OpenPose を用いたマクロ・ミクロ行動特性同時計測システムの開発‐マクロ行動属性としての歩行者人数と歩行軌跡の自動計測‐

Study on Macro&Micro Behavioral Measurement System by Using OpenPose-Pedestrian counting and walking locus as macro behavior attribute○田中 大河*1, 吉井 大輝*2, 林田 和人*3, 柴田 滝也*4
Taiga TANAKA＊1, Taiki YOSHII＊2, Kazuto HAYASHIDA＊3, Tatsuya SHHIBATA＊4
1 東京電機大学大学院システムデザイン工学研究科デザイン工学専攻*

Master’s Student, Dept. of Design Eng. and Tech., School of System Design and Tech., Tokyo Denki Univ.
2 東京電機大学システムデザイン工学部デザイン工学科*

Student, Dept. of Design Eng. and Tech., School of System Design and Tech., Tokyo Denki Univ.
3 東京電機大学システムデザイン工学部 研究員*

Researcher, School of System Design and Tech., Tokyo Denki Univ.
4 東京電機大学システムデザイン工学部デザイン工学科 教授*

Professor., Dept. of Design Eng. and Tech., School of System Design School of System Design and Tech., Tokyo Denki Univ.

Summary: Human behavior data help us to create architectural design and to evaluate space design. It is necessary to measure humanbehavior automatically rather than manually. There are two types of human behavior measurements. The first is the measurement of thenumber of pedestrians and walking trajectories, named as the macro-behavioral characteristics. The second is the measurement of eachpedestrian’s stride length and body orientation based on body joints, named as the micro-behavioral characteristics. To estimate humanbehaviors automatically, we need to measure both macro and micro behavioral characteristics at the same time. We build a system thatsimultaneously measures macro and micro behavioral characteristics by using body joint information. This system uses a pose estimation
library called OpenPose. The OpenPose can obtain body joint information of each frame from IoT devices such as cameras. This system cantrack pedestrians close in each frame as the same person and draw walking trajectories and measure the number of people passing by. We
built a system to perform such measurements automatically and tested the accuracy.
キーワード：行動計測; 姿勢推定; OpenPose; 人数計測; 歩行軌跡
Keywords: Behavioral measurement; Posture estimation; OpenPose; Pedestrian counting; Walking trajectory

向き（本研究ではミクロ行動特性と呼ぶ）の計測データの１．はじめに
近年では，人の行動データの需要が上がっている．例え

二種類に分けられる．今後，カメラの解像度が４K，8K にば歩行者量は商業繁華性の程度を定量的に捉える事のでなれば，１つのカメラで広角かつ詳細に人物撮影が可能に

1）

による研究では歩行者量が店なり，ミクロ・マクロの両行動特性を同時に獲得が可能に

舗賃料の価格形成要因であることが示されており，高橋らなる．また，今後は，IoT デバイスのエッジ化により，行きる指標となり，小松ら
2）による研究では店舗数密度と歩行者の通過回数との相動特性をリアルタイムに処理・獲得し，その結果，人の行関が高いことが示されている．このように歩行者の通行量

動を変えるサービスが生じる．ミクロ・マクロ行動特性をや行動パターンといった人の行動データが，建造物の設計， リアルタイムで獲得する必要がある一方，この二種類の行デザインをする際の事前調査や建造物の評価のために利動特性は主に用いられる計測手法が異なるため，ミクロ・用されている．これらのデータの収集は従来では人手によ

マクロ行動特性を同時に計測できるようなシステムは少り行われていたが，それにはコスト的な制約から調査日やない．

時間帯，調査地点が限られてしまうといった問題点がある．

本研究では人数計測や歩行軌跡（マクロ行動特性）と歩そのような問題を解決するため，コスト的な制約の少な

行者各々の関節位置情報（ミクロ行動特性）の両者を同時

い歩行者の行動特性の自動計測を試みる研究が多く行わに計測することで，人の行動特性をより精度高く推測する

4）

れている ．自動計測されているデータは歩行者の人数や仕組みを提案する．

歩行軌跡（本研究ではマクロ行動特性と呼ぶ）の計測デー
タと，歩行者各々の関節位置情報を含む姿勢・動作，体の日本建築学会情報システム技術委員会
第 44 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 281-286 ， 2021 年 12 月，京都
Proceedings of the 44th Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 281-286 ， Dec. ， 2021 ， Kyoto－ 281 －

２．先行研究と本システムについて

本研究ではこれらを参考として単眼カメラで撮影した

歩行者の行動特性の自動計測に関しては，これまでも多映像から表の①～③の行動特性計測を同時に行うことのくの研究が行われている．マクロ行動特性の計測では，馬できる独自のシステムの開発を行う．そのために本システ

場ら 4）がステレオカメラを用い撮影した映像に画像処理

ムでは①姿勢推定を行うために関節情報を取得し，その関を用いて人の歩行動線と歩行者の人数計測を行っている．

節情報を利用し②歩行者の人数計測と③歩行軌跡の計測

センサを使った計測手法も多く研究されており帷子ら５）を行う．

の研究ではレーザセンサにより人を感知する方法で通行
３．システム概要

人数の計測を行っている．
6）

が調査範囲を取本システムでは，深層学習を用いて人の関節情報を抽出

り囲むようにレーザセンサを設置したレーザスキャナをする姿勢推定ライブラリ OpenPose を用いて関節情報の取用いて歩行軌跡を計測している．これらの映像やレーザセ得を行い，その関節情報はミクロ行動特性の推定へ利用すンサを用いた手法は，人の重なりによって精度が下がるとる．またその関節情報を利用し，各フレームの歩行者が同歩行軌跡に関する研究では，石間らいう特徴がある．またレーザセンサ以外にも，小林ら

7）に一人物であるかを判定しトラッキングを行う．トラッキンよる研究では加速度センサを用いて歩行軌跡を計測してグの結果をもとに，歩行者人数計測や歩行軌跡といったマ

8)いる．孫ら の研究では，歩行者の持つ端末と車両が通信

クロ行動特性の計測を行う．図 1 にシステムの概要を示することで歩行者の移動軌跡を計測している．GPS を用いす．

た手法も提案されており，小河原ら

9）の研究では GPS と

加速度センサを用いて，山下ら 10）の研究では GPS と車両からの電波を用いて歩行者の位置推定を行い，移動軌跡を計測している．GPS を用いた手法では地下や屋内などで使用できない場合があるので注意が必要である．岡平ら 11）による研究や倉ら 12）による研究では Wi-Fi データを用いて歩行者の通行量を推定している．こちらは屋内や地下でも計測が可能であるが，GPS ほど精度は高くない．また GPS
や Wi-Fi のデータを使用した方法ではそのデータの使用者に対象が限定されるため絶対数の把握は困難であること，またデータから個人特定が可能な場合プライバシーへの配慮も必要になる．
ミクロ行動特性の計測では，新村ら 13）が OpenPose14)という姿勢推定ライブラリを用いて性別や体の向きといった歩行者属性の推定を行っている他，粟井ら 15)の研究で

図１

システムの概要図

も OpenPose が使用され歩行者の行動特性を計測し利用している．最後に Feichtenhofer ら 16)の研究では，高フレームレートでの処理と低フレームレートでの処理を行う

3.1 OpenPose による関節情報取得方法
本システムでは Cao らが提案し公開している姿勢推定

ことでマクロ行動特性，ミクロ行動特性の両方を計測してライブラリ OpenPose を利用し，両耳，両目，鼻，首，両いる．得られる行動特性は多いが，処理の多さからリアル

肩，両肘，両手首，両腰，尻，両膝，両足首，両かかと，タイムに計測できないことが課題である．ここまでに紹介

両足，両つま先の計 25 点の関節情報を信頼度(0～1)ととした歩行者行動の自動計測システムの従来手法をまとめ，もに取得する．例を図 2 に示す．

表 1 に示す．
3.2 歩行者のトラッキング
従来の行動特性計測システム

本システムでは OpenPose によって得られた関節情報か

行動特性 計測機器・分析ソフト データ内容

ら各フレームに対し以下の 4 段階の処理を行い，トラッキ

表1①姿勢の カメラ，OpenPose
推定全身 25 点の二次元関ングを行う．

節データ(1) 各フレームで検出された 1 人の関節最大 25 点に対②歩行者
任意地点の通過人数
人数計測 カメラ，レーザセンサ

し，信頼度の値が 0.5 以上の関節が 5 点以上存在し③歩行軌 レーザセンサ，加速度 空間上の二次元軌跡
跡計測
センサ，GPS，Wi-Fi
データ

れらの閾値は主に歩行者の影の誤認識を防ぐためにた場合，精度が高い検出と判断し人と認識する．こ設けており，影から検出された関節情報の信頼度は0.5 以下のものがほとんどであったため，0.5 とした(図 3)．

論文 R118－ 282 －

(2) 認識した人の検出された全関節の中心座標を求める． (2) トラッキングの結果をもとに，歩行者が初めに認識さ(3) 前 10 フレームで人が認識されていた場合，最も近いフレームで認識された人と現在認識されている人との(2)で求めた中心座標同士の距離を計算する(図 4)．

れた座標と最後に認識された座標を結ぶ(3) (1)で指定した計測ラインと(2)で結んだ線が交差していた場合，通過と認識する(4) (3)で求めた距離が 50 画素以内であった場合，同一人物と判断しトラッキングを行う．50 画素は画像での手前と奥で異なるが実距離で 200mm 程度にあたる．

図5
図 2 関節情報と信頼度

歩行者の人数計測

3.4 歩行者の軌跡計測使用する関節情報について，全身の関節を使用し軌跡を計測した際，高さ成分により誤差が大きくなった．従って，歩行者の軌跡計測では高さ成分による誤差を小さくする
ため，検出された関節の中から両足首，両かかと，両足，両つま先の足元の 8 種類の関節のみを使用する．各フレームに対し，以下の 3 段階の処理を行い，軌跡を計測する．
(3)の射影変換を行うためには映像上に長方形を用意する
こととカメラの各パラメータを予め調べておくことが必要である．実際の動作の様子を図 6 に示す．

図 3 信頼度による判定

図6

歩行者の軌跡計測(1) 認識された人の関節のうち足元の 8 点において信頼度 0.3 以上の関節が 3 点以上存在する場合，正確に
図 4 移動距離の計算

足元の座標が取れていると判断し(2)以降の処理に利用する．人数計測と比較し各フレームで座標を求

3.3 歩行者の人数計測

め描画し連続した軌跡にする必要があることから使トラッキングの結果を基に以下の 3 段階で歩行者の人用する関節情報の信頼度の閾値は 0.3 とした

数計測を行う．(1)に関しては手動での操作が必要である．

(2) 足元の関節 8 点の中心の座標を求め，描画する

実際の動作の様子を図 5 に示す．

(3) 今回の実験で使用した広角カメラの歪みは人間が認(1) 通過人数の計測を行いたい箇所に，手動で計測ライン
を指定する

論文 R118

識できるほどに大きい．この歪みにより歩行者の正しい座標を取得できなくなるため，座標を補正する.

－ 283 －

まずはレンズの歪みを図 7 のようにモデル化する．

𝑋𝑋 =
𝑌𝑌 =

𝑎𝑎𝑎𝑎 + 𝑏𝑏𝑏𝑏 + 𝑐𝑐
𝑔𝑔𝑔𝑔 + ℎ𝑦𝑦 + 1

𝑑𝑑𝑑𝑑 + 𝑒𝑒𝑒𝑒 + 𝑓𝑓
𝑔𝑔𝑔𝑔 + ℎ𝑦𝑦 + 1

(3)
(4)

これらの式の係数𝑎𝑎, 𝑏𝑏, 𝑐𝑐, 𝑑𝑑, 𝑒𝑒, 𝑓𝑓, 𝑔𝑔, ℎは連立方程式を解くことで求まる．映像上の長方形の 4 頂点の座標を 𝒑𝒑1 , 𝒑𝒑2 , 𝒑𝒑3 , 𝒑𝒑4 , 射 影 変 換 後 の 長 方 形 の 座 標 を
𝑷𝑷1 , 𝑷𝑷2 , 𝑷𝑷3 , 𝑷𝑷4 とすると以下の 8 連立方程式が成り立つ．

図 7 ひずみ補正概略図
レンズへの光の入射角を𝜃𝜃，レンズからの光の出射角を𝜃𝜃𝑑𝑑 ，レンズの歪み係数を𝑘𝑘1 , 𝑘𝑘2 , 𝑘𝑘3 , 𝑘𝑘4 とすると，入射角と出射角の関係は次の多項式で近似できる．
35

7

𝜃𝜃𝑑𝑑 = 𝜃𝜃 + 𝑘𝑘1 𝜃𝜃 + 𝑘𝑘2 𝜃𝜃 + 𝑘𝑘3 𝜃𝜃 + 𝑘𝑘4 𝜃𝜃

9(1)

レンズの焦点距離を𝑓𝑓，レンズの主点と一致する画素の座標を𝒄𝒄，入射した光が到達した画素の座標を𝒙𝒙とすると，次の式が成り立つ．

𝜃𝜃𝑑𝑑 = tan−1

𝑷𝑷1𝑥𝑥 = 𝒑𝒑1𝑥𝑥 ⋅ 𝑎𝑎 + 𝒑𝒑1𝑦𝑦 ⋅ 𝑏𝑏 + 𝑐𝑐 − 𝒑𝒑1𝑥𝑥 ⋅ 𝑷𝑷1𝑥𝑥 ⋅ 𝑔𝑔 − 𝒑𝒑1𝑦𝑦 ⋅ 𝑷𝑷1𝑥𝑥 ⋅ ℎ

𝑷𝑷1𝑦𝑦 = 𝒑𝒑1𝑥𝑥 ⋅ 𝑑𝑑 + 𝒑𝒑1𝑦𝑦 ⋅ 𝑒𝑒 + 𝑓𝑓 − 𝒑𝒑1𝑥𝑥 ⋅ 𝑷𝑷1𝑦𝑦 ⋅ 𝑔𝑔 − 𝒑𝒑1𝑦𝑦 ⋅ 𝑷𝑷1𝑦𝑦 ⋅ ℎ

𝑷𝑷2𝑥𝑥 = 𝒑𝒑2𝑥𝑥 ⋅ 𝑎𝑎 + 𝒑𝒑2𝑦𝑦 ⋅ 𝑏𝑏 + 𝑐𝑐 − 𝒑𝒑2𝑥𝑥 ⋅ 𝑷𝑷2𝑥𝑥 ⋅ 𝑔𝑔 − 𝒑𝒑2𝑦𝑦 ⋅ 𝑷𝑷2𝑥𝑥 ⋅ ℎ𝑷𝑷2𝑦𝑦 = 𝒑𝒑2𝑥𝑥 ⋅ 𝑑𝑑 + 𝒑𝒑2𝑦𝑦 ⋅ 𝑒𝑒 + 𝑓𝑓 − 𝒑𝒑2𝑥𝑥 ⋅ 𝑷𝑷2𝑦𝑦 ⋅ 𝑔𝑔 − 𝒑𝒑2𝑦𝑦 ⋅ 𝑷𝑷2𝑦𝑦 ⋅ ℎ
𝑷𝑷3𝑥𝑥 = 𝒑𝒑3𝑥𝑥 ⋅ 𝑎𝑎 + 𝒑𝒑3𝑦𝑦 ⋅ 𝑏𝑏 + 𝑐𝑐 − 𝒑𝒑3𝑥𝑥 ⋅ 𝑷𝑷3𝑥𝑥 ⋅ 𝑔𝑔 − 𝒑𝒑3𝑦𝑦 ⋅ 𝑷𝑷3𝑥𝑥 ⋅ ℎ𝑷𝑷3𝑦𝑦 = 𝒑𝒑3𝑥𝑥 ⋅ 𝑑𝑑 + 𝒑𝒑3𝑦𝑦 ⋅ 𝑒𝑒 + 𝑓𝑓 − 𝒑𝒑3𝑥𝑥 ⋅ 𝑷𝑷3𝑦𝑦 ⋅ 𝑔𝑔 − 𝒑𝒑3𝑦𝑦 ⋅ 𝑷𝑷3𝑦𝑦 ⋅ ℎ
𝑷𝑷4𝑥𝑥 = 𝒑𝒑4𝑥𝑥 ⋅ 𝑎𝑎 + 𝒑𝒑4𝑦𝑦 ⋅ 𝑏𝑏 + 𝑐𝑐 − 𝒑𝒑4𝑥𝑥 ⋅ 𝑷𝑷4𝑥𝑥 ⋅ 𝑔𝑔 − 𝒑𝒑4𝑦𝑦 ⋅ 𝑷𝑷4𝑥𝑥 ⋅ ℎ

𝑷𝑷4𝑦𝑦 = 𝒑𝒑4𝑥𝑥 ⋅ 𝑑𝑑 + 𝒑𝒑4𝑦𝑦 ⋅ 𝑒𝑒 + 𝑓𝑓 − 𝒑𝒑4𝑥𝑥 ⋅ 𝑷𝑷4𝑦𝑦 ⋅ 𝑔𝑔 − 𝒑𝒑4𝑦𝑦 ⋅ 𝑷𝑷4𝑦𝑦 ⋅ ℎ

連立方程式を「部分ピボット選択付きガウスの消|𝒙𝒙 − 𝒄𝒄|𝑓𝑓

(2)

また，式(1)，式(2)にある𝑘𝑘1 , 𝑘𝑘2 , 𝑘𝑘3 , 𝑘𝑘4 , 𝑓𝑓, 𝒄𝒄は全てOpenCV の関数で求める．式(1)，式(2)より，ニュートン法を用いて𝜃𝜃の近似値を計算する．

去法」を用いて係数𝑎𝑎, 𝑏𝑏, 𝑐𝑐, 𝑑𝑑, 𝑒𝑒, 𝑓𝑓, 𝑔𝑔, ℎについて解く．この係数と式(3)，式(4)を用いることで映像に映る地面を上からみた映像へ変換する．
４．システム評価実験
4.1 実験条件
本システムの評価のためにカメラと地面のなす角を変え，歩行者の人数計測，軌跡計測の精度実験を行った．撮

𝑎𝑎𝑛𝑛+1 = 𝑎𝑎𝑛𝑛 −|𝒙𝒙 − 𝒄𝒄|
𝑎𝑎0 =
𝑓𝑓
3

5

影は 2021 年 6 月 29 日と 6 月 30 日の各日午前 9 時から午前 10 時の 1 時間，東京電機大学内の通路にて行なった．
7

9𝑎𝑎𝑛𝑛 + 𝑘𝑘1 𝑎𝑎𝑛𝑛 + 𝑘𝑘2 𝑎𝑎𝑛𝑛 + 𝑘𝑘3 𝑎𝑎𝑛𝑛 + 𝑘𝑘4 𝑎𝑎𝑛𝑛 − 𝑎𝑎0
1 + 3𝑘𝑘1 𝑎𝑎𝑛𝑛 2 + 5𝑘𝑘2 𝑎𝑎𝑛𝑛 4 + 7𝑘𝑘3 𝑎𝑎𝑛𝑛 6 + 9𝑘𝑘4 𝑎𝑎𝑛𝑛 8

今回は𝑛𝑛 = 10まで計算し，𝜃𝜃 ≈ 𝑎𝑎10 を得た．この𝜃𝜃を通路の有効幅員は 2.7m であり，屋根がついていたため人型の影の出来ることはなかった．また実験時には図 8 のよ
うな張り紙を貼り，撮影中であることをアナウンスした．
カメラの角度を変えた 3 つの条件を用意し，同じ歩行者を用い，ピンホールカメラで撮影したような歪みのな撮影できるよう 3 つのカメラで同時に撮影を行った．各カ

い実像を再現する．補正後の𝒙𝒙を𝒙𝒙′とすると，メラで得られた 2 時間分の映像を本システムに入力し，通路の通過人数の計測と歩行軌跡の計測を行い真値と比較

𝒙𝒙′ = (𝒙𝒙 − 𝒄𝒄)tan 𝜃𝜃
+ 𝒄𝒄tan 𝜃𝜃𝑑𝑑

した．映像の解像度は 640*360 となっている．カメラの設
置条件を図 9，撮影された映像のサンプルを図 10 に示す．
歩行者計測では実際に通路を通過した歩行者を著者にとなる．この座標変換をすべての画素およびすべてより計測し，本システムで計測した歩行者と比較し精度のの関節座標に適応することで歪みを補正する．

評価を行った．また得られた関節情報についても信頼度を(4) 寸法の分かる長方形が映像の地面に映っている場合， 各条件で比較した．
この長方形の 4 頂点を用いて映像を上から見たよう歩行者の軌跡計測では，事前に決めた歩行線を歩く映像に射影変換を行う．𝑥𝑥, 𝑦𝑦は射影変換前の座標，𝑋𝑋, 𝑌𝑌はを撮影した．その映像を本システムに入力し，システムに

射影変換後の座標，𝑎𝑎, 𝑏𝑏, 𝑐𝑐, 𝑑𝑑, 𝑒𝑒, 𝑓𝑓, 𝑔𝑔, ℎは射影変換に使よって取得した歩行軌跡と事前に決めたおいた歩行線と用する係数とすると射影変換は次の式で定義される． の差異を比較した．撮影した映像から求められた歩行軌跡の X 軸（進行方向に垂直）方向に対し二乗平均平方根誤差（RMSE）値を求めた．

論文 R118－ 284 －

まず，条件別の人数計測精度では条件１，2 が最も精度が良いという結果となったが，大きな差は見られずすべての条件で高い精度が確認できた．また，誤差の原因のすべてが未計測であり過剰計測は起こらなかった．未計測は人同士の重なりにより歩行者の全体あるいは一部が隠れることによって関節情報が取得できず，トラッキングが外れることが原因で起きていた．全ての条件において未計測と

図 8 撮影アナウンス用張り紙なった歩行者が 2 人おり，その歩行者は 3 人組と 2 人組の複数人のグループであり，他の歩行者で体が隠れ関節情報が取得できなかったと考えられる．条件 3 でのみ計測できなかった歩行者も 3 人組であったが条件１，2 では上から撮影をしており，映像上での歩行者の重なりが少なく正確に計測ができていた．また関節情報の信頼度はカメラ角度が大きくなるほど悪くなる傾向が見られたが，差は小さ
くカメラ角度による影響はほとんどないといえる．今回の実験での通行量は 87 人/h，計測位置を同時に通過する人
数は平均 1.8 人であり，通行量が多いとは言えない．通行
量の多い場所では歩行者同士の重なりが増え，精度に影響
図9を与える可能性がある．その際にはカメラと地面のなす角

カメラ設置条件を大きくすることで精度を上げることができると考えられる．
4.3 軌跡計測精度実験の結果及び考察得られた軌跡データを図 11，軌跡計測精度の実験結果
を表 3 に示す．
表 3 軌跡計測実験結果
カメラと地面のなす角

条件 1

条件 2

条件 3

45

30

15

60.8

141

454

度(°)
図 10

X 軸 RMSE(mm）映像サンプル

今回の実験結果では条件 1 が最も精度の良い結果とな

4.2 歩行者人数計測実験の結果及び考察
実際に通路を通った通行人数，本システムで映像から計

り平均誤差は 60.8mm であった．また孫らの研究 8)では誤測した計測人数，実際には通行していない通行人を計測し差が 1140mm となっており，本システムで得られた計測結てしまう過剰計測，実際は通行しているのに計測できなか果が優位であった．各条件を比較するとカメラと地面のなった未計測，計測精度，関節情報の信頼度の結果を表 2 にす角が大きくなるほど精度が高くなるという結果になっまとめる．

た．最終的に歩行軌跡は射影変換し上から見た座標に変換するため，上から見た映像に近いほど誤差ができにくいと考えられる．また，射影変換するため必要な長方形の 4 点

表 2 人数計測実験結果
条件 1
カメラと地面のな

条件 2

45は手動で指定する必要があるため，これが誤差を生む原因

条件 3

30

15

に使用している関節情報が少ないことが原因だと考えら

す角度(°)
通行人数(人)

174

174

174

計測人数(人)

172

172

171

過剰計測(回)000

未計測(回)

2

2

3

精度(%)

98.9

98.9

98.3

関節情報の信頼度

0.545

0.550

0.557

論文 R118になっている．他にも軌跡が歪むんでしまうのは歩行軌跡
れる．8 点の関節情報のみを使用しているため少しでも足が隠れると軌跡が歪む様子が見られた．このことから人数
計測以上に通行量の多い場所では精度が悪くなると考えられる．

－ 285 －

これら実験結果よりミクロ・マクロ両行動特性を計測するためには，カメラと地面のなす角を 45°にし映像を撮影するのが望ましいといえる．今後はより角度を大きくし撮影した映像での実験や，通行量の多い場所での実験を行ない，問題を解決するためにより適切な撮影条件の検証や検出できない関節情報の補完方法の検討を行う．また，得られた関節情報を利用し，ミクロ行動特性に関しても体の向きや動作といった特性を本システム内で同時に計測できることを目指す．

［参考文献］
1)小松広明, 谷和也:歩行者通行量と店舗賃料に関する実証的研
究－福岡市天神地区におけるスタディー, 日本不動産研究所『不動産研究』第 55 巻第 4 号, pp. 48-57，2013.10
2)高橋弘明, 後藤春彦, 佐久間康富, 齋藤亮, 石井雄晋:商業集
積地における来訪者の回遊行動と店舗数密度の関係についての研究－下北沢駅周辺地域を事例として－, 『(社)日本都市計画学会 都市計画論文集』No.40-3，2005
3)まちの活性化を測る歩行者量調査のガイドライン(ver1.1),
国土交通省都市局都市計画課, 2019.3
4)馬場賢二，榎原孝明，湯浅裕一郎:画像処理による人流計測シ
ステム，東芝レビューVol.61，No.12，2006
5)帷子京市郎,中村克行, 趙卉菁，柴崎亮介:レーザセンサを用いた歩行者通過人数の自動計測手法，FIT2005（第 4 回情報科学
技術フォーラム）,2005
6)石間計夫，高田知典，鈴川尚毅，坂本圭司，柴崎亮介:レーザス
キャナによる歩行者追跡法を用いた施設利用状況のリアルタ
イム計測，土木情報利用技術講演，Vol.30，pp. 21-24 ，2005.10
7)小林哲平，三宅美博，和田義明，松原正明:加速度センサを用いた運動学的歩行分析システム-股関節疾患の術後リハビリに
図 11 軌跡データ
おける Walk-Mate 有効性評価への適用，計測自動制御学会論文
集 Vol.42, No.5, 567/576，2006.5
8)孫為華，行政幸治，山口弘純，安本慶一:交差点での無線ネッ
５．まとめ
トワークを用いた歩行者の移動軌跡の推定手法，社会法人 情本システムでは OpenPose によりミクロ行動特性の推定
報処理学会 研究報告，No,107，pp. 121-128，2008.10
9)小河原亮，羽多野裕之，藤井雅弘，伊藤篤，渡辺裕:GPS 即位情に利用できる関節情報と，その関節情報を基にマクロ行動
報とセンサ情報に基づく位置推定システムに関する研究，情報特性である人数計測と歩行軌跡の計測を行った．今回の実処理学会論文誌 Vol.56 No1 2-12，2015.1
験では平均同時通過人数は 1.8 人と通行量の少ない条件
10)山下遼，湯素華，小花貞夫:歩行者事故削減のための GPS と車であったが，最も精度の良い条件下であれば人数計測は精両からの電波を用いた歩行者位置の高精度測位方式の提案と評価，情報処理学会論文誌 Vol.59，No.1，pp. 113-123，2018.1
度 98.9％，軌跡計測では平均誤差 60.8mm という結果が得
11)岡平孝司，川名義輝: 神戸市における Wi-Fi データを活用しられた．精度が落ちる原因としては，歩行者同士の重なりた歩行者行動分析，第 55 回土木計画学研究発表会・講演集，によって体が隠れてしまい，その部分の関節情報が得られVol.55，PaperNo.42-03，2017
なくなるためであると考えられる．
12)倉聖美，白石陽，山口弘純:Wi-Fi 受信電波強度の変化を利用した通路の歩行者推定手法，情報処理学会論文誌 Vol.59，
No.2，
人数計測に関して，一度に映る歩行者が 1 人の映像であpp. 496-507，2018.2
れば誤差は見られなかったが，複数人の歩行者が同時に計
13)新村文郷，川西康友，出口大輔，井手一郎，村瀬洋，藤吉弘
測ラインを通過すると正確に計測が行えない事があった．
亘: 姿勢情報の利用による歩行者属性の認識に関する検討,
ViEW ビジョン技術の実利用ワークショップ講演論文集(CDこれはカメラと地面のなす角を大きくすることで影響がROM) (ViEW (CD-ROM)), 2017.12
少なくなると考える．
14)Z. Cao, T. Simon, S.-E. Wei and V. Sheikh: Realtime Multi-Person
軌跡計測について使用したのは関節足元の関節のみで
2D Pose Estimation using Part Affinity Fields, Proc. of the 2017 IEEE
あるため人数計測に比べ不安定である様子が見られた．まConference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.13021310, 2017
た計測における手順の一部が手動であることも，精度に差15)粟井修司，紺野剛史，冨安史陽，平井由樹雄，近野恵：2 次元が出る原因であると考えられる．軌跡は最終的に上から見姿勢推定による歩容情報を用いた人物照合，第 34 回人工知能
た座標に射影変換することから，撮影時にその角度に近い
学会全国大会論文集(2020)，2020
ようにカメラと地面のなす角を大きくすることで精度が16)Christoph Feichtenhofer, Haoqi Fan, Jitendra Malik, Kaiming He:
SlowFast Networks for Video Recognition, ICCV2019paper，2019
向上した．

論文 R118－ 286 －