(57)【要約】  本発明は、所定の位置に設置され、道路を走行する二輪車を撮影する撮影手段と、前記撮影手段の撮影画像を処理し、前記道路を走行している二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出し、前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、前記コブ形状に基づいて前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する二輪車乗車数判定手段とを有する二輪車乗車数判定システムである。
2015076151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の位置に設置され、道路を走行する二輪車を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段の撮影画像を処理し、前記道路を走行している二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出し、前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、前記コブ形状に基づいて前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する二輪車乗車数判定手段と
を有する二輪車乗車数判定システム。
【請求項２】
前記二輪車乗車数判定手段は、前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状の数に基づいて、前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する
請求項１に記載の二輪車乗車数判定システム。
【請求項３】
前記二輪車乗車数判定手段は、前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状の数に基づいて、前記二輪車に乗車している人数を判定する
請求項１又は請求項２に記載の二輪車乗車数判定システム。
【請求項４】
前記二輪車乗車数判定手段は、前記上部位置の輪郭形状の谷部の形状から、人の頭部に対応するコブ形状を検出する
請求項１から請求項３のいずれかに記載の二輪車乗車数判定システム。
【請求項５】
前記二輪車乗車数判定手段は、前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であると判定された場合に、その結果を報知する
請求項１から請求項４のいずれかに記載の二輪車乗車数判定システム。
【請求項６】
前記二輪車乗車数判定手段は、前記撮影画像から前記二輪車の車体を特定し、前記車体の上部の画像のうち、横幅が前記車体の運転席付近から前記車体の最後尾、縦幅が前記車体の高さと同じ高さとする領域から、前記上部位置の輪郭形状を抽出する
請求項１から請求項５のいずれかに記載の二輪車乗車数判定システム。
【請求項７】
前記撮影手段は、道路の進行方向と撮影方向とが成す角が６０度から９０度の範囲となる位置に設置される
請求項１から請求項６のいずれかに記載の二輪車乗車数判定システム。
【請求項８】
前記撮影手段は、道路面に対する撮影方向の俯角が１０〜３０度の範囲で撮影された撮影画像である
請求項１から請求項７のいずれかに記載の二輪車乗車数判定システム。
【請求項９】
道路を撮影している撮影装置の撮影画像を処理し、前記道路を走行している二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出し、
前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、前記コブ形状に基づいて前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する
二輪車乗車数判定方法。
【請求項１０】
前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状の数に基づいて、前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する
請求項９に記載の二輪車乗車数判定方法。
【請求項１１】
前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状の数に基づいて、前記二輪車に乗車している人数を判定する
請求項９又は請求項１０に記載の二輪車乗車数判定方法。
【請求項１２】
前記上部位置の輪郭形状の谷部の形状から、人の頭部に対応するコブ形状を検出する
請求項９から請求項１１のいずれかに記載の二輪車乗車数判定方法。
【請求項１３】
前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であると判定された場合に、その結果を報知する
請求項９から請求項１２のいずれかに記載の二輪車乗車数判定方法。
【請求項１４】
前記上部位置の輪郭形状は、前記撮影画像から前記二輪車の車体を特定し、前記車体の上部の画像のうち、横幅が前記車体の運転席付近から前記車体の最後尾、縦幅が前記車体の高さと同じ高さとする領域から抽出された輪郭形状である
請求項９から請求項１３のいずれかに記載の二輪車乗車数判定方法。
【請求項１５】
前記撮影画像は、道路の進行方向と撮影方向とが成す角が６０度から９０度の範囲で撮影された画像である
請求項９から請求項１４のいずれかに記載の二輪車乗車数判定方法。
【請求項１６】
前記撮影画像は、道路面に対する撮影方向の俯角が１０〜３０度の範囲で撮影された撮影画像である
請求項９から請求項１５のいずれかに記載の二輪車乗車数判定方法。
【請求項１７】
道路を撮影している撮影装置の撮影画像を処理し、前記道路を走行している二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出し、前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、前記コブ形状に基づいて前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する二輪車乗車数判定手段
を有する二輪車乗車数判定装置。
【請求項１８】
道路を撮影している撮影装置の撮影画像を処理し、前記道路を走行している二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出する処理と、
前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、前記コブ形状に基づいて前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する処理と
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、二輪車乗車数判定方法、二輪車乗車数判定システム、二輪車乗車数判定装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、保安性の観点から道路を走行する自動車等の移動体を監視する技術が提案されている。そして、その技術は、道路上を走行している移動物体が、自動車（四輪車）、バイク（二輪車）、自転車（二輪車）、歩行者のいずれであるかを判別して検出する技術である。【０００３】
特に、安全性や違法性の面から、二輪車の多数乗車、例えば、二人乗り等をしている二輪車を検出することが望まれている。【０００４】
そこで、移動体に対して、自動車（四輪車）、バイク（二輪車）、自転車（二輪車）等を区別するだけでなく、バイク（二輪車）、自転車（二輪車）等に乗車している乗車数を識別する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。【０００５】
この特許文献１の発明は、画像処理手段が、道路を撮像している撮像装置の撮像画像を処理し、当該道路を走行している二輪車に乗車している人物の顔を検出する。１台の自転車に対して、検出された顔が２つであるかどうかを判定し、自転車に乗車している人数を判定するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１０−２１１４２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の発明は、二輪車に乗車している人物の顔を検出しており、その検出が難しく、更に、検出処理に時間がかかるという課題があった。【０００８】
更に、二輪車に乗車している人物の顔が認識できる程度に、検出対象が撮影画像中に存在していない場合や、顔の一部が他の人の顔に重なって撮影された画像等では、乗車している人物全員の顔を認識することができず、乗車人数を正確に判定することはできなかった。【０００９】
そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、高精度に二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定することができる二輪車乗車数判定方法、二輪車乗車数判定システム、二輪車乗車数判定装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、所定の位置に設置され、道路を走行する二輪車を撮影する撮影手段と、前記撮影手段の撮影画像を処理し、前記道路を走行している二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出し、前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、前記コブ形状に基づいて前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する二輪車乗車数判定手段とを有する二輪車乗車数判定システムである。【００１１】
本発明は、道路を撮影している撮影装置の撮影画像を処理し、前記道路を走行している二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出し、前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、前記コブ形状に基づいて前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する二輪車乗車数判定方法である。【００１２】
本発明は、道路を撮影している撮影装置の撮影画像を処理し、前記道路を走行している二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出し、前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、前記コブ形状に基づいて前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する二輪車乗車数判定手段を有する二輪車乗車数判定装置である。【００１３】
本発明は、道路を撮影している撮影装置の撮影画像を処理し、前記道路を走行している二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出する処理と、前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、前記コブ形状に基づいて前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する処理とをコンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、走行している二輪車の撮影画像から、二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は本発明の概念を説明するためのブロック図である。
【図２】図２は本発明を説明する為の図である。
【図３】図３は本発明を説明する為の図である。
【図４】図４は本発明の実施の形態における二輪車乗車数判定システムのブロック図である。
【図５】図５は撮影装置１の設置位置を説明する為の図である。
【図６】図６は撮影装置１の設置位置を説明する為の図である。
【図７】図７は車体フレーム及び乗車状況フレームを説明する為の図である。
【図８】図８は車体フレーム及び乗車状況フレームを説明する為の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の実施の形態を説明する。
【００１７】
まず、本発明の概念を説明する。図１は本発明の概念を説明するためのブロック図である。図１中、１は、撮影装置であり、２は二輪車乗車数判定装置である。
【００１８】
撮影装置１は、二輪車が走行する道路横の所定の位置に設置され、道路を走行する二輪車を撮影するものである。尚、二輪車は、例えば、バイクのようなモータサイクル、自転車等である。
【００１９】
二輪車乗車数判定装置２は、撮影装置１の撮影画像を処理し、道路を走行している二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出し、二輪車の上部位置の輪郭形状から、二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、コブ形状に基づいて二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定するものである。
【００２０】
特に、本発明の特徴は、二輪車に乗車している人の頭部の輪郭が特有の形状をしていることに着目し、二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定しているところにある。例えば、二輪車に乗車している人数が二人、いわゆる二人乗りである場合、その撮影画像から二輪車の上部の輪郭を抽出すると、その輪郭形状は連なる二つコブ（山）となる。別の表現をするならば、二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状の数に基づいて、二輪車に乗車している人数を判定しているともいえる。
【００２１】
このような特徴を用いることにより、本発明は、搭乗者の顔を認識する必要もなく、二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定することができるのである。
【００２２】
次に、図２を用いて、二輪車乗車数判定装置２の動作を説明する。
【００２３】
まず、撮影装置１で撮影された撮影画像が図２に示されるものだとすると、この撮影画像から二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出する。抽出方法は、二輪車に運転手等が乗車している全体の画像の輪郭（全体輪郭）を抽出後、全体輪郭のうち、予めさだめられた上部位置の範囲の輪郭のみを取り出す（上部位置の輪郭）。または、二輪車に運転手等が乗車している全体の撮影画像から、二輪車の車体部を特定し、その車体部の上部の所定範囲の画像から上部位置の輪郭のみを抽出するようにしても良い。
【００２４】
次に、上部位置の輪郭の形状から乗車している者の頭部と推定されるコブ形状を推定する。図３で示される輪郭では、頭部と推定されるコブ形状は、コブ形状Ｂとコブ形状Ｃの二つである。このコブ形状Ｂとコブ形状Ｃの検出方法の一つとしては、コブ形状自体で検出することが考えられる。人間の頭部は該球体であり、ヘルメットを被っていたとしてもそのコブの輪郭はある程度円弧状になり、コブＡのようなコブの先端がとがったような形状にはならない。これらの人間の頭部と推定されるコブ形状を予め学習しておき、データベース化しておけば、上部位置の輪郭の形状から頭部と推定されるコブ形状を特定することができる。例えば、図３の例では、検出されたコブの数は２個なので、二輪車に乗車している者は２名であると判定することができる。
【００２５】
また、図３に示すように、上部位置の輪郭形状の谷部の形状から、人の頭部に対応するコブ形状を特定することも可能である。例えば、二輪車に２名が乗車している場合、二輪車の前方に乗車している者の頭部、背中から、二輪車の後方に乗車している者の腕、そして胸から頭部に至る線で形成される特有の谷間がコブとコブとの間にできる。そこで、この特有の谷部の形状を予め学習してデータベース化しておけば、上部位置の輪郭の形状から頭部と推定されるコブ形状を特定することができる。更に、上述した二つの方法を組み合わせることにより、頭部と推定されるコブ形状を特定する精度を、より高めることができる。更に、人間の頭部と推定されるコブ形状を検出し、コブ形状の数を計数することにより、二輪車に乗車している人数を検出することも可能である。
【００２６】
また、二人乗りのような場合、上述したように、特有の二つの連なるコブの輪郭ができるこの特有の輪郭により、二輪車に２名が乗車していると判定するようにしても良い。この特有のコブの連なる形状を予め学習してデータベース化しておけば、上部位置の輪郭の形状から、二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定することができる。
【００２７】
尚、本方法では、二人乗りに限られず、二人以上の多人数が乗っている状態も判定することができる。例えば、上述した人間の頭部と推定されるコブ形状が３つ検出できる場合には、二輪車に乗車している人数が３人と判定することができる。また、上述した方法は一例にすぎず、これに限られない。
【００２８】
このようにして、二輪車の上部位置の輪郭形状から、二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、コブ形状に基づいて二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定することができる。
【００２９】
次に、本発明の具体的な実施の形態を説明する。
【００３０】
図４は本発明の実施の形態における二輪車乗車数判定システムのブロック図である。
【００３１】
本発明の実施の形態における二輪車乗車数判定システムは、撮影装置１と、二輪車乗車数判定装置２とから構成される。
【００３２】
撮影装置１は、道路を走行している二輪車を撮影するものであり、上述した二輪車の上部位置のコブ形状を検出しやすい画像を撮影できる位置に設置される。
【００３３】
具体的には、図５に示すように、道路の進行方向と撮影方向とが成す角が６０度から９０度の範囲となる位置に設置される。別の言い方をすると、２輪車を真横から前方又は後方にそれぞれ３０度の範囲内に撮影できるようにカメラを設置する。更に、図６に示す如く、撮影方向と道路面との成す角、すなわち、道路面に対する撮影方向の俯角が１０〜３０度の範囲となるように、撮影装置１を設置する。このように設置することにより、乗車人数に対応する頭部のコブ形状を認識できる程度に撮影することができる。
【００３４】
なお、必ずしも道路面に対する撮影方向の俯角は１０〜３０度の範囲である必要はなく、例えば０〜３０度の範囲でも良い。または、道路面に対する撮影方向の俯角は、１０〜２０度、２０〜３０度、０〜４５度等の範囲でも良い。
【００３５】
二輪車乗車数判定装置２は、移動体検出部２１と、カテゴリ分類部２２と、車体位置検出部２３と、二輪車乗車数判定部２４と、カテゴリ判定辞書２５と、車体検出辞書２６と、二輪車乗車数判定辞書２７とを有する。
【００３６】
移動体検出部２１は、撮影装置１からの画像中で移動する移動体を検出する。移動体の検出方法は、従来から種々の方法が提案されており、適切な方法を選択するようにすれば良い。
【００３７】
カテゴリ分類部２２は、カテゴリ判定辞書２５を用いて、移動体から二輪車（バイク）を特定し、移動する二輪車（バイク）の全体画像を車体位置検出部２３に出力する。カテゴリ判定辞書２５は、二輪車（バイク）を特定するための情報がデータベース化されて登録されている。
【００３８】
具体的に説明すると、カテゴリ分類部２２は、移動体検出部２１からの移動体の検出を受け、その移動体の種別（カテゴリ）を分類する。移動体の種別（カテゴリ）の分類は、その移動体の種別（カテゴリ）を識別するための探索範囲の大きさを予め決定しておき、探索範囲内の特徴量によって移動体が二輪車以外のものである確率を計算し、この結果に基づいて移動体が二輪車以外のものを除外する。例えば、所定の探索範囲内において、二つの円形がほぼ直線状に並ぶような特徴は、移動体が二輪車以外のものである確率を算出するための特徴として用いることができる。また、ヘッドライトの位置や数の特徴は、二輪車（バイク）ではない確率を算出するための特徴として用いることができる。このような、画像の特徴的な部分を予め学習しておき、そのデータをカテゴリ判定辞書２５としてデータベース化しておく。そして、カテゴリ分類部２２は、カテゴリ判定辞書２５を用いて、検出された移動体が二輪車ではない確率を判定し、この確率が所定の閾値を超える場合にはその移動体の全体画像を車体位置検出部２３に出力せず、その他の場合は検出された移動体の全体画像を車体位置検出部２３に出力する。例えば、カテゴリ分類部２２は、カテゴリ判定辞書２５を用いて、検出された移動体が９０％（＝所定の閾値）の確率で二輪車ではないと判断された移動体は車体位置検出部２３に出力しない。一方、９０％以下、例えば、８５％の確率で二輪車ではないと判断された移動体は二輪車である可能性もあるので、車体位置検出部２３に出力して詳細な検証を行うようにする。
【００３９】
車体位置検出部２３は、カテゴリ分類部２２から出力される移動体の全体画像から、車体検出辞書２６を用いて二輪車の車体部に対応する範囲を特定する。この範囲の特定は、例えば、二輪車の車輪間の距離から特定することができる。例えば、図７に示される二輪車（バイク）の全体画像の例（真横から撮影した画像）では、二輪車の前輪の横の先端と後輪の横の後端とを結ぶ長さを横幅とし、車輪の縦方向の長さを縦幅とする範囲を車体部の範囲（車体フレーム）として特定する。また、図８に示される二輪車（バイク）の全体画像の例（斜め前方から撮影した画像）では、二輪車の前輪の横先端と後輪の横後端とを結ぶ長さを横幅とし、二輪車の前輪、後輪の設置側の先端と上側先端との間の幅よりも若干大きい範囲を車体部の範囲（車体フレーム）として特定する。尚、特定に必要な二輪車の車輪形状や車輪間の距離等は、予め学習しておき、そのデータを車体検出辞書２６としてデータベース化しておく。
【００４０】
尚、カテゴリ分類部２２からは、かならずしも二輪車の画像のみが出力されるわけではないので（例えば、検出された移動体が二輪車であるかどうかを判定する閾値が９０％の場合において、８５％の確率で二輪車ではないと判断された移動体の画像等）、車体位置検出部２３は、車体検出辞書２６を用いて二輪車の車体部が特定することができない場合がある。この場合、移動体は二輪車ではないとして、処理の対象から除外する。
【００４１】
二輪車乗車数判定部２４は、二輪車乗車数判定辞書２７を用いて、二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する。具体的には、二輪車乗車数判定部２４は、車体位置検出部２３で特定された車体フレームの上部の位置に、乗車状況フレームを特定する。この乗車状況フレームは、車体フレームの上部の位置に、横方向の幅が車体の運転座席付近から車体の最後尾、縦方向の幅が車体フレームの高さと同じ高さとするフレームである。尚、より簡単にするならば、車体フレームの横幅を半分にしたフレームを乗車状況フレームとすることもできる。これらの乗車状況フレームの位置、大きさ等は、予め学習しておき、二輪車乗車数判定辞書２７に登録しておく。
【００４２】
尚、乗車状況フレームの車体フレームに対する相対位置や大きさについては、予め多数の１人乗りや２人乗りのバイク画像を入手して、統計的に決定しても良い。
【００４３】
続いて、二輪車乗車数判定部２４は、乗車状況フレーム中の画像から乗車状況の輪郭を抽出する。尚、この輪郭形状の抽出は、背景差分により分離された前景領域と背景領域のうち、背景領域を他の模様に置換することにより、輪郭形状を抽出しやすくできる。
【００４４】
二輪車乗車数判定部２４は、抽出した輪郭から、乗車している者の頭部と推定されるコブ形状を検出する。検出方法としては、人間の頭部は該球体であり、ヘルメットを被っていたとしてもそのコブの輪郭はある程度円弧状になる特質等、人間の頭部の特徴を持つコブ形状を予め学習しておき、二輪車乗車数判定辞書２７に登録しておく。また、抽出した輪郭形状の谷部の形状から、人の頭部に対応するコブ形状を特定することも可能である。この場合、人間の頭部と頭部とからなるコンブ間の谷部の形状の特徴を学習しておき、二輪車乗車数判定辞書２７に登録しておく。また、二輪車に多数搭乗者している場合に特有のコブ形状の連なりを学習しておき、二輪車乗車数判定辞書２７に登録しておく。そして、二輪車乗車数判定辞書２７を用いて、乗車状況フレーム中の人の頭部に対応するコブ形状を検出し、コブ形状に基づいて二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する。尚、二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上である場合などは、その結果を出力、又は、アラーム等で警告しても良い。
【００４５】
具体的には、図３で用いて上述したように、乗車状況フレーム中の画像から抽出した輪郭の形状から乗車している者の頭部と推定されるコブ形状を推定する。図３で示される輪郭では、頭部と推定されるコブ形状は、コブ形状Ｂとコブ形状Ｃの二つである。このコブ形状Ｂとコブ形状Ｃの検出方法の一つとしては、コブ形状自体で検出することが考えられる。人間の頭部は該球体であり、ヘルメットを被っていたとしてもそのコブの輪郭はある程度円弧状になり、コブＡのようなコブの先端がとがったような形状にはならない。これらの特徴は、二輪車乗車数判定辞書２７にあらかじめ登録されており、二輪車乗車数判定部２４は、二輪車乗車数判定辞書２７を用いて、抽出した輪郭の形状から頭部と推定されるコブ形状を特定することができる。例えば、図３の例では、検出されたコブの数は２個なので、二輪車に乗車している者は２名であると判定することができる。
【００４６】
また、図３に示すように、乗車状況フレーム中の画像から抽出した輪郭形状の谷部の形状から、人の頭部に対応するコブ形状を特定することも可能である。例えば、二輪車に２名が乗車している場合、二輪車の前方に乗車している者の頭部、背中から、二輪車の後方に乗車している者の腕、そして胸から頭部に至る線で形成される特有の谷間がコブとコブとの間にできる。そこで、この特有の谷部の形状を予め学習して二輪車乗車数判定辞書２７に登録しておけば、輪郭の形状から頭部と推定されるコブ形状を特定することができる。更に、上述した二つの方法を組み合わせることにより、頭部と推定されるコブ形状を特定する精度を、より高めることができる。
【００４７】
更に、二輪車乗車数判定部２４は、人間の頭部と推定されるコブ形状を検出し、コブ形状の数を計数することにより、二輪車に乗車している人数を検出することも可能である。例えば、検出されたコブの数は３個であれば、二輪車に乗車している者は３名であると判定することができる。
【００４８】
尚、カテゴリ分類部２２や車体位置検出部２３により、検出された移動体が誤って二輪車であるとされた場合であっても、二輪車でない場合には人間の頭部と推定されるコブ形状は画像から検出されないので、二輪車に乗車している人数が二人以上であるかを判定するという最終的な結果には、影響を与えない。
【００４９】
以上の如く構成された本実施の形態によれば、二輪車に乗車している人の顔を認識することなく、その二輪車に乗車している人数が二人以上であるかを判定することができる。
【００５０】
更に、人間の頭部の特徴を持つコブ形状の計数することにより、二輪車に乗車している人数を具体的に検出することもできる。例えば、検出されたコブの数は３個であれば、二輪車に乗車している者は３名であると判定することができる。
【００５１】
なお、上述した実施の形態では二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状に基づき、複数人の乗車を判定する態様を説明したが、本発明はこの態様に限定されない。例えば、二輪車乗車数判定部２４は、コブ形状のみならず、人が乗車している二輪車の全体の形状（全体のシルエット）に基づき、二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定しても良い。
【００５２】
更に、システムは、報知装置を有しても良い。報知装置は、撮影装置１の撮影画像を表示する表示部を有し、二輪車乗車数判定装置２の判定結果を、監視者に報知する装置である。
【００５３】
また、表示部には、搭乗者（例えば、運転者）の特徴を分かりやすく（例えば、大きく）表示するようにしてもよい。搭乗者（例えば、運転者）の特徴としては、例えば、顔、服装、バイク（色、車種、改造など）などがある。顔認識や物体認識の技術を用いて、これらの特徴を画像から認識し、その認識した部分を画像から切り出して、切り出した画像を、二輪車乗車数判定装置２の判定結果とは別に大きく表示する（例えば、運転者の顔を大きく表示する）。このように表示することにより、搭乗者（例えば、運転者）の特徴を、把握することができるようになる。
【００５４】
更に、人物照合システムや、物体照合システムと組み合わせ、上述した認識した特徴（例えば、顔、服装、バイクの色、車種、改造など）を、人物照合システムの情報や、物体照合システムの情報と照合し、照合結果を表示するようにしても良い。照合結果としては、例えば、前科情報、服装のメーカー、バイク車種・改造内容などがある。このように構成することにより、犯罪の防止や摘発にも利用することができる。
【００５５】
尚、上述した実施の形態では、二輪車乗車数判定装置２をハードウェアで構成したが、コンピュータプログラムにより実現することも可能である。この場合、プログラムメモリに格納されているプログラムで動作するプロセッサによって、上述した実施の形態と同様の機能、動作を実現させる。また、上述した実施の形態の一部の機能のみをコンピュータプログラムにより実現することも可能である。
【００５６】
また、上述した実施の形態では判定対象を二輪車として説明したが、人物の頭部が検出できれば、二輪車に限定されず、当然ながら一輪車や三輪車、その他のものにも本発明は適用可能である。
【００５７】
また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００５８】
（付記１）  所定の位置に設置され、道路を走行する二輪車を撮影する撮影手段と、
前記撮影手段の撮影画像を処理し、前記道路を走行している二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出し、前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、前記コブ形状に基づいて前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する二輪車乗車数判定手段と
を有する二輪車乗車数判定システム。
【００５９】
（付記２）  前記二輪車乗車数判定手段は、前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状の数に基づいて、前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する
付記１に記載の二輪車乗車数判定システム。
【００６０】
（付記３）  前記二輪車乗車数判定手段は、前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状の数に基づいて、前記二輪車に乗車している人数を判定する
付記１又は付記２に記載の二輪車乗車数判定システム。
【００６１】
（付記４）  前記二輪車乗車数判定手段は、前記上部位置の輪郭形状の谷部の形状から、人の頭部に対応するコブ形状を検出する
付記１から付記３のいずれかに記載の二輪車乗車数判定システム。
【００６２】
（付記５）  前記二輪車乗車数判定手段は、前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であると判定された場合に、その結果を報知する
付記１から付記４のいずれかに記載の二輪車乗車数判定システム。
【００６３】
（付記６）  前記二輪車乗車数判定手段は、前記撮影画像から前記二輪車の車体を特定し、前記車体の上部の画像のうち、横幅が前記車体の運転席付近から前記車体の最後尾、縦幅が前記車体の高さと同じ高さとする領域から、前記上部位置の輪郭形状を抽出する
付記１から付記５のいずれかに記載の二輪車乗車数判定システム。
【００６４】
（付記７）  前記撮影手段は、道路の進行方向と撮影方向とが成す角が６０度から９０度の範囲となる位置に設置される
付記１から付記６のいずれかに記載の二輪車乗車数判定システム。
【００６５】
（付記８）  前記撮影手段は、道路面に対する撮影方向の俯角が１０〜３０度の範囲で撮影された撮影画像である
付記１から付記７のいずれかに記載の二輪車乗車数判定システム。
【００６６】
（付記９）  道路を撮影している撮影装置の撮影画像を処理し、前記道路を走行している二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出し、
前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、前記コブ形状に基づいて前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する
二輪車乗車数判定方法。
【００６７】
（付記１０）  前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状の数に基づいて、前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する
付記９に記載の二輪車乗車数判定方法。
【００６８】
（付記１１）  前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状の数に基づいて、前記二輪車に乗車している人数を判定する
付記９又は付記１０に記載の二輪車乗車数判定方法。
【００６９】
（付記１２）  前記上部位置の輪郭形状の谷部の形状から、人の頭部に対応するコブ形状を検出する
付記９から付記１１のいずれかに記載の二輪車乗車数判定方法。
【００７０】
（付記１３）  前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であると判定された場合に、その結果を報知する
付記９から付記１２のいずれかに記載の二輪車乗車数判定方法。
【００７１】
（付記１４）  前記上部位置の輪郭形状は、前記撮影画像から前記二輪車の車体を特定し、前記車体の上部の画像のうち、横幅が前記車体の運転席付近から前記車体の最後尾、縦幅が前記車体の高さと同じ高さとする領域から抽出された輪郭形状である
付記９から付記１３のいずれかに記載の二輪車乗車数判定方法。
【００７２】
（付記１５）  前記撮影画像は、道路の進行方向と撮影方向とが成す角が６０度から９０度の範囲で撮影された画像である
付記９から付記１４のいずれかに記載の二輪車乗車数判定方法。
【００７３】
（付記１６）  前記撮影画像は、道路面に対する撮影方向の俯角が１０〜３０度の範囲で撮影された撮影画像である
付記９から付記１５のいずれかに記載の二輪車乗車数判定方法。
【００７４】
（付記１７）  道路を撮影している撮影装置の撮影画像を処理し、前記道路を走行している二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出し、前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、前記コブ形状に基づいて前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する二輪車乗車数判定手段
を有する二輪車乗車数判定装置。
【００７５】
（付記１８）  道路を撮影している撮影装置の撮影画像を処理し、前記道路を走行している二輪車の上部位置の輪郭形状を抽出する処理と、
前記二輪車の上部位置の輪郭形状から、前記二輪車に乗車している人の頭部に対応するコブ形状を検出し、前記コブ形状に基づいて前記二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する処理と
をコンピュータに実行させるプログラム。
【００７６】
以上好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することができる。
【００７７】
本出願は、２０１３年１１月２０日に出願された日本出願特願２０１３−２３９５９７号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００７８】
１      撮影装置
２      二輪車乗車数判定装置
２１    移動体検出部
２２    カテゴリ分類部
２３    車体位置検出部
２４    二輪車乗車数判定部
２５    カテゴリ判定辞書
２６    車体検出辞書
２７    二輪車乗車数判定辞書
【図１】
2015076151.tif 000003
【図４】
2015076151.tif 000004
【図２】
2015076151.tif 000005
【図３】
2015076151.tif 000006
【図５】
2015076151.tif 000007
【図６】
2015076151.tif 000008
【図７】
2015076151.tif 000009
【図８】
2015076151.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成28年5月17日(2016.5.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３９】
車体位置検出部２３は、カテゴリ分類部２２から出力される移動体の全体画像から、車体検出辞書２６を用いて二輪車の車体部に対応する範囲を特定する。この範囲の特定は、例えば、二輪車の車輪間の距離から特定することができる。例えば、図７に示される二輪車（バイク）の全体画像の例（真横から撮影した画像）では、二輪車の前輪の横の先端と後輪の横の後端とを結ぶ長さを横幅とし、車輪の縦方向の長さを縦幅とする範囲を車体部の範囲（車体フレーム）として特定する。また、図８に示される二輪車（バイク）の全体画像の例（斜め前方から撮影した画像）では、二輪車の前輪の横先端と後輪の横後端とを結ぶ長さを横幅とし、二輪車の前輪、後輪の接地側の先端と上側先端との間の幅よりも若干大きい範囲を車体部の範囲（車体フレーム）として特定する。尚、特定に必要な二輪車の車輪形状や車輪間の距離等は、予め学習しておき、そのデータを車体検出辞書２６としてデータベース化しておく。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４４】
二輪車乗車数判定部２４は、抽出した輪郭から、乗車している者の頭部と推定されるコブ形状を検出する。検出方法としては、人間の頭部は該球体であり、ヘルメットを被っていたとしてもそのコブの輪郭はある程度円弧状になる特質等、人間の頭部の特徴を持つコブ形状を予め学習しておき、二輪車乗車数判定辞書２７に登録しておく。また、抽出した輪郭形状の谷部の形状から、人の頭部に対応するコブ形状を特定することも可能である。この場合、人間の頭部と頭部とからなるコブ間の谷部の形状の特徴を学習しておき、二輪車乗車数判定辞書２７に登録しておく。また、二輪車に多数搭乗者している場合に特有のコブ形状の連なりを学習しておき、二輪車乗車数判定辞書２７に登録しておく。そして、二輪車乗車数判定辞書２７を用いて、乗車状況フレーム中の人の頭部に対応するコブ形状を検出し、コブ形状に基づいて二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上であるかを判定する。尚、二輪車に乗車している人数が少なくとも二人以上である場合などは、その結果を出力、又は、アラーム等で警告しても良い。
【国際調査報告】
2015076151.tif 000011
2015076151.tif 000012