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公開番号2025130849
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-09
出願番号2024028187
出願日2024-02-28
発明の名称室内監視システム、室内監視方法及び室内監視プログラム
出願人中国電力株式会社
代理人弁理士法人光陽国際特許事務所
主分類G08B 25/04 20060101AFI20250902BHJP(信号)
要約【課題】室内の監視カメラで捕捉することができない箇所がある場合や監視カメラが故障した場合でも、不法侵入者を検出でき、また、入室者に傷病が生じて救護が必要になる場合を早期に検出することが可能な室内監視システム、室内監視方法、及び室内監視プログラムを提供する。
【解決手段】室内の気流の変化を検出する気流センサ6、室内の臭気を検出する臭気センサ7、室内の床面にかかる圧力を検出する床面圧力センサ8、室内の音を検出する音感センサ9の少なくとも1つからなる監視センサ100を備え、監視センサ100によって検出されたデータを入力データとして含む学習用データと室内の入室者の適否又は状態との相関関係を学習させた学習モデル11を設け、監視センサ100によって検出されたデータを含む入力データを取得して学習モデル11に入力し、室内の入室者の適否又は状態を推定する。
【選択図】図5
特許請求の範囲【請求項１】
室内を監視する室内監視システムであって、
前記室内の気流の変化を検出する気流センサ、前記室内の臭気を検出する臭気センサ、前記室内の床面にかかる圧力を検出する床面圧力センサ、前記室内の音を検出する音感センサの少なくとも１つからなる監視センサを備え、
前記監視センサによって検出されたデータを入力データとして含む学習用データと前記室内の入室者の適否又は状態との相関関係を学習させた学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記監視センサによって検出されたデータを含む入力データを取得する入力データ取得部と、
前記入力データ取得部により取得された前記入力データを前記学習モデルに入力し、前記室内の入室者の適否又は状態を推論する推論部と、
を具備することを特徴とする室内監視システム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記学習用データは、前記入力データに対応付けられ、前記室内の入室者の適否又は状態が複数の状態のうちのいずれかであることを表す情報を出力データとしてさらに含み、
前記学習モデルは、前記入力データと前記出力データとの相関関係を教師あり学習により学習させる、
請求項１記載の室内監視システム。
【請求項３】
前記学習用データは、前記室内の入室者の適否又は状態が所定の状態であることを表すときの前記入力データのみを含み、
前記学習モデルは、前記入力データと前記室内の入室者の適否又は状態が所定の状態であることを表す情報との相関関係を教師なし学習により学習させる、
請求項１記載の室内監視システム。
【請求項４】
室内を監視する監視カメラを備え、
前記監視センサは、前記監視カメラの死角となる位置に設置されていることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の室内監視システム。
【請求項５】
前記入室者の適否は、不法侵入者であるか否かを判定するものであり、前記入室者の状態は、傷病の発症の有無を判定するものであることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の室内監視システム。
【請求項６】
室内の気流の変化を検出する気流センサ、前記室内の臭気を検出する臭気センサ、前記室内の床面にかかる圧力を検出する床面圧力センサ、前記室内の音を検出する音感センサの少なくとも１つからなる監視センサを備え、
前記監視センサによって検出されたデータを入力データとして含む学習用データと前記室内の入室者の適否又は状態との相関関係を学習させた学習モデルを用いて、前記室内の入室者の適否又は状態を監視する室内監視方法であって、
前記監視センサによって検出されたデータを含む入力データを取得する入力データ取得工程と、
前記入力データ取得工程により取得された前記入力データを前記学習モデルに入力し、前記室内の入室者の適否又は状態を推論する推論工程と、
を備えることを特徴とする室内監視方法。
【請求項７】
コンピュータに、請求項６に記載の室内監視方法が備える各工程を実行させるための室内監視プログラム。
【請求項８】
前記室内の入室者の適否又は状態に代えて、前記室内の物体の状態であることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の室内監視システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、高セキュリティルーム等の室内を監視するために利用可能な室内監視システム、室内監視方法、及び室内監視プログラムに関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
高セキュリティルームにおいては、事前に登録をした者のみが入室可能となっている。また、不法侵入等を監視するため、室内には監視カメラが設置されている。
ところが、監視カメラによる監視は、２４時間行われているわけではなく、また、室内には、ラックや電算機など設置物や端末等が配置されているため、監視カメラの死角となる箇所も少なからず存在する。
そこで、特許文献１に示されるように、監視カメラを複数断設置し、監視対象（侵入者等）が監視カメラの死角に入ると、他の監視カメラの旋回制御が行われて監視対象（侵入者等）を追尾する監視カメラシステム等が考えられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００９－０５５１８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、監視カメラの台数を増やして間断なく設置すれば、「監視カメラの死角」の問題は解決可能であるが、前述した如く、監視カメラによって常時監視しているわけではないため、セキュリティ面において必ずしも十分ではなく、また、傷病者の出現等の突発的事象への対応も困難となる。
【０００５】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、室内の監視カメラで捕捉することができない箇所がある場合でも、不法侵入者を的確に検出でき、また、入室者に傷病が生じて救護が必要になる場合にこれを早期に検出することが可能な室内監視システム、室内監視方法、及び室内監視プログラムを提供することを主たる課題としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を達成するために、室内監視システムは、室内を監視するシステムであって、
前記室内の気流の変化を検出する気流センサ、室内の臭気を検出する臭気センサ、室内の床面にかかる圧力を検出する床面圧力センサ、室内の音を検出する音感センサの少なくとも１つからなる監視センサを備え、
前記監視センサによって検出されたデータを入力データとして含む学習用データと前記室内の入室者の適否又は状態との相関関係を学習させた学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記監視センサによって検出されたデータを含む入力データを取得する入力データ取得部と、
前記入力データ取得部により取得された前記入力データを前記学習モデルに入力し、前記室内の入室者の適否又は状態を推論する推論部と、
を具備することを特徴としている。
【０００７】
したがって、気流センサ、臭気センサ、床面圧力センサ、音感センサの少なくとも１つからなる監視センサによって検出された入力データと、室内の入室者の適否又は状態との相関関係を学習させた学習モデルを用いて、入力データ取得部によって取得された監視センサで検出されたデータを含む入力データから、推論部によって室内の入室者の適否又は状態が推論されるので、室内を監視するために設置された監視カメラの死角になる部分に入室者がいる場合や、監視カメラが故障している場合でも、室内にいる入室者の適否や入室者の状態を的確に把握することが可能となる。
【０００８】
ここで、入室者の適否は、不法侵入者であるか否かを判定するものであり、また、入室者の状態は、入室者が傷病を発症しているか否かを判定するものであってもよい。これにより、監視カメラの死角に不法侵入者がいる場合や変装している場合でも不法侵入者の存在を確認でき、また、入室者がカメラから捕捉できない位置で傷病を発症した場合でも、これを把握することが可能となる。
【０００９】
入室者の適否（不法侵入者の有無）や入室者の状態（入室者の傷病の発症の有無）を確認するために用いられる学習モデルは、教師あり学習により学習させたものであっても、教師なし学習により学習させたものであってもよい。
【００１０】
すなわち、前者においては、学習用データは、前記入力データに対応付けられ、前記室内の入室者の適否又は状態が複数の状態のうちのいずれかであることを表す情報を出力データとしてさらに含み、
前記学習モデルは、入力データと出力データとの相関関係を教師あり学習により学習させるようにするとよい。
また、後者においては、学習用データは、前記室内の入室者の適否又は状態が所定の状態であることを表すときの前記入力データのみを含み、
前記学習モデルは、前記入力データと前記室内の入室者の適否又は状態が所定の状態であることを表す情報との相関関係を教師なし学習により学習させるようにするとよい。
なお、室内に監視カメラが設置されている場合には、監視センサは、監視カメラの死角となる位置に主として設置されることが好ましい。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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