WO2018003093A1 - 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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WO2018003093A1
WO2018003093A1 PCT/JP2016/069534 JP2016069534W WO2018003093A1 WO 2018003093 A1 WO2018003093 A1 WO 2018003093A1 JP 2016069534 W JP2016069534 W JP 2016069534W WO 2018003093 A1 WO2018003093 A1 WO 2018003093A1
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people
detection range
passed
persons
detection
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PCT/JP2016/069534
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Inventor
裕毅 熱田
Original Assignee
三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06M—COUNTING MECHANISMS; COUNTING OF OBJECTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06M7/00—Counting of objects carried by a conveyor

Definitions

  • This invention relates to a technique for estimating the number of passages that have passed through a target area.
  • Patent Document 1 There is a technique for detecting the number of people who have passed through the target area by shooting the target area with a camera and detecting a person from the captured video (see Patent Document 1).
  • the detection accuracy may not increase depending on conditions such as clothing color, presence / absence of prevention, floor and wall colors, and illumination brightness.
  • the object is recognized by the difference in color, so that a person wearing a hat of the same color as the floor cannot be detected, and the area of the person's head is the same. A false detection occurs that the carry bag is detected as a person.
  • An object of the present invention is to estimate the number of passages that have passed through the target area when only a part of the target area is the detection range of the sensor.
  • the number-of-people estimation device is: A detection unit for detecting a person passing through the detection range by a sensor having a partial range of the target region as a detection range; A number calculation unit that calculates the number of people who have passed through the target region by estimating the number of people that have passed outside the detection range of the target region from the number of people detected by the detection unit.
  • the calculation unit estimates the number of people who have passed outside the detection range using a parameter corresponding to at least one of the shape of a passage connected to the target region and the position of the detection range in the target region. .
  • the calculation unit estimates the number of persons who have passed outside the detection range using a parameter corresponding to the frequency of detection of the person by the sensor.
  • the calculation unit estimates the number of people who have passed outside the detection range using a parameter corresponding to the number of people detected simultaneously by the sensor.
  • the calculation unit estimates the number of people who have passed outside the detection range using a parameter corresponding to the width of the detection range with respect to the width of the target region.
  • the calculation unit estimates the number of people who have passed outside the detection range using parameters according to time.
  • the calculation unit estimates the number of persons who have passed outside the detection range, assuming that there is a person who has passed outside the detection range.
  • the calculation unit calculates the number of persons existing in the target space by calculating the number of persons who have passed through the target area with each of the entrances and exits in the target space as the target area.
  • the number estimation program is: A detection process for detecting a person passing through the detection range by means of a sensor whose detection range is a partial range of the target area; By estimating the number of people who have passed outside the detection range of the target area from the number of persons detected by the detection process, the computer is caused to execute a number calculation unit that calculates the number of persons who have passed the target area.
  • the passage number estimation device is A detection unit that detects a moving object that passes through the detection range by a sensor that uses a partial range of the target region as a detection range; A passage number calculation unit that calculates the number of moving objects that have passed through the target region by estimating the number of moving objects that have passed outside the detection range of the target region from the number of moving objects detected by the detection unit.
  • the number of people who have passed outside the detection range of the target area is estimated from the number of people detected. Therefore, when only a part of the target area is the detection range of the sensor, it is possible to estimate the number of passages that have passed through the target area.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a number estimation device 10 according to Embodiment 1.
  • region 41 which concerns on Embodiment 1 is a straight line.
  • region 41 which concerns on Embodiment 1 is curving.
  • the flowchart which shows operation
  • FIG. 9 is a flowchart showing the operation of the number estimating device 10 according to the second embodiment. Explanatory drawing when only one person is detected simultaneously by the sensor 31 according to the third embodiment. Explanatory drawing when a plurality of people are detected simultaneously by the sensor 31 according to the third embodiment.
  • 10 is a flowchart showing the operation of the number-of-people estimation device 10 according to the third embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the operation of the number-of-people estimation device 10 according to the fourth embodiment.
  • FIG. 10 shows a control table according to the fourth embodiment. Explanatory drawing of the detection method of the sensor 31 which concerns on the modification 10.
  • Embodiment 1 FIG. *** Explanation of configuration *** With reference to FIG. 1, the structure of the number-of-people estimation apparatus 10 which concerns on Embodiment 1 is demonstrated.
  • the number estimation device 10 is a computer.
  • the number of people estimation device 10 includes hardware of a processor 11, a storage device 12, and a communication interface 13.
  • the processor 11 is connected to other hardware via the system bus and controls these other hardware.
  • the processor 11 is an IC (Integrated Circuit) that performs processing. Specific examples of the processor 11 are a CPU (Central Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), and a GPU (Graphics Processing Unit).
  • a CPU Central Processing Unit
  • DSP Digital Signal Processor
  • GPU Graphics Processing Unit
  • the storage device 12 includes a memory 121 and a storage 122.
  • the memory 121 is, for example, a RAM (Random Access Memory).
  • the storage 122 is a ROM (Read Only Memory), a flash memory, or an HDD (Hard Disk Drive).
  • the storage 13 may be a portable storage medium such as an SD (Secure Digital) memory card, a CF (Compact Flash), a NAND flash, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a Blu-ray (registered trademark) disk, or a DVD.
  • SD Secure Digital
  • CF Compact Flash
  • NAND flash NAND flash
  • the communication interface 13 is a device for communicating with a sensor 31 such as a 3D sensor.
  • the communication interface 13 is a terminal of Ethernet (registered trademark), RS232C, USB (Universal Serial Bus), or IEEE1394.
  • the number estimation device 10 includes a detection unit 21 and a calculation unit 22 as functional components.
  • the functions of the detection unit 21 and the calculation unit 22 are realized by software.
  • the storage 122 stores programs that realize the functions of the respective units. This program is read into the memory 121 by the processor 11 and executed by the processor 11.
  • Information, data, signal values, and variable values indicating the processing results of the functions of the respective units of the number estimating device 10 are stored in the memory 121, a register in the processor 11, or a cache memory. In the following description, it is assumed that information, data, signal values, and variable values indicating the results of processing of the functions of the respective units of the number estimating device 10 are stored in the memory 121.
  • the number estimating device 10 may include a plurality of processors that replace the processor 11.
  • the plurality of processors share the execution of programs that realize the functions of the respective units.
  • Each processor is an IC that performs processing in the same manner as the processor 11.
  • the operation of the number estimating device 10 according to the first embodiment corresponds to the number estimating method according to the first embodiment.
  • the operation of the number estimating device 10 according to the first embodiment corresponds to the processing of the number estimating program according to the first embodiment.
  • summary of the number-of-people estimation apparatus 10 which concerns on Embodiment 1 is demonstrated.
  • the number estimating device 10 estimates the number of people who have passed the outer range 43 from the number of people who have passed the detection range 42.
  • the number estimating device 10 adds the estimated number of persons to the number of persons who have passed the detection range 42 and calculates the number of persons who have passed the target area 41.
  • only one sensor 31 is shown, but a plurality of sensors 31 may be installed in one target area 41. In this case, the number of people who have passed through the outer range 43 is estimated from the number of people detected by all the sensors 31 installed in one target area 41.
  • a parameter corresponding to at least one of the shape of the passage 44 connected to the target region 41 and the position of the detection range 42 in the target region 41 is used to determine the outer range from the number of people who have passed the detection range 42.
  • the number of people who passed 43 is estimated.
  • the number estimating device 10 estimates the number of people who have passed the outer range 43 by multiplying the number of people who have passed the detection range 42 by a parameter.
  • the parameter P1 corresponding to the shape of the passage 44 connected to the target region 41 is set to “1.0”. That is, the number estimating device 10 estimates the number of people who have passed the outer range 43 by multiplying the number of people who have passed the detection range 42 by the parameter P1 corresponding to the shape of the passage 44 connected to the target area 41.
  • the detection range 42 is the inner half range of the target area 41, it is assumed that the number of people who have passed the outer range 43 is smaller than the number of people who have passed the detection range 42.
  • the detection range 42 is the outer half range of the target area 41, it is assumed that the number of people who have passed the outer range 43 is greater than the number of people who have passed the detection range 42.
  • the parameter P2 corresponding to the shape of the passage 44 connected to the target region 41 and the position of the detection range 42 in the target region 41 is set to “1.
  • the value is 0 ”or more.
  • the parameter P3 corresponding to the shape of the passage 44 connected to the target region 41 and the position of the detection range 42 in the target region 41 is “1.0” or less.
  • the value of That is, the person estimation device 10 multiplies the number of persons who have passed through the detection range 42 by a parameter corresponding to the shape of the passage 44 connected to the target area 41 and the position of the detection range 42 in the target area 41.
  • the number of people who have passed the range 43 is estimated.
  • Step S11 detection process
  • the detection unit 21 detects a person who passes through the detection range 42 by using the sensor 31 having a partial range of the target region 41 as the detection range 42.
  • Step S12 Standby process
  • the calculation unit 22 determines whether or not the reference time has elapsed since step S13 was executed last time.
  • the calculation unit 22 advances the process to step S13 when the reference time has elapsed, and returns the process to step S11 when the reference time has not elapsed.
  • Step S13 Number of people estimation process
  • the calculation unit 22 multiplies the number of people C1 detected in step S11 after the previous step S13 is executed by the parameter P1, and estimates the number of people C2 that have passed through the outer range 43 after the previous step S13 was executed. Then, the calculating unit 22 calculates the number of people who have passed through the target area 41 by adding the number of people C2 to the number of people C1.
  • step S21 to step S22 is the same as the processing from step S11 to step S12 in FIG.
  • Step S23 position determination process
  • the calculation unit 22 determines whether the detection range 42 is inside or outside the target area 41.
  • the calculation unit 22 advances the process to step S24 when the detection range 42 is inside the target area 41, and advances the process to step S25 when the detection range 42 is outside the target area 41.
  • Whether the detection range 42 is inside or outside the target region 41 is determined based on information on where the detection range 42 is located in the target region 41, for example, registered in advance in the database.
  • Step S24 First person estimation process
  • the calculation unit 22 multiplies the number of people C1 detected in step S21 after the previous step S24 is executed by the parameter P2, and estimates the number of people C2 that have passed through the outer range 43 after the previous step S24 was executed. Then, the calculating unit 22 calculates the number of people who have passed through the target area 41 by adding the number of people C2 to the number of people C1.
  • Step S25 Second person estimation process
  • the calculation unit 22 multiplies the parameter P3 by the number of people C1 detected in step S21 after the previous step S25 has been executed, and estimates the number of people C2 that has passed the outer range 43 after the previous step S25 has been executed. Then, the calculating unit 22 calculates the number of people who have passed through the target area 41 by adding the number of people C2 to the number of people C1.
  • the number estimating device 10 uses parameters according to at least one of the shape of the passage 44 connected to the target area 41 and the position of the detection range 42 in the target area 41.
  • the number of people who have passed the outer range 43 is estimated from the number of people who have passed the detection range 42. Thereby, when only a partial range of the target area 41 is the detection range 32 of the sensor 31, it is possible to accurately estimate the number of persons who have passed through the target area 41.
  • the first embodiment has been described on the assumption that the width of the detection range 42 and the width of the outer range 43 are the same.
  • the width of the detection range 42 and the width of the outer range 43 may be different.
  • the parameters may be set according to the ratio between the width of the detection range 42 and the width of the outer range 43.
  • the parameter may be doubled.
  • the width of the outer range 43 is 1 ⁇ 2 times the width of the detection range 42, the parameter may be halved.
  • the detection range 42 is a half range inside or outside the target region 41.
  • the detection range 42 may be a central portion of the target area 41.
  • the parameter P2 may be used for the outer range 43 inside the detection range 42
  • the parameter P3 may be used for the outer range 43 outside the detection range 42.
  • the parameter P2 may be set as described in the first modification. The same applies when the width of the outer range 43 outside the detection range 42 is different from the width of the detection range 42.
  • each part of the number estimating device 10 is realized by software.
  • the function of each part of the number estimating device 10 may be realized by hardware.
  • the third modification will be described with respect to differences from the first embodiment.
  • the number estimating device 10 includes a processing circuit 14 instead of the processor 11 and the storage device 12.
  • the processing circuit 14 is a dedicated electronic circuit that realizes the functions of the respective units of the number estimating device 10 and the function of the storage device 12.
  • the processing circuit 14 is assumed to be a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, a logic IC, a GA (Gate Array), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or an FPGA (Field-Programmable Gate Array). Is done.
  • the number estimating device 10 may include a plurality of processing circuits replacing the processing circuit 14.
  • the function of each unit is realized as a whole by the plurality of processing circuits.
  • Each processing circuit is a dedicated electronic circuit like the processing circuit 14.
  • ⁇ Modification 4> As a fourth modification, some functions may be realized by hardware, and other functions may be realized by software. That is, some of the functions of the number estimating device 10 may be realized by hardware, and the other functions may be realized by software.
  • the processor 11, the storage device 12, and the processing circuit 14 are collectively referred to as “processing circuitries”. That is, the function of each part is realized by a processing circuit.
  • Embodiment 2 is different from the first embodiment in that parameters according to the frequency of human detection by the sensor 31 are used. In the second embodiment, this different point will be described.
  • the human detection frequency by the sensor 31 is divided into three stages. Then, parameters P4, P5, and P6 are assigned in order from the lowest detection frequency.
  • the parameters P4, P5, and P6 have a relationship of P4 ⁇ P5 ⁇ P6.
  • the detection frequency may be set to 2 levels or less or 4 levels or more.
  • step S31 to step S32 is the same as the processing from step S11 to step S12 in FIG.
  • Step S33 First frequency determination process
  • the calculation unit 22 determines whether or not the frequency at which a person is detected in step S31 after one of steps S35 to S37 is executed is equal to or less than a first threshold value. When the frequency is higher than the first threshold, the calculation unit 22 advances the process to step S34, and when the frequency is lower than the first threshold, advances the process to step S35.
  • Step S34 Second frequency determination process
  • the calculation unit 22 determines whether or not the frequency at which a person is detected in step S31 after one of steps S35 to S37 is executed is equal to or less than a second threshold value. If the frequency is lower than the second threshold value, the calculation unit 22 advances the process to step S36, and if the frequency is higher than the first threshold value, advances the process to step S37.
  • Step S35 first person estimation process
  • the calculation unit 22 multiplies the number of persons C1 detected in step S31 after any of the previous steps S35 to S37 is executed by the parameter P4, and then outputs after the execution of any of the previous steps S35 to S37.
  • the number of people C2 who passed the range 43 is estimated.
  • the calculating unit 22 calculates the number of people who have passed through the target area 41 by adding the number of people C2 to the number of people C1.
  • Step S36 Second person estimation process
  • the calculation unit 22 multiplies the number of persons C1 detected in step S31 after one of the previous steps S35 to S37 is executed by the parameter P5, and then outputs the result after one of the previous steps S35 to S37 is executed.
  • the number of people C2 who passed the range 43 is estimated.
  • the calculating unit 22 calculates the number of people who have passed through the target area 41 by adding the number of people C2 to the number of people C1.
  • Step S37 Third person estimation process
  • the calculation unit 22 multiplies the parameter C6 by the number of people C1 detected in step S31 after any of the previous steps S35 to S37 is executed, and after calculating any of the steps S35 to S37.
  • the number of people C2 who passed the range 43 is estimated.
  • the calculating unit 22 calculates the number of people who have passed through the target area 41 by adding the number of people C2 to the number of people C1.
  • the number estimating device 10 estimates the number of people who have passed the outer range 43 from the number of people who have passed the detection range 42 using the parameters according to the frequency of detection of the person by the sensor 31. . Thereby, when only a partial range of the target area 41 is the detection range 32 of the sensor 31, it is possible to accurately estimate the number of persons who have passed through the target area 41.
  • the number of people who have passed the outer range 43 is estimated using a parameter corresponding to the frequency of human detection by the sensor 31.
  • the parameters according to at least one of the shape of the passage 44 connected to the target area 41 and the position of the detection range 42 in the target area 41 described in the first embodiment are used together.
  • the number of people who have passed the range 43 may be estimated. In this case, the number of people who have passed the outer range 43 by multiplying both the parameter according to the detection frequency and the parameter according to at least one of the shape of the passage 44 and the position of the detection range 42 by the detected number C1. What is necessary is just to estimate C2.
  • the calculation unit 22 sets the parameters P3 and P6. Is multiplied by the detected number of people C1 to estimate the number of people C2 who have passed through the outer range 43.
  • Embodiment 3 FIG.
  • the third embodiment is different from the first embodiment in that parameters according to the number of people detected simultaneously by the sensor 31 are used. In the third embodiment, this different point will be described.
  • the flow of operation of the number-of-people estimation device 10 according to Embodiment 3 will be described.
  • the number of people detected simultaneously by the sensor 31 is divided into three stages.
  • parameters P7, P8, and P9 are assigned in order from the smallest number of people.
  • the parameters P7, P8, and P9 have a relationship of P7 ⁇ P8 ⁇ P9.
  • the detection frequency may be set to 2 levels or less or 4 levels or more.
  • step S41 to step S42 is the same as the processing from step S11 to step S12 in FIG.
  • Step S43 First person number determination process
  • the calculation unit 22 determines whether or not the maximum number of people simultaneously detected in step S31 after the execution of any of steps S45 to S47 is one. If the maximum number of people is one, the calculation unit 22 advances the processing to step S45, and if the maximum number of people is two or more, advances the processing to step S44.
  • Step S44 Second person number determination process
  • the calculation unit 22 determines whether the maximum number of people detected at the same time in step S31 after the execution of any of steps S45 to S47 is two. If the maximum number of people is two, the calculation unit 22 advances the process to step S46, and if the maximum number of people is three or more, advances the processing to step S47.
  • Step S45 First person number estimation process
  • the calculation unit 22 multiplies the number of persons C1 detected in step S41 after any one of steps S45 to S47 is executed by the parameter P7, and then outputs after any one of steps S45 to S47 is executed.
  • the number of people C2 who passed the range 43 is estimated.
  • the calculating unit 22 calculates the number of people who have passed through the target area 41 by adding the number of people C2 to the number of people C1.
  • Step S46 Second person number estimation process
  • the calculation unit 22 multiplies the number of persons C1 detected in step S41 after any one of steps S45 to S47 is executed by the parameter P8, and then outputs after any one of steps S45 to S47 is executed.
  • the number of people C2 who passed the range 43 is estimated.
  • the calculating unit 22 calculates the number of people who have passed through the target area 41 by adding the number of people C2 to the number of people C1.
  • Step S47 Third person estimation process
  • the calculation unit 22 multiplies the number of persons C1 detected in step S41 after any one of steps S45 to S47 is executed by the parameter P9, and then outputs after any one of steps S45 to S47 is executed.
  • the number of people C2 who passed the range 43 is estimated.
  • the calculating unit 22 calculates the number of people who have passed through the target area 41 by adding the number of people C2 to the number of people C1.
  • the number estimating device 10 estimates the number of people who have passed the outer range 43 from the number of people who have passed the detection range 42 using the parameters corresponding to the number of people simultaneously detected by the sensor 31. To do. Thereby, when only a partial range of the target area 41 is the detection range 32 of the sensor 31, it is possible to accurately estimate the number of persons who have passed through the target area 41.
  • Modification 6 As Modification 6, as in Modification 5, the number of people who have passed the outer range 43 may be estimated using the parameters described in Embodiments 1 and 2 together. In this case, the number C2 of passing through the outer range 43 is estimated by multiplying both the parameter according to the number of people detected simultaneously by the sensor 31 and the parameter described in the first and second embodiments by the detected number C1. do it.
  • parameters according to time may be used. As a specific example, different parameters are used depending on whether it is morning or afternoon. Further, when the target area 41 is an entrance / exit of a transit area in an airport, different parameters are used depending on whether the arrival and departure flights are at a high time or a low time.
  • ⁇ Modification 8> when a person having the attribute A is detected and a person having the attribute B is not detected May estimate the number of people who have passed the outer range 43 using logic that the person having the attribute B is considered to have passed the outer range 43.
  • a person whose height is equal to or less than a reference value is regarded as a child, and when a child passes the target area 41, the logic that an adult should pass the target area 41 is also used.
  • the number of people who have passed 43 may be estimated. In this case, when only a person whose height is equal to or less than the reference value is detected within a certain period, the number of persons who have passed through the outer range 43 is estimated assuming that there is a person who has passed through the outer range 43.
  • Embodiment 4 FIG. In the fourth embodiment, an application example using the number of people who have passed through the target area 41 calculated by any one of the first to third embodiments will be described.
  • the number estimating device 10 includes a control unit 23 in addition to the functional components shown in FIG.
  • the control unit 23 is realized by software in the same manner as the detection unit 21 and the calculation unit 22.
  • the control unit 23 controls the air conditioner 32 connected via the communication interface 13.
  • the operation of the number estimating device 10 according to the fourth embodiment will be described. All the entrances / exits in the target space 45 are set as target areas 41. Then, the number of people who have passed through each doorway is calculated by the method described in any of Embodiments 1 to 3. The number estimating device 10 calculates the number of persons existing in the target space 45 using the calculated number of persons passing through each doorway.
  • the number of persons existing in the target space 45 may be a specific number of persons existing in the target space 45, or may be an increase or decrease from the reference number of persons when the number of persons at a certain point in time is used as the reference number of persons. Also good.
  • the number-of-people estimation device 10 controls the air conditioner 32 in the target space 45 according to the number of people existing in the target space 45.
  • Step S51 Passing number calculation processing
  • the detection unit 21 and the calculation unit 22 regularly calculate the number of people who have passed through each doorway by the method described in any of the first to third embodiments. At this time, the calculation unit 22 calculates the number of people who have passed using the parameters corresponding to each doorway.
  • Step S52 Existence number calculation process
  • the calculation unit 22 calculates the number of people present in the target space 45 based on the number of people calculated for each doorway.
  • the number of people passing through the entrance A shown in FIG. 17 is 200
  • the number of people passing through the entrance B is 500
  • the number of people passing through the exit A is 100
  • the number of people passing through the exit B is 200.
  • Step S53 Control processing
  • the control unit 23 controls the air conditioner 32 in the target space 45 according to the number of persons existing in the target space 45 calculated in step S52.
  • the number estimating device 10 stores a control table that defines the output of the air conditioner 32 for each number of people existing in the target space 45 in the storage device 12.
  • the control part 23 reads the output corresponding to the number of persons who exist in the object space 45 from a control table, and controls the air conditioner 32 with the read output.
  • the number estimating device 10 calculates the number of persons existing in the target space 45 by calculating the number of persons who have passed through all the entrances / exits in the target space 45.
  • the number of persons existing in the target space 45 can be calculated when only a part of the range is the detection range of the sensor for each doorway.
  • the air conditioner 32 in the target space 45 can be appropriately controlled. Note that the number of people who have passed through each doorway may not be an accurate value. However, if the same error is included at any doorway, there is a possibility that a generally accurate number of persons may be calculated as the number of persons existing in the target space 45.
  • the air conditioner 32 can be appropriately controlled as long as the approximate number of persons can be grasped.
  • the air conditioner 32 in the target space 45 is controlled according to the number of people present in the target space 45.
  • other items such as lighting and staff arrangement in the target space 45 may be controlled according to the number of people existing in the target space 45.
  • the number of persons existing in the target space 45 is calculated assuming that the person who has passed the entrance enters the target space 45 and the person who has passed the exit has exited the target space 45.
  • a sensor 31 may detect a direction in which a person has passed a certain reference position in the detection range 42, and count the number of persons according to the direction in which the person has passed.
  • +1 is counted
  • -1 is counted.
  • the number of persons existing in the target space 45 can be calculated more accurately.
  • the number of people who have passed through the target area 41 is calculated.
  • what moves through the target area 41 may not be a person but another moving body.
  • the mobile body is an animal such as a dog or a cat, a vehicle such as a vehicle or a ship, or a luggage such as a parcel.
  • the number-of-people estimation device 10 can be read as a number-of-passage estimation device in order to estimate the number of passages of the moving body, not the number of people.

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Abstract

人数推定装置（１０）は、対象領域の一部の範囲を検出範囲とするセンサ（３１）により、検出範囲を通過する人を検出する。人数推定装置（１０）は、対象領域に接続した通路の形状と、対象領域におけるセンサ（３１）の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、検出された人数から対象領域における検出範囲の外を通過した人数を推定する。これにより、人数推定装置（１０）は、対象領域全体を通過した人数を計算する。

Description

人数推定装置、人数推定プログラム及び通過数推定装置
　この発明は、対象領域を通過した通過数を推定する技術に関する。
　カメラによって対象領域を撮影して、撮影された映像から人を検出することにより、対象領域を通過した人数を検出する技術がある（特許文献１参照）。
　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。
　これに対して、３Ｄセンサといったセンサを用いて人を検出することにより、精度よく人を検出することが可能である。
特開２００５－０２７０８５号公報
　しかし、３Ｄセンサといったセンサを用いる場合には、センサの設置場所の制約等により、対象領域全体をセンサの検出範囲に含めることができない場合がある。
　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。
　この発明に係る人数推定装置は、
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　この発明に係る人数推定プログラムは、
　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。
　この発明に係る通過数推定装置は、
　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。
　この発明では、検出された人数から対象領域の検出範囲の外を通過した人数を推定する。これにより、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が可能である。
実施の形態１に係る人数推定装置１０の構成図。 実施の形態１に係る人数推定装置１０の動作概要の説明図。 実施の形態１に係る対象領域４１である出入口に接続した通路４４が直線である場合の説明図。 実施の形態１に係る対象領域４１である出入口に接続した通路４４が曲がっている場合の説明図。 実施の形態１に係る通路４４が直線である場合における、実施の形態１に係る人数推定装置１０の動作を示すフローチャート。 実施の形態１に係る通路４４が曲がっている場合における、実施の形態１に係る人数推定装置１０の動作を示すフローチャート。 変形例１に係る検出範囲４２の幅と外範囲４３の幅とが異なる場合の説明図。 変形例１に係る検出範囲４２の幅と外範囲４３の幅とが異なる場合の説明図。 変形例３に係る人数推定装置１０の構成図。 実施の形態２に係るセンサ３１による人の検出間隔が一定時間未満である場合の説明図。 実施の形態２に係るセンサ３１による人の検出間隔が一定時間以上である場合の説明図。 実施の形態２に係る人数推定装置１０の動作を示すフローチャート。 実施の形態３に係るセンサ３１により同時に１人のみ検出された場合の説明図。 実施の形態３に係るセンサ３１により同時に複数人が検出された場合の説明図。 実施の形態３に係る人数推定装置１０の動作を示すフローチャート。 実施の形態４に係る人数推定装置１０の構成図。 実施の形態４に係る人数推定装置１０の動作の説明図。 実施の形態４に係る人数推定装置１０の動作を示すフローチャート。 実施の形態４に係る制御テーブルを示す図。 変形例１０に係るセンサ３１の検出方法の説明図。
　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。
　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。
　記憶装置１２は、メモリ１２１とストレージ１２２とを備える。メモリ１２１は、具体例としては、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）である。ストレージ１２２は、具体例としては、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、又は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）である。また、ストレージ１３は、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ　Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ）、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といった可搬記憶媒体であってもよい。
　通信インタフェース１３は、３Ｄセンサといったセンサ３１と通信するための装置である。通信インタフェース１３は、具体例としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＲＳ２３２Ｃ、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ　Ｓｅｒｉａｌ　Ｂｕｓ）、ＩＥＥＥ１３９４の端子である。
　人数推定装置１０は、機能構成要素として、検出部２１と、計算部２２とを備える。検出部２１と、計算部２２との各部の機能は、ソフトウェアにより実現される。
　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。
　人数推定装置１０の各部の機能の処理の結果を示す情報とデータと信号値と変数値とは、メモリ１２１、又は、プロセッサ１１内のレジスタ又はキャッシュメモリに記憶される。以下の説明では、人数推定装置１０の各部の機能の処理の結果を示す情報とデータと信号値と変数値は、メモリ１２１に記憶されるものとする。
　図１では、プロセッサ１１は、１つだけ示されている。しかし、人数推定装置１０は、プロセッサ１１を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、各部の機能を実現するプログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ１１と同じように、プロセッシングを行うＩＣである。
　＊＊＊動作の説明＊＊＊
　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。
　図２を参照して、実施の形態１に係る人数推定装置１０の動作概要を説明する。
　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。
　図３及び図４を参照して、実施の形態１に係る人数推定装置１０の動作詳細を説明する。
　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。
　図３に示すように、対象領域４１である出入口に接続した通路４４が直線である場合には、対象領域４１内の全範囲を概ね均等に人が通過すると想定される。そのため、検出範囲４２が対象領域４１の半分の範囲である場合、外範囲４３を通過した人数は、検出範囲４２を通過した人数と同じであると推定される。
　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。
　図４に示すように、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、対象領域４１内の曲りの内側の領域の方が、曲りの外側の領域よりも通過する人が多いと想定される。そのため、検出範囲４２が対象領域４１の内側半分の範囲である場合、外範囲４３を通過した人数は、検出範囲４２を通過した人数よりも少ないと想定される。逆に、検出範囲４２が対象領域４１の外側半分の範囲である場合、外範囲４３を通過した人数は、検出範囲４２を通過した人数よりも多いと想定される。
　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。
　図５を参照して、通路４４が直線である場合における、実施の形態１に係る人数推定装置１０の動作の流れを説明する。
　（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。
　（ステップＳ１２：待機処理）
　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。
　（ステップＳ１３：人数推定処理）
　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。
　図６を参照して、通路４４が曲がっている場合における、実施の形態１に係る人数推定装置１０の動作の流れを説明する。
　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。
　（ステップＳ２３：位置判定処理）
　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。
　（ステップＳ２４：第１人数推定処理）
　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。
　（ステップＳ２５：第２人数推定処理）
　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。
　＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
　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。
　＊＊＊他の構成＊＊＊
　＜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。
　＜変形例２＞
　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。
　＜変形例３＞
　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。
　図９を参照して、変形例３に係る人数推定装置１０の構成を説明する。
　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。
　処理回路１４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。
　人数推定装置１０は、処理回路１４を代替する複数の処理回路を備えていてもよい。これら複数の処理回路により、全体として各部の機能が実現される。それぞれの処理回路は、処理回路１４と同じように、専用の電子回路である。
　＜変形例４＞
　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。
　プロセッサ１１と記憶装置１２と処理回路１４とを、総称して「プロセッシングサーキットリー」という。つまり、各部の機能は、プロセッシングサーキットリーにより実現される。
　実施の形態２．
　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。
　＊＊＊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。
　図１２を参照して、実施の形態２に係る人数推定装置１０の動作の流れを説明する。
　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。
　ステップＳ３１からステップＳ３２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。
　（ステップＳ３３：第１頻度判定処理）
　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。
　（ステップＳ３４：第２頻度判定処理）
　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。
　（ステップＳ３５：第１人数推定処理）
　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。
　（ステップＳ３６：第２人数推定処理）
　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。
　（ステップＳ３７：第３人数推定処理）
　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。
　＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
　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。
　＊＊＊他の構成＊＊＊
　＜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．
　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。
　＊＊＊動作の説明＊＊＊
　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。
　図１５を参照して、実施の形態３に係る人数推定装置１０の動作の流れを説明する。
　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。
　ステップＳ４１からステップＳ４２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。
　（ステップＳ４３：第１人数判定処理）
　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。
　（ステップＳ４４：第２人数判定処理）
　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。
　（ステップＳ４５：第１人数推定処理）
　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。
　（ステップＳ４６：第２人数推定処理）
　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。
　（ステップＳ４７：第３人数推定処理）
　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。
　＊＊＊実施の形態３の効果＊＊＊
　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。
　＊＊＊他の構成＊＊＊
　＜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。
　＜変形例７＞
　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。
　＜変形例８＞
　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．
　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。
　＊＊＊構成の説明＊＊＊
　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。
　＊＊＊動作の説明＊＊＊
　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。
　図１８を参照して、実施の形態４に係る人数推定装置１０の動作の流れを説明する。
　（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。
　（ステップＳ５２：存在人数計算処理）
　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。
　（ステップＳ５３：制御処理）
　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。
　＊＊＊実施の形態４の効果＊＊＊
　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。
　＊＊＊他の構成＊＊＊
　＜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。
　＜変形例１０＞
　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。
　＜変形例１１＞
　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。
　１０　人数推定装置、１１　プロセッサ、１２　記憶装置、１２１　メモリ、１２２　ストレージ、１３　通信インタフェース、１４　処理回路、２１　検出部、２２　計算部、２３　制御部、３１　センサ、４１　対象領域、４２　検出範囲、４３　外範囲、４４　通路、４５　対象空間。

Claims (10)

  1. 　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。
  2. 　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。
  3. 　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。
  4. 　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。
  5. 　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。
  6. 　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。
  7. 　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。
  8. 　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。
  9. 　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。
  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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