(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像された人物の顔の位置を示す顔位置情報と、前記撮像された人物の全体の位置を示す人物位置情報との対を複数受信し、前記人物の数を集計する人数集計サーバであって、
前記人物位置情報の軌跡を取捨選択するフィルタ部と、
前記フィルタ部で選択された選択人物位置情報の軌跡の数を集計する集計部とを備え、
前記フィルタ部は、
前記人物位置情報の軌跡の中で前記人物が接近してくる接近人物軌跡を選択する接近人物選択部と、
前記接近人物軌跡の数が前記顔位置情報の軌跡の数に略等しくなるように、フィルタリングパラメータを自動調節するパラメータ調節部と
を備えることを特徴とする人数集計サーバ。
【請求項２】
撮像された人物の顔の移動軌跡を示す顔位置軌跡情報と、前記撮像された人物の全体の移動軌跡を示す人物軌跡情報とを逐次演算する軌跡情報演算部を備える映像処理装置と通信可能に接続され、前記人物の数を集計する人数集計サーバであって、
前記顔位置軌跡情報と前記人物軌跡情報とが逐次演算された複数の連続情報を受信する受信部と、
前記受信した複数の人物軌跡情報の中からフィルタリングパラメータを用いて取捨選択するフィルタ部と、
前記フィルタ部で選択された選択人物軌跡情報の数を集計する集計部とを備え、
前記フィルタ部は、
前記人物軌跡情報の中で前記人物が接近してくる接近人物軌跡を表す接近人物軌跡情報を選択する接近人物選択部と、
前記接近人物軌跡情報の数が前記顔位置軌跡情報の数に略等しくなるように、前記フィルタリングパラメータを自動調節するパラメータ調節部と
を備えることを特徴とする人数集計サーバ。
【請求項３】
前記フィルタリングパラメータは、前記接近人物軌跡の追跡時間長であり、
前記フィルタ部は、前記追跡時間長が閾値以上である前記接近人物軌跡を選択することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の人数集計サーバ。
【請求項４】
前記フィルタリングパラメータは、前記人物の移動方向、及び前記接近人物軌跡の追跡時間長であり、
前記フィルタ部は、特定方向に移動する前記人物軌跡情報を除外してから、前記追跡時間長による前記接近人物軌跡の選択を行うことを特徴とする請求項２に記載の人数集計サーバ。
【請求項５】
前記追跡時間長の閾値の初期値は、前記人物の数が通常時よりも多いときに通常時の初期値よりも短い値に設定することを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の人数集計サーバ。
【請求項６】
撮像装置と接続され、該撮像装置により撮像された人物の顔の位置を示す顔位置情報と前記撮像された人物全体の位置を示す人物位置情報とを逐次演算する処理部と、前記人物位置情報の軌跡を取捨選択するフィルタ部と、前記フィルタ部で選択された選択人物位置情報の軌跡の数を集計する集計部とを備え、前記人物の数を集計する通行人数集計装置であって、
前記フィルタ部は、
前記人物位置情報の軌跡の中で前記人物が接近してくる接近人物軌跡を選択する接近人物選択部と、
前記接近人物軌跡の数が前記顔位置情報の軌跡の数に略等しくなるように、フィルタリングパラメータを自動調節するパラメータ調節部と
を備えることを特徴とする通行人数集計装置。
【請求項７】
撮像装置と、該撮像装置により撮像された人物の顔の位置を示す顔位置情報と前記撮像された人物全体の位置を示す人物位置情報との対を逐次演算する映像処理装置と、該映像処理装置により演算された情報対を複数受信し、前記人物の数を集計する人数集計サーバとを備える通行人数集計システムであって、
前記人物位置情報の軌跡を取捨選択するフィルタ部と、
前記フィルタ部で選択された選択人物位置情報の軌跡の数を集計する集計部とを備え、
前記フィルタ部は、
前記人物位置情報の軌跡の中で前記人物が接近してくる接近人物軌跡を選択する接近人物選択部と、
前記接近人物軌跡の数が前記顔位置情報の軌跡の数に略等しくなるように、フィルタリングパラメータを自動調節するパラメータ調節部と
を備えることを特徴とする通行人数集計システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像された人物の数を集計する人数集計サーバ、通行人数集計装置、及び通行人数集計システムに関し、特に、顔の位置を示す顔位置情報と、人物全体の位置を示す人物位置情報とを演算する処理装置に接続された人数集計サーバに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の歩行者検出システムは、映像センサと、映像センサの出力映像から人の姿や顔を検出して人数や属性を検出、計測するセンサユニットと、センサユニットでの計測結果を集計する集計サーバとを備えて構成されている（非特許文献１参照）。この歩行者検出システムは、映像から人の姿や顔を検出し、顔画像から年齢・性別を計測するように構成されている。また、非特許文献２は、「画像のエッジ情報を用いて歩行者の輪郭形状を表現」することが記載されている。なお、特許文献１は、互いに異なる複数の条件を適用して結果を評価する画像処理技術が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】塚本  明利，萱野  諭，大熊  好憲「映像認識による広告効果測定支援システム「ＲＥＳＣＡＴ」」ＯＫＩテクニカルレビュー  ２０１１年１０月／第２１８号Ｖｏｌ．７８  Ｎｏ．１
【非特許文献２】竹内  大介，丸谷  健介「安全運転支援システムにおける歩行者認識技術の開発」Pnasonic  Technical Journal Vol.54 No.4 Jan.2009
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−２２２５７６号公報（段落００３０）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、顔画像に基づいて人物の数を計測する技術は、人の姿や輪郭形状の数を計測する場合よりも高精度である一方、映像中に少なくとも人物の顔が映っている必要がある。このため、この技術を用いて歩行者の通過人数を測定する技術は、例えば、カメラに背を向けて遠ざかって行く方向の通過人数を計測することはできない。したがって、歩行者が双方向に通過する通過人数を計測しようとすると、人の姿や輪郭形状に基づいて歩行者の人数を計測する技術と共に、計測システムを２式用意する必要がある。
しかしながら、顔画像の数を計測する技術と、人の姿や輪郭形状（人物全体）の数に基づいて歩行者の通過人数を計測する技術との双方を用いても、遠ざかる人の数の測定精度を向上させることはできない。
【０００６】
本発明はこのような問題を解決するためになされたものであり、人物全体の数に基づいて通過人数を測定する測定精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
以上の課題を解決するため、本発明の第１手段は、撮像された人物の顔の位置を示す顔位置情報と、前記撮像された人物の全体の位置を示す人物位置情報との対を複数受信し、前記人物の数を集計する人数集計サーバ（１０３）であって、前記人物位置情報の軌跡を取捨選択するフィルタ部（２３２）と、前記フィルタ部で選択された選択人物位置情報の軌跡（人物軌跡）の数を集計する集計部（２３３）とを備え、前記フィルタ部は、前記人物位置情報の軌跡の中で前記人物が接近してくる接近人物軌跡を選択する接近人物選択部（２３２ｂ）と、前記接近人物軌跡の数が前記顔位置情報の軌跡の数に略等しくなるように、フィルタリングパラメータを自動調節するパラメータ調節部（２３２ａ）とを備えることを特徴とする。但し、（  ）内の符号は例示である。
【０００８】
本発明の第２手段は、撮像された人物の顔の移動軌跡を示す顔位置軌跡情報と、前記撮像された人物の全体の移動軌跡を示す人物軌跡情報とを逐次演算する軌跡情報演算部を備える映像処理装置（例えば、処理装置１０２）と通信可能に接続され、前記人物の数を集計する人数集計サーバであって、前記顔位置軌跡情報と前記人物軌跡情報とが逐次演算された複数の連続情報を受信する受信部と、前記受信した複数の人物軌跡情報の中からフィルタリングパラメータを用いて取捨選択するフィルタ部と、前記フィルタ部で選択された選択人物軌跡情報の数を集計する集計部とを備え、前記フィルタ部は、前記人物軌跡情報の中で前記人物が接近してくる接近人物軌跡を表す接近人物軌跡情報を選択する接近人物選択部と、前記接近人物軌跡情報の数が前記顔位置軌跡情報の数に略等しくなるように、前記フィルタリングパラメータを自動調節するパラメータ調節部とを備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明のさらに第３手段は、撮像装置と接続され、該撮像装置により撮像された人物の顔の位置を示す顔位置情報と前記撮像された人物全体の位置を示す人物位置情報とを逐次演算する処理部と、前記人物追跡位置情報の軌跡を取捨選択するフィルタ部と、前記フィルタ部で選択された選択人物位置情報の軌跡の数を集計する集計部とを備え、前記人物の数を集計する通行人数集計装置であって、前記フィルタ部は、前記人物位置情報の軌跡の中で前記人物が接近してくる接近人物軌跡を選択する接近人物選択部と、前記接近人物軌跡の数が前記顔位置情報の軌跡の数に略等しくなるように、フィルタリングパラメータを自動調節するパラメータ調節部とを備えることを特徴とする。
【００１０】
ここで、前記フィルタリングパラメータは、前記接近人物軌跡の追跡時間長であり、前記フィルタ部は、前記追跡時間長が閾値以上である前記接近人物軌跡を選択することを特徴とする。
【００１１】
また、前記フィルタリングパラメータは、前記人物の移動方向を含み、前記フィルタ部は、前記追跡時間長による前記接近人物軌跡の選択を行う前に、特定方向に移動する前記人物軌跡情報を除外することを特徴とする。
【００１２】
さらに、前記追跡時間長の閾値の初期値は、前記人物の数が通常時よりも多いときに通常時の初期値よりも短い値に設定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、人物全体の数に基づいて通過人数を測定する測定精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第1の実施形態の通行人数集計システムの構成図である。
【図２】第１の実施形態の撮像装置が撮像する撮像画像の一例を示す図である。
【図３】第１の実施形態の処理装置のハードウェア構成図である。
【図４】第１の実施形態の集計サーバのハードウェア構成図である。
【図５】第１の実施形態の処理装置の機能ブロック図である。
【図６】第１の実施形態の集計サーバの主要機能ブロック図である。
【図７】第１の実施形態の処理装置の動作内容を示すフローチャートである。
【図８】本実施形態の集計サーバの動作内容を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施形態の集計サーバの動作内容を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
次に、本発明の実施形態について、適宜、図面を参照しながら詳細に説明する。
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態（以下、「本実施形態」と称する）につき詳細に説明する。なお、各図は、本発明について概略的に示してあるに過ぎない。よって、本発明は、図示例のみに限定されるものではない。また、各図において、共通する構成要素や同様な構成要素については、同一の符号を付し、それらの重複する説明を省略する。
【００１６】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第1の実施形態の通行人数集計システムの構成図である。
図１において、通行人数集計システム１００は、撮像装置（カメラ）１０１と、処理装置１０２と、人数集計サーバとしての集計サーバ１０３とを備え、集計サーバ１０３はデータ記憶装置１０４を備えている。ここで、処理装置１０２と集計サーバ１０３とは、ネットワーク（ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network））を介して通信可能に接続されている。
ここで、本実施形態は、処理装置１０２と集計サーバ１０３とをネットワークで接続したが、処理装置と集計サーバの機能を一体化して、「通行人数集計装置」として構成することもできる。
【００１７】
撮像装置１０１は、人物像を逐次撮像し、映像信号を出力するカメラであり、例えば、パソコンにＵＳＢインタフェースで接続できる市販の小型カメラをそのまま用いることができる。
処理装置１０２は、撮像装置１０１が撮像した撮像画像を処理し、顔位置、及び人物位置や性別等の属性を逐次検出し、位置情報や移動方向を出力する。集計サーバ１０３は、処理装置１０２が検出した位置情報に基づいて、人物の通過人数を集計する。
【００１８】
図２は、本実施形態の撮像装置１０１が撮像する撮像画像の一例を示す図である。
図２は、扉２０３の手前を撮像装置１０１の方向（手前）に向かってくる人物Ａ２０１と、撮像装置１０１から遠ざかって行く人物Ｂ２０２との撮像画像を示している。
【００１９】
図３は、本実施形態の処理装置１０２のハードウェア構成図である。
処理装置１０２は、データの入出力を行う入出力部１２１と、固定データなどを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory:読取専用メモリ）１２２と、制御や演算処理を行うＣＰＵ（Central Processor Unit）１２３と、処理データなどを一時記憶する書き換え可能メモリＲＡＭ（Random Access Memory）１２４と、撮像装置１０１から撮像信号を受信し、集計サーバ１０３にネットワークを介してデータ（位置情報）を送信する通信部（通信インタフェース）１２５と、ハードディスクドライブ装置などの外部記憶部１２６とを備えて構成され、互いにバスラインを介して接続されている。
【００２０】
図４は、本実施形態の集計サーバ１０３のハードウェア構成図である。集計サーバ１０３は、例えば、ＰＣにより構成され、入出力部１３１と、ＲＯＭ１３２と、ＣＰＵ１３３と、ＲＡＭ１３４と、通信部１３５と、外部記憶部１３６と、記録媒体駆動部１３７とがバスラインで接続され、データ記憶装置１０４が記録媒体駆動部１３７と接続されている。
入出力部１３１は、モニタやキーボード等の入出力機器が接続される。ＲＯＭ１３２は、電源投入時に起動するイニシャルブートプログラムが格納されている。
【００２１】
ＲＡＭ１３４は、ワーキングメモリとして使用される。通信部１３５は、処理装置１０２からネットワークを介して、人物位置情報と顔位置情報とを含む情報を入力する通信インタフェースである。外部記憶部１３６は、例えば、ハードディスクドライブ装置である。記録媒体駆動部１３７は、データ格納用のデータ記憶装置１０４を駆動するインタフェースである。
【００２２】
図５は、本実施形態の処理装置１０２の機能ブロック図である。
図５に示すように、処理装置１０２（図３）の制御部としてのＣＰＵ１２３は、ＲＯＭ１２２に格納されているプログラムが実行されることにより、映像受信部２２１、人物位置検出部２２２ａ、人物位置比較部２２３ａ、人物連続性判定部２２４ａ、人物位置データファイル作成部２２５ａ、人物位置データ記憶機能２２６ａ、顔位置検出部２２２ｂ、顔位置比較部２２３ｂ、顔連続性判定部２２４ｂ、顔位置データファイル作成部２２５ｂ、顔位置データ記憶機能２２６ｂ、及び出力部２２７として機能する。
【００２３】
映像受信部２２１は、撮像装置１０１（図１）から撮像信号（映像信号）を受信する。人物位置検出部２２２ａは、映像受信部２２１の出力信号を用いて、人物の位置を検出する。人物の検出は、例えば、画像のエッジ情報から歩行者の輪郭形状を用いればよい。人物位置データ記憶機能２２６ａは、人物位置検出部２２２ａが検出した人物位置データを外部記憶部１２６（図３）にファイルとして記憶する。人物位置比較部２２３ａは、新たに検出された人物がファイルとして記憶されている人物の位置とほぼ同じか否か判定する。人物連続性判定部２２４ａは、人物位置比較部２２３ａがほぼ同じ位置にいる人物であると判定した場合は、追跡継続中であると判定する。一方、人物連続性判定部２２４ａは、ほぼ同じ位置にいなかった人物であって、新たに検出された人物である場合には、新規登場人物であると判定する。人物位置データファイル作成部２２５ａは、追跡継続中の人物の現在位置を追跡位置としてファイルに格納し、新規登場人物の時刻、位置をファイルに格納する。
【００２４】
顔位置検出部２２２ｂ、顔位置比較部２２３ｂ、顔連続性判定部２２４ｂ、顔位置データファイル作成部２２５ｂ、及び顔位置データ記憶機能２２６ｂの各機能は、人物位置検出の機能と同様であるので説明を省略する。出力部２２７は、撮像装置１０１が撮像した人物の位置を示す人物位置情報、及び顔の位置を示す顔位置情報を出力する。
【００２５】
図６は、本実施形態の集計サーバ１０３の主要機能ブロック図である。
図６に示すように、人数集計サーバとしての集計サーバ１０３は、入力部２３１と、フィルタ部２３２と、集計部２３３とを備えて構成され、フィルタ部２３２は、パラメータ調節部２３２ａと、接近人物選択部２３２ｂとを含んで構成される。なお、（  ）内の符号については、第２の実施形態において説明する。
【００２６】
入力部２３１は、処理装置１０２から通信部１３５を介して、顔、及び人物の位置や軌跡（追跡結果）をファイルとして入力する。フィルタ部２３２は、人物位置情報を入力し、フィルタリングパラメータ（例えば、追跡時間長の閾値）を自動調節すると共に、近づいてきた人物データについて、自動調節された閾値を用いてフィルタリングを行う。すなわち、接近人物選択部２３２ｂは、接近してきた人物データを選択し、パラメータ調節部２３２ａは、接近してきた人物データの数と顔データの数とが近似するように追跡時間長の閾値を自動調節する。
【００２７】
集計部２３３は、フィルタ部２３２からフィルタリングにより接近してきた人物位置情報を入力し、入力部２３１からフィルタリングされていない顔位置情報を入力する。そして、集計部２３３は、接近してきた人物位置情報の数と顔位置情報の数とを集計し、集計した集計データをパラメータ調節部２３２ａに帰還させる。これにより、パラメータ調節部２３２ａは、接近してきた人物データの数と顔データの数とが近似するように追跡時間長の閾値を自動調節することができる。
【００２８】
図７は、本実施形態の処理装置１０２の動作内容を示すフローチャートである。
以下、図５の機能ブロック図と図７のフローチャートとに沿って処理装置１０２の動作を説明する。
【００２９】
処理装置１０２は、ステップＳ３０１において、映像受信部２２１が撮像装置１０１から映像（画像）を受信しているか否か判断する。新しい画像を逐次受信している間（Ｓ３０１でＹｅｓ）、ステップＳ３０２以降の処理を実行する。一方、映像受信がなければ、このルーチンを停止する（Ｓ３０１でＮｏ）。
【００３０】
次に、顔位置検出部２２２ｂは、ステップＳ３０２において顔を検出して、その位置と属性とを判定する。顔の検出は、例えば、顔の輪郭の内部に目、鼻や口があるか否かで検出することができる。
次に、顔位置比較部２２３ｂは、ステップＳ３０３において、検出された顔がすでに検出されていた顔と同じか否か判定する。例えば、顔位置比較部２２３ｂは、顔位置データ記憶機能２２６ｂによって記憶されている直前に受け取った映像中のほぼ同じ位置にすでに顔が検出されていたか否かによって判定する。
【００３１】
顔連続性判定部２２４ｂは、顔位置比較部２２３ｂにより、同じ位置にすでに検出されている顔であると判定された場合に、その顔は追跡継続中であると判断して、現在の位置を追跡中の位置として、ステップＳ３０４で顔位置データファイル作成部２２５ｂを介して外部記憶部１２６のファイルに記録させ、属性判定結果がもし変わっている場合には必要に応じてファイルの属性を更新する。
顔位置比較部２２３ｂによって先に同じ位置になかった顔で新たに検出された顔であるとあると判定された場合は、顔連続性判定部２２４ｂは、ステップＳ３０４で、その追跡開始時刻、及び追跡開始位置を、顔位置データファイル作成部２２５ｂを介してファイルに記憶させる。
【００３２】
一方、追跡が継続されなかった顔については、顔連続性判定部２２４ｂは、ステップＳ３０４で追跡開始時刻と追跡開始位置、最後に位置を記憶した追跡終了時刻、及び追跡終了位置を、顔位置データファイル作成部２２５ｂを介してファイルに記憶させる。
【００３３】
次に、ステップＳ３０５において、人物位置検出部２２２ａは、人物の位置を検出する。
さらに、ステップＳ３０６において、人物位置比較部２２３ａは、検出された人物がすでに検出されていた人物と同じか否か判定する。具体的には、人物位置比較部２２３ａは、人物位置データ記憶機能２２６ａを介してファイルに記憶させている直前に受け取った映像中のほぼ同じ位置にすでに人物が検出されていたか否かによって判定する。
【００３４】
人物位置比較部２２３ａが同じ位置にすでに検出されている人物であると判定した場合では、人物連続性判定部２２４ａは、その人物は追跡継続中であると判定して、ステップＳ３０７において、現在位置を、追跡位置として人物位置データファイル作成部２２５ａを介してファイルに記憶する。
一方、人物位置比較部２２３ａが先に同じ位置にいなかった人物であって新たに検出された人物（新規登場人物）であると判定された場合では、ステップＳ３０７において、人物連続性判定部２２４ａは、その時刻、位置を追跡開始時刻、追跡開始位置として人物位置データファイル作成部２２５ａを介してファイルに記憶する。
【００３５】
次に、人物連続性判定部２２４ａは、追跡が継続されなかったと判定された人物については、ステップＳ３０７において、追跡開始時刻と追跡開始位置、及び最後に位置を記憶した時刻を追跡終了時刻とし、その位置を追跡終了位置として、人物位置データファイル作成部２２５ａを介してファイルに記憶する。
【００３６】
また、ステップＳ３０２で検出された顔のうちで、その位置がステップＳ３０５で検出された人物の位置に含まれていないものがあった場合には、人物位置比較部２２３ａは、その未検出人物の位置を推定して、ステップＳ３０５での検出結果に追加した上でステップＳ３０６での処理を実行することもできる。
【００３７】
次に、出力部２２７は、ステップＳ３０８で集計サーバ１０３に顔位置データファイル作成部２２５ｂと人物位置データファイル作成部２２５ａで作成された追跡結果が記録されたデータファイルを、集計サーバ１０３に送信する。
その後、フローはスタート位置に戻り、次の映像信号（画像）を逐次受信する。
【００３８】
図８は、本実施形態の集計サーバ１０３の動作内容を示すフローチャートである。
以下、このフローチャートと図６の機能ブロック図に沿って集計サーバ１０３の動作を説明する。
【００３９】
まず、ステップＳ４０１において、入力部２３１は、新しいファイルが処理装置１０２から通信部１３５を介して送信されてきたか否かを確認する。
新しいファイルが届いている場合（Ｙｅｓ）には、処理はステップＳ４０２に進み、入力部２３１は、そのファイルに記録されているデータ、すなわち、検出・追跡された各顔、及び各人物の追跡開始時刻、追跡終了時刻、追跡開始時の位置、及び追跡終了時の位置を集計サーバ１０３内のデータ記憶装置１０４（図４，６）に格納する。
【００４０】
つまり、入力部２３１は、追跡開始時刻、追跡終了時刻、追跡開始時の位置、及び追跡終了時の位置について、顔及び人物の対の情報で逐次受信し、この情報の対をデータ記憶装置１０４に逐次格納することになる。すなわち、データ記憶装置１０４は、結果的に、顔及び人物の位置の軌跡を格納していることになる。また、処理装置１０２は、追跡開始時刻、追跡終了時刻、追跡開始時の位置、及び追跡終了時の位置について集計サーバ１０３に送信していたが、顔、及び人物の位置、及び時刻の情報を逐次集計サーバ１０３に送信することもできる。これによっても、データ記憶装置１０４は、顔、及び人物の位置の軌跡を格納していることになる。
【００４１】
次に、ステップＳ４０１で新しいファイルが届いており（Ｙｅｓ）、Ｓ４０２で追跡データを格納した場合も、届いていなかった場合（Ｎｏ）も、入力部２３１は、ステップＳ４０３において、データ記憶装置１０４から利用者が指定した時間帯に追跡を開始した顔、及び各人物の追跡結果データを読み出す。
これ以降の説明では、データ記憶装置１０４から読み出された顔のデータ数をＦとし、人物のデータ数をＨとする。
【００４２】
次に、ステップＳ４０４において、フィルタ部２３２の接近人物選択部２３２ｂは、読み出された人物それぞれのデータについて、その通行方向を調べる。具体的に、接近人物選択部２３２ｂは、各人物のデータについて追跡開始位置と追跡終了位置の関係を調べることによって通行方向を調べる。以下の説明では、この通行方向判定の結果、追跡開始位置が追跡終了位置よりも後方であり、撮像装置１０１に近づいてきたと判定される人物のデータ数をＨｎで表し、逆に、遠ざかったと判定される人物の数をＨｆで表す。
【００４３】
次に、ステップＳ４０５において、接近人物選択部２３２ｂは、フィルタリングパラメータを自動調節し、ステップＳ４０６で近づいてきたと判定されるＨｎ個の各人物データについて、フィルタリングを行う。
このフィルタリングは、追跡開始位置と追跡終了位置が画面上で適切な位置にあるか否かや、追跡開始から追跡終了までの時間が適切な時間長であるかどうかを判断することに用いることができる。パラメータ調節部２３２ａは、フィルタリングの結果、絞り込まれた人物のデータ数Ｈｎａが、顔のデータ数Ｆに比較的近くなるようにフィルタリングパラメータ（例えば、追跡時間長の閾値）を調節する。
【００４４】
例えば、追跡開始時刻から追跡終了時刻までの時間が適切な時間長であるか否かの判断は、追跡時間長がパラメータ調節部２３２ａにより自動調節された閾値よりも長いか否かによって判断する。このフィルタリングにより、他人により一時的に隠れている場合のように追跡時間が短くなり、その後再検出されたような場合（ダブルカウント）が除外される。
【００４５】
この閾値の決定は、Ｈｎ個の人物データのうち、追跡時間長が閾値Ｔ以上である人物データの数をＨｎ（Ｔ）とすると、図７のステップＳ３０５の処理において、閾値Ｔを初期値Ｔ０から大きくしていくことによってＨｎ（Ｔ）の値が下がる。また、仮の未検出人物を追加しておくことで、Ｈｎ（Ｔ０）は必ず顔のデータ数Ｆよりも大きな値になる。したがって、パラメータ調節部２３２ａは、人物データの数Ｈｎ（Ｔ）が顔のデータ数Ｆに近くなる閾値Ｔを定めることができる。このような、人物データの数Ｈｎ（Ｔ）と顔のデータ数Ｆとの比較は集計部２３３で実行され、その比較情報はフィルタ部２３２のパラメータ調節部２３２ａに帰還され、閾値Ｔの調整に用いられる。
【００４６】
閾値Ｔの値は、自動調整するだけではなく、予めサンプル映像から調整して、固定値として設定しておくこともできる。また、閾値Ｔは、１つの値だけに決める必要はなく、例えば、顔検出数の異なる複数のサンプル映像から閾値Ｔの値を複数求めておき、顔のデータ数Ｆの大小によって適用する閾値Ｔの値を選択して用いることも可能である。
【００４７】
なお、このようなフィルタリングはＨｆ個の各人物データに対して適用することもできる。この場合、フィルタリングで絞り込まれた人物データの数をＨｆａとする。
【００４８】
次に、ステップＳ４０７において、集計部２３３は、Ｈｎａ個、Ｈｆａ個の通行方向別人物データ、及びＦ個の顔データを出力する。これらのデータは、個数だけを出力することや、表として出力すること、あるいは必要に応じて、属性別にグラフ表示することもできる。
【００４９】
以下、フィルタ部２３２が行うフィルタリングについて、追跡時間長の閾値以外の他の例について説明する。まず、フィルタ部２３２は、追跡開始位置と追跡終了位置が画面上で適切な位置にあるか否か判断する機能を備えることができる。例えば、通過人数を測定すべき通路に、測定不要の通路やエスカレータが接続されている場合には、人物位置検出部２２２ａや顔位置検出部２２２ｂは、位置検出の前に、予め測定不要の通路やエスカレータの領域をマスクする。
【００５０】
また、フィルタ部２３２は、扉２０３（図２）のドア手前を横切る人を排除するために、人物の移動方向（Δｘ／Δｙ）が所定値以上の位置情報を排除する機能を備えることができる。
また、通過人数が多い時間帯は、通常時の閾値（例えば、１秒）では、ほとんどの人が排除されてしまう。このため、通常時の閾値よりも小さな値の混雑時の閾値（通常時よりも短い追跡時間長）を設定する。このときは、閾値を固定値とすることもできるが、閾値自動調節の初期値Ｔ０を通常時の閾値よりも小さな値に変更することもできる。
【００５１】
以上説明したように、本発明の第１の実施形態によれば、１台の撮像装置（カメラ）の映像を用いて通過人数の計測、及び通過人物の属性判定を同時に行うことができ、さらに通過人数を通過方向別に示すことができる。さらに、近づいてくる人物の顔の数を用いて人物検出の最適化を行うことにより、顔を検出できない後ろ向きの人物や横方向の人物についても、顔の数の検出精度で正確に人物の数データを得ることができる。すなわち、何れの方向を向いている人物でも、顔の数の検出精度で正確に人物の数データを得ることができる。
【００５２】
なお、本実施形態によれば、追跡時間長の閾値は、結果的に１秒程度に自動調節される。本実施形態の集計サーバ１０３は、追跡時間長の閾値をより長くすれば、人物の検出精度が上がるが、今度は検出できなくなる事態が発生する。例えば、通常なら２〜３秒で通過する場所で、閾値を１０秒に設定すれば、人物を検出することができなくなる。本実施形態の集計サーバ１０３は、人物の数が顔の数に近くなる値を追跡時間長の閾値とすることにより、このような検出不能な事態を排除しつつ、人物の検出精度を顔の検出精度まで向上させるギリギリの閾値（最適の閾値）まで自動調節している。
【００５３】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
この第２の実施形態は、第１の実施形態の機能に加えて、集計サーバ内で行うフィルタリングの内容を事前に設定できるようにしたことを特徴とするものである。
第２の実施形態の通行人数集計システム１００−１の全体構成は、第１の実施形態の全体構成に対して、集計サーバ１０３が集計サーバ１０３−１になっている点で相違する。すなわち、集計サーバ１０３−１のフィルタ部１３２−１は、パラメータ調節部２３２ａ−１と接近人物選択部１３２ｂ−１とを備えている。なお、これらの集計サーバ１０３−１、フィルタ部１３２−１、パラメータ調節部２３２ａ−１、接近人物選択部１３２ｂ−１については、図６の（  ）内に記載する。
【００５４】
ここで、第２の実施形態での集計サーバの動作について説明する。なお、処理装置１０２の動作は第１に実施形態のそれと同じである。
【００５５】
図９は、本実施形態の集計サーバ１０３−１の動作内容を示すフローチャートである。
図９のフローチャートに沿って本実施形態の集計サーバ１０３−１の動作内容を説明する。
【００５６】
図９でのステップＳ５０１からＳ５０４までの処理は、第１の実施形態の図８のフローチャートでのステップＳ４０１からＳ４０４までの処理と同じである。
ステップＳ５０５において、フィルタ部２３２−１は、Ｈｎ個の各人物データについてフィルタリングを行う。
このとき、各人物データに対して適用する判断条件を事前に複数個設定しておき、これらの各条件に合致するかどうかを判断することによってフィルタリングを行う。
【００５７】
以下の説明では、Ｈｎ個の各人物データに対するフィルタリングにより、これらの条件Ｊ１，Ｊ２〜ＪＮとそれぞれ合致した人物のデータ数を、Ｈｎａ（ｋ）（但し、ｋ＝１〜Ｎ）として表す。
【００５８】
次に、ステップＳ５０６において、集計部２３３は、最適なフィルタリング結果を選定する。これは、例えば顔のデータ数Ｆ以上で最も少ない人物のデータ数となったフィルタリング結果を採用することによって行うことができる。
選定されたフィルタリング結果の人物データ数をＨＮａとする。また選定されたフィルタリングをＨｆ個の各人物データについて適用することもできる。この場合、絞り込まれた人物データの数をＨＦａとする。
【００５９】
次に、ステップＳ５０７において、集計部２３３は、ＨＮａ個、ＨＦａ個の通行方向別人物データ、及びＦ個の顔データを出力する。これらのデータは、個数だけを出力することや、表として出力すること、あるいは必要に応じて、属性別にグラフ表示することもできる。
【００６０】
以上説明したように、本発明の第２の実施形態の通行人数集計システム１００−１は、１台の撮像装置を用いて通過方向別の通過人数の計測を行う際、集計サーバ内で行うフィルタリングの内容を事前に設定することができる。
【００６１】
また、第１の実施形態、及び第２の実施形態では、通過方向を判定する方法として、各人物の追跡開始位置と追跡終了位置の関係から、撮像装置１０１に近づいてきたかどうかを判定していたが、撮像装置の設置位置や計測時点での人物の移動方向により、追跡開始位置が追跡終了位置よりも右であれば、右から左へ移動したと判定することもできる。
【符号の説明】
【００６２】
１００  通行人数集計システム
１０１  撮像装置
１０２  処理装置（映像処理装置）
１０３  集計サーバ（人数集計サーバ）
１０４  データ記憶装置（記憶部）
１２１，１３１  入出力部
１２２，１３２  ＲＯＭ
１２３，１３３  ＣＰＵ（制御部）
１２４，１３４  ＲＡＭ
１２５，１３５  通信部
１２６，１３６  外部記憶部
１３７  記録媒体駆動部
２０１  人物Ａ
２０２  人物Ｂ
２０３  扉
２２１  映像受信部
２２２ａ  人物位置検出部
２２３ａ  人物位置比較部
２２４ａ  人物連続性判定部
２２５ａ  人物位置データファイル作成部
２２６ａ  人物位置データ記憶機能
２２２ｂ  顔位置検出部
２２３ｂ  顔位置比較部
２２４ｂ  顔連続性判定部
２２５ｂ  顔位置データファイル作成部
２２６ｂ  顔位置データ記憶機能
２２７  出力部
２３１  入力部
２３２  フィルタ部
２３２ａ  パラメータ調節部
２３２ｂ  接近人物選択部
２３３  集計部
【図１】
0005862410.tif 000002
【図２】
0005862410.tif 000003
【図３】
0005862410.tif 000004
【図４】
0005862410.tif 000005
【図５】
0005862410.tif 000006
【図６】
0005862410.tif 000007
【図７】
0005862410.tif 000008
【図８】
0005862410.tif 000009
【図９】
0005862410.tif 000010