知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
特許7459558異常行動検知方法、異常行動検知プログラム及び異常行動検知装置
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-03-25
(45)【発行日】2024-04-02
(54)【発明の名称】異常行動検知方法、異常行動検知プログラム及び異常行動検知装置
(51)【国際特許分類】
G08B 25/00 20060101AFI20240326BHJP
G08B 25/04 20060101ALI20240326BHJP
G08B 13/196 20060101ALI20240326BHJP
G06T 7/20 20170101ALI20240326BHJP
【ＦＩ】
G08B25/00 510M
G08B25/04 E
G08B13/196
G06T7/20 300A
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2020030277
(22)【出願日】2020-02-26
(65)【公開番号】P2021135646
(43)【公開日】2021-09-13
【審査請求日】2022-11-17
(73)【特許権者】
【識別番号】000005223
【氏名又は名称】富士通株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001519
【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】冨安 史陽
【審査官】山岸 登
(56)【参考文献】
【文献】特許第６５２５２２９（ＪＰ，Ｂ１）
【文献】特開２０１７－１１１４９６（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１４／０３６８６５８（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｔ７／００－７／９０
Ｇ０６Ｖ１０／００－２０／９０
３０／４１８
４０／１６
４０／２０
Ｇ０８Ｂ１３／００－１５／０２
１９／００－３１／００
Ｈ０４Ｎ７／１８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
第１の人の動作を表す第１動作情報、及び前記第１の人以外の第２の人の動作を表す第２動作情報を取得する動作情報取得部と、前記第２動作情報に基づいて、前記第２の人が不審者である度合いを表す不審者度を導出する不審者度導出部と、
前記第１動作情報に基づいて、前記第２の人に対する前記第１の人の注意の度合いを表す注意度を導出する注意度導出部と、
前記不審者度導出部で導出された不審者度、及び前記注意度導出部で導出された注意度に基づいて、前記第１の人が前記第２の人から襲撃されるリスクを導出するリスク導出部と、
を含む異常行動検知装置。
【請求項2】
前記動作情報取得部は、予め定められた領域を撮影した映像に含まれる前記第１の人の骨格情報に基づき、前記映像に含まれる前記第１の人の動作を表す前記第１動作情報を取得し、
前記映像に含まれる前記第２の人の骨格情報に基づき、前記映像に含まれる前記第２の人の動作を表す前記第２動作情報を取得する、
請求項１に記載の異常行動検知装置。
【請求項3】
前記リスク導出部で導出されたリスクにより前記第１の人が前記第２の人から襲撃されることが示唆される場合に報知する報知部、をさらに含む、請求項２に記載の異常行動検知装置。
【請求項4】
前記予め定められた領域は交番の内部であり、前記第１の人は前記予め定められた領域に駐在する人である、
請求項２に記載の異常行動検知装置。
【請求項5】
前記駐在する人は警察官である、請求項４に記載の異常行動検知装置。
【請求項6】
前記報知部は、前記領域内に設置された警報装置、及び、前記領域とネットワークを介して接続され、前記領域と離隔した位置に配置された警報装置を使用して警告を報知する、請求項３に記載の異常行動検知装置。
【請求項7】
前記第２動作情報に基づき、前記第２の人である訪問者が凶器をもっている、前記訪問者が暴れている、前記訪問者が急に立ち上がる、前記訪問者が鞄に手を入れる、前記訪問者が視線をさまよわせる、前記訪問者が部屋の奥を覗く、及び、前記訪問者がカメラを気にする、の内の少なくとも１つの行動の情報を求める、請求項１～請求項６の何れか１項に記載の異常行動検知装置。
【請求項8】
前記第１動作情報に基づき、前記第１の人である駐在者が安全領域にいる、前記訪問者との距離が所定長以上である、前記駐在者が前記訪問者の方を見ている、前記駐在者が行動可能姿勢である、及び、前記駐在者が行動可能状態である、の内の少なくとも１つの行動の情報を求める、請求項７に記載の異常行動検知装置。
【請求項9】
第１の人の動作を表す第１動作情報、及び前記第１の人以外の第２の人の動作を表す第２動作情報を取得し、前記第２動作情報に基づいて、前記第２の人が不審者である度合いを表す不審者度を導出し、
前記第１動作情報に基づいて、前記第２の人に対する前記第１の人の注意の度合いを表す注意度を導出し、
前記不審者度、及び前記注意度に基づいて、前記第１の人が前記第２の人から襲撃されるリスクを導出する、
異常行動検知処理をコンピュータに実行させる異常行動検知プログラム。
【請求項10】
コンピュータが、第１の人の動作を表す第１動作情報、及び前記第１の人以外の第２の人の動作を表す第２動作情報を取得し
前記第２動作情報に基づいて、前記第２の人が不審者である度合いを表す不審者度を導出し、
前記第１動作情報に基づいて、前記第２の人に対する前記第１の人の注意の度合いを表す注意度を導出し、
前記不審者度、及び前記注意度に基づいて、前記第１の人が前記第２の人から襲撃されるリスクを導出する、
異常行動検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、異常行動検知方法、異常行動検知プログラム及び異常行動検知装置に関する。
【背景技術】
【0002】
警察官が駐在する交番で、警察官が不審者に襲撃され死傷する事件が発生している。例えば、交番の裏口から現れた不審者が、対応した警察官を刃物で襲撃する事件が発生した。また、金品を拾得した、として交番を訪れた不審者が、対応した警察官を刃物及びモデルガンで襲撃する事件も発生した。これらの事件に対応するため、交番及び派出所に防犯カメラを設置することが検討されている。
【0003】
防犯カメラ映像から不審者を検知し、管理者や被害を受ける可能性がある人に検知情報を報知する技術が存在する。当該検知技術には、侵入禁止エリアを設定し、当該侵入禁止エリアに侵入する人を不審者として検知する技術が含まれる。この技術によれば、赤外カメラなどにより移動する物体を不審者として検知する場合よりも不審者の誤検知を低減することができる。
【0004】
当該検知技術には、また、顔情報を事前に登録し、登録済みの顔情報と一致しない人を不審者として検知する技術も含まれる。この技術によれば、住宅へ侵入した人を不審者として検知するよりも不審者の誤検知を低減することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【文献】特開２０１４－０４４５４２号
【文献】国際公開２０１５－０６８３０２号
【文献】特開２０１５－１３８２９５号
【非特許文献】
【0006】
【文献】”映像から人の様々な行動を認識するAI技術「行動分析技術 Actlyzer」を開発”、［ｏｎｌｉｎｅ］、２０１９年１１月２５日、富士通株式会社、［２０２０年１月１６日検索］、インターネット（ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：／／ｐｒ．ｆｕｊｉｔｓｕ．ｃｏｍ／ｊｐ／ｎｅｗｓ／２０１９／１１／２５．ｈｔｍｌ）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
上記検知技術には、不特定多数の人が出入りする領域に対象領域を設定し、当該対象領域内に存在する人の行動状態を表す物理量の平均値を求め、当該平均値から逸脱する人を不審者として検知する技術も含まれる。物理量とは、訪問者の位置から得られる物理量であって、例えば、人の移動速度、移動方向、通過位置、滞留時間、滞在時間、滞留位置などである。この技術によれば、特別な装置を人に装着させることなく、不審者を特定することができる。
【0008】
しかしながら、不審者の特定を物理量に基づいて行う従来技術では、例えば不審者が害のない訪問者を装っている場合など、訪問者の位置から得られる物理量に平均値からの乖離が現れない場合に、不審者を特定することができない。
【0009】
本発明は、１つの側面として、不審者が害のない訪問者を装って行動している場合なども含め、不審者を特定することを可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0010】
１つの実施形態では、予め定められた領域を撮影した映像に含まれる人の骨格情報に基づき、前記映像に含まれる人の動作を表す動作情報を取得する動作情報取得部を含む。本実施形態では、また、取得された動作情報に基づいて、映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す特徴量を導出する特徴量導出部と、導出された特徴量により映像に含まれる人が異常行動を行うことが示唆される場合に報知する報知部と、を含む。
【発明の効果】
【0011】
本発明は、１つの側面として、不審者が害のない訪問者を装って行動している場合なども含め、不審者を特定することを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】本実施形態の異常行動検知システムを例示する概念図である。
【図2】第１実施形態の異常行動検知装置の機能構成を例示するブロック図である。
【図3】本実施形態の異常行動検知装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。
【図4】第１実施形態の異常行動検知処理の概要を説明する概念図である。
【図5】第１実施形態の異常行動検知処理の流れを例示するフローチャートである。
【図6】本実施形態の応答者判定処理の流れを例示するフローチャートである。
【図7】第２実施形態の異常行動検知装置の機能構成を例示するブロック図である。
【図8】第２実施形態の異常行動検知処理の概要を説明する概念図である。
【図9】第２実施形態の異常行動検知処理の流れを例示するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0013】
［第１実施形態］
【0014】
（システム構成）
図１に、第１実施形態の異常行動検知システム１０のハードウェア構成を例示する。異常行動検知システム１０は、映像撮影装置１１、報知装置１２、及び異常行動検知装置１３を含み、例えば、交番１４に設置される。交番１４は、不特定多数の訪問者が出入りする予め定められた領域の一例である。図１は、交番１４に駐在する人の一例である警察官１５、及び訪問者１６が存在する状態を例示している。異常行動検知装置１３は、ネットワークを介して交番１４から離間した位置に配置されていてもよい。
図１に、第１実施形態の異常行動検知システム１０のハードウェア構成を例示する。異常行動検知システム１０は、映像撮影装置１１、報知装置１２、及び異常行動検知装置１３を含み、例えば、交番１４に設置される。交番１４は、不特定多数の訪問者が出入りする予め定められた領域の一例である。図１は、交番１４に駐在する人の一例である警察官１５、及び訪問者１６が存在する状態を例示している。異常行動検知装置１３は、ネットワークを介して交番１４から離間した位置に配置されていてもよい。
【0015】
（機能構成）
図２に、異常行動検知装置１３の機能構成を例示する。異常行動検知装置１３は、映像撮影部２１、骨格情報取得部２２、動作情報取得部２３、警察官判定部２４、応対者判定部２５、不審者度導出部２６、異常行動度導出部２７、及び報知部２８を含む。
図２に、異常行動検知装置１３の機能構成を例示する。異常行動検知装置１３は、映像撮影部２１、骨格情報取得部２２、動作情報取得部２３、警察官判定部２４、応対者判定部２５、不審者度導出部２６、異常行動度導出部２７、及び報知部２８を含む。
【0016】
映像撮影部２１は、映像撮影装置１１を使用して、交番１４内を撮影する。
【0017】
骨格情報取得部２２は、既存の技術を使用して、映像撮影部２１で撮影した映像に映っている人の骨格情報を、映像を構成する画像フレームごとに、取得する。骨格情報とは、骨格を形成する複数の関節各々の３次元位置を表す情報である。動作情報取得部２３は、骨格情報取得部２２で取得した時系列の骨格情報を使用して、映像撮影部２１で撮影した映像に映っている人の動作情報を取得する。
【0018】
動作情報とは、時系列の骨格情報から得られる各身体部位の状態を表す情報である。例えば、手を挙げている、足を曲げている、立っている、走っているなどである。動作情報の取得には、骨格の移動距離または移動角度などを事前にルールとして作成しておくルールベースの手法を使用してもよいし、骨格の位置、距離、または角度及びこれらの変異を特徴情報として事前に学習しておく学習ベースの手法を使用してもよい。また、行動情報の取得には、例えば、別の行動分析技術を使用してもよい。別の行動分析技術は、例えば、複雑な行動を構成する要素となる複数種類（例えば１００種類）の基本動作を定義し、各画像フレームの骨格情報を用いて、画像フレームごとの基本動作を、学習モデルを用いて認識する技術である。
【0019】
また、動作情報に有用な追加情報として、映像に映っている人が携帯する武器または鞄などの携帯品の情報を併せて取得してもよい。
【0020】
警察官判定部２４は、映像撮影部２１で撮影した映像に映っている人が警察官であるか否かを判定する。警察官の判定には、警察官が特定の色の制服を着用していることを利用して、人領域の色情報及び輝度情報の統計を利用するヒストグラムベースの手法を使用してもよい。また、警察官の判定には、警察官の映像を参照画像として使用するテンプレートマッチングベースの手法を使用してもよいし、警察官の特徴情報を事前に学習しておく学習ベースの方法を使用してもよい。
【0021】
応対者判定部２５は、警察官判定部２４の判定結果を使用して、映像に映っている警察官が応対している相手である応対者を判定する。応対者の判定には、警察官と訪問者との間の距離、警察官及び訪問者の身体または顔の向き、視線などの情報を使用してもよい。また、応対の際に使用する机及び椅子などが定まっている場合には、当該机及び椅子の情報を使用してもよい。
【0022】
不審者度導出部２６は、応答者対応判定部２５の判定結果から、映像に訪問者が映っていると判定された場合、即ち、映像に警察官以外の人が映っている場合、当該訪問者の不審者度を導出する。異常行動度導出部２７は、不審者導出部２６で導出された不審者度を使用して、警察官が不審者に襲撃される襲撃リスクである異常行動度を導出し、当該襲撃リスクを使用して、警告の報知を行うか否か判定する。不審者度導出部２６及び異常行動度導出部２７は、特徴量導出部に含まれる。
【0023】
報知部２８は、異常行動度導出部２７が警告の報知を行うと判定した場合、報知装置１２を使用して、警告を報知する。
【0024】
（ハードウェア構成図）
【0025】
異常行動検知装置１３は、一例として、図３に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１、一次記憶部５２、二次記憶部５３、及び、外部インターフェイス５４を含む。ＣＰＵ５１は、ハードウェアであるプロセッサの一例である。ＣＰＵ５１、一次記憶部５２、二次記憶部５３、及び、外部インターフェイス５４は、バス５９を介して相互に接続されている。ＣＰＵ５１は、単一のプロセッサであってもよいし、複数のプロセッサであってもよい。また、ＣＰＵ５１に代えて、例えば、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）が使用されてもよい。
【0026】
一次記憶部５２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性のメモリである。二次記憶部５３は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、又はＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性のメモリである。
【0027】
二次記憶部５３は、プログラム格納領域５３Ａ及びデータ格納領域５３Ｂを含む。プログラム格納領域５３Ａは、一例として、異常行動検知プログラムなどのプログラムを記憶している。データ格納領域５３Ｂは、一例として、映像撮影装置１１で撮影される交番内の映像情報などを記憶する。
【0028】
ＣＰＵ５１は、プログラム格納領域５３Ａから異常行動検知プログラムを読み出して一次記憶部５２に展開する。ＣＰＵ５１は、異常行動検知プログラムをロードして実行することで、図２の映像撮影部２１、骨格情報取得部２２、動作情報取得部２３、警察官判定部２４、応対者判定部２５、不審者度導出部２６、異常行動度導出部２７、及び報知部２８として動作する。
【0029】
なお、異常行動検知プログラムなどのプログラムは、外部サーバに記憶され、ネットワークを介して、一次記憶部５２に展開されてもよい。また、異常行動検知プログラムなどのプログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）などの非一時的記録媒体に記憶され、記録媒体読込装置を介して、一次記憶部５２に展開されてもよい。
【0030】
外部インターフェイス５４には外部装置が接続され、外部インターフェイス５４は、外部装置とＣＰＵ５１との間の各種情報の送受信を司る。図４では、外部インターフェイス５４に、映像撮影装置の一例であるカメラ５５Ａ、及び、報知装置の一例であるスピーカ５５Ｂが接続されている例を示している。
【0031】
カメラ５５Ａは、例えば、デジタルカメラ、赤外カメラ、または、ＲＧＢ－Ｄ（Red Green Blue - Depth）カメラなどであってよい。スピーカ５５Ｂに代えて、例えば、パトランプが使用されてもよい。
【0032】
また、カメラ５５Ａ及びスピーカ５５Ｂの内、何れかまたは双方は、異常行動検知装置１３に内蔵されていてもよいし、ネットワークを介して、異常行動検知装置１３と離隔した位置に配置されていてもよい。異常行動検知装置１３は、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバなどであってよい。
【0033】
（異常行動検知処理概要）
第１実施形態では、不審者度を使用して異常行動度の一例である襲撃リスクを導出する。不審者度及び異常行動度は特徴量の一例である。図４は、第１実施形態の異常行動検知処理の概要を例示する。ＣＰＵ５１は、カメラ５５Ａを使用して、交番内の映像１０１を撮影する。図４の例では、映像１０１に、２人の人１０１Ａ、１０１Ｂが映っている。２人の人１０１Ａ、１０１Ｂは、警察官または訪問者である。
第１実施形態では、不審者度を使用して異常行動度の一例である襲撃リスクを導出する。不審者度及び異常行動度は特徴量の一例である。図４は、第１実施形態の異常行動検知処理の概要を例示する。ＣＰＵ５１は、カメラ５５Ａを使用して、交番内の映像１０１を撮影する。図４の例では、映像１０１に、２人の人１０１Ａ、１０１Ｂが映っている。２人の人１０１Ａ、１０１Ｂは、警察官または訪問者である。
【0034】
ＣＰＵ５１は、映像１０１から人を検出し、人を包含する矩形領域１０２Ａ及び１０２Ｂを取得する。人の検出には、検出したい人の画像を参照画像とするテンプレートマッチングの手法を使用してもよいし、人の特徴情報を事前に学習しておく学習ベースの手法を使用してもよい。
【0035】
ＣＰＵ５１は、矩形領域１０２Ａ及び１０２Ｂを使用して、人の骨格情報１０３Ａ及び１０３Ｂを取得する。骨格情報の取得には、人の輪郭を求め、輪郭の中心または重心を骨格とする手法を使用してもよいし、身体部位の画像を参照画像とし、各身体部位を推定した後、骨格を推定するテンプレートマッチングベースの手法を使用してもよい。また、骨格情報の取得には、骨格の特徴情報を事前に学習しておく学習ベースの手法を使用してもよい。ＣＰＵ５１は、骨格情報１０３Ａ及び１０３Ｂを使用して、人の動作情報を取得する。
【0036】
ＣＰＵ５１は、矩形領域１０２Ａ及び１０２Ｂを使用して、矩形領域内の人が警察官であるか否か判定して、警察官ではない人である訪問者を含む矩形領域１０４Ａを出力する。ＣＰＵ５１は、取得した人の動作情報及び訪問者の情報を使用して、訪問者の行動情報を導出し、当該行動情報に基づいて不審者度を導出する。不審者度の導出については後述する。
【0037】
ＣＰＵ５１は、導出した不審者度を使用して、襲撃リスクを導出する。襲撃リスクの導出については後述する。ＣＰＵ５１は、導出された襲撃リスクの値に基づいて、警告の報知を行うか否か判定し、警告の報知を行うと判定した場合、報知装置の一例であるスピーカ５５Ｂを使用して警察官に対する警告を報知する。
【0038】
なお、スピーカ５５Ｂを使用して警告の報知を行う代わりに、警察官が保持する携帯電話またはモバイル端末を使用して警告の報知を行ってもよいし、ネットワークを介して異常行動検知装置１３に接続されている管理施設の情報端末に警告の報知を行ってもよい。また、警告の報知と併せて、または、警告の報知の代わりに、警告のログを生成して、異常行動検知装置１３または、管理施設の情報端末に蓄積してもよい。警告のログは、映像撮影装置１１で撮影されている映像と併せて、例えば、警察官の訪問者応対及び襲撃回避の訓練などに利用することができる。
【0039】
（不審者度の導出）
訪問者の不審者度ｄsuspiciousは、交番１４内を撮影するように設置されたカメラ５５Ａで警察官の訪問者応対の様子を撮影した映像から取得した訪問者に関するｎ種類の行動情報を用いて式（１）により導出される。ｆｉ（）（ｉ＝１，…，ｎ）は、骨格情報から算出された動作情報の集合Ｂを入力として、訪問者に関する行動情報ｉを出力する関数である。ｋｉは、行動情報ｉの重み係数である。ここで行動情報とは、複数の動作情報の集合から得られる複雑な身体の変移を表す情報である。例えば、手を上げた状態と手を下げた状態が短時間で頻繁に変移すれば、腕を振り回しているとなる。
訪問者の不審者度ｄsuspiciousは、交番１４内を撮影するように設置されたカメラ５５Ａで警察官の訪問者応対の様子を撮影した映像から取得した訪問者に関するｎ種類の行動情報を用いて式（１）により導出される。ｆｉ（）（ｉ＝１，…，ｎ）は、骨格情報から算出された動作情報の集合Ｂを入力として、訪問者に関する行動情報ｉを出力する関数である。ｋｉは、行動情報ｉの重み係数である。ここで行動情報とは、複数の動作情報の集合から得られる複雑な身体の変移を表す情報である。例えば、手を上げた状態と手を下げた状態が短時間で頻繁に変移すれば、腕を振り回しているとなる。
【数1】
【0040】
ｎ種類の行動情報を出力する関数を式（２）～（８）に例示する。
【数2】
【0041】
式（２）は、訪問者が凶器を所持している場合、警察官を負傷させる可能性があるため１を出力し、凶器を所持していない場合０を出力する。例えば、映像から取得した武器の情報及び人の骨格情報を使用して、人の手の骨格位置と武器の位置とが重なる場合に、武器を持つ状態とし、動作情報である本状態が継続する場合に、凶器を所持していると判定して、１を出力する。
【0042】
式（３）は、訪問者が暴れている場合、警察官が負傷したり、器物が損壊されたりする可能性があるため１を出力し、暴れていない場合０を出力する。例えば、映像から取得した人の骨格情報を使用して、肘の骨格位置、肩の骨格位置、及び腰の骨格位置から肩の角度を取得し、肩の角度が所定の角度以上の場合に腕が上がっている状態とし、所定の角度よりも小さい場合に腕が下がっている状態とする。動作情報である腕が上がっている状態や腕が下がっている状態が、所定の時間内に所定の回数変移する場合に、暴れていると判定する。例えば、所定の角度は１００度であってよいし、所定の時間は３秒であってよいし、所定の回数は３回であってよい。
【0043】
式（４）は、訪問者が急に立ち上がる場合、直後に警察官を襲撃する可能性があるため、警察官が近くにいる時に、即ち、警察官と訪問者との距離が所定長以内である場合に急に立ち上がった場合１を出力する。警察官が近くにいない場合も警戒を要する動きであるため０．５を出力し、急に立ち上がる動作を行わない場合０を出力する。所定長は、例えば、１ｍであってよい。
【0044】
映像から取得した人の骨格情報を使用して、踵、膝及び腰の骨格位置から膝の曲がり角度を取得し、膝、腰及び肩の骨格位置から腰の曲がり角度を取得し、まず、膝の曲がり角度及び腰の曲がり角度が各々所定角度以内である場合に、座っている状態と判定する。膝及び腰の所定の曲がり角度は各々８０度から１１０度であってよい。次に、膝の曲がり角度及び腰の曲がり角度が各々所定の角度以内である場合に、立っている状態と判定する。膝及び腰の所定の曲がり角度は各々１７０度から１９０度であってよい。所定時間内の映像フレーム間で、動作情報である座っている状態から立っている状態に遷移した場合に、急に立ち上がったと判定する。所定時間は、例えば、１秒であってよい。
【0045】
式（５）は、訪問者が鞄に手を入れる場合、武器または危険物を取り出す動作である可能性があるため、警察官が近くにいる時に鞄に手を入れた場合１を出力し、警察官が近くにいない場合も警戒を要する動きであるため、０．５を出力する。式（５）は、鞄に手を入れる行動を行わない場合０を出力する。例えば、映像から取得した鞄の情報を使用して、人の手の骨格位置と鞄の位置とが重ならない場合に、鞄に手が入っていない状態と判定し、人の手の骨格位置と鞄の位置とが重なる場合に、鞄に手が入っている状態と判定する。動作情報である鞄に手が入っていない状態から鞄が手に入っている状態に変化する場合に、鞄に手を入れていると判定する。
【0046】
式（６）は、訪問者が視線をさまよわせる場合、警察官の状態及びカメラなどの位置を確認する動作である可能性があり、警察官が近くにいる時に視線をさまよわせた場合、カメラなどの位置を確認する行動である可能性があるため１を出力する。視線をさまよわせる、とは、あちこちを見回す動作を行うことである。式（６）は、警察官が近くにいない時に視線をさまよわせた場合、０．５を出力し、訪問者が視線をさまよわせない場合、０を出力する。
【0047】
式（７）は、警察官が近くにいる時に部屋の奥を覗いた場合、他の警察官の存在を確認する行動である可能性があるため、１を出力し、警察官が近くにいない時に部屋の奥を覗いた場合、警察官の存在を確認する行動である可能性があるため、０．５を出力する。式（７）は、訪問者が部屋の奥を覗かない場合０を出力する。例えば、映像から取得した人が注視している領域の情報及び動作情報である人の顔の向きの情報を利用して、部屋の奥を覗いているか否か判定する。
【0048】
式（８）は、訪問者がカメラを見る場合、襲撃が記録されるのを気にする行動である可能性があるため、警察官が近くにいる時にカメラを見た場合１を出力し、警察官が近くにいない時にカメラを見た場合０．５を出力し、カメラを見ない場合０を出力する。
【0049】
式（１）の重みｋｉは、例えば、１であってよい。また、ｋ1, k2を１とし、k3を０．８とし、k4を０．５とし、k5, k6, k7を０．３としてもよい。
【0050】
（襲撃リスクの導出）
【0051】
警察官が不審者から襲撃されるリスクを表す度合いを示す襲撃リスクｄriskは、式（１）で導出される訪問者の不審者度ｄsuspiciousを使用して、例えば、式（９）で導出する。
Ｔvisitorは、襲撃リスクｄrisk判定の閾値である。Ｔvisitorは、例えば、１であってよい。
【数3】
Ｔvisitorは、襲撃リスクｄrisk判定の閾値である。Ｔvisitorは、例えば、１であってよい。
【0052】
なお、本実施形態は、上記で説明した不審者度及び襲撃リスクの導出及び例示した値に限定されない。上記では、訪問者が不審者である可能性が高い程、不審者度が大きくなる場合を例示しているが、例えば、訪問者が不審者である可能性が高い程、不審者度が小さくなるように値を設定してもよい。この場合、例えば、式（１０）で、襲撃リスクｄriskを導出するようにしてもよい。
【数4】
【0053】
ＣＰＵ５１は、襲撃リスクｄriskが１である場合、警告の報知を行う、と判定し、襲撃リスクｄriskが０である場合、警告の報知を行わない、とを判定する。
【0054】
（異常行動検知処理）
図５に、異常行動検知処理の流れを例示する。映像撮影部２１は、ステップ２０１で、カメラ５５Ａを使用して交番１４内の映像を撮影する。警察官判定部２４は、ステップ２０２で、撮影した映像から人領域を検出する。人領域とは、例えば、人を包含する矩形領域である。
図５に、異常行動検知処理の流れを例示する。映像撮影部２１は、ステップ２０１で、カメラ５５Ａを使用して交番１４内の映像を撮影する。警察官判定部２４は、ステップ２０２で、撮影した映像から人領域を検出する。人領域とは、例えば、人を包含する矩形領域である。
【0055】
警察官判定部２４は、ステップ２０３で、映像に映っている人の数が０であるか否か判定する。ステップ２０３の判定が肯定された場合、即ち、映像に人が映っていない場合、警察官判定部２４は、異常行動検知処理を終了する。ステップ２０３の判定が否定された場合、即ち、映像に人が映っている場合、警察官判定部２４は、ステップ２０４で、映像に映っている人が警察官であるか否か判定する。
【0056】
警察官判定部２４は、ステップ２０５で、映像に映っている訪問者の人数が０であるか否か判定する。訪問者の人数は映像に映っている人の数から警察官の人数を減算することで取得することができる。ステップ２０５の判定が肯定された場合、即ち、映像に訪問者が映っていない場合、警察官判定部２４は異常行動検知処理を終了する。
【0057】
ステップ２０５の判定が否定された場合、即ち、映像に訪問者が映っている場合、骨格情報取得部２２は、ステップ２０６で、人領域の映像を使用して、映像に映っている全ての人の骨格情報を取得する。動作情報取得部２３は、ステップ２０７で、骨格情報を使用して、映像に映っている全ての人の動作情報を取得する。
【0058】
応対者判定部２５は、ステップ２０８で、映像に映っている警察官の人数が０であるか否か判定する。ステップ２０８の判定が肯定された場合、即ち、映像に警察官が映っていない場合、応対者判定部２５は、後述するステップ２１１に進む。ステップ２０８の判定が否定された場合、即ち、映像に警察官が映っていると判定された場合、応対者判定部２５は、ステップ２０９で、後述するように、警察官が訪問者を応対しているか否か判定する。
【0059】
不審者度導出部２６は、ステップ２１０で、映像に映っている人の内の１人である処理対象者が訪問者であるか否か判定する。ステップ２１０の判定が肯定された場合、即ち、処理対象者が訪問者である場合、不審者度導出部２６は、ステップ２１１で、訪問者の不審者度を導出する。異常行動度導出部２７は、ステップ２１２で、不審者度が閾値Ａ以上であるか否か判定する。閾値Ａは、上記Ｔvisitorに対応する。
【0060】
ステップ２１２の判定が否定された場合、または、ステップ２１０の判定が否定された場合、異常行動度導出部２７は、ステップ２１３で、映像に映っている全ての人を処理したか否か判定する。ステップ２１２の判定が否定された場合とは、不審者度が閾値Ａより小さい場合であり、ステップ２１０の判定が否定された場合とは、処理対象者が警察官である場合である。ステップ２１３の判定が肯定された場合、即ち、映像に映っている全ての人の処理が終了している場合、異常行動度導出部２７は、異常行動検知処理を終了する。ステップ２１３の判定が否定された場合、即ち、まだ処理されていない人が存在する場合、異常行動度導出部２７は、ステップ２１０に戻る。
【0061】
ステップ２１２の判定が肯定された場合、即ち、不審者度が閾値Ａ以上である場合、報知部２８は、ステップ２１４で、スピーカ５５Ｂを使用して、警察官に対して警告を報知し、異常行動検知処理を終了する。
【0062】
（応対者判定処理）
図６は、ステップ２０９の警察官の応対者判定処理の流れを例示する。応対者判定部２５は、ステップ２２１で、映像に映っている警察官の内の１人の警察官を選択する。応対者判定部２５は、ステップ２２２で、選択した警察官と訪問者との間の距離を取得する。応対者判定部２５は、ステップ２２３で、選択した警察官との間の距離が最小である訪問者を選択する。
図６は、ステップ２０９の警察官の応対者判定処理の流れを例示する。応対者判定部２５は、ステップ２２１で、映像に映っている警察官の内の１人の警察官を選択する。応対者判定部２５は、ステップ２２２で、選択した警察官と訪問者との間の距離を取得する。応対者判定部２５は、ステップ２２３で、選択した警察官との間の距離が最小である訪問者を選択する。
【0063】
応対者判定部２５は、ステップ２２４で、当該距離が閾値Ｃ以下であるか否か判定する。閾値Ｃは、例えば、１ｍであってよい。ステップ２２４の判定が肯定された場合、即ち、当該距離が閾値Ｃ以下である場合、応対者判定部２５は、ステップ２２５で、当該訪問者が、警察官が応対している応対者であると判定する。応対者判定部２５は、ステップ２２６で、全ての警察官の処理が終了したか否か判定する。
【0064】
ステップ２２４の判定が否定された場合、即ち、警察官と訪問者との間の距離が閾値Ｃより長い場合も、応対者判定部２５は、ステップ２２６に進む。ステップ２２６の判定が肯定された場合、即ち、全ての警察官の処理が終了した場合、応対者判定部２５は、警察官の応対者判定処理を終了する。ステップ２２６の判定が否定された場合、即ち、未処理の警察官が存在する場合、応対者判定部２５は、ステップ２２１に戻る。
【0065】
（不審者度導出処理）
ステップ２１１で、不審者度導出部２６は、式（１）、詳細には、式（２）～（８）を使用して、不審者度を導出する。式（２）～（８）の全てを使用してもよいし、何れかを選択的に使用してもよいし、式（２）～（８）に使用されている行動情報以外の行動情報を使用して、不審者度を導出してもよい。式（４）～（８）において、ステップ２０９で、訪問者が警察官の応対者であると判定された場合に、警察官が近くにいると判定し、訪問者が警察官の応対者であると判定されない場合に、警察官が近くにいないと判定してもよい。また、例えば、式（４）～（８）は、ステップ２０９で、訪問者が警察官の応対者であると判定された場合にのみ、使用するようにしてもよい。
ステップ２１１で、不審者度導出部２６は、式（１）、詳細には、式（２）～（８）を使用して、不審者度を導出する。式（２）～（８）の全てを使用してもよいし、何れかを選択的に使用してもよいし、式（２）～（８）に使用されている行動情報以外の行動情報を使用して、不審者度を導出してもよい。式（４）～（８）において、ステップ２０９で、訪問者が警察官の応対者であると判定された場合に、警察官が近くにいると判定し、訪問者が警察官の応対者であると判定されない場合に、警察官が近くにいないと判定してもよい。また、例えば、式（４）～（８）は、ステップ２０９で、訪問者が警察官の応対者であると判定された場合にのみ、使用するようにしてもよい。
【0066】
不特定多数の訪問者が訪れる交番で勤務する警察官を襲撃する不審者は、一般的な訪問者を装って警察官が油断している隙に襲撃を実行する可能性が高い。このため、不審者と一般的な訪問者との区別は困難であり、警察官に襲撃リスクを適切に報知することが困難である。本実施形態では、予め定められた領域を撮影した映像に含まれる人の骨格情報に基づき、映像に含まれる人の動作を表す動作情報を取得する。本実施形態では、また、取得された動作情報に基づいて、映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す特徴量を導出し、導出された特徴量により映像に含まれる人が異常行動を行うことが示唆される場合に報知する。
【0067】
本実施形態では、また、映像に含まれる人が不審者である度合いを示す不審者度を導出し、導出された不審者度に基づいて、特徴量として、映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す異常行動度を導出する。
【0068】
本実施形態では、これにより、不審者が害のない訪問者を装って行動している場合なども含め、不審者を特定することを可能とする。
【0069】
［第２実施形態］
【0070】
第２実施形態では、駐在する人以外の人の一例である訪問者の不審者度に加え、駐在する人の一例である警察官の注意度にも基づいて襲撃リスクを導出する。第１実施形態と同様の構成及び作用については説明を省略する。不審者度、注意度、及び襲撃リスクは特徴量の一例である。
【0071】
（機能構成図）
図７に第２実施形態の機能構成図を例示する。図７の映像撮影部３１、骨格情報取得部３２、動作情報取得部３３、警察官判定部３４、及び応対者判定部３５は、図２の映像撮影部２１、骨格情報取得部２２、動作情報取得部２３、警察官判定部２４、及び応対者判定部２５と同様である。また、不審者度導出部３６、異常行動度導出部３７、及び報知部３８は、図２の不審者度導出部２６、異常行動度導出部２７、及び報知部２８と同様である。第２実施形態は、図７の注意度導出部３９を含む点で、第１実施形態と異なる。なお、第２実施形態では、不審者度導出部３６、異常行動度導出部３７、及び注意度導出部３９が特徴導出部に相当する。
図７に第２実施形態の機能構成図を例示する。図７の映像撮影部３１、骨格情報取得部３２、動作情報取得部３３、警察官判定部３４、及び応対者判定部３５は、図２の映像撮影部２１、骨格情報取得部２２、動作情報取得部２３、警察官判定部２４、及び応対者判定部２５と同様である。また、不審者度導出部３６、異常行動度導出部３７、及び報知部３８は、図２の不審者度導出部２６、異常行動度導出部２７、及び報知部２８と同様である。第２実施形態は、図７の注意度導出部３９を含む点で、第１実施形態と異なる。なお、第２実施形態では、不審者度導出部３６、異常行動度導出部３７、及び注意度導出部３９が特徴導出部に相当する。
【0072】
注意度導出部３９は、映像に警察官が映っている場合に、第１骨格情報の一例である警察官の骨格情報から取得された第１動作情報の一例である警察官の動作情報を使用して、当該警察官の注意の度合いを表す注意度を導出する。異常行動度導出部３７は、不審者度導出部３６で訪問者の骨格情報から取得された訪問者の動作情報を使用して導出された不審者度及び注意度導出部３９で導出された注意度を使用して異常行動度の一例である襲撃リスクを導出する。訪問者の骨格情報は第２骨格情報の一例であり、訪問者の動作情報は第２動作情報の一例である。異常行動度導出部３７は、襲撃リスクを使用して警告の報知を行うか否か判定する。
【0073】
（異常行動検知処理概要）
図８を使用して第２実施形態の異常行動検知処理の概要を説明する。図８では、ＣＰＵ５１は、人を包含する矩形領域１０２Ａ及び１０２Ｂを使用して、矩形領域内の人が警察官であるか否か判定して、警察官を含む矩形領域１０４Ｂを出力する。ＣＰＵ５１は、取得した人の動作情報及び警察官の情報を使用して、警察官の行動情報を導出し、当該行動情報に基づき注意度を導出する。注意度の導出については後述する。第２実施形態は、不審者度に加え注意度を使用して襲撃リスクを導出する点が、第１実施形態と異なる。
図８を使用して第２実施形態の異常行動検知処理の概要を説明する。図８では、ＣＰＵ５１は、人を包含する矩形領域１０２Ａ及び１０２Ｂを使用して、矩形領域内の人が警察官であるか否か判定して、警察官を含む矩形領域１０４Ｂを出力する。ＣＰＵ５１は、取得した人の動作情報及び警察官の情報を使用して、警察官の行動情報を導出し、当該行動情報に基づき注意度を導出する。注意度の導出については後述する。第２実施形態は、不審者度に加え注意度を使用して襲撃リスクを導出する点が、第１実施形態と異なる。
【0074】
（注意度の導出）
警察官の注意度ｄcarefulは、交番１４内を撮影するように設置されたカメラ５５Ａで警察官の訪問者応対の様子を撮影した映像から取得した警察官に関するｍ種類の行動情報を使用して式（１１）により導出する。ｇｊ（）は、骨格情報から算出された動作情報の集合Ｂを入力として、警察官に関する行動情報を出力する関数である。ｌｊは、行動情報ｊの重み係数であり、例えば、０．３であってよい。
警察官の注意度ｄcarefulは、交番１４内を撮影するように設置されたカメラ５５Ａで警察官の訪問者応対の様子を撮影した映像から取得した警察官に関するｍ種類の行動情報を使用して式（１１）により導出する。ｇｊ（）は、骨格情報から算出された動作情報の集合Ｂを入力として、警察官に関する行動情報を出力する関数である。ｌｊは、行動情報ｊの重み係数であり、例えば、０．３であってよい。
【数5】
【0075】
ｍ種類の行動情報を出力する関数を以下に例示する。
式（１２）は、警察官が安全領域に存在する場合に１を出力し、安全領域に存在しない場合に０を出力する。安全領域とは、警察官が不審者に襲撃された際に回避が容易な領域である。例えば、出入り口に近い場所は安全領域であり、壁または什器に近く回避が困難である場所は安全領域ではない。例えば、映像から取得した安全領域の情報及び警察官の動作情報から、警察官が安全領域に存在するか否か判定する。安全領域は、映像において画素単位で事前に指定してもよいし、既存の画像認識処理により映像に映っている移動物体、例えば、椅子などの可動什器及び訪問者の立ち位置などを認識し、移動物体の位置に応じて変更してもよい。
【数6】
式（１２）は、警察官が安全領域に存在する場合に１を出力し、安全領域に存在しない場合に０を出力する。安全領域とは、警察官が不審者に襲撃された際に回避が容易な領域である。例えば、出入り口に近い場所は安全領域であり、壁または什器に近く回避が困難である場所は安全領域ではない。例えば、映像から取得した安全領域の情報及び警察官の動作情報から、警察官が安全領域に存在するか否か判定する。安全領域は、映像において画素単位で事前に指定してもよいし、既存の画像認識処理により映像に映っている移動物体、例えば、椅子などの可動什器及び訪問者の立ち位置などを認識し、移動物体の位置に応じて変更してもよい。
【0076】
式（１３）は、警察官と訪問者との間の距離が所定長以上である場合に注意度１を出力し、所定長未満である場合に注意度０を出力する。所定長は、例えば、１ｍであってよい。また、既存の画像認識処理により、映像に映った警察官と訪問者との間に什器またはカウンタなどが存在するか否かを認識し、認識結果に応じて注意度の値を調整してもよい。
【0077】
式（１４）は、警察官が訪問者の方を見ている場合に１を出力し、見ていない場合に０を出力する。警察官が訪問者の方を見ていることにより不審者の動きを把握することで襲撃された際に回避することができる可能性が高いためである。
【0078】
式（１５）は、警察官が行動可能姿勢である場合に１を出力し、行動可能姿勢でない場合に０を出力する。行動可能姿勢とは、訪問者の突然の行動に対応できる姿勢である。例えば、立位姿勢は行動可能姿勢であり、着座姿勢は行動可能姿勢ではない、としてもよい。また、業務内容または室内環境に応じて、行動可能姿勢を判定してもよい。
【0079】
式（１６）は、警察官が行動可能状態である場合に１を出力し、行動可能状態でない場合に０を出力する。行動可能状態とは、訪問者の突然の行動に対応できる状態である。例えば、対面で訪問者と話している状態は行動可能状態であり、訪問者を見ずに調書を作成している状態は行動可能状態ではない、としてもよい。また、業務内容または室内環境に応じて、行動可能状態を判定してもよい。
【0080】
（襲撃リスクの導出）
【0081】
警察官が不審者から襲撃されるリスクｄriskは、式（１）で導出される訪問者の不審者度ｄsuspiciousと、式（１１）で導出される警察官の注意度ｄcarefulとを使用して、式（１７）で導出する。
Ｔvisitor及びＴpoliceは、襲撃リスクｄrisk判定の閾値である。Ｔvisitor、Ｔpoliceは、例えば、１であってよい。
【数7】
Ｔvisitor及びＴpoliceは、襲撃リスクｄrisk判定の閾値である。Ｔvisitor、Ｔpoliceは、例えば、１であってよい。
【0082】
なお、本実施形態は、上記で説明した不審者度、注意度及び襲撃リスクの導出及び例示した値に限定されない。上記では、警察官の注意の度合いが低い程、注意度が小さくなる場合を例示しているが、例えば、警察官の注意の度合いが低い程、注意度が大きくなるように値を設定してもよい。この場合、例えば、式（１８）で、襲撃リスクｄriskを導出するようにしてもよい。
【数8】
【0083】
また、警察官の注意の度合いが低い程、注意度が大きくなるように値を設定した場合、式（１９）で、襲撃リスクを導出するようにしてもよい。ｈsは不審者度ｄsuspiciousの重み係数であり、ｈcは注意度ｄcarefulの重み係数であり、Ｔscは襲撃リスクｄrisk判定の閾値である。
【数9】
【0084】
【0085】
第２実施形態では、ステップ２６０の判定が否定された場合、即ち、処理対象者が警察官である場合、注意度導出部３９は、ステップ２６５で、当該警察官の注意度を導出する。注意度の導出については後述する。異常行動度導出部３７は、ステップ２６６で、警察官の注意度が閾値Ｂ以下であるか否か判定する。閾値Ｂは、Ｔpoliceであり、例えば、１であってよい。ステップ２６６の判定が否定された場合、即ち、注意度が閾値Ｂより大きい場合、異常行動度導出部３７はステップ２６３に進み、ステップ２６６の判定が肯定された場合、即ち、注意度が閾値Ｂ以下である場合、異常行動度導出部３７は、ステップ２６４に進む。
【0086】
（注意度導出処理）
ステップ２６５で、注意度導出部３９は、例えば、式（１１）、詳細には、式（１２）～（１６）を使用して、注意度を導出する。式（１２）～（１６）の全てを使用してもよいし、何れかを選択的に使用してもよいし、式（１２）～（１６）に使用されている行動情報以外の行動を使用して、注意度を導出してもよい。
ステップ２６５で、注意度導出部３９は、例えば、式（１１）、詳細には、式（１２）～（１６）を使用して、注意度を導出する。式（１２）～（１６）の全てを使用してもよいし、何れかを選択的に使用してもよいし、式（１２）～（１６）に使用されている行動情報以外の行動を使用して、注意度を導出してもよい。
【0087】
本実施形態では、予め定められた領域を撮影した映像に含まれる人の骨格情報に基づき、映像に含まれる人の動作を表す動作情報を取得する。本実施形態では、また、取得された動作情報に基づいて、映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す特徴量を導出し、導出された特徴量により映像に含まれる人が異常行動を行うことが示唆される場合に報知する。
【0088】
本実施形態では、また、映像に含まれる人が不審者である度合いを示す不審者度を導出し、導出された不審者度に基づいて、特徴量として、映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す異常行動度を導出する。
【0089】
本実施形態では、また、骨格情報は、予め定められた領域に駐在する人の第１骨格情報、及び駐在する人以外の人の第２骨格情報を含み、動作情報として、第１骨格情報に対応する人の動作を示す第１動作情報を取得する。本実施形態では、また、骨格情報として、第２骨格情報に対応する人の動作を示す第２動作情報を取得する。本実施形態では、また、第１動作情報に基づいて、第２骨格情報に対応する人に対する第１骨格情報に対応する人の注意の度合いを表す注意度を導出する。本実施形態では、また、第２骨格情報に対応する人が不審者である可能性を示す度合いを導出し、導出された不審者度、及び導出された注意度に基づいて、特徴量として、第２骨格情報に対応する人が異常行動を行う可能性を示す異常行動度を導出する。
【0090】
本実施形態では、これにより、不審者が害のない訪問者を装って行動している場合なども含め、不審者をより適切に特定することを可能とする。
【0091】
交番勤務の警察官は、地域住民の安全を守るため、犯罪発生時に犯人を逮捕する訓練を行っている。したがって、本来であれば、警察官は犯人からの襲撃に適切に対応することができる。しかしながら、不審者が一般的な訪問者を装い、警察官が油断した隙に襲撃する場合、警察官であっても突然の襲撃に対応することが困難である。
【0092】
第１実施形態に例示したように、訪問者の不審者度が高い場合、並びに、第２実施形態に例示したように、訪問者の不審者度が高く、かつ、警察官の注意度が低い場合、不審者による襲撃のリスクが高い状態となる。即ち、本実施形態では、警察官を不審者の襲撃から守るために、襲撃のリスクが高い状態になった場合警察官に報知することで、警察官が注意度を上げる行動をとる、など、適切に対応するよう警告する。
【0093】
これにより、警察官は、不審者からの襲撃に備えるため、不審者が襲撃する隙を与えないように対応することができる。例えば、訪問者から目を離さないようにする、即時に行動可能な態勢に移行する、などである。
【0094】
なお、本実施例では、予め定められた領域が交番であり、駐在する人が警察官である例について説明したが、適用先はこれに限られない。例えば、予め定められた領域の一例として、パチンコ景品交換所、宝くじ売り場、深夜営業のコンビニエンスストア、ファストフードが挙げられる。また、駐在する人の一例として、店員が挙げられる。この場合も、店員の制服によって駐在する人を判定してもよいし、駐在する人が予めＩＣ（Integrated Circuit）タグを装着し、ＩＣタグによって駐在する人を判定してもよい。また、本実施形態では、異常行動が襲撃である例について説明したが、これに限られない。異常行動は、例えば、窃盗、器物破損などであってもよい。
【0095】
図５、６、９のフローチャートは一例であり、処理の流れは、適宜、変更が可能である。
（付記１）
予め定められた領域を撮影した映像に含まれる人の骨格情報に基づき、前記映像に含まれる人の動作を表す動作情報を取得する動作情報取得部と、
前記動作情報取得部で取得された動作情報に基づいて、前記映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す特徴量を導出する特徴量導出部と、
前記特徴量導出部で導出された特徴量により前記映像に含まれる人が異常行動を行うことが示唆される場合に報知する報知部と、
を含む異常行動検知装置。
（付記２）
前記特徴量導出部は、
前記映像に含まれる人が不審者である度合いを示す不審者度を導出する不審者度導出部と、
前記不審者度導出部で導出された不審者度に基づいて、前記特徴量として、前記映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す異常行動度を導出する異常行動度導出部と、
を含む付記１の異常行動検知装置。
（付記３）
前記骨格情報は、前記予め定められた領域に駐在する人の第１骨格情報、及び前記駐在する人以外の人の第２骨格情報を含み、
前記動作情報取得部は、前記動作情報として、前記第１骨格情報に対応する人の動作を示す第１動作情報、及び前記第２骨格情報に対応する人の動作を示す第２動作情報を取得し、
前記特徴量導出部は、
前記第１動作情報に基づいて、前記第２骨格情報に対応する人に対する前記第１骨格情報に対応する人の注意の度合いを表す注意度を導出する注意度導出部、
をさらに含み、
前記不審者度導出部は、前記第２骨格情報に対応する人が不審者である可能性を示す度合いを導出し、
前記異常行動度導出部は、前記不審者度導出部で導出された不審者度、及び前記注意度導出部で導出された注意度に基づいて、前記特徴量として、前記第２骨格情報に対応する人が異常行動を行う可能性を示す異常行動度を導出する、
付記２の異常行動検知装置。
（付記４）
前記予め定められた領域は交番の内部であり、
前記駐在する人は警察官である、
付記３の異常行動検知装置。
（付記５）
前記異常行動度は、前記駐在する人以外の人が前記駐在する人を襲撃するリスクを表す値である、付記３または付記４の異常行動検知装置。
（付記６）
前記報知部は、前記領域内に設置された警報装置、及び、前記領域とネットワークを介して接続され、前記領域と離隔した位置に配置された警報装置を使用して警告を報知する、付記３～付記５の何れかの異常行動検知装置。
（付記７）
前記第２動作情報に基づき、前記駐在する人以外の人である訪問者が凶器をもっている、前記訪問者が暴れている、前記訪問者が急に立ち上がる、前記訪問者が鞄に手を入れる、前記訪問者が視線をさまよわせる、前記訪問者が部屋の奥を覗く、及び、前記訪問者がカメラを気にする、の内の少なくとも１つの行動の情報を導出する、
付記３～付記６の何れかの異常行動検知装置。
（付記８）
前記第１動作情報に基づき、前記駐在する人である駐在者が安全領域にいる、前記駐在者と前記駐在する人以外の人である訪問者との距離が所定長以上である、前記駐在者が前記訪問者の方を見ている、前記駐在者が行動可能姿勢である、及び、前記駐在者が行動可能状態である、の内の少なくとも１つの行動の情報を導出する、
付記３～付記７の何れかの異常行動検知装置。
（付記９）
予め定められた領域を撮影した映像に含まれる人の骨格情報に基づき、前記映像に含まれる人の動作を表す動作情報を取得し、
取得された前記動作情報に基づいて、前記映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す特徴量を導出し、
導出された前記特徴量により前記映像に含まれる人が異常行動を行うことが示唆される場合に報知する、
異常行動検知処理をコンピュータに実行させる異常行動検知プログラム。
（付記１０）
前記特徴量を導出することは、
前記映像に含まれる人が不審者である度合いを示す不審者度を導出し、
導出された前記不審者度に基づいて、前記特徴量として、前記映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す異常行動度を導出する、
ことを含む付記９に記載の異常行動検知プログラム。
（付記１１）
前記骨格情報は、前記予め定められた領域に駐在する人の第１骨格情報、及び前記駐在する人以外の人の第２骨格情報を含み、
前記動作情報として、前記第１骨格情報に対応する人の動作を示す第１動作情報、及び前記第２骨格情報に対応する人の動作を示す第２動作情報を取得し、
前記第１動作情報に基づいて、前記第２骨格情報に対応する人に対する前記第１骨格情報に対応する人の注意の度合いを表す注意度を導出し、
前記第２骨格情報に対応する人が不審者である可能性を示す度合いを導出し、
導出された前記不審者度、及び導出された前記注意度に基づいて、前記特徴量として、前記第２骨格情報に対応する人が異常行動を行う可能性を示す異常行動度を導出する、
付記１０の異常行動検知プログラム。
（付記１２）
前記予め定められた領域は交番の内部であり、
前記駐在する人は警察官である、
付記１１の異常行動検知プログラム。
（付記１３）
前記異常行動度は、前記駐在する人以外の人が前記駐在する人を襲撃するリスクを表す値である、付記１１または付記１２の異常行動検知プログラム。
（付記１４）
コンピュータが、
予め定められた領域を撮影した映像に含まれる人の骨格情報に基づき、前記映像に含まれる人の動作を表す動作情報を取得し、
取得された前記動作情報に基づいて、前記映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す特徴量を導出し、
導出された前記特徴量により前記映像に含まれる人が異常行動を行うことが示唆される場合に報知する、
異常行動検知方法。
（付記１５）
前記特徴量を導出することは、
前記映像に含まれる人が不審者である度合いを示す不審者度を導出し、
導出された前記不審者度に基づいて、前記特徴量として、前記映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す異常行動度を導出する、
ことを含む付記１４の異常行動検知方法。
（付記１６）
前記骨格情報は、前記予め定められた領域に駐在する人の第１骨格情報、及び前記駐在する人以外の人の第２骨格情報を含み、
前記動作情報として、前記第１骨格情報に対応する人の動作を示す第１動作情報、及び前記第２骨格情報に対応する人の動作を示す第２動作情報を取得し、
前記第１動作情報に基づいて、前記第２骨格情報に対応する人に対する前記第１骨格情報に対応する人の注意の度合いを表す注意度を導出し、
前記第２骨格情報に対応する人が不審者である可能性を示す度合いを導出し、
導出された前記不審者度、及び導出された前記注意度に基づいて、前記特徴量として、前記第２骨格情報に対応する人が異常行動を行う可能性を示す異常行動度を導出する、
付記１５の異常行動検知方法。
（付記１７）
前記予め定められた領域は交番の内部であり、
前記駐在する人は警察官である、
付記１６の異常行動検知方法。
（付記１８）
前記異常行動度は、前記駐在する人以外の人が前記駐在する人を襲撃するリスクを表す値である、付記１６または付記１７の異常行動検知方法。
（付記１）
予め定められた領域を撮影した映像に含まれる人の骨格情報に基づき、前記映像に含まれる人の動作を表す動作情報を取得する動作情報取得部と、
前記動作情報取得部で取得された動作情報に基づいて、前記映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す特徴量を導出する特徴量導出部と、
前記特徴量導出部で導出された特徴量により前記映像に含まれる人が異常行動を行うことが示唆される場合に報知する報知部と、
を含む異常行動検知装置。
（付記２）
前記特徴量導出部は、
前記映像に含まれる人が不審者である度合いを示す不審者度を導出する不審者度導出部と、
前記不審者度導出部で導出された不審者度に基づいて、前記特徴量として、前記映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す異常行動度を導出する異常行動度導出部と、
を含む付記１の異常行動検知装置。
（付記３）
前記骨格情報は、前記予め定められた領域に駐在する人の第１骨格情報、及び前記駐在する人以外の人の第２骨格情報を含み、
前記動作情報取得部は、前記動作情報として、前記第１骨格情報に対応する人の動作を示す第１動作情報、及び前記第２骨格情報に対応する人の動作を示す第２動作情報を取得し、
前記特徴量導出部は、
前記第１動作情報に基づいて、前記第２骨格情報に対応する人に対する前記第１骨格情報に対応する人の注意の度合いを表す注意度を導出する注意度導出部、
をさらに含み、
前記不審者度導出部は、前記第２骨格情報に対応する人が不審者である可能性を示す度合いを導出し、
前記異常行動度導出部は、前記不審者度導出部で導出された不審者度、及び前記注意度導出部で導出された注意度に基づいて、前記特徴量として、前記第２骨格情報に対応する人が異常行動を行う可能性を示す異常行動度を導出する、
付記２の異常行動検知装置。
（付記４）
前記予め定められた領域は交番の内部であり、
前記駐在する人は警察官である、
付記３の異常行動検知装置。
（付記５）
前記異常行動度は、前記駐在する人以外の人が前記駐在する人を襲撃するリスクを表す値である、付記３または付記４の異常行動検知装置。
（付記６）
前記報知部は、前記領域内に設置された警報装置、及び、前記領域とネットワークを介して接続され、前記領域と離隔した位置に配置された警報装置を使用して警告を報知する、付記３～付記５の何れかの異常行動検知装置。
（付記７）
前記第２動作情報に基づき、前記駐在する人以外の人である訪問者が凶器をもっている、前記訪問者が暴れている、前記訪問者が急に立ち上がる、前記訪問者が鞄に手を入れる、前記訪問者が視線をさまよわせる、前記訪問者が部屋の奥を覗く、及び、前記訪問者がカメラを気にする、の内の少なくとも１つの行動の情報を導出する、
付記３～付記６の何れかの異常行動検知装置。
（付記８）
前記第１動作情報に基づき、前記駐在する人である駐在者が安全領域にいる、前記駐在者と前記駐在する人以外の人である訪問者との距離が所定長以上である、前記駐在者が前記訪問者の方を見ている、前記駐在者が行動可能姿勢である、及び、前記駐在者が行動可能状態である、の内の少なくとも１つの行動の情報を導出する、
付記３～付記７の何れかの異常行動検知装置。
（付記９）
予め定められた領域を撮影した映像に含まれる人の骨格情報に基づき、前記映像に含まれる人の動作を表す動作情報を取得し、
取得された前記動作情報に基づいて、前記映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す特徴量を導出し、
導出された前記特徴量により前記映像に含まれる人が異常行動を行うことが示唆される場合に報知する、
異常行動検知処理をコンピュータに実行させる異常行動検知プログラム。
（付記１０）
前記特徴量を導出することは、
前記映像に含まれる人が不審者である度合いを示す不審者度を導出し、
導出された前記不審者度に基づいて、前記特徴量として、前記映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す異常行動度を導出する、
ことを含む付記９に記載の異常行動検知プログラム。
（付記１１）
前記骨格情報は、前記予め定められた領域に駐在する人の第１骨格情報、及び前記駐在する人以外の人の第２骨格情報を含み、
前記動作情報として、前記第１骨格情報に対応する人の動作を示す第１動作情報、及び前記第２骨格情報に対応する人の動作を示す第２動作情報を取得し、
前記第１動作情報に基づいて、前記第２骨格情報に対応する人に対する前記第１骨格情報に対応する人の注意の度合いを表す注意度を導出し、
前記第２骨格情報に対応する人が不審者である可能性を示す度合いを導出し、
導出された前記不審者度、及び導出された前記注意度に基づいて、前記特徴量として、前記第２骨格情報に対応する人が異常行動を行う可能性を示す異常行動度を導出する、
付記１０の異常行動検知プログラム。
（付記１２）
前記予め定められた領域は交番の内部であり、
前記駐在する人は警察官である、
付記１１の異常行動検知プログラム。
（付記１３）
前記異常行動度は、前記駐在する人以外の人が前記駐在する人を襲撃するリスクを表す値である、付記１１または付記１２の異常行動検知プログラム。
（付記１４）
コンピュータが、
予め定められた領域を撮影した映像に含まれる人の骨格情報に基づき、前記映像に含まれる人の動作を表す動作情報を取得し、
取得された前記動作情報に基づいて、前記映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す特徴量を導出し、
導出された前記特徴量により前記映像に含まれる人が異常行動を行うことが示唆される場合に報知する、
異常行動検知方法。
（付記１５）
前記特徴量を導出することは、
前記映像に含まれる人が不審者である度合いを示す不審者度を導出し、
導出された前記不審者度に基づいて、前記特徴量として、前記映像に含まれる人が異常行動を行うことを表す異常行動度を導出する、
ことを含む付記１４の異常行動検知方法。
（付記１６）
前記骨格情報は、前記予め定められた領域に駐在する人の第１骨格情報、及び前記駐在する人以外の人の第２骨格情報を含み、
前記動作情報として、前記第１骨格情報に対応する人の動作を示す第１動作情報、及び前記第２骨格情報に対応する人の動作を示す第２動作情報を取得し、
前記第１動作情報に基づいて、前記第２骨格情報に対応する人に対する前記第１骨格情報に対応する人の注意の度合いを表す注意度を導出し、
前記第２骨格情報に対応する人が不審者である可能性を示す度合いを導出し、
導出された前記不審者度、及び導出された前記注意度に基づいて、前記特徴量として、前記第２骨格情報に対応する人が異常行動を行う可能性を示す異常行動度を導出する、
付記１５の異常行動検知方法。
（付記１７）
前記予め定められた領域は交番の内部であり、
前記駐在する人は警察官である、
付記１６の異常行動検知方法。
（付記１８）
前記異常行動度は、前記駐在する人以外の人が前記駐在する人を襲撃するリスクを表す値である、付記１６または付記１７の異常行動検知方法。
【符号の説明】
【0096】
２２、３２：骨格情報取得部
２３、３３：動作情報取得部
２６、３６：不審者度導出部
２７、３７：異常行動度導出部
２８、３８：報知部
３９：注意度導出部
２３、３３：動作情報取得部
２６、３６：不審者度導出部
２７、３７：異常行動度導出部
２８、３８：報知部
３９：注意度導出部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
