JP7123545B2 - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents
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Description
人体検出処理には、画像から人体の特徴量を抽出し、予め作成しておいた辞書と比較するテンプレートマッチングを行う手法が用いられる。ところが、このテンプレートマッチングでは、抽出された特徴量と辞書との比較を繰り返し行うため、処理時間が多くかかる。そのため、画像内に大勢の人がいる場合や、背景が複雑で人との判別が困難である場合には、人体検出処理が所定時間内に完了しない。この場合、途中で処理を打ち切って次の画像に対する人体検出処理に移行することになり、通過検知処理の精度が低下してしまう。
特許文献1には、ステレオカメラを使用して各画素が距離情報を有する距離画像を生成し、上記距離情報を利用して、検出すべき特定物体のサイズに合わせて検出領域のサイズを設定する方法が開示されている。
そこで、本発明は、被写体の通過を検知するために用いる基準位置に対して、被写体の検出領域を適切に設定することを課題としている。
なお、以下に説明する実施の形態は、本発明の実現手段としての一例であり、本発明が適用される装置の構成や各種条件によって適宜修正又は変更されるべきものであり、本発明は以下の実施の形態に限定されるものではない。
図1は、ネットワークカメラ100およびクライアント装置200の構成例を示すブロック図である。ネットワークカメラ(以下、単に「カメラ」という。)100とクライアント装置200とは、ネットワーク300によって相互に通信可能に接続されており、カメラ100とクライアント装置200とによって、ネットワークカメラシステムが構成されている。
このネットワークカメラシステムは、例えば、リテール分野での顧客行動分析を行うためのシステムとすることができる。具体的には、当該ネットワークカメラシステムは、店舗のレジ前の領域内にいる人数をカウントして曜日・時間帯ごとのレジの混雑度合のデータを取得することができる。また、当該ネットワークカメラシステムは、店舗内の所定の位置を通過する人数をカウントして店舗の来店者数や来店客の移動軌跡を取得することができる。
撮像部101は、レンズおよびCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)、CCD(Charge Coupled Device)等の撮像素子を含んで構成され、被写体の撮像を行う。また、撮像部101は、撮像面に結像された光像を光電変換によりデジタル電気信号に変換する処理を行う。画像処理部102は、撮像部101において光電変換された信号に対して所定の画像処理を行う。上記画像処理としては、ホワイトバランス処理、シャープネス処理、階調変換処理がある。また、画像処理部102は、上記画像処理が施された画像を圧縮符号化して画像データを生成し、生成した画像データをシステム制御部103に出力する。
被写体ID付与部106は、被写体検出部105による被写体検出処理の検出結果に対して、連続する画像間で検出された被写体を区別するためのIDを付与する。具体的には、被写体ID付与部106は、被写体検出部105が検出した被写体の位置情報およびサイズ情報をもとに、連続する画像間で検出された被写体同士をマッチング処理する。そして、被写体ID付与部106は、マッチングされた被写体には共通なIDを付与し、マッチングする相手の無かった被写体は、新規に検出された被写体として新たなIDを作成し付与する。付与された被写体IDにより、画像内に検出された複数の被写体を区別することができる。
検出領域設定部110は、検知線記憶部109に新たに格納された検知線の設定情報に基づいて、被写体検出処理を行う画像内の検出領域を設定し、検出領域の設定情報を検出領域記憶部111に格納する。
クライアント装置200のシステム制御部201は、通信部204を介してカメラ100から受信した画像を複合化する画像処理部を内部に有し、カメラ100から受信した画像を表示部202へ表示する表示制御を行う。また、システム制御部201は、ユーザのグラフィックユーザインタフェース(GUI)操作に応じて各種コマンドを生成し、生成したコマンドを、カメラ100へ送信すべく通信部204へ出力する。
通信部204は、カメラ100の通信部104からネットワーク300を介して送信される画像や信号を受信し、受信した情報をシステム制御部201に送信する。また、通信部204は、システム制御部201の指示に基づいて、上記コマンドを、ネットワーク300を介してカメラ100の通信部104へ送信する。
図2は、カメラ100のハードウェア構成例である。
図2に示すように、カメラ100は、CPU11と、ROM12と、RAM13と、外部メモリ14と、撮像部15と、入力部16と、通信I/F17と、システムバス18とを備える。CPU11は、カメラ100における動作を統括的に制御するものであり、システムバス18を介して、各構成部(12~17)を制御する。ROM12は、CPU11が処理を実行するために必要な制御プログラム等を記憶する不揮発性メモリである。なお、当該プログラムは、外部メモリ14や着脱可能な記憶媒体(不図示)に記憶されていてもよい。RAM13は、CPU11の主メモリ、ワークエリア等として機能する。すなわち、CPU11は、処理の実行に際してROM12から必要なプログラム等をRAM13にロードし、当該プログラム等を実行することで各種の機能動作を実現する。
設定画面400上では、ユーザが任意の検知線410を指定することが可能である。この検知線410を用いた通過検知処理により、例えば被写体500が画像内を右方向に移動して検知線410を通過したことを検知することが可能となる。本実施形態では、カメラ100は、検知線410の設定情報に基づいて、当該検知線410を用いた通過検知処理に適した検出領域420を設定し、被写体検出処理を実行する領域を検出領域420内に限定する。
図4は、カメラ100が実行する検出領域設定処理手順を示すフローチャートである。この図4の処理は、ユーザがクライアント装置200の表示部201に表示された設定画面上において、検知線を指定したタイミングで開始される。ただし、図4の処理の開始タイミングは、上記のタイミングに限らない。
カメラ100は、CPU11が必要なプログラムを読み出して実行することにより、図4に示す各処理を実現することができる。ただし、図1に示すカメラ100の各要素のうち少なくとも一部が専用のハードウェアとして動作することで図4の処理が実現されるようにしてもよい。この場合、専用のハードウェアは、CPU11の制御に基づいて動作する。以降、アルファベットSはフローチャートにおけるステップを意味するものとする。
次にS2では、カメラ100は、S1において取得された検知線の設定情報に基づいて、被写体検出処理を行う検出領域を生成する検出領域生成処理を実行する。
ユーザが指定した検知線410の位置と検知したい人が存在する領域とには相関があり、また、検知線410の長さLと検知したい人の身長hとにも相関があると想定する。そこで、カメラ100は、検知線410を含み、検知線410の延伸方向に検知線410の長さLを有する矩形領域を、検出領域420として設定する。また、検知線410の傾きと検知したい人の移動方向とには相関があると想定し、カメラ100は、検知線410に対して直交する方向に所定の検知幅W1、W2を有する矩形領域を、検出領域420として設定する。
また、検知幅W1、W2は、同じ長さに限定されるものではなく、通過を検知したい被写体をより確実に検出できるように、検知幅W1は検知幅W2よりも長く設定してもよい。
S21では、カメラ100は、検知線の設定情報に含まれる検知線の長さLをもとに、検知線の長さLに所定の倍率(本実施形態では1.35倍)をかけた長さを、検出領域の検知幅W1、W2として算出する。次に、S22では、カメラ100は、検知線の延伸方向に当該検知線の長さLを有し、検知線に直交する方向に、検知線からそれぞれ検知幅W1、W2だけ広げた矩形領域を生成する。最後に、カメラ100は、S22において生成された矩形領域を、検知線に対する検出領域として設定する。
S4では、カメラ100は、重なる検出領域全てを囲む外接矩形を作成し、S5に移行する。S5では、カメラ100は、上記の重なる検出領域全ての設定情報を検出領域記憶部111から削除する。また、カメラ100は、S4において作成された外接矩形を、各検知設定に対する共通の検出領域として設定する。
S6では、カメラ100は、S2またはS5において設定された検出領域の設定情報を検出領域記憶部111に記憶し、処理を終了する。
これにより、カメラ100は、検知線の設定情報をもとに、当該検知線を用いた通過検知に適した被写体の検出領域を自動的に設定することができる。このように、カメラ100は、通過検知設定に適した被写体の検出領域を、ユーザ操作を必要とすることなく適切に設定することができ、ユーザの手を煩わせることなく通過検知処理の精度を高めることが可能となる。
したがって、カメラ100は、ユーザが指定した検知線の設定情報を適切に取得し、ユーザが指定した検知線に対して適切な検出領域を設定することができる。
このように、カメラ100は、ユーザにより指定された検知線は、通過を検知したい被写体の情報と相関があることに着目し、検出領域の位置および大きさを設定する。したがって、カメラ100は、通過を検知したい被写体を適切に検出可能な検出領域を設定することができ、通過検知処理の精度を適切に向上させることができる。
ところが、被写体検出処理は、テンプレートマッチングにより物体(人体)を検出するため、処理時間が多くかかる。そのため、画像内に大勢の人がいる場合や背景が複雑で人との判別が困難である場合には、処理がリアルタイム時間内に完了しない状況が発生する。この場合、途中で被写体検出処理を打ち切って次の画像に対する被写体検出処理に移行することになり、通過検知処理の精度が低下してしまう。
画像600の下の方に通過を検知したい被写体500が存在する場合、通過検知処理の結果に影響のない画像600の上の方に存在する被写体510に対してのみ検出処理が行われ、被写体500に対しては検出処理が行われないことになる。その結果、被写体500を適切に検出できずに通過カウントの精度が低下してしまう。
次に、本発明の第二の実施形態について説明する。
上述した第一の実施形態では、検知線の設定情報に基づいて検出領域を設定する場合について説明した。第二の実施形態では、検知線に対して垂直な方向への被写体の移動速度を考慮して検出領域を設定する場合について説明する。
具体的には、図8に示すように、検知線410の通過前における被写体500の検出回数が少なくとも6回、検知線410の通過後における被写体500の検出回数が少なくとも4回となるように検出領域422を作成する。この場合、被写体の検出フレームレートを10fpsとすると、通過前に0.6秒間、通過後に0.4秒間、被写体が被写体検出処理により検出されるように検出領域の検知幅W1、W2を設定する必要がある。この検出領域の検知幅W1、W2は、被写体の移動速度Vに応じて異なる。そのため、実際に移動する被写体を測定し、被写体の移動速度Vに基づいて検出領域の検知幅W1、W2を設定するようにする。
また、カメラ100は、検知線の通過前における上記設定回数を、検知線の通過後における上記設定回数よりも多く設定することもできる。この場合、被写体の通過をより確実に検知することができる。
次に、本発明の第三の実施形態について説明する。
上述した第一の実施形態では、検知線の設定情報に基づいて検出領域を設定する場合について説明した。第三の実施形態では、被写体の大きさを考慮して検出領域を設定する場合について説明する。
そのため、例えば、上述した図5に示すように、検知線410の延伸方向に検知線410の長さLを有する検出領域420を設定し、当該検出領域420について被写体検出処理を行った場合、図9(a)に示す被写体500を適切に検出できないおそれがある。
また、カメラ100は、検知線の上端側に少なくとも被写体の大きさに相当する長さを有する検出領域を設定することができる。この場合、足元がぎりぎり検知線を通過するような被写体についても、被写体検出処理により適切に検出し、検知線の通過を検知することができる。
上記各実施形態においては、検知線は、画像内において垂直方向に設定する場合について説明した。しかしながら、検知線は、画像内において水平方向に設定してもよいし、斜め方向に設定してもよい。
図10に示すように、検知線410が斜め方向に設定された場合、まず、カメラ100は、上記各実施形態と同様に、検知線410の延伸方向に検知線410の長さLを有し、検知線410に直交する方向に検知幅W1、W2を有する矩形領域425を設定する。そして、カメラ100は、当該矩形領域425を囲む外接矩形を、検出領域426として設定する。これにより、画像に対して斜め方向に設定された検知線に対しても、適切な検出領域を設定することができる。
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。
Claims (14)
- 画像内に設定された、当該画像から検出された物体が通過したことを検知するために用いる検知線の設定情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記検知線の設定情報に基づいて、前記画像から前記物体を検出する検出処理を行う前記画像内の検出領域を設定する設定手段と、を備え、
前記検出領域は、前記画像の一部の領域であるとともに、前記検知線を含み、前記検知線に沿った方向における前記検出領域の長さが前記検知線の長さよりも長くなるように設定され、
前記検出処理は、前記画像の前記検出領域から抽出された物体の特徴量と前記物体の特徴とを比較して前記物体を検出する処理であることを特徴とする情報処理装置。 - 前記取得手段は、
前記検知線の設定情報として、前記画像内における前記検知線の位置、長さおよび傾きの少なくとも1つを取得することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記画像を表示手段に表示させる表示制御手段をさらに備え、
前記取得手段は、前記表示制御手段により表示された前記画像内における前記検知線の指定を受け付け、前記検知線の設定情報を取得することを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記設定手段は、
前記検知線に直交する方向に所定の検知幅を有する領域を、前記検出領域として設定することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記設定手段は、
前記検知線の長さに所定の倍率をかけた長さを前記検知幅として設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。 - 前記設定手段は、
前記物体の移動速度に基づいて、前記検知幅を設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。 - 前記設定手段は、
前記物体の移動速度に基づいて、前記検知線の通過前後における前記検出処理による前記物体の検出回数がそれぞれ設定回数以上となるよう、前記検知幅を設定することを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記設定手段は、
前記物体の大きさに基づいて、前記検知線の延伸方向における前記検出領域の長さを設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。 - 前記設定手段は、
前記検知線の上端側に少なくとも前記物体の大きさに相当する長さを有する前記検出領域を設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。 - 前記設定手段は、
前記検知線を含み、前記検知線の延伸方向に少なくとも前記検知線の長さを有し、前記検知線に直交する方向に所定の検知幅を有する領域を囲む外接矩形を、前記検出領域として設定することを特徴とする請求項1から9のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 画像内に設定された、当該画像から検出された物体が通過したことを検知するために用いる検知線の設定情報を取得する取得ステップと、
取得された前記検知線の設定情報に基づいて、前記画像から前記物体を検出する検出処理を行う前記画像内の検出領域を設定する設定ステップと、を含み、
前記設定ステップでは、
前記画像の前記検出領域から抽出された物体の特徴量と前記物体の特徴とを比較して前記物体を検出する前記検出処理を行う前記検出領域を、
前記画像の一部の領域であるとともに、前記検知線を含み、前記検知線に沿った方向における前記検出領域の長さが前記検知線の長さよりも長くなるように設定することを特徴とする情報処理方法。 - 請求項1から10のいずれか1項に記載の情報処理装置と、
前記画像を撮像する撮像手段と、を備えることを特徴とする撮像装置。 - 請求項12に記載の撮像装置と、
前記撮像装置とネットワークを介して接続され、表示手段を備えるクライアント装置と、を備えることを特徴とするネットワークカメラシステム。 - コンピュータを、請求項1から10のいずれか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。
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