[go: up one dir, main page]

JP2005025328A - Congestion monitoring system and congestion monitoring program - Google Patents

Congestion monitoring system and congestion monitoring program Download PDF

Info

Publication number
JP2005025328A
JP2005025328A JP2003188000A JP2003188000A JP2005025328A JP 2005025328 A JP2005025328 A JP 2005025328A JP 2003188000 A JP2003188000 A JP 2003188000A JP 2003188000 A JP2003188000 A JP 2003188000A JP 2005025328 A JP2005025328 A JP 2005025328A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
pixel
image
pixels
value
difference
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP2003188000A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Takahiko Niimura
貴彦 新村
Hiroyuki Arai
啓之 新井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NTT Data Group Corp
Original Assignee
NTT Data Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NTT Data Corp filed Critical NTT Data Corp
Priority to JP2003188000A priority Critical patent/JP2005025328A/en
Publication of JP2005025328A publication Critical patent/JP2005025328A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

【課題】所定の領域内に存在する人の数を計測することができるようにする。
【解決手段】カメラ100によって撮影された所定の領域の画像に対応する画像データは、制御部200を介して静止画像DB20として蓄積される。制御部200は、背景画像DB30から上記領域に対応する背景画像を読み出し、対応する画素毎に画素値を比較して画素値の差を求め、人間の存在する面積を求める。そして、重み付けテーブル50に基づいてカメラ100からの距離に応じた重み付けをこの面積に対して行い、面積(背景画像との差分)と人数推定DB40とに基づいて上記領域内にいる人の人数を推定する。
【選択図】 図1
An object of the present invention is to enable measurement of the number of people present in a predetermined area.
Image data corresponding to an image of a predetermined area photographed by a camera is accumulated as a still image DB via a control unit. The control unit 200 reads a background image corresponding to the region from the background image DB 30, compares the pixel value for each corresponding pixel to obtain a difference in pixel value, and obtains an area where a human exists. Then, weighting according to the distance from the camera 100 is performed on the area based on the weighting table 50, and the number of persons in the region is determined based on the area (difference from the background image) and the number of persons estimation DB40. presume.
[Selection] Figure 1

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、混雑監視システムおよび混雑監視プログラムに関し、特に、公共施設、道路、公園等の所定の領域内にいる人の数を測定して混雑の度合いを監視する混雑監視システムおよび混雑監視プログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
例えば、エレベータの上方向から画像を撮影して人数を把握する際、エレベータ内の人数が増えると陰が濃くなり、人として誤認識するため、所定の補正を行うようにしたものがある(例えば、特許文献1参照)。
また、コンピュータグラフィックスを利用して、画像を検証するようにしたものがある(例えば、特許文献2参照)。
【0003】
【特許文献1】
特開平11−259625号公報
【特許文献2】
特開2000−34691号公報
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記特許文献1および特許文献2に記載の発明では、屋外において撮影用のカメラを使用する場合、撮影対象の範囲を真上から撮影することが望ましいが、設置場所が限られる場合が多いので、撮影対象の重心位置の真上から撮影可能な位置にカメラを設置することが困難であり、重心位置に対して斜め方向から撮影する場合がある。この場合、奥行きのある画像に基づいて人物を把握することが困難であった。即ち、カメラからの撮影距離が離れるほど、撮影された人物の大きさが異なってくるので、人としてカウントされない場合があり、誤差が生じてしまうという問題があった。また、斜め方向から撮影する場合、人の後ろに人が存在すると、奥の人が手前の人の後ろに隠れてしまい、カメラで撮影されない場合があるという問題があった。
【0005】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、斜め方向から撮影した場合でも、所定の領域内にいる人の数をより高精度で推定することができる混雑監視システムおよび混雑監視プログラムを提供することを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決するために、本発明は、所定の領域の画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された前記画像を記憶する第1の記憶手段と、予め撮像された基準となる前記領域の基準画像を記憶する第2の記憶手段と、前記画像を構成する各画素の値と、前記基準画像を構成する各画素の値とを対応するもの同士で比較し、画素値の差を計算する差分計算手段と、前記差分計算手段によって計算された各画素毎の画素値の差が所定の基準値を越える画素の数をカウントするカウント手段と、前記カウント手段によってカウントされた画素の数を各画素の位置に応じて重み付けする画素数補正手段と、前記画素数補正手段によって重み付けされた前記画素の数に基づき、前記領域内にいる人の数を検出する推定手段と、を備えることを特徴とする。
【0007】
また、本発明は、所定の領域の画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された前記画像を記憶する第1の記憶手段と、予め撮像された基準となる前記領域の基準画像を記憶する第2の記憶手段と、前記画像を構成する各画素の値と、前記基準画像を構成する各画素の値とを対応するもの同士で比較し、画素値の差を計算する差分計算手段と、前記差分計算手段によって計算された各画素毎の画素値の差が所定の基準値を越える画素の数をカウントするカウント手段と、前記カウント手段によってカウントされた画素の数を前記撮像手段との間の距離に応じて重み付けする画素数補正手段と、前記画素数補正手段によって重み付けされた前記画素の数に基づき、前記領域内にいる人の数を検出する推定手段と、を備えることを特徴とする。
【0008】
また、本発明は、上述の混雑監視システムにおいて、前記画素数補正手段は、前記領域を所定の大きさの小領域に分割し、各小領域毎に、重み付けが行われていることを特徴とする。
【0009】
また、本発明は、所定の領域の画像を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された前記画像を記憶する第1の記憶手段と、予め撮像された基準となる前記領域の基準画像を記憶する第2の記憶手段と、前記画像を構成する各画素の値と、前記基準画像を構成する各画素の値とを対応するもの同士で比較し、画素値の差を計算する差分計算手段と、前記差分計算手段によって計算された各画素毎の画素値の差が所定の基準値を越える画素の数をカウントするカウント手段と、コンピュータグラフィックスを用いて仮想的に作成された人を前記基準画像に重ね合わせて計算した前記画素の数と前記人の数とを対応付けて記憶する第3の記憶手段と、前記カウント手段によってカウントされた前記画素の数と前記第3の記憶手段に記憶された検出基準値に基づいて、前記領域内にいる人の数を検出する推定手段と、を備えることを特徴とする。
【0010】
また、本発明は、所定の領域の画像を撮像した画像データを取得するステップと、取得した画像データの各画素の値と予め撮像された基準となる領域の基準画像の各画素の値とを対応する画素同士で比較し画素値の差を計算するステップと、計算された各画素毎の画素値の差が所定の基準値を越える画素の数をカウントするステップと、前記カウントされた画素の数を各画素の位置に応じて重み付けするステップと、前記重み付けされた前記画素の数に基づき、前記領域内にいる人の数を検出するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【0011】
【発明の実施の形態】
図1は、本発明の混雑監視システムの一実施の形態の構成例を示すブロック図である。同図に示すように、本実施の形態は、公共施設、道路や公園等の所定の領域を撮影するカメラ100と、記憶装置によって構成される静止画像データベース(DB)20と、記憶装置によって構成される背景画像DB30と、記憶装置によって構成される人数推定DB40と、記憶装置によって構成される重み付けテーブル50と、カメラ100および静止画像DB20,背景画像DB30,人数推定DB40,重み付けテーブル50を制御するとともに、後述する各種処理を実行する制御部200等により構成されている。
【0012】
図2は、本実施の形態の機能ブロック図である。制御部200は、フレーム分割処理部210と、マッチング部211と、人数推定処理部212等から構成されている。フレーム分割処理部210は、カメラ100から供給された画像データを各フレーム毎に分割して静止画を抽出し、静止画DB20として記憶させるようになっている。この静止画像DB20は、静止画像とその静止画像が撮影された撮影時刻とからなり、例えば、256階調のグレースケールによって画素値が表現される。マッチング部211は、静止画像DB20から読み出した静止画像と、背景画像DB30から読み出した背景画像とに基づいて、各画像を構成する画素単位で、対応する画素同士の各画素値を比較し、その差分を求めるようになっている。このとき、マスク領域情報(各画素に対応する位置座標や、重み付けの値など)に基づいて、撮影領域から有効な画像領域を切り出し、画素値の差分が所定値の基準値以上であった画素の数を補正(重み付け)するようになっている。この補正をすることにより、例えば、撮影位置から近い位置の画素においては、10画素分で1人として検出されるが、撮影位置から遠い位置の画素においては、5画素分で1人とするなど、カメラからの距離に反比例して撮影される人物の大きさが小さくなることを考慮して人数の推定を行うことができる。人数推定処理部212は、画素値の差が所定の基準値を超えた画素数と人数推定DB40とに基づいて上記領域内にいる人の数を推定するようになっている。
【0013】
図3は、カメラ100が所定の長方形領域ABCD(撮影画像ではマスク領域に相当する)を撮影する様子を示している。この領域の奥行きはW、幅はLで表されている。また、カメラ100が設置されている位置から長方形領域ABCDを含む平面との間の距離(高さ)はHで表されている。図4は、長方形領域ABCDを格子状の小領域1から16に分割したものである。小領域は、例えば、人一人が入る40cm(センチメートル)×40cmの大きさとすることができる。
【0014】
各領域における各小領域毎の重みQiは、各小領域の重心の位置からカメラ100の位置までの距離di(iは1から16)を算出し、カメラ100から最も遠い小領域までの距離dmaxとすると、重みQiは次式で表される。
Qi=di /dmax
この重みQiは、各小領域のそれぞれの距離に応じて算出され、図5に示すように、マスク領域情報として撮影画像の切り出し領域の各小領域に対応付けられて記憶される。なお、この重みQiによる重み付けは、画素の数に対して増加するようにあるいは減少するように重み付けをすることが可能である。
【0015】
人数推定DBのデータは、図6に示すように、仮想的に、長方形領域ABCDの各小領域上に一人ずつコンピュータグラフィックスを用いて人物を配置した画像を作成し、人物を配置しないときの背景画像の各画素の値と、人物を配した画像の各画素の値との差分を対応する画素同士で求め、その画素値の差が所定の基準値以上である画素の数に、仮想的に配置した人物の数を対応付けて記憶される。ここでは、カメラ100から遠い位置にいる人物から順に一人ずつまたは1列ずつ消して行き、それぞれ配置された人物の数と画素数とを対応付けて人数推定DB40のデータとして記憶される。
【0016】
仮想的に作成する人物は、カメラ100からの距離に応じて大きさが調整されている。また、身長に応じて画素数が異なるため、人数推定DB40は、身長に応じて作成される。例えば、仮想的に作成した人物の身長が150cmの場合、30人と推定され、身長が170cmの場合、20人と推定されるとき、推定人数は20人から30人とすることができる。
【0017】
次に、図7のフローチャートを参照して、本実施の形態の動作について説明する。まず、ステップS1において、カメラ100によって撮像された画像に対応する画像データが、制御部200に供給される。ステップS2において、制御部200は、記憶装置30に記憶されている背景画像DB30から、対応する背景画像を読み出す。次に、ステップS3において、マッチング処理が実行される。即ち、制御部200のマッチング部211は、カメラ100によって撮像された画像データを構成する各画素と、背景画像の各画素の対応するもの同士で画素値を比較する。
【0018】
次に、ステップS4において、ステップS3において実行されたマッチング処理によって得られた各画素の画素値に対して、各小領域毎に設定された重み付けが行われる。次に、ステップS5において、重み付けされた各画素の画素値と、人数推定DB40のデータから、長方形領域ABCD内にいる人の数を推定する。
【0019】
次に、ステップS6において、推定された人数が混雑監視システムに接続された表示装置等に出力される。次に、ステップS7において、電源がオフされるなどして処理の終了が指示されたか否かが判定される。その結果、処理の終了が指示されていないと判定された場合、ステップS1に戻り、ステップS1以降の処理が繰り返し実行される。一方、処理の終了が指示されたと判定された場合、本処理を終了する。
【0020】
また、推定した人数に応じて所定の警告を行うようにすることもできる。例えば、推定人数の結果について直前のデータと比較し、その差が所定の値を超えていた場合に、人数が急激に増加したことを検出し、アラームを放音したり、メッセージを表示させ管理者に警告を行うようにすることができる。これにより、管理者は、撮影された場所における人数増加によるトラブルの未然を防止する処置や、人数増加の原因の除去を行うことができる。
【0021】
また、上述した実施形態において、人数推定テーブル40は、その撮影対象の環境に存在すると推定される人物の身長に応じて作成するようにしてもよい。例えば、成人式の日における成人式会場付近の道路を撮影対象である場合、身長150cmの場合(二十歳の女性を推定)の人数推定テーブル40と、身長170cmの場合(二十歳の男性を推定)の人数推定テーブル40を作成しておく。そして、これら2つの人数推定テーブル40を参照し、人数推定をするようにしてもよい。例えば、マッチング処理によって得られた画素数がAであった場合、身長150cmの場合の人数推定テーブル40を参照した場合の推定人数が30人であり、身長170cmの場合の人数推定テーブル40を参照した場合の推定人数が20人である場合、推定人数が「20人から30人」であることが表示装置に出力される。なお、小学校の校庭などであれば、例えば、身長130cmの場合および身長150cmの場合の人数推定データベースが作成することも可能である。このように、撮影環境に応じた身長の人数推定データベースを作成することにより、その撮影場所に応じた推定される人数の推定幅を狭くでき、推定人数の信頼度を向上させることができる。
【0022】
また、この人数推定テーブル40は、例えば、俯角が大きい場所と俯角が小さい場所から撮影対象を撮影する場合とでは、人の陰に人が隠れてしまう度合いが異なるので、カメラの設置場所毎に設定される。
【0023】
また、時刻、天候、季節等により日照状態が変化するので、時刻、天候、季節毎に背景画像を用意し、また、時刻、天候、季節毎に人数推定テーブル40を作成するようにしておき、その撮影時の時刻、天気、季節に応じた背景画像、人数推定テーブル40を参照して人数推定を行うようにしてもよい。これにより、時刻、天候、季節を考慮した人数推定を行うことができる。
【0024】
以上説明したように、本実施の形態により、奥行きのある環境を考慮した人数の推定を行うことができ、推定人数の精度を向上させることができる。また、人物の後ろに隠れている人を考慮した人数の推定を行うことができる。さらに、コンピュータグラフィックスを用いて人数の推定を行うので、人の陰に隠れている人をも考慮した人数を推定することができる。
【0025】
なお、上記実施の形態においては、重み付けは各小領域とカメラ100との間の距離の二乗に応じて行ったが、これに限定されるものではない。例えば、カメラ100によって撮影された画像の上方向を奥行き距離に対応させるようにしてもよい。また、画像のy軸方向の物体は遠くにあるとしてy軸方向にのみ比例した重み付けを行うようにしてもよい。
【0026】
また、上述の実施形態において、撮影された人物の画像がマスク領域内の1つの小領域ではなく、複数の小領域にまたがっている場合については、人物の足元の小領域のマスク領域情報に設定された重みQiをその人物の画素全体に対して重み付けしてもよく、各小領域に設定された重みQiに従って重み付けしてもよい。
【0027】
また、上述の実施形態においては、図7ステップS4に示すように、人数推定DB40に記憶されたデータを参照することにより、重み付けされた画素数に応じた人数を推定するようにした。すなわち、コンピュータグラフィックスを用いて計算した画素の数と人の数とが対応付けられたデータを参照するようにしたが、人数の推定をするために参照するデータは、必ずしもコンピュータグラフィックスを用いて計算した画素の数でなくともよい。例えば、単に画素の数と人の数とが対応付けられたテーブルを参照することにより、人数を推定するようにしてもよい。また、画素の数から人数を算出するための式に基づいて算出するようにしてもよい。
【0028】
また、図1におけるフレーム分割処理部210、マッチング部211、人数推定処理部212の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより混雑監視を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【0029】
また、「コンピュータシステム」は、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境(あるいは表示環境)も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【0030】
以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【0031】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係る混雑監視システムおよび混雑監視プログラムによれば、公共施設、道路、公園等の所定の領域内にいる人の数を、奥行きのある環境や人の陰に隠れた人を考慮した人数の推定を行うことができ、これにより、推定人数の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の混雑監視システムの一実施の形態の構成例を示すブロック図。
【図2】図1の実施の形態の機能ブロック図。
【図3】カメラが所定の長方形領域ABCD(マスク領域)を撮影する様子を示す図。
【図4】長方形領域ABCDの格子状の小領域1から16を示す図。
【図5】重みQiについて説明するための図面である。
【図6】長方形領域ABCDの各小領域上に仮想的に人物を配置した画像を示す図。
【図7】本実施の形態の動作を説明するフローチャート。
【符号の説明】
20 静止画像DB 30 背景画像DB
40 人数推定DB 50 重み付けテーブル
100 カメラ 200 制御部
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a congestion monitoring system and a congestion monitoring program, and more particularly to a congestion monitoring system and a congestion monitoring program for monitoring the degree of congestion by measuring the number of people in a predetermined area such as a public facility, road, or park. .
[0002]
[Prior art]
For example, when an image is taken from the upper side of an elevator to grasp the number of people, as the number of people in the elevator increases, the shade becomes darker and erroneously recognized as a person. , See Patent Document 1).
In addition, there is one that verifies an image using computer graphics (for example, see Patent Document 2).
[0003]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Laid-Open No. 11-259625 [Patent Document 2]
Japanese Patent Laid-Open No. 2000-34691
[Problems to be solved by the invention]
However, in the inventions described in Patent Document 1 and Patent Document 2, when using a camera for photographing outdoors, it is desirable to photograph the range of the photographing object from directly above, but the installation location is often limited. Therefore, it is difficult to install the camera at a position where it can be photographed from directly above the position of the center of gravity of the subject of photographing, and there are cases where photographing is performed from an oblique direction with respect to the position of the center of gravity. In this case, it is difficult to grasp a person based on an image having a depth. That is, as the shooting distance from the camera increases, the size of the photographed person differs, so that there is a case where the person is not counted and an error occurs. Further, when photographing from an oblique direction, there is a problem that if there is a person behind the person, the person in the back may be hidden behind the person in front and may not be photographed by the camera.
[0005]
The present invention has been made in view of such a situation, and a congestion monitoring system and a congestion monitoring program capable of estimating the number of people in a predetermined area with higher accuracy even when photographing from an oblique direction. The purpose is to provide.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-described problem, the present invention provides an imaging unit that captures an image of a predetermined region, a first storage unit that stores the image captured by the imaging unit, and a reference that is captured in advance. The second storage means for storing the reference image of the region, the value of each pixel constituting the image and the value of each pixel constituting the reference image are compared with each other, and the pixel value A difference calculating means for calculating a difference, a counting means for counting the number of pixels in which a difference in pixel values calculated by the difference calculating means exceeds a predetermined reference value, and a pixel counted by the counting means Pixel number correcting means for weighting the number of pixels according to the position of each pixel, and estimating means for detecting the number of people in the region based on the number of pixels weighted by the pixel number correcting means. Preparation And wherein the Rukoto.
[0007]
In addition, the present invention provides an imaging unit that captures an image of a predetermined region, a first storage unit that stores the image captured by the imaging unit, and a reference image of the region that serves as a reference captured in advance. The second storage means for storing, the value of each pixel constituting the image, and the value of each pixel constituting the reference image are compared with each other corresponding to each other, and a difference calculating means for calculating a difference between the pixel values Counting means for counting the number of pixels in which the difference in pixel values calculated by the difference calculating means exceeds a predetermined reference value; and the number of pixels counted by the counting means with the imaging means A pixel number correcting means for weighting according to the distance between, and an estimating means for detecting the number of people in the region based on the number of pixels weighted by the pixel number correcting means. Special To.
[0008]
Further, the present invention is characterized in that, in the congestion monitoring system described above, the pixel number correcting unit divides the area into small areas of a predetermined size, and weighting is performed for each small area. To do.
[0009]
In addition, the present invention provides an imaging unit that captures an image of a predetermined region, a first storage unit that stores the image captured by the imaging unit, and a reference image of the region that serves as a reference captured in advance. The second storage means for storing, the value of each pixel constituting the image, and the value of each pixel constituting the reference image are compared with each other corresponding to each other, and a difference calculating means for calculating a difference between the pixel values Counting means for counting the number of pixels in which the difference in pixel values calculated by the difference calculation means exceeds a predetermined reference value; and a person virtually created using computer graphics Third storage means for storing the number of pixels and the number of persons calculated in a superimposed manner on a reference image, and the number of pixels counted by the counting means and the third storage means Remembered They based on the detected reference value, characterized in that it comprises an estimation means for detecting the number of people in the area.
[0010]
The present invention also includes a step of acquiring image data obtained by capturing an image of a predetermined area, a value of each pixel of the acquired image data, and a value of each pixel of a reference image of a reference area captured in advance. Comparing corresponding pixels with each other, calculating a pixel value difference, counting the number of pixels in which the calculated pixel value difference for each pixel exceeds a predetermined reference value, and The computer is caused to perform a step of weighting the number according to the position of each pixel and a step of detecting the number of persons in the region based on the weighted number of pixels.
[0011]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an embodiment of a congestion monitoring system according to the present invention. As shown in the figure, the present embodiment is configured by a camera 100 that captures a predetermined area such as a public facility, a road, or a park, a still image database (DB) 20 configured by a storage device, and a storage device. The background image DB 30 to be executed, the number of people estimation DB 40 constituted by the storage device, the weighting table 50 constituted by the storage device, the camera 100 and the still image DB 20, the background image DB 30, the number of people estimation DB 40, and the weighting table 50 are controlled. In addition, it is configured by a control unit 200 or the like that executes various processes to be described later.
[0012]
FIG. 2 is a functional block diagram of the present embodiment. The control unit 200 includes a frame division processing unit 210, a matching unit 211, a person number estimation processing unit 212, and the like. The frame division processing unit 210 divides the image data supplied from the camera 100 for each frame, extracts a still image, and stores it as a still image DB 20. The still image DB 20 includes a still image and a shooting time when the still image is shot. For example, pixel values are represented by 256 gray scales. Based on the still image read from the still image DB 20 and the background image read from the background image DB 30, the matching unit 211 compares the pixel values of corresponding pixels in units of pixels constituting each image. The difference is calculated. At this time, based on the mask area information (position coordinates corresponding to each pixel, weighting value, etc.), an effective image area is cut out from the imaging area, and the pixel value difference is equal to or greater than a predetermined reference value Is corrected (weighted). By performing this correction, for example, one pixel is detected for 10 pixels at pixels close to the shooting position, but one person is detected for 5 pixels at pixels far from the shooting position. The number of persons can be estimated in consideration of the fact that the size of a person photographed in inverse proportion to the distance from the camera becomes small. The number-of-people estimation processing unit 212 estimates the number of people in the area based on the number of pixels whose pixel value difference exceeds a predetermined reference value and the number-of-people estimation DB 40.
[0013]
FIG. 3 shows how the camera 100 captures a predetermined rectangular area ABCD (corresponding to a mask area in the captured image). The depth of this area is represented by W and the width is represented by L. The distance (height) between the position where the camera 100 is installed and the plane including the rectangular area ABCD is represented by H. FIG. 4 shows a rectangular area ABCD divided into lattice-shaped small areas 1 to 16. The small area can be, for example, a size of 40 cm (centimeter) × 40 cm where one person can enter.
[0014]
As the weight Qi for each small area in each area, a distance di (i is 1 to 16) from the position of the center of gravity of each small area to the position of the camera 100 is calculated, and the distance dmax from the camera 100 to the farthest small area is calculated. Then, the weight Qi is expressed by the following equation.
Qi = di 2 / dmax 2
The weight Qi is calculated according to the distance of each small area, and is stored as mask area information in association with each small area of the cutout area of the captured image, as shown in FIG. The weighting by the weight Qi can be weighted so as to increase or decrease with respect to the number of pixels.
[0015]
As shown in FIG. 6, the data of the number of persons estimation DB is created when an image in which a person is placed on each small area of the rectangular area ABCD by using computer graphics is created and no person is placed. The difference between the value of each pixel of the background image and the value of each pixel of the image in which the person is arranged is obtained between the corresponding pixels, and the difference between the pixel values is virtually equal to the number of pixels greater than or equal to a predetermined reference value. Is stored in association with the number of persons placed in the. Here, one person or one column is erased in order from the person far from the camera 100, and the number of persons arranged and the number of pixels are associated with each other and stored as data in the person estimation DB 40.
[0016]
The size of the virtually created person is adjusted according to the distance from the camera 100. In addition, since the number of pixels varies depending on the height, the number of persons estimation DB 40 is created according to the height. For example, when the height of a virtually created person is 150 cm, it is estimated that 30 persons, and when the height is 170 cm, when the estimated number is 20 persons, the estimated number of persons can be 20 to 30 persons.
[0017]
Next, the operation of the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. First, in step S <b> 1, image data corresponding to an image captured by the camera 100 is supplied to the control unit 200. In step S <b> 2, the control unit 200 reads a corresponding background image from the background image DB 30 stored in the storage device 30. Next, in step S3, matching processing is executed. That is, the matching unit 211 of the control unit 200 compares the pixel values of the pixels constituting the image data captured by the camera 100 and the corresponding pixels of the background image.
[0018]
Next, in step S4, weighting set for each small region is performed on the pixel value of each pixel obtained by the matching processing executed in step S3. Next, in step S5, the number of people in the rectangular area ABCD is estimated from the weighted pixel value of each pixel and the data in the number-of-people estimation DB 40.
[0019]
Next, in step S6, the estimated number of persons is output to a display device or the like connected to the congestion monitoring system. Next, in step S7, it is determined whether or not an instruction to end the process is given, for example, by turning off the power. As a result, when it is determined that the end of the process is not instructed, the process returns to step S1 and the processes after step S1 are repeatedly executed. On the other hand, if it is determined that the end of the process has been instructed, the present process ends.
[0020]
Also, a predetermined warning can be given according to the estimated number of people. For example, the estimated number of people is compared with the previous data, and when the difference exceeds a predetermined value, it is detected that the number has suddenly increased, and an alarm is sounded or a message is displayed and managed. A warning can be made to the person. As a result, the manager can take measures to prevent troubles due to an increase in the number of people at the location where the image was taken, and remove the cause of the increase in the number of people.
[0021]
In the above-described embodiment, the number of persons estimation table 40 may be created according to the height of a person estimated to exist in the environment to be imaged. For example, when shooting a road near an adult-style venue on an adult-type day, the number-of-people estimation table 40 for a height of 150 cm (estimated 20-year-old woman) and a height of 170 cm (20-year-old male) (Estimate)) is prepared. Then, the number of people may be estimated by referring to these two number of people estimation tables 40. For example, when the number of pixels obtained by the matching process is A, the estimated number of people is 30 when the number of people estimation table 40 is 150 cm tall, and the number of people estimation table 40 is 170 cm tall. In the case where the estimated number of persons is 20, the estimated number of persons is “20 to 30 people” is output to the display device. For example, in the case of an elementary school yard, a database for estimating the number of persons for a height of 130 cm and a height of 150 cm can be created. Thus, by creating a database for estimating the number of persons according to the shooting environment, the estimated number of persons estimated according to the shooting location can be narrowed, and the reliability of the estimated number of persons can be improved.
[0022]
Further, the number of people estimation table 40 is different depending on the location where the camera is installed because, for example, a person is hidden behind a person in a case where a subject is photographed from a place where the depression angle is large and a depression angle is small. Is set.
[0023]
In addition, since the sunshine condition changes depending on time, weather, season, etc., a background image is prepared for each time, weather, season, and the number of people estimation table 40 is created for each time, weather, season, The number of people may be estimated by referring to the time image at the time of shooting, the weather, the background image according to the season, and the number of people estimation table 40. Thereby, the number of persons can be estimated in consideration of time, weather, and season.
[0024]
As described above, according to the present embodiment, the number of persons can be estimated in consideration of a deep environment, and the accuracy of the estimated number of persons can be improved. In addition, it is possible to estimate the number of people in consideration of people hiding behind the person. Furthermore, since the number of persons is estimated using computer graphics, it is possible to estimate the number of persons in consideration of the person hidden behind the person.
[0025]
In the above embodiment, the weighting is performed according to the square of the distance between each small region and the camera 100, but the present invention is not limited to this. For example, the upward direction of the image captured by the camera 100 may correspond to the depth distance. Further, assuming that the object in the y-axis direction of the image is far away, weighting proportional only to the y-axis direction may be performed.
[0026]
Further, in the above-described embodiment, when the photographed person image is not a single small area in the mask area but extends over a plurality of small areas, the mask area information of the small area at the foot of the person is set. The assigned weight Qi may be weighted for the whole pixel of the person, or may be weighted according to the weight Qi set for each small region.
[0027]
In the above-described embodiment, as shown in step S4 in FIG. 7, the number of people according to the weighted number of pixels is estimated by referring to the data stored in the number of people estimation DB 40. In other words, the data in which the number of pixels calculated using computer graphics is associated with the number of people is referred to, but the data to be referred to in order to estimate the number of people does not necessarily use computer graphics. It does not have to be the number of pixels calculated in the above. For example, the number of people may be estimated by simply referring to a table in which the number of pixels and the number of people are associated. Further, it may be calculated based on an equation for calculating the number of people from the number of pixels.
[0028]
Further, the program for realizing the functions of the frame division processing unit 210, the matching unit 211, and the number of people estimation processing unit 212 in FIG. Congestion monitoring may be performed by reading the system and executing it. The “computer system” here includes an OS and hardware such as peripheral devices.
[0029]
Further, the “computer system” includes a homepage providing environment (or display environment) if a WWW system is used.
The “computer-readable recording medium” refers to a storage device such as a flexible medium, a magneto-optical disk, a portable medium such as a ROM and a CD-ROM, and a hard disk incorporated in a computer system. Furthermore, the “computer-readable recording medium” dynamically holds a program for a short time like a communication line when transmitting a program via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. In this case, a volatile memory in a computer system serving as a server or a client in that case, and a program that holds a program for a certain period of time are also included. The program may be a program for realizing a part of the functions described above, and may be a program capable of realizing the functions described above in combination with a program already recorded in a computer system.
[0030]
The embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings. However, the specific configuration is not limited to this embodiment, and includes design and the like within a scope not departing from the gist of the present invention.
[0031]
【The invention's effect】
As described above, according to the congestion monitoring system and the congestion monitoring program according to the present invention, the number of people in a predetermined area such as public facilities, roads, parks, etc. is hidden in a deep environment or behind people. The number of persons can be estimated in consideration of the number of persons, and thereby the accuracy of the estimated number of persons can be improved.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an embodiment of a congestion monitoring system according to the present invention.
FIG. 2 is a functional block diagram of the embodiment of FIG.
FIG. 3 is a diagram illustrating a state in which a camera captures a predetermined rectangular area ABCD (mask area).
FIG. 4 is a view showing lattice-shaped small areas 1 to 16 of a rectangular area ABCD.
FIG. 5 is a diagram for explaining a weight Qi.
FIG. 6 is a diagram showing an image in which a person is virtually arranged on each small area of a rectangular area ABCD.
FIG. 7 is a flowchart for explaining the operation of this embodiment;
[Explanation of symbols]
20 Still image DB 30 Background image DB
40 Number estimation DB 50 Weighting table 100 Camera 200 Control unit

Claims (5)

所定の領域の画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された前記画像を記憶する第1の記憶手段と、
予め撮像された基準となる前記領域の基準画像を記憶する第2の記憶手段と、
前記画像を構成する各画素の値と、前記基準画像を構成する各画素の値とを対応するもの同士で比較し、画素値の差を計算する差分計算手段と、
前記差分計算手段によって計算された各画素毎の画素値の差が所定の基準値を越える画素の数をカウントするカウント手段と、
前記カウント手段によってカウントされた画素の数を各画素の位置に応じて重み付けする画素数補正手段と、
前記画素数補正手段によって重み付けされた前記画素の数に基づき、前記領域内にいる人の数を検出する推定手段と、
を備えることを特徴とする混雑監視システム。
Imaging means for capturing an image of a predetermined area;
First storage means for storing the image picked up by the image pickup means;
Second storage means for storing a reference image of the region that is a reference imaged in advance;
A difference calculating means for comparing a value of each pixel constituting the image with a corresponding value of each pixel constituting the reference image and calculating a difference between the pixel values;
Counting means for counting the number of pixels in which the difference in pixel value for each pixel calculated by the difference calculating means exceeds a predetermined reference value;
Pixel number correcting means for weighting the number of pixels counted by the counting means in accordance with the position of each pixel;
Estimating means for detecting the number of people in the region based on the number of pixels weighted by the pixel number correcting means;
A congestion monitoring system comprising:
所定の領域の画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された前記画像を記憶する第1の記憶手段と、
予め撮像された基準となる前記領域の基準画像を記憶する第2の記憶手段と、
前記画像を構成する各画素の値と、前記基準画像を構成する各画素の値とを対応するもの同士で比較し、画素値の差を計算する差分計算手段と、
前記差分計算手段によって計算された各画素毎の画素値の差が所定の基準値を越える画素の数をカウントするカウント手段と、
前記カウント手段によってカウントされた画素の数を前記撮像手段との間の距離に応じて重み付けする画素数補正手段と、
前記画素数補正手段によって重み付けされた前記画素の数に基づき、前記領域内にいる人の数を検出する推定手段と、
を備えることを特徴とする混雑監視システム。
Imaging means for capturing an image of a predetermined area;
First storage means for storing the image picked up by the image pickup means;
Second storage means for storing a reference image of the region that is a reference imaged in advance;
A difference calculating means for comparing a value of each pixel constituting the image with a corresponding value of each pixel constituting the reference image and calculating a difference between the pixel values;
Counting means for counting the number of pixels in which the difference in pixel value for each pixel calculated by the difference calculating means exceeds a predetermined reference value;
A number-of-pixels correcting unit that weights the number of pixels counted by the counting unit according to a distance from the imaging unit;
Estimating means for detecting the number of people in the region based on the number of pixels weighted by the pixel number correcting means;
A congestion monitoring system comprising:
前記画素数補正手段は、前記領域を所定の大きさの小領域に分割し、各小領域毎に、重み付けが行われている
ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の混雑監視システム。
3. The congestion monitoring according to claim 1, wherein the pixel number correcting unit divides the region into small regions of a predetermined size, and weighting is performed for each of the small regions. system.
所定の領域の画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された前記画像を記憶する第1の記憶手段と、
予め撮像された基準となる前記領域の基準画像を記憶する第2の記憶手段と、
前記画像を構成する各画素の値と、前記基準画像を構成する各画素の値とを対応するもの同士で比較し、画素値の差を計算する差分計算手段と、
前記差分計算手段によって計算された各画素毎の画素値の差が所定の基準値を越える画素の数をカウントするカウント手段と、
コンピュータグラフィックスを用いて仮想的に作成された人を前記基準画像に重ね合わせて計算した前記画素の数と前記人の数とを対応付けて記憶する第3の記憶手段と、
前記カウント手段によってカウントされた前記画素の数と前記第3の記憶手段に記憶された検出基準値に基づいて、前記領域内にいる人の数を検出する推定手段と、
を備えることを特徴とする混雑監視システム。
Imaging means for capturing an image of a predetermined area;
First storage means for storing the image picked up by the image pickup means;
Second storage means for storing a reference image of the region that is a reference imaged in advance;
A difference calculating means for comparing a value of each pixel constituting the image with a corresponding value of each pixel constituting the reference image and calculating a difference between the pixel values;
Counting means for counting the number of pixels in which the difference in pixel value for each pixel calculated by the difference calculating means exceeds a predetermined reference value;
A third storage means for storing the number of pixels and the number of people calculated by superimposing a person virtually created using computer graphics on the reference image;
Estimating means for detecting the number of persons in the region based on the number of pixels counted by the counting means and the detection reference value stored in the third storage means;
A congestion monitoring system comprising:
所定の領域の画像を撮像した画像データを取得するステップと、
取得した画像データの各画素の値と予め撮像された基準となる領域の基準画像の各画素の値とを対応する画素同士で比較し画素値の差を計算するステップと、
計算された各画素毎の画素値の差が所定の基準値を越える画素の数をカウントするステップと、
前記カウントされた画素の数を各画素の位置に応じて重み付けするステップと、
前記重み付けされた前記画素の数に基づき、前記領域内にいる人の数を検出するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする混雑監視プログラム。
Obtaining image data obtained by capturing an image of a predetermined area;
Comparing the value of each pixel of the acquired image data with the value of each pixel of the reference image of the reference imaged area that has been previously imaged between corresponding pixels, and calculating a difference in pixel values;
Counting the number of pixels for which the calculated pixel value difference for each pixel exceeds a predetermined reference value;
Weighting the counted number of pixels according to the position of each pixel;
Detecting the number of people in the region based on the weighted number of pixels;
A congestion monitoring program for causing a computer to execute.
JP2003188000A 2003-06-30 2003-06-30 Congestion monitoring system and congestion monitoring program Withdrawn JP2005025328A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2003188000A JP2005025328A (en) 2003-06-30 2003-06-30 Congestion monitoring system and congestion monitoring program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2003188000A JP2005025328A (en) 2003-06-30 2003-06-30 Congestion monitoring system and congestion monitoring program

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2005025328A true JP2005025328A (en) 2005-01-27

Family

ID=34186678

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2003188000A Withdrawn JP2005025328A (en) 2003-06-30 2003-06-30 Congestion monitoring system and congestion monitoring program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2005025328A (en)

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007109126A (en) * 2005-10-17 2007-04-26 Advanced Telecommunication Research Institute International Mobile object distribution estimation device, mobile object distribution estimation method, and mobile object distribution estimation program
JP2007201556A (en) * 2006-01-23 2007-08-09 Fujifilm Corp Congestion information providing system and method
JP2007272641A (en) * 2006-03-31 2007-10-18 Densei Lambda Kk Digital controller
KR100907096B1 (en) 2007-11-13 2009-07-09 한양대학교 산학협력단 Traffic estimation method and apparatus
JP2010109859A (en) * 2008-10-31 2010-05-13 Mitsubishi Electric Corp Monitoring image processing apparatus
US9025875B2 (en) 2010-11-18 2015-05-05 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. People counting device, people counting method and people counting program
WO2018084191A1 (en) * 2016-11-07 2018-05-11 株式会社日立国際電気 Congestion state analysis system
WO2018167851A1 (en) * 2017-03-14 2018-09-20 三菱電機株式会社 Image processing device, image processing method, and image processing program
JP2019086912A (en) * 2017-11-02 2019-06-06 株式会社日立製作所 Degree of interest measurement system and method
JP2019117177A (en) * 2017-12-27 2019-07-18 三菱重工業株式会社 System and method for detecting leakage
WO2019188053A1 (en) * 2018-03-29 2019-10-03 Nec Corporation Method, system and computer readable medium for integration and automatic switching of crowd estimation techniques
WO2019188054A1 (en) * 2018-03-29 2019-10-03 Nec Corporation Method, system and computer readable medium for crowd level estimation
CN114245022A (en) * 2022-02-23 2022-03-25 浙江宇视系统技术有限公司 Scene self-adaptive shooting method, electronic equipment and storage medium
JP7387080B1 (en) * 2023-05-12 2023-11-27 三菱電機株式会社 People flow measurement system, people flow measurement method, and people flow measurement program
WO2025004761A1 (en) * 2023-06-30 2025-01-02 株式会社小松製作所 Work machine monitoring system and work machine monitoring method

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007109126A (en) * 2005-10-17 2007-04-26 Advanced Telecommunication Research Institute International Mobile object distribution estimation device, mobile object distribution estimation method, and mobile object distribution estimation program
JP2007201556A (en) * 2006-01-23 2007-08-09 Fujifilm Corp Congestion information providing system and method
JP2007272641A (en) * 2006-03-31 2007-10-18 Densei Lambda Kk Digital controller
US8099199B2 (en) 2006-03-31 2012-01-17 TDK-Lameda Corporation Digital controller
KR100907096B1 (en) 2007-11-13 2009-07-09 한양대학교 산학협력단 Traffic estimation method and apparatus
JP2010109859A (en) * 2008-10-31 2010-05-13 Mitsubishi Electric Corp Monitoring image processing apparatus
US9025875B2 (en) 2010-11-18 2015-05-05 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. People counting device, people counting method and people counting program
JPWO2018084191A1 (en) * 2016-11-07 2019-09-26 株式会社日立国際電気 Congestion situation analysis system
WO2018084191A1 (en) * 2016-11-07 2018-05-11 株式会社日立国際電気 Congestion state analysis system
JPWO2018167851A1 (en) * 2017-03-14 2019-06-27 三菱電機株式会社 Image processing apparatus, image processing method and image processing program
WO2018167851A1 (en) * 2017-03-14 2018-09-20 三菱電機株式会社 Image processing device, image processing method, and image processing program
JP2019086912A (en) * 2017-11-02 2019-06-06 株式会社日立製作所 Degree of interest measurement system and method
JP7001429B2 (en) 2017-11-02 2022-01-19 株式会社日立製作所 Interest measurement system and method
JP2019117177A (en) * 2017-12-27 2019-07-18 三菱重工業株式会社 System and method for detecting leakage
US11651493B2 (en) 2018-03-29 2023-05-16 Nec Corporation Method, system and computer readable medium for integration and automatic switching of crowd estimation techniques
WO2019188053A1 (en) * 2018-03-29 2019-10-03 Nec Corporation Method, system and computer readable medium for integration and automatic switching of crowd estimation techniques
WO2019188054A1 (en) * 2018-03-29 2019-10-03 Nec Corporation Method, system and computer readable medium for crowd level estimation
US11893798B2 (en) 2018-03-29 2024-02-06 Nec Corporation Method, system and computer readable medium of deriving crowd information
US11615626B2 (en) 2018-03-29 2023-03-28 Nec Corporation Method, system and computer readable medium for estimating crowd level using image of crowd
CN114245022A (en) * 2022-02-23 2022-03-25 浙江宇视系统技术有限公司 Scene self-adaptive shooting method, electronic equipment and storage medium
CN114245022B (en) * 2022-02-23 2022-07-12 浙江宇视系统技术有限公司 Scene self-adaptive shooting method, electronic equipment and storage medium
JP7387080B1 (en) * 2023-05-12 2023-11-27 三菱電機株式会社 People flow measurement system, people flow measurement method, and people flow measurement program
WO2024236629A1 (en) * 2023-05-12 2024-11-21 三菱電機株式会社 Human flow measurement system, human flow measurement method, and human flow measurement program
WO2025004761A1 (en) * 2023-06-30 2025-01-02 株式会社小松製作所 Work machine monitoring system and work machine monitoring method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2005025328A (en) Congestion monitoring system and congestion monitoring program
US8203602B2 (en) Depth-aware blur kernel estimation method for iris deblurring
JP6077655B2 (en) Shooting system
TWI538510B (en) Camera and method for optimizing the exposure of an image frame in a sequence of image frames capturing a scene based on level of motion in the scene
CN106293059B (en) Control method and control device
TW200820099A (en) Target moving object tracking device
EP1699013A4 (en) IMAGE EVALUATION METHOD AND IMAGE PROCESSING PROVIDER
JP6837356B2 (en) Lost child detection device and lost child detection method
KR101754152B1 (en) Thermal Patient Monitering System by Using Multiple Band Camera and Method thereof
CN110073405A (en) Image identification system and image-recognizing method
CN108605087A (en) Terminal photographing method, photographing device and terminal
CN109815813A (en) Image processing method and related products
JP6073474B2 (en) Position detection device
JP4929828B2 (en) Three-dimensional authentication method, three-dimensional authentication device, and three-dimensional authentication program
JP2012057974A (en) Photographing object size estimation device, photographic object size estimation method and program therefor
JP4914870B2 (en) Congestion degree measuring device, congestion degree measuring method, congestion degree measuring program, and recording medium recording the program
US20130156325A1 (en) Method and Apparatus for Processing Distorted Image
TW202206852A (en) Earthquake monitoring system and earthquake monitoring method
KR100896293B1 (en) Security camera system and control method
WO2024027634A1 (en) Running distance estimation method and apparatus, electronic device, and storage medium
CN113516703B (en) Camera coverage detection method, device, equipment and storage medium
CN116311041A (en) Regional interest evaluation method, medium and device for intelligent stadium
CN110020572A (en) Demographic method and device based on video image
KR101824203B1 (en) Apparatus and method for calculation of target object
KR101049050B1 (en) Monitoring Camera System and Mothod for Controlling the Same

Legal Events

Date Code Title Description
A300 Withdrawal of application because of no request for examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300

Effective date: 20060905