JPH08510373A - 商店等におけるビデオ通行モニタ装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 ビデオ画像化装置を用いて人間をカウントするビデオ通行モニタ（５）及び方法は、ビルディングの入口通路等において、動作環境が適切な通行の流れを表しているリアルタイムのビデオを分析するための低価格のハードウエア装置を提供する。ビデオ通行モニタ（５）は、イメージ・フレームのウィンドウ化されたサブサンプルを用いており、該イメージ・フレームは、さらに複数のゲートに分割されている。ビデオ通行モニタ（５）は、このウィンドウ化された領域を処理して、該ゲートを通って移動する対象物にハイライトをつける。そして複数のゲートが分析されて、人間の移動方向を検出し、かつノイズ除去及び対象物識別のためのロジックをサポートするために用いられる。ビデオ通行モニタ（５）は、検出した人間の数をカウントし、人間の移動方向に応じて、該カウント値を記憶する。

Description

【発明の詳細な説明】 商店等におけるビデオ通行モニタ装置発明の技術分野 本発明は、ビデオ画像化の技術分野に関する。より詳細には、本発明は、デパ ートメントストアまたはモールへの入口等の、非常に人の往来の多いゾーンを同 時に入って来たり出て行ったりする人々をモニタするための装置及び方法に関す る。発明の背景 商店における来客をモニタすることは、該商店の管理者に有用な情報を提供す るものである。ある時間帯に商店に入って来りまたは出て行ったりする客をモニ タすることによって、管理者は、広告、プロモーション及びイベントの効果を促 進することができる。それに加えて、この情報は、スタッフの配置及びセキュリ ティの決定のための基本情報として利用可能である。さらに、来客通行情報の累 積は、管理者がテナントと議論をする上で極めて有用である。 来客通行情報は、種種の方法によって得られていた。人間個人によって、商店 に入って来る人々の数がカウントされ、かつ記録することができる。しかしなが ら、この方法は、非常に高くつくものであり、しかも該人間個人の正確度によっ て変化するものである。ターンスタイル（回転木戸）が来客のカウント値を得る ために従来から使用されているが、該ターンスタイルは、商店の種々のアプリケ ーションにおいて不都合な点が多い。驚くことに、商店において来客情報を得る ために従来から用いられている方法の多くは、自動車の数をカウントすることで ある。 自動車の数をカウントすることは、商店の入口において、商店の駐車場に入っ て来る車を検出するための気体チューブまたは誘導性ループを配置することによ って実行されている。来客数のカウントは、得られた車のカウント値に車一台当 たりの乗客の推定数を乗算することによって得られている。他の汎用されてい る方法は、商店の入口に照射される垂直または水平の光ビームを用いることによ って、実行されている。この方法においては、人々が商店に入って来てこの光ー ムを遮るときに、カウントするものであるが、この方法は正確ではない。近年に おいては、ビデオ画像化すなわち可視的画像化システムが開発されて、来客通行 情報を得ることができるようになってきている。 ビデオ画像化は通常、イメージをピクセルのアレイに変換することによって実 行される。各ピクセルは、全体のイメージの小さなコンポーネントすなわち領域 を表す情報を含んでいる。あるイメージに関連する現在及び過去のピクセル・ア レイを解析することによって、該イメージにおける対象物の検出及び該対象物の 移動方向の検出が可能である。 コンピュータ・ビッジョン科学により、移動している対象物の検出に関する課 題への多数のアプローチが提供されている。用いられているツールすなわちアル ゴリズムのあるものは、自動補正、光学的フロー、エッジ強調、及びセグメント ・パターン一致である。これらのアルゴリズムの殆どは、すべてのシーンを処理 している。このような点から、以下の２つの主要な問題を解決する必要がある。 （１）サーチ ・・・目標とする複数の対象物が識別され、かつ個別のタ ーゲットとして分離されなければならない （２）トラッキング・・・対象物は、該対象物の以前の位置から現在の位置へ トレースされなければならない。 人間によりこれらのタスクを実行することができるものの、これらのタスクを コンピュータが実行することは非常に困難性である。人間は微妙な差異を識別す るために非常に豊富な手掛かりを有しているので、人間は、シーンから顔を背け たりそして再びシーンを見たりすることができ、また、非常に素早く目的の対象 物の位置を識別することができる。しかしながら、ビデオ・プロセッサは、まず 第１に、目的の対象物が画像内に存在しているか否かを判定しなければならない 。ビデオ・プロセッサは、目的の対象物の位置を決定してから、該ビデオ・プロ セッサは、最新の一定ストリームを供給されつつ、他の対象物の干渉から目的の 対象物をトラッキングしなければならない。この方法による対象物のサーチ及び トラッキングは、不幸にも多大なコンピュータ・パワーを必要とし、それにより コストが増大してしまう。 あるいくつかのビデオ画像化システムにおいては、対象物の検出を実行し、対 象物の移動の方向を決定しており、これらを比較的低コストでしかも大能力のコ ンピュータ・システムを必要としないで実行している。しかしながら、これらの システムは、非常に限定されたアプリケーションにしか適用できない。例えば、 あるシステムは、人間等の対象物を一度に１人だけしか検出できない。この方法 においては、システム・アプリケーションの複雑性を制限すれば、可視画像化シ ステムは大容量の演算を必要としていないが、これらのシステムは、商店等のよ うに、通行ゾーンで異なる方向に同時に移動する複数の対象物が存在する環境に おいては、十分に機能することができない。さらに、これらのシステムは、大容 量の演算能力を必要とすることに加えて、異なるタイプの対象物を識別するため に、汎用のブロブ（ｂｌｏｂ：塊）分析を実行しなければならない。したがって 、人間等のあるタイプの対象物を同時に検出することができ、これらの対象物の 移動方向を検出することができるビデオ画像化システムであって、しかも従来の ビデオ画像化システムに必要であって演算能力を必要としないビデオ画像化シス テムの提供が待たれていた。発明の概要 本発明の目的は、ショッピング・モールの入口（エントランス）等のように、 商店の歩行者通行ゾーンに同時に入って来たり出て行ったりする多数の人々を、 低価格でかつリアルタイムでモニタするための改善された通行モニタ・システム を提供することである。 本発明の関連する目的は、モニタ・ゾーンを移動する多数の人々を検出すると ともに、その移動方向を検出することができるモニタ・システムを提供すること である。 本発明の他の目的は、従来例のビデオ画像化システムにおいて必要とされてい た大容量の演算能力を必要としないで、商店の通行ゾーンに同時に入ったり出た りする人々を正確にモニタするための改善されたビデオ通行モニタ・システムを 提供することである。 本発明の別の目的は、商店等の中に現在存在している人々の数の、リアルタイ ムのカウント値を決定することができる、改善されたビデオ通行モニタ・システ ムを提供することである。 本発明の他の目的及び効果は、以下の詳細な説明及び関連する図面から明らか であろう。 本発明のビデオ通行モニタ・システムは、デパートメント・ストアの入口等の ような通行ゾーンに、人々が同時に入ったり出たりする、デパートメント・スト ア等のような商店において、客の移動を判定する。該ビデオ通行モニタは、通行 ゾーンに入ったり出たりする人々の数に関する情報を提供する。この来客移動情 報は、広告及びディスプレイの有効性、火災避難経路、または他の一般的な来客 通行情報を判定するための来客通行フローの決定に用いられる。低価格の画像化 システムを用いて広い通行ゾーンに同時に入ったり出たりする人々をカウントす ることにより、来客観察の立場から興味深いチャレンジを提供する。 本発明のプロセッサは、全体の画像を分析するのではなく、通行ゾーン全体を 表している画像の少なくとも一部分を横切る限られた領域、すなわちウィンドウ を分析するだけであるから、本発明は上記した目的を達成できる。さらに、本発 明は、通行ゾーンを通行している人々をサーチするのではなく、その代わりに、 人々が本発明のシステムの方に来るのである。このように、本発明は、通行ゾー ンのビデオ・モニタを提供することであるが、本発明においては、人々が同時に 異なる方向に移動していることを特徴としている通行ゾーンを、リアルタイムで 高価な演算を必要としないで、可視的にモニタすることができるようにすること ある。 本発明によれば、通行ゾーンを含んでいるイメージをアナログ信号に変換する ための、通行ゾーンの上方に配置されるビデオ画像化装置を用いることによって 、上記した目的が実現される。イメージ・ハンドラは、信号変換器を含んでおり 、アナログ信号をイメージを表すデジタル信号に変換する。イメージ・ハンドラ は、イメージを表しているデジタル信号を記憶し、そして、プロセッサがイメー ジを獲得してそれをメモリに記憶し、かつ通行ゾーンのイメージを横切るウィン ドウを形成するイメージの部分を分析する。プロセッサはまた、メモリに分析結 果を 記憶し、かつそれを表示する。 本発明の好適な実施例においっては、ウィンドウは、かなり狭いものであり、 そして、通行の一般的な流れの方向に直角となるように、その方向が決められて いる。ソフトウエアを単純化するために、ビデオ画像化装置すなわちカメラは、 ウィンドウがカメラの水平・ラスタ・ラインのサブセット（一部分のライン）を 表すように、通行ゾーンの上に直接指向している。ウィンドウの通行の流れ方向 に沿ったサイズ（大きさ）は、一度に１人の人間が存在することができるサイズ よりも大きくない。ウィンドウは、ゲートと呼ばれる多数の狭いセクションに分 割されている。これらのゲートは、十分に狭いため、１人の人間が一度に幾つか 複数のゲートを占有することになる。１人の人間が１つのゲートに入っているこ とが検出されると、該人間がゲートを通って移動する方向が検出され、そして、 ゲートは、所定の状態、すなわち入場または退場の状態に設定される。ゲートが 一旦状態設定されると、該ゲートが空になるまで、または人間が存在することを 指示するために隣接するゲートが同一の状態に設定されるまで、その設定状態は 変更されない。分析が進み、そして、それらのゲートを占有していた人間がもは や存在していないことを検出すると、ゲートの状態（入場または退場）に応じて 、該人間がカウントされる。図面の簡単な説明 図１は、本発明によるビデオ通行モニタを示している。 図２は、本発明のビデオ通行モニタの好適な実施例を表している。 図３は、ビデオ画像化装置とイメージの種々の構成要素とによって得られた、 通行ゾーンのイメージを示している。 図４は、イメージのゲート化（ゲートに分割された）ウィンドウを示し、かつ 、本発明が、ウィンドウのイメージの荒削りを改善するために、ある種の状態を どのように処理するかを示している。 図５は、イメージのゲート化ウィンドウを示し、かつ、本発明が、ノイズを除 去するために、ある種の状態をどのように処理するかを示している。 図６は、イメージのゲート化ウィンドウを示し、かつ、本発明が、人間ブロッ クにおける人間の数を決定するために、ある種の状態をどのように処理するかを 示している。 図７は、ウィンドウを有する通行ゾーンのイメージをバイナリ・イメージとし て示している。 図８〜図１６は、本発明の好適な実施例のプロセッサにおいて実行される処理 のフローチャートを示している。好適な実施例の詳細な説明 図面の第１図には、本発明に応じたビデオ通行モニタが示されており、該ビデ オ通行モニタは、参照番号５によって表されている。ビデオ通行モニタ５は、Ｃ ＣＤカメラすなわちビデオ画像化装置１０を用いることにより、通行ゾーン８を 通る人々をカウントする。ビデオ画像化装置１０は、通行ゾーン８の上方に設け られており、通行ゾーン８を含むイメージ（画像）をアナログ信号に変換する。 通行ゾーン８は、デパートメント・ストアまたはショッピング・モールへの入口 等のような、ある種の理由をもって制限された商店の通行の流れの広いゾーンで ある。通行ゾーン８は、該通行ゾーン８に同時に入って来たり（入場）出て行っ たり（退場）する多数の人々が存在することが特徴である。通行ゾーン８のよう なダイナミック環境は、ビデオ画像化の観点から見ると考慮すべき問題を生じる ものであるが、ビデオ通行モニタ５は、大能力の演算を必要とせずに、通行ゾー ン８に入って来り出て行ったりする人々を高精度でカウントするものである。 ビデオ通行モニタ５は、イメージ・ハンドラ１４を備えており、該イメージ・ ハンドラは、ビデオ画像化装置１０に結合されている。イメージ・ハンドラ１４ は、ビデオＡ／Ｄ変換器等の、ビデオ画像化装置１０からのアナログ信号をイメ ージ（画像）を表すデジタル信号に変換するための信号変換器１２を含んでいる 。イメージ・ハンドラ１４はまた、デジタル信号をイメージ・アレイ（不図示） として記憶する。プロセッサ１６は、ビデオ通行モニタ５がこのダイナミック商 店環境における人々を効果的にカウントすることを許容する。プロセッサ１６は 、イメージ全体ではなく、通行ゾーン８のイメージを横切っているウィンドウを 形成するイメージ部分のみを分析するだけであり、測定すべき対象物、すなわち 人 々９が通行ゾーン８に入場しているのかまたは退場しているのか判定し、そして 、通行ゾーン８への入場または退場に応じて、該人々をカウントする。ディスプ レイ２４またはプリンタ２６がカウント結果を表示する。図示されているように 、ビデオ画像化装置１０はパーソナル・コンピュータ２２と接続されている。パ ーソナル・コンピュータ２２は、（信号変換器１２を含んでいる）イメージ・ハ ンドラ１４すなわちフレーム取得ボードと、プロセッサ１６とを備え、プロセッ サ１６は、関連するメモリ１７を備えた３３ＭＨｚ４８６マイクロプロセッサで あることが好ましい。ディスク２８に結果を記憶することもできる。 好適な実施例においては、図２に示されるように、ハウジング２０を備え、該 ハウジングは、小型のビデオ通行モニタ２１のビデオ画像化装置１０、信号変換 器１３、イメージ・ハンドラ１５、プロセッサ１９、及び該プロセッサ１９に付 随するメモリ２３を、一体的に支持している。プロセッサ１９は、テキサス・イ ンストルメント社から販売されているＤＳＰコントローラ＃ＴＭ５３２ＯＣ３Ｏ ＧＢＯ等からなるＤＳＰプロセッサであり、記憶メモリ２３を有する専用ボード 上に支持されている。イメージ・ハンドラ１５及び信号変換器１３は、通常のフ レーム取得ボードで構成することができる。イメージ・ハンドラ１５が汎用のフ レーム取得ボードであってもよく、信号変換器１３がビデオＡ／Ｄ（アナログ／ デジタル）変換器であってもよい。通信リンク１８が、パーソナル・コンピュー タ２２を備えた小型のビデオ通行モニタ２１に接続されている。図２においては 、通信リンク１８は無線リンクとして示されている。該リンク１８は、赤外線リ ンクまたは汎用のＲＳ−２３２またはＲＳ−４８５接続で構成することもできる 。パーソナル・コンピュータ２２は、小型のビデオ通行モニタ２１からカウント ・データを受け取り、該データを操作し、その結果をディスプレイ２４またはプ リンタ２６に表示する。該結果はまた、ディスク２８に記憶することもできる。 小型のビデオ通行モニタ２１は、該モニタ２１をオペレータが簡単に移動させ、 かつ他の通行ゾーンの上に再設置することができる。 本発明のビデオ通行モニタ２１はリアルタイムで動作しなければならない。処 理が複雑になると、リアルタイムで動作するためには、図示されたビデオ通行モ ニタ１０、２１に、より大容量の演算能力が必要となる。非常に低価格のハード ウエア装置を提供するためには、イメージの分析が、通行ゾーン８のほぼ全体を 表しているイメージの、少なくとも一部分を横切る狭いウィンドウに限定するこ とが好適である。図３は、狭いウィンドウ３２を含んでいるイメージ３０を表し ている。図３において、イメージ３０は通行ゾーン８のほぼ全体を表しており、 またウィンドウ３２が、通行ゾーン８全体を表している該イメージ３０を端から 端まで横切っているものとして示されている。ウィンドウ３２は、イメージ３０ 中の分離された部分のアレイで表される。通常、上記したように、通行ゾーン８ はショッピング・モールまたはデパートメント・ストアの入口に近い広い領域で ある。このように限定されたウィンドウの分析により、分析すべきピクセルの数 を減少させる。したがって、図１及び図２に示されたビデオ通行モニタは、分析 を狭いウィンドウ３２に限定することによって、通行ゾーン８に同時に入って来 たり出て行ったりする多数の対象物すなわち人間９が存在する広い通行ゾーン８ を効果的かつ低価格でモニタすることができる。 図示されたシステムはまた、高解像度のイメージを必要とすることなく、図示 されたモニタ用の演算能力を極めて低減することができる。好適な実施例におい ては、高解像度の５１２×５１２ピクセル・モードと２５６×２５６ピクセル・ モードとを有するフレーム取得ボードが用いられる。２５６×２５６ピクセル・ モードは、水平スキャンに遅いサンプリング・レートを用い、またインターレー スされたフレームの２つのフィールドの一方のみを取得することによって、実行 される。全体フレーム解像度の場合は、分析に用いられたピクセルの数を減少さ せるために必要なイメージをサブ・サンプリングする場合でさえ、インターレー スされたイメージ全体の獲得に３３ミリ秒必要とする。しかしながら、１つのフ ィールドだけのワーキング・イメージを提供する場合は、フレーム獲得のために １６ミリ秒が必要となるだけであり、したがって、１７ミリ秒の処理時間を他の 機能のために使用することができる。 好適な実施例においては、［２５６ピクセル／水平スキャン・ライン］×［イ メージ３０のウィンドウ３２中のスキャン・ラインの数］が用いられている。ウ ィンドウ３２をどの程度狭くできるかについては、本発明のサイクル時間、ピク セルのスケール・ファクタ、及び移動速度に応じて決定されるものであり、以 下の式で表される。 ＮＬ＝Ｗ_w・Ｐ_s／（Ｖ・Ｔ） （１） ただし、ＮＬ：ウィンドウ内の１人の人間に対する、観察時点数、 すなわち周期 Ｗ_w ：ウィンドウの幅（ピクセルの数） Ｐ_s ：ピクセル・スケール・ファクタ（フィート／ピクセル） Ｖ ：人間の移動速度（フィート／秒） Ｔ ：サイクル時間（秒） 対象物の速度が速い場合、またはサイクル時間が長い場合は、ウィンドウを広 くすること、及びピクセル・スケール・ファクタを大きくすることのいずれか一 方または両方により、較正することができる。ピクセル・スケール・ファクタＰ_s は、ＣＣＤセンサの幅Ｓ_w、カメラのレンズの焦点距離Ｆ、対象物からレンズま での距離Ｄによって決定され、以下の式で表される。 Ｐ_s＝Ｄ・Ｓ_w／（２５６Ｆ） （２） ただし、Ｐ_s：ピクセル・スケール・ファクタ（フィート／ピクセル） Ｄ ：対象物までの距離（フィート） Ｆ ：レンズの焦点距離 Ｓ_w：ＣＣＤセンサの幅 一例をあげれば、「２／３インチ」カメラにおいては、ＣＣＤセンサの幅Ｓ_w は８．８ｍｍ、レンズの焦点距離Ｆは６ｍｍ、カメラのオーバヘッド距離Ｄは１ ２フィートであり、この場合は、ピクセル・スケール・ファクタＰ_sは０．０６ ８８フィート／ピクセルとなる。ウィンドウの幅Ｗ_wが２フィート（２９ピクセ ル）で、移動速度Ｖが５フィート／秒であるとすれば、基準の観察時点数が４、 すなわち４回観察することを基準とする場合には、１００ミリ秒のサイクル時間 が必要となる。このサイクル時間は、ウィンドウをより大きくすることによって 短くすることができる。しかしながら、ウィンドウを大きくすると、２人の人間 （すぐ後ろに続いている場合）が１つのゲートに一度に存在してしまう可能性が あり、したがって分析を複雑にしてしまうことになる。 基準の観察時点数は減少させることができるが、通常、１人の人間が移動する 方向を検出するためには、すくなくとも２回の観察が必要である。５フィート／ 秒の速度は遅くはないが、人間が急いでいる場合には、７フィート／秒の速度が 可能である。カメラのレンズの焦点距離は短くすることができるが、該レンズは 魚眼レンズとなる。カメラ距離Ｄは、シーリング・ライトに許される程度に増大 させることができる。 図３においては、イメージ３０が通行ゾーン８の全体を表していることから、 ウィンドウ３２は、該イメージ３０の横方向全体にわたって伸びている。このよ うにする代わりに、イメージ３０が通行ゾーン８以外のものも表している場合に は、ウィンドウ３２は、イメージ３０中の通行ゾーン８を表している部分のみを 横切って延在していればよい。さらに、ウィンドウ３２は、イメージ３０中で連 続していない複数の部分であってもよいが、その場合、これら不連続部分の間の 領域は通行ゾーンではなく、例えば、モールへの入口における噴水等である。ウ ィンドウ３２の延在方向は、通行ゾーン８における通常の通行の流れ方向と直角 となるようにすることが好ましい。ウィンドウ３２はイメージ３０中の任意の位 置に移動可能であるが、該ウィンドウ３２の好ましい位置は、通行人を真上から 監視できる位置である。このようなウィンドウ３２の好ましい位置を得るために は、通行人ゾーン８上に向けられたビデオ画像化装置１２が必要である。この構 成は、人間の腕及び足が動くことによって人体形状が変化して、固定のものによ って表される場合よりも分析が極めて困難となるので、好適である。オーバヘッ ド状態で見た場合には、人間の体は固定のものと見なすことができる。したがっ て、ウィンドウ３２を真上に配置することによって、選択されたアプローチに関 する困難性を最小化することができ、それにより、実施例のシステムに対する演 算能力を低減することができる。 好適なシステムにおいては、イメージ３０上のウィンドウ３２の位置を設定す るために、２つのパラメータを用いている。図３に示されるように、ＷＹＭＩＮ 及びＷＹＭＡＸ（ウィンドウのＹ方向最小値及び最大値）によって、ウィンドウ ３２の位置及び大きさが設定される。好適な実施例においては、ウィンドウ３２ は３０ピクセル分の約２フィートの横幅を有している。イメージ３０の左上角は 、ピクセル座標［０，０］で表される原点である。Ｘ軸座標は水平方向に２５５ まで増加し、またＹ軸座標は水平ライン毎に２５５まで増大し、したがって、イ メージ３０の右下角は座標［２５５，２５５］となる。 図３に示されるように、ウィンドウ３２はゲート３４Ａ〜３４Ｘに分割されて いる。該ゲート３４Ａ〜３４Ｘは、ウィンドウを通る対象物の状態を決定するた めに用いられる論理的構造を提供する。一般には、ゲート３４Ａ〜３４Ｘはバイ ナリ特性、すなわち「空」であるか「占有」であるかのいずれかである。測定の 対象物が人物である場合、占有状態のゲートは人間の存在を表しており、それは 、ウィンドウ３２の人間の移動方向の大きさが、１人の人間に相当する（ＷＹＭ ＡＸ−ＷＹＭＩＮ）の幅だけであるからである。人間の形態、大きさ、及び正確 な結果を提供するために関連する振り出し（ｉｓｓｕｅ）の数が変動するので、 人間の移動方向に沿った方向のゲートの大きさを、一般的な人間の大きさよりも 小さくすることが好ましい。これは、多数のゲートが１人の人間によって占めら れることを意味している。このような構造により、誤った結果を抑圧するために 必要な識別を生成する手段を提供する。また、ある幾つかのゲートを「ターンオ フ」して、通行ゾーン内の噴水または他の障害物等の非通行ゾーンを分析するこ とを防止するために、分離されたウィンドウを生成することができる。さらに、 その外のゲート等を「ターンオフ」すなわち無視できるようにすることによって 、分析すべきピクセルの数をさらに低減することができる。当業者であれば、実 施例のシステムのプロセッサによる分析を、分離されたウィンドウを効果的に分 析するために変更させることができる。 ウィンドウは人間の移動方向にみて比較的狭いものであるが、ウィンドウを人 間が対角方向に横切っても問題はなく、また、ウィンドウを横切るプロセスにお いて、移動する多数のゲートを占有するようすることも可能である。１人の人間 を検出するために多数のゲートを用いることによって、該人間は、ゲート３４Ａ 〜３４Ｘに交差して移動するときにモニタされ、カウントされる。 人体の可変特性により、また本発明によって検出される人間の形態の頑丈さに 依存して、連続する（一連の）「占有」ゲートがある人間に関しては生成されな いこともある。言い換えれば、１人の人間が３つの一連のゲートを占有する場合 があるが、本システムは、２つの外部ゲートの形態を検出するだけでよく、例え ばその人の衣服の色によってそれが可能である。好適なシステムでは、「人間生 成」のエラーを生じることなく、これらの空所を充填することができる。 したがって、好適なシステムにおいては、一連のゲートが２人以上の人間を表 している場合の「人間削除」のエラーを防止する方法を用いている。人々が非常 に近接して混雑している状態では、一連のゲートは複数の人々によって占められ る。好適なシステムはこの可能性を考慮している。 すべてのシステムは、しきい値信号レベルによって通常除去されるノイズレベ ルを有しており、ピクセル値（実施例においては０〜２５５の範囲）がしきい値 以下の場合はノイズと見なされ、しきい値以上のピクセル値は人間である可能性 を表している。しかしながら、設定されたしきい値が高すぎると、システムが有 効であるイベントを検出できなくなり、またしきい値が低すぎると、無効である イベントをカウントしてしまうことになる。ウィンドウ内の１人の人間を識別ま たは分離するために基準しきい値を用いる。人間の形態の強固性（ｒｏｂｕｓｔ ｎｅｓｓ）を誤認すなわち低減することを防止するために、しきい値は、ある程 度のノイズがあっても、すなわゲート曖昧性があってもかまわないように、選択 される。好適なシステムまたは方法においては、以下に説明するように、ノイズ すなわちゲート曖昧性を処理する。 上記の補正方法を実行するために、幾つかのパラメータが用いられる。これら のパラメータは、以下の通りである。 （１）ゲート幅（ＤＥＬＥＧＡＴＥ）：図３に示されるように、ピクセルにおけ るゲートの幅である。 （２）ギャップ値（ＧＡＰ）：同一状態のゲートの間の、充填されるべき最大ギ ャップすなわち空所を表し、入場または退場している人間によって占められたと き にタグが付けられる。図４は、ギャップ値１が所定のギャップ状態に設定されて いる、幾つかの例を示している。 （３）最小人物幅（ＭＩＮＰＥＲＳＯＮ ＷＩＤＴＨ）：ノイズレベルであると 考えられ「空」の状態にリセットされる、占有状態の一連のゲートの最大数を特 定するものである。図５は、最小人物幅が１として、ゲート状態に設定されてい る幾つかの例を示している。 （４）最大人物幅（ＭＡＸＰＥＲＳＯＮ ＷＩＤＴＨ）：１人の人物であると考 えられる占有状態の一連のゲートの最大数を与えるものである。本方法において は、端数ラウンド・アップが採用されている。図６は、最大人物幅が４としてゲ ート状態に設定されている幾つかの例を示している。 好適なシステムにおいては、分析すべき対象物を、連続的な周期的イメージを 減算することによって分離する。この分離の方法は、イメージ３０の背景が固定 されており、そして人間９が移動することから、効果的である。したがって、前 回のサイクルのイメージが基準イメージとして用いられ、人間がウィンドウを通 って移動することにより現在のイメージに生じる変化を検出するために用いられ る。得られたイメージの強固性は、サイクル時間に依存しており、また人間がど の程度速く移動したかにも依存している。すなわち、減算動作が、前回のサイク ルからの変位量を表している人間の概略形態を生成するだけであるから、サイク ル時間が速すぎる場合は、イメージの強固性は障害を被ることになる。 ２つのフレームの減算により、値が−２５５〜＋２５５まで変化することがで きる。差分のプラスまたはマイナス記号が検出能力を増大させることはないので 、差分は絶対値で表され、その結果、０〜２５５の範囲となる。差分の大きさは 、一連のサイクル・イメージの間に存在するコントラスト差分を表している。コ ントラスト・レベルは、人間の衣服の色、床または背景の色等の種々のファクタ に応じて、人間毎に変動する。実際のところ、コントラスト・レベルは、人間毎 に変化する。したがって、差分値のアレイすなわち差分アレイは、質量中心の変 位を測定する等のように、人間の移動の方向を検出するために、単純に用いるこ とはできない。すなわち、差分値のアレイをバイナリ形態に変換して、対象物す なわち人間が均一特性を有するようにバイナリ・イメージを生成することが好ま し い。人間均一特性を与えることによって、人間の移動方向を検出するための単純 なアプローチが可能になる。 ノイズを除去するために、差分のアレイに対してしきい値が選択される。しき い値以下の差分値はゼロに設定され、しきい値以上の差分値は１に設定される。 このようにして、バイナリ・イメージのアレイが差分イメージ・アレイから生成 される。得られたバイナリ・イメージ・アレイが図７のウィンドウ３２に示され ている。 好適なシステムにおいては、各サイクルの期間中に、ゲート３４Ａ〜３４Ｘの バイナリ・イメージ・アレイの値の合計が計算される。この合計値は、ゲート内 の対象物の質量を表している。ノイズを除去するために、バイナリ・イメージ・ アレイの合計値は、人物がそのゲートを占めていると認識される前のトリップ合 計値レベルを越えていなければならない。上記の方向検出技術を実現するために 用いられるパラメータは、以下の通りである。 （１）しきい値：バイナリ・イメージ・アレイを生成するための差分すなわちコ ントラスト・レベル（０〜２５５）である。 （２）トリップ値：あるゲート内のピクセル・カウントのしきい値であり、ゲー トに人間が存在することを表すためのものである。ゲートの大きさがウィンドウ の幅及びゲートの幅によって変動するため、トリップ値は、ゲートのパーセンテ ージとして適宜規定される。 ウィンドウ領域を移動する人間の数をカウントすることに加えて、該人間の方 向、すなわち入って来ているのか（入場）出て行っているのか（退場）を検出す る必要がある。この検出は、ゲートを基準として実行され、識別ロジックを補助 する関数を用いている。ゲートを通過する人間の移動方向は、連続する２つのサ イクルの質量中心を比較することによって決定される。ゲート内に人間が存在す ることがまず検出され（ゲート・バイナリ・イメージの合計値＞トリップ値）、 該ゲートが保持（ホールド）状態にされ、そして、システムが質量中心ＹＢＡＲ 、すなわち質量中心のＹ軸方向の位置として特定される質量中心を決定する。Ｙ ＢＡＲは、以下のように計算される。 ただし、Ｘ_g1及びＸ_g2 ：ゲートのＸ軸方向の限界値 ＷＹＭＩＮ及びＷＹＭＡＸ：ゲートのＹ軸方向の限界値 Ｑ_[X,Y] ：座標［Ｘ，Ｙ］におけるバイナリ・ イメージ・アレイの値 次のサイクルにおいて、新しいＹＢＡＲが決定され、かつその時点のＹＢＡＲ と過去のＹＢＡＲとの値の差により、移動方向が決定される。それに応じて、ゲ ートが「入場」状態かまたは「退場」状態かに変更される。 図８〜図１６は、実施例のシステムの処理を実行するための、本発明の好適な 実施例の処理を表すフローチャートである。 図８のステップ５０において、ビデオ通行モニタ及び変数を初期化する。オペ レータが、カメラ１０を歩行者の通行ゾーンの真上の位置に配置し、かつ該カメ ラを、そのスキャン・ラインが通常の通行方向と直行するように向ける。まず最 初に、プロセッサは、フレーム取得ボード等のイメージ・ハンドラの状態、及び ビデオ入力信号をチェックしなければならない。プロセッサはフレーム取得ボー ド・レジスタを初期化し、そしてフレーム取得ボードを低解像度である２５６× ２５６ピクセル・モードに設定する。最後にプロセッサは、「入場」状態及び「 退場」状態用の人物カウンタをゼロにリセットする。 ビデオ通行モニタは、効果的に動作するための制御パラメータを必要とする。 図８のステップ５２において、これらのパラメータが入力ファイルまたはオペレ ータ入力から取得される。プロセッサは、コマンド・ラインから入力されたファ イル名をチェックする。ファイル名が存在している場合には、そのファイルから パラメータを読みだし、存在していない場合には、オペレータにパラメータの入 力を促す。 ステップ５２においてウィンドウ及びゲートを規定する制御パラメータが得ら れる。ＷＹＭＩＮ及びＷＹＭＡＸは、ウィンドウ領域のスキャン・ライン（０〜 ２５５）の開始点及び終了点を表している。これらの変数は、図３に示されるよ うに、イメージ３０中のウィンドウ３２の位置、及び人々の移動方向に沿ったウ ィンドウ３２の幅（＝ＷＹＭＡＸ−ＷＹＭＩＮ）を表している。ウィンドウ幅は 、１人の人間すなわち測定対象物の大きさにほぼ等しい。ゲート幅（ＤＥＬＥＧ ＡＴＥ）は、人間の移動方向に直交する方向の複数のピクセル（０〜２５５）か らなるゲートの幅である。１人の人間すなわち測定対象物が、少なくとも３また は４のゲートを占有するようにすべきである。 ステップ５２では、分析からノイズを除去するために用いられる幾つかのパラ メータもまた取得される。しきい値は、バイナリ・イメージ・アレイを生成する ために用いられる差分値のしきい値である。しきい値のレベルは、「空」のウィ ンドウにおけるノイズ・レベルより若干高く設定され、ノイズによってバイナリ ・イメージ・アレイが不利な影響を受けないようにしている。トリップ値（ＴＲ ＩＰ）は、１つのゲートに人間が存在することを示すために用いられるゲート合 計しきい値である。ゲート合計値は、ゲート中のしきい値以上のピクセルの数を 表している。ゲート中の全ピクセルの数は、（ＷＹＭＡＸ−ＷＹＭＩＮ）×ゲー ト幅である。トリップ値のしきい値は、ノイズを除去し、かつゲートに入って来 る手または足等のような、人体の非固定の部分の影響を除去するに十分な大きさ を有している必要があるが、バイナリ・イメージからの弱いまたは薄いアウトラ インによって生じる人間誤認を生じないために、大きすぎてもいけない。 ステップ５２において、強固性（ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ）及び精度を改善する パラメータを設定する。例えば、２つの一連の「入場」または「退場」状態の間 の空のギャップは、強固性にバイナリ差分イメージの結果を付加するために、一 連の状態に設定される。ギャップ値は、１人の人間の小分割部分（フラクション ）に等しく、ギャップの数として与えられる。ステップ５２において、最小人物 幅（ＭＩＮＰＥＲＳＯＮＷＩＤＴＨ）が得られ、これによりノイズまたは疑似ゲ ートが除去される。このパラメータは、人間の移動方向に関して必要な、一連の 「入場」または「退場」ゲートの最小値である。人間が存在していない場合は、 これらの「入場」または「退場」ゲートはリセットされる。この値は、１人の人 間の小分割部分に等しい。最後に、一連の「入場」または「退場」ゲート内に何 人の人間が存在しているかを決定するために、最大人物幅（ＭＡＸＰＥＲＳＯＮ ＷＩＤＴＨ）が用いられる。この値は、１人の人間の幅の平均値と同一である。 制御パラメータを設定した後に、ステップ５４において、最初のイメージが取 得され、そしてステップ５６において、過去のイメージ・アレイに該最初のイメ ージ・アレイが記憶される。このイメージは、フレーム取得器（ｇｒａｂｂｅｒ ）によってカメラから得られるものであり、処理工程において用いられる最初の イメージである。ステップ５６では、フレーム取得器によって得られて過去のイ メージ・アレイに記憶されたイメージは、ウィンドウ領域を示しているだけであ り、また、フレーム取得デジタイザ（量子化回路）の２５６のグレイ・レベルに よって表されるグレイ・スケール分布を有している。このイメージ中のピクセル の数は、２５６×（ＷＹＭＡＸ−ＷＹＭＩＮ）で表される。 ステップ５８では、フレーム取得器によってカメラから次のイメージが取得さ れる。そしてステップ６０において該次のイメージが現在のイメージ・アレイに 記憶され、差分イメージ・アレイを形成するために用いられる。ステップ６０で は、現在のイメージ・アレイに記憶されたイメージは、ウィンドウ領域だけに関 するものであり、またフレーム取得デジタイザの２５６のグレイ・スケール・レ ベルを有している。 最後にステップ６２において、差分イメージ・アレイが形成される。ステップ ６２では、ウィンドウ・イメージ中のそれぞれのピクセル毎に、過去のイメージ ・アレイに記憶されたそれぞれの要素を、現在のイメージ・アレイに記憶された 対応する要素から減算し、そしてその結果を差分イメージ・アレイに記憶する。 これらの値は、−２５５〜＋２５５の範囲である。 図９は、差分イメージ・アレイがどのようにバイナリ・イメージ・アレイに変 換されるか、そして該バイナリ・イメージ・アレイからゲート当たりのゲート合 計値（ＧＡＴＥＳＵＭ）及び質量中心（ＹＢＡＲ）がどのように計算されるかを 示している。ステップ６４は、差分イメージ・アレイの最初の要素から開始して 最後の要素までのループを表している。差分イメージ・アレイ中の各要素すなわ ちピクセル毎に、ステップ６６において、要素の絶対値すなわち差分値をしきい 値と比較する。差分イメージ・アレイ中のピクセルの差分絶対値がしきい値より も大きい場合は、ステップ６８において、バイナリ・イメージ・アレイの対応す る要素に「１」を割り当てる。ピクセルの差分絶対値がしきい値よりも小さい場 合は、ステップ７０において、バィナリ・イメージ・アレイの対応する要素に「 ０」を割り当てる。 ステップ７２では、バイナリ・イメージ・アレイをスキャンするためのループ が実行され、ゲート毎のゲート合計値および質量中心が計算される。ステップ７ ４においては、ゲート中の存在するしきい値よりも大きいピクセルの数であるゲ ート合計値が計算される。すなわち、ステップ７４では、それぞれのゲート中の バイナリ・イメージ・アレイのすべてのバイナリ値を合計することにより、ゲー ト毎のゲート合計値を計算する。この合計値がトリップ値に対してテストされる と、ゲートが「占有」されているか「空」であるかの決定がなされる。 ゲート毎のゲート合計値を決定した後に、ステップ７６において、該ゲートに 関する質量中心ＹＢＡＲが式（３）に基づいて決定される。バイナリ・イメージ ・アレイにおいて、それぞれのピクセルは１か０かの値である。Ｙ軸方向の質量 中心すなわちＹＢＡＲは、通行の流れ方向にみた、ゲート内の人間の位置を決定 する。この場合、質量中心は、ゲート中の「１」の値のすべてのピクセルのＹ軸 方向位置の平均値を表している。このように、ＹＢＡＲを計算するために差分イ メージ・アレイの差分結果が用いられた場合に生じるイメージ・コントラストの 重み付け効果によるものではなく、形状に基づいて、Ｙ軸方向の決定がなされる 。質量中心が一連の処理サイクルにおいて比較され、該質量中心の移動の方向が 、ゲート中の人間の移動方向を表している。 図１０は各ゲートの状態を決定するためのフローチャートを示している。ステ ップ７８では、各ゲートをスキャンするためのループが設定される。各ゲートは 、ゲート状態、ゲート合計値、及び質量中心ＹＢＡＲを有している。ゲート合計 値は、ゲートをコミットする前に強固性を確実にするため、「空」のゲートが「 保持（ＨＯＬＤ）」、「入場」または「退場」状態に変位する前に、トリップ値 以上になっていなければならない。バイナリ処理は、ゲート合計値及びトリップ 値のレベルが、ゲートの形状の大きさに基づいており、差分イメージ・アレイの コントラスト・レベルすなわち差分値によって重み付けられるものではないこと を、 表している。ゲートのトリップ値のレベル及び移動方向の決定が終了すると、ゲ ートは、ゲート合計値がゼロになるまで「入場」または「退場」状態に保持され 、これにより履歴設定アフェクト（影響）を与える。この処理の前に、一連の分 析によって分離されたすなわちノイズ・ゲートが発見されると、ゲートは「空」 状態に設定される。 ステップ８０において、過去のゲート状態が「空」であるかどうかが判定され る。「空」である場合は、ステップ８２においてゲート合計値とトリップ値とを 比較する。ゲート合計値がトリップ値よりも大きい場合は、ステップ８４におい てゲート状態を「保持」に設定し、そうでない場合は、ステップ８６において現 在のゲート状態が「空」であると設定する。保持状態は、次のサイクルにおいて 質量中心の移動が決定されるまで、「入場」または「退場」状態の決定を延期す ることになる。 ステップ８８では過去のゲート状態が「保持」であるか否かを判定する。「保 持」である場合は、ステップ９０において現在のゲート合計値をチェックする。 ゲート状態がゼロより大きい場合は、ステップ９４及び９８において、現在のＹ ＢＡＲすなわち質量中心が過去のＹＢＡＲすなわち質量中心と比較されて、移動 の方向が決定される。そして、ステップ９８または１００において、移動方向に 応じて、現在のゲート状態が「入場」または「退場」状態に設定される。質量中 心ＹＢＡＲが移動してない場合は、ステップ１０１において、現在のゲート状態 が「保持」状態のままにされて、これが次のサイクルにおいて用いられる。ゲー ト合計値がゼロである場合は、ステップ９２においてゲート状態がゼロであると 設定される。 ステップ１０２では、ゲート状態が「入場」であるがどうかが判定される。過 去のゲート状態が「入場」であった場合は、ステップ１０４において現在のゲー ト合計値がチェックされる。ゲート合計値がゼロである場合にのみ、ステップ１ ０６において現在のゲート状態が「空」であると設定され、その他の場合は、ス テップ１０８において、ゲート状態が「入場」のままに保持される。 ステップ１１０では、過去のゲート状態が「退場」であるかどうかがチェック される。「退場」である場合は、ステップ１１２において現在のゲート合計値が テェックされる。該ゲート合計値がゼロであると、ステップ１１４において現在 のゲート状態が「空」に設定され、それ以外の場合はステップ１１６においてゲ ート状態が「退場」のままに保持される。 図１１はウィンドウ・イメージの強固性を改善するためのサブルーティンが示 されている。現在のゲート状態を設定するために用いられるバイナリ・イメージ ・アレイは、人間の衣服の色が床の色と同一である場合のように、コントラスト が小さい場合に、十分に結合された人間を含まないことがある。人間の存在を確 実に検出して、しかも小分割片を分析においてノイズとして排除するために、最 大サイズのギャップは、該ギャップの状態がギャップの両側の状態と同一となる ように、充填される。これを実行するため、ステップ１１８において、現在のゲ ート状態がスキャンされてギャップのサイズを検出するループが実行される。ギ ャップは連続する（一連の）「空」ゲートの数として定義される。 ステップ１２０では、一連の「空」ゲートの数が所定のギャップ値（ＧＡＰ） と比較される。一連の「空」のゲートの数がギャップ値以下である場合は、ステ ップ１２２において、該ギャップの両端のゲートの状態がチェックされる。両端 のゲートが「入場」ゲート状態であると、ステップ１２４において該ギャップの 状態を「入場」と設定する。ステップ１２６では、ギャップの両端のゲートの状 態が「退場」ゲート状態であるかどうかがチェックされ、そうである場合は、ス テップ１２８において、ギャップのゲート状態が「退場」であると設定される。 ２人以上の人間を一連の「入場」または「退場」ゲートに一緒に組み入れてし まう可能性がある。アルゴリズムのこれ以降の部分で考慮するので、このような 場合も受け入れることができる。 低いコントラストの場合に感度を増大させることができるようにしきい値及び トリップ値を選択することにより、スプリアスすなわちノイズのゲートを決定す ることができる。人間の存在を示すために隣接するゲートによってノイズのゲー トが支持されていないときには、該ゲートは「空」状態にリセットされる。これ を実行するため、図１２のステップ１３０において、現在のゲート状態をスキャ ンし、かつ一連の「入場」または「退場」ゲートの数を検出する。ステップ１３ ２では、一連の「入場」または「退場」ゲートが最小人物幅（ＭＩＮＰＥＲＳＯ ＮＷＩＤＴＨ）以下であるかどうかが判定される。以下である場合には、ステッ プ１３４において一連のゲートがその両側で「保持」ゲートに隣接していると判 定しなかった場合に、ステップ１３６において、これらのゲートを「空」にリセ ットする。隣接する「保持」ゲートが存在している場合は、ゲートは変更されず に、次のサイクルが「保持」ゲート状態を分析し、かつ最小人物幅よりも大きい 一連のゲートの組を生成する。 このような状態では、現在のゲート状態がウィンドウ領域に存在する人間の状 態を表している。一連の（連続する）ゲート状態が人物ブロックに収集され、そ れに基づいて、何人の人間が該ブロックに存在するのか、また過去のサイクルか ら見てだれかがウィンドウを離れたかどうかが決定される。これを実行するため に、図１３のステップ１３８において、ゲートをスキャンするループが実行され る。ステップ１４０では、ゲートが「入場」ゲート状態であるかどうかがチェッ クされ、そしてステップ１４２では、一連の「入場」ゲート中の開始及び終点ゲ ートが、「人物スタート・ゲート」及び「人物エンド・ゲート」に記憶される。 ステップ１４４では、一連の「入場」ゲートの各組に対する人物ブロックを生成 し、そして「人物状態」を「入場」に設定する。ステップ１４６においては、ゲ ートが「退場」ゲート状態を有しているかどうかが判定される。ゲートが「退場 」ゲート状態を有している場合は、ステップ１４８において連続する（一連の） 「退場」ゲートの開始及び終点ゲートを「人物スタート・ゲート」及び「人物エ ンド・ゲート」に記憶する。ステップ１５０では、一連の「退場」ゲートの各組 に対する人物ブロックを生成し、かつ「人物状態」を「退場」に設定する。ステ ップ１４４及び１４８では、「人物スタート・ゲート」及び「人物エンド・ゲー ト」を、各ゲートがウィンドウにおける通常の数を有する連続するゲートの限界 として設定する。 図１４は、人物ブロックからどのように人物の数を決定するかを表している。 ステップ１５１において、人物ブロックをスキャンするループが実行される。 ステップ１５２では、各ブロックの幅が、（「人物エンド・ゲート」−「人物ス タート・ゲート」＋１）を演算することにより、決定される。スタート・ゲート １５４では、この幅が、「最小人物幅」以下であるかどうかが判定され、以下で ある場合は、ステップ１５６において、「人物カウント値」をゼロに設定する。 これは、一連のゲートが「保持」状態の隣接ゲートを有しており、それが小さす ぎるとして排除されないようにする場合に、生じるものである。 「人物カウント値」をゼロに設定することによって、この人物ブロックは、次 のサイクルでそれが消滅する場合に「人物カウント値」を生成しない。ステップ １５８において検出されたように、人物ブロックの幅が「最小人物幅」よりも大 きいが「最大人物幅」よりも小さい場合に、ステップ１６０において、「人物カ ウント値」を「１」に設定する。最後に、ステップ１６２で決定されたように、 人物ブロックの幅が「最大人物幅」よりも大きい場合は、ステップ１６４におい て、人物ブロックの幅が「人物幅」によって分割され、該ブロックにおける人物 の数を決定するために用いられる。ステップ１６４では、２．５が「人物カウン ト値」３となるように、人物ブロック中の人物の数を丸め演算する。 図１５は、過去の人物ブロックと現在の人物ブロックを比較することによって 、ウィンドウを誰かが離れたかどうかを決定するためのサブルーチンを示してい る。ステップ１６６において、過去の人物ブロックをスキャンするループが実行 される。ステップ１６８において、過去の各人物ブロックに対して、カウンタを 初期化してカウント値をゼロにし、ステップ１７０において、現在の各人物ブロ ックをスキャンする。 現在の人物ブロックが過去の人物ブロックと同一の状態（「入場」または「退 場」）である場合は、ステップ１７２において、現在の人物ブロックが過去の人 物ブロックに重なっているかどうかが判定される。サイクル時間が速いこと、ウ ィンドウ分析領域が限定されていること、通常の通行の流れがゲートに並列して いることにより、人物のイメージが過去のサイクルと現在のサイクルに重なり、 そして、ウィンドウを通過する人物をトラッキングし、かつカウントすべき人物 がウィンドウを離れた時点を判定するための手段を提供する。重なっている条件 は、現在の「人物エンド・ゲート」が過去の「人物スタート・ゲート」よりも小 さいか、または現在の「人物スタート・ゲート」が過去の「人物エンド・ゲート 」よりも大きい場合に、「偽（ｆａｌｓｅ）」となる。現在と過去の人物ブロッ クが重なっていない場合は、ステップ１７０に戻って、次の現在の人物ブロック がチェ ックされる。重なり状態が生じていれば、ステップ１７４において、カウント値 が現在の人物カウント値だけ増分される。 ステップ１７０において過去の人物ブロックに関する現在の人物ブロックがす べてスキャンされた後、スキャン１７６において、カウント値をチェックする。 カウント値がゼロより大きい場合は、ステップ１７８において、カウント値が過 去の人物カウント値よりも小さいか否かが判定される。小さい場合は、多重（複 数人）人物ブロックにおいて１人以上の人物がウィンドウから離れており、そし てステップ１８０において、過去の人物状態に関するカウント値を過去の人物カ ウント値から減算した分だけ、人物カウント値を増分する。ステップ１８２にお いてカウント値がゼロであると判定した場合は、過去の人物ブロックがウィンド ウを離れており、そして、ステップ１８４において、過去の人物状態に関する過 去の人物カウント値分だけ、増分する。 例示したシステムは、過去において多重人物ブロックが現在では複数の単一人 物ブロックになり、カウント値に含まれる現在の人物の総数が過去の多重人物ブ ロックの人物カウント値に等しいように人物カウント値がなる場合を考慮してい る。過去における単一人物ブロックの数が現在における多重人物ブロックに組み 合わされると、過去の重なっている単一人物ブロックに対する人物カウント値よ りもカウント値が大きいので、人物カウント値に変化が生じることがなく、次の サイクルにおいて、多重人物ブロックの状態が処理される。 図１６は、フローチャートにおける表示及び転送部分を示している。ステップ １８６において、「入場」及び「退場」状態に関する人物カウント値が表示され る。ステップ１８８では、次のサイクル用に準備するために、現在のゲート情報 を過去のゲート情報に転送する。転送されたデータは、各ゲートに関するゲート 状態及び質量中心ＹＢＡＲである。同様に、ステップ１９０において、次のサイ クル用に準備するために、現在の人物ブロックのデータが過去の人物ブロックの データに転送される。転送されたデータは、「人物スタート・ゲート」、「人物 エンド・ゲート」、「人物状態」、及び「人物カウント値」である。最後に、ス テップ１９０において、現在のイメージ・アレイが過去のイメージ・アレイに転 送され、ウィンドウ中の人間をハイライト付けするための後続サイクルの減算技 法において使用される。 例示のシステムの確実性は、差分イメージの強固性（ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ） に依存している。ファクタの値がこの結果、すなわち、固有のコントラスト・レ ベル、しきい値レベル及び減算技法を制御する。 固有のコントラストは、カラー・フィルタの使用によって強調される。ビデオ 画像化装置１０としてのカラーＣＣＤカメラは、青色光から赤外線までの感度が あり、ある限定された領域を選択することが、改善されたコントラストを提供す る上で有益である。コントラストに影響がある他のファクタは、床からのスポッ トライトの強烈な反射光である。反射光は、自動露出制御によりＣＣＤカメラの ゲインを低下させ、したがって、画面中の他の領域のコントラストを低下させる 。偏向フィルタがこの反射光の影響を低下させるために用いることができる。電 磁スペクトルの異なる部分に対して感度が高い他のビデオ画像化装置もまた、用 いることができる。例えば、遠赤外線センサは、熱的スペクトルに対して感度が 高く、人物すなわち対象物の熱的コントラストによってそれらの測定を画像化す ることができる。 さらに、しきい値を固定の差分レベルに設定する代わりに、可変の適用性のあ るしきい値レベルを用いることができる。例えば、ウィンドウが「空」のときに 得られた差分値レベルの平均値より２または３の標準偏差だけ大きい値に、しき い値を設定することができる。 一連のサイクル・フレームを減算する技術は、最も強固な（ｒｏｂｕｓｔ）差 分イメージを生じるものではない。より低速のサイクル時間によれば強固性（ｒ ｏｂｕｓｔｎｅｓｓ）を増大させるが、ウィンドウ中で１人の人間を分析する回 数を低減してしまう。ウィンドウを広くすることは別の困難性を生じてしまう。 基本イメージでイメージ減算を行うことが好適であるが、該基本イメージを更新 することに問題が生じる。解決策は、固定の時間インターバルで最新のものに更 新するか、または適用性のあるしきい値が所定量だけシフトしたときに常に、最 新のものに更新することである。ウィンドウの時間的に連続する３つのイメージ を、連続的基準に蓄積することができる。基準イメージの更新が必要な場合、３ つのウィンドウがすべて「空」であるとタグが付けられているとすると、該３つ のウィンドウの中間のものが更新用に用いられる。 より広い入場通路を監視する必要があるときには、レンズの焦点距離が小さく され、真上からの観察がもはや、フォーマットの外部斜めエッジには得られない 。人間の大きさは、この斜めの角度により変化してしまい、アルゴリズム中の「 最小人物幅」及び「最大人物幅」の基準が、適切ではなくなってしまう。この歪 みを較正するため、かつ論理的無矛盾を保持するために、ゲート幅を可変にする ことができる。しかしながら、近接する別の人間によって干渉が生じる可能性が あるので、この斜めの角度には限度がある。 本発明を人間の数をカウントする場合について説明してきたが、本発明は、均 質特性を有する測定対象物の数をカウントすることができ、その場合、適切な制 御パラメータが対象物の特質タイプに関して選択される。さらに、本発明が小売 商店において用いられる場合について説明されたが、本発明は、対象物が同時に 通行ゾーンを移動する場合であれば、どのような場合でも適用できる。 したがって、本発明のビデオ通行モニタ及び方法、並びにその作用効果は、以 上の説明から理解され、かつ、形態、構造及び要素の配列において種々の変更が 、本発明の技術思想及び範囲を逸脱しないで、かつ材料の作用効果を犠牲にしな いで可能であり、すなわち上記した形態は単に好適なまたは例示的な実施例を示 しているだけである。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 クレームリッチ，ジョージ・エル アメリカ合衆国イリノイ州60618，シカゴ, ノース・ベル・アベニュー 3333

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．小売モールまたは商店の広いゾーンを通行する客をモニタしてその数をカ ウントする方法において、 来客の移動をモニタすべきゾーンを横切って伸びるビデオ・イメージを生成す るためにオーバヘッド・ビデオ・カメラを位置決めする位置決めステップと、 上記ビデオ・イメージを反復する時間インターバルでデジタル化して、該ビデ オ・イメージを反復的時間イメージで表しているデジタル情報を提供するデジタ ル化ステップと、 連続した配置関係にあるビデオ・イメージの多数のセグメントであって、処理 の期間中、モニタすべきゾーンを横切って位置が固定され、かつ該ゾーンを通過 する人々の移動方向と直交する方向に配置されたセグメントを用いることによっ て、 （１）所定の時間インターバルにおいて前記ゾーンを通り抜ける人間の数と 、 （２）前記ゾーンを通過する人間の移動方向と を検出するために、前記デジタル情報を処理する処理ステップと からなることを特徴とする方法。 ２．請求項１記載の方法において、前記多数のセグメントの各々は、１人の人 間のイメージの幅の１／２よりも小さく、前記ゾーンを通る１人の人間が少なく とも２つのセグメントによって表されるように構成されており、前記方法はさら に、 前記多数のセグメントのそれぞれが占有されているかどうかを検出するステッ プと、 占有されたセグメントの内の連続するセグメントを分析することによって、前 記ゾーンを通行する人間をカウントするステップと を含んでいることを特徴とする方法。 ３．請求項２記載の方法において、前記処理ステップはさらに、 前記多数のセグメントの１つのセグメントに存在する人間の位置を取得するス テップと、 前記ゾーンを通り抜ける人間の移動方向を検出するために、前記多数のセグメ ントの前記１つのセグメントに存在する人間の位置を、該人間の過去の位置と比 較するステップと を含んでいることを特徴とする方法。 ４．請求項１記載の方法において、前記位置決めステップに続いて実行される それぞれのステップは、専用ボード上のデジタル信号プロセッサを用いるステッ プを含んでいることを特徴とする方法。 ５．請求項１記載の方法において、前記位置決めステップに続いて実行される それぞれのステップは、パーソナル・コンピュータを用いるステップを含んでい ることを特徴とする方法。 ６．請求項１記載の方法において、該方法さらに、 得られた人間の数と移動方向とを記憶するステップと、 得られた人間の数と移動方向とを表示するステップと を含んでいることを特徴とする方法。 ７．請求項５記載の方法において、前記デジタル化ステップは、前記パーソナ ル・コンピュータの入出力ポートに接続された汎用のフレーム取得ボードを用い ていることを特徴とする方法。 ８．請求項４記載の方法において、前記デジタル化ステップは、前記デジタル 信号プロセッサに接続された汎用のフレーム取得ボードを用いていることを特徴 とする方法。 ９．通行ゾーンを異なる方向に同時に移動する測定対象物を検出してその数を カウントするためのビデオ通行モニタ装置において、 測定対象物の移動をモニタすべき通行ゾーンの上方に配置されるビデオ画像化 装置であって、該通行ゾーンのイメージをアナログ信号の形態で提供するビデオ 画像化装置と、 前記ビデオ画像化装置に接続され、前記アナログ信号を前記イメージを表して いるデジタル情報に変換する信号変換器と、 前記信号変換器に接続され、前記デジタル情報によって表されるイメージを、 反復する時間インターバルで記憶するイメージ・ハンドラ、 前記ビデオ・ハンドラに接続されて前記イメージのウィンドウを分析するため のプロセッサであって、前記ウィンドウは、前記イメージの部分（サブセット） であり、かつ、分析の期間中、測定対象物の移動方向に直交して前記イメージを 横切って固定配置されており、そして、分析の期間中、該ウィンドウ内に連続し て配置された複数のゲートに分割されており、前記プロセッサは、前記ゲートを 分析して、前記ウィンドウ内に測定対象物が存在しているかどうかを判定し、該 ウィンドウを通る測定対象物の移動方向を判定し、さらに、前記通行ゾーンに入 場及び退場するに応じて前記対象物の数をカウントするよう構成されている、プ ロセッサと を含んでいることを特徴とするビデオ通行モニタ装置。 １０．請求項９記載のビデオ通行モニタ装置において、前記ゲートは、前記ウ ィンドウを通り抜ける測定対象物が前記ゲート中の少なくとも２つのゲートに現 れるように、前記測定対象物の幅の１／２以下の幅を有し、前記プロセッサは、 前記ゲートの各々が占有されているどうかを判定し、占有されているゲート中の 連続するゲートを分析することによって前記測定対象物をカウントし、そしてさ らに前記プロセッサは、前記ゲートの１つに存在する前記測定対象物の位置を取 得することにより、また該位置を前記ゲートの１つに存在する前記測定対象物の 過去の位置と比較することによって、前記測定対象物の移動方向を判定するよう 構成されていることを特徴とするビデオ通行モニタ装置。 １１．請求項９記載のビデオ通行モニタ装置において、前記プロセッサは、専 用ボード上に配置されたデジタル信号プロセッサであることを特徴とするビデオ 通行モニタ装置。 １２．請求項９記載のビデオ通行モニタ装置において、前記プロセッサがパー ソナル・コンピュータに接続されており、該パーソナル・コンピュータは、前記 測定対象物の数及び移動方向を記憶しかつ表示するよう構成されていることを特 徴とするビデオ通行モニタ装置。 １３．請求項９記載のビデオ通行モニタ装置において、前記プロセッサは、汎 用のパーソナル・コンピュータであることを特徴とするビデオ通行モニタ装置。 １４．請求項９記載のビデオ通行モニタ装置において、前記ビデオ画像化装置 は、モノクロ・カメラであることを特徴とするビデオ通行モニタ装置。 １５．請求項９記載のビデオ通行モニタ装置において、前記ビデオ画像化装置 は、カラーＣＣＤカメラであることを特徴とするビデオ通行モニタ装置。 １６．請求項９記載のビデオ通行モニタ装置において、前記ビデオ画像化装置 は、赤外線カメラであることを特徴とするビデオ通行モニタ装置。 １７．請求項１３記載のビデオ通行モニタ装置において、前記イメージ・ハン ドラ及び信号変換器は、前記パーソナル・コンピュータの入出力ポートに接続さ れた汎用のフレーム取得ボードであることを特徴とするビデオ通行モニタ装置。 １８．通行ゾーンを移動する測定対象物を有する通行ゾーンのイメージを通過 する前記測定対象物の移動方向を検出するためのビデオ通行分析装置であって、 前記イメージのウィンドウを分析するプロセッサを備えているビデオ通行分析装 置において、前記ウィンドウは、イメージの部分（サブセット）であり、かつ、 分析の期間中、測定対象物の移動方向に直交して前記イメージを横切って固定配 置されており、そして、分析の期間中、該ウィンドウ内に連続して配置された複 数のゲートに分割されており、前記プロセッサは、前記ゲートを分析して、前記 ウィンドウ内に測定対象物が存在しているかどうかを判定し、該ウィンドウを通 る測定対象物の移動方向を判定し、さらに、前記通行ゾーンに入場及び退場する に応じて前記対象物の数をカウントするよう構成されていることを特徴とするビ デオ通行分析装置。 １９．請求項１８記載のビデオ通行分析装置において、前記ゲートは、前記ウ ィンドウを通り抜ける測定対象物が前記ゲート中の少なくとも２つのゲートに現 れるように、前記測定対象物の幅の１／２以下の幅を有し、前記プロセッサは、 前記ゲートの各々が占有されているどうかをを判定し、占有されているゲート中 の連続するゲートを分析することによって前記測定対象物をカウントし、そして さらに前記プロセッサは、前記ゲートの１つに存在する前記測定対象物の位置を 取得することによって、また該位置を前記ゲートの１つに存在する前記測定対象 物の過去の位置と比較することによって、前記測定対象物の移動方向を判定する よう構成されていることを特徴とするビデオ通行分析装置。 ２０．請求項１８記載のビデオ通行分析装置において、前記プロセッサは、専 用ボード上に配置されたデジタル信号プロセッサであることを特徴とするビデオ 通行分析装置。 ２１．請求項１８記載のビデオ通行分析装置において、前記プロセッサがパー ソナル・コンピュータに接続されており、該パーソナル・コンピュータは、前記 測定対象物の数及び移動方向を記憶しかつ表示するよう構成されていることを特 徴とするビデオ通行分析装置。 ２２．請求項１８記載のビデオ通行分析装置において、前記プロセッサは、汎 用のパーソナル・コンピュータであることを特徴とするビデオ通行モニタ装置。 ２３．通行ゾーンを同時に異なる方向に移動する測定対象物の通行の流れを検 出するための方法において、 前記通行ゾーンのイメージを生成するステップと、 反復する時間インターバルで前記イメージを記憶する記憶ステップと、 前記イメージの部分（サブセット）であり、かつ、分析の期間中、測定対象物 の通行の方向に直交して前記イメージを横切って固定配置されているウィンドウ であって、分析の期間中、該ウィンドウ内に連続して配置された複数のゲートに 分割されているウィンドウを分析して、該ウィンドウを測定対象物が通行してい るかどうかを検出するための分析ステップと、 前記測定対象物の移動方向を検出する検出ステップと、 前記測定対象物を前記通行ゾーンに入場及び退場するに応じてカウントするス テップと を含んでいることを特徴とする方法。 ２４．請求項２３記載の方法において、前記検出ステップは、 ゲート内の前記対象物の位置を取得するステップと、 該位置を、前記ゲート内の前記対象物の過去の位置と比較して、該対象物がウ ィンドウを通行する移動方向を決定するステップと を備えていることを特徴とする方法。 ２５．請求項２３記載の方法において、前記記憶ステップに続いて実行される それぞれのステップは、専用ボード上のデジタル信号プロセッサを用いるステッ プを含んでいることを特徴とする方法。 ２６．請求項２３記載の方法において、前記変換ステップに続いて実行される それぞれのステップは、パーソナル・コンピュータを用いるステップを含んでい ることを特徴とする方法。 ２７．請求項２３記載の方法において、該方法はさらに、 前記対象物のカウント値及び移動方向を記憶するステップと、 前記対象物の前記結果と移動方向とを表示するステップと を含んでいることを特徴とする方法。 ２８．請求項２６記載の方法において、前記変換ステップ及び記憶ステップは 、前記パーソナル・コンピュータの入出力ポートに接続された汎用のフレーム取 得ボードを用いていることを特徴とする方法。 ２９．請求項２５記載の方法において、前記変換ステップ及び記憶ステップは 、前記デジタル信号プロセッサに接続された汎用のフレーム取得ボードを用いて いることを特徴とする方法。 ３０．通行ゾーンを移動する測定対象物を有する通行ゾーンのイメージを通過 する該測定対象物の方向を検出するための方法において、 前記イメージの部分（サブセット）であり、かつ、分析の期間中、測定対象物 の通行の方向にほぼ直交して前記イメージを横切って固定配置されているウィン ドウであって、分析の期間中、該ウインドウ内に連続して配置された複数のゲー トに分割されているウィンドウを分析して、該ウィンドウを測定対象物が通行し ているかどうかを検出するための分析ステップと、 前記測定対象物の移動方向を検出する検出ステップと、 前記測定対象物を前記通行ゾーンに入場及び退場するに応じてカウントするス テップと を含んでいることを特徴とする方法。 ３１．請求項３０記載の方法において、前記検出ステップは、 ゲート内の前記対象物の位置を取得するステップと、 該位置を、前記ゲート内の前記対象物の過去の位置と比較して、該対象物がウ ィンドウを通行する移動方向を決定するステップと を備えていることを特徴とする方法。 ３２．請求項３０記載の方法において、該方法はさらに、専用ボード上のデジ タル信号プロセッサを用いるステップを含んでいることを特徴とする方法。 ３３．請求項３０記載の方法において、該方法はさらに、パーソナル・コンピ ュータを用いるステップを含んでいることを特徴とする方法。 ３４．請求項３０記載の方法において、該方法はさらに、 前記対象物のカウント値及び移動方向を記憶するステップと、 前記対象物の前記カウント値と移動方向とを表示するステップと を含んでいることを特徴とする方法。 ３５．複数の通行ゾーンを通行する複数の測定対象物の移動方向を検出するた めのビデオ通行モニタ・システムにおいて、 前記複数の通行ゾーンの１つを表すイメージのウィンドウを分析するためのプ ロセッサをそれぞれ備えている複数のビデオ通行分析器であって、前記ウィンド ウは、前記イメージのサブセットであり、かつ、分析の期間中、測定対象物の通 行の方向にほぼ直交して前記イメージを横切って固定配置されており、かつ分析 の期間中、該ウィンドウ内に連続して配置された複数のゲートに分割されており 、前記プロセッサは、前記ゲートを分析して、該ウィンドウを測定対象物が通行 しているかどうかを検出し、かつ該ウィンドウを通行する測定対象物の移動方向 を検出し、前記複数の通行ゾーンに入場及び退場するに応じて前記対象物をカウ ントするよう構成されている、ビデオ分析器と、 前記複数のビデオ分析器の各々に接続され、前記対象物の数及び移動方向を記 憶し、表示するコンピュータと からなることを特徴とするビデオ分析システム。