JP2024039743A - 通過人数計測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】比較的軽い処理負担で検知エリアに関するエリア画像から人を認識することが可能な通過人数計測装置を提供する。【解決手段】検知エリアＡを通過した人の数を計測する通過人数計測装置１０は、目標クラスタ数決定部２２と、クラスタリング部２３と、計測部２４とを備えている。目標クラスタ数決定部２２は、エリア画像Ｐを構成する複数のセルのそれぞれにおいて人の存在を示唆する画素の有無を判定し、有りと判定したセルの数を目標クラスタ数Ｋとする。クラスタリング部２３は、エリア画像Ｐ全体に含まれる人の存在を示唆する複数の画素をＫ個のクラスタに分割し、それぞれの重心位置を求める。計測部２４は、重心位置間の距離が予め設定した最小距離を下回る２個のクラスタを統合していき、最終的に残ったクラスタの数を人の数とする。【選択図】図１

Description

本発明は、各種施設や各種乗物の出入口付近等に設けられた検知エリアを通過した人の数を計測する通過人数計測装置に関する。

従来、特許文献１に記載の入退室監視装置が知られている。この装置は、出入口の上方に設けられた一対の熱感知センサ（室外側サーモパイルセンサおよび室内側サーモパイルセンサ）と、各センサの出力信号の差分を増幅する増幅器と、増幅器の出力信号に基づいて人の動きを判別するＣＰＵ処理部とを備えている。この装置によれば、人の入室および退室だけでなく、入室しようとした人が入室することなくＵターンしたことや、退室しようとした人が退室することなくＵターンしたことも判別することができる。

しかしながら、この装置は、複数の入室または退室が同時に起こった場合に、入室または退室をした人の数を正確に特定することはできない。入室と退室とが同時に起こった場合についても同様である。

この問題を解決するために、出入口付近に設けられた検知エリアに関する熱画像を一定時間毎に生成する熱画像センサと、生成された熱画像に基づいて人の動きを判別する判別部とを備えたタイプの装置も提案されている。この装置によれば、検知エリアを通過した人の数と通過方向とを判別することができる。例えば、この装置によれば、出入口から２人が入って来るとともに、出入口から３人が出て行ったことを判別することができる。

ところで、後者の装置では、検知エリア内に通過中の人がいると、当該人の位置および大きさに対応した複数の画素が床面とは温度が異なることを示す画素（すなわち、人の存在を示唆する画素）に変化した熱画像が得られる。後者の装置は、このような画素の集まりを「人」と認識し、「人」の動きを追跡することにより、検知エリアを通過した人の数と通過方向とを判別する。

しかしながら、画素の集まりを「人」と認識するための演算処理は、特に低消費電力で動作する通過人数計測装置にとって負担が大きかった。

特開平９－１１３３５５号公報

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、比較的軽い処理負担で検知エリアに関するエリア画像から人を認識することが可能な通過人数計測装置を提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、本発明に係る通過人数計測装置は、所定の検知エリアを通過した人の数を計測する装置であって、検知エリアに関するエリア画像に基づいて目標クラスタ数Ｋを決定する目標クラスタ数決定部と、エリア画像および目標クラスタ数Ｋに基づいてＫ個のクラスタの重心位置を求めるクラスタリング部と、重心位置に基づいて人の数を計測する計測部とを備え、目標クラスタ数決定部は、エリア画像を構成する複数のセルのそれぞれにおいて人の存在を示唆する画素の有無を判定し、有りと判定したセルの数を目標クラスタ数Ｋとするよう構成され、クラスタリング部は、エリア画像全体に含まれる人の存在を示唆する複数の画素をＫ個のクラスタに分割し、それぞれの重心位置を求めるよう構成され、計測部は、重心位置間の距離が予め設定した最小距離を下回る２個のクラスタを統合していき、最終的に残ったクラスタの数を通過した人の数とするよう構成されている、との構成を有している。

上記クラスタリング部は、目標クラスタ数Ｋが予め設定した最大クラスタ数Ｋｍａｘを超えている場合は、エリア画像全体に含まれる人の存在を示唆する複数の画素をＫ個ではなくＫｍａｘ個のクラスタに分割し、それぞれの重心位置を求めるよう構成されていてもよい。

上記エリア画像の例としては、時間Δｔが経過する毎に生成される熱画像を挙げることができる。

また、上記エリア画像の別の例としては、時刻ｔに生成された熱画像および時刻ｔ＋Δｔに生成された熱画像の差画像を挙げることができる。

本発明によれば、比較的軽い処理負担で検知エリアに関するエリア画像から人を認識することが可能な通過人数計測装置を提供することができる。

本発明の実施例に係る通過人数計測装置のブロック図である。 実施例に係る通過人数計測装置において生成されるエリア画像を示す図である。 実施例に係る通過人数計測装置の目標クラスタ数決定部が実行する処理に関する図である。 実施例に係る通過人数計測装置のクラスタリング部が実行する処理に関する図である。 実施例に係る通過人数計測装置の動作フロー図である。

以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る通過人数計測装置の実施例について説明する。

［実施例］
図１に、本発明の実施例に係る通過人数計測装置１０を示す。通過人数計測装置１０は、商業施設の出入口付近の床２００に設けられた検知エリアＡをＭ１方向に通過する歩行者Ｗ１の数とＭ２方向に通過する歩行者Ｗ２の数とを計測するためのもので、同図に示すように、熱画像生成部１１と、記憶部１２と、制御部２０と、設定部１３と、外部インタフェース部１４と、音声出力部１５と、発光部１６と、これらを収容する筐体とを備えている。通過人数計測装置１０は、熱画像生成部１１が検知エリアＡを向くように、天井１００に取り付けられている。

本実施例では、取り付け高さＨが４ｍである。また、本実施例の検知エリアＡは、想定される通過方向Ｍ１，Ｍ２に直交する辺の長さが４ｍ、通過方向Ｍ１，Ｍ２に平行な辺の長さが３ｍの長方形である。取り付け高さＨが変化すると、これに応じて検知エリアＡの大きさも変化する。

熱画像生成部１１は、二次元の熱画像センサで構成されている。熱画像生成部１１は、検知エリアＡ（床２００）または当該エリアＡ内にいる歩行者Ｗ１，Ｗ２から放射される遠赤外線を検出し、検出結果に対応した６０画素×４５画素の熱画像（より正確には、熱画像に関するデータ）を生成する。熱画像の生成は、１／１０ｓ毎に行われる。生成された熱画像は、順次記憶部１２に送られる。

記憶部１２は、揮発性または不揮発性のメモリで構成されている。記憶部１２は、熱画像生成部１１から１／１０ｓ毎に送られてきた熱画像のうち、少なくとも最新のものとその１つ前のものとを格納している。言い換えると、記憶部１２には、最後に生成された熱画像（以下、「第２熱画像」という）と、その１／１０ｓ前に生成された熱画像（以下、「第１熱画像」という）とが格納されている。

制御部２０は、マイクロプロセッサ（ＭＰＵ）と当該プロセッサ上で実行されるコンピュータプログラムとで構成されている。本実施例では、コンピュータプログラムの実行により、差画像生成部２１、目標クラスタ数決定部２２、クラスタリング部２３および計測部２４が制御部２０内に形成されている。

差画像生成部２１は、記憶部１２に格納された第１熱画像および第２熱画像に基づいて、図２に示すような６０画素×４５画素の差画像Ｐ（より正確には、差画像Ｐに関するデータ）を生成する。例えば、差画像生成部２１は、第２熱画像を構成する座標（０，０）の画素が示す温度から第１熱画像を構成する座標（０，０）の画素が示す温度を引くことにより、差画像Ｐを構成する座標（０，０）の画素が示すべき温度変化を求める。

差画像Ｐは、目標クラスタ数決定部２２およびクラスタリング部２３において「エリア画像」として使用される。エリア画像Ｐは、１／１０ｓの間にどのような温度変化があったのかを示しているといえる。また、温度変化があったことを示している画素、すなわち、０℃以外の温度変化を示す画素は、「人（検知エリアＡを通過中の歩行者Ｗ１，Ｗ２）の存在を示唆する画素」であるといえる。

目標クラスタ数決定部２２は、エリア画像Ｐに基づいて目標クラスタ数Ｋを決定する。より詳しくは、目標クラスタ数決定部２２は、エリア画像Ｐを構成する２５個のセルＣ００，Ｃ１０，Ｃ２０，・・・，Ｃ２４，Ｃ３４，Ｃ４４（図２参照）のそれぞれにおいて人の存在を示唆する画素の有無を判定し、有りと判定したセルの数を目標クラスタ数Ｋとする。なお、セルＣ００，Ｃ１０，Ｃ２０，・・・，Ｃ２４，Ｃ３４，Ｃ４４はいずれも、１０８（＝１２×９）個の画素で構成されている。

図３を参照しながら、目標クラスタ数Ｋの決定の具体例について説明する。

エリア画像Ｐを構成するセルＣ０１は、人の存在を示唆する画素（塗り潰された画素）を１個以上含んでいる。このため、目標クラスタ数決定部２２は、セルＣ０１の判定結果を「有」とする（同図（Ｂ）参照）。

エリア画像Ｐを構成するセルＣ１１，Ｃ４３，Ｃ１４も、人の存在を示唆する画素を１個以上含んでいる。このため、目標クラスタ数決定部２２は、これらのセルの判定結果も「有」とする。

一方、その他の２１個のセル（例えば、セルＣ２２）は、人の存在を示唆する画素を含んでいない。このため、目標クラスタ数決定部２２は、これらのセルの判定結果を「無」とする（同図（Ｃ）参照）。

エリア画像Ｐを構成する２５個のセルＣ００，Ｃ１０，Ｃ２０，・・・，Ｃ２４，Ｃ３４，Ｃ４４のうち、人の存在を示唆する画素を有していると判定されたセルはセルＣ０１，Ｃ１１，Ｃ４３，Ｃ１４の４個であった。このため、目標クラスタ数決定部２２は、目標クラスタ数Ｋを４とする。

クラスタリング部２３は、エリア画像Ｐおよび目標クラスタ数Ｋに基づいてＫ個のクラスタの重心位置を求める。より詳しくは、クラスタリング部２３は、図４に示すように、エリア画像Ｐ全体に含まれる人の存在を示唆する複数（本例では１２９個）の画素をＫ個（本例では４個）のクラスタ（本例ではクラスタＢ１，Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４）に分割し、それぞれの重心位置（本例では重心位置ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４）を求める。クラスタリング部２３は、目標クラスタ数Ｋを用いたＫ平均法によりこれらの処理を行う。

計測部２４は、Ｋ個の重心位置に基づいて検知エリアＡを通過した歩行者Ｗ１，Ｗ２の数（厳密には、検知エリアＡ内にいる歩行者Ｗ１，Ｗ２の数）を計測する。より詳しくは、計測部２４は、まず、重心位置間の距離が予め設定した最小距離を下回る２個のクラスタを統合していき、最終的に残ったクラスタの数を歩行者Ｗ１，Ｗ２の数とする。本例では、標準的な人の肩幅（約４０ｃｍ）の２倍をやや下回る７０ｃｍに相当する距離を最小距離とした。

全ての重心位置間距離ｂ１－ｂ２，ｂ１－ｂ３，ｂ１－ｂ４，ｂ２－ｂ３，ｂ２－ｂ４，ｂ３－ｂ４のうち、重心位置間距離ｂ１－ｂ２は最小距離よりも小さい。このため、計測部２４は、クラスタＢ１およびクラスタＢ２を統合する。すなわち、計測部２４は、クラスタＢ１を構成していた３８個の画素およびクラスタＢ２を構成していた３３個の画素の集合を新たなクラスタＢ１’と認識するとともに、当該新たなクラスタＢ１’の重心位置ｂ１’を求める。

この統合により、残ったクラスタはクラスタＢ１’，Ｂ３，Ｂ４の３個となった。言い換えると、この統合により、検知エリアＡを通過中の歩行者Ｗ１，Ｗ２の数が３であることが特定された。この特定の後、計測部２４は、この３人の位置である重心位置ｂ１’，ｂ３，ｂ４に基づいて、検知エリアＡをＭ１方向に通過した歩行者Ｗ１の数とＭ２方向に通過した歩行者Ｗ２の数とを計測する。この計測には、種々の既知の手法を用いることができる。

なお、計測部２４は、全ての重心位置間距離ｂ１－ｂ２，ｂ１－ｂ３，ｂ１－ｂ４，ｂ２－ｂ３，ｂ２－ｂ４，ｂ３－ｂ４を求めた後に各重心位置間距離と最小距離とを比較してもよいし、いずれかの重心位置間距離（例えば、重心位置間距離ｂ１－ｂ２）を求めた時点でその重心位置間距離と最小距離とを比較してもよい。

外部インタフェース部１４は、適当な外部機器に接続されている。外部インタフェース部１４は、計測部２４による計測の結果を予め定めたタイミングおよび形式で当該外部機器に送信することができる。

音声出力部１５は、ブザーまたはスピーカーで構成されている。音声出力部１５は、計測部２４による計測の結果に対応した音声を出力することにより、計測結果を周辺にいる者に知らせることができる。

発光部１６は、少なくとも１つの発光ダイオードで構成されている。発光部１６は、計測部２４による計測の結果に対応した態様（色、明るさ等）で点灯または点滅することにより、計測結果を周辺にいる者に知らせることができる。

設定部１３は、ディップスイッチで構成されている。ユーザは、設定部１３を介して前述の最小距離および後述の最大クラスタ数を設定することができる。また、ユーザは、設定部１３を介して、外部インタフェース部１４、音声出力部１５および発光部１６のオン／オフを個別に切り替えることもできる。

図５は、これまでに述べてきた各部の動きを時系列に記述した、本実施例に係る通過人数計測装置１０の動作フロー図である。

ステップＳ１では、熱画像生成部１１が生成した第１熱画像を記憶部１２が格納する。

ステップＳ１の１／１０ｓ後に実行されるステップＳ２では、熱画像生成部１１が生成した第２熱画像を記憶部１２が格納する。

ステップＳ２の後に実行されるステップＳ３では、差画像生成部２１が第１熱画像および第２熱画像から差画像（エリア画像）Ｐを生成する。

ステップＳ３の後に実行されるステップＳ４では、目標クラスタ数決定部２２がエリア画像Ｐに基づいて目標クラスタ数Ｋを決定する。

ステップＳ４の後に実行されるステップＳ５では、クラスタリング部２３がエリア画像Ｐおよび目標クラスタ数Ｋに基づいてＫ個のクラスタの重心位置を求める。

ステップＳ５の後に実行されるステップＳ６では、計測部２４がＫ個の重心位置に基づいて通過人数等を計測する。

本実施例に係る通過人数計測装置１０は、１／１０ｓ毎にこの動作フローにしたがって繰り返し動作する。なお、２巡目のフローでは、１巡目で生成・格納された第２熱画像が第１熱画像となる。３巡目以降についても同様である。

このように、本実施例に係る通過人数計測装置１０では、Ｋ平均法を実行する際に必要となる目標クラスタ数Ｋを複雑な演算なしに簡単に決定することができる。このため、通過人数計測装置１０によれば、エルボー法等の既知の手法により目標クラスタ数Ｋを決定する場合に比べて、軽い処理負担で検知エリアＡに関するエリア画像Ｐから人を認識することができる。

［変形例］
以上、本発明に係る人数計測装置の実施例について説明してきたが、本発明の構成はこれに限定されるものではない。

例えば、通過人数計測装置１０は、商業施設以外の各種施設や各種乗物の出入口付近等に設けられた検知エリアＡを通過した人を計測してもよい。

また、通過人数計測装置１０の取り付け場所は、壁面であってもよい。

また、通過人数計測装置１０は、設定部１３、外部インタフェース部１４、音声出力部１５および発光部１６の全部または一部を備えていなくてもよい。

また、通過人数計測装置１０は、差画像生成部２１（および記憶部１２）を備えていなくてもよい。この場合、制御部２０は、熱画像生成部１１が生成した熱画像自体をエリア画像Ｐとして使用することができる。

また、通過人数計測装置１０は、熱画像生成部１１、記憶部１２および差画像生成部２１の代わりに、人の存在を示唆する画素を有するエリア画像Ｐを生成することができる既知のエリア画像生成手段を備えていてもよい。このような手段としては、例えば、距離画像センサを挙げることができる。距離画像センサを使用した場合は、床２００よりも高いことを示している画素が「人（検知エリアＡを通過中の歩行者Ｗ１，Ｗ２）の存在を示唆する画素」となる。

また、通過人数計測装置１０の目標クラスタ数決定部２２は、人の存在を示唆する画素の数が予め設定した閾値（例えば、３個）を超えている場合に判定結果を「有」とし、それ以外の場合に判定結果を「無」としてもよい。つまり、本発明の「人の存在を示唆する画素の有無の判定」には、０個であるか否かの判定だけでなく、閾値を超えているか否かの判定も含まれる。

また、通過人数計測装置１０のクラスタリング部２３は、目標クラスタ数決定部２２によって決定された目標クラスタ数Ｋが予め設定した最大クラスタ数Ｋｍａｘを超えている場合は、エリア画像Ｐ全体に含まれる人の存在を示唆する複数の画素をＫ個ではなくＫｍａｘ個のクラスタに分割し、それぞれの重心位置を求めるよう構成されていてもよい。検知エリアＡ内に同時に存在することができる歩行者Ｗ１，Ｗ２の人数は、当該検知エリアＡの大きさに依存する。例えば、検知エリアＡの大きさが４ｍ×３ｍである場合は、検知エリアＡ内に同時に存在することができる歩行者Ｗ１，Ｗ２の最大人数は９名程度であると考えられるので、最大クラスタ数Ｋｍａｘを９に設定すればよい。こうすることで、クラスタリング部２３の処理負担の軽減を図ることができる。すなわち、１０～２５の範囲の大きすぎるクラスタ数Ｋを使用してクラスタリングが行われるのを防ぐことができる。

また、エリア画像Ｐを構成する画素の数（２７００個）およびセルの数（２５個）は単なる一例である。

１０ 通過人数計測装置
１１ 熱画像生成部
１２ 記憶部
１３ 設定部
１４ 外部インタフェース部
１５ 音声出力部
１６ 発光部
２０ 制御部
２１ 差画像生成部
２２ 目標クラスタ数決定部
２３ クラスタリング部
２４ 計測部
１００ 天井
２００ 床
Ｐ エリア画像
Ｗ１，Ｗ２ 歩行者

Claims (4)

1. 所定の検知エリアを通過した人の数を計測する通過人数計測装置であって、
   前記検知エリアに関するエリア画像に基づいて目標クラスタ数Ｋを決定する目標クラスタ数決定部と、
   前記エリア画像および前記目標クラスタ数Ｋに基づいてＫ個のクラスタの重心位置を求めるクラスタリング部と、
   前記重心位置に基づいて前記人の数を計測する計測部と
   を備え、
   前記目標クラスタ数決定部は、前記エリア画像を構成する複数のセルのそれぞれにおいて前記人の存在を示唆する画素の有無を判定し、有りと判定したセルの数を前記目標クラスタ数Ｋとするよう構成され、
   前記クラスタリング部は、前記エリア画像全体に含まれる前記人の存在を示唆する複数の画素を前記Ｋ個のクラスタに分割し、それぞれの前記重心位置を求めるよう構成され、
   前記計測部は、前記重心位置間の距離が予め設定した最小距離を下回る２個のクラスタを統合していき、最終的に残ったクラスタの数を前記人の数とするよう構成されている
   ことを特徴とする通過人数計測装置。
2. 前記クラスタリング部は、前記目標クラスタ数Ｋが予め設定した最大クラスタ数Ｋｍａｘを超えている場合は、前記エリア画像全体に含まれる前記人の存在を示唆する複数の画素をＫ個ではなく前記Ｋｍａｘ個のクラスタに分割し、それぞれの前記重心位置を求めるよう構成されている
   ことを特徴とする請求項１に記載の通過人数計測装置。
3. 前記エリア画像は、時間Δｔが経過する毎に生成される熱画像である
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の通過人数計測装置。
4. 前記エリア画像は、時刻ｔに生成された熱画像および時刻ｔ＋Δｔに生成された熱画像の差画像である
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の通過人数計測装置。

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