JP6744652B1 - 混雑情報報知システム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本発明の混雑情報報知システム1の構成を示すブロック図である。尚、図1を含め、以下に示す各図は、模式的に示した図であり、各部の大きさ、形状は、理解を容易にするために、適宜変更して示している。又、以下の説明では、具体的な構成を例示して説明を行うが、これらは、適宜変更することができる。
混雑情報報知システム1は、撮影部10と、演算処理部20によって構成される。又、混雑情報報知システム1から発信される情報はシステムの利用者が所持する情報受信端末30に向けて発信される。
撮影部10は、店舗、飲食店、遊園地、役所、銀行等、各種施設において混雑度監視する監視対象領域を撮影する、所謂、監視カメラである。撮影部10は、監視対象領域を連続的に撮影することができる従来公知の各種の監視用カメラで構成することができる。又、撮影部10を構成する監視カメラは監視対象領域とする空間内の3次元位置情報を直接的に取得できる3Dカメラで構成することもできるし、監視対象領域とする3次元空間を2次元の画像として撮影する単眼のカメラで構成することもできる。
演算処理部20は、撮影部10から出力され、送信された画像データに対して、混雑情報を作成するために必要な各種の演算処理を行う。演算処理部20は、例えば、パーソナルコンピュータやタブレット端末、スマートフォン等を利用して構成することができる。或いは、演算処理部20は、本発明の実施に係る動作に特化した専用装置として構成することもできる。又、演算処理部20は、以上の機能を備える情報処理装置をサーバーとしてクラウド上に構成して、これを多数のクライアントで共有する構成とすることもできる。
人識別部21は、撮影部10が撮影した撮影画像100中から、人を、自動的に識別して検出する。この人の識別は、具体的には、従来公知の様々な手法の何れか、又は、それらを組合せて行うことができる。例えば、背景差分によって撮影画像100中から背景以外の対象物を抽出することができる。この背景差分は公知の技術であり、撮影部10で撮影された撮影画像の画像データと、事前に取得しておいた撮影対象領域の背景画像との差分をとることで、動きのある対象物を抽出する技術である。
「ディープラーニングと画像認識、オペレーションズ・リサーチ」
(http://www.orsj.o.jp/archive2/or60−4/or60_4_198.pdf)
骨格情報抽出部22は、撮影画像100中の人101、102、・・・、105から、対応する骨格情報101A、102A、・・・、105Aを抽出する。骨格情報101A、102A、・・・、105Aとは、人101、102、・・・、105の頭、両肩、腰、手、脚の各関節部分に相当する複数の特徴点と、各点を連接する線分で構成される画像情報である(図3参照)。
「Zhe Cao 他 Realtime Multi−Person 2D Human Pose Estimation using Part Affinity Fields, CVPR 2017」
混雑度算出部23は、人識別部21が識別した人の人数から当該領域内の混雑度を算出する。混雑度、即ち、任意の部分領域毎の人の人数は、例えば、人101、102、・・・、105が、監視対象領域内で占める「実際の位置」を、骨格情報101A、102A、・・・、105Aを構成する特徴点が下記に説明する座標設定部が設定した座標上に占める位置(3次元位置情報)として把握し、この3次元位置情報を解析することによって、客観的な数値データとして得ることができる。
画像処理部24は、撮影画像100(図2)に画像処理を施して、プライバシー保護処理済画像100A(図3)を生成する。プライバシー保護処理済画像100Aとは、図3に示す通り、撮影画像100中の人101、102、・・・、105を、骨格情報抽出部22で抽出した、対応する骨格情報101A、102A、・・・、105Aのみで表示するように画像処理を施した画像のことを言うものとする。
情報発信部25は、画像処理部24によって上述の画像処理を施したプライバシー保護処理済画像100Aを、システムの利用者に対して施設の混雑情報を報知するための情報として発信する。尚、ここで、システムの利用者として想定されているのは、当該施設の管理担当者等、及び、当該施設の利用を検討している全ての潜在的な利用者である。但し、必要に応じて、認証された特定の顧客グループだけに混雑情報を開示するようにすることもできる。
尚、例えば、特許6581280号に公開されているような座標設定部を更に演算処理部20に設けることにより、撮影部10が撮影した撮影画像中の床面に相当する位置を実寸法と関連付けて特定可能な座標を設定することもできる。このような座標設定部が設定する座標とは、撮影部10が撮影する撮影画像中において、ある任意の位置を特定し、その位置が床面にあるとしたときに、その床面が実際の監視領域の空間においてどの位置に相当するのか特定可能な座標である。即ち、この設定される座標上の位置は、実寸法と関連付けて設定される。このような座標設定部を設けることにより、距離測定デバイスや3Dカメラ等を導入することなく廉価で取得可能な単眼カメラによってのみ取得された2次元情報のみを有する画像からであっても、自動的な処理のみにより高い精度で人の識別を効率よく実行することができる。
情報受信端末30は、システムの利用者が情報発信部25の発信する混雑情報を受信することができる装置、機器であれば特に限定されず、使用者の所持する又は貸与されている様々な機器を用いることができる。情報受信端末30は、具体的には、モニター付きのパーソナルコンピュータ、或いは、容易に持ち運ぶことができる小型の携帯情報処理端末等のように、上記の混雑情報を、システムの利用者が、認知可能な映像・文字・音声等で適宜表示することができる各種の情報処理端末、或いは、そのような要求に対応可能なモニター等を含む各種の情報表示装置によって構成することができる。
好ましくは、本発明の混雑情報報知システム1の動作によって実行することができる本発明の混雑情報報知方法は、撮影部10において実行される撮影ステップ、人識別部21において実行される人識別ステップ、骨格情報抽出部22において実行される骨格情報抽出ステップ、混雑度算出部23において実行される混雑度算出ステップ、画像処理部24において実行される画像処理ステップ、及び、情報発信部25において実行される混雑情報発信ステップが順次行われることによって、全体プロセスとして実行される。但し、最小限の構成とする場合は、混雑情報発信ステップは必須の構成ではない。本発明の混雑情報報知方法は、画像処理ステップにおいて生成されたプライバシー保護処理済画像100Aのみを混雑情報として発信する態様として実施することもできる。
撮影ステップでは、撮影部10が、監視対象領域の撮影を行う。ここで、この撮影は、静止画の撮影を所定間隔で連続して行い、撮影される画像の連続として後述する監視動作を行うが、撮影間隔を非常に短くすることにより、実質的には、動画撮影として、監視動作を行っているものと捉えることもできる。
人識別ステップでは、人識別部21が、撮影部10が撮影した撮影画像中の人を識別する。人を識別した場合には、骨格情報抽出ステップ、又は、混雑度算出ステップへ進み、人が識別されていない場合には、撮影ステップへ戻り、監視動作を継続する。
骨格情報抽出ステップでは、骨格情報抽出部22が、人識別ステップで識別された人101、102、・・・、105(図2参照)から、対応する骨格情報101A、102A、・・・、105A(図3)を抽出する。
混雑度算出ステップでは、混雑度算出部23が、人識別ステップで識別された人の数を特定し、この単位面積当たりに滞留する人数に係る数値データから監視対象領域の混雑度を算出する。ここでいう混雑度の判断基準は、本方法を適用する対象施設の業態、業種、場所等によって、任意に変更することができる。一例として、初期設定として、任意の単位面積(例えば5m2)の領域において、当該領域内に3人以上の人が識別された場合に、当該領域については混雑していると判断するように初期設定としての判断基準を設定しておき、必要に応じて、上記の単位面積と人数とを適宜調整するという実施態様を例示することができる。
画像処理ステップでは、画像処理部24が、撮影画像100中の人101、102、・・・、105(図2参照)を、対応する骨格情報101A、102A、・・・、105A(図3)のみで表示するように画像処理を施すことによってプライバシー保護処理済画像100Aを生成する。
混雑情報発信ステップでは、情報発信部25が、画像処理ステップにおいて生成されたプライバシー保護処理済画像100Aを、混雑情報として発信する。又、混雑情報は、プライバシー保護処理済画像100Aと、混雑度算出ステップで算出された混雑度を示す文字情報200と、を組み合わせた情報(図4参照)とすることが好ましい。
10 撮影部
20 演算処理部
21 人識別部
22 骨格情報抽出部
23 混雑度算出部
24 画像処理部
25 情報発信部
30 情報受信端末
100 撮影画像
101、102、103、104、105 人
100A プライバシー保護処理済画像
101A、102A、103A、104A、105A 骨格情報
111 背景
200 文字情報
Claims (7)
- 監視対象領域を撮影する撮影部と、
前記撮影部が撮影した撮影画像中の人を識別する人識別部と、
前記人識別部によって識別された人の画像から骨格情報を抽出する骨格情報抽出部と、
前記人識別部によって識別された人の数から前記監視対象領域内で所定の単位面積を占める部分領域の混雑度を算出する混雑度算出部と、
前記撮影画像中の長さと、前記監視対象領域における実際の距離と対応していて、前記部分領域を示すグリッド線を前記撮影画像中に表示して、前記撮影画像中の人を骨格情報のみで表示するように画像処理を施して、プライバシー保護処理済画像を生成する画像処理部と、
前記画像処理部によって生成されたプライバシー保護処理済画像と前記混雑度を示す文字情報とを組み合わせた情報を、混雑情報として発信する、情報発信部と、を備える、
混雑情報報知システム。 - 前記情報発信部は、過去の月、日、曜日、時間、及び、天気毎の混雑情報を蓄積したデータを、ニューラルネットワークを有する機械学習型の情報解析装置に学習させて得た現時点以後の混雑予測データを、前記混雑情報と併せて発信する、
請求項1に記載の混雑情報報知システム。 - 前記情報発信部は、販売促進情報を、前記混雑情報と併せて発信する、
請求項1又は2に記載の混雑情報報知システム。 - 撮影部が、監視対象領域を撮影する撮影ステップと、
人識別部が、前記撮影部が撮影した撮影画像中の人を識別する人識別ステップと、
骨格情報抽出部が、前記人識別部によって識別された人の画像から骨格情報を抽出する骨格情報抽出ステップと、
混雑度算出部が、前記人識別部によって識別された人の数から前記監視対象領域内で所定の単位面積を占める部分領域の混雑度を算出する混雑度算出ステップと、
画像処理部が、前記撮影画像中の長さと、前記監視対象領域における実際の距離と対応していて、前記部分領域を示すグリッド線を前記撮影画像中に表示して、前記撮影画像中の人を骨格情報のみで表示するように画像処理を施してプライバシー保護処理済画像を生成する画像処理ステップと、
情報発信部が、前記プライバシー保護処理済画像と前記混雑度を示す文字情報とを組み合わせた情報を、前記混雑情報として発信する、混雑情報発信ステップと、を含む、
混雑情報報知方法。 - 前記混雑情報発信ステップにおいて、前記情報発信部が、過去の月、日、曜日、時間、及び、天気毎の混雑情報を蓄積したデータを、ニューラルネットワークを有する機械学習型の情報解析装置に学習させて得た現時点以後の混雑予測データを、前記混雑情報と併せて発信する、
請求項4に記載の混雑情報報知方法。 - 混雑情報発信ステップにおいて、前記情報発信部が、販売促進情報を、前記混雑情報と併せて発信する、
請求項4又は5に記載の混雑情報報知方法。 - 請求項4から6の何れかに記載の混雑情報報知方法において、
前記人識別ステップ、前記骨格情報抽出ステップ、前記画像処理ステップ、及び、混雑度算出部ステップを、
前記人識別部、前記骨格情報抽出部、前記画像処理部、及び、混雑度算出部を含んで構成される演算処理部に実行させる、混雑情報報知用のプログラム。
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