(57)【要約】【課題】カメラで撮影された画像データに基づいて、カメラ姿勢を推定できるようにする。【解決手段】カメラ姿勢推定装置であって、カメラで撮影された画像データから抽出された、移動物体の移動軌跡を示すデータを収集する収集手段と、収集された前記移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて、前記画像データにおける直線を算出する算出手段と、算出された少なくとも２本の直線の交点から消失点を算出し、算出した消失点に基づいて、前記カメラの設置姿勢を推定する推定手段とを有する。【選択図】図１
2019096068.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラで撮影された画像データから抽出された、移動物体の移動軌跡を示すデータを収集する収集手段と、
収集された前記移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて、前記画像データにおける直線を算出する算出手段と、
算出された少なくとも２本の直線の交点から消失点を算出し、算出した消失点に基づいて、前記カメラの設置姿勢を推定する推定手段と
を有することを特徴とするカメラ姿勢推定装置。
【請求項２】
前記算出手段により算出された複数の直線相互の交点を算出することで、複数の交点を抽出し、抽出した複数の交点の分布に基づいて、１の交点を選択することで、前記消失点を算出する消失点算出手段を更に有することを特徴とする請求項１に記載のカメラ姿勢推定装置。
【請求項３】
前記算出手段により算出された複数の直線から、それぞれの直線の算出に用いられた前記移動軌跡を示すデータの数に基づいて、２本の疑似平行線を抽出する平行線抽出手段と、
抽出された前記２本の疑似平行線から、前記消失点を算出する消失点算出手段と
を更に有することを特徴とする請求項１に記載のカメラ姿勢推定装置。
【請求項４】
前記平行線抽出手段は、
第１の方向に移動する移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて算出された直線と、該第１の方向と反対方向の第２の方向に移動する移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて算出された直線とを、前記２本の疑似平行線として抽出することを特徴とする請求項３に記載のカメラ姿勢推定装置。
【請求項５】
前記算出手段により算出された複数の直線から、出現時間帯が重なる第１の移動物体と第２の移動物体のそれぞれの移動軌跡を示すデータに基づいて算出された２本の疑似平行線を抽出する平行線抽出手段と、
抽出された前記２本の疑似平行線から、前記消失点を算出する消失点算出手段と
を更に有することを特徴とする請求項１に記載のカメラ姿勢推定装置。
【請求項６】
前記平行線抽出手段は、前記第１の移動物体が移動する方向と前記第２の移動物体が移動する方向とが同じで、かつ、前記第１の移動物体と前記第２の移動物体との間の距離が所定の条件を満たす場合に、前記２本の疑似平行線を抽出することを特徴とする請求項５に記載のカメラ姿勢推定装置。
【請求項７】
前記算出手段により算出された複数の直線のうち、所定時間における移動量が所定の閾値以下となる移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて算出した直線を削除する第１の削除手段を更に有することを特徴とする請求項１に記載のカメラ姿勢推定装置。
【請求項８】
所定時間における移動量が所定の閾値以下となる移動物体と同じ時間帯に出現する他の移動物体であって、前記所定時間における移動量が所定の閾値以下となる移動物体との距離が、所定の閾値以下となる該他の移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて算出した直線を削除する第２の削除手段を更に有することを特徴とする請求項７に記載のカメラ姿勢推定装置。
【請求項９】
カメラで撮影された画像データから抽出された、移動物体の移動軌跡を示すデータを収集し、
収集された前記移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて、前記画像データにおける直線を算出し、
算出された少なくとも２本の直線の交点から消失点を算出し、算出した消失点に基づいて、前記カメラの設置姿勢を推定する、
処理をコンピュータが実行するカメラ姿勢推定方法。
【請求項１０】
カメラで撮影された画像データから抽出された、移動物体の移動軌跡を示すデータを収集し、
収集された前記移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて、前記画像データにおける直線を算出し、
算出された少なくとも２本の直線の交点から消失点を算出し、算出した消失点に基づいて、前記カメラの設置姿勢を推定する、
処理をコンピュータに実行させるためのカメラ姿勢推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラ姿勢推定装置、カメラ姿勢推定方法及びカメラ姿勢推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複数のカメラで撮影を行い、監視対象の人物等を追従する監視システムでは、従来より、異なるカメラで撮影したそれぞれの画像データから、人物の同一部位を抽出して比較することで、異なる画像データ間での人物の照合を行っている。
【０００３】
このとき、各カメラの設置姿勢が異なると、監視対象の人物の映り方が変わってくることから、人物の同一部位を抽出する際には、各カメラの設置姿勢（カメラ姿勢と称す）を考慮に入れる必要がある。
【０００４】
一方で、カメラ姿勢を把握するために、カメラの設置場所に出向くとなると、システム管理者の作業負荷が増大する。これに対して、例えば、下記特許文献では、画像データに含まれる平行線（例えば、車線等）から消失点を算出し、算出した消失点に基づいてカメラ姿勢を推定する推定方法（画像データからカメラ姿勢を推定する推定方法）が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−４９９１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、カメラによっては、画像データ内に平行線が映し出されない環境下に設置される場合もある。このような場合、上記推定方法では、カメラ姿勢を推定することができない。
【０００７】
一つの側面では、カメラで撮影された画像データに基づいて、カメラ姿勢を推定できるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
一態様によれば、カメラ姿勢推定装置は、
カメラで撮影された画像データから抽出された、移動物体の移動軌跡を示すデータを収集する収集手段と、
収集された前記移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて、前記画像データにおける直線を算出する算出手段と、
算出された少なくとも２本の直線の交点から消失点を算出し、算出した消失点に基づいて、前記カメラの設置姿勢を推定する推定手段とを有する。
【発明の効果】
【０００９】
カメラで撮影された画像データに基づいて、カメラ姿勢を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】監視システムのシステム構成の一例を示す図である。
【図２】カメラ姿勢推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】データ蓄積サーバのカメラ内移動軌跡算出部の機能構成の一例を示す図である。
【図４】カメラ内移動軌跡算出処理の具体例を示す図である。
【図５】カメラ内移動軌跡データの一例を示す図である。
【図６】第１の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成の一例を示す図である。
【図７】カメラ内移動軌跡データ収集処理の具体例を示す図である。
【図８】選別処理Ｉの流れを示すフローチャートである。
【図９】選別処理Ｉの具体例を示す図である。
【図１０】消失点算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】交点座標に基づく消失点算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】消失点算出処理の具体例を示す図である。
【図１３】カメラ姿勢データ算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】カメラ姿勢データの一例を示す図である。
【図１５】画像解析サーバのカメラ間移動軌跡算出部の機能構成の一例を示す図である。
【図１６】カメラ間移動軌跡算出処理の具体例を示す図である。
【図１７】照合用データの具体例を示す図である。
【図１８】第２の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成の一例を示す図である。
【図１９】第２の実施形態に係る疑似平行線抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図２０】疑似平行線抽出処理の具体例を示す図である。
【図２１】第３の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成の一例を示す図である。
【図２２】選別処理ＩＩの流れを示すフローチャートである。
【図２３】選別処理ＩＩ及び疑似平行線抽出処理の具体例を示す図である。
【図２４】第４の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成の一例を示す図である。
【図２５】第４の実施形態に係る疑似平行線抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図２６】第１の疑似平行線抽出処理の具体例を示す図である。
【図２７】第２の疑似平行線抽出処理の具体例を示す図である。
【図２８】第５の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成の一例を示す図である。
【図２９】第５の実施形態に係る疑似平行線抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図３０】同時移動時の疑似平行線抽出処理の具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
【００１２】
［第１の実施形態］
＜監視システムのシステム構成＞
はじめに、監視システムのシステム構成について説明する。監視システムは、複数のカメラで撮影を行い、監視対象の移動物体（例えば、人物）を追従するシステムである。図１は、監視システムのシステム構成の一例を示す図である。図１に示すように、監視システム１００は、カメラ１１０＿１〜１１０＿ｎと、データ蓄積サーバ１２０と、カメラ姿勢推定装置１３０と、画像解析サーバ１４０とを有し、各装置は、ネットワーク１５０を介して、相互に接続されている。
【００１３】
カメラ１１０＿１〜１１０＿ｎは、所定の設置場所に設置され、移動物体を撮影する。カメラ１１０＿１〜１１０＿ｎは、撮影した画像データを、ネットワーク１５０を介して、データ蓄積サーバ１２０及び画像解析サーバ１４０に送信する。なお、本実施形態において、所定の設置場所とは、カメラの撮影範囲内に、車線等の平行線が含まれない場所であるが、移動物体の往来がある場所を指すものとする。
【００１４】
データ蓄積サーバ１２０には、カメラ内移動軌跡算出プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、データ蓄積サーバ１２０は、カメラ内移動軌跡算出部１２１として機能する。
【００１５】
カメラ内移動軌跡算出部１２１は、カメラ１１０＿１〜１１０＿ｎより送信された画像データを、画像データ格納部１２２に格納する。また、カメラ内移動軌跡算出部１２１は、画像データ格納部１２２に格納した画像データを、カメラごとに処理し、それぞれのカメラで撮影された画像データに映し出された人物の移動軌跡を算出する。更に、カメラ内移動軌跡算出部１２１は、カメラごとに算出した各人物の移動軌跡を、カメラ内移動軌跡データとして、カメラ姿勢推定装置１３０に送信する。
【００１６】
カメラ姿勢推定装置１３０には、カメラ姿勢算出プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、カメラ姿勢推定装置１３０は、カメラ姿勢算出部１３１として機能する。
【００１７】
カメラ姿勢算出部１３１は、データ蓄積サーバ１２０より送信されたカメラ内移動軌跡データを、カメラ内移動軌跡データ格納部１３２に格納する。また、カメラ姿勢算出部１３１は、カメラ内移動軌跡データ格納部１３２に格納したカメラ内移動軌跡データを、カメラごとに処理し、それぞれのカメラ内移動軌跡データについて、画像データにおける直線を算出する。また、カメラ姿勢算出部１３１は、算出した直線の交点から、画像データにおける消失点を算出し、算出した消失点に基づいて各カメラの設置姿勢を算出する。更に、カメラ姿勢算出部１３１は、算出した各カメラの設置姿勢を、カメラ姿勢データとして、画像解析サーバ１４０に送信する。
【００１８】
このように、カメラ姿勢推定装置１３０によれば、画像データ内に平行線が映し出されない環境下にカメラ１１０＿１〜１１０＿ｎが設置された場合であっても、カメラ内移動軌跡データに基づいて、カメラ姿勢を推定することができる。
【００１９】
画像解析サーバ１４０には、カメラ間移動軌跡算出プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、画像解析サーバ１４０は、カメラ間移動軌跡算出部１４１として機能する。
【００２０】
カメラ間移動軌跡算出部１４１は、カメラ１１０＿１〜１１０＿ｎより送信された画像データを受信するとともに、カメラ姿勢推定装置１３０より送信されたカメラ姿勢データを、カメラ姿勢データ格納部１４２に格納する。
【００２１】
また、カメラ間移動軌跡算出部１４１は、受信した各画像データについて、カメラ姿勢データに応じた処理を行うことで、画像データから人物の各部位を抽出する。更に、カメラ間移動軌跡算出部１４１は、抽出した各部位の特徴データを比較することで、異なるカメラにより撮影された画像データ間において、監視対象の人物を照合する。これにより、監視システム１００では、監視対象の人物をカメラ間で追従することができる。
【００２２】
＜監視システムの各装置のハードウェア構成＞
次に、監視システム１００の各装置（データ蓄積サーバ１２０、カメラ姿勢推定装置１３０、画像解析サーバ１４０）のハードウェア構成について説明する。なお、各装置は、同様のハードウェア構成を有するため、ここでは、カメラ姿勢推定装置１３０のハードウェア構成について説明する。図２は、カメラ姿勢推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００２３】
図２に示すように、カメラ姿勢推定装置１３０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２０１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）２０２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）２０３を有する。ＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３は、いわゆるコンピュータを形成する。また、カメラ姿勢推定装置１３０は、補助記憶装置２０４、操作装置２０５、表示装置２０６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置２０７、ドライブ装置２０８を有する。なお、カメラ姿勢推定装置１３０の各ハードウェアは、バス２０９を介して相互に接続されている。
【００２４】
ＣＰＵ２０１は、補助記憶装置２０４にインストールされた各種プログラム（例えば、カメラ姿勢算出プログラム等）を実行する。
【００２５】
ＲＯＭ２０２は、不揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。ＲＯＭ２０２は、補助記憶装置２０４にインストールされた各種プログラムをＣＰＵ２０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する。具体的には、ＲＯＭ２０２はＢＩＯＳ（Basic  Input/Output  System）やＥＦＩ（Extensible  Firmware  Interface）等のブートプログラム等を格納する。
【００２６】
ＲＡＭ２０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic  Random  Access  Memory）やＳＲＡＭ（Static  Random  Access  Memory）等の揮発性メモリであり、主記憶装置として機能する。ＲＡＭ２０３は、補助記憶装置２０４にインストールされた各種プログラムがＣＰＵ２０１によって実行される際に展開される、作業領域を提供する。
【００２７】
補助記憶装置２０４は、各種プログラムや、各種プログラムがＣＰＵ２０１によって実行される際に用いられる情報を格納する。カメラ内移動軌跡データ格納部１３２は、補助記憶装置２０４において実現される。
【００２８】
操作装置２０５は、監視システム１００の管理者がカメラ姿勢推定装置１３０に対して各種指示を入力する際に用いる入力デバイスである。表示装置２０６は、カメラ姿勢推定装置１３０の内部情報を表示する表示デバイスである。
【００２９】
Ｉ／Ｆ装置２０７は、ネットワーク１５０に接続し、データ蓄積サーバ１２０、画像解析サーバ１４０等と通信するための接続デバイスである。
【００３０】
ドライブ装置２０８は記録媒体２１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体２１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体２１０には、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
【００３１】
なお、補助記憶装置２０４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体２１０がドライブ装置２０８にセットされ、該記録媒体２１０に記録された各種プログラムがドライブ装置２０８により読み出されることでインストールされる。
【００３２】
＜データ蓄積サーバのカメラ内移動軌跡算出部の機能構成＞
次に、データ蓄積サーバ１２０のカメラ内移動軌跡算出部１２１の機能構成について説明する。図３は、データ蓄積サーバのカメラ内移動軌跡算出部の機能構成の一例を示す図である。図３に示すように、カメラ内移動軌跡算出部１２１は、人物領域抽出部３０１、人物追跡部３０２、位置座標特定部３０３を有し、カメラ内移動軌跡算出処理を実行する。
【００３３】
人物領域抽出部３０１は、カメラ１１０＿１〜１１０＿ｎそれぞれから送信され、画像データ格納部１２２に格納された画像データを、カメラごとに読み出し、各フレームより人物領域を抽出する。
【００３４】
人物追跡部３０２は、カメラごとに、各フレームより抽出された人物領域を、同一人物ごとに分類し、カメラ内において同一人物の追跡を行う。
【００３５】
位置座標特定部３０３は、追跡した同一人物の各フレームにおける位置座標（画像座標系）を特定し、特定した位置座標を、カメラ内移動軌跡データとして、カメラ姿勢推定装置１３０に送信する。
【００３６】
＜カメラ内移動軌跡算出処理の具体例＞
次に、カメラ内移動軌跡算出部１２１によるカメラ内移動軌跡算出処理の具体例について説明する。図４は、カメラ内移動軌跡算出処理の具体例を示す図である。図４において、画像データ４００〜４０２は、カメラ１１０＿１（カメラＩＤ＝Ｉ００１）により、時刻＝ｔ１０、ｔ１１、ｔ１２にそれぞれ撮影された、連続する画像データであり、それぞれ、フレーム番号＝Ｆ１０、Ｆ１１、Ｆ１２が付されている。
【００３７】
人物領域抽出部３０１は、画像データ格納部１２２より画像データ４００、４０１、４０２を読み出し、図４に示すように、それぞれの画像データより、人物領域４１０、４１１、４１２を抽出する。
【００３８】
また、人物追跡部３０２は、抽出された人物領域４１０、４１１、４１２により特定される人物が同一人物であると判定した場合、各人物領域４１０、４１１、４１２を画像データ４００＿１に重ね合わせ、カメラ１１０＿１内において同一人物を追跡する。
【００３９】
位置座標特定部３０３は、画像データ４００＿１において人物領域４１０の中心位置座標ＣＰ１０＝（ｘ１０，ｙ１０）を算出する。また、位置座標特定部３０３は、画像データ４００＿１において人物領域４１１の中心位置座標ＣＰ１１＝（ｘ１１，ｙ１１）を算出する。更に、位置座標特定部３０３は、画像データ４００＿１において人物領域４１２の中心位置座標ＣＰ１２＝（ｘ１２，ｙ１２）を算出する。
【００４０】
これにより、位置座標特定部３０３は、カメラ１１０＿１内において同一人物を追跡し、移動軌跡を得ることができる。位置座標特定部３０３は、カメラ１１０＿１における同一人物の移動軌跡を、カメラ内移動軌跡データとして、カメラ姿勢推定装置１３０に送信する。
【００４１】
図５は、カメラ内移動軌跡データの一例を示す図である。図５に示すように、カメラ内移動軌跡データは、カメラごと、人物ごとに生成される。図５において、カメラ内移動軌跡データ５０１は、カメラＩＤ＝Ｉ００１、人物ＩＤ＝Ｐ１１のカメラ内移動軌跡データの一例である。また、カメラ内移動軌跡データ５０２は、カメラＩＤ＝Ｉ００１、人物ＩＤ＝Ｐ１２のカメラ内移動軌跡データの一例である。
【００４２】
図５に示すように、カメラ内移動軌跡データは、情報の項目として、“フレーム番号”、“時刻”、“中心位置座標”、“座標間移動方向”が含まれる。
【００４３】
“フレーム番号”には、例えば、人物ＩＤ＝Ｐ１１の人物を含む人物領域が抽出されたフレームのフレーム番号が含まれる。“時刻”には、対応するフレーム番号のフレームが生成された時刻が含まれる。
【００４４】
“中心位置座標”には、対応するフレーム番号のフレームにおいて、例えば、人物ＩＤ＝Ｐ１１の人物を含む人物領域の中心位置を示す座標が含まれる。“座標間移動方向”には、前フレームにおける中心位置座標と、現フレームにおける中心位置座標とに基づいて算出される、フレーム間の人物領域の中心位置の移動方向を示す角度が含まれる。
【００４５】
＜カメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成＞
次に、第１の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置１３０のカメラ姿勢算出部１３１の機能構成について説明する。図６は、第１の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成の一例を示す図である。
【００４６】
図６に示すように、第１の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置１３０のカメラ姿勢算出部１３１は、収集部６０１、移動軌跡選別部６０２、移動軌跡群選別部６０３を有する。また、第１の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置１３０のカメラ姿勢算出部１３１は、直線算出部６０４、交点算出部６０５を有する。更に、第１の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置１３０のカメラ姿勢算出部１３１は、消失点算出部６０６、カメラ姿勢データ算出部６０７を有する。
【００４７】
収集部６０１は収集手段の一例であり、カメラ内移動軌跡データ格納部１３２より、カメラごとに各人物のカメラ内移動軌跡データを収集し、移動軌跡選別部６０２に通知する、「カメラ内移動軌跡データ収集処理」を実行する。
【００４８】
移動軌跡選別部６０２は、それぞれの人物のカメラ内移動軌跡データに含まれる各中心位置座標のうち、カメラ内移動軌跡データによって算出される「近似直線」までの距離が所定の距離以上となる中心位置座標を、カメラ内移動軌跡データから削除する。これにより、移動軌跡選別部６０２では、カメラ内移動軌跡データから、特異点を削除することができる。なお、近似直線とは、各人物の移動軌跡を示す直線であり、中心位置座標から最小二乗法（またはＲＡＮＳＡＣ）により算出される。
【００４９】
移動軌跡群選別部６０３は、移動軌跡選別部６０２により特異点が削除されたカメラ内移動軌跡データのうち、中心位置座標のばらつきが大きいカメラ内移動軌跡データを削除する。具体的には、移動軌跡群選別部６０３は、カメラ内移動軌跡データにより算出される近似直線までの各中心位置座標からの距離の平均値が、所定の閾値以上となるカメラ内移動軌跡データを削除する。これにより、移動軌跡群選別部６０３では、中心位置座標のばらつきの大きいカメラ内移動軌跡データを削除することができる。
【００５０】
このように、カメラ姿勢算出部１３１において、移動軌跡選別部６０２及び移動軌跡群選別部６０３は、移動軌跡を選別する「選別処理Ｉ」を実行する。
【００５１】
直線算出部６０４は、算出手段の一例であり、選別処理Ｉが実行された後のカメラ内移動軌跡データに含まれる各中心位置座標に基づいて、近似直線を算出する。直線算出部６０４は、それぞれのカメラ内移動軌跡データについて近似直線を算出し、交点算出部６０５に通知する。
【００５２】
交点算出部６０５は、直線算出部６０４により算出された近似直線の交点を算出し、各交点の座標を、消失点算出部６０６に通知する。
【００５３】
消失点算出部６０６は、消失点算出手段の一例であり、交点算出部６０５により算出された各交点の座標に基づいて、各交点の分布を判定し、判定した分布に応じた消失点を算出する。
【００５４】
例えば、消失点算出部６０６は、それぞれの交点について、交点を中心とする所定の半径長さの円領域を設定し、設定した円領域に含まれる他の交点の数をカウントする。そして、消失点算出部６０６は、カウントした他の交点の数が最も多い円領域の中心位置の交点を、消失点として算出する。
【００５５】
あるいは、消失点算出部６０６は、各交点の座標の平均値を算出することで、消失点を算出する。あるいは、消失点算出部６０６は、各交点を全て内包する円領域を設定し、設定した円領域の中心位置（つまり、各交点の中央点）を、消失点として算出する。
【００５６】
消失点算出部６０６は、いずれかの算出方法により、算出した消失点の座標を、カメラ姿勢データ算出部６０７に通知する。
【００５７】
このように、カメラ姿勢算出部１３１において、直線算出部６０４、交点算出部６０５、消失点算出部６０６は、選別処理Ｉが実行された後のカメラ内移動軌跡データに基づいて消失点を算出する「消失点算出処理」を実行する。
【００５８】
カメラ姿勢データ算出部６０７は、推定手段の一例であり、消失点算出部６０６により算出された消失点に基づいて、カメラ姿勢データ（カメラのパン角、チルト角、ロール角）を算出する、「カメラ姿勢データ算出処理」を実行する。カメラ姿勢データ算出部６０７は、各カメラについて算出したカメラ姿勢データを画像解析サーバ１４０に送信する。
【００５９】
＜カメラ内移動軌跡データ収集処理の具体例＞
次に、収集部６０１により実行されるカメラ内移動軌跡データ収集処理の具体例について説明する。図７は、カメラ内移動軌跡データ収集処理の具体例を示す図である。
【００６０】
図７において、画像データ７００＿１〜７００＿ｍは、カメラＩＤ＝Ｉ００１により撮影された画像データに基づいて生成された、各人物のカメラ内移動軌跡データをプロットした画像データである。具体的には、画像データ７００＿１〜７００＿ｍは、人物ＩＤ＝Ｐ１１〜Ｐ１ｍのそれぞれの移動軌跡を表している。
【００６１】
収集部６０１は、カメラＩＤ＝Ｉ００１により撮影された画像データに基づいて生成された、各人物のカメラ内移動軌跡データを順次収集する。画像データ７２０＿２は、人物ＩＤ＝Ｐ１１のカメラ内移動軌跡データと、人物ＩＤ＝Ｐ１２のカメラ内移動軌跡データとを収集した様子を示している。また、画像データ７２０＿ｍは、人物ＩＤ＝Ｐ１１〜Ｐ１ｍのカメラ内移動軌跡データを収集した様子を示している。
【００６２】
＜選別処理Ｉの流れ＞
次に、移動軌跡選別部６０２及び移動軌跡群選別部６０３により実行される選別処理Ｉの流れについて説明する。図８は、選別処理Ｉの流れを示すフローチャートである。収集された各人物のカメラ内移動軌跡データが、収集部６０１より通知されると、図８に示す選別処理Ｉが実行される。
【００６３】
ステップＳ８０１において、移動軌跡選別部６０２は、カメラ内移動軌跡データに含まれる各中心位置座標に基づいて、近似直線を算出する。
【００６４】
ステップＳ８０２において、移動軌跡選別部６０２は、カメラ内移動軌跡データに含まれる各中心位置座標について、算出した近似直線までの距離が所定の閾値ＴＨ１より大きいか否かを判定する。判定の結果、近似直線までの距離が所定の閾値ＴＨ１より大きいと判定した場合（ステップＳ８０２においてＹｅｓの場合）、ステップＳ８０３に進む。
【００６５】
ステップＳ８０３において、移動軌跡選別部６０２は、当該中心位置座標を特異点として、カメラ内移動軌跡データから削除する。
【００６６】
一方、判定の結果、近似直線までの距離が所定の閾値ＴＨ１以下であると判定された場合には（ステップＳ８０２においてＮｏの場合には）、当該中心位置座標を削除することなく、ステップＳ８０４に進む。
【００６７】
ステップＳ８０４において、移動軌跡群選別部６０３は、特異点が削除されたカメラ内移動軌跡データについて、各中心位置座標から、近似直線までの距離の平均値を算出する。
【００６８】
ステップＳ８０５において、移動軌跡群選別部６０３は、ステップＳ８０４において算出した平均値が所定の閾値ＴＨ２より大きいか否かを判定する。
【００６９】
ステップＳ８０５において、平均値が所定の閾値ＴＨ２より大きいと判定した場合（ステップＳ８０５においてＹｅｓの場合）、ステップＳ８０６に進む。ステップＳ８０６において、移動軌跡群選別部６０３は、平均値が所定の閾値ＴＨ２より大きいと判定したカメラ内移動軌跡データを削除し、選別処理Ｉを終了する。
【００７０】
一方、ステップＳ８０５において、平均値が所定の閾値ＴＨ２以下であると判定した場合（ステップＳ８０５においてＮｏの場合）、当該カメラ内移動軌跡データを削除することなく、選別処理Ｉを終了する。
【００７１】
＜選別処理Ｉの具体例＞
次に、選別処理Ｉの具体例について説明する。図９は、選別処理Ｉの具体例を示す図である。このうち、図９（ａ）は、収集した人物ＩＤ＝Ｐ１１〜Ｐ１ｍのカメラ内移動軌跡データそれぞれについて（図７の画像データ７２０＿ｍ参照）、移動軌跡選別部６０２が近似直線を算出し、画像データ７２０＿ｍに重ね合わせた様子を示している。
【００７２】
なお、図９（ａ）において、白四角は、人物ＩＤ＝Ｆ１１の人物のカメラ内移動軌跡データであり、バツ印は、人物ＩＤ＝Ｆ１２の人物のカメラ内移動軌跡データである。また、白丸は、人物ＩＤ＝Ｆ１３の人物のカメラ内移動軌跡データであり、黒丸は、人物ＩＤ＝Ｆ１４の人物のカメラ内移動軌跡データである。更に、白三角は、人物ＩＤ＝Ｆ１５の人物のカメラ内移動軌跡データであり、黒四角は、人物ＩＤ＝Ｆ１６の移動軌跡を示すカメラ内移動軌跡データである。
【００７３】
移動軌跡選別部６０２は、人物ＩＤ＝Ｆ１１〜Ｆ１６の人物のカメラ内移動軌跡データについて、順次、選別処理Ｉを実行していく。これにより、移動軌跡選別部６０２は、破線（白四角で示す中心位置座標の近似直線）までの距離が所定の距離以上となる中心位置座標９０１を削除する。
【００７４】
また、移動軌跡選別部６０２は、破線（黒四角で示す中心位置座標の近似直線）までの距離が所定の距離以上となる中心位置座標９０２を削除する。図９（ｂ）は、移動軌跡選別部６０２より特異点が削除された各カメラ内移動軌跡データを示している。
【００７５】
続いて、移動軌跡群選別部６０３は、特異点が削除された各カメラ内移動軌跡データ（図９（ｂ）参照）について、近似直線までの各中心位置座標からの距離の平均値が、所定の閾値以上となるカメラ内移動軌跡データを削除する。図９（ｂ）の例の場合、移動軌跡群選別部６０３は、人物ＩＤ＝Ｆ１２の人物のカメラ内移動軌跡データ（バツ印で示すカメラ内移動軌跡データ）が、所定の閾値以上であると判定する（近似直線９１１参照）。そこで、移動軌跡群選別部６０３は、人物ＩＤ＝Ｆ１２の人物のカメラ内移動軌跡データを削除する。図９（ｃ）は、人物ＩＤ＝Ｆ１２の人物のカメラ内移動軌跡データが削除された様子を示している。
【００７６】
＜消失点算出処理の流れ＞
次に、直線算出部６０４、交点算出部６０５、消失点算出部６０６により実行される消失点算出処理の流れについて説明する。図１０は、消失点算出処理の流れを示すフローチャートである。
【００７７】
ステップＳ１００１において、直線算出部６０４は、カメラ内移動軌跡データをカウントするカウンタｉに１を入力する。
【００７８】
ステップＳ１００２において、直線算出部６０４は、選別処理Ｉが実行された後のｉ番目のカメラ内移動軌跡データに含まれる中心位置座標に基づいて、ｉ番目の近似直線を算出する。
【００７９】
ステップＳ１００３において、交点算出部６０５は、ｉ番目の近似直線と、既に算出した１〜（ｉ−１）番目の近似直線との交点を算出する。ステップＳ１００４において、交点算出部６０５は、算出した交点の座標を保持する。
【００８０】
ステップＳ１００５において、交点算出部６０５は、選別処理Ｉが実行された後の全てのカメラ内移動軌跡データについて近似直線を算出し、交点の座標を算出して保持したか否かを判定する。
【００８１】
ステップＳ１００５において、近似直線を算出していないカメラ内移動軌跡データがあると判定した場合には（ステップＳ１００５においてＮｏの場合には）、ステップＳ１００６に進む。ステップＳ１００６において、直線算出部６０４は、カウンタｉをインクリメントし、ステップＳ１００２に戻る。
【００８２】
一方、ステップＳ１００５において、全てのカメラ内移動軌跡データについて近似直線を算出し、交点の座標を算出して保持したと判定した場合には（ステップＳ１００５においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１００７に進む。
【００８３】
ステップＳ１００７において、消失点算出部６０６は、保持された交点の座標に基づいて消失点を算出する。なお、交点座標に基づく消失点算出処理（ステップＳ１００７）の詳細は以下に説明する。
【００８４】
＜交点座標に基づく消失点算出処理の詳細＞
図１１は、交点座標に基づく消失点算出処理の流れを示すフローチャートである。このうち、図１１（ａ）は、交点座標に基づく消失点算出処理の流れを示す第１のフローチャートである。
【００８５】
図１１（ａ）の場合、ステップＳ１１０１において、消失点算出部６０６は、保持された交点座標を読み出す。ステップＳ１１０２において、消失点算出部６０６は、各交点座標を中心とした、所定の半径長さの円領域を設定する。
【００８６】
ステップＳ１１０３において、消失点算出部６０６は、設定した円領域内に、他の交点が含まれるか否かを判定する。ステップＳ１１０３において、他の交点が含まれないと判定した場合には（ステップＳ１１０３においてＮｏの場合には）、ステップＳ１１０５に進む。
【００８７】
一方、ステップＳ１１０３において、他の交点が含まれると判定した場合には（ステップＳ１１０３においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１１０４に進む。ステップＳ１１０４において、消失点算出部６０６は、設定した円領域に含まれる他の交点の数をカウントする。
【００８８】
ステップＳ１１０５において、消失点算出部６０６は、保持された全ての交点について、ステップＳ１１０２〜ステップＳ１１０４の処理を実行したか否かを判定する。ステップＳ１１０５において、処理を実行していない交点があると判定した場合には（ステップＳ１１０５においてＮｏの場合には）、ステップＳ１１０２に戻る。
【００８９】
一方、ステップＳ１１０５において、保持された全ての交点について処理を実行したと判定した場合には（ステップＳ１１０５においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ１１０６に進む。ステップＳ１１０６において、消失点算出部６０６は、カウント数が最大となる円領域の中心位置の交点座標（ｆｘ，ｆｙ）が示す点を消失点と判定する。
【００９０】
一方、図１１（ｂ）は、交点座標に基づく消失点算出処理の流れを示す第２のフローチャートである。図１１（ｂ）の場合、ステップＳ１１１１において、消失点算出部６０６は、保持された交点座標を読み出す。ステップＳ１１１２において、消失点算出部６０６は、各交点座標の平均値を算出する。
【００９１】
ステップＳ１１１３において、消失点算出部６０６は、算出した平均値の座標（ｆｘ，ｆｙ）が示す点を消失点と判定する。
【００９２】
一方、図１１（ｃ）は、交点座標に基づく消失点算出処理の流れを示す第３のフローチャートである。図１１（ｃ）の場合、ステップＳ１１２１において、消失点算出部６０６は、保持された交点座標を読み出す。ステップＳ１１２２において、消失点算出部６０６は、各交点座標の中央点を算出する。
【００９３】
ステップＳ１１２３において、消失点算出部６０６は、算出した中央点の座標（ｆｘ，ｆｙ）が示す点を消失点と判定する。
【００９４】
＜消失点算出処理の具体例＞
次に、消失点算出処理の具体例について説明する。図１２は、消失点算出処理の具体例を示す図である。このうち、図１２（ａ）は、移動軌跡群選別部６０３より通知された各カメラ内移動軌跡データについて、直線算出部６０４が近似直線を算出した様子を示している。
【００９５】
図１２（ｂ）は、直線算出部６０４により算出された近似直線相互の複数の交点を算出した様子を示している（黒三角参照）。
【００９６】
図１２（ｃ）は、消失点算出部６０６が、近似直線相互の複数の交点それぞれについて、所定の半径長さの円領域（例えば、円領域１２０１）を設定し、他の交点の数が最も多い円領域の中心位置の交点を消失点として算出した様子を示している。図１２（ｃ）の例によれば、円領域１２０１の中心位置の交点の座標（ｆｘ，ｆｙ）が消失点として算出される。
【００９７】
＜カメラ姿勢データ算出処理＞
次に、カメラ姿勢データ算出部６０７により実行されるカメラ姿勢データ算出処理の具体例について説明する。なお、以下に説明するカメラ姿勢データ算出処理は、既存の技術（例えば、非特許文献である「交通流監視のための車線領域自動検出技術の開発」（第８回画像センシングシンポジウム講演論文集））を適用することで実現可能である。図１３は、カメラ姿勢データ算出処理の流れを示すフローチャートである。図１３（ａ）〜（ｃ）を参照しながら、図１３（ｄ）に示すフローチャートについて説明する。
【００９８】
ステップ１３０１において、カメラ姿勢算出部１３１は、処理対象のカメラ（ここでは、カメラ１１０＿１として説明する）の焦点距離ｆを、下式（１）に代入する。これにより、カメラ１１０＿１により撮影された画像データ内の各位置座標は、カメラ１１０＿１のパン角、チルト角、ロール角に基づいて下式（１）により表すことができる。
【００９９】
【数１】
2019096068.tif 000003
【０１００】
なお、上式（１）において、Ｕ、Ｖ、Ｗは、図１３（ｂ）に示すカメラ座標系における、カメラ１１０＿１のロール角、チルト角、パン角を表している。
【０１０１】
ステップＳ１３０２において、カメラ姿勢算出部１３１は、画像座標系において、方向ベクトルを算出する。ここで、消失点を（ｆｘ，ｆｙ）とし、消失点を通る２本の近似直線（つまり、疑似平行線）ｌ１、ｌ２を下式（２）のようにおくと、下式（２）に上式（１）を代入することで、疑似平行線の方向ベクトルは、下式（３）のように表すことができる。
【０１０２】
【数２】
2019096068.tif 000004
【０１０３】
ステップＳ１３０３において、カメラ姿勢算出部１３１は、ワールド座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とカメラ座標系（Ｕ，Ｖ，Ｗ）の関係式（下式（４）参照）を読み出す。なお、本実施形態では、人物が移動する床面をＸ−Ｙ平面、高さをＺ軸方向としている。また、疑似平行線の方向ベクトルをＹ軸にとるものとする。更に、Ｘ−Ｙ平面に投影したＶ軸とＹ軸のなす角をパン角（α）、Ｙ−Ｚ平面に投影したＷ軸とＺ軸のなす角をチルト角（β）とする。
【０１０４】
【数３】
2019096068.tif 000005
【０１０５】
ステップＳ１３０４において、カメラ姿勢算出部１３１は、読み出した関係式（上式（４））に基づいて、カメラ１１０＿１のパン角（α）、チルト角（β）を算出する（ここでは説明の簡略化のため、ロール角＝０°としている）。具体的には、上式（４）に、疑似平行線の方向ベクトル（０，１，０）及び上式（３）を代入することで、下式（５）を算出する。
【０１０６】
【数４】
2019096068.tif 000006
【０１０７】
消失点（（ｆｘ，ｆｙ））と焦点距離（ｆ）は既知であるため、上式（５）に基づいて、パン角（α）とチルト角（β）とを算出することができる。
【０１０８】
カメラ姿勢算出部１３１は、カメラ１１０＿１以外のカメラ（カメラ１１０＿２〜１１０＿ｎ）に対しても、上記カメラ姿勢データ算出処理を実行する。これにより、カメラ１１０＿１〜１１０＿ｎのすべてのカメラ姿勢データが算出される。
【０１０９】
図１４は、カメラ姿勢データの一例を示す図である。図１４に示すように、カメラ姿勢データ１４００は、情報の項目として“パン角”、“チルト角”、“ロール角”を含む。カメラ姿勢算出部１３１は、カメラＩＤ＝Ｉ００１〜Ｉ００ｎの全てのカメラについて算出した、パン角、チルト角、ロール角を、カメラ姿勢データ１４００に含めて画像解析サーバ１４０に送信する。
【０１１０】
＜画像解析サーバのカメラ間移動軌跡算出部の機能構成＞
次に、画像解析サーバ１４０のカメラ間移動軌跡算出部１４１の機能構成について説明する。図１５は、画像解析サーバのカメラ間移動軌跡算出部の機能構成の一例を示す図である。
【０１１１】
図１５に示すように、画像解析サーバ１４０のカメラ間移動軌跡算出部１４１は、画像データ取得部１５０１、カメラ姿勢データ取得部１５０２、人物領域抽出部１５０３、分割比率算出部１５０４、特徴算出部１５０５を有する。また、画像解析サーバ１４０のカメラ間移動軌跡算出部１４１は、画像データ取得部１５１１、カメラ姿勢データ取得部１５１２、人物領域抽出部１５１３、分割比率算出部１５１４、特徴算出部１５１５、照合部１５２０を有する。
【０１１２】
カメラ間移動軌跡算出部１４１は、上記各部が機能することで、「カメラ間移動軌跡算出処理」を実行する。
【０１１３】
画像データ取得部１５０１、画像データ取得部１５１１は、それぞれ、追跡対象のカメラより画像データを取得し、人物領域抽出部１５０３、人物領域抽出部１５１３に通知する。例えば、画像データ取得部１５０１は、カメラ１１０＿１より画像データを取得し、画像データ取得部１５１１は、カメラ１１０＿２より画像データを取得し、人物領域抽出部１５０３、人物領域抽出部１５１３にそれぞれ通知する。
【０１１４】
人物領域抽出部１５０３、人物領域抽出部１５１３は、それぞれ通知された画像データにおいて人物領域を抽出し、人物領域の属性を示す人物データと、抽出した人物領域データとを分割比率算出部１５０４、分割比率算出部１５１４に通知する。
【０１１５】
カメラ姿勢データ取得部１５０２、カメラ姿勢データ取得部１５１２は、画像データ取得部１５０１、画像データ取得部１５１１がそれぞれ取得する画像データを送信したカメラについてのカメラ姿勢データを、カメラ姿勢データ格納部１４２より読み出す。また、カメラ姿勢データ取得部１５０２、カメラ姿勢データ取得部１５１２は、それぞれ読み出したカメラ姿勢データを分割比率算出部１５０４、分割比率算出部１５１４に通知する。なお、カメラ姿勢データ格納部１４２には、カメラ姿勢推定装置１３０より送信されたカメラ姿勢データ１４００が格納されているものとする。
【０１１６】
カメラ姿勢データ取得部１５０２は、例えば、カメラ姿勢データ１４００より、カメラＩＤ＝Ｉ００１のパン角、チルト角、ロール角を読み出し、分割比率算出部１５０４に通知する。また、カメラ姿勢データ取得部１５１２は、例えば、カメラ姿勢データ１４００より、カメラＩＤ＝Ｉ００２のパン角、チルト角、ロール角を読み出し、分割比率算出部１５１４に通知する。
【０１１７】
分割比率算出部１５０４、分割比率算出部１５１４は、通知されたカメラ姿勢データに応じた分割比率で、通知された人物領域データを分割し、人物の各部位を抽出する。また、分割比率算出部１５０４、分割比率算出部１５１４は、抽出した各部位の位置を示す座標を、人物領域データ及び人物データとともに、特徴算出部１５０５、特徴算出部１５１５に通知する。
【０１１８】
特徴算出部１５０５、特徴算出部１５１５は、通知された人物領域データから、通知された座標に応じた部位を抽出し、抽出した部位の特徴データを算出する。特徴算出部１５０５は、例えば、カメラＩＤ＝Ｉ００１のパン角、チルト角、ロール角に応じた分割比率で人物領域データを分割することで抽出した、人物の頭部、上半身、下半身についての特徴データを算出する。同様に、特徴算出部１５１５は、例えば、カメラＩＤ＝Ｉ００２のパン角、チルト角、ロール角に応じた分割比率で人物領域データを分割することで抽出した、人物の頭部、上半身、下半身についての特徴データを算出する。
【０１１９】
また、特徴算出部１５０５、特徴算出部１５１５は、算出した特徴データと通知された人物データとを含む照合用データを生成して、照合部１５２０に通知する。
【０１２０】
照合部１５２０は、特徴算出部１５０５、特徴算出部１５１５よりそれぞれ通知された照合用データに含まれる各特徴データを比較することで、異なるカメラで撮影された画像データに映し出された人物が同一人物であるか否かを照合し、照合結果を出力する。
【０１２１】
＜カメラ間移動軌跡算出処理の具体例＞
次に、カメラ間移動軌跡算出部１４１により実行されるカメラ間移動軌跡算出処理の具体例について説明する。図１６は、カメラ間移動軌跡算出処理の具体例を示す図である。
【０１２２】
図１６（ａ−１）、（ａ−２）に示すように、人物領域抽出部１５０３、１５１３により通知される人物データ１６１０、１６２０には、情報の項目として、“カメラＩＤ”、“人物ＩＤ”、“検出フレーム数”が含まれる。上述したとおり、人物データ１６１０、１６２０は、対応する人物領域データについての属性情報である。
【０１２３】
図１６（ａ−１）に示す人物データ１６１０の場合、対応する人物領域データが、カメラＩＤ＝“Ｉ００１”により撮影された画像データから抽出された、人物ＩＤ＝“Ｐ１１”についてのｍフレーム分の人物領域データであること示している。
【０１２４】
また、図１６（ａ−２）に示す人物データ１６２０の場合、対応する人物領域データが、カメラＩＤ＝“Ｉ００２”により撮影された画像データから抽出された、人物ＩＤ＝“Ｐ２１”についてのｍフレーム分の人物領域データであること示している。
【０１２５】
図１６（ｂ−１）は、カメラ姿勢データ取得部１５０２より通知されるカメラＩＤ＝“Ｉ００１”のカメラ姿勢データ１６１１を示している。
【０１２６】
また、図１６（ｂ−２）は、カメラ姿勢データ取得部１５１２より通知されるカメラＩＤ＝“Ｉ００２”のカメラ姿勢データ１６２１を示している。
【０１２７】
図１６（ｃ−１）は、分割比率算出部１５０４が、人物領域抽出部１５０３より通知された人物領域データ１６１２を分割した様子を示している。例えば、パン角α１＝１０°、チルト角β１＝４５°であったとすると、人物領域データ１６１２は、頭部が大きく映り、上半身→下半身となるにつれ、実際の人物の比率よりも小さく映ることになる。このため、分割比率算出部１５０４では、カメラ姿勢データ１６１１に応じた境界線１６１３を算出し、当該境界線１６１３にて人物領域データ１６１２を分割することで、人物の頭部の領域を抽出する。また、分割比率算出部１５０４では、カメラ姿勢データ１６１１に応じた境界線１６１４を算出し、当該境界線１６１４にて人物領域データ１６１２を分割することで、人物の上半身及び下半身の領域を抽出する。
【０１２８】
そして、特徴算出部１５０５では、人物領域データ１６１２のうち、頭部の領域に含まれる画素の画素値のヒストグラム１６１５を、頭部の特徴データとして算出する。
【０１２９】
また、特徴算出部１５０５では、人物領域データ１６１２のうち、上半身の領域に含まれる画素の画素値のヒストグラム１６１６を、上半身の特徴データとして算出する。
【０１３０】
更に、特徴算出部１５０５では、人物領域データ１６１２のうち、下半身の領域に含まれる画素の画素値のヒストグラム１６１７を、下半身の特徴データとして算出する。
【０１３１】
同様に、図１６（ｃ−２）は、分割比率算出部１５１４が、人物領域抽出部１５１３より通知された人物領域データ１６２２を分割した様子を示している。例えば、パン角α２＝１０°、チルト角β１＝３０°であったとすると、人物領域データ１６２２は、頭部、上半身、下半身が、実際の人物の比率と概ね等しく映ることになる。このため、分割比率算出部１５１４では、カメラ姿勢データ１６２１に応じた境界線１６２３を算出し、当該境界線１６２３にて人物領域データ１６２２を分割することで、人物の頭部の領域を抽出する。また、分割比率算出部１５１４では、カメラ姿勢データ１６２１に応じた境界線１６２４を算出し、当該境界線１６２４にて人物領域データ１６２２を分割することで、人物の上半身及び下半身の領域を抽出する。
【０１３２】
そして、特徴算出部１５１５では、人物領域データ１６２２のうち、頭部の領域に含まれる画素の画素値のヒストグラム１６２５を、頭部の特徴データとして算出する。
【０１３３】
また、特徴算出部１５１５では、人物領域データ１６２２のうち、上半身の領域に含まれる画素の画素値のヒストグラム１６２６を、上半身の特徴データとして算出する。
【０１３４】
更に、特徴算出部１５１５では、人物領域データ１６２２のうち、下半身の領域に含まれる画素の画素値のヒストグラム１６２７を、下半身の特徴データとして算出する。
【０１３５】
これにより、照合部１５２０では、ヒストグラム１６１５とヒストグラム１６２５、ヒストグラム１６１６とヒストグラム１６２６、ヒストグラム１６１７とヒストグラム１６２７とをそれぞれ比較する。この結果、照合部１５２０では、カメラ１１０＿１で撮影された画像データに映し出された人物と、カメラ１１０＿２で撮影された画像データに映し出された人物とが同一人物であるか否かを精度よく照合することができる。
【０１３６】
図１７は照合用データの具体例を示す図である。図１７において、照合用データ１７０１、１７０２は、特徴算出部１５０５、１５１５によりそれぞれ生成され、照合部１５２０に通知された照合用データを示している。照合用データ１７０１の例では、フレーム番号＝Ｆ１０〜Ｆ１ｍのそれぞれにおいて、人物領域データ１６１２が抽出されている。このため、特徴算出部１５０５では、各フレームについて、頭部、上半身、下半身の特徴データを算出する。
【０１３７】
この結果、照合部１５２０では複数フレームの特徴データに基づいて人物の照合を行うことができる。
【０１３８】
なお、人物の照合を行うにあたり、照合部１５２０では、全てのフレームにおいて特徴データを比較する必要はなく、いずれか１または複数のフレームについて、特徴データを比較してもよい。また、照合用データ１７０１の例では、特徴算出部１５０５が、頭部、上半身、下半身の特徴データとして、ＨＳＶ色のヒストグラムを算出しているが、ＨＳＶ色以外のヒストグラムを特徴データとして算出してもよい。
【０１３９】
以上の説明から明らかなように、第１の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置では、カメラで撮影された画像データから人物領域を抽出し、抽出した人物領域のフレーム間での移動軌跡から、当該人物の移動軌跡の近似直線を算出する。
【０１４０】
また、第１の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置では、複数の人物について算出した複数の近似直線の交点のうち、交点の出現頻度が高い位置、または、複数の交点の平均位置、または、複数の交点の中央点を、消失点として算出する。
【０１４１】
更に、第１の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置では、算出した消失点に基づいて、カメラの設置姿勢を推定する。
【０１４２】
これにより、第１の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置によれば、カメラで撮影された画像データ内に平行線が映し出されていない場合であっても、当該画像データに基づいて、当該カメラの設置姿勢を推定することが可能となる。
【０１４３】
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、人物の往来がある環境下にカメラが設置され、人物が概ね直線的に移動することを前提として消失点を算出した。つまり、人物の移動軌跡がいずれも、疑似平行線であると仮定して消失点を算出した。
【０１４４】
一方で、人物の移動は必ずしも直線的であるとは限らない。そこで、第２の実施形態では、複数の人物の移動軌跡のうち、直線的か否かについて信頼度の高い移動軌跡を選別し、選別した移動軌跡に基づく近似直線を疑似平行線と仮定して、消失点を算出する。以下、第２の実施形態について、上記第１の実施形態との相違点を中心に説明する。
【０１４５】
＜カメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成＞
はじめに、第２の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置１３０のカメラ姿勢算出部１３１の機能構成について説明する。図１８は、第２の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成の一例を示す図である。
【０１４６】
図６との相違点は、第２の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置１３０のカメラ姿勢算出部１３１の場合、カウント部１８０１、疑似平行線抽出部１８０２、消失点算出部１８０３を有する点である。
【０１４７】
カウント部１８０１は、直線算出部６０４により近似直線が算出されたカメラ内移動軌跡データそれぞれに含まれる中心位置座標の数をカウントする。また、カウント部１８０１は、カウントした中心位置座標の数が最も多いカメラ内移動軌跡データを特定する。更に、カウント部１８０１は、カウントした中心位置座標の数が２番目に多いカメラ内移動軌跡データを特定する。
【０１４８】
疑似平行線抽出部１８０２は、平行線抽出手段の一例であり、カウント部１８０１においてカウントされた中心位置座標の数が最も多いカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線を、第１の疑似平行線として抽出する。カウントされた中心位置座標の数が多いということは、選別処理Ｉにおいて削除された中心位置座標の数が少ないということであり、カメラ内移動軌跡データが直線的であるといえるからである。つまり、疑似平行線抽出部１８０２は、カメラ内移動軌跡データのうち、直線的か否かについての信頼度が最も高いカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線を、第１の疑似平行線として抽出する。
【０１４９】
また、疑似平行線抽出部１８０２は、カウント部１８０１においてカウントされた中心位置座標の数が２番目に多いカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線を、第２の疑似平行線として抽出する。つまり、疑似平行線抽出部１８０２は、カメラ内移動軌跡データのうち、直線的か否かについての信頼度が２番目に高いカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線を、第２の疑似平行線として抽出する。
【０１５０】
このように、第２の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置１３０のカメラ姿勢算出部１３１では、直線算出部６０４、カウント部１８０１、疑似平行線抽出部１８０２が、疑似平行線を抽出する「疑似平行線抽出処理」を実行する。
【０１５１】
消失点算出部１８０３は、消失点算出手段の一例であり、疑似平行線抽出部１８０２により抽出された第１の疑似平行線と第２の疑似平行線とに基づいて消失点を算出し、カメラ姿勢データ算出部６０７に通知する。
【０１５２】
＜疑似平行線抽出処理の流れ＞
次に、カウント部１８０１と疑似平行線抽出部１８０２とにより実行される疑似平行線抽出処理の流れについて説明する。図１９は、第２の実施形態に係る疑似平行線抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【０１５３】
ステップＳ１９０１において、カウント部１８０１は、直線算出部６０４により近似直線が算出されたカメラ内移動軌跡データについて、中心位置座標の数をカウントする。
【０１５４】
ステップＳ１９０２において、カウント部１８０１は、カウントした中心位置座標の数が、最も多いカメラ内移動軌跡データを特定する。また、カウント部１８０１は、カウントした中心位置座標の数が、２番目に多いカメラ内移動軌跡データを特定する。
【０１５５】
ステップＳ１９０３において、疑似平行線抽出部１８０２は、ステップＳ１９０２において特定された、中心位置座標の数が最も多いカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線を、第１の疑似平行線として抽出する。また、疑似平行線抽出部１８０２は、ステップＳ１９０２において特定された、中心位置座標の数が２番目に多いカメラ内移動軌跡データに基づいて、近似直線を第２の疑似平行線として抽出する。
【０１５６】
＜疑似平行線抽出処理の具体例＞
次に、疑似平行線抽出処理の具体例について説明する。図２０は、疑似平行線抽出処理の具体例を示す図である。
【０１５７】
このうち、図２０（ａ）は、直線算出部６０４により近似直線が算出されたカメラ内移動軌跡データを示しており、図１２（ａ）と同じである。
【０１５８】
上述したとおり、カウント部１８０１は、それぞれのカメラ内移動軌跡データに含まれる中心位置座標の数をカウントする。図２０（ａ）の例において、カウント部１８０１は、画像データ７２０＿ｍに含まれる白四角の数、白丸の数、黒丸の数、白三角の数、黒四角の数をそれぞれカウントする。この結果、カウント部１８０１は、白丸の数が最も多いと判定する。また、カウント部１８０１は、白三角の数が２番目に多いと判定する。
【０１５９】
そこで、疑似平行線抽出部１８０２は、人物ＩＤ＝Ｆ１３の人物のカメラ内移動軌跡データ（白丸）に基づいて算出された近似直線を、第１の疑似平行線２０１１として抽出する。続いて、疑似平行線抽出部１８０２は、人物ＩＤ＝Ｆ１５の人物のカメラ内移動軌跡データ（白三角）に基づいて算出された近似直線を、第２の疑似平行線２０２１として抽出する（図２０（ｂ）参照）。そして、疑似平行線抽出部１８０２は、第１の疑似平行線２０１１と、第２の疑似平行線２０２１とを消失点算出部１８０３に通知する。
【０１６０】
これにより、消失点算出部１８０３では、第１の疑似平行線２０１１と第２の疑似平行線２０２１の交点を、消失点として算出することができる。
【０１６１】
以上の説明から明らかなように、第２の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置では、選別処理Ｉが実行された後のカメラ内移動軌跡データのうち、信頼度の高いカメラ内移動軌跡データを用いて算出された近似直線を、疑似平行線として抽出する。
【０１６２】
これにより、第２の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置によれば、消失点をより正確に求めることが可能となり、カメラ姿勢データの推定精度を向上させることができる。
【０１６３】
［第３の実施形態］
上記第１及び第２の実施形態では、移動軌跡群選別部６０３が、近似直線までの各中心位置座標の距離の平均値に基づいて、ばらつきの大きいカメラ内移動軌跡データを削除するものとして説明した。しかしながら、削除対象となるカメラ内移動軌跡データはこれに限定されない。
【０１６４】
例えば、カメラ内移動軌跡データを算出した際の所定時間あたりの人物の移動量を判定し、当該人物が滞留していると判定された場合には、当該人物のカメラ内移動軌跡データを削除対象としてもよい。滞留状態を含むカメラ内移動軌跡データの場合、カウントされる中心位置座標の数が多くなるため、疑似平行線として抽出される可能性が高まるが、滞留状態を含むカメラ内移動軌跡データの場合、直線的か否かについての信頼度が低いと考えられるからである。
【０１６５】
更には、滞留していると判定された人物の近傍を移動する他の人物のカメラ内移動軌跡データを削除対象としてもよい。当該他の人物は、滞留していると判定された人物を避けて移動した可能性があり、当該カメラ内移動軌跡データの場合、直線的か否かについての信頼度が低くなるからである。以下、第３の実施形態について、上記第２の実施形態との相違点を中心に説明する。
【０１６６】
＜カメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成＞
はじめに、第３の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成について説明する。図２１は、第３の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成の一例を示す図である。
【０１６７】
図１８との相違点は、第３の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成の場合、滞留人物判別部２１０１と近傍移動軌跡群選別部２１０２とを有する点である。滞留人物判別部２１０１及び近傍移動軌跡群選別部２１０２は、選別処理ＩＩを実行する。
【０１６８】
滞留人物判別部２１０１は、第１の削除手段の一例であり、移動軌跡群選別部６０３より通知されたカメラ内移動軌跡データに基づいて、所定時間あたりの人物の移動量を判定する。
【０１６９】
具体的には、滞留人物判別部２１０１は、カメラ内移動軌跡データそれぞれについて、所定時間あたりの中心位置座標の変動距離を算出する。所定時間とは、例えば、人物がカメラの撮影範囲を通り抜けるのに要する通常の時間を指す。
【０１７０】
また、滞留人物判別部２１０１は、算出した変動距離が所定の閾値以下であると判定した場合、当該人物が滞留していると判定し、当該人物のカメラ内移動軌跡データを削除するとともに、判定結果を近傍移動軌跡群選別部２１０２に通知する。
【０１７１】
近傍移動軌跡群選別部２１０２は、第２の削除手段の一例である。近傍移動軌跡群選別部２１０２は、滞留人物判別部２１０１により削除されたカメラ内移動軌跡データと同じ時間帯に算出された他の人物のカメラ内移動軌跡データを特定する。そして、近傍移動軌跡群選別部２１０２は、当該他の人物が滞留している人物の近傍を移動したと判定した場合、当該他の人物のカメラ内移動軌跡データを削除する。
【０１７２】
近傍移動軌跡群選別部２１０２は、移動軌跡群選別部６０３が通知したカメラ内移動軌跡データのうち、滞留人物判別部２１０１及び近傍移動軌跡群選別部２１０２により削除されなかった残りのカメラ内移動軌跡データを、直線算出部６０４に通知する。
【０１７３】
＜選別処理ＩＩの流れ＞
次に、滞留人物判別部２１０１及び近傍移動軌跡群選別部２１０２により実行される選別処理ＩＩの流れについて説明する。図２２は、選別処理ＩＩの流れを示すフローチャートである。
【０１７４】
ステップＳ２２０１において、滞留人物判別部２１０１は、移動軌跡群選別部６０３より通知されたカメラ内移動軌跡データについて、所定時間あたりの中心位置座標の変動距離を算出する。
【０１７５】
ステップＳ２２０２において、滞留人物判別部２１０１は、ステップＳ２２０１において算出した中心位置座標の変動距離が所定の閾値ＴＨ３より大きいか否かを判定する。ステップＳ２２０２において、所定の閾値ＴＨ３より大きいと判定した場合には（ステップＳ２２０２においてＹｅｓの場合には）、当該カメラ内移動軌跡データを削除することなく、当該カメラ内移動軌跡データについての選別処理ＩＩを終了する。
【０１７６】
一方、ステップＳ２２０２において、所定の閾値ＴＨ３以下であると判定した場合には（ステップＳ２２０２においてＮｏの場合には）、ステップＳ２２０３に進む。
【０１７７】
ステップＳ２２０３において、滞留人物判別部２１０１は、当該カメラ内移動軌跡データに対応する人物が滞留したと判定し、当該カメラ内移動軌跡データを削除する。
【０１７８】
ステップＳ２２０４において、近傍移動軌跡群選別部２１０２は、ステップＳ２２０３において削除されたカメラ内移動軌跡データと同じ時間帯に算出されたカメラ内移動軌跡データを特定する。また、近傍移動軌跡群選別部２１０２は、当該人物（滞留したと判定された人物）と、特定したカメラ内移動軌跡データに対応する他の人物との距離を算出する。
【０１７９】
ステップＳ２２０５において、近傍移動軌跡群選別部２１０２は、当該人物と他の人物との距離が所定の閾値ＴＨ４より大きいか否かを判定する。ステップＳ２２０５において所定の閾値ＴＨ４より大きいと判定した場合には（ステップＳ２２０５においてＹｅｓの場合には）、他の人物のカメラ内移動軌跡データを削除することなく、選別処理ＩＩを終了する。
【０１８０】
一方、ステップＳ２２０５において、所定の閾値ＴＨ４以下であると判定した場合には（ステップＳ２２０５においてＮｏの場合には）、ステップＳ２２０６に進む。
【０１８１】
ステップＳ２２０６において、近傍移動軌跡群選別部２１０２は、他の人物のカメラ内移動軌跡データを削除する。
【０１８２】
＜選別処理ＩＩ及び疑似平行線抽出処理の具体例＞
次に、選別処理ＩＩ及び疑似平行線抽出処理の具体例について説明する。図２３は、選別処理ＩＩ及び疑似平行線抽出処理の具体例を示す図である。
【０１８３】
このうち、図２３（ａ）は、移動軌跡群選別部６０３より通知された、各人物のカメラ内移動軌跡データを示しており、図９（ｃ）と同じである。つまり、図２３（ａ）は、既に、移動軌跡選別部６０２及び移動軌跡群選別部６０３により、選別処理Ｉが実行された後の状態を示している。
【０１８４】
なお、図２３（ａ）は、更に、滞留人物判別部２１０１により、滞留していると判定された人物のカメラ内移動軌跡データを削除した後の様子を示している。上述したとおり、近傍移動軌跡群選別部２１０２では、滞留人物判別部２１０１により、滞留していると判定された人物のカメラ内移動軌跡データが削除されると、当該カメラ内移動軌跡データと同じ時間帯に算出されたカメラ内移動軌跡データを特定する。
【０１８５】
図２３において、画像データ７２０＿１は、滞留人物判別部２１０１により削除された人物２３０１のカメラ内移動軌跡データと同じ時間帯に撮影された画像データを示している。画像データ７２０＿１に示すように、人物２３０１のカメラ内移動軌跡データと同じ時間帯には、人物ＩＤ＝Ｆ１１の人物のカメラ内移動軌跡データが算出されている。
【０１８６】
画像データ７２０＿１に示すとおり、人物ＩＤ＝Ｆ１１の人物は、人物２３０１の近傍を移動している。このため、近傍移動軌跡群選別部２１０２は、人物ＩＤ＝Ｆ１１の人物のカメラ内移動軌跡データを削除する。
【０１８７】
図２３（ｂ）は、人物ＩＤ＝Ｆ１１の人物のカメラ内移動軌跡データ（白四角）が削除された様子を示している。更に、図２３（ｃ）は、図２３（ｂ）で示すカメラ内移動軌跡データの中から、疑似平行線抽出部１８０２によって、第１の疑似平行線２０１１と第２の疑似平行線２０２１とが抽出された様子を示している。
【０１８８】
以上の説明から明らかなように、第３の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置では、カメラ内移動軌跡データのうち、滞留していると判定された人物のカメラ内移動軌跡データを削除する。また、第３の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置では、滞留していると判定された人物のカメラ内移動軌跡データと同じ時間帯に算出されたカメラ内移動軌跡データであって、当該人物の近傍を移動する他の人物のカメラ内移動軌跡データを削除する。
【０１８９】
これにより、第３の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置によれば、信頼度の低いカメラ内移動軌跡データが削除することができる。この結果、第３の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置によれば、信頼度の高いカメラ内移動軌跡データに基づいて消失点を算出することが可能となり、カメラ姿勢データの推定精度を向上させることができる。
【０１９０】
［第４の実施形態］
上記第３の実施形態では、信頼度の低いカメラ内移動軌跡データを削除する削除方法のバリエーションについて説明した。これに対して、第４の実施形態では、カメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線から疑似平行線を抽出する抽出方法のバリエーションについて説明する。以下、第４の実施形態について、上記第３の実施形態との相違点を中心に説明する。
【０１９１】
＜カメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成＞
はじめに、第４の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成について説明する。図２４は、第４の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成の一例を示す図である。
【０１９２】
図２１との相違点は、第１の疑似平行線抽出部２４０１、角度算出部２４０２、第２の疑似平行線抽出部２４０３を有する点である。
【０１９３】
第１の疑似平行線抽出部２４０１は、平行線抽出手段の一例である。第１の疑似平行線抽出部２４０１は、カウント部１８０１においてカウントされた中心位置座標の数が最大となるカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線を、第１の移動方向の第１の疑似平行線として抽出する。第１の移動方向とは、例えば、特定したカメラ内移動軌跡データに対応する人物が、カメラの設置場所に近い側から遠い側へと移動していた場合にあっては、当該移動方向を指すものとする。
【０１９４】
角度算出部２４０２は、第１の疑似平行線として抽出された近似直線以外の近似直線について、第１の疑似平行線となす角度を算出する。また、角度算出部２４０２は、算出した角度が、所定の閾値より大きい（例えば、９０°より大きい）近似直線を特定する。これにより、角度算出部２４０２では、第１の移動方向と反対方向に移動する人物のカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線を特定することができる。第１の移動方向と反対方向とは、例えば、第１の移動方向が、カメラの設置場所に近い側から遠い側への移動方向であった場合には、カメラの設置場所から遠い側から近い側への移動方向を指すものとする。
【０１９５】
第２の疑似平行線抽出部２４０３は、平行線抽出手段の一例である。第２の疑似平行線抽出部２４０３は、角度算出部２４０２において特定した近似直線のうち、カウントされた中心位置座標の数が最大となるカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線を、第２の移動方向の第２の疑似平行線として抽出する。
【０１９６】
このように、第４の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置１３０のカメラ姿勢算出部１３１では、直線算出部６０４、カウント部１８０１、第１の疑似平行線抽出部２４０１〜第２の疑似平行線抽出部２４０３が、「疑似平行線抽出処理」を実行する。
【０１９７】
＜疑似平行線抽出処理の流れ＞
次に、疑似平行線抽出処理の流れについて説明する。図２５は、第４の実施形態に係る疑似平行線抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【０１９８】
ステップＳ２５０１において、直線算出部６０４は、近傍移動軌跡群選別部２１０２より通知された、各カメラ内移動軌跡データについて、近似直線を算出する。
【０１９９】
ステップＳ２５０２において、カウント部１８０１は、ステップＳ２５０１において算出された各近似直線について、中心位置座標の数をカウントし、中心位置座標の数が最大となるカメラ内移動軌跡データを特定する。
【０２００】
ステップＳ２５０３において、第１の疑似平行線抽出部２４０１は、中心位置座標の数が最大となるカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線を、第１の移動方向の第１の疑似平行線として抽出する。
【０２０１】
ステップＳ２５０４において、角度算出部２４０２は、第１の疑似平行線として抽出された近似直線以外の近似直線について、第１の疑似平行線となす角度を算出する。
【０２０２】
ステップＳ２５０５において、角度算出部２４０２は、算出した角度が、所定の閾値ＴＨ５（例えば、９０°）より大きい近似直線を判定する。
【０２０３】
ステップＳ２５０５において、いずれの近似直線も所定の閾値ＴＨ５以下であると判定した場合（ステップＳ２５０５においてＮｏの場合）、疑似平行線抽出処理を終了する。なお、この場合、第２の疑似平行線抽出部２４０３は、例えば、第２の実施形態と同様に、カウントした中心位置座標の数が２番目となるカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線を、第２の疑似平行線として抽出する。
【０２０４】
一方、ステップＳ２５０５において、所定の閾値ＴＨ５より大きい近似直線があると判定した場合（ステップＳ２５０５においてＹｅｓの場合）、ステップＳ２５０６に進む。ステップＳ２５０６において、第２の疑似平行線抽出部２４０３は、所定の閾値ＴＨ５より大きいと判定した近似直線のうち、中心位置座標の数が最大となるカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線を、第２の疑似平行線として抽出する。
【０２０５】
＜疑似平行線抽出処理の具体例＞
次に、疑似平行線抽出処理の具体例について、図２６及び図２７を用いて説明する。図２６及び図２７は、第１の疑似平行線抽出処理及び第２の疑似平行線抽出処理の具体例を示す図である。
【０２０６】
このうち、図２６（ａ）は、選別処理ＩＩが実行された後のカメラ内移動軌跡データを示したものであり、図２３（ｂ）と同じである。
【０２０７】
図２６（ａ）に示すように、人物ＩＤ＝Ｆ１３の人物のカメラ内移動軌跡データ（白丸）に含まれる中心位置座標の数が最大となる。したがって、図２６（ｂ）に示すように、第１の疑似平行線抽出部２４０１は、当該カメラ内移動軌跡データに基づいて算出される近似直線を、第１の移動方向の第１の疑似平行線２０１１として抽出する。
【０２０８】
なお、図２６において、画像データ７２０＿３は、人物ＩＤ＝Ｆ１３の人物のカメラ内移動軌跡データが算出された際の画像データを示している。画像データ７２０＿３に示すように、人物ＩＤ＝Ｆ１３の人物は、カメラ１１０＿１の設置場所に近い側から遠い側へ移動している。したがって、図２６の例では、第１の移動方向は、人物ＩＤ＝Ｆ１３の人物が、カメラ１１０＿１の設置場所に近い側から遠い側へ移動する方向を指すことになる。
【０２０９】
図２７（ａ）は、第１の疑似平行線２０１１として抽出された近似直線以外の近似直線について、角度算出部２４０２が、第１の疑似平行線２０１１とのなす角度を算出し、所定の閾値（例えば、９０°）より大きい角度となる近似直線を特定した様子を示している。
【０２１０】
具体的には、角度算出部２４０２が、人物ＩＤ＝Ｆ１５の人物のカメラ内移動軌跡データ（白三角）に基づいて算出した近似直線２７０５と、第１の疑似平行線２０１１とのなす角度φ５（＞９０°）を算出し、近似直線２７０５を特定した様子を示している。
【０２１１】
また、角度算出部２４０２が、人物ＩＤ＝Ｆ１６の人物のカメラ内移動軌跡データ（黒三角）に基づいて算出した近似直線２７０６と、第１の疑似平行線２０１１とのなす角度φ６（＞９０°）を算出し、近似直線２７０６を算出した様子を示している。
【０２１２】
なお、図２７において、画像データ７２０＿５は、人物ＩＤ＝Ｆ１５の人物のカメラ内移動軌跡データが算出された際の画像データを示している。画像データ７２０＿５に示すように、人物ＩＤ＝Ｆ１５の人物は、カメラ１１０＿１の設置場所から見て遠い側から近い側へと（第２の移動方向に）移動している。
【０２１３】
同様に、図２７において、画像データ７２０＿６は、人物ＩＤ＝Ｆ１６の人物のカメラ内移動軌跡データが算出された際の画像データを示している。画像データ７２０＿６に示すように、人物ＩＤ＝Ｆ１６の人物は、カメラ１１０＿１の設置場所から見て遠い側から近い側へと（第２の移動方向に）移動している。
【０２１４】
図２７（ｂ）は、第２の疑似平行線抽出部２４０３が、近似直線２７０５、２７０６のうち、中心位置座標の数が最大となる近似直線２７０５を、第２の移動方向の第２の疑似平行線２０２１として抽出した様子を示している。
【０２１５】
以上の説明から明らかなように、第４の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置では、２本の疑似平行線のうち、第１の疑似平行線を、第１の移動方向に移動する人物のカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線から抽出する。また、第４の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置では、第２の疑似平行線を第１の移動方向とは反対の第２の移動方向に移動する人物のカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線から抽出する。
【０２１６】
このように、第４の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置によれば、人物の移動方向が異なる２本の疑似平行線を抽出することが可能となる。この結果、第４の実施形態に係るカメラ姿勢指定装置によれば、信頼度の高いカメラ内移動軌跡データに基づいて消失点を算出することが可能となり、カメラ姿勢データの推定精度を向上させることができる。
【０２１７】
なお、第４の実施形態では、中心位置座標の数に基づいて第１の疑似平行線を抽出するものとして説明した。しかしながら、第１の疑似平行線の抽出方法はこれに限定されず、例えば、複数の近似直線を角度ごとに複数のグループに分類し、近似直線の数が最も多いグループの中から、中心位置座標の数に基づいて第１の疑似平行線を抽出してもよい。
【０２１８】
［第５の実施形態］
上記第４の実施形態では、異なるタイミングで、異なる移動方向に移動する人物のカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線から、疑似平行線を抽出するものとして説明したが、疑似平行線の抽出方法はこれに限定されない。
【０２１９】
例えば、同じタイミングで、同じ方向に並んで移動する人物のカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線から、疑似平行線を抽出してもよい。以下、第５の実施形態について、第３の実施形態との相違点を中心に説明する。
【０２２０】
＜カメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成＞
はじめに、第５の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成について説明する。図２８は、第５の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置のカメラ姿勢算出部の機能構成の一例を示す図である。
【０２２１】
図２１との相違点は、第５の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置１３０のカメラ姿勢算出部１３１の場合、同時移動軌跡特定部２８０１を有する点である。同時移動軌跡特定部２８０１は、直線算出部６０４により近似直線が算出されたカメラ内移動軌跡データの中から、同時に並んで移動する２人の人物のカメラ内移動軌跡データ（カメラ内移動軌跡データのペア）を特定する。また、同時移動軌跡特定部２８０１は、特定したカメラ内移動軌跡データを疑似平行線抽出部１８０２に通知する。
【０２２２】
このように、第５の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置１３０のカメラ姿勢算出部１３１では、直線算出部６０４、同時移動軌跡特定部２８０１、疑似平行線抽出部１８０２が、「疑似平行線抽出処理」を実行する。
【０２２３】
＜疑似平行線抽出処理の流れ＞
次に、直線算出部６０４、同時移動軌跡特定部２８０１、疑似平行線抽出部１８０２により実行される「疑似平行線抽出処理」の流れについて説明する。図２９は、第５の実施形態に係る疑似平行線抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【０２２４】
ステップＳ２９０１において、直線算出部６０４は、近傍移動軌跡群選別部２１０２より通知された、各カメラ内移動軌跡データについて、近似直線を算出する。
【０２２５】
ステップＳ２９０２において、同時移動軌跡特定部２８０１は、直線算出部６０４により近似直線が算出されたカメラ内移動軌跡データについて、カメラ内移動軌跡データが算出された時刻を比較する。
【０２２６】
ステップＳ２９０３において、同時移動軌跡特定部２８０１は、ステップＳ２９０１における比較結果から、人物の出現時間帯が重なるカメラ内移動軌跡データの有無を判定する。
【０２２７】
ステップＳ２９０３において、人物の出現時間帯が重ならないと判定した場合には（ステップＳ２９０３においてＮｏの場合には）、疑似平行線抽出処理を終了する。この場合、カメラ姿勢算出部１３１は、例えば、第２の実施形態で説明した抽出方法により、疑似平行線を抽出するものとする。
【０２２８】
一方、ステップＳ２９０３において、人物の出現時間帯が重なると判定した場合には（ステップＳ２９０３においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ２９０４に進む。
【０２２９】
ステップＳ２９０４において、同時移動軌跡特定部２８０１は、人物の出現時間帯が重なるカメラ内移動軌跡データのペアについて、それぞれのカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線のなす角度を算出する。
【０２３０】
ステップＳ２９０５において、同時移動軌跡特定部２８０１は、ステップＳ２９０４において算出した角度が、所定の閾値ＴＨ６より小さいか否かを判定する。ステップＳ２９０５において、所定の閾値ＴＨ６以上であると判定した場合には（ステップＳ２９０５においてＮｏの場合には）、疑似平行線抽出処理を終了する。この場合、カメラ姿勢算出部１３１は、例えば、第２の実施形態で説明した抽出方法により疑似平行線を抽出するものとする。
【０２３１】
一方、ステップＳ２９０５において、所定の閾値ＴＨ６より小さいと判定した場合には（ステップＳ２９０５においてＹｅｓの場合には）、ステップＳ２９０６に進む。
【０２３２】
ステップＳ２９０６において、同時移動軌跡特定部２８０１は、各フレームにおいて、一方のカメラ内移動軌跡データの中心位置座標と、他方のカメラ内移動軌跡データの中心位置座標との間の距離を算出する。
【０２３３】
ステップＳ２９０７において、同時移動軌跡特定部２８０１は、ステップＳ２９０６において算出した距離が、全てのカメラ内移動軌跡データのペアの中で最も小さいカメラ内移動軌跡データのペアを特定する。
【０２３４】
ステップＳ２９０８において、疑似平行線抽出部１８０２は、特定されたカメラ内移動軌跡データのペアについて、それぞれのカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線を、第１の疑似平行線及び第２の疑似平行線として抽出する。
【０２３５】
＜疑似平行線抽出処理の具体例＞
次に、疑似平行線抽出処理の具体例について、図３０を用いて説明する。図３０は、同時移動時の疑似平行線抽出処理の具体例を示す図である。このうち、図３０（ａ）は、選別処理ＩＩが実行された後のカメラ内移動軌跡データを示したものであり、図２３（ｂ）と同じである。
【０２３６】
図３０において、画像データ７２０＿３は、人物ＩＤ＝Ｆ１３の人物のカメラ内移動軌跡データが算出された際の画像データを示している。画像データ７２０＿３に示すように、人物ＩＤ＝Ｆ１３の人物は、カメラ１１０＿１の設置場所に近い側から遠い側へと（第１の移動方向に）移動している。
【０２３７】
また、画像データ７２０＿３に示すように、同じ時間帯に、人物ＩＤ＝Ｆ１４の人物も、人物ＩＤ＝Ｆ１３の人物と並んで第１の移動方向に移動している。このため、同時移動軌跡特定部２８０１では、人物ＩＤ＝Ｆ１３の人物と、人物ＩＤ＝Ｆ１４の人物とは、出現時間帯が重なると判定する。
【０２３８】
また、同時移動軌跡特定部２８０１は、人物ＩＤ＝Ｆ１３の人物のカメラ内移動軌跡データに基づいて算出される近似直線と、人物ＩＤ＝Ｆ１４の人物のカメラ内移動軌跡データに基づいて算出される近似直線とのなす角度を算出する。そして、同時移動軌跡特定部２８０１は、算出した角度が、所定の閾値ＴＨ６より小さいと判定する。
【０２３９】
更に、同時移動軌跡特定部２８０１は、人物ＩＤ＝Ｆ１３の人物のカメラ内移動軌跡データに含まれる中心位置座標と、人物ＩＤ＝Ｆ１４の人物のカメラ内移動軌跡データに含まれる中心位置座標との間の、同一フレーム内における距離が、最小であると判定する。
【０２４０】
この結果、同時移動軌跡特定部２８０１は、人物ＩＤ＝Ｆ１３の人物のカメラ内移動軌跡データに基づいて算出した近似直線と、人物ＩＤ＝Ｆ１４の人物のカメラ内移動軌跡データに基づいて算出した近似直線とを特定し、疑似平行線抽出部１８０２に通知する。
【０２４１】
図３０（ｂ）は、疑似平行線抽出部１８０２が、同時移動軌跡特定部２８０１より通知された近似直線を、第１の疑似平行線２０１１及び第２の疑似平行線２０２１として抽出した様子を示している。
【０２４２】
以上の説明から明らかなように、第５の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置では、同じタイミングで、同じ方向に並んで移動する人物のカメラ内移動軌跡データに基づいて算出された近似直線を２本の疑似平行線として抽出する。
【０２４３】
これにより、第５の実施形態に係るカメラ姿勢推定装置によれば、信頼度の高い疑似平行線に基づいて消失点を算出することが可能となり、カメラ姿勢データの推定精度を向上させることができる。
【０２４４】
［その他の実施形態］
上記各実施形態において、監視システム１００は、各装置（データ蓄積サーバ１２０、カメラ姿勢推定装置１３０、画像解析サーバ１４０）を別体としたが、これら３つの装置、あるいはいずれか２つの装置は、一体の装置としてもよい。また、いずれかの装置において実現される機能の一部が、他の装置において実現されるようにしてもよい。更には、いずれかの装置において実現される機能の一部が、カメラにおいて実現されるようにしてもよい。
【０２４５】
また、上記各実施形態では、移動物体が人物であるとして説明したが、移動物体は人物に限定されない。
【０２４６】
なお、開示の技術では、以下に記載する付記のような形態が考えられる。
（付記１）
カメラで撮影された画像データから抽出された、移動物体の移動軌跡を示すデータを収集する収集手段と、
収集された前記移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて、前記画像データにおける直線を算出する算出手段と、
算出された少なくとも２本の直線の交点から消失点を算出し、算出した消失点に基づいて、前記カメラの設置姿勢を推定する推定手段と
を有することを特徴とするカメラ姿勢推定装置。
（付記２）
前記算出手段により算出された複数の直線相互の交点を算出することで、複数の交点を抽出し、抽出した複数の交点の分布に基づいて、１の交点を選択することで、前記消失点を算出する消失点算出手段を更に有することを特徴とする付記１に記載のカメラ姿勢推定装置。
（付記３）
前記算出手段により算出された複数の直線から、それぞれの直線の算出に用いられた前記移動軌跡を示すデータの数に基づいて、２本の疑似平行線を抽出する平行線抽出手段と、
抽出された前記２本の疑似平行線から、前記消失点を算出する消失点算出手段と
を更に有することを特徴とする付記１に記載のカメラ姿勢推定装置。
（付記４）
前記平行線抽出手段は、
第１の方向に移動する移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて算出された直線と、該第１の方向と反対方向の第２の方向に移動する移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて算出された直線とを、前記２本の疑似平行線として抽出することを特徴とする付記３に記載のカメラ姿勢推定装置。
（付記５）
前記算出手段により算出された複数の直線から、出現時間帯が重なる第１の移動物体と第２の移動物体のそれぞれの移動軌跡を示すデータに基づいて算出された２本の疑似平行線を抽出する平行線抽出手段と、
抽出された前記２本の疑似平行線から、前記消失点を算出する消失点算出手段と
を更に有することを特徴とする付記１に記載のカメラ姿勢推定装置。
（付記６）
前記平行線抽出手段は、前記第１の移動物体が移動する方向と前記第２の移動物体が移動する方向とが同じで、かつ、前記第１の移動物体と前記第２の移動物体との間の距離が所定の条件を満たす場合に、前記２本の疑似平行線を抽出することを特徴とする付記５に記載のカメラ姿勢推定装置。
（付記７）
前記算出手段により算出された複数の直線のうち、所定時間における移動量が所定の閾値以下となる移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて算出した直線を削除する第１の削除手段を更に有することを特徴とする付記１に記載のカメラ姿勢推定装置。
（付記８）
所定時間における移動量が所定の閾値以下となる移動物体と同じ時間帯に出現する他の移動物体であって、前記所定時間における移動量が所定の閾値以下となる移動物体との距離が、所定の閾値以下となる該他の移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて算出した直線を削除する第２の削除手段を更に有することを特徴とする付記７に記載のカメラ姿勢推定装置。
（付記９）
カメラで撮影された画像データから抽出された、移動物体の移動軌跡を示すデータを収集し、
収集された前記移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて、前記画像データにおける直線を算出し、
算出された少なくとも２本の直線の交点から消失点を算出し、算出した消失点に基づいて、前記カメラの設置姿勢を推定する、
処理をコンピュータが実行するカメラ姿勢推定方法。
（付記１０）
カメラで撮影された画像データから抽出された、移動物体の移動軌跡を示すデータを収集し、
収集された前記移動物体の移動軌跡を示すデータに基づいて、前記画像データにおける直線を算出し、
算出された少なくとも２本の直線の交点から消失点を算出し、算出した消失点に基づいて、前記カメラの設置姿勢を推定する、
処理をコンピュータに実行させるためのカメラ姿勢推定プログラム。
【０２４７】
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせ等、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【符号の説明】
【０２４８】
１００                  ：監視システム
１１０＿１〜１１０＿ｎ  ：カメラ
１２０                  ：データ蓄積サーバ
１３０                  ：カメラ姿勢推定装置
１３１                  ：カメラ姿勢算出部
１４０                  ：画像解析サーバ
５０１、５０２          ：カメラ内移動軌跡データ
６０１                  ：収集部
６０２                  ：移動軌跡選別部
６０３                  ：移動軌跡群選別部
６０４                  ：直線算出部
６０５                  ：交点算出部
６０６                  ：消失点算出部
６０７                  ：カメラ姿勢データ算出部
１４００                ：カメラ姿勢データ
１８０１                ：カウント部
１８０２                ：疑似平行線抽出部
１８０３                ：消失点算出部
２１０１                ：滞留人物判別部
２１０２                ：近傍移動軌跡群選別部
２４０１                ：第１の疑似平行線抽出部
２４０２                ：角度算出部
２４０３                ：第２の疑似平行線抽出部
２８０１                ：同時移動軌跡特定部
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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