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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024137377
(43)【公開日】2024-10-07
(54)【発明の名称】監視装置、監視システム、監視方法、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
B61L 23/00 20060101AFI20240927BHJP
B61B 1/02 20060101ALI20240927BHJP
H04N 7/18 20060101ALI20240927BHJP
【ＦＩ】
B61L23/00 Z
B61B1/02
H04N7/18 D
H04N7/18 K
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023048876
(22)【出願日】2023-03-24
(71)【出願人】
【識別番号】000005234
【氏名又は名称】富士電機株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(72)【発明者】
【氏名】鈴木 崇大
(72)【発明者】
【氏名】石河 範明
(72)【発明者】
【氏名】野間 拓耶
(72)【発明者】
【氏名】植草 秀明
【テーマコード（参考）】
3D101
5C054
5H161
【Ｆターム（参考）】
3D101AA03
3D101AA05
3D101AA12
3D101AA26
3D101AB11
3D101AD11
5C054CA04
5C054CC02
5C054FC12
5C054FE18
5C054FE28
5C054HA19
5C054HA26
5H161AA01
5H161MM01
5H161MM15
5H161NN10
(57)【要約】
【課題】監視装置の誤検出を抑制する。
【解決手段】監視装置２は、駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５と、鉄道車両５の周辺環境７とが撮像された撮像画像３１に存在する鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する停止位置取得部１１と、鉄道車両５の停止位置Ｐに基づいて撮像画像３１に監視領域４２を動的に設定する監視領域制御部１３と、を備え、鉄道車両５の停止位置Ｐは撮像画像３１に存在する先頭車両５ａの先端及び最後尾車両５ｂの後端のいずれかである。
【選択図】図２
【解決手段】監視装置２は、駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５と、鉄道車両５の周辺環境７とが撮像された撮像画像３１に存在する鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する停止位置取得部１１と、鉄道車両５の停止位置Ｐに基づいて撮像画像３１に監視領域４２を動的に設定する監視領域制御部１３と、を備え、鉄道車両５の停止位置Ｐは撮像画像３１に存在する先頭車両５ａの先端及び最後尾車両５ｂの後端のいずれかである。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
駅プラットホームに停車している鉄道車両と、前記鉄道車両の周辺環境とが撮像された撮像画像に存在する前記鉄道車両の停止位置を取得する停止位置取得部と、
前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像に監視領域を動的に設定する監視領域制御部と、
を備え、
前記鉄道車両の前記停止位置は前記撮像画像に存在する先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである、監視装置。
前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像に監視領域を動的に設定する監視領域制御部と、
を備え、
前記鉄道車両の前記停止位置は前記撮像画像に存在する先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである、監視装置。
【請求項2】
前記停止位置取得部は、画像処理技術を用いて、基準となる参照画像と、前記鉄道車両が存在する前記撮像画像との比較により前記停止位置を取得する、請求項１に記載の監視装置。
【請求項3】
前記停止位置取得部は、画像処理技術及び深層学習技術のいずれかを用いて、前記鉄道車両が存在する前記撮像画像から前記鉄道車両の車側灯を検出し、検出された情報に基づいて前記鉄道車両の前記停止位置を取得する、請求項１に記載の監視装置。
【請求項4】
前記停止位置取得部は、画像処理技術及び深層学習技術のいずれかを用いて、前記鉄道車両が存在する前記撮像画像からホームドアの開扉状態を検出し、検出された情報に基づいて前記鉄道車両の前記停止位置を取得する、請求項１に記載の監視装置。
【請求項5】
前記停止位置取得部は、画像処理技術及び深層学習技術のいずれかを用いて、前記鉄道車両が存在する前記撮像画像から前記鉄道車両の車両番号及び編成番号のいずれかを検出し、検出された情報に基づいて前記鉄道車両の前記停止位置を取得する、請求項１に記載の監視装置。
【請求項6】
前記監視領域制御部は、前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像における前記駅プラットホームを除く前記周辺環境の領域を非監視領域に設定する、請求項１に記載の監視装置。
【請求項7】
請求項１から６のいずれか一項に記載の監視装置と、
前記駅プラットホームと、前記駅プラットホームを除く前記周辺環境とを撮像する複数の撮像装置と、
を備え、
複数の前記撮像装置は前記駅プラットホームの先頭から最後尾にかけて配置されており、
前記監視装置は、画像処理技術、深層学習技術、及び前記鉄道車両の運行情報のいずれかを用いて、前記監視領域の設定が必要な前記撮像装置を決定する撮像装置決定部を備える、監視システム。
前記駅プラットホームと、前記駅プラットホームを除く前記周辺環境とを撮像する複数の撮像装置と、
を備え、
複数の前記撮像装置は前記駅プラットホームの先頭から最後尾にかけて配置されており、
前記監視装置は、画像処理技術、深層学習技術、及び前記鉄道車両の運行情報のいずれかを用いて、前記監視領域の設定が必要な前記撮像装置を決定する撮像装置決定部を備える、監視システム。
【請求項8】
監視装置により実行される監視方法であって、
駅プラットホームに停車している鉄道車両と、前記鉄道車両の周辺環境とが撮像された撮像画像に存在する前記鉄道車両の停止位置を取得するステップと、
前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像に監視領域を動的に設定するステップと、
を含み、
前記鉄道車両の前記停止位置は前記撮像画像に存在する先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである、監視方法。
駅プラットホームに停車している鉄道車両と、前記鉄道車両の周辺環境とが撮像された撮像画像に存在する前記鉄道車両の停止位置を取得するステップと、
前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像に監視領域を動的に設定するステップと、
を含み、
前記鉄道車両の前記停止位置は前記撮像画像に存在する先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである、監視方法。
【請求項9】
監視装置のコンピュータで読み取り可能なプログラムであって、
駅プラットホームに停車している鉄道車両と、前記鉄道車両の周辺環境とが撮像された撮像画像に存在する前記鉄道車両の停止位置を取得するステップと、
前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像に監視領域を動的に設定するステップと、
を前記コンピュータに実行させ、
前記鉄道車両の前記停止位置は前記撮像画像に存在する先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである、プログラム。
駅プラットホームに停車している鉄道車両と、前記鉄道車両の周辺環境とが撮像された撮像画像に存在する前記鉄道車両の停止位置を取得するステップと、
前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像に監視領域を動的に設定するステップと、
を前記コンピュータに実行させ、
前記鉄道車両の前記停止位置は前記撮像画像に存在する先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、監視装置、監視システム、監視方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来から、監視対象を監視する監視装置が知られている（例えば特許文献１）。
【0003】
特許文献１には、駅プラットホーム上の監視対象者のホーム内の動きを追跡し、監視対象者がホーム上の危険領域に侵入した場合に監視対象者が危険領域に侵入した事を通知することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２００３－２２４８４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
先頭車両及び最後尾車両を撮像するカメラには駅プラットホーム上の監視対象者以外に、駅プラットホームを除く周辺環境にいる人（例えば踏切を渡る人又は道路を歩行する人等）が映り込む。特許文献１に記載の技術では、駅プラットホームを除く周辺環境にいる人の映り込みにより、駅プラットホーム上の危険領域に人が侵入したと誤検出する可能性がある。
【0006】
そこで、本開示の技術は、上記課題に鑑み、監視装置の誤検出を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記課題を解決するため、本開示の一態様によれば、
駅プラットホームに停車している鉄道車両と、前記鉄道車両の周辺環境と、が撮像された撮像画像に存在する前記鉄道車両の停止位置を取得する停止位置取得部と、
前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像に監視領域を動的に設定する監視領域制御部と、
を備え、
前記鉄道車両の前記停止位置は前記撮像画像に存在する先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである、監視装置が提供される。
駅プラットホームに停車している鉄道車両と、前記鉄道車両の周辺環境と、が撮像された撮像画像に存在する前記鉄道車両の停止位置を取得する停止位置取得部と、
前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像に監視領域を動的に設定する監視領域制御部と、
を備え、
前記鉄道車両の前記停止位置は前記撮像画像に存在する先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである、監視装置が提供される。
【発明の効果】
【0008】
本開示の一態様によれば、監視装置の誤検出を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】第１実施形態に係る監視システムの構成図である。
【図2】第１実施形態に係る監視装置の機能構成図である。
【図3】第１実施形態に係る撮像画像を示す図（ａ）～（ｃ）である。
【図4】第１実施形態に係る監視装置のメインフローチャートである。
【図5A】実施例１及び２に係る監視装置のサブフローチャート（ａ）～（ｂ）である。
【図5B】実施例３及び４に係る監視装置のサブフローチャート（ｃ）～（ｄ）である。
【図5C】実施例５に係る監視装置のサブフローチャート（ｅ）である。
【図6】実施例１に係る参照画像を示す図（ａ）～（ｂ）である。
【図7】実施例１に係る鉄道車両検出画像を示す図（ａ）～（ｂ）である。
【図8】実施例１に係る監視領域設定画像を示す図（ａ）～（ｃ）である。
【図9】実施例１に係る認識画像を示す図（ａ）～（ｂ）である。
【図10】実施例２に係る車側灯検出画像及び鉄道車両検出画像を示す図（ａ）～（ｂ）である。
【図11】実施例４に係る車両番号又は編成番号検出画像を示す図である（ａ）～（ｂ）である。
【図12】第２実施形態に係る深層学習技術を用いた監視領域設定方法の一例を示す図である（ａ）～（ｃ）である。
【図13A】実施例６及び７に係る監視装置のサブフローチャート（ａ）～（ｂ）である。
【図13B】実施例８及び９に係る監視装置のサブフローチャート（ｃ）～（ｄ）である。
【図13C】実施例１０に係る監視装置のサブフローチャート（ｅ）である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、図面を参照して本開示の実施形態について説明する。各図面において、同一構成要素には同一符号を付与し、重複した説明を適宜省略する。
【0011】
＜用語の定義＞
まず、本開示の用語の定義について説明する。
まず、本開示の用語の定義について説明する。
【0012】
「車側灯」とは、鉄道車両のドアの開閉状態又は機器の動作の確認のため、鉄道車両の側面に設置される灯火である。車側灯は、鉄道車両のドアが開いている間、例えば赤色灯に点灯し続ける。
【0013】
「ホームドア」とは、駅プラットホームからの転落事故又は鉄道車両との接触事故等を防止するため、駅プラットホームの線路に面する部分に設置される可動式の開口部を持つ仕切りである。一般にホームドアは駅プラットホームに複数設置されるが、鉄道車両の編成数又は種類に応じて、開扉するホームドアと、開扉しないホームドアとが存在する。
【0014】
「鉄道車両の編成数」とは、鉄道車両の台数である。「鉄道車両の種類」とは、例えば、普通、快速、又は特急等の鉄道車両の種別である。
【0015】
「車両番号」とは、鉄道車両の１両ごとに付与される固有の記号番号であり、車番又は車号と略されることもある。車両番号は主に保守整備に使用される。車両番号は例えば鉄道車両の前面又は側面に表示される。
【0016】
「編成番号」とは、鉄道車両の編成を表す記号番号である。編成番号は例えば鉄道車両の前面又は側面に表示される。
【0017】
「鉄道車両の停止位置」とは、駅プラットホームに停車している先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである。１両編成の場合、鉄道車両の先端及び後端のいずれかである。鉄道車両の停止位置は、例えば監視カメラによって撮像された撮像画像の画像座標によって表される。
【0018】
「運行情報」とは、鉄道車両の時刻表情報又はダイヤ情報（ダイヤグラム情報）である。運行情報には、例えば、列車番号、列車種別、駅名、出発時刻、及び到着時刻等が含まれる。列車番号とは、個々の列車に付与される数字及び記号である。列車番号は主に運行管理に使用される。
【0019】
「乗務員」とは、鉄道車両の運転士又は車掌である。「駅係員」とは、駅の改札、窓口、又は駅プラットホーム等で旅客サービスに従事する駅員である。
【0020】
「監視カメラ」とは、駅プラットホーム上にいる監視対象者を監視するカメラであり、撮像装置の一例である。
【0021】
「監視領域設定カメラ」とは、駅プラットホームを除く周辺環境にいる人を駅プラットホーム上にいる人と誤って検出することを防止するため、監視領域の設定が必要な監視カメラである。駅プラットホームの先頭側又は最後尾側に設置される監視カメラが監視領域設定カメラの候補となるが、駅プラットホームに到着している鉄道車両が映らない監視カメラは、監視領域の設定を必要としないため、監視領域設定カメラでなくてもよい。
【0022】
「鉄道車両の周辺環境」とは、鉄道車両の周囲にある環境である。鉄道車両の周辺環境には、駅プラットホーム、及び、駅プラットホームを除く周辺環境が含まれる。駅プラットホームを除く周辺環境には、駅プラットホームの付近にある、例えば、踏切、道路、又は線路等が含まれる。
【0023】
「監視領域を動的に設定」とは、駅プラットホームに到着してくる鉄道車両の停止位置に応じて撮像画像内の監視領域を動的に変更可能であることを意味する。
【0024】
「駅プラットホーム上にいる人」には、鉄道車両に乗り降りする乗降客、鉄道車両を待つ待機客、又は乗降客を見送る見送客等の駅プラットホーム上にいる人の全てが含まれる。
【0025】
「駅プラットホームを除く周辺環境にいる人」には、例えば、踏切を渡る人、道路を歩行する人、又は線路で作業する作業員等が含まれる。
【0026】
「監視対象者」とは、乗務員又は駅係員による監視が必要な人である。監視対象者としては、例えば、乗降客、車椅子客、又は白杖客等が挙げられる。
【0027】
「参照画像」とは、画像処理で使用される基準画像である。参照画像には、例えば、背景差分法では鉄道車両が存在しない背景画像、又はテンプレートマッチングではテンプレート画像等が含まれる。
【0028】
「撮像画像」とは、例えば監視カメラによって撮影された映像におけるフレーム画像である。
【0029】
「監視対象者の位置」とは、撮像画像に存在する監視対象者の位置である。監視対象者の位置は、例えば人を囲む矩形枠の左上角の画像座標によって表される。
【0030】
「監視対象者の属性」とは、撮像画像に存在する監視対象者の種別である。監視対象者の属性には、例えば、乗降客、車椅子客、又は白杖客等が含まれる。監視対象者の属性は、鉄道車両のドアの開閉操作、車椅子客の介助サービス、又は白杖客の見守りサービス等に使用される。
【0031】
＜第１実施形態＞
以下、第１実施形態に係る監視システムについて詳述する。
以下、第１実施形態に係る監視システムについて詳述する。
【0032】
（監視システムの構成例）
図１は第１実施形態に係る監視システム１の構成図であり、図２は第１実施形態に係る監視装置２の機能構成図である。図２には、駅プラットホーム６と、駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５とが示されている。
図１は第１実施形態に係る監視システム１の構成図であり、図２は第１実施形態に係る監視装置２の機能構成図である。図２には、駅プラットホーム６と、駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５とが示されている。
【0033】
監視システム１は、鉄道車両５の乗務員又は駅係員が駅プラットホーム６上にいる監視対象者を監視するための映像表示システムである。
【0034】
図１に示すように、監視システム１は、監視装置２と、監視カメラ３と、監視モニタ４と、を主体に構成される。本例では、５台の監視カメラ３が例示されているが、監視カメラ３の台数に制限はなく、監視カメラ３は１台であってもよい。監視装置２、監視カメラ３、及び監視モニタ４は、有線又は無線を介して通信可能に接続される。
【0035】
監視カメラ３は、例えばネットワーク通信回路を内蔵したネットワークカメラであるが、アナログカメラであってもよい。監視カメラ３は、駅プラットホーム６の上方に設置される。監視カメラ３は、駅プラットホーム６と、駅プラットホーム６の周辺環境と、を撮像した撮像画像を出力する。監視カメラ３は、有線又は無線を通じて撮像画像を監視装置２へ送信する。
【0036】
監視装置２はコンピュータを主体に構成される。監視装置２は、例えば、ＣＰＵ２０（Central Processing Unit）、ＲＯＭ２１（Read Only Memory）、及びＲＡＭ２２（Random Access Memory）等をバス２４に接続して構成される。
【0037】
監視装置２は、ＣＰＵ２０の代わりに又はＣＰＵ２０に加えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等の他のプロセッサを備えていてもよい。
【0038】
監視装置２はバス２４に接続した通信機２３を備えていてもよい。また、通信機２３は監視装置２の外部に配置されてもよい。また、監視装置２は、ＲＯＭ２１又はＲＡＭ２２等のメモリに加えて、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）等のストレージを備えていてもよい。
【0039】
ＣＰＵ２０は、ＲＯＭ２１等に記憶されているプログラムをＲＡＭ２２にロードし、プログラムを実行することで各種処理を実行する。
【0040】
通信機２３は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、又は移動体通信網等のネットワークを介して通信可能なネットワーク通信回路を備える。通信機２３は、ネットワークを通じて監視カメラ３によって撮像された撮像画像を受信する。
【0041】
ＣＰＵ２０は、通信機２３で受信した撮像画像をＲＡＭ２２に読み出し、撮像画像を画像処理又は深層学習を行うことで駅プラットホーム６上にいる人を認識する。ＣＰＵ２０は、撮像画像から検出した監視対象者の位置及び属性の少なくとも一方を特定した映像信号を生成して監視モニタ４に出力する。
【0042】
監視モニタ４は、監視装置２から映像信号を受信して映像信号を表示するディスプレイである。監視モニタ４は複数の監視カメラ３の映像を分割して表示するが、複数の監視モニタ４を用意し、対応する監視カメラ３の映像を表示させてもよい。
【0043】
監視モニタ４は、例えば駅プラットホーム６の先頭６ａ又は最後尾６ｂに設置され、監視モニタ４の映像が乗務員又は駅係員によって確認される。ワンマン運転の場合は、監視モニタ４を鉄道車両５内の乗務員室に設置し、運転士のみが監視モニタ４の映像を確認することもある。また、監視モニタ４を運転指令所内に設置し、駅係員が監視モニタ４の映像を確認してもよい。
【0044】
監視モニタ４が監視対象者の位置及び属性の少なくとも一方を表示することで、駅プラットホーム６上にいる、乗降客、車椅子客、又は白杖客等の監視対象者の存在を乗務員又は駅係員に通知することができる。
【0045】
乗務員又は駅係員は、監視モニタ４に表示される乗降客を確認しながら鉄道車両５のドアの安全な開閉操作を行う。また、乗務員又は駅係員は、監視モニタ４に表示される車椅子客の介助サービス又は白杖客の見守りサービス等を行う。
【0046】
図２に示すように、本例では４両編成の鉄道車両５が駅プラットホーム６に停車している。鉄道車両５は、先頭車両５ａ、最後尾車両５ｂ、及び中間車両５ｃのいずれかである。
【0047】
また本例では、５台の監視カメラ３が駅プラットホーム６の先頭６ａから最後尾６ｂにかけて順に設置されている。５台の監視カメラ３の撮像方向は、いずれも鉄道車両５の進行方向とは反対側に向けられているが、鉄道車両５の進行方向に向けられてもよい。
【0048】
或いは、駅プラットホーム６の先頭６ａ側に設置される監視カメラ３の撮像方向を鉄道車両５の進行方向に向け、駅プラットホーム６の最後尾６ｂ側に設置される監視カメラ３の撮像方向を鉄道車両５の進行方向とは反対側に向けてもよい。
【0049】
本例では、第１監視カメラ３ａ及び第２監視カメラ３ｂが駅プラットホーム６の最後尾６ｂ側に配置され、第４監視カメラ３ｄ及び第５監視カメラ３ｅが駅プラットホーム６の先頭６ａ側に配置される。また第３監視カメラ３ｃは駅プラットホーム６の中央６ｃ側に配置される。
【0050】
本例では、第１監視カメラ３ａの第１撮像範囲３０ａには、鉄道車両５が映らないが、鉄道車両５の編成数又は種類に応じて、最後尾車両５ｂが映る場合がある。例えば５両編成又は普通列車では、第１監視カメラ３ａの第１撮像範囲３０ａに最後尾車両５ｂが映る。
【0051】
また、第２監視カメラ３ｂの第２撮像範囲３０ｂには、最後尾車両５ｂが映るが、鉄道車両５の編成数又は種類に応じて、最後尾車両５ｂ及び中間車両５ｃが映る場合がある。例えば５両編成又は普通列車では、第２監視カメラ３ｂの第２撮像範囲３０ｂに最後尾車両５ｂ及び中間車両５ｃが映る。
【0052】
以上のように監視システム１では、監視装置２が監視カメラ３の映像を解析して駅プラットホーム６上にいる人を認識し、監視モニタ４が監視対象者の位置及び属性の少なくとも一方を表示した映像を表示することで乗降客の存在を乗務員又は駅係員に通知する。
【0053】
しかしながら、鉄道車両５の編成数が４両から５両に変わったり、又は鉄道車両５の種類が快速から普通に変わったり等、駅プラットホーム６に到着する鉄道車両５の違いに依って鉄道車両５の停止位置が変わる。
【0054】
図３は第１実施形態に係る撮像画像３１の一例を示す図（ａ）～（ｃ）である。撮像画像３１は、例えば第２監視カメラ３ｂによって撮像された画像である。図３（ａ）に示すように撮像画像３１では、鉄道車両５の停止位置Ｐが奥側に映り、図３（ｂ）に示す撮像画像３１では、鉄道車両５の停止位置Ｐが手前側に映る。また図３（ａ）及び図３（ｂ）には駅プラットホーム６を除く周辺環境７である踏切７ａが映り込んでいる。
【0055】
例えば鉄道車両５の停止位置Ｐが手前側に映る場合、図３（ｃ）に示すように踏切にいる人８が監視カメラ３の撮像範囲３０に映り込む。踏切にいる人８が映り込むと、監視装置２は踏切にいる人８を監視対象者として誤検出し、乗務員又は駅係員に誤った通知を行う可能性がある。
【0056】
そこで、監視装置２は、撮像画像３１から鉄道車両５の停止位置Ｐを検出し、停止位置Ｐに基づいて撮像画像３１に監視領域を動的に設定することで、駅プラットホーム６を除く周辺環境７にいる人の誤検出を抑制する。
【0057】
（監視装置の機能構成例）
以下、第１実施形態に係る監視装置２の機能構成について詳述する。図２を再び参照すると、監視装置２は、撮像装置決定部１０、停止位置取得部１１、車両判別部１２、監視領域制御部１３、人認識部１４、及び表示部１５を備える。
以下、第１実施形態に係る監視装置２の機能構成について詳述する。図２を再び参照すると、監視装置２は、撮像装置決定部１０、停止位置取得部１１、車両判別部１２、監視領域制御部１３、人認識部１４、及び表示部１５を備える。
【0058】
これらの機能部は、監視装置２のコンピュータによって読み取り可能なプログラムとして構成されてもよいし、又は監視装置２を構成する処理回路として構成されてもよい。
【0059】
また、これらの機能部の一部は、監視装置２とは異なる外部サーバ等が担当してもよい。また、本開示において、撮像装置決定部１０及び車両判別部１２は必ずしも必須の構成要素ではない。
【0060】
撮像装置決定部１０は、監視領域の設定が必要な監視領域設定カメラを決定する。監視領域設定カメラは、駅プラットホーム６の先頭６ａ側又は最後尾６ｂ側に設置される監視カメラ３が候補となる。しかしながら、駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５が映らない監視カメラ３は、監視領域の設定を必要としないため、監視領域設定カメラでなくてもよい。
【0061】
そこで、撮像装置決定部１０は、画像処理技術を用いて又は鉄道車両５の運行情報を用いて駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５を認識することで、監視領域設定カメラを決定する。図２に示す例では、第１監視カメラ３ａには駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５が映らないため、撮像装置決定部１０は第１監視カメラ３ａを監視領域設定カメラに決定しない。一方、第２監視カメラ３ｂには駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５が映るため、撮像装置決定部１０は第２監視カメラ３ｂを監視領域設定カメラに決定する。
【0062】
停止位置取得部１１は、画像処理技術を用いて又は鉄道車両５の運行情報を用いて、駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する。鉄道車両５の停止位置Ｐは、駅プラットホーム６に停車している先頭車両５ａの先端又は最後尾車両５ｂの後端である。鉄道車両の停止位置Ｐは、監視カメラ３によって撮像された撮像画像３１の画像座標によって表される。
【0063】
車両判別部１２は、鉄道車両５の停止位置Ｐに基づいて鉄道車両５の編成数又は種類を判別する。
【0064】
監視領域制御部１３は、鉄道車両５の停止位置Ｐに基づいて撮像画像３１に監視領域を動的に設定する。
【0065】
人認識部１４は、画像処理技術を用いて又は深層学習技術を用いて、監視領域の中から駅プラットホーム６上にいる人を認識する。また人認識部１４は、画像処理技術を用いて又は深層学習技術を用いて、認識した人のうち監視対象者の位置及び属性の少なくとも一方を特定した認識画像を生成する。
【0066】
表示部１５は、認識画像を映像信号として監視モニタ４に出力することで、監視映像を監視モニタ４に表示させる。
【0067】
（監視装置の動作例）
以下、第１実施形態に係る監視装置２の主要動作について詳述する。図４は第１実施形態に係る監視装置２のメインフローチャートである。
以下、第１実施形態に係る監視装置２の主要動作について詳述する。図４は第１実施形態に係る監視装置２のメインフローチャートである。
【0068】
メインフローチャートは、監視装置２のコンピュータで読み取り可能なプログラムによって実現されるか、又は監視装置２の処理回路によって実現される。
【0069】
また、メインフローチャートのステップの一部は、監視装置２とは異なる外部サーバ等の他の情報処理装置が担当してもよい。
【0070】
監視装置２は、駅プラットホーム６への鉄道車両５の到着信号を受領すると、以下の処理を開始する。
【0071】
＜ステップＳ１０＞
監視装置２は、監視カメラ３から撮像画像３１を取得する。
監視装置２は、監視カメラ３から撮像画像３１を取得する。
【0072】
＜ステップＳ１１＞
監視装置２は、監視領域の設定が既に有るかを判定する。監視領域の設定が既に有ると判定された場合（ステップＳ１１のＹＥＳ）、監視領域の設定が不要であるため、監視装置２はステップＳ１４に進む。監視領域の設定が無いと判定された場合（ステップＳ１１のＮＯ）、監視領域を設定するため、監視装置２はステップＳ１２に進む。
監視装置２は、監視領域の設定が既に有るかを判定する。監視領域の設定が既に有ると判定された場合（ステップＳ１１のＹＥＳ）、監視領域の設定が不要であるため、監視装置２はステップＳ１４に進む。監視領域の設定が無いと判定された場合（ステップＳ１１のＮＯ）、監視領域を設定するため、監視装置２はステップＳ１２に進む。
【0073】
＜ステップＳ１２＞
監視装置２は、撮像画像３１を画像処理することで、又は駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５の運行情報を取得することで、鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する。
監視装置２は、撮像画像３１を画像処理することで、又は駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５の運行情報を取得することで、鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する。
【0074】
＜ステップＳ１３＞
監視装置２は、鉄道車両５の停止位置Ｐに基づいて撮像画像３１に監視領域を設定する。監視装置２は、駅プラットホーム６を除く周辺環境７を非監視領域に設定することで監視領域を設定する。或いは、監視装置２は、鉄道車両５と駅プラットホーム６を監視領域に設定する。
監視装置２は、鉄道車両５の停止位置Ｐに基づいて撮像画像３１に監視領域を設定する。監視装置２は、駅プラットホーム６を除く周辺環境７を非監視領域に設定することで監視領域を設定する。或いは、監視装置２は、鉄道車両５と駅プラットホーム６を監視領域に設定する。
【0075】
＜ステップＳ１４＞
監視装置２は、画像処理技術を用いて又は深層学習技術を用いて、監視領域の中から駅プラットホーム６上にいる人を認識する。また監視装置２は、画像処理技術を用いて又は深層学習技術を用いて、認識した人のうち監視対象者の位置及び属性の少なくとも一方を特定した認識画像を生成する。人認識技術は、公知のものを利用することができる。
監視装置２は、画像処理技術を用いて又は深層学習技術を用いて、監視領域の中から駅プラットホーム６上にいる人を認識する。また監視装置２は、画像処理技術を用いて又は深層学習技術を用いて、認識した人のうち監視対象者の位置及び属性の少なくとも一方を特定した認識画像を生成する。人認識技術は、公知のものを利用することができる。
【0076】
＜ステップＳ１５＞
監視装置２は、検出された人の確認が必要であるかを判定する。確認が必要な人とは、監視対象者を意味する。検出された人が監視対象者でないと判定された場合（ステップＳ１５のＮＯ）、監視装置２はステップＳ１７に進む。検出された人が監視対象者であると判定された場合（ステップＳ１５のＹＥＳ）、監視装置２はステップＳ１６に進む。
監視装置２は、検出された人の確認が必要であるかを判定する。確認が必要な人とは、監視対象者を意味する。検出された人が監視対象者でないと判定された場合（ステップＳ１５のＮＯ）、監視装置２はステップＳ１７に進む。検出された人が監視対象者であると判定された場合（ステップＳ１５のＹＥＳ）、監視装置２はステップＳ１６に進む。
【0077】
＜ステップＳ１６＞
監視装置２は、監視対象者の位置及び属性の少なくとも一方を特定した認識結果（すなわち、認識画像）を監視モニタ４に出力することで、監視対象者の位置及び属性の少なくとも一方を乗務員又は駅係員に通知する。
監視装置２は、監視対象者の位置及び属性の少なくとも一方を特定した認識結果（すなわち、認識画像）を監視モニタ４に出力することで、監視対象者の位置及び属性の少なくとも一方を乗務員又は駅係員に通知する。
【0078】
＜ステップＳ１７＞
監視装置２は、鉄道車両５の出発信号を受領したかを判定する。鉄道車両５の出発信号を受領したと判定された場合（ステップＳ１７のＹＥＳ）、監視装置２はステップＳ１８に進む。鉄道車両５の出発信号を受領していないと判定された場合（ステップＳ１７のＮＯ）、監視装置２はステップＳ１０に戻り、次の撮像画像３１を取得する。
監視装置２は、鉄道車両５の出発信号を受領したかを判定する。鉄道車両５の出発信号を受領したと判定された場合（ステップＳ１７のＹＥＳ）、監視装置２はステップＳ１８に進む。鉄道車両５の出発信号を受領していないと判定された場合（ステップＳ１７のＮＯ）、監視装置２はステップＳ１０に戻り、次の撮像画像３１を取得する。
【0079】
＜ステップＳ１８＞
鉄道車両５の出発信号を受領したと判定された場合、監視装置２は監視領域の設定を消去する。そして鉄道車両５が出発し、監視装置２は処理を終了する。
鉄道車両５の出発信号を受領したと判定された場合、監視装置２は監視領域の設定を消去する。そして鉄道車両５が出発し、監視装置２は処理を終了する。
【0080】
監視装置２は、駅プラットホーム６への鉄道車両５の到着信号を受領すると、再びステップＳ１０～ステップＳ１８までの処理を繰り返すことで、鉄道車両５の停止位置Ｐに応じて監視領域を動的に設定する（動的に変更する）。
【0081】
なお、ステップＳ１０とステップＳ１１との間で、又はステップＳ１０の前に、監視装置２は監視領域設定カメラの決定処理を行ってもよい。監視領域設定カメラの決定処理については第３実施形態で詳述する。
【0082】
以下では、ステップＳ１２（停止位置の取得処理）、ステップＳ１３（監視領域の設定処理）、及びステップＳ１４（人認識処理）の実施例を具体的に説明するが、本開示の技術は以下の実施例により限定されるものではない。例えば、以下の実施例では、駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５の停止位置Ｐが最後尾車両５ｂの後端としているが、先頭車両５ａの先端であってもよい。
【0083】
（実施例１：撮像画像（鉄道車両）に基づく監視領域設定）
実施例１では、画像処理の一つである背景差分法を用いて撮像画像３１から鉄道車両５の停止位置Ｐを検出することで監視領域を設定する。
実施例１では、画像処理の一つである背景差分法を用いて撮像画像３１から鉄道車両５の停止位置Ｐを検出することで監視領域を設定する。
【0084】
図５Ａ（ａ）には実施例１に係る監視装置２のサブフローチャートが示されている。サブフローチャートは、監視装置２のコンピュータで読み取り可能なプログラムによって実現されるか、又は監視装置２の処理回路によって実現される。
【0085】
＜ステップＳ１２＞
図５Ａ（ａ）に示すように、実施例１に係るメインフローチャートのステップＳ１２（停止位置の検出処理）はステップＳ２０及びステップＳ２１により構成される。
図５Ａ（ａ）に示すように、実施例１に係るメインフローチャートのステップＳ１２（停止位置の検出処理）はステップＳ２０及びステップＳ２１により構成される。
【0086】
＜＜ステップＳ２０＞＞
監視装置２は、基準となる参照画像３２として鉄道車両５が存在しない背景画像を予め用意しておく。図６（ａ）には参照画像３２が示されている。そして、監視装置２は参照画像３２のうち鉄道車両５の停車領域を除く特定領域４０をマスク処理する。図６（ｂ）にはマスク処理した参照画像３２が示されている。なお、監視装置２はマスク処理した参照画像３２を予め用意しておいてもよい。
監視装置２は、基準となる参照画像３２として鉄道車両５が存在しない背景画像を予め用意しておく。図６（ａ）には参照画像３２が示されている。そして、監視装置２は参照画像３２のうち鉄道車両５の停車領域を除く特定領域４０をマスク処理する。図６（ｂ）にはマスク処理した参照画像３２が示されている。なお、監視装置２はマスク処理した参照画像３２を予め用意しておいてもよい。
【0087】
監視装置２は、鉄道車両５の停車領域を除く特定領域４０をマスク処理した参照画像３２を生成することで、駅プラットホーム６上にいる人又は外乱の影響による鉄道車両５の誤検出を抑制することができる。
【0088】
＜＜ステップＳ２１＞＞
監視装置２は、鉄道車両５の停車領域を除く特定領域４０をマスク処理した参照画像３２と、図３（ａ）又は図３（ｂ）に示す撮像画像３１と、を差分することで、鉄道車両５を検出する。図７（ａ）又は図７（ｂ）には鉄道車両検出画像３３が示されている。
監視装置２は、鉄道車両５の停車領域を除く特定領域４０をマスク処理した参照画像３２と、図３（ａ）又は図３（ｂ）に示す撮像画像３１と、を差分することで、鉄道車両５を検出する。図７（ａ）又は図７（ｂ）には鉄道車両検出画像３３が示されている。
【0089】
そして監視装置２は、検出した最後尾車両５ｂの後端を鉄道車両５の停止位置Ｐとして検出する。鉄道車両５の停止位置Ｐは、例えば鉄道車両検出画像３３に存在する鉄道車両５の領域の左上角の画像座標（Ｘ座標のみでもよい）である。
【0090】
＜ステップＳ１３＞
監視装置２は、鉄道車両５の停止位置Ｐに基づいて駅プラットホーム６を除く周辺環境の領域４０ａを非監視領域に設定する。例えば図７（ａ）又は図７（ｂ）に示すように、監視装置２は、鉄道車両５の停止位置Ｐを表す停止線４０ｂと、鉄道車両５の領域の下辺を延ばした傾斜延長線４０ｃとにより囲まれる周辺環境の領域４０ａを非監視領域に設定する。図８（ａ）又は図８（ｂ）には非監視領域４１が示されている。
監視装置２は、鉄道車両５の停止位置Ｐに基づいて駅プラットホーム６を除く周辺環境の領域４０ａを非監視領域に設定する。例えば図７（ａ）又は図７（ｂ）に示すように、監視装置２は、鉄道車両５の停止位置Ｐを表す停止線４０ｂと、鉄道車両５の領域の下辺を延ばした傾斜延長線４０ｃとにより囲まれる周辺環境の領域４０ａを非監視領域に設定する。図８（ａ）又は図８（ｂ）には非監視領域４１が示されている。
【0091】
監視装置２は、撮像画像３１の非監視領域４１をマスク処理し、非監視領域４１を除く領域を監視領域に設定する。図８（ａ）又は図８（ｂ）にはマスク処理した非監視領域４１を除く監視領域に設定した監視領域設定画像３４が示されている。
【0092】
或いは、監視装置２は、鉄道車両５の停止位置Ｐを表す停止線４０ｂと、鉄道車両５の領域の左下角からＸ方向に延びる水平延長線４０ｄとにより囲まれる、鉄道車両５及び駅プラットホーム６の一部を含む領域を監視領域に設定してもよい。図８（ｃ）には監視領域４２が示されている。
【0093】
図８（ｃ）には鉄道車両５及び駅プラットホーム６の一部を含む領域を監視領域４２に設定した監視領域設定画像３４が示されている。
【0094】
＜ステップＳ１４＞
次いで監視装置２は、画像処理技術を用いて又は深層学習技術を用いて、非監視領域４１を除く監視領域の中から駅プラットホーム上にいる人９の位置及び属性の少なくとも一方を認識する。図９（ａ）又は図９（ｂ）には駅プラットホーム上にいる人９のうち監視対象者の位置及び属性を認識した認識画像３９が示されている。
次いで監視装置２は、画像処理技術を用いて又は深層学習技術を用いて、非監視領域４１を除く監視領域の中から駅プラットホーム上にいる人９の位置及び属性の少なくとも一方を認識する。図９（ａ）又は図９（ｂ）には駅プラットホーム上にいる人９のうち監視対象者の位置及び属性を認識した認識画像３９が示されている。
【0095】
監視装置２は、図９（ａ）又は図９（ｂ）に示すように、駅プラットホーム上にいる人９を囲んだ矩形枠４３を表示することで駅プラットホーム上にいる人９のうち監視対象者の位置を特定する。また、監視装置２は、図９（ａ）又は図９（ｂ）に示すように、乗降客９ａ又は車椅子客９ｂを示す属性文字４４を表示することで駅プラットホーム上にいる人９の属性を特定する。
【0096】
以上のように実施例１では、画像処理の一つである背景差分法を用いて鉄道車両５を検出したが、鉄道車両５のテンプレート画像を参照画像３２として予め用意し、テンプレートマッチング技術を用いて鉄道車両５を検出してもよい。
【0097】
また実施例１では、鉄道車両５の停止位置Ｐに基づき監視領域を設定したが、鉄道車両５の停止位置Ｐに基づき鉄道車両５の編成数又は種類を判別し、編成数又は種類と監視領域とを対応付けたデータベースに基づいて監視領域を設定してもよい。
【0098】
実施例１によれば、鉄道車両５の停止位置Ｐを検出するセンサ又は監視カメラ３を増設することなく、既存の監視カメラ３で撮像した撮像画像に基づいて監視領域を適切に設定することができる。監視領域を適切に設定することで映像を解析する必要がない領域を除外できるため、駅プラットホーム６を除く周辺環境７にいる人の誤検出を抑制することができる。
【0099】
（実施例２：撮像画像（車側灯）に基づく監視領域設定）
実施例２では、画像処理の一つであるテンプレートマッチング技術を用いて撮像画像３１から車側灯５ｄを検出することで、車側灯５ｄから鉄道車両５の停止位置Ｐを取得して監視領域を設定する。以下では、実施例１と異なる箇所についてのみ説明する。
実施例２では、画像処理の一つであるテンプレートマッチング技術を用いて撮像画像３１から車側灯５ｄを検出することで、車側灯５ｄから鉄道車両５の停止位置Ｐを取得して監視領域を設定する。以下では、実施例１と異なる箇所についてのみ説明する。
【0100】
図５Ａ（ｂ）には実施例２に係る監視装置２のサブフローチャートが示されている。サブフローチャートは、監視装置２のコンピュータで読み取り可能なプログラムによって実現されるか、又は監視装置２の処理回路によって実現される。
【0101】
＜ステップＳ１２＞
図５Ａ（ｂ）に示すように、実施例２に係るメインフローチャートのステップＳ１２（停止位置の検出処理）はステップＳ２２及びステップＳ２３により構成される。
図５Ａ（ｂ）に示すように、実施例２に係るメインフローチャートのステップＳ１２（停止位置の検出処理）はステップＳ２２及びステップＳ２３により構成される。
【0102】
＜＜ステップＳ２２＞＞
監視装置２は、基準となる参照画像３２として車側灯５ｄのテンプレート画像を予め用意しておく。図１０（ａ）には車側灯５ｄの参照画像３２が示されている。そして監視装置２は、テンプレートマッチングの類似度に基づいて撮像画像３１から車側灯５ｄを検出する。図１０（ａ）には車側灯５ｄが検出された車側灯検出画像３５が示されている。車側灯検出画像３５には、車側灯５ｄの位置情報４５が画像座標として表示されている。
監視装置２は、基準となる参照画像３２として車側灯５ｄのテンプレート画像を予め用意しておく。図１０（ａ）には車側灯５ｄの参照画像３２が示されている。そして監視装置２は、テンプレートマッチングの類似度に基づいて撮像画像３１から車側灯５ｄを検出する。図１０（ａ）には車側灯５ｄが検出された車側灯検出画像３５が示されている。車側灯検出画像３５には、車側灯５ｄの位置情報４５が画像座標として表示されている。
【0103】
また、監視カメラ３に車側灯５ｄが映らない場合があるため、監視装置２は、基準となる参照画像３２として鉄道車両５のテンプレート画像を予め用意し、撮像画像３１から鉄道車両５も検出することが好ましい。図１０（ａ）には、車側灯５ｄに加えて、鉄道車両５が検出された車側灯検出画像３５が示されている。また、図１０（ｂ）には、鉄道車両５のみが検出された鉄道車両検出画像３３が示されている。車側灯検出画像３５及び鉄道車両検出画像３３には、鉄道車両５の位置情報４５が画像座標として表示されている。
【0104】
＜＜ステップＳ２３＞＞
図１０（ａ）に示すように鉄道車両５及び車側灯５ｄの双方が検出された場合、監視装置２は、最後尾車両５ｂの後端を鉄道車両５の停止位置Ｐとして取得するか、又は車側灯５ｄの位置及び個数のいずれかに基づいて鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する。
図１０（ａ）に示すように鉄道車両５及び車側灯５ｄの双方が検出された場合、監視装置２は、最後尾車両５ｂの後端を鉄道車両５の停止位置Ｐとして取得するか、又は車側灯５ｄの位置及び個数のいずれかに基づいて鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する。
【0105】
図１０（ｂ）に示すように車側灯５ｄが検出されなかった場合、監視装置２は、最後尾車両５ｂの後端を鉄道車両５の停止位置Ｐとして取得する。
【0106】
車側灯５ｄの位置及び個数のいずれかに基づいて鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する場合、監視装置２は、車側灯５ｄの位置及び個数のいずれかと、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースに基づいて鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する。
【0107】
以下の表１は、車側灯５ｄの位置と、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースの一例であり、表２は、車側灯５ｄの個数と、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースの一例である。
【0108】
【表1】
【0109】
【表2】
【0110】
なお、車側灯５ｄが撮像画像３１から複数検出された場合、表１における車側灯５ｄの位置とは、例えば最後尾車両５ｂの後端側にある車側灯５ｄの中心位置を表す画像座標である。また、表１又は表２における鉄道車両の停止位置Ｐとは、撮像画像３１における最後尾車両５ｂの後端を示す画像座標（Ｘ座標のみでもよい）である。
【0111】
ステップＳ１３の監視領域設定処理、及びステップＳ１４の人認識処理は、実施例１と同じであるため説明を省略する。
【0112】
実施例２によれば、鉄道車両５のドアが開いている間は、例えば赤色灯に点灯し続ける車側灯５ｄを撮像画像３１から精度良く検出することができる。従って、鉄道車両５の停止位置Ｐの取得精度を高めることができ、ひいては監視領域を適切に設定することができる。監視領域を適切に設定することで映像を解析する必要がない領域を除外できるため、駅プラットホーム６を除く周辺環境７にいる人の誤検出を良好に抑制することができる。
【0113】
（実施例３：撮像画像（ホームドア開扉状態）に基づく監視領域設定）
実施例３では、画像処理の一つであるテンプレートマッチング技術を用いて撮像画像３１からホームドアの開扉状態を検出することで、ホームドアの開扉状態から鉄道車両５の停止位置Ｐを取得して監視領域を設定する。以下では、実施例１と異なる箇所についてのみ説明する。
実施例３では、画像処理の一つであるテンプレートマッチング技術を用いて撮像画像３１からホームドアの開扉状態を検出することで、ホームドアの開扉状態から鉄道車両５の停止位置Ｐを取得して監視領域を設定する。以下では、実施例１と異なる箇所についてのみ説明する。
【0114】
図５Ｂ（ｃ）には実施例３に係る監視装置２のサブフローチャートが示されている。サブフローチャートは、監視装置２のコンピュータで読み取り可能なプログラムによって実現されるか、又は監視装置２の処理回路によって実現される。
【0115】
＜ステップＳ１２＞
図５Ｂ（ｃ）に示すように、実施例３に係るメインフローチャートのステップＳ１２（停止位置の検出処理）はステップＳ２４及びステップＳ２５により構成される。
図５Ｂ（ｃ）に示すように、実施例３に係るメインフローチャートのステップＳ１２（停止位置の検出処理）はステップＳ２４及びステップＳ２５により構成される。
【0116】
＜＜ステップＳ２４＞＞
監視装置２は、基準となる参照画像３２としてホームドアの開扉状態のテンプレート画像を予め用意しておく。図８（ａ）～図８（ｃ）には開扉状態のホームドア６ｄが示されている。そして監視装置２は、テンプレートマッチングの類似度に基づいて撮像画像３１からホームドア６ｄの開扉状態を検出する。
監視装置２は、基準となる参照画像３２としてホームドアの開扉状態のテンプレート画像を予め用意しておく。図８（ａ）～図８（ｃ）には開扉状態のホームドア６ｄが示されている。そして監視装置２は、テンプレートマッチングの類似度に基づいて撮像画像３１からホームドア６ｄの開扉状態を検出する。
【0117】
一般にホームドア６ｄは駅プラットホーム６に複数設置されるが、監視装置２は、駅プラットホーム６の最後尾６ｂ側からホームドア６ｄの開扉状態を検出することで、鉄道車両５の停止位置Ｐを取得することが好ましい。
【0118】
＜＜ステップＳ２５＞＞
監視装置２は、検出された開扉状態のホームドア６ｄの位置及び個数のいずれかと、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースに基づいて鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する。
監視装置２は、検出された開扉状態のホームドア６ｄの位置及び個数のいずれかと、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースに基づいて鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する。
【0119】
以下の表３は、開扉状態のホームドア６ｄの位置と、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースの一例であり、表４は、開扉状態のホームドア６ｄの個数と、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースの一例である。
【0120】
【表3】
【0121】
【表4】
【0122】
なお、開扉状態のホームドア６ｄが撮像画像３１から複数検出された場合、表３における開扉状態のホームドア６ｄの位置とは、例えば駅プラットホーム６の最後尾６ｂ側にあるホームドア６ｄの中心位置を表す画像座標である。また、表３又は表４における鉄道車両の停止位置Ｐとは、撮像画像３１における最後尾車両５ｂの後端を示す画像座標（Ｘ座標のみでもよい）である。
【0123】
ステップＳ１３の監視領域設定処理、及びステップＳ１４の人認識処理は、実施例１と同じであるため説明を省略する。
【0124】
以上のように実施例３では、画像処理の一つであるテンプレートマッチング技術を用いてホームドア６ｄの開扉状態を検出したが、直線検出又は矩形検出等の他の画像処理技術を用いてホームドア６ｄの開扉状態を検出してもよい。
【0125】
実施例３によれば、鉄道車両５の停止位置Ｐに相関するホームドア６ｄの開扉状態を検出することで鉄道車両５の停止位置Ｐの取得精度を高めることができ、ひいては監視領域を適切に設定することができる。監視領域を適切に設定することで映像を解析する必要がない領域を除外できるため、駅プラットホーム６を除く周辺環境７にいる人の誤検出を良好に抑制することができる。
【0126】
（実施例４：撮像画像（車両番号又は編成番号）に基づく監視領域設定）
実施例４では、画像処理の一つであるＯＣＲ（Optical Character Recognition：光学文字認識）技術を用いる。すなわち、実施例４では、ＯＣＲ技術を用いて撮像画像３１から鉄道車両５の車両番号又は編成番号を検出することで、車両番号又は編成番号から鉄道車両５の停止位置Ｐを取得して監視領域を設定する。以下では、実施例１と異なる箇所についてのみ説明する。
実施例４では、画像処理の一つであるＯＣＲ（Optical Character Recognition：光学文字認識）技術を用いる。すなわち、実施例４では、ＯＣＲ技術を用いて撮像画像３１から鉄道車両５の車両番号又は編成番号を検出することで、車両番号又は編成番号から鉄道車両５の停止位置Ｐを取得して監視領域を設定する。以下では、実施例１と異なる箇所についてのみ説明する。
【0127】
図５Ｂ（ｄ）には実施例４に係る監視装置２のサブフローチャートが示されている。サブフローチャートは、監視装置２のコンピュータで読み取り可能なプログラムによって実現されるか、又は監視装置２の処理回路によって実現される。
【0128】
＜ステップＳ１２＞
図５Ｂ（ｄ）に示すように、実施例４に係るメインフローチャートのステップＳ１２（停止位置の検出処理）はステップＳ２６及びステップＳ２７により構成される。
図５Ｂ（ｄ）に示すように、実施例４に係るメインフローチャートのステップＳ１２（停止位置の検出処理）はステップＳ２６及びステップＳ２７により構成される。
【0129】
＜＜ステップＳ２６＞＞
監視装置２は、ＯＣＲ技術を用いて、鉄道車両５の前面又は側面に表示されている車両番号又は編成番号を検出する。図１１（ａ）には鉄道車両５の前面に表示されている編成番号５ｆが示されている。また図１１（ｂ）には鉄道車両５の側面に表示されている車両番号５ｅが示されている。
監視装置２は、ＯＣＲ技術を用いて、鉄道車両５の前面又は側面に表示されている車両番号又は編成番号を検出する。図１１（ａ）には鉄道車両５の前面に表示されている編成番号５ｆが示されている。また図１１（ｂ）には鉄道車両５の側面に表示されている車両番号５ｅが示されている。
【0130】
＜＜ステップＳ２７＞＞
監視装置２は、検出された車両番号５ｅ又は編成番号５ｆと、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースに基づいて鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する。
監視装置２は、検出された車両番号５ｅ又は編成番号５ｆと、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースに基づいて鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する。
【0131】
以下の表５は、鉄道車両５の車両番号と、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースの一例であり、表６は、鉄道車両５の編成番号と、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースの一例である。
【0132】
【表5】
【0133】
【表6】
【0134】
なお、車両番号５ｅが撮像画像３１から複数検出された場合、表５における車両番号５ｅとは、最後尾車両５ｂに表示されている車両番号５ｅである。すなわち表５における車両番号５ｅ（例えばクハＥ２３４）は、最後尾車両５ｂ（制御車両）を意味する記号番号である。また、表５又は表６における鉄道車両の停止位置Ｐとは、撮像画像３１における最後尾車両５ｂの後端を示す画像座標（Ｘ座標のみでもよい）である。
【0135】
ステップＳ１３の監視領域設定処理、及びステップＳ１４の人認識処理は、実施例１と同じであるため説明を省略する。
【0136】
実施例４によれば、撮像画像３１から車両番号５ｅ又は編成番号５ｆを検出することで鉄道車両５の停止位置Ｐの取得精度を高めることができ、ひいては監視領域を適切に設定することができる。監視領域を適切に設定することで映像を解析する必要がない領域を除外できるため、駅プラットホーム６を除く周辺環境７にいる人の誤検出を良好に抑制することができる。
【0137】
（実施例５：運行情報に基づく監視領域設定）
実施例５では、鉄道車両５の運行情報を用いて鉄道車両５の停止位置Ｐを検出することで監視領域を設定する。
実施例５では、鉄道車両５の運行情報を用いて鉄道車両５の停止位置Ｐを検出することで監視領域を設定する。
【0138】
図５Ｃ（ｅ）には実施例５に係る監視装置２のサブフローチャートが示されている。サブフローチャートは、監視装置２のコンピュータで読み取り可能なプログラムによって実現されるか、又は監視装置２の処理回路によって実現される。
【0139】
＜ステップＳ１２＞
図５Ｃ（ｅ）に示すように、実施例５に係るメインフローチャートのステップＳ１２（停止位置の検出処理）はステップＳ２８～ステップＳ３０により構成される。
図５Ｃ（ｅ）に示すように、実施例５に係るメインフローチャートのステップＳ１２（停止位置の検出処理）はステップＳ２８～ステップＳ３０により構成される。
【0140】
＜＜ステップＳ２８＞＞
監視装置２は、例えば運転指令所に設置された外部サーバ等から鉄道車両５の運行情報を取得する。鉄道車両５の運行情報には、例えば、列車番号、列車種別、出発時刻、及び到着時刻等が含まれる。
監視装置２は、例えば運転指令所に設置された外部サーバ等から鉄道車両５の運行情報を取得する。鉄道車両５の運行情報には、例えば、列車番号、列車種別、出発時刻、及び到着時刻等が含まれる。
【0141】
＜＜ステップＳ２９＞＞
監視装置２は、取得した鉄道車両５の運行情報（例えば出発時刻又は到着時刻）と、現在時刻とに基づいて駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５（例えば列車番号）を認識する。
監視装置２は、取得した鉄道車両５の運行情報（例えば出発時刻又は到着時刻）と、現在時刻とに基づいて駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５（例えば列車番号）を認識する。
【0142】
＜＜ステップＳ３０＞＞
監視装置２は、認識した鉄道車両５の運行情報（例えば列車番号）と、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースに基づいて鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する。
監視装置２は、認識した鉄道車両５の運行情報（例えば列車番号）と、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースに基づいて鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する。
【0143】
以下の表７は、鉄道車両５の運行情報と、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースの一例である。
【0144】
【表7】
【0145】
なお、表７には列車番号及び出発時刻の双方が含まれているが、列車番号のみが含まれていてもよい。また、表７における鉄道車両の停止位置Ｐとは、撮像画像３１における最後尾車両５ｂの後端を示す画像座標（Ｘ座標のみでもよい）である。
【0146】
ステップＳ１３の監視領域設定処理、及びステップＳ１４の人認識処理は、実施例１と同じであるため説明を省略する。
【0147】
実施例５によれば、時刻情報を含む鉄道車両５の運行情報に基づいて鉄道車両５の停止位置Ｐの取得精度を高めることができ、ひいては監視領域を適切に設定することができる。監視領域を適切に設定することで映像を解析する必要がない領域を除外できるため、鉄道車両５の停止位置Ｐの取得精度を高めることができる。ひいては駅プラットホーム６を除く周辺環境７にいる人の誤検出を良好に抑制することができる。
【0148】
（第１実施形態の作用効果）
第１実施形態に係る監視装置２によれば、画像処理技術を用いて又は運行情報を用いて、駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５の停止位置Ｐを取得し、鉄道車両５の停止位置Ｐが変化しても監視領域を適切に設定できる。ひいては監視装置２の誤検出を抑制することができる。
第１実施形態に係る監視装置２によれば、画像処理技術を用いて又は運行情報を用いて、駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５の停止位置Ｐを取得し、鉄道車両５の停止位置Ｐが変化しても監視領域を適切に設定できる。ひいては監視装置２の誤検出を抑制することができる。
【0149】
＜第２実施形態＞
次に第２実施形態に係る監視システム１について詳述する。以下では、第１実施形態に係る監視システム１と異なる箇所についてのみ説明する。
次に第２実施形態に係る監視システム１について詳述する。以下では、第１実施形態に係る監視システム１と異なる箇所についてのみ説明する。
【0150】
第２実施形態では、深層学習技術を用いて、鉄道車両５、車側灯５ｄ、ホームドア６ｄの開扉状態、或いは車両番号５ｅ又は編成番号５ｆを検出することで鉄道車両５の停止位置Ｐを取得し、鉄道車両５の停止位置Ｐに基づいて監視領域４２を動的に設定する。
【0151】
図１２は第２実施形態に係る深層学習技術を用いた監視領域設定方法の一例を示す図である（ａ）～（ｃ）である。本例では、ニューラルネットワークの一つであるオートエンコーダ５０を用いて鉄道車両５を検出する例を例示する。
【0152】
オートエンコーダ５０は畳み込みオートエンコーダである。オートエンコーダ５０は、入力画像３７を入力するエンコーダ５１と、出力画像３８を出力するデコーダ５２と、を備える。
【0153】
エンコーダ５１は次元削減及び特徴抽出の機能を有する。エンコーダ５１は、入力画像３７の次元を削減し、入力画像３７の特徴量（エッジ又はテクスチャ等）を含む低次元画像を出力する。低次元画像とは、例えば７×７画素の画像である。
【0154】
デコーダ５２は低次元の特徴量から入力画像３７と同一又は類似の出力画像３８を復元する画像生成の機能を有する。デコーダ５２は、特徴量を含む低次元画像から入力画像３７と同じ次元の出力画像３８を出力する。
【0155】
エンコーダ５１及びデコーダ５２はいずれも、１以上のノードを有する複数の層と、各層のノードを結び付けるエッジと、を備え、各エッジには固有の重みが設けられている。
【0156】
オートエンコーダ５０は、入力画像３７と出力画像３８との差分が小さくなるように、エンコーダ５１及びデコーダ５２における各エッジの重みを調整していく（すなわち、深層学習を行う）。重みの調整にはバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）を用いることができる。
【0157】
オートエンコーダ５０は、コンピュータで読み取り可能なプログラムとして構成されるが、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の処理回路として構成されてもよい。
【0158】
（オートエンコーダの学習時）
オートエンコーダ５０の学習処理は、監視装置２のコンピュータで実行されてもよいが、外部サーバに搭載されるＧＰＵ等のプロセッサで実行されることが好ましい。オートエンコーダ５０の学習処理と、学習済オートエンコーダ５３の推論処理と、を分散処理させることにより、監視装置２の負荷を軽減させることができる。
オートエンコーダ５０の学習処理は、監視装置２のコンピュータで実行されてもよいが、外部サーバに搭載されるＧＰＵ等のプロセッサで実行されることが好ましい。オートエンコーダ５０の学習処理と、学習済オートエンコーダ５３の推論処理と、を分散処理させることにより、監視装置２の負荷を軽減させることができる。
【0159】
オートエンコーダ５０の学習時の処理は、例えば次の通りである。まず、監視装置２が監視カメラ３から基準となる参照画像３２を予め取得し、図６（ｂ）に示すように鉄道車両５の停車領域を除く特定領域４０をマスク処理した参照画像３２を生成する。監視装置２は、通信機２３を介してマスク処理した参照画像３２を外部サーバへ送信させる。
【0160】
外部サーバは、マスク処理した参照画像３２を入力画像３７としてオートエンコーダ５０に入力させる。外部サーバは、入力画像３７と出力画像３８との差分が小さくなるようにオートエンコーダ５０の各エッジの重みを調整する（深層学習を行う）。
【0161】
以上により、学習済オートエンコーダ５３が生成される。学習済オートエンコーダ５３はコンピュータで読み取り可能なプログラムとして構成されるが、ＦＰＧＡ等の処理回路として構成されてもよい。外部サーバは、学習済オートエンコーダ５３を監視装置２へ送信する。なお、監視装置２が学習済オートエンコーダ５３を生成してもよい。
【0162】
（オートエンコーダの推論持）
学習済オートエンコーダ５３は、各エッジの重みが調整され、学習が収束又は完了した学習済モデルである。
学習済オートエンコーダ５３は、各エッジの重みが調整され、学習が収束又は完了した学習済モデルである。
【0163】
学習済オートエンコーダ５３は、鉄道車両５の停車領域を除く特定領域４０をマスク処理した撮像画像３１を入力画像３７として入力すると、マスク処理した参照画像３２と同一又は類似の出力画像３８を出力する。従って、例えば図１２（ｂ）に示すように入力画像３７に鉄道車両５が映り込んでいても、学習済オートエンコーダ５３は鉄道車両５を特徴量として抽出しないため、出力画像３８には鉄道車両５が復元されない。
【0164】
すなわち、学習済オートエンコーダ５３は、出力画像３８として、特定領域４０をマスク処理した参照画像３２と同一又は類似の出力画像３８を常に出力する。
【0165】
（鉄道車両の検出処理）
監視装置２は、鉄道車両５の停車領域を除く特定領域４０をマスク処理した撮像画像３１である入力画像３７と、学習済オートエンコーダ５３で出力された出力画像３８と、を差分することで、鉄道車両５を検出する。図１２（ｃ）には鉄道車両５が検出された鉄道車両検出画像３３が示されている。
監視装置２は、鉄道車両５の停車領域を除く特定領域４０をマスク処理した撮像画像３１である入力画像３７と、学習済オートエンコーダ５３で出力された出力画像３８と、を差分することで、鉄道車両５を検出する。図１２（ｃ）には鉄道車両５が検出された鉄道車両検出画像３３が示されている。
【0166】
そして監視装置２は最後尾車両５ｂの後端を鉄道車両５の停止位置Ｐとして検出する。監視装置２は、図７（ｂ）及び図８（ｂ）を参照して説明した方法により、非監視領域４１を除く領域を監視領域に設定する。或いは、監視装置２は、図７（ｂ）及び図８（ｃ）を参照して説明した方法により、監視領域４２を設定する。
【0167】
なお、学習済オートエンコーダ５３は、鉄道車両５の検出だけではなく、車側灯５ｄ、ホームドア６ｄの開扉状態、或いは車両番号５ｅ又は編成番号５ｆの検出にも利用することができる。
【0168】
また、本例ではオートエンコーダを用いた深層学習技術を例示したが、入力画像３７を入力し、鉄道車両５の編成数（例えば４両又は５両）又は種類（例えば普通又は快速）を出力する、学習済ニューラルネットワークを用いてもよい。監視装置２は、鉄道車両５の編成数又は種類に基づいて鉄道車両５の停止位置Ｐを取得し、監視領域を適切に設定することができる。
【0169】
（第２実施形態の作用効果）
第２実施形態に係る監視装置２によれば、深層学習技術を用いるため、鉄道車両５の停止位置Ｐの取得精度を高めることができ、ひいては監視領域を適切に設定することができる。監視領域を適切に設定することで映像を解析する必要がない領域を除外できるため、駅プラットホーム６を除く周辺環境７にいる人の誤検出を良好に抑制することができる。
第２実施形態に係る監視装置２によれば、深層学習技術を用いるため、鉄道車両５の停止位置Ｐの取得精度を高めることができ、ひいては監視領域を適切に設定することができる。監視領域を適切に設定することで映像を解析する必要がない領域を除外できるため、駅プラットホーム６を除く周辺環境７にいる人の誤検出を良好に抑制することができる。
【0170】
＜第３実施形態＞
次に第３実施形態に係る監視システム１について詳述する。以下では、第１実施形態に係る監視システム１と異なる箇所についてのみ説明する。
次に第３実施形態に係る監視システム１について詳述する。以下では、第１実施形態に係る監視システム１と異なる箇所についてのみ説明する。
【0171】
第３実施形態では、画像処理技術を用いて又は運行情報を用いて、監視領域設定カメラを決定する。
【0172】
以下では、監視領域設定カメラの決定処理の実施例を具体的に説明するが、本開示の技術は以下の実施例により限定されるものではない。例えば、以下の実施例では、最後尾車両５ｂの後端が鉄道車両５の停止位置Ｐであるが、先頭車両５ａの先端が鉄道車両５の停止位置Ｐであってもよい。
【0173】
（実施例６：撮像画像（鉄道車両）に基づく監視領域設定カメラの決定）
実施例６では、画像処理の一つである背景差分法を用いて撮像画像３１から鉄道車両５を検出することで監視領域設定カメラを決定する。
実施例６では、画像処理の一つである背景差分法を用いて撮像画像３１から鉄道車両５を検出することで監視領域設定カメラを決定する。
【0174】
図１３Ａ（ａ）には実施例６に係る監視装置２のサブフローチャートが示されている。サブフローチャートは、監視装置２のコンピュータで読み取り可能なプログラムによって実現されるか、又は監視装置２の処理回路によって実現される。
【0175】
図１３Ａ（ａ）に示すように、実施例６に係る監視領域設定カメラの決定処理は、メインフローチャートのステップＳ１０とステップＳ１１との間においてステップＳ３１及びステップＳ３２により構成される。
【0176】
＜＜ステップＳ３１＞＞
監視装置２は、特定領域４０をマスク処理した参照画像３２と、図３（ａ）又は図３（ｂ）に示す撮像画像３１と、を差分することで、鉄道車両５を検出する。図７（ａ）又は図７（ｂ）には鉄道車両検出画像３３が示されている。監視装置２は、鉄道車両５を検出できた場合（ステップＳ３１のＹＥＳ）、撮像画像３１を撮像した監視カメラ３を監視領域設定カメラに決定し、ステップＳ１１に進む。
監視装置２は、特定領域４０をマスク処理した参照画像３２と、図３（ａ）又は図３（ｂ）に示す撮像画像３１と、を差分することで、鉄道車両５を検出する。図７（ａ）又は図７（ｂ）には鉄道車両検出画像３３が示されている。監視装置２は、鉄道車両５を検出できた場合（ステップＳ３１のＹＥＳ）、撮像画像３１を撮像した監視カメラ３を監視領域設定カメラに決定し、ステップＳ１１に進む。
【0177】
＜＜ステップＳ３２＞＞
鉄道車両５を検出できない場合（ステップＳ３１のＮＯ）、監視装置２は、監視領域設定カメラを、駅プラットホーム６の中央６ｃ側の隣りの監視カメラ３に切替え、ステップＳ１０に戻る。監視装置２は、隣りの監視カメラ３で撮像された撮像画像３１を取得し、ステップＳ３１で撮像画像３１に鉄道車両５が有るかを判定することで監視領域設定カメラを決定する。
鉄道車両５を検出できない場合（ステップＳ３１のＮＯ）、監視装置２は、監視領域設定カメラを、駅プラットホーム６の中央６ｃ側の隣りの監視カメラ３に切替え、ステップＳ１０に戻る。監視装置２は、隣りの監視カメラ３で撮像された撮像画像３１を取得し、ステップＳ３１で撮像画像３１に鉄道車両５が有るかを判定することで監視領域設定カメラを決定する。
【0178】
以上のように実施例６では、画像処理の一つである背景差分法を用いて鉄道車両５を検出したが、鉄道車両５のテンプレート画像を参照画像３２として予め用意し、テンプレートマッチング技術を用いて鉄道車両５を検出してもよい。或いは、第２実施形態のように深層学習技術を用いて鉄道車両５を検出してもよい。
【0179】
実施例６によれば、駅プラットホーム６に鉄道車両５が停車していても、監視カメラ３に鉄道車両５が映らない場合は監視領域を設定する必要がないため、監視領域設定処理を無駄に行ってしまう事態を回避することができる。
【0180】
（実施例７：撮像画像（車側灯）に基づく監視領域設定カメラの決定）
実施例７では、画像処理の一つであるテンプレートマッチング技術を用いて撮像画像３１から車側灯５ｄを検出することで監視領域設定カメラを決定する。
実施例７では、画像処理の一つであるテンプレートマッチング技術を用いて撮像画像３１から車側灯５ｄを検出することで監視領域設定カメラを決定する。
【0181】
図１３Ａ（ｂ）には実施例７に係る監視装置２のサブフローチャートが示されている。サブフローチャートは、監視装置２のコンピュータで読み取り可能なプログラムによって実現されるか、又は監視装置２の処理回路によって実現される。
【0182】
図１３Ａ（ｂ）に示すように、実施例７に係る監視領域設定カメラの決定処理は、メインフローチャートのステップＳ１０とステップＳ１１との間においてステップＳ３３及びステップＳ３４により構成される。
【0183】
＜＜ステップＳ３３＞＞
監視装置２は、基準となる参照画像３２として車側灯５ｄ及び鉄道車両５の少なくとも一方のテンプレート画像を予め用意し、テンプレートマッチングの類似度に基づいて撮像画像３１から車側灯５ｄ及び鉄道車両５のいずれかを検出する。図１０（ａ）には車側灯５ｄ及び鉄道車両５が検出された車側灯検出画像３５が示されており、図１０（ｂ）には鉄道車両５のみが検出された鉄道車両検出画像３３が示されている。監視装置２は、車側灯５ｄ及び鉄道車両５のいずれかを検出できた場合（ステップＳ３３のＹＥＳ）、撮像画像３１を撮像した監視カメラ３を監視領域設定カメラに決定し、ステップＳ１１に進む。
監視装置２は、基準となる参照画像３２として車側灯５ｄ及び鉄道車両５の少なくとも一方のテンプレート画像を予め用意し、テンプレートマッチングの類似度に基づいて撮像画像３１から車側灯５ｄ及び鉄道車両５のいずれかを検出する。図１０（ａ）には車側灯５ｄ及び鉄道車両５が検出された車側灯検出画像３５が示されており、図１０（ｂ）には鉄道車両５のみが検出された鉄道車両検出画像３３が示されている。監視装置２は、車側灯５ｄ及び鉄道車両５のいずれかを検出できた場合（ステップＳ３３のＹＥＳ）、撮像画像３１を撮像した監視カメラ３を監視領域設定カメラに決定し、ステップＳ１１に進む。
【0184】
＜＜ステップＳ３４＞＞
車側灯５ｄ及び鉄道車両５のいずれかを検出できない場合（ステップＳ３３のＮＯ）、監視装置２は、監視領域設定カメラを、駅プラットホーム６の中央６ｃ側の隣りの監視カメラ３に切替え、ステップＳ１０に戻る。監視装置２は、隣りの監視カメラ３で撮像された撮像画像３１を取得し、ステップＳ３３で撮像画像３１に車側灯５ｄ及び鉄道車両５のいずれかが有るかを判定することで監視領域設定カメラを決定する。
車側灯５ｄ及び鉄道車両５のいずれかを検出できない場合（ステップＳ３３のＮＯ）、監視装置２は、監視領域設定カメラを、駅プラットホーム６の中央６ｃ側の隣りの監視カメラ３に切替え、ステップＳ１０に戻る。監視装置２は、隣りの監視カメラ３で撮像された撮像画像３１を取得し、ステップＳ３３で撮像画像３１に車側灯５ｄ及び鉄道車両５のいずれかが有るかを判定することで監視領域設定カメラを決定する。
【0185】
以上のように実施例７では、画像処理の一つであるテンプレートマッチング技術を用いて車側灯５ｄ及び鉄道車両５のいずれかを検出したが、第２実施形態のように深層学習技術を用いて車側灯５ｄ及び鉄道車両５のいずれかを検出してもよい。
【0186】
実施例７によれば、駅プラットホーム６に鉄道車両５が停車していても、監視カメラ３に車側灯５ｄ及び鉄道車両５のいずれかが映らない場合は監視領域を設定する必要がないため、監視領域設定処理を無駄に行ってしまう事態を回避することができる。
【0187】
（実施例８：撮像画像（ホームドア開扉状態）に基づく監視領域設定カメラの決定）
実施例８では、画像処理の一つであるテンプレートマッチング技術を用いて撮像画像３１からホームドア６ｄの開扉状態を検出することで監視領域設定カメラを決定する。
実施例８では、画像処理の一つであるテンプレートマッチング技術を用いて撮像画像３１からホームドア６ｄの開扉状態を検出することで監視領域設定カメラを決定する。
【0188】
図１３Ｂ（ｃ）には実施例８に係る監視装置２のサブフローチャートが示されている。サブフローチャートは、監視装置２のコンピュータで読み取り可能なプログラムによって実現されるか、又は監視装置２の処理回路によって実現される。
【0189】
図１３Ｂ（ｃ）に示すように、実施例８に係る監視領域設定カメラの決定処理は、メインフローチャートのステップＳ１０とステップＳ１１との間においてステップＳ３５及びステップＳ３６により構成される。
【0190】
＜＜ステップＳ３５＞＞
監視装置２は、基準となる参照画像３２として図８（ａ）～図８（ｃ）に示すようなホームドア６ｄの開扉状態のテンプレート画像を予め用意し、テンプレートマッチングの類似度に基づいて撮像画像３１からホームドア６ｄの開扉状態を検出する。監視装置２は、ホームドア６ｄの開扉状態を検出できた場合（ステップＳ３５のＹＥＳ）、撮像画像３１を撮像した監視カメラ３を監視領域設定カメラに決定し、ステップＳ１１に進む。
監視装置２は、基準となる参照画像３２として図８（ａ）～図８（ｃ）に示すようなホームドア６ｄの開扉状態のテンプレート画像を予め用意し、テンプレートマッチングの類似度に基づいて撮像画像３１からホームドア６ｄの開扉状態を検出する。監視装置２は、ホームドア６ｄの開扉状態を検出できた場合（ステップＳ３５のＹＥＳ）、撮像画像３１を撮像した監視カメラ３を監視領域設定カメラに決定し、ステップＳ１１に進む。
【0191】
＜＜ステップＳ３６＞＞
ホームドア６ｄの開扉状態を検出できない場合（ステップＳ３５のＮＯ）、監視装置２は、監視領域設定カメラを、駅プラットホーム６の中央６ｃ側の隣りの監視カメラ３に切替え、ステップＳ１０に戻る。監視装置２は、隣りの監視カメラ３で撮像された撮像画像３１を取得し、ステップＳ３５で撮像画像３１に開扉状態のホームドア６ｄが有るかを判定することで監視領域設定カメラを決定する。
ホームドア６ｄの開扉状態を検出できない場合（ステップＳ３５のＮＯ）、監視装置２は、監視領域設定カメラを、駅プラットホーム６の中央６ｃ側の隣りの監視カメラ３に切替え、ステップＳ１０に戻る。監視装置２は、隣りの監視カメラ３で撮像された撮像画像３１を取得し、ステップＳ３５で撮像画像３１に開扉状態のホームドア６ｄが有るかを判定することで監視領域設定カメラを決定する。
【0192】
以上のように実施例８では、画像処理の一つであるテンプレートマッチング技術を用いてホームドア６ｄの開扉状態を検出したが、直線検出又は矩形検出等の他の画像処理技術を用いてホームドア６ｄの開扉状態を検出してもよい。或いは、第２実施形態のように深層学習技術を用いて開扉状態のホームドア６ｄを検出してもよい。
【0193】
実施例８によれば、駅プラットホーム６に鉄道車両５が停車していても、監視カメラ３に開扉状態のホームドア６ｄが映らない場合は監視領域を設定する必要がないため、監視領域設定処理を無駄に行ってしまう事態を回避することができる。
【0194】
（実施例９：撮像画像（車両番号又は編成番号）に基づく監視領域設定カメラの決定）
実施例９では、画像処理の一つであるＯＣＲ技術を用いて撮像画像３１から鉄道車両５の車両番号又は編成番号を検出することで監視領域設定カメラを決定する。
実施例９では、画像処理の一つであるＯＣＲ技術を用いて撮像画像３１から鉄道車両５の車両番号又は編成番号を検出することで監視領域設定カメラを決定する。
【0195】
図１３Ｂ（ｄ）には実施例９に係る監視装置２のサブフローチャートが示されている。サブフローチャートは、監視装置２のコンピュータで読み取り可能なプログラムによって実現されるか、又は監視装置２の処理回路によって実現される。
【0196】
図１３Ｂ（ｄ）に示すように、実施例９に係る監視領域設定カメラの決定処理は、メインフローチャートのステップＳ１０とステップＳ１１との間においてステップＳ３７及びステップＳ３８により構成される。
【0197】
＜＜ステップＳ３７＞＞
監視装置２は、ＯＣＲ技術を用いて、撮像画像３１から鉄道車両５の前面又は側面に表示されている車両番号５ｅ又は編成番号５ｆを検出する。図１１（ａ）には鉄道車両５の前面に表示されている編成番号５ｆが示されており、図１１（ｂ）には鉄道車両５の側面に表示されている車両番号５ｅが示されている。監視装置２は、車両番号５ｅ又は編成番号５ｆを検出できた場合（ステップＳ３７のＹＥＳ）、撮像画像３１を撮像した監視カメラ３を監視領域設定カメラに決定し、ステップＳ１１に進む。
監視装置２は、ＯＣＲ技術を用いて、撮像画像３１から鉄道車両５の前面又は側面に表示されている車両番号５ｅ又は編成番号５ｆを検出する。図１１（ａ）には鉄道車両５の前面に表示されている編成番号５ｆが示されており、図１１（ｂ）には鉄道車両５の側面に表示されている車両番号５ｅが示されている。監視装置２は、車両番号５ｅ又は編成番号５ｆを検出できた場合（ステップＳ３７のＹＥＳ）、撮像画像３１を撮像した監視カメラ３を監視領域設定カメラに決定し、ステップＳ１１に進む。
【0198】
＜＜ステップＳ３８＞＞
車両番号５ｅ又は編成番号５ｆを検出できない場合（ステップＳ３７のＮＯ）、監視装置２は、監視領域設定カメラを、駅プラットホーム６の中央６ｃ側の隣りの監視カメラ３に切替え、ステップＳ１０に戻る。監視装置２は、隣りの監視カメラ３で撮像された撮像画像３１を取得し、ステップＳ３７で撮像画像３１に車両番号５ｅ又は編成番号５ｆが有るかを判定する。
車両番号５ｅ又は編成番号５ｆを検出できない場合（ステップＳ３７のＮＯ）、監視装置２は、監視領域設定カメラを、駅プラットホーム６の中央６ｃ側の隣りの監視カメラ３に切替え、ステップＳ１０に戻る。監視装置２は、隣りの監視カメラ３で撮像された撮像画像３１を取得し、ステップＳ３７で撮像画像３１に車両番号５ｅ又は編成番号５ｆが有るかを判定する。
【0199】
以上のように実施例９では、画像処理の一つであるＯＣＲ技術を用いて車両番号５ｅ又は編成番号５ｆを検出したが、第２実施形態のように深層学習技術を用いて車両番号５ｅ又は編成番号５ｆを検出してもよい。
【0200】
実施例９によれば、駅プラットホーム６に鉄道車両５が停車していても、監視カメラ３の画角に車両番号５ｅ又は編成番号５ｆが映らない場合は監視領域を設定する必要がないため、監視領域設定処理を無駄に行ってしまう事態を回避することができる。
【0201】
（実施例１０：運行情報に基づく監視領域設定カメラの決定）
実施例１０では、鉄道車両５の運行情報を用いて鉄道車両５の停止位置Ｐを検出することで監視領域設定カメラを決定する。
実施例１０では、鉄道車両５の運行情報を用いて鉄道車両５の停止位置Ｐを検出することで監視領域設定カメラを決定する。
【0202】
図１３Ｃ（ｅ）には実施例１０に係る監視装置２のサブフローチャートが示されている。サブフローチャートは、監視装置２のコンピュータで読み取り可能なプログラムによって実現されるか、又は監視装置２の処理回路によって実現される。
【0203】
図１３Ｃ（ｅ）に示すように、実施例１０に係る監視領域設定カメラの決定処理は、メインフローチャートのステップＳ１０の前においてステップＳ３９～ステップＳ４１により構成される。
【0204】
＜＜ステップＳ３９＞＞
監視装置２は、例えば運転指令所に設置された外部サーバ等から鉄道車両５の運行情報を取得する。鉄道車両５の運行情報には、例えば、列車番号、列車種別、出発時刻、及び到着時刻等が含まれる。
監視装置２は、例えば運転指令所に設置された外部サーバ等から鉄道車両５の運行情報を取得する。鉄道車両５の運行情報には、例えば、列車番号、列車種別、出発時刻、及び到着時刻等が含まれる。
【0205】
＜＜ステップＳ４０＞＞
監視装置２は、取得した鉄道車両５の運行情報（例えば出発時刻又は到着時刻）と、現在時刻とに基づいて駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５（例えば列車番号）を認識する。
監視装置２は、取得した鉄道車両５の運行情報（例えば出発時刻又は到着時刻）と、現在時刻とに基づいて駅プラットホーム６に停車している鉄道車両５（例えば列車番号）を認識する。
【0206】
＜＜ステップＳ４１＞＞
監視装置２は、認識した鉄道車両５の運行情報（例えば列車番号）と、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースに基づいて鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する。
監視装置２は、認識した鉄道車両５の運行情報（例えば列車番号）と、鉄道車両５の停止位置Ｐとを対応付けたデータベースに基づいて鉄道車両５の停止位置Ｐを取得する。
【0207】
例えば、前述の表７に示すデータベースにおいて、認識した鉄道車両５の列車番号が８４２Ｆである場合、監視カメラNo.が１番の第１監視カメラ３ａの撮像画像３１には鉄道車両５の停止位置Ｐが存在しない。
【0208】
従って、監視装置２は、鉄道車両５の停止位置Ｐが存在しない第１監視カメラ３ａを監視領域設定カメラに決定せず、鉄道車両５の停止位置Ｐが存在する第２監視カメラ３ｂを監視領域設定カメラに決定する。
【0209】
なお、表７における鉄道車両の停止位置Ｐとは、撮像画像３１における最後尾車両５ｂの後端を示す画像座標（Ｘ座標のみでもよい）である。
【0210】
実施例１０によれば、駅プラットホーム６に鉄道車両５が停車していても、表７に示すデータベースに鉄道車両５の停止位置Ｐが存在しない場合は、監視領域を設定する必要がないため、監視領域設定処理を無駄に行ってしまう事態を回避することができる。
【0211】
（第３実施形態の作用効果）
第３実施形態に係る監視装置２によれば、監視領域を設定する必要がない監視カメラ３に監視領域設定処理を無駄に行ってしまう事態を回避することができる。
第３実施形態に係る監視装置２によれば、監視領域を設定する必要がない監視カメラ３に監視領域設定処理を無駄に行ってしまう事態を回避することができる。
【0212】
以上の実施形態に示す各種機能部は、一つまたは複数の処理回路によって実現することが可能である。処理回路としては、各種機能を実行するように設計されたＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）又はＦＰＧＡ等を挙げられる。
【0213】
またプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）等の非一時的（non-transitory）記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。さらに、プログラムは、ネットワークを通じてサーバ等の外部装置からダウンロードされる形態で提供されてもよい。
【0214】
以上の実施形態において各要素の個数、数量、単位、及び範囲等に言及した場合、特に明示した場合又は原理的に特定される場合を除いて、言及したものに限定されない。また、実施形態において説明する構造等は、特に明示した場合又は原理的に特定される場合を除いて、必ずしも必須ではない。
【0215】
以下、本開示の態様は、例えば以下の通りである。
【0216】
＜１＞ 駅プラットホームに停車している鉄道車両と、前記鉄道車両の周辺環境とが撮像された撮像画像に存在する前記鉄道車両の停止位置を取得する停止位置取得部と、
前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像に監視領域を動的に設定する監視領域制御部と、
を備え、
前記鉄道車両の前記停止位置は前記撮像画像に存在する先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである、監視装置。
前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像に監視領域を動的に設定する監視領域制御部と、
を備え、
前記鉄道車両の前記停止位置は前記撮像画像に存在する先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである、監視装置。
【0217】
＜２＞ 前記停止位置取得部は、画像処理技術を用いて、基準となる参照画像と、前記鉄道車両が存在する前記撮像画像との比較により前記停止位置を取得する、前記＜１＞に記載の監視装置。
【0218】
＜３＞ 前記停止位置取得部は、画像処理技術及び深層学習技術のいずれかを用いて、前記鉄道車両が存在する前記撮像画像から前記鉄道車両の車側灯を検出し、検出された情報に基づいて前記鉄道車両の前記停止位置を取得する、前記＜１＞に記載の監視装置。
【0219】
＜４＞ 前記停止位置取得部は、画像処理技術及び深層学習技術のいずれかを用いて、前記鉄道車両が存在する前記撮像画像からホームドアの開扉状態を検出し、検出された情報に基づいて前記鉄道車両の前記停止位置を取得する、前記＜１＞に記載の監視装置。
【0220】
＜５＞ 前記停止位置取得部は、画像処理技術及び深層学習技術のいずれかを用いて、前記鉄道車両が存在する前記撮像画像から前記鉄道車両の車両番号及び編成番号のいずれかを検出し、検出された情報に基づいて前記鉄道車両の停止位置を取得する、前記＜１＞に記載の監視装置。
【0221】
＜６＞ 前記監視領域制御部は、前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像における前記駅プラットホームを除く前記周辺環境の領域を非監視領域に設定する、前記＜１＞から＜５＞のいずれか一項に記載の監視装置。
【0222】
＜７＞ 前記＜１＞から＜６＞のいずれか一項に記載の監視装置と、
前記駅プラットホームと、前記駅プラットホームを除く前記周辺環境とを撮像する複数の撮像装置と、
を備え、
複数の前記撮像装置は前記駅プラットホームの先頭から最後尾にかけて配置されており、
前記監視装置は、画像処理技術、深層学習技術、及び前記鉄道車両の運行情報のいずれかを用いて、前記監視領域の設定が必要な前記撮像装置を決定する撮像装置決定部を備える、監視システム。
前記駅プラットホームと、前記駅プラットホームを除く前記周辺環境とを撮像する複数の撮像装置と、
を備え、
複数の前記撮像装置は前記駅プラットホームの先頭から最後尾にかけて配置されており、
前記監視装置は、画像処理技術、深層学習技術、及び前記鉄道車両の運行情報のいずれかを用いて、前記監視領域の設定が必要な前記撮像装置を決定する撮像装置決定部を備える、監視システム。
【0223】
＜８＞ 監視装置により実行される監視方法であって、
駅プラットホームに停車している鉄道車両と、前記鉄道車両の周辺環境とが撮像された撮像画像に存在する前記鉄道車両の停止位置を取得するステップと、
前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像に監視領域を動的に設定するステップと、
を含み、
前記鉄道車両の前記停止位置は前記撮像画像に存在する先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである、監視方法。
駅プラットホームに停車している鉄道車両と、前記鉄道車両の周辺環境とが撮像された撮像画像に存在する前記鉄道車両の停止位置を取得するステップと、
前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像に監視領域を動的に設定するステップと、
を含み、
前記鉄道車両の前記停止位置は前記撮像画像に存在する先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである、監視方法。
【0224】
＜９＞ 監視装置のコンピュータで読み取り可能なプログラムであって、
駅プラットホームに停車している鉄道車両と、前記鉄道車両の周辺環境とが撮像された撮像画像に存在する前記鉄道車両の停止位置を取得するステップと、
前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像に監視領域を動的に設定するステップと、
を前記コンピュータに実行させ、
前記鉄道車両の前記停止位置は前記撮像画像に存在する先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである、プログラム。
駅プラットホームに停車している鉄道車両と、前記鉄道車両の周辺環境とが撮像された撮像画像に存在する前記鉄道車両の停止位置を取得するステップと、
前記鉄道車両の前記停止位置に基づいて前記撮像画像に監視領域を動的に設定するステップと、
を前記コンピュータに実行させ、
前記鉄道車両の前記停止位置は前記撮像画像に存在する先頭車両の先端及び最後尾車両の後端のいずれかである、プログラム。
【符号の説明】
【0225】
１ 監視システム
２ 監視装置
３ 監視カメラ
４ 監視モニタ
５ 鉄道車両
５ａ 先頭車両
５ｂ 最後尾車両
５ｃ 中間車両
５ｄ 車側灯
５ｅ 車両番号
５ｆ 編成番号
６ 駅プラットホーム
６ａ 先頭
６ｂ 最後尾
６ｃ 中央
６ｄ ホームドア
７ 周辺環境
７ａ 踏切
８ 踏切にいる人
９ 駅プラットホーム上にいる人
１０ 撮像装置決定部
１１ 停止位置取得部
１２ 車両判別部
１３ 監視領域制御部
１４ 人認識部
１５ 表示部
２０ ＣＰＵ
２１ ＲＯＭ
２２ ＲＡＭ
２３ 通信機
２４ バス
３０ 撮像範囲
３１ 撮像画像
３２ 参照画像
３３ 鉄道車両検出画像
３４ 監視領域設定画像
３７ 入力画像
３８ 出力画像
３９ 認識画像
４０ 特定領域
４１ 非監視領域
４２ 監視領域
４３ 矩形枠
４４ 属性文字
５０ オートエンコーダ
５１ エンコーダ
５２ デコーダ
５３ 学習済オートエンコーダ
Ｐ 停止位置
２ 監視装置
３ 監視カメラ
４ 監視モニタ
５ 鉄道車両
５ａ 先頭車両
５ｂ 最後尾車両
５ｃ 中間車両
５ｄ 車側灯
５ｅ 車両番号
５ｆ 編成番号
６ 駅プラットホーム
６ａ 先頭
６ｂ 最後尾
６ｃ 中央
６ｄ ホームドア
７ 周辺環境
７ａ 踏切
８ 踏切にいる人
９ 駅プラットホーム上にいる人
１０ 撮像装置決定部
１１ 停止位置取得部
１２ 車両判別部
１３ 監視領域制御部
１４ 人認識部
１５ 表示部
２０ ＣＰＵ
２１ ＲＯＭ
２２ ＲＡＭ
２３ 通信機
２４ バス
３０ 撮像範囲
３１ 撮像画像
３２ 参照画像
３３ 鉄道車両検出画像
３４ 監視領域設定画像
３７ 入力画像
３８ 出力画像
３９ 認識画像
４０ 特定領域
４１ 非監視領域
４２ 監視領域
４３ 矩形枠
４４ 属性文字
５０ オートエンコーダ
５１ エンコーダ
５２ デコーダ
５３ 学習済オートエンコーダ
Ｐ 停止位置
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5A】
【図5B】
【図5C】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13A】
【図13B】
【図13C】