JP6516702B2 - 人数集計システム、人数集計方法、及び人数集計結果の閲覧方法 - Google Patents

人数集計システム、人数集計方法、及び人数集計結果の閲覧方法 Download PDF

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Description

本発明は、人数集計システム、人数集計方法、及び人数集計結果の閲覧方法に関する。
従来から、カメラで撮影した画像データに基づいて、来場者や来客者が商品等の展示対象物に注目したか否かの判定をし、注目の度合いを計測する技術が提案されている。例えば、特許文献1の注目情報計測装置は、抽出手段、追跡手段、滞在時間計測手段、判定手段を備える。抽出手段は、撮像された画像から計測範囲内の人間を抽出する。追跡手段は、その人間を異なる時間に撮像された画像を用いて追跡する。滞在時間計測手段は、追跡された個々の人間の計測範囲内の滞在時間を求める。判定手段は、求めた滞在時間に基づいて追跡した人間が注目したのか否かを判定する。このような注目情報計測装置では、カメラ映像を取得することによって、指定された映像領域における、人の向き及び滞在時間によって、注目度の高い人物の人数をカウントすることができる。
特開平10−48008号公報
カメラ映像は、基本的に二次元の映像情報として得られるが、実際、この映像情報は、三次元空間を撮影して得たものであり、奥行方向に左右する被写体、つまりカメラから遠い距離で左右する被写体も二次元化されて描画される。そのため、カメラ映像から人物の人数を集計する場合、フレーム上のある領域を集計対象として指定すると、カメラから遠い人間であっても、カウントしてしまうことがある。よって、商品等に注目している来場者の正確な人数を集計することが難しい。
また、特許文献1に記載の注目情報計測装置では、一つ又は複数のカメラを陳列棚等の注目対象を含む領域の上方に配置して、下方を撮像した画像を解析することにより人物の判定を行っている。この注目情報計測装置では、一つのカメラを用いた場合では奥行方向の人物画像の区別が困難であるため、設置場所が限られてしまう。また、二つのカメラを用いた場合では、奥行き方向の人物の区別が可能であるが、このような複数のカメラを用いた人数集計システムでは導入コストが増加してしまう。さらに、この注目情報計測装置は、人物の移動軌跡を記憶させて判定対象から除外する方法では装置に高い処理能力が要求され、その移動軌跡の始点と終点により滞在判定を行う方法では精度が低下するという課題がある。
本発明は、以上の点に鑑み、簡易な構成で人物の集計が可能な人数集計システム、人数集計方法、及び人数集計結果の閲覧方法を提供することを目的とする。
本発明の人数集計システムは、撮像部と、人抽出部及びカウント判定部を有する人数集計装置と、を備え、前記人抽出部は、前記撮像部より受信する映像のフレームから所定の向きの人物が存在するかを判定し、前記人物が前記フレーム中の指定領域内に位置するかを判定し、前記人物の中心座標と大きさを含む位置情報を判定して、集計対象候補の人物を複数の前記フレーム毎に抽出し、前記カウント判定部は、複数の前記フレームのうち、前記集計対象候補の人物の抽出がされなかった前記フレームが有る場合、前の前記フレームで抽出された前記集計対象候補の人物と、後の前記フレームで抽出された前記集計対象候補の人物の前記位置情報の変化量が、予め定められた第一閾値未満である場合に、前記集計対象候補の人物の抽出がされなかった前記フレームに、前記前の前記フレーム又は前記後の前記フレームにおける前記集計対象候補の人物の前記位置情報を付加して補正し、前記集計対象候補の人物を含む連続する前記フレームの数が予め定めた第二閾値より多い場合に、前記集計対象候補の人物を滞在していると判定して集計する

本発明の人数集計方法は、人数集計システムにおける人数集計方法であって、前記人数集計システムは、撮像手段と、前記撮像手段より受信する映像のフレームから所定の向きの人物が存在するかを判定し、前記人物が前記フレーム中の指定領域内に位置するかを判定し、前記人物の中心座標と大きさを含む位置情報を判定して、集計対象候補の人物を複数の前記フレーム毎に抽出する人抽出手段と、複数の前記フレームのうち、前記集計対象候補の人物の抽出がされなかった前記フレームが有る場合、前の前記フレームで抽出された前記集計対象候補の人物と、後の前記フレームで抽出された前記集計対象候補の人物の前記位置情報の変化量が、予め定められた第一閾値未満である場合に、前記集計対象候補の人物の抽出がされなかった前記フレームに、前記前の前記フレーム又は前記後の前記フレームにおける前記集計対象候補の人物の前記位置情報を付加して補正して、前記集計対象候補の人物を含む連続する前記フレームの数が予め定めた第二閾値より多い場合に、前記集計対象候補の人物を滞在していると判定して集計する、カウント判定手段と、を備える。
本発明の人数集計結果の閲覧方法は、人数集計システムにおける人数集計結果の閲覧方法であって、前記人数集計システムは、撮像手段と、前記撮像手段より受信する映像のフレームから所定の向きの人物が存在するかを判定し、前記人物が前記フレーム中の指定領域内に位置するかを判定し、前記人物の中心座標と大きさを含む位置情報を判定して、集計対象候補の人物を複数の前記フレーム毎に抽出する人抽出手段と、複数の前記フレームのうち、前記集計対象候補の人物の抽出がされなかった前記フレームが有る場合、前の前記フレームで抽出された前記集計対象候補の人物と、後の前記フレームで抽出された前記集計対象候補の人物の前記位置情報の変化量が、予め定められた第一閾値未満である場合に、前記集計対象候補の人物の抽出がされなかった前記フレームに、前記前の前記フレーム又は前記後の前記フレームにおける前記集計対象候補の人物の前記位置情報を付加して補正し、前記集計対象候補の人物を含む連続する前記フレームの数が予め定めた第二閾値より多い場合に、前記集計対象候補の人物を滞在していると判定して集計して、集計された前記集計対象候補の人物の現在人数及び増加人数をカウント結果として出力するカウント判定手段と、前記カウント結果、又は、前記カウント結果に基づく分析結果を表示させる表示手段と、を備える。
本発明によると、簡易な構成で人物の集計が可能な人数集計システム、人数集計方法、及び人数集計結果の閲覧方法を提供することができる。
本発明の実施形態1に係る人数集計システムの適用例を示す図である。 本発明の実施形態1に係る人数集計システムの構成を示す図である。 本発明の実施形態1に係るカメラが撮影した映像の模式図である。 本発明の実施形態1に係る人数集計システムのフレーム毎の人物の判定例を示す図である。 本発明の実施形態1に係る表示部の表示画面を示す図である。 本発明の実施形態2に係る人数集計装置の構成を示す図である。 本発明の実施形態3に係る人数集計装置の構成を示す図である。 本発明の実施形態4に係る人数集計装置の構成を示す図である。 本発明の実施形態4に係る日単位の分析結果を表示する表示画面を示す図である。 本発明の実施形態4に係る曜日単位の分析結果を表示する表示画面を示す図である。 本発明の実施形態4に係る混雑度の分析結果を表示する表示画面を示す図である。
(実施形態1)
以下、本発明の実施形態1について図を用いて説明する。図1は、人数集計システム100の適用例を示す図である。人数集計システム100は、複数のカメラ(撮像手段)21〜23及び表示部(表示手段)24が接続された人数集計装置200を備える。人数集計システム100は、例えば、本図に示すように展示会場30の展示ブース31に設置される。人数集計システム100は、カメラ21〜23により展示会場30を撮影し、展示ブース31への来場者と通行人等の非来場者とを分類することができる。また、人数集計システム100は、展示ブース31への来場者の数を集計する。なお、人数集計システム100は、展示会場30以外にも、他の屋内施設や屋外施設における不特定の人物が出入りする区域、通路等に設置することができる。人数集計システム100は、集計対象である人物を撮像し、映像を分析することにより来場者に関する統計情報を集計する。
図2は、人数集計システム100の構成を示す図である。人数集計装置200は、カメラ映像集積部210、人抽出部(人抽出手段)220、カウント判定部(カウント判定手段)230、時計部(計時手段)240、画像合成部(画像合成手段)250、記録制御部(記憶手段)260を備える。
本実施形態の人数集計システム100は、人抽出部220が、カメラ(撮像部)21〜23より受信する映像のフレームから所定の向きの人物が存在するかを判定し、その人物がフレーム中の指定領域内に位置するかを判定し、人物の大きさを判定して、集計対象候補の人物を複数のフレーム毎に抽出する。また、カウント判定部230は、複数のフレームのうち、集計対象候補の人物の抽出がされなかったフレームを、前後のフレームで抽出された集計対象候補の人物の位置情報に基づき補正し、滞在時間の長い集計対象候補の人物を集計する。以下、各機能部について説明する。
カメラ映像集積部210は、複数台のカメラ21〜23と映像ケーブルやネットワークケーブル等を介した有線又は無線により接続されている。カメラ映像集積部210は、カメラ21〜23が撮影した集計対象の区域の映像を集収する。カメラ映像集積部210は、カメラ21〜23から取得した映像を、1フレームずつ順番に人抽出部220へ送信する。
人抽出部220は、人及び向き識別部221、指定領域分類部222、大小分類部223を有する。人及び向き識別部221は、カメラ映像集積部210から受信した映像のフレームから、人物を認識する。認識方法としては、一般的なパターンマッチング方法を用いることができる。又は、本実施形態の人及び向き識別部221は、人の向きを考慮した辞書データを、第一特徴量として予め記憶しておくことができる。例えば、人及び向き識別部221は、フレームに含まれる人画像を、予め辞書化された第一特徴量(Hog特徴量、Haar−Like特徴量等)とマッチングさせる。そして、人及び向き識別部221は、フレームに含まれる人画像が第一特徴量と一致した場合、フレーム内に人物が含まれると認識する。
図3は、2台のカメラ(図1のカメラ21,22)が撮影した映像の模式図である。図1において、カメラ21は、通路32に沿った方向を撮影するように配置されている。そのため、カメラ21が撮影した図3のカメラ映像241では、展示ブース31が撮影範囲の右側に位置し、通路32が左側に位置する。カメラ映像241には、カメラ21が撮影した複数の人物301〜305が映されている。
また、カメラ22は、図1において、展示ブース31側から見て通路32側を撮影するように配置されている。そのため、カメラ22が撮影した図3のカメラ映像242では、展示ブース31が映像の手前側に位置する。カメラ映像242には、図1のカメラ22が撮影した複数の人物306〜310が映されている。カメラ映像242の例では、「顔」により人物を判定している。例えば、人及び向き識別部221は、正面を向いた「顔」画像を人物の判定用の第一特徴量として設定する。人及び向き識別部221は、正面を向いた人物306,307,309,310の「顔」がカメラ映像242内に存在すると、その人物306,307,309,310が集計対象候補の人物であると判定する。後を向いた人物308の画像は、第一特徴量によるマッチング条件と異なるため、集計対象候補としては判定されない。
人及び向き識別部221は、集計対象候補である人物306,307,309,310の中心座標と大きさを位置情報として求める。中心座標の評価方法としては、例えば、人及び向き識別部221が人をマッチングさせる際に適用する判定用領域a6,a7,a9,a10の中心c6,c7,c9,c10の座標を各人物306,307,309,310の中心座標として利用する。また、大きさの評価方法としては、中心座標の評価と同様に、人及び向き識別部221が人物をマッチングさせる際に適用する判定用領域a6,a7,a9,a10の大きさを利用することができる。なお、人物の大きさの評価は、認識した人物の画像の画素数とする等、マッチング手法に応じて適宜の方法とすることができる。また、人及び向き識別部221は、カメラ映像242の人物308を、判定用領域a8により大きさや中心c8の座標を認識した後、後を向いた「顔」画像であることにより集計対象候補から除外してもよい。また、人及び向き識別部221は、正面を向いた「顔」画像ではないことにより人物としての認識をしない処理としてもよい。
また、人及び向き識別部221は、カメラ21のカメラ映像241においても、「全身」画像を人物の判定用の第一特徴量として用いれば、遠くに存在する人物であってもカメラ映像242と同様に人物301〜305を集計対象候補として認識して、各人物301〜305の中心座標や大きさを求めることができる。人及び向き識別部221により集計対象候補の人物とその位置情報の判定が行われたフレームは、その後、指定領域分類部222により処理される。
指定領域分類部222は、人及び向き識別部221で認識した人物の中心座標から、その人物が予め指定された領域内に存在するか否かを判定する。
図3のカメラ映像241の例では、画面の右側が集計対象候補である展示ブース31側であるため、右側に指定領域A1を設定している。また、画面の左側が通路32側であるため、左側は、指定領域A1を指定していない(すなわち、集計対象候補としていない)領域A2である。指定領域分類部222は、認識された人物が指定領域A1内に存在していれば集計対象候補であると判定し、存在していなければ集計対象候補から除外する。具体的には、カメラ映像241内の人物301,302の中心c1,c2の座標は指定領域A1を設定していない領域A2内にあるため、人物301,302は集計対象候補から除外される。一方、人物303〜305の中心c3〜c5の座標は指定領域A1内にあるため、人物303〜305が集計対象候補として判定される。なお、指定領域分類部222は、カメラ映像242においても、カメラ映像241と同様に指定領域A1を設定し、フレーム内の人物を集計対象候補の人物とするか否かを判定してもよい。
大小分類部223は、指定領域分類部222が集計対象候補と判定した人物を、人物の大きさにより分類する。例えば、大小分類部223は、集計対象候補の人物のうち、大きい人物を集計対象候補として判定し、その他の人物を集計対象候補から除外する。図3のカメラ映像242の例では、人物306,307は、カメラ22の近くで撮影されて、判定用領域a6,a7が比較的大きくなるため、集計対象候補として判定される。指定領域分類部222が集計対象候補と判定する領域及び大小分類部223が集計対象候補と判定する大きさは、ユーザが予め任意に指定することができる。
人及び向き識別部221、指定領域分類部222及び大小分類部223による処理の後、人抽出部220は、映像フレームとともに、そのフレームから振るい出された集計対象候補となる人物の中心座標と大きさの情報を、カウント判定部230に出力する。
つぎに、人数を集計するカウント判定部230について説明する。カウント判定部230は、フィルタ部231と滞在時間計測部232を有する。一般的に、カメラ21〜23から出力される映像は、30fps(frame per second)や60fpsのフレームスピードにより撮影された動画像である。フィルタ部231は、人抽出部220から出力されたフレーム毎の各人物の判定結果(振い出された人物の中心座標と大きさ)を時系列的に評価する。
図4に、フレーム毎の人物の判定例を示す。本図では、複数のフレームf1〜f6のいずれかにおいて認識されている一人の人物の中心座標及び大きさの位置情報を示している。フレーム間の経過時間は非常に短いため、通常、フレーム内の集計対象候補の人物は、略同じ中心座標及び略同じ大きさで認識され続ける。しかしながら、フレーム内に集計対象候補となる人物が存在しても、瞬間的にしゃがんだり姿勢を変える等して人抽出部220における人物の抽出処理の結果、その人物の認識ができない場合がある(本図の例ではフレームf4)。フィルタ部231は、このように、集計対象候補の人物が実際には画面内に存在するにも関わらず認識することができなかったフレームを抽出し、そのフレームに存在するはずの人物の中心座標や大きさ等の位置情報を付加する補正を行う。
まず、フィルタ部231は、人抽出部220から取得したフレームf1〜f6に連続して認識された集計対象候補の人物が同一人物であるか判定する。図4では、フレームf2,f3,f5,f6に集計対象候補の人物が存在する。フィルタ部231は、連続するフレームf2,f3(又はフレームf5,f6)の人物の中心座標及び大きさの変化量が、予め定められた第四閾値未満である場合に、そのフレームf2,f3(又はf5,f6)間の人物が同一人物であると判定する。本図の例では、フレームf2及びフレームf3の人物は、中心座標が(x,y)であり、大きさが「m」であるため同一人物と判定される。フレームf5及びフレームf6の人物も同様に、中心座標が(x,y)であり、大きさが「m」であるため同一人物と判定される。なお、ここでは中心座標の例としてフレーム内の画素の座標を用いており、xは列方向の座標、yは行方向の座標である。
例えば、フィルタ部231は、同一人物として連続したフレームf2,f3に認識された人物が、後のフレームf4で認識されない場合、さらに後のフレームf5,f6で連続して認識された人物と同一の人物であるか判定する。フィルタ部231は、フレームf4の直前のフレームf3及びフレームf4の直後のフレームf5間の人物の中心座標及び大きさの一方又は両方が予め定められた一定量の差分閾値(第一閾値)未満である場合に、前のフレームf3の人物と、後のフレームf5の人物が集計対象候補の同一人物であると判定する。フィルタ部231は、フレームf3とフレームf5の人物が同一人物であると判定すると、その人物の位置情報を抽出し、人物の情報が存在しないフレームf4に、前後のフレームf3,f5で認識されている集計対象候補の人物の中心座標及び大きさの位置情報を付加する補正を行う。なお、同一人物であるかの判定に用いる第一閾値は、中心座標と大きさの夫々に対応した複数の値を用いることができる。
図4の例では、フィルタ部231の処理結果を示すフレームf41には、前後のフレームf3,f5における人物の座標(x,y)、大きさ「m」の値が付加される。また、フレームf4に付加する位置情報として、前のフレームf3の位置情報を付加してもよいし、後のフレームf5の位置情報を付加してもよい。また、フレームf3及びフレームf5の位置情報の平均値やフレームf3及びフレームf5の位置情報に従い求めた値を、フレームf4の人物の位置情報として付加してもよい。
なお、フィルタ部231は、前後のフレームf3,f5の人物の座標及び大きさが予め定められた一定量の差分閾値(第一閾値)以上である場合、前後のフレームf3,f5の人物は別人物であると判定し、その人物に対するフレームf4の補正を行わない。
また、連続するフレーム間に存在する人物が同一人物であるかの判定は、フィルタ部231による補正処理を行った後に実施してもよい。例えば、フィルタ部231は、図4の補正処理後のフレームf11〜f61に対し、フレーム内に存在する人物の中心座標及び大きさが、予め定められた第四閾値未満である場合に、その人物が同一人物であると判定することができる。本図では、各フレームf21〜f61に存在する人物の中心座標及び大きさがいずれも変化しないため、フレームf21〜f61の人物が同一人物であると判定される。以下、フレームf21〜f61の人物が同一人物であるとして説明する。
滞在時間計測部232は、フィルタ部231が処理したフレームに含まれる集計対象候補の人物の滞在時間を求める。滞在時間は、フレーム数を計測することにより求められる。滞在時間計測部232には、図4に示すフィルタ部231で補正された中心座標を(x,y)、大きさを「m」とする集計対象候補の人物を含むフレームf11〜f61の画像が入力される。特定の人物がフレームf21〜f61に集計対象候補として認識されていた場合、滞在時間計測部232は、滞在時間を5フレームと求める。滞在時間計測部232は、滞在時間(集計対象候補の人物を含むフレーム数)が予め定められた第二閾値より大きい場合、その人物が滞在していると判定して集計対象とする。滞在時間計測部232は、フレーム内の集計対象とした人物の数をカウントし、画像合成部250及び記録制御部260に対して現在人数をカウント結果として出力する。
なお、フィルタ部231は、フレーム間で認識される人物毎に、識別情報を付与することができる。具体的に、フィルタ部231は、第四閾値による判定で同一人物と判定された人物毎に識別情報を付与する。滞在時間計測部232は、認識された人物を識別情報毎にフレーム数をカウントして、人物毎の滞在時間を求めることができる。また、滞在時間計測部232は、フレーム内に新たな識別情報が付された人物が滞在していると判定する場合、現在人数の他に来場客数を1カウント増加させる指示(増加人数)を、画像合成部250及び記録制御部260に対してカウント結果として送信してもよい。
画像合成部250は、カメラ映像集積部210がカメラ21〜23から取得したカメラ映像と、時計部240が示す時刻情報と、カウント判定部230が送信した人物のカウント結果と、カメラ映像の識別情報とを受信する。画像合成部250は、受信したカメラ映像、カウント結果、時刻情報及びカメラ映像の識別情報を合成して、その映像を表示部24に表示させる。以下に、人数集計システム100による人数集計結果の閲覧方法について説明する。
図5は、表示部24の表示画面24aを示す図である。表示部24の表示画面24aの上方には、各カメラ21〜23に対応したカメラ映像241〜243が表示される。各カメラ映像241〜243の下方には、各カメラ映像241〜243に基づいて人数集計装置200が求めた現在客数244、合計客数245及び最大客数246が対応して表示される。現在客数244は、現在映し出されているカメラ映像241〜243中の集計対象として判定された人物の人数である。合計客数245は、例えば、ある集計開始時点から現在までの、集計対象として判定された人物の累積人数である。最大客数246は、例えば、ある集計開始時点から現在までの間に、集計対象として同時に認識された人物の最大人数である。
なお、画像合成部250は、最大客数246とともに、客数がピークとなったときの日付や時刻を表示画面24aに表示させることができる。また、表示画面24aには、時計部240から取得した現在の時刻情報(年月日、時間等)を表示させることができる。このように、表示部24は、カメラ21〜23が撮影した映像とともに、展示ブース31の来場者に関する集計情報を可視化させることができる。
図2に戻り、記録制御部260は、カメラ映像集積部210がカメラ21〜23から取得したカメラ21〜23の映像フレームと、時計部240が示す時刻情報と、カウント判定部230が送信した人物のカウント結果と、カメラの識別情報とを受信する。記録制御部260は、受信したカメラ21〜23の映像フレーム、時刻情報、カウント結果(現在客数等)及びカメラの識別情報を、記憶媒体(記憶手段)25に記憶する。なお、記録制御部260は、カウント判定部230からカウント結果を受信し、集計対象の人物が新たに認識され、累積人数が増加する毎に、記憶媒体25への記憶処理を行ってもよい。記憶されるフレームは、静止画及び動画の一方又は両方の形式とすることができる。なお、動画を記憶する場合、集計客数が増えた瞬間の前後のフレームを含めることができる。また、集計客数が増えた瞬間の前後のフレームの数は、ユーザが予め設定することができる。
なお、本実施形態では、記録制御部260が外部に設けられた記憶媒体25と接続される例を示しているが、記憶媒体25は、人数集計装置200の内部に設ける構成としてもよい。また、表示部24には、記憶媒体25から呼び出した過去の映像を表示させてもよい。
以上、本実施形態の人数集計システム100は、一つの映像に含まれる人物を、奥行方向の滞在位置も考慮して分類を行い、集計対象であるかを判断することができるため、一つの撮影区域に対し複数のカメラを用いることなく、来場者等の集計を簡易な構成で行うことができる。また、複数のカメラ21〜23と同数の複数の撮影区域に対して、来場者の人数集計を実施することができるため、低いコストで人数集計システム100を構成することができる。
(実施形態2)
つぎに、本発明の実施形態2について説明する。図6は、人数集計装置200Aを備える人数集計システム100Aの構成を示す図である。人数集計装置200Aは、実施形態1の人数集計装置200の構成に加え、さらに選択部270を備える。なお、本実施形態の説明において、実施形態1と同様の構成については、同一の符号を付し、その説明を省略又は簡略化する。
選択部270には、予め辞書データ400が登録される。辞書データ400には、例えば、人の部位である「顔」、「上半身」及び「全身」の画像を認識させるためのデータが第一特徴量として登録されている。また、人の部位の辞書データ400には、各々「右向き」、「左向き」及び「正面向き」の画像を認識させるためのデータが第一特徴量として登録されている。選択部270は、カメラ21〜23に撮影されるどのような画像を集計対象候補の人物画像としてマッチングさせるかを、ユーザの設定に従い、人及び向き識別部221に対して指示する。人及び向き識別部221は、選択部270からの設定指示に従いカメラ映像集積部210から受信したフレームから人物の検出を行う。なお、選択部270による第一特徴量の選択は、カメラ21〜23別に設定することができる。
カメラ21〜23は、設置される場所及び画角により、撮影される人物の主な部位(顔、上半身、全身等)が異なる。本実施形態の人数集計システム100Aでは、ユーザがカメラ21〜23の設置場所に応じて、いずれの第一特徴量を集計対象の人物の判定に用いるかを選択することができる。これにより、カメラ21〜23の設置場所や画角等の撮影条件にとらわれず、集計対象の人物を認識して来場者の人数を集計することができる。
(実施形態3)
つぎに、実施形態3について説明する。図7は、人数集計装置200Bを備える人数集計システム100Bの構成を示す図である。人数集計装置200Bは、実施形態2の人数集計装置200Aの構成に加え、さらに除外部224を含む人抽出部220Bを備える。なお、本実施形態の説明において、実施形態1又は実施形態2と同様の構成については、同一の符号を付し、その説明を省略又は簡略化する。
人数集計装置200Bは、適宜の記憶部に除外データ500を予め記憶している。除外データ500には、集計対象候補の人物から除外する人物を識別するための第二特徴量が記憶される。第二特徴量として、例えば、展示ブース31のスタッフ等が共通して身に着ける専用ユニホームを識別するためのユニホームデータ501が登録される。ユニホームデータ501は、マッチング方法に対応した色データ等とすることができる。なお、除外データ500には、ユニホームデータ501以外にも、帽子、名札、特定の人物データ等、カメラ映像に描画されて識別可能な他の要素を第二特徴量として登録してもよい。
除外部224は、人及び向き識別部221が判定した集計対象候補の全ての人物について、除外対象の人物が含まれていないか判定を行う。除外部224は、集計対象候補として判定された人物を、除外データ500として予め登録されたユニホームデータ501と比較する。除外部224は、集計対象候補である人物にユニホームデータ501に該当する人物が含まれていると判定すると、その人物を集計対象候補から除外する。
このように、人数集計装置200Bは、カメラ21〜23に映る映像の中に、展示ブース31の来場者と無関係な人物を集計対象から除外することができる。
(実施形態4)
つぎに、実施形態4について説明する。図8は、人数集計装置200Cの構成を示す図である。人数集計装置200Cは、実施形態1の人数集計装置200の構成に加え、さらに情報分析部280を備える。なお、人数集計装置200Cは、実施形態2又は実施形態3と組み合わせた構成としてもよい。また、本実施形態の説明において、実施形態1乃至実施形態3と同様の構成については、同一の符号を付し、その説明を省略又は簡略化する。
情報分析部280は、記憶媒体25に記憶されたデータ、又は、カウント判定部230が出力するカウント結果に基づいて分析処理を行う。
記憶媒体25に記憶されたデータを分析処理する場合、情報分析部280は、まず、記憶媒体25からカメラ映像と対応して記憶された日付、時刻、現在客数及びカメラの識別情報等のデータを取得する。情報分析部280は、日単位や時間単位の合計客数、最大客数、最低客数及び平均客数等をカメラ21〜23別に計算するとともに全カメラ21〜23の分を合わせて計算し、その分析結果を画像合成部250を介して表示部24に表示させる。
図9は、表示部24の表示画面24bに表示される日単位の分析結果を示す図である。表示画面24bの上方には、カメラ21〜23別に、日付毎の合計客数のグラフ241a〜243aと、所定期間における最大客数を記録した月日247aと、最低客数を記録した月日248aと、平均客数249aとが表示される。また、表示画面24bの下方には、全カメラ21〜23の日付毎の合計客数のグラフ20aと、最大客数を記録した月日247bと、最低客数を記録した月日248bと、平均客数249bとが表示される。
図10は、表示部24の表示画面24cに表示させた曜日単位の分析結果を示す図である。情報分析部280は、記憶媒体25から取得したデータを、曜日別に計算し、その計算結果を表示部24の表示画面24cに表示させることができる。表示画面24cの上方には、カメラ21〜23別に、曜日毎の合計客数のグラフ241c〜243cと、所定期間における最大客数を記録した曜日247cと、最低客数を記録した曜日248cとが表示される。また、表示画面24cの下方には、全カメラ21〜23の曜日毎の合計客数のグラフ20cと、最大客数を記録した曜日247dと、最低客数を記録した曜日248dとが表示される。
図8のカウント判定部230から出力されるカウント結果を直接分析する場合、情報分析部280は、カメラ21〜23が撮影している区域が混雑しているか否か判定し、その分析結果を表示させることができる。まず、情報分析部280は、カウント判定部230からカメラ映像241〜243に含まれるリアルタイムの現在人数をカウント結果として取得する。情報分析部280は、例えば、カメラ映像241〜243毎の現在客数244が予め定めた第三閾値以上である場合に、混雑していると判定する。情報分析部280は、いずれかのカメラ映像241〜243が混雑しているかを判定して、その結果をカメラ21〜23の識別情報とともに分析結果として画像合成部250に送る。画像合成部250は、カメラ映像241〜243に判定結果を重畳させる。
なお、カメラ映像241〜243の第三閾値等の混雑度(人数の多さ)の判断基準は、ユーザが予め設定することができる。また、第三閾値は、複数の値を設定することができ、情報分析部280は、現在客数244の人数に応じて、混雑度を多段階に評価した結果を分析結果として画像合成部250に送ることができる。
図11は、表示画面24dに表示される混雑度の分析結果を示す図である。表示画面24dの上方には、カメラ21〜23毎のカメラ映像241〜243が表示される。また、表示画面24dの下方には、カメラ21〜23毎の現在客数244、合計客数245、最大客数246が表示される。本図では、二番目のカメラ22が混雑していると判断したため、カメラ映像242に<混雑>の表示61を重畳させている。
本実施形態の人数集計システム100Cは、来場者に関する統計的な情報を得ることができるため、接待員等を何処にどの程度配置すればよいか容易に予測することができる。また、カメラ21〜23に撮影された区域の混雑度をリアルタイムで表示することが可能なため、接待員の緊急増員などの対応を容易に行うことができる。
なお、記憶媒体25に記憶されたデータ及びカウント判定部230が出力カウント結果のいずれのデータを分析させるかは、ユーザが予め設定することできる。また、人数集計システム100Cは、記憶媒体25に記憶されたデータ及びカウント判定部230の出力カウント結果を用いた分析処理を常時行っておき、ユーザに必要な分析結果を閲覧させてもよい。また、人数集計システム100Cは、分析結果を再度カメラ映像と紐づけて記憶媒体25に記憶させてもよいし、外部機器に出力してその外部機器の制御情報として利用させてもよい。
以上、各実施形態の人数集計システム100,100A〜100Cの人数集計方法によると、展示ブース31等への来場者、来客者、通行者、滞在者等の集計対象の人物に関する情報を簡易な構成で正確に集計することができる。また、フィルタ部231による補正処理を行ったことにより、滞在する同一人物を異なる人物として重複カウントすること防止することができる。このように、簡易な構成で人物の集計を行い、人数集計システム100,100A〜100Cのユーザに対し、現場対応や分析に必要な情報を提供することができる。
なお、各実施形態の説明では、展示ブース31に対する来場客を収集及び分析する例について説明したため、表示部24の表示画面24a〜24dには、「現在客数」、「合計客数」、「最大客数」、「最低客数」及び「平均客数」に関する情報を表示させたが、用途に応じて「現在人数」、「合計人数」、「最大人数」、「最低人数」及び「平均人数」に関する情報として収集及び分析した結果を表示させることができる。
また、画像合成部250は、カメラ21〜23の映像フレーム、映像フレームを撮像した日付や時刻、映像フレーム内の現在人数、カメラ21〜23の識別情報、及び情報分析部280の分析結果のうち、一部又は全部を含む画像を合成して、表示部24に表示させることができる。
本発明の実施形態における処理は、コンピュータに実現させることのできるプログラムとして、例えば磁気ディスク、光ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体に書き込んだ状態で各種装置に適用する、或いは、通信媒体により伝送して各種装置に適用することも可能である。このように所望の記憶媒体に各実施形態で述べた各処理を記憶させ、他のコンピュータ等でプログラムを実行させることにより、各実施形態の装置を用いた場合と同様の作用効果が得られる。なお、コンピュータは、各実施形態で述べた装置に内蔵されたコンピュータに限定されるわけではなく、記憶媒体に記憶されたプログラムを読み取り可能であって、読み取ったプログラムに従って制御動作を行うCPU等の演算装置を備えているあらゆるコンピュータを含む。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
20a,20c グラフ 21〜23 カメラ
24 表示部 24a〜24d 表示画面
25 記憶媒体 30 展示会場
31 展示ブース 32 通路
61 表示
100,100A〜100C 人数集計システム
200,200A〜200C 人数集計装置
210 カメラ映像集積部 220,220B 人抽出部
221 向き識別部 222 指定領域分類部
223 大小分類部 224 除外部
230 カウント判定部 231 フィルタ部
232 滞在時間計測部 240 時計部
241〜243 カメラ映像 241a〜243a グラフ
241c〜243c グラフ 244 現在客数
245 合計客数 246 最大客数
247a 月日 247b 月日
247c 曜日 247d 曜日
248a 月日 248b 月日
248c 曜日 248d 曜日
249a 平均客数
250 画像合成部 260 記録制御部
270 選択部 280 情報分析部
301〜310 人物 400 辞書データ
500 除外データ 501 ユニホームデータ
A1 指定領域 A2 領域
a1〜a10 判定用領域 c1〜c10 中心
f1〜f6 フレーム f11〜f61 フレーム

Claims (10)

  1. 撮像部と、
    人抽出部及びカウント判定部を有する人数集計装置と、
    を備え、
    前記人抽出部は、
    前記撮像部より受信する映像のフレームから所定の向きの人物が存在するかを判定し、
    前記人物が前記フレーム中の指定領域内に位置するかを判定し、
    前記人物の中心座標と大きさを含む位置情報を判定して、
    集計対象候補の人物を複数の前記フレーム毎に抽出し、
    前記カウント判定部は、
    複数の前記フレームのうち、前記集計対象候補の人物の抽出がされなかった前記フレームが有る場合、前の前記フレームで抽出された前記集計対象候補の人物と、後の前記フレームで抽出された前記集計対象候補の人物の前記位置情報の変化量が、予め定められた第一閾値未満である場合に、前記集計対象候補の人物の抽出がされなかった前記フレームに、前記前の前記フレーム又は前記後の前記フレームにおける前記集計対象候補の人物の前記位置情報を付加して補正し、
    前記集計対象候補の人物を含む連続する前記フレームの数が予め定めた第二閾値より多い場合に、前記集計対象候補の人物を滞在していると判定して集計する、
    ことを特徴とする人数集計システム。
  2. 前記人抽出部は、前記人物を、予め記憶された顔、上半身又は全身それぞれにおける右向き、左向き又は正面向きの第一特徴量とマッチングさせることにより前記人物が前記フレーム内に存在すると判定することを特徴とする請求項1に記載の人数集計システム。
  3. 前記人抽出部は、前記フレームに存在すると判定された前記人物を、予め定められた第二特徴量とマッチングした場合に前記集計対象候補から除外する除外部を備えることを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の人数集計システム。
  4. 前記カウント判定部は、集計された前記集計対象候補の人物の現在人数及び増加人数をカウント結果として出力することを特徴とする請求項1乃至請求項の何れかに記載の人数集計システム。
  5. 前記人数集計装置は、記憶部を有し、
    前記記憶部は、累積人数が増加する毎に、前記フレームと、前記フレームを撮像した日付及び時刻と、前記フレーム内の現在人数と、前記撮像部の識別情報とを対応して記憶する、
    ことを特徴とする請求項1乃至請求項の何れかに記載の人数集計システム。
  6. 前記人数集計装置は、情報分析部を有し、
    前記情報分析部は、前記記憶部に記憶された前記フレーム、前記日付、前記時刻、前記現在人数及び前記識別情報を取得し、時間単位、日単位又は曜日単位の、合計人数、最大人数、最低人数及び平均人数のいずれか一部又は全部を分析結果として求める、
    ことを特徴とする請求項に記載の人数集計システム。
  7. 前記人数集計装置は、情報分析部を有し、
    前記情報分析部は、前記現在人数を予め定められた第三閾値と比較することにより、前記フレーム毎の混雑度を分析結果として求める、
    ことを特徴とする請求項に記載の人数集計システム。
  8. 前記人数集計システムは、表示部を備え、
    前記人数集計装置は、画像合成部を有し、
    前記画像合成部は、
    前記撮像部の映像の前記フレームと、前記フレームを撮像した日付及び時刻と、前記フレーム内の現在人数と、前記識別情報と、前記分析結果とのうち、一部又は全部を含む画像を合成し、
    前記表示部に前記画像を表示させる、
    ことを特徴とする請求項又は請求項に記載の人数集計システム。
  9. 人数集計システムにおける人数集計方法であって、
    前記人数集計システムは、
    撮像手段と、
    前記撮像手段より受信する映像のフレームから所定の向きの人物が存在するかを判定し、前記人物が前記フレーム中の指定領域内に位置するかを判定し、前記人物の中心座標と大きさを含む位置情報を判定して、集計対象候補の人物を複数の前記フレーム毎に抽出する人抽出手段と、
    複数の前記フレームのうち、前記集計対象候補の人物の抽出がされなかった前記フレームが有る場合、前の前記フレームで抽出された前記集計対象候補の人物と、後の前記フレームで抽出された前記集計対象候補の人物の前記位置情報の変化量が、予め定められた第一閾値未満である場合に、前記集計対象候補の人物の抽出がされなかった前記フレームに、前記前の前記フレーム又は前記後の前記フレームにおける前記集計対象候補の人物の前記位置情報を付加して補正して、前記集計対象候補の人物を含む連続する前記フレームの数が予め定めた第二閾値より多い場合に、前記集計対象候補の人物を滞在していると判定して集計する、カウント判定手段と、
    を備えることを特徴とする人数集計方法。
  10. 人数集計システムにおける人数集計結果の閲覧方法であって、
    前記人数集計システムは、
    撮像手段と、
    前記撮像手段より受信する映像のフレームから所定の向きの人物が存在するかを判定し、前記人物が前記フレーム中の指定領域内に位置するかを判定し、前記人物の中心座標と大きさを含む位置情報を判定して、集計対象候補の人物を複数の前記フレーム毎に抽出する人抽出手段と、
    複数の前記フレームのうち、前記集計対象候補の人物の抽出がされなかった前記フレームが有る場合、前の前記フレームで抽出された前記集計対象候補の人物と、後の前記フレームで抽出された前記集計対象候補の人物の前記位置情報の変化量が、予め定められた第一閾値未満である場合に、前記集計対象候補の人物の抽出がされなかった前記フレームに、前記前の前記フレーム又は前記後の前記フレームにおける前記集計対象候補の人物の前記位置情報を付加して補正し、前記集計対象候補の人物を含む連続する前記フレームの数が予め定めた第二閾値より多い場合に、前記集計対象候補の人物を滞在していると判定して集計して、集計された前記集計対象候補の人物の現在人数及び増加人数をカウント結果として出力するカウント判定手段と、
    前記カウント結果、又は、前記カウント結果に基づく分析結果を表示させる表示手段と、
    を備えることを特徴とする人数集計結果の閲覧方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6703284B2 (ja) * 2017-09-27 2020-06-03 キヤノンマーケティングジャパン株式会社 画像処理システム、画像処理システムの制御方法、およびプログラム
CN110968239B (zh) * 2019-11-28 2022-04-05 北京市商汤科技开发有限公司 一种展示对象的控制方法、装置、设备及存储介质
WO2022070299A1 (ja) * 2020-09-30 2022-04-07 日本電信電話株式会社 データ解析システム、サーバ装置、データ解析方法およびデータ解析プログラム
JP7485092B2 (ja) 2021-01-14 2024-05-16 日本電気株式会社 映像監視システム、映像監視方法及びコンピュータプログラム

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007201556A (ja) * 2006-01-23 2007-08-09 Fujifilm Corp 混雑情報提供システム及び方法
JP2010211485A (ja) * 2009-03-10 2010-09-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 注視度合測定装置、注視度合測定方法、注視度合測定プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体
JP2012123727A (ja) * 2010-12-10 2012-06-28 Hitachi Solutions Ltd 広告効果測定サーバ、広告効果測定装置、プログラム、広告効果測定システム
JP5691849B2 (ja) * 2011-05-31 2015-04-01 三菱電機株式会社 注視者検知装置
JP5683663B1 (ja) * 2013-09-27 2015-03-11 パナソニックIpマネジメント株式会社 滞留時間測定装置、滞留時間測定システムおよび滞留時間測定方法
JP6444655B2 (ja) * 2014-01-14 2018-12-26 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカPanasonic Intellectual Property Corporation of America 表示方法、滞在情報表示システム、表示制御装置、及び表示制御方法

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