(57)【要約】  【課題】基準点の事前測量を必要とせず、学習により、カメラパラメータを正確に算出して、カメラの校正ができる。  【解決手段】人の身長の平均値を登録しておき、カメラの画面に写った１又は複数の歩行者を特定し、画面中の、歩行者の着地部及び頭部の座標データを複数収集し、前記座標データを、歩行者の身長Ｗと、カメラのピッチ角θと、カメラのレンズの焦点距離ｆと、カメラの高さとを含む関係式に代入して統計的処理を行うことにより歩行者の身長Ｗの平均値を含む式を求める。このようにして求められた歩行者の身長Ｗの平均値を、前記登録された人の身長の平均値に置き換えることにより、カメラのピッチ角θ、カメラのレンズの焦点距離ｆ、又はカメラの高さの中から選ばれるいずれか１つ以上のパラメータを算出する。【選択図】        図１
2005233846.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地面の上方に設置されたカメラの位置と姿勢のパラメータを自動的に算出する方法であって、
人の身長の統計的特性値を登録しておき、
カメラで地面を含む領域を撮影し、
撮影したカメラの画面に写った１又は複数の歩行者を特定し、
画面中の、歩行者の着地部及び頭部の座標データを複数収集し、
前記座標データを、歩行者の身長Ｗと、カメラの姿勢角と、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率と、カメラの位置とを含む関係式に代入して統計的処理を行うことにより歩行者の身長Ｗの統計的特性値を含む式を求め、
このようにして求められた歩行者の身長Ｗの統計的特性値を、前記登録された人の身長の統計的特性値に置き換えることにより、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率と、カメラの姿勢角と、カメラの位置との関係を得、
この関係に基づいて、カメラの姿勢角、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率、又はカメラの位置の中から選ばれるいずれか１つ以上の値を算出することを特徴とするカメラパラメータの自動算出方法。
【請求項２】
前記統計的特性値は、平均値又は中央値である請求項１記載のカメラパラメータの自動算出方法。
【請求項３】
前記カメラの姿勢角はピッチ角θであり、カメラの位置はカメラの地面からの高さ"−Ｚ"である請求項１記載のカメラパラメータの自動算出方法。
【請求項４】
前記歩行者の身長Ｗと、ピッチ角θと、カメラのレンズの焦点距離ｆと、カメラの地面からの高さ"−Ｚ"とを含む関係式は、次の２つの関係式である請求項３記載のカメラパラメータの自動算出方法及び装置。
tan θ＝ｆ（ｘ1−ｘ0）／（ｘ1ｙ0−ｘ0ｙ1）
Ｗ＝ｆ（ｘ0−ｘ1）Ｚ  ／｛ｘ1sin θ（ｙ0cos θ＋ｆsin θ）｝
（ｘ0，ｙ0は着地部の座標、ｘ1,ｙ1は頭部の座標である）
【請求項５】
地面の上方に設置されたカメラの位置と姿勢のパラメータを自動的に算出する方法であって、
人の歩行時の振り幅の統計的特性値を登録しておき、
カメラで地面を含む領域を撮影し、
撮影したカメラの画面に写った１又は複数の歩行者を特定し、
画面中の、歩行者の着地部の座標データを複数収集し、
前記座標データを、歩行者の歩行時の振り幅と、カメラの姿勢角と、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率と、カメラの位置とを含む関係式に代入して統計的処理を行うことにより歩行者の歩行時の振り幅の統計的特性値を含む式を求め、
このようにして求められた歩行者の歩行時の振り幅の統計的特性値を、前記登録された人の歩行時の振り幅の統計的特性値に置き換えることにより、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率と、カメラの姿勢角と、カメラの位置との関係を得、
この関係に基づいて、カメラの姿勢角、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率、又はカメラの位置の中から選ばれるいずれか１つ以上の値を算出することを特徴とするカメラパラメータの自動算出方法。
【請求項６】
前記統計的特性値は、平均値又は中央値である請求項５記載のカメラパラメータの自動算出方法。
【請求項７】
前記歩行者の歩行時の振り幅は、歩幅Ｄである請求項５記載のカメラパラメータの自動算出方法。
【請求項８】
前記カメラの姿勢角はピッチ角θであり、カメラの位置はカメラの地面からの高さ"−Ｚ"である請求項５記載のカメラパラメータの自動算出方法。
【請求項９】
前記歩行者の歩幅Ｄと、ピッチ角θと、カメラのレンズの焦点距離ｆと、カメラの地面からの高さ"−Ｚ"とを含む関係式は、次の２つの関係式である請求項８記載のカメラパラメータの自動算出方法及び装置。
tan θ＝ｆ（ｘ1−ｘ0）／（ｘ1ｙ0−ｘ0ｙ1）
Ｄ＝Ｌ／ｎ
＝√｛（Ｘ−Ｙ）2＋（Ｘ″−Ｙ″）2｝／ｎ
＝Ｚ・√｛（ｘ／（ｙcosθ＋ｆsinθ）
＋（ｙsinθ-ｆcosθ）／（ｙcosθ＋ｆsinθ））2
＋（ｘ″／（ｙ″cosθ＋ｆsinθ）＋（ｙ″sinθ-ｆcosθ）／（ｙ″cosθ＋ｆsinθ））2｝／ｎ
（ｘ0，ｙ0は着地部の座標、ｘ1,ｙ1は頭部の座標、ｘ，ｙは歩行の最初の着地部の座標、ｘ″，ｙ″は距離Ｌだけ歩行した後の着地部の座標、ｎは距離Ｌだけ歩行した歩数である）
【請求項１０】
前記歩行者の歩行時の振り幅は、手の振り幅である請求項５記載のカメラパラメータの自動算出方法。
【請求項１１】
地面の上方に設置されたカメラの位置と姿勢のパラメータを自動的に算出する方法であって、
人の身長及び歩行時の振り幅を変数とする関数の統計的特性値を登録しておき、
カメラで地面を含む領域を撮影し、
撮影したカメラの画面に写った１又は複数の歩行者を特定し、
画面中の、歩行者の着地部及び頭部の座標データを複数収集し、
前記座標データを、歩行者の身長及び歩行時の振り幅を変数とする関数と、カメラの姿勢角と、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率と、カメラの位置とを含む関係式に代入して統計的処理を行うことにより歩行者の身長と歩行時の振り幅を変数とする関数値の統計的特性値を含む式を求め、
このようにして求められた歩行者の身長と歩行時の振り幅を変数とする関数の統計的特性値を、前記登録された人の身長と歩行時の振り幅を変数とする関数の統計的特性値に置き換えることにより、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率と、カメラの姿勢角と、カメラの位置との関係を得、
この関係に基づいて、カメラの姿勢角、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率、又はカメラの位置の中から選ばれるいずれか１つ以上の値を算出することを特徴とするカメラパラメータの自動算出方法。
【請求項１２】
前記統計的特性値は、平均値又は中央値である請求項１１記載のカメラパラメータの自動算出方法。
【請求項１３】
前記人の身長と歩行時の振り幅を変数とする関数は、人の身長に対する歩幅の比又はその逆比である請求項１１記載のカメラパラメータの自動算出方法。
【請求項１４】
前記歩行者の歩行時の振り幅は、歩幅である請求項１１記載のカメラパラメータの自動算出方法。
【請求項１５】
前記歩行者の歩行時の振り幅は、手の振り幅である請求項１１記載のカメラパラメータの自動算出方法。
【請求項１６】
地面の上方に設置されたカメラの位置と姿勢のパラメータを自動的に算出する装置であって、
前記カメラと、
撮影したカメラの画面に写った画像データを解析するコンピュータとを備え、
前記コンピューは、請求項１から請求項１３までのいずれかのカメラパラメータの自動算出方法を実施することを特徴とするカメラパラメータの自動算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラの位置と姿勢のパラメータを自動的に算出する方法及び装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
空中に設置したカメラで道路などの地面を撮像し、その画面を処理することにより、走行車両の速度や交通量、歩行者の大きさ・形状、挙動、密度などを算出し、交通制御、交通情報提供、交通計画に役立つ情報を得ることが行われている。
また住宅の屋外、駐車場、店の内部、学校や駅の構内、地下道等に監視カメラを設置して、挙動不審の歩行者や顧客を検知し、犯罪の未然防止や、犯人逮捕の証拠等に利用されたり、家の戸口にカメラを設置して、訪問客の顔の認識を行い、訪問客を同定することに利用されたりしている。
【０００３】
これらの走行車両の速度や交通量、歩行者の大きさ・形状、挙動、密度などを精度よく算出するには、カメラの姿勢や位置などの経年変化するパラメータを、常に正確に算出しておく必要がある。
従来、撮像の対象物の中に位置が正確に判明している基準点が存在する場合に、その基準点の撮像画面を基にして、カメラのパラメータを推定する方法が開示されている。
【特許文献１】特開2003-156317号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、前記のカメラパラメータの推定方法では、基準の位置をあらかじめ測量しておく必要がある。この測量のために現場での調査、調整が必要であり、人手と時間がかかる。また、交通を一時止めるなどの対応も必要になることがある。また防犯などの目的では、設置カメラのパラメータを、利用者に計測・設定してもらうことは現実的ではない。
そこで、本発明は、事前の測量を必要とせず、学習により、カメラパラメータを正確に算出してカメラの校正ができるカメラパラメータの自動算出方法及び装置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】
【０００５】
本発明のカメラパラメータの自動算出方法は、人の身長の統計的特性値を登録しておき、カメラで地面を含む領域を撮影し、撮影したカメラの画面に写った１又は複数の歩行者を特定し、画面中の、歩行者の着地部及び頭部の座標データを複数収集し、前記座標データを、歩行者の身長Ｗと、カメラの姿勢角と、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率と、カメラの位置とを含む関係式に代入して統計的処理を行うことにより歩行者の身長Ｗの統計的特性値を含む式を求め、このようにして求められた歩行者の身長Ｗの統計的特性値を、前記登録された人の身長の統計的特性値に置き換えることにより、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率と、カメラの姿勢角と、カメラの位置との関係を得、この関係に基づいて、カメラの姿勢角、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率、又はカメラの位置の中から選ばれるいずれか１つ以上の値を算出する方法である（請求項１）。
【０００６】
前記の方法によれば、撮影したカメラの画面に写った１又は複数の歩行者の着地部及び頭部の座標データを収集し、歩行者の身長Ｗを、着地部及び頭部の座標データと、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率と、カメラの姿勢角と、カメラの位置との関係式で表す。歩行者の着地部及び頭部の座標データは複数収集されるので、この関係式は複数得られる。
【０００７】
そして、統計的処理をすることにより、歩行者の身長Ｗの統計的特性値を含む式を１つ求めることができる。この歩行者の身長Ｗの統計的特性値に、登録された人の身長の統計的特性値を代入する。この処理は、多数の歩行者の身長の統計的特性値をとれば、所定値に収束するという前提に基づく。
これによりカメラのレンズの焦点距離若しくは倍率と、カメラの姿勢角と、カメラの位置との関係が得られるので、その方程式を解くことによって、カメラの姿勢角、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率、又はカメラの位置の中から選ばれるいずれか１つ又はそれ以上の値を算出することができる。
【０００８】
時間が経過するほど撮影される歩行者の数が増えるので、身長データの収集数が増える。したがって、時間が経過するほどパラメータの推定精度が向上するという学習効果が期待できる。
この方法によれば、基準位置をあらかじめ測量しておく必要はなく、カメラの運用中に、位置や姿勢のパラメータを自動的に算出し、カメラの位置や姿勢を自動的に校正することができる。
【０００９】
前記統計的特性値は、限定されないが、例えば平均値や中央値である（請求項２）。
前記カメラの姿勢角は例えばピッチ角θであり、カメラの位置は例えばカメラの地面からの高さ"−Ｚ"である（請求項３）。
また、本発明のカメラパラメータの自動算出方法は、人の歩行時の振り幅の統計的特性値を登録しておき、画面中の歩行者の着地部の座標データを複数収集して、統計的処理を行って、歩行者の振り幅の統計的特性値を含む式を求める。この歩行者の振り幅の統計的特性値に、登録された人の振り幅の統計的特性値を代入する。これによりカメラのレンズの焦点距離若しくは倍率と、カメラの姿勢角と、カメラの位置との関係が得られるので、その方程式を解くことによって、カメラの姿勢角、カメラのレンズの焦点距離若しくは倍率、又はカメラの位置の中から選ばれるいずれか１つ又はそれ以上の値を算出することができる（請求項５）。
【００１０】
この処理は、歩行者の身長という垂直方向の情報に代えて、歩行者の振り幅という水平方向に情報を採用したものであり、基本的な考え方は、前述した方法と同じである。
前記歩行者の振り幅は、具体的には、歩行者の歩幅や、手の振り幅をあげることができる（請求項７，請求項１０）。
また、本発明のカメラパラメータの自動算出方法は、歩行者の身長及び歩行時の振り幅という２つの変数を同時に採用してもよい（請求項１１）。すなわち、歩行者の身長及び歩行時の振り幅を変数とする関数を作り、その関数値の統計的特性値を登録しておき、カメラの複数画面から計測されたその関数値の計測値を、前記登録された関数値の統計的特性値に置き換えることにより、カメラレンズの焦点距離若しくは倍率と、カメラの位置と姿勢のパラメータを算出することができる。
【００１１】
前記人の身長と歩行時の振り幅を変数とする関数は、例えば人の身長に対する歩幅の比又はその逆比である（請求項１３）。
また、本発明のカメラパラメータの自動算出装置は、カメラと、前述したカメラパラメータの自動算出方法を実施するためのコンピューとを備えるものである。
【発明の効果】
【００１２】
このように、人の身長や歩幅などの統計的性質は普遍的であるため、これを登録し、カメラ画面上の計測値がこの登録値に近付くように、学習する。これにより、カメラの位置と姿勢のパラメータを精度よく推定できる。しかも、身長や歩幅などの計測データが増えるほど、推定の精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態を、添付図面を参照しながら詳細に説明する。
以下に説明するカメラパラメータの自動算出方法は、地面の上方に道路を向くように設置されたカメラと、カメラの画面に写った画像データを解析するコンピュータとによって実施される。このコンピュータの記憶装置の中には、以下詳説するカメラパラメータの自動算出方法を実行するためのプログラムがインストールされているとともに、人の身長、歩幅、手の振れ幅などの全国平均値や全国中央値がデータとして登録されている。
【００１４】
図１は、カメラパラメータの自動算出方法の説明に用いる座表系の定義図である。道路（背景）の座表系を（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表し、カメラの座表系を（Ｘ′，Ｙ′，Ｚ′）で表し、カメラの画面を（ｘ，ｙ）で表している。カメラ座表系の原点はカメラのレンズ中心とする。道路座標系は、原点をカメラのレンズ中心とし、道路面上の方向をＹ軸（カメラの前方向を正）、これと垂直な道路面上の方向をＸ軸（右方向を正）、路面と垂直な方向をＺ軸（上方を正）にとる。また、カメラ座標系は、カメラの中心線をＹ′軸、これに垂直な平面上のカメラの右方向をＸ′軸、カメラの上方向をＺ′軸とする。さらにカメラ座標軸の道路座標軸に対する回転角を、それぞれθ（ピッチ角）、φ（ロール角）、ψ（ヨー角）とし、全て右ねじの進む方向を正（θ：水平面より上向きが正、φ：右回りが正，ψ：左回りが正）とする。このときカメラ座標系の変換式は、次の行列式で表現できる。
【００１５】
【数１】
2005233846.tif 000003
【００１６】
【数２】
2005233846.tif 000004
【００１７】
このとき、背景の道路座標系の点は、カメラの画面上の点（ｘ，ｙ）に、次のように変換される。ｆはレンズの焦点距離である。
ｘ＝ｆＸ′／Ｙ′
y＝ｆＺ′／Ｙ′
次に、上の(1),(2)式で、撮像背景には、道路、平地など平坦な平面があるものとする。この背景には、必ずしも道路の白線のような汎用的な方位基準があるとは限らないため、カメラの中心線を基準として、ψ（ヨー角）を０としても一般性を失わない。
【００１８】
φ（ロール角）については、φ＝０の場合について論じる。φ＝０でない場合は、複数の歩行者が地面に対して垂直に歩行するとすれば、カメラ画面上の頭部と着地部を結ぶ直線は、画面の歩行者について平均すれば画面に対して垂直になるはずであり、これを利用して、事前にロール角を推定しておくことができる。
ψ＝０，φ＝０とおくと、座標変換式は、次のようになる。
【００１９】
【数３】
2005233846.tif 000005
【００２０】
【数４】
2005233846.tif 000006
【００２１】
画像センサで歩行者を算出したとき、その足の着地部と頭部に注目する。
ここで、着地部とは、図２（ａ）に示す頭部又は股部を通る垂直線と道路との交点、図２（ｂ）に示す身体の中心線と道路との交点、又は図２（ｃ）に示す左右の足の着地部の平均位置のいずれかと定義をする。しかし、これらの定義がすべてではなく、これ以外の定義をしてもよい。
【００２２】
着地部のカメラ画面上の座標を（ｘ0，ｙ0）とする。着地部の画像変換式は、
【００２３】
【数５】
2005233846.tif 000007
【００２４】
のようになる。
頭部のカメラ画面上の座標を（ｘ1，ｙ1）とする。歩行者の身長をＷとする。歩行者は道路平面に対して垂直に歩行すると考えられるので、道路の座標系において、ＺをＺ＋Ｗとおくことができる。ＸやＹはそのままである。頭部の画像変換式は、
【００２５】
【数６】
2005233846.tif 000008
【００２６】
のようになる。
前記(5)式からＸ，ＹをＺで表すと、次の(7)式が得られる。
【００２７】
【数７】
2005233846.tif 000009
【００２８】
この(7)式を(6)式に代入すると、身長Ｗについての次の(8)式が得られる。
【００２９】
【数８】
2005233846.tif 000010
【００３０】
一方、前記(5)(6)式は、次のように変形できる。
【００３１】
【数９】
2005233846.tif 000011
【００３２】
(9)式で、（Ｘ，Ｙ，Ｚ，Ｗ）＝０以外の解があることは自明であるため、(9)式の左辺の行列式は０である必要がある。この条件から、次の(10)式が得られる。
【００３３】
【数１０】
2005233846.tif 000012
【００３４】
以下、カメラの焦点距離ｆは分かっているものとする（焦点距離ｆが不明な場合は後述する）。歩行者の複数のデータを収集して、ピッチ角θを得る方法を説明する。
歩行者の複数の画面上のデータ（ｘ0，ｙ0），（ｘ1，ｙ1）を(10)式に代入して、平均をとると(11)式が得られる。ここでＥ｛・｝は、平均操作を表す。
【００３５】
【数１１】
2005233846.tif 000013
【００３６】
カメラの焦点距離は分かっているので、(11)式からピッチ角θを求めることができる。
道路面を基準としたカメラの高さ"−Ｚ"（Ｚに負符号をつけたもの）は、人の身長の統計的特性値を利用して求める方法と、人の歩行パターンの統計的特性値を利用して求める方法と、その両方を利用する方法がある。
Ａ．人の身長の統計的特性値を利用する方法
人の身長Ｗの統計的特性値、例えば平均値が分かっている場合は、歩行者の複数の画面上のデータ（ｘ0，ｙ0），（ｘ1，ｙ1）を(8)式に代入して平均をとると、次の(12)式が得られる。
【００３７】
【数１２】
2005233846.tif 000014
【００３８】
この(12)式で、左辺はデータを収集するにつれて、コンピュータの記憶装置の中に登録された平均値に限りなく近づく。(12)式の右辺のＥ｛・｝は画面上のデータ（ｘ0，ｙ0），（ｘ1，ｙ1）を用いて計算により求められるから、これで道路から見たカメラの高さ"−Ｚ"が算出できる。
人の身長の平均値でなく、中央値が分かっている場合は、(12)式の平均操作に代えて、中央値操作Ｍ｛・｝を行って、次の(13)式が得られる。
【００３９】
【数１３】
2005233846.tif 000015
【００４０】
この(13)式で、右辺はデータを収集するにつれて、コンピュータの記憶装置の中に登録された中央値に限りなく近づくので、これでカメラの高さ"−Ｚ"が算出できる。
なお、前述の計算例では、歩行者の複数の画面上のデータ（ｘ0，ｙ0），（ｘ1，ｙ1）を(10)式に代入して平均操作をしてピッチ角θを求め、それからカメラの高さ"−Ｚ"を算出していたが、(10)式からsin θ，cos θを(14)式のように表し、
【００４１】
【数１４】
2005233846.tif 000016
【００４２】
これを(12)式に代入して、Ｗをｆ，ｘ，ｙとＺの式で表してから平均操作して、ピッチ角θを求める前にカメラの高さ"−Ｚ"を算出してもよい。
以上に説明した手順をフローチャートで流れを追って説明すれば、図３のようになる。まず、人の身長の平均値、中央値等を登録する（ステップＳ１）。一定時間ごとの画像処理のタイミングになればカメラの画像データを入力し（ステップＳ２，Ｓ３）、複数の前後の画像データから背景差分法、時間差分法等を用いて可動部分を探索する（ステップＳ４）。
【００４３】
ここで、歩行者の判断方法を簡単に説明する。まず画面上に写った物体のパターンの特徴を抽出する。例えば横幅が細くて縦長である、手足の定期的な振りがある、などの特徴があれば歩行者らしいと判断する。連続する複数の画面で、その歩行者らしいものを追跡し、移動速度を求める。移動速度が歩行程度の速度であれば、歩行者と判断する。
可動部分があり、それが歩行者であると判断できれば（ステップＳ５，Ｓ６）、歩行者の着地部（ｘ0，ｙ0）と頭部（ｘ1，ｙ1）の撮像位置の座標を算出し、記録する（ステップＳ７）。記録データが一定数以上集まるまで、前記処理を繰り返す（ステップＳ８）。
【００４４】
カメラの位置と姿勢のパラメータの算出処理周期に入れば（ステップＳ９）、前記(11)式を使って記録データに基づいてピッチ角θを算出する（ステップＳ１０）。
さらに、前記(12)(13)式を使って、記録データと人の身長の平均値Ｅ（Ｗ）又は中央値Ｍ（Ｗ）とを使ってカメラの高さ"−Ｚ"を算出する。
以上は、カメラの焦点距離ｆが分かっている場合に、カメラの高さ"−Ｚ"とピッチ角θを算出した例であるが、カメラの焦点距離ｆが分からず、カメラの高さ"−Ｚ"のみ分かっている場合、あるいはピッチ角θのみ分かっている場合も、前述と同様にして、(8)式と(10)式とから、他のパラメータを求めることができる。これは、(8)式と(10)式がｆ，θ，Ｚを未知数とする連立方程式であり、そのうち１つが分かれば他の２つは式を解くことによって求まるからである。
【００４５】
具体的に言えば、カメラの高さ"−Ｚ"のみ分かっている場合、には、人の身長の統計的特性値を用いて、カメラの焦点距離ｆとピッチ角θを求めることができる。ピッチ角θのみ分かっている場合には、人の身長の統計的特性値を用いて、カメラの焦点距離ｆとカメラの高さ"−Ｚ"を求めることができる。
Ｂ．人の歩行パターンの統計的特性値を利用する方法
人の歩行パターンとして歩幅を利用する方法を説明する。同一の歩行者がまっすぐにｎ歩（片足の歩幅で一歩とする）歩行した時の着地部の最初の位置（Ｘ，Ｙ）と最後の位置（Ｘ″，Ｙ″）を考える。ここで、同一歩行者の歩数ｎを数える方法は、手足の振りを自動的に計測し、手を何回振ったか、足を何回地に付けたかを自動的に計測する。また、歩行開始時の画面から歩行終了時の画面までを見て人間が数える方法もある。
【００４６】
カメラ画面上のそれぞれの座標を（ｘ，ｙ），（ｘ″，ｙ″）とすると、(7)式から次の(15)式が得られる。
【００４７】
【数１５】
2005233846.tif 000017
【００４８】
走行距離Ｌは次式のようになる。
Ｌ＝√｛（Ｘ−Ｙ）2＋（Ｘ″−Ｙ″）2｝  (16)
その人の歩幅をＤとすると、
Ｄ＝Ｌ／ｎ＝√｛（Ｘ−Ｙ）2＋（Ｘ″−Ｙ″）2｝／ｎ
＝Ｚ・√｛（Ｘ／Ｚ−Ｙ／Ｚ）2＋（Ｘ″／Ｚ−Ｙ″／Ｚ）2｝／ｎ
この式のＸ／Ｚ，Ｙ／Ｚ， Ｘ″／Ｚ， Ｙ″／Ｚに、前記(15)式を代入すると、Ｄを、ｘ，ｙ，ｘ″，ｙ″と、ｆと、θと、Ｚとの関数で表すことができる。
【００４９】
Ｄ＝Ｌ／ｎ＝√｛（Ｘ−Ｙ）2＋（Ｘ″−Ｙ″）2｝／ｎ
＝Ｚ・√｛（ｘ／（ｙcosθ＋ｆsinθ）＋（ｙsinθ-ｆcosθ）
／（ｙcosθ＋ｆsinθ））2＋（ｘ″／（ｙ″cosθ＋ｆsinθ）＋（ｙ″sinθ-ｆcosθ）／（ｙ″cosθ＋ｆsinθ））2｝／ｎ        (17)
このようなデータを多く集めて平均操作すると、次式が得られる。
【００５０】
Ｅ（Ｄ）＝Ｚ・Ｅ［√｛（ｘ／（ｙcosθ＋ｆsinθ）＋（ｙsinθ-ｆcosθ）／（ｙcosθ＋ｆsinθ））2＋（ｘ″／（ｙ″cosθ＋ｆsinθ）＋（ｙ″sinθ-ｆcosθ）／（ｙ″cosθ＋ｆsinθ））2｝／ｎ］           (18)
人の歩幅の統計的特性値、例えば平均値が分かっていると、(18)式の右辺は、データを収集するにつれてこの値に限りなく近づく。右辺の未知数はＺだけなので、(18)式によりカメラの高さ"−Ｚ"が算出できる。人の歩幅の平均値でなく中央値を用いても同様である。
【００５１】
以上に説明した手順をフローチャートで流れを追って説明すれば、図４のようになる。まず人の歩幅の平均値、中央値等を登録する（ステップＴ１）。ステップＴ２からステップＴ６までは、図３のフローチャートのＳ２からＳ６と同じである。ステップＴ７において、歩行者の着地部（ｘ0，ｙ0）と頭部（ｘ1，ｙ1）の撮像位置の座標と、同一歩行者の歩数を算出し、記録する。記録データが一定数以上集まり（ステップＴ８）、かつカメラパラメータ算出周期に入れば（ステップＴ９）、前記(11)式を使って記録データからピッチ角θを算出する（ステップＴ１０）。
【００５２】
さらに、記録データから、直進歩行している同一歩行者のデータを抽出する（ステップＴ１１）。最初と最後の着地部の、カメラ画面上の撮像位置座標（ｘ，ｙ),(ｘ″，ｙ″）と、歩数ｎを参照する。そして、(18)式を用いて、カメラの高さ"−Ｚ"を算出する。
Ｃ．人の身長と歩行パターンの統計的特性値を利用する方法
歩行者の最初の位置（Ｘ，Ｙ）における頭部のカメラ画面上の座標を（ｘ1，ｙ1）とし、(17)式を(8)式で割ると、次の(19)式が得られる（ただしｙ0をｙとおいている）。
【００５３】
【数１６】
2005233846.tif 000018
【００５４】
この(19)式の左辺Ｄ／Ｗは、人の身長に対する歩幅であり、その統計的特性値として平均値を使用している。(11)式からsin θ,cos θをｆで表し、(19)式に代入すると、未知数は焦点距離ｆだけになる。したがって、焦点距離ｆを求めることができる。さらに、(11)式からピッチ角θを算出でき、(12),(13),(18)式などからカメラの高さ"−Ｚ"が算出できる。
【００５５】
以上に説明した手順をフローチャートでまとめて説明すれば、図５のようになる。ステップＵ１からステップＵ９までは、図３のフローチャートのＴ１からＴ９と同じである。ステップＵ１０において、直進歩行している同一歩行者のデータを抽出する。最初と最後の着地部と頭部の、カメラ画面上の撮像位置座標と、歩数ｎを参照する（ステップＵ１１）。そして、(19)式を用いて、カメラの焦点距離ｆを算出し（ステップＵ１２）、(11)式を用いてピッチ角θを算出し（ステップＵ１３）、(12),(13)又は(18)式からカメラの高さ"−Ｚ"を算出する（ステップＵ１４）。
【００５６】
なお、カメラの焦点距離ｆが分かっていない場合の他の方法として、(11)式のｆ，θの関係、(12)式若しくは(13)式のｆ，θ，Ｚの関係、又は(18)式のｆ，θ，Ｚの関係から、カメラの高さ"−Ｚ"が算出できる。すなわち、(11)式からｆ又はθを(12)式若しくは(13)式に代入し、(12)式若しくは(13)式をｆとＺとの関係式とし、数値計算でｆとＺを算出することができる。
【００５７】
以上の処理で採用した統計的特性値は、交差点など、一般的な場所では、歩行者の特性として全平均的な特性でよいが、学校の構内、会社内など、カメラに写る人が世の中全体の集団と比べて偏っている場合がある。これに対応するため、例えば、年齢別の統計特性を調査しておき、利用される場所の集団により、これらの年齢別の統計特性を統計加算して用いる方法がある。例えば、高校の構内であれば、１５歳から１７歳の年齢の統計特性を統計加算したものを利用すればよい。もちろん、構内には父兄や子供なども入る可能性はあるが、確率は低いので統計分布に歪みを与えるほどの影響を及ぼさないので問題ない。
【００５８】
以上のフローチャートでは、カメラのパラメータを一度だけ算出するようになっているが、定期的に繰り返し算出してもよいことはもちろんである。また過去に算出した値を指数平滑して利用してもよい。さらに何回も算出しなおすことにより、カメラが何らかの理由で少し動いてカメラのパラメータが変化した場合にも対応できる。
以上で、本発明の実施の形態を説明したが、本発明の実施は、前記の形態に限定されるものではない。例えば、歩幅に代えて、歩行者の歩行時の手の振り幅を複数計測し、その統計的特性値に置き換えることにより、カメラの位置と姿勢のパラメータを算出することもできる。また、レンズの焦点距離と倍率の関係は既知であるから、焦点距離に代えて、倍率を用いてもよい。その他、本発明の範囲内で種々の変更を施すことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明のカメラパラメータの自動算出方法の説明に用いる座表系を表した図である。
【図２】着地部の説明図である。
【図３】人の身長の平均値、中央値等に基づいてカメラのパラメータを算出する方法を説明するためのフローチャートである。
【図４】人の歩幅の平均値、中央値等に基づいてカメラのパラメータを算出する方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】人の身長及び歩幅の平均値、中央値等に基づいてカメラのパラメータを算出する方法を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００６０】
Ｘ，Ｙ，Ｚ 道路の座標系
Ｘ′，Ｙ′，Ｚ′ カメラの座標系
ｘ，ｙ 画面の座標系
【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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