(57)【要約】【課題】移動体の検出精度が低下した場合でも移動体数をより精度よく推定可能にする。【解決手段】情報処理装置であって、処理対象の画像中の移動体を検出する検出手段と、前記画像において、検出された前記移動体が滞留している滞留領域を特定する特定手段と、前記滞留領域内に存在する、前記検出手段により検出された前記移動体の第１の数と、前記滞留領域内で過去に検出された移動体の第２の数とを比較し、前記比較に基づいて、前記処理対象の画像中の前記滞留領域内に存在する前記移動体の第３の数を決定する決定手段とを備える。【選択図】  図１
2019211923.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象の画像中の移動体を検出する検出手段と、
前記画像において、検出された前記移動体が滞留している滞留領域を特定する特定手段と、
前記滞留領域内に存在する、前記検出手段により検出された前記移動体の第１の数と、前記滞留領域内で過去に検出された移動体の第２の数とを比較し、前記比較に基づいて、前記処理対象の画像中の前記滞留領域内に存在する前記移動体の第３の数を決定する決定手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記決定手段は、前記第１の数と前記第２の数との関係が所定の条件を満たす場合に、前記第１の数を前記第２の数により置き換えることで、前記第３の数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】
前記所定の条件は、前記第１の数と前記第２の数との差が所定値よりも大きいこと、または、前記差の前記第２の数に対する割合が所定割合より大きいこと、を含む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】
複数の異なる滞留領域について、各滞留領域において過去に検出された前記移動体の数を登録する登録手段を更に備え、
前記決定手段は、前記登録手段を参照して、前記特定手段が特定した滞留領域に対応する滞留領域について前記登録手段が登録する前記移動体の数を前記第２の数として前記比較を行うことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記登録手段の登録情報を更新する更新手段をさらに備え、
前記更新手段は、前記第３の数に基づき前記第２の数を更新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】
前記更新手段は、前記第１の数が前記第２の数により置き換えられた場合は、前記第３の数による前記第２の数の更新を行わない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】
前記特定手段が特定した滞留領域に対応する滞留領域について前記登録手段が登録情報を有していなかった場合、
前記決定手段は前記第１の数を前記第３の数に決定し、
前記更新手段は、前記第１の数を前記登録手段に新規に登録することを特徴とする請求項５または６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記更新手段は、前記第３の数の信頼度を算出し、前記信頼度に基づいて前記第２の数を更新することを特徴とする請求項５から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記信頼度は、前記第１の数が前記第２の数により置き換えられたかどうかに基づいて算出され、
前記第１の数が前記第２の数により置き換えられなかった場合に、前記更新手段は前記第３の数に基づき前記第２の数を更新することを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記信頼度は、前記処理対象の画像が撮影された時刻、当該時刻における撮影場所の天候に基づいて算出され、
前記時刻が昼の時間帯に属している場合、及び、前記天候が晴天を示している場合の信頼度は、前記時刻が夜の時間帯に属している場合、及び、前記天候が雨天を示している場合の信頼度よりも高くなるように算出されることを特徴とする請求項８または９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記第３の数の信頼度の入力をユーザから受け付けるための画面を表示部に表示させる制御手段をさらに備え、
前記更新手段は、前記ユーザから受け付けた信頼度に応じて前記第２の数を更新することを特徴とする請求項５から１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記制御手段は、前記ユーザから前記信頼度が低いとの入力を受け付けた場合に、前記第３の数の訂正を更に受け付けるように前記表示部に前記画面を表示させ、
前記更新手段は、前記ユーザにより訂正された前記第３の数に基づき、前記第２の数を更新することを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記制御手段は、前記画面に前記第３の数と、前記処理対象の画像とを表示させることを特徴とする請求項１１または１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記決定手段は、前記滞留領域外に存在する、前記検出手段により検出された前記移動体の第４の数と、前記第３の数とに基づいて、前記処理対象の画像中の前記移動体の第５の数を更に決定することを特徴とする請求項１から１３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記第１の数が前記第２の数により置き換えられて前記第３の数が決定された場合、前記決定手段は、前記第１の数と前記第２の数との比に基づき、前記第４の数を修正して前記第５の数を決定することを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記検出手段は、前記移動体の種類を更に検出し、
前記決定手段は、前記第１の数における前記種類ごとの移動体の数の割合に基づいて前記第２の数を決定し、前記比較を行うことを特徴とする請求項１から１５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記移動体は、車両、または、人物であることを特徴とする、請求項１から１６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
所定の領域を撮影して画像を生成する撮影手段と、
前記所定の領域を撮影した画像を解析して、前記画像中の移動体の数を検出する、請求項１から１７のいずれか１項に記載の情報処理装置と
を備えるシステム。
【請求項１９】
検出手段が、処理対象の画像中の移動体を検出する検出工程と、
特定手段が、前記画像において、検出された前記移動体が滞留している滞留領域を特定する特定工程と、
決定手段が、前記滞留領域内に存在する、前記検出工程において検出された前記移動体の第１の数と、前記滞留領域内で過去に検出された移動体の第２の数とを比較し、前記比較に基づいて、前記処理対象の画像中の前記滞留領域内に存在する前記移動体の第３の数を決定する決定工程と
を含むことを特徴とする情報処理装置の制御方法。
【請求項２０】
コンピュータを請求項１から１７のいずれか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、システム、情報処理装置の制御方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、監視カメラにより撮像された画像を用いて物体の検出や追尾、属性の推定等を行う画像解析、そのような画像解析の結果を用いた物体数の推定が様々なシーンで行われている。しかしながら、明るさの変動や外乱といった撮影環境変動等があった場合に、物体の未検出・誤検出が発生して、物体数の推定精度が下がってしまうという課題がある。そのような課題に対し、特許文献１では、物体の属性を推定し、属性別に計数した計数値に対し、属性の推定誤りを考慮した修正を行う技術を提案している。また、特許文献２は、移動体(車両)の台数を計測する際に、ヘッドライトを検出、追尾することで車両台数を推定する技術を提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−９７５１８号公報
【特許文献２】特開２０１７−９１５３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１の方法では、属性別に計数するときに物体の属性の推定を誤ってしまった場合には有効だが、移動体の検出精度が低下し物体そのものが未検出となった場合には移動体数を精度良く推定できないという課題があった。また、特許文献２の方法では、車両同士が重なって画像に映っている場合や、ヘッドライトによって複数の車両を含む領域が白飛びした場合に、移動体数を精度良く推定できないという課題があった。
【０００５】
そこで、本発明は、移動体の検出精度が低下した場合でも移動体数をより精度よく推定可能にするための技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための発明は、情報処理装置であって、
処理対象の画像中の移動体を検出する検出手段と、
前記画像において、検出された前記移動体が滞留している滞留領域を特定する特定手段と、
前記滞留領域内に存在する、前記検出手段により検出された前記移動体の第１の数と、前記滞留領域内で過去に検出された移動体の第２の数とを比較し、前記比較に基づいて、前記処理対象の画像中の前記滞留領域内に存在する前記移動体の第３の数を決定する決定手段と
を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、移動体の検出精度が低下した場合でも移動体数をより精度良く推定可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】発明の実施形態に対応するシステムの構成例を示すブロック図。
【図２】発明の実施形態に対応する情報処理装置１２０のハードウェア構成例を示すブロック図、及び、画像処理部１２７の機能構成の一例を示すブロック図。
【図３】発明の実施形態に対応するシステムが適用される監視領域を撮影した画像の一例を示す図、発明の実施形態に対応する解析処理を説明するための図、及び、統計データのデータ構造の一例を示す図。
【図４】発明の実施形態１に対応する処理の一例を示すフローチャート。
【図５】発明の実施形態１に対応する統計データ作成・更新処理の一例を示すフローチャート、及び、発明の実施形態２に対応する処理の一例を示すフローチャート。
【図６】発明の実施形態１に対応する車両の検出例を示す図、及び、発明の実施形態２に対応する表示画面の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付の図面を参照して、本発明をその好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。
【００１０】
［実施形態１］
まず、発明の第１の実施形態に係るシステムの構成について、図１のブロック図を用いて説明する。図１は、発明の実施形態１に係るシステムの構成例を示すブロック図である。図１において、システム１００は、撮影装置１１０、情報処理装置１２０、及び、表示装置１３０がネットワーク１４０を介して相互に接続されて構成されている。図１に示したシステム１００の構成要素は、あくまで一例であって、これら以外の構成要素が更に追加されても良い。以下、各構成要素について説明する。また、本実施形態では、検出対象の移動体として主に車両を想定した場合を説明するが、移動体には、その他に人物等を含むことができる。
【００１１】
撮影装置１１０は、撮像部１１１、制御部１１２、及び通信部１１３を有することができる。撮像部１１１は、光学系、撮像センサ、現像処理部、符号化部等を含むことができ、光学系は、撮像センサに到達する被写体像の倍率やピント位置、あるいは光量を調整している。光学系は、レンズを移動させるためのモータ等の所定の駆動機構を含み、当該駆動機構は制御部１１２からの指示に応じて動作が制御される。撮像センサは、撮像面に結像された光像を光電変換して得られたアナログ画像信号をデジタル画像信号に変換して出力するようにＡ／Ｄ変換器を含んで構成することができる。現像処理部は、撮像センサから出力されたデジタル画像信号に対して、例えば、ディベイヤ処理、ホワイトバランス処理、階調変換処理等の現像処理を実施することができる。符号化部では、現像処理部が出力したデジタル画像信号を圧縮・符号化して、画像データを生成する。画像圧縮方式は、例えば、H.２６４、H.２６５、MJPEGまたはJPEGなどの規格に基づくことができる。さらに、mp４やavi形式などを含む任意の形式の画像データを生成しても良い。
【００１２】
撮像部１１１では、例えば、１秒間に３０フレーム分の画像を取得して、監視領域の３０ｆｐｓの動画像（ライブ映像）を取得することが可能である。制御部１１２は、撮影装置１１０の画角や撮影方向、フレームレート、取得する画像の種類等の撮影条件を調整する。撮影条件の調整は、ユーザからの指示に応じて実行することもできるし、撮影装置１１０に予め記憶された設定値に応じて行うこともできる。ユーザから指示を行う場合は、ネットワーク１４０を介して情報処理装置１２０や表示装置１３０から行なってもよいし、直接、撮影装置１１０に接続されたコンソール端末を介して行ってもよい。また、制御部１１２は、情報処理装置１２０や表示装置１３０から送信される命令に応じて、撮影開始／終了など撮像部１１１の制御を行う。
【００１３】
通信部１１３は、撮像部１１１が撮影により生成した画像データをネットワーク１４０経由で、情報処理装置１２０、表示装置１３０に送信するための通信インタフェースである。通信部１１３は、例えば、NFSやCIFSなどのネットワークファイルシステム、または、UDPやTCPなどのネットワーク通信プロトコルを使用して、通信相手との間でデータのやり取りの調整を行う。また、通信部１１３は、情報処理装置１２０や表示装置１３０から撮影装置１１０を制御するための設定情報や命令を受信し、制御部１１２に供給する。制御部１１２は、その設定情報や命令に従って撮影装置１１０の動作を制御する。
【００１４】
情報処理装置１２０は、制御部１２１、表示部１２２、記憶部１２３、データベース（ＤＢ）管理部１２４、データベース（ＤＢ）１２５、操作部１２６、画像処理部１２７、通信部１２８を含んで構成される。制御部１２１は、情報処理装置１２０の各部の動作を制御する。表示部１２２は、撮影装置１１０から取得した画像データを表示出力する他、情報処理装置１２０における各種処理の設定情報、情報処理装置１２０において決定された車両台数の評価を入力するための画面、あるいは、撮影装置１１０の設定情報や撮影パラメータ等を設定、変更するための設定用画面、通知出力のための画面の表示を行うことができる。また、表示部１２２は、画像出力の他、音声出力を行う機能を有していてもよい。表示部１２２は、ディスプレイ等の表示装置と、当該表示装置における表示を制御する表示制御部とで構成することができる。また、ディスプレイは情報処理装置１２０の外部に設置され、情報処理装置１２０と接続して利用する形態であってもよい。
【００１５】
記憶部１２３は、撮影装置１１０から受信した画像データを記憶したり、画像処理部１２７における処理に用いられる情報や、処理結果を記憶したりする。操作部１２６は、情報処理装置１２０の操作者からの操作を受け付けることができる。具体的に、撮影装置１１０、情報処理装置１２０の設定を変更するための操作を受け付けることができ、キーボード、マウス、各種操作ボタン、タッチパネル等を含むことができる。撮影装置１１０がネットワーク１５０に複数台接続されている場合、操作部１２６により、１つの画面で複数台分の画像データを表示部１２２に表示するための指示入力を行うことができる。また、画面上で１つの画像データを選択して、その画像データを表示部１２２に表示するための指示入力を行うこともできる。また、各種設定情報を設定、変更するための指示入力を行うことができる。さらには、本実施形態に対応する画像解析処理の結果に対する評価を入力することができる。
【００１６】
画像処理部１２７は、本実施形態に対応する画像解析処理を実行し、解析結果を出力する処理部である。当該解析処理には、例えば、撮影装置１１０から取得した画像データから、車両を検出し、滞留領域を検出し、滞留領域内、及び、画像中に含まれる車両台数を決定することが含まれる。また、得られた車両台数の情報を統計データとしてＤＢ管理部１２４を介してＤＢ１２５に保存することができる。画像処理部１２７の機能構成、及び、動作の詳細は後述する。
【００１７】
通信部１２８は、撮影装置１１０から送信される画像データを受信する。また、通信部１２８は、情報処理装置１２０のユーザが表示部１２２や操作部１２６を使用して設定した設定情報や制御情報、配信命令を撮影装置１１０に送信することができる。また、情報処理装置１２０で画像データを解析処理した結果（上記通知を含む）をネットワーク１４０に接続された表示装置１３０に出力することができる。
【００１８】
表示装置１３０は、撮影装置１１０が撮影する画像を表示するとともに、情報処理装置１２０から受信した車両台数や滞留領域等に関する情報を出力することができる。また、撮影装置１１０で撮影する撮影条件・撮影パラメータを指示・変更するためのユーザーインタフェースを提供したり、配信された映像を表示することもできる。
【００１９】
ネットワーク１４０は、ＬＡＮやインターネット等のＩＰベースの通信が可能な通信回線である。ネットワーク１４０は、有線／無線の形態を問わず、用途や目的に応じて、必要な形態の通信回線が実装される。撮影装置１１０は、指定された撮影条件に従ってライブ映像を撮影し、得られた画像データをネットワーク１４０経由で各装置に配信することができる。
【００２０】
本実施形態では１台の撮影装置１１０を利用する場合を説明するが、図１に示すシステム１００構成において、撮影装置１１０の台数は１台以上の任意の数とすることができ、台数に限定はない。情報処理装置１２０、及び表示装置１３０は、単一の装置により実現される場合だけでなく、それぞれ複数の装置が協働して各機能を実現してもよい。
【００２１】
次に、本実施形態に対応するシステム１００を構成する情報処理装置１２０の概略構成を説明する。図２（Ａ）は、情報処理装置１２０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。上述した表示装置１３０も、同様或いは同等のハードウェア構成として構成しても良い。
【００２２】
図２（Ａ）において、ＣＰＵ２００は、制御部１２１として動作することができ、ハードディスク装置（以下、ＨＤと呼ぶ）２０５に格納されているアプリケーションプログラム、オペレーティングシステム（ＯＳ）や制御プログラム等を実行し、ＲＡＭ２０２にプログラムの実行に必要な情報、ファイル等を一時的に格納する制御を行う。また、画像処理部１２７として動作することも可能であって、撮影装置１１０から提供された画像データの解析処理等を実行する。さらには、インタフェース（Ｉ／Ｆ）２０８を介した外部の表示装置１３０とのデータ送受信を制御する。なお、後述する図Ｘ及び図Ｙにおける処理もＣＰＵ２００が対応する処理プログラムを実行することにより装置全体を制御して実現することができる。
【００２３】
ＲＯＭ２０１は、内部に基本Ｉ／Ｏプログラムの他、所定の処理を実行するアプリケーションプログラム等の各種データを記憶する。ＲＡＭ２０２は各種データを一時記憶し、ＣＰＵ２００の主メモリ、ワーク領域等として機能する。また、撮影装置１１０から受信した情報を一時的に記憶する。外部記憶ドライブ２０３は、記録媒体へのアクセスを実現するための外部記憶ドライブであり、メディア（記録媒体）２０４に記憶されたプログラム等を本コンピュータシステムにロードすることができる。尚、メディア２０４は、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＰＣカード、ＤＶＤ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）、ＩＣメモリカード、ＭＯ、メモリスティック等を利用することができる。
【００２４】
ハードディスク装置２０５は、本実施形態では大容量メモリとして機能するＨＤ（ハードディスク）を用いている。ＨＤ２０５には、アプリケーションプログラム、ＯＳ、制御プログラム、関連プログラム等が格納される。なお、ハードディスクの代わりに、フラッシュ（登録商標）メモリ等の不揮発性記憶装置を用いても良い。ハードディスク装置２０５を、データベース１２５として機能するように構成することができる。
【００２５】
指示入力装置２０６は、キーボードやポインティングデバイス（マウス等）、タッチパネル等がこれに相当する。出力装置２０７は、指示入力装置２０６から入力されたコマンドや、それに対する応答出力等を出力する。出力装置２０７にはディスプレイ、スピーカ、ヘッドフォン端子等を含むことができる。システムバス２０９は、情報処理装置１２０内のデータの流れを司る。
【００２６】
インタフェース（以下、Ｉ／Ｆという）２０８は、外部装置とのデータのやり取りを仲介する役割を果たす。具体的に、Ｉ／Ｆ２０８は、無線通信モジュールを含むことができ、当該モジュールはアンテナシステム、ＲＦ送受信器、１つ以上の増幅器、同調器、１つ以上の発振器、デジタル信号プロセッサ、ＣＯＤＥＣチップセット、加入者識別モジュールカード、メモリなどを含む、周知の回路機構を含むことができる。また、有線接続のための有線通信モジュールを含むことができる。有線通信モジュールは１つ以上の外部ポートを介して他のデバイスとの通信を可能とする。また、データを処理する様々なソフトウェアコンポーネントを含むことができる。外部ポートは、イーサーネット、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４等を介して、直接的に、又はネットワークを介して間接的に他のデバイスと結合する。尚、以上の各装置と同等の機能を実現するソフトウェアにより、ハードウェア装置の代替として構成することもできる。
【００２７】
本実施形態に対応する処理を実行するために対応するプログラムを動作させる度に、既にプログラムがインストールされているＨＤ２０５からＲＡＭ２０２にロードするようにしてもよい。また、本実施形態に係るプログラムをＲＯＭ２０１に記録しておき、これをメモリマップの一部をなすように構成し、直接ＣＰＵ２００で実行することも可能である。さらに、メディア２０４から対応プログラム及び関連データを直接ＲＡＭ２０２にロードして実行させることもできる。
【００２８】
次に、図２（Ｂ）を参照して、本実施形態に対応する画像処理部１２７の機能構成について説明する。図２（Ｂ）は、発明の実施形態に対応する画像処理部１２７の機能構成例を示すブロック図である。画像処理部１２７の各機能は、専用のハードウェアにより実現されてもよいし、それらの機能一部あるいはすべてが、ＣＰＵ２００がＨＤ２０５等に格納されたプログラムを実行することにより実現してもよい。
【００２９】
画像処理部１２７は、車両検出部２１１、滞留領域検出部２１２、検出結果分析部２１３、統計管理部２１４、台数決定部２１５を含んで構成される。車両検出部２１１は、撮影装置１１０から取得した画像を解析し、画像に写っている車両を検出する。滞留領域検出部２１２は、撮影装置１１０から取得した画像を解析し、車両が滞留している画像内の領域を検出する。検出結果分析部２１３は、車両検出部２１１による車両検出結果と滞留領域検出部２１２による滞留領域検出結果に基づき分析を行う。この分析は、滞留領域内と滞留領域外の車両の台数をカウント（計数、積算、累積）することと、車種の割合を算出することとを含むことができる。詳細は後述する。
【００３０】
統計管理部２１４は検出結果分析部２１３による分析結果や滞留領域検出部２１２による滞留領域検出結果を用いて、滞留領域毎や車種の割合毎に車両台数の統計データを作成、更新、管理する。統計管理部２１４によって管理される統計データはデータベース１２５に記憶される。また、統計管理部２１４は、検出結果分析部２１３による分析結果や滞留領域検出部２１２による滞留領域検出結果から、当該検出された滞留領域に対応する滞留領域で過去に検出された車両台数等を登録する統計データを参照し、記憶されている車両台数を参照台数として設定する。台数決定部２１５は、統計管理部２１４により設定された参照台数と検出結果分析部２１３による分析結果をもとに出力する車両台数を決定する。台数決定部２１５により決定された出力台数は、処理対象の画像と共に、表示部１２２や表示装置１３０に表示することができる。
【００３１】
本実施形態のシステム１００は、図３（Ａ）に示す画像３０１で示すような車両が通行する道路を監視領域とすることができる。システム１００は、例えば、高速道路や一般道などにおいて渋滞が発生する箇所を監視するために設置することができる。画像３０１に示す例では、道路の下側の領域において車両の滞留が発生しており、上側から車両が進行してくる様子を示している。このような画像は、例えば道路を上方から俯瞰して撮影することで取得することができるので、撮影装置１１０は、当該画像を取得可能な位置に設置される。また、本実施形態では、このような撮影画像３０１について、左上を原点としてＸＹ座標系を設定する。画像における各位置は、対応する画素の座標（ｘ，ｙ）により特定することができる。
次に、情報処理装置１２０が行う本実施形態に対応する処理について、図４のフローチャートを参照して説明する。該フローチャートに対応する処理は、例えば、各処理部として機能する１以上のプロセッサ（例えば、ＣＰＵ２００）が対応するプログラム（ＲＯＭ２０１やＨＤ２０５等に格納）を実行することにより実現できる。
【００３２】
まず、Ｓ４０１において、画像処理部１２７は、通信部１２８を介して撮影装置１１０から撮影画像を取得する。当該画像は、例えば静止画でも動画であってもよいが、以下では説明の簡単のため静止画とする。撮影装置１１０は、情報処理装置１２０に対して一定の時間間隔おきに撮影画像を送信するので、情報処理装置１２０は、撮影装置１１０から画像を受信すると本フローチャートに対応する処理を実行する。あるいは、情報処理装置１２０側から撮影装置１１０に対して撮影の実行指示を送信して、当該指示に応じて画像を受信してもよい。
【００３３】
続くＳ４０２において、車両検出部２１１は、Ｓ４０１で取得した画像を解析し、画像に含まれている車両の存在を検出する。当該車両は、例えば車両の種類（車種）毎に検出することができる。本実施形態において、車種とは、普通車、大型車のように大きさに応じて分類してもよいし、乗用車、バス、トラック、バイクのように車両の用途や種類等に基づいて分類してもよい。以下の本実施形態では、簡単のため乗用車、バス、トラックに分類する場合について説明するが、以下の説明はこれら以外車種を含む場合にも同様に適用可能である。
【００３４】
また、Ｓ４０２における車両検出の手法には、例えばテンプレートマッチングを用いた物体検出手法やDeep Learningを用いた物体検出手法などの公知の手法を用いることができる。これらの手法を用いて、車両検出部２１１は画像中の各車両の位置とサイズを示す矩形および車種(乗用車、バス、トラック)を車両検出結果として出力する。本実施形態において、車両の位置情報は、例えば矩形の重心の画像における座標情報とすることができる。また、車両の大きさは、矩形を構成する縦横の辺の画素数として表すことができる。
【００３５】
続くＳ４０３において、滞留領域検出部２１２は、解析対象の画像における車両の滞留領域を検出する。滞留領域の情報は、解析対象画像における滞留領域の範囲、位置、大きさ、面積、形状等を含む、滞留領域を識別可能な情報として検出される。
【００３６】
滞留領域検出部２１２は滞留領域を検出するために、例えば車両検出部２１１による車両検出結果を用いることができる。具体的には一定時間の間に得られた車両検出結果をもとに、検出された車両のうち一定時間の間静止していた最後尾の車両位置までを滞留領域とする方法である。検出された車両が静止していたことを確認する方法としては、各時刻での画像の車両検出結果から公知の追尾技術を用いて車両の追尾を行い、各車両追尾の結果から移動量が一定値以下の車両を調べる方法がある。
【００３７】
例えば、一定時間として１０秒を想定した場合、１０秒の間に３０画素未満しか移動しなかった車両を静止しているとすることができる。また、最後尾の車両を決める方法としては、道路が上下に直線状に伸びていると仮定し、画像の下側を車両の進行方向として、最も画像の上側に存在する車両を最後尾とする方法がある。このとき、画像における各車両の位置は、矩形の重心座標に基づいて判定することができる。
【００３８】
また、車両の追尾結果から車両の進行方向を推定することもできる。この方法では、画像中の各領域での車両の追尾結果からの車両の進行方向の平均を記憶しておき、各領域での進行方向の平均から画像中の車両の進行方向を推定することができる。また、類似した進行方向(例えば角度の差が１０度以下)を保持している領域をまとめて、まとめた領域毎に進行方向を推定することで、車線毎に進行方向を推定することもできる。このようにして推定された進行方向は、画像の領域と関連付けて保持しておくことができる。更に、図３（Ａ）に示す例では同一方向の２車線の道路を示しているが、反対方向の車線がすぐ傍に隣接している場合もあり得る。そのような場合、画像中における道路の位置は固定的なため、予め斜線ごとに領域（例えば、上り領域、下り領域）を設定し、進行方向を割り当てておくことができる。
【００３９】
また、滞留領域の出力の方法としては、滞留領域の先頭の車両から最後尾の車両までの画像上の距離を用いる。なお、滞留領域の出力方法は前述の方法に限るものではなく、先頭の車両から最後尾の車両の位置関係、滞留領域の形状、画像上での面積、画像上での位置および形状など任意の形式で出力することができる。
【００４０】
続くＳ４０４において、検出結果分析部２１３は、車両検出部２１１による車両検出結果および滞留領域検出部２１２による滞留領域検出結果から、検出された各車両が滞留領域の内側と外側のどちらにいるかに基づき処理を分岐する。例えば、滞留領域検出部２１２が滞留領域を画像下端からの距離５００画素として出力した場合、車両検出結果のうち、画像下端から距離５００画素以内に位置する車両、特には重心位置のｙ座標が画像下端から距離５００画素以内に含まれる車両は滞留領域内の車両と判断することができる。また、重心位置の座標が、画像下端から距離５００画素を超える車両は、滞留領域外の車両と判断することができる。
【００４１】
領域外の車両については、処理はＳ４０５に進む。Ｓ４０５において、検出結果分析部２１３は、滞留領域外に位置する車両の数をカウントし、その後に処理はＳ４１０に進む。領域内の車両については、処理はＳ４０６に進む。Ｓ４０６において、検出結果分析部２１３は滞留領域内に位置する車両の合計数をカウントする。続くＳ４０７において、検出結果分析部２１３は滞留領域内の車両の車種の割合を算出する。車種の割合は、滞留領域内に位置する車両についてＳ４０２で判定された車種に基づき算出する。続くＳ４０８において、統計管理部２１４は、Ｓ４０７で得られた滞留領域内の車種の割合やＳ４０３で得られた滞留領域検出結果から、データベース１２５の対応する統計データを参照する。
【００４２】
ここで統計データについて図３を用いて詳細を説明する。図３（Ｂ）は、図３（Ａ）の画像３０１に対して、車両検出を行った結果を示す画像である。また、図３（Ｃ）は、同じ監視領域である道路について、図３（Ａ）とは異なるタイミングで撮影した画像３０２の車両検出を行った結果を示す画像である。図３（Ｄ）は、これらの画像に基づいて得られた滞留領域、車両種別、車両台数を互いに関連付けて登録する統計データの一例を示している。
【００４３】
画像３０１、３０２における滞留領域と車両検出結果は、それぞれ滞留領域３０３、３０４、車両検出結果３０８〜３１９として示している。また、車両検出結果３１３、３１４はトラックの検出結果を示しており、車両検出結果３０８〜３１２、３１５〜３１９は乗用車の車両検出結果を示している。また、滞留領域３０３と３０４とは共に同一の領域を示しており、統計データ３２０では、パターン１として登録されている。パターン１は、滞留領域を特定するための情報（滞留領域の範囲、位置、大きさ、面積、形状等）が関連付けられている。
【００４４】
また、画像３０１、３０２のような検出結果に基づくと、統計データ３２０にはそれぞれデータ３２１、３２２が登録される。データ３２１は滞留領域がパターン１で車種の割合が乗用車のみだった場合、滞留領域内には車両が６台存在していたことを示す。データ３２２は滞留領域がパターン１で車種の割合が乗用車:トラック=３:２だった場合、滞留領域内には車両が５台存在していたことを示す。
【００４５】
図３（Ｄ）のように、統計データ３２０は、滞留領域毎、車種の割合毎に対応する車両台数の情報を保持することができる。このような統計データ３２０は、後述するＳ４１２において作成・更新されており、Ｓ４０８では統計データ３２０から現在の車種の割合と滞留領域をもとに車両台数を取得し、参照台数とする。例えば、図３（Ｄ）のような統計データ３２０が保持されている場合、滞留領域がパターン１で、現在の車種の割合が乗用車のみだったとすると、参照台数には６台が設定される。
【００４６】
また、検出された滞留領域、車種の割合が完全一致するデータが統計データ３２０に存在しない場合もありうる。そのような場合には、統計データ３２０の登録情報のうち、滞留領域と車種の割合が最も近いデータを参照する。滞留領域が近いかどうかの判断方法としては、例えば、滞留領域が先頭の車両からの距離や画像上の面積で表現されているのであれば距離や面積の差で求めることができる。画像上での位置および形状で表現されている場合には、intersection-over-Union (ＩｏＵ)のような指標を用いることができる。ＩｏＵは、２つの領域Ａ、Ｂが与えられたときに(式１)のように求められる。なおａｒｅａ（）は面積を表す。
【００４７】
ＩｏＵ＝ａｒｅａ（Ａ∩Ｂ）／ａｒｅａ（Ａ∪Ｂ）・・・（式１）
なお、Ａ∩Ｂは、領域Ａと領域Ｂの共通部分を示し、Ａ∪Ｂは、領域Ａと領域Ｂの和集合を示す。
【００４８】
また、車種の割合が近いかどうかの判断方法は、車種の割合をベクトルとして表現したときのベクトル間のＬ２ノルムを求めることで判断することができる。例えば、現在の車種の割合が、乗用車：バス：トラック=Ｃｃ:Ｃｂ:Ｃｔであるとする。そして、比較対象となる統計データ３２０内のデータの車種の割合が乗用車：バス：トラック＝Ｒｃ:Ｒｂ:Ｒｔであるとする。このとき、車種の割合の近さは(式２)で求めることができる。
【００４９】
｛（Ｃｃ−Ｒｃ）２＋（Ｃｂ−Ｒｂ）２＋（Ｃｔ−Ｒｔ）２｝１／２・・・（式２）
ただし、参照しようとする登録データが関連付けられている滞留領域と、検出された滞留領域との類似度が極めて低い場合には、検出された滞留領域は後段のＳ４１２において新規に登録されるべき滞留領域とみなせる。そのような場合には、参照データを選択しなくてもよい。類似度の判定は、例えば、上記の指標ＩｏＵが所定の閾値よりも小さいかどうか、あるいは、Ｌ２ノルムの値が所定の閾値よりも大きいかどうかにより判定することができ、ＩｏＵが小さい場合、Ｌ２ノルムが大きい場合には参照データを選択しなくてもよい。
【００５０】
続くＳ４０９において、台数決定部２１５はＳ４０８で設定された参照台数とＳ４０７で得られた滞留領域内の車両台数とを比較し、滞留領域内の車両台数を決定する。本処理ではＳ４０６で得られた滞留領域内の車両台数と参照台数の差が所定値以上、あるいは、当該差の参照台数に対する割合が所定割合以上であれば、滞留領域内の車両台数を参照台数で置き換える。例えば、参照台数の３割以上の差があれば参照台数で置き換えるとした場合を考える。例として、参照台数が６台、Ｓ４０６で得られた車両台数が４台だったとする。参照台数の３割は１.８台であるので、Ｓ４０６で得られた車両台数が４.２〜７.８台の間であれば、この車両台数をＳ４０９で求める滞留域内の車両台数とすることができる。しかし、上記例ではＳ４０６で得られた台数は４台なので、差は２台で１．８台より大きい。したがって、本ステップで求める車両台数は参照台数を用いて６台となる。なお、参照台数で置き換えるかどうかの閾値は、参照台数の一定割合以上の差(今回の例なら３割)に限らず、１０台以上の差があるときなど任意の基準を用いることができる。また、Ｓ４０８において参照台数が設定されなかった場合、Ｓ４０７で得られた検出台数をそのまま滞留領域内の車両台数として決定してもよい
続くＳ４１０において、台数決定部２１５はＳ４０５で得られた滞留領域外の車両台数と、Ｓ４０９で決定された滞留領域内の車両台数から、出力する車両台数を決定する。ここでは滞留領域外の車両台数と滞留領域内の車両台数の和を出力する車両台数とする。続くＳ４１１において、画像処理部１２７は、Ｓ４０１で得られた画像と、Ｓ４１０で決定した出力車両台数を出力し、表示部１２２に表示させる。このときＳ４１０で決定された出力車両台数だけでなく、滞留領域内や滞留領域外の車両台数や滞留領域の範囲、車種の割合などを一緒に表示してもよい。続くＳ４１２において、統計管理部２１４は統計データの作成、更新を行う。その後、処理は、Ｓ４０１に戻って、次の撮影画像について上述の処理を繰り返す。
【００５１】
次に、図５のフローチャートを参照して、図４のＳ４１２における処理の詳細を説明する。図５は、発明の実施形態に対応する統計データの作成・更新処理の一例を示すフローチャートである。
【００５２】
まず、Ｓ５０１において、統計管理部２１４はＳ４０９で決定された滞留領域内の車両台数の信頼度を算出する。この信頼度は、当該滞留領域内の車両台数が統計データ３２０を更新するのに用いるデータとしてふさわしいかを判断するために用いられる。信頼度算出の方法としては、Ｓ４０９において、参照台数を用いて滞留領域内の車両台数を置き換えたかどうかに基づくことができる。具体的には、参照台数とＳ４０６の滞留領域内の車両台数との差が大きく、Ｓ４０９において参照台数で置き換えを行った場合には、車両を正しく検出していないと判断して信頼度を低く設定する。例えば、Ｓ４０９で参照台数により置き換えを行った場合には信頼度を０、行わなかった場合には信頼度を１とする。
【００５３】
続くＳ５０２では、統計管理部２１４はＳ４０１で算出された信頼度に基づいて、信頼度の有無を判定する。上述の場合、信頼度は０または１であるので、信頼度が１の場合、処理はＳ５０３に進む。一方、信頼度が０の場合には本処理を終了する。信頼度をより段階的に算出可能な場合、所定の閾値との比較により判定してもよい。その場合、信頼度が一定値以上(例えば０.７以上)であれば、信頼度ありと判定し、一定値未満であれば、信頼度なしと判定する。
【００５４】
続くＳ５０３において、統計管理部２１４は、Ｓ４０３で得た滞留領域およびＳ４０７で得た車種の割合に近い値を持った類似データが統計データ３２０に登録されているかを判断する。車種の割合および滞留領域が十分近い値(例えば車種の割合の差を示すL２ノルムが０.５未満、滞留領域の距離の差が３０画素未満)を持つデータがあれば、そのデータを更新対象データとする。そして、処理はＳ５０４に進む。類似データがない場合、処理はＳ５０５へ進む。
【００５５】
Ｓ５０４において、統計管理部２１４は、更新対象データをＳ４０９で決定された滞留領域内の車両台数を用いて更新する。更新方法は更新対象データに保持されている車両台数をＮｄ、Ｓ４０９で決定された滞留領域内の車両台数をＮｔ、更新後の値をＮｕとすると(式３)で表せる。
【００５６】
Ｎｕ＝（１−Ｗ）Ｎｄ＋ＷＮｔ・・・（式３）
ここでWは更新率を表しており、０.３や０.５など任意の値を用いることができる。
【００５７】
次に、Ｓ５０５において、統計管理部２１４はＳ４０３で得た滞留領域、Ｓ４０７で得た車種の割合、Ｓ４０９で決定された滞留領域内の車両台数をもとに統計データ３２０に新規データを追加する。その後、処理は図４のＳ４０１に戻る。
【００５８】
以上で説明した本実施形態に対応する発明によれば、夜間や雨天などの車両検出の精度が低くなりやすい状況でも、車両台数を精度よく推定することができる。例えば図６（Ａ）のように、本来８台の車両が映っている画像において、撮影環境変動等によって４台分の車両検出結果６０１〜６０４しか得られていない場合を考える。このような場合にも滞留領域検出結果６０５を検出し、統計データ３２０から滞留領域内の車両台数を参照することで、滞留領域内の車両台数を２台から６台に修正（訂正、補正、変更等と言うこともできる。）することができる。そして、出力する車両台数を６+２=８台とすることができる。また、滞留領域毎だけでなく、車種の割合毎にデータを統計データ３２０に保持しておくことで、より精度よく滞留領域内の車両台数を決定することができる。
【００５９】
以上、本実施形態に対応する処理の流れを説明した。以下、上記内容の変形例を説明する。
【００６０】
＜滞留領域検出方法について＞
上記では、静止していた車両の最後尾から滞留領域を求める方法を説明したが、この他にも滞留領域を求める方法として、車両検出結果だけでなく動体検出や高輝度領域検出を用いることもできる。例えば、昼間は車両検出が精度高くできるので、滞留領域は各車両検出結果を示す矩形の論理和をとった領域とする。そして、夜間は画像が黒つぶれや、白飛びが発生しやすく、車両検出の精度低下が起きやすいため、動体検出や高輝度領域検出を用いる。例えば、高輝度領域検出でヘッドライトによる高輝度領域を検出するとともに、動体検出を用いることができる。そして動体検出結果と高輝度領域検出結果の論理積を算出することで街灯による高輝度領域を除外した領域を作成する。この領域と各車両検出結果を示す矩形の論理和を滞留領域とする。
【００６１】
また、単純に論理和をとった領域を用いるだけでは車両の走行している領域(走行状況)を示す領域となる。そこで、複数の領域が取得された場合には最大の面積を持つ領域や、進行方向の先頭にある領域のみを滞留領域としてもよい。また、この方法を用いる場合、昼の車両検出結果に比べて、夜間はヘッドライトの影響で滞留領域が大きく検出されやすい。そのため、この昼夜の差を減らすために、昼間はヘッドライトの影響を考慮して車両検出結果を示す矩形を拡大した領域の論理和を滞留領域としてもよい。その他、車両の滞留領域を検出することができる任意の手段を用いることができる。
【００６２】
＜Ｓ４０７について＞
また、Ｓ４０７における車種の割合を求める方法は、上記説明の方法に限るものではない。例えば、Ｓ４０２の車両検出結果から算出される車種の割合が滞留領域内の車種の割合と一致するとして、その割合を滞留領域内の車種の割合としてもよい。また、車種の割合は、現時刻の画像の車両の検出結果から判断するだけでなく、一定時間の間に検出された車両の割合から算出してもよい。また、画像全体の車両検出結果から算出してもよいし、滞留領域内の車両検出結果のみを用いてもよい。この他、一定時間の間に車両が検出された頻度が高かった領域のみの車両検出結果を用い、一定時間おきに得られた車両検出結果(例えば３０秒に１回)から車両の割合を求めてもよい。
【００６３】
＜Ｓ４０８について＞
Ｓ４０８において完全一致する統計データがない場合のデータ参照方法は、上記説明の方法に限るものではない。例えば、近いデータの平均を用いることや、補間することによって参照台数を決定してもよい。また、滞留領域や車種の割合が近いデータを選択する方法も上記の方法に限るものではなく、任意の方法を用いることができる。例えば車種の割合が近いかどうかは、車種の割合をベクトルとして表現したときのベクトル間の内積やベクトル間の角度を用いてもよい。
【００６４】
＜Ｓ４１０について＞
Ｓ４１０における出力車両台数の決定処理も上記説明の方法に限るものではない。例えば、滞留領域の内外で同じ未検出率であると仮定し、Ｓ４０７で得られた滞留領域内の車両台数を参照台数で置き換えた場合、置き換え前後の台数比に基づいて滞留領域外の車両台数を修正してもよい。例えばＳ４０７で得られた台数４台を、参照台数６台で置き換えた場合、台数比は６／４=１.５である。このとき、滞留領域外の車両台数が２台であれば滞留領域外の台数を１.５倍して３台としてもよい。この場合には出力する車両台数は９台となる。
【００６５】
＜Ｓ５０１について＞
Ｓ５０１における信頼度算出の方法も上記説明の方法に限るものではない。例えば、画像中の輝度や彩度を用いる方法や、画像が撮影された時刻を用いる方法を用いてもよい。また、Ｓ４０２における車両検出は、昼の晴天時の画像の方が、雨天や夜間の画像よりも精度が高くなると考えられるので、画像が撮影された時刻や撮影場所の天候に基づいて信頼度を設定してもよい。具体的には、時刻が昼の場合は信頼度を高く設定することができる。また、夜間や悪天候時は画像全体の輝度や彩度が低くなる傾向があると考えられるので輝度や彩度が低い場合には信頼を低く設定することができる。
【００６６】
＜統計データ３２０の管理について＞
上記で示した統計データ３２０の管理方法以外の管理方法を用いることもできる。例えば、曜日ごとに統計データ３２０を管理するようにして、曜日ごとの傾向(平日は同じ滞留領域でも車両が詰まり気味になるなど)を反映するようにしてもよい。また、時間帯毎に統計データ３２０を管理するようにして、時間ごとの傾向(朝は車両が詰まり気味になるなど)を反映してもよい。さらに、他の時間帯の統計から十分な統計が取れていない時間帯の統計データを補間するようにしてもよい。同様に天候毎に統計データ３２０を管理してもよい。
【００６７】
以上に説明した実施形態によれば、車両台数の推定結果を、車両の滞留領域検出結果と滞留領域に対応する車両台数の統計データを用いて修正するようにしたので、より高い精度で車両台数を得ることができる。
【００６８】
＜実施形態２＞
以下、発明の第２の実施形態について説明する。本実施形態に係るシステムの構成は、図１及び図２に示したものと同様であるが、本実施形態では、ユーザから操作部１２６を介して入力を受け付ける。これにより、システム１００から出力された車両台数に対するユーザからフィードバックを受け付けることが可能となり、統計データ３２０に登録される情報の精度を更に向上させることが可能となる。
【００６９】
本実施形態における情報処理装置１２０の処理について図５（Ｂ）を参照して説明する。図５（Ｂ）は、本実施形態に対応する情報処理装置１２０の処理の一例を示す、図４のフローチャートを変形したフローチャートである。図５（Ｂ）は、図４のＳ４０１からＳ４１２までの処理の内、Ｓ４１０からＳ４１２に対応する部分を抽出し、Ｓ４１１とＳ４１２との間に本実施形態に特有のステップであるＳ５１０を挿入したものである。
【００７０】
本実施形態における処理では、Ｓ４１０以前に図４のＳ４０１からＳ４１１までの処理を実行する。Ｓ４１１において、画像処理部１２７は、Ｓ４０１で得られた画像と、Ｓ４１０で決定された出力車両台数を出力し、表示部１２２に表示させる。このときの表示画面を図６（Ｂ）に示す。図６（Ｂ）の表示画面では、Ｓ４１０で決定した車両台数に対する評価を受け付けることができる。続くＳ５１０では、当該表示画面を参照するユーザから操作部１２６を介して入力を受け付ける。続くＳ４１２では、統計管理部２１４が統計データ３２０の作成・更新を行う。
【００７１】
次に、図６（Ｂ）の表示画面について説明する。表示画面６１１では、Ｓ４０１で取得し、解析対象となった画像を画像表示領域６１２に表示する。表示されている画像上には、滞留領域を示す枠６１８が重畳表示されている。また、領域６１３は、Ｓ４１０で決定した、画像中に含まれるであろう車両の合計台数を示している。領域６１４は、滞留領域６１８内に存在する車両台数を示している。図６では、それぞれ８台と６台が示されている。
【００７２】
ユーザはこのような画像６１２、台数表示６１３、６１４を参照して、情報処理装置１２０により決定された車両台数を評価することができる。評価の方法は、図６では、Goodボタン６１５またはBadボタン６１６のいずれかを選択することで行うことができる。ユーザが画像から認識した台数と、決定された車両台数とが一致する場合に、ユーザはGoodボタン６１５を選択することができる。また、ユーザが画像から認識した台数と、決定された車両台数とが一致していない場合に、ユーザはBadボタン６１６を選択することができる。Badボタン６１６を選択した場合には更に、コンボボックス６１７を利用して台数の値を修正することができる。また、修正対象は領域６１３、または、領域６１４を指定して個々に修正することができる。例えば、滞留領域内の台数が誤りであるために合計台数が誤りの場合、領域６１４を指定してコンボボックス６１７により修正を行ってもよい。あるいは、領域６１３、６１４に対して直接に数値を入力してもよい。また、図６（Ｂ）では、滞留領域外の台数のみを表示する領域を設けていないが、当該領域を設けて、滞留領域外の台数を個別に修正できるようにしてもよい。入力が終了すると、ユーザはＯＫボタン６２１またはキャンセルボタン６２０を選択して、入力内容を確定又はキャンセルすることができる。
【００７３】
このような値の修正は、Badボタン６１６が選択された場合にのみ可能とし、Goodボタン６１５が選択された場合には値の修正を行えないように表示を制御してもよい。例えば、コンボボックス６１７は、Badボタン６１６が選択された場合にのみアクティブとなり、Goodボタン６１５が選択された状態ではグレーアウトするなどして操作を受け付けないようにすることができる。あるいは、操作を受け付けても、領域６１３や６１４に表示されている台数には反映させないようにすることができる。また、Goodボタン６１５が選択された状態では、領域５６１３や６１４に対する直接入力も許可しないように制御することができる。
【００７４】
次に、本実施形態に対応する統計データの作成・更新について説明する。Ｓ４１２における統計データ作成・更新の処理は、実施形態１で説明した内容とほぼ同様である。但し、本実施形態に特有の処理があるので以下で説明する。
【００７５】
まず、Ｓ５０１では、実施形態１で説明したような信頼度算出方法に加えて、ユーザからのフィードバックを信頼度算出に反映することができる。具体的には、Ｓ５１０においてGoodボタン６１５の選択入力を受け付けていた場合には、Ｓ５０１における信頼度算出において、信頼度を高くする(例えば１)。また、Badボタン６１６が選択されていた場合には、Ｓ５０１における信頼度算出において信頼度を低くする(例えば０)。但し、Badボタン６１６が選択された場合であっても、台数値の修正が行われた場合には、信頼度を高くすることができる(例えば１)。
【００７６】
また、Ｓ５０４で統計データの更新を行う際にも、Ｓ５１０においてGoodボタン６１５が選択されていた場合や、台数値が修正されていた場合には、信頼度がユーザにより裏付けられているので、(式３)の更新率Wを高めの数値（例えば、０．９）にして、新しいデータによる更新の度合いを高めることができる。さらに、台数値の修正が行われた場合には、修正値を滞留領域内の車両台数に加算した台数をもとに更新を行うことができる。具体的な更新方法は修正値をＮｃとすると(式３)を変形して(式４)のように表せる。
【００７７】
Ｎｕ＝（１−Ｗ）Ｎｄ＋Ｗ（Ｎｔ＋Ｎｃ）・・・（式４）
また、上述のＳ４１２における統計データ３２０の作成・更新処理の際には、各滞留領域、各車種の種類に対応するデータ更新時の解析対象画像を関連付けて保存するようにしてもよい。この場合、Ｓ４０９で滞留領域内の車両台数を参照台数で修正したときには、図６の代表画像表示領域６１９に、参照された統計データ３２０内のデータに対応する画像を表示してもよい。さらに、参照されたデータの車種の割合や滞留領域内の台数、滞留領域表示を併せて表示してもよい。
【００７８】
更に本実施形態では、操作部１２６を用いてユーザが滞留領域検出部２１２に関する初期設定を行えるようにしてもよい。具体的には、ユーザが車両の進行方向や台数を数える先頭位置を指定可能としてもよい。例えば、ユーザにマウスのドラッグ操作で画像表示領域６１２上で線分を指定してもらうことで、車両台数を数える先頭位置を設定することができる。また、その線分に対して垂直な方向２方向を示す２つの矢印を画像表示領域８０２上に表示し、マウスでこのいずれかを選択してもらうことで車両の進行方向を設定可能とする。
【００７９】
これにより、滞留領域検出部２１２での最後尾を求める処理を簡単にすることができる。また、先頭位置を示す線分に垂直な方向２方向を選択するのではなく、道路の進行方向に沿って直線または曲線をドラッグ操作で指定してもよい。曲線を指定する場合には、直線状の道路だけでなく、曲線状の道路でも利用できるようになる。この場合には、車両検出結果を示す矩形の位置から曲線上の最も近い位置に降ろした垂線を求め、先頭位置から垂線と曲線の交点までの曲線の長さを先頭位置からの距離とすることができる。
【００８０】
以上のような処理を行うことにより、ユーザによって台数の精度が高いと判断された解析結果を優先して統計データ３２０を更新することができる。これにより、統計データ３２０の中のデータの精度が向上し、出力される車両台数の精度向上につながる。
【００８１】
＜変形例＞
上述の実施形態１及び実施形態２は車両の台数を推定するためのシステムを説明してきた。しかし、本システムにおいて検出対象となりうるのは、車両に限ったものではなく、広く移動する被写体（移動体）に対して適用することができる。例えば人物の数（人数）を推定する場合、車両検出部２１１の代わりに、人物検出部を用いて、滞留領域検出部２１２が人物の滞留領域を検出することとしてもよい。そして、検出結果分析部２１３は滞留領域内外の人物の数や人物の属性(大人、子供、男性、女性、ベビーカーを押しているなど)を推定してもよい。また、統計管理部２１４は滞留領域毎、人物の属性毎の統計データ３２０を管理することができる。台数決定部２１５の代わりに人数決定部を用い、台数決定部２１５同様、統計データ３２０から得た参照値と滞留領域内の人数を決定し、滞留領域外の人数と合わせて出力する人数を決定するようにしてもよい。このようにすれば、人数の推定でも同等の効果を得ることができ、この他の移動物体の数を推定する場合も同じことが言える。
【００８２】
［その他の実施形態］
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】
【００８３】
１００：システム、１１０：撮影装置、１２０：情報処理装置、１３０：表示装置、１４０：ネットワーク
【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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