Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

WO2019027007A1 - セキュリティ管理システム - Google Patents

セキュリティ管理システム Download PDF

Info

Publication number
WO2019027007A1
WO2019027007A1 PCT/JP2018/029065 JP2018029065W WO2019027007A1 WO 2019027007 A1 WO2019027007 A1 WO 2019027007A1 JP 2018029065 W JP2018029065 W JP 2018029065W WO 2019027007 A1 WO2019027007 A1 WO 2019027007A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
abnormality
user
image
toilet
control device
Prior art date
Application number
PCT/JP2018/029065
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
木村　朝映
哉吏 金森
明翰 谷
Original Assignee
株式会社木村技研
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社木村技研 filed Critical 株式会社木村技研
Priority to US16/636,285 priority Critical patent/US11348372B2/en
Priority to EP18840480.0A priority patent/EP3664054A4/en
Priority to CN201880048213.8A priority patent/CN110945571A/zh
Publication of WO2019027007A1 publication Critical patent/WO2019027007A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0438—Sensor means for detecting
    • G08B21/0476—Cameras to detect unsafe condition, e.g. video cameras
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19602—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction
    • G08B13/19613—Recognition of a predetermined image pattern or behaviour pattern indicating theft or intrusion
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/183—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a single remote source
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19678—User interface
    • G08B13/19686—Interfaces masking personal details for privacy, e.g. blurring faces, vehicle license plates
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0407—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis
    • G08B21/043—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons based on behaviour analysis detecting an emergency event, e.g. a fall

Definitions

  • the present invention relates to a security management system.
  • Patent Document 1 proposes a monitoring apparatus which captures an image of the monitoring space with a monitoring camera and identifies a suspicious object from a monitoring image.
  • a monitoring camera can not be provided to secure privacy, and it is difficult to detect suspicious objects left in the target booth.
  • a monitoring camera can not be provided to secure privacy, and it is difficult to detect suspicious objects left in the target booth.
  • the equipment was removed or destroyed in the target booth, it was difficult to detect this. That is, in the target booth, it was difficult to construct a system for detecting an abnormal situation such as residual of a suspicious object, removal of a facility, or destruction of a facility.
  • this invention aims at provision of the technique which manages security, ensuring a user's privacy.
  • the security management system concerning the present invention is: An imaging device for imaging the inside of a target booth; Abnormality determination means for determining an abnormality in the target booth based on a captured image captured by the imaging device; Notification data generation means for generating notification data based on the determination result of the abnormality; Abnormality notification means for notifying the notification data.
  • the abnormality determination unit may detect a user of the target booth from the captured image, and determine an abnormality based on a movement of the user.
  • the notification data generation unit may generate an image obtained by extracting an outline from the captured image as notification data.
  • the abnormality determination unit may detect entry of the user into the target booth or exit of the user from the target booth based on the movement of the user.
  • the abnormality determination unit may determine an abnormality by comparing an image captured before the user enters the room with an image captured after the user leaves the room.
  • the security management method concerning the present invention is: Imaging the interior of the target booth with an imaging device; Determining an abnormality in the target booth based on a captured image captured by the imaging device; Generating notification data based on the determination result of the abnormality; Notifying the notification data; Computer runs.
  • the security management method may detect a user of the target booth from the captured image, and determine an abnormality based on a motion of the user.
  • the security management method may generate, as notification data, an image obtained by extracting an outline from the captured image when the abnormality is detected.
  • the security management method may detect entry of the user into the target booth or exit of the user from the target booth based on the movement of the user.
  • the security management method may determine an abnormality by comparing an image captured before the user enters the room with an image captured after the user exits.
  • the present invention may be a security management program for causing a computer to execute the above security management method.
  • the security management program may be recorded on a computer readable storage medium.
  • the computer readable storage medium refers to a storage medium which can store information such as data and programs by electrical, magnetic, optical, mechanical or chemical action and read from a computer. .
  • storage media that can be removed from the computer are, for example, flexible disks, magneto-optical disks, CD-ROMs, CD-R / W, DVD (registered trademark), DAT, 8 mm tapes, memory cards, etc.
  • a storage medium fixed to the computer there are a hard disk, a ROM (read only memory), and the like.
  • Embodiment 1 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described based on the drawings.
  • the embodiment is an example of the present invention, and the configuration of the present invention is not limited to the following example.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a security management system 100 according to the first embodiment.
  • the security management system 100 includes an imaging device 11, a control device 44, an alarm unit 45, and a management server 2, which are connected via a network 5 such as the Internet or LAN (Local Area Network). It is done.
  • the security management system 100 sets the toilet booth (toilet) 14 provided in the toilet facility 10 as a management target booth, and the user leaves the residue and leaves the toilet booth 14 or destroys the toilet equipment, When an abnormality occurs, such as when the user falls away in the toilet booth when the toilet facility is taken away, notification data indicating that the abnormality has occurred is output.
  • the security management system 100 notifies the predetermined notification destination, for example, the administrator terminal 3 used by the administrator who manages the toilet facility, of information (abnormal notification information) for notifying the abnormality.
  • FIG. 1 shows an example in which the security management system 100 does not include the administrator terminal 3, the security management system 100 may include the administrator terminal 3.
  • the toilet facility 10 is, for example, a public toilet used by an unspecified number of users (public) in a commercial facility such as a department store or a station, and is provided in each of a plurality of buildings and each of a plurality of floors of the buildings. .
  • the toilet facility 10 of the present embodiment has a plurality of toilet booths 14, and each toilet booth 14 is provided with a control device 44 and an alarm unit 45.
  • the control device 44 determines an abnormality in the toilet booth 14 and generates notification data indicating this abnormality.
  • the alarm units 45 and 52 perform flickering of warning lights and output of alarm sounds and voice messages based on abnormality notification information notified from the control device 44 and the management server 2, and the user in the toilet facility has abnormality. Indicate the occurrence.
  • FIG. 2 is a view showing an example of the toilet facility 10.
  • the toilet facility 10 is divided into, for example, a female toilet facility 101, a male toilet facility 102, and a multipurpose toilet facility 103.
  • the toilet facility 10 is surrounded by the wall surface 105 except for the entrance 104. That is, the user who uses the toilet facility 10 is configured to enter and exit the toilet facility 10 through the entrance 104.
  • the entrance / exit 104 may be equipped not only in one place but in a plurality of places.
  • the control device 44 of each toilet booth 14 notifies the management server 2 when an abnormality is detected.
  • a plurality of toilet booths 141 provided with a toilet bowl 41 are provided in the female toilet facility 101, and a toilet booth 142 provided with a toilet booth 141 and a urinal 49 provided with the toilet bowl 41 in the male toilet facility 102.
  • a plurality of are provided respectively.
  • the multipurpose toilet facility 103 of FIG. 2 is one toilet booth provided with an ostomate facility and a baby bed in addition to the toilet bowl 41. Not limited to this, the multipurpose toilet facility 103 may have a plurality of toilet booths.
  • the toilet facility 10 according to the present embodiment includes, as the toilet booth 14, the toilet booth 141 provided with the toilet bowl 41, the toilet booth 142 provided with the urinal 49, and the multipurpose toilet facility 103.
  • the toilet booth 14 is a space (room) provided with the toilet facilities 1 such as the toilet bowls 41 and 49 for being enclosed by doors, walls, etc. and used by the user alone when used. .
  • the toilet booth 14 is not strictly limited to being used alone, and may be one in which an assistant or an infant can enter the room at the same time as the user.
  • the toilet booth 14 may be a space that is not completely enclosed, such as a space provided with an infant toilet or a urinal 49.
  • FIG. 3 is a perspective view showing an example of the toilet booth 141 provided with the toilet bowl 41
  • FIG. 4 is a front view showing the toilet booth 141.
  • the toilet booth 141 is surrounded on three sides by a pair of left and right side walls 14L and 14R and a rear wall 14B, and has a door 9 for opening and closing the entrance 4 of the toilet booth 141 on the front.
  • the toilet bowl 41 is installed in the toilet booth 141 surrounded by the side walls 14L, 14R, the rear wall 14B, and the door 9.
  • the walls 14L, 14R, 14B and the door 9 that surround the toilet booth 141 may have a height that reaches the ceiling 14C from the floor 14F, but in the present embodiment, the side walls 14L, 14R and the door as shown in FIG. A space is provided between the space 9 and the ceiling 14C to allow air to flow.
  • right and left mean the left and right when facing the entrance 4 from the outside of the toilet booth 141
  • front and rear mean front and rear when seated on the toilet bowl 41
  • upper and lower mean the ceiling 14C side (Upper side) and the installation surface (floor) 14F side (lower side) of the toilet bowl 41.
  • the left and right side walls 14L and 14R are plate members whose rear end side is linear and whose front end side is curved leftward so that the cross section (horizontal cross section) is J-shaped (see FIG. 2 and FIG. 3) If there is an adjacent toilet booth 141, the left wall 14L doubles as the right wall 14R of another toilet booth 141 located on the left, and the right wall 14R is the left wall 14L of another toilet booth 141 located on the right Double as
  • the guide rail 8 is installed at the upper inside of the right side wall 14R (see FIG. 3).
  • the guide rail 8 whose one end is held by the right side wall 14R passes the upper part of the entrance / exit 4 and the other end is fixed to the left side wall 14L.
  • the guide rail 8 is also installed inside the toilet booth on the left side wall 14L which doubles as the right side wall of the toilet booth 141 on the left side.
  • the door 9 is installed on the guide rail 8 in a hanging state, and the door 9 is moved along the guide rail 8 to open and close the entrance 4.
  • the door 9 is curved and slides along the guide rail 8.
  • the present invention is not limited to this, and the front including the left and right side walls and the door is a plane.
  • the plane shape may be rectangular.
  • a lock 91 is provided at the left end of the door 9, and the user in the toilet booth can perform locking and unlocking operations, and at the time of locking, it engages with a receiver (not shown) of the left side wall 14L. Inhibit the door opening.
  • the lock 91 is not limited to the structure engaged with the left side wall 14L, but may be any structure capable of closing the door 9 and engaged with the right side wall 14R, or engaged with the guide rail 8, the floor 14F and the ceiling 14C. It may be configured to be locked. In the case where the door 9 is automatically opened and closed, the lock 91 may be omitted as long as the opening operation of the door 9 is not performed until the user instructs the door opening. Further, the door 9 is provided with an open / close sensor (door sensor) 92 for detecting whether the lock 91 is locked or not and whether the door 9 is opened or closed.
  • each toilet booth 141 includes the toilet equipment 41 such as the toilet bowl 41, the toilet seat device 42, and the controller 43, the imaging device 11, the display device 13, the control device 44, and the alarm unit 45. It is done.
  • the imaging device 11 is provided on a ceiling 14C of the toilet booth 141, and captures an image so as to look into the toilet booth from the ceiling side.
  • the configuration may be such that different regions are imaged by a plurality of imaging devices 11, or the same region may be imaged at different angles by a plurality of imaging devices 11.
  • the toilet seat device 42 is provided on the Western-style toilet bowl 41, and has a function of heating a seat surface on which the user sits and a cleaning function of discharging warm water to clean the user's anus and local area.
  • the toilet seat device 42 includes a seating sensor 420 for detecting whether the user is seated, and based on the detection result of the seating sensor 420, when the user is seated, the hot water discharge button (not If the user presses the hot water discharge button (not shown) when the user is not seated, whether or not the discharge is possible is controlled so that the hot water is not discharged when the user presses the hot water discharge button (not shown).
  • the toilet bowl 41 is not limited to the Western style, and may be a Japanese style. When the Japanese style toilet bowl 41 is provided, the toilet seat device 42 is omitted.
  • the controller 43 has an operation unit 431 for performing operations such as temperature setting of the toilet seat device 42 and setting of the washing position. Further, the controller 43 has a display unit 432, a speaker 433 and a washing button 434. In addition to this, an emergency button, a fire notification button, an abnormality free button, or the like may be provided with a button (not shown) for inputting a use state. These buttons may be displayed on the display unit 432 and may be so-called software keys selected by the touch sensor or the operation unit 431.
  • the display unit 432 displays information set from the control device 44, in addition to the preset temperature of the toilet seat, the temperature of the hot water for washing, and the washing position.
  • the speaker 433 outputs an operation sound when the operation unit 431 is operated, a sound according to a warning described later, an imitation sound simulating a sound through which flush water for cleaning the toilet bowl flows, and the like.
  • the flush button 434 is an operation button operated by the user when releasing flush water to the toilet bowl 41.
  • the controller 43 detects that the flush button 434 is pressed, the flush valve (not shown) of the toilet bowl 41 is opened to release flush water.
  • the alarm unit 45 is, for example, an upper portion of the left and right side walls 14L and 14R, and is provided with a display unit 451 for displaying a light or a message as an alarm and a speaker 452 for outputting sound toward the outside of the toilet booth 141. . That is, the alarm is notified not only to the user in the toilet booth but also to the surroundings through the space between the upper portions of the side walls 14L and 14R and the ceiling 14C, and from which toilet booth the alarm is issued I understand it.
  • the display device 13 is a digital signage that is provided on the inner wall of the toilet booth and displays image information such as an advertisement and a guide of a building.
  • the display device 13 may have a speaker and may output a sound accompanying image information.
  • the control device 44 is electrically connected to the alarm unit 45, the controller 43, the toilet seat device 42, the imaging device 11, the display device 13 and the like, and based on the information detected by the imaging device 11, the alarm unit 45 or the controller 43 is Control.
  • the control device 44 is, for example, a computer including a CPU 441, a storage device (memory) 442, a communication IF (Interface) 444, an input / output IF (Interface) 445, and a communication bus 446 as shown in FIG.
  • the main storage device 442 is used as a cache of programs and data read by the CPU 441 and as a work area of the CPU.
  • the main storage device 442 is a random access memory (RAM), a read only memory (ROM), or the like.
  • the main storage device 442 also functions as a background image memory 421, a time series image memory 422, an area mask memory 423, a mask extraction memory 424, a motion extraction memory 425, an outline image memory 426, and a feature amount memory 427.
  • the auxiliary storage device 443 stores a program executed by the CPU 441, setting information used in the present embodiment, a condition table 471, and the like.
  • the auxiliary storage device 443 is an HDD, an SSD, a flash memory, or the like.
  • the auxiliary storage device 443 stores a parameter database 428 and a detection item database 429.
  • the communication IF 444 transmits and receives data to and from other computer devices.
  • the communication IF 444 is a wired or wireless network card or the like.
  • the input / output IF 445 is connected to the input / output device, and receives input from a user of the computer and outputs information to the user.
  • the input / output IF 445 according to the present embodiment is connected to the controller 43 as an input / output device, and receives an input from the operation unit 431, and performs a display output to the display unit 432 and a sound output to a speaker.
  • the components as described above are connected by the communication bus 446. A plurality of these components may be provided, or some of the components may not be provided.
  • control device 44 may be provided for each toilet booth 141, one control device 44 is provided for a plurality of toilet booths 141, and the abnormality of the plurality of toilet booths 141 is one control device.
  • an alarm may be notified to the controller 43 and the alarm unit 45 of each toilet booth 141 by one control device 44.
  • the CPU 441 is also called a micro processor unit (MPU), a microprocessor, or a processor.
  • the CPU 441 is not limited to a single processor, and may have a multiprocessor configuration. Also, a single CPU 441 connected by a single socket may have a multi-core configuration.
  • the processing of at least a part of the above-described units may be performed by a processor other than the CPU 441, for example, a dedicated processor such as a digital signal processor (DSP), a graphics processing unit (GPU), a numerical operation processor, a vector processor, or an image processor. good. Further, at least a part of the processing of each of the above-described units may be an integrated circuit (IC) or another digital circuit.
  • the integrated circuit includes an LSI, an application specific integrated circuit (ASIC), and a programmable logic device (PLD).
  • the PLD includes, for example, a field-programmable gate array (FPGA).
  • FPGA field-programmable gate array
  • Each of the units described above may be a combination of a processor and an integrated circuit. The combination is called, for example, a micro controller unit (MCU), a system-on-a-chip (SoC), a system LSI, a chip set, or the like.
  • the CPU 441 executes arithmetic processing in accordance with a program to obtain a photographing control unit 401, an image processing calculation unit 402, an operation detection unit 403, a change detection unit 404, an object counting unit 405, a planar feature quantity calculation unit 406, and time series features. It also functions as an amount calculation unit 407, a plane / time-series feature quantity calculation unit 408, an abnormality determination unit 409, and a notification unit 410.
  • the imaging control unit 401 controls the imaging device 11 and stores an image captured by the imaging device 11 in a memory.
  • the image processing calculation unit 402 performs preprocessing such as gray conversion, binarization, resizing of an image, mask processing, generation of an outline image, and the like.
  • the image processing calculation unit 402 in this example is an embodiment of notification data generation means for generating a contour image (notification data) from a captured image based on the determination result of abnormality as described later.
  • the motion detection unit 403 detects the motion of an object captured in a captured image.
  • the change detection unit 404 detects a change in an object captured in a captured image.
  • the object counting unit 405 counts the number of objects such as a user who has entered the room and a residue.
  • the planar feature quantity calculation unit 406 detects feature quantities such as the position, shape, and dimension of an object captured in a captured image, and identifies, for example, an object matching a human feature as a user.
  • the time-series feature quantity calculation unit 407 detects feature quantities such as the speed and time of the captured object from the captured images captured in time series.
  • the plane / time-series feature quantity calculation unit 408 detects feature quantities such as the direction and the flow line of the captured object from the captured image captured in time series.
  • An abnormality determination unit (abnormality determination unit) 409 calculates a motion detection unit 403, a change detection unit 404, an object counting unit 405, a planar feature quantity calculation unit 406, and time series feature quantity calculation for the captured image captured by the imaging device.
  • the abnormality in the toilet booth 14 is determined on the basis of the feature quantities and the like obtained by the unit 407 and the plane / time-series feature quantity calculation unit 408.
  • the notification unit (abnormality notification means) 410 notifies an abnormality to a predetermined notification destination such as the management server, the terminal of the administrator, the alarm unit 45 or the like when it is determined that an abnormality has occurred. Further, when detecting the remaining portion, the notification unit 410 may cause the alarm unit 45 or the speaker of the controller to output a voice message to the user, such as “There is something left behind.”
  • FIG. 7 is a diagram showing a process in which the control device 44 of each toilet booth 14 detects an abnormality and issues an alarm.
  • the control device 44 first determines whether the user has entered or left the room based on the captured image captured by the imaging device 11 (step S5). The details of the process of determining entry and exit will be described later.
  • the control device 44 selects (branches) the process according to the determination result of step S5 (step S10).
  • the control device 44 starts a residue detection algorithm (step S20).
  • the control device 44 executes the falling down detection algorithm (step S30) and the long time stay detection algorithm 40 in parallel.
  • control device 44 executes the report algorithm (step S50), and detects the detection results of the residue detection algorithm, the fallover detection algorithm, and the long-term stay detection algorithm as the management server 2, the administrator terminal 3, the alarm unit 45 and the like. Notify the notification destination.
  • FIG. 8 is a diagram showing the details of the process (step S5) of determining entry and exit in FIG.
  • the control device 44 acquires a captured image (vacant background image) in the empty room from the background image memory 421 (step S110).
  • the control device 44 acquires the captured images captured by the imaging device 11 in time series, and extracts the difference from the background image from the captured image (hereinafter also referred to as a time-series image) acquired in this time series And pre-processing such as binarizing processing (step S120).
  • step S130 the control device 44 determines whether or not there is movement of the pre-processed captured image (step S130).
  • the planar feature quantity calculation unit 406 extracts an object having features such as a size and a shape appropriate for a person, and an object having the feature of this person It is determined that there is motion when the object moves, and it is determined that there is no motion when an object of a size or shape that does not have human features moves, thereby excluding the influence of noise due to disturbance light etc. You may do so.
  • step S130 the control apparatus 44 will obtain
  • step S190 the control device 44 calculates a moving average of the objects captured in the time-series image (step S190), and determines whether this moving average is equal to or more than a predetermined value. (Step S195).
  • the control device 44 determines that there is no movement, that is, there is no user, and returns to step S110.
  • step S195 the control device 44 indicates that the user is not in continuous movement such as entering or leaving, for example, the user is sitting. It determines with it being inside and outputs the determination result which shows occupancy (step S199).
  • FIG. 9 is a diagram showing details of the residue detection algorithm (step S20) in FIG.
  • the control device 44 acquires a photographed image (vacant background image) before the user enters the room from the background image memory 421 (step S210). Further, the control device 44 acquires captured images captured by the imaging device 11 in time series (step S215).
  • control device 44 determines whether or not a mask image is present (step S220). If the determination is affirmative, the control device 44 combines the mask image with the background image at room time and the time-series image (step S225). Further, in the case of a negative determination in step S220, the control device 44 skips step S225 and shifts to step S230.
  • control device 44 gray-converts the vacant room background image and the time-series image, and extracts the difference between the vacant room background image and the time-series image. For example, if the user left behind in the toilet booth, the vacancy background image before the user who was judged to have left the room enters the room does not show the leftover, and the time series after the user leaves the room Since the forgotten item appears in the image, the forgotten item is extracted as a difference in step S230.
  • control device 44 binarizes the difference image, performs expansion processing (step S235), extracts the outline of the difference area, and obtains the area in the outline, that is, the area of the difference area (step S240). If the area of the difference area is equal to or less than the threshold (residue determination area) (No in step S245), the control device 44 ends the process of FIG. If the area of the difference area exceeds the threshold (step S245, Yes), the control device 44 determines that the difference area is a residue, and on the time-series image, a position surrounding this outline, in this example, the outline A rectangular frame is drawn at a position circumscribing the surface as a mark indicating the residue (step S250).
  • FIG. 10 is an example of an image in which a frame (label) is attached to the detected residue.
  • control device 44 outputs a time-series image having a frame surrounding the residue as a detection result of the residue (step S255), and registers the photographed image after the user leaves the room in the background image memory 421. , And update the vacancy background image (step S260).
  • the present invention is not limited to this, and it is determined whether the toilet door in the captured image is open or closed.
  • the room may be determined as the room, when the door changes from the closed state to the open state, from the closed state to the open state from the closed state to the room.
  • FIG. 11 is a diagram showing the details of the falling down detection algorithm (step S30) in FIG.
  • the control device 44 acquires a photographed image (vacant background image) before the user enters the room from the background image memory 421 (step S310). Further, the control device 44 acquires captured images captured by the imaging device 11 in time series (step S315).
  • control device 44 gray-converts the room-time background image and the time-series image, and extracts the difference between the room-time background image and the time-series image (step S320). As a result, the user who has entered the room or the package brought in by the user is extracted as a difference.
  • control device 44 binarizes the difference image, and obtains the movement of the difference image, that is, the movement of the user (step S325). For example, since the pixels change in time series at moving parts, the number of pixels (white pixels) changing in time series is calculated. At this time, the planar feature quantity calculation unit 406 extracts a region having a feature such as a size or a shape appropriate for a person, and excluding pixels of a region having no feature of the person, disturbance light or the like. The influence of noise may be suppressed.
  • control device 44 determines whether the number of pixels obtained in step S325 is less than a predetermined value, that is, whether or not the user has stopped (step S330). If an affirmative determination is made in step S330, control device 44 determines whether or not the positive determination is continued for a predetermined time (two seconds in this example) set in parameter database 428 (step S335). .
  • step S335 If an affirmative determination is made in step S335, the user falls down and can not move, so the control device 44 performs processing for extracting a contour from the time-series image, and generates a contour image (step S340).
  • FIG. 12 is an example of this contour image.
  • the control device 44 outputs a signal indicating that the collapse has occurred and a contour image as a determination result (step S345).
  • step S355 determines whether the user has left as in FIG. 8 (step S355). If the user has left the room, the process in FIG. 11 is performed. If not, the process returns to step S310.
  • FIG. 13 is a diagram showing the details of the long-term stay detection algorithm (step S40) in FIG.
  • the control device 44 acquires the total number (the number of frames) of time-series images captured after the user enters the room (step S410).
  • the control device 44 determines that the staying time of the user exceeds the predetermined time depending on whether the cumulative number of time-series images (hereinafter also referred to as the cumulative image number) j is larger than the frame rate multiplied by the predetermined time. It is determined whether or not (step S420).
  • step S420 the control device 44 increments the image total number j (step S430), and determines whether the user has left the room as in FIG. 8 (step S440).
  • step S440 determines whether the user has left the room as in FIG. 8.
  • the control device 44 ends the process of FIG. 13 when the user leaves the room in step S440, and returns to step S410 when the user is in the room.
  • step S420 the control device 44 performs processing for extracting an outline from the time-series image, and generates an outline image (step S450). Then, the control device 44 outputs a signal indicating that the user has been staying for a long time and the outline image as the determination result (step S460), and initializes the image total number j (step S470). End the processing of.
  • FIG. 14 is a diagram showing details of the report algorithm (step S50) in FIG.
  • the control device 44 first determines whether or not there is an abnormality (step S510). If the determination is negative, the process of FIG. 14 is ended. If the determination is affirmative, the process of step S520 and subsequent steps is performed. .
  • control device 44 draws time in the image (hereinafter also referred to as an abnormal image) output in step S255 (step S520), and converts the abnormal image into a predetermined size ( Resizing is performed (step S525).
  • control device 44 determines whether or not there is a mask image (step S530). If the determination is affirmative, the mask image is combined with the abnormal image (step S535). If the determination is negative, step S535. And skip to step S540.
  • step S540 the control device 44 temporarily stores the abnormal image as a file on the memory as a file, and reads from the storage device (memory) 442 a fixed text notifying of the occurrence of a residual matter as a mail text,
  • the file of the abnormal time image is attached to the mail text and transmitted as an electronic mail to a predetermined address, and abnormal notice information indicating that the abnormality has occurred is transmitted to the alarm unit 45 (step S545).
  • the control device 44 deletes the file and the time-series image used for determination of abnormality from the memory (step S550).
  • control device 44 renders time in the image (hereinafter also referred to as abnormal image) output in step S345 (step S560), and converts the abnormal image to a predetermined size. (Resize) (Step S565).
  • the control device 44 temporarily stores the abnormal time image as a file on the memory as a file (step S 570), and reads from the storage device (memory) 442 a fixed text notifying that a fall has occurred, and uses it as a mail text. Then, a file of the abnormal time image is attached to the mail text, and it is sent as an electronic mail to a predetermined address (step S575). After transmission, the control device 44 deletes the file and the time-series image used for determination of abnormality from the memory (step S 580).
  • control device 44 draws time in the image (hereinafter also referred to as an abnormal image) output in step S460 (step S590), and the abnormal image has a predetermined size. Convert (resize) to (step S595).
  • the control device 44 temporarily stores the abnormal time image as a file on the memory as a file (step S600), and reads from the storage device (memory) 442 a fixed text notifying an abnormality that collapse has occurred, and sets it as a mail text.
  • a file of the abnormal time image is attached to the mail text, and sent to the predetermined address as an electronic mail, and abnormal notice information indicating that the abnormality has occurred is sent to the alarm unit 45 (step S605).
  • the control device 44 deletes the file and the time-series image used for the determination of the abnormality from the memory (step S610).
  • the occurrence of an abnormality in the toilet booth can be detected based on the captured image, and the occurrence of the abnormality can be notified to the administrator or the management server.
  • the security management device of the present embodiment when a residue is generated in the toilet booth, the administrator specifically grasps the situation by notifying an image with a frame attached to the detected residue. be able to.
  • the administrator when falling down or staying for a long time occurs, the administrator can quickly know the occurrence of an abnormality by converting the captured image into a contour image and giving notification, and a clear image in the toilet booth The privacy of the user is maintained because the administrator and management server are not notified.
  • the entry / exit is determined based on the movement of the user.
  • the second embodiment an example in which the entry / exit of the user is determined using a door sensor will be described.
  • this embodiment is the same as the above-mentioned embodiment except the process of entering and leaving the room, the description of the same elements will be omitted.
  • FIG. 15 is a diagram showing determination processing of entering and leaving a room using a door sensor.
  • the control device 44 acquires the state of the door detected by the door sensor, for example, whether the door is closed (or locked) or open and stores it in the memory (step S1010).
  • control device 44 compares the latest state acquired in step S1010 with the state stored in the memory the previous time or a predetermined time, and determines whether or not the door has changed from the closed state to the open state ( Step S1020).
  • step S1010 the control device 44 determines that the user has left the room, and outputs a determination result (a flag, a control signal or the like) indicating the room leaving (step S1030).
  • step S1020 the control device 44 compares the latest state obtained in step S1010 with the state stored in the memory the previous time or a predetermined time, and changes the door from the open state to the closed state. It is determined whether or not it has been (step S1040).
  • step S1040 determines that the user has entered the room, and outputs a determination result indicating the entry (step S1050).
  • step S1040 determines whether or not the state of the door acquired in step S1010 is in a closed state (step S1060).
  • step S1060 the control device 44 determines that the user is in the room and outputs the determination result indicating the room (step S1070). If the determination is negative, the process returns to step S1010. Thus, the user's entering / exiting determination may be performed based on the door sensor.
  • Embodiment 3 In the present embodiment, an example of a security management method in a multipurpose room is shown. In addition, since this embodiment is the same as that of above-mentioned Embodiment 1 except the structure which made the toilet booth the multipurpose room, the description about the same element is abbreviate
  • FIG. 16 is an explanatory diagram of the multipurpose room
  • FIG. 17 is a diagram showing processing at the time of entering the multipurpose room
  • FIG. 18 is a diagram showing a process at the time of leaving in the multipurpose room.
  • a plurality of (two in FIG. 16) imaging devices are installed in the multipurpose room, and abnormalities are respectively detected in a plurality of areas.
  • step S710 When the user enters the room, when the door is opened, a message indicating that the door is opened is sent from the door sensor to the control device 44. As shown in FIG. 17, upon receiving this message (step S710), the control device 44 determines whether there is movement in the room (step S720), where there is movement and the door is closed. If it is determined that the user has entered the room (step S740), the message is received (step S730). The process of the room entry determination may be performed as shown in FIG. 8 and FIG.
  • control device 44 executes a collapse detection algorithm on the captured images acquired from the plurality of imaging devices 11 (step S750). If it is determined in step S750 that there is no movement in all the areas, it is determined that falling down has occurred, and if movement has occurred in any of the areas, it is determined that falling down has not occurred. In addition, when a user is not one person but a carer, an infant, etc. are involved and a plurality of users enter the room, each of the plurality of users is judged. For example, the number of people who entered the multipurpose room is counted, and it is determined whether or not there is a movement for this number of people.
  • step S710 to S740 in FIG. 17 corresponds to step S10 in FIG. 7, and step S750 corresponds to step S30.
  • FIG. 17 shows an example in which the falling detection is performed when the user enters the room, but it is also possible to perform long-time stay detection in parallel with the falling detection.
  • step S810 when the user leaves the room, when the door is opened, a message indicating that the door is opened is sent from the door sensor to the control device 44.
  • the control device 44 determines whether there is movement in the room (step S820), where there is no movement or the user is on the door side If it is determined that the user has moved, it is determined that the user has left the room (step S 840). Note that this process of leaving determination may be performed as shown in FIG. 8 and FIG.
  • step S850 the control device 44 executes a residual detection algorithm on the captured images acquired from the plurality of imaging devices 11 (step S850). If a residue is detected in any area, it is determined that there is an abnormality, and if there is no residue in all areas, it is determined that there is no abnormality.
  • the entry determination process in steps S810 to S840 in FIG. 18 corresponds to steps S5 and S10 in FIG. 7, and step S850 corresponds to step S20. That is, the entry / exit detection is performed (step S10), and the residue detection algorithm (step S20), the falling detection algorithm (step S30), and the long-term stay detection algorithm (step S40) are executed according to the entry / exit status.
  • the overall flow of reporting when there is an abnormality (step S50) is the same as that of FIG. 7 in this embodiment.
  • the security management device of the present embodiment the occurrence of an abnormality in the toilet booth is detected based on the captured image also in the multipurpose room, and the occurrence of the abnormality is notified to the administrator or the management server. it can. Further, according to the security management device of the present embodiment, by disposing a plurality of imaging devices in a multipurpose room and detecting an abnormality in each of a plurality of areas, it is possible to detect an abnormality with high accuracy.
  • Toilet facility 2 Management server 3: Administrator terminal 4: Entrance 5: Network 8: Guide rail 9: Door 10: Toilet facility 11: Imaging device 13: Display device 14: Toilet booth 100: Security management system

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Gerontology & Geriatric Medicine (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

利用者のプライバシーを確保しつつ、セキュリティの管理を行う技術を提供する。トイレブースやシャワーブース、更衣室等を対象ブースとし、当該対象ブース内を撮像する撮像装置と、前記撮像装置によって撮像された撮像画像に基づいて、前記対象ブース内の異常を判定する異常判定手段と、前記異常の判定結果に基づいて通知データを生成する通知データ生成手段と、前記通知データを通知する異常通知手段とを備える。

Description

セキュリティ管理システム
　本発明は、セキュリティ管理システムに関する。
　駅や空港等の不特定多数の人が利用する場所では、不審物の置き去りを監視し、不審物が置かれた場合には、迅速に発見して撤去できることが望ましい。
　このため、監視空間を監視カメラで撮像し、監視画像から不審物を特定する監視装置が提案されている（特許文献１）。
特開２０１１－４９６４６号公報 特開２０１５－８７８８２号公報 特許第４８５９８７９号
　駅のホームや空港のロビーなど、公開された場所であれば、監視カメラを設けて監視することができるが、トイレブースや更衣室、シャワー室等、利用者が第三者から見られないように閉じた状態で利用するブース（以下対象ブースとも称す）では、プライバシーを確保するため監視カメラを設けることができず、対象ブース内に残された不審物を検出することが困難であった。同様に、対象ブース内で、設備が持ち去られたり、破壊されたりした場合でも、これを検出することが、困難であった。即ち、対象ブース内では、不審物の残留、設備の持ち去り、設備の破壊といった異常な事態を検出するシステムの構築が困難であった。
　そこで、本発明は、利用者のプライバシーを確保しつつ、セキュリティの管理を行う技術の提供を目的とする。
　上記課題を解決するため、本発明に係るセキュリティ管理システムは、
　対象ブース内を撮像する撮像装置と、
　前記撮像装置によって撮像された撮像画像に基づいて、前記対象ブース内の異常を判定する異常判定手段と、
　前記異常の判定結果に基づいて通知データを生成する通知データ生成手段と、
　前記通知データを通知する異常通知手段とを備える。
　前記セキュリティ管理システムは、前記異常判定手段が、前記撮像画像から前記対象ブースの利用者を検出し、前記利用者の動きに基づいて異常を判定してもよい。
　前記セキュリティ管理システムは、前記異常を検出した場合に、前記通知データ生成手段が、前記撮像画像から輪郭を抽出した画像を通知データとして生成してもよい。
　前記セキュリティ管理システムは、前記異常判定手段が、前記利用者の動きに基づいて、前記対象ブースへの利用者の入室又は前記対象ブースからの前記利用者の退出を検出してもよい。
　前記セキュリティ管理システムは、前記異常判定部が、前記利用者の入室前に撮像された画像と、前記利用者の退出後に撮像された画像とを比較して異常を判定してもよい。
　上記課題を解決するため、本発明に係るセキュリティ管理方法は、
　対象ブース内を撮像装置によって撮像するステップと、
　前記撮像装置によって撮像された撮像画像に基づいて、前記対象ブース内の異常を判定するステップと、
　前記異常の判定結果に基づいて通知データを生成するステップと、
　前記通知データを通知するステップと、
をコンピュータが実行する。
　前記セキュリティ管理方法は、前記撮像画像から前記対象ブースの利用者を検出し、前記利用者の動きに基づいて異常を判定してもよい。
　前記セキュリティ管理方法は、前記異常を検出した場合に、前記撮像画像から輪郭を抽出した画像を通知データとして生成してもよい。
　前記セキュリティ管理方法は、前記利用者の動きに基づいて、前記対象ブースへの利用者の入室又は前記対象ブースからの前記利用者の退出を検出してもよい。
　前記セキュリティ管理方法は、前記利用者の入室前に撮像された画像と、前記利用者の退出後に撮像された画像とを比較して異常を判定してもよい。
　また、本発明は、上記セキュリティ管理方法をコンピュータに実行させるためのセキュリティ管理プログラムであっても良い。更に、前記セキュリティ管理プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録されていても良い。
　ここで、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読み取ることができる記憶媒体をいう。このような記憶媒体の内コンピュータから取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、CD-R/W、DVD（登録商標）、DAT、８mmテープ、メモリカード等がある。また、コンピュータに固定された記憶媒体としてハードディスクやＲＯＭ（リードオンリーメモリ）等がある。
　本発明によれば、利用者のプライバシーを確保しつつ、セキュリティの管理を行う技術を提供できる。
セキュリティ管理システムの構成を示す図である。 トイレ施設の一例を示す図である。 トイレブースを示す斜視図である。 トイレブースを示す正面図である。 コントローラの一例を示す図である。 制御装置の構成を示す図である。 異常を検出して警報を発する処理全体のフローを示す図である。 入退室を判定する処理の詳細を示す図である。 残留物検出アルゴリズムの詳細を示す図である。 検出した残留物に枠（標識）を付した画像の一例である。 倒れ込み検知アルゴリズムの詳細を示す図である。 輪郭画像の一例である。 長時間滞在検出アルゴリズムの詳細を示す図である。 報告アルゴリズムの詳細を示す図である。 ドアセンサを用いた入退室の判定処理を示す図である。 多目的室の説明図である。 多目的室における入室時の処理を示す図である。 多目的室における退出時の処理を示す図である。
　〈実施形態１〉
　以下、本発明の実施の形態について、図面に基づいて説明する。なお、実施の形態は本発明の一例であり、本発明の構成は以下の例には限られない。
　図１は、本実施形態１に係るセキュリティ管理システム１００の構成を示す図である。本実施の形態に係るセキュリティ管理システム１００は、撮像装置１１や、制御装置４４、警報部４５、管理サーバ２を有し、これらがインターネットやＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク５を介して接続されている。セキュリティ管理システム１００は、トイレ施設１０に設けられたトイレブース（便房）１４を管理対象ブースとし、トイレブース１４において利用者が残留物を残して退出した場合や、トイレ設備を破壊した場合、トイレ設備を持ち去った場合、利用者がトイレブース内で倒れた場合など、異常が生じた場合に、この異常が生じたことを示す通知データを出力する。セキュリティ管理システム１００は、この異常を通知する情報（異常通知情報）を所定の通知先、例えばトイレ施設を管理する管理者の用いる管理者端末３へ通知する。なお、図１では、セキュリティ管理システム１００が管理者端末３を含まない例を示したが、セキュリティ管理システム１００が、管理者端末３を含んでも良い。
　トイレ施設１０は、例えば百貨店等の商業施設や駅等において、不特定多数の利用者（公衆）が利用する公衆トイレであり、複数の建物の各々や、建物の複数のフロアの各々に備えられる。本実施形態のトイレ施設１０は、複数のトイレブース１４を有し、各トイレブース１４に制御装置４４や警報部４５を備えている。制御装置４４は、トイレブース１４における異常の判定や、この異常を示す通知データを生成する。警報部４５，５２は、制御装置４４や管理サーバ２から通知される異常通知情報に基づき、警告灯の明滅や、警報音・音声メッセージの出力等を行い、トイレ施設内の利用者に異常の発生を知らせる。
　図２はトイレ施設１０の一例を示す図である。図２に示すように、トイレ施設１０は、例えば、女性用トイレ施設１０１、男性用トイレ施設１０２及び多目的トイレ施設１０３に区分されている。また、トイレ施設１０は、入り口１０４を除いて周囲が壁面１０５で囲まれている。即ち、トイレ施設１０を利用する利用者は、出入り口１０４を介してトイレ施設１０に出入りする構成となっている。なお、出入り口１０４は、一カ所に限らず、複数箇所に備えられても良い。各トイレブース１４の制御装置４４は、異常を検出した場合、管理サーバ２へ通知する。女性用トイレ施設１０１には大便器４１が設けられたトイレブース１４１が複数設けられ、男性用トイレ施設１０２には大便器４１が設けられたトイレブース１４１と小便器４９が設けられたトイレブース１４２がそれぞれ複数設けられている。図２の多目的トイレ施設１０３は、大便器４１の他、オストメイト用設備や乳児用ベッドが備えられた一つのトイレブースである。これに限らず、多目的トイレ施設１０３は、複数のトイレブースを有しても良い。このように本実施形態のトイレ施設１０は、トイレブース１４として、大便器４１が設けられたトイレブース１４１と小便器４９が設けられたトイレブース１４２と多目的トイレ施設１０３とを有している。ここで、トイレブース１４とは、扉や壁等で囲まれ、利用時に利用者が一人の状態で用を足すための便器４１，４９等のトイレ設備１が設けられた空間（室）である。なお、トイレブース１４は、一人で利用することに厳密に限定されるものではなく、介助者や乳幼児が利用者と同時に入室可能なものでも良い。また、トイレブース１４は、幼児用トイレや小便器４９が備えられた空間のように完全に囲われていない空間であっても良い。
　図３は、大便器４１を備えたトイレブース１４１の一例を示す斜視図、図４はトイレブース１４１を示す正面図である。トイレブース１４１は、左右一対の側壁１４Ｌ，１４Ｒ及び後壁１４Ｂにより三方が囲まれ、正面にトイレブース１４１の出入り口４を開閉する扉９を有する。これら側壁１４Ｌ、１４Ｒ、後壁１４Ｂ、扉９によって囲繞されたトイレブース１４１の中に大便器４１が設置されている。トイレブース１４１を囲繞する壁１４Ｌ，１４Ｒ，１４Ｂ及び扉９は、床１４Ｆから天井１４Ｃに達する高さとしても良いが、本実施形態では、図４に示すように左右の側壁１４Ｌ，１４Ｒ及び扉９と天井１４Ｃとの間に空間を設けて空気の流通を可能にしている。
　ここで、左右とは、トイレブース１４１の外から出入り口４に正対した場合の左側及び右側をいい、前後とは便器４１に着座したときの前方及び後方をいい、上下とは、天井１４Ｃ側（上側）及び便器４１の設置面（床）１４Ｆ側（下側）をいう。
　左右の側壁１４Ｌ、１４Ｒは、横断面（水平断面）がＪ字形になるように、後端側が直線状で、前端側が左方へ湾曲した形状をなす板材であり（図２、図３参照）、隣接するトイレブース１４１がある場合、左側壁１４Ｌは、左隣に位置する別のトイレブース１４１の右側壁１４Ｒを兼ね、右側壁１４Ｒは右隣に位置する別のトイレブース１４１の左側壁１４Ｌを兼ねる。
　右側壁１４Ｒには、その内側上部にガイドレール８の一端が設置されている（図３参照）。この右側壁１４Ｒに一端が保持されたガイドレール８は、出入り口４の上部を通り、他端が左側壁１４Ｌに固設されている。なお、図３には省略したが左隣のトイレブース１４１の右側壁を兼ねる左側壁１４Ｌのトイレブース内側にもガイドレール８は設置される。このガイドレール８に扉９が垂下された状態で設置され、扉９をガイドレール８に沿って移動させることで出入り口４を開閉する。なお、本実施形態では、扉９が湾曲し、ガイドレール８に沿ってスライドする例を示したが、これに限らず左右側壁及び扉を含む正面を平面とし、トイレブース１４１の水平断面形状（平面形状）を矩形としても良い。
　扉９の左側端部には、錠９１が設けられ、トイレブース内の利用者によって施錠及び開錠の操作が可能であり、施錠時に左側壁１４Ｌの受け具（不図示）と係合して開扉を抑止する。錠９１は、この左側壁１４Ｌと係合する構成に限らず、扉９を閉止できればよく、右側壁１４Ｒと係合する構成や、その他、ガイドレール８、床１４Ｆ、天井１４Ｃと係合して施錠する構成であっても良い。なお、扉９を自動で開閉するような場合で、利用者が開扉を指示するまで扉９の開動作が行われない構成であれば錠９１を省略しても良い。また、扉９には、錠９１が施錠されているか否かや、扉９が開いているか、閉じられているかを検出する開閉センサ（ドアセンサ）９２が備えられている。
　図３、図４に示すように、各トイレブース１４１には、便器４１、便座装置４２、コントローラ４３等のトイレ設備１や、撮像装置１１、表示装置１３、制御装置４４、警報部４５が備えられている。
　撮像装置１１は、トイレブース１４１の天井１４Ｃに設けられ、天井側からトイレブース内を俯瞰するように撮像する。本例では、天井１４Ｃに一台の撮像装置１１を設ける構成としたが、これに限らず、撮像装置１１は、トイレブース１４１内に複数設けられてもよい。この場合、複数の撮像装置１１でそれぞれ異なる領域を撮像する構成でも、複数の撮像装置１１で同じ領域を異なる角度で撮像する構成でもよい。
　便座装置４２は、洋式の便器４１上に設けられ、利用者が着座する座面を加温する機能や温水を吐出して利用者の肛門や局部を洗浄する洗浄機能を有している。また、便座装置４２は、利用者が着座しているか否かを検出する着座センサ４２０を備え、この着座センサ４２０の検出結果に基づき、利用者が着座しているときに温水の吐出ボタン（不図示）が押されると温水を吐出し、利用者が着座していないときに温水の吐出ボタン（不図示）が押されても温水を吐出しないように、吐出の可否を制御する。また、着座センサ４２０の検出結果に基づき、利用者が着座していない場合には座面の温度を低くして省電力モードとする制御等を行う。なお、便器４１は、洋式に限らず和式であっても良く、和式の便器４１が設けられた場合には便座装置４２は省略される。
　コントローラ４３は、図５に示すように、便座装置４２の温度設定や洗浄位置の設定などの操作を行う操作部４３１を有している。また、コントローラ４３は、表示部４３２や、スピーカ４３３、洗浄ボタン４３４を有している。この他、非常ボタンや火災報知ボタン、異常無しボタン等、使用状態を入力するボタン（不図示）を備えてもよい。これらのボタンは、表示部に４３２に表示させ、タッチセンサや操作部４３１で選択する所謂ソフトウェアキーであってもよい。
　表示部４３２は、便座の設定温度や洗浄用の温水の温度、洗浄位置の他、制御装置４４から受信した情報等を表示する。
　スピーカ４３３は、操作部４３１を操作した際の操作音や、後述の警告に係る音、便器を洗浄する洗浄水が流れる音を模擬する擬音等を出力する。
　洗浄ボタン４３４は、便器４１に洗浄水を放出する際に利用者によって操作される操作ボタンである。コントローラ４３は、洗浄ボタン４３４が押されたことを検知すると、便器４１のフラッシュ弁（不図示）を開放させて洗浄水を放出させる。
　警報部４５は、例えば左右の側壁１４Ｌ，１４Ｒの上部であって、警報としての光やメッセージを表示する表示部４５１や音を出力するスピーカ４５２がトイレブース１４１の外側へ向けて設けられている。即ち、側壁１４Ｌ，１４Ｒの上部と天井１４Ｃとの間の空間を介して警報が当該トイレブース内の利用者だけでなく周囲に報知する構成としており、どのトイレブースから警報が発せられているかが分かるようになっている。
　表示装置１３は、トイレブースの内壁に設けられ、広告や建物の案内等の画像情報を表示するデジタルサイネージである。表示装置１３は、スピーカを有し、画像情報に伴う音を出力するものでもよい。
　制御装置４４は、警報部４５や、コントローラ４３、便座装置４２、撮像装置１１、表示装置１３等と電気的に接続し、撮像装置１１で検出した情報に基づいて、警報部４５やコントローラ４３を制御する。制御装置４４は、例えば図６に示すように、ＣＰＵ４４１や、記憶装置（メモリ）４４２、通信ＩＦ（Interface）４４４、入出力ＩＦ（Interface）４４５、通信バス４４６を備えたコンピュータである。
　主記憶装置４４２は、ＣＰＵ４４１が読み出したプログラムやデータのキャッシュや、ＣＰＵの作業領域として用いられる。主記憶装置４４２は、具体的には、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等である。主記憶装置４４２は、背景画像メモリ４２１、時系列画像メモリ４２２、領域マスクメモリ４２３、マスク抽出メモリ４２４、動き抽出メモリ４２５、輪郭画像メモリ４２６、特徴量メモリ４２７としても機能する。
　補助記憶装置４４３は、ＣＰＵ４４１により実行されるプログラムや、本実施の形態で用いる設定情報、条件テーブル４７１などを記憶する。補助記憶装置４４３は、具体的には、ＨＤＤやＳＳＤ、フラッシュメモリ等である。補助記憶装置４４３は、パラメータデータベース４２８や検出事項データベース４２９を格納する。
　通信ＩＦ４４４は、他のコンピュータ装置との間でデータを送受信する。通信ＩＦ４４４は、具体的には、有線又は無線のネットワークカード等である。入出力ＩＦ４４５は、入出力装置と接続され、コンピュータのユーザから入力を受け付けたり、ユーザへ情報を出力したりする。本実施形態の入出力ＩＦ４４５は、入出力装置としてコントローラ４３が接続され、操作部４３１による入力を受けたり、表示部４３２への表示出力、スピーカへの音出力を行ったりする。以上のような構成要素が、通信バス４４６で接続されている。なお、これらの構成要素は複数設けられていても良いし、一部の構成要素を設けないようにしてもよい。例えば、制御装置４４は、トイレブース１４１毎に設けられていても良いが、複数のトイレブース１４１に対して一つの制御装置４４を設けて、複数のトイレブース１４１の異常を一つの制御装置で検出して管理サーバ２へ送信すると共に、警報を一つの制御装置４４で各トイレブース１４１のコントローラ４３や警報部４５へ通知する構成としても良い。
　ＣＰＵ４４１は、ＭＰＵ（Micro Processor Unit）、マイクロプロセッサ、プロセッサとも呼ばれる。ＣＰＵ４４１は、単一のプロセッサに限定される訳ではなく、マルチプロセッサ構成であってもよい。また、単一のソケットで接続される単一のＣＰＵ４４１がマルチコア構成を有していても良い。上記各部の少なくとも一部の処理は、ＣＰＵ４４１以外のプロセッサ、例えば、Digital Signal Processor(DSP)、Graphics Processing Unit（GPU）、数値演算プロセッサ、ベクトルプロセッサ、画像処理プロセッサ等の専用プロセッサで行われても良い。また、上記各部の少なくとも一部の処理は、集積回路（ＩＣ）、その他のデジタル回路であっても良い。また、上記各部の少なくとも一部にアナログ回路が含まれても良い。集積回路は、ＬＳＩ，Application Specific Integrated Circuit（ASIC），プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）を含む。ＰＬＤは、例えば、Field-Programmable Gate Array(FPGA)を含む。上記各部は、プロセッサと集積回路との組み合わせであっても良い。組み合わせは、例えば、ＭＣＵ（Micro Controller Unit），ＳｏＣ（System-on-a-chip），システムＬＳＩ，チップセットなどと呼ばれる。ＣＰＵ４４１は、プログラムに従って演算処理を実行することにより、撮影制御部４０１、画像処理演算部４０２、動作検出部４０３、変化検出部４０４、対象物計数部４０５、平面特徴量算出部４０６、時系列特徴量算出部４０７、平面・時系列特徴量算出部４０８、異常判定部４０９、通知部４１０としても機能する。
　撮影制御部４０１は、撮像装置１１を制御し、撮像装置１１で撮像した画像をメモリに記憶させる。画像処理演算部４０２は、画像のグレー変換、二値化、リサイズ等の前処理や、マスク処理、輪郭画像の生成等を行う。本例の画像処理演算部４０２は、後述するように異常の判定結果に基づいて撮像画像から輪郭画像（通知データ）を生成する通知データ生成手段の一形態である。動作検出部４０３は、撮像画像に撮像された物体の動きを検出する。変化検出部４０４は、撮像画像に撮像された物体の変化を検出する。対象物計数部４０５は、入室した利用者や残留物といった対象物の数を計数する。平面特徴量算出部４０６は、撮像画像に撮像された物体の位置や形状、寸法といった特徴量を検出し、例えば人の特徴と合致する物体を利用者として特定する。時系列特徴量算出部４０７は、時系列的に撮像された撮像画像から、撮像された物体の速度や時間といった特徴量を検出する。平面・時系列特徴量算出部４０８は、時系列的に撮像された撮像画像から、撮像された物体の方向や動線といった特徴量を検出する。異常判定部（異常判定手段）４０９は、撮像装置によって撮像された撮像画像について、動作検出部４０３や、変化検出部４０４、対象物計数部４０５、平面特徴量算出部４０６、時系列特徴量算出部４０７、平面・時系列特徴量算出部４０８で求めた特徴量等に基づいて、トイレブース１４内の異常を判定する。通知部（異常通知手段）４１０は、異常が発生したと判定された場合に、管理サーバや管理者の端末、警報部４５等、所定の通知先に異常を通知する。また、通知部４１０は、残留部を検出した場合に、警報部４５やコントローラのスピーカから、「お忘れ物があります。」等のように、利用者に対して音声メッセージを出力させてもよい。
　〈セキュリティ管理方法〉
　図７は、各トイレブース１４の制御装置４４が、異常を検出して警報を発する処理を示す図である。制御装置４４は、先ず撮像装置１１によって撮像された撮像画像に基づいて利用者の入退室を判定する（ステップＳ５）。なお、入退室を判定する処理の詳細については後述する。
　制御装置４４は、ステップＳ５の判定結果に応じて処理を選択（分岐）する（ステップＳ１０）。ここで判定結果が退室であった場合、制御装置４４は、残留物検出アルゴリズムを開始させる（ステップＳ２０）。一方、判定結果が入室又は在室であった場合、制御装置４４は、倒れ込み検出アルゴリズム（ステップＳ３０）と長時間滞在検出アルゴリズム４０とを並列に実行する。
　そして、制御装置４４は、報告アルゴリズムを実行し（ステップＳ５０）、残留物検出アルゴリズムや倒れ込み検出アルゴリズム、長時間滞在検出アルゴリズムの検出結果を管理サーバ２や管理者端末３、警報部４５といった所定の通知先に通知する。
　図８は、図７における入退室を判定する処理（ステップＳ５）の詳細を示す図である。制御装置４４は、背景画像メモリ４２１から空室時の撮像画像（空室時背景画像）を取得する（ステップＳ１１０）。また、制御装置４４は、撮像装置１１によって撮像された撮像画像を時系列に取得し、この時系列に取得した撮像画像（以下、時系列画像とも称す）から背景画像との差分を抽出する処理や、二値化する処理等の前処理を行う（ステップＳ１２０）。
　次に制御装置４４は、前処理後の撮像画像について動きが有るか否かを判定する（ステップＳ１３０）。なお、ステップＳ１３０では、利用者の入退室を検出するため、平面特徴量算出部４０６により、人として妥当な大きさや形等の特徴を有した物体を抽出し、この人の特徴を有した物体が動いた場合に動きが有ると判定し、人の特徴を有していない大きさや形の物体が動いた場合には動きが無いと判定することで、外乱光等によるノイズの影響を除外するようにしてもよい。
　ステップＳ１３０にて肯定判定であれば、制御装置４４は、撮像画像から当該動きのベクトルを求める（ステップＳ１４０）。また、制御装置４４は、この動きが所定時間（本例では０．５秒）以上継続したか否かを判定する（ステップＳ１５０）。ここで、肯定判定であれば、制御装置４４は、当該動きのベクトルが室内向きであるか、ドア即ち出口向きであるかを判別する（ステップＳ１６０）。制御装置４４は、当該動きのベクトルが室内から出口へ進む向きである場合には、利用者が退室したと判別し、退室を示す判定結果（フラグや制御信号等）を出力する（ステップＳ１７０）。また、制御装置４４は、当該動きのベクトルがドアから室内へ入る向きである場合には、利用者が入室したと判別し、入室を示す判定結果を出力する（ステップＳ１８０）。
　一方、ステップＳ１３０、Ｓ１５０で否定判定であった場合、制御装置４４は、時系列画像に撮像された物体の移動平均を算出し（ステップＳ１９０）、この移動平均が所定値以上か否かを判定する（ステップＳ１９５）。ここで、移動平均が所定値未満の場合（ステップＳ１９５，Ｎｏ）、制御装置４４は、動きが無い、即ち利用者が存在しないと判定し、ステップＳ１１０に戻る。
　また、ステップＳ１９５にて移動平均が所定値以上の場合（ステップＳ１９５，Ｙｅｓ）、制御装置４４は、利用者が座っているなど、入退室のように連続した動きではないものの利用者が在室中であると判定し、在室を示す判定結果を出力する（ステップＳ１９９）。
　図９は、図７における残留物検出アルゴリズム（ステップＳ２０）の詳細を示す図である。制御装置４４は、背景画像メモリ４２１から当該利用者が入室する前の撮影画像（空室時背景画像）を取得する（ステップＳ２１０）。また、制御装置４４は、撮像装置１１によって撮像された撮像画像を時系列に取得する（ステップＳ２１５）。
　次に、制御装置４４は、マスク画像が存在するか否かを判定し（ステップＳ２２０）、肯定判定であれば空室時背景画像と時系列画像にマスク画像を合成する（ステップＳ２２５）。また、ステップＳ２２０にて否定判定の場合、制御装置４４は、ステップＳ２２５をスキップしてステップＳ２３０へ移行する。
　ステップＳ２３０にて、制御装置４４は、空き室時背景画像と時系列画像をグレー変換し、この空き室時背景画像と時系列画像の差分を抽出する。例えば利用者がトイレブース内に忘れ物をした場合、退室したと判定された利用者が入室する前の空き室時背景画像には当該忘れ物が写っておらず、当該利用者が退室した後の時系列画像には当該忘れ物が写っているため、ステップＳ２３０にて当該忘れものが差分として抽出される。
　また、制御装置４４は、差分画像を二値化して、膨張処理し（ステップＳ２３５）、差分領域の輪郭を抽出すると共に、この輪郭内の面積、即ち差分領域の面積を求める（ステップＳ２４０）。制御装置４４は、この差分領域の面積が閾値（残留物判定面積）以下であれば（ステップＳ２４５，Ｎｏ）、図９の処理を終了する。また、差分領域の面積が閾値を越えていれば（ステップＳ２４５，Ｙｅｓ）、制御装置４４は、差分領域を残留物と判別し、時系列画像上において、この輪郭を囲む位置、本例では輪郭に外接する位置に、残留物を示す標識として、矩形状の枠を描画する（ステップＳ２５０）。図１０は、検出した残留物に枠（標識）を付した画像の一例である。
　そして、制御装置４４は、残留物を囲む枠を付した時系列画像を残留物の検出結果として出力し（ステップＳ２５５）、当該利用者が退室した後の撮影画像を背景画像メモリ４２１に登録し、空室時背景画像を更新する（ステップＳ２６０）。
　なお、本例では、利用者の動きに基づいて利用者の入退室を検出したが、これに限らず、撮像画像中のトイレのドアが開いた状態か閉じた状態かを判定し、当該ドアが開いた状態から閉じた状態に変化した場合に入室、当該ドアが閉じた状態から開いた状態に変化した場合に退室、閉じた状態から開いた状態までを在室と判別してもよい。
　図１１は、図７における倒れ込み検知アルゴリズム（ステップＳ３０）の詳細を示す図である。制御装置４４は、背景画像メモリ４２１から当該利用者が入室する前の撮影画像（空室時背景画像）を取得する（ステップＳ３１０）。また、制御装置４４は、撮像装置１１によって撮像された撮像画像を時系列に取得する（ステップＳ３１５）。
　次に、制御装置４４は、空室時背景画像及び時系列画像をグレー変換し、この空き室時背景画像と時系列画像の差分を抽出する（ステップＳ３２０）。これにより入室した利用者や当該利用者が持ち込んだ荷物が差分として抽出される。
　また、制御装置４４は、差分画像を二値化し、当該差分画像の動き、即ち利用者の動きを求める（ステップＳ３２５）。例えば、動いている箇所では画素が時系列に変化することから、時系列に変化している画素（白ピクセル）の数を算出する。このとき平面特徴量算出部４０６により、人として妥当な大きさや形等の特徴を有した領域を抽出し、この人の特徴を有していない領域の画素を除外することで、外乱光等によるノイズの影響を抑制するようにしてもよい。
　制御装置４４は、ステップＳ３２５で求めた画素数が所定値未満か否か、即ち、で利用者が止まっているか否かを判定する（ステップＳ３３０）。ステップＳ３３０にて肯定判定であれば、制御装置４４は、この肯定判定がパラメータデータベース４２８に設定されている所定時間（本例では２秒間）以上連続しているか否かを判定する（ステップＳ３３５）。
　ステップＳ３３５で肯定判定であれば、利用者が倒れ、動けない状態であるので、制御装置４４は、時系列画像から輪郭を抽出する処理を行い、輪郭画像を生成する（ステップＳ３４０）。図１２は、この輪郭画像の一例である。そして、制御装置４４は、倒れ込みが発生したことを示す信号と、輪郭画像を判定結果として出力する（ステップＳ３４５）。
　また、ステップＳ３３０，Ｓ３３５で否定判定であった場合、制御装置４４は、図８と同様に利用者が退出したか否かを判定し（ステップＳ３５５）、退室した場合には、図１１の処理を終了し、退室していなければステップＳ３１０へ戻る。
　図１３は、図７における長時間滞在検出アルゴリズム（ステップＳ４０）の詳細を示す図である。制御装置４４は、利用者が入室してから撮像した時系列画像の累計数（フレーム数）を取得する（ステップＳ４１０）。制御装置４４は、時系列画像の累計数（以下、画像累計数とも称す）ｊが、フレームレートに所定時間を乗じたものより大きいか否かにより、当該利用者の滞在時間が所定時間を超えているか否かを判定する（ステップＳ４２０）。
　ステップＳ４２０にて否定判定の場合、制御装置４４は、画像累計数ｊをインクリメントし（ステップＳ４３０）、図８と同様に利用者が退室したか否かを判定する（ステップＳ４４０）。制御装置４４は、ステップＳ４４０にて、利用者が退室した場合には図１３の処理を終了し、利用者が在室中でればステップＳ４１０に戻る。
　一方、ステップＳ４２０にて肯定判定であれば、制御装置４４は、時系列画像から輪郭を抽出する処理を行い、輪郭画像を生成する（ステップＳ４５０）。そして、制御装置４４は、利用者が長時間滞在していることを示す信号と、輪郭画像を判定結果として出力し（ステップＳ４６０）、画像累計数ｊを初期化（ステップＳ４７０）して図１３の処理を終了する。
　図１４は、図７における報告アルゴリズム（ステップＳ５０）の詳細を示す図である。制御装置４４は、まず異常が有ったか否か判定し（ステップＳ５１０）、否定判定の場合には、図１４の処理を終了し、肯定判定の場合には、ステップＳ５２０以降の処理を実行する。
　残留物が発生した場合、制御装置４４は、ステップＳ２５５で出力された画像（以下、異常時画像とも称す）中に時間を描画し（ステップＳ５２０）、当該異常時画像を所定のサイズに変換（リサイズ）する（ステップＳ５２５）。
　次に、制御装置４４は、マスク画像が存在するか否かを判定し（ステップＳ５３０）、肯定判定であれば異常時画像にマスク画像を合成し（ステップＳ５３５）、否定判定の場合、ステップＳ５３５をスキップしてステップＳ５４０へ移行する。
　ステップＳ５４０にて制御装置４４は、異常時画像をファイルとしてメモリ上に一時保存し、記憶装置（メモリ）４４２から残留物が発生した旨の異常を通知する定型文を読み出してメール本文とし、このメール本文に異常時画像のファイルを添付し、電子メールとして所定のアドレス宛に送信すると共に、警報部４５へ異常が発生した旨の異常通知情報を送信する（ステップＳ５４５）。送信後、制御装置４４は、このファイルや異常の判定に用いた時系列画像をメモリから削除する（ステップＳ５５０）。
　一方、倒れ込みが発生した場合、制御装置４４は、ステップＳ３４５で出力された画像（以下、異常時画像とも称す）中に時間を描画し（ステップＳ５６０）、当該異常時画像を所定のサイズに変換（リサイズ）する（ステップＳ５６５）。
　次に、制御装置４４は、異常時画像をファイルとしてメモリ上に一時保存し（ステップＳ５７０）、記憶装置（メモリ）４４２から倒れ込みが発生した旨の異常を通知する定型文を読み出してメール本文とし、このメール本文に異常時画像のファイルを添付し、電子メールとして所定のアドレス宛に送信する（ステップＳ５７５）。送信後、制御装置４４は、このファイルや異常の判定に用いた時系列画像をメモリから削除する（ステップＳ５８０）。
　また、長時間滞在が発生した場合、制御装置４４は、ステップＳ４６０で出力された画像（以下、異常時画像とも称す）中に時間を描画し（ステップＳ５９０）、当該異常時画像を所定のサイズに変換（リサイズ）する（ステップＳ５９５）。
　次に、制御装置４４は、異常時画像をファイルとしてメモリ上に一時保存し（ステップＳ６００）、記憶装置（メモリ）４４２から倒れ込みが発生した旨の異常を通知する定型文を読み出してメール本文とし、このメール本文に異常時画像のファイルを添付し、電子メールとして所定のアドレス宛に送信すると共に、警報部４５へ異常が発生した旨の異常通知情報を送信する（ステップＳ６０５）。送信後、制御装置４４は、このファイルや異常の判定に用いた時系列画像をメモリから削除する（ステップＳ６１０）。
　〈実施形態の効果〉
　上記のように、本実施形態のセキュリティ管理装置によれば、撮像画像に基づいてトイレブース内の異常の発生を検出し、管理者や管理サーバへ異常の発生を通知することができる。また、本実施形態のセキュリティ管理装置によれば、トイレブース内に残留物が発生した場合、検出した残留物に枠を付した画像を通知することで、管理者が具体的に状況を把握することができる。一方、倒れ込みや長時間滞在が発生した場合、撮像画像を輪郭画像に変換して通知を行うことで、管理者が速やかに異常の発生を知ることができると共に、トイレブース内の鮮明な画像が管理者や管理サーバへ通知されないので、利用者のプライバシーが保たれる。
　〈実施形態２〉
　前述の実施形態１では、利用者の動きに基づいて入退室を判定したが、実施形態２では、ドアセンサを用いて利用者の入退室を判定する例を示す。なお、本実施形態は、前述の実施形態と比べて、この入退室の処理以外は同じであるため、同一の要素についての説明は省略する。
　図１５は、ドアセンサを用いた入退室の判定処理を示す図である。制御装置４４は、ドアセンサによって検出したドアの状態、例えばドアが閉じた状態（或いは施錠された状態）か、開いた状態かを取得し、メモリに記憶する（ステップＳ１０１０）。
　また、制御装置４４は、ステップＳ１０１０で取得した最新の状態と前回或いは所定時間前にメモリに記憶した状態を比較してドアが閉じた状態から開いた状態に変化したか否かを判定する（ステップＳ１０２０）。
　ステップＳ１０１０にて肯定判定であれば、制御装置４４は、利用者が退室したと判別し、退室を示す判定結果（フラグや制御信号等）を出力する（ステップＳ１０３０）。
　ステップＳ１０２０にて否定判定であれば、制御装置４４は、ステップＳ１０１０で取得した最新の状態と前回或いは所定時間前にメモリに記憶した状態を比較してドアが開いた状態から閉じた状態に変化したか否かを判定する（ステップＳ１０４０）。
　ステップＳ１０４０にて肯定判定であれば、制御装置４４は、利用者が入室したと判別し、入室を示す判定結果を出力する（ステップＳ１０５０）。
　ステップＳ１０４０にて否定判定であれば、制御装置４４は、ステップＳ１０１０で取得したドアの状態が閉じた状態か否かを判定する（ステップＳ１０６０）。
　ステップＳ１０６０にて肯定判定であれば、制御装置４４は、利用者が在室中と判別し、在室を示す判定結果を出力し（ステップＳ１０７０）、否定判定であれば、ステップＳ１０１０へ戻る。
　このように、利用者の入退室判定は、ドアセンサに基づいて行ってもよい。
　〈実施形態３〉
　本実施形態では、多目的室におけるセキュリティ管理方法の例を示す。なお、本実施形態は、前述の実施形態１と比べて、トイレブースを多目的室とした以外の構成は同じであるため、同一の要素についての説明は省略する。
　図１６は、多目的室の説明図、図１７は、多目的室における入室時の処理を示す図、図１８は、多目的室における退出時の処理を示す図である。
　本実施形態では、多目的室に複数（図１６では２つ）の撮像装置を設置し複数の領域でそれぞれ異常の検出を行っている。
　利用者が入室する際、ドアを開けると、ドアセンサからドアが開いた状態を示すメッセージが制御装置４４に送信される。図１７に示すように、このメッセージを受信（ステップＳ７１０）した制御装置４４は、室内で動きがあるか否かを判定し（ステップＳ７２０）、ここで動きがあり、また、ドアが閉まった状態を示すメッセージを受信した場合に（ステップＳ７３０）、利用者が入室したと判定する（ステップＳ７４０）。なお、この入室判定の処理は、図８，図１５のように行っても良い。
　そして制御装置４４は、複数の撮像装置１１から取得した撮像画像について倒れ込み検出アルゴリズムを実行する（ステップＳ７５０）。全ての領域についてステップＳ７５０で動きが無いと判定した場合、倒れ込みが発生したと判定し、何れかの領域で動きがあれば倒れ込みが発生していないと判定する。なお、利用者が一人ではなく、介護者や乳幼児等を伴い、複数の利用者が入室した場合、これら複数の利用者について夫々判定を行う。例えば、多目的室に入室した人数をカウントし、この人数分の動きがあるか否かを判定する。即ち、入室した人数よりも動いている対象物の数が少なければ倒れ込みが発生したと判定する。また、入室した利用者を識別してそれぞれにタグ（識別情報）を付し、入室から退室までの移動をトレースして、どの領域にどの利用者が存在しているのかを認識し、それぞれの利用者について動きがあるか否かを判定してもよい。図１７におけるステップＳ７１０～Ｓ７４０の入室判定処理は、図７のステップＳ１０に相当し、ステップＳ７５０がステップＳ３０に相当する。なお、図１７では、利用者が入室した際に倒れこみ検出を行った例を示したが、倒れ込み検出と並行して長時間滞在検出を行うこともできる。
　また、利用者が退室する際、ドアを開けると、ドアセンサからドアが開いた状態を示すメッセージが制御装置４４に送信される。図１８に示すように、このメッセージを受信（ステップＳ８１０）した制御装置４４は、室内で動きがあるか否かを判定し（ステップＳ８２０）、ここで動きが無い或は利用者がドア側に移動したと判定した場合に、利用者が退室したと判定する（ステップＳ８４０）。なお、この退室判定の処理は、図８，図１５のように行っても良い。
　そして制御装置４４は、複数の撮像装置１１から取得した撮像画像について残留物検出アルゴリズムを実行する（ステップＳ８５０）。何れかの領域で残留物が検出された場合には異常ありと判定し、全ての領域について残留物がなければ異常無しと判定する。図１８におけるステップＳ８１０～Ｓ８４０の入室判定処理は、図７のステップＳ５，Ｓ１０に相当し、ステップＳ８５０がステップＳ２０に相当する。即ち、入退室検出を行い（ステップＳ１０）、入退室の状態に応じて残留物検出アルゴリズム（ステップＳ２０）や、倒れ込み検出アルゴリズム（ステップＳ３０）、長時間滞在検出アルゴリズム（ステップＳ４０）を実行し、異常があった場合に報告を行う（ステップＳ５０）全体のフローは、本実施形態においても図７と同じである。
　上記のように、本実施形態のセキュリティ管理装置によれば、多目的室においても撮像画像に基づいてトイレブース内の異常の発生を検出し、管理者や管理サーバへ異常の発生を通知することができる。また、本実施形態のセキュリティ管理装置によれば、多目的室内に複数の撮像装置を配置し、複数の領域でそれぞれ異常の検出を行うことで、精度良く異常の検出を行うことができる。
　〈その他〉
　本発明は、上述の図示例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。例えば、上記事項を組み合わせて用いても良い。また、上記実施形態では、トイレブース１４を対象ブースとした例を示したが、これに限らず、対象ブースは、シャワーブースや更衣室、フィッティングルーム、カプセルホテル等、利用者のプライバシーを確保するため、使用時の撮像が望ましくない場所であれば良い。
１　　：トイレ設備
２　　：管理サーバ
３　　：管理者端末
４　　：出入り口
５　　：ネットワーク
８　　：ガイドレール
９　　：扉
１０　：トイレ施設
１１　：撮像装置
１３　：表示装置
１４　：トイレブース
１００：セキュリティ管理システム

Claims (6)

  1. 　対象ブース内を撮像する撮像装置と、
    　前記撮像装置によって撮像された撮像画像に基づいて、前記対象ブース内の異常を判定する異常判定手段と、
    　前記異常の判定結果に基づいて通知データを生成する通知データ生成手段と、
    　前記通知データを通知する異常通知手段と、
    を備えるセキュリティ管理システム。
  2. 　前記異常判定手段が、前記撮像画像から前記対象ブースの利用者を検出し、前記利用者の動きに基づいて異常を判定する請求項１記載のセキュリティ管理システム。
  3. 　前記異常を検出した場合に、前記通知データ生成手段が、前記撮像画像から輪郭を抽出した画像を通知データとして生成する請求項１又は２に記載のセキュリティ管理システム。
  4. 　前記異常判定手段が、前記利用者の動きに基づいて、前記対象ブースへの利用者の入室又は前記対象ブースからの前記利用者の退出を検出する請求項２に記載のセキュリティ管理システム。
  5. 　前記異常判定手段が、前記利用者の入室前に撮像された画像と、前記利用者の退出後に撮像された画像とを比較して異常を判定する請求項４に記載のセキュリティ管理システム。
  6. 　対象ブース内を撮像装置によって撮像するステップと、
    　前記撮像装置によって撮像された撮像画像に基づいて、前記対象ブース内の異常を判定するステップと、
    　前記異常の判定結果に基づいて通知データを生成するステップと、
    　前記通知データを通知するステップと、
    をコンピュータが実行するセキュリティ管理方法。
     
PCT/JP2018/029065 2017-08-02 2018-08-02 セキュリティ管理システム WO2019027007A1 (ja)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/636,285 US11348372B2 (en) 2017-08-02 2018-08-02 Security management system
EP18840480.0A EP3664054A4 (en) 2017-08-02 2018-08-02 SECURITY MANAGEMENT SYSTEM
CN201880048213.8A CN110945571A (zh) 2017-08-02 2018-08-02 安全管理系统

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017-150177 2017-08-02
JP2017150177A JP7489633B2 (ja) 2017-08-02 2017-08-02 セキュリティ管理システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019027007A1 true WO2019027007A1 (ja) 2019-02-07

Family

ID=65232907

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2018/029065 WO2019027007A1 (ja) 2017-08-02 2018-08-02 セキュリティ管理システム

Country Status (5)

Country Link
US (1) US11348372B2 (ja)
EP (1) EP3664054A4 (ja)
JP (1) JP7489633B2 (ja)
CN (1) CN110945571A (ja)
WO (1) WO2019027007A1 (ja)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021193484A (ja) * 2020-06-08 2021-12-23 株式会社バカン 制御装置、制御プログラム、広告表示システム、広告表示方法、及び表示装置
JP7516515B2 (ja) * 2020-06-10 2024-07-16 マクセル株式会社 見守り監視装置および見守り監視方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06174450A (ja) * 1992-12-03 1994-06-24 Toto Ltd 動作空間計測装置
JP2007300531A (ja) * 2006-05-02 2007-11-15 Megachips System Solutions Inc 物体検出装置
JP2011049646A (ja) 2009-08-25 2011-03-10 Secom Co Ltd 置き去り監視装置
JP2011141732A (ja) * 2010-01-07 2011-07-21 Nikon Corp 画像判定装置
JP4859879B2 (ja) 2007-06-07 2012-01-25 国立大学法人電気通信大学 物体検出装置とそれを適用したゲート装置
JP2015087882A (ja) 2013-10-29 2015-05-07 株式会社木村技研 トイレシステム
JP2015138427A (ja) * 2014-01-23 2015-07-30 シャープ株式会社 監視装置

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000207664A (ja) 1999-01-18 2000-07-28 Matsushita Electric Works Ltd 転倒検知装置
JP3389548B2 (ja) * 2000-01-13 2003-03-24 三洋電機株式会社 部屋内異常検出装置及び部屋内異常検出方法
JP2002199470A (ja) 2000-12-25 2002-07-12 Yoichi Sakai 対話型仮想ロボットシステムによるホームオートメーション
JP2005318408A (ja) 2004-04-30 2005-11-10 Nissan Motor Co Ltd 車両周囲監視装置および方法
JP2006132029A (ja) 2004-11-05 2006-05-25 Majiipureshion:Kk ポリ乳酸繊維の捺染加工方法
WO2006132029A1 (ja) 2005-06-07 2006-12-14 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. 監視システム、監視方法及びカメラ端末
JP2007193558A (ja) 2006-01-19 2007-08-02 Hitachi Engineering & Services Co Ltd 入退管理支援システム
JP5040258B2 (ja) * 2006-10-23 2012-10-03 株式会社日立製作所 映像監視装置、映像監視システムおよび画像処理方法
US20080256445A1 (en) * 2007-02-05 2008-10-16 Olch Ronald H System and method for automated aids for activities of daily living
JP5074067B2 (ja) 2007-03-27 2012-11-14 セコム株式会社 不審物監視装置
JP2009159448A (ja) 2007-12-27 2009-07-16 Sogo Keibi Hosho Co Ltd 物体検出装置及び物体検出方法
JP5139947B2 (ja) * 2008-10-03 2013-02-06 三菱電機インフォメーションテクノロジー株式会社 監視画像記憶システム及び監視画像記憶システムの監視画像記憶方法
US20110025847A1 (en) * 2009-07-31 2011-02-03 Johnson Controls Technology Company Service management using video processing
WO2011083733A1 (ja) * 2010-01-07 2011-07-14 株式会社ニコン 画像判定装置
JP2011209860A (ja) 2010-03-29 2011-10-20 Nec System Technologies Ltd 異変検知システム
JP6174450B2 (ja) 2012-12-05 2017-08-02 リンナイ株式会社 燃焼装置
CN103745569B (zh) * 2013-12-30 2018-02-16 杨松 检测人体跌倒的方法和终端
JP2016067641A (ja) * 2014-09-30 2016-05-09 東京エレクトロンデバイス株式会社 転倒検知処理装置及び転倒検知システム
JP2016212739A (ja) * 2015-05-12 2016-12-15 アブソーブシステムデザイン株式会社 見守りシステム
JP6659033B2 (ja) * 2015-06-11 2020-03-04 株式会社木村技研 トイレシステム
CN106991787B (zh) * 2017-06-07 2019-11-05 京东方科技集团股份有限公司 智能马桶和基于智能马桶的安全监控系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06174450A (ja) * 1992-12-03 1994-06-24 Toto Ltd 動作空間計測装置
JP2007300531A (ja) * 2006-05-02 2007-11-15 Megachips System Solutions Inc 物体検出装置
JP4859879B2 (ja) 2007-06-07 2012-01-25 国立大学法人電気通信大学 物体検出装置とそれを適用したゲート装置
JP2011049646A (ja) 2009-08-25 2011-03-10 Secom Co Ltd 置き去り監視装置
JP2011141732A (ja) * 2010-01-07 2011-07-21 Nikon Corp 画像判定装置
JP2015087882A (ja) 2013-10-29 2015-05-07 株式会社木村技研 トイレシステム
JP2015138427A (ja) * 2014-01-23 2015-07-30 シャープ株式会社 監視装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3664054A4

Also Published As

Publication number Publication date
CN110945571A (zh) 2020-03-31
US11348372B2 (en) 2022-05-31
US20210166005A1 (en) 2021-06-03
JP7489633B2 (ja) 2024-05-24
EP3664054A1 (en) 2020-06-10
EP3664054A4 (en) 2021-04-14
JP2019028890A (ja) 2019-02-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7193095B2 (ja) セキュリティ管理システム
JP6659033B2 (ja) トイレシステム
JP6687287B2 (ja) セキュリティ管理システム
JP6261946B2 (ja) トイレシステム
WO2019124459A1 (ja) トイレ管理システム、及びトイレ管理方法
CN105608838B (zh) 一种监护系统及方法
JP6636892B2 (ja) トイレシステム、トイレ管理方法、及びトイレ管理プログラム
Skubic et al. Testing non-wearable fall detection methods in the homes of older adults
JP6115692B1 (ja) 行動検知装置、該方法および該プログラム、ならびに、被監視者監視装置
WO2019027007A1 (ja) セキュリティ管理システム
JP2018151834A (ja) 迷子検出装置および迷子検出方法
JP2000099863A (ja) 異常検出装置
KR101356014B1 (ko) 건물의 음영지역 실시간 감시 시스템의 운용방법
JP6115689B1 (ja) 転倒検知装置および転倒検知方法ならびに被監視者監視装置
JP2024093924A (ja) トイレ管理システム、及びトイレ管理方法
JP2024114204A (ja) 被験者の異常検知システム

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 18840480

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2018840480

Country of ref document: EP

Effective date: 20200302