JP2014215747A - 追跡装置、追跡システム、及び、追跡方法 - Google Patents

Abstract

【課題】人の判断に依存せず、指名手配犯の所在を適切に予測することができる。
【解決手段】追跡装置であって、プロセッサ、メモリ及びネットワークインタフェースを備え、複数のカメラが撮影し取得した画像データ、又は、追跡すべき人物に関する対象情報を格納する記憶装置に接続され、前記記憶装置の画像データ又は対象情報から抽出された、人物が撮影又は認識された時刻である情報確認時刻を示す情報と、当該人物が撮影又は認識された場所である情報確認位置を示す情報と、当該人物が追跡すべき人物である可能性を示す確率とを含む抽出情報を、前記ネットワークインタフェースを介して受け付け、前記追跡装置は、前記抽出情報に基づいて、前記人物が移動する可能性がある逃走可能エリアを算出し、前記算出された逃走可能エリアと、前記抽出情報に含まれる確率とに基づいて、前記追跡すべき人物が所在する可能性が高いエリアを特定する。
【選択図】図２

Description

本発明は、追跡装置に関する。

指名手配犯に関する情報を処理し、指名手配犯の所在を推測する技術が従来提案されている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照）。特許文献１は、エレベータなど、限られた範囲における指名手配犯の認識について開示する。また、特許文献２は、スイッチのオンによって監視カメラが犯罪者を追跡、及び撮影する技術である。

また、既存のシステムには、指名手配している車両ナンバーを認知すると、その逃走可能範囲を計算して緊急配備区域を明示するシステムがある。車両ナンバーの認識というインプット情報のみを基に逃走可能エリアを計算する。

国際公開第２００９／０９０７２４号 特開２００３−２８８６５４号公報

現在の指名手配犯の捜査方法では、防犯カメラ及び聞き込み調査等から得た情報を基に、人の判断を通じて、指名手配犯のいる可能性の高い場所を特定する。しかし、この場合、指名手配犯のいる場所を特定するには、人の判断が必須とされ、人によって判断結果が分かれてしまう可能性がある。つまり人によって、特に経験が浅い捜査員による判断には、防犯カメラや聞き込み調査等から得た情報が最適化されて反映されず、必ずしも最適な形で情報が使われているとは限らない。

この事は、例えば指名手配犯の情報が各所から寄せられていても、その情報の最適化が行われないため、何年にも渡り指名手配犯が検挙されない事態が起こるものと考えられる。また、各種情報の処理において、人の判断を介在させた場合、その処理スピードからリアルタイム性が損なわれる可能性が高い。刻一刻と変化する情報を有効に利用し、指名手配犯の所在を掴む為には、人の判断に依存しないシステム的な情報の処理が必須となる。また、このようなリアルタイム性は、捜査員の人員配置をより効果的に行わせる事に繋がり、検挙率の向上をもたらせるものと考える。

特許文献１は、指名手配犯を認識するのみであり、指名手配犯の行動を追跡するシステムではない。また、特許文献２は、犯罪者をカメラで追跡、及び撮影する仕組みはあるが、様々な情報から犯罪者の位置を特定するシステムではない。

本発明は、防犯カメラ及び聞き込み調査等から得られた指名手配犯に関する情報を最適化し、指名手配犯を追跡するための適切な情報をリアルタイムに出力するシステムの提供である。

本発明の代表的な一形態によると、追跡装置であって、プロセッサ、メモリ及びネットワークインタフェースを備え、複数のカメラが撮影し取得した画像データ、又は、追跡すべき人物に関する対象情報を格納する記憶装置に接続され、前記記憶装置の画像データ又は対象情報から抽出された、人物が撮影又は認識された時刻である情報確認時刻を示す情報と、当該人物が撮影又は認識された場所である情報確認位置を示す情報と、当該人物が追跡すべき人物である可能性を示す確率とを含む抽出情報を、前記ネットワークインタフェースを介して受け付け、前記追跡装置は、前記抽出情報に基づいて、前記人物が移動する可能性がある逃走可能エリアを算出し、前記算出された逃走可能エリアと、前記抽出情報に含まれる確率とに基づいて、前記追跡すべき人物が所在する可能性が高いエリアを特定する。

本発明の一実施形態によると、人の判断に依存せず、指名手配犯の所在を適切に予測することができる。

上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本実施例の指名手配犯追跡システムを示すブロック図である。 本実施例の指名手配犯追跡システムによる処理の概要を示す説明図である。 本実施例の指名手配犯追跡マップの生成処理の詳細を示すフローチャートである。 本実施例の画像データ記憶装置から情報を抽出する処理を示す説明図である。 本実施例の抽出情報を示す説明図である。 本実施例の逃走可能エリア情報と現在時刻とを示す説明図である。 本実施例の逃走可能エリアと、逃走可能エリアによって求められる指名手配犯追跡マップとを示す説明図である。 本実施例のエリアの重みを示す説明図である。

以下、実施例を図面を用いて説明する。

本発明は、様々な情報をインプット情報として認識して、それらの情報に確率という重みを掛けて総合的に逃走エリアを生成する。また、本発明は、人物を追跡するためのシステムであり、例として、警察による指名手配犯を追跡するためのシステムを以下に示す。しかし、人物を追跡するためのシステムであれば、例えば、警備会社が用いるシステムなど、いかなるシステムでもよい。

本発明では指名手配犯の捜査にあたり、防犯カメラや聞き込み調査等の情報を処理する方法を提示する。具体的には、次の方法を用いる事を本発明の特徴として挙げる。

１．防犯カメラから得られる情報は、可能な範囲で一元化して集約する。一元化された情報は、別途整備する顔認証装置等を通じて、指名手配されている犯人である可能性（確率）を算出する。

２．聞き込み調査等から得られた情報に基づいて、その情報が示す人物が指名手配犯である確率が捜査員の判断によって算出され、その情報が本発明のシステムにおいて蓄積される。

３．「１」及び「２」で得られた情報は、時間、位置、確率というパラメータとセットにして蓄積される。

４．指名手配犯の逃走可能エリアを特定する方法としては、情報を入手した時刻と現時点の時刻との差異から指名手配犯がいる可能性が高い場所を特定する。

５．情報源が複数あれば、この情報源ごとの確率が重なり合う地点が出てくることになり、重なりあった場所はより指名手配犯がいる可能性が高い場所として登録される。

６．これら場所ごとの確率分布は、時間の経過と共に変化する為、指名手配犯がいる可能性の高い位置をリアルタイムに確認する事ができる。
以上の方法を用いる事によって、課題に挙げた人による判断ミス防止やリアルタイム性を確保する事ができ、より効果的な捜査員の配置を実現できるものと考える。

図１は、本実施例の指名手配犯追跡システムを示すブロック図である。

本実施例の指名手配犯追跡システムは、追跡装置１０、情報抽出装置１５、キーボード１６、ディスプレイ１７、複数の防犯カメラ１８、ネットワーク１９、画像データ記憶装置１０１、及び、警察情報記憶装置１０２を有する。指名手配犯追跡システムの各構成は、ネットワーク１９を介して接続される。

ネットワーク１９は、ＬＡＮ、又は、イーサネット（登録商標）等のネットワークである。

防犯カメラ１８は、指名手配犯を含む人物を撮影し、撮影によって取得された画像を含む画像データを画像データ記憶装置１０１に蓄積する。なお、防犯カメラ１８は、画像データに、撮影日時及び撮影場所（防犯カメラ１８が設置された場所）の情報を格納する。

画像データ記憶装置１０１は、データを格納する記憶装置である。画像データ記憶装置１０１は、複数の防犯カメラ１８から送信された画像データを格納する。

警察情報記憶装置１０２は、記憶装置であり、捜査員が聞き込み作業などにより取得した警察情報を格納する。オペレータは、情報抽出装置１５を介して警察情報を警察情報記憶装置１０２に格納してもよい。

図１に示す画像データ記憶装置１０１及び警察情報記憶装置１０２は、二つの記憶装置であるが、画像データ及び警察情報が一元管理されれば、一つの記憶装置によって実装されてもよいし、三つ以上の記憶装置によって実装されてもよい。

情報抽出装置１５は、オペレータが指名手配犯追跡システムを操作する際に用いられる装置であり、プロセッサ及びメモリを有する計算機である。情報抽出装置１５は、例えば、キーボード１６及びディスプレイ１７に接続される。情報抽出装置１５は、オペレータがデータを入力するためのデバイスであれば、いかなるデバイスに接続されてもよく、例えば、タブレット端末と無線によって接続されてもよい。

また、本実施例の情報抽出装置１５は、画像データを処理する機能を有してもよい。なお、本実施例の指名手配犯追跡システムは情報抽出装置１５の他に、画像処理装置を有してもよい。

追跡装置１０は、画像データ及び警察情報から抽出された情報に基づいて、指名手配犯を追跡するための情報を生成するための装置である。図１に示す追跡装置１０及び情報抽出装置１５は、二つの異なる計算機によって実装されるが、一つの同じ計算機によって実装されてもよい。具体的には、追跡装置１０は、情報抽出装置１５の機能に相当する機能部を有してもよい。

追跡装置１０は、プロセッサ１１、メモリ１２、ＮＷＩＦ（ネットワークインタフェース）１３、及び、記憶装置１４を有する。

プロセッサ１１は、プログラムを実行するための演算装置であり、例えばＣＰＵである。メモリ１２は、プログラム及びデータを一時的に展開するための記憶領域である。プロセッサ１１は、記憶装置１４に格納されたプログラム及びデータをメモリ１２に読み出し、プログラムを実行する。

ＮＷＩＦ１３は、ネットワーク１９に接続するためのインタフェースであり、情報抽出装置１５から送信されたデータを受信する。ＮＷＩＦ１３によって受け付けられたデータは、本実施例において、記憶装置１４に格納される。

記憶装置１４は、ハードディスクドライブ等の記憶装置であり、プログラム及びデータを格納する。記憶装置１４は、抽出情報１０４、逃走可能エリア情報１０５、及び、指名手配犯追跡マップ１０６をデータとして有する。また、記憶装置１４は、追跡マップ生成部１０７及び追跡マップ出力部１０８をプログラムとして有する。

抽出情報１０４は、画像データ及び警察情報に基づいて生成された情報であり、情報抽出装置１５を介して追跡装置１０に入力される。逃走可能エリア情報１０５は、逃走エリアを示す情報である。指名手配犯追跡マップ１０６は、指名手配犯が逃走する確率の高いエリアを示す。

追跡マップ生成部１０７は、指名手配犯が逃走する可能性があるエリア（逃走エリア）を算出し、指名手配犯追跡マップ１０６を生成する。追跡マップ出力部１０８は、指名手配犯追跡マップ１０６を、情報抽出装置１５を介してオペレータに出力する。

図２は、本実施例の指名手配犯追跡システムによる処理の概要を示す説明図である。

画像データ記憶装置１０１及び警察情報記憶装置１０２に所定の量の情報が格納された後、所定の周期において、又は、オペレータの指示によって、情報抽出装置１５は、図２に示すステップ１１１の処理を開始する。

本実施例の警察情報記憶装置１０２には、捜査で行われる聞き込み調査により取得された聞き込み調査情報、通報情報、又は、有識者の判断情報等が含まれる。また、警察情報記憶装置１０２に格納される情報には、指名手配犯の可能性がある人物を目撃した時刻、目撃した場所、目撃した人物の特徴（身長、髪型等）等の情報が含まれる。

なお、本実施例における目撃には、目によって視認すること以外にも、話し声を聞いた、インターネットの交流サイトにおいて指名手配犯と同一人物であると認識されるような書き込みがあった、などの認識。

画像データ記憶装置１０１に格納される情報には、防犯カメラ１８によって撮影された画像、並びに、当該画像が撮影（取得）された時刻及び場所を示す情報が含まれる。

なお、以下において、指名手配犯の可能性がある人物が目撃された時刻、及び、画像が撮影された時刻を、情報確認時刻と記載し、目撃された場所、及び、画像が撮影された場所を、情報確認位置と記載する。

情報抽出装置１５は、ステップ１１１において、画像データ記憶装置１０１及び警察情報記憶装置１０２から、指名手配犯の可能性がある人物に関する情報を抽出する。例えば、情報抽出装置１５は、警察情報記憶装置１０２から警察情報を、画像データ記憶装置１０１から画像データを取得し、取得された警察情報及び画像データをディスプレイ１７に表示する。そして、情報抽出装置１５は、表示された情報の中から、情報確認時刻及び情報確認位置を含む情報を、指名手配犯の可能性がある人物に関する抽出情報１０４として、オペレータに抽出させてもよい。

なお、情報抽出装置１５は、オペレータによらずに画像データから抽出情報１０４を抽出してもよく、その方法は後述する。

また、情報抽出装置１５は、警察情報記憶装置１０２及び画像データ記憶装置１０１から情報確認時刻及び情報確認位置を含む情報を抽出した場合、当該情報から、指名手配犯の可能性がある人物の逃走手段（例えば、車又は徒歩等）を、オペレータに特定させ、抽出情報１０４に含める。

画像データが速度を測定できる防犯カメラ１８によって取得された画像データである場合、情報抽出装置１５は、画像データから移動速度を取得できる。このような画像データが画像データ記憶装置１０１に格納される場合、情報抽出装置１５は、オペレータによらず、画像データ記憶装置１０１から移動速度を抽出し、防犯カメラ１８によって取得されたことを示す情報と抽出された移動速度とを抽出情報１０４に含める。

そして、情報抽出装置１５は、画像データ記憶装置１０１又は警察情報記憶装置１０２から抽出された情報に基づいて、抽出された情報の各々に指名手配犯である確率（確からしさ）を定める。そして、定められた確率を抽出情報１０４に格納する。

情報抽出装置１５は、画像データ記憶装置１０１又は警察情報記憶装置１０２から抽出された情報の各々に、オペレータによって入力された確率を、指名手配犯である確率として定めてもよい。

また、情報抽出装置１５は、画像データ記憶装置１０１から抽出された情報の各々に、オペレータによらずに確率を定めてもよい。例えば、情報抽出装置１５が、画像データ記憶装置１０１から抽出された情報に、指名手配犯である確率を定める際、情報抽出装置１５に接続される顔認証装置（図示なし）が、画像データと指名手配犯の顔写真との類似度を算出してもよい。そして、情報抽出装置１５は、顔認証装置によって算出された類似度に従って、確率を定めてもよい。また、情報抽出装置１５は、顔認証装置に相当する顔認証機能を有してもよい。

情報確認時刻、情報確認位置、逃走手段又は移動速度等を、抽出情報１０４に格納した後、情報抽出装置１５は、ステップ１１１において、抽出情報１０４を追跡装置１０に入力する。

ステップ１１１の後、追跡装置１０の追跡マップ生成部１０７は、抽出情報１０４に含まれる情報確認時刻と現在時刻との差と、抽出情報１０４に含まれる各情報が示す指名手配犯の逃走手段に関する情報（例えば、徒歩だったか、あるいは、乗用車で走行していたか、等）又は移動速度とに基づいて、指名手配犯の逃走可能エリアを算出する。そして、追跡マップ生成部１０７は、算出された逃走可能エリアを示す逃走可能エリア情報１０５を、記憶装置１４に格納する（１１２）。

追跡マップ生成部１０７は、ステップ１１２において指名手配犯の所在に関する情報（逃走可能エリア情報１０５）を蓄積し、更に、ステップ１１３において、指名手配犯の所在に関する情報（逃走可能エリア）と、指名手配犯である確からしさ（確率）とをセットとして蓄積する（１１３）。

追跡マップ生成部１０７は、セットで蓄積された指名手配犯の所在に関する各々の情報に基づいて、新規で指名手配犯追跡マップ１０６を生成する。または、セットで蓄積された指名手配犯の所在に関する各々の情報に基づいて、既に蓄積されていた情報と複合されて、新たな指名手配犯追跡マップ１０６を生成する（１１４）。

そして、追跡マップ生成部１０７は、蓄積した確率に基づいて、指名手配犯追跡マップ１０６に表示される複数の領域に重みを割り当てる。この重みは、指名手配犯が所在する可能性を示す。この重みによって、本実施例の追跡装置１０は、人の手によらず、画像データ及び警察情報から指名手配犯の所在を適切に予測できる。

また、本実施例の追跡装置１０は、情報抽出装置１５から抽出情報１０４を入力された後、ただちにステップ１１２〜ステップ１１４を実行するため、リアルタイムに指名手配犯の所在を予測できる。

図３は、本実施例の指名手配犯追跡マップ１０６の生成処理の詳細を示すフローチャートである。

図３に示すステップ２０１及びステップ２０２は、図２に示すステップ１１１における処理である。情報抽出装置１５は、ステップ２０１において、画像データ記憶装置１０１及び警察情報記憶装置１０２から、情報確認時刻及び情報確認位置を含む情報を抽出する。そして、情報抽出装置１５は、情報が示す人物が指名手配犯である確からしさ（確率）を定める。

図３に示すステップ２０３及びステップ２０４は、図２に示すステップ１１２における処理である。追跡マップ生成部１０７は、ステップ２０３において、情報確認時刻と現在時刻との差を算出する。そして、ステップ２０４において、算出された差と逃走手段と移動速度と情報確認位置とに基づいて、逃走可能エリアを算出する。

そして、追跡マップ生成部１０７は、逃走可能エリア情報１０５にステップ２０２において定められた確率を加味して（１１３）、指名手配犯追跡マップを完成させる（１１４）。

図４は、本実施例の画像データ記憶装置１０１から情報を抽出する処理を示す説明図である。

図４は、図３に示すステップ２０１及びステップ２０２が、画像データ記憶装置１０１に格納される情報に実行される際の処理を示す説明図である。図４に示す処理は、情報抽出装置１５が顔認証装置の機能を用いて、指名手配犯である確率を算出する処理を示す。

複数の防犯カメラ１８から画像データ記憶装置１０１に送信された画像データには、すべて情報確認時刻及び情報確認位置を示すデータが付加される。情報抽出装置１５は、画像データ記憶装置１０１から、人物が撮影された画像データを抽出する（２０１ａ）。

なお、情報抽出装置１５は、オペレータからの指示によって画像データ記憶装置１０１から画像データを抽出してもよいし、人物が撮影される画像データのすべてを画像データ記憶装置１０１から抽出してもよい。

また、ステップ２０１ａにおいて、情報抽出装置１５は、抽出された画像データの情報確認時刻、情報確認位置、及び、逃走手段（移動速度であってもよい）を、抽出情報１０４に格納する。

ステップ２０１ａの後、情報抽出装置１５は、あらかじめオペレータ等によって設定されていた指名手配犯を撮影した画像データと、ステップ２０１ａにおいて抽出された画像データとを照合し、類似度等を算出する。ここで、情報抽出装置１５は、画像データの照合を顔認証機能に実行させる。そして、情報抽出装置１５は、算出された類似度等に従って、指名手配犯である確率を画像データ毎に定める（２０２ａ）。

例えば、情報抽出装置１５は、類似度が６０％である場合、指名手配犯である確率も６０％に定める。類似度が高ければ、指名手配犯である確率も高い。

そして、情報抽出装置１５は、ステップ２０２ａにおいて、定められた確率を抽出情報１０４に格納する。画像データについて、顔認証機能を用いることによって、本実施例の計算機システムは、人の手によらず指名手配犯の所在を適切に予測できる。

図５は、本実施例の抽出情報１０４を示す説明図である。

図５に示す抽出情報１０４は、情報抽出装置１５から追跡装置１０へ入力される抽出情報１０４の一例である。抽出情報１０４に基づいて、逃走可能エリアが算出される。抽出情報１０４は、領域１０４１〜領域１０４５を含む。

領域１０４１は、画像データ記憶装置１０１又は警察情報記憶装置１０２から抽出された情報の各々を識別するための識別子を格納する。抽出情報１０４の一つのエントリは、画像データ記憶装置１０１に格納される一つの画像データ、又は、警察情報記憶装置１０２に格納される一つの警察情報（例えば、一人に対して行われた聞き込み情報）に対応する。

領域１０４２は、逃走手段の種別、及び、逃走する際の移動速度を含む。逃走手段の種別は、指名手配犯の可能性がある人物の逃走手段（交通手段）を示す識別子を含む。なお、移動速度が画像データから取得された場合、逃走手段の種別には、防犯カメラ１８によって取得されたことを示す情報として、「防犯カメラ」の文字列等が含まれる。

領域１０４２の移動速度は、領域１０４２の種別に従ってあらかじめ定められた速度が格納される。防犯カメラ１８によって移動速度が取得された場合以外、情報抽出装置１５又は追跡装置１０の追跡マップ生成部１０７が、逃走手段の種別に従って、領域１０４２の移動速度に値を格納する。

例えば、領域１０４２の種別が「車」である場合、追跡マップ生成部１０７は、領域１０４２の移動速度には４０ｋｍ／ｈを格納する。また、追跡マップ生成部１０７は、領域１０４２の種別が「徒歩」である場合、領域１０４２の移動速度には６ｋｍ／ｈを格納する。

逃走手段によって速度を推定することによって、指名手配犯の逃走手段に応じたより正確な逃走可能エリアを算出することができる。

領域１０４３は、情報確認時刻を含み、領域１０４４は、情報確認位置を含む。領域１０４１〜領域１０４４の値は、図３のステップ２０１において格納される。

領域１０４５は、ステップ２０２において定められた指名手配犯である確率を含む。

図６は、本実施例の逃走可能エリア情報１０５と現在時刻１０３とを示す説明図である。

追跡装置１０は、物理的なタイマに基づいて更新される現在時刻１０３を保持する。現在時刻１０３は、例えば、１秒ごとに更新され、メモリ１２に保持される。

逃走可能エリア情報１０５は、領域１０５１〜領域１０５４を含む。領域１０５１は、領域１０４１の識別子に対応する。領域１０５２は、領域１０４３が示す情報確認時刻と現在時刻１０３が示す時刻との差の時間を示す。領域１０５３は、領域１０４２の移動速度を示す。

領域１０５４は、円の領域として算出される逃走可能エリアの半径を示す。具体的には、領域１０５２が示す時間と、領域１０５３が示す移動速度を乗算した結果である。

追跡マップ生成部１０７は、ステップ１１２において、現在時刻１０３と抽出情報１０４との情報に基づいて、逃走可能エリア情報１０５を生成する。なお、指名手配犯が逃走手段を変更して逃走した場合、追跡マップ生成部１０７は、必ずしも正確な逃走可能エリアを算出することはできない。

しかし、新たに確認された逃走手段を含む情報が速やかに警察情報記憶装置１０２に格納され、図２に示す処理が、例えば１分毎など定期的に行われることによって、追跡マップ生成部１０７は、新たな逃走可能エリアを求めることができる。そして、過去に算出された逃走可能エリアとともに指名手配犯追跡マップ１０６を生成することによって、精度の高い指名手配犯追跡マップ１０６を生成することができる。

また、オペレータは、情報抽出装置１５を介して抽出情報１０４の領域１０４２を変更してもよく、これによって、追跡マップ生成部１０７に、正確な情報に基づく逃走可能エリアを求めさせてもよい。

ステップ１１２において生成された逃走可能エリア情報１０５が示す、逃走可能エリアを図７に示す。

図７は、本実施例の逃走可能エリアと、当該逃走可能エリアによって求められる指名手配犯追跡マップ１０６とを示す説明図である。

図７に示す抽出情報１０４ａ、抽出情報１０４ｂ及び抽出情報１０４ｃは、図５の抽出情報１０４の領域１０４１が「情報Ａ」であるエントリ、領域１０４１が「情報Ｂ」であるエントリ、及び、領域１０４１が「情報Ｃ」であるエントリに対応する。

追跡マップ生成部１０７は、ステップ１１２において、抽出情報１０４ａ〜１０４ｃと、現在時刻１０３とに基づいて、図７に示すイメージのような円形の移動可能エリアを求める。移動可能エリアの中心は、領域１０４４が示す情報確認位置であり、移動可能エリアの半径は、領域１０５４が示す半径である。

そして、追跡マップ生成部１０７は、ステップ１１３において、求められた移動可能エリアに、領域１０４５が示す確率を加味する。すなわち、求められた移動可能エリアを、領域１０４５が示す確率によって重みづけする。

そして、追跡マップ生成部１０７は、ステップ１１４において、求められた移動可能エリア（重みづけ後）を合わせた指名手配犯追跡マップ１０６を生成する。図７に示す指名手配犯追跡マップ１０６は、エリア１〜エリア６を含む。

そして、追跡マップ生成部１０７は、指名手配犯追跡マップ１０６に含まれる各エリアの重みを算出する。算出された重みが高いエリアを特定することによって、本実施例の追跡マップ生成部１０７は、指名手配犯が所在する可能性の高いエリアを特定する。そして、これによって、逃走可能エリアから、指名手配犯が所在する可能性の高いエリアを適切に予測できる。

図８は、本実施例のエリアの重み１０９を示す説明図である。

エリアの重み１０９は、追跡マップ生成部１０７によって生成される情報であり、メモリ１２に保持される。

エリアの重み１０９は、領域１０９１〜領域１０９３を含む。領域１０９１は、指名手配犯追跡マップ１０６に含まれるエリアを識別するための識別子を示す。領域１０９２は、指名手配犯追跡マップ１０６のエリアの重みを算出するための計算式を示す。領域１０９３は、領域１０９２の計算式の計算結果を示す。

本実施例において、追跡マップ生成部１０７は、各エリアにおいて重複する逃走可能エリアの重みを加算し、当該加算の結果を、すべての逃走可能エリアの重みの合計によって除算する計算式によって、指名手配犯追跡マップ１０６の各エリアの重みを算出する。算出された計算結果（重み）の値が大きいほど、指名手配犯が所在する可能性が高い。

本実施例において、最も重みが大きいエリアを、重点警戒エリアと記載する。図８において、エリア４が重点警戒エリアである。

追跡マップ出力部１０８は、エリアの重み１０９と、図７に示す指名手配犯追跡マップ１０６とを、情報抽出装置１５を介してオペレータに出力してもよい。また、追跡マップ出力部１０８は、領域１０９３の値が最も高い重点警戒エリアを、他のエリアとは異なる色によって表示する指名手配犯追跡マップ１０６を、情報抽出装置１５及びディスプレイ１７を介して出力してもよい。

図８に示すエリアの重み１０９が生成された場合、追跡マップ出力部１０８は、エリア４を示すマップ等を、重点警戒エリアを示すマップとして、情報抽出装置１５及びディスプレイ１７を介して出力する。

なお、人物に関する画像データ又は警察情報が画像データ記憶装置１０１又は警察情報記憶装置１０２に新規に格納され、新たに指名手配犯追跡マップ１０６を生成する場合も、また、画像データ記憶装置１０１又は警察情報記憶装置１０２に情報が追加され、既に指名手配犯追跡マップ１０６が生成されている場合も、本実施例は有効である。つまり、新規で指名手配犯追跡マップ１０６が生成される場合、先の実施例で示したように、新規の情報に基づいて抽出情報１０４が生成され、新規な抽出情報１０４に基づいて指名手配犯追跡マップ１０６が生成される。

また、既に指名手配犯追跡マップ１０６が生成されていた場合、追跡マップ生成部１０７は、既に対応する指名手配犯追跡マップ１０６が生成された抽出情報１０４と、改めて取得した現在時刻１０３とを用いて、新たな逃走可能エリアを算出する。これによって、既存の抽出情報１０４を、現在時刻における情報として認識する事ができる。さらに、追跡マップ生成部１０７は、これら既存の抽出情報１０４に新たに受け付けた抽出情報１０４を追加し、指名手配犯追跡マップ１０６を生成する。

このように、過去に算出された逃走可能エリアと、新たな逃走可能エリアを算出することによって、より正確に重点計画エリアを特定し、指名手配犯の所在を適切に予測できる。

本実施例によれば、警察は、指名手配犯の捜査にあたり、人に依存せず、指名手配犯の所在を的確に予測する事が可能となる。この事は、警察において、次に挙げる効果を期待できる。

１．指名手配犯の所在に関する各種情報の処理方法をシステム的に決定させる事によって、人に依存しない捜索が可能となる。この事は、例えば経験が浅い捜査員による判断ミス等を補う事が可能となる。

２．各種情報をコンピュータ処理させる事によって、人による処理では不可能な、リアルタイム性を持たせる事が可能となる。この事は、リアルタイムに重点警戒区域を認識する事ができ、捜査員の配置を、より効果的に行う事ができる。さらに、捜査員の人員配置をより効果的に行わせる事に繋がり、検挙率の向上をもたらせるものと考える。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記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限定されるものではない。

また、上記の各構成、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い。また、上記の各構成、機能等は、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、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

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、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１０ 追跡装置
１１ プロセッサ
１２ メモリ
１３ ＮＷＩＦ（ネットワークインタフェース）
１４ 記憶装置
１５ 情報抽出装置
１６ キーボード
１７ ディスプレイ
１８ 防犯カメラ
１９ ネットワーク

Claims (10)

1. 追跡装置であって、
   プロセッサ、メモリ及びネットワークインタフェースを備え、
   複数のカメラが撮影し取得した画像データ、又は、追跡すべき人物に関する対象情報を格納する記憶装置に接続され、
   前記記憶装置の画像データ又は対象情報から抽出された、人物が撮影又は認識された時刻である情報確認時刻を示す情報と、当該人物が撮影又は認識された場所である情報確認位置を示す情報と、当該人物が追跡すべき人物である可能性を示す確率とを含む抽出情報を、前記ネットワークインタフェースを介して受け付け、
   前記追跡装置は、
   前記抽出情報に基づいて、前記人物が移動する可能性がある逃走可能エリアを算出し、
   前記算出された逃走可能エリアと、前記抽出情報に含まれる確率とに基づいて、前記追跡すべき人物が所在する可能性が高いエリアを特定することを特徴とする追跡装置。
2. 請求項１に記載の追跡装置であって、
   前記抽出情報は、前記人物が用いていた交通手段を示す情報を含み、
   前記追跡装置は、
   現在時刻を保持し、
   前記抽出情報が示す前記情報確認時刻と前記現在時刻との差を算出し、
   前記算出された差と、前記抽出情報が示す交通手段及び前記情報確認位置とに基づいて、前記逃走可能エリアを算出することを特徴とする追跡装置。
3. 請求項２に記載の追跡装置であって、
   前記抽出情報を、所定の周期において受け付け、
   前記抽出情報を受け付けたタイミングにおいて、前記逃走可能エリアを算出することを特徴とする追跡装置。
4. 請求項３に記載の追跡装置であって、
   受け付けた第１の抽出情報を、前記メモリに蓄積し、
   第２の抽出情報を受け付けた場合、前記メモリに蓄積された第１の抽出情報と、前記第２の抽出情報とに基づいて、前記逃走可能エリアを算出することを特徴とする追跡装置。
5. 請求項４に記載の追跡装置であって、
   前記算出された複数の逃走可能エリアのうち、重複する少なくとも二つの逃走可能エリアを抽出し、
   前記抽出された重複する逃走可能エリアの各々を移動する可能性がある人物が、前記追跡すべき人物である確率を特定し、
   前記逃走可能エリアが重複するエリアに割り当てる重みを、前記特定された確率に基づいて算出し、
   前記割り当てられた重みに従って、前記追跡すべき人物が所在する可能性が高いエリアを特定することを特徴とする追跡装置。
6. 請求項１から５までに記載の追跡装置のいずれかを備える追跡システムであって、
   前記追跡システムは、画像処理装置を備え、
   前記画像処理装置は、
   前記追跡すべき人物を示す犯人画像を保持し、
   前記記憶装置の画像データを取得し、
   前記取得された画像データと前記犯人画像とを比較することによって、前記画像データが示す人物が追跡すべき人物である可能性を示す確率を算出し、
   前記画像データが撮影された時刻を前記情報確認時刻として示す情報と、前記画像データが撮影された場所を前記情報確認位置として示す情報と、前記算出された確率と、を含む情報を、前記抽出情報として前記追跡装置に入力することを特徴とする追跡システム。
7. 追跡装置を備える追跡システムによる追跡方法であって、
   前記追跡装置は、
   プロセッサ、メモリ及びネットワークインタフェースを備え、
   複数のカメラが撮影し取得した画像データ、又は、追跡すべき人物に関する対象情報を格納する記憶装置に接続され、
   前記方法は、
   前記ネットワークインタフェースが、前記記憶装置の画像データ又は対象情報から抽出された、人物が撮影又は認識された時刻である情報確認時刻を示す情報と、当該人物が撮影又は認識された場所である情報確認位置を示す情報と、当該人物が追跡すべき人物である可能性を示す確率とを含む抽出情報を、受け付け、
   前記プロセッサが、前記抽出情報に基づいて、前記人物が移動する可能性がある逃走可能エリアを算出し、
   前記プロセッサが、前記算出された逃走可能エリアと、前記抽出情報に含まれる確率とに基づいて、前記追跡すべき人物が所在する可能性が高いエリアを特定することを特徴とする追跡方法。
8. 請求項７に記載の追跡方法であって、
   前記抽出情報は、前記人物が用いていた交通手段を示す情報を含み、
   前記メモリは、現在時刻を保持し、
   前記方法は、
   前記プロセッサが、前記抽出情報が示す前記情報確認時刻と前記現在時刻との差を算出し、
   前記プロセッサが、前記算出された差と、前記抽出情報が示す交通手段及び前記情報確認位置とに基づいて、前記逃走可能エリアを算出することを特徴とする追跡方法。
9. 請求項８に記載の追跡方法であって、
   前記ネットワークインタフェースが、前記抽出情報を、所定の周期において受け付け、
   前記プロセッサが、前記抽出情報を受け付けたタイミングにおいて、前記逃走可能エリアを算出することを特徴とする追跡方法。
10. 請求項９に記載の追跡方法であって、
    前記プロセッサが、受け付けた第１の抽出情報を、前記メモリに蓄積し、
    前記プロセッサが、第２の抽出情報を受け付けた場合、前記メモリに蓄積された第１の抽出情報と、前記第２の抽出情報とに基づいて、前記逃走可能エリアを算出することを特徴とする追跡方法。

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