新型コロナウイルスの流行により感染防止のため三密回避が意識されており、映像監視システムの活用も検討されはじめている。現在、映像監視システムに全周魚眼レンズが採用されることがあり、一台で広範囲の撮影が可能である一方、撮影画像が歪み映像解析の際に補正処理が必要となるという課題があった。本研究では、一台のカメラで撮影された全周魚眼画像に対して補正処理を行わずに人物の密接度検出が可能なシステムの開発を目的とし、3Dゲームエンジンを用いて屋内全周魚眼映像の学習用データセットを作成し、密接度検出の基礎検討としてセマンティックセグメンテーションについて有効性を評価した結果について報告する。