JPH11259625A - 人数検出装置及びエレベーターの利用客数検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【レンズ題】 監視領域の状況が変化しても、正しい人
数が検出できる人数検出装置を構成する。 【解決手段】 画像入力装置１からの入力画像を現画像
メモリ２に記憶する。また、人が存在しない状態の入力
画像を背景画像メモリ６に記憶する。人部抽出手段７は
現画像と背景画像を比較し、その差分から人部を検出
し、人部面積抽出手段８で人部面積を、人部塊数抽出手
段９で人部塊数を求める。人数計数手段１０で人部面積
から求めた人数と、人部塊数から求めた人数との平均化
の重みを決定し、人数１１を計算して出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、ＣＣＤカメラ等
の画像入力装置を用いて取得した入力画像データから監
視領域内の人数を検出する装置及びエレベーターの利用
客数を検出する装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】図１２は例えば特願平９−１２３９８３
号に示された従来の人数検出装置を示す全体構成図であ
る。図において、１はＣＣＤカメラ、人工網膜チップ、
赤外線カメラ等の画像入力装置で、エレベーターホール
等の監視領域を撮像し、入力された画像を現画像として
現画像メモリ２に記憶する。また、入力画像は、元背景
画像更新手段３を介して元背景画像として元背景画像メ
モリ４に記憶される。また、入力画像は、背景画像更新
手段５を介して背景画像として背景画像メモリ６に記憶
され、現画像及び元背景画像により更新される。

【０００３】現画像と背景画像は人部抽出手段７で比較
され、人数計数手段１０で人数１１が計数されて出力さ
れる。そして、人部抽出手段７で２値化されるとき、し
きい値調整手段１２によってしきい値が調整され、背景
は自動的に更新しながら、現画像と背景画像との差分を
取り出して２値化し、差分２値化画像の面積の大きさ、
又は塊数から、又は両者の平均とから人数１１を検出す
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記のような従来の人
数検出装置では、現在画像と背景画像の差分２値化画像
の面積の大きさから人数１１を検出するようにしている
ため、例えば、エレベーターホールのような室内照明が
中心の室内環境においては、現画像から背景画像を減算
する際、人部以外に人の影も検出してしまう場合があ
る。通常は室内環境においては、人のコントラストに比
し、影のコントラストは薄いため、２値化のしきい値を
高めに設定しておくことで分離できる。

【０００５】しかし、照明灯が多数設置され、そのため
影が多方向に生じるような環境では、人数が多くなり他
人の影が重なってくる状態になると、その部分の影が濃
くなり、人部として誤検出される。そのため、人数が増
えると、影の重なりにより差分面積が増加してしまい、
人数検出の精度が低下する。また、人数が増えると、人
と人が影によって接続されて、差分画像の塊数が少なく
なる。また、両者から平均を取り場合も、それぞれの不
確定要素が増えるため、信頼性が劣る。などの問題点が
ある。

【０００６】この発明は上記問題点を解消するためにな
されたもので、人数が増えて影が重なることにより、差
分面積や塊数に影響が生じても、正しい人数を検出でき
るようにした人数検出装置及びエレベーターの利用客数
検出装置を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】この発明の第１発明に係
る人数検出装置は、現画像と背景画像の差分から抽出さ
れた人部画像の面積及び塊数から求められたそれぞれの
人数により、これらの人数の平均の際の重みを変更して
人数を出力するようにしたものである。

【０００８】また、第２発明に係る人数検出装置は、第
１発明のものにおいて、抽出された面積及び塊数に対応
して、平均の際の重みを設定し、かつこれを変更して人
数を出力するようにしたものである。

【０００９】また、第３発明に係る人数検出装置は、第
１発明のものにおいて、抽出された面積及び塊数に対応
する人数を示すテーブルから人数を抽出して出力するよ
うにしたものである。

【００１０】また、第４発明に係る人数検出装置は、第
１発明のものにおいて、それぞれの人数により出力され
る人数の出方から求めたルール及びメンバーシップ関数
を用いてファジー推論により人数を求めるようにしたも
のである。

【００１１】また、第５発明に係る人数検出装置は、第
１発明のものにおいて、それぞれの人数により出力され
る人数の出方から学習により求めたニューラルネットワ
ークを用いて人数を求めるようにしたものである。

【００１２】また、第６発明に係る人数検出装置は、画
像面内での人と人との影の重なりから生じる人部以外の
差分検出面積量を推定し、影の部分を補正して人数を求
めるようにしたものである。

【００１３】また、第７発明に係る人数検出装置は、第
６発明のものにおいて、次の補正式を用いて補正するよ
うにしたものである。 Ｘ／ａ＝（Ａ／ａ＋ｋ・Ｂ）／（１＋ｋ） ここに、Ａ：背景画像との差分面積 ａ：１人当たりの単位面積 Ｌ：リンク数 ｋ：１リンク当たりのａに対する面積増加率 Ｘ：真の面積

【００１４】また、第８発明に係るエレベーターの利用
客数検出装置は、請求項１〜請求項７の人数検出装置
を、エレベーターホール又はかご内を監視領域として利
用客数を検出する装置に適用したものである。

【００１５】

【発明の実施の形態】実施の形態１．図１〜図５はこの
発明の第１及び第２発明の一実施の形態を示す図で、図
１は全体構成図、図２は照明の影響説明図、図３は差分
画像説明図で、（Ａ）は実測差分画像、（Ｂ）は本来の
差分画像、図４は人数検出動作フローチャート、図５は
人数平均時の重み設定図である。

【００１６】図１において、１はＣＣＤカメラ、人工網
膜チップ、赤外線カメラ等の画像入力装置、２は画像入
力装置１からの信号を現画像として記憶する現画像メモ
リ、３は現画像を用いて元背景画像を更新する元背景画
像更新手段、４は背景画像の更新時に利用される元背景
を記憶する元背景画像メモリ、５は背景画像を更新する
背景画像更新手段、６は背景画像を記憶する背景画像メ
モリである。

【００１７】７は現画像と背景画像を用いて人部を抽出
する人部抽出手段、８は人部抽出手段７によって抽出さ
れた人部画像の面積を求める人部面積抽出手段、９は人
部抽出手段７によって抽出された人部画像の塊数を求め
る人部塊数抽出手段、１０は人部面積抽出手段８によっ
て抽出された面積と人部塊数抽出手段９によって抽出さ
れた塊数とから人数を計数する人数計数手段、１１は検
出された人数である。

【００１８】図２において、２１は照明灯、２２は人、
２３は人２２の影、２４は影２３の重なり部分で、濃影
となっている。図３において、３１は人部の影２３の２
値化時面積、３２は影２３の重なりにより２値化時に吸
い上げられた接続部の面積であり、図３（Ａ）の実測差
分は図３（Ｂ）の本来の差分に比べ、影２３の重なりに
より面積が増加している。

【００１９】次に、この実施の形態の動作を図４及び図
５を参照して説明する。まず、スイッチ（図示しない）
を投入して、図１の装置を起動させる（図４の「ＳＴＡ
ＲＴ」に相当）。ステップＳ１で画像入力装置１は監視
領域内の画像を取り込む。取り込まれた画像は、現画像
メモリ２に記憶される。ステップＳ２で元背景画像更新
手段３は、装置の起動直後の信号取込み時は何もせず、
そのまま現画像メモリ２の画像を元背景画像メモリ４に
渡す。それ以降は元背景画像メモリ４の画像データを、
現画像メモリ２の画像データを用いて、所定の時間遅れ
によって現画像に近づくように更新する。

【００２０】ステップＳ３で背景画像更新手段５は、装
置の起動直後の信号取込み時は何もせず、そのまま現画
像メモリ２の画像を背景画像メモリ６に渡す。それ以降
は背景画像メモリ６の画像データを、現画像メモリ２及
び元背景画像メモリ４の画像データを用いて更新する。
通常背景画像メモリ６は、所定の時間遅れによって現画
像に近づくように更新される。

【００２１】次に、ステップＳ４で人部抽出手段７は、
現画像メモリ２の画像データから背景画像メモリ６の画
像データを減算し、人部と背景を分離し、人部だけを抽
出する。その後、所定のしきい値により２値化する。な
お、２値化では、人部全体を抽出するための絶対値での
２値化と、人の頭部を抽出するための黒の２値化の一方
又は両方を実行する。

【００２２】ステップＳ５で人部面積抽出手段８は、人
部抽出手段７で抽出された絶対値の２値化の面積の値を
求める。これは、２値化により黒になった画素数を数え
ることで実現できる。なお、黒の２値化の面積を求めて
もよい。また、ステップＳ６で人部塊数抽出手段９は、
人部抽出手段７で抽出された黒の２値化の塊数を求め
る。これは塊を周りから順番に絞り込んで行って１点化
し、その数を数えることで実現できる。なお、絶対値の
２値化の塊数を求めてもよい。

【００２３】ステップＳ７で人数計数手段１０は、上記
二つの手法のどちらかの人数をステップＳ８でそのまま
検出された人数１１とすることも考えられるが、通常は
測定精度を上げる目的で、両者の平均を求めている。し
かし、人数が少ない場合はこれでもよいが、人数が多く
なった場合、次のような不具合が生じる。

【００２４】すなわち、通常エレベーターホールのよう
な室内環境においては、天井に照明灯２１が多数設置さ
れており、エレベーターの待客もこれに照らされて、影
２３が多方向に生じている。ただし、その影２３は極め
て薄いもので、人部抽出手段７で２値化する際には、人
部のコントラストに対し十分小さいため、通常は２値化
で除外されて、人部の面積及び塊数には影響を及ぼさな
い。ところが、人数が増えてくると、個々の多方向の影
２３同士が互いに重なり合い、濃さが増し、２値化の
際、人部として吸い上げられてしまい、精度の低下を引
き起こす場合がある。

【００２５】影２３を生じさせる照明灯２１は、明るさ
も影響するが、通常天井の照明灯２１は同一種類のもの
が多数設置されている場合がほとんどであり、同じ明る
さであれば、人２２に近いほどその影響は大きく、遠い
ほど小さい。すなわち、光の特性から距離の２重に反比
例する。そのため、頭上にある照明灯２１の影響を最も
受け、それによる影２３の大きさは、上方から照らされ
るため小さい。また、斜めからの光で生じる影２３は薄
い。

【００２６】これにより、上方から照らされて生じる影
２３の影響が大きいことが分かる。つまり、人２２が隣
接して立ち、上方から照らされる影２３が重なる場合に
影２３が濃くなり、２値化の際人部として吸い上げられ
ることになる。また、人数が多いときは、いくつもの影
２３が重なって、一つ一つの影２３は薄くても、合計と
して濃くなってしまい、２値化の際人部として吸い上げ
られてしまう場合もある。

【００２７】こうして抽出される影２３は、人２２の足
部に接しているため、影２３の部分も２値化で抽出さ
れ、図３に示すように、隣接する人２２同士を接続して
しまう。つまり、人２２が隣接すると、人部として吸い
上げられるため、２値化の際に人部面積３１が大きくな
る場合が多い。また、そのとき隣接する人２２が接続さ
れる場合が多くなるため、塊数は少なくなる。

【００２８】なお、塊数については、人２２の服の色に
より、一人が分断される場合がある。床面と同色の服を
切た人の場合には、背景画像との差分により、頭部と足
部が分断されて観測され、小さい塊は数えないというノ
イズ処理を施しても、その分断のなされ方によっては、
一人でも塊数は２となる場合がある。

【００２９】以上の傾向から次のことが分かる。 人数が増えた場合、又は人２２が隣接した立った場
合、影２３の重なり部分２４が生じ、面積は大きめに表
示される。 人数が増えた場合、又は人２２が隣接した立った場
合、影２３の重なり部分２４が生じ、塊数は少なく表示
される。 塊数は、服色によっては分断されて増加している場
合がある。 服色によって人部が分断されている場合、２値化の
際に出るべき服部が出ていないため、面積は小さめに表
示される。

【００３０】以上の傾向から、面積からの人数と塊数か
らの人数を単に平均しただけでは、特に人数が多くなり
影２３の重なり部分２４が生じるような場合において、
精度の高い人数検出が望みにくいことが分かる。そこ
で、これらの特徴を加味し、面積の大きさと塊数の大き
さの状態に応じ両者の平均の重みを変更し、人数検出精
度を上げるようにしている。面積の大きさと、塊数の大
きさと、そのときの平均の重み付けの設定を図５に示
す。

【００３１】ここで、面積及び塊数は、視野角４５度程
度のカメラを、高さ５ｍの天井に設置して測定した場合
において、１〜３人を小、４〜６人を中、７人以上を大
としている。この人数は、カメラレンズの画角と設置高
さに応じて適切に変更する。 (1) 面積が小で塊数も小の場合は、両者の数が近いた
め、両者正常にカウントされている。よって、重みは均
等として平均する。 (2) 面積が小で塊数が中の場合は、人２２がやや分離し
ている状態であり、実際よりも塊数が多めに出ている。
よって、面積側にやや重みを置いて平均する。 (3) 面積が小で塊数が大の場合は、人２２が分離してい
る状態であり、実際よりも塊数が多く出てしかも不正確
である。よって、面積側に重みを置いて平均する。 (4) 面積が中で塊数が小の場合は、人２２が密集してい
る状態であり、実際よりも塊数が少ない。また、影２３
の影響で実際の人部の面積よりも面積はやや大きくな
る。よって、面積側にやや重みを置いて平均する。 (5) 面積が中で塊数が中の場合は、若干面積が多めでは
あるが、両者の数が近いため、重みは均等として平均す
る。 (6) 面積が中で塊数が大の場合は、人２２がやや分離し
ている状態であり、実際よりも塊数が多めに出る。よっ
て、面積側にやや重みを置いて平均する。 (7) 面積が大で塊数が小の場合は、人２２が密集してい
る状態であり、実際よりも塊数がかなり少ない。また、
影２３の影響で面積は実際の面積よりも面積はやや大き
くなる。よって、面積側に重みを置いて平均する。

【００３４】(8) 面積が大で塊数が中の場合は、人２２
がやや密集しているため塊数がやや少ない。また、影２
３の影響で面積が実際の人部の面積よりもやや大きく出
る。よって、重みは均等として平均する。 (9) 面積が大で塊数が大の場合は、影２３の影響で塊数
はやや少なめに、面積はやや多めに出るが、ほぼ正常に
検出されていると考える。よって、重みは均等として平
均する。

【００３５】ここで、重みのかけ方は、例えば「均等」
と表現されているものは、５：５、「やや重みを置く」
と表現されているものは６：４、「重みを置く」と表現
されているものは８：２とすればよい。このようにし
て、面積及び塊数の適正な平均の重み付けをすることが
でき、それぞれの状態に応じた人数検出が可能になる。
これは、マイクロコンピュータ「以下マイコンという」
による簡単なプログラム処理により実行できる。なお、
上記重みの割合は一例に過ぎす、その使用環境や使用条
件に適したものに変更してもよい。また、現地測定等で
重みの割合を確認し、いっそう適切な重みの割合に変更
すれば、より精度の高い測定ができるので、より望まし
い。

【００３６】実施の形態２．図６はこの発明の第１及び
第３発明の一実施の形態を示す図で、面積と塊数の関係
に対する出力人数を示す図である。なお、図１〜図４は
実施の形態２にも共用する。実施の形態１では、面積と
塊数の関係から適切な平均の重み付けを行うようにした
が、実施の形態２では、出力人数を、面積からの人数と
塊数からの人数の１対１に対応したテーブルを用意し、
テーブルルックアップ方式で人数を求めるようにしたも
のである。

【００３７】例えば、カメラの設置場所や環境により、
多少重み付けの割合を変えたいときや、現場で実測実験
を行い、そこで得られた値で人数を検出したい場合は、
テーブルルックアップ方式も便利である。それは、その
値を直接対応するテーブルの欄に書き換えればよいから
である。テーブルの変更は、例えばＥＰＲＯＭマイコン
を用いることで、簡単に実施できる。図６の行方向は面
積からの人数を、列方向は塊数からの人数を示し、それ
ぞれ該当する人数のクロスしたところが求める人数であ
る。

【００３８】実施の形態３．図７はこの発明の第１及び
第４発明の一実施の形態を示す図で、（Ａ）はファジー
推論のルールを示す図、（Ｂ）〜（Ｄ）はメンバーシッ
プ関数図で、（Ｂ）は面積のメンバーシップ関数、
（Ｃ）は塊数のメンバーシップ関数、（Ｄ）は重みのメ
ンバーシップ関数である。なお、図１〜図４は実施の形
態２にも共用する。

【００３９】実施の形態１では、面積と塊数の関係から
平均の重みを求めた。このように、入力と出力の傾向が
うまく得られる事象には、ルールとメンバーシップ関数
を求めてファジー推論を用いることができ、いっそう精
密な値を得ることができる。図７を用いて、２入力１出
力のファジー推論を行い、面積と塊数に対応した重みを
求める。もちろん、出力を人数としてもよい。

【００４０】なお、このファジー推論は、マイコン上に
プログラムを組んで実行することができる。また、ファ
ジー推論の結果をあらかじめ図６に示すテーブルに記入
して、テーブルルックアップ方式で抽出するようにして
もよい。

【００４１】実施の形態４．図８はこの発明の第１及び
第５発明の一実施の形態を示すニューラルネットワーク
説明図である。なお、図１〜図４は実施の形態２にも共
用する。実施の形態１では、面積と塊数の関係から平均
の際の重みを求めた。このように、入力値と出力値が求
められるような関係では、ニューラルネットワークを用
いて、出力値を教師信号として学習させ、ニューラルネ
ットワークのシナプス結合係数を求め、ニューラルネッ
トワークを形成し、以降このニューラルネットワークを
用いて人数を出力させる手法も有効である。もちろん、
出力を人数でなく重みとしてもよい。

【００４２】図８にニューラルネットワークの一例を示
す。この例では、入力層を面積からの人数と塊数からの
人数の２個、中間層は５個、出力層は人数の１個のニュ
ーロンから構成され、それぞれの層のニューロンの結合
を、学習により求めたシナプス結合係数で結合してい
る。このニューロンの構成を、マイコン上に記憶させ、
面積からの人数と塊数からの人数を入力して、出力とし
て人数を求めればよい。

【００４３】なお、マイコン上に記憶させた場合は、面
積の設置環境に応じた面積からの人数と塊数からの人数
が求まる人数の関係をオンライン学習させ、マイコン上
のＲＡＭに記憶させてあるシナプス結合係数を変更し、
いっそう精度の高い測定ができるようにすることも可能
である。また、マイコンのＲＡＭ容量が少ないような場
合には、あらかじめオフラインで学習したシナプス結合
係数をＲＯＭに記憶させたり、実施の形態２に示したよ
うなテーブルルックアップ方式にしたりすることも可能
である。

【００４４】実施の形態５．この発明の第６及び第７発
明の一実施の形態であり、図１〜図４を共用する。画像
入力装置１から入力された現在画像と、自動更新される
背景画像の差分から人数を求める人数検出装置の場合、
検出する人数が多くなった場合、実施の形態１で説明し
たような不具合が生じる場合がある。

【００４５】すなわち、人２２が隣接すると影２３部が
重なり、人部として吸い上げられるため、２値化の際に
人部面積が大きくなる。また、隣接する人２２同士が接
続されるため、塊数は少なくなる。そのため、人数に対
し、塊数が小さい場合は、実際の面積よりも大きな値が
求まっていることになる。実施の形態５は、上記の増加
分を推論し、面積補正手段によって面積を補正して人数
検出の精度を上げるようにしたものである。

【００４６】図３（Ａ）は３人の人２２が一体化してい
る状態を示している。影２３の重なりにより増加した面
積３２を除去する推論補正式を求め、増加分の影響を除
外する。今、背景画像との差分面積をＡ、１人当たりの
単位面積をａ、リンク数（面積３２の数）をＬ、１リン
ク当たりの単位面積ａに対する面積増加率をｋとする
と、真の面積Ｘは、 Ｘ＝Ａ−ｋ・ａ・Ｌ ・・・(1) となる。

【００４7】(1)式の両辺をａで除すると、 Ｘ／ａ＝Ａ／ａ−ｋ・Ｌ ・・・(2) となる。ここで、 Ｘ／ａ：真の（面積からの）人数 Ａ／ａ：補正前の面積からの人数 であるから、 ［真の人数］＝［補正前の面積からの人数］−［リンク当たり増加率］・ ［リンク数］ ・・・(3) となる。

【００４８】２人が隣接して１体化すると、その接続部
の数、すなわちリンク数Ｌは１である。３人が隣接して
１体化すると、リンク数Ｌは２になる。ただし、団子状
にかたまった場合は、リンク数Ｌは３になる。ここでは
簡単にモデル化するため、団子状にかたまった場合は考
えないことにする。実際、エレベーターホールのような
場所では、人２２は無意識に他人との距離を取るため、
人２２が団子状にかたまることはまれであり、あまり考
慮しなくてもよい。

【００４９】４人が隣接して１体化すると、リンク数Ｌ
は３になる。このように考えると、ｎ人が隣接した場合
のリンク数はｎ−１とすることができる。４人が２人＋
２人で２塊となった場合のリンク数Ｌは２、５人が２人
＋３人として２塊となった場合のリンク数Ｌは３とな
る。このように考えていくと、リンク数Ｌは人数と塊数
の差であることが分かる。人数はＸ／ａであり、塊数を
Ｂとすると、リンク数Ｌは、 Ｌ＝Ｘ／ａ−Ｂ ・・・(4)

【００５０】(2)式及び(4)式から、 Ｘ／ａ＝Ａ／ａ−ｋ・（Ｘ／ａ−Ｂ） ・・・（５） 両辺を整理すると、 Ｘ／ａ＝（Ａ／ａ＋ｋ・Ｂ）／（１＋ｋ） ・・・（６） となり、面積増加率ｋが分かれば、真の人数（Ｘ／ａ）
が求まる。

【００５１】次に、リンク当たりの画素数増加率ｋがど
の程度の値になるか、実験で確認した。身長１７０ｃ
ｍ、中肉中制の大人複数人を、何回も５ｍ上方から画角
４５度レンズを有する人工網膜チップカメラで、撮影
し、画素数増加率ｋの値を求めた。その結果からｋ＝
０．７を得た。この値はカメラの画角、設置高さ、画素
数によって異なる場合もあるが、実験や計算で求めれば
よい。マイコンのプログラム上では、係数を書き換える
だけであり、簡単に実現できる。

【００５２】なお、リンクについては、人２２が団子状
になる場合はまれであるとして考えてきたが、更に精度
を上げるため、塊の形状から団子状か否かを推論し、団
子状の場合は、リンク数Ｌをその分加算するようにして
も有効である。

【００５３】実施の形態６．図９及び図１０はこの発明
の第８発明の一実施の形態を示す図で、図９はエレベー
ターホールの待客数検出説明図、図１０はエレベーター
のかご内の乗客数検出説明図である。なお、図１〜図４
は実施の形態６にも共用する。

【００５４】図９において、４１はエレベーターホール
の天井に設置された人数検出装置で、実施の形態１〜実
施の形態５で説明したものである。４２は待客、４３は
各階の複数の人数検出装置４１からの信号を取りまとめ
る各階統合部、４４は全階の信号を取りまとめる全階統
合部、４５はエレベーターの群管理装置である。

【００５５】図１０において、５１はエレベーターのか
ご５２内の天井に設置された人数検出装置で、実施の形
態１〜実施の形態５で説明したものである。５３はかご
５２内の乗客、５４は全かご５２からの信号を取りまと
める全かご統合部、５５はエレベーターの群管理装置で
ある。

【００５６】エレベーターホールの待客４２やかご５２
内の乗客５３の人数、又はその両方の人数を、既述の手
法のいずれかで測定し、エレベーターの群管理を実施す
る。例えば、ある階の待客４２が多い場合には、そこに
かご５２を２台配車するとか、かご５２内が満員の場合
は、別のかごを配車するなどの制御を行い、エレベータ
ー利用者の待時間を短縮し、また、積み残されることに
よる不快感を軽減する。

【００５７】

【発明の効果】以上説明したとおり、この発明の第１発
明では、現画像と背景画像の差分から抽出された人部画
像面積及び塊数から求められたそれぞれの人数により、
これらの人数の平均の際の重みを変更し、第２発明で
は、抽出された面積及び塊数に対応して、平均の際の重
みを設定し、かつこれを変更して人数を出力するように
したので、状況に応じた平均の重み付けができ、状況に
応じた精度の高い測定結果を得ることができる。

【００５８】また、第３発明では、抽出された面積及び
塊数に対応する人数を示すテーブルから人数を抽出して
出力するようにしたので、状況に応じた精度の高い測定
結果を得ることができ、またテーブルを書き換えること
で、設置環境に適した測定をすることができる。

【００５９】また、第４発明では、抽出からの人数と塊
数からの人数から、ルール及びメンバーシップ関数を作
成してファジー推論を行い、第５発明では、ニューラル
ネットワークを学習させて形成して人数を求めるように
したので、精密な重み付けを行うことができ、精度の高
い測定をすることができる。

【００６０】また、第６発明では、画像面内での人と人
との影の重なりから生じる人部以外の差分検出面積量を
推定し、影の部分を補正し、第７発明では、影の部分を
補正する補正式を用いるようにしたので、更に正確な人
数検出を実行することができる。

【００６１】また、第８発明では、人数検出装置を、エ
レベーターホール又はかご内を監視領域として利用客数
を検出する装置に適用したので、エレベーターの制御に
必要な高精度の利用客数情報を出力する検出装置を構成
することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施の形態１を示す全体構成図。

【図２】 この発明の実施の形態１を示す照明の影響説
明図。

【図３】 この発明の実施の形態１を示す差分画像説明
図で、（Ａ）は実測差分画像、（Ｂ）は本来の差分画
像。

【図４】 この発明の実施の形態１を示す人数検出動作
フローチャート。

【図５】 この発明の実施の形態１を示す人数平均時の
重み設定図。

【図６】 この発明の実施の形態２を示す面積と塊数の
関係に対する出力人数を示す図。

【図７】 この発明の実施の形態３を示す図で、（Ａ）
はファジー推論のルールを示す図、（Ｂ）〜（Ｄ）はフ
ァジー推論のメンバーシップ関数図で、（Ｂ）は面積の
メンバーシップ関数、（Ｃ）は塊数のメンバーシップ関
数、（Ｄ）は重みのメンバーシップ関数。

【図８】 この発明の実施の形態４を示すニューラルネ
ットワーク説明図。

【図９】 この発明の実施の形態６を示すエレベーター
ホールの待客数検出説明図。

【図１０】 この発明の実施の形態６を示すエレベータ
ーのかご内の乗客数検出説明図。

【図１１】 従来の人数検出装置を示す全体構成図。

【符号の説明】

１ 画像入力装置、２ 現画像メモリ、３ 背景画像メ
モリ、７ 人部抽出手段、８ 人部面積抽出手段、９
人部塊数抽出手段、１０ 人数計数手段、１１人数、２
１ 照明灯、２２ 人、２３ 影、２４ 影の重なり部
分、３１ 影の面積、３２ 影の接続部面積、４１ 人
数検出装置、４２ 待客、５１ 人数検出装置、５２
かご、５３ 乗客

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像入力装置から入力された監視領域の
   現画像と、あらかじめ作成された上記監視領域の背景画
   像を比較し、その差分から人部画像の面積及びこの人部
   画像の塊数を抽出し、これらの抽出された面積及び塊数
   からそれぞれ人数を求めて、それを平均して人数を出力
   する装置において、上記平均の際の重みを設定し、かつ
   上記それぞれの人数により上記重みを変更して上記人数
   を出力する人数計数手段を備えたことを特徴とする人数
   検出装置。
2. 【請求項２】 人数計数手段を、抽出された面積及び塊
   数に対応して、平均の際の重みを設定し、かつこれを変
   更して人数を出力するように構成したことを特徴とする
   請求項１記載の人数検出装置。
3. 【請求項３】 人数計数手段を、抽出された面積及び塊
   数に対応する人数を示すテーブルから人数を抽出して出
   力するように構成したことを特徴とする請求項１記載の
   人数検出装置。
4. 【請求項４】 人数計数手段を、それぞれの人数により
   出力される人数の出方から求めたルール及びメンバーシ
   ップ関数を用いたファジー推論により人数を求めるよう
   に構成したことを特徴とする請求項１記載の人数検出装
   置。
5. 【請求項５】 人数計数手段を、それぞれの人数により
   出力される人数の出方から求めたニューラルネットワー
   クを用いて人数を求めるように構成したことを特徴とす
   る請求項１記載の人数検出装置。
6. 【請求項６】 画像入力装置から入力された監視領域の
   現画像と、あらかじめ作成された上記監視領域の背景画
   像を比較し、その差分から人部画像の面積及びこの人部
   画像の塊数を抽出し、これらの抽出された面積及び塊数
   からそれぞれ人数を求めて、それを平均して人数を出力
   する装置において、上記画像面内での人と人との影の重
   なりから生じる人部以外の差分検出面積量を推定し、上
   記影の部分を補正して人数を求める面積補正手段を備え
   たことを特徴とする人数計数手段。
7. 【請求項７】 面積補正手段を、Ｘ／ａ＝（Ａ／ａ＋ｋ
   ・Ｂ）／（１＋ｋ）で示された補正式を用いて補正する
   ように構成し、上記補正式中、Ａは背景画像との差分面
   積、ａは１人当たりの単位面積、Ｌはリンク数、ｋは１
   リンク当たりのａに対する面積増加率、Ｘは真の面積と
   したことを特徴とする請求項６記載の人数検出装置。
8. 【請求項８】 請求項１〜請求項７のいずれかに記載の
   人数検出装置を、エレベーターホールまたはかご内を監
   視領域として利用客数を検出する装置に適用したことを
   特徴とするエレベーターの利用客数検出装置。