JP2008217184A - 混雑レベル判別システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本混雑レベル判別システムは、撮像装置21、画像処理装置22、密度レベル判定装置23、移動速度レベル判定装置24、混雑レベル判別手段25を備える。そして、撮像内の人の輪郭部を多数の法線ベクトルで捉えて焦点として認識し、群の中の個々人を上記焦点として捉えてその個々の焦点の移動軌跡を追跡してその所定時間での移動距離を計測し、また、所定時間間隔で上記焦点の分布密度を計測し、密度レベル判定装置23で密度レベルと密度増加傾向を判定し、移動速度レベル判定装置24で人の群れ全体の移動速度レベルと速度減速傾向を判定し、人の群れ全体の移動速度レベル、密度レベル、速度減速傾向、密度増加傾向を判別基準に照らして、混雑レベル判別手段25で上記混雑レベルを判別する。
【選択図】図2
Description
以上は、移動する群衆の混雑の進行状況である。
そして、CCDカメラによる撮像を使って人の移動速度を測定するとき、通常は、撮像内での特定人の移動距離から求められ、また、人の密度は、撮像内での人の数をカウントすることで求められるが、これには次のような技術的な問題がある。
CCDカメラで群衆を撮影するだけでは、画像内の個々人の映像を個別に認識することはできず、したがって、画像上の個々の人数をカウントすることはできず、また、その個々人の移動速度を検知することもできず、さらにその密度を計測することもできない。したがって、群れ全体の移動速度、密度およびこれらの変化傾向を計量することはできない。
(1)特定の人の歩行速度に着目すると、その瞬間速度は脈動するので、歩行者の歩行の瞬間速度は移動速度を表すものではない。例えば、一歩の始点から終点までの速度が前進速度となるが、撮像上の人の映像の移動からこの速度を把握することは、理論的にはともかく現実問題としてはできない。
また子供、老人、幼児など極端な速度を除外した個々の速度から演算した平均速度でも群れ全体の速度を表すことができない。
移動する人の群における密度は一定の撮像エリア(例えば図1におけるエリアAr)内の人の数であるから、一定のエリア内の人の数を自動的に計測する必要があるが、CCDカメラの撮像上の映像は人を個々に表すものではないから、これを使って人を計数することはできない。
CCDカメラによる撮像をいわゆるベクトル焦点法で画像処理することによって、個々人の仮想重心位置を特定し、これを短時間で繰り返すことによって上記仮想重心位置をほぼ連続的に特定することでその移動経路を把握することができる技術が公知である(特許文献1乃至特許文献3)。
この公知技術は、CCDカメラによる画像内の人を多数の法線ベクトルで捉えてその焦点(ベクトル焦点)として認識する。そして、画像で捉えられた群の中の個々人を上記「ベクトル焦点」として捉え、その個々の「ベクトル焦点」の移動経路を規定することができ、また、これを利用することで、画像内の個々人の数をカウントすることができる。しかし、人の群れの密度、群れ全体の移動速度を測定できるものではないから、この技術による画像処理結果によって人の群れの混雑レベルを判別することはできない。
また、CCDカメラの撮像エリアでの瞬間的な移動速度と密度とに基づいて混雑レベルを自動的に判別すると、その判別結果が実態と大きく齟齬するおそれがあるので、移動速度変動と密度変動を的確に把握し、また、これらの程度を的確に把握することが必要である。
(1)撮像エリア内の個々人を如何にして捉えるか。
(2)個々人の移動速度をどのようにして捉えるか。
(3)人の群における密度及び密度変動をどのようにして正確に捉えるか。
(4)一時的なノイズの影響を排除し、群れ全体の移動速度をどのようにして測定するか。
上記混雑レベルは、3段階以上の多数段階で判別することができる。
1.画像処理にベクトル焦点法を用いること。
撮像内の人を多数の法線ベクトルで捉えて焦点(ベクトル焦点)として認識する。そして、画像で捉えられた群の中の個々人を上記「ベクトル焦点」として捉え、その個々の「ベクトル焦点」の移動軌跡を追跡し、所定時間での移動距離を測定し、また、上記「ベクトル焦点」の分布密度を測定し、人の群れの移動速度、分布密度、及び移動速度の減速傾向、密度の増加傾向を判定し、この測定結果、判定結果を基準に照らして、移動する人の群の混雑レベルを多段階で判別し、その判別結果を出力する。
(1)複数の人の移動速度を平均して、人の群れの移動速度と見なす。
上述のとおり、人の群れの実際の移動速度を測定することはできない。そこで、混雑レベルを判定する上で、人の群れの移動速度レベルと、この移動速度レベルの減速傾向とを評価する。そのため、人の群れの移動速度レベルを決定する必要があり、ここでは、複数の人の移動速度を平均して、人の群れの移動速度と見なし、この移動速度により移動速度レベルを決定する。複数の人の移動速度の平均値を用いるから、個々人の移動速度のバラツキの影響が排除される。また、個々人の歩行速度の脈動、個々人間の速度分布の影響が排除される。
上記速度変化率は、少なくとも1分間程度の比較的長い所定時間におけるものであり、これにより瞬間的な速度変動の影響が解除され、比較的緩やかな群れ全体の移動速度の変化傾向をより的確に表現している。
この群れの密度は、特定の撮像による瞬間的な密度変動の影響が排除されて、群全体の密度をより的確に表現している。
この密度の変化率は 、少なくとも1分間程度の比較的長い所定時間におけるものであり、瞬間的な密度変動の影響が排除され、長時間における比較的緩やかな群全体の密度の変化傾向をより的確に表現している。
(1)人の群れの密度が増加傾向にあること、人の群の移動速度が減速傾向にあることを前提条件として、人の群の移動速度と密度とをそれぞれの判別基準(例えば次のようなもの)と照合して混雑レベルを判別する。
上記判別基準は、例えば、通常の混雑状態を越えた第1段階の混雑レベルAと判別し、事故が起きる可能性が極めて高く事故回避の対策を講じる必要が迫っているほどの混雑状態を混雑レベルAAA(第3段階)と判別し、さらに、第1段階と第3段階の中間段階を混雑レベルAA(第2段階)とする多段階の相対的評価基準であり、次のようなものである。
上記密度が高密度基準に達し、かつ人の群れの移動速度が遅滞速度に達したとき、混雑レベルAと判別する(例えば、図1(a)参照)。
通常の混雑状態の密度(例えば、1平方メートルに3人程度)を越え、人の群れの移動速度が顕著な遅滞速度(例えば1m進むのに1.5秒以上)であるとき、混雑レベルAと判別されるので、これにより、次の混雑レベルAAが発生する可能性が予告される。
密度が超高密度基準に達し、人の群の移動速度が超混雑速度に達したとき、混雑レベルAAと判別する(例えば、図1(b)参照)。
左右の人の肩が触れ合う程度(例えば、1平方メートルに5人程度)の密度であって、人の群れの移動速度が超混雑速度(1m進むのに3秒程度)になったとき、混雑レベルAAと判別する。
この混雑レベルAAよりもさらに過密化が進み、人の群れの移動速度が遅くなると、押し合い状態になり、やがて危険状態になる可能性が高くなる。混雑レベルAAはこのことを予告するものである。
この混雑レベルAAをさらに、初期、中期、後期等の複数段階に細分することもできる。
前後左右の人の間にほとんど隙間のない過密状態で、人の群れの移動速度がほとんどゼロである混雑であるとき、これを混雑レベルAAAと判別する(例えば図1(c)参照)。
前後左右の人の間隔がほとんどなくなり、人の群れの移動速度がほぼ停滞状態(ほぼゼロ)であるときに前方に強く押されると、転倒し、将棋倒しになる危険性が大きい。混雑レベルAAAはこのことを予告するものである。
また、混雑レベルA,混雑レベルAA,混雑レベルAAAの判別基準は、この発明の『混雑レベル判別システム』を適用する目的、実施サイトの状況や判断条件の如何等によって種々であり、一概に定められるものではないから、個々の実施サイトに応じて適宜に定めるべきことであり、また定めればよいことである。
したがって、混雑が予想されるサイトの管理者は、上記情報に基づいて混雑の進行経過からその後の発展をより正確に予測することができ、また、危機的な混雑レベルであるとき、これを客観的な判別情報に基づいて確認することができる。
この実施例は、図1に示すように、混雑レベルを3段階で判別し報知するものである。そして、図1(a)が第1段階の混雑レベルAを、また、図1(b)が第2段階の混雑レベルAAを、さらに図1(c)が3段階の混雑レベルAAAをそれぞれ模式的に示している。
また、図1(b)は第2段階の混雑レベルAAであり、群衆の密度が超高密度で、群衆の移動速度が遅滞速度(例えば1m進むのに3秒程度)に達し、第3段階の混雑レベルAAAに進展するおそれがある混雑レベルである。
さらに、図1(c)は第3段階の混雑レベルAAAであり、前後左右の人との間にほとんど隙間のない超過密状態で、群衆の移動速度がほとんどゼロである混雑レベルである。
そして上記判別結果を混雑レベル判別結果メモリー27に登録するとともに、表示器駆動装置28に送信し、表示器29に表示させる。
具体例をあげれば、群衆の密度が1平方メートルに3人以上で、群衆の平均移動時間が1m進むのに1.5秒以上(例えば、図1(a))で混雑Aの判別基準とし、また、群衆の密度が1平方メートルに5人(左右の人の肩が触れ合う程度の密度)以上であって、群衆の平均移動時間が1m進むのに3秒程度(図1(b))で混雑レベルAAの判別基準とし、さらに、群衆の密度が1平方メートルに6人(左右の人の肩が触れあい、前後の人の間にほとんど隙間がない程度の密度)以上であって、群衆の平均移動時間が1m進むのに5秒以上(図1(c))で混雑レベルAAAの判別基準とする。
さらに、過去の一定時間(例えば1分)における密度の変遷、前進速度の変遷を数字、グラフなどで表示させて、これに基づいて混雑度合い、危険性を判断して、混雑レベルAAを報知し、また、混雑レベルAAAを警告することもできる。
上記画像処理装置22の構成の一例を図3に示している。また、画像処理装置22におけるベクトル焦点法による画像処理(画像処理手段22−2)は、図4、図5、図6に示している。
この画像処理装置22は、円形フーリエ演算手段51、輪郭方向演算手段52、ベクトル焦点算出手段53、標準データ格納手段54、人物抽出判定手段55を備えている。
そして、人物抽出判定手段55において、これら正解点が一定値以上に集まっていれば、その物体像Oは人物であると判定する。この正解点の集合、すなわち、ベクトル焦点Gが上記人物の仮想の重心位置Gとなる。
上記画像処理で個々人の重心位置情報、移動軌跡情報が得られる。
上記密度レベル判定装置23の構成の一例を図7に示している。これは、密度測定手段31、密度演算手段32、密度メモリー33、密度レベル判定手段34、密度変化率演算手段35、密度増加傾向判別手段36、密度増加傾向メモリー37、密度基準メモリー38、密度レベルメモリー39を備えている。
密度測定手段31は、CCDカメラ21による撮像エリアAr(図1参照)の撮像内の個々人の重心点(仮想重心点=上記ベクトル焦点G)の数をカウントして、これを撮像時刻の時間データとともに密度メモリー33に登録して、その後の情報処理に備える。
密度変化率演算手段35は、密度メモリー33に登録された密度データに基づいて、例えば1分間などの所定時間での密度の変化率を演算する手段であり、密度変化の増加傾向判別手段36は、上記密度変化率演算手段35による密度変化率演算結果に基づいて密度が増加していることを確認し、増加傾向ありと判別したとき、増加率を密度増加傾向メモリー37に時刻データとともに順次登録する。
上記移動速度レベル判定装置24の構成の一例を図8に示している。
この移動速度レベル判定装置24は移動経路追跡手段41、移動速度計測手段42、移動速度演算手段43、移動速度メモリー44、移動速度レベル判定手段45、移動速度レベルメモリー46を備え、さらに、速度基準メモリー47、移動速度変化率測定手段48、移動速度の減速傾向判別手段49、移動速度の減速傾向メモリー50を備えている。
22: 画像処理装置
22−1:画像情報受信手段
22−2:ベクトル焦点法による画像処理手段
23: 密度レベル判定装置
24: 移動速度レベル判定装置
25: 混雑レベル判別手段
26: 混雑レベル判別基準
27: 混雑レベル判別結果メモリー
28: 表示器駆動装置
29: 表示器
31: 密度測定手段
32: 密度演算手段
33: 密度メモリー
34: 密度レベル判定手段
35: 密度変化率演算手段
36: 密度増加傾向判別手段
37: 密度傾向メモリー
38: 密度基準メモリー
39: 密度レベルメモリー
41: 移動経路追跡手段
42: 移動速度計測手段
43: 移動速度演算手段
44: 移動速度メモリー
45: 移動速度レベル判定手段
46: 移動速度レベルメモリー
47: 速度基準メモリー
48: 移動速度変化率測定手段
49: 速度の減速傾向判別手段
50: 速度減速傾向メモリー
51: 円形フーリエ演算手段
52: 輪郭方向演算手段
53: ベクトル焦点算出手段
54: 標準データ格納手段
55: 人物抽出判定手段
Claims (4)
- 撮像装置による一定の撮像エリアの撮像を画像処理して、当該撮像内の人の分布密度と当該密度の増加傾向、及び人の群れ全体の移動速度と当該速度の減速傾向を判別要件として人の群れの混雑レベルを多段階に判別する、混雑レベル判別システムであって、
撮像装置、ベクトル焦点法による画像処理手段を備えた画像処理装置を備え、また、密度レベル判定装置、移動速度レベル判定装置、混雑レベル判別手段を備えており、
画像処理装置で撮像内の人の輪郭部を多数の法線ベクトルで捉えて焦点として認識し画像で捉えられた群の中の個々人を上記焦点として捉え、
密度レベル判定装置で所定時間間隔に上記焦点の分布密度を計測し、密度レベルと密度増加傾向を判定し、
移動速度レベル判定装置で人の群の個々の上記焦点の移動軌跡を追跡してその所定時間での移動距離を計測し、人の群れの移動速度レベルと速度減速傾向を判定し、
混雑レベル判別手段で人の群れの移動速度レベル、密度レベル、速度減速傾向、密度増加傾向を判別基準に照らして、上記混雑レベルを判別する、混雑レベル判別システム。 - 上記混雑レベルを3段階以上の多数段階で判別する、請求項1の混雑レベル判別システム。
- 上記混雑レベル判別手段で判別した混雑レベルを表示する表示器を備える、請求項1または請求項2の混雑レベル判別システム。
- 上記混雑レベル判別手段は、人の群れの密度が増加傾向にあること、人の群の移動速度が減速傾向にあることを前提条件として、人の群の移動速度と密度とをそれぞれの判別基準と照合して混雑レベルを判別する、請求項1ないし請求項3のいずれかの混雑レベル判別システム。
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