(57)【要約】  群集監視システムＭＳは、移動体を含んでなる群集の複数の画像を記憶する記憶手段（７）と、画像ごとの特徴量を抽出する特徴量抽出手段（２）と、画像の中から移動体の員数を入力するサンプル画像を、特徴量抽出手段が抽出した特徴量の分散を考慮して選出する真値人数入力画像選出手段（４）と、真値人数入力画像選出手段４で選出したサンプル画像の移動体の員数を入力する入力画面を表示手段（３）に表示し、サンプル画像の移動体の員数の入力を受け付ける真値人数入力受付手段（５）と、真値人数入力画像選出手段（４）で選出したサンプル画像の特徴量と、真値人数入力受付手段（５）で入力を受け付けた移動体の員数に基づいて、特徴量と移動体の員数との関係を示す関数を作成する特徴量・人数関数作成手段（６）とを有する。
2015119044.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体を含んでなる群集の複数の画像を記憶する記憶手段と、
前記画像ごとの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記画像の中から前記移動体の員数を入力するサンプル画像を、前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量の分散を考慮して選出するサンプル画像選出手段と、
前記サンプル画像選出手段で選出したサンプル画像の前記移動体の員数を入力する入力画面を表示手段に表示し、前記サンプル画像の移動体の員数の入力を受け付ける員数入力受付手段と、
前記サンプル画像選出手段で選出したサンプル画像の特徴量と、前記員数入力受付手段で入力を受け付けた移動体の員数に基づいて、前記特徴量と前記移動体の員数との関係を示す関数を作成する特徴量・員数関数作成手段と、を有する
ことを特徴とする群集監視システム。
【請求項２】
前記サンプル画像選出手段は、前記記憶手段に記憶されている複数の画像を母集団とし、前記母集団の前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量の最大値を算出し、該最大値に対して特徴量の値がばらついた複数の点を選出し、前記選出した各点に基づいて、前記移動体の員数を入力する前記サンプル画像を選出する
ことを特徴とする請求項１に記載の群集監視システム。
【請求項３】
前記サンプル画像選出手段は、前記選出した各点でそれぞれ選出する画像の件数を、ｔ分布における母集団の標準偏差と許容誤差を仮定した上で、必要な標本数を求めて決定する
ことを特徴とする請求項２に記載の群集監視システム。
【請求項４】
前記群集監視システムは、さらに、
監視カメラで撮影した画像を入力する画像入力手段を有し、
前記サンプル画像選出手段は、前記選出したサンプル画像の撮影時刻が、数秒以内に近接している場合、前記撮影時刻が近接していない他のサンプル画像を選出する
ことを特徴とする請求項１に記載の群集監視システム。
【請求項５】
前記群集監視システムは、さらに、
監視カメラで撮影した画像を入力する画像入力手段を有し、
前記特徴量抽出手段は、前記特徴量を抽出する際に、フレーム間差分または背景差分により前記移動体の領域を抽出し、前記抽出した領域に含まれる特徴量を抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の群集監視システム。
【請求項６】
前記サンプル画像選出手段は、前記選出したサンプル画像に優先度を付与しておき、
前記員数入力受付手段は、前記優先度の高い順にサンプル画像を前記表示手段に表示しし、入力を受け付ける
ことを特徴とする請求項１に記載の群集監視システム。
【請求項７】
前記特徴量は、前記群集の画像のエッジの画素数、コーナーの数、前記移動体の領域の面積のうち少なくともいずれかを用いる
ことを特徴とする請求項５に記載の群集監視システム。
【請求項８】
前記特徴量抽出手段は、前記特徴量を抽出する際に、前記群集の画像の高さ方向の座標に比例する重みを掛けて前記特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の群集監視システム。
【請求項９】
前記記憶手段には、異なる季節、曜日、および時間帯の画像が入力されており、
前記特徴量・員数関数作成手段は、前記季節、曜日、および時間帯ごとに前記関数を作成する
ことを特徴とする請求項１に記載の群集監視システム。
【請求項１０】
前記群集の画像は、距離画像であり、
前記特徴量抽出手段は、前記特徴量を抽出する際に、画素ごとの距離の値により重みを掛けて前記特徴量を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の群集監視システム。
【請求項１１】
前記特徴量抽出手段は、前記特徴量を算出する際に、予め背景の距離情報を有しており、画素ごとの距離の値が前記背景の距離に一致する場合に、前記特徴量の抽出から除外する
ことを特徴とする請求項１０に記載の群集監視システム。
【請求項１２】
前記群集監視システムは、さらに、
監視カメラで撮影した画像を入力する画像入力手段と、員数推定手段とを有し、
前記員数推定手段は、前記特徴量・員数関数作成手段が作成した関数と、前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量とに基づいて、前記監視カメラで撮影した画像内の前記移動体の員数を推定する
ことを特徴とする請求項１に記載の群集監視システム。
【請求項１３】
前記移動体は人であり、前記移動体の員数は人数である
ことを特徴とする請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の群集監視システム。
【請求項１４】
前記移動体は車両であり、前記移動体の員数は車両数である
ことを特徴とする請求項１から請求項１２のいずれか１項に記載の群集監視システム。
【請求項１５】
複数の移動体を含んでなる群集を撮影した画像を入力し、前記群集を監視する群集監視システムを用いて、前記移動体の員数を監視する群集監視方法であって、
特徴量抽出手段は、前記群集の画像から該画像ごとの特徴量を抽出し、
サンプル画像選出手段は、前記群集の画像の中から前記移動体の員数を入力するサンプル画像を、前記特徴量抽出手段が抽出した前記特徴量の分散を考慮して選出し、
員数入力受付手段は、前記サンプル画像選出手段で選出したサンプル画像の前記移動体の員数を入力する入力画面を表示手段に表示し、前記サンプル画像の移動体の員数の入力を受け付けし、
特徴量・員数関数作成手段は、前記サンプル画像選出手段で選出した前記サンプル画像の特徴量と、前記員数入力受付手段で入力を受け付けた前記移動体の員数に基づいて、前記特徴量と前記移動体の員数との関係を示す関数を作成する
ことを特徴とする群集監視方法。
【請求項１６】
前記サンプル画像選出手段は、記憶手段に記憶されている複数の画像を母集団とし、前記母集団の前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量の最大値を算出し、該最大値に対して特徴量の値がばらついた複数の点を選出し、前記選出した各点に基づいて、前記移動体の員数を入力する前記サンプル画像を選出する
ことを特徴とする請求項１５に記載の群集監視方法。
【請求項１７】
前記群集監視システムは、さらに、監視カメラで撮影した画像を入力する画像入力手段と、員数推定手段とを有し、
前記員数推定手段は、前記特徴量・員数関数作成手段が作成した関数と、前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量とに基づいて、前記監視カメラで撮影した画像内の前記移動体の員数を推定する
ことを特徴とする請求項１５に記載の群集監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像から群集の員数を推定する群集監視システムおよび群集監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
治安の悪化などの社会状況の変化に伴い、監視カメラの映像から、安全確保や混雑緩和の目的で、群集の混雑度を把握するニーズが高まっている。屋内など高さに制約がある場所に設置された監視カメラの映像内では、設置高さや俯角に制限があるため、画面内で人が重なる前提で混雑度を把握する必要がある。このような場合には人数を一人一人カウントする手法が使えないため、特許文献１に示すように、画像中のコーナーの数やエッジ量など、画像中の特徴量と人数の関係により混雑度を算出する方法が用いられる。【０００３】
特許文献１には、コーナー数から人物の概数を混雑度に関する情報として推定できるとし、混雑度を求めるために、混雑度算出手段は、コーナー数と推定人数を対応付けるテーブルを保持することが記載されている。【０００４】
特許文献２には、エスカレータ搭載負荷量計測方法として、カメラからの動画像を取り込むステップと、入力画像から静止画像を一定の周期でサンプリングするステップと、切り出した静止画像中から計測対象領域を抽出するステップと、撮影した画像中から人を示す画像の面積を計測するステップと、前記計測された人を示す画像の面積と、ユーザが同じ静止画像中でカウントした人数とから、回帰係数を求めるステップと、一定の周期でサンプリングされた複数の画像について、それぞれ人を示す画像の面積を求め、各画像中の人を示す画像の面積を積算し、この積算面積値と前記回帰係数に基づいて、エスカレータの積載総負荷を算出するステップと、を備えていることが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１８１３０７号公報
【特許文献２】特開２０１２−２５４９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献２には、さらに、数枚から数十枚の切出し画像に対して繰り返し行う（Ｓ０６）こと、および、用いる画像は、任意のタイミングで切り出した画像を用いれば良いとの記載があるだけで、どの画像を切り出すかの問題点を指摘していない。【０００７】
特許文献２に記載の方法では、実際には、選択した複数の画像の人数がばらつかないと成立しないと考えられる。具体的には、任意の数枚から数十枚の画像を選択した場合、選択した画像内の人数がたまたま同じようなケースであると、精度のよい回帰係数が求まらない問題がある。【０００８】
精度の良い回帰係数を求めるため、どの画像を選択し、人数を入力すれば良いかが不明である。このため、従来は多数の画像に対し人数を入力する必要があり、パラメータ設定コスト（例えば、人件費）が多大にかかっていた。【０００９】
本発明は、前記の課題を解決するための発明であって、ユーザが真値を入力する画像の数をできるだけ少なく抑えた上で、精度のよい特徴量と人数の関係式を求めることができる群集監視システムおよび群集監視方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記目的を達成するため、本発明の群集監視システムは、移動体を含んでなる群集の複数の画像を記憶する記憶手段と、画像ごとの特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、画像の中から移動体の員数を入力するサンプル画像を、特徴量抽出手段が抽出した特徴量の分散を考慮して選出するサンプル画像選出手段（例えば、真値人数入力画像選出手段４）と、サンプル画像選出手段で選出したサンプル画像の移動体の員数を入力する入力画面を表示手段に表示し、サンプル画像の移動体の員数の入力を受け付ける員数入力受付手段（例えば、真値人数入力受付手段５）と、サンプル画像選出手段で選出したサンプル画像の特徴量と、員数入力受付手段で入力を受け付けた移動体の員数に基づいて、特徴量と移動体の員数との関係を示す関数を作成する特徴量・員数関数作成手段（例えば、特徴量・人数関数作成手段６）と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ユーザが真値を入力する画像（サンプル画像）の数をできるだけ少なく抑えた上で、精度のよい特徴量と人数の関係式を求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明による群集監視システムの第一の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】群集を撮影した画像からエッジを抽出した例を示す図であり、（ａ）は群集を撮影した画像であり、（ｂ）は（ａ）の画像からエッジを抽出した画像である。
【図３】画像特徴量テーブルの例を示す図である。
【図４】真値人数入力画像選出手段の詳細な構成を示す図である。
【図５】選出点の特徴量の算出方法を示す図であり、（ａ）選出点条件テーブルの例を示す図であり、（ｂ）は選出点特徴量テーブルの例を示す図である。
【図６】ある監視カメラの設置条件で撮影した画像の特徴量と人数の関係を描画した散布図の例であり、（ａ）は２０００件以上のデータからなる母集団の場合であり、（ｂ）は（ａ）の母集団から、所定の方法で抽出した３６個の標本サンプルに基づく場合である。
【図７】選出画像フラグ・真値人数テーブルの例であり、入力データを、特徴量の大きさ順に並べ替えした例を示す図である。
【図８】真値人数入力画像選出手段の処理の流れを示す図である。
【図９】Ｓ８８の処理が終了した時点の選出画像フラグ用ワークテーブルの例を示す図である。
【図１０】真値人数入力受付手段の画面例を示す図である。
【図１１】真値人数が入力された時点の選出画像フラグ・真値人数テーブルの例を示す図である。
【図１２】選出画像フラグが“２”の場合の選出画像フラグ・真値人数テーブルの例を示す図である。
【図１３】図１０の「終了」ボタンを押下した場合に、表示するメッセージボックスの例を示す図である。
【図１４】本発明による群集監視システムの第二の実施形態の構成を示すブロック図である。
【図１５】群集を撮影した画像からエッジを抽出した他の例を示す図であり、（ａ）は入力画像の例であり、（ｂ）は入力画像からエッジを抽出した画像の例である。
【図１６】奥行き補正方法の具体的な実施形態を説明するための図である。
【図１７】第三の実施形態で入力する画像を説明するための図であり、（ａ）は二次元の画像、（ｂ）はエッジ画像、（ｃ）は距離画像である。
【図１８】第三の実施形態による特徴量抽出手段の処理の流れを説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明による群集監視システムの実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
<<第一の実施形態>>
図１は、本発明による群集監視システムの第一の実施形態の構成を示すブロック図である。図１の群集監視システムＭＳは、画像入力手段１と、特徴量抽出手段２と、表示手段３と、真値人数入力画像選出手段４（サンプル画像選出手段）と、真値人数入力受付手段５（員数入力受付手段）と、特徴量・人数関数作成手段６（特徴量・員数関数作成手段）と、記憶手段７とを有している。なお、真値とは、ユーザが画像を確認した画像の真（まこと）の値であり、後記する真値人数入力受付手段５が受け付けた値をいう。
【００１４】
記憶手段７には、画像入力手段１から入力された複数の画像７１（入力画像）、特徴量抽出手段２で抽出した画像ごとの特徴量を示す画像特徴量テーブル７２（図３参照）、多数の画像の中から真値人数を選出するための選出点条件テーブル７３（図５（ａ）参照）、選出点条件テーブル７３に基づき特徴量の基準値を示す選出点特徴量テーブル７４（図５（ｂ）参照）、真値人数入力画像選出手段４が画像を選出する際に用いる選出画像フラグ・真値人数テーブル７５（図７参照）、選出画像フラグ用ワークテーブル７６（図９参照）、特徴量・人数関数作成手段６が作成した特徴量・人数関数７７を有している。
【００１５】
群集監視システムＭＳは、本実施形態において、複数の移動体を含んでなる群集を監視するが、移動体は、人に限定されず、動物、人が乗った自転車などであってもよい。また、道路を走行する車両であってもよい。
【００１６】
第一の実施形態の構成要素について順に説明する。なお、ここでは、画像は例えば駅など、群集が集まる場所に設置されたカメラで撮影されたものを想定する。また、特徴量としては画像から抽出したエッジの画素数を用いて説明する。
【００１７】
画像入力手段１は、監視カメラなどにより撮影した画像を入力する手段である。画像は、監視カメラから直接入力してもよいし、一旦映像記録手段（図示せず）に記録した映像データを入力するのでも構わない。
【００１８】
特徴量抽出手段２は、画像入力手段１から入力した画像から特徴量を抽出し、画像ごとの特徴量を、画像特徴量テーブル７２として出力する手段である。
【００１９】
図２は、群集を撮影した画像からエッジを抽出した例を示す図であり、（ａ）は群集を撮影した画像であり、（ｂ）は（ａ）の画像からエッジを抽出した例を示す画像である。特徴量抽出手段２は、入力された群集を撮影した画像２１から、エッジフィルタを用いて輝度勾配の大きい画素を抽出し、その結果をエッジ画像２２として出力する。エッジの抽出方法については、ＣＧ−ＡＲＴＳ協会「ディジタル画像処理」に記載があるような、一般的な手法のいずれかを用いる。エッジ画像２２に示すように、抽出したエッジは人の領域の輪郭を表すため、人数の増減に伴いエッジ量も増減する傾向にある。本実施形態は、前述のように画像上のエッジ量が人数と相関がある性質を用いて、新規に入力した画像中のエッジ量から人数を推定するものである。
【００２０】
なお、本実施形態では、特徴量としてエッジ量を用いるが、他の特徴量として、画像中に占める人領域の面積や、画像中から抽出したコーナーの数などの特徴量を用いることもできる。
【００２１】
図３は、画像特徴量テーブルの例を示す図である。画像特徴量テーブル７２は、画像ＩＤ３１と、特徴量３２とを含んで構成される。画像ＩＤ３１は画像を特定するＩＤであり、このＩＤにより、画像がユニークに特定できる。特徴量３２は特徴量の値である。特徴量抽出手段２は、画像ＩＤ３１で特定される画像２１から作成したエッジ画像２２から、エッジとして抽出された画面中の白色の画素数をカウントして、特徴量３２に格納する。具体例として図２を参照して説明する。図２の画像２１の画像ＩＤをＡ１とすると、特徴量抽出手段２は、特徴量抽出手段２が作成したエッジ画像２２に対し、画像中のエッジを示す白色の画素数をカウント（抽出）し、取得した画素数を特徴量３２に格納する。画像特徴量テーブル７２を参照することにより、例えばレコード３０１を参照すると、画像ＩＤ“Ａ１”は画像３０１Ａであり、特徴量の値が“１９３８５”である情報が一意に取得できる。画像ＩＤで特定できる画像も記憶手段７に格納しておき、画像ＩＤの選択により呼び出せるようにしておく。
【００２２】
次に、真値人数入力画像選出手段４（サンプル画像選出手段）につき説明する。真値人数入力画像選出手段４は、画像特徴量テーブル７２を参照して、画像ごとの特徴量の値に基づき、真値人数を入力する画像（サンプル画像）を選出する手段である。
【００２３】
この手段の目的は、画像特徴量テーブル７２の特徴量の値の分布を母集団とし、母集団の分布の特徴を表せるような標本分布を抽出することである。母集団分布の特徴を表す標本（サンプル）の抽出方法の一実施形態として、下記の例を挙げて説明する。
【００２４】
図６は、ある監視カメラの設置条件で撮影した画像の特徴量と人数の関係を描画した散布図の例であり、（ａ）は２０００件以上のデータからなる母集団の場合であり、（ｂ）は（ａ）の母集団から、所定の方法で抽出した３６個の標本（サンプル）に基づく場合である。
【００２５】
図６（ａ）のグラフ６１は、ある監視カメラの設置条件で撮影した多数の画像から特徴量を抽出し、それぞれの画像について真値人数を入力した上で特徴量と人数の関係を描画した散布図とする。グラフ６１は、２０００件以上のデータからなる母集団とする。これに対し、グラフ６２は、グラフ６１に示す母集団から、特徴量の大きさに基づき、後述する方法で抽出した３６個の標本（サンプル）の特徴量と人数の関係を描画した散布図である。
【００２６】
また、グラフ中、式６３はグラフ６１の分布から求めた特徴量と人数の関係の近似式、式６４はグラフ６２の分布から求めた特徴量と人数の関係の近似式である。式６３に対し式６４は、かなり類似した近似式が求まっているといえる。このように、多数の母集団により求まる近似式と類似度の高い近似式を求めるための標本（サンプル）を抽出することが目的である。
【００２７】
真値人数入力画像選出手段４は、標本画像（サンプル画像）を抽出するための手段である。真値人数入力画像選出手段４は、母集団の最大値を求め、該最大値に対してばらついた点でそれぞれＮ個のサンプル画像を選出する。この手順により、２０００件以上の母集団に対し少数の標本画像（サンプル画像）を抽出することができる。以下、例を用いて具体的に説明する。
【００２８】
図４は、真値人数入力画像選出手段の詳細な構成を示す図である。真値人数入力画像選出手段４は、特徴量最大値選出手段４１と、特徴量基準値算出手段４２と、サンプル画像を選出する画像選出手段４３とを有する。特徴量最大値選出手段４１は、画像特徴量テーブル７２の特徴量から、特徴量の最大値を選出する。
【００２９】
図５は、選出点の特徴量の算出方法を示す図であり、（ａ）は選出点条件テーブルの例を示す図であり、（ｂ）は選出点特徴量テーブルの例を示す図である。図５（ａ）に示す選出点条件テーブル７３は、選出点の番号５１（ＮＯ）、選出点相対値５２を含んで構成される。選出点相対値５２の選出点相対値は、例えば、最大値に対する割合として予め定義し、格納しておく。
【００３０】
図４に戻り、特徴量基準値算出手段４２は、特徴量最大値選出手段４１で選出した特徴量最大値から、サンプル画像を選出する基準とする特徴量の基準値を算出する手段である。特徴量基準値は、次式で算出する。
【００３１】
[数1]
特徴量基準値＝特徴量最大値×選出点相対値             ・・・(1)
【００３２】
例えば、特徴量最大値が“２２８７０”であった場合、選出点相対値５２の選出点相対値と特徴量最大値との乗算により、特徴量基準値を求める。特徴量の最大値を“２２８７０”と仮定したときの特徴量基準値を、図５（ｂ）の選出点特徴量テーブル７４における、特徴量基準値５３に示す。選出点特徴量テーブル７４は、選出点条件テーブル７３に特徴量基準値５３の列を追加したテーブルである。
【００３３】
画像選出手段４３は、特徴量基準値算出手段４２で算出した特徴量基準値に特徴量の値が近い画像を、サンプル画像として、画像特徴量テーブル７２から選出する手段である。画像選出手段４３は、様々な実施方法があるが、例えば、画像特徴量テーブル７２を予め特徴量の値でソーティングしておき、特徴量基準値に最も値が近いレコードを選出し、その前後Ｎ個のレコードを選出するなどの方法を用いればよい。選出された画像については、選出画像フラグ・真値人数テーブル７５（図７参照）の選出画像フラグ３３の列にフラグを立てておく。以上の真値人数入力画像選出手段４の処理の流れを、具体例を示しながら、図７、図８を参照して説明する。
【００３４】
図７は、選出画像フラグ・真値人数テーブルの例であり、入力データを、特徴量の大きさ順に並べ替えした例を示す図である。図８は、真値人数入力画像選出手段の処理の流れを示す図である。
【００３５】
図７に示す選出画像フラグ・真値人数テーブル７５は、画像ＩＤ３１、特徴量３２、選出画像フラグ３３、表示手段３および真値人数入力受付手段５を介して入力される真値人数３４を含んで構成される。
【００３６】
真値人数入力画像選出手段４は、画像特徴量テーブル７２（図３参照）のデータを、特徴量の大きさ順に並べ替える（Ｓ８１）。図７に示す選出画像フラグ・真値人数テーブル７５は、特徴量の値の小さい順に並べ替えした例を示す。
【００３７】
真値人数入力画像選出手段４は、特徴量の最大値を取得する（Ｓ８２）。図７に示す選出画像フラグ・真値人数テーブル７５は、特徴量の順に並べ替えしているため、最大値は最も下のレコード３７４２の値“２２８７０”となっている。
【００３８】
真値人数入力画像選出手段４は、選出画像フラグ・真値人数テーブル７５の選出画像フラグ３３の「選出画像フラグ」を０にクリアする（Ｓ８３）。本処理後の状態が、図７に示す選出画像フラグ３３のようになる。
【００３９】
真値人数入力画像選出手段４は、選出点を順に読み込むカウンタｉを１にリセットし（Ｓ８４）、選出点特徴量テーブル７４（図５（ｂ）参照）から、ｉ番目の選出点を読み込む。ｉ＝１の場合は、図５のレコード５４の１番目のデータから、選出点相対値５２の選出点相対値“０．０１”を読み込む（Ｓ８５）。
【００４０】
真値人数入力画像選出手段４は、Ｓ８５で取得したｉ番目の選出点相対値から、ｉ番目の特徴量基準値を取得する（Ｓ８６）。具体的には、図５（ｂ）を参照して、Ｓ８５で取得した１番目の選出点相対値“０．０１”に対する特徴量基準値“２２９”を得る。なお、Ｓ８５の処理は省略してもよい。
【００４１】
真値人数入力画像選出手段４は、特徴量基準値ｉと特徴量の値が最も近い画像をＮ枚選出する（Ｓ８７）。真値人数入力画像選出手段４は、選出画像フラグ・真値人数テーブル７５を参照して、各レコードの特徴量３２とＳ８６で取得したｉ番目の特徴量基準値“２２９”との誤差を算出し、誤差が小さい順にＮ個のレコードを選出する。そして、真値人数入力画像選出手段４は、Ｓ８７で選出した画像に対し、選択済を示すフラグを書き込む（Ｓ８８）。具体的には、Ｓ８７で選択した誤差の小さい画像Ｎ枚について選出画像フラグ３３に“１”を立てる。
【００４２】
図９は、Ｓ８８の処理が終了した時点の選出画像フラグ用ワークテーブルの例を示す図である。選出画像フラグ用ワークテーブル７６は、画像ＩＤ３１、特徴量３２、誤差３５、および選出画像フラグ３３を含んで構成されている。誤差３５の列は、真値人数入力画像選出手段４の処理において、画像ごとの特徴量と特徴量基準値との誤差を格納するワークの格納領域として設けられている。図９を参照すると、誤差の値の小さい６件であるレコード９５，９６，９７，９８，９９，９ａに選出画像フラグ“１”が書き込まれている。
【００４３】
図８に戻り、真値人数入力画像選出手段４は、全ての選出点ｉを読込済か否かを判定する（Ｓ８９）。読込済であれば（Ｓ８９，ｙｅｓ）、本処理は終了とし、読込済でなければ（Ｓ８９，ｎｏ）、Ｓ８ａに進む。真値人数入力画像選出手段４は、選出点読込用のカウンタｉを１進め（Ｓ８ａ）、Ｓ８５に戻り、次の選出点ｉに対しての処理を実施する。
【００４４】
以上の真値人数入力画像選出手段４の処理により、選出点特徴量テーブル７４（図５（ｂ）参照）の各選出点に対して、Ｎ枚ずつのサンプル画像を選択することができる。
【００４５】
なお、ここで予め設定する選出点の数と、各選出点で選出するサンプル画像の数Ｎ枚については、図６で説明したように母集団で作成した近似式との類似度を高くできるよう考慮し設定する。
【００４６】
選出点の数は、近似式が線形の場合、最大値と、０ではない最小値（０．１程度）の２点で理論上は求まるが、近似式の精度を考慮すると４点程度以上は設定するのが好ましい。また、選出点の間隔は上記の例では１．０、０．８、０．６…と等間隔に設定したが、特に混雑領域の精度を上げることが重要な場合は等間隔でなく１．０、０．９、０．８、０．５、０．２５、０．１…など精度を上げたい領域の間隔を密にするなどの方法もある。
【００４７】
また、各選出点で選出する画像の数Ｎ枚については、ベレ出版「意味がわかる統計解析」５章５節などに記載があるように、母集団と標本の平均と標準偏差の関係を表す分布であるｔ分布の理論を用いることで設定できる。
【００４８】
サンプルの平均値が、母集団の平均値とあまり変わらないようにしたい場合、サンプルの平均値がある程度の誤差範囲内で収まるために必要なサンプルサイズ（サンプル数Ｎ）を、許容誤差（δ）、信頼度（１−α）（なお、０＜α＜１）、標準偏差（σ）を指定することで求めることができる。
【００４９】
母分散がわからない場合の母平均は、次式により区間推定できる。
【数２】
2015119044.tif 000003
【００５０】
なお、母集団から理想的に標本を採取した場合、母集団の平均（母平均）と標本平均（サンプル平均）は等しくなるはずである。標本平均が母平均と等しくなるようにｎ個の標本を採取しようとする場合、ｎ−１個の標本は自由に抜き取ることができるがｎ個目の標本は制約を受け自由に抜き取ることはできない。このｎ−１を自由度という。
【００５１】
（２）式より、サンプル数Ｎについて下記の式が成り立つ。
【数３】
2015119044.tif 000004
【００５２】
（３）式により、標準偏差（σ（＝σ0））と、許容誤差（δ）、信頼度（１−α）の値を仮定することで、必要なサンプル数Ｎが求められる。例えば、標準偏差３、許容誤差５、信頼度９９％としたときのＮの値は“６”となる。
【００５３】
前記の仮定する値は予め予備実験などにより母集団の標準偏差を仮定し、必要となる混雑度の精度から決定し、サンプル数Ｎの値を求める。
【００５４】
以上の手段を用いることで、多数の母集団から、サンプルを抽出する選出点をばらつかせ、かつ各選出点で母集団平均と誤差が小さくなる標本数を抽出する作用があり、これにより少ないサンプル数で、精度のよい近似式を求める効果がある。
【００５５】
なお、各選出点でのサンプル数Ｎの抽出方法については、特徴量基準値との誤差が小さいものから選出する方式を示した。この方式の他に、特徴量の他に画像の撮影時刻も、画像特徴量テーブル７２に含めておき、Ｎ枚選出したサンプル点の中に例えば数秒以内など近い時刻に撮影された画像が含まれている場合、いずれかの画像は選出画像から除外し、次に誤差の小さい画像を選出画像とする方法もある。撮影時刻が近い画像は、被写体の群集がほとんど動いていないためほとんど同様の画像であり、ばらついたサンプルを取る効果が低減することが予想されるため、前記の方法は有効である。
【００５６】
次に、真値人数入力受付手段５（員数入力受付手段）につき説明する。真値人数入力受付手段５は、真値人数入力画像選出手段４により選出した画像をユーザに提示し、画像に撮影されている真値人数の入力を受け付ける手段である。
【００５７】
図１０は、真値人数入力受付手段の画面例を示す図である。図１０に示す画面例は、真値人数入力受付手段５が表示手段３に表示する画面である。ウインドウ１０１は、ユーザに対し真値人数を入力させる画像を表示し、且つユーザの人数入力を受け付けるためのウインドウである。真値人数入力受付手段５は、選出画像フラグ・真値人数テーブル７５を参照して、選出画像フラグが“１”である画像ＩＤを呼び出し、入力画像リスト１０２に表示する。入力画像リスト１０２中で、画像ＩＤをユーザが選択すると、真値人数入力受付手段５は、選択された画像ＩＤを受け付けて、該当する画像をウインドウ１０４に表示する。ユーザはウインドウ１０４に表示された画像から人数をカウントし、人数をテキストボックス１０５に入力し、「設定」ボタン１０６を押下する。「設定」ボタン１０６の押下によりテキストボックス１０５に入力された人数は、選出画像フラグ・真値人数テーブル７５の該当する画像ＩＤ“Ａ２０１”の真値人数３４として値が設定される。入力された値は入力画像リスト１０２に表示される。
【００５８】
ユーザの入力支援として、入力済件数１０７には、選出画像フラグが“１”である全画像に対し、真値人数が入力済の画像数を表示し、人数入力の進捗を可視化するなども本手段の実施形態のひとつである。
【００５９】
全ての画像の真値入力が終了したら、「終了」ボタン１０９を押下されることで、真値人数入力受付手段５の処理が終了となる。「終了」ボタン１０９が押下された時点で、選出画像フラグが“１”の画像について真値人数が未設定のものがあった場合に、ユーザ向けに「未設定画像があります」などのアラームを出すとよい。
【００６０】
以上の真値人数入力受付手段５の処理により、真値人数が入力された時点の選出画像フラグ・真値人数テーブル７５の状態を図１１に示す。選出画像フラグ３３の選出画像フラグが“１”である画像に対して、真値人数３４の列に真値人数が入力されている。
【００６１】
以上が真値人数入力受付手段５の処理であるが、さらにこの手段のユーザ入力支援として、入力された真値データを用い、図１０のグラフ１０８に示すように特徴量と人数の散布図を表示することもできる。また、式１０ａに示すように、特徴量と人数の関係による近似式も表示することができる。近似式の算出方法については、特徴量・人数関数作成手段６の説明で後述する。このように入力した真値人数による特徴量との相関を確認しながらユーザに入力させることで、間違いを防ぐなどの入力支援の効果がある。
【００６２】
また、前述の真値人数入力受付手段５では、一定の数の選出画像につき表示して入力させる例を用いたが、実施形態は必ずしもこれに限らない。例えば、各選出点でのサンプル数Ｎは、サンプル数を多くする程、母集団の平均値との誤差は小さくできるため、ユーザに入力の余裕がある場合にはさらに多くの画像の真値を入力させてもよい。
【００６３】
真値人数入力画像選出手段４で、選出の必要な最低限のサンプル数Ｎには選出画像フラグ“１”を立てるが、さらに選出点ごとにＮ件の次に誤差が小さい画像をＭ件選出して、選出画像フラグ“２”を設定しておく。
【００６４】
図１２は、選出画像フラグが“２”の場合の選出画像フラグ・真値人数テーブルの例を示す図である。図１２に示す選出画像フラグ・真値人数テーブル７５には、図１１に示す選出画像フラグ・真値人数テーブル７５と比較して、レコード１２１，１２２に選出画像フラグが“２”が設定されている。図１２を参照すると、レコード１２１，１２２は、選出画像フラグが“１”が設定されているレコードに接するレコードであることがわかる。
【００６５】
真値人数入力受付手段５は、前述の真値人数入力受付手段５の処理で、選出画像フラグ“１”の画像に対する真値入力が終了し、図１０の「終了」ボタン１０９を押下された場合に、図１３のようなメッセージボックス１３1を表示する。
【００６６】
図１３は、図１０の「終了」ボタン１０９を押下した場合に、表示するメッセージボックスの例を示す図である。メッセージボックス１３１には、「入力を続ける」ボタン１３２と、「入力を終了」ボタン１３３とを有する。ユーザがさらに入力に合意する場合には、「入力を続ける」ボタン１３２を押下すると、再度図１０の入力画面を表示し、図１２に示す選出画像フラグ・真値人数テーブル７５の選出画像フラグ３３が“２”（レコード１２１、レコード１２２参照）の画像リストを作成表示して、前述した真値人数入力受付手段５の処理を同様に続ける。一方、「入力を終了」ボタン１３３を押下された場合には図１０のウインドウを閉じ、真値人数入力受付手段５の処理を終了する。
【００６７】
以上のような実施形態をとることで、ユーザ側に無理がない程度に優先度をつけて真値人数を入力させることができ、特徴量・人数の近似式の精度を上げることができる効果がある。なお、以上の例では、選出画像フラグは、図１２に示すように“１”もしくは“２”としたが、この二種類に限らず優先度に応じてフラグ付けしておいても構わない。全ての画像ＩＤに優先度付けしておく実施形態も取ることができる。
【００６８】
次に、特徴量・人数関数作成手段６（特徴量・員数関数作成手段）を説明する。特徴量・人数関数作成手段６は、真値人数入力受付手段５で入力した真値人数と特徴量の関係から、回帰式を求めることで特徴量と人数との関数を求める手段である。
【００６９】
特徴量をｘｉ、人数をｙｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）とする場合、回帰式ｙ＝ａ＋ｂｘ（ａ：切片、ｂ：回帰係数）は下記の数式で求められる。
【００７０】
【数４】
2015119044.tif 000005
【００７１】
真値人数入力受付手段５でユーザ入力した真値人数と、特徴量の値から、（４）式を用いて回帰式を算出する。真値人数入力受付手段５で入力したデータの特徴量と人数の関係は、前述した図６のグラフ６２のようになり、これらのデータから（４）式を使って算出した回帰式は次式のようになる。
【００７２】
[数5]
y = 0.0009x − 1.5503                               ・・・(5)
【００７３】
特徴量・人数関数作成手段６は、算出した回帰式を、特徴量・人数関数７７として、記憶手段７に格納する。格納された回帰式を用いて、この回帰式を作成した監視カメラで撮影した画像の特徴量から、以降は人数を推定することが可能となる。なお、特徴量・人数関数作成手段６が作成する回帰式は、（５）式に示す一次関数として説明したがこれに限定されるものではなく、例えば、二次回帰式の形になってもよい。
【００７４】
以上の実施形態では、特徴量として入力画像から抽出したエッジの画素数を用いたが、特徴量としてはこれに限らず、入力画像から抽出した人物領域の面積（画素数）や、入力画像から抽出したコーナーの数などの特徴量を用いることもできる。
【００７５】
また、以上の実施形態では、入力画像から抽出したエッジの画素数をそのまま特徴量として用いるように説明した。この実施形態は、人物以外の背景にエッジが少ない場合には有効であるが、例えば床面のタイルのテクスチャが複雑な場合など、背景から抽出されるエッジの量が無視できないほど多いような条件では、背景のエッジの量が人数推定の誤差の原因となる場合がある。このような場合には、予めフレーム間差分や背景差分などの方法で人物領域を抽出しておき、人物領域の中に含まれるエッジの画素数のみをカウントするなどの手段が有効である。
【００７６】
また、以上の実施形態では、特徴量抽出手段２で抽出したエッジの画素数の値をそのまま用いているが、エッジによる輪郭は、画面奥の人は小さく、画面手前の人は大きく映るため、人一人当たりのエッジ画素数は、奥側と手前側で大きく異なる。特に、カメラの俯角が浅い条件の場合に、人一人当たりのエッジ画素数を画面内で正規化することで、人数の推定精度向上する実施形態もとれる。
【００７７】
奥行き補正方法には、より正確に算出するためには、例えば非特許文献１に記載のように、俯角などのカメラ設置条件を用いた幾何変換が必要となるが、非特許文献２に記載のように、カメラ設置条件未知の映像の場合でも使える簡易な手法もとり得る。
【００７８】
［非特許文献１］渡邊清高，羽下哲司，映像解析による群衆監視システム：第１４回画像センシングシンポジウム，２００８年６月
［非特許文献２］
Antoni B. Chan, Zhang-Sheng John Liang, Nuno Vasconcelos, Privacy Preserving Crowd Monitoring Counting People without People Models or Tracking.CVPR2008,pp. 1-7, June 2008
【００７９】
非特許文献２の手法を用いると、画面中の手前側のあるｙ座標の位置を基準とし、奥に行くにつれ大きな重みをつけることで、画面内の各ｙ座標間を正規化する。重みは、同一人物の画面手前側と奥側で観測される身長の比率に基づき、画面手前と奥に向かって線形に変化するとして算出する方法である。
【００８０】
図１６は、奥行き補正方法の具体的な実施形態を説明するための図である。図１６において、画像１６７と画像１６８は同一のカメラで異なる時刻に撮影した画像とする。また、画像内の人物１６１と１６２は異なる位置にいる同一の人物とする。ここで、画像の左下を原点として、横方向をＸ軸、縦方向をＹ軸とすると、画像１６８中で人物１６２の足元の画像内のＹ座標１６５をｙ１、人物１６２の画像内での身長１６６をｈ１とする。同様に画像１６７中で人物１６１の足元の画像内のＹ座標１６３をｙ２、人物１６１の画像内での身長１６４をｈ２とする。人物１６１と人物１６２の画像中での大きさを正規化するために、Ｙ座標ｙ１上の画素の重みを１とすると、Ｙ座標ｙ２上の画素の重みをｈ１／ｈ２として算出する。重みはＹ座標に比例し線形に変化すると仮定するため、Ｙ座標ごとの重みＷは下記の式で算出できる。
【００８１】
【数６】
2015119044.tif 000006
【００８２】
（６）式に基づき、同一の身長の人物や同一の棒などを、奥行き方向で異なる位置で撮影した画像により、予めｙ座標ごとの重みＷを求めておく。図１の特徴量抽出手段２でエッジ特徴量を抽出し、画素数をカウントする際に、エッジの画素数に（７）式のように重みを掛けて算出する。
【００８３】
【数７】
2015119044.tif 000007
【００８４】
以上のように奥行き方向の重みを考慮する実施形態をとることで、より精度のよい人数推定が可能となる。
【００８５】
第一の実施形態の群集監視システムＭＳは、少ないサンプルの真値人数の入力により精度のよい混雑度推定が可能となり、パラメータ設定コストを下げることができる。
【００８６】
<<第二の実施形態>>
図１４は、本発明による群集監視システムの第二の実施形態の構成を示すブロック図である。第二の実施形態の構成は、図１に示す第一の実施形態の構成に、人数推定手段８を加えた構成である。第二の実施形態は、第一の実施形態で作成した特徴量・人数関数７７を用いて、人数や混雑度を推定する実施形態である。図１に示した第一の実施形態と同一要素には同一符号を付し重複する説明は省略する。
【００８７】
人数推定手段８は、画像入力手段１で入力した画像から、特徴量抽出手段２で特徴量を抽出し、抽出した特徴量の値と特徴量・人数関数７７とに基づいて、人数を推定する手段である。
【００８８】
図１５は、群集を撮影した画像からエッジを抽出した他の例を示す図であり、（ａ）は入力画像の例であり、（ｂ）は入力画像からエッジを抽出した画像の例である。特徴量抽出手段２は、入力された群集を撮影した画像１５１から、図１５（ｂ）のエッジ画像１５２を作成している。
【００８９】
エッジ画像１５２のエッジ（白色）の画素数が“８２６９”画素であったとすると、人数推定手段８は、記憶手段７の特徴量・人数関数７７（例えば、（５）式の回帰式）を呼び出し、特徴量ｘに“８２６９”を代入することで人数“５．８９”≒６人が算出できる。
【００９０】
第二の実施形態の群集監視システムＭＳでは、特徴量・人数関数７７に監視カメラ１台につき一件の回帰式を格納する例を用いたが、実施形態は必ずしもこれに限らない。本実施形態では人の画像からエッジなどの特徴量を抽出しているため、計測対象となる人の大きさや服装など見え方に影響され特徴量の傾向が異なると考えられる。このため、人の服装や、子供の割合などが異なると考えられる要因である季節、曜日、時間帯などによりそれぞれ回帰式を作成しておき、人数推定手段８の人数推定時には条件の合致する回帰式を用いて推定する実施形態も考えられる。
【００９１】
この場合、図１４に示す画像入力手段１、特徴量抽出手段２、真値人数入力画像選出手段４、真値人数入力受付手段５、および特徴量・人数関数作成手段６の処理を、条件分けし、季節、曜日、時間帯などの組合せごとに実施して、それら条件と共に特徴量・人数関数７７を記憶手段７に格納しておく。人数推定手段８の人数を推定する処理では、画像入力手段１で入力した画像と共に日付、時刻情報を取得しておき、それを特徴量の値の情報と共に人数推定手段８に渡し、人数推定手段８では渡された日付、時刻情報を参照し、その条件に該当する回帰式を選出して人数を推定すればよい。
【００９２】
<<第三の実施形態>>
第一、第二の実施形態は、特徴量抽出手段２で抽出する特徴量として、エッジ、コーナー、人領域の面積など、二次元の画像上から抽出できる特徴量を想定しているが、第三の実施形態は、二次元の特徴量に加え、画素ごとの距離情報を取得できる場合の実施形態である。
【００９３】
距離画像は、二台のカメラを用いて視差を算出することで求める方法、アクティブステレオと呼ばれる、投光器とそれを撮影するカメラとの組合せで求める方法などがある。これらはＣＧ−ＡＲＴＳ協会「ディジタル画像処理」の１５章などに記載されている。本実施形態は上記いずれかの構成をとり、通常の二次元の画像と、距離画像の二種類の画像を取得できる場合を例にとる。本処理は、図１の特徴量抽出手段２に対する実施形態とする。本実施形態では、距離画像により求めた距離の値で、二次元の画像から抽出した特徴量を重み付けすることで、画像中で取得される特徴量の距離による大きさの違いを正規化することができる。第三の実施形態による特徴量抽出手段２の処理の流れを、図１７、図１８を用いて説明する。
【００９４】
図１７は、第三の実施形態で入力する画像を説明するための図であり、（ａ）は二次元の画像、（ｂ）はエッジ画像、（ｃ）は距離画像である。図１８は、第三の実施形態による特徴量抽出手段の処理の流れを説明するための図である。特徴量抽出手段２は、二次元の画像と距離画像を取得する（Ｓ１８１）。図１７には、二次元の画像１７１、エッジ画像１７２、距離画像１７３を示す。距離画像１７３は、画素ごとに、計測された視差の値が入っている。監視カメラからの距離が近いほど値が大きいため、色が明るく示される。
【００９５】
特徴量抽出手段２は、二次元の画像１７１からエッジ画像１７２を抽出する（Ｓ１８２）。この処理は、第一の実施形態で画像からエッジを抽出する通常処理と同様である。抽出した画像を、エッジ画像１７２（図１７（ｂ）参照）に示す。エッジが抽出された領域が白色として示される。
【００９６】
特徴量抽出手段２は、エッジ画素数をカウントするためのカウンタを０にクリアする（Ｓ１８３）。特徴量抽出手段２は、画像の高さ方向の画素の参照カウンタｙを１に初期化し（Ｓ１８４）、画像の幅方向の画素の参照カウンタｘを１に初期化する（Ｓ１８５）。
【００９７】
特徴量抽出手段２は、エッジ画像１７２の座標（ｘ，ｙ）にエッジがあるか否かを判定する（Ｓ１８６）。エッジがある場合（Ｓ１８６，Ｙｅｓ）、Ｓ１８７に進み、ない場合（Ｓ１８６，Ｎｏ）、Ｓ１８８に進む。
【００９８】
特徴量抽出手段２は、Ｓ１８７において、Ｓ１８６でエッジ画像の当該座標にエッジありと判定した場合、距離画像１７３の当該座標から重みを抽出し重みを掛けた値をそれまでの累積のエッジ画素数に足し合わせる処理をする。Ｓ１８７では、距離画像１７３の画素（ｘ，ｙ）の画素を参照し値を取得する。重みを掛ける目的はカメラから遠い人物ほど１画素当たりの重みを大きくすることである。そのため、近いほど値が大きくなる視差画像の値を下記で距離に変換して重みとして乗ずる。
【００９９】
[数8]
距離＝k/視差                                         ・・・(8)
ただし、k：定数
（８）式は、視差と距離は反比例することから導出される式である。このようにして求めた重みをそれまでの累積のエッジ画素数に足し合わせる。
【０１００】
特徴量抽出手段２は、画像の幅方向の画素の参照カウンタｘを１加算し（ｘ＋＋）（Ｓ１８８）、ｘの値が画像幅の値を超えたか否かを判定する（Ｓ１８９）。超えていれば（Ｓ１８９，ｙｅｓ）、Ｓ１８ａの処理に進み、超えていなければ（Ｓ１８９，ｎｏ）、Ｓ１８６の処理に戻り、次の（ｘ，ｙ）座標についてＳ１８６〜Ｓ１８８の処理を実施する。
【０１０１】
特徴量抽出手段２は、画像の高さ方向の画素の参照カウンタｙを１加算し（ｙ＋＋）（Ｓ１８ａ）、ｙの値が画像高さの値を超えたか否かを判定する（Ｓ１８ｂ）。超えていれば（Ｓ１８ｂ，ｙｅｓ）、画像の全ての画素に対しての処理を終了したとし、超えていなければ（Ｓ１８ｂ，ｎｏ）、Ｓ１８５の処理に戻り、次の（ｘ，ｙ）座標についてＳ１８５〜Ｓ１８ａの処理を実施する。
【０１０２】
以上が群集監視システムＭＳの第三の実施形態である。画素ごとに、実際の距離情報を考慮して人数推定ができるため、より人数推定精度を上げる効果があると考えられる。なお、前記の例は二次元画像の特徴量としてエッジ画素数を用いたが、第一、第二の実施形態と同様にコーナー数や、人の領域の面積などの特徴量と置き換えてもよい。
【０１０３】
第三の実施形態の移動体の画像は、距離画像であり、特徴量抽出手段２は、特徴量を抽出する際に、画素ごとの距離の値により重みを掛けて特徴量を算出することで、画像内の奥行き方向の重みを考慮することができる。
【０１０４】
また、特徴量抽出手段２は、特徴量を算出する際に、予め床面、壁面など背景の距離情報を有しており、画素ごとの距離の値が背景の距離に一致する場合に、特徴量の算出から除外すると、人数の推定精度を向上することができる。
【０１０５】
具体的には、予め、床面、壁面など、当該カメラの撮影視野内のオブジェクト以外の距離データを持たせておき、Ｓ１８７で距離情報の重みを付ける際に、距離が床面、壁面などの距離と一致する場合には、重みを掛けて足し合わせる処理から除外することもできる。この処理の追加により、床面のテクスチャや影などによるエッジを人数推定に使うことによる過検知を防ぐことができる。
【０１０６】
本実施形態で説明した画像入力手段１、特徴量抽出手段２、真値人数入力画像選出手段４（サンプル画像選出手段）、真値人数入力受付手段５（員数入力受付手段）、特徴量・人数関数作成手段６（特徴量・員数関数作成手段）は、プログラムをコンピュータに読み込ませてその動作を制御することにより、当該コンピュータ上にソフトウェアとハードウェアが協働した具体的な手段として実現できる。
【０１０７】
以上の第一から第三の実施形態の群集監視システムＭＳでは、群集の人数を監視するとして説明したが、これに限定されるわけではない。移動体として高速道路上を走行する車両、製造現場におけるベルトコンベアを移動する製造品などであってもよい。群集の員数としては、車両数、製造品数などが対象となる。
【０１０８】
本実施形態の群集監視システムＭＳでは、多数の入力画像（例えば、数千枚）の画像から、ユーザが真値を入力する画像（サンプル画像）の数を少なくすることでパラメータ設定コスト（例えば、人件費）を低く抑えた上で、精度の良い群集監視システムＭＳの混雑度推定が可能となる。
【符号の説明】
【０１０９】
１    画像入力手段
２    特徴量抽出手段
３    表示手段
４    真値人数入力画像選出手段（サンプル画像選出手段）
５    真値人数入力受付手段（員数入力受付手段）
６    特徴量・人数関数作成手段（特徴量・員数関数作成手段）
７    記憶手段
８    人数推定手段
２２，１５２，１７２    エッジ画像
７１    画像（入力画像）
７２    画像特徴量テーブル
７３    選出点条件テーブル
７４    選出点特徴量テーブル
７５    選出画像フラグ・真値人数テーブル
７６    選出画像フラグ用ワークテーブル
７７    特徴量・人数関数
１７３    距離画像
ＭＳ    群集監視システム
【図１】
2015119044.tif 000008
【図２】
2015119044.tif 000009
【図３】
2015119044.tif 000010
【図４】
2015119044.tif 000011
【図５】
2015119044.tif 000012
【図６】
2015119044.tif 000013
【図７】
2015119044.tif 000014
【図８】
2015119044.tif 000015
【図９】
2015119044.tif 000016
【図１０】
2015119044.tif 000017
【図１１】
2015119044.tif 000018
【図１２】
2015119044.tif 000019
【図１３】
2015119044.tif 000020
【図１４】
2015119044.tif 000021
【図１５】
2015119044.tif 000022
【図１６】
2015119044.tif 000023
【図１７】
2015119044.tif 000024
【図１８】
2015119044.tif 000025
【手続補正書】
【提出日】平成28年8月23日(2016.8.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１５】
2015119044.tif 000026
【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１６】
2015119044.tif 000027
【国際調査報告】
2015119044.tif 000028
2015119044.tif 000029