JP7745489B2 - 安全監視システム及び安全監視方法 - Google Patents

Description

本発明は、安全監視システムに関する。

従来、作業員の作業の安全を確保する方法として、作業の様子をビデオカメラで撮影し、撮影した動画の映像を目視で確認して、危険な作業を行っていないかを人が判定する方法がある。

本技術分野の背景技術として、以下の先行技術がある。特許文献１（特開２００６－２８５６３９号公報）には、作業現場で作業をする作業者の作業状況を監視する立会業務を遠隔地から支援するための立会業務支援システムであって、立会業務に必要な情報を通信するためのネットワークと、作業現場に設置されており、所定の装置により撮影された作業現場における作業中の画像情報及び所定の装置により測定された作業現場の環境条件を示す環境情報を収集すると共に、当該収集した画像情報及び環境情報をネットワークを介して送信する情報収集端末と、ネットワークを介して送信された情報収集端末からの画像情報及び環境情報を受信すると共に、当該画像情報及び環境情報に基づいて、少なくとも作業現場の安全性及び作業工程の適正を監視するセンタサーバとを具備する危険作業検出システムが記載されている。

特許文献２（特開２０２１－１２９９５３号公報）には、安全帯を装備した作業員が作業する現場を撮影した現場画像を取得する画像取得手段と、前記現場画像から、前記安全帯のフックに付された色の色画像と前記現場の手摺又は親綱に付された色の色画像を生成する画像処理手段と、前記フックの色画像と前記手摺又は親綱の色画像に基づき、前記フックの使用状況を判定する判定手段と、を備える管理システムが記載されている。

特開２００６－２８５６３９号公報 特開２０２１－１２９９５３号公報

建設現場では作業に忙殺され、又はうっかりミスで保護装備を着用しなかったり、作業ルールを無視する場合がある。しかし、前述した背景技術のように、管理者が常時監視するのは困難であり、安全面の徹底が重要な課題となっている。また、作業員の装備品や行動を個別に計算機で判定すると処理時間が長くなり、判定のリアルタイム性の担保が困難である。また、ＡＩモデルによる判定は、ＡＩモデルの学習の進度によっては判定を誤ることがある。このため、誤差を低減する判定が求められている。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、安全監視システムであって、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスとを有する計算機によって構成され、画像から作業員の安全装備の判定結果を出力する検出モデルと、前記検出モデルを用いて作業員の状態を判定し、前記検出モデルを用いた判定結果を修正する補助判定を実行するアプリケーション部とを備え、前記補助判定として、前記アプリケーション部は、安全フック内に親綱が通っている、安全フックが体から離れている、又は安全フックが背中側にあるのいずれかを満たせば、当該作業員の状態が安全であると判定し、前記安全フックの画像において安全フックが親綱より高い位置にあれば、当該作業員の状態が危険であると判定することを特徴とする。

本発明の一態様によれば、作業員が墜落防止用器具を正しく装着しているかを正確に判定できる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。

本発明の実施例の安全監視システムの構成を示す図である。 本実施例の安全監視システムの物理的な構成を示すブロック図である。 本実施例の結果格納部に格納されるデータの構成例を示す図である。 本実施例の安全監視システムが実行する処理のフローチャートである。 本実施例のステップＳ５０４の処理の詳細のフローチャートである。 本実施例のステップＳ５０４の処理を説明する図である。 本実施例のステップＳ５０５の処理の詳細のフローチャートである。 本実施例のステップＳ５０５の処理を説明する図である。 本実施例のステップＳ５０６の処理の詳細のフローチャートである。 本実施例のステップＳ５０６の処理を説明する図である。 本実施例のステップＳ５０７の処理の詳細のフローチャートである。 本実施例のステップＳ５０７の処理を説明する図である。 本実施例の作業員安全状態判定結果画面の例を示す図である。

図１は、本発明の実施例の安全監視システム１００の構成を示す図である。

本実施例の安全監視システム１００は、アプリケーション部１１０、ＡＩモデル１２０、設定情報１３０、結果格納部１４０、及びデータ分析部１５０を有する。

アプリケーション部１１０は、監視カメラ２００が撮影した映像データが入力され、映像データに写っている人の判定結果を結果格納部１４０に記録し、管理者用計算機３００に出力する。

ＡＩモデル１２０は、画像から人を検出し、画像に写っている人の属性を検出し、各属性の確信度を出力する。ＡＩモデル１２０は、複数のモデル（例えば、人物検出モデル、フック検出モデル、親綱検出モデル）を含むとよい。ＡＩモデル１２０には作業員の画像と人物領域とが入力され、人物検出モデルを学習する。また、ＡＩモデル１２０には安全フックの画像とフック領域とが入力され、フック検出モデルを学習する。また、ＡＩモデル１２０には支持体及び親綱の画像と支持体及び親綱の座標とが入力され、親綱検出モデルを学習する。ＡＩモデル１２０は、推論時には、作業現場の画像から作業員、安全フック、支持体及び親綱を検出し、作業員が検出された人物領域、安全フックが検出されたフック領域、及び親綱が検出された親綱領域を出力する。支持体は、親綱が張られる構造物（例えば、仮設の支柱）や親綱用クランプが取り付けられる足場パイプや鉄骨である。支持体は親綱より太いので検出が容易であることから、検出された支持体の位置に基づいて親綱を検出するとよい。また、ＡＩモデル１２０は、検出された安全フックのクラスを判定する（Ｓ５０３）。安全フックのクラスは、ＡＩモデル１２０が検出した安全フックが親綱に掛かっているか否かの２種類をＡＩなどを用いて判定した、安全フックの分類である。

設定情報１３０は、処理に使用するＡＩモデル１２０の名称、ＡＩモデル１２０が出力した確信度から状態を判定するための閾値、及びカウンタを用いて連続検出状態を判定するための所定回数などを含む。結果格納部１４０は、人の属性の判定結果を記録する。結果格納部１４０の詳細は、図３を参照して後述する。結果格納部１４０は、記録された属性判定結果をログとして出力可能に構成されている。データ分析部１５０は、結果格納部１４０に記録されたデータを分析して、分析結果を出力する。

監視カメラ２００は、作業現場に設置されるカメラであり、作業中の作業員の映像を撮影する。監視カメラ２００は、作業現場を漏れなく撮影するように、作業現場に複数台設置されるとよい。

管理者用計算機３００は、演算装置及び記憶装置を有する計算機であり、安全監視システム１００から判定結果や監視画像を受信する。管理者用計算機３００が表示する画面例は、図７を参照して後述する。管理者用計算機３００は、安全監視システム１００から通知された判定結果に従って、警報装置（例えばパトランプ、警戒音発生装置）を動作する。

例えば、作業現場に監視カメラ２００を設置し、作業中の作業員を撮影し、作業員が所定の安全装備を装着していないことを検出すると、パトランプを点灯し、危険な状態であることを音声で報知する。

図２は、本実施例の安全監視システム１００の物理的な構成を示すブロック図である。

本実施例の安全監視システム１００は、プロセッサ（ＣＰＵ）１、メモリ２、補助記憶装置３及び通信インターフェース４を有する計算機によって構成される。安全監視システム１００は、入力インターフェース５及び出力インターフェース８を有してもよい。

プロセッサ１は、メモリ２に格納されたプログラムを実行する演算装置である。プロセッサ１が各種プログラムを実行することによって、安全監視システム１００の各機能部（例えば、アプリケーション部１１０、ＡＩモデル１２０、データ分析部１５０など）による機能が実現される。なお、プロセッサ１がプログラムを実行して行う処理の一部を、他の演算装置（例えば、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等のハードウェア）で実行してもよい。

メモリ２は、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶素子であるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ）などを格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、プロセッサ１が実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。

補助記憶装置３は、例えば、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の記憶装置である。また、補助記憶装置３は、プロセッサ１がプログラムの実行時に使用するデータ（例えば、設定情報１３０、結果格納部１４０など）、及びプロセッサ１が実行するプログラムを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置３から読み出されて、メモリ２にロードされて、プロセッサ１によって実行されることによって、安全監視システム１００の各機能を実現する。

通信インターフェース４は、所定のプロトコルに従って、他の装置（例えば、監視カメラ２００、管理者用計算機３００）との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。

入力インターフェース５は、キーボード６やマウス７などの入力装置が接続され、オペレータからの入力を受けるインターフェースである。出力インターフェース８は、ディスプレイ装置９やプリンタ（図示省略）などの出力装置が接続され、プログラムの実行結果をユーザが視認可能な形式で出力するインターフェースである。なお、安全監視システム１００にネットワークを介して接続されたユーザ端末が入力装置及び出力装置を提供してもよい。この場合、安全監視システム１００がウェブサーバの機能を有し、ユーザ端末が安全監視システム１００に所定のプロトコル（例えばｈｔｔｐ）でアクセスしてもよい。

プロセッサ１が実行するプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ－ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介して安全監視システム１００に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置３に格納される。このため、安全監視システム１００は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。

安全監視システム１００は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。例えば、アプリケーション部１１０、ＡＩモデル１２０及びデータ分析部１５０は、各々別個の物理的又は論理的計算機上で動作するものでも、複数が組み合わされて一つの物理的又は論理的計算機上で動作するものでもよい。

図３は、本実施例の結果格納部１４０に格納されるデータの構成例を示す図である。

結果格納部１４０は、カメラ映像から人が検出された人物領域、及び当該人が装着している安全フックが検出されたフック領域を記録する。人物領域は画像において人が検出された矩形の四隅の座標で表され、フック領域は画像において安全フックが検出された矩形の四隅の座標で表される。

図４は、本実施例の安全監視システム１００が実行する処理のフローチャートである。

アプリケーション部１１０は、監視カメラ２００が撮影したストリーム形式の映像データを取得する（Ｓ５００）。

次に、ＡＩモデル１２０は、映像データのフレーム画像から人物検出モデルによって人を検出し、親綱検出モデルによって支持体及び親綱を検出する（Ｓ５０１）。そして、フック検出モデルによって安全フックを検出し（Ｓ５０２）、検出された安全フックのクラスを判定する（Ｓ５０３）。その結果、安全フックが親綱に掛かっていると判定された場合（Ｓ５０３でＹｅｓ）、当該作業員の状態を安全に設定する（Ｓ５１０）。なお、ＡＩモデル１２０による安全フックのクラスの判定は、ＡＩモデル１２０の学習の進度にもよるが、親綱に掛かっていない安全フックを安全と判定したり、親綱に掛かっている安全フックを危険と判定するような誤った判定をすることがある。よって、ＡＩによるクラス判定の後段で、誤差を低減するための補助判定を行う。

このため、安全フックが親綱に掛かっていないと判定された場合（Ｓ５０３でＮｏ）、ステップＳ５０４からＳ５０８の補助判定で、ＡＩモデル１２０による誤判定を検出し、作業員の状態が安全であるか危険であるかを振り分ける。

補助判定では、まず、アプリケーション部１１０は、安全フック内に親綱が通っているかを判定する（Ｓ５０４）。安全フック内に親綱が通っていれば、当該作業員の状態を安全に設定する（Ｓ５１０）。ステップＳ５０４の処理の詳細は図５、図６を参照して説明する。

一方、安全フック内に親綱が通っていなければ、アプリケーション部１１０は、安全フック検出位置が親綱より高いかを判定する（Ｓ５０５）。安全フック検出位置が親綱より高ければ、作業員が着用しているハーネスに安全フックが掛かっていると判定し、当該作業員の状態を危険に設定する（Ｓ５１３）。ステップＳ５０５の処理の詳細は図７、図８を参照して説明する。

一方、安全フック検出位置が親綱より低ければ、アプリケーション部１１０は、安全フックが体から離れているかを判定する（Ｓ５０６）。安全フックが体から離れていれば、作業員が着用しているハーネスに安全フックが掛かっていないと判定し、当該作業員の状態を安全に設定する（Ｓ５１０）。ステップＳ５０６の処理の詳細は図９、図１０を参照して説明する。

一方、安全フックが体から離れていなければ、アプリケーション部１１０は、安全フックが背中側にあるかを判定する（Ｓ５０７）。安全フックが背中側にあれば、作業員が親綱に掛かっている安全フックを引き摺って歩いていると判定し、当該作業員の状態を安全に設定する（Ｓ５１０）。ステップＳ５０７の処理の詳細は図１１、図１２を参照して説明する。

そして、補助判定によって、作業員の状態が安全であるか危険であるかを振り分けられなければ、アプリケーション部１１０は、前後フレームの状態を判定する（Ｓ５０８）。前後フレーム状態判定処理では、ステップＳ５０４からＳ５０７の補助判定で作業員の状態が安全であるか危険であるかを振り分けられなければ、当該人物に対応するカウンタを加算する。そして、連続した安全フック非装着検出状態が所定回数（ｎ回）以下であれば、当該作業員の状態を警戒に設定する（Ｓ５１１）。一方、連続した安全フック非装着検出状態が所定回数以上であれば、当該作業員の状態を危険に設定する（Ｓ５１３）。作業員の状態が安全であれば、カウンタを初期化し、当該作業員の状態を安全に設定するとよい。

アプリケーション部１１０は、作業員の状態が警戒であれば、管理者用計算機３００に通知する（Ｓ５１２）。管理者用計算機３００への通知は、図１３を参照して後述する作業員安全状態判定結果画面７００への表示でも、作業員安全状態判定結果画面７００外にポップアップ表示してもよい。また、アプリケーション部１１０は、作業員の状態が危険であれば、作業現場に設置された警報装置を動作して、危険状態であることを作業員に通知する（Ｓ５１３）。このとき、管理者用計算機３００に通知してもよい。このように、連続して所定回数の不安全行動が検出されたときに、状態を危険に設定して、アラートを発報するので、瞬間的な変化を捉えた誤検出を防止しつつ、状態を的確に判定できる。

以上に説明したように、ステップＳ５０４～Ｓ５０７で四つの基準によって判定して作業員が安全か危険かを振り分けたが、これらの基準による判定順序は図示した順序に限らない。また、四つの基準の一部のみを選択的に使用して判定してもよい。どの基準を使用するかの選択は、図１３を参照して後述する作業員安全状態判定結果画面７００によって設定可能である。また、四つの基準の各々によって判定して作業員が安全か危険かに振り分けたが、各基準の判定結果の重み付け和で判定値を計算して、計算された判定値が予め定めた閾値を超えるかによって作業員が安全か危険かに振り分けてもよい。このように、複数の基準の採否や重みを調整可能とすることによって、補助判定の精度を調整できる。

図５は、ステップＳ５０４の処理の詳細のフローチャートであり、図６は、ステップＳ５０４の処理を説明する図である。

まず、アプリケーション部１１０は、フック検出モデルによって検出された安全フックのフック領域の画像５０４６Ａを切り出す（Ｓ５０４１）。次に、親綱検出モデルによって安全フックが検出された画像から親綱５０４７を検出する（Ｓ５０４２）。例えば、親綱検出モデルは、親綱が設置された位置情報と監視カメラ２００の設置位置と監視カメラ２００の撮影方向を用いて、撮影された画像において親綱が写っている可能性がある領域を特定し、当該領域の親綱を検出し、検出された親綱の領域を（例えば白色の）二値画像に変換する。次に、フック領域と親綱の座標を比較する（Ｓ５０４３）。そして、フック領域と親綱の座標が重なっていれば、安全フック内に親綱が通っていると判定する。一方、フック領域と親綱の座標が重なっていなければ、安全フック内に親綱が通っていないと判定する。

図７は、ステップＳ５０５の処理の詳細のフローチャートであり、図８は、ステップＳ５０５の処理を説明する図である。

まず、アプリケーション部１１０は、フック領域の座標を取得する（Ｓ５０５１）。なお、フック領域の画像が切り出されていなければ、検出された安全フックのフック領域の画像を切り出す。例えば、フック検出モデルによって検出された安全フックのフック領域の四つの頂点の座標を取得し、フック領域の下辺の中心点の座標を計算する。そして、人物領域５０５７内の親綱を検出する（Ｓ５０５２）。複数の親綱領域が切り出された場合、最も上にある親綱領域を選択する（Ｓ５０５３）。そして、フック領域の座標と親綱の位置関係を比較する（Ｓ５０５４）。そして、フック領域の座標が親綱より高いかを判定する（Ｓ５０５５）。

例えば、図８に示すフック領域５０４６Ｂの下辺中心点は親綱５０４７の最近接点の上にあるので（５０５６Ｂ）、作業員が着用しているハーネスに安全フックが掛かっていると判定される。一方、フック領域５０４６Ｃの下辺中心点は親綱５０４７の最近接点の下にあるので（５０５６Ｃ）、作業員が着用しているハーネスに安全フックが掛かっていると判定されない。

図９は、ステップＳ５０６の処理の詳細のフローチャートであり、図１０は、ステップＳ５０６の処理を説明する図である。

まず、アプリケーション部１１０は、フック領域の座標を取得する（Ｓ５０６１）。なお、フック領域の画像が切り出されていなければ、検出された安全フックのフック領域の画像を切り出す。例えば、フック検出モデルによって検出された安全フックのフック領域の四つの頂点の座標を取得する。そして、フック領域と、当該フック領域に関連付けられる人物領域との距離を測定する（Ｓ５０６２）。そして、フック領域と人物領域を比較し（Ｓ５０６３）、フック領域と人物領域が所定距離以上離れているかを判定する（Ｓ５０６４）。

例えば、図１０に示すフック領域５０４６Ｄと人物領域５０５７が所定距離以上離れているので（５０６７）、安全フックが体から離れていると判定される。一方、フック領域５０４６Ｅは、人物領域５０５７に含まれており、人物領域５０５７と所定距離以上離れていないので、安全フックが体から離れていないと判定される。

図１１は、ステップＳ５０７の処理の詳細のフローチャートであり、図１２は、ステップＳ５０７の処理を説明する図である。

まず、アプリケーション部１１０は、フック領域の座標を取得する（Ｓ５０７１）。なお、フック領域の画像が切り出されていなければ、検出された安全フックのフック領域の画像を切り出す。例えば、フック検出モデルによって検出された安全フックのフック領域の四つの頂点の座標を取得し、フック領域の中心点の座標を計算する。そして、監視カメラ２００が撮影した映像から複数の前後フレームを取得して、人物を追跡して人物の移動ベクトルを計算する（Ｓ５０７２）。そして、人物の移動ベクトル方向とフック領域の位置を比較し（Ｓ５０７３）、人物の移動ベクトル方向と逆方向に安全フックがあるかを判定する（Ｓ５０７４）。フック領域と人物領域の位置関係は、人物領域の中心点からフック領域の中心点へのベクトルで定めるとよい。

図１２に示すように、複数フレームにおける人物領域の変化から人物移動ベクトル５０７６を計算し、人物領域５０５７の中心点からフック領域５０４６Ｆ及び５０４６Ｇの中心点へのフック位置ベクトル５０７７、５０７８を計算する。そして、人物移動ベクトル５０７６とフック位置ベクトル５０７７、５０７８との間の角度を計算し、計算される角度が所定の閾値より大きいかを判定する。例えば、人物移動ベクトル５０７６とフック位置ベクトル５０７７との間の角度は１７０度であり、所定の閾値（例えば、１５０度）より大きいので、作業員が親綱に掛かっている安全フックを引き摺って歩いており、安全フックが背中側にあると判定される。一方、人物移動ベクトル５０７６とフック位置ベクトル５０７８との間の角度は４０度であり、前記所定の閾値より小さいので、安全フックが背中側にはないと判定される。

図１３は、本実施例の安全監視システム１００が出力する作業員安全状態判定結果画面７００の例を示す図である。

作業現場の管理者は、管理者用計算機３００を操作して、監視したい場所（すなわち監視カメラ２００）を選択して、当該場所の映像及び監視結果を画面に表示する。例えば、管理者は管理者用計算機３００からアラートが発報されると、管理者用計算機３００に当該場所の映像及び監視結果を画面表示する。作業員安全状態判定結果画面７００の例は、画像表示領域７１０、操作ボタン７５１～７５３、及び判定条件設定領域７６０を含む。

画像表示領域７１０には、監視カメラ２００が撮影したフレーム画像が表示される。フレーム画像中には、検出された人物領域７２１～７２３が表示されており、各人物領域の作業員の判定結果（安全＝ＳＡＦＥ、警戒＝ＷＲＮＩＮＧ、危険＝ＤＡＮＧＥＲ！！）が表示される。

作業員安全状態判定結果画面７００には、操作ボタン７５１～７５３を含む。現場通知ボタン７５１は、現場に設置された警報装置を動作する際に操作される。通知停止ボタン７５２は、現場に設置された警報装置の動作を停止する際に操作される。カメラ切替ボタン７５３は、現場に設置された別の監視カメラ２００が撮影した画像を見る際に操作される。

判定条件設定領域７６０は、補助判定の複数の判定条件を使用するか否かを項目毎に設定する。

以上に説明したように、作業員が墜落防止用器具を正しく装着しているかを正確かつリアルタイムに判定できる。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１ プロセッサ
２ メモリ
３ 補助記憶装置
４ 通信インターフェース
５ 入力インターフェース
６ キーボード
７ マウス
８ 出力インターフェース
９ ディスプレイ装置
１００ 安全監視システム
１１０ アプリケーション部
１２０ ＡＩモデル
１３０ 設定情報
１４０ 結果格納部
１５０ データ分析部
２００ 監視カメラ
３００ 管理者用計算機

Claims (7)

1. 安全監視システムであって、
   所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスとを有する計算機によって構成され、
   画像から作業員の安全装備の判定結果を出力する検出モデルと、
   前記検出モデルを用いて作業員の状態を判定し、前記検出モデルを用いた判定結果を修正する補助判定を実行するアプリケーション部とを備え、
   前記アプリケーション部は、前記補助判定として、
   安全フック内に親綱が通っている、安全フックが体から離れている、又は安全フックが背中側にあるのいずれかを満たせば、当該作業員の状態が安全であると判定し、
   前記安全フックの画像において安全フックが親綱より高い位置にあれば、当該作業員の状態が危険であると判定することを特徴とする安全監視システム。
2. 請求項１に記載の安全監視システムであって、
   管理者が使用する管理者用計算機及び作業現場に設置される警報装置に接続されており、
   前記アプリケーション部は、
   前記検出モデルを用いた判定で作業員が安全であると判定できず、かつ、前記補助判定で作業員が安全であるか危険であるかを判定できない場合、作業員の状態が警戒であると判定し、
   前記作業員の状態が警戒であるとの判定が所定回数以上連続して生じると、作業員の状態を危険であると判定し、
   前記作業員の状態が警戒である場合、前記管理者用計算機に通知を送り、
   前記作業員の状態が危険である場合、前記警報装置を作動することを特徴とする安全監視システム。
3. 請求項１又は２に記載の安全監視システムであって、
   前記アプリケーション部は、
   前記検出モデルによって検出された安全フックのフック領域の画像から親綱を検出し、
   前記フック領域と前記検出された親綱の座標を比較し、
   前記フック領域と親綱の座標が重なっていれば、安全フック内に親綱が通っていると判定することを特徴とする安全監視システム。
4. 請求項１又は２に記載の安全監視システムであって、
   前記アプリケーション部は、
   前記検出モデルによって検出された安全フックのフック領域の座標を取得し、
   前記検出モデルが検出した人物の人物領域内の親綱を検出し、
   前記フック領域の座標と前記検出された親綱の位置関係との比較によって、
   前記安全フックが前記親綱より高い位置にあるかを判定することを特徴とする安全監視システム。
5. 請求項１又は２に記載の安全監視システムであって、
   前記アプリケーション部は、
   前記検出モデルによって検出された安全フックのフック領域の座標を取得し、
   前記フック領域と当該フック領域に関連付けられる人物領域との距離を測定し、
   前記フック領域と前記人物領域が所定距離以上離れているかによって、前記安全フックが作業員の体から離れているかを判定することを特徴とする安全監視システム。
6. 請求項１又は２に記載の安全監視システムであって、
   前記アプリケーション部は、
   前記検出モデルによって検出された安全フックのフック領域の座標を取得し、
   映像の前後フレームから人物を追跡して人物の移動ベクトルを計算し、
   前記計算された移動ベクトル方向とフック領域の位置との比較によって、人物の移動ベクトル方向と逆方向に安全フックがあるかによって、安全フックが背中側にあるかを判定することを特徴とする安全監視システム。
7. 安全監視システムが実行する安全監視方法であって、
   前記安全監視システムは、所定の処理を実行する演算装置と、前記演算装置に接続された記憶デバイスとを有する計算機によって構成され、
   画像から作業員の安全装備の判定結果を出力する検出モデルと、前記検出モデルを用いて作業員の状態を判定し、前記検出モデルを用いた判定結果を修正する補助判定を実行するアプリケーション部とを有し、
   前記安全監視方法は、
   前記演算装置が、前記検出モデルを用いて作業員の状態を判定し、
   前記演算装置が、前記検出モデルを用いた判定結果を修正する補助判定を実行し、
   前記演算装置が、前記補助判定において、安全フック内に親綱が通っている、安全フックが体から離れている、又は安全フックが背中側にあるのいずれかを満たせば、当該作業員の状態が安全であると判定し、前記安全フックの画像において安全フックが親綱より高い位置にあれば、当該作業員の状態が危険であると判定することを特徴とする安全監視方法。