(57)【要約】【課題】人物の動線を検出する際に、不適切な動線の検出を抑制し、誤認識し難くできるサンプルを選択する。【解決手段】軌跡検出システム１２によれば、複数の人物の軌跡を検出する複数の軌跡検出システム１２及び動線検出装置１４がネットワーク１６を介して接続されている。各軌跡検出システム１２は、軌跡検出装置２０及び撮像装置２２を備えている。撮像装置２２は、監視エリアを撮像する。軌跡検出装置２０の映像取得部３０は、撮像装置２２が撮像した映像を取得し、人物検出部３２は、取得した映像に含まれる人物を検出し、特徴情報抽出部３４は、検出した人物の特徴を表す特徴情報を抽出する。また、特徴情報確認部３８は、検出した人物の特徴情報に基づきサンプルの無作為抽出が可能であるか確認し、無作為抽出が可能な場合に、サンプル選択部４０は、検出した人物の中から特徴情報に基づいてサンプルとなる人物を選択する。【選択図】図２
2016139949.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された映像に写っている人物を検出する第１検出部と、
前記第１検出部によって検出された人物の特徴を表す特徴情報を抽出する抽出部と、
前記第１検出部によって複数の人物が検出され、かつ前記抽出部によって抽出された前記複数の人物の前記特徴情報に応じた特徴量のばらつきが閾値以上の場合または閾値を越える場合に、前記特徴量に基づいて前記複数の人物の中から動線検出のためのサンプルとなる人物を選択する第１選択部と、
を備えた動線判断装置。
【請求項２】
互いに接続された複数の軌跡検出装置を備え、
前記取得部、前記第１検出部、前記抽出部、及び前記第１選択部は、前記複数の軌跡検出装置の各々に備えられている、
請求項１に記載の動線判断装置。
【請求項３】
前記サンプルの前記特徴情報を前記複数の軌跡検出装置に送信し、送信した前記特徴情報に対応する人物が送信先の該軌跡検出装置が取得した映像に含まれるか否かを表す同一人物情報を受信する第１送受信部と、
前記第１送受信部が受信した前記同一人物情報に基づき、他の軌跡検出装置から移動先候補を選択する第２選択部と、
前記移動先候補の軌跡検出装置に前記第１検出部が検出した全人物の前記特徴情報を送信し、送信した前記特徴情報毎に前記同一人物情報を受信する第２送受信部と、
前記第２送受信部が受信した前記同一人物情報に基づき、同一人物が撮像された映像を取得した他の軌跡検出装置を該人物の軌跡を表す軌跡情報として検出する第２検出部と、
をさらに備えた請求項２に記載の動線判断装置。
【請求項４】
前記第１選択部は、前記特徴の種類に対応する特徴空間上における、前記第１検出部が検出した人物各々の前記特徴量の距離に基づいて、サンプルを選択する、
請求項２または請求項３に記載の動線判断装置。
【請求項５】
他の軌跡検出装置から前記サンプルの前記特徴情報を受信した場合に、取得した映像に前記特徴情報に対応する人物が写っているか否かを表す同一人物情報を送信する第３検出部をさらに備えた、
請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の動線判断装置。
【請求項６】
各軌跡検出装置で検出した人物の軌跡情報を取得し、取得した軌跡情報のうち、同一人物の軌跡情報を繋げることにより該人物の動線を検出する動線検出装置をさらに備えた、
請求項２から請求項５のいずれか１項に記載の動線判断装置。
【請求項７】
取得部により、映像を取得し、
第１検出部により、前記取得部によって取得された映像に写っている人物を検出し、
抽出部により、前記第１検出部によって検出された人物の特徴を表す特徴情報を抽出し、
第１選択部により、前記第１検出部によって複数の人物が検出され、かつ前記抽出部によって抽出された前記複数の人物の前記特徴情報に応じた特徴量のばらつきが閾値以上の場合または閾値を越える場合に、前記特徴量に基づいて前記複数の人物の中から動線検出のためのサンプルとなる人物を選択する、
ことを含む動線判断方法。
【請求項８】
コンピュータに、
映像を取得し、
取得された映像に写っている人物を検出し、
検出された人物の特徴を表す特徴情報を抽出し、
複数の人物が検出され、かつ抽出された前記複数の人物の前記特徴情報に応じた特徴量のばらつきが閾値以上の場合または閾値を越える場合に、前記特徴量に基づいて前記複数の人物の中から動線検出のためのサンプルとなる人物を選択する、
ことを含む処理を実行させる動線判断プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
開示の技術は、動線判断装置、動線判断方法、及び動線判断プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、オフィスやショッピングセンター、商店街等様々な場所に設置された監視カメラ等で撮像された映像に基づいて、人物の動線を検出し、解析することで様々な用途への利用が期待されている。
【０００３】
複数の人物の動線を、複数箇所に設置された監視カメラ等の撮像装置により撮像された映像を用いて検出するシステムが知られている。
【０００４】
例えば、撮像装置毎に設けられた検出装置で該撮像装置が撮像した映像中の人物の特徴情報を抽出し、他の撮像装置で撮像された映像中の人物の特徴情報と比較することにより同一人物を検出して動線を検出する技術が知られている。
【０００５】
これに対して、撮像装置で撮像された映像中の人物の移動先に位置する撮像装置にのみ対応する検出装置に該人物の特徴情報を送信する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−２９０９６２号公報
【特許文献２】特開２００７−４９２７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
動線判断装置の処理負荷や通信負荷を削減するために、少数の人物をサンプルとして選択して、複数の撮像装置で撮像された映像中の人物と照合することにより人の流れを検出して、人の流れに応じて動線を判断する方法が考えられる。
【０００８】
しかしながら、サンプルの選択が適切でないと、同一人物であるか否かを誤検出する可能性が高くなる。また、誤検出の可能性を低くするために、他の人物と特徴が大きく異なる人物をサンプルとして選択した場合、必ずしも、人の流れを判断するのに適切な人物とはいえない場合がある。
【０００９】
開示の技術は一つの側面として、人物の動線を検出する際に、不適切な動線の検出を抑制し、誤認識し難くできるサンプルを選択することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
１つの態様では、動線判断装置は、映像を取得する取得部と、前記取得部によって取得された映像に写っている人物を検出する第１検出部と、前記第１検出部によって検出された人物の特徴を表す特徴情報を抽出する抽出部と、を備える。さらに動線判断装置は、前記特徴量に基づいて前記複数の人物の中から動線検出のためのサンプルとなる人物を選択する第１選択部を備える。第１選択部は、前記第１検出部によって複数の人物が検出され、かつ前記抽出部によって抽出された前記複数の人物の前記特徴情報に応じた特徴量のばらつきが閾値以上の場合または閾値を越える場合に、サンプルとなる人物を選択する。
【発明の効果】
【００１１】
一つの側面として、人物の動線を検出する際に、不適切な動線の検出を抑制し、誤認識し難くできるサンプルを選択することができる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態に係る動線検出システムの一例の概略構成図である。
【図２】本実施形態に係る軌跡検出装置の一例の機能的な概略構成を表す機能ブロック図である。
【図３】本実施形態に係る動線検出装置の一例の機能的な概略構成を表す機能ブロック図である。
【図４】本実施形に係る軌跡検出装置として機能するコンピュータの一例の概略構成を示すブロック図である。
【図５】本実施形に係る動線検出装置として機能するコンピュータの一例の概略構成を示すブロック図である。
【図６】本実施形態に係る軌跡検出装置で行われる軌跡検出処理のうちの準備処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】本実施形態に係る人物情報ＤＢの具体例を説明するための図である。
【図８】本実施形態に係る軌跡検出装置で行われる軌跡検出処理のうちの移動先候補選択処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】本実施形態に係る軌跡検出装置で行われる移動先候補選択処理中で実行されるサンプル選択処理の一例のフローチャートである。
【図１０】特徴情報確認部が抽出した全人物の特徴量の分散が小さい場合の具体例の模式図である。
【図１１】図１０に示した８人の人物各々の特徴量を特徴空間にプロットした具体例を示す図である。
【図１２】特徴情報確認部が抽出した全人物の特徴量の分散が小さい場合のその他の具体例の模式図である。
【図１３】図１２に示した８人の人物各々の特徴量を特徴空間にプロットした具体例を示す図である。
【図１４】特徴情報確認部が抽出した全人物の特徴量の分散が大きい場合の具体例の模式図である。
【図１５】図１４に示した８人の人物各々の特徴量を特徴空間にプロットした具体例を示す図である。
【図１６】図１３に示した特徴量間の距離を説明するための図である。
【図１７】図１６に示した特徴量間の距離に基づいて、二人の人物（人物Ｂ、Ｃ）をサンプルとして選択した場合の図である。
【図１８】本実施形態に係る軌跡検出装置で行われる移動先候補選択処理のステップＳ１２４〜Ｓ１３４の処理について説明する図である。
【図１９】本実施形態に係る軌跡検出システムの各々が配置された場所を接続する道路、移動先となる可能性が有る軌跡検出システムとの接続、及び移動先候補の軌跡検出システムとの接続を模式的に示した図である。
【図２０】本実施形態に係る軌跡検出装置で行われる同一人物検出処理の一例のフローチャートである。
【図２１】本実施形態に係る軌跡検出システムの軌跡検出装置における移動人数テーブルのその他の具体例を示した図である。
【図２２】本実施形態に係る軌跡検出装置で行われる軌跡検出処理のうちの対応人物情報記憶理の一例のフローチャートである。
【図２３】本実施形態に係る対応人物情報が書き込まれた状態の人物情報ＤＢの具体例を説明するための図である。
【図２４】本実施形態に係る動線検出装置で行われる動線検出処理の一例のフローチャートである。
【図２５】本実施形態に係る動線情報ＤＢ７０の具体例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して開示の技術の一例を詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本実施形態に係る動線検出システム１０の一例の概略構成図である。図１に示すように、動線検出システム１０は、軌跡検出システム１２Ａ〜１２Ｇと、動線検出装置１４と、を備える。軌跡検出システム１２Ａ〜１２Ｇの各々と、動線検出装置１４とは、ネットワーク１６を介して接続されている。
【００１５】
図１に示した動線検出システム１０は、所定の地域における人物の動線を検出する機能を有している。そのため、所定の地域内に軌跡検出システム１２Ａ〜１２Ｇが設けられており、軌跡検出システム１２Ａ〜１２Ｇ毎に、監視エリアが設けられている。なお、各監視エリアは、重複する場合がある。また、所定の地域内には、軌跡検出システム１２Ａ〜１２Ｇにより監視されないエリア（非監視エリア）が存在する。
【００１６】
軌跡検出システム１２Ａ〜１２Ｇは、各々、撮像装置２２Ａ〜２２Ｇで撮像された監視エリアの映像に写っている人物の各監視エリア内における移動を表す軌跡を検出する機能を有する。
【００１７】
軌跡検出システム１２Ａ〜１２Ｇは、同様のシステムであるため、個々を区別する場合は、個々を示す符号「Ａ」〜「Ｇ」を付して称するが、両者を区別せずに総称する場合は、「軌跡検出システム１２」と称する。また、軌跡検出システム１２が有する各装置、機能部等についても、個々を区別する場合は、個々を示す符号「Ａ」〜「Ｇ」を付して称するが、両者を区別せずに総称する場合は個々を示す符号を省略する。
【００１８】
図１に示すように、本実施形態の軌跡検出システム１２は、軌跡検出装置２０と、撮像装置２２と、を備える。
【００１９】
撮像装置２２は、監視エリアの映像を撮像する機能を有しており、いわゆる監視カメラである。本実施形態の撮像装置２２は、常に監視エリアの動画像を撮像しており、撮像した映像（動画像）は、軌跡検出装置２０に出力される。
【００２０】
軌跡検出装置２０は、撮像装置２２が撮像した映像中の人物（具体的には、人物を表す画像）を検出し、該人物の監視エリア内における軌跡を軌跡情報として検出する機能を有する。軌跡検出装置２０が検出した軌跡情報は、ネットワーク１６を介して動線検出装置１４に出力される。
【００２１】
図２には、本実施形態の軌跡検出装置２０の一例の機能的な概略構成を表す機能ブロック図を示す。
【００２２】
図２に示すように、本実施形態の軌跡検出装置２０は、映像取得部３０、映像ＤＢ（データベース）３１、人物検出部３２、特徴情報抽出部３４、人物情報ＤＢ３６、特徴情報確認部３８、及びサンプル選択部４０を備える。また、本実施形態の軌跡検出装置２０は、サンプル特徴情報送受信部４２、サンプル照合部４４、移動先候補選択部４６、特徴情報送受信部４８、照合部５０、及び軌跡情報検出部５２を備える。さらに、本実施形態の軌跡検出装置２０は、軌跡情報送信部５４及び同一人物検出部５６を備える。
【００２３】
映像取得部３０は、開示の技術の取得部の一例であり、撮像装置２２が撮像した映像を撮像装置２２から取得する機能を有する。映像取得部３０が取得した映像は、映像ＤＢ３１に記憶される。
【００２４】
人物検出部３２は、開示の技術の第１検出部の一例であり、撮像装置２２が撮像した動画像である映像をフレーム毎の画像（静止画像）に変換し、各画像に含まれる全ての人物（具体的には、人物の画像）を検出する機能を有する。
【００２５】
特徴情報抽出部３４は、開示の技術の抽出部の一例であり、人物検出部３２が検出した人物の特徴情報を抽出する機能を有する。本実施形態の特徴情報抽出部３４は、特徴情報として複数種類の特徴毎に特徴情報（特徴量）を抽出する。特徴情報抽出部３４が抽出する特徴の種類については、特に限定されず、少なくとも外見から個人を特定できるものであればよい。特徴情報抽出部３４により抽出された各人物の特徴情報は、人物情報ＤＢ３６に記憶される。
【００２６】
特徴情報確認部３８は、人物検出部３２が検出した各人物の特徴情報（特徴量）に基づいてサンプルの無作為抽出が可能であるか否かの確認を行う機能を有する。なお、本実施形態では、ある人物の複数の特徴情報をパラメータとして得られた値を該人物の「特徴量」という。
【００２７】
本実施形態の軌跡検出装置２０では、各人物の特徴量のばらつきに基づいてサンプルが無作為抽出（いわゆる、ランダムサンプリング）できるか確認し、無作為抽出が可能であると確認された場合のみ、検出された人物の中からサンプルを選択する。
【００２８】
サンプル選択部４０は、サンプルの無作為抽出が可能である場合に、各人物の特徴量に基づいて、人物検出部３２により検出された人物の中から、サンプルとなる人物（以下、単に「サンプル」という）を選択する機能を有する。特徴情報確認部３８及びサンプル選択部４０は、開示の技術の第１選択部の一例である。
【００２９】
サンプル特徴情報送受信部４２は、開示の技術の第１送受信部の一例であり、サンプル選択部４０が選択したサンプルの特徴情報を自システムを除いた他の全軌跡検出システム１２の軌跡検出装置２０に送信する機能を有する。また、サンプル特徴情報送受信部４２は、送信先の軌跡検出装置２０から、送信したサンプルの特徴情報に該当する人物（同一人物）の有無を表す同一人物情報（詳細後述）を受信する機能を有する。
【００３０】
サンプル照合部４４は、同一人物情報を照合し、サンプル毎に移動先の軌跡検出システム１２を判断する機能を有する。
【００３１】
移動先候補選択部４６は、各サンプルの移動先に基づいて、人の流れを検出して移動先候補の軌跡検出システム１２を選択する機能を有する。なお、人の流れは、１つとは限らないため、選択される移動先候補も１つとは限らない。サンプル照合部４４及び移動先候補選択部４６は、開示の技術の第２選択部の一例である。
【００３２】
特徴情報送受信部４８は、開示の技術の第２送受信部の一例であり、移動先候補の軌跡検出システム１２の軌跡検出装置２０に、人物検出部３２が検出した全人物の特徴情報を送信する機能を有する。また、本実施形態の特徴情報送受信部４８は、送信先の軌跡検出装置２０から、送信した全人物の特徴情報に応じた人物（同一人物）の有無を表す同一人物情報を受信する機能を有する。
【００３３】
照合部５０は、同一人物情報を照合し、撮像装置２２で撮像した映像に写っている人物と同一人物を他の軌跡検出システム１２の撮像装置２２で撮像された映像の中から判定する機能を有する。
【００３４】
軌跡情報検出部５２は、照合部５０が判定した同一人物の軌跡情報を検出して、人物情報ＤＢ３６に記憶させる機能を有する。照合部５０及び軌跡情報検出部５２は、開示の技術の第２検出部の一例である。
【００３５】
また、軌跡情報送信部５４は、人物情報ＤＢ３６に記憶されている軌跡情報を、動線検出装置１４に送信する機能を有する。
【００３６】
同一人物検出部５６は、他の軌跡検出装置２０からサンプルの特徴情報を受信した場合、人物情報ＤＢ３６から該特徴情報に対応する人物（同一人物）の有無を検出して、有無を表す同一人物情報を送信する機能を有する。また、同一人物検出部５６は、移動先候補の軌跡検出装置２０から全人物の特徴情報を受信した場合、人物情報ＤＢ３６から該特徴情報に対応する人物（同一人物）の有無を検出し、有無を表す同一人物情報を送信する機能を有する。同一人物検出部５６は、開示の技術の第３検出部の一例である。
【００３７】
一方、動線検出装置１４は、全ての軌跡検出システム１２の軌跡検出装置２０から軌跡情報を取得して、同一人物の軌跡情報を繋げることにより、所定の地域における人物の動線を検出する機能を有する。
【００３８】
図３には、本実施形態の動線検出装置１４の一例の機能的な概略構成を表す機能ブロック図を示す。
【００３９】
図３に示すように、本実施形態の動線検出装置１４は、軌跡情報受信部６０、軌跡情報ＤＢ６２、人物選択部６４、対応人物情報取得部６６、動線検出部６８、動線情報ＤＢ７０、及び表示部７２を備える。
【００４０】
軌跡情報受信部６０は、ネットワーク１６を介して接続された全ての軌跡検出システム１２の軌跡検出装置２０から軌跡情報を受信する機能を有する。受信した軌跡情報は、軌跡情報ＤＢ６２に記憶される。
【００４１】
人物選択部６４は、軌跡情報ＤＢ６２に軌跡情報が記憶された人物から、動線を検出する人物を選択する機能を有する。
【００４２】
対応人物情報取得部６６は、選択した人物を撮像した撮像装置２２（軌跡検出システム１２）に関する情報を取得する機能を有する。
【００４３】
動線検出部６８は、選択した人物を撮像した撮像装置２２（軌跡検出システム１２）の位置を繋ぐことにより、該人物の所定の地域内における動線を検出する機能を有する。検出された動線は、動線情報ＤＢ７０に記憶される。
【００４４】
表示部７２は、検出した動線に関する情報等を表示する機能を有する。
【００４５】
なお、軌跡検出装置２０は、例えば図４に示すコンピュータ８０で実現することができる。コンピュータ８０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）８２、ネットワークインターフェース（Ｉ／Ｆ）８４、メモリ８６、及び不揮発性の記憶部８８を備える。ＣＰＵ８２、ネットワークＩ／Ｆ８４、メモリ８６、及び記憶部８８は、バス９０を介して互いに接続されている。ネットワークＩ／Ｆ８４は、ネットワーク１６を介して他の軌跡検出システム１２の軌跡検出装置２０や、動線検出装置１４と接続される。
【００４６】
記憶部８８はＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部８８には、コンピュータ８０を軌跡検出装置２０として機能させるための軌跡情報検出プログラム９２が記憶されている。軌跡情報検出プログラム９２は、開示の技術の動線判断プログラムの一例である。ＣＰＵ８２は、軌跡情報検出プログラム９２を記憶部８８から読み出してメモリ８６に展開し、軌跡情報検出プログラム９２が有する各プロセスを順次実行する。
【００４７】
軌跡情報検出プログラム９２は、映像取得プロセス９４、人物検出プロセス９６、特徴情報抽出プロセス９８、特徴情報確認プロセス１００、及びサンプル選択プロセス１０２を有する。また、軌跡情報検出プログラム９２は、サンプル特徴送受信プロセス１０４、サンプル照合プロセス１０６、移動先候補選択プロセス１０８、特徴情報送受信プロセス１１０、照合プロセス１１２、及び軌跡情報検出プロセス１１４を有する。さらに、軌跡情報検出プログラム９２は、軌跡情報送信プロセスを有する。
【００４８】
また、記憶部８８には、同一人物検出プログラム１１８が記憶されている。ＣＰＵ８２は、同一人物検出プログラム１１８を記憶部８８から読み出してメモリ８６に展開し、同一人物検出プログラム１１８が有するプロセスを実行する。
【００４９】
同一人物検出プログラム１１８は、同一人物検出プロセス１２０を有する。
【００５０】
また、記憶部８８の映像ＤＢ記憶領域１２２は、映像ＤＢ３１が記憶される記憶領域として機能する。また、記憶部８８の人物情報ＤＢ記憶領域１２４は、人物情報ＤＢ３６が記憶される記憶領域として機能する。
【００５１】
ＣＰＵ８２は、映像取得プロセス９４を実行することで、映像取得部３０として動作する。また、ＣＰＵ８２は、人物検出プロセス９６を実行することで、人物検出部３２として動作する。また、ＣＰＵ８２は、特徴情報抽出プロセス９８を実行することで、特徴情報抽出部３４として動作する。また、ＣＰＵ８２は、特徴情報確認プロセス１００を実行することで、特徴情報確認部３８として動作する。また、ＣＰＵ８２は、サンプル選択プロセス１０２を実行することで、サンプル選択部４０として動作する。また、ＣＰＵ８２は、サンプル特徴送受信プロセス１０４を実行することで、サンプル特徴情報送受信部４２として動作する。また、ＣＰＵ８２は、サンプル照合プロセス１０６を実行することで、サンプル照合部４４として動作する。また、ＣＰＵ８２は、移動先候補選択プロセス１０８を実行することで、移動先候補選択部４６として動作する。また、ＣＰＵ８２は、特徴情報送受信プロセス１１０を実行することで、特徴情報送受信部４８として動作する。また、ＣＰＵ８２は、照合プロセス１１２を実行することで、照合部５０として動作する。また、ＣＰＵ８２は、軌跡情報検出プロセス１１４を実行することで軌跡情報検出部５２として動作する。また、ＣＰＵ８２は、軌跡情報送信プロセスを実行することで軌跡情報送信部５４として動作する。
【００５２】
さらに、ＣＰＵ８２は、同一人物検出プロセス１２０を実行することで、同一人物検出部５６として動作する。
【００５３】
これにより、軌跡情報検出プログラム９２及び同一人物検出プログラム１１８を実行したコンピュータ８０が、軌跡検出装置２０として機能する。
【００５４】
一方、動線検出装置１４は、例えば図５に示すコンピュータ１３０で実現することができる。コンピュータ１３０は、ＣＰＵ１３２、入出力Ｉ／Ｆ１３４、ネットワークＩ／Ｆ１３６、メモリ１３８、及び不揮発性の記憶部１４０を備える。ＣＰＵ１３２、入出力Ｉ／Ｆ１３４、ネットワークＩ／Ｆ１３６、メモリ１３８、及び記憶部１４０は、バス１４２を介して互いに接続されている。
【００５５】
入出力Ｉ／Ｆ１３４は、表示部７２に接続されている。ネットワークＩ／Ｆ１３６は、ネットワーク１６を介して軌跡検出システム１２の軌跡検出装置２０と接続される。
【００５６】
記憶部１４０はＨＤＤやフラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部１４０には、コンピュータ１３０を動線検出装置１４として機能させるための動線検出プログラム１４２が記憶されている。ＣＰＵ１３２は、動線検出プログラム１４２を記憶部１４０から読み出してメモリ１３８に展開し、動線検出プログラム１４２が有する各プロセスを順次実行する。
【００５７】
動線検出プログラム１４２は、軌跡情報受信プロセス１４４、人物選択プロセス１４６、対応人物取得プロセス１４８、及び動線検出プロセス１５０を有する。
【００５８】
また、記憶部１４０の軌跡情報ＤＢ記憶領域１５２は、軌跡情報ＤＢ６２が記憶される記憶領域として機能する。また、記憶部１４０の動線情報ＤＢ記憶領域１５４は、動線情報ＤＢ７０が記憶される記憶領域として機能する。
【００５９】
ＣＰＵ１３２は、軌跡情報受信プロセス１４４を実行することで、軌跡情報受信部６０として動作する。また、ＣＰＵ１３２は、人物選択プロセス１４６を実行することで、人物選択部６４として動作する。また、ＣＰＵ１３２は、対応人物取得プロセス１４８を実行することで、対応人物情報取得部６６として動作する。また、ＣＰＵ１３２は、動線検出プロセス１５０を実行することで、動線検出部６８として動作する。
【００６０】
これにより、動線検出プログラム１４２を実行したコンピュータ１３０が、動線検出装置１４として機能する。
【００６１】
なお、コンピュータ８０及びコンピュータ１３０は、いわゆるデスクトップ型のパーソナルコンピュータに限定されない。コンピュータ８０及びコンピュータ１３０は、ラップトップ型のパーソナルコンピュータであってもよいし、タブレット端末やスマートフォンに代表されるＰＤＡ（Personal Digital Assistants：携帯情報端末装置）等であってもよい。
【００６２】
なお、軌跡検出装置２０及び動線検出装置１４は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等で実現することも可能である。
【００６３】
次に、本実施形態に係る軌跡検出装置２０による作用について説明する。
【００６４】
本実施形態の軌跡検出装置２０で行われる軌跡検出処理について説明する。本実施形態の撮像装置２２で行われる軌跡検出処理は、準備処理、移動先候補選択処理、及び対応人物情報記憶処理の３つの処理に分けられる。
【００６５】
まず、準備処理について説明する。図６には、本実施形態の軌跡検出装置２０で行われる軌跡検出処理のうちの準備処理の一例のフローチャートを示す。準備処理とは、撮像装置２２が撮像した映像から人物を検出し、検出した人物の特徴情報を抽出して人物情報ＤＢ３６に記憶する処理である。
【００６６】
本実施形態の軌跡検出装置２０では、図６に示した準備処理は、予め定められたタイミングで実行される。予め定められたタイミングとは、特に限定されないが、例えば、１０分毎や数時間毎等、所定の時間毎のタイミング等が挙げられる。なお、準備処理は、所定の時間毎等ではなく、撮像装置２２が撮像を行うのに連動して常に行うようにしてもよい。
【００６７】
ステップＳ１００で映像取得部３０は、撮像装置２２が撮像した映像を取得し、映像ＤＢ３１に記憶させる。
【００６８】
次のステップＳ１０２で人物検出部３２は、撮像装置２２が撮像した映像に写っている人物を検出する。具体的には、人物検出部３２は、映像ＤＢ３１から映像を読み出してフレーム毎の画像（静止画像）に変換する。また、人物検出部３２は、該画像に含まれる人物画像を検出することにより該画像中の人物を検出する。
【００６９】
通常、撮像された人物は、監視エリア内を移動等しており、複数のフレームに写りこんでいる。そこで、人物検出部３２は、あるフレームから検出した人物の特徴に対応する特徴量を抽出し、該フレームと連続する複数のフレームに渡って、特徴量が同一又は近似する人物を対応付けることにより、撮像装置２２が撮像した映像中における人物の追跡を行う。人物の追跡は、該人物が監視エリア内に出現してから監視エリアから消滅する（監視エリア外に移動する）まで行われる。
【００７０】
なお、ここで、人物検出部３２が抽出する特徴量は、特徴情報抽出部３４が抽出する特徴情報による特徴量と同一であってもよいし、異なっていてもよい。人物検出部３２が抽出する特徴量は、一連の映像（動画像）中から同一人物を検出するためのものである。他の軌跡検出システム１２の撮像装置２２で撮影された映像中の人物と照合を行う場合に比べて容易に比較が行えるため、人物検出部３２が抽出する特徴情報による特徴量よりも簡易的（例えば、特徴の種類が少ない等）であってもよい。このような人物検出部３２が抽出する特徴量としては、例えば、検出位置（人物の位置）、色、及び移動ベクトル等が挙げられる。
【００７１】
なお、人物の検出方法、及び追跡方法は特に限定されず、例えば、特開２００２−１５７５９９に記載された手法等、既存の方法を用いればよい。
【００７２】
次のステップＳ１０４で、特徴情報抽出部３４は、人物検出部３２が検出した人物の特徴情報を抽出する。上述したように、特徴情報抽出部３４が抽出する特徴情報は、他の軌跡検出システム１２の撮像装置２２で撮影された映像中の人物と照合を行う場合に用いるため、少なくとも外見から個人を特定できるものである。このような特徴の種類の具体例としては、全体的な色、上半身の色、下半身の色、体型、性別、身長、年齢、移動速度、及び持ち物等が挙げられる。特徴情報の抽出の仕方は特に限定されるものではなく、画像認識等を用いればよく、既存の手法を用いればよい。例えば、色に関する抽出方法としては、下記文献に記載されている方法を用いてもよい。M. Farenzena, L. Bazzani, A. Perina, V. Murino and M. Cristani: “Person Re-Identification by Symmetry-Driven Accumulation of Local Features”, Proc. of CVPR, pp. 2360−2367 (2010)。
【００７３】
次のステップＳ１０６で特徴情報抽出部３４が、抽出した人物の特徴情報を人物情報ＤＢ３６に記憶させた後、本準備処理を終了する。なお、本実施形態の軌跡検出装置２０では、特徴情報と共に、該人物の追跡結果として移動経路情報についても人物情報ＤＢ３６に記憶させる。
【００７４】
図７には、本実施形態の人物情報ＤＢ３６の具体例を示す。なお、図７は、具体例として、軌跡検出システム１２Ａの撮像装置２２Ａで撮像された映像から軌跡検出装置２０Ａが検出した人物に関する人物情報ＤＢ３６を示している。
【００７５】
図７に示したように、本実施形態の人物情報ＤＢ３６は、人物固有のＩＤ（IDentification）毎に、撮像装置２２固有の撮像装置ＩＤ、出現時刻、消滅時刻、特徴情報、及び移動経路情報が対応付けられている。
【００７６】
撮像装置ＩＤは、動線検出システム１０において個々の撮像装置２２を識別するためのＩＤであり、軌跡検出システムＩＤとは対応関係にある。本実施形態では、具体例として、撮像装置２２に付与されているＡ〜Ｇの符号を撮像装置ＩＤとして用いている。出現時刻は、軌跡検出システム１２Ａの監視エリア内に該人物が出現した時刻であり、消滅時刻は、軌跡検出システム１２Ａの監視エリア内から該人物が消滅した時刻である。
【００７７】
特徴情報のうちの色は、人物の色を表しており、Ｒ（Red）、Ｇ（Green）、Ｂ（Blue）の３色で表している。また、特徴情報のうちの身長は、人物の身長を表しており、特徴情報のうちの移動速度は、監視エリア内を人物が移動する移動速度を表している。
【００７８】
また、移動経路情報は、撮像装置２２Ａの撮像範囲内で人物がどのように移動したかを表す情報であり、人物検出部３２が人物を追跡した追跡結果を表す情報である。移動経路情報の具体例としては、人物が監視エリアに出現した時点から消滅時点までの人物が撮像された時刻（画像の撮影時刻）、位置（位置座表）、移動方向、及び画像上の位置（人物画像の範囲の位置座標）等が挙げられる。
【００７９】
前述した準備処理が終了すると、次に、移動先候補選択処理が行われる。図８には、本実施形態の軌跡検出装置２０で行われる軌跡検出処理のうちの移動先候補選択処理の一例のフローチャートを示す。移動先候補選択処理とは、サンプルの特徴情報を用いて、自監視エリアからの移動先を他の軌跡検出システム１２のうちから選択する処理である。
【００８０】
本実施形態の軌跡検出装置２０では、図８に示した移動先候補選択処理は、一定時間毎に実行される。なお、移動先候補選択処理を実行するタイミングは、特に限定されないが、例えば、上記準備処理に引き続き行うタイミングであってもよいし、準備処理よりも頻度が低いタイミングであってもよい。
【００８１】
ステップＳ１２０で特徴情報確認部３８及びサンプル選択部４０は、人物情報ＤＢ３６から抽出した人物の中からサンプルを選択するサンプル選択処理を行う。
【００８２】
図９には、本実施形態の軌跡検出装置２０で行われる移動先候補選択処理中で実行されるサンプル選択処理の一例のフローチャートを示す。本実施形態のサンプル選択処理は、無作為抽出が可能な場合に、人物検出部３２が検出した人物の中から人の流れを検出するのに適切なサンプルを選択する処理である。
【００８３】
ステップＳ１４０で特徴情報確認部３８は、人物情報ＤＢ３６から人物情報を抽出する。特徴情報確認部３８は、人物検出部３２が検出し、人物情報ＤＢ３６に記憶させた人物のうち、まだ軌跡情報（対応人物情報、詳細後述）が記憶されていない人物の人物情報を抽出する。
【００８４】
次のステップＳ１４２で特徴情報確認部３８は、抽出した全人物の特徴量の分散を計算する。本実施形態の特徴情報確認部３８は、抽出した全人物の特徴情報に基づいて特徴量を特徴空間にプロットして特徴量のばらつきを確認するため、全人物の特徴量の分散を計算する。本実施形態において「特徴空間」とは特徴の種類の数に応じた次元の空間をいう。具体的には、各々の軸が特徴の種類に割り当てられた空間のことをいい、特徴が２種類の場合には、２次元空間、特徴が３種類の場合には、３次元空間となり、特徴がｎ種類の場合には、ｎ次元空間となる。
【００８５】
図１０には、特徴情報確認部３８が抽出した全人物の特徴量の分散が小さい場合の具体例の模式図を示す。図１１には、図１０に示した８人の人物各々の特徴量を特徴空間にプロットした具体例を示す。なお、図１１に示した具体例では、３種類の特徴による特徴空間に、各人物の特徴量をプロットした場合を示している。
【００８６】
図１０に示した８人の人物群は、スーツ姿の７人の人物と、１人の子供（人物Ａ）を含んでいるが、外見上の特徴が類似しているため全人物の特徴量が集中し、図１１に示したように特徴量の分散が小さい。このように分散が小さい人物群は、特定の移動先に移動する集団であると見なせるため、サンプルを無作為抽出できるとは言い難い。
【００８７】
また、図１０に示した人物群から特徴量が他の人物と大きく異なる、特徴的な人物をサンプルとして選択した場合、人物Ａがサンプルとして選択されてしまう。しかしながら、移動先として、会社と学校とがある場合、スーツ姿の７人の人物の移動先は会社であり、会社の方向に移動する。一方、人物Ａの移動先は学校であり、学校の方向に移動する。図１０に示した人物群の移動の全体的な傾向として、実際には会社の方向に多くの人物が移動するが、人物Ａをサンプルとすると、学校の方向に移動する軌跡が軌跡情報として検出されることになる。そのため、人物Ａは、動線の検出に適切なサンプルとはいえない。
【００８８】
また、図１２には、特徴情報確認部３８が抽出した全人物の特徴量の分散が小さい場合のその他の具体例の模式図を示す。図１３には、図１２に示した８人の人物各々の特徴量を特徴空間にプロットした具体例を示す。なお、図１３に示した具体例では、図１１と同様に、３種類の特徴による特徴空間に、各人物の特徴量をプロットした場合を示している。
【００８９】
図１２に示した８人の人物群は、スーツ姿の６人の人物と、１人の子供（小学生：人物Ａ）と、服装等が他と全く異なる大人（人物Ｂ）と、を含んでいる。図１２に示した人物群は、図１０に示した人物群に比べて特徴量が大きく異なる人物Ｂが存在するものの、全体的には特徴量の分散は、図１３に示したように小さい。このような場合、同一人物を識別する際に誤認識し難く、識別し易い人物をサンプルとして選択しようとすると、特徴量が他と大きく異なる人物Ｂをサンプルとして選択することになる。しかしながら、図１２に示した人物群の中で、人物Ｂの移動先は、スーツ姿の人物達の移動先とは異なる可能性が高い。従って、この場合、人物Ｂをサンプルとして選択するのは、人の流れを検出するためには好ましいとはいえない。
【００９０】
さらに、図１４には、特徴情報確認部３８が抽出した全人物の特徴量の分散が大きい場合の具体例の模式図を示す。図１５には、図１４に示した８人の人物各々の特徴量を特徴空間にプロットした具体例を示す。なお、図１５に示した具体例では、図１１、１３と同様に３種類の特徴による特徴空間に、各人物の特徴量をプロットした場合を示している。
【００９１】
図１４に示した８人の人物群は、全て外見上の特徴がばらばらであり、特徴量が特徴空間上に広くひろがるため、図１５に示すように特徴量の分散が大きい。このような場合、図１０、１１に示した場合と異なり、特定の移動先に移動すると外見から見なすことができる集団がいるとはいえない。そのため、図１４に示した人物群の中から任意の人物をサンプルとして選択した場合、サンプルの無作為抽出が行われたといえる。
【００９２】
さらに、この人物群の中から特徴量が他の人物と大きく異なる人物をサンプルとして選択することにより、同一人物の識別を行う際に誤認識し難く、識別し易い人物をサンプルとして選択することができる。また、図１２、１３に示した場合と異なり、特徴量が他の人物と大きく異なる人物の移動先が、他の人物達の移動先と異なる可能性が高いとはいえない。従って、このように人物群の特徴量の分散が大きい場合に、該人物群の中からサンプルを選択することにより、サンプルの無作為抽出を行うことができる。
【００９３】
そこで、本実施形態の特徴情報確認部３８は、下記（１）式により全人物の特徴量の分散を計算する。
【００９４】
【数１】
2016139949.tif 000003
・・・（１）
次のステップＳ１４６で特徴情報確認部３８は、上記（１）式により計算した分散が閾値以上であるか否かを判断する。本実施形態では、特徴情報確認部３８が計算した分散が閾値以上の場合は、分散が大きくサンプルの無作為抽出が可能であるとし、計算した分散が閾値未満の場合は、分散が小さくサンプルの無作為抽出が可能ではないとしている。なお、計算した分散が閾値を越える場合は、分散が大きくサンプルの無作為抽出が可能であるとし、計算した分散が閾値以下の場合は、分散が小さくサンプルの無作為抽出が可能ではないとしてもよい。
【００９５】
ここで特徴情報確認部３８が判断に用いる閾値は、例えば、サンプルを選択するのに適切な人物群の画像から得られた特徴量の分散を実験等により予め得ておき、得られた分散に基づいて定めてもよい。また、分散に代えて標準偏差等、特徴量のばらつきを表す他の統計量を用いてもよい。
【００９６】
分散が閾値未満場合は、ステップＳ１４８へ移行し、特徴量の分散が閾値より小さい場合の処理を行う。ステップＳ１４８で特徴情報確認部３８は、前回、分散が閾値以上であるか否かを判断してから所定時間が経過したか否かを判断する。上述したように本実施形態の軌跡検出装置２０では、画像中の人物の特徴量の分散が閾値より小さい場合、サンプルの選択を行わない。そのため、画像中の人物の特徴量の分散が閾値より小さい時間が続くと、サンプルの選択を行わない時間が長くなり、人物の軌跡情報が検出されない時間が長くなる。このように長時間にわたって軌跡情報が検出されないと、動線検出装置１４における動線の検出に支障をきたす場合がある。そのため、本実施形態の特徴情報確認部３８では、画像中の人物の特徴量の分散が閾値より小さい時間が所定時間以上続いた場合、閾値を変更（具体的には、閾値を小さくするよう変更）し、変更後の閾値に基づいて分散の大小を判断する。なお、ステップＳ１４６の判断に用いた閾値よりどの程度小さくするか等、変更後の閾値については、特に限定されるものではなく、実験等により予め得ておいた値を用いればよい。
【００９７】
ステップＳ１４８で所定時間が経過していない場合は、本サンプル選択処理を終了する。すなわち、人物の特徴量の分散が閾値未満であり、前回分散の大小を判断してから所定時間が経過していない場合は、サンプルを選択せずに、本サンプル選択処理を終了する。
【００９８】
一方、所定時間が経過した場合は、ステップＳ１５０へ移行する。ステップＳ１５０で特徴情報確認部３８は、上述したように、閾値をステップＳ１４６の判断に用いた閾値よりも小さい閾値に変更する。そして次のステップＳ１５２で特徴情報確認部３８は、特徴量の分散が変更後の閾値以上であるか否かを判断する。閾値未満の場合は、上記ステップＳ１４８で否定判断となった場合と同様に、サンプルを選択せずに本サンプル選択処理を終了する。なお、このように閾値を変更しても特徴量の分散が閾値未満となる時間が続く場合、サンプルの選択を行わない時間が長時間にわたるため、このような場合は、特徴量の分散の大小にかかわらず、サンプルの選択を行うようにしてもよい。
【００９９】
一方、ステップＳ１５２で特徴量の分散が閾値以上である場合は、ステップＳ１５４へ移行する。また、ステップＳ１４６で、特徴量の分散が閾値以上である場合も、ステップＳ１５４へ移行する。
【０１００】
ステップＳ１５４でサンプル選択部４０は、各人物の特徴空間上の距離を計算する。図１６には、上記図１３に示した各人物の特徴空間上の距離を説明するための図を示す。図１６における各人物の特徴量を特徴空間上にプロットした位置の間を結ぶ矢印の長さが特徴空間上の距離を表している。
【０１０１】
次のステップＳ１５６でサンプル選択部４０は、特徴空間上の距離に基づいて、他の全ての人物との特徴量空間上の平均距離が最大の人物、すなわち特徴空間上で誰からも遠く離れた人物をサンプルとして選択した後、本サンプル選択処理を終了する。
【０１０２】
図１７には、図１６に示した特徴空間上の距離に基づいて、二人の人物（人物Ｂ、Ｃ）をサンプルとして選択した場合の図を示している。
【０１０３】
具体的なサンプルの選択方法は特に限定されないが、例えば、特徴空間上の距離の最小値や平均値等がサンプル選択用の所定の閾値以上の人物をサンプルとして選択する方法が挙げられる。なお、所定の人数のサンプルを選択するようにしてもよい。
【０１０４】
このように本サンプル選択処理では、特徴量が誰からも遠く離れた人物をサンプルとして選択することにより、他の人物に比べて特徴的な特徴量を持つ人物をサンプルとして選択する。そのため、別の軌跡検出システム１２において、選択した人物と同一人物を認識する場合、誤認識を抑制することができる。
【０１０５】
また、本サンプル選択処理では、全人物の特徴量の分散が大きい場合に、サンプルを選択するため、サンプルの無作為抽出が行え、また、平均的な軌跡と異なる軌跡に沿って移動する人物を選択する可能性を抑制することができる。
【０１０６】
移動先候補選択処理では、以上のようにしてステップＳ１２０のサンプル選択処理が終了すると、ステップＳ１２２へ移行する。
【０１０７】
ステップＳ１２２でサンプル特徴情報送受信部４２は、サンプル選択処理によりサンプルが選択されたか否かを判断する。サンプルが選択されていない場合、すなわちサンプルが無い場合は、本移動先候補選択処理を終了する。一方、サンプルが選択されている場合、すなわちサンプルが有る場合は、ステップＳ１２４へ移行する。
【０１０８】
以下、ステップＳ１２４〜Ｓ１３４の処理について、図１８を参照して詳細に説明する。
【０１０９】
ステップＳ１２４でサンプル特徴情報送受信部４２は、他の軌跡検出システム１２にサンプルの特徴情報を送信する。本ステップにおいてサンプル特徴情報送受信部４２がサンプルの特徴情報を送信する送信先となる軌跡検出システム１２は、少なくとも、自軌跡検出システム１２からの移動先となる可能性が有る軌跡検出システム１２である。移動先となる可能性が有る軌跡検出システム１２については、各軌跡検出システム１２が配置された位置や、各軌跡検出システム１２を繋ぐ経路（道路）等に応じて、予めサンプル特徴情報送受信部４２内に登録しておけばよい。
【０１１０】
移動先となる可能性が有る軌跡検出システム１２について、図１９の具体例を参照して説明する。図１９には、軌跡検出システム１２Ａ〜１２Ｇの各々が配置された場所（監視エリア）を接続する道路を模式的に示している。また、図１９には、軌跡検出システム１２Ａにおける移動先となる可能性が有る軌跡検出システム１２との接続、移動先候補の軌跡検出システム１２（詳細後述）との接続を模式的に示している。
【０１１１】
移動先となる可能性が有る軌跡検出システム１２とは、例えば、道路により、直接接続されており、他の場所（監視エリア）を経由せずに直接移動できる場所や、直接移動できる場所を経由して次に移動できる場所等が挙げられる。本実施形態の軌跡検出システム１２Ａには、図１９に太い点線で示したように、軌跡検出システム１２Ａからの移動先となる可能性が有る軌跡検出システム１２として、軌跡検出システム１２Ｂ〜１２Ｆが予め登録されている。
【０１１２】
なお、本ステップでサンプル特徴情報送受信部４２がサンプルの特徴情報を送信する送信先となる軌跡検出システム１２は、ネットワーク１６を介して自システムと接続されている他の全ての軌跡検出システム１２であってもよい。
【０１１３】
サンプルの特徴情報を受信した軌跡検出システム１２では、受信した特徴情報と人物情報ＤＢ３６の人物情報とを照合して該当する人物（同一人物）の有無を表す同一人物情報を返信する。
【０１１４】
ここで、軌跡検出システム１２の軌跡検出装置２０における、他の軌跡検出システム１２から特徴情報を受信した場合の処理について説明する。軌跡検出装置２０の特徴情報送受信部４８は、他の軌跡検出システム１２から、サンプルの特徴情報や、全人物の特徴情報（詳細後述）を受信すると、同一人物を人物情報ＤＢ３６から検出するための同一人物検出処理を実行する。
【０１１５】
図２０には、本実施形態の軌跡検出装置２０で行われる同一人物検出処理の一例のフローチャートを示す。
【０１１６】
ステップＳ２００で同一人物検出部５６は、受信した特徴情報と、人物情報ＤＢ３６の特徴情報と、を照合して、同一人物の有無を検出し、検出結果を表す同一人物情報を生成する。同一人物情報は、例えば、同一人物の有無を示すフラグであってもよいし、特徴情報が最も類似している人物との一致度（特徴情報の類似度）を表す情報であってもよい。
【０１１７】
次のステップＳ２０２で特徴情報送受信部４８が、特徴情報の送信元の軌跡検出システム１２に同一人物情報及び該当する人物の人物ＩＤを返信した後、本同一人物検出処理を終了する。なお、人物ＩＤについては、サンプルの特徴情報を受信した場合は、返信しなくてもよい。
【０１１８】
このように本同一人物検出処理では、ステップＳ１２４の処理に応じて同一人物情報が特徴情報を送信した送信先の軌跡検出システム１２から返信されてくる。そのため、次のステップＳ１２６でサンプル特徴情報送受信部４２は、サンプルの特徴情報を送信した他の軌跡検出システム１２の全てから同一人物情報を受信したか否かを判断する。未だ他の軌跡検出システム１２の全てから同一人物情報を受信していない場合は、待機状態となり、全てから同一人物情報を受信した場合はステップＳ１２８へ移行する。
【０１１９】
ステップＳ１２８でサンプル照合部４４は、受信した全ての同一人物情報を照合して、サンプルの移動先を判定する。例えば、サンプル照合部４４は、受信した同一人物情報が有無を示すフラグである場合は、「有」を示すフラグが立っている軌跡検出システム１２を移動先と判定する。また例えば、サンプル照合部４４は、受信した同一人物情報が類似度である場合は、最も高い類似度を返信した軌跡検出システム１２を移動先と判定する。
【０１２０】
次のステップＳ１３０でサンプル照合部４４は、判定結果となるサンプルの移動先を移動人数テーブルとして記録することにより、どの軌跡検出システム１２に何人移動したかを把握するために撮像装置２２間の関係を蓄積する。上記図１８には、軌跡検出システム１２Ａの軌跡検出装置２０における移動人数テーブルの具体例が示されている。また、図２１には、軌跡検出システム１２Ａの軌跡検出装置２０における移動人数テーブルのその他の具体例が示されている。
【０１２１】
本実施形態のサンプル照合部４４では、図１８に示したように他の全ての軌跡検出システム１２の数分のカラムを持った移動人数テーブルを用意し、移動先として判定された軌跡検出システム１２の移動人数をカウントアップする。
【０１２２】
次のステップＳ１３２でサンプル照合部４４は、本移動先候補選択処理を開始してから一定時間が経過したか否かを判断する。一定時間が経過していない場合は、ステップＳ１２０に戻り、本処理を繰り返す。一方、一定時間が経過した場合は、ステップＳ１３４へ移行する。なお、一定時間が経過したか否かに代わり、所定数のサンプルの移動先を移動人数テーブルに記録したか否かを判断するようにしてもよい。
【０１２３】
ステップＳ１３４で移動先候補選択部４６が、移動人数テーブルに基づいて移動先候補となる軌跡検出システム１２を選択した後、本移動先候補選択処理を終了する。具体的には、移動先候補選択部４６は、移動人数テーブルの数値から、移動人数が多い移動先である軌跡検出システム１２を抽出して、抽出した軌跡検出システム１２を、移動先候補として選択する。この場合、例えば、移動人数が所定人数以上の移動先を抽出しても良いし、移動人数が多い順に所定数の移動先を抽出してもよい。
【０１２４】
図１８には、具体例として軌跡検出システム１２Ａの移動先候補として軌跡検出システム１２Ｂ、１２Ｃ、１２Ｅが選択された場合を示している。このように、移動先候補となる軌跡検出システム１２の数は、動線検出システム１０の他の全軌跡検出システム１２の数よりも少なく、また、移動先となる可能先が有る軌跡検出システム１２よりも少ない。なお、移送先候補となる軌跡検出システム１２の数と移動先となる可能性が有る軌跡検出システム１２の数とが同一である場合があってもよい。
【０１２５】
なお、本実施形態では、サンプル照合部４４は、本移動先候補選択処理を終了した時点で、移動人数テーブルをクリアする。
【０１２６】
このようにして移動先候補選択処理が終了すると、次に、対応人物情報記憶処理が行われる。図２２には、本実施形態の軌跡検出装置２０で行われる軌跡検出処理のうちの対応人物情報記憶理の一例のフローチャートを示す。対応人物情報記憶処理とは、人物情報ＤＢ３６に記憶されている人物に対応する、他の軌跡検出システム１２の人物情報ＤＢ３６に記憶されている人物（対応人物）に関する情報を人物情報ＤＢ３６に記憶する処理である。
【０１２７】
本実施形態の軌跡検出装置２０では、図２２に示した対応人物情報記憶処理は、一定時間毎に実行される。なお、対応人物情報記憶処理を実行するタイミングは、特に限定されないが、例えば、上記移動先候補選択処理に引き続き行うタイミングであってもよいし、準備処理や移動先候補選択処理よりも低頻度のタイミングであってもよい。
【０１２８】
ステップＳ１８０で特徴情報送受信部４８は、移動先候補選択部４６が選択した移動先候補の軌跡検出システム１２に、人物情報ＤＢ３６に記憶されている人物のうち対応人物情報が未だ記憶されていない人物の特徴情報を送信する。
【０１２９】
全人物の特徴情報を受信した軌跡検出システム１２では、上述した同一人物検出処理（図２０参照）により、受信した特徴情報と人物情報ＤＢ３６の人物情報とを照合して該当する人物（同一人物）の有無を表す同一人物情報、及び同一人物の人物ＩＤを返信する。同一人物情報は、例えば、有無を示すフラグであってもよいし、最も類似している人物の特徴情報との一致度（類似度）を表す情報であってもよい。
【０１３０】
このように同一人物情報が返信されてくるため、次のステップＳ１８２で特徴情報送受信部４８は、全人物の特徴情報を送信した移動先候補の軌跡検出システム１２の全てから同一人物情報を受信したか否かを判断する。未だ移動先候補の軌跡検出システム１２の全てから同一人物情報を受信していない場合は、待機状態となり、全てから同一人物情報を受信した場合はステップＳ１８４へ移行する。
【０１３１】
ステップＳ１８４で照合部５０は、受信した全ての同一人物情報を照合して、同一人物を判定する。また、軌跡情報検出部５２は、判定結果に基づいて、特徴量を送信した人物の移動先を判定する。例えば、受信した同一人物情報が有無を示すフラグである場合は、軌跡情報検出部５２は、「有」を示すフラグが立っている軌跡検出システム１２を移動先と判定する。また例えば、受信した同一人物情報が類似度である場合は、軌跡情報検出部５２は、最も高い類似度を返信した軌跡検出システム１２を移動先と判定する。
【０１３２】
次のステップＳ１８６で軌跡情報検出部５２が、対応人物情報を人物情報ＤＢ３６に記憶させた後、本対応人物情報記憶処理を終了する。具体的には、軌跡情報検出部５２は、人物情報ＤＢ３６の対応人物の欄に、同一人物と判定された人物の人物ＩＤ及び対応する撮像装置ＩＤとを対応人物情報として書き込む。図２３には、対応人物情報が書き込まれた状態の人物情報ＤＢ３６の具体例を示す。なお、図２３は、上記図７と同様に、具体例として、軌跡検出システム１２Ａの軌跡検出装置２０Ａにおける人物情報ＤＢ３６を示している。
【０１３３】
なお、ネットワーク１６を介して接続された全軌跡検出システム１２のうち、１つの軌跡検出システム１２の撮像装置２２でしか撮像されていない人物は、対応情報が存在しない。
【０１３４】
このようにして対応人物情報記憶処理が終了すると、人物情報ＤＢ３６には、撮像装置２２が撮像した映像から検出した人物に対応して該人物と同一人物の対応情報が記憶された状態になる。対応人物情報は、他の軌跡検出システム１２における撮像装置ＩＤ及び人物ＩＤである。上述したように、撮像装置ＩＤは軌跡検出システムＩＤに対応しているため、対応人物情報として撮像装置ＩＤを人物情報ＤＢ３６に記憶することにより、移動先の軌跡検出システム１２を判別することができるようになる。
【０１３５】
本実施形態の軌跡検出システム１２の撮像装置２２は、軌跡情報を動線検出装置１４に定期的に送信し、また、動線検出装置１４からの要求に応じて軌跡情報を送信する。軌跡情報は、少なくとも、撮像装置２２の撮像装置ＩＤ、人物ＩＤ、該人物ＩＤに対応する対応人物情報を含んでいる。なお、上述したように、１つの撮像装置２２でしか撮影されていない対応人物情報が存在しない人物に関しては、対応人物情報が無い旨と共に、人物ＩＤを送信するようにしてもよい。
【０１３６】
また、本実施形態の撮像装置２２から送信される軌跡情報には、人物ＩＤに対応する出現時刻及び消滅時刻も含まれている。
【０１３７】
動線検出装置１４は、全ての軌跡検出システム１２の軌跡検出装置２０から受信した軌跡情報に基づいて、同一人物の軌跡情報を繋げることにより、所定の地域における人物の動線を検出する。
【０１３８】
そのため、動線検出装置１４の軌跡情報受信部６０は、ネットワーク１６を介して接続された全軌跡検出システム１２の軌跡検出装置２０から軌跡情報を受信すると、軌跡情報ＤＢ６２に記憶させる。
【０１３９】
動線検出装置１４で実行される、所定の地域における人物の動線を検出する動線検出処理について説明する。図２４には、本実施形態の動線検出装置１４で行われる動線検出処理の一例のフローチャートを示す。
【０１４０】
図２４に示した動線検出処理は、所定のタイミングで実行される。所定のタイミングとしては、例えば、軌跡情報を受信したタイミング、所定時間毎、及びユーザが指示したタイミング等が挙げられる。
【０１４１】
ステップＳ３００で人物選択部６４は、軌跡情報ＤＢ６２から動線を検出する人物ＩＤを選択する。
【０１４２】
次のステップＳ３０２で対応人物情報取得部６６は、選択した人物ＩＤに対応人物情報が有るか否かを判断する。上述したように、対応人物情報が存在しない人物がいるため、本実施形態の対応人物情報取得部６６では、人物ＩＤに対応人物情報が有るか否かを判断している。対応人物情報が無い場合は、ステップＳ３０８へ移行する。一方、対応人物情報が有る場合は、ステップＳ３０４へ移行する。
【０１４３】
ステップＳ３０４で対応人物情報取得部６６は、選択した人物ＩＤに対応する対応人物情報を軌跡情報ＤＢ６２から読み出した後、ステップＳ３０６へ移行する。
【０１４４】
ステップＳ３０６で対応人物情報取得部６６は、軌跡情報ＤＢ６２を参照して、読み出した対応人物情報の撮像装置ＩＤに対応する撮像装置２２の軌跡情報から読み出した対応人物情報の人物ＩＤに対応する人物を選択する。本ステップにより選択した人物は、上記ステップＳ２００で選択した人物ＩＤに対応する人物と同一人物であるが、対応する撮像装置２２が異なるため人物ＩＤが同一とは限らない。
【０１４５】
次のステップＳ３０８で対応人物情報取得部６６は、同一人物を全て選択したか否かを判断する。言い換えると対応人物情報取得部６６は、同一人物に関する人物ＩＤが軌跡情報に含まれる全ての撮像装置２２を検出したか否かを判断する。全て選択していない場合は、ステップＳ３０２に戻り、上記処理を繰り返す。一方、全て選択した場合は、ステップＳ３１０へ移行する。
【０１４６】
ステップＳ３１０で動線検出部６８は、同一人物に関する人物ＩＤが軌跡情報に含まれる全ての撮像装置２２の位置を、対応人物情報をたどるように繋ぐことにより、選択した人物の所定の地域内における動線を検出する。なお、この際、軌跡情報に含まれる出現時刻及び消滅時刻を参照して、時刻をたどることにより、何処から何処の監視エリアへ移動したか（例えば、撮像装置２２Ａから撮像装置２２Ｇへ移動したか等）を判断することができる。
【０１４７】
次のステップＳ３１２で動線検出部６８は、検出した動線を、動線情報ＤＢ７０に記憶させる。図２５には、本実施形態の動線情報ＤＢ７０の具体例を示す。図２５に示した具体例では、人物毎に、動線（移動先）が記憶されている。例えば、図２５には、ＩＤ００１（動線検出装置１４における人物を識別するためのＩＤ）の人物は、撮像装置２２Ａから撮像装置２２Ｃへ移動し、さらに撮像装置２２Ｄへ移動した動線が記憶されている。
【０１４８】
次のステップＳ３１４で動線検出部６８は、軌跡情報ＤＢ６２に軌跡情報が記憶されている全人物の動線を検出したか否かを判断する。まだ動線を検出していない人物がいる場合は、ステップＳ２００に戻り、本動線検出処理を繰り返す。一方、動線を検出していない人物がいない場合は、本動線検出処理を終了する。
【０１４９】
なお、上記ステップＳ２０８で動線検出部６８は、検出した動線に関する情報を、表示部７２に表示させてもよい。また、動線検出部６８は、本動線検出処理の終了後に、本動線検出処理により検出した動線に関する情報をまとめて表示部７２に表示させてもよい。
【０１５０】
また、動線検出装置１４は、各軌跡検出システム１２から、撮像装置２２が撮像した映像を取得し、動線を検出する人物や、動線を検出した人物の映像（画像）を表示部７２に表示させてもよい。
【０１５１】
また、動線検出装置１４は、例えば、ユーザが操作部（図示省略）により指示した人物等、特定の人物の動線を検出するようにしてもよい。この場合は、上記動線検出処理において、特定の人物の動線のみを検出すればよい。
【０１５２】
以上説明したように、本実施形態の軌跡検出システム１２は、複数の人物の軌跡を検出する複数の軌跡検出システム１２及び動線検出装置１４がネットワーク１６を介して接続されている。各軌跡検出システム１２は、軌跡検出装置２０及び撮像装置２２を備えている。撮像装置２２は、監視エリアを撮像する。軌跡検出装置２０の映像取得部３０は、撮像装置２２が撮像した映像を取得し、人物検出部３２は、取得した映像に含まれる人物を検出し、特徴情報抽出部３４は、検出した人物の特徴を表す特徴情報を抽出する。また、特徴情報確認部３８は、検出した人物の特徴情報に基づきサンプルの無作為抽出が可能であるか確認し、無作為抽出が可能な場合に、サンプル選択部４０は、検出した人物の中から特徴情報に基づいてサンプルとなる人物を選択する。
【０１５３】
本実施形態の軌跡検出装置２０は、検出した人物の特徴量の分散が閾値以上の場合に、無作為抽出が可能であるとし、特徴空間上の距離が誰からも遠く離れた人物をサンプルとして選択する。
【０１５４】
そのため、本実施形態の軌跡検出装置２０によれば、人の流れを判断するのに適切な人物であり、同一人物であるか否かについて誤検出の可能性が低い人物をサンプルとして選択することができる。また、本実施形態の軌跡検出装置２０によれば、他の多数の人物とは移動先が異なる特異的なサンプルを選択する可能性が抑制される。
【０１５５】
従って、上記実施形態の軌跡検出システム１２によれば、人物の動線を検出する際に、不適切な動線の検出を抑制し、誤認識し難くできるサンプルを選択することができる。
【０１５６】
さらに、本実施形態の軌跡検出装置２０のサンプル特徴情報送受信部４２は、サンプルの特徴情報を他の軌跡検出システム１２の軌跡検出装置２０に送信する。また、サンプル特徴情報送受信部４２は、送信先の軌跡検出システム１２から、送信した特徴情報に対応する人物が送信先の軌跡検出装置２０に対応する撮像装置２２で撮像された映像に含まれるか否かを表す同一人物情報を受信する。サンプル照合部４４は、受信した同一人物情報に基づき、各人物の移動先（移動先となる他の軌跡検出システム１２）を判断し、移動先候補選択部４６は、移動先候補となる軌跡検出システム１２（軌跡検出装置２０）を選択する。特徴情報送受信部４８は、移動先候補の軌跡検出装置２０に検出した全人物の特徴情報を送信する。また、特徴情報送受信部４８は、送信した特徴情報毎に同一人物情報を受信する。照合部５０は、受信した同一人物情報に基づき、同一人物が撮像された他の撮像装置２２（軌跡検出システム１２）を判定する。また、軌跡情報検出部５２は、判定結果に基づいて該人物の移動先（軌跡検出システム１２）を該人物の軌跡を表す軌跡情報として検出して人物情報ＤＢ３６に記憶させる。
【０１５７】
このように本実施形態の軌跡検出装置２０は、サンプルの特徴量を他の軌跡検出システム１２に送信して返信された同一人物情報に基づいて人の流れを検出する。そして軌跡検出装置２０は、検出した人の流れに応じて移動先を判断している。
【０１５８】
そのため本実施形態の軌跡検出装置２０によれば、サンプルを選択しない場合に比べて、送信する情報量を抑制することができる。例えば、大量の人物の動線を把握する場合や撮像装置が密に設けられている場合等、撮像装置の数が多い場合は全ての軌跡検出装置に大量の人物の特徴情報を送信すると通信負荷が大きくなり、軌跡検出システムが破綻する懸念がある。これに対して、本実施形態の軌跡検出装置２０は、送信する情報量を抑制するため、軌跡検出システム１２が破綻する懸念が生じるのを抑制することができる。
【０１５９】
一般的に、複数の撮像装置の各々の撮像領域が重複しておらず、撮像されない領域を人物が移動する場合等では、撮像されない領域に分岐等があると、該人物の移動先が不明となる場合がある。また、人物の移動は、単純に撮像装置が設けられた地理的位置では決められず、人の流れによって決められる場合がある。これに対して、本実施形態の軌跡検出装置２０は、人の流れに応じてサンプルの移動先を判断しているため、適切に移動先を判断することができる。
【０１６０】
また、本実施形態の軌跡検出装置２０は、サンプルに応じて人の流れを検出するため、日時等に応じてサンプルが変化すれば、検出する人の流れも変化する。本実施形態の軌跡検出装置２０は、人の流れに応じて、移動先（移動先となる軌跡検出システム１２）が異なるため、検出した全人物の特徴量を送信する送信先が変化する。
【０１６１】
そのため本実施形態の軌跡検出装置２０によれば、サンプルが変化しない場合に比べて、日時等に応じた動線の検出を行うことができる。
【０１６２】
さらに、本実施形態の動線検出装置１４は、軌跡検出装置２０が検出した軌跡情報をたどって繋げることにより、人物の動線を検出するため、適切に、動線を検出することができる。
【０１６３】
なお、上記実施形態の動線検出システム１０が、複数の軌跡検出システム１２と、動線検出装置１４と、を備え、各軌跡検出システム１２が軌跡検出装置２０及び撮像装置２２を含む場合について説明した。しかしながら、動線検出システム１０の構成はこれに限らない。例えば、動線検出システム１０は、複数の軌跡検出装置２０、及び動線検出装置１４の機能を含む１つの動線判断装置と、複数の撮像装置２２と、を備えていてもよい。この場合、動線判断装置内で処理する情報を抑制することができる。
【０１６４】
また、上記実施形態の動線検出システム１０では、動線の検出対象となる人物は、サンプル以外の人物も含む（具体例として、全人物）が、これに限らず、サンプルのみを動線の検出対象としてもよい。この場合、サンプルの特徴情報を全ての軌跡検出システム１２（軌跡検出装置２０）に送信して得られた同一人物情報に基づいて、移動先を判断し、移動先をたどることでサンプルの動線情報を検出してもよい。
【０１６５】
なお、上記実施形態では、軌跡情報検出プログラム９２が記憶部８８に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、軌跡情報検出プログラム９２を記憶媒体に記録された形態で提供することも可能である。また同様に、同一人物検出プログラム１１８が記憶部８８に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、同一人物検出プログラム１１８を記憶媒体に記録された形態で提供することも可能である。さらに同様に、動線検出プログラム１４２が記憶部１４０に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、動線検出プログラム１４２を記憶媒体に記録された形態で提供することも可能である。記憶媒体としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、及びＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等が挙げられる。
【０１６６】
以上の上記実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１６７】
（付記１）
映像を取得する取得部（映像取得部３０）と、
前記取得部によって取得された映像に写っている人物を検出する第１検出部（人物検出部３２）と、
前記第１検出部によって検出された人物の特徴を表す特徴情報を抽出する抽出部（特徴情報抽出部３４）と、
前記第１検出部によって複数の人物が検出され、かつ前記抽出部によって抽出された前記複数の人物の前記特徴情報に応じた特徴量のばらつきが閾値以上の場合または閾値を越える場合に、前記特徴量に基づいて前記複数の人物の中から動線検出のためのサンプルとなる人物を選択する第１選択部（特徴情報確認部３８、サンプル選択部４０）と、
を備えた動線判断装置（軌跡検出システム１２（軌跡検出装置２０）、図２、６、８、９）。
【０１６８】
（付記２）
互いに接続された複数の軌跡検出装置（軌跡検出装置２０）を備え、
前記取得部、前記第１検出部、前記抽出部、及び前記第１選択部は、前記複数の軌跡検出装置の各々に備えられている、
付記１に記載の動線判断装置（軌跡検出システム１２、図２）。
【０１６９】
（付記３）
前記サンプルの前記特徴情報を前記複数の軌跡検出装置に送信し、送信した前記特徴情報に対応する人物が送信先の該軌跡検出装置が取得した映像に含まれるか否かを表す同一人物情報を受信する第１送受信部（サンプル特徴情報送受信部４２）と、
前記第１送受信部が受信した前記同一人物情報に基づき、他の軌跡検出装置から移動先候補を選択する第２選択部（サンプル照合部４４、移動先候補選択部４６）と、
前記移動先候補の軌跡検出装置に前記第１検出部が検出した全人物の前記特徴情報を送信し、送信した前記特徴情報毎に前記同一人物情報を受信する第２送受信部（特徴情報送受信部４８）と、
前記第２送受信部が受信した前記同一人物情報に基づき、同一人物が撮像された映像を取得した他の軌跡検出装置を該人物の軌跡を表す軌跡情報として検出する第２検出部（照合部５０、軌跡情報検出部５２）と、
をさらに備えた付記２に記載の動線判断装置（軌跡検出装置２０、図２、２２）。
【０１７０】
（付記４）
前記第１選択部は、前記特徴の種類に対応する特徴空間上における、前記第１検出部が検出した人物各々の前記特徴量の距離に基づいて、サンプルを選択する、
付記２または付記３に記載の動線判断装置（軌跡検出装置２０、図１６）。
【０１７１】
（付記５）
他の軌跡検出装置から前記サンプルの前記特徴情報を受信した場合に、取得した映像に前記特徴情報に対応する人物が写っているか否かを表す同一人物情報を送信する第３検出部（同一人物検出部５６）をさらに備えた、
付記２から付記４のいずれか１つに記載の動線判断装置（軌跡検出装置２０、図２、２０）。
【０１７２】
（付記６）
各軌跡検出装置で検出した人物の軌跡情報を取得し、取得した軌跡情報のうち、同一人物の軌跡情報を繋げることにより該人物の動線を検出する動線検出装置（動線検出装置１４）をさらに備えた、
付記２から付記５のいずれか１つに記載の動線判断装置（軌跡検出システム１２）。
【０１７３】
（付記７）
取得部（映像取得部３０）により、映像を取得し、
第１検出部（人物検出部３２）により、前記取得部によって取得された映像に写っている人物を検出し、
抽出部（特徴情報抽出部３４）により、前記第１検出部によって検出された人物の特徴を表す特徴情報を抽出し、
第１選択部（特徴情報確認部３８、サンプル選択部４０）により、前記第１検出部によって複数の人物が検出され、かつ前記抽出部によって抽出された前記複数の人物の前記特徴情報に応じた特徴量のばらつきが閾値以上の場合または閾値を越える場合に、前記特徴量に基づいて前記複数の人物の中から動線検出のためのサンプルとなる人物を選択する、
ことを含む動線判断方法（軌跡検出システム１２（軌跡検出装置２０）。
【０１７４】
（付記８）
前記取得部、前記第１検出部、前記抽出部、及び前記第１選択部は、互いに接続された複数の軌跡検出装置（軌跡検出装置２０）に備えられている、
付記７に記載の動線判断方法（軌跡検出システム１２、図２）。
【０１７５】
（付記９）
第１送受信部（サンプル特徴情報送受信部４２）により、前記サンプルの前記特徴情報を前記複数の軌跡検出装置に送信し、
送信した前記特徴情報に対応する人物が送信先の該軌跡検出装置が取得した映像に含まれるか否かを表す同一人物情報を受信し、
第２選択部（サンプル照合部４４、移動先候補選択部４６）により、前記第１送受信部が受信した前記同一人物情報に基づき、他の軌跡検出装置から移動先候補を選択し、
第２送受信部（特徴情報送受信部４８）により、前記移動先候補の軌跡検出装置に前記第１検出部が検出した全人物の前記特徴情報を送信し、
第２検出部（照合部５０、軌跡情報検出部５２）により、送信した前記特徴情報毎に前記同一人物情報を受信し、
前記第２送受信部が受信した前記同一人物情報に基づき、同一人物が撮像された映像を取得した他の軌跡検出装置を該人物の軌跡を表す軌跡情報として検出する、
ことをさらに含む付記８に記載の動線判断方法（軌跡検出装置２０、図２、２２）。
【０１７６】
（付記１０）
前記第１選択部により、前記特徴の種類に対応する特徴空間上における、前記第１検出部が検出した人物各々の前記特徴量の距離に基づいて、サンプルを選択する、
ことをさらに含む付記８または付記９に記載の動線判断方法（軌跡検出装置２０、図１６）。
【０１７７】
（付記１１）
第３検出部（同一人物検出部５６）により、他の軌跡検出装置から前記サンプルの前記特徴情報を受信した場合に、取得した映像に前記特徴情報に対応する人物が写っているか否かを表す同一人物情報を送信する、
ことをさらに含む付記８から付記１０のいずれか１つに記載の動線判断方法（軌跡検出装置２０、図２、２０）。
【０１７８】
（付記１２）
動線検出装置（動線検出装置１４）により、各軌跡検出装置で検出した人物の軌跡情報を取得し、取得した軌跡情報のうち、同一人物の軌跡情報を繋げることにより該人物の動線を検出する、
ことをさらに含む付記８から付記１１のいずれか１つに記載の動線判断装置（軌跡検出システム１２）。
【０１７９】
（付記１３）
コンピュータに、
映像を取得し（映像取得プロセス９４）、
取得された映像に写っている人物を検出し（人物検出プロセス９６）、
検出された人物の特徴を表す特徴情報を抽出し（特徴情報抽出プロセス９８）、
複数の人物が検出され、かつ抽出された前記複数の人物の前記特徴情報に応じた特徴量のばらつきが閾値以上の場合または閾値を越える場合に、前記特徴量に基づいて前記複数の人物の中から動線検出のためのサンプルとなる人物を選択する（特徴情報確認プロセス１００、サンプル選択プロセス１０２）、
ことを含む処理を実行させる動線判断プログラム（軌跡情報検出プログラム９２、図４）。
【０１８０】
（付記１４）
付記１３に記載の各処理は、互いに接続された複数の軌跡検出装置（軌跡検出装置２０）の各々により実行される、
付記１３に記載の動線判断プログラム（軌跡情報検出プログラム９２、図４）。
【０１８１】
（付記１５）
前記サンプルの前記特徴情報を前記複数の軌跡検出装置に送信し、送信した前記特徴情報に対応する人物が送信先の該軌跡検出装置が取得した映像に含まれるか否かを表す同一人物情報を受信する（サンプル特徴送受信プロセス１０４）と、
受信した前記同一人物情報に基づき、他の軌跡検出装置から移動先候補を選択し（サンプル照合プロセス１０６、移動先候補選択プロセス１０８）、
前記移動先候補の軌跡検出装置に検出した全人物の前記特徴情報を送信し、送信した前記特徴情報毎に前記同一人物情報を受信する（特徴情報送受信プロセス１１０）と、
受信した前記同一人物情報に基づき、同一人物が撮像された映像を取得した他の軌跡検出装置を該人物の軌跡を表す軌跡情報として検出する（照合プロセス１１２、軌跡検出プロセス１１４、）、
ことを含む処理をさらに実行させる付記１４に記載の動線判断プログラム（軌跡情報検出プログラム９２、図４）。
【０１８２】
（付記１６）
サンプルは、前記特徴の種類に対応する特徴空間上における、検出した人物各々の前記特徴量の距離に基づいて選択する、
付記１４または付記１５に記載の動線判断プログラム（軌跡情報検出プログラム９２、図４）。
【０１８３】
（付記１７）
他の軌跡検出装置から前記サンプルの前記特徴情報を受信した場合に、取得した映像に前記特徴情報に対応する人物が写っているか否かを表す同一人物情報を送信する（同一人物検出プロセス１２０）、
ことを含む処理をさらに実行させる付記１４から付記１６のいずれか１つに記載の動線判断方法（同一人物検出プログラム１１８、図４）。
【０１８４】
（付記１８）
各軌跡検出装置で検出した人物の軌跡情報を取得し、取得した軌跡情報のうち、同一人物の軌跡情報を繋げることにより該人物の動線を検出する（軌跡情報受信プロセス１４４、人物選択プロセス１４６、対応人物取得プロセス１４８、動線検出プロセス１５０）、
ことを含む処理をさらに実行させる付記１４から付記１７のいずれか１つに記載の動線判断装置（動線検出プログラム１４２、図５）。
【符号の説明】
【０１８５】
１０  動線検出システム
１２、１２Ａ〜１２Ｇ  軌跡検出システム
１４  動線検出装置
２０、２０Ａ〜２０Ｇ  軌跡検出装置
２２、２２Ａ〜２２Ｇ  撮像装置
３０  映像取得部
３２  人物検出部
３４  特徴情報抽出部
３８  特徴情報確認部
４０  サンプル選択部
４２  サンプル特徴情報送受信部
４４  サンプル照合部
４６  移動先候補選択部
４８  特徴情報送受信部
５０  照合部
５２  軌跡情報検出部
５６  同一人物検出部
６８  動線検出部
８０  コンピュータ
８２、１３２  ＣＰＵ
８８、１４０  記憶部
９２  軌跡情報検出プログラム
１１８  同一人物検出プログラム
１４２  動線検出プログラム
【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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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