Extended Summary

本文は pp.578–584

Counting People and Recognizing Wheelchairs at Elevator Lobby by
Real-Time Image Processing
Hikaru Uchidate Non-member (Saitama University)
Ryosuke Inoda Non-member (Saitama University)
Toshiaki Tsuji Member (Saitama University)
Shigeru Abe Member (Saitama University)
Keywords: image processing, frame diﬀerence, Hough transform, counting people, object tracking, contour line extraction
This paper proposes a real-time image processing system forcounting people and recognizing people in wheelchairs at an elevator lobby. The goal of this system is a universal design elevator which can recognize the wheelchair users automatically. It isconvenient that a people in wheelchairs need not push a button forwheelchairs. In addition, to count waiting people enables the elevator service to work eﬃciently.
Fig. 1 shows the flow chart of this system. This system is installedin the elevator lobby ceiling. An overhead camera takes shots of avideo of 5m×4m floor. The resolution of camera is 640 × 480 pixels,
and the frame rate is 10 Hz. Fig. 2 shows an example of the shot image at the elevator lobby. The algorithm of this system is shown as
follows.
First is the extraction of moving objects. It adopts a frame difference method which is robust to environmental changes. Fig. 3(a)shows an example of the diﬀerence image.
Second is the recognition of people. The camera of this system
has two features: The occlusion of the people is prevented; and thehead of a person looks like a shape of circle. Because the camera ofthis system takes shots just above overhead, these features are accomplished. The way of detecting circles adopts Hough transform.
The detected numbers are regarded as the number of people. Fig. 4
shows an example of the detected people.
Third is the tracking people. The people must be pursued in thetemporal sequence, because a person cannot be detected by the camera when he or she stands still or moves a little. The method of
tracking people is to compare the diﬀerences of the position of circles between the previous frame and the present one. If two circles
in each frame are near, it is assumed that this system recognizes thesame person. When near circles cannot be detected, it is assumed
that the movement of the person is a little or a new person appeared.
Final is the discrimination of people in wheelchairs from thepedestrians. It is based on two features. The one is an area of themoving objects and the other is the ratio of traveling length to vertical length. However, it is diﬃcult to calculate amount of features,
because the diﬀerence pixels are not always connected (Fig. 3(b)).
This paper proposes the new method of drawing a contour line. To
adopt this method implies being able to connect intermittent pixels.
This system can calculate the area and the length by using connected
contour line.
The demonstrations are below. The performance of the proposed
algorithm is good. Several image sequences at elevator lobby weretaken shots of a video by grayscale. This system was able to obtainthe correct recognition ratio (correct recognition/detection result) of
97.8%. It took this system the average time of 77.8 ms to process asingle frame.

Fig. 1. Flow chart

Fig. 2. Example of shot
image(a) Diﬀerence image

Fig. 4. Example of detected
people(b) Binary image(c) Edge image

Fig. 3. Moving object extraction images
Table 1. Performance result

–6–

論 文

実時間画像処理によるエレベータ乗場の人数計測と車椅子の識別
非会員

内舘

光∗

正 員

辻

俊明∗

非会員

猪田 良介∗

正

阿部

員

茂∗

Counting People and Recognizing Wheelchairs at Elevator Lobby by Real-Time Image
Processing
Hikaru Uchidate∗ , Non-member, Ryosuke Inoda∗ , Non-member, Toshiaki Tsuji∗ , Member, Shigeru Abe∗ , Member
This paper proposes a real-time image processing system for wheelchair recognition at elevator lobby. This system
extracts objects with frame diﬀerence method. From the image of extracted objects, heads of people are detected by
the Hough transform. Vertical shooting from ceiling improves the performance of people counting since the detected
head has high roundness and occlusion of people is prevented. Two feature quantities are introduced to recognize
wheelchairs. They are the area value and the ratio of traveling length to vertical length. Since these quantities require a method for drawing the contour line. This paper proposes a new simple method to draw a contour line. The
eﬀectiveness of this system is confirmed through experiments.
キーワード：画像処理，フレーム間差分，Hough 変換，人数計測，移動体追跡，輪郭線抽出

Keywords: image processing, frame diﬀerence, Hough transform, counting people, object tracking, contour line extraction1.

らの手法は，人の頭部を円と仮定し，フレーム間差分よりはじめに得られる移動体の輪郭情報から Hough 変換等の円を検出す
るアルゴリズムを用い，頭部を検出する手法である。しか近年，画像処理を用いた人数計測は多様な環境に適し，。例えし，これらの手法は人物正面の映像を用いているため頭部

ばエレベータで乗場の待客数を計測し，車椅子利用者を識が正円とならない，移動体が重なった場合に検出が困難と別できれば運転の効率化が可能となる。また，車椅子利用いう問題がある。

容易に設置できることから多数報告されている(1)〜(5)

者は乗場にてボタンを押す必要がなくなり便利になるうえ，エレベータ乗場の待客計測法は既に実用化されている (11)最上階あるいは最下階において車椅子ボタンをなくすこと

が，歩行者と車椅子利用者を識別して計測するものは現在も可能である。

までに発表されていない。

人数計測には，移動体抽出の処理が必要である。連続画

車椅子を検出する手法としては，Myles らの方法がある (12) 。

像内の移動体は背景画像と入力画像の差分処理（背景差分

Myles らは車輪の上に肌色領域があるものを車椅子の特徴

法）や連続画像の時間微分（フレーム間差分法）などによっとし，モデル化を行った。モデルに一致するものを車椅子て抽出される 。背景差分法は移動体を比較的容易に抽出として検出している。しかし，車椅子を真横から撮影するできるが，環境変化に脆弱である。この問題に対し，背景必要があるため先述のような重なりの問題があり，エレベー(6)

画像を更新する手法(7)や照明変化に強い手法(8)

タ乗場の待客計測には適さない。

が提案されているが，エレベータ乗場のような物体の消滅・出現，照これらをふまえ，本論文では新たな動画像処理方法を用明・日照の変化が頻繁に起こる環境で有効な手法ではない。

いてエレベータ乗場の歩行者と車椅子利用者を識別した待

一方，フレーム間差分法は環境変化に頑健かつ移動体の輪

客数計測法を提案する。本システムでは，乗場天井の真上

郭画素が一様に求められる利点がある。

からの撮影画像を用いることで，移動体同士の重なりを軽減する。特に人の頭部は重なりが少なく概ね円形状となる。

フレーム間差分法の特徴を利用した人数計測・移動体追跡の手法として人の頭部を検出する方法がある(9) (10)

人の頭部を Hough 変換により検出し，円の数を人数とする。

。これ

また，歩行者と車椅子利用者を識別する特徴として，移動∗ 埼玉大学大学院理工学研究科

体の大きさ，歩行に伴う進行方向の形状変化の 2 点に着目

〒 338-0825 さいたま市桜区下大久保 255
Graduate school of Science and Engineering, Saitama University
255, Shimo-Okubo, Sakura-ku, Saitama 338-0825

c 2009 The Institute of Electrical Engineers of Japan.
し，移動体の面積，進行方向長さと垂直方向長さの比を特徴
量として採用する。特徴量を算出するため，フレーム間差578

エレベータの人数計測と車椅子の識別

分画像から個々の移動体の分離（ラベリング），分離された

フレーム間差分法と Hough 変換による頭部検出は，移動

移動体の輪郭線抽出が必要となる。本論文では，Hough 変体の動きが少ない場合や静止した場合に頭部が検出されな換により得られる円の中心から一定の大きさの長方形を描い。しかし，ごくわずかな時間変化では同一移動体の頭部

き移動体の分離を行い，分離された画素の重心からスポー

位置はほとんど移動しない。これは移動体が静止すれば，頭ク状に直線を引き，輪郭線を描くアルゴリズムを提案する。

部位置も変化しないともいえる。よって，頭部位置の時系

本手法は簡便なアルゴリズムで信頼性の高い輪郭線を抽出

列情報を用いることで移動体の追跡も容易にでき，フレーすることが可能である。

ム間差分法の問題である移動体の静止にも対応できる。

歩行者と車椅子の識別計測では，特徴量の選定の他に，計測された移動体が歩行者か車椅子利用者かを識別する。

（ 1 ）車椅子は身長が低いためオクルージョンの影響を受け

しかし，動きが少ない移動体の場合は途切れた差分画素しやすい，（ 2 ）外光変化に強いフレーム間差分画像では輪郭か得られないため，移動体の正確な特徴量を求めるのは困線が途切れやすい，（3）
移動体が多くなると陰が重なり移動難である。本論文では重心から差分画素までの最大距離の体分離が困難である，という問題があった。本論文で（ 1 ）点を繋ぐことで輪郭線を抽出する手法を提案する。提案手

はカメラを天井に設置し，オクルージョンの可能性を少な法により，途切れた差分画素の場合も輪郭線が求められ，特くすることにより，（ 2 ）は途切れに強く高速な輪郭線抽出

徴量を容易かつ正確に算出することができる。特徴量の時アルゴリズムの開発により，（3）
は Hough 変換を用いた移系列情報を用い，歩行者と車椅子利用者を識別する。

動体分離アルゴリズムの開発により解決した。また移動体

3.

速度，形状等の様々な特徴量の検討から，移動体面積，進

画像認識処理行方向と足の動きの有無（進行方向縦横比）を採用するこ〈3・1〉 移動体抽出とで識別精度を向上させた。

ム間の画像同士の輝度差を求める方法である。現フレームの輝度値を It とすると，差分値 Dt,t−1 は (1) 式で表される。

本論文の構成は，第 2 章において本システムの概要について述べ，第 3 章で画像認識処理について記述する。第 4

Dt,t−1 = |It − It−1 | · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (1)

章では，歩行者と車椅子利用者の識別について記す。第 5章で実験による性能評価の結果と本システムの有効性を確

撮影画像例を図 2 に，移動体を抽出した画像例を図 3

認し，第 6 章で簡単なまとめを行う。

2.

フレーム間差分法は一定のフレーに示す。撮影画像内に移動体が存在すれば，移動体の輪郭部分が差分情報として得られる（図 3(a) 参照）。図 2 は約システム概要120 pixel/m であるので，速度 0.083 m/s（0.3 km/h）以上の本システムの流れを図 1 に示す。カメラは乗場天井に設物体があれば 1 画素以上の輪郭が得られる。

置し，真下の床面をグレースケールで撮影したものを処理

差分値 Dt,t−1 がしきい値 T h0 よりも大きい場合を移動体

画像とする（図 2 参照）。画像内の歩行者と車椅子利用者のとして黒（以下差分画素），T h0 よりも小さい場合を背景と大きさは表 1 と仮定する。

して白（以下背景画素）とする。膨張・収縮処理にてノイ

本論文は移動体抽出に環境変化に頑健なフレーム間差分法を採用する。人の頭部を円と仮定し Hough 変換により円を検出する。検出された円の数を人数とし計測する。

図 2 エレベータ乗場映像
Fig. 2. Elevator lobby image.

図 1 システムの流れ
Fig. 1. The flow of this system.

表1
Table 1.

人と車椅子の大きさ
Person and wheelchair size.
(a) Diﬀerence image(b) Binary image(c) Edge image

図 3 移動体抽出画像
Fig. 3. Moving object extraction images.
電学論 D，129 巻 6 号，2009 年

579

図4
Fig. 4.

(a) Example of object region

Hough 変換による頭部検出

Detecting heads using Hough transform.

ズを除去し，図 3(b) のような輪郭部分が差分画素として得られる。なお，T h0 の値は (2) 式で表す。(2) 式では輝度の最大値を max pixel value と定義する。
参照動画に基づく検証の結果，本システムで最もよい結果が得られるパラメータとして λ = 0.059 と定めた。



T h0 =

D

M×N+ max pixel value × λ · · · · · · · · · · · (2)〈3・2〉 人数計測(b) Head position and center point of region from side view

エッジ検出により移動体の輪郭部

図 5 頭部位置による移動体領域の決定

分のエッジを検出する。エッジ検出には Canny のエッジ検Fig. 5. Determination of moving object region with ahead position.

出法 (13) を用いる。図 3(c) は図 3(a) のエッジを検出した画像である。これより，移動体の輪郭部分のエッジが検出されていることが確認できる。

する。追跡領域内に前フレーム t−1 に検出された円の中心エッジ検出により移動体の輪郭部分のエッジが求められ，人の頭部はほぼ円形状となる。そこで頭部を円と仮定し，があれば，それを同じ人とみなしその円に移動体番号 n をエッジ画像内の円を検出する。円の検出法には Hough 変換つける。
追跡領域内になければ新しい人が登場したとして移動体を利用する。
しかし，足の部分などに円が検出される場合や頭部のエッ

番号 n + 1 をつける。頭部位置は毎フレーム記録し，時系ジが十分に得られない場合などは，円の誤検出や検出漏れ列情報として保存する。移動体の動きが少なく頭部が検出が発生する。本システムはこれらの問題を解決するため，されない場合も頭部位置の時系列情報から移動体が静止し以下の制約条件を設ける。

ていると判断することができる。

• 円の中心間の最小距離を設定（1 m）• 円の半径の限定（0.08〜0.42 m）

換により，移動体の輪郭画像と頭部位置が得られる。図 3(b)〈3・4〉 移動体の分離

フレーム間差分法と Hough 変

円の中心間の最小距離の設定とは 1 つ円が検出された場の 2 値化画像では差分画素がどの移動体の輪郭部分である

合に，その中心から一定距離内の円は検出しないということのかが未知である。歩行者と車椅子利用者を識別するにはを意味する。この距離を設定しているのは頭部の他に，肩移動体の特徴量を算出する必要があるため，移動体ごとにや足のエッジが円として誤検出されるのを防ぐためである。

差分画素を分類する。

また，円の半径の限定とは小さすぎる円と大きすぎる円は検頭部位置を基準に移動体を K (1 m) × L (1.5 m) の領域（移出しないということを意味する。円の範囲は通常の頭部の動体領域）で囲む（図 5(a) 参照）。領域は移動体の進行方向大きさ（約 0.22 m) に対し検出可能な円半径を 0.08∼0.42 mに長いものとする。また，移動体領域の中心を (RC x , RCy )と広めに決定した。これは，頭部の大きさの違いや，頭部とする。

のエッジが十分に得られない場合に胴体部のエッジを円と

通常，天井からの撮影画像では，頭部位置は移動体の中して検出する検出漏れの防止への対応である。

心に位置しているはずである。しかし，画面端に移動体がHough 変換による頭部検出の例を図 4 に示す。
〈3・3〉 移動体追跡
微小時間の変化では移動体の頭存在する場合はその頭部位置も移動体の中心よりも画面端部は大きく移動しない。前フレームの頭部位置情報をもと

画面位置を考慮し，移動体領域を補正する必要がある。

よりとなる（図 5(b) 参照）。移動体全体を含むには頭部の移動体領域の補正の概念図を図 5(b) に示す。床面からカに移動体を追跡する。
移動体の登場時に移動体番号 n をつける。フレーム t でメラまでの高さを T ，人の身長を H とする。頭部位置（円検出された円の中心から，半径 Rn (= 1 m) 内を追跡領域との中心）を (h x , hy )，頭部位置から床面への垂線の位置（移580

IEEJ Trans. IA, Vol.129, No.6, 2009

エレベータの人数計測と車椅子の識別(a) Input image

図 7 輪郭線抽出の概念図
Fig. 7. Example of contour line extraction.

(b) Binary image

図 6 移動体領域の例
Fig. 6.

Example of moving object region.

動体位置）を (b x , by )，頭部位置 (h x , hy ) とカメラから床面までの垂線とのなす角を (ϕ x , ϕy ) とそれぞれ定義する。また， M ，N は図 2 のように定義する。
図 5(b) より，ΔA ∽ ΔB なので，(3) 式が成り立つ。

h x − M/2 b x − M/2=
T
T −H· · · · · · · · · · · · · · · · (3)hy − N/2 by − N/2
tan ϕy ==TT −H

tan ϕ x =(a) Binary image(b) Contour line

図 8 人と車椅子の輪郭線抽出(3) 式より (b x , by ) について解くと (4) 式のように表される。
M T −H 
M
+
bx =
hx −
2
T
2
· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · (4)N T −H N
by = +
hy −2
T2

Fig. 8. Contour line extraction of person and wheelchair.

重心位置 G(G x , Gy ) から等角度間隔でスポーク状に輪郭画素までの距離 dθ を求める。その最大距離となる画素を輪

郭点 Cθ (xθ , yθ ) とする。θ = 10◦ ごとに輪郭点を繋ぎ，輪郭

頭部位置 (h x , hy ) と移動体位置 (b x , by ) の中点を移動体領線とする。

域の中心位置とすると，(RC x , RCy ) は (5) 式で求められる。

この方法により途切れた差分画像の場合でも直線補間にM 2T − H MRC x =
+
hx −
2
2T
2
· · · · · · · · · · · · · · · · · (5)N 2T − H Nhy −RCy = +
22T
2より輪郭線を求めることができる。移動体の輪郭線を抽出した例を図 8 に示す。

4.

歩行者と車椅子利用者の識別

図 6 のように頭部の画面位置によって移動体領域を変化

移動体の輪郭線内の特徴量をもとに歩行者と車椅子利用させることで移動体のはみ出しを軽減している。これらの者を識別する。歩行者と車椅子利用者の識別特徴量として方法により移動領域を抽出し，移動領域内の差分画素を同
1 面積 S ，
2 進行方向長さと垂直方向長さの比 r を採用す(14)
る 。2 つの特徴量にはそれぞれ以下のような差があると一移動体として行う。
本システムでは T = 5.0 [m]，H = 1.5 [m] として計算を考えられる。


1 S ：歩行者は小さく，車椅子利用者は大きい
2 r：歩行者は足が前後運動するため，値が上下するの行った。また，移動体の進行方向とは，移動体の登場フレー
ムの頭部位置と現フレームの頭部位置のベクトルを求め，
画面の水平・垂直方向ベクトルの大きい方とする。

に対し，車椅子利用者は一定である

図 3(b) のような 2 値化画像で移動体の特徴量は時間によって一様でなく，歩行者と車椅は移動体の動きが小さい場合，途切れた差分画素しか得ら子利用者の特徴の差を得るためには十分な時間が必要であれない。移動体の正確な特徴量算出のために輪郭線を求める。また，移動体が静止した時は特徴量が求められない。

〈3・5〉 輪郭線の抽出

る

(14)

。途切れた差分画像からの輪郭線抽出例を図 7 に示す。

電学論 D，129 巻 6 号，2009 年

そこで移動体が以下いずれかの状態になるまで特徴量を算581

出し続ける。

場時と移動体の静止時は，移動体の全身が映っていない・動• 移動体が登場してから 5 秒以上経過する• 頭部を検出する円が 1 秒以上検出されない〈4・1〉 面積の算出きが遅いため差分が得られない，などの理由から面積の値
は時間によって一様ではない。そのため局所的な値だけで輪郭線内の面積算出法についは歩行者と車椅子利用者の識別は困難である。そこで，車て説明する。図 7 のように重心位置 G(G x , Gy ) と輪郭点

椅子利用者の面積は歩行者に比べ大きいという特徴を利用

Cθ (xθ , yθ ) が求められている。輪郭点を結んだ多角形の面積
を移動体の面積 S とする。
〈4・2〉 進行方向長さと垂直方向長さの比の算出
進
行方向長さ td とその垂直方向長さ vd の比を算出する。移動
体の進行方向は，移動体が登場した際に検出された Hough
変換の円の中心から，現時刻に検出された Hough 変換の円

し，大局的な S の比較の値として S r を導入する。表 1 より人の最大面積は 0.8，車椅子の最小面積は 0.6 となることから，その中間である 0.7 [m2 ] を基準値とし，基準値を超える割合を S r とする。S r がしきい値 T hS より小さいもの
を歩行者，大きいものを車椅子利用者とする。なお，T hSの値は 0.35 とする。
条件 2：
（ r > 基準値）の割合 r r が Th r を超えるの中心へのベクトル方向とする。
重心から 10◦ ごとに輪郭線までの距離が求められている

図 9(b) は進行方向長さと垂直方向長さの比（進行比）rので，進行方向の長さは容易に求められる。進行方向の輪の時間変化のグラフである。歩行者は足が前後に動くため，

郭線間の距離を td とし，垂直方向の輪郭線間の距離を vd と進行比が 1.0 付近を上下しているのに対し，車椅子は 1.0

する。求められた値より進行方向長さと垂直方向長さの比を超え，大きく変動していないことがわかる。この特徴を

は r = td /vd で表される。

利用し歩行者と車椅子利用者を識別する。進行比 1.0 を基
前述の特徴量を求めた結果を準値とし，基準値を超える割合を rr とする。rr がしきい値

図 9 に示す。算出した特徴量から，以下の 2 つの条件を満T hr より小さいものを歩行者，大きいものを車椅子利用者とする。なお，T hr の値は 0.3 とする。
大局的に識〈4・4〉 閾値 (ThS , Th r ) 決定のプロセス〈4・3〉 特徴量の比較

たしたものを車椅子利用者とする。
条件 1：（S > 基準値）の割合 S r が ThS を超える
図 9(a) は面積 S の時間変化のグラフである。移動体の登

別処理を行う場合，移動体全体が画面内に侵入していない状態から移動体面積の算出が開始されてしまう問題，また，
移動体静止直前に移動体速度が遅くなるため十分な差分情報が取得できず本来の面積が算出できなくなるという 2 つの問題がある（以下，本来の面積を算出できない状態を過渡状態と呼ぶ）。移動体追跡中の全ての状態で正確な特徴量を算出することは困難である。そのため移動体の過渡状態と定常状態（移動体面積が十分にとれる状態）の割合を閾値として予め算出しておくことが必要である。本システムにて撮影した参照動画の車椅子データより侵入から静止までの過渡状態と定常状態の画像の割合を算出したところ，全ての結果において概ね 2 : 1 であったため閾値を約 1/3 に決定した。最後にパラメータの微調整を行い本閾値に決定(a) Area value of a person and a wheelchair

した。

5.

性能評価

〈5・1〉 実験装置

本システムは表 2 のような環境で構築した。撮影に使用するカメラは一般的なデジタルカメ
ラを用い，動画像撮影モードにて撮影を行った。
カメラはエレベータ乗場の床面からおよそ 5 m の位置に設置し，真下の 5 m × 4 m 程度の床面を撮影した。

表 2 動作環境
Table 2.

Operating environment.

(b) Ratio of traveling length to vertical length of a person and a wheelchair

図 9 歩行者と車椅子の特徴量の比較
Fig. 9. Comparison between a person and a wheelchairfeature quantities.
582

IEEJ Trans. IA, Vol.129, No.6, 2009

エレベータの人数計測と車椅子の識別

表3

評価指標

Table 3. Evaluation figure.

(a) running person

表4
Table 4.

(b) person in a hat(c) early-evening image

図 10 様々な環境下における頭部検出例

実験結果

Fig. 10. Examples of detecting heads in various
environment.

Performance result.

図 11 移動体の近接による検出漏れの例
Fig. 11. Example of false negative due to close moving
object.
表5

事例ごとの実験結果

Case1 近接：移動体同士が近接している場合
Case2 走行：移動体が走行している場合
Case3 荷物：移動体が荷物を持っている場合
Case4 帽子：移動体が帽子を被っている場合
Case5 夕方：撮影画像が夕方の場合
Case6 その他：上記以外の事例
C，D，E の失敗の原因として移動体の近接が挙げられる（表 5 参照）。これは移動体同士が非常に近い場合に移動体が 1 つとみなされてしまうことに起因する。移動体の近接

Table 5. Result of various cases.

により，頭部位置でない場所に円が検出され誤追跡や検出〈5・2〉 評価方法

図 2 のようなエレベータ乗場映像

漏れが起きる例（図 11）が見られた。また，面積や進行方を用いてシステムの性能評価を行う。

向長さと垂直方向長さの比が増大してしまい，誤識別する

なお，評価指標として表 3 を用いる。表におけるそれぞという例も見られた。

れの値は次のように定義する。

車椅子の誤検出・検出見逃しの起こる事例として実験結(a) Real number：撮影画像内に映りこんでいる人の実数(b) Detection result：本システムにより人とみなされた果を検証したところ，全ての状況に対し，移動体（車椅子と歩行者を含む）同士が近接している状態であった。その余移動体の数

事象として，車椅子が単独で存在する場合や，他の移動体(c) Correct tracking：人とみなされた移動体を登場からと各移動体領域幅より離れて存在している場合の検出率は今回の実験においては 100%であった。本システムの目的

退場まで正しく追跡している数(d) False positive：人が存在しない場合に存在するとみの一つとして車椅子利用者により便利かつ安全にエレベーなされた数タを利用してもらうことが挙げられる。車椅子利用者に近(e) False negative：人が存在する場合に存在しないとみ接している歩行者がいた場合，車椅子利用者のエレベータ

なされた数

利用支援が可能である。車椅子が単独で存在する場合に高(f) Correct recognition：人と車椅子の認識数〈5・3〉 評価実験
車椅子利用者を含むのべ 237 人がい検出率を得られていることから，本目的が概ね達成され映るエレベータ乗場映像に本システムを適用し，歩行者と車

また，A の値と B の値はそれぞれ 94.5%，94.2%であり，ていると判断される。

椅子利用者の識別実験を行った。結果を表 4 に示す。また，良好な結果であるといえる。表 5 に示されているように，撮表 5 は表 4 中の誤識別の原因として考えられる事例ごとの影画像には走っている人（図 10(a) 参照）や帽子の人（図 10

結果である。表 5 で用いる事例は以下の場合を意味する。

（b）参照）も含まれるが，誤検出や検出漏れは見られなかっ電学論 D，129 巻 6 号，2009 年

583

た。このことから，Hough 変換による人数計測と追跡は有効

ウム 2000, pp.329–334 (2000-6)（10） N. Kuroki, T. Yamane, S. Konishi, M. Numa, and K. Yamamoto: “Development of Infrared Multi-Camera System for Head Tracking in Car”, IEICE
Trans., Vol.J.88-A, No.2, pp.142–151 (2005-2) (in Japanese)
黒木修隆・山根知之・小西晋平・沼 昌宏・山本啓輔：「車内環境に,おける頭部追跡を目的とした赤外線マルチカメラシステムの開発」
信学論, J-88-A, 2, pp.142–151 (2005-2)（11） H. Yoda, J. Motoike, M. Ejiri, and T. Yuminaka: “A Measure Method of
Number of Passengers Using Real-time TV Image Processing Techniques”,
IEICE Trans., Vol.J69-D, No.11, pp.1679–1686 (1986-11) (in Japanese)
依田晴夫・本池 順・江尻正員・弓仲武雄：「実時間画像処理を用い, 信学論, 69-D, 11, pp.1679–1686 (1986-11)
た待客数検出方式」（12） A. Myles, N. da V. Lobo, and M. Shah.: “Wheelchair Detection in a Calibrated Environment”, 5th Asian Conference on Computer Vision, Melbourne, Australia (2002-1)（13） J.F. Canny: “A Computational approach to edge detection”, IEEE Trans.
Pattern Anal. Machine Intell., pp.679–698 (1986)（14） 内舘 光・金子裕良・阿部 茂：「エレベータ乗場の人と車いすの画, 信学会総大, D-12-11, p.126 (2007-3)
像認識」

であるといえる。また，表 5 から夕方の撮影画像（図 10(c)参照）にも本システムは有効であることが確認できる。このことから本方式が環境変化に強いといえる。
歩行者と車椅子利用者の認識率 E は 97.8%となった。このことから，面積と進行方向長さと垂直方向長さの比，2 つの特徴量を用いた識別が有効であるといえる。
また，本システムの平均処理時間は 77.8 ms である。このことから，10 fps (= 100 ms) の動画像に対し，リアルタ
イム処理が可能である。

6.

ま と め

動画像処理を用いてエレベータ乗場の歩行者と車椅子利用者を識別する方法を検討した。フレーム間差分法による移動体抽出は日照変化などの環境変化に強く，エレベータ

内

乗場の環境下にても動作することを確認した。

舘

光 （非会員） 1983 年 8 月 30 日生。2006 年 3 月埼玉大学工学部電気電子システム工学科卒業。2008

Hough 変換による頭部検出は人数計測・追跡の他に移動

年 3 月同大学大学院理工学研究科数理電子情報系体の分離に有効であるということを示した。撮影画像に乗

専攻修士課程修了。同年キヤノン（株）入社。

場天井からの映像を用いることで，移動体の重なりが軽減され，頭部はほぼ真円となる。この特性を利用することで高い検出率が得られた。
重心からの距離による輪郭線抽出はアルゴリズムの簡便さ，信頼性の面で優れている。歩行者と車椅子利用者を識別する特徴量として輪郭線内の面積，輪郭線の進行方向長

猪

田

良

さと垂直方向の長さの比を採用した。

介 （非会員） 1985 年 2 月 22 日生。2007 年 3 月埼玉大学工学部電気電子システム工学科卒業。現在，これらの手法により，実時間にてエレベータ乗場の人数

同大学大学院理工学研究科数理電子情報系専攻修計測と車椅子の識別が可能であることを示した。

士課程に所属。

（平成 20 年 6 月 27 日受付，平成 20 年 9 月 12 日再受付）

文献（ 1 ） P. Viola, M. Jones, and D. Snow: “Detecting pedestrians using patternsof motion appearance”, In Proc. 9th Int. Conf. Computer Vision, Vol.2,
pp.734–741 (2003-6)（ 2 ） T. Morita: “Motion Detection and Tracking Based on Local Corr- elation Matching”, IEICE Trans., Vol.J84-D-II, No.2, pp.299–309 (2001-2) (inJapanese)
森田俊彦：「局所相関演算による動きの検知と追跡」, 信学論, J-84-D-II,
2, pp.229–309 (2001-2)（ 3 ） Y. Iwashita, R. Kurazume, T. Tsuji, K. Hara, and T. Hasegawa: “Fast Implementation of Level Set Method and Its Realtime Applications”, Proc. ofIEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics SMC’04,
pp.6302–6307 (2004-10)（ 4 ） 太田直哉・吉川健一：「2 台のカメラを用いた歩行者追跡」, 画像の認識・理解シンポジウム論文集, Vol.2, pp.273–278 (2002-6)（ 5 ） D. Comaniciu, V. Ramesh, and P. Meer: “Real-time tracking of non-rigid
objects using meanshift”, in IEEE Computer Vision and Pattern Recognition (2003-6)（ 6 ） 高木幹雄・下田陽久：「画像解析ハンドブック」, 東京大学出版会 (2004)（ 7 ） O. Javed, K. Shafique, and M. Shah: “A Hierarchical Approach to Robust Background Subtraction using Color and Gradient Information”, IEEE
Workshop on Motion and Video Computing, pp.22–27, Orlando (2002)（ 8 ） T. Matuyama, T. Wada, H. Habe, and K. Tanahashi: “Background Subtraction under Varying Illumination”, IEICE Trans., Vol.J84-D-II, No.10,
pp.2201–2211 (2001-10) (in Japanese)
松山隆司・和田俊和・波部 斉・棚橋和也：「照明変化に頑健な背景差分」, 信学論, J-84-D-II, 10, pp.2201–2211 (2001-10)（ 9 ） 馬場功淳・大橋 健・乃万 司・松尾 篤・江島俊朗：「Head Finder：
フレーム間差分をベースにした人物追跡」, 画像センシングシンポジ

辻俊

明 （正員） 1978 年 7 月 9 日生。2006 年 3 月慶應義塾大学理工学研究科総合デザイン工学専攻後期博士課程修了。同年 4 月東京理科大学工学部第一部
機械工学科助手。現在，埼玉大学工学部電気電子
システム工学科助手。博士（工学）。主としてロボティクス，モーションコントロールに関する研
究に従事。

阿

部

茂 （正員） 1949 年 3 月 29 日生。1971 年 6 月東京大学工学部電子工学科卒業。1976 年同大学大学院博士課程修了。工学博士。同年三菱電機（株）入社。中央研究所，産業システム研究所で研究開発に従事。1997 年同社稲沢製作所エレベータ開発部長。2001 年ビルシステム事業本部技師長。 2004
年 4 月埼玉大学工学部教授，1985 年電気学会論文賞受賞。IEEE，電子情報通信学会，情報処理学

会各会員。

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IEEJ Trans. IA, Vol.129, No.6, 2009