犯罪発生を直前に予知する犯行予測型超次世代知的防犯カメラシステム

犯罪预测超下一代智能安全摄像头系统，可在犯罪发生前立即预测。

• 批准号: 20H02400
• 负责人: 長山 格
• 金额: $ 11.4万
• 依托单位: University of the Ryukyus
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H02400/
• 关键词: 画像処理; 防犯カメラ; 機械学習; モーション解析; ひったくり; 人工知能; 予測システム; 挙動推定; 社会安全システム; 深層学習; 映像処理; 安全システム

本研究では，ひったくり等の街頭犯罪の発生をその発生直前に予測検知する超次世代型知的防犯カメラの研究開発を行う．一般に，ほとんどのひったくり事件の場合において犯人はバイク、徒歩、自転車、自動車などを使用して被害者の背後から接近し、油断している被害者の不意を突いて鞄・バッグ等の所有物を奪取して逃走するという犯行形態を示す。このとき、もし、防犯カメラ映像における直近の挙動に基づいて犯行の発生をAI・機械学習技術で予知・予測し、犯行発生直前に大音量警報アラームを発することにより、被害者が鞄・バッグ等を守る＆防御する等の対応をとっさに取れば、鞄・バッグ等を奪取され難い状況を作りだすとともに、大音量警報アラームによる威嚇効果を犯人に与え、結果的に犯行を防ぐことにつながると期待される。そのため，本年度は前年度までに収集した実験データおよび過去の知的防犯カメラ研究で収集した実験データ等を用いて、人間のモーション予測を実現するシステムの構築と高速処理アルゴリズムの開発を行った。すなわち，機械学習・深層学習を実行する高速計算サーバの整備と開発環境の構築を行うとともに、異なる複数の深層学習アーキテクチャと機械学習システムを組み合わせた挙動予測システムの実装と学習実験を行い、いくつかの成果を電気学会研究会等で発表した。また、一部の実験や機材調達がコロナ禍で実施できなかったことから，繰越金によりFPGAシステムを部分的に購入して開発環境の構築と整備を行い、機械学習・深層学習システムのFPGA実装を進めるとともに成果の一部を電気学会研究会等で発表した。さらに，防犯カメラにおいて重要なオクルージョン問題の解決方法を模索し、従来と全く異なるアプローチでの解決を試みることを検討した。その結果、深層学習に基づく生成AIシステムを利用した全身像推定手法を考案し、そのアルゴリズム実装と性能検証を行った。

This study is aimed at predicting the occurrence of street crime and developing research on prevention of crime in the next generation. In general, in the event of an incident, the offender may seize property, such as a vehicle, a bicycle, or an automobile, or use it, approach the victim behind his back, or break the oil, or unintentionally attack the victim. AI machine learning technology to predict, predict, and generate high-volume alarm before the occurrence of crime, victim protection, defense, etc. to capture difficult conditions, victim protection, etc. to detect, detect, and generate high-volume alarm before the occurrence of crime. As a result, the offense is prevented from occurring. This year, the company has been focusing on the development of high-speed processing technology in the past years, and the development of high-speed processing technology in the past. Machine learning, deep learning, and the implementation of high-speed computing services, development environment, construction, implementation, and integration of multiple deep learning services, machine learning, and the implementation of dynamic prediction services, learning, and the results of electrical society research meetings. A part of the research results of the Electronic Society was presented, including the acquisition of FPGA components, the construction and preparation of the development environment, mechanical learning, deep learning, FPGA implementation, etc. In this paper, we discuss how to solve the problem of crime prevention and how to solve the problem of crime prevention. The results of deep learning are based on the generation of AI models and the use of whole body image estimation methods to test the performance of AI models.

项目成果

深層学習による次世代型知的防犯カメラのための動作計測と予測に関する研究

基于深度学习的下一代智能安防摄像头运动测量与预测研究

• 发表时间: 2022
• 作者: シラガンカピストラノ龍;嶺井裕介;長濱北斗;長山 格
• 通讯作者: 長山 格

Estimation of Body Occlusion Using Deep Learning for Advanced Intelligent Video Surveillance System

使用深度学习对先进智能视频监控系统进行身体遮挡估计

• DOI: 10.1541/ieejias.141.138
• 发表时间: 2021
• 期刊: IEEJ Transactions on Industry Applications
• 作者: Nagayama Itaru;Iwanaga Tatsuya;Uehara Wakaki;Miyazato Takaya
• 通讯作者: Miyazato Takaya

Free-viewpoint Motion Recognition Using Deep Alternative Learning

使用深度替代学习的自由视点运动识别

• DOI: 10.1541/ieejias.141.130
• 发表时间: 2021
• 期刊: IEEJ Transactions on Industry Applications
• 作者: Nagayama Itaru;Uehara Wakaki;Shiroma Yasushi;Miyazato Takaya
• 通讯作者: Miyazato Takaya

次世代型知的防犯カメラのための遮蔽人体復元に関する研究

下一代智能安防摄像机屏蔽人体重构研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 長濱北斗;シラガンカピストラノ龍;長山 格
• 通讯作者: 長山 格

深層代替学習による人物動作の3次元自由視点認識

使用深度替代学习对人体运动进行 3D 自由视点识别

• 发表时间: 2021
• 期刊: 画像ラボ
• 作者: 翁 啓翔;西村 直樹;成 民濟;小林 健;中田 和秀;長山格
• 通讯作者: 長山格