(57)【要約】【目的】検出領域の距離分布を基に移動体を確実にカウントすることのできる移動体カウント装置、および大人と子供とを別々にカウントすることのできる移動体カウント装置を提供する。【構成】まず検出領域の２つの画像データより検出領域の距離分布を求め、この距離分布から移動体を抽出し、抽出された移動体を時系列的に比較して検出領域から喪失された移動体をカウントすることにより、比較的簡単かつ安価な構成で、移動体を確実にカウントすることができる。また、上方からの画像を基に検出領域の距離分布を求め、これより検出した移動体を高さで識別することにより、大人と子供とを別々にカウントすることができる。【選択図】        図１
2007241960.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つのレンズを通して検出領域に対する２つの画像データを時系列的に得るセンサと、前記２つの画像データを比較して前記検出領域中の複数のポイントに対しそれぞれ距離情報を求める距離検出手段と、前記複数のポイントの距離情報より移動体を検出する移動体検出手段と、取得した移動体に関する情報を過去の移動体に関する情報と比較することにより前記検出領域から喪失された移動体を検出してその数をカウントしてそのカウント値を前記検出領域を通過した移動体の数とする判定手段と、を備えたことを特徴とする移動体カウント装置。
【請求項２】
前記センサが一対の１次元光センサアレイを複数配列したマルチライン光センサであることを特徴とする請求項１に記載の移動体カウント装置。
【請求項３】
前記距離情報が前記位相差検出方式により求められる位相差もしくは該位相差の逆数に定数を乗じたものであることを特徴とする請求項１または２に記載の移動体カウント装置。
【請求項４】
隣接した２つのポイントの距離情報の差が第１の所定値以下であると、前記移動体検出手段が前記２つのポイントが同じ移動体に属すると判断することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の移動体カウント装置。
【請求項５】
ポイントの距離情報が所定距離より遠いものであると、前記移動体検出手段が前記ポイントは移動体に属するものではないと判断することを特徴とする請求項４に記載の移動体カウント装置。
【請求項６】
前記判定手段が、ｎ回目（ｎは整数）に取得された画像データから検出した第１移動体に属する前記ポイントの座標および距離情報からそれぞれの前記第１移動体の代表座標および代表距離情報を求め、該代表座標および代表距離情報を（ｎ−１）回目または（ｎ＋１）回目に取得した画像データから検出した移動体の代表座標および代表距離情報と比較し、代表座標の距離差が第２の所定値以下であるとともに代表距離情報の差が第３の所定値以内である第２移動体があれば前記第１移動体と前記第２移動体を同じ移動体と判定することを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の移動体カウント装置。
【請求項７】
前記検出領域が長方形であり、該長方形の対抗する２辺を第１および第２の基準辺とし、該第１および第２の基準辺のうち移動体が最初に検出されたときの位置に近い方の基準辺から前記第１移動体が出現したとしてその基準辺から前記第１移動体に向かう方向を示すデータを前記第１移動体の移動方向データとして記憶し、
前記判定手段が、
（ｎ−１）回目に取得した画像データから検出した移動体の中に、ｎ回目に取得された画像データから検出した第１の移動体と同じ移動体と判定可能な第２移動体が前記第１の移動体の存在する位置を挟んで２つ存在する場合は、前記第１移動体に対し該移動体の移動方向データの示す方向と逆の方向に位置する第２移動体を前記第１移動体と同じ移動体と判定し、
（ｎ＋１）回目に取得した画像データから検出した移動体の中に、ｎ回目に取得された画像データから検出した第１の移動体と同じ移動体と判定可能な第２移動体が前記第１の移動体の存在する位置を挟んで２つ存在する場合は、前記第１移動体に対し該移動体の移動方向データの示す方向と同じ方向に位置する第２移動体を前記第１移動体と同じ移動体と判定することを特徴とする請求項６に記載の移動体カウント装置。
【請求項８】
前記代表距離座標が同じ移動体に属する前記ポイントの座標から求められる重心の座標であり、前記代表距離情報が同じ移動体に属する前記ポイントの距離情報の平均値，最小値または最大値のいずれかであることを特徴とする請求項６または７に記載の移動体カウント装置。
【請求項９】
前記判定手段は、（ｎ−１）回目に取得した画像データから検出された移動体の中にｎ回目に取得された画像データから検出した移動体中に同じと判定できるものがない孤立移動体が存在する場合、該孤立移動体からの距離が第４の所定値以内であるとともにその距離情報が前記孤立移動体の距離情報より近距離である移動体がｎ回目に取得された画像データから検出した移動体中にある場合は前記孤立移動体を行方不明リストに追加し、ない場合は前記孤立移動体が前記喪失された移動体であるとして前記カウント値をアップカウントし、
ｎ回目に取得した画像データから検出された移動体の中に（ｎ−１）回目に取得された画像データから検出した移動体中に同じと判定できるものがない孤立移動体が存在する場合、該孤立移動体と同じものと判定できる移動体が前記行方不明リストにある場合は該移動体を前記行方不明リストから削除し、
前記行方不明リストのうち（ｎ−ｋ）回目（ｋは正整数）に取得した画像データから検出された移動体を削除し、削除した移動体の数だけ前記カウント値をアップカウントすることを特徴とする請求項６ないし８のいずれかに記載の移動体カウント装置。
【請求項１０】
前記判定手段は、前記孤立移動体との代表座標の距離差が第５の所定値以下であるとともに前記孤立移動体との代表距離情報の差が第６の所定値以内である移動体が前記行方不明リスト中にあれば、該移動体が前記孤立移動体と同じものであると判定することを特徴とする請求項９に記載の移動体カウント装置。
【請求項１１】
前記センサが前記検出領域の上方から検出領域に対する２つの画像データを得るものであり、
前記判定手段は、（ｎ−１）回目に取得した画像データから検出された移動体の中に、ｎ回目に取得された画像データから検出した移動体中に同じと判定できるものがない孤立移動体が存在する場合、該孤立移動体の代表距離情報が第７の所定値以下であれば前記カウント値をアップカウントし、前記第７の所定値以上であれば第２のカウント値をアップカウントすることを特徴とする請求項６に記載の移動体カウント装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、予め定められた検出領域を通過する移動体、特に人間の数をカウントする移動体カウント装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、安全管理や事業計画の作成・見直しのためのデータ収集を目的として、駅，デパート，コンビニエンスストアや街頭などで移動体、特に人間の数をカウントする移動体カウント装置が注目されるようになっている。移動体の検出は検出領域を撮像した画像を画像処理することにより行われ、１台のカメラより得られる画像データからエッジ画像を抽出してその上端部を結ぶ稜線を求め、当該稜線の極大点を対象画像における人物位置とするもの（例えば、特許文献１参照）や、２台のカメラ（いわゆるステレオカメラ）により２つの画像データを得て、その２つの画像データから特徴点の空間座標を求め、さらに特徴点の動線を求めるもの（例えば、特許文献２参照）などがある。
【特許文献１】特開２００６−３１１５３号公報
【特許文献２】特開平１１−６６３１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
文献１に開示されているエッジ画像を用いる方法は、情報を最終的に一種のグラフである稜線の極大点に集約してしまっているため様々な状況変化に対応しにくい、例えば人が手を挙げたり大きな荷物を持っていたりすると極大点が増えてこれも人間とカウントしてしまう可能性がある、という問題点がある。文献２に開示されている装置は、一人の人物に対し複数の特徴点を求め、当該の複数の特徴点の動作線に関し、個々の特徴点の動作線がとぎれることはあるが全体としてはどれかの動作線が時系列的につながっているので総合的に一人の人物の動きを確実に捕らえることができ、これより複数の人物も確実に判別できるようにするというものであるが、複雑なアルゴリズムを高速で実行する必要があり、装置が高価なものになってしまうという問題がある。さらに、画面に現れる人間の数が増えるにつれて特徴点および動作線の数が膨大なものになり、これらを一人一人の人間の動きに統合することが困難になり、ひいては装置が益々高価なものになってしまうという課題がある。
【０００４】
また、目的によっては単に人数をカウントするだけでなく、大人と子供の人数を別々にカウントする必要が生じる場合があるが、特許文献１および２にはこれを実施する装置または方法についてなんら記載がない。
【０００５】
この発明は上記問題を解決し、装置を高価にすることなく、検出領域の距離分布を基に移動体を確実にカウントすることのできる移動体カウント装置を提供することを目的とする。また、本発明の別目的は、大人と子供とを別々にカウントすることのできる移動体カウント装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
そこで、上記課題を解決するために、請求項１に係る発明は、２つのレンズを通して検出領域に対する２つの画像データを時系列的に得るセンサと、前記２つの画像データを比較して前記検出領域中の複数のポイントに対しそれぞれ距離情報を求める距離検出手段と、前記複数のポイントの距離情報より移動体を検出する移動体検出手段と、取得した移動体に関する情報を過去の移動体に関する情報と比較することにより前記検出領域から喪失された移動体を検出してその数をカウントしてそのカウント値を前記検出領域を通過した移動体の数とする判定手段と、を備えた移動体カウント装置であることを特徴とする。
【０００７】
請求項２に係る発明は、請求項１に係る発明において、前記センサが一対の１次元光センサアレイを複数配列したマルチライン光センサであることを特徴とする。
【０００８】
請求項３に係る発明は、請求項１または２に係る発明において、前記距離情報が前記位相差検出方式により求められる位相差もしくは該位相差の逆数に定数を乗じたものであることを特徴とする。
【０００９】
請求項４に係る発明は、請求項１ないし３のいずれかに係る発明において、隣接した２つのポイントの距離情報の差が第１の所定値以下であると、前記移動体検出手段が前記２つのポイントが同じ移動体に属すると判断することを特徴とする。
【００１０】
請求項５に係る発明は、請求項４に係る発明において、ポイントの距離情報が所定距離より遠いものであると、前記移動体検出手段が前記ポイントは移動体に属するものではないと判断することを特徴とする。
【００１１】
請求項６に係る発明は、請求項１ないし５のいずれかに係る発明において、前記判定手段が、ｎ回目（ｎは整数）に取得された画像データから検出した第１移動体に属する前記ポイントの座標および距離情報からそれぞれの前記第１移動体の代表座標および代表距離情報を求め、該代表座標および代表距離情報を（ｎ−１）回目または（ｎ＋１）回目に取得した画像データから検出した移動体の代表座標および代表距離情報と比較し、代表座標の距離差が第２の所定値以下であるとともに代表距離情報の差が第３の所定値以内である第２移動体があれば前記第１移動体と前記第２移動体を同じ移動体と判定することを特徴とする。
【００１２】
請求項７に係る発明は、請求項６に係る発明において、前記検出領域が長方形であり、該長方形の対抗する２辺を第１および第２の基準辺とし、該第１および第２の基準辺のうち移動体が最初に検出されたときの位置に近い方の基準辺から前記第１移動体が出現したとしてその基準辺から前記第１移動体に向かう方向を示すデータを前記第１移動体の移動方向データとして記憶し、前記判定手段が、（ｎ−１）回目に取得した画像データから検出した移動体の中に、ｎ回目に取得された画像データから検出した第１の移動体と同じ移動体と判定可能な第２移動体が前記第１の移動体の存在する位置を挟んで２つ存在する場合は、前記第１移動体に対し該移動体の移動方向データの示す方向と逆の方向に位置する第２移動体を前記第１移動体と同じ移動体と判定し、（ｎ＋１）回目に取得した画像データから検出した移動体の中に、ｎ回目に取得された画像データから検出した第１の移動体と同じ移動体と判定可能な第２移動体が前記第１の移動体の存在する位置を挟んで２つ存在する場合は、前記第１移動体に対し該移動体の移動方向データの示す方向と同じ方向に位置する第２移動体を前記第１移動体と同じ移動体と判定することを特徴とする記載の移動体カウント装置。
【００１３】
請求項８に係る発明は、請求項６または７に係る発明において、前記代表距離座標が同じ移動体に属する前記ポイントの座標から求められる重心の座標であり、前記代表距離情報が同じ移動体に属する前記ポイントの距離情報の平均値，最小値または最大値のいずれかであることを特徴とする。
【００１４】
請求項９に係る発明は、請求項６ないし８のいずれかに係る発明において、前記判定手段は、（ｎ−１）回目に取得した画像データから検出された移動体の中にｎ回目に取得された画像データから検出した移動体中に同じと判定できるものがない孤立移動体が存在する場合、該孤立移動体からの距離が第４の所定値以内であるとともにその距離情報が前記孤立移動体の距離情報より近距離である移動体がｎ回目に取得された画像データから検出した移動体中にある場合は前記孤立移動体を行方不明リストに追加し、ない場合は前記孤立移動体が前記喪失された移動体であるとして前記カウント値をアップカウントし、ｎ回目に取得した画像データから検出された移動体の中に（ｎ−１）回目に取得された画像データから検出した移動体中に同じと判定できるものがない孤立移動体が存在する場合、該孤立移動体と同じものと判定できる移動体が前記行方不明リストにある場合は該移動体を前記行方不明リストから削除し、前記行方不明リストのうち（ｎ−ｋ）回目（ｋは正整数）に取得した画像データから検出された移動体を削除し、削除した移動体の数だけ前記カウント値をアップカウントすることを特徴とする。
【００１５】
請求項１０に係る発明は、請求項９に係る発明において、前記判定手段は、前記孤立移動体との代表座標の距離差が第５の所定値以下であるとともに前記孤立移動体との代表距離情報の差が第６の所定値以内である移動体が前記行方不明リスト中にあれば、該移動体が前記孤立移動体と同じものであると判定することを特徴とする。
【００１６】
請求項１１に係る発明は、請求項６に係る発明において、前記センサが前記検出領域の上方から検出領域に対する２つの画像データを得るものであり、前記判定手段は、（ｎ−１）回目に取得した画像データから検出された移動体の中に、ｎ回目に取得された画像データから検出した移動体中に同じと判定できるものがない孤立移動体が存在する場合、該孤立移動体の代表距離情報が第７の所定値以下であれば前記カウント値をアップカウントし、前記第７の所定値以上であれば第２のカウント値をアップカウントすることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
この発明の移動体カウント装置は、まず検出領域の画像データより検出領域の距離分布を求め、この距離分布から移動体を抽出し、抽出された移動体を時系列的に比較して検出領域から喪失された移動体をカウントすることにより、比較的簡単かつ安価な構成で、移動体を確実にカウントすることができる。また、上方からの画像を基に検出領域の距離分布を求め、これより検出した移動体を高さで識別することにより、大人と子供とを別々にカウントすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。なお、本明細書の全図において相互に対応する部位には同一符号を付し、重複部分については後述での説明を適宜省略する。
【００１９】
まず、装置の全体構成例を図１に示す。図１において、１は移動体カウント装置、２は光学系と光センサアレイが一体となった距離測定装置、３は演算処理装置（ＣＰＵ）、４は記憶装置であり、移動体データ５，前回の移動体データ６，行方不明リスト７，カウント値８，プログラム９などを記憶する。演算処理装置３は距離測定装置１の駆動・制御・データ読み込み、各種判断および喪失移動体（検出領域を通過した移動体）のカウントなどを実行する。
【００２０】
次に距離測定装置２の構成およびその測距原理について説明する。測距原理については様々なものがあるが、距離測定装置２は三角測距の原理に基づき構成されている。
【００２１】
図２は、三角測距の原理に基づく距離測定原理図である。被写体（対象）１００の光がレンズ１０１、１０２を通して、光センサアレイ１０３、１０４上に被写体像１０５、１０６として結像する。点Ｐ６、点Ｐ７は、正面の無限遠からレンズ１０１、１０２の中心点Ｐ２、Ｐ３を通過する光線（光軸１０７、１０８）と光センサアレイ１０３、１０４との交点である。点Ｐ６と点Ｐ７の間の距離をＢ、光センサアレイ１０３、１０４とレンズ１０１、１０２との距離をｆ（レンズ１０１、１０２の焦点距離と略等しい）とする。また、光軸１０７、１０８からの被写体像１０５、１０６のずれをＸ１、Ｘ２とし、このＸ１とＸ２を足した長さをＸとする。
【００２２】
ここで三角Ｐ１Ｐ２Ｐ４と三角形Ｐ２Ｐ５Ｐ６および三角形Ｐ１Ｐ４Ｐ３と三角形Ｐ３Ｐ７Ｐ８がそれぞれ相似であることから、被写体１００までの距離ｄは次式で求められる。
【００２３】
（数１）
ｄ＝Ｂ・ｆ／（Ｘ１＋Ｘ２）＝Ｂ・ｆ／Ｘ
Ｘは被写体１００が無限遠にあるとき、すなわち二つの被写体像１０５、１０６がレンズ１０１、１０２の光軸１０７、１０８と光センサアレイ１０３、１０４の交点にある場合を基準とした２像の相対変位であり、位相差と呼ばれる。Ｂとｆは定数であるので、位相差Ｘを検出することで距離ｄを求めることができる。このことにより、光センサアレイ１０３、１０４およびレンズ１０１、１０２が距離測定装置１００を構成することができる。なお、二つの光センサアレイ１０３、１０４は１つの光センサアレイを電気的に分割したものでもよい。
【００２４】
図２では、一対の１次元光センサアレイ１０３，１０４を用いるものについて説明を行ったが、測距範囲を広げて２次元行列（マトリックス）状の距離分布を得るために、一対のエリアセンサ（２次元光センサアレイ）や一対のマルチラインセンサ（複数のラインセンサ（１次元光センサアレイ）が並列に配置されているもの）など光センサが２次元状に配置された光センサアレイを適用することができる。
【００２５】
以下、距離測定装置２としてこのマルチラインセンサを用いたものについて、その概要を図３に示す。図３において、２つの光センサが２次元状に配置された光センサアレイ１１１，１１２を有する半導体集積回路などの受光器１１３、およびレンズ１０１，１０２が距離測定装置を構成している。対象１１４の像をレンズ１０１，１０２により光センサアレイ１１１，１１２に投影することにより光センサアレイ１１１，１１２から対象１１４に関する２つの２次元状画像データを得て、これら２つの２次元状画像を比較することにより２次元状の距離分布を得るのである。なお、図３における光センサアレイ１１１，１１２中の太線がそれぞれ１つのラインセンサである。マルチラインセンサの代わりにエリアセンサを適用してもよく、その場合はエリアセンサの各行を１つのラインセンサとみなせばよい。マルチラインセンサのすべての行をラインセンサとみなしてもよいし、いくつかの行だけを距離測定に使うラインセンサとみなしてもよい。以下の説明も、同様にエリアセンサについても適用できるものである。
【００２６】
図３に示す距離測定装置２から距離情報分布を得るために、図４に示すように、まず光センサが２次元状に配置された光センサアレイに対して距離検出領域を２次元行列（マトリックス）状に設定する。図４において、マルチラインセンサ１１１および１１２がそれぞれ５つのラインセンサＬ１，・・，Ｌ５およびＲ１，・・・，Ｒ５を有する例が示されていて、各ラインセンサはそれぞれ５つの距離検出領域に分割されている。ラインセンサＬｉ（ｉ＝１〜５）の距離検出領域をＬｉｊ（ｊ＝１〜５）、ラインセンサＲｉ（ｉ＝１〜５）の距離検出領域をＲｉｊ（ｊ＝１〜５）とすると、距離検出領域Ｌｉｊと距離検出領域Ｒｉｊが距離検出領域対となり、当該距離検出領域対に対応する距離情報として、図２で説明した三角測距の原理に基づきこの距離検出領域対の画像データより対象１１４に関する上述の位相差Ｘｉｊもしくは距離ｄｉｊを求めることができる。図５に位相差Ｘｉｊを、距離検出領域Ｌｉｊ，Ｒｉｊのマルチラインセンサ１１１，１１２内における配置に対応させて配置した結果を示す。さらに、これを２次元行列（マトリックス）のデータとして配置した結果を図６に示す。図６に示す位相差Ｘｉｊの分布が、被写体１１４の距離情報の分布を与えるものになる。この場合、距離情報として位相差Ｘｉｊが用いられたので、距離の逆数の分布を示すものとなっている。距離情報として距離ｄｉｊを使えば、通常の意味での距離分布を与えるものになる。また、上述の説明においてラインセンサを分割して距離検出領域とする例を示したが、各距離検出領域がオーバーラップしてもよいし、距離検出領域同士が隣接せず、間にどちらの距離検出領域にも属さない光センサがあるものでもよい。図１に示す距離測定装置２は、図３に示すレンズ１０１，１０２、受光器１１３およびこれらを結合させるとともにノイズとなる光を遮断する遮光箱１１５より構成されている。
【００２７】
図６に例を示す距離情報分布から、以下のアルゴリズムにより移動体の検出を行う。
（１）距離情報分布（２次元マトリックス）を構成する各セルに対し、上下左右の４方向、もしくは斜め方向を含む８方向とのセルのデータ（距離情報）比較を行い、値が近い（その差が所定値以内の）セル同士は同じ移動体に属するものとしセルをグループ化する。
（２）その場合、あるセルの距離情報が所定距離より遠距離に相当する（距離情報が位相差の場合は、所定値以下の値のとき）と判断されるときは、当該セルは背景に属するものとして、どのグループにも属さないようすればよい。
（３）各セルの距離情報に対し信頼性を判断して、信頼性がないと判断したセルに対しては、周囲の信頼性ありと判断されたセルの距離情報から当該セルの距離情報を推定（補間）する、もしくは背景に属するものとしてもよい。
（４）形成された各グループをそれぞれ独立した移動体とする。
【００２８】
上記により検出された移動体に関するデータを基に検出領域を通過する移動体をカウントする、移動体カウント装置１の２つの実施例について以下説明する。１つ目は、距離測定装置２を移動体の横に設置するものであり、２つ目は上に設置するものである。
【実施例１】
【００２９】
第１の実施例として、移動体カウント装置１を移動体の横に設置するものについて説明する。移動体カウント装置１を移動体の移動方向の横に設置することは、当該装置の設置に対する自由度を大きくするものであるが、移動体同士のオーバーラップが問題となる。以下、装置の動作について説明する。
【００３０】
図７に演算処理装置３のメインプログラムのフローチャートを、図８，９にサブルーチン１のフローチャートを、図１０にサブルーチン１０のフローチャートをそれぞれ示す。
【００３１】
図７において、ステップＳ１でまず初期化を行う。すなわち、検出領域を通過した移動体の数を表すカウント値および行方不明リストをゼロクリアし、時刻ｔ０における画像データを距離測定装置２から読み込み、読み込んだ画像データから上述のように距離分布を求め、さらに移動体を検出して検出した移動体に関するデータを前回の移動体データ６に記憶する。
【００３２】
その後、ステップＳ２にて時刻ｔｉ（ｉ＝１，２，・・・）における画像データを距離測定装置２から読み込み、ステップＳ３にてその距離分布を求め、ステップＳ４にて距離分布から移動体を検出して時刻ｔｉにおける処理を実行する。そしてステップＳ５にてサブルーチン１に分岐して移動体のカウント動作を行う。なお、時刻ｔｉに検出された移動体に関するデータは記憶装置４の移動体データ４に記憶され、時刻ｔｉ−１に検出された移動体に関するデータは記憶装置４の前回の移動体データ５に記憶されている。また、図７には明示していないが、サブルーチン１から復帰するときに、移動体データ５のデータを前回の移動体データ６にコピーする。
【００３３】
図８，９によりサブルーチン１の説明を行う。サブルーチン１では、まず時刻ｔｉに検出された移動体と時刻ｔｉ−１に検出された移動体の対応付けを行う。すなわち、ステップＳ１０において、前回の移動体データ６に記憶されている時刻ｔｉ−１に検出されたｎ個の移動体ｍｊのそれぞれに対し、次の基準を満たす移動体（すなわち対応する移動体）を時刻ｔｉに検出された移動体中に求める。
・（距離情報分布中の、同じ移動体に属するセルで構成される図形の）重心間距離が所定値以内（所定値の値は、移動体の移動速度を勘案して決める）
・代表距離情報（同じ移動体に属するセルの距離情報の平均値、最小値または最大値のいずれか）の差が所定値以内
そして、ステップＳ１１にて、時刻ｔｉに検出された移動体に対応付けられないものが時刻ｔｉ−１に検出された移動体中にあるかを判定する。あればステップＳ１２の処理に分岐し、なければ図９のステップＳ１５の処理に分岐する。対応付けられない孤立移動体があれば、それは検出領域を通過し終わったか、他の移動体と重なって見えなくなったかのいずれかである。ステップ１２，Ｓ１３，Ｓ１４でそのどちらかであるかを判断する。まず、ステップＳ１２で、時刻ｔｉに検出された移動体に対応付けられるものがない時刻ｔｉ−１に検出された孤立移動体ｍｊに対し、時刻ｔｉに検出された移動体中に次の条件を満たす移動体がないか判定する。
・重心間距離が所定値以内（この所定値の値も移動体の移動速度を勘案してきめるが、ステップＳ１０の所定値と同じでもよいし、異なっていてもよい）
・代表距離情報の示す距離が、移動体ｍｊのものより近距離
上の条件を満たす移動体がない場合は、孤立移動体ｍｊが検出領域を通過し終わったと判断してステップＳ１３に分岐し、ある場合は孤立移動体ｍｊが検出領域を通過し終わったかどうか不明と判断してステップＳ１４に分岐して、孤立移動体ｍｊに関するデータを行方不明リスト７に追加する。また、ステップＳ１３では、孤立移動体ｍｊが検出領域を通過し終わり、喪失されたものとしてカウント値８をインクリメント（カウント値を１アップ）して、メインプログラムに復帰する。Ｓ１２〜Ｓ１４の処理は、孤立移動体ｍｊより近い移動体がその近傍にあれば、当該移動体の見かけの大きさが孤立移動体ｍｊより大きくなるので孤立移動体ｍｊがその後ろに隠れてしまう可能性があり、そのような移動体がなければ孤立移動体ｍｊが別の移動体と重なっている可能性はないから喪失されたものと判断する、という考え方に基づいている。
【００３４】
ステップＳ１４の処理が終了すると図９のステップＳ１５の処理に移る。ステップＳ１５では、ステップＳ１０，Ｓ１１の処理とは逆に、時刻ｔｉに検出された移動体中に、対応する移動体が前回の移動体データ６に記憶されている時刻ｔｉ−１の移動体中にないものがあるかを判定する。なお、判定基準はステップＳ１０と同様である。対応しないものがない場合はステップＳ１９に分岐し、対応しないものがある場合はステップＳ１６に分岐する。ステップＳ１６において、時刻ｔｉ−１の移動体に対応するものがない時刻ｔｉの移動体に対応する移動体が行方不明リスト７中にないかを判定する。この場合の判定基準はステップＳ１２と同様であるが、判定に用いる所定値の値はステップ１２と同じか、もしくは大きめにするとよい。行方不明中リスト７中に対応する移動体があれば、当該移動体が再び姿を現したと判断して当該移動体に関するデータを行方不明リスト７から削除する。行方不明中リスト７中に対応する移動体がない場合は、新しい移動体が検出領域に現れたものと判断してステップＳ１８にてサブルーチン１０に分岐する。サブルーチン１の最後の処理として、ステップＳ１９にて行方不明リスト７にある最も古いデータは喪失されたものとして削除するとともに、削除した移動体の数だけカウント値８をインクリメント（アップカウント）する。すなわち、行方不明リスト７にある時刻ｔｉ−１−ｋ（ｋは正整数）より前に検出された移動体は既に検出領域を通過し終わり、喪失されたものと判断して、その数だけカウント値８をインクリメントする。
【００３５】
図１０によりサブルーチン１０の説明を行う。サブルーチン１０は新しく現れた移動体に対し、移動方向に関する情報を付与するものである。検出領域が長方形であるとし、長辺同士もしくは短辺同士の対抗した２辺を基準辺として、ステップＳ２０にて新しく出現した移動体の位置がどちらの基準辺に近いかを判断する。ステップＳ２１にて、近いと判断した基準辺から当該移動体が出現したと判断して、当該移動体の移動方向を決定する（例えば、右辺から出現したと判断すれば、移動体の移動方向は左と決定される）。そして、その移動方向のデータを、ステップＳ２２にて当該移動体の固有データとして移動体に付与して（より具体的には移動体データ５や前回の移動体データ６中に記憶させて）、サブルーチン１に復帰する。
【００３６】
サブルーチン１０は必要に応じ設けてもよいし、削除してもよい。移動体の移動方向が途中で変わらないと判断できるものについては適用するとよい。サブルーチン１０を適用する場合は、サブルーチン１において時刻ｔｉに検出された移動体中と時刻ｔｉ−１に検出された移動体の対応付けを行う場合、移動方向のデータを利用することができる。すなわち、時刻ｔｉ−１に検出された移動体の中に、時刻ｔｉに検出された第１移動体と同じ移動体と判定可能な第２移動体が前記第１の移動体の存在する位置を挟んで２つ存在する場合は、第１移動体に対しその移動方向データの示す方向と逆の方向に位置する第２移動体を第１移動体と同じ移動体と判定し、時刻ｔｉに検出された移動体の中に、時刻ｔｉ−１に検出された第１移動体と同じ移動体と判定可能な第２移動体が前記第１の移動体の存在する位置を挟んで２つ存在する場合は、前記第１移動体に対しその移動方向データの示す方向と同じ方向に位置する第２移動体を第１移動体と同じ移動体と判定すればよい。
【００３７】
上記の操作が実行されていく様子を、１３行×２０列の距離情報分布（２次元マトリックス）を基にしたものを例として以下に示す。まず、距離情報分布より検出（抽出）した移動体の例を図１１に示す。網かけ（ハッチング）を施したセルが背景ではなく移動体に属すると判定されたセルであり、網かけを施した複数のセルが１つのグループを形成し、これが１つの移動体（人物）を表している。図中、×印のついたセルが当該移動体の重心位置を示すセルであり、その近くに記されている数値が代表距離情報である。以下、代表距離情報としては平均値が適用されていて、その数値は実距離（図１１の例では距離測定装置２からの距離が１．２３４ｍであること）を表している。
【００３８】
図１１に示すような移動体（人物）が図１２に示すように移動するときの、距離情報分布（から検出された移動体）の推移を図１３（ａ）〜（ｄ）に示す。図１２において、１０は通路であり、ａ，ｂ，ｃは同一人物が移動していく様子を示す。これを距離測定装置２が横から観測している。ａが最初の状態であり、続いてｂ，ｃと移動し、その次の状態では当該移動体が距離測定装置２の視野（すなわち検出領域）から外に出て検出領域から喪失される。図１２のａ，ｂ，ｃおよび移動体が検出領域の外に出たときに対応する移動体データが、それぞれ図１３（ａ）〜（ｄ）である。図１３の（ａ）と（ｂ）、（ｂ）と（ｃ）はそれぞれステップＳ１０における基準を満たすので、検出された移動体は同一移動体と判断される。そして図１３（ｄ）に対しステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ１３という処理が実施され、図１３（ａ）〜（ｃ）で検出された移動体が喪失されたとしてカウント値をインクリメントする。
【００３９】
次に、２つの移動体が交差する例を図１４に示す。図１４（ａ）において２つの移動体（人物）が検出されている。右側の人物の方が近距離（１．２３６ｍ、左側の人物の距離は２．４３２ｍ）にあるので、見かけの大きさが大きくなっている。左側の人物が右へ移動し、右側の人物が左に移動していき、図１４（ｂ）にて両者が（距離測定装置２から見て）重なり、図１４（ｃ）で再び分かれていくものである。図１４（ａ）で検出された２つの移動体が図１４（ｂ）で１つに減ってしまうが、ステップＳ１０で図１４（ｂ）の移動体は図１４（ａ）の右側の移動体と同一と判断され、ステップＳ１１，Ｓ１２で図１４（ａ）の左側の移動体は暫定的に行方不明になった（右側の移動体の陰に隠れた孤立移動体である）と見なして行方不明リスト７に追加される。そして、図１４（ｃ）に対し、右側の移動体がステップ１５の判断でＹＥＳと判断され、続いてステップＳ１６の判断もＹＥＳと判断され、ステップＳ１７で当該移動体が行方不明リスト７から削除される。このようにして、図１４（ａ）の左側の移動体を確実に追尾することができるため、移動体を正確にカウントすることができる。
【００４０】
サブルーチン１０を適用する場合の例を図１５に示す。ここでは右辺と左辺を基準辺とする。図１５（ａ）はある被写体が初めて検出されたときのものであり、重心位置が右辺に近いので、当該移動体の移動方向は左であると判断する。当該移動体は図１５（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように移動していくが、図１５（ｃ）で新たな移動体が現れ、２つの移動体が検出されている。上述のように、サブルーチン１０で付与された移動方向データを基に、図１５（ｃ）の左側の移動体が図１５（ａ），（ｂ）の移動体と同一と判断される。また、図１５（ｃ）の右側の移動体は始めて検出されたものとして、サブルーチン１０で移動方向データが付与される。図１５（ｄ）で移動体の数が１つとなっているが、これに対しては、移動方向データを用いてステップＳ１０にて当該移動体が図１５（ｃ）の右側の移動体と同一と判断され、ステップＳ１２，Ｓ１３にて図１５（ｃ）の左側の移動体が喪失されたと判断されてカウント値がインクリメントされる。この場合も、移動体を正確に追尾することができる。
【００４１】
図１２〜１５は距離測定装置２の視野方向が移動体の移動方向を垂直となっている場合であるが、平行となるようにしてもよい。図１６，１７にその例を示す。図１６は移動体と距離測定装置２の位置関係を示すもので、通路１１においてその中央を示す線１２を挟んで２つの移動体１３，１４が前後方向に移動していて、それを手前から（正確には斜め上から）距離測定装置２が観測している。移動体１３は距離測定装置２から遠ざかっていくものであり。移動体１４は近づいてくるものである。これに対する、移動体データの様子を図１７（ａ）〜（ｃ）に時系列的に示す。これについても今までの例と同様に処理することができる。この場合、サブルーチン１０における基準辺は上辺と下辺になる。
【実施例２】
【００４２】
距離測定装置２を移動体の上方に設置し、大人と子供とを別々にカウントする移動体カウント装置１の例について説明する。距離測定装置２の構成は基本的に図１に示すとおりであるが、カウント値７が大人用カウント値Ａと子供用カウント値Ｂの２つのカウント値から構成されていることが実施例１と異なる。図１８に移動体と距離測定装置２の位置関係を示す。大人である移動体１５および子供である移動体１６が移動が右から左へ移動しいて、それを距離検出装置２が上方から観測している。移動体カウント装置１は距離測定装置２から各移動体までの距離（図中のＬ１，Ｌ２に相当、実際の判断に用いるのは代表距離情報）を求め、それが所定値より小さければ大人と判断し、大きければ子供と判断する。本実施例におけるメインプログラムのフローチャートを図１９に、サブルーチン２のフローチャートを図２０にそれぞれ示す。
【００４３】
図１９に示すフローチャートは図７に示すものに対応していて、ステップＳ３０，３１はそれぞれ図７のステップＳ１，Ｓ５に対応し、ステップＳ２，Ｓ３，Ｓ４は図７のものと同じ処理である。ステップＳ３０のステップＳ１に対する違いは、１つのカウント値をゼロクリアするのではなく、２つのカウント値Ａおよびカウント値Ｂをゼロクリアすることである。また、ステップＳ３１ではサブルーチン１ではなく、サブルーチン２に分岐する。図２０に示すサブルーチン２のフローチャートにおいて、ステップＳ１０，Ｓ１１は図８に示すステップＳ１０，Ｓ１１と同じ処理である。図２０のステップＳ１１でＹＥＳと判断されると、当該移動体は喪失されたものと見なされ、次のステップＳ３２で、当該移動体が大人であるか子供であるかを識別するために、当該移動体の代表距離情報が所定値以上かどうかを判断する。所定値以上ではないと判断されるとステップＳ３３に分岐して大人用のカウント値であるカウント値Ａをインクリメントし、所定値以上であると判断されるとステップＳ３４に分岐して子供用のカウント値であるカウント値Ｂをインクリメントし、その後メインプログラムに復帰する。また、図１９には明示していないが、サブルーチン２から復帰するときに、移動体データ５のデータを前回の移動体データ６にコピーする。なお、距離測定装置２が移動体の上方から観測する場合、異なる移動体が重なって見えることは通常ないため、行方不明リスト７は使わなくてもよい。図１８で観測される移動体データの様子を、図２１（ａ）〜（ｃ）に時系列的に示す。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】移動体カウント装置１の構成例を示す図である。
【図２】三角測距の原理に基づく距離測定原理図である。
【図３】２次元行列（マトリックス）状の距離情報を得るための距離測定装置について説明するための図である。
【図４】２次元状に配置された光センサと距離検出領域の関係を説明するための図である。
【図５】距離検出領域と位相差Ｘｉｊの関係を説明するための図である。
【図６】図５に示すデータを２次元行列（マトリックス）状にまとめたデータを示す図である。
【図７】実施例１におけるメインプログラムのフローチャート図である。
【図８】サブルーチン１のフローチャート図である。
【図９】図８に示すサブルーチン１のフローチャート図の続きである。
【図１０】サブルーチン１０のフローチャート図である。
【図１１】距離情報分布より検出した移動体の例を示す図である。
【図１２】移動体と距離測定装置２の位置関係を示す図である。
【図１３】図１２の移動体に対する距離情報分布から得られた移動体データを示す図である。
【図１４】２つの移動体が交差する場合の移動体データを示す図である。
【図１５】サブルーチン１０を適用する場合について説明するための図である。
【図１６】移動体と距離測定装置２の位置関係を示す別の図である。
【図１７】図１６の移動体に対する距離情報分布から得られた移動体データを示す図である。
【図１８】実施例２における移動体と距離測定装置２の位置関係を示す図である。
【図１９】実施例２におけるメインプログラムのフローチャート図である。
【図２０】サブルーチン２のフローチャート図である。
【図２１】図１８の移動体に対する距離情報分布から得られた移動体データを示す図である。
【符号の説明】
【００４５】
１                移動体カウント装置
２                距離測定装置
３                演算処理装置（ＣＰＵ）
４                記憶装置
５                移動体データ
６                前回の移動体データ
７                行方不明リスト
８                カウント値
９                プログラム
１０，１１，１２  通路
１３〜１６        移動体（人物）
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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