「マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2017)シンポジウム」 平成29年6月

スマートフォンで撮影した近接群衆画像からの混雑度推定手法に関する一検討
河中 祥吾1,a)

松田 裕貴1,2

藤本 まなと1

荒川 豊1,3

安本 慶一1

概要：観光客が快適に観光を行うためには，観光客の趣味嗜好といった比較的静的な情報と目的地及び移動経路の現在の混雑度といった動的な情報の双方を考慮した観光コンテンツを実時間で提供することが求められる．本研究では，観光中に観光客が無作為に撮影するような近接群衆画像から混雑度を推定する手法を提案する．また，観光客を主な参加者とした参加型センシングを取り入れることで，観光地全体において網羅的に情報を収集することを目指す．本稿では，近接群衆画像から混雑度を推定するための手法として，カメラのシャッター速度を調節することで生じる残像から人物の移動ベクトルを算出する手法を検討し，実際に撮影した残像画像から 23.2 %の精度で移動ベクトルの大きさを求めることができた．加えて，観光客が無作為に撮影する写真から近接群衆画像がどの程度撮影されるかを 14 名の参加者に対して観光実験を行い，無作為に撮影された画像から，45.9 [%] の割合で近接群衆画像が撮影されることが分かった．

Proposal of Crowd Density Estimation Methodfrom Proximity Crowd Photo Image Taken with Smartphone
SHOGO KAWANAKA1,a)

YUKI MATSUDA1,2 MANATO FUJIMOTO1
KEIICHI YASUMOTO1YUTAKA ARAKAWA1,3に観光プランを最適化でき，観光客の観光満足度向上につ

1. はじめにながると考えられる [3]．

2020 年の東京オリンピック開催や外国人観光客の増加

混雑度情報を提供している既存サービスとして，Yahoo!

を背景に，観光客がストレスなく快適に観光を満喫できる

地図の混雑レーダー [4] や，いつも NAVI ラボの混雑度マッ

インフラやサービスが求められている [1]．観光客の限らプ [5] などがあげられる．これらのサービスでは，スマーれた時間の中での満足度を向上させるためには，観光客自トフォンを始めとする GPS 搭載携帯電話で各社が提供す身の趣味や嗜好といった静的なユーザ情報や，観光スポッるアプリケーションのユーザの中から許諾を得て送信さトおよび移動経路の混雑度や限定的に行われているイベンれる位置情報を収集し，可視化を行っている． それぞれ，トといった動的に変化する情報を考慮した上で，実時間で125 m，250 m 四方といった一定範囲のメッシュレベルで観光コンテンツを提供する必要がある [2]．ここで．実時の人口推定を行っているが， これらの情報から “清水寺の間に次の観光コンテツを提供する上で重要となる動的な情入り口がどの程度混雑しているか” といった具体的な観光報として，各観光スポットや移動経路などにおける混雑度スポットの混雑度を把握することは難しい．

があげられる．実時間に混雑度が把握できることで，動的既存研究として公共空間における混雑度や群衆検出手法には，固定カメラや赤外線センサなどの設置型センサを用

123a)

奈良先端科学技術大学院大学
8916-5, Takayama-cho, Ikoma-shi, Nara 630–0192, Japan
日本学術振興会特別研究員 DC1
JSPS Research Fellowships for Young Scientists, DC1
JST さきがけPRESTO
kawanaka.shogo.kp1@is.naist.jp

いる手法が数多く提案されている．固定カメラを用いた手法では，カメラが設置されている範囲に関しては高精度で混雑状況が把握できると考えられるが，今回対象としている観光地において網羅的に混雑状況を把握するには，偏在― 52 ―

的にカメラが配置されている必要があるため，普及性において問題がある [6] [7] [8] [9]．また，レーザレンジファインダなどの赤外線センサを用いた研究においても，高精度に歩行者の検出を行うことができるが，屋外への適応が難わかった．

2. 関連研究2.1 設置型センサを用いた人流計測手法
公共施設において人流計測を行う方法として，固定カメしい点や機器のコストが高い点があげられる [10]．
一方，車載カメラの映像や比較的高い場所からスマートラから撮影される映像を用いて人物を検出する手法があげ

フォンにより撮影された俯瞰画像から人流や群衆人数を推られる．文献 [14] では，ステレオカメラを用いて，実空間定する手法が提案されている [11] [12]．これらの提案では，を３次元的に把握することで，様々な方向の通過人数及びクラウドソーシングなどの利用を想定されており，網羅的歩行動線を計測可能かつ屋内外問わず様々な場所でロバスに混雑度情報を収集可能と想定されるが，観光地においてトに人数計測が可能となっている．一方で，人物を一人ひは，歩行者天国や寺社仏閣のような車両が侵入できない領とり検出するのではなく，群衆を個の集まりではなく “群’域や俯瞰的に撮影することができない環境が多々存在するとして扱い，従来手法では混雑により人の重なりが大きくため，今回の観光地における混雑度推定にそのまま適応す解析が難しい状況や，追跡すべき人数が多すぎて処理が重ることは難しい．

くなる状況でも，群衆の状況を高精度に把握可能な手法も前述した混雑度推定に関する先行研究では，設置型セン提案されている [9]．これらの手法では，人同士の重なりサを用いた手法と，モバイル端末を用いた手法の２種類にに強く安定して人流を把握することが可能であるが，カメ大別することができる．今回の目的として，観光地といっラが定点で固定されているため，観光地全域を把握するにた比較的広いエリアにおいて網羅的に混雑度情報を得るたは，多数のカメラを配置する必要がある．

めには，コスト面や実現性を考慮するとモバイル端末を用

また，レーザ光の伝搬遅延時間を利用して，距離を正確いた手法が適していると言える．また，モバイル端末を用に計測することが可能なレーザレンジスキャナを用いて人いて網羅的に情報を収集するための方法として，参加型セ流計測手法も数多く提案されている．文献 [10] では，屋内ンシングがあげられる [13]．観光地における参加型センシの複数箇所にレーザレンジスキャナを配置し，データを統ングでは，観光客が主な参加者となることが想定される．

合することでオクルージョンが頻繁に発生するような密度

そして，観光客のセンシング行為への参加頻度や継続可能の高い群衆においても歩行者の検出が可能な手法が提案さ性を考慮すると，観光行動の一部に付随していることが理れている．特定の場所に限定した場合は非常に有用である

想的であるといえる．

が，広いエリアを対象とする場合は多数配置する必要があ

本研究では，観光行動の一つである写真撮影に着目し．

る上，コストが高いといった問題がある．

観光客が所持しているスマートフォンから観光中に撮影される写真の中から，人物が写っている近接画像を用いて混2.2 モバイル端末を用いた混雑度推定雑度を推定する手法を検討する．そこで，我々はカメラのモバイル端末を用いて混雑度を推定する手法として，スシャッター速度を調整することで撮影可能な移動体の残像マートフォンに搭載されている加速度センサやマイクからを用いて混雑度を推定する手法を提案する．

得られる人間の歩行動作や周囲の環境音の特徴を用いて混本手法では，連続的に移動している物体を，シャッター雑度判定を行う手法が提案されている．[15] では，スマー

速度を遅くしたカメラで撮影することにより得られる残像

トフォンをズボンのポケットに入れている状況で，加速度画像と，その撮影時間から移動体のベクトルを算出できるセンサの値を用いて歩幅を検出し，その違いから街中の混と考えた．その移動ベクトルの方向および大きさからその雑度を空いている状態，混んでいる状態の推定が可能な手撮影エリアの混雑度を推定することを目指す．

法が提案されているｌ．また，加速度センサに加えてマイ

本稿では，提案手法の実現に先立ち，撮影した残像画像

クから周囲の音収集し，これらの特徴量を合わせて混合判からどの程度の精度で移動ベクトルの大きさを推定できる定を行う手法も提案されており，屋内環境で手にスマートかの事前調査を行った結果を報告する．その結果，カメラフォンを把持した状態で歩行を行うことで，群衆密度（低），と被写体間の距離が 3 m の時は，平均誤差 27.5 %，5 m

群衆密度（中），群衆密度（高/直線），群衆密度（高/交差）の時は平均誤差 18.9 %で推定可能であることが分かった．の４カテゴリに平均 70 %の精度で分類可能であることがまた，観光客が無作為に撮影する写真の中に，どの程度近報告されている [16]．

接群衆画像が含まれるかを明らかにするために，観光実験

文献 [12] では，スマートフォンを有する協力者が比較的を行った．被験者は，男女含め 14 名とし京都東山地区に高所から群衆を撮影した俯瞰画像内の群衆人数を推定する

おいて 2 時間半程度，写真を取りながら観光してもらっ手法が提案されている．0.7 秒の時間間隔で撮影された２た．その結果，合計 595 枚の写真が集まり，そのうち 273枚の画像の差分をとることで群衆が存在する動体領域を抽枚，すなわち全体の約 46 % が近接群衆画像であることが出し，あらかじめ構築した歩行者面積モデルから動体領域― 53 ―

移動ベクトル

データサーバ

③ 参加型センシングにより収集された写真④ 撮影対象の認識・分類
風景

人物画像

⑤ 近接群衆画像から混雑度を推定…

⑥ 混雑度情報を地図上に表示

混雑度

低低
混雑度
⁝⁝

中高

② データを送信

・写真（Exif）
・位置座標・加速度，地磁気 など

高図 2・観光情報・混雑度状況 など

混雑度推定手法のイメージ図

3.2 混雑度推定手法① 観光客が観光中に，任意のタイミングで写真を撮影

本研究で提案する近接群衆画像を用いた混雑度推定手法のイメージ図を図 2 に示す．本手法は，カメラのシャッター速度を調整することで撮影される残像から移動ベクトル算出し，移動ベクトルの方向，大きさ，数から混雑度を観光客 ＋ アプリケーション推定する．一般に，移動量が多いほど残像が長く薄く残り，移動量が小さいほど短く濃く残る．この特性を用いること

図 1 混雑度情報収集システムの流れで，撮影画像に写っている残像のピクセル数から移動ベクトルの大きさを算出する．
における１人あたりの面積を算出することで高精度な群衆人数推定が実現されている．東京や大阪など高層ビルが立

4. 事前調査

ち並ぶ環境においては非常に有効な手法であるが，京都や4.1 残像画像を用いた移動量推定

奈良といった歴史的建造物の多い観光地などにおいては，4.1.1 実験内容

俯瞰画像が撮影できない環境が多々あると考えられる．ま

本実験は，提案手法の実現に先立ち，撮影した残像からた，人がすべて動いている前提で考えられているため，待どの程度の精度で移動ベクトルが算出可能かを検証するこ機行列ができているような状況においては，検出精度が著とを目的に行った．今回は，基礎調査として横方向に移動しく下がってしまうことが考えられる．

する１名の被写体を対象に行う．すなわち，ベクトルの方向は横方向のみで固定とした時の，大きさ（被写体の移動3. 提案手法量）を算出する．実験環境を図 3 に示す．スマートフォン

3.1 システム概要には，Apple 社製の iPhone6S を用い，被写体距離 l だけ提案する混雑度情報収集システムの流れを図 1 に示す．

離した位置に三脚で固定し，カメラの設定はシャッター速本システムでは，観光客を主な参加者とした参加型センシ

度を 0.25 秒，ISO 感度を 4 とした．本実験では，歩行区ングにより観光中に撮影される写真を収集する．参加者が間 s を 5 m とし，被験者には，時速 2 m から時速 6 m のスマホアプリを用いて写真を撮影した時に，写真，コメン間の速度で歩行してもらい，カメラの前を通過する時に撮トおよびスマートフォン内蔵のセンサから取得可能な撮影影した．この時，歩行時間を被験者自身で測定してもらっ時の位置座標，加速度，地磁気それぞれの値をサーバへ送た．被写体距離 l は 3 m と 5 m として，それぞれ 9 回ず信する．収集された様々なジャンルの写真の中から，近接つ歩行した．

群衆画像のみを抽出し，3.2 節で述べる推定手法を用いて実験で撮影された画像の残像から被験者の移動ベクトル画像に写っている人の移動ベクトルを算出する．この時，の大きさを算出し，歩行時間から算出される正解移動量と撮影時の位置情報，加速度，地磁気から撮影方向，画角，比較を行う．

撮影範囲を算出することが可能であり，撮影された写真に4.1.2 実験結果対してアフィン変換を適応することで，鳥瞰図に変化する

実験により得られた残像画像の一例を図 4 に示す．まことが可能となる．得られた図から混雑度を判断し，地図ずは，得られた残像画像から被写体が移動した距離を算出

上に混雑度情報をオーバーレイすることで 混雑度状況を提する．初めに，残像画像とは別に，背景のみの写真も撮影示する．

し，各残像画像に対して背景差分を施すことで被験者の残以上の手法から実時間で得られる観光スポットや移動経像のみを抽出する．背景差分法を適用し得られた残像画像

路などの混雑度状況に応じて，観光プランを最適化し，動を図 5 に示す．図 5 中，残像画像における頭部の最大画素的に快適に観光可能なスポットを推薦することで，観光客数 xp を静止画像時の頭部画素数 Bp で引くことで， 実際の満足度向上をめざす．に移動した分の画素数 ∆hp が算出される．

― 54 ―

水平撮影範囲 ah [m]0.5

歩行区間 s [m]

被写体距離 l [m]推定移動量 [ m ]0.4

水平画角 θ0.30.2

l = 3m0.1l = 5m
正解値

スマートフォン

000.1

0.2

0.3

0.40.5

正解移動量 [ m ]図 3 残像検出実験における実験環境

図 6 推定移動量と正解移動量の比較ある．イメージセンサは，端末により異なる場合があるが，iPhone6S では，4.8 × 3.6 mm の物が用いられており，ここでは．α = 4.8 とする．また，焦点距離は AndroidOS，iOS においても，API 経由で取得することが可能となっており，ここでは，f = 4.15 であった．
l = 3 m の時
図 4l = 5 m の時撮影された残像画像の一例【残像画像】

θah = 2 · tan( ) · l2(2)α2·f(3)

θ = 2 · tan−1【静止画像】

最大頭部残像画素数
xp

頭部画素数
Bp

最終的に，式 1 から得られる被写体の移動画素数 ∆hp ，式 2 から得られる水平撮影範囲 αh および画像の横画素数

Wp を用いて，式 4 を適用することで残像画像から算出さ縦画素数 Hpれる被写体の移動距離 ∆hm が得られる．

∆hm =∆hp· αhWp(4)

次に，正解値の求め方について述べる．正解移動量の算
出には，実験中に計測してもらった歩行時間を元に求める．
被験者は，等速で歩行していると仮定し，歩行時に測定し横画素数 Wp

た歩行時間 [s] を歩行区間 [m] で割ることで歩行速度 [m/s] が算出される．本実験ではカメラの，シャッター速度を
図 5

背景差分法により得られた残像画像∆hp = xp − Bp

0.25 秒としたため，0.25 秒間の移動量を算出し，正解移動量とする．

(1)

これらの手順を適用し，被写体距離 l が 3 m の時，5 m

次に，画像内での移動距離と実空間での移動距離を対応の時それぞれの推定移動量および正解移動量を算出した．

付けるために，図 3 における水平撮影範囲 ah を算出する．

その結果から，縦軸に推定移動量，横軸に正解移動量とし被写体距離 l における水平撮影範囲 αh は，式（2）で示すてプロットしたグラフを図 6 に示す．結果として，被写体ように水平画角 θ および被写体距離 l から算出できる．ま距離が 3 m の時に平均 27.5 %，5 m の時に平均 18.9 %のた，水平画角は，式（3）で示すように，水平イメージセン誤差率で残像から被写体の実空間での移動量を推定できる

ササイズ α および，焦点距離 f から算出することが可能でことが分かった．

― 55 ―

4.2 参加型センシングによる近接群衆画像収集
4.2.1 実験内容

① 観光スポットの候補を３ヶ所提示

GOAL③ ①と②を繰り返し目的地へ向かうG② 被験者はどれか一つにチェックイン

本実験は，観光中無作為に撮影される写真に，近接群衆群衆がどの程度含まれるかを検証するために行った．参加CB者は，男女 14 名とし，2016 年 11 月 22 日と 29 日の 2 日間行った．各実験参加者には，それぞれの日に１人で２時間半を目安に写真を撮りながら観光してもらった．実験場

DA所は京都府東山地区とし，開始地点を祇園四条駅，目的地

FE

START点を清水寺とした．本実験では，3.1 節で述べたスマート推薦されたスポット
選択したスポット

フォンアプリケーション（以下，アプリ）を用いた．実験で用いたアプリの画面を図 8 に示す．実験１では，アプリ上で観光スポットをいくつか推薦した上で，各観光スポッ

図 7 推薦ありにおける被験者の行動遷移イメージ

トへのチェックインとして写真を撮影するタスクを依頼した．ただし，チェックインの際，何を撮影するかは自由とした．実験２では，自由に観光を行ってもらい，任意のタイミングで写真を撮影してもらった．以下，実験 1，実験2 の詳細手順を記述する．
実験 1： 観光スポット推薦あり( 1 ) 開始地点で被験者にアプリを入れた端末を渡す．
( 2 ) アプリから最寄りの観光スポットを３つ推薦される．
1(図 7 中⃝)推薦された観光スポット以外へ行くことや，任意のタイミングで写真を撮影することは自由とした．
図 8( 3 ) 推薦されたスポットの中から 1 つ選択して行き，チェッ実験に使用したアプリの画面クインとして写真を撮影し，一言コメントをつけて投2稿する．(図 7 中⃝)

実験( 4 ) チェックインすると，次の観光スポットが新たに３つ推薦される．
3( 5 ) 3，4 を繰り返し，目的地点を目指す． (図 7 中⃝)

表 1 収集された写真枚数
撮影枚数
近接群衆枚数割合

実験 1
実験 2386209

1809346.6 %44.5 %

合計

59527345.9 %

実験 2：自由観光( 1 ) 開始地点で被験者にアプリを入れた端末を渡す．

具体的に，観光実験で得られた近接群衆写真の例を図 9( 2 ) 普段観光を行う際に計画を行う人は，事前に観光計画に示す．(a) や (d) は観光の開始についての投稿や，目的を作成してもらい計画に沿って行動する．

地に到着したことに関しての投稿に，付随して，人が写っ計画を行わない人はそれぞれ自由に観光する．ているパターンである．一方で，図 9 中，(b) や (c) に関( 3 ) 被験者は興味を持った地点など任意のタイミングで写しては，混雑状況に関するコメントも添えたうえで，画像真を撮影しながら，目的地点へ行く．

が投稿されており，同様に混雑度に関するコメント付きの

4.2.2 実験結果

画像が，全体で 18 枚あったことがわかった．

それぞれの実験により収集された写真の枚数および近接群衆群衆の撮影枚数を表 1 に示す．

この結果から，観光中無作為に撮影される写真に近接群衆画像を収集可能であることが分かった．しかし，無作為推薦された観光スポットでのチェックインで写真撮影をに撮影された写真だけでは，リアルタイムで網羅的に情報依頼した実験１では，総撮影枚数が 386 枚となり，そのうを収集するには，不足している情報の部分を参加者に依頼

ち近接群衆画像の枚数は 180 枚含まれていた．また，，任して情報を収集する必要があると考えられる．

意のタイミングでのみ写真撮影を行ってもらった実験 2 では，総撮影枚数が 209 枚となり，近接群衆群衆がそのうち5. おわりに93 枚含まれていた．やはり，チェックイン時に写真撮影が本研究では，スマートフォンで撮影される近接群衆画像

必要な実験１の方が，写真の総数は多いが，近接群衆画像から混雑度を推定する手法を検討した．提案手法では，カが含まれる割合を見てみると，45% 前後とほぼ同様の結果メラのシャッター速度を調整することで得られる移動体のとなった．

残像からそれぞれの移動ベクトルを算出し，ベクトルの方― 56 ―

[3]

[4]
（a)

（b)

[5]
[6]

[7]

（c)

（d)

[8]
図 9 観光実験で得られた写真の一例

向，大きさ，数から混雑度を推定する．本稿では，提案手法を実現する前段階として，１名の被写体が横方向にのみ[9]移動すると仮定した状態で撮影された近接画像から，23.2[10]%の誤差で移動距離を推定できることがわかった．
また，本手法を観光地において観光客を主な参加者とした参加型センシングに適応することを考えている．そこで，観光者が無作為に撮影する写真の中から，近接群衆画像がどの程度得られるかを明らかにするために観光実験を行った．被験者は男女 14 名とし，独自に開発したスマートフォンアプリで写真を撮りながら 1 人で 2 時間半程度京[11]都府東山地区で観光してもらった．その結果，合計 595 枚集まり，そのうち 45.9 % の割合で近接群衆画像が含まれていることがわかった．

[12]

今後の課題として，移動ベクトルの大きさだけでなく方向を検出や奥行方向への移動ベクトルの検出に向けて取り[13]組む予定である．
謝辞

本研究は，国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）の委託研究「京都インバウンド観光に向けた IoT-to-[14]

Human システムの研究開発」及び JSPS 科研費 16H01721の助成によって行った．

[15]

参考文献
[1]
[2]

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