JP6906577B2 - 通知判定装置、通知判定方法及び通知判定プログラム - Google Patents

Description

この発明は、ふらつきを検出して通知する技術に関する。

撮影装置によって取得された撮影画像データから特定の行動をとる人を検出し、注意すべき対象として通知する技術がある。特定の行動としては、蛇行して移動することを意味するふらつきがある。
特許文献１には、移動の開始点と開始点からｎ個目の点とを結んだ中心線と、各点との間の距離を振れ幅とし、振れ幅が閾値よりも大きい場合にふらついていると判断することが記載されている。

特開２００７−０８９１０５号公報

特許文献１に記載された技術では、他の人等を避けるために円弧状の軌跡で移動した場合等、実際にはふらついていない場合であっても、ふらつきとして検出されてしまう恐れがある。
この発明は、適切にふらつく人を検出可能にすることを目的とする。

この発明に係る通知判定装置は、
基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算する近似部と、
前記近似部によって計算された前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する判定部と
を備える。

前記判定部は、前記平均距離が第１閾値以上であり、かつ、前記交差回数が第２閾値以上である場合に、通知すると判定する。

前記判定部は、前記平均距離が第１閾値以上であり、かつ、前記交差回数が第２閾値以上であり、かつ、前記複数の検出点を含む最小の円の半径である移動半径で前記交差回数を除した交差割合が第３閾値以上である場合に、通知すると判定する。

前記通知判定装置は、さらに、
撮影領域を撮影装置によって撮影することにより得られた複数のフレームの撮影画像データそれぞれを対象として、対象の撮影画像データから前記対象者を検出する検出部と、
前記複数のフレームの撮影画像データそれぞれから前記検出部によって検出された前記対象者の位置を表す点の集合を、前記複数の検出点として設定する検出点設定部と
を備える。

前記検出点設定部は、前記対象者の位置を表す点の集合から、前記時系列における直前の点との間の距離が制限距離以上離れている点を除外して得られる複数の点を、前記複数の検出点として設定する。

前記判定部は、前記撮影画像データの奥行方向の一方向に移動した後、前記一方向に移動した距離の半分以上の距離を前記奥行方向の逆方向に移動したことを前記移動軌跡が示す場合には、通知しないと判定する。

前記判定部は、前記移動軌跡が前記近似直線と交差した第１交差の後、前記移動軌跡が前記近似直線と次に交差する第２交差までの間の検出点の数が検出点数に関する基準数より少ない場合には、前記第２交差を前記交差回数としてカウントしない。

前記検出点設定部は、前記複数のフレームの撮影画像データそれぞれを対象として、対象の撮影画像データについて、前記撮影装置のレンズ歪みを補正するとともに、俯瞰変換して俯瞰画像データを生成し、前記俯瞰画像データにおいて前記対象者の位置を表す点の集合を、前記複数の検出点として設定する。

この発明に係る通知判定方法は、
近似部が、基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算し、
判定部が、前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する。

この発明に係る通知判定プログラムは、
基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算する近似部と、
前記近似部によって計算された前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する判定部と
を行う通知判定装置としてコンピュータを機能させる。

この発明では、近似直線と複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、近似直線と移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する。これにより、適切にふらつきを検出可能になる。

実施の形態１に係る通知判定装置１０の構成図。 実施の形態１に係る通知判定装置１０の処理の流れを示すフローチャート。 実施の形態１に係る検出処理の説明図。 実施の形態１に係るグループ化処理の説明図。 実施の形態１に係る位置記憶部３１に記憶されるデータの説明図。 実施の形態１に係る近似処理の説明図。 実施の形態１に係る判定処理のフローチャート。 実施の形態１に係る近似直線と検出点との間の距離の説明図。 変形例１に係る通知判定装置１０の構成図。 実施の形態２に係る判定処理のフローチャート。 実施の形態２に係る移動半径の説明図。 実施の形態２に係る通知判定装置１０の効果の説明図。 実施の形態３に係る方法１の説明図。 実施の形態３に係る方法２の説明図。 実施の形態３に係る方法３の説明図。 実施の形態４に係る通知判定装置１０の処理の流れを示すフローチャート。 実施の形態４に係る撮影装置４１のレンズ歪みを補正する処理の説明図。 実施の形態４に係る俯瞰変換の説明図。

実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、実施の形態１に係る通知判定装置１０の構成を説明する。
通知判定装置１０は、コンピュータである。
通知判定装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信インタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線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。

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。

メモリ１２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ１２は、具体例としては、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。

ストレージ１３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ１３は、具体例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）である。また、ストレージ１３は、ＳＤ（登録商標，Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ，登録商標）、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（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）といった可搬記録媒体であってもよい。

通信インタフェース１４は、外部の装置と通信するためのインタフェースである。通信インタフェース１４は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）、ＨＤＭＩ（登録商標，Ｈｉｇｈ−Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）のポートである。

通知判定装置１０は、通信インタフェース１４を介して、監視カメラといった撮影装置４１と接続されている。

通知判定装置１０は、機能構成要素として、画像取得部２１と、検出部２２と、検出点設定部２３と、近似部２４と、判定部２５と、通知部２６とを備える。通知判定装置１０の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
ストレージ１３には、通知判定装置１０の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、通知判定装置１０の各機能構成要素の機能が実現される。

また、ストレージ１３は、位置記憶部３１を実現する。

図１では、プロセッサ１１は、１つだけ示されていた。しかし、プロセッサ１１は、複数であってもよく、複数のプロセッサ１１が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図２から図８を参照して、実施の形態１に係る通知判定装置１０の動作を説明する。
実施の形態１に係る通知判定装置１０の動作手順は、実施の形態１に係る通知判定方法に相当する。また、実施の形態１に係る通知判定装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態１に係る通知判定プログラムに相当する。

図２を参照して、実施の形態１に係る通知判定装置１０の処理の流れを説明する。
（ステップＳ１１：画像取得処理）
画像取得部２１は、通信インタフェース１４を介して、撮影領域を撮影装置４１によって撮影することにより得られた最新のフレームの撮影画像データを取得する。画像取得部２１は、撮影画像データをメモリ１２に書き込む。

（ステップＳ１２：検出処理）
検出部２２は、ステップＳ１１で取得された撮影画像データをメモリ１２から読み出す。検出部２２は、対象画像データから人を検出する。
図３に示すように、検出部２２は、検出された人がいる矩形領域の部分画像データを、その人についての部分画像データとして撮影画像データから切り出す。検出部２２は、切り出された部分画像データの下辺の中心点の座標を、その人がいる位置として特定する。つまり、検出部２２は、人の足元の座標をその人がいる位置として特定する。

（ステップＳ１３：グループ化処理）
検出部２２は、ステップＳ１２で検出された人と同一人物を、過去の撮影画像データから検出された人から特定する。
具体的には、図４に示すように、検出部２２は、ステップＳ１１で取得された撮影画像データから検出された人についての部分画像データを、過去の撮影画像データから検出された人についての部分画像データである過去データと比較して、基準度合以上に類似する過去データを特定する。検出部２２は、基準度合以上に類似する過去データが示す人を、検出された人と同一人物であると特定する。
検出部２２は、検出された人の位置を示す座標及び部分画像データに、同一人物であると特定された人と同じ識別子を付して、位置記憶部３１に書き込む。基準度合以上に類似する過去データがなかった場合には、検出部２２は、検出された人の位置を示す座標及び部分画像データに、新規の識別子を付して、位置記憶部３１に書き込む。
図２に示す処理が繰り返し実行されることにより、図５に示すように、位置記憶部３１に人物毎の位置の履歴を示すデータが識別子毎の順序とともに記憶される。なお順序がわかる項目として、部分画像データを取得した時間データとともに記憶されるように構成してもよい。

ステップＳ１４からステップＳ１６の処理が、各人を対象として実行される。つまり、ステップＳ１４からステップＳ１６の処理が、過去基準期間内に位置記憶部３１に記憶された各識別子を対象として実行される。但し、過去基準期間内に位置記憶部３１に記憶されたレコードが記憶レコード数に関する基準数未満の識別子は対象外とする。記憶レコード数に関する基準数は、３以上の整数である。記憶レコード数に関する基準数は、適切にふらつきを検出するために、例えば１０以上といったある程度数が多いことが望ましい。

（ステップＳ１４：検出点設定処理）
検出点設定部２３は、位置記憶部３１から対象の識別子が付された複数のレコードから座標を読み出す。検出点設定部２３は、読み出された座標が示す点の集合、つまり対象者の位置を表す点の集合を、基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点として設定する。検出点設定部２３は、複数の検出点をメモリ１２に書き込む。

（ステップＳ１５：近似処理）
近似部２４は、ステップＳ１４で設定された複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算する。
具体的には、近似部２４は、複数の検出点をメモリ１２から読み出す。図６に示すように、近似部２４は、複数の検出点の座標を入力として、最小二乗法により近似直線を計算する。なお、最小二乗法に限らず、他の方法によって複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算してもよい。近似部２４は、計算された近似直線をメモリ１２に書き込む。

（ステップＳ１６：判定処理）
判定部２５は、近似直線と複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、近似直線と複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する。判定処理について、詳しくは後述する。
判定部２５は、通知すると判定された場合には、対象者を通知対象としてメモリ１２に書き込む。

（ステップＳ１７：通知処理）
通知部２６は、通信インタフェース１４を介して、通知対象の対象者を管理者等に通知する。
具体的には、通知部２６は、通知対象の対象者をメモリ１２から読み出す。通知部２６は、最新の撮影画像データにおける通知対象の対象者を枠で囲う等した画像データを表示装置に送信して、表示装置に表示する。

図７を参照して、実施の形態１に係る判定処理（図２のステップＳ１６）を説明する。
（ステップＳ２１：距離判定処理）
判定部２５は、ステップＳ１５で計算された近似直線と、ステップＳ１４で設定された複数の検出点それぞれとの間の距離を計算する。図８に示すように、近似直線と検出点との間の距離は、検出点から近似直線に下した垂線の長さである。判定部２５は、計算された距離の平均値である平均距離が第１閾値以上であるか否かを判定する。第１閾値は、どの程度の大きさで蛇行している場合にふらつきとするかに応じて事前に決定される。
判定部２５は、平均距離が第１閾値以上である場合には、処理をステップＳ２２に進める。一方、判定部２５は、平均距離が第１閾値未満である場合には、処理をステップＳ２４に進める。

（ステップＳ２２：交差回数判定処理）
判定部２５は、ステップＳ１５で計算された近似直線と、ステップＳ１４で設定された複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡との交差回数を計算する。判定部２５は、交差回数が第２閾値以上であるか否かを判定する。第２閾値は、どの程度蛇行している場合にふらつきとするかに応じて事前に決定される。
判定部２５は、交差回数が第２閾値以上である場合には、処理をステップＳ２３に進める。一方、判定部２５は、交差回数が第２閾値未満である場合には、処理をステップＳ２４に進める。

（ステップＳ２３：対象設定処理）
判定部２５は、対象者がふらついていると判定し、対象者を通知対象としてメモリ１２に書き込む。

（ステップＳ２４：非対象設定処理）
判定部２５は、対象者がふらついていないと判定し、対象者を通知対象としない。

＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態１に係る通知判定装置１０は、近似直線と複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、近似直線と移動軌跡との交差回数とに基づき、対象者がふらついているか否かを判定する。
近似直線と検出点との間の距離だけでなく、近似直線と移動軌跡との交差回数も用いてふらついているか否かを判定するため、適切にふらつきを検出することが可能である。その結果、ふらついている人を適切に通知可能である。

近似直線と検出点との間の距離だけでは、他の人等を避けて円弧状に移動した場合等に、ふらついていると誤検出されてしまう可能性がある。しかし、交差回数を用いることにより、始点から終点へ行く間に、左右に蛇行して移動しているか否かが判定される。そのため、ふらついている人を適切に通知可能である。

＊＊＊他の構成＊＊＊
＜変形例１＞
実施の形態１では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例１として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例１について、実施の形態１と異なる点を説明する。

図９を参照して、変形例１に係る通知判定装置１０の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、通知判定装置１０は、プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３とに代えて、電子回路１５を備える。電子回路１５は、各機能構成要素と、メモリ１２と、ストレージ１３との機能とを実現する専用の回路である。

電子回路１５としては、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。
各機能構成要素を１つの電子回路１５で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路１５に分散させて実現してもよい。

＜変形例２＞
変形例２として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。

プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３と電子回路１５とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。

実施の形態２．
実施の形態２では、移動距離に対する交差回数の割合である交差割合を考慮して、ふらついているか否かを判定する点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図１０及び図１１を参照して、実施の形態２に係る通知判定装置１０の動作を説明する。
実施の形態２に係る通知判定装置１０の動作手順は、実施の形態２に係る通知判定方法に相当する。また、実施の形態２に係る通知判定装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態２に係る通知判定プログラムに相当する。

図１０を参照して、実施の形態２に係る判定処理（図２のステップＳ１６）を説明する。
ステップＳ３２からステップＳ３３の処理は、図７のステップＳ２１からステップＳ２２の処理と同じである。ステップＳ３５からステップＳ３６の処理は、図７のステップＳ２３からステップＳ２４の処理と同じである。

（ステップＳ３１：移動距離判定処理）
判定部２５は、図１１に示すように、ステップＳ１４で設定された複数の検出点を含む最小の円の半径である移動半径を計算する。つまり、判定部２５は、ステップＳ１４で設定された複数の検出点を全て内包する最小の円を描き、円の中心と、最も遠い検出点との間の距離を移動半径として計算する。ここでは、複数の検出点から特定される移動距離として移動半径を用いる。判定部２５は、移動半径が最短距離以上であるか否かを判定する。
判定部２５は、移動半径が最短距離以上である場合には、処理をステップＳ３２に進める。一方、判定部２５は、移動半径が最短距離未満である場合には、処理をステップＳ３６に進める。

（ステップＳ３４：交差割合判定処理）
判定部２５は、ステップＳ３３で計算された交差回数を、ステップＳ３１で計算された移動半径で除して交差割合を計算する。判定部２５は、交差割合が第３閾値以上であるか否かを判定する。第３閾値は、単位距離当たりどの程度蛇行している場合にふらつきとするかに応じて事前に決定される。
判定部２５は、交差割合が第３閾値以上である場合には、処理をステップＳ３５に進める。一方、判定部２５は、交差割合が第３閾値未満である場合には、処理をステップＳ３６に進める。

＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態２に係る通知判定装置１０は、移動距離に対する交差回数の割合である交差割合を考慮して、ふらついているか否かを判定する。具体的には、図１２に示すように、短い距離を移動する間に、交差回数が第２閾値以上となった場合には、ふらつきとして検出される。これに対して、長い距離を移動する間に、交差回数が第２閾値以上となった場合には、ふらつきとして検出されない場合がある。
これにより、より適切にふらつきを検出することが可能である。例えば、走りながら数人を避けて移動したような場合には、短時間に何度か左右に移動しながら、長い距離を移動する可能性がある。このような場合に、実施の形態１に係る通知判定装置１０は、ふらつきとして誤検出してしまう可能性がある。これに対して、実施の形態２に係る通知判定装置１０は、ふらつきとして誤検出することを防止できる可能性がある。

なお、この例のような動作をふらつきとして検出すべきか否かは、撮影装置４１が設置された場所等によって異なる。したがって、実施の形態２で説明した機能を使用するか否かを切り替え可能にしてもよい。

実施の形態３．
実施の形態３では、検出処理（図２のステップＳ１２）での誤検出による影響を軽減する方法を説明する。実施の形態３では、実施の形態１，２と異なる点のみ説明し、同一の点については説明を省略する。
ここでは、実施の形態１に機能を追加した場合を説明する。しかし、実施の形態２に機能を追加することも可能である。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図１３から図１５を参照して、実施の形態３に係る通知判定装置１０の動作を説明する。
実施の形態３に係る通知判定装置１０の動作手順は、実施の形態３に係る通知判定方法に相当する。また、実施の形態３に係る通知判定装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態３に係る通知判定プログラムに相当する。

実施の形態３では、誤検出による影響を軽減する方法として方法１から方法３の３つを説明する。

＊＊方法１＊＊
検出点設定処理（図２のステップＳ１４）で、検出点設定部２３は、対象者の位置を表す点の集合から、時系列における直前の点との間の距離が制限距離以上離れている点を除外して得られる複数の点を、複数の検出点として設定する。
つまり、図１３に示すように、点１、点２、．．．、点６の順に対象者の座標を示す点が検出されたとする。このとき、点４は、直前の点３との間の距離が遠く、制限距離以上離れている。このような点は、検出処理で誤検出された点である可能性が高い。そのため、このような点を含めてふらつきの検出を行うと、ふらつきを誤検出してしまう可能性がある。そこで、このような点については、対象者の位置を表す点の集合から除外した上で、複数の検出点を設定する。したがって、図１３に示す例の場合には、点１と点２と点３と点５と点６とが複数の検出点になる。この場合、点３の次に点５に移動したとして処理が行われる。

＊＊方法２＊＊
判定処理（図２のステップＳ１６）で、判定部２５は、撮影画像データの奥行方向の一方向に移動した後、一方向に移動した距離の半分以上の距離を奥行方向の逆方向に移動したことを移動軌跡が示す場合には、通知しないと判定する。
つまり、図１４に示すように、複数の検出点を時系列に結ぶと、Ｙ軸方向（奥行方向）に移動した後、元の位置に戻ってくるような移動軌跡となる場合がある。これは、奥行方向の一方に移動する人と、奥行方向の他方に移動する人との２人がすれ違った場合に、２人が同一人物と判定された結果である場合がある。したがって、このような移動軌跡の場合には、判定部２５は、ふらつきでないと判定し、通知しないと判定する。

＊＊方法３＊＊
交差回数判定処理（図７のステップＳ２２）で、判定部は、移動軌跡が近似直線と交差した第１交差の後、移動軌跡が近似直線と次に交差する第２交差までの間の検出点の数が検出点数に関する基準数より少ない場合には、第２交差を交差回数としてカウントしない。
つまり、図１５に示すように、複数の検出点を結んだ移動軌跡がなっているとする。このとき、検出点１から検出点２への移動軌跡が近似直線と交差している。この後、すぐに検出点２から検出点３への移動軌跡が近似直線と交差している。その後も、すぐに検出点３から検出点４への移動軌跡が近似直線と交差している。このように、一度移動軌跡が近似直線と交差した後、間に検出点数に関する基準数よりも少ない検出点だけを挟んで、再び移動軌跡が近似直線と交差する場合には、他人を検出した点が複数の検出点に含まれている可能性がある。図１５の例では、平行に移動する２人が同一人物であると判定された結果、２人の位置を示す点が交互に結ばれている可能性がある。したがって、このような移動軌跡の場合には、一旦交差した後の交差については交差回数にカウントしない。したがって、図１５に示す例では、検出点１から検出点２への移動軌跡が近似直線と交差している１回だけが交差回数としてカウントされる。

＊＊＊実施の形態３の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態３に係る通知判定装置１０は、検出処理での誤検出による影響を軽減する。
これにより、より適切にふらつきを検出することが可能である。

実施の形態４．
実施の形態４は、撮影画像データにおける歪みを補正したうえで、ふらつきの検出を行う点が実施の形態１〜３と異なる。実施の形態４では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
図１６から図１８を参照して、実施の形態４に係る通知判定装置１０の動作を説明する。
実施の形態４に係る通知判定装置１０の動作手順は、実施の形態４に係る通知判定方法に相当する。また、実施の形態４に係る通知判定装置１０の動作を実現するプログラムは、実施の形態４に係る通知判定プログラムに相当する。

図１６を参照して、実施の形態４に係る通知判定装置１０の処理の流れを説明する。
ステップＳ４１からステップＳ４３の処理は、図２のステップＳ１１からステップＳ１３の処理と同じである。ステップＳ４５からステップＳ４８の処理は、図２のステップＳ１４からステップＳ１７の処理と同じである。

（ステップＳ４４：補正処理）
検出点設定部２３は、撮影画像データについて、撮影装置４１のレンズ歪みを補正するとともに、俯瞰変換して俯瞰画像データを生成する。
具体的には、図１７に示すように、撮影画像データには、撮影装置４１の広角レンズの影響により、四隅に近いほど引き延ばされたような歪みがある。そこで、検出点設定部２３は、この歪みを補正する。補正は、既存の技術に対して、撮影装置４１に応じたパラメータを設定することにより行うことができる。
また、図１８に示すように、撮影装置４１は、斜めから撮影領域を撮影している場合がある。そこで、検出点設定部２３は、撮影画像データを俯瞰変換して、上から見た俯瞰画像データに変換する。俯瞰変換は既存の技術により行うことができる。

なお、ステップＳ４５では、検出点設定部２３は、ステップＳ４４で補正された後の俯瞰画像データにおいて対象者の位置を表す点の集合を、複数の検出点として設定する。

＊＊＊実施の形態４の効果＊＊＊
以上のように、実施の形態４に係る通知判定装置１０は、撮影画像データの歪みを補正したうえで、ふらつきの検出を行う
これにより、複数の検出点の位置関係が正確になり、より適切にふらつきを検出することが可能である。

以上、この発明の実施の形態及び変形例について説明した。これらの実施の形態及び変形例のうち、いくつかを組み合わせて実施してもよい。また、いずれか１つ又はいくつかを部分的に実施してもよい。なお、この発明は、以上の実施の形態及び変形例に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。

１０ 通知判定装置、１１ プロセッサ、１２ メモリ、１３ ストレージ、１４ 通信インタフェース、１５ 電子回路、２１ 画像取得部、２２ 検出部、２３ 検出点設定部、２４ 近似部、２５ 判定部、２６ 通知部、３１ 位置記憶部、４１ 撮影装置。

Claims (11)

1. 基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算する近似部と、
   前記近似部によって計算された前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する判定部であって、前記平均距離が第１閾値以上であり、かつ、前記交差回数が第２閾値以上であり、かつ、前記複数の検出点を含む最小の円の半径である移動半径で前記交差回数を除した交差割合が第３閾値以上である場合に、通知すると判定する判定部と
   を備える通知判定装置。
2. 撮影領域を撮影装置によって撮影することにより得られた複数のフレームの撮影画像データそれぞれを対象として、対象の撮影画像データから対象者を検出する検出部と、
   前記複数のフレームの撮影画像データそれぞれから前記検出部によって検出された前記対象者の位置を表す点の集合を、複数の検出点として設定する検出点設定部と、
   前記検出点設定部によって設定された、基準期間に検出された対象者の位置を表す前記複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算する近似部と、
   前記近似部によって計算された前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する判定部とを備え、
   前記判定部は、前記撮影画像データの奥行方向の一方向に移動した後、前記一方向に移動した距離の半分以上の距離を前記奥行方向の逆方向に移動したことを前記移動軌跡が示す場合には、通知しないと判定する通知判定装置。
3. 基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算する近似部と、
   前記近似部によって計算された前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する判定部であって、前記移動軌跡が前記近似直線と交差した第１交差の後、前記移動軌跡が前記近似直線と次に交差する第２交差までの間の検出点の数が検出点数に関する基準数より少ない場合には、前記第２交差を前記交差回数としてカウントしない判定部と
   を備える通知判定装置。
4. 前記検出点設定部は、前記対象者の位置を表す点の集合から、前記時系列における直前の点との間の距離が制限距離以上離れている点を除外して得られる複数の点を、前記複数の検出点として設定する
   請求項２に記載の通知判定装置。
5. 前記検出点設定部は、前記複数のフレームの撮影画像データそれぞれを対象として、対象の撮影画像データについて、前記撮影装置のレンズ歪みを補正するとともに、俯瞰変換して俯瞰画像データを生成し、前記俯瞰画像データにおいて前記対象者の位置を表す点の集合を、前記複数の検出点として設定する
   請求項２に記載の通知判定装置。
6. 近似部が、基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算し、
   判定部が、前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定し、前記平均距離が第１閾値以上であり、かつ、前記交差回数が第２閾値以上であり、かつ、前記複数の検出点を含む最小の円の半径である移動半径で前記交差回数を除した交差割合が第３閾値以上である場合に、通知すると判定する通知判定方法。
7. 検出部が、撮影領域を撮影装置によって撮影することにより得られた複数のフレームの撮影画像データそれぞれを対象として、対象の撮影画像データから対象者を検出し、
   検出点設定部が、前記複数のフレームの撮影画像データそれぞれから前記対象者の位置を表す点の集合を、複数の検出点として設定し、
   近似部が、基準期間に検出された対象者の位置を表す前記複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算し、
   判定部が、前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定し、
   前記判定部が、前記撮影画像データの奥行方向の一方向に移動した後、前記一方向に移動した距離の半分以上の距離を前記奥行方向の逆方向に移動したことを前記移動軌跡が示す場合には、通知しないと判定する通知判定方法。
8. 近似部が、基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算し、
   判定部が、前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定し、前記移動軌跡が前記近似直線と交差した第１交差の後、前記移動軌跡が前記近似直線と次に交差する第２交差までの間の検出点の数が検出点数に関する基準数より少ない場合には、前記第２交差を前記交差回数としてカウントしない通知判定方法。
9. 基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算する近似処理と、
   前記近似処理によって計算された前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する判定処理であって、前記平均距離が第１閾値以上であり、かつ、前記交差回数が第２閾値以上であり、かつ、前記複数の検出点を含む最小の円の半径である移動半径で前記交差回数を除した交差割合が第３閾値以上である場合に、通知すると判定する判定処理と
   を行う通知判定装置としてコンピュータを機能させる通知判定プログラム。
10. 撮影領域を撮影装置によって撮影することにより得られた複数のフレームの撮影画像データそれぞれを対象として、対象の撮影画像データから対象者を検出する検出処理と、
    前記複数のフレームの撮影画像データそれぞれから前記検出処理によって検出された前記対象者の位置を表す点の集合を、複数の検出点として設定する検出点設定処理と、
    前記検出点設定処理によって設定された、基準期間に検出された対象者の位置を表す前記複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算する近似処理と、
    前記近似処理によって計算された前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する判定処理と
    を行う通知判定装置としてコンピュータを機能させ、
    前記判定処理では、前記撮影画像データの奥行方向の一方向に移動した後、前記一方向に移動した距離の半分以上の距離を前記奥行方向の逆方向に移動したことを前記移動軌跡が示す場合には、通知しないと判定する通知判定プログラム。
11. 基準期間に検出された対象者の位置を表す複数の検出点を時系列に結んで得られる移動軌跡を近似した近似直線を計算する近似処理と、
    前記近似処理によって計算された前記近似直線と前記複数の検出点それぞれとの間の距離の平均値である平均距離と、前記近似直線と前記移動軌跡との交差回数とに基づき、通知するか否かを判定する判定処理であって、前記移動軌跡が前記近似直線と交差した第１交差の後、前記移動軌跡が前記近似直線と次に交差する第２交差までの間の検出点の数が検出点数に関する基準数より少ない場合には、前記第２交差を前記交差回数としてカウントしない判定処理と
    を行う通知判定装置としてコンピュータを機能させる通知判定プログラム。

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