JP2018073024A - 監視システム - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、多層式ニューラルネットワークによって構成される異常検出器を用いて、監視領域の異常を検出する異常監視システムに於いて、
ディープラーニングにより異常検出器を学習させる学習制御部を有することを特徴とする。
センサにより検出された物理量及び又は、撮像部により撮像された監視領域の画像を入力情報として記憶する記憶部を設け、
学習制御部は、記憶部に記憶されている入力情報を異常検出器の学習情報として学習させ、当該学習後に入力情報を異常検出器に入力することで異常を検出する。
異常検出器に、入力情報を学習情報として収集してサーバにアップロードする学習情報収集部が設けられ、
サーバに、学習情報収集部からアップロードされた学習情報により異常検出器と同じ構成の多層式ニューラルネットワークを学習し、学習済みの多層式ニューラルネットワークを異常検出器にダウンロードさせて更新させる学習制御部が設けられたことを特徴とする。
異常検出器に、入力情報を学習情報として収集してサーバにアップロードする学習情報収集部が設けられ、
サーバに、自異常検出器以外の異常検出器の学習情報収集部からアップロードされた学習情報を異常検出器にダウンロードさせて異常検出器の多層式ニューラルネットワークを学習させる学習制御部が設けられたことを特徴とする。
多層式ニューラルネットワークの学習は、類似環境の異常検出器の入力情報毎に行われることを特徴とする。
学習情報収集部は、入力情報を記憶部に記憶し、入力情報により異常を監視している受信機による監視結果に基づき、記憶部の記憶されている入力情報を学習情報として読出してサーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させる。
学習情報収集部は、火災感知器により火災を監視している火災受信機による監視結果に基づき、記憶部の記憶されている入力情報を学習情報として読出してサーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させる。
学習情報収集部は、火災受信機により火災感知器の火災発報に基づく火災移報信号が入力された後に火災断定操作に基づく火災断定移報信号が入力された場合、所定時間前から火災移報信号の入力時までの入力情報を前記憶部から火災の学習情報として読出し、当該火災の学習情報をサーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させる。
火災感知器は温度又は煙濃度を検出して検出アナログ値を火災受信機に送って火災を判断させており、
学習情報収集部は、火災受信機により火災感知器の火災発報に基づく火災移報信号が入力された後に火災断定操作に基づく火災断定移報信号が入力された場合、検出アナログ値が火災判断レベルより低い所定の火災予兆レベルを超えたときから火災移報信号の入力時までの入力情報を記憶部から火災の学習情報として読出し、当該火災の学習情報をサーバにアップロードして前記多層式ニューラルネットワークを学習させる。
学習制御部は、火災受信機により火災感知器の火災発報に基づく火災移報信号が入力された後に復旧操作に基づく復旧移報信号が入力された場合、所定時間前から前記火災移報信号の入力時までの入力情報を前記録画部から非火災の学習情報として読出し、当該非火災の学習情報を前記サーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させる。
火災感知器は温度又は煙濃度を検出して検出アナログ値を受信機に送って火災を判断させており、
学習制御部は、火災受信機により火災感知器の火災発報に基づく火災移報信号が入力された後に復旧操作に基づく復旧移報信号が入力された場合、検出アナログ値が火災判断レベルより低い所定の火災予兆レベルを超えたときから火災移報信号の入力時までの入力情報を記憶部から非火災の学習情報として読出し、当該非火災の学習情報をサーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させる。
学習情報収集部は、通常監視状態で記憶部に記憶された入力情報を非火災の学習情報として読み出し、当該非火災の学習情報をサーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させる。
学習情報収集部は、盗難検出器により検出された入力情報に記憶部に記憶し、盗難検出器の入力情報により盗難を監視している盗難受信機による監視結果に基づき、記憶部の記憶されている入力情報を学習情報として読出してサーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させる。
本発明は、多層式ニューラルネットワークによって構成される異常検出器を用いて異常を検出する異常監視システムに於いて、ディープラーニングにより異常検出器を学習させる学習制御部を有するようにしたため、人為的な解析では異常か非異常かが判断できないセンサの出力や監視領域の画像から高い精度で異常を推定して警報可能とする。
また、センサにより検出された物理量及び又は、撮像部により撮像された監視領域の画像を入力情報として記憶する記憶部を設け、学習制御部は、記憶部に記憶されている入力情報を異常検出器の学習情報として学習させ、当該学習後に入力情報を異常検出器に入力することで異常を検出するようにしたため、記憶部に記憶されたセンサで検出された物理量や撮像部で撮像された監視領域の画像等の入力情報から多数の学習情報を取得して異常検出器の多層式のニューラルネットワークを効率良く学習させることができ、その後、入力情報を学習済みの異常検出器に入力することで、高い精度で異常を推定して警報可能とする。
また、異常検出器に、入力情報を学習情報として収集してサーバにアップロードする学習情報収集部が設けられ、サーバに、学習情報収集部からアップロードされた学習情報により異常検出器と同じ構成の多層式ニューラルネットワークを学習し、学習済みの多層式ニューラルネットワークを異常検出器にダウンロードさせて更新させる学習制御部が設けられたため、センサにより検出された物理量又は撮像部により撮像された画像が学習情報としてサーバ側にアップロードされることで多数の学習情報が自動的に収集され、収集された多数の学習情報によりサーバ側で多層式ニューラルネットワークの学習が行われ、学習の済んだ多層式ニューラルネットワークがサーバからダウンロードされて異常検出器の多層式ニューラルネットワークが更新されることで、センサで検出した物理量やカメラで撮像した画像を入力して所定の異常を高い精度で判定可能とする。
また、異常検出器に、入力情報を学習情報として収集してサーバにアップロードする学習情報収集部が設けられ、サーバに、自異常検出器以外の異常検出器の学習情報収集部からアップロードされた学習情報を異常検出器にダウンロードさせて異常検出器の多層式ニューラルネットワークを学習させる学習制御部が設けられたため、センサにより検出された物理量又は撮像部により撮像された画像が学習情報としてサーバ側にアップロードされることで多数の学習情報が自動的に収集され、収集された多数の学習情報が各異常検出器で学習に用いられるため、センサで検出した物理量やカメラで撮像した画像を入力して所定の異常を高い精度で判定可能とする。
また、多層式ニューラルネットワークの学習は、類似環境の異常検出器の入力情報毎に行われるため、環境の特徴を考慮した異常検出器となるように学習可能となる。監視領域の環境に応じて、異常の種類や異常の拡大の仕方が異なり、例えば倉庫、事務所、店舗、工場に環境が分けられるとき、倉庫は侵入等、事務所は火事、店舗は窃盗、工場は事故等、環境に応じた異常の検出が必要となる。また、火災等について、環境によってどのような種類の火災が発生するかが異なる。環境の特徴を考慮した異常検出器とすることで、それぞれの環境で発生しやすい異常について検出精度の高い異常検出を行うことが可能となる。
また、学習情報収集部は、入力情報を記憶部に記憶し、入力情報により異常を監視している受信機による監視結果に基づき、記憶部の記憶されている入力情報を学習情報として読出してサーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させるようにしたため、記憶部に記憶されたセンサで検出された物理量や撮像部で撮像された監視領域の画像等の入力情報から多数の学習情報を取得して異常検出器に使用する多層式ニューラルネットワークをサーバ側で効率良く学習させることができ、その後、入力情報を学習済みの異常検出器に入力することで、高い精度で異常を推定して警報可能とする。
また、学習情報収集部は、火災感知器により火災を監視している火災受信機による監視結果に基づき、記憶部の記憶されている入力情報を学習情報として読出してサーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させるようにしたため、人為的な解析では火災か非火災かが判断できないセンサの出力や監視領域の画像から高い精度で火災を推定して警報可能とする。
また、学習情報収集部は、火災受信機により火災感知器の火災発報に基づく火災移報信号が入力された後に火災断定操作に基づく火災断定移報信号が入力された場合、所定時間前から火災移報信号の入力時までの入力情報を記憶部から火災の学習情報として読出し、当該火災の学習情報をサーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させるようにしたため、例えば、火災発報の5分前からの画像を録画装置から読み出して火災の学習情報としてサーバに収集して学習させる場合、録画画像が30フレーム/秒で録画されていたとすると、5分の録画画像から9000枚の画像が得られ、多数の火災の学習情報による学習が簡単に実現可能となり、学習済みの多層式ニューラルネットワークを火災報知設備側の火災検出器にダウンロードすることで、監視カメラにより撮像している監視画像からより高い精度で火災を推定して警報可能とする。
また、火災感知器は温度又は煙濃度を検出して検出アナログ値を火災受信機に送って火災を判断させており、学習情報収集部は、火災受信機により火災感知器の火災発報に基づく火災移報信号が入力された後に火災断定操作に基づく火災断定移報信号が入力された場合、検出アナログ値が火災判断レベルより低い所定の火災予兆レベルを超えたときから火災移報信号の入力時までの入力情報を記憶部から火災の学習情報として読出し、当該火災の学習情報をサーバにアップロードして前記多層式ニューラルネットワークを学習させるようにしたため、アナログ型の火災感知器により検知している監視領域の温度や煙濃度が、火災判断レベルより低い火災の予兆となる所定の火災予兆レベルに達したときからの火災の学習情報を記憶部から読み出してサーバにアップロードして学習することから、火災の初期段階からの火災と判断されるまでの多数の火災による学習情報を収集して学習することができ、学習済みの多層式ニューラルネットワークを火災報知設備側の判定装置にダウンロードすることで、火災感知器等のセンサデータや監視カメラにより撮像している監視画像からより高い精度で火災を推定して警報可能とする。
また、学習制御部は、火災受信機により火災感知器の火災発報に基づく火災移報信号が入力された後に復旧操作に基づく復旧移報信号が入力された場合、所定時間前から前記火災移報信号の入力時までの入力情報を前記録画部から非火災の学習情報として読出し、当該非火災の学習情報を前記サーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させるようにしたため、例えば、火災発報の5分前からの画像を録画装置から読み出し、サーバにアップロードして非火災の学習画像として学習させる場合、録画画像が30フレーム/秒で録画されていたとすると、5分の録画画像から9000枚の画像が得られ、多数の非火災の学習画像を収集して学習することができ、学習済みの多層式ニューラルネットワークを火災報知設備側の判定装置にダウンロードすることで、監視カメラにより撮像している監視画像からより高い精度で非火災を認識して誤報を確実に防止可能とする。
また、火災感知器は温度又は煙濃度を検出して検出アナログ値を受信機に送って火災を判断させており、学習制御部は、火災受信機により火災感知器の火災発報に基づく火災移報信号が入力された後に復旧定操作に基づく復旧移報信号が入力された場合、検出アナログ値が火災判断レベルより低い所定の火災予兆レベルを超えたときから火災移報信号の入力時までの入力情報を記憶部から非火災の学習情報として読出し、当該非火災の学習情報をサーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させるようにしたため、火災感知器は温度又は煙濃度を検出して検出アナログ値を受信機に送って火災を判断させており、学習制御部は、受信機により火災感知器の火災発報に基づく火災移報信号が入力された後に復旧定操作に基づく復旧移報信号が入力された場合、検出アナログ値が火災判断レベルより低い所定の火災予兆レベルを超えたときから火災移報信号の入力時までの監視領域の入力情報を記憶部から読出し、当該非火災の学習情報をサーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させるようにしたため、アナログ型の火災感知器により検知している監視領域の温度や煙濃度が、火災判断レベルより低い火災の予兆となる所定の火災予兆レベルに達したときからの非火災の学習情報を記憶部から読み出してサーバにアップロードして学習することから、火災の初期段階からの非火災と判断されるまでの多数の非火災による学習情報を収集して学習することができ、学習済みの多層式ニューラルネットワークを火災報知設備側の判定装置にダウンロードすることで、火災感知器等のセンサデータや監視カメラにより撮像している監視画像からより高い精度で非火災を推定して誤報を確実に防止可能とする。
また、学習情報収集部は、通常監視状態で記憶部に記憶された入力情報を非火災の学習情報として読み出し、当該非火災の学習情報をサーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させるようにしたため、通常監視状態での監視領域の入力情報に対する非火災の推定精度が向上し、その後に、受信機の火災監視に連動した火災の入力情報又は非火災の入力情報による学習が行われ、多層式ニューラルネットワークの火災及び非火災に対する推定の精度が更に向上される。
また、学習情報収集部は、盗難検出器により検出された入力情報に記憶部に記憶し、盗難検出器の入力情報により盗難を監視している盗難受信機による監視結果に基づき、記憶部の記憶されている入力情報を学習情報として読出してサーバにアップロードして多層式ニューラルネットワークを学習させるようにしたため、人為的な解析では盗難か否かが判断できないセンサの出力や監視領域の画像から高い精度で盗難を推定して警報可能とする。
図1はサーバにより学習された判定装置を配置して監視カメラと火災感知器により火災を監視する火災監視システムの概略を示した説明図である。
火災報知設備10は、その一つを代表して示すように、ビル等の施設の監視領域18には撮像手段として機能する監視カメラ20が設置され、監視領域18を監視カメラ20により動画撮像している。監視カメラ20はRGBのカラー画像を例えば30フレーム/秒で撮像して動画として出力する。また、1フレームは例えば縦横4056×4056ピクセルの画素配置となる。
図1に示すように、サーバ12は、サーバ制御部28、通信部30、表示部32、操作部34、記憶装置36を備える。サーバ制御部28は例えばプログラムの実行により実現される機能であり、ハードウェアとしてはCPU、メモリ、AD変換ポートを含む各種の入出力ポート等を備えたコンピュータ回路等を使用する。
(判定装置の機能構成)
図2は監視カメラで撮像した画像から火災を推定する多層式ニューラルネットワークを用いた判定装置の機能構成を示した説明図である。
学習情報収集部50は、受信機16により火災感知器22の火災発報に基づく火災移報信号E1が入力されて火災警報が出力され、管理責任者等による現場確認で火災が確認され、これに基づき受信機16の災断定操作に基づく火災断定移報信号E2が入力された場合、例えば5分前となる所定時間前から火災移報信号E1が入力されるまでの監視領域の画像を録画装置48から読出して送信バッファ52に格納し、通信部54に指示して送信バッファ52に格納された画像を、火災の学習画像として読出してインターネット11を介してサーバ12にアップロードさせる制御を行う。
判定制御部42は、通信部54を介してサーバ12から学習済みの多層式ニューラルネットワークが受信バッファ44にダウンロードされた場合、多層式ニューラルネットワーク46を受信バッファ44にダウンロードされた学習済みの多層式ニューラルネットワークに更新する制御を行う。
図3は図2に示した多層式ニューラルネットワークの機能構成を示した説明図であり、図3(A)に概略を示し、図3(B)に詳細を模式的に示している。なお、図1のサーバ12側に配置された火災検出器14aに設けられたニューラルネットワークも同じ機能構成となる。
図3(B)は特徴抽出部56を構成する畳み込みニューラルネットワークの構造を模式的に示している。
図1に示したサーバ12のサーバ制御部28に設けられた学習制御部38は、所定のタイミングで記憶装置36の学習画像蓄積部40から火災の学習画像と非火災の学習画像を多数読出し、火災検出器14aに設けられた図3に示したと同じ機能構成の多層式ニューラルネットワーク46の学習をバックプロパゲーションにより繰り返し行い、その重みとバイアスを変更させる学習制御を行う。
入力層、複数の中間層及び出力層で構成されるニューラルネットワークは、各層に複数のユニットを設けて他の層の複数のユニットと結合し、各ユニットには重みとバイアス値が設定され、複数の入力値と重みとのベクトル積を求めてバイアス値を加算して総和を求め、これを所定の活性化関数に通して次の層のユニットに出力するようにしており、最終層に到達するまで値が伝搬するフォワードプロパゲーションが行われる。
(1) 入力値xをニューラルネットワークに入力して、フォワードプロパゲーションを行い推定値y*を求める。
(2) 推定値y*と期待値yに基づき誤差関数で誤差を計算する。
(3) ウエイトとバイアスを更新しながら、ネットワークにて、バックプロパゲーションを行う。
図1に示したサーバ12の学習制御部38は、所定のタイミングで学習画像蓄積部40に蓄積されてる火災報知設備10から収集された火災の学習画像を図3に示したと同じ多層式ニューラルネットワーク46に入力して推定値y*を求め、火災の期待値y=1との誤差関数の値を最小とするようにバックプロパゲーションを、火災の学習画像を変えながら繰り返し行って誤差関数を最小化することで重みとバイアスを変更する学習を行う。
図4は図2の学習情報収集部による受信機の火災監視に連動して学習画像を収集してサーバにアップロードする学習画像収集制御を示したフローチャートである。
(火災画像学習の収集)
図2に示した判定装置の学習情報収集部50による他の学習制御の実施形態として、警戒区域にアナログ火災感知器が設置され、アナログ火災感知器により温度又は煙濃度を検出して検出アナログ値を受信機13に送って火災を判断させている場合、火災予兆が判断された時から火災が判断されるまでの画像を録画装置48から読み出して送信バッファ52に格納し、火災の学習画像としてインターネット11を介してサーバ12にアップロードする。
また、学習情報収集部50は、受信機16からアナログ火災感知器からの温度又は煙濃度の検出アナログ値が所定の火災予兆レベルTH1に達して予兆警報が出力され、続いて、検出アナログ値が火災レベルTH2に達して火災発報に基づく火災移報信号が入力されて火災警報が出力され、管理責任者等のよる現場確認で非火災であった場合には、受信機16で復旧操作が行われ、復旧操作に基づく復旧移報信号が入力されることから、火災予兆が検出された時から火災移報信号が入力するまでの監視領域の画像を録画装置48から読出して送信バッファ52に格納し、非火災の学習画像としてインターネット11を介してサーバ12にアップロードし、火災検出器14aの多層式ニューラルネットワークに入力してバックプロパゲーションにより学習を行わせる。
(火災監視システムの概要)
図6はサーバにより学習された火災検出器を配置してセンサとして機能するアナログ火災感知器により火災を監視する火災監視システムの概略を示した説明図である。
火災検出器14は図2と同じ機能構成であるが、多層式ニューラルネットワーク46は、図3(A)に示す認識部58を構成する全結合ニューラルネットワークのみとし、特徴抽出部56となる畳み込みニューラルネットワークは除いている。
(火災報知設備毎にカスタマイズされた学習)
上記の実施形態におけるサーバに複数の火災報知設備から収集された学習画像による多層式ニューラルネットワークの学習は、収集された学習画像を火災報知設備毎に分類して蓄積するか、又は、警戒区域が類似している複数の火災報知設備にグループ化して蓄積し、分類された火災報知設備又は火災報知設備グループに対応して多層式ニューラルネットワークをサーバ側に準備し、それぞれに対応する学習画像を使用して学習し、学習済みの多層式ニューラルネットワークを対応する火災報知設備の判定装置にダウンロードするようにしても良い。
上記の実施形態は、サーバで学習を行う構成としているが、サーバは入力情報を格納するものであり、各異常検出器がサーバ内に格納された入力情報をダウンロードして学習するようにしても良い。
サーバでの学習、異常検出器での学習いずれの場合においても、監視対象の環境が類似している異常検出器の入力情報を用いて多層式ニューラルネットワークの学習を行うようにしても良い。監視対象の環境は、サーバに保存され、どの異常検出器の入力情報がどの異常検出器の学習情報に用いられるか管理される。監視対象の環境は、ユーザによって登録されるものでも良いが、異常検出器の初期化学習によって環境を特定し、特定した環境に応じてカテゴライズされることが、登録の手間を防ぐ点で有利である。
上記の実施形態は、火災監視を例にとっているが、盗難監視にも適用できる。盗難監視の場合には、図1の監視カメラを用いた監視システムについては、受信機16を盗難受信機とし、火災感知器22を盗難検出器とすれば良い。また、図6の監視システムでは、受信機16を盗難受信機とし、アナログ火災感知器80を盗難検出器とすれば良い。
また、不法行為の事前検出にも適用できる。盗難、放火等の不法行為を行おうとする人物の動き、例えば周りを頻繁に見渡すなどの動きを学習し、不法行為を行うより先に異常検出し、警報を出力する。警報出力の方法としては、例えば監視カメラを監視する警備室のモニタ等に監視カメラの画像を表示し、当該人物を赤枠などで囲う様に表示すればよい。
また、入退室システムとの連携により、異常な侵入等の監視についても適用できる。入退室システムは、例えばカードや指紋等で対象人物が特定の領域へ入退室可能か判定している。しかし、入退室システムでは、入室可能な人物と一緒に入室不可能なはずの人間が入室するという共連れ等の問題が発生している。上記の共連れのような不法行為について、カメラ画像と入退室システムの情報を入力として異常を学習、検出することにも適用できる。本願は、サーバで学習した異常検出器をダウンロードさせて現場の異常検出器に利用できるため、別の場所で新しく発生した不法行為についても学習し、対応可能となる。
上記の実施形態における学習済みの多層式ニューラルネットワークのダウンロードによる更新は、学習済みの多層式ニューラルネットワークのアプリケーションプログラムをダウンロードするものであるが、学習により変更されるのはネットワークの重みとバイアスであることから、学習済みの重みとバイアス値を抽出し、これを火災報知設備側にダウンロードし、火災報知設備側に設けている多層式ニューラルネットワークの重みとバイアス値を更新するようにしても良い。
上記の実施形態は、畳み込みニューラルネットワークに画像を入力して火災による特徴を抽出しているが、畳み込みニューラルネットワークを使用せず、入力した画像から輪郭、濃淡等の特徴を抽出する前処理を行って所定の特徴を抽出し、特徴が抽出された画像を認識部として機能する全結合ニューラルネットワークに入力して火災か非火災かを推定させるようにしても良い。これにより画像の特徴抽出の処理負担を低減可能とする。
上記の実施形態は、監視カメラにより監視領域の照明を使用した状態及び又は自然光の状態で監視領域を撮像しているが、赤外線照明装置からの赤外線光を監視領域に照射し、赤外線領域に感度のある監視カメラにより赤外線画像を撮像し、受信機の火災監視に連動して赤外線画像の学習画像を収集してサーバにアップロードし、サーバで赤外線学習画像を使用して多層式ニューラルネットワークを学習し、学習済みの多層式ニューラルネットワークを火災報知設備側にダウロードして、赤外線画像から火災か非火災かを判定するようにしても良い。
上記の実施形態は、警戒区域の火災監視を例にとっているが、これ以外に、屋外に監視カメラや炎検知器などのセンサを設置して行う放火監視に多層式ニューラルネットワークによって構成される火災検出器を設け、火災検出器をディープラーニングより学習させ、放火を監視するようにしても良い。
上記の実施形態は、バックプロパゲーションによる学習を行っているが、多層ニューラルネットワークの学習方法はこれに限らない。
上記の実施形態は、画像による異常監視とセンサによる異常監視をそれぞれ別形態としているが、入力情報として、画像データとセンサデータを並列的に取り扱っても良い。画像データは例えば、1ピクセルあたりの白黒値が入力項として取り扱われ、センサデータは例えば、センサごとの検出値が入力項として取り扱われる。この場合、中間層に於いて画像の特徴抽出がなされた中間層の項と、センサデータによる影響を受ける中間層の項が、異常検出を判定する次段以降の中間層の項に対して影響を与えるようになることが教育結果として望ましいが、異常の監視を有効にできるならこれに限らない。
また、本発明は上記の実施形態に限定されず、その目的と利点を損なうことのない適宜の変形を含み、更に上記の実施形態に示した数値による限定は受けない。
11:インターネット
12:サーバ
14,14a:判定装置
16:受信機
18:監視領域
20:監視カメラ
22:火災感知器
24:信号ケーブル
26:感知器回線
28:サーバ制御部
30,54:通信部
32:表示部
34:操作部
36:記憶装置
40:学習画像蓄積部
42:判定制御部
44:受信バッファ
46:多層式ニューラルネットワーク
48:録画装置
50:学習情報収集部
52:送信バッファ
56:特徴抽出部
58:認識部
60:入力画像
62,66a,66b:重みフィルタ
64a〜64c:特徴マップ
68:入力層
70:結合層
72:中間層
74:出力層
80:アナログ火災感知器
82:伝送路
Claims (13)
- 多層式ニューラルネットワークによって構成される異常検出器を用いて、入力情報に基づき監視領域の異常を検出する異常監視システムに於いて、
ディープラーニングにより前記異常検出器を学習させる学習制御部を有することを特徴とする監視システム。
- 請求項1記載の監視システムに於いて、
センサにより検出された物理量及び又は、撮像部により撮像された監視領域の画像を前記入力情報として記憶する記憶部を設け、
前記学習制御部は、前記記憶部に記憶されている入力情報を前記異常検出器の学習情報として学習させ、当該学習後に前記入力情報を前記異常検出器に入力することで異常を検出することを特徴とする監視システム。
- 請求項1記載の監視システムに於いて、
前記異常検出器に、前記入力情報を学習情報として収集してサーバにアップロードする学習情報収集部が設けられ、
前記サーバに、前記学習情報収集部からアップロードされた前記学習情報により前記異常検出器と同じ構成の多層式ニューラルネットワークを学習し、学習済みの多層式ニューラルネットワークを前記異常検出器にダウンロードさせて更新させる学習制御部が設けられたことを特徴とする監視システム。
- 請求項1記載の監視システムに於いて、
前記異常検出器に、前記入力情報を学習情報として収集してサーバにアップロードする学習情報収集部が設けられ、
前記サーバに、自異常検出器以外の異常検出器の前記学習情報収集部からアップロードされた前記学習情報を、前記異常検出器にダウンロードさせて前記異常検出器の多層式ニューラルネットワークを学習させる学習制御部が設けられたことを特徴とする監視システム。
- 請求項3または請求項4記載の監視システムに於いて、
前記多層式ニューラルネットワークの学習は、類似環境の異常検出器の入力情報毎に行われることを特徴とする監視システム。
- 請求項3または請求項4記載の監視システムに於いて、
前記学習情報収集部は、前記入力情報を記憶部に記憶し、前記入力情報により異常を監視している受信機による監視結果に基づき、前記記憶部の記憶されている入力情報を学習情報として読出して前記サーバにアップロードして前記多層式ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする警報システム。
- 請求項3または請求項4記載の監視システムに於いて、
前記学習情報収集部は、火災感知器により火災を監視している火災受信機による監視結果に基づき、前記記憶部の記憶されている前記入力情報を学習情報として読出して前記サーバにアップロードして前記多層式ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする警報システム。
- 請求項3または請求項4記載の監視システムに於いて、
前記学習情報収集部は、前記火災受信機により前記火災感知器の火災発報に基づく火災移報信号が入力された後に火災断定操作に基づく火災断定移報信号が入力された場合、所定時間前から前記火災移報信号の入力時までの前記入力情報を前記憶部から火災の学習情報として読出し、当該火災の学習情報を前記サーバにアップロードして前記多層式ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする監視システム。
- 請求項3または請求項4記載の監視システムに於いて、
前記火災感知器は温度又は煙濃度を検出して検出アナログ値を受信機に送って火災を判断させており、
前記学習情報収集部は、前記受信機により前記火災感知器の火災発報に基づく火災移報信号が入力された後に火災断定操作に基づく火災断定移報信号が入力された場合、前記検出アナログ値が火災判断レベルより低い所定の火災予兆レベルを超えたときから前記火災移報信号の入力時までの前記入力情報を前記記憶部から火災の学習情報として読出し、当該火災の学習情報を前記サーバにアップロードして前記多層式ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする監視システム。
- 請求項6記載の監視システムに於いて、
前記学習制御部は、前記火災受信機により前記火災感知器の火災発報に基づく火災移報信号が入力された後に復旧操作に基づく復旧移報信号が入力された場合、所定時間前から前記火災移報信号の入力時までの前記入力情報を前記録画部から非火災の学習情報として読出し、当該非火災の学習情報を前記サーバにアップロードして前記多層式ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする監視システム。
- 請求項6記載の監視システムに於いて、
前記火災感知器は温度又は煙濃度を検出して検出アナログ値を受信機に送って火災を判断させており、
前記学習制御部は、前記火災受信機により前記火災感知器の火災発報に基づく火災移報信号が入力された後に復旧定操作に基づく復旧移報信号が入力された場合、前記検出アナログ値が火災判断レベルより低い所定の火災予兆レベルを超えたときから前記火災移報信号の入力時までの前記入力情報を前記記憶部から非火災の学習情報として読出し、当該非火災の学習情報を前記サーバにアップロードして前記多層式ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする監視システム。
- 請求項6記載の監視システムに於いて、
前記学習情報収集部は、通常監視状態で前記記憶部に記憶された前記入力情報を非火災の学習情報として読み出し、当該非火災の学習情報を前記サーバにアップロードして前記多層式ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする監視システム。
- 請求項6載の監視システムに於いて、
前記学習情報収集部は、盗難検出器により盗難を監視している盗難受信機による監視結果に基づき、前記記憶部の記憶されている前記入力情報を学習情報として読出して前記サーバにアップロードして前記多層式ニューラルネットワークを学習させることを特徴とする警報システム。
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