特許 7492595 監視システム、解析装置及びＡＩモデル生成方法

(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】2024-05-21

(45)【発行日】2024-05-29

(54)【発明の名称】監視システム、解析装置及びＡＩモデル生成方法

(51)【国際特許分類】

   H04N 7/18 20060101AFI20240522BHJP

   G06N 20/00 20190101ALI20240522BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240522BHJP

   G08B 25/00 20060101ALI20240522BHJP

【ＦＩ】

H04N7/18 D

H04N7/18 K

G06N20/00

G06T7/00 350B

G08B25/00 510M

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】P 2022550252

(86)(22)【出願日】2020-09-17

(86)【国際出願番号】 JP2020035228

(87)【国際公開番号】W WO2022059122

(87)【国際公開日】2022-03-24

【審査請求日】2023-02-17

(73)【特許権者】

【識別番号】000001122

【氏名又は名称】株式会社日立国際電気

(74)【代理人】

【識別番号】100116687

【弁理士】

【氏名又は名称】田村 爾

(74)【代理人】

【識別番号】100098383

【弁理士】

【氏名又は名称】杉村 純子

(74)【代理人】

【識別番号】100155860

【弁理士】

【氏名又は名称】藤松 正雄

(72)【発明者】

【氏名】笹尾 海斗

(72)【発明者】

【氏名】長谷川 圭吾

【審査官】鈴木 隆夫

(56)【参考文献】

【文献】特許第６５７３２９７（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】米国特許出願公開第２０２０／０１６０２０７（ＵＳ，Ａ１）

【文献】韓国登録特許第１０－２１５２２３７（ＫＲ，Ｂ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｎ ７／１８

Ｇ０６Ｎ ２０／００

Ｇ０６Ｔ ７／００

Ｇ０８Ｂ ２５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ＡＩモデルを用いて映像解析を行う機能を持つ複数のカメラと、前記カメラで使用されるＡＩモデルを生成する解析装置とを備えた監視システムであって、
前記解析装置は、前記複数のカメラのそれぞれで得られた映像及び解析結果に基づいて、前記複数のカメラで使用できる汎用ＡＩモデルを生成し、前記汎用ＡＩモデルをカメラ毎に調整することで、そのカメラの設置環境又は撮影環境に応じた専用ＡＩモデルを生成し、前記複数のカメラのそれぞれに前記汎用ＡＩモデル又は前記専用ＡＩモデルを送信することを特徴とする監視システム。

【請求項2】

請求項１に記載の監視システムにおいて、
前記解析装置は、前記専用ＡＩモデルの対象となるカメラで得られた映像及び解析結果を用いて前記汎用ＡＩモデルを調整することで、前記専用ＡＩモデルを生成することを特徴とする監視システム。

【請求項3】

請求項２に記載の監視システムにおいて、
前記解析装置は、前記専用ＡＩモデルの生成において、前記対象のカメラで得られた映像及び解析結果を均等以上の割合で用いることを特徴とする監視システム。

【請求項4】

カメラ内で映像解析に使用されるＡＩモデルを生成する解析装置であって、
複数のカメラのそれぞれで得られた映像及び解析結果に基づいて、前記複数のカメラで使用できる汎用ＡＩモデルを生成する処理と、
前記汎用ＡＩモデルをカメラ毎に調整することで、そのカメラの設置環境又は撮影環境に応じた専用ＡＩモデルを生成する処理と、
前記複数のカメラのそれぞれに前記汎用ＡＩモデル又は前記専用ＡＩモデルを送信する処理とを行うことを特徴とする解析装置。

【請求項5】

カメラ内で映像解析に使用されるＡＩモデルを生成するＡＩモデル生成方法であって、
解析装置が、複数のカメラのそれぞれで得られた映像及び解析結果に基づいて、前記複数のカメラで使用できる汎用ＡＩモデルを生成するステップと、
前記解析装置が、前記汎用ＡＩモデルをカメラ毎に調整することで、そのカメラの設置環境又は撮影環境に応じた専用ＡＩモデルを生成するステップと、
前記解析装置が、前記複数のカメラのそれぞれに前記汎用ＡＩモデル又は前記専用ＡＩモデルを送信するステップとを有することを特徴とするＡＩモデル生成方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ＡＩモデルを用いて映像解析する機能を持つ複数のカメラを備えた監視システムに関する。

【背景技術】

【0002】

監視カメラ等の撮像装置を用いて２４時間の映像監視を提供する映像監視システムが普及している。近年では、監視員による有人監視以外に、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を用いて監視を行う技術が検討されている。ＡＩを用いた映像監視システムは、例えば、特定物体が出現した映像及び時間などの必要最小限の情報のみを保存する機能、表示装置による警告アイコンの表示及びブザーの鳴動などにより監視員の注意を促す機能を備えている。このため、ＡＩを用いた映像監視システムは、常時確認が必要であった従来方式に比べ、監視業務の負担軽減に役立つ。

【0003】

顔検知及びナンバープレート検知などの古くから研究されている解析は、カメラ内でのリアルタイム処理が可能になるように、低演算量の解析に関する最適化が進められている。これに対し、深層学習（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）を主とするＡＩ解析は、計算量が膨大になるため、専用の解析サーバ又はクラウドを用いて実現されることが多い。また、近年では、組み込み用のＡＩチップが開発されており、一部のＡＩ解析についてはカメラ内部でリアルタイムに処理できるようになりつつある。例えば、特許文献１には、複数の学習モデルを切り替え可能に有するカメラが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特許第６６４１４４６号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ＡＩを用いた映像監視システムにおいて、ＡＩ解析精度（例えば、特定物体の検知精度）は非常に重要な要素となる。従来方式のＡＩ映像監視システムとして、複数のカメラの各々で得られた映像に対してサーバ又はクラウドでＡＩ解析を行うシステムや、各々のカメラ内部でＡＩ解析を行うシステムが構築されている。しかしながら、これらのＡＩ映像監視システムでは、全てのカメラ映像に対して共通のＡＩモデルが適用されるため、カメラの設置環境によっては、画角、被写体までの距離、背景などの様々な要因により解析精度が低下してしまうという問題がある。

【0006】

本発明は、上記のような従来の事情に鑑みて為されたものであり、ＡＩモデルを用いて映像解析する機能を持つ複数のカメラを備えた監視システムにおける映像解析の性能を向上させることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記の目的を達成するために、本発明に係る監視システムは以下のように構成される。
すなわち、本発明に係る監視システムは、ＡＩモデルを用いて映像解析を行う機能を持つ複数のカメラと、カメラで使用されるＡＩモデルを生成する解析装置とを備え、解析装置は、複数のカメラのそれぞれで得られた映像及び解析結果に基づいて、複数のカメラで使用できる汎用ＡＩモデルを生成し、汎用ＡＩモデルをカメラ毎に調整することで、そのカメラでの映像解析に適した専用ＡＩモデルを生成し、複数のカメラのそれぞれに汎用ＡＩモデル又は専用ＡＩモデルを送信することを特徴とする。

【0008】

ここで、解析装置は、専用ＡＩモデルの対象となるカメラで得られた映像及び解析結果を用いて汎用ＡＩモデルを調整することで、専用ＡＩモデルを生成してもよい。

【0009】

また、解析装置は、専用ＡＩモデルの生成において、対象のカメラで得られた映像及び解析結果を均等以上の割合で用いてもよい。

【0010】

また、本発明は、カメラ内で映像解析に使用されるＡＩモデルを生成する解析装置として実現することもできる。すなわち、本発明に係る解析装置は、複数のカメラのそれぞれで得られた映像及び解析結果に基づいて、複数のカメラで使用できる汎用ＡＩモデルを生成する処理と、汎用ＡＩモデルをカメラ毎に調整することで、そのカメラでの映像解析に適した専用ＡＩモデルを生成する処理と、複数のカメラのそれぞれに汎用ＡＩモデル又は専用ＡＩモデルを送信する処理とを行うことを特徴とする。

【0011】

また、本発明は、カメラ内で映像解析に使用されるＡＩモデルを生成するＡＩモデル生成方法として実現することもできる。すなわち、本発明に係るＡＩモデル生成方法は、解析装置が、複数のカメラのそれぞれで得られた映像及び解析結果に基づいて、複数のカメラで使用できる汎用ＡＩモデルを生成するステップと、解析装置が、汎用ＡＩモデルをカメラ毎に調整することで、そのカメラでの映像解析に適した専用ＡＩモデルを生成するステップと、解析装置が、複数のカメラのそれぞれに汎用ＡＩモデル又は専用ＡＩモデルを送信するステップとを有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0012】

本発明によれば、ＡＩモデルを用いて映像解析する機能を持つ複数のカメラを備えた監視システムにおける映像解析の性能を向上させることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明の一実施形態に係る監視システムの概略的な構成を示す図である。

【図2】ＡＩカメラの構成例を示す図である。

【図3】解析装置の構成例を示す図である。

【図4】侵入者検知の処理フロー例を示す図である。

【図5】ＡＩモデル更新の処理フロー例を示す図である。

【図6】汎用ＡＩモデルを生成する手順を説明する図である。

【図7】専用ＡＩモデルを生成する手順を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

本発明の一実施形態に係る監視システムについて、図面を参照して説明する。以下では、監視エリアにおける侵入者の検知を目的とした監視システムを例にして説明する。
図１には、本発明の一実施形態に係る監視システムの構成例を示してある。本例の監視システムは、１台以上（図１ではＮ台）のＡＩカメラ１０１と、解析装置１０２と、１台以上（図１ではＭ台）のＰＣ１０３と、発報装置１０４と、携帯端末１０５とを備え、インターネット等の通信網を介して互いに通信可能に接続されている。なお、発報装置１０４及び携帯端末１０５なども、１台以上が設けられてもよい。

【0015】

ＡＩカメラ１０１は、監視エリアの撮影だけでなく、その映像をＡＩモデルに基づいて解析する機能を持つ撮像装置である。ＡＩモデルとしては、複数のＡＩカメラで使用できる汎用ＡＩモデルと、それぞれのＡＩカメラに特化した専用ＡＩモデルがあり、いずれかのＡＩモデルが各ＡＩカメラ１０１に設定されている。また、ＡＩカメラ１０１には、各々を識別する識別子（例えば、カメラ番号）が関連付けられており、解析装置１０２やＰＣ１０３などの他の装置との通信データに付加される。

【0016】

解析装置１０２は、それぞれのＡＩカメラ１０１で得られた映像及び解析結果を記憶すると共に、これらの解析結果を統合及び再解析する。また、解析装置１０２は、複数のＡＩカメラ１０１のそれぞれで得られた映像及び解析結果に基づいて汎用ＡＩモデルを生成する処理と、汎用ＡＩモデルをＡＩカメラ毎に調整することでカメラ個別の専用ＡＩモデルを生成する処理と、複数のＡＩカメラ１０１のそれぞれに汎用ＡＩモデル又は専用ＡＩモデルを送信する処理とを行う。

【0017】

ＰＣ１０３は、ユーザ操作に応じてＡＩカメラ１０１又は解析装置１０２にアクセスし、過去又は現在の監視エリアの映像及び解析結果などを表示する。発報装置１０４は、ＡＩカメラ１０１から侵入者検知時に送信される検知信号に応じてアラームを発報する。携帯端末１０５は、ＡＩカメラ１０１から侵入者検知時に送信される映像及び解析結果を表示する。ここで、ＡＩカメラ１０１の解析結果には、映像内における侵入者の検知座標、検知人数、検知属性（侵入者の性別、年齢、身長、国籍など）、検知日時、検知場所の１つ以上が含まれる。

【0018】

図２には、ＡＩカメラ１０１の構成例を示してある。ＡＩカメラ１０１は、映像受信部２０１、ＡＩ解析部２０３、データ送信部２０４、データ保存部２０５、ＡＩモデル受信部２０７、ＡＩモデル更新部２０８などの機能部と、ＡＩモデルメモリ２０２、映像・解析結果保存装置２０６などの記憶部を有する。また、ＡＩカメラ１０１は、ハードウェアとして、レンズなど光学系の補正処理及び鮮明化処理などを行うＩＳＰ（Ｉｍａｇｅ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＡＩ解析を高速に行うためのＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、或いは、これらに代わるその他のＡＩチップを備えている。

【0019】

映像受信部２０１は、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）又はＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ－Ｏｘｉｄｅ－Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などのイメージセンサから映像を取得する。ＡＩ解析部２０３は、映像受信部２０１で取得した映像をＡＩモデルメモリ２０２内のＡＩモデル（つまり、汎用ＡＩモデル又は専用ＡＩモデル）により解析する。データ送信部２０４は、映像受信部２０１で取得した映像及びＡＩ解析部２０３による解析結果などのデータを送信する。データ保存部２０５は、映像受信部２０１で取得した映像及びＡＩ解析部２０３による解析結果などのデータを映像・解析結果保存装置２０６に保存する。ＡＩモデル受信部２０７は、解析装置１０２からＡＩモデルを受信する。ＡＩモデル更新部２０８は、ＡＩモデル受信部２０７で受信したＡＩモデルで、ＡＩモデルメモリ２０２内のＡＩモデルを更新する。

【0020】

図３には、解析装置１０２の構成例を示してある。解析装置１０２は、データ受信部３０１、解析部３０２、データ保存部３０３、学習データ生成部３０５、ＡＩモデル生成部３０７、ＡＩモデル送信部３０９などの機能部と、映像・解析結果保存装置３０４、学習データメモリ３０６、ＡＩモデルメモリ３０８などの記憶部を有する。また、解析装置１０２は、ハードウェアとしてＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ、ＦＰＧＡなどを備えた、電子計算機システムもしくはクラウドにより構成され、各機能部の処理（後述）を実行する。

【0021】

データ受信部３０１は、ＡＩカメラ１０１から送信される映像及び解析結果などのデータを受信する。解析部３０２は、データ受信部３０１で受信した映像及び解析結果に基づいて再解析を行う。解析部３０２による再解析は、例えば、ＡＩカメラ１０１での解析よりも詳細な解析や、複数のＡＩカメラ１０１の映像を用いた総合的又は横断的な解析である。データ保存部３０３は、データ受信部３０１で受信した映像及び解析結果、解析部３０２で再解析したデータなどを映像・解析結果保存装置３０４に保存する。学習データ生成部３０５は、映像・解析結果保存装置３０４に保存されている映像及び解析結果などを用いてＡＩモデル用の学習データを生成し、学習データメモリ３０６に格納する。ＡＩモデル生成部３０７は、学習データメモリ３０６内の学習データを用いてＡＩモデルを生成し、ＡＩモデルメモリ３０８に格納する。ＡＩモデル送信部３０９は、ＡＩモデルメモリ３０８内のＡＩモデルをＡＩカメラ１０１に送信する。

【0022】

図４には、本例の監視システムによる侵入者検知の処理フロー例を示してある。各ＡＩカメラ１０１は、映像解析部２０３にて、ＡＩモデルメモリ２０２内のＡＩモデルを用いて、映像受信部２０１で取得した撮影映像のＡＩ解析による侵入者検知処理を行い（ステップＳ１０１）、侵入者が検知されたか否かを判定する（ステップＳ１０２）。侵入者検知は、例えば、顔認証、背景差分、深層学習による人物検知、骨格検知、セグメンテーションなどを用いてもよい。

【0023】

侵入者が検知された場合、ＡＩカメラ１０１は、侵入者が検知されたことを監視員などに報せるために、検知信号及び解析結果を発報装置１０４に送信し（ステップＳ１０３）、また、侵入者を検知した瞬間の前後数秒の映像及び解析結果を携帯端末１０５に送信する（ステップＳ１０４）。これらデータの送信手段としては、例えば、有線ＬＡＮや、Ｗｉ－Ｆｉ，ＬＴＥ，５Ｇなどを含む無線ＬＡＮ、接点などを用いることができる。ＡＩカメラが送信する映像は、侵入者を検知した瞬間のスナップショット（静止画）でもよい。

【0024】

また、ＡＩカメラ１０１は、送信した映像及び解析結果のデータと同じものを、内蔵の映像・解析結果保存装置２０６に保存する（ステップＳ１０５）。なお、データを保存するタイミングは、映像及び解析結果などのデータを送信する前でもよい。発報装置１０４は、ＡＩカメラ１０１から検知信号及び解析結果を受信すると、アラームを発報する（ステップＳ１０６）。アラームの発報は、例えば、予め録音された音声、アラーム音、非常ベル、回転灯を用いた発光などを用いて行うことができる。携帯端末１０５は、ＡＩカメラ１０１から映像及び解析結果を受信すると、受信した映像と侵入者の検知を報せるメッセージを携帯端末１０５の画面に表示する（ステップＳ１０７）。

【0025】

その後、ＡＩカメラ１０１は、侵入者の検知結果に関わらず、映像及び解析結果を解析装置１０２に送信する（ステップＳ１０８）。解析装置１０２は、ＡＩカメラ１０１から受信した映像及び解析結果を内蔵の映像・解析結果保存装置３０４に保存する（ステップＳ１０９）。なお、映像・解析結果保存装置３０４に保存した映像及び解析結果は、後述するように、学習データやＡＩモデルを生成するために用いられる。

【0026】

また、ＰＣ１０３は、ＡＩカメラ１０１及び解析装置１０２へのアクセスが常時可能である。このため、ＰＣ１０３を使用して、ＡＩカメラ１０１がリアルタイムに配信する映像及び解析結果を参照したり、ＡＩカメラ１０１内の映像・解析結果保存装置２０６又は解析装置１０２内の映像・解析結果保存装置３０４に保存されている過去の映像及び解析結果を参照したりすることができる。

【0027】

図５には、本例の監視システムによるＡＩモデル更新の処理フロー例を示してある。ここで、上述した侵入者検知の処理フロー（図４）によって、複数のＡＩカメラ１０１で得られた映像及び解析結果が解析装置１０２に送信され、解析装置１０２内の映像・解析結果保存装置３０４に保存されているものとする。ここでは、複数のＡＩカメラ１０１のうち、ＡＩカメラ（１）とＡＩカメラ（２）に着目して説明する。

【0028】

解析装置１０２は、映像・解析結果保存装置３０４に保存されている映像及び解析結果に基づいて汎用ＡＩモデルを生成する（ステップＳ２０１）。解析装置１０２は、生成した汎用ＡＩモデルをＡＩカメラ（１）及びＡＩカメラ（２）に送信する（ステップＳ２０２，Ｓ２０３）。ＡＩカメラ（１）及びＡＩカメラ（２）は、モデル受信部２０７で汎用ＡＩモデルを受信すると、ＡＩモデル更新部２０８にて、ＡＩモデルメモリ２０２内のＡＩモデルを受信した汎用ＡＩモデルで更新する（ステップＳ２０４，Ｓ２０５）。

【0029】

次に、解析装置１０２は、ＡＩカメラ（１）専用ＡＩモデルが必要か否かを判定し（ステップＳ２０６）、必要な場合には、ＡＩカメラ（１）専用ＡＩモデルを生成してＡＩカメラ（１）に送信する（ステップＳ２０７，Ｓ２０８）。ＡＩカメラ（１）は、ＡＩモデルメモリ２０２内のＡＩモデルを受信したＡＩカメラ（１）専用ＡＩモデルで更新する（ステップＳ２０９）。同様に、解析装置１０２は、ＡＩカメラ（２）専用ＡＩモデルが必要か否かを判定し（ステップＳ２１０）、必要な場合には、ＡＩカメラ（２）専用ＡＩモデルを生成してＡＩカメラ（２）に送信する（ステップＳ２１１，Ｓ２１２）。ＡＩカメラ（２）は、ＡＩモデルメモリ２０２内のＡＩモデルを受信したＡＩカメラ（２）専用ＡＩモデルで更新する（ステップＳ２１３）。

【0030】

ここで、専用ＡＩモデルの必要性は、ＡＩカメラ毎に事前に設定されているものとする。例えば、一般的な撮影環境に設置されたＡＩカメラは専用ＡＩモデルが不要な設定とされ、特殊な撮影環境に設置されたＡＩカメラについては専用ＡＩモデルが必要な設定とされる。なお、専用ＡＩモデルの必要性は、他の手法で決定してもよい。例えば、各ＡＩカメラの解析性能を評価し、解析性能が基準を満たさないＡＩカメラに対して専用ＡＩモデルが必要と判定してもよい。

【0031】

次に、汎用ＡＩモデルを生成する手順について、図６を用いて説明する。汎用ＡＩモデルを生成する場合、解析装置１０２は、映像・解析結果保存装置３０４に保存されている全てのＡＩカメラ１０１の映像及び解析結果を用いて、学習データ生成部３０５により汎用学習データを生成し、学習データメモリ３０６に格納する。その後、学習データメモリ３０６内の汎用学習データを用いて、ＡＩモデル生成部３０７により汎用ＡＩモデルを生成し、ＡＩモデルメモリ３０８に格納する。全てのＡＩカメラで得られた映像及び解析結果が均等に含まれる汎用学習データを用いることで、複数のＡＩカメラで使用できる汎用ＡＩモデルを生成することができる。つまり、全てのＡＩカメラで得られた知見を有する汎用ＡＩモデルを生成することができる。

【0032】

次に、専用ＡＩモデルを生成する手順について、図７を用いて説明する。専用ＡＩモデルを生成する場合、解析装置１０２は、映像・解析結果保存装置３０４に保存されている各ＡＩカメラ１０１の映像及び解析結果を用いて、学習データ生成部３０５によりＡＩカメラ個別の専用学習データを生成し、学習データメモリ３０６に格納する。その後、学習データメモリ３０６内の専用学習データを用いて、ＡＩモデル生成部３０７により汎用ＡＩモデルを初期パラメータとしてファインチューニング又は転移学習を行うことでＡＩカメラ個別の専用ＡＩモデルを生成し、ＡＩモデルメモリ３０８に格納する。図７の例では、ＡＩカメラ（１）～ＡＩカメラ（Ｎ）に対応するＮ個の専用学習データを用いて、Ｎ個の専用ＡＩモデルを生成している。

【0033】

このとき、専用学習データとして、専用ＡＩモデルの対象となるＡＩカメラで撮影した映像及び解析結果を用いる割合を増やすことで、そのＡＩカメラの撮影条件（例えば、画角、被写体までの距離、背景など）に適した専用ＡＩモデルを生成できる。特に、対象のＡＩカメラで撮影した映像及び解析結果を均等以上の割合で用いることで、そのＡＩカメラの撮影条件に特化した専用ＡＩモデルを生成できる。

【0034】

ここで、上記の汎用学習データ及び専用学習データの生成に際し、学習データ生成部３０５では、アノテーションツールを用いて人手により学習データを生成してもよく、自動的に学習データを生成してもよい。また、解析結果を参照することで、関連する映像に対して、映像内における侵入者の検知座標、検知人数、検知属性、検知日時、検知場所に対してフィルタリングを行ってもよい。

【0035】

上述したＡＩモデルの更新は、監視システムの運用過程で、任意のタイミングで繰り返される。ＡＩモデルを更新するタイミングとしては、例えば、事前に設定された定期的なタイミング、所定量の学習データが得られたタイミング、管理者等による指示があったタイミング、解析性能の評価値が閾値を下回ったタイミングなどが挙げられる。

【0036】

以上のように、本例の監視システムは、ＡＩモデルを用いて映像解析を行う機能を持つ複数のＡＩカメラ１０１と、ＡＩカメラ１０１で使用されるＡＩモデルを生成する解析装置１０２とを備え、解析装置１０２が、複数のＡＩカメラ１０１のそれぞれで得られた映像及び解析結果に基づいて、複数のＡＩカメラで使用できる汎用ＡＩモデルを生成し、汎用ＡＩモデルをＡＩカメラ毎に調整することで、そのＡＩカメラでの映像解析に適した専用ＡＩモデルを生成し、複数のＡＩカメラ１０１のそれぞれに汎用ＡＩモデル又は専用ＡＩモデルを送信する構成となっている。

【0037】

このような構成によれば、全てのＡＩカメラで得られた知見を有する汎用ＡＩモデルと、ＡＩカメラそれぞれの撮影環境を考慮した専用ＡＩモデルを生成して、各ＡＩカメラで映像解析に使用されるＡＩモデルを更新することができる。従って、一般的な撮影環境のＡＩカメラ（汎用ＡＩモデルを使用）における解析性能を向上させることができるだけでなく、特殊な撮影環境のＡＩカメラ（専用ＡＩモデルを使用）における解析性能を向上させることができる。その結果、監視システム全体の解析性能を向上させることができる。

【0038】

また、ＡＩモデルの更新を繰り返すことで、ＡＩカメラの解析性能を徐々に改善していくことができる。また、ＡＩカメラの撮影環境が経時的に変化する場合にも、その変化にＡＩモデルを追従させることが可能となる。また、本システムは、ＡＩカメラの増設又は交換などを行う場合にも有効である。すなわち、例えば、ＡＩカメラの設置当初は汎用ＡＩモデルを使用し、そのＡＩカメラによる映像及び解析結果が十分得られた後に専用ＡＩモデルに切り替えるようにしてもよい。

【0039】

ここで、本例の監視システムでは、１台のＡＩカメラに１つのＡＩモデルが設定されるが、別の例として、１台のＡＩカメラに複数のＡＩモデルを切り替え可能に設定してもよい。すなわち、例えば、天気、季節、時間帯などに対応付けて複数の汎用ＡＩモデル又は専用ＡＩモデルをＡＩカメラに設定しておき、撮影時の状況に応じて、ＡＩカメラがＡＩモデルを切り替えて使用するようにしてもよい。また、例えば、汎用ＡＩモデルと専用ＡＩモデルをＡＩカメラに設定しておき、ＡＩカメラが通常は汎用ＡＩモデルを使用し、特定の状況の場合に限り専用ＡＩモデルを使用するようにしてもよい。このような場合のＡＩモデルは、そのＡＩモデルを使用する際と同様の状況で得られた映像及び解析結果を学習データに用いて生成すればよい。

【0040】

以上、本発明について一実施形態に基づいて説明したが、本発明はここに記載された構成に限定されるものではなく、他の構成のシステムに広く適用することができることは言うまでもない。例えば、不審物検知、ナンバープレート検知などの他の事象又は物体の検知を行う監視システムに、本発明を適用してもよい。
また、本発明は、例えば、上記の処理に関する技術的手順を含む方法や、上記の処理をプロセッサにより実行させるためのプログラム、そのようなプログラムをコンピュータ読み取り可能に記憶する記憶媒体などとして提供することも可能である。

【0041】

なお、本発明の範囲は、図示され記載された例示的な実施形態に限定されるものではなく、本発明が目的とするものと均等な効果をもたらす全ての実施形態をも含む。更に、本発明の範囲は、全ての開示されたそれぞれの特徴のうち特定の特徴のあらゆる所望する組み合わせによって画され得る。

【産業上の利用可能性】

【0042】

本発明は、ＡＩモデルを用いて映像解析する機能を持つ複数のカメラを備えた監視システムに利用することができる。

【符号の説明】

【0043】

１０１：ＡＩカメラ、 １０２：解析装置、 １０３：ＰＣ、 １０４：発報装置、 １０５：携帯端末、 ２０１：映像受信部、 ２０２：ＡＩモデルメモリ、 ２０３：ＡＩ解析部、 ２０４：データ送信部、 ２０５：データ保存部、 ２０６：映像・解析結果保存装置、 ２０７：ＡＩモデル受信部、 ２０８：ＡＩモデル更新部、 ３０１：データ受信部、 ３０２：解析部、 ３０３：データ保存部、 ３０４：映像・解析結果保存装置、 ３０５：学習データ生成部、 ３０６：学習データメモリ、 ３０７：ＡＩモデル生成部、 ３０８：ＡＩモデルメモリ、 ３０９：ＡＩモデル送信部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】