JP2016116137A - 画像処理装置、画像処理方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 精度の高い通過判定のための設定をより簡単にできるようにするための方法を提供する。【解決手段】 画像処理装置１００の追尾部１０２は、画像から物体の移動軌跡を特定し（Ｓ１０２）、評価部１０４は、移動軌跡の特定結果に基づく評価値が所定の条件を満たす領域を決定し（Ｓ２０４）、評価結果出力部１０５は、当該決定された推奨領域を識別可能に表示させる（Ｓ２０５）。そして、画像処理装置１００のパラメータ設定部１０６は、推奨領域が識別可能に表示された後に入力された操作であって、物体の通過判定のための検知線及び検知領域のうち少なくとも何れか設定するための操作に応じて、推奨領域に重なる位置に検知線及び検知領域のうち少なくとも何れかを設定する。【選択図】 図１

Description

本発明は、物体の通過判定に関する設定を行うための技術に関するものである。

現在、監視カメラの映像から人物や人物の頭部等のオブジェクトを検出して追尾する追尾技術が実用的なレベルとなっており、追尾技術を応用したアプリケーションが利用されている。特許文献１では、人物を追尾した軌跡があらかじめ設定した領域を出入りした回数をカウントすることが記載されている。

特開２００６−３１１５３号公報

物体の通過判定のための設定によっては、物体の通過判定の精度が低くなってしまうケースが考えられる。

例えば、通過判定のためのアプリケーションを用いて精度の高い通過数カウントを行うためには、高い精度で人物の追尾できることが重要である。しかしながら、追尾の精度は、カメラ設置環境や被写体の写り方に応じて異なり、画像内においても精度が高いエリア、精度の低いエリアが存在する。このため、アプリケーションの利用者が追尾の精度が高い領域と低い領域を十分に理解せずに通過判定のための検知線や検知領域を設定すると、精度の低い通過判定が行われてしまう恐れがあった。

本発明は上記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、精度の高い通過判定のための設定をより簡単にできるようにすることである。

上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、例えば、以下の構成を備える。すなわち、画像から物体の移動軌跡を特定する特定手段と、前記特定された移動軌跡に基づいて、物体の通過判定のための検知線及び検知領域のうち少なくとも何れかの設定に関する推奨領域を決定する決定手段と、前記決定手段により決定された推奨領域を識別可能に表示させる表示制御手段とを備える。

本発明によれば、精度の高い通過判定のための設定がより簡単にできるようになる。

実施形態の画像処理装置の構成を説明するためのブロック図 検知線設定の一例を示す図 検知線の設定推奨領域を決定する処理を説明するための図 実施形態の画像処理装置の動作を説明するためのフローチャート 実施形態の画像処理装置の動作を説明するためのフローチャート 実施形態の画像処理装置の動作を説明するためのフローチャート 実施形態の画像処理装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図

以下、添付の図面を参照して、実施形態について詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。

本実施形態の画像処理装置は、人物の通過判定、及び、通過判定に基づく通過数カウントを実行するための検知線や検知領域の設定に適した画面上の領域を利用者に提示する。なお、本実施形態では人物の通過判定や通過数カウントを実行する例を中心に説明するが、人物に限らず、自動車や動物など、様々な物体の通過判定や通過数カウントが行われるようにしてもよい。また、本実施形態では、人物の通過判定と通過数カウントの両方を実行する例を中心に説明するが、例えば、物体の通過判定のみが実行される場合もあり得る。物体の通過判定を実行し、通過数カウントを行わない場合の例としては、物体の通過が検知された場合、警告を出力するシステム等が考えられる。

図７は、本実施形態の画像処理装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。画像処理装置１００は、ＣＰＵ７０１と、ＲＯＭ７０２と、ＲＡＭ７０３と、外部メモリ７０４と、通信Ｉ／Ｆ７０５と、システムバス７０６とを備える。

ＣＰＵ７０１は、画像処理装置１００における動作を統括的に制御するものであり、システムバス７０６を介して、各構成部（７０２〜７０５）を制御する。ＲＯＭ７０２は、ＣＰＵ７０１が処理を実行するために必要な制御プログラム等を記憶する不揮発性メモリである。なお、当該プログラムは、外部メモリ７０４や着脱可能な記憶媒体（不図示）に記憶されていてもよい。

ＲＡＭ７０３は、ＣＰＵ７０１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。すなわち、ＣＰＵ７０１は、処理の実行に際してＲＯＭ７０２から必要なプログラム等をＲＡＭ７０３にロードし、当該プログラム等を実行することで各種の機能動作を実現する。

外部メモリ７０４は、例えば、ＣＰＵ７０１がプログラムを用いた処理を行う際に必要な各種データや各種情報等を記憶している。また、外部メモリ７０４には、例えば、ＣＰＵ７０１がプログラム等を用いた処理を行うことにより得られた各種データや各種情報等が記憶される。

通信Ｉ／Ｆ７０５は、外部装置（例えば、画像処理装置１００とネットワークを介して接続されるモニタ装置）と通信するためのインターフェースである。通信Ｉ／Ｆ７０５は、例えばＬＡＮインターフェースである。システムバス７０６は、ＣＰＵ７０１、ＲＯＭ７０２、ＲＡＭ７０３、外部メモリ７０４及び通信Ｉ／Ｆ７０５を通信可能に接続する。

なお、本実施形態では、画像処理装置１００が撮像部を有するネットワークカメラであり、ネットワークを介して接続されるモニタ装置（クライアント）に対して撮像画像を送信する場合の例を中心に説明する。この実施形態において、画像処理装置１００としてのネットワークカメラは、モニタ装置から通過判定のための検知線または検知領域の位置情報を取得して、通過判定と通過数カウントを行う。ただし、画像処理装置１００の機能がモニタ装置側に備わっていてもよいし、ネットワークに接続された他の装置に備わっていてもよい。

また、本実施形態の画像処理装置１００は、通過判定のための検知線、及び、検知領域を設定可能であるが、検知線と検知領域のうち、少なくとも一方を設定できれば良い。本実施形態の画像処理装置１００は、同一人物と判定された人物の移動軌跡が検知線を通過するか、検知領域を通過した場合に、通過があったと判定する。通過判定の詳細については後述する。また、検知線と検知領域は、幅があるか否かが異なる。言い換えると、検知線は、幅がない検知領域と言うことも可能である。

図１は、画像処理装置１００のモジュール構成を示すブロック図である。画像処理装置１００は、画像取得部１０１と追尾部１０２と人体情報記憶部１０３と評価部１０４と評価結果出力部１０５とパラメータ設定部１０６と通過判定部１０７と通過結果記憶部１０８と通過結果出力部１０９とから構成される。

画像取得部１０１は、レンズ、センサを備えた撮像部から所定の間隔で画像を順次取得して、追尾部１０２に提供する。

追尾部１０２は、画像取得部１０１から取得した画像から人体の検出処理を行い、検出した人体の追尾処理を行う。人体の検出は、パターンマッチング処理を用いる。すなわち、追尾部１０２は、画像取得部１０１から取得した画像と所定のパターンとの比較を行うことで、人体の中心座標と外接矩形座標を検出する。

また、人体の追尾は、ある画像から検出された人体と前の画像から検出された人体とを色特徴と画像間での位置関係とから対応付ける処理である。ただし、追尾部１０２は、現在の画像からの人体の検出が失敗し、現在の画像内に前の画像から検出された人体に対応付く人体がない場合、移動予測により人体の検出結果を補完して対応付けを行うことが可能である。また、ある画像から検出された人体に対応付く人体が、所定期間に対応する複数画像の何れもから検出されない場合、追尾部１０２は、当該人体に関する追尾処理を終了する。追尾部１０２は、対応付けた人体にはそれぞれ同じ人体ＩＤを付与する。追尾部１０２は、追尾処理によって得られた人体ＩＤと、当該人体ＩＤに対応する人体の中心座標と、当該人体ＩＤに対応する人体の外接矩形座標とに画像の取得時刻を加えて人体情報を生成し、当該人体情報を人体情報記憶部１０３に提供する。

人体情報記憶部１０３は、追尾部１０２から受け取った人体情報を人体ＩＤごとに記憶する。評価部１０４は、人体情報記憶部１０３が管理する人体情報から人体の移動軌跡を特定し、当該移動軌跡に基づいて通過判定のための検知線（検知領域）の設定に適した画面上の場所（推奨領域）を決定する。評価部１０４は、移動軌跡に基づいて決定した推奨領域の位置情報を評価結果出力部１０５に提供する。評価部１０４による推奨領域の決定方法の詳細は後述する。

評価結果出力部１０５は、評価部１０４から受け取った推奨領域をディスプレイ上に識別可能に表示させる。画像処理装置１００がネットワークカメラであり、ネットワークを介して接続されるモニタ装置に推奨領域を表示させる場合、画像処理装置１００は撮像画像に推奨領域を重畳した画像をモニタ装置に対して送信する。一方、画像処理装置１００の機能がモニタ装置に備わっている場合、画像処理装置１００は、推奨領域を識別可能になるように撮像画像を加工してモニタ装置に備わるディスプレイに表示させる。

図３（Ｄ）は、推奨領域を識別可能に表示した場合の表示例である。図３（Ｄ）に示される通り、推奨領域２０４が、他の領域と識別可能に表示されている。利用者（監視者）は、検知線の設定に適した推奨領域２０４を確認しながら、推奨領域に検知線が重なるよう設定することで、より精度が高い通過判定ができる領域に検知線を設定できる。

パラメータ設定部１０６は、利用者による検知線の位置に関する入力を受け付ける。本実施形態のパラメータ設定部１０６は、利用者の操作に応じた検知線の位置情報（座標情報）を受け付ける。画像処理装置１００がネットワークカメラの機能として実現される場合、パラメータ設定部１０６は、ネットワークを介して接続されるモニタ装置から検知線の位置情報を取得する。一方、画像処理装置１００がモニタ装置の機能として実現される場合、パラメータ設定部１０６は、モニタ装置に接続されたユーザインタフェースから入力された検知線の位置情報を取得する。ただし、パラメータ設定部１０６の形態は、上記の形態に限らない。また、検知線は１つに限らず複数の検知線を設定することが可能である。図２は、利用者により設定された検知線を示している。図２の検知線は、図３（Ｄ）で示した推奨領域と重なっている。

通過判定部１０７は、パラメータ設定部１０６により設定された検知線の座標と人体情報記憶部１０３が記憶する人体情報に含まれる中心座標とに基づいて、人物が検知線（検知領域）を通過したか否かの判定を行う。より具体的には、通過判定部１０７は、現画像から検出された人体の中心座標と、現画像の直前に取得された前画像から検出された人体の中心座標とを結ぶ線分が、検知線と交差するか否かに基づいて検知線の通過判定を行う。なお、通過判定のために用いられる現画像の人体と、前画像の人体には同じ人体ＩＤが付与されている。

また、検知領域の通過判定を行う場合は、３枚以上の画像のそれぞれから検出された人体であって、同じ人体ＩＤが付与された人体の中心座標を結ぶことで得られる線分が、検知領域を通過するか否かに基づいて判定が行われる。本実施形態の通過判定部１０７は、通過の有無及び通過の方向を判定し、その結果を通過結果記憶部１０８に出力する。本実施形態では、通過判定部１０７の処理は、追尾部１０２が追尾処理を実施する度に実施される。通過結果記憶部１０８は、通過判定部１０７の出力を、検知線ごと、且つ、通過の方向ごとに分類して通過数のカウント値を記憶する。

通過結果出力部１０９は、検知線ごと、且つ、通過の方向ごとに通過数のカウント値を表示させる。画像処理装置１００がネットワークカメラであり、ネットワークを介して接続されるモニタ装置に通過数のカウント値を表示させる場合、通過結果出力部１０９は、通過数のカウント値をモニタ装置に送信することで、通過結果をディスプレイに表示させる。一方、画像処理装置１００の機能がモニタ装置において実現されている場合は、通過結果出力部１０９は、モニタ装置に接続されたディスプレイに通過結果を表示させる。

なお、画像取得部１０１の画像の取得は、画像処理装置１００に備わる撮像部による撮像に限定されるものではなく、録画映像の読み込みやネットワークを介したストリーミング入力など他の方法であってもよい。

また、追尾部１０２による人体の検出方法は、パターンマッチング処理に限定されるものではなく、画像から人体を検出する画像処理であれば他の方法を用いることも可能である。また、追尾部１０２の追尾処理も上記の方法に限定されるものではない。

また、通過結果出力部１０９による表示制御処理は、上記の方法に限定されるものではなく、通過数のカウント値を外部に出力するための処理であればよい。また、時間や通過方向など条件判定の結果、限定された情報が、通過数のカウント値として出力されるようにしてもよい。さらに、画像処理装置１００が通過数のカウントをせず、通過を検出した時点で、そのタイミングを他の装置に通知したり、画像処理装置１００の通過結果出力部１０９において警告を出力したりする形態もあり得る。

次に、評価部１０４が検知線の設定に適した画面上の領域（推奨領域）を特定する方法について説明する。図３（Ａ）は、画像取得部１０１より取得された画像であり、図３（Ｂ）は、追尾部１０２の追尾処理によって得られる人体の移動軌跡を示した図である。なお、移動軌跡は、人体の中心座標を人体ＩＤごとに時系列に結ぶことで得られる。

図３（Ｂ）には、ドア２０１を出入りする人物や、通路２０２の上下方向に移動する人物の移動軌跡が示されている。しかしながら、ドア２０１付近で人の見え方が大きく変化することや、人物２０３の位置ではカメラからの仰角が大きくなることを原因として、人体の検出漏れや追尾の失敗が多く発生する。この結果、ドア２０１付近や人物２０３付近では、追尾部１０２により得られる移動軌跡が、不連続で断続的となる。

図３（Ｃ）は、移動軌跡の連続性と検出頻度を図３（Ｂ）の格子で区切られたブロックごとに評価した評価マップの一例である。本実施形態の評価部１０４は、各ブロックの評価値を、以下の手順により算出（決定）する。
ステップ１．人体の中心座標が属するブロックを特定する。
ステップ２．当該中心座標が属する移動軌跡を特定する。
ステップ３．当該移動軌跡の長さ（画素数）と、当該移動軌跡に属する中心座標の数とを乗算する。
ステップ４．乗算によって得られた値を、当該特定済みブロックの評価値に加算する。
ステップ５．ステップ１〜４の処理を、すべての中心座標について実行する。

すなわち、本実施形態の評価部１０４は、長い移動軌跡が検出された領域ほど、検知線（検知領域）の設定に適した領域であるとして、高い評価値を算出する。より具体的には、評価部１０４は、画像内の領域に対応する移動軌跡の長さが第１の長さである場合、当該領域に対応する移動軌跡の長さが第１の長さより短い第２の長さである場合よりも高い評価値を、当該領域に対応する評価値として算出する。

また、評価部１０４は、より人体の中心座標が多く検出された移動軌跡が通過する領域ほど、検知線（検知領域）の設定に適した領域であるとして、高い評価値を算出する。なお、本実施形態では、人体の中心座標に基づいて評価値を算出しているが、中心座標の代わりに人体の特定箇所（例えば顔）など、別の部位の座標に基づいて評価値を算出しても良い。即ち、評価部１０４は、画像内の領域から検出された移動軌跡に対応する物体が第１の回数、検出された場合、当該移動軌跡に対応する物体が第１の回数よりも少ない第２の回数、検出された場合よりも高い評価値を、当該領域に対応する評価値として算出する。

また、評価部１０４は、より多くの移動軌跡が通過する領域ほど、検知線（検知領域）の設定に適した領域であるとして、高い評価値を算出する。すなわち、評価部１０４は、画像内の領域に対応する移動軌跡の数が第１の数である場合、当該領域に対応する移動軌跡の数が第１の数より少ない第２の数の場合寄りも高い評価値を、当該領域に対応する評価値として算出する。ただし、評価値の算出方法は上記の方法に限るものではない。

図３（Ｃ）は、評価値を１０段階に換算した結果である。本実施形態の評価部１０４は、１０段階のうち６以上の評価値に対応する領域を検知線（検知領域）の設定のための推奨領域として特定し、推奨領域を決定するための情報（座標情報）を評価結果出力部１０５に提供する。評価結果出力部１０５は、推奨領域を識別可能に表示させる。

図３（Ｄ）は、評価結果出力部１０５による表示結果である。図３（Ｄ）に示すように、推奨領域２０４が他の領域とは識別可能に表示されている。なお、本実施形態の評価部１０４は、ブロック単位で評価値を算出する例を説明したが、この方法に限らない。また、評価値の算出方法も、上記のステップ１〜５で示した方法に限らない。評価部１０４は、移動軌跡の位置、長さ、継続性など、移動軌跡から取得可能な属性情報に基づいて評価値を判定すればよい。

また、本実施形態の評価部１０４は、すべての移動軌跡を評価するのではなく、所定の条件を満たす移動軌跡のみを用いて各ブロックの評価値を算出することができる。例えば、評価部１０４は、追尾部１０２により検出された移動軌跡のうち、所定の長さ以上の移動軌跡を用いて各ブロックの評価値を算出することが可能である。

さらに、評価部１０４は、所定の長さよりも短い移動軌跡が検出された領域については、当該短い移動軌跡が検出されなかった場合よりも、低い評価値を算出するようにすることも可能である。このようにすれば、長い移動軌跡と短い移動軌跡が混在する領域を、推奨領域から除外することができる。

次に、本実施形態の画像処理装置１００の処理の流れについて図４〜図６を用いて説明する。図４は、画像処理装置１００が人体の追尾処理を実行し、追尾処理により得られた人体情報を保存する処理の流れを説明するフローチャートである。本実施形態の画像処理装置１００は、図４の処理を実行するためのプログラムをＣＰＵ７０１で実行することにより図４の処理を実現する。図４の処理は、利用者により追尾処理の開始が指示されたことにより開始される。ただし、開始タイミングは上記のタイミングに限らない。

図４の処理開始後、追尾部１０２は、画像取得部１０１から画像を取得する（Ｓ１０１）。そして、追尾部１０２は、取得した画像から人体の検出処理、及び、追尾処理を実行する（Ｓ１０２）。本実施形態の追尾部１０２は、パターンマッチング処理によって人体の検出を行う。また、本実施形態の追尾部１０２は、現画像から検出された人体と前画像から検出された人体とを色特徴と位置関係に基づいて対応づける処理を、追尾処理として実行する。ただし、人体の検出処理、及び、追尾処理の方法は上記の方法に限らない。

追尾部１０２は、追尾処理によって得られた人体情報を人体情報記憶部１０３に記憶させる（Ｓ１０３）。人体情報とは、人体ＩＤ、人体の中心座標、人体の外接矩形座標、そして、画像の取得時刻が関連付けられた情報である。追尾処理によって同一人物であると判定された人体には、同じ人体ＩＤが付与される。Ｓ１０３の処理が完了すると、Ｓ１０４に進む。

追尾部１０２は、人体の検出及び追尾処理を継続するか終了するかを判定する（Ｓ１０４）。継続すると判定された場合は、Ｓ１０１に戻って次の画像に対してＳ１０１〜Ｓ１０３の処理を実行する。

図５は、画像処理装置１００が人体情報に基づいて推奨領域を決定し、当該推奨領域を識別可能に表示させる処理の流れを説明するためのフローチャートである。本実施形態の画像処理装置１００は、図５の処理を実行するためのプログラムをＣＰＵ７０１で実行することにより図５の処理を実現する。図５の処理は、利用者が検知線（検知領域）を設定するためのモードを選択したタイミングで開始される。ただし、図５の処理の開始タイミングは上記のタイミングに限らない。

図５の処理の開始後、評価部１０４は、上記のステップ１〜５で示した方法により評価値を算出する（Ｓ２０１）。なお、本実施形態では人体の検出処理、及び、人体の追尾処理を行う場合の例を中心に説明しているが、人体の代わりに、又は、人体と共に、自動車や動物など、他の物体の検出や追尾を行うことができる。すなわち、評価部１０４は、複数の画像から物体の移動軌跡を特定する。

そして、評価部１０４は、算出された評価値に基づいて評価マップを更新する（Ｓ２０２）。Ｓ２０２の終了後、評価部１０４は、評価マップの更新を終了するか否かを判定する。本実施形態の評価部１０４は、所定数の画像に基づいて評価値を算出すると、Ｓ２０４に進む。なお、本実施形態の画像処理装置１００は、推奨領域の特定のために何枚の画像を用いるか（推奨領域の特定のためにどのくらいの時間をかけるか）の指定を受けつけることが可能である。Ｓ２０３において更新を終了しないと判定された場合、Ｓ２０１に戻り、次の画像に基づいて評価値を更新し、さらに評価マップを更新する。一方、評価マップの更新を終了すると判定された場合、Ｓ２０４に進む。

評価部１０４は、Ｓ２０３で得られた評価マップに基づいて、推奨領域を決定する（Ｓ２０４）。本実施形態において推奨領域とは、物体の通過の判定のために用いられる検知線や検知領域の設置が推奨される領域である。本実施形態において評価マップとは、画像内の領域（ブロック）ごとに評価値を対応付けた情報である。評価部１０４は、画像内の領域のうち、評価値が閾値よりも高い領域を推奨領域として特定し、特定した推奨領域を示す位置情報（座標情報）を評価結果出力部１０５に提供する。

なお、本実施形態の評価部１０４は、閾値以上の評価値に対応する領域の面積を判定し、当該面積が所定面積よりも狭い領域は、推奨領域から除外する。言い換えると、評価部１０４は、閾値上の評価値に対応する領域のうち、その面積が所定面積以上の領域を推奨領域として特定し、当該特定された推奨領域の位置情報（座標情報）を評価結果出力部１０５に提供する。すなわち、評価部１０４は、移動軌跡の検出結果に基づいて算出される評価値が所定の条件を満たす領域を特定する。ただし、面積に関する判定は、必須ではない。

評価結果出力部１０５は、評価部１０４から取得した位置情報に基づいて、推奨領域を識別可能にディスプレイに表示させる（Ｓ２０５）。すなわち、評価結果出力部１０５は、評価部１０４によって特定された推奨領域を識別可能にディスプレイに表示させる。画像処理装置１００がネットワークカメラであり、ネットワークを介して接続される監視装置のディスプレイに推奨領域を表示させる場合、評価結果出力部１０５は、推奨領域を識別可能に加工した画像を監視装置に送信する。一方、画像処理装置１００が監視装置で実現されている場合、評価結果出力部１０５は、撮像画像に対して推奨領域を識別可能にするための処理を施して、当該処理済みの画像をディスプレイに表示させる。図５で示したように、推奨領域を識別可能にディスプレイに表示させることで、利用者は、より人体（物体）の検知精度が高い領域に検知線（検知領域）を設定できるようになる。

また、図５のＳ２０５において、パラメータ設定部１０６は、推奨領域が識別可能に表示された後に利用者によって入力された操作であって、物体の通過判定のための検知線（検知領域）を設定するための操作に応じて、検知線（検知領域）を設定する。利用者が、検知線を推奨領域に重なるように設定した場合は、推奨領域に重なる位置に検知線が設定される。一方、利用者が、検知線を推奨領域とは重ならない位置に設定した場合、パラメータ設定部１０６は、推奨領域とは異なる位置に検知線を設定するが、警告を出力する。警告は、メッセージの表示であっても、アラーム音の出力であっても、ランプの点灯であっても良い。警告を出力することで、利用者は、推奨領域（高精度に人体を検出できる領域）とは異なる領域に検知線を設定したことを容易に知ることができる。

図６は、画像処理装置１００が、検知線（検知領域）を通過する人体（物体）のカウントを行う処理の流れを説明するためのフローチャートである。本実施形態の画像処理装置１００は、図６の処理を実行するためのプログラムをＣＰＵ７０１で実行することにより図６の処理を実現する。図６の処理は、利用者が検知線（検知領域）を設定後、通過数カウントの処理を有効にする設定を行ったタイミングで開始される。ただし開始タイミングは上記のタイミングに限らない。

Ｓ１０１からＳ１０３の処理は、図４で説明した内容と同様である。すなわち、追尾部１０２は、画像取得部１０１から画像を取得し（Ｓ１０１）、追尾部１０２は、取得した画像から人体の検出処理、及び、追尾処理を実行する（Ｓ１０２）。そして、追尾部１０２は、追尾処理によって得られた人体情報を人体情報記憶部１０３に記憶させる（Ｓ１０３）。

Ｓ３０１において、通過判定部１０７は、人体の通過判定を実施する。通過判定部１０７は人体に限らず、自動車や動物など他の物体の通過を判定することも可能である。すなわち、本実施形態の通過判定部１０７は、検知線（検知領域）の座標と、人体情報記憶部１０３に記憶される人体情報に含まれる中心座標とに基づいて、人物が検知線（検知領域）を通過したか否かを判定する。より具体的には、通過判定部１０７は、現画像から検出された人体の中心座標と、現画像の直前に取得された前画像から検出された人体の中心座標とを結ぶ線分が、検知線と交差するか否かに基づいて通過判定を行う。通過判定部１０７は、通過したと判定すると、通過結果記憶部１０８に記憶されている通過数のカウント値をインクリメントする。

通過結果記憶部１０８は、通過判定部１０７による通過判定の結果を記憶し、通過結果出力部１０９は、通過結果記憶部１０８に記憶された通過判定の結果を出力する（Ｓ３０２）。本実施形態では、通過判定部１０７により通過数のカウント値がインクリメントされたタイミングで、通過結果出力部１０９は、インクリメント後の通過数のカウント値を通過結果記憶部１０８から読み出して出力することで、通過結果を示す表示を更新する。なお、Ｓ３０１で通過が発生していないと判定された場合は、Ｓ３０３に進む。

Ｓ３０３では、通過数カウントの処理を終了するか否かの判定が行われる。継続すると判定された場合は、図６のＳ１０１の処理に戻り、次の画像を用いて通過判定が行われる。Ｓ３０３で通過数カウントの処理を終了すると判定された場合は、図６の処理を終了する。

以上説明の通り、本実施形態の画像処理装置１００は、画像から検出された物体の移動軌跡に基づいて、検知線（検知領域）の推奨領域を決定し、当該推奨領域を識別可能に表示させる。そして、推奨領域の表示後に利用者により行われた操作に応じて、検知線を設定する。このような構成によれば、利用者は、推奨領域を参考に検知線を設定できるので、より正確に通過数をカウント可能な位置に検知線を設定できるようになる。

なお、上記の実施形態では、図２に示すように、画像の横方向に検知線を設定する例を中心に説明したが、縦方向や斜め方向に検知線（検知領域）を設定することも可能である。また、横方向に検知線を設定するための推奨領域と、縦方向に検知線を設定するための推奨領域が異なることがあり得る。

本実施形態の画像処理装置１００は、例えば縦方向に検知線を設定するための推奨領域を決定するための評価値と、横方向に検知線を設定するための推奨領域を決定するための評価値を、別々に算出することが可能である。この場合、評価部１０４は上記のステップ１〜５の算出方法のうち３で得られた値（移動軌跡の長さと当該移動軌跡に属する中心座標の数を乗算して得られた値）に対して、当該移動軌跡の向きに応じた重みづけ係数（０〜１）を乗算する。すなわち、評価部１０４は、横方向に検知線を設定するための評価値を算出する場合において、ステップ３の処理対象となる移動軌跡の方向を判定し、当該方向が横方向に近いほど、高い重みづけ係数を乗算する。一方、評価部１０４は、移動軌跡の方向が縦方向に近いほど、低い重みづけ係数を乗算する。

このようにすることで、評価部１０４は、縦方向の検知線を設定するための推奨領域と、横方向の検知線を設定するための推奨領域を、個別に管理することが可能である。さらに、パラメータ設定部１０６は、利用者がどの方向の検知線を設定しようとしているのかに関する指定を、ユーザインタフェースからの信号に基づいて判定する。そして、評価結果出力部１０５は、当該指定された方向に応じた推奨領域を識別可能に表示させる。例えば、評価結果出力部１０５は、利用者が横方向の検知線を設定しようとしている場合は、横方向の検知線を設定するための推奨領域を識別可能に表示させる。一方、評価結果出力部１０５は、利用者が縦方向の検知線を設定しようとしている場合は、縦方向の検知線を設定するための推奨領域を識別可能に表示させる。このようにすれば、より人体（物体）の検出精度が高い領域に検知線や検知領域を設定しやすくなる。ただし、縦方向と横方向を区別する方法は、必須ではない。

なお、本実施形態の画像処理装置は、利用者が検知線（検知領域）を設定した後も、人体（物体）の移動軌跡に基づく評価を行い、その評価の結果に応じて利用者に警告を出力することが可能である。

画像処理装置１００の評価部１０４は、利用者が検知線（検知領域）を設定した後、当該検知線に対応する領域の評価値の算出を行い、当該算出された評価値と閾値との比較によって推奨領域を再度決定する。評価値の算出方法は、上記のステップ１〜５で説明した方法と同様である。そして、評価部１０４は、検知線（検知領域）が、検知線の設定後に算出された評価値に基づく更新後の推奨領域に重なっているか否かを判定する。

評価部１０４は、検知線が、更新後の推奨領域に重なっていない（又は、重なり量が閾値未満に変化した）と判定した場合、その旨を評価結果出力部１０５に通知する。評価結果出力部１０５は、評価部１０４からの通知に応じて警告を出力する。警告は、メッセージの表示であっても、アラーム音の出力であっても、ランプの点灯であっても良い。

なお、検知線（検知領域）の設定後における評価は、常時行っても良いし、定期的に行っても良いし、不定期に行っても良い。不定期に行う場合は、例えば、通過数のカウント値の大きな変化が発生したことをトリガーとして、評価が行われるようにしても良い。このようにすれば、例えば、撮像範囲内に物体が置かれたことによって人の流れが変化した場合に、当該変化によって検知線（検知領域）の位置が適切でなくなったことを利用者が容易に認識できるようになる。

＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

１０１ 画像取得部
１０２ 追尾部
１０３ 人体情報記憶部
１０４ 評価部
１０５ 評価結果出力部
１０６ パラメータ設定部
１０７ 通過判定部
１０８ 通過結果記憶部
１０９ 通過結果出力部

Claims (12)

1. 画像から物体の移動軌跡を特定する特定手段と、
   前記特定された移動軌跡に基づいて、物体の通過判定のための検知線及び検知領域のうち少なくとも何れかの設定に関する推奨領域を決定する決定手段と、
   前記決定手段により決定された推奨領域を識別可能に表示させる表示制御手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記決定手段は、前記画像内の領域から検出された移動軌跡に対応する物体が第１の回数、検出された場合、前記移動軌跡に対応する物体が前記第１の回数より少ない第２の回数、検出された場合よりも高い評価値を、前記領域に対応する評価値として決定し、前記評価値が閾値よりも高い領域を、前記推奨領域として決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記決定手段は、前記画像内の領域に対応する移動軌跡の長さが第１の長さである場合、前記領域に対応する移動軌跡の長さが前記第１の長さより短い第２の長さの場合よりも高い評価値を、前記領域に対応する評価値として決定し、前記評価値が閾値よりも高い領域を、前記推奨領域として決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記決定手段は、前記画像内の領域から検出された移動軌跡に対応する物体が検出された回数と、前記領域に対応する物体の移動軌跡の長さとに基づいて当該領域に対応する評価値を決定し、前記評価値が閾値よりも高い領域を、前記推奨領域として決定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記表示制御手段は、前記決定手段により決定された推奨領域のうち、面積が所定面積以上の推奨領域を識別可能に表示させることを特徴とする請求項１乃至４のうち、何れか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記通過判定の方向を指定する指定手段を備え、
   前記表示制御手段は、前記指定された方向に応じた推奨領域を識別可能に表示させることを特徴とする請求項１乃至５のうち、何れか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記推奨領域の表示後に設定される検知線及び検知領域のうち少なくとも何れかが前記推奨領域に重ならない場合に警告を出力する出力手段を備えることを特徴とする請求項１乃至６のうち、何れか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記決定手段は、前記検知線及び検知領域のうち少なくとも何れかが設定された後、前記検知線及び検知領域のうち少なくとも何れかに対応する領域の評価値を算出し、
   前記表示制御手段は、前記検知線及び検知領域の設定後に算出された評価値が所定の条件を満たさない場合に通知を表示させることを特徴とする請求項１乃至７のうち、何れか１項に記載の画像処理装置。
9. 画像から特定された物体の移動軌跡に基づいて、物体の通過判定のための検知線及び検知領域のうち少なくとも何れかの設定に関する推奨領域を決定する決定工程と、
   前記決定工程により決定された推奨領域を識別可能に表示させる表示制御工程と
   を備えることを特徴とする画像処理方法。
10. 前記決定工程は、前記画像内の領域から検出された移動軌跡に対応する物体が第１の回数、検出された場合、前記移動軌跡に対応する物体が前記第１の回数より少ない第２の回数、検出された場合よりも高い評価値を、前記領域に対応する評価値として決定し、前記評価値が閾値よりも高い領域を、前記推奨領域として決定することを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
11. 前記決定工程は、前記画像内の領域に対応する移動軌跡の長さが第１の長さの場合、前記第１の長さより短い第２の長さの場合よりも高い評価値を、当該領域に対応する評価値として決定し、前記評価値が閾値よりも高い領域を、前記推奨領域として決定することを特徴とする請求項９に記載の画像処理方法。
12. コンピュータに、請求項１乃至８のうち、何れか１項に記載の画像処理装置として動作させるためのプログラム。

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