(57)【要約】      （修正有）【課題】誤追尾をしないようにする画像処理装置、画像処理方法、並びにプログラムを提供する。【解決手段】撮像部１０１で撮像された画像から、所定の物体を検出し、検出した物体に対してトラッキング枠を生成する生成部３０３と、トラッキング枠が生成された物体をトラッキングするトラッキング部３０２と、トラッキング枠に重なりがあるか否かを判定する重なり判定部３０６と、判定部で重なりがあると判定されたトラッキング枠を削除するトラッキング枠削除部３０７とを備える。撮像部１０１は、トラッキング枠が重ならないように撮像を行う環境下に設置されている。【選択図】図３
2017021557.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像部で撮像された画像から、所定の物体を検出し、検出した前記物体に対してトラッキング枠を生成する生成部と、
前記トラッキング枠が生成された前記物体をトラッキングするトラッキング部と、
前記トラッキング枠に重なりがあるか否かを判定する重なり判定部と、
前記判定部で重なりがあると判定された前記トラッキング枠を削除するトラッキング枠削除部と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記撮像部は、前記トラッキング枠が重ならないように撮像を行う環境下に設置されている
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記判定部は、前記トラッキング枠が重なっている面積が所定の閾値以上である場合、重なっていると判定し、重なっていると判定されたトラッキング枠の一方のトラッキング枠を削除対象とする
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記トラッキング部のトラッキングの結果、所定のラインを超えた物体をカウントするカウント部をさらに備える
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記トラッキング枠削除部は、前記カウント部でカウントされた前記トラッキング枠をさらに削除する
請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
撮像部で撮像された画像から、動体を検出する動体検出部と、
前記トラッキング枠が、前記動体検出部で検出された動体の領域外に位置するか否かを判定する判定部と
をさらに備え、
前記トラッキング枠削除部は、前記判定部で、前記動体検出部で検出された動体の領域外に位置すると判定された前記トラッキング枠をさらに削除する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記トラッキング枠は、ＩＤで管理され、前記トラッキング枠削除部は、削除対象とされた前記トラッキング枠のＩＤを削除する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記トラッキング枠削除部は、削除対象とされたトラッキング枠に対して、処理しないというフラグを立てる
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
撮像部で撮像された画像から、所定の物体を検出し、検出した前記物体に対してトラッキング枠を生成し、
前記トラッキング枠が生成された前記物体をトラッキングし、
前記トラッキング枠に重なりがあるか否かを判定し、
重なりがあると判定された前記トラッキング枠を削除する
ステップを含む画像処理方法。
【請求項１０】
撮像部で撮像された画像から、所定の物体を検出し、検出した前記物体に対してトラッキング枠を生成し、
前記トラッキング枠が生成された前記物体をトラッキングし、
前記トラッキング枠に重なりがあるか否かを判定し、
重なりがあると判定された前記トラッキング枠を削除する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、画像処理装置、画像処理方法、並びにプログラムに関する。詳しくは、所定の場所を通過する物体の数を正確にカウントする画像処理装置、画像処理方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、店舗の天井や街頭、工場などにおいて、防犯などのセキュリティ向上のために、監視カメラの設置が急速に普及している。また、監視カメラにより、通行人数の計測や人流解析などマーケティング目的で使用することも提案されている。
【０００３】
そのような監視カメラにおいて、所定の映像から、可動物がある領域でも誤検出を低減し、精度よく被写体を検出することが出来る画像処理装置について、特許文献１で提案されている。また、特許文献２では、追尾処理において追尾対象となる被写体を見失った場合に、追尾対象を示す枠等の表示がふらついてしまうことを抑制することについて提案がなされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2012-100082号公報
【特許文献２】特開2010-74815号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
監視カメラにおいて、例えば、人を検出し、その人を追跡することで、所定の場所を通過した人をカウントする場合、人の検出または追跡に誤検出があると、カウントが正確に行えなくなる可能性があった。より精度良く人などの可動物をカウントすることが望まれている。
【０００６】
本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、誤追尾を低減し、可動物のカウント精度を向上させることができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本技術の一側面の画像処理装置は、撮像部で撮像された画像から、所定の物体を検出し、検出した前記物体に対してトラッキング枠を生成する生成部と、前記トラッキング枠が生成された前記物体をトラッキングするトラッキング部と、前記トラッキング枠に重なりがあるか否かを判定する重なり判定部と、前記判定部で重なりがあると判定された前記トラッキング枠を削除するトラッキング枠削除部とを備える。
【０００８】
前記撮像部は、前記トラッキング枠が重ならないように撮像を行う環境下に設置されているようにすることができる。
【０００９】
前記判定部は、前記トラッキング枠が重なっている面積が所定の閾値以上である場合、重なっていると判定し、重なっていると判定されたトラッキング枠の一方のトラッキング枠を削除対象とするようにすることができる。
【００１０】
前記トラッキング部のトラッキングの結果、所定のラインを超えた物体をカウントするカウント部をさらに備えるようにすることができる。
【００１１】
前記トラッキング枠削除部は、前記カウント部でカウントされた前記トラッキング枠をさらに削除するようにすることができる。
【００１２】
撮像部で撮像された画像から、動体を検出する動体検出部と、前記トラッキング枠が、前記動体検出部で検出された動体の領域外に位置するか否かを判定する判定部とをさらに備え、前記トラッキング枠削除部は、前記判定部で、前記動体検出部で検出された動体の領域外に位置すると判定された前記トラッキング枠をさらに削除するようにすることができる。
【００１３】
前記トラッキング枠は、ＩＤで管理され、前記トラッキング枠削除部は、削除対象とされた前記トラッキング枠のＩＤを削除するようにすることができる。
【００１４】
前記トラッキング枠削除部は、削除対象とされたトラッキング枠に対して、処理しないというフラグを立てるようにすることができる。
【００１５】
本技術の一側面の画像処理方法は、撮像部で撮像された画像から、所定の物体を検出し、検出した前記物体に対してトラッキング枠を生成し、前記トラッキング枠が生成された前記物体をトラッキングし、前記トラッキング枠に重なりがあるか否かを判定し、重なりがあると判定された前記トラッキング枠を削除するステップを含む。
【００１６】
本技術の一側面のプログラムは、撮像部で撮像された画像から、所定の物体を検出し、検出した前記物体に対してトラッキング枠を生成し、前記トラッキング枠が生成された前記物体をトラッキングし、前記トラッキング枠に重なりがあるか否かを判定し、重なりがあると判定された前記トラッキング枠を削除するステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【００１７】
本技術の一側面の画像処理装置、画像処理方法、並びにプログラムにおいては、撮像部で撮像された画像から、所定の物体が検出され、検出された物体に対してトラッキング枠が生成され、トラッキング枠が生成された物体がトラッキングされ、トラッキング枠に重なりがあるか否かが判定され、重なりがあると判定されたトラッキング枠は削除される。
【発明の効果】
【００１８】
本技術の一側面によれば、誤追尾を低減することが可能となる。また、誤追尾が低減することで、可動物のカウント精度を向上させることが可能となる。
【００１９】
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】画像処理システムの構成について説明するための図である。
【図２】画像処理部の構成について説明するための図である。
【図３】画像処理部の機能について説明するための図である。
【図４】条件１について説明するための図である。
【図５】条件１について説明するための図である。
【図６】条件１について説明するための図である。
【図７】条件２について説明するための図である。
【図８】条件２について説明するための図である。
【図９】条件２について説明するための図である。
【図１０】条件３について説明するための図である。
【図１１】条件３について説明するための図である。
【図１２】条件３について説明するための図である。
【図１３】画像処理部の他の構成について説明するための図である。
【図１４】画像処理部の他の構成について説明するための図である。
【図１５】画像処理部の他の構成について説明するための図である。
【図１６】画像処理部の他の構成について説明するための図である。
【図１７】画像処理部の他の構成について説明するための図である。
【図１８】画像処理部の他の構成について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下に、本技術を実施するための形態（以下、実施の形態という）について説明する。なお、説明は、以下の順序で行う。
１．システム構成
２．画像処理部の構成
３．条件１について
４．条件２について
５．条件３について
６．他の実施の形態
７．記録媒体について
【００２２】
＜システム構成＞
本技術は、物体を検出し、追跡し、所定のラインを通過した物体をカウントするシステムに適用できる。カウントの対象となる物体は、例えば、人、動物、車などである。またベルトコンベア上に載置された物体をカウントするシステムなどにも本技術は適用できる。ここでは、人をカウントする場合を例に挙げて説明する。
【００２３】
図１は、本技術の実施の形態に係る画像処理装置の設置例を示す模式図である。図１に示した画像処理システム１００は、撮像部（カメラ）１０１と画像処理部１０２を含む構成とされている。撮像部１０１は、人物１０３を斜め上から撮影できるように、天井１０４に設置してある。図中、１０５は通路の床を表す。
【００２４】
撮像部１０１で撮像された人物１０３の映像は、ケーブル１０６を介して画像処理部１０２に供給される。ケーブル１０６は、ＬＡＮケーブルや同軸ケーブルである。画像処理部１０２は、映像を解析し、計数する。
【００２５】
なおここでは、撮像部１０１と画像処理部１０２は、ケーブル１０６で接続されているとして説明を続けるが、有線で接続される形態に本技術の適用範囲が限定されるわけではなく、無線で接続されるようにしても良い。また、インターネットなどのネットワークを介して接続されるようにしても良い。
【００２６】
また、撮像部１０１と画像処理部１０２は、それぞれ別体で構成されている場合を例に挙げて説明するが、一体化されていても良い。すなわち、撮像部１０１を含む画像処理部１０２としても良く、画像処理部１０２の解析結果が、ネットワークなどを介して他の装置に送信されるような構成にしても良い。
【００２７】
また、ここでは、撮像部１０１は、人物１０３を斜め上から撮影できる位置に設置されているとして説明するが、このような位置に撮像部１０１の設置位置が限定されるわけではない。ただし、後述するように、所定の条件に合う位置に設置されるのが好ましい。
【００２８】
＜画像処理部の構成＞
図２は、画像処理部１０２のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。画像処理部１０２は、パーソナルコンピュータで構成することができる。
【００２９】
画像処理部１０２において、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０３は、バス２０４により相互に接続されている。バス２０４には、さらに、入出力インタフェース２０５が接続されている。入出力インタフェース２０５には、入力部２０６、出力部２０７、記憶部２０８、通信部２０９、及びドライブ２１０が接続されている。
【００３０】
入力部２０６は、キーボード、マウス、マイクロフォンなどよりなる。出力部２０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部２０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部２０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ２１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア２１１を駆動する。
【００３１】
図３は、画像処理部１０２の機能を表す図である。画像処理部１０２は、動体検出部３０１、トラッキング部３０２、トラッキング枠生成部３０３、遅延部３０４、トラッキング枠判定部３０５、重なり判定部３０６、トラッキング枠削除部３０７、カウント部３０８、遅延部３０９、および加算部３１０，３１１を含む構成とされている。
【００３２】
図３に示した画像処理部１０２の各機能は、ハードウェアで構成されていても良いし、ソフトウェアで構成されていても良い。例えば、遅延部３０４，３０９などは、ＲＡＭ２０３（図２）で構成されるようにしても良い。また、例えば、動体検出部３０１や、トラッキング部３０２などを、ＣＰＵ２０１が、例えば、記憶部２０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース２０５及びバス２０４を介して、ＲＡＭ２０３にロードして実行することによる機能としても良い。
【００３３】
画像処理部１０２は、動物体、例えば人物１０３（図１）を検出し、その検出した人物１０３が、所定の位置に設けられているラインを超えたか否かを判定し、ラインを超えた人物１０３の数をカウントする機能を有する。そのために、人物１０３を追跡し、その追跡している人物１０３が、ラインを超えたか否かを判定することで、ラインを超えた人物１０３の数をカウントする。すなわち、画像処理部１０２は、人物をカウントするために、主に、人物の検出と、トラッキング（追尾）を行う機能を有する。
【００３４】
撮像部１０１で撮像された画像は、動体検出部３０１、トラッキング枠生成部３０３、およびトラッキング部３０２に供給される。動体検出部３０１は、供給された画像（映像）から、動体を検出する。動体検出部３０１での検出結果は、トラッキング枠判定部３０５に供給される。
【００３５】
トラッキング枠生成部３０３は、画像内の人物１０３の所定の領域、例えば、上半身の領域を検出し、その検出した領域をトラッキング枠として設定する。トラッキング枠生成部３０３で生成されたトラッキング枠は、加算部３１１に供給される。
【００３６】
トラッキング部３０２は、トラッキング枠が設定されている領域を追尾する処理を実行する。トラッキング部３０２には、遅延部３０４により遅延されたトラッキング枠も入力される。トラッキング部３０２は、撮像部１０１で撮像された画像内から、遅延部３０４から供給されたトラッキング枠４０２が設定された画像（人物）を検出する。
【００３７】
例えば、供給されたトラッキング枠４０２内の特徴量と一致する特徴量を有する領域を、撮像部１０１からの画像内から検出し、その検出した領域を新たなトラッキング枠４０２として設定する。このようなマッチング処理が行われることで、トラッキング枠４０２が設定された人物１０３のトラッキングが実行される。トラッキング部３０２でのトラッキングの結果は、トラッキング枠生成部３０３と加算部３１０に供給される。
【００３８】
トラッキング枠判定部３０５は、動体領域外のトラッキング枠を判定する。トラッキング枠判定部３０５は、後述する条件１を満たすか否かを判定する。トラッキング枠判定部３０５による判定結果は、加算部３１１に供給される。
【００３９】
重なり判定部３０６は、重なっているトラッキング枠があるか否かを判定する。重なり判定部３０６は、後述する条件３を満たすか否かを判定する。重なり判定部３０６による判定結果は、加算部３１１に供給される。
【００４０】
加算部３１１には、削除対象とされたトラッキング枠の情報（ＩＤなど）が供給される。
【００４１】
トラッキング枠削除部３０７は、加算部３１１から供給される削除対象とされたトラッキング枠を削除する。トラッキング枠削除部３０７からの出力は、カウント部３０８と遅延部３０４に供給される。
【００４２】
カウント部３０８は、所定のライン上を超えたトラッキング枠をカウントし、後段の図示してない処理部にカウント数を供給する。また、カウント部３０８でカウントされたトラッキング枠の情報は、遅延部３０９により遅延された後、加算部３１１に供給される。
【００４３】
画像処理部１０２は、以下の条件１乃至３を設け、条件１乃至３に該当するか否かを判定することで、誤ったカウントを行わず、カウント性能を向上させるように処理を行う。以下に、条件１乃至３について、順に説明を加える。
【００４４】
＜条件１について＞
まず条件１について説明を加える。条件１は、動体領域外のトラッキング枠を削除する条件である。
【００４５】
図４は、条件１について説明するための図である。所定の時刻ｔにおいて、図４に示したような画像４００が撮像されたとする。画像４００には、人物１０３−１と人物１０３−２が撮像されている。動体検出部３０１は、画像４００を解析することで、人物１０３−１と人物１０３−２を、それぞれ動体として検出する。動体として検出された領域には、動体検出枠４０１−１、動体検出枠４０１−２が設定される。
【００４６】
なお、動体の検出は、例えば、前後のフレーム（画像）を比較することで行われるが、このように、時間的に前後する複数の画像から、動体を検出する場合、動体検出部３０１は、時刻ｔより前の時刻ｔ−１の画像を記憶する記憶部を有する構成とされている。
【００４７】
図４においては、人物１０３−１には動体検出枠４０１−１が設定され、人物１０３−２には動体検出枠４０１−２が設定されている。
【００４８】
トラッキング枠生成部３０３は、時刻ｔにおいて、画像４００を解析することで、人物１０３−１と人物１０３−２のそれぞれの人物の所定の領域、例えば、顔の領域を検出し、トラッキング枠４０２を設定する。トラッキング枠生成部３０３は、例えば、顔検出を行い、その検出結果から、顔領域を含む所定の領域を、トラッキング枠４０２として設定する。なおここでは、顔検出を行うとして説明を行うが、検出する領域は、顔以外の領域、例えば、上半身であっても良い。
【００４９】
トラッキング枠生成部３０３は、トラッキング部３０２から供給される、既に設定されているトラッキング枠４０２以外の領域に、顔を検出した場合、その検出した領域に、トラッキング枠４０２を設定する。
【００５０】
図４においては、人物１０３−１にはトラッキング枠４０２−１が設定され、人物１０３−２にはトラッキング枠４０１−２が設定されている。このトラッキング枠４０２−１，４０２−２は、トラッキング部３０２でトラッキングが継続されているトラッキング枠４０２、またはトラッキング枠生成部３０３で新たに生成されたトラッキング枠４０２である。トラッキング枠の大きさは固定の大きさとしても良いし、可変の大きさとしても良い。
【００５１】
図４においては、トラッキング枠４０２として、トラッキング枠４０２−３も設定されている。画像４００において、トラッキング枠４０２−３が設定された領域は、黒塗りの壁のように図示してある。この領域が、例えば、ガラスや鏡などであり、人物が写っていた場合に、顔検出の結果、顔が検出され、トラッキング枠４０２が設定される可能性がある。
【００５２】
また、トラッキング枠生成部３０３の精度が高くなく、顔を精度良く検出できるのではなく、顔らしき領域を検出できる程度であったような場合、人物が居ない領域でも、壁の模様や、植物などを顔として誤検出してしまう可能性もある。
【００５３】
誤検出が発生し、トラッキング枠４０２が誤検出された物体に対して設定されてしまうと、誤追尾が行われてしまい、画像処理部１０２で最終的に得られるカウント数にも誤検出が含まれ、画像処理部１０２の性能低下につながってしまう。
【００５４】
生成されたトラッキング枠４０２は、トラッキングするときに用いられ、トラッキングした結果、人物１０３が、判定ライン４０３を通過すると、カウント数が増加される。このようなカウントが行われるため、誤ったトラッキング枠４０２が生成されると、誤ったカウントが行われる可能性があるため、誤って生成されたトラッキング枠４０２は、削除されるようにする。
【００５５】
すなわち、図４に示した画像４００が取得され、解析された結果、トラッキング枠４０２−１乃至４０２−３が設定されていた場合、トラッキング枠４０２−３は削除される。
【００５６】
削除されるトラッキング枠４０２は、動体検出枠４０１と重なりがない枠である。図４に示した画像４００においては、トラッキング枠４０２−１は、動体検出枠４０１−１と重なりがあり、トラッキング枠４０２−２は、動体検出枠４０１−２と重なりがあるが、トラッキング枠４０２−３は、動体検出枠４０１と重なりがない。
【００５７】
このような動体検出枠４０１と重なりがないトラッキング枠４０２は削除される。このように条件１とは、動体検出枠４０１外にあるトラッキング枠４０２は、削除するという条件である。
【００５８】
さらに、トラッキング枠４０２の削除について説明を続ける。時刻ｔにおいて生成されたトラッキング枠４０２−１乃至４０２−３には、それぞれＩＤが設定される。ここでは、トラッキング枠４０２−１のＩＤをＴＲ＃１とし、トラッキング枠４０２−２のＩＤをＴＲ＃２とし、トラッキング枠４０２−３のＩＤをＴＲ＃３とする。
【００５９】
同じく、時刻ｔにおいて生成された動体検出枠４０１−１，４０１−２にも、それぞれＩＤが設定される。ここでは、動体検出枠４０１−１のＩＤをＯＤ＃１とし、動体検出枠４０１−２のＩＤをＯＤ＃２とする。
【００６０】
図３を再度参照するに、動体検出部３０１は、画像４００から、動体を検出し、動体検出枠４０１−１と動体検出枠４０１−２を設定すると、それらの動体検出枠４０１に割り振られたＩＤ、ここでは、ＯＤ＃１とＯＤ＃２を、トラッキング枠判定部３０５に供給する。
【００６１】
なお、トラッキング枠判定部３０５に供給されるのは、ＩＤだけでなく、ＩＤと関連付けられた動体検出枠の大きさ（座標など）も供給される。
【００６２】
トラッキング枠判定部３０５には、加算部３１０から、トラッキング枠４０２のＩＤも供給される。この場合、トラッキング枠判定部３０５には、トラッキング枠４０２−１乃至４０２−３に割り当てられたＴＲ＃１乃至＃３というＩＤが供給される。
【００６３】
トラッキング枠４０２−１乃至４０２−３は、トラッキング枠生成部３０３で生成されたトラッキング枠４０２として加算部３１０に供給された枠であるか、または、トラッキング部３０２により既に生成され、ＩＤが付与され、トラッキング処理に用いられている枠である。
【００６４】
トラッキング枠判定部３０５は、供給された動体検出枠４０１のＩＤと、トラッキング枠４０２のＩＤとから、例えば、図５に示すような表を作成し、削除対象のトラッキング枠４０２を決定する。
【００６５】
図５を参照するに、表の横軸は、動体検出枠４０１のＩＤを示し、図５では、ＯＤ＃１とＯＤ＃２が記載されている。表の縦軸は、トラッキング枠４０２のＩＤを示し、図５では、ＴＲ＃１、ＴＲ＃２、およびＴＲ＃３が記載されている。
【００６６】
表中、丸印は重なりがある枠同士であることを示し、バツ印は重なりがない枠同士であることを示す。図５では、ＯＤ＃１の動体検出枠４０１−１とＴＲ＃１のトラッキング枠４０２−１に重なりがあるため、丸印がある。同じく、ＯＤ＃２の動体検出枠４０１−２とＴＲ＃２のトラッキング枠４０２−２に重なりがあるため、丸印がある。
【００６７】
ＴＲ＃３のトラッキング枠４０２−３に重なりがある動体検出枠４０１はないため、ＴＲ＃３の欄には、丸印はない。ＴＲ＃３のように、丸印がないトラッキング枠４０２が、削除対象のトラッキング枠として設定され、そのＩＤ、この場合、ＴＲ＃３が、加算部３１１に出力される。
【００６８】
加算部３１１には、条件１だけでなく、条件２、条件３により削除対象とされたトラッキング枠４０２のＩＤも供給され、それらのＩＤとともにトラッキング枠削除部３０７に出力される。
【００６９】
トラッキング枠削除部３０７には、加算部３１０を介して供給される、トラッキング部３０２でトラッキングが継続されているトラッキング枠４０２のＩＤと、トラッキング枠生成部３０３で新たに生成されたトラッキング枠４０２のＩＤとが供給される。トラッキング枠削除部３０７は、これらのＩＤから、削除対象とされたＩＤを削除し、カウント部３０８に供給する。
【００７０】
カウント部３０８に供給されるトラッキング枠４０２のＩＤは、誤検出されたトラッキング枠４０２は削除された状態のＩＤである。例えば、図４に示したような画像４００が処理された場合であっても、カウント部３０８では、図６に示したような画像４００が処理されている状態とすることができる。
【００７１】
図６に示した画像４００’は、図４に示した画像４００から、トラッキング枠４０２−３が削除された状態なっている。トラッキング枠４０２−３は、トラッキング枠判定部３０５により削除対象のトラッキング枠４０２と設定されたため、トラッキング枠削除部３０７により削除されたため、カウント部３０８では、図６に示した画像４００’を処理している状態とすることができる。
【００７２】
よって、誤検出ではないトラッキング枠４０２−１とトラッキング枠４０２−２を処理対象として処理する（カウントする）ことが可能となり、誤カウントを低減し、カウント性能を向上させることが可能となる。
【００７３】
なおここでは、トラッキング枠削除部３０７により削除対象とされたトラッキング枠４０２のＩＤは削除され、カウント部３０８においては、削除後の残っているトラッキング枠４０２を用いてカウント処理が実行されるとしたが、削除以外の方法が適用されて処理されるようにしても良い。
【００７４】
例えば、トラッキング枠削除部３０７により削除対象とされたトラッキング枠４０２には、カウント部３０８によりカウントしないというフラグをたて、カウント部３０８は、フラグが立っているトラッキング枠４０２は、処理対象としないという処理が実行されるようにしても良い。
【００７５】
以下の説明においては、削除対象とされたトラッキング枠４０２は、削除されるとして説明を続けるが、処理をするか否かを表すフラグを用いた場合にも、本技術は適用できる。
【００７６】
＜条件２について＞
次に条件２について説明を加える。条件２は、カウント済のトラッキング枠を削除する条件である。
【００７７】
図７乃至９を参照し、カウント済のトラッキング枠を削除することについて説明する。図７は、時刻ｔよりも前の時刻ｔ−１で撮像された画像４００−１を表し、図８は、時刻ｔで撮像された画像４００−２を表し、図９は、時刻ｔよりも後の時刻ｔ＋１で撮像された画像４００−３を表す。
【００７８】
図７を参照するに、画像４００−１には、時刻ｔ−１において、判定ライン４０３の手前に位置しているため、まだカウントされていない人物１０３−５が撮像されている。この人物１０３−５に対して、トラッキング枠４０２−５が設定されている。このトラッキング枠４０２−５は、新たに設定された枠であるか、またはトラッキングが継続されていることにより設定されている枠である。
【００７９】
図８を参照するに、画像４００−２には、時刻ｔにおいて、判定ライン４０３を通過したため、カウントされた人物１０３−５が撮像されている。この人物１０３−５に対しては、トラッキング枠４０２−５が設定されている。画像４００−２には、人物１０３−５の近傍に、人物１０３−６が位置し、人物１０３−６も撮像されている。
【００８０】
図９を参照するに、画像４００−３には、時刻ｔ＋１において、カウントされた人物１０３−５は、画像外に出てしまい、撮像されていないが、人物１０３−６が撮像されている。この人物１０３−６に対して、トラッキング枠４０２−５が設定されている。このトラッキング枠４０２−５は、既にカウント済の人物１０３−５に設定されていた枠である。
【００８１】
図８を再度参照するに、人物１０３−５の近傍に、人物１０３−６が位置しているが、このように、人物が近傍に居るような場合、一方の人物に設定されているトラッキング枠４０２が、他方の人物に乗り移ってしまう可能性がある。この場合、人物１０３−５に設定されていたトラッキング枠４０２−５が、人物１０３−６に乗り移り、人物１０３−６に設定されたトラッキング枠４０２−５として認識され、処理されてしまう。
【００８２】
このようなことを防ぐために、カウント済のトラッキング枠４０２は、削除し、他の人物１０３に乗り移るようなことがないようにする。この場合、図８に示した画像４００−２においては、人物１０３−５をトラッキングしていた結果、人物１０３−５は、判定ライン４０３を追加し、カウント部３０８によりカウントされたので、その次の時点においては、トラッキング枠４０２−５は、削除対象とされる。
【００８３】
図３に示した画像処理部１０２を参照する。カウント部３０８において、カウントされたトラッキング枠４０２のＩＤは、遅延部３０９に供給され、遅延された後、加算部３１１に供給される。例えば、上記した例で時刻ｔにおいて、トラッキング枠４０２−５は、カウントされたため、トラッキング枠４０２−５に割り当てられているＩＤ（ここでは、ＴＲ＃５とする）は、遅延部３０９に供給される。
【００８４】
遅延部３０９で遅延された結果、ＴＲ＃５というＩＤは、時刻ｔ＋１において、加算部３１１に供給される。時刻ｔ＋１において、加算部３１１に供給されたＴＲ＃５というＩＤは、他の削除対象のＩＤとともに、トラッキング枠削除部３０７に供給される。トラッキング枠削除部３０７にて、加算部３１０から供給されるトラッキング枠４０２のＩＤに、ＴＲ＃５というＩＤが含まれていた場合、削除される。よって、カウント部３０８には、ＴＲ＃５というＩＤは含まれていない。
【００８５】
よって、時刻ｔ＋１において、図９に示したような画像４００−３が取得され、人物１０３−６に人物１０３−５から乗り移ったトラッキング枠４０２−５が設定されている状況が発生しても、このトラッキング枠４０２−５は、削除され、カウント部３０８におけるカウントの対象とはならない。よって、カウント部３０８での誤カウントを低減し、カウント性能を向上させることが可能となる。
【００８６】
＜条件３について＞
次に条件３について説明を加える。条件３は、重なるトラッキング枠を削除する条件である。
【００８７】
図１０を参照して、重なるトラッキング枠４０２を削除することについて説明する。図１０に示した画像４００は、時刻ｔにおいて撮像され、処理対象とされた画像である。画像４００には、人物１０３−８が撮像されている。この人物１０３−８に、トラッキング枠４０２−８とトラッキング枠４０２−９が設定されている。
【００８８】
このように、１人物に対して、複数のトラッキング枠４０２が設定されている場合、いずれかのトラッキング枠４０２は、誤設定である可能性が高い。よって、重なりがあるトラッキング枠４０２は、１つのトラッキング枠４０２になるように、重なっている他のトラッキング枠４０２は削除される。換言すれば、重なっている複数のトラッキング枠４０２から、１つのトラッキング枠４０２が抽出される。
【００８９】
重なっている複数のトラッキング枠４０２について、図１１を参照して説明する。図１１には、トラッキング枠４０２−８とトラッキング枠４０２−９を図示し、重なっている領域を斜線を付して図示した。重なっている領域の面積が、所定の閾値以上である場合、トラッキング枠４０２−８とトラッキング枠４０２−９は重なっていると判定され、一方を削除する処理が実行される。
【００９０】
具体的には、以下の式（１）に基づき、トラッキング枠４０２−８とトラッキング枠４０２−９が重なっているか否かが判定される。
【００９１】
【数１】
2017021557.tif 000003
【００９２】
式（１）において、Ｄ#1は、トラッキング枠４０２−８の面積を表し、Ｄ#2は、トラッキング枠４０２−９の面積を表し、Ｄoverlapは、トラッキング枠４０２−８とトラッキング枠４０２−９が重畳している領域の面積を表す。また、Ｔthresholdは、閾値を表す。
【００９３】
式（１）における左辺の分母は、トラッキング枠４０２−８の面積とトラッキング枠４０２−９の面積を加算し、０．５を乗算した値となり、分子は、トラッキング枠４０２−８とトラッキング枠４０２−９が重畳している領域の面積となっている。すなわち左辺は、トラッキング枠４０２の重畳領域の面積の比率となる。その比率が、所定の閾値よりも大きい場合（以上である場合）、トラッキング枠４０２−８とトラッキング枠４０２−９は重なりがあり、一方の枠は削除すべきであると判定される。
【００９４】
なお、式（１）を用いた判定は、一例であり、限定を示すものではなく、他の式に基づいて判定されたり、他の方法で判定されたりしても良い。また、式（１）は、トラッキング枠４０２の大きさが可変である場合を示しているため、式（１）の左辺の分母において、トラッキング枠４０２の面積を加算し、０．５を乗算するという演算を行っているが、トラッキング枠４０２の大きさが固定である場合、式（１）の左辺の分母は、固定値となる。
【００９５】
分母が固定値となる場合、次式（２）に基づいて、重畳しているか否かの判定が行われるようにしても良い。
Ｄoverlap≧Ｔ２threshold  ・・・（２）
【００９６】
式（２）において、Ｔ２thresholdは、例えば、式（１）におけるＴthresholdに、固定値（２つのトラッキング枠４０２を加算した値の半分の値＝１つのトラッキング枠４０２の面積）を乗算した閾値とすることで、式（１）と同等の判定を行うことができる。
【００９７】
このような判定は、重なり判定部３０６（図３）により行われる。図３を再度参照するに、重なり判定部３０６には、加算部３１０から、トラッキング枠４０２のＩＤが供給される。加算部３１０を介して、重なり判定部３０６に供給されるトラッキング枠４０２のＩＤは、トラッキング枠生成部３０３で新たに設定されたトラッキング枠４０２のＩＤと、トラッキング部３０２でトラッキングが継続されているトラッキング枠４０２のＩＤである。
【００９８】
重なり判定部３０６は、供給されたトラッキング枠４０２同士の重畳具合を上記した式（１）または式（２）に基づき判定する。例えば、トラッキング枠４０２Ａ、トラッキング枠Ｂ、トラッキング枠Ｃ（のＩＤ）が供給された場合、トラッキング枠４０２Ａとトラッキング枠Ｂ、トラッキング枠４０２Ａとトラッキング枠Ｃ、トラッキング枠４０２Ｂとトラッキング枠Ｃという組み合わせ毎に、判定が行われる。
【００９９】
このように、供給された複数のトラッキング枠４０２を組み合わせ、組み合わせ毎に重畳しているか否かを判定し、重畳している場合には、どちらのトラッキング枠４０２を削除対象とするかを判定する処理が繰り返し行われる。
【０１００】
重なり判定部３０６による判定結果は、加算部３１１に供給される。重なり判定部３０６による判定結果は、削除対象に設定されたトラッキング枠４０２のＩＤである。加算部３１１に供給された削除対象とされたトラッキング枠４０２のＩＤは、トラッキング枠削除部３０７に供給される。トラッキング枠削除部３０７には、加算部３１０からトラッキング枠４０２のＩＤが供給されている。
【０１０１】
重なり判定部３０６とトラッキング枠削除部３０７は、共に、加算部３１０からの供給を受けているため、同じＩＤが供給されていることになる。トラッキング枠削除部３０７では、供給された複数のＩＤから、重なり判定部３０６の判定で、削除対象に設定されたＩＤを削除して、カウント部３０８に出力する。
【０１０２】
よって、カウント部３０８での誤カウントを低減し、カウント性能を向上させることが可能となる。
【０１０３】
このようにして、トラッキング枠４０２が重畳している否かを判定し、重畳しているときには、１つのトラッキング枠４０２を残し、他の重畳しているトラッキング枠４０２は削除される。
【０１０４】
削除するトラッキング枠４０２の決定は、以下に示すような基準を設け、その基準に基づいて行われるようにすることができる。
【０１０５】
存在時間が短いトラッキング枠４０２が削除対象とされる。存在時間とは、トラッキング枠４０２がトラッキング枠生成部３０３で生成されてから、上記した式（１）または式（２）に基づいた判定が行われるまでの時間である。存在時間を計測、例えば、トラッキング部３０２で通過した回数を計測し、存在時間が短い方のトラッキング枠４０２を削除対象とするようにしても良い。
【０１０６】
トラッキング部３０２でのマッチングスコアが小さい方のトラッキング枠４０２が削除対象とされる。トラッキング部３０２は、時刻ｔにおいて、遅延部３０４から供給される時刻ｔ−１のトラッキング枠４０２の供給を受ける。またトラッキング部３０２は、時刻ｔにおいて、撮像部１０１で撮像された画像の供給も受ける。トラッキング部３０２は、時刻ｔで撮像された画像内から、時刻ｔ−１のときのトラッキング枠４０２が設定された画像（人物）を検出する。
【０１０７】
例えば、時刻ｔ−１におけるトラッキング枠４０２内の特徴量と一致する特徴量を有する領域を、時刻ｔにおける画像内から検出し、その検出した領域を新たなトラッキング枠４０２として設定する。このようなマッチング処理が行われることで、トラッキング枠４０２内の画像（人物１０３）は、時刻ｔ−１から時刻ｔまでトラッキングされたことになる。
【０１０８】
トラッキング部３０２におけるマッチング処理時に算出されるマッチングスコアが小さかったトラッキング枠４０２を削除対象とするようにしても良い。
【０１０９】
このような削除基準以外の基準に基づき、削除対象のトラッキング枠４０２が設定されるようにしても良い。
【０１１０】
ところで、トラッキング枠４０２が重畳していることが正しいケースも考えられる。図１０を再度参照する。図１０に示した画像４００においては、人物１０３−８が１人居る場合を示しているが、例えば、この人物１０３−８のすぐ後ろに別の人物（不図示）が居た場合、その別の人物に対してもトラッキング枠４０２が設定される可能性がある。
【０１１１】
すなわち、人物１０３−８に対して、トラッキング枠４０２−８が設定され、人物１０８−８とは別の人物（人物１０８−９とする）に対して、トラッキング枠４０２−９が設定される可能性がある。このように、人物１０３−８と人物１０３−９が近傍に位置しているために、それぞれの人物１０３に対してトラッキング枠４０２−８とトラッキング枠４０２−９が設定された場合、上記した処理が実行されることで、どちらかのトラッキング枠４０２が削除されると、その削除は誤った処理となってしまう。
【０１１２】
このようなことを防ぐために、例えば、撮像部１０１（図１）が、図１２を参照して説明するような位置に設置され、トラッキング枠４０２が正常の処理においては重畳することがないという環境下において、上記した処理が実行されるようにしても良い。
【０１１３】
図１２を参照する。図１２の左側は、撮像部１０１で撮像された画像４００を表し、右側は、画像４００を撮像したときの撮像部１０１の設置位置を示す。図１２の左側に示した画像４００を参照するに、画像４００には、人物１０３−８と人物１０３−９が、画像中央部分（図中、横方向の線で示した部分）で縦列して歩いている状態が撮像されている。また画像４００においては、人物１０３−８の頭部と人物１０３−９の頭部が、それぞれ重なることなく撮像されている。
【０１１４】
人物１０３の頭部に対してトラッキング枠４０２を設定するようにした場合、図１２の左図に示したような画像４００が撮像されるような位置に撮像部１０１が設置されていれば、人物１０３−８の頭部に設定されるトラッキング枠４０２と人物１０３−９の頭部に設定されるトラッキング枠４０２とが重畳することはない。
【０１１５】
このような撮像が行われるような撮像部１０１の設置位置は、例えば、図１２の右図に示すような位置である。図１２の右図において、θは、撮像部１０１の俯角を表し、ｈａは、人物１０３の身長を表し、ｈｂは、人物１０３の頭部の長さを表し、ｈｃは、天井から撮像部１０１までの設置高さを表す。またｈｄは、天井１０４までの高さを表し、ｄａは、撮像部１０１の先端から、対象物（人物１０３）までの距離を表し、ｄｂは、人物１０３同士の間隔を表す。
【０１１６】
図１２の左図に示したような画像４００、換言すれば、人物の上半身（頭部）が重なることがない状態の画像が撮像される撮像部１０１の設置位置になるように、図１２の右図に示した各値が決定される。
【０１１７】
例えば、身長ｈａは、１７０センチとし、頭部ｈｂは、５０センチとする。これらの値は、カウント対象となる人物１０３の平均値などから導き出される値に設定する。また撮像部１０１の設置高さｈｃは、３０センチなど、撮像部１０１を天井１０４に固定するための金具などに依存して決定される値に設定することができる。また、天井の高さｈｄは、固定の高さであるため、固定値として設定できる。
【０１１８】
このようにある程度設定できる値を設定し、撮像部１０１の設置位置から、対象までの距離ｄａや、撮像部１０１の俯角θなどを調整することで、人物の上半身（頭部）が重なることがない状態の画像が撮像される位置に、撮像部１０１が設置されるようにする。
【０１１９】
このように、撮像部１０１を設置することで、人物の上半身（頭部）が重なることがない状態の画像が撮像される状況下とすることができ、例えば、図１０に示したような画像４００が撮像されたとき、トラッキング枠４０２−８とトラッキング枠４０２−９は、本来重なることがない環境下であるため、どちらかのトラッキング枠４０２は誤追尾であると判定し、削除することができる。
【０１２０】
このように、所定の撮像条件、ここでは、人物の所定の部分が重なることがないように撮像される位置に撮像部１０１が設置されている条件の基、撮像が行われるようにすることで、条件３として、重なったトラッキング枠４０２を削除するという処理における精度を高めることが可能となる。
【０１２１】
このような所定の撮像条件が満たされる状態で撮像が行わることを前提として、条件３に係わる処理が実行されるようにしても良いが、このような所定の撮像条件が満たされる状態で撮像が行われることを前提としていなくても、条件３に係わる処理を実行することは可能であるし、条件３に係わる処理を実行することで、誤追尾が発生する可能性を低減させることは可能である。
【０１２２】
＜他の実施の形態＞
上記した画像処理部１０２は、条件１、条件２、および条件３を設け、これらの条件に基づき、トラッキング枠４０２を削除する等の処理を実行することで、誤追尾が発生しないように制御し、カウントの性能を向上させることができる。
【０１２３】
ここで、再度条件１乃至３を記載する。条件１は、動体領域より外にあるトラッキング枠４０２を削除する条件である。条件１を設けることで、追尾の対象とはならない物体に対してトラッキング枠４０２が設定されることを防ぎ、誤追尾が実行されないようにすることができる。
【０１２４】
条件２は、カウント済のトラッキング枠４０２を削除する条件である。条件２を設けることで、例えば、追尾していた物体とは異なる物体に、トラッキング枠４０２が乗り移り、誤追尾が実行されてしまうようなことを防ぐことができる。
【０１２５】
条件３は、重なるトラッキング枠４０２を削除する条件である。条件３を設けることで、１人物に複数のトラッキング枠４０２が設定された場合などに、設定された複数のトラッキング枠４０２のそれぞれで追尾が行われるような誤追尾が実行されないようにすることができる。また、上記したような撮像部１０１の設置条件が満たされる環境下であれば、より精度良く、誤追尾を防ぐことが可能となる。
【０１２６】
図３に示した画像処理部１０２は、条件１乃至３に係わる処理を行う構成としたが、条件１乃至３のうちの、いずれか１条件または２条件に係わる処理を行う構成とすることも可能である。
【０１２７】
図１３は、条件１に係わる処理を実行する画像処理部５０１の構成を示す図である。図１３に示した画像処理部５０１は、図３に示した画像処理部１０２と比較して、画像処理部１０２から、条件２に係わる処理を実行する遅延部３０９、加算部３１１を削除した構成とされている。また、画像処理部５０１は、画像処理部１０２から、条件３に係わる処理を実行する重なり判定部３０６を削除した構成とされている。
【０１２８】
このように、条件１に係わる処理を実行する画像処理部５０１の場合も、誤追尾が低減され、カウント性能が向上した処理を行うことが可能である。
【０１２９】
図１４は、条件２に係わる処理を実行する画像処理部５０２の構成を示す図である。図１４に示した画像処理部５０２は、図３に示した画像処理部１０２と比較して、画像処理部１０２から、条件１に係わる処理を実行する動体検出部３０１、トラッキング枠判定部３０５、および加算部３１１を削除した構成とされている。また、画像処理部５０２は、画像処理部１０２から、条件３に係わる処理を実行する重なり判定部３０６を削除した構成とされている。
【０１３０】
このように、条件２に係わる処理を実行する画像処理部５０２の場合も、誤追尾が低減され、カウント性能が向上した処理を行うことが可能である。
【０１３１】
図１５は、条件３に係わる処理を実行する画像処理部５０３の構成を示す図である。図１５に示した画像処理部５０３は、図３に示した画像処理部１０２と比較して、画像処理部１０２から、条件１に係わる処理を実行する動体検出部３０１、トラッキング枠判定部３０５、および加算部３１１を削除した構成とされている。また、画像処理部５０２は、画像処理部１０２から、条件２に係わる処理を実行する遅延部３０９を削除した構成とされている。
【０１３２】
このように、条件３に係わる処理を実行する画像処理部５０３の場合も、誤追尾が低減され、カウント性能が向上した処理を行うことが可能である。
【０１３３】
図１６は、条件１と条件２に係わる処理を実行する画像処理部５０４の構成を示す図である。図１６に示した画像処理部５０４は、図３に示した画像処理部１０２と比較して、画像処理部１０２から、条件３に係わる処理を実行する重なり判定部３０６を削除した構成とされている。
【０１３４】
このように、条件１と条件２に係わる処理を実行する画像処理部５０４の場合も、誤追尾が低減され、カウント性能が向上した処理を行うことが可能である。
【０１３５】
図１７は、条件１と条件３に係わる処理を実行する画像処理部５０５の構成を示す図である。図１７に示した画像処理部５０５は、図３に示した画像処理部１０２と比較して、画像処理部１０２から、条件２に係わる処理を実行する遅延部３０９を削除した構成とされている。
【０１３６】
このように、条件１と条件３に係わる処理を実行する画像処理部５０５の場合も、誤追尾が低減され、カウント性能が向上した処理を行うことが可能である。
【０１３７】
図１８は、条件２と条件３に係わる処理を実行する画像処理部５０６の構成を示す図である。図１８に示した画像処理部５０６は、図３に示した画像処理部１０２と比較して、画像処理部１０２から、条件１に係わる処理を実行する動体検出部３０１、トラッキング枠判定部３０５を削除した構成とされている。
【０１３８】
このように、条件２と条件３に係わる処理を実行する画像処理部５０５の場合も、誤追尾が低減され、カウント性能が向上した処理を行うことが可能である。
【０１３９】
このように、本技術を適用した画像処理部によれば、誤追尾が低減し、誤カウントが抑制され、カウント性能が向上する。
【０１４０】
上記した実施の形態においては、所定のラインを超えた人数をカウントする場合を例に挙げて説明したが、本技術を適用した画像処理システムは、そのようなカウントシステムにのみ適用範囲が限定されるわけではない。
【０１４１】
例えば、カウント対象は、人物ではなく、物体であっても良い。物体としては、例えば、車、動物、荷物などであり、そのような物体をカウントする場合にも本技術を適用できる。
【０１４２】
また、カウントするのではなく、動線を出力するようなシステムにも本技術は適用できる。本技術を適用することで、上述したように、誤追尾を低減させることができ、追尾の性能を向上させることができる。このことを利用し、所定の物体を追尾し、その物体の動線を出力するような場合にも本技術を適用することはできる。
【０１４３】
物体の動線を出力する場合、例えば、図１７に示した画像処理部１０２を適用することができる。図１７に示した画像処理部１０２は、条件１と条件３に係わる処理を実行する画像処理部１０２であった。条件２は、カウントされたトラッキング枠４０２を削除する条件であったが、動線を出力する場合には、カウントする必要がないため、条件２に係わる処理を実行する必要はない。
【０１４４】
このように、何を出力するかにより、本技術を適用した画像処理部の構成を適宜変更することは可能である。
【０１４５】
＜記録媒体について＞
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
【０１４６】
例えば、画像処理部１０２をコンピュータで構成し、その構成が、図２に示した構成とされた場合、ＣＰＵ２０１が、例えば、記憶部２０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース２０５及びバス２０４を介して、ＲＡＭ２０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【０１４７】
コンピュータ（ＣＰＵ２０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア２１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
【０１４８】
コンピュータでは、プログラムは、リムーバブルメディア２１１をドライブ２１０に装着することにより、入出力インタフェース２０５を介して、記憶部２０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部２０９で受信し、記憶部２０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ＲＯＭ２０２や記憶部２０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【０１４９】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
【０１５０】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【０１５１】
なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、また他の効果があってもよい。
【０１５２】
なお、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【０１５３】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
撮像部で撮像された画像から、所定の物体を検出し、検出した前記物体に対してトラッキング枠を生成する生成部と、
前記トラッキング枠が生成された前記物体をトラッキングするトラッキング部と、
前記トラッキング枠に重なりがあるか否かを判定する重なり判定部と、
前記判定部で重なりがあると判定された前記トラッキング枠を削除するトラッキング枠削除部と
を備える画像処理装置。
（２）
前記撮像部は、前記トラッキング枠が重ならないように撮像を行う環境下に設置されている
前記（１)に記載の画像処理装置。
（３）
前記判定部は、前記トラッキング枠が重なっている面積が所定の閾値以上である場合、重なっていると判定し、重なっていると判定されたトラッキング枠の一方のトラッキング枠を削除対象とする
前記（１)または（２）に記載の画像処理装置。
（４）
前記トラッキング部のトラッキングの結果、所定のラインを超えた物体をカウントするカウント部をさらに備える
前記（１)乃至（３）のいずれかに記載の画像処理装置。
（５）
前記トラッキング枠削除部は、前記カウント部でカウントされた前記トラッキング枠をさらに削除する
前記（４)に記載の画像処理装置。
（６）
撮像部で撮像された画像から、動体を検出する動体検出部と、
前記トラッキング枠が、前記動体検出部で検出された動体の領域外に位置するか否かを判定する判定部と
をさらに備え、
前記トラッキング枠削除部は、前記判定部で、前記動体検出部で検出された動体の領域外に位置すると判定された前記トラッキング枠をさらに削除する
前記（１)乃至（５）のいずれかに記載の画像処理装置。
（７）
前記トラッキング枠は、ＩＤで管理され、前記トラッキング枠削除部は、削除対象とされた前記トラッキング枠のＩＤを削除する
前記（１)乃至（６）のいずれかに記載の画像処理装置。
（８）
前記トラッキング枠削除部は、削除対象とされたトラッキング枠に対して、処理しないというフラグを立てる
前記（１)乃至（７）のいずれかに記載の画像処理装置。
（９）
撮像部で撮像された画像から、所定の物体を検出し、検出した前記物体に対してトラッキング枠を生成し、
前記トラッキング枠が生成された前記物体をトラッキングし、
前記トラッキング枠に重なりがあるか否かを判定し、
重なりがあると判定された前記トラッキング枠を削除する
ステップを含む画像処理方法。
（１０）
撮像部で撮像された画像から、所定の物体を検出し、検出した前記物体に対してトラッキング枠を生成し、
前記トラッキング枠が生成された前記物体をトラッキングし、
前記トラッキング枠に重なりがあるか否かを判定し、
重なりがあると判定された前記トラッキング枠を削除する
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０１５４】
１０１  撮像部，  １０２  画像処理部，  １０３  人物，  ３０１  動体検出部，  ３０２  トラッキング部，  ３０３  トラッキング枠生成部，  ３０４  遅延部，  ３０５  トラッキング枠判定部，  ３０６  重なり判定部，  ３０７  トラッキング枠削除部，  ３０８  カウント部，  ３０９  遅延部，  ３１０，３１１  加算部，  ４０１  動体検出枠，  ４０２  トラッキング枠
【図１】
2017021557.tif 000004
【図２】
2017021557.tif 000005
【図３】
2017021557.tif 000006
【図４】
2017021557.tif 000007
【図５】
2017021557.tif 000008
【図６】
2017021557.tif 000009
【図７】
2017021557.tif 000010
【図８】
2017021557.tif 000011
【図９】
2017021557.tif 000012
【図１０】
2017021557.tif 000013
【図１１】
2017021557.tif 000014
【図１２】
2017021557.tif 000015
【図１３】
2017021557.tif 000016
【図１４】
2017021557.tif 000017
【図１５】
2017021557.tif 000018
【図１６】
2017021557.tif 000019
【図１７】
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【図１８】
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