(57)【要約】【課題】通過カウントを精度よく行いつつ、処理負荷を軽減させることを目的とする。【解決手段】撮像画像において、人体検出を行う検出手段と、人体検出において検出された人体の追尾を行い、通過検知ラインを通過したか否かを判定する通過判定手段と、人体検出の処理間隔と、通過検知ラインの位置と、に基づいて、人体検出の対象となる検出範囲を決定する決定手段とを有し、検出手段は、決定手段により決定された検出範囲を対象として、人体検出を行う。【選択図】図４
2019200590.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像画像において、人体検出を行う検出手段と、
前記人体検出において検出された人体の追尾を行い、通過検知ラインを通過したか否かを判定する通過判定手段と、
前記人体検出の処理間隔と、前記通過検知ラインの位置と、に基づいて、前記人体検出の対象となる検出範囲を決定する決定手段と
を有し、
前記検出手段は、前記決定手段により決定された前記検出範囲を対象として、前記人体検出を行うことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記撮像画像に基づいて、前記処理間隔における人体の移動距離を特定する特定手段をさらに有し、
前記決定手段は、前記移動距離に基づいて、前記検出範囲を決定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記決定手段は、前記通過検知ラインから前記移動距離までの範囲を、前記検出範囲として決定することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特定手段は、前記撮像画像において検出された人体の幅に基づいて、前記移動距離を特定することを特徴とする請求項２又は３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記特定手段は、前記撮像画像において検出された人体の幅のうち最大の幅に基づいて、前記移動距離を特定することを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記特定手段は、予め定められた上限値未満の人体の幅のうち最大の幅に基づいて、前記移動距離を特定することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記特定手段は、予め定められた範囲において検出された人体の幅のうち最大の幅に基づいて、前記移動距離を特定することを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項８】
撮像手段と、
前記撮像手段により得られた撮像画像において、人体検出を行う検出手段と、
前記人体検出において検出された人体の追尾を行い、通過検知ラインを通過したか否かを判定する通過判定手段と、
前記人体検出の処理間隔と、前記通過検知ラインの位置と、に基づいて、前記人体検出の対象となる検出範囲を決定する決定手段と
を有し、
前記検出手段は、前記決定手段により決定された前記検出範囲を対象として、前記人体検出を行うことを特徴とする撮像装置。
【請求項９】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
撮像画像において、人体検出を行う検出ステップと、
前記人体検出において検出された人体の追尾を行い、通過検知ラインを通過したか否かを判定する通過判定ステップと、
前記人体検出の処理間隔と、前記通過検知ラインの位置と、に基づいて、前記人体検出の対象となる検出範囲を決定する決定ステップと
を含み、
前記検出ステップにおいては、前記決定ステップにおいて決定された前記検出範囲を対象として、前記人体検出を行うことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項１乃至７の何れか１項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、撮像装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像を解析することで画像内の人体の検出を行う人体検出処理が知られている。また、連続している画像において、検出されたそれぞれの人体に対して追尾を行う人体追尾処理が知られている。これらの処理は、画像内に設定された通過線を通過する人体の数をカウントする通過人数カウントに用いられる。
【０００３】
このような通過人数カウントでは、カウント精度を高めるためにより細かな周期でそれぞれの処理を行うことが要求されるが、人体検出処理は処理量が多く、１つの処理に時間がかかることが多い。特許文献１には、画像に対して動体の検出を行い、動体が検出された領域のみを人体検出を行う範囲とすることで、検出範囲を制限し、人体検出処理の負荷を低減させる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−６６７３号公報
【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、特許文献１の技術では、画像全体から動体が検出された場合には、検出範囲が広範囲になり、処理負荷を十分に低減させることができないという問題があった。
【０００６】
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、通過カウントを精度よく行いつつ、処理負荷を軽減させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
そこで、本発明は、情報処理装置であって、撮像画像において、人体検出を行う検出手段と、前記人体検出において検出された人体の追尾を行い、通過検知ラインを通過したか否かを判定する通過判定手段と、前記人体検出の処理間隔と、前記通過検知ラインの位置と、に基づいて、前記人体検出の対象となる検出範囲を決定する決定手段とを有し、前記検出手段は、前記決定手段により決定された前記検出範囲を対象として、前記人体検出を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、通過カウントを精度よく行いつつ、処理負荷を軽減させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】情報処理装置のハードウェア構成図である。
【図２】情報処理装置の機能構成図である。
【図３】通過カウント処理を示すフローチャートである。
【図４】検出範囲設定処理を示すフローチャートである。
【図５】画像の一例を示す図である。
【図６】人体検出処理の結果の一例を示す図である。
【図７】検出範囲設定処理の説明図である。
【図８】画像の一例を示す図である。
【図９】撮像装置のハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
本実施形態に係る情報処理装置１００は、撮影画像全体において人体を検出し、検出した人体を追尾することで、予め設定された通過検知ラインを通過した人数をカウントする処理を行う。図１は、情報処理装置１００のハードウェア構成図である。情報処理装置１００は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）１０４、通信部１０５、入力部１０６及び表示部１０７を有する。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記録された制御プログラムを読み出して各種処理を実行する。ＲＡＭ１０３は主メモリやワークエリア等の一時記憶領域として用いられる。ＨＤＤ１０４は、映像ファイルの保存に用いる。なお、ＣＰＵ１０１が映像の取得を、ネットワーク１０８を介して行う場合にはＨＤＤ１０４は必ずしも必要ではない。
【００１１】
通信部１０５はネットワーク１０８を介して通信を行う回路である。なお、ＣＰＵ１０１が映像の取得をＨＤＤ１０４を介して行う場合には通信部１０５は必ずしも必要ではない。表示部１０７は、映像や人数カウント結果を表示するディスプレイ等の表示用デバイスである。入力部１０６はキーボードやマウスなど、映像の選択や、指定範囲をユーザの手によって指定するためのデバイスを有する。
【００１２】
以上のように、情報処理装置１００は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）に搭載されているハードウェア構成と同様のハードウェア構成要素を有している。そのため、画像処理装置２００で実現される各種機能は、ＰＣ上で動作するソフトウェアとして実装することが可能である。後述する情報処理装置１００の機能や処理は、ＣＰＵ１０１がＲＯＭ１０２又はＨＤＤ１０４に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現されるものである。また、他の例としては、ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２等に替えて、ＳＤカード等の記録媒体に格納されているプログラムを読み出してもよい。
【００１３】
図２は、情報処理装置１００の機能構成図である。情報処理装置１００は、通信処理部２０１と、受付部２０２と、画像取得部２０３と、人体検出部２０４と、検出範囲設定部２０５と、を有している。通信処理部２０１は、通信を制御する。受付部２０２は、ユーザ操作に応じた情報を受け付ける。受付部２０２は、例えば、解析対象の画像の選択指示や、人数カウントのための通過ラインの指定を受け付ける。
【００１４】
画像取得部２０３は、一定周期で処理対象となる撮像画像を取得する。画像取得部２０３は、例えば通信処理部２０１を介して外部装置から撮像画像を取得する。取得する撮像画像は、例えばａｖｉファイルやｍｏｖファイルのような映像ファイルでもよく、Ｗｅｂカメラから送られてくるようなリアルタイム映像でもよい。また、その数は１つでも複数でもよい。人体検出部２０４は、画像取得部２０３が画像を取得する周期で、人体検出処理を行う。人体検出部２０４はさらに、人体検出処理により検出された人体の追尾を行い、通過ラインを通過した人数をカウントする。検出範囲設定部２０５は、人体検出の対象となる検出範囲を設定する。
【００１５】
図３は、情報処理装置１００による通過カウント処理を示すフローチャートである。情報処理装置１００の人体検出部２０４は、まずＳ３００において、撮像画像全体を処理対象として人体を検出する人体検出処理を行う。続いて、Ｓ３１１，Ｓ３１２において、人体検出部２０４は、人体検出処理により検出された各人体を追尾する追尾処理を行う。追尾処理において、人体検出部２０４は、追尾対象の人体が通過検知ラインを通過したか否かを判定する。本処理は、通過判定処理の一例である。その後、人体検出部２０４は、Ｓ３２０において、再び人体検出処理を行い、その後、Ｓ３３１以降で追尾処理を行う。このように、人体検出処理と追尾処理が繰り返される。なお、追尾処理においては、人体検出処理において検出された人体の周囲でのみ人体を検出する。このため、画像全体を対象として人体を検出する場合に比べて処理負荷を軽減することができる。これにより、人体検出は、時間Ｔ毎に繰り返し実行される。なお、図３に示すように、各処理が順番に実行されるのに替えて、各処理は、並列に実行されてもよい。
【００１６】
図４は、情報処理装置１００による検出範囲設定処理を示すフローチャートである。検出範囲設定処理は、図３を参照しつつ説明した人体検出処理の処理対象とする範囲（領域）を設定する処理である。Ｓ４００において、人体検出部２０４は、画像取得部２０３が取得した画像の全域に対し、人体を検出する。これにより、例えば図５に示すような人体５０１，５０２，５０３が含まれた画像５００に対し、検出枠６０１，６０２，６０３が検出される。なお、図５に示す５０４は、通過検知ラインである。次に、Ｓ４０１において、検出範囲設定部２０５は、検出された人体それぞれの幅を特定し、そのうち最大となる幅を特定する。例えば、図６の例では、検出枠６０２の幅６０５が最大幅として特定される。
【００１７】
次に、Ｓ４０２において、検出範囲設定部２０５は、図３を参照しつつ説明した通過カウント処理における人体検出処理の時間間隔Ｔにおける人体の移動距離を算出する。具体的には、検出範囲設定部２０５は、Ｓ４０２において特定した最大幅に、時間間隔Ｔと、１秒当たりの歩数を乗じることで移動距離を算出する。ここで、時間間隔Ｔは例えば１秒とし、１秒当たりの歩数を１．５とする。なお、本実施形態においては、１秒当たりの歩数は予め設定されているものとするが、他の例としては、この値はユーザ操作において入力されてもよい。なお、時間当たりの歩数が設定、入力されればよい。
【００１８】
次に、Ｓ４０３において、検出範囲設定部２０５は、移動距離に基づいて、検出範囲を設定する。具体的には、検出範囲設定部２０５は、図７に示すように、画像７００において設定された通過検知ライン７０１を基準とし、通過基準ラインに対し垂直な２方向７０２に移動距離だけ離れた位置を境界とする領域７０３を検出範囲として設定する。以上で、検出範囲設定処理が終了する。なお、検出範囲設定部２０５は、人体検出処理の処理間隔と、通過検知ラインの位置と、に基づいて、検出範囲を設定すればよく、具体的な設定方法は、実施形態に限定されるものではない。例えば、検出範囲設定部２０５は、移動距離に対し、マージンを含んだ範囲を検出範囲として決定してもよい。また、検出範囲設定部２０５は、通過基準ラインから所定の角度の方向に移動距離だけ離れた位置を境界とする領域を検出範囲として設定してもよい。
【００１９】
検出範囲設定処理は、通過カウント開始後に初めて実行される人体検出処理時に実行されるものとするが、他の例としては、一定周期毎等、任意のタイミングで実行されてもよい。
【００２０】
図７の例では、人体７０６のみが検出範囲に含まれ、人体７０４，７０５は検出範囲に含まれていない。このため、１回目の人体検出処理においては、人体７０６のみが検出され、人体７０６に対する追尾処理が行われ、通過検知ラインを通過した際にカウントが行われる。そして、時間が経過し、人体７０５，７０４が検出範囲に入ると、人体検出処理において検出され、追尾処理が行われる。
【００２１】
このように、情報処理装置１００は、人体検出処理における検出範囲を制限することで、処理負荷を軽減することができる。さらに、情報処理装置１００は、通過検知ラインの位置と、人体検知処理の処理間隔に基づいて、検出範囲を設定するので、人体検出処理において、通過検知ラインを通過し得る人体を見逃すことなく検出することができる。このため、カウント漏れが生じることなく、高精度に人数のカウントを行うことができる。すなわち、通過カウントを精度よく行いつつ、処理負荷を軽減させることができる。
【００２２】
なお、本実施形態に係る情報処理装置１００は、人体検出のみを行うこととし、その後の追尾及び通過ラインを通過した人数のカウントは、他の装置が行うこととしてもよい。
【００２３】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態に係る情報処理装置１００について、第１の実施形態に係る情報処理装置１００と異なる点を主に説明する。情報処理装置１００は、Ｓ４００〜Ｓ４０３の処理に替えて、以下の処理を行う。すなわち、情報処理装置１００は、ユーザに距離情報の入力を促し、画像内での１ｍの長さの入力を受け付ける。長さの入力は、例えばピクセルの数で与えられるものとする。そして、情報処理装置１００は、入力された長さと、人体検出処理の時間間隔Ｔと、人の移動速度（例えば、秒速１．５ｍ）とを乗じることで移動距離を算出する。算出した移動距離に基づいて、検出範囲を設定する処理は、第１の実施形態において説明した処理と同様である。なお、第２の実施形態に係る情報処理装置１００のこれ以外の構成及び処理は、第１の実施形態に係る情報処理装置１００の構成及び処理と同様である。
【００２４】
（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態に係る情報処理装置１００について、他の実施形態に係る情報処理装置１００と異なる点を主に説明する。第３の実施形態の情報処理装置１００においては、最大幅を特定する際の上限値が予め設定されているものとする。そして、Ｓ４０１において、検出範囲設定部２０５は、上限値未満の人体の幅の最大値を最大幅として特定する。また、他の例としては、情報処理装置１００において、最大幅を特定する対象となる人体の存在する範囲が予め設定されているものとする。そして、Ｓ４０１において、検出範囲設定部２０５は、存在範囲において最大の幅を特定する。
【００２５】
図８に示すように、撮像画像からの距離が大きく異なる人体が含まれる場合、画像中の人体のサイズが大きく異なる。例えば、図８の例において、通過検知ライン８０４に対し、通過検知ラインよりも撮像装置側（手前側）に位置する人体８０３の幅を基準として検知範囲が設定されると、検知範囲が広すぎてしまう。これに対し、第３の実施形態においては、最大幅が制限されるため、適切な最大幅を特定することができる。なお、第３の実施形態に係る情報処理装置１００のこれ以外の構成及び処理は、他の実施形態に係る情報処理装置１００の構成及び処理と同様である。
【００２６】
上述した実施形態の変形例としては、撮像装置が図３及び図４を参照しつつ説明した処理を実行することとしてもよい。図９は、撮像装置９００のハードウェア構成図である。撮像装置９００は、ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２、ＲＡＭ９０３、通信部９０４、入力部９０５、表示部９０６及び撮像部９０７を有する。撮像部９０７は、画像を撮像する。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２、ＲＡＭ９０３、通信部９０４、入力部９０５、表示部９０６は、それぞれ第１の実施形態に係るＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、通信部１０５、入力部１０６、表示部１０７と同様である。上記実施形態において説明した情報処理装置１００の機能や処理は、撮像装置９００において、ＣＰＵ９０１がＲＯＭ９０２に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現される。
【００２７】
以上、上述した各実施形態によれば、通過カウントを精度よく行いつつ、処理負荷を軽減させることができる。
【００２８】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【００２９】
（その他の実施例）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【符号の説明】
【００３０】
１００  情報処理装置
２０４  人体検出部
２０５  検出範囲設定部
【図１】
2019200590.tif 000003
【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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