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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2025-01-23
(45)【発行日】2025-01-31
(54)【発明の名称】監視装置、監視方法及び監視プログラム
(51)【国際特許分類】
H04N 7/18 20060101AFI20250124BHJP
G06T 7/70 20170101ALI20250124BHJP
G06T 7/60 20170101ALI20250124BHJP
G08B 25/00 20060101ALI20250124BHJP
G08B 21/02 20060101ALI20250124BHJP
G08B 25/04 20060101ALI20250124BHJP
【ＦＩ】
H04N7/18 D
H04N7/18 K
G06T7/70 A
G06T7/60 180B
G08B25/00 510M
G08B21/02
G08B25/04 K
【請求項の数】
9
(21)【出願番号】P 2023190303
(22)【出願日】2023-11-07
【審査請求日】2023-11-07
(73)【特許権者】
【識別番号】395011562
【氏名又は名称】三菱電機ＩＴソリューションズ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002491
【氏名又は名称】弁理士法人クロスボーダー特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】中島 恒幸
【審査官】薄井 義明
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２１－０４３９３２（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０２１／１２４５５３（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０２０－１５５８８２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００６－１２７２４０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－１２７２２５（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０２０／０００８８６（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０２０－０９２４４７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２１－０９５８３９（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１２／０９８６０９（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０１６－００９４４８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００１－２０４００７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１７－１８４０８２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００７－２４９９５３（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０２２／１６８６２６（ＷＯ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０４Ｎ ７／１８
Ｇ０６Ｔ ７／７０
Ｇ０６Ｔ ７／６０
Ｇ０８Ｂ ２５／００
Ｇ０８Ｂ ２１／０２
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数のカメラそれぞれによって取得された画像データを対象の画像データとして、前記対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、前記物体の種類を示す物体情報を取得する物体情報取得部と、前記物体情報取得部が取得した前記物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタが示す検知パターンであって、前記複数のカメラそれぞれに対応して設けられた検知パターンを参照して、前記複数のカメラそれぞれを対象のカメラとして、前記対象のカメラによって取得された画像データについての前記物体情報が、前記対象のカメラに対応する前記検知パターンを満たすか否かを判定する判定部と、
異なるカメラに対応する複数の検知パターンであって、異なる種類の物体を用いた条件を示す複数の検知パターンがグループ化されており、前記判定部によって同じグループに含まれる全ての検知パターンを満たすと、過去基準時間内に閾値回数以上判定された場合に、通知を行う通知部と
を備える監視装置。
【請求項2】
前記物体情報は、前記物体の種類を示し、前記検知パターンは、指定された種類の物体の検知有無を組合せた条件を示す
請求項１に記載の監視装置。
【請求項3】
前記物体情報は、前記物体の種類及び位置を示し、前記検知パターンは、指定された２つの種類の物体の間の距離を用いた条件を示す
請求項１に記載の監視装置。
【請求項4】
前記検知パターンは、物体が検知されたエリアを用いた条件を示す請求項１に記載の監視装置。
【請求項5】
同じ領域を異なる角度から撮影するカメラに対応する複数の検知パターンがグループ化されている請求項１に記載の監視装置。
【請求項6】
前記監視装置は、さらに、指定された２つの種類の物体の間の距離を計測する計測部であって、検知された前記物体のサイズと、検知された前記物体の種類に対応する基準サイズとの比を用いて、前記画像データにおける前記物体の間の距離を補正することにより、前記物体の間の距離を計測する計測部
を備える請求項２に記載の監視装置。
【請求項7】
前記監視装置は、さらに、前記検知パターンマスタの編集を受け付ける操作部
を備える請求項１に記載の監視装置。
【請求項8】
コンピュータが、複数のカメラそれぞれによって取得された画像データを対象の画像データとして、前記対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、前記物体の種類を示す物体情報を取得し、コンピュータが、前記物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタが示す検知パターンであって、前記複数のカメラそれぞれに対応して設けられた検知パターンを参照して、前記複数のカメラそれぞれを対象のカメラとして、前記対象のカメラによって取得された画像データについての前記物体情報が、前記対象のカメラに対応する前記検知パターンを満たすか否かを判定し、
異なるカメラに対応する複数の検知パターンであって、異なる種類の物体を用いた条件を示す複数の検知パターンがグループ化されており、コンピュータが、同じグループに含まれる全ての検知パターンを満たすと、過去基準時間内に閾値回数以上判定された場合に、通知を行う監視方法。
【請求項9】
複数のカメラそれぞれによって取得された画像データを対象の画像データとして、前記対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、前記物体の種類を示す物体情報を取得する物体情報取得処理と、前記物体情報取得処理が取得した前記物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタが示す検知パターンであって、前記複数のカメラそれぞれに対応して設けられた検知パターンを参照して、前記複数のカメラそれぞれを対象のカメラとして、前記対象のカメラによって取得された画像データについての前記物体情報が、前記対象のカメラに対応する前記検知パターンを満たすか否かを判定する判定処理と、
異なるカメラに対応する複数の検知パターンであって、異なる種類の物体を用いた条件を示す複数の検知パターンがグループ化されており、前記判定処理によって同じグループに含まれる全ての検知パターンを満たすと、過去基準時間内に閾値回数以上判定された場合に、通知を行う通知処理と
を行う監視装置としてコンピュータを機能させる監視プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、画像データを用いた監視技術に関する。
【背景技術】
【0002】
工場及び建設現場といった場所では、様々な機器が用いられており、作業員等が注意しなければ安全が脅かされる可能性がある。作業員等の安全性を高めるため、カメラにより監視を行い、安全でない状態等が発生した場合に警告が行われている。
【0003】
以前は、監視カメラにより得られた画像データを人が目視して、安全でない状態等が発生していないか監視していた。近年では、監視カメラによって得られた画像データを、ＡＩを用いた画像解析システムにより解析して、安全でない状態等が検知された場合に警告するといったことが検討されている。ＡＩは、Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅの略である。例えば、特許文献１には、画像解析により工事現場の作業員等が、ヘルメット及び手袋といった装備を装着しているか否かを判定することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０２１－０４３９３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
工場及び建設現場といった場所における安全でない状態等は、新たな機器の導入と、機器の配置の変更と、安全に対する基準の変更といった要因により変化する。ＡＩを用いた画像解析システムは、検知条件をユーザ側で変更することは困難であり、検知条件を変更するにはベンダーに依頼して、画像解析システムを改修してもらう必要がある。画像解析システムを改修してもらうには、時間及び費用がかかり、ユーザにとって利便性が悪い。
本開示は、ＡＩを用いた画像解析システム等を利用して安全でない状態の検知を行いつつ、ユーザ側で検知条件を容易に変更可能にすることを目的とする。
本開示は、ＡＩを用いた画像解析システム等を利用して安全でない状態の検知を行いつつ、ユーザ側で検知条件を容易に変更可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示に係る監視装置
対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、物体情報を取得する物体情報取得部と、
前記物体情報取得部が取得した前記物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタが示す検知パターンを満たすか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって前記検知パターンを満たすと判定された場合に、通知を行う通知部と
を備える。
対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、物体情報を取得する物体情報取得部と、
前記物体情報取得部が取得した前記物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタが示す検知パターンを満たすか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって前記検知パターンを満たすと判定された場合に、通知を行う通知部と
を備える。
【発明の効果】
【0007】
本開示では、画像データから検知された１つ以上の物体についての物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタが示す検知パターンを満たすか否かが判定される。これにより、安全でない状態等であるか否かが判定され、通知するか否かが判定される。検知パターンマスタは編集可能に設けられており、ユーザ側で編集することにより、検知パターンを変更可能である。そのため、検知条件を容易に変更可能である。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】実施の形態１に係る監視システム１００の構成図。
【図2】実施の形態１に係る監視装置１０の構成図。
【図3】実施の形態１に係る設定ファイル３１の説明図。
【図4】実施の形態１に係る検知パターンマスタ３２の説明図。
【図5】実施の形態１に係る結果ファイル３３の説明図。
【図6】実施の形態１に係る監視装置１０の動作の流れを示すフローチャート。
【図7】実施の形態１に係る検知パターンマスタ３２の例を示す図。
【図8】実施の形態１に係る安全でない状態の例を示す図。
【図9】実施の形態１に係る安全でない状態の例を示す図。
【図10】実施の形態１に係る安全でない状態の例を示す図。
【図11】実施の形態１における計測処理の説明図。
【図12】実施の形態２に係る監視装置１０の構成図。
【図13】実施の形態２に係る関連パターンマスタ３４の説明図。
【図14】実施の形態２に係る検知パターンマスタ３２の例を示す図。
【図15】実施の形態２に係る監視装置１０の動作の流れを示すフローチャート。
【図16】実施の形態２に係る関連パターンの説明図。
【図17】実施の形態３に係る選択画面の説明図。
【図18】実施の形態３に係る作業監視の画面の説明図。
【図19】実施の形態３に係る検知パターン設定の画面の説明図。
【図20】実施の形態３に係る距離基準値の設定の説明図。
【図21】実施の形態３に係る組合せ設定の画面の説明図。
【図22】実施の形態３に係る関連パターン設定の画面の説明図。
【発明を実施するための形態】
【0009】
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係る監視システム１００の構成を説明する。
監視システム１００は、監視装置１０と、複数のカメラ５０と、１つ以上の警報機６０とを備える。監視装置１０は、各カメラ５０及び各警報機６０とネットワーク７０を介して接続されている。
監視装置１０は、安全でない状態等を検知して、通知を行うコンピュータである。各カメラ５０は、監視対象のエリアを撮影するように設置された監視カメラである。警報機６０は、安全でない状態等であることを作業員等に音声及び光により通知するための装置である。
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係る監視システム１００の構成を説明する。
監視システム１００は、監視装置１０と、複数のカメラ５０と、１つ以上の警報機６０とを備える。監視装置１０は、各カメラ５０及び各警報機６０とネットワーク７０を介して接続されている。
監視装置１０は、安全でない状態等を検知して、通知を行うコンピュータである。各カメラ５０は、監視対象のエリアを撮影するように設置された監視カメラである。警報機６０は、安全でない状態等であることを作業員等に音声及び光により通知するための装置である。
【0010】
図２を参照して、実施の形態１に係る監視装置１０の構成を説明する。
監視装置１０は、コンピュータである。
監視装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
監視装置１０は、コンピュータである。
監視装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
【0011】
プロセッサ１１は、プロセッシングを行うＩＣである。ＩＣはＩｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。プロセッサ１１は、具体例としては、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＧＰＵである。ＣＰＵは、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略である。ＤＳＰは、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒの略である。ＧＰＵは、Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略である。
【0012】
メモリ１２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ１２は、具体例としては、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭである。ＳＲＡＭは、Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの略である。ＤＲＡＭは、Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙの略である。
【0013】
ストレージ１３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ１３は、具体例としては、ＳＳＤ又はＨＤＤである。ＳＳＤは、Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅの略である。ＨＤＤは、Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅの略である。また、ストレージ１３は、ＳＤ（登録商標）メモリカード、ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ（登録商標）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク、ＤＶＤといった可搬記録媒体であってもよい。ＳＤは、Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌの略である。ＤＶＤは、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋの略である。
【0014】
通信インタフェース１４は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１４は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）のポートである。ＵＳＢは、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓの略である。ＨＤＭＩは、Ｈｉｇｈ－Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅの略である。
【0015】
監視装置１０は、機能構成要素として、映像取得部２１と、物体情報取得部２２と、判定部２３と、計測部２４と、通知部２５と、操作部２６とを備える。監視装置１０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ１３には、監視装置１０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、監視装置１０の各機能構成要素の機能が実現される。
ストレージ１３には、監視装置１０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、監視装置１０の各機能構成要素の機能が実現される。
【0016】
ストレージ１３には、設定ファイル３１と、検知パターンマスタ３２と、結果ファイル３３とが記憶される。
【0017】
図２では、プロセッサ１１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ１１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ１１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。
【0018】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図３から図１１を参照して、実施の形態１に係る監視装置１０の動作を説明する。
実施の形態１に係る監視装置１０の動作手順は、実施の形態１に係る監視方法に相当する。また、実施の形態１に係る監視装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態１に係る監視プログラムに相当する。
図３から図１１を参照して、実施の形態１に係る監視装置１０の動作を説明する。
実施の形態１に係る監視装置１０の動作手順は、実施の形態１に係る監視方法に相当する。また、実施の形態１に係る監視装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態１に係る監視プログラムに相当する。
【0019】
図３を参照して、実施の形態１に係る設定ファイル３１を説明する。
設定ファイル３１には、監視装置１０の基本的な情報が設定される。設定ファイル３１には、映像切替フラグと、閾値回数と、動画保存フォルダと、動画保存パターンと、動画保存時間と、動画保存期間と、動画保存フレーム数と、カメラ台数と、設定情報と、警告音声と、基準サイズとが含まれる。
映像切替フラグは、映像データの取得先を、カメラ５０と、外部の記憶装置との間で切り替えるフラグである。閾値回数は、安全でない状態と判定するための基準となる回数である。動画保存フォルダは、映像データの保存先のフォルダである。動画保存パターンは、映像データを保存する条件である。動画保存時間は、１つの動画ファイルとして保存する映像データの時間である。動画保存期間は、保存された映像データを残しておく期間である。動画保存フレーム数は、保存する映像データのフレームレートである。カメラ台数は、監視システム１００が備えるカメラ５０の数である。設定情報は、カメラ５０毎に、カメラ５０の映像データのファイルの識別情報である動画ファイル名と、カメラＮｏ．と、カメラ名称と、カメラ５０の接続先である接続ＵＲＬとが設定される。警告音声は、安全でない等と判定された場合に出力する音声である。警告音声は、１つ以上設定され、警告音声番号が割り振られる。基準サイズは、基準となる物体のサイズであり、後述する距離の計測で使用される。基準サイズは、物体の種類毎に設定される。
設定ファイル３１には、監視装置１０の基本的な情報が設定される。設定ファイル３１には、映像切替フラグと、閾値回数と、動画保存フォルダと、動画保存パターンと、動画保存時間と、動画保存期間と、動画保存フレーム数と、カメラ台数と、設定情報と、警告音声と、基準サイズとが含まれる。
映像切替フラグは、映像データの取得先を、カメラ５０と、外部の記憶装置との間で切り替えるフラグである。閾値回数は、安全でない状態と判定するための基準となる回数である。動画保存フォルダは、映像データの保存先のフォルダである。動画保存パターンは、映像データを保存する条件である。動画保存時間は、１つの動画ファイルとして保存する映像データの時間である。動画保存期間は、保存された映像データを残しておく期間である。動画保存フレーム数は、保存する映像データのフレームレートである。カメラ台数は、監視システム１００が備えるカメラ５０の数である。設定情報は、カメラ５０毎に、カメラ５０の映像データのファイルの識別情報である動画ファイル名と、カメラＮｏ．と、カメラ名称と、カメラ５０の接続先である接続ＵＲＬとが設定される。警告音声は、安全でない等と判定された場合に出力する音声である。警告音声は、１つ以上設定され、警告音声番号が割り振られる。基準サイズは、基準となる物体のサイズであり、後述する距離の計測で使用される。基準サイズは、物体の種類毎に設定される。
【0020】
図４を参照して、実施の形態１に係る検知パターンマスタ３２を説明する。
検知パターンマスタ３２には、警告を行う対象を検知する条件を示す１つ以上の検知パターンが設定される。各検知パターンには、パターン番号と、カメラ番号と、警告音声番号と、判定条件とが含まれる。
パターン番号は、検知パターンの識別番号である。カメラ番号は、検知パターンが対応するカメラ５０の識別番号である。つまり、検知パターンは、カメラ５０毎に設定される。警告音声番号は、検知パターンに対応する警告音声の識別番号である。判定条件は、検知パターンに該当するか否かの条件である。
カメラ５０毎に複数の検知パターンマスタ３２を設定することができる。また１つの検知パターンマスタ３２を複数のカメラ５０で共有することもできる。カメラ５０と検知パターンマスタ３２の対応付けは、１対１、１対多、多対１、多対多が可能である。
検知パターンマスタ３２には、警告を行う対象を検知する条件を示す１つ以上の検知パターンが設定される。各検知パターンには、パターン番号と、カメラ番号と、警告音声番号と、判定条件とが含まれる。
パターン番号は、検知パターンの識別番号である。カメラ番号は、検知パターンが対応するカメラ５０の識別番号である。つまり、検知パターンは、カメラ５０毎に設定される。警告音声番号は、検知パターンに対応する警告音声の識別番号である。判定条件は、検知パターンに該当するか否かの条件である。
カメラ５０毎に複数の検知パターンマスタ３２を設定することができる。また１つの検知パターンマスタ３２を複数のカメラ５０で共有することもできる。カメラ５０と検知パターンマスタ３２の対応付けは、１対１、１対多、多対１、多対多が可能である。
【0021】
判定条件には、１つ以上の検知物と、エリアと、距離とが含まれる。
各検知物は、検知対象の物体についての条件である。各検知物には、検知対象の物体の種類と、検知対象の物体の検知の有無区分とが含まれる。物体の種類は、検知対象の物体が何であるかを示す。物体の種類は、例えば、人、マスク、クレーンのような種類が設定される。有無区分は、検知された場合に条件を満たすか、検知されなかった場合に条件を満たすかを示す。
エリアは、検知対象の物体が検知される領域についての条件である。エリアが示す領域における検知の有無により条件を満たすか否かが判定される。エリアが未設定の場合には、カメラ５０の撮影領域全体における検知の有無により条件を満たすか否かが判定される。
距離は、２つの物体の間の距離についての条件である。距離には、距離基準値と、遠近区分とが含まれる。距離基準値は、２つの物体の間の距離の基準値である。遠近区分は、計測された距離が距離基準値よりも遠い場合に条件を満たすか、計測された距離が距離基準値よりも近い場合に条件を満たすかを示す。なお、距離基準値には、検知物１と検知物２とについての位置を示す座標値も合わせて設定される。この位置は、どの位置の検知物を用いて距離基準値が設定されたかを示すための情報である。
各検知物は、検知対象の物体についての条件である。各検知物には、検知対象の物体の種類と、検知対象の物体の検知の有無区分とが含まれる。物体の種類は、検知対象の物体が何であるかを示す。物体の種類は、例えば、人、マスク、クレーンのような種類が設定される。有無区分は、検知された場合に条件を満たすか、検知されなかった場合に条件を満たすかを示す。
エリアは、検知対象の物体が検知される領域についての条件である。エリアが示す領域における検知の有無により条件を満たすか否かが判定される。エリアが未設定の場合には、カメラ５０の撮影領域全体における検知の有無により条件を満たすか否かが判定される。
距離は、２つの物体の間の距離についての条件である。距離には、距離基準値と、遠近区分とが含まれる。距離基準値は、２つの物体の間の距離の基準値である。遠近区分は、計測された距離が距離基準値よりも遠い場合に条件を満たすか、計測された距離が距離基準値よりも近い場合に条件を満たすかを示す。なお、距離基準値には、検知物１と検知物２とについての位置を示す座標値も合わせて設定される。この位置は、どの位置の検知物を用いて距離基準値が設定されたかを示すための情報である。
【0022】
ここで、操作部２６は、必要に応じて検知パターンマスタ３２の編集を受け付ける。例えば、新たに安全でない状態として定義したい状態ができた場合には、操作部２６は、その状態を示す検知パターンの追加を受け付ける。また、操作部２６は、既存の検知パターンの定義の変更を受け付けてもよい。
【0023】
図５を参照して、実施の形態１に係る結果ファイル３３を説明する。
結果ファイル３３には、警告を行う対象が検知された際の情報が設定される。結果ファイル３３には、カメラ番号と、検知日時と、パターン番号と、警告音声番号と、動画ファイルとが含まれる。
カメラ番号は、警告を行う対象の検知元の映像データを撮影したカメラ５０のカメラ番号である。検知日時は、警告を行う対象が検知された日時である。パターン番号は、警告を行う対象を検知した検知パターンのパターン番号である。警告音声番号は、パターン番号が示す検知パターンに対応する警告音声の警告音声番号である。動画ファイルは、警告を行う対象が検知された映像データの動画ファイルである。
結果ファイル３３には、警告を行う対象が検知された際の情報が設定される。結果ファイル３３には、カメラ番号と、検知日時と、パターン番号と、警告音声番号と、動画ファイルとが含まれる。
カメラ番号は、警告を行う対象の検知元の映像データを撮影したカメラ５０のカメラ番号である。検知日時は、警告を行う対象が検知された日時である。パターン番号は、警告を行う対象を検知した検知パターンのパターン番号である。警告音声番号は、パターン番号が示す検知パターンに対応する警告音声の警告音声番号である。動画ファイルは、警告を行う対象が検知された映像データの動画ファイルである。
【0024】
図６を参照して、実施の形態１に係る監視装置１０の動作の流れを説明する。
各カメラ５０を対象のカメラ５０として、ステップＳ１０１からステップＳ１１１の処理が実行される。
各カメラ５０を対象のカメラ５０として、ステップＳ１０１からステップＳ１１１の処理が実行される。
【0025】
（ステップＳ１０１：映像取得処理）
映像取得部２１は、設定ファイル３１に従い、対象のカメラ５０によって撮影された映像データの新しいフレームである画像データを取得する。
具体的には、映像取得部２１は、設定ファイル３１の映像切替フラグに応じて、映像データの取得先を、対象のカメラ５０と、外部の記憶装置とのどちらかに設定する。映像取得部２１は、設定された映像データの取得先から、画像データを取得する。
映像取得部２１は、設定ファイル３１に従い、対象のカメラ５０によって撮影された映像データの新しいフレームである画像データを取得する。
具体的には、映像取得部２１は、設定ファイル３１の映像切替フラグに応じて、映像データの取得先を、対象のカメラ５０と、外部の記憶装置とのどちらかに設定する。映像取得部２１は、設定された映像データの取得先から、画像データを取得する。
【0026】
（ステップＳ１０２：画像記憶処理）
映像取得部２１は、設定ファイル３１に従い、ステップＳ１０１で取得された画像データをストレージ１３に記憶する。
具体的には、映像取得部２１は、設定ファイル３１の動画保存パターンが示す条件に合致する場合には、設定ファイル３１の動画保存フォルダが示す保存先のフォルダに、画像データを記憶する。この際、映像取得部２１は、設定ファイル３１の動画保存時間が示す時間毎に別の動画ファイルに区切りながら画像データを記憶する。また、映像取得部２１は、設定ファイル３１の動画保存フレーム数が示すフレームレートになるように、必要に応じて画像データを間引きながら記憶する。
映像取得部２１は、設定ファイル３１に従い、ステップＳ１０１で取得された画像データをストレージ１３に記憶する。
具体的には、映像取得部２１は、設定ファイル３１の動画保存パターンが示す条件に合致する場合には、設定ファイル３１の動画保存フォルダが示す保存先のフォルダに、画像データを記憶する。この際、映像取得部２１は、設定ファイル３１の動画保存時間が示す時間毎に別の動画ファイルに区切りながら画像データを記憶する。また、映像取得部２１は、設定ファイル３１の動画保存フレーム数が示すフレームレートになるように、必要に応じて画像データを間引きながら記憶する。
【0027】
（ステップＳ１０３：物体情報取得処理）
物体情報取得部２２は、ステップＳ１０１で取得された画像データを対象の画像データとして、対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、前記物体の種類及び位置を示す物体情報を取得する。
具体的には、物体情報取得部２２は、対象の画像データを物体検知モデルに入力する。物体検知モデルは、ＡＩ技術を用いて検知対象の種類の物体を検知するモデルである。物体検知モデルは、例えば、ＣＮＮを用いて構成されたモデルである。ＣＮＮは、Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋの略である。物体検知モデルは、入力された画像データから、検知対象の種類の物体を検知して、検知された各物体について種類及び位置を示す物体情報を出力する。物体検知モデルは、位置として、物体を囲った検知枠を出力する。物体情報取得部２２は、物体検知モデルから出力された各物体についての種類及び位置を示す物体情報を取得する。
物体情報取得部２２は、ステップＳ１０１で取得された画像データを対象の画像データとして、対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、前記物体の種類及び位置を示す物体情報を取得する。
具体的には、物体情報取得部２２は、対象の画像データを物体検知モデルに入力する。物体検知モデルは、ＡＩ技術を用いて検知対象の種類の物体を検知するモデルである。物体検知モデルは、例えば、ＣＮＮを用いて構成されたモデルである。ＣＮＮは、Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋの略である。物体検知モデルは、入力された画像データから、検知対象の種類の物体を検知して、検知された各物体について種類及び位置を示す物体情報を出力する。物体検知モデルは、位置として、物体を囲った検知枠を出力する。物体情報取得部２２は、物体検知モデルから出力された各物体についての種類及び位置を示す物体情報を取得する。
【0028】
検知パターンマスタ３２における対象のカメラ５０に対応する１つ以上の検知パターンそれぞれを対象の検知パターンとしてステップＳ１０４からステップＳ１１１の処理が実行される。
【0029】
（ステップＳ１０４：領域内物体抽出処理）
判定部２３は、ステップＳ１０３で取得された物体情報が示す物体について、対象の検知パターンにおけるエリアが示す領域内に位置が含まれるか否かを判定する。判定部２３は、物体情報が示す物体のうち、対象の検知パターンにおけるエリアが示す領域内に位置が含まれる物体を抽出する。
なお、判定部２３は、対象の検知パターンにおけるエリアが未設定の場合には、ステップＳ１０３で取得された物体情報が示す全ての物体を抽出する。
判定部２３は、ステップＳ１０３で取得された物体情報が示す物体について、対象の検知パターンにおけるエリアが示す領域内に位置が含まれるか否かを判定する。判定部２３は、物体情報が示す物体のうち、対象の検知パターンにおけるエリアが示す領域内に位置が含まれる物体を抽出する。
なお、判定部２３は、対象の検知パターンにおけるエリアが未設定の場合には、ステップＳ１０３で取得された物体情報が示す全ての物体を抽出する。
【0030】
（ステップＳ１０５：物体判定処理）
判定部２３は、ステップＳ１０４で抽出された物体について、物体情報が示す物体の種類と有無との組合せが、対象の検知パターンにおける１つ以上の検知物それぞれの種類と有無区分との組合せと合致するか否かを判定する。
判定部２３は、物体情報が示す物体の種類と有無との組合せが対象の検知パターンにおける検知物の種類と有無区分との組合せに合致する場合には、処理をステップＳ１０６に進める。一方、判定部２３は、合致しない場合には、対象の検知パターンについての処理を終了する。
判定部２３は、ステップＳ１０４で抽出された物体について、物体情報が示す物体の種類と有無との組合せが、対象の検知パターンにおける１つ以上の検知物それぞれの種類と有無区分との組合せと合致するか否かを判定する。
判定部２３は、物体情報が示す物体の種類と有無との組合せが対象の検知パターンにおける検知物の種類と有無区分との組合せに合致する場合には、処理をステップＳ１０６に進める。一方、判定部２３は、合致しない場合には、対象の検知パターンについての処理を終了する。
【0031】
図７に示すパターン番号１の検知パターンが対象の検知パターンであったとする。対象の検知パターンには、検知物１と検知物２との２つの検知物が設定されている。検知物１は、種類が人であり、有無区分が有である。検知物２は、種類がクレーンであり、有無区分が有である。この場合には、判定部２３は、物体情報が示す物体として、種類が人の物体が有り、かつ、物体情報が示す物体として、種類がクレーンの物体が有る場合に、物体情報が示す物体の種類と有無との組合せが対象の検知パターンにおける検知物の種類と有無区分との組合せに合致すると判定する。
【0032】
図７に示すパターン番号２の検知パターンが対象の検知パターンであったとする。対象の検知パターンには、検知物１と検知物２との２つの検知物が設定されている。検知物１は、種類がヘルメットであり、有無区分が有である。検知物２は、種類がマスクであり、有無区分が有である。この場合には、判定部２３は、物体情報が示す物体として、種類がヘルメットの物体が有り、かつ、物体情報が示す物体として、種類がマスクの物体が有る場合に、物体情報が示す物体の種類と有無との組合せが対象の検知パターンにおける検知物の種類と有無区分との組合せに合致すると判定する。
【0033】
図７に示すパターン番号３の検知パターンが対象の検知パターンであったとする。対象の検知パターンには、検知物１と検知物２との２つの検知物が設定されている。検知物１は、種類がヘルメットであり、有無区分が無である。検知物２は、種類が人であり、有無区分が有である。この場合には、判定部２３は、物体情報が示す物体として、種類がヘルメットの物体が無く、かつ、物体情報が示す物体として、種類が人の物体が有る場合に、物体情報が示す物体の種類と有無との組合せが対象の検知パターンにおける検知物の種類と有無区分との組合せに合致すると判定する。
【0034】
（ステップＳ１０６：計測判定処理）
判定部２３は、対象の検知パターンにおける距離が設定されているか否かを判定する。
判定部２３は、対象の検知パターンにおける距離が設定されている場合には、計測部２４に対して距離の計測を指示して、処理をステップＳ１０７に進める。一方、判定部２３は、対象の検知パターンにおける距離が設定されていない場合には、安全でない状態等が検知されたとして、処理をステップＳ１０９に進める。この際、判定部２３は、対象の検知パターンのパターン番号と、安全でない状態等が検知された時刻をメモリ１２に記憶しておく。
判定部２３は、対象の検知パターンにおける距離が設定されているか否かを判定する。
判定部２３は、対象の検知パターンにおける距離が設定されている場合には、計測部２４に対して距離の計測を指示して、処理をステップＳ１０７に進める。一方、判定部２３は、対象の検知パターンにおける距離が設定されていない場合には、安全でない状態等が検知されたとして、処理をステップＳ１０９に進める。この際、判定部２３は、対象の検知パターンのパターン番号と、安全でない状態等が検知された時刻をメモリ１２に記憶しておく。
【0035】
対象の検知パターンが図７に示すパターン番号１，２の検知パターンである場合には、距離が設定されているため、処理がステップＳ１０７に進められる。一方、対象の検知パターンが図７に示すパターン番号３の検知パターンである場合には、距離が設定されていないため、処理がステップＳ１０９に進められる。つまり、パターン番号３の検知パターンの場合には、図８に示すように、ヘルメットが検知されず人が検知された、つまりヘルメットを装着していない人が検知されたとして、安全でない状態が発生していると判定される。
【0036】
（ステップＳ１０７：計測処理）
計測部２４は、対象の検知パターンにおける検知物１の種類の物体と、検知物２の種類の物体との間の距離を計測する。なお、検知物１の種類の物体と検知物２の種類の物体との少なくともいずれかが複数存在する場合には、計測部２４は、検知物１の種類の物体と検知物２の種類の物体と全ての組合せについて距離を計測する。２つの物体の距離は、例えば、２つの物体それぞれの検知枠の事前に決められた位置間の距離である。実施の形態１では、２つの物体それぞれの検知枠の左上の点の間の距離とする。なお、２つの物体の距離は、２つの物体それぞれの検知枠の間の最短距離であってもよい。このときは、図４に示した検知パターンマスタ３２の距離基準値の設定に２つの物体の検知枠により最短距離を基準とすることを設定する。具体的には、１つの物体の検知枠で決まる４隅の点と、もう１つの物体の検知枠で決まる４隅の点の距離を１６通り算出し、そのうちの最短距離をステップＳ１０７での算出結果とすることを検知パターンマスタ３２に定める。
距離の計測方法については後述する。
計測部２４は、対象の検知パターンにおける検知物１の種類の物体と、検知物２の種類の物体との間の距離を計測する。なお、検知物１の種類の物体と検知物２の種類の物体との少なくともいずれかが複数存在する場合には、計測部２４は、検知物１の種類の物体と検知物２の種類の物体と全ての組合せについて距離を計測する。２つの物体の距離は、例えば、２つの物体それぞれの検知枠の事前に決められた位置間の距離である。実施の形態１では、２つの物体それぞれの検知枠の左上の点の間の距離とする。なお、２つの物体の距離は、２つの物体それぞれの検知枠の間の最短距離であってもよい。このときは、図４に示した検知パターンマスタ３２の距離基準値の設定に２つの物体の検知枠により最短距離を基準とすることを設定する。具体的には、１つの物体の検知枠で決まる４隅の点と、もう１つの物体の検知枠で決まる４隅の点の距離を１６通り算出し、そのうちの最短距離をステップＳ１０７での算出結果とすることを検知パターンマスタ３２に定める。
距離の計測方法については後述する。
【0037】
（ステップＳ１０８：距離判定処理）
判定部２３は、ステップＳ１０７で計測された距離を、対象の検知パターンにおける距離基準値と比較して、遠近区分の条件を満たすか否かを判定する。判定部２３は、遠近区分の条件を満たす場合には、安全でない状態等が発生していると判定する。この際、判定部２３は、対象の検知パターンのパターン番号と、安全でない状態等が検知された時刻をメモリ１２に記憶しておく。
図７に示すパターン番号１の検知パターンが対象の検知パターンであったとする。この場合には、図９に示すように、判定部２３は、ステップＳ１０７で計測された距離が距離基準値よりも近い場合には、条件を満たすと判定する。つまり、クレーンと人との距離が近い場合に条件を満たし、安全でない状態が発生していると判定される。
図７に示すパターン番号２の検知パターンが対象の検知パターンであったとする。この場合には、図１０に示すように、判定部２３は、ステップＳ１０７で計測された距離が距離基準値よりも遠い場合には、条件を満たすと判定する。つまり、ヘルメットとマスクとの距離が遠い場合に条件を満たし、安全でない状態が発生していると判定される。
判定部２３は、ステップＳ１０７で計測された距離を、対象の検知パターンにおける距離基準値と比較して、遠近区分の条件を満たすか否かを判定する。判定部２３は、遠近区分の条件を満たす場合には、安全でない状態等が発生していると判定する。この際、判定部２３は、対象の検知パターンのパターン番号と、安全でない状態等が検知された時刻をメモリ１２に記憶しておく。
図７に示すパターン番号１の検知パターンが対象の検知パターンであったとする。この場合には、図９に示すように、判定部２３は、ステップＳ１０７で計測された距離が距離基準値よりも近い場合には、条件を満たすと判定する。つまり、クレーンと人との距離が近い場合に条件を満たし、安全でない状態が発生していると判定される。
図７に示すパターン番号２の検知パターンが対象の検知パターンであったとする。この場合には、図１０に示すように、判定部２３は、ステップＳ１０７で計測された距離が距離基準値よりも遠い場合には、条件を満たすと判定する。つまり、ヘルメットとマスクとの距離が遠い場合に条件を満たし、安全でない状態が発生していると判定される。
【0038】
（ステップＳ１０９：閾値判定処理）
判定部２３は、設定ファイル３１における閾値回数以上、安全でない状態が発生しているか否かを判定する。
具体的には、判定部２３は、過去基準時間内に、設定ファイル３１における閾値回数以上、対象の検知パターンについて安全でない状態が発生していると判定されたか否か判定する。
判定部２３は、設定ファイル３１における閾値回数以上、安全でない状態が発生している場合には、安全でない状態が確定したとして、処理をステップＳ１１０に進める。一方、判定部２３は、設定ファイル３１における閾値回数以上、安全でない状態が発生していない場合には、対象の検知パターンについての処理を終了する。
判定部２３は、設定ファイル３１における閾値回数以上、安全でない状態が発生しているか否かを判定する。
具体的には、判定部２３は、過去基準時間内に、設定ファイル３１における閾値回数以上、対象の検知パターンについて安全でない状態が発生していると判定されたか否か判定する。
判定部２３は、設定ファイル３１における閾値回数以上、安全でない状態が発生している場合には、安全でない状態が確定したとして、処理をステップＳ１１０に進める。一方、判定部２３は、設定ファイル３１における閾値回数以上、安全でない状態が発生していない場合には、対象の検知パターンについての処理を終了する。
【0039】
（ステップＳ１１０：結果記憶処理）
判定部２３は、結果ファイル３３に検知結果を記憶する。
具体的には、判定部２３は、対象のカメラ５０のカメラ番号と、現在日時と、対象の検知パターンのパターン番号と、対象の検知パターンに対応する警告音声の警告音声番号と、ステップＳ１０２で画像データを記憶した先の動画ファイルの識別情報とを結果ファイル３３に書き込む。
判定部２３は、結果ファイル３３に検知結果を記憶する。
具体的には、判定部２３は、対象のカメラ５０のカメラ番号と、現在日時と、対象の検知パターンのパターン番号と、対象の検知パターンに対応する警告音声の警告音声番号と、ステップＳ１０２で画像データを記憶した先の動画ファイルの識別情報とを結果ファイル３３に書き込む。
【0040】
（ステップＳ１１１：通知処理）
通知部２５は、作業員等に安全でない状態が発生していることを通知する。
具体的には、通知部２５は、対象の検知パターンに対応する警告音声を警報機６０に出力する。これにより、警報機６０を点灯させるとともに、警報機６０から警告音声を出力させる。
通知部２５は、作業員等に安全でない状態が発生していることを通知する。
具体的には、通知部２５は、対象の検知パターンに対応する警告音声を警報機６０に出力する。これにより、警報機６０を点灯させるとともに、警報機６０から警告音声を出力させる。
【0041】
図１１を参照して、実施の形態１における計測処理（図６のステップＳ１０７）での距離の計測方法を説明する。
まず、計測部２４は、対象の画像データにおける２つの物体の間の距離を計測する。ここでの距離は、例えばピクセル数である。実施の形態１では、２つの物体の間の距離は、２つの物体それぞれの検知枠の左上の点の間の距離である。そのため、図１１では、計測部２４は、２つの物体それぞれの検知枠の左上の点の間のピクセル数を計測している。ここでは、２つの物体の間の距離は、４０ピクセルであったとする。
まず、計測部２４は、対象の画像データにおける２つの物体の間の距離を計測する。ここでの距離は、例えばピクセル数である。実施の形態１では、２つの物体の間の距離は、２つの物体それぞれの検知枠の左上の点の間の距離である。そのため、図１１では、計測部２４は、２つの物体それぞれの検知枠の左上の点の間のピクセル数を計測している。ここでは、２つの物体の間の距離は、４０ピクセルであったとする。
【0042】
次に、計測部２４は、検知された物体のサイズと、検知された物体の種類に対応する基準サイズとの比を用いて、計測された物体の間の距離を補正する。ここでは、対象の検知パターンの検知物１の基準サイズが横３０ピクセル、縦４０ピクセルであったとする。これに対して、検知された検知物１の物体のサイズが横４０ピクセル、縦５５ピクセルであったとする。
まず、計測部２４は、次のように比を計算する。
（１）基準サイズの対角線の距離＝√（３０２＋４０２）＝５０
（２）検知された物体のサイズの対角線の距離＝√（４０２＋５５２）＝６８．００・・・
（３）比＝６８．００／５０＝１．３６・・・
次に、計測部２４は、対象の画像データにおける２つの物体の間の距離を比により補正する。
（４）補正後の距離＝４０／１．３６・・・＝２９．４１・・・
このような計算に基づき、４０ピクセルが２９．４１ピクセルに補正される。
距離判定処理（図６のステップＳ１０８）では、補正後の距離と距離基準値とが比較され、遠近区分の条件を満たすか否かが判定される。
まず、計測部２４は、次のように比を計算する。
（１）基準サイズの対角線の距離＝√（３０２＋４０２）＝５０
（２）検知された物体のサイズの対角線の距離＝√（４０２＋５５２）＝６８．００・・・
（３）比＝６８．００／５０＝１．３６・・・
次に、計測部２４は、対象の画像データにおける２つの物体の間の距離を比により補正する。
（４）補正後の距離＝４０／１．３６・・・＝２９．４１・・・
このような計算に基づき、４０ピクセルが２９．４１ピクセルに補正される。
距離判定処理（図６のステップＳ１０８）では、補正後の距離と距離基準値とが比較され、遠近区分の条件を満たすか否かが判定される。
【0043】
なお、ここでは、検知物１の基準サイズと、検知された検知物１の物体のサイズとから比が計算された。しかし、検知物２の基準サイズと、検知された検知物２の物体のサイズとから比が計算されてもよい。また、検知物１の基準サイズと検知された検知物１の物体のサイズと比と、検知物２の基準サイズと検知された検知物２の物体のサイズとの比とを用いて、補正に使用する比を計算してもよい。例えば、検知物１の基準サイズと検知された検知物１の物体のサイズと比と、検知物２の基準サイズと検知された検知物２の物体のサイズとの比との平均値を、補正に使用する比としてもよい。
【0044】
＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態１に係る監視装置１０は、画像データから検知された１つ以上の物体について物体の種類を示す物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタ３２が示す検知パターンを満たすか否かを判定する。これにより、安全でない状態等であるか否かが判定され、通知するか否かが判定される。検知パターンマスタ３２は編集可能に設けられており、ユーザ側で編集することにより、検知パターンを変更可能である。そのため、検知条件を容易に変更可能である。
以上のように、実施の形態１に係る監視装置１０は、画像データから検知された１つ以上の物体について物体の種類を示す物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタ３２が示す検知パターンを満たすか否かを判定する。これにより、安全でない状態等であるか否かが判定され、通知するか否かが判定される。検知パターンマスタ３２は編集可能に設けられており、ユーザ側で編集することにより、検知パターンを変更可能である。そのため、検知条件を容易に変更可能である。
【0045】
実施の形態１に係る監視装置１０は、種類毎の物体の有無と、指定された種類の物体の間の距離と、物体が検知されたエリアとを組み合わせて、安全でない状態等であるか否かを判定する検知パターンが定義される。これにより、様々な状況を適切に判定する検知パターンを設定可能である。
【0046】
実施の形態１に係る監視装置１０は、対象の画像データにおける距離をそのまま用いて判定せず、種類毎の物体の基準サイズを用いて対象の画像データにおける距離を補正する。これにより、物体の写り方による距離の誤差が補正され、精度よく安全でない状態等であるか否かを判定可能である。
【0047】
実施の形態１に係る監視装置１０は、映像データの取得先を、カメラ５０から外部の記憶装置に切り替え可能である。これにより、過去の映像データを用いた物体検知モデルの再学習をユーザ側で行うことが可能である。例えば、新たに検知したい種類の物体がある場合には、物体検知モデルに学習させて、その種類の物体の検知もできるようにすることも可能である。その結果、その種類の物体を用いた検知パターンを設定することもできる。監視装置１０は、映像データをカメラ５０からのリアルタイムの映像として取得する場合、パターン検知の判定に関する検証をしにくいが動画ファイルを用いる場合、検知パターンの妥当性の確認等が行える。
【0048】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
実施の形態１では、検知物１と検知物２との間の距離だけが距離を用いた条件として設定された。しかし、３つ以上の検知物の間の距離を用いて条件を設定できるようにしてもよい。例えば、検知物１と検知物２との間の距離と、検知物２と検知物３との間の距離とを用いて条件を設定できるようにしてもよい。
具体例としては、検知物１と検知物２との間の距離と、検知物２と検知物３との間の距離とのどちらが長いかによって条件を設定できるようにしてもよい。
＜変形例２＞
実施の形態１では、管理装置１０での処理の流れを図６を用いて説明した。図６におけるステップＳ１０９の閾値判定処理については、ステップＳ１０３における物体情報取得時に物体検知モデルの誤検知が一定回数起きることを想定して、安全でない状態が発生しているか否かを正しく判定するための処理となる。ステップＳ１０９の後であり、ステップＳ１１０の前に、ステップＳ１０９ａを追加してもよい。ステップＳ１０９ａでは、判定部２３は、最初にステップＳ１０９の処理が終了した後、ステップＳ１０９でＹＥＳとなる時間が所定の状況継続時間以上であるか否かの判定を加えてもよい。ステップＳ１０９ａでＹＥＳとなれば、状況継続時間によっても安全でない状態が発生していると正しく判定できる。ステップＳ１０９ａでＮＯとなれば、状況継続時間によって安全でない状態が発生していないと判定し、対象の検知パターンについての処理は終了する。ステップＳ１０９ａでＹＥＳとなれば、ステップＳ１１０以降の処理は実施の形態１で説明したとおりである。
＜変形例１＞
実施の形態１では、検知物１と検知物２との間の距離だけが距離を用いた条件として設定された。しかし、３つ以上の検知物の間の距離を用いて条件を設定できるようにしてもよい。例えば、検知物１と検知物２との間の距離と、検知物２と検知物３との間の距離とを用いて条件を設定できるようにしてもよい。
具体例としては、検知物１と検知物２との間の距離と、検知物２と検知物３との間の距離とのどちらが長いかによって条件を設定できるようにしてもよい。
＜変形例２＞
実施の形態１では、管理装置１０での処理の流れを図６を用いて説明した。図６におけるステップＳ１０９の閾値判定処理については、ステップＳ１０３における物体情報取得時に物体検知モデルの誤検知が一定回数起きることを想定して、安全でない状態が発生しているか否かを正しく判定するための処理となる。ステップＳ１０９の後であり、ステップＳ１１０の前に、ステップＳ１０９ａを追加してもよい。ステップＳ１０９ａでは、判定部２３は、最初にステップＳ１０９の処理が終了した後、ステップＳ１０９でＹＥＳとなる時間が所定の状況継続時間以上であるか否かの判定を加えてもよい。ステップＳ１０９ａでＹＥＳとなれば、状況継続時間によっても安全でない状態が発生していると正しく判定できる。ステップＳ１０９ａでＮＯとなれば、状況継続時間によって安全でない状態が発生していないと判定し、対象の検知パターンについての処理は終了する。ステップＳ１０９ａでＹＥＳとなれば、ステップＳ１１０以降の処理は実施の形態１で説明したとおりである。
【0049】
＜変形例３＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例３として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例３について、実施の形態１と異なる点を説明する。
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例３として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例３について、実施の形態１と異なる点を説明する。
【0050】
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、監視装置１０は、プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３とに代えて、電子回路を備える。電子回路は、各機能構成要素と、メモリ１２と、ストレージ１３との機能とを実現する専用の回路である。
【0051】
電子回路としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡが想定される。ＧＡは、Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略である。ＡＳＩＣは、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略である。ＦＰＧＡは、Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略である。
各機能構成要素を１つの電子回路で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路に分散させて実現してもよい。
各機能構成要素を１つの電子回路で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路に分散させて実現してもよい。
【0052】
＜変形例４＞
変形例４として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
変形例４として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
【0053】
プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３と電子回路とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。
【0054】
また、以上の説明における「部」を、「回路」、「工程」、「手順」、「処理」又は「処理回路」に読み替えてもよい。
【0055】
実施の形態２．
実施の形態２は、複数の検知パターンの組について同時に条件を満たした場合に通知を行う点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
実施の形態２は、複数の検知パターンの組について同時に条件を満たした場合に通知を行う点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
【0056】
【0057】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図１３から図１６を参照して、実施の形態２に係る監視装置１０の動作を説明する。
実施の形態２に係る監視装置１０の動作手順は、実施の形態２に係る監視方法に相当する。また、実施の形態２に係る監視装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態２に係る監視プログラムに相当する。
図１３から図１６を参照して、実施の形態２に係る監視装置１０の動作を説明する。
実施の形態２に係る監視装置１０の動作手順は、実施の形態２に係る監視方法に相当する。また、実施の形態２に係る監視装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態２に係る監視プログラムに相当する。
【0058】
図１３を参照して、実施の形態２に係る関連パターンマスタ３４を説明する。
関連パターンマスタ３４には、異なるカメラ５０に対応する複数の検知パターンが関連パターンとしてグループ化されて設定される。
図１３では、パターン番号４の検知パターンと、パターン番号５の検知パターンとが関連パターンとしてグループ化されている。図１４に示すように、パターン番号４の検知パターンは、カメラ番号１のカメラ５０に対応する検知パターンである。パターン番号５の検知パターンは、カメラ番号２のカメラ５０に対応する検知パターンである。
関連パターンマスタ３４には、異なるカメラ５０に対応する複数の検知パターンが関連パターンとしてグループ化されて設定される。
図１３では、パターン番号４の検知パターンと、パターン番号５の検知パターンとが関連パターンとしてグループ化されている。図１４に示すように、パターン番号４の検知パターンは、カメラ番号１のカメラ５０に対応する検知パターンである。パターン番号５の検知パターンは、カメラ番号２のカメラ５０に対応する検知パターンである。
【0059】
図１５を参照して、実施の形態２に係る監視装置１０の動作の流れを説明する。
ステップＳ２０１からステップＳ２０９の処理は、図６のステップＳ１０１からステップＳ１０９の処理と同じである。ステップＳ２１２からステップＳ２１３の処理は、図６のステップＳ１１０からステップＳ１１１の処理と同じである。
ステップＳ２０１からステップＳ２０９の処理は、図６のステップＳ１０１からステップＳ１０９の処理と同じである。ステップＳ２１２からステップＳ２１３の処理は、図６のステップＳ１１０からステップＳ１１１の処理と同じである。
【0060】
（ステップＳ２１０：関連有無判定処理）
判定部２３は、対象の検知パターンに関連パターンが存在するか否かを判定する。対象の検知パターンが他の検知パターンとグループ化されている場合には、対象の検知パターンに関連パターンが存在することになる。
判定部２３は、対象の検知パターンに関連パターンが存在する場合には、処理をステップＳ２１１に進める。一方、判定部２３は、対象の検知パターンに関連パターンが存在しない場合には、安全でない状態が確定したとして、処理をステップＳ２１２に進める。
判定部２３は、対象の検知パターンに関連パターンが存在するか否かを判定する。対象の検知パターンが他の検知パターンとグループ化されている場合には、対象の検知パターンに関連パターンが存在することになる。
判定部２３は、対象の検知パターンに関連パターンが存在する場合には、処理をステップＳ２１１に進める。一方、判定部２３は、対象の検知パターンに関連パターンが存在しない場合には、安全でない状態が確定したとして、処理をステップＳ２１２に進める。
【0061】
（ステップＳ２１１：関連パターン判定処理）
判定部２３は、対象の検知パターンと同じグループの全ての検知パターンについて、ステップＳ２０９の処理で設定ファイル３１における閾値回数以上、安全でない状態が発生していると判定されているか否かを判定する。
判定部２３は、同じグループの全ての検知パターンについて閾値回数以上、安全でない状態が発生していると判定されている場合には、安全でない状態が確定したとして、処理をステップＳ２１２に進める。一方、判定部２３は、そうでない場合には、対象の検知パターンについての処理を終了する。
判定部２３は、対象の検知パターンと同じグループの全ての検知パターンについて、ステップＳ２０９の処理で設定ファイル３１における閾値回数以上、安全でない状態が発生していると判定されているか否かを判定する。
判定部２３は、同じグループの全ての検知パターンについて閾値回数以上、安全でない状態が発生していると判定されている場合には、安全でない状態が確定したとして、処理をステップＳ２１２に進める。一方、判定部２３は、そうでない場合には、対象の検知パターンについての処理を終了する。
【0062】
判定部２３は、対象の検知パターンについての処理を終了する際、対象の検知パターンについて、閾値回数以上、安全でない状態が発生していると判定されていることを関連パターン結果としてメモリ１２に記憶しておく。判定部２３は、関連パターン結果を参照することにより、同じグループの他の検知パターンについて、閾値回数以上、安全でない状態が発生していると判定されているか否かを判定することが可能である。
なお、古い関連パターン結果を参照して誤った判定をすることを防止するために、判定部２３は、一定時間経過した関連パターン結果については削除してもよい。
なお、古い関連パターン結果を参照して誤った判定をすることを防止するために、判定部２３は、一定時間経過した関連パターン結果については削除してもよい。
【0063】
図１６を参照して、実施の形態２に係る関連パターンについて説明する。
同じ領域を異なる角度から撮影するカメラ５０に対応する複数の検知パターンが関連パターンとしてグループ化される。
具体例としては、指定された２つの種類の物体の間の距離を用いた条件を示し、指定された組合せが同じ条件を示す複数の検知パターンが関連パターンとしてグループ化される。これは、１つの方向から撮影された画像データだけでは、２つの物体の間の距離を正確に判定することが難しい場合があるためである。
同じ領域を異なる角度から撮影するカメラ５０に対応する複数の検知パターンが関連パターンとしてグループ化される。
具体例としては、指定された２つの種類の物体の間の距離を用いた条件を示し、指定された組合せが同じ条件を示す複数の検知パターンが関連パターンとしてグループ化される。これは、１つの方向から撮影された画像データだけでは、２つの物体の間の距離を正確に判定することが難しい場合があるためである。
【0064】
図１６に示すように、カメラ番号１のカメラ５０は、領域Ｘを右側から撮影し、カメラ番号２のカメラ５０は、領域Ｘを正面側から撮影するとする。カメラ番号２のカメラ５０で撮影された画像データでは、ＨＰとトーチとの間の距離が近いが、カメラ番号１のカメラ５０で撮影された画像データでは、ＨＰとトーチとの間の距離が遠い。ＨＰは、Ｈａｎｄ Ｐｌａｎｅｒの略である。
ＨＰとトーチとの距離が近い場合には、安全でない状態と判定したいとする。この場合に、カメラ番号２のカメラ５０で撮影された画像データだけで判定してしまうと、ＨＰとトーチとの間の距離が近いので、安全でない状態であると判定される。しかし、カメラ番号２のカメラ５０とは別の角度から撮影するカメラ番号１のカメラ５０で撮影された画像データでは、ＨＰとトーチとの間の距離が遠い。つまり、カメラ番号２のカメラ５０の角度からではＨＰとトーチとは近く見えてしまうが、実際にはＨＰとトーチとの間には十分な距離がある。
したがって、カメラ番号２のカメラ５０で撮影された画像データだけで判定してしまうと、正しく判定ができない。そこで、カメラ番号１のカメラ５０についての検知パターンと、カメラ番号２のカメラ５０についての検知パターンとを関連パターンとしてグループ化する。これにより、カメラ番号２のカメラ５０で撮影された画像データだけでなく、カメラ番号１のカメラ５０で撮影された画像データでも近いと判定された場合にのみ通知がされるようになる。その結果、誤った判定がされ難くなる。
ＨＰとトーチとの距離が近い場合には、安全でない状態と判定したいとする。この場合に、カメラ番号２のカメラ５０で撮影された画像データだけで判定してしまうと、ＨＰとトーチとの間の距離が近いので、安全でない状態であると判定される。しかし、カメラ番号２のカメラ５０とは別の角度から撮影するカメラ番号１のカメラ５０で撮影された画像データでは、ＨＰとトーチとの間の距離が遠い。つまり、カメラ番号２のカメラ５０の角度からではＨＰとトーチとは近く見えてしまうが、実際にはＨＰとトーチとの間には十分な距離がある。
したがって、カメラ番号２のカメラ５０で撮影された画像データだけで判定してしまうと、正しく判定ができない。そこで、カメラ番号１のカメラ５０についての検知パターンと、カメラ番号２のカメラ５０についての検知パターンとを関連パターンとしてグループ化する。これにより、カメラ番号２のカメラ５０で撮影された画像データだけでなく、カメラ番号１のカメラ５０で撮影された画像データでも近いと判定された場合にのみ通知がされるようになる。その結果、誤った判定がされ難くなる。
【0065】
他の具体例としては、あるカメラ５０に対応する特定の色のボタンを検知する検知パターンと、他のカメラ５０に対応する特定の機器等を検知する検知パターンとを、関連パターンとしてグループ化することが考えられる。これにより、例えば、特定の色のボタンにより作業が禁止状態であるにも関わらず、作業を行おうとしていることを検知可能になる。
【0066】
＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態２に係る監視装置１０は、複数のカメラ５０に対応する検知パターンの組について同時に条件を満たした場合に通知を行う。これにより、判定の精度を高くすること、複雑な判定をすることが可能になる。
以上のように、実施の形態２に係る監視装置１０は、複数のカメラ５０に対応する検知パターンの組について同時に条件を満たした場合に通知を行う。これにより、判定の精度を高くすること、複雑な判定をすることが可能になる。
【0067】
＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例５＞
実施の形態２では、管理装置１０での処理の流れを図１５を用いて説明した。図１５における処理においても、実施の形態１の変形例２で示したように、ステップＳ２１１の関連パターンについて、安全でない状態が発生しているか否かを正しく判定するための処理を行った後、ステップＳ２１１の後であり、ステップＳ２１２の前に、ステップＳ２１１ａを追加してもよい。ステップＳ２１１ａでは、判定部２３は、最初にステップＳ２１１の処理が終了した後、ステップＳ２１１でＹＥＳとなる時間が所定の状況継続時間以上であるか否かの判定を加えてもよい。ステップＳ２１１ａでＹＥＳとなれば、状況継続時間によっても安全でない状態が発生していると正しく判定できる。ステップＳ２１１ａでＮＯとなれば、状況継続時間によって安全でない状態が発生していないと判定し、対象の検知パターンについての処理は終了する。ステップＳ２１１ａでＹＥＳとなれば、ステップＳ２１２以降の処理は実施の形態２で説明したとおりである。
＜変形例５＞
実施の形態２では、管理装置１０での処理の流れを図１５を用いて説明した。図１５における処理においても、実施の形態１の変形例２で示したように、ステップＳ２１１の関連パターンについて、安全でない状態が発生しているか否かを正しく判定するための処理を行った後、ステップＳ２１１の後であり、ステップＳ２１２の前に、ステップＳ２１１ａを追加してもよい。ステップＳ２１１ａでは、判定部２３は、最初にステップＳ２１１の処理が終了した後、ステップＳ２１１でＹＥＳとなる時間が所定の状況継続時間以上であるか否かの判定を加えてもよい。ステップＳ２１１ａでＹＥＳとなれば、状況継続時間によっても安全でない状態が発生していると正しく判定できる。ステップＳ２１１ａでＮＯとなれば、状況継続時間によって安全でない状態が発生していないと判定し、対象の検知パターンについての処理は終了する。ステップＳ２１１ａでＹＥＳとなれば、ステップＳ２１２以降の処理は実施の形態２で説明したとおりである。
【0068】
実施の形態３．
実施の形態３では、検知パターンマスタ３２及び関連パターンマスタ３４等の編集画面について説明する。
実施の形態３では、検知パターンマスタ３２及び関連パターンマスタ３４等の編集画面について説明する。
【0069】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図１７から図２２を参照して、実施の形態３に係る監視装置１０の動作を説明する。
実施の形態３に係る監視装置１０の動作手順は、実施の形態３に係る監視方法に相当する。また、実施の形態３に係る監視装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態３に係る監視プログラムに相当する。
図１７から図２２を参照して、実施の形態３に係る監視装置１０の動作を説明する。
実施の形態３に係る監視装置１０の動作手順は、実施の形態３に係る監視方法に相当する。また、実施の形態３に係る監視装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態３に係る監視プログラムに相当する。
【0070】
図１７に示すように、操作部２６は、作業監視と、検知パターン設定と、組合せ設定との選択画面を表示する。作業監視は、各カメラのライブ映像を見るための項目である。検知パターン設定は、検知パターンマスタ３２を編集するための項目である。組合せ設定は、関連パターンマスタ３４を編集するための項目である。
【0071】
図１８を参照して、実施の形態３に係る作業監視の画面を説明する。
操作部２６は、選択画面で作業監視が選択されると、図１８の左上の画面を表示する。左上の画面では、複数のカメラ５０の映像が小さく表示されている。図１８では、カメラ番号が１から４の４つのカメラ５０の映像が小さく表示されている。次へのボタンが押下されると、操作部２６は、左下の画面を表示する。左下の画面では、左上の画面に表示されたカメラ５０に続く複数のカメラ５０の映像が小さく表示される。図１８では、カメラ番号が５から８の４つのカメラ５０の映像が小さく表示される。次へのボタンがさらに押下されると、左下の画面に表示されたカメラ５０に続く複数のカメラ５０の映像が小さく表示される。一方、戻るのボタンが押下されると、左上の画面に戻る。
左上又は左下の画面のように、複数のカメラ５０の映像が小さく表示されている状態で、いずれかのカメラ５０についてのライブ表示のボタンが押下されると、ライブ表示のボタンに対応するカメラ５０の映像が拡大表示される。拡大表示された画面で戻るのボタンが押下されると、複数のカメラ５０の映像が小さく表示されている元の画面に戻る。拡大表示された画面がクリック等されると、拡大された画面を全画面表示して、さらに大きく表示する。全画面表示されている状態でキーボードのＥｓｃ等のボタンが押下されると、拡大表示された画面に戻る。
操作部２６は、選択画面で作業監視が選択されると、図１８の左上の画面を表示する。左上の画面では、複数のカメラ５０の映像が小さく表示されている。図１８では、カメラ番号が１から４の４つのカメラ５０の映像が小さく表示されている。次へのボタンが押下されると、操作部２６は、左下の画面を表示する。左下の画面では、左上の画面に表示されたカメラ５０に続く複数のカメラ５０の映像が小さく表示される。図１８では、カメラ番号が５から８の４つのカメラ５０の映像が小さく表示される。次へのボタンがさらに押下されると、左下の画面に表示されたカメラ５０に続く複数のカメラ５０の映像が小さく表示される。一方、戻るのボタンが押下されると、左上の画面に戻る。
左上又は左下の画面のように、複数のカメラ５０の映像が小さく表示されている状態で、いずれかのカメラ５０についてのライブ表示のボタンが押下されると、ライブ表示のボタンに対応するカメラ５０の映像が拡大表示される。拡大表示された画面で戻るのボタンが押下されると、複数のカメラ５０の映像が小さく表示されている元の画面に戻る。拡大表示された画面がクリック等されると、拡大された画面を全画面表示して、さらに大きく表示する。全画面表示されている状態でキーボードのＥｓｃ等のボタンが押下されると、拡大表示された画面に戻る。
【0072】
操作部２６は、選択画面で検知パターン設定が選択されると、図１９の検知パターン設定の画面を表示する。検知パターン設定の画面では、検知パターンマスタ３２に登録された各検知パターンが表示され、各検知パターンの各項目について編集できるようになっている。また、追加ボタンを押下することにより、新たな検知パターンを追加できる。また、削除のボタンを押下することにより既存の検知パターンを削除できる。
図１９の選択画面において、物１－２の距離とは、矩形の４隅いずれかの点からのＸ軸の長さ×Ｙ軸の長さ、幅、高さ、距離が設定される。
図１９の選択画面において、物１－２の距離とは、矩形の４隅いずれかの点からのＸ軸の長さ×Ｙ軸の長さ、幅、高さ、距離が設定される。
【0073】
ここで、距離基準値を設定する場合には、図２０に示すように、操作部２６は、実際に危険と認められた際等の画像データを表示する。表示される画像データは、ユーザによって選択される。そして、検知物１の位置から、検知物２の位置までドラッグ操作を行うことにより、検知物１の位置から検知物２の位置までの距離が計測され、計測された距離が距離基準値として設定される。また、合わせて、検知物１の位置及び検知物２の位置が設定される。
距離基準値を編集する場合には、操作部２６は、設定されている検知物１の位置及び検知物２の位置と、その間の距離とを表示する。そして、検知物１の位置から、検知物２の位置までドラッグ操作をやり直す等して、距離基準値が編集される。
距離基準値を編集する場合には、操作部２６は、設定されている検知物１の位置及び検知物２の位置と、その間の距離とを表示する。そして、検知物１の位置から、検知物２の位置までドラッグ操作をやり直す等して、距離基準値が編集される。
【0074】
操作部２６は、選択画面で組合せ設定が選択されると、図２１の組合せ設定の画面を表示する。組合せ設定の画面では、カメラ５０毎及び検知パターン毎に、関連パターンマスタ３４に登録された関連パターンが表示される。操作部２６は、編集したい検知パターンの修正ボタンが押下されると、図２２に示す、現在の設定内容を初期表示した編集画面を表示する。図２２の編集画面では、関連パターンの編集とともに、カメラ５０の名称と、カメラ５０の接続先のＵＲＬの編集も可能である。ＵＲＬは、Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒの略である。なお、操作部２６は、図２１で追加ボタンが押下されると、初期表示として全て空欄とした図２２の編集画面を表示する。
また図１９の示す検知パターン設定の画面については、遠近区分の欄に、近いＮＧと遠いＮＧが表示されているが、不安全な状態だけではく安全な状態検知にも用いることができる。その場合は、近いＯＫ、遠いＯＫが選択でき、図４に示した検知パターンマスタ３４には、３：近いＯＫ，４：遠いＯＫも表示される。また検知パターンマスタ３４の警告音声番号には、安全を認知させる音声が選ばれる。
また図１９の示す検知パターン設定の画面については、遠近区分の欄に、近いＮＧと遠いＮＧが表示されているが、不安全な状態だけではく安全な状態検知にも用いることができる。その場合は、近いＯＫ、遠いＯＫが選択でき、図４に示した検知パターンマスタ３４には、３：近いＯＫ，４：遠いＯＫも表示される。また検知パターンマスタ３４の警告音声番号には、安全を認知させる音声が選ばれる。
【0075】
＊＊＊実施の形態３の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態３に係る監視装置１０は、各カメラ５０のライブ映像の確認と、検知パターンマスタ３２及び関連パターンマスタ３４の設定を行うことができる。これにより、監視装置１０を用いた運用を適切に行うことが可能である。
以上のように、実施の形態３に係る監視装置１０は、各カメラ５０のライブ映像の確認と、検知パターンマスタ３２及び関連パターンマスタ３４の設定を行うことができる。これにより、監視装置１０を用いた運用を適切に行うことが可能である。
【0076】
以下、本開示の諸態様を付記としてまとめて記載する。
（付記１）
対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、物体情報を取得する物体情報取得部と、
前記物体情報取得部が取得した前記物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタが示す検知パターンを満たすか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって前記検知パターンを満たすと判定された場合に、通知を行う通知部と
を備える監視装置。
（付記２）
前記物体情報は、前記物体の種類を示し、
前記検知パターンは、指定された種類の物体の検知有無を組合せた条件を示す
付記１に記載の監視装置。
（付記３）
前記物体情報は、前記物体の種類及び位置を示し、
前記検知パターンは、指定された２つの種類の物体の間の距離を用いた条件を示す
付記１又は２に記載の監視装置。
（付記４）
前記検知パターンは、物体が検知されたエリアを用いた条件を示す
付記１から３までのいずれか１項に記載の監視装置。
（付記５）
前記物体情報取得部は、複数のカメラそれぞれによって取得された画像データを前記対象の画像データとして物体情報を取得し、
前記検知パターンは、前記複数のカメラそれぞれに対応して設けられており、
前記判定部は、前記複数のカメラそれぞれを対象のカメラとして、前記対象のカメラによって取得された画像データについての前記物体情報が、前記対象のカメラに対応する前記検知パターンを満たすか否かを判定する
付記１から４までのいずれか１項に記載の監視装置。
（付記６）
異なるカメラに対応する複数の検知パターンがグループ化されており、
前記通知部は、グループ化された検知パターンについては、同じグループに含まれる全ての検知パターンを満たすと判定された場合に、通知を行う
付記５に記載の監視装置。
（付記７）
同じ領域を異なる角度から撮影するカメラに対応する複数の検知パターンがグループ化されている
付記６に記載の監視装置。
（付記８）
同じ２つの種類が指定され、指定された２つの種類の物体の間の距離を用いた条件を示す複数の検知パターンがグループ化されている
付記７に記載の監視装置。
（付記９）
前記監視装置は、さらに、
指定された２つの種類の物体の間の距離を計測する計測部であって、検知された前記物体のサイズと、検知された前記物体の種類に対応する基準サイズとの比を用いて、前記画像データにおける前記物体の間の距離を補正することにより、前記物体の間の距離を計測する計測部
を備える付記２に記載の監視装置。
（付記１０）
前記監視装置は、さらに、
前記検知パターンマスタの編集を受け付ける操作部
を備える付記１から９までのいずれか１項に記載の監視装置。
（付記１１）
コンピュータが、対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、物体情報を取得し、
コンピュータが、前記物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタが示す検知パターンを満たすか否かを判定し、
コンピュータが、前記検知パターンを満たすと判定された場合に、通知を行う監視方法。
（付記１２）
対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、物体情報を取得する物体情報取得処理と、
前記物体情報取得処理が取得した前記物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタが示す検知パターンを満たすか否かを判定する判定処理と、
前記判定処理によって前記検知パターンを満たすと判定された場合に、通知を行う通知処理と
を行う監視装置としてコンピュータを機能させる監視プログラム。
（付記１）
対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、物体情報を取得する物体情報取得部と、
前記物体情報取得部が取得した前記物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタが示す検知パターンを満たすか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって前記検知パターンを満たすと判定された場合に、通知を行う通知部と
を備える監視装置。
（付記２）
前記物体情報は、前記物体の種類を示し、
前記検知パターンは、指定された種類の物体の検知有無を組合せた条件を示す
付記１に記載の監視装置。
（付記３）
前記物体情報は、前記物体の種類及び位置を示し、
前記検知パターンは、指定された２つの種類の物体の間の距離を用いた条件を示す
付記１又は２に記載の監視装置。
（付記４）
前記検知パターンは、物体が検知されたエリアを用いた条件を示す
付記１から３までのいずれか１項に記載の監視装置。
（付記５）
前記物体情報取得部は、複数のカメラそれぞれによって取得された画像データを前記対象の画像データとして物体情報を取得し、
前記検知パターンは、前記複数のカメラそれぞれに対応して設けられており、
前記判定部は、前記複数のカメラそれぞれを対象のカメラとして、前記対象のカメラによって取得された画像データについての前記物体情報が、前記対象のカメラに対応する前記検知パターンを満たすか否かを判定する
付記１から４までのいずれか１項に記載の監視装置。
（付記６）
異なるカメラに対応する複数の検知パターンがグループ化されており、
前記通知部は、グループ化された検知パターンについては、同じグループに含まれる全ての検知パターンを満たすと判定された場合に、通知を行う
付記５に記載の監視装置。
（付記７）
同じ領域を異なる角度から撮影するカメラに対応する複数の検知パターンがグループ化されている
付記６に記載の監視装置。
（付記８）
同じ２つの種類が指定され、指定された２つの種類の物体の間の距離を用いた条件を示す複数の検知パターンがグループ化されている
付記７に記載の監視装置。
（付記９）
前記監視装置は、さらに、
指定された２つの種類の物体の間の距離を計測する計測部であって、検知された前記物体のサイズと、検知された前記物体の種類に対応する基準サイズとの比を用いて、前記画像データにおける前記物体の間の距離を補正することにより、前記物体の間の距離を計測する計測部
を備える付記２に記載の監視装置。
（付記１０）
前記監視装置は、さらに、
前記検知パターンマスタの編集を受け付ける操作部
を備える付記１から９までのいずれか１項に記載の監視装置。
（付記１１）
コンピュータが、対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、物体情報を取得し、
コンピュータが、前記物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタが示す検知パターンを満たすか否かを判定し、
コンピュータが、前記検知パターンを満たすと判定された場合に、通知を行う監視方法。
（付記１２）
対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、物体情報を取得する物体情報取得処理と、
前記物体情報取得処理が取得した前記物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタが示す検知パターンを満たすか否かを判定する判定処理と、
前記判定処理によって前記検知パターンを満たすと判定された場合に、通知を行う通知処理と
を行う監視装置としてコンピュータを機能させる監視プログラム。
【0077】
以上、本開示の実施の形態及び変形例について説明した。これらの実施の形態及び変形例のうち、いくつかを組み合わせて実施してもよい。また、いずれか１つ又はいくつかを部分的に実施してもよい。なお、本開示は、以上の実施の形態及び変形例に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。
【符号の説明】
【0078】
１００ 監視システム、１０ 監視装置、１１ プロセッサ、１２ メモリ、１３ ストレージ、１４ 通信インタフェース、２１ 映像取得部、２２ 物体情報取得部、２３ 判定部、２４ 計測部、２５ 通知部、２６ 操作部、３１ 設定ファイル、３２ 検知パターンマスタ、３３ 結果ファイル、３４ 関連パターンマスタ、５０ カメラ、６０ 警報機。
【要約】
【課題】ＡＩを用いた画像解析システム等を利用して安全でない状態の検知を行いつつ、ユーザ側で検知条件を容易に変更可能にする。
【解決手段】物体情報取得部２２は、対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、物体情報を取得する。判定部２３は、物体情報取得部２２が取得した物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタが示す検知パターンを満たすか否かを判定する。通知部２５は、判定部２３によって検知パターンを満たすと判定された場合に、通知を行う。
【選択図】図２
【解決手段】物体情報取得部２２は、対象の画像データから検知された１つ以上の物体について、物体情報を取得する。判定部２３は、物体情報取得部２２が取得した物体情報が、編集可能に設けられた検知パターンマスタが示す検知パターンを満たすか否かを判定する。通知部２５は、判定部２３によって検知パターンを満たすと判定された場合に、通知を行う。
【選択図】図２
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】