JPWO2018003093A1 - 人数推定装置、人数推定プログラム及び通過数推定装置 - Google Patents
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Abstract
Description
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。
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。
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。
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。
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。
***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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
(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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
<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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
<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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
<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。
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。
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。
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。
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。
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。
(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。
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。
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。
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。
<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。
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。
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。
Claims (10)
- 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計算部と
を備える人数推定装置。 - 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
請求項1に記載の人数推定装置。 - 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
請求項1又は2に記載の人数推定装置。 - 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
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。 - 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
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。 - 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
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。 - 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
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。 - 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
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。 - 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。 - 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計算部と
を備える通過数推定装置。
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