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JP6998726B2 - Monitoring equipment, monitoring system, monitoring method and monitoring program - Google Patents
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JP6998726B2 - Monitoring equipment, monitoring system, monitoring method and monitoring program - Google Patents

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Description

本発明は、監視装置、監視システム、監視方法及び監視プログラムに関する。 The present invention relates to a monitoring device, a monitoring system, a monitoring method and a monitoring program.

従来、自動車にカメラを搭載して、外部を監視する技術が提案されている(例えば、特許文献1)。 Conventionally, a technique of mounting a camera on an automobile to monitor the outside has been proposed (for example, Patent Document 1).

特許第4161225号公報Japanese Patent No. 4161225

ところで、上述の技術は、運転者が自動車に乗っているときには有効である。しかし、自動車の駐車中において、運転者が自動車から離れた場所にいるときに、自動車に危害を加えられることを防止することができない。 By the way, the above-mentioned technique is effective when the driver is in a car. However, it is not possible to prevent the vehicle from being harmed when the driver is away from the vehicle while the vehicle is parked.

本発明はかかる問題の解決を試みたものであり、運転者が自動車から離れた場所にいるときに、自動車の外部の状況に応じた通知をすることができる監視装置、監視システム、監視方法及び監視プログラムを提供することを目的とする。 The present invention attempts to solve such a problem, and is a monitoring device, a monitoring system, a monitoring method, and a monitoring device capable of giving a notification according to a situation outside the vehicle when the driver is away from the vehicle. The purpose is to provide a monitoring program.

第一の発明は、自動車の外部を監視する監視装置であって、物体の画像データを取得する画像データ取得手段と、前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識手段と、前記物体認識手段が前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断手段と、前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知手段と、前記監視対象が前記自動車に接近する速度の変化を認識する速度変化認識手段と、を有し、前記通知条件は、前記速度が速くなったことである監視装置である。 The first invention is a monitoring device for monitoring the outside of an automobile, which is an image data acquisition means for acquiring image data of an object and an object recognition means for recognizing a monitoring target among the objects included in the image data. When the object recognition means recognizes the monitoring target, the notification condition determination means for determining whether or not the notification condition for notifying the outside is satisfied, and the external notification mode for satisfying the notification condition. It has a notification means for notifying the user and a speed change recognition means for recognizing a change in the speed at which the monitoring object approaches the vehicle, and the notification condition is a monitoring device for increasing the speed . be.

第一の発明の構成によれば、監視装置は、画像データ取得手段によって画像データを取得し、物体認識手段によって、画像データに含まれる物体のうち、監視対象を認識することができる。そして、通知条件判断手段によって通知条件を満たすか否かを判断し、通知手段によって外部に通知することができる。これにより、運転者が自動車から離れた場所にいるときに、自動車の外部の状況に応じた通知をすることができる。 According to the configuration of the first invention, the monitoring device can acquire image data by the image data acquisition means, and can recognize the monitoring target among the objects included in the image data by the object recognition means. Then, it is possible to determine whether or not the notification condition is satisfied by the notification condition determination means, and notify the outside by the notification means. This makes it possible to give a notification according to the situation outside the vehicle when the driver is away from the vehicle.

第二の発明は、第一の発明の構成において、前記物体認識手段は、深層学習(ディープラーニング)によって生成されたデータを参照する無人監視装置である。 The second invention, in the configuration of the first invention, is an unmanned monitoring device that refers to data generated by deep learning.

第三の発明は、第一の発明または第二の発明のいずれかの構成において、前記監視対象と前記自動車との間の距離を推定する距離推定手段を有し、前記通知条件は、前記監視対象が前記自動車から所定の距離以内に位置することである、監視装置である。 The third invention has a distance estimation means for estimating the distance between the monitoring target and the automobile in the configuration of either the first invention or the second invention, and the notification condition is the monitoring. A monitoring device in which the object is located within a predetermined distance from the automobile.

第四の発明は、第三の発明の構成において、前記監視対象と前記自動車との間の距離に基づいて、外部に通知する通知態様を決定する通知態様決定手段を有する、監視装置である。 A fourth aspect of the invention is a monitoring device having a notification mode determining means for determining a notification mode to be notified to the outside based on the distance between the monitoring target and the automobile in the configuration of the third invention.

第五の発明は、第一の発明または第二の発明の構成において、前記監視対象が前記自動車に接近しているか否かを判断する接近判断手段を有し、前記通知条件は、前記監視対象が前記自動車に接近していることである、監視装置である。 The fifth invention has an approach determination means for determining whether or not the monitoring target is approaching the automobile in the configuration of the first invention or the second invention, and the notification condition is the monitoring target. Is a monitoring device that is close to the automobile.

第七の発明は、第一の発明または第二の発明の構成において、前記通知手段によって前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知した場合に、前記自動車の位置を示す位置情報を取得し、前記自動車を追跡する追跡手段を有する、監視装置である。 The seventh invention is the position information indicating the position of the automobile in the configuration of the first invention or the second invention, when the notification means notifies the outside that the notification condition is satisfied by a predetermined notification mode. Is a monitoring device having a tracking means for tracking the vehicle.

第八の発明は、自動車の外部を監視する監視システムであって、撮影手段が撮影した物体の画像データを取得する画像データ取得手段と、前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識手段と、前記物体認識手段が前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断手段と、前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知手段と、前記監視対象が前記自動車に接近する速度の変化を認識する速度変化認識手段と、を有し、前記通知条件は、前記速度が速くなったことである監視システムである。 The eighth invention is a monitoring system for monitoring the outside of an automobile, in which an image data acquisition means for acquiring image data of an object photographed by the photographing means and a monitoring target among the objects included in the image data are monitored. It is determined that the object recognition means to be recognized, the notification condition determination means for determining whether or not the notification condition for notifying the outside is satisfied when the object recognition means recognizes the monitoring target, and the notification condition are satisfied. It has a notification means for notifying the outside according to the notification mode of the above, and a speed change recognition means for recognizing a change in the speed at which the monitoring target approaches the vehicle, and the notification condition is that the speed has increased. A monitoring system.

第九の発明は、自動車の外部を監視する監視装置が、物体の画像データを取得する画像データ取得ステップと、前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識ステップと、前記物体認識ステップにおいて前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断ステップと、前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知ステップと、前記監視対象が前記自動車に接近する速度の変化を認識する速度変化認識ステップと、を有し、前記通知条件は、前記速度が速くなったことである監視方法ある。 A ninth aspect of the invention is an image data acquisition step in which a monitoring device for monitoring the outside of an automobile acquires image data of an object, an object recognition step for recognizing a monitoring target among the objects included in the image data, and the like. When the monitoring target is recognized in the object recognition step, the notification condition determination step for determining whether or not the notification condition for notifying the outside is satisfied and the notification that the notification condition is satisfied are notified to the outside by a predetermined notification mode. The notification step includes a speed change recognition step for recognizing a change in the speed at which the monitoring object approaches the vehicle, and the notification condition is a monitoring method in which the speed has increased .

第十の発明は、自動車の外部を監視する監視装置を管理する制御装置を、物体の画像データを取得する画像データ取得手段、前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識手段、前記物体認識手段が前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断手段、及び、前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知手段、前記監視対象が前記自動車に接近する速度の変化を認識する速度変化認識手段、として機能させ、前記通知条件は、前記速度が速くなったことである監視プログラムである。 The tenth invention is a control device for managing a monitoring device for monitoring the outside of an automobile, an image data acquisition means for acquiring image data of an object, and an object for recognizing a monitoring target among the objects included in the image data. A recognition means, a notification condition determination means for determining whether or not a notification condition for notifying the outside is satisfied when the object recognition means recognizes the monitoring target, and a predetermined notification mode for satisfying the notification condition. It functions as a notification means for notifying the outside by means of a speed change recognition means for recognizing a change in the speed at which the monitoring object approaches the vehicle, and the notification condition is a monitoring program in which the speed has increased. be.

以上のように、本発明によれば、運転者が自動車から離れた場所にいるときに、自動車の外部の状況に応じた通知をすることができる。 As described above, according to the present invention, when the driver is away from the automobile, it is possible to give a notification according to the situation outside the automobile.

本発明の実施形態の概略を示す図である。It is a figure which shows the outline of the Embodiment of this invention. 撮影装置の機能ブロックを示す概略図である。It is a schematic diagram which shows the functional block of a photographing apparatus. 監視装置の機能ブロックを示す概略図である。It is a schematic diagram which shows the functional block of a monitoring device. 画像認識用特徴データを説明するための概念図である。It is a conceptual diagram for explaining the feature data for image recognition. 通知条件を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the notification condition. 通知条件を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the notification condition. 通知態様データを示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the notification mode data. 追跡プログラムを説明するための図である。It is a figure for demonstrating a tracking program. 監視装置等の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation of a monitoring device and the like.

本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。なお、当業者が適宜実施できる構成については説明を省略し、本発明の基本的な構成についてのみ説明する。 Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The configuration that can be appropriately implemented by those skilled in the art will be omitted, and only the basic configuration of the present invention will be described.

図1に示すように、監視装置100は、自動車300を離れた運転者350のコートのポケットに格納されている。監視装置100は、例えば、携帯電話機(スマートフォンを含む)である。運転者350は、自動車300を道路R1の路肩の駐車スペースに駐車し、婦人352と共に食事に出かけるところである。自動車300のフロントガラスの内側上部近傍には、撮影装置10が配置されている。撮影装置10を構成するカメラ(図示せず)は撮影手段の一例である。撮影装置10は、例えば、ドライブレコーダーである。 As shown in FIG. 1, the monitoring device 100 is housed in the court pocket of the driver 350 away from the automobile 300. The monitoring device 100 is, for example, a mobile phone (including a smartphone). The driver 350 parks the car 300 in the parking space on the shoulder of the road R1 and goes out for a meal with the lady 352. A photographing device 10 is arranged near the inner upper portion of the windshield of the automobile 300. A camera (not shown) constituting the photographing apparatus 10 is an example of photographing means. The photographing device 10 is, for example, a drive recorder.

監視装置100は、運転者350が自動車300を離れているときに、撮影装置10が撮影した画像の画像データを撮影装置10から取得(受信)するようになっている。 The monitoring device 100 acquires (receives) image data of an image taken by the photographing device 10 from the photographing device 10 when the driver 350 is away from the automobile 300.

監視装置100は、画像認識により、撮影装置10から受信した画像データ中に、監視対象が含まれている場合に、その監視対象を認識する。監視対象は、例えば、所定の服装の人間であり、人間360及び362が該当する。人間360及び362は、それぞれ、赤色のジャケット360a及び362aを着用している。監視装置100は、画像データ中に監視対象を認識し、さらに、通知条件を満たす場合に、通知条件が成立したことを音や振動で運転者350に通知するようになっている。さらに、監視装置100は、所定条件を満たす場合に、撮影装置10に対して、撮影装置10の位置を示す位置情報を要求するようになっている。撮影装置10の位置は自動車300の位置でもある。これにより、自動車300が運転者350以外の者に移動させられた場合に、監視装置100が撮影装置10から位置情報を受信することにより、自動車300を追跡することができる。 The monitoring device 100 recognizes the monitoring target when the monitoring target is included in the image data received from the photographing device 10 by image recognition. The monitoring target is, for example, a human being in a predetermined dress, and humans 360 and 362 are applicable. Humans 360 and 362 wear red jackets 360a and 362a, respectively. The monitoring device 100 recognizes the monitoring target in the image data, and when the notification condition is satisfied, the monitoring device 100 notifies the driver 350 by sound or vibration that the notification condition is satisfied. Further, the monitoring device 100 requests the photographing device 10 for position information indicating the position of the photographing device 10 when a predetermined condition is satisfied. The position of the photographing device 10 is also the position of the automobile 300. As a result, when the automobile 300 is moved to a person other than the driver 350, the monitoring device 100 can track the automobile 300 by receiving the position information from the photographing device 10.

図2に示すように、撮影装置10は、CPU(Central Processing Unit)50、記憶部52、無線通信部54、GPS(Global Positioning System)部56、画像処理部60、及び、電源部70を有する。 As shown in FIG. 2, the photographing apparatus 10 includes a CPU (Central Processing Unit) 50, a storage unit 52, a wireless communication unit 54, a GPS (Global Positioning System) unit 56, an image processing unit 60, and a power supply unit 70. ..

撮影装置10は、画像処理部60によって撮影装置10の中心的な構成であるカメラ(図示せず)を作動させて、外部の画像を取得することができる。 The photographing device 10 can acquire an external image by operating a camera (not shown) which is a central configuration of the photographing device 10 by the image processing unit 60.

撮影装置10は、無線通信部54によって画像データを監視装置100へ送信することができる。 The photographing device 10 can transmit image data to the monitoring device 100 by the wireless communication unit 54.

撮影装置10は、GPS部56によって、撮影装置10自体の位置を測定することができる。GPS部56は、基本的に、4つ以上のGPS衛星(航法衛星)からの電波を受信して撮影装置10の位置を計測する。 The photographing device 10 can measure the position of the photographing device 10 itself by the GPS unit 56. The GPS unit 56 basically receives radio waves from four or more GPS satellites (navigation satellites) and measures the position of the photographing device 10.

電源部70は、自動車300の電源と接続し、自動車300から電力の供給を受けるようになっている。 The power supply unit 70 is connected to the power source of the automobile 300 and is supplied with electric power from the automobile 300.

記憶部52には、ドライブレコーダーとしての一般的なプログラムのほか、停車時撮影プログラム、画像データ送信プログラム、位置情報送信プログラムが格納されている。CPU50と停車時撮影プログラムは停車時撮影手段の一例である。CPU50と画像データ送信プログラムは画像送信手段の一例である。CPU50と位置情報送信プログラムは位置情報送信手段の一例である。 In the storage unit 52, in addition to a general program as a drive recorder, a stop shooting program, an image data transmission program, and a position information transmission program are stored. The CPU 50 and the stop shooting program are examples of the stop shooting means. The CPU 50 and the image data transmission program are examples of image transmission means. The CPU 50 and the position information transmission program are examples of the position information transmission means.

撮影装置10は、停車時撮影プログラムによって、自動車300の停車中に外部を撮影する。撮影装置10は、自動車300の走行中には継続的に外部を撮影しているが、自動車300が停車した場合であっても、使用者である運転者350によって、撮影装置10のカメラのスイッチが切られるなど、撮影中断の処理がなされない限り、外部の撮影を継続するようになっている。 The photographing device 10 photographs the outside while the automobile 300 is stopped by the stopping photographing program. The photographing device 10 continuously photographs the outside while the automobile 300 is running, but even when the automobile 300 is stopped, the driver 350, who is the user, switches the camera of the photographing device 10. Unless the shooting is interrupted, such as when the camera is turned off, external shooting is continued.

撮影装置10は、画像データ送信プログラムによって、停車中に撮影した画像の画像データを継続的に監視装置100へ送信するようになっている。 The photographing device 10 is adapted to continuously transmit the image data of the image captured while the vehicle is stopped to the monitoring device 100 by the image data transmission program.

撮影装置10は、位置情報送信プログラムによって、所定条件を満たした場合に、撮影装置10の位置を継続的に監視装置100へ送信するようになっている。所定条件は、監視装置100から位置情報の送信要求を受信したことである。 The photographing device 10 continuously transmits the position of the photographing device 10 to the monitoring device 100 when a predetermined condition is satisfied by the position information transmission program. The predetermined condition is that the request for transmission of the position information is received from the monitoring device 100.

図3に示すように、監視装置100は、CPU150、記憶部152、無線通信部154、GPS部156、及び、電源部170を有する。 As shown in FIG. 3, the monitoring device 100 includes a CPU 150, a storage unit 152, a wireless communication unit 154, a GPS unit 156, and a power supply unit 170.

監視装置100は、無線通信部154によって撮影装置10から画像データを受信することができる。また、撮影装置10に対して、位置情報の送信要求を送信し、位置情報を受信することができる。 The monitoring device 100 can receive image data from the photographing device 10 by the wireless communication unit 154. Further, it is possible to transmit a position information transmission request to the photographing apparatus 10 and receive the position information.

監視装置100は、GPS部156によって、監視装置100自体の位置を測定することができる。 The monitoring device 100 can measure the position of the monitoring device 100 itself by the GPS unit 156.

電源部170は、充電可能な可充電電池であり、監視装置100の各部へ電力を供給するようになっている。 The power supply unit 170 is a rechargeable battery that can be charged, and supplies electric power to each unit of the monitoring device 100.

記憶部152には、携帯電話機としての一般的なプログラムのほか、画像データ取得プログラム、物体認識プログラム、距離推定プログラム、接近判断プログラム、速度変化認識プログラム、通知条件判断プログラム、通知態様決定プログラム、通知プログラム、及び、追跡プログラムが格納されている。CPU150と画像データ取得プログラムは画像データ取得手段の一例である。CPU150と物体認識プログラムは物体認識手段の一例である。CPU150と距離推定プログラムは距離推定手段の一例である。CPU150と接近判断プログラムは接近判断手段の一例である。CPU150と速度変化認識プログラムは速度変化認識手段の一例である。CPU150と通知条件判断プログラムは通知条件判断手段の一例である。CPU150と通知態様決定プログラムは通知態様決定手段の一例である。CPU150と通知プログラムは通知手段の一例である。CPU150と追跡プログラムは追跡手段の一例である。 In the storage unit 152, in addition to a general program as a mobile phone, an image data acquisition program, an object recognition program, a distance estimation program, an approach judgment program, a speed change recognition program, a notification condition judgment program, a notification mode determination program, and a notification The program and the tracking program are stored. The CPU 150 and the image data acquisition program are examples of image data acquisition means. The CPU 150 and the object recognition program are examples of the object recognition means. The CPU 150 and the distance estimation program are examples of distance estimation means. The CPU 150 and the approach determination program are examples of the approach determination means. The CPU 150 and the speed change recognition program are examples of speed change recognition means. The CPU 150 and the notification condition determination program are examples of the notification condition determination means. The CPU 150 and the notification mode determination program are examples of the notification mode determination means. The CPU 150 and the notification program are examples of notification means. The CPU 150 and the tracking program are examples of tracking means.

監視装置100は、画像データ取得プログラムによって、撮影装置10から画像データを取得する。 The monitoring device 100 acquires image data from the photographing device 10 by an image data acquisition program.

監視装置100は、物体認識プログラムによって、画像データに含まれる物体を認識し、監視対象を認識する。本実施形態において、監視対象は、赤色のジャケットを着ている男の人間であるとする。 The monitoring device 100 recognizes an object included in the image data by the object recognition program, and recognizes the monitoring target. In the present embodiment, it is assumed that the monitoring target is a human being wearing a red jacket.

監視装置100は、物体認識プログラムによって、深層学習(ディープラーニング)によって生成された特徴データを参照する。ここで、深層学習とは、多層構造のニューラルネットワークの機械学習であり、画像認識の分野が有力な活用分野の一つである。 The monitoring device 100 refers to the feature data generated by deep learning by the object recognition program. Here, deep learning is machine learning of a multi-layered neural network, and the field of image recognition is one of the promising fields of utilization.

監視装置100は、カテゴリーごとの多数の画像認識用特徴データ(以下、「特徴情報」とも呼ぶ。)に基づいて、撮影装置10から取得した画像データに含まれる物体の特徴を識別して、物体のカテゴリーを認識できるようになっている。特徴情報は、記憶部152に格納しておいてもよいし、外部の記憶装置に記憶しておいて、監視装置100が外部の記憶装置にアクセスできるようにしておいてもよい。このカテゴリーの認識を一般物体認識と呼ぶ。図4の画像認識用特徴データの概念図に示すように、カテゴリーは、例えば、「人間」、「犬」、「猫」等である。各カテゴリーは、細分化されており、「人間」のカテゴリーの中に、「男」、「女」等のサブカテゴリー1があり、サブカテゴリー1の「男」の中に、「ジャケット」、「パンツ」などのサブカテゴリー2があり、サブカテゴリー2の「ジャケット」の中に、「赤色」「青色」等のサブカテゴリー3がある。記憶部152には、上述のカテゴリーごとに、多数の特徴データが格納されている。監視装置100は、例えば、「人間」の多数の画像例に基づいて取得した「人間」の特徴情報を参照することができるようになっている。 The monitoring device 100 identifies the features of the object included in the image data acquired from the photographing device 10 based on a large number of image recognition feature data for each category (hereinafter, also referred to as "feature information"), and the object. You can recognize the category of. The feature information may be stored in the storage unit 152 or stored in an external storage device so that the monitoring device 100 can access the external storage device. Recognition in this category is called general object recognition. As shown in the conceptual diagram of the feature data for image recognition in FIG. 4, the categories are, for example, "human", "dog", "cat" and the like. Each category is subdivided, and there are subcategories 1 such as "male" and "female" in the "human" category, and "jacket" and "jacket" in the "male" of subcategory 1. There is a sub-category 2 such as "pants", and there is a sub-category 3 such as "red" and "blue" in the "jacket" of the sub-category 2. The storage unit 152 stores a large number of feature data for each of the above-mentioned categories. The monitoring device 100 can refer to, for example, the characteristic information of the "human" acquired based on a large number of image examples of the "human".

一般物体認識においては、画像データについて、例えば、輪郭や個々の構成の方向といった特徴を多数抽出し、ディープラーニングで取得した各カテゴリーの特徴と対比して、相関性(相関度)を判断する。相関度が高いほど、取得した画像中の物体が特定のカテゴリーに属する可能性が高い。例えば、相関度が0の場合には、特定のカテゴリーに属する可能性(以下、「カテゴリー共通確率」と呼ぶ。)は0として、相関度が最大値を示すときに、カテゴリー共通確率が100%であると定義する。監視装置100は、カテゴリー共通確率が所定の基準値である、例えば、95%以上であるときに、取得した画像中の物体のカテゴリーが、特定のカテゴリーに属すると判断する。 In general object recognition, for example, a large number of features such as contours and directions of individual configurations are extracted from image data, and the correlation (degree of correlation) is determined by comparing them with the features of each category acquired by deep learning. The higher the degree of correlation, the more likely the object in the acquired image belongs to a particular category. For example, when the correlation degree is 0, the possibility of belonging to a specific category (hereinafter referred to as "category common probability") is 0, and when the correlation degree shows the maximum value, the category common probability is 100%. Is defined as. The monitoring device 100 determines that the category of the object in the acquired image belongs to a specific category when the category common probability is a predetermined reference value, for example, 95% or more.

取得した画像中に赤色のジャケットを着ている男の人間が含まれる場合、監視装置100は、上述の一般物体認識によって、特徴データを参照し、「人間」であり、「男」であり、「ジャケット」を着ており、ジャケットが「赤色」であると認識し、画像中の物体が監視対象であると認識する。 When the acquired image includes a male human wearing a red jacket, the monitoring device 100 refers to the feature data by the above-mentioned general object recognition, and is a "human", a "male", and the like. Wearing a "jacket", the jacket is recognized as "red", and the object in the image is recognized as a monitoring target.

監視装置100は、距離推定プログラムによって、監視対象と自動車300との間の距離を推定する。撮影装置10の画素数は例えば、300万画素である。撮影装置10の画素数と監視装置100の画素数は必ずしも同数である必要はないが、本実施形態においては、監視装置100の画総数は撮影装置10の画総数と同一であるとする。 The monitoring device 100 estimates the distance between the monitored object and the automobile 300 by the distance estimation program. The number of pixels of the photographing apparatus 10 is, for example, 3 million pixels. The number of pixels of the photographing device 10 and the number of pixels of the monitoring device 100 do not necessarily have to be the same, but in the present embodiment, the total number of images of the monitoring device 100 is the same as the total number of images of the photographing device 10.

図5(a)に示すように、監視対象は画像データにおいて、その大きさに応じて、所定の画素数を占める。監視対象が占める画素数が多いほど、自動車300との距離は近い。監視装置100は、例えば、1m(メートル)の高さの棒が500m離れた位置にあるときの高さ方向の画素数、200メートル離れた位置にあるときの画素数、100メートル離れた位置にあるときの画素数、50メール離れた位置にあるときの画素数、10メートル離れた位置にあるときの画素数というような基本基準値を有している。また、カテゴリーごとに、例えば、「男」の「人間」であれば、平均身長が170cm(センチメートル)であるというカテゴリー基準値を有している。監視装置100は、基本基準値とカテゴリー基準値を参照して、実際の監視対象が占める画素数に基づいて、監視対象と自動車300との間の距離を推定するようになっている。例えば、「男」の「人間」であれば、平均身長が170cmとしたから、所定の距離における高さ方向における画素数は、1mの高さに基づく基本基準値Aの1.7倍の画素数(A×1.7)として計算する。なお、本実施形態において、推定した距離は正確であることを要せず、簡潔な構成が望ましいから、画像中の画素数に基づいて距離を推定するという構成となっている。 As shown in FIG. 5A, the monitoring target occupies a predetermined number of pixels in the image data according to its size. The larger the number of pixels occupied by the monitored object, the closer the distance to the automobile 300. The monitoring device 100 has, for example, the number of pixels in the height direction when a rod having a height of 1 m (meter) is 500 m away, the number of pixels when it is 200 meters away, and the position 100 meters away. It has basic reference values such as the number of pixels at a certain time, the number of pixels at a position 50 mails away, and the number of pixels at a position 10 meters away. Further, for each category, for example, in the case of "human" of "male", the average height is 170 cm (centimeter), which is a category reference value. The monitoring device 100 is adapted to estimate the distance between the monitoring target and the automobile 300 based on the number of pixels occupied by the actual monitoring target with reference to the basic reference value and the category reference value. For example, in the case of a "human" of a "male", the average height is 170 cm, so the number of pixels in the height direction at a predetermined distance is 1.7 times the basic reference value A based on a height of 1 m. Calculate as a number (A × 1.7). In this embodiment, the estimated distance does not need to be accurate, and a simple configuration is desirable. Therefore, the distance is estimated based on the number of pixels in the image.

監視装置100は、接近判断プログラムによって、監視対象が自動車300に接近しているか否かを判断する。例えば、図6に示すように、時刻t1における監視対象が占める画素数(図6(a)参照)よりも、時刻t1から時間Δtだけ経過した時刻t2における監視対象が占める画素数(図6(b)参照)が多い場合に、監視装置100は、監視対象が自動車300に接近していると判断する。 The monitoring device 100 determines whether or not the monitored object is approaching the automobile 300 by the approach determination program. For example, as shown in FIG. 6, the number of pixels occupied by the monitored object at time t2, which is the time Δt elapsed from time t1, is larger than the number of pixels occupied by the monitored object at time t1 (see FIG. 6A). b) When there are many), the monitoring device 100 determines that the monitoring target is close to the automobile 300.

監視装置100は、速度変化認識プログラムによって、監視対象が自動車300に接近する速度の変化を認識する。監視装置100は、例えば、時刻t1から時間Δtだけ経過した時刻t2との間において監視対象が占める画素数の増加δB1が、その後の時間帯である、時刻t2から時間Δtだけ経過した時刻t3との間において監視対象が占める画素数の増加δB2よりも小さかった場合(δB1<δB2)には、監視対象が速度を速くしていると判断する。 The monitoring device 100 recognizes a change in speed at which the monitored object approaches the automobile 300 by the speed change recognition program. In the monitoring device 100, for example, the increase δB1 in the number of pixels occupied by the monitored object between the time t1 and the time t2 when the time Δt has elapsed is the time t3 when the time t2 and the time Δt have elapsed, which is the subsequent time zone. If the increase in the number of pixels occupied by the monitoring target is smaller than the increase δB2 (δB1 <δB2), it is determined that the monitoring target is increasing the speed.

監視装置100は、通知条件判断プログラムによって、監視装置100の使用者である運転者350に通知条件の成立を通知するか否かを判断する。通知条件は、例えば、図5(a)に示すように、監視対象を1名、画像データ中に認識した場合、図5(b)に示すように、監視対象を2名、画像データ中に認識した場合、あるいは、図6(a)及び(b)に示すように、監視対象が自動車300に接近している場合、あるいは、監視対象が速度を速めて自動車300に接近している場合である。通知条件は、監視装置100の使用者である運転者350が、予め選択し、設定しておくことができるようになっている。 The monitoring device 100 determines whether or not to notify the driver 350, who is the user of the monitoring device 100, of the establishment of the notification condition by the notification condition determination program. As for the notification condition, for example, as shown in FIG. 5A, when one monitoring target is recognized in the image data, as shown in FIG. 5B, two monitoring targets are included in the image data. When it is recognized, or when the monitored object is approaching the vehicle 300 as shown in FIGS. 6 (a) and 6 (b), or when the monitored object is approaching the vehicle 300 at an increased speed. be. The notification condition can be selected and set in advance by the driver 350 who is the user of the monitoring device 100.

監視装置100は、通知態様決定プログラムによって、監視対象と自動車300との間の距離に基づいて、外部(運転者350)に通知する通知態様を決定する。監視装置100は、図7に示すように、通知態様データを参照し、監視対象と自動車300との距離に応じて通知態様を決定する。通知態様データは、記憶部152に格納されている。距離200m~500mの場合の通知態様Aは、例えば、比較的小さな音(あるいは周波数の低い振動や低い音)であり、距離100m~200mの通知態様Bは、通体態様Aよりも大きな音(あるいは周波数が大きい振動、あるいは周波数が高い音)であるというように、自動車300と監視対象との距離が短くなるほど、大きな音(あるいは周波数が高い振動、周波数が高い音)になるように、規定されている。 The monitoring device 100 determines the notification mode to be notified to the outside (driver 350) based on the distance between the monitoring target and the automobile 300 by the notification mode determination program. As shown in FIG. 7, the monitoring device 100 refers to the notification mode data and determines the notification mode according to the distance between the monitoring target and the vehicle 300. The notification mode data is stored in the storage unit 152. The notification mode A when the distance is 200 m to 500 m is, for example, a relatively quiet sound (or a low frequency vibration or a low sound), and the notification mode B when the distance is 100 m to 200 m is a louder sound (or a sound) than the general mode A. It is stipulated that the shorter the distance between the automobile 300 and the monitored object, the louder the sound (or the higher frequency vibration or the higher frequency sound), such as the vibration with a higher frequency or the sound with a higher frequency). ing.

監視装置100は、通知プログラムによって、通知態様決定プログラムで決定した通知態様で、外部(運転者350)に通知する。 The monitoring device 100 notifies the outside (driver 350) by the notification program in the notification mode determined by the notification mode determination program.

監視装置100は、通知条件の成立を外部(運転者350)に通知すると、追跡プログラムによって、撮影装置10から位置情報を取得し、自動車300の位置を追跡する。すなわち、監視装置100は、通知条件の成立を外部に通知すると、撮影装置10に位置情報の送信要求を送信し、撮影装置10から継続的に位置情報を受信する。なお、監視装置100は、外部への通知の後、常に追跡を実施するのではなく、所定条件が成立した場合に実施してもよい。所定条件は、例えば、運転者350によって、監視装置100に追跡開始の指示が入力されたことである。監視装置100は、撮影装置10から位置情報を受信すると、図8に示すように、撮影装置10の位置(自動車300の位置)を表示画面100a上に表示する。図8の例では、表示画面100aにおいて、撮影装置10の最初の位置P1から経路R1を通過し、現在位置P2に到達したことが示されている。すなわち、監視装置100は、通知条件が成立すると、撮影装置10の位置(自動車300の位置)を追跡することができるから、自動者300が盗難にあっても、追跡することが可能である。 When the monitoring device 100 notifies the outside (driver 350) that the notification condition is satisfied, the monitoring program acquires position information from the photographing device 10 and tracks the position of the automobile 300. That is, when the monitoring device 100 notifies the outside that the notification condition is satisfied, the monitoring device 100 transmits a position information transmission request to the photographing device 10, and continuously receives the position information from the photographing device 10. It should be noted that the monitoring device 100 may not always carry out tracking after notification to the outside, but may carry out when a predetermined condition is satisfied. The predetermined condition is that, for example, the driver 350 inputs an instruction to start tracking to the monitoring device 100. When the monitoring device 100 receives the position information from the photographing device 10, the monitoring device 100 displays the position of the photographing device 10 (the position of the automobile 300) on the display screen 100a as shown in FIG. In the example of FIG. 8, it is shown on the display screen 100a that the image pickup device 10 has passed through the path R1 from the first position P1 and reached the current position P2. That is, when the notification condition is satisfied, the monitoring device 100 can track the position of the photographing device 10 (the position of the automobile 300), so that even if the automatic person 300 is stolen, it can be tracked.

以下、監視装置100及び撮影装置10の動作例を図9のフローチャートで説明する。撮影装置10は画像を取得し(ステップST1)、画像データを送信すると(ステップST2)、監視装置100はその画像データを受信する(ステップST3)。監視装置100は、画像認識を行い(ステップST4)、通知条件を満たすか否かを判断し(ステップST5)、通知条件を満たす場合には、通知態様を決定し(ステップST6)、通知する(ステップST7)。続いて、所定条件(追跡条件)を満たすか否かを判断し(ステップST8)、追跡条件を満たす場合には、撮影装置10に位置情報を要求し(ステップST9)、撮影装置10から位置情報を受信し(ステップST10)、撮影装置10(自動車300)を追跡する(ステップST11)。 Hereinafter, an operation example of the monitoring device 100 and the photographing device 10 will be described with reference to the flowchart of FIG. When the photographing device 10 acquires an image (step ST1) and transmits the image data (step ST2), the monitoring device 100 receives the image data (step ST3). The monitoring device 100 performs image recognition (step ST4), determines whether or not the notification condition is satisfied (step ST5), and if the notification condition is satisfied, determines the notification mode (step ST6) and notifies (step ST6). Step ST7). Subsequently, it is determined whether or not the predetermined condition (tracking condition) is satisfied (step ST8), and if the tracking condition is satisfied, the position information is requested from the photographing device 10 (step ST9), and the position information is transmitted from the photographing device 10. Is received (step ST10), and the photographing device 10 (vehicle 300) is tracked (step ST11).

上述の実施形態においては、撮影装置10は画像を取得し、監視装置100が撮影装置10から画像データを受信して画像認識以後の処理を実施するものとして説明したが、運転者350への通知以外の処理を撮影装置10に実施させるようにしてもよい。この場合、撮影装置10は、通知条件が成立したことを示す情報を監視装置100へ送信し、監視装置100が外部へ通知する構成となり、撮影装置10と監視装置100が一体となって監視装置、あるいは、監視システムを構成する。あるいは、運転者350への通知以外の処理の一部を撮影装置10に実施させるようにしてもよい。この場合においても、撮影装置10と監視装置100が一体となって監視装置、あるいは、監視システムを構成する。また、撮影装置10は、撮影できる装置であれば、ドライブレコーダーに限らず、携帯電話機やスマートフォンであってもよい。 In the above-described embodiment, the photographing device 10 acquires an image, and the monitoring device 100 receives the image data from the photographing device 10 and performs the processing after the image recognition. However, the notification to the driver 350 is described. Other processing may be performed by the photographing apparatus 10. In this case, the photographing device 10 is configured to transmit information indicating that the notification condition is satisfied to the monitoring device 100, and the monitoring device 100 notifies the outside, and the photographing device 10 and the monitoring device 100 are integrated into the monitoring device. Or, configure a monitoring system. Alternatively, the photographing apparatus 10 may be made to perform a part of the processing other than the notification to the driver 350. Also in this case, the photographing device 10 and the monitoring device 100 are integrated to form a monitoring device or a monitoring system. Further, the photographing device 10 is not limited to the drive recorder as long as it can photograph, and may be a mobile phone or a smartphone.

なお、本発明の監視装置、監視システム、監視方法及び監視プログラムは、上記実施形態に限らず、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ることができる。 The monitoring device, monitoring system, monitoring method, and monitoring program of the present invention are not limited to the above embodiments, and various changes can be made without departing from the gist of the present invention.

10 撮影装置
100 監視装置
300 自動車
352 運転者
360,362 監視対象


10 Imaging device 100 Monitoring device 300 Automobile 352 Driver 360,362 Monitoring target


Claims (9)

自動車の外部を監視する監視装置であって、
物体の画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識手段と、
前記物体認識手段が前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断手段と、
前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知手段と、
前記監視対象が前記自動車に接近する速度の変化を認識する速度変化認識手段と、
を有し、
前記通知条件は、前記速度が速くなったことである監視装置。
A monitoring device that monitors the outside of a car
Image data acquisition means for acquiring image data of an object,
Among the objects included in the image data, an object recognition means for recognizing a monitoring target and
When the object recognition means recognizes the monitoring target, the notification condition determination means for determining whether or not the notification condition for notifying the outside is satisfied, and the notification condition determination means.
A notification means for notifying the outside of the condition of the notification condition by a predetermined notification mode,
A speed change recognizing means for recognizing a change in speed at which the monitored object approaches the automobile,
Have,
The notification condition is a monitoring device in which the speed has increased.
前記物体認識手段は、深層学習(ディープラーニング)によって生成されたデータを参照する請求項1に記載の監視装置。 The monitoring device according to claim 1, wherein the object recognition means refers to data generated by deep learning. 前記監視対象と前記自動車との間の距離を推定する距離推定手段を有し、
前記通知条件は、前記監視対象が前記自動車から所定の距離以内に位置することである、
請求項1または請求項2に記載の監視装置。
It has a distance estimation means for estimating the distance between the monitored object and the automobile.
The notification condition is that the monitored object is located within a predetermined distance from the automobile.
The monitoring device according to claim 1 or 2.
前記監視対象と前記自動車との間の距離に基づいて、外部に通知する通知態様を決定する通知態様決定手段を有する、
請求項3に記載の監視装置。
A notification mode determining means for determining a notification mode for notifying the outside based on the distance between the monitored object and the automobile.
The monitoring device according to claim 3.
前記監視対象が前記自動車に接近しているか否かを判断する接近判断手段を有し、
前記通知条件は、前記監視対象が前記自動車に接近していることである、
請求項1または2に記載の監視装置。
It has an approach determining means for determining whether or not the monitored object is approaching the automobile.
The notification condition is that the monitored object is close to the vehicle.
The monitoring device according to claim 1 or 2.
前記通知手段によって前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知した場合に、前記自動車の位置を示す位置情報を取得し、前記自動車を追跡する追跡手段を有する、
請求項1または請求項2に記載の監視装置。
The vehicle has a tracking means for acquiring position information indicating the position of the vehicle and tracking the vehicle when the notification means notifies the outside that the notification condition is satisfied by a predetermined notification mode.
The monitoring device according to claim 1 or 2.
自動車の外部を監視する監視システムであって、
撮影手段が撮影した物体の画像データを取得する画像データ取得手段と、
前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識手段と、
前記物体認識手段が前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断手段と、
前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知手段と、
前記監視対象が前記自動車に接近する速度の変化を認識する速度変化認識手段と、
を有し、
前記通知条件は、前記速度が速くなったことである監視システム。
A monitoring system that monitors the outside of a car
An image data acquisition means for acquiring image data of an object photographed by the photographing means,
Among the objects included in the image data, an object recognition means for recognizing a monitoring target and
When the object recognition means recognizes the monitoring target, the notification condition determination means for determining whether or not the notification condition for notifying the outside is satisfied, and the notification condition determination means.
A notification means for notifying the outside of the condition of the notification condition by a predetermined notification mode,
A speed change recognizing means for recognizing a change in speed at which the monitored object approaches the automobile,
Have,
The notification condition is a monitoring system in which the speed has increased .
自動車の外部を監視する監視装置が、
物体の画像データを取得する画像データ取得ステップと、
前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識ステップと、
前記物体認識ステップにおいて前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断ステップと、
前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知ステップと、
前記監視対象が前記自動車に接近する速度の変化を認識する速度変化認識ステップと、
を有し、
前記通知条件は、前記速度が速くなったことである監視方法。
A monitoring device that monitors the outside of the car
Image data acquisition step to acquire image data of an object,
Among the objects included in the image data, an object recognition step for recognizing a monitoring target and
When the monitoring target is recognized in the object recognition step, the notification condition determination step for determining whether or not the notification condition for notifying the outside is satisfied, and the notification condition determination step.
A notification step for notifying the outside of the condition of the notification condition by a predetermined notification mode,
A speed change recognition step for recognizing a change in speed at which the monitored object approaches the vehicle, and
Have,
The notification condition is a monitoring method in which the speed has increased.
自動車の外部を監視する監視装置を管理する制御装置を、
物体の画像データを取得する画像データ取得手段、
前記画像データに含まれる前記物体のうち、監視対象を認識する物体認識手段、
前記物体認識手段が前記監視対象を認識した場合、外部に通知するための通知条件を満たすか否かを判断する通知条件判断手段、及び、
前記通知条件を満たすことを所定の通知態様によって外部に通知する通知手段、
前記監視対象が前記自動車に接近する速度の変化を認識する速度変化認識手段、
として機能させ、
前記通知条件は、前記速度が速くなったことである監視プログラム。
A control device that manages a monitoring device that monitors the outside of a car,
Image data acquisition means for acquiring image data of an object,
An object recognition means for recognizing a monitoring target among the objects included in the image data,
When the object recognition means recognizes the monitoring target, the notification condition determination means for determining whether or not the notification condition for notifying the outside is satisfied, and the notification condition determination means.
A notification means for notifying the outside of the condition of the notification condition by a predetermined notification mode,
A speed change recognizing means that recognizes a change in speed at which the monitored object approaches the automobile.
To function as
The notification condition is a monitoring program in which the speed has increased.
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