WO2012132437A1 - 人数計測装置 - Google Patents

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WO2012132437A1
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person
measurement reference
measurement
flow line
unit
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宏明 由雄
純 西村
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Panasonic Corp
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    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects

Definitions

  • the present invention relates to a person counting device that measures the number of people who have passed through a measurement area set in an image of a store or facility.
  • Patent Document 1 discloses a technique for extracting a movement line of a moving body from image data captured at different times, and counting the number of persons as passing persons when the movement line passes through a virtual gate set on an observation image. It is disclosed. This is shown in FIG. As shown in the figure, when the flow lines 100 and 101 pass through the virtual gate 110, the number of people is counted as passing persons, and when the flow lines 102 and 103 pass through the virtual gate 111, the number of persons is counted as passing persons.
  • the child 301 cannot be measured.
  • the child 301 can be measured by lowering the measurement line 200, but even if the same person moves away from the camera (not shown), the image of the person becomes smaller, and conversely, the image of the person becomes larger as the camera approaches the camera. Therefore, the person may be remeasured.
  • the number of people is measured under normal camera installation conditions, there is a problem that the number of people with high accuracy cannot be measured.
  • the present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a number counting device that can reliably count the number of persons even with a short stature such as a child or an elderly person.
  • the number-of-people counting device of the present invention includes a video input unit that inputs video, a person extraction unit that extracts a person from the video input by the video input unit, and a person image extracted by the person extraction unit.
  • a flow line creation unit that creates a human flow line from position information, and a person measurement unit that counts the number of people from the positional relationship between the human flow line created by the flow line creation unit and the measurement reference coordinates set in the image
  • An attribute extraction unit for obtaining the attribute of the person extracted by the person extraction unit, and the measurement standard of the person flow line corresponding to the person according to the attribute of the person extracted by the attribute extraction unit
  • a measurement reference coordinate setting unit for setting coordinates.
  • the measurement reference coordinates of the human flow line corresponding to the person are set according to the attribute of the person, the number of persons can be reliably measured even for a short person such as a child or an elderly person.
  • the attribute extraction unit extracts an age as an attribute
  • the measurement reference coordinate setting unit determines that the age is lower than the first predetermined age or higher than the second predetermined age, otherwise
  • the measurement reference coordinates are set in the lower part of the image as compared with the case of.
  • the attribute extraction unit extracts gender as an attribute
  • the measurement reference coordinate setting unit determines the measurement reference coordinate when the gender is determined to be female compared to the case where the gender is determined to be male. Set in the lower part of the image.
  • the attribute extraction unit extracts a movement speed as an attribute
  • the measurement reference coordinate setting unit determines that the measurement reference coordinate is compared to the other cases when the movement speed is determined to be slower than a predetermined speed. Is set in the lower part of the image.
  • the attribute extraction unit extracts a face orientation as an attribute
  • the measurement reference coordinate setting unit determines that the measurement reference coordinate is greater than the other cases when the face orientation is determined to be larger than a predetermined angle. Is set in the lower part of the image.
  • the number of persons can be reliably measured even when the face orientation is larger than a predetermined angle.
  • the measurement reference coordinate setting unit sets the measurement reference coordinate in the lower part of the image as compared to other cases.
  • the number of persons can be reliably measured.
  • the measurement reference coordinate setting unit sets the measurement reference coordinate in the lower part of the image when it is determined that the degree of congestion is higher than a predetermined value compared to the other cases.
  • the measurement reference coordinate setting destination can be changed according to an adult, a child, or an elderly person, so that the number of people can be reliably measured.
  • the setting destination of the measurement reference coordinates set by the measurement reference coordinate setting unit is unknown.
  • the detection frequency when it is too crowded, when the detection frequency is extremely small, when the moving speed is extremely fast, or when the moving speed is extremely slow, it is erroneously determined as unknown.
  • the number of people is not measured, and the number of people can be measured with high accuracy.
  • the person counting unit counts the person flow line as the number of persons.
  • the person counting section counts the person flow line as the number of persons.
  • the person counting section counts when the measurement reference coordinates are rectangular and the start point of the person flow line is located inside the measurement reference coordinates.
  • the number-of-people counting device of the present invention includes a video input unit that inputs video, a person extraction unit that extracts a person from the video input by the video input unit, and a person image extracted by the person extraction unit.
  • a flow line creation unit that creates a person flow line from the position information
  • a person count unit that counts the number of persons from the positional relationship between the human flow line created in the flow line creation unit and a rectangle set in the image, Equipped with.
  • the person flow line is created from the position information in the image of the person extracted from the video, and the number of people is counted from the positional relationship between the created person flow line and the rectangle set in the image. The number of people can be counted.
  • the measurement reference coordinates of the human flow line corresponding to the person are set according to the attribute of the person, the number of persons can be surely counted even for a short person such as a child or an elderly person.
  • the block diagram which shows schematic structure of the people counting device which concerns on one embodiment of this invention The figure which shows an example of the dynamic change method of the measurement line of the people counting device of FIG.
  • movement of the people counting device of FIG. The figure for demonstrating the tracking method of the people counting device of FIG.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a people counting apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the person counting device 1 of the present embodiment includes a video input unit 10, a person extracting unit 11, a flow line creating unit 12, an attribute extracting unit 13, a measurement reference coordinate setting unit 14, and a person counting.
  • a measurement reference coordinate of a human flow line corresponding to the person according to the attribute of the person, and the number of people is measured using the measurement reference coordinate.
  • the video input unit 10 inputs video output from a camera (not shown).
  • the person extraction unit 11 extracts a person region from the video input by the video input unit 10 using a face or person shape pattern or background difference / interframe difference information.
  • the flow line creation unit 12 extracts a person's flow line from the correlation (position, image similarity) of the person regions arranged in time series from the person region extracted by the person extraction unit 11.
  • the attribute extraction unit 13 extracts attribute information such as a person's age, sex, movement speed, and face orientation from the person region extracted by the person extraction unit 11.
  • the attribute extraction unit 13 obtains age, sex, and the like from the image input from the person extraction unit 11. Further, the speed is obtained from the flow line input from the flow line creation unit 12.
  • the measurement reference coordinate setting unit 14 sets measurement reference coordinates for each person according to the attribute information acquired by the attribute extraction unit 13.
  • the person counting unit 15 counts the number of persons when the measurement reference coordinates are passed.
  • the measurement reference coordinate is a measurement line, and when the measurement line and a person flow line intersect, the person flow line is counted as the number of people.
  • the measurement area is a line having a narrow width, but may be a rectangle having a wide width. The rectangular rectangular measurement area is described at the end of this specification.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a method for dynamically changing a measurement line.
  • the types of attributes are “age”, “gender”, “speed”, “face orientation”, and “person detection frequency”.
  • the change contents of the measurement line are the first measurement line to the third measurement line.
  • 1st measurement line Line set by user 2nd measurement line: Line for children and elderly people (automatic adjustment)
  • Third measurement line Line for adults with low detection frequency (automatic adjustment)
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the first measurement line 30 set by the user, the second measurement line 31 and the third measurement line 32 that are automatically adjusted.
  • the age and gender are estimated from the shape pattern analysis of facial parts (eyes, nose, mouth) and line analysis of wrinkles and sagging.
  • the measurement line of the person is changed to the second measurement line 31.
  • the speed is obtained by detecting moving pixels per unit time.
  • the movement amount (pixel) is small, the change content of the measurement line at the time of speed is determined as a child / elderly person, and the measurement line of the person is changed to the second measurement line 31.
  • the face orientation is estimated from the shape pattern analysis of the facial parts.
  • the measurement line changes when the face is facing. If the direction in the flow line (average) or the direction at the predetermined position is greater than or equal to the predetermined value, it is determined that the child is an elderly person, and the measurement line is the second measurement line. Change to 31. Because the child is short, it looks down when viewed from the camera (not shown). Elderly people have their hips bent and look down from the camera. Thus, the child / elderly person is discriminated by facing downward.
  • the person detection frequency is obtained by calculating the number of detected faces per flow line.
  • the change content of the measurement line at the person detection frequency changes the measurement line to the third measurement line 32 when the detection frequency is low.
  • the situation where the detection frequency is low is as follows. ⁇ When the entrance is crowded and hidden behind other people ⁇ In the case of a person who is difficult to detect (person who has no difference from the background, wearing sunglasses, etc.)
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining the operation of the people counting apparatus 1 of the present embodiment.
  • the video input unit 10 inputs a video (step S1), and the person extraction unit 11 extracts a person area from the video input by the video input unit 10.
  • the flow line creation unit 12 extracts the flow line of the person extracted by the person extraction unit 11, and starts tracking the person (step S2).
  • the person tracking method for example, there is a tracking method using a face frame.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining a tracking method using a face frame. As shown in the figure, the face frame 20 is linked in time series from the detected movement amount and movement direction of the face frame 20 per unit time. A flow line 21 is obtained by linking the face frame 20 in time series.
  • step S3 If it is determined in step S3 that tracking is not complete (if “No” in step S3), the process returns to step S1. If tracking is determined to be complete (“Yes” in step S3), the moving speed and face The direction is estimated (step S4). After estimating the moving speed and the face direction, it is confirmed from the estimation result that the person being tracked is not an elderly person / child (step S5). In this confirmation, when the person being tracked is an elderly person / child (in the case of “No” in step S5), the second measurement line 31 for the elderly person / child is changed (step S6). And the measurement determination which counts the number of people in the 2nd measurement line 31 is performed (step S7).
  • step S8 the age / sex is estimated (step S8).
  • the estimation of age and sex is performed as shown in FIG.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining an age / gender estimation method. As shown in the figure, first, (1) estimation processing is executed for all the faces 40 in the extracted flow line. Next, (2) narrowing down usable faces by age and sex using the face orientation. After narrowing down the faces that can be used by age and sex, (3) averaging the values of the narrowed face (s) 40 for the age and sex.
  • the face orientation indicated by “ ⁇ ” is substantially in front, and “X” is substantially directly beside.
  • the age is 31 years old and the sex is male. That is, since (25 + 30 + 35 + 35) / 4 ⁇ 31 years old, the man is “3” and the woman is “1”, it is determined to be a man.
  • step S9 it is then confirmed from the age / sex estimation results that the user is neither an elderly person (60 years or older) nor a child (10 years or younger) (step S9).
  • this confirmation when it is an elderly person (60 years old or older) or a child (10 years old or younger) (in the case of “No” in Step S9), it is changed to the second measurement line 31 for elderly persons / children (Step S6). .
  • the measurement determination which counts the number of people in the 2nd measurement line 31 is performed (step S7).
  • step S9 if it is determined in step S9 that the user is neither an elderly person (60 years or older) nor a child (10 years or younger) (“Yes” in step S9), the detection frequency / congestion degree is calculated (step S10). Next, it is confirmed from the calculation result of the detection frequency / congestion degree that the detection frequency is low (and is congested) (step S11). In this confirmation, when the detection frequency is not low (and not congested) (“No” in step S11), the first measurement line (the measurement line determined first) 30 set by the user is adopted (step S12). ), The measurement determination of counting the number of people in the first measurement line 30 is performed (step S7).
  • step S11 When the detection frequency is low (and congested) in the confirmation in step S11 (“Yes” in step S11), the first measurement line 30 set by the user is corrected downward (step S13), and the corrected third measurement is performed. Measurement determination is performed to count the number of people in line 32 (step S7). Note that the detection frequency / congestion level is not an attribute, but is a determiner for adjusting the measurement line. After performing the process of step S7, this process is finished.
  • the video input unit 10 that inputs video
  • the person extraction unit 11 that extracts a person from the video input by the video input unit 10
  • the person extraction unit A flow line creation unit 12 that creates a human flow line from the position information in the image of the person extracted in 11, and the movement speed, face orientation, age sex, detection frequency, and congestion of the person extracted in the person extraction unit 11.
  • An attribute extraction unit 13 for obtaining the attribute of the degree, and a measurement line of the person flow line corresponding to the person according to the attribute of the person extracted by the attribute extraction unit 13 (first measurement line 30 to third measurement line 32)
  • a measurement reference coordinate setting unit 14 for setting the number of people, and a number measurement unit 15 for counting the number of people from the positional relationship between the person flow line created by the flow line creation unit 12 and the measurement line set in the image, Person movement speed, face orientation, age gender, Since setting the measurement line of person flow line that corresponds to the person object in accordance with the intellectual frequency, the degree of congestion, it is possible to ensure that people counting even in the low stature of a person, such as children and the elderly.
  • the people counting device 1 of the present embodiment three measurement lines (first measurement line 30 to third measurement line 32) are set, but the number may be increased beyond that. By doing in this way, the number of people can be measured with higher accuracy. For example, when it is determined that a woman is present, a measurement line that is slightly lower than the first measurement line 30 can be set, and women can be counted reliably.
  • the determination by the first measurement line 30 to the third measurement line 32 is impossible, and it is possible to output “unknown”. For example, (1) When it is too crowded, (2) When the detection frequency is extremely low, (3) When the moving speed is extremely fast, (4) When the moving speed is extremely slow, “Unknown” is output To do. By doing in this way, it is possible to prevent the wrong number of people from being measured and to accurately measure the number of people.
  • the measurement area is a narrow line, but it may be a wide rectangle.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example when the measurement area is rectangular. If the measurement area is a narrow line, the height difference may not be covered, but by making it a wide rectangle, an improvement in accuracy when automatically changing to the second and third measurement lines can be expected. Further, by counting the number of people only when tracking is started within the rectangular measurement area 60 (for example, when a flow line indicated by an arrow 61 is detected), a person who has already entered the store (in the case of a store) can be obtained. It is possible to prevent re-counting due to in-store wandering or the like (for example, a flow line such as an arrow 62).
  • the condition for counting the number of people may be set when the starting point of the flow line is in a rectangle and the flow line intersects the outer periphery of the rectangle at least once.
  • a condition for counting the number of people a case where the flow line does not intersect with the outer periphery of the rectangle is allowed, and a start point of the flow line may be within the rectangle. In the case of this condition, it is possible to count the number of people even when the entrance is congested and hidden behind others and the detection frequency is low.
  • a storage medium such as a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, or a semiconductor memory for distribution. is there.
  • the people counting apparatus 1 of the present embodiment can be configured via a network 500 as shown in FIG.
  • the position information and the whole body image (or face image) of the person extracted by the person extraction unit 11 are sent to the network 500, and the flow line creation unit 12 and the attribute extraction unit 13 are sent from the network 500.
  • Each part is processed based on the in-view position information and the whole body image.
  • transmission of the whole body image every frame puts a load on the network 500, and therefore, it may be devised such as transmitting only when the face becomes a predetermined size or more.
  • the attribute extraction unit 13 is also arranged on the network transmission side, and only the text information of the position information in the angle of view and the person attribute information (direction, age and sex) is transmitted to the network 500 to reduce the load on the network 500. Is also possible.
  • the present invention has an effect that even a short stature person such as a child or an elderly person can surely count the number of people, and is applied to an apparatus or system for counting the number of visitors to a store or the number of visitors to a facility. Is possible.

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Abstract

　人物抽出部１１で、映像入力部１０にて入力された映像から人物を抽出し、属性抽出部１３で、人物抽出部１１にて抽出された人物の属性を求め、動線作成部１２で、人物抽出部１１にて抽出された人物の画像内位置情報から人物動線を作成し、計測基準座標設定部１４で、属性抽出部１３にて抽出された人物の属性に応じて該人物に対応する人物動線の計測ライン（第１計測ライン３０～第３計測ライン３２）を設定し、人数計測部１５で、動線作成部１２にて作成された人物動線と画像内に設定された計測ラインとの位置関係から人数をカウントする。

Description

人数計測装置
　本発明は、店舗や施設の画像内に設定した計測エリアを通過した人の数を計測する人数計測装置に関する。
　上述した人数計測装置に類似する技術として、例えば特許文献１に記載された「画像センサによる移動体検知システム」がある。この特許文献１には、異なる時間に取り込んだ画像データから移動体の動線を抽出し、その動線が、観測画像上に設定した仮想ゲートを通過した場合に通過者として人数計測する技術が開示されている。図９にその様子を示す。同図に示すように、動線１００、１０１が仮想ゲート１１０を通過した場合に通過者として人数計測し、動線１０２、１０３が仮想ゲート１１１を通過した場合に通過者として人数計測する。
日本国特開平６－２２３１５７号公報
　しかしながら、天井の真下を撮影するカメラを対象とした場合、上述した従来技術は有効であるものの、通常のカメラの設置条件（例えば、高さ２．６ｍ、入口付近撮影）で人数計測を行うと、子供や高齢者等の低身長の人物は計測ラインを横切らないことが多く、精度の良い人数計測ができない。逆に計測ラインを下げると、店内うろつき等の再登場人物を再計測してしまうことがある。図１０（ａ），（ｂ）にその例を示す。同図（ａ）に示すように、身長１６０ｃｍ位の大人３００を対象とする計測ライン２００を引くと、同図（ｂ）に示すように、子供３０１は計測ライン２００の下を通過することになり、子供３０１を計測することができない。計測ライン２００を下げることで子供３０１を計測できるようになるが、同一人物でもカメラ（図示略）から離れると、当該人物の映像は小さくなり、逆にカメラに近づくと当該人物の映像が大きくなることから、当該人物を再計測してしまうことがある。このように、通常のカメラの設置条件で人数計測を行うと、精度の良い人数計測ができないという課題がある。
　本発明は、係る事情に鑑みてなされたものであり、子供や高齢者等の低身長の人物でも確実に人数計測することができる人数計測装置を提供することを目的とする。
　本発明の人数計測装置は、映像を入力する映像入力部と、前記映像入力部にて入力された映像から人物を抽出する人物抽出部と、前記人物抽出部にて抽出された人物の画像内位置情報から人物動線を作成する動線作成部と、前記動線作成部にて作成された人物動線と画像内に設定された計測基準座標との位置関係から人数をカウントする人数計測部と、前記人物抽出部にて抽出された前記人物の属性を求める属性抽出部と、前記属性抽出部にて抽出された前記人物の属性に応じて前記人物に対応する人物動線の前記計測基準座標を設定する計測基準座標設定部と、を備えた。
　上記構成によれば、人物の属性に応じて該人物に対応する人物動線の計測基準座標を設定するので、子供や高齢者等の低身長の人物でも確実に人数計測することができる。
　上記構成において、前記属性抽出部は属性として年齢を抽出し、前記計測基準座標設定部は、年齢が第１の所定年齢より低いまたは第２の所定年齢より高いと判定された場合にはそれ以外の場合と比べて前記計測基準座標を画像内下方に設定する。
　上記構成によれば、子供や高齢者等の低身長の人物でも確実に人数計測することができる。
　上記構成において、前記属性抽出部は属性として性別を抽出し、前記計測基準座標設定部は、性別が女性と判定された場合には性別が男性と判定された場合と比べて前記計測基準座標を画像内下方に設定する。
　上記構成によれば、女性でも確実に人数計測することができる。
　上記構成において、前記属性抽出部は属性として移動速度を抽出し、前記計測基準座標設定部は、移動速度が所定速度より遅いと判定された場合にはそれ以外の場合と比べて前記計測基準座標を画像内下方に設定する。
　上記構成によれば、移動速度が所定速度より遅い人物でも確実に人数計測することができる。
　上記構成において、前記属性抽出部は属性として顔向きを抽出し、前記計測基準座標設定部は、顔向きが所定角度より大きいと判定された場合にはそれ以外の場合と比べて前記計測基準座標を画像内下方に設定する。
　上記構成によれば、顔向きが所定角度より大きい場合でも確実に人数計測することができる。
　上記構成において、前記計測基準座標設定部は、前記人物の検知頻度が所定頻度より低いと判定された場合にはそれ以外の場合と比べて前記計測基準座標を画像内下方に設定する。
　上記構成によれば、人物の検知頻度が所定頻度より低いと判定された場合でも確実に人数計測することができる。
　上記構成において、前記計測基準座標設定部は、混雑度が所定値より高いと判定された場合にはそれ以外の場合と比べて前記計測基準座標を画像内下方に設定する。
　上記構成によれば、混雑度が所定値より高いと判定された場合でも確実に人数計測することができる。
　上記構成において、前記計測基準座標設定部にて設定される前記計測基準座標の設定先が複数である。
　上記構成によれば、計測基準座標の設定先を複数にすることで、大人、子供・老人に応じて計測基準座標の設定先を変更することができるので、確実に人数計測することができる。
　上記構成において、前記計測基準座標設定部にて設定される前記計測基準座標の設定先が不明である。
　上記構成によれば、例えば、混雑しすぎている場合、検知頻度が極端に小さい場合、移動速度が極端に速い場合、又は、移動速度が極端に遅い場合に、不明とすることで、誤った人数計測を行うことがなくなり、精度の良い人数計測が可能となる。
　上記構成において、前記人数計測部は、前記計測基準座標がラインであり前記人物動線と前記ラインが交わった場合にその人物動線を人数としてカウントする。
　上記構成によれば、確実に人数計測することができる。
　上記構成において、前記人数計測部は、前記計測基準座標が矩形であり前記人物動線と前記矩形が交わった場合にその人物動線を人数としてカウントする。
　上記構成によれば、確実に人数計測することができる。
　上記構成において、前記人数計測部は、前記計測基準座標が矩形であり前記人物動線の始点が前記計測基準座標の内部に位置している場合にカウントする。
　上記構成によれば、確実に人数計測することができる。
　本発明の人数計測装置は、映像を入力する映像入力部と、前記映像入力部にて入力された映像から人物を抽出する人物抽出部と、前記人物抽出部にて抽出された人物の画像内位置情報から人物動線を作成する動線作成部と、前記動線作成部にて作成された人物動線と画像内に設定された矩形との位置関係から人数をカウントする人数計測部と、を備えた。
　上記構成によれば、映像から抽出した人物の画像内位置情報から人物動線を作成し、作成した人物動線と画像内に設定された矩形との位置関係から人数をカウントするので、確実に人数計測することができる。
　本発明によれば、人物の属性に応じて該人物に対応する人物動線の計測基準座標を設定するので、子供や高齢者等の低身長の人物でも確実に人数計測することができる。
本発明の一実施の形態に係る人数計測装置の概略構成を示すブロック図 図１の人数計測装置の計測ラインの動的変更方法の一例を示す図 図１の人数計測装置におけるユーザ設定の第１計測ライン、自動調整される第２計測ライン及び第３計測ラインの一例を示す図 図１の人数計測装置の動作を説明するためのフローチャート 図１の人数計測装置の追跡方法を説明するための図 図１の人数計測装置の年齢・性別推定方法を説明するための図 図１の人数計測装置において、計測エリアを矩形とした場合の一例を示す図 図１の人数計測装置の応用例の概略構成を示すブロック図 従来の人数計測方法を説明するための図 （ａ），（ｂ）従来の人数計測方法の課題を説明するための図
　以下、本発明を実施するための好適な実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
　図１は、本発明の一実施の形態に係る人数計測装置の概略構成を示すブロック図である。同図において、本実施の形態の人数計測装置１は、映像入力部１０と、人物抽出部１１と、動線作成部１２と、属性抽出部１３と、計測基準座標設定部１４と、人数計測部１５とを備え、人物の属性に応じて該人物に対応する人物動線の計測基準座標を設定し、その計測基準座標を用いて人数計測を行うものである。
　映像入力部１０は、カメラ（図示略）から出力される映像を入力する。人物抽出部１１は、映像入力部１０で入力された映像から、顔や人物の形状パターンもしくは背景差分・フレーム間差分情報を用いて人物の領域を抽出する。動線作成部１２は、人物抽出部１１で抽出された人物の領域を、時系列に並んだ人物領域の相関（位置、画像類似度）から人物の動線を抽出する。属性抽出部１３は、人物抽出部１１で抽出された人物の領域から人物の年齢、性別、移動速度、顔向きなどの属性情報を抽出する。属性抽出部１３は、年齢・性別などを人物抽出部１１から入力される画像から求める。また、速度を動線作成部１２から入力される動線から求める。計測基準座標設定部１４は、属性抽出部１３で取得された属性情報に応じて計測基準座標を人物毎に設定する。人数計測部１５は、計測基準座標を通過した場合に人数としてカウントする。計測基準座標は計測ラインであり、該計測ラインと人物動線とが交わった場合にその人物動線を人数としてカウントする。ここで、本実施の形態の人数計測装置１では、計測エリアを、幅が狭いラインとしているが、幅が広い矩形としても構わない。幅が広い矩形の計測エリアについては本明細書の最後の方で説明している。
　図２は、計測ラインの動的変更方法の一例を示す図である。同図において、属性の種類は、“年齢”、“性別”、“速度”、“顔向き”、“人物の検知頻度”である。計測ラインの変更内容は、第１計測ライン～第３計測ラインである。
　第１計測ライン：ユーザ設定したライン
　第２計測ライン：子供・高齢者向けライン（自動調整）
　第３計測ライン：検知頻度の低い成人向けライン（自動調整）
　図３は、ユーザが設定した第１計測ライン３０、自動調整される第２計測ライン３１及び第３計測ライン３２の一例を示す図である。
　年齢と性別は、顔部品（目、鼻、口）の形状パターン分析、しわ・たるみ等のライン分析から年齢性別を推定する。年齢・性別のときの計測ラインの変更内容は、高齢者・子供と判定した場合、その人物の計測ラインを第２計測ライン３１に変更する。
　速度は、単位時間あたりの移動画素を検出することで求める。速度のときの計測ラインの変更内容は、移動量（画素）が小さい場合、子供・高齢者と判定して、その人物の計測ラインを第２計測ライン３１へ変更する。
　顔向きは、顔部品の形状パターン分析から向きを推定する。顔向きのときの計測ラインの変更内容は、動線内の向き（平均）又は所定位置での向きが所定値以上となる場合、子供・高齢者と判定して、計測ラインを第２計測ライン３１へ変更する。子供は身長が低いので、カメラ（図示略）から見ると下向きになる。高齢者は、腰が曲がっているので、カメラから見ると下向きになる。このように、下向きになっていることで、子供・高齢者を判別する。
　人物の検知頻度は、１動線あたりの顔の検知枚数を算出することで求める。人物の検知頻度のときの計測ラインの変更内容は、検知頻度が小さい場合、計測ラインを第３計測ライン３２へ変更する。
　検知頻度が小さい状況とは、以下の場合である。
　・入口が混雑していて、他人の影に隠れてしまう場合
　・検知し難い人物（背景との差がない人、サングラスをかける等）の場合
　次に、本実施の形態の人数計測装置１の動作について説明する。
　図４は、本実施の形態の人数計測装置１の動作を説明するためのフローチャートである。同図において、まず映像入力部１０が映像を入力し（ステップＳ１）、人物抽出部１１が、映像入力部１０にて入力された映像から人物の領域を抽出する。そして、動線作成部１２が、人物抽出部１１にて抽出された当該人物の動線を抽出し、当該人物の追跡を開始する（ステップＳ２）。人物追跡方法には、例えば顔枠を利用した追跡方法がある。図５は、顔枠を利用した追跡方法を説明するための図である。同図に示すように、検出した顔枠２０の単位時間あたりの移動量及び移動方向から顔枠２０を時系列に紐付けしていく。顔枠２０を時系列に紐付けすることで、動線２１が得られる。
　図４に戻り、人物追跡の開始後、追跡完了するまでステップＳ１～Ｓ３の処理を行う。ステップＳ３の判定で追跡完了と判断しなかった場合（ステップＳ３で「Ｎｏ」の場合）、ステップＳ１に戻り、追跡完了と判断した場合（ステップＳ３で「Ｙｅｓ」の場合）、移動速度と顔向きを推定する（ステップＳ４）。移動速度と顔向きを推定した後、当該推定結果から、追跡している人物が高齢者・子供でないことを確認する（ステップＳ５）。この確認において、追跡している人物が高齢者・子供である場合（ステップＳ５で「Ｎｏ」の場合）、高齢者・子供用の第２計測ライン３１に変更する（ステップＳ６）。そして、第２計測ライン３１で人数をカウントする計測判定を行う（ステップＳ７）。
　一方、上記ステップＳ５の確認で、追跡している人物が高齢者・子供でない場合（ステップＳ５で「Ｙｅｓ」の場合）、年齢・性別を推定する（ステップＳ８）。年齢・性別の推定は、図６に示すようにして行われる。図６は、年齢・性別推定方法を説明するための図である。同図に示すように、まず（１）抽出した動線内の全ての顔４０に対して推定処理を実行する。次いで、（２）顔向きを用いて年齢・性別に使用可能な顔の絞り込みを行う。年齢・性別に使用可能な顔の絞り込みを行った後、（３）絞り込んだ顔（複数）４０の年齢・性別の値の平均化を行う。“○”で示す顔向きは略正面であり、“×”は略真横である。この図に示す例では、年齢：３１才、性別：男である。すなわち、（２５＋３０＋３５＋３５）／４≒３１才、男が「３」に対して、女が「１」であるので、男と判定。
　図４に戻り、次いで、年齢・性別の推定結果から、高齢者（６０才以上）でも子供（１０才以下）でもないことを確認する（ステップＳ９）。この確認において、高齢者（６０才以上）又は子供（１０才以下）である場合（ステップＳ９で「Ｎｏ」の場合）、高齢者・子供用の第２計測ライン３１に変更する（ステップＳ６）。そして、第２計測ライン３１で人数をカウントする計測判定を行う（ステップＳ７）。
　一方、上記ステップＳ９の確認で、高齢者（６０才以上）でも子供（１０才以下）でもない場合（ステップＳ９で「Ｙｅｓ」の場合）、検知頻度・混雑度を算出する（ステップＳ１０）。次いで、検知頻度・混雑度の算出結果から、検知頻度が低い（かつ混雑している）ことを確認する（ステップＳ１１）。この確認において、検知頻度が低くない（かつ混雑してない）場合（ステップＳ１１で「Ｎｏ」）、ユーザ設定の第１計測ライン（一番始めに決めた計測ライン）３０を採用し（ステップＳ１２）、第１計測ライン３０で人数をカウントする計測判定を行う（ステップＳ７）。
　上記ステップＳ１１の確認において、検知頻度が低い（かつ混雑している）場合（ステップＳ１１で「Ｙｅｓ」）、ユーザ設定の第１計測ライン３０を下方修正し（ステップＳ１３）、修正した第３計測ライン３２で人数をカウントする計測判定を行う（ステップＳ７）。なお、検知頻度・混雑度は属性ではないが、計測ラインを調整する判断子としている。ステップＳ７の処理を行った後、本処理を終える。
　このように本実施の形態の人数計測装置１によれば、映像を入力する映像入力部１０と、映像入力部１０にて入力された映像から人物を抽出する人物抽出部１１と、人物抽出部１１にて抽出された人物の画像内位置情報から人物動線を作成する動線作成部１２と、人物抽出部１１にて抽出された人物の移動速度・顔向き・年齢性別・検知頻度・混雑度の属性を求める属性抽出部１３と、属性抽出部１３にて抽出された人物の属性に応じて該人物に対応する人物動線の計測ライン（第１計測ライン３０～第３計測ライン３２）を設定する計測基準座標設定部１４と、動線作成部１２にて作成された人物動線と画像内に設定された計測ラインとの位置関係から人数をカウントする人数計測部１５とを備え、人物の移動速度・顔向き・年齢性別・検知頻度・混雑度に応じて該人物に対応する人物動線の計測ラインを設定するので、子供や高齢者等の低身長の人物でも確実に人数計測することができる。
　なお、本実施の形態の人数計測装置１では、３つの計測ライン（第１計測ライン３０～第３計測ライン３２）を設定するようにしたが、それ以上に増やしても良い。このようにすることで、更に精度良く人数計測を行うことができる。例えば、女性と判断した場合、第１計測ライン３０より少し低い計測ラインを設定することができ、女性を確実にカウントすることができる。
　また、本実施の形態の人数計測装置１において、第１計測ライン３０～第３計測ライン３２による判定が不能として、「不明」として出力することも可能である。例えば、（１）混雑しすぎている場合、（２）検知頻度が極端に小さい場合、（３）移動速度が極端に速い場合、（４）移動速度が極端に遅い場合に「不明」を出力する。このようにすることで、誤った人数計測を行うことがなくなり、精度の良い人数計測が可能となる。
　また、本実施の形態の人数計測装置１では、計測エリアを幅の狭いラインとしたが、幅の広い矩形としても良い。図７は、計測エリアを矩形とした場合の一例を示す図である。計測エリアを幅の狭いラインとした場合、身長差をカバーできないことがあるが、幅の広い矩形にすることで、第２、第３計測ラインへ自動変更したときの精度向上が見込める。また、矩形とした計測エリア６０内で追跡が開始したとき（例えば矢印６１で示す動線が検出された場合）にのみ人数のカウントを行うことで、既に入店（店舗の場合）した人物が、店内うろつき等（例えば矢印６２のような動線）により再カウントされるのを防ぐことができる。この場合人数カウントの条件は、動線の始点が矩形内にありかつ動線が矩形の外周と１回以上交わる場合にすればよい。なお、人数カウントの条件として、動線が矩形の外周と交わらない場合も許容し、動線の始点が矩形内にある場合としてもよい。この条件の場合、入口が混雑していて他人の影に隠れてしまい検知頻度が小さい状況でも人数をカウントする事が可能となる。
　また、本実施の形態の人数計測装置１の図４で示した各処理をプログラムとして記述し、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体に格納して配布することも可能である。
　また、本実施の形態の人数計測装置１を図８に示すようなネットワーク５００を介した構成にすることも可能である。例えば、人物抽出部１１で抽出した人物の画角内位置情報及び全身画像（または顔画像）をネットワーク５００に送出し、動線作成部１２及び属性抽出部１３は、ネットワーク５００から送られてきた画角内位置情報及び全身画像に基づいて各部の処理を行なう。
　なお、全身画像を毎フレーム送信するとネットワーク５００に負荷がかかるため、顔が所定の大きさ以上となった場合にのみ送信するなど工夫してもよい。
　また、属性抽出部１３もネットワーク送信側に配置し、ネットワーク５００には、画角内位置情報及び人物属性情報（向き，年齢性別など）のテキスト情報のみを送信しネットワーク５００の負荷を軽減することも可能である。
　本発明を詳細にまた特定の実施態様を参照して説明したが、本発明の精神と範囲を逸脱することなく様々な変更や修正を加えることができることは当業者にとって明らかである。
　本出願は、２０１１年３月３１日出願の日本特許出願（特願２０１１－０８０２９４）に基づくものであり、その内容はここに参照として取り込まれる。
　本発明は、子供や高齢者等の低身長の人物でも確実に人数計測することができるといった効果を有し、店舗への入店者や施設への来場者を計数する装置又はシステムへの適用が可能である。
　１　人数計測装置
　１０　映像入力部
　１１　人物抽出部
　１２　動線作成部
　１３　属性抽出部
　１４　計測基準座標設定部
　１５　人数計測部
　２０　顔枠
　２１　動線
　３０　第１計測ライン
　３１　第２計測ライン
　３２　第３計測ライン
　４０　顔
　６０　計測エリア
　３００　大人
　３０１　子供
　５００　ネットワーク

Claims (13)

  1. 　映像を入力する映像入力部と、
    　前記映像入力部にて入力された映像から人物を抽出する人物抽出部と、
    　前記人物抽出部にて抽出された人物の画像内位置情報から人物動線を作成する動線作成部と、
    　前記動線作成部にて作成された人物動線と画像内に設定された計測基準座標との位置関係から人数をカウントする人数計測部と、
    　前記人物抽出部にて抽出された前記人物の属性を求める属性抽出部と、
    　前記属性抽出部にて抽出された前記人物の属性に応じて前記人物に対応する人物動線の前記計測基準座標を設定する計測基準座標設定部と、
    　を備えた人数計測装置。
  2. 　前記属性抽出部は属性として年齢を抽出し、
    　前記計測基準座標設定部は、年齢が第１の所定年齢より低いまたは第２の所定年齢より高いと判定された場合にはそれ以外の場合と比べて前記計測基準座標を画像内下方に設定する請求項１に記載の人数計測装置。
  3. 　前記属性抽出部は属性として性別を抽出し、
    　前記計測基準座標設定部は、性別が女性と判定された場合には性別が男性と判定された場合と比べて前記計測基準座標を画像内下方に設定する請求項１に記載の人数計測装置。
  4. 　前記属性抽出部は属性として移動速度を抽出し、
    　前記計測基準座標設定部は、移動速度が所定速度より遅いと判定された場合にはそれ以外の場合と比べて前記計測基準座標を画像内下方に設定する請求項１に記載の人数計測装置。
  5. 　前記属性抽出部は属性として顔向きを抽出し、
    　前記計測基準座標設定部は、顔向きが所定角度より大きいと判定された場合にはそれ以外の場合と比べて前記計測基準座標を画像内下方に設定する請求項１に記載の人数計測装置。
  6. 　前記計測基準座標設定部は、前記人物の検知頻度が所定頻度より低いと判定された場合にはそれ以外の場合と比べて前記計測基準座標を画像内下方に設定する請求項１に記載の人数計測装置。
  7. 　前記計測基準座標設定部は、混雑度が所定値より高いと判定された場合にはそれ以外の場合と比べて前記計測基準座標を画像内下方に設定する請求項１に記載の人数計測装置。
  8. 　前記計測基準座標設定部にて設定される前記計測基準座標の設定先が複数である請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載の人数計測装置。
  9. 　前記計測基準座標設定部にて設定される前記計測基準座標の設定先が不明である請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載の人数計測装置。
  10. 　前記人数計測部は、前記計測基準座標がラインであり前記人物動線と前記ラインが交わった場合にその人物動線を人数としてカウントする請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の人数計測装置。
  11. 　前記人数計測部は、前記計測基準座標が矩形であり前記人物動線と前記矩形が交わった場合にその人物動線を人数としてカウントする請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の人数計測装置。
  12. 　前記人数計測部は、前記計測基準座標が矩形であり前記人物動線の始点が前記計測基準座標の内部に位置している場合にカウントする請求項１乃至請求項９のいずれか一項に記載の人数計測装置。
  13. 　映像を入力する映像入力部と、
    　前記映像入力部にて入力された映像から人物を抽出する人物抽出部と、
    　前記人物抽出部にて抽出された人物の画像内位置情報から人物動線を作成する動線作成部と、
    　前記動線作成部にて作成された人物動線と画像内に設定された矩形との位置関係から人数をカウントする人数計測部と、
    　を備えた人数計測装置。
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