JP7539779B2 - 異常検知システム - Google Patents

Description

本発明は、通行人の異常を検知する技術に関する。

例えば施設の管理者が、施設内を通行する通行人の行動や状態が異常であることに気付くことができれば、その異常に速やかに対応でき望ましい。

例えば、施設内で同じ場所を何度も往復する通行人がいた場合、その通行人は道に迷っているかもしれない。そのような通行人がいた場合、管理者がその通行人のところに赴き道案内を行えば、通行人にとって望ましい。また、お手洗いのある死角領域に長時間、通行人が滞在している場合、お手洗い内でその通行人が気分を悪くして動けなくなっているかもしれない。そのような通行人がいた場合、管理者がお手洗いに赴き安否を確認すれば、通行人が病気で重篤な状態に陥る前に看護を受けることができる。

例えば、特許文献１には、監視対象領域内に離散配置された複数のカメラが撮影した画像から検知した人物の移動経路と、その移動経路上の死角領域における人物の滞在時間に基づき、その人物の行動が異常であるか否かを判定する異常判定装置が提案されている。

特開２０１９－１０９７２４号公報

通行人が何かにつまずいて転倒したり、急に気分が悪くなってうずくまったりする場合がある。それらの通行人の異常な状態の中には可及的速やかに対応を要するものもある。従って、急な転倒やうずくまり、といった通行人の異常な状態を速やかに検知する仕組みがあれば望ましい。

例えば、特許文献１に提案されている異常判定装置による場合、通行人の移動経路とその移動経路上の死角領域における通行人の滞在時間に基づき通行人の異常行動を検知するため、異常行動の検知までに時間を要する。従って、特許文献１に提案されている異常判定装置によっては、通行人の転倒や急なうずくまり、といった急に生じる異常な行動または状態を速やかに検知することはできない。

上述の事情に鑑み、本発明は、通行人に急に生じる異常な行動または状態を速やかに検知する手段を提供する。

本発明は、カメラで撮影した１枚の画像から検出した通行人の骨格座標が示す前記通行人の上半身の特定部位の床からの高さと、前記骨格座標が示す前記通行人の身長との比率に基づき、前記通行人の姿勢が異常か否かを判定する異常検知システムを第１の態様として提案する。

第１の態様に係る異常検知システムによれば、１フレームの画像で、カメラの撮像領域内に姿勢が異常な人がいればその人を検知することができる。
また、第１の態様に係る異常検知システムによれば、例えば床に倒れて頭部が床に着いている人を検知することができる。
また、第１の態様に係る異常検知システムによれば、人の身長の大小によって、例えばその人の頭部等の特定部位の高さが変わっても、正しく姿勢が異常な人が検知される。

また本発明は、カメラで撮影した１枚の画像から検出した通行人の骨格座標が示す前記通行人の上半身の特定部位の床からの高さと、前記骨格座標が示す前記通行人の下半身の特定部位の床からの高さとの比率に基づき、前記通行人の姿勢が異常か否かを判定する異常検知システムを第２の態様として提案する。

第２の態様に係る異常検知システムによれば、１フレームの画像で、カメラの撮像領域内に姿勢が異常な人がいればその人を検知することができる。
また、第２の態様に係る異常検知システムによれば、例えば床に倒れて頭部が床に着いている人を検知することができる。
また、第２の態様に係る異常検知システムによれば、例えば床にうずくまり、膝近くに頭部がある人を検知することができる。

第１又は第２の態様に係る異常検知システムにおいて、前記骨格座標をグローバル座標変換して得られる座標の位置に基づき、前記通行人の姿勢が異常か否かを判定する、という構成が第３の態様として採用されてもよい。

第１又は第２の態様に係る異常検知システムにおいて、前記カメラは距離画像を生成し、当該距離画像が示す距離に基づき、前記通行人の骨格座標を特定する、という構成が第４の態様として採用されてもよい。

第３又は第４の態様に係る異常検知システムによれば、カメラの設置位置によらず人の骨格の位置が正しく特定されるため、高い精度で姿勢が異常な人が検知される。

第２の態様に係る異常検知システムにおいて、前記１枚の画像から認識された前記通行人の属性に基づき当該属性が車椅子利用者である場合に、前記通行人の上半身の特定部位の床からの高さと、前記通行人の下半身の特定部位の床からの高さとの比較の基準の前記比率を変更して、前記通行人の姿勢が異常か否かを判定する、という構成が第５の態様として採用されてもよい。

第５の態様に係る異常検知システムによれば、例えば杖をついた高齢者が前屈みになっていてもそれを異常な姿勢とは判定せず、ランドセルを背負った小学生が前屈みになっていればそれを異常な姿勢と判定する等、高い精度で姿勢が異常な人が検知される。

第１又は第２の態様に係る異常検知システムにおいて、前記１枚の画像から複数の通行人が認識された場合、当該画像から認識された当該複数の通行人の属性に基づき決定される順序で、当該複数の通行人の骨格座標を検出する、という構成が第６の態様として採用されてもよい。

第６の態様に係る異常検知システムによれば、例えば高齢者や白杖をついた視覚障がい者等の異常な姿勢の有無を他の人より優先的に判定することで、異常な姿勢となった場合により可及的速やかな対応が必要な人の異常な姿勢の検知が、他の人より速やかに行われる。

第１乃至第６のいずれかの態様に係る異常検知システムにおいて、カメラで異なるタイミングで順次撮影した複数の画像の各々に関し、当該画像から検出した通行人の骨格座標の位置に基づき当該通行人の姿勢が異常か否かを判定し、当該通行人が過去に姿勢が異常と判定された頻度が所定条件を満たした場合、異常を通知する、という構成が第７の態様として採用されてもよい。

第７の態様に係る異常検知システムによれば、例えば、ある人がつまずいて一瞬姿勢を崩したが怪我など負わずに速やかに正常な姿勢に戻って通行を再開したような場合、その人が誤って異常な姿勢であると判定されることがない。

一実施形態に係る異常検知システムの全体構成を模式的に示した図。 一実施形態に係るカメラが撮影した画像の例を模式的に示した図。 一実施形態に係るサーバ装置の機能構成を示した図。 一実施形態に係る骨格座標特定部により特定される人物の骨格の所定部位の２次元座標を例示した図。 一実施形態に係る人物姿勢テーブルのデータ構成を例示した図。 一実施形態に係るサーバ装置が、画像に写っている人物の姿勢が異常であるか否かを判定するために行う処理のフロー図。 一実施形態に係る端末装置が表示する通知画面を模式的に示した図。

［実施形態］
以下に、本発明の一実施形態に係る異常検知システム１を説明する。図１は異常検知システム１の全体構成を模式的に示した図である。異常検知システム１は複数の監視対象領域の各々に関し、その監視対象領域内に異常な姿勢をとっている人物がいればその人物を速やかに検知するシステムである。図１に示される空間Ｓは、異常検知システム１の複数の監視対象領域のうちの１つである。

異常検知システム１は、サーバ装置１１、カメラ１２、端末装置１３を備える。なお、図１においては、複数の監視対象領域のうちの１つに配置されている１つのカメラ１２のみが示されているが、異常検知システム１は複数の監視対象領域の各々に配置された複数のカメラ１２を備える。また、図１においては、端末装置１３が１つのみ示されているが、端末装置１３の数は異常検知システム１が異常な姿勢をとっている人物を検知した場合に行う通知の送信先の数である。

サーバ装置１１はカメラ１２が撮影した画像から、監視対象領域内の人物の姿勢を特定し、その姿勢が異常であるか否かを判定し、異常であれば端末装置１３に対し注意を促す通知を行う装置である。そのため、サーバ装置１１はカメラ１２及び端末装置１３の各々とデータ通信可能に接続されている。

カメラ１２は監視対象領域を撮影し、撮影により生成した画像をサーバ装置１１に送信する。端末装置１３は監視対象領域を管理する管理者（例えば、監視対象領域が駅構内であれば、その駅の管理を担当する鉄道会社の職員等）により使用され、サーバ装置１１から送信された通知を受信し、受信した通知を画面に表示すると共に警告音を発して、管理者に注意を促す。

サーバ装置１１のハードウェアはプロセッサ、メモリ、通信インタフェースを備えるサーバ装置用の一般的なコンピュータであり、メモリに記憶されているプログラムに従うデータ処理をプロセッサが行うことにより、異常検知システム１において、上述した機能を備える装置として動作する。

カメラ１２は外部の装置に画像を送信可能な一般的なネットワークカメラである。カメラ１２は、毎秒所定数の画像（例えば、毎秒１０枚の画像）を撮影し、それらの画像を順次、サーバ装置１１に送信する。図２はカメラ１２が撮影した画像の例を模式的に示した図である。

端末装置１３のハードウェアはプロセッサ、メモリ、通信インタフェース、ディスプレイ、タッチパネル等の操作受付デバイスを備える端末装置用の一般的なコンピュータであり、メモリに記憶されているプログラムに従うデータ処理をプロセッサが行うことにより、異常検知システム１において、上述した機能を備える装置として動作する。例えば、施設管理室に設置されているモニタ端末や、施設係員が所持しているモバイル端末等がこれにあたる。

図１において空間Ｓで例示される監視対象領域には、カメラ１２の画角内に入る位置に、例えば６つ以上のマーカＭが配置されている。マーカＭは図１に表示されるＸＹ平面上に２点、ＹＺ平面上に２点、ＺＸ平面上に２点配置される。サーバ装置１１は、空間Ｓにおけるカメラ１２の３次元位置を示す座標と、カメラ１２で撮影されたマーカＭの画像上の２次元座標（ｕ、ｖ）と空間Ｓ内の位置（３次元座標Ｘ、Ｙ、Ｚ）とを関連づける内部パラメータを記憶している。また、２次元座標はカメラ１２が撮影する画像の画像素子に応じた座標系が用いられる。

サーバ装置１１は、既知の座標変換手法（本願において「グローバル座標変換」という）により、内部パラメータを用いてカメラ１２で撮影された画像内の２次元座標を空間Ｓにおける３次元座標に変換する。

図３はサーバ装置１１の機能構成を示した図である。以下にサーバ装置１１が備える機能構成を説明する。制御部１１０はサーバ装置１１の他の構成部の動作を制御するとともに、各種のデータ処理を行う。記憶部１１１は各種データを記憶する。画像取得部１１２はカメラ１２から画像を取得する。画像取得部１１２が取得した画像は制御部１１０で処理され、記憶部１１１に記憶される。

計時部１１３は現在時刻を継続的に計測する。画像取得部１１２はカメラ１２から画像を取得すると、その画像に計時部１１３が計測した現在時刻を対応付けて、記憶部１１１に記憶させる。

骨格座標特定部１１４は記憶部１１１に記憶されている画像から、既知の手法により、画像に写っている人物の骨格の所定部位の２次元座標を特定し、特定したそれらの２次元座標をグローバル座標変換して、その人物の骨格の所定部位の空間Ｓ内における３次元座標を特定する。骨格座標特定部１１４により特定された３次元座標は記憶部１１１に記憶される。なお、骨格座標特定部１１４が用いる、画像から人物の骨格の所定部位の２次元座標を特定する手法は、OpenPoseと呼ばれるDeep Learningを用いた手法である。ただし、骨格座標特定部１１４が、OpenPoseに代えて、VisonPose（登録商標、株式会社ネクストシステム）等の他の手法を用いてもよい。

図４は骨格座標特定部１１４により特定される人物の骨格の所定部位の２次元座標を例示した図である。図４（ａ）は、骨格検出の対象者の静止画情報であり、図４（ｂ）に骨格検出によって検出された対象者の骨格座標を示す。図４（ｃ）は図４（ｂ）に示した骨格座標の各位置に応じた身体の部位を示す。

属性特定部１１５（図３）は記憶部１１１に記憶されている画像から、既知の画像認識手法により、画像に写っている人物の属性を特定する。属性特定部１１５が特定する人物の属性とは、具体的には、「子供」、「高齢者」、「視覚障がい者」、「車椅子使用者」等である。属性特定部１１５は、例えば撮影された画像から物体検出によりランドセルを検出すれば、そのランドセル所持者の属性を「子供」と特定し、手押し車を検出すればその手押し車の所有者の属性を「高齢者」と特定し、白杖を検出すればその白杖の所持者の属性を「視覚障がい者」と特定し、車椅子を検出すればその車椅子を所有している人物の属性を「車椅子使用者」と特定する。属性特定部１１５により特定された属性は記憶部１１１に記憶される。

異常姿勢判定部１１６は骨格座標特定部１１４により特定された人物の骨格の所定部位の空間Ｓ内における３次元座標に基づき、その人物の姿勢が異常であるか否かを判定する。本実施形態において、異常姿勢判定部１１６は、画像に写っている人物の各々に関し、以下の条件（Ａ）及び（Ｂ）のいずれかが満たされた場合、その人物の姿勢が異常であると判定する。
条件（Ａ）：首の高さが、その人物の身長の１０分の１以下である。
条件（Ｂ）：首の高さが、その人物の膝の高さの２倍以下である。

なお、条件（Ａ）は人物が床に倒れている状態を検知するための条件である。条件（Ｂ）は人物がしゃがみ込んでいる状態を検知するための条件である。

なお、首や膝の高さは、骨格座標特定部１１４により特定されたそれらの部位の３次元座標により示される。首の座標情報が欠落している場合は、顔や耳、鼻等の首に隣接する箇所の座標情報を用いる。膝の座標情報が欠落している場合は、足や腰等の隣接する箇所の座標情報を用いる。身長は、空間Ｓの床面と頭頂座標の差を身長とする。もしくは、空間Ｓの床面と首座標の差に、例えば首から頭頂までの長さを加算するための乗率（例えば、１．１）を乗じることによって算出される。

記憶部１１１には、属性特定部１１５が特定した属性と、異常姿勢判定部１１６の判定の結果を格納するためのテーブルである人物姿勢テーブルが記憶されている。図５は、人物姿勢テーブルのデータ構成を例示した図である。人物姿勢テーブルは、直近の１０枚の画像のいずれかに写っていた人物の各々に応じたデータレコードの集まりである。人物姿勢テーブルの各データレコードには、人物を識別する人物ＩＤと、その人物に関し属性特定部１１５が特定した属性と、その人物に関し異常姿勢判定部１１６が行った判定の結果が格納される。

人物姿勢テーブルに格納される判定の結果は、直近の１０枚の画像の各々に応じた判定の結果である。図５において、「第１画像」欄には、カメラ１２が最後に撮影した画像から骨格座標特定部１１４が特定した３次元座標に基づき異常姿勢判定部１１６が判定した結果が格納される。「第２画像」欄には、カメラ１２が最後から２番目に撮影した画像から骨格座標特定部１１４が特定した３次元座標に基づき異常姿勢判定部１１６が判定した結果が格納される。すなわち、「第ｉ画像」欄には、カメラ１２が最後からｉ番目に撮影した画像から骨格座標特定部１１４が特定した３次元座標に基づき異常姿勢判定部１１６が判定した結果が格納される。

通知要否判定部１１７（図３）は、人物姿勢テーブルに格納されているデータに基づき、過去に異常な姿勢の人物を検知した頻度が所定条件を満たした場合、異常を通知すべきである、と判定する。具体的には、通知要否判定部１１７は、人物姿勢テーブルのいずれかのデータレコードに関し、「判定結果」欄に格納される１０個の判定結果のうち所定数以上（例えば、７個以上）が「異常」であれば、異常を通知すべきである、と判定する。もしくは、「判定結果」欄に格納される判定結果のうち所定数連続で（例えば、３個連続で）「異常」であれば、異常を通知すべきである、と判定する。

通知部１１８（図３）は、通知要否判定部１１７が異常を通知すべきである、と判定した場合、端末装置１３に注意を促す通知を送信する。

図６は、サーバ装置１１が、画像に写っている人物の姿勢が異常であるか否かを判定するために行う処理のフロー図である。サーバ装置１１は、カメラ１２から新たに撮影された画像を受信する毎に、その１枚の画像を用いて、図６のフローに従う処理を行う。

画像取得部１１２がカメラ１２から新たな画像を取得し、記憶部１１１にその画像が記憶されると、骨格座標特定部１１４はその画像に写っている人物の各々に関し、２次元骨格座標（画像における２次元座標）を特定する（ステップＳ０１）。ステップＳ０１において特定された２次元骨格座標は、記憶部１１１に一時的に記憶される。

また、属性特定部１１５は、ステップＳ０１の処理と並行して、画像取得部１１２がカメラ１２から取得した新たな画像から人物を認識し、認識した人物の各々に関し、属性を特定する（ステップＳ０２）。ステップＳ０２において特定された属性は人物姿勢テーブルに記憶される。

続いて、異常姿勢判定部１１６は、カウンタｊに初期値「１」を代入する。また、異常姿勢判定部１１６は、例えば、属性特定部１１５により認識された人物の数を変数ｎに代入する。（ステップＳ０３）。

続いて、異常姿勢判定部１１６は、ステップＳ０２において特定された属性に基づき、画像に写っているｎ人の人物のうち、以下の処理を行う際の優先順位を決定する（ステップＳ０４）。属性特定部１１５は、例えば、「視覚障がい者」、「車椅子使用者」、「高齢者」、「子供」、「その他」の順に優先順位を決定する。

続いて、異常姿勢判定部１１６は、未判定の人物の中から、ステップＳ０４において決定した優先順位の高い順に１人を処理対象者として選択する（ステップＳ０５）。続いて、骨格座標特定部１１４は、ステップＳ０５において選択された人物の２次元骨格座標（画像における２次元座標）を３次元骨格座標（空間Ｓ内における３次元座標）に変換する（ステップＳ０６）。

続いて、異常姿勢判定部１１６は、処理対象者の３次元骨格座標から、その処理対象者が以下の条件（Ａ）を満たすか否かを判定する（ステップＳ０７）。
条件（Ａ）：首の高さが、その人物の身長の１０分の１以下である。

処理対象者が条件（Ａ）を満たす場合（ステップＳ０７；Ｙｅｓ）、異常姿勢判定部１１６は処理対象者の姿勢が異常である、と判定する（ステップＳ０８）。一方、処理対象者が条件（Ａ）を満たさない場合（ステップＳ０７；Ｎｏ）、異常姿勢判定部１１６は、処理対象者の３次元骨格座標から、その処理対象者が以下の条件（Ｂ）を満たすか否かを判定する（ステップＳ０９）。
条件（Ｂ）：首の高さが、その人物の膝の高さの２倍以下である。

処理対象者が条件（Ｂ）を満たす場合（ステップＳ０９；Ｙｅｓ）、異常姿勢判定部１１６は処理対象者の姿勢が異常である、と判定する（ステップＳ０８）。一方、処理対象者が条件（Ｂ）を満たさない場合（ステップＳ０９；Ｎｏ）、異常姿勢判定部１１６は処理対象者の姿勢が正常である、と判定する（ステップＳ１０）。ステップＳ１０における判定結果は人物姿勢テーブルに記憶される。

続いて、異常姿勢判定部１１６は、現在のカウンタｊが人物の数を示す変数ｎと一致するか否か、すなわち、画像から認識された全ての人物に関する処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ１１）。カウンタｊが変数ｎと一致しない場合（ステップＳ１１；Ｎｏ）、サーバ装置１１はカウンタｊに「１」を加算し（ステップＳ１２）、未処理の人物に関するステップＳ０５以降の処理を行う。カウンタｊが変数ｎと一致する場合（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、サーバ装置１１は一連の処理を終了する。

通知要否判定部１１７は、図６のフローに従う処理により人物姿勢テーブルの「判定結果」欄のデータが更新される毎に、通知の要否を判定する。具体的には、通知要否判定部１１７は、人物姿勢テーブルのいずれかのデータレコードの「判定結果」欄に７個以上の「異常」が格納されている場合、通知が必要、と判定する。

通知要否判定部１１７により通知が必要と判定された場合、通知部１１８はその時点で最も新しい画像に、７個以上の「異常」が格納されている人物を囲む枠を付加したものと、その画像を撮影したカメラ１２の設置位置を示すデータとを含む通知を端末装置１３に送信する。

端末装置１３は、サーバ装置１１の通知部１１８から通知を受信すると、通知に含まれる画像を用いて、図７に示すような通知画面を表示すると共に、警告音を発して、端末装置１３の使用者である管理者に注意を促す。

管理者は端末装置１３から発せられる警告音に応じて端末装置１３のディスプレイに表示される通知画面に含まれる画像を見て、いずれかの人物が助けを要する状態であるか否かを判断し、助けを要する状態であると判断した場合、速やかに必要な対応を行う。

上述した異常検知システム１によれば、例えばカメラ１２により１秒間に１０枚の画像が撮影される場合、監視対象領域内にいるいずれかの人物が異常な姿勢となった場合、１秒以内にそのことが管理者に通知される。従って、監視対象領域内で通行人が転倒したり、急にしゃがみ込んだりした場合、管理者はその異常を即座に知り、速やかに必要な対応をとることができる。

［変形例］
上述した実施形態は本発明の技術的思想の範囲内で様々に変形されてよい。以下にそれらの変形例を示す。なお、以下に示す変形例の２以上が適宜組み合わされてもよい。

（１）上述した実施形態において示した条件（Ａ）及び（Ｂ）は、画像に写っている人物の姿勢が異常であるか否かを判定する条件の一例であって、他の様々な条件が条件（Ａ）及び（Ｂ）に代えて、もしくは加えて、用いられてもよい。

また、対象者の身長の算出方法に関しても、上述した実施形態において説明した算出方法に限られない。例えば、骨格座標特定部１１４により特定された３次元座標が示す、首から腰までの長さ、腰から膝までの長さ、膝から足首までの長さを合計したものに、例えば首から頭頂までの長さを加算するための乗率（例えば、１．１）を乗じることによって算出してもよい。

（２）上述した実施形態においては、光学カメラであるカメラ１２が撮影した画像から特定された２次元骨格座標がグローバル座標変換により３次元骨格座標に変換される。これに代えて、距離画像を生成するカメラ（距離画像センサ）をカメラ１２として採用し、カメラ１２が生成する距離画像が示す距離に基づき、距離画像に写っている人物の３次元骨格座標が特定されてもよい。

（３）上述した実施形態においては、首、膝といった所定の部位の３次元骨格座標に基づき、人物の姿勢が異常であるか否かの判定が行われる。人物の姿勢が異常であるか否かの判定において、いずれの部位の３次元骨格座標を用いるかは様々に変更されてよい。

（４）画像から特定された人物の属性に基づいて、その人物の姿勢が異常であるか否かが判定されてもよい。例えば、車椅子使用者は、通常の状態で首の高さが膝の高さの２倍より低い状態になることが多くある。従って、車椅子使用者に関しては、条件（Ｂ）に代えて、例えば以下の条件（Ｃ）を用いて異常な姿勢であるか否かの判定を行う構成が採用されてもよい。
条件（Ｃ）：首の高さが、その人物の膝の高さの１．５倍以下である。

（５）上述した実施形態においては、身長に対する首や膝の高さの比率に基づき、人物の姿勢が異常であるか否かの判定が行われるが、例えば、首や膝の高さの絶対値に基づき、人物の姿勢が異常であるか否かの判定が行われてもよい。例えば、身長の大小にかかわらず、床からの首の高さが２０ｃｍ以下であれば、その人物の姿勢が異常である、と判定する構成が採用されてもよい。

（６）上述した実施形態においては、空間ＳにマーカＭが設置されているが、空間Ｓに存在するあらかじめ設置されている施設備品等の特異点をマーカＭとして使用することもできる。例えば、固定された看板や案内板、床面の模様がこれにあたる。また、特定のものがなくても、カメラ１２の画角と空間Ｓ内の測量データを紐づけマーカＭとして使用することも可能である。

（７）上述した実施形態においては、光学カメラであるカメラ１２が撮影した画像から特定された２次元骨格座標がグローバル座標変換により３次元骨格座標に変換される。カメラ１２にステレオカメラを採用することで、マーカＭなしに対象者の3次元座標を得る事もできる。

（８）上述した実施形態においては、サーバ装置１１がカメラ１２及び端末装置１３と異なる装置であるものとしているが、サーバ装置１１がカメラ１２又は端末装置１３と統合された１つの装置であってもよい。例えば、カメラ１２がコンピュータを内蔵する場合、カメラ１２が内蔵するコンピュータがサーバ装置１１の役割を果たしてもよい。また、端末装置１３が施設管理室に設置されているモニタ端末であるような場合に、端末装置１３がサーバ装置１１の役割を兼ねてもよい。

１…異常検知システム、１１…サーバ装置、１２…カメラ、１３…端末装置、１１０…制御部、１１１…記憶部、１１２…画像取得部、１１３…計時部、１１４…骨格座標特定部、１１５…属性特定部、１１６…異常姿勢判定部、１１７…通知要否判定部、１１８…通知部。

Claims (7)

1. カメラで撮影した１枚の画像から検出した通行人の骨格座標が示す前記通行人の上半身の特定部位の床からの高さと、前記骨格座標が示す前記通行人の身長との比率に基づき、前記通行人の姿勢が異常か否かを判定する
   異常検知システム。
2. カメラで撮影した１枚の画像から検出した通行人の骨格座標が示す前記通行人の上半身の特定部位の床からの高さと、前記骨格座標が示す前記通行人の下半身の特定部位の床からの高さとの比率に基づき、前記通行人の姿勢が異常か否かを判定する
   異常検知システム。
3. 前記骨格座標をグローバル座標変換して得られる座標の位置に基づき、前記通行人の姿勢が異常か否かを判定する
   請求項１又は２に記載の異常検知システム。
4. 前記カメラは距離画像を生成し、当該距離画像が示す距離に基づき、前記通行人の骨格座標を特定する
   請求項１又は２に記載の異常検知システム。
5. 前記１枚の画像から認識された前記通行人の属性に基づき当該属性が車椅子利用者である場合に、前記通行人の上半身の特定部位の床からの高さと、前記通行人の下半身の特定部位の床からの高さとの比較の基準の前記比率を変更して、前記通行人の姿勢が異常か否かを判定する
   請求項２に記載の異常検知システム。
6. 前記１枚の画像から複数の通行人が認識された場合、当該画像から認識された当該複数の通行人の属性に基づき決定される順序で、当該複数の通行人の骨格座標を検出する
   請求項１又は２に記載の異常検知システム。
7. カメラで異なるタイミングで順次撮影した複数の画像の各々に関し、当該画像から検出した通行人の骨格座標の位置に基づき当該通行人の姿勢が異常か否かを判定し、当該通行人が過去に姿勢が異常と判定された頻度が所定条件を満たした場合、異常を通知する
   請求項１乃至６のいずれか１項に記載の異常検知システム。

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