(57)【要約】【課題】  本発明の一例のシステムは、より適切に撮像装置から得た画像を活用できる。【解決手段】  対象画像から、前記対象画像を含む動画において動きのある部分に係る、前記対象画像内の一部情報を抽出する抽出部と、抽出された前記一部情報に基づき、前記一部情報に係る対象の情報を生成する生成部と、を備えたシステム。前記生成部は、前記一部情報に係る画像を、画像と対象との関係を機械学習した機械学習部に適用させることで、前記一部情報に係る画像に係る対象の情報を生成する、システム。前記抽出部は、前記動画における対象の動きを用いて、前記一部情報を抽出する、システム。前記抽出部は、前記動画を構成する複数の画像のうち、一の画像と、他の画像と、の差を用いて、前記一部情報を抽出する、システム。  【選択図】  図１
2020240851.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象画像から、前記対象画像を含む動画において動きのある部分に係る、前記対象画像内の一部情報を抽出する抽出部と、
抽出された前記一部情報に基づき、前記一部情報に係る対象の情報を生成する生成部と、
を備えたシステム。
【請求項２】
対象画像から、一部情報を抽出する抽出部と、
抽出された前記一部情報に係る画像に基づき、前記一部情報に係る対象の情報を生成する生成部と、
を備え、
前記一部情報に係る画像は、背景領域の一部の画像情報量が、前記対象画像内において前記一部と対応する箇所の画像情報量よりも少ないものである、
システム。
【請求項３】
前記抽出部は、前記動画における対象の動きを用いて、前記一部情報を抽出する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記抽出部は、前記動画を構成する複数の画像のうち、一の画像と、他の画像と、の差を用いて、前記一部情報を抽出する、
請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記生成部は、前記一部情報に係る画像を、画像と対象との関係を機械学習した機械学習部に適用させることで、前記一部情報に係る画像に係る対象の情報を生成する、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項６】
前記生成部は、
前記一部情報に係る画像を送信する送信部と、
送信された前記一部情報に係る画像に対応する対象の情報を取得する取得部と、
を備える請求項１乃至５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項７】
前記生成部は、画像と対象との関係を機械学習した機械学習部を備え、
前記一部情報に係る画像を前記機械学習に適用させることにより、前記一部情報に係る画像に係る対象の情報を生成する、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項８】
前記一部情報は、前記対象画像の一部の画像である、
請求項１乃至７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項９】
前記一部情報は、前記対象画像の一部の画像の特徴点に係る情報である、
請求項１乃至８のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１０】
前記一部情報は、前記対象画像の背景差分に係る情報である、
請求項１乃至９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記一部情報は、前記対象画像を２値化又は３値化した画像である、
請求項１乃至１０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１２】
前記システムは、
前記一部情報に係るクラスタに対し、予め定められたルールに基づいて、対象の数を推定する推定部と、
を備える、
請求項１乃至１１のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１３】
前記システムは、統計情報を生成する統計処理部をさらに備える、
請求項１乃至１２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１４】
コンピュータが、
対象画像から、前記対象画像を含む動画において動きのある部分に係る一部の画像を抽出するステップと、
抽出された前記一部の画像に基づき、前記一部の画像に係る対象の情報を生成するステップと、
を実行する方法。
【請求項１５】
コンピュータを、請求項１乃至１３のいずれか一項に記載のシステムとして機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願において開示された技術は、情報処理システム、情報処理装置、サーバ装置、プログラム、又は方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、画像内の情報を活用する手法が研究されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１９−４８３６５号公報
【特許文献２】特開２０１２−１６４２５５号公報
【特許文献３】特開２０１３−２３９０１１号公報
【特許文献４】特開２０１０−１１８８６２号公報
【特許文献５】特開２００９−１１０１８５号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】水嶋未来、谷口義明、長谷川剛、中野博隆、松岡茂登著、“オプティカルフロー検出に基づく混雑環境下における仮想ゲート通過人数推定手法”、（社）電子情報通信学会２０１４  研究会講演予稿．２６９  Ｐ．１３３−Ｐ．１３９
【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、特許文献１及び２に係る発明は、いずれも、対象の一部に対して精度を向上させるものにすぎない。また、特許文献３に係る発明は、クラスタリング自体の改良に留まる。また、特許文献４に係る発明は、背景移動を行うことができるにとどまる。さらに、特許文献５に係る発明は、カメラを利用する問題点を指摘するが、レーザを必要とする。また、非特許文献１に係る発明は、具体的な発明に至っていない。そこで、本発明の様々な実施形態は、上記の課題を解決するために、情報処理システム、情報処理装置、サーバ装置、プログラム、又は方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一実施形態の第１のシステムは、
対象画像から、前記対象画像を含む動画において動きのある部分に係る、前記対象画像内の一部情報を抽出する抽出部と、
抽出された前記一部情報に基づき、前記一部情報に係る対象の情報を生成する生成部と、
を備えたシステム。【０００７】
また、一実施形態の第１のシステムは、上述に代えて、
対象画像から、一部情報を抽出する抽出部と、
抽出された前記一部情報に係る画像に基づき、前記一部情報に係る対象の情報を生成する生成部と、
を備え、
前記一部情報に係る画像は、背景領域の一部の画像情報量が、前記対象画像内において前記一部と対応する箇所の画像情報量よりも少ないものである、
システムであってよい。【０００８】
一実施形態の第２のシステムは、
前記生成部は、前記一部情報に係る画像を、画像と対象との関係を機械学習した機械学習部に適用させることで、前記一部情報に係る画像に係る対象の情報を生成する、
第１のシステム。【０００９】
一実施形態の第３のシステムは、
前記抽出部は、前記動画における対象の動きを用いて、前記一部情報を抽出する、
第１乃至２のいずれか１のシステム。【００１０】
一実施形態の第４のシステムは、
前記抽出部は、前記動画を構成する複数の画像のうち、一の画像と、他の画像と、の差を用いて、前記一部情報を抽出する、
第１乃至３のいずれか１のシステム。【００１１】
一実施形態の第５のシステムは、
前記一部情報は、前記動画における対象の動きに相当する部分を含むものである、
第１乃至４のいずれか１のシステム。【００１２】
一実施形態の第６のシステムは、
前記生成部は、
前記一部情報に係る画像を送信する送信部と、
送信された前記一部情報に係る画像に対応する対象の情報を取得する取得部と、
第１乃至５のいずれか１のシステム。【００１３】
一実施形態の第７のシステムは、
前記生成部は、画像と対象との関係を機械学習した機械学習部を備え、
前記一部情報に係る画像を前記機械学習に適用させることにより、前記一部情報に係る画像に係る対象の情報を生成する、
第１乃至６のいずれか１のシステム。【００１４】
一実施形態の第８のシステムは、
前記一部情報は、前記対象画像の一部の画像である、
第１乃至７のいずれか１のシステム。【００１５】
一実施形態の第９のシステムは、
前記一部情報は、前記対象画像の一部の画像の特徴点に係る情報である、
第１乃至８のいずれか１のシステム。【００１６】
一実施形態の第１０のシステムは、
前記一部情報は、前記対象画像の背景差分に係る情報である、
第１乃至９のいずれか１のシステム。【００１７】
一実施形態の第１１のシステムは、
前記一部情報は、前記対象画像の背景差分を２値化した画像である、
第１乃至１０のいずれか１のシステム。【００１８】
一実施形態の第１２のシステムは、
前記システムは、
前記一部情報に係るクラスタに対し、予め定められたルールに基づいて、対象の数を推定する推定部と、
を備える、
第１乃至１１のいずれか１のシステム。【００１９】
一実施形態の第１３のシステムは、
前記システムは、統計情報を生成する統計処理部をさらに備える、
第１乃至１２のいずれか１のシステム。【００２０】
一実施形態の第１４の方法は、
コンピュータが、
対象画像から、前記対象画像を含む動画において動きのある部分に係る一部の画像を抽出するステップと、
抽出された前記一部の画像に基づき、前記一部の画像に係る対象の情報を生成するステップと、
を実行する方法。【００２１】
一実施形態の第１５のプログラムは、
コンピュータを、第１乃至第１３のいずれか一のシステムとして機能させるためのプログラム。【００２２】
一実施形態の第１６のシステムは、
動画を構成する複数の画像のうちの少なくとも２つの各画像内の対応する特徴点に基づいてクラスタを生成するクラスタリング部と、
予め定められたルールに基づいて、クラスタの対象の数を推定する推定部と、
を備えたシステム。【００２３】
一実施形態の第１７のシステムは、
前記予め定められたルールは、前記画像の取得されたカメラと関連付けられている、
第１乃至１６のいずれか１のシステム【００２４】
一実施形態の第１８のシステムは、
前記抽出部は、前記動画を構成する、第１対象画像と、第２対象画像と、において、
前記第１対象画像内の第１一部画像と、
前記第２対象画像内の第２一部画像と、
を抽出し、
前記第１一部画像と前記第２一部画像との関係性を判定する判定部と、
を備える第１乃至１７のいずれか１のシステム。【００２５】
一実施形態の第１９のシステムは、
前記システムは、前記対象に係る位置を用いて、統計処理を行う統計処理部を備える、
第１乃至１８のいずれか１のシステム。【００２６】
一実施形態の第２０のプログラムは、
コンピュータを、第１乃至１９のいずれか一のシステムとして機能させるためのプログラム。
【発明の効果】
【００２７】
本発明の一実施形態により、より適切に画像から得たデータを活用できる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図１は、一実施例に係る情報処理装置の機能の具体例を示すブロック図である。
【図２】図２は、一実施例に係る情報の抽出を模式的に示した図である。
【図３】図３は、一実施例に係るシステムが有するデータを模式的に示す一例である。
【図４】図４は、一実施例に係るシステムによる情報の抽出を模式的に示した図である。
【図５】図５は、一実施例に係るシステムが有するデータを模式的に示す一例である。
【図６】図６は、一実施例に係るシステムにおいて処理される情報の関係を模式的に示す一例である。
【図７】図７は、一実施例に係るクラスタ数を説明する一例である。
【図８】図８は、一実施例に係るシステムによって表示される画面の一例である。
【図９】図９は、一実施例に係るシステムによって扱われる境界の一例を説明する図である。
【図１０】図１０は、一実施例に係るシステムによって表示される画面の一例である。
【図１１】図１１は、一実施例に係るシステムによって表示される画面の一例である。
【図１２】図１２は、一実施例に係るシステムによって表示される画面の一例である。
【図１３】図１３は、一実施例に係るシステムが有するデータを模式的に示す一例である。
【図１４】図１４は、一実施例に係るシステムの構成を含む全体像を示すブロック図である。
【図１５】図１５は、一実施例に係るシステムが対応する施設を模式的に示す一例である。
【図１６】図１６は、一実施例に係るシステムが有するデータを模式的に示す一例である。
【図１７】図１７は、一実施例に係るシステムによって表示される画面の一例である。
【図１８】図１８は、一実施例に係るシステムによって処理されるフローの一例である。
【図１９】図１９は、一実施例に係るシステムによって処理されるフローの一例である。
【図２０】図２０は、一実施例に係るシステムによって処理されるフローの一例である。
【００２９】
１．本例のシステムの機能
本例のシステムにおける機能について、図１を参照して説明する。本図は、本例のシステムに係る機能の具体例を示すブロック図である。一例のシステムは、一部情報抽出部と、一部情報関係生成部と、位置特定部と、対象数推定部と、情報生成部と、境界部と、統計処理部と、追跡部と、の一部又は全部を備えてよい。これらの各機能は、システムにおいて、全てが必須の機能ではなく、一部であっても、各機能に相当する技術的意義を有するものであり、また、それらの組み合わせにおいても、各組み合わせに応じた技術的意義を有するものである。【００３０】
１．１．一部情報抽出部１１
一部情報抽出部は、対象画像から、一部情報を抽出する機能を有する。対象画像は、動画を構成する複数の画像の一であってよい。一部情報は、前記対象画像を含む動画において動きのある部分に係るものであってよく、例えば、前記動画における対象の動きに相当する部分や、前記動画における対象の動きに相当する部分を含むものや、前記動画における対象の動きに相当する部分を含むものの一部、などであってよい。また、一部情報は、対象画像の一部の画像であってもよいし、対象画像に係る対象に係る特徴点であってもよい。一部情報は、対象画像の面積が一部の情報であってもよいし、対象画像の画像情報が一部の情報であってもよいし、これらの組み合わせであってもよい。画像情報が一部の情報である場合としては、例えば、一部情報に係る画像がビットマップ画像であれば、画素数を減少させたものであってもよいし、各画素のビット数を減少させたものであってもよい。また、一部情報に係る画像がベクタ画像であれば、構成する図形の一部であってもよい。なお、画像情報の量を、画像情報量ということもある。画像情報量の例としては、例えば、画素数であったり、各画素のビット数であったり、色数であったり、図形の数などが挙げられるが、画像の情報量を示すものであれば、どのようなものであってもよい。【００３１】
一例の一部情報抽出部は、一部情報を抽出するため、一部画像抽出部、及び／又は、特徴点抽出部、を有してよい。【００３２】
１．１．１．一部画像抽出部
一部画像抽出部は、対象画像から、一部の画像を抽出する機能を有する。一例の差分部は、複数の画像から構成される動画において、一の画像と、他の画像と、の差によって、画像の差分となる一部の画像を抽出してよい。一部の画像は、前記一の画像内の一部であってもよいし、前記他の画像の一部であってもよい。一の画像と他の画像とは、動画の時系列上次の画像であってもよいし、動画において一の画像と他の画像との間に数マイクロ秒から数秒などの一定期間経過後のものであってもよい。一の画像と他の画像との間の時間間隔が所定の期間以上の場合、計算量を減少できる利点がある。なお、一部画像抽出部は、対象画像から、一又は複数の、一部の画像を抽出してよい。【００３３】
撮像装置が車両、人、動物（ペット含む）など（以下、「車両等」ということもある）が通る道路上を撮像するような交通カメラである場合を例にとって説明すると、一の画像と他の画像の差は、かかる一の画像と他の画像の時間差によって動画において動きのある部分に係る車両等などであってよい。【００３４】
また、撮像装置が後述する施設内のカメラである場合を例にとって説明すると、一の画像と他の画像の差は、かかる一の画像と他の画像の時間差によって動画において動きのある部分に係る、施設内にいる、利用者、管理者、サービス提供者、ペットなど（以下、「利用者等」ということもある）であってよい。【００３５】
また、上述の一の画像又は他の画像のいずれか一方は、背景画像であってもよい。例えば、自動車等が通る道路上を撮像する交通カメラで撮像された画像においては、自動車等が不在の時間帯に撮像された画像を背景画像としてよく、後述する施設内のカメラで撮像された画像においては、施設内に利用者等が不在の状態で撮像された画像を背景画像としてもよい。また、自動車等を含む画像であっても、これらを削除処理した画像を背景画像としてもよい。【００３６】
１．１．２．特徴点抽出部
特徴点抽出部は、対象画像から、対象画像の一部における、特徴点を抽出する機能を有する。一例の特徴点抽出部は、複数の画像から構成される動画において、一の画像に係る特徴点と、他の画像に係る特徴点と、の差分によって、特徴点を抽出してよい。特徴点は、前記一の画像内の一部であってもよいし、前記他の画像の一部であってもよい。一の画像と他の画像の関係は、上述と同様である。なお、特徴点抽出部は、一の対象画像から、一又は複数の特徴点を抽出してよい。【００３７】
特徴点は、画像内の対象の一部を示すものであってよい。例えば、対象が人やペット等の生き物であれば、頭、耳、目、鼻、口、肩、肘、手、腰、膝、足首などの一部又は全部であってよく、対象が車両であれば、バンパー、車輪、ルーフ、ピラー、サイドシラー、車両の輪郭、などの一部又は全部であってよい。これらはいずれも例示であって、各特徴点が、具体的に人又は車両の特定の箇所と具体的に結びついている必要は無く、用いられた手法によって特徴点として得られた箇所が、特徴点であってよい。また、特徴点特定部は、その他、画像内の特徴点は周知な手法により特定されてよい。なお、画像から特定された一又は複数の特徴点が、一の対象Ａと関連付けられている場合、かかる特徴点を、「Ａの特徴点」ということもある。【００３８】
１．２．一部情報関係生成部１２
一部情報関係生成部は、対象画像内の一部情報の関係を生成する機能を有する。一例の一部情報関係生成部は、動画を構成する第１対象画像と第２対象画像において、前記第１対象画像内の第１一部情報と、前記第２対象画像内の第２一部情報と、の関係を生成する機能を有してよい。【００３９】
関係は、第１一部情報と、第２一部情報と、の関係の有無であってもよいし、関係の高さの指標であってもよい。例えば、第１一部情報と第２一部情報の関係があるというものでもよいし、第１一部情報と第２一部情報の関係がないというものでもよいし、第１一部情報と第２一部情報の関係の高さでもよい。関係の有無は、第１対象画像内の第１一部情報に係る対象と、第２対象画像内の第２一部情報に係る対象とが、実世界において同一のものであるかどうかの関係であってよい。なお、この同一性は、実世界において、単一の対象が同一であってもよいし、複数の対象が同一であってもよく、また複数の対象の場合は同じ種類の組み合わせでも異なる種類の組み合わせであってもよい。このような意味において、以降では、「疑似同一対象」ということもある。疑似同一対象の例としては、人、車両、ペットや、人と人、人と自転車、人とペット、自動車とその中の人、車両を運搬中の車両、などが挙げられ、要するに、撮像装置によって撮像された動画の画像内において、一定の領域として共に移動するものであってよい。また、関係の高さは、第１対象画像内の第１一部情報に係る対象と、第２対象画像内の第２一部情報に係る対象とが、疑似同一対象である可能性の高さを示す指標であってよい。なお、指標は、数値であってもよいし、予め与えられた複数のランクの一であってもよい。【００４０】
また、関係は、第１一部情報と、第２一部情報と、の具体的な対応関係であってもよい。例えば、第１一部情報の第１１箇所と、第２一部上の第２１箇所と、の対応関係、第１一部情報の第１２箇所と、第２一部上の第２２箇所と、の対応関係、などの関係であってよい。ここで、第１１箇所、第１２箇所、第２１箇所、第２２箇所は、夫々、第１一部情報及び第２一部情報内に係る情報であってよく、画像内の位置や、特徴点、ベクトル、クラスタ、などで特定されてよい。【００４１】
一例の一部情報関係生成部は、一部情報と関連付けて、関係を記憶してよい。例えば、一例の一部情報関係生成部は、第１一部情報と、第２一部情報と、の関係を記憶してよい。【００４２】
１．２．１．画像例
一例の一部情報関係生成部が一部情報として画像を処理可能な場合、一例の一部情報関係生成部は、第１一部情報に係る第１一部画像と、第２一部画像に係る第２一部画像と、の関係を生成してよい。【００４３】
一例の一部情報関係生成部が、第１対象画像内の第１一部画像と、第２対象画像内の第２一部画像と、の関係を生成する手法は、画像同士のパターンマッチや、画像同士の密度の比較、画像同士の位置の近さなど、第１一部画像と第２一部画像とが同一の対象に相当することを示す種々の手法が用いられてよく、その手法に限定はない。なお、第１一部画像と第２一部画像とは、いずれも、撮像装置によって撮像された画像の一部の画像であり、面積が少ないことから、関係を生成するための処理等の計算量の負担が少ない利点がある。【００４４】
画像同士の密度は、例えば、画像のシルエットや画像の白黒等の二値画像による全体画像内の黒又は白の占める割合の差が所定の範囲以内であるかどうかにより判定されてよく、このような撮像時よりも少ないビット数で表現した画像を用いて関係性を生成した場合、計算速度の向上及び画像のプライバシーによる制約を減少できる利点がある。特に情報処理装置内で人や車両を含む画像データを扱うにあたり、プライバシーによる制約を減少させること近年高まる要請に応えるものである。【００４５】
画像同士の位置の近さは、例えば、画像０１ａ内の一部画像０２ａの位置と、画像０１ｂ内の一部画像０２ｂの位置との近さを用いてよい。【００４６】
図２は、一例の一部情報抽出部が、一部情報の抽出、を模式的に示した例である。本例においては、撮像装置において撮像された動画を構成する画像０１ａ乃至０１ｄは、この順で、時系列に撮像されたものであり、各画像内の一部の画像である０２ａ乃至０２ｄは、各隣合う画像において、一部情報として、差に係る画像が抽出された例である。これらの一部の画像の０２ａ乃至０２ｄは、動きに係る部分として抽出された一部の画像であってよい。なお、一部画像０２ａ乃至０２ｄは、夫々、画像０１ａ乃至０１ｄの一部であってよい。【００４７】
本例において、一例の一部情報関係生成部が、一部情報としての一部の画像について、関係を生成する例を説明する。例えば、０２ａと０２ｂとの関係を生成してよい。一例の一部情報関係生成部は、一部の画像について、パターンマッチや、画像同士の密度により、０２ａと０２ｂとが、いずれも、同一の対象に相当するものであることを示してよい。一例の一部情報関係生成部が同一の対象に相当する画像であると判定した場合、一例の一部情報関係生成部は、同一の対象として、一の追跡ＩＤと関連付けて、一部画像を記憶してよい。図３は、追跡ＩＤの追跡ＩＤ０１に、一部画像ＩＤ００１、００３００６が関連付けて記憶されている例であり、追跡ＩＤの追跡ＩＤ０２に、一部画像ＩＤ００２、００４、００９が関連付けて記憶されている例である。かかる構成により、画像の一部に現れた対象が、動画を構成する異なる画像において動いても、どこに移動しているか判定することができる。【００４８】
なお、図４のように、画像０１ｂから２以上の一部情報としての一部の画像が複数抽出された場合、一例の一部情報関係生成部は、一部の画像０２ａと、一部の画像０２ｂと、の関係の生成と、一部の画像０２ａと一部の画像０３ｂとの関係の生成と、を行ってよく、その上で、かかる複数の一部の画像の中から、一部の画像０２ａと関係の高さの高い一部の画像を特定してよい。これにより、画像内の対象の移動速度が速い場合などにおいても、より適切に、対象を追跡できる可能性が高まる利点がある。【００４９】
また、一例の一部情報関係生成部は、上述の複数の候補の画像が存在する場合において、近さが近いものから順に関係を生成し、かかる関係の高さが所定の値より高い場合は、他の候補の画像に対する関係を生成しなくてもよい。この場合、計算量が減少する利点がある。【００５０】
１．２．２．特徴点例
一例の一部情報関係生成部が一部情報として特徴点を処理可能な場合、一例の一部情報関係生成部は、第１一部情報に係る一又は複数の第１特徴点と、第２一部画像に係る一又は複数の第２特徴点と、の関係を生成してよい。前記関係は、前記一又は複数の第１特徴点と前記一又は複数の第２特徴点との対応関係であってもよいし、前記第１特徴点と前記第２特徴点から生成された一又は複数のベクトルであってもよいし、前記一又は複数のベクトルから生成された一又は複数のクラスタであってもよい。【００５１】
１．２．２．１．ベクトル特定部
ベクトル特定部は、特徴点のベクトルを特定する機能を有する。特徴点のベクトルは、前後の画像から特定してよい。例えば、第１画像の次が第２画像の場合、第１画像内の特徴点Ａを始点とし、第２画像内の前記特徴点Ａに対応する特徴点Ｂを終点とするベクトルを特定してよい。例えば、ベクトル部は、１画像内の特徴点Ａに対し、前記特徴点Ａに対応する第２画像内の特徴点Ｂを決定し、ベクトルを特定する手法において、第１画像内の特徴点Ａに対応する第２画像内の特徴点Ｂを決定してよい。また、ベクトル部は、その他、周知なベクトルの特定方法を用いてよい。【００５２】
ここで、ベクトルが所定の値よりも小さいものは、そのまま用いてもよいし、排除してもよい。ベクトルが所定の値よりも小さいものを排除するのは、第１画像と第２画像間の動きが微小であると判断できるためであり、これにより、計算量を減少できる利点がある。【００５３】
１．２．２．２．クラスタリング部
クラスタリング部は、ベクトルをクラスタリングする機能を有する。クラスタリング部は、クラスタリングされたクラスタを生成してよい。クラスタリングは、ベクトルの位置に基づいてもよいし、ベクトルの長さに基づいてもよいし、ベクトルの位置と長さに基づいてもよい。また、クラスタリング部は、その他、周知なクラスタリング手法を用いてよい。【００５４】
クラスタリング部が、所定の値よりも大きいベクトルの位置を異なるクラスタに分類するクラスタリング手法など、クラスタリングをベクトルの位置を用いて処理する場合、画像内の物体が一定の面積を有するため、異なる物体に係る特徴点であると推定できる利点がある。【００５５】
また、クラスタリング部が、所定の値よりも大きいベクトルの長さを同一のクラスタに分類したり、所定の範囲のベクトルの長さを同一のクラスタに分類するなどのクラスタリング手法など、ベクトルの長さを用いる場合、同じ速度のベクトルに係る特徴点を同じ物体に属すると判定できる利点がある。例えば、第１対象と第２対象の速度が所定以上異なる場合、仮に第１対象と第２対象の位置が近い場合であっても、速度の観点で、的確に第１対象に係るベクトルと第２対象に係るベクトルとを、別の分類に、クラスタリングできる利点がある。【００５６】
また、クラスタリング部が、ベクトルの位置及びベクトルの長さの両方を用いる場合、上述の両方の利点を有し、それらが相まって、より高精度にクラスタリングできる利点がある。【００５７】
なお、ベクトルは第１画像内の特徴点と第２画像内の特徴点から構成されるため、ベクトルの位置を用いるとは、第１画像内の特徴点の位置及び／又は第２画像内の特徴点の位置を用いることになる。ベクトルの位置は、ベクトルの始点の位置であってもよいし、ベクトルの終点の位置であってもよい。【００５８】
図５は、クラスタリング部が生成したクラスタの一例であり、クラスタリング部が記憶するテーブルの一例である。本図では、２つの特徴点から構成された一又は複数のベクトルに対して、クラスタが生成されており、クラスタＣ１及びＣ２が付されている状態を示す。【００５９】
一例の一部関係生成部は、特徴点を用いて、一又は複数の第１特徴点と一又は複数の第２特徴点との関係を生成することができる。特に、対象画像の一部情報が、実世界において二つ以上の対象に相当する場合において、かかる二つ以上の対象が別々の動きをする場合においても、かかる別々の動きを特徴点の対応関係に基づくベクトルの方向性によってクラスタで分類できる利点がある。例えば、図６は、ｔ＝０乃至３という時間の流れに対して、一部情報に係る特徴点に基づくクラスタＩＤが、どのように関係づけられているかを模式的に説明した図の一例である。クラスタＩＤ０１は時刻ｔ＝０の画像に基づき、クラスタＩＤ０２は時刻ｔ＝１の画像に基づき、クラスタＩＤ０３と０５は時刻ｔ＝２の画像に基づき、クラスタＩＤ０４と０６は時刻ｔ＝４の画像に基づくことを示している。ここでは、時刻ｔ＝１における画像に係る特徴点に係るクラスタは、クラスタ０２と一つのクラスタであったが、時刻ｔ＝２における画像に係る特徴点に係るクラスタは、クラスタ０３と０５の２つのクラスタとされるため、クラスタ０２が、クラスタ０３とクラスタ０５とに分かれている状態を示す。【００６０】
ここで、一例の一部情報関係生成部を利用した、一の処理例の流れを説明する。動画を構成する第１画像と第２画像において、まず、一例の一部情報抽出部が、第１画像から第１一部画像を抽出する（ステップ１）。次に、一例の一部情報抽出部が、第２画像から第２一部画像を抽出する（ステップ２）。次に、一部情報関係生成部が、第１一部画像と第２一部画像との関係を生成する（ステップ３）。【００６１】
一例のシステムは、
第１画像に係る第１一部情報と、第２画像に係る第２一部情報と、を抽出する抽出部と、
前記第１一部情報と、前記第２一部情報との関係を生成する生成部と、
を備えるシステムであってよい。一例のシステムが第１一部情報及び第２一部情報との関係を生成できる場合、一部情報に係る名称などの具体的な情報を、学習済みモデル等を用いて特定しても、特定しなくても、一部情報を追跡できる利点がある。【００６２】
また、一例の一部情報関係生成部を利用した、他の処理例の流れを説明する。動画を構成する第１画像と第２画像において、まず、一例の一部情報抽出部が、第１画像から第１一部画像を抽出する（ステップ１）。次に、一例の一部情報抽出部が、第２画像から第２一部画像を抽出する（ステップ２）。次に、一例の一部情報関係生成部が、第１一部情報に係る第１一部画像と、第２一部情報に係る第２一部画像と、の関係を生成し、かかる関係が、第１一部画像と第２一部画像とが疑似同一対象を示すものであると判定したら、その関係を記憶する。疑似同一対象を示すものであると判定しない場合、一例の一部情報関係生成部は、第１一部情報に係る特徴点と、第２一部情報に係る特徴点と、について、クラスタを用いて、第１一部情報と第２一部情報との関係を生成し、疑似同一対象であるかどうかを判定する。【００６３】
一例のシステムは、
第１画像に係る第１一部情報と、第２画像に係る第２一部情報と、を抽出する抽出部と、
前記第１一部情報に係る第１一部画像と、前記第２一部情報に係る第２一部画像との関係を生成する第１生成部と、
前記第１生成部の処理の後に、前記第１一部情報に係る特徴点と、前記第２一部情報に係る特徴点と、に基づいて、前記第１一部情報と前記第２一部情報との関係を生成する第２生成部と、
を備えるシステムであってよい。画像同士の比較と比べて特徴点を用いた疑似同一対象の判定は、特徴点の抽出及びクラスタリングが必要なため、画像同士の対比を優先して処理し、画像同士の対比において疑似同一対象という関係が判定できない場合など画像同士の処理に不都合がある場合に、クラスタを用いて処理を行うことで、全体としての処理量を減少できる利点がある。【００６４】
一例のシステムは、
第１画像に係る第１一部情報と、第２画像に係る第２一部情報と、を抽出する抽出部と、
前記第１一部情報に係る第１一部画像と、前記第２一部情報に係る第２一部画像との関係を生成する第１生成部と、
前記第１生成部の処理の後に、前記第１一部情報に係る特徴点と、前記第２一部情報に係る特徴点と、に基づいて、前記第１一部情報と前記第２一部情報との関係を生成する第２生成部と、
前記第２生成部の処理の後に、前記第１一部画像に係る情報と、前記第２一部画像に係る情報と、を学習済みモデルを用いて生成する情報生成部と、
前記生成された、前記第１一部画像に係る情報と、前記第２一部画像に係る情報と、に基づいて、前記第１一部情報と前記第２一部情報との関係を生成する第３生成部と、
を備えるシステムであってよい。画像同士の比較、クラスタを用いた処理、のいずれにおいても処理が不都合な場合、計算量は多いが学習済みモデルを用いて各一部情報の情報を生成して関係を生成することで、全体としての処理量を減少しつつ、関係を生成できる利点がある。【００６５】
１．３．位置特定部１３
位置特定部は、一部情報に係る位置を特定する機能を有する。一例の位置特定部は、一一部情報が画像である場合、画像に係る位置を特定してよく、一部情報が特徴点に係る場合、特徴点に係る位置を特定してもよい。ここで、特徴点に係る位置は、特徴点に基づき生成されたベクトルの位置や、ベクトルに基づき生成されたクラスタに係る位置を含んでよい。一例の位置特定部は、一部情報に係る一部の画像と、前記一部の画像に係る位置と、を関連付けて記憶してよい。また、一例の位置特定部は、一部情報に係る特徴点に係る情報と、前記特徴点に係る位置と、を関連付けて記憶してよい。【００６６】
一部の画像に係る位置は、対象画像内の一部の画像の位置を示す情報であればどのようなものであってもよい。例えば、一部の画像を含む四角系等の多角形の画像の中心、重心など、一部の画像を含む画像の中心、重心などであってよい。【００６７】
特徴点に係る位置は、前記特徴点に係る情報を用いて、種々の手法により、特定されてよい。例えば、特徴点に基づく一又は複数のベクトルを用いて生成された位置を、特徴点に係る位置として特定されてよい。例えば、前記一又は複数のベクトルに係る座標の中心点の座標や、前記一又は複数のベクトルに係る座標を含む四角形等の多角形の中心、重心、座標等が挙げられるが、これらに限られない。ここで、一又は複数のベクトルは、同一のクラスタに含まれる一又は複数のベクトルであってよい。【００６８】
前者は、例えば、一のクラスタが、（ｘ１１、ｙ１１）（ｘ１２、ｙ１２）のベクトルと、（ｘ２１、ｙ２１）（ｘ２２、ｙ２２）のベクトルと、の２つのベクトルから構成されている場合、中心点のｘ座標をｘ１１、ｘ１２、ｘ２１、ｘ２２の平均値とし、中心点のｙ座標をｙ１１、ｙ１２、ｙ２１、ｙ２２の平均値としてよい。ここで、平均値は、種々の手法であってよく、相加平均、相乗平均、調和平均、一般化平均などであってよい。【００６９】
後者は、例えば、一のクラスタが、（ｘ１１、ｙ１１）（ｘ１２、ｙ１２）のベクトルと、（ｘ２１、ｙ２１）（ｘ２２、ｙ２２）のベクトルと、の２つのベクトルから構成されている場合、四角形の頂点を（ＭＩＮｘ、ＭＩＮｙ）、（ＭＩＮｘ、ＭＡＸｙ）、（ＭＡＸｘ、ＭＩＮｙ）（ＭＡＸｘ、ＭＡＸｙ）などと設定してよい。ここで、ＭＩＮｘは、前記四角形の頂点４つに係るｘ座標の最小値であり、ＭＡＸｘは、前記四角形の頂点４つに係るｘ座標の最大値であり、ＭＩＮｙは、前記四角形の頂点４つに係るｙ座標の最小値であり、ここで、ＭＡＸｙは、前記四角形の頂点４つに係るｙ座標の最大値であってよい。【００７０】
これらは一例であり、各クラスタの情報を反映したものとして、対象の位置を特定できればよい。【００７１】
１．４．対象数推定部１４
対象数推定部は、一部情報が特徴点に係る情報の場合、一部情報に係る対象の対象数を推定する機能を有する。【００７２】
一例の対象数推定部は、一部情報に係る各クラスタ内に含まれる特徴点の数から、対象の数を決定するルール（本願書類において、「対象数推定ルール」ということもある）を用いて、対象数を決定してよい。【００７３】
例えば、図７は、次のように生成されてよい。すなわち、サンプルとなる一又は複数の画像に対し、画像内の特徴点を抽出し、かかる一又は複数の特徴点に対してクラスタリングし、一のクラスタに含まれる一又は複数の特徴点を特定して特徴点の数を特定する。クラスタは複数検出され得るため、かかる複数の各クラスタについて、含まれる特徴点の数が決定される。また、同じ特徴点の数を持つクラスタ（例えば、特徴点を５つ含むクラスタ）が、複数（例えば、１２）ある場合もある。かかる状況において、本図は、横軸を一のクラスタが含む特徴点の数とし、縦軸が各特徴点の数を含むクラスタの数として、プロットしたものである。例えば、横軸の５は、縦軸の１２にプロットとなっているが、これは、一のクラスタが含む特徴点の数が５つのものは、１２個ある、という状況を示すプロットである。本図では、横軸の５と９と１３の部分がピークとなっており、横軸の７と１１と１５は谷となっている。このようなとき、サンプルとなる画像において、例えば、１のクラスタが含む特徴点の数が１乃至７の場合、対象の数が平均して１であり、１のクラスタが含む特徴点の数が８乃至１１の場合、対象の数が平均して２であり、１のクラスタが含む特徴点の数が１２乃至１５の場合、対象の数が平均し３であるような場合、各特徴点の数に対し、対象の数が設定されてよい。かかる状況を関数Ｆで説明すると、
Ｆ（ｘ）＝１    １＜＝ｘ＜＝７
Ｆ（ｘ）＝２    ８＜＝ｘ＜＝１１
Ｆ（ｘ）＝３    １２＜＝ｘ＜＝１５
などのように設定されてよい。すなわち、クラスタリングによって特定された各クラスタ内に含まれる特徴点の数から、対象の数を推定するルールを設定してよい。【００７４】
なお、本例において、特徴点の数の５がピークであることから、対象が一つに対して、特徴点の数が５つであることが推定されるが、対象が２である場合に１０ではなく９となっており、対象が３である場合に１５ではなく１３となることがある。これは、単なる倍数である場合もあるが、例えば、対象の重なり合いの程度により、特徴点の数が減少することがあるためである。【００７５】
また、上述の対象数推定ルールは、画像が撮像されるカメラに係る情報と関連付けられていてよい。また、一のカメラに係る情報と関連付けられる一の対象数推定ルールと、前記一のカメラに係る情報と異なる他のカメラに係る情報と関連付けられる他の対象数推定ルールと、異なってよい。カメラに応じた対象数推定ルールが設定されることで、精緻なルールを設定できる利点がある。ここで、画像が撮像されるカメラに係る情報は、撮像するカメラが設置される位置、カメラが撮像する時間、撮像するカメラの移動方法、具体的なカメラのＩＤなどであってよい。カメラが設置される位置は、カメラが設置される施設、カメラが設置される施設内の位置などであってよい。施設内の位置は、天井、壁、などの位置であってよい。これは、画像が撮像されるカメラに係る情報と、特徴点の数と、対象の数とには、一定の関係があると考えられるためである。例えば、百貨店のお総菜売り場内に設置されるカメラによって、対象を人として、特徴点を抽出する場合を考えると、お総菜売り場は複数の売り場とその間の買い物客が移動する移動ルートから構成され、人が通るかかる移動ルートも一定の場所に限定されている。そのような環境下に設置されるカメラは、特定の傾きで特定の方向から撮像するため、かかる場合において対象たる人を撮像すると、特徴点の見え方も限定されるため、かかる撮像物には対象の数と特徴点の数との関係も一定の法則があると考えられるためである。【００７６】
また、対象数推定ルールは、対象と関連付けられてよい。また、対象は、人、車両、動物、が挙げられるが、より具体的なものであってもよい。例えば、所定のグループに属する人や、所定のサイズや車種の車両、所定のグループに属する動物、などであってよい。これらは、人、車両、動物、が属するグループが異なることにより、特徴点の抽出に違いが生じうるため、かかる特徴点の検出態様が異なりうる対象に基づいて、対象数推定ルールを設定できる利点がある。所定のグループに属する人としては、スーツ姿の人、カジュアルな姿の人、工場や建築作業場などの作業服姿の人、などが挙げられてよい。これらの具体的な服装を着用する人に対して、対象数推定ルールが決定されることにより、より対象数推定の精度を向上できる利点がある。また、所定のサイズや車種の車両は、一般自動車、二輪車、タクシー、緊急車両、トラック、バスなどのサイズや車種であってよい。これらはサイズが異なるほか、タクシーはルーフ上に特定のマークがあるなど、特徴点の検出に違いがありうるためである。これらの具体的な車両のサイズや車種に応じて、対象数推定ルールが設定されることにより、より対象数推定の精度を向上できる利点がある。また、所定のグループに属する動物としては、例えば、二足歩行、四足歩行、形態の違いなど、動物によってその形態はことなりうるため、動物の具体的な態様に応じて、対象数推定ルールが設定されることにより、より対象数推定の精度を向上できる利点がある。【００７７】
また、対象数推定ルールは、クラスタリングの手法と関連付けられていてよい。クラスタリングの手法により、特徴点に基づくベクトルに対して得られるクラスタが異なりうるため、かかるクラスタリング手法に基づき、対象数推定ルールを設定できる利点がある。【００７８】
また、対象数推定ルールは、所定のグループと関連付けられてよい。所定のグループは、上述の、所定のグループに含まれるカメラに係る情報、所定のグループに含まれる対象、所定のグループに含まれるクラスタリング手法、及び／又は、これらの組み合わせであってよい。グループ化することにより、個々の違いに応じて対象数推定ルールを設ける負担が減少する利点がある。【００７９】
かかる対象数推定ルールは、人が具体的な映像を見た上で、特徴点の数と、対象の数との関係を、人為的に決定し、かかる決定された数値が本システムに入力されて、対象数推定ルールとして用いられてもよいし、機械的に決定されてもよい。機械的に決定する手法の場合、人為的な負担が減少する利点がある。【００８０】
＜入力手段＞
対象数推定ルールを人為的に決定する場合、対象数推定ルール部は、対象数推定のルールに係る情報を、入力する構成を備え、対象数推定ルールに係る情報を取得する構成を備えてよい。対象数推定ルールに係る情報は、対象数推定ルールを決定するために必要な情報であればその態様に制限はなく、例えば、特徴点の数と対象の数とを直接的又は間接的に関連付ける情報であってよい。図８は、かかる情報を取得する画面の一例を示すものである。【００８１】
本図において、上述の一のクラスタに含まれる特徴点数と、各特徴点数におけるクラスタ数のヒストグラムにおいて、「対象の数１と２の境目」（０１）のように、バーを左右に移動するなどによってＧＵＩを用いて、対象数の境目として、対象数推定ルールを入力する構成を備え、対象数推定ルールを取得する構成を備えてよい。かかる手法により、各クラスタと特徴点数の関係を画面によって理解しつつ、利用者は、対象数推定ルールを入力できる利点がある。この場合、対象数推定ルール部は、対象の数の境目に関する情報と、特徴点の数と、を取得してよい。なお、ここではヒストグラムの例を示したが、その他、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、帯グラフ、散布図など、種々のグラフであってもよい。また、その入力手段も種々の態様であってよい。また、本図において、上述と連動して又は上述に代えて、直接数値を入力する構成であってもよい。例えば、「対象の数と特徴点数の関係」（０２）のように、対象の数と特徴点数の関係について数値を入力するようなものであってもよく、この場合、対象数推定部は、かかる情報を取得してよい。この場合、具体的な数値を入力できる利点がある。【００８２】
また、機械的に対象数推定ルールを決定する手法としては、例えば、機械学習が挙げられる。機械学習は、種々の人工知能技術が用いられてよい。人工知能技術としては、例えば、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシン、クラスタリング、回帰、分類、ベイジアンネットワーク、強化学習、表現学習、決定木、ｋ平均法などの機械学習技術が用いられてよい。【００８３】
ニューラルネットワークを用いた機械学習技術は、ディープラーニング（深層学習）技術を用いてよい。これは、複数の層を用いて、入力と出力の関係を学習することで、未知の入力に対しても出力を可能とする技術である。学習データにおいて、教師有りと教師なしの手法が存在するが、どちらが適用されてもよい。【００８４】
本システムは、かかる機械学習技術を用いて、一の特徴点の数と、対象の数とを入力としてかかる関係を学習してもよいし、特徴点の数を含む画像と、対象の数とを入力としてかかる関係を学習してもよい。【００８５】
また、機械学習技術と一部重複するが、統計的手法によって、特徴点の数と、対象との数とを用いて、対象数推定ルールを特定してもよい。なお、対象数推定ルールは、撮像された動画の分析以前に決定されている場合、撮像された動画の分析時に決定する必要がないことから、かかる対象数推定ルールの決定に計算量や計算時間が必要な機械学習が必要であっても、動画の分析の計算量や計算時間に影響を与えることはない。そのため、対象数推定ルールの処理に機械学習等によって多大な計算時間や計算量が必要であっても、移行で説明する本処理により動画の分析は、リアルタイムで実行可能であるという利点がある。【００８６】
上述の手法により、人為的または機械的に決定された対象数推定ルールは、種々の手法により、用いられてよい。例えば、かかる対象数推定ルールは、テーブルで用意されてもよいし、関数で用意されてもよいし、また、機械学習されたシステムのまま利用されてもよい。なお、機械学習によって得られた特徴点の数と対象の数との関係は、試験的に特徴点の数を入力することによって得られた対象の数を、上述のようなテーブル又は関数にすることができてよい。【００８７】
一例のシステムは、
第１画像に係る第１一部情報としての一又は複数の第１特徴点、を抽出する抽出部と、
前記一又は複数の第１特徴点から、対象数推定ルールを適用することで、前記第１一部情報に係る対象の数を推定する対象数推定部と、
を備えるシステムであってよい。【００８８】
対象数推定部は、一のクラスタについて、前記クラスタ内の特徴点の数に対し、上述の対象数推定ルールを用いて、対象数を推定する機能を有する。一般的に、特徴点は各対象と関連付けられるものであるため、実際の対象に対応して特徴点を分類するクラスタリングの研究が多数されているが、かかる手法は困難を極めていた。これに対し、対象数推定部が、対象数推定ルールを用いる場合、低精度のクラスタリング技術から高精度のクラスタリングのどのようなクラスタリング技術が用いられるとしても、対象数推定ルールによって特徴点の数と対象数の数との関係が判明していることにより、一のクラスタと関連付けられる対象の対象数を前記一のクラスタ内の特徴点の数から合理的に特定できる利点がある。特に、低精度のクラスタリング技術が用いられても、上述の対象数推定ルールによって、一のクラスタ内と関連付けられる対象の対象数を前記一のクラスタ内の特徴点の数から合理的に特定できる利点がある。【００８９】
なお、上述の手法によれば、対象数推定ルールによれば対象数を２とされた一のクラスタに係る複数の特徴点について、動画の流れに沿って画像間のベクトルに基づいてクラスタリングをすると、ある時点でクラスタリング手法により、二つ以上のクラスタとされる場合もある。このとき、各クラスタに係る特徴点の数により、各クラスタについて対象数が、対象数推定ルールに基づいて、決定されてよい。【００９０】
また、対象数推定部は、上述のとおり、使用されるクラスタリング技術はどのようなものであってもよいことから、対象数推定部が使用するクラスタリング技術を処理する演算部のクロック数のスマートフォンや軽量のノートパソコンなどのような比較的クロック数の少ないＣＰＵを用いる演算部であったり、対象数推定部が使用するクラスタリング技術の処理にあたり使用する記憶部の記憶量がスマートフォンや軽量のノートパソコンなどのような比較的記憶量が少ないメモリを有する記憶部であったり、及び／又は対象数推定部が使用するクラスタリング技術が他の画像処理や処理負荷の高い他の計算と同時に行うが必要な場合などにおいても、適用できる利点がある。【００９１】
また、対象数推定部において、計算負担の低いクラスタリング技術を用いる場合、リアルタイムに対象の数を決定できる利点がある。【００９２】
特に、特徴点の検出を移動中のベクトルに限定し、かつ、上述のとおり、計算量の低いクラスタリング技術を用いる場合、全体の計算量を減少できる利点がある。【００９３】
また、一例のシステムが、一例の対象数推定部を備えている場合、クラスタが複数の対象と関連付けられている場合であっても、対象数を特定できる利点がある。特に、複数の対象のうちの一が異なる動きを開始した場合であっても、かかる動きを特定できる利点がある。【００９４】
一例のシステムは、
撮像装置によって撮像された画像から一部情報を抽出する抽出部と、
前記一部情報に係るクラスタに対し、一部情報に係る対象の数を決定する対象数推定部と、
を備えるシステムであってよい。このような対象数推定部は、一例のシステムが、後述の学習済みモデルなど計算量の多い機能によって情報を生成しうる情報生成部を有しても有しなくとも、対象の数を推定できる利点がある。【００９５】
１．４．情報生成部１５
情報生成部は、一部情報に係る情報を生成する機能を有する。一例のシステムが、情報生成部を有する場合、一部情報に係る情報を生成できるため、一部情報に係る情報の正確性が向上する利点がある。情報生成部は、一部情報に係る対象の情報を、種々の手法によって生成してよい。例えば、一例の情報生成部は、一部情報に係る画像を取得し、機械学習によって、対象の情報を生成できるよう構成されてよい。一部情報に係る情報は、一部情報に係る対象の名称や属性等であってよい。例えば、車両等の名称、種類、サイズ、属性であってよい。特に人の場合には、性別、年齢、年齢層、身長、体格、表情などの人を特定の観点で示す情報、また、ファッションアイテムに関する情報についての情報であってよい。【００９６】
一例の情報生成部の機械学習機能は、画像又は一部の画像と、対象の情報と、の関係を機械学習するものであってよい。また、機械学習済みの情報生成部は、画像又は一部の画像に対し、前記画像又は一部の画像に対応する対象の情報を生成してよい。【００９７】
機械学習は、種々の人工知能技術が用いられてよい。人工知能技術としては、例えば、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシン、クラスタリング、回帰、分類、ベイジアンネットワーク、強化学習、表現学習、決定木、ｋ平均法などの機械学習技術が用いられてよい。以下では、ニューラルネットワークを用いる例を使用するが、必ずしもニューラルネットワークに限定されるものではない。【００９８】
ニューラルネットワークを用いた機械学習技術は、ディープラーニング（深層学習）技術を用いてよい。これは、複数の層を用いて入力と出力の関係を学習することで、未知の入力に対しても出力を可能とする技術である。教師有りと教師なしの手法が存在するが、どちらが適用されてもよい。【００９９】
ディープラーニング技術における機械学習は、入力と出力の関係の学習において、多数の計算を必要とすることが多い。そこで、特に、撮像装置で撮像された画像全体の一部の画像を、学習済み情報生成部に適用する場合、計算量を抑えられる利点がある。また、撮像装置で撮像された動画において動きのある部分に係る、対象画像内の一部の画像は、動画において動きのない部分に係る画像と比較すると、対象（例えば、人、ペット、車両など）を撮像した画像と重複する領域が多いことから、対象画像内の一部の画像として、撮像装置で撮像された動画において動きのある部分に係るものを学習済み情報生成部に適用した場合、対象の情報を少ない計算量で生成しやすい利点がある。特に、ニューラルネットワークに適したＧＰＵのみならず、ノートパソコン、スマートフォン、などのＣＰＵによっても学習済みモデルの適用により対象の情報を生成できる利点がある。【０１００】
また、一例のシステムは、
対象画像から、一部情報を抽出する抽出部と、
抽出された前記一部情報に係る画像に基づき、前記一部情報に係る対象の情報を生成する生成部と、
を備え、
前記一部情報に係る画像は、一部の画像情報量が、前記対象画像内において前記一部と対応する箇所の画像情報量よりも少ないものである、システムであってよい。例えば、一部情報に係る画像は、元の対象画像と比較すると、対応する箇所において、画像情報量が減少している例があげられる。撮像された元の対象画像と比較して、対応する箇所において、画像情報量が減ることから、学習済みモデルへの適用の負担を減少できる利点がある。【０１０１】
また、一例のシステムに係る前記一部情報に係る画像は、背景領域の一部の画像情報量が、前記対象画像内において前記一部と対応する箇所の画像情報量よりも少ないものである、システムであってよい。例えば、一部情報に係る画像は、元の対象画像と比較すると、背景領域内における対応する箇所において、画像情報量が減少している例があげられる。撮像された元の対象画像と比較して、背景領域内という必要な情報が少ないと思われる対応する箇所において、画像情報量が減ることから、情報の精度に大幅な悪影響を与えることなく、学習済みモデルへの適用の負担を減少できる利点がある。【０１０２】
また、一例のシステムに係る前記一部情報に係る画像は、一部の画像情報量が、前記一部以外の他の画像情報量よりも少ないものである、システムであってよい。例えば、一部情報に係る画像は、一部が、前記一部以外の他よりも、画像情報量が減少している例があげられる。一部が、他よりも、画像情報量が減ることから、学習済みモデルへの適用の負担を減少できる利点がある。【０１０３】
また、一例のシステムに係る前記一部情報に係る画像は、背景領域の一部の画像情報量が、前記背景領域以外の他の画像情報量よりも少ないものである、システムであってよい。例えば、一部情報に係る画像は、背景領域の一部が、前記背景領域以外の他よりも、画像情報量が減少している例があげられる。背景領域内という必要な情報が少ないと思われる一部が、他よりも、画像情報量が減ることから、情報の精度に大幅な悪影響を与えることなく、学習済みモデルへの適用の負担を減少できる利点がある。【０１０４】
また、一例のシステムに係る前記一部情報に係る画像は、少なくとも一部の背景領域の単位当たりの画像情報量を単一にしたものであってよい。前記画像情報量を単一にしたものは、例えば、単一の色であってよい。前記単一の色は、例えば、ＲＧＢモデルにおいて、０、２５５、などであってよい。例えば、背景領域の色が、ＲＧＢモデルにおいて、０であったり、２５５と設定されることにより、学習済みモデルが適用された場合において、背景の種々の情報に惑わされずに、対象となる情報を計算負担が過度に多くなく、処理が可能となる利点がある。なお、この場合、背景領域以外の例えば対象に係る画像情報量は、撮像された元の対象画像内の対象に係る画像情報量と同じ情報を有してもよい。その場合、例えば、対象の色の情報やテクスチャの情報などが一部情報に係る画像内に含まれるため、学習済みモデルが適用されることで、対象の色や対象の種類の情報を生成できるなどの利点もある。【０１０５】
ここで、背景領域は、動画を構成する複数の画像の中からの少なくとも２つの画像の差分から計算される画像であってもよいし、撮像装置によって撮像された背景画像と前記撮像装置によって撮像された画像との差分であってもよい。背景画像は、差分処理を行う前に撮像されたものでよく、例えば、予め撮像された画像でよい。背景領域は、例えば、交通カメラで撮像された画像であれば、車両等以外のものがあたりうるし、商業施設内で撮像された画像であれば利用者以外のものがあたりうる。対象画像内において、背景領域は、車両等の情報を生成する対象以外の場所であるため、背景領域に関する情報量が減少されることで、学習済みモデルが適用される場合に、背景領域の情報に惑わされずに情報が処理可能となり、処理量が劇的に減少するという利点がある。発明者らの調査によれば、使用する画像数が約１００分の１ほどまで減少するため、従来学習済みモデルの適用に必要とされていた演算装置以外の演算装置によっても計算可能に至った。なお、背景領域における画像情報量が少ない場合、ニューラルネットワークを学習済みモデルとして適用する場合においては、ニューラルネットワークの構造の簡素化を図ることができる利点もある。【０１０６】
また、一例のシステムに係る前記一部情報に係る画像は、背景領域以外における単位当たりの画像情報量を単一にしたものであってよい。背景領域以外は、例えば、交通カメラで撮像された画像であれば、車両等が推測されるし、商業施設内で撮像された画像であれば利用者が推測される。前記画像情報量を単一にしたものは、上述のように、例えば、単一の色であってよい。前記単一の色は、例えば、ＲＧＢモデルにおいて、０、２５５、などであってよい。例えば、ＲＧＢモデルにおいて、背景領域の色を０、背景領域以外の色を２５５として、２値化された一部情報に係る画像に対して学習済みモデルを適用することにより、背景及び対象内部の種々の情報に惑わされずに、対象の輪郭を主に用いて、計算負担が過度に多くなく、対象の情報を生成できる利点がある。【０１０７】
なお、対象の影については、背景領域の一として含ませてもよいし、背景領域以外の対象に含ませてもよいし、別のものとして上述のように画像情報量を単一にしてもよい。例えば、一例のシステムに係る前記一部情報に係る画像は、ＲＧＢモデルにおいて、背景領域の色を０、対象を２５５、対象の影を１２８などのように、３値化された一部情報に係る画像とし、かかる３値化された一部情報に係る画像に対して学習済みモデルを適用してもよい。この場合も、主に対象の輪郭と影などの情報により、計算負担を過度に多くなく、対象の情報を生成できる利点がある。なお、対象の影を背景領域の一として含ませる場合、例えば、天候によって、影の程度に違いが生じうるが、かかる違いが学習済みモデルの適用に影響を与えない利点がある。【０１０８】
また、学習済みモデルは、撮像される場所と関連付けて、選択されて、用いられてもよい。例えば、交通カメラや、施設内のカメラなど、撮像対象が車両等、利用者等と明確である場合がある。そこで、交通カメラで撮像された対象画像に対しては、車両等と名称との関係を機械学習させた学習済みモデルを適用してよい。この場合、交通カメラに設置されたという前提で、得られた情報から車両等に関する情報を計算量の負担なく、生成できる利点がある。同様に、施設内のカメラで撮像された対象画像に対しては、利用者等と名称との関係を機械学習させた学習済みモデルを適用してよい。この場合、施設内に設置されたという前提で、得られた情報から利用者等に関する情報を計算量の負担なく、生成できる利点がある。これらにおいて、上述の背景領域の画像情報量を減少させたり、背景領域以外の画像情報量を減少させた場合、学習済みモデルの適用にあたり、計算量を減少させることができる利点がある。なお、この場合、学習済みモデルは、設置される撮像装置と関連付けて記憶されてよく、一例のシステムは、対象画像の撮像された撮像装置と関連付けられて適用される学習済みモデルを選択できる構成とされてよい。また、撮像装置を、上述のとおり、交通カメラ、施設内カメラ、あるいは後述する種々の用途に応じたグループに分けて、かかるグループ毎の学習済みモデルを備える又は接続できるように構成され、情報を生成する一部情報に係る撮像装置に基づいて、学習済みモデルが選択できるよう構成されてよい。【０１０９】
同様に、一例の情報生成部は、画像又は一部の画像に基づいて、前記画像又は一部の画像に対応する対象の情報を生成するよう、コンピュータを機能させるための学習済みモデルを含んでよい。かかる学習済みモデルは、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムによって実装されてよい。【０１１０】
上述の機械学習に係る機能は、一例の情報生成部が備える機能であってもよいし、一例のシステムの外部の情報処理装置内にあって一例のシステムから問い合わせるものであってもよい。また、一例の情報生成部は、機械学習に係る機能を備える外部の情報処理装置に対して、画像又は一部の画像を伝達する伝達部と、前記画像又は一部の画像に対応する対象の情報を取得する取得部と、を備えてよい。また、一例の情報生成部は、かかる画像又は一部の画像と、前記取得された対応する対象の情報とを、関連付けて記憶してよい。【０１１１】
一例のシステムは、
撮像装置によって撮像された画像から一部情報を抽出する抽出部と、
前記一部情報に係る画像に対し、一部情報に係る対象の情報を生成する情報生成部と、
を備えるシステムであってよい。【０１１２】
１．６．境界部１６
境界部は、境界を管理する機能を有する。境界は、一定の面積の少なくとも一部の面積を分けるものであればよい。面積を分けるものは、線分や円弧などの線であってもよいし、円や多角形などでもよい。境界によって、閉じられた領域が生成されてもよいし、一部分の線など、閉じたものでなくともよい。【０１１３】
境界部は、境界を、画像に対して、設定してよい。境界部は、一の画像に対して、一又は複数の境界を関連付けてよく、それらを記憶してよい。境界部は、境界を、関数として記憶してもよいし、頂点とパスからなるグラフとして記憶してもよい。【０１１４】
図９は、境界の一例を示すものである。境界は、円（０１）でもよいし、四角形のような多角形（０２）でもよいし、画像の縁や画像を表示する画面の縁などと共に閉じた領域の一部である境界（０３）でもよいし、領域として閉じていない単なる線分（０４）でもよいし、円弧（０５）でもよいし、その他規則性のない線などでもよい。境界をグラフの頂点とパスと考えると、境界は、閉道（ｃｌｏｓｅｄ  ｐａｔｈ）であってもよいし、閉道でなくともよい。なお、境界は、記憶部において、いわゆるグラフによって記憶されてよく、行列、リスト、構造体、等の静的メモリであってもよいし、動的メモリであってもよく、これらは動的コンパイル又は静的コンパイルなどの実行処理上の手段に応じて選択されてよい。前者は、実行時に入手可能な情報を用いてパフォーマンスの向上ができる利点があり、後者は既知情報を用いた範囲でのパフォーマンス向上が可能な利点がある。また、グラフは、有向グラフ又は無向グラフであってよい。【０１１５】
また、一例の統計処理部は、一の境界について、一の方向を関連付けてよい。境界は、一部情報の位置との交差を検知する役割を有するため、境界に係る方向は、境界に対して、一部情報がどちらの側から他の側に移動したのか、を判定する情報として使用してよい。【０１１６】
境界は、閉道でない場合でも、一部情報の移動を検知できる場合がある利点がある。例えば、画像が店の売り場を撮像したものである場合、棚や物が設置された箇所を人は通ることができないため、かかる棚や物以外の場所に境界が設定されれば、かかる境界と一部情報に係る位置との交差により、一部情報の動きを検知できるためである。但し、境界が、閉道でない場合において、必ずしも画像との関係でかかる対象の通り道を除外する場合に限らず、閉道は、利用者が検知したい一部情報の任意の移動箇所に設定されてよい。【０１１７】
また、境界部は、利用者が境界を入力できる機能を提供してよい。境界部がかかる機能を有する場合、利用者は、境界を入力できる利点がある。また、境界部は、境界の入力を支援する画面を表示する機能を有してよい。境界部がかかる機能を有する場合、利用者は、境界の入力に関する情報を理解できる利点がある。また、境界部は、利用者によって入力された境界に係る情報を、取得する機能を有してよい。境界部がかかる機能を有する場合、利用者が入力した境界に係る情報を、境界部が利用できる利点がある。【０１１８】
図１０は、境界部が提供する、利用者が境界を入力できる画面表示の一例である。境界自体は、マウスやポインター等の指示装置を用いて、グラフィカルに設定されてよい。複数の境界を選択して、領域を設定（１００３）することも可能とされてよく、また、境界の選択を外すことも可能であってよい（１００７）。画面上の境界を個々で削除可能であってもよいし（１００８）全て削除も可能であってよい（１００９）。また、画像の名称（１００１）や領域の名称（１００２）が表示可能とされている。また、設定された境界は記憶可能であり（１００５）、種々の画面に対して境界を設定できるよう、次々と境界を設定可能とされている（１００６）。【０１１９】
また、一例のシステムは、画像内の一のクラスタに対して推定された対象の数を用いて、対象の位置を特定する特定部を備えたシステムであってよい。【０１２０】
また、一例のシステムは、一例のシステムは、画像内の一のクラスタに対して推定された対象の数を用いて、対象の位置を特定する特定部と、統計処理部と、を備えたシステムであってよい。【０１２１】
１．７．統計処理部１７
統計処理部は、統計情報を生成する機能を有する。統計情報は、一部情報を直接または間接的に用いて生成された情報である。統計情報自体又は統計情報を生成するために必要な情報は、記憶装置に記憶されてよい（以下、「統計情報データベース」ということもある）。ここで、データベースとの用語は、データの集まりを意味する程度のものであり、大規模なデータの格納機能やデータの迅速なアクセス機能等は、有してもよいし、有しなくともよい。かかる統計情報データベースは、一例のシステムが備えてもよいし、一例のシステムの外部の情報処理装置内にあって一例のシステムから問い合わせるものであってもよい。一例のシステムは、統計情報データベースに対し、情報の問い合わせをする通信部、統計情報データベースから取得した情報を取得する取得部を有してよい。【０１２２】
統計情報は、一部情報に係る位置に係る情報、又は、境界に係る情報、であってよい。また、かかる統計情報は、一部情報に基づく関係が疑似同一対象である場合に生成されてよい。【０１２３】
一部情報に係る位置に係る情報は、一部情報に係る位置の移動方向であってもよいし、一部情報に係る位置の動きであってもよい。【０１２４】
例えば、一部情報に係る位置の移動方向は、一部情報に係る位置の移動方向を生成するものであってよい。移動方向は、また、移動方向は、０乃至３６０度や０乃至２πなどの数値によって特定されてもよいし、例えば東西南北や上下左右など所定の範囲と関連付けられた値によって特定されてもよい。また、所定の範囲の幅の程度も種々のものであってよい。かかる所定の範囲により特定された場合であって、かかる情報が表示された場合に、より閲覧者に分かりやすいという利点がある。一部情報の移動方向は、一部情報に係る画像に係る位置のベクトルによって生成されてもよいし、一部情報に係る特徴点のベクトルの情報を用いて生成されてもよい。また、一部情報に係る位置の移動方向は、複数の一部情報を用いて、生成されてもよい。この場合、複数の一部情報に係る位置に基づくベクトルの平均などが用いられてよい。【０１２５】
一例のシステムは、第１一部情報に係る位置と第２一部情報に係る位置から、移動方向を生成する統計処理部を有してよい。【０１２６】
一例のシステムは、
動画を構成する第１画像と第２画像において、
前記第１画像から第１一部情報と、前記第２画像から第２一部情報と、を抽出する一部情報抽出部と、
前記第１一部情報に係る位置と、前記第２一部情報に係る位置と、を特定する位置特定部と、
前記第１一部情報に係る位置と、前記第２一部情報に係る位置と、から移動方向を生成する統計処理部と、
を備えてよい。一例のシステムがかかる構成を備える場合、移動方向の情報を簡易に生成できる利点がある。なお、かかる場合、一例のシステムは、かかる一部情報の移動方向の生成において、対象数の推定や境界の機能はなくても可能である。他方、一例のシステムが対象数の推定機能を用いたり、一部情報の数を用いる場合、移動方向に加えて、対象数及び／又は一部情報の数の情報も生成できるため、表示された場合、閲覧者は、どの程度の数の対象による移動であるのか、を理解できる利点がある。また、一例のシステムは、境界の機能を用いて、移動方向の生成と表示のタイミングを規定してもよい。例えば、境界が設定された位置において、移動方向を生成し表示するよう構成されることで、閲覧者は、特定の位置において表示できる利点がある。【０１２７】
図１１は、一部情報に係る位置の移動方向を表示する一例であり、表示１１０１は情報への移動方向を示し、表示１１０２は右方向への移動方向を示すものである。【０１２８】
また、一部情報に係る位置の動きは、撮像装置において撮像された複数の画像において、一の画像内に対して一の一部情報が用いられ、前記複数の画像に対して対応する複数の一部情報について、前記複数の一部情報に係る各位置に基づいて生成されてよい。また、一部情報に係る位置の動きは、一の画像内に対して複数の一部情報が用いられて、生成されてもよい。一例の統計処理部は、統計情報として、一部情報と一部情報に係る位置とを関連付けた情報を記憶してよい。【０１２９】
一例のシステムは、第１一部情報に係る位置と第２一部情報に係る位置から、一部情報の動きを生成する統計処理部を有してよい。【０１３０】
一例のシステムは、
動画を構成する第１画像と第２画像において、
前記第１画像から第１一部情報と、前記第２画像から第２一部情報と、を抽出する一部情報抽出部と、
前記第１一部情報に係る位置と、前記第２一部情報に係る位置と、を特定する位置特定部と、
前記第１一部情報に係る位置と、前記第２一部情報に係る位置と、から動きを生成する統計処理部と、
を備えてよい。一例のシステムがかかる構成を備える場合、一部情報の動きの情報を簡易に生成できる利点がある。また、動きは、一部情報の動きの所定期間の動きを表示してもよいし、所定の距離の動きを表示してもよい。この場合、閲覧者は、一定の過去の動きを理解できる利点がある。なお、かかる場合、一例のシステムは、かかる一部情報の動きの生成において、対象数の推定や境界の機能はなくても可能である。他方、一例のシステムが対象数の推定機能を用いたり、一部情報の数を用いる場合、動きに加えて、対象数及び／又は一部情報の数の情報も生成できるため、表示された場合、閲覧者は、どの程度の数の対象による動きであるのか、を理解できる利点がある。また、一例のシステムは、境界の機能を用いて、動きの生成と表示のタイミングを規定してもよい。例えば、境界が設定された位置において、動きを生成し表示するよう構成されることで、閲覧者は、特定の位置において表示できる利点がある。【０１３１】
図１２は、一部情報に係る位置の動きを表示する一例であり、表示１２０１は一部情報の曲線の動きを示した例であり、表示１２０２は一部情報の直線的な動きを示した例である。【０１３２】
また、一例のシステムは、一部情報に係る位置の移動方向と動きとを表示してもよい。この場合、閲覧者は、過去の動きと現在の移動方向の両方を理解できる利点がある。【０１３３】
また、境界に係る情報は、境界との関係で生成された情報であればよく、例えば、一の境界と交差した一部情報の位置に係る数や、一の境界と交差した一部情報に係る対象の数が用いられた数、などであってよい。一例のシステムがかかる構成を備えた場合、一部情報の位置と境界との関係を示す情報を生成できる利点がある。【０１３４】
また、一の境界と交差した一部情報の位置に係る数は、例えば、一の境界と交差した一部情報の数の合計数、所定期間における前記一部情報の数の合計数、所定期間単位での前記一部情報の数の平均値、前記合計数を前記境界に係る数値で除した密度、などであってよい。ここで、境界に係る数値は、例えば、境界と関連付けられた面積や境界と関連付けられた賃料などであってよい。これらは、閉じられた境界であればその閉じられた領域の面積や賃料であってよく、閉じられていない境界であれば、その境界と関連付けられる仮想的な面積や賃料であってよい。一例のシステムがかかる構成を備えた場合、一部情報の位置に基づいた統計的情報を生成できる利点がある。特に、合計数、平均値などにより、一部情報の量的な情報を生成できる利点がある。また、密度の場合、境界と関連付けられた面積や賃料などにより、境界と関連付けられたかかる面積の利用効率性や、賃料との関係における対価性などを生成できる利点がある。【０１３５】
一の境界と交差した一部情報に係る対象の数が用いられた数は、例えば、前記一の境界と交差した一部情報に係る対象の数の合計数、所定期間における前記一部情報に係る対象の数の合計数、所定期間単位での前記一部情報に係る対象の数の平均値、前記合計数を前記境界に係る数値で除した密度、などであってよい。一例のシステムがかかる構成を備えた場合、一部情報に係る対象の数も要素に入れた統計的情報を生成できる利点がある。【０１３６】
また、一の境界が、一の特定の場所、一の特定の商品の場所、一の特定の広告の場所（以下、「境界場所等」ということもある。）、等と関連付けられている場合、境界に係る情報は、特定の境界場所等と関連付けられた前記一の境界等と交差した一部情報の数の合計数、所定期間の合計数、所定期間単位での平均値、などであってよい。一例のシステムがかかる情報を生成した場合、境界場所等の要素を入れた統計的情報を生成できる利点がある。ここで、かかる境界場所等が用いられる場合において、一の境界と境界場所等との関係を関係づけて記憶装置に記憶されてよい（以下、「境界場所データベース」ということもある）。ここで、データベースとの用語は、データの集まりを意味する程度のものであり、大規模なデータの格納機能やデータの迅速なアクセス機能等は、有してもよいし、有しなくともよい。かかる境界場所データベースは、一例のシステムが備えてもよいし、一例のシステムの外部の情報処理装置内にあって一例のシステムから問い合わせるものであってもよい。一例のシステムは、境界場所データベースに対し、情報の問い合わせをする通信部、境界場所データベースから取得した情報を取得する取得部を有してよい。【０１３７】
また、境界に係る情報は、一の特定の場所として、店舗を含んでよい。この場合、境界に係る情報は、一部情報に係る対象としての人が、一の店舗に訪問した場合における訪問数を含んでよい。【０１３８】
また、境界に係る情報は、後述する通り、種々のランキングであってもよい。【０１３９】
また、一例の統計処理部は、一部情報関係生成部、位置特定部、対象数推定部、情報生成部、境界部、及び／又は、後述の追跡部、を用いて統計情報を生成してよい。【０１４０】
１．８．追跡部１８
一例のシステムは、追跡部を有してよい。追跡部は、一の撮像装置内で撮像された動画内の一部情報の移動を追跡する機能のみ、一の撮像装置で撮像された動画内から他の撮像装置で撮像された動画内への対象の移動を追跡する機能のみ、又は、これらの両方の機能を有してよい。また、追跡部は、一部情報に係る位置の移動を追跡してよい。【０１４１】
追跡部は、一部情報に係る対象の疑似同一対象であるかを判定する機能を有してよい。追跡部は、かかる疑似同一対象であるかを、一部情報に係るクラスタに係る特徴点、撮像装置の撮像範囲の位置関係、及び／又は、かかる撮像の時間情報、を用いて判定してよい。また、追跡部は、上述の一部情報関係生成部を用いて、疑似同一対象であるかを判定してよい。追跡部は、一部情報に係る対象が同一であると判定された場合に、一部情報に係る対象を追跡してよい。【０１４２】
追跡部が、対象に係る特徴点を用いる場合、例えば、一又は複数の特徴点の位置関係を用いて、対象の疑似同一対象であるかを判定してよい。これは、一の対象に係る一又は複数の特徴点の位置関係は、一の撮像装置による動画に係る画像内の位置と、他の撮像装置による動画に係る画像内の位置と、は変化がない、又は、変化が一定であるとの推定に基づく。なお、変化の一定性は、一の撮像装置の設置角度や位置と、他の撮像装置の設置角度や位置との違いにより生じうるものであるが、かかる位置関係のルールを予め作成しておくことにより、かかる疑似同一対象であるかの判定の情報としてよい。なお、かかる位置関係のルールを作成することが困難である場合、かかる特徴点の位置関係を用いないものとしてもよい。【０１４３】
また、追跡部が、撮像装置の撮像範囲の位置関係を用いる場合、例えば、一の撮像装置の撮像範囲と、他の撮像装置の撮像範囲が、隣合の関係、一部重複しているなどの関係があってよい。一の撮像装置の撮像範囲と、他の撮像装置の撮像範囲が、隣合の関係の場合、特徴点がそのまま移動していれば、一の撮像装置の撮像範囲にあった特徴点は、他の撮像装置の撮像範囲に移動することが推定されるため、一の撮像装置の撮像範囲内の対象は、他の撮像装置の撮像範囲内の対象に移動したと推定することで、対象の疑似同一対象であるかが判定されてよい。また、一の撮像装置の撮像範囲と、他の撮像装置の撮像範囲が、一部重複している場合、かかる重複している範囲にある特徴点は、一の撮像装置の撮像範囲と、他の撮像装置の撮像範囲と、に同時に存在するため、かかる情報を用いることで、特徴点の同一性を判定するなどによって、対象の疑似同一対象であるかを判定してよい。【０１４４】
また、追跡部が、撮像の時間情報を用いる場合としては、上述の、一の撮像装置の撮像範囲と、他の撮像装置の撮像範囲が、隣合の関係の場合、特徴点がそのまま移動していれば、一の撮像装置の撮像範囲にあった特徴点は、他の撮像装置の撮像範囲に移動することが推定されることは、時間情報を用いることで、かかる関係を推定し、特徴点の同一性を判定して、対象の疑似同一対象であるかを判定してよい。【０１４５】
上述のとおり、一例のシステムの追跡部は、対象の移動を、複数の撮像装置による各動画をまたいで、対象の移動を検知してよく、これにより、対象の移動を特定してよい。【０１４６】
追跡部は、かかる対象の移動の情報に基づいて、かかる対象の位置と時間とを関係づけた情報を記憶してよい。図１３は、かかる記憶の一例である。【０１４７】
追跡部は、かかる情報を用いて、特定の一の時間から、特定の他の時間の間の、特定の期間において、対象の位置を特定する機能を有してよく、かかる対象の位置を取得する機能を有してよい。【０１４８】
また、追跡部は、境界場所データベースを用いて、特定の時間帯と、一の一部情報に係る対象に対して、特定の位置を特定する機能を有してよい。これにより、例えば、ある対象がある時間帯にどこにいたのかを特定できる利点がある。また、追跡部は、境界場所データベースを用いて、特定の時間帯と特定の場所に対して、一又は複数の一部情報又は前記一部情報に係る対象を特定する機能を有してよい。これにより、例えば、ある特定の時間帯と特定の場所に、どのような対象がいたのかを特定できる利点がある。また、追跡部は、境界場所データベースを用いて、特定の場所と一の一部情報に係る対象に対して、特定の時間帯を特定する機能を有してよい。これにより、例えば、どのような時間帯に、特定の人が特定の場所にいたのかを特定できる利点がある。【０１４９】
以上の各機能を用いた、一例のシステムの処理の流れを図２０に示した。なお、ここで、流れ２００２乃至２００８は、各情報の生成の順序は、情報の生成に必要な情報が用意されている限り、適宜変更されてよい。また、本図では、第１一部情報と第２一部情報とを生成した後に流れ２００２乃至２００８の処理を図示したが、これは一例であり、第１一部情報の生成の後に位置を特定し、その後に第２一部情報を生成したり、境界部の管理（２００６）が第１一部情報の生成（２００１）の前に処理さるなど、各機能を処理する前提となる情報が揃った場合には処理できるよう処理の流れが変更されてよい。【０１５０】
２．実施形態例
２．１．＜一システム例＞
一例のシステムは、図１４で図示された構成を備えてよい。本図において、一例のシステムは、情報処理装置１４１０から構成されてよい。情報処理装置１４０１は、演算装置１４１１、記憶装置１４１２、バス１４１５、および通信装置１４１６を備えるものであってよい。演算装置１４１１は、演算機能を有するものであってよく、ＣＰＵ、ＧＰＵ、などであってよく、種々の命令を実行できる機能を有してよい。また、キャッシュなどの記憶機能を有してもよい。記憶装置１４１２は、記憶機能を有する記憶装置であればよく、一次乃至三次記憶装置であってもよいし、揮発性・不揮発性のメモリであってもよい。記憶装置は、本願書類内でソフトウェアで実行可能なプログラム、及び、かかるプログラムに係る命令によって処理予定の情報や処理後の情報を、記憶してよい。また、記憶は、一時的な記憶であってもよいし、永続的な記憶であってもよい。バス１４１５は、情報処理装置内の情報の伝達機能を有してよい。また、通信装置１４１６は、ネットワークを介して情報を伝達するための機能を有してよい。【０１５１】
本図では、情報処理装置１４０１を、一つの演算装置と一つの記憶装置を備えるものとしたが、演算装置は複数備えてもよく、また、記憶装置も複数備えてよい。また、演算装置は、種々のタイプの演算装置であってよく、記憶装置も種々のタイプの記憶装置であってよい。また、情報処理装置１４０１自体、一の情報処理装置から構成されるものであってもよいし、複数の情報処理装置から構成されるものであってよい。また、情報処理装置１４０１は、クラウド上であってもよいし、サーバなどであってもよい。【０１５２】
一例のシステムは、ＡＩ装置１４１８を備えてよい。ＡＩ装置１４１８は、本図においては、ネットワーク１４１７を介して、情報処理装置１４１０と接続可能に図示しているが、情報処理装置１４１０内であったり、情報処理装置１４１０と直接接続されてもよい。この場合、ネットワーク１４１７を介する必要がないため、情報の連絡を迅速にできる利点がある。【０１５３】
一例のシステムは、情報処理装置１４０１に加えて、一又は複数の撮像装置１４０１ａ乃至ｃを備えてもよい。撮像装置については、後述する。【０１５４】
また、一例のシステムは、表示装置１４１４、および／又は、入力装置１４１３を備えてよい。本図において、表示装置は、情報処理装置１４１０内における表示装置として図示したが、情報処理装置１４１０とは独立の情報処理装置であってもよい。また、かかる表示装置に係る情報処理装置は、１又は複数あってよく、ネットワーク１４１７を介してもよい。また、表示装置に係る情報処理装置は、端末であってもよく、本例のシステムを管理する管理者によって使用されてもよいし、本例のシステムを利用する利用者によって使用されてもよい。また、かかる表示装置に対応して、入力装置１４１３が備えられてよい。入力装置は表示装置と一体化されたタッチパネルであってもよいし、別装置であってもよい。入力装置は、キーボード、ポインター、マウス、などであってよい。一例のシステムは、これらの入力装置、及び／又は、表示装置を、含んでもよいし、含まなくともよい。また、本願書類において、情報の表示が説明される場合、一例のシステムは、表示装置においてかかる表示が可能なように、かかる表示装置に係る情報処理装置に対して、かかる情報を伝達できる伝達部を備えてよい。また、本願書類において、情報の入力が説明される場合、一例のシステムは、入力装置においてかかる入力が可能なように、かかる入力に係る情報処理装置にからかかる情報を取得できる取得部を備えてよい。【０１５５】
次に、一例のシステムの適用例を、図１５を用いて、説明する。本図は、例えば、デパートの一フロアなどが想定されているが、ショッピングモール、店舗、事務所、金融機関、医療施設、宿泊施設、官公庁、教育施設、文化施設、スポーツ施設、工場、航空機施設、車両施設及びこれらの附属施設等これらに限られず、一又は複数の撮像装置が設置される場所であれば、施設内外問わず同様に考えることが可能であることは、いうまでもない。【０１５６】
施設外の例としては、上述の施設の外、農場、鉱山、山野、又はこれらに建設された人工物など、が挙げられ、これらの場所に後述の撮像装置が設置されてよい。【０１５７】
また、後述の撮像装置は、上述の施設内外の場所に設置されていてもよいが、特定の場所に設置されていなくともよい。例えば、空中を飛行状態のドローンに設置されることによって、施設とは異なる視点から撮像可能にされるものであってもよい。【０１５８】
本図においては、撮像装置（１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ）と、前記撮像装置の撮像範囲（２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄ）と、人（３〜５）と、が模式的に図示されている。【０１５９】
撮像装置は、種々のタイプの撮像装置であってよい。例えば、デジタルカメラやアナログカメラなどその種類を問わない。また撮像の目的も、防犯、来店者や従業員の監視、マーケティング、記録などであってよい。また、カメラは、ステレオカメラ、パノラマカメラ、工事カメラ、水中カメラなどであってよい。レンズは、普通のレンズであってもよいし、魚眼レンズ、超広角レンズ、広広角レンズなどの広い広角のレンズが用いられてよい。一のカメラで、通常のレンズより広い範囲を撮影することが可能となる利点がある。特に、広い領域を撮像したい場合、普通のレンズを用いた撮像装置の個数と比較して、広い広角のレンズが用いることによって、撮像装置の個数を減少できる利点がある。【０１６０】
各撮像装置は、動画を撮像してもよいし、静止画を多数撮像してもよい。これらに基づいた画像に対し、一例の一部情報抽出部が、一部情報を抽出してよい。かかる一部情報に係る対象としては、例えば、人、ペット、車両、などであってよい。そして、境界に係る情報における数は、人の数、ペットの数、車両の数などであってよい。【０１６１】
一例の統計処理部は、一部情報を用いて、前記一部情報の移動方向を特定してよい。かかる移動方向によって、前記一部情報が表す対象の移動方向を整理できる利点がある。【０１６２】
一例のシステムが、人を対象として、一部情報を特徴点に係るクラスタである場合において、本図では、人３は一人、人４は２人、人５は３人、などのように、各クラスタに対して、対象の数が特定されてよい。一例の統計処理部は、かかる情報を記憶してよい。例えば、図１６は、一例の統計処理部が記憶する例である。このように、一例の統計処理部は、人のような対象が移動する方向を示す情報を生成してよい。対象の移動する方向が生成されることにより、対象の移動方向を整理できる利点がある。【０１６３】
図１７は、一例の統計処理部が生成した移動方向が表示されている一例である。本図において、各人（３乃至５）が移動する方向が、矢印によって、表示されている。対象の移動する方向が表示されることにより、閲覧者は対象の移動方向を理解できる利点がある。なお、表示態様は、矢印に限らず、閲覧者が理解可能な種々の態様であってよい。【０１６４】
また、一例の統計処理部は、境界に係る情報を、種々のイメージで表示してよい。例えば、統計処理部は、境界に係る情報として、上述の一例であるが、一の境界と交差した一部情報の所定期間の合計数を用いてよい。かかる合計数の多寡を、イメージを用いて表示してよい。かかるイメージは、人が直感的に感じられるものであれば種々のものであってよく、例えば、該当領域を示す箇所における数を表すものとして、パターンの透明度であったり、グラデーションの透明度であったり、線の量、色、又は人数の多少を示すマークなどであってよい。パターンやグラデーションの透明度は、透明度が低いほど数が多いことを示し、透明度が高いほど数が少ないことを示し、線の量は多いほど数が多く線の量が少ないほど数が少ないことを示し、色は赤系であるほど数が多く青系であるほど数が少ないことを示す、などの人の感性に関連するものが選択されてよい。また、マークは、予め定められたマークがされてよい。例えば、数が多いマーク、数が中ぐらいのマーク、数が少ないマークなどが予め定められており、かかるマークが、対象とされる領域に表示される態様であってよい。また、パターンは、時間帯と関連付けられて、各時間帯における各領域内の数の多少を示すアニメーションによって、表示されてもよい。この場合、閲覧者は、各時間における数の多少の変化をより理解しやすい利点がある。【０１６５】
また、統計情報としての境界に係る情報は、リアルタイムに生成されてよい。リアルタイムに生成される場合、所定の期間の合計数などの演算なしに現在の一部情報に係る数を表示してもよいし、１分、３分、５分、３０分、１時間などの所定の期間の、閲覧の状況に応じて比較的短い期間における合計数が表示されてもよい。数の多少がリアルタイムに表示された場合、閲覧者は、混雑度を理解することができる。一例の統計処理部が、店舗の管理者を閲覧者とするように店舗用の端末で人数の多少のイメージを表示する場合、混雑箇所に店舗の人員を配置する、顧客を誘導するなど、混雑に適切に対応可能となる。また、一例のシステムの統計処理部が、店舗の訪問者を閲覧者とするように、例えば、店舗の入り口周辺の箇所であれば、来店者に対して、混雑箇所の情報を提供することができる利点がある。また、リアルタイムに表示される場所がＷＥＢ上であれば、利用者は携帯端末を利用したＷＥＢ上で混雑箇所を理解することができる利点がある。【０１６６】
また、一例の統計処理部は、統計情報として、一部情報に係る位置と、前記位置の滞在時間と、店舗内の商品棚などの商品と、の関係を生成してよい。これにより、一部情報に係る利用者が、前記商品に対して、どの程度の時間閲覧しているかの情報を収集することができる。また、更に、一例の統計処理部は、統計情報として、かかる滞在時間を用いて、商品に対する興味度を生成してもよい。これにより、前記利用者の、前記商品に対する興味度を生成できる利点がある。【０１６７】
また、一例の統計処理部は、境界に係る情報として、種々のランキングを生成してよい。かかるランキングは、一部情報に係る対象としての人の訪問人数の多寡に基づき、施設内の店舗のランキングであってよい。例えば、店舗Ａが１位、店舗Ｂが２位、などのランキングであってよい。この場合、店舗の訪問者数に関する情報を生成できる利点がある。【０１６８】
また、一例の統計処理部は、ランキングとして、特定の店舗の前又は後に訪問した店舗の多い又は少ない順のランキングを生成してよい。この場合、利用者が特定の店舗の前又は後にどのような店舗を訪問しているかにより、利用者の店舗間の関係の情報を生成できる利点がある。【０１６９】
また、一例の統計処理部は、ランキングとして、利用者が、施設内のｉ番目（ｉ＞＝１）に訪問した店のランキングを生成してよい。この場合、利用者が、特定順番目にどの店舗を訪問したのかの情報を生成できる利点がある。特に、一例の統計処理部が、利用者が、施設内の１番目に訪問した店のランキングを生成した場合、施設内において最初に訪問される店舗の情報を生成できる。また、一例の統計処理部が、利用者が施設内の最後に訪問した店のランキングを生成した場合、施設内において最後に訪問される店舗の情報を生成できる利点がある。【０１７０】
また、一例の統計処理部は、ランキングとして、利用者が、ｉ店舗数（ｉ＞＝１の正数）のみ訪問した場合における、ｉ店舗の数のランキングを生成してもよい。この場合、ｉ店舗数という限られた店舗数におけるランキングを生成できる利点がある。特に、例えば、一例の統計処理部が、利用者によって、１店舗のみ訪問された場合における店舗のランキングを生成した場合、利用者が、１店舗のみ訪問するというような明確に目的となる訪問先店舗に関するランキングを生成できる利点がある。【０１７１】
また、一例の統計処理部は、ランキングとして、特定の店舗の前後の訪問箇所に関するランキングを生成してよい。訪問箇所のランキングは、特定の店舗の前に訪問した店舗、場所のランキングであってよいし、特定の店舗の後に訪問した店舗、場所のランキングであってよい。この場合、特定の店舗の前後にどのようなところに訪問しているのかを理解できる利点がある。【０１７２】
また、一例の統計処理部は、特定の店舗の所定の数の前に訪問した店舗、場所のランキングであってよいし、特定の店舗の所定の数の後に訪問した店舗、場所のランキングであってよい。例えば、特定の店舗の１つ次に訪問した店舗であってもよいし、特定の店舗の二つ次に訪問した店舗であってもよい。同様に、例えば、特定の店舗の１つ前に訪問した店舗であってもよいし、特定の店舗の二つ前に訪問した店舗であってもよい。これにより、特定の店舗の所定の数の前後に訪問した店舗、場所を理解でき、場合によって、かかる店舗や場所からかかる特定の店舗へのルートを理解できる利点がある。かかるルートを理解できる場合、利用者は、特定の店舗に関する広告の容易やちらしの配布などのマーケティング活動を行うことができる利点がある。【０１７３】
一例のシステムは、
施設内外に設置された撮像装置によって撮像された画像から一部情報を抽出する一部情報抽出部と、
前記一部情報を用いて、前記一部情報に係る対象に係る情報を生成する情報生成部と、
を備えてよい。かかるシステムは、画像の一部に係る一部情報を用いて情報を生成するため、計算量を少なく情報を生成できる利点がある。特に一部情報が画像を含む動画において動きのある部分に係る場合、一部情報が動きのある対象に係る可能性が高いため、学習済みの情報生成機能を用いて効率的に対象に係る情報を生成できる利点がある。例えば、一部情報としての一部の画像が人を主にフォーカスする場合など、全体画像内で人を占める割合が高くなるため、人であることの識別や、性別、年齢、年齢層、身長、体格、表情などの人を特定の観点で示す情報、また、ファッションアイテムに関する情報についての情報を生成できる利点がある。【０１７４】
一例のシステムは、
複数の一部情報を抽出する一部情報抽出部と、
前記一部情報を用いて、統計情報を生成する、統計処理部と、
を備えてよい。【０１７５】
一例のシステムは、
複数の一部情報を抽出する一部情報抽出部と、
前記複数の一部情報を用いて、関係を生成する一部情報関係生成部と、
前記一部情報を用いて、統計情報を生成する、統計処理部と、
を備えてよい。かかるシステムは、一部情報に係る関係を踏まえて、統計情報を生成するため、一部情報に係る対象の動きを簡易に生成しつつ、統計情報を生成できる利点がある。【０１７６】
上述の種々の機能や一例のシステムの他の適用例を、以下に説明する。以下では、繰り返しの説明を避けるため、各具体例における修正のみを主に説明するが、以下における適用例においても、上述の技術が適用されてよいことはいうまでもない。【０１７７】
２．２．作業者の動線例
一例の統計処理部は、工場内に設置された撮像装置から取得された画像に基づく、一部情報に係る位置の動きを用いて、工場内などの作業者の動きに係る情報を生成してよい。例えば、一例の統計処理部は、一部情報に係る位置が示す作業者の動きを生成してよい。かかる動きにより、作業者がどのような動きをしているかを示す情報が生成できる利点がある。また、かかる動きは、表示されてよい。これにより、閲覧者は、例えば、作業者の動きに無駄がないかどうかを、確認できる利点がある。一例の統計処理部は、一部情報に係る位置が示す作業者の動きを、所定期間の平均値として生成し、表示させてもよい。この場合、所定期間の平均値としての、作業者の動きの情報を生成できる利点がある。また、一例のシステムは、追跡部を有し、複数の撮像装置間を超えた一部情報の移動を追跡してもよい。【０１７８】
一例のシステムは、
工場内に設置された撮像装置で撮像された画像に基づいて、作業者に係る、複数の一部情報を抽出する一部情報抽出部と、
前記一部情報を用いて、統計情報を生成する、統計処理部と、
を備えてよい。【０１７９】
一例のシステムは、
工場内に設置された撮像装置で撮像された画像に基づいて、作業者に係る、複数の一部情報を抽出する一部情報抽出部と、
前記複数の一部情報を用いて、関係を生成する一部情報関係生成部と、
前記一部情報を用いて、統計情報を生成する、統計処理部と、
を備えてよい。【０１８０】
２．３．交通車両例
一例のシステムは、交差点や、高速道路の料金所、駐車場、道路脇など、車両が位置しうる場所に設置された交通カメラなどの撮像装置で撮像された画像に基づいて、一部情報を用いてよい。【０１８１】
一例のシステムに係る統計処理部は、一部情報に基づいて、一部情報に係る車両の統計情報を生成してよい。特に交通カメラは、外部環境化で作動するものであり、屋内と比べれば、一般的には好条件で作動するものではないことから、画像解析において、学習済みモデルを適用する場合に計算負荷が増加することもある。そのため、一例のシステムは、学習済みモデルを適用しない場合、又はその適用回数を減少させる場合、上述の一部情報関係生成部を用いることで、車両等に関する統計情報を生成できる利点がある。【０１８２】
一例のシステムは、
車両が位置しうる場所に設置された撮像装置で撮像された画像に基づいて、車両に係る、複数の一部情報を抽出する一部情報抽出部と、
前記一部情報を用いて、統計情報を生成する、統計処理部と、
を備えてよい。【０１８３】
一例のシステムは、
車両が位置しうる場所に設置された撮像装置で撮像された画像に基づいて、車両に係る、複数の一部情報を抽出する一部情報抽出部と、
前記複数の一部情報を用いて、関係を生成する一部情報関係生成部と、
前記一部情報を用いて、統計情報を生成する、統計処理部と、
を備えてよい。【０１８４】
２．４．工事現場・鉱山例
一例のシステムは、工事現場や鉱山に設置された撮像装置で撮像された画像に基づく一部情報を用いてよい。また、一部情報は、工事現場や鉱山で使用される車両であってよい。工事現場や鉱山に設置された撮像装置は、施設内の撮像装置と比べると、一般的には好条件で作動するものではないことから、画像解析において、学習済みモデルを適用する場合に計算負荷が増加することもある。そのため、一例のシステムは、学習済みモデルを適用しない場合、又はその適用回数を減少させる場合、上述の一部情報関係生成部及び／又は対象数推定部を用いることで、車両等に関する統計情報を生成できる利点がある。また、一例のシステムが車両の動きを生成した場合、車両を効率的に移動させるために参考となる情報を生成できる利点がある。【０１８５】
一例のシステムは、
車両移動領域の一部又は全部を視野に含める位置に設置された撮像装置で撮像された画像に基づいて、車両に係る、複数の一部情報を抽出する一部情報抽出部と、
前記一部情報を用いて、統計情報を生成する、統計処理部と、
を備えてよい。【０１８６】
一例のシステムは、
車両移動領域の一部又は全部を視野に含める位置に設置された撮像装置で撮像された画像に基づいて、車両に係る、複数の一部情報を抽出する一部情報抽出部と、
前記複数の一部情報を用いて、関係を生成する一部情報関係生成部と、
前記一部情報を用いて、統計情報を生成する、統計処理部と、
を備えてよい。かかるシステムは、一部情報に係る関係を踏まえて、統計情報を生成するため、一部情報に係る対象の動きを簡易に生成しつつ、統計情報を生成できる利点がある。【０１８７】
２．５．動物対象例
一例のシステムは、撮像装置によって動物を撮像してよい。動物は、例えば、牛、豚、羊、鳥、馬、羊、ヤギ、トナカイ、などであってよい。動物は、家畜であってよい。特に、これらの動物が、屋外で生活しているなど広域で生活している場合、撮像装置は野外に設置されることとなる。この場合、広域を数少ない撮像装置によって撮像したり、施設内の撮像装置と比べると一般的には好条件で作動するものではないことため、画像解析において、学習済みモデルを適用する場合に計算負荷が増加することもある。そのため、一例のシステムは、学習済みモデルを適用しない場合、又はその適用回数を減少させる場合、上述の一部情報関係生成部及び／又は対象数推定部を用いることで、計算量の負担を低減しつつ、動物に関する統計情報を生成できる利点がある。【０１８８】
一例のシステムは、
野外に設置された撮像装置で撮像された画像に基づいて、動物に係る、複数の一部情報を抽出する一部情報抽出部と、
前記一部情報を用いて、統計情報を生成する、統計処理部と、
を備えてよい。【０１８９】
一例のシステムは、
野外に設置された撮像装置で撮像された画像に基づいて、動物に係る、複数の一部情報を抽出する一部情報抽出部と、
前記複数の一部情報を用いて、関係を生成する一部情報関係生成部と、
前記一部情報を用いて、統計情報を生成する、統計処理部と、
を備えてよい。かかるシステムは、一部情報に係る関係を踏まえて、統計情報を生成するため、一部情報に係る対象の動きを簡易に生成しつつ、統計情報を生成できる利点がある。【０１９０】
２．７．ドローン使用例
撮像装置は、ドローンに備え付けられていてもよい。ドローンに撮像装置が備えられる場合、施設に設置される撮像装置と異なる位置から撮像できる利点がある。例えば、撮像装置を設置する場所がない場合であても、ドローンに備えられた撮像装置であれば、ドローンの飛行場所の変更により、より撮像場所を自由に設定できる利点がある。【０１９１】
また、撮像装置を備えたドローンが、施設の高さよりも高い位置を飛行する場合、施設に備えられた撮像装置よりも高い高度から撮像することが可能となるため、より広い視野の撮像が可能になる利点がある。【０１９２】
また、撮像装置を備えたドローンが、略一定位置を飛行するようホバリングの制御がされる場合、かかるドローンによって撮像された画像は、略同一箇所からの撮像になるため、一部情報抽出部及び一部情報関係生成部によって、適切に、一部情報に関する情報を生成できる利点がある。また、低速で移動をする場合に関しても、予想される移動分を差し引いた後の画像を用いることで、ホバリング時と同様の処理を適用することができる。移動の予測に関しては、予め設定されている移動情報や、ジャイロ・GPS等によって取得された実際の移動情報、もしくは、画像の特徴点対応から推定される移動情報などを用いてよい。【０１９３】
撮像装置が備えられたドローンによって撮像される画像の対象は、上述の２．１乃至２．６で説明された種々の対象であってよいし、これら以外のものであってもよい。【０１９４】
一例のシステムは、
ドローンが備える撮像装置で撮像された画像に基づいて、一又は複数の一部情報を抽出する一部情報抽出部と、
前記一又は複数の一部情報を用いて、統計情報を生成する、統計処理部と、
を備えてよい。【０１９５】
一例のシステムは、
ドローンが備える撮像装置で撮像された画像に基づいて、一又は複数の一部情報を抽出する一部情報抽出部と、
前記一又は複数の一部情報を用いて、関係を生成する一部情報関係生成部と、
前記一又は複数の一部情報を用いて、統計情報を生成する、統計処理部と、
を備えてよい。かかるシステムは、一部情報に係る関係を踏まえて、統計情報を生成するため、一部情報に係る対象の動きを簡易に生成しつつ、統計情報を生成できる利点がある。【０１９６】
２．７．通知システム例
一例のシステムの統計処理部は、一部情報に係る対象が、所定の領域に侵入した場合に、一例のシステムに係る端末に、通知する通知部を有してよい。通知部によって、一例のシステムの利用者は、一部情報に係る対象が、所定の領域に侵入したことを理解できる利点がある。【０１９７】
例えば、特定の領域としては、進入禁止場所や、危険な場所、入ることが好ましくない場所、などが挙げられる。特定の領域が施設の内外にあれば、例えば、工場の敷地や、何らかの施設（例えば、高電線施設、変電施設、給水設備、病院）などが挙げられる。特定の領域が住居内にあれば、特定の領域として、例えば、キッチンなどの火の元があるところや、お風呂場などの水場などが挙げられるが、これらに限られない。【０１９８】
また、一部情報に係る対象としては、例えば、未成年、高齢者、認知症患者、不審者、などが、挙げられる。この場合、システムに係る利用者は、システム管理者、未成年の親、高齢者の親族、認知症患者などの監護者などが挙げられ、システムに係る端末は、かかる者が利用する端末であってよい。【０１９９】
一例の統計処理部が、上述の通知を、侵入のタイミングに、前記端末に通知する場合、一例のシステムの利用者は、リアルタイムに、侵入を理解することができる。この場合、通知された端末に係る利用者は、侵入者、侵入時間、侵入場所などの侵入の態様に応じて、迅速に対応できる利点がある。【０２００】
なお、通知部は、上述の２．１乃至２．６の各例におけるシステムが備えてもよい。その場合、特定の場所は、各適用例に合わせて、進入禁止場所や、危険な場所、入ることが好ましくない場所、などが設定されてよく、また、一部情報に係る対象は、人、車両、家畜、などであってよい。【０２０１】
本願書類の実施例において述べた発明例は、本願書類で説明されたものに限らず、その技術的思想の範囲内で、種々の例に適用できることはいうまでもない。また、外部の情報処理装置は、ＳＡＡＳ、ＰＡＡＳ、ＩＡＡＳなどのソフトウエアを用いるクラウドやサーバーなどであってよい。【０２０２】
また、本願書類で説明される処理及び手順は、実施形態において明示的に説明されたものによってのみならず、ソフトウェア、ハードウェア又はこれらの組み合わせによっても実現可能なものであってよい。また、本願書類で説明される処理及び手順は、それらの処理・手順をコンピュータプログラムとして実装し、各種のコンピュータに実行させることが可能であってよい。またこれらのコンピュータプログラムは、記憶媒体に記憶されてよい。また、これらのプログラムは、非一過性又は一時的な記憶媒体に記憶されてよい。
【符号の説明】
【０２０３】
１４０１ａ乃至１４０１ｃ  撮像装置
１４１０  情報処理装置
１４１１  演算装置
１４１２  記憶装置
１４１３  入力装置
１４１４  表示装置
１４１５  バス
１４１６  通信装置
１４１７  ネットワーク
１４１８  ＡＩ装置
【図１】
2020240851.tif 000003
【図２】
2020240851.tif 000004
【図３】
2020240851.tif 000005
【図４】
2020240851.tif 000006
【図５】
2020240851.tif 000007
【図６】
2020240851.tif 000008
【図７】
2020240851.tif 000009
【図８】
2020240851.tif 000010
【図９】
2020240851.tif 000011
【図１０】
2020240851.tif 000012
【図１１】
2020240851.tif 000013
【図１２】
2020240851.tif 000014
【図１３】
2020240851.tif 000015
【図１４】
2020240851.tif 000016
【図１５】
2020240851.tif 000017
【図１６】
2020240851.tif 000018
【図１７】
2020240851.tif 000019
【図１８】
2020240851.tif 000020
【図１９】
2020240851.tif 000021
【図２０】
2020240851.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】令和1年8月2日(2019.8.2)
【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】
対象画像から、前記対象画像を含む動画において動きのある部分に係る、前記対象画像内の一部情報を抽出する抽出部と、
抽出された前記一部情報に基づき、前記一部情報に係る対象の情報を生成する生成部と、
を備えたシステムであって、
前記一部情報に係る画像は、前記動きのある部分に係る画像情報量が、前記対象画像内の前記動きのある部分に対応する部分に係る画像情報量より、少ないものであり、
前記生成部は、前記一部情報に係る特徴量を入力として使用せずに、前記一部情報に係る画像を入力として、画像と対象との関係を機械学習した機械学習部に適用させることで、前記一部情報に係る画像に係る対象の情報を生成する、
システム。
【請求項２】
対象画像から、一部情報を抽出する抽出部と、
抽出された前記一部情報に係る画像に基づき、前記一部情報に係る対象の情報を生成する生成部と、
を備え、
前記一部情報に係る画像は、前記一部情報に係る画像内の背景領域の一部の画像情報量が、前記対象画像内において前記背景領域の一部と対応する箇所の画像情報量よりも少ないものである、
システムであって、
前記生成部は、前記一部情報に係る特徴量を入力として使用せずに、前記一部情報に係る画像を入力として、画像と対象との関係を機械学習した機械学習部に適用させることで、前記一部情報に係る画像に係る対象の情報を生成する、システム。
【請求項３】
前記背景領域以外に係る画像情報量は、対応する前記対象画像内の画像情報量より、少ないものである、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記動きのある部分に係る画像の色情報は、ＲＧＢモデルにおいて、０又は２５５である、
請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記背景領域以外に係る画像の色情報は、ＲＧＢモデルにおいて、０又は２５５である、
請求項２又は３に記載のシステム。
【請求項６】
前記生成部は、
前記一部情報に係る画像を送信する送信部と、
送信された前記一部情報に係る画像に対応する対象の情報を取得する取得部と、
を備える請求項１乃至５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項７】
前記生成部は、画像と対象との関係を機械学習した機械学習部を備え、
前記一部情報に係る画像を前記機械学習に適用させることにより、前記一部情報に係る画像に係る対象の情報を生成する、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項８】
前記システムは、統計情報を生成する統計処理部をさらに備える、
請求項１乃至７のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項９】
前記対象画像は、施設内に設置された広角レンズによって撮像され、
前記統計処理部は、前記対象画像に対して設定された境界と交差した前記一部情報に係る人の数の合計数をリアルタイムに生成する、
請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記統計処理部は、前記合計数を、境界と関連付けられた面積又は境界と関連付けられた賃料によって、除した値をリアルタイムに生成する、
請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記対象画像は、交通カメラによって撮像され、
前記統計処理部は、前記対象画像に対して設定された境界領域と交差した前記一部情報に係る車両の数の合計数をリアルタイムに生成する、
請求項８に記載のシステム。
【請求項１２】
前記システムは、メモリを含む、
請求項１乃至１１のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１３】
前記システムは、演算装置を含む、
請求項１乃至１２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１４】
コンピュータが、
対象画像から、前記対象画像を含む動画において動きのある部分に係る一部の画像を抽出するステップと、
抽出された前記一部の画像に基づき、前記一部の画像に係る対象の情報を生成するステップと、
を実行する方法であって、
前記一部の画像は、前記動きのある部分に係る画像情報量が、前記対象画像内の前記動きのある部分に対応する部分に係る画像情報量より、少ないものであり、
前記生成するステップは、前記一部情報に係る特徴量を入力として使用せずに、前記一部情報に係る画像を入力として、画像と対象との関係を機械学習した機械学習部に適用させることで、前記一部情報に係る画像に係る対象の情報を生成するステップを含む、
方法。
【請求項１５】
コンピュータが、
対象画像から、一部情報を抽出するステップと、
抽出された前記一部情報に係る画像に基づき、前記一部情報に係る対象の情報を生成するステップと、
を実行する方法であって、
前記一部情報に係る画像は、前記一部情報に係る画像内の背景領域の一部の画像情報量が、前記対象画像内において前記背景領域の一部と対応する箇所の画像情報量よりも少ないものであり、
前記生成するステップは、前記一部情報に係る特徴量を入力として使用せずに、前記一部情報に係る画像を入力として、画像と対象との関係を機械学習した機械学習部に適用させることで、前記一部情報に係る画像に係る対象の情報を生成するステップを含む、
方法。
【請求項１６】
前記コンピュータは、メモリを含む、
請求項１４又は１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記コンピュータは、演算装置を含む、
請求項１４乃至１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
コンピュータを、
対象画像から、前記対象画像を含む動画において動きのある部分に係る、前記対象画像内の一部情報を抽出する抽出手段、
抽出された前記一部情報に基づき、前記一部情報に係る対象の情報を生成する生成手段、
として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
前記一部情報に係る画像は、前記動きのある部分に係る画像情報量が、前記対象画像内の前記動きのある部分に対応する部分に係る画像情報量より、少ないものであり、
前記生成手段は、前記一部情報に係る特徴量を入力として使用せずに、前記一部情報に係る画像を入力として、画像と対象との関係を機械学習した機械学習部に適用させることで、前記一部情報に係る画像に係る対象の情報を生成する手段を含む、
コンピュータプログラム。
【請求項１９】
コンピュータを、
対象画像から、一部情報を抽出する抽出手段、
抽出された前記一部情報に係る画像に基づき、前記一部情報に係る対象の情報を生成する生成手段、
として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
前記一部情報に係る画像は、前記一部情報に係る画像内の背景領域の一部の画像情報量が、前記対象画像内において前記背景領域の一部と対応する箇所の画像情報量よりも少ないものであり、
前記生成手段は、前記一部情報に係る特徴量を入力として使用せずに、前記一部情報に係る画像を入力として、画像と対象との関係を機械学習した機械学習部に適用させることで、前記一部情報に係る画像に係る対象の情報を生成する手段を含む、
コンピュータプログラム。
【請求項２０】
前記コンピュータは、メモリを含む、
請求項１８又は１９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２１】
前記コンピュータは、演算装置を含む、
請求項１８乃至２０のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２２】
コンピュータを、請求項１乃至１３のいずれか一項に記載のシステムとして機能させるためのプログラム。
【国際調査報告】
2020240851.tif 000023
2020240851.tif 000024
2020240851.tif 000025
2020240851.tif 000026