JP6139806B1 - Number estimation device, number estimation program and passage number estimation device - Google Patents
Number estimation device, number estimation program and passage number estimation device Download PDFInfo
- Publication number
- JP6139806B1 JP6139806B1 JP2016555866A JP2016555866A JP6139806B1 JP 6139806 B1 JP6139806 B1 JP 6139806B1 JP 2016555866 A JP2016555866 A JP 2016555866A JP 2016555866 A JP2016555866 A JP 2016555866A JP 6139806 B1 JP6139806 B1 JP 6139806B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- people
- detection range
- passed
- range
- detection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 141
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 35
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 26
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 26
- 230000006870 function Effects 0.000 description 16
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 230000010006 flight Effects 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06M—COUNTING MECHANISMS; COUNTING OF OBJECTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06M7/00—Counting of objects carried by a conveyor
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
人数推定装置(10)は、対象領域の一部の範囲を検出範囲とするセンサ(31)により、検出範囲を通過する人を検出する。人数推定装置(10)は、対象領域に接続した通路の形状と、対象領域におけるセンサ(31)の検出範囲の位置との少なくともいずれかに応じたパラメータを用いて、検出された人数から対象領域における検出範囲の外を通過した人数を推定する。これにより、人数推定装置(10)は、対象領域全体を通過した人数を計算する。The number estimating device (10) detects a person who passes through the detection range by means of a sensor (31) whose detection range is a partial range of the target area. The number-of-people estimation device (10) uses the parameters corresponding to at least one of the shape of the passage connected to the target region and the position of the detection range of the sensor (31) in the target region to determine the target region Estimate the number of people who passed outside the detection range. Thereby, the number estimating device (10) calculates the number of persons who have passed through the entire target area.
Description
この発明は、対象領域を通過した通過数を推定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for estimating the number of passages that have passed through a target region.
カメラによって対象領域を撮影して、撮影された映像から人を検出することにより、対象領域を通過した人数を検出する技術がある(特許文献1参照)。
しかし、カメラで撮像された映像から人を検出する場合、服装の色、防止の有無、床及び壁の色、照明の明るさといった条件により、検出精度が高くならない場合がある。具体例としては、カメラで撮像された映像から人を検出する場合、色の違いで物体を認識するため、床と同じ色の帽子を被った人を検出できない、人の頭と同等の面積のキャリーバッグを人として検出してしまうといった誤検知が発生する。There is a technique for detecting the number of people who have passed through the target area by shooting the target area with a camera and detecting a person from the captured video (see Patent Document 1).
However, when a person is detected from an image captured by a camera, the detection accuracy may not increase depending on conditions such as clothing color, presence / absence of prevention, floor and wall colors, and illumination brightness. As a specific example, when detecting a person from video captured by a camera, the object is recognized by the difference in color, so that a person wearing a hat of the same color as the floor cannot be detected, and the area of the person's head is the same. A false detection occurs that the carry bag is detected as a person.
これに対して、3Dセンサといったセンサを用いて人を検出することにより、精度よく人を検出することが可能である。 On the other hand, by detecting a person using a sensor such as a 3D sensor, it is possible to detect the person with high accuracy.
しかし、3Dセンサといったセンサを用いる場合には、センサの設置場所の制約等により、対象領域全体をセンサの検出範囲に含めることができない場合がある。
この発明は、対象領域の一部の範囲だけがセンサの検出範囲である場合に、対象領域を通過した通過数を推定することを目的とする。However, when a sensor such as a 3D sensor is used, the entire target area may not be included in the detection range of the sensor due to restrictions on the installation location of the sensor.
An object of the present invention is to estimate the number of passages that have passed through the target area when only a part of the target area is the detection range of the sensor.
この発明に係る人数推定装置は、
対象領域の一部の範囲を検出範囲とするセンサにより、前記検出範囲を通過する人を検出する検出部と、
前記検出部によって検出された人数から前記対象領域の前記検出範囲の外を通過した人数を推定することにより、前記対象領域を通過した人数を計算する人数計算部と
を備える。The number-of-people estimation device according to the present invention is:
A detection unit for detecting a person passing through the detection range by a sensor having a partial range of the target region as a detection range;
A number calculation unit that calculates the number of people who have passed through the target region by estimating the number of people that have passed outside the detection range of the target region from the number of people detected by the detection unit.
前記計算部は、前記対象領域に接続した通路の形状と、前記対象領域における前記検出範囲の位置との少なくともいずれかに応じたパラメータを用いて、前記検出範囲の外を通過した人数を推定する。 The calculation unit estimates the number of people who have passed outside the detection range using a parameter corresponding to at least one of the shape of a passage connected to the target region and the position of the detection range in the target region. .
前記計算部は、前記センサによる人の検出頻度に応じたパラメータを用いて、前記検出範囲の外を通過した人数を推定する。 The calculation unit estimates the number of people who have passed outside the detection range using a parameter corresponding to the frequency of human detection by the sensor.
前記計算部は、前記センサにより同時に検出された人数に応じたパラメータを用いて、前記検出範囲の外を通過した人数を推定する。 The calculation unit estimates the number of people who have passed outside the detection range using a parameter corresponding to the number of people detected simultaneously by the sensor.
前記計算部は、前記対象領域の幅に対する前記検出範囲の幅に応じたパラメータを用いて、前記検出範囲の外を通過した人数を推定する。 The calculation unit estimates the number of people who have passed outside the detection range using a parameter corresponding to the width of the detection range with respect to the width of the target region.
前記計算部は、時刻に応じたパラメータを用いて、前記検出範囲の外を通過した人数を推定する。 The calculation unit estimates the number of people who have passed outside the detection range using a parameter according to time.
前記計算部は、身長が基準値よりも低い人のみが検出された場合には、前記検出範囲の外を通過した人がいるものとして、前記検出範囲の外を通過した人数を推定する。 When only a person whose height is lower than a reference value is detected, the calculation unit estimates the number of persons who have passed outside the detection range, assuming that there is a person who has passed outside the detection range.
前記計算部は、対象空間における全ての出入口それぞれを前記対象領域として、前記対象領域を通過した人数を計算することにより、前記対象空間に存在する人数を計算する。 The calculation unit calculates the number of persons existing in the target space by calculating the number of persons who have passed through the target area with all the entrances and exits in the target space as the target area.
この発明に係る人数推定プログラムは、
対象領域の一部の範囲を検出範囲とするセンサにより、前記検出範囲を通過する人を検出する検出処理と、
前記検出処理によって検出された人数から前記対象領域の前記検出範囲の外を通過した人数を推定することにより、前記対象領域を通過した人数を計算する人数計算部と
をコンピュータに実行させる。The number estimation program according to the present invention is:
A detection process for detecting a person passing through the detection range by means of a sensor whose detection range is a partial range of the target area;
By estimating the number of people who have passed outside the detection range of the target area from the number of persons detected by the detection process, the computer is caused to execute a number calculation unit that calculates the number of persons who have passed the target area.
この発明に係る通過数推定装置は、
対象領域の一部の範囲を検出範囲とするセンサにより、前記検出範囲を通過する移動物を検出する検出部と、
前記検出部によって検出された移動物の数から前記対象領域の前記検出範囲の外を通過した移動物の数を推定することにより、前記対象領域を通過した移動物の数を計算する通過数計算部と
を備える。The passage number estimation device according to the present invention is
A detection unit that detects a moving object that passes through the detection range by a sensor that uses a partial range of the target region as a detection range;
A passage number calculation unit that calculates the number of moving objects that have passed through the target region by estimating the number of moving objects that have passed outside the detection range of the target region from the number of moving objects detected by the detection unit.
この発明では、検出された人数から対象領域の検出範囲の外を通過した人数を推定する。これにより、対象領域の一部の範囲だけがセンサの検出範囲である場合に、対象領域を通過した通過数を推定することが可能である。 In the present invention, the number of persons who have passed outside the detection range of the target area is estimated from the detected number of persons. Thereby, when only a part of the target area is the detection range of the sensor, it is possible to estimate the number of passages that have passed through the target area.
実施の形態1.
***構成の説明***
図1を参照して、実施の形態1に係る人数推定装置10の構成を説明する。
人数推定装置10は、コンピュータである。
人数推定装置10は、プロセッサ11と、記憶装置12と、通信インタフェース13とのハードウェアを備える。プロセッサ11は、システムバスを介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
*** Explanation of configuration ***
With reference to FIG. 1, the structure of the number-of-
The
The number of
プロセッサ11は、プロセッシングを行うIC(Integrated Circuit)である。プロセッサ11は、具体例としては、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、GPU(Graphics Processing Unit)である。
The
記憶装置12は、メモリ121とストレージ122とを備える。メモリ121は、具体例としては、RAM(Random Access Memory)である。ストレージ122は、具体例としては、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリ、又は、HDD(Hard Disk Drive)である。また、ストレージ13は、SD(Secure Digital)メモリカード、CF(CompactFlash)、NANDフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ(登録商標)ディスク、DVDといった可搬記憶媒体であってもよい。
The
通信インタフェース13は、3Dセンサといったセンサ31と通信するための装置である。通信インタフェース13は、具体例としては、Ethernet(登録商標)、RS232C、USB(Universal Serial Bus)、IEEE1394の端子である。
The
人数推定装置10は、機能構成要素として、検出部21と、計算部22とを備える。検出部21と、計算部22との各部の機能は、ソフトウェアにより実現される。
ストレージ122には、各部の機能を実現するプログラムが記憶されている。このプログラムは、プロセッサ11によりメモリ121に読み込まれ、プロセッサ11によって実行される。The
The
人数推定装置10の各部の機能の処理の結果を示す情報とデータと信号値と変数値とは、メモリ121、又は、プロセッサ11内のレジスタ又はキャッシュメモリに記憶される。以下の説明では、人数推定装置10の各部の機能の処理の結果を示す情報とデータと信号値と変数値は、メモリ121に記憶されるものとする。
Information, data, signal values, and variable values indicating the results of processing of the functions of the respective units of the
図1では、プロセッサ11は、1つだけ示されている。しかし、人数推定装置10は、プロセッサ11を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、各部の機能を実現するプログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ11と同じように、プロセッシングを行うICである。
In FIG. 1, only one
***動作の説明***
図2から図6を参照して、実施の形態1に係る人数推定装置10の動作を説明する。
実施の形態1に係る人数推定装置10の動作は、実施の形態1に係る人数推定方法に相当する。また、実施の形態1に係る人数推定装置10の動作は、実施の形態1に係る人数推定プログラムの処理に相当する。*** Explanation of operation ***
With reference to FIG. 2 to FIG. 6, the operation of the
The operation of the
図2を参照して、実施の形態1に係る人数推定装置10の動作概要を説明する。
通過人数を計算する対象領域41である出入口の一部の範囲だけがセンサ31の検出範囲42である場合、対象領域41の外範囲43を通過した人をセンサ31では検出できない。
そこで、人数推定装置10は、検出範囲42を通過した人数から外範囲43を通過した人数を推定する。そして、人数推定装置10は、検出範囲42を通過した人数に、推定された人数を加えて、対象領域41を通過した人数を計算する。
なお、図2では、センサ31は1つのみ示されているが、1つの対象領域41に複数のセンサ31が設置されていてもよい。この場合には、1つの対象領域41に設置された全てのセンサ31によって検出された人数から、外範囲43を通過した人数を推定する。With reference to FIG. 2, the operation | movement outline | summary of the number-of-
When only a part of the entrance / exit range that is the
Therefore, the
In FIG. 2, only one
図3及び図4を参照して、実施の形態1に係る人数推定装置10の動作詳細を説明する。
実施の形態1では、対象領域41に接続した通路44の形状と、対象領域41における検出範囲42の位置との少なくともいずれかに応じたパラメータを用いて、検出範囲42を通過した人数から外範囲43を通過した人数を推定する。ここでは、人数推定装置10は、検出範囲42を通過した人数にパラメータを乗じることにより、外範囲43を通過した人数を推定する。With reference to FIG.3 and FIG.4, the operation | movement detail of the
In the first embodiment, a parameter corresponding to at least one of the shape of the
図3に示すように、対象領域41である出入口に接続した通路44が直線である場合には、対象領域41内の全範囲を概ね均等に人が通過すると想定される。そのため、検出範囲42が対象領域41の半分の範囲である場合、外範囲43を通過した人数は、検出範囲42を通過した人数と同じであると推定される。
そこで、この場合、対象領域41に接続した通路44の形状に応じたパラメータP1を“1.0”とする。つまり、人数推定装置10は、検出範囲42を通過した人数に、対象領域41に接続した通路44の形状に応じたパラメータP1を乗じることにより、外範囲43を通過した人数を推定する。As shown in FIG. 3, when the
Therefore, in this case, the parameter P1 corresponding to the shape of the
図4に示すように、対象領域41である出入口に接続した通路44が曲がっている場合には、対象領域41内の曲りの内側の領域の方が、曲りの外側の領域よりも通過する人が多いと想定される。そのため、検出範囲42が対象領域41の内側半分の範囲である場合、外範囲43を通過した人数は、検出範囲42を通過した人数よりも少ないと想定される。逆に、検出範囲42が対象領域41の外側半分の範囲である場合、外範囲43を通過した人数は、検出範囲42を通過した人数よりも多いと想定される。
そこで、この場合、検出範囲42が対象領域41の内側の場合には、対象領域41に接続した通路44の形状と、対象領域41における検出範囲42の位置とに応じたパラメータP2を“1.0”以上の値とする。一方、検出範囲42が対象領域41の外側の場合には、対象領域41に接続した通路44の形状と、対象領域41における検出範囲42の位置とに応じたパラメータP3を“1.0”以下の値とする。つまり、人数推定装置10は、検出範囲42を通過した人数に、対象領域41に接続した通路44の形状と、対象領域41における検出範囲42の位置とに応じたパラメータとを乗じることにより、外範囲43を通過した人数を推定する。As shown in FIG. 4, when the
Therefore, in this case, when the
図5を参照して、通路44が直線である場合における、実施の形態1に係る人数推定装置10の動作の流れを説明する。
(ステップS11:検出処理)
検出部21は、対象領域41の一部の範囲を検出範囲42とするセンサ31により、検出範囲42を通過する人を検出する。With reference to FIG. 5, the flow of the operation of the number-of-
(Step S11: detection process)
The
(ステップS12:待機処理)
計算部22は、前回ステップS13が実行されてから、基準時間が経過したか否かを判定する。計算部22は、基準時間が経過した場合には、処理をステップS13に進め、経過していない場合には、処理をステップS11に戻す。(Step S12: Standby process)
The
(ステップS13:人数推定処理)
計算部22は、前回ステップS13が実行された後にステップS11で検出された人数C1に、パラメータP1を乗じて、前回ステップS13が実行された後に外範囲43を通過した人数C2を推定する。そして、計算部22は、人数C1に人数C2を加えることにより、対象領域41を通過した人数を計算する。(Step S13: Number of people estimation process)
The
図6を参照して、通路44が曲がっている場合における、実施の形態1に係る人数推定装置10の動作の流れを説明する。
ステップS21からステップS22の処理は、図5のステップS11からステップS12の処理と同じである。With reference to FIG. 6, the flow of the operation of the
The processing from step S21 to step S22 is the same as the processing from step S11 to step S12 in FIG.
(ステップS23:位置判定処理)
計算部22は、検出範囲42が対象領域41の内側であるか外側であるかを判定する。計算部22は、検出範囲42が対象領域41の内側の場合には、処理をステップS24に進め、検出範囲42が対象領域41の外側の場合には、処理をステップS25に進める。
検出範囲42が対象領域41の内側であるか外側であるかの判定は、例えば予めデータベースに登録しておいた、検出範囲42が対象領域41のどこに位置するかの情報に基づき判定する。(Step S23: position determination process)
The
Whether the
(ステップS24:第1人数推定処理)
計算部22は、前回ステップS24が実行された後にステップS21で検出された人数C1に、パラメータP2を乗じて、前回ステップS24が実行された後に外範囲43を通過した人数C2を推定する。そして、計算部22は、人数C1に人数C2を加えることにより、対象領域41を通過した人数を計算する。(Step S24: First person estimation process)
The
(ステップS25:第2人数推定処理)
計算部22は、前回ステップS25が実行された後にステップS21で検出された人数C1に、パラメータP3を乗じて、前回ステップS25が実行された後に外範囲43を通過した人数C2を推定する。そして、計算部22は、人数C1に人数C2を加えることにより、対象領域41を通過した人数を計算する。(Step S25: Second person estimation process)
The
***実施の形態1の効果***
以上のように、実施の形態1に係る人数推定装置10は、対象領域41に接続した通路44の形状と、対象領域41における検出範囲42の位置との少なくともいずれかに応じたパラメータを用いて、検出範囲42を通過した人数から外範囲43を通過した人数を推定する。これにより、対象領域41の一部の範囲だけがセンサ31の検出範囲32である場合に、対象領域41を通過した人数を精度よく推定することが可能である。*** Effects of
As described above, the
***他の構成***
<変形例1>
実施の形態1では、検出範囲42の幅と外範囲43の幅とが同じであることを前提として説明した。変形例1として、検出範囲42の幅と外範囲43の幅とは異なっていてもよい。この場合、検出範囲42の幅と外範囲43の幅との比率に応じてパラメータを設定すればよい。
具体例としては、図7に示すように、外範囲43の幅が検出範囲42の幅の2倍の場合には、パラメータを2倍すればよい。また、図8に示すように、外範囲43の幅が検出範囲42の幅の1/2倍の場合には、パラメータを1/2倍すればよい。*** Other configurations ***
<
The first embodiment has been described on the assumption that the width of the
As a specific example, as shown in FIG. 7, when the width of the
<変形例2>
実施の形態1では、対象領域41である出入口に接続した通路44が曲がっている場合には、検出範囲42は対象領域41の内側又は外側の半分の範囲であることを前提として説明した。変形例2として、検出範囲42は、対象領域41の中央部分であってもよい。この場合、検出範囲42の内側の外範囲43については、パラメータP2を用い、検出範囲42の外側の外範囲43については、パラメータP3を用いればよい。
なお、検出範囲42の内側の外範囲43の幅が検出範囲42の幅と異なる場合には、変形例1で説明した通りに、パラメータP2を設定すればよい。検出範囲42の外側の外範囲43の幅が検出範囲42の幅と異なる場合も同様である。<
The first embodiment has been described on the assumption that when the
When the width of the
<変形例3>
実施の形態1では、人数推定装置10の各部の機能がソフトウェアで実現された。変形例3として、人数推定装置10の各部の機能はハードウェアで実現されてもよい。この変形例3について、実施の形態1と異なる点を説明する。<Modification 3>
In the first embodiment, the function of each part of the
図9を参照して、変形例3に係る人数推定装置10の構成を説明する。
各部の機能がハードウェアで実現される場合、人数推定装置10は、プロセッサ11と記憶装置12とに代えて、処理回路14を備える。処理回路14は、人数推定装置10の各部の機能及び記憶装置12の機能を実現する専用の電子回路である。With reference to FIG. 9, the structure of the number-of-
When the function of each unit is realized by hardware, the
処理回路14は、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックIC、GA(Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field−Programmable Gate Array)が想定される。
The
人数推定装置10は、処理回路14を代替する複数の処理回路を備えていてもよい。これら複数の処理回路により、全体として各部の機能が実現される。それぞれの処理回路は、処理回路14と同じように、専用の電子回路である。
The
<変形例4>
変形例4として、一部の機能がハードウェアで実現され、他の機能がソフトウェアで実現されてもよい。つまり、人数推定装置10の各部のうち、一部の機能がハードウェアで実現され、他の機能がソフトウェアで実現されてもよい。<Modification 4>
As a fourth modification, some functions may be realized by hardware, and other functions may be realized by software. That is, some of the functions of the
プロセッサ11と記憶装置12と処理回路14とを、総称して「プロセッシングサーキットリー」という。つまり、各部の機能は、プロセッシングサーキットリーにより実現される。
The
実施の形態2.
実施の形態2は、センサ31による人の検出頻度に応じたパラメータを用いる点が実施の形態1と異なる。実施の形態2では、この異なる点を説明する。
The second embodiment is different from the first embodiment in that parameters according to the frequency of human detection by the
***動作の説明***
図10及び図11を参照して、実施の形態2に係る人数推定装置10の動作詳細を説明する。
図10に示すように、センサ31による人の検出間隔が一定時間未満である場合、すなわちセンサ31による人の検出頻度が高い場合、対象領域41を通過する人が多い状態である。一方、図11に示すように、センサ31による人の検出間隔が一定時間以上である場合、すなわちセンサ31による人の検出頻度が低い場合、対象領域41を通過する人が少ない状態である。対象領域41を通過する人が多い状態であれば、検出範囲42及び外範囲43を概ね想定した通りの割合で通過すると見込まれる。一方、対象領域41を通過する人が少ない状態では、検出範囲42及び外範囲43を想定した通りの割合で通過しない恐れがある。
そのため、センサ31による人の検出頻度が高いほど、“1.0”に近いパラメータを用いるようにする。そして、ここでは、センサ31による人の検出頻度が低いほど、“0”に近いパラメータを用いるようにする。*** Explanation of operation ***
With reference to FIG.10 and FIG.11, the operation | movement detail of the number-of-
As shown in FIG. 10, when the human detection interval by the
Therefore, a parameter closer to “1.0” is used as the frequency of human detection by the
図12を参照して、実施の形態2に係る人数推定装置10の動作の流れを説明する。
ここでは、センサ31による人の検出頻度を3段階に分ける。そして、検出頻度の低い方から順に、パラメータP4,P5,P6を割り当てる。ここで、パラメータP4,P5,P6は、P4<P5<P6の関係である。
なお検出頻度は、2段階以下または、4段階以上に設定してもよい。With reference to FIG. 12, the flow of operation of the number-of-
Here, the human detection frequency by the
The detection frequency may be set to 2 levels or less or 4 levels or more.
ステップS31からステップS32の処理は、図5のステップS11からステップS12の処理と同じである。 The processing from step S31 to step S32 is the same as the processing from step S11 to step S12 in FIG.
(ステップS33:第1頻度判定処理)
計算部22は、前回ステップS35からステップS37のいずれかが実行された後にステップS31で人が検出された頻度が、第1閾値以下であるか否かを判定する。計算部22は、頻度が第1閾値より高い場合には、処理をステップS34に進め、頻度が第1閾値より低い場合には、処理をステップS35に進める。(Step S33: First frequency determination process)
The
(ステップS34:第2頻度判定処理)
計算部22は、前回ステップS35からステップS37のいずれかが実行された後にステップS31で人が検出された頻度が、第2閾値以下であるか否かを判定する。計算部22は、頻度が第2閾値より低い場合には、処理をステップS36に進め、頻度が第1閾値より高い場合には、処理をステップS37に進める。(Step S34: Second frequency determination process)
The
(ステップS35:第1人数推定処理)
計算部22は、前回ステップS35からステップS37のいずれかが実行された後にステップS31で検出された人数C1に、パラメータP4を乗じて、前回ステップS35からステップS37のいずれかが実行された後に外範囲43を通過した人数C2を推定する。そして、計算部22は、人数C1に人数C2を加えることにより、対象領域41を通過した人数を計算する。(Step S35: first person estimation process)
The
(ステップS36:第2人数推定処理)
計算部22は、前回ステップS35からステップS37のいずれかが実行された後にステップS31で検出された人数C1に、パラメータP5を乗じて、前回ステップS35からステップS37のいずれかが実行された後に外範囲43を通過した人数C2を推定する。そして、計算部22は、人数C1に人数C2を加えることにより、対象領域41を通過した人数を計算する。(Step S36: Second person estimation process)
The
(ステップS37:第3人数推定処理)
計算部22は、前回ステップS35からステップS37のいずれかが実行された後にステップS31で検出された人数C1に、パラメータP6を乗じて、前回ステップS35からステップS37のいずれかが実行された後に外範囲43を通過した人数C2を推定する。そして、計算部22は、人数C1に人数C2を加えることにより、対象領域41を通過した人数を計算する。(Step S37: Third person estimation process)
The
***実施の形態2の効果***
以上のように、実施の形態2に係る人数推定装置10は、センサ31による人の検出頻度に応じたパラメータを用いて、検出範囲42を通過した人数から外範囲43を通過した人数を推定する。これにより、対象領域41の一部の範囲だけがセンサ31の検出範囲32である場合に、対象領域41を通過した人数を精度よく推定することが可能である。*** Effects of
As described above, the
***他の構成***
<変形例5>
実施の形態2では、センサ31による人の検出頻度に応じたパラメータを用いて、外範囲43を通過した人数を推定した。変形例5として、実施の形態1で説明した、対象領域41に接続した通路44の形状と、対象領域41における検出範囲42の位置との少なくともいずれかに応じたパラメータを合わせて用いて、外範囲43を通過した人数を推定してもよい。この場合、検出頻度に応じたパラメータと、通路44の形状と検出範囲42の位置との少なくともいずれかに応じたパラメータとの両方を、検出された人数C1に乗じて外範囲43を通過した人数C2を推定すればよい。
具体例としては、通路44が曲がっており、かつ、検出範囲42が対象領域41の内側にあり、かつ、頻度が第2閾値より高い場合には、計算部22は、パラメータP3とパラメータP6とを、検出された人数C1に乗じて外範囲43を通過した人数C2を推定する。*** Other configurations ***
<Modification 5>
In the second embodiment, the number of people who have passed the
As a specific example, when the
実施の形態3.
実施の形態3は、センサ31により同時に検出された人数に応じたパラメータを用いる点が実施の形態1と異なる。実施の形態3では、この異なる点を説明する。Embodiment 3 FIG.
The third embodiment is different from the first embodiment in that parameters according to the number of people detected simultaneously by the
***動作の説明***
図13及び図14を参照して、実施の形態3に係る人数推定装置10の動作詳細を説明する。
図13に示すように、センサ31により同時に1人のみ検出された場合、対象領域41が混雑していない状態である。一方、図14に示すように、センサ31により同時に複数人が検出された場合、対象領域41が混雑している状態である。対象領域41が混雑していない状態であれば、検出範囲42及び外範囲43を概ね想定した通りの割合で通過すると見込まれる。一方、対象領域41が混雑している状態では、検出範囲42及び外範囲43を想定した通りの割合で通過しない恐れがある。
そのため、センサ31により同時に検出された人数が少ないほど、“1.0”に近いパラメータを用いるようにする。そして、ここでは、センサ31により同時に検出された人数が多いほど、大きいパラメータを用いるようにする。*** Explanation of operation ***
With reference to FIG.13 and FIG.14, the operation | movement detail of the number-of-
As shown in FIG. 13, when only one person is detected at a time by the
Therefore, a parameter closer to “1.0” is used as the number of people detected simultaneously by the
図15を参照して、実施の形態3に係る人数推定装置10の動作の流れを説明する。
ここでは、センサ31により同時に検出された人数を3段階に分ける。そして、人数が少ない方から順に、パラメータP7,P8,P9を割り当てる。ここで、パラメータP7,P8,P9は、P7<P8<P9の関係である。
なお検出頻度は、2段階以下または、4段階以上に設定してもよい。With reference to FIG. 15, the flow of operation of the number-of-
Here, the number of people detected simultaneously by the
The detection frequency may be set to 2 levels or less or 4 levels or more.
ステップS41からステップS42の処理は、図5のステップS11からステップS12の処理と同じである。 The processing from step S41 to step S42 is the same as the processing from step S11 to step S12 in FIG.
(ステップS43:第1人数判定処理)
計算部22は、前回ステップS45からステップS47のいずれかが実行された後にステップS31で同時に検出された最大人数が1人であるか否かを判定する。計算部22は、最大人数が1人である場合には、処理をステップS45に進め、最大人数が2人以上である場合には、処理をステップS44に進める。(Step S43: First person number determination process)
The
(ステップS44:第2人数判定処理)
計算部22は、前回ステップS45からステップS47のいずれかが実行された後にステップS31で同時に検出された最大人数が2人であるか否かを判定する。計算部22は、最大人数が2人である場合には、処理をステップS46に進め、最大人数が3人以上である場合には、処理をステップS47に進める。(Step S44: Second person number determination process)
The
(ステップS45:第1人数推定処理)
計算部22は、前回ステップS45からステップS47のいずれかが実行された後にステップS41で検出された人数C1に、パラメータP7を乗じて、前回ステップS45からステップS47のいずれかが実行された後に外範囲43を通過した人数C2を推定する。そして、計算部22は、人数C1に人数C2を加えることにより、対象領域41を通過した人数を計算する。(Step S45: First person number estimation process)
The
(ステップS46:第2人数推定処理)
計算部22は、前回ステップS45からステップS47のいずれかが実行された後にステップS41で検出された人数C1に、パラメータP8を乗じて、前回ステップS45からステップS47のいずれかが実行された後に外範囲43を通過した人数C2を推定する。そして、計算部22は、人数C1に人数C2を加えることにより、対象領域41を通過した人数を計算する。(Step S46: Second person number estimation process)
The
(ステップS47:第3人数推定処理)
計算部22は、前回ステップS45からステップS47のいずれかが実行された後にステップS41で検出された人数C1に、パラメータP9を乗じて、前回ステップS45からステップS47のいずれかが実行された後に外範囲43を通過した人数C2を推定する。そして、計算部22は、人数C1に人数C2を加えることにより、対象領域41を通過した人数を計算する。(Step S47: Third person estimation process)
The
***実施の形態3の効果***
以上のように、実施の形態3に係る人数推定装置10は、センサ31により同時に検出された人数に応じたパラメータを用いて、検出範囲42を通過した人数から外範囲43を通過した人数を推定する。これにより、対象領域41の一部の範囲だけがセンサ31の検出範囲32である場合に、対象領域41を通過した人数を精度よく推定することが可能である。*** Effects of Embodiment 3 ***
As described above, the
***他の構成***
<変形例6>
変形例6として、変形例5と同様に、実施の形態1,2で説明したパラメータを合わせて用いて、外範囲43を通過した人数を推定してもよい。この場合、センサ31により同時に検出された人数に応じたパラメータと、実施の形態1,2で説明したパラメータとの両方を、検出された人数C1に乗じて外範囲43を通過した人数C2を推定すればよい。*** Other configurations ***
<Modification 6>
As Modification 6, as in Modification 5, the number of people who have passed the
<変形例7>
実施の形態1〜3で説明したパラメータに加え、あるいは、実施の形態1〜3で説明したパラメータに替えて、時刻に応じたパラメータを用いてもよい。
具体例としては、午前中であるか午後であるかに応じて異なるパラメータを用いる。また、対象領域41が空港内のトランジットエリアの出入口であるような場合には、到着便及び出発便が多い時刻であるか、少ない時刻であるかに応じて異なるパラメータを用いる。<Modification 7>
In addition to the parameters described in the first to third embodiments, or instead of the parameters described in the first to third embodiments, parameters according to time may be used.
As a specific example, different parameters are used depending on whether it is morning or afternoon. Further, when the
<変形例8>
実施の形態1〜3で説明したパラメータに加え、あるいは、実施の形態1〜3で説明したパラメータに替えて、属性Aを有する人が検出され、かつ、属性Bを有する人が検出されない場合には、属性Bを有する人が外範囲43を通過したとみなすというロジックを用いて、外範囲43を通過した人数を推定してもよい。
具体例としては、身長が基準値以下の人は子供であるとみなし、子供が対象領域41を通過した場合には、大人も対象領域41を通過するはずであるというロジックを用いて、外範囲43を通過した人数を推定してもよい。この場合、一定期間内に身長が基準値以下の人のみが検出された場合には、外範囲43を通過した人がいるものとして、外範囲43を通過した人数を推定する。<Modification 8>
In addition to the parameters described in the first to third embodiments, or in place of the parameters described in the first to third embodiments, when a person having the attribute A is detected and a person having the attribute B is not detected May estimate the number of people who have passed the
As a specific example, a person whose height is equal to or less than a reference value is regarded as a child, and when a child passes the
実施の形態4.
実施の形態4では、実施の形態1〜3のいずれかの方法で計算された、対象領域41を通過した人数を用いた応用例を説明する。Embodiment 4 FIG.
In the fourth embodiment, an application example using the number of people who have passed through the
***構成の説明***
図16を参照して、実施の形態4に係る人数推定装置10の構成を説明する。
人数推定装置10は、図1に示す機能構成要素に加え、制御部23を備える。制御部23は、検出部21及び計算部22と同様に、ソフトウェアによって実現される。
制御部23は、通信インタフェース13を介して接続された空気調和機32を制御する。*** Explanation of configuration ***
With reference to FIG. 16, the structure of the number-of-
The
The
***動作の説明***
図17を参照して、実施の形態4に係る人数推定装置10の動作を説明する。
対象空間45における全ての出入口それぞれが対象領域41とされる。そして、実施の形態1〜3のいずれかで説明した方法により、各出入口を通過した人数が計算される。
計算された各出入口を通過した人数を用いて、人数推定装置10は、対象空間45に存在する人数を計算する。ここで言う対象空間45に存在する人数は、対象空間45に存在する具体的な人数であってもよいし、ある時点にいる人数を基準人数とした場合における基準人数からの増減数であってもよい。そして、実施の形態4では、人数推定装置10は、対象空間45に存在する人数に応じて、対象空間45における空気調和機32を制御する。*** Explanation of operation ***
With reference to FIG. 17, the operation of the
All the entrances / exits in the
The
図18を参照して、実施の形態4に係る人数推定装置10の動作の流れを説明する。
(ステップS51:通過人数計算処理)
検出部21及び計算部22は、実施の形態1〜3のいずれかで説明した方法により、定期的に各出入口を通過した人数を計算する。この際、計算部22は、出入口毎に対応するパラメータを用いて通過した人数を計算する。With reference to FIG. 18, the flow of operation of the number-of-
(Step S51: Passing number calculation processing)
The
(ステップS52:存在人数計算処理)
計算部22は、各出入口について計算された人数に基づき、対象空間45に存在する人数を計算する。
具体例としては、図17に示す入口Aを通過した人数が200人、入口Bを通過した人数が500人、出口Aを通過した人数が100人、出口Bを通過した人数が200人であったとする。この場合、計算部22は、200+500−100−200=400人が対象空間45に存在すると計算する。(Step S52: Existence number calculation process)
The
As specific examples, the number of people passing through the entrance A shown in FIG. 17 is 200, the number of people passing through the entrance B is 500, the number of people passing through the exit A is 100, and the number of people passing through the exit B is 200. Suppose. In this case, the
(ステップS53:制御処理)
制御部23は、ステップS52で計算された、対象空間45に存在する人数に応じて、対象空間45における空気調和機32を制御する。
具体例としては、図19に示すように、人数推定装置10は、対象空間45に存在する人数毎に空気調和機32の出力を定めた制御テーブルを記憶装置12に記憶しておく。そして、制御部23は、対象空間45に存在する人数に対応する出力を制御テーブルから読み出し、読み出された出力で空気調和機32を制御する。(Step S53: Control processing)
The
As a specific example, as shown in FIG. 19, the
***実施の形態4の効果***
以上のように、実施の形態4に係る人数推定装置10は、対象空間45における全ての出入口を通過した人数を計算することにより、対象空間45に存在する人数を計算する。これにより、各出入口について、一部の範囲だけがセンサの検出範囲である場合に、対象空間45に存在する人数を計算することができる。その結果、対象空間45の空気調和機32を適切に制御することができる。
なお、各出入口を通過した人数は、正確な値でない可能性がある。しかし、どの出入口でも同じように誤差を含むとすれば、対象空間45に存在する人数としては概ね正確な人数が計算される可能性がある。また、仮に、対象空間45に存在する人数にある程度の誤差があったとしても、概ねの人数さえ把握できれば、空気調和機32を適切に制御することができる。*** Effects of Embodiment 4 ***
As described above, the
Note that the number of people who have passed through each doorway may not be an accurate value. However, if the same error is included at any doorway, there is a possibility that a generally accurate number of persons may be calculated as the number of persons existing in the
***他の構成***
<変形例9>
実施の形態4では、対象空間45に存在する人数に応じて、対象空間45における空気調和機32を制御した。変形例9として、対象空間45に存在する人数に応じて、対象空間45における照明、スタッフの配置といった他の項目を制御してもよい。*** Other configurations ***
<Modification 9>
In the fourth embodiment, the
<変形例10>
実施の形態4では、入口を通過した人は、対象空間45に入り、出口を通過した人は、対象空間45から出たものとして、対象空間45に存在する人数を計算した。変形例10として、図20に示すように、センサ31によって、検出範囲42内のある基準位置を人が通過した方向を検出して、通過した方向に応じて人数をカウントしてもよい。図20では、右方向に1人通過すると、+1カウントされ、左方向に1人通過すると、−1カウントされる。これにより、入口から入った人だけでなく、入口から出た人もカウントされる。同様に、出口から出た人だけでなく、出口から入った人もカウントされる。その結果、より正確に対象空間45に存在する人数を計算できる。<
In the fourth embodiment, the number of persons existing in the
<変形例11>
実施の形態1〜4では、対象領域41を通過した人数を計算した。変形例11として、対象領域41を通過するのは、人でなく、他の移動体であってもよい。具体例としては、移動体は、犬、猫といった動物、車両、船舶といった乗り物、小包といった荷物である。この場合、人数推定装置10は、人数ではなく、移動体の通過数を推定するため、通過数推定装置と読み替えることができる。<
In the first to fourth embodiments, the number of people who have passed through the
10 人数推定装置、11 プロセッサ、12 記憶装置、121 メモリ、122 ストレージ、13 通信インタフェース、14 処理回路、21 検出部、22 計算部、23 制御部、31 センサ、41 対象領域、42 検出範囲、43 外範囲、44 通路、45 対象空間。 10 number estimation device, 11 processor, 12 storage device, 121 memory, 122 storage, 13 communication interface, 14 processing circuit, 21 detection unit, 22 calculation unit, 23 control unit, 31 sensor, 41 target area, 42 detection range, 43 Outer range, 44 passages, 45 target space.
Claims (10)
前記検出部によって検出された人数から前記対象領域の前記検出範囲の外を通過した人数を推定することにより、前記対象領域を通過した人数を計算する計算部と
を備える人数推定装置。A detection unit for detecting a person passing through the detection range by a sensor having a partial range of the target region as a detection range;
A number estimation device comprising: a calculation unit that calculates the number of people who have passed through the target region by estimating the number of people who have passed outside the detection range of the target region from the number of people detected by the detection unit.
請求項1に記載の人数推定装置。The calculation unit estimates the number of people who have passed outside the detection range using a parameter corresponding to at least one of the shape of a passage connected to the target region and the position of the detection range in the target region. The number estimating device according to claim 1.
請求項1又は2に記載の人数推定装置。The number estimation device according to claim 1 or 2, wherein the calculation unit estimates the number of people who have passed outside the detection range using a parameter according to a frequency of detection of a person by the sensor.
請求項1から3までのいずれか1項に記載の人数推定装置。The number estimation device according to any one of claims 1 to 3, wherein the calculation unit estimates the number of people who have passed outside the detection range using a parameter corresponding to the number of people simultaneously detected by the sensor. .
請求項1から4までのいずれか1項に記載の人数推定装置。5. The calculation unit according to claim 1, wherein the calculation unit estimates the number of persons who have passed outside the detection range using a parameter corresponding to a width of the detection range with respect to a width of the target region. Number of people estimation device.
請求項1から5までのいずれか1項に記載の人数推定装置。The number estimating device according to any one of claims 1 to 5, wherein the calculating unit estimates the number of people who have passed outside the detection range using a parameter according to time.
請求項1から6までのいずれか1項に記載の人数推定装置。The calculation unit, when only a person whose height is lower than a reference value is detected, assumes that there is a person who has passed outside the detection range, and estimates the number of persons who have passed outside the detection range. The number estimation device according to any one of 1 to 6.
請求項1から7までのいずれか1項に記載の人数推定装置。The calculation unit according to any one of claims 1 to 7, wherein the calculation unit calculates the number of persons existing in the target space by calculating the number of persons who have passed through the target area with each of the entrances and exits in the target space as the target area. The number-of-people estimation device according to item 1.
前記検出処理によって検出された人数から前記対象領域の前記検出範囲の外を通過した人数を推定することにより、前記対象領域を通過した人数を計算する計算部と
をコンピュータに実行させる人数推定プログラム。A detection process for detecting a person passing through the detection range by means of a sensor whose detection range is a partial range of the target area;
A number estimation program for causing a computer to execute a calculation unit for calculating the number of persons who have passed through the target area by estimating the number of persons who have passed outside the detection range of the target area from the number of persons detected by the detection process.
前記検出部によって検出された移動物の数から前記対象領域の前記検出範囲の外を通過した移動物の数を推定することにより、前記対象領域を通過した移動物の数を計算する計算部と
を備える通過数推定装置。A detection unit that detects a moving object that passes through the detection range by a sensor that uses a partial range of the target region as a detection range;
A passing number estimation device comprising: a calculating unit that calculates the number of moving objects that have passed through the target area by estimating the number of moving objects that have passed outside the detection range of the target area from the number of moving objects detected by the detecting unit. .
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2016/069534 WO2018003093A1 (en) | 2016-06-30 | 2016-06-30 | Number of persons estimating device, number of persons estimating program and passing number estimating device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP6139806B1 true JP6139806B1 (en) | 2017-05-31 |
JPWO2018003093A1 JPWO2018003093A1 (en) | 2018-07-05 |
Family
ID=58794436
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016555866A Active JP6139806B1 (en) | 2016-06-30 | 2016-06-30 | Number estimation device, number estimation program and passage number estimation device |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6139806B1 (en) |
CN (1) | CN107801421A (en) |
WO (1) | WO2018003093A1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20220274261A1 (en) * | 2019-08-09 | 2022-09-01 | Sony Group Corporation | Information processing device, information processing method, program, and robot |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6412625B1 (en) * | 2017-09-27 | 2018-10-24 | 三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社 | Counting device and counting program |
KR102608727B1 (en) * | 2019-04-17 | 2023-12-04 | 닛폰세이테츠 가부시키가이샤 | Drums for manufacturing titanium plates, titanium rolled coils and copper foil |
JP6867612B1 (en) * | 2019-12-19 | 2021-04-28 | 日本電気株式会社 | Counting system, counting method, program |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7448548B1 (en) * | 2006-01-13 | 2008-11-11 | Point Six Wireless, Llc | Pulsed wireless directional object counter |
WO2013062007A1 (en) * | 2011-10-25 | 2013-05-02 | シャープ株式会社 | Apparatus managing device and apparatus management method |
JP2014142288A (en) * | 2013-01-25 | 2014-08-07 | Hokuyo Automatic Co | Object detector, range-finder, door control device, and automatic door device |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2010047201A1 (en) * | 2008-10-20 | 2010-04-29 | 三菱電機株式会社 | Elevator group management controller |
JP5440080B2 (en) * | 2009-10-02 | 2014-03-12 | ソニー株式会社 | Action pattern analysis system, portable terminal, action pattern analysis method, and program |
JP5478520B2 (en) * | 2010-02-18 | 2014-04-23 | 日本電信電話株式会社 | People counting device, people counting method, program |
CN101847206B (en) * | 2010-04-21 | 2012-08-08 | 北京交通大学 | Pedestrian traffic statistical method and system based on traffic monitoring facilities |
CN103440738B (en) * | 2013-08-16 | 2016-06-29 | 吉林大学 | A kind of overcrowding method for early warning of tourist footbridge in scenic area |
CN104537685B (en) * | 2014-12-12 | 2017-06-16 | 浙江工商大学 | One kind carries out automatic passenger flow statisticses analysis method based on video image |
-
2016
- 2016-06-30 CN CN201680008181.XA patent/CN107801421A/en active Pending
- 2016-06-30 WO PCT/JP2016/069534 patent/WO2018003093A1/en active Application Filing
- 2016-06-30 JP JP2016555866A patent/JP6139806B1/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7448548B1 (en) * | 2006-01-13 | 2008-11-11 | Point Six Wireless, Llc | Pulsed wireless directional object counter |
WO2013062007A1 (en) * | 2011-10-25 | 2013-05-02 | シャープ株式会社 | Apparatus managing device and apparatus management method |
JP2014142288A (en) * | 2013-01-25 | 2014-08-07 | Hokuyo Automatic Co | Object detector, range-finder, door control device, and automatic door device |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20220274261A1 (en) * | 2019-08-09 | 2022-09-01 | Sony Group Corporation | Information processing device, information processing method, program, and robot |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107801421A (en) | 2018-03-13 |
JPWO2018003093A1 (en) | 2018-07-05 |
WO2018003093A1 (en) | 2018-01-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6139806B1 (en) | Number estimation device, number estimation program and passage number estimation device | |
US9177385B2 (en) | Object counter and method for counting objects | |
CN101681555B (en) | Situation judging device, situation judging method, abnormality judging device, and abnormality judging method | |
US10922565B2 (en) | Passenger counting device, system, method and program | |
JP6033695B2 (en) | Elevator monitoring device and elevator monitoring method | |
US9846811B2 (en) | System and method for video-based determination of queue configuration parameters | |
US20150146006A1 (en) | Display control apparatus and display control method | |
US20160078323A1 (en) | Method and apparatus for counting person | |
JP6263281B2 (en) | System and method for occupancy estimation | |
US11983951B2 (en) | Human detection device and human detection method | |
KR20160086605A (en) | Method of recognizing object and apparatus thereof | |
JP6789421B2 (en) | Information processing equipment, tracking method, and tracking program | |
Coşkun et al. | People counting system by using kinect sensor | |
US10755107B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and recording medium | |
JPWO2019012710A1 (en) | Analysis apparatus, analysis method and program | |
JP2020109644A (en) | Fall detection method, fall detection apparatus, and electronic device | |
JP7115579B2 (en) | Information processing device, information processing method, and program | |
US10372977B2 (en) | Video processing for human occupancy detection | |
KR101678313B1 (en) | Method and Device for Counting the Number of People Using Radar | |
US10109059B1 (en) | Methods and systems for background subtraction re-initialization | |
JP2019159947A (en) | Matrix measurement system | |
JP5900416B2 (en) | Traffic estimation device, traffic estimation method and program | |
JP6561194B1 (en) | Tracking system and tracking program | |
JP6863010B2 (en) | Information providing device and information providing method | |
KR101888495B1 (en) | Pixel parallel processing method for real time motion detection |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20160906 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20170425 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20170427 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6139806 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |