JP2022032672A - 画像解析装置、監視システム、画像解析方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】監視カメラで得られた画像を利用して、監視されるエリアで行うべき作業の把握を効率的に行う。
【解決手段】
画像解析装置は、所定の監視範囲を撮影して得られた画像を解析して、前記監視範囲に含まれる構成物に対する監視対象物との接触個所を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記接触個所についての接触履歴を記録する記録手段とを有する。前記記録手段は、接触された接触回数を、前記検出手段により検出された前記接触個所ごとにカウントし、前記接触履歴は、前記記録手段によりカウントされた接触回数を含む。
【選択図】図１１

Description

本発明は、画像解析装置、監視システム、画像解析方法及びプログラムに関する。

近年、屋内／屋外を問わず、数多くの監視カメラが設置され、２４時間３６５日のフルタイムで監視が行われている。監視カメラで得られた画像は、遠隔地にいる監視員がリアルタイムでモニター監視する際に用いられたり、記録装置に録画されて問題発生時に発生状況の確認に用いられたりする。また監視カメラで得られた画像から問題となる挙動を自動で検出する技術が提案されている。特許文献１では、対象者を撮影する監視カメラから対象者の異常行動を検知し、検知された対象者の異常行動発生情報を記憶したり、通報したりするシステムが開示されている。

特開２０１４－６７３８３号公報

監視されるエリアで行われる作業がある。例えば、感染症の蔓延を防ぐための、建物や設備の除菌作業がある。従来の除菌作業では、作業員が除菌スプレーその他の方法で汚染個所を拭いて回ることになるが、どこを拭いて良いか一見してわからないため、手指が触れる可能性のある箇所を全て処理する必要があり、時間がかかる。また、別の例として、建物や構造物の保守・保全のための、部品交換や補修等の作業がある。このような作業では、作業員が直接現物を目視で確認して摩耗の程度や劣化状態に応じて作業の必要性を判断する必要があるため、手間がかかっている。

本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、監視カメラで得られた画像を利用して、監視されるエリアで行うべき作業の把握を効率的に行うことを目的とする。

本発明の画像解析装置は、所定の監視範囲を撮影して得られた画像を解析して、前記監視範囲に含まれる構成物に対する監視対象物との接触個所を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記接触個所についての接触履歴を記録する記録手段とを有することを特徴とする。

本発明によれば、監視カメラで得られた画像を利用して、監視されるエリアで行うべき作業の把握を効率的に行うことができる。

監視画像の一例を示す図である。 監視システムの全体構成例を示す図である。 外部サーバ及び外部装置のハードウェア構成例を示す図である。 監視カメラ及び外部サーバの機能構成例を示す図である。 外部装置に表示される画面例を示す図である。 外部装置の機能構成例を示す図である。 監視範囲マトリクスを示す図である。 接触データのデータ構造を示す図である。 初期化処理を示すフローチャートである。 初期設定処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る接触個所検出処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る接触情報表示処理を示すフローチャートである。 メンテンナンス処理を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る接触個所検出処理を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。

＜第１の実施形態＞
図１は、監視カメラと監視カメラが監視する監視範囲を示す図である。監視カメラ１００は、任意の設置場所に設定されており、監視範囲１０７の監視を行う。監視カメラ１００は、監視範囲１０７の静止画像又は動画像としての監視画像を撮影し、自身のＨＤＤ２０３（図２）又はネットワークを介した外部サーバ２１０（図２）に保存する。以下監視画像は２次元の平面的な画像データであるとして説明するが、３次元の立体的な画像データであってもよい。

図１に示す監視範囲１０７には、監視対象物１０１と、ドア１０２、ドアノブ１０３、壁１０４、天井１０５、床／地面１０６等の設備が構成物として含まれる。監視対象物１０１は、監視対象の動体であり、例えば人物、動物である。また監視対象物１０１は、自動車等の生物ではないオブジェクトでもよい。監視範囲１０７に含まれる構成物は、普段から監視範囲１０７に存在しており、監視場所に応じて変化する。

図２は、監視カメラ１００を含む監視システムの全体構成例を示す図である。監視システムは、監視カメラ１００と、外部サーバ２１０と、外部装置２２０とがネットワーク２３０を介して互いに通信可能に接続されている。外部サーバ２１０は、ネットワーク２３０を介して監視カメラ１００から提供された監視対象の各種データを保存する。外部装置２２０は、ネットワーク２３０を介して外部サーバ２１０に保存された監視対象の各種データを参照する。

図２の監視システムは、監視範囲１０７に含まれる構成物に対して施すメンテナンス作業を行うために、監視対象物１０１との接触個所を検出する。図１の監視範囲１０７は、監視対象物１０１としての人物の手が、ドアノブ１０３に接触している場面を表している。ここで、ウイルス性の感染症の感染を防止するためには、人物の手指が触れた箇所（接触個所）に付着するウイルスを除菌することが重要である。以下、メンテナンス作業として、監視範囲１０７内の構成物を除菌する作業を例にして説明する。

まず図２を参照して監視カメラ１００のハードウェア構成例について説明する。監視カメラ１００は、ＣＰＵ２００、ＲＯＭ２０１、ＲＡＭ２０２、ＨＤＤ２０３、Ｉ／Ｆ（インターフェース）２０４を有し、それぞれの構成はバス２０５で接続されている。監視カメラ１００は画像解析装置の一例である。
ＣＰＵ２００はＲＯＭ２０１の内容に沿って監視カメラ１００内の各部の動作を制御したり、ＲＡＭ２０２にロードしたプログラムを実行したりする。ＲＯＭ２０１は読み出し専用メモリであり、ブートプログラムやファームウェア、後述する処理を実現するための各種プログラム、及び各種データを格納している。ＲＡＭ２０２はＣＰＵ２００にて処理を行うために一時的にプログラムやデータを格納しておくワークメモリであり、ＣＰＵ２００により各種処理プログラムやデータがロードされる。ＨＤＤ２０３はプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ等を記憶したりする。

Ｉ／Ｆ２０４はネットワーク機器やＵＳＢデバイスといった外部機器と通信するためのインターフェースであり、ネットワーク２３０を通じたデータ通信や、外部機器とデータの送受信を行う。ここでは、撮影ユニット２０６や外部センサ２０７と接続するために用いられる。
撮影ユニット２０６は、２次元又は３次元の画像データを撮像可能なカメラユニットであり、３次元の場合は距離測定が可能である位相差機能を持つカメラユニットであってもよい。本実施形態では、Ｉ／Ｆ２０４に１台の撮影ユニット２０６が接続されるが、これに限られず、監視対象物１０１や監視範囲１０７をより広範囲に漏れなく捉えるために、異なる位置、角度で設けられた複数台が接続されてもよい。またＩ／Ｆ２０４には、ネットワーク２３０を介して外部の撮影ユニット２０６が接続されてもよい。撮影ユニット２０６で撮像された画像データは監視画像としてＩ／Ｆ２０４を介してＨＤＤ２０３に保存される。
外部センサ２０７は、監視範囲１０７の温度、湿度等の各種環境情報を取得するセンサである。取得された各種環境情報は、Ｉ／Ｆ２０４を介してＨＤＤ２０３に記録される。なお外部センサ２０７は必須ではないので監視カメラ１００の設置場所の環境によっては省略される場合がある。

図３は、外部サーバ２１０及び外部装置２２０のハードウェア構成例を示す図である。外部サーバ２１０及び外部装置２２０は同様のハードウェア構成により実現可能であることから外部装置２２０について説明し外部サーバ２１０の説明を省略する。外部装置２２０は、メンテナンス作業を行う作業者に利用されるモバイル機器である。なお外部装置２２０は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）システム他、ヘッドマウントディスプレイ等を活用したＭｉｘｅｄリアリティシステムであってもよい。
外部装置２２０は、ＣＰＵ３００、ＲＯＭ３０１、ＲＡＭ３０２、ＨＤＤ３０３、タッチパネル３０４、Ｉ／Ｆ３０５、及びこれらを接続するバス３０６を有する。以下各構成について説明する。

ＣＰＵ３００はＲＯＭ３０１の内容に沿って外部装置２２０内の各部の動作を制御したり、ＲＡＭ３０２にロードしたプログラムを実行したりする。ＲＯＭ３０１は読み出し専用メモリであり、ブートプログラムやファームウェア、後述する処理を実現するための各種プログラム、及び各種データを格納している。ＲＡＭ３０２はＣＰＵ３００にて処理を行うために一時的にプログラムやデータを格納しておくワークメモリであり、ＣＰＵ３００により各種処理プログラムやデータがロードされる。ＨＤＤ３０３はプログラムに基づき処理を実行する際に利用するデータ等を記憶したりする。
タッチパネル３０４は、表示機能と入力機能とを兼ね備えており、ＣＰＵ３００の制御により、監視画像等を表示するとともに、入力されたデータをＣＰＵ３００へ出力する。外部装置２２０を利用する作業者は、タッチパネル３０４に表示される情報を使って接触個所に関する情報を入手する。Ｉ／Ｆ３０５はネットワーク機器やＵＳＢデバイスといった外部機器と通信するためのインターフェースであり、ネットワーク２３０を通じたデータ通信や、外部機器とデータの送受信を行う。

図４は、監視カメラ１００及び外部サーバ２１０の機能構成例を示す図である。
監視カメラ１００は、ＣＰＵ２００がＲＯＭ２０１等に記憶されたプログラムをＲＡＭ２０２にロードして実行することにより、監視範囲認識部４００、監視対象認識部４０１、接触個所検出部４０２、接触個所カウント部４０３、データ送受信部４０４として機能する。以下、各機能構成について詳細に説明する。監視カメラ１００のＣＰＵ２００は、検出手段、記録手段、及び提供手段の一例である。

監視範囲認識部４００は、監視範囲１０７に含まれる設備等の構成物を認識する。さらに監視範囲認識部４００は、監視範囲１０７を格子状に区切った監視範囲マトリクス（図７参照）を用いて構成物の位置を表す構成物座標データを生成する。
監視対象認識部４０１は、ＨＤＤ２０３から監視画像４０７を読み出して、監視範囲１０７に進入した監視対象物１０１（人物、動物、その他オブジェクト）を認識し、監視対象物１０１の行動や移動範囲に関するデータを取得する。さらに監視対象認識部４０１は、取得したデータと監視範囲マトリクス（図７参照）とを用いて監視対象物１０１の行動範囲を表す行動座標データを生成する。
接触個所検出部４０２は、監視範囲１０７内の各構成物に対する監視対象物１０１との接触個所を検出する。具体的には接触個所検出部４０２は、監視範囲認識部４００からの構成物座標データと、監視対象認識部４０１からの行動座標データとを用いて、監視範囲１０７内の接触個所の位置（座標範囲）を特定する。
接触個所カウント部４０３は、接触個所検出部４０２が検出した接触個所について接触カウントを増加させ、接触回数として記録する。この接触回数は、接触の有った時刻情報とともに接触履歴として記録される。
データ送受信部４０４は、各接触個所における接触履歴を表す接触データ４０８及び監視画像４０７を、ネットワーク２３０を介して外部サーバ２１０に提供する。なおこの接触データ４０８には、監視画像４０７とともにＨＤＤ２０３に記録された各種環境情報が含まれる。

外部サーバ２１０は、外部サーバ２１０のＣＰＵ３００が外部サーバ２１０のＲＯＭ３０１等に記憶されたプログラムをＲＡＭ３０２にロードして実行することにより、データ送受信部４０５、データ管理部４０６として機能する。
データ送受信部４０５は、ネットワーク２３０を介して監視カメラ１００から提供された監視画像４０７及び接触データ４０８を取得する。なおデータ送受信部４０５が、監視カメラ１００にアクセスし、監視画像４０７及び接触データ４０８を能動的に取得してもよい。またデータ送受信部４０５は、外部装置２２０からの要求に応じて外部サーバ２１０のＨＤＤ３０３に記憶された監視画像４０７及び接触データ４０８を外部装置２２０に提供する。
データ管理部４０６は、監視画像４０７及び接触データ４０８を外部サーバ２１０のＨＤＤ３０３に記憶する。

なお、本実施形態においては、監視画像４０７及び接触データ４０８を外部サーバ２１０のＨＤＤ３０３に記憶するとしたが、この方法に限定するものではなく、外部装置２２０のＨＤＤ３０３に記憶するとしてもよい。この場合、監視カメラ１００が外部装置２２０と直接データのやり取りを行うため、外部サーバ２１０は不要となる。
また、監視カメラ１００が監視画像４０７及び接触データ４０８を外部サーバ２１０に提供するとしたが、この方法に限定するものではなく、監視カメラ１００が監視画像４０７のみを外部サーバ２１０に提供するとしてもよい。この場合、外部サーバ２１０が監視カメラ１００の各種の処理を行う。

図５は、監視画像４０７及び接触データ４０８を参照する外部装置２２０のタッチパネル３０４に表示される画面例を示す図である。
外部装置２２０は、接触データ４０８に基づいて監視範囲１０７内の接触個所を監視画像４０７にオーバーラップさせて表示する。図５の例では監視範囲１０７にある左右のドアノブの一部に対して接触個所を表すパターン５０１ａ，５０１ｂがオーバーラップ表示されている。即ち外部装置２２０は、接触個所と非接触個所とを識別可能に表示する。また外部装置２２０は、パターン５０１ａ，５０１ｂに対応付けて接触回数表示５０２ａ，５０２ｂを表示する。なお接種回数をわかりやすく表現するために、外部装置２２０がパターン５０１ａ，５０１ｂの表示態様を接種回数に応じて異ならせてもよい。例えば青だと低頻度、赤に近づくほど高頻度となるように色の塗分けで表示してもよい。これにより、監視期間中にどの部分が何回接触されたかが明示される。

図６（ａ）は、外部装置２２０の機能構成例を示す図である。
外部装置２２０は、外部装置２２０のＣＰＵ３００が外部装置２２０のＲＯＭ３０１等に記憶されたプログラムをＲＡＭ３０２にロードして実行することにより、接触情報参照部６００、接触情報表示部６０１、及びウイルス情報入力部６０２として機能する。以下、各機能構成について詳細に説明する。外部装置２２０のＣＰＵ３００は、取得手段、及び表示制御手段の一例である。
接触情報参照部６００は、ネットワーク２３０を介して外部サーバ２１０にアクセスし、監視画像４０７及び接触データ４０８を取得する。
接触情報表示部６０１は、接触情報参照部６００が取得した情報を用いて接触情報を表示する。具体的には接触情報表示部６０１は、まず接触情報参照部６００が取得した情報とウイルス情報入力部６０２により入力されたウイルス情報（図６（ｂ））とを用いて、監視範囲１０７の各座標について接触個所として表示対象とするか否かの判定を行う。そして判定結果を外部装置２２０のタッチパネル３０４に表示する。さらに接触情報表示部６０１は、接触個所に対して接触回数を表示する。
ウイルス情報入力部６０２は、接触情報を表示する際に用いられるウイルス情報（図６（ｂ））の選択を行う。外部装置２２０のＨＤＤ３０３には、複数のウイルス情報が予め保存されていても良いし、除菌作業を実施する前に作業者によって入力されても良い。ウイルス情報入力部６０２は、除菌作業を行う時のターゲットとなるウイルスを保存されたものから選択する操作か、または作業者による入力で受け付けて、ウイルス情報を設定する。

図６（ｂ）はウイルス情報を説明する図である。
ウイルス情報６３０は、ウイルスに関する情報である。ウイルス情報６３０は、時間閾値６１０、材質補正値６１１、及び環境補正値６１２を含む。
時間閾値６１０は、ウイルスの基本残存時間であり、ウイルスが体内から排出されてから感染可能な状態（生存状態）を維持できる基本的な時間である。
材質補正値６１１は、接触個所の材質別に時間閾値６１０を補正するための補正値である。時間経過に伴うウイルスの生存率は、接触個所の材質によって異なる場合がある。このような場合、当該座標にある構成物の材質に合わせて材質補正値６１１を設定することにより、材質を考慮した補正経過時間を算出することができる。例えば基本残存時間が２４時間のウイルスで、プラスチックでの残存時間が４８時間、木材での残存時間が１２時間の場合、材質補正値６１１は、プラスチックで「０．５」、木材で「２」、その他で「１」となる。

環境補正値６１２は、ウイルスの存在する環境別に時間閾値６１０を補正するための補正値である。多くのウイルスでは、環境によって生存率が変化する。例えば直射日光が当たる監視範囲１０７では紫外線の照射による生存率の低下が期待できる。例えば基本残存時間が２４時間のウイルスがこの様な環境下では１時間で死滅する場合、環境補正値６１２に「２４」を設定することで、環境を考慮した補正経過時間を算出することができる。

以上をまとめると、補正経過時間計算式は以下の数式１で表される。
補正経過時間＝最終接触からの経過時間×材質補正値６１１×環境補正値６１２…（１）
なお、材質補正値６１１や環境補正値６１２を使わない場合は、材質補正値６１１や環境補正値６１２に「１」を設定する。これにより補正が行われなくなる。例えば基本残存時間が２４時間のウイルスで、プラスチックでの材質補正値６１１が「０．５」で、環境補正値６１２を使わないという条件で、最終接触から２４時間経過した場合で試算する。上記の数式１に当てはめると、補正経過時間＝２４×０．５×１＝１２時間になる。これは基本残存期間である２４時間未満となるため、ウイルスは当該プラスチック上ではまだ感染力を維持したまま残存している、と判断できる。

ウイルス情報６３０は、外部装置２２０を使ってウイルスをターゲットとした除菌作業を行う場合に入力される。このウイルス情報６３０は、監視カメラ１００が保持しても、外部装置２２０が保持してもよい。なお監視カメラ１００がウイルス情報６３０を保持する場合には、監視カメラ１００が外部装置２２０の各種の処理を行う。
またウイルス情報６３０は、外部装置２２０に対して複数入力されてもよい。接触個所を除菌したいウイルスのタイプは１つとは限らず、種類によって残存時間などが異なる。よって除菌したい複数のウイルスのウイルス情報６３０を入力し、外部装置２２０がウイルス情報６３０を適宜切り替えて接触情報の表示を行うことで、複数のウイルスに対応可能となる。

図７は、監視範囲１０７にある構成物への接触判定を行うために用いられる監視範囲マトリクス７００を示す図である。監視範囲マトリクス７００は、左上を原点とし、横方向にＸ０～Ｘｎ、縦方向にＹ０～Ｙｎ、奥行き方向がある場合はＺ０～Ｚｎを持つ配列で表現する。各要素数は管理精度によって変化するが、最大は監視カメラ１００の画像解像度と一致する。例えばＦＨＤである１９２０×１０８０の解像度であるならば、Ｘｎは最大で１９１９になりＹｎは最大で１０７９になる。また奥行き方向Ｚｎについてはシステム依存で変化する。なお本実施形態では２次元画像データを扱う監視カメラ１００を例にしているため、奥行き方向のＺ０～Ｚｎについては表現を割愛している。本実施形態では監視範囲マトリクス７００の各要素を座標として扱う。

図８（ａ）は、監視範囲マトリクス７００を用いた接触データ４０８のデータ構造を表した模式図である。監視エリア接触情報（ｓｔｒｕｃｔ ＴｏｕｃｈＩｎｆｏ ｓｅａｒｃｈ＿ａｒｅａ＿ｔｏｕｃｈｉｎｆｏ［Ｘ］［Ｙ］［Ｚ］）８０１は、接触情報構造体８０２の配列変数である。点線の矢印で示すように、監視エリア接触情報８０１の各要素が、監視範囲マトリクス７００の各要素に対応する。よって各要素は監視範囲マトリクス７００に合わせて定義される。この監視エリア接触情報８０１は監視カメラ１００が２次元画像データを扱う場合は［Ｘ］［Ｙ］の２次元配列になり、３次元画像を扱う場合は［Ｘ］［Ｙ］［Ｚ］の３次元配列になる。監視エリア接触情報８０１の各要素（［Ｘ］［Ｙ］［Ｚ］又は［Ｘ］［Ｙ］で定義される座標）に対応付けて、次に説明する接触情報構造体８０２が保持される。監視エリア接触情報８０１は、接触個所検出部４０２が座標ごとの接触の有無を判定する際に利用される。

図８（ｂ）は、接触情報構造体（ｓｔｒｕｃｔ ＴｏｕｃｈＩｎｆｏ）８０２を示す図である。接触情報構造体８０２は、監視エリア接触情報８０１の各要素における接触履歴を保持する構造体である。接触情報構造体８０２は、ｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３（接触回数カウント）、ｌａｓｔ＿ｔｏｕｃｈ＿ｄａｔｅ８０４（最終接触時間情報）、及びｏｂｊｅｃｔ＿ｔｙｐｅ８０５（材質タイプ）を含む。
ｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３は、当該座標位置での接触カウントである。外部装置２２０はｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３を接触回数として表示する。
ｌａｓｔ＿ｔｏｕｃｈ＿ｄａｔｅ８０４は、当該座標位置での接触が最後に検出された時の時間を示す時間情報である。ｌａｓｔ＿ｔｏｕｃｈ＿ｄａｔｅ８０４は前述したようにウイルスを除菌する作業を行う際に活用される。例えば、接触後２４時間で感染力が十分低いレベルまで低下するようなウイルスを想定する。この場合、外部装置２２０による接触情報の表示時にｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３が１以上であったとしても、ｌａｓｔ＿ｔｏｕｃｈ＿ｄａｔｅ８０４から２４時間を超えていた場合はｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３＝０として扱うことが可能となる。
ｏｂｊｅｃｔ＿ｔｙｐｅ８０５は、当該座標位置にある構成物の材質タイプを表す情報である。ｏｂｊｅｃｔ＿ｔｙｐｅ８０５も同様にウイルスを除菌する作業で活用される。

図９は、接触データ４０８の初期化を行う初期化処理を示すフローチャートである。以下の処理は、監視カメラ１００のＣＰＵ２００がＲＯＭ２０１等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することにより実現される。本フローチャートは、監視カメラ１００が任意の設置場所に設置される際に実行される。なお、フローチャートの説明における記号「Ｓ」は、ステップを表すものとする。この点、以下のフローチャートの説明においても同様とする。
Ｓ１０１では、ＣＰＵ２００が、監視カメラ１００の撮影ユニット２０６から、縦（Ｙ）・横（Ｘ）・奥行き（Ｚ）の解像度を取得する。
次にＳ１０２では、ＣＰＵ２００が、Ｓ１０１で得た解像度を用いて、監視範囲マトリクス７００に対応する監視エリア接触情報８０１のデータ領域（ｓｅａｒｃｈ＿ａｒｅａ＿ｔｏｕｃｈｉｎｆｏ［Ｘ］［Ｙ］［Ｚ］）をＲＡＭ３０２上に確保する。なお、撮影ユニット２０６の性能に応じて、２次元画像データの場合には２次元配列のデータ領域（ｓｅａｒｃｈ＿ａｒｅａ＿ｔｏｕｃｈｉｎｆｏ［Ｘ］［Ｙ］）を確保する。

次のＳ１０３～Ｓ１０５では、ＣＰＵ２００が、監視エリア接触情報８０１の各領域を初期化するためのループ処理を行う。まずＳ１０３では、ＣＰＵ２００が、全領域を初期化したか否か判定する。ＣＰＵ２００が全領域を初期化したと判定した場合、処理はＳ１０６へ進む。ＣＰＵ２００が初期化していない領域があると判定した場合、処理はＳ１０４へ進む。Ｓ１０４では、ＣＰＵ２００が、現在対象とする領域の接触情報構造体８０２の初期化処理を行う。この初期化処理では、接触情報構造体８０２のｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３、ｌａｓｔ＿ｔｏｕｃｈ＿ｄａｔｅ８０４、及びｏｂｊｅｃｔ＿ｔｙｐｅ８０５を０クリアする。次にＳ１０５では、ＣＰＵ２００が、監視エリア接触情報８０１の次の領域へ初期化の対象を移し、処理はＳ１０３へ戻る。
Ｓ１０６では、ＣＰＵ２００が、初期化された監視エリア接触情報８０１を接触データ４０８としてＨＤＤ２０３へ格納する。
以上の初期化処理によれば、監視範囲１０７に対応する監視エリア接触情報８０１の全領域で接触情報構造体８０２が初期化される。

図１０は、図９により初期化された監視エリア接触情報８０１の各領域の接触情報構造体８０２の初期設定を行う初期設定処理を示すフローチャートである。以下の処理は、監視カメラ１００のＣＰＵ２００がＲＯＭ２０１等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することにより実現される。本フローチャートは、図９のフローチャートが終了した後で、接触データ４０８がＨＤＤ２０３から読み出された場合に処理開始となる。
Ｓ２０１～Ｓ２０３では、ＣＰＵ２００が、接触情報構造体８０２のｏｂｊｅｃｔ＿ｔｙｐｅ８０５を初期設定するためのループ処理を行う。まずＳ２０１では、ＣＰＵ２００が、現在対象とする領域の構成物の材質タイプを判定し、判定された材質タイプをその領域の接触情報構造体８０２のｏｂｊｅｃｔ＿ｔｙｐｅ８０５に設定する。この処理は、ＡＩ（人工知能システム）を用いた画像判断処理により各領域の画像からどのような素材（金属、プラスチック、木材等）であるかを判断する処理であってもよい。なお管理者（監視カメラ１００の初期設置者）が、材質を実際に確認して各領域の材質タイプをｏｂｊｅｃｔ＿ｔｙｐｅ８０５に設定するようにしてもよい。

Ｓ２０２では、ＣＰＵ２００が、全領域を初期設定したか否か判定する。ＣＰＵ２００が初期設定していない領域があると判定した場合、処理はＳ２０３へ進む。ＣＰＵ２００が全領域で初期設定したと判定した場合、処理はＳ２０４へ進む。Ｓ２０３では、ＣＰＵ２００が、監視エリア接触情報８０１の次の領域へ初期設定の対象を移し、処理はＳ２０１へ戻る。
Ｓ２０４では、ＣＰＵ２００が、初期設定された監視エリア接触情報８０１を、更新された接触データ４０８としてＨＤＤ２０３に保存する。
以上の初期設定処理によれば、監視範囲１０７に対応する監視エリア接触情報８０１の全領域で接触情報構造体８０２が初期設定される。この監視エリア接触情報８０１を用いることで構成物の位置を表す構成物座標データを取得することが可能である。

図１１は、監視カメラ１００が監視範囲１０７の接触個所の検出を行う接触個所検出処理を示すフローチャートである。以下の処理は、監視カメラ１００のＣＰＵ２００がＲＯＭ２０１等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することにより実現される。本フローチャートの処理は、ＣＰＵ２００が図１０に示す処理により初期設定された監視エリア接触情報８０１を用いて、監視対象物１０１が監視範囲１０７に進入したことを検知した場合に処理開始となる。
Ｓ３０１では、ＣＰＵ２００が、監視範囲１０７内の監視対象物１０１の捕捉を行う。具体的には、監視エリア接触情報８０１を用いて、監視対象物１０１の行動範囲を表す行動座標データを生成する。ここでＣＰＵ２００は複数の監視対象物１０１を捕捉してもよい。
次にＳ３０２では、ＣＰＵ２００が、監視対象物１０１が監視範囲１０７の外に出たか否かを判定する。Ｓ３０１でＣＰＵ２００が複数の監視対象物１０１を捕捉した場合には、すべての監視対象物１０１が監視範囲１０７の外に出たか否かを判定する。ＣＰＵ２００が監視対象物１０１が監視範囲１０７の外に出たと判定した場合、本フローチャートの処理が終了する。ＣＰＵ２００が監視対象物１０１が監視範囲１０７内に留まっていると判定した場合、処理はＳ３０３へ進む。

Ｓ３０３では、ＣＰＵ２００が、監視対象物１０１と監視範囲１０７の構成物との接触の有無を判定する。具体的には、監視エリア接触情報８０１から取得される構成物座標データと、Ｓ３０１で生成される行動座標データとを用いて、監視エリア接触情報８０１の各座標での接触の有無を判定する。この接触判定において、ＣＰＵ２００は監視対象物１０１における、接触個所の状態の判断を行ってもよい。例えば、監視対象物１０１が人であって、かつ接触した際に手袋を着用していた場合、それを接触と認識しないことが挙げられる。当該判定処理はＡＩによって行ってもよいし、機械学習等を応用して行ってもよい。ＣＰＵ２００が接触が有ったと判定した場合、処理はＳ３０４へ進む。ＣＰＵ２００が接触が無かったと判定した場合、監視対象物１０１が監視範囲１０７に進入したものの監視範囲１０７内の構成物に接触していないとして、処理はＳ３０１へ戻る。

接触が有ったと判定された場合、Ｓ３０４では、ＣＰＵ２００が、監視エリア接触情報８０１を用いて１つの監視対象物１０１ごとに接触の有った矩形範囲（接触領域座標範囲）の取得を行う。また接触の有った監視対象物１０１の顔や自動車のナンバープレート等が認識可能であれば、ＣＰＵ２００がそれらの認識情報を取得してもよい。認識情報を取得する場合は、接触データ４０８に他の情報と合わせて記録される。これにより後で接触者（接触物）の追跡が必要になった場合に有用な履歴情報を得ることが可能となる。

Ｓ３０５～Ｓ３０９では、ＣＰＵ２００が、Ｓ３０４で取得した接触矩形範囲座標の各座標における、接触情報構造体８０２のｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３、及びｌａｓｔ＿ｔｏｕｃｈ＿ｄａｔｅ８０４を設定するためのループ処理を行う。まずＳ３０５で、ＣＰＵ２００が、Ｓ３０４で取得した接触矩形範囲座標に対応する監視エリア接触情報８０１のｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３を１つ増加させる。これによりその構成物へ接触があったことが記録される。Ｓ３０６では、ＣＰＵ２００が現在時刻を取得する。Ｓ３０７では、ＣＰＵ２００がＳ３０６で取得した時刻情報を、Ｓ３０４で取得した接触矩形範囲座標に対応する監視エリア接触情報８０１のｌａｓｔ＿ｔｏｕｃｈ＿ｄａｔｅ８０４に設定する。なお、それまでｌａｓｔ＿ｔｏｕｃｈ＿ｄａｔｅ８０４に設定されていた時刻情報は破棄される。これによりその構成物へ最後に接触した時刻が記録される。
Ｓ３０８では、ＣＰＵ２００が、Ｓ３０４で取得した接触領域座標範囲のすべての座標に対してｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３の更新を行ったか否かを判定する。ＣＰＵ２００がｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３の更新を行っていない座標があると判定した場合、処理はＳ３０９へ進む。Ｓ３０９では、ＣＰＵ２００が、ｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３を更新する対象を次の座標へ移し、処理はＳ３０５へ戻る。ＣＰＵ２００が、Ｓ３０４で取得した接触領域座標範囲のすべての座標に対してｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３の更新を行ったと判定した場合、処理はＳ３１０へ進む。

Ｓ３１０では、ＣＰＵ２００が、接触の有ったすべての監視対象物１０１に対してＳ３０５～Ｓ３０９のループ処理を実行したか否かを判定する。ＣＰＵ２００が、接触の有った監視対象物１０１が他にあって、まだＳ３０５～Ｓ３０９のループ処理を実行していないと判定した場合、処理はＳ３１１へ進み、Ｓ３１１で次の監視対象物１０１へループ処理の対象を移し、処理はＳ３０４へ戻る。ＣＰＵ２００が、接触の有ったすべての監視対象物１０１に対してＳ３０５～Ｓ３０９のループ処理を実行したと判定した場合、処理はＳ３１２へ進む。
Ｓ３１２では、ＣＰＵ２００が、接触情報構造体８０２のｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３、及びｌａｓｔ＿ｔｏｕｃｈ＿ｄａｔｅ８０４が更新された接触データ４０８をＨＤＤ２０３に保存する。その後処理はＳ３０１へ戻る。
以上の接触個所検出処理によれば、監視範囲１０７に対応する監視エリア接触情報８０１を用いて、接触の有った接触個所の接触回数及び最終接触時間（接触履歴）が記録される。

図１２は、外部装置２２０が接触個所の表示を行う接触情報表示処理を示すフローチャートである。以下の処理は、外部装置２２０のＣＰＵ３００がＲＯＭ３０１等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することにより実現される。本フローチャートの処理は、メンテナンス作業開始の操作が入力された場合に処理開始となる。
Ｓ４０１では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、ネットワーク２３０経由で外部サーバ２１０から監視画像４０７と接触データ４０８を取得する。またさらに必要な場合は、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、ＨＤＤ３０３からウイルス情報６３０を読み出す。
次にＳ４０２では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、Ｓ４０１で取得した監視画像４０７を外部装置２２０のタッチパネル３０４に表示する。
次にＳ４０３では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、Ｓ４０１で読み出したウイルス情報６３０のうち、作業者により選択もしくは入力されたウイルス情報６３０を設定する。これにより、どのウイルスをターゲットにして補正経過時間の算出を行うかが決定される。

Ｓ４０５～Ｓ４１２の処理で、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、Ｓ４０１で取得した接触データ４０８の、監視エリア接触情報８０１のＸ０／Ｙ０／Ｚ０を起点にして、Ｘｎ／Ｙｎ／Ｚｎの終点まで順番にｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３があるかをチェックする。ｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３がある場合であって、ウイルス情報６３０に定義される所定の条件を満たす場合、外部装置２２０のＣＰＵ３００は、当該ｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３に該当する座標位置を接触個所であると判定する。外部装置２２０のＣＰＵ３００は、監視画像４０７の監視範囲１０７に接触個所を明確に示す画像（図５のパターン５０１ａ，５０１ｂ）をオーバーレイ表示する。

Ｓ４０４では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、ｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３があるかチェックする処理が監視エリア接触情報８０１の全領域に対して行われたか否かを判定する。ＣＰＵ３００が全領域に対して行われたと判定した場合、本フローチャートの処理が終了する。ＣＰＵ３００がｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３があるかチェックする処理が行われていない領域があると判定した場合、処理はＳ４０５へ進む。
Ｓ４０５では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、現在対象の領域の接触情報構造体８０２について、ｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３があるか否かを判定する。ＣＰＵ３００がｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔがないと判定した場合、処理はＳ４１３へ進む。ＣＰＵ３００がｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔがあると判定した場合、処理はＳ４０６へ進む。
Ｓ４０６では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、Ｓ４０３でウイルス情報６３０が設定されているか否かを判定する。ＣＰＵ３００がウイルス情報６３０が設定されていると判定した場合、処理はＳ４０７へ進む。ＣＰＵ３００がウイルス情報６３０が設定されていないと判定した場合、単純に接触回数に応じた接触個所の表示を行えばよいので、処理はＳ４１２へ進む。

Ｓ４０７では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、現在時刻を取得する。
次にＳ４０８では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、Ｓ４０７で取得した現在時刻と、現在対象の領域の接触情報構造体８０２のｌａｓｔ＿ｔｏｕｃｈ＿ｄａｔｅ８０４を用いて経過時間を算出する。
次にＳ４０９では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、現在対象の領域の接触情報構造体８０２のｏｂｊｅｃｔ＿ｔｙｐｅ８０５に一致する、ウイルス情報６３０の材質補正値６１１を取得する。一致するものがない場合は補正が行われないように、ＣＰＵ３００が、材質補正値６１１を「１」に設定する。
次にＳ４１０では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、Ｓ４０１で取得した接触データ４０８に含まれる各種環境情報に一致する、ウイルス情報６３０の環境補正値６１２を取得する。接触データ４０８に各種環境情報が含まれていない場合は、ＣＰＵ３００が、環境補正値６１２を「１」に設定する。そしてＣＰＵ３００が、取得した環境補正値６１２と、Ｓ４０９で取得した材質補正値６１１を用いて、Ｓ４０８で算出した経過時間を補正経過時間に変換する。

次にＳ４１１では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、Ｓ４１０で算出された補正経過時間と、ウイルス情報６３０の時間閾値６１０とを比較する。ＣＰＵ３００が補正経過時間が時間閾値６１０以上（所定の時間閾値以上）であると判定した場合、当該接触個所を表示対象から除外して、処理はＳ４１３へ進む。当該接触個所に関しては接触してから十分に時間が経過していると判断できるため、接触がなかったものとみなせるからである。一方でＣＰＵ３００が補正経過時間が時間閾値６１０未満（所定の時間閾値未満）であると判定した場合、当該接触個所を表示対象として、処理はＳ４１２へ進む。当該接触個所に関しては接触してからの時間経過が不十分であると判断できるため、当該接触個所の位置を明示する必要があるからである。

次にＳ４１２では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、接触個所の位置を明示する処理を行う。ＣＰＵ３００は、図５に示すように監視画像４０７の監視範囲１０７に接触個所を明確に示す画像（図５のパターン５０１ａ，５０１ｂ）をオーバーレイ表示する。この時、接触回数の重みに応じて、色を塗分けて表示してもよいし、パターンを切り替えて表示してもよい。また正確な接触回数を示すため、ＣＰＵ３００は、作業者によるタッチ操作により、タッチされた接触個所に対応する接触回数を表示してもよい（図５の接触回数表示５０２ａ，５０２ｂ）。
次にＳ４１３では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、監視エリア接触情報８０１の次の領域へ処理対象を移し、処理はＳ４０４へ戻る。
以上の接触情報表示処理によれば、メンテナンス作業を行う作業者が利用する外部装置２２０が、監視範囲１０７内の構成物に対して監視対象物１０１との接触位置及び接触回数を表示することができる。

なお、上記のＳ４０４では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、Ｓ４１２の処理が監視エリア接触情報８０１の全領域に対して行われたと判定した場合、図１２のフローチャートの処理が終了するが、これに限らない。例えば、Ｓ４１２の処理が監視エリア接触情報８０１の全領域に対して行われたと判定された場合、処理がＳ４０３へ戻る。その後Ｓ４０３で、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、再度ウイルスを選択もしくは入力させて、別のウイルス情報６３０を設定する。これにより、複数のウイルスに対応する接触情報を同時に表示させることも可能である。

以上のような第１の実施形態の監視システムによれば、人物等が触れた接触個所の位置や回数を検出して提示することにより、対象区域で行うウイルスを除菌する作業を効率的に実施することができる。また接触個所の最後に触れてからの経過時間を記録することにより、最後に触れてからの時間が十分に経過している接触個所を提示しない等の判断をすることができる。これにより作業の一部を省略することが可能となり、更なる効率化が図れる。

＜第２の実施形態＞
以下、図１３及び図１４を参照して、第２の実施形態に係る監視システムについて説明する。上述の第１の実施形態では、監視カメラ１００と外部装置２２０とが接触データ４０８の授受を除いてそれぞれ独立して動作を行う場合について説明した。第２の実施形態では、監視カメラ１００と外部装置２２０とが連携して動作を行う場合について説明する。第２の実施形態のハードウェア構成及び機能構成は、第１の実施形態に係る監視システムと同様である。従って、第１の実施形態と同様の部分については同じ符号を用いてその説明を省略する。以下、第１の実施形態との相違点を中心に説明する。

第２の実施形態の監視カメラ１００は、第１の実施形態と同様に、監視範囲１０７を監視しながら接触データ４０８を記録する。そして、第１の実施形態と同様に、監視範囲１０７内のメンテナンス作業が必要になると、作業者が外部装置２２０を利用して接触情報を閲覧し、監視範囲１０７内のメンテナンス作業を実施する。なお、ここでいう作業者は人と限らない。ロボットもしくはそれに類する自動化機器でもよい。第１の実施形態についても同じである。第２の実施形態の監視システムは、第１の実施形態の処理に加えて、この作業自体も監視しており、監視対象物１０１の挙動がメンテナンス作業の挙動であると判断すると、その該当領域の接触データ４０８をクリアして、非接触状態に戻す処理が追加になる。

図１３は、第２の実施形態の外部装置２２０が実行する処理を示すフローチャートである。以下の処理は、外部装置２２０のＣＰＵ３００がＲＯＭ３０１等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することにより実現される。本フローチャートの処理は、メンテナンス作業開始の操作が入力された場合に処理開始となる。
Ｓ５０１では、図１２のＳ４０１と同様に、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、ネットワーク２３０経由で外部サーバ２１０から監視画像４０７と接触データ４０８を取得する。
Ｓ５０２では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、図１２のＳ４０２以降の処理と同様に、接触個所を特定してタッチパネル３０４に表示する。
Ｓ５０３では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、監視カメラ１００に対して作業の実施の開始を通知する。監視カメラ１００は、外部装置２２０からメンテナンス作業の実施に伴う通知を受信すると、メンテナンスモードフラグにメンテナンス作業の実施を示すフラグを設定し、ＲＡＭ２０２に保持する。
Ｓ５０４は、タッチパネル３０４に表示された内容に基づいて作業員が作業を実施することをあらわしている。作業員による作業が終了するとＳ５０５へ進む。
Ｓ５０５では、外部装置２２０のＣＰＵ３００が、監視カメラ１００に対して作業の実施の終了を通知する。監視カメラ１００は、外部装置２２０からメンテナンス作業の終了通知を受信すると、メンテナンスモードフラグをクリアする。この通知により監視カメラ１００は作業の開始及び終了を簡易に判断できるようになる。

図１４は、監視カメラ１００が監視範囲１０７の接触個所の検出を行う接触個所検出処理を示すフローチャートである。以下の処理は、監視カメラ１００のＣＰＵ２００がＲＯＭ２０１等に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することにより実現される。本フローチャートの処理は、図１１のフローチャートのＳ３０４とＳ３０５との間に、Ｓ６０５～Ｓ６０７が実行される点で相違する。従って以下の説明ではＳ６０５～Ｓ６０７の処理を中心に説明する。
Ｓ６０１～Ｓ６０４では、図１４のＳ３０１～Ｓ３０４と同様の処理が実行される。
Ｓ６０５では、ＣＰＵ２００が、監視対象物１０１の挙動判定処理を行う。外部装置２２０により、メンテナンスモードフラグが設定されていた場合、監視対象物１０１の挙動がメンテナンス作業の挙動であると判定される。メンテナンスモードフラグが設定されていない場合でも、ＣＰＵ２００が、画像解析により監視対象物１０１の挙動の判定処理を行う。ここでは、既存の画像解析技術を用いて挙動検知を行う。例えば、自動学習機能などを使い、メンテナンス作業がどのような挙動なのかを学習させることで検知できるようにしてもよい。上記挙動検知により接触行為がメンテナンス作業の挙動であると判定された場合、メンテナンスモードフラグを設定する。

次にＳ６０６では、ＣＰＵ２００が、メンテナンスモードフラグが設定されているか否かを判定する。ＣＰＵ２００がメンテナンスフラグが設定されていないと判定した場合、処理はＳ３０５と同様のＳ６０８へ進む。ＣＰＵ２００がメンテナンスフラグが設定されていると判定した場合、処理はＳ６０７へ進む。
Ｓ６０７では、ＣＰＵ２００が、Ｓ６０４で取得した接触領域座標に該当する接触情報構造体８０２のｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３とｌａｓｔ＿ｔｏｕｃｈ＿ｄａｔｅ８０４を０クリアする。その後処理は、Ｓ３０８と同様のＳ６１１、Ｓ３０９と同様のＳ６１２に進み、Ｓ６０４で取得した接触領域座標範囲のすべての座標に対してｔｏｕｃｈ＿ｃｏｕｎｔ８０３の０クリアを行ったと判定されると、処理はＳ３１０と同様のＳ６１３へ進む。これにより、接触領域の接触履歴が消去される。
以上の図１４の接触個所検出処理によれば、図１１の接触個所検出処理と同様に、監視範囲１０７に対応する監視エリア接触情報８０１を用いて、接触の有った接触個所の接触回数及び最終接触時間（接触履歴）が記録される。さらに、メンテナンス作業の実施に起因して接触が行われた場合には、接触情報がクリアされて非接触状態に戻すことが可能となる。

以上のような第２の実施形態の監視システムによれば、第１の監視システムと同様に、人物等が触れた接触個所の位置や回数を検出して提示することにより、対象区域で行うウイルスを除菌する作業を効率的に実施することができる。さらに、作業の実施に起因して接触が行われた場合には接触情報がクリアされ、非接触状態に戻すことが可能となる。これにより長期間に亘り効率よく監視と作業の実施を継続することができる。

以上、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳述してきたが、本発明はこれら特定の実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の様々な形態も本発明に含まれる。更に、上述した各実施形態は本発明の一実施形態を示すものにすぎず、各実施形態を適宜組み合わせることも可能である。

上述の各実施形態では、メンテナンス作業として、監視範囲１０７内の構成物を除菌する作業を例にして説明したが、本発明を適用可能なメンテナンス作業としては、これに限られない。例えば、建物や構造物の保守・保全のための、部品交換や補修等の作業がある。この場合も上述の各実施形態と同様に、監視システムが、監視範囲１０７内の構成物に対して監視対象物１０１の接触した位置や回数を検出して、外部装置２２０に提示する。これによれば、提示された回数を所定の耐久回数と比較することにより、対象区域で行うべき補修位置等を効率的に把握することができる。

本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１００：監視カメラ１０１：監視対象物、１０７：監視範囲、２１０：外部サーバ、２２０：外部装置、２３０：ネットワーク

Claims (19)

1. 所定の監視範囲を撮影して得られた画像を解析して、前記監視範囲に含まれる構成物に対する監視対象物との接触個所を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された前記接触個所についての接触履歴を記録する記録手段と を有することを特徴とする画像解析装置。
2. 前記記録手段は、接触された接触回数を、前記検出手段により検出された前記接触個所ごとにカウントし、
   前記接触履歴は、前記記録手段によりカウントされた接触回数を含むことを特徴とする請求項１に記載の画像解析装置。
3. 前記接触履歴は、接触された際の時刻情報を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像解析装置。
4. 前記接触履歴は、前記接触個所における前記構成物の材質に関する情報を含むことを特徴とする請求項１乃至３何れか１項に記載の画像解析装置。
5. 前記監視範囲の環境情報を検出する外部センサを有し、
   前記記録手段は、接触された際の前記環境情報を記録することを特徴とする請求項１乃至４何れか１項に記載の画像解析装置。
6. 前記記録手段は、前記検出手段により前記接触個所を検出した場合であって、第１の条件を満たす場合に、前記接触個所の前記接触履歴を初期化することを特徴とする請求項１乃至５何れか１項に記載の画像解析装置。
7. 前記第１の条件が、所定のモードが設定されていることを特徴とする請求項６に記載の画像解析装置。
8. 前記第１の条件が、前記検出手段により前記監視対象物の所定の挙動が検出されたことを特徴とする請求項６又は７に記載の画像解析装置。
9. 前記画像が、２次元画像データ又は３次元画像データであることを特徴とする請求項１乃至８何れか１項に記載の画像解析装置。
10. 画像解析装置と外部装置とが通信可能な監視システムであって、
    前記画像解析装置が、
    所定の監視範囲を撮影して得られた画像を解析して、前記監視範囲に含まれる構成物に対する監視対象物との接触個所を検出する検出手段と、
    前記検出手段により検出された前記接触個所についての接触履歴を記録する記録手段と 、
    前記画像と前記接触個所における前記接触履歴を表す接触データとを前記外部装置に提供する提供手段と
    を有し、
    前記外部装置が、
    前記画像解析装置から前記画像と前記接触データとを取得する取得手段と、
    前記接触データを用いて、前記画像に対応付けて前記接触個所を表示するように制
    御する表示制御手段と
    を有することを特徴とする監視システム。
11. 前記記録手段は、接触された接触回数を、前記検出手段により検出された前記接触個所ごとにカウントし、
    前記接触履歴は、前記記録手段によりカウントされた接触回数を含み、
    前記表示制御手段は、前記接触個所の表示態様を接触回数に応じて異ならせることを特徴とする請求項１０に記載の監視システム。
12. 前記表示制御手段は、前記接触履歴が記録されてあって、第２の条件を満たす場合、前記接触履歴に対応する前記接触個所を表示対象とし、前記接触履歴が記録されてあっても、前記第２の条件を満たさない場合、前記接触履歴に対応する前記接触個所を表示対象としないことを特徴とする請求項１０又は１１に記載の監視システム。
13. 前記接触履歴は、接触された際の時刻情報を含み、
    前記表示制御手段は、前記時刻情報からの経過時間が所定の時間閾値未満である場合、前記接触履歴に対応する前記接触個所を表示対象とし、前記時刻情報からの経過時間が所定の時間閾値以上の場合、前記接触履歴に対応する前記接触個所を表示対象としないことを特徴とする請求項１２に記載の監視システム。
14. 前記接触履歴は、前記接触個所における前記構成物の材質に関する情報を含み、
    前記表示制御手段は、前記材質に関する情報に基づいて前記経過時間を補正することを特徴とする請求項１３に記載の監視システム。
15. 前記画像解析装置は、前記監視範囲の環境情報を検出する外部センサを有し、
    前記接触データは、接触された際の前記環境情報を含み、
    前記表示制御手段は、前記環境情報に基づいて前記経過時間を補正することを特徴とする請求項１３又は１４に記載の監視システム。
16. 前記記録手段は、前記検出手段により前記接触個所を検出した場合であって、前記外部装置から所定の通知を受信した場合、前記接触個所の前記接触履歴を初期化することを特徴とする請求項１０乃至１５何れか１項に記載の監視システム。
17. 前記記録手段は、前記検出手段により前記接触個所を検出した場合であって、その接触行為が予め定められた動作であることを検出した場合、前記接触個所の前記接触履歴を初期化することを特徴とする請求項１０乃至１６何れか１項に記載の監視システム。
18. 所定の監視範囲を撮影して得られた画像を解析して、前記監視範囲に含まれる構成物に対する監視対象物との接触個所を検出する検出ステップと、
    前記検出ステップにより検出された前記接触個所についての接触履歴を記録する記録ステップと
    を含むことを特徴とする画像解析方法。
19. コンピュータを、請求項１乃至９何れか１項に記載された画像解析装置の各手段として機能させるためのプログラム。

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