JP2003346279A - Passage situation monitoring and controlling method and system - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は通行状況監視・制御
方法及び通行状況監視・制御システムに関し、特に顔検
出および顔識別を応用した通行状況監視・制御方法及び
通行状況監視・制御システムに関する。The present invention relates to a traffic situation monitoring / control method and a traffic situation monitoring / control system, and more particularly to a traffic situation monitoring / control method and a traffic situation monitoring / control system to which face detection and face identification are applied.
【０００２】[0002]
【従来の技術】グローバル化や交通の便の向上に伴い、
全国各地で、イベントや、興業の催し物が多くなってい
るが、会場までの通路の状況、例えば、通路の幅、通路
の長さ、通路の構造（陸橋などのように、途中で退避で
きないような構造）によっては、歩行者があふれ、危険
な状況となる。２００１年の、兵庫県の花火大会に向か
う陸橋上で発生した大事故のように、場合によっては、
大災害が発生することもある。[Prior Art] With the globalization and improvement of transportation convenience,
There are many events and entertainments throughout the country, but the situation of the passage to the venue, for example, the width of the passage, the length of the passage, the structure of the passage (such as overpasses, etc. Pedestrians overflow in some situations), resulting in a dangerous situation. In some cases, such as a major accident that occurred on an overpass in 2001 to a fireworks display in Hyogo Prefecture,
Catastrophic events can occur.
【０００３】このような催し物にあっては、通路の状況
を早めに、正確に把握し対処する必要がある。しかしな
がら、歩行者の通行の規制や制御を目的とした従来の通
行の監視システムは、特定の地点における混雑状況を、
遠隔カメラで監視者が観察・判断するものであった。[0003] In such an event, it is necessary to grasp and deal with the situation of the passage early and accurately. However, conventional traffic monitoring systems for the purpose of regulating and controlling the traffic of pedestrians,
The observer observed and judged with a remote camera.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の通行の
監視システムにおいては、次のような課題がある。The above-mentioned conventional traffic monitoring system has the following problems.
【０００５】第１の課題は、監視者が混雑状況を判断す
る根拠が一地点における瞬間的な混雑状況であるため、
その混雑が解消傾向に有るのか悪化傾向に有るのかを容
易に判定できないということである。[0005] The first problem is that the grounds for the monitoring person to judge the congestion condition are instantaneous congestion conditions at one point.
That is, it cannot be easily determined whether the congestion is in a tendency to be resolved or a tendency to be degraded.
【０００６】第２の課題は、監視の実施ならびに判断が
監視者にゆだねられており、またシステム稼働中は常時
観測する必要があるため、監視者を置くことによるコス
ト増にもつながり、また監視者による人為的な判断ミス
を回避できないということである。[0006] The second problem is that the monitoring and execution of the monitoring are left to the supervisor, and it is necessary to constantly monitor the system while the system is operating. That is, it is impossible to avoid artificial judgment mistakes made by persons.
【０００７】本発明の目的は実際の通行状況並びにその
変化傾向を自動的に把握し、通行の規制・制御を自動的
に正確に制御することを可能とする通行状況監視・制御
方法及び通行状況監視・制御システムを提供することに
ある。SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a traffic condition monitoring / control method and a traffic condition capable of automatically grasping an actual traffic condition and its changing tendency and automatically and accurately controlling and controlling traffic. To provide a monitoring and control system.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】本願の第１の発明は、歩
行者の通行の状況を監視し状況に応じて規制や制御を行
う通行状況監視・制御方法において、測定開始点に設置
した監視手段により一定の時間間隔で画像を取得しこの
画像からランダムに抽出した複数の歩行者の顔画像につ
いて顔特徴を抽出し、それぞれの前記顔特徴について画
像取得時刻と関連づけて予め備えた記憶部に登録し、次
に測定終了点に設置した前記監視手段から前記一定の時
間間隔で画像を取得しこの画像から抽出した前記歩行者
の前記顔画像から前記顔特徴を抽出し、前記測定終了点
にて抽出された前記顔特徴と前記記憶部に登録されてい
る前記顔特徴と照合し前記顔特徴が一致した前記歩行者
の前記測定開始点と前記測定終了点における画像取得時
刻より、前記測定開始点と前記測定終了点の測定区間の
予め定めた項目のデータを算出し、前記データを予め用
意されたアルゴリズムにより判断し通行量異常と判断し
た場合には予め用意された出力部に通知することを特徴
とする。According to a first aspect of the present invention, there is provided a traffic condition monitoring and control method for monitoring a traffic condition of a pedestrian and performing regulation and control according to the traffic condition. Means for acquiring images at regular time intervals by means, extracting face features for a plurality of pedestrian face images randomly extracted from the images, and associating each of the face features with an image acquisition time in a storage unit provided in advance. Register, then obtain an image at the fixed time interval from the monitoring means installed at the measurement end point, extract the facial features from the face image of the pedestrian extracted from this image, and at the measurement end point The facial features extracted and extracted are compared with the facial features registered in the storage unit, and the measurement is performed based on the image acquisition time at the measurement start point and the measurement end point of the pedestrian whose facial features match. Calculating data of predetermined items of a measurement section of a start point and a measurement end point, determining the data by a prepared algorithm, and notifying a prepared output unit when it is determined that the traffic amount is abnormal. It is characterized by.
【０００９】本願の第２の発明は、第１の発明の前記監
視手段がカメラであることを特徴とする。In a second aspect of the present invention, the monitoring means of the first aspect is a camera.
【００１０】本願の第３の発明は、第１の発明の前記デ
ータが前記測定開始点および前記測定終了点間の予め定
めた時間内における前記歩行者の最大所要時間及び、最
小所要時間及び、平均所要時間、さらに前記最大所要時
間及び、前記最小所要時間及び、前記平均所要時間の時
間毎の変化量を示す最大所要時間変量及び、最小所要時
間変量及び、平均所要時間変量であることを特徴とす
る。In a third aspect of the present invention, the data of the first aspect is such that the pedestrian has a maximum required time and a minimum required time within a predetermined time between the measurement start point and the measurement end point; The average required time, the maximum required time, the minimum required time, and the maximum required time variable indicating the amount of change in the average required time with time, the minimum required time variable, and the average required time variable are characterized in that: And
【００１１】本願の第４の発明は、第１の発明の前記ア
ルゴリズムは、前記最大所要時間が予め定めたしきい値
Ｔ１を上回り、かつ前記最小所要時間が予め定めたしき
い値Ｔ２を上回るか前記平均所要時間が予め定めたしき
い値Ｔ３を上回る条件１の場合、及び前記条件１に当て
はまらないが、前記最大所要時間と前記最小所要時間の
差が予め定めたしきい値Ｔ４を上回りかつ前記平均所要
時間が予め定めたしきい値Ｔ５を上回るるか、または前
記平均所要時間変量が予め定めたしきい値Ｔ６を上回る
場合は前記通行量異常と判断することを特徴とする。According to a fourth aspect of the present invention, in the algorithm according to the first aspect, the maximum required time exceeds a predetermined threshold T1 and the minimum required time exceeds a predetermined threshold T2. In the case of Condition 1 in which the average required time exceeds a predetermined threshold T3, and in the case where the condition 1 is not satisfied, the difference between the maximum required time and the minimum required time exceeds a predetermined threshold T4. If the average required time exceeds a predetermined threshold value T5, or if the average required time variation exceeds a predetermined threshold value T6, it is determined that the traffic amount is abnormal.
【００１２】本願の第５の発明は、第１の発明の前記測
定区間が複数存在することを特徴とする。A fifth invention of the present application is characterized in that there are a plurality of the measurement sections according to the first invention.
【００１３】本願の第６の発明は、歩行者の通行の状況
を監視し状況に応じて規制や制御を行う通行状況監視・
制御システムにおいて、測定開始点に設置した監視手段
により一定の時間間隔で画像を取得しこの画像からラン
ダムに抽出した複数の歩行者の顔画像について顔特徴を
抽出しそれぞれの前記顔特徴について画像取得時刻と関
連づけて予め備えた記憶部に登録する登録手段と、測定
終了点に設置した前記監視手段から前記一定の時間間隔
で画像を取得しこの画像から抽出した前記歩行者の前記
顔画像から前記顔特徴を抽出し前記測定終了点にて抽出
された前記顔特徴と前記記憶部に登録されている前記顔
特徴と照合し前記顔特徴が一致した前記歩行者の前記測
定開始点と前記測定終了点における画像取得時刻を関連
づけた通過情報を出力する照合手段と、前記通過情報か
ら前記測定開始点と前記測定終了点の測定区間の予め定
めた項目のデータを算出し前記データを予め用意された
アルゴリズムにより判断し通行量異常と判断した場合に
は予め用意された出力部に通知する異常検出手段とを含
んで構成されることを特徴とする。A sixth aspect of the present invention is a traffic condition monitoring / monitoring device that monitors a traffic condition of a pedestrian and performs regulation and control according to the traffic condition.
In the control system, images are acquired at predetermined time intervals by monitoring means installed at the measurement start point, and facial features are extracted from a plurality of pedestrian face images randomly extracted from the images, and image acquisition is performed for each of the facial features. A registration unit for registering in a storage unit provided in advance in association with a time, an image is obtained at the fixed time interval from the monitoring unit installed at the measurement end point, and the face image of the pedestrian extracted from the image is used as the image. The facial features are extracted, and the facial features extracted at the measurement end point are compared with the facial features registered in the storage unit, and the measurement start point and the measurement end of the pedestrian whose facial features match are obtained. Matching means for outputting pass information in which image acquisition times at points are associated with each other, and data of predetermined items in a measurement section of the measurement start point and the measurement end point from the pass information If the calculated judged determines a traffic volume abnormality by a prepared algorithm the data is characterized in that it is configured to include an abnormality detecting means for notifying the output unit prepared in advance.
【００１４】本願の第７の発明は、第６の発明の前記監
視手段がカメラであることを特徴とする。In a seventh aspect of the present invention, the monitoring means of the sixth aspect is a camera.
【００１５】本願の第８の発明は、第６の発明の前記デ
ータが前記測定開始点および前記測定終了点間の予め定
めた時間内における前記歩行者の最大所要時間及び、最
小所要時間及び、平均所要時間、さらに前記最大所要時
間及び、前記最小所要時間及び、前記平均所要時間の時
間毎の変化量を示す最大所要時間変量及び、最小所要時
間変量及び、平均所要時間変量であることを特徴とす
る。An eighth invention of the present application is the data of the sixth invention, wherein the data is the maximum required time and the minimum required time of the pedestrian within a predetermined time between the measurement start point and the measurement end point; The average required time, the maximum required time, the minimum required time, and the maximum required time variable indicating the amount of change in the average required time with time, the minimum required time variable, and the average required time variable are characterized in that: And
【００１６】本願の第９の発明は、第６の発明の前記ア
ルゴリズムは、前記最大所要時間が予め定めたしきい値
Ｔ１を上回り、かつ前記最小所要時間が予め定めたしき
い値Ｔ２を上回るか前記平均所要時間が予め定めたしき
い値Ｔ３を上回る条件１の場合、及び前記条件１に当て
はまらないが、前記最大所要時間と前記最小所要時間の
差が予め定めたしきい値Ｔ４を上回りかつ前記平均所要
時間が予め定めたしきい値Ｔ５を上回るるか、または前
記平均所要時間変量が予め定めたしきい値Ｔ６を上回る
場合は前記通行量異常と判断することを特徴とする。A ninth invention of the present application is the algorithm according to the sixth invention, wherein the maximum required time exceeds a predetermined threshold T1 and the minimum required time exceeds a predetermined threshold T2. In the case of Condition 1 in which the average required time exceeds a predetermined threshold T3, and in the case where the condition 1 is not satisfied, the difference between the maximum required time and the minimum required time exceeds a predetermined threshold T4. If the average required time exceeds a predetermined threshold value T5, or if the average required time variation exceeds a predetermined threshold value T6, it is determined that the traffic amount is abnormal.
【００１７】本願の第１０の発明は、第６の発明の前記
測定区間が複数存在することを特徴とする。A tenth invention of the present application is characterized in that a plurality of the measurement sections according to the sixth invention are present.
【００１８】「作用」本発明の特徴は、通路などにおけ
る歩行者の通行状況の監視および制御を行うシステムに
おいて、歩行者には事前の登録処理や特殊な装置・器具
類の所持を必要とすることなく、通行状況を自動監視な
らびに制御できるようにしたことにある。[Operation] A feature of the present invention is that in a system for monitoring and controlling the traffic situation of a pedestrian in a passage or the like, the pedestrian needs a prior registration process and possession of special devices and equipment. The present invention has made it possible to automatically monitor and control the traffic situation without any need.
【００１９】図１において、登録部１ー１は測定開始点
の画像を取得し、この画像から歩行者の顔を検出してそ
の顔特徴を抽出し、画像取得時刻と関連づけた情報とし
て記憶部１−２に登録する。記憶部１−２は登録部１−
１から受け取った顔情報を顔特徴から検索可能な状態で
保持する。In FIG. 1, a registration unit 1-1 obtains an image of a measurement start point, detects a pedestrian's face from this image, extracts the facial features thereof, and stores it as information associated with the image acquisition time. Register in 1-2. The storage unit 1-2 has a registration unit 1-
The face information received from No. 1 is held in a searchable state based on the facial features.
【００２０】照合部１−３は測定終了点の画像を取得
し、この画像から歩行者の顔を検出してそれぞれの顔に
ついて得られた顔特徴によって記憶部１−２を検索し、
検索に成功した歩行者の測定開始点および測定終了点の
通過時刻を関連づけた通過情報を異常検出部１−４に出
力する。The collating unit 1-3 acquires the image of the measurement end point, detects the face of the pedestrian from this image, and searches the storage unit 1-2 according to the facial features obtained for each face.
The passage information that associates the passage times of the measurement start point and the measurement end point of the pedestrian who succeeded in the search is output to the abnormality detection unit 1-4.
【００２１】異常検出部１−４では検出部から受け取っ
た通過情報を用いて測定区間の通行状態およびその変化
傾向を算出することにより通行状態の異常を検知し、出
力部１−５に通知する。The abnormality detecting section 1-4 detects the abnormality of the traffic state by calculating the traffic state and its change tendency in the measurement section using the passage information received from the detection section, and notifies the output section 1-5. .
【００２２】出力部１−５では異常検出部１−４より通
知された通行状態の異常をオペレータに通知する。ある
いは、ゲートの開閉や、エスカレータ等の運転制御を行
う装置への制御情報として出力する。The output unit 1-5 notifies the operator of the traffic condition abnormality notified from the abnormality detection unit 1-4. Alternatively, the information is output as control information to a device that performs operation control such as opening and closing of a gate and an escalator.
【００２３】このようにして、本発明では、顔検出およ
び顔識別を用いることで実際の歩行者が測定開始点を通
過してから測定中間点や測定終了点を通過するまでの時
間をもとにした通行状況を取得するので、監視者の監視
作業に依らず通行状況を監視ならびに制御できる。As described above, according to the present invention, by using face detection and face identification, the time from when the actual pedestrian passes the measurement start point to when the actual pedestrian passes the measurement intermediate point or the measurement end point can be calculated. Since the traffic condition is obtained, the traffic condition can be monitored and controlled without depending on the monitoring work of the observer.
【００２４】[0024]
【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。Next, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
【００２５】図１は、本発明の実施の形態を示すブロッ
ク図である。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention.
【００２６】図１において、登録部１−１は測定開始点
に設置したカメラにより一定の時間間隔で画像を取得
し、この画像から無作為抽出した複数の歩行者の顔画像
について顔特徴を抽出し、それぞれの顔特徴について、
これを画像取得時刻と関連づけて、記憶部１−２に登録
する。In FIG. 1, a registration unit 1-1 acquires images at regular time intervals by a camera installed at a measurement start point, and extracts facial features from a plurality of randomly extracted pedestrian face images from the images. And for each facial feature,
This is registered in the storage unit 1-2 in association with the image acquisition time.
【００２７】記憶部１−２は登録部１−１から受け取っ
た複数の特徴を、顔特徴と画像取得時刻それぞれで検索
可能な状態で保持する。The storage unit 1-2 stores a plurality of features received from the registration unit 1-1 in a searchable state for each of the facial features and the image acquisition time.
【００２８】照合部１−３は測定終了点に設置したカメ
ラから一定の時間間隔で画像を取得し、この画像から抽
出した歩行者の顔画像から顔特徴を抽出し、記憶部１−
２に登録されている顔情報と照合し、一致した歩行者の
測定開始点および測定終了点における画像取得時刻を関
連づけた通過情報を異常検出部１−４に出力する。The collating unit 1-3 acquires images at regular time intervals from the camera installed at the measurement end point, extracts facial features from the pedestrian's face image extracted from the images, and
The pass information is collated with the face information registered in Step 2 and the passage information in which the image acquisition times of the matched pedestrian at the measurement start point and the measurement end point are associated with each other is output to the abnormality detection unit 1-4.
【００２９】異常検出部１−４では照合部１−３から受
け取った通過情報により、測定区間の通行状態およびそ
の変化傾向を算出し、それぞれが想定範囲を越えた場合
にはこれを異常と判断し、出力部１−５に通知する。The abnormality detecting section 1-4 calculates the traffic condition and the change tendency thereof in the measurement section based on the passing information received from the collating section 1-3, and when each of them exceeds the expected range, it judges that this is abnormal. Then, the output unit 1-5 is notified.
【００３０】出力部１−５では異常検出部１−４より通
行状態の異常が通知された際に計測区間近傍のゲートや
エスカレータ等の運転を制御する装置に対して制御情報
を出力する。あるいは、係員による運転の制御や警備を
促すため、ランプ、ブザー等によって通行状態の異常を
オペレータに通知する。The output unit 1-5 outputs control information to a device that controls the operation of a gate, an escalator, and the like in the vicinity of the measurement section when an abnormality in the traffic condition is notified from the abnormality detection unit 1-4. Alternatively, the operator is notified of an abnormality in the traffic condition by a lamp, a buzzer, or the like in order to prompt the attendant to control the operation and to provide security.
【００３１】図２を参照すると、図１に示す登録部１−
１の詳細な構成が示されている。Referring to FIG. 2, the registration unit 1 shown in FIG.
1 is shown in detail.
【００３２】図２において、入力部２−１は、測定開始
点の画像を取得する。本入力部２−１にはカメラが含ま
れ、測定開始点に設置される。In FIG. 2, an input unit 2-1 acquires an image of a measurement start point. The input unit 2-1 includes a camera and is installed at a measurement start point.
【００３３】特徴抽出部２−２は画像から歩行者の顔を
検出し、それぞれの顔特徴を抽出する。The feature extraction section 2-2 detects the face of the pedestrian from the image and extracts each face feature.
【００３４】出力部２−３は顔情報を図１の記憶部１−
２に出力する。制御部２−４は上記の各部を制御する。The output section 2-3 outputs the face information to the storage section 1--1 in FIG.
Output to 2. The control unit 2-4 controls each of the above units.
【００３５】次に、図１に示す記憶部１−２の構成につ
いて記す。Next, the configuration of the storage unit 1-2 shown in FIG. 1 will be described.
【００３６】本記憶部１−２は、前述の登録部１−１の
説明にある通り、顔特徴と、画像を取得した時刻を関連
づけて管理する。この情報は任意に追加・削除が可能と
する。As described in the description of the registration unit 1-1, the main storage unit 1-2 manages the facial features in association with the time at which the image was acquired. This information can be arbitrarily added or deleted.
【００３７】図３を参照すると、図１に示す照合部１−
３の詳細な構成が示されている。Referring to FIG. 3, the collating unit 1--1 shown in FIG.
3 is shown.
【００３８】図３において、入力部３−１は、測定終了
点の画像を取得する。本入力部３−１にはカメラが含ま
れ、測定終了点に設置される。In FIG. 3, the input unit 3-1 acquires an image of the measurement end point. The input unit 3-1 includes a camera and is installed at a measurement end point.
【００３９】特徴抽出部３−２は画像から歩行者の顔を
検出し、それぞれの顔特徴を抽出する。The feature extraction section 3-2 detects the face of a pedestrian from the image and extracts each face feature.
【００４０】顔照合部３−３は特徴抽出部３−２で抽出
した顔特徴を、図１の記憶部１−２に登録された顔情報
と照合する。The face matching section 3-3 checks the face features extracted by the feature extracting section 3-2 against the face information registered in the storage section 1-2 of FIG.
【００４１】出力部３−４は、顔照合部３−３で照合に
成功した歩行者に関して得られる測定開始点および測定
終了点それぞれにおける画像取得時刻を関連づけた通過
情報を、図１の異常検出部１−４に出力する。The output unit 3-4 outputs the passage information relating the image acquisition time at each of the measurement start point and the measurement end point obtained for the pedestrian who has successfully collated by the face collation unit 3-3. Output to the unit 1-4.
【００４２】制御部３−５は上記の各部を制御する。The control unit 3-5 controls each of the above units.
【００４３】図４を参照すると、図１に示す異常検出部
１−４の詳細な構成が示されている。FIG. 4 shows a detailed configuration of the abnormality detecting section 1-4 shown in FIG.
【００４４】図４において、通過時間計測部４−１は、
図１の照合部１−３から得た通過情報から、個々の歩行
者の計測区間の通過時間を算出する。In FIG. 4, the transit time measuring unit 4-1 comprises:
From the passage information obtained from the matching unit 1-3 in FIG. 1, the passage time of each pedestrian in the measurement section is calculated.
【００４５】通過時間記憶部４−２は、通過時間計測部
４−１が算出した通過時間情報を記憶する。The passing time storage section 4-2 stores the passing time information calculated by the passing time measuring section 4-1.
【００４６】負荷計測部４−３は、通過時間記憶部４−
２に記憶された通過時間情報から、現時点での計測区間
における通行負荷を算出する。The load measuring section 4-3 includes a passing time storage section 4-
From the passing time information stored in 2, the traffic load in the current measurement section is calculated.
【００４７】負荷記憶部４−４は、負荷計測部４−３が
算出した通行負荷情報を記憶する。負荷変化計測部４−
５は、負荷記憶部４−４に記憶された通行負荷情報か
ら、通行負荷の変化傾向を算出する。The load storage unit 4-4 stores the traffic load information calculated by the load measuring unit 4-3. Load change measuring unit 4-
5 calculates the change tendency of the traffic load from the traffic load information stored in the load storage unit 4-4.
【００４８】出力部４−６は、負荷計測部４−３が算出
した通行負荷情報ならびに負荷変化計測部４−５が算出
した通行負荷の変化傾向情報から通行量の異常を検出
し、図１の出力部１−５に出力する。The output unit 4-6 detects an abnormality in the traffic amount from the traffic load information calculated by the load measuring unit 4-3 and the change tendency information of the traffic load calculated by the load change measuring unit 4-5. To the output unit 1-5.
【００４９】以上詳細に実施例の構成を述べたが、図１
の出力部１−５は既存のゲートやエスカレータの制御機
構や、ランプ・ブザー等の既存の警報装置を使用する。
この構造は当業者にとってよく知られており、また本発
明とは直接関係しないので、その詳細な構成は省略す
る。The configuration of the embodiment has been described in detail above.
The output unit 1-5 uses an existing gate or escalator control mechanism or an existing alarm device such as a lamp / buzzer.
Since this structure is well known to those skilled in the art and is not directly related to the present invention, its detailed structure is omitted.
【００５０】また、特徴抽出部２−２および特徴抽出部
３−２、ならびに顔照合部３−３については既存ないし
今後開発されうる顔検出、顔特徴抽出ならびに顔照合技
術により実現されるものであり、本発明とは直接関係し
ないので、その詳細な構成は省略する。The feature extraction section 2-2, feature extraction section 3-2, and face collation section 3-3 are realized by face detection, face feature extraction, and face collation technology which can be or will be developed in the future. Since it does not directly relate to the present invention, its detailed configuration is omitted.
【００５１】次に、本発明の実施の形態の動作について
図面を参照して説明する。Next, the operation of the embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
【００５２】まず、図１の登録部１−１の動作を、図２
を用いて説明する。First, the operation of the registration unit 1-1 in FIG.
This will be described with reference to FIG.
【００５３】図２において、一定の時間間隔で入力部２
−１は、測定開始点の画像を取得し、この画像を、特徴
抽出部２−２に供給する。In FIG. 2, the input unit 2 is provided at regular time intervals.
-1 acquires the image of the measurement start point, and supplies this image to the feature extraction unit 2-2.
【００５４】特徴抽出部２−２は、入力部２−１から供
給された画像から複数の顔を検出し、それぞれについて
顔特徴を抽出し、この顔特徴を出力部２−３に供給す
る。The feature extracting unit 2-2 detects a plurality of faces from the image supplied from the input unit 2-1, extracts the facial features for each of them, and supplies the facial features to the output unit 2-3.
【００５５】出力部２−３は、特徴抽出部２−２から供
給された顔特徴から、予め設定された条件に従い複数の
顔特徴を選択し、選択した顔情報を画像取得の時刻と関
連づけて、図１の記憶部１−２に登録する。顔特徴の選
択条件としては、照合の際良好な結果が得られる可能性
の高いものを優先するなどが考えられる。The output unit 2-3 selects a plurality of face features from the face features supplied from the feature extraction unit 2-2 according to preset conditions, and associates the selected face information with the time of image acquisition. Are registered in the storage unit 1-2 of FIG. As a condition for selecting a facial feature, it is conceivable to give priority to a condition that is likely to obtain a good result at the time of collation.
【００５６】次に図１の照合部１−３の動作を、図３を
用いて説明する。Next, the operation of the matching section 1-3 of FIG. 1 will be described with reference to FIG.
【００５７】図３において、一定の時間間隔で入力部３
−１は、測定終了点の画像を取得し、この画像を、特徴
抽出部３−２に供給する。In FIG. 3, the input unit 3 is provided at regular time intervals.
-1 acquires an image of the measurement end point, and supplies this image to the feature extraction unit 3-2.
【００５８】特徴抽出部３−２は、入力部３−１から供
給された画像から複数の顔を検出し、それぞれについて
顔特徴を抽出し、この顔特徴を顔照合部３−３に供給す
る。顔照合部３−３は、特徴抽出部３−２に供給された
顔情報すべてと、図１の記憶部１−２に登録された顔情
報すべての間で照合を行い、一致した顔情報について、
記憶部１−２に登録された測定開始点通過時刻と入力部
３−１で画像を取得した時刻すなわち測定終了点通過時
刻を関連づけた情報を図１の異常検出部１−４に供給す
る。The feature extracting section 3-2 detects a plurality of faces from the image supplied from the input section 3-1, extracts face features for each of them, and supplies the face features to the face matching section 3-3. . The face matching unit 3-3 performs matching between all the face information supplied to the feature extracting unit 3-2 and all the face information registered in the storage unit 1-2 in FIG. ,
Information relating the measurement start point passage time registered in the storage unit 1-2 and the time at which the image was acquired by the input unit 3-1, ie, the measurement end point passage time, is supplied to the abnormality detection unit 1-4 in FIG.
【００５９】顔照合部３−３は、前記の照合を行った結
果、一致した顔情報を、図１の記憶部１−２から削除す
る。The face collating unit 3-3 deletes the matched face information from the storage unit 1-2 in FIG. 1 as a result of the above collation.
【００６０】出力部３−４は、顔照合部３−３から供給
された通過情報を、図１の異常検出部１−４に供給す
る。The output section 3-4 supplies the passage information supplied from the face collating section 3-3 to the abnormality detecting section 1-4 in FIG.
【００６１】次に図１の異常検出部１−４の動作を、そ
の構成を表した図４を用いて説明する。Next, the operation of the abnormality detecting section 1-4 of FIG. 1 will be described with reference to FIG.
【００６２】図４において、図１の照合部１−３から通
過情報が供給されると、通過時間計測部４−１は当該歩
行者の通過時間を算出し、通過時間記憶部４−２に記憶
する。In FIG. 4, when passing information is supplied from the matching unit 1-3 of FIG. 1, the passing time measuring unit 4-1 calculates the passing time of the pedestrian and stores it in the passing time storage unit 4-2. Remember.
【００６３】また、一定の時間間隔で負荷計測部４−３
は、通過時間記憶部４−２に記憶された通過時間情報か
ら計測区間の通行負荷を算出し、負荷記憶部４−４に記
憶するとともに、出力部４−５に供給する。The load measuring unit 4-3 is provided at regular time intervals.
Calculates the traffic load of the measurement section from the transit time information stored in the transit time storage unit 4-2, stores it in the load storage unit 4-4, and supplies it to the output unit 4-5.
【００６４】負荷変化計測部４−５は、負荷時間記憶部
４−４に記憶された負荷情報から計測区間の通行負荷の
変化傾向を算出し、出力部４−６に供給する。The load change measuring section 4-5 calculates the change tendency of the traffic load in the measurement section from the load information stored in the load time storage section 4-4 and supplies it to the output section 4-6.
【００６５】出力部４−６は、負荷計測部４−３から供
給された通行負荷および負荷変化計測部４−５から供給
された負荷変化傾向情報から通行状況を評価し、評価の
結果通行の異常と判断した場合には、制御情報を図１の
出力部１−５に供給する。The output unit 4-6 evaluates the traffic situation from the traffic load supplied from the load measuring unit 4-3 and the load change tendency information supplied from the load change measuring unit 4-5, and as a result of the evaluation, the traffic is evaluated. If it is determined that there is an abnormality, the control information is supplied to the output unit 1-5 in FIG.
【００６６】なお、一定の時間間隔で通過時間記憶部４
−２は、一定の時間を経過した通過情報を削除する。It should be noted that the passage time storage unit 4 is provided at regular time intervals.
-2 deletes passage information after a predetermined time.
【００６７】また、一定の時間間隔で負荷記憶部４−３
は、一定の時間を経過した負荷情報を削除する。The load storage unit 4-3 is provided at regular time intervals.
Deletes load information after a certain period of time.
【００６８】同じく図１の異常検出部１−４の動作につ
いて、通行異常検出処理の観点から図５〜図８を用いて
説明する。Similarly, the operation of the abnormality detecting section 1-4 in FIG. 1 will be described with reference to FIGS.
【００６９】図５は通過時間計測部４−１の処理を記し
たものである。本通過時間計測部においては、登録部で
検出された歩行者それぞれについて登録部を通過した時
刻（登録部通過時刻）と照合部を通過した時刻（照合部
通過時刻）を供給されるので、この間の経過時間を算出
する。算出した経過時間は、登録部通過時刻ならびに照
合部通過時刻と関連づけられて通過時間記憶部４−２に
供給される。FIG. 5 shows the processing of the passage time measuring section 4-1. In this transit time measuring unit, the time at which the pedestrian detected by the registration unit passes through the registration unit (registration unit passing time) and the time at which the pedestrian passes through the verification unit (verification unit passing time) are supplied. Is calculated. The calculated elapsed time is supplied to the passage time storage unit 4-2 in association with the registration unit passage time and the collation unit passage time.
【００７０】図６は負荷計測部４−３の処理を記したも
のである。本負荷計測部においては、まず通過時間記憶
部にある記録から、処理時刻から一定時間Ｔｎ内に照合
部を通過したデータのみを抽出する（ステップ６−
１）。次に、抽出したデータの所要時間についてその最
大値（最大所要時間Ｔｍｘ）、最小値（最小所要時間Ｔ
ｍｎ）、平均値（平均所要時間Ｔａｖ）を算出する（ス
テップ６−２）。最後に、Ｔｍｘ，Ｔｍｎ，Ｔａｖおよ
び処理時刻を関連づけて負荷記憶部４−４および出力部
４−６に供給される。FIG. 6 shows the processing of the load measuring section 4-3. In the present load measuring unit, first, only data that has passed through the matching unit within a certain time Tn from the processing time is extracted from the record in the passing time storage unit (step 6-).
1). Next, the maximum value (maximum required time Tmx) and the minimum value (minimum required time T) of the required time of the extracted data are described.
mn) and an average value (average required time Tav) is calculated (step 6-2). Finally, Tmx, Tmn, Tav and the processing time are associated with each other and supplied to the load storage unit 4-4 and the output unit 4-6.
【００７１】図７は負荷変化計測部４−５の処理を記し
たものである。本負荷変化計測部においては、まず負荷
記憶部にある記録から、最新およびその１つ前のデータ
を抽出する（ステップ７−１）。次に、Ｔｍｘ，Ｔｍ
ｎ，Ｔａｖそれぞれについて最新の値からその１つ前の
値を減ずることで、変化量最大所要時間変量ΔＴｍｘ、
最小所要時間変量ΔＴｍｎ、平均所要時間変量Δｔａｖ
を算出する（ステップ７−２）。最後に、ΔＴｍｘ，Δ
Ｔｍｎ，Δｔａｖおよび処理時刻を関連づけて出力部４
−６に供給する。FIG. 7 shows the processing of the load change measuring section 4-5. In the present load change measuring unit, the latest data and the immediately preceding data are extracted from the record in the load storage unit (step 7-1). Next, Tmx, Tm
By subtracting the previous value from the latest value for each of n and Tav, the maximum amount of change ΔTmx,
Minimum required time variation ΔTmn, average required time variation Δtav
Is calculated (step 7-2). Finally, ΔTmx, Δ
The output unit 4 associates Tmn, Δtav and the processing time.
-6.
【００７２】図８は出力部４−６の動作例を説明したフ
ローチャートである。本出力部においてはまず、Ｔｍｘ
がしきい値Ｔ１を下まわる場合（ステップ８−１）、歩
行者の通過時間が一定の限度を越えないことから現時点
で測定区間の通行がスムースであると判断して通行状態
は正常であるとみなす。次に、Ｔｍｎがしきい値Ｔ２を
上まわる場合（ステップ８−２）およびＴａｖがしきい
値Ｔ３を上まわる場合（ステップ８−３）には歩行者の
通過に所定の基準以上の時間を要することから、現時点
での通行の負荷が限度を越えていると判断して通行状態
が異常であるとみなす。FIG. 8 is a flowchart for explaining an operation example of the output unit 4-6. In this output unit, first, Tmx
Is less than the threshold value T1 (step 8-1), since the pedestrian's passing time does not exceed a certain limit, it is determined that the traffic in the measurement section is smooth at present and the traffic condition is normal. Consider Next, when Tmn exceeds the threshold value T2 (step 8-2) and when Tav exceeds the threshold value T3 (step 8-3), a time longer than a predetermined reference is required for passing a pedestrian. Since it is necessary, it is determined that the traffic load at the current time has exceeded the limit, and the traffic condition is regarded as abnormal.
【００７３】次に、ＴｍｘとＴｍｎの差がしきい値Ｔ４
をこえ、なおかつＴｍｎがしきい値Ｔ５を越えている場
合（ステップ８−４）には測定開始点を一定以上の時間
差を持って通過した歩行者がほとんど同時に測定終了点
を通過しており、なおかつその通過に所定以上の時間を
要していることから、通行に一定の負荷がかかっており
なおかつそれが増加傾向であると判断する。またΔＴａ
ｖが一定のしきい値Ｔ６を越える場合（ステップ８−
５）には、歩行時間が急激に増加していることから通行
に一定の負荷がかかっておりなおかつそれが増加傾向で
あると判断する。以上のいずれの条件にも該当しなかっ
た場合には、通行状態は正常であるとみなす。Next, the difference between Tmx and Tmn is equal to the threshold value T4.
If Tmn exceeds the threshold value T5 (step 8-4), pedestrians who have passed the measurement start point with a certain time difference or more pass the measurement end point almost simultaneously, In addition, since it takes more than a predetermined time for the passage, it is determined that a certain load is applied to the traffic and that it is increasing. ΔTa
If v exceeds a certain threshold value T6 (step 8-
In 5), it is determined that a certain load is applied to the traffic because the walking time is rapidly increasing, and that it is increasing. If none of the above conditions is met, the traffic condition is considered to be normal.
【００７４】次に図１の出力部１−５の動作を説明す
る。Next, the operation of the output unit 1-5 in FIG. 1 will be described.
【００７５】図１の異常検出部１−４より制御情報が供
給されると、エスカレータ・ゲートなど計測区間近傍の
通行を制御する装置に制御信号を供給する。When the control information is supplied from the abnormality detecting section 1-4 in FIG. 1, a control signal is supplied to a device for controlling traffic near the measurement section, such as an escalator / gate.
【００７６】あるいは、ブザーの鳴動やランプの点灯な
どにより、計測区間近傍の通行制御要求をオペレータに
伝達する。Alternatively, a traffic control request in the vicinity of the measurement section is transmitted to the operator by sounding a buzzer or lighting a lamp.
【００７７】次に図１の記憶部１−２の動作を説明す
る。Next, the operation of the storage unit 1-2 of FIG. 1 will be described.
【００７８】図１の登録部１−１より顔情報が供給され
ると、この顔情報を登録する。When face information is supplied from the registration unit 1-1 in FIG. 1, the face information is registered.
【００７９】図１の照合部１−３より照合に成功した顔
情報の削除要求があると、この顔情報を削除する。When there is a request to delete the face information that has been successfully verified from the verification unit 1-3 in FIG. 1, the face information is deleted.
【００８０】一定の時間間隔で、一定の時間が経過し、
登録部１−１において登録されたが照合部１−３で検出
されなかった顔情報は削除する。At a certain time interval, a certain time elapses,
The face information registered in the registration unit 1-1 but not detected in the matching unit 1-3 is deleted.
【００８１】本発明の他の実施の形態として、その基本
的構成は上記のとおりであるが、登録部、記憶部ならび
に照合部を複数設けることにより、通行量の計測方法に
ついてさらに工夫している。その構成を図９に示す。As another embodiment of the present invention, the basic configuration is as described above. However, by providing a plurality of registration units, storage units and collation units, a method of measuring the traffic amount is further devised. . FIG. 9 shows the configuration.
【００８２】図９は、図１の登録部１−１を登録部
（１）９−１−１、登録部（２）９−１−２以下登録部
（Ｎ）９−１−ＮまでのＮ個に、図１の記憶部１−２を
記憶部（１）９−２−１、記憶部（２）９−２−２以下
記憶部（Ｎ）９−２−ＮまでのＮ個に、図１の照合部１
−３を照合部（１）９−３−１、照合部（２）９−３−
２以下照合部（Ｎ）９−３−ＮまでのＮ個に、変更した
ものである。FIG. 9 shows a case where the registration unit 1-1 of FIG. 1 includes the registration unit (1) 9-1-1, the registration unit (2) 9-1-2 and the registration unit (N) 9-1-N. The storage unit 1-2 of FIG. 1 is replaced by N storage units (1) 9-2-1 and storage units (2) 9-2-2 to N (N) 9-2-N. , The collating unit 1 of FIG.
-3 is the matching unit (1) 9-3-1 and the matching unit (2) 9-3-
The number is changed to N from 2 to the matching unit (N) 9-3-N.
【００８３】この構成においては、登録部（１）９−１
−１と照合部（１）９−３−１、登録部（２）９−１−
２と照合部（２）９−３−２、等、複数の区間の通行状
況を評価することが可能である。この場合、各区間は一
地点に合流する複数の通路や、あるいは一つの通路の複
数区間に設置することが可能である。In this configuration, the registration unit (1) 9-1
-1 and matching unit (1) 9-3-1, registration unit (2) 9-1-
2 and the collating unit (2) 9-3-2, etc., it is possible to evaluate the traffic status of a plurality of sections. In this case, each section can be installed in a plurality of passages merging with one point or in a plurality of sections of one passage.
【００８４】また、この図において照合部（１）９−３
−１に用いるカメラが登録部（２）９−１−２に用いる
カメラを兼ね、照合部（２）９−３−２に用いるカメラ
が登録部（３）９−１−３に用いるカメラを兼ね、連続
した１区間の連続した複数の区間をより少ないカメラを
用いて実現することも可能である。In this figure, the collating unit (1) 9-3
The camera used for the registration unit (2) 9-1-2 is the camera used for the registration unit (3) 9-1-3. In addition, it is also possible to realize a plurality of continuous sections of one continuous section using fewer cameras.
【００８５】このように、本実施例では、登録部、記憶
部ならびに照合部を複数化しているので、単一の経路に
おけるより詳細な通行状態の把握や、より複雑な形状の
経路における通行量の変化の把握が可能であるという効
果が得られる。As described above, in the present embodiment, since the registration unit, the storage unit, and the collation unit are provided in a plurality, the traffic condition in a single route can be grasped in more detail, and the traffic volume in a route having a more complicated shape can be obtained. It is possible to obtain the effect that it is possible to grasp the change in the value.
【００８６】[0086]
【発明の効果】以上説明したように、本発明において
は、以下に記載するような効果を奏する。As described above, the present invention has the following effects.
【００８７】第１の効果は歩行者が二地点間の通行に要
した時間を実測しているので、混雑状況の正確な把握が
できることである。The first effect is that the time required for a pedestrian to pass between two points is actually measured, so that the congestion state can be accurately grasped.
【００８８】第２の効果は計測区間の通行状況を自動的
に評価しているので、通行状況の監視の自動化を実現で
き、これにより監視要員とコストを削減できることであ
る。The second effect is that, since the traffic condition in the measurement section is automatically evaluated, the monitoring of the traffic condition can be automated, thereby reducing the number of monitoring personnel and costs.
【００８９】第３の効果は通行状況の変化傾向から近い
将来の通行量を予測しているので、通行の混乱の発生に
先立った通行制御ができることである。The third effect is that the traffic amount in the near future is predicted from the changing tendency of the traffic condition, so that traffic control can be performed prior to the occurrence of traffic confusion.
【００９０】第４の効果は歩行者の識別に顔情報を用
い、入力装置としては一般的なカメラを使用するので、
歩行者が特別な装置・器具を所持する必要がないという
利便性があり、また入出力装置のコストを削減できるこ
とである。The fourth effect is that face information is used for identifying a pedestrian and a general camera is used as an input device.
Pedestrians have the convenience that they do not need to carry any special devices and equipment, and the cost of input / output devices can be reduced.
【００９１】第５の効果は歩行者のサンプリングは進入
した時点の画像から全く任意に行われるので通行者の事
前の登録は不要であること、ならびに入力装置にカメラ
を用いることから、歩行者はシステムの存在を意識する
必要がないことである。The fifth effect is that pedestrians can be sampled at any time from the image at the time of entry, so that it is not necessary to register pedestrians in advance, and since a camera is used as an input device, You do not need to be aware of the existence of the system.
【００９２】第６の効果は登録した顔情報は歩行者の通
過ないし一定時間の経過後は自動的に削除されるので、
歩行者のプライバシーが保たれることである。The sixth effect is that the registered face information is automatically deleted after a pedestrian passes or after a certain time has elapsed.
Pedestrian privacy is maintained.
【図１】本発明の一実施の形態を示すブロック図であ
る。FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention.
【図２】図１の登録部の一実施の形態を示すブロック図
である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an embodiment of a registration unit in FIG. 1;
【図３】図１の照合部の一実施の形態を示すブロック図
である。FIG. 3 is a block diagram illustrating an embodiment of a matching unit in FIG. 1;
【図４】図１の異常検出部の一実施の形態を示すブロッ
ク図である。FIG. 4 is a block diagram illustrating an embodiment of an abnormality detection unit in FIG. 1;
【図５】図４の通過時間計測部の処理を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating a process of a passage time measuring unit in FIG. 4;
【図６】図４の負荷計測部の処理を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating a process of a load measuring unit in FIG. 4;
【図７】図４の負荷変化計測部の処理を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating a process of a load change measuring unit in FIG. 4;
【図８】図４の出力部の処理を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating processing of an output unit in FIG. 4;
【図９】本発明の他の実施の形態を示すブロック図であ
る。FIG. 9 is a block diagram showing another embodiment of the present invention.
１−１ 登録部 １−２ 記憶部 １−３ 照合部 １−４ 異常検出部 １−５ 出力部 ２−１ 入力部 ２−２ 特徴抽出部 ２−３ 出力部 ２−４ 制御部 ３−１ 入力部 ３−２ 特徴抽出部 ３−３ 顔照合部 ３−４ 出力部 ３−５ 制御部 ４−１ 通過時間計測部 ４−２ 通過時間記憶部 ４−３ 負荷計測部 ４−４ 負荷記憶部 ４−５ 負荷変化計測部 ４−６ 出力部 ９−１−１ 登録部（１） ９−１−２ 登録部（２） ９−１−３ 登録部（３） ９−１−Ｎ 登録部（Ｎ） ９−２−１ 記憶部（１） ９−２−２ 記憶部（２） ９−２−Ｎ 記憶部（Ｎ） ９−３−１ 照合部（１） ９−３−２ 照合部（２） ９−３−Ｎ 照合部（Ｎ） 1-1 Registration section 1-2 Storage unit 1-3 Collation unit 1-4 Abnormality detector 1-5 Output section 2-1 Input section 2-2 Feature extraction unit 2-3 Output section 2-4 Control unit 3-1 Input section 3-2 Feature extraction unit 3-3 Face matching unit 3-4 Output section 3-5 Control unit 4-1 Transit time measurement unit 4-2 Transit time storage unit 4-3 Load measurement unit 4-4 Load storage unit 4-5 Load change measurement section 4-6 Output section 9-1-1 Registration unit (1) 9-1-2 Registration unit (2) 9-1-3 Registration unit (3) 9-1-N Registration unit (N) 9-2-1 Storage unit (1) 9-2-2 Storage unit (2) 9-2-N Storage unit (N) 9-3-1 Collation unit (1) 9-3-2 Collation unit (2) 9-3-N Collation unit (N)
Claims (10)
て規制や制御を行う通行状況監視・制御方法において、
測定開始点に設置した監視手段により一定の時間間隔で
画像を取得しこの画像からランダムに抽出した複数の歩
行者の顔画像について顔特徴を抽出し、それぞれの前記
顔特徴について画像取得時刻と関連づけて予め備えた記
憶部に登録し、次に測定終了点に設置した前記監視手段
から前記一定の時間間隔で画像を取得しこの画像から抽
出した前記歩行者の前記顔画像から前記顔特徴を抽出
し、前記測定終了点にて抽出された前記顔特徴と前記記
憶部に登録されている前記顔特徴と照合し前記顔特徴が
一致した前記歩行者の前記測定開始点と前記測定終了点
における画像取得時刻より、前記測定開始点と前記測定
終了点の測定区間の予め定めた項目のデータを算出し、
前記データを予め用意されたアルゴリズムにより判断し
通行量異常と判断した場合には予め用意された出力部に
通知することを特徴とする通行状況監視・制御方法。1. A traffic condition monitoring / control method for monitoring a traffic condition of a pedestrian and performing regulation and control according to the traffic condition,
Images are acquired at regular time intervals by monitoring means installed at the measurement start point, facial features are extracted from a plurality of pedestrian face images randomly extracted from the images, and each of the facial features is associated with an image acquisition time. Then, the facial features are extracted from the face image of the pedestrian extracted from the monitor at a certain time interval from the monitoring means installed at the measurement end point and extracted from the image. Then, the image at the measurement start point and the measurement end point of the pedestrian whose face features match by comparing the face features extracted at the measurement end point with the face features registered in the storage unit. From the acquisition time, calculate the data of the predetermined items of the measurement section of the measurement start point and the measurement end point,
A traffic condition monitoring / control method, characterized in that the data is determined by a prepared algorithm and, when it is determined that the traffic amount is abnormal, the data is notified to a prepared output unit.
とする請求項１記載の通行状況監視・制御方法。2. The traffic condition monitoring / control method according to claim 1, wherein said monitoring means is a camera.
測定終了点間の予め定めた時間内における前記歩行者の
最大所要時間及び、最小所要時間及び、平均所要時間、
さらに前記最大所要時間及び、前記最小所要時間及び、
前記平均所要時間の時間毎の変化量を示す最大所要時間
変量及び、最小所要時間変量及び、平均所要時間変量で
あることを特徴とする請求項１記載の通行状況監視・制
御方法。3. The method according to claim 1, wherein the data is a maximum required time, a minimum required time, and an average required time of the pedestrian within a predetermined time between the measurement start point and the measurement end point.
Further, the maximum required time and the minimum required time,
2. The traffic condition monitoring / control method according to claim 1, wherein a maximum required time variable, a minimum required time variable, and an average required time variable indicating the amount of change in the average required time with time.
が予め定めたしきい値Ｔ１を上回り、かつ前記最小所要
時間が予め定めたしきい値Ｔ２を上回るか前記平均所要
時間が予め定めたしきい値Ｔ３を上回る条件１の場合、
及び前記条件１に当てはまらないが、前記最大所要時間
と前記最小所要時間の差が予め定めたしきい値Ｔ４を上
回りかつ前記平均所要時間が予め定めたしきい値Ｔ５を
上回るるか、または前記平均所要時間変量が予め定めた
しきい値Ｔ６を上回る場合は前記通行量異常と判断する
ことを特徴とする請求項１記載の通行状況監視・制御方
法。4. The algorithm according to claim 1, wherein the maximum required time exceeds a predetermined threshold value T1 and the minimum required time exceeds a predetermined threshold value T2, or the average required time exceeds a predetermined threshold value. In the case of condition 1 that exceeds the value T3,
And the difference between the maximum required time and the minimum required time exceeds a predetermined threshold value T4 and the average required time exceeds a predetermined threshold value T5, or 2. The traffic condition monitoring / control method according to claim 1, wherein when the average required time variation exceeds a predetermined threshold value T6, the traffic amount is determined to be abnormal.
とする請求項１記載の通行状況監視・制御方法。5. The traffic condition monitoring / control method according to claim 1, wherein there are a plurality of said measurement sections.
て規制や制御を行う通行状況監視・制御システムにおい
て、測定開始点に設置した監視手段により一定の時間間
隔で画像を取得しこの画像からランダムに抽出した複数
の歩行者の顔画像について顔特徴を抽出しそれぞれの前
記顔特徴について画像取得時刻と関連づけて予め備えた
記憶部に登録する登録手段と、測定終了点に設置した前
記監視手段から前記一定の時間間隔で画像を取得しこの
画像から抽出した前記歩行者の前記顔画像から前記顔特
徴を抽出し前記測定終了点にて抽出された前記顔特徴と
前記記憶部に登録されている前記顔特徴と照合し前記顔
特徴が一致した前記歩行者の前記測定開始点と前記測定
終了点における画像取得時刻を関連づけた通過情報を出
力する照合手段と、前記通過情報から前記測定開始点と
前記測定終了点の測定区間の予め定めた項目のデータを
算出し前記データを予め用意されたアルゴリズムにより
判断し通行量異常と判断した場合には予め用意された出
力部に通知する異常検出手段とを含んで構成されること
を特徴とする通行状況監視・制御システム。6. In a traffic condition monitoring / control system for monitoring a traffic condition of a pedestrian and performing regulation and control according to the traffic condition, an image is acquired at predetermined time intervals by monitoring means provided at a measurement start point. A registration unit that extracts face features from a plurality of pedestrian face images randomly extracted from the image and registers the face features in a storage unit provided in advance in association with an image acquisition time; and Obtaining an image from the monitoring means at the predetermined time interval, extracting the facial feature from the pedestrian's face image extracted from the image, and registering the facial feature extracted at the measurement end point with the storage unit A matching unit that outputs pass information that correlates the image acquisition time at the measurement start point and the measurement end point of the pedestrian whose face features match with the face feature being matched, Data of a predetermined item of the measurement section of the measurement start point and the measurement end point is calculated from the passage information, and the data is determined by a prepared algorithm. A traffic condition monitoring / control system, comprising: an abnormality detecting means for notifying an output unit.
とする請求項６記載の通行状況監視・制御システム。7. The traffic condition monitoring / control system according to claim 6, wherein said monitoring means is a camera.
測定終了点間の予め定めた時間内における前記歩行者の
最大所要時間及び、最小所要時間及び、平均所要時間、
さらに前記最大所要時間及び、前記最小所要時間及び、
前記平均所要時間の時間毎の変化量を示す最大所要時間
変量及び、最小所要時間変量及び、平均所要時間変量で
あることを特徴とする請求項６記載の通行状況監視・制
御システム。8. The pedestrian has a maximum required time, a minimum required time, and an average required time within a predetermined time between the measurement start point and the measurement end point.
Further, the maximum required time and the minimum required time,
7. The traffic condition monitoring / control system according to claim 6, wherein the required time variable is a maximum required time variable, a minimum required time variable, and an average required time variable indicating the amount of change in the average required time with time.
が予め定めたしきい値Ｔ１を上回り、かつ前記最小所要
時間が予め定めたしきい値Ｔ２を上回るか前記平均所要
時間が予め定めたしきい値Ｔ３を上回る条件１の場合、
及び前記条件１に当てはまらないが、前記最大所要時間
と前記最小所要時間の差が予め定めたしきい値Ｔ４を上
回りかつ前記平均所要時間が予め定めたしきい値Ｔ５を
上回るるか、または前記平均所要時間変量が予め定めた
しきい値Ｔ６を上回る場合は前記通行量異常と判断する
ことを特徴とする請求項６記載の通行状況監視・制御シ
ステム。9. The algorithm according to claim 1, wherein the maximum required time exceeds a predetermined threshold value T1 and the minimum required time exceeds a predetermined threshold value T2, or the average required time exceeds a predetermined threshold value. In the case of condition 1 that exceeds the value T3,
And the difference between the maximum required time and the minimum required time exceeds a predetermined threshold value T4 and the average required time exceeds a predetermined threshold value T5, or 7. The traffic condition monitoring / control system according to claim 6, wherein when the average required time variation exceeds a predetermined threshold value T6, the traffic amount is determined to be abnormal.
徴とする請求項６記載の通行状況監視・制御システム。10. The traffic condition monitoring / control system according to claim 6, wherein a plurality of said measurement sections exist.
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