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JP7338739B2 - 情報処理装置、制御方法、及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、制御方法、及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、情報処理装置、制御方法、及びプログラムに関する。
人が通る経路上では、人の混雑に起因した事故若しくは混乱などのリスクが発生する場合がある。このような経路の例として、イベント会場とその最寄り駅との間の経路がある。このような経路は、イベントに参加する多くの人によって利用される。そのため、例えば経路上の或る箇所に人が密集してしまうと、混乱が発生することがある。
このようなリスクを回避するために、警備員などによる雑踏警備が行われている。雑踏警備とは、種々のイベントなどによって特定の場所に多数の人が集まることによって生じるリスクを防ぐために行われる、交通規制などのオペレーションである。例えば警備員は、イベント会場の最寄り駅からそのイベント会場までの主となる経路（以下、主経路）に人が集中した場合に、その主経路を迂回する経路（以下、迂回経路）へ後続の人を誘導する。これにより、主経路でリスクが発生することを防ぐ。
より具体的には、例えば現場に配備された警備員は、定期的に現場の混雑状況を警備本部へ報告する。さらに警備本部からの指示により、現場の警備員は、主経路で通行止め規制を行ったり、迂回経路への切り替えなどを行ったりする。
また雑踏警備では、監視カメラが利用される。例えば警備本部は、警備員からの報告に加え、監視カメラの映像を利用することで、現場の状況を把握する。そして警備本部は、迂回経路への切り替えなどのオペレーションの実施を決定し、現場の警備員へ指示を行う。
さらに、雑踏警備を容易にするための装置が開発されている。特許文献１は、イベント会場などの警戒対象区域について、人の流出入量や密度などを予測する装置を開示している。この装置は、イベント会場等の周辺地点に設置されたカメラによって生成される画像を解析することで、上記周辺地点における人の流出入量を計測する。そしてこの装置は、上記計測した人の流出入量と、関連する交通機関等の流出入地点における人の流出入量の予測データとを用いて、警戒対象区域における人の流出入量や密度などを予測する。そこの予測結果は、その後の通行規制の計画の立案に利用される。
特許文献２は、監視カメラの映像を用いて、鉄道の駅構内における人の密度を算出するシステムを開示している。特許文献２には、人の密度が大きい場合に警告を発するという利用例が考えられると記載されている。
特開２００４－１７８３５８号公報 米国特許出願公開第２００８／０１０６５９９号明細書
実際の雑踏警備では、現場の警備員による警備本部への報告や、警備本部における映像監視を適切に行えない場合がある。まず現場の警備員は、現場で突発的に発生する出来事にも対応しなければならない。例えば現場の警備員は、人から道を尋ねられた場合、道案内を行う。そのため、警備本部への報告が遅れたり、報告漏れが発生したりすることがある。また警備本部は、複数の監視映像を同時に監視しなければならないことがある。このような場合、特定の場所に人が密集している状況が監視カメラの映像に映っていても、警備本部はその映像を見落としてしまうことがある。これらの結果、群衆の混乱といったリスクが発生してしまう恐れがある。
特許文献１の装置を用いると、警備本部は、警戒対象区域における人の流出入量の予測値に基づいて、将来の通行規制の計画を立案できる。しかし、どの場所を通行規制するかなどといった判断は人手で行う必要がある。
特許文献２のシステムを用いると、駅構内に人が密集していることを把握することができる。しかし、人が密集していることを把握した際に行う対処は人手で考える必要がある。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、人の混雑に起因するリスクの発生を回避する技術を提供することである。
本発明の監視装置は、１）人を通過させている現在経路が撮像された撮像画像を用い、前記現在経路上の第１の領域において人の混雑に起因したリスクが発生するおそれの大きさを表す第１のリスク指標値を算出する第１算出手段と、２）前記第１のリスク指標値が第１の閾値以上である場合に、前記現在経路に対して定まる１つ以上の迂回経路の内の１つを抽出する抽出手段と、３）人を通過させる経路を、前記現在経路から前記抽出した迂回経路へ切り替えることを報知する報知手段と、を有する。
本発明の制御方法は、コンピュータによって実行される制御方法である。当該制御方法は、１）人を通過させている現在経路が撮像された撮像画像を用い、前記現在経路上の第１の領域において人の混雑に起因したリスクが発生するおそれの大きさを表す第１のリスク指標値を算出する第１算出ステップと、２）前記第１のリスク指標値が第１の閾値以上である場合に、前記現在経路に対して定まる１つ以上の迂回経路の内の１つを抽出する抽出ステップと、３）人を通過させる経路を、前記現在経路から前記抽出した迂回経路へ切り替えることを報知する報知ステップと、を有する。
本発明のプログラムは、コンピュータに本発明の制御方法の各ステップを実行させることにより、そのコンピュータを本発明の監視装置として動作させる。
本発明によれば、人の混雑に起因するリスクの発生を回避する技術が提供される。
上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。
実施形態１に係る監視装置の動作を概念的に例示する図である。 実施形態１に係る監視装置を例示するブロック図である。 監視装置を実現する計算機の構成を例示する図である。 実施形態１の監視装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。 第１領域の周辺が撮像されている様子を例示する図である。 数式（２）を説明するための図である。 迂回経路情報をテーブル形式で例示する図である。 迂回経路情報記憶部を有する監視装置を例示するブロック図である。 １つの主経路に対して定められる複数の迂回経路を例示する図である。 或る迂回経路が主経路にもなりうる運用下における経路情報を例示する図である。 実施形態２の監視装置の動作を概念的に例示する図である。 実施形態２の監視装置を例示するブロック図である。 実施形態２の監視装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。 第２領域を示す経路情報を例示する図である。
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また、ハードウェア構成図を除く各ブロック図において、各ブロックはハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を表している。
［実施形態１］
図１は、実施形態１に係る監視装置２０００の動作を概念的に例示する図である。現在経路２０は、現在人を通過させている経路である。迂回経路３０は、現在経路２０に対応して設けられている迂回経路の内の１つである。カメラ５０は、現在経路２０を撮像しているカメラである。
監視装置２０００は、現在経路２０上の第１領域４０におけるリスク指標値を算出する。第１領域４０のリスク指標値は、第１領域４０において人の混雑に起因したリスク（群衆の混乱など）が発生するおそれの大きさを表す。第１領域４０のリスク指標値の算出には、カメラ５０によって生成された撮像画像が用いられる。監視装置２０００は、第１領域４０のリスク指標値が所定の閾値以上である場合に、人を通過させる経路を現在経路２０から迂回経路３０へ切り替えるべきことをユーザに報知する。監視装置２０００のユーザは、例えば現在経路２０若しくはその周辺を警備する警備員１０である。警備員は、現場（現在経路２０若しくはその周辺）で警備を行う者でもよいし、警備本部などで監視カメラの映像を見ることで警備を行う者でもよい。
図２は、実施形態１に係る監視装置２０００を例示するブロック図である。監視装置２０００は、第１算出部２０２０、抽出部２０４０、及び報知部２０６０を有する。第１算出部２０２０は、現在経路２０上の第１領域４０におけるリスク指標値を算出する。
第１領域４０におけるリスク指標値の算出には、カメラ５０によって生成された撮像画像が用いられる。抽出部２０４０は、第１領域４０のリスク指標値が所定の閾値以上である場合に、迂回経路３０を抽出する。報知部２０６０は、ユーザに対し、人を通過させる経路を抽出した迂回経路３０へ切り替えるべきことを報知する。
＜作用・効果＞
本実施形態によれば、現在経路２０上の第１領域４０におけるリスク指標値が閾値以上となった場合に、迂回経路３０が抽出される。そして、人を通過させる経路を迂回経路３０へ切り替えるべきであることが、警備員などのユーザに報知される。よって、本実施形態の監視装置２０００を用いることにより、現在経路２０の状況を直接見て確認する方法や監視カメラの映像を見て確認する方法と比較し、現在経路２０においてリスクが発生するおそれが高い状況をより確実に把握することができる。そのため、現在経路２０上でリスクが発生することをより高い確率で回避することができる。
また、本実施形態の監視装置２０００によれば、現在経路２０上で人の混雑に起因するリスクが発生するおそれが大きい場合に、現在経路２０に対応する迂回経路の内の１つである迂回経路３０が自動で抽出される。そのため、迂回経路３０を警備員などが人手で決定する場合と比較し、迂回経路３０の決定を容易に行うことができる。
以下、本実施形態の監視装置２０００をさらに詳細に説明する。
＜監視装置２０００のハードウエア構成の例＞
監視装置２０００の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、監視装置２０００の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
図３は、監視装置２０００を実現する計算機１０００の構成を例示する図である。計算機１０００は、Personal Computer（PC）、サーバ装置、又は携帯端末など、種々の計算機で実現される。また計算機１０００は、カメラ５０で実現されてもよい。
計算機１０００は、バス１０２０、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージ１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０を有する。バス１０２０は、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージ１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０４０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。プロセッサ１０４０は、CPU (Central Processing Unit) や GPU (Graphics Processing Unit) などの演算処理装置である。メモリ１０６０は、RAM (Random Access Memory) や ROM (Read Only Memory) などのメモリである。ストレージ１０８０は、ハードディスク、SSD (Solid State Drive)、又はメモリカードなどの記憶装置である。また、ストレージ１０８０は、RAM や ROM などのメモリであってもよい。
入出力インタフェース１１００は、計算機１０００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース１１００には、キーボードやディスプレイ装置が接続される。
ネットワークインタフェース１１２０は、計算機１０００をインターネットなどのネットワークと接続するためのインタフェースである。例えば計算機１０００は、ネットワークを介してカメラ５０と接続される。ただし、計算機１０００はカメラ５０と接続されていなくてもよい。
ストレージ１０８０は監視装置２０００の各機能（第１算出部２０２０、抽出部２０４０、及び報知部２０６０の機能など）を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０４０は、これら各プログラムモジュールを実行することで、そのプログラムモジュールに対応する各機能（第１算出部２０２０、抽出部２０４０、及び報知部２０６０の機能など）を実現する。ここでプロセッサ１０４０は、上記各モジュールを実行する際、これらのモジュールをメモリ１０６０上に読み出してから実行してもよいし、メモリ１０６０上に読み出さずに実行してもよい。
計算機１０００のハードウエア構成は図３に示した構成に限定されない。例えば、各プログラムモジュールはメモリ１０６０に格納されてもよい。この場合、計算機１０００は、ストレージ１０８０を備えていなくてもよい。
＜＜カメラ５０について＞＞
カメラ５０は、現在経路２０を撮像できる任意の撮像装置である。例えばカメラ５０は、監視用のビデオカメラである。なお、現在経路２０は、屋外の経路であってもよいし、屋内の経路であってもよい。そのため、カメラ５０は、屋外に設けられる場合もあれば、屋内に設けられる場合もある。
カメラ５０は、位置が固定されているカメラ（以下、固定カメラ）であってもよいし、位置が固定されていないカメラ（以下、移動カメラ）であってもよい。固定カメラは、例えば壁、柱、又は天井などの様々な場所に設置される。なお、固定カメラが設けられている壁等は、ある程度の期間（例えば群衆誘導を要するイベントが開催されている間）位置が固定されていればよく、不動産に限定されない。例えば固定カメラが設置される壁や柱は、イベント会場などに臨時で設置される仕切りや柱などでもよい。また固定カメラは、常設されているものに限定されない。例えば固定カメラは、群衆誘導を要するイベントが開催されている間だけ設けられてもよい。
移動カメラは、例えば人に身につけられていたり、車、バイク、又は飛行物体などに取り付けられる。人に身につけられる移動カメラは、例えば手で保持するカメラ（ビデオカメラや、スマートフォンなどの携帯端末のカメラ）、又は頭若しくは胸などに固定されるカメラ（ウェアラブルカメラなど）などである。車、バイク、又は飛行物体などに取り付けられるカメラは、いわゆるドライブレコーダとして用いるために取り付けられているカメラであってもよいし、監視撮影用に別途取り付けられたカメラであってもよい。
第１領域４０のリスク指標値の算出に用いられる撮像画像を生成するカメラ５０は、例えば、その第１領域４０の付近に設置されている固定カメラや、その第１領域４０の付近を移動している移動カメラである。ただし、第１領域４０のリスク指標値の算出に用いられる撮像画像を生成するカメラ５０は、例示したものに限定されない。
前述したように、計算機１０００はカメラ５０で実現されてもよい。この場合、カメラ５０は、自身が現在経路２０を撮像することで生成した撮像画像を用いて、現在経路２０上の第１領域４０におけるリスク指標値を算出する（第１算出部２０２０）。また、カメラ５０は、第１領域４０のリスク指標値が所定の閾値以上である場合に、迂回経路３０を抽出する（抽出部２０４０）。さらにカメラ５０は、ユーザに対し、人を通過させる経路を抽出した迂回経路３０へ切り替えるべきことを報知する（報知部２０６０）。
また、監視装置２０００の全ての機能ではなく、一部の機能のみを、カメラ５０で実現してもよい。例えば、監視装置２０００の機能のうち、第１算出部２０２０の機能をカメラ５０で実現し、残りの機能をサーバ装置で実現する。この場合、カメラ５０によって算出されたリスク指標値が、サーバ装置に提供される。その他にも例えば、第１算出部２０２０の機能及び抽出部２０４０の機能をカメラ５０で実現し、残りの機能をサーバ装置で実現する。この場合、カメラによって抽出された迂回経路３０が、サーバ装置に提供される。
このように監視装置２０００の一部又は全部の機能を持たせるカメラ５０には、例えば、インテリジェントカメラ、ネットワークカメラ又は、IP（Internet Protocol）カメラなどと呼ばれるカメラを利用することができる。
＜処理の流れ＞
図４は、実施形態１の監視装置２０００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。監視装置２０００は、カメラ５０によって生成された撮像画像を取得する（Ｓ１０２）。第１算出部２０２０は、現在経路２０上の第１領域４０の第１リスク指標値を算出する（Ｓ１０４）。抽出部２０４０は、リスク指標値が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ１０６）。リスク指標値が閾値以上である場合（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、図４の処理はＳ１０８に進む。一方、リスク指標値が閾値未満である場合（Ｓ１０６：ＮＯ）、図４の処理は終了する。
Ｓ１０８において、抽出部２０４０は迂回経路３０を抽出する。そして、報知部２０６０は迂回経路３０への切り替えをユーザに報知する（Ｓ１１０）。
＜撮像画像の取得方法＞
監視装置２０００は、カメラ５０によって生成された撮像画像を取得する（Ｓ１０２）。監視装置２０００が撮像画像を取得する方法は様々である。例えば監視装置２０００は、カメラ５０から撮像画像を取得する。この場合、監視装置２０００とカメラ５０とは通信可能に接続されている。
また、カメラ５０が外部の記憶装置に撮像画像を記憶する場合、監視装置２０００は、この記憶装置から撮像画像を取得する。この場合、監視装置２０００は、この記憶装置と通信可能に接続されている。
なお、カメラ５０は複数あってもよい。この場合、監視装置２０００は、各カメラ５０によって生成された撮像画像をそれぞれ取得する。
監視装置２０００がカメラ５０によって生成された撮像画像を取得するタイミングは様々である。例えば監視装置２０００は、カメラ５０によって撮像画像が生成されたタイミングで、その生成された撮像画像を取得する。また例えば、監視装置２０００は、定期的に、カメラ５０によって生成された撮像画像を取得してもよい。
なお、監視装置２０００がカメラ５０で実現される場合、監視装置２０００は、監視装置２０００自身によって生成された撮像画像を取得する。この場合、撮像画像は、例えば監視装置２０００の内部にあるメモリ１０６０やストレージ１０８０（図３参照）に記憶されている。
＜第１領域４０について＞
第１領域４０は、現在経路２０上の任意の場所でよい。例えば第１算出部２０２０は、カメラ５０によって生成された撮像画像に写っている領域を、第１領域４０として扱う。ここで、カメラ５０が複数あり、それらのカメラ５０がそれぞれ異なる領域を撮像する場合、監視装置２０００は、複数のカメラ５０によって撮像される異なる領域のそれぞれを、第１領域４０として扱ってもよい。第１領域４０が複数ある場合、監視装置２０００は、これら複数の第１領域４０それぞれについて、リスク指標値の算出及び迂回経路への切り替えの報知などを行ってもよい。
第１算出部２０２０は、現在経路２０と第１領域４０との対応付けを表す情報（以下、監視経路情報）を取得してもよい。この場合、第１算出部２０２０は、監視経路情報を用いて、１つ又は複数の第１領域４０を把握する。またこの場合、第１領域４０は、カメラ５０によって生成される撮像画像に写っていない領域であってもよい。
＜リスク指標値の算出方法＞
第１算出部２０２０は、撮像画像を用いて第１領域４０のリスク指標値を算出する（Ｓ１０４）。第１算出部２０２０がリスク指標値を算出する方法は様々である。以下、リスク指標値の算出方法を例示する。
＜＜人の密度＞＞
例えば第１算出部２０２０は、リスク指標値として、第１領域４０における人の密度を算出する。この場合、第１算出部２０２０は、カメラ５０によって撮像された撮像画像に対して画像処理を行うことで、撮像画像に写っている人の数を割り出す。そして、第１算出部２０２０は、割り出した人の数に基づいて、第１領域４０における人の密度を算出する。
例えば第１算出部２０２０は、割り出した人の数を、第１領域４０における人の密度として扱う。また例えば、第１算出部２０２０は、割り出した人の数を、撮像画像に写っている第１領域４０の面積で除算することで、第１領域４０における人の密度を算出する。
＜＜人の密度の時間変化＞＞
例えば第１算出部２０２０は、リスク指標値として、第１領域４０における人の密度の時間変化を算出する。第１領域４０における人の密度の時間変化は、第１領域４０における単位時間（例えば１秒）当たりの人の密度の変化である。第１算出部２０２０は、それぞれ異なる時点で生成された複数の撮像画像それぞれに基づいて、各時点における第１領域４０の人の密度の算出を行う。そして、第１算出部２０２０は、算出された各時点における人の密度を用いて、人の密度の時間変化を算出する。
＜＜人の速さ＞＞
例えば第１算出部２０２０は、第１領域４０のリスク指標値として、第１領域４０における人の速さを算出する。例えば第１領域４０を一人の人が通過したとする。この場合、第１算出部２０２０は、複数の撮像画像におけるその人の位置の変化に基づいて、その人の速さを算出する。また例えば、第１算出部２０２０は、その人が写っている撮像画像におけるその人のぶれの大きさから、その人の速さを算出してもよい。
第１領域４０を複数の人が通過する場合、例えば第１算出部２０２０は、第１領域４０における複数の人それぞれの速さを算出し、算出した速さの統計値（平均値、最大値、又は最小値など）をリスク指標値とする。
なお、現在経路２０における人の移動方向（現在経路２０の始点から終点へ向かう方向）とは逆の方向に移動している人が撮像画像に写っている場合、第１算出部２０２０は、逆方向に移動している人を、リスク指標値の算出の対象から除外してもよい。
＜＜人の速さの時間変化＞＞
例えば第１算出部２０２０は、第１領域４０のリスク指標値として、第１領域４０における人の速さの時間変化（加速度）を算出する。第１領域４０における人の速さの時間変化は、第１領域４０における単位時間（例えば１秒）当たりの人の速さの変化である。第１算出部２０２０は、それぞれ異なる時点について、第１領域４０における人の速さを算出する。そして、第１算出部２０２０は、算出された各時点における人の速さを用いて、人の速さの時間変化を算出する。
＜＜複数の手法の組み合わせ＞＞
第１算出部２０２０は、前述した人の密度、人の密度の時間変化、人の速さ、及び人の速さの時間変化のいずれか２つ以上を利用して、リスク指標値を算出してもよい。例えば第１算出部２０２０は、以下の数式（１）を用いて、リスク指標値を算出する。それぞれの数式において、r はリスク指標値、d は人の密度、f は人の密度の時間変化、v は人の速さ、a は人の速さの時間変化をそれぞれ表している。
Figure 0007338739000001
＜＜人の属性の利用＞＞
たとえ人の密度や速さの値が同じであっても、群衆に含まれる人の属性が異なると、リスクが発生するおそれが大きくなる場合がある。例えば、群衆に含まれている人が若い大人だけである場合と比較し、群衆にお年寄りや子供が含まれる場合は、リスク発生のおそれが大きいといえる。
そこで第１算出部２０２０は、第１領域４０に位置する人の属性（年齢や性別）を割り出し、割り出した属性に基づいて、前述した方法で算出したリスク指標値を調整してもよい。例えば第１算出部２０２０は、撮像画像を画像解析し、第１領域４０に位置する人の年齢を推定する。さらに第１算出部２０２０は、第１領域４０に位置する人の数に対する子供（例：年齢が１０歳以下の人）又はお年寄り（例：年齢が７０歳以上の人）の割合を算出する。そして第１算出部２０２０は、算出した子供又はお年寄りの割合をリスク指標値に乗算することで、リスク指標値を調整する。
＜第１領域４０が撮像画像に写っていないケースについて＞
第１算出部２０２０は、第１領域４０が写っていない撮像画像を用いて第１領域４０のリスク指標値を算出してもよい。この場合、撮像画像には第１領域４０の周辺が写っているものとする。図５は、第１領域４０の周辺が撮像されている様子を例示する図である。第１算出部２０２０は、撮像画像７０と撮像画像８０の２つを利用する。撮像画像７０には、現在経路２０における人の進行方向を基準として、第１領域４０の手前にある領域が写っている。一方、撮像画像８０には、現在経路２０における人の進行方向を基準として、第１領域４０の先にある領域が写っている。
＜＜人の密度＞＞
例えば第１算出部２０２０は、撮像画像７０及び撮像画像８０を用いて、領域７２と領域８２における人の密度をそれぞれ算出する。そして第１算出部２０２０は、これら２つの領域における人の密度を用いて、第１領域４０における人の密度の推定値を算出する。第１算出部２０２０は、この推定値をリスク指標値とする。例えば第１算出部２０２０は、領域７２における人の密度と領域８２における人の密度との平均値を、第１領域４０における人の密度の推定値とする。
また例えば、第１算出部２０２０は、以下の数式（２）を用いて第１領域４０における人の密度の推定値を算出してもよい。
Figure 0007338739000002
de(k) は、k 回目に推定される人の密度の推定値を表す。nfo(k) は、de(k-1) を算出してから de(k) を算出するまでの間に、第１領域４０の手前に位置する領域（領域７２）から第１領域４０が位置する方向へ向かって流出した人の数を表す。nfi(k) は、de(k-1) を算出してから de(k) を算出するまでの間に、第１領域４０が位置する方向から領域７２へ流入した人の数を表す。nbo(k) は、de(k-1) を算出してから de(k) を算出するまでの間に、第１領域４０の先に位置する領域（領域８２）から第１領域４０が位置する方向へ流出した人の数を表す。nbi(k) は、de(k-1) を算出してから de(k) を算出するまでの間に、第１領域４０が位置する方向から領域８２へ流入した人の数を表す。
図６は、数式（２）を説明するための図である。図６の領域７２において右方向へ移動している人は、第１領域４０へ向かっている。そこで第１算出部２０２０は、de(k-1) を算出してから de(k) を算出するまでの間に領域７２から右方向へ流出する人の数をカウントし、カウントされた人の合計数を nfo(k) とする。また第１算出部２０２０は、de(k-1) を算出してから de(k) を算出するまでの間に右方向から領域７２へ流入する人の数をカウントし、カウントされた人の合計数を nfi(k) とする。
図６の領域８２において左方向へ移動している人は、第１領域４０へ向かっている。そこで第１算出部２０２０は、de(k-1) を算出してから de(k) を算出するまでの間に領域８２から左方向へ流出する人の数をカウントし、カウントされた人の合計数を nbo(k) とする。また第１算出部２０２０は、de(k-1) を算出してから de(k) を算出するまでの間に左方向から領域８２へ流入する人の数をカウントし、カウントされた人の合計数を nbi(k) とする。
なお、de の初期値である de(0) の値の定め方は任意である。例えば人通りの少ない時間から de の算出を開始する場合、第１算出部２０２０は de(0) を０と設定してもよい。
＜＜人の密度の時間変化＞＞
例えば第１算出部２０２０は、撮像画像７０及び撮像画像８０のそれぞれについて、第１領域４０へ向かう人の密度の時間変化と、第１領域４０とは逆の方向へ向かう人の密度の時間変化とを算出する。そして第１算出部２０２０は、これら算出した値を利用して、第１領域４０における人の密度の時間変化の推定値を算出する。第１算出部２０２０は、この推定値をリスク指標値とする。例えば第１算出部２０２０は、領域７２における人の密度の時間変化と、領域８２における人の密度の時間変化との平均値を算出し、この平均値をリスク指標値とする。
＜＜人の速さ＞＞
例えば第１算出部２０２０は、撮像画像７０及び撮像画像８０を用いて、領域７２と領域８２における人の速さをそれぞれ算出する。そして第１算出部２０２０は、これら２つの領域における人の速さを用いて、第１領域４０における人の速さの推定値を算出する。第１算出部２０２０は、この推定値をリスク指標値とする。例えば第１算出部２０２０は、領域７２における人の速さと領域８２における人の速さとの平均値を、第１領域４０における人の速さの推定値とする。
＜＜人の速さの時間変化＞＞
例えば第１算出部２０２０は、撮像画像７０及び撮像画像８０を用いて、領域７２と領域８２における人の速さの時間変化をそれぞれ算出する。そして第１算出部２０２０は、これら２つの領域における人の速さの時間を用いて、第１領域４０における人の速さの時間変化の推定値を算出する。第１算出部２０２０は、この推定値をリスク指標値とする。例えば第１算出部２０２０は、領域７２における人の速さの時間変化と領域８２における人の速さとの時間変化の平均値を、第１領域４０における人の速さの推定値とする。
上述の各手法を用いて第１領域４０のリスク指標値を推定することにより、カメラ５０の撮像範囲に含まれない場所を第１領域４０として扱って、その場所におけるリスク発生のおそれを把握することができるようになる。よって、カメラ５０の数を第１領域４０として扱う場所の数よりも少なくすることができるため、監視装置２０００を導入する際に設置するカメラ５０の数を削減することができる。そのため、監視装置２０００の導入コストを削減することができる。また、上述の各手法を用いて第１領域４０のリスク指標値を推定することにより、イベント会場までの経路などに既に設置されている既設のカメラをカメラ５０として用いる場合においても、既設のカメラに写らない範囲を第１領域４０として扱うことができるようになる。よって、既設のカメラを活用した監視装置２０００の導入が容易となる。
＜リスク指標値を算出するタイミング＞
第１算出部２０２０が第１領域４０のリスク指標値を算出するタイミングは任意である。例えば第１算出部２０２０は、所定の時間間隔で第１領域４０のリスク指標値を算出する。また例えば、第１算出部２０２０は、カメラ５０によって撮像画像が生成されるタイミングに応じて、第１領域４０のリスク指標値を算出する。例えばリスク指標値の算出に所定枚数の撮像画像を利用するとする。この場合、まだ第１領域４０のリスク指標値の算出に利用されていない撮像画像が所定枚数生成されたタイミングで、第１算出部２０２０は、その所定枚数の撮像画像を利用して第１領域４０のリスク指標値を算出する。この所定枚数を表す情報は、第１算出部２０２０に予め設定されていてもよいし、第１算出部２０２０からアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよい。
＜抽出部２０４０の詳細＞
抽出部２０４０は、第１領域４０のリスク指標値が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ１０６）。上記閾値を示す情報は、抽出部２０４０に予め設定されていてもよいし、抽出部２０４０からアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよい。
第１領域４０のリスク指標値が閾値以上である場合（Ｓ１０６：ＹＥＳ）、抽出部２０４０は迂回経路３０を抽出する（Ｓ１０８）。ここで、現在経路２０に対して、予め１つ以上の迂回経路が定められているとする。以下、現在経路２０と迂回経路とを対応付けた情報を、迂回経路情報と呼ぶ。
図７は、迂回経路情報をテーブル形式で例示する図である。経路情報２００は、主経路２０２に対する迂回経路２０４を示す。現在経路２０は、いずれかの主経路２０２に示されている経路である。
主経路２０２及び迂回経路２０４は、経路を特定できる任意の情報を示す。経路を特定できる情報は、例えば、経路の始点、終点、及びその間の曲がり角それぞれの位置情報である。位置情報は、例えば GPS（Global Positioning System）座標である。例えば図７において、１行目のレコードの主経路２０２は、「始点 (x11, y11) を出発し、曲がり角 (x12, y12) を曲がり、終点 (x13, y13) に到着する」という経路 R1 である。
経路情報２００は、監視装置２０００の内部に記憶されていてもよいし、外部に記憶されていてもよい。図８は、迂回経路情報記憶部２１００を有する監視装置２０００を例示するブロック図である。迂回経路情報記憶部２１００は、経路情報２００を記憶する。
１つの主経路２０２に対して定められている迂回経路２０４の数は、１つであってもよいし、複数であってもよい。図７において、主経路 R1 には３つの迂回経路 R2、R3、及びR4 が定められている。一方、主経路 R5 には１つの迂回経路 R6 が定められている。
図９は、１つの主経路２０２に対して定められる複数の迂回経路２０４を例示する図である。図９において、R1 は主経路２０２であり、R2 から R4 は R1 に対応する迂回経路２０４である。R2 と R3 は、始点と終点の双方が共通である一方で、途中の曲がり角が異なる。また、R4 の始点及び終点は、R2 や R3 の始点及び終点と異なる。
なお、主経路２０２に対して定められる複数の迂回経路２０４の間の違いは、図９で例示される違いに限定されない。例えば２つの迂回経路２０４は、始点と終点のいずれか一方が共通で、他方が異なるものであってもよい。
現在経路２０に対して複数の迂回経路が定められている場合、抽出部２０４０は、複数の迂回経路の中の１つを、迂回経路３０として抽出する。ここで抽出部２０４０は、「迂回経路の始点（現在経路２０から迂回経路へ入る位置）が、現在経路２０における人の進行方向を基準として、第１領域４０よりも手前に位置する」という条件を満たす迂回経路を、迂回経路３０として抽出する。このような迂回経路を利用することで、第１領域４０を通過する人を減らすことができるため、第１領域４０において人の混雑に起因するリスクが発生するおそれを小さくことができる。
例えば抽出部２０４０は、上記条件を満たし、なおかつ始点が第１領域４０に最も近い迂回経路を、迂回経路３０として抽出する。また例えば抽出部２０４０は、上記条件を満たし、なおかつ始点が第１領域４０に最も遠い迂回経路を、迂回経路３０として抽出する。また例えば、抽出部２０４０は、上記条件を満たし、なおかつ優先度が最も高い迂回経路を、迂回経路３０として抽出する。優先度を利用する場合、経路情報２００は、各迂回経路の優先度を示す。
＜報知部２０６０の詳細＞
報知部２０６０は迂回経路３０への切り替えをユーザに報知する（Ｓ１１０）。ここで、ユーザに報知される情報を、報知情報と呼ぶ。報知情報は、迂回経路３０を特定する情報を含む。迂回経路３０を特定する情報は、例えば迂回経路３０に定められた名称若しくは識別子、又は迂回経路３０の始点の位置若しくは名称（交差点の名前など）である。
例えば報知部２０６０は、ユーザの端末に対して報知情報を送信する。ユーザが現場の警備員である場合、例えばユーザの端末は携帯端末である。ユーザが警備室にいる警備員である場合、例えばユーザの端末は PC、サーバ装置、又は携帯端末などである。
報知情報は、テキスト、画像、又は音声などの任意のフォーマットのデータである。ユーザの端末は、報知情報をディスプレイに表示したり、報知情報を音声で出力したりする。これにより、ユーザは、迂回経路３０への切り替えを把握することができる。
ここで、報知部２０６０は、監視装置２０００の全てのユーザに対して報知情報を送信してもよいし、一部のユーザに対してのみ報知情報を送信してもよい。後者の場合、例えば報知部２０６０は、抽出された迂回経路３０に応じて、送信先のユーザを決定する。具体的には、報知部２０６０は、抽出された迂回経路３０の始点付近にいるユーザに対して報知情報を送信する。なおユーザの位置は、ユーザの端末の位置情報などによって把握することができる。
人を通過させる経路を迂回経路３０へ切り替える場合、その迂回経路３０の始点付近にいる警備員が、人を迂回経路３０へ誘導する必要がある。そのため、迂回経路３０の始点付近にいる警備員については、報知部２０６０から報知情報を取得する必要性が高いと考えられる。一方で、迂回経路３０の始点から遠い位置にいる警備員は、そのような誘導の作業に関わらないことが多いと考えられる。そのため、迂回経路３０の始点から遠い位置にいる警備員については、報知部２０６０から報知情報を取得する必要性が低いと考えられる。そこで、報知部２０６０が迂回経路３０の始点付近にいるユーザの端末に対してのみ報知情報を送信することで、報知情報を取得する必要性が低いユーザに対して報知情報が送信されることを避けることができる。その結果、監視装置２０００や各ユーザの端末に余計な負荷がかかることを避けることができる。
また報知部２０６０は、報知情報をまず所定のユーザの端末に対してのみ送信するように構成されていてもよい。例えば所定のユーザは、迂回経路への切り替えについて最終的な判断を下す警備責任者である。報知情報を受信した警備責任者は、種々の事情を考慮し、迂回経路３０へ切り替えるか否かの判断をする。例えば警備責任者は、自身が利用している端末に対して判断結果（迂回経路３０へ切り替えるか否かを示す情報）を入力する。この情報は、警備責任者の端末から監視装置２０００へ送信される。迂回経路３０へ切り替える旨の情報を受信した場合、報知部２０６０は、他のユーザへも報知情報を送信する。一方、迂回経路３０へ切り替えない旨の情報を受信した場合、報知部２０６０は、他のユーザへは報知情報を送信しない。
警備の運用方法によっては、迂回経路へ切り替えるか否かの判断を、その警備を統率する責任者などが行わなければならないケースもある。このようなケースでは、上述のように、警備責任者などによって「迂回経路３０への切り替えを行う」という判断がなされた場合についてのみ、その他のユーザへ報知情報を送信することが好ましい。このようにすることで、迂回経路３０への切り替えを行わない場合にまで報知情報が現場の警備員などへ送信されることを防ぐことができる。よって、現場の警備員へより正確な情報を配信することができ、群衆誘導をより適切に行うことができるようになる。
＜応用例＞
現在人を通過させている現在経路２０は、或る主経路の迂回経路であってもよい。この場合、経路情報２００は、ある主経路２０２に対する迂回経路２０４として示されている経路を、主経路２０２としても示す。
図１０は、或る迂回経路が主経路にもなりうる運用下における経路情報２００を例示する図である。図１０において、経路 R2 は、経路 R1 に対応する迂回経路として定められていると共に、迂回経路 R6 及び R7 に対応する主経路としても定められている。
或る主経路の迂回経路を現在経路２０として扱う場合、監視装置２０００は、或る主経路の迂回経路を人が通過している際に、その迂回経路をさらに迂回する迂回経路を抽出する。そして監視装置２０００は、人を通過させる経路を、この迂回経路（迂回経路の迂回経路）にすべきことをユーザに報知する。
例えば現在経路２０が R1 である時に、人を通過させる経路を迂回経路の R2 に切り替えたとする。この場合、監視装置２０００は R2 を現在経路２０として扱う。そして監視装置２０００は、R2 上の第１領域４０のリスク指標値が閾値以上となったとき、R6 又は R7 を迂回経路３０として抽出し、抽出した迂回経路３０への切り替えをユーザに報知する。
このようにすることで、迂回経路において人の混雑に起因するリスクが発生するおそれが大きい場合に、その迂回経路をさらに迂回する別の迂回経路への切り替えを、ユーザに報知することができる。よって、人を通過させる経路上で、人の混雑に起因するリスクが発生するおそれをさらに小さくすることができる。
［実施形態２］
図１１は、実施形態２の監視装置２０００の動作を概念的に例示する図である。実施形態２の監視装置２０００は、現在経路２０上の第１領域４０におけるリスク発生の恐れに加え、現在経路２０上の別の領域である第２領域６０におけるリスク発生の恐れも考慮する。具体的には、実施形態２の監視装置２０００は、現在経路２０上の第１領域４０におけるリスク発生のおそれが大きく、なおかつ現在経路２０上の別の領域である第２領域６０におけるリスク発生のおそれが小さい場合に、迂回経路３０への切り替えをユーザに報知する。ここで第２領域６０は、現在経路２０を通る人の進行方向を基準として、第１領域４０よりも手前に位置する。例えば第２領域６０は、迂回経路３０の始点又はその付近に位置する交差点である。
図１２は、実施形態２の監視装置２０００を例示するブロック図である。下記で説明する点を除き、実施形態２の監視装置２０００は、実施形態１の監視装置２０００と同様の機能を有する。
実施形態２の監視装置２０００は第２算出部２０８０を有する。第２算出部２０８０は、現在経路２０上の第２領域６０についてリスク指標値を算出する。報知部２０６０は、第１領域４０のリスク指標値が第１閾値以上であり、なおかつ第２領域６０のリスク指標値が第２閾値以下である場合に、迂回経路３０への切り替えをユーザに報知する。なお、第２閾値は第１閾値未満の値である。第１閾値を表す情報は、抽出部２０４０に予め設定されていてもよいし、抽出部２０４０からアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよい。同様に、第２閾値を表す情報は、報知部２０６０に予め設定されていてもよいし、報知部２０６０からアクセス可能な記憶装置に記憶されていてもよい。
＜処理の流れ＞
図１３は、実施形態２の監視装置２０００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。ここで、図１３において、Ｓ１０２からＳ１１０は、図４におけるＳ１０２からＳ１１０と同様の処理である。
実施形態２の監視装置２０００は、Ｓ１０８を実行した後、Ｓ１１０を実行する前に、Ｓ２０２及びＳ２０４を実行する。Ｓ２０２において、第２算出部２０８０は、第２領域６０のリスク指標値を算出する。Ｓ２０４において、報知部２０６０は、第２領域６０のリスク指標値が第２閾値以下であるか否かを判定する。
Ｓ２０４において第２領域６０のリスク指標値が第２閾値以下であると判定された場合（Ｓ２０４：ＹＥＳ）、図１３の処理はＳ１１０に進む。その結果、迂回経路３０への切り替えがユーザへ報知される。
一方、Ｓ２０４において第２領域６０のリスク指標値が第２閾値より大きいと判定された場合（Ｓ２１０：ＮＯ）、図１３の処理はＳ２０２に進む。そして、Ｓ２０２及びＳ２０４が再度実行される。つまり、図１３に示す処理の流れによれば、第２領域６０のリスク指標値が第２閾値以下となるまで、迂回経路３０への切り替えの報知のタイミングを遅らせることとなる。
＜第２算出部２０８０の詳細＞
第２算出部２０８０は、カメラ５０によって生成された撮像画像を用いて、現在経路２０上の第２領域６０におけるリスク指標値を算出する。第２領域６０のリスク指標値の算出に用いられる撮像画像を生成するカメラ５０は、例えば、その第２領域６０の付近に設置されている固定カメラや、その第２領域６０の付近を移動している移動カメラである。ただし、第２領域６０のリスク指標値の算出に用いられる撮像画像を生成するカメラ５０は、例示したものに限定されない。
第１算出部２０２０は、実施形態１で説明した第１領域４０のリスク指標値と同様に、第２領域６０における人の密度、人の密度の時間変化、人の速さ、若しくは人の速さの時間変化、又はこれらの組み合わせに基づいて、第２領域６０のリスク指標値を算出する。
第２算出部２０８０が用いる撮像画像は、第１算出部２０２０が用いる撮像画像と異なるものであってもよいし、同じものであってもよい。また、第２領域６０のリスク指標値の算出される撮像画像には、第２領域６０が写っていてもよいし、第２領域６０が写っていなくてもよい。撮像画像に第２領域６０が写っていない場合、第２算出部２０８０は、実施形態１で説明した方法と同様の方法で、第２領域６０における人の密度、人の密度の時間変化、人の速さ、又は人の速さの時間変化の推定値を算出することで、リスク指標値を算出する。
また第２算出部２０８０は、実施形態１で説明した方法と同様の方法により、第２領域６０に位置する人の属性に基づいて、第２領域６０のリスク指標値を調整してもよい。この場合、報知部２０６０は、調整後の第２領域６０のリスク指標値と第２閾値との比較を行う。
＜第２領域について＞
第２領域６０は、迂回経路３０に対応付けられて、経路情報２００に定められている。図１４は、第２領域６０を示す経路情報２００を例示する図である。図１４において、第２領域２０６は、第２領域６０を特定する情報（例えば第２領域６０の位置情報）を示している。
現在経路２０から迂回経路３０への切り替えは、迂回経路３０の始点又はその付近において人の混雑に起因するリスクが発生するおそれが小さいタイミング（混雑していないタイミングなど）で行われることが好ましい。現在経路２０から迂回経路３０への切り替えに伴って群衆の流れを止めなければならないことがあるためである。例えば第２領域６０が迂回経路３０の始点又はその付近に位置する交差点である場合、迂回経路３０への切り替えに適切なタイミングは、例えば現在経路２０の進行方向へ向かう横断歩道の信号が赤信号であるタイミングである。このとき、迂回経路３０又はその付近において、現在経路２０の進行方向へ向かう人の流れは停止する。よって、安全に迂回経路３０へ人を誘導することができる。
そこで第２算出部２０８０は、迂回経路３０の始点又はその付近に位置する第２領域６０についてリスク指標値を算出する。そして報知部２０６０は、リスク指標値が第２閾値よりも低い場合に、迂回経路３０への切り替えをユーザへ報知する。例えば前述したように、第２領域６０が交差点である場合、現在経路２０の進行方向へ向かう横断歩道の信号が赤信号になると、第２領域６０におけるリスク指標値が小さい値となる。
このような監視装置２０００の動作により、迂回経路３０の始点又はその付近で人の混雑に起因するリスクが発生するおそれが小さいタイミングで、人を通過させる経路を迂回経路３０へ切り替えることができる。よって、現在経路２０上で人の混雑に起因するリスクが発生することをより確実に回避できるようになる。
＜ハードウエア構成例＞
実施形態２の監視装置２０００のハードウエア構成は、実施形態１の監視装置２０００と同様に、例えば図３によって表される。実施形態２のストレージ１０８０には、上述した実施形態２の各機能（第１算出部２０２０、抽出部２０４０、報知部２０６０、及び第２算出部２０８０の機能など）を実現するプログラムが含まれる。
＜作用・効果＞
本実施形態によれば、第１領域４０のリスク指標値が第１閾値以上であり、なおかつ第２領域６０のリスク指標値が第２閾値以下である場合に、迂回経路３０への切り替えがユーザに報知される。こうすることで、現在経路２０上で人の混雑に起因するリスクが発生することをより確実に回避することができる。
［実施形態２の変形例］
前述したように実施形態２の報知部２０６０は、第１領域４０のリスク指標値が第１閾値以上であり、なおかつ第２領域６０のリスク指標値が第２閾値以下である場合に、迂回経路３０への切り替えをユーザに報知する。しかし実施形態２の報知部２０６０は、第１領域４０のリスク指標値が第１閾値以上であって第２領域６０のリスク指標値が第２閾値を超えている場合にも、ユーザに対して何らかの報知を行ってもよい。何らかの報知とは、例えば第１領域４０において人の混雑に起因するリスクが発生するおそれが大きくなっていることや、そのおそれの程度（第１閾値の値など）を表す情報の報知である。
第１領域４０のリスク指標値が第１閾値以上であって第２領域６０のリスク指標値が第２閾値を超えている場合にこのような報知を行うことにより、監視装置２０００のユーザは、第１領域４０において人の混雑に起因するリスクが発生するおそれが大きくなっていることを早急に把握することができるようになる。
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記各実施形態の組み合わせ、又は上記以外の様々な構成を採用することもできる。
以下、参考形態の例を付記する。
１． 人を通過させている現在経路が撮像された撮像画像を用い、前記現在経路上の第１の領域において人の混雑に起因したリスクが発生するおそれの大きさを表す第１のリスク指標値を算出する第１算出手段と、
前記第１のリスク指標値が第１の閾値以上である場合に、前記現在経路に対して定まる１つ以上の迂回経路の内の１つを抽出する抽出手段と、
人を通過させる経路を、前記現在経路から前記抽出した迂回経路へ切り替えることを報知する報知手段と、
を有する監視装置。
２． 前記第１算出手段は、前記第１の領域における人の密度、前記人の密度の時間変化、前記第１の領域における人の速さ、又は前記人の速さの時間変化を前記第１のリスク指標値として算出する、１．に記載の監視装置。
３． 前記第１算出手段は、
前記現在経路において前記第１の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の密度に基づいて、前記第１の領域における人の密度を算出するか、
前記現在経路において前記第１の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の密度の時間変化に基づいて、前記第１の領域における人の密度の時間変化を算出するか、
前記現在経路において前記第１の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の速さに基づいて、前記第１の領域における人の速さを算出するか、又は
前記現在経路において前記第１の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の速さの時間変化に基づいて、前記第１の領域における人の速さの時間変化を算出する、２．に記載の監視装置。
４． 前記第１算出手段は、前記算出した第１のリスク指標値を、前記第１の領域に位置する人の属性に基づいて調整し、
前記抽出手段は、前記調整された第１のリスク指標値を用いる、１．乃至３．いずれか一つに記載の監視装置。
５． 前記現在経路において前記第１の領域よりも人の進行方向の手前にある第２の領域において人の混雑に起因したリスクが発生するおそれの大きさを表す第２のリスク指標値を算出する第２算出手段を有し、
前記報知手段は、前記第２のリスク指標値が第２の閾値以下である場合に、人を通過させる経路を、前記現在経路から前記抽出した迂回経路へ切り替えることを報知し、
前記第２の閾値は前記第１の閾値よりも小さい、１．乃至４．いずれか一つに記載の監視装置。
６． 前記第２の領域は、前記抽出された迂回経路の始点又はその付近の領域である、５．に記載の監視装置。
７． 前記第２算出手段は、前記第２の領域における人の密度、前記人の密度の時間変化、前記第２の領域における人の速さ、又は前記人の速さの時間変化を前記第２のリスク指標値として算出する、５．又は６．に記載の監視装置。
８． 前記第２算出手段は、
前記現在経路において前記第２の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の密度に基づいて、前記第２の領域における人の密度を算出するか、
前記現在経路において前記第２の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の密度の時間変化に基づいて、前記第２の領域における人の密度の時間変化を算出するか、
前記現在経路において前記第２の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の速さに基づいて、前記第２の領域における人の速さを算出するか、又は
前記現在経路において前記第２の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の速さの時間変化に基づいて、前記第２の領域における人の速さの時間変化を算出する、７．に記載の監視装置。
９． 前記第２算出手段は、前記算出した第２のリスク指標値を、前記第２の領域に位置する人の属性に基づいて調整し、
前記報知手段は、前記調整された第２のリスク指標値を用いる、６．乃至８．いずれか一つに記載の監視装置。
１０． 前記現在経路に対してその現在経路の迂回経路を対応付けた迂回経路情報を記憶する迂回経路情報記憶手段を有し、
前記抽出手段は、前記迂回経路情報において前記現在経路と対応付けられている迂回経路の内の１つを抽出する、１．乃至９．いずれか一つに記載の監視装置。
１１． コンピュータによって実行される制御方法であって、
人を通過させている現在経路が撮像された撮像画像を用い、前記現在経路上の第１の領域において人の混雑に起因したリスクが発生するおそれの大きさを表す第１のリスク指標値を算出する第１算出ステップと、
前記第１のリスク指標値が第１の閾値以上である場合に、前記現在経路に対して定まる１つ以上の迂回経路の内の１つを抽出する抽出ステップと、
人を通過させる経路を、前記現在経路から前記抽出した迂回経路へ切り替えることを報知する報知ステップと、
を有する制御方法。
１２． 前記第１算出ステップは、前記第１の領域における人の密度、前記人の密度の時間変化、前記第１の領域における人の速さ、又は前記人の速さの時間変化を前記第１のリスク指標値として算出する、１１．に記載の制御方法。
１３． 前記第１算出ステップは、
前記現在経路において前記第１の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の密度に基づいて、前記第１の領域における人の密度を算出するか、
前記現在経路において前記第１の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の密度の時間変化に基づいて、前記第１の領域における人の密度の時間変化を算出するか、
前記現在経路において前記第１の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の速さに基づいて、前記第１の領域における人の速さを算出するか、又は
前記現在経路において前記第１の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の速さの時間変化に基づいて、前記第１の領域における人の速さの時間変化を算出する、１２．に記載の制御方法。
１４． 前記第１算出ステップは、前記算出した第１のリスク指標値を、前記第１の領域に位置する人の属性に基づいて調整し、
前記抽出ステップは、前記調整された第１のリスク指標値を用いる、１１．乃至１３．いずれか一つに記載の制御方法。
１５． 前記現在経路において前記第１の領域よりも人の進行方向の手前にある第２の領域において人の混雑に起因したリスクが発生するおそれの大きさを表す第２のリスク指標値を算出する第２算出ステップを有し、
前記報知ステップは、前記第２のリスク指標値が第２の閾値以下である場合に、人を通過させる経路を、前記現在経路から前記抽出した迂回経路へ切り替えることを報知し、
前記第２の閾値は前記第１の閾値よりも小さい、１１．乃至１４．いずれか一つに記載の制御方法。
１６． 前記第２の領域は、前記抽出された迂回経路の始点又はその付近の領域である、１５．に記載の制御方法。
１７． 前記第２算出ステップは、前記第２の領域における人の密度、前記人の密度の時間変化、前記第２の領域における人の速さ、又は前記人の速さの時間変化を前記第２のリスク指標値として算出する、５．又は６．に記載の制御方法。
１８． 前記第２算出ステップは、
前記現在経路において前記第２の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の密度に基づいて、前記第２の領域における人の密度を算出するか、
前記現在経路において前記第２の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の密度の時間変化に基づいて、前記第２の領域における人の密度の時間変化を算出するか、
前記現在経路において前記第２の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の速さに基づいて、前記第２の領域における人の速さを算出するか、又は
前記現在経路において前記第２の領域よりも人の進行方向の手前若しくは先にある領域における人の速さの時間変化に基づいて、前記第２の領域における人の速さの時間変化を算出する、１７．に記載の制御方法。
１９． 前記第２算出ステップは、前記算出した第２のリスク指標値を、前記第２の領域に位置する人の属性に基づいて調整し、
前記報知ステップは、前記調整された第２のリスク指標値を用いる、１６．乃至１８．いずれか一つに記載の制御方法。
２０． 前記現在経路に対してその現在経路の迂回経路を対応付けた迂回経路情報を記憶する迂回経路情報記憶ステップを有し、
前記抽出ステップは、前記迂回経路情報において前記現在経路と対応付けられている迂回経路の内の１つを抽出する、１１．乃至１９．いずれか一つに記載の制御方法。
２１． コンピュータに、１１．乃至２０．いずれか一つに記載の制御方法の各ステップを実行させるプログラム。
２２． 人を通過させている現在経路を撮像して撮像画像を生成する撮像手段と、
前記撮像画像を用い、前記現在経路上の第１の領域において人の混雑に起因したリスクが発生するおそれの大きさを表す第１のリスク指標値を算出する第１算出手段と、
前記第１のリスク指標値が第１の閾値以上である場合に、前記現在経路に対して定まる１つ以上の迂回経路の内の１つを抽出する抽出手段と、
人を通過させる経路を、前記現在経路から前記抽出した迂回経路へ切り替えることを報知する報知手段と、を有する撮像装置。
この出願は、２０１５年１２月２８日に出願された日本出願特願２０１５－２５５９２５号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (8)

  1. 現在経路上の第１の領域における人の混雑に関する第１指標値を算出する第１指標値算出手段と、
    前記第１の領域に対する迂回経路を抽出する抽出手段と、
    前記現在経路の監視業務の担当者が所持する携帯端末のうち、前記迂回経路との位置関係が所定の条件を満たす携帯端末に前記迂回経路に関する報知情報を報知する報知手段と、
    を備える情報処理装置。
  2. 前記報知手段は、前記携帯端末の位置情報と前記迂回経路の位置情報とに基づいて前記所定の条件を満たす携帯端末を特定する、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記第１指標値算出手段は、前記第１の領域における人の情報に基づいて前記第１指標値を算出する、
    請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 前記抽出手段は、前記第１の領域と前記迂回経路の始点との距離に基づいて前記迂回経路を抽出する、
    請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  5. 前記抽出手段は、前記第１指標値が閾値以上である場合、前記迂回経路を抽出する、
    請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  6. 前記第１の領域を含む経路上の第２の領域において人の混雑に関する第２指標値を算出する第２指標値算出手段を備え、
    前記報知手段は、前記第２指標値に基づいて、前記携帯端末に前記報知情報を報知する、
    請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  7. コンピュータによって実行される制御方法であって、
    現在経路上の第１の領域における人の混雑に関する第１指標値を算出する第１指標値算出ステップと、
    前記第１の領域に対する迂回経路を抽出する抽出ステップと、
    前記現在経路の監視業務の担当者が所持する携帯端末のうち、前記迂回経路との位置関係が所定の条件を満たす携帯端末に前記迂回経路に関する報知情報を報知する報知ステップと、
    を有する制御方法。
  8. コンピュータに、請求項７に記載の制御方法の各ステップを実行させるプログラム。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108873905A (zh) * 2018-07-09 2018-11-23 深圳市易成自动驾驶技术有限公司 自动驾驶车辆控制方法、自动驾驶车辆及可读存储介质
JP7375791B2 (ja) * 2021-05-19 2023-11-08 村田機械株式会社 走行車システム
KR20240147431A (ko) * 2023-03-30 2024-10-08 안은희 시뮬레이션 기반의 인구 다중 운집 예측 방법 및 이러한 방법을 수행하는 장치
KR102633938B1 (ko) * 2023-04-21 2024-02-08 (주)와이드큐브 Cctv 영상을 활용한 군중 밀집도 계산 방법 및 장치
KR102663282B1 (ko) * 2023-06-15 2024-05-03 주식회사 이투온 군중 밀집도 자동 측정 시스템
KR102631391B1 (ko) * 2023-07-25 2024-01-31 주식회사 공감아이티 군중 모니터링 장치 및 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004178358A (ja) 2002-11-28 2004-06-24 Meidensha Corp イベント警備監視方法及びイベント警備監視装置
JP2008102046A (ja) 2006-10-20 2008-05-01 Navitime Japan Co Ltd ナビゲーションシステム、経路探索サーバおよび端末装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020168084A1 (en) * 2001-05-14 2002-11-14 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and apparatus for assisting visitors in navigating retail and exhibition-like events using image-based crowd analysis
JP2007139573A (ja) * 2005-11-18 2007-06-07 Denso Corp ナビゲーション装置
JP2011022106A (ja) * 2009-07-21 2011-02-03 Jvc Kenwood Holdings Inc 情報表示装置、経路設定方法およびプログラム
JP5975353B2 (ja) * 2011-03-31 2016-08-23 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 人数計測装置
US9208386B1 (en) * 2012-01-09 2015-12-08 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy Crowd state characterization system and method
JP6322048B2 (ja) * 2014-05-16 2018-05-09 株式会社日立製作所 混雑予測装置及び混雑予測方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004178358A (ja) 2002-11-28 2004-06-24 Meidensha Corp イベント警備監視方法及びイベント警備監視装置
JP2008102046A (ja) 2006-10-20 2008-05-01 Navitime Japan Co Ltd ナビゲーションシステム、経路探索サーバおよび端末装置

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