(57)【要約】【課題】簡易な構成で、確実に移動体の通行を検出することができる装置を実現する。【解決手段】人が通行する通路を挟んで線状の発光面を有する線状光源装置２００と画像取得装置３００を配置する。画像取得装置３００は線状光源装置２００の発光面をその視野内におさめるように配置する。移動体検出装置１００は、通路に通行がない状況において撮影された点灯中の線状光源装置２００の画像を照合画像として格納しており、通路に通行の可能性があり線状光源装置２００の発光面が点灯している状況において、画像取得装置３００が周期的に撮影した画像を判定対象画像として入力し、照合画像と判定対象画像の差分を抽出して、差分の程度により通路を人が通行しているかどうかを判定する。【選択図】図１
2010118039.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体が通行する通路の路側に配置されている光源装置から前記通路を隔てて配置され、前記光源装置の発光面を撮像の対象とする画像取得装置に接続されている移動体検出装置であって、
点灯している発光面を撮像した画像であって発光面からの光が遮られていない画像を照合画像として格納する照合画像格納部と、
前記移動体が前記通路を通行する可能性があり前記光源装置の発光面が点灯している状況において前記画像取得装置が撮像した画像を判定対象画像として格納する判定対象画像格納部と、
前記判定対象画像格納部に格納されている判定対象画像と前記照合画像格納部に格納されている照合画像とを用いて前記移動体の前記通路での通行の有無を判定する通行判定部とを有することを特徴とする移動体検出装置。
【請求項２】
前記通行判定部は、
前記判定対象画像と前記照合画像とを比較し前記判定対象画像と前記照合画像との差分を抽出し、差分が所定の閾値以上である場合に前記移動体が前記通路を通行したと判定することを特徴とする請求項１に記載の移動体検出装置。
【請求項３】
前記判定対象画像格納部は、
前記画像取得装置が一定周期ごとに撮像した画像を順序付けて判定対象画像として格納し、
前記通行判定部は、
前記判定対象画像格納部に格納される判定対象画像ごとに、照合画像と比較して前記移動体の前記通路での通行の有無を判定し、
前記移動体検出装置は、更に、
前記通行判定部により前記移動体が前記通路を通行したと判定された判定対象画像以降の判定対象画像を記録する画像記録部を有することを特徴とする請求項２に記載の移動体検出装置。
【請求項４】
前記移動体検出装置は、
各々が上下方向に離間して配置され、各々が前記光源装置の発光面を撮像する複数の画像取得装置に接続され、
前記移動体検出装置は、
前記複数の画像取得装置に対応させて複数の照合画像格納部と複数の判定対象画像格納部とを有し、
各照合画像格納部は、
対応する画像取得装置が撮像した、点灯している発光面を撮像した画像であって発光面からの光が遮られていない画像を照合画像として格納し、
各判定対象画像格納部は、
前記移動体が前記通路を通行する可能性があり前記光源装置の発光面が点灯している状況において対応する画像取得装置が撮像した画像を判定対象画像として格納し、
前記通行判定部は、
前記複数の画像取得装置が撮影した複数の判定対象画像と複数の照合画像に対して、画像取得装置ごとに判定対象画像と照合画像とを比較し、画像取得装置ごとに判定対象画像と照合画像との差分を抽出し、
前記移動体検出装置は、更に、
前記通行判定部により画像取得装置ごとに抽出された複数個の差分を解析して、前記通路を通行した移動体の数を計数する通行数計数部を有することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の移動体検出装置。
【請求項５】
前記移動体検出装置は、
各々が、前記通路の両路側に対向して配置されている２つの光源装置に搭載され、各々が、対向している光源装置の発光面を撮像する複数の画像取得装置に接続され、
前記移動体検出装置は、
前記複数の画像取得装置に対応させて複数の照合画像格納部と複数の判定対象画像格納部とを有し、
各照合画像格納部は、
対応する画像取得装置が撮像した、点灯している発光面を撮像した画像であって発光面からの光が遮られていない画像を照合画像として格納し、
各判定対象画像格納部は、
前記移動体が前記通路を通行する可能性があり光源装置の発光面が点灯している状況において対応する画像取得装置が撮像した画像を判定対象画像として格納し、
前記通行判定部は、
前記複数の画像取得装置が撮影した複数の判定対象画像と複数の照合画像に対して、画像取得装置ごとに判定対象画像と照合画像とを比較し、画像取得装置ごとに判定対象画像と照合画像との差分を抽出し、
前記移動体検出装置は、更に、
前記通行判定部により画像取得装置ごとに抽出された複数個の差分を解析して、前記通路を通行した移動体の数を計数する通行数計数部を有することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の移動体検出装置。
【請求項６】
各判定対象画像格納部は、
対応する画像取得装置が一定周期ごとに撮像した複数の画像を撮影順序に従って複数の判定対象画像として格納し、
前記通行判定部は、
画像取得装置ごとに、時系列に従って各判定対象画像を照合画像と比較し、時系列に従って各判定対象画像と照合画像との差分を抽出し、
前記通行数計数部は、
前記通行判定部により時系列に従って抽出された差分の時間経過による遷移状況を複数の画像取得装置からの判定対象画像に対して解析して、前記通路を通行した移動体の数を計数することを特徴とする請求項４又は５に記載の移動体検出装置。
【請求項７】
前記通行数計数部は、
いずれかの画像取得装置からの判定対象画像に対応する差分の時間経過による遷移状況から導出される移動体の通行数と、他の画像取得装置からの判定対象画像に対応する差分の時間経過による遷移状況から導出される移動体の通行数とが一致しない場合に、
一致していない通行数と、通行数が一致していない画像取得装置の位置関係とに基づき、いずれかの通行数を選択することを特徴とする請求項６に記載の移動体検出装置。
【請求項８】
移動体が通行する通路の路側に配置されている光源装置から前記通路を隔てて配置され、前記光源装置の発光面を撮像の対象とする画像取得装置に接続されている移動体検出装置であって、
前記移動体が前記通路を通行する可能性のある状況において、前記光源装置を制御して前記光源装置の発光面を点滅させ、前記画像取得装置を制御して前記光源装置の発光面の点滅に同期させて発光面の点灯中及び消灯中の各々において前記画像取得装置に撮像を行わせる同期制御部と、
前記画像取得装置が撮像した発光面点灯中の画像を判定対象点灯画像として格納し、前記画像取得装置が撮像した発光面消灯中の画像を判定対象消灯画像として格納する判定対象画像格納部と、
前記判定対象画像格納部に格納されている判定対象点灯画像と判定対象消灯画像とを用いて前記移動体の前記通路での通行の有無を判定する通行判定部とを有することを特徴とする移動体検出装置。
【請求項９】
前記同期制御部は、
前記光源装置を制御して前記光源装置の発光面の点滅を不規則に行わせ、前記画像取得装置を制御して前記光源装置の発光面の不規則な点滅に同期させて発光面の点灯中及び消灯中の各々において前記画像取得装置に撮像を行わせることを特徴とする請求項８に記載の移動体検出装置。
【請求項１０】
前記通行判定部は、
前記判定対象点灯画像と前記判定対象消灯画像とを比較して前記判定対象点灯画像と前記判定対象消灯画像との差分を抽出し、抽出した差分が所定の閾値未満である場合に前記移動体が前記通路を通行したと判定することを特徴とする請求項８又は９に記載の移動体検出装置。
【請求項１１】
前記移動体検出装置は、
各々が上下方向に離間して配置され、各々が前記光源装置の発光面を撮像する複数の画像取得装置に接続され、
前記移動体検出装置は、
前記複数の画像取得装置に対応させて複数の判定対象画像格納部を有し、
各判定対象画像格納部は、
対応する画像取得装置が撮像した発光面点灯中の画像を判定対象点灯画像として格納し、対応する画像取得装置が撮像した発光面消灯中の画像を判定対象消灯画像として格納し、
前記通行判定部は、
前記複数の画像取得装置が撮影した複数の判定対象点灯画像と複数の判定対象消灯画像に対して、画像取得装置ごとに判定対象点灯画像と判定対象消灯画像とを比較し、画像取得装置ごとに判定対象点灯画像と判定対象消灯画像との差分を抽出し、
前記移動体検出装置は、更に、
前記通行判定部により画像取得装置ごとに抽出された複数個の差分を解析して、前記通路を通行した移動体の数を計数する通行数計数部を有することを特徴とする請求項８〜１０のいずれかに記載の移動体検出装置。
【請求項１２】
前記移動体検出装置は、
各々が、前記通路の両路側に対向して配置されている２つの光源装置に搭載され、各々が、対向している光源装置の発光面を撮像する複数の画像取得装置に接続され、
前記移動体検出装置は、
前記複数の画像取得装置に対応させて複数の判定対象画像格納部を有し、
各判定対象画像格納部は、
対応する画像取得装置が撮像した発光面点灯中の画像を判定対象点灯画像として格納し、対応する画像取得装置が撮像した発光面消灯中の画像を判定対象消灯画像として格納し、
前記通行判定部は、
前記複数の画像取得装置が撮影した複数の判定対象点灯画像と複数の判定対象消灯画像に対して、画像取得装置ごとに判定対象点灯画像と判定対象消灯画像とを比較し、画像取得装置ごとに判定対象点灯画像と判定対象消灯画像との差分を抽出し、
前記移動体検出装置は、更に、
前記通行判定部により画像取得装置ごとに抽出された複数個の差分を解析して、前記通路を通行した移動体の数を計数する通行数計数部を有することを特徴とする請求項８〜１０のいずれかに記載の移動体検出装置。
【請求項１３】
各判定対象画像格納部は、
対応する画像取得装置が撮像した判定対象点灯画像と判定対象消灯画像を撮影順序に従って格納し、
前記通行判定部は、
画像取得装置ごとに、時系列に従って判定対象点灯画像と判定対象消灯画像とを比較し、時系列に従って判定対象点灯画像と判定対象消灯画像との差分を抽出し、
前記通行数計数部は、
前記通行判定部により時系列に従って抽出された差分の時間経過による遷移状況を複数の画像取得装置からの画像に対して解析して、前記通路を通行した移動体の数を計数することを特徴とする請求項１１又は１２に記載の移動体検出装置。
【請求項１４】
前記通行数計数部は、
いずれかの画像取得装置からの画像に対応する差分の時間経過による遷移状況から導出される移動体の通行数と、他の画像取得装置からの画像に対応する差分の時間経過による遷移状況から導出される移動体の通行数とが一致しない場合に、
一致していない通行数と、通行数が一致していない画像取得装置の位置関係とに基づき、いずれかの通行数を選択することを特徴とする請求項１３に記載の移動体検出装置。
【請求項１５】
前記移動体検出装置は、更に、
点灯している発光面を撮像した画像であって発光面からの光が遮られていない画像を照合点灯画像として格納し、前記照合点灯画像の撮像時と同じ環境下で撮像された消灯している発光面の画像を照合消灯画像として格納する照合画像格納部を有し、
前記通行判定部は、
前記照合画像格納部に格納されている照合点灯画像と照合消灯画像とを比較して照合点灯画像と照合消灯画像との差分を照合画像差分として抽出し、前記判定対象画像格納部に格納されている判定対象点灯画像と判定対象消灯画像とを比較して判定対象点灯画像と判定対象消灯画像との差分を判定対象画像差分として抽出し、照合画像差分と判定対象画像差分とを比較して前記移動体の前記通路での通行の有無を判定することを特徴とする請求項８又は９に記載の移動体検出装置。
【請求項１６】
前記通行判定部は、
前記照合画像差分と前記判定対象画像差分との差分を抽出し、抽出した差分が所定の閾値以上である場合に前記移動体が前記通路を通行したと判定することを特徴とする請求項１５に記載の移動体検出装置。
【請求項１７】
前記同期制御部は、
発光面点灯中にインタレース方式の奇数フィールド及び偶数フィールドのいずれか一方に対応させて前記画像取得装置に撮像を行わせ、発光面消灯中に奇数フィールド及び偶数フィールドのうちの他方に対応させて前記画像取得装置に撮像を行わせ、
前記判定対象画像格納部は、
前記画像取得装置が発光面点灯中に奇数フィールド及び偶数フィールドのいずれか一方に対応させて撮像した画像を判定対象点灯画像として格納し、前記画像取得装置が発光面消灯中に奇数フィールド及び偶数フィールドのうちの他方に対応させて撮像した画像を判定対象消灯画像として格納することを特徴とする請求項８又は９に記載の移動体検出装置。
【請求項１８】
前記移動体検出装置は、更に、
インタレース方式の奇数フィールド及び偶数フィールドのいずれか一方に対応させて点灯している発光面を撮像した画像であって発光面からの光が遮られていない画像と、奇数フィールド及び偶数フィールドのうちの他方に対応させて撮像した消灯している発光面の画像とを組み合わせ、組み合わせた画像内で所定輝度以上の領域を照合領域として抽出する照合領域抽出部を有し、
前記通行判定部は、
前記判定対象画像格納部に格納されている判定対象点灯画像と判定対象消灯画像を組み合わせ、組み合わせた画像内で所定輝度以上の領域を判定対象領域として抽出し、判定対象領域と照合領域とを用いて前記移動体の前記通路での通行の有無を判定することを特徴とする請求項１７に記載の移動体検出装置。
【請求項１９】
前記通行判定部は、
前記照合領域の面積に対する前記判定対象領域の面積の比率が所定の閾値未満である場合に、前記移動体が前記通路を通行したと判定することを特徴とする請求項１８に記載の移動体検出装置。
【請求項２０】
前記移動体検出装置は、更に、
前記画像取得装置で撮像された複数の画像に対してオプティカルフロー推定演算を行って、前記通路における前記移動体の通行方向を判定する通行方向判定部を有することを特徴とする請求項１〜１９のいずれかに記載の移動体検出装置。
【請求項２１】
前記通行方向判定部は、
前記画像取得装置で撮像された各画像のうち前記通路を通行する前記移動体により前記光源装置の発光面からの光が遮られている画像部分に対してオプティカルフロー推定演算を行って、前記通路における前記移動体の通行方向を判定することを特徴とする請求項２０に記載の移動体検出装置。
【請求項２２】
前記移動体検出装置は、
前記通路の路側に配置されている１つの光源装置から前記通路を隔てて配置され、当該１つの光源装置の発光面を撮像の対象とする画像取得装置に接続されていることを特徴とする請求項１〜２１のいずれかに記載の移動体検出装置。
【請求項２３】
前記移動体検出装置は、
前記通路の路側に配置されている線状の発光面を有する光源装置から前記通路を隔てて配置され、前記光源装置の線状の発光面を撮像の対象とする画像取得装置に接続されていることを特徴とする請求項１〜２２のいずれかに記載の移動体検出装置。
【請求項２４】
前記移動体検出装置は、
水平方向のローリングシャッター方式のＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサをポートレート方向又はランドスケープ方向で利用する画像取得装置に接続されていることを特徴とする請求項１〜２３のいずれかに記載の移動体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人などの移動体が通路を通行したか否かを検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
廊下などの通路における人などの移動体の通行を検出する技術として、例えば、特許文献１及び特許文献２に記載の技術がある。
特許文献１の技術では、２つの線状光源を床面に配置し、天井に２つのライン型の撮像素子を配置し、各線状光源に対応した撮像素子により人物による遮光部分を抽出する。そして、抽出した２つの遮光部分を比較することにより通過人数と通過方向を計測することができる。
また、特許文献２の技術では、上部から出入り口をカメラで監視し、オプティカルフローで動きの方向と分布を得るとともに、オプティカルフローの空間占有率を事前に学習することで、移動する複数人物を分離し、個体数を計数することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開昭６３−３２６７７号公報
【特許文献２】特開２００３−１０９００１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の技術は、２つの線状光源が必要であるために装置が大きくまた設置に手間がかかるという課題がある。
また、線状光源から出た光をライン型の撮像素子で結像する必要があるために設置調整に手間がかかるという課題がある。
また、映像などで通過時の状態を残すことができないという課題がある。
【０００５】
また、特許文献２の技術は、人物個体の領域をオプティカルフローの分布より求めているため、例えば背景と似た濃淡の服を着ている人物のように、オプティカルフローが求まりにくい場合には見逃しが発生するという課題がある。
さらに、複数人物が同時に観測されている場合に、物理的には接触していなくても、見え方によっては画像上でオプティカルフローが連結する場合があり、見掛け上の占有率が低下する場合があるという課題がある。また、その場合にも見逃しが発生する可能性があるという課題がある。
【０００６】
この発明は、上記のような課題を解決することを主な目的の一つとしており、簡易な構成で、確実に移動体の通行を検出することができる装置を実現することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る移動体検出装置は、
移動体が通行する通路の路側に配置されている光源装置から前記通路を隔てて配置され、前記光源装置の発光面を撮像の対象とする画像取得装置に接続されている移動体検出装置であって、
点灯している発光面を撮像した画像であって発光面からの光が遮られていない画像を照合画像として格納する照合画像格納部と、
前記移動体が前記通路を通行する可能性があり前記光源装置の発光面が点灯している状況において前記画像取得装置が撮像した画像を判定対象画像として格納する判定対象画像格納部と、
前記判定対象画像格納部に格納されている判定対象画像と前記照合画像格納部に格納されている照合画像とを用いて前記移動体の前記通路での通行の有無を判定する通行判定部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、通路を隔てて配置された光源装置と画像取得装置を用い、光が遮られていない点灯している発光面の画像と、通行の可能性のある状況で画像取得装置により撮像された画像とを用いるので、両画像の発光面部分の差異を検出することで移動体の通行の有無を検出することができ、簡易な構成で、正確に移動体の通行を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１に係るシステム構成例を示す図。
【図２】実施の形態１に係る移動体検出装置の動作の概要を示す図。
【図３】実施の形態１に係る移動体検出装置で得られた差分を時系列に並べたデータの例を示す図。
【図４】実施の形態２に係るシステム構成例を示す図。
【図５】実施の形態４に係るシステム構成例を示す図。
【図６】実施の形態５に係るシステム構成例を示す図。
【図７】実施の形態５に係る線分候補の抽出例を示す図。
【図８】実施の形態７に係るシステム構成例を示す図。
【図９】実施の形態４に係る移動体検出装置の動作の概要を示す図。
【図１０】実施の形態７に係る移動体検出装置の動作の概要を示す図。
【図１１】実施の形態７に係る移動体検出装置の動作の概要を示す図。
【図１２】実施の形態１に係る移動体検出装置の動作例を示すフローチャート図。
【図１３】実施の形態１に係る移動体検出装置の動作例を示すフローチャート図。
【図１４】実施の形態４に係る移動体検出装置の動作例を示すフローチャート図。
【図１５】実施の形態５に係る移動体検出装置の動作例を示すフローチャート図。
【図１６】実施の形態５に係る移動体検出装置の動作例を示すフローチャート図。
【図１７】実施の形態７に係る移動体検出装置の動作例を示すフローチャート図。
【図１８】実施の形態７に係る移動体検出装置の動作例を示すフローチャート図。
【図１９】実施の形態１〜７に係る移動体検出装置で得られた差分を時系列に並べたデータの例を示す図。
【図２０】過剰検出の可能性のあるデータの例を示す図。
【図２１】実施の形態８に係るシステム構成例を示す図。
【図２２】実施の形態８に係るシステム構成例を示す図。
【図２３】実施の形態８に係る線状光源と画像取得装置の配置例を示す図。
【図２４】実施の形態８に係る線状光源と画像取得装置の配置例を示す図。
【図２５】実施の形態９に係る線状光源と画像取得装置の配置例を示す図。
【図２６】実施の形態９に係る線状光源と画像取得装置の配置例を示す図。
【図２７】画像取得装置を１つだけ配置した際の課題を説明する図。
【図２８】画像取得装置を１つだけ配置した際の課題を説明する図。
【図２９】実施の形態９に係る線状光源と画像取得装置の一体型装置の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
実施の形態１．
本実施の形態では、人物が通行する廊下などの通路において、通路を挟んで線状光源装置と画像取得装置を配置し、移動体検出装置が、取得時刻の異なる複数の画像について画像上の光源の領域を比較することにより人物の通行を検出する例を説明する。
【００１１】
図１は、本実施の形態に係るシステム構成例を示す。
本実施の形態では、人（移動体）が通行する通路の路側に線状の発光面を有する線状光源装置２００（光源装置）（以下、線状光源装置２００ともいう）を配置し、線状光源装置２００から通路を隔てて線状光源装置２００の発光面に対向させて画像取得装置３００を配置している。画像取得装置３００は、線状光源装置２００の線状の発光面を撮像の対象とし、稼動中は一定周期ごとに線状光源装置２００の発光面の撮像を行う。
線状光源装置２００は必ずしも１本につながった光源である必要はなく、点光源を離散的に線状に並べたものでもよい。また、線状光源装置２００は、例えば、発光面の高さ（長さ）が２メートル程度である。
画像取得装置３００は例えばＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などの２次元撮像素子により構成されるものである。
線状光源装置２００はその発光面を画像取得装置３００の方に向けて設置され、画像取得装置３００は線状光源装置２００の発光面をその視野内におさめるように設置される。
なお、図１では、通路の始端又は終端であるドア４００の両側に線状光源装置２００と画像取得装置３００を配置することにしているが、通路の途中に両側に線状光源装置２００と画像取得装置３００を配置するようにしてもよい。
【００１２】
移動体検出装置１００は、画像取得装置３００に接続されており、画像取得装置３００で撮像された画像を入力し、入力した画像を用いて通路における人物の通行の有無を判定する。
【００１３】
移動体検出装置１００において、照合画像格納部１０１は、点灯している発光面を撮像した画像であって発光面からの光が遮られていない画像、つまり人物が通過していない状態の画像を照合画像としてあらかじめ格納しておく。
移動体検出装置１００に格納される照合画像は、画像取得装置３００で撮像されたものでも、他の装置で撮像されたものでもよい。
【００１４】
判定対象画像格納部１０２は、移動体検出装置１００の稼動中は常時連続して画像取得装置３００で撮像された画像を入力し、入力順に順序付けて判定対象画像として一時的に蓄積する。つまり、判定対象画像格納部１０２は、人が通路を通行する可能性のある状況において画像取得装置３００が撮像した画像を判定対象画像として格納する。
【００１５】
光源抽出部１０３は、照合画像格納部１０１に格納されている照合画像及び判定対象画像格納部１０２に格納されている判定対象画像から発光面部分の画像を抽出する。代表的な方法としては画像上の発光面の位置をあらかじめ記憶しておく方法がある。
なお、照合画像格納部１０１に格納されている照合画像については、移動体検出装置１００の稼動前に発光面部分の画像を抽出しておき、抽出した発光面部分を照合画像格納部１０１に格納する。判定対象画像格納部１０２に格納さている判定対象画像については、判定対象画像格納部１０２に判定対象画像が格納されるたびに発光面部分を抽出する。
また、画像取得装置３００が発光面のみを撮影できる場合は、照合画像及び判定対象画面には発光面のみが示されるので、光源抽出部１０３は省略することができる。
【００１６】
差分抽出部１０４は、判定対象画像の発光面部分と照合画像の発光面部分とを比較し、差分を抽出し、抽出した差分に基づいて通路における通行の有無を判定する。より具体的には、差分が所定の閾値以上である場合には、移動体が通路を通行したと判定する。
差分抽出部１０４は、通行判定部の例である。
【００１７】
人数計数部１０５は、差分抽出部１０４における判定に基づき、通路を通行した人の人数を計数する。
【００１８】
フロー抽出部１０６は、判定対象画像に対してオプティカルフロー推定演算を行う。
方向判別部１０７は、フロー抽出部１０６のオプティカルフロー推定演算の結果に基づいて、通路を通行する人の通行方向を判別する。
なお、フロー抽出部１０６及び方向判別部１０７が通行方向判定部の例に相当する。
【００１９】
図２は、本実施の形態に係る移動体検出装置１００の動作の概要を示す。
図２に示すように、時刻Ｔに撮影され、照合画像格納部１０１に蓄積された画像（照合画像）には、線状光源装置２００の発光面全体が発光している状態（明るい状態）で映っている。
また、人物が通過していない時刻Ｔ＋Ｎに撮影され、判定対象画像格納部１０２に一時的に蓄積された画像（判定対象画像）も同様に線状光源装置２００の発光面全体が発光している状態（明るい状態）で映っている。
一方、人物が通行中の時刻Ｔ＋Ｍに撮影され、判定対象画像格納部１０２に一時的に蓄積された画像（判定対象画像）では、線状光源装置２００の発光面全体の中で通行中の人物に隠されていない部分は発光している状態（明るい状態）が映っており、通行中の人物に隠された部分は暗く映っている。
これら照合画像及び判定対象画像から発光面部分を抽出し、差分抽出部１０４が抽出された発光面部分を比較して照合画像の発光面部分と判定対象画像の発光面部分の輝度上の差分を抽出する。
図２の場合、時刻Ｔ＋Ｎに撮影された画像（判定対象画像）から抽出された発光面部分と時刻Ｔに撮影された画像（照合画像）から抽出された発光面部分では差は現れないが、時刻Ｔ＋Ｍに撮影された画像（判定対象画像）から抽出された発光面部分と時刻Ｔに撮影された画像（照合画像）から抽出された発光面部分では、人物に隠された部分に差が現れる。
このように、発光面全体で差がない場合は人が通行していないと判断でき、発光面の大半において差がある場合は人が通行していると判断することができる。
このため、人数計数部１０５は抽出した差分が所定の閾値以上の場合は、人が通行していると判断する。閾値は、例えば、発光面部分の面積の１０％〜４０％のうちの任意の値とすることが考えられる。つまり、閾値を１０％とする場合は、例えば、発光面全体の面積に対して１０％以上の範囲で輝度上の相違がある場合は、人が通行していると判断する。
【００２０】
次に、本実施の形態に係る光源抽出部１０３、差分抽出部１０４及び人数計数部１０５の動作例を図１２のフローチャートを参照して説明する。
なお、図１２に示す処理の開始前に、予め照合画像格納部１０１に照合画像が格納され、光源抽出部１０３により照合画像から発光面部分が抽出されているものとする。
【００２１】
まず、光源抽出部１０３が判定対象画像格納部１０２から判定対象画像を入力する（Ｓ１２０１）。
次に、光源抽出部１０３が入力した判定対象画像から発光面部分を抽出する（Ｓ１２０２）。
次に、差分抽出部１０４が照合画像格納部１０１に格納されている照合画像の発光面部分とＳ１２０２において抽出された判定対象画像の発光面部分を比較して、輝度上の差分を抽出する（Ｓ１２０３）。
そして、差分抽出部１０４は、抽出した差分が所定の閾値以上であるか否かを判断し（Ｓ１２０４）、差分が閾値以上である場合（Ｓ１２０４でＹＥＳ）は、発光面からの光が人物により遮光されて暗くなっている部分が多いので、人物が通過中と判断する。
そして、差分抽出部１０４は、現在の状態フラグを確認する（Ｓ１２０８）。状態フラグとは、人物が通路を通過中か通過中でないかを示すフラグであり、初期状態では通過中でないことを示す「待機中」となっており、差分抽出部１０４が人物の通過を検出した場合に「待機中」から「通過中」に状態フラグを変更する。
状態フラグが「通過中」である場合（Ｓ１２０８で通過中）は、処理がＳ１２０１に戻り、光源抽出部１０３が次の判定対象画像を入力する。
状態フラグが「待機中」である場合（Ｓ１２０８で待機中）は、差分抽出部１０４は状態フラグを「通過中」に変更する（Ｓ１２０９）。
【００２２】
一方、Ｓ１２０４において、差分が閾値未満であった場合は、発光面からの光が遮光されずに明るい状態なので、差分抽出部１０４は、人物が通行していないと判断する。
そして、差分抽出部１０４は、状態フラグを確認し（Ｓ１２０５）、「待機中」であれば、処理がＳ１２０１に戻り、光源抽出部１０３が次の判定対象画像を入力する。「通過中」であれば、線状光源装置２００及び画像取得装置３００の前を人が通過し終えた状態であるので、人数計数部１０５が、計数値を１つ加算する（Ｓ１２０６）。
そして、差分抽出部１０４が状態フラグを「待機中」に変更した後（Ｓ１２０７）、処理がＳ１２０１に戻り、光源抽出部１０３が次の判定対象画像を入力する。
【００２３】
このようにすることで、線状光源装置が１つでも、正確に人の通行を検出することができる。
【００２４】
また、図２で説明した照合画像と判定対象画像との差分を時系列に記録すると例えば図３のようなデータが得られる。
図３上で白い部分が人物が存在したことで照合画像の発光面部分と判定対象画像の発光面部分で差分が出た部分であり、黒い部分が人物が存在せずに差分が出なかった部分である。このデータから人数計数部にて人数を計数することも可能である。
代表的な方法としては閉じた白い領域でかつある一定面積以上の場合に１人と計数する方法である。
【００２５】
さらに、照合画像と判定対象画像を比較することにより画像上の動きの方向を検出することが可能である。代表的な方法としては画像上のオプティカルフローを求める方法である。
例えば、図１３のフローチャートに示す手順により、オプティカルフロー推定演算を行って、人の通行方向を判別することができる。
【００２６】
図１３において、まず、フロー抽出部１０６が、総平均ベクトルを初期化（０に）する（Ｓ１３０１）。
次に、フロー抽出部１０６は、状態フラグが「通過中」か「待機中」かを確認し（Ｓ１３０２）、「通過中」であれば（Ｓ１３０２でＹＥＳ）、フロー抽出部１０６は、判定対象画像全体のオプティカルフローを計算する（Ｓ１３０４）。
そして、フロー抽出部１０６は、その全オプティカルフローについて、平均ベクトルを計算する（Ｓ１３０４）。
そして、求めた平均ベクトルを総平均ベクトルに加算する（Ｓ１３０５）。
フロー抽出部１０６は、Ｓ１３０２〜Ｓ１３０５の処理を繰り返し、状態フラグが「通過中」から「待機中」になった時に、総平均ベクトルと画像上で入室の方向（ドア４００の方向に向かう方向）を示すベクトルとの内積を計算する（Ｓ１３０６）。
そして、方向判別部１０７は、符号が正ならば（Ｓ１３０７でＹＥＳ）、入室と判断し（Ｓ１３０８）、符号が負ならば（Ｓ１３０７でＮＯ）、退室と判断する（Ｓ１３０９）。
【００２７】
このように、本実施の形態では、１つの光源と画像取得装置により通過人数と通過方向を計測することができる。
【００２８】
以上、本実施の形態では、ドア、廊下などの通路において、人物が通過する開口部を挟んで線状光源と画像取得装置を配置し、取得時刻の異なる複数の映像について画像上の光源の領域を比較することにより人物を計数し、取得時刻の異なる複数の映像について画像上の動きを抽出することにより人物の移動方向を検出する装置を説明した。
また、本実施の形態では、１つの光源と画像取得装置により通過人数と通過方向を計測することができることを説明した。
【００２９】
実施の形態２．
図４は、本実施の形態に係るシステム構成例を示す。
図４では、ドア４００の描画を省略している。
図４において、移動体検出装置１００内に画像記録部１０８が追加されている点が図１との違いである。
【００３０】
画像記録部１０８は、差分抽出部１０４が人が通路を通行していると判定した判定対象画像以降の判定対象画像を判定対象画像格納部１０２から入力して記録する。
つまり、判定対象画像格納部１０２は、画像取得装置３００が一定周期ごとに撮像した画像を順序付けて判定対象画像として格納し、差分抽出部１０４は、判定対象画像格納部１０２に格納される判定対象画像ごとに、照合画像と比較して通路での通行の有無を判定するが、画像記録部１０８は差分抽出部１０４が通行を検出した瞬間に判定対象画像格納部１０２に蓄積されている判定対象画像及びそれ以降に判定対象画像格納部１０２に蓄積される判定対象画像を判定対象画像格納部１０２から入力して記録する。
また判定対象画像格納部１０２に一定時間分の過去の画像を記録するようにしておき、人物による遮光が始まった瞬間の画像、または遮光が終わった瞬間の画像、最も遮光部分が多かった瞬間の画像のうち単数または複数の画像を記録することもできる。
【００３１】
このように本実施の形態によれば、１つの光源と画像取得装置を用いて通過人数と通過方向を計測することに加えて、通過時の画像を記録することができる。
そして、例えば、建物管理者等が画像記録部１０８に記録されている画像を、不審者の特定等に用いることができる。
【００３２】
実施の形態３．
実施の形態１では、フロー抽出部１０６は、オプティカルフロー推定演算を行う範囲を判定対象画像の全体としていたが、本実施の形態では、フロー抽出部１０６は差分抽出部１０４で差分が出た領域、つまり、人により線状光源装置２００の発光面からの光が遮られている画像部分に限定してオプティカルフロー演算を行う。
【００３３】
このような構成により人が存在する部分のみについてオプティカルフローを計算することになり、通過方向の計測精度が高くなる。
またオプティカルフローを計算する領域が相対的に狭くなるために、通過方向の計算の計算時間が減少する。
【００３４】
実施の形態４．
実施の形態１では、通行がない状態で撮像した線状光源装置２００の発光面の画像を照合画像とし、通行の可能性のある状態で撮影した線状光源装置２００の画像を判定対象画像とし、照合画像と判定対象画像の差分を抽出して人の通行の有無を判定している。
本実施の形態では、照合画像は用いずに、通行の可能性のある状況において、線状光源装置２００の発光面を繰り返し点滅させ、画像取得装置３００が発光面が点灯しているタイミング及び発光面が消灯しているタイミングにて撮像を行い、発光面が点灯しているタイミングで撮像された画像と発光面が消灯しているタイミングで撮像された画像との差分を抽出して通行の有無を判定する。
【００３５】
図５は、本実施の形態に係るシステム構成例を示す。
図５では、ドア４００の描画を省略している。
本実施の形態の移動体検出装置１００では、同期制御部１０９、判定対象点灯画像格納部１２１及び判定対象消灯画像格納部１２２を設けている。
光源抽出部１０３、差分抽出部１０４、人数計数部１０５、フロー抽出部１０６、方向判別部１０７は実施の形態１で説明したものと同様である。
【００３６】
同期制御部１０９は、人が通路を通行する可能性のある状況において、線状光源装置２００を制御して線状光源装置２００の発光面を連続的に交互に点滅させ、画像取得装置３００を制御して線状光源装置２００の発光面の点滅に同期させて発光面の点灯中及び消灯中の各々において画像取得装置３００に撮像を行わせる。画像取得装置３００は、例えば点灯中及び消灯中の各々において１回ずつ撮像を行う。同期制御部１０９は、例えば１／１０秒単位で線状光源装置２００に点灯と消灯を繰り返させる。
判定対象点灯画像格納部１２１は、画像取得装置３００が撮像した発光面点灯中の画像を判定対象点灯画像として格納する。
判定対象消灯画像格納部１２２は、画像取得装置３００が撮像した発光面消灯中の画像を判定対象消灯画像として格納する。
判定対象点灯画像格納部１２１と判定対象消灯画像格納部１２２が判定対象画像格納部を構成する。
【００３７】
本実施の形態では、光源抽出部１０３は、判定対象点灯画像と判定対象消灯画像の各々から発光面部分を抽出し、差分抽出部１０４は光源抽出部１０３により抽出された判定対象点灯画像と判定対象消灯画像の発光面部分を比較して判定対象点灯画像と判定対象消灯画像との差分を抽出し、抽出した差分が所定の閾値未満である場合に人が通路を通行していると判定する。
【００３８】
図９は、本実施の形態に係る移動体検出装置１００の動作の概要を示す。
図９（ａ）は、人が通路を通行していない場合を示し、図９（ｂ）は人が通路を通行している場合を示している。
【００３９】
図９（ａ）において、判定対象点灯画像では、人がいないので、線状光源装置２００の発光面全体が発光している（明るい状態）。
一方、判定対象消灯画面では、消灯中なので、発光面全体で暗い状態である。
このように人がいない場合では、判定対象点灯画面と判定対象消灯画面では、発光面全体で差があることになる。
【００４０】
他方、図９（ｂ）において、判定対象点灯画像では、線状光源装置２００の発光面全体の中で通行中の人物に隠されていない部分は発光しており（明るい状態）、通行中の人物に隠された部分は暗い状態である。
また、判定対象消灯画面では、消灯中なので、発光面全体で暗い状態である。
このように、人が通行している場合は、判定対象点灯画像と判定対象消灯画像との輝度上の差分を抽出すると、差分は発光面の一部（人物に隠されていない部分）にしかない。
このように、発光面全体で差がある場合は人が通行していないと判断でき、差が一部にしかない場合は人が通行していると判断することができる。
このため、人数計数部１０５は抽出した差分が所定の閾値未満の場合は、人が通行していると判断する。閾値は、例えば、発光面部分の面積の９０％〜６０％のうちの任意の値とすることが考えられる。つまり、閾値を９０％とする場合は、例えば、輝度上の相違がある範囲が発光面全体の面積に対して９０％未満である場合（差がない範囲が１０％以上の場合）は、人が通行していると判断する。
【００４１】
次に、本実施の形態に係る光源抽出部１０３、差分抽出部１０４及び人数計数部１０５の動作例を図１４のフローチャートを参照して説明する。
【００４２】
まず、光源抽出部１０３が判定対象点灯画像格納部１２１及び判定対象消灯画像格納部１２２から、画像取得装置３００により連続して撮像された判定対象点灯画像及び判定対象消灯画像をそれぞれ１つずつ入力する（Ｓ１４０１）。
次に、光源抽出部１０３が入力した判定対象点灯画像及び判定対象消灯画像のそれぞれから発光面部分を抽出する（Ｓ１４０２）。
次に、差分抽出部１０４が判定対象点灯画像の発光面部分と判定対象消灯画像の発光面部分を比較して、輝度上の差分を抽出する（Ｓ１２０３）。
そして、差分抽出部１０４は、抽出した差分が所定の閾値未満であるか否かを判断し（Ｓ１４０４）、差分が閾値未満である場合（Ｓ１４０４でＹＥＳ）は、発光面の点灯時に発光面からの光が人物により遮光されて暗くなっている部分が存在しているので、人物が通過中と判断する。
そして、差分抽出部１０４は、現在の状態フラグを確認する（Ｓ１４０８）。
状態フラグが「通過中」である場合（Ｓ１４０８で通過中）は、処理がＳ１４０１に戻り、光源抽出部１０３が次の判定対象点灯画像及び判定対象消灯画像を入力する。
状態フラグが「待機中」である場合（Ｓ１４０８で待機中）は、差分抽出部１０４は状態フラグを「通過中」に変更する（Ｓ１４０９）。
【００４３】
一方、Ｓ１４０４において、差分が閾値以上である場合は、発光面の点灯時に発光面からの光が遮光されずに明るい状態なので、差分抽出部１０４は、人物が通行していないと判断する。
そして、差分抽出部１０４は、状態フラグを確認し（Ｓ１４０５）、「待機中」であれば、処理がＳ１４０１に戻り、光源抽出部１０３が次の判定対象点灯画像及び判定対象消灯画像を入力する。「通過中」であれば、線状光源装置２００及び画像取得装置３００の前を人が通過し終えた状態であるので、人数計数部１０５が、計数値を１つ加算する（Ｓ１４０６）。
そして、差分抽出部１０４が状態フラグを「待機中」に変更した後（Ｓ１４０７）、処理がＳ１４０１に戻り、光源抽出部１０３が次の判定対象点灯画像及び判定対象消灯画像を入力する。
【００４４】
このように、本実施の形態によれば、線状光源装置が１つでも、正確に人の通行を検出することができる。
また、本実施の形態によれば、通行がない状態で線状光源装置２００の発光面を撮像した画像（照合画像）を用意する必要がない。
【００４５】
実施の形態５．
本実施の形態では、実施の形態４の拡張例を説明する。
本実施の形態では、線状光源装置２００および画像取得装置３００を同期させた状態で、画像上の光源部分を精度よく抽出する方法について示す。
【００４６】
図６は、本実施の形態に係るシステム構成例を示す。
図６では、ドア４００の描画を省略している。
本実施の形態の移動体検出装置１００では、差分検出フィルタ部１１０、光源形状検証部１１１、線分領域記憶部１１２、奇数フィールド画像格納部１３１及び偶数フィールド画像格納部１３２を設けている。
人数計数部１０５、フロー抽出部１０６、方向判別部１０７及び同期制御部１０９は実施の形態１及び実施の形態４で説明したものと同様である。
【００４７】
本実施の形態では、画像取得装置３００にインタレース方式を採用する。
つまり、本実施の形態では、同期制御部１０９は、発光面点灯中にインタレース方式の奇数フィールド及び偶数フィールドのいずれか一方に対応させて画像取得装置３００に撮像を行わせ、発光面消灯中に奇数フィールド及び偶数フィールドのうちの他方に対応させて画像取得装置３００に撮像を行わせる。
本実施の形態では、同期制御部１０９は、発光面点灯中の撮像は奇数フィールドに対応させて行わせ、発光面消灯中の撮像は奇数フィールドに対応させて行わせるものとする。
【００４８】
奇数フィールド画像格納部１３１は、画像取得装置３００からの奇数フィールドの画像、すなわち発光面点灯中の画像を格納する。
より具体的には、奇数フィールド画像格納部１３１は、移動体検出装置１００の稼動前の人の通行がない状態で撮像された発光面点灯中の画像、つまり、点灯している発光面を撮像した画像であって発光面からの光が遮られていない画像を格納する。移動体検出装置１００の稼動前の奇数フィールド画像を照合点灯画像と呼ぶ。
後述するように光源形状検証部１１１により線分領域が抽出され、線分領域記憶部１１２により線分領域が記憶された後は、奇数フィールド画像格納部１３１は照合点灯画像を削除してもよい。
また、奇数フィールド画像格納部１３１は、移動体検出装置１００の稼動後の人が通行する可能性がある状態で画像取得装置３００により撮像された発光面点灯中の画像を判定対象点灯画像として格納する。
なお、図６では、奇数フィールド画像格納部１３１が照合点灯画像及び判定対象点灯画像を格納することとしているが、それぞれの画像を２つの格納部で格納してもよい。
【００４９】
偶数フィールド画像格納部１３２は、画像取得装置３００からの偶数フィールドの画像、すなわち発光面消灯中の画像を格納する。
より具体的には、偶数フィールド画像格納部１３２は、移動体検出装置１００の稼動前の人の通行がない状態で撮像された発光面消灯中の画像を格納する。移動体検出装置１００の稼動前の偶数フィールド画像を照合消灯画像と呼ぶ。
後述するように光源形状検証部１１１により線分領域が抽出され、線分領域記憶部１１２により線分領域が記憶された後は、偶数フィールド画像格納部１３２は照合消灯画像を削除してもよい。
また、偶数フィールド画像格納部１３２は、移動体検出装置１００の稼動後の人が通行する可能性がある状態で画像取得装置３００により撮像された発光面消灯中の画像を判定対象消灯画像として格納する。
なお、図６では、偶数フィールド画像格納部１３２が照合消灯画像及び判定対象点灯画像を格納することとしているが、それぞれの画像を２つの格納部で格納してもよい。
【００５０】
差分検出フィルタ部１１０は、奇数フィールド画像と偶数フィールド画像を組み合わせ、組み合わせた画像を画素ごとに二値化する。
差分検出フィルタ部１１０は、照合点灯画像と照合消灯画像を組み合わせ、組み合わせた画像を画素ごとに二値化する。また、判定対象点灯画像と判定対象消灯画像を組み合わせ、組み合わせた画像を画素ごとに二値化する。
【００５１】
光源形状検証部１１１は、照合点灯画像と照合消灯画像とを組みあせた画像内で所定輝度以上の領域を線分領域（照合領域）として抽出し、抽出した線分領域を線分領域記憶部１１２に記憶させる。
また、光源形状検証部１１１は、判定対象点灯画像と判定対象消灯画像を組み合わせた画像内で所定輝度以上の領域を判定対象領域として抽出し、線分領域の面積に対する判定対象領域の面積の比率が所定の閾値未満である場合に、人が通路を通行したと判定する。
【００５２】
本実施の形態では、奇数フィールド画像格納部１３１及び偶数フィールド画像格納部１３２が、判定対象画像格納部の例であり、差分検出フィルタ部１１０及び光源形状検証部１１１が照合領域抽出部及び通行判定部の例である。
【００５３】
前述したように、本実施の形態では、発光面点灯時の画像が奇数フィールドのタイミングとなり、発光面消灯時の画像が偶数フィールドのタイミングとなる。
このようにすることで、奇数フィールドと偶数フィールドの画像を合成すると、光源（発光面）の点滅状態が画像上で櫛形パタンとして観測される（図７）。
この櫛形パタンに特に反応するフィルタを設計し、差分検出フィルタ部１１０にて画像上にこのフィルタを適用することで光源部分の候補を抽出する。光源以外の部分にも、動きのある画像領域では櫛形ノイズ（例えば、図７の画像７０１）が観測されるため、光源候補として検出される。
そのため、検出された候補が光源の形状に一致するかどうかを光源形状検証部１１１にて検証する。これは、例えば光源が一直線状に並んでいるという事前知識を用いることで、光源以外の候補を除去することができる。
具体的には、ハフ変換法などを用いて直線（線分）の候補を抽出し、その線分候補の中から、光源形状、例えば光源の長さや、点光源であれば光源の数などに一致する候補のみを残す。線分候補を構成する光源部分が、最終的に抽出された光源部分となる。
図７では、線分候補７０２及び線分候補７０３が抽出され、例えば、線分候補７０２が光源部分の線分領域として選択される。
【００５４】
次に、本実施の形態に係る差分検出フィルタ部１１０及び光源形状検証部１１１の動作例を図１５及び図１６のフローチャートを参照して説明する。
図１５は、線分候補を抽出して線分領域を選択する際の処理フローを示し、図１６は、線分領域を用いて人の通行を検出する際の処理フローを示す。
【００５５】
図１５のフローは、初期化時に１回だけ実行される。
差分検出フィルタ部１１０は、奇数フィールド画像（照合点灯画像）と偶数フィード画像（照合消灯画像）を組み合わせ、組み合わせた画像に、差分検出フィルタを適用したフィルタ画像を作成する（Ｓ１５０１）。フィルタ画像とは、各画素位置に対応するフィルタ値が、その画素値として記録された画像である。このフィルタ画像をあらかじめ決められた閾値で二値化し、フィルタ値の大きな部分（所定輝度以上の部分）を図形として抽出する（Ｓ１５０２）。
そして、光源形状検証部１１１が、Ｓ１５０２で抽出された図形を元に、ハフ変換を施して線分を抽出する（Ｓ１５０３）。
また、光源形状検証部１１１は、上述したように、抽出した線分候補の中から、光源形状、例えば光源の長さや、点光源であれば光源の数などに最も適合するものを光源部分の線分領域として選択し、選択した線分領域を線分領域記憶部１１２に記憶させる（Ｓ１５０４）。
【００５６】
次に、図１６において、差分検出フィルタ部１１０は、奇数フィールド画像（判定対象点灯画像）と偶数フィールド画像（判定対象消灯画像）を奇数フィールド画像格納部１３１及び偶数フィールド画像格納部１３２から入力し（Ｓ１６０１）、入力した奇数フィールド画像及び偶数フィールド画像を組み合わせる（Ｓ１６０２）。
差分検出フィルタ部１１０は、Ｓ１６０３とＳ１６０４では、図１５のＳ１５０１とＳ１５０２と同じ処理を行う。
次に、光源形状検証部１１１は、二値化で求められた図形（所定輝度以上の部分）と、Ｓ１５０４で記憶した線分領域との重なり部分の面積を求める。つまり、奇数フィールド画像及び偶数フィールド画像の組み合わせ画像において線分領域に対応する範囲内で所定輝度以上の領域を判定対象領域として抽出し、その判定対象領域の面積を求める（Ｓ１６０５）。
そして、その面積（判定対象領域の面積）を、Ｓ１５０４で記憶した線分領域の面積で割って、光源領域の面積比率（線分領域の面積に対する判定対象領域の面積の比率）を計算する（Ｓ１６０６）。この面積は、光源部分の検出長さとして利用することができる。
【００５７】
その後、光源形状検証部１１１は、Ｓ１６０６で算出した面積比率が所定の閾値未満であるかどうかを判断し（Ｓ１６０７）、面積比率が閾値未満である場合（Ｓ１６０７でＹＥＳ）は、発光面の点灯時に発光面からの光が人物により遮光されて暗くなっている部分が存在しているので、人物が通過中と判断する。
そして、光源形状検証部１１１は、現在の状態フラグを確認する（Ｓ１６１１）。
状態フラグが「通過中」である場合（Ｓ１６１１で通過中）は、処理がＳ１６０１に戻り、差分検出フィルタ部１１０が次の奇数フィールド画像（判定対象点灯画像）及び偶数フィールド画像（判定対象消灯画像）を入力する。
状態フラグが「待機中」である場合（Ｓ１６１１で待機中）は、光源形状検証部１１１は状態フラグを「通過中」に変更する（Ｓ１６１２）。
【００５８】
一方、Ｓ１６０７において、差分が閾値以上である場合は、発光面の点灯時に発光面からの光が遮光されずに明るい状態なので、光源形状検証部１１１は、人物が通行していないと判断する。
そして、光源形状検証部１１１は、状態フラグを確認し（Ｓ１６０８）、「待機中」であれば、処理がＳ１６０１に戻り、差分検出フィルタ部１１０が次の奇数フィールド画像（判定対象点灯画像）及び偶数フィールド画像（判定対象消灯画像）を入力する。
「通過中」であれば、線状光源装置２００及び画像取得装置３００の前を人が通過し終えた状態であるので、人数計数部１０５が、計数値を１つ加算する（Ｓ１６０９）。
そして、光源形状検証部１１１が状態フラグを「待機中」に変更した後（Ｓ１６１０）、処理がＳ１６０１に戻り、差分検出フィルタ部１１０が次の奇数フィールド画像（判定対象点灯画像）及び偶数フィールド画像（判定対象消灯画像）を入力する。
【００５９】
本実施の形態では、このような構成により、実施の形態４の効果に加えて光源抽出を精度よくおこなうことができ、通過人数の計測を精度よくおこなうことができる。
【００６０】
実施の形態６．
本実施の形態では、実施の形態４の拡張例を説明する。
より具体的には、実施の形態４において設けた同期制御部１０９が、線状光源装置２００を制御して発光面の点滅を不規則に行わせ、画像取得装置３００を制御して線状光源装置２００の発光面の不規則な点滅に同期させて発光面の点灯中及び消灯中の各々において撮像を行わせる例を説明する。
【００６１】
より具体的には、本実施の形態に係る同期制御部１０９は、ある特定のパタン、ＯＮ（点灯）＝１、ＯＦＦ（消灯）＝０とすると、０１０１０１というパタンの他、０１０１１００１１１０１といったパタンに従って線状光源装置２００の発光面を点滅させ、画像取得装置３００をこのようなパタンに同期させて、発光面の点灯中及び消灯中の各々において撮像を行わせる。
同期制御部１０９の制御パタンは、自然界に存在する点滅状態と区別する目的を果たすパタンであれば、どのようなパタンであってもよい。
光源抽出部１０３では、上記特定パタンで点滅している部分を抽出すれば、ノイズに影響されずに確実に発光面部分を抽出することが可能である。
【００６２】
また、本実施の形態では、例えば、上記の０１０１１００１１１０１のパタンでは、８番目までは「０１」、「０１」、「１０」、「０１」と点灯と消灯が交互になっているが、９番目と１０番目では、「１１」となり点灯が続くことになる。８番目までは、差分抽出部１０４は連続する判定対象点灯画像と判定対象消灯画像を用いて実施の形態４と同様に処理を行うが、９番目と１０番目の「１１」については、９番目の「１」に相当する判定対象点灯画像又は１０番目の「１」に相当する判定対象点灯画像を選択し、１１番目の「０」に相当する判定対象消灯画像との差分を取るようにする。
【００６３】
このような構成により、本実施の形態では、実施の形態４の効果に加えて、光源抽出を精度よくおこなうことができ、通過人数の計測を精度よく行うことができる。
また、本実施の形態によれば、自然界に存在しない点滅パタンにて不規則に発光面を点滅させるので、通行有無の判断において、ノイズの影響を排除することができる。
【００６４】
実施の形態７．
本実施の形態では、実施の形態４の別の拡張例を説明する。
具体的には、本実施の形態では、通行がない状況において撮像された線状光源装置２００の発光面が点灯している画像と、線状光源装置２００の発光面が消灯している画像を照合点灯画像及び照合消灯画像として用意し、照合点灯画像と照合消灯画像との差分を照合画像差分として抽出する。そして、実施の形態４と同様に、通行の可能性がある状況において線状光源装置２００の発光面を点滅させ、判定対象点灯画像と判定対象消灯画像の差分を判定対象画像差分として抽出し、判定対象画像差分と照合画像差分とを比較して通路における通行の有無を判定する。
【００６５】
図８は、本実施の形態に係るシステム構成例を示す。
図８では、ドア４００の描画を省略している。
本実施の形態の移動体検出装置１００では、照合画像差分記憶部１１３、点灯画像格納部１４１及び消灯画像格納部１４２を設けている。
光源抽出部１０３、差分抽出部１０４、人数計数部１０５、フロー抽出部１０６、方向判別部１０７、同期制御部１０９は実施の形態１及び実施の形態４で説明したものと同様である。
【００６６】
点灯画像格納部１４１は、発光面が点灯中に撮影された画像を格納する。
より具体的には、点灯画像格納部１４１は、移動体検出装置１００の稼動前の人の通行がない状態で撮像された画像、つまり、点灯している発光面を撮像した画像であって発光面からの光が遮られていない画像を照合点灯画像として格納する。
照合点灯画像は画像取得装置３００により撮像された画像でもよいし、他の装置により撮像された画像でもよい。
後述するように差分抽出部１０４により照合画像差分が抽出され、照合画像差分記憶部１１３により照合画像差分が記憶された後は、点灯画像格納部１４１は照合点灯画像を削除してもよい。
また、点灯画像格納部１４１は、移動体検出装置１００の稼動後の人が通行する可能性がある状態で画像取得装置３００により撮像された画像、つまり、実施の形態４で説明した判定対象点灯画像を格納する。
点灯画像格納部１４１は、照合画像格納部及び判定対象画像格納部の機能を果たす。
なお、図８では、点灯画像格納部１４１が照合点灯画像及び判定対象点灯画像を格納することとしているが、照合点灯画像のみを格納する手段と判定対象点灯画像のみを格納する手段に分離してもよい。
【００６７】
消灯画像格納部１４２は、発光面が消灯中に撮影された画像を格納する。
より具体的には、消灯画像格納部１４２は、移動体検出装置１００の稼動前の人の通行がない状態で撮像された画像、つまり、照合点灯画像の撮像時と同じ環境下で撮像された消灯している発光面の画像を照合消灯画像として格納する。
照合点灯画像は画像取得装置３００により撮像された画像でもよいし、他の装置により撮像された画像でもよい。
後述するように差分抽出部１０４により照合画像差分が抽出され、照合画像差分記憶部１１３により照合画像差分が記憶された後は、消灯画像格納部１４２は照合消灯画像を削除してもよい。
また、消灯画像格納部１４２は、移動体検出装置１００の稼動後の人が通行する可能性がある状態で画像取得装置３００により撮像された画像、つまり、実施の形態４で説明した判定対象消灯画像を格納する。
消灯画像格納部１４２は、照合画像格納部及び判定対象画像格納部の機能を果たす。
なお、図８では、消灯画像格納部１４２が照合消灯画像及び判定対象消灯画像を格納することとしているが、照合消灯画像のみを格納する手段と判定対象消灯画像のみを格納する手段に分離してもよい。
【００６８】
照合画像差分記憶部１１３は、差分抽出部１０４により抽出された照合画像差分を記憶する。
つまり、本実施の形態では、光源抽出部１０３は、照合点灯画像と照合消灯画像から発光面部分を抽出し、差分抽出部１０４は照合点灯画像の発光面部分と照合消灯画像の発光面部分を比較して照合点灯画像と照合消灯画像との差分を照合画像差分として抽出し、照合画像差分記憶部１１３に記憶させる。
また、差分抽出部１０４は、光源抽出部１０３により発光面部分が抽出された後、判定対象点灯画像と判定対象消灯画像とを比較して判定対象点灯画像と判定対象消灯画像との差分を判定対象画像差分として抽出し、照合画像差分と判定対象画像差分とを比較して人の通路での通行の有無を判定する。より具体的には、差分抽出部１０４は、照合画像差分と判定対象画像差分との差分を抽出し、抽出した差分が所定の閾値以上である場合に人が通路を通行していると判定する。
【００６９】
図１０及び図１１は、本実施の形態に係る移動体検出装置１００の動作の概要を示す。
図１０は、人が通路を通行していない場合を示し、図１１は人が通路を通行している場合を示している。
【００７０】
図１０において、照合点灯画像では、人がいないので、線状光源装置２００の発光面全体が発光している（明るい状態）。
一方、照合消灯画面では、消灯中なので、発光面全体で暗い状態である。
照合点灯画面と照合消灯画面で差分を抽出すると、照合画像差分は、発光面全体で差があることになる。
判定対象点灯画像においても、人がいないので、線状光源装置２００の発光面全体が発光している（明るい状態）。
一方、判定対象消灯画面では、消灯中なので、発光面全体で暗い状態である。
判定対象点灯画面と判定対象消灯画面で差分を抽出すると、判定対象画像差分は、発光面全体で差があることになる。
そして、照合画像差分と判定対象画像差分で差分を抽出すると、両者ともに「発光面全体で差がある」状態なので、両者には差がない。
このように、照合画像差分と判定対象画像差分との間に差がない場合は、人が通行していないと判定できる。
【００７１】
他方、図１１において、判定対象点灯画像では、線状光源装置２００の発光面全体の中で通行中の人物に隠されていない部分は発光しており（明るい状態）、通行中の人物に隠された部分は暗い状態である。
また、判定対象消灯画面では、消灯中なので、発光面全体で暗い状態である。
このように、人が通行している場合は、判定対象点灯画像と判定対象消灯画像との輝度上の差分を抽出すると、判定対象画像差分は発光面の一部（人物に隠されていない部分）にしかない。
そして、照合画像差分と判定対象画像差分で差分を抽出すると、両者には大きな差がある。
このように、照合画像差分と判定対象画像差分で差がある場合は人が通行していると判断することができる。
このため、人数計数部１０５は照合画像差分と判定対象画像差分の差が所定の閾値以上の場合は、人が通行していると判断する。閾値は、例えば、発光面部分の面積の１０％〜４０％のうちの任意の値とすることが考えられる。つまり、閾値を１０％とする場合は、図１１の例において、判定対象画像差分における「差なし」の割合が発光面全体の面積に対して１０％以上である場合は、人が通行していると判断する。
【００７２】
次に、本実施の形態に係る光源抽出部１０３、差分抽出部１０４及び人数計数部１０５の動作例を図１７及び図１８のフローチャートを参照して説明する。
図１７は、照合点灯画像と照合消灯画像から照合画像差分を抽出する際の処理フローを示し、図１８は、判定対象点灯画像と判定対象消灯画像から判定対象画像差分を抽出し、判定対象画像差分と照合画像差分とを比較して通行の有無を判定する際の処理フローを示す。
【００７３】
図１７において、まず、光源抽出部１０３が点灯画像格納部１４１及び消灯画像格納部１４２から、照合点灯画像及び照合消灯画像を入力する（Ｓ１７０１）。
次に、光源抽出部１０３が入力した照合点灯画像及び照合消灯画像のそれぞれから発光面部分を抽出する（Ｓ１７０２）。
次に、差分抽出部１０４が照合点灯画像の発光面部分と照合消灯画像の発光面部分を比較して、輝度上の差分を抽出する（Ｓ１７０３）。
そして、差分抽出部１０４は、抽出した差分を照合画像差分として照合画像差分記憶部１１３に記憶させる（Ｓ１７０４）。
【００７４】
次に、図１８において、まず、光源抽出部１０３が点灯画像格納部１４１及び消灯画像格納部１４２から、画像取得装置３００により連続して撮像された判定対象点灯画像及び判定対象消灯画像をそれぞれ１つずつ入力する（Ｓ１８０１）。
次に、光源抽出部１０３が入力した判定対象点灯画像及び判定対象消灯画像のそれぞれから発光面部分を抽出する（Ｓ１８０２）。
次に、差分抽出部１０４が判定対象点灯画像の発光面部分と判定対象消灯画像の発光面部分を比較して、輝度上の差分を判定対象画像差分として抽出する（Ｓ１８０３）。
次に、差分抽出部１０４は、照合画像差分記憶部１１３から照合画像差分を読み出すとともに、判定対象画像差分と照合画像差分を比較して判定対象画像差分と照合画像差分との差分を抽出する（Ｓ１８０４）。
そして、差分抽出部１０４は、抽出した差分が所定の閾値以上であるか否かを判断し（Ｓ１８０５）、差分が閾値以上である場合（Ｓ１８０５でＹＥＳ）は、人物が通過中と判断する。
そして、差分抽出部１０４は、現在の状態フラグを確認する（Ｓ１８０９）。
状態フラグが「通過中」である場合（Ｓ１８０９で通過中）は、処理がＳ１８０１に戻り、光源抽出部１０３が次の判定対象点灯画像及び判定対象消灯画像を入力する。
状態フラグが「待機中」である場合（Ｓ１８０９で待機中）は、差分抽出部１０４は状態フラグを「通過中」に変更する（Ｓ１８１０）。
【００７５】
一方、Ｓ１８０５において、差分が閾値未満である場合は、差分抽出部１０４は、人物が通行していないと判断する。
そして、差分抽出部１０４は、状態フラグを確認し（Ｓ１８０６）、「待機中」であれば、処理がＳ１８０１に戻り、光源抽出部１０３が次の判定対象点灯画像及び判定対象消灯画像を入力する。「通過中」であれば、線状光源装置２００及び画像取得装置３００の前を人が通過し終えた状態であるので、人数計数部１０５が、計数値を１つ加算する（Ｓ１８０７）。
そして、差分抽出部１０４が状態フラグを「待機中」に変更した後（Ｓ１８０８）、処理がＳ１８０１に戻り、光源抽出部１０３が次の判定対象点灯画像及び判定対象消灯画像を入力する。
【００７６】
本実施の形態によれば、照合画像差分と判定対象画像差分とを比較するため、照合画像撮像時（移動体検出装置１００の稼動前）の撮像環境（線状光源装置２００以外の光源の有無、線状光源装置２００以外の光源の光の強さ）と、判定対象画像撮像時（移動体検出装置１００の稼動後）の撮像環境との差異を吸収することができ、高精度な移動体の検出を行うことができる。
例えば、照合画像撮像時が昼間であり、判定対象画像撮像時が夜間であれば、窓等から入射する日光の有無等により移動体検出精度上の影響を受ける可能性があるが、本実施の形態では、照合画像差分と判定対象画像差分という差分同士を比較するので、このような影響を排除することができる。
【００７７】
また、本実施の形態によれば、照合画像差分と判定対象画像差分とを比較するため、外乱光の影響を排除して正確に通行を検出することができる。
外乱光による影響が問題になるのは、主に、人が存在する場合に人に外乱光が反射し、光源が点灯していると誤認識され、人が通行していないとの判断が行われる場合である。
本実施の形態では、判定対象点灯画像と判定対象消灯画像の差分（判定対象画像差分）は、人に外乱光があたって光源が点灯していると認識される場合は差分無しとなる。つまり、人が通行しており、人に外乱光があたっている場合は、光源が点灯している場合（判定対象点灯画像）においても、光源が消灯している場合（判定対象消灯画像）においても、発光面からの光が人により遮光されている部分においても外乱光により発光しているように撮像されているので、判定対象画像差分においては外乱光で発光しているように誤認識される箇所も差がないと判断される。
そして、照合画面差分と判定対象画面差分との比較においては、人に外乱光があたって光源が点灯していると認識される場合は差分有りと認識される。
このように、本実施の形態によれば、人に外乱光があたって光源が点灯していると認識される場合にも、人が存在していると判定されるために誤検知がなくなる。
【００７８】
実施の形態８．
本実施の形態では、ドア、廊下などの通路において、人物が通過する開口部を挟んで線状光源と画像取得装置を配置し、取得時刻の異なる複数の映像について画像上の光源の領域を比較することにより人物を計数し、取得時刻の異なる複数の映像について画像上の動きを抽出することにより人物の移動方向を検出する装置において、複数の画像撮像装置を用いて見逃しや過剰検出を防止する例を説明する。
【００７９】
実施の形態１〜７で説明したシステムは、１つの線状光源と１つの画像取得装置により、通過人数と通過方向を計測するものである。
具体的には、ドア、廊下などの通路において、１つの線状光源と１つの画像取得装置を開口部を挟んで対向して配置し、線状光源と画像取得装置との間を人が通過することにより、画像取得装置へ届く線状光源の光が遮光されることをもって通過と人数を計測し、同時に画像取得装置に線状光源の光が遮光された時の画像からオプティカルフローによって通過方向を判別するものである。
【００８０】
実施の形態１〜７の場合、画像取得装置（カメラ）の視野内に通過する人の肩位置が含まれており、かつ、カメラレンズの中心と通過する人の肩位置を結んだ延長線上に線状光源が存在していることが前提である。
なぜなら、例えばカメラ視野内に肩位置が含まれており、かつ、カメラレンズの中心と通過する人の肩位置を結んだ延長線上に線状光源が含まれている場合、画像処理によって得られる線状光源の遮光有無を時系列に並べた画像は、図１９の通り１つの固まりとして現れる。
しかしながら、もしカメラ視野内に通過する人の肩位置が含まれていない場合、図２０に示すように腕と胴体が一体となった画像とならず、あたかも分離している２つの物体が存在しているかのような画像となる。
【００８１】
実施の形態１〜７のシステムでは、線状光源と画像取得装置が１つであるため、以下のようなケースが生じる。
たとえば、図２７に示すように、１つの画像取得装置を床面からの高さ９０ｃｍ程度の低い位置に設置した場合、身長が１２０ｃｍ程度の背の低い人物でも見逃しなく検知することが可能である。
しかし、ここで身長が１９０ｃｍ程度の背の高い人物が通過した場合、通過時の腕と胴体が分離されてしまい、２人が通過したと検知されてしまう可能性（過剰検知の可能性）がある。
なお、図２７に示す（１）は身長１９０ｃｍの人が通路の左側を歩いた際のシルエットを示しており、（２）は身長１９０ｃｍの人が通路の右側を歩いた際のシルエットを示しており、身長１９０ｃｍの人が二人並んで歩いているわけではない。
同様に、（３）は身長１２０ｃｍの人が通路の左側を歩いた際のシルエットを示しており、（４）は身長１２０ｃｍの人が通路の右側を歩いた際のシルエットを示しており、身長１２０ｃｍの人が二人並んで歩いているわけではない。
【００８２】
一方、過剰検知をしないように、例えば図２８に示すように床面からの高さ１５０ｃｍ程度の高い位置に１つの画像取得装置を設置した場合は、逆に身長が１２０ｃｍ程度の背の低い人物が線状光源２００を遮光せず、見逃してしまう可能性がある。
【００８３】
このように線状光源と画像取得装置が１つづつしかないシステムは画像取得装置の設置位置によって見逃しや過剰検知などの可能性がある。
【００８４】
図２１は、本実施の形態に係るシステム構成例を示している。
図２１は図１に示す構成に対応しており、図１では１つの画像取得装置３００を用いているが、図２１では、画像取得装置Ａ３００ａと画像取得装置Ｂ３００ｂの２つを用いる。
また、図２１では、画像取得装置Ａ３００ａと画像取得装置Ｂ３００ｂの二系統に対応させて、照合画像格納部１０１、判定対象画像格納部１０２、光源抽出部１０３、差分抽出部１０４も二系統とし、画像取得装置Ａ３００ａに対しては照合画像格納部Ａ１０１ａ、判定対象画像格納部Ａ１０２ａ、光源抽出部１０３ａ、差分抽出部１０４ａを配置し、画像取得装置Ｂ３００ｂに対しては照合画像格納部Ｂ１０１ｂ、判定対象画像格納部Ｂ１０２ｂ、光源抽出部１０３ｂ、差分抽出部１０４ｂを配置している。
人数計数部１０５、フロー抽出部１０６及び方向判定部１０７は１つである。
【００８５】
また、図５に示す構成に対応させて、図２２に示す構成であってもよい。
つまり、図５では１つの画像取得装置３００を用いているが、図２２では、画像取得装置Ａ３００ａと画像取得装置Ｂ３００ｂの２つを用いる。
また、図２２では、画像取得装置Ａ３００ａと画像取得装置Ｂ３００ｂの二系統に対応させて、判定対象点灯画像格納部１２１、判定対象消灯画像格納部１２２、光源抽出部１０３、差分抽出部１０４も二系統とし、画像取得装置Ａ３００ａに対しては判定対象点灯画像格納部Ａ１２１ａ、判定対象消灯画像格納部Ａ１２２ａ、光源抽出部１０３ａ、差分抽出部１０４ａを配置し、画像取得装置Ｂ３００ｂに対しては判定対象点灯画像格納部Ｂ１２１ｂ、判定対象消灯画像格納部Ｂ１２２ｂ、光源抽出部１０３ｂ、差分抽出部１０４ｂを配置している。
同期制御部１０９、人数計数部１０５、フロー抽出部１０６及び方向判別部１０７は１つである。
【００８６】
図２１及び図２２の構成のいずれにおいても、画像取得装置Ａ３００ａと画像取得装置Ｂ３００ｂは上下方向に離間して配置され、各々が線状光源２００の発光面（６０ｃｍ）を撮影する。
例えば、図２３に示すように、画像取得装置Ａ３００ａは床面から１５０ｃｍの位置に配置し、画像取得装置Ｂ３００ｂは床面から９０ｃｍの位置に配置する。
図２３に示す例は、幅９０ｃｍの扉の右側に、２５ｃｍの距離をおいて画像取得装置Ａ３００ａと画像取得装置Ｂ３００ｂに上下に並べて二つ配置し（線状光源２００から画像取得装置３００までは１１５ｃｍ）、左側に線状光源２００を配置した構成である。
図中、各画像取得装置３００と線状光源２００を結ぶ２本の破線（‐‐‐‐）で示す領域は各画像取得装置から線状光源をとらえるための視野範囲を示している。一方、一点鎖線（‐・‐・‐）で示す領域は、通過人物の顔をとらえるための視野範囲を示す。
この構成によれば、下側の画像取得装置Ｂ３００ｂの視野が６７度あれば光源および顔の両方をとらえることが可能である。なお、通過人物の顔を撮影するのは、セキュリティ目的又は犯罪捜査等のために通過人物の顔を確認するためであり、通過人数の計数のためには必ずしも必要ではない。
【００８７】
この構成の長所は、設置距離が変化しても設置の構成にあまり影響しない点である。
たとえば図２４に同様の構成で設置距離が１８０ｃｍ（線状光源２００から画像取得装置３００までが１８０ｃｍ）になった場合を示す。
視野角に多少変化があるが、基本的な構成を変える必要はない。
【００８８】
図２３及び図２４では、線状光源の長さを６０ｃｍ、画像取得装置間の距離を同様に６０ｃｍとし、双方床面から９０ｃｍの高さに設置する場合を示した。
この配置は、身長１２０ｃｍから１９０ｃｍの人物が歩行通過する場合に見逃しなくかつ過剰検知が少なくなるという特長がある。
身長１２０ｃｍの人物は、下方の画像取得装置Ｂ３００ｂを必ず横切る。身長１９０ｃｍの人物は下方の画像取得装置Ｂ３００ｂを必ず横切るが、腕の部分と胴体の部分が別々に横切る可能性があり、その場合に過剰検知となる可能性が高い。
従って、上方の画像取得装置Ａ３００ａで取得された画像で腕の部分と胴体の部分が一体となっていれば、上方の画像取得装置Ａ３００ａの人数計数部の結果を信頼する。
【００８９】
次に、本実施の形態に係る移動体検出装置１００の動作例を説明する。
まず、図２３及び図２４の構成のいずれにおいても差分抽出部１０４ａ及び差分抽出部１０４ｂまでの処理は、実施の形態１又は実施の形態４で示した動作と同様であり、人数計数部１０５の処理が異なる。
【００９０】
つまり、図２３の構成では、照合画像格納部Ａ１０１ａ及び照合画像格納部Ｂ１０１ｂは、それぞれ、対応する画像取得装置３００が撮像した、点灯している発光面を撮像した画像であって発光面からの光が遮られていない画像を照合画像として格納し、また、判定対象画像格納部Ａ１０２ａ及び判定対象画像格納部Ｂ１０２ｂは、人が通路を通行する可能性があり線状光源２００の発光面が点灯している状況において対応する画像取得装置３００が一定周期ごとに撮像した複数の画像を撮影順序に従って複数の判定対象画像として格納する。
光源抽出部１０３ａ及び光源抽出部１０３ｂは、それぞれ、対応する照合画像格納部１０１の判定対象画像から発光面部分を抽出する。
また、差分抽出部１０４ａ及び差分抽出部１０４ａは、それぞれ、対応する光源抽出部１０３が抽出した判定対象画像の発光面部分と照合画像の発光面部分を時系列に沿って比較し、時系列に沿って差分を抽出する。
【００９１】
また、図２４の構成では、判定対象点灯画像格納部Ａ１２１ａ及び判定対象点灯画像格納部Ｂ１２１ｂは、それぞれ、対応する画像取得装置３００が撮像した発光面点灯中の画像を判定対象点灯画像として格納し、判定対象消灯画像格納部Ａ１２２ａ及び判定対象消灯画像格納部Ｂ１２２ｂは、それぞれ、対応する画像取得装置３００が撮像した発光面消灯中の画像を判定対象消灯画像として格納する。
光源抽出部１０３ａ及び光源抽出部１０３ｂは、それぞれ、対応する判定対象点灯画像と判定対象消灯画像の各々から発光面部分を抽出する。
また、差分抽出部１０４ａ及び差分抽出部１０４ａは、それぞれ、対応する光源抽出部１０３が抽出した判定対象点灯画像と判定対象消灯画像の発光面部分を時系列に沿って比較し、判定対象点灯画像と判定対象消灯画像との差分を時系列に沿って抽出する。
【００９２】
そして、人数計数部１０５は、差分抽出部１０４ａにより時系列に従って抽出された差分の時間経過による遷移状況（例えば、図１９又は図２０の画像）と、差分抽出部１０４ｂにより時系列に従って抽出された差分の時間経過による遷移状況（例えば、図１９又は図２０の画像）を解析して、通行人数を計数する。
人数計数部１０５は、差分抽出部１０４ａが抽出した差分から導出される人数と、差分抽出部１０４ｂが抽出した差分から導出される人数が同じであれば、その人数を通行人数とする。
また、人数が一致していない場合は、人数計数部１０５は、一致していない通行人数と、通行人数が一致していない画像取得装置３００の位置関係とに基づき、いずれかの通行人数を選択する。
たとえば、上側の画像取得装置Ａ３００ａの系統である差分抽出部１０４ａが抽出した差分から導出される人数が１人であり、下側の画像取得装置Ｂ３００ｂの系統である差分抽出部１０４ｂが抽出した差分から導出される人数が２人の場合は、人数計数部１０５は通行人数を１人と判断する。この場合は、背の高い人物が通行し、下側の画像取得装置Ｂ３００ｂでは胴体と腕が分離している画像を取得したと考えられる。
また、上側の画像取得装置Ａ３００ａの系統である差分抽出部１０４ａが抽出した差分から導出される人数が０人であり、下側の画像取得装置Ｂ３００ｂの系統である差分抽出部１０４ｂが抽出した差分から導出される人数が１人の場合は、人数計数部１０５は通行人数を１人と判断する。この場合は、背の低い人物が通行し、上側の画像取得装置Ａ３００ａでは当該人物の画像を取得できなかったと考えられる。
【００９３】
また、人数が一致しない場合の別の方法として、人数計数部１０５は、例えば、人数の多い方を採用する。これにより、一方の画像取得装置での見逃しを防止し、より安全な人数計数を行える。
また逆に、人数が一致しない場合に、人数の少ない方を採用することもできる。
これにより、システムの過剰な検出を抑止することも可能である。
いずれを採用するかは、システムが要求される安全性の高さにより決定すればよい。
またこれらの計数方法は一例であって、その他の方法であっても構わない。
【００９４】
また、例えばカメラ設置位置によっては二つの差分結果から、三角測量の原理を用いて、物体がどこを通過しているかを計算することも可能である。
また、このような構成により、フロー抽出部１０６で観測されるフローの平均値を予測し、より高精度なフロー抽出、および方向判別も可能となる。
【００９５】
なお、以上の説明では、画像取得装置が２つの例を示しているが、３つ以上であっても構わない。画像取得装置を増やすことによる主な効果は、いろいろな高さの人物やいろいろな通過位置を想定したときに、人数計数の見逃しを減らせることである。
【００９６】
このように、本実施の形態によれば、通行人の見逃しをなくすとともに、過剰検知を少なくし、検知性能を向上させることが可能である。
【００９７】
実施の形態９．
本実施の形態では、２つの線状光源２００と２の画像取得装置３００を用いる構成例を図２５に示す。
図２５では、線状光源２００および画像取得装置３００が一体となった装置を作成し、左右に相互に対向するようにして配置した構成を示している。
例えば、図２９に示すように、線状光源２００の発光面２０１を二つに分け、発光面２０１がない中央部分に画像取得装置３００のレンズを配置することで、画像取得装置３００は対向する線状光源２００の発光面２０１を撮影することができる。なお、線状光源２００と画像取得装置３００の一体化の方法は、図２９に示す例に限らない。
また、各画像取得装置３００及び各画像取得装置３００に接続している移動体検出装置１００の動作は実施の形態８に示した通りであり、説明を省略する。
また、図２６に示すように線状光源２００の上部又は下部に画像取得装置３００を配置した一体型装置を左右に相互に対向するように配置してもよい。
【００９８】
このように線状光源２００と画像取得装置３００を一体にすることで、左右の装置構成を共通にすることができ、量産効果などによりコストを低減させることができる。
またこの配置であっても、身長１２０ｃｍから１９０ｃｍの人物が歩行通過する場合に見逃しなくかつ過剰検知が少なくすることが可能となる。
【００９９】
なお、設置の制約、安全性の要求、その他制約条件によっては上記実施の形態８および本実施の形態以外の配置であっても構わない。
【０１００】
実施の形態１０．
本実施の形態では、実施の形態１〜９で説明した画像取得装置３００にＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）センサを用いる構成を説明する。
ＣＭＯＳセンサはＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）センサに比べて安価であるという特長を持つが、こうしたＣＭＯＳセンサは反面、ローリングシャッターであることが多い。
ローリングシャッターとは、全画素が同時刻に電子シャッターを切る（これをグローバルシャッターという）のではなく、連接する各画素が次々と電子シャッターを切っていく方式をいう。
ローリングシャッターの場合、静物であれば問題ないが、動物の場合には動きの方向によって対象画像に伸縮、膨張、歪が生じる。
【０１０１】
実施の形態１〜９で説明した画像取得装置３００の場合、人物が画像取得装置３００を横切る方向に移動することから、このローリングシャッターの歪の影響を最小限とするために、シャッターが移動する方向が上下となるように、ＣＭＯＳセンサを設置する。
通常、ローリングシャッターは水平方向に移動するため、その場合ＣＭＯＳセンサをポートレート方向で利用することになる。このようにすれば、対象画像の歪は最少となる。ただし、移動方向によっては伸縮、膨張が生じる。
あるいは逆に、伸縮、膨張の影響を最小とするために、ＣＭＯＳセンサをランドスケープ方向で利用することも考えられる。この場合、対象物は歪を生じる。
しかしながら、対象物の速度がフローによって求められたなら、これらの歪を補正し、元の画像に戻すことも可能である。
【０１０２】
このような構成により、低コストのローリングシャッターを持つＣＭＯＳセンサであっても、品質の高い画像を残すことができる。
【０１０３】
最後に、実施の形態１〜１０に示した移動体検出装置１００のハードウェア構成例について説明する。
移動体検出装置１００のハードウェア構成として、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク装置、通信ボード等をバスにて接続する。
この場合、移動体検出装置１００の内部要素として示している機能（「〜部」）を実現するプログラムを例えば磁気ディスク装置に格納し、ＣＰＵがこれらプログラムを適宜読み出すことで、各機能を実行する。
【０１０４】
また、ＲＡＭには、ＣＰＵに実行させるオペレーティングシステムのプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。
また、ＲＡＭには、ＣＰＵによる処理に必要な各種データが格納される。
【０１０５】
また、ＲＯＭには、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）プログラムが格納され、磁気ディスク装置にはブートプログラムが格納されている。
移動体検出装置１００の起動時には、バスのＢＩＯＳプログラム及び磁気ディスク装置のブートプログラムが実行され、ＢＩＯＳプログラム及びブートプログラムによりオペレーティングシステムが起動される。
【０１０６】
ファイル群には、実施の形態１〜１０の説明において、「〜の判断」、「〜の判定」、「〜の抽出」、「〜の計算」、「〜の比較」、「〜の検出」、「〜の設定」、「〜の登録」、「〜の選択」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」の各項目として記憶されている。
【０１０７】
また、実施の形態１〜１０で説明しているフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭのメモリ、ＦＤＤのフレキシブルディスク、ＣＤＤのコンパクトディスク、磁気ディスク装置の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バスや信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
【０１０８】
また、実施の形態１〜１０の説明において「〜部」として説明しているものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明しているものは、バスに記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵにより読み出され、ＣＰＵにより実行される。すなわち、プログラムは、実施の形態１〜１０の「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、実施の形態１〜１０の「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【符号の説明】
【０１０９】
１００  移動体検出装置、１０１  照合画像格納部、１０２  判定対象画像格納部、１０３  光源抽出部、１０４  差分抽出部、１０５  人数計数部、１０６  フロー抽出部、１０７  方向判別部、１０８  画像記録部、１０９  同期制御部、１１０  差分検出フィルタ部、１１１  光源形状検証部、１１２  線分領域記憶部、１１３  照合画像差分記憶部、１２１  判定対象点灯画像格納部、１２２  判定対象消灯画像格納部、１３１  奇数フィールド画像格納部、１３２  偶数フィールド画像格納部、１４１  点灯画像格納部、１４２  消灯画像格納部、２００  線状光源装置、３００  画像取得装置、４００  ドア。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図１９】
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【図２０】
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