JP7303852B2 - 判定装置、プログラム、及び判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、判定装置、プログラム、及び判定方法に関する。

特許文献１には、カメラで撮像された画像を基に、レジ待ち人数をカウントする技術が記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０１９－１４５０２２号公報

本発明の一実施態様によれば、判定装置が提供される。判定装置は、撮像画像を格納する撮像画像格納部を備えてよい。判定装置は、撮像画像から予め定められた検出対象を検出する検出対象検出部を備えてよい。判定装置は、撮像画像に対して判定装置のユーザによって指定された指定領域を取得する指定領域取得部を備えてよい。判定装置は、検出対象が含まれる領域である検出対象領域に対する、検出対象領域と指定領域とが重複する領域である重複領域の割合が、予め定められた重複割合閾値より高いか否かを判定する領域判定部を備えてよい。判定装置は、検出対象領域に対する重複領域の割合が重複割合閾値より高いと領域判定部が判定した場合に検出対象をカウントし、検出対象領域に対する重複領域の割合が重複割合閾値より低いと領域判定部が判定した場合に検出対象をカウントしない検出対象カウント部を備えてよい。

上記判定装置は、上記検出対象カウント部がカウントした上記検出対象の数に基づいて、上記指定領域の状況を判定する状況判定部をさらに備えてよい。上記状況判定部は、上記検出対象カウント部が上記検出対象をカウントした場合に、上記指定領域が利用状態であると判定してよい。上記状況判定部は、上記検出対象カウント部がカウントした上記検出対象の数が予め定められた混雑閾値より多い場合に、上記指定領域が混雑状態であると判定してよい。上記撮像画像格納部は、上記撮像画像と、上記撮像画像を撮像した画角とを対応付けて格納してよい。上記判定装置は、上記画角に基づいて、上記混雑閾値を設定する混雑閾値設定部をさらに備えてよい。上記判定装置は、上記指定領域の大きさに基づいて、上記混雑閾値を設定する混雑閾値設定部をさらに備えてよい。

上記指定領域取得部は、上記検出対象が存在することが禁止されている禁止領域に上記ユーザによって指定された上記指定領域を取得してよい。上記状況判定部は、上記検出対象カウント部が上記検出対象をカウントした場合に、上記検出対象が上記禁止領域に存在している状態であると判定してよい。上記撮像画像格納部は、複数の上記撮像画像を格納してよい。上記判定装置は、上記撮像画像を解析する撮像画像解析部をさらに備えてよい。上記判定装置は、上記撮像画像解析部が上記撮像画像格納部に格納されている上記複数の撮像画像を解析した解析結果に基づいて、上記指定領域の候補の領域である候補領域を決定する候補領域決定部をさらに備えてよい。上記判定装置は、上記候補領域を上記ユーザに提示する候補領域提示部をさらに備えてよい。

上記指定領域取得部は、上記撮像画像に対して上記ユーザによって指定された複数の上記指定領域を取得してよい。上記領域判定部は、上記複数の指定領域の各指定領域について、上記検出対象領域に対する上記重複領域の割合が、上記重複割合閾値より高いか否かを判定してよい。上記検出対象カウント部は、上記各指定領域について、上記検出対象領域に対する上記重複領域の割合が上記重複割合閾値より高いと上記領域判定部が判定した場合に上記検出対象をカウントし、上記検出対象領域に対する上記重複領域の割合が上記重複割合閾値より低いと上記領域判定部が判定した場合に上記検出対象をカウントしなくてよい。上記検出対象検出部は、予め定められた期間の間、停止状態を継続している上記検出対象を検出してよい。上記検出対象検出部は、上記検出対象として、人を検出してよい。上記検出対象検出部は、上記検出対象として、車を検出してよい。

本発明の一実施態様によれば、コンピュータを、上記判定装置として機能させるためのプログラムが提供される。

本発明の一実施態様によれば、コンピュータによって実行される判定方法が提供される。判定方法は、撮像画像から予め定められた検出対象を検出する検出段階を備えてよい。判定方法は、撮像画像に対してコンピュータのユーザによって指定された指定領域を取得する指定領域取得段階を備えてよい。判定方法は、検出対象が含まれる領域である検出対象領域に対する、検出対象領域と指定領域とが重複する領域である重複領域の割合が、予め定められた重複割合閾値より高いか否かを判定する領域判定段階を備えてよい。判定方法は、検出対象領域に対する重複領域の割合が重複割合閾値より高いと領域判定段階で判定した場合に検出対象をカウントし、検出対象領域に対する重複領域の割合が重複割合閾値より低いと領域判定段階で判定した場合に検出対象をカウントしない検出対象カウント段階を備えてよい。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

システム１０の一例を概略的に示す。 撮像画像４００の一例を概略的に示す。 撮像画像４００の他の一例を概略的に示す。 撮像画像４００の他の一例を概略的に示す。 撮像画像４００の他の一例を概略的に示す。 撮像画像４００の他の一例を概略的に示す。 撮像画像４００の他の一例を概略的に示す。 判定装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。 判定装置１００による処理の流れの一例を概略的に示す。 判定装置１００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。

撮像画像のうちの、ユーザによって指定された指定領域内の検出対象の数をカウントすることを想定した場合に、検出対象が指定領域の境界にまたがっている場合にも適切に対応可能な技術を提供することが望ましい。本実施形態に係る判定装置は、例えば、撮像画像のうち検出対象が存在する検出対象領域に対する、当該検出対象領域と指定領域とが重複する領域である重複領域の割合が、予め定められた重複割合閾値より高い検出対象のみをカウントする。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、システム１０の一例を概略的に示す。システム１０は、判定装置１００を備える。システム１０は、カメラ２００を備えてよい。システム１０は、複数のカメラ２００を備えてもよい。図１では、システム１０が１つのカメラ２００を備える一例を示す。

判定装置１００は、撮像画像を取得する。判定装置１００は、例えば、カメラ２００によって撮像された撮像画像を取得する。判定装置１００は、例えば、ネットワーク２０を介してカメラ２００と通信することによって、カメラ２００から撮像画像を取得する。ネットワーク２０は、例えば、インターネットを含む。ネットワーク２０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む。ネットワーク２０は、移動体通信ネットワークを含んでもよい。移動体通信ネットワークは、例えば、３Ｇ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）通信方式、５Ｇ（５ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式、及び６Ｇ（６ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）通信方式以降の通信方式のいずれに準拠してもよい。

判定装置１００は、カメラ２００と直接通信することによって、カメラ２００から撮像画像を取得してもよい。判定装置１００は、例えば、カメラ２００と無線通信することによって、カメラ２００から撮像画像を取得する。無線通信方式の例として、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）及びＺｉｇＢｅｅ（登録商標）等が挙げられる。判定装置１００は、カメラ２００と有線通信することによって、カメラ２００から撮像画像を取得してもよい。尚、判定装置１００は、判定装置１００に内蔵されたカメラによって撮像された撮像画像を取得してもよい。

撮像画像は、例えば、静止画像である。撮像画像は、動画像であってもよい。

判定装置１００は、撮像画像に対して判定装置１００のユーザによって指定された指定領域を取得する。判定装置１００のユーザは、例えば、指定領域として、検出対象３００の数を把握したい領域を指定する。判定装置１００のユーザとは、判定装置１００を直接利用する者のことであってよく、判定装置１００が提供するサービスを利用する者のことであってもよい。

判定装置１００は、撮像画像から、予め定められた検出対象３００を検出する。判定装置１００は、例えばまず、検出対象３００が含まれる領域である検出対象領域の全体が指定領域に含まれる検出対象３００をカウントする。判定装置１００は、指定領域と一部が重複する検出対象領域が存在する場合、例えば、検出対象領域に対する、検出対象領域と指定領域とが重複する領域である重複領域の割合が、予め定められた重複割合閾値より高いか否かを判定することによって、検出対象３００をカウントするか否かを判定する。

カメラ２００は、任意の撮像装置であってよい。カメラ２００は、例えば、ネットワークカメラである。カメラ２００は、Ｗｅｂカメラであってもよい。

従来、撮像画像の全体を対象として検出対象の数をカウントすることが行われていたが、カウントされるべきでない検出対象が誤ってカウントされる場合があった。カメラの画角や位置等を調整することによって、このような誤検出の可能性を低減することもできるが、カメラの調整がユーザの負担になってしまう。これに対して、本実施形態に係る判定装置１００は、撮像画像のうちのユーザによって指定された指定領域に限定して、検出対象をカウントするので、カウントされるべきでない検出対象が誤ってカウントされる可能性を低減することができ、カメラの調整の必要性を下げることができる。

図２は、撮像画像４００の一例を概略的に示す。図２に示す例では、撮像画像４００に検出対象領域３１０及び検出対象領域３２０が含まれる。

判定装置１００は、検出対象領域３１０及び検出対象領域３２０を検出する。判定装置１００は、判定装置１００のユーザから、指定領域４５０を取得する。ここでは、検出対象領域３１０及び検出対象領域３２０、並びに、指定領域４５０が、矩形領域であるものとして説明を続ける。

ここでは、撮像画像４００の左上隅の点Ｏを原点とする画像座標系における矩形領域の特徴量を、［領域の始点のｘ座標，領域の始点のｙ座標，領域のｘ方向の長さ，領域のｙ方向の長さ］として表す。領域の始点は、例えば、領域の左上隅の点である。領域の大きさは、（領域のｘ方向の長さ）×（領域のｙ方向の長さ）である。

図２において、検出対象領域３１０の特徴量は、［５００，２００，２００，５００］である。検出対象領域３１０の始点は点Ａ（５００，２００）であり、検出対象領域３１０の大きさは２００×５００である。

図２において、検出対象領域３２０の特徴量は、［１０００，４００，６００，３００］である。検出対象領域３２０の始点は点Ｂ（１０００，４００）であり、検出対象領域３２０の大きさは６００×３００である。

図２において、指定領域４５０の特徴量は、［１００，３００，１１００，６００］である。指定領域４５０の始点は点Ｓ（１００，３００）であり、指定領域４５０の大きさは１１００×６００である。

判定装置１００は、検出対象領域３１０及び指定領域４５０から、検出対象領域３１０と指定領域４５０とが重複する領域である重複領域３１５を導出する。図２において、重複領域３１５の特徴量は［５００，３００，２００，４００］である。重複領域３１５の始点は点Ａ'（５００，３００）であり、重複領域３１５の大きさは２００×４００である。

判定装置１００は、重複領域３２５及び指定領域４５０から、検出対象領域３２０と指定領域４５０とが重複する領域である重複領域３２５を導出する。図２において、重複領域３２５の特徴量は［１０００，４００，２００，３００］である。重複領域３２５の始点はＢ（１０００，４００）であり、重複領域３２５の大きさは２００×３００である。

判定装置１００は、検出対象領域３１０の大きさ及び重複領域３１５の大きさから、検出対象領域３１０に対する重複領域３１５の割合を導出する。図２において、検出対象領域３１０の大きさが２００×５００であり、重複領域３１５の大きさが２００×４００であるので、検出対象領域３１０に対する重複領域３１５の割合は、（２００×４００）÷（２００×５００）×１００＝８０％である。

判定装置１００は、検出対象領域３２０の大きさ及び重複領域３２５の大きさから、検出対象領域３２０に対する重複領域３２５の割合を導出する。図２において、検出対象領域３２０の大きさが６００×３００であり、重複領域３２５の大きさが２００×３００であるので、検出対象領域３２０に対する重複領域３２５の割合は、（２００×３００）÷（６００×３００）×１００≒３３％である。

判定装置１００は、検出対象領域３１０に対する重複領域３１５の割合及び検出対象領域３２０に対する重複領域３２５の割合のそれぞれが、重複割合閾値より高いか否かを判定することによって、検出対象領域３１０及び検出対象領域３２０のそれぞれが指定領域内に位置するものとして取り扱うか否かを判定する。ここでは、重複割合閾値が７０％であるものとして、説明を続ける。

判定装置１００は、検出対象領域３１０に対する重複領域３１５の割合（＝８０％）が重複割合閾値（＝７０％）より高いので、検出対象領域３１０が指定領域内に位置するものとして取り扱うと判定する。この場合、判定装置１００は、検出対象領域３１０に含まれる検出対象をカウントする。一方で、判定装置１００は、検出対象領域３２０に対する重複領域３２５の割合（≒３３％）が重複割合閾値（＝７０％）より低いので、検出対象領域３２０が指定領域内に位置しないものとして取り扱うと判定する。この場合、判定装置１００は、検出対象領域３２０に含まれる検出対象をカウントしない。

図３は、撮像画像４００の他の一例を概略的に示す。図３の撮像画像４００は、会議室を撮像した撮像画像である。

判定装置１００のユーザは、撮像画像４００から会議室の中にいる人の数をカウントすべく、指定領域４５０を指定する。判定装置１００は、ユーザによって指定された指定領域４５０を取得する。

判定装置１００は、撮像画像４００から、検出対象３０１、検出対象３０２、及び、検出対象３０３を検出する。ここでは、検出対象３０１及び検出対象３０２は、会議室の中にいる人である。一方で、検出対象３０３は、窓３０の外にいる人である。すなわち、検出対象３０３は、会議室の外にいる人である。

判定装置１００は、検出対象領域の全体が指定領域４５０と重複している検出対象３０１をカウントする。次に、判定装置１００は、検出対象領域の一部が指定領域４５０と重複している検出対象３０２及び検出対象３０３のそれぞれをカウントするか否かを判定する。判定装置１００は、検出対象領域の大部分が指定領域４５０と重複している検出対象３０２をカウントすると判定する。判定装置１００は、検出対象領域の大部分が指定領域４５０と重複していない検出対象３０３をカウントしないと判定する。

上述の判定結果から、判定装置１００は、会議室の中にいる人数が検出対象３０１及び検出対象３０２の２人であると決定する。判定装置１００は、検出対象領域の大部分が指定領域４５０と重複していない検出対象３０３をカウントしないと判定することによって、カウントされるべきでない会議室の外にいる人が誤ってカウントされることを防ぐことができる。

図４は、撮像画像４００の他の一例を概略的に示す。図４の撮像画像４００は、スーパーのレジ４０の周辺を撮像した撮像画像である。

判定装置１００のユーザは、レジ４０に並んでいる人の数をカウントすべく、指定領域４５０を指定する。判定装置１００は、ユーザによって指定された指定領域４５０を取得する。

判定装置１００は、撮像画像４００から、検出対象３０１、検出対象３０２、検出対象３０３、及び、検出対象３０４を検出する。ここでは、検出対象３０１、検出対象３０２、及び、検出対象３０３は、レジ４０に並んでいる人である。一方で、検出対象３０４は、買い物中の人である。

判定装置１００は、検出対象領域の全体が指定領域４５０と重複している検出対象３０２をカウントする。次に、判定装置１００は、検出対象領域の一部が指定領域４５０と重複している検出対象３０１、検出対象３０３、及び検出対象３０４をカウントするか否かを判定する。判定装置１００は、検出対象領域の大部分が指定領域４５０と重複している検出対象３０１及び検出対象３０３をカウントすると判定する。判定装置１００は、検出対象領域の大部分が指定領域４５０と重複していない検出対象３０４をカウントしないと判定する。

上述の判定結果から、判定装置１００は、レジ４０に並んでいる人の人数が検出対象３０１、検出対象３０２、及び検出対象３０３の３人であると決定する。判定装置１００は、検出対象領域の大部分が指定領域４５０と重複していない検出対象３０４をカウントしないと判定することによって、カウントされるべきでない買い物中の人が誤ってカウントされることを防ぐことができる。

図５は、撮像画像４００の他の一例を概略的に示す。図５の撮像画像４００は、駐車場を撮像した撮像画像である。

判定装置１００のユーザは、撮像画像４００から駐車場に駐車中の車の数をカウントすべく、指定領域４５０を指定する。判定装置１００は、ユーザによって指定された指定領域４５０を取得する。

判定装置１００は、撮像画像４００から、検出対象３５１、検出対象３５３、検出対象３５４、及び、検出対象３５５を検出する。ここでは、検出対象３５１、検出対象３５３、及び、検出対象３５５は、駐車場に駐車中の車である。一方で、検出対象３５４は、駐車スペースから出ようとしている車である。

判定装置１００は、検出対象領域の全体が指定領域４５０と重複している検出対象３５１、検出対象３５３、及び検出対象３５５をカウントする。次に、判定装置１００は、検出対象領域の一部が指定領域４５０と重複している検出対象３５４をカウントするか否かを判定する。判定装置１００は、検出対象領域の大部分が指定領域４５０と重複していない検出対象３５４をカウントしないと判定する。

上述の判定結果から、判定装置１００は、駐車場に駐車中の車の台数が検出対象３５１、検出対象３５３、及び検出対象３５５の３台であると決定する。判定装置１００は、検出対象領域の大部分が指定領域４５０と重複していない検出対象３５４をカウントしないと判定することによって、カウントされるべきでない駐車スペースから出ようとしている車が誤ってカウントされることを防ぐことができる。

図６は、撮像画像４００の他の一例を概略的に示す。図６の撮像画像４００は、駐車場を撮像した撮像画像である。

判定装置１００のユーザは、撮像画像４００から駐車場に駐車中の車の数をカウントすべく、指定領域４５１、指定領域４５２、指定領域４５３、指定領域４５４、指定領域４５５、及び指定領域４５６を指定する。判定装置１００は、ユーザによって指定された指定領域４５１、指定領域４５２、指定領域４５３、指定領域４５４、指定領域４５５、及び指定領域４５６を取得する。

判定装置１００は、撮像画像４００から、検出対象３５１、検出対象３５３、検出対象３５４、及び、検出対象３５５を検出する。ここでは、検出対象３５１、検出対象３５３、及び、検出対象３５５は、駐車場に駐車中の車である。一方で、検出対象３５４は、駐車スペースから出ようとしている車である。

判定装置１００は、検出対象領域の全体が指定領域４５１と重複している検出対象３５１、検出対象領域の全体が指定領域４５３と重複している検出対象３５３、及び、検出対象領域の全体が指定領域４５５と重複している検出対象３５５をカウントする。次に、判定装置１００は、検出対象領域の一部が指定領域４５０と重複している検出対象３５４をカウントするか否かを判定する。判定装置１００は、検出対象領域の大部分が指定領域４５０と重複していない検出対象３５４をカウントしないと判定する。

上述の判定結果から、判定装置１００は、駐車場に駐車中の車の台数が検出対象３５１、検出対象３５３、及び検出対象３５５の３台であると決定する。判定装置１００は、検出対象領域の大部分が指定領域４５４と重複していない検出対象３５４をカウントしないと判定することによって、カウントされるべきでない駐車スペースから出ようとしている車が誤ってカウントされることを防ぐことができる。

図７は、撮像画像４００の他の一例を概略的に示す。図７の撮像画像４００は、道路を撮像した撮像画像である。

判定装置１００のユーザは、撮像画像４００から駐車違反の車の数をカウントすべく、駐車禁止区域に指定領域４５０を指定する。判定装置１００は、ユーザによって指定された指定領域４５０を取得する。

判定装置１００は、撮像画像４００から、検出対象３５１、検出対象３５３、及び検出対象３５５を検出する。ここでは、検出対象３５１は、駐車禁止区域に駐車中の車である。一方では、検出対象３５３及び検出対象３５５は、走行中の車である。

判定装置１００は、検出対象領域の全体が指定領域４５０と重複している検出対象３５１をカウントする。次に、判定装置１００は、検出対象領域の一部が指定領域４５０と重複している検出対象３５３をカウントするか否かを判定する。判定装置１００は、検出対象領域の大部分が指定領域４５０と重複していない検出対象３５３をカウントしないと判定する。判定装置１００は、検出対象領域の全体が指定領域４５０と重複していない検出対象３５５をカウントしない。

上述の判定結果から、判定装置１００は、駐車禁止区域に駐車中の車の台数が検出対象３５１の１台であると決定する。判定装置１００は、検出対象領域の大部分が指定領域４５０と重複していない検出対象３５３をカウントしないと判定することによって、カウントされるべきでない走行中の車が誤ってカウントされることを防ぐことができる。

図８は、判定装置１００の機能構成の一例を概略的に示す。判定装置１００は、撮像画像格納部１０２、撮像画像取得部１０４、表示制御部１０６、検出対象設定部１０７、検出対象検出部１０８、指定領域取得部１１０、閾値格納部１１２、重複割合閾値設定部１１４、領域判定部１１６、検出対象カウント部１１８、状況判定部１２０、状況通知部１２２、混雑閾値設定部１２４、撮像画像解析部１２６、候補領域決定部１２８、及び候補領域提示部１３０を備える。尚、判定装置１００がこれらの全ての構成を備えることは必須とは限らない。

撮像画像格納部１０２は、撮像画像４００を格納する。撮像画像格納部１０２は、例えば、複数の撮像画像４００を格納する。撮像画像格納部１０２は、撮像画像４００と、撮像画像４００を撮像した画角とを対応付けて、格納してもよい。

撮像画像４００は、例えば、会議室を撮像した画像である。撮像画像４００は、例えば、スーパーのレジの周辺を撮像した画像である。撮像画像４００は、例えば、イベント会場の売店やトイレの周辺を撮像した画像である。撮像画像４００は、例えば、工場の危険区域や立ち入り禁止区域を撮像した画像である。撮像画像４００は、例えば、駐車場を撮像した画像である。撮像画像４００は、例えば、道路を撮像した画像であってもよい。

撮像画像取得部１０４は、撮像画像４００を取得する。撮像画像取得部１０４は、例えば、カメラ２００から撮像画像４００を取得する。撮像画像取得部１０４は、判定装置１００が備える撮像部によって撮像された撮像画像４００を取得してもよい。撮像画像取得部１０４は、取得した撮像画像４００を撮像画像格納部１０２に格納する。

表示制御部１０６は、表示部の表示を制御する。表示制御部１０６は、例えば、撮像画像４００を表示するよう表示部の表示を制御する。

表示制御部１０６は、例えば、判定装置１００が備える表示部の表示を制御する。表示制御部１０６は、判定装置１００のユーザが所有する通信端末が備える表示部の表示を制御してもよい。この場合、表示制御部１０６は、判定装置１００のユーザが所有する通信端末に撮像画像４００を送信してよい。表示部は、表示制御部１０６による制御に従って、撮像画像４００を表示する。

判定装置１００のユーザは、例えば、会議室の管理人である。判定装置１００のユーザは、例えば、スーパーの管理人である。判定装置１００のユーザは、例えば、イベント会場の管理人である。判定装置１００のユーザは、例えば、工場の管理人である。判定装置１００のユーザは、例えば、駐車場の管理人である。判定装置１００のユーザは、道路の管理人であってもよい。

検出対象設定部１０７は、撮像画像４００から検出する検出対象を設定する。検出対象設定部１０７は、例えば、判定装置１００が備える入力デバイス用いて判定装置１００のユーザの入力を受け付けることによって、検出対象を設定する。検出対象設定部１０７は、例えば、判定装置１００の表示部に表示された検出対象の選択肢の中から、ユーザによって選択された検出対象を設定する。検出対象設定部１０７は、判定装置１００のユーザが所有する通信端末から、検出対象を設定する情報を受信することによって、検出対象を設定してもよい。当該通信端末は、例えば、検出対象の選択肢を表示して、ユーザによって選択された検出対象を設定する情報を判定装置１００に送信する。検出対象の選択肢として、人及び車がその例として挙げられるが、これらに限られない。

検出対象検出部１０８は、撮像画像４００から検出対象設定部１０７によって設定された検出対象を検出する。検出対象検出部１０８は、撮像画像４００のうちの検出対象が存在する検出対象領域を特定してよい。

検出対象領域は、任意の形状の領域であってよい。例えば、多角形領域である。検出対象領域は、例えば、矩形領域である。検出対象領域は、円形領域であってもよい。検出対象領域は、楕円領域であってもよい。

検出対象検出部１０８は、例えば、検出対象として、人を検出する。検出対象検出部１０８は、例えば、検出対象として、車を検出する。

検出対象検出部１０８は、例えば、予め定められた期間の間、停止状態を継続している検出対象を検出する。予め定められた期間の間、停止状態を継続している検出対象は、例えば、行列に並んでいる人である。予め定められた期間の間、停止状態を継続している検出対象は、駐車中の車であってもよい。

指定領域取得部１１０は、撮像画像４００に対して、判定装置１００のユーザによって指定された指定領域４５０を取得する。指定領域取得部１１０は、例えば、判定装置１００が備える入力デバイスを用いて判定装置１００のユーザの入力を受け付けることによって、指定領域４５０を取得する。指定領域取得部１１０は、判定装置１００のユーザが所有する通信端末から、指定領域４５０を受信することによって、指定領域４５０を取得してもよい。

指定領域取得部１１０は、例えば、撮像画像４００に対して、判定装置１００のユーザによって指定された１つの指定領域４５０を取得する。指定領域取得部１１０は、撮像画像４００に対して、判定装置１００のユーザによって指定された複数の指定領域４５０を取得してもよい。

指定領域取得部１１０は、検出対象が存在することが禁止されている禁止領域に判定装置１００のユーザによって指定された指定領域４５０を取得してもよい。禁止領域は、例えば、工場の危険区域や立ち入り禁止区域である。禁止領域は、駐車禁止区域であってもよい。

指定領域４５０は、任意の形状の領域であってよい。指定領域４５０は、例えば、多角形領域である。指定領域４５０は、例えば、矩形領域である。指定領域４５０は、円形領域であってもよい。指定領域４５０は、楕円領域であってもよい。

閾値格納部１１２は、閾値を格納する。閾値格納部１１２は、例えば、検出対象をカウントするか否かを判定するため閾値である重複割合閾値を格納する。閾値格納部１１２は、指定領域４５０の混雑状態を判定するための閾値である混雑閾値を格納してもよい。

重複割合閾値設定部１１４は、重複割合閾値を設定する。重複割合閾値設定部１１４は、例えば、判定装置１００が備える入力デバイス用いて判定装置１００のユーザの入力を受け付けることによって、重複割合閾値を設定する。重複割合閾値設定部１１４は、判定装置１００のユーザが所有する通信端末から、重複割合閾値を設定する情報を受信することによって、重複割合閾値を設定してもよい。重複割合閾値設定部１１４は、設定した重複割合閾値を閾値格納部１１２に格納する。

領域判定部１１６は、検出対象の検出対象領域に対する指定領域４５０の割合が、閾値格納部１１２に格納されている重複割合閾値より高いか否かを判定する。領域判定部１１６は、例えば、判定装置１００のユーザが撮像画像４００に対して複数の指定領域４５０を指定した場合、複数の指定領域の各指定領域について、検出対象領域に対する重複領域の割合が、重複割合閾値より高いか否かを判定する。

検出対象カウント部１１８は、検出対象をカウントする。検出対象カウント部１１８は、例えば、検出対象領域の全体が指定領域４５０を含まれる検出対象をカウントする。

検出対象カウント部１１８は、領域判定部１１６が指定領域４５０を判定した判定結果に基づいて、検出対象領域の一部が指定領域４５０と重複する検出対象をカウントするか否かを判定する。検出対象カウント部１１８は、例えば、検出対象領域に対する重複領域の割合が重複割合閾値より高いと領域判定部１１６が判定した場合に検出対象をカウントし、検出対象領域に対する重複領域の割合が重複割合閾値より低いと領域判定部１１６が判定した場合に検出対象をカウントしない。

検出対象カウント部１１８は、例えば、検出対象領域に対する重複領域の割合が重複割合閾値と同一であると領域判定部１１６が判定した場合に検出対象をカウントする。検出対象カウント部１１８は、検出対象領域に対する重複領域の割合が重複割合閾値と同一であると領域判定部１１６が判定した場合に検出対象をカウントしなくてもよい。

検出対象カウント部１１８は、判定装置１００のユーザが複数の指定領域４５０を指定した場合、領域判定部１１６が複数の指定領域４５０の各指定領域４５０を判定した判定結果に基づいて、検出対象領域の一部が複数の指定領域４５０のいずれかと重複する検出対象をカウントするか否かを判定する。検出対象カウント部１１８は、例えば、各指定領域について、検出対象領域に対する重複領域の割合が重複割合閾値より高いと領域判定部１１６が判定した場合に検出対象をカウントし、検出対象領域に対する重複領域の割合が重複割合閾値より低いと領域判定部１１６が判定した場合に検出対象をカウントしない。

状況判定部１２０は、指定領域４５０の状況を判定する。状況判定部１２０は、例えば、検出対象カウント部１１８がカウントした検出対象の数に基づいて、指定領域４５０の状況を判定する。

状況判定部１２０は、例えば、指定領域４５０の利用状況を判定する。状況判定部１２０は、例えば、検出対象カウント部１１８が検出対象をカウントした場合に、指定領域４５０が利用状態であると判定する。

利用状態は、例えば、検出対象が人である場合、人が指定領域４５０に存在している状態である。利用状態は、例えば、検出対象が車である場合、車が指定領域４５０に駐車されている状態である。

状況判定部１２０は、例えば、指定領域４５０の混雑状況を判定する。状況判定部１２０は、例えば、検出対象カウント部１１８がカウントした検出対象の数が閾値格納部１１２に格納されている混雑閾値より多い場合に、指定領域４５０が混雑状態であると判定する。

混雑状態は、例えば、検出対象が人である場合、指定領域４５０に行列が発生している状態である。混雑状態は、例えば、検出対象が車である場合、指定領域４５０に車を駐車することができない状態である。

状況判定部１２０は、判定装置１００のユーザが禁止領域に指定領域を指定した場合、禁止領域の状況を判定してもよい。状況判定部１２０は、例えば、検出対象カウント部１１８が検出対象をカウントした場合に、検出対象が禁止領域に存在している状態であると判定してもよい。

検出対象が禁止領域に存在している状態は、例えば、検出対象が人である場合人が禁止領域に侵入している状態である。検出対象が禁止領域に存在している状態は、例えば、検出対象が車である場合、車が禁止領域に駐車されている状態である。

状況通知部１２２は、指定領域４５０の状況を通知する。状況通知部１２２は、例えば、判定装置１００が備える表示部に指定領域４５０の状況を表示することによって、指定領域４５０の状況を通知する。状況通知部１２２は、例えば、判定装置１００のユーザが所有する通信端末に指定領域４５０の状況を送信することによって、指定領域４５０の状況を通知する。状況通知部１２２は、例えば、指定領域４５０の状況を社内サイトにアップロードすることによって、指定領域４５０の状況を通知する。状況通知部１２２は、例えば、建物や駐車場の出入り口等に設置されたディスプレイに指定領域４５０の状況を表示することによって、指定領域４５０の状況を通知する。状況通知部１２２は、館内放送で指定領域４５０の状況を放送することによって、指定領域４５０の状況を通知してもよい。

状況通知部１２２は、例えば、状況判定部１２０が判定した指定領域４５０の状況を通知する。状況通知部１２２は、例えば、指定領域４５０の利用状況を通知する。閾値格納部１１２は、例えば、指定領域４５０の混雑状況を通知する。状況通知部１２２は、例えば、検出対象が禁止領域に存在している状態であることを通知する。状況通知部１２２は、検出対象カウント部１１８がカウントした検出対象の数を通知してもよい。

混雑閾値設定部１２４は、混雑閾値を設定する。混雑閾値設定部１２４は、例えば、判定装置１００が備える入力デバイス用いて判定装置１００のユーザの入力を受け付けることによって、混雑閾値を設定する。混雑閾値設定部１２４は、判定装置１００のユーザが所有する通信端末から、混雑閾値を設定する情報を受信することによって、混雑閾値を設定してもよい。混雑閾値設定部１２４は、設定した混雑閾値を閾値格納部１１２に格納する。

混雑閾値設定部１２４は、例えば、撮像画像格納部１０２に撮像画像４００と対応付けて格納されている画角に基づいて、混雑閾値を設定する。混雑閾値設定部１２４は、例えば、画角が狭いほど、混雑閾値を高く設定する。

混雑閾値設定部１２４は、例えば、指定領域４５０の大きさに基づいて、混雑閾値を設定してもよい。混雑閾値設定部１２４は、例えば、撮像画像４００の領域に対する指定領域４５０の割合が大きいほど、混雑閾値を高く設定する。

撮像画像解析部１２６は、撮像画像格納部１０２に格納されている撮像画像４００を解析する。撮像画像解析部１２６は、例えば、撮像画像格納部１０２に格納されている複数の撮像画像４００を解析する。撮像画像解析部１２６は、例えば、検出対象が人である場合、過去に発生した複数の行列領域の位置及び大きさを特定すべく、複数の撮像画像４００を解析する。

候補領域決定部１２８は、指定領域４５０の候補の領域である候補領域を決定する。候補領域決定部１２８は、例えば、撮像画像解析部１２６が撮像画像格納部１０２に格納されている複数の撮像画像４００を解析した解析結果に基づいて、候補領域を決定する。候補領域決定部１２８は、例えば、撮像画像解析部１２６が複数の撮像画像４００を解析して特定した、複数の行列領域の平均の位置及び大きさを、候補領域とする。

候補領域提示部１３０は、候補領域決定部１２８が決定した候補領域を判定装置１００のユーザに提示する。候補領域提示部１３０は、例えば、表示部が表示している撮像画像４００に候補領域を重畳して表示することによって、候補領域を判定装置１００のユーザに提示する。

図９は、判定装置１００による処理の流れの一例を概略的に示す。図９では、指定領域４５０が指定されていない状態を開始状態として説明する。

ステップ（ステップをＳと省略して記載する場合がある。）１０２において、指定領域取得部１１０は、判定装置１００のユーザによって指定された指定領域４５０を取得する。判定装置１００のユーザは、例えば、過去に撮像された撮像画像４００を確認しながら、指定領域４５０を指定する。

Ｓ１０４において、撮像画像取得部１０４は、撮像画像を取得する。Ｓ１０６において、検出対象検出部１０８は、撮像画像４００から、複数の検出対象を検出する。

Ｓ１０８において、領域判定部１１６は、検出対象が含まれる検出対象領域の全体が指定領域４５０に含まれるか否かを判定する。検出対象領域の全体が指定領域４５０に含まれる場合、Ｓ１１４に進む。検出対象領域の全体が指定領域４５０に含まれない場合、Ｓ１１０に進む。

Ｓ１１０において、指定領域取得部１１０は、検出対象領域の一部が指定領域４５０に含まれるか否かを判定する。検出対象領域の一部が指定領域４５０に含まれる場合、Ｓ１１２に進む。検出対象領域の全体が指定領域４５０に含まれない場合、Ｓ１１６に進む。

Ｓ１１２において、領域判定部１１６は、検出対象領域に対する指定領域４５０の割合が、重複割合閾値より高いか否かを判定する。検出対象領域に対する指定領域４５０の割合が重複割合閾値より高い場合、Ｓ１１４に進む。検出対象領域に対する指定領域４５０の割合が重複割合閾値より低い場合、Ｓ１１６に進む。

Ｓ１１４において、検出対象カウント部１１８は、検出対象をカウントする。Ｓ１１６において、検出対象カウント部１１８は、検出対象をカウントしない。

Ｓ１１８において、領域判定部１１６は、全ての検出対象領域について、検出対象領域に対する指定領域４５０の割合が、重複割合閾値より高いか否かを判定したかを判定する。全ての検出対象領域を判定している場合、Ｓ１２０に進む。全ての検出対象領域を判定していない場合、Ｓ１０８に戻る。

Ｓ１２０において、検出対象カウント部１１８は、Ｓ１１４でカウントした検出対象の数を決定する。その後、処理が終了する。

図１０は、判定装置１００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００を、上記実施形態に係る装置の１又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ１２００に、上記実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該１又は複数の「部」を実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、上記実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ１２２６、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。ＤＶＤドライブ１２２６は、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ１２００はまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボード１２４２のようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。

通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブ１２２６は、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。

プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。

例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ１２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

上で説明したプログラム又はソフトウェアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。

本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

以上、本開示に係る発明を実施の形態を用いて説明したが、本開示に係る発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０ システム、２０ ネットワーク、３０ 窓、４０ レジ、１００ 判定装置、１０２ 撮像画像格納部、１０４ 撮像画像取得部、１０６ 表示制御部、１０７ 検出対象設定部、１０８ 検出対象検出部、１１０ 指定領域取得部、１１２ 閾値格納部、１１４ 重複割合閾値設定部、１１６ 領域判定部、１１８ 検出対象カウント部、１２０ 状況判定部、１２２ 状況通知部、１２４ 混雑閾値設定部、１２６ 撮像画像解析部、１２８ 候補領域決定部、１３０ 候補領域提示部、２００ カメラ、３００ 検出対象、３０１ 検出対象、３０２ 検出対象、３０３ 検出対象、３０４ 検出対象、３１０ 検出対象領域、３１５ 重複領域、３２０ 検出対象領域、３２５ 重複領域、３５１ 検出対象、３５３ 検出対象、３５４ 検出対象、３５５ 検出対象、４００ 撮像画像、４５０ 指定領域、４５１ 指定領域、４５２ 指定領域、４５３ 指定領域、４５４ 指定領域、４５５ 指定領域、４５６ 指定領域、１２００ コンピュータ、１２１０ ホストコントローラ、１２１２ ＣＰＵ、１２１４ ＲＡＭ、１２１６ グラフィックコントローラ、１２１８ ディスプレイデバイス、１２２０ 入出力コントローラ、１２２２ 通信インタフェース、１２２４ 記憶装置、１２２６ ＤＶＤドライブ、１２２７ ＤＶＤ－ＲＯＭ、１２３０ ＲＯＭ、１２４０ 入出力チップ

Claims (16)

1. 判定装置であって、
   複数の撮像画像を格納する撮像画像格納部と、
   撮像画像を解析する撮像画像解析部と、
   前記撮像画像解析部が前記撮像画像格納部に格納されている前記複数の撮像画像を解析した解析結果に基づいて、前記判定装置のユーザによって指定される指定領域の候補の領域である候補領域を決定する候補領域決定部と、
   前記候補領域を前記ユーザに提示する候補領域提示部と、
   撮像画像から予め定められた検出対象を検出する検出対象検出部と、
   前記撮像画像に対して前記ユーザによって指定された指定領域を取得する指定領域取得部と、
   前記検出対象が含まれる領域である検出対象領域に対する、前記検出対象領域と前記指定領域とが重複する領域である重複領域の割合が、予め定められた重複割合閾値より高いか否かを判定する領域判定部と、
   前記検出対象領域に対する前記重複領域の割合が前記重複割合閾値より高いと前記領域判定部が判定した場合に前記検出対象をカウントし、前記検出対象領域に対する前記重複領域の割合が前記重複割合閾値より低いと前記領域判定部が判定した場合に前記検出対象をカウントしない検出対象カウント部と
   を備え、
   前記候補領域決定部は、前記撮像画像解析部が前記複数の撮像画像を解析して特定した、複数の行列領域の平均の位置及び大きさを、前記候補領域とする、
   判定装置。
2. 前記検出対象カウント部がカウントした前記検出対象の数に基づいて、前記指定領域の状況を判定する状況判定部をさらに備える、請求項１に記載の判定装置。
3. 前記状況判定部は、前記検出対象カウント部が前記検出対象をカウントした場合に、前記指定領域が利用状態であると判定する、請求項２に記載の判定装置。
4. 前記状況判定部は、前記検出対象カウント部がカウントした前記検出対象の数が予め定められた混雑閾値より多い場合に、前記指定領域が混雑状態であると判定する、請求項２に記載の判定装置。
5. 前記撮像画像格納部は、前記撮像画像と、前記撮像画像を撮像した画角とを対応付けて格納し、
   前記判定装置は、前記画角に基づいて、前記混雑閾値を設定する混雑閾値設定部をさらに備える、
   請求項４に記載の判定装置。
6. 前記混雑閾値設定部は、前記画角が狭いほど、前記混雑閾値を高く設定する、請求項５に記載の判定装置。
7. 前記指定領域の大きさに基づいて、前記混雑閾値を設定する混雑閾値設定部をさらに備える、請求項４に記載の判定装置。
8. 前記混雑閾値設定部は、前記撮像画像の領域に対する前記指定領域の割合が大きいほど、前記混雑閾値を高く設定する、請求項７に記載の判定装置。
9. 前記指定領域取得部は、前記検出対象が存在することが禁止されている禁止領域に前記ユーザによって指定された前記指定領域を取得し、
   前記状況判定部は、前記検出対象カウント部が前記検出対象をカウントした場合に、前記検出対象が前記禁止領域に存在している状態であると判定する、
   請求項２に記載の判定装置。
10. 前記指定領域取得部は、前記撮像画像に対して前記ユーザによって指定された複数の前記指定領域を取得し、
    前記領域判定部は、前記複数の指定領域の各指定領域について、前記検出対象領域に対する前記重複領域の割合が、前記重複割合閾値より高いか否かを判定し、
    前記検出対象カウント部は、前記各指定領域について、前記検出対象領域に対する前記重複領域の割合が前記重複割合閾値より高いと前記領域判定部が判定した場合に前記検出対象をカウントし、前記検出対象領域に対する前記重複領域の割合が前記重複割合閾値より低いと前記領域判定部が判定した場合に前記検出対象をカウントしない
    請求項１から９のいずれか一項に記載の判定装置。
11. 前記検出対象検出部は、予め定められた期間の間、停止状態を継続している前記検出対象を検出する、請求項１から１０のいずれか一項に記載の判定装置。
12. 前記検出対象検出部は、前記検出対象として、人を検出する、請求項１から１１のいずれか一項に記載の判定装置。
13. 前記撮像画像解析部は、過去に発生した、前記撮像画像内の並んでいる人によって形成される行列領域の位置及び大きさを特定すべく、前記撮像画像を解析する、請求項１から１２のいずれか一項に記載の判定装置。
14. 前記検出対象検出部は、前記検出対象として、車を検出する、請求項１から１１のいずれか一項に記載の判定装置。
15. コンピュータを、請求項１から１４のいずれか一項に記載の判定装置として機能させるためのプログラム。
16. コンピュータによって実行される判定方法であって、
    前記コンピュータに格納されている複数の撮像画像を解析する解析段階と、
    前記解析段階で前記複数の撮像画像を解析した解析結果に基づいて、前記コンピュータのユーザによって指定される指定領域の候補の領域である候補領域を決定する決定段階と、
    前記候補領域を前記ユーザに提示する提示段階と、
    撮像画像から予め定められた検出対象を検出する検出段階と、
    前記撮像画像に対して前記ユーザによって指定された指定領域を取得する指定領域取得段階と、
    前記検出対象が含まれる領域である検出対象領域に対する、前記検出対象領域と前記指定領域とが重複する領域である重複領域の割合が、予め定められた重複割合閾値より高いか否かを判定する領域判定段階と、
    前記検出対象領域に対する前記重複領域の割合が前記重複割合閾値より高いと前記領域判定段階で判定した場合に前記検出対象をカウントし、前記検出対象領域に対する前記重複領域の割合が前記重複割合閾値より低いと前記領域判定段階で判定した場合に前記検出対象をカウントしない検出対象カウント段階と
    を備え、
    前記決定段階は、前記解析段階で前記複数の撮像画像を解析して特定した、複数の行列領域の平均の位置及び大きさを、前記候補領域とする段階を有する、
    判定方法。

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