【誤訳訂正書】
【提出日】令和3年2月5日(2021.2.5)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００２】
歩行者検出は、商店、街頭、またはスポーツ競技場のような限定された領域でのビデオ監視および歩行者の計数において重要な役割をする。多くの方法を利用して歩行者を検出できるが、例えば、（ａ）単一フレーム映像に基づく単眼（ｍｏｎｏｃｕｌａｒ）ビデオ歩行者検出、（ｂ）フレーム動き情報に基づく単眼ビデオ歩行者検出、（ｃ）双眼ビジョンに基づく歩行者検出、（ｄ）３Ｄデータ獲得システムなどを利用した歩行者検出がある。方法（ａ）は、単眼ＲＧＢ画像の色およびテクスチャ情報のみを利用する。影、足跡、または帽子をかぶっている歩行者のように区別し難い対象の場合、検出堅固性が不良であり、誤検出がしばしば発生する。方法（ｂ）は、後続フレーム間の歩行者のエッジ特徴量に基づいて歩行者の動き情報を抽出し、動いている歩行者に対する検出結果と堅固性がいずれも良好である。しかし、後続フレーム間のエッジ特徴量の抽出が容易でなく、停止状態の歩行者検出がたびたび失敗するため、停止状態の歩行者に対してはさほど良好でない。方法（ｃ）は、さらに正確な歩行者検出結果のために双眼情報を使う。しかし、既存の方法は関心領域を選択するために視差マップ（ｄｉｓｐａｒｉｔｙ  ｍａｐ）のみを使うものであり、関心領域の歩行者検出は依然として単眼ＲＧＢ画像特性に基づく。したがって、この方法は誤った歩行者対象（例えば、影、足跡）の除去にのみ使われ得、帽子を着用している対象のような特殊な歩行者対象の検出効果は依然として不良である。３Ｄデータ獲得装備に依存する歩行者検出方法の助けによって、方法（ｄ）を使って３次元情報を収集することによって３次元位置を正確に決定することができる。しかし、この方法は、ありふれた公共の場所には設置し難いＬｉＤＡＲのような高価な３Ｄデータ獲得システムをさらに使わなければならないため、実際のシナリオではこの方法はさほど実用的ではない。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００７】
ある実施例で、アプリケーションフェーズは、双眼カメラによって、歩行者のリアルタイム双眼画像をキャプチャする段階；画像／ビデオ処理ＡＳＩＣによって、キャプチャした歩行者のリアルタイム双眼画像を双眼補正する段階；画像／ビデオ処理ＡＳＩＣによって、双眼補正されたリアルタイム双眼画像の視差マップを計算する段階；トレーニング期間の間形成された二重ストリームディープラーニングニューラルネットワークを使ってリアルタイム双眼画像の視差マップ及び左側画像から歩行者を検出する段階；および検出結果に対して非最大抑制（ｎｏｎ−ｍａｘｉｍｕｍ  ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ）演算を遂行して最終歩行者検出結果を取得する段階を含む。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００９】
一実施例で、双眼歩行者検出システムは、出入口を通過する歩行者に向けて双眼カメラを有する出入口の上に設置される。他の一実施例で、双眼歩行者検出システムは、出入口を通過する歩行者に所定の角度で対面する双眼カメラを有する出入口の上に設置される。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１０】
ある実施例で、ネットワークインターフェースはパワー・オーバー・イーサネット（登録商標）（ＰＯＥ）ネットワークインターフェースを含む。双眼歩行者検出システムへの電力の供給はＰＯＥネットワークインターフェースによって提供され、最終歩行者検出結果は、ネットワークインターフェースと通信ネットワークを通じて最終歩行者検出結果を収集するサーバに送信される。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１３】
ある実施例で、双眼歩行者検出システムは、双眼カメラ、画像／ビデオ処理特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、および双眼歩行者検出システム制御器を含む。双眼カメラは、所定の領域を通過する歩行者の所定個数の双眼画像をキャプチャするための第１カメラおよび第２カメラを有する。第１カメラは、第１レンズ、および第１レンズを通じて左側画像をキャプチャするための第１ＣＭＯＳセンサを含む。第２カメラは、第２レンズ、および第２レンズを通じて右側画像をキャプチャするための第２ＣＭＯＳセンサを含む。左側画像と右側画像は双眼画像を形成する。画像／ビデオ処理ＡＳＩＣは、双眼カメラによってキャプチャされる歩行者の双眼画像を前処理する。双眼歩行者検出システム制御器は、プロセッサ、ネットワークインターフェース、およびオペレーティングシステムとコンピュータ実行可能命令を保存するメモリを含む。コンピュータ実行可能命令がプロセッサで実行される場合、コンピュータ実行可能命令は、プロセッサに、前述した方法の一つ以上の段階を遂行するようにする。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１５】
ある実施例で、トレーニングフェーズは、歩行者の双眼画像の視差マップを使って視差特徴量を抽出するためのニューラルネットワークをトレーニングする段階；ＲＧＢ特徴量を学習してこれを視差特徴量と融合させるためのニューラルネットワークをトレーニングする段階であって、ＲＧＢ特徴量の学習は歩行者の左側画像にのみ基づく段階；前述したトレーニングしたニューラルネットワークをスタッキングして二重ストリームディープラーニングニューラルネットワークを形成する段階；および形成された二重ストリームディープラーニングニューラルネットワークを、歩行者の双眼画像の視差マップと左側画像を利用して微調整する段階を含む。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１８】
一実施例で、双眼歩行者検出システムは、出入口を通過する歩行者を見下ろす双眼カメラを有する出入口の上に設置される。他の一実施例で、双眼歩行者検出システムは、出入口を通過する歩行者に所定の角度で対面する双眼カメラを有する出入口の上に設置される。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１９】
ある実施例で、ネットワークインターフェースはパワー・オーバー・イーサネット（ＰＯＥ）ネットワークインターフェースを含む。双眼歩行者検出システムへの電力の供給はＰＯＥネットワークインターフェースによって提供され、最終歩行者検出結果は、ネットワークインターフェースと通信ネットワークを通じて最終歩行者検出結果を収集するサーバに送信される。
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２１】
添付図面は本開示内容の一つ以上の実施例を例示し、本開示内容の特徴と利点は、叙述された説明と共に、本開示内容の原理を説明する役割をする。可能であれば、実施例の同一または類似する要素を示すように、図面の全体に亘って同じ参照番号が使われる。
【図１】本開示内容のある実施例による二重ストリームディープラーニングニューラルネットワークを有する双眼歩行者検出システムのブロック図を図示した図面。
【図２】本開示内容のある実施例による双眼歩行者検出システムの底面図を図示した図面。
【図３】本開示内容のある実施例による出入口を出入りする歩行者を検出するように出入口の上に設置された双眼歩行者検出システムを図示した図面。
【図４】本開示内容のある実施例による出入口を見下ろすように出入口の上に設置された双眼歩行者検出システムを図示した図面。
【図５】本開示内容のある実施例による歩行者を対面するように出入口の上に傾斜した角度で設置された双眼歩行者検出システムを図示した図面。
【図６】本開示内容のある実施例による二重ストリームディープラーニングニューラルネットワークのトレーニングフェーズとアプリケーションフェーズのブロック図を図示した図面。
【図７】本開示内容のある実施例による二重ストリームディープラーニングニューラルネットワークを利用して歩行者を検出する段階を詳細に図示した図面。
【図８】本開示内容のある実施例による二重ストリームディープラーニングニューラルネットワーク図面を使ってシングルショットマルチボックス検出器（ＳＳＤ）に基づいたニューラルネットワークを図示した図面。
【図９】本開示内容のある実施例による図８に図示した二重ストリームディープラーニングニューラルネットワーク図面を使ってＳＳＤニューラルネットワークからの一部の検出ブランチを図示した図面。
【誤訳訂正１０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２３】
本明細書で使われた用語は、一般的に当業界で本開示内容の文脈内でそして、各用語が使われる特定の状況で通常の意味を有する。開示内容の説明に使われる所定の用語は、本開示内容の説明に関して実務者に追加の指針を提供するように、以下で説明されるか本明細書の他の箇所で説明される。便宜上、例えば、イタリック体および／または引用符号を使って所定の用語を強調することができる。強調表示の使用は用語の範囲と意味に影響を及ぼさず、用語の範囲と意味は、強調表示されるかどうかにかかわらず、同じ文脈において同じである。同じものを一つより多い方式で言えるという点を理解されたい。したがって、本願で説明する用語のうち任意の一つ以上に対して、代替言語および同義語を使うことができ、本明細書において用語が詳しく説明されたか否か、または論じられたか否かには特別な意味はない。所定の用語についての同義語が提供される。一つ以上の同義語に対する説明は他の同義語の使用を排除しない。本願で説明する任意の用語の例を含んで明細書のいずれにおいても、例を使うのは例示に過ぎず、本開示内容または例示された任意の用語の範囲および意味を決して限定しない。同様に、本開示内容は本明細書に記載の多様な実施例に限定されない。
【誤訳訂正１１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２４】
別途に定義しない限り、本願で使われるすべての技術用語と科学用語は、本開示内容に属する通常の技術者が一般的に理解する意味と同じ意味を有する。矛盾がある場合、定義を含んだ本願が優先する。
【誤訳訂正１２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２７】
本願で使われるように、「含む」（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）、「含む」（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）、「持つ」、「有する」、「含有する」、「含む」（ｉｎｖｏｌｖｉｎｇ）等の用語は、開放式として理解するべきであり、すなわち、該当対象に限定されずその対象を含むことを意味する。
【誤訳訂正１３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３１】
本願で説明する装置および方法は、一つ以上のプロセッサによって実行される一つ以上のコンピュータプログラムによって具現され得る。コンピュータプログラムは非一時的類型（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ  ｔａｎｇｉｂｌｅ）のコンピュータ読み取り可能媒体上に保存されるプロセッサ実行可能命令を含む。コンピュータプログラムは、また、保存されたデータを含むことができる。非一過性で有形のコンピュータ読み取り可能媒体の非制限的な例は不揮発性メモリ、磁気記憶装置、および光学保存装置である。
【誤訳訂正１４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３６】
一実施例で、歩行者３０３の双眼画像はビデオ形態でキャプチャされる。他の一実施例で、歩行者３０３の双眼画像は双眼カメラ１１０を通じてキャプチャされたビデオからサンプリングされた静止画像にキャプチャされる。ある実施例で、双眼ビデオのサンプリングレートは２０〜２５フレーム／秒（ｆｐｓ）である。画像／ビデオ処理ＡＳＩＣ１２０およびプロセッサ１３１の速度により、双眼ビデオのサンプリングレートは、移動通信ネットワークプラットホームを使って３２０×２４０ピクセルの画像解像度で１０ｆｐｓ〜１４ｆｐｓに減少し得る。
【誤訳訂正１５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４３】
図６を参照すると、本開示内容のある実施例により二重ストリームディープラーニングニューラルネットワークのトレーニングフェーズとアプリケーションフェーズのブロック図が図示されている。ある実施例で、双眼カメラ１１０は、図６のボックス６０１に図示された通り、双眼カメラ１１０の整合性と正確性を高めるように較正され得る。双眼カメラの較正は、双眼カメラ１１０が特定された大きさの客体を異なる角度から撮像できるようにし、双眼カメラ１１０の内部パラメータおよび外部パラメータを計算する。
【誤訳訂正１６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４４】
一実施例で、較正の特定段階は、（ａ）双眼カメラ１１０を使って１２×１２黒色−白色チェッカーボードを作って異なる角度からのチェッカーボードの１５枚の写真を撮像する。チェッカーボードは、双眼カメラ１１０の第１カメラ１１１と第２カメラ１１２の視点に同時に存在しなければならず、較正の特定段階は、較正の間前述したキャプチャされた１５枚の写真により（ｂ）ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）の較正キットｔｏｏｌｂｏｘ＿ｃａｌｉｂを使ったカメラの較正を含む。第１カメラ１１１と第２カメラ１１２の以下のパラメータは較正を通じて取得される。
【誤訳訂正１７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４５】
左側ｘ方向の焦点距離：
【数１】
2020061128.tif 000001
左側ｙ方向の焦点距離：
【数２】
2020061128.tif 000002
右側ｘ方向の焦点距離：
【数３】
2020061128.tif 000003
右側ｙ方向の焦点距離：
【数４】
2020061128.tif 000004
左側カメラの画像中心座標：
【数５】
2020061128.tif 000005
右側カメラの画像中心座標：
【数６】
2020061128.tif 000006
第１カメラの歪曲パラメータ：
【数７】
2020061128.tif 000007
第２カメラの歪曲パラメータ：
【数８】
2020061128.tif 000008
第１カメラ１１１と第２カメラ１１２間の回転行列：Ｒ；および
変異ベクトルＴ．
【誤訳訂正１８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４９】
補正された双眼画像
【数１３】
2020061128.tif 000009
はトレーニングフェーズ６１０およびアプリケーションフェーズ６２０に供給され得る。
【誤訳訂正１９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５３】
補正された双眼画像
【数１４】
2020061128.tif 000010
の視差マップ（ｄ）は、標準的なセミグローバルブロックマッチング（ＳＧＢＭ）アルゴリズムを使うことによって生成される。視差マップ（ｄ）は０〜２５５のピクセル値を有するグレースケール画像である。
【誤訳訂正２０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００５８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００５８】
ある実施例で、ｃｏｎｖは畳み込み演算を表し、ｐｏｏｌはプーリング演算を表し、ｋ  ｘ  ｋはプーリングカーネルまたは畳み込みカーネルの大きさを表し、ｐは特徴量グラフのエッジのピクセル（パディング）の数を表し、ｓは畳み込みカーネルのステップ大きさ（ストライド）を表し、ｃは畳み込みカーネル走査（チャンネル）を表す。
【誤訳訂正２１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６０】
ある実施例で、ＳＳＤの検出ブランチのカテゴリーの数は、２に設定され、すなわち、「歩行者」カテゴリーと「背景」カテゴリーとしてのみ設定される。多数Ｎ枚の双眼画像フレーム
【数１７】
2020061128.tif 000011
が双眼ビデオからサンプリングされる。トレーニングについて、Ｎは双眼画像フレームの総数である。補正演算後に、補正された双眼画像
【数１８】
2020061128.tif 000012
が取得される。補正された双眼画像
【数１９】
2020061128.tif 000013
を処理した後、これら双眼画像
【数２０】
2020061128.tif 000014
の双眼視差マップ
【数２１】
2020061128.tif 000015
を計算する。それぞれの双眼画像フレームに対して、すべての歩行者境界ボックス（境界ボックス）を左側画像で手動でマーキングする。各境界ボックスは、上部左側コーナーの座標、長さ、および幅によって表示される。
【誤訳訂正２２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６１】
トレーニングの間、これら双眼画像
【数２２】
2020061128.tif 000016
の双眼視差マップ
【数２３】
2020061128.tif 000017
は視差特徴量を抽出するためのニューラルネットワークへの入力である反面、歩行者境界ボックス情報は視差特徴量を抽出するためのニューラルネットワークの出力である。視差特徴量を抽出するためのニューラルネットワークは、逆伝播および勾配降下法（ｂａｃｋ  ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｔｈｅ  ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｄｅｓｃｅｎｔ  ｍｅｔｈｏｄ）を使ってトレーニングされる。トレーニングの終了時、視差特徴量を抽出するためのニューラルネットワークの最初の７個の層のみが視差特徴量抽出のために維持され、残りの層は廃棄される。最後に、視差マップが入力される場合、視差特徴量を抽出するためのニューラルネットワークは初期視差マップの１／８解像度を有する特徴量マップを生成する。
【誤訳訂正２３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６２】
ある実施例で、特徴量を学習および融合させるためのニューラルネットワークのアーキテクチャーに関しても、類似するパラメータと式を使う図８に図示されたようなシングルショットマルチボックス検出器（ＳＳＤ）が参考となる。ある実施例で、ＳＳＤの検出ブランチのカテゴリーの数も、２に設定され、すなわち、「歩行者」カテゴリーと「背景」カテゴリーとしてのみ設定される。補正された左側画像フレーム
【数２４】
2020061128.tif 000018
は特徴量を学習および融合させるためのニューラルネットワークへの入力であり、左側画像の歩行者境界ボックス情報は特徴量を学習および融合させるためのニューラルネットワークの出力として使われる。特徴量を学習および融合させるためのニューラルネットワークも逆伝播および勾配降下法によってトレーニングされる。
【誤訳訂正２４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６３】
ある実施例で、図６のボックス６１９に図示された通り、二重ストリームディープラーニングニューラルネットワークは、視差特徴量を抽出するためのニューラルネットワークを使って抽出される視差特徴量と特徴量を学習および融合させるためのニューラルネットワークの第７層によって学習されるＲＧＢ特徴量を結合することによって形成されトレーニングされる。これら特徴量は、特徴量を学習および融合させるためのニューラルネットワークの後続構造により順伝播（ｆｏｒｗａｒｄ  ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）に連結（ｃｏｎｃａｔｅｎａｔｅ）され連続する。
【誤訳訂正２５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６４】
ある実施例で、アプリケーションフェーズ６２０において、歩行者３０３のリアルタイム双眼画像は較正された双眼カメラ１１０から受信され、歩行者３０３のこのような双眼画像はボックス６２１で双眼補正される。歩行者３０３の補正されたリアルタイム双眼画像はボックス６２３で歩行者３０３のこのようなリアルタイム双眼画像の視差マップを計算するのに使われる。ボックス６１９でトレーニングした二重ストリームディープラーニングニューラルネットワークは歩行者３０３を検出するようにボックス６２５で使われる。ボックス６２５からの歩行者検出出力は非最大抑制演算を遂行するようにボックス６２７で使われる。最終歩行者検出結果は、ボックス６２５の出力に対して非最大抑制演算が遂行された後にボックス６２９で取得される。
【誤訳訂正２６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６７】
ある実施例で、ネットワークインターフェース１３２はパワーオーバーイーサネット（ＰＯＥ）ネットワークインターフェースである。双眼歩行者検出システム１００への電力の供給はＰＯＥネットワークインターフェースによって提供され、最終歩行者検出結果は、図１に図示された通り、ネットワークインターフェース１３２と通信ネットワーク１４０を通じて最終歩行者検出結果を収集するサーバに送信される。
【誤訳訂正２７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６９】
実際の歩行者検出アプリケーションにおいて、双眼ＲＧＢ画像
【数２５】
2020061128.tif 000019
は双眼カメラ１１０によりキャプチャされる。引き続き、キャプチャされた双眼ＲＧＢ画像
【数２６】
2020061128.tif 000020
を補正し、補正された双眼画像
【数２７】
2020061128.tif 000021
を取得する。補正された双眼画像
【数２８】
2020061128.tif 000022
を使って双眼視差マップ（ｄ）を計算する。双眼視差マップ（ｄ）は、視差特徴量を抽出するように視差特徴量を抽出するためのニューラルネットワークによって使われ、補正された左側画像
【数２９】
2020061128.tif 000023
は最初のＮ個の層を使ってＲＧＢ特徴量を学習するように特徴量を学習および融合させるためのニューラルネットワークによって使われる。抽出された視差特徴量と学習されたＲＧＢ特徴量はチャネルを通じてスタッキングされる。引き続き、スタッキングされた特徴量を、特徴量を学習および融合させるためのニューラルネットワークの残っているＭ−Ｎ個の層に伝送して歩行者検出結果を得る。歩行者境界ボックス情報
【数３０】
2020061128.tif 000024
は初期歩行者検出結果として使われ、ここで、各歩行者境界ボックス情報は、歩行者境界ボックスの上部左側コーナーの座標、高さ、幅、および該当検出スコアを含む。
【誤訳訂正２８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７２】
（ｂ）
【数３２】
2020061128.tif 000025
から最高検出スコア（Ｂｍａｘ）を有する歩行者境界ボックスを選択し、
【数３３】
2020061128.tif 000026
を検索して、
【数３４】
2020061128.tif 000027
を形成するようにＢｍａｘとの重なりが４０％より大きいすべての歩行者境界ボックスを探す。
【数３５】
2020061128.tif 000028
が空集合である場合、段階（ｄ）に進行する。そうでなければ、段階（ｃ）に進行する。
【誤訳訂正２９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７４】
（ｄ）
【数３８】
2020061128.tif 000029
からＢｍａｘを除去し、Ｂｍａｘを
【数３９】
2020061128.tif 000030
に加える。
【数４０】
2020061128.tif 000031
が空集合でない場合、段階（ｄ）に進行する。そうでなければ、段階（ｅ）に進行する。
【誤訳訂正３０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８３】
一実施例で、双眼歩行者検出システム１００は、出入口３０１を通過する歩行者３０３を見下ろす双眼カメラ１１０を有する出入口３０１の上に設置される。他の一実施例で、双眼歩行者検出システム１００は、出入口３０１を通過する歩行者３０３に所定の角度で対面する双眼カメラ１１０を有する出入口３０１の上に設置される。
【誤訳訂正３１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８４】
ある実施例で、ネットワークインターフェース１３２はパワーオーバーイーサネット（ＰＯＥ）ネットワークインターフェースを含む。双眼歩行者検出システム１００への電力の供給はＰＯＥネットワークインターフェースによって提供され、最終歩行者検出結果は、ネットワークインターフェース１３２と通信ネットワーク１４０を通じて最終歩行者検出結果を収集するサーバに送信される。
【誤訳訂正３２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８５】
通信ネットワーク１４０は、無線個人用通信網（ＷＰＡＮ）、無線近距離通信網（ＷＬＡＮ）、無線大都市通信網（ＷＭＡＮ）、無線広域通信網（ＷＷＡＮ）、セルラーネットワーク、および移動通信ネットワークを含むことができる。ＷＰＡＮは、Ｗｉ−Ｆｉ（Ｗｉ−Ｆｉ）ネットワーク、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）（登録商標）ネットワーク、赤外線ネットワーク、およびジグビー（Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標））ネットワークも含むことができる。
【誤訳訂正３３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８６】
本開示内容の例示的な実施例の前述した説明は、例示および説明のために提示されたものに過ぎず、網羅的であると意図されたものではなく、または本発明を開示された具体的な形態に限定しようとするものでもない。前述した教示に照らして、多くの修正および変形が可能である。
【誤訳訂正３４】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図６】
2020061128.tif 000032