CN114189650A - 装置、***、方法以及记录介质 - Google Patents

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Abstract

提供一种装置，所述装置具有：判定部，其基于能够进行语音输出的监控照相机拍摄到的图像而针对被摄物判定异常的可能性；指示部，其根据判定为存在异常的可能性的情况而向监控照相机指示对被摄物发出语音；获取部，其从监控照相机获取被摄物针对语音的反应；以及检测部，其基于被摄物针对语音的反应而将被摄物检测为异常或正常。

Description

装置、***、方法以及记录介质
技术领域
本发明涉及装置、***、方法以及记录介质。
背景技术
当前，提出了利用监控照相机的各种安保***(例如参照专利文献1)。
专利文献1：日本特开2015-162232号公报
发明内容
在本发明的第1方式中，提供一种装置。装置可以具有判定部，该判定部基于能够进行语音输出的监控照相机拍摄到的图像而针对被摄物判定异常的可能性。装置可以具有指示部，该指示部根据判定为存在异常的可能性的情况而向监控照相机指示对被摄物发出语音。装置可以具有获取部，该获取部从监控照相机获取被摄物针对语音的反应。装置可以具有检测部，该检测部基于被摄物针对语音的反应而检测为被摄物异常。
装置可以具有通话处理部，该通话处理部根据由检测部检测为被摄物异常的情况，经由监控照相机而开始该装置的操作人员与被摄物之间的通话。
装置可以具有输出部，该输出部根据由检测部检测为被摄物异常的情况而将警报信号输出。
指示部可以对监控照相机指示作为语音而发出警报音。
指示部可以对监控照相机指示发出针对被摄物要求特定动作的语音。
检测部可以根据被摄物未执行特定动作的情况而检测为被摄物异常。
特定动作可以是靠近监控照相机的动作。
特定动作可以是朝向监控照相机出示证件的动作。
检测部可以根据由监控照相机拍摄到的证件的内容而检测为被摄物异常。
检测部可以基于指示部以及获取部反复执行多次经由监控照相机对被摄物发出语音并获取被摄物针对语音的反应的处理的结果而检测为被摄物异常。
检测部可以根据被摄物对于监控照相机的监控区域不具有进入权限的情况而检测为该被摄物异常，进一步检测该被摄物故意还是因失误而进入监控区域。
指示部可以利用如下模型确定使监控照相机产生的语音，该模型是利用包含从监控照相机获取的被摄物的图像或语音中的至少一者、以及安保员对该被摄物发出的语音在内的学习数据进行了学习处理的模型，且是根据被输入被摄物的图像或语音中的至少一者的情况而对被摄物输出与应当发出的语音对应的信号的模型。
本发明的第2方式中提供一种***。***可以具有第1方式的装置。***可以具有监控照相机，该监控照相机将拍摄到的图像供给至装置
本发明的第3方式中提供一种方法。方法可以具有判定阶段，基于能够进行语音输出的监控照相机拍摄到的图像而针对被摄物判定异常的可能性。方法可以具有指示阶段，根据判定为存在异常的可能性的情况而向监控照相机指示对被摄物发出语音。方法可以具有获取阶段，从监控照相机获取被摄物针对语音的反应。方法可以具有检测阶段，基于被摄物针对语音的反应而检测为被摄物异常。
本发明的第4方式中提供一种对程序进行记录的记录介质。程序可以使计算机作为如下判定部起作用，即，基于能够进行语音输出的监控照相机拍摄到的图像而针对被摄物判定异常的可能性。程序可以使计算机作为如下指示部起作用，即，根据判定为存在异常的可能性的情况而向监控照相机指示对被摄物发出语音。程序可以使计算机作为如下获取部起作用，即，从监控照相机获取被摄物针对语音的反应。程序可以使计算机作为如下检测部起作用，即，基于被摄物针对语音的反应而检测为被摄物异常。
此外，上述发明内容并未列举出本发明的所有必要特征。另外，上述特征组的组合也可以构成发明。
附图说明
图1表示本实施方式所涉及的安保***1。
图2表示装置4的动作。
图3表示本发明的多个方式全部或一部分可以实现具体化的计算机2200的例子。
具体实施方式
下面，通过发明的实施方式对本发明进行说明，下面的实施方式并不限定权利要求书所涉及的发明。另外，实施方式中说明的特征的所有组合对于发明的解决方法并非必不可少。
[1.安保***1]
图1表示本实施方式所涉及的安保***1。安保***1具有监控照相机2以及装置4。
这里，在本实施方式中，作为一个例子，监控照相机2和装置4可以直接连接，也可以经由通信网络连接。通信网络可以构成为包含互联网、广域网(WAN)、局域网等各种网络或者它们的组合。通信网络可以包含基于有线以及无线中的至少一者的接入点。通信网络可以由与互联网等公共线路分离的专用线路实现。
[1.1.监控照相机2]
监控照相机2进行监控区域的拍摄，将拍摄到的图像供给至装置4。监控照相机2可以始终进行拍摄而生成动态图像(也称为影像)数据。作为一个例子，各监控照相机2可以以30f/s进行拍摄。监控照相机2可以是可见光的照相机，也可以是红外线、紫外线(作为一个例子为X射线)的照相机。监控照相机2可以将拍摄到的动态图像数据存储于内部的存储区域(未图示)。
监控照相机2可以具有扬声器20，也可以进行语音输出。例如，扬声器20可以根据来自装置4的指示而输出语音。在本实施方式中，作为一个例子，语音可以是话语声音(也称为声音)。
另外，监控照相机2可以具有麦克风21。在该情况下，语音数据可以与利用监控照相机2拍摄的动态图像数据结合。另外，监控照相机2可以利用麦克风21将被摄物发出的语音变换为电信号，供给至装置4。
此外，被摄物可以是人，也可以是野生动物、家畜等动物，还可以是汽车、自行车等车辆。
监控照相机2可以配置于道路、停车场、路灯、电线杆，也可以配置于设备的出入口、通路等。设备可以是工厂，也可以是学校、住宅、车站、机场、博物馆、医院、店铺(作为一个例子，为餐饮店)等，还可以是主题乐园、游乐园、它们的游乐用设施等。作为工厂，除了化学、生物等工业工厂以外，能举出对气田、油田等的井口、其周围进行管理控制的工厂、对水力·火力·原子能等的发电进行管理控制的工厂、对太阳能、风力等的环境能源发电进行管理控制的工厂、对上下水、堤坝等进行管理控制的工厂等。设备的出入口可以是设置于设备的内侧和外侧的边界的出入口，也可以是设置于设备内的一个区域和另一个区域的边界的出入口。
[1.2.装置4]
装置4与监控照相机2协作而对设备的安保进行辅助。装置4具有通信部40、判定部41、模型42、指示部43、获取部44、检测部45、通话处理部46以及输出部47。
[1.2.1.通信部40]
通信部40在监控照相机2与装置4的各部分之间进行通信。
[1.2.2.判定部41]
判定部41基于监控照相机2拍摄到的图像而判定关于被摄物的异常的可能性。例如，判定部41可以判定异常的可能性的有无。判定部41可以根据判定为存在异常的可能性的情况而将表示该主旨的信号供给至指示部43。判定部41可以根据判定为存在异常的可能性的情况而将成为其判定基础的图像进一步供给至指示部43。
此外，作为一个例子，被摄物的异常可以是被摄物迷路，也可以是身体状况不佳，还可以是不当地侵入监控照相机2的监控区域。
[1.2.3.模型42]
模型42根据被输入被摄物的图像或语音中的至少一者的情况而将与应当对该被摄物发出的语音对应的信号输出。应当对被摄物发出的语音可以是使被摄物产生能够识别被摄物正常或异常的反应的语音。另外，应当对被摄物发出的语音可以是使被摄物产生能够识别被摄物对于监控照相机2的监控区域是否具有进入权限的反应的语音。另外，应当对被摄物发出的语音可以是使被摄物产生能够识别故意或因失误而进入被摄物不具有进入权限的监控区域的反应的语音。与应当发出的语音对应的信号可以是表示语音内容的识别编号，也可以是使语音实现文本化的文本数据。
模型42可以利用包含从监控照相机2获取的被摄物的图像或语音中的至少一者、以及安保员对该被摄物发出的语音在内的学习数据进行学习处理。
此外，模型42可以具有：解析部，其对所输入的图像、语音进行解析；以及机器学习算法，其将根据解析结果而推荐的语音输出。解析部可以根据被摄物的图像对被摄物的动作、或者被摄物的外观的特征中的至少1个进行检测，也可以对被摄物、安保员的语音进行语音识别而实现文本化，对该文本进行语素解析，检测出多个语素。在本实施方式中，作为一个例子，机器学习算法是递归型或者时间延迟型等的神经网络，也可以是包含随机森林、梯度提升、逻辑回归、以及支持向量机(SVM)等在内的其他机器学习算法。神经网络可以在输入层中包含与能够利用解析部检测出的各要素对应的节点，在输出层中包含与推荐的语音对应的节点。包含1个或多个节点在内的中间层(隐藏层)可以介于输入层以及输出层之间。神经网络可以通过对将节点间连接的边缘的权重、以及输出节点的偏置值进行调整而进行学习处理。
[1.2.4.指示部43]
指示部43根据针对被摄物判定为存在异常的可能性的情况而对监控照相机2指示对被摄物发出语音。指示部43可以自动地对监控照相机2进行指示而无需操作人员的操作。
指示部43可以利用模型42而确定使监控照相机2产生的语音。例如，指示部43可以将被摄物的图像或语音中的至少一者供给至模型42，从模型42获取与应当发出的语音对应的信号。指示部43可以将从模型42获取的信号供给至监控照相机2。
[1.2.5.获取部44]
获取部44从监控照相机2获取针对从监控照相机2发出的语音的被摄物的反应。作为被摄物的反应，获取部44可以获取由监控照相机2拍摄到的动态图像数据，也可以获取从动态图像数据提取的静止图像数据、与动态图像数据结合的语音数据。获取部44可以将获取到的反应供给至检测部45。
[1.2.6.检测部45]
检测部45基于针对语音的被摄物的反应而将被摄物检测为异常或正常。检测部45可以根据将被摄物检测为异常的情况而将表示该主旨的信号供给至通话处理部46以及输出部47。
另外，检测部45可以根据没有将被摄物检测为异常的情况而将指示反复处理的信号供给至指示部43。由此，利用指示部43以及获取部44再次执行经由监控照相机2而对被摄物发出语音的处理、以及获取被摄物针对语音的反应的处理。在该情况下，检测部45可以基于指示部43以及获取部44反复执行多次经由监控照相机2对被摄物发出语音而获取被摄物针对语音的反应的处理的结果而将被摄物检测为异常或正常。在将指示反复处理的信号供给至指示部43的情况下，检测部45还可以将从获取部44供给的被摄物的反应供给至指示部43。
[1.2.7.通话处理部46]
通话处理部46根据由检测部45检测为被摄物异常的情况，经由监控照相机2开始装置4的操作人员(也称为安保员)与被摄物之间的通话。通话处理部46可以具有用于通话的扬声器460以及麦克风461。
[1.2.8.输出部47]
输出部47根据由检测部45检测为被摄物异常的情况而将警报信号输出。例如，输出部47可以在监视器(未图示)对警报信号进行显示。在该情况下，在监视器确认到警报信号的操作人员可以确认监控照相机2的图像而向现场派遣安保员。另外，输出部47可以将警报信号发送至预先设定的发送目的地。发送目的地可以是设置有监控照相机2的安保公司，也可以是设备的所有者、管理公司，还可以是具有设备的地域的警察、医院。
[1.3.从装置4获得的效果]
根据以上装置4，根据针对被摄物判定为存在异常的可能性的情况而从监控照相机2发出语音，基于被摄物针对该语音的反应而将被摄物检测为异常或正常。因此，能够经由监控照相机2而迅速地检测到异常的被摄物。
另外，根据检测为被摄物异常的情况，经由监控照相机2而开始装置4的操作人员与被摄物之间的通话，因此能够立即进行从操作人员向被摄物的指示。
另外，根据检测为被摄物异常的情况而将警报信号输出，因此能够立即通报异常的被摄物的产生。
另外，采用利用包含从监控照相机2获取的被摄物的图像或语音中的至少一者、以及安保员对该被摄物发出的语音在内的学习数据进行了学习处理的模型42，确定使监控照相机2产生的语音，因此能够使监控照相机2产生适当的语音。
另外，基于获取部44以及检测部45反复执行了多次经由监控照相机2对被摄物发出语音并获取被摄物的反应的处理的结果，检测部45将被摄物检测为异常或正常，因此能够准确地检测到异常的被摄物。
[2.装置4的动作]
图2表示装置4的动作。装置4通过执行步骤S11～S31的处理而对设备的安保进行辅助。此外，监控照相机2可以与该动作无关地进行拍摄而将动态图像数据逐次供给至装置4。
在步骤S11中，判定部41基于监控照相机2拍摄到的图像而对被摄物判定异常的可能性。
判定部41可以根据从动态图像检测出的被摄物的动作而判定异常可能性。例如，判定部41可以根据与其他被摄物不同的可疑的动作而判定异常可能性。作为一个例子，判定部41可以根据检测出相对于监控照相机2持续遮挡脸部的动作、在相同的场所徘徊的动作、蹲下身体的动作、持续哭泣的动作的情况而判定为存在异常的可能性。
在此基础上或者取而代之地，判定部41可以根据从动态图像内的静止图像(也称为帧)检测出的被摄物的外观的特征而判定异常可能性。例如，判定部41可以根据检测出哭脸、危险物(作为一个例子为刀具、***等)、采摘工具等的情况而判定为存在异常的可能性。另外，判定部41可以预先累积存储以前拍摄到的被摄物、其外观的特征数据，根据检测出当前为止未拍摄到的被摄物的情况而判定为存在异常的可能性。另外，判定部41可以根据被摄物的脸部被头发、太阳镜、帽子、口罩等覆盖而无法检测出脸部的特征的情况而判定为存在异常的可能性。
在步骤S13中，装置4判定是否存在异常的可能性。在判定为存在异常的可能性的情况下(步骤S13；Yes)，处理进入步骤S15。在判定为不存在异常的可能性的情况下(步骤S13；No)，处理进入步骤S11。
在步骤S15中，指示部43向监控照相机2指示对被摄物发出语音。由此，从监控照相机2对被摄物发出语音。
这里，可以利用模型42确定从监控照相机2产生的语音。从监控照相机2发出的语音可以是对被摄物要求特定动作的语音。另外，从监控照相机2产生的语音可以是使被摄物产生能够识别被摄物对于监控照相机2的监控区域是否具有进入权限、故意或因失误而进入被摄物不具有进入权限的监控区域的反应的语音。
例如，特定动作可以是朝向监控照相机2出示证件的动作。证件可以是员工证、通行证、入场许可证等。
另外，特定动作可以是靠近监控照相机2的动作。另外，特定动作可以是发出预先设定的关键词(也称为密码)的动作。另外，特定动作可以是进行预先设定的手势的动作。密码、手势可以表示被摄物具有进入监控区域的权限，可以由设置有监控照相机2的设备的安保公司等任意设定，并由对于监控区域具有进入权限的人分别告知。
另外，根据来自指示部43的指示而从监控照相机2发出的语音可以是针对被摄物不要求动作的语音。例如，发出的语音可以是通知外人禁止进入监控区域的语音(作为一个例子，为“禁止进入该区域”之类的语音)。
在步骤S17中，获取部44从监控照相机2获取被摄物针对语音的反应。例如，获取部44可以从监控照相机2获取被要求动作的被摄物的反应。
在步骤S19中，检测部45基于被摄物针对语音的反应而将被摄物检测为异常或正常。检测部45可以根据被摄物的反应异常的情况而检测为被摄物异常。例如，检测部45可以根据被摄物未产生反应(作为一个例子，被摄物持续进行使得判定部41判定为存在异常可能性的动作)的情况而检测为被摄物异常。由此，可以在被摄物因身体状况恶化而无法移动的情况下检测为被摄物异常。
在通过步骤S15的处理而发出针对被摄物要求特定动作的语音的情况下，检测部45可以根据被摄物未进行该特定动作的情况而检测为被摄物异常。另外，在通过步骤S15的处理而发出使被摄物产生能够识别被摄物是否具有进入监控照相机2的监控区域的权限的反应的语音的情况下，检测部45可以根据识别为被摄物不具有进入权限的情况而检测为被摄物异常。
例如，在发出要求出示证件的语音的情况下，检测部45可以根据被摄物未出示证件的情况而检测为被摄物异常。另外，检测部45可以根据由监控照相机2拍摄到的证件的内容而检测为被摄物异常。
在该情况下，检测部45可以根据从证件的拍摄图像提取的证件的内容而检测为被摄物异常。例如，检测部45可以根据证件中包含的脸部照片的脸部和被摄物的脸部不同的情况而检测为被摄物异常。作为一个例子，检测部45可以通过图像解析对两者的脸部的特征(例如特征点的位置关系、瞳孔、皮肤、头发的颜色等)而判定脸部的异同。在能够访问储存有各证件的内容的安保用服务器(未图示)的情况下，检测部45可以对拍摄到的证件的文本进行文字识别而从安保用服务器获取该证件的所有者的登记信息，根据被摄物的脸部和拍摄到的证件的所有者的脸部不同的情况而检测为被摄物异常。另外，检测部45可以根据拍摄到的证件的文本内容与安保用服务器内的任何证件的内容都不一致的情况而检测为被摄物异常。
另外，在发出要求发送密码的语音的情况下，检测部45可以对被摄物发出的语音进行语音识别，根据未发送正确的密码的情况而检测为被摄物异常。
在被摄物对于监控照相机2的监控区域不具有进入权限的情况下，检测部45还可以检测该被摄物是否故意或因失误而进入监控区域。作为一个例子，在被摄物未使脸部朝向监控照相机2的情况下、被摄物远离监控照相机2的情况下，检测部45可以检测为该被摄物故意进入监控区域。此外，在步骤S19中，在针对被摄物既无法检测到异常又无法检测到正常的情况下，可以判定为检测部45无法检测。
在步骤S21中，装置4判定是否已检测为被摄物异常。在判定为被摄物异常的情况下(步骤S21；Yes)，处理进入步骤S27。在未判定为被摄物异常的情况下(步骤S21；No)，处理进入步骤S23。未判定为被摄物异常的情况可以是检测为被摄物正常的情况，也可以是无法检测的情况。
在步骤S23中，检测部45判定是否反复执行了既定次数(例如3次)的指示部43以及获取部44的处理(在本实施方式中，作为一个例子，为步骤S15以及步骤S17的处理)。
在判定为反复执行了既定次数的处理的情况下(步骤S23；Yes)，处理进入步骤S11。在该情况下，可以由判定部41针对其他被摄物而判定异常的可能性。在判定为未反复进行既定次数的处理的情况下(步骤S23；No)，处理进入步骤S25。
在步骤S25中，检测部45对指示部43供给指示反复处理的信号。由此，再次执行步骤S15的处理，根据来自指示部43的指示而针对相同的被摄物从监控照相机2再次发出语音。在这样每次执行步骤S15的处理时都对相同的被摄物发出语音的情况下，在各次的步骤S15的处理中，语音可以相同，也可以不同。
例如，检测部45可以将步骤S17中获取的被摄物的反应和指示反复处理的信号一起供给至指示部43。在该情况下，指示部43可以将所供给的被摄物的反应供给至模型，从模型42获取与应当发出的语音对应的信号。作为一个例子，在第1次的步骤S15的处理中发出的语音可以是通知外人禁止进入监控区域的语音，在第2次的步骤S15的处理中发出的语音可以是针对被摄物要求通过手势来表示是否知晓当前地点是禁止进入的区域的语音(作为一个例子，为“在知晓的情况下请举手”之类的语音)。
在步骤S27中，通话处理部46经由监控照相机2而开始装置4的操作人员与被摄物之间的通话。由此，操作人员可以针对迷路的被摄物而告知朝向目的地的路线，也可以针对不当地侵入监控区域的被摄物而指示停留于该场所。此外，在步骤S27的处理中，输出部47可以将警报信号输出。在本实施方式中，作为一个例子，在步骤S27的处理中，输出部47可以在装置4的监视器(未图示)对警报信号进行显示。
在步骤S29中，装置4判定步骤S19中是否检测为被摄物故意或因过失而进入监控区域。在检测为被摄物并非故意进入监控区域、即因过失而进入监控区域的情况下(步骤S29；No)，装置4结束动作。在检测为被摄物故意进入监控区域的情况下(步骤S29；Yes)，处理进入步骤S31。
在步骤S31中，输出部47将警报信号输出。在本实施方式中，作为一个例子，在步骤S31的处理中，输出部47可以对设置有监控照相机2的安保公司、具有设备的地域的警察输出警报信号。
根据以上动作，对监控照相机2指示向被摄物发出要求特定动作的语音，因此能够使被摄物产生能够识别被摄物正常还是异常的反应。因此，能够准确地检测到异常的被摄物。
另外，根据被摄物未执行所要求的特定动作的情况而检测为被摄物异常，因此能够可靠地检测到异常的被摄物。
另外，对被摄物要求的特定动作是朝向监控照相机2出示证件的动作，因此能够检测到未持证件而不当地侵入监控区域的异常的被摄物。
另外，根据拍摄到的证件内容而对被摄物的异常进行检测，因此能够检测到未持正当的证件而不当地侵入监控区域的异常的被摄物。
另外，对被摄物要求的特定动作是靠近监控照相机2的动作，因此能够可靠地检测到讨厌被拍摄的异常的被摄物。
另外，根据被摄物对于监控区域不具有进入权限的情况而检测为被摄物异常，进一步检测该被摄物故意还是因过失而进入监控区域，因此能够检测到故意侵入监控区域的被摄物。
[3.变形例]
此外，在上述实施方式中，说明了通话处理部46根据检测为被摄物异常的情况而开始通话，但可以通过操作人员的操作在任意定时(作为一个例子，为操作人员判断为被摄物异常的定时)开始通话。
另外，说明了装置4具有学习完毕的模型42，还可以具有进行模型42的学习处理的学习处理部。学习处理部可以利用包含在操作人员针对被摄物判断为异常而开始通话的情况下从监控照相机2获取的被摄物的图像或语音中的至少一者、以及操作人员对被摄物发出的语音在内的学习数据而进行模型42的学习处理。学习数据中包含的被摄物的图像或语音可以是成为判断为被摄物异常的基础的图像(作为一个例子，为进行通话的开始操作的定时的图像)，也可以是表示被摄物针对操作人员发出的语音的反应的图像或语音。
另外，说明了装置4具有模型42，但也可以不具有模型42。在该情况下，指示部43可以利用在外部与装置4连接的模型42而确定使监控照相机2产生的语音。也可以取而代之地预先确定使监控照相机2产生的语音。
另外，说明了装置4具有通话处理部46以及输出部47，但也可以不具有这些部件。在该情况下，装置4可以将检测为异常的被摄物的图像保存于内部。
另外，说明了指示部43对监控照相机2指示发出作为话语的语音、即话语声音，但也可以对监控照相机2指示发出并非话语声音的语音。例如，指示部43可以对监控照相机2指示发出警报音。在该情况下，也能够使被摄物产生能够识别正常及异常的反应，因此能够准确地检测到异常的被摄物。
另外，可以参照流程图及框图而对本发明的各种实施方式进行记载，这里，模块可以表示(1)执行操作的过程的阶段、或者(2)具有执行操作的作用的装置的部分。特定的阶段以及部分可以通过专用电路、与计算机可读介质上储存的计算机可读指令一起供给的可编程电路、和/或与计算机可读介质上储存的计算机可读指令一起供给的处理器而安装。专用电路可以包含数字和/或模拟硬件电路，也可以包含集成电路(IC)和/或分立电路。可编程电路可以包含逻辑AND、逻辑OR、逻辑XOR、逻辑NAND、逻辑NOR、以及其他逻辑操作、触发电路、寄存器、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)等之类的存储器要素等在内的可再构成的硬件电路。
计算机可读介质可以包含能够对通过适当的设备执行的指令进行储存的任意的有形设备，其结果，具有此处储存的指令的计算机可读介质具有包含能够为了制作用于执行流程图或框图中指定的操作的手段的能够执行的指令的产品。作为计算机可读介质的例子，可以包含电子存储介质、磁存储介质、光存储介质、电磁存储介质、半导体存储介质等。作为计算机可读介质的更具体的例子，Floppy(注册商标)软盘、软盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦可编程只读存储器(EPROM或闪存)、电可擦可编程只读存储器(EEPROM)、静态随机存取存储器(SRAM)、光盘只读存储器(CD-ROM)、数字化多用途光盘(DVD)、蓝光(RTM)盘、记忆棒、集成电路卡等。
计算机可读指令可以包含汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、依赖于机器的指令、微码、固件指令、状态设定数据、或者包含Smalltalk、JAVA(注册商标)、C++等之类的面向对象编程语言、以及“C”编程语言或同样的编程语言之类的程序性编程语言在内的1种或多种编程语言的任意组合记述的源代码或对象代码的任一种。
可以根据本地或局域网(LAN)、互联网等之类的广域网(WAN)而对通用计算机、特殊目的的计算机或者其他可编程的数据处理装置的处理器或可编程电路提供计算机可读指令，为了制作用于执行流程图或框图中指定的操作的手段而执行计算机可读指令。作为处理器的例子，包含计算机处理器、处理单元、微处理器、数字信号处理器、控制器、微控制器等。
图8表示本发明的多个方式全部或一部分实现了具体化的计算机2200的例子。计算机2200中安装的程序能够使计算机2200作为与本发明的实施方式所涉及的装置相关联的操作或该装置的1个或多个部分而起作用，或者能够执行该操作或该1个或多个部分，和/或能够使计算机2200执行本发明的实施方式所涉及的过程或该过程的阶段。这种程序可以为了使计算机2200执行与本说明书中记载的流程图及框图的模块中的几个或全部相关联的特定操作而由CPU 2212执行。
本实施方式所涉及的计算机2200包含CPU 2212、RAM 2214、图形控制器2216以及显示设备2218，上述部件利用主控制器2210而相互连接。另外，计算机2200包含通信接口2222、硬盘驱动器2224、DVD-ROM驱动器2226、以及IC卡驱动器之类的输入/输出单元，上述部件经由输入/输出控制器2220而与主控制器2210连接。另外，计算机包含ROM 2230以及键盘2242之类的传统的输入/输出单元，上述部件经由输入/输出芯片2240而与输入/输出控制器2220连接。
CPU 2212根据ROM 2230及RAM 2214内储存的程序而执行动作，由此对各单元进行控制。图形控制器2216获取向RAM 2214内提供的、在帧缓冲区等或其本身中由CPU 2212生成的图像数据，在显示设备2218上对图像数据进行显示。
通信接口2222经由网络而与其他电子设备通信。硬盘驱动器2224对由计算机2200内的CPU 2212使用的程序以及数据进行储存。DVD-ROM驱动器2226从DVD-ROM 2201读取程序或数据，并经由RAM 2214而将程序或数据提供给硬盘驱动器2224。IC卡驱动器从IC卡读取程序以及数据、和/或将程序以及数据写入至IC卡。
ROM 2230在其中对激活时由计算机2200执行的启动程序等、和/或依赖于计算机2200的硬件的程序进行储存。另外，输入/输出芯片2240使得各种输入/输出单元经由并行端口、串行端口、键盘端口、鼠标端口等而与输入/输出控制器2220连接。
程序由DVD-ROM 2201或IC卡之类的计算机可读介质提供。从计算机可读介质读取程序、并将其安装于还作为计算机可读介质的例子的硬盘驱动器2224、RAM 2214、或ROM2230而由CPU 2212执行。上述程序内记述的信息处理由计算机2200读取，并使得程序和上述各种类型的硬件资源之间进行协作。可以通过使用计算机2200实现信息的操作或处理而构成装置或方法。
例如，在计算机2200以及外部设备之间执行通信的情况下，CPU 2212可以执行RAM2214中加载的通信程序，基于通信程序中记述的处理而对通信接口2222发出通信处理的指令。通信接口2222在CPU 2212的控制下读取向RAM 2214、硬盘驱动器2224、DVD-ROM 2201、或者IC卡之类的记录介质内提供的发送缓冲处理区域中储存的发送数据，将读取的发送数据发送至网络、或者将从网络接收到的接收数据写入至向记录介质上提供的接收缓冲处理区域等。
另外，CPU 2212可以将硬盘驱动器2224、DVD-ROM驱动器2226(DVD-ROM 2201)、IC卡等之类的外部记录介质中储存的文件或数数据库的全部或所需的部分读取至RAM 2214，针对RAM 2214上的数据执行各种类型的处理。CPU 2212接下来将处理后的数据回写至外部记录介质。
各种类型的程序、数据、表以及数数据库之类的各种类型的信息可以储存于记录介质并接收信息处理。CPU 2212可以针对从RAM 2214读取的数据而执行本公开的任意位置记载的由程序的指令序列指定的各种类型的操作、信息处理、条件判断、条件分支、无条件分支、信息的检索/置换等的、各种类型的处理，针对RAM 2214而回写结果。另外，CPU 2212可以检索记录介质内的文件、数据库等中的信息。例如，在分别具有与第2属性的属性值相关联的第1属性的属性值的多个条目储存于记录介质内的情况下，CPU 2212可以从该多条记录中检索指定了第1属性的属性值的与条件一致的条目，读取该条目内储存的第2属性的属性值，获取与满足由此预先规定的条件的第1属性相关联的第2属性的属性值。
以上说明的程序或软件模块可以储存于计算机2200上或计算机2200附近的计算机可读介质。另外，与专用通信网络或互联网连接的服务器***内提供的硬盘或RAM之类的记录介质可以用作计算机可读介质，由此经由网络而将程序提供给计算机2200。
以上利用实施方式对本发明进行了说明，本发明的技术范围并不限定于上述实施方式中记载的范围。本领域技术人员能够理解，可以对上述实施方式施加多种变更或改良。根据权利要求书的记载明确可知，施加了这种变更或改良的方式也可以包含于本发明的技术范围内。
权利要求书、说明书以及附图中示出的装置、***、程序以及方法中的动作、次序、步骤以及阶段等各处理的执行顺序并未特别明确地表示为“更提前”、“提前”等，另外，应当注意，只要未在后续的处理中使用在前的处理的输出，则能够以任意顺序实现。关于权利要求书、说明书以及附图中的动作流程，即使为了方便而使用“首先”、“接下来”等进行说明，也不代表必须按照该顺序实施。
标号的说明
1 安保***
2 监控照相机
4 装置
40 通信部
41 判定部
42 模型
43 指示部
44 获取部
45 检测部
46 通话处理部
47 输出部
2200 计算机
2201 DVD-ROM
2210 主控制器
2212 CPU
2214 RAM
2216 图形控制器
2218 显示设备
2220 输入/输出控制器
2222 通信接口
2224 硬盘驱动器
2226 DVD-ROM驱动器
2230 ROM
2240 输入/输出芯片
2242 键盘。

Claims (15)

1.一种装置，其中，
所述装置具有：
判定部，其基于能够进行语音输出的监控照相机拍摄到的图像，针对被摄物判定异常的可能性；
指示部，其根据判定为存在异常的可能性的情况而向所述监控照相机指示对所述被摄物发出语音；
获取部，其从所述监控照相机获取所述被摄物针对所述语音的反应；以及
检测部，其基于所述被摄物针对所述语音的反应而将所述被摄物检测为异常或正常。
2.根据权利要求1所述的装置，其中，
所述装置具有通话处理部，该通话处理部根据由所述检测部检测为所述被摄物异常的情况，经由所述监控照相机而开始该装置的操作人员与所述被摄物之间的通话。
3.根据权利要求1或2所述的装置，其中，
所述装置具有输出部，该输出部根据由所述检测部检测为所述被摄物异常的情况而将警报信号输出。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的装置，其中，
所述指示部对所述监控照相机指示作为所述语音而发出警报音。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的装置，其中，
所述指示部对所述监控照相机指示发出针对所述被摄物要求特定动作的所述语音。
6.根据权利要求5所述的装置，其中，
所述检测部根据所述被摄物未执行所述特定动作的情况而检测为所述被摄物异常。
7.根据权利要求5或6所述的装置，其中，
所述特定动作是靠近所述监控照相机的动作。
8.根据权利要求5或6所述的装置，其中，
所述特定动作是朝向所述监控照相机出示证件的动作。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，
所述检测部根据由所述监控照相机拍摄到的所述证件的内容而检测为所述被摄物异常。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的装置，其中，
所述检测部基于所述指示部以及所述获取部反复执行多次经由所述监控照相机对所述被摄物发出所述语音并获取所述被摄物针对所述语音的反应的处理的结果，将所述被摄物检测为异常或正常。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的装置，其中，
所述检测部根据所述被摄物对于所述监控照相机的监控区域不具有进入权限的情况而检测为该被摄物异常，进一步检测该被摄物故意还是因失误而进入所述监控区域。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的装置，其中，
所述指示部可以利用如下模型确定使所述监控照相机产生的语音，该模型是利用包含从监控照相机获取的被摄物的图像或语音中的至少一者、以及安保员对该被摄物发出的语音在内的学习数据进行了学习处理的模型，且是根据被输入被摄物的图像或语音中的至少一者的情况而对被摄物输出与应当发出的语音对应的信号的模型。
13.一种***，其中，
所述***具有：
权利要求1至12中任一项所述的装置；以及
监控照相机，其将拍摄到的图像供给至所述装置。
14.一种方法，其中，
所述方法具有：
判定阶段，基于能够进行语音输出的监控照相机拍摄到的图像，针对被摄物判定异常的可能性；
指示阶段，根据判定为存在异常的可能性的情况而向所述监控照相机指示对所述被摄物发出语音；
获取阶段，从所述监控照相机获取所述被摄物针对所述语音的反应；以及
检测阶段，基于所述被摄物针对所述语音的反应而将所述被摄物检测为异常或正常。
15.一种记录介质，其对如下程序进行记录，其中，
所述程序使计算机作为如下部件起作用：
判定部，其基于能够进行语音输出的监控照相机拍摄到的图像，针对被摄物判定异常的可能性；
指示部，其根据判定为存在异常的可能性的情况而向所述监控照相机指示对所述被摄物发出语音；
获取部，其从所述监控照相机获取所述被摄物针对所述语音的反应；以及
检测部，其基于所述被摄物针对所述语音的反应而将所述被摄物检测为正常或异常。
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