(57)【要約】【課題】ゲートを通る人の人数を検出する精度を高める監視システム及び監視方法を提供する。【解決手段】監視システムは、ゲートを横切る通路の上方から、該通路の動線方向に交わる一断面に沿う光を照射する照射部と、前記照射された光の反射光を検出する検出部と、前記反射光を反射した検出点の検出点位置情報を時刻歴情報として収集する収集部と、前記時刻歴情報の検出点位置情報に対応する前記断面の水平方向の位置を識別する水平位置情報と、前記時刻歴情報とに基づいて、前記断面を通過した人数を導出する人数導出部と、を備える。【選択図】図４
2019036038.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ゲートを横切る通路の上方から、該通路の動線方向に交わる一断面に沿う光を照射する照射部と、
前記照射された光の反射光を検出する検出部と、
前記反射光を反射した検出点の検出点位置情報を時刻歴情報として収集する収集部と、
前記時刻歴情報の検出点位置情報に対応する前記断面の水平方向の位置を識別する水平位置情報と、前記時刻歴情報とに基づいて、前記断面を通過した人数を導出する人数導出部と、
を備える監視システム。
【請求項２】
前記人数導出部は、
前記断面の水平方向の位置情報と前記時刻歴情報とを軸に持つ平面に、前記検出点位置情報における前記反射光を反射した検出点を射影して得られた像に基づいて、前記断面を通過した人数を導出する、
請求項１に記載の監視システム。
【請求項３】
前記人数導出部は、
前記平面に前記検出点を射影して得られた像の、前記断面の水平方向の幅と、前記反射光を反射した検出点を検出することを継続した時間幅で規定される範囲内で、前記断面を通過した人数を導出する。
請求項２に記載の監視システム。
【請求項４】
前記導出された人数が所望の人数と等しいかを判定する判定部
を備える請求項１から請求項３の何れか１項に記載の監視システム。
【請求項５】
ゲートを横切る通路の上方から、該通路の動線方向に交わる一断面に沿う光を照射部が照射し、
前記照射された光の反射光を検出し、
前記反射光を反射した検出点の検出点位置情報を時刻歴情報として収集し、
前記時刻歴情報の検出点位置情報に対応する前記断面の水平方向の位置を識別する水平位置情報と、前記時刻歴情報とに基づいて、前記断面を通過した人数を導出する過程、
を含む監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視システム、及び監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ゲートを通り抜けた人数を検出する監視システムがある。このような監視システムとして、カメラによって撮像された画像を解析して、一人で又は複数の人が進行方向に対して横に並んでゲートを通り抜ける人数を検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平４−２４２８７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１によれば、ある人がゲートを通る時に、その人とともにゲートを通りぬけようとする不正な行為が行われると、そのゲートを通り抜けた人数を正確に検出することができない場合がある。上記のような不正な行為は、共連れ行為とよばれることがある。
【０００５】
本発明が解決しようとする課題は、ゲートを通る人の人数を検出する精度を高める監視システム、及び監視方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本発明の一態様の監視システムは、ゲートを横切る通路の上方から、該通路の動線方向に交わる一断面に沿う光を照射する照射部と、前記照射された光の反射光を検出する検出部と、前記反射光を反射した検出点の検出点位置情報を時刻歴情報として収集する収集部と、前記時刻歴情報の検出点位置情報に対応する前記断面の水平方向の位置を識別する水平位置情報と、前記時刻歴情報とに基づいて、前記断面を通過した人数を導出する人数導出部と、を備える監視システムである。
【０００７】
（２）また、上記の監視システムにおいて、前記人数導出部は、前記断面の水平方向の位置情報と前記時刻歴情報とを軸に持つ平面に、前記検出点位置情報における前記反射光を反射した検出点を射影して得られた像に基づいて、前記断面を通過した人数を導出する。
【０００８】
（３）また、上記の監視システムにおいて、前記人数導出部は、前記平面に前記検出点を射影して得られた像の、前記断面の水平方向の幅と、前記反射光を反射した検出点を検出することを継続した時間幅で規定される範囲内で、前記断面を通過した人数を導出する。
【０００９】
（４）また、上記の監視システムは、前記導出された人数が所望の人数と等しいかを判定する判定部を備える。
【００１０】
（５）本発明の一態様の監視方法は、ゲートを横切る通路の上方から、該通路の動線方向に交わる一断面に沿う光を照射部が照射し、前記照射された光の反射光を検出し、前記反射光を反射した検出点の検出点位置情報を時刻歴情報として収集し、前記時刻歴情報の検出点位置情報に対応する前記断面の水平方向の位置を識別する水平位置情報と、前記時刻歴情報とに基づいて、前記断面を通過した人数を導出する過程を含む監視方法。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ゲートを通る人の人数を検出する精度を高める監視システム及び監視方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態に係る監視システムの概要を説明するための図である。
【図２】図１の監視システムを適用した建物の平面図である。
【図３】実施形態の監視システムの構成図である。
【図４】実施形態の処理について説明するための図である。
【図５】実施形態の処理について説明するための図である。
【図６】実施形態の処理について説明するための図である。
【図７】実施形態に係る人数導出部を最適化するための処理について説明するための図である。
【図８】不正な方法でゲートを通過する行為の例を示す図である。
【図９】実施形態の学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】実施形態の判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】第２の実施形態に係る監視システムの概要を説明するための図である。
【図１２】図１１の監視システムを適用した建物の平面図である。
【図１３】実施形態の監視システムの構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態の監視システム及び監視方法について、添付図面を参照して説明する。
【００１４】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の実施形態に係る監視システムの概要を説明するための図である。図２は、図１の監視システムを適用した建物の平面図である。図３は、実施形態の監視システムの構成図である。
【００１５】
図１に示す監視システム１は、建物ＢＬの壁面Ｗの一部に設けられたゲートＧを通過する人を計数する。図１に、ゲートＧを正面から見た立面図を示す。壁面Ｗに沿う方向にＸ軸を定め、高さ方向にＺ軸を定める。ここで、壁面Ｗは，Ｘ軸とＺ軸を含む面と並行であるとする。壁面Ｗの法線方向に、ゲートＧを通る人の通路（不図示）が設けられており、その通路の延在方向がＹ軸方向になる。例えば、このゲートＧは、人が立って歩いて通ることができる大きさに開口しており、複数の人がゲートＧの幅方向に並んで通ることができるほどの幅を有していてもよい。
【００１６】
以下の説明では、ＸＹＺ軸で規定される座標空間の原点が、壁面Ｗを成す面に配置されているものとする。また、ゲートＧを通る人は、Ｙ軸の正側から負側に向かう方向に移動する場合を例示する。例えば、図１と図２に示すある時点（時刻ｔ）の状況では、ユーザＵ１がゲートＧを通過済みであり、ユーザＵ２がちょうどゲートＧを通過中であり、ユーザＵ３がゲートＧをこれから通過しようとしている状況を示している。
【００１７】
図３に示すように監視システム１は、距離検出装置１０と、ゲート装置２０と、管理装置３０とを備える。
【００１８】
まず、距離検出装置１０について説明する。
距離検出装置１０は、照射部１１と、検出部１２と、を備える。距離検出装置１０は、ゲートＧにより仕切られる領域の境界線の上部に設けられており、ゲートＧを通過する人を検出する。照射部１１は、ゲートＧを横切る通路の上方から、該通路の延在方向、つまり通路を利用するユーザの移動方向（動線方向）に交わる一断面に沿う光を照射する。検出部１２は、照射部１１から照射された光の反射光を検出し、照射部１１から照射された光を遮った点(検出点)の位置を検出する。
【００１９】
例えば、照射部１１は、可視光又は赤外線を発生する半導体装置を備える。半導体装置が出力する光は、レーザー光であってもよい。例えば、照射部１１は、複数の半導体装置を備え、各半導体装置は、壁Ｗに沿う方向に、所定の間隔を空けて並べて配置されている。所定の間隔とは、通過する人の姿勢や主な部位を識別可能とする程度に密になるように定められている。なお、個々のライン光の照射範囲を比較的狭くするほど、その所定の間隔を密にすることができる。
【００２０】
実施形態の照射部１１は、それぞれ配置された位置から下方向に向けて、互いに平行になるようなライン状の光を照射する。この図に示す矢印は、Ｌ１からＬＮまでのＮ本のライン光を示す。例えば、照射部１１は、ライン状のＬ１からＬＮまでライン光の照射のタイミングを独立に調整してもよく、順に照射して操作するようにしてもよい。検出部１２は、照射部１１のそれぞれから照射された光を受けて、遮蔽物までの距離を検出する。距離を検出する方法は、既知の方法を適用してよい。
【００２１】
照射部１１と検出部１２との組み合わせによる距離検出装置１０は、照射部１１から照射された光の反射光を反射した検出点には、通行人等が存在していることを検出し、その検出点の位置に関する検出点位置情報を生成する。例えば、距離検出装置１０は、人の姿勢の検出を可能にする程度の距離の検出精度を有している。
【００２２】
次に、ゲート装置２０について説明する。
ゲート装置２０は、扉２１と、カード操作検知部２２と、制御部２３とを備える。
【００２３】
扉２１は、建物ＢＬの壁面ＷのゲートＧに設けられている。例えば、扉２１は、不図示の可動部によって壁面Ｗに沿う方向に駆動されて開閉する両開きの扉である。扉２１は、閉じた状態でゲートＧを塞ぎ通行できなくなり、開いた状態であればゲートＧを矢印Ｄ１の方向に通って通行できるようになる。
【００２４】
実施形態の建物ＢＬのユーザは、ゲートを抜けて特定の領域に進入することが制限されている。進入が許可された領域に進入する場合、ユーザは、携行する所定の近接型無線通信方式に準拠したカード２４を用いてゲートＧを通ってその領域に進入することを要求する。例えば、カード操作検知部２２は、ゲートＧの比較的近傍であって、ゲートＧを通るユーザの動線の上流側に設けられている。ユーザは、ゲートＧを通る前に、そのカード２４をカード操作検知部２２に翳す。カード操作検知部２２は、ユーザが携行するカード２４が接近したことを検出し、そのカード２４を識別し、そのカード２４の認証処理を行う。カード操作検知部２２は、所定の近接型無線通信方式に準拠したカード２４を識別する。なお、本実施形態の場合、カード２４は、ユーザを特定可能な情報を格納していなくてもよい。また、カード操作検知部２２は、カード２４の識別による認証処理に代えて、又は、その認証処理に加えてユーザの生体情報等に基づいた認証処理を実施してもよい。
【００２５】
制御部２３は、カード操作検知部２２による上記の認証処理の結果により所定の条件を満たすものであれば、図示しない駆動部を駆動させて、扉２１を開き、予め定められた所定時間が経過した後、扉２１を閉じる。なお、制御部２３は、カード操作検知部２２から、カード操作検知部２２がカード２４を検出した時刻に関する時刻情報と、扉２１の開閉状態に関する情報とを出力する。例えば、扉２１の開閉状態に関する情報は、その開閉状態が変化したことを示す情報であってもよい。
【００２６】
次に、管理装置３０について説明する。
管理装置３０は、記憶部３１と、収集部３２と、人数導出部３３と、共連れ判定部３４（判定部）と、データ出力部３５と、最適化処理部３６とを備える。
【００２７】
記憶部３１は、位置情報ＤＢ３１１と、カード検出時刻情報ＤＢ３１２と、扉開閉情報ＤＢ３１３と、既検出情報ＤＢ３１４と、検出結果情報ＤＢ３１５と、判定結果情報ＤＢ３１６などを格納する。
【００２８】
例えば、位置情報ＤＢ３１１は、距離検出装置１０の検出部１２が検出した時刻情報と、検出部１２によってその時刻に検出された各検出点の位置情報（検出点位置情報）とを格納する。例えば、検出点位置情報には、ライン光に対応する検出点の高さの情報が含まれる。位置情報ＤＢ３１１は、検出時刻に対応する検出点位置情報を、ライン光の並び順に並べた１組の情報として格納する。カード検出時刻情報ＤＢ３１２は、カード操作検知部２２がカードを検出した時刻に関するカード検出時刻情報と、カード２４の識別情報とを格納する。扉開閉情報ＤＢ３１３は、扉２１を開閉した時刻情報と、扉２１の開閉状態に関する扉開閉情報とを格納する。既検出情報ＤＢ３１４は、最適化のための既検出情報を格納する。検出結果情報ＤＢ３１５は、検出点位置情報に基づいた所定の期間における人数の検出結果を格納する。判定結果情報ＤＢ３１６は、検出点位置情報に基づいた所定の期間における判定結果を格納する。上記の所定の期間は、例えば、ゲートＧを開いた期間であってもよい。
【００２９】
収集部３２は、距離検出装置１０から、検出部１２によって検出された検出点の位置情報（検出点位置情報）を収集し、時系列情報として位置情報ＤＢ３１１に逐次書き込み、格納する。
【００３０】
人数導出部３３は、位置情報ＤＢ３１１に格納されている検出点位置情報に基づいて、各検出点の位置を識別する。人数導出部３３は、そのゲートＧ（検出点位置情報に対応する断面）の水平方向の位置（Ｘ軸）と高さ（Ｚ軸）を識別する。人数導出部３３は、所定の期間内に検出された検出点位置情報に基づいて、ゲートＧを通過した人数を通過するグループ毎に導出し、検出結果情報ＤＢ３１５のゲートＧの開放に対応する計数値に追加する。その詳細については、後述する。
【００３１】
共連れ判定部３４は、検出結果情報ＤＢ３１５に格納されている人数導出部３３によって導出された人数が、上記のゲートＧの開放中に通過した人数を検出した所定の期間に対応する期間にカード操作検知部２２が検出した人数と等しいか否かを判定し、その結果を判定結果情報ＤＢ３１６に書き込む。
【００３２】
データ出力部３５は、外部からの要求により、記憶部３１に格納されている共連れ判定の結果の情報に基づいて、共連れ判定の結果を出力する。
【００３３】
最適化処理部３６は、人数導出部３３の人数検出処理を最適化するように、予め人数検出処理のための各種変数を調整する。その具体的な方法については、後述する。
【００３４】
次に実施形態の動作について説明する。図４から図６は、実施形態の処理について説明するための図である。
【００３５】
図１に示した各ユーザがゲートＧを通った際の検出結果を模式化して、図４に示す。図４に示す横軸が、ゲートＧに沿う方向を示し、ゲートＧの幅方向の範囲をａからｂまでとする。ａからｂまでの間に、Ｌ１からＬＮのライン光に対応する位置を定める。縦軸が時間の経過を示す。図５に、検出点の高さの表し方の一例を示す。図６に、図４の一部の拡大図を示す。
【００３６】
この図４は、扉２１が開かれてから閉じるまでに、所定の間隔で繰り返し検出した結果を時系列方向に並べたものである。例えば、扉２１が開かれている間に、ユーザＵ１が時刻（ｔ−α）の時点で通過し、ユーザＵ２が時刻ｔの時点で通過し、ユーザＵ３が時刻（ｔ＋β）の時点で通過した状況を示す。この図４は、ユーザＵ１、Ｕ２、Ｕ３の３名がゲートＧを通過したときの検出結果を示している。
【００３７】
例えば、図５（ａ）に示すように距離検出装置１０が検出した対象物の高さを濃淡で示す。この指標によれば、白地の範囲が、所定の高さ以下の範囲を示し、濃くなるほど高さが高いことを示す。図５（ｂ）は、人を検出した結果を模式化した図である。図５（ｂ）の図の記載では、頭部にあたる部分の濃さが最も濃く、肩の部分の濃さが頭部より薄く示されている。なお、図５に示すモノクロ画像の濃淡表示に代えて、カラー画像のヒートマップ表示にしてもよい。
【００３８】
上記の図５に示す図は、高さに応じてハッチング又はドットの密度を変えた濃淡画像である。これに代えて、図４のように、所定の高さを超える位置に物体が有ること、つまり、人がいる位置を黒く示すように２値化してもよい。各時刻に検出された結果を、その検出時刻の順に時間軸方向に並べて配置することにより、同図に示すような２次元情報を得ることができる。なお、図４と図５に示す図は、可視化の一例であり、実施形態の処理の過程においては、その２次元情報を画像として表示しなくてもよい。
【００３９】
図６（ａ）に、時刻ｔにおいて照射された光と検出点の関係を示す。この図６（ａ）は、ライン光Ｌ１からＬＮまでの複数のライン光が照射され、その一部をユーザＵ１が遮っている状況を示している。この図の頭部と肩に示す●印が、ライン光を遮った位置を示す。図６（ｂ）に、図５（ｂ）と同様の方法で、時刻ｔとその前後に照射された光と検出点の関係を示す。検出点同士の間隔は、照射されたライン光の間隔と検出間隔とにより定まる。各検出点が高さの情報を有する。例えば、●印で示す検出点は、△印で示す検出点の高さより高いことを示す。この図６（ｂ）の場合、●印で示す検出点が頭部に位置し、△印で示す検出点が肩に位置する。
【００４０】
人数導出部３３は、図４に示すような２次元情報として生成された検出点位置情報に基づいてゲートＧを通過した人数を導出する。例えば、人数導出部３３は、その２次元情報を画像データとみなすことで、その２次元情報に対し、一般的な画像データに対する各種画像処理の手法を適用してもよい。この場合、人数導出部３３は、画像データとみなした２次元情報の中の検出点を抽出する。
【００４１】
人数導出部３３は、所定の規則に従い、抽出した検出点の内から関連度が高い検出点を関連付ける。例えば、人数導出部３３は、所定の範囲内に含まれる検出点をグループ化して、それらを関連付けて特徴点として扱うようにしてもよい。人数導出部３３は、特徴点の個数を計数し、その結果を扉２１が開いている間に通過した人数とする。
【００４２】
図７を参照して、人数導出部３３を最適化するための具体的な一例について説明する。図７は、実施形態に係る人数導出部を最適化するための処理について説明するための図である。
【００４３】
前述のとおり人数導出部３３は、図４に示すような２次元情報として生成された検出点位置情報に対する演算処理により、ゲートを通るユーザ（人物）を識別する。実施形態の人数導出部３３は、正当な方法でゲートを通過する行為の認識率、並びに、不正な方法でゲートを通過する行為の検出率を高めるように、サンプルデータを利用した学習処理を事前に実施して、識別処理の機能を最適化する。
【００４４】
図８は、不正な方法でゲートを通過する行為の例を示す図である。図８に示す不正な方法でゲートを通過する行為、所謂共連れ行為には、複数の人物が過度に接近して、その人数より少なく計数されるようにして、計数結果より実際に通過した人数を多くする行為が含まれる。
【００４５】
図８（ａ）に示す第１の例は、２人以上の人が身体の前面又は背面を密着させて、互いの身体の間に隙間が生じないようにしつつゲートＧを通過する際に検出され得るデータの一例を示す。この図の像からは、２人の対象者の胴体の位置が、進行方向に対して左右にずれていることが読み取れる。この点が、対象者が一人ではない特徴点の一つである。
【００４６】
図８（ｂ）に示す第２の例は、２人以上の人が同じ方向を向いて、後ろに位置する人が両腕を前に出して、その人の前に居る人の肩や背中に触れた状態でゲートＧを通過する際に検出され得るデータの一例を示す。この例の場合、前述の第１の例とは異なり、対象者の胴体が互いに離れていることが読み取れる。
【００４７】
図８（ｃ）に示す第３の例は、１人の人が他の人に肩車されている場合に検出され得るデータの一例を示す。この例の場合、肩車されている人の脚の像が読み取れる。
【００４８】
なお、上記の第１から第３の例と、後述する図８（ｄ）に示す第４の例との違いに注目する必要がある。図８（ｄ）に示す第４の例は、１人の人がゲートＧを通過中に、境界部で立ち止まった場合の検出結果を示す。第４の例と、第１から第３の例とを対比すると視覚的な相違点があることが分かる。
【００４９】
上記の例は、不正な方法でゲートを通過する行為の一例である。それぞれの行為を検出したデータには、その行為に対応する何らかの特徴が含まれている。監視システム１では、この特徴を機械的に抽出することで、不正な行為の検出率を高める。
【００５０】
そこで、実施形態の監視システム１は、例えば、ニューラルネット（以下、ＮＮと記す。）を用いて、これらの特徴を機械的に抽出する。監視システム１の人数導出部３３は、ＮＮを含む。ＮＮは、関連する多くの教師データを用いて予め学習することにより、その識別能力を高めることができる。
【００５１】
次に、前述の図７を用いて、実施形態の監視システム１における学習処理について説明する。
この図７に示すように、既検出情報ＤＢ３１４に、最適化処理に利用する情報を格納する。ここで利用する各情報は、ゲートＧを通過する人のパターンを想定した典型的なサンプル事象を距離検出装置１０に検出させて用意したものである。サンプル事象には、個々の人が単独で通過するケースの他、複数の人が互いに接触して通過するケースの事象を含む。複数の人が接触して通過するケースには、不正な行為として想定されるものが含まれる。
【００５２】
例えば、既検出情報ＤＢ３１４に格納された最適化処理に利用する各情報には、ラベル情報が付与されている。ラベル情報には、そのサンプル事象の中で何人の人が通過したかを示す情報が含まれる。ラベル情報を組み合わせた情報を、ＮＮの学習処理用のサンプルデータ（教師データ）にする。このＮＮの学習処理用のサンプルデータは、検出された物体に高さを基準にして、人物と想定される高さの対象物を含む所定の範囲を切り出したものである。例えば、サンプルデータの範囲は、通過する人を検出する検出処理の対象範囲に一致させる。図８に示す領域Ｚ１からＺ４は、その検出処理の対象範囲の一例である。検出処理の対象範囲は、互いに異なる大きさの数種類のものとしてもよい。この場合、検出された人物と想定される対象物がはみ出ないように、対象範囲の大きさを決定する。
【００５３】
実施形態のＮＮは、予め定められた対象範囲の中で、複数のライン光のそれぞれと、扉２１が開いた期間内に検出処理をした複数の時刻のそれぞれとの組み合せに対応付けられる一群の情報を単位に処理をする。ＮＮの学習処理用のサンプルデータは、所定の本数のライン光に対応する検出点に基づいた既検出情報である。所定の本数は、距離検出装置１０のライン光の総数以下の所定値に定める。
【００５４】
ＮＮは、例えば、入力層と、複数の中間層と、出力層とを有している。ＮＮの入力層のニューロンは、データを受け付けて、所定の演算をしてその結果を中間層に転送する。ＮＮの中間層のニューロンは、入力層からのデータを受け付けて、所定の演算をしてその結果を次の中間層又は出力層に転送する。ＮＮの出力層のニューロンは、中間層からのデータを受け付けて、所定の演算をしてその結果を出力する。
【００５５】
例えば、入力層のニューロンは、上記の検出処理の対象範囲の大きさに切り取られた処理対象のデータの各格子に対応付けられており、各格子に対応する高さ情報がそれぞれ入力される。なお、入力層のニューロンの個数は、上記の検出処理の対象範囲として規定する最大の大きさの格子の数に一致させてもよい。この場合、対象範囲が上記のサイズより狭い場合には、サンプルデータを超える範囲に無効データを付加して、上記のサイズのデータとして扱うようにもよい。
【００５６】
出力層のニューロンは、ゲートＧを通過した人数に対応付けられていて、サンプルデータに対する人数に対応するものが活性化する。例えば、１人から１０人までをクラス分けするとすれば、出力層は１０個のニューロンを有する。なお、出力層のニューロンの個数は、これに制限されず適宜選択してよい。例えば、検出された人がいないこと（０人であること）をクラス分けするためのニューロンを出力層に設けてもよい。
【００５７】
入力層から出力層までの間に、幾つかの中間層が配置される。幾つかの中間層は畳み込み処理を行う層として割り付けられ、その他の層のニューロンは前段のニューロンに関連付けられている。
【００５８】
図９は、実施形態の学習処理の流れを示すフローチャートである。
【００５９】
まず、最適化処理部３６は、サンプルデータを収集する（Ｓ１２）。
【００６０】
次に、最適化処理部３６は、予め定められた対象範囲に合わせて、評価対象のデータを抽出する（Ｓ１４）。
【００６１】
次に、最適化処理部３６は、ＮＮを用いる判定に先だってＮＮの学習処理を実施する（Ｓ１６）。例えば、最適化処理部３６は、ＮＮの学習処理の段階で、各層間の関連性を規定する重み係数を調整する。ここで、ＮＮは、サンプルデータに基づいて算出した人数、つまりそのサンプルデータが示す人数（推定値）と、サンプルデータに関連付けられている人数（正解）とを照合して、それらの誤差が少なくなるように、その各層間の関連性を規定する重み係数を調整する。
【００６２】
次に、最適化処理部３６は、ＮＮが所望の正解率で人数を推定することができるか否かを判定し（Ｓ１８）、推定できていない場合には、所定のサンプル数に達するまでＳ１２からの処理を繰り返し、推定できるようになった段階で、ＮＮの学習処理を終える。最適化処理部３６は、その学習処理の結果である重み係数を記憶部３１に格納する。この重み係数は、ＮＮによって形成された人数導出部３３を機能させる際に、そのＮＮの重み係数として利用される。
【００６３】
上記の通り最適化処理部３６は、このようなサンプルデータと、サンプルデータに対応する人数との関係から、ＮＮを最適化する。なお、詳細な学習処理の手順は、一般的な手順に従って実施してもよい。なお、以下の説明で、最適化処理されたＮＮを「学習済みのＮＮ」と呼ぶ。
【００６４】
最適化処理部３６は、上記の学習処理の手順によって、検出する人物の特徴量、つまり人物の像の大きさや形状、その種別などの情報を個々に定義することなく、距離検出装置１０により検出されたデータを学習処理のサンプルデータ（教師データ）にすることができる。
【００６５】
例えば、距離検出装置１０により検出されたデータを２次元情報として表示させて、その表示に含まれる人数を読み取って、読み取った人数を上記のラベル情報として付与される人数の情報にしてもよい。
【００６６】
監視システム１は、上記のようにデータと人数とを関連付けた教師データを、ＮＮの学習処理に利用する。
【００６７】
図１０を参照して、実施形態の判定処理について説明する。図１０は、実施形態の判定処理の流れを示すフローチャートである。なお、下記の処理を開始する前に、人数導出部３３は、下記の扉２１の開放に対応する検出結果情報ＤＢ３１５の値を０に初期化する。
【００６８】
まず、人数導出部３３は、扉２１の開放要求を検出して（Ｓ２１）、ゲートＧを通過する人が途切れるまで、距離検出装置１０に検出を行わせる（Ｓ２２）。
【００６９】
次に、人数導出部３３は、扉２１の開放中の距離検出装置１０の検出結果を取得する（Ｓ２３）。
【００７０】
次に、人数導出部３３は、距離検出装置１０の検出結果から、所定の高さより高い物体が検出された範囲を検出し、予め定められた対象範囲に合わせて当該範囲を抽出する（Ｓ２４）。なお、この範囲の抽出に関する処理は、前述のサンプルデータの抽出と同様に、検出対象がその範囲内に含まれるように抽出する。
【００７１】
次に、人数導出部３３は、抽出した範囲に対して学習済みのＮＮを用いて、抽出された範囲内の人数を導出して（Ｓ２５）、検出結果情報ＤＢ３１５に追加する。
【００７２】
次に、人数導出部３３は、扉２１の開放中の距離検出装置１０の検出結果から抽出された全ての範囲に対する人数導出の処理を終えたか否かを判定し（Ｓ２６）、全ての範囲の処理を終えるまで、Ｓ２５の処理を繰り返す。全ての範囲の処理を終えた時点で、一連の処理を終える。
【００７３】
上記の処理により、抽出された範囲から検出された人数の合計値が検出結果情報ＤＢ３１５に格納され、検出結果情報ＤＢ３１５に格納されている扉２１の開放中にゲートＧを通過した人数を導出することができる。
【００７４】
このように、監視システム１は、上記の学習済みのＮＮを用いることで、距離検出装置１０により検出された結果から、ゲートＧを通った人数の検出精度を高めることができる。
【００７５】
なお、その後、共連れ判定部３４は、検出結果情報ＤＢ３１５に格納されている人数導出部３３によって導出された人数が、上記の人数を検出した所定の期間に対応する期間内にカード操作検知部２２が検出した人数と等しいか否かを判定し、その結果を判定結果情報ＤＢ３１６に書き込む。この判定により、カード操作検知部２２が検出した人数と実際に通過した人数が異なる場合を検出し、それを記録に残すことができる。
【００７６】
上記の実施形態によれば、監視システム１は、ゲートＧを横切る通路の上方から、該通路の動線方向に交わる一断面に沿う光（ライン光）を照射する照射部１１と、照射された光の反射光を検出する検出部１２と、反射光を反射した検出点の検出点位置情報を時刻歴情報として収集する収集部３２と、時刻歴情報の検出点位置情報に対応する断面の水平方向の位置を識別する水平位置情報（Ｘ軸）と、前記時刻歴情報（時刻ｔ）とに基づいて、前記断面を通過した人数を導出する人数導出部３３と、を備える。これにより、監視システム１は、一断面に沿う光の反射光を検出した結果から、反射光を反射した検出点の位置と検出した時刻との関係に基づいて、水平位置情報（Ｘ軸）と時刻歴情報（時刻ｔ）を座標軸に持つ仮想平面を用いて反射光を反射した検出点の位置を示すことができ、ゲートを通る人の人数を検出する精度を高めることができる。
【００７７】
なお、人数導出部３３は、断面の水平方向の位置情報（Ｘ軸）と前記時刻歴情報（時刻ｔ）とを軸に持つ平面に、検出点位置情報における反射光を反射した検出点を射影して得られた像に基づいて、前記断面を通過した人数を導出することにより、上記の平面（仮想平面）に、反射光を反射した検出点の位置を示すことにより、ゲートを通った人を示し、その人数を検出する精度を高めることができる。
【００７８】
また、人数導出部３３は、上記の平面に検出点を射影して得られた像の、断面のＸ軸方向の幅と、反射光を反射した検出点を検出することを継続した時間幅で規定される範囲内で、実際に断面を通過した人数を導出するようにしてもよい。これにより、人数導出部３３が導出する結果を整数で表すことが容易になり、限られた時間内にゲートＧを通過した人数を計数することが容易になる。
【００７９】
さらに、監視システム１は、導出された人数が所望の人数と等しいかを判定する共連れ判定部３４を備えることにより、反射光を反射した検出点の検出点位置情報に基づいて導出された人数が、カード操作に基づいてゲート装置２０により検出された人数と一致しているかを判定することができる。
【００８０】
また、上記の実施形態の監視システム１は、個人を特定することを必須の要件とするものではないが、例えば、既知のアンチパスバックシステム等の個人認証型の認証システムと組み合わせてもよい。アンチパスバックシステムとは、ゲートＧの入退場時の認証により入退場を許可する人を制限するものである。
【００８１】
さらに、監視システム１は、通り抜けた人数を機械的に計数する機能を有するゲート装置を設けることなく、ゲートＧを通過した人数を計数することができる。
【００８２】
なお、上記の実施形態の距離検出装置１０は、検出部１２としてゲートＧを監視するための監視カメラからの画像を用いてもよい。ただし、人物の正面又は後方から撮像する監視カメラを設置できない場合がある。上記の実施形態の検出部１２は、人物の上方等から人物までの距離を測ることができればよい。上記のように、監視カメラを設置できない場合に対しても、監視システム１を適用することができる。
【００８３】
（実施形態の変形例その１）
上記の実施形態に例示したＮＮは、ゲートＧに沿う軸と時間軸に基づいた２次元情報を対象にするものである。これに代えて、本変形例では、ゲートＧに沿う軸に基づいた１次元情報を対象にして、繰り返し処理する事例について説明する。
【００８４】
例えば、上記の場合、ライン光の数と同数のニューロンを入力層に持つ再帰型ＮＮを利用する。再帰型ＮＮは、中間層に帰還路を持つものである。つまり、再帰型ＮＮは、新たな検出データが入力されることに応じて演算処理を繰り返す。新たな検出データと、中間層により先に導出されたデータの双方を、中間層が取り込み、所定の演算をする。このように、距離検出装置１０により検出されたデータの処理を、新たな検出データが無くなるまで繰り返すことで、扉２１が開く時間幅が変化しても、その期間の検出処理を実施することが可能になる。
【００８５】
なお、取り込むべき新たな検出データが無くなるときは、扉２１を閉じたときに一致する。この再帰型ＮＮの場合には、取り込むべき新たな検出データが無くなり、一連の処理を終えた段階で、出力層が出力する人数が、その間に検出された人数になる。
【００８６】
（実施形態の変形例その２）
上記の実施形態の距離検出装置１０は、平行なライン光を用いるものとして説明したが、これに代えて、１点から扇状に広がるライン光を用いてもよい。この場合、距離検出装置１０から検出対象までの距離が比較的長くなるように、距離検出装置１０の位置を決定するとよい。距離検出装置１０から検出対象までの距離が長くなるほど、平行なライン光を用いる場合と同様の結果を得ることができる。
【００８７】
上記の変形例によれば、上記の効果の他、実施形態と同様の効果を奏する。
【００８８】
（第２の実施形態）
第２の実施形態として、ユーザがゲートＧを双方向に通過する形態について説明する。
前述の第１の実施形態に例示したカード操作検知部２２は、ユーザがゲートＧを矢印Ｄ１で示す単方向に通過する形態を例示したものである。本実施形態は、ユーザがゲートＧを矢印Ｄ１とＤ２の双方向に通過する点が異なる。以下、相違点を中心に説明する。
【００８９】
図１１は、本発明の実施形態に係る監視システムの概要を説明するための図である。図１２は、図１１の監視システムを適用した建物の平面図である。図１３は、実施形態の監視システムの構成図である。
【００９０】
次に、ゲート装置２０について説明する。
ゲート装置２０は、扉２１と、カード操作検知部２２−１、２２−２と、制御部２３とを備える。
【００９１】
扉２１は、建物ＢＬの壁面ＷのゲートＧに設けられている。例えば、扉２１は、不図示の可動部によって壁面Ｗに沿う方向に駆動されて開閉する片開きの扉である。扉２１は、閉じた状態でゲートＧを塞ぎ通行できなくなり、開いた状態であればゲートＧを通って通行できるようになる。
【００９２】
実施形態の建物ＢＬのユーザは、ゲートを抜けて特定の領域に進入することが制限されている。進入が許可された領域に進入する場合、ユーザは、携行する所定の近接型無線通信方式に準拠したカード２４を用いてゲートＧを通ってその領域に進入することを要求する。例えば、カード操作検知部２２−１、２２−２は、ゲートＧの比較的近傍であって、ゲートＧによって分割される第１領域と第２領域のそれぞれに設けるとよい。カード操作検知部２２−１、２２−２は、ゲートＧの比較的近傍であって、ゲートＧを通るユーザの動線の上流側に設けられている。ユーザは、ゲートＧを通る前に、そのカード２４をカード操作検知部２２−１（又は２２−２）に翳す。
【００９３】
例えば、ゲートＧを通って第１領域から第２領域に向かう第１の方向に移動するユーザＵ１からＵ３（第１ユーザ）は、第１領域に設けられているカード操作検知部２２−１に対して、ゲートＧの通過を申告する。ゲートＧを通って第２領域から第１領域に向かう第２の方向に移動するユーザＵ４（第２ユーザ）は、第２領域に設けられているカード操作検知部２２−２に対して、ゲートＧの通過を申告する。
【００９４】
カード操作検知部２２−１は、第１ユーザが携行するカード２４が接近したことをそれぞれ検出し、カード操作検知部２２−２は、第２ユーザが携行するカード２４が接近したことをそれぞれ検出する。カード操作検知部２２−１、２２−２は、それぞれそのカード２４を識別し、そのカード２４の認証処理を行う。
【００９５】
制御部２３は、カード操作検知部２２−１、２２−２による上記の認証処理の結果により所定の条件を満たすものであれば、図示しない駆動部を駆動させて、扉２１を開き、予め定められた所定時間が経過した後、扉２１を閉じる。なお、制御部２３は、カード操作検知部２２から、カード操作検知部２２−１、２２−２がカード２４を検出した時刻に関する時刻情報と、扉２１の開閉状態に関する情報とを出力する。例えば、扉２１の開閉状態に関する情報は、その開閉状態が変化したことを示す情報であってもよい。
【００９６】
人数導出部３３は、第１の方向と第２の方向の両方向についての共連れを監視してもよい。なお、この場合、カード操作検知部２２−１とカード操作検知部２２−２の何れのカード操作検知部２２がその要求を検出したかにより、人数導出部３３は、ユーザの通過を検出する条件を切替えて共連れの監視をしてもよい。
【００９７】
上記のように第１の方向と第２の方向の両方向のユーザの移動を検出する場合、人数導出部３３は、ゲートＧを通過した延べ人数を検出してもよい。
【００９８】
例えば、共連れ判定部３４は、通過を要求した人数を下記の方法で算出する。カード操作検知部２２−１が２人のユーザからゲートＧの通過の申告を受け、カード操作検知部２２−２が３人のユーザからゲートＧの通過の申告を受けたと仮定する。この場合、共連れ判定部３４は、カード操作検知部２２−１が受け付けた２人と、カード操作検知部２２−２が受け付けた３人とを加算して、その算出結果を、通過を要求した人数とする。
【００９９】
なお、上記の場合、人数導出部３３は、延べ５人のユーザの通過を検出する。共連れ判定部３４は、カード操作検知部２２−１が受け付けた総人数と、人数導出部３３が検出した延べ人数を対比して、その結果が一致している場合には、共連れ行為が無かったと判定する。一方、上記の結果が一致していなかった場合には、共連れ行為が有った可能性があると判定する。
【０１００】
上記の通り、ゲートＧを挟み、上記の第１領域と第２領域の両方にカード操作検出部２２を設置する。監視システム１は、第１領域に設置されたカード操作検出部２２−１と第２領域に設置されたカード操作検出部２２−２によってそれぞれ検出された人数を統合する。これにより、監視システム１は、カード操作検出部２２−１により検出された第１の方向の通行とカード操作検出部２２−１により検出された第２の方向の通行の両方向の通行における共連れの監視をすることができる。
【０１０１】
なお、監視システム１を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより管理装置３０に係る処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【０１０２】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、ネットワークや通信回線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【０１０３】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１０４】
１…監視システム、ＢＬ…建物、Ｇ…ゲート、１０…距離検出装置、１１…照射部、１２…検出部、２０…ゲート装置、２１…扉、２２、２２−１、２２−２…カード操作検知部、２３…制御部、２４…カード、３０…管理装置、３１…記憶部、３２…収集部、３３…人数導出部、３４…共連れ判定部（判定部）、３５…データ出力部、３６…最適化処理部
【図１】
2019036038.tif 000003
【図２】
2019036038.tif 000004
【図３】
2019036038.tif 000005
【図４】
2019036038.tif 000006
【図５】
2019036038.tif 000007
【図６】
2019036038.tif 000008
【図７】
2019036038.tif 000009
【図８】
2019036038.tif 000010
【図９】
2019036038.tif 000011
【図１０】
2019036038.tif 000012
【図１１】
2019036038.tif 000013
【図１２】
2019036038.tif 000014
【図１３】
2019036038.tif 000015