JP2021044726A - Notification determination device, notification determination method, and notification determination program - Google Patents

Notification determination device, notification determination method, and notification determination program Download PDF

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Abstract

To make it possible to appropriately detect people who are swaying from captured image data obtained by a photographing device.SOLUTION: An approximation unit 24 calculates an approximate straight line that approximates a movement locus obtained by connecting, in time series, a plurality of detection points representing positions of a subject detected from captured image data obtained in a reference period. A determination unit 25 determines whether a person is swaying and determines whether to notify based on average distance, which is an average value of distance between the approximate straight line calculated by the approximation unit 24 and each of the detection points, and the number of intersections between the approximate straight line and the movement locus.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

この発明は、ふらつきを検出して通知する技術に関する。 The present invention relates to a technique for detecting and notifying wobble.

撮影装置によって取得された撮影画像データから特定の行動をとる人を検出し、注意すべき対象として通知する技術がある。特定の行動としては、蛇行して移動することを意味するふらつきがある。
特許文献1には、移動の開始点と開始点からn個目の点とを結んだ中心線と、各点との間の距離を振れ幅とし、振れ幅が閾値よりも大きい場合にふらついていると判断することが記載されている。
There is a technology that detects a person who takes a specific action from the photographed image data acquired by the photographing device and notifies it as an object to be noted. A particular action is wobble, which means meandering and moving.
In Patent Document 1, the distance between the center line connecting the start point of movement and the nth point from the start point and each point is defined as the swing width, and when the swing width is larger than the threshold value, it fluctuates. It is stated that it is judged to be present.

特開2007−089105号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2007-089105

特許文献1に記載された技術では、他の人等を避けるために円弧状の軌跡で移動した場合等、実際にはふらついていない場合であっても、ふらつきとして検出されてしまう恐れがある。
この発明は、適切にふらつく人を検出可能にすることを目的とする。
In the technique described in Patent Document 1, there is a possibility that even if it does not actually wobble, such as when it moves in an arc-shaped locus to avoid other people, it may be detected as wobbling.
An object of the present invention is to make it possible to detect a person who wanders appropriately.

この発明に係る通知判定装置は、
基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算する近似部と、
前記近似部によって計算された前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する判定部と
を備える。
The notification determination device according to the present invention is
An approximation part that calculates an approximate straight line that approximates the movement locus obtained by connecting multiple detection points representing the position of the subject detected in the reference period in time series, and
Whether to notify based on the average distance which is the average value of the distances between the approximate straight line and each of the plurality of detection points calculated by the approximate unit and the number of intersections between the approximate straight line and the movement locus. It is provided with a determination unit for determining whether or not.

前記判定部は、前記平均距離が第1閾値以上であり、かつ、前記交差回数が第2閾値以上である場合に、通知すると判定する。 The determination unit determines to notify when the average distance is equal to or greater than the first threshold value and the number of intersections is equal to or greater than the second threshold value.

前記判定部は、前記平均距離が第1閾値以上であり、かつ、前記交差回数が第2閾値以上であり、かつ、前記複数の検出点を含む最小の円の半径である移動半径で前記交差回数を除した交差割合が第3閾値以上である場合に、通知すると判定する。 The determination unit has the intersection at a moving radius that is the radius of the smallest circle including the plurality of detection points, the average distance of which is equal to or greater than the first threshold value and the number of intersections of which is equal to or greater than the second threshold value. When the crossing ratio divided by the number of times is equal to or greater than the third threshold value, it is determined to notify.

前記通知判定装置は、さらに、
撮影領域を撮影装置によって撮影することにより得られた複数のフレームの撮影画像データそれぞれを対象として、対象の撮影画像データから前記対象者を検出する検出部と、
前記複数のフレームの撮影画像データそれぞれから前記検出部によって検出された前記対象者の位置を表す点の集合を、前記複数の検出点として設定する検出点設定部と
を備える。
The notification determination device further
A detection unit that detects the target person from the target photographed image data for each of the photographed image data of a plurality of frames obtained by photographing the photographing area with the photographing device.
It is provided with a detection point setting unit that sets a set of points representing the positions of the target person detected by the detection unit from each of the captured image data of the plurality of frames as the plurality of detection points.

前記検出点設定部は、前記対象者の位置を表す点の集合から、前記時系列における直前の点との間の距離が制限距離以上離れている点を除外して得られる複数の点を、前記複数の検出点として設定する。 The detection point setting unit obtains a plurality of points obtained by excluding points that are separated from a set of points representing the position of the target person by a distance equal to or greater than a limit distance from the previous points in the time series. It is set as the plurality of detection points.

前記判定部は、前記撮影画像データの奥行方向の一方向に移動した後、前記一方向に移動した距離の半分以上の距離を前記奥行方向の逆方向に移動したことを前記移動軌跡が示す場合には、通知しないと判定する。 When the movement locus indicates that the determination unit has moved in one direction in the depth direction of the captured image data and then has moved a distance of half or more of the distance moved in the one direction in the opposite direction of the depth direction. Is determined not to be notified.

前記判定部は、前記移動軌跡が前記近似直線と交差した第1交差の後、前記移動軌跡が前記近似直線と次に交差する第2交差までの間の検出点の数が検出点数に関する基準数より少ない場合には、前記第2交差を前記交差回数としてカウントしない。 In the determination unit, the number of detection points between the first intersection where the movement locus intersects the approximate straight line and the second intersection where the movement locus intersects the approximate straight line is the reference number regarding the number of detection points. If it is less, the second intersection is not counted as the number of intersections.

前記検出点設定部は、前記複数のフレームの撮影画像データそれぞれを対象として、対象の撮影画像データについて、前記撮影装置のレンズ歪みを補正するとともに、俯瞰変換して俯瞰画像データを生成し、前記俯瞰画像データにおいて前記対象者の位置を表す点の集合を、前記複数の検出点として設定する。 The detection point setting unit corrects the lens distortion of the photographing device for each of the photographed image data of the plurality of frames, converts the bird's-eye view, and generates the bird's-eye view image data. A set of points representing the position of the target person in the bird's-eye view image data is set as the plurality of detection points.

この発明に係る通知判定方法は、
近似部が、基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算し、
判定部が、前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する。
The notification determination method according to the present invention is
The approximation part calculates an approximate straight line that approximates the movement locus obtained by connecting a plurality of detection points representing the positions of the subjects detected in the reference period in chronological order.
The determination unit determines whether or not to notify based on the average distance which is the average value of the distances between the approximate straight line and each of the plurality of detection points and the number of intersections between the approximate straight line and the movement locus. To do.

この発明に係る通知判定プログラムは、
基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算する近似部と、
前記近似部によって計算された前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する判定部と
を行う通知判定装置としてコンピュータを機能させる。
The notification determination program according to the present invention is
An approximation part that calculates an approximate straight line that approximates the movement locus obtained by connecting multiple detection points representing the position of the subject detected in the reference period in time series, and
Whether to notify based on the average distance which is the average value of the distances between the approximate straight line and each of the plurality of detection points calculated by the approximate unit and the number of intersections between the approximate straight line and the movement locus. The computer functions as a notification determination device that performs a determination unit that determines whether or not.

この発明では、近似直線と複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、近似直線と移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する。これにより、適切にふらつきを検出可能になる。 In the present invention, it is determined whether or not to notify based on the average distance which is the average value of the distances between the approximate straight line and each of the plurality of detection points and the number of intersections between the approximate straight line and the movement locus. This makes it possible to detect wobbling appropriately.

実施の形態1に係る通知判定装置10の構成図。The block diagram of the notification determination apparatus 10 which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に係る通知判定装置10の処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the process flow of the notification determination apparatus 10 which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に係る検出処理の説明図。The explanatory view of the detection process which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に係るグループ化処理の説明図。The explanatory view of the grouping process which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に係る位置記憶部31に記憶されるデータの説明図。An explanatory diagram of data stored in the position storage unit 31 according to the first embodiment. 実施の形態1に係る近似処理の説明図。The explanatory view of the approximation process which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に係る判定処理のフローチャート。The flowchart of the determination process which concerns on Embodiment 1. 実施の形態1に係る近似直線と検出点との間の距離の説明図。The explanatory view of the distance between the approximate straight line and the detection point which concerns on Embodiment 1. FIG. 変形例1に係る通知判定装置10の構成図。The block diagram of the notification determination apparatus 10 which concerns on modification 1. FIG. 実施の形態2に係る判定処理のフローチャート。The flowchart of the determination process which concerns on Embodiment 2. 実施の形態2に係る移動半径の説明図。Explanatory drawing of the moving radius which concerns on Embodiment 2. 実施の形態2に係る通知判定装置10の効果の説明図。An explanatory diagram of the effect of the notification determination device 10 according to the second embodiment. 実施の形態3に係る方法1の説明図。Explanatory drawing of method 1 which concerns on embodiment 3. FIG. 実施の形態3に係る方法2の説明図。Explanatory drawing of method 2 which concerns on embodiment 3. FIG. 実施の形態3に係る方法3の説明図。Explanatory drawing of method 3 which concerns on embodiment 3. FIG. 実施の形態4に係る通知判定装置10の処理の流れを示すフローチャート。The flowchart which shows the process flow of the notification determination apparatus 10 which concerns on Embodiment 4. 実施の形態4に係る撮影装置41のレンズ歪みを補正する処理の説明図。The explanatory view of the process which corrects the lens distortion of the photographing apparatus 41 which concerns on Embodiment 4. FIG. 実施の形態4に係る俯瞰変換の説明図。Explanatory drawing of the bird's-eye view conversion which concerns on Embodiment 4.

実施の形態1.
***構成の説明***
図1を参照して、実施の形態1に係る通知判定装置10の構成を説明する。
通知判定装置10は、コンピュータである。
通知判定装置10は、プロセッサ11と、メモリ12と、ストレージ13と、通信インタフェース14とのハードウェアを備える。プロセッサ11は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
Embodiment 1.
*** Explanation of configuration ***
The configuration of the notification determination device 10 according to the first embodiment will be described with reference to FIG.
The notification determination device 10 is a computer.
The notification determination device 10 includes hardware for a processor 11, a memory 12, a storage 13, and a communication interface 14. The processor 11 is connected to other hardware via a signal line and controls these other hardware.

プロセッサ11は、プロセッシングを行うIC(Integrated Circuit)である。プロセッサ11は、具体例としては、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、GPU(Graphics Processing Unit)である。 The processor 11 is an IC (Integrated Circuit) that performs processing. Specific examples of the processor 11 are a CPU (Central Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), and a GPU (Graphics Processing Unit).

メモリ12は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ12は、具体例としては、SRAM(Static Random Access Memory)、DRAM(Dynamic Random Access Memory)である。 The memory 12 is a storage device that temporarily stores data. Specific examples of the memory 12 are SRAM (Static Random Access Memory) and DRAM (Dynamic Random Access Memory).

ストレージ13は、データを保管する記憶装置である。ストレージ13は、具体例としては、HDD(Hard Disk Drive)である。また、ストレージ13は、SD(登録商標,Secure Digital)メモリカード、CF(CompactFlash,登録商標)、NANDフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ(登録商標)ディスク、DVD(Digital Versatile Disk)といった可搬記録媒体であってもよい。 The storage 13 is a storage device for storing data. As a specific example, the storage 13 is an HDD (Hard Disk Drive). The storage 13 includes SD (registered trademark, Secure Digital) memory card, CF (Compact Flash, registered trademark), NAND flash, flexible disk, optical disk, compact disk, Blu-ray (registered trademark) disk, DVD (Digital Versaille Disk), and the like. It may be a portable recording medium.

通信インタフェース14は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース14は、具体例としては、Ethernet(登録商標)、USB(Universal Serial Bus)、HDMI(登録商標,High−Definition Multimedia Interface)のポートである。 The communication interface 14 is an interface for communicating with an external device. Specific examples of the communication interface 14 are Ethernet (registered trademark), USB (Universal Serial Bus), and HDMI (registered trademark, High-Definition Multimedia Interface) ports.

通知判定装置10は、通信インタフェース14を介して、監視カメラといった撮影装置41と接続されている。 The notification determination device 10 is connected to a photographing device 41 such as a surveillance camera via a communication interface 14.

通知判定装置10は、機能構成要素として、画像取得部21と、検出部22と、検出点設定部23と、近似部24と、判定部25と、通知部26とを備える。通知判定装置10の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ13には、通知判定装置10の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ11によりメモリ12に読み込まれ、プロセッサ11によって実行される。これにより、通知判定装置10の各機能構成要素の機能が実現される。
The notification determination device 10 includes an image acquisition unit 21, a detection unit 22, a detection point setting unit 23, an approximation unit 24, a determination unit 25, and a notification unit 26 as functional components. The functions of each functional component of the notification determination device 10 are realized by software.
The storage 13 stores a program that realizes the functions of each functional component of the notification determination device 10. This program is read into the memory 12 by the processor 11 and executed by the processor 11. As a result, the functions of each functional component of the notification determination device 10 are realized.

また、ストレージ13は、位置記憶部31を実現する。 Further, the storage 13 realizes the position storage unit 31.

図1では、プロセッサ11は、1つだけ示されていた。しかし、プロセッサ11は、複数であってもよく、複数のプロセッサ11が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。 In FIG. 1, only one processor 11 was shown. However, the number of processors 11 may be plural, and the plurality of processors 11 may execute programs that realize each function in cooperation with each other.

***動作の説明***
図2から図8を参照して、実施の形態1に係る通知判定装置10の動作を説明する。
実施の形態1に係る通知判定装置10の動作手順は、実施の形態1に係る通知判定方法に相当する。また、実施の形態1に係る通知判定装置10の動作を実現するプログラムは、実施の形態1に係る通知判定プログラムに相当する。
*** Explanation of operation ***
The operation of the notification determination device 10 according to the first embodiment will be described with reference to FIGS. 2 to 8.
The operation procedure of the notification determination device 10 according to the first embodiment corresponds to the notification determination method according to the first embodiment. Further, the program that realizes the operation of the notification determination device 10 according to the first embodiment corresponds to the notification determination program according to the first embodiment.

図2を参照して、実施の形態1に係る通知判定装置10の処理の流れを説明する。
(ステップS11:画像取得処理)
画像取得部21は、通信インタフェース14を介して、撮影領域を撮影装置41によって撮影することにより得られた最新のフレームの撮影画像データを取得する。画像取得部21は、撮影画像データをメモリ12に書き込む。
The processing flow of the notification determination device 10 according to the first embodiment will be described with reference to FIG.
(Step S11: Image acquisition process)
The image acquisition unit 21 acquires the latest frame captured image data obtained by photographing the photographing area with the photographing device 41 via the communication interface 14. The image acquisition unit 21 writes the captured image data into the memory 12.

(ステップS12:検出処理)
検出部22は、ステップS11で取得された撮影画像データをメモリ12から読み出す。検出部22は、対象画像データから人を検出する。
図3に示すように、検出部22は、検出された人がいる矩形領域の部分画像データを、その人についての部分画像データとして撮影画像データから切り出す。検出部22は、切り出された部分画像データの下辺の中心点の座標を、その人がいる位置として特定する。つまり、検出部22は、人の足元の座標をその人がいる位置として特定する。
(Step S12: Detection process)
The detection unit 22 reads the captured image data acquired in step S11 from the memory 12. The detection unit 22 detects a person from the target image data.
As shown in FIG. 3, the detection unit 22 cuts out the partial image data of the rectangular region where the detected person is located from the captured image data as the partial image data about the person. The detection unit 22 specifies the coordinates of the center point of the lower side of the cut out partial image data as the position where the person is. That is, the detection unit 22 specifies the coordinates of the person's feet as the position where the person is.

(ステップS13:グループ化処理)
検出部22は、ステップS12で検出された人と同一人物を、過去の撮影画像データから検出された人から特定する。
具体的には、図4に示すように、検出部22は、ステップS11で取得された撮影画像データから検出された人についての部分画像データを、過去の撮影画像データから検出された人についての部分画像データである過去データと比較して、基準度合以上に類似する過去データを特定する。検出部22は、基準度合以上に類似する過去データが示す人を、検出された人と同一人物であると特定する。
検出部22は、検出された人の位置を示す座標及び部分画像データに、同一人物であると特定された人と同じ識別子を付して、位置記憶部31に書き込む。基準度合以上に類似する過去データがなかった場合には、検出部22は、検出された人の位置を示す座標及び部分画像データに、新規の識別子を付して、位置記憶部31に書き込む。
図2に示す処理が繰り返し実行されることにより、図5に示すように、位置記憶部31に人物毎の位置の履歴を示すデータが識別子毎の順序とともに記憶される。なお順序がわかる項目として、部分画像データを取得した時間データとともに記憶されるように構成してもよい。
(Step S13: Grouping process)
The detection unit 22 identifies the same person as the person detected in step S12 from the person detected from the past captured image data.
Specifically, as shown in FIG. 4, the detection unit 22 describes the partial image data of the person detected from the photographed image data acquired in step S11 and the person detected from the past photographed image data. Compare with the past data which is the partial image data, and identify the past data which is more similar than the reference degree. The detection unit 22 identifies a person indicated by past data similar to the reference degree or higher as the same person as the detected person.
The detection unit 22 attaches the same identifier as the person identified as the same person to the coordinates and partial image data indicating the position of the detected person, and writes them in the position storage unit 31. When there is no past data similar to the reference degree or more, the detection unit 22 adds a new identifier to the coordinates and partial image data indicating the position of the detected person, and writes them in the position storage unit 31.
By repeatedly executing the process shown in FIG. 2, as shown in FIG. 5, data indicating the history of the position of each person is stored in the position storage unit 31 together with the order of each identifier. As an item for which the order can be understood, the partial image data may be stored together with the acquired time data.

ステップS14からステップS16の処理が、各人を対象として実行される。つまり、ステップS14からステップS16の処理が、過去基準期間内に位置記憶部31に記憶された各識別子を対象として実行される。但し、過去基準期間内に位置記憶部31に記憶されたレコードが記憶レコード数に関する基準数未満の識別子は対象外とする。記憶レコード数に関する基準数は、3以上の整数である。記憶レコード数に関する基準数は、適切にふらつきを検出するために、例えば10以上といったある程度数が多いことが望ましい。 The processes of steps S14 to S16 are executed for each person. That is, the processes of steps S14 to S16 are executed for each identifier stored in the position storage unit 31 within the past reference period. However, identifiers in which the number of records stored in the position storage unit 31 within the past reference period is less than the reference number regarding the number of stored records are excluded. The reference number regarding the number of stored records is an integer of 3 or more. It is desirable that the reference number regarding the number of stored records is a certain number such as 10 or more in order to appropriately detect the wobble.

(ステップS14:検出点設定処理)
検出点設定部23は、位置記憶部31から対象の識別子が付された複数のレコードから座標を読み出す。検出点設定部23は、読み出された座標が示す点の集合、つまり対象者の位置を表す点の集合を、基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点として設定する。検出点設定部23は、複数の検出点をメモリ12に書き込む。
(Step S14: Detection point setting process)
The detection point setting unit 23 reads out the coordinates from the plurality of records to which the target identifier is attached from the position storage unit 31. The detection point setting unit 23 sets a set of points indicated by the read coordinates, that is, a set of points representing the position of the target person as a plurality of detection points representing the position of the target person detected in the reference period. The detection point setting unit 23 writes a plurality of detection points to the memory 12.

(ステップS15:近似処理)
近似部24は、ステップS14で設定された複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算する。
具体的には、近似部24は、複数の検出点をメモリ12から読み出す。図6に示すように、近似部24は、複数の検出点の座標を入力として、最小二乗法により近似直線を計算する。なお、最小二乗法に限らず、他の方法によって複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算してもよい。近似部24は、計算された近似直線をメモリ12に書き込む。
(Step S15: Approximation process)
The approximation unit 24 calculates an approximate straight line that approximates the movement locus obtained by connecting the plurality of detection points set in step S14 in time series.
Specifically, the approximation unit 24 reads a plurality of detection points from the memory 12. As shown in FIG. 6, the approximation unit 24 calculates an approximation straight line by the least squares method with the coordinates of a plurality of detection points as inputs. The method is not limited to the least squares method, and an approximate straight line that approximates the movement locus obtained by connecting a plurality of detection points in a time series may be calculated by another method. The approximation unit 24 writes the calculated approximate straight line to the memory 12.

(ステップS16:判定処理)
判定部25は、近似直線と複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、近似直線と複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する。判定処理について、詳しくは後述する。
判定部25は、通知すると判定された場合には、対象者を通知対象としてメモリ12に書き込む。
(Step S16: Judgment process)
The determination unit 25 determines the average distance, which is the average value of the distances between the approximate straight line and each of the plurality of detection points, and the number of intersections of the movement locus obtained by connecting the approximate straight line and the plurality of detection points in a time series. Based on this, it is determined whether or not to notify. The determination process will be described in detail later.
When the determination unit 25 determines that the notification is to be made, the determination unit 25 writes the target person as a notification target in the memory 12.

(ステップS17:通知処理)
通知部26は、通信インタフェース14を介して、通知対象の対象者を管理者等に通知する。
具体的には、通知部26は、通知対象の対象者をメモリ12から読み出す。通知部26は、最新の撮影画像データにおける通知対象の対象者を枠で囲う等した画像データを表示装置に送信して、表示装置に表示する。
(Step S17: Notification processing)
The notification unit 26 notifies the administrator or the like of the target person to be notified via the communication interface 14.
Specifically, the notification unit 26 reads the target person to be notified from the memory 12. The notification unit 26 transmits image data such as enclosing the target person to be notified in the latest captured image data with a frame to the display device, and displays the image data on the display device.

図7を参照して、実施の形態1に係る判定処理(図2のステップS16)を説明する。
(ステップS21:距離判定処理)
判定部25は、ステップS15で計算された近似直線と、ステップS14で設定された複数の検出点それぞれとの間の距離を計算する。図8に示すように、近似直線と検出点との間の距離は、検出点から近似直線に下した垂線の長さである。判定部25は、計算された距離の平均値である平均距離が第1閾値以上であるか否かを判定する。第1閾値は、どの程度の大きさで蛇行している場合にふらつきとするかに応じて事前に決定される。
判定部25は、平均距離が第1閾値以上である場合には、処理をステップS22に進める。一方、判定部25は、平均距離が第1閾値未満である場合には、処理をステップS24に進める。
The determination process (step S16 in FIG. 2) according to the first embodiment will be described with reference to FIG. 7.
(Step S21: Distance determination process)
The determination unit 25 calculates the distance between the approximate straight line calculated in step S15 and each of the plurality of detection points set in step S14. As shown in FIG. 8, the distance between the approximate straight line and the detection point is the length of the perpendicular line drawn from the detection point to the approximate straight line. The determination unit 25 determines whether or not the average distance, which is the average value of the calculated distances, is equal to or greater than the first threshold value. The first threshold value is determined in advance depending on how large the meandering is to cause wobbling.
When the average distance is equal to or greater than the first threshold value, the determination unit 25 advances the process to step S22. On the other hand, when the average distance is less than the first threshold value, the determination unit 25 advances the process to step S24.

(ステップS22:交差回数判定処理)
判定部25は、ステップS15で計算された近似直線と、ステップS14で設定された複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡との交差回数を計算する。判定部25は、交差回数が第2閾値以上であるか否かを判定する。第2閾値は、どの程度蛇行している場合にふらつきとするかに応じて事前に決定される。
判定部25は、交差回数が第2閾値以上である場合には、処理をステップS23に進める。一方、判定部25は、交差回数が第2閾値未満である場合には、処理をステップS24に進める。
(Step S22: Crossing count determination process)
The determination unit 25 calculates the number of intersections between the approximate straight line calculated in step S15 and the movement locus obtained by connecting the plurality of detection points set in step S14 in time series. The determination unit 25 determines whether or not the number of intersections is equal to or greater than the second threshold value. The second threshold value is determined in advance according to how much meandering causes wobbling.
When the number of intersections is equal to or greater than the second threshold value, the determination unit 25 advances the process to step S23. On the other hand, when the number of intersections is less than the second threshold value, the determination unit 25 advances the process to step S24.

(ステップS23:対象設定処理)
判定部25は、対象者がふらついていると判定し、対象者を通知対象としてメモリ12に書き込む。
(Step S23: Target setting process)
The determination unit 25 determines that the target person is staggering, and writes the target person to the memory 12 as a notification target.

(ステップS24:非対象設定処理)
判定部25は、対象者がふらついていないと判定し、対象者を通知対象としない。
(Step S24: Non-target setting process)
The determination unit 25 determines that the target person is not staggering, and does not set the target person as the notification target.

***実施の形態1の効果***
以上のように、実施の形態1に係る通知判定装置10は、近似直線と複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、近似直線と移動軌跡との交差回数とに基づき、対象者がふらついているか否かを判定する。
近似直線と検出点との間の距離だけでなく、近似直線と移動軌跡との交差回数も用いてふらついているか否かを判定するため、適切にふらつきを検出することが可能である。その結果、ふらついている人を適切に通知可能である。
*** Effect of Embodiment 1 ***
As described above, the notification determination device 10 according to the first embodiment sets the average distance, which is the average value of the distances between the approximate straight line and each of the plurality of detection points, and the number of intersections between the approximate straight line and the movement locus. Based on this, it is determined whether or not the target person is staggering.
Since it is determined whether or not there is wobbling by using not only the distance between the approximate straight line and the detection point but also the number of intersections between the approximate straight line and the movement locus, it is possible to appropriately detect the wobble. As a result, it is possible to appropriately notify a person who is staggering.

近似直線と検出点との間の距離だけでは、他の人等を避けて円弧状に移動した場合等に、ふらついていると誤検出されてしまう可能性がある。しかし、交差回数を用いることにより、始点から終点へ行く間に、左右に蛇行して移動しているか否かが判定される。そのため、ふらついている人を適切に通知可能である。 If only the distance between the approximate straight line and the detection point is used, it may be erroneously detected as staggering when moving in an arc shape while avoiding other people. However, by using the number of intersections, it is determined whether or not the vehicle meanders to the left or right while going from the start point to the end point. Therefore, it is possible to appropriately notify a person who is staggering.

***他の構成***
<変形例1>
実施の形態1では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例1として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例1について、実施の形態1と異なる点を説明する。
*** Other configurations ***
<Modification example 1>
In the first embodiment, each functional component is realized by software. However, as a modification 1, each functional component may be realized by hardware. The difference between the first modification and the first embodiment will be described.

図9を参照して、変形例1に係る通知判定装置10の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、通知判定装置10は、プロセッサ11とメモリ12とストレージ13とに代えて、電子回路15を備える。電子回路15は、各機能構成要素と、メモリ12と、ストレージ13との機能とを実現する専用の回路である。
The configuration of the notification determination device 10 according to the first modification will be described with reference to FIG.
When each functional component is realized by hardware, the notification determination device 10 includes an electronic circuit 15 instead of the processor 11, the memory 12, and the storage 13. The electronic circuit 15 is a dedicated circuit that realizes the functions of each functional component, the memory 12, and the storage 13.

電子回路15としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックIC、GA(Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field−Programmable Gate Array)が想定される。
各機能構成要素を1つの電子回路15で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路15に分散させて実現してもよい。
Examples of the electronic circuit 15 include a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, a logic IC, a GA (Gate Array), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), and an FPGA (Field-Programmable Gate Array). is assumed.
Each functional component may be realized by one electronic circuit 15, or each functional component may be realized by being distributed in a plurality of electronic circuits 15.

<変形例2>
変形例2として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
<Modification 2>
As a modification 2, some functional components may be realized by hardware, and other functional components may be realized by software.

プロセッサ11とメモリ12とストレージ13と電子回路15とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。 The processor 11, the memory 12, the storage 13, and the electronic circuit 15 are referred to as processing circuits. That is, the function of each functional component is realized by the processing circuit.

実施の形態2.
実施の形態2では、移動距離に対する交差回数の割合である交差割合を考慮して、ふらついているか否かを判定する点が実施の形態1と異なる。実施の形態2では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
Embodiment 2.
The second embodiment is different from the first embodiment in that it determines whether or not it is staggering in consideration of the crossing ratio, which is the ratio of the number of crossings to the moving distance. In the second embodiment, these different points will be described, and the same points will be omitted.

***動作の説明***
図10及び図11を参照して、実施の形態2に係る通知判定装置10の動作を説明する。
実施の形態2に係る通知判定装置10の動作手順は、実施の形態2に係る通知判定方法に相当する。また、実施の形態2に係る通知判定装置10の動作を実現するプログラムは、実施の形態2に係る通知判定プログラムに相当する。
*** Explanation of operation ***
The operation of the notification determination device 10 according to the second embodiment will be described with reference to FIGS. 10 and 11.
The operation procedure of the notification determination device 10 according to the second embodiment corresponds to the notification determination method according to the second embodiment. Further, the program that realizes the operation of the notification determination device 10 according to the second embodiment corresponds to the notification determination program according to the second embodiment.

図10を参照して、実施の形態2に係る判定処理(図2のステップS16)を説明する。
ステップS32からステップS33の処理は、図7のステップS21からステップS22の処理と同じである。ステップS35からステップS36の処理は、図7のステップS23からステップS24の処理と同じである。
The determination process (step S16 in FIG. 2) according to the second embodiment will be described with reference to FIG.
The process from step S32 to step S33 is the same as the process from step S21 to step S22 in FIG. The process from step S35 to step S36 is the same as the process from step S23 to step S24 in FIG.

(ステップS31:移動距離判定処理)
判定部25は、図11に示すように、ステップS14で設定された複数の検出点を含む最小の円の半径である移動半径を計算する。つまり、判定部25は、ステップS14で設定された複数の検出点を全て内包する最小の円を描き、円の中心と、最も遠い検出点との間の距離を移動半径として計算する。ここでは、複数の検出点から特定される移動距離として移動半径を用いる。判定部25は、移動半径が最短距離以上であるか否かを判定する。
判定部25は、移動半径が最短距離以上である場合には、処理をステップS32に進める。一方、判定部25は、移動半径が最短距離未満である場合には、処理をステップS36に進める。
(Step S31: Movement distance determination process)
As shown in FIG. 11, the determination unit 25 calculates the moving radius, which is the radius of the smallest circle including the plurality of detection points set in step S14. That is, the determination unit 25 draws the smallest circle including all the plurality of detection points set in step S14, and calculates the distance between the center of the circle and the farthest detection point as the moving radius. Here, the moving radius is used as the moving distance specified from a plurality of detection points. The determination unit 25 determines whether or not the moving radius is equal to or greater than the shortest distance.
If the moving radius is equal to or greater than the shortest distance, the determination unit 25 advances the process to step S32. On the other hand, if the moving radius is less than the shortest distance, the determination unit 25 advances the process to step S36.

(ステップS34:交差割合判定処理)
判定部25は、ステップS33で計算された交差回数を、ステップS31で計算された移動半径で除して交差割合を計算する。判定部25は、交差割合が第3閾値以上であるか否かを判定する。第3閾値は、単位距離当たりどの程度蛇行している場合にふらつきとするかに応じて事前に決定される。
判定部25は、交差割合が第3閾値以上である場合には、処理をステップS35に進める。一方、判定部25は、交差割合が第3閾値未満である場合には、処理をステップS36に進める。
(Step S34: Crossing ratio determination process)
The determination unit 25 calculates the crossing ratio by dividing the number of crossings calculated in step S33 by the moving radius calculated in step S31. The determination unit 25 determines whether or not the intersection ratio is equal to or greater than the third threshold value. The third threshold value is determined in advance according to how much meandering per unit distance causes wobbling.
When the intersection ratio is equal to or higher than the third threshold value, the determination unit 25 advances the process to step S35. On the other hand, when the intersection ratio is less than the third threshold value, the determination unit 25 advances the process to step S36.

***実施の形態2の効果***
以上のように、実施の形態2に係る通知判定装置10は、移動距離に対する交差回数の割合である交差割合を考慮して、ふらついているか否かを判定する。具体的には、図12に示すように、短い距離を移動する間に、交差回数が第2閾値以上となった場合には、ふらつきとして検出される。これに対して、長い距離を移動する間に、交差回数が第2閾値以上となった場合には、ふらつきとして検出されない場合がある。
これにより、より適切にふらつきを検出することが可能である。例えば、走りながら数人を避けて移動したような場合には、短時間に何度か左右に移動しながら、長い距離を移動する可能性がある。このような場合に、実施の形態1に係る通知判定装置10は、ふらつきとして誤検出してしまう可能性がある。これに対して、実施の形態2に係る通知判定装置10は、ふらつきとして誤検出することを防止できる可能性がある。
*** Effect of Embodiment 2 ***
As described above, the notification determination device 10 according to the second embodiment determines whether or not the device is staggering in consideration of the intersection ratio, which is the ratio of the number of intersections to the moving distance. Specifically, as shown in FIG. 12, when the number of crossings exceeds the second threshold value while traveling a short distance, it is detected as wobbling. On the other hand, if the number of crossings exceeds the second threshold value while traveling a long distance, it may not be detected as wobbling.
This makes it possible to detect wobbling more appropriately. For example, when moving while avoiding several people while running, there is a possibility of moving a long distance while moving left and right several times in a short time. In such a case, the notification determination device 10 according to the first embodiment may erroneously detect it as a wobble. On the other hand, the notification determination device 10 according to the second embodiment may be able to prevent erroneous detection as wobbling.

なお、この例のような動作をふらつきとして検出すべきか否かは、撮影装置41が設置された場所等によって異なる。したがって、実施の形態2で説明した機能を使用するか否かを切り替え可能にしてもよい。 Whether or not an operation like this example should be detected as wobbling depends on the place where the photographing device 41 is installed and the like. Therefore, it may be possible to switch whether or not to use the function described in the second embodiment.

実施の形態3.
実施の形態3では、検出処理(図2のステップS12)での誤検出による影響を軽減する方法を説明する。実施の形態3では、実施の形態1,2と異なる点のみ説明し、同一の点については説明を省略する。
ここでは、実施の形態1に機能を追加した場合を説明する。しかし、実施の形態2に機能を追加することも可能である。
Embodiment 3.
In the third embodiment, a method of reducing the influence of the false detection in the detection process (step S12 of FIG. 2) will be described. In the third embodiment, only the points different from the first and second embodiments will be described, and the same points will be omitted.
Here, a case where the function is added to the first embodiment will be described. However, it is also possible to add a function to the second embodiment.

***動作の説明***
図13から図15を参照して、実施の形態3に係る通知判定装置10の動作を説明する。
実施の形態3に係る通知判定装置10の動作手順は、実施の形態3に係る通知判定方法に相当する。また、実施の形態3に係る通知判定装置10の動作を実現するプログラムは、実施の形態3に係る通知判定プログラムに相当する。
*** Explanation of operation ***
The operation of the notification determination device 10 according to the third embodiment will be described with reference to FIGS. 13 to 15.
The operation procedure of the notification determination device 10 according to the third embodiment corresponds to the notification determination method according to the third embodiment. Further, the program that realizes the operation of the notification determination device 10 according to the third embodiment corresponds to the notification determination program according to the third embodiment.

実施の形態3では、誤検出による影響を軽減する方法として方法1から方法3の3つを説明する。 In the third embodiment, three methods 1 to 3 will be described as methods for reducing the influence of erroneous detection.

**方法1**
検出点設定処理(図2のステップS14)で、検出点設定部23は、対象者の位置を表す点の集合から、時系列における直前の点との間の距離が制限距離以上離れている点を除外して得られる複数の点を、複数の検出点として設定する。
つまり、図13に示すように、点1、点2、...、点6の順に対象者の座標を示す点が検出されたとする。このとき、点4は、直前の点3との間の距離が遠く、制限距離以上離れている。このような点は、検出処理で誤検出された点である可能性が高い。そのため、このような点を含めてふらつきの検出を行うと、ふらつきを誤検出してしまう可能性がある。そこで、このような点については、対象者の位置を表す点の集合から除外した上で、複数の検出点を設定する。したがって、図13に示す例の場合には、点1と点2と点3と点5と点6とが複数の検出点になる。この場合、点3の次に点5に移動したとして処理が行われる。
** Method 1 **
In the detection point setting process (step S14 in FIG. 2), the detection point setting unit 23 is a point where the distance from the set of points representing the position of the target person to the immediately preceding point in the time series is more than the limit distance. A plurality of points obtained by excluding the above are set as a plurality of detection points.
That is, as shown in FIG. 13, point 1, point 2, ... .. .. , It is assumed that a point indicating the coordinates of the target person is detected in the order of point 6. At this time, the point 4 is far from the immediately preceding point 3, and is separated by the limit distance or more. Such a point is likely to be a point that was erroneously detected in the detection process. Therefore, if the wobble is detected including such a point, the wobble may be erroneously detected. Therefore, such points are excluded from the set of points representing the position of the target person, and then a plurality of detection points are set. Therefore, in the case of the example shown in FIG. 13, points 1, point 2, point 3, point 5, and point 6 are a plurality of detection points. In this case, the process is performed assuming that the device has moved to the point 5 after the point 3.

**方法2**
判定処理(図2のステップS16)で、判定部25は、撮影画像データの奥行方向の一方向に移動した後、一方向に移動した距離の半分以上の距離を奥行方向の逆方向に移動したことを移動軌跡が示す場合には、通知しないと判定する。
つまり、図14に示すように、複数の検出点を時系列に結ぶと、Y軸方向(奥行方向)に移動した後、元の位置に戻ってくるような移動軌跡となる場合がある。これは、奥行方向の一方に移動する人と、奥行方向の他方に移動する人との2人がすれ違った場合に、2人が同一人物と判定された結果である場合がある。したがって、このような移動軌跡の場合には、判定部25は、ふらつきでないと判定し、通知しないと判定する。
** Method 2 **
In the determination process (step S16 in FIG. 2), the determination unit 25 moves in one direction in the depth direction of the captured image data, and then moves a distance of more than half of the distance moved in one direction in the opposite direction in the depth direction. If the movement locus indicates that, it is determined that the notification is not performed.
That is, as shown in FIG. 14, when a plurality of detection points are connected in chronological order, the movement locus may be such that the movement locus moves in the Y-axis direction (depth direction) and then returns to the original position. This may be the result of determining that two people are the same person when two people who move in one direction in the depth direction and a person who moves in the other direction in the depth direction pass each other. Therefore, in the case of such a movement locus, the determination unit 25 determines that there is no wobbling and determines that it does not notify.

**方法3**
交差回数判定処理(図7のステップS22)で、判定部は、移動軌跡が近似直線と交差した第1交差の後、移動軌跡が近似直線と次に交差する第2交差までの間の検出点の数が検出点数に関する基準数より少ない場合には、第2交差を交差回数としてカウントしない。
つまり、図15に示すように、複数の検出点を結んだ移動軌跡がなっているとする。このとき、検出点1から検出点2への移動軌跡が近似直線と交差している。この後、すぐに検出点2から検出点3への移動軌跡が近似直線と交差している。その後も、すぐに検出点3から検出点4への移動軌跡が近似直線と交差している。このように、一度移動軌跡が近似直線と交差した後、間に検出点数に関する基準数よりも少ない検出点だけを挟んで、再び移動軌跡が近似直線と交差する場合には、他人を検出した点が複数の検出点に含まれている可能性がある。図15の例では、平行に移動する2人が同一人物であると判定された結果、2人の位置を示す点が交互に結ばれている可能性がある。したがって、このような移動軌跡の場合には、一旦交差した後の交差については交差回数にカウントしない。したがって、図15に示す例では、検出点1から検出点2への移動軌跡が近似直線と交差している1回だけが交差回数としてカウントされる。
** Method 3 **
In the crossing number determination process (step S22 in FIG. 7), the determination unit determines the detection point between the first intersection where the movement locus intersects the approximate straight line and the second intersection where the movement locus intersects the approximate straight line next. If the number of is less than the reference number for the number of detected points, the second intersection is not counted as the number of intersections.
That is, as shown in FIG. 15, it is assumed that a movement locus connecting a plurality of detection points is formed. At this time, the movement locus from the detection point 1 to the detection point 2 intersects the approximate straight line. Immediately after this, the movement locus from the detection point 2 to the detection point 3 intersects the approximate straight line. Immediately after that, the movement locus from the detection point 3 to the detection point 4 intersects the approximate straight line. In this way, once the movement locus intersects the approximate straight line, only the detection points smaller than the reference number for the number of detected points are sandwiched between them, and when the movement locus intersects the approximate straight line again, the point where another person is detected. May be included in multiple detection points. In the example of FIG. 15, as a result of determining that two people moving in parallel are the same person, there is a possibility that points indicating the positions of the two people are alternately connected. Therefore, in the case of such a movement locus, the crossing after crossing once is not counted in the number of crossings. Therefore, in the example shown in FIG. 15, only once the movement locus from the detection point 1 to the detection point 2 intersects the approximate straight line is counted as the number of intersections.

***実施の形態3の効果***
以上のように、実施の形態3に係る通知判定装置10は、検出処理での誤検出による影響を軽減する。
これにより、より適切にふらつきを検出することが可能である。
*** Effect of Embodiment 3 ***
As described above, the notification determination device 10 according to the third embodiment reduces the influence of erroneous detection in the detection process.
This makes it possible to detect wobbling more appropriately.

実施の形態4.
実施の形態4は、撮影画像データにおける歪みを補正したうえで、ふらつきの検出を行う点が実施の形態1〜3と異なる。実施の形態4では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
Embodiment 4.
The fourth embodiment is different from the first to third embodiments in that the wobbling is detected after correcting the distortion in the captured image data. In the fourth embodiment, these different points will be described, and the same points will be omitted.

***動作の説明***
図16から図18を参照して、実施の形態4に係る通知判定装置10の動作を説明する。
実施の形態4に係る通知判定装置10の動作手順は、実施の形態4に係る通知判定方法に相当する。また、実施の形態4に係る通知判定装置10の動作を実現するプログラムは、実施の形態4に係る通知判定プログラムに相当する。
*** Explanation of operation ***
The operation of the notification determination device 10 according to the fourth embodiment will be described with reference to FIGS. 16 to 18.
The operation procedure of the notification determination device 10 according to the fourth embodiment corresponds to the notification determination method according to the fourth embodiment. Further, the program that realizes the operation of the notification determination device 10 according to the fourth embodiment corresponds to the notification determination program according to the fourth embodiment.

図16を参照して、実施の形態4に係る通知判定装置10の処理の流れを説明する。
ステップS41からステップS43の処理は、図2のステップS11からステップS13の処理と同じである。ステップS45からステップS48の処理は、図2のステップS14からステップS17の処理と同じである。
The processing flow of the notification determination device 10 according to the fourth embodiment will be described with reference to FIG.
The processing of steps S41 to S43 is the same as the processing of steps S11 to S13 of FIG. The process from step S45 to step S48 is the same as the process from step S14 to step S17 in FIG.

(ステップS44:補正処理)
検出点設定部23は、撮影画像データについて、撮影装置41のレンズ歪みを補正するとともに、俯瞰変換して俯瞰画像データを生成する。
具体的には、図17に示すように、撮影画像データには、撮影装置41の広角レンズの影響により、四隅に近いほど引き延ばされたような歪みがある。そこで、検出点設定部23は、この歪みを補正する。補正は、既存の技術に対して、撮影装置41に応じたパラメータを設定することにより行うことができる。
また、図18に示すように、撮影装置41は、斜めから撮影領域を撮影している場合がある。そこで、検出点設定部23は、撮影画像データを俯瞰変換して、上から見た俯瞰画像データに変換する。俯瞰変換は既存の技術により行うことができる。
(Step S44: Correction process)
The detection point setting unit 23 corrects the lens distortion of the photographing device 41 and converts the photographed image data into a bird's-eye view to generate the bird's-eye view image data.
Specifically, as shown in FIG. 17, the captured image data has a distortion that is stretched toward the four corners due to the influence of the wide-angle lens of the photographing device 41. Therefore, the detection point setting unit 23 corrects this distortion. The correction can be performed by setting parameters according to the photographing device 41 for the existing technique.
Further, as shown in FIG. 18, the photographing device 41 may photograph the photographing area from an oblique angle. Therefore, the detection point setting unit 23 converts the captured image data into a bird's-eye view and converts it into the bird's-eye view image data viewed from above. The bird's-eye view conversion can be performed by the existing technology.

なお、ステップS45では、検出点設定部23は、ステップS44で補正された後の俯瞰画像データにおいて対象者の位置を表す点の集合を、複数の検出点として設定する。 In step S45, the detection point setting unit 23 sets a set of points representing the position of the target person in the bird's-eye view image data corrected in step S44 as a plurality of detection points.

***実施の形態4の効果***
以上のように、実施の形態4に係る通知判定装置10は、撮影画像データの歪みを補正したうえで、ふらつきの検出を行う
これにより、複数の検出点の位置関係が正確になり、より適切にふらつきを検出することが可能である。
*** Effect of Embodiment 4 ***
As described above, the notification determination device 10 according to the fourth embodiment corrects the distortion of the captured image data and then detects the wobbling. As a result, the positional relationship between the plurality of detection points becomes accurate and more appropriate. It is possible to detect wobbling.

以上、この発明の実施の形態及び変形例について説明した。これらの実施の形態及び変形例のうち、いくつかを組み合わせて実施してもよい。また、いずれか1つ又はいくつかを部分的に実施してもよい。なお、この発明は、以上の実施の形態及び変形例に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。 The embodiments and modifications of the present invention have been described above. Some of these embodiments and modifications may be combined and carried out. In addition, any one or several may be partially carried out. The present invention is not limited to the above embodiments and modifications, and various modifications can be made as needed.

10 通知判定装置、11 プロセッサ、12 メモリ、13 ストレージ、14 通信インタフェース、15 電子回路、21 画像取得部、22 検出部、23 検出点設定部、24 近似部、25 判定部、26 通知部、31 位置記憶部、41 撮影装置。 10 Notification judgment device, 11 Processor, 12 Memory, 13 Storage, 14 Communication interface, 15 Electronic circuit, 21 Image acquisition unit, 22 Detection unit, 23 Detection point setting unit, 24 Approximation unit, 25 Judgment unit, 26 Notification unit, 31 Position storage unit, 41 imaging device.

Claims (10)

基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算する近似部と、
前記近似部によって計算された前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する判定部と
を備える通知判定装置。
An approximation part that calculates an approximate straight line that approximates the movement locus obtained by connecting multiple detection points representing the position of the subject detected in the reference period in time series, and
Whether to notify based on the average distance which is the average value of the distances between the approximate straight line and each of the plurality of detection points calculated by the approximate unit and the number of intersections between the approximate straight line and the movement locus. A notification determination device including a determination unit for determining whether or not.
前記判定部は、前記平均距離が第1閾値以上であり、かつ、前記交差回数が第2閾値以上である場合に、通知すると判定する
請求項1に記載の通知判定装置。
The notification determination device according to claim 1, wherein the determination unit determines to notify when the average distance is equal to or greater than the first threshold value and the number of intersections is equal to or greater than the second threshold value.
前記判定部は、前記平均距離が第1閾値以上であり、かつ、前記交差回数が第2閾値以上であり、かつ、前記複数の検出点を含む最小の円の半径である移動半径で前記交差回数を除した交差割合が第3閾値以上である場合に、通知すると判定する
請求項1に記載の通知判定装置。
The determination unit has the intersection at a moving radius that is the radius of the smallest circle including the plurality of detection points, the average distance of which is equal to or greater than the first threshold value and the number of intersections of which is equal to or greater than the second threshold value. The notification determination device according to claim 1, wherein the notification is determined when the crossing ratio divided by the number of times is equal to or greater than the third threshold value.
前記通知判定装置は、さらに、
撮影領域を撮影装置によって撮影することにより得られた複数のフレームの撮影画像データそれぞれを対象として、対象の撮影画像データから前記対象者を検出する検出部と、
前記複数のフレームの撮影画像データそれぞれから前記検出部によって検出された前記対象者の位置を表す点の集合を、前記複数の検出点として設定する検出点設定部と
を備える請求項1から3までのいずれか1項に記載の通知判定装置。
The notification determination device further
A detection unit that detects the target person from the target photographed image data for each of the photographed image data of a plurality of frames obtained by photographing the photographing area with the photographing device.
Claims 1 to 3 include a detection point setting unit that sets a set of points representing the position of the target person detected by the detection unit from each of the captured image data of the plurality of frames as the plurality of detection points. The notification determination device according to any one of the above items.
前記検出点設定部は、前記対象者の位置を表す点の集合から、前記時系列における直前の点との間の距離が制限距離以上離れている点を除外して得られる複数の点を、前記複数の検出点として設定する
請求項4に記載の通知判定装置。
The detection point setting unit obtains a plurality of points obtained by excluding points that are separated from a set of points representing the position of the target person by a distance of a limit distance or more from the immediately preceding points in the time series. The notification determination device according to claim 4, which is set as the plurality of detection points.
前記判定部は、前記撮影画像データの奥行方向の一方向に移動した後、前記一方向に移動した距離の半分以上の距離を前記奥行方向の逆方向に移動したことを前記移動軌跡が示す場合には、通知しないと判定する
請求項4又は5に記載の通知判定装置。
When the movement locus indicates that the determination unit has moved in one direction in the depth direction of the captured image data and then has moved a distance of half or more of the distance moved in the one direction in the opposite direction of the depth direction. The notification determination device according to claim 4 or 5, wherein it is determined not to notify.
前記判定部は、前記移動軌跡が前記近似直線と交差した第1交差の後、前記移動軌跡が前記近似直線と次に交差する第2交差までの間の検出点の数が検出点数に関する基準数より少ない場合には、前記第2交差を前記交差回数としてカウントしない
請求項1から6までのいずれか1項に記載の通知判定装置。
In the determination unit, the number of detection points between the first intersection where the movement locus intersects the approximate straight line and the second intersection where the movement locus intersects the approximate straight line is the reference number regarding the number of detection points. The notification determination device according to any one of claims 1 to 6, wherein the second intersection is not counted as the number of intersections when the number is less.
前記検出点設定部は、前記複数のフレームの撮影画像データそれぞれを対象として、対象の撮影画像データについて、前記撮影装置のレンズ歪みを補正するとともに、俯瞰変換して俯瞰画像データを生成し、前記俯瞰画像データにおいて前記対象者の位置を表す点の集合を、前記複数の検出点として設定する
請求項4又は5に記載の通知判定装置。
The detection point setting unit corrects the lens distortion of the photographing device and generates bird's-eye view image data by performing bird's-eye view conversion for each of the photographed image data of the plurality of frames. The notification determination device according to claim 4 or 5, wherein a set of points representing the position of the target person in the bird's-eye view image data is set as the plurality of detection points.
近似部が、基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算し、
判定部が、前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する通知判定方法。
The approximation part calculates an approximate straight line that approximates the movement locus obtained by connecting a plurality of detection points representing the positions of the subjects detected in the reference period in chronological order.
The determination unit determines whether or not to notify based on the average distance which is the average value of the distances between the approximate straight line and each of the plurality of detection points and the number of intersections between the approximate straight line and the movement locus. Notification judgment method to be performed.
基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算する近似部と、
前記近似部によって計算された前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する判定部と
を行う通知判定装置としてコンピュータを機能させる通知判定プログラム。
An approximation part that calculates an approximate straight line that approximates the movement locus obtained by connecting multiple detection points representing the position of the subject detected in the reference period in time series, and
Whether to notify based on the average distance which is the average value of the distances between the approximate straight line and each of the plurality of detection points calculated by the approximate unit and the number of intersections between the approximate straight line and the movement locus. A notification determination program that causes a computer to function as a notification determination device that performs a determination unit that determines whether or not.
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