WO2021246062A1

WO2021246062A1 - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム

Info

Publication number: WO2021246062A1
Application number: PCT/JP2021/015553
Authority: WO
Inventors: 学中野; 祥治西村; 美孝日下田; 陽太郎野田; 茂樹篠田; 裕三仙田; 慎冨永; 真澄石川; 大典生藤; 香菜瀧澤; 健一石井; 義之佐藤; 英司有田; 翔大山本; 晋哉山崎; 功充納富; 有紀中村
Original assignee: 日本電気株式会社
Priority date: 2020-06-05
Filing date: 2021-04-15
Publication date: 2021-12-09
Also published as: JPWO2021246062A1; JP7494907B2; US20230307138A1

Abstract

画像処理装置（１０）は、画像処理部（１１０）、リスク情報生成部（１２０）及び制御部（１６０）を備えている。画像処理部（１１０）は、撮像装置（２０）が生成した画像、すなわち複数の人を含む画像を取得して処理する。一例として、画像処理部（１１０）は、複数の人の少なくとも一部の人を基準となる人として、その人と、その人に最も近い人との距離（第１距離）を算出する。リスク情報生成部（１２０）は、第１距離を用いて、撮像装置（２０）の撮影対象となっている対象領域における複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出する。制御部（１６０）は、近接指標が基準を満たした場合、被制御装置（３０）に所定の制御を実行させる。

Description

画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム

　本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。

　近年は様々な目的で画像処理が用いられている。例えば特許文献１には、空間内の環境を調整して第１対象者からの飛沫の到達範囲が第２対象者の呼吸域から外れるようにするシステムにおいて、第１対象者及び第２対象者の顔の位置及び向きを画像処理によって決定することが記載されている。

国際公開第２０２０／０４４８２６号

　感染症にかかるリスクを減らすためには、感染症にかかる可能性がある状態を回避することが重要である。しかし、感染症にかかる可能性がある状態を回避するための適切な対処方法は、専門家以外の一般には知られていないことが多いため、適切な対処ができなかったり対応が遅れたりすることがある。本発明の目的の一つは、対象とする場所で感染症にかかる可能性を減らすための、適切な対処方法を提示または適切な対策を実行することにある。

　本発明によれば、
　対象領域の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出する画像処理手段と、
　前記近接指標が基準を満たした場合、所定装置に所定の制御を実行させる制御手段と、
を備える画像処理装置が提供される。

　本発明によれば、コンピュータが、
　　対象領域の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出する画像処理と、
　　前記近接指標が基準を満たした場合、所定装置に所定の制御を実行させる制御処理と、
を行う画像処理方法が提供される。

　本発明によれば、コンピュータに、
　　対象領域の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出する画像処理機能と、
　　前記近接指標が基準を満たした場合、所定装置に所定の制御を実行させる制御機能と、
を持たせるプログラムが提供される。

　また、本発明によれば、
　所定の場所に移動または配置される人を撮像した画像を処理することにより、前記画像に映る前記人の属性を特定する画像処理手段と、
　特定された前記属性に応じて、前記所定の場所が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる制御手段と、を備える画像処理装置が提供される。

　本発明によれば、
　コンピュータが、
　所定の場所に移動または配置される人を撮像した画像を処理することにより、前記画像に映る前記人の属性を特定する画像処理と、
　特定された前記属性に応じて、前記所定の場所が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる出力制御処理と、を行う画像処理方法が提供される。

　本発明によれば、
　コンピュータに、
　所定の場所に移動または配置される人を撮像した画像を処理することにより、前記画像に映る前記人の属性を特定する画像処理機能と、
　特定された前記属性に応じて、前記所定の場所が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる制御機能と、を持たせるプログラムが提供される。

　本発明によれば、対象とする場所で感染症にかかる可能性を低減するための手段を把握または実行しやすくなる。

実施形態に係る画像処理装置の使用環境を説明するための図である。画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。記憶部が記憶している情報の一例を示す図である。画像処理装置のハードウェア構成例を示す図である。画像処理装置が行う処理の第１例を示すフローチャートである。画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。画像処理装置が行う処理の第２例を示すフローチャートである。図７のステップＳ２０で行われる第１距離の算出方法の一例を示す図である。図７のステップＳ４０において表示部に表示される画像の第１例を示す図である。図７のステップＳ４０において表示部に表示される画像の第１例を示す図である。画像処理装置が行う処理の第３例を示すフローチャートである。画像処理装置が行う処理の第４例を示すフローチャートである。画像処理装置が行う処理の第５例を示すフローチャートである。図１３のステップＳ１４０で表示部に表示される画面の一例を示している。画像処理装置が行う処理の第６例を示すフローチャートである。画像処理装置が行う処理の第７例を示すフローチャートである。表示部に表示される現在の感染リスク情報を示す図である。表示部に表示される将来の感染リスク情報を示す図である。画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。記憶部が記憶している情報の一例を示す図である。画像処理装置が行う処理の第８例を示すフローチャートである。画像処理装置が行う処理の第９例を示すフローチャートである。図７のステップＳ４０において表示部に表示される画像の第２例を示す図である。図７のステップＳ４０において表示部に表示される画像の第２例を示す図である。

　以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。

（第１実施形態）
　図１は、実施形態に係る画像処理装置１０の使用環境を説明するための図である。画像処理装置１０は撮像装置２０とともに使用される。

　撮像装置２０は例えば固定カメラであり、複数の人、例えば不特定多数の人が往来する領域（以下、対象領域と記載）を繰り返し撮影する。このため、撮像装置２０が生成する画像は複数の人を含んでいる。撮像装置２０が生成する画像のフレームレートは任意であるが、例えば動画を構成するようなフレームレートであってもよい。そして撮像装置２０は、生成した画像を画像処理装置１０に送信する。

　画像処理装置１０は、撮像装置２０が生成した画像を処理することにより、対象領域にいる人の間隔、すなわちある人（以下、基準となる人と記載）と、その人に最も近い人の距離（以下、第１距離と記載）を算出する。そして画像処理装置１０は、この第１距離を用いて、対象領域において感染症にかかるリスク又は感染症にかからない安全率に関する情報（以下、感染リスク情報）を生成する。

　図１に示す例において、画像処理装置１０は一つの撮像装置２０に接続している。ただし画像処理装置１０は複数の撮像装置２０に接続していてもよい。この場合、複数の撮像装置２０は互いに異なる対象領域を撮像している。また、複数の撮像装置２０のそれぞれは、当該撮像装置２０を識別する情報（以下、撮像装置識別情報と記載）に紐づけて画像を外部に送信する。このようにすると、複数、例えば１００か所以上の多数の対象領域のそれぞれについて、感染リスク情報を容易に生成することができる。

　図２は、画像処理装置１０の機能構成の一例を示す図である。本図に示す画像処理装置１０は、画像処理部１１０と、リスク情報生成部１２０と、制御部１６０と、を備えている。

　画像処理部１１０は、撮像装置２０が生成した画像、すなわち対象領域を撮像した画像を取得して処理する。一例として、画像処理部１１０は、画像に映る複数の人の少なくとも一部の人を上記した基準となる人として、上記した第１距離を算出する。第１距離の算出方法の具体例については後述する。

　さらに画像処理部１１０は、必要に応じて画像に対してその他の処理も行い、様々な情報を生成する。

　なお、画像処理装置１０が複数の撮像装置２０に接続している場合、画像処理部１１０は、画像を、その画像を生成した撮像装置２０の撮像装置識別情報に紐づけて取得する。

　リスク情報生成部１２０は、画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出する。そして、制御部１６０は、近接指標が基準を満たした場合、所定装置に所定の制御を実行させる。

　近接指標の一例は、後述するように、例えば対象領域において感染症にかかるリスク又は感染症にかからない安全率そのものである。このリスク又は安全率は、例えばリスク情報生成部１２０が生成する感染リスク情報によって示される。感染リスク情報の具体例については後述する。ここで、「近接指標の基準」は、例えば、感染症にかかるリスクが高まっている状況、リスクが高まる予兆が検出されている状況、および感染症にかかるリスクを回避するための対処が必要な状況の少なくとも一つを検出するための基準である。あるいは、感染症にかからない完全率が低下してきている状況、感染症にかからない完全率が低下する予兆が検出されている状況、および感染症にかからない完全率を高めるための対処が必要な状況の少なくとも一つを検出するための基準でもある。

　所定装置とは、所定の制御が実行される対象となる様々な被制御装置３０である。被制御装置３０が制御されることによって、対象領域内で人々の近接状態を解消させることができる。被制御装置３０は様々考えられ、以下に例示されるがこれらに限定されない。
（装置例１）対象領域の入場ゲートおよび退場ゲートの少なくとも一方
（装置例２）対象領域内の電光掲示板、液晶ディスプレイ等の表示装置
（装置例３）店舗（対象領域）のセルフレジやセミセルフレジ
（装置例４）駅構内、映画館、劇場、遊園地、博物館、水族館、観光施設、食堂など（対象領域）の自動券売機、空港（対象領域）のチェックイン受付機、病院（対象領域）の自動受付機や自動会計装置、ゲームセンターやパチンコなどの遊技場（対象領域）の遊戯機
（装置例５）対象領域の管理者用の表示装置

　対象領域は、ショッピングモール、空港（保安検査場、搭乗待合室、ラウンジ、テナント、展望台など）、駅（券売機周辺、改札口周辺、構内（ホーム、通路を含む）など）、病院（待合室、会計場所、ホール、通路など）、店舗、映画館、劇場、遊園地、博物館、水族館、観光施設、寺院、図書館、学習塾、公共施設（役所など）、施設内の食堂、飲食店、銀行、ゲームセンター、パチンコなどの遊技場、スポーツジム、体育館、学校（教室、通路など）、オフィス（仕事場、会議室、ホール、通路など）、工場、研究所などが例示されるがこれらに限定されない。

　リスク情報生成部１２０は、第１距離を用いて、撮像装置２０の撮影対象となっている対象領域における感染リスク情報を生成する。一例として、リスク情報生成部１２０は、第１距離が基準値以下であるか否かを判断し、当該判断結果を用いて感染リスク情報を生成する。この基準値は、いわゆる社会的距離に基づいて定められる。社会的距離は、感染症の感染を防ぐために、隣り合う人の間で保たれるべき物理的距離である。そして基準値の大きさは、対象としている感染症の主な感染経路に基づいて設定される。例えば飛沫感染が主となる感染症に対し、基準値には１．５ｍ以上６ｍ以下の値が用いられる。また、接触感染が主となる感染症については、基準値には５０ｃｍ以上１．５ｍ以下の値が用いられる。

　なお、感染リスク情報は、例えば対象領域において感染症にかかるリスク又は感染症にかからない安全率そのものを示している。この場合、上記した判断結果から感染リスク情報を生成する方法としては、例えば以下の方法がある。

（方法１）リスク情報生成部１２０は、第１距離が基準値以下になった人の組み合わせの、数を画像毎に算出し、この数が多くなるにつれて感染リスク情報が示すリスクを高める。この方法を用いると、リスク情報生成部１２０は、画像毎に感染リスク情報を生成することができる。
（方法２）リスク情報生成部１２０は、第１距離が基準値以下になった人の組み合わせの、単位時間あたりの発生量を算出し、この発生量が多くなるにつれて感染リスク情報が示すリスクを高める。この方法において、リスク情報生成部１２０は、異なるタイミングで生成された複数の画像の処理結果を用いる。
（方法３）方法２において、リスク情報生成部１２０は、単位時間あたりかつ単位面積あたりの発生量を用いる。

　なお、上記した各方法において、画像処理部１１０は、時間的に連続する複数の画像を処理すると、第１距離が基準値以下になった状態が継続した時間を算出できる。リスク情報生成部１２０は、この継続した時間の長さが長くなるにつれて、感染リスク情報が示すリスクを高めてもよい。

　なお、第１距離を用いずに感染リスク情報を生成する方法もある。例えば、リスク情報生成部１２０は、対象領域における単位面積当たりの人の密度を算出し、この密度が多くなるにつれて感染リスク情報が示すリスクを高めてもよい。

　またリスク情報生成部１２０は、第１距離が基準値以下になったことそのものを、感染リスク情報として用いてもよい。

　また画像処理部１１０は、撮像装置２０が生成した画像を記憶部１５０に記憶させる。ここで画像処理部１１０は、画像を処理することによって生成した情報を、当該画像に紐づけて記憶部１５０に記憶させてもよい。なお、本図に示す例において、記憶部１５０は画像処理装置１０の一部となっている。ただし、記憶部１５０は画像処理装置１０の外部の装置であってもよい。

　画像処理部１１０は、記憶部１５０に記憶されている画像を処理することにより、上記した情報を生成してもよい。この場合、撮像装置２０が生成した画像をいったん記憶部１５０に記憶させた後、所望するタイミングで記憶部１５０から読み出して処理することができる。なお、記憶部１５０の有無にかかわらず、画像処理部１１０は、撮像装置２０が生成した画像を撮像装置２０から取得し、リアルタイムで処理することができる。

　図３は、記憶部１５０が記憶している情報の一例を示す図である。本図に示す例において、記憶部１５０は、撮像装置２０が生成した画像（図３においては画像データと記載）を、その画像が生成された日時を特定する情報（例えば日時そのもの又はフレーム番号）に紐づけて記憶している。また記憶部１５０は、撮像装置２０が生成した画像を、その画像を処理することによって得られた情報（図３においては解析結果と記載）とともに記憶している。なお、この解析結果は感染リスク情報を含んでいてもよい。

　図４は、画像処理装置１０のハードウェア構成例を示す図である。画像処理装置１０は、バス１０１０、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０を有する。

　バス１０１０は、プロセッサ１０２０、メモリ１０３０、ストレージデバイス１０４０、入出力インタフェース１０５０、及びネットワークインタフェース１０６０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０２０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。

　プロセッサ１０２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などで実現されるプロセッサである。

　メモリ１０３０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで実現される主記憶装置である。

　ストレージデバイス１０４０は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、メモリカード、又はＲＯＭ（Read Only Memory）などで実現される補助記憶装置である。ストレージデバイス１０４０は画像処理装置１０の各機能（例えば画像処理部１１０、リスク情報生成部１２０、制御部１６０、及び属性特定部１７０）を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０２０がこれら各プログラムモジュールをメモリ１０３０上に読み込んで実行することで、そのプログラムモジュールに対応する各機能が実現される。また、ストレージデバイス１０４０は記憶部１５０としても機能する。

　入出力インタフェース１０５０は、画像処理装置１０と各種入出力機器とを接続するためのインタフェースである。

　ネットワークインタフェース１０６０は、画像処理装置１０をネットワークに接続するためのインタフェースである。このネットワークは、例えばＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）である。ネットワークインタフェース１０６０がネットワークに接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。画像処理装置１０は、ネットワークインタフェース１０６０を介して撮像装置２０と通信してもよい。

　図５は、画像処理装置１０が行う処理の第１例を示すフローチャートである。まず画像処理装置１０の画像処理部１１０は、処理対象となる画像を取得する（ステップＳ１０）。処理対象の画像とは、対象領域の画像である。この画像には少なくとも１人が映っている。そしてリスク情報生成部１２０は、この画像を処理し、画像内に含まれる複数の人の近接状態に関する指標を算出する（ステップＳ３００）。この算出において、画像処理部１１０は、画像内における、距離の算出対象となっている人の高さ、位置、及びその画像を生成した撮像装置２０の上下方向の向きを用いて、第１距離を算出する。この際、詳細を後述するように、画像処理部１１０は、人の身長としてあらかじめ設定されている値（以下、基準身長と記載）を用いる。

　次いで、制御部１６０は、ステップＳ３００で生成された近接指標が基準を満たすか否かを判定する（ステップＳ３１０）。近接指標が基準を満たす場合（ステップＳ３１０のＹＥＳ）、制御部１６０は、被制御装置３０に所定の制御を実行させる（ステップＳ３２０）。つまり対象領域内の人々の近接状態が密になってきていて、感染症にかかるリスクが高まっている状況、または、感染症にかからない完全率が低下してきている状況を検出して、被制御装置３０に所定の制御を実行させる。このステップＳ３２０における処理は、詳細を後述するように、対象領域における近接状態を緩和させるための対策を様々な被制御装置３０に実行させるものであり、対象領域の特性に応じてそれぞれ異なる。

　一方、近接指標が基準を満たさない場合（ステップＳ３１０のＮＯ）、ステップＳ３２０はバイパスして本処理を終了する。つまり、対象領域内の人々は密状態ではなく、感染症にかかるリスクも高まっていない状況、または、感染症にかからない完全率が低下してきていない状況であるため、近接状態を緩和させるための対策を行う必要がないと判断される。

　図５のステップＳ３２０で行われる被制御装置３０に対する制御方法は様々考えられ、以下に例示されるがこれらに限定されない。

（制御例１）
　この例では、被制御装置３０は上記した（装置例１）であり、例えば、対象領域への入場ゲートである。そして近接指標が基準を満たした場合（ステップＳ３１０のＹＥＳ）、制御部１６０は、入場ゲートを閉じて入場を制限する（ステップＳ３２０）。この例において対象領域は例えば、駅、空港の保安検査場、病院、施設、店舗、遊園地、遊技場、銀行、オフィスビル、工場、図書館が例示されるがこれらに限定されない。対象領域は、これらの施設内のさらに区画された領域、例えば、病院であれば、受付フロア、診察待合室、検査待ちフロア、会計フロア、通路など各々の区画領域であってもよい。制御部１６０は、各区画内への入場を制限する入場ゲートを制御してもよい。

（制御例２）
　この例では、被制御装置３０は、上記した（装置例１）であり、例えば、対象領域に人が入退場するために設けられた入場ゲートおよび退場ゲートである。ここで、入場ゲートおよび退場ゲートは複数箇所に設けられている。複数箇所に設けられた入場ゲートおよび退場ゲートのうち少なくとも１箇所は、利用時間に制限があるとする。そして近接指標が基準を満たした場合（ステップＳ３１０のＹＥＳ）、制御部１６０は、制限されている利用時間を変更する（ステップＳ３２０）。利用時間の変更とは、制限されている利用時間を延長したり、ずらしたりすることである。この処理により、人が対象領域に入退場するのに利用できるゲートの数を増やすことで、人の流れを分散させ入退場時の人の流れの停滞を解消して近接状態を緩和させる。この例においても上記（制御例２）と同様に対象領域は例えば、駅、空港の保安検査場、病院、施設、店舗、遊園地、遊技場、銀行、オフィスビル、工場、図書館などが例示されるがこれらに限定されない。

（制御例３）
　この例では、被制御装置３０は、上記した（装置例３）および（装置例４）であり、例えば、店舗（対象領域）のセルフレジやセミセルフレジ、駅構内など（対象領域）の自動券売機、空港（対象領域）のチェックイン受付機、病院（対象領域）の自動受付機や自動会計装置などである。これらの装置は、対象領域に複数台設置されている。そして近接指標が基準を満たした場合（ステップＳ３１０のＹＥＳ）、制御部１６０は、稼働停止している被制御装置３０を稼働させる（ステップＳ３２０）。制御部１６０は、被制御装置３０の制御手段に、被制御装置３０の稼働を指示したり、被制御装置３０の電源切替装置に電源投入を指示したりしてもよい。

　この例では、対象領域の近接指標が基準を満たす場合に、対象領域において人に関する被制御装置３０の稼働台数を増やすことで待ち時間を短くして対象領域内での人の滞在時間を短くすることができる。

（制御例４）
　この例では、被制御装置３０は上記した（装置例２）であり、例えば、対象領域内の電光掲示板、液晶ディスプレイ等の表示装置である。そして近接指標が基準を満たした場合（ステップＳ３１０のＹＥＳ）、制御部１６０は、表示装置に、対象領域からの他の場所に誘導する情報、対象領域からの退出を促す情報などを表示させる（ステップＳ３２０）。この例においても上記（制御例２）と同様に対象領域は例えば、駅、空港の保安検査場、病院、施設、店舗、遊園地、遊技場、銀行、オフィスビル、工場、図書館などが例示されるがこれらに限定されない。

（制御例５）
　この例では、被制御装置３０は、上記した（装置例５）であり、例えば、対象領域の管理者用の表示装置である。管理者とは、役職上の管理者ではなく、実質的にその場所を管理している人物でよい。言い換えると管理者は、表示装置に出力される情報に従い、対象領域の近接状態を緩和する（所定の状態の一例である）ための対策を行う人物である。そして近接指標が基準を満たした場合（ステップＳ３１０のＹＥＳ）、制御部１６０は、表示装置に、対象領域の近接状態を緩和する（所定の状態の一例である）ための対策を示す対策情報を表示させる（ステップＳ３２０）。この例においても上記（制御例２）と同様に対象領域は例えば、駅、空港の保安検査場、病院、施設、店舗、遊園地、遊技場、銀行、オフィスビル、工場、図書館などが例示されるがこれらに限定されない。

　対策情報に示される対策例は様々考えられ、以下に例示されるがこれら限定されない。
（対策例１）店舗（対象領域）の有人レジへの店員の増員および配置を指示する。
（対策例２）空港の保安検査場（対象領域）の窓口の係人の増員および配置を指示する。
（対策例３）対象領域内に誘導または案内スタッフの配置を指示する。
（対策例４）対象領域（例えば、駅構内や店舗など）への入場規制を行うように指示する。あるいは、入場規制を行うべき日時を、対象領域の管理者および利用者の少なくとも一方に知らせる。
（対策例５）対象領域内の各被制御装置３０の稼働台数を増やすように指示する。

　以下、被制御装置３０が表示装置の場合について説明する。図６は、画像処理装置１０の機能構成の一例を示す図である。本図に示す画像処理装置１０は、図２の制御部１６０に替えて表示制御部１３０を備えている。また、図２の被制御装置３０の例として表示部１４０を画像処理装置１０は制御対象とする。この例では、表示制御部１３０は、第１距離が基準値以下である人の組み合わせ、すなわち基準となる人とその人に最も近い人の組み合わせを認識させるための表示を、処理対象となった画像に重ねたうえで、この表示及び画像を表示部１４０に表示させる。表示部１４０はディスプレイを有している。本図に示す例において、表示部１４０は画像処理装置１０の一部であるが、画像処理装置１０の外部にあってもよい。表示部１４０は、上記した（装置例２）および（装置例５）も含んでよい。

　図７は、リスク情報生成部１２０の処理の第２例を示すフローチャートである。この処理は、図５の処理と並行して実行されてよい。まず画像処理装置１０の画像処理部１１０は、処理対象となる画像を取得する（ステップＳ１０）。そして画像処理部１１０は、この画像を処理し、画像内に含まれる人毎に、上記した第１距離を算出する（ステップＳ２０）。この算出において、画像処理部１１０は、画像内における、距離の算出対象となっている人の高さ、位置、及びその画像を生成した撮像装置２０の上下方向の向きを用いて、第１距離を算出する。この際、詳細を後述するように、画像処理部１１０は、人の身長としてあらかじめ設定されている値（以下、基準身長と記載）を用いる。

　次いでリスク情報生成部１２０は、ステップＳ２０で生成された第１距離を用いて、感染リスク情報を生成する。感染リスク情報の生成方法の例は、図２を用いて説明した通りである（ステップＳ３０）。そして表示制御部１３０は、生成した感染リスク情報を表示部１４０に表示させる（ステップＳ４０）。この際、表示制御部１３０は、感染リスク情報とともに、その感染リスク情報を生成するときに用いた画像（動画の場合もある）を表示させてもよい（ステップＳ４０）。ここで表示される画像の例については、後述する。

　図８は、図７のステップＳ２０で行われる第１距離の算出方法の一例を示す図である。画像処理部１１０は、基準となる人を特定する。そして、その人の周囲に位置する人のそれぞれに対して、本図に示す処理を行う。

　まず画像処理部１１０は、基準となる人、又はその人の周囲に位置する人の画像内における高さｔを算出する。ここでは、例えば画素数で表される。次いで画像処理部１１０は、基準となる人から周囲に位置する人までの画像内における距離ｄを算出する。ここでｄは、ｔと同じ単位（例えば画素数）で表される。次いで画像処理部１１０は、ｄ／ｔを算出し、この値に上記した基準身長を乗ずることにより、基準となる人とその周囲に位置する人の距離を算出する。

　基準となる人の周囲に他の人が一人しかいない場合、その人について算出された距離が第１距離になる。またほかの人が複数いた場合、これら複数の人それぞれについて上記した距離を算出し、その距離の最小値が第１距離になる。

　なお、上記したように、基準身長は予め設定されている。撮像装置２０が設置されている場所（例えば国）によって、この基準身長を変えてもよい。例えば基準身長は、対象となっている撮像装置２０が設置されている国の成人の平均身長が用いられる。具体的な処理の例として、記憶部１５０は、基準身長を特定する情報を撮像装置識別情報別に記憶している。そして画像処理部１１０は、処理対象となっている画像を生成した撮像装置２０の撮像装置識別情報を取得し、この撮像装置識別情報に対応する基準身長を記憶部１５０から読み出して使用する。

　また画像処理部１１０は、画像処理によって高さｔの算出対象となった人の属性（例えば性別及び年齢層の少なくとも一方）が推定できた場合、この属性によって基準身長を変更してもよい。

　なお、ほとんどの画像には、その画像を生成した撮像装置２０に固有の歪が生じている。画像処理部１１０は、第１距離を算出する際、この歪を補正する処理を行うのが好ましい。画像処理部１１０は、画像内における人の位置に応じたひずみ補正処理を行う。一般的に、画像の歪は、例えば撮像装置２０が有する光学系（例えばレンズ）、及びその撮像装置２０の上下方向の向き（例えば水平面に対する角度）に起因している。そこで画像内における人の位置に応じたひずみ補正処理の内容は、撮像装置２０が有する光学系（例えばレンズ）、及びその撮像装置２０の上下方向の向きに応じて設定される。

　なお、本図を用いて説明した処理において、大きさがある程度規格化されている物体が画像に含まれていた場合、画像処理部１１０は、人の身長の代わりにこの物体の大きさを用いて第１距離を算出してもよい。

　図９は、図７のステップＳ４０において表示部１４０に表示される画像の第１例を示す図である。表示制御部１３０は、表示部１４０に、感染リスク情報とともに、感染リスク情報を生成するときに用いた画像（動画の場合もある）を表示させる。本図に示す例において、表示制御部１３０は、第１距離が基準値以下である人の組み合わせを認識させるための表示を画像に重ねたうえで、その表示及び画像を、表示部１４０に表示させる。

　一例として、表示制御部１３０は、表示部１４０に、画像処理部１１０が認識した人の組み合わせを示すマークを表示させている。そして表示制御部１３０は、このマークの態様を、第１距離が基準値以下であるか否かで変えている。より詳細には、本図に示す例において、人の組み合わせを構成する二人は、円又は楕円で囲まれている。そしてこの円又は楕円の表示色や線の態様（実線、点線、及び一点鎖線など）が、第１距離が基準値以下であるか否かで変わっている。

　なお、表示される画像が動画の場合、図９及び図１０に示すように、時間が経過するにつれて、第１距離の算出対象となる人の組み合わせが変わる。例えば図９のタイミングにおいて、人Ｐ_２にとって、人Ｐ_１が第１距離を算出するときの相手になっているが、それより後の図１０のタイミングでは、人Ｐ_４が第１距離を算出するときの相手になっている。

　図２３及び図２４は、図７のステップＳ４０において表示部１４０に表示される画像の第２例を示す図である。これらの図において、表示制御部１３０は、人ごとに、当該人を中心とした社会的距離の推奨値（例えば上記した基準値）の範囲を示すマークを表示させる。そしてある人に対応するマークとその近くの人に対応するマークとが重なった場合、すなわちある人とその近くの人の距離が社会的距離の推奨値以下になった場合（例えば図２３、図２４の人Ｐ_１，Ｐ_２）、これら２人それぞれに対応するマークを、他の人に対応するマーク（例えば図２３の人Ｐ_３、図２４の人Ｐ_３，Ｐ_４，Ｐ_５，Ｐ_６）とは異なる態様で表示させる。態様の異ならせ方は、例えば表示色を変えたり、マークを構成する線の態様（実線、点線、及び一点鎖線など）を異ならせるなどである。表示制御部１３０は、表示色を変える場合、例えば通常の状態のマークを青色で表示し、２つのマークが重なっている場合はこれら２つのマークを赤色で表示させる。

　図２３に示す例では、表示制御部１３０は、感染リスク情報を生成するときに用いた画像（動画の場合もある）に、上記したマークを重ねている。一方、図２４に示す例では、人の配置を平面図で示したうえで、当該平面図に上記したマークを重ねている。表示制御部１３０は、図２３に示す表示及び図２４に示す表示を、同時に表示部１４０に表示させてもよい。

　図９、図１０、図２３、及び図２４に示す表示は、リアルタイムの動画や画像を用いて行われてもよい。この場合、これらに示した表示は、例えば対象領域の近くに設置された表示部１４０に対して行われてもよいし、インターネットや放送のコンテンツとして用いられてもよい。

　図１１は、画像処理装置１０が行う処理の第３例を示すフローチャートである。本図に示す例は、画像処理部１１０が第１距離を算出するときに第２距離も算出し（ステップＳ２２）、この第２距離をさらに用いて感染リスク情報を生成する（ステップＳ３０）点を除いて、図７に示した例と同様である。

　第２距離は、基準となる人と、その人から２番目に近い人までの距離である。第２距離の算出方法は、１番目ではなく２番目に近い人までの距離を選択する点を除いて、第１距離の算出方法と同様である。そしてリスク情報生成部１２０は、感染リスク情報を生成する際に、第２距離が近くなるにつれて、リスクが高まる（安全率が下がる）ようにする。なお、画像処理部１１０は、基準となる人と、その人から３番目に近い人までの距離（第３距離）をさらに生成してもよい。この場合、リスク情報生成部１２０は、さらに第３距離を用いて感染リスク情報を生成する。

　図１２は、画像処理装置１０が行う処理の第４例を示すフローチャートである。本図に示す例は、リスク情報生成部１２０が、感染リスク情報を生成する際に、人と人の間の距離以外の情報をさらに用いる点を除いて、図７又は図１１に示した例と同様である。

　具体的には、ステップＳ１０及びステップＳ２０（又はステップＳ２２）は、図７（又は図１１）に示した例と同様である。そして画像処理部１１０は、画像を処理することにより、感染リスク情報を生成するために必要な、追加の情報を生成する。ここで生成される情報は、人の顔の向きの特定結果、顔への装着物の有無及びその種類の特定結果、並びに人の口の動きの特定結果の少なくとも一つである（ステップＳ２４）。

　「人の顔の向き」は、少なくとも、基準となる人の顔の向きと、その人に最も近い人の顔の向きと、の少なくとも一方を含んでいる。そしてリスク情報生成部１２０は、人の顔が相手に対向する方向に近づくにつれて、感染リスク情報が示すリスクを高める（安全率を下げる）。ここで画像処理部１１０及びリスク情報生成部１２０は、第２距離や第３距離を用いる場合、さらに第２距離を算出するときの相手となる人の顔の向きや、第３距離を算出するときの相手となる人の顔の向きを用いてもよい。

　「顔への装着物の有無」は、少なくとも、基準となる人における装着物の有無と、その人に最も近い人における装着物の有無と、の少なくとも一方を含んでいる。そしてリスク情報生成部１２０は、特定の種類の装着物が検知された場合、それ以外の場合と比較して、感染リスク情報が示すリスクを下げる（安全率を上げる）。ここで特定の種類の装着物は、口及び鼻の少なくとも一方（好ましくは双方）を覆うもの、例えばマスクやマフラーである。ここで画像処理部１１０及びリスク情報生成部１２０は、第２距離や第３距離を用いる場合、さらに第２距離を算出するときの相手となる人や、第３距離を算出するときの相手となる人に対して、同様のことを行ってもよい。

　「口の動き」は、少なくとも口が動いていることである。口が動いている場合、その人は話している可能性が高い。そこでリスク情報生成部１２０は、基準となる人と、その人に最も近い人と、の少なくとも一方において口が動いている場合、それ以外の場合と比較して、感染リスク情報が示すリスクを高める（安全率を下げる）。ここで画像処理部１１０及びリスク情報生成部１２０は、第２距離や第３距離を用いる場合、さらに第２距離を算出するときの相手となる人の口の動きや、第３距離を算出するときの相手となる人の口の動きを用いてもよい。

　図１３は、画像処理装置１０が行う処理の第５例を示すフローチャートである。画像処理装置１０は、図５、図７、図１１、又は図１２に示した処理に加えて、本図に示した処理も行う。

　本図に示す例において、撮像装置２０は固定カメラである。このため、画像内の各位置には、対象領域の特定の位置に対応している。画像処理部１１０は、この対応関係を予め記憶している。上記したように、リスク情報生成部１２０は、複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出する。制御部１６０は、近接指標が基準を満たした場合、被制御装置３０に所定の制御を実行させる。

　より詳細には、画像処理装置１０の画像処理部１１０は、図７及び図１２のステップＳ２０、又は図１１のステップＳ２２において、画像内における第１距離が基準値以下となった位置を特定することにより、対象領域のうち第１距離が基準値以下となった位置を特定する。そして、画像処理部１１０は、処理された画像に紐づけて、当該位置を示す情報を記憶部１５０に記憶させる。

　そして画像処理装置１０のリスク情報生成部１２０は、記憶部１５０に記憶されている情報を処理することにより、対象期間において第１距離が基準値以下となった回数（上記した近接指標の一例）を対象領域内の位置別に集計する。対象期間の長さは、例えば１日でもよいし、１週間でもよいし、一ヵ月でもよい。

　詳細には、まずリスク情報生成部１２０は、対象となる撮像装置２０を特定する情報、対象期間の始まりと終わりを特定する情報を取得する。この取得は、例えばユーザから入力されることにより行われる。次いでリスク情報生成部１２０は、対象となる撮像装置２０が対象期間に生成した画像の解析結果を記憶部１５０から読み出す。ここで読みだされる情報は、第１距離が基準値以下となった位置を示す情報を含んでいる。この情報は、画像毎に生成されている（ステップＳ１１０）。

　また対象領域は、あらかじめ複数の部分に区分けされている。そしてリスク情報生成部１２０は、これら複数の部分別に、第１距離が基準値以下となった回数をカウントする（ステップＳ１２０）。なお、記憶部１５０が記憶している情報のうち上記した「第１距離が基準値以下となった位置」は、この部分を示す情報であってもよい。

　そしてリスク情報生成部１２０は、カウント数が基準値以上になった部分を示す情報を出力する。この情報によって示される部分は、感染リスクが高い部分、すなわち要注意場所である。本図に示す例において、リスク情報生成部１２０は、この部分を示す情報を出力する。この出力先は、例えば表示制御部１３０である。この場合、表示制御部１３０は、この部分が示す情報を表示するための表示情報を生成し（ステップＳ１３０）、当該表示情報を表示部１４０に表示させる（ステップＳ１４０）。

　図６を用いて説明したように、画像処理部１１０は、時間的に連続する複数の画像を処理すると、第１距離が基準値以下になった状態が継続した時間を算出できる。この場合、画像処理部１１０は、第１距離が基準値以下になった状態が基準時間以上継続した回数をカウントして、上記した処理を行ってもよい。

　また、リスク情報生成部１２０が行う出力は、対象領域内において人が密集しやすい場所を特定し、そのような場所を改善するため（例えば人の動線を改善するため）に用いられる。一例として対象領域が屋内である場合、この出力は、その屋内（例えば待合室や廊下）に配置されている物体（例えば待合室のベンチ）の配置や数を変えるための参考データとして用いられる。なお、改善対象となる動線には、例えば、病院内における待合室から診察室までの動線、病院の入り口から治療室までの動線がある。

　ここで、屋内の例としては、病院、役所、駅、及び空港などの施設が挙げられるが、店舗、例えばショッピングモールなどの大規模店舗（空港や駅に併設されている場合を含む）であってもよい。後者の場合、リスク情報生成部１２０が行う出力は、大規模店舗となっている建物内において人が密集しやすい場所を特定している。そしてこの特定結果は、テナントの配置や動線を変更して当該場所で人が密集しないようにする際の参考データとして用いられる。

　上述した例において、「要注意場所」を設定するときの単位は、一つの対象領域を複数の部分に分割することによって設定されている。一方、画像処理装置１０に複数の撮像装置２０が接続しており、これら複数の撮像装置２０が同一の施設の互いに異なる場所を撮影していることがある。この場合、「要注意場所」を設定するときの単位は、一つの撮像装置２０の撮像領域（すなわち一つの対象領域）であってもよい。このようにするためには、画像処理部１１０は、上記した複数の部分別ではなく、撮像装置２０別に、第１距離が基準値以下になった回数、又はこの状態が基準時間以上継続した回数をカウントすればよい。

　図１４は、図１３のステップＳ１４０で表示部１４０に表示される画面の一例を示している。本図に示す例において、表示部１４０は、対象領域の平面図を表示している。そして表示制御部１３０は、表示部１４０に、この平面図において、ステップＳ１２０におけるカウント数が基準値以上になった部分を、他の部分とは識別可能に表示させる。

　なお、カウント数に関する基準値として、複数の値が段階的に設定されていてもよい。この場合、リスク情報生成部１２０は、ステップＳ１２０におけるカウント数が基準値のうちどの値を超えたかを特定し、特定した値を示す情報を出力する。例えば表示制御部１３０は、この出力に応じて、当該部分の表示態様を変えてもよい。例えば最も低い基準値のみを超えた部分は緑色で示され、最も高い基準値を超えた部分は赤色で示されてもよい。

　図１５は、画像処理装置１０が行う処理の第６例を示すフローチャートである。画像処理装置１０は、図５、図７、図１１、又は図１２に示した処理に加えて、本図に示した処理も行う。また画像処理装置１０は、さらに図１３に示した処理も行ってもよい。

　本図において、画像処理装置１０のリスク情報生成部１２０は、感染症にかかるリスクが高まるタイミング（安全率が下がるタイミング）を特定する。このタイミングは、例えば曜日別、時間帯別、又は曜日かつ時間帯別に設定される。

　本図に示す例において、ステップＳ１１０に示した処理は図１３を用いて説明した処理と同様である。

　次いでリスク情報生成部１２０が、タイミング別（に、第１距離が基準値以下となった回数をカウントする（ステップＳ１２２）。ここでリスク情報生成部１２０は、さらに図１３に示したように、対象領域内の複数の部分別に、タイミング別のカウントを行ってもよい。

　次いでリスク情報生成部１２０は、カウント数が基準値以上になったタイミングを示す情報を出力する。この情報によって示されるタイミング（例えば時間帯や曜日）は、感染リスクが高いタイミングである。一例として、リスク情報生成部１２０は、このタイミングを示す情報を表示制御部１３０に出力する。すると表示制御部１３０は、このタイミングを示す情報を表示するための表示情報を生成し（ステップＳ１３０）、当該表示情報を表示部１４０に表示させる（ステップＳ１４０）。

　なお、対象領域が店内である場合、表示部１４０は、当該店の入り口やショーウインドウの中に設けられていてもよい。このようにすると、その店に入ろうとする人は、その店がすいていると思われるタイミングを認識することができる。また表示制御部１３０は、ステップＳ１３０で生成された表示情報をインターネット上で公開してもよい。このようにすると、その店に行こうとする人は、その店がすいていると思われるタイミングを認識することができる。

　また対象領域が店内であり、表示部１４０が当該店の入り口やショーウインドウの中に設けられている場合、表示制御部１３０は、表示部１４０に、現在の感染リスク情報を表示させてもよいし、リアルタイムの動画や画像を用いて図９、図１０、図２３及び図２４に示した表示を行わせてもよい。

　図１６は、画像処理装置１０が行う処理の第７例を示すフローチャートである。画像処理装置１０は、図５、図７、図１１、又は図１２に示した処理に加えて、本図に示した処理も行う。また画像処理装置１０は、さらに図１３及び図１５に示した処理の少なくとも一方を行ってもよい。

　本図に示す例において、リスク情報生成部１２０は、過去の感染リスク情報の履歴及び当該履歴を統計処理した結果の少なくとも一方を、複数の撮像装置２０別、すなわち複数の対象領域ごとに記憶部１５０に記憶させている。なお、これら複数の対象領域は、人の流れにおいて互いに関連している。一例として、これら複数の対象領域は互いに隣り合っていてもよいし、同一の道路や鉄道（地下鉄）に沿っていてもよい。

　そしてリスク情報生成部１２０は、記憶部１５０が過去の感染リスク情報の履歴のみを記憶している場合、この履歴を統計処理する。そして感染リスク情報の履歴を統計処理した結果、及び現在の感染リスク情報を用いて、将来の所定タイミングにおける感染リスク情報の推定結果を生成する。所定タイミングは、例えば１時間後であってもよいし、３時間後であってもよいし、５時間後であってもよいが、２４時間以内であるのが好ましい。履歴を統計処理した結果は、例えば機械学習によって生成されたモデルであるが、これに限定されない。なおこのモデルは、現在の感染リスク情報が入力されると、将来の所定タイミングにおける感染リスク情報の推定結果を出力するものである。

　まずリスク情報生成部１２０は、互いに異なる対象領域に設置された複数の撮像装置２０のそれぞれが生成した現在の画像を処理することにより、複数の対象領域それぞれの現在の感染リスク情報を生成する（ステップＳ２１０）。この際、リスク情報生成部１２０は、現在から所定時間前までの間に生成された画像を、さらに処理してもよい。

　次いでリスク情報生成部１２０は、これら複数の対象領域それぞれにおける、感染リスク情報の履歴を統計処理した結果を取得する。この取得は、記憶部１５０から読み出すことにより行われてもよいし、感染リスク情報の履歴をその場で統計処理することにより行われてもよい。次いでリスク情報生成部１２０は、感染リスク情報の履歴を統計処理した結果、及び現在の感染リスク情報を用いて、将来の所定タイミングにおける感染リスク情報の推定結果を生成する（ステップＳ２２０）。

　次いで表示制御部１３０は、リスク情報生成部１２０が生成した、現在の感染リスク情報、及び将来の所定タイミングにおける感染リスク情報の推定結果を表示するための表示情報を生成する（ステップＳ２３０）。表示部１４０は、この表示情報を用いて、現在の感染リスク情報、及び将来の所定タイミングにおける感染リスク情報の推定結果を表示する（ステップＳ２４０）。この表示を見た人は、自分が行動を起こすタイミング（例えば電車に乗るタイミングや目的地に行くタイミング）を感染リスクが少ないタイミングにすることができる。

　なお、リスク情報生成部１２０は、将来の所定タイミングにおける感染リスク情報の推定結果を生成する際に、統計処理の代わりに、現在の感染リスク情報の増減の傾向を特定し、この特定結果を用いてもよい。リスク情報生成部１２０は、この増減の傾向を、例えば、過去から現在までの第１距離が基準値以下となった回数の推移を用いることにより、特定する。

　図１７は、表示部１４０に表示される現在の感染リスク情報を示している。上記したように、リスク情報生成部１２０は、複数の対象領域別に、感染リスク情報を生成している。本図に示す例において、複数の対象領域は一つの大きな地域を複数に分割した領域である。そして表示制御部１３０は、表示部１４０に、感染リスク情報が示すリスクが基準値以上となった対象領域を、他の対象領域から識別可能な状態で表示させている。なお、表示制御部１３０は、この処理において、過去から現在までの感染リスク情報の推移を表示させてもよい。

　図１８は、表示部１４０に表示される将来の感染リスク情報を示している。本図に示す例において、表示制御部１３０は、表示部１４０に、将来の感染リスク情報が示すリスクが基準値以上となった対象領域を、他の対象領域から識別可能な状態で表示させている。ここで、複数の対象領域は、人の流れにおいて互いに関連している場合、ある対象領域の将来の感染リスク情報を生成する際に、その対象領域の周囲の現在の感染リスク情報を用いることもできる。これは、ある対象領域にいる人は、数時間後には他の対象領域に移動することがあるためである。

　なお、図１７及び図１８に示した表示は、インターネット上で公開されてもよいし、テレビの放送内容に含まれてもよい。

　以上、本実施形態によれば、画像処理装置１０の画像処理部１１０は、撮像装置２０が生成した画像、すなわち複数の人を含む画像を取得して処理することにより、複数の人の少なくとも一部の人について、当該人に最も近い人までの距離（第１距離）を算出する。そして制御部１６０は、近接指標が基準を満たした場合、所定装置に所定の制御を実行させる。例えば、制御部１６０は感染症にかかるリスクが高い状況において、感染症にかかるリスクを低減させる対策として、入場ゲートを閉じて対象領域への入場を制限したり、店舗のレジの稼働台数を増やしたり、空港の保安検査場の窓口の数を増やすことを提案する情報を表示部１４０に表示させたりすることができる。このため、対象とする場所で感染症にかかる可能性を低減するための手段を把握または実行しやすくすることができる。

　また、リスク情報生成部１２０は、第１距離を用いて、撮像装置２０の撮影対象となっている対象領域における感染リスク情報を生成する。このため、対象領域において感染症にかかるリスクを容易に把握することができる。

　また、リスク情報生成部１２０は、複数の人の近接状態に関する指標である近接指標が基準を満たした場所を出力する。この出力は、例えば表示部１４０に表示される。これにより、感染症にかかる可能性がある場所を把握しやすくなる。

（第２実施形態）
　図１９は、画像処理装置１０の機能構成の一例を示す図である。本実施形態の画像処理装置１０は、画像に写る人の属性に応じて人の移動および配置の少なくとも一方を提案する構成を有する点で上記実施形態と相違する。本図に示す画像処理装置１０は、画像処理部１１０と、属性特定部１７０と、制御部１６０とを備えている。

　画像処理部１１０は、所定の場所に移動または配置される人を撮像した画像を処理することにより、画像に映る人の属性を特定する。属性は、例えば、各人の年齢、性別などである。さらに、画像処理部１１０は、各人の怪我の有無、車椅子や松葉杖の利用の有無などを属性として特定してもよい。

　属性特定部１７０は、画像処理部１１０により特定された属性に基づいて、各人の属性をさらに特定する。

　つまり、属性特定部１７０により特定される人の属性は、避難所の属性に対応した人が適切に振り分けされるために必要な情報を含むのが好ましい。例えば、乳児は、調乳ができる設備や授乳室があるという属性を有する避難所に振り分けられるのが好ましい。このため、画像処理部１１０により年齢が１歳未満と特定された人物を、属性特定部１７０は、さらに当該人物は乳児であると特定してもよい。さらに、画像処理部１１０により当該乳児を抱いている人が女性でかつ３０歳台と特定された場合、属性特定部１７０は、当該女性は当該乳児の母親であると特定してもよい。さらに属性特定部１７０は、その母親の傍らに居る（第１距離が３０ｃｍ未満）男性かつ３０歳台の人物は父親と特定してもよい。

　他の例では、車椅子の利用者は、バリアフリーの設備が完備されている避難所に振り分けられるのが好ましい。このため、画像処理部１１０により車椅子に乗っていることが特定された人物を属性特定部１７０は車椅子利用者であると特定する。

　属性特定部１７０は、さらに、画像処理部１１０により特定された属性に基づいて、複数の人をグループ化して当該グループ内の各人の属性に基づいて、人員構成（家族構成）を特定してもよい。属性特定部１７０は、複数の人を同じグループとする操作入力を受け付けることによりグループ化してもよいし、画像処理により第１距離が基準値以下となった人の組みをグループ化してもよい。このときの基準値は上記実施形態で感染リスト情報を生成する際に使用した基準値よりも小さい値、例えば、３０ｃｍ以下とする。

　さらに、属性特定部１７０は、さらに詳細な各人の属性について操作入力を受け付けてもよい。避難所、役場などで管理者または各人に、操作端末（例えば、スマートフォンやタブレット端末）を用いて、入力画面（不図示）において各種質問に回答する形式で各種属性情報を入力させてもよい。

　さらに、各人が端末を用いて自宅や外出先でインターネット上に公開されているウェブサイトにアクセスして、入力フォームにおいて各種質問に回答する形式で各種属性情報を入力させてもよい。そして属性特定部１７０は入力フォームに入力された属性情報を受け付けることができる。自宅や外出先の場合、各人の端末のカメラを用いて各人の写真を撮像させて、撮像画像をウェブサイトにアップロードさせることで、画像処理部１１０は、処理対象となる画像を取得してもよい。

　属性特定部１７０は、操作入力された各人の属性情報を取得し、各人の属性を特定する。取得される属性情報は、具体的には、各人の既往歴、現在の傷病状態（高血圧、糖尿病、骨折、怪我、感染状況、抗体情報を含む）、アレルギの有無、オムツの利用の有無、調乳母乳離乳食の要否、食事制限の有無などの情報を含んでもよい。

　制御部１６０は、属性特定部１７０によって特定された属性に応じて、所定の場所が所定の状態になるように、人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置４０に出力させる。出力装置４０の一例は図７の表示部１４０である。

　所定の場所は、例えば、災害時などに人が集まる避難場所である。避難場所は、例えば、学校（教室、体育館）、公共施設、ホテル、オフィス、倉庫などである。災害などが発生したとき、人々は最寄りの避難場所にそれぞれ避難する。画像処理部１１０が画像処理の対象する画像に映る人は、（１）避難場所に避難済みの人、（２）避難場所に避難してきて、受け付けに並んでいる人、（３）避難場所にこれから避難するために所定の場所に集まっている人、および（４）避難場所にこれから避難しようとしている人の少なくとも一つを含む。この例では、制御部１６０は、各避難場所の感染リスクが高くならないように、人の避難先の割り振りを行う。最も単純な例では、制御部１６０は、各避難場所の収容人数を超えないように避難先の割り振りを行う。

　各避難場所について、その属性情報１５２は記憶部１５０に記憶されている。避難場所の属性情報１５２は、例えば、収容人数、各部屋の配置（出入口、トイレに近いか否か）、バリアフリー適否、階段、エレベータ、エスカレーターの有無、設備（授乳室、車椅子用トイレの有無）、看護師、医師、保健師などの駐在の有無などの少なくともいずれか一つの情報を含む。

　図２０は、各避難所の属性情報１５２のデータ構造の一例を示す図である。この例では、例えば、各避難所の識別情報と、収容人数と、車椅子に対応している設備を有しているか否かを示す情報（例えば、対応している場合は「１」、対応していない場合は「０」）、乳児に対応している設備を有しているか否かを示す情報（例えば、対応している場合は「１」、対応していない場合は「０」）などが記憶されている。制御部１６０は、この属性情報１５２に基づいて、各人にあった避難先を割り振ることができる。

　また、他の例では、人の属性（例えば、乳児、高齢者、車椅子利用者など）に対して、必要な避難所の属性（例えば、乳児に対して授乳室、保健師駐在、高齢者に対してバリアフリー適用、看護師駐在、車椅子利用者に対して車椅子対応トイレの有無など）を対応テーブルに対応付けておいてもよい。属性特定部１７０は、特定された各人の属性に対応する必要な避難所の属性を特定し、制御部１６０は、当該属性を有している避難所を属性情報１５２から候補として抽出してもよい。

　抽出された避難場所が、当該人の避難先の候補となる。制御部１６０は、この抽出された避難場所の情報を当該人の避難先として表示部１４０に表示させてもよい。

　制御部１６０による上記情報の表示は、人毎でもよいし、グループ（家族）毎でもよいし、所定の人数分ずつ、あるいは、所定の期間毎に行われてよい。例えば、一人または家族単位で属性を特定し、避難先を当該人または家族に提示（例えば、表示部１４０に表示させる）してもよい。あるいは、所定期間、例えば、午前中に複数の人の属性情報を受け付け、当該期間に受け付けた複数の人について、避難先をそれぞれ割り振った結果を提示（例えば、プリンタ（不図示）に印字出力させる）してもよい。

　図２１は、画像処理装置１０が行う処理の第８例を示すフローチャートである。画像処理装置１０は、図５、図７、図１１、図１２、又は図１６に示した処理に加えて、本図に示した処理も行う。また画像処理装置１０は、さらに図１３及び図１５に示した処理の少なくとも一方を行ってもよい。

　本図の例において、画像処理部１１０は、画像に映る人の属性（例えば、性別と年齢、あるいは、車椅子利用の有無など）を特定し、属性特定部１７０は、さらに、各人の詳細な属性（乳児と家族（母親と父親）など）を特定する（ステップＳ４００）。そして、属性特定部１７０は、各対象領域（この例では避難所）の属性情報１５２を記憶部１５０に記憶させている。なお、これら複数の対象領域（避難所）は、人の流れにおいて互いに関連している。一例として、これら複数の対象領域は互いに隣り合っていてもよいし、同一の道路や鉄道（地下鉄）に沿っていてもよい。

　そして、制御部１６０は、属性情報１５２を参照し、特定された人の属性に対応してる避難所を抽出する（ステップＳ４１０）。制御部１６０は、少なくとも一つの避難所を避難先の候補として表示部１４０に表示させる（ステップＳ４２０）。

　図２２は、画像処理装置１０が行う処理の第９例を示すフローチャートである。この例では、図２１のフローチャートのステップＳ４１０とステップＳ４２０の間にステップＳ４３０～ステップＳ４５０を有している。画像処理装置１０は、図５、図７、図１１、図１２、又は図１６に示した処理に加えて、本図に示した処理も行う。また画像処理装置１０は、さらに図１３及び図１５に示した処理の少なくとも一方を行ってもよい。この例では、画像処理装置１０は、図２のリスク情報生成部１２０をさらに備えている。

　制御部１６０は、抽出された避難場所に関して、上記実施形態のリスク情報生成部１２０により生成される感染リスク情報を取得する（ステップＳ４３０）。具体的には、まず、各避難場所を対象領域として、リスク情報生成部１２０により感染リスク情報を生成させる。ステップＳ４４０～ステップＳ４５０の処理は、ステップＳ４１０で抽出された避難所の候補毎に繰り返し実行されてよい。制御部１６０は記憶部１５０の避難所の感染リスク情報を参照し、当該避難所の近接指標が基準を満たしている場合（ステップＳ４４０のＹＥＳ）、当該避難所を避難先の候補から除外する（ステップＳ４５０）。つまり、既に多くの人が避難していて感染リスクが高まっている避難所は、避難先の候補から除外する。そして、制御部１６０は、表示部１４０に避難先の候補を表示させる（ステップＳ４２０）。近接指標が基準を満たしている場合（ステップＳ４４０のＮＯ）、ステップＳ４５０はバイパスしてステップＳ４２０に進む。

　また、この例では、所定の場所は、災害時などに人々が避難する避難所であるため、避難所における感染症にかかるリスクが基準を満たさないように、つまり、感染リスクが高くならないように、または感染症にかからない安全率が低下しないように、制御部１６０は各人の避難先の割り振りを行うのが好ましい。割り振る際の条件は例えば、以下に例示されるがこれらに限定されない。
（条件例１）避難所の収容人数を超えないように割り振る。
（条件例２）人の属性に適した設備を有している避難所に割り振る。
（条件例３）現在地（撮像装置２０の位置情報または携帯端末などから位置情報を取得）から避難所までの移動距離（各避難所間の住所から算出）、移動手段（最寄りの路線、駅、およびバス停等の情報から特定）が、人の属性に適している避難所に割り振る。
（条件例４）高齢者や高血圧や糖尿病など、感染症にかかるリスクが健常者よりも高い人は、同じ避難所に割り振る。あるいは、他の避難所より感染リスクが低い避難所（収容人数が所定人数未満など）に割り振る。これにより、感染症にかかるリスクが高い人を感染症にかかるリスクから守ることができる可能性が高まる。

　また、感染リスクが健常者より高い属性を有している人物（例えば、高齢者、高血圧、糖尿病の人）の近接指標の基準と、健常者の近接指標の基準を変えてもよい。例えば、感染リスクが高い人の基準を健常者の基準より低く設定する。つまり、感染リスクが高い人については、健常者よりも避難所の密状態の程度が低い段階で当該避難所を避難先の候補から除外することで、基準よりも密状態の程度が低い避難所を避難先の候補とすることができる。

　また、候補として特定された避難所の現在の感染リスク情報を、制御部１６０は、表示部１４０に表示させてもよい。係員が現在の状況を確認の上で、避難先を指示してもよい。さらに、候補として特定された避難所の属性情報１５２を、制御部１６０は表示部１４０に表示させてもよい。

　以上、本実施形態によれば、画像処理装置１０の画像処理部１１０は、所定の場所に移動または配置される人を撮像した画像を処理することにより、画像に映る人の属性を特定する。そして、属性特定部１７０は、画像処理部１１０により特定された属性に基づいて、各人の属性をさらに特定する。属性特定部１７０は、例えば、乳児や車椅子利用者など特定の設備を有している避難所を避難先とすることが望ましい人の属性を特定する。これにより、制御部１６０は、当該人の属性に適した属性を有している避難所を避難先の候補として抽出し、表示部１４０に表示させる。このため、避難してきた人を適切な避難所に振り分けることができる。そして、制御部１６０は、高齢者など特に感染症にかかるリスクが高い人を同じ避難先にまとめたり、収容人数が少ない避難所、つまり、感染症にかかるリスクが低い場所を避難先として選択したりして出力する。このため、感染症にかかるリスクが高い人を守ることができ、感染拡大を防止できる可能性が高まる。このため、対象とする場所で感染症にかかる可能性を低減するための手段を把握または実行しやすくすることができる。

　以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。

　また、上述の説明で用いた複数のフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
　また、本発明において人物に関する情報を取得、利用する場合は、これを適法に行うものとする。

　上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。

１．　対象領域の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出する画像処理手段と、
　前記近接指標が基準を満たした場合、所定装置に所定の制御を実行させる制御手段と、を備える、画像処理装置。
２．　１．に記載の画像処理装置において、
　前記制御手段は、前記対象領域の前記近接指標に関する情報を出力装置に出力させる、画像処理装置。
３．　１．または２．に記載の画像処理装置において、
　前記画像処理手段は、
　　前記人別に、当該人に最も近い前記人までの距離である第１距離を算出し、
　　前記第１距離が基準値以下になった回数をカウントし、
　前記近接指標は、前記第１距離が基準値以下になった回数を用いて設定されている画像処理装置。
４．　３．に記載の画像処理装置において、
　前記近接指標は、前記回数に対して設定された基準値であり、
　前記基準値として複数の値が設定されており、
　前記制御手段は、前記対象領域の前記近接指標に関する情報とともに、当該対象領域において前記回数が満たした前記値を示す情報を出力装置に出力させる画像処理装置。
５．　３．又は４．に記載の画像処理装置において、
　前記画像処理手段は、複数のタイミングで生成された前記画像を処理することにより、前記第１距離が基準値以下になった状態を検出したときに、当該状態が継続した時間を算出し、
　前記近接指標は、記第１距離が基準値以下になった状態が基準時間以上継続した回数を用いて設定されている画像処理装置。
６．　１．から５．のいずれか一つに記載の画像処理装置において、
　前記所定装置は、前記対象領域への入場ゲートであり、
　前記制御手段は、前記近接指標が基準を満たした場合、前記入場ゲートを閉じる、画像処理装置。
７．　１．から６．のいずれか一つに記載の画像処理装置において、
　前記制御手段は、前記近接指標が基準を満たした場合、前記対象領域を所定の状態にするための対策を示す対策情報を出力装置に出力させる、画像処理装置。
８．　１．から７．のいずれか一つに記載の画像処理装置において、
　前記画像処理手段は、さらに、前記画像に映る前記人の属性を特定し、
　前記制御手段は、特定された前記属性に応じて、前記対象領域が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる、画像処理装置。
９．　８．に記載の画像処理装置において、
　前記対象領域は複数の場所を含み、
　前記制御手段は、さらに、前記対象領域の各場所の属性に応じて、前記対象領域の各場所が所定の状態になるように、各前記場所における前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる、画像処理装置。
１０．　１．から９．のいずれか一つに記載の画像処理装置において、
　前記画像は、施設を撮影した画像である画像処理装置。
１１．　１０．に記載の画像処理装置において、
　前記施設はショッピングモール、空港、駅、病院、又は店舗である画像処理装置。

１２．　コンピュータが、
　　対象領域の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出する画像処理と、
　　前記近接指標が基準を満たした場合、所定装置に所定の制御を実行させる制御処理と、
を行う画像処理方法。
１３　１２．に記載の画像処理方法において、
　前記制御処理において、前記コンピュータは、前記対象領域の前記近接指標に関する情報を出力装置に出力させる、画像処理方法。
１４．　１２．または１３．に記載の画像処理方法において、
　前記画像処理において、前記コンピュータは、
　　前記人別に、当該人に最も近い前記人までの距離である第１距離を算出し、
　　前記第１距離が基準値以下になった回数をカウントし、
　前記近接指標は、前記第１距離が基準値以下になった回数を用いて設定されている、画像処理方法。
１５．　１４．に記載の画像処理方法において、
　前記近接指標は、前記回数に対して設定された基準値であり、
　前記基準値として複数の値が設定されており、
　前記制御処理において、前記コンピュータは、前記対象領域の前記近接指標に関する情報とともに、当該対象領域において前記回数が満たした前記値を示す情報を出力装置に出力させる、画像処理方法。
１６．　１４．又は１５．に記載の画像処理方法において、
　前記画像処理において、前記コンピュータは、複数のタイミングで生成された前記画像を処理することにより、前記第１距離が基準値以下になった状態を検出したときに、当該状態が継続した時間を算出し、
　前記近接指標は、記第１距離が基準値以下になった状態が基準時間以上継続した回数を用いて設定されている、画像処理方法。
１７．　１２．から１６．のいずれか一つに記載の画像処理方法において、
　前記所定装置は、前記対象領域への入場ゲートであり、
　前記制御処理において、前記コンピュータは、前記近接指標が基準を満たした場合、前記入場ゲートを閉じる、画像処理方法。
１８．　１２．から１７．のいずれか一つに記載の画像処理方法において、
　前記制御処理において、前記コンピュータは、前記近接指標が基準を満たした場合、前記対象領域を所定の状態にするための対策を示す対策情報を出力装置に出力させる、画像処理方法。
１９．　１２．から１８．のいずれか一つに記載の画像処理方法において、
　前記画像処理において、前記コンピュータは、さらに、前記画像に映る前記人の属性を特定し、
　前記制御処理において、前記コンピュータは、特定された前記属性に応じて、前記対象領域が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる、画像処理方法。
２０．　１９．に記載の画像処理方法において、
　前記対象領域は複数の場所を含み、
　前記制御処理において、前記コンピュータは、さらに、前記対象領域の各場所の属性に応じて、前記対象領域の各場所が所定の状態になるように、各前記場所における前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる、画像処理方法。
２１．　１２．から２０．のいずれか一つに記載の画像処理方法において、
　前記画像は、施設を撮影した画像である画像処理方法。
２２．　２１．に記載の画像処理方法において、
　前記施設はショッピングモール、空港、駅、病院、又は店舗である画像処理方法。

２３．　コンピュータに、
　対象領域の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出する画像処理機能と、
　前記近接指標が基準を満たした場合、所定装置に所定の制御を実行させる制御機能と、
を持たせるプログラム。
２４．　２３．に記載のプログラムにおいて、
　前記制御機能は、前記対象領域の前記近接指標に関する情報を出力装置に出力させる、プログラム。
２５．　２３．または２４．に記載のプログラムにおいて、
　前記画像処理機能は、
　　前記人別に、当該人に最も近い前記人までの距離である第１距離を算出し、
　　前記第１距離が基準値以下になった回数をカウントし、
　前記近接指標は、前記第１距離が基準値以下になった回数を用いて設定されているプログラム。
２６．　２５．に記載のプログラムにおいて、
　前記近接指標は、前記回数に対して設定された基準値であり、
　前記基準値として複数の値が設定されており、
　前記制御機能は、前記対象領域の前記近接指標に関する情報とともに、当該対象領域において前記回数が満たした前記値を示す情報を出力装置に出力させる、プログラム。
２７．　２５．又は２６．に記載のプログラムにおいて、
　前記画像処理機能は、複数のタイミングで生成された前記画像を処理することにより、前記第１距離が基準値以下になった状態を検出したときに、当該状態が継続した時間を算出し、
　前記近接指標は、記第１距離が基準値以下になった状態が基準時間以上継続した回数を用いて設定されている、プログラム。
２８．　２３．から２７．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
　前記所定装置は、前記対象領域への入場ゲートであり、
　前記制御機能は、前記近接指標が基準を満たした場合、前記入場ゲートを閉じる、プログラム。
２９．　２３．から２８．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
　前記制御機能は、前記近接指標が基準を満たした場合、前記対象領域を所定の状態にするための対策を示す対策情報を出力装置に出力させる、プログラム。
３０．　２３．から２９．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
　前記画像処理機能は、さらに、前記画像に映る前記人の属性を特定させ、
　前記制御機能において、特定された前記属性に応じて、前記対象領域が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる、プログラム。
３１．　３０．に記載のプログラムにおいて、
　前記対象領域は複数の場所を含み、
　前記制御機能は、さらに、前記対象領域の各場所の属性に応じて、前記対象領域の各場所が所定の状態になるように、各前記場所における前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる、プログラム。
３２．　２３．から３１．のいずれか一つに記載のプログラムにおいて、
　前記画像は、施設を撮影した画像であるプログラム。
３３．　３２．に記載のプログラムにおいて、
　前記施設はショッピングモール、空港、駅、病院、又は店舗であるプログラム。

３４．所定の場所に移動または配置される人を撮像した画像を処理することにより、前記画像に映る前記人の属性を特定する画像処理手段と、
　特定された前記属性に応じて、前記所定の場所が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる制御手段と、を備える画像処理装置。
３５．　３４．に記載の画像処理装置において、
　前記所定の場所は複数の場所を含み、
　前記制御手段は、さらに、各前記場所の属性に応じて、各前記場所が所定の状態になるように、各前記場所における前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を前記出力装置に出力させる、画像処理装置。
３６．　３４．または３５．に記載の画像処理装置において、
　前記画像処理手段は、各前記場所の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出し、
　前記制御手段は、前記近接指標が基準を満たした場合、前記提案する情報において、当該場所を、前記人の移動および配置の対象から除外する、画像処理装置。

３７．　コンピュータが、
　所定の場所に移動または配置される人を撮像した画像を処理することにより、前記画像に映る前記人の属性を特定する画像処理と、
　特定された前記属性に応じて、前記所定の場所が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる出力制御処理と、を行う画像処理方法。
３８．　３７．に記載の画像処理方法において、
　前記所定の場所は複数の場所を含み、
　前記出力制御処理において、前記コンピュータは、さらに、各前記場所の属性に応じて、各前記場所が所定の状態になるように、各前記場所における前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を前記出力装置に出力させる、画像処理方法。
３９．　３７．または３８．に記載の画像処理方法において、
　前記画像処理において、前記コンピュータは、各前記場所の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出し、
　前記出力制御処理において、前記コンピュータは、前記近接指標が基準を満たした場合、前記提案する情報において、当該場所を、前記人の移動および配置の対象から除外する、画像処理方法。

４０．　コンピュータに、
　所定の場所に移動または配置される人を撮像した画像を処理することにより、前記画像に映る前記人の属性を特定する画像処理機能と、
　特定された前記属性に応じて、前記所定の場所が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる制御機能と、を持たせるプログラム。
４１．　４０．に記載のプログラムにおいて、
　前記所定の場所は複数の場所を含み、
　前記制御機能は、さらに、各前記場所の属性に応じて、各前記場所が所定の状態になるように、各前記場所における前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を前記出力装置に出力させる、プログラム。
４２．　４０．または４１．に記載のプログラムにおいて、
　前記画像処理機能は、各前記場所の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出し、
　前記制御機能は、前記近接指標が基準を満たした場合、前記提案する情報において、当該場所を、前記人の移動および配置の対象から除外する、プログラム。

　この出願は、２０２０年６月５日に出願された日本出願特願２０２０－０９８４０２号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１０　画像処理装置
２０　撮像装置
１１０　画像処理部
１２０　リスク情報生成部
１３０　表示制御部
１４０　表示部
１５０　記憶部
１６０　制御部
１７０　属性特定部

Claims

　対象領域の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出する画像処理手段と、
　前記近接指標が基準を満たした場合、所定装置に所定の制御を実行させる制御手段と、を備える、画像処理装置。
　請求項１に記載の画像処理装置において、
　前記制御手段は、前記対象領域の前記近接指標に関する情報を出力装置に出力させる、画像処理装置。
　請求項１または２に記載の画像処理装置において、
　前記画像処理手段は、
　　前記人別に、当該人に最も近い前記人までの距離である第１距離を算出し、
　　前記第１距離が基準値以下になった回数をカウントし、
　前記近接指標は、前記第１距離が基準値以下になった回数を用いて設定されている画像処理装置。
　請求項３に記載の画像処理装置において、
　前記近接指標は、前記回数に対して設定された基準値であり、
　前記基準値として複数の値が設定されており、
　前記制御手段は、前記対象領域の前記近接指標に関する情報とともに、当該対象領域において前記回数が満たした前記値を示す情報を出力装置に出力させる画像処理装置。
　請求項３又は４に記載の画像処理装置において、
　前記画像処理手段は、複数のタイミングで生成された前記画像を処理することにより、前記第１距離が基準値以下になった状態を検出したときに、当該状態が継続した時間を算出し、
　前記近接指標は、記第１距離が基準値以下になった状態が基準時間以上継続した回数を用いて設定されている画像処理装置。
　請求項１から５のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
　前記所定装置は、前記対象領域への入場ゲートであり、
　前記制御手段は、前記近接指標が基準を満たした場合、前記入場ゲートを閉じる、画像処理装置。
　請求項１から６のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
　前記制御手段は、前記近接指標が基準を満たした場合、前記対象領域を所定の状態にするための対策を示す対策情報を出力装置に出力させる、画像処理装置。
　請求項１から７のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
　前記画像処理手段は、さらに、前記画像に映る前記人の属性を特定し、
　前記制御手段は、特定された前記属性に応じて、前記対象領域が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる、画像処理装置。
　請求項８に記載の画像処理装置において、
　前記対象領域は複数の場所を含み、
　前記制御手段は、さらに、前記対象領域の各場所の属性に応じて、前記対象領域の各場所が所定の状態になるように、各前記場所における前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる、画像処理装置。
　請求項１から９のいずれか一項に記載の画像処理装置において、
　前記画像は、施設を撮影した画像である画像処理装置。
　請求項１０に記載の画像処理装置において、
　前記施設はショッピングモール、空港、駅、病院、又は店舗である画像処理装置。
　コンピュータが、
　　対象領域の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出する画像処理と、
　　前記近接指標が基準を満たした場合、所定装置に所定の制御を実行させる制御処理と、
を行う画像処理方法。
　請求項１２に記載の画像処理方法において、
　前記制御処理において、前記コンピュータは、前記対象領域の前記近接指標に関する情報を出力装置に出力させる、画像処理方法。
　請求項１２または１３に記載の画像処理方法において、
　前記画像処理において、前記コンピュータは、
　　前記人別に、当該人に最も近い前記人までの距離である第１距離を算出し、
　　前記第１距離が基準値以下になった回数をカウントし、
　前記近接指標は、前記第１距離が基準値以下になった回数を用いて設定されている、画像処理方法。
　請求項１４に記載の画像処理方法において、
　前記近接指標は、前記回数に対して設定された基準値であり、
　前記基準値として複数の値が設定されており、
　前記制御処理において、前記コンピュータは、前記対象領域の前記近接指標に関する情報とともに、当該対象領域において前記回数が満たした前記値を示す情報を出力装置に出力させる、画像処理方法。
　請求項１４又は１５に記載の画像処理方法において、
　前記画像処理において、前記コンピュータは、複数のタイミングで生成された前記画像を処理することにより、前記第１距離が基準値以下になった状態を検出したときに、当該状態が継続した時間を算出し、
　前記近接指標は、記第１距離が基準値以下になった状態が基準時間以上継続した回数を用いて設定されている、画像処理方法。
　請求項１２から１６のいずれか一項に記載の画像処理方法において、
　前記所定装置は、前記対象領域への入場ゲートであり、
　前記制御処理において、前記コンピュータは、前記近接指標が基準を満たした場合、前記入場ゲートを閉じる、画像処理方法。
　請求項１２から１７のいずれか一項に記載の画像処理方法において、
　前記制御処理において、前記コンピュータは、前記近接指標が基準を満たした場合、前記対象領域を所定の状態にするための対策を示す対策情報を出力装置に出力させる、画像処理方法。
　請求項１２から１８のいずれか一項に記載の画像処理方法において、
　前記画像処理において、前記コンピュータは、さらに、前記画像に映る前記人の属性を特定し、
　前記制御処理において、前記コンピュータは、特定された前記属性に応じて、前記対象領域が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる、画像処理方法。
　請求項１９に記載の画像処理方法において、
　前記対象領域は複数の場所を含み、
　前記制御処理において、前記コンピュータは、さらに、前記対象領域の各場所の属性に応じて、前記対象領域の各場所が所定の状態になるように、各前記場所における前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる、画像処理方法。
　請求項１２から２０のいずれか一項に記載の画像処理方法において、
　前記画像は、施設を撮影した画像である画像処理方法。
　請求項２１に記載の画像処理方法において、
　前記施設はショッピングモール、空港、駅、病院、又は店舗である画像処理方法。
　コンピュータに、
　　対象領域の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出する画像処理機能と、
　　前記近接指標が基準を満たした場合、所定装置に所定の制御を実行させる制御機能と、
を持たせるプログラム。
　請求項２３に記載のプログラムにおいて、
　前記制御機能は、前記対象領域の前記近接指標に関する情報を出力装置に出力させる、プログラム。
　請求項２３または２４に記載のプログラムにおいて、
　前記画像処理機能は、
　　前記人別に、当該人に最も近い前記人までの距離である第１距離を算出し、
　　前記第１距離が基準値以下になった回数をカウントし、
　前記近接指標は、前記第１距離が基準値以下になった回数を用いて設定されているプログラム。
　請求項２５に記載のプログラムにおいて、
　前記近接指標は、前記回数に対して設定された基準値であり、
　前記基準値として複数の値が設定されており、
　前記制御機能は、前記対象領域の前記近接指標に関する情報とともに、当該対象領域において前記回数が満たした前記値を示す情報を出力装置に出力させる、プログラム。
　請求項２５又は２６に記載のプログラムにおいて、
　前記画像処理機能は、複数のタイミングで生成された前記画像を処理することにより、前記第１距離が基準値以下になった状態を検出したときに、当該状態が継続した時間を算出し、
　前記近接指標は、記第１距離が基準値以下になった状態が基準時間以上継続した回数を用いて設定されている、プログラム。
　請求項２３から２７のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
　前記所定装置は、前記対象領域への入場ゲートであり、
　前記制御機能は、前記近接指標が基準を満たした場合、前記入場ゲートを閉じる、プログラム。
　請求項２３から２８のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
　前記制御機能は、前記近接指標が基準を満たした場合、前記対象領域を所定の状態にするための対策を示す対策情報を出力装置に出力させる、プログラム。
　請求項２３から２９のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
　前記画像処理機能は、さらに、前記画像に映る前記人の属性を特定させ、
　前記制御機能において、特定された前記属性に応じて、前記対象領域が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる、プログラム。
　請求項３０に記載のプログラムにおいて、
　前記対象領域は複数の場所を含み、
　前記制御機能は、さらに、前記対象領域の各場所の属性に応じて、前記対象領域の各場所が所定の状態になるように、各前記場所における前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる、プログラム。
　請求項２３から３１のいずれか一項に記載のプログラムにおいて、
　前記画像は、施設を撮影した画像であるプログラム。
　請求項３２に記載のプログラムにおいて、
　前記施設はショッピングモール、空港、駅、病院、又は店舗であるプログラム。
　所定の場所に移動または配置される人を撮像した画像を処理することにより、前記画像に映る前記人の属性を特定する画像処理手段と、
　特定された前記属性に応じて、前記所定の場所が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる制御手段と、を備える画像処理装置。
　請求項３４に記載の画像処理装置において、
　前記所定の場所は複数の場所を含み、
　前記制御手段は、さらに、各前記場所の属性に応じて、各前記場所が所定の状態になるように、各前記場所における前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を前記出力装置に出力させる、画像処理装置。
　請求項３４または３５に記載の画像処理装置において、
　前記画像処理手段は、各前記場所の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出し、
　前記制御手段は、前記近接指標が基準を満たした場合、前記提案する情報において、当該場所を、前記人の移動および配置の対象から除外する、画像処理装置。
　コンピュータが、
　所定の場所に移動または配置される人を撮像した画像を処理することにより、前記画像に映る前記人の属性を特定する画像処理と、
　特定された前記属性に応じて、前記所定の場所が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる出力制御処理と、を行う画像処理方法。
　請求項３７に記載の画像処理方法において、
　前記所定の場所は複数の場所を含み、
　前記出力制御処理において、前記コンピュータは、さらに、各前記場所の属性に応じて、各前記場所が所定の状態になるように、各前記場所における前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を前記出力装置に出力させる、画像処理方法。
　請求項３７または３８に記載の画像処理方法において、
　前記画像処理において、前記コンピュータは、各前記場所の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出し、
　前記出力制御処理において、前記コンピュータは、前記近接指標が基準を満たした場合、前記提案する情報において、当該場所を、前記人の移動および配置の対象から除外する、画像処理方法。
　コンピュータに、
　所定の場所に移動または配置される人を撮像した画像を処理することにより、前記画像に映る前記人の属性を特定する画像処理機能と、
　特定された前記属性に応じて、前記所定の場所が所定の状態になるように、前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を出力装置に出力させる制御機能と、を持たせるプログラム。
　請求項４０に記載のプログラムにおいて、
　前記所定の場所は複数の場所を含み、
　前記制御機能は、さらに、各前記場所の属性に応じて、各前記場所が所定の状態になるように、各前記場所における前記人の移動および配置の少なくとも一方を提案する情報を前記出力装置に出力させる、プログラム。
　請求項４０または４１に記載のプログラムにおいて、
　前記画像処理機能は、各前記場所の画像を処理することにより、前記画像に映る複数の人の近接状態に関する指標である近接指標を算出し、
　前記制御機能は、前記近接指標が基準を満たした場合、前記提案する情報において、当該場所を、前記人の移動および配置の対象から除外する、プログラム。