JP2018195872A - 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】効率的に同定処理を実施することを目的とする。【解決手段】複数の撮影装置の撮影範囲内を通過した移動体の位置と移動方向とを特定し、特定した移動体の位置と移動方向と、前記複数の撮影装置の位置とに基づいて、複数の撮影装置のうち1つの撮影装置から得られた撮影画像を選択し、選択した撮影画像について前記移動体の同定処理を行う。【選択図】図3
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムに関する。
従来、街角や空港などの広域に設置された複数のカメラの画像をネットワーク経由で受信して人物を追跡するシステムにおいて、あるカメラで撮影された人物を他のカメラの画像において同定する技術が知られている。同定方法としては、それぞれのカメラから取得した人物の特徴量を比較して類似度が高い人物を同一人物とみなす方法がある。同定に使用する特徴量としては、顔、服装、歩容、体型などの特徴を数値化したものが一般的である。
特許文献1には、同定処理の精度向上のため、ターゲットとなる人物の経路予測を行い、人物が通過するカメラのフレームレートを一時的に向上させる技術が開示されている。特許文献2には、ターゲットとなる人物の出現した点と消失した点の相関関係を計算し、カメラの連結関係を推定して同定処理を行うことで、人物が消失するケースを最小限に抑える技術が開示されている。
しかしながら、ターゲットとなる人物を同定する場合において、従来はシステムが管理する全ての監視カメラに映る人の特徴量を検出して同定処理を行うため無駄な解析処理が多いという問題があった。
本発明はこのような問題点に鑑みなされたもので、効率的に同定処理を実施することを目的とする。
そこで、本発明は、異なる位置に設置されている複数の撮影装置の其々から得られた撮影画像に基づいて、前記撮影装置の撮影範囲内を通過した移動体の位置と移動方向とを特定する特定手段と、前記複数の撮影装置の位置を格納する格納手段と、前記特定手段により特定した移動体の位置と移動方向と、前記格納手段が格納している前記複数の撮影装置の位置とに基づいて、複数の撮影装置のうち1つの撮影装置から得られた撮影画像を選択し、選択した撮影画像について前記移動体の同定処理を行う同定手段とを有することを特徴とする。
本発明によれば、効率的に同定処理を実施することができる。
以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。
(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態に係る監視システムの全体図である。監視システムは、情報処理システムの一例である。監視システムは、複数の監視カメラ110と、同定装置100とを有している。各監視カメラ110は、領域を撮影すべく、互いに異なる位置に設置されているものとする。なお、図1においては、3台の監視カメラ110を示しているが、監視カメラ110の数は2以上あればよく、実施形態に限定されるものではない。
(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態に係る監視システムの全体図である。監視システムは、情報処理システムの一例である。監視システムは、複数の監視カメラ110と、同定装置100とを有している。各監視カメラ110は、領域を撮影すべく、互いに異なる位置に設置されているものとする。なお、図1においては、3台の監視カメラ110を示しているが、監視カメラ110の数は2以上あればよく、実施形態に限定されるものではない。
同定装置100は、情報処理装置の一例である。同定装置100は、各監視カメラ110とネットワーク120を介して接続し、監視カメラ110から撮影画像を取得可能な様に構成されている。同定装置100は、撮影画像において、所定の人物の同定処理を行うことにより、人物の追尾を行う。ここで、同定処理は、ある監視カメラにより撮影された人物と、他の監視カメラにより撮影された人物と、を同一人物として対応付ける処理である。また、同定処理は、ある監視カメラにより所定のタイミングにおいて撮影された人物と、同じ監視カメラにおいてその後に撮影された人物と、を同一人物として対応付ける処理も含む。なお、本実施形態においては、追跡(同定)対象が人物の場合を例に説明するが、追跡対象は移動体であればよく、人物の限定されるものではない。
図2は、同定装置100のハードウェア構成を示す図である。同定装置100は、CPU201、ROM202、RAM203、HDD204、入力装置205、表示装置206、ネットワークI/F207及びバス208を有している。CPU201は、ROM202、RAM203に格納されたプログラムを実行する。ROM202は、不揮発性メモリであり、プログラムを実行する際に必要なデータを格納する。RAM203は揮発性メモリであり、一時的なデータを記憶する。HDD204は、ハードディスクドライブであり、書き換え可能な2次記憶装置である。HDD204には画像情報、人物情報、特徴量情報等や各監視カメラ110の位置を示す情報が記憶され、これらの情報はRAM203に転送され、CPU201がプログラムを実行する際に利用される。なお、後述する同定装置100の機能や処理は、CPU201がROM202又はHDD204に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現されるものである。
また、他の例としては、同定装置100の機能や処理の少なくとも一部は、例えば複数のCPU、RAM、ROM、及びストレージを協働させることにより実現してもよい。また、他の例としては、同定装置100の機能や処理の少なくとも一部は、ハードウェア回路を用いて実現してもよい。
入力装置205は、キーボード、マウスなどのユーザからの入力を司るデバイスである。表示装置206は、ディスプレイであり、ユーザに対して実行結果等を表示する。ネットワークI/F207は、インターネットやイントラネット等のネットワーク接続を行うLAN等である。バス208は、これらを接続して相互にデータの入出力を行う。
図3は、同定装置100のソフトウェア構成を示す図である。同定装置100は、画像取得部301、追尾部302、識別器303、特徴量抽出部304、顔判定部305、服装判定部306、歩容判定部307及び体型判定部308を有している。同定装置100はさらに、特徴量更新部309、特徴量管理部310、信頼度算出部311、人物同定部312、出力処理部313、受付部314、人数計測部315及び登録部316を有している。画像取得部301は、複数の監視カメラ110の其々が撮影した撮影画像を取得して追尾部302に送信する。追尾部302は、取得した撮影画像から人物の検出処理を行う。追尾部302は、Support Vector Machine(SVM)などの機械学習を使用して人物の画像特徴を学習した識別器303を利用する。追尾部302は、識別器303を利用して取得した画像での人物の位置座標とサイズ情報を求めて検出処理を行う。なお、追尾部302による検出処理はSVMに限定されるものではなく、パターンマッチングなどで画像から人物を抽出してもよい。
追尾部302は、識別器303を利用して検出した人物の情報を基に追尾処理を行う。追尾処理とは1つの監視カメラにおいて、あるフレームの画像において検出された人物と、別のフレームの画像において検出された人物とを、画像の特徴と画像間での位置関係とから対応付ける処理である。人物の検出に失敗して現在の画像に別フレームの画像において検出した人物と対応付けられない場合、追尾部302はKalman Filter等の移動予測を用いて対応付けの結果を補完する。また、追尾部302は、所定期間以上や、対応付け可能な人物がいない場合は追尾処理を終了する。追尾部302は、対応付けた人物にはそれぞれ一意のIDを付与する。追尾部302は、処理の結果得られた対象のID、位置座標、サイズ情報、画像取得時刻、監視カメラを示す情報を含む人物情報を、特徴量抽出部304に提供する。対応付けられた人物のデータは、後述の人物テーブル(図5参照)に記憶される。
特徴量抽出部304は、人物情報に含まれる人物の位置座標に基づいて、撮影画像における人物の領域から特徴量を抽出する。人物の特徴量としては、人物領域内から抽出された色、輝度、エッジ等があげられる。特徴量抽出部304は、色、輝度、及びエッジのうちの少なくともいずれかを特徴量として抽出してもよく、これらを任意に組み合わせたものを特徴量として抽出してもよい。また、特徴量抽出部304によって抽出する特徴量は、色、輝度、エッジ等をヒストグラムとして表したものであってよい。また、特徴量抽出部304は、追尾部302によって求められた人物の部位を特徴量として抽出してもよい。人物の部位とは、顔、服装、歩容、体型などである。
特徴量抽出部304は、形状特徴であるLBP特徴量やHOG特徴量、あるいは、GaborフィルタやSchmidフィルタを用いて抽出したテクスチャ解析を用いて特徴量を抽出する。識別器としてはサポートベクターマシーン(SVM)等の手法を用いた識別器303が使用される。特徴量抽出部304は、得られた人物の特徴量と利用した識別器303の情報を追尾部302で得られている人物のIDに関連付け、顔判定部305、服装判定部306、歩容判定部307、体型判定部308に提供する。
顔判定部305は、追尾部302における識別器303を人物の顔で利用することで、識別器303の情報から人物の顔を判定する。服装判定部306は、追尾部302によって得られる服装の検出結果と、特徴量抽出部304が抽出した服装の特徴量とを対応付ける。歩容判定部307は、特徴量抽出部304によって利用した識別器303の情報から歩容を判定する。体型判定部308は、特徴量抽出部304によって利用された識別器303の情報から体型を判定する。
特徴量更新部309は、特徴量抽出部304から得られる特徴量と、顔特徴量と、服装特徴量と、歩容特徴量と、体型特徴量と、を元に特徴量抽出部304で作成された人物の特徴量を更新する。なお、特徴量抽出部304は監視カメラにより撮影された人物の画像の中から直線や点などのテクスチャを構成する基本的な要素を抽出して配列規則などを特徴として求める。これに対し、顔判定部305、服装判定部306、歩容判定部307、体型判定部308は、画像の色や濃度、一様性、方向性、コントラストなどを各部位の特性に従って特徴を求めている。
特徴量更新部309は、人物の特徴量が過去に得られていない場合は、得られている特徴量を人物のIDと関連づけて、特徴量管理部310に提供する。また、特徴量更新部309は、特徴量が変化した場合に更新を行う。特徴量管理部310は、特徴量更新部309の更新処理によって更新された特徴量を顔特徴量、服装特徴量、歩容特徴量、体型特徴量などの特徴量毎に管理する。
信頼度算出部311は、特徴量管理部310で管理されている特徴量に対して、信頼度を計算する。信頼度とは、更新した特徴量が人物を特定する処理において、人物の特定を成功する確率を表す数値である。信頼度は撮像装置から得られた人物画像とターゲットとなる人物の画像の顔、服装、歩容、体型の各類似度を統合した確率を示している。言い換えると、人物の特定を成功する確度を表した数値であり、値が大きいほど同定する成功確率が高いことを示す。例えば、服特徴量では色のカラーマッチングで判定をしており、色の輝度精度が高いほど信頼度が高くなる。
人物同定部312は、特徴量に基づき、人物を同定する人物同定部を示す。人物同定部312は、特徴量を特徴量管理部310から読み出し、人物間距離を算出することにより類似性を算出し、その類似性に基づいて同定を行う。人物間距離を算出する方法としては、ユークリッド距離や、マハラノビス距離などの判別分析手法を用いる。また、人物同定部312は、人物間距離以外にも人物間の類似性を示す種々の値を用いて同定してもよい。人物同定部312は、特徴量の値が近いほど、人物間距離が近くなるように、値を求める。人物同定部312は、算出した人物間距離を所定の閾値と比較し、閾値以内の対象距離であれば、同一人物と判断する。そして、人物同定部312は、人物間の距離又は人物の同定情報を出力処理部313に提供する。
出力処理部313は、人物が同定された結果を表示装置206に表示することでユーザに表示する。受付部314はユーザからの画面入力の内容を要求として受け付ける。人数計測部315は受付部314からの通知を元に追尾部302、識別器303、特徴量抽出部304の機能を使用して人物として認識された人の数をカウントする。登録部316は、人数計測部315でカウントした人数を通過人数として、対象となる監視カメラの情報と紐付けて人物テーブルに設定する。
図4は、設定画面の一例を示す図である。設定画面400は、同定装置100の表示装置206に表示される。監視カメラ画像402、403、404は同定装置100に接続されている3台の監視カメラ110からのライブ映像である。監視カメラ画像404は、監視カメラ画像402、403に対して大きいサイズで表示されている。このように、ユーザ操作に応じて、所定の監視カメラ画像を他の監視カメラ画像に比べて大きく表示することができる。検索対象画像405は、ユーザが設定した検索対象の人物の画像である。参照ボタン406は、検索の対象となる画像を指定するためのボタンである。同定装置100では検索対象となる画を元に顔、服装、歩容、体型の特徴量を特徴量抽出部304で抽出する。その際、歩容の場合は静止画では特徴量を計算できないため、歩容特徴量抽出のための動画が参照ボタン406経由で指定される。
検索ボタン407は、検索対象画像405のデータに基づく人物検索処理の実行ボタンである。特定人物指定408は、検索対象画像405に示される人物が特定人物かどうかを示す情報である。ここで、特定人物とは、予め設定された人物である。特定人物としては、ブラックリスト化された犯罪者や異常行動を行った者が挙げられる。
人数計測期間409は、人数計測を行う期間をFrom欄、To欄で示している。From欄には、ユーザにより人数計測を開始する日にちが入力され、To欄には、ユーザにより人数計測を終了する日にちが入力される。なお、詳細時刻はデフォルト値として設定しても良いし、From欄、To欄に詳細時刻を入力する方法でもよい。対象監視カメラ410は、人数計測の対象となる監視カメラを選択する欄であり、ポインティングデバイスなどで選択することで、人数計測の対象となる監視カメラを選択可能となる。人数計測の対象となる監視カメラで取得された画像を元に、追尾部302で人物かどうか判定をして通過人数を計測する。人数計測実行ボタン411は、人数計測を実行するボタンであり、押下されると、人数計測期間409で指定された期間と、対象監視カメラ410で指定された対象となる監視カメラで人数計測が実行される。その際、受付部314で人数計測が受け付けられる。
図5は、人物テーブルの一例を示す図である。人物テーブル500は、同定装置100のHDD204に記憶されている。人物テーブル500は、人数計測で得られた通過人数と、監視カメラから得られた画像から特定された人物情報を集約したテーブルである。人物テーブル500は、カメラIDと、通過人数と、TrackIDと、位置情報と、座標情報と、人物IDと、信頼度と、を対応付けて記憶している。カメラIDは、監視カメラの識別情報で、監視カメラに固有のユニークな情報である。通過人数は、東西南北の4方向それぞれを移動方向とする通過人数を示す情報である。図中N,S,W,Eは北、南、西、東を示す。
TrackIDは、人物に割り当てて追跡を行うためのIDである。TrackIDは人物と認識された対象に対して割り当てられる。位置情報は、人物を特定した際のGPSの位置情報を示し、緯度、経度情報を示す情報である。座標情報は、人物を特定した際の、人物の空間上の座標を縦、横、高さで示す情報である。位置情報はGPSにおける緯度、経度情報を示しているのに対して、座標情報は監視カメラの画角上に撮影された人物の顔の空間座標を示す。人物IDは、特定された人物の識別情報である。人物IDは、対応する検索対象画像を登録する際に特徴量管理部310によって割り当てられる。信頼度は、人物の特定を成功するための確度である信頼度を示す。信頼度は特徴量スコアをパーセンテージで表したものである。例えば、図5に示す人物ID「A」の人物においては、監視カメラID101の監視カメラにおいて、信頼度90%で同定対象の人物が検出されていることを示している。
図6は、同定装置100による人数計測処理を示すフローチャートである。S601において、受付部314が設定画面400においてユーザにより入力された人数計測期間を受け付けると、人数計測部315は、これを人数計測期間として設定する。次に、S602において、受付部314が設定画面400において、ユーザによる人数計測の対象監視カメラの選択を受け付けると、人数計測部315は、これを対象監視カメラとして設定する。次に、S603において、人数計測部315は、設定された人数計測期間の間、対象監視カメラの撮影画像に対し、人数計測処理を実行する。このとき、追尾部302は、人物検出を行う。そして、特徴量抽出部304は、追尾部302により検出された人物の特徴量を抽出する。そして、人数計測部315は、人物の人数をカウントした結果を登録部316に渡す。なお、人数計測部315は、人物の移動方向をさらに特定し、東西南北の4つの移動方向毎に人数を計測する。
S604において、人数計測部315は、設定された人数計測期間が終了したか否かを確認する。人数計測部315は、人数計測期間が終了するまで、人数計測を継続し、人数計測期間が終了すると(S604でYes)、処理をS605へ進める。S605において、登録部316は、人数計測データを人物テーブルに登録する。本システムにおいては、人数計測データが人物テーブルに登録されることで経路予測の処理が可能となる。なお、人数計測処理は、各監視カメラの撮影範囲内を通過した移動体の移動方向と、移動方向毎の移動体の数と、を特定する移動体特定処理の一例である。
図7は、同定装置100による人物同定処理を示すフローチャートである。S701において、特徴量管理部310は、ユーザによって検索対象画像が登録されると、対応する人物を検索対象として設定する。以下、検索対象の人物を対象人物と称する。このとき、歩容の特徴量を計算するための動画データも登録される。次に、S702において、画像取得部301は、各監視カメラ110から画像を取得する。そして、追尾部302は、取得した画像に基づいて、人物検索を行い、人物が検出されると、特徴量抽出部304は、人物の特徴量を抽出する。特徴量抽出部304により抽出された特徴量は、顔判定部305、服装判定部306、歩容判定部307、体型判定部308で使用される識別器303を使用して、特徴量更新部309で更新される。
次に、S703において、特徴量管理部310は、特徴量更新部309で更新されたデータを人物同定部312に渡す。人物同定部312は、対象人物の人物照合データがあるかどうかを判断する。人物同定部312は、人物照合データがある場合には(S703でYes)、処理をS704へ進める。人物同定部312は、人物照合データがない場合には(S703でNo)、処理をS702へ進める。S704において、特徴量管理部310は、人物を特定した際のGPSの座標位置情報と緯度、経度情報を導出してターゲットの位置情報を人物テーブルに記憶する。なお、S703及びS704の処理は、対象移動体としての対象人物の位置を特定する位置特定処理の一例である。
次に、S705において、特徴量管理部310は、図6を参照しつつ説明した人数計測処理において得られた人数計測データを読み出す。そして、特徴量管理部310は、対象人物が検出された位置と、人数計測データに基づいて、対象人物が検出された時点の後に通過する可能性のある複数の経路候補を特定する。図8は、経路候補特定処理の説明図である。対象人物Pの進行方向Aの先に、監視カメラX1が設置されているとする。この場合、監視カメラX1の撮影画像から、対象人物Pと同様に、位置Xから移動した人物の移動方向として方向B,C,Dが特定されたとする。この場合、方向B、C、Dの経路が対象人物Pが通過する可能性のある経路候補として特定される。ここで、各経路候補B,C,Dは、それぞれ異なる監視カメラX2、X3、X4の撮影範囲に含まれるものとする。なお、S705の処理は、複数の経路候補を特定する候補特定処理の一例である。
図7に戻り、S705の処理の後、S706において、特徴量管理部310は、経路候補に対応する移動方向毎の人数に基づいて、経路候補毎の通過確率を特定する。ここで、通過確率とは、対象人物が経路候補を通過する確率である。人物同定部312は、(式1)により通過確率を算出する。
通過確率=移動方向の人数/総通過人数 …(式1)
ここで、移動方向の人数は、例えば、移動方向Nに対する通過人数など特定の移動方向における通過人数である。総通過人数は、処理対象となる監視カメラの撮影範囲を通過したすべての人物の数であり、本実施形態においては、移動方向N、S、W、Eそれぞれの通過人数の合計値である。なお、S706の処理は、経路候補それぞれの通過確率を特定する確率特定処理の一例である。
通過確率=移動方向の人数/総通過人数 …(式1)
ここで、移動方向の人数は、例えば、移動方向Nに対する通過人数など特定の移動方向における通過人数である。総通過人数は、処理対象となる監視カメラの撮影範囲を通過したすべての人物の数であり、本実施形態においては、移動方向N、S、W、Eそれぞれの通過人数の合計値である。なお、S706の処理は、経路候補それぞれの通過確率を特定する確率特定処理の一例である。
次に、S707において、特徴量管理部310は出力処理部313と協働し、対象人物の位置と、経路候補と、経路候補の通過確率を表示装置206に表示するよう制御する。本処理は、表示制御処理の一例である。図9は、検索画面の一例を示す図である。検索画面900は、同定装置100の表示装置206に表示される画面である。設定画面400において検索ボタン407が押下されることで検索画面900に画面遷移する。検索画面900には、経路検索終了ボタン940と、地図画像910と、方位画像941とが表示されている。経路検索終了ボタン940は、経路検索の終了を指示するボタンであり、押下されると、設定画面400に画面遷移する。地図画像910は監視領域の地図画像である。方位画像941は、地図画像910における方位を示している。
地図画像910上には、監視カメラの設置位置にカメラ画像911が表示されている。なお、図1においては監視カメラが3台の例を説明したが、実際には多くの監視カメラが設置される場合が多い。図9には、多数のカメラが設置され、これに対応して多数のカメラ画像911が表示されている例を示している。本実施形態においては、カメラ画像911は、撮影方向を示す三角形状のアイコンとするが、これに限定されるものではない。
さらに、S707の処理により、対象人物Pの位置に人物画像920が表示されている。ここで、人物画像920は、人物の形状のアイコンとするが、これに限定されるものではない。また、人物画像920に対応して、注釈921が表示される。注釈921には、対象人物Pの撮影画像のサムネイル画像と、特徴量スコアが表示される。ここで、特徴量スコアとは顔・服装・歩容・体型の特徴量を総合して1000点を最大値とした点数であり、1000点に近いほど同定確率が高い。さらに、S707の処理により、経路候補に対応した矢印画像931、932、933が、対象人物Pの進行方向に表示される。さらに各矢印画像931、932、933には、対応する経路候補の通過確率が重畳表示される。
図7に戻り、S707の処理の後、S708において、特徴量管理部310は、通過確率が高い順に経路候補に対応した監視カメラをソートする。具体的には、人物同定部312は、通過確率が高い順に監視カメラの順位付けを行い、この順位を同定処理の順番として決定する。本処理は、撮影手段に対し優先度を決定する優先度決定処理の一例である。例えば監視カメラA、B、Cの通過確率がそれぞれ70%、20%、10%ならば、監視カメラA、B、Cの順にソートされる。
S708の処理の後、特徴量管理部310は、人物を同定するためのループ処理(S709〜712)を開始する。S709において、特徴量管理部310は、最初の順位の監視カメラを処理対象として選択する。そして、この監視カメラに対応した経路候補の通過確率と確率閾値とを比較する。ここで、確率閾値は予め設定された値でHDD204等の記憶部に記憶されているものとする。特徴量管理部310は、通過確率が確率閾値以上の場合には(S709でYes)、処理をS710へ進める。特徴量管理部310は、通過確率が確率閾値未満の場合には(S709でNo)、処理対象の監視カメラに対する同定処理を行うことなく、処理対象を次の監視カメラに変更し、ループ処理を継続する。本処理は、通過確率が閾値未満の場合に、対応する撮影画像を同定処理の対象から除外する除外処理の一例である。
S710において、人物同定部312は、同定処理を行う。次に、S711において、人物同定部312は、同定処理で得られたスコアとスコア閾値とを比較する。ここで、スコア閾値は予め設定された値で記憶部に記憶されているものとする。人物同定部312は、スコアがスコア閾値以上の場合には(S711でYes)、同定されたとみなして処理をS712へ進める。人物同定部312は、スコアがスコア閾値未満の場合には(S711でNo)、同定されていないとみなして処理対象を次の監視カメラに変更し、再度S709から処理を行う。S712において、特徴量管理部310は、人物同定処理を終了するかをポップアップ表示(非図示)してユーザに判断させる。特徴量管理部310は、ユーザ操作に応じて終了の指示を受け付けると(S712でYes)、処理を終了する。人物同定部312は終了の指示を受け付けない場合には(S712でNo)、処理対象を次の監視カメラに変更し、ループ処理を継続する。なお、人物同定処理を終了するポップアップは毎回表示しても良いし、任意のタイミングでもよい。
以上のように、第1の実施形態に係る監視システムは、追跡対象の人物の経路を予測し、予測結果に応じて同定処理を行う対象となる撮影画像の優先度を決定する。これにより、同定処理に係る演算量を低減することができる。
(第2の実施形態)
次に、第2の実施形態に係る監視システムについて第1の実施形態に係る監視システムと異なる点を説明する。図10は、第2の実施形態に係る同定装置100による人物同定処理を示すフローチャートである。なお、第2の実施形態に係る人物同定処理においても、第1の実施形態において図7を参照しつつ説明した人物同定処理のS701〜S708の処理を行い、S708の処理の後、CPU201は処理をS1001へ進める。なお、S1001〜S1006の処理は、人物を同定するためのループ処理である。
次に、第2の実施形態に係る監視システムについて第1の実施形態に係る監視システムと異なる点を説明する。図10は、第2の実施形態に係る同定装置100による人物同定処理を示すフローチャートである。なお、第2の実施形態に係る人物同定処理においても、第1の実施形態において図7を参照しつつ説明した人物同定処理のS701〜S708の処理を行い、S708の処理の後、CPU201は処理をS1001へ進める。なお、S1001〜S1006の処理は、人物を同定するためのループ処理である。
S1001において、特徴量管理部310は、特徴量に基づいて、対象人物が特定人物か否かを確認する。ここで、特定人物は、前述の通り、設定画面400において予め設定され、HDD204等に記憶されているものとする。特徴量管理部310は、対象人物が特定人物の場合には(S1001でYes)、処理をS1002へ進める。特徴量管理部310は、対象人物が特定人物の場合には(S1001でNo)、処理をS1003へ進める。
S1002において、特徴量管理部310は、通過確率が大きくなる程より低いフレームレートが決定されるような決定方法で同定処理のフレームレートを決定する。具体的には、人物同定部312は、(式2)により、通過確率の逆数をフレームレートとして決定する。
フレームレート(FPS)=100/(通過確率(%)) …(式2)
これにより、例えば、通過確率が70%の場合、次式よりフレームレートは1.43FPSとなる。
100/70FPS≒1.43FPS
同様に、通過確率が20%、10%の場合のフレームレートはそれぞれ次式より5FPS、10FPSとなる。
100/20FPS=5FPS
100/10FPS=10FPS
犯罪者は人ごみを避ける傾向にある。したがって、このように、通過確率が低い程同定処理のフレームレートが低く算出されるようにしている。なお、特徴量管理部310は、S1002において、通過確率が大きくなる程低いフレームレートが決定されるような決定方法に従いフレームレートを決定すればよく、そのための決定方法は実施形態に限定されるものではない。
フレームレート(FPS)=100/(通過確率(%)) …(式2)
これにより、例えば、通過確率が70%の場合、次式よりフレームレートは1.43FPSとなる。
100/70FPS≒1.43FPS
同様に、通過確率が20%、10%の場合のフレームレートはそれぞれ次式より5FPS、10FPSとなる。
100/20FPS=5FPS
100/10FPS=10FPS
犯罪者は人ごみを避ける傾向にある。したがって、このように、通過確率が低い程同定処理のフレームレートが低く算出されるようにしている。なお、特徴量管理部310は、S1002において、通過確率が大きくなる程低いフレームレートが決定されるような決定方法に従いフレームレートを決定すればよく、そのための決定方法は実施形態に限定されるものではない。
一方で、S1003においては、特徴量管理部310は、通過確率が大きくなる程より高いフレームレートが決定されるような決定方法で同定処理のフレームレートを決定する。具体的には、特徴量管理部310は、(式3)により、フレームレートを決定する。
フレームレート(FPS)=0.1×(通過確率(%)) …(式3)
これにより、通過確率が70%、20%、10%の場合、フレームレートはそれぞれ7FPS、2FPS、1FPSと決定される。なお、特徴量管理部310は、S1003において、通過確率が大きくなる程高いフレームレートが決定されるような決定方法に従いフレームレートを決定すればよく、そのための決定方法は実施形態に限定されるものではない。すなわち、S1001〜S1003の処理は、対象移動体が特定移動体以外の移動体の場合に通過確率が高い程、より高いフレームレートを決定し、対象移動体が特定移動体の場合に、通過確率が高い程、より低いフレームレートを決定する処理の一例である。
フレームレート(FPS)=0.1×(通過確率(%)) …(式3)
これにより、通過確率が70%、20%、10%の場合、フレームレートはそれぞれ7FPS、2FPS、1FPSと決定される。なお、特徴量管理部310は、S1003において、通過確率が大きくなる程高いフレームレートが決定されるような決定方法に従いフレームレートを決定すればよく、そのための決定方法は実施形態に限定されるものではない。すなわち、S1001〜S1003の処理は、対象移動体が特定移動体以外の移動体の場合に通過確率が高い程、より高いフレームレートを決定し、対象移動体が特定移動体の場合に、通過確率が高い程、より低いフレームレートを決定する処理の一例である。
ここで、S1001〜S1003の処理は、通過確率に基づいて、特定移動体としての特定人物か否かに応じてフレームレートを決定する処理であり、レート決定処理の一例である。特徴量管理部310は、S1002の処理の後、処理をS1004へ進める。また、特徴量管理部310は、S1003の処理の後、処理をS1004へ進める。S1004において、人物同定部312は、S1002又はS1003において決定されたフレームレートで同定処理を行う。S1005〜S1006の処理は、図7を参照しつつ説明したS711〜S712の処理と同様である。
CPU201は、ループ処理の終了後、処理をS1007へ進める。S1007において、特徴量管理部310は、対象人物が消失してか否かを確認する。特徴量管理部310は、対象人物が消失した場合には(S1007でYes)、処理をS1008へ進める。特徴量管理部310は、対象人物が消失していない場合には(S1007でNo)、処理を終了する。S1008において、人物同定部312は、録画画像を用いて同定処理を行う。同定装置100は、各監視カメラから受信した画像をすべてHDD204に録画しているものとする。ここで、同定処理の対象となる録画画像は、経路候補に対応した監視カメラとする。人物同定部312は、一定時間の巻き戻しを行い、同定処理を行う。一定時間とは5分前などの固定値とする。また、他の例としては、人物同定部312は、同定できるまで逆再生で同定処理を継続してもよい。
以上のように、第2の実施形態に係る同定装置100は、通過確率と、対象人物が特定人物か否かに応じて同定処理のフレームレートを決定する。これにより、適切なフレームレートが決定されるので、同定処理に係る演算量を低減することができる。
なお、実施形態の変形例としては、同定装置100は、監視カメラ110と一体に設けられていてもよい。監視システムの複数の監視カメラのうち少なくとも1つの監視カメラは、実施形態において説明した監視カメラ110と同定装置100とが一体に設けられたものとする。そして、一体型の監視カメラが他の監視カメラから撮影画像を取得し、実施形態において説明した同定装置100の処理を行う。さらに、この場合において、設定画面や検索画面等の表示を行う装置は、一体型の監視カメラのクライアントとして、一体型の監視カメラとは別のモニタ装置としてもよい。
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
(その他の実施例)
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
100 同定装置
110 監視カメラ
302 追尾部
315 人数計測部
110 監視カメラ
302 追尾部
315 人数計測部
Claims (13)
- 異なる位置に設置されている複数の撮影装置の其々から得られた撮影画像に基づいて、前記撮影装置の撮影範囲内を通過した移動体の位置と移動方向とを特定する特定手段と、
前記複数の撮影装置の位置を格納する格納手段と、
前記特定手段により特定した移動体の位置と移動方向と、前記格納手段が格納している前記複数の撮影装置の位置とに基づいて、複数の撮影装置のうち1つの撮影装置から得られた撮影画像を選択し、選択した撮影画像について前記移動体の同定処理を行う同定手段と
を有することを特徴とする情報処理装置。 - 前記特定手段はさらに、撮影範囲内を通過した複数の移動体について移動方向毎の移動体の数を特定することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記移動体の位置と、前記特定手段により特定された移動方向毎の移動体の数と、前記複数の撮影手段の位置とに基づいて、前記撮影手段の優先度を決定する優先度決定手段をさら有し、
前記同定手段は、前記優先度決定手段が決定した優先度に基づいて撮影手段を選択することを特徴とする請求項2に記載の情報処理装置。 - 検索対象とする対象移動体を設定する設定手段をさらに有することを特徴とする請求項3に記載の情報処理装置。
- 前記対象移動体の位置と、前記対象移動体の位置に対応する撮影装置から得られた移動方向とに基づいて、前記対象移動体が通過する可能性のある複数の経路候補を特定する候補特定手段と、
前記複数の経路候補それぞれに対応した前記移動方向の前記移動体の数に基づいて、前記対象移動体が前記経路候補それぞれを通過する通過確率を特定する確率特定手段と
をさらに有し、
前記優先度決定手段は、前記通過確率に基づいて、対応する撮影装置の前記優先度を決定することを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記経路候補及び前記通過確率を表示手段に表示するよう制御する表示制御手段をさらに有することを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。
- 前記通過確率が予め設定された閾値未満の場合には、前記通過確率に対応する撮影装置により得られた撮影画像を前記同定処理の対象から除外する除外手段をさらに有することを特徴とする請求項5又は6に記載の情報処理装置。
- 前記通過確率に基づいて、対応する撮影装置により得られた撮影画像に対する前記同定処理におけるフレームレートを決定するレート決定手段をさらに有し、
前記同定手段は、前記レート決定手段により決定された前記フレームレートで、前記同定処理を行うことを特徴とする請求項5乃至7の何れか1項に記載の情報処理装置。 - 前記レート決定手段は、前記対象移動体が予め設定された移動体ではない場合に、前記通過確率が高い程、より高いフレームレートを決定することを特徴とする請求項8に記載の情報処理装置。
- 前記レート決定手段は、前記対象移動体が予め設定された移動体である場合に、前記通過確率が高い程、より低いフレームレートを決定することを特徴とする請求項9に記載の情報処理装置。
- 異なる位置に設置されている複数の撮影装置と、当該複数の撮影装置から撮影画像を取得可能な情報処理装置であって、
前記情報処理装置は、
前記複数の撮影装置の其々から得られた撮影画像に基づいて、前記撮影装置の撮影範囲内を通過した移動体の位置と移動方向とを特定する特定手段と、
前記複数の撮影装置の位置を格納する格納手段と、
前記特定手段により特定した移動体の位置と移動方向と、前記格納手段が格納している前記複数の撮影装置の位置とに基づいて、複数の撮影装置のうち1つの撮影装置から得られた撮影画像を選択し、選択した撮影画像について前記移動体の同定処理を行う同定手段と
を有することを特徴とする情報処理システム。 - 異なる位置に設置されている複数の撮影装置から撮影画像を取得可能な情報処理装置であって、当該複数の撮影装置の位置を示す情報を格納している情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
異なる位置に設置されている複数の撮影装置の其々から得られた撮影画像に基づいて、前記撮影装置の撮影範囲内を通過した移動体の位置と移動方向とを特定する特定工程と、
前記特定工程で特定した移動体の位置と移動方向と、前記複数の撮影装置の位置とに基づいて、複数の撮影装置のうち1つの撮影装置から得られた撮影画像を選択し、選択した撮影画像について前記移動体の同定処理を行う同定工程と
を有することを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータを、請求項1乃至10の何れか1項に記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017095612A JP2018195872A (ja) | 2017-05-12 | 2017-05-12 | 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
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JP2018195872A true JP2018195872A (ja) | 2018-12-06 |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2020113155A (ja) * | 2019-01-16 | 2020-07-27 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
-
2017
- 2017-05-12 JP JP2017095612A patent/JP2018195872A/ja active Pending
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