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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】P2024138974
(43)【公開日】2024-10-09
(54)【発明の名称】監視装置
(51)【国際特許分類】
G06T 7/20 20170101AFI20241002BHJP
G06T 7/60 20170101ALI20241002BHJP
H04N 7/18 20060101ALI20241002BHJP
【ＦＩ】
G06T7/20 300A
G06T7/60 180
H04N7/18 D
H04N7/18 K
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023049715
(22)【出願日】2023-03-27
(71)【出願人】
【識別番号】000108085
【氏名又は名称】セコム株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100103850
【弁理士】
【氏名又は名称】田中 秀▲てつ▼
(74)【代理人】
【識別番号】100114177
【弁理士】
【氏名又は名称】小林 龍
(74)【代理人】
【識別番号】100066980
【弁理士】
【氏名又は名称】森 哲也
(72)【発明者】
【氏名】宗片 匠
(72)【発明者】
【氏名】永橋 知行
【テーマコード（参考）】
5C054
5L096
【Ｆターム（参考）】
5C054DA09
5C054EA01
5C054EA03
5C054EA05
5C054EA07
5C054FC01
5C054FC12
5C054FC13
5C054FC14
5C054FE12
5C054GB01
5C054HA19
5L096BA02
5L096FA67
5L096FA69
5L096FA76
(57)【要約】
【課題】監視領域内の人物の数が多い場合に、監視領域内の人物を追跡及び解析する処理を容易にする。
【解決手段】監視装置１０は、監視領域１内に存在する所定人物２を特定する所定人物特定部３２と、所定人物２が所定行為を行ったか否かを判定する行為判定部３４と、監視領域１に存在する人物の行動解析のための処理を行う行動解析部（３６、３９）と、所定人物が所定行為を行ったときの監視領域内に存在する他の人物と所定人物との間の相対位置関係に基づいて、他の人物を上記の処理の対象とする対象人物として選択する対象人物選択部３５と、を備える。
【選択図】図２
【解決手段】監視装置１０は、監視領域１内に存在する所定人物２を特定する所定人物特定部３２と、所定人物２が所定行為を行ったか否かを判定する行為判定部３４と、監視領域１に存在する人物の行動解析のための処理を行う行動解析部（３６、３９）と、所定人物が所定行為を行ったときの監視領域内に存在する他の人物と所定人物との間の相対位置関係に基づいて、他の人物を上記の処理の対象とする対象人物として選択する対象人物選択部３５と、を備える。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
監視領域内に存在する所定人物を特定する所定人物特定部と、
前記所定人物が所定行為を行ったか否かを判定する行為判定部と、
前記監視領域内に存在する人物の行動解析のための処理を行う行動解析部と、
前記所定人物が所定行為を行ったときの監視領域内に存在する他の人物と前記所定人物との間の相対位置関係に基づいて、前記他の人物を前記処理の対象とする対象人物として選択する対象人物選択部と、
を備えることを特徴とする監視装置。
前記所定人物が所定行為を行ったか否かを判定する行為判定部と、
前記監視領域内に存在する人物の行動解析のための処理を行う行動解析部と、
前記所定人物が所定行為を行ったときの監視領域内に存在する他の人物と前記所定人物との間の相対位置関係に基づいて、前記他の人物を前記処理の対象とする対象人物として選択する対象人物選択部と、
を備えることを特徴とする監視装置。
【請求項2】
前記所定人物の基準方向を推定する基準方向推定部を更に備え、
前記対象人物選択部は、前記所定人物が所定行為を行ったときに前記所定人物から前記基準方向に存在する前記他の人物を前記対象人物として選択する、
ことを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
前記対象人物選択部は、前記所定人物が所定行為を行ったときに前記所定人物から前記基準方向に存在する前記他の人物を前記対象人物として選択する、
ことを特徴とする請求項１に記載の監視装置。
【請求項3】
前記基準方向推定部は、前記所定人物の視野を推定し、
前記対象人物選択部は、前記所定人物が所定行為を行ったときに前記所定人物の視野範囲内に存在する前記他の人物を前記対象人物として選択する、
ことを特徴とする請求項２に記載の監視装置。
前記対象人物選択部は、前記所定人物が所定行為を行ったときに前記所定人物の視野範囲内に存在する前記他の人物を前記対象人物として選択する、
ことを特徴とする請求項２に記載の監視装置。
【請求項4】
前記対象人物選択部は、前記所定人物が所定行為を行ったときに前記所定人物の視野範囲内に存在する前記他の人物の向きを推定し、当該他の人物のうち前記所定人物側を向いていない人物を前記対象人物として選択することを特徴とする請求項２又は３に記載の監視装置。
【請求項5】
前記行動解析部は、前記監視領域内に存在する複数の人物の各々に対して不審者か否かを判定するよう行動解析し、当該複数の人物のうち前記対象人物を優先して不審者か否かを判定することを特徴とする請求項１～３の何れか一項に記載の監視装置。
【請求項6】
前記行動解析部は、前記監視領域内に存在する複数の人物の各々に対して不審者か否かを判定するよう行動解析し、当該複数の人物のうち前記対象人物以外の人物に比べて、前記対象人物が不審者であると判定され易くすることを特徴とする請求項１～３の何れか一項に記載の監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、監視装置に関する。
【背景技術】
【0002】
現在、センサで検出した人物の詳細な行動（例えば、姿勢、動作、行動履歴など）を追跡することにより、その人物が不審者であるかどうかを判定するシステムが提案されている。
例えば下記特許文献１には、顔認証した人物が、予め登録された登録人物と一致しない場合に当該人物を追跡し、当該人物の行動パターンが所定パターンと一致した場合に不審者として判定する技術が開示されている。
例えば下記特許文献１には、顔認証した人物が、予め登録された登録人物と一致しない場合に当該人物を追跡し、当該人物の行動パターンが所定パターンと一致した場合に不審者として判定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１０－２１１５１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
監視領域内に存在する人物の数が多い場合、これらの人物の全てを対象として不審者検知のための解析を行うと、負荷が過大になるために解析が困難になる。また、解析の対象となる人数が多いほど誤報要因となりうる。
本発明は、上記の問題点を鑑みてなされたものであり、監視領域内の人物の数が多い場合に、監視領域内の人物を追跡及び解析する処理を容易にすることを目的とする。
本発明は、上記の問題点を鑑みてなされたものであり、監視領域内の人物の数が多い場合に、監視領域内の人物を追跡及び解析する処理を容易にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本発明の一形態による監視装置は、監視領域内に存在する所定人物を特定する所定人物特定部と、所定人物が所定行為を行ったか否かを判定する行為判定部と、監視領域内に存在する人物の行動解析のための処理を行う行動解析部と、所定人物が所定行為を行ったときの監視領域内に存在する他の人物と所定人物との間の相対位置関係に基づいて、他の人物を上記の処理の対象とする対象人物として選択する対象人物選択部と、を備える。
【発明の効果】
【0006】
本発明によれば、監視領域内の人物の数が多い場合に、監視領域内の人物を追跡及び解析する処理を容易にできる。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【図1】実施形態の監視システムの全体構成の一例の概略図である。
【図2】第１実施形態の監視装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図3】所定人物の基準方向の第１例の模式図である。
【図4】対象人物の基準方向の第２例の模式図である。
【図5】対象人物の選択方法の他の例の模式図である。
【図6】対象人物の画像領域が抽出された監視画像の一例の模式図である。
【図7】第１実施形態の監視方法の一例のフローチャートである。
【図8】第２実施形態の監視装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図9】第２実施形態の監視方法の一例のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0008】
以下において、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。なお、以下に示す本発明の実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、構成部品の構造、配置等を下記のものに特定するものではない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された請求項が規定する技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
【0009】
（第１実施形態）
図１は、実施形態の監視システムの全体構成の一例の概略図である。実施形態の監視システムは、監視領域１内に存在する人物を監視するシステムであり、監視領域１やその近傍に設置される監視装置１０と、構内ＬＡＮ又はインターネット等の通信ネットワークを介して監視装置１０と接続されるセンタ装置２０とを有する。
図１は、実施形態の監視システムの全体構成の一例の概略図である。実施形態の監視システムは、監視領域１内に存在する人物を監視するシステムであり、監視領域１やその近傍に設置される監視装置１０と、構内ＬＡＮ又はインターネット等の通信ネットワークを介して監視装置１０と接続されるセンタ装置２０とを有する。
【0010】
例えば監視領域１は、コンビニエンスストア及びスーパーマーケット等の小売店舗や、レンタルビデオ店などの店舗であってよく、監視対象となる人物は、これらの店舗を利用するユーザであってよい。
例として、監視領域１には、所定人物２と、所定人物２以外の人物３ａ～３ｃと、構造物４ａ～４ｃが存在している場合を想定する。以下の説明において人物３ａ～３ｃを総称して「人物３」と表記することがある。
例として、監視領域１には、所定人物２と、所定人物２以外の人物３ａ～３ｃと、構造物４ａ～４ｃが存在している場合を想定する。以下の説明において人物３ａ～３ｃを総称して「人物３」と表記することがある。
【0011】
所定人物２は、監視領域１における監視業務に協力する人物である。所定人物２は、例えば監視領域１で働く従業員（例えば店舗の従業員）であってもよく、監視領域１における監視業務に携わる監視員（ガードマン）であってもよい。
人物３は、監視領域１における監視の対象となる人物であり、例えば監視領域１を利用する不特定人物である。
人物３は、監視領域１における監視の対象となる人物であり、例えば監視領域１を利用する不特定人物である。
【0012】
構造物４ａ及び４ｂは、所定人物２やカメラ１１から人物３を観察する視界の遮蔽物となりうる物体であり、例えば所定人物２やカメラ１１の視界を妨げる高さを有する備品（例えば商品棚など）や、監視領域１の建築物の構成要素（例えば柱）である。構造物４ｃは、所定人物２やカメラ１１から人物３を観察する視界の遮蔽物となりにくい物体（例えばレジカウンターなど）である。
【0013】
監視装置１０には、監視領域１内を撮影する１つ以上のカメラ１１ａ～１１ｄが接続される。以下の説明においてカメラ１１ａ～１１ｄを総称して「カメラ１１」と表記することがある。
監視装置１０は、入力部１２、通信部１３、記憶部１４、制御部１５及び出力部１６を備える。これらのうちの記憶部１４及び制御部１５はいわゆるコンピュータで実現でき、入力部１２、通信部１３及び出力部１６は、当該コンピュータの周辺機器として実現できる。
監視装置１０は、入力部１２、通信部１３、記憶部１４、制御部１５及び出力部１６を備える。これらのうちの記憶部１４及び制御部１５はいわゆるコンピュータで実現でき、入力部１２、通信部１３及び出力部１６は、当該コンピュータの周辺機器として実現できる。
【0014】
入力部１２は、利用者に操作されてデータの入力等に用いられるキーボード、マウス等のユーザーインターフェースを含む。入力部１２は、制御部１５に接続され、利用者の操作を操作信号に変換して制御部１５に出力する。
また、入力部１２はＤＶＤ（Digital Versatile Disc）ドライブ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）インターフェースを含んでもよい。入力部１２は、データをファイルとして制御部１５に入力し、およびデータをファイルとして制御部１５から出力する。
また、入力部１２はＤＶＤ（Digital Versatile Disc）ドライブ、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）インターフェースを含んでもよい。入力部１２は、データをファイルとして制御部１５に入力し、およびデータをファイルとして制御部１５から出力する。
【0015】
通信部１３は、有線通信又は無線通信により監視装置１０とセンタ装置２０との間でデータの送受信を行うネットワークインターフェース等を含む。また、通信部１３は、無線通信により監視装置１０と所定人物２が所持するスマートフォンやタブレット端末等の携帯端末装置との間でデータの送受信を行うネットワークインターフェース等を含んでもよい。
記憶部１４は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ装置であり、各種プログラムや各種データを記憶する。例えば記憶部１４には、カメラ１１で監視領域１内を撮影して生成された撮像画像（以下の説明において「監視画像」と表記することがある）が記録される。記憶部１４は、特許請求の範囲に記載の「記録媒体」の一例である。
記憶部１４は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ装置であり、各種プログラムや各種データを記憶する。例えば記憶部１４には、カメラ１１で監視領域１内を撮影して生成された撮像画像（以下の説明において「監視画像」と表記することがある）が記録される。記憶部１４は、特許請求の範囲に記載の「記録媒体」の一例である。
【0016】
制御部１５は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＭＣＵ（Micro Control Unit）等の演算装置（プロセッサ）で構成される。制御部１５は、記憶部１４と接続され、記憶部１４からコンピュータプログラムを読み出して実行することにより各種処理部として動作し、各種データを記憶部１４に記憶したり、これらデータを読み出す。以下に説明する監視装置１０の機能は、記憶部１４に記憶されたコンピュータプログラムを制御部１５が実行することにより実現される。
【0017】
また制御部１５は、入力部１２および出力部１６と接続され、利用者による入力部１２の操作に応じて、監視装置１０による監視領域１の監視処理を開始又は終了させる。また制御部１５は、カメラ１１によって撮影された監視画像を出力部１６に出力する。後述の第２実施形態では、制御部１５は、監視領域１内に存在する人物３が不審者であるか否かを判定する不審者判定処理を実行し、判定結果を出力部１６に出力する。
制御部１５は、通信部１３とも接続され、通信部１３を経由して監視画像や不審者判定処理の判定結果をセンタ装置２０へ送信する。
制御部１５は、通信部１３とも接続され、通信部１３を経由して監視画像や不審者判定処理の判定結果をセンタ装置２０へ送信する。
【0018】
出力部１６は、液晶ディスプレイ又はＣＲＴ（Cathode Ray Tube）ディスプレイ等のディスプレイ装置を含んでよい。出力部１６は、制御部１５と接続され、監視画像や制御部１５による不審者判定処理の判定結果を表示してよい。出力部１６は、スピーカ又はブザー等の音声信号出力装置を備えてもよい。出力部１６は、制御部１５による不審者判定処理の判定結果の音声情報を出力してもよい。
【0019】
センタ装置２０は、例えばサーバ等であり、入力部２２と、通信部２３と、記憶部２４と、制御部２５と、出力部２６を備える。
入力部２２は、例えばタッチパネル、マウス、キーボード等であり、センタ装置２０が設けられた監視装置の監視員による操作を受け付け、受け付けた操作に応じた信号を制御部２５に送る。
入力部２２は、例えばタッチパネル、マウス、キーボード等であり、センタ装置２０が設けられた監視装置の監視員による操作を受け付け、受け付けた操作に応じた信号を制御部２５に送る。
【0020】
通信部２３は、有線通信又は無線通信によりセンタ装置２０と監視装置１０との間でデータの送受信を行うネットワークインターフェース等を含む。
記憶部２４は、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリ装置であり、各種プログラムや各種データを記憶する。例えば記憶部２４には、センタ装置２０から受信した監視画像が記録される。
制御部２５は、監視装置１０の制御部１５と同様の演算装置を有し、センタ装置２０の各種信号処理を実行する。
記憶部２４は、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリ装置であり、各種プログラムや各種データを記憶する。例えば記憶部２４には、センタ装置２０から受信した監視画像が記録される。
制御部２５は、監視装置１０の制御部１５と同様の演算装置を有し、センタ装置２０の各種信号処理を実行する。
【0021】
例えば制御部２５は、監視装置１０から送信された監視画像や不審者判定処理の判定結果を、通信部２３を経由して受信する。また例えば制御部２５は、監視装置１０から受信した監視画像や不審者判定処理の判定結果を出力部２６に出力する。
出力部２６は、液晶ディスプレイ又はＣＲＴディスプレイ等のディスプレイ装置を含んでよい。出力部２６は、監視画像や不審者判定処理の判定結果を表示してよい。出力部２６は、不審者判定処理の判定結果の音声情報を出力するためのスピーカ又はブザー等の音声信号出力装置を備えてもよい。
出力部２６は、液晶ディスプレイ又はＣＲＴディスプレイ等のディスプレイ装置を含んでよい。出力部２６は、監視画像や不審者判定処理の判定結果を表示してよい。出力部２６は、不審者判定処理の判定結果の音声情報を出力するためのスピーカ又はブザー等の音声信号出力装置を備えてもよい。
【0022】
図２、第１実施形態の監視装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。監視装置１０は、画像記憶手段３０と、人物検出手段３１と、所定人物特定手段３２と、基準方向推定手段３３と、行為判定手段３４と、対象人物選択手段３５と、画像抽出手段３６と、画像出力手段３７と、画像送信手段３８を備える。
図１の制御部１５は、人物検出手段３１と、所定人物特定手段３２と、基準方向推定手段３３と、行為判定手段３４と、対象人物選択手段３５及び画像抽出手段３６として機能する。記憶部１４は、画像記憶手段３０として機能する。出力部１６は、画像出力手段３７として機能する。通信部１３は、画像送信手段３８として機能する。
図１の制御部１５は、人物検出手段３１と、所定人物特定手段３２と、基準方向推定手段３３と、行為判定手段３４と、対象人物選択手段３５及び画像抽出手段３６として機能する。記憶部１４は、画像記憶手段３０として機能する。出力部１６は、画像出力手段３７として機能する。通信部１３は、画像送信手段３８として機能する。
【0023】
画像記憶手段３０は、カメラ１１が生成する監視画像を記憶する。
人物検出手段３１は、カメラ１１が生成する監視画像に基づいて、監視領域１内に存在する人物を検出し、当該人物の位置を推定する。
所定人物特定手段３２は、人物検出手段３１が検出した人物の中から所定人物２を特定する。
人物検出手段３１は、カメラ１１が生成する監視画像に基づいて、監視領域１内に存在する人物を検出し、当該人物の位置を推定する。
所定人物特定手段３２は、人物検出手段３１が検出した人物の中から所定人物２を特定する。
【0024】
例えば所定人物特定手段３２は、人物検出手段３１が検出した人物の顔画像の画像認識処理を行うことにより、予め監視装置１０に顔画像が登録された所定人物２を検出してもよい。また例えば人物検出手段３１が検出した人物の全身画像の画像認識処理を行うことにより、所定の衣装（例えば店舗のユニフォーム）を着用している者や、所定の装身具（例えば身分証や記章、バッジなど）を付けている者を所定人物２として検出してもよい。また例えば所定の挙動やジェスチャを行った者を所定人物２として検出してもよい。
【0025】
基準方向推定手段３３は、監視画像に含まれる所定人物２の画像に基づいて、所定人物２の視線や頭部、身体等によって指定される方向である基準方向を推定する。
図３は、所定人物２の基準方向の第１例の模式図である。例えば、基準方向推定手段３３は、所定人物２の視線方向を基準方向Ｄとして推定してよい。例えば基準方向推定手段３３は、所定人物２の頭部の向きを監視画像から検出して所定人物２の頭部の前方方向を所定人物２の視線方向として検出してよい。また例えば、所定人物２の顔画像の瞳孔を認識して所定人物２の視線方向を検出してもよい。
図３は、所定人物２の基準方向の第１例の模式図である。例えば、基準方向推定手段３３は、所定人物２の視線方向を基準方向Ｄとして推定してよい。例えば基準方向推定手段３３は、所定人物２の頭部の向きを監視画像から検出して所定人物２の頭部の前方方向を所定人物２の視線方向として検出してよい。また例えば、所定人物２の顔画像の瞳孔を認識して所定人物２の視線方向を検出してもよい。
【0026】
また例えば基準方向推定手段３３は、所定人物２の頭部の側方や後方を基準方向Ｄとして推定してもよい。基準方向推定手段３３は、所定人物２の身体（胴体）の前方、側方又は後方を基準方向Ｄとして推定してもよい。
基準方向推定手段３３は、所定人物２の挙動に基づいて基準方向Ｄを推定してもよい。例えば所定人物２が指で指す、あごで指すなどのジェスチャによって指定された方向を基準方向Ｄとして推定してもよい。
基準方向推定手段３３は、所定人物２が所持する携帯端末装置の向き（例えば携帯端末装置の縦方向）を基準方向Ｄとして推定してもよい。例えば基準方向推定手段３３は、通信部１３を介して、携帯端末装置の電子コンパスやジャイロセンサの検出信号を携帯端末装置から受信することにより、携帯端末装置の向きを判定してよい。
基準方向推定手段３３は、所定人物２の挙動に基づいて基準方向Ｄを推定してもよい。例えば所定人物２が指で指す、あごで指すなどのジェスチャによって指定された方向を基準方向Ｄとして推定してもよい。
基準方向推定手段３３は、所定人物２が所持する携帯端末装置の向き（例えば携帯端末装置の縦方向）を基準方向Ｄとして推定してもよい。例えば基準方向推定手段３３は、通信部１３を介して、携帯端末装置の電子コンパスやジャイロセンサの検出信号を携帯端末装置から受信することにより、携帯端末装置の向きを判定してよい。
【0027】
図４は、所定人物２の基準方向の第２例の模式図である。例えば基準方向推定手段３３は、所定人物２の基準方向として所定人物２の視野範囲Ｒｖを推定してもよい。すなわち所定人物２の基準方向とは、所定人物２の位置を始点とする線分で表される１方向を意味するだけでなく、所定人物２の位置を原点とする有限の幅を有する角度範囲を含んでもよい。例えば、基準方向推定手段３３は、所定人物２の視線方向を中央とする所定幅の角度範囲を視野範囲Ｒｖとして推定してよい。
【0028】
なお、基準方向推定手段３３は、記憶部１４に記憶されている構造物４ａ～４ｃの配置位置や大きさ、形状に関する構造物情報に基づいて、所定人物２の位置と視線方向から幾何学的に算出した視野範囲から、構造物４ａ及び４ｂによって遮蔽される領域を除いた領域を視野範囲Ｒｖとして算出してもよい。
【0029】
図２を参照する。行為判定手段３４は、監視画像に含まれる所定人物２の画像に基づいて、所定人物２が所定の行為を行ったか否かを判定する。例えば所定の行為は、ウインク、手を上げる、頭をかく、顔の特定部位（例えば鼻や口）を触る、カメラ１１に向かって目配せをする等の行為であってよい。
また例えば所定の行為は、所定人物２が所持する携帯端末装置における所定の操作、例えばボタン操作やグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ：Graphical User Interface）操作であってもよい。例えば基準方向推定手段３３は、通信部１３を介して、これらの所定の操作が行われたか否かを携帯端末装置から受信してよい。
対象人物選択手段３５は、所定人物２が所定の行為を行ったと行為判定手段３４が判定したときの所定人物２と人物３ａ～３ｃとの間のそれぞれの相対位置関係に基づいて、人物３ａ～３ｃのいずれかを対象人物として選択する。
また例えば所定の行為は、所定人物２が所持する携帯端末装置における所定の操作、例えばボタン操作やグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ：Graphical User Interface）操作であってもよい。例えば基準方向推定手段３３は、通信部１３を介して、これらの所定の操作が行われたか否かを携帯端末装置から受信してよい。
対象人物選択手段３５は、所定人物２が所定の行為を行ったと行為判定手段３４が判定したときの所定人物２と人物３ａ～３ｃとの間のそれぞれの相対位置関係に基づいて、人物３ａ～３ｃのいずれかを対象人物として選択する。
【0030】
図３を参照する。例えば対象人物選択手段３５は、所定人物２が所定行為を行ったときに所定人物２から基準方向Ｄに存在する人物３ａ及び３ｂを対象人物として選択してよい。基準方向Ｄに存在する人物が複数存在する場合、対象人物選択手段３５は、基準方向Ｄに存在する人物３ａ及び３ｂのうち所定人物２に最も近い人物３ｂを対象人物として選択してよい。
【0031】
図４を参照する。例えば対象人物選択手段３５は、所定人物２が所定行為を行ったときに所定人物２の視野範囲Ｒｖ内に存在する人物３ｂ及び３ｃを対象人物として選択してよい。視野範囲Ｒｖ内に存在する人物が複数存在する場合、対象人物選択手段３５は、視野範囲Ｒｖ内に存在する人物３ｂ及び３ｃのうち所定人物２に最も近い人物３ｃを対象人物として選択してよい。
【0032】
図５は、対象人物の選択方法の他の例の模式図である。対象人物選択手段３５は、所定人物２が所定行為を行ったときに所定人物２から所定距離の範囲Ｒｄに存在する人物３ａ及び３ｂを対象人物として選択してよい。
例えば対象人物選択手段３５は、所定人物２の基準方向Ｄや視野範囲Ｒｖに関わらず所定距離の範囲Ｒｄに存在する人物３を対象人物として選択してもよい。また例えば対象人物選択手段３５は、基準方向Ｄや視野範囲Ｒｖに存在する人物３が存在しないと判定した場合に、所定距離の範囲Ｒｄに存在する人物３を対象人物として選択してもよい。
なお、所定距離の範囲Ｒｄ内に存在する人物が複数存在する場合、対象人物選択手段３５は、所定距離の範囲Ｒｄ内に存在する人物３ａ及び３ｂのうち所定人物２に最も近い人物３ｂを対象人物として選択してよい。また、対象人物選択手段３５は、視野範囲Ｒｖ内に存在する人物３ｂ及び３ｃの向きを推定し、所定人物２の側を向いていない人物や所定人物２に背を向けている人物（例えば３ｃ）を対象人物として選択してよい。この際、監視画像から頭部の向きを検出して頭部の前方方向から、視野範囲Ｒｖ内に存在する人物の向きを求めてもよい。
例えば対象人物選択手段３５は、所定人物２の基準方向Ｄや視野範囲Ｒｖに関わらず所定距離の範囲Ｒｄに存在する人物３を対象人物として選択してもよい。また例えば対象人物選択手段３５は、基準方向Ｄや視野範囲Ｒｖに存在する人物３が存在しないと判定した場合に、所定距離の範囲Ｒｄに存在する人物３を対象人物として選択してもよい。
なお、所定距離の範囲Ｒｄ内に存在する人物が複数存在する場合、対象人物選択手段３５は、所定距離の範囲Ｒｄ内に存在する人物３ａ及び３ｂのうち所定人物２に最も近い人物３ｂを対象人物として選択してよい。また、対象人物選択手段３５は、視野範囲Ｒｖ内に存在する人物３ｂ及び３ｃの向きを推定し、所定人物２の側を向いていない人物や所定人物２に背を向けている人物（例えば３ｃ）を対象人物として選択してよい。この際、監視画像から頭部の向きを検出して頭部の前方方向から、視野範囲Ｒｖ内に存在する人物の向きを求めてもよい。
【0033】
画像抽出手段３６は、画像記憶手段３０に記憶されている監視画像のうち、対象人物選択手段３５が選択した対象人物を撮影した画像を抽出する。例えば画像抽出手段３６は、複数のカメラ１１ａ～１１ｄのうち、対象人物を撮影したカメラ１１が生成した監視画像を抽出してよい。
また例えば画像抽出手段３６は、カメラ１１が複数の異なる時刻に生成した監視画像のうち、対象人物を撮影した画像を抽出してもよい。例えばカメラ１１が監視画像として生成した動画のうち対象人物が写っている期間だけの部分動画や、対象人物が写っているフレームを抽出してもよい。
また例えば画像抽出手段３６は、カメラ１１が複数の異なる時刻に生成した監視画像のうち、対象人物を撮影した画像を抽出してもよい。例えばカメラ１１が監視画像として生成した動画のうち対象人物が写っている期間だけの部分動画や、対象人物が写っているフレームを抽出してもよい。
【0034】
また例えば画像抽出手段３６は、カメラ１１が生成した監視画像の全領域の中から対象人物が撮影されている部分画像領域を抽出して、対象人物が撮影されている部分画像領域を識別する識別表示（例えば対象人物が撮影されている部分画像領域を示す図形など）を監視画像に重畳してもよい。
図６は、対象人物の部分画像領域が抽出された監視画像の一例の模式図である。図６の例は、監視画像４０に人物３ａ及び３ｂ及び構造物４ａが写っている場合を想定している。画像抽出手段３６は、対象人物３ａが撮影されている部分画像領域を示す図形を、対象人物選択手段３５が選択した対象人物３ａを識別する識別表示４１として監視画像４０に重畳してよい。例えば画像抽出手段３６は、対象人物３ａの部分画像領域を囲む矩形を識別表示４１として監視画像４０に重畳してよい。なお、画像抽出手段３６は、本発明における「行動解析部」の一例である。
図６は、対象人物の部分画像領域が抽出された監視画像の一例の模式図である。図６の例は、監視画像４０に人物３ａ及び３ｂ及び構造物４ａが写っている場合を想定している。画像抽出手段３６は、対象人物３ａが撮影されている部分画像領域を示す図形を、対象人物選択手段３５が選択した対象人物３ａを識別する識別表示４１として監視画像４０に重畳してよい。例えば画像抽出手段３６は、対象人物３ａの部分画像領域を囲む矩形を識別表示４１として監視画像４０に重畳してよい。なお、画像抽出手段３６は、本発明における「行動解析部」の一例である。
【0035】
図２を参照する。画像出力手段３７は、画像抽出手段３６が抽出した画像を出力部１６のディスプレイ装置に表示する。画像送信手段３８は、画像抽出手段３６が抽出した画像をセンタ装置２０へ送信する。
図１を参照する。センタ装置２０の制御部２５は、通信部２３を介して、監視装置１０から送信された画像（対象人物３ａの抽出画像）を受信し、受信した画像を出力部２６のディスプレイ装置に表示する。
図１を参照する。センタ装置２０の制御部２５は、通信部２３を介して、監視装置１０から送信された画像（対象人物３ａの抽出画像）を受信し、受信した画像を出力部２６のディスプレイ装置に表示する。
【0036】
（動作）
図７は、第１実施形態の監視方法の一例のフローチャートである。ステップＳ１において人物検出手段３１は、カメラ１１が生成する監視画像に基づいて、監視領域１内に存在する人物を検出する。
ステップＳ２において所定人物特定手段３２は、監視領域１内に存在する所定人物２を特定する。基準方向推定手段３３は、所定人物２の基準方向を推定する。
図７は、第１実施形態の監視方法の一例のフローチャートである。ステップＳ１において人物検出手段３１は、カメラ１１が生成する監視画像に基づいて、監視領域１内に存在する人物を検出する。
ステップＳ２において所定人物特定手段３２は、監視領域１内に存在する所定人物２を特定する。基準方向推定手段３３は、所定人物２の基準方向を推定する。
【0037】
ステップＳ３において行為判定手段３４は、監視画像に含まれる所定人物２の画像に基づいて、所定人物２が所定の行為を行ったか否かを判定する。所定人物２が所定の行為を行っていない場合（ステップＳ３：Ｎ）に処理はステップＳ７へ進む。所定人物２が所定の行為を行った場合（ステップＳ３：Ｙ）に処理はステップＳ４へ進む。
ステップＳ４において対象人物選択手段３５は、所定人物２が所定の行為を行ったときの所定人物２と人物３ａ～３ｃとの間のそれぞれの相対位置関係に基づいて、人物３ａ～３ｃのいずれかを対象人物として選択する。
ステップＳ４において対象人物選択手段３５は、所定人物２が所定の行為を行ったときの所定人物２と人物３ａ～３ｃとの間のそれぞれの相対位置関係に基づいて、人物３ａ～３ｃのいずれかを対象人物として選択する。
【0038】
ステップＳ５において画像抽出手段３６は、画像記憶手段３０に記憶されている監視画像のうち、対象人物選択手段３５が選択した対象人物を撮影した画像を抽出する。
ステップＳ６において画像出力手段３７は、画像抽出手段３６が抽出した画像を出力部１６のディスプレイ装置に表示する。画像送信手段３８は、画像抽出手段３６が抽出した画像をセンタ装置２０へ送信する。センタ装置２０の制御部２５は、受信した画像を出力部２６のディスプレイ装置に表示する。
ステップＳ７において監視装置１０の制御部１５は、監視処理を終了操作が入力部１２で行われたか否かを判定する。終了操作が行われていない場合（ステップＳ７：Ｎ）に処理はステップＳ１へ戻る。終了操作が行われた場合（ステップＳ７：Ｙ）に処理は終了する。
ステップＳ６において画像出力手段３７は、画像抽出手段３６が抽出した画像を出力部１６のディスプレイ装置に表示する。画像送信手段３８は、画像抽出手段３６が抽出した画像をセンタ装置２０へ送信する。センタ装置２０の制御部２５は、受信した画像を出力部２６のディスプレイ装置に表示する。
ステップＳ７において監視装置１０の制御部１５は、監視処理を終了操作が入力部１２で行われたか否かを判定する。終了操作が行われていない場合（ステップＳ７：Ｎ）に処理はステップＳ１へ戻る。終了操作が行われた場合（ステップＳ７：Ｙ）に処理は終了する。
【0039】
（第２実施形態）
第２実施形態の監視装置１０は、監視領域１内に存在する人物３が不審者か否かを判定する。
図８は、第２実施形態の監視装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。第２実施形態の監視装置１０は、第１実施形態の監視装置１０に類似する構成を有しており同一又は類似の構成要素には同じ参照符号を付与する。
第２実施形態の監視装置１０は、監視領域１内に存在する人物３が不審者か否かを判定する。
図８は、第２実施形態の監視装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。第２実施形態の監視装置１０は、第１実施形態の監視装置１０に類似する構成を有しており同一又は類似の構成要素には同じ参照符号を付与する。
【0040】
第２実施形態の監視装置１０は、カメラ１１が生成する監視画像に基づいて、監視領域１内に存在する人物３が不審者か否かを判定する不審者判定手段３９を備える。図１の制御部１５は、不審者判定手段３９として機能する。画像抽出手段３６と不審者判定手段３９は、特許請求の範囲に記載の「行動解析部」の一例である。
例えば不審者判定手段３９は、カメラ１１が生成する監視画像を解析して、人物３の不審度を算出し、不審度が判定閾値Ｔｈを超えた場合に人物３が不審者であると判定してよい。
例えば不審者判定手段３９は、人物３の不審度として、人物３の行動が不審行動である尤もらしさを算出してよい。例えば不審者判定手段３９は、人物３が、鞄やポケットに商品を入れようとする動きや、いくつも商品を入れる動き、鞄やポケットをしきりに触れる行動、万引きの予備動作を行っているか否かを推定して、人物３の行動が不審行動である尤もらしさを算出してよい。以下の説明において、監視領域１内に存在する人物３が不審者か否かを判定する処理を「不審者判定処理」と表記することがある。なお、不審者判定手段３９は、本発明における「行動解析部」の一例である。
例えば不審者判定手段３９は、カメラ１１が生成する監視画像を解析して、人物３の不審度を算出し、不審度が判定閾値Ｔｈを超えた場合に人物３が不審者であると判定してよい。
例えば不審者判定手段３９は、人物３の不審度として、人物３の行動が不審行動である尤もらしさを算出してよい。例えば不審者判定手段３９は、人物３が、鞄やポケットに商品を入れようとする動きや、いくつも商品を入れる動き、鞄やポケットをしきりに触れる行動、万引きの予備動作を行っているか否かを推定して、人物３の行動が不審行動である尤もらしさを算出してよい。以下の説明において、監視領域１内に存在する人物３が不審者か否かを判定する処理を「不審者判定処理」と表記することがある。なお、不審者判定手段３９は、本発明における「行動解析部」の一例である。
【0041】
不審者判定手段３９は、監視領域１内に存在する複数の人物３ａ～３ｃのうち、対象人物選択部３５が選択した対象人物を優先して不審者か否かを判定する。すなわち、対象人物に対する不審者判定処理を、他の人物に対する不審者判定処理よりも優先する。
例えば不審者判定手段３９は、対象人物に対する不審者判定処理の実施頻度を他の人物に対する不審者判定処理の実施頻度よりも高くすることにより、対象人物に対する不審者判定処理を優先してよい。例えば複数の人物３ａ～３ｃのうち対象人物に対する不審者判定処理の実施間隔を他の人物に対する不審者判定処理の実施間隔よりも短くしてよい。
例えば不審者判定手段３９は、対象人物に対する不審者判定処理の実施頻度を他の人物に対する不審者判定処理の実施頻度よりも高くすることにより、対象人物に対する不審者判定処理を優先してよい。例えば複数の人物３ａ～３ｃのうち対象人物に対する不審者判定処理の実施間隔を他の人物に対する不審者判定処理の実施間隔よりも短くしてよい。
【0042】
また例えば不審者判定手段３９は、対象人物に対する不審者判定処理の精度を、他の人物に対する不審者判定処理の精度よりも高くすることにより、対象人物に対する不審者判定処理を優先してよい。例えば不審者判定手段３９は、不審者判定処理に用いる画像の解像度や、不審者判定処理のアルゴリズムを変更することにより、対象人物に対する不審者判定処理の精度を、他の人物に対する不審者判定処理の精度よりも高くしてよい。
また例えば不審者判定手段３９は、対象人物に対する不審者判定処理を、他の人物に対する不審者判定処理よりも先に実施することにより、対象人物に対する不審者判定処理を優先してよい。
また例えば不審者判定手段３９は、対象人物に対する不審者判定処理を、他の人物に対する不審者判定処理よりも先に実施することにより、対象人物に対する不審者判定処理を優先してよい。
【0043】
また不審者判定手段３９は、監視領域１内に存在する複数の人物３ａ～３ｃのうち、対象人物以外の人物に比べて、対象人物が不審者であると判定され易くしてもよい。例えば不審者判定手段３９は、対象人物の不審度と比較する判定閾値Ｔｈを、対象人物以外の人物の不審度と比較する判定閾値Ｔｈよりも低く設定することにより、対象人物を不審者であると判定され易くしてもよい。
【0044】
不審者判定手段３９は、カメラ１１が生成する監視画像に不審者判定処理の判定結果を付加する。例えば不審者判定手段３９は、監視画像に写っている人物３の各々の不審者判定処理の判定結果を示す記号、文字、図形を、監視画像上の人物３の位置又はその近傍に重畳してよい。
画像出力手段３７は、不審者判定処理の判定結果が付加された監視画像を出力部１６のディスプレイ装置に表示する。画像送信手段３８は、不審者判定処理の判定結果が付加された監視画像をセンタ装置２０へ送信する。
画像出力手段３７は、不審者判定処理の判定結果が付加された監視画像を出力部１６のディスプレイ装置に表示する。画像送信手段３８は、不審者判定処理の判定結果が付加された監視画像をセンタ装置２０へ送信する。
【0045】
図１を参照する。センタ装置２０の制御部２５は、通信部２３を介して、監視装置１０から送信された画像（不審者判定処理の判定結果が付加された監視画像）を受信し、受信した画像を出力部２６のディスプレイ装置に表示する。
なお、センタ装置２０の制御部２５が不審者判定手段３９を備えてもよい。例えば、監視装置１０は、監視画像と、対象人物選択手段３５が選択した対象人物を特定する対象人物情報をセンタ装置２０に送信してもよい。センタ装置２０の制御部２５は、上述の不審者判定処理を実行して、監視領域１内に存在する人物３が不審者か否かを判定してよい。例えば制御部２５は、監視領域１内に存在する複数の人物３ａ～３ｃのうち、対象人物選択部３５が選択した対象人物を優先して不審者か否かを判定してもよく、対象人物以外の人物に比べて、対象人物が不審者であると判定され易くしてもよい。
なお、センタ装置２０の制御部２５が不審者判定手段３９を備えてもよい。例えば、監視装置１０は、監視画像と、対象人物選択手段３５が選択した対象人物を特定する対象人物情報をセンタ装置２０に送信してもよい。センタ装置２０の制御部２５は、上述の不審者判定処理を実行して、監視領域１内に存在する人物３が不審者か否かを判定してよい。例えば制御部２５は、監視領域１内に存在する複数の人物３ａ～３ｃのうち、対象人物選択部３５が選択した対象人物を優先して不審者か否かを判定してもよく、対象人物以外の人物に比べて、対象人物が不審者であると判定され易くしてもよい。
【0046】
図９は、第２実施形態の監視方法の一例のフローチャートである。ステップＳ１１～Ｓ１４の処理は、図７を参照して説明したステップＳ１～Ｓ４の処理と同様である。
ステップＳ１５において不審者判定手段３９は、監視領域１内に存在する人物３が不審者か否かを判定する。例えば不審者判定手段３９は、監視領域１内に存在する複数の人物３ａ～３ｃのうち、対象人物選択部３５が選択した対象人物を優先して不審者か否かを判定してもよく、対象人物以外の人物に比べて、対象人物が不審者であると判定され易くしてもよい。
ステップＳ１５において不審者判定手段３９は、監視領域１内に存在する人物３が不審者か否かを判定する。例えば不審者判定手段３９は、監視領域１内に存在する複数の人物３ａ～３ｃのうち、対象人物選択部３５が選択した対象人物を優先して不審者か否かを判定してもよく、対象人物以外の人物に比べて、対象人物が不審者であると判定され易くしてもよい。
【0047】
ステップＳ１６において不審者判定手段３９は、カメラ１１が生成する監視画像に不審者判定処理の判定結果を付加する。画像出力手段３７は、不審者判定処理の判定結果が付加された監視画像を出力部１６のディスプレイ装置に表示する。画像送信手段３８は、不審者判定処理の判定結果が付加された監視画像をセンタ装置２０へ送信する。センタ装置２０の制御部２５は、受信した画像を出力部２６のディスプレイ装置に表示する。
ステップＳ１７の処理は、図７を参照して説明したステップＳ７の処理と同様である。
ステップＳ１７の処理は、図７を参照して説明したステップＳ７の処理と同様である。
【0048】
（実施形態の効果）
（１）監視装置１０は、監視領域内に存在する所定人物を特定する所定人物特定手段３２と、所定人物が所定行為を行ったか否かを判定する行為判定手段３４と、監視領域内に存在する人物の行動解析のための処理を行う行動解析手段として機能する画像抽出手段３６又は不審者判定手段３９と所定人物が所定行為を行ったときの監視領域内に存在する他の人物と所定人物との間の相対位置関係に基づいて、他の人物を上記の処理の対象とする対象人物として選択する対象人物選択手段３５と、を備える。
（１）監視装置１０は、監視領域内に存在する所定人物を特定する所定人物特定手段３２と、所定人物が所定行為を行ったか否かを判定する行為判定手段３４と、監視領域内に存在する人物の行動解析のための処理を行う行動解析手段として機能する画像抽出手段３６又は不審者判定手段３９と所定人物が所定行為を行ったときの監視領域内に存在する他の人物と所定人物との間の相対位置関係に基づいて、他の人物を上記の処理の対象とする対象人物として選択する対象人物選択手段３５と、を備える。
【0049】
これにより、監視領域内における監視業務の効率を向上することができる。すなわち、監視業務においては、システムのみによる不審者の判定だけでなく人間（店員など）が現場で感じている「不審者らさ」も不審者であるか否かを判断するうえで重要な判断材料となる。本発明によれば、監視領域１における監視業務に協力する人間が不審者らしいと感じた対象人物を監視装置１０が選択できる。この結果、監視領域内の人物の数が多い場合に不審者らしい対象人物により注目して監視することができる。このため、監視領域内の人物の数が多い場合に監視装置１０やセンタ装置２０にて追跡及び解析する対象となる人物を限定できるので、監視領域内の人物を追跡及び解析する処理を容易にできる。
【0050】
（２）監視装置１０は、所定人物の基準方向を推定する基準方向推定手段３３を更に備えてもよい。対象人物選択手段３５は、所定人物が所定行為を行ったときに所定人物から基準方向に存在する他の人物を対象人物として選択してもよい。
これにより、所定人物の視線方向や、頭部、身体などによって表すことができる基準方向に基づいて対象人物を特定できる。
これにより、所定人物の視線方向や、頭部、身体などによって表すことができる基準方向に基づいて対象人物を特定できる。
【0051】
（３）基準方向推定手段３３は、所定人物の視野を推定し、対象人物選択手段３５は、所定人物が所定行為を行ったときに所定人物の視野範囲内に存在する他の人物を対象人物として選択してもよい。
これにより、所定人物の視野に基づいて対象人物を特定できる。
これにより、所定人物の視野に基づいて対象人物を特定できる。
【0052】
（４）対象人物選択手段３５は、所定人物が所定行為を行ったときに所定人物の視野範囲内に存在する他の人物の向きを推定し、他の人物のうち所定人物側を向いていない人物を対象人物として選択してもよい。
これにより、所定人物と対象人物との間の位置関係や体の向きを基準として対象人物を特定できる。
これにより、所定人物と対象人物との間の位置関係や体の向きを基準として対象人物を特定できる。
【0053】
（５）監視装置１０は、監視領域内に存在する複数の人物の各々に対して不審者か否かを判定するように行動解析する不審者判定手段３９を備えてもよい。不審者判定手段３９は、複数の人物のうち対象人物を優先して不審者か否かを判定してよい。
これにより、監視領域内に存在する人物が不審者か否かを効率よく判定できる。
これにより、監視領域内に存在する人物が不審者か否かを効率よく判定できる。
【0054】
（６）監視装置１０は、監視領域内に存在する複数の人物の各々に対して不審者か否かを判定するように行動解析する不審者判定手段３９を備えてもよい。不審者判定手段３９は、複数の人物のうち対象人物以外の人物に比べて、対象人物が不審者であると判定され易くしてもよい。
これにより、不審者の判定精度を向上できる。
これにより、不審者の判定精度を向上できる。
【0055】
（７）監視装置１０は、監視領域を撮影した撮像画像が記録された記録媒体から対象人物を撮影した画像を抽出する画像抽出手段３６を備えてもよい。
これにより、所定人物が不審者らしいと感じている対象人物を効率よく監視できる。
これにより、所定人物が不審者らしいと感じている対象人物を効率よく監視できる。
【符号の説明】
【0056】
１…監視領域、２…所定人物、３、３ａ～３ｃ…人物、４ａ～４ｃ…構造物、１０…監視装置、１１、１１ａ～１１ｄ…カメラ、１２、２２…入力部、１３、２３…通信部、１４、２４…記憶部、１５、２５…制御部、１６、２６…出力部、２０…センタ装置、３０…画像記憶手段、３１…人物検出手段、３２…所定人物特定手段、３３…基準方向推定手段、３４…行為判定手段、３５…対象人物選択手段、３６…画像抽出手段、３７…画像出力手段、３８…画像送信手段、３９…不審者判定手段
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】