JP2023082755A - 計算機システム及び監視オブジェクトのトラッキング方法 - Google Patents

Abstract

【課題】個体を識別し、かつ、高い精度で監視オブジェクトをトラッキングする。【解決手段】計算機システムは、レーザ光の照射によって監視オブジェクトの位置を計測する第１計測装置、及び画像を取得する第２計測装置と接続する計算機を備え、第１計測装置から、監視オブジェクトの位置を含む第１位置データを取得し、画像に対して監視オブジェクト識別処理を実行することによって、画像中の監視オブジェクトの位置を含む第２位置データを生成し、第１位置データを用いて第１軌道を生成し、第２位置データを用いて第２軌道を生成し、第１軌道及び第２軌道を比較することによって、第１位置データ及び第２位置データのいずれかを補完し、第２位置データに対応する画像に対して個体識別処理を実行し、識別結果を第２位置データに対応づける。【選択図】図１

Description

本発明は、監視オブジェクトのトラッキング技術に関する。

近年、様々な分野で監視オブジェクトのトラッキング技術が活用されている。監視オブジェクトのトラッキングは、カメラ又はレーザレーダ等の計測装置から取得されたデータを用いて行われる。また、複数の計測装置を用いた画像トラッキング技術も存在する。

例えば、特許文献１には、「空間の混雑度を測定してトラッキングに利用するもので、方向成分では、混雑度が低ければレーザレンジセンサの計測値を重視し、混雑度が高くなると画像処理結果を重視したセンサフュージョンを行い、得られた移動物体推定方向に対してレーザレンジセンサの計測結果から距離を求める。」ことが記載されている。

特開２００９－５２９４０号公報

レーザレーダから取得したデータを用いた監視オブジェクトのトラッキングは、監視オブジェクトの位置を正確に計測できるが、個体を識別できないという特徴がある。また、オクルージョンによって監視オブジェクトをロストする可能性がある。カメラから取得したデータを用いた監視オブジェクトのトラッキングでは、個体を識別することができるが、位置の精度が低いという特徴がある。また、監視オブジェクトの急激な移動によって監視オブジェクトをロストする可能性がある。特許文献１に記載の技術では、上記のような特性については考慮されていない。

本発明は、監視オブジェクトの個体を識別し、かつ、高い精度でトラッキングが可能な技術を実現することを目的とする。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、監視オブジェクトをトラッキングする計算機システムであって、レーザ光の照射によって前記監視オブジェクトの位置を計測する第１計測装置及び画像を取得する第２計測装置と接続する、少なくとも一つの計算機を備え、前記少なくとも一つの計算機は、前記第１計測装置から、前記監視オブジェクトの位置を含む第１位置データを取得し、前記画像に対して監視オブジェクト識別処理を実行することによって、前記画像中の前記監視オブジェクトの位置を特定し、当該位置を含む第２位置データを生成し、前記第１位置データを用いて第１軌道を生成し、前記第２位置データを用いて第２軌道を生成し、前記第１軌道及び前記第２軌道を比較することによって、前記監視オブジェクトの軌道が途切れないように、前記第１位置データ及び前記第２位置データのいずれかを補完し、前記第２位置データに対応する前記画像に対して個体識別処理を実行することによって、前記監視オブジェクトの個体を識別し、識別結果を前記第２位置データに対応づける。

本発明によれば、システムは、監視オブジェクトの個体を識別し、かつ、高い精度でトラッキングができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

実施例１のシステムの構成例を示す図である。 実施例１のレーザレーダシステムによって生成される位置データのデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の解析システムに含まれる計算機の構成例を示す図である。 実施例１の解析システムが実行する処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１の解析システムによって生成される位置データのデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の軌道補完処理の効果を説明する図である。

以下、本発明の実施例を、図面を用いて説明する。ただし、本発明は以下に示す実施例の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。

以下に説明する発明の構成において、同一又は類似する構成又は機能には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」等の表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数又は順序を限定するものではない。

図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、及び範囲等は、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、及び範囲等を表していない場合がある。したがって、本発明では、図面等に開示された位置、大きさ、形状、及び範囲等に限定されない。

図１は、実施例１のシステムの構成例を示す図である。図２は、実施例１のレーザレーダシステム１０３によって生成される位置データのデータ構造の一例を示す図である。図３は、実施例１の解析システム１００に含まれる計算機の構成例を示す図である。

システム１０は、監視オブジェクトが存在する空間の監視を行うシステムであって、解析システム１００、記録システム１０１、ストレージシステム１０２、レーザレーダシステム１０３、及び画像取得システム１０４を含む。実施例１のシステム１０は、ケージ１５０内の動物を監視するものとする。

解析システム１００、記録システム１０１、ストレージシステム１０２、及びレーザレーダシステム１０３は、スイッチ１０５を介して接続され、記録システム１０１は画像取得システム１０４と直接接続する。なお、接続形式は一例であって前述の接続形式に限定されない。

レーザレーダシステム１０３は、複数のレーザレーダ１１０を含み、ケージ１５０内の動物の位置等を計測する。レーザレーダ１１０は、赤外線等の光を所定の範囲に照射し、反射光を計測する。レーザレーダシステム１０３は、計測結果に基づいて、監視オブジェクトを特定し、時刻及び監視オブジェクトの３次元座標を含む位置データ２００を生成する。レーザレーダシステム１０３は、ＩＭＭ（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｍｏｄｅｌ）フィルタを用いて、同一監視オブジェクトの位置データ２００を特定し、同一の軌道ＩＤを設定する。なお、位置データ２００には、時系列が前後する位置データ２００を用いて算出可能な速度、方向、加速度、及び角速度等を含めてもよい。レーザレーダシステム１０３は、位置データ２００を記録システム１０１に送信する。

なお、位置データ２００の生成方法は一例であってこれに限定されない。例えば、特許文献１に記載の技術等を用いてもよい。なお、位置データ２００は、解析システム１００が生成してもよい。この場合、レーザレーダシステム１０３は、計測結果を解析システム１００に送信する。

画像取得システム１０４は、複数のカメラ１１１を含み、ケージ１５０の内部の画像を取得する。カメラ１１１は、所定のフレームレートの動画を出力する。動画は、記録システム１０１に送信される。

記録システム１０１は、少なくとも一つの計算機を有する計算機システムであって、レーザレーダシステム１０３及び画像取得システム１０４から送信されたデータの記録及び管理を行う。

ストレージシステム１０２は、各種データの記録及び管理を行うシステムであって、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）及びＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置を複数有する。ストレージシステム１０２は、位置データ管理ＤＢ１２０、画像データ管理ＤＢ１２１、及び位置データ管理ＤＢ１２２を管理する。

位置データ管理ＤＢ１２０は、レーザレーダシステム１０３から取得した位置データ２００を管理するためのデータベースである。画像データ管理ＤＢ１２１は、画像取得システム１０４から取得した動画を管理するためのデータベースである。画像データ管理ＤＢ１２１には動画が格納される。位置データ管理ＤＢ１２２は、動物の位置に関するデータ、すなわち、位置データ５００（図５を参照）を管理するためのデータベースである。

解析システム１００は、動画を用いて位置データ５００を生成し、位置データ２００及び位置データ５００から特定される軌道に基づいていずれか一方の位置データを補完し、さらに、各軌道の個体識別を行う。解析システム１００は、例えば、図３に示すような計算機３００を有する。計算機３００は、プロセッサ３０１、メモリ３０２、及びネットワークインタフェース３０３を有する。プロセッサ３０１、メモリ３０２、及びネットワークインタフェース３０３は、内部バス３０４を介した互いに接続される。計算機３００は、記憶装置を有してもよいし、また、キーボード、マウス、及びタッチパネル等の入力装置、並びに、ディスプレイ等の出力装置を有してもよい。

プロセッサ３０１は、メモリ３０２に格納されるプログラムを実行する。プロセッサ３０１がプログラムにしたがって処理を実行することによって、特定の機能を実現する機能部（モジュール）として動作する。以下の説明では、機能部を主語に処理を説明する場合、プロセッサ３０１が当該機能部を実現するプログラムを実行していることを示す。

メモリ３０２は、プロセッサ３０１が実行するプログラム及びプログラムが実行する情報を格納する。メモリ３０２はワークエリアとしても用いられる。本実施例１のメモリ３０２は、画像トラッキング部３１０、キャリブレーション部３１１、軌道補完部３１２、個体識別部３１３、画像切出部３１４、及びリンク生成部３１５を実現するプログラムを格納する。

画像トラッキング部３１０は、動画を用いて、監視オブジェクトのトラッキングを行う。キャリブレーション部３１１は、キャリブレーションを行う。軌道補完部３１２は、位置データ５００を生成する。個体識別部３１３は、各位置データにおける監視オブジェクトの個体を識別する。画像切出部３１４は、動画を構成する画像から監視オブジェクトが移った領域の画像を切り出す。リンク生成部３１５は、位置データ５００に切り出された画像へのリンクを生成する。

なお、計算機３００が有する各機能部については、複数の機能部を一つの機能部にまとめてもよいし、一つの機能部を機能毎に複数の機能部に分けてもよい。

ネットワークインタフェース３０３は、ネットワークを介して、外部装置と通信するためのインタフェースである。

図４は、実施例１の解析システム１００が実行する処理の一例を説明するフローチャートである。図５は、実施例１の解析システム１００によって生成される位置データのデータ構造の一例を示す図である。

解析システム１００の画像トラッキング部３１０は、実行指示を受信した場合、又は、周期的に以下で説明する処理を実行する。

解析システム１００は、動画を用いて画像トラッキングを実行する（ステップＳ１０１）。具体的には、以下のような処理が実行される。

（Ｓ１０１－１）解析システム１００の画像トラッキング部３１０は、画像データ管理ＤＢ１２１から、指定時間範囲の動画を取得する。なお、取得する動画のレートは、元の動画のレートより低いものとする。

（Ｓ１０１－２）画像トラッキング部３１０は、動画を構成する画像を時系列順に選択し、当該画像に対して監視オブジェクトの識別を行う。識別方法は、例えば、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等の公知の技術を用いる。なお、本ステップの識別は、個体の識別ではなく、監視オブジェクトの識別を意味する。例えば、画像中の「ヒト」又は「車両」の識別であって、個人又は車種の識別ではない。

（Ｓ１０１－３）画像に監視オブジェクトが含まれる場合、画像トラッキング部３１０は、画像に対応する時刻、及び当該画像から識別された監視オブジェクトの３次元座標を含む位置データ５００を生成し、位置データ管理ＤＢ１２２に格納する。画像に監視オブジェクトが含まれない場合、解析システム１００はＳ１０１－４に進む。

（Ｓ１０１－４）画像トラッキング部３１０は、動画に含まれる全ての画像を処理したか否かを判定する。動画に含まれる全ての画像の処理が完了していない場合、画像トラッキング部３１０はＳ１０１－２に戻る。

（Ｓ１０１－５）動画に含まれる全ての画像の処理が完了した場合、画像トラッキング部３１０は、ＩＭＭ（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｍｏｄｅｌ）フィルタ等を用いて、同一監視オブジェクトの位置データ５００を特定し、同一の軌道ＩＤを設定する。以上がステップＳ１０１の処理の説明である。

次に、解析システム１００のキャリブレーション部３１１は、画像及びレーザレーダの計測結果のキャリブレーションを行う（ステップＳ１０２）。例えば、ＡｒＵｃｏマーカを用いたカメラ１１１の位置のキャリブレーション等が行われる。

次に、解析システム１００の軌道補完部３１２は、軌道補完処理を実行する（ステップＳ１０３）。本実施例では、レーザレーダシステム１０３によって生成された位置データ２００を用いて、位置データ５００の補完を行う軌道補完処理について説明する。

（Ｓ１０３－１）軌道補完部３１２は、位置データ管理ＤＢ１２０から所定の時間範囲の位置データ２００を取得し、また、位置データ管理ＤＢ１２２から所定の時間範囲の位置データ５００を取得する。時間範囲は任意に設定できる。軌道補完部３１２は、同一の軌道ＩＤの位置データ２００を用いて軌道（第１軌道）を生成し、同一の軌道ＩＤの位置データ５００を用いて軌道（第２軌道）を生成する。

（Ｓ１０３－２）軌道補完部３１２は、第１軌道を一つ選択する。

（Ｓ１０３－３）軌道補完部３１２は、第１軌道より短い第２軌道であって、第１軌道に重なる第２軌道を特定する。なお、所定の範囲のズレは考慮しない。

（Ｓ１０３－４）軌道補完部３１２は、特定された第２軌道が二つ以上の場合、各第２軌道を構成する位置データ５００の軌道ＩＤを同一の識別子に変更する。これによって、同じ軌道を構成する位置データ５００に修正される。また、軌道補完部３１２は、第１軌道に基づいて、特定された第２軌道の間を接続するように位置データ５００を補完する。すなわち、位置データ５００が生成される。

（Ｓ１０３－５）軌道補完部３１２は、全ての第１軌道について処理が完了したか否かを判定する。全ての第１軌道について処理が完了していない場合、軌道補完部３１２は、Ｓ１０３－２に戻り、同様の処理を実行する。全ての第１軌道について処理が完了した場合、軌道補完部３１２は軌道補完処理を終了する。このとき、軌道補完部３１２は、軌道を構成する軌道ＩＤを個体識別部３１３に通知する。

なお、上記の処理の位置データ２００及び位置データ５００を入れ替えることによって、位置データ５００を用いて位置データ２００を補完できる。解析システム１００は、どちらの軌道を補完するかを選択するためのインタフェースをユーザに提示してもよい。

次に、解析システム１００の個体識別部３１３は、各軌道について、軌道に対応する監視オブジェクトの個体識別を行う（ステップＳ１０４）。具体的には、以下のような処理が実行される。

（Ｓ１０４－１）個体識別部３１３は、通知された軌道ＩＤの中から一つの軌道ＩＤを選択し、位置データ管理ＤＢ１２２から選択した軌道ＩＤが設定された位置データ５００を取得する。

（Ｓ１０４－２）個体識別部３１３は、位置データ５００の時刻に対応する画像を画像データ管理ＤＢ１２１から取得し、位置データ５００の座標周辺の画像を用いて個体識別を行う。個体の識別はＣＮＮ等を用いて行われる。なお、個体の画像特徴量は予め学習されているものとする。個体の画像特徴量としては、顔、色、及び形状等が考えられる。複数の画像特徴量を組み合わせてもよい。

（Ｓ１０４－３）個体識別部３１３は、位置データ５００に識別された個体の個体ＩＤを設定する。

（Ｓ１０４－４）個体識別部３１３は、通知された全ての軌道ＩＤについて処理が完了したか否かを判定する。通知された全ての軌道ＩＤについて処理が完了していない場合、個体識別部３１３は、Ｓ１０４－１に戻り、同様の処理を実行する。軌道ＩＤについて処理が完了した場合、個体識別部３１３は処理を終了する。このとき、個体識別部３１３は軌道を構成する軌道ＩＤを画像切出部３１４に通知する。

個体ＩＤが同一である位置データ５００を用いることによって、同一の監視オブジェクトの軌道を生成することができる。これによって、個体単位の動きのトラッキングが可能となる。

次に、解析システム１００の画像切出部３１４は、各軌道について、軌道に対応する個体の画像を切り出し、リンク生成部３１５は、軌道に切り出された画像のリンクを生成する（ステップＳ１０５）。その後、解析システム１００は一連の処理を終了する。具体的には、以下のような処理が実行される。

（Ｓ１０５－１）画像切出部３１４は、通知された軌道ＩＤの中から一つの軌道ＩＤを選択し、位置データ管理ＤＢ１２２から選択した軌道ＩＤが設定された位置データ５００を取得する。

（Ｓ１０５－２）画像切出部３１４は、位置データ５００の時刻に対応する画像を画像データ管理ＤＢ１２１から取得し、位置データ５００の座標周辺の画像を切出す。画像切出部３１４は、元の画像とリンクするように、切り出された画像を画像データ管理ＤＢ１２１に格納する。

（Ｓ１０５－３）画像切出部３１４は、リンク生成部３１５にリンクの生成を師事する。リンク生成部３１５は、位置データ５００に切り出された画像へのリンクを設定する。

（Ｓ１０５－４）画像切出部３１４は、通知された全ての軌道ＩＤについて処理が完了したか否かを判定する。通知された全ての軌道ＩＤについて処理が完了していない場合、画像切出部３１４は、Ｓ１０５－１に戻り、同様の処理を実行する。通知された全ての軌道ＩＤについて処理が完了した場合、画像切出部３１４は処理を終了する。

なお、画像の切出しは、位置データ５００単位ではなく、任意の時間幅単位で行ってもよい。この場合、一つの時間帯に対して画像が一つ切り出され、当該時間帯に含まれる位置データ５００には同じ画像へのリンクが設定される。

図６は、実施例１の軌道補完処理の効果を説明する図である。

図６に示すように、画像に基づくトラッキング中に監視オブジェクトをロストした場合、軌道が描けなくなる。本実施例の解析システム１００は、同一の監視オブジェクトの軌道に対応する位置データ２００に基づいて軌道を補完することができる。したがって、監視オブジェクトのトラッキングを継続することができる。すなわち、図６に示すような出力座標から構成される軌道を提示することができる。

本実施例の解析システム１００は、軌道に対応する監視オブジェクトの個体を識別しているため、個体単位のトラッキングが可能となる。

本実施例の解析システム１００は、軌道に切り出された画像をリンクさせているため、軌道に沿った監視オブジェクトの動きを表示することができる。また、個体の画像特徴を学習に使用する画像の管理が容易になるという効果もある。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。また、例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。

さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ－ＲＷ、ＣＤ－Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。

上述の実施例において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

１０ システム
１００ 解析システム
１０１ 記録システム
１０２ ストレージシステム
１０３ レーザレーダシステム
１０４ 画像取得システム
１０５ スイッチ
１１０ レーザレーダ
１１１ カメラ
１２０、１２２ 位置データ管理ＤＢ
１２１ 画像データ管理ＤＢ
１５０ ケージ
２００、５００ 位置データ
３００ 計算機
３０１ プロセッサ
３０２ メモリ
３０３ ネットワークインタフェース
３０４ 内部バス
３１０ 画像トラッキング部
３１１ キャリブレーション部
３１２ 軌道補完部
３１３ 個体識別部
３１４ 画像切出部
３１５ リンク生成部

Claims (10)

1. 監視オブジェクトをトラッキングする計算機システムであって、
   レーザ光の照射によって前記監視オブジェクトの位置を計測する第１計測装置及び画像を取得する第２計測装置と接続する、少なくとも一つの計算機を備え、
   前記少なくとも一つの計算機は、
   前記第１計測装置から、前記監視オブジェクトの位置を含む第１位置データを取得し、
   前記画像に対して監視オブジェクト識別処理を実行することによって、前記画像中の前記監視オブジェクトの位置を特定し、当該位置を含む第２位置データを生成し、
   前記第１位置データを用いて第１軌道を生成し、
   前記第２位置データを用いて第２軌道を生成し、
   前記第１軌道及び前記第２軌道を比較することによって、前記監視オブジェクトの軌道が途切れないように、前記第１位置データ及び前記第２位置データのいずれかを補完し、
   前記第２位置データに対応する前記画像に対して個体識別処理を実行することによって、前記監視オブジェクトの個体を識別し、識別結果を前記第２位置データに対応づけることを特徴とする計算機システム。
2. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記少なくとも一つの計算機は、
   前記第２軌道に対応する前記画像から前記監視オブジェクト周辺の部分画像を切出し、
   前記第２軌道と対応づけて前記部分画像を管理することを特徴とする計算機システム。
3. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記監視オブジェクトは生物であって、
   前記少なくとも一つの計算機は、前記監視オブジェクトの特徴に基づく前記個体の識別処理を実行することを特徴とする計算機システム。
4. 請求項３に記載の計算機システムであって、
   前記監視オブジェクトの特徴は、顔及び色の少なくともいずれかであることを特徴とする計算機システム。
5. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記少なくとも一つの計算機は、前記第１位置データ及び前記第２位置データのいずれを補完するかを選択するためのインタフェースを提示することを特徴とする計算機システム。
6. 計算機システムが実行する、監視オブジェクトのトラッキング方法であって、
   前記計算機システムは、レーザ光の照射によって前記監視オブジェクトの位置を計測する第１計測装置及び画像を取得する第２計測装置と接続する、少なくとも一つの計算機を有し、
   前記監視オブジェクトのトラッキング方法は、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記第１計測装置から、前記監視オブジェクトの位置を含む第１位置データを取得する第１のステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記画像に対して監視オブジェクト識別処理を実行することによって、前記画像中の前記監視オブジェクトの位置を特定し、当該位置を含む第２位置データを生成する第２のステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記第１位置データを用いて第１軌道を生成する第３のステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記第２位置データを用いて第２軌道を生成する第４のステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記第１軌道及び前記第２軌道を比較することによって、前記監視オブジェクトの軌道が途切れないように、前記第１位置データ及び前記第２位置データのいずれかを補完する第５のステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記第２位置データに対応する前記画像に対して個体識別処理を実行することによって、前記監視オブジェクトの個体を識別し、識別結果を前記第２位置データに対応づける第６のステップと、
   を含むことを特徴とする監視オブジェクトのトラッキング方法。
7. 請求項６に記載の監視オブジェクトのトラッキング方法であって、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記第２軌道に対応する前記画像から前記監視オブジェクト周辺の部分画像を切り出すステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記第２軌道と対応づけて前記部分画像を管理するステップと、を含むことを特徴とする監視オブジェクトのトラッキング方法。
8. 請求項６に記載の監視オブジェクトのトラッキング方法であって、
   前記監視オブジェクトは生物であって、
   前記第６のステップは、前記少なくとも一つの計算機が、前記監視オブジェクトの特徴に基づく前記個体の識別処理を実行するステップを含むことを特徴とする監視オブジェクトのトラッキング方法。
9. 請求項８に記載の監視オブジェクトのトラッキング方法であって、
   前記監視オブジェクトの特徴は、顔及び色の少なくともいずれかであることを特徴とする監視オブジェクトのトラッキング方法。
10. 請求項６に記載の監視オブジェクトのトラッキング方法であって、
    前記少なくとも一つの計算機が、前記第１位置データ及び前記第２位置データのいずれを補完するかを選択するためのインタフェースを提示するステップを含むことを特徴とする監視オブジェクトのトラッキング方法。

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