(57)【要約】  本発明の情報処理装置１００は、所定領域毎に存在する人物の割合を検出する検出部１１０と、所定領域毎における人物の割合に基づいて、人物の活動量に基づく値を算出する算出部１２０と、を備える。
2020066374.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定領域毎に存在する人物の割合を検出する検出部と、
所定領域毎における人物の割合に基づいて、人物の活動量に基づく値を算出する算出部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、所定領域毎の人物の割合に応じた所定の物体を設定して当該物体の移動量を検出し、当該物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、所定領域毎の人物の割合に応じた数の物体を設定して当該物体の移動量を検出し、当該物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の情報処理装置であって、
前記検出部は、時間的に前後する人物の第一状態と第二状態とのそれぞれにおける所定領域毎に存在する人物の割合を検出し、
前記算出部は、前記第一状態と前記第二状態とのそれぞれにおける所定領域毎の人物の割合に基づいて、当該人物の割合に応じた前記物体を設定して当該物体の移動量を検出する、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記第一状態における所定領域毎の人物の割合に応じた前記物体の移動量を予測し、当該予測した前記物体の移動量と、前記第二状態における所定領域毎の人物の割合と、に基づいて前記物体の移動量を検出する、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記第二状態における所定領域毎の人物の割合に基づいて、移動量を予測した前記物体を重み付けし、当該重み付けした前記物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理装置。
【請求項７】
請求項５又は６に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記第二状態における所定領域毎の人物の割合に応じた数の前記物体の移動量を予測し、当該予測した前記物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれかに記載の情報処理装置であって、
算出した人物の活動量に基づく値を出力する出力部を備えた、
情報処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれかに記載の情報処理装置であって、
算出した人物の活動量に基づく値に基づいて、所定の機器の制御を行う制御部を備えた、
情報処理装置。
【請求項１０】
所定領域毎に存在する人物の割合を検出し、
所定領域毎における人物の割合に基づいて、人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載の情報処理方法であって、
所定領域毎の人物の割合に応じた所定の物体を設定して当該物体の移動量を検出し、当該物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理方法。
【請求項１２】
請求項１０又は１１に記載の情報処理方法であって、
所定領域毎の人物の割合に応じた数の物体を設定して当該物体の移動量を検出し、当該物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理方法。
【請求項１３】
請求項１１又は１２に記載の情報処理方法であって、
時間的に前後する人物の第一状態と第二状態とのそれぞれにおける所定領域毎に存在する人物の割合を検出し、
前記第一状態と前記第二状態とのそれぞれにおける所定領域毎の人物の割合に基づいて、当該人物の割合に応じた前記物体を設定して当該物体の移動量を検出する、
情報処理方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の情報処理方法であって、
前記第一状態における所定領域毎の人物の割合に応じた前記物体の移動量を予測し、当該予測した前記物体の移動量と、前記第二状態における所定領域毎の人物の割合と、に基づいて前記物体の移動量を検出する、
情報処理方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の情報処理方法であって、
前記第二状態における所定領域毎の人物の割合に基づいて、移動量を予測した前記物体を重み付けし、当該重み付けした前記物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理方法。
【請求項１６】
請求項１４又は１５に記載の情報処理方法であって、
前記第二状態における所定領域毎の人物の割合に応じた数の前記物体の移動量を予測し、当該予測した前記物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理方法。
【請求項１７】
請求項１０乃至１６のいずれかに記載の情報処理方法であって、
算出した人物の活動量に基づく値を出力する、
情報処理方法。
【請求項１８】
請求項１０乃至１７のいずれかに記載の情報処理方法であって、
算出した人物の活動量に基づく値に基づいて、所定の機器の制御を行う、
情報処理方法。
【請求項１９】
情報処理装置に、
所定領域毎に存在する人物の割合を検出する検出部と、
所定領域毎における人物の割合に基づいて、人物の活動量に基づく値を算出する算出部と、
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定領域内に存在する人物の活動量を計測する情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
施設内の空間を快適とするために、特許文献１では、施設内の人物の移動を考慮して空調制御することが検討されている。具体的に、特許文献１では、レーザ装置などのセンサを用いて人物の移動を計測し、かかる人物の移動に基づいて空調を制御している。このとき、特許文献１では、各人物に識別情報を付与して追跡することによって人物の移動を計測し、移動速度に基づいて人物の活動量を計測することも行われている。【０００３】
ここで、上述した人物の移動に基づいて算出される活動量は、空調制御に利用することのみならず、様々な用途に利用できる可能性があり、有用な情報である。例えば、人物の活動量に応じて照明器具を制御したり、人物の活動量を、異常検知や警備、マーケティングにも利用することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−８５０１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した特許文献１の技術では、活動量を算出するために人物を追跡しなければならず、かかる追跡処理が困難な場合には、活動量を算出することができない。例えば、多数の人物が存在して群衆を形成している場合や、人物を検出するセンサの精度が低い場合には、個々の人物を検出して追跡することが困難である。【０００６】
このため、本発明の目的は、上述した課題である、人物の活動量を得ることが困難である、ことを解決することができる情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一形態である情報処理装置は、
所定領域毎に存在する人物の割合を検出する検出部と、
所定領域毎における人物の割合に基づいて、人物の活動量に基づく値を算出する算出部と、
を備えた、
という構成をとる。【０００８】
また、本発明の一形態である情報処理方法は、
所定領域毎に存在する人物の割合を検出し、
所定領域毎における人物の割合に基づいて、人物の活動量に基づく値を算出する、
という構成をとる。【０００９】
また、本発明の一形態であるプログラムは、
情報処理装置に、
所定領域毎に存在する人物の割合を検出する検出部と、
所定領域毎における人物の割合に基づいて、人物の活動量に基づく値を算出する算出部と、
を実現させる、
という構成をとる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、以上のように構成されることにより、人物の活動量を容易に得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施形態１における情報処理システムの全体構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態１における情報処理システムの構成を示すブロック図である。
【図３】図１に開示したカメラによる撮影画像の一例を示す図である。
【図４】図１に開示した計測装置による撮影画像に対する処理の様子を示す図である。
【図５】図１に開示した計測装置による撮影画像に対する処理の様子を示す図である。
【図６】図１に開示した計測装置による撮影画像に対する処理の様子を示す図である。
【図７】図１に開示した計測装置による撮影画像に対する処理の様子を示す図である。
【図８】図１に開示した計測装置による撮影画像に対する処理の様子を示す図である。
【図９】図１に開示した計測装置による撮影画像に対する処理の様子を示す図である。
【図１０】図１に開示した計測装置による撮影画像に対する処理の様子を示す図である。
【図１１】図１に開示した計測装置に記憶されている情報の一例を示す図である。
【図１２】図１に開示した計測装置による処理動作を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施形態２における情報処理の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
＜実施形態１＞
本発明の第１の実施形態を、図１乃至図１２を参照して説明する。図１乃至３は、情報処理システムの構成を説明するための図であり、図４乃至図１２は、情報処理システムの処理動作を説明するための図である。
【００１３】
［構成］
本発明における情報処理システムは、室内や屋外などに設定された対象となる空間Ｒに存在する人物Ｐの活動量を算出し、さらに、活動量を利用するために用いるシステムである。一例として、対象となる室内に存在する人物の活動量を算出し、かかる活動量に基づいて室内の空調を制御するために用いる。なお、算出する活動量は、対象となる空間の照明を制御するために用いたり、対象なる空間の異常検知や警備、マーケティング活動に利用するなど、いかなる用途で利用されてもよい。
【００１４】
図１に示すように、本実施形態における情報処理システムは、対象となる空間を撮影するためのカメラＣと、空間内の人物の活動量を算出する計測装置１０と、算出した活動量を出力する出力装置２０と、を備えている。なお、計測装置１０は、演算装置と記憶装置とを備えた１台又は複数台の情報処理装置にて構成される。また、出力装置２０は、演算装置と記憶装置とを備えた１台又は複数台の情報処理装置にて構成され、さらに表示装置を備えている。かかる表示装置は、後述するように、計測装置１０にて計測された活動量を表示出力するためのものである。以下、主に計測装置１０の構成について詳述する。
【００１５】
上記計測装置１０は、図２に示すように、演算装置がプログラムを実行することで構築された、人物検出部１１、活動量算出部１２、出力部１３、を備える。また、計測装置１０は、記憶装置に形成された変換情報記憶部１５を備える。
【００１６】
まず、上記変換情報記憶部１５は、図３に示すように、人物Ｐの移動速度と活動量との関係を表す変換情報を記憶している。変換情報は、人物Ｐの活動内容に応じた移動速度の値に対応して予め設定された活動量の値を記憶したものである。例えば、図３の左側の表に示すように、人物Ｐの活動による移動速度（ｋｍ／ｈ）に応じて活動量（ｍｅｔ値）が設定されており、かかる移動速度と活動量との関係を線形補完した図３の右側のグラフに示す情報を、変換情報として記憶している。なお、本実施形態では、活動量として身体活動の強度を表す単位「ｍｅｔ値（Medical Evangelism Training & Strategies）」を用いているが、いかなる単位で人物Ｐの活動量を表してもよい。なお、かかる変換情報の利用方法については後述する。
【００１７】
上記人物検出部１１（検出部）は、まず、カメラＣにて撮影された空間Ｒの撮影画像を一定の時間間隔で受け付ける。例えば、図４に示すように、複数の人物Ｐが存在する空間Ｒの撮影画像を受け付けて、一時的に記憶しておく。なお、ここでは、ある時間間隔で撮影され時間的に前後する第１の撮影画像Ｒ１と第２の撮影画像Ｒ２とを取り扱い、かかる撮影画像Ｒ１，Ｒ２に対する処理を説明する。つまり、第１の撮影画像Ｒ１を第一状態における撮影画像として取り扱い、かかる時間から所定時間経過して撮影された第２の撮影画像Ｒ２を第二状態の撮影画像として取り扱う。
【００１８】
次に、人物検出部１１は、第１の撮影画像Ｒ１上において対象なる空間Ｒを複数領域ｒに分割し、各領域ｒ内に存在する人物Ｐの割合を検出する。具体的には、まず、図５に示すように、第１の撮影画像Ｒ１上におけるカメラＣからの所定の距離毎に、かつ、水平方向に分割した領域ｒを設定する。このとき、領域ｒは、カメラＣからの距離毎に、人物Ｐの上半身が位置するような地面から高さ方向に１００〜２００ｃｍの付近に設定する。図５の例では、最も近い距離に位置し水平方向に複数に分割された各領域ｒ１ｉ（ｒ１１，ｒ１２，ｒ１３，ｒ１４，ｒ１５）を設定し、二番目に近い距離に位置する各領域ｒ２ｉ、さらに遠い距離に位置する各領域ｒ３ｉを設定する。なお、以下では説明の都合上、最も近い距離に位置する各領域ｒ１ｉについてのみ説明することとする。但し、空間Ｒ内における複数の領域ｒは、いかなる方法で設定されてもよい。
【００１９】
次に、人物検出部１１は、上述したように設定された領域ｒ毎に、当該領域ｒに存在する人物Ｐの割合を検出する。本実施形態では、領域ｒ内に移る人物Ｐの上半身の割合に応じて、領域ｒに存在する人物Ｐの割合を検出する。このため、人物検出部１１は、まず、第１の撮影画像Ｒ１内に存在する人物Ｐの上半身（例えば、頭部、胸部、腕部）を検出する。一例として、人物Ｐの上半身は、撮影画像に映る物体の形状や色から判別するが、いかなる方法で検出してもよい。そして、人物検出部１１は、検出した１人の人物Ｐの上半身が、どの程度の割合で各領域ｒに映っているかを調べ、その割合を領域ｒに存在する人物Ｐの割合として検出する。図５の例では、最も近い距離に位置する各領域ｒにおいて、領域ｒ１１は０．０人、領域ｒ１２は１．０人、領域ｒ１３は０．０人、領域ｒ１４は０．２人、領域ｒ１５は０．８人と検出する。なお、各領域ｒにおける人物Ｐの割合の検出方法は、上述した方法に限定されない。
【００２０】
なお、人物検出部１１は、所定の時間経過後にカメラＣから受け付ける第２の撮影画像Ｒ２に対しても、上述同様に各領域ｒにおける人物Ｐの割合を検出する。このとき、各領域ｒの設定位置は、第２の撮影画像Ｒ２においても第１の撮影画像Ｒ１と同一である。例えば、人物検出部１１は、その後に図８，９に示すような第２の撮影画像Ｒ２を受け付けると、矢印で示すように人物Ｐが移動している第２の撮影画像Ｒ２内における各領域ｒの人物Ｐの割合を検出する。図８，９の例では、最も近い距離に位置する各領域ｒにおいて、領域ｒ１１は０．０人、領域ｒ１２は０．７人、領域ｒ１３は０．３人、領域ｒ１４は０．０人、領域ｒ１５は１．０人と検出する。
【００２１】
そして、人物検出部１１は、上述したように検出した第１の撮影画像Ｒ１上における各領域ｒの人物Ｐの割合と、第２の撮影画像Ｒ２上における各領域ｒの人物Ｐの割合と、を活動量算出部１２に渡す。
【００２２】
上記活動量算出部１２（算出部）は、時間的に前後する第１の撮影画像Ｒ１と第２の撮影画像Ｒ２、つまり、人物Ｐの移動前の撮影画像Ｒ１と移動後の撮影画像Ｒ２とにおける各領域ｒの人物Ｐの割合を用いて、以下のように対象となる空間Ｒの活動量を算出する。
【００２３】
まず、活動量算出部１２は、第１の撮影画像Ｒ１上における各領域ｒの人物Ｐの割合に基づいて、空間Ｒ内に粒子ｐ（物体）を設定する。このとき、活動量算出部１２は、第１の撮影画像Ｒ１上において、各領域ｒの位置に対応させて粒子ｐを設定する。例えば、図６に示すように、各領域ｒの下方、つまり、各領域ｒが位置する地面付近に、当該各領域ｒの人物Ｐの割合に応じた数の粒子ｐを配置する。本実施形態では、１人の人物Ｐあたり１００個の粒子ｐを設定する。このため、図６の例では、領域ｒ１２の位置には人物１人分に相当する１００個の粒子ｐを配置し、領域ｒ１４には人物０．２人分に相当する２０個の粒子ｐを配置し、領域ｒ１５には人物０．８人分に相当する８０個の粒子ｐを配置する。なお、その他の領域ｒについても同様に粒子ｐを配置する。
【００２４】
次に、活動量算出部１２は、第１の撮影画像Ｒ１上において設定した各領域ｒの粒子ｐの移動量を予測する。ここで、本実施形態では、図１０の「予測」に示すように、粒子ｐは等速直線運動や所定の運動方程式等に基づいて移動すると仮定し、第２の撮影画像Ｒ２の撮影時（所定時間経過時）における粒子ｐの位置を予測して移動量を予測する。このとき、第１の撮影画像Ｒ１上において設定された粒子ｐが新規に設定されたものである場合には、ランダムに初期値やパラメータを設定して、かかる初期値やパラメータに基づく所定の運動方程式等を用いて移動量を予測してもよい。但し、第１の撮影画像Ｒ１における粒子ｐがそれ以前の撮影画像において設定された粒子である場合には、過去の移動量を初期値としたり過去の移動量に基づくパラメータを設定して、等速直線運動や所定の運動方程式を用いて移動量を予測してもよい。このようにして予測された粒子ｐの移動量の一例を、図７の矢印にて示す。なお、図７では、説明の都合上、最も近い距離に位置する各領域ｒ１ｉについてのみ予測した粒子ｐの移動量を示している。
【００２５】
次に、活動量算出部１２は、上述した第１の撮影画像Ｒ１における人物Ｐの割合に基づく粒子ｐの予測した移動量と、所定時間経過後に撮影された第２の撮影画像Ｒ２における各領域ｒの人物Ｐの割合と、を用いて、粒子ｐの移動量を検出する。ここで、第２の撮影画像Ｒ２において、図８の大きな矢印に示すように人物Ｐが移動した場合には、当該第２の撮影画像Ｒ２における最も近い距離に位置する各領域ｒ１ｉの人物Ｐの割合は、ｒ１１は０．０人、ｒ１２は０．７人、ｒ１３は０．３人、ｒ１４は０．０人、ｒ１５は１．０人、となる。そして、活動量算出部１２は、かかる各領域ｒ１ｉに対応する位置、つまり各領域ｒ１ｉの下方である地面、に存在する粒子ｐを調べる。このとき、各領域ｒ１ｉに対応して存在する粒子ｐについては、対応する領域ｒ１ｉの人物Ｐの割合に応じた重み付けを行う。例えば、図１０の「評価」に示すように、人物Ｐの割合が少ない領域ｒに対応する粒子ｐへの重み付けは小さくし（下段）、人物Ｐの割合が多い領域ｒに対応する粒子ｐへの重み付けは大きくする（上段）。
【００２６】
一例として、図８の例では、領域ｒ１１と領域ｒ１４の人物Ｐの割合は０．０人と極めて少ないため、かかる領域ｒ１１，ｒ１４に対応する粒子ｐへの重み付けは最小とする。一方、領域ｒ１２，ｒ１３，ｒ１５は、それぞれ人物Ｐの割合が０．７人、０．３人、１．０人であるため、これらの領域ｒ１２，ｒ１３，ｒ１５に対応する粒子ｐへの重み付けは、人物Ｐの割合が多くなるほど大きな値とする。
【００２７】
次に、活動量算出部１２は、粒子ｐの重みに基づいて、当該粒子ｐを再設定する。ここでは、粒子ｐの重みの値に応じて、粒子ｐを消滅させたり、粒子ｐを増加させる。例えば、図１０の「フィルタ／リサンプリング」に示すように、重みが所定値以下の粒子ｐは消滅させ（下段）、重みが所定値以上の場合には重みに応じた数だけ増加させる。このようにすることで、図８に示すように予測した粒子ｐは、図９に示すように、移動後の人物Ｐの位置に応じた粒子ｐの配置状態となる。つまり、図９に示すように、人物Ｐの割合が０．０人である領域ｒ１１，ｒ１４に対応する粒子ｐは消滅し、その他の領域ｒ１２，ｒ１３，ｒ１５に対応する粒子ｐは、人物Ｐの割合が大きいほど多くの数が設定されることとなる。
【００２８】
そして、活動量算出部１２は、再設定された各粒子ｐの予測された移動量を、第２の撮影画像Ｒ２を撮影した時点における粒子ｐの移動量として検出し、かかる移動量から活動量を算出する。このとき、活動量算出部１２は、変換情報記憶部１５に記憶されている図３に示す変換情報を用いて、１粒子ｐあたりの活動量を算出し、かかる活動量は人物Ｐの活動量に基づく値となる。例えば、第２の撮影画像Ｒ２内に設定された全ての粒子ｐの活動量を集計することで、空間Ｒ内の全て人物Ｐの活動量として算出できる。また、第２の撮影画像Ｒ２内の領域ｒ毎の粒子ｐの活動量を集計して当該領域ｒ毎の活動量を算出でき、個々の人物Ｐに対応する粒子ｐの活動量を集計して当該人物Ｐ毎の活動量も算出することができる。
【００２９】
また、活動量算出部１２は、各粒子ｐを活動量毎に集計し、図１１に示すような活動量のヒストグラムを算出することもできる。図１０の例では、粒子ｐが１００個で人物１人として集計している。また、粒子１００個分の活動量を平均して、空間Ｒにおける人物１人あたりにおける平均活動量といった値も算出することができる。なお、活動量算出部１２は、検出した粒子ｐの移動量から算出した活動量を用いて、いかなる値を算出してもよい。また、活動量算出部１２は、必ずしも図３に示すような移動速度と活動量との対応関係を表す変換情報を用いて粒子ｐの移動量から活動量を算出することに限らず、予め設定された算出式を用いるなど、いかなる方法で算出してもよい。
【００３０】
ここで、上述した活動量算出部１２は、初期状態においては、必ずしも第１の撮影画像Ｒ１上における各領域ｒの人物Ｐの割合に基づいて、空間Ｒ内に粒子ｐを設定しなくてもよい。この場合、活動量算出部１２は、空間Ｒ上つまり撮影画像上に、予め任意の数の粒子ｐがランダムに配置されていることとし、かかる粒子ｐの移動量を予測してもよい。そして、その後、予め配置された粒子ｐの予測した移動量と、第２の撮影画像Ｒ２における各領域ｒの人物Ｐの割合と、を用いて、粒子ｐの移動量を検出する。
【００３１】
また、活動量算出部１２は、その後は、上述したように、粒子ｐの移動量の予測と検出と活動量の算出を繰り返す。つまり、第２の撮影画像Ｒ２における各領域ｒの人物Ｐの割合に応じて設定した粒子ｐのその後の移動量を予測し、さらにその後に撮影される撮影画像における各領域ｒの人物Ｐの割合に応じて粒子ｐの移動量を検出し、当該移動量から活動量を算出する。
【００３２】
上記出力部１３（出力部、制御部）は、上述した活動量算出部１２による算出結果に応じて出力を行う。例えば、図１１に示すように算出したヒストグラムを表示装置に出力したり、ネットワークを介して接続された他の情報処理装置である出力装置２０に装備された表示装置に出力する。これにより、ヒストグラムを取得したユーザによって、空間Ｒ内に設置された空調や照明などの機器が操作されてもよく、また、人物の行動分析や警備、マーケティングなどに用いられてもよい。
【００３３】
また、出力部１３は、活動量算出部１２による算出結果に基づいて、空間Ｒ内に設置された空調や照明などの機器を自動的に制御してもよい。例えば、図１１に示すような算出したヒストグラムを用いて、活動量が閾値よりも高い人数が所定人数を超えた場合には、空調を所定温度以下に設定したり、全体活動量が閾値以下である場合には空調を切るなどの制御を行ってもよい。
【００３４】
［動作］
次に、上述した情報処理システムの動作を、図１２のフローチャートを参照して説明する。以下では、主に計測装置１０の動作を説明する。
【００３５】
まず、計測装置１０は、カメラＣから撮影された空間Ｒの撮影画像である第１の撮影画像Ｒ１を受け付けると、かかる第１の撮影画像Ｒ１内における人物Ｐを検出する（ステップＳ１）。特に、計測装置１０は、図５に示すように、第１の撮影画像Ｒ１上において対象なる空間Ｒを分割して設定した領域ｒ毎に、存在する人物Ｐの割合を検出する。
【００３６】
続いて、計測装置１０は、第１の撮影画像Ｒ１上における各領域ｒの人物Ｐの割合に基づいて、空間Ｒ内に粒子ｐを設定する（ステップＳ２）。このとき、計測装置１０は、人物１人あたり１００個の粒子ｐを設定し、図６に示すように、第１の撮影画像Ｒ１上における領域ｒ毎に、人物Ｐの割合が大きいほど多くの粒子ｐを、領域ｒの下方に設定する。なお、上記ステップＳ１の処理を省略し、ステップＳ２において、粒子ｐを予めランダムに配置した状態で設定してもよい。
【００３７】
続いて、計測装置１０は、粒子ｐの移動量を予測する（ステップＳ３）。例えば、計測装置１０は、各粒子ｐは、等速直線運動や所定の運動方程式等に基づいて移動すると仮定し、次の撮影画像の撮影時（所定時間経過時）における粒子ｐの位置を予測して、図７の矢印に示すように移動量を予測する。
【００３８】
続いて、計測装置１０は、所定時間が経過し、カメラＣから次の撮影画像である第２の撮影画像Ｒ２を受け付けると、上述同様に第２の撮影画像Ｒ２内における人物Ｐを検出する（ステップＳ４）。そして、計測装置１０は、上述同様に、第２の撮影画像Ｒ２上において対象なる空間Ｒを分割して設定した領域ｒ毎に、存在する人物Ｐの割合を検出する。
【００３９】
続いて、計測装置１０は、上述したように予測した粒子ｐの移動量を、第２の撮影画像Ｒ２上における各領域ｒの人物Ｐの割合に基づいて評価する（ステップＳ５）。具体的に、計測装置１０は、人物Ｐの割合が少ない領域ｒに対応する粒子ｐへの重み付けは小さくし、人物Ｐの割合が多い領域ｒに対応する粒子ｐへの重み付けは大きくする。そして、計測装置１０は、粒子ｐの重みに基づいて、当該粒子ｐを再設定する（ステップＳ６）。ここでは、粒子ｐの重みの値に応じて、図８から図９に示すように、粒子ｐを消滅させたり、粒子ｐを増加させる。
【００４０】
続いて、計測装置１０は、各粒子ｐの予測された移動量を、第２の撮影画像Ｒ２を撮影した時点における粒子ｐの移動量として検出し、かかる移動量から活動量を算出する（ステップＳ７）。そして、計測装置１０は、図１１に示すような活動量のヒストグラムを算出したり、予め設定されたユーザが所望する形式の活動量に基づく値を算出する。
【００４１】
続いて、計測装置１０は、算出した活動量に基づく値を出力装置２０に出力したり、算出した値に応じて各種機器の制御を行う（ステップＳ８）。その後は、処理を継続する場合には（ステップＳ９でＹｅｓ）、上述同様に、第２の撮影画像Ｒ２を用いて再設定した粒子ｐの移動量を予測して、後続の撮影画像を用いて粒子ｐの移動量を決定し、活動量に基づく値を算出する（ステップＳ３に戻る）。
【００４２】
以上のように、本発明では、空間Ｒを分割した領域毎に存在する人物の割合に基づいて人物の移動量を検出して、人物の活動量を算出している。このため、人物の移動量を人物を追跡することなく検出することができ、簡易な方法で人物の活動量を高精度に検出することができる。その結果、人物の活動量の情報を、様々な用途へ容易に利用可能となる。
【００４３】
なお、上記では、対象となる空間Ｒを複数に分割した各領域ｒに存在する人物Ｐの割合を、かかる空間ＲをカメラＣにて撮影した撮影画像を用いて検出する場合を例示したが、撮影画像を用いることに限定されず、いかなる方法で検出してもよい。例えば、空間Ｒの床面に所定の間隔で圧力センサを配置し、かかる圧力センサを人物Ｐが踏むことによって検出される検出値を取得することで、空間Ｒ内の領域ｒ毎の人物Ｐの割合を検出することができる。
【００４４】
＜実施形態２＞
次に、本発明の第２の実施形態を、図１３を参照して説明する。図１３は、実施形態２における情報処理装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態では、実施形態１で説明した計測装置の構成の概略を示している。
【００４５】
図１３に示すように、本実施形態おける情報処理装置１００は、
所定領域毎に存在する人物の割合を検出する検出部１１０と、
所定領域毎における人物の割合に基づいて、人物の活動量に基づく値を算出する算出部１２０と、
を備える。
【００４６】
なお、上述した検出部１１０と算出部１２０とは、情報処理装置１００が装備する演算装置がプログラムを実行することで構築されるものであってもよく、電子回路で構築されるものであってもよい。
【００４７】
そして、上記構成の情報処理装置１００は、
所定領域毎に存在する人物の割合を検出し、
所定領域毎における人物の割合に基づいて、人物の活動量に基づく値を算出する、
という処理を実行するよう作動する。
【００４８】
上記発明によると、空間を分割した領域毎に存在する人物の割合に基づいて人物の移動量を検出して、人物の活動量を算出することができる。その結果、所定の空間における人物の活動量を容易かつ高精度に取得することができ、様々な用途への利用が容易となる。
【００４９】
＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における情報処理システム、情報処理方法、プログラムの構成の概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
【００５０】
（付記１）
所定領域毎に存在する人物の割合を検出する検出部と、
所定領域毎における人物の割合に基づいて、人物の活動量に基づく値を算出する算出部と、
を備えた情報処理装置。
【００５１】
（付記２）
付記１に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、所定領域毎の人物の割合に応じた所定の物体を設定して当該物体の移動量を検出し、当該物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理装置。
【００５２】
（付記３）
付記１又は２に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、所定領域毎の人物の割合に応じた数の物体を設定して当該物体の移動量を検出し、当該物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理装置。
【００５３】
（付記４）
付記２又は３に記載の情報処理装置であって、
前記検出部は、時間的に前後する人物の第一状態と第二状態とのそれぞれにおける所定領域毎に存在する人物の割合を検出し、
前記算出部は、前記第一状態と前記第二状態とのそれぞれにおける所定領域毎の人物の割合に基づいて、当該人物の割合に応じた前記物体を設定して当該物体の移動量を検出する、
情報処理装置。
【００５４】
（付記５）
付記４に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記第一状態における所定領域毎の人物の割合に応じた前記物体の移動量を予測し、当該予測した前記物体の移動量と、前記第二状態における所定領域毎の人物の割合と、に基づいて前記物体の移動量を検出する、
情報処理装置。
【００５５】
（付記６）
付記５に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記第二状態における所定領域毎の人物の割合に基づいて、移動量を予測した前記物体を重み付けし、当該重み付けした前記物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理装置。
【００５６】
（付記７）
付記５又は６に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記第二状態における所定領域毎の人物の割合に応じた数の前記物体の移動量を予測し、当該予測した前記物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理装置。
【００５７】
（付記８）
付記１乃至７のいずれかに記載の情報処理装置であって、
算出した人物の活動量に基づく値を出力する出力部を備えた、
情報処理装置。
【００５８】
（付記９）
付記１乃至８のいずれかに記載の情報処理装置であって、
算出した人物の活動量に基づく値に基づいて、所定の機器の制御を行う制御部を備えた、
情報処理装置。
【００５９】
（付記１０）
所定領域毎に存在する人物の割合を検出し、
所定領域毎における人物の割合に基づいて、人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理方法。
【００６０】
（付記１０．１）
付記１０に記載の情報処理方法であって、
所定領域毎の人物の割合に応じた所定の物体を設定して当該物体の移動量を検出し、当該物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理方法。
【００６１】
（付記１０．２）
付記１０又は１０．１に記載の情報処理方法であって、
所定領域毎の人物の割合に応じた数の物体を設定して当該物体の移動量を検出し、当該物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理方法。
【００６２】
（付記１０．３）
付記１０．１又は１０．２に記載の情報処理方法であって、
時間的に前後する人物の第一状態と第二状態とのそれぞれにおける所定領域毎に存在する人物の割合を検出し、
前記第一状態と前記第二状態とのそれぞれにおける所定領域毎の人物の割合に基づいて、当該人物の割合に応じた前記物体を設定して当該物体の移動量を検出する、
情報処理方法。
【００６３】
（付記１０．４）
付記１０．３に記載の情報処理方法であって、
前記第一状態における所定領域毎の人物の割合に応じた前記物体の移動量を予測し、当該予測した前記物体の移動量と、前記第二状態における所定領域毎の人物の割合と、に基づいて前記物体の移動量を検出する、
情報処理方法。
【００６４】
（付記１０．５）
付記１０．４に記載の情報処理方法であって、
前記第二状態における所定領域毎の人物の割合に基づいて、移動量を予測した前記物体を重み付けし、当該重み付けした前記物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理方法。
【００６５】
（付記１０．６）
付記１０．４又は１０．５に記載の情報処理方法であって、
前記第二状態における所定領域毎の人物の割合に応じた数の前記物体の移動量を予測し、当該予測した前記物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理方法。
【００６６】
（付記１０．７）
付記１０乃至１０．６のいずれかに記載の情報処理方法であって、
算出した人物の活動量に基づく値を出力する、
情報処理方法。
【００６７】
（付記１０．８）
付記１０乃至１０．７のいずれかに記載の情報処理方法であって、
算出した人物の活動量に基づく値に基づいて、所定の機器の制御を行う、
情報処理方法。
【００６８】
（付記１１）
情報処理装置に、
所定領域毎に存在する人物の割合を検出する検出部と、
所定領域毎における人物の割合に基づいて、人物の活動量に基づく値を算出する算出部と、
を実現させるためのプログラム。
【００６９】
なお、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００７０】
以上、上記実施形態等を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【００７１】
なお、本発明は、日本国にて２０１８年９月２５日に特許出願された特願２０１８−１７８７９０の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。
【符号の説明】
【００７２】
１０  計測装置
１１  人物検出部
１２  活動量算出部
１３  出力部
１５  変換情報記憶部
２０  出力装置
１００  情報処理装置
１１０  検出部
１２０  算出部
Ｃ  カメラ
Ｐ  人物
ｐ  粒子
Ｒ  空間
ｒ  領域
Ｒ１  第１の撮影画像
Ｒ２  第２の撮影画像
【図１】
2020066374.tif 000003
【図２】
2020066374.tif 000004
【図３】
2020066374.tif 000005
【図４】
2020066374.tif 000006
【図５】
2020066374.tif 000007
【図６】
2020066374.tif 000008
【図７】
2020066374.tif 000009
【図８】
2020066374.tif 000010
【図９】
2020066374.tif 000011
【図１０】
2020066374.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
2020066374.tif 000014
【図１３】
2020066374.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】令和3年2月4日(2021.2.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定領域毎に存在する人物の割合を検出する検出部と、
所定領域毎における人物の割合に基づいて、人物の活動量に基づく値を算出する算出部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、所定領域毎の人物の割合に応じた所定の物体を設定して当該物体の移動量を検出し、当該物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、所定領域毎の人物の割合に応じた数の物体を設定して当該物体の移動量を検出し、当該物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の情報処理装置であって、
前記検出部は、時間的に前後する人物の第一状態と第二状態とのそれぞれにおける所定領域毎に存在する人物の割合を検出し、
前記算出部は、前記第一状態と前記第二状態とのそれぞれにおける所定領域毎の人物の割合に基づいて、当該人物の割合に応じた前記物体を設定して当該物体の移動量を検出する、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記第一状態における所定領域毎の人物の割合に応じた前記物体の移動量を予測し、当該予測した前記物体の移動量と、前記第二状態における所定領域毎の人物の割合と、に基づいて前記物体の移動量を検出する、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記第二状態における所定領域毎の人物の割合に基づいて、移動量を予測した前記物体を重み付けし、当該重み付けした前記物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理装置。
【請求項７】
請求項５又は６に記載の情報処理装置であって、
前記算出部は、前記第二状態における所定領域毎の人物の割合に応じた数の前記物体の移動量を予測し、当該予測した前記物体の移動量に基づいて人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれかに記載の情報処理装置であって、
算出した人物の活動量に基づく値を出力する出力部を備えた、
情報処理装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれかに記載の情報処理装置であって、
算出した人物の活動量に基づく値に基づいて、所定の機器の制御を行う制御部を備えた、
情報処理装置。
【請求項１０】
所定領域毎に存在する人物の割合を検出し、
所定領域毎における人物の割合に基づいて、人物の活動量に基づく値を算出する、
情報処理方法。
【国際調査報告】
2020066374.tif 000016
2020066374.tif 000017