JP5476924B2 - 計数プログラム、計数装置および計数方法 - Google Patents
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Description
図1は、本実施の形態にかかる計数処理の一例を示す説明図である。図1のように、本実施の形態にかかる計数装置100では、カメラ110によって対象領域を撮影して画像111を得る。そして計数装置100は、カメラ110から得られた画像111を利用して、所望する形状の移動体(図1の場合は、ベビーカーを伴った乗客)の有無を判断する。また、計数装置100は、画像111から所望する移動体が検出された場合、さらに、検出された移動体の位置関係に応じて、移動体の種別を特定する。
図2は、計数装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図2において、計数装置100は、CPU(Central Processing Unit)201と、ROM(Read‐Only Memory)202と、RAM(Random Access Memory)203と、磁気ディスクドライブ204と、磁気ディスク205と、光ディスクドライブ206と、光ディスク207と、ディスプレイ208と、I/F(Interface)209と、キーボード210と、マウス211と、プリンタ212と、を備えている。また、各構成部はバス200によってそれぞれ接続されている。
図3は、計数装置の機能的構成を示すブロック図である。計数装置100は、取得部301と、検出部302と、特定部303と、計数部304と、出力部305と、歩行者特定部306と、判断部307と、を含む構成である。この制御部となる機能(取得部301〜判断部307)は、具体的には、たとえば、図2に示したROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶された計数プログラムをCPU201に実行させることにより、または、I/F209により、その機能を実現する。
図4は、計数処理の手順を示すフローチャートである。図4のフローチャートは、計数装置100が、カメラ110によって撮影した画像111から特定の形状の移動体を特定して、特定した移動体の種別ごとに計数する際の手順を示している。図4の各処理を実行することによって、所望する移動体を種別ごとに正確に計数することができる。
つぎに、上述した計数処理を適用した具体的な実施例について説明する。本実施例では計数装置600(下記、図6参照)によって、エレベータへの搭乗を待つ乗客の中からベビーカーを伴った利用者を上り/下りの行き先別に計数する。
画像取得部601は、画像を撮影して対象領域の撮影画像を取得する。画像取得部601は、たとえば、図5において搭乗レーンを撮影するカメラ501のような形態によって提供される。画像取得部(たとえば図5のカメラ501)601は、上り用/下り用レーン付近の天井に取り付けられ、搭乗レーン500に並ぶ乗客を頭上から撮影する。画像取得部601は、取得した画像を定期的に背景差分処理部602へ送信して計数処理を実行させることによって、撮影内容と、実際の乗客との時間遅れによる誤差を生じることなく正確な計数を可能にする。
背景差分処理部602は、画像取得部601によって取得した画像と、背景画像格納部603に格納されていた背景画像とを比較して背景差分画像を得る。具体的には、背景差分処理部602では、あらかじめ背景画像格納部603に格納してある搭乗レーン500の背景画像と、画像取得部601から送られてきた画像とを比較し、背景画像に写っていない物体を抽出する。
エッジ特徴抽出部604は、取得した撮影画像中のエッジ特徴を抽出する。具体的には、撮影画像中の各物体領域の濃淡差に着目してエッジ特徴を抽出するための手法としては、たとえば、」Haar−like特徴量やHOG(Histograms of Oriented Gradients)特徴量などに着目した抽出技術が挙げられる。どのような手法を用いてもよく、本実施例では、一例としてHaar−like特徴に着目した手法を採用した場合について説明する。
頭部領域抽出部605は、エッジ特徴から円形(頭部)を抽出する。上述のように、本実施例では、Haar−like特徴を利用するため、頭部領域抽出部605では、ブースティングによる人物の頭部抽出が行われる。具体的には、まず,頭部検出に有効なHaar−like特徴と、その重み値とを、あらかじめ用意してある頭部を含むサンプル画像(頭部画像)および頭部を含まないサンプル画像(非頭部画像)とに基づいて決定する。
2)重み付けされた誤差εjが最小値εtとなる識別器htを選択する。
3)下記(9)式のように重み係数W1,iをWt+1,iへ更新する。
ベビーカー領域検出部606は、頭部領域抽出部605によって抽出された頭部領域を利用してベビーカー領域を検出する。具体的には、頭部領域抽出部605までの処理で抽出された頭部領域の位置情報に基づいて、撮影画像の中からベビーカーに該当する非背景領域を選定する。
ベビーカー台数算出部607では、ベビーカー領域検出部606によって検知されたベビーカー領域を、上り用/下り用レーン別に算出して、待ち台数の総数を計数する。
図15は、実施例における計数処理の手順を示すフローチャートである。図15のフローチャートは、エレベータカゴへの搭乗を待つ際に並ぶ搭乗レーン500を撮影した画像を利用して、搭乗待機中の乗客の中からベビーカーを伴った乗客を行き先ごとに特定して計数する手順を示している。図15の各処理を実行することによって、不特定多数の乗客の中からベビーカーを伴った乗客を行き先別に計数することができる。
本実施例の計数装置600では、エレベータ待ちレーンの混雑状況に応じてベビーカー検出の際に用いるしきい値を自動調整することができる。通常、搭乗待ち客が多数になり搭乗レーンが混雑してくると、必然的にレーンに並ぶ乗客同士の間隔が狭くなる。乗客同士の間隔が狭くなると、乗客によって遮蔽される背景の面積が減少する。そこで、計数装置600のベビーカー領域検出部606は、判断基準となるしきい値を混雑状況に応じて変化させることによって検出精度を向上させることができる。
また、本実施例では、計数装置600による計数結果を、エレベータ制御装置120や、エレベータホールに備えられた表示装置130に送信することによって、潤滑な搭乗を支援することができる。
対象領域を撮影した画像を取得する取得手段、
前記取得手段によって取得された画像から所定の形状の移動体を検出する検出手段、
前記検出手段によって検出された移動体が撮影された前記対象領域内の位置に応じて前記移動体の種別を特定する特定手段、
所定時間ごとに前記移動体の数を、前記特定手段によって特定された種別ごとに計数する計数手段、
前記計数手段による計数結果を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とする計数プログラム。
前記取得手段によって取得された画像から頭部を検出して歩行者を特定する歩行者特定手段、
前記歩行者特定手段によって特定された歩行者の頭部から所定範囲内の背景の遮蔽の割合に応じて前記歩行者が運搬補助車を操作しているか否かを判断する判断手段、として機能させ、
前記検出手段は、
前記判断手段によって前記運搬補助車を操作していると判断された歩行者を、前記所定の形状の移動体として検出することを特徴とする付記1に記載の計数プログラム。
前記歩行者特定手段によって、前記画像から特定された歩行者の数に応じて、前記歩行者が運搬補助車を操作しているか否かを判断する際の前記背景の遮蔽の割合の基準を変更することを特徴とする付記2に記載の計数プログラム。
前記歩行者特定手段によって、前記画像から所定数以上の歩行者が特定された場合、前記歩行者が運搬補助車を操作しているか否かを判断する際に、前記頭部から所定範囲内の背景の遮蔽の割合を減少させた基準に変更することを特徴とする付記3に記載の計数プログラム。
前記移動体が撮影された前記対象領域内の位置に応じて前記移動体の行き先を特定し、
前記計数手段は、
前記特定手段によって特定された行き先ごとに前記移動体の数を計数することを特徴とする付記1〜4のいずれか一つに記載の計数プログラム。
前記計数結果を所定の機器に送信することを特徴とする付記1〜5のいずれか一つに記載の計数プログラム。
前記取得手段によって取得された画像から所定の形状の移動体を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された移動体が撮影された前記対象領域内の位置に応じて前記移動体の種別を特定する特定手段と、
所定時間ごとに前記移動体の数を、前記特定手段によって特定された種別ごとに計数する計数手段と、
前記計数手段による計数結果を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする計数装置。
対象領域を撮影した画像を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された画像から所定の形状の移動体を検出する検出工程と、
前記検出工程によって検出された移動体が撮影された前記対象領域内の位置に応じて前記移動体の種別を特定する特定工程と、
所定時間ごとに前記移動体の数を、前記特定工程によって特定された種別ごとに計数する計数工程と、
前記計数工程による計数結果を出力する出力工程と、
を実行することを特徴とする計数方法。
103 計数結果
110,501 カメラ
111 画像(撮影画像)
120 エレベータ制御装置
130 表示装置
301 取得部
302 検出部
303 特定部
304 計数部
305 出力部
306 歩行者特定部
307 判断部
601 画像取得部
602 背景差分処理部
603 背景画像格納部
604 エッジ特徴抽出部
605 頭部領域抽出部
606 ベビーカー領域検出部
607 ベビーカー台数算出部
Claims (7)
- コンピュータを、
対象領域を撮影した画像を取得する取得手段、
前記取得手段によって取得された画像から所定の形状の移動体を検出する検出手段、
前記検出手段によって検出された移動体が撮影された前記対象領域内の位置に応じて前記移動体の種別を特定する特定手段、
所定時間ごとに前記移動体の数を、前記特定手段によって特定された種別ごとに計数する計数手段、
前記計数手段による計数結果を出力する出力手段、
前記取得手段によって取得された画像から前記移動体の所定位置の特徴を特定する特徴特定手段、
前記特徴特定手段により特定された前記移動体の所定位置から所定範囲内の背景の遮蔽の割合に応じて前記移動体が移動させる他の物体の有無を判断する判断手段、
として機能させ、
前記検出手段は、
前記判断手段によって前記他の物体を移動させると判断された前記移動体を、前記所定の形状の移動体として検出することを特徴とする計数プログラム。 - 前記特徴特定手段は、前記取得手段によって取得された画像から頭部を検出して歩行者を特定し、
前記判断手段は、前記特徴特定手段によって特定された歩行者の頭部から前記所定範囲内の背景の遮蔽の割合に応じて前記歩行者が運搬補助車を操作しているか否かを判断し、
前記検出手段は、
前記判断手段によって前記運搬補助車を操作していると判断された歩行者を、前記所定の形状の移動体として検出することを特徴とする請求項1に記載の計数プログラム。 - 前記判断手段は、
前記特徴特定手段によって、前記画像から特定された歩行者の数に応じて、前記歩行者が運搬補助車を操作しているか否かを判断する際の前記背景の遮蔽の割合の基準を変更することを特徴とする請求項2に記載の計数プログラム。 - 前記特定手段は、
前記移動体が撮影された前記対象領域内の位置に応じて前記移動体の行き先を特定し、
前記計数手段は、
前記特定手段によって特定された行き先ごとに前記移動体の数を計数することを特徴とする請求項1〜3のいずれか一つに記載の計数プログラム。 - 前記出力手段は、
前記計数結果を所定の機器に送信することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載の計数プログラム。 - 対象領域を撮影した画像を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された画像から所定の形状の移動体を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された移動体が撮影された前記対象領域内の位置に応じて前記移動体の種別を特定する特定手段と、
所定時間ごとに前記移動体の数を、前記特定手段によって特定された種別ごとに計数する計数手段と、
前記計数手段による計数結果を出力する出力手段と、
前記取得手段によって取得された画像から前記移動体の所定位置の特徴を特定する特徴特定手段と、
前記特徴特定手段により特定された前記移動体の所定位置から所定範囲内の背景の遮蔽の割合に応じて前記移動体が移動させる他の物体の有無を判断する判断手段と、
を備え、
前記検出手段は、
前記判断手段によって前記他の物体を移動させると判断された前記移動体を、前記所定の形状の移動体として検出することを特徴とする計数装置。 - コンピュータが、
対象領域を撮影した画像を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された画像から所定の形状の移動体を検出する検出工程と、
前記検出工程によって検出された移動体が撮影された前記対象領域内の位置に応じて前記移動体の種別を特定する特定工程と、
所定時間ごとに前記移動体の数を、前記特定工程によって特定された種別ごとに計数する計数工程と、
前記計数工程による計数結果を出力する出力工程と、
前記取得工程によって取得された画像から前記移動体の所定位置の特徴を特定する特徴特定工程と、
前記特徴特定工程により特定された前記移動体の所定位置から所定範囲内の背景の遮蔽の割合に応じて前記移動体が移動させる他の物体の有無を判断する判断工程と、
を実行し、
前記検出工程は、
前記判断工程によって前記他の物体を移動させると判断された前記移動体を、前記所定の形状の移動体として検出することを特徴とする計数方法。
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