JP2012173903A - Rack monitoring device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は棚監視装置に係り、特に顧客が小売店舗等の商品陳列棚に陳列されている商品に対して興味を持ったか否かを監視する棚監視装置に関する。 The present invention relates to a shelf monitoring device, and more particularly to a shelf monitoring device that monitors whether a customer is interested in a product displayed on a product display shelf such as a retail store.
小売店舗等の商品陳列棚において、特に、一般にPOP(Point Of Purchase advertising)と呼ばれる商品広告を設置している場合に、顧客が商品に対して興味を持ったかどうかを調べることは、POP設置の効果や商品陳列の良し悪しを判断するために重要である。従来、そのような顧客興味を検出するための技術が知られている。 In order to check whether a customer is interested in a product, especially when a product advertisement generally called POP (Point Of Purchase advertising) is installed on a product display shelf in a retail store or the like, This is important for judging the effectiveness and quality of product display. Conventionally, a technique for detecting such customer interest is known.
例えば、特許文献1には、商品棚、及び商品棚の周辺に位置する顧客を撮影した映像に基づき、顧客が商品棚の前方に滞留した時間、及び顧客の身体の一部が商品棚内に進入したことを検出して、顧客が商品を手に取ったことを判定する顧客動作分析装置が提案されている。この顧客動作分析装置によれば、顧客による商品の購入行動を検出できるので、顧客が商品に興味を持ったことを判定できる。
For example, in
また、例えば、特許文献2には、商品に付設した変位検出センサにより、商品棚における商品変位を検出し、顧客が商品を手に取ったことを判定する商品陳列状態監視システムが提案されている。この商品陳列状態監視システムによれば、顧客による商品の購入行動を検出できるので、顧客が商品に興味を持ったことを判定できる。 For example, Patent Literature 2 proposes a product display state monitoring system that detects a product displacement in a product shelf by using a displacement detection sensor attached to the product and determines that a customer has picked up the product. . According to this merchandise display state monitoring system, the purchase behavior of merchandise by the customer can be detected, so it can be determined that the customer is interested in the merchandise.
特許文献1に記載されている顧客動作分析装置では、商品棚、及び商品棚の周辺に位置する顧客を撮影した映像において、商品棚に該当する領域を予め設定しておき、顧客の身体の一部が商品棚内に進入したことを検出している。そのため、顧客動作分析装置を小売店舗等に設置する際に、映像における商品棚の領域を設定する手間がかかることが課題である。
In the customer motion analysis device described in
また、特許文献2に記載されている商品陳列状態監視システムでは、商品の一つ一つに変位検出センサを付設し、商品変位を検出している。そのため、変位検出センサ付設の手間とコストがかかることが課題である。
Moreover, in the product display state monitoring system described in
本発明は以上の点に鑑みなされたもので、装置設置の手間とコストを低くすることができる棚監視装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above points, and an object of the present invention is to provide a shelf monitoring device that can reduce the labor and cost of installing the device.
上記の目的を達成するため、本発明の棚監視装置は、監視対象の棚を含む所定範囲の領域の撮影画像の領域を複数のブロックに分割し、各ブロック毎の撮影画像の動きを算出する動き算出手段と、ブロック毎の撮影画像の動きの所定方向の大きさを積算して積算値を算出し、複数のブロックのうち所定方向と直交する方向に隣接する2つのブロックのうち一方のブロックからなる第1の領域の積算値の平均と他方のブロックからなる第2の領域の積算値の平均との差が最も大きく、かつ、積算値の平均が小さな方のブロックからなる領域を棚領域と推定する棚領域推定手段と、撮影画像から人物を検出する人物検出手段と、人物の一部が棚領域に進入したことを判定する棚領域進入判定手段と、棚領域進入判定手段により人物の一部が棚領域に進入したと判定された時刻より前と後の時刻における棚領域の撮影画像の差分を計算する領域差分計算手段と、領域差分計算手段により計算された棚領域の撮影画像の差分が予め設定した閾値より大きいときに、人物が棚の商品に興味があると判定する顧客興味判定手段とを備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, the shelf monitoring apparatus of the present invention divides a captured image area of a predetermined range including a monitored shelf into a plurality of blocks, and calculates the movement of the captured image for each block. One of two blocks adjacent to each other in a direction orthogonal to the predetermined direction among the plurality of blocks is calculated by integrating the motion calculation means and the magnitude of the motion of the captured image of each block in the predetermined direction. An area consisting of the block having the largest difference between the average of the integrated values of the first area and the average of the second area consisting of the other block and the average of the integrated values being smaller is the shelf area. A shelf area estimation means for estimating a person from a captured image, a shelf area entry determination means for determining that a part of the person has entered the shelf area, and a shelf area entry determination means. Part of the shelf area An area difference calculation unit that calculates a difference between the captured images of the shelf area at a time before and after the time when it is determined that the vehicle has entered, and a threshold that is set in advance by a difference between the captured images of the shelf area calculated by the area difference calculation unit It is characterized by comprising customer interest determination means for determining that the person is interested in the product on the shelf when the size is larger.
また、上記の目的を達成するため、本発明の棚監視装置は、監視対象の棚を含む所定範囲の領域の撮影画像の領域を複数のブロックに分割し、各ブロック毎の撮影画像の動きを算出する動き算出手段と、ブロック毎の撮影画像の動きの所定方向の大きさを積算して積算値を算出し、複数のブロックのうち所定方向と直交する方向に隣接する2つのブロックのうち一方のブロックからなる第1の領域の積算値の平均と他方のブロックからなる第2の領域の積算値の平均との差が最も大きく、かつ、積算値の平均が小さな方のブロックからなる領域を棚領域と推定する棚領域推定手段と、撮影画像から人物を検出する人物検出手段と、人物の一部が棚領域に進入したことを判定する棚領域進入判定手段と、棚の周辺位置にいる人物の視線を検出する視線検出手段と、棚領域進入判定手段により人物の一部が棚領域に進入したと判定され、かつ、視線検出手段により人物の視線が棚方向に向いていると検出されたときに、人物が棚の商品に興味があると判定する顧客興味判定手段とを備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, the shelf monitoring apparatus of the present invention divides a captured image area of a predetermined range including a monitored shelf into a plurality of blocks, and moves the captured image for each block. The motion calculating means for calculating and the integrated value of the motion of the captured image for each block are integrated to calculate an integrated value, and one of two blocks adjacent to the direction orthogonal to the predetermined direction among the plurality of blocks An area consisting of the block having the largest difference between the average of the integrated values of the first area consisting of the blocks and the average of the integrated values of the second area consisting of the other block and having the smaller average of the integrated values A shelf area estimation means for estimating a shelf area, a person detection means for detecting a person from a photographed image, a shelf area entry determination means for determining that a part of the person has entered the shelf area, and a peripheral position of the shelf Detect human gaze When it is determined by the line-of-sight detection means and the shelf area entry determination means that a part of the person has entered the shelf area, and the line-of-sight detection means detects that the person's line of sight is facing the shelf direction, Customer interest determination means for determining that the product on the shelf is interested is provided.
本発明によれば、小売店舗等において商品に対する顧客の興味を検出する棚監視装置において、装置を設置するための手間とコストを低くすることができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the effort and cost for installing an apparatus in the shelf monitoring apparatus which detects the customer's interest with respect to goods in a retail store etc. can be made low.
以下、本発明の各実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
(第1の実施の形態)
<棚監視装置の構成>
図1は、本発明になる棚監視装置の第1の実施の形態のブロック図を示す。同図に示すように、本実施の形態の棚監視装置1は、棚周辺カメラ101と、画像記憶部102と、動き算出部103と、動き情報記憶部104と、人物検出部105と、棚領域進入判定部106と、棚領域情報記憶部107と、棚領域推定部108と、領域差分計算部109と、顧客興味判定部110と、顧客興味情報記憶部111と、進入前時刻記憶部112とにより構成される。
(First embodiment)
<Configuration of shelf monitoring device>
FIG. 1 shows a block diagram of a first embodiment of a shelf monitoring apparatus according to the present invention. As shown in the figure, the
棚周辺カメラ101は、商品棚、及びその周辺の設置領域を撮影するものである。そして、棚周辺カメラ101は、撮影した画像を、例えば30fps、すなわち1秒間に30フレームの頻度で、撮影時刻と関連付けて画像記憶部102に記憶させる。
The shelf
画像記憶部102は、例えばハードディスク等の記憶装置により構成され、棚周辺カメラ101から供給される撮影画像と撮影時刻とを関連付けて記憶する。
The
動き算出部103は、例えば1秒等の予め定められた時間間隔で動作し、画像記憶部102から画像を読み出し、画像を適切なブロックに分割したときのブロック毎の動き、いわゆるオプティカルフローを算出する。具体的には、画像記憶部102に最後に記憶された画像、すなわち最新のフレームと、最後に記憶された画像より予め定められた所定の時間だけ前に記憶された画像、すなわち最新のフレームより予め定められた所定のフレーム数だけ前のフレームとを読み出し、画像を予め定められた所定の大きさのブロックに分割し、ブロックマッチング等のオプティカルフロー算出の既知の手法により動き情報を算出する。そして、動き算出部103は、算出した動き情報、すなわち画像のブロック毎の移動の方向と大きさを表すベクトル値を動き情報記憶部104に記憶させる。なお、上記の所定の時間、または所定のフレーム数は、動き算出の精度を考慮して適切に定める。また、上記のブロックの所定の大きさは、動き算出の精度を考慮して適切に定める。動き情報記憶部104は、例えばハードディスク等の記憶装置により構成され、動き算出部103から供給される動き情報を記憶する。
The
人物検出部105は、例えば1/30秒等の予め定められた時間間隔で動作し、画像記憶部102から画像、及び読み出す画像の撮影時刻を読み出し、読み出した画像から人物を検出する。具体的には、例えば、特許文献1に記載の動体検出処理を行い、検出された動体を人物とする。そして、検出された人物について、画像における人物領域情報、及び画像の撮影時刻を棚領域進入判定部106に供給する。
The
棚領域進入判定部106は、人物検出部105から人物領域情報、及び画像の撮影時刻が供給されると、棚領域進入判定を行う。具体的には、棚領域進入判定部106は、棚領域情報記憶部107から棚領域情報を読み出し、人物領域情報と棚領域情報とに基づき、人物の一部が棚領域に進入したか否かを判定する。そして、画像の撮影時刻と、進入したか否かを示す情報と、進入した場合には画像における進入した領域を示す情報とを、顧客興味判定部110に供給する。棚領域情報記憶部107は、例えばハードディスク等の記憶装置により構成され、画像における棚の領域を示す棚領域情報を記憶する。
When the person area information and the image capturing time are supplied from the
棚領域推定部108は、例えば1日等の予め定められた時間間隔で動作し、棚領域推定処理を行う。そして、棚領域推定部108は、推定された画像における棚の領域を示す棚領域情報を棚領域情報記憶部107に記憶させる。なお、棚監視装置1を、棚領域推定処理を動作させるためのボタン等の操作手段を備える構成とし、利用者の操作により棚領域推定処理を動作させる構成としてもよい。
The shelf area estimation unit 108 operates at a predetermined time interval such as one day, for example, and performs a shelf area estimation process. Then, the shelf area estimation unit 108 causes the shelf area
領域差分計算部109は、棚領域進入判定部106により人物の一部が棚領域に進入したと判定された時刻より前と後の時刻における棚領域の撮影画像の差分を計算する。具体的には、領域差分計算部109は、顧客興味判定部110から差分を計算すべき画像の領域、第1の撮影時刻、及び第2の撮影時刻が供給されると、供給された第1の撮影時刻及び第2の撮影時刻のそれぞれの時刻に撮影された第1の画像及び第2の画像を画像記憶部102から読み出し、読み出した第1の画像及び第2の画像の顧客興味判定部110から供給された領域における差分を計算し、計算した領域差分を顧客興味判定部110に供給する。領域差分の計算は、例えば第1の画像及び第2の画像における領域内の画素値の差分値の平均を求めることによって行う。
The area
顧客興味判定部110は、棚領域進入判定部106から棚領域に進入があること、または進入がないことを示す信号、及び画像の撮影時刻が供給されると、顧客興味判定処理を行う。具体的には、顧客興味判定部110は、供給された棚領域に進入したか否かを示す情報が棚領域に進入したことを示す場合には、進入する前の画像の撮影時刻を進入前時刻として進入前時刻記憶部112に記憶させる。
The customer interest determination unit 110 performs a customer interest determination process when a signal indicating that there is an entry into the shelf area or no entry and a shooting time of the image are supplied from the shelf area
更に、顧客興味判定部110は、領域差分計算部109に差分を計算すべき画像の領域、第1の画像の撮影時刻、及び第2の画像の撮影時刻を供給し、領域差分の計算を指示する。そして、領域差分計算部109から供給される画像差分を予め設定された閾値と比較し、その比較結果に応じて商品棚に陳列された商品に対する顧客の興味を判定し、判定した顧客の興味に関する顧客興味情報を顧客興味情報記憶部111に記憶させる。
Further, the customer interest determination unit 110 supplies the region
顧客興味情報記憶部111は、例えばハードディスク等の記憶装置により構成され、顧客興味判定部110から供給される顧客興味情報を記憶する。進入前時刻記憶部112は、例えばハードディスク等の記憶装置により構成され、顧客興味判定部110から供給される進入前時刻を記憶する。 The customer interest information storage unit 111 is configured by a storage device such as a hard disk, for example, and stores customer interest information supplied from the customer interest determination unit 110. The pre-entry time storage unit 112 is configured by a storage device such as a hard disk, for example, and stores the pre-entry time supplied from the customer interest determination unit 110.
なお、本実施の形態の棚監視装置1は、画像記憶部102と、動き情報記憶部104と、棚領域情報記憶部107と、顧客興味情報記憶部111と、進入前時刻記憶部112とを別々の記憶装置として構成しているが、各々の記憶部を部分的に共用したり、全ての記憶部を1つの記憶装置で共用したりする構成としてもよい。
<棚監視装置の設置例>
次に、棚監視装置1を小売店舗等に設置する際の設置の仕方について、具体例を示して説明する。
The
<Installation example of shelf monitoring device>
Next, how to install the
図2は、本発明になる棚監視装置の第1の実施の形態の設置例を示す。同図において、設置例2は、棚監視装置1による顧客興味検出の対象となる商品が、水平に近い角度の商品棚203に陳列されていることを想定している。
FIG. 2 shows an installation example of the first embodiment of the shelf monitoring device according to the present invention. In the figure, the installation example 2 assumes that the products for which the customer interest is detected by the
このような環境において、棚監視装置1に備えられた棚周辺カメラ101を、顧客202と商品棚203とを同時に撮影できる商品棚203の上方に設置する。これにより、棚周辺カメラ101による撮影画像には、顧客202、顧客202が通行する通路、及び商品棚203が同時に撮影される。
In such an environment, the shelf
図3は、棚監視装置1の棚周辺カメラ101により撮影される棚周辺画像の一例を示す。図2に示したように棚周辺カメラ101を設置することにより、図3に示すように棚周辺画像3は、下部が棚領域画像302となり、上部が顧客202が通行する通路領域画像301となる。なお、顧客202が商品棚に手を伸ばす等の動作を行わない限り、棚領域画像302に顧客202の画像の一部が入ることはない。
<棚監視装置の作用>
棚監視装置1は、主に棚領域推定処理と、棚領域進入判定処理と、顧客興味判定処理とを行う。よって以下に、これらの処理について詳細に説明する。
≪棚領域推定処理≫
まず、棚監視装置1の棚領域推定部108における棚領域推定処理について図4を参照して説明する。
FIG. 3 shows an example of a shelf peripheral image photographed by the shelf
<Operation of the shelf monitoring device>
The
≪Shelf area estimation process≫
First, the shelf area estimation process in the shelf area estimation unit 108 of the
図4は、棚監視装置1の棚領域推定部108における棚領域推定処理において、予め定められた時間間隔で定期的に動作している棚領域推定処理のうちの1周期分の主要な処理を示したフローチャートである。
FIG. 4 shows a main process for one cycle of the shelf area estimation process that is periodically operated at a predetermined time interval in the shelf area estimation process in the shelf area estimation unit 108 of the
棚領域推定部108は、棚領域推定処理を開始すると、動き情報記憶部104から動き情報を読み出す(ステップS101)。なお、動き情報記憶部104には、動き算出部103により予め定められた時間間隔で定期的に算出された動き情報が蓄積して記憶されているが、ここではそれらの動き情報を全て読み出す。
When the shelf area estimation process is started, the shelf area estimation unit 108 reads motion information from the motion information storage unit 104 (step S101). The motion
次に、棚領域推定部108は、動きの横方向の大きさを計算する(ステップS102)。具体的な計算方法について、以下で図を用いて詳細に説明する。 Next, the shelf area estimation unit 108 calculates the magnitude of the movement in the horizontal direction (step S102). A specific calculation method will be described in detail below with reference to the drawings.
図5は、棚監視装置1の棚領域推定部108の棚領域推定処理における画面のブロック分割の説明図を示す。図5は、図3に示した棚周辺画像3の全画像領域をブロック分割した図で、ブロックに分割したときの横方向xのブロック数をM、縦方向yのブロック数をNとし、それぞれ1からMまで、及び1からNまでの番号を割り振っている。ここで、図5において、時刻tにおける横方向i番目、縦方向j番目のブロックの画像の動きが、
[xt(i,j),yt(i,j)]
に示すように横方向xと縦方向yの2次元ベクトルで表されているときに、x軸の値の絶対値|xt(i,j)|を横方向の大きさとする。ここで、iは1からMまでの自然数であり、jは1からNまでの自然数である。
FIG. 5 shows an explanatory diagram of block division of the screen in the shelf area estimation process of the shelf area estimation unit 108 of the
[X t (i, j), y t (i, j)]
As shown in FIG. 4, the absolute value | x t (i, j) | of the x-axis value is represented as the horizontal size when represented by a two-dimensional vector in the horizontal direction x and the vertical direction y. Here, i is a natural number from 1 to M, and j is a natural number from 1 to N.
次に、棚領域推定部108は、画面のブロック毎に画像の動きの横方向の大きさを積算する(ステップS103)。具体的には、ステップS102で求めたブロック毎の画像の動きの横方向の大きさを、次式 Next, the shelf area estimation unit 108 integrates the horizontal size of the image motion for each block of the screen (step S103). Specifically, the horizontal size of the image movement for each block obtained in step S102 is expressed by the following equation:
次に、棚領域推定部108は、縦方向の各ブロック間で画面を上下に分割した場合の各領域の積算値の平均の差を計算する(ステップS104)。具体的には、図5に示す縦方向のn番目のブロックと、n+1番目のブロックとの間で画面を上下に分割し(n番目のブロックからなる上側の領域とn+1番目のブロックからなる下側の領域とに分割し)、それぞれの領域のステップS103で求めた動きの横方向の大きさの積算値に基づき、(2)式の計算式で積算値の平均の差を求める。 Next, the shelf area estimation unit 108 calculates the average difference between the integrated values of the areas when the screen is divided vertically between the vertical blocks (step S104). Specifically, the screen is vertically divided between the n-th block in the vertical direction shown in FIG. 5 and the n + 1-th block (the upper area composed of the n-th block and the bottom composed of the n + 1-th block). Based on the integrated value of the horizontal magnitude of the motion obtained in step S103 of each region, the average difference of the integrated values is obtained by the equation (2).
次に、棚領域推定部108は、ステップS104で求めた上下領域の積算値の平均の差が最大となる分割位置の下領域を棚領域と判定する(ステップS105)。すなわち、ステップS104でnの値を1からN−1まで変化させたときの(2)式の値が最大となるnを求め、縦方向のn+1番目のブロックから下の領域を棚領域と判定する。これは棚領域では動きが無いから、棚領域の積算値の平均が最も小さく、縦方向のn番目のブロックと、n+1番目のブロックとの間での動きの横方向の大きさの積算値の平均の差が最大となるからである。なお、図5はn=Jの例を示している。 Next, the shelf area estimation unit 108 determines that the lower area of the division position where the average difference between the integrated values of the upper and lower areas obtained in step S104 is the maximum is the shelf area (step S105). That is, n is obtained in which the value of the expression (2) is maximized when the value of n is changed from 1 to N−1 in step S104, and the area below the n + 1th block in the vertical direction is determined as the shelf area. To do. Since there is no movement in the shelf area, the average of the integrated values in the shelf area is the smallest, and the integrated value of the horizontal magnitude of the movement between the nth block in the vertical direction and the n + 1th block is This is because the average difference is maximized. FIG. 5 shows an example of n = J.
次に、棚領域推定部108は、ステップS105で棚領域と判定された画面における棚領域を示す棚領域情報を棚領域情報記憶部107に記憶させる(ステップS106)。
Next, the shelf area estimation unit 108 causes the shelf area
以上の棚領域推定処理により、画面における通路領域は顧客の通行により横方向の動きが大きくなる傾向があるのに比べ、棚領域は横方向の動きが小さくなる傾向があると想定されるため、横方向の動きが小さい領域を判定することにより、棚領域を判定することができる。 By the above shelf area estimation process, it is assumed that the passage area on the screen tends to increase the horizontal movement due to the passage of the customer, whereas the shelf area tends to decrease the horizontal movement, A shelf area can be determined by determining an area with small lateral movement.
なお、ブロック毎の動き、いわゆるオプティカルフローに基づいて画面を分割する方法は、上記のステップS104及びステップS105の方法に限定されない。例えば、予め定めた閾値により、ステップS103で求めた動きの横方向の大きさを積算値が閾値より小さい領域を棚領域と判定するようにしてもよい。
≪棚領域進入判定処理≫
次に、棚監視装置1の棚領域進入判定部106における棚領域進入判定処理について図6を参照して説明する。図6は、棚監視装置1の棚領域進入判定部106における棚領域進入判定処理のフローチャートを示す。
Note that the method of dividing the screen based on the movement of each block, so-called optical flow, is not limited to the method of step S104 and step S105 described above. For example, an area in which the integrated value of the horizontal direction magnitude of the motion obtained in step S103 is smaller than the threshold may be determined as a shelf area based on a predetermined threshold.
≪Shelf area entry judgment process≫
Next, the shelf area entry determination process in the shelf area
棚領域進入判定部106は、人物検出部105から人物領域情報、及び画像の撮影時刻が供給されると棚領域進入判定処理を開始し、棚領域情報記憶部107から棚領域情報を読み出す(ステップS201)。
The shelf area
次に、棚領域進入判定部106は、人物検出部105から供給された人物領域と、ステップS201で読み出した棚領域情報が示す棚領域との重なりの大きさを計算する(ステップS202)。具体的には、人物領域と棚領域とで重なる画素の数を数え、その画素数を大きさとする。
Next, the shelf area
次に、棚領域進入判定部106は、ステップS202で求めた人物領域と棚領域との重なりの大きさが予め定めた閾値以上か否かを判定する(ステップS203)。重なりの大きさが閾値以上であると判定された場合、ステップS204へ処理を移行し、重なりの大きさが閾値以上ではない、すなわち閾値より小さいと判定された場合、ステップS205へ処理を移行する。なお、ここで用いる閾値は、棚領域進入判定の精度を考慮して適切に定める。
Next, the shelf area
ステップS203で重なりの大きさが閾値以上であると判定された場合、棚領域進入判定部106は、画面における人物領域と棚領域とが重なっている領域を進入領域情報とし、人物検出部105から供給された画像の撮影時刻と、進入領域情報とともに進入があることを示す信号とを顧客興味判定部110に供給する(ステップS204)。
When it is determined in step S203 that the size of the overlap is greater than or equal to the threshold value, the shelf area
一方、ステップS203で重なりの大きさが閾値より小さいと判定された場合、棚領域進入判定部106は、人物検出部105から供給された画像の撮影時刻と、進入がないことを示す信号とを顧客興味判定部110に供給する(ステップS205)。
≪顧客興味判定処理≫
次に、棚監視装置1の顧客興味判定部110における顧客興味判定処理について図7を参照して説明する。図7は、棚監視装置1の顧客興味判定部110における顧客興味判定処理のフローチャートを示す。
On the other hand, if it is determined in step S203 that the size of the overlap is smaller than the threshold value, the shelf area
≪Customer interest judgment process≫
Next, the customer interest determination process in the customer interest determination unit 110 of the
顧客興味判定部110は、棚領域進入判定部106から棚領域に進入があること、または進入がないことを示す情報、及び画像の撮影時刻が供給されると顧客興味判定処理を開始し、棚領域に進入があるか否か、すなわち供給された信号が進入があることを示す信号なのか、あるいは進入がないことを示す信号なのかを判定する(ステップS301)。棚領域に進入があると判定された場合、ステップS302へ処理を移行し、棚領域に進入がないと判定された場合、ステップS304へ処理を移行する。
The customer interest determination unit 110 starts the customer interest determination process when information indicating that there is an entry into the shelf area or no entry and the image capturing time are supplied from the shelf area
ステップS301で棚領域に進入があると判定された場合、顧客興味判定部110は、前回の顧客興味判定処理におけるステップS301で棚領域に進入があると判定されたか否かを判定する(ステップS302)。前回の顧客興味判定処理で棚領域に進入があると判定された場合、顧客興味判定処理を終了し、前回の顧客興味判定処理で棚領域に進入がないと判定された場合、ステップS303へ処理を移行する。 When it is determined in step S301 that there is an entry in the shelf area, the customer interest determination unit 110 determines whether or not it is determined in step S301 in the previous customer interest determination process that there is an entry in the shelf area (step S302). ). If it is determined that there is an entry in the shelf area in the previous customer interest determination process, the customer interest determination process is terminated, and if it is determined in the previous customer interest determination process that there is no entry in the shelf area, the process proceeds to step S303. To migrate.
ステップS302で前回の顧客興味判定処理で棚領域に進入がないと判定された場合、顧客興味判定部110は、今回、棚領域に進入があったと判断し、前回の顧客興味判定処理で棚領域進入判定部106から供給された画像の撮影時刻を、進入前時刻として進入前時刻記憶部112に記憶させる(ステップS303)。
If it is determined in step S302 that there is no entry into the shelf area in the previous customer interest determination process, the customer interest determination unit 110 determines that there is an entry in the shelf area this time, and the shelf area in the previous customer interest determination process. The photographing time of the image supplied from the
一方、ステップS301で棚領域に進入がないと判定された場合、顧客興味判定部110は、前回の顧客興味判定処理におけるステップS301で棚領域に進入があると判定されたか否かを判定する(ステップS304)。前回の顧客興味判定処理で棚領域に進入があると判定された場合、ステップS305へ処理を移行し、前回の顧客興味判定処理で棚領域に進入がないと判定された場合、顧客興味判定処理を終了する。 On the other hand, when it is determined in step S301 that there is no entry into the shelf area, the customer interest determination unit 110 determines whether or not it is determined that there is an entry in the shelf area in step S301 in the previous customer interest determination process ( Step S304). If it is determined that there is an entry in the shelf area in the previous customer interest determination process, the process proceeds to step S305, and if it is determined in the previous customer interest determination process that there is no entry in the shelf area, the customer interest determination process Exit.
ステップS304で前回の顧客興味判定処理で棚領域に進入があると判定された場合、顧客興味判定部110は、進入前時刻記憶部112から進入前時刻を読み出す(ステップS305)。続いて、顧客興味判定部110は、棚領域差分計算処理を実行する(ステップS306)。具体的には、棚領域進入判定部106から供給された進入領域情報を、棚領域差分を計算すべき領域の情報とし、ステップS305で読み出した進入前時刻を第1の画像の撮影時刻とし、棚領域進入判定部106から供給された画像の撮影時刻を第2の画像の撮影時刻とし、それら棚領域差分を計算すべき領域の情報、第1の画像の撮影時刻、及び第2の画像の撮影時刻を領域差分計算部109にそれぞれ供給し、領域差分の計算を指示する。そして、領域差分計算部109から供給される進入領域の差分を受信する。
If it is determined in step S304 that the previous customer interest determination process has entered the shelf area, the customer interest determination unit 110 reads the pre-entry time from the pre-entry time storage unit 112 (step S305). Subsequently, the customer interest determination unit 110 executes a shelf area difference calculation process (step S306). Specifically, the entry area information supplied from the shelf area
次に、顧客興味判定部110は、ステップS306で領域差分計算部109から供給された進入領域の差分が、予め定められた閾値以上であるか否かを判定する(ステップS307)。進入領域の差分が閾値以上であると判定された場合、ステップS308へ処理を移行し、進入領域の差分が閾値以上ではない、すなわち閾値より小さいと判定された場合、顧客興味判定処理を終了する。なお、ここで用いる閾値は、顧客が商品棚から商品を手に取ることにより、手に取る前と後との商品棚の画像に生じる違いを考慮して適切に定める。
Next, the customer interest determination unit 110 determines whether or not the difference in the entry area supplied from the area
ステップS307で進入領域の差分が閾値以上であると判定された場合、顧客興味判定部110は、顧客が商品を手に取ったと判定し、顧客が商品に興味があることを示す顧客興味情報を顧客興味情報記憶部111に記憶させる(ステップS308)。 If it is determined in step S307 that the difference between the entry areas is equal to or greater than the threshold, the customer interest determination unit 110 determines that the customer has picked up the product, and provides customer interest information indicating that the customer is interested in the product. Store in the customer interest information storage unit 111 (step S308).
以上の顧客興味判定処理により、顧客が商品に興味があることを示す顧客興味情報が顧客興味情報記憶部111に蓄積して記憶されるため、図1には図示しない顧客興味情報読み出し手段により顧客興味情報記憶部111から顧客興味情報を読み出し、マーケティング等に利用することができる。 Since the customer interest information indicating that the customer is interested in the product is accumulated and stored in the customer interest information storage unit 111 by the above-described customer interest determination process, the customer interest information reading unit (not shown in FIG. 1) is used to store the customer interest information. Customer interest information can be read from the interest information storage unit 111 and used for marketing or the like.
このように、本実施の形態の棚監視装置1によれば、棚周辺カメラ101を図2に示したように、顧客202と商品棚203とを同時に撮影できる商品棚203の上方に設置するだけでよいので、特許文献1記載の顧客動作分析装置を小売店舗等に設置する際に、映像における商品棚の領域を設定する場合や、特許文献2に記載の商品陳列状態監視システムのように商品の一つ一つに変位検出センサを付設する場合に比べて、装置を設置するための手間とコストを低くすることができる。
As described above, according to the
なお、棚監視装置1の顧客興味判定部110における顧客興味判定処理は、人物の一部が棚領域に進入する前後の進入領域の画像差分の大きさに基づき、顧客が商品を手に取ったことを判定しているが、画像差分を用いずに商品を手に取ったことを判定する構成としてもよい。その場合、図1の棚監視装置1の構成において、領域差分計算部109と、進入前時刻記憶部112が不要となる。また、図7の顧客興味判定処理において、ステップS302と、ステップS303と、ステップS305と、ステップS306と、ステップS307が不要となる。
Note that the customer interest determination process in the customer interest determination unit 110 of the
なお、本実施の形態の棚監視装置1は、顧客興味判定処理により商品に対する顧客の興味を判定し、顧客興味情報を記憶する構成としているが、マーケティングに利用するためのその他の情報も合わせて記憶するようにしてもよい。例えば、棚周辺カメラ101の撮影画像を分析することにより、顧客の棚周辺における滞留時間を計測したり、顧客の年齢や性別等の属性を推定し、顧客興味情報とともに記憶するようにしてもよい。
The
なお、上述した本実施の形態の棚監視装置1は、コンピュータにインストールした棚監視プログラムを実行させることにより実現することもできる。この棚監視プログラムは、例えば、棚監視プログラムが記憶された記録媒体から読み出され、中央処理装置(CPU)で実行されることにより棚監視装置1を構成するようにしてもよいし、通信ネットワークを介して伝送されてインストールされ、CPUで実行されることにより棚監視装置1を構成するようにしてもよい。
Note that the above-described
(第2の実施の形態)
次に、本発明になる棚監視装置の第2の実施の形態について説明する。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment of the shelf monitoring apparatus according to the present invention will be described.
本実施の形態の棚監視装置は、小売店舗等において商品に対する顧客の興味を検出する棚監視装置に関し、小売店舗等における棚監視装置の設置環境が第1の実施の形態とは異なる例である。
<棚監視装置の構成>
図8は、本発明になる棚監視装置の第2の実施の形態のブロック図を示す。同図に示すように、本実施の形態の棚監視装置8は、棚周辺カメラ101と、画像記憶部102と、動き算出部103と、動き情報記憶部104と、人物検出部105と、棚領域進入判定部106と、棚領域情報記憶部107と、棚領域推定部108と、顔カメラ801と、顧客興味判定部803と、顧客興味情報記憶部111と、視線検出部802とにより構成される。同図中、図1と同一構成部分には同一符号を付し、その説明を省略する。
The shelf monitoring apparatus according to the present embodiment relates to a shelf monitoring apparatus that detects customer interest in products at retail stores or the like, and is an example in which the installation environment of the shelf monitoring apparatus at retail stores or the like is different from that of the first embodiment. .
<Configuration of shelf monitoring device>
FIG. 8 shows a block diagram of a second embodiment of the shelf monitoring apparatus according to the present invention. As shown in the figure, the shelf monitoring apparatus 8 of the present embodiment includes a shelf
図8において、顔カメラ801は、顧客の顔周辺を撮影し、撮影した画像を視線検出部802に供給する。視線検出部802は、顧客興味判定部803から顧客の視線検出を指示されると、顔カメラ801から供給される画像を解析し、顧客の視線を検出し、検出された視線角度、すなわち顔カメラ801の正面に向かう角度を0度とし、正面からの縦方向、及び横方向の視線のずれの角度を顧客興味判定部803に供給する。なお、顧客の視線検出には、例えば、特開2007−286995号公報に記載されている視線方向計測部における視線方向計測処理の方法を用いることができる。
In FIG. 8, the
顧客興味判定部803は、棚領域進入判定部106から棚領域に進入があること、または進入がないことを示す信号、及び画像の撮影時刻が供給されると、顧客興味判定処理を行う。具体的には、顧客興味判定部803は、棚領域進入判定部106から棚領域に進入があることを示す信号が供給された場合には、視線検出部802に顧客の視線検出を指示する。そして、視線検出部802から供給される顧客の視線角度に基づき、商品に対する顧客の興味を判定する。そして、判定された顧客の興味に関する顧客興味情報を顧客興味情報記憶部111に記憶させる。
The customer
なお、本実施の形態の棚監視装置8は、画像記憶部102と、動き情報記憶部104と、棚領域情報記憶部107と、顧客興味情報記憶部111とを別々の記憶装置として構成しているが、各々の記憶部を部分的に共用したり、全ての記憶部を1つの記憶装置で共用したりする構成としてもよい。
<棚監視装置の設置例>
次に、棚監視装置8を小売店舗等に設置する際の設置の仕方について、具体例を示して説明する。
The shelf monitoring device 8 of the present embodiment is configured by configuring the
<Installation example of shelf monitoring device>
Next, how to install the shelf monitoring device 8 in a retail store or the like will be described with a specific example.
図9は、本発明になる棚監視装置の第2の実施の形態の設置例を示す。同図において、設置例9は、本実施の形態の棚監視装置8による顧客興味検出の対象となる商品が、複数の段に商品を陳列することのできる垂直の商品棚901の一部の段に陳列されていることを想定している。 FIG. 9 shows an installation example of the second embodiment of the shelf monitoring apparatus according to the present invention. In the figure, the installation example 9 is a part of a vertical product shelf 901 in which the products targeted for customer interest detection by the shelf monitoring device 8 of the present embodiment can display products on a plurality of levels. It is assumed that they are on display.
このような環境において、棚監視装置8に備えられた棚周辺カメラ101を、顧客902と商品棚901とを同時に撮影できる商品棚901の上方の天井に設置する。これにより、棚周辺カメラ101による撮影画像には、顧客902、顧客902が通行する通路、及び商品棚901が上方から同時に撮影される。なお、棚周辺カメラ101の設置向きは、画像の上部が通路領域となり、下部が棚領域となるような向きにする。すなわち、図9において、棚周辺カメラ101の上部が図9の左側に位置するように設置する。
In such an environment, the shelf
また、棚監視装置8に備えられた顔カメラ801を、商品棚901の顧客興味検出の対象となる商品が陳列されている段に近接して設置する。これにより、顔カメラ801による撮影画像には、顧客興味検出の対象となる商品に視線を向けている顧客902の顔がほぼ正面から撮影される。
<棚監視装置の作用>
本実施の形態の棚監視装置8は、主に棚領域推定処理と、棚領域進入判定処理と、顧客興味判定処理とを行う。これらのうち、棚領域推定処理、及び棚領域進入判定処理は、第1の実施の形態の棚監視装置1における棚領域推定処理、及び棚領域進入判定処理と同一であるので、説明を省略する。よって以下に、本実施の形態特有の顧客興味判定処理について詳細に説明する。
≪顧客興味判定処理≫
本実施の形態の顧客興味判定処理は、棚監視装置8の顧客興味判定部803により行われる。図10は、本実施の形態の棚監視装置8の顧客興味判定部803における顧客興味判定処理のフローチャートを示す。
Further, the
<Operation of the shelf monitoring device>
The shelf monitoring device 8 of the present embodiment mainly performs a shelf area estimation process, a shelf area entry determination process, and a customer interest determination process. Among these, the shelf area estimation process and the shelf area entry determination process are the same as the shelf area estimation process and the shelf area entry determination process in the
≪Customer interest judgment process≫
The customer interest determination process of the present embodiment is performed by the customer
顧客興味判定部803は、棚領域進入判定部106から供給される信号が、棚領域に進入があること、または進入がないことを示す情報、及び画像の撮影時刻が供給されると顧客興味判定処理を開始し、棚領域に進入があるか否か、すなわち供給された信号が進入があることを示す信号なのか、あるいは進入がないことを示す信号なのかを判定する(ステップS401)。棚領域に進入があると判定された場合、ステップS402へ処理を移行し、棚領域に進入がないと判定された場合、顧客興味判定処理を終了する。
The customer
ステップS401で棚領域に進入があると判定された場合、顧客興味判定部803は、視線検出処理を行う(ステップS402)。具体的には、顧客興味判定部803は、視線検出部802に顧客の視線検出を指示し、視線検出部802から供給される顧客の視線角度を受信する。
If it is determined in step S401 that there is an entry into the shelf area, the customer
次に、顧客興味判定部803は、ステップS402で視線検出部802から供給された顧客の視線角度が正面か否かを判定する(ステップS403)。具体的には、顧客興味判定部803は、縦方向及び横方向の視線角度の絶対値が、縦方向及び横方向のそれぞれに対して予め定められた閾値以下であるか否かを判定する。顧客興味判定部803は、視線角度が正面である、すなわち縦方向及び横方向の視線角度の絶対値がそれぞれの閾値以下であると判定した場合、ステップS404へ処理を移行し、視線角度が正面ではない、すなわち縦方向及び横方向の視線角度の絶対値がそれぞれの閾値以下ではない、すなわち閾値より大きいと判定した場合、顧客興味判定処理を終了する。
Next, the customer
ステップS403で視線角度が正面であると判定された場合、顧客興味判定部803は、顧客が商品を手に取ったと判定し、顧客が商品に興味があることを示す顧客興味情報を顧客興味情報記憶部111に記憶させる(ステップS404)。
If it is determined in step S403 that the line-of-sight angle is the front, the customer
以上の顧客興味判定処理により、顧客が商品に興味があることを示す顧客興味情報が顧客興味情報記憶部111に蓄積して記憶されるため、図8には図示しない顧客興味情報読み出し手段により顧客興味情報記憶部111から顧客興味情報を読み出し、マーケティング等に利用することができる。 Since the customer interest information indicating that the customer is interested in the product is accumulated and stored in the customer interest information storage unit 111 by the above-described customer interest determination process, the customer interest information reading unit (not shown in FIG. 8) Customer interest information can be read from the interest information storage unit 111 and used for marketing or the like.
このように、本実施の形態の棚監視装置8によれば、図9に示すように棚周辺カメラ101を顧客902と商品棚901とを同時に撮影できる商品棚901の上方に設置し、かつ、顔カメラ801を商品棚801に設置するだけでよいので、特許文献1記載の顧客動作分析装置を小売店舗等に設置する際に、映像における商品棚の領域を設定する場合や、特許文献2に記載の商品陳列状態監視システムのように商品の一つ一つに変位検出センサを付設する場合に比べて、装置を設置するための手間とコストを低くすることができる。
Thus, according to the shelf monitoring device 8 of the present embodiment, as shown in FIG. 9, the shelf
なお、本実施の形態の棚監視装置8は、顧客興味判定処理により商品に対する顧客の興味を判定し、顧客興味情報を記憶する構成としているが、マーケティングに利用するためのその他の情報も合わせて記憶するようにしてもよい。例えば、棚周辺カメラ101の撮影画像を分析することにより、顧客の棚周辺における滞留時間を計測したり、顔カメラ801の撮影画像を分析することにより、顧客の年齢や性別等の属性を推定し、顧客興味情報とともに記憶するようにしてもよい。
The shelf monitoring device 8 of the present embodiment is configured to determine the customer's interest in the product by the customer interest determination process and store the customer interest information, but also includes other information used for marketing. You may make it memorize | store. For example, by analyzing the captured image of the shelf
なお、上述した本実施の形態の棚監視装置8は、コンピュータにインストールした棚監視プログラムを実行させることにより実現することもできる。この棚監視プログラムは、例えば、棚監視プログラムが記憶された記録媒体から読み出され、CPUで実行されることにより棚監視装置8を構成するようにしてもよいし、通信ネットワークを介して伝送されてインストールされ、CPUで実行されることにより棚監視装置8を構成するようにしてもよい。 Note that the above-described shelf monitoring apparatus 8 of the present embodiment can also be realized by executing a shelf monitoring program installed in a computer. For example, the shelf monitoring program may be read from a recording medium in which the shelf monitoring program is stored and executed by the CPU to configure the shelf monitoring device 8, or may be transmitted via a communication network. The shelf monitoring device 8 may be configured by being installed and executed by the CPU.
1、8 棚監視装置
101 棚周辺カメラ
102 画像記憶部
103 動き算出部
104 動き情報記憶部
105 人物検出部
106 棚領域進入判定部
107 棚領域情報記憶部
108 棚領域推定部
109 領域差分計算部
110 顧客興味判定部
111 顧客興味情報記憶部
112 進入前時刻記憶部
801 顔カメラ
802 視線検出部
803 顧客興味判定部
DESCRIPTION OF
Claims (2)
前記ブロック毎の前記撮影画像の動きの所定方向の大きさを積算して積算値を算出し、前記複数のブロックのうち前記所定方向と直交する方向に隣接する2つのブロックのうち一方のブロックからなる第1の領域の前記積算値の平均と他方のブロックからなる第2の領域の前記積算値の平均との差が最も大きく、かつ、前記積算値の平均が小さな方のブロックからなる領域を棚領域と推定する棚領域推定手段と、
前記撮影画像から人物を検出する人物検出手段と、
前記人物の一部が前記棚領域に進入したことを判定する棚領域進入判定手段と、
前記棚領域進入判定手段により前記人物の一部が前記棚領域に進入したと判定された時刻より前と後の時刻における前記棚領域の撮影画像の差分を計算する領域差分計算手段と、
前記領域差分計算手段により計算された前記棚領域の撮影画像の差分が予め設定した閾値より大きいときに、前記人物が前記棚の商品に興味があると判定する顧客興味判定手段と
を備えることを特徴とする棚監視装置。 A motion calculation unit that divides a region of a captured image in a predetermined range including a shelf to be monitored into a plurality of blocks, and calculates a motion of the captured image for each block;
The integrated value is calculated by integrating the magnitude of the movement of the captured image for each block, and one of the two blocks adjacent in the direction orthogonal to the predetermined direction is selected from the plurality of blocks. An area consisting of a block having the largest difference between the average of the integrated values of the first area and the average of the integrated values of the second area consisting of the other block, and having the smaller average of the integrated values. A shelf area estimation means for estimating a shelf area;
Person detecting means for detecting a person from the captured image;
Shelf area entry determining means for determining that a part of the person has entered the shelf area;
An area difference calculating means for calculating a difference between the captured images of the shelf area at a time before and after a time at which a part of the person is determined to have entered the shelf area by the shelf area entry determining means;
Customer interest determination means for determining that the person is interested in the product on the shelf when the difference between the captured images of the shelf area calculated by the area difference calculation means is greater than a preset threshold value. Shelf monitoring device featuring.
前記ブロック毎の前記撮影画像の動きの所定方向の大きさを積算して積算値を算出し、前記複数のブロックのうち前記所定方向と直交する方向に隣接する2つのブロックのうち一方のブロックからなる第1の領域の前記積算値の平均と他方のブロックからなる第2の領域の前記積算値の平均との差が最も大きく、かつ、前記積算値の平均が小さな方のブロックからなる領域を棚領域と推定する棚領域推定手段と、
前記撮影画像から人物を検出する人物検出手段と、
前記人物の一部が前記棚領域に進入したことを判定する棚領域進入判定手段と、
前記棚の周辺位置にいる前記人物の視線を検出する視線検出手段と、
前記棚領域進入判定手段により前記人物の一部が前記棚領域に進入したと判定され、かつ、前記視線検出手段により前記人物の視線が前記棚方向に向いていると検出されたときに、前記人物が前記棚の商品に興味があると判定する顧客興味判定手段と
を備えることを特徴とする棚監視装置。 A motion calculation unit that divides a region of a captured image in a predetermined range including a shelf to be monitored into a plurality of blocks, and calculates a motion of the captured image for each block;
The integrated value is calculated by integrating the magnitude of the movement of the captured image for each block, and one of the two blocks adjacent in the direction orthogonal to the predetermined direction is selected from the plurality of blocks. An area consisting of a block having the largest difference between the average of the integrated values of the first area and the average of the integrated values of the second area consisting of the other block, and having the smaller average of the integrated values. A shelf area estimation means for estimating a shelf area;
Person detecting means for detecting a person from the captured image;
Shelf area entry determining means for determining that a part of the person has entered the shelf area;
Line-of-sight detection means for detecting the line of sight of the person at the peripheral position of the shelf;
When it is determined by the shelf area entry determination means that a part of the person has entered the shelf area, and the line-of-sight detection means detects that the person's line of sight is facing the shelf direction, A shelf monitoring device comprising: customer interest determination means for determining that a person is interested in the product on the shelf.
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