JP3512219B2

JP3512219B2 - データ処理装置とそれを用いた人数計数装置

Info

Publication number: JP3512219B2
Application number: JP28716393A
Authority: JP
Inventors: 博荒川; 眞藤本
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1993-11-17
Filing date: 1993-11-17
Publication date: 2004-03-29
Anticipated expiration: 2019-03-29
Also published as: JPH07141484A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、駅などの人の行き来の
激しい場所での交通量を、画像情報より算出する人数計
数装置およびこれを実現するためのデータ処理装置に関
するものである。

【０００２】

【従来の技術】本特許出願が対象とする人数計数を行い
たいシーンを、図８に示す。これは、駅の改札付近であ
って、人は、右下から左上へ、また反対方向へ流れてい
る。このようなシーンにおいて、機械による人数計数の
自動化が従来より望まれている。ところで人数計数にお
いて、もっとも簡易、かつ誤検出の少ない方法として、
赤外線センサの遮断を用いたものがある。しかし、本シ
ーンのように開けた場所では、センサの設置が不可能で
ある。また、屋外では、赤外情報は不安定でもある。ま
た、路面に圧力センサを設置することも考えられるが、
（１）コストがかかる、（２）装置を移動できない、な
ど問題が多い。これに対し、画像処理による手法は、装
置の設置場所、撮影方向や範囲の変更が容易に行え、メ
リットが大きい。

【０００３】このような画像処理による人数計数装置の
従来例として、特開平１−１７５６９２公報に示された
ものがある。以下、従来方式を図１２、図１３を用い説
明する。図１２は、従来例の人数計数装置の構成図、図
１３は動作を説明するための略図である。図１２におい
て、１１は撮像装置、１２はメモリ、１３は極大点検出
部、１４は極大点追跡部、１５は識別部、１６はカウン
ト部である。また、図１３において、１７は入力画像、
１８は人物の存在しない背景画像、１９は撮像カメラの
出力する２値画像、２０は移動体の軌跡略図である。

【０００４】図１２において、撮像装置１１は、撮像し
た入力画像１７と、あらかじめ記憶しておいた背景画像
１８との輝度差を求め、輝度差が一定値以上の画素を
“１”、それ以外を“０”とする２値画像１９を出力す
る。メモリ１２は、この２値画像を記憶する。極大点検
出部１３はメモリ１２に記憶された２値画像１９ごと
に、“１”、“０”情報の境界部分よりイメージ曲線２
１を得、また、これら曲線より極大点ａ、ｂ、ｃを求め
る。極大点追跡部１４は、入力画像ごとの極大点の移動
方向と距離に基づき、フレームごとの極大点の対応関係
を求めることで、それぞれの極大点の軌跡を得る。識別
部１５は、軌跡略図２０中の軌跡Ｔａ，Ｔｂ，Ｔｃの周
期性に基づき、人と、カバンなどの物を区別する。カウ
ント部１６は、識別部１５の結果を元に、人だけをカウ
ントし、計数結果を出力する。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来手法
のイメージ曲線および極大点の検出方法では、側面から
の撮影が必要となり、図８に示したような一般的なシー
ンには適用できない。つまり、図８に対応する２値画像
（図１０）から、人物の頭頂部を示す極大点を検出する
場合、人物が上下に並んでいるため、従来手法では不可
能である。また、一般的なシーンでは繁雑に起こる人物
の交差と、これに伴う人物の隠れが生じた場合に極大点
の追跡が困難になる。

【０００６】本発明は上記問題を解決するものであっ
て、一般的なシーンにおける画像情報を利用した人数計
数装置を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明のデータ処理装置は、記憶装置に蓄積された
３次元データからＮ個の３次元データを取り出して各３
次元データごとに直線を表すパラメタをランダムに決定
するとともに、前記記憶装置に蓄積された３次元データ
と前記直線との一致度合である適応度を求め、これらの
直線パラメタと適応度の組から成る要素をテーブルに書
き込む初期値設定部と、要素を選択するための選択確率
を前記適応度に基づき求める選択確率算出部と、前記選
択確率に基づき要素を複数選択し、これらの要素を用い
て交叉処理を行うことにより新しい要素を作成し、これ
を前記テーブルに書き込む交叉処理部と、前記テーブル
中の要素を複数の塊にまとめ、前記塊の代表値を出力す
る分類部とを備え、前記交叉処理の繰返しにより適応度
の高い要素を複数求め、これらの要素を入力とする前記
分類部が塊ごとの代表値である直線のパラメタを出力す
るようにしたものである。

【０００８】さらに、本発明の人数計数装置は、撮像画
像より動く物を検出し、この情報を移動体画像として出
力する撮像装置と、前記移動体画像のうち時間軸に沿っ
た複数枚を入力とし、これらを３次元データとして蓄え
る記憶装置と、前記記憶装置の３次元データから直線の
パラメタを出力する上記のデータ処理装置と、上記デー
タ処理装置の出力する直線の本数をカウントする計数部
を備えたものである。

【０００９】

【作用】本発明は上記の構成により、まず、撮像装置の
出力する２値画像（図１０）を毎フレームごと重ねたも
のから成る３次元データ群を記憶装置に記憶する。その
３次元データ群を図１１に示す。図１１に示すｘ−ｆ平
面の断面Ａからわかるように、一人の人物を表す値
“１”の３次元データは楕円柱状に分布する。つまり、
複数の人物が歩行している場合、この３次元中に複数の
楕円柱が分布することになる。データ処理装置は、直線
上に値“１”の３次元データがより多く分布している直
線を検出するものであって、これにより、複数の楕円柱
の中心軸を求めることができる。この楕円柱は、図１１
から明らかなように、人物の交差や隠れがあってもその
形が大きく崩れることはない。そして、この楕円柱の中
心軸の本数をカウントすることで、用いたフレームに対
応する時間間隔での人数計数が可能となる。

【００１０】

【実施例】以下本発明の実施例を図面に基づいて説明す
る。図１は、本発明の第１の実施例であるデータ処理装
置の構成図を示すものであって、３次元中に分布する複
数の楕円柱の中心軸を求める方式である。なお本データ
処理方式は、一般に遺伝的アルゴリズムと呼ばれるもの
を、今回の目的に適用したものである。図１において、
２は、図１１に示す３次元データ群を記憶するための記
憶装置であって、インデックスとして図中のｘ（横座
標），ｙ（縦座標），ｆ（フレーム番号）を取り、各３
次元データ（ｉ［ｆ］［ｘ］［ｙ］）の値は“０”か
“１”の２値を取る。３はデータ処理装置であって、以
下のブロックから成る。すなわち、３次元中での直線パ
ラメタを要素に持つ遺伝子ｉとその適応度ｆ_ｉを記録す
るためのテーブル３０１、遺伝子の初期パラメタを計算
する初期値設定部３０２、選択確率算出部３０３、交叉
処理部３０４、分類部３０５である。テーブル３０１に
おいて、遺伝子ｉの数Ｎは、だいたい１００個程度であ
る。また、直線のパラメタとしては、たとえば、３次元
中の一点（ｘ，ｙ，ｆ）と直線の傾き（θ，φ）の５個
のパラメタより成る。ここで直線の傾き（θ，φ）は実
数値を取るが（０＜θ＜２π、０＜φ＜π／２）、これ
を８ビットの２進数に変換し、（ｕ，ｖ）とする。例え
ば変換式は（数１）のようになる。

【００１１】

【数１】

【００１２】以上のような構成要素から成る第１の実施
例のデータ処理装置について、以下その動作を説明す
る。初期値設定部３０２は、Ｎ個の遺伝子のパラメタ
（ｘ，ｙ，ｆ；ｕ，ｖ）をランダムに決定する。このと
き（ｘ，ｙ，ｆ）の値は、記憶装置２が記憶している３
次元データの中の値が“１”であるものから選ぶ。ただ
し、サンプルが（ｘ，ｙ）平面内で均一になるために、
同じ（ｘ，ｙ）を持つ遺伝子は生成されないようにす
る。次に、初期値設定部３０２は、各遺伝子ｉの適応度
ｆ_ｉを求めこれをテーブル３０１に書き込む。適応度ｆ
_ｉは、各遺伝子のパラメタと、記憶装置２に記憶された
３次元データより計算される。たとえば、遺伝子ｉのパ
ラメタ（ｘ，ｙ，ｆ；ｕ，ｖ）より決まる直線に乗る値
“１”の３次元データの個数を数え、これを適応度ｆ_ｉ
とする。この適応度ｆ_ｉは、直線が人物の移動軌跡を表
す楕円柱内にある場合に、大きな値を取る。次に選択確
率算出部３０３は、各遺伝子ｉごとに選択確率ｐ_i を計
算する（この処理は遺伝的アルゴリズムにおいてスケー
リングと呼ばれる処理である）。計算は（数２）に基づ
き行われ、結果が選択確率算出部３０３に記憶される。
以上が初期設定時の動作である。

【００１３】

【数２】

【００１４】次に、以下のステップ（１）選択、（２）
交叉、（３）適応度・選択確率の計算、を繰返し行う。（１）選択確率算出部３０３が、選択確率ｐ_i に基づき
遺伝子を２個選択し、これらｊ，ｋを交叉処理部３０４
に通知する。

【００１５】（２）交叉処理部３０４は、遺伝子ｊのパ
ラメタ（ｘ_j ，ｙ_j ，ｆ_j ，ｕ_ｊ，ｖ_j ）と遺伝子ｋ
のパラメタ（ｘ_k ，ｙ_k ，ｆ_k ，ｕ_k ，ｖ_k ）から、２
進数８ビットで表現された（ｕ，ｖ）を取りだし、これ
らを用い図２（ａ）に示す交叉処理によりｕ′，
ｕ′′，ｖ′，ｖ′′を作成し、図２（ｂ）に示すよう
に（ｕ，ｖ）の４通りの組み合わせを作成する。なお交
叉処理とは、ランダムに選択した切断点で遺伝子ｕ_j ，
ｖ_k をそれぞれ２つに分割し、ＬＳＢ側（ｕ_j，ｕ_ｋの
場合は２と４）を交換することで、ｕ′，ｕ′′を作成
するものである。次に、これら４つの（ｕ，ｖ）に遺伝
子ｊの位置（ｘ_j ，ｙ_j ，ｆ_j ）を付け加え新しい遺伝
子を作成し、これらの適応度を記憶装置２に記憶されて
いる３次元データを用い計算する（適応度は初期値設定
部３０２の計算方法と同じ。）。そして４つの新しい遺
伝子のうち、適応度が最大となる遺伝子を、テーブル３
０１中の適応度が最小の遺伝子を削除してから、替わり
に記録する。ただし、記録前に以下の（ｘ，ｙ，ｆ）の
補正処理を行う。この遺伝子の表す直線上で値“１の”
３次元データが途絶えることなく分布している部分（線
分となる）の内、長さ最大のものを求める。そして、こ
の線分の中点で（ｘ，ｙ，ｆ）を置き換える。以上の、
本パラグラフ中で説明した処理を、遺伝子ｋに対しても
行う。

【００１６】（３）ステップ（２）での、遺伝子ｊ，ｋ
の適応度変更後、選択確率算出部３０３は、（数２）に
基づき選択確率ｐ_i を計算しこれを記録する。以上のス
テップ（１）（２）（３）を、所定の繰返し回数まで、
もしくは、平均適応度Ｐ（数３）が所定のしきい値を越
えるまで、繰り返す。なお、この平均適応度Ｐは、選択
確率算出部３０３が計算する。

【００１７】

【数３】

【００１８】次に繰返し処理が終わると、テーブル３０
１の遺伝子の内、適応度が一定値以上のものが、分類部
３０５に渡される。分類部３０５は、各遺伝子が表す直
線間の距離（非類似度）に応じて分類するものであっ
て、ここではクラスタ分析を用いる。距離は、たとえ
ば、二つの直線の各フレームでの距離差の２乗の、フレ
ームごとの総和を用いる。また、クラスタ分析として
は、簡単な融合法を用いる。つまり、初期状態として、
一つの遺伝子が一つのクラスタを成す場合から始めて、
一定距離内の遺伝子同士をまとめることで、徐々に多数
の要素から成るクラスタを形成する。そして各クラスタ
ごとに、遺伝子の表す直線パラメタの平均値を求め、こ
れを出力する。これが所望の、複数の直線パラメタであ
る。

【００１９】以上のように本実施例によれば、３次元中
に分布する複数の楕円柱の中心軸パラメタ（ｘ，ｙ，
ｆ；ｕ，ｖ）を求めるために必要な４次元のパラメタ探
索を、遺伝的アルゴリズムを用いることで、効率よく行
うことができる。従来例としては、もとの３次元データ
群に対する一般化ハフ変換が考えられるが、投票空間が
４次元となり、計算回数および必要なメモリが膨大とな
る。また、ハフ変換でよく行われる、段階的に次元を落
とす手法もあるが、処理が複雑になる。本実施例はこれ
らの問題を解決するためのものである。

【００２０】図３は、本発明の第２の実施例であるデー
タ処理装置の構成図を示すものである。図３において、
記憶装置２とデータ処理装置３は第１の実施例で説明し
たものと同じである。また、５はデータ処理装置３の出
力した直線を中心軸とする楕円柱の内側に存在する３次
元データを、記憶装置２から取り除く処理を行う除去
部、６はデータ処理装置３の出力する直線を記憶するた
めの蓄積部である。これらデータ処理装置３、除去部
５、蓄積部６でデータ処理装置３′が構成される。

【００２１】以上のように構成された本発明の第２の実
施例であるデータ処理装置について、以下その動作を説
明する。まず、３次元データが記憶装置２に記憶され、
データ処理装置３が複数の直線パラメタを出力するとこ
ろまでは、第１の実施例と同様である。次に、出力され
た直線パラメタは、蓄積部６に記録されるとともに除去
部５へ送られる。除去部５は、データ処理装置３が出力
した直線パラメタを初期値として、融合法によるクラス
タリングにより、この直線を中心軸とする楕円柱を成す
クラスタを求め、クラスタ内統計量を用い、直線パラメ
タの修正とｘ−ｙ平面での楕円の長径と短径の算出を行
う。クラスタリングは、逐次処理であって、直線を中心
軸とする楕円柱を成すクラスタのｘ−ｙ平面上での楕円
の長径と短径を算出して、該直線と該ｘーｙ平面の交点
からの距離が、該クラスタに含まれる該ｘ−ｙ平面上の
３次元データの座標値のｘ軸方向とｙ軸方向の分散値に
より決まる一定値以下の該ｘ−ｙ平面上の３次元データ
を求め、この求めた３次元データを該クラスタに含め、
一定値を超える３次元データを該クラスタから外す分類
処理により該クラスタを修正した後、該直線のパラメタ
の修正を行い、この修正した直線パラメタを用いて再度
この分類処理を行うものである。直線パラメタの修正
は、修正したクラスタに含まれるｘ−ｙ平面上の各３次
元データとの距離の２乗和が最小となる該ｘ−ｙ平面上
の座標を求め、この座標が修正した直線と該ｘ−ｙ平面
の交点座標となるように行う。また、楕円の長径と短径
には、それぞれ、クラスタに含まれるｘ−ｙ平面上の３
次元データの座標値のｙ軸方向とｘ軸方向の標準偏差の
定数倍を用いる。このようにして求めた楕円柱の内に含
まれる３次元データを記憶装置２から取り除く。

【００２２】以上の、データ処理装置３での直線パラメ
タの出力（直線検出）と除去部５での既処理データの除
去を、データ処理装置３から新たに直線パラメタが出力
されなくなるまで繰り返す。上述したようにデータ処理
装置３はテーブル３０１の遺伝子の内、適応度が一定値
以上のものを分類部３０５に渡すが、このように３次元
データの除去を繰り返すうちに、適応度が一定値以上と
なる遺伝子、つまり直線パラメタの数が減少していき、
データ処理装置３から直線が出力されなくなる。このよ
うにして、繰返しが終了した時点で、蓄積部６には、複
数の直線パラメタが蓄積される。

【００２３】以上のように本実施例によれば、除去部５
を設けて記憶装置２から既処理データを除去し、残った
３次元データに対して再度直線パラメタ出力処理を行
う。これにより、人物の多いシーンのため３次元中の直
線の数が多くなり、一回の処理では直線の検出洩れが生
じるような場合においても、すべての直線の検出が可能
となる。

【００２４】図４は、本発明の第３の実施例である人数
計数装置の構成図を示すものであって、図８の一般的な
シーンにおける人数計数を画像処理により可能にするも
のである。また、図８、９、１０、１１は動作説明用の
画像である。

【００２５】図４において、１は撮像装置であって、撮
像した入力画像（図８）と、過去の数十フレーム分の画
像の平均から成る背景画像（図９）との輝度差を求め、
輝度差が一定値以上の画素を“１”、それ以外を“０”
とする２値画像（図１０）を、毎フレームごと出力す
る。２は記憶装置であって、以下の４つのブロックから
成る。２０１、２０２はメモリであって、先の２値画像
をフレームごとに記録することで、図１１に示すような
３次元データ（ｉ［ｆ］［ｘ］［ｙ］）群を蓄えるも
の、２０３、２０４はスイッチである。３はデータ処理
装置であって、第１の実施例で説明したもの、４は直線
の本数をカウントする計数部である。

【００２６】以上のように構成された本実施例の人数計
数装置について、以下その動作を説明する。スイッチ２
０３は始めａ側にセットされている。撮像装置１は、２
値画像をフレームごとに出力し、これはメモリ２０１に
記録される。メモリ２０１に所定のフレーム数（たとえ
ば１０秒に相当する３００枚）の画像が記録されると、
スイッチ２０３はｂ側に切り替わり、以降の画像はメモ
リ２０２に記録される。メモリ２０２に画像が記録され
ている間、スイッチ２０４はｃ側にセットされ、データ
処理装置３は、第１の実施例で説明した動作により、メ
モリ２０１に記録された３次元データを用いて、直線を
検出（直線パラメタ出力）する。計数部４は、データ処
理装置３の出力する直線の内、最終フレームの画像上で
画面外に出ている直線の数を出力する。これが、メモリ
２０１に記録された最初の１０秒間に通過した人数であ
る。

【００２７】次に、メモリ２０２に所定のフレーム数の
画像が記録されると、スイッチ２０３はａ側に切り替わ
り、以降の画像はメモリ２０１に記録される。この記録
中に、スイッチ２０４はｄ側に切り替わり、データ処理
装置３はメモリ２０２に記録された３次元データを用い
直線を検出する。計数部４は先ほどと同様に、最終フレ
ームの画像上で画面外に出ている直線の数を出力する。
これが、メモリ２０２に記録された１０秒間に通過した
人数である。

【００２８】以後は、上記の動作を繰返す。つまり、メ
モリ２０１と２０２が、３次元データの記録と、データ
処理装置への３次元データの供給を、交互に行う。この
ようにして、所定のフレーム数、つまり１０秒ごとの通
過人数が算出される。

【００２９】以上のように本実施例によれば、人物の交
差や隠れがあってもその形が大きく崩れることのない楕
円柱の中心軸を表す直線を、３次元中から抽出するデー
タ処理装置を設けることにより、図８の一般的なシーン
における人数計数が画像処理により可能となる。

【００３０】なお、図８に示すように、ほとんどの人が
右か左へ歩行している場合に、直線の傾きの正負別に数
を計数することにより、傾き正が右方向に歩く人数、傾
き負が左方向に歩く人数となって、人の進行方向ごとに
別々に計数可能となる。

【００３１】図５は、本発明の第４の実施例である人数
計数装置を示すものであって、人物と、手荷物などの人
物以外のものを区別することにより、正確な人数計数を
可能にするものである。図５において、撮像装置１、記
憶装置２、データ処理装置３は第３の実施例と同じもの
である。７は、入力された直線パラメタごとに、この直
線を中心軸とし、所定の長径値・短径値を持つ楕円柱を
作成し、この楕円柱内に含まれる３次元データを、記憶
装置２より取り出すデータ抽出装置、８は、データ抽出
装置７の出力する３次元データをもとに人物と非人物を
区別し、人物だけをカウントする計数部である。

【００３２】以上のように構成された本実施例の人数計
数装置について、以下その動作を図６、図７の動作説明
図を用いて説明する。撮像装置１、記憶装置２、データ
処理装置３までの処理は、第３の実施例と同じであり、
抽出された直線パラメタが出力される。このそれぞれの
直線パラメタごとに、データ抽出装置７は、直線を中心
軸とする楕円柱を作成し、この楕円柱内に含まれる３次
元データを記憶装置２より取り出す。次に、この中心軸
がｘ−ｙ平面の原点と交わり、かつｆ軸に沿うように、
各ｘ−ｙ面内で、中心軸との交点座標（ｘ０，ｙ０）の
値だけ３次元データをずらす。この様子を図６に示す。
図中、６０１は抽出された３次元データ、６０２はずら
された３次元データである。さらに、データ抽出装置７
は、所定のｙ値（たとえば人物の足部分に相当する位置
のｙ値として、ずらされた３次元データよりなる、ｘ−
ｙ平面の原点を中心とする楕円の長径値の（４／５）倍
の値を該楕円の頂点のｙ値より減算した値）でのｘ−ｆ
平面のデータ分布（図７（ａ））を抽出し、これを出力
する。計数部８は、データ抽出装置７の出力する３次元
データ（図７（ａ））から、各フレームごとに、ｘの正
部分７０１での値“１”の３次元データのｘ座標値の平
均値を求めることで、図７（ｂ）のようなデータを得
る。次に、このデータを周波数変換してスペクトルを求
め、これが最大となる周波数が所定のしきい値以上の場
合に、このデータに対応する直線が人であると判断し
て、カウントする。またしきい値以下の場合は、人以外
の物であると判断して、カウントしない。上記の処理
を、データ処理装置３の出力するすべての直線に対して
行うことにより、物を除き、人だけをカウントする人数
計数が可能となる。

【００３３】以上のように本実施例によれば、データ抽
出装置７により移動体を表す楕円柱ごとにｘ−ｆ平面で
の断面画像を取り出す。この画像は、人であれば、この
部分に足があるため、図７（ａ）のようになり、一方荷
物などの人物以外の物の場合、図７（ｃ）のようにな
る。そして、このデータを計数部８において周波数分析
することにより、図７（ｂ）および図７（ｄ）のような
データから人と物の識別が可能となり、この結果、正確
な人数計数が可能となる。

【００３４】従来手法では、頭頂部の周期変動の有無を
用いて、人と手荷物などの物を区別している。しかしな
がら、図８のような複数の人物を含むシーンでは、人の
大きさが小さくなるため、頭頂部の周期変動も小さくな
る。このため、有意な変動を検出できず、従来手法は適
用不可能である。しかし、本実施例は、上記の課題を解
決し、一般的なシーンでの画像処理による人・物の識別
を可能としている。また、本実施例の足の交差情報は、
従来手法の頭頂部の周期性にくらべてノイズに対して強
いため、従来例に比べて、より正確な人と物の識別が可
能となる。

【００３５】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、人
物の交差や隠れがあってもその形が大きく崩れることの
ない楕円柱の中心軸を表す直線を、３次元中から抽出す
るデータ処理装置を設けることにより、図８の一般的な
シーンにおける人数計数を可能とするものであって、そ
の実用的効果は大きい。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例のデータ処理装置の構成
図

【図２】本発明の第１の実施例のデータ処理装置におけ
る動作説明図

【図３】本発明の第２の実施例のデータ処理装置の構成
図

【図４】本発明の第３の実施例の人数計数装置の構成図

【図５】本発明の第４の実施例の人数計数装置の構成図

【図６】本発明の第４の実施例の人数計数装置における
動作説明図（その１）

【図７】本発明の第４の実施例の人数計数装置における
動作説明図（その２）

【図８】動作説明用の画像データ（その１）

【図９】動作説明用の画像データ（その２）

【図10】動作説明用の画像データ（その３）

【図11】動作説明用の画像データ（その４）

【図12】従来例の人数計数装置の構成図

【図13】従来例の人数計数装置における動作説明図

【符号の説明】

１撮像装置２記憶装置３，３′ データ処理装置４計数部５除去部６蓄積部７データ抽出部８計数部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開昭62−249298（ＪＰ，Ａ) 特開平４−60880（ＪＰ，Ａ) 特開平４−326200（ＪＰ，Ａ) 特開平１−175692（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06M 11/00 H04N 7/18 G06T 1/00 - 9/00 G06F 15/00

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】記憶装置に蓄積された３次元データからＮ
個の３次元データを取り出して各３次元データごとに直
線を表すパラメタをランダムに決定するとともに、前記
記憶装置に蓄積された３次元データと前記直線との一致
度合である適応度を求め、これらの直線パラメタと適応
度の組から成る要素をテーブルに書き込む初期値設定部
と、要素を選択するための選択確率を前記適応度に基づき求
める選択確率算出部と、前記選択確率に基づき要素を複数選択し、これらの要素
を用いて交叉処理を行うことにより新しい要素を作成
し、これを前記テーブルに書き込む交叉処理部と、前記テーブル中の要素を複数の塊にまとめ、前記塊の代
表値を出力する分類部とを備え、前記交叉処理の繰返し
により適応度の高い要素を複数求め、これらの要素を入
力とする前記分類部が塊ごとの代表値である直線のパラ
メタを出力するようにしたことを特徴とするデータ処理
装置。
【請求項２】請求項１記載のデータ処理装置と、前記デ
ータ処理装置の出力する直線のパラメタを蓄える蓄積部
と、前記データ処理装置の出力する直線を中心軸とする
楕円柱の内側の３次元データを前記記憶装置より取り除
く処理を行う除去部とを備え、前記データ処理装置を用
い前記記憶装置に残った３次元データを繰り返し処理す
るようにしたことを特徴とするデータ処理装置。
【請求項３】撮像画像より動く物を検出し、この情報を
移動体画像として出力する撮像装置と、前記移動体画像
のうち時間軸に沿った複数枚を入力とし、これらを３次
元データとして蓄える記憶装置と、前記記憶装置の３次
元データから直線のパラメタを出力する請求項１記載の
データ処理装置と、前記データ処理装置の出力する直線
の本数をカウントする計数部を備えたことを特徴とする
人数計数装置。
【請求項４】撮像画像より動く物を検出し、この情報を
移動体画像として出力する撮像装置と、前記移動体画像
のうち時間軸に沿った複数枚を入力とし、これを３次元
データとして蓄える記憶装置と、前記記憶装置の３次元
データから直線のパラメタを出力する請求項１記載のデ
ータ処理装置と、前記データ処理装置の出力する直線を
中心軸とする楕円柱の内側の３次元データを前記記憶装
置より取り出し、この取り出された３次元データの断面
分布を出力するデータ抽出部と、前記断面分布より、人
間と非人間を判別して人間だけをカウントする計数部を
備えたことを特徴とする人数計数装置。