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公開番号2025158872
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-17
出願番号2024061810
出願日2024-04-06
発明の名称映像提供システム、映像提供方法および映像提供プログラム
出願人セーフィー株式会社
代理人個人
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20251009BHJP(計算;計数)
要約【課題】映像に対するマスキング処理の文脈において映像提供システムのユーザビリティを向上させる。
【解決手段】映像提供システム1は、カメラ2により撮影された映像をサーバ3に保存して端末に提供する。映像提供システム1は、実行すべきマスキング処理の設定画面をユーザ端末4に表示させ、前記設定画面に対するユーザUの入力操作に応じて、前記マスキング処理の種類を決定し、第1映像に含まれる個人情報を示す対象物に対して、前記決定された種類のマスキング処理を実行することにより、第2映像を生成し、前記第2映像をサーバ3に保存し、前記第2映像をサーバ3から企業側端末5に提供する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
カメラにより撮影された映像をサーバに保存して端末に提供する映像提供システムであって、
実行すべきマスキング処理の設定画面を第１端末に表示させ、
前記設定画面に対するユーザの入力操作に応じて、前記マスキング処理の種類を決定し、
第１映像に含まれる個人情報を示す対象物に対して、前記決定された種類のマスキング処理を実行することにより、第２映像を生成し、
前記第２映像を前記サーバに保存し、
前記第２映像を前記サーバから第２端末に提供する、
映像提供システム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記第２映像において前記マスキング処理が適切に実行されているか確認するための確認画面を前記第１端末に表示させ、
前記確認画面に対するユーザの入力操作に応じて、前記第２映像の利用可否を決定し、
前記第２映像を利用可能と決定した場合に、前記第２映像を前記サーバに保存する、
請求項１に記載の映像提供システム。
【請求項３】
前記確認画面において、前記第１映像と前記第２映像を並べて表示する、
請求項２に記載の映像提供システム。
【請求項４】
前記第２映像を保存した後に、前記第１映像を削除する、
請求項１に記載の映像提供システム。
【請求項５】
前記対象物の属性情報を取得し、
前記第２映像とともに前記属性情報を提供する、
請求項１に記載の映像提供システム。
【請求項６】
前記対象物は、人であり、
前記属性情報は、
性別と、
年齢と、
顔角度と、
表情と、
のうちの少なくとも一つを含む、
請求項５に記載の映像提供システム。
【請求項７】
前記第２映像に関連付けられたメタデータを保存し、
前記メタデータは、
前記映像の識別情報と、
前記映像の撮影時間と、
前記映像の撮影場所と、
前記映像に対して実行された前記マスキング処理と、
のうちの少なくとも一つを含む、
請求項１に記載の映像提供システム。
【請求項８】
複数の前記第２映像の中から所望の前記第２映像を検索するための検索画面を前記第２端末に表示させ、
前記検索画面に対するユーザの入力操作に応じて、前記第２映像の検索条件を決定し、
前記サーバに保存された複数の前記第２映像の中から、前記決定された検索条件に対応する前記第２映像を少なくとも一つ抽出し、
前記抽出された前記第２映像を前記第２端末に提供する、
請求項１に記載の映像提供システム。
【請求項９】
前記検索条件は、
前記映像の時間と、
前記映像のデータサイズと、
前記映像に対して実行されたマスキング処理と、
前記映像に含まれる対象物の種類と、
前記映像が撮影された場所と、
前記映像が撮影された業態と、
前記映像が撮影された地域と、
前記映像が撮影された時間帯と、
前記映像に関連付けられたメタデータと、
のうちの少なくとも一つを含む、
請求項８に記載の映像提供システム。
【請求項１０】
前記設定画面は、複数種類のマスキング処理のうちの一つを選択可能なマスキング処理選択領域を有し、
前記複数種類のマスキング処理は、
前記対象物の属性情報及び個人情報の両方の特定が不可能となる第一マスキング処理と、
前記対象物の属性情報の特定が可能となる一方で、前記対象物の個人情報の特定が不可能となる第二マスキング処理と、
を含む、
請求項１に記載の映像提供システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、映像提供システム、映像提供方法および映像提供プログラムに関する。
続きを表示（約 2,200 文字）【背景技術】
【０００２】
ＡＩ（人工知能）技術の発展に伴い、機械学習モデルの構築に必要な学習データの需要が益々高まっている。特に、精度が高い機械学習モデル（特に、機械学習を活用した画像認識モデル）を構築するためには、大量の学習データが必要とされている。この点において、カメラと、サーバと、ユーザ端末とを備えた映像提供システムでは、日々大量の映像データがサーバ内に蓄積されるため、サーバ内に蓄積された映像データを学習データとして有効活用することが考えられる。その一方で、学習データとして利用されうる映像データには人の顔や車両のナンバープレート等の個人情報が含まれているため、個人情報保護法等の法令を遵守するために映像データに含まれる個人情報を除去した上で、映像データを学習データとして利活用する必要がある。
【０００３】
この点において、特許文献１では、映像データ中に含まれる人の顔の領域（顔領域）を特定した上で、当該特定された顔領域にモザイク処理（マスキング処理の一例）を実行する画像処理技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１８－２０５８３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の開示では、映像データ中の人の顔にモザイク処理が実行される結果、映像データ中から個人情報が除去されるため、モザイク処理後の映像データを学習データとして利活用することが可能となる。その一方で、カメラと、サーバと、ユーザ端末とを備えた映像提供システムにおいて、サーバ内に蓄積された映像データを学習データとして効率よく利活用するための仕組みについては現時点では殆ど提案されていないのが実情である。特に、映像データに対して実行されるマスキング処理の文脈において当該映像提供システムのユーザビリティを向上させるための新しい仕組みについては検討の余地がある。
【０００６】
本開示は、上記観点に鑑み、映像に対するマスキング処理の文脈において映像提供システムのユーザビリティ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】
本開示の一態様に係る映像提供システムは、カメラにより撮影された映像をサーバに保存して端末に提供するシステムであって、実行すべきマスキング処理の設定画面を第１端末に表示させ、前記設定画面に対するユーザの入力操作に応じて、前記マスキング処理の種類を決定し、第１映像に含まれる個人情報を示す対象物に対して、前記決定された種類のマスキング処理を実行することにより、第２映像を生成し、前記第２映像を前記サーバに保存し、前記第２映像を前記サーバから第２端末に提供する。
【０００８】
上記構成によれば、マスキング処理（換言すれば、個人情報の匿名化処理）の設定に関連する設定画面が第１端末に表示された上で、設定画面に対するユーザの入力操作に応じてマスキング処理の種類が決定される。その後、第１映像に含まれる個人情報を示す対象物（例えば、人や車両等）に対して当該決定された種類のマスキング処理が実行された上で、第２映像が第２端末に提供される。このように、ユーザは、第１映像に対してどのような種類のマスキング処理を実行するべきかを設定画面を通じて決定することができるため、映像に対するマスキング処理の文脈において映像提供システムのユーザビリティを向上させることが可能となる。また、第２映像が第２端末に提供されるため、サーバに保存された映像を有効活用することが可能となる。例えば、機械学習モデル（機械学習を活用した画像認識モデル）を構築するための学習データとしてマスキング処理後の映像を有効活用することができる。
【０００９】
また、前記映像提供システムは、前記第２映像において前記マスキング処理が適切に実行されているか確認するための確認画面を前記第１端末に表示させ、前記確認画面に対するユーザの入力操作に応じて、前記第２映像の利用可否を決定し、前記第２映像を利用可能と決定した場合に、前記第２映像を前記サーバに保存してもよい。
【００１０】
上記構成によれば、確認画面が第１端末に表示された上で、確認画面に対するユーザの入力操作に応じて、第２映像の利用可否が決定される。このように、ユーザは、確認画面を通じて第２映像においてマスキング処理が適切に実行されているかどうかを把握することができるため、映像に対するマスキング処理の文脈において映像提供システムのユーザビリティを向上させることが可能となる。さらに、個人情報保護法等の法令に合致した適切なマスキング処理が映像に対して行われていることをユーザが客観的な視点から確認することができるため、マスキング処理に対する透明性や信頼性を十分に確保することが可能となる。このため、マスキング処理された映像を提供された第三者は、安心して当該映像を活用することが可能となる。また、マスキング処理された映像が第２端末に提供されるため、サーバに保存された映像を有効活用することが可能となる。例えば、機械学習モデル（機械学習を活用した画像認識モデル）を構築するための学習データとしてマスキング処理後の映像を有効活用することができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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