７）。
【００５４】
顔検出処理では、言語構造構築部１３８は、顔領域パターンと照合する方法などによって顔領域を検出する（ステップＳ９０８）。また、言語構造構築部１３８は、照合結果に応じて、視線方向、マスクの有無、およびサングラスの有無などの顔情報を属性格に格納する（ステップＳ９０９）。視線方向が検出された場合は、言語構造構築部１３８は、行動名＝「見る」の格フレームを作成する（ステップＳ９１０）。
【００５５】
体型判定処理では、言語構造構築部１３８は、照合した人物パターンに予め付与された体型を求める方法などにより、検出した人物の体型を判定する（ステップＳ９１１）。そして、言語構造構築部１３８は、判定した体型を、作成した格フレームの属性格に格納する（ステップＳ９１２）。
【００５６】
歩容検出処理では、言語構造構築部１３８は、主に検出した人物領域の脚部を解析することにより、歩速、歩幅、脚長、姿勢などの歩容情報を検出する（ステップＳ９１３）。歩速は、例えば連続する画像情報の脚部の位置を比較することにより算出することができる。そして、言語構造構築部１３８は、検出した歩容情報を、作成した格フレームの属性格に格納する（ステップＳ９１２）。
【００５７】
次に、言語構造構築部１３８は、画像情報から物体を検出する（ステップＳ９１５）。なお、物体検出処理は、人物領域検出処理（ステップＳ９０２）とともに実行してもよい。
【００５８】
次に、言語構造構築部１３８は、物体が検出されたか否かを判断する（ステップＳ９１６）。物体が検出された場合（ステップＳ９１６：ＹＥＳ）、言語構造構築部１３８は、物体が前の画像情報で検出されていたか否か、および物体と人物領域の位置関係に応じて、行動名＝「触る」または「取り出す」の格フレームを作成する（ステップＳ９１７）。
【００５９】
具体的には、言語構造構築部１３８は、前の画像情報で検出された物体と照合することなどにより、物体が既に検出されていると判断でき、かつ、人物の手の位置と物体の位置とが重なると判断できる場合は、行動名＝「触る」の格フレームを新たに作成する。また、言語構造構築部１３８は、未検出の物体が新たに検出されたと判断でき、かつ、人物の手の位置と物体の位置とが重なると判断できる場合は、行動名＝「取り出す」の格フレームを新たに作成する。
【００６０】
ステップＳ９１６で物体が検出されなかったと判断された場合（ステップＳ９１６：ＮＯ）、またはステップＳ９１７で新たな格フレームを作成後、言語構造構築部１３８は、これまでに作成した格フレームを状態情報データベース１４０に保存し（ステップＳ９１８）、画像からの動作検出処理を終了する。
【００６１】
このように、実施の形態２の警備装置１００では、更新データに含まれる更新データの不審行動情報と不審行動規則データベース１７０に登録された不審行動情報とを比較し、比較結果に基づいて不審行動情報を追加または削除する更新処理を行う。すなわち、自動更新により登録した不審行動規則情報であっても、利用者の選択により一部または全部を変更することが可能である。従って、自動更新を活用しつつも、利用者独自が不審行動情報を検出するための規則の一部を自在に変更することが可能であるため、新たな犯行の手口に迅速に対応することができるとともに、更新作業の負担を低減することができる。
【００６２】
なお、本発明は、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本実施の形態にかかる監視システムの構成を示すブロック図である。
【図２】状態情報データベースに記憶される状態情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図３】状態情報データベースに記憶される行動情報の具体例を示す図である。
【図４】状態情報データベースに記憶される行動導出規則のデータの一例を示す図である。
【図５】検出される行動間の遷移関係を表す図である。
【図６】不審者・不審行動規則データベースに記憶される不審行動検出規則のデータ構造の一例を示す図である。
【図７】本実施の形態における自動による更新処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図８】本実施の形態における自動による追加の更新処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図９】本実施の形態における自動による削除の更新処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１０】本実施の形態における手動による更新処理を受け付ける操作画面の画像の一例を示す図である。
【図１１】本実施の形態における手動による更新処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１２】画像から格フレームを生成する手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６４】
１００ 警備装置
１１０ センサ
１２０ 監視カメラ
１３０ 警備操作部
１３１ 検知情報受信部
１３２ 画像処理部
１３３ 警備状態切替部
１３４ 操作パネル制御部
１３５ 操作パネル
１３６ 送受信部
１３７ 警備状態記憶部
１３８ 言語構造構築部
１３９ 更新部
１４０ 状態情報データベース
１５０ 映像データベース
１６０ 行動導出規則データベース
１７０ 不審者・不審行動規則データベース
２００ 監視センタ
３００ ネットワーク
７００ 更新データ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不審情報を検出する規則を更新することができる警備装置および警備システム更新方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、カメラを用いて画像を取得し、これを分析して不審情報を検出する様々な警備装置が開発されている。一方、近年の犯罪についても、多種多様な巧妙な手口が用いられるため、不審情報を一定の規則に基づいて検出するだけでは、十分な警備体制を維持することができなくなってきている。
そこで、警備装置が不審情報を検出する方法を随時更新することにより、最新の犯行手口に対応する必要性が生じている。
【０００３】
更新処理に関して、カメラ画像により移動する物体の一連の動きを追跡する方法が「物体認識装置」として開示されている（特許文献１）。これによると、ある特定の注目点の移動を追跡することにより、移動物体全体の認識を行うことができるという技術が提案されている。具体的には、画像の中から特徴的な領域を取り出し、その特徴的な画像そのものを濃淡テンプレートとして登録し、濃淡パターンマッチングすることでテンプレート毎に移動点を求め、この結果を統合処理することで、移動物体全体の認識を行うようにすることが示されている。
そして、特定の注目点の移動を追跡する方法として、移動物体の形状が変化しても、テンプレートを更新することにより柔軟に対応可能である技術が開示されている。
そこで、これを警備装置に応用して、不審情報を検出するための規則を更新することが考えられる。
【０００４】
特許文献１では、特定の注目点の移動を追跡する方法として、移動物体の形状が変化しても、テンプレートを更新することにより柔軟に対応可能であるとして、テンプレートを更新する方法の一例が、次のように説明されている。まず、ある時刻の画像において、物体が位置する座標を中心とするテンプレートを登録し、移動物体の速度と移動距離から移動物体が次の時刻の画像に位置する座標を計測する。登録しているテンプレートを、この座標によって定まる比率に応じて小さくし、次の時刻の濃淡画像を再度テンプレートとして登録する。そして、新たに登録された濃淡テンプレートで次のサーチエリアについてマッチング処理し、これを順次実行する。
【０００５】
【特許文献１】特開平５−２９８５９１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に示す濃淡テンプレートの更新処理は、映像だけを対象とするため、これをそのまま警備装置に応用しても、映像から不審情報を検知する規則を更新することはできない。また、このような映像処理のみで不審情報を検出する方法では、新たな犯行の手口が発生したような場合に、その都度新たな画像処理を追加する必要が生じ、作業負担が増大するとともに、迅速な対応ができないという問題が生じる。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、不審情報を検出する規則を更新するための作業負担を低減しつつ、新たな犯行の手口に迅速に対応することができる警備装置および更新方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、ネットワークを介して接続される監視センタと、監視対象の警備区域における不審者および不審行動を検知する監視カメラに接続される警備装置であって、物体の動作状態を表す情報であって、前記物体の動作の種類を表す動詞と前記物体の動作に関連する名詞である格要素とを含み、前記動詞と前記格要素との間の意味関係を示す格フレームによって表された状態情報を記憶する状態情報記憶部と、前記監視カメラから取得した映像情報を記憶する映像記憶部と、前記状態情報から所定の行動を導出するための行動情報が登録された行動導出規則情報を記憶する行動導出規則記憶部と、前記状態情報に基づいて所定の前記動作状態を不審行動と定めるための不審行動情報が登録された不審行動規則情報を記憶する不審行動規則記憶部と、更新対象の行動情報と更新対象の不審行動情報とを含む更新データを取得して、前記行動導出規則記憶部に記憶された前記行動導出規則情報を前記更新対象の行動情報で更新し、前記不審行動規則記憶部に記憶された前記不審行動規則情報を前記更新対象の不審行動情報で更新する更新部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、請求項２にかかる発明は、請求項１に記載の警備装置において、前記監視センタから前記更新データを受信する送受信部、をさらに備え、前記更新部は、前記送受信部から前記更新データを取得し、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の行動情報と前記行動導出規則情報に登録された行動情報とを比較し、前記更新対象の行動情報と前記登録された行動情報とに差分がある場合に、差分のある前記行動情報を前記行動導出規則情報に追加することにより、前記行動導出規則情報を更新することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項３にかかる発明は、請求項２に記載の警備装置において、前記更新部は、さらに、前記送受信部から前記更新データを取得し、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動情報とに差分がある場合に、差分のある前記不審行動情報を前記不審行動導出規則情報に追加することにより、前記不審行動導出規則情報を更新すること、を特徴とする。
【００１１】
また、請求項４にかかる発明は、請求項１に記載の警備装置において、前記監視センタから前記更新データを受信する送受信部、をさらに備え、前記更新部は、前記送受信部から前記更新データを取得し、取得した前記更新データに削除要求が含まれる場合に、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の行動情報と前記行動導出規則情報に登録された行動情報とを比較し、前記更新対象の行動情報に一致する前記行動情報が前記登録された行動情報の中に存在する場合には、前記更新対象の行動情報に一致する前記登録された行動情報を前記行動導出規則情報または前記不審行動導出規則情報から削除し、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記不審行動情報が前記登録された不審行動情報の中に存在する場合には、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記登録された不審行動情報を前記行動導出規則情報または前記不審行動導出規則情報から削除する更新処理を行うこと、を特徴とする。
【００１２】
また、請求項５にかかる発明は、請求項１〜４のいずれか一つに記載の警備装置において、利用者による前記更新データの入力を受け付ける入力部、をさらに備え、前記更新部は、前記入力部によって受け付けた前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動情報とに差分がある場合に、差分のある前記更新対象の不審行動情報を前記不審行動導出規則情報に追加する更新処理を行うこと、を特徴とする。
【００１３】
また、請求項６にかかる発明は、請求項５に記載の警備装置において、前記更新部は、さらに、前記入力受付部によって、前記更新データの入力とともに削除要求を受け付けた場合には、前記入力部によって受け付けた前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記不審行動情報が前記不審行動情報の中に存在する場合には、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記不審行動情報を前記不審行動導出規則情報から削除する更新処理を行うこと、を特徴とする。
【００１４】
また、請求項７にかかる発明は、請求項５または６に記載の警備装置において、前記更新データが画像情報で有る場合には、前記画像情報から前記格フレームに基づいた状態情報を生成し、生成された前記状態情報から前記不審行動情報を生成する生成部を更に備え、前記更新部は、前記生成部によって生成された前記不審行動情報を前記更新データとして、前記更新処理を行うこと、を特徴とする。
【００１５】
また、請求項８にかかる発明は、ネットワークを介して接続される監視センタと、監視対象の警備区域における不審者および不審行動を検知する監視カメラに接続される警備装置で実行される更新方法であって、前記警備装置は、物体の動作状態を表す情報であって、前記物体の動作の種類を表す動詞と前記物体の動作に関連する名詞である格要素とを含み、前記動詞と前記格要素との間の意味関係を示す格フレームによって表された状態情報を記憶する状態情報記憶部と、前記監視カメラから取得した映像情報を記憶する映像記憶部と、前記状態情報から所定の行動を導出するための行動情報が登録された行動導出規則情報を記憶する行動導出規則記憶部と、前記状態情報に基づいて所定の前記動作状態を不審行動と定めるための不審行動情報が登録された不審行動規則情報を記憶する不審行動規則記憶部と、を備え、更新対象の行動情報と更新対象の不審行動情報とを含む更新データを取得するステップと、前記行動導出規則記憶部に記憶された前記行動導出規則情報を前記更新対象の行動情報で更新し、前記不審行動規則記憶部に記憶された前記不審行動規則情報を前記更新対象の不審行動情報で更新するステップと、を含むこと、を特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、画像情報から検出した物体の動作状態を、テキスト情報である格フレームで表した状態情報として記憶するとともに、行動導出規則情報と不審行動規則情報とを記憶する。そして、これらを相互に対応付け、行動導出規則情報と不審行動規則情報を更新する。このため、画像の分析のみによって監視対象物の動作を認識する方法と比較して、不審情報を検出する規則を更新するための作業負担を低減しつつ、新たな犯行に迅速に対応することができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に添付図面を参照して、本発明にかかる警備装置および警備システム更新方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。なお、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではない。
【００１８】
（実施の形態１）
図１は、実施例１にかかる警備装置の警備装置の構成を示すブロック図である。警備装置１００は、図１に示すように、検知情報受信部１３１と、画像処理部１３２と、警備状態切替部１３３と、操作パネル制御部１３４と、操作パネル１３５と、送受信部１３６と、警備状態記憶部１３７と、言語構造構築部１３８と、更新部１３９と、状態情報データベース１４０と、映像データベース１５０と、行動導出規則データベース１６０と、不審者・不審行動規則データベース１７０とを備えている。また、本体部１３０は、ネットワーク３００を介して監視センタ２００に接続されている。さらに、本体部１３０は、監視領域に設置されたセンサ１１０および監視カメラ１２０と有線または無線で接続されている。
【００１９】
センサ１１０は、検知領域での異常を検知する。センサ１１０は、例えば赤外線の受光量の変化をもとに人を検知する赤外線センサ、赤外線などが遮られることで人を検知する遮断センサ、電磁波の乱れで人を検知する電波センサ、マグネットにより扉の開閉を検出するマグネットセンサなどの検知領域の異常を検出する各種センサである。検知情報受信部１３１は、センサ１１０が異常を検知した際の検知情報を受信する。
【００２０】
監視カメラ１２０は、撮像領域を撮像する。撮像領域は、監視カメラの機能によって異なり、撮像領域が固定である場合や、監視カメラ１２０のパンやチルト、ズーム機能により撮像領域を変更することが可能である場合がある。監視カメラ１２０は、センサ１１０の検知領域２２を含んだ領域を撮像できるように設置されることが通常であるが、撮像領域のレイアウトの変更や、パンやチルト、ズーム機能により撮像領域が検知領域から外れてしまったような場合に、センサ１１０の検知領域に照射されたレーザ光を含んだ領域を撮像することにより、撮像領域のうちのどの領域がセンサ１１０の検知領域であるかを撮像された画像情報で視覚的に確認することができる。
【００２１】
検知情報受信部１３１は、センサ１１０によって異常が検知された場合に送出される検知情報を受信する。検知情報は、センサ１１０から送出される検知信号であり、センサ１１０が複数設置されている場合は、検知信号およびセンサを識別するセンサＩＤである。
【００２２】
画像処理部１３２は、監視カメラ１２０によって取得された画像に対して、人物の検出や検出した人物の特徴の抽出といった画像処理を行い、言語構造構築部１３８で行われる言語構造構築処理に必要な情報を取得する。
【００２３】
警備状態切替部１３３は、操作パネル制御部１３４によって受付けた警備状態を警備状態記憶部１３７に格納する。警備状態記憶部１３７は、現在の警備装置１００の警備状態である警備モードまたは警備解除モードのいずれかを記憶する。
【００２４】
ここで、警備モードとは、センサ１１０が異常を検知して検知情報を取得した場合に、警備領域での異常を知らせる警報情報をネットワーク３００で接続されている監視センタ２００に送信する状態をいい、警備解除モードとは、上記検知情報を取得した場合でも異常を知らせる警報情報を監視センタ２００に送信しない状態をいう。
【００２５】
操作パネル部１３５は、警備装置１００に関する情報が表示され、警備装置１００に対して情報が入力される。操作パネル部１３５は、ボタンの押下等によって警備モードまたは警備解除モードのいずれかの警備状態を入力する。操作パネル制御部１３４は、操作パネル部１３５への表示情報の出力や、操作パネル部１３５から入力された入力情報の取得等の操作パネル１３５に対する制御を行う。操作パネル部１３５は、本発明にかかる警備設定手段を構成する。
【００２６】
送受信部１３６は、監視センタ２００とネットワーク３００を介して各種情報を送受信する。送受信部１３６は、監視カメラ１２０が取得した画像情報や言語構造構築部１３８で構築された状態情報などを監視センタ２００に送信する。また、送受信部１３６は、監視センタ２００から送信される、後述する行動規則導出データベース１６０および不審者・不審行動規則データベース１７０の更新データを受信する。
【００２７】
警備状態記憶部１３７は、現在の警備装置１００の警備状態を記憶する。具体的には、操作パネル部１３５から入力を受け付けた警備状態を記憶する。警備装置１００で設定可能な警備状態には、大別して警備モードと警備解除モードとがある。警備モードとは、センサ１１０が検知領域で異常を検知した際に送出する検知情報を受信した場合に、警備領域での異常を知らせる警報情報をネットワーク３００で接続されている監視センタ２００に送信するモードをいい、警備解除モードとは、上記検知情報を受信した場合でも警報情報を監視センタ２００に送信しないモードをいう。
【００２８】
映像データベース１５０は、監視カメラ１２０によって取得した映像に関する情報を記憶する。映像データベース１５０に蓄積されている情報は、画像処理部１３２によって人体領域などの情報が抽出される。
【００２９】
言語構造構築部１３８は、画像処理部１３２によって取得され、映像データベース１６０に蓄積された画像情報から、物体の動作状態を深層格フレーム構造で表した状態情報を構築し、状態情報データベース１４０に構築した状態情報を登録する。
状態情報データベース１４０は、物体の動作状態を深層格フレーム構造で表した状態情報を記憶する。深層格フレーム（以下、単に格フレームとも言う）とは、動詞を基準として、動詞に対する名詞の意味関係を深層格として表した言語構造をいう。図２は、状態情報データベース１４０に記憶される状態情報のデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、状態情報は、画像中の情報をその意味内容から、動作の名称や、動作を引き起こす主体、動作主格にかかわる情報などの要素（深層格）で分類し、それぞれに行動名、動作主格、属性格、経験者格といった格フレームＩＤが割り当てられている。格フレームＩＤは、必要に応じて情報がさらに細分化されている。
また、図３は、状態情報データベース１４０に記憶される状態情報の具体例を示す図であり、図２に具体的な行動を当てはめて示した一例を示している。図３によれば、例えば、行動名の格フレームは、「しゃがむ」という行動ＩＤが、主格の格フレームには、人物Ａという主格ＩＤが割り当てられている。
【００３０】
行動導出規則データベース１６０は、連続する深層格フレーム情報の前後の情報の差から、導出できる行動と付随する情報とを記憶する。まず、監視カメラ１２０から取得した動画像中の任意の瞬間の画像（フレーム画像）について、任意のフレーム画像を撮影する前に取得した画像を前格フレームとし、後に取得した画像を後格フレームとする。連続する深層格フレームの情報が、データベース中の前格フレームの情報および後格フレームの情報と一致すると、導出できる情報に記載される行動や格情報を導出し、これら導出された情報を行動情報として行動導出規則データベース１６０に登録される。
【００３１】
図４は、行動規則導出データベース１６０に記憶される行動情報のデータ構造の一例を示す図である。行動情報は、図４に示す「行動」と「格フレーム」の組からなるデータである。
【００３２】
図４に示すように、行動情報は、比較元となる情報であって、時間的に前の状態情報である前格フレームと、比較先となる情報であって、時間的に後の状態情報である後格フレームと、その他の条件と、検出される状態情報とを対応づけた形式となっている。本実施の形態では、後述する更新部１３９によって、この行動規則導出データベース１６０に登録された行動情報を更新する。この行動情報は、図３に示す行動名の格フレームに割り当てられる判定基準となる。例えば、図４によれば、例えば、「立つ」という行動ＩＤは、画像処理部１３２によって画像から抽出した主体重心の変動を基準に判定される。
【００３３】
図５は、検出される行動間の遷移関係を表す図である。具体的には、図５は、画像情報から検出される行動と、状態情報データベース１４０に保存された状態情報を比較し、行動情報によって検出される行動との関係を表している。同図の楕円は、検出される行動名の一例を表している。また、楕円間の矢印に付された文字列は、ある行動から他の行動を検出するための状態情報間の差分の基準を表している。
【００３４】
なお、この基準は、図４の行動規則導出データベース１６０に記憶された行動情報に対応する。例えば、「位置座標の変異」という基準は、図４では行動名「移動する」を検出する最初の行動検出規則に対応する。すなわち、例えば同図の行動名（存在する）に対応する複数の状態情報を比較することにより、「位置座標の変異」という差分が検出された場合は、「移動する」という行動名の行動が新たに検出される。
【００３５】
不審者・不審行動規則データベース１７０は、不審行動と判定される要因を深層格フレームで記述した不審行動情報を登録したものである。この不審者・不審行動規則データベース１７０に記憶されている情報と同じ深層格フレームが言語構造構築部１３８において言語構造構築がなされると、不審行動として扱われることとなる。
図６は、不審者・不審行動規則データベース１７０についての言語構造構築の具体例を示す図である。図６では、一般家屋において、不審者・不審行動と判断される格フレームを行動、深層格、情報の３つに分類しており、行動、深層格、情報の組が不審行動情報となる。言語構造構築の際は、このデータベースに記載されているものと同じ深層格フレームが構築された場合に、不審行動として扱う。しかし、これは一例であり、不審者・不審行動規則データベース１７０は、季節や時間帯、人物認証結果等の条件と組み合わせ、それぞれの条件下で使用するものと、使用しないものとを切り替えることもできる。
【００３６】
更新部１３９は、送受信部１３６または操作パネル制御部１３４によって受信された更新データを取得する。更新データには、追加する対象となる行動情報と不審行動情報が含まれている。また、行動導出規則記憶部１６０から行動情報を削除する場合、不審行動規則記憶部１７０から不審行動情報を削除する場合には、更新データに削除要求と削除対象の行動情報または不審行動情報が含まれている。そして、行動導出規則記憶部１６０に記憶されている行動導出規則情報を更新データの行動情報で更新する。また、不審行動規則記憶部１７０に記憶されている不審者・不審行動規則情報を更新データの不審行動情報で更新する。
具体的には、更新部１３９は、取得した更新データに行動情報または不審行動情報のみが含まれ、これらが行動導出規則データベース１６０または不審者・不審行動規則データベース１７０に登録済みか否かを確認し、登録されていなければ、更新データを読み込み、読み込んだ更新データを行動規則データベース１６０または不審者・不審行動規則データベース１７０に書き込む。また、更新部１３９は、受信した更新データに削除要求が含まれている場合には、後述する行動導出規則記憶部１６０または不審行動規則記憶部１７０からの削除処理を行う。なお、具体的な追加処理および削除処理の詳細については後述する。
【００３７】
監視センタ２００は、監視領域の異常を検知した警備装置１００からの通報を受け、待機中の警備員に対して異常が検知された監視領域へ向かう旨の指示を出すとともに、必要に応じて警察や消防など関係機関への通報を行う。また、監視センタ２００は、新たな行動を導出するための規則ができたときや、新たな犯罪手口が明らかになったときなどに、システムの更新データを送信する。
【００３８】
次に、以上のように構成された本実施の形態にかかる警備装置１００における言語構造構築の全体の手順について説明する。本実施の形態では、行動導出データベース１６０および不審者・不審行動データベース１７０を自動的に更新するようになっている。図７および図８は、本実施の形態にかかる警備装置１００における行動導出データベース１６０および不審者・不審行動データベース１７０の追加処理を行う自動更新の手順を示すフローチャートである。
自動による更新は、主に、新たな行動を導出するための規則ができたときや、新たな犯罪手口が明らかになったときなどに、システムのアップデートとして行われる。例えば、コンピュータウィルス対策ソフトのようなイメージである。
【００３９】
まず、送受信部１３６が、監視センタ２００から行動情報と不審行動情報とを含む更新データを受信する（ステップＳ５０１）。次に、更新部１３９は、行動導出規則データベース１６０のバージョンを確認する（ステップＳ５０２）。そして、取得した更新データの行動情報と行動導出規則データベース１６０に登録されている行動情報とを比較する（ステップＳ５０３）。具体的には、行動情報の行動をキーにして行動導出規則データベース１６０に登録されている行動情報からキーとして指定された行動と一致する行動情報を検索し、検索された行動情報の格情報が更新データの行動情報の格情報と一致するか否かを比較し、行動情報に差分があれば（ステップＳ５０４：Ｙｅｓ）、差分のある行動情報を更新データの行動情報に追加する（ステップＳ５０５）。すなわち、上記比較の結果、更新データの行動情報の行動と同一の行動を有する行動情報が行動導出規則データベース１６０に存在しても、格情報が一致しない場合には、差分があると判断して、差分のある更新データの行動情報（行動と格情報）を追加する。一方、差分が存在しなければ（ステップＳ５０４：Ｎｏ）、更新データの行動情報は行動導出規則データベース１６０に登録されている行動情報と同じなので、追加処理を行わずに、次のステップＳ５０７へ進む。
次に、更新部１３９は、不審者・不審行動規則データベース１７０のバージョンを確認する（ステップＳ５０７）。そして、取得した更新データの不審行動情報と行動導出規則データベース１６０に登録されている不審行動情報とを比較する（ステップＳ５０８）。具体的には、不審行動情報（行動、深層格、情報の組）の行動をキーにして不審者・不審行動導出規則データベース１７０に登録されている不審行動情報からキーとして指定された行動と一致する不審行動情報を検索し、検索された不審行動情報の深層格および格フレームが更新データの不審行動情報の深層格および情報と一致するか否かを比較し、不審行動情報に差分があれば（ステップＳ５０９：Ｙｅｓ）、差分のある不審行動情報を更新データの不審行動情報に追加する（ステップＳ５１０）。すなわち、上記比較の結果、更新データの不審行動情報の行動と同一の行動を有する不審行動情報が不審者・不審行動導出規則データベース１７０に存在しても、深層格と情報が一致しない場合には、差分があると判断して、差分のある不審行動情報（行動と深層格と情報）を追加する。一方、差分が存在しなければ（ステップＳ５０９：Ｎｏ）、更新データの不審行動情報は不審者・不審行動導出規則データベース１７０に登録されている不審行動情報と同じなので、追加処理を行わずに、終了する。
【００４０】
次に、自動更新による削除処理の手順を説明する。図９は、本実施の形態にかかる警備装置１００における行動導出データベース１６０および不審者・不審行動データベース１７０の削除処理を行う自動更新の手順を示すフローチャートである。
【００４１】
まず、送受信部１３６が、監視センタ２００から行動情報と不審行動情報とを含む更新データを受信する（ステップＳ６０１）。次に、更新部１３９は、取得した更新データが削除要求を含むか否かを確認する（ステップＳ６０２）。そして、更新データが削除要求を含む場合（ステップＳ６０２：Ｙｅｓ）、取得した更新データの行動情報と行動導出規則データベース１６０に登録されている行動情報とを比較する（ステップＳ６０３）。具体的には、行動情報の行動をキーにして行動導出規則データベース１６０に登録されている行動情報からキーとして指定された行動と一致する行動情報を検索し、検索された行動情報の格情報が更新データの行動情報の格情報と一致するか否かを比較し、一致する行動情報があれば（ステップＳ６０４：Ｙｅｓ）、一致する行動情報を行動導出規則データベース１６０から削除する（ステップＳ６０５）。一方、更新データに削除要求が含まれていなければ（ステップＳ６０２：Ｎｏ）、削除処理を行わずに終了する。
次に、更新部１３９は、取得した更新データと不審者・不審行動規則データベース１７０に登録されている不審行動情報とを比較する（ステップＳ６０６）。具体的には、不審行動情報（行動、深層格、情報の組）の行動をキーにして不審者・不審行動導出規則データベース１７０に登録されている不審行動情報からキーとして指定された行動と一致する不審行動情報を検索し、検索された不審行動情報の深層格および格フレームが更新データの不審行動情報の深層格および情報と一致するか否かを比較し、一致する不審行動情報があれば（ステップＳ６０７：Ｙｅｓ）、一致する不審行動情報を不審者・不審行動規則データベース１７０から削除する（ステップＳ６０８）。一方、一致する不審行動情報が存在しなければ（ステップＳ６０７：Ｎｏ）、削除処理を行わずに、終了する。
【００４２】
このように、実施の形態１の警備装置１００は、取得した更新データに含まれる更新データの行動情報と行動導出規則データベース１６０に登録された行動情報とを比較し、比較結果に基づいて、行動情報を追加または削除する。従って、設置現場へ出向し、手動入力により更新する必要がないため、不審行動情報を検出する規則を更新するための作業負担を低減することができる。また、監視センタ２００から最新の行動情報および不審行動情報を取得することが可能であるので、新たな犯行の手口に迅速に対応することができる。
【００４３】
（実施の形態２）
実施の形態１では、自動により、行動導出データベース１６０および不審者・不審行動データベース１７０の更新処理を行っていた。これに対し、本実施の形態の警備装置１００では、手動により、不審者・不審行動データベース１７０の更新処理を行う。
【００４４】
本実施の形態の警備装置１００の構成は、実施の形態１と同様である。本実施の形態では、更新部１３９は、実施の形態１と同様の機能を有する他、さらに、不審者・不審行動データベース１７０を手動により更新することが可能となっている。
図１１は、不審者・不審行動データベース１７０の手動更新処理を行う手順を示すフローチャートである。手動による更新は、システム設置先に特有な行動を不審行動として登録したいときなどに行われ、不審者・不審行動規則データベース１７０を更新する。なお、手動による更新は、端末利用者だけではなく、監視センタ等の遠隔地からでも行うことができ、更新先を個別あるいは複数指定して行うこともできる。
【００４５】
最初に、利用者が、操作パネル部１３５から更新データを入力する。操作パネル部１３５には、図１０に示すような更新データの入力を行う入力画面７００が表示され、利用者は、この画面から更新データを入力する。更新データとしては、映像等の画像、自然言語文、格フレームを用いることができる。具体的には、更新データとして映像等の画像を入力する場合には、入力画面７００の映像選択ボタンを押下して、不審行動の映像等の画像を選択する。すると、入力画面７００の左側の映像表示部に選択した映像等の画像が表示されるので、それを確認し、映像入力における格フレームボタンを押下する。また、更新データとして自然言語文を入力する場合には、入力画面７００の言語入力フィールドに自然言語文を入力し、言語入力における格フレームボタンを押下する。更新データとして格フレームを用いる場合には、入力画面７００の格フレーム入力において、深層格を選択し、格フレームを入力する。次いで、利用者は、このようにして入力した更新データを、不審行動情報として不審者・不審行動データベース１７０に登録する場合には、更新の方法として入力画面７００の下部に表示された「ＤＢへ登録」ボタンを押下する。一方、更新データと同一の不審行動情報を不審者・不審行動データベース１７０から消去する場合には、利用者は、更新の方法として入力画面７００の下部に表示された「ＤＢから消去」ボタンを押下する。
【００４６】
このように操作パネル部１３５に表示された入力画面７００から更新データが入力されると、更新部１３９は、操作パネル制御部１３４が操作パネル部１３５から受信した更新データの入力を受け付ける（ステップＳ８０１）。次に、入力された更新データが、格フレームであるか、自然言語文であるか、画像であるかを判断する（ステップＳ８０２〜Ｓ８０４）。入力された更新データが、自然言語文であれば（ステップＳ８０２：Ｎｏ、ステップＳ８０３：Ｙｅｓ）、言語構造構築部１３８が、言語処理により図２、３に示すような格フレームを生成する（ステップＳ８０５）。また、入力されたデータが、画像であれば（ステップＳ８０２：Ｎｏ、ステップＳ８０４：Ｙｅｓ）、言語構造構築部１３８により入力された画像から格フレームを生成する（ステップＳ８０６）。一方、入力された更新データが、格フレームであれば（ステップＳ８０２：Ｙｅｓ）、上記のような生成処理を要せず、そのまま次のステップへ進む。
ここで、ステップＳ８０３における自然言語文から格フレームの生成処理については、既存の様々な従来技術、例えば公知の形態素解析処理や構造解析処理などの自然言語処理を用いることができる。また、ステップＳ８０６における画像から格フレームを生成する具体的な方法は、後述する。
次に、更新部１３９は、図１０入力画面７００から利用者が指定した更新の方法が、不審者・不審行動規則データベース１７０へ入力された更新データを不審行動情報として登録するものであるか（ステップＳ８０７）、不審者・不審行動規則データベース１７０から、入力された更新データと同一の不審行動情報のデータを消去するものであるか（ステップＳ８０８）を確認する。具体的には、図１０の更新データ入力画面７００において「ＤＢへ登録」のボタンが押下された場合には、不審者・不審行動規則データベース１７０へ入力データを登録すると判断する。また、図１０更新データ入力画面７００において「ＤＢから消去」のボタンが押下された場合には、不審者・不審行動規則データベース１７０から入力データと同一の不審行動情報を消去すると判断する。登録により更新される場合は（ステップＳ８０７：Ｙｅｓ）、更新データの不審行動情報と、不審者・不審行動規則データベース１７０に登録された不審行動情報とを比較する（ステップＳ８０９）。そして、更新データの不審行動情報と不審者・不審行動規則データベース１７０に登録されている不審行動情報とに差分があるか否かを確認する（ステップＳ８１１）。差分があれば（ステップＳ８１１：Ｙｅｓ）、差分のある不審行動情報を追加する（ステップＳ８１３）。一方、差分がなければ（ステップＳ８１１：Ｎｏ）、追加処理を行わずに終了する。
ステップＳ８０７に戻り、更新の方法が、不審者・不審行動規則データベース１７０から入力データを消去するものであれば（ステップＳ８０７Ｎｏ、ステップＳ８０８：Ｙｅｓ）、更新データの不審行動情報と不審者・不審行動規則データベース１７０に登録された不審行動情報とを比較する（ステップＳ８１０）。比較した結果、更新データの不審行動情報に一致する不審行動情報が不審者・不審行動規則データベース１７０の中にあれば（ステップＳ８１２：Ｙｅｓ）、一致した不審行動情報を不審者・不審行動規則データベース１７０から削除する（ステップＳ８１３）。一方、一致する不審行動情報が不審者・不審行動規則データベース１７０の中になければ（ステップＳ８１２：Ｎｏ）、更新処理を行わずに終了する。
【００４７】
ステップＳ８０２に戻り、入力されたデータが、画像であった場合に（ステップＳ８０２：Ｎｏ、ステップＳ８０４：Ｙｅｓ）、画像処理により格フレームを生成する方法を具体的に説明する（ステップＳ８０６）。
【００４８】
図１２は、画像から格フレームを生成する手順を示すフローチャートである。画像からの動作検出処理とは、監視カメラ１２０で撮影された画像情報から人物等の動作（行動）を検出する処理をいう。
【００４９】
まず、画像処理部１３２は、監視カメラ１２０が撮影した画像情報を入力する（ステップＳ９０１）。次に、言語構造構築部１３８が、画像情報から人物領域を検出する（ステップＳ９０２）。次に、言語構造構築部１３８は、人物領域が検出されたか否かを判断する（ステップＳ９０３）。人物領域が検出されなかった場合は（ステップＳ９０３：ＮＯ）、次の画像情報を入力して処理を繰り返す（ステップＳ９０１）。
【００５０】
人物領域が検出された場合（ステップＳ９０３：ＹＥＳ）、言語構造構築部１３８は、行動名＝「存在する」の格フレームを作成する（ステップＳ９０４）。なお、作成した格フレームの格フレームＩＤには、他の格フレームと重複しない値を割り当てる。
【００５１】
次に、言語構造構築部１３８は、検出した人物領域の各部位の検出位置を場所格へ格納する（ステップＳ９０５）。例えば、言語構造構築部１３８は、検出した人物領域に含まれる頭部、体、手、顔、および脚部の座標を算出し、それぞれ頭部位置、体位置、手位置、顔位置、および脚部位置として場所格に格納する。なお、人物領域の各部位は、部位ごとの照合パターンと照合して検出する方法などの従来から用いられているあらゆる方法により検出できる。
【００５２】
言語構造構築部１３８は、ステップＳ９０４〜ステップＳ９０５と並行して、人物同定処理（ステップＳ９０６〜ステップＳ９０７）、顔検出処理（ステップＳ９０８〜ステップＳ９１０）、体型判定処理（ステップＳ９１１〜ステップＳ９１２）、および歩容検出処理（ステップＳ９１３〜ステップＳ９１４）の各処理を実行する。なお、これらの各処理は必ずしも並行して処理する必要はなく、任意の順序で実行するように構成することができる。
【００５３】
人物同定処理では、言語構造構築部１３８は、抽出済みの人物領域と照合する方法などにより、抽出された人物を同定する（ステップＳ９０６）。そして、言語構造構築部１３８は、同定した人物に既に割り当てられているエージェントＩＤ（図２のＡｇｔＩＤ）を、作成した格フレームの主格に格納する（ステップＳ９０７）。
【００５４】
顔検出処理では、言語構造構築部１３８は、顔領域パターンと照合する方法などによって顔領域を検出する（ステップＳ９０８）。また、言語構造構築部１３８は、照合結果に応じて、視線方向、マスクの有無、およびサングラスの有無などの顔情報を属性格に格納する（ステップＳ９０９）。視線方向が検出された場合は、言語構造構築部１３８は、行動名＝「見る」の格フレームを作成する（ステップＳ９１０）。
【００５５】
体型判定処理では、言語構造構築部１３８は、照合した人物パターンに予め付与された体型を求める方法などにより、検出した人物の体型を判定する（ステップＳ９１１）。そして、言語構造構築部１３８は、判定した体型を、作成した格フレームの属性格に格納する（ステップＳ９１２）。
【００５６】
歩容検出処理では、言語構造構築部１３８は、主に検出した人物領域の脚部を解析することにより、歩速、歩幅、脚長、姿勢などの歩容情報を検出する（ステップＳ９１３）。歩速は、例えば連続する画像情報の脚部の位置を比較することにより算出することができる。そして、言語構造構築部１３８は、検出した歩容情報を、作成した格フレームの属性格に格納する（ステップＳ９１２）。
【００５７】
次に、言語構造構築部１３８は、画像情報から物体を検出する（ステップＳ９１５）。なお、物体検出処理は、人物領域検出処理（ステップＳ９０２）とともに実行してもよい。
【００５８】
次に、言語構造構築部１３８は、物体が検出されたか否かを判断する（ステップＳ９１６）。物体が検出された場合（ステップＳ９１６：ＹＥＳ）、言語構造構築部１３８は、物体が前の画像情報で検出されていたか否か、および物体と人物領域の位置関係に応じて、行動名＝「触る」または「取り出す」の格フレームを作成する（ステップＳ９１７）。
【００５９】
具体的には、言語構造構築部１３８は、前の画像情報で検出された物体と照合することなどにより、物体が既に検出されていると判断でき、かつ、人物の手の位置と物体の位置とが重なると判断できる場合は、行動名＝「触る」の格フレームを新たに作成する。また、言語構造構築部１３８は、未検出の物体が新たに検出されたと判断でき、かつ、人物の手の位置と物体の位置とが重なると判断できる場合は、行動名＝「取り出す」の格フレームを新たに作成する。
【００６０】
ステップＳ９１６で物体が検出されなかったと判断された場合（ステップＳ９１６：ＮＯ）、またはステップＳ９１７で新たな格フレームを作成後、言語構造構築部１３８は、これまでに作成した格フレームを状態情報データベース１４０に保存し（ステップＳ９１８）、画像からの動作検出処理を終了する。
【００６１】
このように、実施の形態２の警備装置１００では、更新データに含まれる更新データの不審行動情報と不審行動規則データベース１７０に登録された不審行動情報とを比較し、比較結果に基づいて不審行動情報を追加または削除する更新処理を行う。すなわち、自動更新により登録した不審行動規則情報であっても、利用者の選択により一部または全部を変更することが可能である。従って、自動更新を活用しつつも、利用者独自が不審行動情報を検出するための規則の一部を自在に変更することが可能であるため、新たな犯行の手口に迅速に対応することができるとともに、更新作業の負担を低減することができる。
【００６２】
なお、本発明は、上記実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本実施の形態にかかる監視システムの構成を示すブロック図である。
【図２】状態情報データベースに記憶される状態情報のデータ構造の一例を示す図である。
【図３】状態情報データベースに記憶される行動情報の具体例を示す図である。
【図４】状態情報データベースに記憶される行動導出規則のデータの一例を示す図である。
【図５】検出される行動間の遷移関係を表す図である。
【図６】不審者・不審行動規則データベースに記憶される不審行動検出規則のデータ構造の一例を示す図である。
【図７】本実施の形態における自動による更新処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図８】本実施の形態における自動による追加の更新処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図９】本実施の形態における自動による削除の更新処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１０】本実施の形態における手動による更新処理を受け付ける操作画面の画像の一例を示す図である。
【図１１】本実施の形態における手動による更新処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図１２】画像から格フレームを生成する手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６４】
１００ 警備装置
１１０ センサ
１２０ 監視カメラ
１３０ 警備操作部
１３１ 検知情報受信部
１３２ 画像処理部
１３３ 警備状態切替部
１３４ 操作パネル制御部
１３５ 操作パネル
１３６ 送受信部
１３７ 警備状態記憶部
１３８ 言語構造構築部
１３９ 更新部
１４０ 状態情報データベース
１５０ 映像データベース
１６０ 行動導出規則データベース
１７０ 不審者・不審行動規則データベース
２００ 監視センタ
３００ ネットワーク
７００ 更新データ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークを介して接続される監視センタと、監視対象の警備区域における不審者および不審行動を検知する監視カメラに接続される警備装置であって、
物体の動作状態を表す情報であって、前記物体の動作の種類を表す動詞と前記物体の動作に関連する名詞である格要素とを含み、前記動詞と前記格要素との間の意味関係を示す格フレームによって表された状態情報を記憶する状態情報記憶部と、
前記監視カメラから取得した映像情報を記憶する映像記憶部と、
前記状態情報から所定の行動を導出するための行動情報が登録された行動導出規則情報を記憶する行動導出規則記憶部と、
前記状態情報に基づいて所定の前記動作状態を不審行動と定めるための不審行動情報が登録された不審行動規則情報を記憶する不審行動規則記憶部と、
更新対象の行動情報と更新対象の不審行動情報とを含む更新データを取得して、前記行動導出規則記憶部に記憶された前記行動導出規則情報を前記更新対象の行動情報で更新し、前記不審行動規則記憶部に記憶された前記不審行動規則情報を前記更新対象の不審行動情報で更新する更新部と、
を備えることを特徴とする警備装置。
【請求項２】
前記監視センタから前記更新データを受信する送受信部、をさらに備え、
前記更新部は、前記送受信部から前記更新データを取得し、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の行動情報と前記行動導出規則情報に登録された行動情報とを比較し、前記更新対象の行動情報と前記登録された行動情報とに差分がある場合に、差分のある前記行動情報を前記行動導出規則情報に追加することにより、前記行動導出規則情報を更新することを特徴とする請求項１に記載の警備装置。
【請求項３】
前記更新部は、さらに、前記送受信部から前記更新データを取得し、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動情報とに差分がある場合に、差分のある前記不審行動情報を前記不審行動導出規則情報に追加することにより、前記不審行動導出規則情報を更新すること、を特徴とする請求項２に記載の警備装置。
【請求項４】
前記監視センタから前記更新データを受信する送受信部、をさらに備え、
前記更新部は、前記送受信部から前記更新データを取得し、取得した前記更新データに削除要求が含まれる場合に、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の行動情報と前記行動導出規則情報に登録された行動情報とを比較し、前記更新対象の行動情報に一致する前記行動情報が前記登録された行動情報の中に存在する場合には、前記更新対象の行動情報に一致する前記登録された行動情報を前記行動導出規則情報または前記不審行動導出規則情報から削除し、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記不審行動情報が前記登録された不審行動情報の中に存在する場合には、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記登録された不審行動情報を前記行動導出規則情報または前記不審行動導出規則情報から削除する更新処理を行うこと、
を特徴とする請求項１に記載の警備装置。
【請求項５】
利用者による前記更新データの入力を受け付ける入力部、をさらに備え、
前記更新部は、前記入力部によって受け付けた前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動情報とに差分がある場合に、差分のある前記更新対象の不審行動情報を前記不審行動導出規則情報に追加する更新処理を行うこと、
を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の警備装置。
【請求項６】
前記更新部は、さらに、前記入力受付部によって、前記更新データの入力とともに削除要求を受け付けた場合には、前記入力部によって受け付けた前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記不審行動情報が前記不審行動情報の中に存在する場合には、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記不審行動情報を前記不審行動導出規則情報から削除する更新処理を行うこと、
を特徴とする請求項５に記載の警備装置。
【請求項７】
前記更新データが画像情報で有る場合には、前記画像情報から前記格フレームに基づいた状態情報を生成し、生成された前記状態情報から前記不審行動情報を生成する生成部を更に備え、
前記更新部は、前記生成部によって生成された前記不審行動情報を前記更新データとして、前記更新処理を行うことを特徴とする請求項５または６に記載の警備装置。
【請求項８】
ネットワークを介して接続される監視センタと、監視対象の警備区域における不審者および不審行動を検知する監視カメラに接続される警備装置で実行される更新方法であって、
前記警備装置は、物体の動作状態を表す情報であって、前記物体の動作の種類を表す動詞と前記物体の動作に関連する名詞である格要素とを含み、前記動詞と前記格要素との間の意味関係を示す格フレームによって表された状態情報を記憶する状態情報記憶部と、前記監視カメラから取得した映像情報を記憶する映像記憶部と、前記状態情報から所定の行動を導出するための行動情報が登録された行動導出規則情報を記憶する行動導出規則記憶部と、前記状態情報に基づいて所定の前記動作状態を不審行動と定めるための不審行動情報が登録された不審行動規則情報を記憶する不審行動規則記憶部と、を備え、
更新対象の行動情報と更新対象の不審行動情報とを含む更新データを取得するステップと、
前記行動導出規則記憶部に記憶された前記行動導出規則情報を前記更新対象の行動情報で更新し、前記不審行動規則記憶部に記憶された前記不審行動規則情報を前記更新対象の不審行動情報で更新するステップと、
を含むことを特徴とする更新方法。
【請求項１】
ネットワークを介して接続される監視センタと、監視対象の警備区域における不審者および不審行動を検知する監視カメラに接続される警備装置であって、
物体の動作状態を表す情報であって、前記物体の動作の種類を表す動詞と前記物体の動作に関連する名詞である格要素とを含み、前記動詞と前記格要素との間の意味関係を示す格フレームによって表された状態情報を記憶する状態情報記憶部と、
前記監視カメラから取得した映像情報を記憶する映像記憶部と、
前記状態情報から所定の行動を導出するための行動情報が登録された行動導出規則情報を記憶する行動導出規則記憶部と、
前記状態情報に基づいて所定の前記動作状態を不審行動と定めるための不審行動情報が登録された不審行動規則情報を記憶する不審行動規則記憶部と、
更新対象の行動情報と更新対象の不審行動情報とを含む更新データを取得して、前記行動導出規則記憶部に記憶された前記行動導出規則情報を前記更新対象の行動情報で更新し、前記不審行動規則記憶部に記憶された前記不審行動規則情報を前記更新対象の不審行動情報で更新する更新部と、
を備えることを特徴とする警備装置。
【請求項２】
前記監視センタから前記更新データを受信する送受信部、をさらに備え、
前記更新部は、前記送受信部から前記更新データを取得し、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の行動情報と前記行動導出規則情報に登録された行動情報とを比較し、前記更新対象の行動情報と前記登録された行動情報とに差分がある場合に、差分のある前記行動情報を前記行動導出規則情報に追加することにより、前記行動導出規則情報を更新することを特徴とする請求項１に記載の警備装置。
【請求項３】
前記更新部は、さらに、前記送受信部から前記更新データを取得し、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動情報とに差分がある場合に、差分のある前記不審行動情報を前記不審行動導出規則情報に追加することにより、前記不審行動導出規則情報を更新すること、を特徴とする請求項２に記載の警備装置。
【請求項４】
前記監視センタから前記更新データを受信する送受信部、をさらに備え、
前記更新部は、前記送受信部から前記更新データを取得し、取得した前記更新データに削除要求が含まれる場合に、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の行動情報と前記行動導出規則情報に登録された行動情報とを比較し、前記更新対象の行動情報に一致する前記行動情報が前記登録された行動情報の中に存在する場合には、前記更新対象の行動情報に一致する前記登録された行動情報を前記行動導出規則情報または前記不審行動導出規則情報から削除し、取得した前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記不審行動情報が前記登録された不審行動情報の中に存在する場合には、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記登録された不審行動情報を前記行動導出規則情報または前記不審行動導出規則情報から削除する更新処理を行うこと、
を特徴とする請求項１に記載の警備装置。
【請求項５】
利用者による前記更新データの入力を受け付ける入力部、をさらに備え、
前記更新部は、前記入力部によって受け付けた前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動情報とに差分がある場合に、差分のある前記更新対象の不審行動情報を前記不審行動導出規則情報に追加する更新処理を行うこと、
を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の警備装置。
【請求項６】
前記更新部は、さらに、前記入力受付部によって、前記更新データの入力とともに削除要求を受け付けた場合には、前記入力部によって受け付けた前記更新データに含まれる前記更新対象の不審行動情報と前記不審行動規則情報に登録された不審行動情報とを比較し、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記不審行動情報が前記不審行動情報の中に存在する場合には、前記更新対象の不審行動情報に一致する前記不審行動情報を前記不審行動導出規則情報から削除する更新処理を行うこと、
を特徴とする請求項５に記載の警備装置。
【請求項７】
前記更新データが画像情報で有る場合には、前記画像情報から前記格フレームに基づいた状態情報を生成し、生成された前記状態情報から前記不審行動情報を生成する生成部を更に備え、
前記更新部は、前記生成部によって生成された前記不審行動情報を前記更新データとして、前記更新処理を行うことを特徴とする請求項５または６に記載の警備装置。
【請求項８】
ネットワークを介して接続される監視センタと、監視対象の警備区域における不審者および不審行動を検知する監視カメラに接続される警備装置で実行される更新方法であって、
前記警備装置は、物体の動作状態を表す情報であって、前記物体の動作の種類を表す動詞と前記物体の動作に関連する名詞である格要素とを含み、前記動詞と前記格要素との間の意味関係を示す格フレームによって表された状態情報を記憶する状態情報記憶部と、前記監視カメラから取得した映像情報を記憶する映像記憶部と、前記状態情報から所定の行動を導出するための行動情報が登録された行動導出規則情報を記憶する行動導出規則記憶部と、前記状態情報に基づいて所定の前記動作状態を不審行動と定めるための不審行動情報が登録された不審行動規則情報を記憶する不審行動規則記憶部と、を備え、
更新対象の行動情報と更新対象の不審行動情報とを含む更新データを取得するステップと、
前記行動導出規則記憶部に記憶された前記行動導出規則情報を前記更新対象の行動情報で更新し、前記不審行動規則記憶部に記憶された前記不審行動規則情報を前記更新対象の不審行動情報で更新するステップと、
を含むことを特徴とする更新方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２００９−２０５６１７（Ｐ２００９−２０５６１７Ａ）
【公開日】平成２１年９月１０日（２００９．９．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−４９７４７（Ｐ２００８−４９７４７）
【出願日】平成２０年２月２９日（２００８．２．２９）
【出願人】（０００２０２３６１）綜合警備保障株式会社 (266)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年９月１０日（２００９．９．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年２月２９日（２００８．２．２９）
【出願人】（０００２０２３６１）綜合警備保障株式会社 (266)
【Ｆターム（参考）】
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