情報処理学会 第77回全国大会講演要旨

監視カメラの普及が急速に進んでいる現代において，監視員の増員によるコストの増加や監視業務の負担の増加などの問題点が発生している．また，既存の監視カメラシステムでは録画が主となっており，監視カメラが本来持つリアルタイム性を生かし切れたシステムとなっていない．そこで本稿では監視カメラの監視員業務の負担軽減・自動化のため，リアルタイムな異常検知，正常動画の学習による異常状態の検出を目的としたシステムの構築を目指す．具体的にはSURF特徴の追跡によるオプティカルフローの抽出とラベリングを組み合わせ，機械学習フレームワークであるJubatusを用いて学習することにより，異常状態の検出を可能にした．