JP7287712B2 - 計測方法 - Google Patents

Description

本発明は、計測方法、計測装置、記録媒体に関する。

監視カメラなどが取得した画像データに基づいて、人物などを検出することが知られている。

このような技術の一例として、例えば、特許文献１がある。特許文献１には、監視用の撮像手段と、撮像手段で撮影される画像から人を検知する人検知手段と、人検知手段で検知された人を画像上で解析して移動軌跡を求める軌跡解析手段と、を含む監視情報収集システムが記載されている。

特開２０１８－９３２８３号公報

監視カメラなどの撮像手段が取得した画像データに基づいて、商店街などの特定エリアへ訪れた人の数を計測することがある。このような計測を行う場合、特許文献１に記載されているように単に人を検知すると、例えば傘により顔が隠れている場合などにおいて人を検出することが出来ず、その結果、正確な計測を行うことが出来なかった。

このように、雨などの悪天候の場合、画像データに基づいて人数を計測することが難しい、という課題が生じていた。

そこで、本発明の目的は、雨などの悪天候の場合、画像データに基づいて人数を計測することが難しい、という課題を解決する計測方法、計測装置、記録媒体を提供することにある。

かかる目的を達成するため本発明の一形態である計測方法は、
計測装置が、
取得した画像データに基づいて人と傘とを検出し、
検出した結果に基づいて人数を計測する
という構成をとる。

また、本発明の他の形態である計測装置は、
取得した画像データに基づいて人と傘とを検出する検出部と、
前記検出部が検出した結果に基づいて人数を計測する計測部と、
を有する
という構成をとる。

また、本発明の他の形態であるプログラムは、
計測装置に、
取得した画像データに基づいて人と傘とを検出する検出部と、
前記検出部が検出した結果に基づいて人数を計測する計測部と、
を実現するためのプログラムである。

本発明は、以上のように構成されることにより、雨などの悪天候の場合、画像データに基づいて人数を計測することが難しい、という課題を解決する計測方法、計測装置、プログラムを記録した、コンピュータが読み取り可能な記録媒体を提供することが可能となる。

本発明の第１の実施形態における計測システムの全体の構成の一例を示す図である。 図１で示す計測装置の構成の一例を示すブロック図である。 関連付けを行う際の処理の一例を説明するための図である。 関連付けを行う際の処理の一例を説明するための図である。 関連付けを行う際の処理の一例を説明するための図である。 関連付けを行う際の処理の一例を説明するための図である。 計測処理の一例を説明するための図である。 計測装置の全体的な動作の一例を示すフローチャートである。 計測装置が関連付けを行う際の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態における計測装置の構成の一例を示すブロック図である。

［第１の実施形態］
本発明の第１の実施形態を図１から図９までを参照して説明する。図１は、計測システム１００の全体の構成の一例を示す図である。図２は、計測装置２００の構成の一例を示すブロック図である。図３から図６までは、関連付けを行う際の処理の一例を説明するための図である。図７は、計測処理の一例を説明するための図である。図８は、計測装置２００の全体的な動作の一例を示すフローチャートである。図９は、計測装置２００が関連付けを行う際の動作の一例を示すフローチャートである。

本発明の第１の実施形態においては、画像データに基づいて人数を計測する計測システム１００について説明する。後述するように、計測システム１００は、画像データから人を検出するとともに、傘を検出する。また、計測システム１００は、検出した人と傘とを関連付ける。そして、計測システム１００は、人と傘とを関連付けた結果に基づいて、人数を計測する。

図１は、計測システム１００の全体の構成の一例を示している。図１を参照すると、計測システム１００は、例えば、計測装置２００と、監視カメラ３００と、を有している。例えば、監視カメラ３００は、商店街やイベント会場の入り口など所定の位置に設置されており、商店街やイベント会場などの予め定められた領域に入退場する人などを含む画像データを取得する。また、計測装置２００は、監視カメラ３００が取得した画像データに基づいて人数を計測する。図１で示すように、計測装置２００と監視カメラ３００とは、例えば、ネットワークなどを介して互いに通信可能なよう接続されている。

なお、計測システム１００が有する計測装置２００や監視カメラ３００の数は、１つに限定されない。計測システム１００は、例えば、異なる場所に設置された監視カメラ３００を複数有するなど、複数の計測装置２００や監視カメラ３００を有して構わない。

計測装置２００は、監視カメラ３００が取得した画像データに基づいて人数を計測する情報処理装置である。後述するように、計測装置２００は、上記計測を行う際、人とともに傘を検出して、人と傘とを関連付けた結果を利用する。

図２は、計測装置２００の構成の一例を示している。図２を参照すると、計測装置２００は、主な構成要素として、例えば、画面表示部２１０と、通信Ｉ／Ｆ部２２０と、記憶部２３０と、演算処理部２４０と、を有している。

画面表示部２１０は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ、液晶ディスプレイ）などの画面表示装置からなる。画面表示部２１０は、演算処理部２４０からの指示に応じて、画像情報２３１に含まれる画像データや人数情報２３４に含まれる計測結果などを画面表示する。

通信Ｉ／Ｆ部２２０は、データ通信回路からなる。通信Ｉ／Ｆ部２２０は、例えば、通信回線を介して接続された監視カメラ３００や外部装置との間でデータ通信を行う。

記憶部２３０は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置である。記憶部２３０は、演算処理部２４０における各種処理に必要な処理情報やプログラム２３５を記憶する。プログラム２３５は、演算処理部２４０に読み込まれて実行されることにより各種処理部を実現する。プログラム２３５は、通信Ｉ／Ｆ部２２０などのデータ入出力機能を介して外部装置や記録媒体から予め読み込まれ、記憶部２３０に保存されている。記憶部２３０で記憶される主な情報としては、例えば、画像情報２３１と、回数情報２３２と、関連付情報２３３と、人数情報２３４と、がある。

演算処理部２４０は、ＭＰＵ（Micro-processing unit）などのマイクロプロセッサとその周辺回路を有する。演算処理部２４０は、記憶部２３０からプログラム２３５を読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム２３５とを協働させて各種処理部を実現する。演算処理部２４０で実現される主な処理部として、例えば、画像データ取得部２４１と、対象検出部２４２と、対象追跡部２４３と、関連性計測部２４４と、関連付部２４５と、人数計測部２４６と、出力部２４７と、がある。

以下、上述した各処理部、各情報について、より詳細に説明する。

画像データ取得部２４１は、通信Ｉ／Ｆ部２２０を介して、監視カメラ３００から当該監視カメラ３００が取得した画像データを取得する。そして、画像データ取得部２４１は、取得した画像データを画像情報２３１として記憶部２３０に格納する。

上記処理の結果、画像情報２３１には、複数フレームの画像データが例えば時系列に沿って格納される。なお、画像データ取得部２４１は、例えば、監視カメラ３００が画像データを取得した日時などを示す属性情報と、画像データと、を対応付けて記憶部２３０に格納するよう構成しても構わない。

対象検出部２４２は、画像情報２３１に含まれる画像データから、予め定められた検出対象を検出する。例えば、対象検出部２４２は、画像データから、検出対象である人の頭部と傘とを検出する。換言すると、対象検出部２４２は、検出した検出対象の種別が人であるか傘であるかを区別可能なように、人の頭部と傘とを検出する処理をフレームごとに行う。また、対象検出部２４２は、検出した頭部や傘を囲う矩形を生成する。対象検出部２４２が生成する矩形が頭部や傘をどのように囲うかは、例えば、任意に設定して構わない。

対象追跡部２４３は、対象検出部２４２による検出結果に基づいて、対象検出部２４２が検出した頭部（人）と傘の追跡を行う。これにより、対象追跡部２４３は、各フレームにおいて同一と判断される検出対象をつなげた線である追跡線を生成する。なお、本実施形態においては、対象追跡部２４３が追跡を行う際に用いる方法については特に限定しない。対象追跡部２４３は、例えば、人の追跡を行う際に用いる既知の方法を用いて、人と傘とを追跡するよう構成することが出来る。ただし、対象追跡部２４３は、一つの追跡線に傘の検出箇所と頭部の検出箇所とが混在しないように、追跡線を生成するものとする。つまり、対象追跡部２４３は、傘の追跡線と人の追跡線とを区別して生成する。

関連性計測部２４４は、対象検出部２４２による検出の結果や対象追跡部２４３が生成した追跡線などに基づいて、人と傘とが関連する関係にある可能性を示す関連あり判定回数を計測する。例えば、関連性計測部２４４は、後述する条件に基づいて関連ありの可能性があると判断した、人と傘の組み合わせについて、回数情報２３２に含まれる関連あり判定回数を１加算する。

また、関連性計測部２４４は、上記のような関連あり判定回数の計測を各フレームに対して行う。そのため、回数情報２３２には、関連性計測部２４４が各フレームに対して行った計測の結果が蓄積される。

図３から図６までは、関連あり判定回数を計測する条件を説明するための図である。例えば、関連性計測部２４４は、図３から図６までに示す条件の全てを満たす人と傘の組み合わせに対して、関連ありの可能性があると判断する。

例えば、図３を参照すると、関連性計測部２４４は、対象検出部２４２が検出した人（頭部）の矩形と傘の矩形との位置関係を確認する。そして、関連性計測部２４４は、頭部の矩形の上辺が傘の矩形の上辺よりも下方にある場合、第１の条件を満たす、と判断する。例えば、図３の場合、人Ａの矩形の上辺は傘Ａの矩形の上辺よりも下方にある。そのため、関連性計測部２４４は、人Ａと傘Ａとの組み合わせは第１の条件を満たすと判断する。一方、図３の場合、人Ｂの矩形の上辺は傘Ａの矩形の上辺よりも上方にある。そのため、関連性計測部２４４は、人Ｂと傘Ａとの組み合わせは第２の条件を満たさないと判断する。

また、図４を参照すると、関連性計測部２４４は、傘の追跡線の移動角度と、人の追跡線の移動角度と、を確認する。そして、関連性計測部２４４は、傘の追跡線の移動角度と人の追跡線の移動角度との差異が予め定められた角度閾値以内である場合、第２の条件を満たすと判断する。一般に、傘とその傘を利用する人の追跡線は、ほぼ平行になる傾向にある。そのため、第２の条件を見ることで、例えば人がすれ違う際などに誤った関連付けを行ってしまうことを抑止することができる。

なお、傘の追跡線の移動角度や人の追跡線の移動角度には、例えば図４で示すような、追跡線の生成を開始した検出開始位置から最新位置までの移動角度がある。傘の追跡線の移動角度や人の追跡線の移動角度は、図４で例示した以外であっても構わない。例えば、傘の追跡線の移動角度や人の追跡線の移動角度は、必ずしも検出開始位置からの移動角度でなくても構わない。

また、図５、図６を参照すると、関連性計測部２４４は、矩形の重なりを示すＩｏＵ（Intersection over Union）値を確認する。例えば、関連性計測部２４４は、フレーム内に存在する傘の矩形と頭部の矩形との組み合わせ全てについて、ＩｏＵ値を算出する。

ここで、関連性計測部２４４は、図６、図７で示すように、傘の矩形を変形させた結果に基づいて、ＩｏＵ値を算出することができる。例えば、関連性計測部２４４は、傘の矩形に応じたｘ値、ｙ値にそれぞれ所定の値をかけることで、図６や図７において点線で示す傘の矩形位置を、図６や図７において実線で示す、傘の使用者がいると想定される位置側に寄せた位置にずらす。つまり、関連性計測部２４４は、傘の矩形を下方へ移動させる。そして、関連性計測部２４４は、ずらした傘の矩形と頭部の矩形との全ての組み合わせで、ＩｏＵ値を算出する。例えば、以上のように、関連性計測部２４４は、傘の矩形をずらしたうえでＩｏＵ値を算出することができる。一般に、傘の使用者は実際の傘矩形よりも下側にいることが想定される。そのため、傘の矩形位置を使用者側に寄せることで、矩形重複率を向上させ、関連付けの精度を向上させることができる。

具体的には、例えば図６を参照すると、関連性計測部２４４は、図６の斜線で塗りつぶされた枠で示す、ずらした傘の矩形と頭部の矩形とが重なる部分の面積を算出することで、ＩｏＵ値を算出する。そして、関連性計測部２２４は、算出したＩｏＵ値が予め定められたＩｏＵ閾値を超える組み合わせに対して、第３の条件を満たすと判断する。例えば、図６の場合、人Ａと傘Ａとの組み合わせのＩｏＵ値がＩｏＵ閾値を超えている。そのため、関連性計測部２４４は、人Ａと傘Ａとの組み合わせについて、第３の条件を満たすと判断する。一方、図３の場合、人Ｂと傘Ａとの組み合わせのＩｏＵ値や人Ｃと傘Ａとの組み合わせのＩｏＵ値はＩｏＵ閾値を超えていない。そのため、関連性計測部２４４は、人Ｂと傘Ａとの組み合わせや人Ｃと傘Ａとの組み合わせについて、第３の条件を満たさないと判断する。

なお、一般に、１つの傘を２人など複数人で使うことがあるものの、一人が複数の傘をさすことは少ない。そのため、人と傘との関連付けは、「多：１」の状態が許容されるものの「１：多」の状態は許容されないものとすることができる。上記より、例えば、関連性計測部２２４は、既に傘に関連付けられている人に対しては、ＩｏＵ値が閾値を超えていても、関連付けられている傘以外の傘に対して第３の条件を満たさないものとして扱うことができる。

例えば、以上のように、関連性計測部２２４は、人（頭部）と傘との間の位置関係、人と傘の移動角度の関係、人と傘の重なり具合、などに基づいて、関連ありの可能性があるか否か判断する。具体的には、例えば、関連性計測部２４４は、上述した第１の条件、第２の条件、第３の条件の全てを満たす人と傘の組み合わせについて、関連ありの可能性があると判断する。そして、関連性計測部２４４は、上記全ての条件を満たす組み合わせについて、回数情報２３２に格納された関連あり判定回数を１加算する。

なお、関連性計測部２４４は、上述した第１の条件、第２の条件、第３の条件のうちのいずれか１つ、または、任意の２つを満たすことにより、関連ありの可能性があると判断するよう構成しても構わない。関連性計測部２４４は、上記例示した以外の条件に基づいて、関連ありの可能性があると判断しても構わない。

関連付部２４５は、関連性計測部２４４が計測した関連あり判定回数に基づいて、人と傘の組み合わせを関連付ける。そして、関連付部２４５は、関連付けた結果に応じた情報を関連付情報２３３として記憶部２３０に格納する。

例えば、関連付部２４５は、回数情報２３２に含まれる関連あり判定回数が予め定められた関連あり閾値を超えているか否か確認する。そして、関連あり判定回数が関連あり閾値を超えている場合、関連付部２４５は、関連あり閾値を超えた人と傘の組み合わせについて、関連付けを行う。例えば、関連付部２４５は、関連あると判断した、人に応じた情報（例えば、識別情報など）と傘に応じた情報（例えば、識別情報など）とを対応付けて関連付情報２３３に格納することで、関連付けを行う。

なお、上述したように、人と傘との関連付けは、例えば、「多：１」の状態が許容される一方で「１：多」の状態は許容されないものとする。そのため、ある人について関連あり判定回数が関連あり閾値を超えている組み合わせが複数個ある場合、関連付部２４５は、例えば、関連あり判定回数が最も多い組み合わせのみについてのみ関連付けを行うよう構成することができる。

人数計測部２４６は、関連付部２４５による関連付けの結果を利用して、画像データ中の人数を計測する。そして、人数計測部２４６は、計測した結果を人数情報２３４として記憶部２３０に格納する。

図７は、人数計測部２４６が関連付部２４５による関連付けの結果を利用した人数の計測を行う際の処理の一例を示している。例えば、図７を参照すると、対象検出部２４２が人と傘とを検出した場合において、検出した人と傘とが１：１で関連付けられている場合、人数計測部２４６は、人と傘とを検出した結果に基づいて「１人」を計測する。また、対象検出部２４２が傘を検出した場合において、検出した傘に関連付けられている人がいない場合（つまり、関連付部２４５により関連付けられていない傘の場合）、人数計測部２４６は、傘を検出した結果に基づいて「１人」を計測する。また、対象検出部２４２が人と傘とを検出した場合において、検出した傘に複数人が関連付けられている場合、人数計測部２４６は、人と傘とを検出した結果に基づいて傘に関連付けられている人数分計測する。例えば、人数計測部２４６は、検出した傘に２人が関連付けられている場合、「２人」を計測する。また、対象検出部２４２が人を検出した場合において、検出した人に関連付けられている傘がない場合（つまり、関連付部２４５により関連付けられていない人の場合）、人数計測部２４６は、人を検出した結果に基づいて「１人」を計測する。

例えば、以上のように、人数計測部２４６は、関連付けられた人と傘とを検出した場合、傘に関連付けられている人数に応じた計測を行う。また、人に関連付けられていない傘を検出した場合、人数計測部２４６は、傘の検出結果に基づいて人数を計測する。つまり、人数計測部２４６は、傘の検出結果に基づいて、人を検出していなくても、人数を計測する。

なお、人数計測部２４６は、必ずしも画像データ中の全ての人数を計測しなくても構わない。例えば、人数計測部２４６は、画像データ中の予め定められた領域に存在する人数を関連付部２４５による関連付けの結果を利用して計測するなど、画像データ中の一部の人数（つまり、条件を満たす人数）のみを計測するよう構成しても構わない。

出力部２４７は、画像情報２３１に含まれる画像データや、人数計測部２４６による計測の結果である人数情報２３４などを、出力する。例えば、出力部２４７は、画像データや人数情報２３４などを画面表示部２１０に表示させたり、通信Ｉ／Ｆ部２２０を介して外部装置に対して送信したりする。

以上が、計測装置２００の構成の一例である。

監視カメラ３００は、商店街の入り口など所定の位置に設置されている。監視カメラ３００は、予め定められた領域に入退場する人などを含む画像データを取得する。そして、監視カメラ３００は、取得した画像データを計測装置２００に対して送信する。

本実施形態においては、監視カメラ３００の構成については特に限定しない。監視カメラ３００は、例えば、画像データを取得するとともに画像データを取得した日時を示す情報を取得するなど、一般的な機能を有することが出来る。

以上が、計測システム１００の構成の一例である。続いて、図８、図９を参照して、計測装置２００の動作の一例について説明する。

図８は、計測装置２００の全体的な動作の一例を示している。図８を参照すると、対象検出部２４２は、画像情報２３１に含まれる画像データから、予め定められた検出対象である人の頭部と傘とを検出する（ステップＳ１０１）。

対象追跡部２４３は、対象検出部２４２による検出結果に基づいて、対象検出部２４２が検出した頭部と傘の追跡を行う。これにより、対象追跡部２４３は、各フレームにおいて対象検出部２４２が検出した同一の検出対象の間をつなげた線である追跡線を生成する（ステップＳ１０２）。

関連付部２４５は、関連性計測部２４４が計測した関連あり判定回数に基づいて人と傘の組み合わせを関連付ける（ステップＳ１０３）。なお、関連付部２４５による処理の詳細は後述する。

人数計測部２４６は、対象検出部２４２による検出の結果と関連付部２４５による関連付けの結果とに基づいて、画像データ中の人数を計測する（ステップＳ１０４）。

出力部２４７は、人数計測部２４６が計測した結果などを出力する（ステップＳ１０５）。

以上が、計測装置２００の全体的な動作の一例である。続いて、図９を参照して、関連付けを行う際の動作の一例について説明する。

図９を参照すると、関連性計測部２４４は、ステップＳ１０１の処理による検出の結果やステップＳ１０２の処理により生成した追跡線などに基づいて、人と傘とが関連する関係にある可能性を示す関連あり判定回数を計測する（ステップＳ２０１）。例えば、関連性計測部２４４は、人（頭部）と傘との間の位置関係、人と傘の移動角度の関係、人と傘の重なり具合、などが予め定められた条件を満たす場合に、回数情報２３２に含まれる関連あり判定回数を１加算する。

関連付部２４５は、関連性計測部２４４が計測した関連あり判定回数に基づいて、人と傘の組み合わせを関連付ける。例えば、関連付部２４５は、回数情報２３２に含まれる関連あり判定回数が予め定められた関連あり閾値を超えているか否か確認する（ステップＳ２０２）。そして、関連あり判定回数が関連あり閾値を超えている場合（ステップＳ２０２、Ｙｅｓ）、関連付部２４５は、関連あり閾値を超えた人と傘の組み合わせについて、関連付けを行う（ステップＳ２０３）。例えば、関連付部２４５は、関連あると判断した、人に応じた情報と傘に応じた情報とを対応付けて関連付情報２３３に格納することで、関連付けを行う。

以上が、関連付けを行う際の動作である。

このように、本実施形態における計測装置２００は、対象検出部２４２と、関連付部２４５と、人数計測部２４６と、を有している。このような構成により、人数計測部２４６は、対象検出部２４２が検出した人と傘とを関連付部２４５が関連付けた結果に基づいて、人数を計測することができる。これにより、例えば、傘により頭部が隠れているなどの理由により人が検出できない場合などにおいても、正確に領域に入退場した人の数を計測することができる。また、関連付けを行うことにより、人と傘とを二重に計測してしまうなど、ダブルカウントが生じることを抑制することができる。その結果、雨などの悪天候の場合においても、画像データに基づいて人数を正確に計測することが可能となる。

また、本実施形態においては、関連性計測部２４４が人（頭部）と傘との間の位置関係、人と傘の移動角度の関係、人と傘の重なり具合、などに基づいて関連あり判定回数を計測するよう構成されている。また、関連付部２４５は、関連性計測部２４４による計測の結果に基づいて関連付けを行うよう構成されている。このように関連性計測部２４４により様々な条件を見た上で関連付けを行うことで、誤った関連付けが行われることを抑止することが可能となる。その結果、雨などの悪天候の場合においても、画像データに基づいて人数をより正確に計測することが可能となる。

なお、傘により一度頭部が隠れたもののまた現れた、傘が一度たたまれた後またさされた、などの理由により、人または傘の追跡線が一度切れた後、新たな追跡線が生成される場合がある。このような場合、同一人物が複数計測されてしまうおそれがある。

そこで、対象追跡部２４３は、人と傘の位置関係が予め定められた条件を満たす場合、新たに表れた追跡線を以前の追跡線と同一のものであるとみなし、追跡線の統合を行うよう構成することが出来る。例えば、対象追跡部２４３は、以前の追跡線と新たな追跡線において人と傘の追跡線の移動角度の差が移動角度閾値以下であることなどの条件を満たす場合に、追跡線の統合を行うことが出来る。また、対象追跡部２４３は、例えば、画像データに基づいて判別される属性（性別、年齢、髪の色や服の色、傘の色など）を示す属性情報などに基づいて、追跡線の判別を行うよう構成しても構わない。

また、本実施形態においては、計測システム１００が計測装置２００と監視カメラ３００とを有する場合について説明した。しかしながら、計測装置２００と監視カメラ３００とは一体的に構成されていても構わない。つまり、監視カメラ３００が本実施形態において説明した計測装置２００としての機能を有しても構わない。このように監視カメラ３００を構成する場合、計測システム１００は、監視カメラ３００のみから構成されても構わない。

また、本実施形態においては、計測装置２００としての機能を１台の情報処理装置が有する場合について例示した。しかしながら、計測装置２００としての機能は、例えば、ネットワークを介して接続された複数台の情報処理装置などにより実現されても構わない。

［第２の実施形態］
次に、図１４を参照して、本発明の第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、計測装置４０の構成の概要について説明する。

図１４は、計測装置４０の構成の一例を示している。図１４を参照すると、計測装置４０は、例えば、検出部４１と、計測部４２と、を有している。例えば、計測装置４０は、ＣＰＵなどの演算装置と、記憶装置と、を有している。例えば、計測装置４０は、記憶装置に格納されたプログラムを演算装置が実行することにより、上記各処理部を実現する。

検出部４１は、例えば外部カメラなどの外部装置から取得した画像データに基づいて、人と傘とを検出する。

計測部４２は、検出部４１が検出した結果に基づいて人数を計測する。

このように、計測装置４０は、検出部４１と計測部４２とを有している。このような構成により、計測部４２は、検出部４１が検出した人と傘とに基づいて人数を計測することが出来る。これにより、例えば、傘により人が隠れているなどの理由により人が検出できない場合などにおいても、正確に領域に入退場した人の数を計測することができる。その結果、雨などの悪天候の場合においても、画像データに基づいて人数を正確に計測することが可能となる。

また、上述した計測装置４０は、当該計測装置４０に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、計測装置４０に、取得した画像データに基づいて人と傘とを検出する検出部４１と、検出部４１が検出した結果に基づいて人数を計測する計測部４２と、を実現するためのプログラムである。

また、上述した計測装置４０により実行される計測方法は、計測装置４０が、取得した画像データに基づいて人と傘とを検出し、検出した結果に基づいて人数を計測する、という方法である。

上述した構成を有する、プログラム（または記録媒体）、又は、計測方法、の発明であっても、上記計測装置４０と同様の作用、効果を有するために、上述した本発明の目的を達成することができる。

＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における計測方法などの概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。

（付記１）
計測装置が、
取得した画像データに基づいて人と傘とを検出し、
検出した結果に基づいて人数を計測する
計測方法。
（付記２）
付記１に記載の計測方法であって、
検出した結果に基づいて、人と傘とを関連付け、
人と傘とを関連付けた結果に基づいて人数を計測する
計測方法。
（付記３）
付記２に記載の計測方法であって、
人と傘との間の位置関係に基づいて、人と傘とを関連付ける
計測方法。
（付記４）
付記２または付記３に記載の計測方法であって、
人と傘の移動角度の関係に基づいて、人と傘とを関連付ける
計測方法。
（付記５）
付記２から付記４までのいずれか１項に記載の計測方法であって、
人と傘の重なり具合に基づいて、人と傘とを関連付ける
計測方法。
（付記６）
付記５に記載の計測方法であって、
人の頭部を囲う矩形と、傘を囲う矩形を予め定められた方法によりずらした結果と、の重なり具合に基づいて、人と傘とを関連付ける
計測方法。
（付記７）
付記１から付記６までのいずれか１項に記載の計測方法であって、
関連付けられた人と傘とを検出した場合、傘に関連付けられている人数に応じた計測を行う
計測方法。
（付記８）
付記１から付記７までのいずれか１項に記載の計測方法であって、
人に関連付けられていない傘を検出した場合、傘の検出結果に基づいて人数を計測する
計測方法。
（付記９）
取得した画像データに基づいて人と傘とを検出する検出部と、
前記検出部が検出した結果に基づいて人数を計測する計測部と、
を有する
計測装置。
（付記１０）
計測装置に、
取得した画像データに基づいて人と傘とを検出する検出部と、
前記検出部が検出した結果に基づいて人数を計測する計測部と、
を実現するためのプログラム。

なお、上記各実施形態及び付記において記載したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されていたりする。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。

以上、上記各実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。

なお、本発明は、日本国にて２０１９年１２月１０日に特許出願された特願２０１９－２２２７１８の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。

１００ 計測システム
２００ 計測装置
２１０ 画面表示部
２２０ 通信Ｉ／Ｆ部
２３０ 記憶部
２３１ 画像情報
２３２ 回数情報
２３３ 関連付情報
２３４ 人数情報
２３５ プログラム
２４０ 演算処理部
２４１ 画像データ取得部
２４２ 対象検出部
２４３ 対象追跡部
２４４ 関連性計測部
２４５ 関連付部
２４６ 人数計測部
２４７ 出力部
３００ 監視カメラ
４０ 計測装置
４１ 検出部
４２ 計測部

Claims (9)

1. 計測装置が、
   取得した画像データに基づいて人と傘とを検出し、
   検出した結果に基づいて、人と傘とを関連付け、
   人と傘とを関連付けた結果に基づいて人数を計測し、
   人に関連付けられていない傘を検出した場合、傘の検出結果に基づいて人数を計測する
   計測方法。
2. 請求項１に記載の計測方法であって、
   人と傘との間の位置関係に基づいて、人と傘とを関連付ける
   計測方法。
3. 請求項１または請求項２に記載の計測方法であって、
   人と傘の移動角度の関係に基づいて、人と傘とを関連付ける
   計測方法。
4. 請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の計測方法であって、
   人と傘の重なり具合に基づいて、人と傘とを関連付ける
   計測方法。
5. 請求項４に記載の計測方法であって、
   人の頭部を囲う矩形と、傘を囲う矩形を予め定められた方法によりずらした結果と、の重なり具合に基づいて、人と傘とを関連付ける
   計測方法。
6. 請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の計測方法であって、
   関連付けられた人と傘とを検出した場合、傘に関連付けられている人数に応じた計測を行う
   計測方法。
7. 取得した画像データに基づいて人と傘とを検出する検出部と、
   検出した結果に基づいて、人と傘とを関連付ける関連付部と、
   人と傘とを関連付けた結果に基づいて人数を計測する計測部と、
   を有し、
   前記計測部は、人に関連付けられていない傘を検出した場合、傘の検出結果に基づいて人数を計測する
   計測装置。
8. 計測装置に、
   取得した画像データに基づいて人と傘とを検出する検出部と、
   検出した結果に基づいて、人と傘とを関連付ける関連付部と、
   人と傘とを関連付けた結果に基づいて人数を計測する計測部と、
   を実現させ、
   前記計測部は、人に関連付けられていない傘を検出した場合、傘の検出結果に基づいて人数を計測する
   プログラム。
9. 計測装置が、
   取得した画像データに基づいて人と傘とを検出し、
   検出した結果に基づいて、人と傘とを関連付け、
   人と傘とを関連付けた結果に基づいて人数を計測し、
   人と傘を関連付ける際、人の頭部を囲う矩形と、傘を囲う矩形を予め定められた方法によりずらした結果と、の重なり具合に基づいて、人と傘とを関連付ける
   計測方法。

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