(57)【要約】【課題】人混みを撮像した画像に基づいて、人混みに含まれる人数を計測することができるようにすること。【解決手段】人数計測装置は、複数の人を撮像した動画像の１フレームを構成する画像を入力し、入力した画像に対して、人を撮像した場合に画像の各部において期待される頭部の大きさに応じた頭部モデルを位置をずらしつつ設定する頭部モデル設定部と、設定された頭部モデルに基づいて、画像に含まれる人の頭部を抽出する頭部抽出部と、動画像に含まれる複数の画像の間で抽出された頭部を互いに関連付ける頭部関連付け部と、互いに関連付けられた頭部の軌跡の本数に基づいて動画像に含まれる人数を計測する人数計測部と、を備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の人を撮像した動画像の１フレームを構成する画像を入力し、入力した画像に対して、人を撮像した場合に画像の各部において期待される頭部の大きさに応じた頭部モデルを位置をずらしつつ設定する頭部モデル設定部と、
設定された前記頭部モデルに基づいて、前記画像に含まれる人の頭部を抽出する頭部抽出部と、
前記動画像に含まれる複数の画像の間で抽出された頭部を互いに関連付ける頭部関連付け部と、
互いに関連付けられた頭部の軌跡の本数に基づいて前記動画像に含まれる人数を計測する人数計測部と、を備えていることを特徴とする人数計測装置。
【請求項２】
撮像された空間に対する空間座標と前記動画像の画面座標との対応関係を決定する座標決定部をさらに備え、
前記頭部モデル設定部は、前記対応関係を参照して前記頭部モデルの大きさを決定することを特徴とする、請求項１に記載の人数計測装置。
【請求項３】
前記頭部抽出部は、前記頭部モデルの輪郭におけるエッジを探索することによって頭部を抽出するエッジ探索部をさらに備えていることを特徴とする、請求項１又は２に記載の人数計測装置。
【請求項４】
前記エッジ探索部は、前記頭部モデルの輪郭に対して前記エッジが所定の割合以上検出された場合に限り、人の頭部として抽出することを特徴とする、請求項３に記載の人数計測装置。
【請求項５】
前記頭部抽出部は、抽出された頭部が人の頭部であるか否かを学習機能に基づいて判定する頭部認識部をさらに備えていることを特徴とする、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の人数計測装置。
【請求項６】
前記頭部関連付け部は、抽出された頭部のうちの位置が近いもの、又は、特徴量が近いものを互いに関連付けることを特徴とする、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の人物計測装置。
【請求項７】
前記人数計測部は、前記軌跡のうちの所定の条件を満たすものの本数に基づいて前記動画像に含まれる人数を計測することを特徴とする人数計測装置。
【請求項８】
前記所定の条件は、所定の期間に所定の領域を通過した軌跡であることを特徴とする、請求項７に記載の人数計測装置。
【請求項９】
前記動画像は、複数の人を斜め上方から撮像した動画像であることを特徴とする、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の人数計測装置。
【請求項１０】
前記頭部モデルは、楕円であることを特徴とする、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の人数計測装置。
【請求項１１】
コンピュータによる人数計測方法であって、
ＣＰＵが、複数の人を撮像した動画像の１フレームを構成する画像に対して、人を撮像した場合に画像の各部において期待される頭部の大きさに応じた頭部モデルを位置をずらしつつ設定する工程と、
ＣＰＵが、設定された前記頭部モデルに基づいて、前記画像に含まれる人の頭部を抽出する工程と、
ＣＰＵが、前記動画像に含まれる複数の画像の間で抽出された頭部を互いに関連付ける工程と、
ＣＰＵが、互いに関連付けられた頭部の軌跡の本数に基づいて前記動画像に含まれる人数を計測する工程と、を含むことを特徴とする人数計測方法。
【請求項１２】
複数の人を撮像した動画像の１フレームを構成する画像を入力する処理と、
入力された画像に対して、人を撮像した場合に画像の各部において期待される頭部の大きさに応じた頭部モデルを位置をずらしつつ設定する処理と、
設定された前記頭部モデルに基づいて、前記画像に含まれる人の頭部を抽出する処理と、
前記動画像に含まれる複数の画像の間で抽出された頭部を互いに関連付ける処理と、
互いに関連付けられた頭部の軌跡の本数に基づいて前記動画像に含まれる人数を計測する処理と、コンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は人数計測装置、方法及びプログラムに関し、特に、人混みを撮像した動画像を参照して人混みに含まれる人数を計測する人数計測装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人物を検出して計数する方法として、対象とする空間の入退口に機械ゲート又は検知センサを設け、通過人数に基づいて空間内の人数を把握する方法がある。
【０００３】
また、画像処理による方法として、鉛直上方に設置されたカメラを用い、下方を通過する人物のオプティカルフローを検知して計数する方法、又は、顔認識による計数方法がある。
【０００４】
特許文献１において、建屋内または室内に滞留する人数を計測するシステムが記載されている。
【０００５】
特許文献２において、人の検出及び追跡のために情景の内容の分析を実行するためのコンピュータに基づくシステムが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−２１７２８９号公報
【特許文献２】特表２００８−５４２９２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記の機械ゲート等を設ける方法は、出入り口の多い空間、又は開いた空間に対して適用することは困難である。閉じた空間の全ての出入り口に機械ゲート等を設置する必要があるからである。
【０００８】
上記の画像処理による方法も、利用可能な画角が制限されるため、通常の場合は広域を対象とすることができず、閉じた空間においてのみ適用し得る。
【０００９】
特許文献１に記載されたシステムによると、複数台のカメラを配置し、これらのカメラによって同一の空間を撮像する必要があることから、屋内等の狭い領域に含まれる人数を計測する場合に適用範囲が限られる。
【００１０】
ところで、多くの人物が密集している場合には、映像に基づいて人物を計数することは、特に困難となる。人物が互いに頻繁に隠蔽され、個々の人物を分離して検出することが困難となるからである。特許文献２に記載されたシステムにおいては、前景である人物と背景との境界がブロブの輪郭として抽出される必要があることから、多くの人物が密集している場合には、人物の検出が困難となる。
【００１１】
そこで、人混みを撮像した画像に基づいて、人混みに含まれる人数を計測することができるようにすることが課題となる。本発明の目的は、かかる課題を解決する人数計測装置、方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の第１の視点に係る人数計測装置は、
複数の人を撮像した動画像の１フレームを構成する画像を入力し、入力した画像に対して、人を撮像した場合に画像の各部において期待される頭部の大きさに応じた頭部モデルを位置をずらしつつ設定する頭部モデル設定部と、
設定された頭部モデルに基づいて、画像に含まれる人の頭部を抽出する頭部抽出部と、
動画像に含まれる複数の画像の間で抽出された頭部を互いに関連付ける頭部関連付け部と、
互いに関連付けられた頭部の軌跡の本数に基づいて動画像に含まれる人数を計測する人数計測部と、を備えている。
【００１３】
本発明の第２の視点に係る人数計測方法は、コンピュータによる人数計測方法であって、
ＣＰＵが、複数の人を撮像した動画像の１フレームを構成する画像に対して、人を撮像した場合に画像の各部において期待される頭部の大きさに応じた頭部モデルを位置をずらしつつ設定する工程と、
ＣＰＵが、設定された頭部モデルに基づいて、画像に含まれる人の頭部を抽出する工程と、
ＣＰＵが、動画像に含まれる複数の画像の間で抽出された頭部を互いに関連付ける工程と、
ＣＰＵが、互いに関連付けられた頭部の軌跡の本数に基づいて動画像に含まれる人数を計測する工程と、を含む。
【００１４】
本発明の第３の視点に係るプログラムは、
複数の人を撮像した動画像の１フレームを構成する画像を入力する処理と、
入力された画像に対して、人を撮像した場合に画像の各部において期待される頭部の大きさに応じた頭部モデルを位置をずらしつつ設定する処理と、
設定された頭部モデルに基づいて、画像に含まれる人の頭部を抽出する処理と、
動画像に含まれる複数の画像の間で抽出された頭部を互いに関連付ける処理と、
互いに関連付けられた頭部の軌跡の本数に基づいて動画像に含まれる人数を計測する処理と、コンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明に係る人数計測装置、方法及びプログラムによると、人混みを撮像した画像に基づいて、人混みに含まれる人物を計数することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る人数計測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係るプログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る人数計測装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第２の実施形態に係る人数計測装置の構成を示すブロック図である。
【図５】第１の実施例における数計測装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】第１の実施例における人数計測装置の動作を説明するための図である。
【図７】第１の実施例における頭部モデル設定部の動作を説明するための図である。
【図８】第１の実施例における撮像画面を一例として示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
（第１の実施形態）
本発明の第１の実施形態に係る人数計測装置について、図面を参照して説明する。
【００１８】
図１は、本実施形態に係る人数計測装置の構成を示すブロック図である。図１を参照すると、人数計測装置１０は、頭部モデル設定部１３、頭部抽出部２０、頭部関連付け部１６、及び、人数計測部１７を備えている。
【００１９】
頭部モデル設定部１３は、複数の人を撮像した動画像の１フレームを構成する画像を入力し、入力した画像に対して、人を撮像した場合に画像の各部において期待される頭部の大きさに応じた頭部モデルを位置をずらしつつ設定する。すなわち、頭部モデルは、画像の各部に対して、適当な大きさで設定される。
【００２０】
頭部モデルは、一例として、楕円としてもよい。動画像は、複数の人を斜め上方から撮像した動画像であることが好ましい。
【００２１】
頭部抽出部２０は、設定された頭部モデルに基づいて、画像に含まれる人の頭部を抽出する。
【００２２】
頭部関連付け部１６は、動画像に含まれる複数の画像の間で抽出された頭部を互いに関連付ける。これによりフレーム間に跨る頭部の軌跡を抽出することができる。頭部関連付け部１６は、抽出された頭部のうちの位置が近いもの、又は、特徴量が近いものを互いに関連付けるようにしてもよい。
【００２３】
人数計測部１７は、互いに関連付けられた頭部の軌跡の本数に基づいて動画像に含まれる人数を計測する。人数計測部１７は、軌跡のうちの所定の条件を満たすものの本数に基づいて動画像に含まれる人数を計測するようにしてもよい。所定の条件は、一例として、所定の期間に所定の領域を通過した軌跡としてもよい。
【００２４】
人数計測装置１０は、さらに、座標決定部１２を備えていてもよい。座標決定部１２は、撮像された空間に対する空間座標と動画像の画面座標との対応関係を決定する。このとき、頭部モデル設定部１３は、決定された対応関係を参照して頭部モデルの大きさを決定することが好ましい。
【００２５】
頭部抽出部２０は、さらにエッジ探索部１４を備えていてもよい。エッジ探索部１４は、頭部モデルの輪郭におけるエッジを探索することによって頭部を抽出する。エッジ探索部１４は、頭部モデルの輪郭に対してエッジが所定の割合以上検出された場合に限り、人の頭部として抽出するようにしてもよい。頭部抽出部２０は、さらに、頭部認識部１５を備えていてもよい。頭部認識部１５は、抽出された頭部が人の頭部であるか否かを学習機能に基づいて判定する。
【００２６】
図２は、人物計測装置を、コンピュータによって実現する場合におけるコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。図２を参照すると、コンピュータ７０は、ＣＰＵ７１、メモリ７２、ハードディスク７３、入力装置７４、及び出力装置７５を備えている。
【００２７】
これらの各部は、バスラインに接続されていてもよい。入力装置７４は、マウス及びキーボードを含んでいてもよい。出力装置７５は、ディスプレイを有していてもよい。ハードディスク７３は、プログラムを記憶するようにしてもよい。ＣＰＵ７１は、人物計測装置１０の各部における処理を実行する。
【００２８】
次に、本実施形態に係る人数計測装置の動作について図面を参照して説明する。図３は、本実施形態に係る人数計測装置の動作を示すフローチャートである。
【００２９】
図３を参照すると、ＣＰＵ７１は、複数の人を撮像した動画像の１フレームを構成する画像を入力する（ステップＳ１）。
【００３０】
ＣＰＵ７１は、入力された画像に対して、人を撮像した場合に画像の各部において期待される頭部の大きさに応じた頭部モデルを位置をずらしつつ設定する（ステップＳ２）。
【００３１】
ＣＰＵ７１は、設定された前記頭部モデルに基づいて、画像に含まれる人の頭部を抽出する（ステップＳ３）。
【００３２】
ＣＰＵ７１は、動画像に含まれる複数の画像の間で抽出された頭部を互いに関連付ける（ステップＳ４）。
【００３３】
ＣＰＵ７１は、互いに関連付けられた頭部の軌跡の本数に基づいて動画像に含まれる人数を計測する（ステップＳ５）。
【００３４】
（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態に係る人数計測装置について、図面を参照して説明する。図４は、本実施形態に係る人数計測装置の構成を示すブロック図である。
【００３５】
図４を参照すると、人数計測装置３０は、動画入力部３１、座標決定部３２、頭部モデル設定部３３、エッジ探索部３４、頭部認識部３５、頭部関連付け部３６、及び人数計測部３７を備えている。これらの各部はそれぞれ次のように動作する。
【００３６】
動画入力部３１は、カメラないし録画機器からの映像を入力する。
【００３７】
座標決定部３２は、動画入力部３１によって撮像された空間と画面内の座標との対応関係をキャリブレーションする。
【００３８】
頭部モデル設定部３３は、座標決定部３２により得られた対応関係に従って、画面内に頭部モデルを設定する。
【００３９】
エッジ探索部３４は、頭部モデル設定部３３により設定された頭部モデルの輪郭に位置するエッジを探索し、条件を満たす初期頭部位置を推定する。
【００４０】
頭部認識部３５は、エッジ探索部３４により推定された初期頭部位置周辺の画像を抽出し、学習認識器を用いて人物の頭部であるか否かの判定を行って頭部検出位置を確定する。
【００４１】
頭部関連付け部３６は、頭部認識部３５により検出された頭部検出位置につき、フレーム間で近接するものを連結して、人物の移動経路を追跡する。
【００４２】
人数計測部３７は、頭部関連付け部３６により得られた移動経路より、画面内の人物を計数する。
【００４３】
次に、本実施形態に係る人数計測装置の全体の動作について説明する。図５は、本実施形態に係る人数計測装置の動作を示すフローチャートである。
【００４４】
図５を参照すると、動画入力部３１は、カメラ又は録画機器からの映像を入力する（ステップＳ１１）。
【００４５】
次に、座標決定部３２は、動画入力部３１へ入力された映像における各フレームを用いて、撮影された空間座標系と、画面座標を対応付けるための画角決定を行う（ステップＳ１２）。ここで、画角を決定する方法は特に制限されず、既知の方法を用いることもできる。
【００４６】
次に、頭部モデル設定部３３は、得られた座標間の対応関係に応じて、画面内に設定すべき頭部モデルを決定する（ステップＳ１３）。頭部モデル設定部３３は、一例として、標準的な頭部の大きさに相当する楕円体を空間内に設置し、これを画像面に投影した場合に、その輪郭を画面内で撮像したときの楕円を頭部モデルとしてもよい。
【００４７】
次に、エッジ探索部３４は、頭部モデル設定部３３によって設定された頭部モデルの輪郭に位置するエッジを探索し、所定の条件を満たす初期頭部位置を推定する（ステップＳ１４）。エッジ探索部３４は、一例として、画像内のモデル輪郭が存在する各画素について、その近傍で輪郭エッジと合致する方向のエッジを探索し、輪郭画素のうち一定以上の割合で所定のしきい値を超えるエッジを検出した場合には、空間内の当該位置に人物頭部が存在すると推定し、これを初期頭部位置としてもよい。
【００４８】
上記のステップＳ１３及びステップＳ１４は、撮像された空間内において人物が存在すると考えられる領域内で、頭部モデルの位置を移動させつつ繰り返される。
【００４９】
次に、頭部認識部３５は、エッジ探索部３４によって推定された初期頭部位置の周辺の画像を抽出し、その近傍に人物の頭部があるか否かを認識し、これが頭部か否かを判定し、頭部検出位置を確定する（ステップＳ１５）。頭部認識部３５は、一例として、初期頭部位置の画像を頭の大きさに合わせて切り出し、決まった大きさとなるよう正規化し、これを類似の頭部画像群に基づいて学習した学習識別機に与え、頭部か否かの判定を行うようにしてもよい。ここで、学習識別機、及び判別に用いる特徴量は、特に制限されず、既知のものを用いることもできる。頭部認識部３５は、かかる処理により、頭部が存在すると判定された初期頭部位置のみを、頭部位置推定結果として確定する。
【００５０】
頭部関連付け部３６は、各フレームにおいて得られた頭部位置推定結果を入力し、フレーム間で位置が近接し同一人物と思われるものを連結することにより、検出された人物を追跡する（ステップＳ１６）。頭部関連付け部３６は、一例として、隣接するフレームにおける頭部位置推定結果を比較し、位置が近接するとともに、人物領域の画像から得られる色分布などの特徴量が近いものを探索し、フレーム間で同一の人物と判断される頭部位置を連結して、これを当該人物の追跡結果としてもよい。
【００５１】
人数計測部３７は、得られた追跡結果を入力し、検出された人物を計数する（ステップＳ１７）。人数計測部３７は、一例として、追跡結果として得られた軌跡のうち、所定の条件を満たすものを選択して計数するようにしてもよい。ここで、所定の条件は、例えば、所定の期間に所定の領域を通過した軌跡としてもよい。
【００５２】
次に、本実施形態に係る人数計測装置の効果について説明する。本実施形態に係る人数計測装置は、隠蔽される可能性の低い人物の頭部形状を手がかりとし、画角に応じた画面内での大きさを想定して個別に検出する。したがって、本実施形態に係る人数計測装置によると、公共空間監視カメラなどでの人物多数が相互に隠蔽している混雑状況の映像に基づいて人物を計数することができる。
【００５３】
なお、実施の形態は上記に限られるものではなく、その他様々な形態での実施が可能である。例えば、上記実施形態においては、単一のカメラの場合について説明したものの、複数のカメラで対象を撮影する環境において、各カメラの画像に対して同一のモデルを投影してそれぞれで並列に処理をするようにしてもよい。また、人数計測装置は、多数の人物が混在する状況において、列を形成して一定の方向に進む人のみを検出し、計数するようにしてもよい。
【実施例】
【００５４】
次に、具体的な実施例を用いて、本発明の実施形態に係る人数計測装置の動作を説明する。ここでは、駅構内での人物群計数への適用を想定した実施例を説明する。
【００５５】
図６は本実施例において、人数計測装置が稼働する環境を模式的に示す図である。図６を参照すると、カメラ１０１は、かかる環境を視野に含むように設置される。本実施例においては、動画入力部３１は、カメラ１０１を有するものとする。なお、動画入力部３１が有するカメラの個数は１つに限られず、複数であってもよい。
【００５６】
撮影領域１０３は監視対象とされる領域であり、本実施例においては、駅構内のプラットフォームとする。対象人物１０２は、プラットフォームに滞在中の乗客を表す。列車１０４は、プラットフォーム１０３の脇に停車中の列車である。
【００５７】
かかる環境においては、列車に対する乗客の乗降が頻繁に発生する。したがって、入退口における計数に基づいて、空間内の人数を算出する方法を適用することが困難である。
【００５８】
まず、座標決定部３２は、カメラ１０１から入力された画像平面上の位置と、撮影領域１０３に設定された世界座標系とを対応づける画角決定を行う（ステップＳ１２）。
【００５９】
座標決定部３２は、キャリブレーションの方法として任意の既知の方法を用いることができる。座標決定部３２は、一例として、撮影される空間に設定された位置が既知の平面上の少なくとも４つ点について、カメラ１０１の映像中において視認できるように、マーカなどで何らかの表示を行い、これを撮影する。この取得フレームより、各点の画像中での座標を取得するが、この座標取得処理は、システム使用者がフレーム中の表示マーカの座標を手動で取得するか、あるいは特定の色・記号を用いて表示したマーカについて、任意の手法による画像処理を用いて決定してもよい。得られた空間内既知点とその画面内座標の組を用いて、画面平面と空間内平面座標との射影変換係数を得る。なお、かかる方法はキャリブレーション方法の一例にすぎず、撮影空間と画像平面とを対応づける方法は、かかる方法に限定されない。
【００６０】
次に、上記処理により撮影空間と画像平面の対応関係が既知であるカメラ１０１によって、駅ホーム内において乗客が移動している環境を撮影した映像の各フレームについて、以下の処理を行う。
【００６１】
まず、頭部モデル設定部３３は、頭部モデルを画面内に設定する（ステップＳ１３）。図７を参照すると、頭部モデル設定部３３は、空間内の人物計数対象とする範囲１０６について、標準的な頭部の大きさに対応する楕円体形状のモデルを、空間内の頭部位置に相当する高さに設置し、これを画像面に投影して頭部の輪郭が画面内に撮像される位置を決定する。図８は、頭部モデル設定部３３によって、撮像された画面上に投影された頭部モデルを示す。
【００６２】
エッジ探索部３４は、かかる画像において、頭部モデルの輪郭が存在する画素の近傍において、画像中に現れるエッジを探索する。エッジ探索部３４は、輪郭画素のうち一定以上の割合で所定のしきい値を超えるエッジを検出した場合には、空間内の当該位置に人物頭部が存在するものと推定し、これを初期頭部位置とする（ステップＳ１４）。エッジ探索部３４による初期頭部位置の探索は、計数対象空間１０６内において、頭部モデルの位置を移動させつつ繰り返し行われる。
【００６３】
頭部認識部３５は、こうして得られた初期頭部位置について、さらにこれが人物の頭であるか否かを確認して絞り込むために、頭部画像を認識する（ステップＳ１５）。頭部認識部３５は、初期頭部位置周辺の画像を頭の大きさに合わせて切り出し、所定の画像サイズ（例えば、６４ｘ６４画素）となるように変形する正規化を行った後、学習機能を備えた装置へ入力し、正規化された画像が頭部か否かを判定する。
【００６４】
学習機能を備えた装置は、別途、多数の頭部画像に基づいて学習しておく必要がある。なお、ここで用いられる学習機能を備えた装置、及び、判別に用いられる特徴量には制限はなく、既知の手法を用いることができる。
【００６５】
頭部認識部３５は、正規化画像が頭部であるものと判定された場合に限り、その初期頭部位置を、頭部位置推定結果として確定する。頭部認識部３５は、得られた初期頭部位置のすべてについて、頭部画像の認識を実施し、複数の頭部位置推定結果を得る。
【００６６】
以上の処理は、フレーム単位で独立に実施されるとともに、所定のフレーム数にわたって繰り返し実施される。
【００６７】
頭部関連付け部３６は、複数の連続フレームにわたる頭部位置推定結果を用い、対象の人物を追跡する隣接フレーム間で距離が所定の閾値よりも短く、かつ、フレーム間の頭部画像の類似度が所定の基準値以上である場合には同一人物とみなし、これを連結する。頭部画像間の類似度は、例えば、画像内の色分布頻度が重複する度合いを用いることができるものの、特に、これに限定されない。頭部関連付け部３６は、複数フレーム中の検出頭部位置につき、連結操作を実施して、当該人物の追跡結果を得る（ステップＳ１６）。
【００６８】
次に、人数計測部３７は、得られた複数の人物の追跡経路を計数する（ステップＳ１７）。人数計測部３７は、経路の特性が所定の条件を満たすものに限定して計数するようにしてもよい。また、人数計測部３７は、経路を分類して、分類された経路ごとに計数するようにしてもよい。人数計測部３７は、一例として、電車のドアに相当する位置など、特定の箇所を特定の方向に移動する人物のみを計数するようにしてもよい。
【００６９】
さらに、人数計測装置３０によって計測された人数は、所定の時間ごとに出力されるようにしてもよい。また、計測された人数は、記憶装置に記録され、その時間的な変化を可視化しつつ、後で確認することができるようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００７０】
本発明に係る人数計測装置、方法及びプログラムは、駅構内その他の開放空間における人物の計数に用いることができ、店舗又はフロア内における動線の解析にも用いることができる。
【符号の説明】
【００７１】
１０、３０  人数計測装置
１１、３１  動画入力部
１２、３２  座標決定部
１３、３３  頭部モデル設定部
１４、３４  エッジ探索部
１５、３５  頭部認識部
１６、３６  頭部関連付け部
１７、３７  人数計測部
２０  頭部抽出部
７０  コンピュータ
７１  ＣＰＵ
７２  メモリ
７３  ハードディスク
７４  入力装置
７５  出力装置
１０１  カメラ
１０２  対象人物
１０３  撮影領域
１０４  列車
１０５  頭部モデル
１０６  計測対象空間
２０１  撮像画面
【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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