JP2633694B2

JP2633694B2 - 人数検出装置

Info

Publication number: JP2633694B2
Application number: JP1218847A
Authority: JP
Inventors: 廣関
Original assignee: Fujitetsuku Kk
Current assignee: Fujitetsuku Kk
Priority date: 1989-08-25
Filing date: 1989-08-25
Publication date: 1997-07-23
Anticipated expiration: 2012-07-23
Also published as: JPH0381884A; US5121201A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、ビル内や地下街等、ある特定場所の人数
を、テレビカメラの画像信号を処理して検出する人数検
出装置に関するものである。

〔従来の技術〕

テレビカメラの映像信号をディジタル信号に変換し、
得られたディジタル信号画像から検出対象画像を認識す
る手法は広く使用されている。例えば第２図は、従来の
人数検出装置のブロック図である。

図に於いて、１はテレビカメラ等で成り、検出対象人
物を撮像して画像信号を出力する画像入力部、２は画像
入力部１の画像信号を入力してノイズ成分を除去し、二
値化等の処理をして二値化画像信号を出力する前処理
部、３は前処理部２の画像信号を入力して検出対象人物
画像を抽出する対象抽出部、４は対象抽出部３の検出対
象人物画像と、予め入力して内部に記憶されている基準
面積画像とを比較する面積比較部、５は基準面積画像よ
り大きい画像を計数する計数部である。

次に動作について説明する。画像入力部１がビル内や
地下街等にある特定場所を撮像して画像信号を出力する
と、前処理部２がこの画像信号を取り込んでマスキング
等でノイズ成分を除去し、次いで二値化処理を行って二
値化画像信号を出力する。対象抽出部３は二値化画像信
号から検出対象人物画像を抽出する。面積比較部４には
予め入力された基準面積画像が記憶されており、この基
準面積画像と対象抽出部３の検出対象人物画像とを比較
し、基準面積画像より大きい部分の人物画像を得る。計
数部５はこれらの画像を計数して人数信号を出力する。

このようにして、画像入力部の画像信号をディジタル
処理することによって検出対象人物の数を検出すること
ができる。

〔発明が解決しようとする問題点〕

以上述べたような従来の人数検出装置では、二値化画
像信号を基に面積判定を行っているので、背景とのコン
トラストの低い場合、例えば頭髪が金髪で背景となる床
が同系色等のような場合には、検出対象人物の画像面積
（画素数）が小さくなり検出困難となったり、画像入力
部の設置場所の照度変化等により、二値化処理を行う場
合のしきい値の設定が難しかった。また、検出対象人物
を天井に設けたテレビカメラで撮像すると、中心部の人
物は真上から写すことになるので画像面積が小さく、周
辺部の人物は斜め上方から写すことになるので画像面積
が大きくなり検出精度が低下した。更に、画像信号をデ
ィジタル処理し人数検出を行う際、その処理時間が問題
で、高度な処理をすればするほど処理時間が長くなって
しまうという問題点があった。

本発明は上記の問題点を解決するためになされたもの
で、頭髪の色や照度の変化等に対しても影響を少なく
し、検出対象人物の数を極めて短い時間で高精度に検出
することのできる人数検出装置を提供することを目的と
する。

〔問題点を解決するための手段〕

上記問題点を解決するための人数検出装置は、テレビ
カメラからの画像を所定の時間間隔で連続して取り込
み、連続する二つの画像間の差の絶対値を求め、これを
二値化処理する差分画像演算部と、検出対象人物の写る
面積をテレビカメラからの距離に関係なく略均一にする
ための形状補正部と、画像の処理時間を短縮するための
画素数圧縮部と、所定の大きさのパターンを走査して、
このパターンと画像との相関値を求める相関値検出部
と、相関値のピークを中心とする前記パターン内に含ま
れる画像を取り除いて得られる部分画像の重心を検出す
る重心検出部と、前記相関値検出部と前記重心検出部の
処理結果から人数をカウントする計数部とで構成したも
のである。

〔作用〕

本発明による人数検出装置は、差分画像を二値化して
いるので検出対象人物の頭髪の色等に関係なく、背景と
なる床とのコントラストが低い場合や、照度の変化があ
る場合でもその影響が少なく、更に画像の形状補正を行
っているので、テレビカメラの視野内のどの位置で演出
対象人物が写されても画像面積の大きさが略均一にな
る。また、所定の大きさのパターンとの相関値を求めた
り、画像の重心を求めたりする場合の処理時間も画素数
を圧縮して行っているので、極めて短時間で検出対象人
物の数を高精度で検出することができる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例について図面を用いて説明す
る。

第１図はこの発明の人数検出装置の構成を示すブロッ
ク図であり、図中、第２図と同一の要素には同一の符号
を付けてその説明を省略する。第３図（ａ）〜（ｈ）
は、第１図の各ブロックにおける画像処理の様子を説明
するための図である。第１図において、10は差分画像演
算部で、テレビカメラの画像を所定の時間（例えば0.1
秒）間隔で連続して取り込み、この連続する二つの画像
間の差の絶対値を求め、更にその差分画像を、背景雑音
を除去できるしきい値で二値化して画像の時間的な変化
部分、即ち人の動いた部分だけを取り出す。この処理の
様子を第３図（ａ）〜（ｄ）により説明する。

第３図（ａ）は、差分画像演算部に取り込まれた連続
画像のうちの最初の画像の一例を示す図である。第３図
（ａ）において、16はTVカメラの視野を表し、17,18,19
はそれぞれ人物を、また、20と21はそれぞれ静止物体を
表している。

第３図（ｂ）は、上記連続画像のうちの２番目の画像
を示す図である。ここで19の人物は17と18の人物よりも
動きが大きく、18の人物は頭だけ動いたことを示してい
る。一方、静止物体20と21は元の位置のままである。

第３図（ｃ）は、第３図（ａ）と第３図（ｂ）の差の
絶対値を示す差分画像である。人物17,18,19の変化量は
それぞれ差分画像として表れるが、位置の変化していな
い静止物体20と21の差分画像は表れない。

図３（ｄ）は、差分画像からしきい値を用いて背景雑
音を除去し、二値化した画像を示した図である。このよ
うに差分画像演算部は、第３図（ａ）〜（ｄ）までの処
理を行う。

なお、この差分画像は原理的に人に動いたことによっ
て得られるので、完全に静止した直立不動の人物は検出
できないことになるが、実際にはそのような状態は殆ど
ない。

次に第１図に戻って、11は形状補正部である。検出対
象人物の画面に写る形状面積は、テレビカメラの視野内
の位置によって違ってくる。即ち、テレビカメラの中心
部（画面の中心部）に立つ人は頭が写り、周辺部に立っ
た人は体全体が長く写る。そこで人の写る画像面積を略
一定にするため、形状補正部11によって画面周辺部の画
像面積を圧縮して画像を形状補正する。この形状補正の
具体的方法としては、例えば次のように考えればよい。

今、画面上の一画素の形状補正前、及び補正後の画面
の中心からの距離を、それぞれr,r′とすると、ｒと
ｒ′の関係は、ｒ＝ｒ′×ｆ（ｒ）と表すことができる。ここで、ｆ（ｒ）は補正前の画面
の中心からの距離ｒにおける補正係数である。更に、補
正係数ｆ（ｒ）をｒについての一次式とすると、ｆ（ｒ）＝r₀×（１＋ｋ×ｒ）となる。ここでr₀,kは定数で、r₀は画面中心における補
正係数、ｋは中心方向への圧縮率を表し、この値が大き
いほど圧縮率は大きくなり、また中心からの距離が大き
くなるほど圧縮率は大きくなる。

例えばr₀＝1,k＝0.1とすると、補正後の各画素の距離
ｒ′はｒ′＝r/（１＋0.1×ｒ）となる。この式から明らかなように、距離ｒが大きくな
るほど圧縮率が大きくなるので、これを各画素について
ついて演算し、元ｒの位置にあった画素の値をｒ′の位
置の画素の値に置き換えていくと、中心から離れた画像
ほど圧縮されることになる。

第３図（ｅ）は、第３図（ｄ）の画像を形状補正部11
で処理した画像を示す。17の人物は、18,19の人物よりT
Vカメラの視野中心22から離れた距離に位置するので圧
縮される。

次に、第１図に戻って12は画素数圧縮部であり、ここ
では人数検出の処理時間を短縮するため、複数個の画素
を一つに纏めて画素数を減らす。例えば、元の画面画素
数250×250を20×20画素程度に圧縮する。

具体的には、例えばいま全体の画素数を1/9に圧縮し
ようとする場合には、全体を３×３の計９個の画素毎に
区分し、その各ブロックをそれぞれ新たな１個の画素に
置き換えていく。このとき、新たな画素の値は元の９個
の画素のそれぞれの２値化の値を平均し、その平均値を
再び２値化することにより簡単に求めることができる。
すなわち、あるブロックの元の９個の画素のうち例えば
５個が「１」（黒）,4個が「０」（白）の場合はその平
均値は0.5以上となるので、このブロックの新たな画素
の値は「１」（黒）となる。またその逆に元の９個の画
素のうち過半数が「０」である場合には、その平均値は
0.5より小さくなるのでそのブロックの新たな画素の値
は「０」（白）となる。

このようにして、３×３＝９個の画素毎に再度２値化
を行ってそれぞれを１個の画素に置き換えていくと、全
体の画素数を1/9に圧縮することができる。

同様にして10×10＝100個の画素を１ブロックとし、
各ブロック毎に再度２値化を行ってそれぞれ新たな１個
の画素に置き換えていくと、例えば250×250の画素数は
その1/100の25×25の画素数に圧縮することができる。

第３図（ｆ）は、第３図（ｅ）の画像を元に多数の画
素を一つにまとめて画素数を減じて作成した圧縮画像を
示している。

第１図に戻って、13は相関値検出部であって、人の大
きさに対応する単位パターン（例えば３×３画素）を、
画素数圧縮された画面上で画素単位に走査してパターン
と画像との相関値を求める。即ちパターン内の各値（０
または１）とそれと重なった位置にある画像の画素値
（０または１）をかけて、その値をパターン全体にわた
って加えた値をそのパターンの中心ににある画素の相関
値とする。すると、パターン全体と人の画像形状がよく
一致した位置で相関値が高くなるので、この相関値のピ
ークのうちで特に値の大きなピークの数をカウントす
る。また、ピークが近距離で複数個検出される場合は一
つにまとめる。その後、カウントしたピークを中心とす
るパターン範囲内に含まれる画像を取り除く。

この相関値検出部13の処理を第３図（ｇ）により説明
する。ここで23は人の大きさのパターンを示し、画素数
の圧縮された画面上で走査して、パターンと画像との相
関値を求める。その結果特に大きな相関異となったピー
ク（図に示したＡ点とＢ点）をカウントし、その後パタ
ーン23に含まれる画像（図の人物17と19の圧縮画像）の
取り除く。なお、人物18の画像は、パターン23との相関
値が小さいのでカウントされず、画像も残されたままと
なる。

第１図に戻って、14は重心検出部である。動きの少な
い場合や背景とのコントラストが低い場合には、面積の
小さい差分画像しか得られないので、人のパターンとの
相関値も小さくなる。そのため第３図（ｇ）に示すよう
に、相関値のピークを用いて人を検出することが難しく
なる。そこで、前述のようにまず13の相関値検出部で、
パターンとの相関値のピークによって人数を検出したあ
と、残った部分画像を基にして、相関値を求めた時と同
じパターンを画面上で走査して、パターン内における画
像の重心を求め、その重心のうちでパターンの中心と略
一致するものを探し、その重心に対して、既に検出した
人の位置との距離に応じて適当な重み（０以上１以下）
をつけてカウントする。更に、カウントした重心を中心
とするパターン範囲内に含まれる画像を取り除く。この
処理を部分画像がなくなるまで行う。

なお、このような画像マトリクスにおける画像の重心
を求める方法は広く知られているので詳細な説明は省略
するが、例えば原点（任意の位置，例えば画像マトリク
スの左下）からの横軸方向の距離がｘ、縦軸方向の距離
がｙの画素の値をａ（x,y）とすると、ある画像の重心
（原点からの距離をそれぞれx₀,y₀とする）の位置は、
その画像を構成しているすべての画素について、 x₀＝Σｘ・ａ（x,y）／Σａ（x,y） y₀＝Σｙ・ａ（x,y）／Σａ（x,y）を計算することにより簡単に求めることができる。

この重心検出部14の処理を、第３図（ｈ）により説明
する。相関値検出部13の処理によって残された画像18
は、相関値を求めたときと同じパターンを用いて走査
し、パターン内における画像の重心を上記計算によって
求め、その中でパターンの中心と略一致するもの（図に
Ｃで示す）を探す。そしてその重心に対して、重心Ｃと
人の位置（図のA,B）との距離に応じて適当な重み（こ
の場合は十分離れているので１とする。もし距離が近い
場合は、重みづけは小さくなる。）をつけてカウントす
る。そして更に、カウントした重心を中心とするパター
ン範囲内に含まれる画像を取り除く。

第１図に戻って、15は計数部であり、人のパターンと
の相関値及び重心によってカウントした人数を合計す
る。第３図の例では、第３図（ｇ）で説明したように相
関値検出部13によってカウントされた値（２）と、第３
図（ｈ）で説明したように重心検出部14によってカウン
トされた値（１）とを加算し、その結果３人という検出
値を得ることができる。

〔発明の効果〕

以上のべたように、本発明によれば検出対象人物の頭
髪や服装の色に関係なく、背景となる床とのコントラス
トが低い場合や照度の変化がある場合でもその影響が少
なく、またテレビカメラの視野内のどの位置に人物がい
ても極めて高精度でかつ短時間に人数が検出できるとい
う効果を有する。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例にかかる人数検出装置の構成を
示すブロック図、第２図は従来の人数検出装置の構成を
示すブロック図、第３図（ａ）〜（ｈ）は第１図の各ブ
ロックにおける処理の様子を説明するための図である。１……画像入力部、２……前処理部、３……対象抽出部、４……面積比較部、５……係数部、10……差分画像演算部、 11……形状補正部、12……画素数圧縮部、 13……相関値検出部、14……重心検出部、 15……計数部

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】テレビカメラの画像信号を処理して検出対
象人物の数を検出する人数検出装置に於いて、前記テレ
ビカメラからの連続する二つの画像間の差の絶対値を二
値化する差分画像演算部と、前記テレビカメラの中心部
と検出対象人物画像との距離に応じて画像面積を補正す
る形状補正部と、複数個の画素を一つに纏めて画素数を
減らす画素数圧縮部と、所定の大きさのパターンを前記
画素数圧縮部よりの出力画像の画面画素単位に走査し
て、前記パターンと前記出力画像との相関値を求める相
関値検出部と、前記相関値のピークを中心とする前記パ
ターン内に含まれる画像を取り除いて得られる部分画像
の、前記パターン内における重心を検出する重心検出部
と、前記相関値検出部と前記重心検出部の処理の結果か
ら人数をカウントする計数部を備えたことを特徴とする
人数検出装置。