JP2017207872A - センサ設置位置支援装置 - Google Patents

Abstract

【課題】カメラなどのセンサの設置位置を、人流を考慮して適切に決定することができるセンサ設置位置支援装置を提供する。【解決手段】センサ設置位置支援装置１は、センサの特性情報と計測項目情報とに基づき該センサの計測範囲を示す計測モデルを生成する計測モデル生成部３と、監視対象のエリアのマップ情報と該エリアの人流情報とに基づき該エリアの人流方向を示す人流マップを生成する人流マップ生成部４と、計測モデルと人流マップに基づきエリアを構成するセル毎の計測感度を算出し、該算出した計測感度に基づきエリアにおけるセンサの配置位置を決定するセンサ配置調整部５とを有する。計測モデルは、センサからの距離に応じた計測精度と計測可能な範囲とを含んでおり、計測感度は、計測精度が１に対する比率がＡの場合に、セルの面積に対する計測精度がＡの面積の比率とＡとを積算した値である。【選択図】図１

Description

本発明は、物体の検出や位置計測を実施する複数のセンサの配置を決定する技術に関する。

大型商業施設や駅、空港といった公共施設などにおいて、人物や不審物の検出といった従来の防犯サービスに加え、人の位置を計測、追跡することで、マーケティング、混雑緩和、レイアウト改善などの空間価値を高めるサービスの需要が高まっている。これらのサービスは、監視カメラやレーザレーダなどの複数のセンサを設置して、各計測結果を参照することで実現できるものの、安定した計測精度を維持するためにはセンサの配置が重要となる。

例えば、不審者を検出したい場合は死角が生じないようセンサを設置する必要があり、また、人を追跡したい場合には人物の移動軌跡が途切れず計測できるようセンサの位置を決定する必要がある。そのため、サービスを導入する際には、顧客のニーズを踏まえた上で、実際に設置作業を行う専門家が己のノウハウでセンサ配置、設定を決定している。

しかし、この方法では、設置コストの増加に繋がるだけでなく、専門家の知識・経験の差によって計測精度が左右されてしまうため、センサ設置位置を自動で決定する支援技術が求められる。

例えば、特許文献１では、商業施設において、ＰＯＳ（Point of Sales）データや顧客の性別などの情報に応じて人物が集まりやすい領域を推定することで、カメラの配分やその設置位置を決定する。また、特許文献２では、不審者や動きを検出したいなどの顧客の計測ニーズに応じて、監視カメラの最適な設置位置を自動で出力する。

特開２００５−２８６６１９号公報 特開２０１２−１０２１０号公報

特許文献１では、カメラの設置位置は推定できるものの、俯角などのカメラの設置角度などの細かい設置情報は出力できないという課題がある。また、使用するカメラの全数を予め決定する必要があり、その決定には専門家のノウハウなどが必要となる。

特許文献２では、撮影範囲のレイアウトと顧客ニーズ表から、最小限のカメラ台数となる構成にてカメラ設置位置を自動で推定できる。しかし、撮影範囲における実際の人流などの人の動きを考慮して、状況によっては高精度な計測をすることや、監視カメラ以外のセンサも併用したい場合について、更なる改善の余地があった。

本発明は、前記の課題を解決するための発明であって、カメラなどのセンサの設置位置を、人流を考慮して適切に決定することができるセンサ設置位置支援装置を提供することを目的とする。

前記目的を達成するため、本発明のセンサ設置位置支援装置は、センサの特性情報と計測項目情報とに基づき該センサの計測範囲を示す計測モデルを生成する計測モデル生成手段（例えば、計測モデル生成部３）と、監視対象のエリアのマップ情報と該エリアの人流情報とに基づき該エリアの人流方向を示す人流マップ（例えば、図４の２３）を生成する人流マップ生成手段（例えば、人流マップ生成部４）と、計測モデルと人流マップに基づきエリアを構成するセル毎の計測感度（例えば、数１）を算出し、該算出した計測感度に基づきエリアにおけるセンサの配置位置を決定するセンサ配置決定手段（例えば、センサ配置調整部５）とを有することを特徴とする。本発明のその他の態様については、後記する実施形態において説明する。

本発明によれば、カメラなどのセンサの設置位置を、人流を考慮して適切に決定することができる。

実施形態１に係るセンサ設置位置支援装置の機能ブロックを示す図である。 計測モデル生成部が取得するセンサの特性情報の一例を示す図である。 計測モデル生成部により生成する計測モデルの一例を示す図である。 人流マップ生成部の処理を説明する図である。 人流マップ生成部の処理を示すフローチャートである。 センサ配置調整部の機能ブロックを示す図である。 計測中心点検出部により出力する重要計測ポイントの一例を示す図である。 計測モデル照合部の処理を示すフローチャートである。 計測モデル照合部の処理Ｓ３を説明する図であり、（ａ）は人流マップ、（ｂ）は計測モデルの計測方向、（ｃ）はカメラの設置位置を示す図である。 計測モデル照合部の処理Ｓ５を説明する図であり、（ａ）は計測モデル、（ｂ）は人流マップ５１に照合した計測モデル、（ｃ）（ｄ）は人流マップ内のセルの拡大図である。 計測モデル照合部の処理Ｓ４を説明する図である。 計測モデル照合部により計測モデルを照合する一例を示す図である。 センサ配置調整部により出力するセンサ位置の一例を示す図である。 実施形態２に係るセンサ設置位置支援装置の機能ブロック図を示す図である。 実施形態２に係るセンサ配置調整部の処理を示すフローチャートである。 センサ配置調整部により調整されるセンサ位置の一例を示す図である。

本発明を実施するための実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
<<実施形態１>>
図１は、実施形態１に係るセンサ設置位置支援装置１の機能ブロックを示す図である。本実施形態では、センサとして監視カメラを使用した場合の例を説明するが、本発明はこれらセンサに限定されるものでは無く、種類の異なるセンサを組み合わせて使用してもよい。

センサ設置位置支援装置１は、対象エリアのマップ情報１００、人流情報１０１、センサ情報１０２、計測項目情報１０３を含むデータベース２を保持しており、処理部として、計測モデル生成部３（計測モデル生成手段）、人流マップ生成部４（人流マップ生成手段）、センサ配置調整部５（センサ配置決定手段）を有する。センサ設置位置支援装置１は、各情報に基づき対象エリアの計測感度が最良となるセンサ配置を自動で出力する装置である。

図１に示す各機能の概要をまず説明すると、計測モデル生成部３はセンサ情報１０２と計測項目情報１０３からセンサの計測範囲を示す計測モデルを決定する機能、人流マップ生成部４は対象エリアのマップ情報１００と人流情報１０１に基づき対象エリアの人の流れを示す人流マップを作成する機能、センサ配置調整部５は人流マップに計測モデルを照合し対象エリアの計測感度が最良となるセンサ位置を出力する機能を有する。なお、対象エリアとは、顧客がセンサにより計測したい範囲であり、例えばカメラの場合はその監視対象のエリア、レーザレーダの場合は計測対象のエリアを示す。以下、各機能の詳細について説明する。

＜計測モデル生成部＞
図２は、計測モデル生成部３が取得するセンサの特性情報の一例を示す図である。図３は、計測モデル生成部３により生成する計測モデルの一例を示す図である。計測モデル生成部３について、図２と図３を用い、適宜図１を参照して説明する。

図２は、計測モデル生成部３がセンサ情報１０２より取得するセンサの特性情報の一例であり、各センサにおける、計測可能な範囲、センサから計測人物までの距離に応じた計測精度、人物の密集度に応じた計測精度（分解能）、センサにより計測可能な項目（計測項目）の特徴を示している。なお、センサ及び特性情報については特にこれに限定するものでは無く、同じセンサにおいても計測項目に応じて範囲、精度、分解能が変化している特性情報でもよい。また、必ずしも距離に応じて計測精度が異なる必要は無く、計測範囲全体の精度が均一である特性情報でもよい。

計測モデル生成部３では、計測項目情報１０３から抽出した人追跡や不審者検出といった顧客の計測ニーズとセンサの特性情報を照合することで、図３に示すようなセンサの計測モデルを生成する。図３において、１０は単眼カメラ、１１ａ、１１ｂは単眼カメラの人追跡及び物体検出時の計測モデルの一例、１２はレーザセンサ、１３ａ、１３ｂはレーザセンサの人追跡及び物体検出時の計測モデルの一例を示している。

なお、計測モデルの形状は図３のように計測項目により変更するのではなく、一貫して同形状のものを使用してもよい。計測項目によってモデルの形状を変更する方法を使用する要因としては、例えば、対象エリア中に存在するモノを検知する物体検出と比較すると、物体を人と認識して追従する人追跡の方が計測は困難であり、計測範囲や精度に差が生じるため、同じセンサにおいても、１１ａと１３ａの形状の大きさが１１ｂ、１３ｂよりも小さくなる。また、一般的にカメラは近過ぎる物体や遠方の物体の検出が難しいなどといった特性を表現するために、１１ａや１１ｂのようにセンサ１０からの距離に応じて精度が変化する計測モデルを使用してもよい。計測モデルの形状としては、特に図３に示すものに限定するものではない。また、計測モデルの生成に利用する情報としては、センサの特性と計測項目の情報に限定されるものではなく、建物内のマップ情報などを利用してもよく、例えば、設置場所の高さや俯角により計測モデルの形状を変動的にする方法でもよい。

すなわち、計測モデル生成部３（計測モデル生成手段）は、対象エリアのレイアウト情報、人流方向情報、位置環境情報、混雑状況情報の少なくとも１つ以上を用いて、計測モデルの計測範囲または／および計測精度を変更してもよい。ここで、対象エリアのレイアウト情報には、マップ情報、建物の高さ、建物の出入り口などがある。人流方向情報には、人流マップ生成手段が生成する人流マップがある。位置環境情報には、逆光、屋内外などの計測位置の環境である。混雑状況情報には、混雑か閑散かなどの人が集まり易い場所であるか否かの情報である。

＜人流マップ生成部＞
図４は、人流マップ生成部４（図１参照）の処理を説明する図である。図５は、人流マップ生成部４の処理を示すフローチャートである。人流マップ生成部４について、図４と図５を用いて説明する。

人流マップ生成部４では、初めに、図４に示す対象エリアのレイアウト俯瞰図２０（レイアウト情報）をマップ情報１００から取得する（処理Ｓ４１）、保持したレイアウト俯瞰図を２１に示すような複数の小領域に分割する（処理Ｓ４２）。次に、人流情報１０１から対象エリアにおける人流データ２２を抽出し（処理Ｓ４３）、各小領域における主たる人流の向きを推定する（処理Ｓ４４）。最後に、レイアウト俯瞰図に人流の向きを反映した人流マップ２３を出力する（処理Ｓ４５）。なお、以後はこの小領域をセルと呼び説明する。

処理Ｓ４２におけるレイアウト俯瞰図１０のセルの分割方法として、セルの大きさは計測モデルよりも小さければよく、全てのセルが同じ大きさである必要ない。また、形状は２１のような格子状以外にも俯瞰図全体を網羅できるものであれば、特に限定はしない。

処理Ｓ４３にて取得する人流のデータについては、人物の軌跡情報などの対象エリアにおける人流の主な向きを推定できる情報であればよい。例えば、既に対象エリア内に実際に移動する人物が存在する場合であれば一時的に人流計測用のセンサを配置して取得したデータ、人物が存在しない場合であればレイアウト俯瞰図における出入り口や曲がり角の情報などからシミュレーションにより推定した人流データでもよく、特に限定しない。

処理Ｓ４４では、この取得した人流データ２２からレイアウト俯瞰図の各格子内における人流の向き２４を決定する。人流の向き２４の推定方法としては、人流データ２２を２１に照合し、格子の中心を原点として最も頻出頻度が多い方向ベクトルを推定する方法などがある。本実施形態では、２４のように人流の向きを４パターンとし、各格子内にて推定した方向ベクトルがいずれの向きのパターンに類似しているかを比較することで、最終の人流方向を決定する。なお、人流の向きのパターン数は４つに限定するものではなく、パターン数を増やすほどセンサ配置の精度が向上できる。

＜センサ配置調整部＞
図６は、センサ配置調整部５の機能ブロックを示す図である。図６を用いて、センサ配置調整部５を説明する。センサ配置調整部５は、計測中心点検出部３０、計測モデル照合部３１、センサ配置位置出力部３２の機能を有する。各機能の概要を説明すると、計測中心点検出部３０は人流マップの情報から対象エリアにおける計測の中心位置を示す重要計測ポイントを決定する機能、計測モデル照合部３１は取得した計測モデルを、重要計測ポイントを中心に人流マップへ照合することで、対象エリア内の全てのセルの計測感度を更新する機能、センサ配置位置出力部３２は、最適化された感度マップ情報からセンサ位置の情報を出力する機能を有する。以下、各機能の詳細を説明する。

図７は、計測中心点検出部３０により出力する重要計測ポイント（候補計測地点）の一例を示す図である。重要計測ポイントの決定方法としては、４つのセルを包括する探索ウインドウ４０を走査させ、「全てのセルに人流の向き情報が含まれる」、「人流の向きの分散が最大」という２つの条件を満たす隣接した４つのセルを探索し、その中心位置を重要計測ポイント（候補計測地点）とする方法がある。

前者の条件付けの理由としては、レイアウト情報のひとつである壁などの人物が存在しない領域を計測対象から除くことで効率的なセンサ配置を実施するためで、後者の理由としては人流情報を把握したい場合や人物を追跡したい場合に、人流の向き（人流方向情報）の変化が多い地点（混雑状況情報）は重要な計測対象となる確率が高いためである。

なお、重要計測ポイントの決定方法としては、マップ情報から位置環境情報である建物の出入り口の位置を判定する方法、使用者がＧＵＩ（Graphical User Interface）などを利用することで、手動で設定する方法など、重要計測ポイントの数が１つ以上決定できる方法であれば特に限定しない。また、計測項目により重要計測ポイントの計測方法を切り替えてもよい。例えば、計測項目が人物追跡の場合は図７に示した方法、不審者検出の場合はマップ情報から計測の中心エリアと考えられる建物の出入り口の位置を判定する方法を用いてもよい。

すなわち、計測中心点検出部（重要計測ポイント検出部）は、監視対象のエリアのレイアウト情報、人流方向情報、位置環境情報、混雑状況情報の少なくとも１つ以上を用いて、対象エリア内における計測すべき重要な地点を、１つ以上を抽出するとよい。

図８は、計測モデル照合部３１の処理を示すフローチャートである。計測モデル照合部３１では、まず、計測モデル生成部３から計測モデルを取得する(処理Ｓ１)。続いて、３０により検出した重要計測ポイント付近のセルの計測感度を確認し(処理Ｓ２)、閾値未満であれば（処理Ｓ２，Ｎｏ）重要計測ポイントに計測モデルを照合し(Ｓ３)、閾値以上であれば（処理Ｓ２，Ｙｅｓ）計測感度が設定されていないセル付近を中心に新たな重要計測ポイントを作成後(処理Ｓ４)に処理Ｓ３を実施する。そして、計測モデルが照合された各セルの計測感度の値を更新し(処理Ｓ５)、対象エリア内の全てのセルの計測感度が閾値以上であるか確認する（処理Ｓ６）。閾値未満であれば（処理Ｓ６，Ｎｏ）処理Ｓ２に戻り、閾値以上であれば（処理Ｓ６，Ｙｅｓ）、計測モデル照合部３１の処理を終了する。そして、センサ配置位置出力３２（図６参照）がセンサ配置位置を出力する。以下に、処理Ｓ３における計測モデルの照合方法と、処理Ｓ４における重要計測ポイントの作成方法、Ｓ５における計測感度の計算方法について詳細に説明する。

図９は、計測モデル照合部３１の処理Ｓ３を説明する図であり、（ａ）は人流マップ、（ｂ）は計測モデルの計測方向、（ｃ）はカメラの設置位置を示す図である。図９を用いて処理Ｓ３について説明する。ここでは、計測項目が人物追跡である場合において、図９（ａ）に示す重要計測ポイント５０が設定された人流マップ５１にカメラの計測モデルを照合するフローについて述べる。

図９（ｂ）における５２は重要計測ポイント５０付近の拡大図であり、５３はカメラ、５４は５３の計測モデル、５５は計測モデルの中心線、５６a、５６ｂ、５６ｃは５０を中心とした人流の向きを表す直線、５７は対象エリア外の領域と計測モデルの領域との重複部分、５８はセンサの設置位置と重要計測ポイントを結んだ直線を示している。

処理Ｓ３では、まず人流マップにおける計測モデル５４の設置位置を決定した後に、人流の向きにより最適な計測方向を推定する。５４の設置位置を決定する方法としては、計測モデルの重心を重要計測ポイント５０に合わせる手法がある。その他にも、計測モデルの中で最も計測精度が高い領域の重心に設定する方法、または、計測モデルを生成する際に予めセンサ情報などから取得した計測精度が最も高い位置情報を計測モデルに付与し、その位置を重要計測ポイントと一致させる方法などがあり、特に限定しない。

次に、計測モデルの計測方向を推定する方法について説明する。カメラによる人物追跡を実施する場合、カメラに対して水平な動きよりも垂直な向きに移動する人物の方が、追跡が容易になる傾向がある。また、不審者検知においても垂直方向から撮影することで不審者の顔が撮影されやすいといった利点もある。

そこで、本例では、計測モデルの中心線５５と各人流の向きを表す直線５６ａ、５６ｂ、５６ｃとの成す角度θａ，θｂ、θｃが、一定値以下となる方向を計測モデルの向き候補とし、壁などの計測対象外エリアと計測モデルの重複面積５７が最小となる向きを最終の計測モデルの向きとする。

なお、照合した計測モデルからカメラ５３の設置位置が壁や人流マップ外などの設置対象では無いエリアに設定された場合は、その設置位置と重要計測ポイントを直線５８（図９（ｃ））で結び、設置対象内に設置位置が含まれるように計測モデルを平行移動してもよい。また、前述した方法により最適な計測モデルの位置が複数候補として出力される場合は、自動的に片方を選択する方法や人手により片方を選択する方法などで対応する。また、計測モデルの計測方向を決定するために、マップ情報などを参考にしてもよく、例えば出入りする人物の撮影を重視するために出入り口が撮影できる方向を優先するや、逆光などの外乱による計測精度の低下を防止あるいはプライバシーを保護するために屋外が撮影されない方向を優先するなどの方法を取り入れてもよい。

図１０は、計測モデル照合部３１の処理Ｓ５を説明する図であり、（ａ）は計測モデル６０、（ｂ）は人流マップ５１に照合した計測モデル６０ａ，６０ｂ、（ｃ）（ｄ）は人流マップ５１内のセルの拡大図である。処理Ｓ４を説明する前に、セルの計測感度を算出する処理Ｓ５について図１０を用いて説明する。

図１０（ａ）において、６０は計測モデル、図１０（ｂ）において６０ａ、６０ｂは処理Ｓ３により人流マップ５１に照合した計測モデル、６１ａ、６１ｂは人流マップ内の２つのセルの拡大図を示している。図１０（ｃ）において、セル６１ａでは、計測モデル６０ｂの計測可能領域のみ存在しており、６２は計測精度９０％の領域、６３は計測精度７０％の領域を示している。また、図１０（ｄ）において、セル６１ｂでは、計測モデル６０ａ、６０ｂの両方の計測可能領域が存在しており、６４は６０ａの計測精度４０％の領域、６５は６０ｂの計測精度４０％の領域、６６は６０ａ、６０ｂの計測精度４０％の重複領域を示している。領域６２、６３、６４、６５のような他の領域と重複が無い場合の計測感度は［数１］により導出できる。

領域６６のように重複がある場合は［数１］でそれぞれ求めた計測感度の平均を求めることで導出できる。そして、各領域の計測感度の合計がその領域を含むセルの計測感度となる。なお、計測感度の計算方法としては、セル毎に算出でき、その値がセンサの計測精度を考慮したものでセル同士の間で相対的に比較可能であれば、特に限定しない。

図１１は、計測モデル照合部３１の処理Ｓ４を説明する図である。図１１を用いて処理Ｓ４について説明する。図１１において、７０は計測感度が反映された人流マップの一例、７１は重要計測ポイント、７２は各セルの計測感度値、７３は重要計測ポイント付近に存在する計測感度が閾値（本例では３０）未満であるセル、７４ａ、７４ｂ、７４ｃ、７４ｄ、７４ｅは新規に作成する重要計測ポイントの位置候補を示している。処理Ｓ４では、予め設定した条件下において、多くの７３の計測感度が閾値以上となるよう重要計測ポイントの位置を決定する。

位置を決定する方法は、図１１の例のように、計測感度が算出済みのセルと７３が接する格子点を候補とし、「周囲４つのセルが全て対象エリア内である」、「重要計測ポイントとの距離が近い」などの条件を元に最終の位置を出力する方法があり、本例では７４ｃが位置候補となる。

なお、位置候補としては格子点に限定されず、セルの中心点や格子線上などでもよく、「出入り口に近いセルを優先する」などのマップ情報を利用するなどでもよく、特に上記の条件に限定されない。

本実施形態では、処理Ｓ４と処理Ｓ３を繰り返し実施することで、各セルの計測感度を更新し対象エリア全体の計測精度が最適化されたセンサ位置を出力する。そのため、処理Ｓ３を実施する際に、既に重要計測ポイントと照合された計測モデルと新規の重要計測ポイントに合わせた計測モデルの計測可能領域が重複する場合があり、その重複領域の面積から後者の計測モデルの位置と向きを調整してもよい。

図１２は、計測モデル照合部３１により計測モデルを照合する一例を示す図である。例えば、図１２のように、処理Ｓ４により求めた重要計測ポイント８１に計測モデル８０ｂを照合すると、計測モデル８０ａとの重複領域８２が発生する。この場合、不審者の検出などは対象エリアに死角が生じないようセンサを設置することが求められるため、この重複領域８２が小さくなる計測方法の優先度を上げるとよい。また、人物追跡の場合は重複領域８２が多いほど計測精度が上がるため、重複領域８２が計測モデルの一定割合以上の面積となる計測方向の優先度を上げるとよい。また、各セルにおける重複領域８２の割合を、計測方法を決定する条件に加えるなどの方法でもよく、特に限定しない。

センサ配置位置出力部３２（図６参照）は、計測モデル照合部３１により取得した人流マップにおける計測モデルの位置情報から、最終的なセンサの配置位置を出力する。

図１３は、センサ配置調整部５により出力するセンサ位置の一例を示す図である。以上述べた処理により、センサ配置調整部５は、図１３のように、対象エリアにおける各重要計測ポイントを全てのセンサの位置を決定する。

本実施形態のセンサ配置調整部５（センサ配置決定手段）は、計測モデルと人流マップに基づきセンサの配置位置を決定しているが、これに限定されるわけではない。センサ配置調整部５は、対象エリアのレイアウト情報、人流方向情報、位置環境情報、混雑状況情報の少なくとも１つ以上を用いて、センサの配置位置を決定してもよい。

なお、センサ配置調整部５で使用する計測モデルは、同じセンサであっても形状が異なるものを使用してもよい。例えば、マップ情報と重要計測ポイントに照合した計測モデルの位置からセンサを配置する高さが取得できるため、その高さ情報から生成された計測モデルを処理Ｓ３により人流マップに照合してもよい。

また、人流情報から混雑が生じやすいあるいは閑散とした対象エリアを判定し、そのエリア内においては計測精度が変化した計測モデルを照合し各セルの計測感度を算出することで、より高精度なセンサの計測方向などを決定できる。

なお、センサ配置調整部５にて異なるセンサの計測モデルを使用してもよい。例えば、基本的にはカメラの計測モデルを人流マップに照合していき、広範囲のエリア内にてセルの人流方向が同一である場合は混雑が生じにくいエリアと判断し、レーザレーダの計測モデルを照合するという方法などでもよい。この場合、例えばユーザによって予め使用するカメラとレーザレーダの台数または全体のコストなどを指定してもらうことで、最適化の条件として追加してもよい。

また、センサ配置調整部５にて異なるセンサの計測モデルを使用する際に、例えば、図８の処理Ｓ３の際に、照合済みの計測モデルと新規モデルとの計測範囲の重複率が大きい場合は、計測モデルを変更して重複率が少ない方を選択する処理を加え、設置センサ数を最小限にするという方法などがある。

また、センサ配置調整部５にて出力するセンサ配置のパターンは１つだけではなく、複数出力してもよい。例えば、ある重要計測ポイントにてセンサ位置を決定する際に、２つの計測方向にて同一の計測感度を示した場合はどちらか片方を選択しセンサ配置を出力した後、もう片方を選択した場合のセンサ配置を出力して、ユーザが最終的に選択する方法や、算出した対象エリア全体の計測感度を比較することで高い方を自動で選択する方法などを使用してもよい。

本発明の実施形態１では、以上説明した機能構成により、センサの特性と計測項目に応じた計測モデルを生成し、計測範囲のレイアウト情報から作成した人流マップに照合し計測感度を算出することで、複数のセンサの配置位置を自動で出力することができる。

なお、実施形態１において、２次元空間のみではなく３次元空間の情報を用いてカメラの設置位置を出力することができる。例えば、２次元のマップをセルに分割した人流マップではなく、３次元空間を複数のボクセルに分割した人流マップを使用し、各ボクセルの人流の向き及び計測感度を３次元の計測モデルにより導出することで、図１の一連のフローを実施してもよい。

<<実施形態２>>
図１４は、実施形態２に係るセンサ設置位置支援装置１Ａの機能ブロック図を示す図である。センサ設置位置支援装置１Ａは、図１と比較して、センサ情報取得部６、人流情報取得部７を有し、データベース２には、センサ情報取得部６で取得したセンサ設置情報１０４が記憶されている。実施形態２は、既にセンサが設置済みの状況下において、センサの設置方法の修正や新たなセンサの配置位置の出力を実施する。

センサ配置調整部５Ａは、対象エリアに既設されたセンサの情報から全体の計測感度を算出することで、計測感度が低いエリアを判定し感度向上のためにセンサの設置方法の補正を実施し、場合によっては新たなセンサの設置位置を出力する。以下は、センサ配置調整部５Ａの詳細について説明する。

図１５は、実施形態２に係るセンサ配置調整部の処理を示すフローチャートである。図１５において、処理Ｓ２，Ｓ４，Ｓ５，Ｓ６は図８の処理と同一である。センサ配置調整部５Ａは、まず対象エリアの人流マップ及び現在設置しているセンサの計測モデルから対象エリア内の全てのセルの計測感度を算出する(処理Ｓ２０)。次に、図６の計測中心点検出部３０と同様の方法などを用いることにより、対象エリアにおける重要計測ポイントの初期位置を１つ以上決定する(処理Ｓ２１)。

そして、センサ配置調整部５Ａは、重要計測ポイント付近のセルの計測感度が閾値以上であるか否かを判断する（処理Ｓ２）。重要計測ポイント付近のセルの計測感度が閾値以上であれば（処理Ｓ２，Ｙｅｓ）、新たに重要計測ポイント作成し(処理Ｓ４)、処理Ｓ２２に進む。重要計測ポイント付近のセルの計測感度が閾値未満であれば（処理Ｓ２，Ｎｏ）、処理Ｓ２２に進む。

処理Ｓ２２では、重要な計測ポイント付近に既存の計測モデル（現在設置されているセンサの計測モデル）が存在するか否かを判断する。具体的には、重要計測ポイントと既存の計測モデルの位置との距離を計算し閾値以内であれば近くに存在すると判断する。なお、処理Ｓ２２の確認方法としては、特に位置関係を比較できる方法であれば特に限定しない。

処理Ｓ２２により既存の計測モデルが存在しないと判定された場合は（処理Ｓ２２，Ｎｏ）、新規に計測モデルを計測モデル生成部３から取得し図８の処理Ｓ３と同様の処理にて重要計測モデルに照合し(処理Ｓ２３)、処理Ｓ５に進む。

一方、処理Ｓ２２により既存の計測モデルが存在することが確認された場合は（処理Ｓ２２，Ｙｅｓ）、既存の計測モデルを重要計測ポイントに照合し（処理Ｓ２４）、処理Ｓ５に進む。なお、処理Ｓ２４としては、計測モデルの位置が固定されているため計測方向のみの調整となり、その方法としては処理Ｓ３と同様の処理でよい。

最後に、計測モデルが照合されたセルの計測感度を更新し(処理Ｓ５)、処理Ｓ６において、対象エリア内の全てのセルの計測感度が閾値以上となれば（処理Ｓ６，Ｙｅｓ）、処理を終了し、閾値未満であれば（処理Ｓ６，Ｎｏ）、再度、処理Ｓ２に戻る。

実施形態２では、センサ配置調整部５Ａにより処理が終了された際の人流マップにおける計測モデルの位置を最終のセンサ配置位置として出力する。なお、センサ配置調整部５Ａにおいて、ユーザの希望によっては、新規に計測モデルを作成して照合する処理は行わず、既設のセンサの計測モデルのみを人流マップに照合することでセンサの計測方向を補正する方法としてもよい。

図１６は、センサ配置調整部５Ａにより調整されるセンサ位置の一例を示す図であり、（ａ）は調整前の計測感度、（ｂ）は調整後の計測感度である。図１６に、センサ配置調整部５Ａによりセンサの設置角度が調整される例を示す。図１６において、５３はセンサ、６０ｃは５３の計測モデル、７０ａ、７０ｂはセンサ配置調整部５Ａによるセンサ位置の調整前後における計測感度が反映された人流マップ、１１０は対象エリア内の１つのセルを示している。例えば、ユーザが計測感度の閾値を５０と設定した場合、セル１１０では計測感度が不足しているため、５３の設置角度を変更することで１１０の計測感度を５０とし、対象エリア内の全てのセルの計測感度を閾値以上となるセンサ配置を出力できる。

本発明の実施形態２では以上説明した機能構成により、対象エリアに既に設置されているセンサの位置情報を考慮して人流マップに計測モデルを照合し計測感度を算出することで、既設のセンサの設置方法を修正し、必要に応じて新たなセンサの設置位置を出力できる。

なお、実施形態２では、人流マップの作成、計測モデルの作成、計測モデルの重要計測ポイントへの照合の際に、人流情報取得部７で取得した既設のセンサにより計測した人流情報や人物の検出率などの結果を利用してもよい。例えば、施設内のレイアウト変更により人流が変更前と比べて大きく変化した際に、実施形態２を適用することで変更後のレイアウトに適したセンサ配置を出力できる。

本実施形態のセンサ設置位置支援装置１は、センサの特性情報と計測項目情報とに基づき該センサの計測範囲を示す計測モデルを生成する計測モデル生成部３と、監視対象のエリアのマップ情報と該エリアの人流情報とに基づき該エリアの人流方向を示す人流マップを生成する人流マップ生成部４と、計測モデルと人流マップに基づきエリアを構成するセル毎の計測感度を算出し、該算出した計測感度に基づきエリアにおけるセンサの配置位置を決定するセンサ配置調整部５とを有する。なお、計測モデルは、センサからの距離に応じた計測精度と計測可能な範囲とを含んでおり、計測感度は、計測精度が１に対する比率がＡの場合に、セルの面積に対する計測精度がＡの面線の比率とＡとを積算した値である。

以上述べた実施形態のセンサ設置位置支援装置１，１Ａを適用することで、顧客の計測ニーズに応じて、１つまたは複数のセンサの設置位置を自動で決定できる。

１，１Ａ センタ設置位置支援装置
２ データベース（記憶手段）
３ 計測モデル生成部（計測モデル生成手段）
４ 人流マップ生成部（人流マップ生成手段）
５，５Ａ センサ配置調整部（センサ設置位置決定手段）
６ センサ情報取得部
７ 人流情報取得部
１０ 単眼カメラ（センサ）
１２ レーザセンサ（センサ）
１１ａ，１１ｂ，１３ａ，１３ｂ 計測モデル
２０ レイアウト俯瞰図（レイアウト情報）
２３ 人流マップ
１００ マップ情報
１０１ 人流情報
１０２ センサ情報
１０３ 計測項目情報
１０４ センサ設置情報

Claims (13)

1. センサの特性情報と計測項目情報とに基づき該センサの計測範囲を示す計測モデルを生成する計測モデル生成手段と、
   監視対象のエリアのマップ情報と該エリアの人流情報とに基づき該エリアの人流方向を示す人流マップを生成する人流マップ生成手段と、
   前記計測モデルと前記人流マップに基づき前記エリアを構成するセル毎の計測感度を算出し、該算出した計測感度に基づき前記エリアにおける前記センサの配置位置を決定するセンサ配置決定手段とを有する
   ことを特徴とするセンサ設置位置支援装置。
2. 前記人流マップ生成手段は、前記エリアのマップ情報から前記エリアのレイアウト情報を取得し、前記取得したレイアウト情報を、前記エリアを構成するセルに分割し、前記人流情報から前記セル毎の人流方向を決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載のセンサ設置位置支援装置。
3. 前記センサ配置決定手段は、前記人流マップに前記計測モデルに含まれる計測精度を照合して、前記セル毎の計測感度を算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載のセンサ設置位置支援装置。
4. 前記センサ配置決定手段は、前記エリアのレイアウト情報、人流方向情報、位置環境情報、混雑状況情報の少なくとも１つ以上を用いて、前記エリア内における計測すべき候補計測地点を１つ以上抽出し、前記抽出した候補計測地点に前記計測モデルを配置する
   ことを特徴とする請求項１に記載のセンサ設置位置支援装置。
5. 前記センサ配置決定手段は、前記エリアのレイアウト情報、人流方向情報、位置環境情報、混雑状況情報の少なくとも１つ以上を用いて、前記センサの配置位置を決定する
   ことを特徴とする請求項１に記載のセンサ設置位置支援装置。
6. 前記計測モデル生成手段は、前記エリアのレイアウト情報、人流方向情報、位置環境情報、混雑状況情報の少なくとも１つ以上を用いて、前記計測モデルの計測範囲または／および計測精度を変更する
   ことを特徴とする請求項１に記載のセンサ設置位置支援装置。
7. 前記センサ配置決定手段は、前記候補計測地点付近の前記セルの計測感度が所定の閾値以上である場合に、前記候補計測地点付近を新規の前記候補計測地点とする
   ことを特徴とする請求項４に記載のセンサ設置位置支援装置。
8. 前記センサ配置決定手段は、前記エリア内のセルの計測感度が所定の閾値以上になるように前記計測モデルを変更する
   ことを特徴とする請求項４に記載のセンサ設置位置支援装置。
9. 前記センサ配置決定手段は、前記センサの配置位置が複数ある場合、種類の異なるセンサの計測モデルを使用する
   ことを特徴とする請求項１に記載のセンサ設置位置支援装置。
10. 前記センサ設置位置支援装置は、さらに、設置済みのセンサ設置情報を取得するセンサ情報取得部を有し、
    前記センサ配置決定手段は、前記センサ情報取得部で取得したセンサ設置位置を、前記候補計測地点とする
    ことを特徴とする請求項４に記載のセンサ設置位置支援装置。
11. 前記計測モデル生成手段は、前記センサ情報取得部で取得したセンサの特性情報と計測項目情報とに基づき該センサの計測範囲を示す計測モデルを生成する
    ことを特徴とする請求項１０に記載のセンサ設置位置支援装置。
12. 前記センサ設置位置支援装置は、さらに、設置済みのセンサから人流情報を取得する人流情報取得部を有し、
    前記人流情報取得部で取得した人流情報に基づき前記エリアの人流情報とする
    ことを特徴とする請求項１に記載のセンサ設置位置支援装置。
13. 前記計測モデルは、前記センサからの距離に応じた計測精度と計測可能な範囲とを含んでおり、
    前記計測感度は、前記計測精度が１に対する比率がＡの場合に、前記セルの面積に対する前記計測精度がＡの面積の比率と前記Ａとを積算した値である
    ことを特徴とする請求項３に記載のセンサ設置位置支援装置。

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