(57)【要約】【課題】空港の保安検査場前等に形成された自然発生型又は誘導路型の行列が複数であっても各行列の総延長又は各行列を形成する人数を正確に測定できるようにすること。【解決手段】監視カメラ２が撮影した監視エリアの撮影画像を、コンピュータの如き処理装置１で、速度場ラベルで表示した人物の画像データの生成（Ｓ１）、行列を形成しない人物の速度場ラベルの削除（Ｓ２）、背景差分ラベルで表示した人物等の画像データの生成（Ｓ３）、行列を形成しない人物と荷物等の背景差分ラベルの削除（Ｓ４）、速度場ラベルで表示した人物と背景差分ラベルで表示した人物を合成した画像データの生成（Ｓ５）、行列ラインの長さの計測（Ｓ６）、行列の推定移動速度の計測（Ｓ７）、及び行列の待ち時間算出（Ｓ８）の８つを順に行う処理し、監視エリアの行列の待ち時間を自動的に計測する。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然発生型の行列又は誘導路型の行列が１つ以上存在する監視エリアを俯角撮影するように設置された監視カメラと、前記監視カメラで撮影した撮影画像を処理する処理装置とで構成された行列の待ち時間の計測システムにおいて、
前記処理装置は、
前記撮影画像を処理して前記監視エリアの人物の背景差分ラベルを生成し、前記撮影画像を処理して前記監視エリアの移動人物の速度場ラベルを生成し、更に、前記背景差分ラベルと前記速度場ラベルを合成して前記監視エリアで行列を形成する人物を合成ラベルで表示すると共に前記合成ラベルを前記監視エリアの実平面に対応付けた画像データを生成し記憶する手段と、
前記画像データを処理し行列毎に前記合成ラベルを順に結んで行列ラインを生成する手段と、
前記行列ラインに基づいて各行列の総延長を算出する手段と、及び、
前記行列の総延長に基づいて行列の待ち時間を算出する手段が備えられていることを特徴とする行列の待ち時間の計測システム。
【請求項２】
自然発生型の行列又は誘導路型の行列が１つ以上存在する第１監視エリアを俯角撮影するように設置された監視カメラと、入口と出口を備えた閉空間であって前記入口は前記第１監視エリアの退出口である第２監視エリアの入場人数を計数する第１計数装置と前記出口からの退場人数を計数する第２計数装置と、前記監視カメラで撮影した撮影画像を処理して前記第１監視エリアの行列の待ち時間を算出すると共に前記第２監視エリアの滞留時間を算出する処理装置とで構成された行列の待ち時間の計測システムにおいて、
前記処理装置は、
前記撮影画像を処理して前記第１監視エリアの人物の背景差分ラベルを生成し、前記撮影画像を処理して前記第１監視エリアの移動人物の速度場ラベルを生成し、更に、前記背景差分ラベルと前記速度場ラベルを合成して前記第１監視エリアで行列を形成する人物を合成ラベルで表示すると共に前記合成ラベルを前記第１監視エリアの実平面に対応付ける手段と、
行列毎に前記合成ラベルを順に結んで行列ラインを生成する手段と、
前記行列ラインに基づいて各行列の総延長を算出する手段と、
前記行列の総延長に基づいて前記第１監視エリアの行列の待ち時間を算出する手段と、及び、
前記第１計数装置が計数した入場人数と前記第２計数装置が計数した退場人数に基づいて前記第２監視エリアの滞留時間を算出する滞留時間算出手段と、及び、
前記第１監視エリアの各行列の待ち時間と前記第２監視エリアの滞留時間を加算する手段を備えていることを特徴とする行列の待ち時間の計測システム。
【請求項３】
前記行列ラインを生成する手段は、前記合成ラベルに対応した矩形パルスを生成する手段と、前記矩形パルスの中心に認識リングを生成する手段と、前記認識リングを連結する手段とを備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の行列の待ち時間の計測システム。
【請求項４】
行列がメイン行列ラインとセグメント行列ラインとで構成されている場合における前記行列の総延長を算出する手段は、前記メイン行列ラインの長さへのセグメント行列ラインの長さの加算を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の行列の待ち時間の計測システム。
【請求項５】
前記行列の総延長に基づいて行列の待ち時間を算出する手段は、行列の移動速度を算出する手段と、及び、前記行列の総延長を前記行列の移動速度で除算する手段を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の行列の待ち時間の計測システム。
【請求項６】
前記行列の移動速度を算出する手段は、当該行列を形成する人物の移動速度を時系列に平均して算出する手段であることを特徴とする請求項５に記載の行列の待ち時間の計測システム。
【請求項７】
自然発生型の行列又は誘導路型の行列が１つ以上存在する監視エリアを俯角撮影するように設置された監視カメラと、前記監視カメラで撮影した撮影画像を処理する処理装置とで構成された行列の待ち時間の計測システムにおいて、
前記処理装置は、
前記撮影画像を処理して前記監視エリアの人物の背景差分ラベルを生成し、前記撮影画像を処理して前記監視エリアの移動人物の速度場ラベルを生成し、更に、前記背景差分ラベルと前記速度場ラベルを合成して前記監視エリアで行列を形成する人物を合成ラベルで表示すると共に前記合成ラベルを前記監視エリアの実平面に対応付けた画像データを生成し記憶する手段と、
前記画像データを処理し行列毎に行列を形成する人数を計数する手段と、及び、
行列の平均待ち時間で前記行列を形成する人数を除算して各行列の待ち時間を算出する手段を備えることを特徴とする行列の待ち時間の計測システム。
【請求項８】
算出された監視エリアの行列の待ち時間は、表示される前に、待ち行列のシュミレーションモデルを用いて算出された行列の待ち時間と比較され、評価されることを特徴とする請求項１から７に記載の行列の待ち時間の計測システム。
【請求項９】
自然発生型の行列又は誘導路型の行列が１つ以上存在する第１監視エリアを俯角撮影するように設置された監視カメラと、入口と出口を備えた閉空間であって前記入口は前記第１監視エリアの退出口である第２監視エリアの入場人数を計数する第１計数装置と前記出口からの退場人数を計数する第２計数装置と、前記監視カメラで撮影した撮影画像を処理して前記第１監視エリアの行列の待ち時間を算出すると共に前記第２監視エリアの滞留時間を算出する処理装置とで構成された行列の待ち時間の計測システムにおいて、
前記処理装置は、
前記撮影画像を処理して前記監視エリアの人物の背景差分ラベルを生成し、前記撮影画像を処理して前記監視エリアの移動人物の速度場ラベルを生成し、更に、前記背景差分ラベルと前記速度場ラベルを合成して前記監視エリアで行列を形成する人物を合成ラベルで表示すると共に前記合成ラベルを前記監視エリアの実平面に対応付けた画像データを生成し記憶する手段と、
前記画像データを処理し行列毎に行列を形成する人数を計数する手段と、
行列の平均待ち時間で前記行列を形成する人数を除算して前記第１監視エリアの各行列の待ち時間を算出する手段と、
前記第１計数装置が計数した入場人数と前記第２計数装置が計数した退場人数に基づいて前記第２監視エリアの滞留時間を算出する滞留時間算出手段と、及び
前記第１監視エリアの各行列の待ち時間と前記第２監視エリアの滞留時間を加算する手段を備えていることを特徴とする行列の待ち時間の計測システム。
【請求項１０】
前記第１監視エリアの行列の待ち時間は、前記第２監視エリアの滞留時間と加算される前に、待ち行列のシュミレーションモデルを用いて算出された行列の待ち時間と比較され、評価されることを特徴とする請求項９に記載の行列の待ち時間の計測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空港、駅舎等の公共施設や他の集客施設で形成される行列を監視カメラで監視し、前記監視カメラで撮影した撮影画像をコンピュータで処理することによって行列の最後尾の人物の待ち時間を自動的に計測する行列の待ち時間の計測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
空港、駅舎等の公共施設や他の集客施設において、行列の待ち時間を適切に表示若しくは報知することは当該施設の利用者にも施設運営者にも様々なメリットがあることは周知の事実である。そこで、従来から、不特定多数の人物が自己判断で列に並ぶことで形成される行列を監視カメラで監視し、前記監視カメラが撮影した画像を解析することによって行列の最後尾の人物の待ち時間を自動的に計測する行列の待ち時間の計測方法及び装置がいくつか開発されているが、未だに実用的な計測装置は実現されていない。
【０００３】
行列の待ち時間は、行列を形成する人数と先頭の人物の行列より離脱する時間間隔の関係で求められるが、監視カメラの俯角映像に写る行列は個々の人物像が明確に分離できず更に身長差で隠蔽される人物も生じるので正確な人数把握は難しい。行列には、縦列や斜列、蛇行、折り返し、とぐろを巻くような形態があり、混雑度合いや環境の条件で、同じ保安検査場でも画一的パターンの行列とはならず、視覚計測でも正確に待ち時間を測定することは大変難しい。
【０００４】
行列の形成過程は大きく２種類となる。１つは、空港の保安検査場入口等（以下、流入口という）へ最短通路で旅客が自然に直線的に行列を形成する自然発生型行列パターンである。自然発生型行列パターンも、混雑状況によって斜線、蛇行の列となり、必ずしも画一的な一直線の列になるとは言えない。典型的には、検査場入口が複数ある空港の保安検査場前広場では、検査場入口ごとに縦列的行列が生じる。
【０００５】
もう一つは、予め施設管理者により設置された誘導路に従って形成される誘導路型行列パターンである。誘導路型行列パターンは、一般的には矩形折返し型となる。前記誘導路は、流入口を基点としたもので、ロープやフロアガイドポールなどで行列の形成を誘導するものである。典型的には、フロアガイドポール又は客誘導ロープなどの誘導路の流出先に複数の検査入口がある空港の保安検査場前広場では、誘導路に沿った行列が形成される。
【０００６】
行列の先頭人物の位置は行列から離脱する唯一の流出口とするなら、先頭人物の離脱時間の間隔の時間平均値と、行列を形成する人数の積は、行列最後尾の人物の流出口に達するまでの時間、即ち現在の待ち時間となる。しかし、俯角のもつ監視カメラによる行列全景撮影の広角映像は、流出口付近を鮮明に写すことが出来ない環境が一般的である。このため、行列を離脱する人物の把握は難しい。
【０００７】
特許文献１の図２３〜図２７及び段落番号００７７から００９０には、テレビカメラで撮像された人物の行列と背景が撮影された撮影画像を得る手段、前記撮影画像をデジタル情報に変換して画像メモリに取り込む手段、前記画像メモリに取り込まれたデジタル画像にノイズ低減などの前処理を施す手段、前記前処理されたデジタル画像を所定のしきい値で２値化して人物の頭部の集まりを抽出した２値化画像を求める手段、前記２値化画像に対して待ち行列が出来る方向に射影を求める手段、及び、前記射影から待ち行列の長さを求める手段、及び、前記手段で求めた待ち行列の長さから待ち時間を求める手段を含む行列の待ち時間の計測システム（以下、第１従来システムと記載する）が記載されている。
【０００８】
また、特許文献１の図３０及び段落番号００９５〜００９７には、行列が蛇行したりつづら折りのようになる場合に適用される行列の待ち時間の計測方法が記載されている。この計測方法は、テレビカメラで撮像された人の行列と背景が撮影された撮影画像を得る手段、前記撮影画像をデジタル情報に変換して画像メモリに取り込む手段、前記画像メモリに取り込まれたデジタル画像にノイズ低減などの前処理を施す手段、前記前処理されたデジタル画像を所定のしきい値で２値化して人物の頭部周辺部と思われる輝度の低い領域を抽出した２値化画像を求める手段、前記２値化画像上に仮想的にメッシュを考えて、埋められたメッシュの位置や面積を求めることにより待ち行列の長さを求める手段、及び、前記手段で求めた待ち行列の長さから待ち時間を求める手段を含む行列の待ち時間の計測方法（以下、第２従来システムと記載する）が記載されている。
【０００９】
特許文献２には、人が並んでいない状態で撮影した背景画像をデジタル背景画像に変換して背景メモリに記憶させる手段、人が並んでいる状態で撮影した画像をデジタル画像に変換して画像メモリに記憶させる手段、前記背景メモリに記憶されている背景画像と前記画像メモリに記憶されている画像から差分画像を生成する手段、前記差分画像を所定のしきい値で２値化して２値化画像を生成する手段、前記２値化画像上の予め設定されている計測領域に該とする部分で垂直に射影を求める手段、及び、前記射影を平滑化し、平滑化した射影の山を検出して山の総数から当該計測領域の人数を求める手段を含む行列の待ち時間の計測システム（以下、第３従来システムと記載する）が記載されている。
【００１０】
上述の第１従来システム、第２従来システム、及び第３従来システムは、いずれも、行列を形成している人物の画像と背景画像との輝度に差があることに着目し、所定のしきい値で２値化して２値化画像を生成し、前記２値化画像の射影を利用したり又は前記２値化画像上に仮想的なメッシュを与えたりして行列を形成している人数や行列の長さを検出するようにしたものであり、言わば、背景差分方式により行列の人数を計数することを特徴とする行列の待ち時間計測システムである。
【００１１】
従来の背景差分方式による行列の待ち時間計測方法が適用できる監視エリアは、形成される行列は１つだけであること、前記監視エリアには行列を形成しない人物は存在しないことの２つの条件を備える必要がある。この２つの条件を備えた監視エリアであれば、人物の画像と背景画像との背景差分画像を利用して当該監視エリアに存在する人数Ｎを計数すること、及び行列の待ち時間ＴをＴ＝Ｎ／ｔの算式を用いて計測することが可能となる。ここにｔは、行列の先頭に到達してから監視エリアから退出するまでの平均の滞留時間であり、行列を形成する人物の平均待ち時間である。
【００１２】
要するに、従来の行列の待ち時間の計測方法は、不特定多数の人物が自己判断で列に並ぶことで形成される自然発生型の行列又は予め施設管理者により設置された誘導路に従って形成される誘導路型の行列が１つだけ存在する監視エリアを監視カメラで撮影した撮影画像をコンピュータ処理して行う行列の待ち時間計測方法において、行列の人数を背景差分方式により行列を形成する人数を計数すること、及び前記計数された人数を平均町時間で除算して行列の待ち時間を算出することを特徴とするものである。
【００１３】
しかしながら上述の２つの条件を備える監視エリアは、空港、駅舎等の公共施設や他の集客施設には存在しない。空港、駅舎等の公共施設や他の集客施設においては、形成される行列は複数である場合が圧倒的に多く、また、行列を形成しない人物が行列の近くに存在したり、或いは行列の中を横切ったりするからである。従って、従来の背景差分方式による行列の待ち時間計測方法は、空港、駅舎等の公共施設や他の集客施設の監視エリアに不特定多数の人物が自己判断で列に並ぶことで形成される自然発生型の行列又は予め施設管理者により設置された誘導路に従って形成される誘導路型行列の待ち時間の計測には適用できない。しかも、これらの監視エリアに形成される行列が複数の場合には、全く適用できない。背景差分画像を利用して当該監視エリアに存在する人数を計数できても、複数の列のどの列に並んでいる人物かを判別できないからである。
【００１４】
次に、特許文献３には、カメラによって撮影された時系列連続画像中を物体が移動することによって発生する前記時系列連続画像の画素の輝度値の変化からオプティカルフロー推定演算を用いて該画素の速度ベクトルを求める手段、速度ベクトルを持つ画素の数を該速度ベクトルが示す所定の方向毎に計数し、前記速度ベクトルによって時系列連続画像中の計測空間範囲に形成される速度場の分布状況を求める手段、速度場の分布状況が示す方向別の速度ベクトルを持つ画素の範囲に基づいて、時系列連続動画中を移動する人物形状画像とその移動方向を検出する手段を含む人物の検出システムが記載されている。
【００１５】
上述の移動人物の検出システムは、オプティカルフロー推定演算を用いて生成した速度ベクトルから計測空間範囲に形成される速度場の分布状況を求め、速度場の分布状況が示す方向別の速度ベクトルを持つ画素の範囲に基づいて時系列連続動画中を移動する人物形状画像とその移動方向を検出するものであるから、移動している人物を高精度で検出することができる。
【００１６】
更に、特許文献４には、監視エリアの動画像を分析することにより監視エリア内で目的の動きをする物体の有無を判断する監視システムにおいて、前記動画像に含まれる時間的に異なる２つの画像から、画像内の各画素に対応した速度ベクトルを計算し、該速度ベクトルを座標配列した速度場ベクトルを求めるベクトル計算手段と、前記速度場ベクトルの各ベクトルの方向性に応じて領域分割する速度場ラベリング処理を行うラベリング手段と、前記速度場ラベリング処理結果に基づいて前記目的の動きをする物体の有無を検出する検出手段とを備えたことを特徴とする動画像による監視システムが記載されている。
【００１７】
特許文献３と特許文献４に開示されている速度場ラベル方式の移動人物又は移動物体の検出システム、即ち、オプティカルフロー推定演算を用いて求めた移動人物又は移動物体の速度ベクトルから計測空間範囲に形成される速度場の分布状況を求め、速度場の分布状況が示す方向別の速度ベクトルを持つ画素の範囲に基づいて時系列連続動画中を移動する移動人物又は移動物体の形状画像を速度場ラベルとして把握し、移動人物又は移動物体の瞬間速度と移動方向を検出する方法は本願の出願人等が開発したものであって、本願発明の解決手段の主要要素の一つをなすものである。
【特許文献１】特開平８−１２３３７４号公報  図２３〜図３０、及び段落番号００７７〜００９７の記載
【特許文献２】特開２００５−２１６２１７号公報
【特許文献３】特開２００３−１０９００１号公報
【特許文献４】特開２００２−７４３６９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
本発明が解決しようとする第１の課題は、自然発生型の行列又は誘導路型の行列が存在する監視エリアを監視カメラで撮影した撮影画像を画像処理して行う行列の待ち時間の計測システムにおいて、前記行列が複数であっても各行列の総延長又は各行列を形成する人数を正確に測定できるようにすることである。
【００１９】
本発明が解決しようとする第２の課題は、自然発生型の行列又は誘導路型の行列が存在する監視エリアを監視カメラで撮影した撮影画像を画像処理して行う行列の待ち時間の計測システムにおいて、個々の人物像が明瞭に分離できず更に身長差で隠蔽される人物も生じるような場合であっても人数を正確に計数できるようにすることである。
【００２０】
本発明が解決しようとする第３の課題は、自然発生型の行列又は誘導路型の行列が存在する監視エリアを監視カメラで撮影した撮影画像を画像処理して行う行列の待ち時間の計測システムにおいて、行列が縦列、斜列、蛇行や折返しのある列、とぐろを巻くような列等のどのような行列パターンであっても、各行列の待ち時間を正確に計測できるようにすることである。
【００２１】
本発明が解決しようとする第４の課題は、自然発生型の行列又は誘導路型の行列が１つ以上存在する第１監視エリアの行列の待ち時間と、入口と出口を備えた閉空間であって前記入口は前記第１監視エリアの退出口である第２監視エリアの入場人数と前記出口からの退場人数に基づいて求めた滞留時間とを合計し、前記第１監視エリアの行列に並び始めた人物が前記第２監視エリアの出口から退場するまでの待ち時間を求める行列の待ち時間を計測するシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
上述の第１〜第３の課題を解決するために、自然発生型の行列又は誘導路型の行列が１つ以上存在する監視エリアを監視カメラで撮影した撮影画像をコンピュータ処理して行う行列の待ち時間の計測システムにおいて、
前記処理装置を、
前記監視エリアの人物の背景差分ラベルを撮影画面上に配置し、且つ前記監視エリアの移動人物の速度場ラベルを撮影画面上に配置し、更に、前記背景差分ラベルと前記速度場ラベルの合成ラベルを前記撮影画面上に配置して行列を形成する人物を前記監視エリアの実平面に対応付ける手段と、
近接する合成ラベルを順に結んで行列ラインを生成する手段と、
各行列のメイン行列ラインにセグメント行列ラインを接続して行列の総延長を算出する手段と、及び、
前記行列の総延長に基づいて行列の待ち時間を算出する手段を備えて構成した。
【００２３】
また、上述の第１〜第４の課題を解決するために、自然発生型の行列又は誘導路型の行列が１つ以上存在する第１監視エリアを俯角撮影するように設置された監視カメラと、入口と出口を備えた閉空間であって前記入口は前記第１監視エリアの退出口である第２監視エリアの入場人数を計数する第１計数装置と前記出口からの退場人数を計数する第２計数装置と、前記監視カメラで撮影した撮影画像を処理して前記第１監視エリアの行列の待ち時間を算出すると共に前記第２監視エリアの滞留時間を算出する処理装置とで構成された行列の待ち時間の計測システムにおいて、
前記処理装置を、
前記撮影画像を処理して前記第１監視エリアの人物の背景差分ラベルを生成し、前記撮影画像を処理して前記第１監視エリアの移動人物の速度場ラベルを生成し、更に、前記背景差分ラベルと前記速度場ラベルを合成して前記第１監視エリアで行列を形成する人物を合成ラベルで表示すると共に前記合成ラベルを前記第１監視エリアの実平面に対応付ける手段と、
行列毎に前記合成ラベルを順に結んで行列ラインを生成する手段と、
前記行列ラインに基づいて各行列の総延長を算出する手段と、
前記行列の総延長に基づいて前記第１監視エリアの行列の待ち時間を算出する手段と、及び、
前記第１計数装置が計数した入場人数と前記第２計数装置が計数した退場人数に基づいて前記第２監視エリアの滞留時間を算出する滞留時間算出手段とを備えて構成した。
【００２４】
ここに、移動人物の速度場ラベルとは、オプティカルフロー推定演算を用いて求めた移動人物の速度ベクトルから計測空間範囲に形成される速度場の分布状況を求め、速度場の分布状況が示す方向別の速度ベクトルを持つ画素の範囲に基づいて時系列連続動画中を移動する移動人物の形状画像のことである。
また、監視エリアの人物の背景差分ラベルとは、背景と人物の差分に基づいて形成される監視エリアの人物の輪郭画像のことである。
【発明の効果】
【００２５】
本発明により、空港、駅舎等の公共施設や他の集客施設において形成される自然発生型の行列又は誘導路型の行列の総延長又は行列を形成する人数を、行列が複数であっても自動的に正確に測定できるようになった。
また、本発明により、空港、駅舎等の公共施設や他の集客施設において形成される自然発生型の行列又は誘導路型の行列の総延長又は行列を形成する人数を、個々の人物像が明瞭に分離できず更に身長差で隠蔽される人物も生じるような場合であっても正確に計数できるようになった。
また、本発明により、空港、駅舎等の公共施設や他の集客施設において形成される自然発生型の行列又は誘導路型の行列から、行列を形成しない人物や荷物を画像処理の過程で確実に排除できるようになったので、行列の総延長又は行列を形成する人数を自動的に正確に計数できるようになった。
更に、本発明により、空港、駅舎等の公共施設や他の集客施設において形成される自然発生型の行列又は誘導路型の行列の総延長又は行列を形成する人数を、行列が縦列、斜列、蛇行や折返しのある列、とぐろを巻くような列等のどのような行列パターンであっても自動的に正確に計測できるようになった。
【００２６】
従って、本発明により、空港、駅舎等の公共施設や他の集客施設で混雑により自然に形成された行列、又は施設管理者により設置された誘導手段で指示された誘導路に沿って形成された行列の長さ又は行列を形成する人数を正確に検出し、行列の最後尾の人物の待ち時間を自動的に正確に計測する行列の待ち時間の計測システムを提供することができた。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
本発明は、自然発生型行列又は誘導路型の行列が複数存在する監視エリアを１台の監視カメラで俯角撮影した撮影画像をコンピュータで処理して行う行列の待ち時間の計測システムにおいて、前記監視エリアの人物の背景差分ラベルを撮影画面上に配置し、且つ前記監視エリアの移動人物の速度場ラベルを撮影画面上に配置し、更に、前記背景差分ラベルと前記速度場ラベルの合成ラベルを前記撮影画面上に配置して行列を形成する人物を前記監視エリアの実平面に対応付ける手段と、近接する合成ラベルを順に結んで行列ラインを生成する手段と、各行列のメイン行列ラインにセグメント行列ラインを接続して各行列の総延長を算出する手段と、及び、前記各行列の総延長に基づいて行列の待ち時間を算出する手段を、前記コンピュータに備えたことを特徴とする。
【実施例１】
【００２８】
実施例１は、空港内の保安検査場前のロビーに自然に形成された複数の行列を１台の監視カメラで俯角撮影した撮影画像をコンピュータの如き処理装置で画像処理し、各行列の総延長を求め、前記各行列の総延長に基づいて行列の待ち時間を算出する行列の待ち時間の計測システムである。
【００２９】
図１７は、３つの検査場入口１〜入口３を備えた空港内の保安検査場前のロビーに自然に形成された複数の行列と、１台の監視カメラ２の配置関係を示した模式的な図である。そして、図１７において、入口１のカウンター６の前には１４人の旅客１００が第１行列を、入口２のカウンター６の前には１７人の旅客１００が第２行列を、そして入口３のカウンター６の前には１７人の旅客１００が第３行列をそれぞれ形成している。
【００３０】
監視カメラ２は、検査場入口のカウンター６とは反対側に、ロビーのフロアから高さｈの箇所に設置されている。従って、監視カメラ２の撮影画像は監視エリアを行列の後の斜め上から撮影した俯角画像である。
【００３１】
図８は、図１７の監視カメラ２の撮影画像、即ち俯角画像を模式的に示したもので、入口１のカウンター６Ａの前には１４人の旅客１１１〜１２４がメイン行列ラインのみの第１行列を形成している。入口２のカウンター６Ｂの前には１７人の旅客１２５〜１４１が、部分的に２列に並んでいるので、メイン行列ラインとセグメント行列ラインで構成された第２行列を形成している。更に、入口３のカウンター６Ｃの前には１７人の旅客１４２〜１５８が、部分的に２列に並んでいるので、メイン行列ラインとセグメント行列ラインで構成された第３行列を形成している。メイン行列ラインとセグメント行列ラインの生成、及びこれらにより求める行列の聡延長については、後に詳細に説明する。
【００３２】
図１は、監視カメラ２と監視カメラの撮影画像を処理する処理装置１で構成された実施例１の行列の待ち時間の計測システムのブロック構成図である。処理装置１は、制御部１１、データ記憶部１２、プログラム記憶部１３、表示部１４、監視カメラ２で撮影されたアナログデータをデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換部１５、及び時系列画像蓄積部１６とから構成されている。
【００３３】
次に、監視カメラ２が撮影した図８の撮影画像をコンピュータである処理装置１で処理して、行列の待ち時間を計測する実施例１の動作を説明する。処理装置１が行う処理は、図３に示す如く、速度場ラベルで表示した人物の画像データの生成（Ｓ１）、行列を形成しない人物の速度場ラベルの削除（Ｓ２）、背景差分ラベルで表示した人物等の画像データの生成（Ｓ３）、行列を形成しない人物と荷物等の背景差分ラベルの削除（Ｓ４）、速度場ラベルで表示した人物と背景差分ラベルで表示した人物を合成した画像データの生成（Ｓ５）、行列ラインの総延長の算出（Ｓ６）、行列の移動速度の推定（Ｓ７）、及び行列の待ち時間算出（Ｓ９）の８つを順に行う処理である。
【００３４】
（速度場ラベルで表示した人物の画像データの生成）
速度場ラベルで表示した人物の画像データの生成（Ｓ１）は、図４に示すフローチャートで示す流れで行う処理である。まず、制御部１１は、プログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、時系列画像蓄積部１６から２つのフレーム画像を第１画像、第２画像として時系列で読み出し一時記憶部に入力する（Ｓ１０１）。
【００３５】
（オプティカルフロー推定演算）
次に、制御部１１は、プログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、上記第１画像と第２画像のデータに基づいて、正則化パラメータを用いたオプティカルフロー推定演算を行う（Ｓ１０２）。このオプティカルフロー推定演算は、例えば特開平９−２９７８５１号等で紹介されている公知の正則化手法に、正則化パラメータを用いる改良を加えた方法である。ここで、正則化手法によるオプティカルフロー推定処理とは、或る１つのフレームの画像上の各画素の座標点（ｘ，ｙ）とその動きベクトル、つまりオプティカルフロー（ｕ，ｖ）との間には、そのフレーム画像内の空間的な明るさの勾配を（Ｉｘ，Ｉｙ）、そのフレームと次のフレーム間の明るさの勾配をＩｔとしたときに、数式１が成立することを用いた解析手法である。
【００３６】
【数１】
2007317052.tif 000003
【００３７】
しかし、この数式１だけからは未知数ｕ，ｖを推定することができず、他の拘束条件が必要となる。これについては、例えば、「Determining
Optical Flow」（Artificial Intelligence 17 185〜203 頁（1981））に記載された技術を利用する。この技術においては、「画像中の移動物体が剛体である」及び「画像中の近傍領域でのオプティカルフロー分布は滑らかである」という２つの仮定をそれぞれ評価関数で表し、弛緩法を用いてこれらの２つの評価関数の和を最小化させることによってオプティカルフローの推定を行う。
【００３８】
【数２】
2007317052.tif 000004
【００３９】
数式２の右辺において、Ｅａは移動物体の剛体性を反映した評価関数であり、画像中の移動物体が完全な剛体、つまり、変形せずそれ自体の輝度も変化しない物に近いほど数式１が成立し易くなりＥａはゼロに近づく。また、Ｅｂはオプティカルフローの空間分布の滑さを反映した評価関数であり、オプティカルフローの空間分布が完全に滑らかな、つまり、オプティカルフローが空間的に変化しない、つまり、画像内のどの画素も全て同じ方向へ同じ距離だけ移動する状態に近いほどＥｂはゼロに近づく。
【００４０】
要するに、数式２の右辺は、画像の積分領域における移動物体の剛体性とオプティカルフローの空間分布の滑らかさとを統合的に評価した関数であり、その積分範囲の領域で上記２つの仮定「画像中の移動物体が剛体である」及び「画像中の近傍領域でのオプティカルフロー分布は滑らかである」が良好に成立するほど、数式２の右辺は小さい値となる。換言すれば、画像のある点の近傍領域で上記２つの仮定が成立するなら、その近傍領域で数式２の関数を最小にするようなｕ，ｖがその点における妥当なオプティカルフローと推定される。
【００４１】
ここで、正則化パラメータαは、数式２の右辺における「オプティカルフロー分布の滑らかさ」の相対的な重みを反映している。つまり、αを大きく設定するほど、オプティカルフロー分布の滑らかさを重視していることになる。よって、正期化パラメータαは解析する画像に応じ、その画像中に存在する各種物体の複雑さや動きの性質や動きの大きさなどに関連して適切に設定されるべきである。
【００４２】
（射影変換による距離補正）
次に、制御部１１は、プログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、動きベクトルをカメラの距離補正により実平面に写像する処理を次のように行う（Ｓ１０３）。この射影変換による距離補正処理により、画像上の動きベクトルが監視エリアとなる実平面上の動きベクトルに換算される。この実平面に写像された動きベクトルを速度ベクトルと呼ぶ。
【００４３】
ここでは、画像上の動きベクトルの実平面上への写像として、カメラ距離の幾何変換を用いて、オプティカルフロー計算結果である画像上の動きベクトルを実平面上の速度ベクトルに導く。なお、この処理は座標変換により実現でき、具体的には次の２次射影変換式で行われる。
【００４４】
【数３】
2007317052.tif 000005
【数４】
2007317052.tif 000006
【００４５】
数式３と数式４において、ｘ，ｙは第１、第２画像のメモリ座標の位置、Ｘ，Ｙは速度測定面である実平面の位置である。ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｇ，及びｈは変換係数であり、未知数は８個となる。
【００４６】
逆変換は、数式５と数式６で表される。
【数５】
2007317052.tif 000007
【数６】
2007317052.tif 000008
【００４７】
監視画像に映る測定平面、即ち保安検査場前のロビーに存在する既知の４個所の実寸法が判明しているので、数式５と数式６は解法できる。従って、監視カメラ２から移動人物までの距離を求めるアルゴリズムを得ることができる。故に監視カメラ２におけるＣＣＤ等の撮像素子の受光面積、レンズの焦点距離が判明しているので、上記の既知の４個所の距離関係から幾何学計算により目標位置の距離を求めることができる。
【００４８】
（推定速度場の小領域平均探査）
次に、速度ベクトルを座標配列した推定速度場をデータ記憶部１２に作成し、予め設定した小領域を単位としてデータ記憶部１２の推定速度場を均一に探査する。小領域は例えば１０×１０画素である。探査の際、小領域内部の画素速度ベクトルの実在数及び速度ベクトルの平均値を求める。小領域に存在するベクトル個数を予め定義した有効と判定する割合個数以下なら、その探査位置の小領域は孤立点ノイズとして除去する。また、画像信号に特有なノイズ成分を考慮して、探査領域内部で特定の走査線方向に連続し、他の走査線方向に存在しないような孤立列の速度ベクトルも除去する。
【００４９】
（速度場ラベルリング）
次に、制御部１１は、プログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、速度場ラベルの生成を行う（Ｓ１０４）。この速度場ラベルの生成は、上記推定速度場の小領域平均探査の処理後の小領域について速度場ラベリングを行って、移動人物又は移動人物集団の推定面積、推定形状を求め、実態を認識する処理である。本発明の実施形態における速度場ラベリング処理においては、前記速度場ベクトル上の小領域について、推定速度の平均、方向、座標データの速度場ラベルテーブルをデータ記憶部１２に作成する。
【００５０】
ここに、速度場ラベリングとは、所定の範囲内で同一と認めうるベクトル方向毎に領域分割し、当該領域をラベルで表示する処理のことである。換言すれば、速度場ラベルとは速度場ラベリングの処理により得られた小領域のことであり、例えば、図１３の移動人物１００を囲む楕円で示す速度場領域３００、図１４（Ａ）の移動人物１０１を囲む楕円で示す速度場領域３０１及び移動人物１０２を囲む楕円で示す速度場領域３０２のことである。
【００５１】
速度場領域又は速度場ラベルの面積の推定は、ラベリング処理後、各ラベルの外接面積を確定し、外接面積に対応する第２画像の輝度分布から２値化処理の閾値を決定し、２値化処理により背景と移動人物又は移動人物集団を分離する。次に、移動人物又は移動人物集団の外接面積に含まれる全ての速度ベクトルの座標を集計してその重心位置を求め、重心位置の２値化データに対応する０又は１の個数を外接面積内部でカウントする。移動人物又は移動人物集団で抽出するオプティカルフローの分布は、移動人物又は移動人物集団の輪郭の周辺（ズレ）に存在するため、オプティカルフローの強度で対応せずに発生位置の重心座標で人物又は人物集団内部と判断する。次に、移動人物又は移動人物集団の形状認識プロセスにおいては、速度場ラベリングにより移動人物又は移動人物集団の座標を求め、第２画像の濃度情報を空間画像計測により実態認識する。
【００５２】
入力された２フレームの時系列連続動画像の全体について速度場ラベリング処理を行うと、当該動画像に含まれている全ての移動人物又は移動人物集団の速度場ラベルがデータ記憶部１２の速度場ラベルテーブルに記憶されている。記憶される速度場ラベルのデータは、当該速度場ラベルの速度ベクトルの方向、当該速度場ラベルの実平面上の位置と面積のデータである。
【００５３】
図８の撮影画像中の人物１１１，１１２，１２５，１２６，１２７，１４２，１４３，及び１４８が停滞人物、即ち移動していない人物であるならば、これらの停滞人物の速度場ラベルは生成されない。勿論、動かないカウンター６Ａ，６Ｂ，６Ｃについても速度場ラベルは生成しない。従って、データ記憶部１２の速度場ラベルテーブルに記憶されている速度場ラベリングデータに基づいて、図８の撮影画像に対応する画像を再現すれば図１０の如くとなる。即ち、第１行列の小さな楕円で示した速度場ラベル３１３〜３２４は、図８の撮影画像中の人物１１３〜１２４の実平面上に射影変換された小領域である。また、第２行列の小さな楕円で示した速度場ラベル３２８〜３４１は、図８の撮影画像中の人物１２８〜１４１の実平面上に射影変換された小領域である。更に、第３行列の小さな楕円で示した速度場ラベル３４４〜３４７及び３４９〜３５８は、図８の撮影画像中の人物１４４〜１４７及び１４９〜１５８の実平面上に射影変換された小領域である。換言すれば、図１０に示す画面を再現する速度場ラベルのデータが、データ記憶部１２の速度場ラベルテーブルに記憶されているのである。
【００５４】
（行列を形成しない人物の速度場ラベルの排除）
上述の速度場ラベルで表示した人物の画像データの生成（Ｓ１）に続いて、処理装置１は行列を形成しない人物の速度場ラベルの排除処理を行う（Ｓ２）。即ち、制御部１１は、プログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、データ記憶部１２の速度場ラベルテーブルを探査し、予め定められた方向に向いていない速度ベクトルを有する速度場ラベルを抽出し、これを速度場ラベルテーブルから削除する処理を行う。予め定められた方向とは、検査場入口のカウンター６に向かう方向及びその所定角度範囲の方向である。前記所定角度範囲は、例えば±４５°である。このような処理によって、列から離れて行く人物、列を横切る人物を確実に排除することができる。監視エリアの撮影画像に存在する移動人物を速度場ラベルで表示することを特徴とする本発明の一つの効果である。
【００５５】
（背景差分のラベリング）
上述の行列を形成しない人物の速度場ラベルの排除処理（Ｓ２）に続いて、処理装置１は背景差分ラベルで表示した人物等の画像データの生成を行う（Ｓ３）。即ち、制御部１１は、プログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、背景差分のラベリング処理、即ち、背景差分ラベルで表示した人物等の画像データの生成を行う。背景差分のラベリング処理とは、背景と人物や荷物０の差分結果を或るしきい値で２値化して２値化差分領域を生成する画像処理である。そして、背景差分ラベルとは、背景差分ラベリング処理によって得られた小領域のことであり、例えば、図１３の移動人物１００の輪郭で示す背景差分領域２００、図１４（Ａ）の移動人物１０１の輪郭で示す背景差分領域２０１及び移動人物１０２の輪郭で示す背景差分領域２０２のことである。
【００５６】
ステップＳ３において、制御部１１は先ずデータ記憶部１２に記憶されている１フレームの画像を走査し、背景と人物や荷物との輝度の差分を検出する。次に、検出された差分を予め設定されているしきい値と比較し、当該しきい値よりも大きな差分を背景差分として抽出する。この抽出された背景差分は当該監視エリア内の人物及び荷物の映像である。
【００５７】
次に、当該監視エリア内の人物及び荷物の映像である背景差分は、実平面上の位置に補正する位置補正処理が施される。この処理は、監視カメラ２の撮影画像である人物及び荷物の映像を監視エリアとなる実平面上の映像に換算する処理である。位置補正処理が施された背景差分は、実平面上の人物や荷物の面積を表す領域、即ち背景差分ラベルである。このようにして得られた背景差分ラベルは、データ記憶部１２の背景差分ラベルテーブルに記憶される。
【００５８】
図８の撮影画像中の人物１１１〜１５８とカウンター６Ａ，６Ｂ，６Ｃについては、全て背景差分ラベルが生成され、データ記憶部１２の背景差分ラベルテーブルに記憶されている。
【００５９】
（荷物などの除外）
上述の背景差分ラベルで表示した人物等の画像データの生成（Ｓ３）に続いて、処理装置１は、行列を形成しない人物と荷物の背景差分ラベルの削除処理を行う（Ｓ４）。即ち、制御部１１は、プログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、データ記憶部１２の背景差分ラベルテーブルに記憶されている背景差分ラベルから、行列を形成しない人物と荷物の背景差分ラベルの削除処理を行う。この処理は、行列から離れた位置に孤立している背景差分ラベル、又は人物の形状と異なる背景差分ラベルを検出することによって行われる。
【００６０】
ステップＳ４による荷物などの除外処理が施された後に、データ記憶部１２の背景差分ラベルテーブルに記憶されている背景差分ラベリングデータに基づいて、図８の撮影画像に対応する画像を再現すれば図９の如くとなる。即ち、第１行列の小さな人物の輪郭図で示した背景差分ラベル２１１〜２２４は、図８の撮影画像中の人物１１１〜１２４の実平面上に射影変換された小領域である。また、第２行列の小さな人物の輪郭図で示した背景差分ラベル２２５〜２４１は、図８の撮影画像中の人物１２５〜１４１の実平面上に射影変換された小領域である。更に、第３行列の小さな人物の輪郭図で示した背景差分ラベル２４２〜２５８は、図８の撮影画像中の人物１４２〜１５８の実平面上に射影変換された小領域である。換言すれば、図９に示す仮想画面を再現する背景差分ラベルのデータが、データ記憶部１２の背景差分ラベルテーブルに記憶されているのである。
【００６１】
（速度場ラベルと背景差分ラベルの合成）
以上のステップを経て、データ記憶部１２の速度場ラベルテーブルには行列を形成している移動人物又は移動人物集団の速度場ラベルが記憶されており、且つ、データ記憶部１２の背景差分ラベルテーブルには行列を形成している人物の背景差分ラベルが記憶されている。そこで、行列を形成しない人物と荷物の背景差分ラベルの削除処理（Ｓ４）に続いて、処理装置１は、速度場ラベルで表示した人物と背景差分ラベルで表示した人物を合成した画像データの生成（Ｓ５）を行う。
【００６２】
即ち、ステップＳ５において、制御部１１はプログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、データ記憶部１２の速度場ラベルテーブルと背景差分ラベルテーブルとを合成した合成ラベルテーブルをデータ記憶部１２上に作成する。上述の如く、図８の撮影画像については、データ記憶部１２の速度場ラベルテーブルには図１０の仮想再現画像の速度場ラベルのデータが記憶されており、且つデータ記憶部１２の背景差分ラベルテーブルには図９の仮想再現画像の背景差分ラベルのデータが記憶されている。従って、図８の撮影画像に対応する合成ラベルの仮想再現画像は図１１の如くとなる。即ち、図１１の再現仮想画面において、第１行列は背景差分ラベル２１１と２１２、及び速度場ラベル３１３〜３２４で表示される。また、第２行列は背景差分ラベル２２５〜２２７、及び速度場ラベル３２８〜３４１で表示される。更に、第３行列は背景差分ラベル２４２、２４３、２４８、及び速度場ラベル３２８〜３４７、３４９〜３５８７で表示される。
【００６３】
要するに、図８の撮影画像に対応する合成ラベルの仮想画像である図１１を再現する画像データが、データ記憶部１２の合成ラベルテーブルに記憶されているのである。換言すれば、前記監視エリアで行列を形成する人物を合成ラベルで表示すると共に前記合成ラベルを前記監視エリアの実平面に対応付けた画像データが生成され、記憶されるのである。従って、この画像データにより再現された画像においては、前記合成ラベルは、その配置位置は監視エリアの実平面に対応し、その面積は前記行列を形成する人物の実平面上の輪郭に対応するものである。それ故、前記合成ラベルの配置位置は、監視エリアをＸ軸とＹ軸の実平面上の数値で表すことができる。前記行列を形成する人物が停滞人物であれば、前記合成ラベルは実平面上で輪郭が占める面積、即ち背景差分領域である。また、前記行列を形成する人物が移動人物であれば、前記合成ラベルは実平面上で輪郭が占める面積より少し大きな面積、即ち速度場領域である。
【００６４】
（行列の総延長計測）
速度場ラベルで表示した人物と背景差分ラベルで表示した人物を合成した画像データの生成（Ｓ５）に続いて、処理装置１は行列ラインの総延長の算出（Ｓ６）を行う。この行列ラインの総延長計測処理は、図５のフローチャートに示す如く、矩形パルスの生成（Ｓ６０１）、認識リング生成（Ｓ６０２）、行列ラインの生成（Ｓ６３）、及び行列の総延長算出（Ｓ６０４）が含まれる。そして、この行列ラインの総延長の算出の説明は、図１３、図１４、図１５、及び図１６を参照して行う。
【００６５】
（矩形パルスの生成）
先ず、制御部１１は矩形パルスの生成を行う（Ｓ６０１）。矩形パルスの生成において、制御部１１は、プログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、データ記憶部１２の合成ラベルテーブルに記憶されている画像データ、即ち図１１の仮想画面を再現できる画像データを探査して、認識リングを生成すべき位置を特定する。図１１の仮想画面を再現できる画像データは、前記監視エリアで行列を形成する人物を合成ラベルで表示すると共に前記合成ラベルを前記監視エリアの実平面に対応付けた画像データである。
【００６６】
この探査処理は、図１１の仮想の再現画像を走査線で走査して、行列を形成している人物の位置と大きさを特定する処理である。前記走査線は、隣り合う認識リングが明確に区別でき、且つ連結が途切れない程度の大きさに認識リングを生成できるような間隔に設定されている。例えば、図１４に示す如く、人物の位置と大きさを２〜３個程度の連結した認識リングで表示できるように、前記走査線の間隔が設定されている。ここに、認識リングとは、監視エリアのどの位置に行列を形成する人物が存在するかを認識するためのリング状のマークである。そして、この認識リングは行列のラインを決定するための基準点として機能するものである。
【００６７】
図１４（Ａ）に示す画像は、２人の移動する人物１０１と１０２が写っている画像であるが、データ記憶部１２の合成ラベルテーブルに記憶されている画像データに基づいて再現した画像は速度場ラベル３０１と３０２だけが表示された画像である。
【００６８】
速度場ラベル３０１と３０２だけが表示された図１４（Ａ）に示す画像を走査線で走査すると、図１４（Ｂ）に示す如く速度場ラベル３０１と３０２の配置位置及び大きさに対応した矩形パルスが発生する。即ち、一番上の走査線で走査すると、図１４（Ｂ）に示す如く当該走査線が横切る合成ラベル３０１の幅に対応したパルス幅の矩形パルス４０１が発生する。上から２番目の走査線で走査すると、図１４（Ｂ）に示す如く当該走査線が横切る合成ラベル３０１の幅に対応したパルス幅の矩形パルス４０２が発生する。上から３番目の走査線で走査すると、図１４（Ｂ）に示す如く当該走査線が横切る合成ラベル３０１の幅に対応したパルス幅の矩形パルス４０３が発生する。上から４番目の走査線で走査すると、図１４（Ｂ）に示す如く当該走査線が横切る合成ラベル３０１の幅に対応したパルス幅の矩形パルス４０４が発生する。
【００６９】
このようにして得られた矩形パルス４０１〜４０４は、背景レベル５０１〜５０４を「０」で表せば振幅は「１」で表される。そして矩形パルス４０１〜４０４のパルス幅は、走査線が横切った速度場ラベルの幅に相当する。従って、画面上の矩形パルス４０１〜４０４に対応する画素の位置に「１」が現れることになる。このようにして発生させられた矩形パルス４０１〜４０４のデータは、データ記憶部１２の合成ラベルテーブルに記憶される。
【００７０】
（認識リングの生成）
次に、制御部１１は、認識リングの生成を行う（Ｓ６０２）。即ち、制御部１１は、プログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、データ記憶部１２の合成ラベルテーブルに記憶されている画像データを探査して矩形パルスのデータを読み出し、その中心に認識リングを置く。この認識リング生成によって、例えば図１４（Ｂ）に示す如く、矩形パルス４０１の中心には認識リング６０１が、矩形パルス４０２の中心には認識リング６０２が、矩形パルス４０３の中心には認識リング６０３が、そして矩形パルス４０４の中心には認識リング６０４がそれぞれ描かれる。認識リングのデータは、データ記憶部１２の合成ラベルテーブルに記憶される。認識リングは、監視エリアのどの位置に行列を形成する人物が存在するかを認識するためのリング状のマークである。
【００７１】
次に、制御部１１は、プログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、データ記憶部１２の合成ラベルテーブルに記憶されている画像データを探査して矩形パルスのデータを読み出し、その中心に認識リングを置く認識リング生成を行う。この認識リング生成によって、例えば図１４（Ｂ）に示す如く、矩形パルス４０１の中心には認識リング６０１が、矩形パルス４０２の中心には認識リング６０２が、矩形パルス４０３の中心には認識リング６０３が、そして矩形パルス４０４の中心には認識リング６０４がそれぞれ描かれる。認識リングのデータ、即ち監視エリアの実平面上のＸ軸とＹ軸の数値で表わした認識リングの中心位置データなどは、データ記憶部１２の合成ラベルテーブルに記憶される。
【００７２】
なお、同一走査線上に２個や３個の合成ラベルが横方向に部分的に重なっている場合、横幅が平均的なものに対して２倍や３倍に広がった合成ラベルが存在しているような画像となる。このような場合には、走査線の走査で出力される矩形パルスは幅が平気的なものよりも２倍や３倍広いものとなる。そこで、このような広い矩形パルスが出力された場合には、平均的な矩形パルスの幅程度で均等に分割し、分割した幅の中心に認識リングを描くようにする。このようにして、同一走査線上に２個や３個の合成ラベルが横方向に部分的に重なっている場合でも、認識リングは当該２個や３個の合成ラベルに対応する位置に描かれることになる。
【００７３】
認識リングの大きさは、走査線の幅と同程度の直径のものである。従って、図１４（Ａ）に示す如き走査線であれば、図１４（Ｂ）に示す如く、移動する人物１０１については認識リング６０１、６０２及び６０３の３個の認識リングが置かれることになる。換言すれば、移動する人物１０１の監視エリアにおける位置が、認識リング６０１、６０２及び６０３の３個の認識リングの配置位置で特定されるのである。
【００７４】
（行列ラインの生成）
認識リング生成に続いて、制御部１１は行列ラインの生成を行う（Ｓ６０３）。この行列ラインの生成は、連結している認識リングの中心を直線で結ぶ処理で、換言すれば認識リングの連結処理である。行列ラインの生成は、３人の移動する人物１０１、１０２、１０３が写っている監視エリアの画像に、上述の認識リング６０１〜６１０が置かれ、更に接続ライン７０１、７０２及び７０３が置かれた図１５（Ａ）と、認識リングと接続ラインとの関係を分かり易くするために図１５（Ａ）から３人の移動する人物１０１、１０２、１０３を除いて示した図１６（Ａ）を参照して説明する。
【００７５】
即ち、制御部１１は、プログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、データ記憶部１２の合成ラベルテーブルに記憶されている認識リングのデータを処理して、認識リングの中心を結ぶ接続ラインを描く。この接続ラインは、図１５（Ａ）及び図１６（Ａ）に示す如く、連結している認識リング６０１、６０２、６０３、６０４の中心を結ぶ接続ライン７０１、連結している認識リング６０４、６０５、６０６の中心を結ぶ接続ライン７０２、及び連結している認識リング６０６、６０７、６０８、６０９の中心を結ぶ接続ライン７０３の３本である。なお、認識リングの中心とは、文字通りの中心又はその近傍の点を言う。接続ラインの長さは、認識リングの中心間の距離から簡単に算出されるものである。監視エリアの実平面上のＸ軸とＹ軸の数値で表わした認識リングの中心位置データは、データ記憶部１２の合成ラベルテーブルに記憶されているからである。
【００７６】
認識リングの連結処理に続いて、制御部１１は行列を形成しない人物の判断処理を行う。この行列を形成しない人物の判断処理とは、上述の接続ラインの方向によって当該接続ラインを形成している人物が、本来の目的の行列、ここでは空港における保安検査を受けるための行列を形成している人物か否かを判断する処理である。図１５（Ａ）と図１６（Ａ）を参照して説明すると、接続ライン７０１の矢印の方向は基準ライン７００に対して右下方向に４５°の方向を、接続ライン７０２の矢印の方向は基準ライン７００に対して左下方向に約２０°の方向を、更に接続ライン７０３の矢印の方向は基準ライン７００に対して左下方向に約１０°の方向をそれぞれ示している。ここに、基準ライン７００は、図１５（Ｂ）に示す垂直方向の矢印で示されているラインである。
【００７７】
上述の接続ライン７０１、７０２、７０３は、いずれも基準ライン７００に対して左右の４５°の範囲内にあるから、これらは１本の本来目的の行列を形成する接続ラインと判定する。しかしながら、基準ライン７００に対して左右の４５°の範囲を超える方向を向いた接続ラインは、本来目的の行列を形成しないものとして除外する。行列を横切る人物について置かれた認識リングの中心を結んだ接続ラインは、基準ライン７００に対して概ね直角方向を向く。従って、基準ライン７００に対して所定の角度範囲を超える接続ラインを除外することによって、行列を形成しない人物を除外することができる。
【００７８】
行列を形成しない人物の判断処理に続いて、制御部１１はプログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、行列ラインの生成を行う。この行列ラインの生成とは、所定角度範囲にある接続ラインを連結する処理である。図１５（Ａ）と図１６（Ａ）を参照して説明すると、上述の接続ライン７０１、７０２、７０３が連結されて１本の行列ラインを形成する。一般に、行列ラインは直線でなく或る程度の曲線又は折れ線となる。
【００７９】
上述の矩形パルスの生成、認識リング生成、認識リングの連結、行列を形成しない人物の判断は、監視エリアの撮影画像の全体に対して行われる。例えば、これらの処理を図８の撮影画像に対応する図１１に対して行った場合、図１２に示す如く、１４人の旅客１１１〜１２４が略一列に並んだ第１行列はメイン行列ライン９０１のみで表される。また、１７人の旅客が構成している第２行は、メイン行列ライン９０２と、３本のセグメント行列ライン９０３〜９０５の４本の行列ラインで表される。更に、１７人の旅客が構成している第３行列は、メイン行列ライン９０６とセグメント行列ライン９０７で表される。これらの行列ラインのデータは、データ記憶部１２の合成ラベルテーブルに記憶される。
【００８０】
（行列の総延長算出）
行列ラインの生成に続いて、制御部１１はプログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、行列の総延長算出を行う（Ｓ６０４）。この行列の総延長算出とは、各行列を構成するメイン行列ラインの長さに、セグメント行列ラインの長さを加算して当該行列の総延長を計測する処理である。複数のメイン行列ラインが存在する場合、セグメント行列ラインの長さは最も近傍のメイン行列ラインの長さに加算される。
【００８１】
図１２に示す画面に形成された３本の行列のそれぞれの総延長は、次の通りである。第１行列はメイン行列ライン９０１のみでるから、その総延長はメイン行列ライン９０１の長さである。また、第２行列の総延長は、メイン行列ライン９０２の長さに、セグメント行列ライン９０３の長さ、セグメント行列ライン９０４の長さ、及びセグメント行列ライン９０５の長さを加算することによって算出される。更に、第３行列の総延長は、メイン行列ライン９０６の長さに、セグメント行列ライン９０７の長さを加算することによって算出される。なお、各行列ラインの長さは、行列ラインを形成する接続ラインの長さの和である。算出された各行列ラインの長さは各行列の総延長Ｌとしては、制御部１１の一時記憶部に記憶される。
【００８２】
図５のフローチャートに示す処理、即ち、矩形パルスの生成、認識リング生成、行列ラインの生成、及び行列の総延長算出を図８の撮影画像に対応する図１１に対して行った場合、図１２に示す第１行列、第２行列、第３行列のそれぞれの総延長が算出される。そして算出された各行列の総延長は、制御部１１の一時記憶部に記憶される。
【００８３】
（行列の平均移動速度の推定）
上述の行列ラインの総延長の算出（Ｓ６）に続いて、処理装置１は行列の移動速度の推定処理（Ｓ７）を行う。即ち、制御部１１はプログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、データ記憶部１２の合成ラベルテーブルに記憶されている認識リングのデータを検索して各行列の平均移動速度を算出する。空港、駅舎等の公共施設や他の集客施設で形成される行列は、自然発生型行列であれ誘導路型行列であっても、芋虫のような動きで移動する。従って、行列を形成する人物全ての移動速度の合計速度を行列の人数で除算して行列の平均移動速度を算出する。算出された各行列の平均移動速度Ｖｍは、制御部１１の一時記憶部に記憶される。
【００８４】
（行列の待ち時間の算出）
上述の行列ラインの総延長の算出（Ｓ７）に続いて、処理装置１は行列の待ち時間の算出（Ｓ９）を行う。即ち、制御部１１は一時記憶部に記憶されている行列の総延長Ｌと行列の平均移動速度Ｖｍを読み出し、Ｗｍ＝Ｌ／Ｖｍの算式を用いて行列の待ち時間Ｗｍを求める。図８の撮影画像に対応する図１１について図１２の如く形成された行列については、その行列の待ち時間Ｗｍは、第１行列、第２行列、第３行列のそれぞれについて算出され、制御部１１の一時記憶部に記憶される。
【００８５】
（行列の待ち時間の表示）
続いて処理装置１は、第１行列、第２行列、第３行列のそれぞれの行列の待ち時間Ｗｍのなかから、最長の待ち時間を選び、これを表示部１４に表示させる。表示部１４は、一般的には監視エリアに設けられた電光掲示板や液晶モニターなどである。しかしながら、行列の待ち時間情報を入手したい人は必ずしも監視エリア内にいる訳ではない。行列の待ち時間を、携帯電話機やパソコンにオンラインで入手したい人もいる。従って、表示部１４は、処理装置１に有線又は無線で接続された表示装置或いは情報表示装置を含むものである。
【００８６】
上述の如く、本発明の実施例１は、空港内の保安検査場前のロビーに自然に形成された３本の行列を１台の監視カメラ２で俯角撮影した撮影画像をコンピュータの如き処理装置１で画像処理し、各行列の総延長を求め、前記各行列の総延長に基づいて行列の待ち時間を算出する行列の待ち時間の計測システムであるが、行列の待ち時間の算出は２秒間隔で行い、そして行列の待ち時間の表示は３０秒間隔で行うようにした。このようにして、実用上殆どオンラインでの行列の待ち時間の表示或いは情報提供が可能となった。
【００８７】
（システム異常への対応）
ところで、監視カメラ２が撮影した図８の撮影画像をコンピュータの如き処理装置１で処理して算出された行列の待ち時間、即ち画像処理による行列の待ち時間Ｗｍは常に正常値であるとは言えない。システムを構成する監視カメラ２や処理装置１が１００パーセント故障しないといえないからである。空港、駅舎等の公共施設や他の集客施設では、システム異常への対応が必要である。そこで、本発明の実施例１では、上記の画像処理による行列の待ち時間Ｗｍを待ち行列のシュミレーションモデルによる行列の待ち時間Ｗｑと比較して、表示すべき行列の待ち時間を決定するようにした。すべきその妥当性を評価するようにした。この待ち行列のシュミレーションモデルによる行列の待ち時間Ｗｑの算出は、以下に詳細に説明する方法で行われる。
【００８８】
（待ち行列のシュミレーションモデルによる行列の待ち時間Ｗｑの算出方法）
待ち行列のシュミレーションモデルによる行列の待ち時間Ｗｑの算出は、行列に加わる旅客の時系列の確率はポアソン分布と仮定し、行列に加わる旅客の平均値はλ[人／単位時間]とする。また、旅客が行列から離脱する時間間隔は指数分布と仮定し、行列から離脱する旅客の平均値はμ[人／単位時間]とする。交通機関での上述のポアソン分布の仮定は合理的であり、また、旅客が行列から離脱する時間間隔となる空港の保安検査時間の指数分布と仮定は妥当なものであり、これらは過去の調査結果で検証されている事実である。
【００８９】
行列に加わる旅客の平均値λと行列から離脱する旅客の平均値μの値は、監視エリアである空港の保安検査場での過去の行列情況の調査結果により決定されるものである。具体的には、本発明に係る行列の待ち時間の計測システムが稼動する前に、空港の保安検査場前の監視エリアの全景映像を長時間録画した録画映像を利用して、行列に加わる旅客の平均値λと行列から離脱する旅客の平均値μの値は決定される。
【００９０】
先ず、長時間録画した録画映像を所定の周期でサンプリングして取得したサンプリング画像を目視し、行列形成状況の下での待ち行列の長さと待ち行列の人数を計数し、及び待ち時間をストップウオッチなどの計測器を用いて計測し、これらのデータを記録する。このようなサンプリングの人的な計測により求められ記録された待ち行列の長さ、待ち行列の人数、及び待ち時間のデータから、「待ち行列の平均長さ」Ｌｑ、「行列の平均旅客数」Ｎ、「平均待ち時間」Ｗｑが求められる。そこで、Ｌｑ／Ｗｑを算出し、算出した値を「行列に加わる旅客の平均値」λと定義する。また、λ／Ｎ−Ｌｑを算出し、算出した値を「行列から離脱する旅客の平均値」μと定義する。なお、λとμの定義はリトルの確率方程式を根拠としている。このようにして定義づけられたλとμが、データ記憶部１２に記憶されている。
【００９１】
行列の待ち時間の演算に用いられる数式は、ケース１とケース２では異なる。前記ケース１は空港の保安検査場の入口が１箇所の場合であり、前記ケース２は空港の保安検査場の入口がＳ[箇所]の場合である。
【００９２】
（ケース１）
空港の保安検査場の入口が１箇所のケース１において、待ち行列のシュミレーションモデルによる行列の待ち時間Ｗｑは、数式７を用いて算出される。
【００９３】
【数７】
2007317052.tif 000009
【００９４】
但し、数式７における記号ρは数式８で表されるものである。なお、λとμは上述した如きデータであって、データ記憶部１２に記憶されているものである。
【数８】
2007317052.tif 000010
【００９５】
（ケース２）
次に、空港の保安検査場の入口がＳ[箇所]のケース２において、待ち行列のシュミレーションモデルによる行列の待ち時間Ｗｑは、数式９を用いて算出される。
【００９６】
【数９】
2007317052.tif 000011
【００９７】
但し、数式９における記号ρは数式１０で、記号Ｐｏは数式１１でそれぞれ表されるものである。なお、λとμは上述した如きデータであって、Ｓと共にデータ記憶部１２に記憶されているものである。
【数１０】
2007317052.tif 000012
【００９８】
【数１１】
2007317052.tif 000013
【００９９】
（行列の待ち時間Ｗｍと行列の待ち時間Ｗｑの比較）
空港の保安検査場の入口が１箇所のケース１においては数式７を用いて、空港の保安検査場の入口がＳ[箇所]のケース２においては数式９を用いて、処理装置１は行列の待ち時間Ｗｑを算出し、これをデータ記憶部１２に記憶する。続いて、処理装置１は、図３のフローチャートのステップＳ９で求められた行列の待ち時間Ｗｍと行列の待ち時間Ｗｑを比較して、行列の待ち時間Ｗｍの妥当性を評価する。そして、処理装置１は、妥当と判断した場合、行列の待ち時間Ｗｍを表示部１４に表示させる。
【０１００】
（待ち行列のシュミレーションモデルによる行列の待ち時間Ｗｑの第２の算出方法）
上述した行列の待ち時間Ｗｑの算出方法では、記号ρと記号Ｐｏを定義づけるλとμを、長時間録画した録画映像を所定の周期でサンプリングして取得したサンプリング画像を目視して計数した待ち行列の長さと待ち行列の人数、及び待ち時間から、「待ち行列の平均長さ」、「行列の平均旅客数」、「平均待ち時間」を求め、これらのデータから算出したが、行列の待ち時間Ｗｑの第２の算出方法では図３のフローチャートのステップＳ６で求められた行列ラインの総延長又は行列の占有面積を上記「待ち行列の平均長さ」の代わりに用いて記号ρと記号Ｐｏを定義づけるλとμを算出するものである。上記「行列の平均旅客数」は、ステップＳ６で求められた行列ラインの総延長又は行列の占有面積と比例関係にあるので、所定の係数を掛けて求める。このようにして求めたλとμを用いることにより、数式７又は数式９で求められる行列の待ち時間Ｗｑの値は、より実際の値に近くなる。
【０１０１】
（誘導路型の行列が存在する監視エリアへの適用）
以上、図１６の自然発生型の行列が３つ存在する空港の保安検査場前のロビーを監視エリアとした場合について詳細に説明したが、実施例１は図１８の如く誘導路型の行列が存在する監視エリアであっても適用できることは勿論である。
【実施例２】
【０１０２】
実施例２は、空港内の保安検査場前のロビーに自然に形成された複数の行列を１台の監視カメラで俯角撮影した撮影画像をコンピュータの如き処理装置で画像処理し、各行列の人数Ｎを求め、行列の待ち時間ＷｍをＷｍ＝Ｎ／ｔの算式を用いて計測する行列の待ち時間の計測システムである。ここにｔは、行列の先頭に到達してから監視エリアから退出するまでの平均の滞留時間であり、行列を形成する人物の平均待ち時間である。
【０１０３】
実施例２の行列の待ち時間の計測システムの構成と動作は、実施例１とその主要部は同じである。即ち、実施例２の行列の待ち時間の計測システムの構成は、ブロック図で示せば図１に示す通りであり、その動作は図６のフローチャートの流れに沿って行われる。
【０１０４】
監視カメラ２が撮影した図８の撮影画像をコンピュータの如き処理装置１で処理して、行列の待ち時間を計測する実施例２の動作を説明する。処理装置１が行う処理は、図６に示す如く、速度場ラベルで表示した人物の画像データの生成（Ｓ１）、行列を形成しない人物の速度場ラベルの削除（Ｓ２）、背景差分ラベルで表示した人物等の画像データの生成（Ｓ３）、行列を形成しない人物と荷物等の背景差分ラベルの削除（Ｓ４）、速度場ラベルで表示した人物と背景差分ラベルで表示した人物を合成した画像データの生成（Ｓ５）、行列ラインを形成する人数の計数（Ｓ８）、及び行列の待ち時間算出（Ｓ９）の８つを順に行う処理である。
【０１０５】
実施例１の動作を説明する図３のフローチャートと比較すれば明らかな如く、実施例２の処理の流れは速度場ラベルで表示した人物と背景差分ラベルで表示した人物を合成した画像データの生成（Ｓ５）までの処理の流れは実施例１の流れと全く同じである。
【０１０６】
速度場ラベルで表示した人物と背景差分ラベルで表示した人物を合成した画像データの生成のステップに続いて、処理装置１は行列ラインを形成する人数の計数（Ｓ８）を行う。即ち、制御部１１は、プログラム記憶部１３に記憶されたプログラムに従って、データ記憶部１２の合成ラベルテーブルに記憶されている画像データを検索し、各行列の人数を計数する。データ記憶部１２の合成ラベルテーブルに記憶されている画像データは、図８の撮影画像に対応する合成ラベルの仮想画像である図１１を再現する画像データである。この画像データは、実施例１の動作において説明したとおり、速度場ラベルで表示した人物の画像データの生成、行列を形成しない人物の速度場ラベルの削除、背景差分ラベルで表示した人物等の画像データの生成、行列を形成しない人物と荷物等の背景差分ラベルの削除、及び、速度場ラベルで表示した人物と背景差分ラベルで表示した人物を合成した画像データの生成の各ステップを経て記憶された画像データである。計数された各行列の人数Ｎは、制御部１１の一時記憶部に記憶される。
【０１０７】
行列ラインを形成する人数の計数（Ｓ８）に続いて、処理装置１は行列の待ち時間の算出（Ｓ９）を行う。即ち、制御部１１は一時記憶部から行列の人数Ｎを、且つデータ記憶部１２から平均の滞留時間ｔを読み出し、Ｗｍ＝Ｎ／ｔの算式を用いて行列の待ち時間Ｗｍを計測する。図８の撮影画像に対応する図１１について図１２の如く形成された行列については、行列の待ち時間Ｗｍは、第１行列、第２行列、第３行列のそれぞれについて算出され、制御部１１の一時記憶部に記憶される。平均の滞留時間ｔは、計測担当者が目視して計数した人数と当該人数における平均の待ち時間を実際に計測し、その計測データから求めたものである。
【０１０８】
（行列の待ち時間の表示）
続いて処理装置１は、第１行列、第２行列、第３行列のそれぞれの行列の待ち時間のなかから、最長の待ち時間を選び、これを表示部１４に表示させる。なお、実施例２においても、実施例１において説明した行列の待ち時間Ｗｍの表示の前にシステム異常への対応策、即ち、待ち行列のシュミレーションモデルによる行列の待ち時間Ｗｑを利用した行列の待ち時間Ｗｍの評価を行うことが望ましい。
【実施例３】
【０１０９】
実施例３は、保安検査場と出国審査場を備える国際空港に適用した本発明の行列の待ち時間の計測システムである。国際空港においては、保安検査を受けた旅客は出国審査場に入場し、出国審査をパスしてから出国審査場を退場する。そこで、本発明の実施例３では、国際空港における行列の待ち時間を以下に詳細に述べる如くにして自動的に算出するようにした。
【０１１０】
図１９は、保安検査場３と出国審査場４を備える国際空港を模式的に示したもので、保安検査場３の前のロビー（以下、第１監視エリアとも記載する）には保安検査入口毎に一転鎖線の楕円で示す如き行列が形成されている。出国審査場４（以下、第２監視エリアとも記載する）は、入口４１と出口４２を備えた閉空間である。出国審査場４の入口４１は、保安検査場３の退出口に繋がっている。出国審査場４への入場人数Ｎｉを計数する第１人数計数装置７と退場人数Ｎｏを計数する第２人数計数装置８は、光や磁気を利用した公知の人数カウンターで実現できるものである。特許文献３に記載する人数計数装置も、第１人数計数装置７と第２人数計数装置８に利用できることは勿論である。
【０１１１】
実施例３のシステム構成は、図２の如く、監視カメラ２、第１人数計数装置７、第２人数計数装置８、及び処理装置１で構成されている。処理装置１は、制御部１１、データ記憶部１２、プログラム記憶部１３、表示部１４、監視カメラ２で撮影されたアナログデータをデジタルデータに変換するＡ／Ｄ変換部１５、及び時系列画像蓄積部１６とから構成されている。
【０１１２】
実施例３のシステムの動作は、図７のフローチャートの流れに沿って行われる。即ち、実施例３のシステムにおいて、第１監視エリアの行列の待ち時間の計測は、実施例１又は実施例２のシステムを用いて行う。即ち、速度場ラベルで表示した人物の画像データの生成（Ｓ１）、行列を形成しない人物の速度場ラベルの削除（Ｓ２）、背景差分ラベルで表示した人物等の画像データの生成（Ｓ３）、行列を形成しない人物と荷物等の背景差分ラベルの削除（Ｓ４）、速度場ラベルで表示した人物と背景差分ラベルで表示した人物を合成した画像データの生成（Ｓ５）、及び第１監視エリアの行列の待ち時間の算出（Ｓ１０）の６つを順に行う処理である。算出された第１監視エリアの行列の待ち時間は制御部１１の一時記憶部に記憶される。
【０１１３】
実施例３のシステムにおいて、第２監視エリアの平均滞留時間の算出は次のようにして行われる。即ち、図７の行列の待ち時間の計測第１監視エリアの行列の待ち時間の算出（Ｓ１０）に続いて、処理装置１は第２監視エリアの平均滞留時間の算出（Ｓ１１）を行う。出国審査は審査時間が旅客毎に異なることが少なくない。従って、出国審査場における滞留時間は、出国審査場に滞留している人数を計数するだけでは求められない。
【０１１４】
そこで、実施例３のシステムにおける出国審査場における平均滞留時間の計測を、一定時間間隔で計数した入場人数Ｎｉと退場人数Ｎｏを取得し、数式１８を用いて算出した。即ち、制御部１１は、プログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、第１人数計数装置７と第２人数計数装置８から一定間隔で入場人数Ｎｉと退場人数Ｎｏを取得し、取得時刻ｔｉにおける滞留人数ｎｉと演算開始時刻ｔ０における滞留人数ｎ０を算出する。そして制御部１１は、これらの数値を数式１８に代入し、出国審査場における平均滞留時間、即ち第２監視エリアの平均滞留時間を算出する。算出された２監視エリアの平均滞留時間は、制御部１１の一時記憶部に記憶される。
【０１１５】
【数１８】
2007317052.tif 000014
【０１１６】
第２監視エリアの行列の待ち時間の算出（Ｓ１１）に続いて、処理装置１は国際空港における行列の待ち時間の算出（Ｓ１２）を行う。即ち、制御部１１はプログラム記憶部１３に格納されているプログラムに従って、一時記憶部に記憶されている第１監視エリアの行列の待ち時間の中の最長の待ち時間と第２監視エリアの平均滞留時間を加算して、国際空港の行列の待ち時間を算出する。
【０１１７】
（行列の待ち時間の表示）
続いて処理装置１は、算出された国際空港における行列の待ち時間を表示部１４に表示させる。なお、実施例３においても、実施例１において説明した行列の待ち時間Ｗｍの表示の前にシステム異常への対応策、即ち、待ち行列のシュミレーションモデルによる行列の待ち時間Ｗｑを利用した行列の待ち時間Ｗｍの評価を行うことが望ましい。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】図１は、本発明の行列の待ち時間の計測システムの一実施例のブロック構成図である。
【図２】図２は、国際空港に適用された本発明の行列の待ち時間の計測システムの一実施例のブロック構成図である。
【図３】図３は、本発明の実施例１の行列の待ち時間の計測システムにおける処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、速度場ラベルの生成の流れの一例を示すフローチャートである。
【図５】図５は、行列ラインの総延長の算出の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の実施例２の行列の待ち時間の計測システムにおける処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、本発明の実施例３の行列の待ち時間の計測システムにおける処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、監視エリアの撮影画像の一例である。
【図９】図９は、図８の撮影画像に存在する人物を背景差分ラベルで表示した監視エリアの仮想画面である。
【図１０】図１０は、図８の撮影画像に存在する移動人物を速度場ラベルで表示した監視エリアの仮想画面である。
【図１１】図１１は、図８の撮影画像に存在する人物を背景差分ラベルと速度場ラベルの合成ラベルで表示した監視エリアの仮想画面である。
【図１２】図１２は、図１１の合成ラベルに行列ラインを描いた監視エリアの仮想画面である。
【図１３】図１３は、監視エリアに存在する移動人物の背景差分ラベルと速度場ラベルを示した図である。
【図１４】図１４は、合成ラベルに行列ラインを描く処理に含まれる矩形パルスの生成の説明図である。
【図１５】図１５は、行列を形成する移動人物と合成ラベルに描かれた行列ラインの対応関係を示した図である。
【図１６】図１６は、行列を形成する移動人物を除いて示した合成ラベルに描かれた行列ラインを示した図である。
【図１７】図１７は、自然発生型の行列が形成されている監視エリアと監視カメラの対応関係を示した図である。
【図１８】図１８は、誘導路型の行列が形成されている監視エリアと監視カメラの対応関係を示した図である。
【図１９】図１９は、保安検査場と出国検査場を備える国際空港に適用した本発明の一実施例の説明図である。
【符号の説明】
【０１１９】
１  処理装置
２  監視カメラ
３  保安検査場
４  出国審査場
５  ロープやフロアガイドポール
６Ａ，６Ｂ，６Ｃ  カウンター
７  出国検査場の入場人数の計数装置又は第１計数装置
８  出国審査場の退場人数の計数装置又は第２計数装置
１１  制御部
１２  データ記憶部
１３  プログラム記憶部
１４  表示部
１５  Ａ／Ｄ変換部
１６  時系列画像蓄積部
４１  出国審査場の入口
４２  出国審査場の出口
１００，１０１〜１０４  人物
１１１〜１６１  人物
２００，２０１，２０２  背景差分ラベル
２１１〜２５８  背景差分ラベル
３００，３０１，３０２  速度場ラベル
３１３〜３２４，３２８〜３４１，３４４〜３４７，３４９〜３５８  速度場ラベル
４０１〜４０４  矩形パルスの合成領域レベル
５０１〜５０４  矩形パルスの背景レベル
６０１〜６１０  認識リング
７００，７０１〜７０３  接続ライン
８００  荷物
９０１〜９０７  接続ライン
【図１】
2007317052.tif 000015
【図２】
2007317052.tif 000016
【図３】
2007317052.tif 000017
【図４】
2007317052.tif 000018
【図５】
2007317052.tif 000019
【図６】
2007317052.tif 000020
【図７】
2007317052.tif 000021
【図８】
2007317052.tif 000022
【図９】
2007317052.tif 000023
【図１０】
2007317052.tif 000024
【図１１】
2007317052.tif 000025
【図１２】
2007317052.tif 000026
【図１３】
2007317052.tif 000027
【図１４】
2007317052.tif 000028
【図１５】
2007317052.tif 000029
【図１６】
2007317052.tif 000030
【図１７】
2007317052.tif 000031
【図１８】
2007317052.tif 000032
【図１９】
2007317052.tif 000033