(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
会場の入口、出口又は出入り口を往来する人間を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により撮影された画像データから会場への入場者数又は会場からの退場者数をカウントするカウンタ手段と、
を有する人数計測装置であって、
前記入場者数と前記退場者数の差に基づき求めた前記カウンタ手段のカウント精度を評価する精度評価手段を有する、
ことを特徴とする人数計測装置。
【請求項２】
前記カウント精度に影響する複数の精度影響パラメータを記憶する記憶手段を有し、
前記カウンタ手段は複数の前記精度影響パラメータを用いて、それぞれの前記入場者数又は前記退場者数をカウントし、
前記精度評価手段は、複数の前記入場者数又は前記退場者数のうち最も前記カウント精度がよい前記精度影響パラメータを用いて前記カウント精度を評価する、
ことを特徴とする請求項１記載の人数計測装置。
【請求項３】
前記精度評価手段は、複数の前記精度影響パラメータのうち最も前記カウント精度がよいと判断された前記精度影響パラメータが変化した場合、警告を出力する、
ことを特徴とする請求項２記載の人数計測装置。
【請求項４】
前記カウンタ手段は、複数の前記精度影響パラメータのうち最も前記カウント精度がよい前記精度影響パラメータを用いて、前記入場者数又は前記退場者数をカウントする、
ことを特徴とする請求項２又は３記載の人数計測装置。
【請求項５】
一つの会場に入口、出口又は出入り口のいずれかが複数ある場合、
前記精度評価手段は、着目していない入口、出口又は出入り口における、前記入場者数又は前記退場者数を固定し、
着目している入口、出口又は出入り口における、複数の前記精度影響パラメータにそれぞれ対応した複数の前記入場者数又は前記退場者数の差に基づき、それぞれ前記カウント精度を求める、ことを特徴とする請求項２〜４いずれか１項記載の人数計測装置。
【請求項６】
前記精度評価手段は、前記カウント精度が予め定めた基準を満たさない場合、警告を出力する、ことを特徴とする請求項１〜５いずれか１項記載の人数計測装置。
【請求項７】
会場の入口、出口又は出入り口を往来する人間を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により撮影された画像データから会場への入場者数又は会場からの退場者数をカウントするカウンタ手段と、を有する人数計測装置の精度評価方法であって、
精度評価手段が、前記入場者数と退場者数の差から求めた前記カウンタ手段のカウント精度を評価する、ことを特徴とする精度評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は往来した人間の数を計測する人数計測装置に関し、特に、精度を容易に評価可能な人数計測装置及び精度評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
建物、イベント会場、商業施設等への入場者数をカウントして統計的な処理を行い、マーケティング等に役立てたいという要請がある。これまでは計測者が目視により入場者をカウントする方法や、一人の人間が通行する毎に機械的なバーを回転させるなどして、機械的にカウントする方法が知られている。しかし、人手を用いることはコストが高くつき、機械的なカウントは通行人に不便を強いるため好ましくない。
【０００３】
そこで、カメラにより建物などの入口を撮影し、その画像データを解析して人を抽出すると共に、通過した人数をカウントすることが考えられている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１には、複数のカメラで撮影した画像データを対応づけして、画像データから抽出された人間を追跡し、追跡した人間が判定ラインを超えた場合に人数をカウントする通過人数計測装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３５２１６３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このような人数計測用のカメラは、取り付け時に、カメラの位置や角度の物理的位置、カメラに一般的なコントラスト、ゲイン、シャッター速度等のカメラパラメータ、及び、人間を検出するためのパラメータが調整されている。このため、取り付け時には高精度に人間の数を計測可能である。
【０００６】
しかしながら、取り付けから時間が立つと、物理的位置のわずかなずれや、日射の変化（季節的変動、新しい建築物の完成）等が生じ、カウント精度が低下することがあることが知られている。カウント精度が低下したことが明らかであれば、改めて、メーカの技術者等が調整作業を行えばよいが、これまでカウント精度の低下を検出する効果的な手法が実用化されていないという問題がある。
【０００７】
図１は、人数計測装置のカウント精度の検証を説明する図の一例である。被験者が人数計測装置のカメラが設置されたゲートを何回か通過する。カメラが撮影した画像データを、ビデオレコーダが録画する。被験者が撮影範囲を通過する間、人数計測装置のカウンタは人数を計測している。被験者が何回か通過した後、技術者等が撮影されたビデオデータを再生し、実際に何回、通過したかを目視によりカウントする。目視のカウント結果と、人数計測装置のカウント結果の差が所定値内であれば、人数計測装置のカウント精度が良好であると判断できる。
【０００８】
このように、人数計測装置のカウント精度の検証は工程数が多く、手間もコストもかかる。最終的にカウント精度の低下が確認されれば、技術者が調整作業を行えばよいが、カウント精度を自動で評価する手段はなかった。なお、カウント精度の検証なしに、例えば定期的に調整作業を行うことも考えられるが、前述のとおり、検証には時間がかかり、手間もコストもかかる。
【０００９】
本願は、上記課題に鑑み、低コストに精度の低下を検出することができる人数計測装置及び精度評価方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、会場の入口、出口又は出入り口を往来する人間を撮影する撮影手段と、前記撮影手段により撮影された画像データから会場への入場者数又は会場からの退場者数をカウントするカウンタ手段と、を有する人数計測装置であって、前記入場者数と前記退場者数の差に基づき求めた前記カウンタ手段のカウント精度を評価する精度評価手段を有する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
低コストに精度の低下を検出することができる人数計測装置及び精度評価方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】人数計測装置の精度の検証を説明する図の一例である。
【図２】人数計測装置の概略を目視的に説明する図の一例である。
【図３】人数計測装置の構成図の一例である。
【図４】処理装置の機能ブロックの一例を示す図である。
【図５】人間を中心とした速度ベクトルを模式的に示す図の一例である。
【図６】人数計測装置が精度評価する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図７】精度影響パラメータを模式的に示す図の一例である。
【図８】数計測装置が精度評価する手順を示すフローチャート図の一例である。
【図９】複数の出入り口がある会場を模式的に示す図の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００１４】
〔人数計測装置１００の概略〕
図２は、本実施例の人数計測装置１００の概略を目視的に説明する図の一例である。図２（ａ）は、入口と出口が一体となった出入り口に設置された人数計測装置１００を模式的に示す。カメラ１１は出入り口の天井などに設けられ、カウンタ２４が入場者数と退場者数（以下、区別しない場合「人数」という）をカウントしていく。
【００１５】
会場の例えばイベントや営業時間が終了すると、入場者が全て退場する。したがって、入場者数と退場者数は一致するはずである。精度評価部２５は、入場者数と退場者数が一致するであろう状況が整うと、入場者数と退場者数を比較して、その差に基づき人数計測装置１００のカウント精度を判定する。カウント精度が仕様を満たしていない場合、再調整が必要であることが分かる。
【００１６】
したがって、人数計測装置１００の機能を使うだけでカウント精度を評価できるので、ほとんどコスト増となることがない。
【００１７】
また、図２（ｂ）は、入口、出口及び出入り口が混在した会場に設置された人数計測装置１００を模式的に示す。カメラ１１は、入口、出口及び出入り口の天井などに設けられ、各カウンタ２４が入場者数又は退場者数の少なくとも一方をカウントしていく。このように、入口、出口及び出入り口が複数、設けられていても、会場のイベント等が終了すると、入場者が全て退場する点では同じである。したがって、各カウンタ２４がカウントした入場者数と退場者数の合計は一致するはずである。  
精度評価部２５は、入場者数と退場者数が一致するであろう状況が整うと、各カウンタ２４から入場者数Ａ〜Ｃと退場者数Ａ〜Ｃを取得して、入場者数Ａ〜Ｃの合計と退場者数Ａ〜Ｃの合計を比較して、その差に基づき人数計測装置１００のカウント精度を判定する。この場合も、カウント精度が仕様を満たしていない場合、再調整が必要であることが分かる。
【００１８】
なお、人数計測装置１００のカウント精度の評価が可能となる条件は以下のようになる。
・入場者が全て退場するタイミングがある（例えば、２４時間営業のように常に会場内に人間が滞留している可能性がある会場には好適でない。）。
・入口、出口、又は、出入り口が複数あってもよいが、その全てに人数計測装置１００が設けられている。
・抜け道がない。
【００１９】
また、上記の条件を満たす場所であれば、デパートなどの商業施設、オフィスビル、イベント会場、アミューズメントパーク、競技場、映画館、ホテルなどどのようなものでよい。また、野外か室内かも問わない。
【００２０】
〔人数計測装置１００の詳細〕
図３は、人数計測装置１００の構成図の一例である。人数計測装置１００は、カメラ１１及び処理装置１２を有し、オプション装備として端末１３を有する。
【００２１】
・カメラ１１
カメラ１１は、会場の入口、出口又は出入り口（以下、区別せずに「出入り口１４」という）の計測空間を所定のフレームレート（例えば、３０〜６０fps）で撮影し、連続動画を処理装置１２に送出する。画像データは、例えば、６４０画素×４８０画素のデジタル画像データであり、各画素がＲＧＢの所定の階調（８ビット）を有するカラー画像である。なお、画像データは白黒でもよい。
【００２２】
カメラ１１は、人間が往来する出入り口１４の上方に光軸を鉛直下方向に向けて設置されている。カメラ１１の光軸が水平方向になるように取り付けるなど、カメラ１１の取り付け位置は処理装置１２の画像処理に好適な向きに適宜修正できる。
【００２３】
カメラ１１の取り付け時には、カメラ１１の一般的なキャリブレーションが行われている。このカメラキャリブレーションにより各種のカメラパラメータが決定される。カメラパラメータは、カメラ１１の位置、光軸の角度といった外部パラメータと、焦点距離、コントラスト、ダイナミックレンジ、シャッター速度、ゲインなどの内部パラメータとがある。
【００２４】
メーカの技術者は、人数計測装置１００の取り付け時に、このようなカメラパラメータを決定し、端末１３からカメラ１１に設定しておく。カメラ１１は、カメラパラメータを保持（記憶）している。
【００２５】
・端末１３
端末１３は、メーカの技術者やユーザが、処理装置１２を操作するユーザインターフェイスであり、処理装置１２は端末１３を介して各種の設定を受け付け、また、動作状況を外部に通知する。端末１３は、パーソナルコンピュータやノートパソコンなどを実体とし、ＬＡＮ等のネットワークやＵＳＢを介して、有線又は無線により処理装置１２と接続される。なお、端末１３は、操作手段と表示装置を備えていれば、携帯電話等どのような呼称でもよい。
【００２６】
・処理装置１２
処理装置１２は、例えば、ＣＰＵ、ＬＳＩ（ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ）、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ等を備えたマイコンであり、プリント基板やパソコンを実体とする。処理装置１２は、カメラ１１により撮影された画像データから人間を抽出する。処理装置１２は、上述したカウンタ２４と精度評価部２５を有するもので、カメラ１１毎に設けられていてもよいし、複数のカメラ１１に共通でもよい。カメラ１１毎に設けられている場合は、各処理装置１２のカウント結果を、所定の処理装置１２や端末１３が集計する。
【００２７】
また、図３では、カメラ１１と処理装置１２が別体に示されているが、処理装置１２をカメラ１１の筐体内に含めるなどカメラ１１と処理装置１２を一体に構成してもよい。また、端末１３と処理装置１２を一体に構成することもできる。
【００２８】
処理装置１２のカウント結果は、処理装置１２が内部的に保持すると共に、処理装置１２が表示装置に表示する。また、端末１３に送信することで、端末１３が有する表示装置に表示することもできる。
【００２９】
図４を用いて、処理装置１２について詳細に説明する。処理装置１２は、画質調整部２１、記憶部２２、オプティカルフロー計算部２３、カウンタ２４、及び、精度評価部２５を有する。
【００３０】
＜画質調整部２１＞
画質調整部２１は、画像データの画質をオプティカルフローの計算に好適な画質に調整する。画質調整部２１は、まず、ＲＧＢの色空間の画像データからYCrCbの色空間における輝度情報を取り出す。よく知られているように、輝度情報「Ｙ」は次式で現される。
Y = 0.299R+0.587G+0.114B 
輝度情報だけにすることで、処理装置１２の処理負荷が低減され、人間の抽出精度も向上しやすくなる。
【００３１】
また、画質調整部２１は、輝度情報Ｙに基づき、その平均輝度とコントラストの範囲（最大の輝度と最小の輝度）を求め、平均輝度をダイナミックレンジの所定値に合わせ、各輝度の画素数が予め定めた標準的な分布になるよう画像データを輝度調整する。こうすることで、常に一定の画質の画像データが得られ、画像処理における人間の抽出を同じ条件で行うことができる。
【００３２】
画質調整部２１が画質調整した画像データは記憶部２２に記憶される。記憶部２２は、オプティカルフロー計算部２３が人間を抽出するまでのバッファである。記憶部２２は、例えば、ＲＡＭ（ＤＲＡＭやＳＤＲＡＭ等の揮発メモリ）であるが、ハードディスクやフラッシュメモリのような不揮発メモリを利用してもよい。
【００３３】
＜オプティカルフロー計算部＞
続いて、オプティカルフロー計算部２３は、記憶部２２に記憶された画像データの画素毎に、速度ベクトルを求め、速度ベクトルが同じ方向の画素の数を計数することにより、画像データにおける速度場の分布状況を求める。そして、その分布状況に基づいて、画像データの中を移動する人間を特定すると共に、その移動方向を検出する。
【００３４】
オプティカルフローの計算は公知なので簡単に説明する。オプティカルフローとは、時間的に連続した画像データのある物体が移動することによって発生する画素の輝度値の変化から、各画素毎の速度ベクトルを求めることである。オプティカルフローの計算により、画面上にある物体の速度分布が得られる。
【００３５】
時刻ｔにおいて画面上にある点（ｘ，ｙ）の輝度値P（ｘ，ｙ）と、微小時間Δｔ後にその点が（ｘ＋Δｘ，ｙ＋Δｙ）まで移動した場合の輝度値Ｐ（ｘ＋Δｘ，ｙ＋Δｙ，ｔ＋Δｔ）は等しい。これにいくつかの拘束条件を考慮すると、オプティカルフロー計算部２３は、連続する２枚の輝度画像の全画素についての推定速度ベクトル（ｕ，ｖ）を求めることができる。「ｕ」は画像データの移動方向の速度、「ｖ」は「ｕ」に垂直な方向の速度である。
【００３６】
図５は、人間を中心とした速度ベクトルを模式的に示す図の一例である。図５の各マスが画素を、矢印が速度ベクトルを表す。一定方向に移動する人間の速度ベクトルは、躰の全体が同じ方向に同じ速度で移動するとは限らず、頭部と手足で一致しないことは少なくない。しかし、一人の人間全体が発生する速度ベクトルでは、移動方向の速度ベクトルの数の方が、その他の方向の速度ベクトルの画素の数より明らかに優勢的である。したがって、速度ベクトルを観察することで、人間の抽出や移動方向の推定が可能となる。
【００３７】
＜カウンタ２４＞
カウンタ２４は、予め定められた人間の移動方向（入口、出口は一方向、出入り口は二方向）に所定値U0以上の速度を有する画素を抽出する。所定値U0は人間の移動速度を想定して定められている。
【００３８】
推定速度ベクトル（ｕ，ｖ）のうち例えば「ｕ」が会場へ入場する方向であれば、「ｕ」が正の所定値U0以上の画素、及び、「ｕ」が負の所定値U0以下の画素、をそれぞれ特定する。すなわち、「ｕ」の絶対値が所定値U0以上の画素を特定すればよい。
【００３９】
次に、カウンタ２４は、移動方向に所定値U0以上の速度ベクトルを有する画素のうち、互いに隣接する画素をグループ化する。人間であれば、両肩、胸、背等を外縁とする画素はほぼ同じ方向に同程度の速度で移動するので、所定値以上の速度ベクトルが連続する画素が人間に対応する画素だと考えられる。
【００４０】
そして、カウンタ２４は、隣接した画素の数が所定値ｍｉｎ以上の場合に一人の人間であると判定し、少なくとも１枚の画像データの中で重複しない識別用のラベルを付す。
【００４１】
また、カウンタ２４は、隣接した画素の数が所定値ｍａｘ１以上の場合、二人分のラベルを付す。カメラ１１が接近した人間を撮影した場合、複数の人間が重畳して撮影することがあり、人数の精度に影響を及ぼすことが知られている。この複数の人間を区別するため、カウンタ２４は、隣接した画素の数が所定値ｍａｘ１以上の場合、二人分のラベルを付して二人であるとみなす。仮に、接近していた二人が離れ一人一人になっても、二人分のラベルを分離した２つの画素のグループにそのまま付すことができるので、一度特定した人間をロストすることがない。同様に、カウンタ２４は、隣接した画素の数が所定値ｍａｘ２以上の場合、三人分のラベルを付す。
【００４２】
そして、カウンタ２４は、画像データにおいて入場方向と退場方向のそれぞれに予め設けた画素位置を、ラベルを付したグループ化された画素が通過すると、移動方向に応じて、入場者数又は退場者数をカウントアップする。これを繰り返すことで、カウンタ２４は入場者数と退場者数をカウントすることができる。
【００４３】
カウンタ２４には表示装置２６が備えられており、入場者数又は退場者数を表示する。カウンタ２４は入場者数又は退場者数をカウントアップする毎に、表示装置２６の入場者数又は退場者数を更新する。尚、以上の説明は、一般的な人数計測のアルゴリズムに関するものであるが、公知の他のアルゴリズムを用いてもよい。
【００４４】
＜精度評価部２５＞
精度評価部２５は、例えば会場の営業時間が終了し、会場の全ての人間がいなくなる時刻になると自動的に、又は、ユーザの操作に応じて精度指数を算出する。精度評価部２５は、入場者数と退場者数を比較して、人数計測装置１００のカウント精度を評価する。例えば、入場者数がNin、退場者数がNoutの場合、
「精度指数〔％〕＝１００×｜Nout−Nin｜／Nin」
からカウント精度を評価する。精度指数は、理想的には０％になるべきものなので、精度指数が予め定めた基準値（例えば、５％）以下の場合、人数計測装置１００のカウント精度が仕様を満たすレベルで維持されていると判定できる。
【００４５】
一方、精度指数が基準値より大きい場合、人数計測装置１００のカウント精度が低下していると判定できる。この場合、精度評価部２５は表示装置２６に警告を表示したり、端末１３に通知する。
【００４６】
精度評価部２５は、算出した精度指数を毎回、記録する。したがって、これをグラフ化するなどにより、メーカの技術者やユーザは精度指数の推移を一目で把握することができる。メーカの技術者やユーザは、精度指数が連続して基準値を超えるような場合に、再調整すべきと判断することができる。
【００４７】
なお、精度評価部２５が有する精度評価パラメータについては実施例２にて説明する。精度評価パラメータは、処理装置１２のＥＥＰＲＯＭに記憶されている。
【００４８】
〔動作手順〕
図６は、本実施形態の人数計測装置１００が精度評価する手順を示すフローチャート図の一例である。図６のフローチャート図は、人数計測装置１００のメインスイッチがオンになるとスタートする。
【００４９】
カメラ１１が連続的に画像を撮影して、処理部に送出する（Ｓ１０）。
【００５０】
処理装置１２は、オプティカルフロー計算を利用して、出入り口１４の入場方向及び退場方向の通過人数をカウントする（Ｓ２０）。処理装置１２は、カウント結果を随時、付属の表示装置２６又は端末１３の表示装置に表示する。
【００５１】
処理装置１２は、所定のサイクル時間毎に精度評価のタイミングが到来したか否かを判定する（Ｓ３０）。精度評価のタイミングは、例えば、会場の営業時間の少し後に定められている。
【００５２】
精度評価のタイミングが到来していない場合（Ｓ３０のＮｏ）、人数計測装置１００は撮影とカウントを繰り返す。
【００５３】
精度評価部２５は、処理装置１２が有する時刻情報を参照して、精度評価のタイミングが到来したと判定すると（Ｓ３０のＹｅｓ）、精度評価を開始する。精度評価部２５は精度指数を算出する（Ｓ４０）。
【００５４】
そして、精度評価部２５は、精度指数が基準値より大きいか否かを判定する（Ｓ５０）。精度指数が基準値以下の場合（Ｓ５０のＮｏ）、人数計測装置１００は図６の処理を終了する。
【００５５】
精度指数が基準値より大きい場合（Ｓ５０のＹｅｓ）、精度評価部２５は再調整が好ましいことを意味する警告のメッセージを表示装置２６又は端末１３に、精度指数と共に表示する。警告のメッセージは、例えば「入場者数と退場者数の差が基準値を超えています。メーカにご連絡下さい。」等である。
【００５６】
以上説明したように、本実施例の人数計測装置１００は、人数計測装置１００の機能を使うだけでカウント精度を評価できる。したがって、コスト増を最小限に抑制し、再調整が必要か否かを判定できる。
【実施例２】
【００５７】
本実施例では、最も精度のよいパラメータで、人数をカウントする人数計測装置１００について説明する。人数のカウントに影響することが知られているいくつかのパラメータがある。
【００５８】
例えば、カメラパラメータによっては接近した人間の区別が困難になり易くなったり、影の影響を受け易くなったりすることがある。また、画質調整部２１による画質の調整（コントラストの範囲、標準分布等）は、速度ベクトルの計算に影響する（以下、両者を併せて画質パラメータという。）ことがある。
【００５９】
また、オプティカルフローにより求めた速度ベクトルに基づき、歩行者程度の所定値U0未満の速度ベクトルを有する画素を排除したが、出入り口１４の混雑が増してくると、人間の移動速度も低下する。このため、速度ベクトルの閾値となる所定値U0によっては、人間を抽出しないことが生じうる。したがって、速度ベクトルの取捨や重み付けを定めるパラメータによりカウント精度が変わってくる。なお、速度ベクトルの取捨や重み付けには種々のパラメータがあり、所定値U0は一例に過ぎない（以下、速度ベクトルの取捨や重み付けするパラメータを速度パラメータという。）。
【００６０】
また、一人の人間であると判断される速度ベクトルが所定値U0以上の画素の数は、影の影響、荷物の有無、服装などの影響を受けやすい。このため、季節や周囲の建造物などによって、好適な所定値MinやMAXが異なるおそれがある（以下、所定値MinやMAXを画素面積パラメータという。）。なお、画素面積に関わるパラメータには種々のものがあり、所定値MinやMAXは一例に過ぎない
したがって、これらの画質パラメータ、速度パラメータ、画素面積パラメータ（以下、まとめて「精度影響パラメータ」という）は、状況によって好ましい値が異なると考えられる。
【００６１】
そこで、本実施例では、精度影響パラメータをいくつか用意しておき、精度影響パラメータ毎に、１つの画像データから人数をカウントし、最も好ましい精度影響パラメータにて人数をカウントするものとする。
【００６２】
図７は、精度影響パラメータを模式的に示す図の一例である。例えば、精度影響パラメータＡは、画質パラメータ１、速度パラメータ１及び画素面積パラメータ１を用いて、人数を計測する精度影響パラメータである。すなわち、画質パラメータ１に応じた画質の画像データが得られ、オプティカルフロー計算部２３は速度パラメータ１を用いて速度ベクトルを計算し、カウンタ２４は画素面積パラメータ１を用いて人間を特定する。
【００６３】
人数計測装置１００は、１つの画像データから精度影響パラメータＡ〜Ｃのそれぞれで人数をカウントする。したがって、精度評価部２５は、精度影響パラメータＡにより計測した入場者数Ａ及び退場者数Ａ、精度影響パラメータＢにより計測した入場者数Ｂ及び退場者数Ｂ、精度影響パラメータＣにより計測した入場者数Ｃ及び退場者数Ｃ、を取得する。
【００６４】
Ｎin_Ａ、Nout_Ａ
Ｎin_Ｂ、Nout_Ｂ
Ｎin_Ｃ、Nout_Ｃ
精度評価部２５は、それぞれから上記の精度指数を算出する。
精度指数Ａ〔％〕＝１００×｜Nout_Ａ−Nin_Ａ｜／Nin_Ａ
精度指数Ｂ〔％〕＝１００×｜Nout_Ｂ−Nin_Ｂ｜／Nin_Ｂ
精度指数Ｃ〔％〕＝１００×｜Nout_Ｃ−Nin_Ｃ｜／Nin_Ｃ
精度評価部２５は、精度指数Ａ〜Ｃのうち、最もよい精度指数の精度影響パラメータを、カメラ１１、画質調整部２１、オプティカルフロー計算部２３、カウンタ２４に通知する。したがって、人数計測装置１００は、最もよい精度影響パラメータにより人数をカウントすることができる。
【００６５】
精度評価部２５は、この最もよい精度指数においても基準値を超えた場合には、再調整が好ましいことを意味する警告のメッセージを、精度指数と共に表示する。こうすることで、最適な精度影響パラメータでも調整が困難であることから、メーカの技術者やユーザは、人数計測装置１００の再調整が必要であると判断できる。
【００６６】
また、精度評価部２５は、精度指数が最も小さい精度影響パラメータが切り替わった場合に、その旨を通知する切り替わり通知メッセージを、精度指数と共に表示する。精度影響パラメータは同じものがある程度の期間、継続して使用されると考えられ、精度影響パラメータが切り替わった場合にその旨を通知することで、ユーザに人数計測装置１００の変化を通知することができる。ユーザは、再調整の必要性を判断する指標の1つとすることができる。
【００６７】
なお、図示する精度影響パラメータのように、画質パラメータ、速度パラメータ及び画素面積パラメータの全てを変えることなく、これら３つのうち1つ以上を変え、カウント精度を評価してもよい。例えば、画質パラメータと速度パラメータを固定にして、画素面積パラメータだけを変えることで、画素面積パラメータだけの影響による精度評価が可能になる。
【００６８】
図８は、本実施形態の人数計測装置１００が精度評価する手順を示すフローチャート図の一例である。図８のフローチャート図は、人数計測装置１００のメインスイッチがオンになるとスタートする。スタートの時点で、デフォルト又は最も精度のよい精度影響パラメータが特定されているものとする。
【００６９】
カメラ１１が連続的に画像を撮影して、処理部に送出する（Ｓ１０）。
【００７０】
処理装置１２は、複数の精度影響パラメータのそれぞれを用いて、出入り口１４の入場方向及び退場方向の通過人数をカウントする（Ｓ２２）。処理装置１２は、最も精度のよい精度影響パラメータにてカウントしたカウント結果を、随時、付属の表示装置２６又は端末１３の表示装置に表示する。
【００７１】
処理装置１２は、所定のサイクル時間毎に精度評価のタイミングが到来したか否かを判定する（Ｓ３０）。精度評価のタイミングは、例えば、会場の営業時間の少し後に定められている。
【００７２】
精度評価部２５は、処理装置１２が有する時刻情報を参照して、精度評価のタイミングが到来したと判定すると（Ｓ３０のＹｅｓ）、精度評価を開始する。精度評価部２５は精度指数を算出する（Ｓ４０）。
【００７３】
そして、精度評価部２５は、最も小さい精度指数が基準値より大きいか否かを判定する（Ｓ５０）。精度指数が基準値以下の場合（Ｓ５０のＮｏ）、処理はステップＳ７０に進む。
【００７４】
最も小さい精度指数が基準値より大きい場合（Ｓ５０のＹｅｓ）、精度評価部２５は再調整が好ましいことを意味する警告のメッセージを、精度指数と共に、表示装置２６又は端末１３の表示装置に表示する。警告のメッセージは、例えば「入場者数と退場者数の差が基準値を超えています。メーカにご連絡下さい。」等である。
【００７５】
最もカウント精度のよい精度影響パラメータにて人数をカウントしているので、再調整が必要であることをより確実に検知できる。なお、この場合も、次回のカウントに備えて、精度評価部２５は最も精度指数が小さい精度影響パラメータを特定しておく。
【００７６】
精度指数が基準値以下の場合（Ｓ５０のＮｏ）、精度評価部２５は最も精度のよい精度影響パラメータが変わったか否かを判定する（Ｓ７０）。精度評価部２５は最も精度のよい精度影響パラメータが変わった場合（Ｓ７０のＹｅｓ）、切り替わり通知メッセージを、精度指数と共に表示装置２６又は端末１３の表示装置に表示する。切り替わり通知メッセージは、例えば「人数をカウントするパラメータが１から２に変わりました。ご不明な点はメーカにご連絡下さい。」等である。こうすることで、精度が保たれていても、精度影響パラメータが切り替わったことをユーザに通知できる。
【００７７】
また、人数計測装置１００は、常に、最もカウント精度のよい精度影響パラメータにて人数をカウントすることができる。
【００７８】
〔変形例〕
精度影響パラメータによっては、カウント精度が高くなくても精度指数が小さくなるおそれがある。例えば、極端な例（実際には無い例として）として、実際は千人が入退場したが、「Ｎin_Ａが５００人、Nout＿Ａが５０１人」、「Ｎin_Ｂが９５０人、Nout_Ｂ９７０人」「Ｎin_Ｃが９７０人、Nout_Ｃが９５０人」のような場合、精度評価部２５は精度影響パラメータＡを選択する。しかし、この選択は明らかに好ましくない。
【００７９】
したがって、精度指数の算出は、最も確からしいＮin及びＮoutに対して行うべきである。そこで、例えば、平均値Ｎin_av、Ｎout_av、中央値Ｎin_cen、Ｎout_cen、を採用することが好適となる。
【００８０】
平均値を例にすると、精度評価部２５は次のように精度指数を算出する。
精度指数Ａin〔％〕＝１００×｜Ｎout_av−Nin_Ａ｜／Nin_Ａ
精度指数Ｂin〔％〕＝１００×｜Ｎout_av−Nin_Ｂ｜／Nin_Ｂ
精度指数Ｃin〔％〕＝１００×｜Ｎout_av−Nin_Ｃ｜／Nin_Ｃ
精度指数Ａout〔％〕＝１００×｜Ｎin_av−Nout_Ａ｜／Nout_Ａ
精度指数Ｂout〔％〕＝１００×｜Ｎin_av−Nout_Ｂ｜／Nout_Ｂ
精度指数Ｃout〔％〕＝１００×｜Ｎin_av−Nout_Ｃ｜／Nout_Ｃ
精度指数は、精度影響パラメータ毎の２つの精度指数（ＡinとＡout、BinとBout、CinとCout）の平均とすればよい。こうすることで、より信頼性の高い精度指数を求めることが可能になる。
【００８１】
以上説明したように、本実施例の人数計測装置１００は、実施例１の効果に加え、精度影響パラメータをいくつか用意しておき、精度影響パラメータ毎に精度を評価することで、季節変動などに自動的に対応可能し、最も好ましい精度影響パラメータにて人数をカウントすることができる。
【実施例３】
【００８２】
実施例２では、精度指数が最も小さい精度影響パラメータを採用すると説明したが、会場に複数の出入り口１４がある場合、カメラ１１毎に好適な精度影響パラメータが異なるか、又は、少なくとも全てのカメラ１１に好適な精度影響パラメータが共通でない場合がある。このため、好ましくは、カメラ１１毎に、精度影響パラメータを決定すべきである。
【００８３】
図９は、複数の出入り口１４がある会場を模式的に示す図の一例である。すなわち、カウンタ１は３つの精度影響パラメータにて、Ｎin１_Ａ、Ｎin１_Ｂ、Ｎin１_Ｃ、Nout１_Ａ、Nout１_Ｂ、Nout１_Ｃ、を出力し、カウンタ２は、Ｎin２_Ａ、Ｎin２_Ｂ、Ｎin２_Ｃ、Nout２_Ａ、Nout２_Ｂ、Nout２_Ｃ、を出力する。したがって、組み合わせが複雑になり、精度評価部２５は、最も小さい精度指数を得ることが困難になる。
【００８４】
そこで、複数の出入り口１４がある場合、精度評価部２５は出入り口１４の一箇所ごとに、好ましい精度影響パラメータを特定するものとする。例えば、出入り口Iに着目する間、精度評価部２５は、出入り口IIの入場者数をＮin２_Ａ、Ｎin２_Ｂ、Ｎin２_Ｃの平均値又は中央値に、退場者数をNout２_Ａ、Nout２_Ｂ、Nout２_Ｃの平均値又は中央値にそれぞれ固定して、出入り口Iの精度指数を算出する。
【００８５】
これを、全ての出入り口１４にて順番に行うことで、出入り口１４毎に最も精度指数が小さくなる精度影響パラメータを決定することができる。なお、出入り口１４が入口専用又は出口専用の場合は、入場者数だけ又は退場者数だけから精度影響パラメータを決定すればよい。
【００８６】
なお、固定する期間は、カウント結果にある程度の信頼がおける期間（例えば、１日〜１週間）である。したがって、最短では出入り口の数×日数で１つの会場にある全ての出入り口１４の精度影響パラメータを特定することができる。
【００８７】
本実施例の人数計測装置１００は、実施例２の効果に加え、複数の出入り口がある場合にも、各出入り口のカメラ１１毎に好適に精度影響パラメータを特定することができる。
【符号の説明】
【００８８】
１１      カメラ
１２      処理装置
１３      端末
１４      出入り口
２１      画質調整部
２２      記憶部
２３      オプティカルフロー計算部
２４      カウンタ
２５      精度評価部
２６      表示装置
１００    人数計測装置
【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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