(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像データの収集環境を構築し、乗客の乗車・降車する映像データを収集し始めるステップと、
収集した乗客の乗車・降車する映像データを読み取り、前記映像データに対して連続的マルチフレーム画像の前処理を行うステップと、
前処理の結果によって人頭部の識別を行い、検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とするステップと、
前記目的対象のある領域内において乗客の降車行動と乗車行動を判定し、乗客の乗車・降車する人数によって車内の乗客の混雑度を確定するステップと、を含むことを特徴とし、
前記した収集した乗客の乗車・降車する映像データを読み取り、前記映像データに対して連続的マルチフレーム画像の前処理を行うステップは、具体的に、
収集した乗客の乗車・降車する映像データのフレームフォーマットを読み取ってフレーム数を確定するステップと、
初期フレームにおける画素点それぞれに単一ガウスモデルを構築するステップと、
連続する複数のフレーム画像の画素点の変化を解析することによって、フレーム画像における画素点のそれぞれが静的背景であるか、或いは動的前景であるかを判定するステップと、
静的背景であると判定された画素点の画素値を修正し、動的前景であると判定された画素点の画素値は修正しないステップと、
フレーム画像において画素点のそれぞれが連続的に静的背景であると判断された回数を記録し、当該回数がプリセットした閾値より大きく又は等しいと、当該画素点のＲＧＢ値を直ちに背景に更新し、連続的に静的背景であると判断されたことではないと、改めて記録するステップとを含むことを特徴とする、乗客の混雑度の算出方法。
【請求項２】
前記した前処理の結果によって人頭部の識別を行い、検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とするステップは、具体的に、
収集された複数枚の人頭部を含むポジサンプルと、人頭部を含まないネガサンプルとを用いて人頭上部であるか否かを判定するためのカスケード分類器を作成するステップと、
前記カスケード分類器で人頭上部を検出する検出窓口のサイズ範囲を制限するステップと、
検出窓口のサイズが制限されたカスケード分類器によって人頭部の識別を行うステップと、
検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とするステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の乗客の混雑度の算出方法。
【請求項３】
前記した前記目的対象のある領域内において乗客の降車行動と乗車行動を判定し、乗客の乗車・降車する人数によって車内の乗客の混雑度を確定するステップは、具体的に、
カメラの撮影する領域に２本の検出線を設け、前記ミーンシフトにて追跡しようとする目的対象の質量中心が上記２本の検出線を通り抜けると、乗客が降車又は乗車すると判定するステップと、
乗客の降車人数及び乗車人数を算出することによって実際運行時の乗客総数を確定し、前記乗客総数と車内の最大な乗客定員との比を利用して車内の乗客の混雑度を判断するステップとを含むことを特徴とする請求項２に記載の乗客の混雑度の算出方法。
【請求項４】
映像データの収集環境を構築し、乗客の乗車・降車する映像データを収集し始めるためのデータ収集モジュールと、
収集した乗客の乗車・降車する映像データを読み取り、前記映像データに対して連続的マルチフレーム画像の前処理を行うための前処理モジュールと、
前処理の結果によって人頭部の識別を行い、検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とするための対象確定モジュールと、
前記目的対象のある領域内において乗客の降車行動と乗車行動を判定し、乗客の乗車・降車する人数によって車内の乗客の混雑度を確定するための混雑判定モジュールと、を含むことを特徴とし、
前記前処理モジュールは、
収集した乗客の乗車・降車する映像データのフレームフォーマットを読み取ってフレーム数を確定するためのフレーム読取サブモジュールと、
初期フレームにおける画素点それぞれに単一ガウスモデルを構築するためのモデリングサブモジュールと、
連続する複数のフレーム画像の画素点の変化を解析することによって、フレーム画像における画素点のそれぞれが静的背景であるか、或いは動的前景であるかを判定するための状態サブモジュールと、
静的背景であると判定された画素点の画素値を修正し、動的前景である判定された画素点の画素値は修正しないための修正サブモジュールと、
フレーム画像において画素点のそれぞれが連続的に静的背景であると判断された回数を記録し、当該回数がプリセットした閾値より大きく又は等しいと、当該画素点のＲＧＢ値を直ちに背景に更新し、連続的に静的背景であると判断されたことではないと、改めて記録するための更新サブモジュールとを含むことを特徴とする、乗客の混雑度の算出システム。
【請求項５】
前記対象確定モジュールは、
収集された複数枚の人頭部を含むポジサンプルと、人頭部を含まないネガサンプルとを用いて人頭上部であるか否かを判定するためのカスケード分類器を作成するための作成サブモジュールと、
前記カスケード分類器で人頭上部を検出する検出窓口のサイズ範囲を制限するための制限サブモジュールと、
検出窓口のサイズが制限されたカスケード分類器によって人頭部の識別を行うための識別サブモジュールと、
検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とするための目的サブモジュールと、を含むことを特徴とする請求項４に記載の乗客の混雑度の算出システム。
【請求項６】
前記混雑判定モジュールは、
カメラの撮影する領域に２本の検出線を設け、前記ミーンシフトにて追跡しようとする目的対象の質量中心が上記２本の検出線を通り抜けると、乗客が降車又は乗車すると判定するための第１の判定サブモジュールと、
乗客の降車人数及び乗車人数を算出することによって実際運行時の乗客総数を確定し、前記乗客総数と車内の最大な乗客定員との比を利用して車内の乗客の混雑度を判断するための第２の判定サブモジュールと、を含むことを特徴とする請求項５に記載の乗客の混雑度の算出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、公共交通の分野に関し、特に、乗客の混雑度の算出方法及びそのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
都市化の進みに伴って、都市の人口は伸び続けており、中国の大・中型の都市の交通は、交通ストレスが日に日に厳しくなっていることに直面した。幾らかの大型の都市において、ラッシュアワーの交通渋滞は、都市の持続可能な開発を厳しく妨げることになっている。ラッシュアワーの交通渋滞を解決する効果的な手段の一つとして、都市の住民がバスに乗って通行することを推奨したが、一部のバス路線はラッシュアワーでの輸送能力の不足によって住民のバスに乗る熱意が制限される。ラッシュアワーの輸送能力の不足を解決する最適な手段は、輸送能力を増やすことであったが、単純に人気路線のバス数を増加すると、非ラッシュアワーでの輸送能力の過剰を招くことになり、経済的でも環境保護的でもないため、バスインテリジェントスケジューリングという概念が生まれている。バスインテリジェントスケジューリングは、バス毎に実装された端末によって、各々路線におけるバスそれぞれの乗車人数、降車人数、及び車内乗客の総数を統計し、これによって、現行の各バス路線の各時間帯における乗客の乗車状況の監視を実現する。また、バスインテリジェントスケジューリングは、合理で効率の高いバス路線の制定に根拠が与えられるように、各駅で各時間帯に乗車・降車した人の流れの歴史データを利用して根深いデータの発掘を行ってもよい。従って、インテリジェントバススケジューリングシステムの最も重要な部分として、バスの乗客数について精確な統計を行うことは、バスインテリジェントスケジューリングシステムを実現する鍵となる。
【０００３】
従来の乗客の流れ統計方法は、手動検出、又は硬貨投入機、カード決済装置等の接触型機器を用いて統計を行っている。その中、手動統計の方法によって乗客の流れ量データを取得することは、精度面では要求を満たすことができるが、大量な人力や財力を費やす必要があって、費用が高く、リアルタイム性が劣る。次は、赤外線検出システムであり、乗車・降車人数の統計を同時に実現できるが、赤外線装置は外的要因により妨害されやすいものである。例えば、人員の連続的通過や人員の長時間駐在のようなことはいずれも誤統計される恐れがあり、バスインテリジェントスケジューリングシステムの人数統計に対する精確性の要求を満足させることができない。同時に、赤外線システムは車のドアを通過した人数の統計しか実現できなく、乗客の動きの方向が判断できなかったため、つまり、単一車のドアに対する人の双方向の流れのカウントが実現できなかったため、乗車のドアと降車のドアを分けていない高速バスシステムに適用できない。高速バスシステムのカバレッジが益々広くなっている現在において、赤外線を利用してバスの人数統計を行う検出手段の適用性は益々低くなっている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、上記したことに鑑みてなされたものであり、従来の技術において乗客の流れ量の統計精度が高くないという問題を解決する乗客の混雑度の算出方法及びそのシステムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、映像データの収集環境を構築し、乗客の乗車・降車する映像データを収集し始めるステップと、
収集した乗客の乗車・降車する映像データを読み取り、前記映像データに対して連続的マルチフレーム画像の前処理を行うステップと、
前処理の結果によって人頭部の識別を行い、検出した人頭部をミーンシフト（Ｍｅａｎｓｈｉｆｔ）にて追跡しようとする目的対象とするステップと、
前記目的対象のある領域内において乗客の降車行動と乗車行動を判定し、乗客の乗車・降車する人数によって車内の乗客の混雑度を確定するステップと、を含む乗客の混雑度の算出方法を提供している。
【０００６】
好ましくは、前記した収集した乗客の乗車・降車する映像データを読み取り、前記映像データに対して連続的マルチフレーム画像の前処理を行うステップは、具体的に、
収集した乗客の乗車・降車する映像データのフレームフォーマットを読み取ってフレーム数を確定するステップと、
初期フレームにおける画素点それぞれに単一ガウスモデルを構築するステップと、
連続する複数のフレーム画像の画素点の変化を解析することによって、フレーム画像における画素点のそれぞれが静的背景であるか、或いは動的前景であるかを判定するステップと、
静的背景であると判定された画素点の画素値を修正し、動的前景であると判定された画素点の画素値は修正しないステップと、
フレーム画像において画素点のそれぞれが連続的に静的背景であると判断された回数を記録し、当該回数がプリセットした閾値より大きく又は等しいと、当該画素点のＲＧＢ値を直ちに背景に更新し、連続的に静的背景であると判断されたことではないと、改めて記録するステップとを含む。
【０００７】
好ましくは、前記した前処理の結果によって人頭部の識別を行い、検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とするステップは、具体的に、
収集された複数枚の人頭部を含むポジサンプルと、人頭部を含まないネガサンプルとを用いて人頭上部であるか否かを判定するためのカスケード分類器を作成するステップと、
前記カスケード分類器で人頭上部を検出する検出窓口のサイズ範囲を制限するステップと、
検出窓口のサイズが制限されたカスケード分類器によって人頭部の識別を行うステップと、
検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とするステップとを含む。
【０００８】
好ましくは、前記した前記目的対象のある領域内において乗客の降車行動と乗車行動を判定し、乗客の乗車・降車する人数によって車内の乗客の混雑度を確定するステップは、具体的に、
カメラの撮影する領域に２本の検出線を設け、前記ミーンシフトにて追跡しようとする目的対象の質量中心が上記２本の検出線を通り抜けると、乗客が降車又は乗車すると判定するステップと、
乗客の降車人数及び乗車人数を算出することによって実際運行時の乗客総数を確定し、前記乗客総数と車内の最大な乗客定員との比を利用して車内の乗客の混雑度を判断するステップとを含む。
【０００９】
一方、本発明は、映像データの収集環境を構築し、乗客の乗車・降車する映像データを収集し始めるためのデータ収集モジュールと、
収集した乗客の乗車・降車する映像データを読み取り、前記映像データに対して連続的マルチフレーム画像の前処理を行うための前処理モジュールと、
前処理の結果によって人頭部の識別を行い、検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とするための対象確定モジュールと、
前記目的対象のある領域内において乗客の降車行動と乗車行動を判定し、乗客の乗車・降車する人数によって車内の乗客の混雑度を確定するための混雑判定モジュールと、を含む乗客の混雑度の算出システムも提供している。
【００１０】
好ましくは、前記前処理モジュールは、
収集した乗客の乗車・降車する映像データのフレームフォーマットを読み取ってフレーム数を確定するためのフレーム読取サブモジュールと、
初期フレームにおける画素点それぞれに単一ガウスモデルを構築するためのモデリングサブモジュールと、
連続する複数のフレーム画像の画素点の変化を解析することによって、フレーム画像における画素点のそれぞれが静的背景であるか、或いは動的前景であるかを判定するための状態サブモジュールと、
静的背景であると判定された画素点の画素値を修正し、動的前景である判定された画素点の画素値は修正しないための修正サブモジュールと、
フレーム画像において画素点のそれぞれが連続的に静的背景であると判断された回数を記録し、当該回数がプリセットした閾値より大きく又は等しいと、当該画素点のＲＧＢ値を直ちに背景に更新し、連続的に静的背景であると判断されたことではないと、改めて記録するための更新サブモジュールとを含む。
【００１１】
好ましくは、前記対象確定モジュールは、
収集された複数枚の人頭部を含むポジサンプルと、人頭部を含まないネガサンプルとを用いて人頭上部であるか否かを判定するためのカスケード分類器を作成するための作成サブモジュールと、
前記カスケード分類器で人頭上部を検出する検出窓口のサイズ範囲を制限するための制限サブモジュールと、
検出窓口のサイズが制限されたカスケード分類器によって人頭部の識別を行うための識別サブモジュールと、
検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とするための目的サブモジュールと、を含む。
【００１２】
好ましくは、前記混雑判定モジュールは、
カメラの撮影する領域に２本の検出線を設け、前記ミーンシフトにて追跡しようとする目的対象の質量中心が上記２本の検出線を通り抜けると、乗客が降車又は乗車すると判定するための第１の判定サブモジュールと、
乗客の降車人数及び乗車人数を算出することによって実際運行時の乗客総数を確定し、前記乗客総数と車内の最大な乗客定員との比を利用して車内の乗客の混雑度を判断するための第２の判定サブモジュールと、を含む。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の提供する技術案によれば、静的背景を除去する前処理によって光の強弱変化等のフレーム画像における人頭上部の識別に対する妨害を効果的に克服でき、検出窓口のサイズの制限によって人頭上部の誤検出や見逃し、間違った検出を効果的に低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態における乗客の混雑度の算出方法のフローチャートである。
【図２】本発明の一実施形態における図１に示すステップＳ１２の詳しいフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態における図１に示すステップＳ１３の詳しいフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態における図１に示すステップＳ１４の詳しいフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態における乗客の混雑度の算出システム１０の内部構造模式図である。
【図６】本発明の一実施形態における図５に示す前処理モジュール１２の内部構造模式図である。
【図７】本発明の一実施形態における図５に示す対象確定モジュール１３の内部構造模式図である。
【図８】本発明の一実施形態における図５に示す混雑判定モジュール１４の内部構造模式図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の目的、技術案及び利点をもっと明瞭化するために、図面及び実施例を組合わせて、本発明についてさらに詳しく説明する。ここで記述した具体的な実施例は本発明を解釈するためのものに過ぎず、本発明を限定するためのものではないことを理解できるであろう。
【００１６】
本発明の具体的な実施形態は、主に、
映像データの収集環境を構築し、乗客の乗車・降車する映像データを収集し始めるステップＳ１１と、
収集した乗客の乗車・降車する映像データを読み取り、前記映像データに対して連続的マルチフレーム画像の前処理を行うステップＳ１２と、
前処理の結果によって人頭部の識別を行い、検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とするステップＳ１３と、
前記目的対象のある領域内において乗客の降車行動と乗車行動を判定し、乗客の乗車・降車する人数によって車内の乗客の混雑度を確定するステップＳ１４と、を含む乗客の混雑度の算出方法を提供している。
【００１７】
本発明の提供する乗客の混雑度の算出方法は、静的背景を除去する前処理によって光の強弱変化等のフレーム画像における人頭上部の識別に対する妨害を効果的に克服でき、検出窓口のサイズの制限によって人頭上部の誤検出や見逃し、間違った検出を効果的に低減することができる。
【００１８】
以下、本発明の提供する乗客の混雑度の算出方法について詳しく説明する。
【００１９】
図１を参照すると、本発明の一実施形態における乗客の混雑度の算出方法のフローチャートである。
【００２０】
ステップＳ１１では、映像データの収集環境を構築し、乗客の乗車・降車する映像データを収集し始める。
【００２１】
本実施形態において、埋め込み式車載システムを構築することによって映像データの収集環境を構築し、構築された埋め込み式車載システムは、２台の映像機器と、埋め込み式機器マスターコントロールモジュールと、映像記憶モジュールと、車載ハードウェア電力供給モジュールとを有するハードウェアモジュールを備え、２台の映像機器を車の前後ドアの上部にそれぞれ位置させ、そのカメラは地面と９０度を成し、その撮影範囲として、乗車・降車の階段、車のドア外の一部の道路と車のドア内の一部の車体空間をカバーしている。本実施形態において、車載埋め込み式機器はバスの前後ドアの上部に実装されたカメラを制御することによって乗客の乗車・降車する映像データを収集し、２台のカメラにて録画した映像データを、呼び出して映像処理できるように映像記憶モジュールに一時に記憶させる。本実施形態において、映像データの一時的な記憶方式は埋め込み式ハードウェアに対する要求を効果的に低減することができるため、機器のコストを下げている。
【００２２】
ステップＳ１２では、収集した乗客の乗車・降車する映像データを読み取り、前記映像データに対して連続的マルチフレーム画像の前処理を行う。
【００２３】
本実施形態において、図２に示すように、前記した収集した乗客の乗車・降車する映像データを読み取り、前記映像データに対して連続的マルチフレーム画像の前処理を行うステップＳ１２は、具体的に、ステップＳ１２１〜Ｓ１２５を含んでいる。
【００２４】
図２を参照すると、本発明の一実施形態における図１に示すステップＳ１２の詳しいフローチャートである。
【００２５】
ステップＳ１２１では、収集した乗客の乗車・降車する映像データのフレームフォーマットを読み取ってフレーム数を確定する。
【００２６】
本実施形態において、埋め込み式機器マスターコントロールモジュールは、映像データのフレームフォーマットを読み取ってフレーム数を確定し、フレーム画像の大きさ
0006570731.tif 000002
を確定し、その中、ｍはフレーム画像の行数を表し、ｎはフレーム画像の列数を表す。
【００２７】
ステップＳ１２２では、初期フレームにおける画素点それぞれに単一ガウスモデルを構築する。
【００２８】
本実施形態において、初期フレームにおける画素点それぞれに単一ガウスモデルを構築し、初期でその単一ガウスモデルの平均値は画素点のＲＧＢ値であり、分散初期定数はＶであり、その後に画素点の変化に応じて混合ガウス密度関数
0006570731.tif 000003
を徐々に構造し、その中、
0006570731.tif 000004
、
0006570731.tif 000005
はｔ時点のｉ番目のガウス分布、Ｉは３次元単位行列、Ｋはガウス分布モードの総数であり、
0006570731.tif 000006
、
0006570731.tif 000007
、
0006570731.tif 000008
、
0006570731.tif 000009
はガウス函数毎の平均値、重み値、共分散行列、分散をそれぞれ代表する。
【００２９】
ステップＳ１２３では、連続する複数のフレーム画像の画素点の変化を解析することによって、フレーム画像における画素点のそれぞれが静的背景であるか、或いは動的前景であるかを判定する。
【００３０】
本実施形態において、連続する数フレーム画像の画素点の変化によって、初期フレームの単一ガウスモデルから混合ガウスモデルへグラデーションし、画素点毎に少なくともＫ（
0006570731.tif 000010
）個のガウス函数を持ち、フレームとフレームとの間の変化からフレーム画像における画素点のそれぞれが静的背景であるか、或いは動的前景であるかを判断する。
【００３１】
本実施形態では、映像ストリームの順に従って、後のフレーム画像の合計
0006570731.tif 000011
個の画素点のＲＧＢ値を、順に前のフレームのフレーム画像に対応する画素点のＫ（
0006570731.tif 000012
）個のガウス函数に整合させ、
もし、Ｋ個のうちのある一つ又は複数の函数との整合に成功したら、Ｋ個のガウス函数中に現在画素点のＲＧＢ値の変化を描写できるものが少なくとも一つあることを意味するため、整合に成功したガウス函数の重み値
0006570731.tif 000013
を増加し、整合に成功しなかった残りの（Ｋ−１）個のガウス函数に対しては、その平均値と分散を更新し、現在画素点のＲＧＢ値が静的背景に属すると判定し、
もし、整合に成功しなかったら、Ｋ個のガウス函数中に現在画素点のＲＧＢ値の変化を描写できるものがないことを意味するため、重み値が最も低いガウス函数を削除し、新しいガウス函数を構築すると共に現在画素点のＲＧＢ値をその平均値とし、Ｖをその分散とし、現在画素点のＲＧＢ値が動的前景に属すると判定する。
【００３２】
ステップＳ１２４では、静的背景であると判定された画素点の画素値を修正し、動的前景であると判定された画素点の画素値は修正しない。
【００３３】
本実施形態では、静的背景であると判定された画素点の画素値を
0006570731.tif 000014
に修正する。その中、
0006570731.tif 000015
は日常生活で出現率が最も低い色を代表する。また、動的前景であると判定された画素点はその画素値を修正しない。本実施形態において、このステップで行う色の修正は、後のステップにおける人頭部検出や軌跡追跡のために静的背景の妨害を取除いて、後のステップの成功率を極大に向上させる。
【００３４】
ステップＳ１２５では、フレーム画像において画素点のそれぞれが連続的に静的背景であると判断された回数を記録し、当該回数がプリセットした閾値より大きく又は等しいと、当該画素点のＲＧＢ値を直ちに背景に更新し、連続的に静的背景であると判断されたことではないと、改めて記録する。
【００３５】
本実施形態では、混合ガウスの背景のモデリングに時間が必要となり、且つ現実のシーンにおいて、乗客の乗車・降車する時間が混合ガウスのモデリングの時間よりも小さい可能性があることを考えて、１種類の原混合ガウスに対してモデリングするアルゴリズムにおけるガウス函数の重み値の成長メカニズムを増加し、即ち、フレーム画像において画素点のそれぞれが連続的に静的背景であると判断された回数を記録し、当該回数がプリセットした閾値Ｋより大きく又は等しいと、当該ガウス函数が原始アルゴリズムにおける閾値に達した後に当該画素点のＲＧＢ値を更新する必要がなく、当該画素点のＲＧＢ値を直ちに背景に更新し、連続的に静的背景であると判断されたことではないと、改めて記録する。
【００３６】
本実施形態において、フレーム画像毎に合計
0006570731.tif 000016
個の画素点があり、画素点毎に隷属するガウス密度函数の個数Ｋは４個を超えてはいけない。４個を超えると、重み値が最も低いガウス函数を削除し、画像の開閉演算によって画像の前処理で生じる小さくて孤立した点を取り除く。
【００３７】
図１をさらに参照すると、ステップＳ１３では、前処理の結果によって人頭部の識別を行い、検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とする。
【００３８】
本実施形態において、図３に示すように、前記した前処理の結果によって人頭部の識別を行い、検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とするステップＳ１３は、具体的に、ステップＳ１３１〜Ｓ１３４を含んでいる。
【００３９】
図３を参照すると、本発明の一実施形態における図１に示すステップＳ１３の詳しいフローチャートである。
【００４０】
ステップＳ１３１では、収集された複数枚の人頭部を含むポジサンプルと、人頭部を含まないネガサンプルとを用いて人頭上部であるか否かを判定するためのカスケード分類器を作成する。
【００４１】
本実施形態では、収集された複数枚の人頭部を含むポジサンプルと、人頭部を含まないネガサンプル（大きさ２０*２０）に対して、ＬＢＰ特徴に基づくＡｄａｂｏｏｓｔ訓練で反復訓練し、人頭上部に属するか否かを判定するカスケード分類器を作成する。
【００４２】
ステップＳ１３２では、前記カスケード分類器で人頭上部を検出する検出窓口のサイズ範囲を制限する。
【００４３】
本実施形態では、カスケード分類器の画像を検出する窓口の大きさｗを設定し、そのサイズの大きさはＷｍｉｎとＷｍａｘとの間に収めるように保証すべきである。ＷｍｉｎとＷｍａｘはバスの大きさにより決められ、窓口ｗのフレーム画像上での移動によって人頭部の位置を検出し、その移動して検出する規則は積分図法を採用する。人頭部が検出されないと、検出窓口を１．５倍増幅し、且つ、ＷｍｉｎとＷｍａｘの範囲を超えないようにする。
【００４４】
ステップＳ１３３では、検出窓口のサイズが制限されたカスケード分類器によって人頭部の識別を行う。
【００４５】
本実施形態では、ステップＳ１３２のサイズ範囲の条件を満たさなく、且つ、ステップＳ１３１により人頭上部であると判断された人頭部サンプルを削除し、ただ単一ステップＳ１３１のカスケード分類器の検出結果を認定することだけではできなく、必ずステップＳ１３１及びＳ１３２を同時に満たす人頭上部サンプルこそ後のステップに認可される。
【００４６】
ステップＳ１３４では、検出した人頭部をミーンシフト（Ｍｅａｎｓｈｉfｔ）にて追跡しようとする目的対象とする。
【００４７】
続けて図１を参照すると、ステップＳ１４では、前記目的対象のある領域内において乗客の降車行動と乗車行動を判定し、乗客の乗車・降車する人数によって車内の乗客の混雑度を確定する。
【００４８】
本実施形態において、図４に示すように、前記した前記目的対象のある領域内において乗客の降車行動と乗車行動を判定し、乗客の乗車・降車する人数によって車内の乗客の混雑度を確定するステップＳ１４は、具体的に、ステップＳ１４１〜Ｓ１４２を含んでいる。
【００４９】
図４を参照すると、本発明の一実施形態における図１に示すステップＳ１４の詳しいフローチャートである。
【００５０】
ステップＳ１４１では、カメラの撮影する領域に２本の検出線を設け、前記ミーンシフトにて追跡しようとする目的対象の質量中心が上記２本の検出線を通り抜けると、乗客が降車又は乗車すると判定する。
【００５１】
本実施形態では、カメラの撮影する領域に２本の検出線を設け、車のドア外から一定距離の路面上と車のドア内から一定距離の車の床上にそれぞれ位置させ、検出された人頭部をミーンシフト（Ｍｅａｎｓｈｉfｔ）にて追跡しようとする目的対象とし、当該領域の確率密度推定
0006570731.tif 000017
（その中、ｕはヒツトグラムの色索引である）と、目的の推定された中心位置ｙ０と、カーネル窓幅ｈとを算出する。
【００５２】
本実施形態では、（ｎ−１）フレームの目的対象が推定される中心位置ｙ０を搜索窓口の中心座標として現在フレームの領域のヒツトグラムを算出し、目的テンプレートと候補領域テンプレートとを対応付けたヒツトグラムはＢＨ係数を用いてその相似性を算出し、そのＢＨ係数が大きいほどその相似性が高いことを意味し、最大なＢＨ係数の位置は目的新位置である。フレーム毎における目的対象の質量中心の座標を算出することによって、質量中心が上下の検出線を通り抜けると、乗客の降車行動及び乗車行動を判定する。
【００５３】
ステップＳ１４２では、乗客の降車人数及び乗車人数を算出することによって実際運行時の乗客総数を確定し、前記乗客総数と車内の最大な乗客定員との比を利用して車内の乗客の混雑度を判断する。
【００５４】
本実施形態において、乗車人数から降車人数を引くと車内の乗客総数になることによって、実際運行時の乗客総数/バスの最大乗客定員を算出すれば、車内の混雑度を描写する混雑因数が得られる。この因数が高いほど混雑であり、逆はゆったりである。
【００５５】
本発明の提供する乗客の混雑度の算出方法は、静的背景を除去する前処理によって光の強弱変化等のフレーム画像における人頭上部の識別に対する妨害を効果的に克服でき、検出窓口のサイズの制限によって人頭上部の誤検出や見逃し、間違った検出を効果的に低減することができる。
【００５６】
本発明の具体的実施形態は、さらに、主に、
映像データの収集環境を構築し、乗客の乗車・降車する映像データを収集し始めるためのデータ収集モジュール１１と、
収集した乗客の乗車・降車する映像データを読み取り、前記映像データに対して連続的マルチフレーム画像の前処理を行うための前処理モジュール１２と、
前処理の結果によって人頭部の識別を行い、検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とするための対象確定モジュール１３と、
前記目的対象のある領域内において乗客の降車行動と乗車行動を判定し、乗客の乗車・降車する人数によって車内の乗客の混雑度を確定するための混雑判定モジュール１４と、を含む乗客の混雑度の算出システム１０を提供する。
【００５７】
本発明の提供する乗客の混雑度の算出システム１０は、静的背景を除去する前処理によって光の強弱変化等のフレーム画像における人頭上部の識別に対する妨害を効果的に克服でき、検出窓口のサイズの制限によって人頭上部の誤検出や見逃し、間違った検出を効果的に低減することができる。
【００５８】
図５を参照すると、本発明の一実施形態における乗客の混雑度の算出システム１０の構造模式図を示している。本実施形態において、乗客の混雑度の算出システム１０は、主に、データ収集モジュール１１と、前処理モジュール１２と、対象確定モジュール１３と、混雑判定モジュール１４とを含んでいる。
【００５９】
データ収集モジュール１１は、映像データの収集環境を構築し、乗客の乗車・降車する映像データを収集し始めるためのものである。本実施例において、映像データの具体的な収集方法については前述したステップＳ１１における関連記載を参照されたい。ここでは繰り返して説明しない。
【００６０】
前処理モジュール１２は、収集した乗客の乗車・降車する映像データを読み取り、前記映像データに対して連続的マルチフレーム画像の前処理を行うためのものである。
【００６１】
本実施形態において、図６に示すように、前処理モジュール１２は、具体的に、フレーム読取サブモジュール１２１と、モデリングサブモジュール１２２と、状態サブモジュール１２３と、修正サブモジュール１２４と、更新サブモジュール１２５とを含んでいる。
【００６２】
図６を参照すると、本発明の一実施形態における図５に示す前処理モジュール１２の内部構造模式図を示している。
【００６３】
フレーム読取サブモジュール１２１は、収集した乗客の乗車・降車する映像データのフレームフォーマットを読み取ってフレーム数を確定するためのものである。
【００６４】
モデリングサブモジュール１２２は、初期フレームにおける画素点それぞれに単一ガウスモデルを構築するためのものである。本実施例において、ガウスモデルの具体的な構築方法については前述したステップＳ１２２における関連記載を参照されたい。ここでは繰り返して説明しない。
【００６５】
状態サブモジュール１２３は、連続する複数のフレーム画像の画素点の変化を解析することによって、フレーム画像における画素点のそれぞれが静的背景であるか、或いは動的前景であるかを判定するためのものである。本実施例において、判定の具体的な方法については前述したステップＳ１２３における関連記載を参照されたい。ここでは繰り返して説明しない。
【００６６】
修正サブモジュール１２４は、静的背景であると判定された画素点の画素値を修正し、動的前景である判定された画素点の画素値は修正しないためのものである。
【００６７】
更新サブモジュール１２５は、フレーム画像において画素点のそれぞれが連続的に静的背景であると判断された回数を記録し、当該回数がプリセットした閾値より大きく又は等しいと、当該画素点のＲＧＢ値を直ちに背景に更新し、連続的に静的背景であると判断されたことではないと、改めて記録するためのものである。本実施例において、更新の具体的な方法については前述したステップＳ１２５における関連記載を参照されたい。ここでは繰り返して説明しない。
【００６８】
さらに図５を参照すると、対象確定モジュール１３は、前処理の結果によって人頭部の識別を行い、検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とするためのものである。
【００６９】
本実施形態において、図７に示すように、対象確定モジュール１３は、具体的に、作成サブモジュール１３１と、制限サブモジュール１３２と、識別サブモジュール１３３と、目的サブモジュール１３４とを含んでいる。
【００７０】
図７を参照すると、本発明の一実施形態における図５に示す対象確定モジュール１３の内部構造模式図を示している。
【００７１】
作成サブモジュール１３１は、収集された複数枚の人頭部を含むポジサンプルと、人頭部を含まないネガサンプルとを用いて人頭上部であるか否かを判定するためのカスケード分類器を作成するためのものである。
【００７２】
本実施形態では、収集された複数枚の人頭部を含むポジサンプルと、人頭部を含まないネガサンプル（大きさ２０*２０）に対して、ＬＢＰ特徴に基づくＡｄａｂｏｏｓｔ訓練で反復訓練し、人頭上部であるか否かを判定するカスケード分類器を作成する。
【００７３】
制限サブモジュール１３２は、前記カスケード分類器で人頭上部を検出する検出窓口のサイズ範囲を制限するためのものである。
【００７４】
本実施形態では、カスケード分類器の画像を検出する窓口の大きさｗを設定し、そのサイズの大きさはＷｍｉｎとＷｍａｘとの間に収めるように保証すべきである。ＷｍｉｎとＷｍａｘはバスの大きさにより決められ、窓口ｗのフレーム画像上での移動によって人頭部の位置を検出し、その移動して検出する規則は積分図法を採用する。人頭部が検出されないと、検出窓口を１．５倍増幅し、且つ、ＷｍｉｎとＷｍａｘの範囲を超えないようにする。
【００７５】
識別サブモジュール１３３は、検出窓口のサイズが制限されたカスケード分類器によって人頭部の識別を行うためのものである。
【００７６】
目的サブモジュール１３４は、検出した人頭部をミーンシフトにて追跡しようとする目的対象とするためのものである。
【００７７】
さらに図５を参照すると、混雑判定モジュール１４は、前記目的対象のある領域内において乗客の降車行動と乗車行動を判定し、乗客の乗車・降車する人数によって車内の乗客の混雑度を確定するためのものである。
【００７８】
本実施形態において、図８に示すように、混雑判定モジュール１４は、具体的に、第１の判定サブモジュール１４１と、第２の判定サブモジュール１４２とを含んでいる。
【００７９】
図８を参照すると、本発明の一実施形態における図５に示す混雑判定モジュール１４の内部構造模式図を示している。
【００８０】
第１の判定サブモジュール１４１は、カメラの撮影する領域に２本の検出線を設け、前記ミーンシフトにて追跡しようとする目的対象の質量中心が上記２本の検出線を通り抜けると、乗客が降車又は乗車すると判定するためのものである。
【００８１】
本実施形態では、カメラの撮影する領域に２本の検出線を設け、車のドア外から一定距離の路面上と車のドア内から一定距離の車の床上にそれぞれ位置させ、検出された人頭部をミーンシフト（Ｍｅａｎｓｈｉfｔ）にて追跡しようとする目的対象とし、当該領域の確率密度推定
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（その中、ｕはヒツトグラムの色索引である）と、目的の推定された中心位置ｙ０と、カーネル窓幅ｈとを算出する。
【００８２】
本実施形態では、（ｎ−１）フレームの目的対象が推定される中心位置ｙ０を搜索窓口の中心座標として現在フレームの領域のヒツトグラムを算出し、目的テンプレートと候補領域テンプレートとを対応付けたヒツトグラムはＢＨ係数を用いてその相似性を算出し、そのＢＨ係数が大きいほどその相似性が高いことを意味し、最大なＢＨ係数の位置は目的新位置である。フレーム毎における目的対象の質量中心の座標を算出することによって、質量中心が上下の検出線を通り抜けると、乗客の降車行動及び乗車行動を判定する。
【００８３】
第２の判定サブモジュール１４２は、乗客の降車人数及び乗車人数を算出することによって実際運行時の乗客総数を確定し、前記乗客総数と車内の最大な乗客定員との比を利用して車内の乗客の混雑度を判断するためのものである。
【００８４】
本実施形態において、乗車人数から降車人数を引くと車内の乗客総数になることによって、実際運行時の乗客総数/バスの最大乗客定員を算出すれば、車内の混雑度を描写する混雑因数が得られる。この因数が高いほど混雑であり、逆はゆったりである。
【００８５】
本発明の提供する乗客の混雑度の算出システム１０は、静的背景を除去する前処理によって光の強弱変化等のフレーム画像における人頭上部の識別に対する妨害を効果的に克服でき、検出窓口のサイズの制限によって人頭上部の誤検出や見逃し、間違った検出を効果的に低減することができる。
【００８６】
注目されたいことは、上述実施例に含まれる各手段はロジック機能によって区分けをしたものに過ぎず、上記した区分けに制限されるものではなく、対応する機能が実現できればよい。また、各機能手段の具体的な名称も容易に相互区分するためのものであり、本発明の保護範囲を制限するためのものではない。
【００８７】
また、当業者であれば上記各実施例の方法における全部又は一部のステップの実現はプログラムを介して関連するハードウェアを命令することによって完成できることをよく理解できるであろう。対応するプログラムはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶できる。前記の記憶媒体は、例えばＲＯＭ/ＲＡＭ、磁気ディスクや光ディスク等である。
【００８８】
以上は本発明の好ましい実施例に過ぎず、本発明を限定するものではない。本発明の精神及び原則内でのいかなる改正、同等取替え及び改善等は、いずれも本発明の保護範囲に含まれることである。
【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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