JP2007241960A - 移動体カウント装置 - Google Patents
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Abstract
【目的】検出領域の距離分布を基に移動体を確実にカウントすることのできる移動体カウント装置、および大人と子供とを別々にカウントすることのできる移動体カウント装置を提供する。
【構成】まず検出領域の2つの画像データより検出領域の距離分布を求め、この距離分布から移動体を抽出し、抽出された移動体を時系列的に比較して検出領域から喪失された移動体をカウントすることにより、比較的簡単かつ安価な構成で、移動体を確実にカウントすることができる。また、上方からの画像を基に検出領域の距離分布を求め、これより検出した移動体を高さで識別することにより、大人と子供とを別々にカウントすることができる。
【選択図】 図1
【構成】まず検出領域の2つの画像データより検出領域の距離分布を求め、この距離分布から移動体を抽出し、抽出された移動体を時系列的に比較して検出領域から喪失された移動体をカウントすることにより、比較的簡単かつ安価な構成で、移動体を確実にカウントすることができる。また、上方からの画像を基に検出領域の距離分布を求め、これより検出した移動体を高さで識別することにより、大人と子供とを別々にカウントすることができる。
【選択図】 図1
Description
この発明は、予め定められた検出領域を通過する移動体、特に人間の数をカウントする移動体カウント装置に関するものである。
近年、安全管理や事業計画の作成・見直しのためのデータ収集を目的として、駅,デパート,コンビニエンスストアや街頭などで移動体、特に人間の数をカウントする移動体カウント装置が注目されるようになっている。移動体の検出は検出領域を撮像した画像を画像処理することにより行われ、1台のカメラより得られる画像データからエッジ画像を抽出してその上端部を結ぶ稜線を求め、当該稜線の極大点を対象画像における人物位置とするもの(例えば、特許文献1参照)や、2台のカメラ(いわゆるステレオカメラ)により2つの画像データを得て、その2つの画像データから特徴点の空間座標を求め、さらに特徴点の動線を求めるもの(例えば、特許文献2参照)などがある。
特開2006−31153号公報
特開平11−66319号公報
文献1に開示されているエッジ画像を用いる方法は、情報を最終的に一種のグラフである稜線の極大点に集約してしまっているため様々な状況変化に対応しにくい、例えば人が手を挙げたり大きな荷物を持っていたりすると極大点が増えてこれも人間とカウントしてしまう可能性がある、という問題点がある。文献2に開示されている装置は、一人の人物に対し複数の特徴点を求め、当該の複数の特徴点の動作線に関し、個々の特徴点の動作線がとぎれることはあるが全体としてはどれかの動作線が時系列的につながっているので総合的に一人の人物の動きを確実に捕らえることができ、これより複数の人物も確実に判別できるようにするというものであるが、複雑なアルゴリズムを高速で実行する必要があり、装置が高価なものになってしまうという問題がある。さらに、画面に現れる人間の数が増えるにつれて特徴点および動作線の数が膨大なものになり、これらを一人一人の人間の動きに統合することが困難になり、ひいては装置が益々高価なものになってしまうという課題がある。
また、目的によっては単に人数をカウントするだけでなく、大人と子供の人数を別々にカウントする必要が生じる場合があるが、特許文献1および2にはこれを実施する装置または方法についてなんら記載がない。
この発明は上記問題を解決し、装置を高価にすることなく、検出領域の距離分布を基に移動体を確実にカウントすることのできる移動体カウント装置を提供することを目的とする。また、本発明の別目的は、大人と子供とを別々にカウントすることのできる移動体カウント装置を提供することにある。
そこで、上記課題を解決するために、請求項1に係る発明は、2つのレンズを通して検出領域に対する2つの画像データを時系列的に得るセンサと、前記2つの画像データを比較して前記検出領域中の複数のポイントに対しそれぞれ距離情報を求める距離検出手段と、前記複数のポイントの距離情報より移動体を検出する移動体検出手段と、取得した移動体に関する情報を過去の移動体に関する情報と比較することにより前記検出領域から喪失された移動体を検出してその数をカウントしてそのカウント値を前記検出領域を通過した移動体の数とする判定手段と、を備えた移動体カウント装置であることを特徴とする。
請求項2に係る発明は、請求項1に係る発明において、前記センサが一対の1次元光センサアレイを複数配列したマルチライン光センサであることを特徴とする。
請求項3に係る発明は、請求項1または2に係る発明において、前記距離情報が前記位相差検出方式により求められる位相差もしくは該位相差の逆数に定数を乗じたものであることを特徴とする。
請求項4に係る発明は、請求項1ないし3のいずれかに係る発明において、隣接した2つのポイントの距離情報の差が第1の所定値以下であると、前記移動体検出手段が前記2つのポイントが同じ移動体に属すると判断することを特徴とする。
請求項5に係る発明は、請求項4に係る発明において、ポイントの距離情報が所定距離より遠いものであると、前記移動体検出手段が前記ポイントは移動体に属するものではないと判断することを特徴とする。
請求項6に係る発明は、請求項1ないし5のいずれかに係る発明において、前記判定手段が、n回目(nは整数)に取得された画像データから検出した第1移動体に属する前記ポイントの座標および距離情報からそれぞれの前記第1移動体の代表座標および代表距離情報を求め、該代表座標および代表距離情報を(n−1)回目または(n+1)回目に取得した画像データから検出した移動体の代表座標および代表距離情報と比較し、代表座標の距離差が第2の所定値以下であるとともに代表距離情報の差が第3の所定値以内である第2移動体があれば前記第1移動体と前記第2移動体を同じ移動体と判定することを特徴とする。
請求項7に係る発明は、請求項6に係る発明において、前記検出領域が長方形であり、該長方形の対抗する2辺を第1および第2の基準辺とし、該第1および第2の基準辺のうち移動体が最初に検出されたときの位置に近い方の基準辺から前記第1移動体が出現したとしてその基準辺から前記第1移動体に向かう方向を示すデータを前記第1移動体の移動方向データとして記憶し、前記判定手段が、(n−1)回目に取得した画像データから検出した移動体の中に、n回目に取得された画像データから検出した第1の移動体と同じ移動体と判定可能な第2移動体が前記第1の移動体の存在する位置を挟んで2つ存在する場合は、前記第1移動体に対し該移動体の移動方向データの示す方向と逆の方向に位置する第2移動体を前記第1移動体と同じ移動体と判定し、(n+1)回目に取得した画像データから検出した移動体の中に、n回目に取得された画像データから検出した第1の移動体と同じ移動体と判定可能な第2移動体が前記第1の移動体の存在する位置を挟んで2つ存在する場合は、前記第1移動体に対し該移動体の移動方向データの示す方向と同じ方向に位置する第2移動体を前記第1移動体と同じ移動体と判定することを特徴とする記載の移動体カウント装置。
請求項8に係る発明は、請求項6または7に係る発明において、前記代表距離座標が同じ移動体に属する前記ポイントの座標から求められる重心の座標であり、前記代表距離情報が同じ移動体に属する前記ポイントの距離情報の平均値,最小値または最大値のいずれかであることを特徴とする。
請求項9に係る発明は、請求項6ないし8のいずれかに係る発明において、前記判定手段は、(n−1)回目に取得した画像データから検出された移動体の中にn回目に取得された画像データから検出した移動体中に同じと判定できるものがない孤立移動体が存在する場合、該孤立移動体からの距離が第4の所定値以内であるとともにその距離情報が前記孤立移動体の距離情報より近距離である移動体がn回目に取得された画像データから検出した移動体中にある場合は前記孤立移動体を行方不明リストに追加し、ない場合は前記孤立移動体が前記喪失された移動体であるとして前記カウント値をアップカウントし、n回目に取得した画像データから検出された移動体の中に(n−1)回目に取得された画像データから検出した移動体中に同じと判定できるものがない孤立移動体が存在する場合、該孤立移動体と同じものと判定できる移動体が前記行方不明リストにある場合は該移動体を前記行方不明リストから削除し、前記行方不明リストのうち(n−k)回目(kは正整数)に取得した画像データから検出された移動体を削除し、削除した移動体の数だけ前記カウント値をアップカウントすることを特徴とする。
請求項10に係る発明は、請求項9に係る発明において、前記判定手段は、前記孤立移動体との代表座標の距離差が第5の所定値以下であるとともに前記孤立移動体との代表距離情報の差が第6の所定値以内である移動体が前記行方不明リスト中にあれば、該移動体が前記孤立移動体と同じものであると判定することを特徴とする。
請求項11に係る発明は、請求項6に係る発明において、前記センサが前記検出領域の上方から検出領域に対する2つの画像データを得るものであり、前記判定手段は、(n−1)回目に取得した画像データから検出された移動体の中に、n回目に取得された画像データから検出した移動体中に同じと判定できるものがない孤立移動体が存在する場合、該孤立移動体の代表距離情報が第7の所定値以下であれば前記カウント値をアップカウントし、前記第7の所定値以上であれば第2のカウント値をアップカウントすることを特徴とする。
この発明の移動体カウント装置は、まず検出領域の画像データより検出領域の距離分布を求め、この距離分布から移動体を抽出し、抽出された移動体を時系列的に比較して検出領域から喪失された移動体をカウントすることにより、比較的簡単かつ安価な構成で、移動体を確実にカウントすることができる。また、上方からの画像を基に検出領域の距離分布を求め、これより検出した移動体を高さで識別することにより、大人と子供とを別々にカウントすることができる。
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。なお、本明細書の全図において相互に対応する部位には同一符号を付し、重複部分については後述での説明を適宜省略する。
まず、装置の全体構成例を図1に示す。図1において、1は移動体カウント装置、2は光学系と光センサアレイが一体となった距離測定装置、3は演算処理装置(CPU)、4は記憶装置であり、移動体データ5,前回の移動体データ6,行方不明リスト7,カウント値8,プログラム9などを記憶する。演算処理装置3は距離測定装置1の駆動・制御・データ読み込み、各種判断および喪失移動体(検出領域を通過した移動体)のカウントなどを実行する。
次に距離測定装置2の構成およびその測距原理について説明する。測距原理については様々なものがあるが、距離測定装置2は三角測距の原理に基づき構成されている。
図2は、三角測距の原理に基づく距離測定原理図である。被写体(対象)100の光がレンズ101、102を通して、光センサアレイ103、104上に被写体像105、106として結像する。点P6、点P7は、正面の無限遠からレンズ101、102の中心点P2、P3を通過する光線(光軸107、108)と光センサアレイ103、104との交点である。点P6と点P7の間の距離をB、光センサアレイ103、104とレンズ101、102との距離をf(レンズ101、102の焦点距離と略等しい)とする。また、光軸107、108からの被写体像105、106のずれをX1、X2とし、このX1とX2を足した長さをXとする。
ここで三角P1P2P4と三角形P2P5P6および三角形P1P4P3と三角形P3P7P8がそれぞれ相似であることから、被写体100までの距離dは次式で求められる。
(数1)
d=B・f/(X1+X2)=B・f/X
Xは被写体100が無限遠にあるとき、すなわち二つの被写体像105、106がレンズ101、102の光軸107、108と光センサアレイ103、104の交点にある場合を基準とした2像の相対変位であり、位相差と呼ばれる。Bとfは定数であるので、位相差Xを検出することで距離dを求めることができる。このことにより、光センサアレイ103、104およびレンズ101、102が距離測定装置100を構成することができる。なお、二つの光センサアレイ103、104は1つの光センサアレイを電気的に分割したものでもよい。
d=B・f/(X1+X2)=B・f/X
Xは被写体100が無限遠にあるとき、すなわち二つの被写体像105、106がレンズ101、102の光軸107、108と光センサアレイ103、104の交点にある場合を基準とした2像の相対変位であり、位相差と呼ばれる。Bとfは定数であるので、位相差Xを検出することで距離dを求めることができる。このことにより、光センサアレイ103、104およびレンズ101、102が距離測定装置100を構成することができる。なお、二つの光センサアレイ103、104は1つの光センサアレイを電気的に分割したものでもよい。
図2では、一対の1次元光センサアレイ103,104を用いるものについて説明を行ったが、測距範囲を広げて2次元行列(マトリックス)状の距離分布を得るために、一対のエリアセンサ(2次元光センサアレイ)や一対のマルチラインセンサ(複数のラインセンサ(1次元光センサアレイ)が並列に配置されているもの)など光センサが2次元状に配置された光センサアレイを適用することができる。
以下、距離測定装置2としてこのマルチラインセンサを用いたものについて、その概要を図3に示す。図3において、2つの光センサが2次元状に配置された光センサアレイ111,112を有する半導体集積回路などの受光器113、およびレンズ101,102が距離測定装置を構成している。対象114の像をレンズ101,102により光センサアレイ111,112に投影することにより光センサアレイ111,112から対象114に関する2つの2次元状画像データを得て、これら2つの2次元状画像を比較することにより2次元状の距離分布を得るのである。なお、図3における光センサアレイ111,112中の太線がそれぞれ1つのラインセンサである。マルチラインセンサの代わりにエリアセンサを適用してもよく、その場合はエリアセンサの各行を1つのラインセンサとみなせばよい。マルチラインセンサのすべての行をラインセンサとみなしてもよいし、いくつかの行だけを距離測定に使うラインセンサとみなしてもよい。以下の説明も、同様にエリアセンサについても適用できるものである。
図3に示す距離測定装置2から距離情報分布を得るために、図4に示すように、まず光センサが2次元状に配置された光センサアレイに対して距離検出領域を2次元行列(マトリックス)状に設定する。図4において、マルチラインセンサ111および112がそれぞれ5つのラインセンサL1,・・,L5およびR1,・・・,R5を有する例が示されていて、各ラインセンサはそれぞれ5つの距離検出領域に分割されている。ラインセンサLi(i=1〜5)の距離検出領域をLij(j=1〜5)、ラインセンサRi(i=1〜5)の距離検出領域をRij(j=1〜5)とすると、距離検出領域Lijと距離検出領域Rijが距離検出領域対となり、当該距離検出領域対に対応する距離情報として、図2で説明した三角測距の原理に基づきこの距離検出領域対の画像データより対象114に関する上述の位相差Xijもしくは距離dijを求めることができる。図5に位相差Xijを、距離検出領域Lij,Rijのマルチラインセンサ111,112内における配置に対応させて配置した結果を示す。さらに、これを2次元行列(マトリックス)のデータとして配置した結果を図6に示す。図6に示す位相差Xijの分布が、被写体114の距離情報の分布を与えるものになる。この場合、距離情報として位相差Xijが用いられたので、距離の逆数の分布を示すものとなっている。距離情報として距離dijを使えば、通常の意味での距離分布を与えるものになる。また、上述の説明においてラインセンサを分割して距離検出領域とする例を示したが、各距離検出領域がオーバーラップしてもよいし、距離検出領域同士が隣接せず、間にどちらの距離検出領域にも属さない光センサがあるものでもよい。図1に示す距離測定装置2は、図3に示すレンズ101,102、受光器113およびこれらを結合させるとともにノイズとなる光を遮断する遮光箱115より構成されている。
図6に例を示す距離情報分布から、以下のアルゴリズムにより移動体の検出を行う。
(1)距離情報分布(2次元マトリックス)を構成する各セルに対し、上下左右の4方向、もしくは斜め方向を含む8方向とのセルのデータ(距離情報)比較を行い、値が近い(その差が所定値以内の)セル同士は同じ移動体に属するものとしセルをグループ化する。
(2)その場合、あるセルの距離情報が所定距離より遠距離に相当する(距離情報が位相差の場合は、所定値以下の値のとき)と判断されるときは、当該セルは背景に属するものとして、どのグループにも属さないようすればよい。
(3)各セルの距離情報に対し信頼性を判断して、信頼性がないと判断したセルに対しては、周囲の信頼性ありと判断されたセルの距離情報から当該セルの距離情報を推定(補間)する、もしくは背景に属するものとしてもよい。
(4)形成された各グループをそれぞれ独立した移動体とする。
(1)距離情報分布(2次元マトリックス)を構成する各セルに対し、上下左右の4方向、もしくは斜め方向を含む8方向とのセルのデータ(距離情報)比較を行い、値が近い(その差が所定値以内の)セル同士は同じ移動体に属するものとしセルをグループ化する。
(2)その場合、あるセルの距離情報が所定距離より遠距離に相当する(距離情報が位相差の場合は、所定値以下の値のとき)と判断されるときは、当該セルは背景に属するものとして、どのグループにも属さないようすればよい。
(3)各セルの距離情報に対し信頼性を判断して、信頼性がないと判断したセルに対しては、周囲の信頼性ありと判断されたセルの距離情報から当該セルの距離情報を推定(補間)する、もしくは背景に属するものとしてもよい。
(4)形成された各グループをそれぞれ独立した移動体とする。
上記により検出された移動体に関するデータを基に検出領域を通過する移動体をカウントする、移動体カウント装置1の2つの実施例について以下説明する。1つ目は、距離測定装置2を移動体の横に設置するものであり、2つ目は上に設置するものである。
第1の実施例として、移動体カウント装置1を移動体の横に設置するものについて説明する。移動体カウント装置1を移動体の移動方向の横に設置することは、当該装置の設置に対する自由度を大きくするものであるが、移動体同士のオーバーラップが問題となる。以下、装置の動作について説明する。
図7に演算処理装置3のメインプログラムのフローチャートを、図8,9にサブルーチン1のフローチャートを、図10にサブルーチン10のフローチャートをそれぞれ示す。
図7において、ステップS1でまず初期化を行う。すなわち、検出領域を通過した移動体の数を表すカウント値および行方不明リストをゼロクリアし、時刻t0における画像データを距離測定装置2から読み込み、読み込んだ画像データから上述のように距離分布を求め、さらに移動体を検出して検出した移動体に関するデータを前回の移動体データ6に記憶する。
その後、ステップS2にて時刻ti(i=1,2,・・・)における画像データを距離測定装置2から読み込み、ステップS3にてその距離分布を求め、ステップS4にて距離分布から移動体を検出して時刻tiにおける処理を実行する。そしてステップS5にてサブルーチン1に分岐して移動体のカウント動作を行う。なお、時刻tiに検出された移動体に関するデータは記憶装置4の移動体データ4に記憶され、時刻ti−1に検出された移動体に関するデータは記憶装置4の前回の移動体データ5に記憶されている。また、図7には明示していないが、サブルーチン1から復帰するときに、移動体データ5のデータを前回の移動体データ6にコピーする。
図8,9によりサブルーチン1の説明を行う。サブルーチン1では、まず時刻tiに検出された移動体と時刻ti−1に検出された移動体の対応付けを行う。すなわち、ステップS10において、前回の移動体データ6に記憶されている時刻ti−1に検出されたn個の移動体mjのそれぞれに対し、次の基準を満たす移動体(すなわち対応する移動体)を時刻tiに検出された移動体中に求める。
・(距離情報分布中の、同じ移動体に属するセルで構成される図形の)重心間距離が所定値以内(所定値の値は、移動体の移動速度を勘案して決める)
・代表距離情報(同じ移動体に属するセルの距離情報の平均値、最小値または最大値のいずれか)の差が所定値以内
そして、ステップS11にて、時刻tiに検出された移動体に対応付けられないものが時刻ti−1に検出された移動体中にあるかを判定する。あればステップS12の処理に分岐し、なければ図9のステップS15の処理に分岐する。対応付けられない孤立移動体があれば、それは検出領域を通過し終わったか、他の移動体と重なって見えなくなったかのいずれかである。ステップ12,S13,S14でそのどちらかであるかを判断する。まず、ステップS12で、時刻tiに検出された移動体に対応付けられるものがない時刻ti−1に検出された孤立移動体mjに対し、時刻tiに検出された移動体中に次の条件を満たす移動体がないか判定する。
・重心間距離が所定値以内(この所定値の値も移動体の移動速度を勘案してきめるが、ステップS10の所定値と同じでもよいし、異なっていてもよい)
・代表距離情報の示す距離が、移動体mjのものより近距離
上の条件を満たす移動体がない場合は、孤立移動体mjが検出領域を通過し終わったと判断してステップS13に分岐し、ある場合は孤立移動体mjが検出領域を通過し終わったかどうか不明と判断してステップS14に分岐して、孤立移動体mjに関するデータを行方不明リスト7に追加する。また、ステップS13では、孤立移動体mjが検出領域を通過し終わり、喪失されたものとしてカウント値8をインクリメント(カウント値を1アップ)して、メインプログラムに復帰する。S12〜S14の処理は、孤立移動体mjより近い移動体がその近傍にあれば、当該移動体の見かけの大きさが孤立移動体mjより大きくなるので孤立移動体mjがその後ろに隠れてしまう可能性があり、そのような移動体がなければ孤立移動体mjが別の移動体と重なっている可能性はないから喪失されたものと判断する、という考え方に基づいている。
・(距離情報分布中の、同じ移動体に属するセルで構成される図形の)重心間距離が所定値以内(所定値の値は、移動体の移動速度を勘案して決める)
・代表距離情報(同じ移動体に属するセルの距離情報の平均値、最小値または最大値のいずれか)の差が所定値以内
そして、ステップS11にて、時刻tiに検出された移動体に対応付けられないものが時刻ti−1に検出された移動体中にあるかを判定する。あればステップS12の処理に分岐し、なければ図9のステップS15の処理に分岐する。対応付けられない孤立移動体があれば、それは検出領域を通過し終わったか、他の移動体と重なって見えなくなったかのいずれかである。ステップ12,S13,S14でそのどちらかであるかを判断する。まず、ステップS12で、時刻tiに検出された移動体に対応付けられるものがない時刻ti−1に検出された孤立移動体mjに対し、時刻tiに検出された移動体中に次の条件を満たす移動体がないか判定する。
・重心間距離が所定値以内(この所定値の値も移動体の移動速度を勘案してきめるが、ステップS10の所定値と同じでもよいし、異なっていてもよい)
・代表距離情報の示す距離が、移動体mjのものより近距離
上の条件を満たす移動体がない場合は、孤立移動体mjが検出領域を通過し終わったと判断してステップS13に分岐し、ある場合は孤立移動体mjが検出領域を通過し終わったかどうか不明と判断してステップS14に分岐して、孤立移動体mjに関するデータを行方不明リスト7に追加する。また、ステップS13では、孤立移動体mjが検出領域を通過し終わり、喪失されたものとしてカウント値8をインクリメント(カウント値を1アップ)して、メインプログラムに復帰する。S12〜S14の処理は、孤立移動体mjより近い移動体がその近傍にあれば、当該移動体の見かけの大きさが孤立移動体mjより大きくなるので孤立移動体mjがその後ろに隠れてしまう可能性があり、そのような移動体がなければ孤立移動体mjが別の移動体と重なっている可能性はないから喪失されたものと判断する、という考え方に基づいている。
ステップS14の処理が終了すると図9のステップS15の処理に移る。ステップS15では、ステップS10,S11の処理とは逆に、時刻tiに検出された移動体中に、対応する移動体が前回の移動体データ6に記憶されている時刻ti−1の移動体中にないものがあるかを判定する。なお、判定基準はステップS10と同様である。対応しないものがない場合はステップS19に分岐し、対応しないものがある場合はステップS16に分岐する。ステップS16において、時刻ti−1の移動体に対応するものがない時刻tiの移動体に対応する移動体が行方不明リスト7中にないかを判定する。この場合の判定基準はステップS12と同様であるが、判定に用いる所定値の値はステップ12と同じか、もしくは大きめにするとよい。行方不明中リスト7中に対応する移動体があれば、当該移動体が再び姿を現したと判断して当該移動体に関するデータを行方不明リスト7から削除する。行方不明中リスト7中に対応する移動体がない場合は、新しい移動体が検出領域に現れたものと判断してステップS18にてサブルーチン10に分岐する。サブルーチン1の最後の処理として、ステップS19にて行方不明リスト7にある最も古いデータは喪失されたものとして削除するとともに、削除した移動体の数だけカウント値8をインクリメント(アップカウント)する。すなわち、行方不明リスト7にある時刻ti−1−k(kは正整数)より前に検出された移動体は既に検出領域を通過し終わり、喪失されたものと判断して、その数だけカウント値8をインクリメントする。
図10によりサブルーチン10の説明を行う。サブルーチン10は新しく現れた移動体に対し、移動方向に関する情報を付与するものである。検出領域が長方形であるとし、長辺同士もしくは短辺同士の対抗した2辺を基準辺として、ステップS20にて新しく出現した移動体の位置がどちらの基準辺に近いかを判断する。ステップS21にて、近いと判断した基準辺から当該移動体が出現したと判断して、当該移動体の移動方向を決定する(例えば、右辺から出現したと判断すれば、移動体の移動方向は左と決定される)。そして、その移動方向のデータを、ステップS22にて当該移動体の固有データとして移動体に付与して(より具体的には移動体データ5や前回の移動体データ6中に記憶させて)、サブルーチン1に復帰する。
サブルーチン10は必要に応じ設けてもよいし、削除してもよい。移動体の移動方向が途中で変わらないと判断できるものについては適用するとよい。サブルーチン10を適用する場合は、サブルーチン1において時刻tiに検出された移動体中と時刻ti−1に検出された移動体の対応付けを行う場合、移動方向のデータを利用することができる。すなわち、時刻ti−1に検出された移動体の中に、時刻tiに検出された第1移動体と同じ移動体と判定可能な第2移動体が前記第1の移動体の存在する位置を挟んで2つ存在する場合は、第1移動体に対しその移動方向データの示す方向と逆の方向に位置する第2移動体を第1移動体と同じ移動体と判定し、時刻tiに検出された移動体の中に、時刻ti−1に検出された第1移動体と同じ移動体と判定可能な第2移動体が前記第1の移動体の存在する位置を挟んで2つ存在する場合は、前記第1移動体に対しその移動方向データの示す方向と同じ方向に位置する第2移動体を第1移動体と同じ移動体と判定すればよい。
上記の操作が実行されていく様子を、13行×20列の距離情報分布(2次元マトリックス)を基にしたものを例として以下に示す。まず、距離情報分布より検出(抽出)した移動体の例を図11に示す。網かけ(ハッチング)を施したセルが背景ではなく移動体に属すると判定されたセルであり、網かけを施した複数のセルが1つのグループを形成し、これが1つの移動体(人物)を表している。図中、×印のついたセルが当該移動体の重心位置を示すセルであり、その近くに記されている数値が代表距離情報である。以下、代表距離情報としては平均値が適用されていて、その数値は実距離(図11の例では距離測定装置2からの距離が1.234mであること)を表している。
図11に示すような移動体(人物)が図12に示すように移動するときの、距離情報分布(から検出された移動体)の推移を図13(a)〜(d)に示す。図12において、10は通路であり、a,b,cは同一人物が移動していく様子を示す。これを距離測定装置2が横から観測している。aが最初の状態であり、続いてb,cと移動し、その次の状態では当該移動体が距離測定装置2の視野(すなわち検出領域)から外に出て検出領域から喪失される。図12のa,b,cおよび移動体が検出領域の外に出たときに対応する移動体データが、それぞれ図13(a)〜(d)である。図13の(a)と(b)、(b)と(c)はそれぞれステップS10における基準を満たすので、検出された移動体は同一移動体と判断される。そして図13(d)に対しステップS11,S12,S13という処理が実施され、図13(a)〜(c)で検出された移動体が喪失されたとしてカウント値をインクリメントする。
次に、2つの移動体が交差する例を図14に示す。図14(a)において2つの移動体(人物)が検出されている。右側の人物の方が近距離(1.236m、左側の人物の距離は2.432m)にあるので、見かけの大きさが大きくなっている。左側の人物が右へ移動し、右側の人物が左に移動していき、図14(b)にて両者が(距離測定装置2から見て)重なり、図14(c)で再び分かれていくものである。図14(a)で検出された2つの移動体が図14(b)で1つに減ってしまうが、ステップS10で図14(b)の移動体は図14(a)の右側の移動体と同一と判断され、ステップS11,S12で図14(a)の左側の移動体は暫定的に行方不明になった(右側の移動体の陰に隠れた孤立移動体である)と見なして行方不明リスト7に追加される。そして、図14(c)に対し、右側の移動体がステップ15の判断でYESと判断され、続いてステップS16の判断もYESと判断され、ステップS17で当該移動体が行方不明リスト7から削除される。このようにして、図14(a)の左側の移動体を確実に追尾することができるため、移動体を正確にカウントすることができる。
サブルーチン10を適用する場合の例を図15に示す。ここでは右辺と左辺を基準辺とする。図15(a)はある被写体が初めて検出されたときのものであり、重心位置が右辺に近いので、当該移動体の移動方向は左であると判断する。当該移動体は図15(a),(b),(c)に示すように移動していくが、図15(c)で新たな移動体が現れ、2つの移動体が検出されている。上述のように、サブルーチン10で付与された移動方向データを基に、図15(c)の左側の移動体が図15(a),(b)の移動体と同一と判断される。また、図15(c)の右側の移動体は始めて検出されたものとして、サブルーチン10で移動方向データが付与される。図15(d)で移動体の数が1つとなっているが、これに対しては、移動方向データを用いてステップS10にて当該移動体が図15(c)の右側の移動体と同一と判断され、ステップS12,S13にて図15(c)の左側の移動体が喪失されたと判断されてカウント値がインクリメントされる。この場合も、移動体を正確に追尾することができる。
図12〜15は距離測定装置2の視野方向が移動体の移動方向を垂直となっている場合であるが、平行となるようにしてもよい。図16,17にその例を示す。図16は移動体と距離測定装置2の位置関係を示すもので、通路11においてその中央を示す線12を挟んで2つの移動体13,14が前後方向に移動していて、それを手前から(正確には斜め上から)距離測定装置2が観測している。移動体13は距離測定装置2から遠ざかっていくものであり。移動体14は近づいてくるものである。これに対する、移動体データの様子を図17(a)〜(c)に時系列的に示す。これについても今までの例と同様に処理することができる。この場合、サブルーチン10における基準辺は上辺と下辺になる。
距離測定装置2を移動体の上方に設置し、大人と子供とを別々にカウントする移動体カウント装置1の例について説明する。距離測定装置2の構成は基本的に図1に示すとおりであるが、カウント値7が大人用カウント値Aと子供用カウント値Bの2つのカウント値から構成されていることが実施例1と異なる。図18に移動体と距離測定装置2の位置関係を示す。大人である移動体15および子供である移動体16が移動が右から左へ移動しいて、それを距離検出装置2が上方から観測している。移動体カウント装置1は距離測定装置2から各移動体までの距離(図中のL1,L2に相当、実際の判断に用いるのは代表距離情報)を求め、それが所定値より小さければ大人と判断し、大きければ子供と判断する。本実施例におけるメインプログラムのフローチャートを図19に、サブルーチン2のフローチャートを図20にそれぞれ示す。
図19に示すフローチャートは図7に示すものに対応していて、ステップS30,31はそれぞれ図7のステップS1,S5に対応し、ステップS2,S3,S4は図7のものと同じ処理である。ステップS30のステップS1に対する違いは、1つのカウント値をゼロクリアするのではなく、2つのカウント値Aおよびカウント値Bをゼロクリアすることである。また、ステップS31ではサブルーチン1ではなく、サブルーチン2に分岐する。図20に示すサブルーチン2のフローチャートにおいて、ステップS10,S11は図8に示すステップS10,S11と同じ処理である。図20のステップS11でYESと判断されると、当該移動体は喪失されたものと見なされ、次のステップS32で、当該移動体が大人であるか子供であるかを識別するために、当該移動体の代表距離情報が所定値以上かどうかを判断する。所定値以上ではないと判断されるとステップS33に分岐して大人用のカウント値であるカウント値Aをインクリメントし、所定値以上であると判断されるとステップS34に分岐して子供用のカウント値であるカウント値Bをインクリメントし、その後メインプログラムに復帰する。また、図19には明示していないが、サブルーチン2から復帰するときに、移動体データ5のデータを前回の移動体データ6にコピーする。なお、距離測定装置2が移動体の上方から観測する場合、異なる移動体が重なって見えることは通常ないため、行方不明リスト7は使わなくてもよい。図18で観測される移動体データの様子を、図21(a)〜(c)に時系列的に示す。
1 移動体カウント装置
2 距離測定装置
3 演算処理装置(CPU)
4 記憶装置
5 移動体データ
6 前回の移動体データ
7 行方不明リスト
8 カウント値
9 プログラム
10,11,12 通路
13〜16 移動体(人物)
2 距離測定装置
3 演算処理装置(CPU)
4 記憶装置
5 移動体データ
6 前回の移動体データ
7 行方不明リスト
8 カウント値
9 プログラム
10,11,12 通路
13〜16 移動体(人物)
Claims (11)
- 2つのレンズを通して検出領域に対する2つの画像データを時系列的に得るセンサと、前記2つの画像データを比較して前記検出領域中の複数のポイントに対しそれぞれ距離情報を求める距離検出手段と、前記複数のポイントの距離情報より移動体を検出する移動体検出手段と、取得した移動体に関する情報を過去の移動体に関する情報と比較することにより前記検出領域から喪失された移動体を検出してその数をカウントしてそのカウント値を前記検出領域を通過した移動体の数とする判定手段と、を備えたことを特徴とする移動体カウント装置。
- 前記センサが一対の1次元光センサアレイを複数配列したマルチライン光センサであることを特徴とする請求項1に記載の移動体カウント装置。
- 前記距離情報が前記位相差検出方式により求められる位相差もしくは該位相差の逆数に定数を乗じたものであることを特徴とする請求項1または2に記載の移動体カウント装置。
- 隣接した2つのポイントの距離情報の差が第1の所定値以下であると、前記移動体検出手段が前記2つのポイントが同じ移動体に属すると判断することを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載の移動体カウント装置。
- ポイントの距離情報が所定距離より遠いものであると、前記移動体検出手段が前記ポイントは移動体に属するものではないと判断することを特徴とする請求項4に記載の移動体カウント装置。
- 前記判定手段が、n回目(nは整数)に取得された画像データから検出した第1移動体に属する前記ポイントの座標および距離情報からそれぞれの前記第1移動体の代表座標および代表距離情報を求め、該代表座標および代表距離情報を(n−1)回目または(n+1)回目に取得した画像データから検出した移動体の代表座標および代表距離情報と比較し、代表座標の距離差が第2の所定値以下であるとともに代表距離情報の差が第3の所定値以内である第2移動体があれば前記第1移動体と前記第2移動体を同じ移動体と判定することを特徴とする請求項1ないし5のいずれかに記載の移動体カウント装置。
- 前記検出領域が長方形であり、該長方形の対抗する2辺を第1および第2の基準辺とし、該第1および第2の基準辺のうち移動体が最初に検出されたときの位置に近い方の基準辺から前記第1移動体が出現したとしてその基準辺から前記第1移動体に向かう方向を示すデータを前記第1移動体の移動方向データとして記憶し、
前記判定手段が、
(n−1)回目に取得した画像データから検出した移動体の中に、n回目に取得された画像データから検出した第1の移動体と同じ移動体と判定可能な第2移動体が前記第1の移動体の存在する位置を挟んで2つ存在する場合は、前記第1移動体に対し該移動体の移動方向データの示す方向と逆の方向に位置する第2移動体を前記第1移動体と同じ移動体と判定し、
(n+1)回目に取得した画像データから検出した移動体の中に、n回目に取得された画像データから検出した第1の移動体と同じ移動体と判定可能な第2移動体が前記第1の移動体の存在する位置を挟んで2つ存在する場合は、前記第1移動体に対し該移動体の移動方向データの示す方向と同じ方向に位置する第2移動体を前記第1移動体と同じ移動体と判定することを特徴とする請求項6に記載の移動体カウント装置。 - 前記代表距離座標が同じ移動体に属する前記ポイントの座標から求められる重心の座標であり、前記代表距離情報が同じ移動体に属する前記ポイントの距離情報の平均値,最小値または最大値のいずれかであることを特徴とする請求項6または7に記載の移動体カウント装置。
- 前記判定手段は、(n−1)回目に取得した画像データから検出された移動体の中にn回目に取得された画像データから検出した移動体中に同じと判定できるものがない孤立移動体が存在する場合、該孤立移動体からの距離が第4の所定値以内であるとともにその距離情報が前記孤立移動体の距離情報より近距離である移動体がn回目に取得された画像データから検出した移動体中にある場合は前記孤立移動体を行方不明リストに追加し、ない場合は前記孤立移動体が前記喪失された移動体であるとして前記カウント値をアップカウントし、
n回目に取得した画像データから検出された移動体の中に(n−1)回目に取得された画像データから検出した移動体中に同じと判定できるものがない孤立移動体が存在する場合、該孤立移動体と同じものと判定できる移動体が前記行方不明リストにある場合は該移動体を前記行方不明リストから削除し、
前記行方不明リストのうち(n−k)回目(kは正整数)に取得した画像データから検出された移動体を削除し、削除した移動体の数だけ前記カウント値をアップカウントすることを特徴とする請求項6ないし8のいずれかに記載の移動体カウント装置。 - 前記判定手段は、前記孤立移動体との代表座標の距離差が第5の所定値以下であるとともに前記孤立移動体との代表距離情報の差が第6の所定値以内である移動体が前記行方不明リスト中にあれば、該移動体が前記孤立移動体と同じものであると判定することを特徴とする請求項9に記載の移動体カウント装置。
- 前記センサが前記検出領域の上方から検出領域に対する2つの画像データを得るものであり、
前記判定手段は、(n−1)回目に取得した画像データから検出された移動体の中に、n回目に取得された画像データから検出した移動体中に同じと判定できるものがない孤立移動体が存在する場合、該孤立移動体の代表距離情報が第7の所定値以下であれば前記カウント値をアップカウントし、前記第7の所定値以上であれば第2のカウント値をアップカウントすることを特徴とする請求項6に記載の移動体カウント装置。
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2006067519A JP2007241960A (ja) | 2006-03-13 | 2006-03-13 | 移動体カウント装置 |
Applications Claiming Priority (1)
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JP2006067519A JP2007241960A (ja) | 2006-03-13 | 2006-03-13 | 移動体カウント装置 |
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Publication Number | Publication Date |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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-
2006
- 2006-03-13 JP JP2006067519A patent/JP2007241960A/ja active Pending
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