JP2007201556A - Congestion information providing system and method therefor - Google Patents

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JP2007201556A JP2006014369A JP2006014369A JP2007201556A JP 2007201556 A JP2007201556 A JP 2007201556A JP 2006014369 A JP2006014369 A JP 2006014369A JP 2006014369 A JP2006014369 A JP 2006014369A JP 2007201556 A JP2007201556 A JP 2007201556A
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克也 豊福
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a congestion information providing system that can determine a congestion situation by one camera, has processing speed that is faster than that when an individual is recognized, and can ensure real-time properties; and to provide a congestion information providing method. <P>SOLUTION: There are provided a fixed-point camera 10 for observing the congestion situation, a congestion information arithmetic unit 20 connected to the fixed-point camera 10, and an information display 40 for displaying the congestion information. The congestion information arithmetic unit 20 comprises a person detection means for detecting a person region contained in an image photographed by the fixed-point camera 10; a measurement means for measuring the number of persons in the image, based on the person region detected by the person detection means; and a providing means for providing a user with congestion information, based on a result measured by the measurement means. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

本発明は、混雑情報提供システム及び方法に係り、人が集まる場所の混雑情報を利用者に提供する技術に関する。   The present invention relates to a congestion information providing system and method, and more particularly to a technology for providing a user with congestion information of a place where people gather.

従来、定点カメラを観測地点に設置し、その画像に基づいて通行量や通過時間などを把握することが行われている。例えば、特許文献1には、測定開始点及び測定終了点にそれぞれカメラを設置し、測定開始点で撮影した画像からランダムに人物を抽出し、その顔特徴を記憶部に記憶する。また、測定終了点のカメラで撮影した画像から抽出した歩行者を抽出し、かつその顔特徴を抽出する。そして、記憶部に記録されている顔特徴と照合し顔特徴が一致した歩行者の測定開始点と測定終了点における画像取得時刻に基づいて通過情報を出力する。
特開2003−346279号公報
Conventionally, a fixed point camera has been installed at an observation point, and the amount of traffic, passage time, and the like are grasped based on the image. For example, in Patent Document 1, a camera is installed at each measurement start point and measurement end point, a person is randomly extracted from an image taken at the measurement start point, and the facial features are stored in the storage unit. Moreover, the pedestrian extracted from the image photographed with the camera at the measurement end point is extracted, and the facial feature is extracted. Then, the passage information is output based on the image acquisition time at the measurement start point and the measurement end point of the pedestrian whose face feature matches with the face feature recorded in the storage unit.
JP 2003-346279 A

しかし、上記特許文献1では、以下の問題がある。第一に、画像中において顔が重なり顔の特徴点が十分に抽出できず、同一人物の判別率が低下する。第二に、複数人数の顔の特徴点情報を一定時間保存するための記憶容量が必要になったり、顔特徴情報を用いることによるプライバシーの問題が生じたりする。第三に、個人識別のため処理時間が増えリアルタイム性に欠ける。第四に、測定するために複数のカメラが必要で、1台のカメラでは測定できない。   However, Patent Document 1 has the following problems. First, the face overlaps in the image, and the feature points of the face cannot be extracted sufficiently, and the discrimination rate of the same person decreases. Secondly, a storage capacity for storing feature point information of a plurality of persons for a certain period of time is required, and privacy problems are caused by using the face feature information. Thirdly, processing time increases due to personal identification and lacks real-time properties. Fourth, a plurality of cameras are required for measurement, and measurement cannot be performed with a single camera.

本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、1台のカメラで混雑状況の判別ができ、かつ個人認識する場合に比べて処理速度が速くよりリアルタイム性を確保できる混雑情報提供システム及び方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above problems, and can provide a congestion information providing system that can determine the congestion status with a single camera, and can achieve higher real-time performance and a higher processing speed than a case of personal recognition. It aims to provide a method.

上記の課題を解決するために、本発明は、混雑状況を観測するための定点カメラと、前記定点カメラが撮影した画像に含まれる人物領域を検出するための人物検出手段と、前記人物検出手段が検出した人物領域に基づいて前記画像中の人物の数を計測する計測手段と、前記計測手段の計測結果に基づく混雑情報を利用者に提供する提供手段と、を備えることを特徴とする。   In order to solve the above problems, the present invention provides a fixed point camera for observing a congestion situation, a person detection unit for detecting a person region included in an image taken by the fixed point camera, and the person detection unit And measuring means for measuring the number of persons in the image based on the person area detected by the user, and providing means for providing the user with congestion information based on the measurement result of the measuring means.

これにより、定点カメラの撮影画像から人物検出のみを行い混雑状況を把握することができる。   As a result, it is possible to detect the person from the captured image of the fixed point camera and grasp the congestion situation.

また、前記人物の数が所定の閾値以上であれば混雑していると判別し、前記人物の数が所定の閾値未満であれば混雑していないと判別する判別手段を更に備えてもよい。   Further, it may further comprise a determining means for determining that the person is congested if the number of persons is equal to or greater than a predetermined threshold, and for determining that the person is not congested if the number of persons is less than the predetermined threshold.

これにより、人物の数と閾値との比較に基づいて混雑しているか否かを判別し、その結果を提供することができる。   Thereby, it can be determined whether or not it is congested based on the comparison between the number of persons and the threshold value, and the result can be provided.

また、前記画像内における徒歩可能領域の面積を検出する検出手段と、前記画像内における一人当たりの人物が占有する人物占有領域の面積を設定する設定手段と、を更に備え、前記判別手段は、前記徒歩可能領域の面積に対する前記人物占有領域の面積の割合に応じて前記所定の閾値を変更してもよい。   The image processing apparatus further includes detection means for detecting an area of a walkable area in the image, and setting means for setting an area of a person occupation area occupied by a person in the image. The predetermined threshold value may be changed according to a ratio of the area of the person-occupied area to the area of the walkable area.

これにより、撮影エリアを変えた場合、例えば広域撮影やズーム撮影を行った場合に、その縮尺に応じた閾値を設定することができる。   Thus, when the shooting area is changed, for example, when wide-area shooting or zoom shooting is performed, a threshold value corresponding to the scale can be set.

また本発明は、混雑状況を観測するための定点カメラと、前記定点カメラにより観測地点に全く人がいない状況下で撮影された基準画像を格納する格納手段と、前記定点カメラにより混雑状況の観測時点において撮影された観測時画像と、前記基準画像との差分処理を行う差分手段と、前記差分処理の結果に基づく混雑情報を利用者に提供する提供手段と、を備えることを特徴とする。   The present invention also provides a fixed point camera for observing the congestion situation, storage means for storing a reference image taken in a situation where there is no person at the observation point by the fixed point camera, and observation of the congestion situation by the fixed point camera. And a difference unit that performs a difference process between the observation-time image captured at the time and the reference image, and a providing unit that provides a user with congestion information based on a result of the difference process.

これにより、基準画像と観測時画像との差分結果に基づいた混雑情報を提供することができる。   Thereby, the congestion information based on the difference result between the reference image and the observation image can be provided.

また、前記差分処理の結果に基づいて前記基準画像と前記観測時画像との相違量を示す差分値を算出し、該差分値が所定の閾値以上であれば混雑していると判別し、前記差分値が所定の閾値未満であれば混雑していないと判別する判別手段を更に備えてもよい。   Further, a difference value indicating a difference amount between the reference image and the observation image is calculated based on a result of the difference processing, and if the difference value is equal to or greater than a predetermined threshold, it is determined that the area is congested. If the difference value is less than a predetermined threshold value, it may further include a determination unit that determines that the difference is not congested.

これにより、差分結果に基づいて混雑状況を判別した結果を提供することができる。   Thereby, the result which discriminate | determined the congestion condition based on the difference result can be provided.

また、前記基準画像は、前記観測地点の通行面を撮影した画像であり、前記差分手段は、前記観測時画像から前記基準画像を差分処理した差分画像を生成し、前記判別手段は、前記基準画像における通行面が撮影された通行面領域と前記差分画像に含まれる差分領域とのそれぞれの面積を計測し、前記通行面領域面積から前記差分領域面積を減算した通行面露出面積を前記差分値として算出してもよい。   Further, the reference image is an image obtained by photographing a traffic surface of the observation point, the difference unit generates a difference image obtained by performing a difference process on the reference image from the observation time image, and the determination unit includes the reference unit The respective areas of the traffic surface area where the traffic surface in the image is photographed and the difference area included in the difference image are measured, and the traffic surface exposure area obtained by subtracting the difference area from the traffic surface area is the difference value. May be calculated as

また、前記提供手段は、前記利用者が操作する端末装置から前記混雑情報の送信要求情報を受信し、該送信要求情報に応じて前記混雑情報を前記端末装置に送信する送受信手段と、前記利用者が操作する端末装置に対して一方的に前記混雑情報を配信する手段と、前記混雑情報をホームページに掲載する手段と、定位置に設置された前記混雑情報を表示するための公衆表示装置と、のうちの少なくとも一つにより構成してもよい。   The providing means receives the congestion information transmission request information from the terminal device operated by the user, and transmits / receives the congestion information to the terminal apparatus according to the transmission request information; Means for unilaterally delivering the congestion information to a terminal device operated by a person, means for posting the congestion information on a homepage, and a public display device for displaying the congestion information installed at a fixed position Or at least one of them.

これにより、端末装置やホームページ上で混雑情報を提供する場合には、遠隔地にいる利用者にも混雑状況を提供することができ、公衆表示装置に表示する場合には、公衆表示装置を視認できるすべて者に対して混雑情報を提供することができる。   As a result, when providing congestion information on a terminal device or a homepage, it is possible to provide congestion status to users in remote locations, and when displaying on a public display device, the public display device is visually recognized. Congestion information can be provided to all who can.

また、前記混雑情報を生成した時刻を計時して時刻情報を生成する計時手段と、前記時刻情報と前記混雑情報とに基づいて、ある時刻における混雑状況の予測情報を算出する予測手段と、を更に備え、前記提供手段は、前記予測情報を更に提供してもよい。   Further, a time measuring unit that generates time information by measuring the time at which the congestion information is generated, and a prediction unit that calculates prediction information of congestion status at a certain time based on the time information and the congestion information. The provision unit may further provide the prediction information.

これにより、混雑を予測し、混雑緩和を図ることができる。   Thereby, congestion can be estimated and congestion reduction can be aimed at.

また、前記定点カメラは、広域空間を複数に分割する区間毎に設置され、前記区間毎の混雑情報に基づいて前記広域空間内における混雑状況の分布を示す分布情報を生成する分布情報生成手段を更に備えてもよい。   Further, the fixed point camera is installed for each section dividing the wide area space into a plurality of sections, and distribution information generating means for generating distribution information indicating the distribution of the congestion situation in the wide area space based on the congestion information for each section. Further, it may be provided.

これにより、利用者が広域空間の混雑分布を把握することができる。   Thereby, the user can grasp | ascertain the congestion distribution of wide area space.

また、本発明に係る混雑情報提供方法は、定点カメラにより混雑状況の観測地点の画像を撮影するステップと、前記画像に含まれる人物領域を検出するステップと、前記人物領域に基づいて前記画像中の人物の数を計測するステップと、前記計測した結果に基づく混雑情報を利用者に提供するステップと、を含むことを特徴とする。   The congestion information providing method according to the present invention includes a step of capturing an image of an observation point of a congestion situation with a fixed point camera, a step of detecting a person area included in the image, and And a step of providing congestion information based on the measurement result to the user.

また、本発明に係る混雑情報提供方法は、定点カメラにより混雑状況の観測地点の画像を、該観測地点に全く人がいない状況下で撮影し、基準画像として格納するステップと、前記定点カメラにより 混雑状況の観測時に前記観測地点を撮影した観測時画像を生成するステップと、前記基準画像を読出し、該基準画像と前記観測時画像との差分処理を行うステップと、前記差分処理の結果に基づく混雑情報を利用者に提供するステップと、を含むことを特徴とする。   The congestion information providing method according to the present invention includes a step of capturing an image of an observation point of a congestion situation with a fixed point camera under a situation where there is no person at the observation point and storing it as a reference image, and the fixed point camera. Based on the result of the difference processing, the step of generating an image at the time of observation of the observation point at the time of observation of the congestion state, the step of reading the reference image and performing a difference process between the reference image and the image at the time of observation Providing congestion information to a user.

本発明によれば、1台のカメラで混雑状況を把握することができる。更に、特定の人物を検出するための顔認識処理ことなく混雑状況を観測するため、顔認識処理をする場合に比べて処理速度が速くよりリアルタイム性を確保することができる。   According to the present invention, it is possible to grasp the congestion situation with one camera. Furthermore, since the congestion state is observed without face recognition processing for detecting a specific person, the processing speed is higher than that in the case of face recognition processing, and real-time performance can be secured.

以下添付図面に従って本発明に係る混雑情報提供システム及び方法について詳説する。   Hereinafter, a congestion information providing system and method according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

<第一実施形態>
図1は、本発明を適用した混雑情報提供システム1の概念図である。混雑情報提供システム1は、定点カメラ10を混雑状況の観測地点に設置し、撮影エリア11内の通行人の人数を計測し、これに基づいて混雑状況を判別する。画像12は、定点カメラ10で撮影された画像であり、画像12には、建物や壁などの構造物があることにより徒歩不可能な領域13と、徒歩可能な歩道領域14とが撮影されている。また、点線の丸印は、検出された人物を示す。定点カメラ10を駅の改札口やプラットホーム、遊園地アトラクション前、チケットブース、ショッピングストリート飲食店店舗前などに設置することにより、各場所の混雑状況を遠隔地にいる利用者が把握することができる。
<First embodiment>
FIG. 1 is a conceptual diagram of a congestion information providing system 1 to which the present invention is applied. The congestion information providing system 1 installs the fixed point camera 10 at the observation point of the congestion situation, measures the number of passersby within the photographing area 11, and determines the congestion situation based on this. The image 12 is an image photographed by the fixed point camera 10. The image 12 includes a region 13 that cannot be walked due to a structure such as a building or a wall, and a walkable sidewalk region 14. Yes. A dotted circle indicates a detected person. By installing the fixed-point camera 10 at a ticket gate of a station, a platform, an amusement park attraction, a ticket booth, a shopping street restaurant, or the like, a user at a remote location can grasp the congestion situation of each place.

図2は、第一実施形態に係る混雑情報提供システム1の概略構成を示すブロック図である。混雑情報提供システム1は、定点カメラ10と定点カメラ10の画像に基づいて混雑状況を判別する混雑情報演算装置20と、混雑情報演算装置20による混雑情報を表示する情報表示装置40と、を備える。情報表示装置40は、ユーザが操作する端末装置、例えば携帯電話、PDA、PCや、街頭や施設等に設置した表示装置等、配信された混雑情報を受信して表示できる装置でも良いし、混雑情報をホームページに掲載し、ユーザが端末装置を操作してホームページを閲覧してもよい。定点カメラ10と混雑情報演算装置20と情報表示装置40とは、インターネット、公衆回線網、無線通信網などの既存の通信ネットワーク41により互いに接続される。   FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of the congestion information providing system 1 according to the first embodiment. The congestion information providing system 1 includes a fixed point camera 10, a congestion information calculation device 20 that determines a congestion state based on images of the fixed point camera 10, and an information display device 40 that displays congestion information by the congestion information calculation device 20. . The information display device 40 may be a device that can receive and display distributed congestion information, such as a terminal device operated by a user, such as a mobile phone, a PDA, a PC, a display device installed in a street or a facility, or the like. The information may be posted on the homepage, and the user may browse the homepage by operating the terminal device. The fixed point camera 10, the congestion information calculation device 20, and the information display device 40 are connected to each other by an existing communication network 41 such as the Internet, a public line network, and a wireless communication network.

なお、本実施形態では、定点カメラ10と混雑情報演算装置20とを通信ネットワーク41を介して接続するが、通信ネットワークを介さず、定点カメラ10と混雑情報演算装置20とを有線接続してもよい。この場合、混雑情報演算装置20はカメラI/Fを備え、カメラI/Fを介して画像を取得する。   In the present embodiment, the fixed point camera 10 and the congestion information calculation device 20 are connected via the communication network 41. However, the fixed point camera 10 and the congestion information calculation device 20 may be connected by wire without using the communication network. Good. In this case, the congestion information calculation device 20 includes a camera I / F and acquires an image via the camera I / F.

図3は、第一実施形態に係る混雑情報演算装置20の機能ブロック図である。混雑情報演算装置20は、通信ネットワーク41を介して画像データや混雑情報を送受信するための通信インターフェース(以下「通信I/F」という)21と、定点カメラ10の画像を読み込む画像取得部22と、定点カメラ10の画像から人物を検出するための人物検出アルゴリズムを実行する人物検出部23と、検出した人物数を計測する計測部24と、計測部24の計測結果に基づいて混雑状況のレベルを判別する判別部25と、撮影される画像に含まれる徒歩可能領域を検出する検出部26と、撮影される画像において人一人が占有する面積を設定する設定部27と、徒歩可能領域の面積から人一人が占有する面積を除算した値に基づいて判別部25が用いる閾値を算出する算出部28と、判別部25が混雑状況を判別した日時情報を計測する計時部29と、計時部29が計測した日時と判別部24が出力する混雑情報とを関連づけたログ情報を格納するログ情報格納部30と、ログ情報に基づいて混雑状況を予測した予測情報を生成する予測部31と、混雑情報や予測情報をユーザに提供する提供部32と、を備える。   FIG. 3 is a functional block diagram of the congestion information calculation device 20 according to the first embodiment. The congestion information calculation device 20 includes a communication interface (hereinafter referred to as “communication I / F”) 21 for transmitting and receiving image data and congestion information via the communication network 41, an image acquisition unit 22 that reads an image of the fixed point camera 10, and A person detection unit 23 that executes a person detection algorithm for detecting a person from the image of the fixed point camera 10, a measurement unit 24 that measures the number of detected persons, and a level of congestion based on the measurement result of the measurement unit 24 A determination unit 25 for detecting the image, a detection unit 26 for detecting a walkable region included in the photographed image, a setting unit 27 for setting an area occupied by one person in the photographed image, and an area of the walkable region The calculation unit 28 that calculates a threshold value used by the determination unit 25 based on a value obtained by dividing the area occupied by one person from the date and time information that the determination unit 25 has determined the congestion situation A time measuring unit 29 for measuring the time, a log information storing unit 30 for storing log information in which the date and time measured by the time measuring unit 29 and the congestion information output by the determination unit 24 are associated, and the congestion situation is predicted based on the log information A prediction unit 31 that generates prediction information; and a provision unit 32 that provides congestion information and prediction information to a user.

次に図4に基づいて本実施の形態に係る混雑情報提供システム1が実行する混雑状況の観測を説明する。図4は、第一実施形態に係る混雑状況の観測処理の流れを示すフローチャートである。   Next, based on FIG. 4, the observation of the congestion situation which the congestion information provision system 1 which concerns on this Embodiment performs is demonstrated. FIG. 4 is a flowchart showing a flow of congestion state observation processing according to the first embodiment.

ステップS1では、混雑情報演算装置20が、ネットワーク41及び通信I/F21を介して定点カメラ10が撮影した画像を取得する(S1)。画像取得部22は、撮影された画像を読み込む。   In step S1, the congestion information calculation device 20 acquires an image captured by the fixed point camera 10 via the network 41 and the communication I / F 21 (S1). The image acquisition unit 22 reads a captured image.

ステップS2では、人物検出部23がS1で読み取った画像に対し、人物検出アルゴリズムを適用して人物検出を行う(S2)。人物検出アルゴリズムの例として、例えば定点カメラ10が可視光カメラである場合には、撮影画像の肌色領域を検出し、その検出した領域が人物の顔領域と想定しうる所定の大きさ又は形状を有しているかに基づいて人物検出を行っても良い。また、撮影画像に対し輪郭抽出処理を行い、抽出した輪郭線に外接する長方形の形状を用いて人物検出してもよい。また、定点カメラ10として物体の表面温度を検知して表面温度の違いを色画像で表す赤外線サーモグラフィカメラを使用し、人の体温を示す領域を抽出して人物検出を行ってもよい。その他、公知の人物検出アルゴリズムを用いてもよい。   In step S2, a person detection algorithm is applied to the image read by the person detection unit 23 in S1 to perform person detection (S2). As an example of the person detection algorithm, for example, when the fixed point camera 10 is a visible light camera, a skin color area of a photographed image is detected, and the detected area has a predetermined size or shape that can be assumed to be a human face area. Person detection may be performed based on whether or not it has. Further, contour extraction processing may be performed on the captured image, and a person may be detected using a rectangular shape circumscribing the extracted contour line. Alternatively, an infrared thermography camera that detects the surface temperature of an object and displays a difference in surface temperature as a color image may be used as the fixed point camera 10 to extract a region indicating a human body temperature and perform person detection. In addition, a known person detection algorithm may be used.

ステップS3では、計測部24が、S3で検出された人物の数を計測する(S3)。   In step S3, the measuring unit 24 measures the number of persons detected in S3 (S3).

ステップS4では、判別部25が、S3で検出された人物の数に基づいて混雑状況を判別する(S4)。混雑状況を例えば3段階、「混雑」、「普通」、「空き」で判別する場合には、第一閾値と、第一閾値よりも小さい第二閾値とを予め設定しておく。そして、判別部25は、S3の人物の数が第一閾値以上であれば「混雑」と判別し、第二閾値以上第一閾値未満であれば「普通」と判別し、第二閾値未満であれば「空き」と判別する。判別部25は、判別した内容を示す混雑情報を生成する。上記第一閾値及び第二閾値は、混雑情報提供システム1の管理者が混雑していると思われる人数で任意に設定しても良いし、後述する閾値設定処理により自動的に設定してもよい。   In step S4, the determination unit 25 determines the congestion status based on the number of persons detected in S3 (S4). For example, when the congestion status is determined by three levels, “congested”, “normal”, and “vacant”, a first threshold value and a second threshold value smaller than the first threshold value are set in advance. The determination unit 25 determines “congested” if the number of persons in S3 is equal to or greater than the first threshold, determines “normal” if the number is greater than or equal to the second threshold, and is less than the second threshold. If there is, it is determined as “free”. The determination unit 25 generates congestion information indicating the determined content. The first threshold value and the second threshold value may be arbitrarily set by the number of people who are considered to be congested by the administrator of the congestion information providing system 1, or may be automatically set by threshold setting processing described later. Good.

ステップS5では、計時部29が、S4で混雑情報が生成された日時情報を計時し、その日時情報と混雑情報とを関連づけたログ情報を生成し、ログ情報格納部30に格納する(S5)。   In step S5, the timing unit 29 measures the date and time information on which the congestion information was generated in S4, generates log information that associates the date and time information with the congestion information, and stores it in the log information storage unit 30 (S5). .

ステップS6では、提供部32がS4で生成した混雑情報をユーザに提供する(S6)。提供部32は、ユーザが操作する情報端末装置からのリクエストに応じて混雑情報を送信しても良いし、一方的に情報端末装置に混雑情報を配信してもよい。また、街頭や駅構内、遊園地などに設置された公衆表示装置に混雑情報を表示したり、ホームページ上に掲載したりしてもよい。   In step S6, the providing unit 32 provides the user with the congestion information generated in S4 (S6). The providing unit 32 may transmit the congestion information in response to a request from the information terminal device operated by the user, or may unilaterally distribute the congestion information to the information terminal device. In addition, congestion information may be displayed on a public display device installed in a street, a station, an amusement park, or may be posted on a homepage.

ステップS7では、観測終了か否かを判断し、終了でなければ「No」に進んでS1に戻り、再度S1〜S7の処理を繰り返す。終了の場合は、「Yes」へ進み、混雑状況の観測処理を終了する。   In step S7, it is determined whether or not the observation is completed. If the observation is not completed, the process proceeds to “No”, returns to S1, and repeats the processes of S1 to S7 again. In the case of termination, the process proceeds to “Yes”, and the congestion state observation process is terminated.

本混雑状況の観測処理によれば、人物の抽出のみで人物の同定処理を行わないため、同定処理を行う場合に比べて誤認率が低く、かつプライバシー侵害の危険もない。また、閾値を用いただけの判別処理なので、処理が容易かつ速度が早く、混雑情報の提供のリアルタイム性に長けている。   According to this congestion state observation process, since the person identification process is not performed only by extracting the person, the misperception rate is lower than that in the case of performing the identification process, and there is no risk of privacy infringement. In addition, since the determination process uses only the threshold value, the process is easy and fast, and the real-time nature of providing congestion information is excellent.

次に図5に基づいて混雑情報提供システム1が実行する閾値設定処理について説明する。図5は、閾値設定処理の流れを示すためのフローチャートである。   Next, a threshold setting process executed by the congestion information providing system 1 will be described with reference to FIG. FIG. 5 is a flowchart for illustrating the flow of the threshold setting process.

ステップS11では、検出部26が、画像取得部22が取得した画像から徒歩可能領域を検出する(S11)。検出部26は、歩行面の色情報に基づいて徒歩可能領域14を自動的に検出しても良いし、混雑情報演算装置20に図示しないモニタ及びマウスを接続し、管理者がモニタに表示された画像のうち徒歩可能領域のエッジをマウスでトレースし、そのエッジ内領域を徒歩可能領域として検出してもよい。   In step S11, the detection unit 26 detects a walkable area from the image acquired by the image acquisition unit 22 (S11). The detection unit 26 may automatically detect the walkable area 14 based on the color information of the walking surface, or a monitor and a mouse (not shown) are connected to the congestion information calculation device 20 so that the manager is displayed on the monitor. It is also possible to trace the edge of the walkable area in the image with the mouse and detect the area within the edge as the walkable area.

ステップS12では、設定部27が撮影画像内において人一人が占有する面積(以下「人物占有面積」という)を設定する(S12)。歩行面を基準とする定点カメラ10の高度や位置(撮影角度)によって、撮影画像内における人物占有面積が異なる。これは、高度がより高ければ人がより小さく撮影されるため人物占有面積が小さくなり、高度がより低ければ人がより大きく撮影されるため人物占有面積が大きくなるためである。また、撮影角度が、歩行者の頭上から撮影する場合と、歩行者の側方または前後方から撮影する場合とでは、一般に頭上から撮影する方が側方または前後方から撮影する場合に比べて人物占有面積が小さくなる。管理者は、平均的な人物が撮影されたと想定した場合の人物占有面積を数値入力し、設定部27が入力された数値に基づいて人物占有面積を設定してもよい。また、設定部27は、人物検出部23が検出した人物領域の面積の平均値を算出し、この値に基づいて人物占有面積を自動設定してもよい。   In step S12, the setting unit 27 sets an area occupied by one person in the captured image (hereinafter referred to as “person occupied area”) (S12). Depending on the altitude and position (shooting angle) of the fixed point camera 10 with respect to the walking surface, the person occupation area in the shot image varies. This is because the higher the altitude, the smaller the person occupied area because the person is photographed smaller, and the lower the altitude, the larger the person occupied area because the person is photographed larger. In addition, when shooting from above the pedestrian's head and when shooting from the pedestrian's side or front and back, in general, shooting from the head is more than shooting from the side or front and back. The person occupation area is reduced. The administrator may input a numerical value of the person occupation area when it is assumed that an average person is photographed, and the setting unit 27 may set the person occupation area based on the input numerical value. The setting unit 27 may calculate the average value of the areas of the person regions detected by the person detection unit 23 and automatically set the person occupation area based on this value.

ステップS13では、算出部28が、S11で検出した徒歩可能領域の面積を算出し、徒歩可能領域の面積を人物占有面積で除算した値に応じて判別部25が判別に用いる閾値を算出する(S13)。算出部28は、徒歩可能領域の面積を人物占有面積で除算した値がより大きいほど、徒歩可能領域を通行可能な人数が多いため、より大きな第一閾値及び第二閾値を算出する。反対に、歩可能領域の面積を人物占有面積で除算した値がより小さいほど、徒歩可能領域を通行可能な人数が少ないため、より小さな第一閾値及び第二閾値を算出する。   In step S13, the calculation unit 28 calculates the area of the walkable region detected in S11, and calculates a threshold used by the determination unit 25 according to the value obtained by dividing the area of the walkable region by the person occupation area ( S13). The calculation unit 28 calculates a larger first threshold value and second threshold value because the larger the value obtained by dividing the area of the walkable area by the area occupied by the person, the greater the number of people that can pass through the walkable area. Conversely, the smaller the value obtained by dividing the area of the walkable area by the area occupied by the person, the smaller the number of people that can pass through the walkable area, so the smaller first threshold value and second threshold value are calculated.

ステップS14では、判別部25がS13で算出した第一閾値及び第二閾値を設定し、混雑状況の判別に使用する(S14)。   In step S14, the discrimination | determination part 25 sets the 1st threshold value and 2nd threshold value which were calculated by S13, and uses it for discrimination | determination of a congestion condition (S14).

本閾値設定処理により、定点カメラ10が広域撮影又はズーム撮影など撮影エリアを変更した場合に、その縮尺に応じた閾値が自動設定されるので、混雑情報提供システム1の管理者の手間を省くことができる。   With this threshold setting process, when the fixed point camera 10 changes the shooting area such as wide area shooting or zoom shooting, the threshold corresponding to the scale is automatically set, so that the administrator of the congestion information providing system 1 is saved. Can do.

次に図6に基づいて本実施の形態に係る混雑情報提供システム1が実行する予測情報提供処理について説明する。図6は、予測情報提供処理の流れを示すフローチャートである。   Next, the prediction information provision process which the congestion information provision system 1 which concerns on this Embodiment performs based on FIG. 6 is demonstrated. FIG. 6 is a flowchart showing the flow of the prediction information providing process.

ステップS21では、予測部31がログ情報格納部30に格納されたログ情報を読み出す(S21)。   In step S21, the prediction unit 31 reads the log information stored in the log information storage unit 30 (S21).

ステップS22では、予測部31が読み出したログ情報に基づいて時刻と混雑状況とを関連づけた近似関数を生成する(S22)。予測部31は、生成した近似関数に基づいてある時刻における混雑の予想情報を生成する。近似関数の算出方法は、図7(a)に示すように横軸に時間を、縦軸に混雑の度合いを示すグラフを用意し、読出したログ情報をプロットする。そして、最小二乗法を用いて近似関数を算出してもよい。また、図7(b)に示すように近似関数を求めることなく、プロットした点の集中度からある時刻における混雑の度合いを求めてもよい。予測部31が予測情報の生成に使用するアルゴリズムは、上記に限らず公知のものを適宜使用することができる。また、予測部31は、近似関数を用いて予想待ち時間情報を算出しても良い。   In step S22, an approximate function that associates the time with the congestion status is generated based on the log information read by the prediction unit 31 (S22). The prediction unit 31 generates congestion prediction information at a certain time based on the generated approximate function. As an approximation function calculation method, as shown in FIG. 7A, a graph is prepared in which time is plotted on the horizontal axis and the degree of congestion is plotted on the vertical axis, and the read log information is plotted. Then, the approximate function may be calculated using a least square method. Further, as shown in FIG. 7B, the degree of congestion at a certain time may be obtained from the degree of concentration of plotted points without obtaining an approximate function. The algorithm used by the prediction unit 31 to generate the prediction information is not limited to the above, and any known algorithm can be used as appropriate. The prediction unit 31 may calculate the expected waiting time information using an approximate function.

ステップS23では、提供部32がS22で生成した予測情報を情報表示部40に提供する(S23)。   In step S23, the providing unit 32 provides the prediction information generated in S22 to the information display unit 40 (S23).

ステップS24では、予測情報提供処理が終了したか否かを判断し、終了でなければ「No」に進んでステップS21に戻り、再度S21〜S24の処理を繰り返す。終了の場合は、「Yes」へ進み、予測情報提供処理を終了する。   In step S24, it is determined whether or not the prediction information providing process has ended. If not, the process proceeds to “No”, returns to step S21, and repeats the processes of S21 to S24 again. In the case of termination, the process proceeds to “Yes”, and the prediction information providing process is terminated.

本予測情報提供処理により、混雑している時間又は混雑していない時間をユーザに通知することができ、混雑時の人の流入の抑制及び混雑緩和に資することができる。   By this prediction information provision processing, it is possible to notify the user of a busy time or a non-crowded time, which can contribute to the suppression of the inflow of people at the time of congestion and the relief of congestion.

また、上記実施形態では、判別部25が混雑状況を判別したが、計測部24が計測した人数を提供部32が提供しても良い。   Moreover, in the said embodiment, although the discrimination | determination part 25 discriminate | determined the congestion condition, the provision part 32 may provide the number of people which the measurement part 24 measured.

<第二実施形態>
第二実施形態は、定点カメラ10により予め混雑状況の観測地点に人がいない状態を撮影した基準画像を生成し、この基準画像と、観測時に撮影した観測時画像との差分値に基づいて混雑状況を判別する。
<Second embodiment>
In the second embodiment, the fixed point camera 10 generates a reference image in which a person is not present at the observation point in the congestion state in advance, and the congestion is based on a difference value between the reference image and the observation image taken at the time of observation. Determine the status.

図8は、第二実施形態に係る混雑情報演算装置20の機能ブロック図である。第二実施形態に係る混雑情報演算装置20は、第一実施形態の混雑情報演算装置20の人物検出部23及び計測部24に代えて、基準画像を格納する基準画像格納部33と、基準画像と観測時画像との差分処理を行う差分部34とを備える。   FIG. 8 is a functional block diagram of the congestion information calculation device 20 according to the second embodiment. The congestion information calculation device 20 according to the second embodiment replaces the person detection unit 23 and the measurement unit 24 of the congestion information calculation device 20 of the first embodiment, and a reference image storage unit 33 that stores a reference image, and a reference image And a difference unit 34 for performing a difference process between the image and the observation image.

次に図9、10に基づいて本実施の形態に係る混雑情報提供システム1が実行する混雑状況の観測を説明する。図9は、第二実施形態に係る混雑状況の観測処理の流れを示すフローチャートである。図10は、基準画像100、観測時画像101、差分画像102を示す模式図である。   Next, based on FIGS. 9 and 10, the observation of the congestion status executed by the congestion information providing system 1 according to the present embodiment will be described. FIG. 9 is a flowchart showing a flow of congestion state observation processing according to the second embodiment. FIG. 10 is a schematic diagram showing the reference image 100, the observation image 101, and the difference image 102.

本処理は、定点カメラ10が観測地点に人がいない状況で画像を撮影し、この画像を基準画像100として基準画像格納部33に格納しておき、この状態から開始する。   In this process, the fixed-point camera 10 takes an image in a situation where there is no person at the observation point, and this image is stored as the reference image 100 in the reference image storage unit 33, and starts from this state.

ステップS31では、画像取得部22がS1と同様、定点カメラ10から観測時画像101(S1の撮影画像と同一)を取得する。   In step S31, the image acquisition unit 22 acquires the observation-time image 101 (same as the captured image of S1) from the fixed point camera 10 as in S1.

ステップS32では、差分部34が基準画像格納部33から基準画像100を読み出す。   In step S <b> 32, the difference unit 34 reads the reference image 100 from the reference image storage unit 33.

ステップS33では、差分部34が基準画像100とS31で取得した観測時画像101との差分処理を行い、差分画像102を生成する。そして差分画像102の画素値に基づいて差分値を算出する。   In step S <b> 33, the difference unit 34 performs a difference process between the reference image 100 and the observation-time image 101 acquired in S <b> 31 to generate a difference image 102. Then, a difference value is calculated based on the pixel value of the difference image 102.

ステップS34では、判別部25がS1と同様、S33の差分値に基づき混雑状況の判別を行う。人が多い観測時画像101ほど基準画像100との差分値が大きくなるため、判別部24は、差分値と所定の閾値とを比較し差分値が所定の閾値以上であればより混雑していると判別し、所定の閾値未満であればより空いていると判別する。   In step S34, the determination unit 25 determines the congestion status based on the difference value in S33, as in S1. Since the difference value with the reference image 100 becomes larger as the observation image 101 has more people, the determination unit 24 compares the difference value with a predetermined threshold value, and is more crowded if the difference value is equal to or greater than the predetermined threshold value. If it is less than the predetermined threshold value, it is determined that it is more free.

ステップS35乃至37は、ステップS5乃至7と同様の処理である。   Steps S35 to S37 are the same processes as steps S5 to S7.

本実施形態によれば、人物検出アルゴリズムを使用することなく、単純な差分処理だけで混雑状況を判別することが出来、処理の速度を早くすることができる。   According to the present embodiment, it is possible to determine the congestion state with only a simple difference process without using a person detection algorithm, and the processing speed can be increased.

上記ステップS33において、判別部25が、基準画像100の徒歩可能領域の面積から差分画像102に残った差分領域の面積を減算して通行面露出面積を求め、この通行面露出面積が大きいほど空いていると判断しても良い。   In step S <b> 33, the determination unit 25 subtracts the area of the difference area remaining in the difference image 102 from the area of the walkable area of the reference image 100 to obtain a traffic surface exposure area. You may judge that

<第三実施形態>
第三実施形態は、広域空間を複数区間に分割し、各区間に定点カメラ10を配置した実施形態である。
<Third embodiment>
The third embodiment is an embodiment in which a wide area is divided into a plurality of sections and a fixed point camera 10 is arranged in each section.

図11では、広域空間を東西方向に渡って、Aブロック、Bブロック、Cブロックの3つの区間に分割する。そして、各ブロックに定点カメラ10を設置し、ブロック毎の混雑情報を混雑情報演算装置20に送信する。   In FIG. 11, the wide area is divided into three sections of A block, B block, and C block in the east-west direction. Then, the fixed point camera 10 is installed in each block, and congestion information for each block is transmitted to the congestion information calculation device 20.

本実施に係る混雑情報演算装置20は、第一又は第二実施形態に係る混雑情報演算装置20の構成要素に加えて、区間毎の混雑情報に基づいて各区間の位置とその区間の混雑状況とを示す分布情報を生成する分布情報生成部を更に備える。そして、分布情報生成部は、図11のAブロック(混雑)、Bブロック(普通)、Cブロック(空き)の各ブロックの混雑情報を東西方向に並べ、東から西に向かって徐々に混み具合が減るという分布情報を生成する。提供部32は、区間毎の混雑状況及び/又は混雑状況の分布情報を提供する。   In addition to the components of the congestion information calculation device 20 according to the first or second embodiment, the congestion information calculation device 20 according to the present embodiment is based on the congestion information for each section and the congestion status of the section. A distribution information generation unit that generates distribution information indicating Then, the distribution information generation unit arranges the congestion information of blocks A (congestion), B block (normal), and C block (empty) in FIG. 11 in the east-west direction, and the degree of congestion gradually from east to west. The distribution information that decreases is generated. The providing unit 32 provides congestion status for each section and / or distribution information of the congestion status.

図12は、情報表示装置40としてのユーザが使用する携帯電話に混雑状況及び予測情報を表示した画面表示例である。携帯電話40には、ブロック毎の混雑状況「混雑、普通、空き」と待ち時間情報「15分待ち、5分待ち、待ち時間0」121と、混雑の分布情報「西口が比較的空いています」122と、予測情報「Aブロックは13時頃に空くと予想されます」123とが表示される。   FIG. 12 is a screen display example in which the congestion status and the prediction information are displayed on the mobile phone used by the user as the information display device 40. The mobile phone 40 has a congestion status “block, normal, vacant” and waiting time information “waiting 15 minutes, waiting 5 minutes, waiting time 0” 121 and congestion distribution information “West exit is relatively free. 122 and prediction information “A block is expected to be free around 13:00” 123 are displayed.

本実施形態により、広域空間としての混雑情報を提供することができる。   According to this embodiment, it is possible to provide congestion information as a wide area.

本発明を適用した混雑情報提供システム1の概念図Conceptual diagram of a congestion information providing system 1 to which the present invention is applied 第一実施形態に係る混雑情報提供システム1の概略構成を示すブロック図The block diagram which shows schematic structure of the congestion information provision system 1 which concerns on 1st embodiment. 第一実施形態に係る混雑情報演算装置20の機能ブロック図Functional block diagram of the congestion information computing device 20 according to the first embodiment 第一実施形態に係る混雑状況の観測処理の流れを示すフローチャートThe flowchart which shows the flow of the observation process of the congestion condition which concerns on 1st embodiment. 閾値設定処理の流れを示すためのフローチャートFlow chart for showing the flow of threshold setting processing 予測情報提供処理の流れを示すフローチャートFlow chart showing the flow of prediction information provision processing 予測部31の処理内容を示す模式図The schematic diagram which shows the processing content of the estimation part 31 第二実施形態に係る混雑情報演算装置20の機能ブロック図Functional block diagram of the congestion information calculation device 20 according to the second embodiment 第二実施形態に係る混雑状況の観測処理の流れを示すフローチャートThe flowchart which shows the flow of the observation process of the congestion condition which concerns on 2nd embodiment. 図10は、基準画像100、観測時画像101、差分画像102を示す模式図FIG. 10 is a schematic diagram showing a reference image 100, an observation time image 101, and a difference image 102. 第三実施形態に係る混雑情報提供システム1の概略図Schematic diagram of the congestion information providing system 1 according to the third embodiment 画面表示例の図Illustration of screen display example

符号の説明Explanation of symbols

1:混雑情報提供システム、10:定点カメラ、20:混雑情報演算装置、40:情報表示装置

1: Congestion information providing system, 10: Fixed point camera, 20: Congestion information calculation device, 40: Information display device

Claims (11)

混雑状況を観測するための定点カメラと、
前記定点カメラが撮影した画像に含まれる人物領域を検出するための人物検出手段と、
前記人物検出手段が検出した人物領域に基づいて前記画像中の人物の数を計測する計測手段と、
前記計測手段の計測結果に基づく混雑情報を利用者に提供する提供手段と、
を備えることを特徴とする混雑情報提供システム。
A fixed-point camera for observing congestion,
Person detecting means for detecting a person region included in an image captured by the fixed point camera;
Measuring means for measuring the number of persons in the image based on the person area detected by the person detecting means;
Providing means for providing the user with congestion information based on the measurement result of the measuring means;
A congestion information providing system characterized by comprising:
前記人物の数が所定の閾値以上であれば混雑していると判別し、前記人物の数が所定の閾値未満であれば混雑していないと判別する判別手段を更に備える、
ことを特徴とする請求項1に記載の混雑情報提供システム。
A determination unit that determines that the person is congested if the number of persons is equal to or greater than a predetermined threshold, and further determines that the person is not congested if the number of persons is less than the predetermined threshold;
The congestion information providing system according to claim 1.
前記画像内における徒歩可能領域の面積を検出する検出手段と、
前記画像内における一人当たりの人物が占有する人物占有領域の面積を設定する設定手段と、を更に備え、
前記判別手段は、前記徒歩可能領域の面積に対する前記人物占有領域の面積の割合に応じて前記所定の閾値を変更する、
ことを特徴する請求項2に記載の混雑情報提供システム。
Detecting means for detecting the area of the walkable area in the image;
Setting means for setting an area of a person occupation area occupied by a person per person in the image,
The determining means changes the predetermined threshold according to a ratio of the area of the person-occupied area to the area of the walkable area,
The congestion information providing system according to claim 2.
混雑状況を観測するための定点カメラと、
前記定点カメラにより観測地点に全く人がいない状況下で撮影された基準画像を格納する格納手段と、
前記定点カメラにより混雑状況の観測時点において撮影された観測時画像と、前記基準画像との差分処理を行う差分手段と、
前記差分処理の結果に基づく混雑情報を利用者に提供する提供手段と、
を備えることを特徴とする混雑情報提供システム。
A fixed-point camera for observing congestion,
Storage means for storing a reference image taken under a situation where there is no person at the observation point by the fixed point camera;
Difference means for performing a difference process between the image at the time of observation taken at the time of observation of the congestion situation by the fixed point camera and the reference image,
Providing means for providing congestion information based on the result of the difference processing to the user;
A congestion information providing system characterized by comprising:
前記差分処理の結果に基づいて前記基準画像と前記観測時画像との相違量を示す差分値を算出し、該差分値が所定の閾値以上であれば混雑していると判別し、前記差分値が所定の閾値未満であれば混雑していないと判別する判別手段を更に備える、
ことを特徴とする請求項4に記載の混雑情報提供システム。
Based on the result of the difference processing, a difference value indicating a difference amount between the reference image and the observation image is calculated. If the difference value is equal to or greater than a predetermined threshold, it is determined that the image is congested. If it is less than a predetermined threshold, it further comprises a determination means for determining that it is not crowded.
The congestion information providing system according to claim 4.
前記基準画像は、前記観測地点の通行面を撮影した画像であり、
前記差分手段は、前記観測時画像から前記基準画像を差分処理した差分画像を生成し、
前記判別手段は、前記基準画像における通行面が撮影された通行面領域と前記差分画像に含まれる差分領域とのそれぞれの面積を計測し、前記通行面領域面積から前記差分領域面積を減算した通行面露出面積を前記差分値として算出する、
ことを特徴とする請求項5に記載の混雑情報提供システム。
The reference image is an image obtained by photographing the traffic surface of the observation point,
The difference means generates a difference image obtained by performing a difference process on the reference image from the observation time image,
The discriminating means measures each area of a traffic surface area where a traffic surface in the reference image is photographed and a difference region included in the difference image, and subtracts the difference region area from the traffic surface area. A surface exposure area is calculated as the difference value;
The congestion information providing system according to claim 5.
前記提供手段は、前記利用者が操作する端末装置から前記混雑情報の送信要求情報を受信し、該送信要求情報に応じて前記混雑情報を前記端末装置に送信する送受信手段と、前記利用者が操作する端末装置に対して一方的に前記混雑情報を配信する手段と、前記混雑情報をホームページに掲載する手段と、定位置に設置された前記混雑情報を表示するための公衆表示装置と、のうちの少なくとも一つにより構成される、
ことを特徴とする請求項1乃至6のいずれかに記載の混雑情報提供システム。
The providing means receives the congestion information transmission request information from a terminal device operated by the user, and transmits / receives the congestion information to the terminal apparatus according to the transmission request information; and the user Means for unilaterally delivering the congestion information to a terminal device to be operated; means for posting the congestion information on a homepage; and a public display device for displaying the congestion information installed at a fixed position. Composed of at least one of them,
The congestion information providing system according to any one of claims 1 to 6.
前記混雑情報を生成した時刻を計時して時刻情報を生成する計時手段と、
前記時刻情報と前記混雑情報とに基づいて、ある時刻における混雑状況の予測情報を算出する予測手段と、を更に備え、
前記提供手段は、前記予測情報を更に提供する、
ことを特徴とする請求項1乃至7のいずれかに記載の混雑情報提供システム。
A time measuring means for generating time information by measuring the time at which the congestion information is generated;
Prediction means for calculating prediction information of congestion status at a certain time based on the time information and the congestion information;
The providing means further provides the prediction information;
The congestion information providing system according to any one of claims 1 to 7.
前記定点カメラは、広域空間を複数に分割する区間毎に設置され、
前記区間毎の混雑情報に基づいて前記広域空間内における混雑状況の分布を示す分布情報を生成する分布情報生成手段を更に備える、
ことを特徴とする請求項1乃至8のいずれかに記載の混雑情報提供システム。
The fixed point camera is installed for each section that divides a wide area into a plurality of sections,
Distribution information generating means for generating distribution information indicating the distribution of the congestion status in the wide area based on the congestion information for each section;
9. The congestion information providing system according to any one of claims 1 to 8.
定点カメラにより混雑状況の観測地点の画像を撮影するステップと、
前記画像に含まれる人物領域を検出するステップと、
前記人物領域に基づいて前記画像中の人物の数を計測するステップと、
前記計測した結果に基づく混雑情報を利用者に提供するステップと、
を含むことを特徴とする混雑情報提供方法。
A step of taking an image of a congestion observation point with a fixed point camera;
Detecting a human region included in the image;
Measuring the number of persons in the image based on the person region;
Providing congestion information based on the measured result to the user;
A method for providing congestion information, comprising:
定点カメラにより混雑状況の観測地点の画像を、該観測地点に全く人がいない状況下で撮影し、基準画像として格納するステップと、
前記定点カメラにより、混雑状況の観測時に前記観測地点を撮影した観測時画像を生成するステップと、
前記基準画像を読出し、該基準画像と前記観測時画像との差分処理を行うステップと、
前記差分処理の結果に基づく混雑情報を利用者に提供するステップと、
を含むことを特徴とする混雑情報提供方法。
Taking an image of the observation point of the congestion situation by a fixed point camera under the situation where there is no person at the observation point, and storing as a reference image;
Generating an observation-time image in which the observation point is photographed by the fixed-point camera when observing the congestion situation;
Reading the reference image and performing a difference process between the reference image and the observation image;
Providing congestion information based on the result of the difference processing to the user;
A method for providing congestion information, comprising:
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