JP3521637B2

JP3521637B2 - 通過人数計測装置及びそれを用いた入退場者数管理システム

Info

Publication number: JP3521637B2
Application number: JP21910096A
Authority: JP
Inventors: 佳誠麻生川
Original assignee: Omron Corp
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1996-08-02
Filing date: 1996-08-02
Publication date: 2004-04-19
Anticipated expiration: 2016-08-02
Also published as: DE19732153B4; JPH1049718A; US5926518A; DE19732153A1

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ある領域を通過す
る人数を計測するための通過人数計測装置及びそれを用
いた入退場者数管理システムに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来出入口，通路等の通過人数を、ＩＤ
カード、パスゲート等を設けずに自動的に計測する手段
として次のようなものがあった。まず、計測する領域と
して、１人ずつ通過するような通路（通過ゲート）を設
定する。そして、その通路の両サイドに一対の透過式の
センサを１組或いは複数組配置し、透過光の遮蔽の有無
によって人が通過したか否かを検出し、遮蔽した数（パ
ルス）をカウントすることにより、通過した人数を計測
するものがある。

【０００３】また、測距センサを入口の上部に並べて配
置し、高さの変化を抽出して通過した人数を計測するよ
うにしたものもある。

【０００４】さらには、ビデオカメラによって撮像され
た計測領域の画像に対して背景差分やフレーム間差分等
により移動体を抽出する。そして、その抽出した移動体
が出入口を通過したか否かを判断することにより、人数
を計測するようにしたものもある。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た従来のものでは、次のような問題点があった。すなわ
ち、透過式センサを使った手法では、人間が横に並んで
進入してきた場合の分離精度が悪いため、結局、通過人
数が非常に少数である場合しか十分な機能を発揮しない
か、上記したように、１人ずつのみ通過できるようにし
た通過ゲートを設けるといった特殊な場所でしか実用化
できず、汎用性に欠ける。

【０００６】一方、測距センサ方式では、天井の高さが
高い場合には取りつけられず、また、真下の部分以外に
対する計測はできないため、計測可能領域が狭いという
問題がある。

【０００７】さらに、カメラ画像に対する背景差分／フ
レーム差分を使った手法では、影の影響による分離精度
の低下や差分結果の抜けによる分離精度の低下等の問題
がある。また計測範囲がカメラの真下でない場合は、人
間同志の重なりによっても分離精度の低下が著しい。

【０００８】従って、いずれのものも汎用性を持たせた
正確な人数の計測ができないという問題を有している。

【０００９】本発明は、上記した背景に鑑みてなされた
もので、その目的とするところは、上記した問題を解決
し、前後左右方向の人間の重なりや、日照変動・影等に
影響されず、しかも、店の開店時等の多人数の人間が一
度に入口等の計測領域を通過するような場合であっても
確実に人数を計測することができ、また設置場所の制約
の少ない通過人数計測装置及びそれを用いた入退場者数
管理システムを提供することにある。さらに、上記した
いずれかの目的を達成しつつ、人間の流れや、入退場数
や滞留数を求めることができ、また、販売管理等に適し
た情報を得ることのできる通過人数計測装置及びそれを
用いた入退場者数管理システムを提供することも目的と
している。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明に係る通過人数計測装置では、人数の計
測領域の映像を取り込むための光軸を平行（本発明で
は、精密に平行であることを要求されず、「ほぼ平行」
であればそれも含む概念である）にするとともに、同一
の焦点距離を有する複数の撮像手段（実施の形態では
「カメラ１ａ，１ｂ，１ｃ」）と、前記複数の撮像手段
により同一のタイミングで同一の前記計測領域を撮像し
て得られた複数の画像データ間の対応付けにより、人間
を構成する各特徴点の空間座標データを求める特徴点抽
出手段と、前記特徴点抽出手段により求めた各特徴点間
の距離が近いもの同士を統合して同一の人間に基づく特
徴点とし、距離が遠い特徴点は異なる人間に基づく特徴
点と認定することにより個々の人間を分離抽出する分離
手段と、その分離手段により抽出された人間を追跡し、
その同一の人間の移動軌跡の始点と終点の座標を格納す
る追跡手段と、その追跡手段により得られた前記始点と
終点の座標に基づいて、判定ラインを通過する人数を計
数する人数計数手段（実施の形態では「判定手段７」に
相当）とを備えるように構成した。

【００１１】光軸がほぼ平行な複数の撮像手段（実施の
形態では、水平に配置しているが、光軸がほぼ平行であ
れば、垂直に並べても、さらには斜め方向に並べても良
い）を用い、同一のタイミングで同一の測定対象物（人
間）を撮像して得られた各画像上での座標は異なる。そ
して、係る異なりである視差は、撮像面から被撮像物
（撮像した測定対象物）までの距離が近いほど大きくな
り、視差とレンズの焦点距離・撮像素子の大きさ・撮像
体の間隔がわかれば被撮像物までの距離が計算でき、さ
らに撮像手段の設置高さ・設置角度がわかれば被撮像物
の空間座標値（空間座標データ）が求められる。すなわ
ち、１枚の画像上で重なっている場合であっても、空間
座標値を求めることにより、それが、本当に同一人物で
あるか、或いは、たまたま重なって見えるが奥行き方向
に離れた別の人物かを容易に分離特定できる。

【００１２】このように、人間の通過人数を計測するに
際し、複数の撮像手段で撮像して得られた複数の画像間
の対応付けによって得られる空間座標データを利用する
ことにより、照明や日照の変動の影響によって計測精度が低下する
ことが無い；高さがわかるので影の影響を受けて計測精度が低下す
ることが無い；計測範囲を撮像手段の設置位置の真下以外に設定した
場合（所定の俯角を持たせる）に、前後左右方向に人間
が重なったとしても個々の人間を精度良く分離すること
ができる；等の効果を得るので、通過人数の計測精度が低下するこ
とが無く、高精度に計数することができる。

【００１３】そして、好ましくは前記計測位置を通過す
る人数を計数する手段が、前記計測位置を通過する人間
の移動方向を区別する機能をさらに備えて構成すること
である。さらに、前記計測領域が、出入口（店舗全体の
出入口でも良く、店舗内の各テナントや、部屋の出入口
でも含む）であって、前記計測位置を通過する人数を計
数する手段が、前記追跡手段により求められた前記人間
の移動方向に基づいて入場者と退場者とを区別して計数
するようにしてもよい。

【００１４】つまり、ある計測位置を通過する移動体
（人間）の数を計測するに際し、その人間の移動方向を
併せて判断すると、計測位置のどちら側から通過したか
を知ることができる。したがって、例えば計測位置があ
る通路を横断するように設定されている場合には、その
通路の全体の通行量とともに、上り方向と下り方向のい
ずれのほうが通行量が多いかを併せて知ることができ
る。また。計測位置が店舗等の出入り口の場合には、入
場者数と退場者数を知ることができる。これにより、例
えばある時間帯における店舗内にいる人数（滞留数＝入
場者数−退場者数）等を知ることができる。

【００１５】

【００１６】つまり、人間の場合には、最も高い部分
は、頭部であり、中央に位置する。そして、頭部の周囲
には肩等のやや低くなった部分が存在する。さらに、上
方から投影した平面図にした場合に、１人の人間を構成
する特徴点は、頭部（空間座標系で最も高い座標値を有
する部分）に対応する特徴点の周囲に集まり、しかも、
一定の半径以内に存在することになる。よって、本発明
では空間座標データを用いて人間を抽出するため、高さ
方向の情報も取得できるので、上記した原理に従い、ク
ラスタリングを行い、距離の近い特徴点同士を一つのク
ラスタにまとめ、個々の人間同士を分離する。

【００１７】一方、抽出・追跡した人間から特定の人間
を排除する排除手段をさらに設けると好ましい。つま
り、係る構成にすると店員，掃除係等の特定人物を入退
場者数から除外することができるので本来の入退場者数
を精度良く測定することができるので好ましい。これ
が、第２の実施の形態に対応している。

【００１８】また、前記出入口の外側に別の計測位置を
設定し、前記外側を通行する人数を計測するようにして
もよい。係る構成にすると、第９の実施の形態で詳しく
説明しているように、店舗等の施設の前の通行人数と、
実際の施設に対する入退場者数が同時に計測できる。よ
って、通行者数の増減と入場者数の増減とを関連付けて
施設の魅力や、チェーン展開した場合の立地条件の比較
等が定量的に行える。

【００１９】さらに、出入口を通過する人数を計数する
人数計測装置であって、画像上での通過を判定するため
の計測位置を、前記画像上での前記出入口に対応する位
置から、所定距離だけ離した所定位置に設定し、その設
定した仮想計測位置に基づいて人間の通過人数を計数す
るようにしてもよい。係る構成にすると、第１０の実施
の形態で詳しく説明しているように、人間が入場したの
か退場したのかの判定を行う境界線を、入口から適当な
距離をおいた人間の間隔が広がる場所に設定すること
で、たとえ人間が重なり合って入って来るような出入口
付近においてもハード規模を大きくしないで精度良く入
退場者数を計測することができる。

【００２０】さらに、出入口を通過する人数を計数する
人数計測装置であって、画像上での通過を判定するため
の計測位置を、前記画像上での前記出入口に対応する標
準計測位置と、その標準計測位置から所定距離だけ離し
た位置に設定される前記仮想計測位置（複数個でも可）
とを用意し、所定の条件（開店時，通過人数が多いとき
等）に基づいて、前記仮想計測位置と標準計測位置のい
ずれかを選択して設定する計測位置設定手段をさらに備
え、設定されたいずれかの計測位置に基づいて人間の通
過人数を計数するようにするとなお良い。係る構成にす
ると、第１１の実施の形態で詳しく説明しているよう
に、デパート，パチンコホール等の開店時と通常の時間
帯で出入りする人数に大きな違いが有る場所において、
通常時間帯に店舗内を移動する人間の影響を受けずに開
店時・通常時間帯共に精度良く入退場者数を計測するこ
とができる。

【００２１】つまり、開店時等の出入口に人が殺到する
ような時には仮想計測位置にて人数の計測を行う。する
と、出入口を前後の人が接触しながら多人数が一度に通
過する場合であっても、出入口をすぎると、人は徐々に
分散して離れていくので、出入口から少し離れた位置
（仮想計測位置）を基準に人間の分離・追跡することに
より、比較的精度良く人数の計測を行うことができる。
また、通常の時間帯では、正規の出入口に対応する標準
設定位置に基づいて人数の計測を行うと、実際に出入口
を通過する人を正確に検出し、人数の計測を行うことが
できる。

【００２２】また、本発明に係る入退場者数管理システ
ムでは、いずれも上記した各通過人数計測装置に対し、
さらに以下に示す各種の手段を組み合わせるようにし
た。すなわち、まず、通過人数計測装置から出力される
入退場者数のデータを蓄積する蓄積手段と、その蓄積さ
れたデータを解析する解析手段とを持つように構成でき
る。係る構成にすると、第３の実施の形態で詳しく説明
しているように、入退場者数を時間ごとに蓄積していく
ことで、時間ごとの変化・日々の変化・季節による変化
・長期的な傾向等を簡単・正確に把握でき、販売促進・
品揃え等を容易に定量的・客観的に評価することができ
る。

【００２３】また、来店者数が変動する要因となる様々
なデータの変動要因データを入力する手段をさらに備
え、前記変動要因データを前記通過人数計測装置から出
力される入退場者数のデータとともに前記蓄積手段に蓄
積するようにしてもよい。係る構成にすると、第４の実
施の形態で説明するように、天候や地域のイベント情報
等を入力し、入退場者数とあわせて蓄積していくことで
天候や地域のイベントの入退場者数への影響を正確に把
握することができる。ここで、変動要因データとは、来
店する人の数に影響を与えるもので、例えば、温度・湿
度・雨量等の天候情報や、祭り・遠足・修学旅行・試験
等の地域のイベント情報や、広告を出す等の販促の情報
等がある。

【００２４】さらにまた、上記通過人数計測装置と、蓄
積・解析されたデータに基づいて入場者数の予測を行う
入場者数予測手段をさらに備えて構成するとより好まし
い。係る構成にすると、第５の実施の形態で詳しく説明
しているように、入場者数を予測できることにより、店
員・警備員・掃除係等の配置計画、仕入れ等の検討に活
用することができ、店舗・ホール等を効率よく運営する
ことができる。

【００２５】さらに、上記通過人数計測装置と、売上げ
データを入力する売上げデータ入力手段をさらに備え、
前記解析手段で売上げデータと入退場者数のデータの関
連を解析するようにすると好ましい。係る構成にする
と、第６の実施の形態で説明するように、売上げのデー
タを例えばＰＯＳ等から入力し、入退場者数のデータと
関連付けて検討することで「来店者が多くても売上げが
上がらない」，「来店者が少なくても売上げが上がる」
というようなデータが客観的に正確かつ短時間で容易に
把握することができ、品揃えやレイアウト等の店舗運営
に有効活用することができる。

【００２６】また、上記通過人数計測装置と、蓄積・解
析されたデータに基づいて入場者数の予測を行う入場者
数予測手段と、売上げデータを入力する売上げデータ入
力手段と、予測された入場者数と蓄積された過去の入場
者数と売上げデータから売上げを予測する売上予測手段
とをさらに備えると良い。係る構成にすると、第７の実
施の形態で説明するように、過去の来店者数の変動と売
上げの変動、その他の情報（天候・イベント等）から売
上げを予測することができ、店舗・ホール等を効率よく
運営することができる。

【００２７】さらにまた、上記したシステムを前提とし
て、さらに在庫データを入力する在庫データ入力手段
と、前記売上予測手段で予測された売上げと在庫データ
から仕入品目，仕入量の推奨値を決定する仕入支援手段
をさらに備えて構成するとなおよい。係る構成にする
と、第８の実施の形態で説明するように、在庫を持つ小
売店のような場合には、売上げ予測に在庫データを合わ
せて活用することで店員・警備員等の配置計画だけでは
なく、仕入の計画においても自動化もしくは半自動化の
後アドバイスを行うシステムとすることができ店舗運営
を更に効率よく行うことができる。

【００２８】

【発明の実施の形態】図１に示すように、撮像手段たる
テレビカメラ１から出力されるビデオ信号をＡ／Ｄ変換
器２を介してバスに接続している。このバスには、テレ
ビカメラ１で撮像した画像データ中に存在する人間を抽
出する抽出部５と、連続して与えられる画像データに基
づいて、上記抽出部５で抽出した人間を追跡する追跡部
６と、抽出した人間が、出入口等の判定ラインを通過し
たか否かや、さらにはその通過が入場したのか退場した
のか等を判定する判定部７が接続されている。そして、
その判定結果等を出力する出力部８もさらに接続されて
いる。

【００２９】次に各部について説明する。テレビカメラ
１は、実際には図２に示すように、光軸をほぼ平行にし
た焦点距離がほぼ同じな２つのカメラ１ａ，１ｂを備
え、係る両カメラ１ａ，１ｂを通路や出入口の上方に真
下もしくは一定の俯角を持たせて設置する。そして、両
カメラ１ａ，１ｂは同期信号により同期がとられ、同一
のタイミングで計測領域を撮像するようにしている。そ
して、各カメラ１ａ，１ｂで撮像して得られた映像信号
が、Ａ／Ｄ変換器２，バスを介して抽出部５内の画像メ
モリ５ａに格納されるようになっている。

【００３０】両カメラ１ａ，１ｂを水平に並べた（カメ
ラ１ａが左側）とした場合に、あるタイミングで両カメ
ラ１ａ，１ｂで同一物を撮像したとする。すると、図３
に示すように、物体のある頂点Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ：実空間
上での三次元座標（空間座標）位置）は、一方のカメラ
１ａ（Ｌ）で撮像した画像上では、座標ＰL 上に位置
し、他方のカメラ１ｂ（Ｒ）で撮像した画像上では、座
標ＰR 上に位置する。図から明らかなように、両カメラ
で撮像した同一物に対する画像上の座標は異なり、係る
異なりを視差という。そして、この視差は、撮像面（図
中Ｌ，Ｒの位置）から被撮像物の点Ｐが近いほど大きく
なり、視差とレンズの焦点距離・撮像素子の大きさ・撮
像体の間隔がわかれば点Ｐまでの距離が計算でき、さら
に撮像体の設置高さ・設置角度がわかれば点Ｐの空間座
標値が求められる。

【００３１】そこで、抽出部５では、画像メモリ５ａに
格納された２つのカメラ１ａ，１ｂで撮像して得られた
２枚の画像データに基づいて、画像データ中に存在する
各点の空間座標を求めるとともに、求めた各点を個々の
人間を構成するもの同士をまとめることにより、人間同
士を分離するとともに人間の存在位置を求めるようにな
っている。

【００３２】特徴点抽出部５ｂでは、（１）まず、対応
付けを行う２枚の画像データに対し、それぞれ所定の特
徴量抽出処理を用いて、人間の候補点となる特徴点を抽
出する。（２）次いで、２枚の画像データでそれぞれ抽
出された特徴点（実際には、その周辺画素を含む画像パ
ターン）同士を比較し、類似するものを同一の場所（図
３でいう点Ｐ）を撮像したものとして対応付ける。この
ように、特徴点抽出部５ｂは、上記した（１）と（２）
の２つの処理を行うようになっており、各処理のより具
体的な手法としては、以下のようになっている。

【００３３】＊＊特徴点抽出処理この抽出処理は、例えば、画像中の任意の範囲（４×４
画素，８×８画素の局所領域等）でエッジ強度が強い
点、背景（あらかじめ記憶されてある通行者がいないと
きの画像）との違いが大きい点、任意の時間間隔で撮像
された複数の画像の差分の大きい点等を抽出する。この
抽出方法は、上記した３つをすべて使用する必要がない
のはもちろんで、１または複数の任意の特徴量抽出方式
を選択して使用すれば良く、また、上記以外の他の方法
を用いてももちろん良い。

【００３４】＊＊対応付け処理対応付けを行う手法としては、一方の画像データを基準
とし、他方の画像データ中に対応するものがあるか否か
を判断するようにしてる。つまり、一方の画像に着目
し、その画像中で前工程で抽出した特徴点を含みその周
辺の任意の範囲（特徴点決定のための範囲と同じことが
多い）の画像を基準画像として切り出し、他方の画像中
で基準画像と最も違いの少ないところを抽出し、そこを
対応点とする。そして、係る違いの少ない所を抽出する
ための手法としては、基準画像と対象画像の差分絶対値
の和・差分の自乗和・正規化相互相関等を利用すること
ができる。

【００３５】さらに、本例のように、２つのカメラ１
ａ，１ｂを水平に並べた場合には、図３に示すように、
同一の点Ｐを撮像して得られる画像上の座標ＰL ，ＰR
の座標値のうち、カメラの配置方向と直交する縦方向の
座標（ＸL とＸR ）はほぼ同じになる。よって、基準画
像と比較する対応画像のサーチ対象を、基準画像のＸ座
標値と同一あるはその近傍の領域とし、係る範囲につい
て基準画像との比較を行うようにしても良い。係る構成
にすると、より正確かつ短時間で対応付けを行うことが
できる。

【００３６】上記した特徴点抽出・対応付け処理によ
り、検出対象の人間を構成する部分の特徴点抽出及び対
応付けが行われるが、人数を計測するためには、最終的
に１人の人間について１つの特徴点（存在位置）を抽出
・決定する必要がある。そこで、抽出された複数の特徴
点は、同一の人間に対してのものか、別の人間に対して
のものかを判別する必要がある。係る処理を行うのが、
分離部５ｃである。

【００３７】分離部５ｃは、２枚の画像間で対応付けさ
れた２つの特徴点の各画像中の座標値等に基づいて、３
次元の空間座標を求める。つまり、ステレオ画像による
３次元計測により特徴点の３次元座標を求める。

【００３８】そして、カメラ１ａ，１ｂに対し奥行き方
向（Ｚ方向）と横方向（Ｘ方向）を座標軸系とした二次
平面上（上方から見た平面図）に、求めた各特徴点をプ
ロットする。この時、人間を抽出することから、高さ方
向（Ｙ軸方向）については、分類分けをするとともに、
一定の高さ以上のものを抽出するようにした。すなわ
ち、抽出した特徴点のＹ軸座標が極端に低い物体は人間
でない可能性が高いため、Ｙ座標が所定の高さ以上のも
に限ることにより、不要な人間でないデータを抽出して
しまう可能性を可及的に抑制するようにしている。

【００３９】そして、上記したプロットの一例を示す
と、図４のようになる。人間の場合には、頭部が最も高
いとともに、平面図で示すと係る頭部は中央に来る。よ
って、図示するように複数の特徴点がある範囲に纏まっ
て存在するとともに、その一塊の特徴点の中で中央に位
置する特徴点の高さが最も高い分類に属することがわか
る。なお、本例では、１．５ｍ以上はすべて抽出するよ
うにしているが、例えば上限を適宜の値に設定し、それ
以上の高さを有する特徴点は、プロットから除外するよ
うにしても良い。

【００４０】次いで、求めた空間座標上の各特徴点に対
し、クラスタリング処理を行い、同一の人間に基づいて
抽出された特徴点を１つのクラスタとして、他の特徴点
と分離し、一纏めとする。つまり、クラスタリングは各
データ間の距離を計算し、距離の小さいものから一つの
クラスタに統合していき、全てのデータについてそれ以
上統合が発生しなくなれば終了し、それぞれのクラスタ
の位置を人の存在位置とし、そのクラスタの数を計測範
囲内に存在する人数とする。

【００４１】各データ間の距離を評価する方法として
は、図５のように座標値を採るとすると、

【００４２】

【数１】そして、すでに形成されたクラスタと、判定対象のデー
タの統合を行う（データをクラスタの仲間に入れる）か
どうかを決定する方法は、以下のようにすることができ
る。すなわち、図６に示すように、すでに存在するある
クラスタ（Ｐａ，Ｐｂ，Ｐｃ，Ｐｄ）と、一つの計測点
（Ｐｘ）との間で前記の距離を算出する際に、予め定め
た以下のいずれかの距離を求め、その距離が一定以下の
場合には、クラスタに加え、一定より離れている場合に
別のクラスタと認定し、判定対象としたクラスタには加
えないようにする。

【００４３】

【数２】上記のようにして、一定の基準以下の距離にある特徴点
同士を一纏めにしてクラスタリングを行ったなら、その
中の代表点を一つ選択し、人間の存在位置座標とする。
この代表点の選択方法は、例えばＹ座標値が最も高い特
徴点（頭部部分）を選んだり、複数の特徴点の中の重心
や中心の座標値、或いは、１つのクラスタに属する複数
の特徴点のうちの任意の一つを選択する等、種々の方式
に基づいて代表点を選択すればよい。そして、少なくと
もその様にして得られた各代表点データを所定のメモリ
内に格納するようになっている。

【００４４】次に、追跡部６について説明する。ある時
刻Ｔ１に撮像した画像データに基づいて抽出部５で抽出
された結果が図７（Ａ）中の星印で示すようになってお
り、次の時刻Ｔ２における同様の抽出結果が同図（Ｂ）
中の丸印のようになっている場合に、同図（Ｂ）中矢印
で示すように、時刻Ｔ１の時の各代表値（星印）と対応
する（移動先の）時刻Ｔ２の時の各代表値（丸印）とを
関連付けるようにしている。

【００４５】そして、係る処理を行うための追跡部６の
機能としては、前回抽出位置と最も近いものを関連付け
軌跡として抽出する。また前回或いは前回までの追跡結
果を用いて移動方向・速度を推定し関連付けの精度向上
を図ることも考えられる。そして、サンプリング時間を
短く（人間の移動速度に比べて十分早く）することによ
り、上記のような簡単な処理でもって、誤動作を可及的
に抑制できる。このようにして求めた各人間に対する移
動軌跡を所定の記憶部に格納するようにする。なお、こ
の移動軌跡に関する記憶するデータとしては、その移動
軌跡をすべて記憶するようにしてももちろん良いが、本
例では、後述する判定部７における判定機能との関係
で、移動軌跡（動線）の始点と終点の座標を記憶保持す
るようにしている。これにより、記憶容量が削減でき、
メモリの使用効率が増すばかりでなく、判定処理も容易
に行える。

【００４６】次に、判定部７の機能について説明する。
判定部７では、例えば撮像エリアが図８に示す矩形領域
で、柱１０，１０間の出入口を通過する人間の数を計測
する場合には、その柱１０，１０間を結ぶ判定ラインＬ
を設定し、上記した追跡部６で求めた移動軌跡が、その
判定ラインＬを通過するか（交差するか）否かを判断
し、通過する軌跡の数により、人数を計数するようにし
ている。これにより、例えば１人の人間が、判定ライン
Ｌの周囲でうろうろすることにより、何回も判定ライン
Ｌを交差しても、通過人数は１人とカウントすることが
できる。もちろん、係る場合に交差した数だけカウント
したければ、単純に交差した回数を積算すればよい。

【００４７】そこで、本例では、上記した原理に基づい
て、判定部７では図９に示すフローチャートを実行する
機能を備えて構成している。すなわち、まず追跡部６で
追跡処理することにより得られた移動体（人間）の移動
軌跡となる動線の始点座標と終点座標を取得する（ＳＴ
１）。そして、取得した動線の始点の座標と終点の座標
が、判定ラインＬの両側にそれぞれ存在しているか否か
を判断する（ＳＴ２，３）。そして、始点と終点の位置
が判定ラインＬを挟んで両側に位置している場合には、
判定ラインＬを通過しているため、ステップ４に飛び、
通過人数を１加算する。また、始点と終点が同一のエリ
アに存在している場合には、判定ラインの周囲を移動し
たものの、通過していないと判断し、通過人数は加算し
ないようにしている。

【００４８】また、例えば柱１０，１０間が、店舗の出
入口とし、しかも図中左側が店舗の外で、図中右側が店
舗の内側とすると、左から右に向けて移動する移動軌跡
Ｋ１の場合には入場者と判定でき、逆に右側から左側に
向けて移動する移動軌跡Ｋ２の場合には退場者と判定で
きる。

【００４９】そこで、単に通過人数を求めるだけでな
く、入退場者数の管理も同時に行いたい場合には、上記
した原理に基づき図１０に示すフローチャートを実施す
る機能を判定部７に備えさせればよい。

【００５０】すなわち、動線データ（始点・終点の座
標）を取得し、始点と終点の座標が判定ラインＬを跨い
でそれぞれ反対側の領域に属しているか否かを判断し、
両側に位置する場合には、判定ラインＬを通過したと認
定し、同一の領域に属している場合には、判定ラインＬ
を通過していないと認定するようにする（ＳＴ１１〜Ｓ
Ｔ１３）。係る処理までは、図９のものと同様である。
そして、ステップ１３の分岐判断でＮｏとなった場合に
は、そのまま処理を終了する点でも、図９のものと同様
である。

【００５１】ここで、本例では、ステップ１３の分岐判
断でＹｅｓとなった場合には、その通過が入場者なのか
退場者なのかの判断処理に移る。本例では、移動方向に
着目し、具体的には、終点の座標が判定ラインＬのどち
らに存在しているか否か、つまり、終点が外側（店舗
外）の領域に存在している場合には、店舗の中から外に
移動した退場者と認定できるので、退場者数を１加算す
る（ＳＴ１４，１５）。一方、逆に終点が判定ラインの
内側（店舗内）の領域に存在している場合には、店舗の
外から中に移動した入場者と認定できるので、ステップ
１４の分岐判断でＮｏとなり、入場者数を１加算する
（ＳＴ１４，１６）。

【００５２】特に、入口と出口が共通している場合に
は、この図１０に示す機能にすることにより、正確な入
退場者のそれぞれの人数が求められる。逆に入口と出口
とが分かれている場合や、ある通路等を通過した人数を
単純に求めたい場合には、図９に示したものの方が、処
理が簡単でよい。

【００５３】さらに、出力部８は、モニタ，プリンタ等
で構成され、上記判定部７で最終的に求めた人数を出力
するようになっている。また、必要に応じて、ビデオカ
メラ１で撮像した画像や、画像メモリに格納された画像
データさらには、移動軌跡等各種の中間処理での画像も
表示可能とすることができる。

【００５４】次に上記した図１に示す装置の作用を説明
する。まず、図１１に示すように、同期駆動する２つの
カメラを用いて計測範囲を同一タイミングで撮像し、ス
テレオ画像データを取得する（ＳＴ２１）。

【００５５】そして、その得られた２枚の画像データに
基づいて、抽出部５にて各画素の特徴点の抽出及び抽出
した特徴点同士の対応付けを行う（ＳＴ２２）。さら
に、対応付けした２つの画像に存在する特徴点の座標に
基づいて、空間座標系での座標値を求め（ＳＴ２３）、
さらに、人間の分離を行う（ＳＴ２４）。つまり、空間
座標系における座標値の近い特徴点同士を同一のクラス
タに纏めることにより、個々の人間同士に分離するとと
もに、個々のクラスタ毎に代表の座標値をつける。そし
て、このステップ２２〜２４までの処理を、抽出部５で
行う。

【００５６】次に、撮像して得られ、各フレーム毎に上
記した空間座標系での特徴点（人間）の位置を求めたも
のを蓄積し、個々の人間の移動状況を追跡する（ＳＴ２
５）。そして、この追跡処理は、それぞれの人間に対し
て画像中に出現してからいなくなるまで行われ、始点の
座標と終点の座標を対にして格納する。この処理が、追
跡部６で行われる。

【００５７】判定部７にて、各人間の移動した軌跡の始
点と終点の座標に基づいて判定ラインを通過したか否か
の判断を行い、通過した人の数を計数することにより、
人数を計測する（Ｓ２６，２７）。

【００５８】本例では、２つのカメラ１ａ，１ｂを用い
て撮像し取得したステレオ画像に基づいて特徴点の空間
座標値を求め、その空間座標値に基づいてクラスタリン
グして個々の人間に分離するようにしたため、たとえ奥
行き方向（Ｚ軸方向）で重なっている人間が存在してい
ても、それらを分離できるので、正確に計数処理するこ
とができる。

【００５９】さらには、ステレオ画像処理を利用してい
るので日照変動や降雨時の水たまり等の影響を受けにく
く、出入口から斜め方向にカメラを設置することで天井
のない領域に対しても判定ラインを設定することが可能
になり、設置条件を緩和することができる。

【００６０】また、上記した実施の形態では、ビデオカ
メラ１として２個のカメラ１ａ，１ｂを用いた例を示し
たが、本発明はこれに限ることはなく、３個以上のカメ
ラを用いてももちろん良い。すなわち、例えば図１２
（Ａ）に示すように３個のカメラ１ａ〜１ｃを用いた場
合には、仮に点線で示すようにカメラ１ａの撮像領域内
に障害物１１があると、対象物Ｐをカメラ１ａで撮像で
きないので、上記した２個のカメラを用いる方式では、
視差を求めることができず、人間を抽出できない。しか
し、係る場合であっても、別の２つのカメラ１ｂと１ｃ
で対象物Ｐを撮像できるので、係る撮像された画像デー
タから視差を求め、空間座標系での座標値を求めること
ができる。このように、死角が少なくなるので、より正
確な計測が行えるようになる。

【００６１】さらには、３つの画像の相関を採ることに
より、空間座標値を求めることもできる。また、同図
（Ｂ）に示すように、例えば任意の２つからなるカメラ
を複数組（カメラ１ａと１ｂ，カメラ１ｂと１ｃ）選択
し、一方のカメラ組（１ａと１ｂ）で撮像したステレオ
画像に基づいて特徴点Ｐ′の空間座標位置を特定すると
ともに、他方のカメラ組（１ｂと１ｃ）で撮像したステ
レオ画像に基づいて特徴点Ｐ′を求め、それぞれ求めた
２つの座標値に基づいて空間座標値を求めるようにして
ももちろん良い。そして、上記したように障害物による
死角のみならず、追跡処理中に追跡不能となるおそれが
あるが、２組のステレオ画像に基づいて特徴点の空間座
標値を求めるようにすると、係る追跡不能となる可能性
が可及的に抑制され、より精度の良い計測ができる。ま
た、逆に２組のカメラ対から得られるステレオ画像から
ともに同一（近い）位置空間座標値が抽出されたときに
本物と制定するようにしてもよい。

【００６２】図１３は、本発明の第２の実施の形態を示
している。本実施の形態では、上記した第１の実施の形
態を基本とし、さらに特定人物の排除機能を設けてい
る。つまり、同図に示すように、バスに対し、排除部１
５を設けており、抽出部５で分離抽出された人間のう
ち、所定の条件に合致する場合には、通過人数・入退場
者の数に加えないようにしている。これにより、例え
ば、判定ラインを店員・掃除係等の店への来場者以外の
人間が通過しても入退場者数等に加えないことで、真の
来客者の人数を求めることができ、計測結果の情報価値
を高めることができる。

【００６３】そして、具体的には、例えば予め排除対象
者には、目印になるものを着用させておき、人間を分離
した場合に、その人間が存在する画像領域部分に対して
所定の画像認識処理を行い、上記目印を有しているか否
かの判断を行い、有している場合には、排除対象者と認
定して人数の加算はしないようにする。そして、目印に
なるものとしては、例えば、特定の色柄の帽子やユニホ
ーム等を選定することができる。

【００６４】そして、係る処理を行うための排除部１５
として頭部抽出部１５ａと、排除対象判定部１５ｂを備
えている。本例では、例えば排除対象者に対しては、黄
色い帽子を着用させておく。係る前提において、頭部抽
出部１５ａでは、人間の位置を特定した後、各特徴点の
空間座標系のＹ座標値を取得し、その人間に分類された
特徴点データの中でもっとも高い座標を持つあたりを頭
部と推定し、例えば一方のカメラで撮像した画像データ
の頭部に対応する座標の周辺の所定の大きさの領域内に
存在する画像データを抽出し、排除対象判定部１５ｂに
与えるようになっている。

【００６５】排除対象判定部１５ｂは、与えられた画像
データに対し、所定の画像認識処理を行い、排除対象と
なる目印がその画像データ（領域）に観測できた場合は
排除フラグをＯＮして追跡の結果得られる動線データに
付加するようになっている。一例を示すと、目印が黄色
い帽子なため、黄色い画素を抽出し、その大きさ・面積
・形状等の特徴量を抽出し、目印の基準データと比較す
ることにより、その適否を判定できる。なお、判定処理
自体は、従来公知の各種の認識処理を利用できる。

【００６６】そして、本例の処理の一例を示すと図１４
に示すフローチャートのようになる。つまり、上記した
第１の実施の形態と同様の処理を行い、抽出部５で人間
の分離を行う（ＳＴ３１）。次いで、排除部１５を動作
させ、クラスタリングされた個々の人間を構成する特徴
点の空間座標を取得し、目印となる頭部部分の座標を求
め、画像メモリ５ａにアクセスして頭部周辺の画像デー
タを取得する。そして、目印が存在するか否かを判断す
ることにより、排除対象の人間か否かを判断する（ＳＴ
３２）。

【００６７】そして、排除対象となる目印が検出できな
い場合には、排除対処の人間ではないので、ステップ３
４，３５を順次実行し判定ラインを通過したか否かを判
断する。そして、排除対象でない場合には、ステップ３
６の分岐判断はＮｏとなるので、ステップ３７に進み通
過人数を加算する。

【００６８】一方、ステップ３２で排除対象と判定され
た場合には、排除フラグをＯＮして追跡の結果得られる
動線データに付加する（ＳＴ３３）。そしてそのまま追
跡処理及び通過判定処理を行うが、追跡が終了したあと
排除フラグがＯＮであればステップ３６の分岐判断でＹ
ｅｓとなるので、ステップ３７はスキップされ通過人数
には加算されない。

【００６９】なお、その他の構成並びに作用効果は、上
記した第１の実施の形態と同様であるので、同一符号を
付し、その詳細な説明を省略する。また、通過判定処理
（ＳＴ３５）並びに通過人数計測処理（ＳＴ３７）は、
上記した第１の実施の形態の変形例のように、入退場者
数を計測するようにしていてももちろん良い。

【００７０】なおまた、本例では、追跡及び通過の判定
は、排除対象か否かに関係なく行うようにし、最終的に
人数を加算する際に排除するようにしたが、本発明はこ
れに限ることはなく、排除対象の人間とわかった時点
で、以後の追跡を行わないようにしてももちろん良い。

【００７１】また、別の方式としては、例えば入退場チ
ェック用のカードリーダーを設置しておき、排除したい
人間は通行するときにカードをリーダーに通すようにし
てもよい。そして、判定部では、カードが入力された場
合には、通過人数に加算しないようにする。なお、カー
ドは非接触式でも同じ効果が得られる。

【００７２】図１５は、本発明の第３の実施の形態を示
している。そして、図１６は本実施の形態のデータの流
れを示している。本実施の形態では、図１に示す第１の
実施の形態を基本とし、さらにバスに対してハードディ
スク、光磁気ディスク等を用いたデータ蓄積部１６と、
そのデータ蓄積部１６に蓄積されたデータに基づいて所
定の解析を行うデータ解析部１７とを接続している。

【００７３】そして、データ蓄積部１６には、単位時間
あたりの入退場者数と計測時刻を記録しておく。すなわ
ち、上記したステレオ画像に基づく人間の分離を行い、
判定ラインを通過する人数或いは入退場者数を判定部７
で求める。なお、図１６中左側の縦のライン（データの
流れ）は、第１の実施の形態と同様であるので、その詳
細な説明を省略する（以下、同様）。

【００７４】ここで本例では、判定部７から出力される
「入退場者数のデータ」を出力部８とともに、データ蓄
積部１６にも与えるようになっている。そして、データ
蓄積部１６では、与えられた入退場者数をコンピュータ
が内蔵するタイマ・時計の時刻データやカレンダー情報
とともに併せて記憶する。

【００７５】また、データ解析部１７では、データ蓄積
部１６に格納されたデータに基づいて、例えば、一日の
入退場者数や滞留者数（入場者累計−退場者累計）の時
間分布や、曜日・祝日（休日）や季節等の一定の期間ご
との入退場者数の推移を求め、その解析結果を出力部８
に送り、モニタ表示或いはプリンタアウト等するように
なっている。また、その解析結果をさらに記憶装置に格
納するようにしても良い。そして、係るデータ解析部１
７は、一定のタイミングで定期的に行うようにしても良
く、或いは外部からの指示に基づいて不定期的に行うよ
うにしても良く、もちろん両者を併用しても良い。そし
て、外部からの指示は、例えば図示省略のキーボード・
マウス等の入力装置を介して行われる。

【００７６】係る構成にすると、例えば曜日や時間帯で
入場者が多い時期や店舗内に滞留している人が多い時期
等を統計的に調べることができ、その後の販売計画・販
売戦略に有効なデータが得られる。なお、その他の構成
並びに作用効果は上記した各実施の形態と同様であるの
で、同一符号を付し、その詳細な説明を省略する。

【００７７】図１７，図１８は、本発明の第４の実施の
形態を示している。つまり、図１７が本実施の形態の構
成図で、図１８が、そのデータの流れ図である。本実施
の形態は、上記した第３の実施の形態を基本とし、さら
に、来店者数が変動する要因となる様々なデータを入力
する変動要因入力部１８をバスに接続している。

【００７８】そして、データ蓄積部１６には、判定部７
より与えられる入退場者数と、内蔵時計等から得られる
時刻・カレンダー情報とともに、変動要因データも関連
付けてデータ蓄積部１６に格納するようになっている。

【００７９】ここで、変動要因とは、来店する人の数に
影響を与えるもので、例えば、温度・湿度・雨量等の天
候情報や、祭り・遠足・修学旅行・試験等の地域のイベ
ント情報や、広告を出す等の販促の情報等がある。そし
て、係るデータは、操作員の手動或いはセンサやデータ
ベースからのオンラインを用いた自動で入力することが
できる。つまり、変動要因入力部１８は、キーボード等
の操作員が手動によりデータを入力するための装置であ
ったり、各種センサ出力や、他のデータベースから伝送
されてくるデータを受信する装置であったりする。

【００８０】そして、変動要因データの入力例として
は、図１９（Ａ）に示すように、日時ごとに天候，湿度
（及びまたは温度），販促状況並びに地域情報等を入力
することができ、この例では、すべてキーボード等の入
力装置を用いて操作員が手動により入力するようにして
いる。また、例えば湿度等は、湿度計（センサ）から出
力を、一定の時刻が来た場合に自動的に取得するように
しても良い。

【００８１】本形態におけるデータ解析部１７は、上記
した第３の実施の形態と同様に、データ蓄積部１６に格
納されたデータを、所定の基準で集計等して出力部８に
出力するものである。そして、本例では、入退場者数の
情報に加えて、変動要因もデータ蓄積されているので、
曜日による平均入場者，滞留数等を求めるとともに、各
日時の人数と平均人数を比較し、その差が一定以上のも
のを抽出し、その差を変動要因とともに併せて出力する
ようになっている。また、操作員からの指示に基づいて
変動要因との関係を解析できるようにもなっている。す
なわち、雨との相関を求めたい場合には、「雨」をキー
に解析し、雨の時の人数と平均値を比較することもでき
る。

【００８２】出力の一例を示すと、図１９（Ｂ）のよう
になる。つまり、この例では、平日（月曜〜木曜）と、
金曜，土曜，日曜というように、曜日ごとでしかも一定
の時間帯ごとに来場（入場）者数間の平均値を求め、そ
れを表にして出力している。そして、解析した結果、雨
の時が１５％程度人数が少ないことがわかったため、そ
れも欄外に出力表示している。

【００８３】なお、上記した平均値との「差」は、単純
に人数の差（偏差）のみならず、図示した例のように比
率等もある。これによって変動要因と来場者数の関係が
把握できる。なお、その他の構成並びに作用効果は上記
した各実施の形態と同様であるので、同一符号を付し、
その詳細な説明を省略する。

【００８４】図２０は本発明の第５の実施の形態を示す
構成図であり、図２１はそのデータの流れを示してい
る。本実施の形態では、上記した第４の実施の形態を基
本とし、さらに、入場者数予測部１９をバスに接続し、
データ蓄積部１６に格納した過去の入場者数に基づい
て、入場者数の予測をするようなっている。

【００８５】すなわち、入場者数予測部１９の機能を説
明すると、例えばデータ蓄積部１６にアクセスし、過去
数週間の同じ曜日（時間帯）の来場者数平均を求め、そ
れを予測人数として出力するように構成する。また、過
去数か月のデータから上旬／中旬／下旬別にそれぞれの
曜日別平均を求め、予測する日時が月の上旬，中旬，下
旬のいずれに属する曜日かを判断し、該当する曜日の平
均を予測人数として出力するようにすると、より正確な
予測が行える。

【００８６】さらにまた、過去のデータから変動要因が
入場者数に与える影響を解析し、変動要因の予報・予定
を反映させることで入場者数の予測精度を向上すること
ができる。すなわち、例えば、天気予報等により予測す
る日時の天気を調べたり、販促・地域情報として特別な
ものがある場合にはそれらに該当する過去のデータを抽
出し、その平均を求めることにより予測人数を求めるこ
とができる。さらには、該当するデータ数が少ない場合
には、例えば雨の日は、１５％減少することが求められ
ると、天候に関係なく該当する曜日の平均人数を求め、
その値に１５％減したものを予測人数とするようにして
も良い。

【００８７】さらに、各曜日ごとに平均値を求めるに際
し、その偏差・標準偏差等を求めておき、予測人数を求
める際に、その人数と誤差の範囲を併せて出力表示する
ようにしても良い等、種々の予測方式を採ることができ
る。そして、その予測結果の表示態様の一例としては、
例えば図２２に示すようなものとすることができる。な
お、その他の構成並びに作用効果は上記した各実施の形
態と同様であるので、同一符号を付し、その詳細な説明
を省略する。

【００８８】図２３は、本発明の第６の実施の形態の構
成図を示しており、図２４はそのデータの流れを示して
いる。すなわち、上記した第５の実施の形態の構成に、
さらに、売上データを入力するための売上データ入力部
２０をバスに接続している。そして、売上データ入力部
２０は、例えばＰＯＳに格納された売上データを転送し
て入力するようにしている。この売上データの入力例を
示すと、図２５のように、各品物別に、しかも時間帯ご
とに売上個数を入力するようにしている。

【００８９】そして、図２４を見るとわかるように、判
定部８で求めた入退場者数と、変動要因入力部１８から
与えられる変動要因データとともに、売上データ入力部
２０から与えられる売上データをそれぞれ関連付けてデ
ータ蓄積部１６に蓄積するようになっている。

【００９０】一方、データ解析部１７では、売上げデー
タと入退場者数の関連を解析することにより、入場者一
日あたりの売上高、滞留者１人一時間あたりの売上高等
を求め、出力するようになっている。これにより、ＰＯ
Ｓによる売上管理からは得られなかったデータを収集す
ることができる。すなわち、一例を挙げると一日ごと・
時間ごと・フロアごと等の切り訳で「人の出入りに比べ
て売上げが多い・少ない」というような情報が得られ
る。そしてその情報に基づいて広告・品揃え・陳列等の
問題や効果を定量的に把握することができる。なお、そ
の他の構成並びに作用効果は上記した各実施の形態と同
様であるので、同一符号を付し、その詳細な説明を省略
する。また、図１３に示した例では、入場者数予測部１
９をバスに接続しているが、売上データと入場者数の関
係を解析するという本実施の形態では、係る予測部１９
を設けなくても良い。

【００９１】図２６は、本発明の第７の実施の形態の構
成図を示しており、図２７はそのデータの流れを示して
いる。本実施の形態では、上記した第６の実施の形態
（入場者数予測部１９付）を基本とし、さらに、売上予
測部２１をバスに接続している。

【００９２】この売上予測部２１は、図２７から明らか
なように、データ蓄積部１６に蓄積された過去の入退場
者数（特に入場者数）と、過去の売上データを取得し、
さらに、入場者数予測部１９より売上予測を行う日時に
関する予測入場者数を取得する。そして、過去の入場者
数と売上データから、入場者１人（或いは単位人数）に
対する各商品の売上個数を求め、その値に売上予測をす
る日時の予想入場者数を掛けることにより、各商品の予
想販売数を求める。そして、その様にして求めた予想販
売数を、例えば図２８に示すような形式で出力部８に出
力するようにしている。

【００９３】なお、係る予測をより正確に行うために
は、予想入場者数を求める際に、変動要因データを有効
に活用することである。これにより、予想販売数に応じ
た仕入量の決定や係員・店員の配置等を適切に行うこと
ができる。

【００９４】また、予想販売数を求めるに際し、上記し
たように、入場者数に基づいて行うものに限らず、滞留
者数に基づいて行うようにしてももちろん良い。なお、
その他の構成並びに作用効果は上記した各実施の形態と
同様であるので、同一符号を付し、その詳細な説明を省
略する。

【００９５】図２９は、本発明の第８の実施の形態の構
成図を示しており、図３０はそのデータの流れを示して
いる。本実施の形態では、上記した第７の実施の形態を
基本とし、さらに、在庫データ入力部２２及び仕入支援
部２３をバスに接続している。つまり、在庫データ入力
部２２は、売上データ入力部２０と同様に、例えばＰＯ
Ｓ等に登録されている在庫データを転送し入力するよう
にしている。この在庫データの入力例を示すと、図３１
のように、各品物別に、しかも時間帯ごとに売上個数を
入力するようにしている。そして、図２５と比較すると
明らかなように、対応する商品が販売される都度、リア
ルタイムで在庫データにも反映され、その在庫数が減少
するようになっている。また、商品の搬入があると、当
然のことながらその商品の在庫数が加算される。

【００９６】また、仕入支援部２３は、上記在庫データ
入力部２２から与えられる現在の所定の商品の在庫数
と、売上予測部２１から与えられる商品の今後の予測売
上数（予測売上数の算出処理は、第７の実施の形態と同
様）に基づいて、各商品の搬入時の納入個数を求める。
これにより、次の商品納入時までにできるだけ在庫が少
なくなるとともに、在庫切れにはならないように納入個
数を設定することにより、効率の良い商品の仕入れがで
き、賞味期限等がある商品を無駄に廃棄処分にしたり、
逆に品切れになって来客者に迷惑を掛けることがなくな
る。また、賞味期限等がない商品の場合であっても必要
以上の在庫を抱えることによる保管コストの増加をでき
るだけ低減することができる。よって、効率の良い商品
管理ができる。

【００９７】そして、例えば図３２に示すように、各回
の納入時に必要な商品の納入個数を関連付けて出力する
ようになる。なお、図中「−」は、その納入の際には、
その商品が納入されないことを意味する。

【００９８】そして、図３２に示したように表形式で作
成したのを、モニタ出力或いはプリントアウトすること
により、発注援助データとなり、仕入れ担当者に対する
アドバイス・注意を行うことができる。さらには、係る
データをそのまま発注データとし、今後の仕入を自動的
に求めるとともに、自動発注するようにしても良い。さ
らに、各商品の在庫がなくなる時期も予測できるので、
それに対する対応も容易に行える。なお、その他の構成
並びに作用効果は上記した各実施の形態と同様であるの
で、同一符号を付し、その詳細な説明を省略する。

【００９９】図３３，図３４は、本発明の第９の実施の
形態を示している。本実施の形態では、上記した第１の
実施の形態を基本とし、判定部７における人数の計数処
理を改良し、より詳しい通行状況を計測できるようにし
ている。つまり、判定ラインＬ１，Ｌ２を２つ設け、カ
メラで撮像される計測領域を３つの領域に分割してい
る。具体的には、第１の実施の形態と同様に柱１０，１
０間の出入口に設定された判定ラインＬ１の右側に位置
する判定エリアＡは、店舗の内側を意味する。そして、
本例では、判定ラインＬ１の左側である店舗の外側の領
域を判定ラインＬ２により分割し、判定エリアＢとＣに
分割している。

【０１００】これにより、例えば抽出部５，追跡部６に
より人間の移動状態を追跡して得られた動線の始点と終
点がエリアＡ〜Ｃのどこに存在しているかにより、人間
の移動状況を判別することができる。つまり、例えば始
点が判定エリアＣにあり、終点が判定エリアＡにある場
合（符号Ｋ３で示す軌跡）には、入場者であり、しかも
図中下側から移動してきた人であることがわかる。ま
た、始点が判定エリアＢにあり、終点が判定エリアＡに
ある場合（符号Ｋ４で示す軌跡）には、同じ入場者であ
るが、図中上側から移動してきた人であることがわか
る。つまり、単純に入場者数を計数するだけでなく、ど
ちらの方向から来場する人が多いか等の情報も合わせて
計測して解析することができる。

【０１０１】また、始点と終点が判定エリアＢ，Ｃにあ
る場合（符号Ｋ５，Ｋ６）には、店舗の前を単に通過し
ていった人であると判定できる。そして、この場合にも
始点と終点がどちらのエリアに属するかにより、店舗の
前を通過する人であっても、それらを区別して計数する
ことによりどっちの方向の通行量が多いかを知ることが
できる。よって、例え出入口付近のウインドウ内のディ
スプレイや、店舗の外側に配置する出店・ワゴン等の配
置レイアウトをその通行量にそくして決定することがで
き、効率の良い販売広告・販売戦略をとれる。そして、
始点と終点の属するエリアと、移動状態との関係を示す
と、図３４のようになる。

【０１０２】よって、得られた動線の始点と終点がどの
エリアにあるかによって図３４に示す移動状態の判定を
行うことで、施設周辺の通行量を把握することができ、
これによって多店舗展開時の立地条件の評価や、来場者
の増減と通行量の増減の関連を把握することができ、店
舗・施設の運営の効率化が図れる。

【０１０３】そして、係る判定を行うための判定部の機
能としては、以下に示す（１）〜（３）の処理を順番に
繰り返し実行することにより行う。この時、前提とし
て、図３４に示すようなデータ（始点・終点と移動状態
の関係）をテーブル等により持っているとする。（１）追跡部６より動線のデータ（始点・終点座標）を
取得する。（２）取得したデータに基づき、テーブル（図３４に示
すもの）を参照し、移動状態を決定する。（３）決定した移動状態の人数を１加算する。

【０１０４】なお、上記したようにテーブル等を設ける
ことなく、図１０のように、始点・終点の位置に基づい
てどのエリアに存在するか否かについて分岐判断するこ
とにより、最終的にどの様な移動状態になるかを判定す
るようにしてももちろん良い。

【０１０５】なお、上記した例では、第１の実施の形態
を基準に説明したが、本実施の形態は、上記した第２〜
第８のいずれの実施の形態と組み合わせることができる
のはもちろんである（以下の実施の形態でも同じ）。

【０１０６】図３５は、本発明の第１０の実施の形態を
示している。本実施の形態では、上記した各実施の形態
における判定部を改良したものである。すなわち、上記
した各実施の形態では、第１の実施の形態に代表される
ように、入退場の判定ラインＬを出入口の位置（柱１
０，１０間）に設定しているが、これでは百貨店・パチ
ンコホール等の開店時に非常に多くの人間が前後左右の
人とくっついた状態で入場してくるような場合に分離・
追跡の精度が低下してしまう。つまり、出入口を同時に
多数の人が通過すると、その通過した際には、たとえス
テレオ画像を用いた本発明でもってしても実際に接触状
態で入場する人間同士を分離するのは困難となる。そし
て、出入口を通過後は、四方に散らばるように目的の場
所に移動するため、周囲の人間同士の間隔が離れ、分離
できる。その結果、図３５中符号Ｋ７で示すように、出
入口では検出できずに、店舗の中に入ってきた後で人間
として分離し追跡できることがある。

【０１０７】そこで、本実施の形態では、図３５に示す
ように、判定ラインＬ３を出入口（図示の例では、柱１
０，１０を結ぶ線）から適当な距離（出入口で重なり合
って入ってきた場合でも徐々に間隔が空いていく場所）
に設定することによって開店時等多人数が一度に入って
来る出入口・時間帯においても計測精度が低下すること
がない。なお、この場合の判定部７での処理フローとし
ては、例えば図９や図１０で示すものと同様のものを使
用することができる。なお、その他の構成に並びに作用
効果は、上記した各実施の形態と同様であるので、その
詳細な説明を省略する。

【０１０８】図３６，図３７は、本発明の第１１の実施
の形態を示している。本実施の形態では、上記した第１
０の実施の形態を基本とし、時刻によって判定ラインを
変更できるようにしている。すなわち、図３７に示すよ
うに、通常の判定ラインＬは、出入口部の位置に設定し
ておき、開店時等の出入口を多数の人数が一度に通過す
るような時に第１０の実施の形態のように出入り口から
離れた位置に判定ラインＬ３を設定し、それに基づいて
人数の計測を行うようにしている。

【０１０９】そして、係る処理を行うための装置として
は、図３６に示すように、図１に示す装置の構成を基本
とし、さらに判定ライン変更部２５をバスに接続してい
る。この判定ライン変更部２５は、タイマ２５ａと、判
定ライン設定部２５ｂを備えている。つまり、出入口に
多数の人間が押し寄せるのは、開店から一定の時間まで
と予測できるので、係る一定の時間をタイマ２５ａにセ
ットしておく。

【０１１０】そして、判定ライン設定部２５ｂは、開店
時（動作開始）時には、判定ラインをＬ３に設定してお
く。そして、判定部７は、その設定された判定ラインＬ
３に基づいて人数の計数を行う。これにより、開店直後
の多数の人間が出入口を通過したとしても、上記した第
１０の実施の形態と同様の原理に基づいて、正確に人数
を計測できる。そして、タイマ２５ａの出力により、開
店から一定時間経過したのを検知すると、判定ライン設
定部２５ｂは、判定ラインを平常時のラインＬに設定し
直す。これにともない、以判定部７は、その設定された
判定ラインＬに基づいて人数の計数を行う。なお、その
他の構成並びに作用効果は、上記した第１の実施の形態
と同様であるので、同一符号を付し、その詳細な説明を
省略する。なおまた、この判定ライン変更部２５を設け
る構成は、第２〜第９の実施の形態のいずれのものにも
適用できる。

【０１１１】すなわち、判定ラインＬ３と基準の判定ラ
インＬで区切られる領域が、例えば店舗内の通路・フリ
ースペース等になっている場合には、単にそこを通過す
る人間もあり、たまたまその通過する人間に基づく動線
の始点または終点の一方が係る判定ラインＬ３と判定ラ
インＬで仕切られる領域に出現し、他方の点が判定ライ
ンＬ３の内側（店舗内側）に位置する場合には、判定ラ
インＬ３のみで判定すると入場者数として加算される。
しかし、実際には、出入口を通過していないため、平常
時の計測精度が低下する。

【０１１２】そこで、本実施の形態では、上記したよう
に判定ラインを出入口に設定すると正確に判定できない
開店時には出入口から離した位置に判定ラインを設定
し、それに基づいて人数の計測を行うことにより、開店
時等であっても、比較的精度の高い人数の計測を行うこ
とができ、また、出入口を同時に多数の人数が通過しな
い平常時には判定ラインを出入口に持ってくることによ
り、本来の出入口を通過する人数を計測することが可能
となる。つまり、平常時及び開店時のいずれも精度の良
い人数の計測を行うことができるようになる。

【０１１３】また、判定ラインの切替は、タイマではな
く、時計に基づいて行い、一定の時刻になったら設定ラ
インを切り替えることにより、時間帯に応じて適切な判
定ラインを設定するようにしても良い。また、その様に
時間に基づいて画一的に行うのではなく、出入りする人
間の人数や、画像中或いは出入口付近に存在する人間の
人数が一定以上の時等の所定の条件の時により判定ライ
ンを切り替えるようにしてももちろん良い。

【０１１４】

【発明の効果】以上のように、本発明に係る通過人数計
測装置及びそれを用いた入退場者数管理システムでは、
光軸が概ね平行に設置された複数の撮像手段によって出
入口・通路等の計測領域を同期させて同一タイミングで
撮像し、その撮像された画像間の対応付けによって得ら
れる空間座標データを利用するようにしたため、たとえ
奥行き方向で人間が重なっているような場合であって
も、確実に個々の人間同士を分離することができ、通行
者の分離・追跡を行い移動方向別の通過人数を精度良く
計測することができる。つまり、前後左右方向の人間の
重なりや、日照変動・影等に影響されずに確実に人数を
計測することができる。また、任意の俯角で計測領域を
撮像すれば良いので、天井の有無や天井の高さに関係な
く設置場所の制約が少なくできる。

【０１１５】

【０１１６】

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態を示す図である。

【図２】撮像手段たるカメラの一例を示す図である。

【図３】２つのカメラから撮像点の空間座標を求める原
理を説明する図である。

【図４】抽出部の作用を説明する図である。

【図５】分離部の作用を説明する図である。

【図６】分離部の作用を説明する図である。

【図７】追跡部の作用を説明する図である。

【図８】判定部の作用を説明する図である。

【図９】判定部の機能を説明するフローチャートであ
る。

【図１０】判定部の別の機能を説明するフローチャート
である。

【図１１】本発明方法の実施の形態の一例を示すフロー
チャートである。

【図１２】撮像部の変形例を示す図である。

【図１３】本発明の第２の実施の形態を示す図である。

【図１４】そのデータの流れを示す図である。

【図１５】本発明の第３の実施の形態を示す図である。

【図１６】そのデータの流れを示す図である。

【図１７】本発明の第４の実施の形態を示す図である。

【図１８】そのデータの流れを示す図である。

【図１９】（Ａ）は変動要因データの入力例を示す図で
ある。（Ｂ）は解析結果の一例を示す図である。

【図２０】本発明の第５の実施の形態を示す図である。

【図２１】そのデータの流れを示す図である。

【図２２】人数予測結果の一例を示す図である。

【図２３】本発明の第６の実施の形態を示す図である。

【図２４】そのデータの流れを示す図である。

【図２５】売上データの入力の一例を示す図である。

【図２６】本発明の第７の実施の形態を示す図である。

【図２７】そのデータの流れを示す図である。

【図２８】売上予測結果の一例を示す図である。

【図２９】本発明の第８の実施の形態を示す図である。

【図３０】そのデータの流れを示す図である。

【図３１】在庫データの入力の一例を示す図である。

【図３２】発注データの一例を示す図である。

【図３３】本発明の第９の実施の形態を説明する図であ
る。

【図３４】その判定部の作用を説明する図である。

【図３５】本発明の第１０の実施の形態を説明する図で
ある。

【図３６】本発明の第１１の実施の形態を示す図であ
る。

【図３７】その作用を説明する図である。

【符号の説明】

１テレビカメラ（撮像手段）５抽出部６追跡部７判定部８出力部１５排除部１６データ蓄積部１７データ解析部１８変動要因入力部１９入場者数予測部２０売上データ入力部２１売上予測部２２在庫データ入力部２３仕入支援部２５判定ライン変更部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G07C 1/00 - 15/00 G06F 17/60 G06F 19/00 G06T 1/00 G06T 11/60 - 13/00 G06T 15/70 G06T 17/40 - 17/50

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】人数の計測領域の映像を取り込むための
光軸を平行にするとともに、同一の焦点距離を有する複
数の撮像手段と、前記複数の撮像手段により同一のタイミングで同一の前
記計測領域を撮像して得られた複数の画像データ間の対
応付けにより、人間を構成する各特徴点の空間座標デー
タを求める特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段により求めた各特徴点間の距離が近
いもの同士を統合して同一の人間に基づく特徴点とし、
距離が遠い特徴点は異なる人間に基づく特徴点と認定す
ることにより個々の人間を分離抽出する分離手段と、その分離手段により抽出された人間を追跡し、同一の人
間を追跡して得られる移動軌跡の始点と終点の空間座標
を求める追跡手段と、その追跡手段により得られた前記始点と終点の空間座標
に基づいて、判定ラインを通過した人数を計数する人数
計数手段と、を備えたことを特徴とする通過人数計測装置。
【請求項２】前記計測領域が、出入口であって、前記
計測位置を通過する人数を計数する手段が、前記追跡手
段により求められた前記人間の移動方向に基づいて入場
者と退場者とを区別して計数するようにしたことを特徴
とする請求項１に記載の通過人数計測装置。
【請求項３】請求項２に記載の通過人数計測装置と、その通過人数計測装置から出力される入退場者数のデー
タを蓄積する蓄積手段と、その蓄積されたデータを解析する解析手段とを持つこと
を特徴とする入退場者数管理システム。
【請求項４】来店者数が変動する要因となる様々なデ
ータの変動要因データを入力する手段を備え、前記変動要因データを、前記通過人数計測装置から出力
される入退場者数のデータとともに前記蓄積手段に蓄積
するようにしたことを特徴とする請求項３に記載の入退
場者数管理システム。
【請求項５】蓄積・解析されたデータに基づいて入場
者数の予測を行う入場者数予測手段を備えたことを特徴
とする請求項３または４に記載の入退場者数管理システ
ム。
【請求項６】売上げデータを入力する売上げデータ入
力手段を備え、前記解析手段で売上げデータと入退場者数のデータの関
連を解析することを特徴とする請求項３〜５のいずれか
１項に記載の入退場者数管理システム。