JPWO2019188079A1 - 人物通過時間計測システム及び人物通過時間計測方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、入口から出口までの人物の通過時間をより高精度に計測できる技術を提供する。入口側画像処理部１２１において、入口側画像から人物の特徴量を算出する処理を行い、出口側画像処理部１２２において、出口側画像から人物の特徴量を算出する処理と、入口側画像から算出された特徴量と出口側画像から算出された特徴量とを比較して、出口側画像に含まれる人物と同一の人物が入口側画像に含まれるかを判定する処理と、出口側画像に含まれる人物と同一の人物が入側画像に含まれると判定された場合に、入口側画像の撮影時刻と出口側画像の撮影時刻との差分を、当該人物の通過時間として記録する処理とを行う。

Description

本発明は、ある地点から別の地点までの人物の通過時間を計測する人物通過時間計測システムに関する。

従来から、空港の保安検査場、商業施設、美術館、遊園地、イベント会場といった施設において、ある地点から別の地点までの人物の通過時間を計測し、顧客満足度の向上のための分析データとしたり、顧客に現在の待ち時間の目安を提示する人物通過時間計測システムが存在している。

例えば、特許文献１には、空港の保安検査場に並んでいる各人の特徴に対応する係数を基準時間に乗じて得られる各人の予想処理時間を合計して、保安検査場に並んでいる人の予想合計処理時間を算出することが開示されている。
例えば、特許文献２には、測定エリアにおける各移動体の動線に基づいて、測定エリア内の移動に要した滞留時間を移動体毎に取得する際に、測定エリア内の動線の欠落部分がある場合に、欠落部分を他の人物の滞留時間で代替することが開示されている。
例えば、特許文献３には、自然発生型の行列又は誘導路型の行列が１つ以上存在する監視エリアについて、行列毎に生成した行列ラインに基づいて各行列の総延長を算出し、行列の総延長に基づいて行列の待ち時間を算出することが開示されている。

特許第５９６０８６４号公報 特許第５７８９７７６号公報 特開２００７−３１７０５２号公報

従来の技術は、ある地点から別の地点までの人物の通過時間を正確に計測できるものではなく、より高精度に人物の通過時間を計測する技術が求められていた。また、警備員や関係者などの特定の人物も含めて計測を行ってしまうと、来場者の正確なデータが得られないという問題があった。更に、行列も含めた通過時間を計測する仕組みでは、行列にグループの代表者だけが並び、途中からグループの残りの人物が合流する場合には、途中からグループに合流した人物の通過時間が、実際の混雑状況での通過時間より短く計測されるという問題もあった。また、行列に並んでいたが一旦行列を離れた後に並び直した人物の通過時間が、実際の混雑状況での通過時間より長く計測されるという問題もあった。

本発明は、上記のような従来の事情に鑑みて為されたものであり、ある地点から別の地点までの人物の通過時間をより高精度に計測することが可能な技術を提供することを目的とする。

本発明では、上記の目的を達成するために、人物通過時間計測システムを以下のように構成した。
すなわち、人物が第１地点から第２地点までの通過に要した通過時間を計測する人物通過時間計測システムにおいて、前記第１地点を撮像した第１画像に含まれる人物の特徴量を算出する第１算出手段と、前記第２地点を撮像した第２画像に含まれる人物の特徴量を算出する第２算出手段と、前記第１画像から算出された特徴量と前記第２画像から算出された特徴量とを比較して、前記第２画像に含まれる人物と同一の人物が前記第１画像に含まれるかを判定する判定手段と、前記第２画像に含まれる人物と同一の人物が前記第１画像に含まれると判定された場合に、前記第１画像の撮影時刻と前記第２画像の撮影時刻との差分を、当該人物の通過時間として記録する記録手段とを備えたことを特徴とする。

このような構成により、人物が第１地点から第２地点までの通過に要した通過時間を正確に計測することが可能となる。また、複数の人物がいる場合でも、各人物を識別して個別に通過時間を計測することができる。更に、第１地点から第２地点までの間の人物の動きを追跡する必要もない。

なお、第１画像の撮影時刻および第２画像の撮影時刻は、各画像が撮像装置で撮影された時刻そのものであることを要求するものではなく、それと同視し得るような時刻であってもよい。すなわち、撮像装置から画像が送信された時刻、第１算出手段や第２算出手段に画像が到着した時刻、第１算出手段や第２算出手段で特徴量を抽出した時刻などであってもよい。要は、第１画像と第２画像の撮影時刻の差を特定できればよく、第１画像と第２画像について同じ条件で取得された時刻であればよい。

ここで、前記第１画像の撮影時刻と前記第２画像の撮影時刻との差分が、第１の閾値を超える場合、または、前記第１の閾値より小さい第２の閾値未満の場合には、通過時間としての記録の対象外とすることが好ましい。
これにより、標準的な通過時間から極端に外れた通過時間の記録を除外することが可能になる。すなわち、行列に割りこんだ人物や、行列に並び直した人物のように、通過時間の調査においてノイズとなるような行動をとった人物を調査対象から除外することができ、調査結果の信頼性を高めることが可能となる。

また、通過時間の計測の対象外とする人物の特徴量を記憶する記憶手段を更に備え、前記第１画像から算出された特徴量と前記記憶手段に記憶された特徴量とを比較し、両者の類似度が所定値以上の場合に、前記第１画像に含まれる人物を通過時間の計測の対象外とすることが好ましい。
これにより、警備員や関係者のように、通過時間を調査する必要がない人物を調査対象から除外することができ、調査結果の信頼性を高めることが可能となる。

本発明によれば、ある地点から別の地点までの人物の通過時間をより高精度に計測することが可能となる。

本発明の第１実施例に係る人物通過時間計測システムの構成例を示す図である。 人物通過時間の計測環境の模式図である 第１実施例における入口側画像処理部の処理手順の例を示す図である。 第１実施例における出口側画像処理部の処理手順の例を示す図である。 本発明の第２実施例に係る人物通過時間計測システムの構成例を示す図である。 第２実施例における入口側画像処理部の処理手順の例を示す図である。 第２実施例における出口側画像処理部の処理手順の例を示す図である。

本発明の一実施形態に係る人物通過時間計測システムについて、図面を参照して説明する。以下では、空港の保安検査場やイベント会場のチケット売り場などの入口と出口がある環境において、人物が入口から出口までの移動に要した通過時間を計測する場合について説明する。

［第１実施例］ 図１には、第１実施例に係る人物通過時間計測システムの構成例を示してある。
本例の人物通過時間計測システムは、図１に示すように、ネットワーク１００に、入口側撮像装置１０１Ａ、出口側撮像装置１０１Ｂ、人物通過時間計測装置１０２が接続され、互いに通信可能な状態に構成される。

ネットワーク１００は、データ通信を行う専用ネットワークやイントラネット、インターネット、無線ＬＡＮ等の各装置を相互に接続して通信を行う通信手段である。

入口側撮像装置１０１Ａおよび出口側撮像装置１０１Ｂは、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）素子等で撮像した画像にデジタル変換処理を施し、変換された画像データを、ネットワーク１００を介して録画装置（不図示）へ出力するネットワークカメラや監視カメラ等の装置である。

人物通過時間計測装置１０２は、ネットワークを介して撮像装置１００Ａ，１００Ｂより出力された画像データを処理し、人物通過時間を計測・記録する装置である。また、本装置には、人物特徴量を抽出・記録する機能も搭載されている。人物通過時間計測装置１０２は、入口側画像処理部１２１と、出口側画像処理部１２２とを備えている。

入口側画像処理部１２１は、入口側撮像装置１０１Ａから出力された画像データの画像処理を行う。詳細な処理内容は、図３を用いて後述する。
出口側画像処理部１２２は、出口側撮像装置１０１Ｂから出力された画像データの画像処理を行う。詳細な処理内容は、図４を用いて後述する。

図２には、人物通過時間の計測環境の模式図を示してある。図２は、空港の保安検査場やイベント会場のチケット売り場などを想定している。ゲート２５１は、人が列を作るようなゲートであり、実際には保安検査ゲートやチケット窓口である。ゲート２５１は複数あってもよいし、ゲート２５１が無いようなケースでも本発明を適用することができる。

人物通過時間の計測対象となるエリアには、入口と出口があることとする。入口側には、入口を通過する人物を正面から撮影できるように、入口側撮像装置１０１Ａが設置される。また、出口側には、出口を通過する人物を正面から撮影できるように、出口側撮像装置１０１Ｂが設置される。

人物２５２Ａは、通過時間の計測対象とする人物である。本例の計測環境は、エリアの入口側にある入口側撮像装置１０１Ａで撮影した人物２５２Ａが、多数の人が並ぶゲート２５１を通り、しばらくした後に、エリアの出口側にある出口側撮像装置１０１Ｂに映るような計測環境である。図２では、人物２５２Ａが出口側に移動した様子を符号２５２Ｂで示している。

図３には、第１実施例の人物通過時間計測装置１０２における入口側画像処理部１２１の処理手順の例を示してある。
入口側画像処理部１２１は、まず、メモリの確保やパラメータを初期化する初期化処理（Ｓ３０１）を行う。
次に、入口側撮像装置１０１Ａから画像データを受信し、人物通過時間計測装置１０２のメモリ上に保持する入口側画像受信処理（Ｓ３０２）を行う。入口側撮像装置１０１Ａが画像を圧縮（エンコード）して送信する場合は、受信後に非圧縮の画像に変換（デコード）する処理も行われる。

次に、入口側画像の中から人物領域を検出する人物領域検出処理（Ｓ３０３）を行う。例えば、画像中に顔画像と推定されるものが映っているかを探索する。
次に、人物領域検出処理（Ｓ３０３）の結果、入口側画像から人物領域が検出されたか否かを判定する人物検出判定処理（Ｓ３０４）を行う。人物領域が検出された場合には、人物特徴量抽出処理（Ｓ３０５）に遷移する。一方、人物領域が検出されなかった場合には、新たな画像を受信するために入口側画像受信処理（Ｓ３０２）に遷移する。

人物特徴量抽出処理（Ｓ３０５）では、人物領域検出処理（Ｓ３０３）で検出された人物毎に人物特徴量を数値として算出する。本例では、人物特徴量として、顔特徴量を抽出する。
次に、人物特徴量と現在の時刻（入口通過時刻）の両方を、出口側画像処理部１２２と共通で利用できるメモリ領域に保存する人物特徴量・時刻記録処理（Ｓ３０６）を行う。

次に、終了すべき条件があるか否かを判定する終了判定処理（Ｓ３０７）を行う。終了すべき条件となっていれば、確保したメモリの解放等の終了処理を行う。終了すべき条件となっていなければ、新たな入口側画像を受信するために入口側画像受信処理（Ｓ３０２）に遷移する。終了すべき条件としては、例えば、人の手によって人物通過時間計測装置１０２のスイッチがオフにされた場合などがある。

図４には、第１実施例の人物通過時間計測装置１０２における出口側画像処理部１２２の処理手順の例を示してある。
出口側画像処理部１２２は、まず、メモリの確保やパラメータを初期化する初期化処理（Ｓ４０１）を行う。
次に、出口側撮像装置１０１Ｂから画像データを受信し、人物通過時間計測装置１０２のメモリ上に保持する出口側画像受信処理（Ｓ４０２）を行う。出口側撮像装置１０１Ｂが画像を圧縮（エンコード）して送信する場合は、受信後に非圧縮の画像に変換（デコード）する処理も行われる。

次に、出口側画像の中から人物領域を検出する人物領域検出処理（Ｓ４０３）を行う。例えば、画像中に顔画像と推定されるものが映っているかを探索する。
次に、人物領域検出処理（Ｓ４０３）の結果、出口側画像から人物領域が検出されたか否かを判定する人物検出判定処理（Ｓ４０４）を行う。人物領域が検出された場合には、人物特徴量抽出処理（Ｓ４０５）に遷移する。一方、人物領域が検出されなかった場合には、新たな画像を受信するために出口側画像受信処理（Ｓ４０２）に遷移する。

人物特徴量抽出処理（Ｓ４０５）では、人物領域検出処理（Ｓ４０３）で検出された人物毎に人物特徴量を数値として算出する。本例では、人物特徴量として、顔特徴量を抽出する。
次に、人物特徴量抽出処理（Ｓ４０５）で算出した人物特徴量と、図３の人物特徴量・時刻記録処理（Ｓ３０６）で保存しておいた複数の人物特徴量とを比較する同一人物判定処理（Ｓ４０６）を行う。すなわち、入口を通過した複数の人物の中から、出口に到着した人物と同じ人物を探索する処理を、入口で取得した人物特徴量と出口で取得した人物特徴量とを比較することで行う。ここでは、入口で取得しておいた複数の人物特徴量の各々について、出口で取得した人物特徴量との類似度を算出し、類似度が最も高い人物（人物特徴量の差が最も小さい人物）が出口に到着した人物と同一人物であると判定し、時間差記録処理（Ｓ４０７）に遷移する。なお、最も高い類似度であっても、その類似度が所定の閾値未満である場合には、入口を通過した人物の中から出口に到着した人物と同一人物が見つからなかったと判定し、終了判定処理（Ｓ４０９）に遷移する。

時間差記録処理（Ｓ４０７）では、同一人物判定処理（Ｓ４０６）で同一人物と判定された人物に対して図３の人物特徴量・時刻記録処理（Ｓ３０６）で保存された入口通過時刻と、現在の時刻（出口通過時刻）との差を計算し、その人物が入口から出口までの通過に要した通過時間として、データベース等に記録する。
通過時間の算出後は、その人物に関する人物特徴量と入口通過時刻は不要となるため、該当する人物特徴量と時刻を削除する人物特徴量削除処理（Ｓ４０８）を行う。つまり、入口と出口の間のエリア内にいる人物に関する人物特徴量と入口通過時刻のみが、メモリ内に残るようにする。

次に、終了すべき条件があるか否かを判定する終了判定処理（Ｓ４０９）を行う。終了すべき条件となっていれば、確保したメモリの解放等の終了処理を行う。終了すべき条件となっていなければ、新たな出口側画像を受信するために出口側画像受信処理（Ｓ４０２）に遷移する。終了すべき条件としては、例えば、人の手によって人物通過時間計測装置１０２のスイッチがオフにされた場合などがある。

以上のように、第１実施例に係る人物通過時間計測システムは、入口側画像処理部１２１において、入口側画像から人物の特徴量を算出する処理（Ｓ３０２〜Ｓ３０５）を行い、出口側画像処理部１２２において、出口側画像から人物の特徴量を算出する処理（Ｓ４０２〜Ｓ４０５）と、入口側画像から算出された特徴量と出口側画像から算出された特徴量とを比較して、出口側画像に含まれる人物と同一の人物が入口側画像に含まれるかを判定する処理（Ｓ４０６）と、出口側画像に含まれる人物と同一の人物が入口側画像に含まれると判定された場合に、入口側画像の撮影時刻と出口側画像の撮影時刻との差分を、当該人物の通過時間として記録する処理（Ｓ４０７）とを行うように構成されている。

このような構成によれば、人物が入口から出口までの通過に要した通過時間を正確に計測することが可能となる。また、複数の人物がいる場合でも、各人物を識別して個別に通過時間を計測することができる。更に、入口から出口までの間の人物の動きを追跡する必要もない。

また、通過時間を算出後は、その人物に関する人物特徴量と撮影時刻を削除する処理を行うように構成されている。
このような構成によれば、入口と出口の間のエリア内にいる人物に関する人物特徴量と入口通過時刻のみが、メモリ内に残るため、同一人物判定の処理が速くなる。

［第２実施例］ 図５には、第２実施例に係る人物通過時間計測システムの構成例を示してある。
第２実施例の人物通過時間計測システムは、第１実施例のシステム構成（図１）と比較すると、人物通過時間計測装置１０２が対象外人物特徴量記憶部１２３を備えた点で相違している。
対象外人物特徴量記憶部１２３は、入口側画像処理部１２１が通過時間の計測の対象外とする人物を判定するために、対象外とする人物についての人物特徴量を事前に記憶している。

図６には、第２実施例の人物通過時間計測装置１０２における入口側画像処理部１２１の処理手順の例を示してある。図６の処理Ｓ３０１〜３０７は、第１実施例における入口側画像処理部１２１の処理（図３）と同一であるので、説明を省略する。

第２実施例では、人物特徴量抽出処理（Ｓ３０５）の後に、非計測人物判定処理（Ｓ５０１）を行う。非計測人物判定処理（Ｓ６０１）では、対象外人物特徴量記憶部１２３に記憶してある人物特徴量と、人物特徴量抽出処理（Ｓ３０５）で算出した人物特徴量との差を算出し、予め設定された基準の値（閾値）と比較する。そして、算出した人物特徴量の差が基準の値よりも小さければ、対象外の人物が入口側撮像装置１０１Ａに映ったと判定し、人物特徴量・時刻記録処理（Ｓ３０６）を行わずに、終了判定処理（Ｓ３０７）に遷移する。

このようにすることによって、警備員や関係者等の予め定めた特定の人物について、通過時間の計測対象から除外することが可能になる。本処理は、出口側にて判定を行ってもよいが、入口側で行うことによって、人物特徴量・時刻記録処理（Ｓ３０６）における処理が不要になり、人物通過時間計測装置１０２の処理不可やメモリ量の削減になる。

図７には、第２実施例の人物通過時間計測装置１０２における出口側画像処理部１２２の処理手順の例を示してある。図７の処理Ｓ４０１〜４０９は、第１実施例における出口側画像処理部１２２の処理（図４）と同一であるので、説明を省略する。

第２実施例では、初期化処理（Ｓ４０１）の後に、標準時間差算出処理（Ｓ７０１）を行う。標準時間差算出処理（Ｓ７０１）では、過去の複数の人物の通過時間の平均値から標準時間差を算出する処理である。標準時間差の算出のサンプルとなる複数の人物は、任意の手法により選択することができる。例えば、直近の数十名の通過時間の平均値から標準時間差を算出してもよいし、過去の同一の曜日及び同一の時間帯の数十名の通過時間の平均値から標準時間差を算出してもよい。

次に、標準時間差算出処理（Ｓ７０１）で算出した標準時間差に所定の数値を加算した値を規定上限時間として、人物特徴量・時刻記録処理（Ｓ３０６）で保存された時刻からの経過時間と比較する規定時間超保持特徴量存在判定処理（Ｓ７０２）を行う。人物特徴量・時刻記録処理（Ｓ３０６）で保存された時刻は複数ある場合があるため、本処理は複数回繰り返される。標準時間差に加算する所定の数値は、予め設定された固定値でもよいし、標準時間差算出において平均値を算出するときに標準偏差を算出し、３σを加えた値などのような動的に変更される値でもよい。保存からの経過時間が規定上限時間を超える人物特徴量が存在する場合には、人物特徴量削除処理（Ｓ７０３）に遷移する。そのような人物特徴量が存在しない場合には、出口側画像受信処理（Ｓ４０２）に遷移する。

人物特徴量削除処理（Ｓ７０３）では、人物特徴量削除処理（Ｓ４０８）と同様に、その人物特徴量と時刻を削除する。保存からの経過時間が規定上限時間を超える人物特徴量を削除する点が、人物特徴量削除処理（Ｓ４０８）とは異なる。

また、第２実施例では、同一人物判定処理（Ｓ４０６）の後に、規定時間未満判定処理（Ｓ７０４）を行う。規定時間未満判定処理（Ｓ７０４）では、同一人物判定処理（Ｓ４０６）で同一人物と判定された人物に対して図３の人物特徴量・時刻記録処理（Ｓ３０６）で保存された時刻（入口通過時刻）と、現在の時刻（出口通過時刻）との差を計算し、標準時間差算出処理（Ｓ７０１）で算出した標準時間差に所定の数値を減算した規定下限時間と比較する。そして、算出した時間差が規定時間未満と判定されれば、時間差記録処理（Ｓ４０７）を行わずに、人物特徴量削除処理（Ｓ４０８）に遷移する。標準時間差から減算する所定の数値は、予め設定された固定値でもよいし、標準時間差算出において平均値を算出するときに標準偏差を算出し、３σを加えた値などのような動的に変更される値でもよい。

以上のように、第２実施例に係る人物通過時間計測システムは、通過時間の計測の対象外とする人物の特徴量を記憶する対象外人物特徴量記憶部１２３を更に備え、入口側画像から算出された特徴量と対象外人物特徴量記憶部１２３に記憶された特徴量とを比較し、両者の類似度が所定値以上の場合に、入口側画像に含まれる人物を通過時間の計測の対象外とする構成となっている。
また、入口側画像の撮影時刻と出口側画像の撮影時刻との差分が、規定上限時間を超える場合、または、規定下限時間未満の場合には、通過時間としての記録の対象外とする構成となっている。

このような構成によれば、通過時間を調査する必要がない人物を調査対象から除外することができ、また、標準的な通過時間から極端に外れた通過時間の記録を除外することができるため、調査結果の信頼性をより高めることが可能となる。

ここで、上記の各実施例では、人物の同一性の判定で使用する特徴量として、顔特徴量を用いる構成としたが、髪型、服装、持ち物等の人物に関する他の要素についても特徴量を算出し、人物の同一性の判定で使用するようにしてもよい。

また、上記の各実施例では、人物通過時間計測装置１０２という１つの装置内で本発明に係る機能を実現したが、本発明に係る機能を複数の装置で実現してもよい。また、入口側撮像装置１０１Ａや出口側撮像装置１０１Ｂが互いに連携して本発明に係る機能を実現するように構成してもよい。

また、入口と出口は複数あってもよく、その場合には、入口毎及び出口毎に撮像装置を配置すればよい。また、本発明は、通路の特定の区間における通過時間の測定などのように、入口と出口が明確に規定されないエリアにおける通過時間の測定にも適用することができる。

以上、本発明について詳細に説明したが、本発明は、ここに記載されたシステムに限定されるものではなく、上記以外のシステムにも広く適用できることは言うまでもない。
また、本発明は、例えば、本発明に係る処理を実行する方法や方式、そのような方法や方式を実現するためのプログラム、そのプログラムを記憶する記憶媒体などとして提供することも可能である。

本発明は、ある地点から別の地点までの人物の通過時間を計測する人物通過時間計測システムに利用することができる。

１００：ネットワーク、 １０１Ａ：入口側撮像装置、 １０１Ｂ：出口側撮像装置、
１０２：人物通過時間計測装置、 １２１：入口側画像処理部、 １２２：出口側画像処理部、 １２３：対象外人物特徴量記憶部、 ２５１：ゲート、 ２５２Ａ，２５２Ｂ：人物

Claims (6)

1. 人物が第１地点から第２地点までの通過に要した通過時間を計測する人物通過時間計測システムにおいて、
   前記第１地点を撮像した第１画像に含まれる人物の特徴量を算出する第１算出手段と、
   前記第２地点を撮像した第２画像に含まれる人物の特徴量を算出する第２算出手段と、
   前記第１画像から算出された特徴量と前記第２画像から算出された特徴量とを比較して、前記第２画像に含まれる人物と同一の人物が前記第１画像に含まれるかを判定する判定手段と、
   前記第２画像に含まれる人物と同一の人物が前記第１画像に含まれると判定された場合に、前記第１画像の撮影時刻と前記第２画像の撮影時刻との差分を、当該人物の通過時間として記録する記録手段とを備えたことを特徴とする人物通過時間計測システム。
2. 請求項１に記載の人物通過時間計測システムにおいて、
   前記第１画像の撮影時刻と前記第２画像の撮影時刻との差分が、第１の閾値を超える場合、または、前記第１の閾値より小さい第２の閾値未満の場合には、通過時間としての記録の対象外とすることを特徴とする人物通過時間計測システム。
3. 請求項１に記載の人物通過時間計測システムにおいて、
   通過時間の計測の対象外とする人物の特徴量を記憶する記憶手段を更に備え、
   前記第１画像から算出された特徴量と前記記憶手段に記憶された特徴量とを比較し、両者の類似度が所定値以上の場合に、前記第１画像に含まれる人物を通過時間の計測の対象外とすることを特徴とする人物通過時間計測システム。
4. 人物が第１地点から第２地点までの通過に要した通過時間を計測する人物通過時間計測方法において、
   前記第１地点を撮像した第１画像に含まれる人物の特徴量を算出するステップと、
   前記第２地点を撮像した第２画像に含まれる人物の特徴量を算出するステップと、
   前記第１画像から算出された特徴量と前記第２画像から算出された特徴量とを比較して、前記第２画像に含まれる人物と同一の人物が前記第１画像に含まれるかを判定するステップと、
   前記第２画像に含まれる人物と同一の人物が前記第１画像に含まれると判定された場合に、前記第１画像の撮影時刻と前記第２画像の撮影時刻との差分を、当該人物の通過時間として記録するステップとを有することを特徴とする人物通過時間計測方法。
5. 請求項４に記載の人物通過時間計測方法において、
   前記第１画像の撮影時刻と前記第２画像の撮影時刻との差分が、第１の閾値を超える場合、または、前記第１の閾値より小さい第２の閾値未満の場合には、通過時間としての記録の対象外とすることを特徴とする人物通過時間計測方法。
6. 請求項４に記載の人物通過時間計測方法において、
   通過時間の計測の対象外とする人物の特徴量を予め記憶しておき、前記第１画像から算出された特徴量と前記記憶しておいた特徴量とを比較し、両者の類似度が所定値以上の場合に、前記第１画像に含まれる人物を通過時間の計測の対象外とすることを特徴とする人物通過時間計測方法。

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