JP6744652B1 - Congestion information notification system - Google Patents

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Abstract

【課題】店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行等の各種施設の混雑度を、利用者に報知するシステムにおいて、利用者のプライバシー保護の完全性と、混雑度の直感的把握の容易性を両立すること。【解決手段】監視対象領域を撮影する撮影部10と、撮影部10が撮影した撮影画像100中の人101を識別する人識別部21と、人識別部21によって識別された人101の骨格情報101Aを抽出する骨格情報抽出部22と、撮影画像100中の人101を骨格情報101Aのみで表示するように画像処理を施す画像処理部24と、画像処理部24によって画像処理が施されたプライバシー保護処理済画像100Aを、混雑情報として発信する、情報発信部25と、を備える、混雑情報報知システム1とする。【選択図】図1PROBLEM TO BE SOLVED: To complete the privacy protection of a user and to easily grasp the congestion degree intuitively in a system for informing the user of the congestion degree of various facilities such as stores, restaurants, amusement parks, public offices and banks. To achieve both. SOLUTION: An image capturing unit 10 that captures an area to be monitored, a person identifying unit 21 that identifies a person 101 in a captured image 100 captured by the image capturing unit 10, and skeletal information of the person 101 identified by the person identifying unit 21. The skeleton information extraction unit 22 that extracts 101A, the image processing unit 24 that performs image processing so that the person 101 in the captured image 100 is displayed with only the skeleton information 101A, and the privacy that has been subjected to image processing by the image processing unit 24. The congestion information notification system 1 includes the information transmission unit 25 that transmits the protection-processed image 100A as congestion information. [Selection diagram] Figure 1

Description

本発明は、混雑情報報知システムに関する。本発明は、より詳しくは、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行などの各種施設の混雑度を、利用者に報知するシステムに関する。 The present invention relates to a congestion information notification system. More specifically, the present invention relates to a system for notifying a user of the degree of congestion of various facilities such as stores, restaurants, amusement parks, public offices, and banks.

感染症対策等に寄与するために、店舗等の公衆が利用する各種施設内の混雑情報を施設利用者や利用予定者にリアルタイムで、分かりやすく報知する手段が求められている。 In order to contribute to measures against infectious diseases and the like, there is a demand for a means for easily informing, in real time, facility users and prospective users of congestion information in various facilities used by the public such as stores.

監視画像から監視領域内の混雑度を検知して監視者に報知するシステムは既に知られている(例えば、特許文献)。特許文献に記載のシステムによって得た混雑度に係る数値情報を顧客に向けて発信すれば混雑状況を報知することは可能である。 There is already known a system that detects the degree of congestion in a monitoring area from a monitoring image and notifies the monitoring person (for example, Patent Document 1 ). It is possible to notify the congestion status by transmitting numerical information relating to the congestion degree obtained by the system described in Patent Document 1 to the customer.

施設等の利用者に混雑の逼迫度を直感的に理解してもらうためには、数値情報のみに留まらず、それに加えて、施設内の混雑の様子を写した画像も併せてみせることが有効である。従来の混雑情報報知システムにおいて、監視者は、実際の監視対象領域の画像を併せて確認することができるが、このような画像を不特定多数の利用者に開示することはプライバシー保護の要請に反するために許されないことである。 In order for the users of the facility to intuitively understand the degree of congestion, it is effective to show not only numerical information but also an image showing the congestion inside the facility. Is. In the conventional congestion information notification system, the observer can also check the image of the actual monitoring target area, but disclosing such an image to an unspecified number of users is a privacy protection request. It is unforgivable because it is against it.

この問題に対しては、個人のプライバシーを保護するために背景画像の識別性を低下させる処理と、マスク画像を生成する処理と、背景画像とマスク画像とを合成する3段階の画像処理により得られる画像を、利用者に公開するシステム(特許文献)が提案されている。 To solve this problem, a process of reducing the distinguishability of the background image in order to protect the privacy of an individual, a process of generating a mask image, and a three-step image process of synthesizing the background image and the mask image are obtained. There has been proposed a system (Patent Document 2 ) for exposing the captured image to the user.

特開2018−42049号公報JP, 2018-42049, A 特開2017−98879号公報JP, 2017-98879, A

特許文献3によって提供される混雑度を報知するための画像は、複雑な画像処理が要求されるために、高価な画像処理装置が必須である。又、マスキング処理をされているとしても、実際に施設を利用している利用者にとっては、自身の映像が公衆回線等を通じて公開されてしまうことについて抵抗感を感じる者が多く、施設側としても、利用者の意に反して、そのような映像を公開することは、事実上、困難な場合が多い。 The image for notifying the degree of congestion provided by Patent Document 3 requires complicated image processing, and therefore an expensive image processing device is essential. In addition, even if the masking process is performed, many users who actually use the facility feel a sense of resistance that the video of themselves is disclosed through public lines, etc. In many cases, it is practically difficult to publish such a video against the user's will.

既存の監視カメラ等を利用して低コストで導入することが可能なシステムであって、施設の利用者に施設の混雑度を映像によって直感的に把握してもらうことができて、尚且つ、当該映像内の撮影対象ともなり得る当該施設の利用者のプライバシー保護の面についても、利用者の不安を払拭することができる、混雑度の報知手段が模索されていた。 It is a system that can be introduced at a low cost using existing surveillance cameras, etc., and allows users of the facility to intuitively grasp the degree of congestion of the facility with images, and Regarding the aspect of protecting the privacy of the user of the facility, which may also be a shooting target in the image, a means for notifying the congestion degree that can dispel the anxiety of the user has been sought.

本発明は、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行などの各種施設の混雑度を、利用者に報知するシステムにおいて、利用者のプライバシー保護の完全性と、混雑度の直感的把握の容易性を両立することを目的とする。 The present invention is a system for informing a user of the congestion degree of various facilities such as a store, a restaurant, an amusement park, a public office, a bank, etc., and complete integrity of the privacy protection of the user and an intuitive grasp of the congestion degree The purpose is to achieve both sex.

本発明者は、近年開発が進んでいる画像からの骨格情報抽出技術を利用することによって、利用者のプライバシー保護の完全性と、混雑度の直感的把握の容易性が両立できることに想到し、本発明を完成するに至った。本発明は、具体的に、以下の解決手段により、上述の課題を解決する。 The present inventor has thought that by using the skeletal information extraction technology from images, which has been developed in recent years, it is possible to achieve both complete privacy protection of the user and ease of intuitive grasp of the degree of congestion. The present invention has been completed. The present invention specifically solves the above problems by the following solving means.

(1) 監視対象領域を撮影する撮影部と、前記撮影部が撮影した撮影画像中の人を識別する人識別部と、前記人識別部によって識別された人の画像から骨格情報を抽出する骨格情報抽出部と、前記撮影画像中の人を骨格情報のみで表示するように画像処理を施してプライバシー保護処理済画像を生成する画像処理部と、前記画像処理部によって生成されたプライバシー保護処理済画像を、混雑情報として発信する、情報発信部と、を備える、混雑情報報知システム。 (1) An image capturing unit that captures an area to be monitored, a person identifying unit that identifies a person in a captured image captured by the image capturing unit, and a skeleton that extracts skeleton information from an image of the person identified by the person identifying unit. An information extraction unit, an image processing unit that performs image processing so as to display a person in the captured image only with skeleton information, and generates a privacy-protected processed image, and a privacy protection-processed image generated by the image processing unit. A congestion information notification system, comprising: an information transmission unit that transmits an image as congestion information.

(1)の混雑情報報知システムによれば、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行などの各種施設の混雑度を、利用者に報知するシステムにおいて、利用者のプライバシー保護の完全性と、混雑度の直感的把握の容易性を両立することができる。 According to the congestion information notification system of (1), in a system that notifies users of the congestion levels of various facilities such as stores, restaurants, amusement parks, public offices, and banks, the integrity of the privacy protection of users and It is possible to achieve both ease of intuitive grasp of the degree of congestion.

(2) 前記人識別部によって識別された人の数から前記監視対象領域の混雑度を算出する混雑度算出部を更に備える、(1)に記載の混雑情報報知システム。 (2) The congestion information notification system according to (1), further including a congestion degree calculation unit that calculates the congestion degree of the monitoring target area from the number of persons identified by the person identification unit.

(2)の混雑情報報知システムによれば、監視画像を直感的な把握が容易なプライバシー保護処理済画像からなる混雑情報に加工することと併せて、当該監視画像から混雑度に係る客観的な数値データ等を得ることができる。 According to the congestion information notification system of (2), the monitoring image is processed into the congestion information including the privacy-protected processed image that can be intuitively grasped easily, and at the same time, the monitoring image is used to objectively measure the congestion degree. Numerical data etc. can be obtained.

(3) 前記情報発信部は、前記プライバシー保護処理済画像と、前記混雑度を示す文字情報と、を組み合わせた情報を、前記混雑情報として、発信する、(2)に記載の混雑情報報知システム。 (3) The congestion information notification system according to (2), wherein the information transmission unit transmits, as the congestion information, information obtained by combining the privacy protection processed image and the character information indicating the congestion degree. ..

(3)の混雑情報報知システムによれば、プライバシー保護処理済画像と、(2)の混雑情報報知システムにおいて得られる客観的な数値データとを組合せた、直感的に把握が容易で、且つ、客観性のある混雑情報を発信することができる。 According to the congestion information notification system of (3), the privacy-protected image and the objective numerical data obtained in the congestion information notification system of (2) are combined to be intuitively easy to grasp, and It is possible to send congestion information with objectivity.

(4) 前記プライバシー保護処理済画像には、前記撮影画像中の長さと、前記監視対象領域における実際の距離との対応を表示するグリッド線が表示されている、(1)から(3)の何れかに記載の混雑情報報知システム。 (4) In the privacy-protected image, grid lines are displayed that indicate the correspondence between the length in the captured image and the actual distance in the monitoring target area. (1) to (3) The congestion information notification system according to any one.

(4)の混雑情報報知システムによれば、システム利用者が、混雑情報を構成するプライバシー保護処理済画像から、人と人の実際の距離を容易に把握することができる。 According to the congestion information notification system of (4), the system user can easily grasp the actual distance between people from the privacy-protected processed image forming the congestion information.

(5) 撮影部が、監視対象領域を撮影する撮影ステップと、人識別部が、前記撮影部が撮影した撮影画像中の人を識別する人識別ステップと、骨格情報抽出部が、前記人識別部によって識別された人の画像から骨格情報を抽出する骨格情報抽出ステップと、画像処理部が、前記撮影画像中の人を骨格情報のみで表示するように画像処理を施してプライバシー保護処理済画像を生成する画像処理ステップと、情報発信部が、前記プライバシー保護処理済画像を、混雑情報として発信する、混雑情報発信ステップと、を含む、混雑情報報知方法。 (5) An image capturing step in which the image capturing section captures an image of a monitoring target area, a person identifying section identifies a person in a captured image captured by the image capturing section, and a skeleton information extracting section identifies the person. A skeleton information extraction step of extracting skeleton information from the image of the person identified by the section, and the image processing section performs image processing so as to display only the skeleton information of the person in the photographed image, and the privacy protection processed image And a congestion information transmitting step in which the information transmitting unit transmits the privacy protection processed image as congestion information, the congestion information notifying method.

(5)の混雑情報報知方法によれば、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行などの各種施設の混雑度を、利用者に報知するシステムにおいて、利用者のプライバシー保護の完全性と、混雑度の直感的把握の容易性を両立することができる。
According to the congestion information notifying method of (5), in a system for notifying the user of the degree of congestion of various facilities such as stores, restaurants, amusement parks, public offices, and banks, the integrity of the privacy protection of the user and It is possible to achieve both ease of intuitive grasp of the degree of congestion.

(6) 混雑度算出部が、前記人識別部によって識別された人の数から前記監視対象領域の混雑度を算出する混雑度算出ステップを更に含む、(5)に記載の混雑情報報知方法。 (6) The congestion information notification method according to (5), wherein the congestion degree calculation unit further includes a congestion degree calculation step of calculating the congestion degree of the monitoring target area from the number of persons identified by the person identification unit.

(6)の混雑情報報知方法によれば、監視画像を直感的な把握が容易なプライバシー保護処理済画像からなる混雑情報に加工することと併せて、当該監視画像から混雑度に係る客観的な数値データ等を得ることができる。 According to the congestion information notification method of (6), the monitoring image is processed into the congestion information including the privacy-protected processed image that can be intuitively grasped easily, and at the same time, the monitoring image can be used to objectively measure the congestion degree. Numerical data etc. can be obtained.

(7) 混雑情報発信ステップにおいては、前記プライバシー保護処理済画像と、前記混雑度を示す文字情報と、を組み合わせた情報を、前記混雑情報として、発信する、(6)に記載の混雑情報報知方法。 (7) In the congestion information transmitting step, the congestion information notification according to (6), which transmits, as the congestion information, information obtained by combining the privacy protection processed image and the character information indicating the congestion degree. Method.

(7)の混雑情報方法によれば、プライバシー保護処理済画像と、(6)の混雑情報報知方法において得られる客観的な数値データとを組合せた、直感的に把握が容易で、且つ、客観性のある混雑情報を発信することができる。 According to the congestion information method of (7), the privacy-protected image is combined with the objective numerical data obtained in the congestion information notification method of (6) to be intuitively easy to understand and objective. It is possible to send congestion information that has a certain nature.

(8) 前記プライバシー保護処理済画像には、前記撮影画像中の長さと、前記監視対象領域における実際の距離との対応を表示するグリッド線が表示されている、請求項(5)から(7)の何れかに記載の混雑情報報知方法。 (8) From (5) to (7), a grid line is displayed in the privacy-protected image, the grid line indicating the correspondence between the length in the captured image and the actual distance in the monitoring target area. ) The congestion information notification method according to any one of 1).

(8)の混雑情報報知方法によれば、方法の利用者が、混雑情報を構成するプライバシー保護処理済画像から、人と人の実際の距離を容易に把握することができる。 According to the congestion information notification method of (8), the user of the method can easily grasp the actual distance between people from the privacy-protected processed image forming the congestion information.

(9) (5)から(8)に記載の何れかの混雑情報報知方法において、前記人識別ステップ、前記骨格情報抽出ステップ、及び、前記画像処理ステップを、前記人識別部、前記骨格情報抽出部、及び、前記画像処理部を含んで構成される演算処理部に実行させる、混雑情報報知用のプログラム。 (9) In the congestion information notification method according to any one of (5) to (8), the person identification step, the skeleton information extraction step, and the image processing step are performed by the person identification unit and the skeleton information extraction. And a program for notifying congestion information, which is executed by an arithmetic processing unit including the image processing unit.

(9)のプログラムによれば、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行などの各種施設の混雑度を、利用者に報知するシステムにおいて、利用者のプライバシー保護の完全性と、混雑度の直感的把握の容易性を両立することができる。 According to the program of (9), in the system that informs the user of the congestion degree of various facilities such as stores, restaurants, amusement parks, public offices, and banks, the integrity of the privacy protection of the user and the congestion degree It is possible to achieve both intuitive graspability.

本発明によれば、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行などの各種施設の混雑度を、利用者に報知するシステムにおいて、利用者のプライバシー保護の完全性と、混雑度の直感的把握の容易性を両立することができる。 According to the present invention, in a system that informs the user of the congestion degree of various facilities such as stores, restaurants, amusement parks, public offices, banks, etc., the completeness of the privacy protection of the user and the intuitive grasp of the congestion degree It is possible to achieve both ease of use.

本発明の混雑情報報知システムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the congestion information alerting|reporting system of this invention. 本発明の混雑情報報知システムに係る撮影画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the captured image which concerns on the congestion information alerting|reporting system of this invention. 本発明の混雑情報報知システムに係るプライバシー保護処理済画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the privacy protection processed image which concerns on the congestion information alerting|reporting system of this invention. 本発明の混雑情報報知システムによって、利用者の情報受信端末に表示される、混雑情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the congestion information displayed on a user's information receiving terminal by the congestion information alerting|reporting system of this invention.

以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。 Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described.

<混雑情報報知システム>
図1は、本発明の混雑情報報知システム1の構成を示すブロック図である。尚、図1を含め、以下に示す各図は、模式的に示した図であり、各部の大きさ、形状は、理解を容易にするために、適宜変更して示している。又、以下の説明では、具体的な構成を例示して説明を行うが、これらは、適宜変更することができる。
<Congestion information notification system>
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a congestion information notification system 1 of the present invention. It should be noted that each of the following drawings including FIG. 1 is a schematic diagram, and the size and shape of each portion are appropriately changed and shown for easy understanding. Further, in the following description, a specific configuration is illustrated as an example, but these can be appropriately changed.

[全体構成]
混雑情報報知システム1は、撮影部10と、演算処理部20によって構成される。又、混雑情報報知システム1から発信される情報はシステムの利用者が所持する情報受信端末30に向けて発信される。
[overall structure]
The congestion information notification system 1 includes a photographing unit 10 and a calculation processing unit 20. The information transmitted from the congestion information notification system 1 is transmitted to the information receiving terminal 30 owned by the user of the system.

以下においては、本発明の混雑情報報知システムを、撮影部10と演算処理部20とを離れた位置に別々に配置した構成からなる混雑情報報知システム1を好ましい実施形態の一例として、その詳細を説明する。しかし、本発明は、撮影部10と演算処理部20とを一つの混雑情報報知システムとして一体化した構成とすることも可能であるし、或いは、演算処理部20の一部のみを撮影部10に搭載した構成とすることもできる。 In the following, the congestion information notification system 1 of the present invention will be described in detail as an example of a preferred embodiment of the congestion information notification system 1 having a configuration in which the imaging unit 10 and the arithmetic processing unit 20 are separately arranged at separate positions. explain. However, in the present invention, the image capturing unit 10 and the arithmetic processing unit 20 may be integrated into a single congestion information notification system, or only part of the arithmetic processing unit 20 may be captured. It can also be configured to be installed in.

混雑情報報知システム1は、上記の各構成部分を、相互に情報通信可能に接続した情報処理システムである。各部間の接続は、専用の通信ケーブルを利用した有線接続、或いは、有線LANによる接続とすることができる。又、有線接続に限らず、無線LANや近距離無線通信、携帯電話回線等の各種無線通信を用いた接続によって混雑情報報知システム1を構成することもできる。 The congestion information notification system 1 is an information processing system in which the above-described components are connected to each other so that they can communicate with each other. The connection between the respective units may be a wired connection using a dedicated communication cable or a wired LAN connection. Further, the congestion information notifying system 1 can be configured not only by wired connection but also by connection using various wireless communication such as wireless LAN, short-distance wireless communication, and mobile phone line.

[撮影部]
撮影部10は、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行等、各種施設において混雑度監視する監視対象領域を撮影する、所謂、監視カメラである。撮影部10は、監視対象領域を連続的に撮影することができる従来公知の各種の監視用カメラで構成することができる。又、撮影部10を構成する監視カメラは監視対象領域とする空間内の3次元位置情報を直接的に取得できる3Dカメラで構成することもできるし、監視対象領域とする3次元空間を2次元の画像として撮影する単眼のカメラで構成することもできる。
[Photographing section]
The image capturing unit 10 is a so-called surveillance camera that captures an area to be monitored for monitoring the degree of congestion in various facilities such as stores, restaurants, amusement parks, public offices, and banks. The image capturing unit 10 can be configured by various conventionally known monitoring cameras capable of continuously capturing the monitoring target area. Further, the surveillance camera constituting the imaging unit 10 can be constituted by a 3D camera which can directly obtain the three-dimensional position information in the space to be the surveillance target area, or the three-dimensional space to be the surveillance target area is two-dimensional. It can also be configured with a monocular camera that captures an image of.

混雑情報報知システム1において、撮影部10が、2次元情報のみを有する監視画像を撮影可能な単眼カメラである場合、混雑情報報知システム1は、監視画像中の位置を監視対象領域である3次元空間内における実際の位置と関連付けて特定可能な座標を設定する座標設定部(ブロック図中の図示は省略)を、更に備える構成とすることが好ましい。尚、撮影部10が監視対象領域とする空間内の3次元位置情報を直接的に取得できる3Dカメラである場合には、上記態様の座標設定部は必須ではない。座標設定部は撮影部10に内蔵されていてもよいし、演算処理部20の一部として、追加的に別途の装置として付加されていてもよい。 In the congestion information notification system 1, when the image capturing unit 10 is a monocular camera capable of capturing a monitoring image having only two-dimensional information, the congestion information notification system 1 determines the position in the monitoring image as a three-dimensional monitoring target area. It is preferable to further include a coordinate setting unit (not shown in the block diagram) that sets identifiable coordinates in association with the actual position in the space. If the image capturing unit 10 is a 3D camera that can directly obtain three-dimensional position information in the space to be monitored, the coordinate setting unit in the above aspect is not essential. The coordinate setting unit may be incorporated in the image capturing unit 10 or may be additionally provided as a part of the arithmetic processing unit 20 as a separate device.

ここで、図2は、撮影部10が撮影した撮影画像100の一例を示す図である。撮影部10は、撮影画像100を、演算処理部20で演算処理することができるようにデジタル形式の画像データに加工して、当該画像データを演算処理部20に向けて出する機能を有するものであれば、既存の各種のデジタルカメラを特に制限なく用いることができる。 Here, FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a captured image 100 captured by the capturing unit 10. The photographing unit 10 has a function of processing the photographed image 100 into image data in a digital format so that the arithmetic processing unit 20 can perform arithmetic processing, and outputting the image data to the arithmetic processing unit 20. If so, various existing digital cameras can be used without particular limitation.

[演算処理部]
演算処理部20は、撮影部10から出力され、送信された画像データに対して、混雑情報を作成するために必要な各種の演算処理を行う。演算処理部20は、例えば、パーソナルコンピュータやタブレット端末、スマートフォン等を利用して構成することができる。或いは、演算処理部20は、本発明の実施に係る動作に特化した専用装置として構成することもできる。又、演算処理部20は、以上の機能を備える情報処理装置をサーバーとしてクラウド上に構成して、これを多数のクライアントで共有する構成とすることもできる。
[Arithmetic processing section]
The arithmetic processing unit 20 performs various arithmetic processes necessary for creating congestion information on the image data output and transmitted from the photographing unit 10. The arithmetic processing unit 20 can be configured using, for example, a personal computer, a tablet terminal, a smartphone, or the like. Alternatively, the arithmetic processing unit 20 can be configured as a dedicated device specialized for the operation according to the present invention. Further, the arithmetic processing unit 20 can be configured such that the information processing apparatus having the above functions is configured as a server on the cloud and is shared by a large number of clients.

上記何れの構成においても、演算処理部20は、CPU、メモリ、通信部等のハードウェアを備えている。そして、このような構成からなる演算処理部20は、本発明に係るコンピュータプログラムである混雑情報報知用のプログラムを実行することにより、以下に説明する各種動作、及び、混雑情報報知方法を具体的に実行することができる。 In any of the configurations described above, the arithmetic processing unit 20 includes hardware such as a CPU, a memory, and a communication unit. The arithmetic processing unit 20 having such a configuration executes the congestion information notification program, which is the computer program according to the present invention, to concretely perform the various operations described below and the congestion information notification method. Can be run to.

演算処理部20は、撮影部10から画像データを受信することができるように撮影部10と接続されている。この接続は、専用の通信ケーブルを利用した有線接続、或いは、有線LANによる接続とすることができる。又、有線接続に限らず、無線LANや近距離無線通信、携帯電話回線等の各種無線通信を用いた接続としてもよい。尚、演算処理部20は、撮影部10の近傍に配置せずに、撮影部10から離れた遠隔地に配置してもよい。 The arithmetic processing unit 20 is connected to the photographing unit 10 so that the image data can be received from the photographing unit 10. This connection may be a wired connection using a dedicated communication cable or a wired LAN connection. Further, the connection is not limited to the wired connection, but may be a connection using various kinds of wireless communication such as wireless LAN, short-range wireless communication, and mobile phone line. It should be noted that the arithmetic processing unit 20 may be arranged not in the vicinity of the photographing unit 10 but in a remote place apart from the photographing unit 10.

演算処理部20は、少なくとも、人識別部21、骨格情報抽出部22、画像処理部24、及び、情報発信部25を備える。又、演算処理部20は、混雑度算出部23を更に備えることが好ましい。必要に応じて座標設定部を備える構成とすることができる。 The arithmetic processing unit 20 includes at least a person identifying unit 21, a skeletal information extracting unit 22, an image processing unit 24, and an information transmitting unit 25. Moreover, it is preferable that the arithmetic processing unit 20 further includes a congestion degree calculation unit 23. A coordinate setting unit may be provided as necessary.

(人識別部)
人識別部21は、撮影部10が撮影した撮影画像100中から、人を、自動的に識別して検出する。この人の識別は、具体的には、従来公知の様々な手法の何れか、又は、それらを組合せて行うことができる。例えば、背景差分によって撮影画像100中から背景以外の対象物を抽出することができる。この背景差分は公知の技術であり、撮影部10で撮影された撮影画像の画像データと、事前に取得しておいた撮影対象領域の背景画像との差分をとることで、動きのある対象物を抽出する技術である。
(Person identification part)
The person identifying unit 21 automatically identifies and detects a person from the captured image 100 captured by the capturing unit 10. Specifically, this person can be identified by any of various conventionally known methods or a combination thereof. For example, an object other than the background can be extracted from the captured image 100 based on the background difference. This background difference is a known technique, and by taking the difference between the image data of the captured image captured by the capturing unit 10 and the background image of the capturing target area acquired in advance, a moving object Is a technology for extracting.

又、抽出した監視対象の特定については、近年、画像認識分野において、認識率の飛躍的向上が注目を集めている、ニューラルネットワークを有する機械学習型の画像解析装置(所謂「ディープラーニング技術を用いた画像認識装置」)を用いることが好ましい。 In addition, regarding the identification of the extracted monitoring target, a machine learning type image analysis apparatus having a neural network (a so-called “deep learning technology It is preferable to use a conventional image recognition device”).

尚、ディープランニングを用いた画像認識技術については、例えば、下記に公開されている。
「ディープラーニングと画像認識、オペレーションズ・リサーチ」
(http://www.orsj.o.jp/archive2/or60−4/or60_4_198.pdf)
The image recognition technology using deep running is disclosed, for example, in the following.
"Deep Learning and Image Recognition, Operations Research"
(Http://www.orsj.o.jp/archive2/or60-4/or60_4_198.pdf)

これらの様々な公知の画像認識技術により、撮影画像中の「人」を自動的に、且つ、極めて高い正解率で識別することができる。 By these various known image recognition techniques, it is possible to automatically identify a "person" in a captured image with an extremely high accuracy rate.

(骨格情報抽出部)
骨格情報抽出部22は、撮影画像100中の人101、102、・・・、105から、対応する骨格情報101A、102A、・・・、105Aを抽出する。骨格情報101A、102A、・・・、105Aとは、人101、102、・・・、105の頭、両肩、腰、手、脚の各関節部分に相当する複数の特徴点と、各点を連接する線分で構成される画像情報である(図3参照)。
(Skeletal information extraction unit)
The skeleton information extraction unit 22 extracts corresponding skeleton information 101A, 102A,..., 105A from the persons 101, 102,..., 105 in the captured image 100. The skeletal information 101A, 102A,..., 105A is a plurality of characteristic points corresponding to the joint parts of the head, both shoulders, hips, hands, and legs of the people 101, 102,. Is image information composed of line segments connecting (see FIG. 3).

図3に示すような、人の骨格情報の抽出は、具体的には、従来公知の様々な手法の何れか、又は、それらを組合せて行うことができる。一例として、下記文献に開示されている「OpenPose」と称される技術を用いることにより、2次元の画像から「人」の骨格情報を抽出することができる。又、これら各特徴点の位置や速度を解析することによって、人の位置及び動きを認識することができる
「Zhe Cao 他 Realtime Multi−Person 2D Human Pose Estimation using Part Affinity Fields, CVPR 2017」
Specifically, the extraction of the human skeleton information as shown in FIG. 3 can be performed by any one of various conventionally known methods or a combination thereof. As an example, the skeleton information of “person” can be extracted from a two-dimensional image by using a technique called “OpenPose” disclosed in the following document. In addition, by analyzing the position and velocity of each of these feature points, it is possible to recognize the position and movement of a person "Zhe Cao et al. Realtime Multi-Person 2D Human Posse Estimating Part Affinity Fields, CVPR 2017".

(混雑度算出部)
混雑度算出部23は、人識別部21が識別した人の人数から当該領域内の混雑度を算出する。混雑度、即ち、任意の部分領域毎の人の人数は、例えば、人101、102、・・・、105が、監視対象領域内で占める「実際の位置」を、骨格情報101A、102A、・・・、105Aを構成する特徴点が下記に説明する座標設定部が設定した座標上に占める位置(3次元位置情報)として把握し、この3次元位置情報を解析することによって、客観的な数値データとして得ることができる。
(Crowding degree calculator)
The congestion degree calculation unit 23 calculates the congestion degree in the area based on the number of persons identified by the person identification unit 21. The degree of congestion, that is, the number of people in each arbitrary partial area, is, for example, the “actual position” occupied by the people 101, 102,..., 105 in the monitored area, and the skeleton information 101A, 102A,. ..By grasping the characteristic points constituting 105A as the positions (three-dimensional position information) occupied on the coordinates set by the coordinate setting unit described below, and analyzing the three-dimensional position information, objective numerical values can be obtained. It can be obtained as data.

(画像処理部)
画像処理部24は、撮影画像100(図2)に画像処理を施して、プライバシー保護処理済画像100A(図3)を生成する。プライバシー保護処理済画像100Aとは、図3に示す通り、撮影画像100中の人101、102、・・・、105を、骨格情報抽出部22で抽出した、対応する骨格情報101A、102A、・・・、105Aのみで表示するように画像処理を施した画像のことを言うものとする。
(Image processing unit)
The image processing unit 24 performs image processing on the captured image 100 (FIG. 2) to generate a privacy protection processed image 100A (FIG. 3). As shown in FIG. 3, the privacy-protected processed image 100A corresponds to the skeleton information 101A, 102A,..., 105 extracted by the skeleton information extraction unit 22 from the persons 101, 102,..., 105 in the captured image 100. ·············································································S “105A”.

又、プライバシー保護処理済画像には、更に、撮影画像中の長さと、監視対象領域における実際の距離との対応を表示するグリッド線(図示せず)が表示されていることがより好ましい。グリッド線は画像中に示される線分の長さによって、監視対象領域内での実際の距離が把握できるものであればよい。これにより、システムの利用者が、プライバシー保護処理済画像から、そこに骨格情報として表示されている人と人の実際の距離を容易に把握することができる。又、監視対象領域内で実際に、所定の単位面積を占める部分領域をグリッド線によって示すことによって、当該部分領域の混雑度(密集度)をより、把握容易な視覚情報として表示することができる。 Further, it is more preferable that a grid line (not shown) that displays the correspondence between the length in the captured image and the actual distance in the monitored area is further displayed in the privacy-protected image. The grid line may be any line as long as the actual distance in the monitoring target area can be grasped by the length of the line segment shown in the image. Thereby, the user of the system can easily grasp the actual distance between the person displayed as the skeleton information there from the privacy protection processed image. In addition, by actually indicating a partial area occupying a predetermined unit area in the monitored area by a grid line, the congestion degree (density) of the partial area can be displayed as visual information that is easier to grasp. ..

(情報発信部)
情報発信部25は、画像処理部24によって上述の画像処理を施したプライバシー保護処理済画像100Aを、システムの利用者に対して施設の混雑情報を報知するための情報として発信する。尚、ここで、システムの利用者として想定されているのは、当該施設の管理担当者等、及び、当該施設の利用を検討している全ての潜在的な利用者である。但し、必要に応じて、認証された特定の顧客グループだけに混雑情報を開示するようにすることもできる。
(Information dispatch department)
The information transmitting unit 25 transmits the privacy-protected processed image 100A, which has been subjected to the above-described image processing by the image processing unit 24, as information for notifying the user of the system of the congestion information of the facility. It should be noted that, here, the assumed users of the system are the person in charge of management of the facility, and all potential users who are considering using the facility. However, if necessary, the congestion information may be disclosed only to a specific authenticated customer group.

情報発信部25の発信する混雑情報は、プライバシー保護処理済画像100Aと、混雑度を示す文字情報200と、を組み合わせた情報であること好ましい。この文字情報200とは、混雑度を官能的に示す「たいへん込んでいます」、「空いています」等と言った文言による情報と、実際の特定領域内の滞在人数(密集度)に係る数値による情報とを含み、何れも、混雑度算出部23で得たデータに基づいて生成することができる。そして、このように生成した混雑情報を、例えば、図4に示すように、例えばスマートフォン等、システムの利用者の情報受信端末30に表示させることが好ましい。 The congestion information transmitted by the information transmission unit 25 is preferably information in which the privacy protection processed image 100A and the character information 200 indicating the congestion degree are combined. This textual information 200 relates to the information such as "I'm busy" and "I'm vacant" that sensually indicates the degree of congestion, and the actual number of people staying in a specific area (density). The information including numerical information can be generated based on the data obtained by the congestion degree calculation unit 23. Then, the congestion information generated in this way is preferably displayed on the information receiving terminal 30 of the user of the system such as a smartphone as shown in FIG. 4, for example.

(座標設定部)
尚、例えば、特許6581280号に公開されているような座標設定部を更に演算処理部20に設けることにより、撮影部10が撮影した撮影画像中の床面に相当する位置を実寸法と関連付けて特定可能な座標を設定することもできる。このような座標設定部が設定する座標とは、撮影部10が撮影する撮影画像中において、ある任意の位置を特定し、その位置が床面にあるとしたときに、その床面が実際の監視領域の空間においてどの位置に相当するのか特定可能な座標である。即ち、この設定される座標上の位置は、実寸法と関連付けて設定される。このような座標設定部を設けることにより、距離測定デバイスや3Dカメラ等を導入することなく廉価で取得可能な単眼カメラによってのみ取得された2次元情報のみを有する画像からであっても、自動的な処理のみにより高い精度で人の識別を効率よく実行することができる。
(Coordinate setting section)
In addition, for example, by further providing a coordinate setting unit as disclosed in Japanese Patent No. 6581280 in the arithmetic processing unit 20, the position corresponding to the floor surface in the photographed image photographed by the photographing unit 10 is associated with the actual size. It is also possible to set identifiable coordinates. The coordinates set by the coordinate setting unit means that when a certain arbitrary position is specified in the captured image captured by the capturing unit 10 and the position is on the floor surface, the floor surface is the actual one. It is a coordinate with which it is possible to specify which position in the space of the monitoring area corresponds. That is, the set coordinate position is set in association with the actual size. By providing such a coordinate setting unit, even from an image having only two-dimensional information acquired only by a monocular camera that can be acquired inexpensively without introducing a distance measuring device or a 3D camera, etc. It is possible to efficiently identify a person with high accuracy only by performing simple processing.

[情報受信端末]
情報受信端末30は、システムの利用者が情報発信部25の発信する混雑情報を受信することができる装置、機器であれば特に限定されず、使用者の所持する又は貸与されている様々な機器を用いることができる。情報受信端末30は、具体的には、モニター付きのパーソナルコンピュータ、或いは、容易に持ち運ぶことができる小型の携帯情報処理端末等のように、上記の混雑情報を、システムの利用者が、認知可能な映像・文字・音声等で適宜表示することができる各種の情報処理端末、或いは、そのような要求に対応可能なモニター等を含む各種の情報表示装置によって構成することができる。
[Information receiving terminal]
The information receiving terminal 30 is not particularly limited as long as it is a device or device that allows the user of the system to receive the congestion information transmitted by the information transmitting unit 25, and various devices possessed or lent by the user. Can be used. The information receiving terminal 30 is specifically a personal computer with a monitor, or a small portable information processing terminal that can be easily carried, and the like so that the user of the system can recognize the congestion information. It can be configured by various information processing terminals that can be appropriately displayed with various images, characters, sounds, or the like, or various information display devices including a monitor or the like that can respond to such requests.

<混雑情報報知方法>
好ましくは、本発明の混雑情報報知システム1の動作によって実行することができる本発明の混雑情報報知方法は、撮影部10において実行される撮影ステップ、人識別部21において実行される人識別ステップ、骨格情報抽出部22において実行される骨格情報抽出ステップ、混雑度算出部23において実行される混雑度算出ステップ、画像処理部24において実行される画像処理ステップ、及び、情報発信部25において実行される混雑情報発信ステップが順次行われることによって、全体プロセスとして実行される。但し、最小限の構成とする場合は、混雑情報発信ステップは必須の構成ではない。本発明の混雑情報報知方法は、画像処理ステップにおいて生成されたプライバシー保護処理済画像100Aのみを混雑情報として発信する態様として実施することもできる。
<Congestion information notification method>
Preferably, the congestion information notification method of the present invention, which can be executed by the operation of the congestion information notification system 1 of the present invention, includes a photographing step executed by the photographing unit 10, a person identification step executed by the person identifying unit 21, The skeleton information extraction step executed by the skeleton information extraction unit 22, the congestion degree calculation step executed by the congestion degree calculation unit 23, the image processing step executed by the image processing unit 24, and the information transmission unit 25. The congestion information transmitting step is sequentially performed, so that the entire process is performed. However, in the case of the minimum configuration, the congestion information transmission step is not an essential configuration. The congestion information notification method of the present invention can also be implemented as an aspect in which only the privacy protection processed image 100A generated in the image processing step is transmitted as congestion information.

(撮影ステップ)
撮影ステップでは、撮影部10が、監視対象領域の撮影を行う。ここで、この撮影は、静止画の撮影を所定間隔で連続して行い、撮影される画像の連続として後述する監視動作を行うが、撮影間隔を非常に短くすることにより、実質的には、動画撮影として、監視動作を行っているものと捉えることもできる。
(Shooting step)
In the shooting step, the shooting unit 10 shoots the monitoring target area. Here, in this photographing, still images are continuously photographed at a predetermined interval, and a monitoring operation described later is performed as a sequence of images to be photographed. However, by substantially shortening the photographing interval, substantially, It can also be considered that a surveillance operation is being performed as video shooting.

(人識別ステップ)
人識別ステップでは、人識別部21が、撮影部10が撮影した撮影画像中の人を識別する。人を識別した場合には、骨格情報抽出ステップ、又は、混雑度算出ステップへ進み、人が識別されていない場合には、撮影ステップへ戻り、監視動作を継続する。
(Person identification step)
In the person identifying step, the person identifying unit 21 identifies the person in the captured image captured by the capturing unit 10. If the person is identified, the process proceeds to the skeleton information extraction step or the congestion degree calculation step. If the person is not identified, the process returns to the imaging step and the monitoring operation is continued.

(骨格情報抽出ステップ)
骨格情報抽出ステップでは、骨格情報抽出部22が、人識別ステップで識別された人101、102、・・・、105(図2参照)から、対応する骨格情報101A、102A、・・・、105A(図3)を抽出する。
(Skeletal information extraction step)
In the skeleton information extraction step, the skeleton information extraction unit 22 extracts the corresponding skeleton information 101A, 102A,..., 105A from the persons 101, 102,..., 105 (see FIG. 2) identified in the person identification step. (FIG. 3) is extracted.

(混雑度算出ステップ)
混雑度算出ステップでは、混雑度算出部23が、人識別ステップで識別された人の数を特定し、この単位面積当たりに滞留する人数に係る数値データから監視対象領域の混雑度を算出する。ここでいう混雑度の判断基準は、本方法を適用する対象施設の業態、業種、場所等によって、任意に変更することができる。一例として、初期設定として、任意の単位面積(例えば5m)の領域において、当該領域内に3人以上の人が識別された場合に、当該領域については混雑していると判断するように初期設定としての判断基準を設定しておき、必要に応じて、上記の単位面積と人数とを適宜調整するという実施態様を例示することができる
(Congestion degree calculation step)
In the congestion degree calculation step, the congestion degree calculation unit 23 specifies the number of persons identified in the person identification step, and calculates the congestion degree of the monitoring target area from the numerical data relating to the number of people staying per unit area. The criterion for determining the congestion degree here can be arbitrarily changed according to the business type, business type, place, etc. of the target facility to which the present method is applied. As an example, as an initial setting, when three or more persons are identified in an area having an arbitrary unit area (for example, 5 m 2 ), it is determined that the area is congested. It is possible to exemplify an embodiment in which a judgment criterion as a setting is set and the unit area and the number of people are appropriately adjusted as needed .

(画像処理ステップ)
画像処理ステップでは、画像処理部24が、撮影画像100中の人101、102、・・・、105(図2参照)を、対応する骨格情報101A、102A、・・・、105A(図3)のみで表示するように画像処理を施すことによってプライバシー保護処理済画像100Aを生成する。
(Image processing step)
In the image processing step, the image processing unit 24 sets the person 101, 102,..., 105 (see FIG. 2) in the captured image 100 to the corresponding skeleton information 101A, 102A,..., 105A (FIG. 3). The privacy-protected image 100A is generated by performing image processing so that it is displayed only.

(混雑情報発信ステップ)
混雑情報発信ステップでは、情報発信部25が、画像処理ステップにおいて生成されたプライバシー保護処理済画像100Aを、混雑情報として発信する。又、混雑情報は、プライバシー保護処理済画像100Aと、混雑度算出ステップで算出された混雑度を示す文字情報200と、を組み合わせた情報(図4参照)とすることが好ましい。
(Congestion information transmission step)
In the congestion information transmitting step, the information transmitting unit 25 transmits the privacy protection processed image 100A generated in the image processing step as congestion information. In addition, it is preferable that the congestion information is information (see FIG. 4) obtained by combining the privacy-protected image 100A and the character information 200 indicating the congestion degree calculated in the congestion degree calculation step.

又、過去の月、日、曜日、時間、及び、天気毎の混雑情報を蓄積したデータを、ニューラルネットワークを有する機械学習型の情報解析装置(所謂「ディープラーニング技術を用いた情報解析装置(人口知能)」)に学習させて、現時点以後の混雑予測データを得て、この混雑予測データを上記の混雑データと併せて発信することもできる。更に、その他の販売促進情報等を混雑情報とともに発信することもできる。 In addition, a machine learning type information analysis device (a so-called “information analysis device using a so-called “deep learning technology” (population) that has accumulated neural network congestion information for past months, days, days, hours, and weather) It is also possible to train the intelligence)) to obtain the congestion prediction data after the present point of time, and transmit this congestion prediction data together with the above-mentioned congestion data. Further, other sales promotion information and the like can be transmitted together with the congestion information.

又、プライバシー保護処理済画像100Aには、撮影画像100中の長さと、監視対象領域における実際の距離との対応を表示するグリッド線を表示することが更に好ましい。 Further, it is more preferable to display a grid line on the privacy-protected image 100A, which indicates the correspondence between the length in the captured image 100 and the actual distance in the monitored area.

混雑情報発信ステップの実行後に、演算処理部20が、監視を終了するか否かを判断する。監視終了は、例えば、監視終了の命令が入力された場合に終了と判断される。終了する場合には、監視動作を終了し、それ以外の場合には、撮影ステップへ戻り、監視を継続する。 After executing the congestion information transmitting step, the arithmetic processing unit 20 determines whether or not to end the monitoring. The termination of monitoring is determined to be terminated, for example, when a command to terminate monitoring is input. If it is ended, the monitoring operation is ended, otherwise, the process returns to the photographing step and the monitoring is continued.

1 混雑情報報知システム
10 撮影部
20 演算処理部
21 人識別部
22 骨格情報抽出部
23 混雑度算出部
24 画像処理部
25 情報発信部
30 情報受信端末
100 撮影画像
101、102、103、104、105 人
100A プライバシー保護処理済画像
101A、102A、103A、104A、105A 骨格情報
111 背景
200 文字情報
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Congestion information notification system 10 Imaging part 20 Arithmetic processing part 21 Person identification part 22 Skeleton information extraction part 23 Congestion degree calculation part 24 Image processing part 25 Information transmission part 30 Information receiving terminal 100 Photographed image 101, 102, 103, 104, 105 People 100A Privacy protection processed images 101A, 102A, 103A, 104A, 105A Skeleton information 111 Background 200 Character information

Claims (7)

監視対象領域を撮影する撮影部と、
前記撮影部が撮影した撮影画像中の人を識別する人識別部と、
前記人識別部によって識別された人の画像から骨格情報を抽出する骨格情報抽出部と、
前記人識別部によって識別された人の数から前記監視対象領域内で所定の単位面積を占める部分領域の混雑度を算出する混雑度算出部と、
前記撮影画像中の長さと、前記監視対象領域における実際の距離と対応していて、前記部分領域を示すグリッド線を前記撮影画像中に表示して、前記撮影画像中の人を骨格情報のみで表示するように画像処理を施して、プライバシー保護処理済画像を生成する画像処理部と、
前記画像処理部によって生成されたプライバシー保護処理済画像と前記混雑度を示す文字情報とを組み合わせた情報を、混雑情報として発信する、情報発信部と、を備える、
混雑情報報知システム。
An imaging unit that captures the monitored area,
A person identifying section for identifying a person in a captured image captured by the capturing section;
A skeleton information extraction unit that extracts skeleton information from the image of the person identified by the person identification unit;
A congestion degree calculation unit that calculates a congestion degree of a partial region occupying a predetermined unit area in the monitoring target region from the number of persons identified by the person identification unit,
Corresponding to the length in the photographed image and the actual distance in the monitoring target area, a grid line indicating the partial area is displayed in the photographed image, and the person in the photographed image is represented by skeleton information only. An image processing unit that performs image processing to display and generates a privacy-protected processed image,
An information transmitting unit that transmits, as congestion information, information in which the privacy protection-processed image generated by the image processing unit and text information indicating the congestion degree are combined ,
Congestion information notification system.
前記情報発信部は、過去の月、日、曜日、時間、及び、天気毎の混雑情報を蓄積したデータを、ニューラルネットワークを有する機械学習型の情報解析装置に学習させて得た現時点以後の混雑予測データを、前記混雑情報と併せて発信する、The information transmission unit is the congestion after the present time obtained by making the machine learning type information analysis device having the neural network learn the data that accumulates the congestion information for each of the past month, day, day of the week, time, and weather. Transmitting prediction data together with the congestion information,
請求項1に記載の混雑情報報知システム。The congestion information notification system according to claim 1.
前記情報発信部は、販売促進情報を、前記混雑情報と併せて発信する、The information transmission unit transmits sales promotion information together with the congestion information,
請求項1又は2に記載の混雑情報報知システム。The congestion information notification system according to claim 1.
撮影部が、監視対象領域を撮影する撮影ステップと、
人識別部が、前記撮影部が撮影した撮影画像中の人を識別する人識別ステップと、
骨格情報抽出部が、前記人識別部によって識別された人の画像から骨格情報を抽出する骨格情報抽出ステップと、
混雑度算出部が、前記人識別部によって識別された人の数から前記監視対象領域内で所定の単位面積を占める部分領域の混雑度を算出する混雑度算出ステップと、
画像処理部が、前記撮影画像中の長さと、前記監視対象領域における実際の距離と対応していて、前記部分領域を示すグリッド線を前記撮影画像中に表示して、前記撮影画像中の人を骨格情報のみで表示するように画像処理を施してプライバシー保護処理済画像を生成する画像処理ステップと、
情報発信部が、前記プライバシー保護処理済画像と前記混雑度を示す文字情報とを組み合わせた情報を、前記混雑情報として発信する、混雑情報発信ステップと、を含む、
混雑情報報知方法。
A photographing step in which the photographing unit photographs the monitoring target area;
A person identifying section for identifying a person in a captured image captured by the capturing section;
A skeleton information extraction unit, a skeleton information extraction step of extracting skeleton information from the image of the person identified by the person identification unit;
A congestion degree calculation unit, a congestion degree calculation step of calculating the congestion degree of a partial region occupying a predetermined unit area in the monitoring target region from the number of persons identified by the person identification unit,
The image processing unit corresponds to the length in the captured image and the actual distance in the monitoring target area, displays grid lines indicating the partial areas in the captured image, and An image processing step of generating a privacy protection processed image by performing image processing so as to display only the skeleton information,
An information transmitting unit transmits, as the congestion information, information obtained by combining the privacy protection processed image and the character information indicating the congestion degree , the congestion information transmitting step,
Congestion information notification method.
前記混雑情報発信ステップにおいて、前記情報発信部が、過去の月、日、曜日、時間、及び、天気毎の混雑情報を蓄積したデータを、ニューラルネットワークを有する機械学習型の情報解析装置に学習させて得た現時点以後の混雑予測データを、前記混雑情報と併せて発信する、In the congestion information transmitting step, the information transmitting unit causes a machine learning type information analysis device having a neural network to learn data in which congestion information for each of past months, days, days of the week, time, and weather is accumulated. The congestion forecast data after the present obtained by sending together with the congestion information,
請求項4に記載の混雑情報報知方法。The congestion information notification method according to claim 4.
混雑情報発信ステップにおいて、前記情報発信部が、販売促進情報を、前記混雑情報と併せて発信する、In the congestion information transmitting step, the information transmitting unit transmits the sales promotion information together with the congestion information,
請求項4又は5に記載の混雑情報報知方法。The congestion information notification method according to claim 4 or 5.
請求項4から6の何れかに記載の混雑情報報知方法において、
前記人識別ステップ、前記骨格情報抽出ステップ前記画像処理ステップ、及び、混雑度算出部ステップを、
前記人識別部、前記骨格情報抽出部前記画像処理部、及び、混雑度算出部を含んで構成される演算処理部に実行させる、混雑情報報知用のプログラム。
The congestion information notification method according to any one of claims 4 to 6 ,
The person identification step, the skeleton information extraction step , the image processing step , and the congestion degree calculation unit step ,
A congestion information notification program to be executed by an arithmetic processing unit including the human identification unit, the skeleton information extraction unit , the image processing unit , and the congestion degree calculation unit .
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