(57)【要約】【課題】  斜め下向きのカメラ映像を用い、かつ人が非常に多い場合でも、人の流れを示す指標である「人数」又は「移動速度」を定量的に正確に算出する。【解決手段】  演算部６は、ｎ人をランダム配置したＣＧ画像を生成し、人の擬似画像の全てに対する占有率ρを算出し、該占有率ρをキーとして、場所毎のスケールファクタ（人の高さ方向を考慮した画像位置に応じた倍率）ｒの確率分布を事前に求めておく。そして、実際の計測時には、カメラ２の画像から人の部分の占有率ρ’を算出し、上記擬似画像から得られた確率分布を用いて重み付け平均を取り、背景差分を適切に補正して人数を推定する。また、移動速度については、オプティカルフローにより得られた移動速度に上記確率分布を用いた重み付けを行って適切に補正する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影された撮影画像から実空間に存在する人物の人数又は移動速度を含む人流情報を推定する人流計測装置であって、
様々な状況における画像上の人物の占有率毎に、人物の高さ成分に基づいて画像内位置に応じて設定した拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を記憶する記憶手段と、
前記撮影画像から人物の占有率を算出する占有率算出手段と、
前記占有率算出手段により算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を前記記憶手段から読み出し、該拡大率の確率分布又は拡大率の期待値に基づいて、推定すべき人流情報に関わる、前記撮影画像の対象情報に重み付けする重み付け手段と、
前記重み付けされた撮影画像の対象情報に基づいて、前記実空間における人流情報を推定する推定手段と
を具備することを特徴とする人流計測装置。
【請求項２】
前記重み付け手段は、前記占有率算出手段により算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値に基づいて前記撮影画像の人物に対応する各画素に重み付けし、
前記推定手段は、前記重み付けされた前記撮影画像の人物に対応する各画素から前記撮影画像に対する人物の占有率を算出し、該占有率に基づいて、前記実空間における人数を推定することを特徴とする請求項１記載の人流計測装置。
【請求項３】
前記撮影画像の各画素における速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出手段を具備し、
前記重み付け手段は、前記占有率算出手段により算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値に基づいて前記撮影画像の各画素における速度ベクトルに重み付けし、
前記推定手段は、前記重み付けされた速度ベクトルを平均化することにより、前記実空間における移動速度を推定することを特徴とする請求項１記載の人流計測装置。
【請求項４】
様々な状況における画像上の人物の画像全体に対する占有率を算出する仮想人物占有率算出手段と、
前記仮想人物占有率算出手段により算出された占有率毎に、画像上の人物の高さ成分に基づいて画像内位置に応じて設定した拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を算出する拡大率情報算出手段と
を具備することを特徴とする請求項１記載の人流計測装置。
【請求項５】
様々な状況における画像上の人物の占有率毎に、人物の高さ成分に基づいて画像内位置に応じて設定した拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を記憶しておき、撮影された監視領域の撮影画像から人物の占有率を算出し、当該算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を読み出し、該拡大率の確率分布又は拡大率の期待値に基づいて、推定すべき人流情報に関わる、前記撮影画像の対象情報に重み付けし、当該重み付けされた撮影画像の対象情報に基づいて、前記実空間における人流情報を推定することを特徴とする人流計測方法。
【請求項６】
様々な状況における画像上の人物の占有率毎に、人物の高さ成分に基づいて画像内位置に応じて設定した拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を記憶するステップと、
撮影された監視領域の撮影画像から人物の占有率を算出するステップと、
前記算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を読み出すステップと、
前記読み出した拡大率の確率分布又は拡大率の期待値に基づいて、推定すべき人流情報に関わる、前記撮影画像の対象情報に重み付けするステップと、
前記重み付けされた撮影画像の対象情報に基づいて、前記実空間における人流情報を推定するステップと
をコンピュータに実行させることを特徴とする人流計測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人流計測装置、人流計測方法および人流計測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
駅や空港等の公共施設や商業施設など、人が集まる場所においては、安全管理の観点から、人の流れの状態を把握することが重要である。これらの施設には、既に大量の監視カメラが設置されていることが多く、これらを有効利用して、人の流れの状態を計測したいという要求がある。なお、人の流れの状態を示す指標としては、「人数」、「移動速度」の２つが重要となる。これらの指標をカメラ映像から計測する手段として、トラッキング（画像内のオブジェクトを検出し、追跡する処理）が考えれる。
【０００３】
ところで、通常の監視カメラは、斜め下向きに設置されているので、画像内での人と人との重畳、隠れ（オクルージョン）が頻繁に発生する。このような状況では、人数が少ない（密度が低い）場合を除き、トラッキングで正しい結果を得ることは期待できない。
【０００４】
このようにトラッキングが適用できない場合、画像内での大体の人数を計測する手法としては、背景画像との差分の大きい部分の面積を算出する方法、移動速度を計測する手法としては、オプティカルフロー（画像上の見かけの移動速度）を算出する方法などが用いられている。これらは、いずれも画像上での見え（面積、速度）である。そこで、それが実空間でどれだけの人数、速度になるのかを、監視カメラと地面との幾何学的な関係を事前に求めておき、画像上での面積や速度を実空間における面積（∝人数）や速度に変換する技術が知られている（例えば特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平８−６９５９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した従来技術では、被写体も画像中の地面（床面）に拘束されているものとして（つまり被写体の高さを考慮しないという近似で）補正を行っている。これは、画像が３次元空間を２次元に射影したものであることから奥行き情報が欠損しており、面以外の場所にある被写体の大きさや速度を決定することができないことによる。この結果、監視カメラと被写体の距離と比較して被写体の高さが大きくなるほど、上述した近似から大きくずれるようになってくる。このため、監視カメラで人込みを撮影する場合などでは、その誤差が大きくなるという問題があった。
【０００６】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、斜め下向きのカメラ映像を用い、かつ人が非常に多い場合を対象としても、人の流れを示す指標である「人数」や「移動速度」を定量的に正確に算出することができる人流計測装置、人流計測方法および人流計測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】
【０００７】
この発明は上記の課題を解決すべくなされたもので、本発明は、撮影された撮影画像から実空間に存在する人物の人数又は移動速度を含む人流情報を推定する人流計測装置であって、様々な状況における画像上の人物の占有率毎に、人物の高さ成分に基づいて画像内位置に応じて設定した拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を記憶する記憶手段と、前記撮影画像から人物の占有率を算出する占有率算出手段と、前記占有率算出手段により算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を前記記憶手段から読み出し、該拡大率の確率分布又は拡大率の期待値に基づいて、推定すべき人流情報に関わる、前記撮影画像の対象情報に重み付けする重み付け手段と、前記重み付けされた撮影画像の対象情報に基づいて、前記実空間における人流情報を推定する推定手段とを具備することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、請求項１記載の人流計測装置において、前記重み付け手段は、前記占有率算出手段により算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値に基づいて前記撮影画像の人物に対応する各画素に重み付けし、前記推定手段は、前記重み付けされた前記撮影画像の人物に対応する各画素から前記撮影画像に対する人物の占有率を算出し、該占有率に基づいて、前記実空間における人数を推定することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、請求項１記載の人流計測装置において、前記撮影画像の各画素における速度ベクトルを算出する速度ベクトル算出手段を具備し、前記重み付け手段は、前記占有率算出手段により算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値に基づいて前記撮影画像の各画素における速度ベクトルに重み付けし、前記推定手段は、前記重み付けされた速度ベクトルを平均化することにより、前記実空間における移動速度を推定することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、請求項１記載の人流計測装置において、様々な状況における画像上の人物の画像全体に対する占有率を算出する仮想人物占有率算出手段と、前記仮想人物占有率算出手段により算出された占有率毎に、画像上の人物の高さ成分に基づいて画像内位置に応じて設定した拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を算出する拡大率情報算出手段とを具備することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、様々な状況における画像上の人物の占有率毎に、人物の高さ成分に基づいて画像内位置に応じて設定した拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を記憶しておき、撮影された実空間の撮影画像から人物の占有率を算出し、当該算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を読み出し、該拡大率の確率分布又は拡大率の期待値に基づいて、推定すべき人流情報に関わる、前記撮影画像の対象情報に重み付けし、当該重み付けされた撮影画像の対象情報に基づいて、前記実空間における人流情報を推定することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、様々な状況における画像上の人物の占有率毎に、人物の高さ成分に基づいて画像内位置に応じて設定した拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を記憶するステップと、撮影された実空間の撮影画像から人物の占有率を算出するステップと、前記算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を読み出すステップと、前記読み出した拡大率の確率分布又は拡大率の期待値に基づいて、推定すべき人流情報に関わる、前記撮影画像の対象情報に重み付けするステップと、前記重み付けされた撮影画像の対象情報に基づいて、前記実空間における人流情報を推定するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
以上説明したように、本発明によれば、様々な状況における画像上の人物の占有率毎に、人物の高さ成分に基づいて画像内位置に応じて設定した拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を事前に記憶手段に記憶しておき、占有率算出手段により、前記撮像手段により撮影された監視領域の撮影画像から人物の占有率を算出し、重み付け手段により、算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を前記記憶手段から読み出し、該拡大率の確率分布又は拡大率の期待値に基づいて、推定すべき人流情報に関わる、前記撮影画像の対象情報に重み付けし、推定手段により、重み付けされた撮影画像の対象情報に基づいて、実空間における人流情報を推定する。
したがって、斜め下向きのカメラ映像を用い、かつ人が非常に多い場合を対象としても、人の流れを示す指標である「人数」又は「移動速度」を定量的に正確に算出することができるという効果が得られる。
【００１４】
また、本発明によれば、前記重み付け手段におり、前記占有率算出手段により算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値により前記撮影画像の人物に対応する各画素を重み付けし、前記推定手段により、前記重み付けされた前記撮影画像の人物に対応する各画素から前記撮影画像に対する人物の占有率を算出し、該占有率に基づいて、実空間における人数を推定する。
したがって、斜め下向きのカメラ映像を用い、かつ人が非常に多い場合を対象としても、人の流れを示す指標である「人数」又は「移動速度」を定量的に正確に算出することができるという効果が得られる。
【００１５】
また、本発明によれば、速度ベクトル算出手段により、前記撮影画像の各画素における速度ベクトルを算出し、前記重み付け手段により、前記占有率算出手段により算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値により前記撮影画像の各画素における速度ベクトルを重み付けし、前記推定手段により、前記重み付けされた速度ベクトルを平均化することにより、実空間における移動速度を推定する。
したがって、斜め下向きのカメラ映像を用い、かつ人が非常に多い場合を対象としても、人の流れを示す指標である「人数」又は「移動速度」を定量的に正確に算出することができるという効果が得られる。
【００１６】
また、本発明によれば、仮想人物占有率算出手段により、様々な状況における画像上の人物の画像全体に対する占有率を算出し、拡大率情報算出手段により、前記仮想人物占有率算出手段により算出された占有率毎に、画像上の人物の高さ成分に基づいて画像内位置に応じて設定した拡大率の、画像上の全画素における確率分布を算出する。
したがって、斜め下向きのカメラ映像を用い、かつ人が非常に多い場合を対象としても、人の流れを示す指標である「人数」又は「移動速度」を定量的に正確に算出することができるという効果が得られる。
【００１７】
また、本発明によれば、様々な状況における画像上の人物の占有率毎に、人物の高さ成分に基づいて画像内位置に応じて設定した拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を記憶しておき、撮影された実空間の撮影画像から人物の占有率を算出し、前記算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を読み出し、該拡大率の確率分布又は拡大率の期待値に基づいて、推定すべき人流情報に関わる、前記撮影画像の対象情報に重み付けし、当該重み付けされた撮影画像の対象情報に基づいて、実空間における人流情報を推定する。
したがって、斜め下向きのカメラ映像を用い、かつ人が非常に多い場合を対象としても、人の流れを示す指標である「人数」又は「移動速度」を定量的に正確に算出することができるという効果が得られる。
【００１８】
また、本発明によれば、様々な状況における画像上の人物の占有率毎に、人物の高さ成分に基づいて画像内位置に応じて設定した拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を記憶するステップと、撮影された実空間の撮影画像から人物の占有率を算出するステップと、前記算出された占有率に対応する拡大率の確率分布又は拡大率の期待値を読み出すステップと、前記読み出した拡大率の確率分布又は拡大率の期待値に基づいて、推定すべき人流情報に関わる、前記撮影画像の対象情報に重み付けするステップと、前記重み付けされた撮影画像の対象情報に基づいて、実空間における人流情報を推定するステップとをコンピュータに実行させる。
したがって、斜め下向きのカメラ映像を用い、かつ人が非常に多い場合を対象としても、人の流れを示す指標である「人数」又は「移動速度」を定量的に正確に算出することができるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。
【実施例１】
【００２０】
Ａ．実施形態の構成
以下、図面を参照して、本発明の人流計測装置の一実施形態について説明する。図１は、本実施形態の人流計測装置の略構成を示すブロック図である。図において、制御部１は、人流計測装置の各部を制御する。カメラ２は、駅や空港等の公共施設や商業施設などに、斜め下向きに設置されており、施設内を往来する人を撮影する。画像メモリ３は、カメラ２により撮影された映像を順次記録する。
【００２１】
入力部４は、カメラ２により監視する実空間と該カメラ２により撮影されたる画像との位置関係を対応付けるための空間幾何パラメータを指定（入力）する。なお、空間幾何パラメータの詳細については後述する。画像処理部５は、画像メモリ３に記録された映像に対し、人流計測に必要とされる画像処理（背景画像の抽出、背景画像と現フレームとの差分画像の算出など）を施す。
【００２２】
演算部６は、画像上での見え（人物の占有面積、移動速度）が実空間においてどれだけの人数、移動速度になるのかを計算する。より具体的には、演算部６は、ｎ人をランダム配置したＣＧ（コンピュータ・グラフィックス）画像の生成、ＣＧにより生成した全擬似画像に対する人物面積の占有率ρの算出、占有率ρの値毎の全画像におけるスケールファクタの出現頻度の算出、占有率ρとｎとの関係ｎ（ρ）の算出、これらスケールファクタの出現頻度や関係ｎ（ρ）に従って、カメラ２による撮影画像からの人流情報（人数、移動速度）の推定などを行う。占有率とは、画像全体の画素数に対する人物部分の画素数として定義される見かけ上の占有率を示し、人流情報とは、カメラ２による撮影画像が示す実空間上の人物の人数又は移動速度等を示す。
【００２３】
なお、上記スケールファクタとは、人物の高さ成分に基づいて画像内位置に応じて設定した拡大率を示す。すなわち、撮影された画像においては、下側が実空間の手前（カメラ側）、上側が実空間の奥となるので、見かけ上、同じ背丈の人物であっても、カメラ２に近い位置の人物は大きく写り、カメラ２から遠い位置の人物は小さく写る。すなわち、カメラ２に近い位置の人物の占有面積は大となり、カメラ２から遠い位置の人物の占有面積は小となる。そこで、撮影された画像内の位置（画素）に対して、人物の高さ方向に対して補正すべく、上記スケールファクタ（拡大率）を設定している。スケールファクタの出現頻度とは、スケールファクタの確率分布であり、画面内位置に応じて設定されたスケールファクタを示す指標となる。なお、人物の高さ成分とは、各画素において人物の身長に関する事前知識（例として、一定の身長と仮定するとか、身長の頻度分布を用いることが考えられる）に基づき設定した実空間と画像空間との被写体のサイズの比として定義されるものである。
【００２４】
メモリ７は、入力部４からの幾何パラメータや、演算部６による各種演算結果（確率分布データ、上記占有率ρとｎとの関係ｎ（ρ）を示す回帰式など）などを保持する。擬似画像ＤＢ８は、上記擬似画像を記憶する。
【００２５】
Ｂ．実施形態の動作
次に、図面を参照して、本実施形態の人流計測装置の動作について説明する。図２ないし図４は、本実施形態の人流計測装置の動作を示すフローチャートである。
【００２６】
（１）幾何パラメータ登録処理
ユーザは、入力部４からカメラ２と監視する空間との幾何パラメータを入力（指定）する（Ｓａ１）。より具体的には、図５に示すように、カメラ2の位置ｏに対して、床面の各点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの実空間の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と、該実空間をカメラ２が撮影した２次元画像上で各点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの座標（ｘ，ｙ）とを対応付けるべく指定する。該幾何パラメータは、メモリ７に保存される。
【００２７】
（２）スケールファクタの確率分布算出処理
次に、スケールファクタの確率分布を算出する。これは、瞬間瞬間ごと、また場所場所ごとで正確な値（人数、移動速度）を算出することは困難であるため、確率的に妥当な推定値を得る（時間、空間で平均化していった場合に定量的に正しい値に近くなる）ことが目的である。
【００２８】
まず、変数ｎをゼロに初期設定する（Ｓｂ１）。次に、変数ｎを１つインクリメントする（Ｓｂ２）。そして、幾何パラメータを参照しながら、ｎ人をランダムに配置したＣＧ画像をＭ枚生成する（Ｓｂ３）。このとき、人物部に、位置に応じたスケールファクタ値（見かけ上の拡大率）を設定する。図６に示すように、実空間での人の高さＨは、擬似画像では、その位置（カメラ２からの距離）に応じて、見かけ上の大きさ（高さ）ｈが変わってくるので、擬似画像上での見かけ上の大きさの違いを補正するために、スケールファクタｒ＝ｈ／Ｈを求めておく。なお、ＣＧ画像を生成する際に、人物が重なる場合は、重なった箇所に関しては手前の人物のスケールファクタ値を設定する。
【００２９】
次に、変数ｎが最大値Ｎ（最大人数）に達したか否かを判断し（Ｓｂ４）、達していなければ、ステップＳｂ２へ戻り、変数ｎをインクリメントしながら、変数ｎが最大値Ｎに達するまで擬似画像を生成する。擬似画像は、変数ｎをインデックスとして、擬似画像ＤＢ８に格納される。
【００３０】
変数ｎが最大値Ｎ（最大人数）に達すると、次に、全擬似画像について占有率ρ（＝Ｓ１／Ｓ）を算出する（Ｓｂ５）。図６（ｂ）に示すように、擬似画像上では、人物部分（白抜き部分）が占める面積をＳ１、背景部分（斜線部分）の面積をＳ２とすると、全体の面積Ｓ（＝Ｓ１＋Ｓ２）に対して、人物部分の占有率ρは、ρ＝Ｓ１／（Ｓ１＋Ｓ２）＝Ｓ１／Ｓとなる。占有率ρは、適当に離散化する。次に、占有率ρをインデックスとして擬似画像ＤＢ８を整理する（Ｓｂ６）。
【００３１】
次に、占有率ρの値毎に擬似画像上の全画像（ｘ，ｙ）におけるスケールファクタの出現頻度を算出して確率分布データとしてメモリ７に記録する（Ｓｂ７）。そして、占有率ρと変数ｎとの関係ｎ（ρ）を統計的（回帰分析など）により求め、Ｐ（ｒ）ｘ，ｙ，ρとしてメモリ７に記録する（Ｓｂ８）。
【００３２】
（３）計測処理
次に、実施の計測時における処理について説明する。まず、カメラ２により撮影された映像のフレーム画像を更新し（Ｓｃ１）、画像処理部５により、フレーム画像から背景画像を生成する（Ｓｃ２）。次に、背景差分画像を算出する（Ｓｃ３）。より具体的には、背景画像と現フレームとの差分の絶対値を算出し、所定の閾値以上の画素を差分画素（背景差分画像）とする。次に、背景差分画像から実占有率ρ’（＝ｓ１／ｓ）を算出する（Ｓｃ４）。ここで、ｓ１は、差分画素の面積（画素数）であり、ｓは、全面積（全画素数）である。次に、全画素（ｘ，ｙ）に重み（Ｐ（ｒ）ｘ，ｙ，ρ’／ｒ２）を乗算して和を取ったｓ’と、全差分画素（ｘ，ｙ）に重み（Ｐ（ｒ）ｘ，ｙ，ρ’／ｒ２）を乗算して和を取ったｓ１’をそれぞれ算出する（Ｓｃ５）。
【００３３】
次に、前述したスケールファクタの確率分布算出処理で求めた、ｎ（ρ）にρ＝ｓ１’／ｓ’を代入した値を推定人数Ｎｅとする（Ｓｃ６）。次に、オプティカルフロー（画像上の見かけの速度ベクトル）（ｕ，ｖ）ｘ，ｙを算出する（Ｓｃ７）。次に、全画素（ｘ，ｙ）のオプティカルフロー（ｕ，ｖ）ｘ，ｙに重み（Ｐ（ｒ）ｘ，ｙ，ρ’／ｒ）を乗算し、正規化オプティカルフロー（Ｕ，Ｖ）ｘ，ｙを得る（Ｓｃ８）。そして、正規化オプティカルフロー（Ｕ，Ｖ）ｘ，ｙを画像内で平均化（および時間方向で平均化）することにより、推定速度Ｑｅを得る（Ｓｃ９）。次に、終了条件を満たしたか否かを判断し（Ｓｃ１０）、終了していなければ、ステップＳｃ１へ戻り、上述した処理を繰り返す。一方、終了条件を満たした場合には、当該処理を終了する。なお、当該処理における背景画像の生成は、一定時間のフレーム画像の画素毎の最頻値（モード値）や平均値を採るなどの基本的な統計処理により行うことが可能で、更に様々な工夫が提案されているが、ここではその方法は限定しない。
【００３４】
以上説明したように、本実施形態の人流計測装置によれば、画像処理から得られる占有率ρ（〜おおよその人数に対応）をキーとして、画像中の場所毎のスケールファクタｒの確率分布を、ＣＧ画像による大量発生させた擬似画像を用いて事前に求めておき、実際の人流計測時には、その確率分布を用いた重み付け平均（つまりｒの期待値）を取ることにより、背景差分を適切に補正することにより人数を推定するとともに、オプティカルフローを適切に補正することにより移動速度を推定する。すなわち、本実施形態では、被写体が高さを持つことに起因する誤差を考慮して確率的な幾何補正を行っている。したがって、斜め下向きのカメラ映像を用い、かつ人が非常に多い場合を対象としても、人の流れを示す指標である「人数」又は「移動速度」を定量的に正確に算出することができるという効果が得られる。
【００３５】
ここで、定量的に信頼性が高いというのは下記の意味である。
１）時間、空間方向に平均化していった場合に真の値に近い値となる。
２）状況に応じて、どの程度の誤差があり得るのか（信頼区間）を推定できる。
３）2次元画像上での見かけ（手前だと大きく見える）の不確定性に起因する誤差の補正であれば、面積、速度以外（長さ、位置など）でも適用可能である。
【００３６】
なお、上述した実施形態においては、ＣＧ画像を用いたが、これ以外にモデルから解析的に分布を取得する周知の方法を用いてもよい。
また、上記実施例においては、スケールファクタｒの確率分布を先に求めておく場合の例を示したが、本発明はこれに限られるものではなく、例えば、各画素におけるスケールファクタの逆数（１／ｒ）の期待値ΣＰ（ｒ）／ｒ、およびスケールファクタの２乗の逆数（１／ｒ２）の期待値ΣＰ（ｒ）／ｒ２をメモリ７に書き込んでおくようにしてもよい。このように構成することで、人流情報推定の処理負荷を前処理部分に分散できる。したがって、ハードウェアコストを削減することができる効果が得られる。
【００３７】
上述した制御部１、画像処理部５、演算部６などは、コンピュータシステム内で実行される。そして、上述した制御部１、画像処理部５、演算部６による一連の処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。すなわち、制御部１、画像処理部５、演算部６における、各処理手段、処理部は、ＣＰＵ等の中央演算処理装置がＲＯＭやＲＡＭ等の主記憶装置に上記プログラムを読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、実現されるものである。
【００３８】
ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本実施形態による人流計測装置の略構成を示すブロック図である。
【図２】幾何パラメータ登録処理の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】スケールファクタの確率分布算出処理の動作を説明するためのフローチャートである。
【図４】計測処理の動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】幾何パラメータを説明するための概念図である。
【図６】スケールファクタ、占有率を説明するための概念図である。
【図７】従来技術による問題点を説明するための概念図である。
【符号の説明】
【００４０】
１…制御部
２…カメラ（撮像手段）
３…画像メモリ
４…入力部
５…画像処理部
６…演算部（占有率算出手段、重み付け手段、推定手段、速度ベクトル算出手段、仮想人物占有率算出手段、拡大率情報算出手段）
７…メモリ（記憶手段）
８…類似画像ＤＢ
【図１】
2005242646.tif 000003
【図２】
2005242646.tif 000004
【図３】
2005242646.tif 000005
【図４】
2005242646.tif 000006
【図５】
2005242646.tif 000007
【図６】
2005242646.tif 000008
【図７】
2005242646.tif 000009