特開 2020-107065 追跡システム、及び追跡プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】特開2020-107065(P2020-107065A)

(43)【公開日】2020年7月9日

(54)【発明の名称】追跡システム、及び追跡プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06M 7/00 20060101AFI20200612BHJP

   G06T 7/70 20170101ALI20200612BHJP

【ＦＩ】

   G06M7/00 301Q

   G06T7/70 A

【審査請求】有

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

【全頁数】19

(21)【出願番号】特願2018-245085(P2018-245085)

(22)【出願日】2018年12月27日

(11)【特許番号】特許第6561194号(P6561194)

(45)【特許公報発行日】2019年8月14日

(71)【出願人】

【識別番号】399104844

【氏名又は名称】ＳＣＳＫ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107364

【弁理士】

【氏名又は名称】斉藤 達也

(72)【発明者】

【氏名】山本 哲史

(72)【発明者】

【氏名】出永 直己

【テーマコード（参考）】

5L096

【Ｆターム（参考）】

5L096AA06

5L096BA02

5L096CA04

5L096FA52

5L096FA69

5L096HA05

5L096MA07

(57)【要約】

【課題】対象物を確実に追跡することが可能となる追跡システム、及び追跡プログラムを提供すること。
【解決手段】
撮像領域中を１つの所定の方向に移動する複数の対象物を追跡する計数装置１であって、経時的に変化する複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する取得部１５１と、取得部１５１が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する分類部１５２と、分類部１５２の分類結果に基づいて、複数の対象物を追跡する追跡処理を行う追跡部１５３と、複数の対象物の移動速度に基づいて、取得部１５１が取得した位置情報を調整する調整部１５５と、を備え、分類部１５２は、調整部１５５が調整した位置情報に基づいて、取得部１５１が取得した位置情報を複数の集合に分類する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

撮像領域中を１つの所定の方向に移動する複数の対象物を追跡する追跡システムであって、
経時的に変化する前記複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する分類手段と、
前記分類手段の分類結果に基づいて、前記複数の対象物を追跡する追跡処理を行う追跡手段と、を備え、
前記複数の対象物の移動速度に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を調整する調整手段、を更に備え、
前記分類手段は、前記調整手段が調整した位置情報に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を複数の集合に分類する、
追跡システム。

【請求項2】

前記移動速度を推定する推定手段、を備え、
前記調整手段は、前記推定手段が推定した移動速度に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を調整する、
請求項１に記載の追跡システム。

【請求項3】

前記推定手段は、前記所定の手法で分類される集合の個数に関する所定のアルゴリズムに基づいて、前記移動速度を推定する、
請求項２に記載の追跡システム。

【請求項4】

前記推定手段は、前記取得手段が取得した位置情報に基づいて特定される１個以上の候補速度を決定し、決定した当該複数の候補速度のうちの１つの候補速度を、前記移動速度として推定する、
請求項２又は３に記載の追跡システム。

【請求項5】

撮像領域中を１つの所定の方向に移動する複数の対象物を追跡する追跡システムであって、
経時的に変化する前記複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する分類手段と、
前記分類手段の分類結果に基づいて、前記複数の対象物を追跡する追跡処理を行う追跡手段と、を備え、
前記追跡手段は、前記分類手段が分類した集合に属する前記取得手段が取得した位置情報の個数に基づいて、前記追跡処理を行う、
追跡システム。

【請求項6】

前記追跡手段は、前記複数の対象物を計数する処理を、前記追跡処理の少なくとも一部の処理として行う、
請求項１から５の何れか一項に記載の追跡システム。

【請求項7】

撮像領域中を１つの所定の方向に移動する複数の対象物を追跡する追跡プログラムであって、
コンピュータを、
経時的に変化する前記複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する分類手段と、
前記分類手段の分類結果に基づいて、前記複数の対象物を追跡する追跡処理を行う追跡手段と、として機能させ、
前記複数の対象物の移動速度に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を調整する調整手段、として更に機能させ、
前記分類手段は、前記調整手段が調整した位置情報に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を複数の集合に分類する、
追跡プログラム。

【請求項8】

撮像領域中を１つの所定の方向に移動する複数の対象物を追跡する追跡プログラムであって、
コンピュータを、
経時的に変化する前記複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する分類手段と、
前記分類手段の分類結果に基づいて、前記複数の対象物を追跡する追跡処理を行う追跡手段と、として機能させ、
前記追跡手段は、前記分類手段が分類した集合に属する前記取得手段が取得した位置情報の個数に基づいて、前記追跡処理を行う、
追跡プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、追跡システム、及び追跡プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、移動する対象物を計数するために追跡する技術が知られていた（例えば、特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１８−１４８３６７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、特許文献１の技術においては、対象物が写っている画像について個々の対象物を画像認識した上で追跡していたので、画像認識に誤りが発生した場合に対象物を追跡できなくなる可能性があった。

【0005】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、対象物を確実に追跡することが可能となる追跡システム、及び追跡プログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１に記載の追跡システムは、撮像領域中を１つの所定の方向に移動する複数の対象物を追跡する追跡システムであって、経時的に変化する前記複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する取得手段と、前記取得手段が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する分類手段と、前記分類手段の分類結果に基づいて、前記複数の対象物を追跡する追跡処理を行う追跡手段と、を備え、前記複数の対象物の移動速度に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を調整する調整手段、を更に備え、前記分類手段は、前記調整手段が調整した位置情報に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を複数の集合に分類する。

【0007】

請求項２に記載の追跡システムは、請求項１に記載の追跡システムにおいて、前記移動速度を推定する推定手段、を備え、前記調整手段は、前記推定手段が推定した移動速度に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を調整する。

【0008】

請求項３に記載の追跡システムは、請求項２に記載追跡システムにおいて、前記推定手段は、前記所定の手法で分類される集合の個数に関する所定のアルゴリズムに基づいて、前記移動速度を推定する。

【0009】

請求項４に記載の追跡システムは、請求項２又は３に記載の追跡システムにおいて、前記推定手段は、前記取得手段が取得した位置情報に基づいて特定される１個以上の候補速度を決定し、決定した当該複数の候補速度のうちの１つの候補速度を、前記移動速度として推定する。

【0010】

請求項５に記載の追跡システムは、撮像領域中を１つの所定の方向に移動する複数の対象物を追跡する追跡システムであって、経時的に変化する前記複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する取得手段と、前記取得手段が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する分類手段と、前記分類手段の分類結果に基づいて、前記複数の対象物を追跡する追跡処理を行う追跡手段と、を備え、前記追跡手段は、前記分類手段が分類した集合に属する前記取得手段が取得した位置情報の個数に基づいて、前記追跡処理を行う。

【0011】

請求項６に記載の追跡システムは、請求項１から５の何れか一項に記載の追跡システムにおいて、前記追跡手段は、前記複数の対象物を計数する処理を、前記追跡処理の少なくとも一部の処理として行う。

【0012】

請求項７に記載の追跡プログラムは、撮像領域中を１つの所定の方向に移動する複数の対象物を追跡する追跡プログラムであって、コンピュータを、経時的に変化する前記複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する取得手段と、前記取得手段が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する分類手段と、前記分類手段の分類結果に基づいて、前記複数の対象物を追跡する追跡処理を行う追跡手段と、として機能させ、前記複数の対象物の移動速度に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を調整する調整手段、として更に機能させ、前記分類手段は、前記調整手段が調整した位置情報に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を複数の集合に分類する。

【0013】

請求項８に記載の追跡プログラムは、撮像領域中を１つの所定の方向に移動する複数の対象物を追跡する追跡プログラムであって、コンピュータを、経時的に変化する前記複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する取得手段と、前記取得手段が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する分類手段と、前記分類手段の分類結果に基づいて、前記複数の対象物を追跡する追跡処理を行う追跡手段と、として機能させ、前記追跡手段は、前記分類手段が分類した集合に属する前記取得手段が取得した位置情報の個数に基づいて、前記追跡処理を行う。

【発明の効果】

【0014】

請求項１に記載の追跡システムによれば、位置情報を所定の手法で複数の集合に分類した分類結果に基づいて、複数の対象物を追跡する追跡処理を行うことにより、例えば、複数の対象物について画像認識等を行って相互に個々に識別することなく、当該複数の対象物を追跡することができるので、複数の対象物を確実に追跡することが可能となる。また、例えば、画像認識等を行う必要がないので、多数の複数の対象物が比較的高速で移動している場合においても、迅速且つ確実に追跡することが可能となる。また、複数の対象物の移動速度に基づいて、取得した位置情報を調整することにより、例えば、複数の対象物の移動速度を考慮して分類することができるので、分類精度を向上させることができ、複数の対象物を確実に追跡することが可能となる。

【0015】

請求項２に記載の追跡システムによれば、推定した移動速度に基づいて、取得手段が取得した位置情報を調整することにより、例えば、移動速度の実測等が不要となるので、複数の対象物を容易に追跡することが可能となる。

【0016】

請求項３に記載の追跡システムによれば、所定の手法で分類される集合の個数に関する所定のアルゴリズムに基づいて、移動速度を推定することにより、例えば、移動速度を適切に推定することができるので、複数の対象物の追跡精度を向上させることが可能となる。

【0017】

請求項４に記載の追跡システムによれば、取得した位置情報に基づいて特定される１個以上の候補速度を決定し、決定した当該複数の候補速度のうちの１つの候補速度を、移動速度として推定することにより、例えば、候補速度の個数を絞ることにより、移動速度を迅速に推定することができるので、複数の対象物を迅速に追跡することが可能となる。また、取得した位置情報に基づいて特定される１個以上の候補速度を決定することにより、例えば、複数の対象物の実際の移動速度に関連する位置情報を考慮して候補速度を決定することができるので、移動速度を適切に推定することができ、複数の対象物の追跡精度を向上させることが可能となる。

【0018】

請求項５に記載の追跡システムによれば、位置情報を所定の手法で複数の集合に分類した分類結果に基づいて、複数の対象物を追跡する追跡処理を行うことにより、例えば、複数の対象物について画像認識等を行って相互に個々に識別することなく、当該複数の対象物を追跡することができるので、複数の対象物を確実に追跡することが可能となる。また、例えば、画像認識等を行う必要がないので、多数の複数の対象物が比較的高速で移動している場合においても、迅速且つ確実に追跡することが可能となる。また、分類した集合に属する位置情報の個数に基づいて追跡処理を行うことにより、例えば、複数の対象物の位置情報を１つの集合に分類した場合でも、複数の対象物を、１つの対象物ではなく複数の対象物として追跡することができるので、複数の対象物の追跡精度を向上させることが可能となる。

【0019】

請求項６に記載の追跡システムによれば、複数の対象物を計数する処理を追跡処理の少なくとも一部の処理として行うことにより、例えば、複数の対象物を確実に計数することが可能となる。

【0020】

請求項７に記載の追跡プログラムによれば、位置情報を所定の手法で複数の集合に分類した分類結果に基づいて、複数の対象物を追跡する追跡処理を行うことにより、例えば、複数の対象物について画像認識等を行って相互に個々に識別することなく、当該複数の対象物を追跡することができるので、複数の対象物を確実に追跡することが可能となる。また、例えば、画像認識等を行う必要がないので、多数の複数の対象物が比較的高速で移動している場合においても、迅速に追跡することが可能となる。また、複数の対象物の移動速度に基づいて、取得した位置情報を調整することにより、例えば、複数の対象物の移動速度を考慮して分類することができるので、分類精度を向上させることができ、複数の対象物を確実に追跡することが可能となる。

【0021】

請求項８に記載の追跡プログラムによれば、位置情報を所定の手法で複数の集合に分類した分類結果に基づいて、複数の対象物を追跡する追跡処理を行うことにより、例えば、複数の対象物について画像認識等を行って相互に個々に識別することなく、当該複数の対象物を追跡することができるので、複数の対象物を確実に追跡することが可能となる。また、例えば、画像認識等を行う必要がないので、多数の複数の対象物が比較的高速で移動している場合においても、迅速且つ確実に追跡することが可能となる。また、分類した集合に属する位置情報の個数に基づいて追跡処理を行うことにより、例えば、複数の対象物の位置情報を１つの集合に分類した場合でも、複数の対象物を、１つの対象物ではなく複数の対象物として追跡することができるので、複数の対象物の追跡精度を向上させることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】本発明の実施の形態が適用される対象物を示す図である。

【図2】計数装置を示すブロック図である。

【図3】撮像領域を図示した図である。

【図4】計数処理のフローチャートである。

【図5】位置情報を説明するための図である。

【図6】各フレームの位置情報を示す図である。

【図7】調整前と調整後の位置情報を説明するための図である。

【図8】調整後の各フレームの位置情報を示す図である。

【図9】図８の位置情報が分類された集合を示す図である。

【図10】図６の一部の拡大図である。

【発明を実施するための形態】

【0023】

以下、本発明に係る追跡システム、及び追跡プログラムの実施の形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。ただし、実施の形態によって本発明が限定されるものではない。

【0024】

本発明に係る追跡システムは、撮像領域中を１つの所定の方向に移動する複数の対象物を追跡するシステムであり、例えば、複数の対象物を追跡する専用システム、あるいは、汎用的に用いられるシステム（一例としては、汎用コンピュータ、サーバコンピュータ、あるいは、ネットワーク上に分散配置された複数のコンピュータ（つまり、いわゆるクラウドコンピュータ）等）に対して、追跡プログラムをインストールして複数の対象物を追跡する機能を実装することにより実現されるシステム等を含む概念である。また、追跡システムは、例えば、取得手段、分類手段、及び追跡手段を備え、任意で、調整手段、及び推定手段を備える。

【0025】

「撮像領域」とは、撮像する対象となる領域であり、例えば、予め定められている領域、あるいは、任意に変更可能な領域等を含む概念であり、一例としては、カメラの画角等に基づいて定められる領域である。「対象物」とは、追跡の対象であり、具体的には、１つの方向に向かって移動する対象であり、例えば、任意の力（自己で発生する力（自己に作用する重力に基づく力を含む）、他者から付与される力等）にて移動する対象、あるいは、任意の搬送手段（例えば、ベルトコンベア等）にて搬送されて移動する対象等を含む概念である。「対象物」とは、例えば、魚又は人等の生物、あるいは、荷物等の物を含む概念である。

【0026】

「取得手段」とは、経過時的に変化する複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する手段である。「経過時的に変化する」とは、例えば、時間の経過に従って変化すること等を示す概念である。「位置情報」とは、対象物の位置を特定する情報である。

【0027】

「分類手段」とは、取得手段が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する手段であり、例えば、調整手段が調整した位置情報に基づいて、取得手段が取得した位置情報を複数の集合に分類する手段等を含む概念である。

【0028】

「所定の手法」とは、予め定められた手法であり、具体的には、複数の集合を分類するための公知の手法を含む任意の手法であり、例えば、任意のクラスタリングを行う手法等を含む概念であり、一例としては、密度ベースのクラスタリング手法であるＤＢＳＣＡＮ（Ｄｅｎｓｉｔｙ−ｂａｓｅｄ ｓｐａｔｉａｌ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｏｆ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ｎｏｉｓｅ）に対応する手法、あるいは、閾値を用いて分類する手法等を含む概念である。

【0029】

「追跡手段」とは、分類手段の分類結果に基づいて、複数の対象物を追跡する追跡処理を行う手段であり、例えば、分類手段が分類した集合に属する取得手段が取得した位置情報の個数に基づいて、追跡処理を行う手段等を含む概念であり、また、複数の対象物を計数する処理を、追跡処理の少なくとも一部の処理として行う手段等を含む概念である。

【0030】

「追跡処理」とは、複数の対象物を追跡する処理であり、具体的には、追跡を行う処理自体、あるいは、追跡を行った上で実現される任意の処理等を含む概念である。「追跡処理」とは、例えば、複数の対象物各々を一意に識別することなく（つまり、画像認識等で各対象物を認識することなく）追跡する処理等を含む概念であり、一例としては、対象物の位置を検出して検出結果に基づいて行われる処理等を含む概念である。「追跡処理」の具体的な内容は任意であるが、例えば、対象物の位置を把握する処理、あるいは、対象物を計数する（対象物の個数を数える）処理等を含む概念である。

【0031】

「調整手段」とは、複数の対象物の移動速度に基づいて、取得手段が取得した位置情報を調整する手段であり、例えば、推定手段が推定した移動速度に基づいて、取得手段が取得した位置情報を調整する手段等を含む概念である。「移動速度」とは、例えば、複数の対象物が移動する速度であり、一例としては、予め定められている速度、あるいは、推定手段にて推定される速度等を含む概念である。

【0032】

「推定手段」とは、移動速度を推定する手段であり、例えば、所定の手法で分類される集合の個数に関する所定のアルゴリズムに基づいて、移動速度を推定する手段等を含む概念であり、また、取得手段が取得した位置情報に基づいて特定される１個以上の候補速度を決定し、決定した当該複数の候補速度のうちの１つの候補速度を、移動速度として推定する手段等を含む概念である。

【0033】

「所定のアルゴリズム」とは、前述の所定の手法で分類される集合の個数に関するアルゴリズムであり、例えば以下の最適化アルゴリズム等を含む任意のアルゴリズム等を含む概念である。最適化アルゴリズムについて具体的には、まず、取得手段が取得した位置情報を、仮の移動速度分だけ調整し、当該調整した位置情報を、任意のクラスタリングを行う手法（例えば、ＤＢＳＣＡＮに対応する手法等）でクラスタリングした場合に、当該位置情報が属するもとして生成された集合の個数を求める（以下、集合個数算出処理）。そして、この「集合個数算出処理」を、仮の移動速度を任意に変更しつつ多数回行った上で、集合の個数が最少となった場合の仮の移動速度を、移動速度として推定するアルゴリズム等を含む概念である。

【0034】

「候補速度」とは、推定される移動速度の候補となる移動速度であり、例えば、予め定められた移動速度、あるいは、取得手段が取得した位置情報に基づいて導出される移動速度等を含む概念である。

【0035】

そして、以下に示す実施の形態では、「追跡システム」が汎用コンピュータに対して、追跡プログラムをインストールすることにより実現され、また、「対象物」が養殖用プールに移される魚である場合を例示して説明する。

【0036】

（構成）
まず、本実施の形態に係る計数装置について説明する。図１は、本発明の実施の形態が適用される対象物を示す図であり、図２は、計数装置を示すブロック図である。

【0037】

図１の対象物は、図２の計数装置１にて計数される対象であり、例えば、養殖場で養殖される魚である。この図１の対象物は、例えば、図面右側の不図示の移動元から、図面左側の不図示の移動先（例えば、移動元よりも低い位置に設けられている養殖用プール等）に、魚用移動部９００の斜面に沿って水と共に自重にて滑りながら移動するものである。そして、本実施の形態では、当該対象物である魚が移動元側から移動先側に向かって（つまり、１つの所定の方向に向かって）、不図示の対象物も含めて複数尾移動することとし、当該移動する魚の尾数（個数）を計数する場合を例示して説明する。

【0038】

図２の計数装置１は、追跡システムであり、例えば、撮像部１１、入力部１２、出力部１３、記録部１４、及び制御部１５を備える。

【0039】

（構成−撮像部）
撮像部１１は、撮像領域を撮像する撮像手段である。図３は、撮像領域を図示した図である。この撮像部１１の具体的な種類や構成は任意であるが、例えば、図３に示すように、魚用移動部９００を含む撮像領域内の画像を撮像するカメラ等を備えて構成することができる。また、撮像部１１による撮像形式も任意であり、例えば、静止画又は動画を撮像するように構成することができるが、ここでは、例えば、動画を撮像するように構成されているものとして説明する。

【0040】

（構成−入力部）
入力部１２は、計数装置１に対して情報を入力する入力手段である。この入力部１２の具体的な種類や構成は任意であるが、例えば、キーボード、及びマウス等の任意の入力装置を用いて構成することができる。

【0041】

（構成−出力部）
出力部１３は、情報を出力する出力手段である。この出力部１３の具体的な種類や構成は任意であるが、例えば、液晶ディスプレイを含む任意の表示装置、あるいは、スピーカ等を含む音声装置等を用いて構成することができる。

【0042】

（構成−記録部）
記録部１４は、計数装置１の動作に必要なプログラム及び各種のデータを記録する記録手段であり、例えば、外部記録装置としてのハードディスク（図示省略）を用いて構成されている。ただし、ハードディスクに代えてあるいはハードディスクと共に、磁気ディスクの如き磁気的記録媒体、又はＤＶＤやブルーレイディスクの如き光学的記録媒体を含む、その他の任意の記録媒体を用いることができる。この記録部１４は、撮像情報を格納している。

【0043】

（構成−記録部−撮像情報）
「撮像情報」とは、撮像部１１が撮像した画像の情報であり、例えば、撮像部１１が撮像した図３の撮像領域の動画の情報である。そして、この撮像情報の具体的な格納手法は任意であるが、例えば、入力部１２を介する撮像開始操作（例えば、撮像を開始するための開始ボタンを押下する操作等）を受け付けた場合に、撮像部１１が動画の撮像を開始し、当該入力部１２を介する撮像終了操作（例えば、撮像を終了するための終了ボタンを押下する操作等）を受け付けた場合に、撮像部１１が動画の撮像を終了することとする。そして、制御部１５が、撮像部１１が撮像した動画の情報を、記録部１４に撮像情報として格納することとする。

【0044】

（構成−制御部）
制御部１５は、計数装置１を制御する制御手段である。具体的には、ＣＰＵ、当該ＣＰＵ上で解釈実行される各種のプログラム（ＯＳなどの基本制御プログラムや、ＯＳ上で起動され特定機能を実現するアプリケーションプログラムを含む）、及びプログラムや各種のデータを格納するためのＲＡＭの如き内部メモリを備えて構成されるコンピュータである。

【0045】

制御部１５は、機能概念的に、取得部１５１、分類部１５２、追跡部１５３、推定部１５４、及び調整部１５５を備える。取得部１５１は、経時的に変化する複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する取得手段である。分類部１５２は、取得部１５１が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する分類手段である。追跡部１５３は、分類部１５２の分類結果に基づいて、複数の対象物を追跡する追跡処理を行う追跡手段である。推定部１５４は、移動速度を推定する推定手段である。調整部１５５は、複数の対象物の移動速度に基づいて、取得部１５１が取得した位置情報を調整する調整手段である。なお、この制御部１５の各部によって行われる処理については、後述する。

【0046】

（処理）
次に、このように構成される計数装置１によって計数処理について説明する。図４は、計数処理のフローチャートである（以下の各処理の説明ではステップを「Ｓ」と略記する）。計数処理は、複数の対象物を計数する処理であり、概略的には、計数装置１によって実行される処理である。この計数装置１を実行するタイミングは任意であるが、例えば、記録部１４に撮像情報が格納された後の任意のタイミングに、入力部１２を介して行われるユーザからの所定操作を受け付けた場合に起動することとし、この計数処理が起動したところから説明する。

【0047】

図４のＳＡ１において取得部１５１は、複数の対象物の位置情報を取得する。図５は、位置情報を説明するための図であり、図６は、各フレームの位置情報を示す図である。なお、図６において横軸である位置情報の具体的な値は、説明の便宜上、不図示とされているが、図面左側の値が後述の座標系の原点に近い側に対応しており、図面右側が当該座標系の原点から遠い側（具体的には、図５において基準点よりも右側）に対応している。ＳＡ１について具体的には任意であるが、例えば、記録部１４の撮像情報である動画を取得し、取得した動画をフレーム毎に分けて、各フレームにおいて対象物を任意の手法（公知の物体検出の手法に対応する手法等）で検出し、検出した対象物の位置を特定し、特定した位置に対応する位置情報を取得する（つまり、経時的に変化する複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する）。

【0048】

ここでは、例えば、記録部１４の撮像情報である動画を取得し、取得した動画をフレーム毎に分けて、１つのフレーム（例えば、図６の４フレーム（４番目のフレーム））において、図５に示すように対象物を任意の手法（公知の物体検出の手法に対応する手法等）で５個の対象物を検出した場合、検出した対象物の外形に対応する矩形の対象領域の中央の点のＸ座標を各対象物の位置として特定し、特定したＸ座標を位置情報として特定する。なお、ここでのＸ座標については、図５に示すように、対象物の移動方向に対応する魚用移動部９００に沿っている軸をＸ軸とする座標系において、対象物の移動先側（図面左側の任意の位置）の基準点を原点とする座標系を用いる場合を例示して説明する。このようにして、記録部１４の撮像情報である動画について、１フレーム（１番目のフレーム）〜１１フレーム（１１番目のフレーム）の各位置情報を取得する。なお、ここでのフレームレートは任意であるが、例えば、魚用移動部９００を移動する１つの対象物が、少なくとも２個のフレームに写る程度のフレームレートに設定されている場合を例示して説明する。そして、このように設定されたフレームレートの動画においては、対象物の移動速度が比較的速いので、図６に示すように、１つの対象物の位置情報が、連続するフレームにおいて比較的大きく変動することになる。

【0049】

図４のＳＡ２において推定部１５４は、複数の対象物の移動速度を推定する。具体的には任意であるが、例えば、前述の最適化アルゴリズムに基づいて移動速度を推定する。詳細には、例えば、ＳＡ３で行う位置情報の調整のために用いる数式が「Ｘａｄｊ＝（Ｘｐｒｅ＋Ｖ×（ｔ−１））×Ｗ（なお、Ｘａｄｊ：調整後の位置情報、Ｘｐｒｅ：調整前の位置情報、Ｖ：移動速度、ｔ：フレーム数（何番目のフレームか）、Ｗ：重み（１個の所定の数値））」であり、後述するＳＡ４でＤＢＳＣＡＮに対応する手法でクラスタリングを行って分類することとし、以下の処理を行う。具体的には、まず、ＳＡ１で取得した各位置情報、及び仮の移動速度を前述の数式に代入した上で、調整後の各位置情報を算出し、算出した全ての位置情報について、ＤＢＳＣＡＮに対応する手法でクラスタリングを行った場合に、当該位置情報が属するもとして生成された集合の個数を求める（つまり、前述の「集合個数算出処理」を行う）。そして、この「集合個数算出処理」を、仮の移動速度を任意に変更しつつ多数回（一例としては、ユーザによって設定可能な回数であり、１００回〜５００回程度等）行った上で、集合の個数が最少となった場合の仮の移動速度を、移動速度として推定する。ここでは、例えば、複数の対象物の移動速度として、「Ｖｅｓ（Ｖｅｓは、数値）」を推定することとする。

【0050】

図４のＳＡ３において調整部１５５は、複数の対象物の位置情報を調整する。図７は、調整前と調整後の位置情報を説明するための図であり、図８は、調整後の各フレームの位置情報を示す図である。具体的には任意であるが、例えば、ＳＡ１で取得した位置情報を取得し、また、ＳＡ２で推定した移動速度を取得し、取得した位置情報及び移動速度を、前述の数式である「Ｘａｄｊ＝（Ｘｐｒｅ＋Ｖ×（ｔ−１））×Ｗ」の右辺に代入することにより、調整後の位置情報を算出することにより、当該調整の位置情報に調整する（つまり、算出した位置情報を、調整後の位置情報とする）。なお、前述の数式における「ｔ」には、各フレーム数を代入し、「Ｗ」には、１個の所定の数値である「Ｗ１００」を代入することとする。

【0051】

ここでは、例えば、図６の１フレーム目の１個の位置情報が「Ｖ１１」である場合、ＳＡ１で取得した位置情報として「Ｖ１１」を取得し、また、ＳＡ２で推定した移動速度として「Ｖｅｓ」を取得し、取得した「Ｖ１１」及び「Ｖｅｓ」を、前述の「Ｘａｄｊ＝（Ｘｐｒｅ＋Ｖ×（ｔ−１））×Ｗ」の右辺の「Ｘｐｒｅ」及び「Ｖ」に代入し、また、１フレーム目に対応する「１」を右辺の「ｔ」に代入し、「Ｗ１００」を右辺の「Ｗ」に代入した上で、調整後の位置情報として「（Ｖ１１＋Ｖｅｓ×（１−１））×Ｗ１００」を算出して調整する。

【0052】

また、例えば、図６の２フレーム目の２個の位置情報各々が「Ｖ２１」、「Ｖ２２」である場合、同様な処理を行って、調整後の位置情報として「（Ｖ２１＋Ｖｅｓ×（２−１））×Ｗ１００」、及び「（Ｖ２２＋Ｖｅｓ×（２−１））×Ｗ１００）」を算出して調整する。また、例えば、図６の３フレーム目の３個の位置情報各々が「Ｖ３１」、「Ｖ３２」、「Ｖ３３」である場合、同様な処理を行って、調整後の位置情報として「（Ｖ３１＋Ｖｅｓ×（３−１））×Ｗ１００」、「（Ｖ３２＋Ｖｅｓ×（３−１））×Ｗ１００」、及び「（Ｖ３３＋Ｖｅｓ×（３−１））×Ｗ１００）」を算出して調整する。このようにして、図７に示すように、ＳＡ１で取得した位置情報（図７の破線の丸印で示す位置情報）を、算出された調整後の位置情報（図７の黒色で塗られた丸印で示す位置情報）に変更して調整する。なお、この図７においては、説明の便宜上、前述の数式の「Ｗ」を考慮しない場合（つまり、「Ｗ」が「１」である場合）を図示している。そして、全てのフレームに対して、ＳＡ１で取得した位置情報を、図８に示すように調整する。

【0053】

図４のＳＡ４において分類部１５２は、ＳＡ３で調整した位置情報に基づいて、ＳＡ１で取得した位置情報を複数の集合に分類する。図９は、図８の位置情報が分類された集合を示す図である。具体的には任意であるが、例えば、ＳＡ３で調整した調整後の位置情報（つまり、ＳＡ３で算出した位置情報）を取得し、取得した位置情報を、ＤＢＳＣＡＮに対応する手法でクラスタリングを行うことにより、当該位置情報を複数の集合に分類する（つまり、ＳＡ１で取得した位置情報を分類する）。なお、ここでのクラスタリングで用いられるその他の公知のパラメータは、１つの予め定められた固定値を用いることとしてもよい。

【0054】

ここでは、例えば、図８の位置情報を、ＤＢＳＣＡＮに対応する手法でクラスタリングを行うことにより、図９に示すように、集合２１〜２５の５個の集合に分類する。なお、ここでは、前述のＳＡ３において位置情報が調整された図８に示すように整列されているので、当該ＤＢＳＣＡＮに対応する手法で実態に概略的に即したクラスタリングを行うことが可能となる。

【0055】

図４のＳＡ５において追跡部１５３は、対象物を計数することにより、追跡処理を行う。具体的には任意であるが、例えば、ＳＡ４で行った分類結果を取得し、取得した分類結果に基づいて、対象物を計数する。

【0056】

詳細には、図５に示す図面右側の３個の対象物のように、相互に一部が重なりあったり、あるいは、隣接したりすることにより、位置情報が相互に近接していることがあるが、このような場合、ＳＡ４の分類結果である図９の集合２３のように、１つのフレーム内（例えば、４フレーム目）では位置情報が複数個（例えば、３個）存在し対象物が複数個（例えば、３個）存在しているにも関わらず、１つの集合として分類されることがあるので、集合の数をそのまま対象物の数として計数した場合、計数結果に誤りが発生する可能性がある。このことを考慮して、計数結果に誤りが生じないように、以下のようにして処理する。具体的には、ＳＡ４で分類した集合に属する各フレームに存在する位置情報の個数を計数し、当該集合各々において位置情報の個数の最大値を算出し、算出した最大値を相互に加算した結果を対象物の個数として算出して計数する。

【0057】

ここでは、例えば、図９の集合２１に属する１フレーム〜４フレームについて、１フレームの位置情報の個数は１個であり、また、２フレームの位置情報の個数は１個であり、３フレームの位置情報の個数は１個であり、４フレームの位置情報の個数は１個であるので、集合２１の位置情報の個数の最大値として、「１」を算出する。また、例えば、図９の集合２２に属する２フレーム〜５フレームについて、２フレーム〜５フレームの位置情報の個数は１個であるので、集合２２の位置情報の個数の最大値として、「１」を算出する。また、例えば、図９の集合２３に属する３フレーム〜８フレームについて、３フレームの位置情報の個数は１個であり、また、４フレム〜６フレームの位置情報の個数は３個であり、７フレームの位置情報の個数は２個であり、８フレームの位置情報の個数は１個であるので、集合２３の位置情報の個数の最大値として、「３」を算出する。また、同様にして、集合２４、２５の位置情報の個数の最大値として、「１」を算出する。そして、集合２１の最大値である「１」、集合２２の最大値である「１」、集合２３の最大値である「３」、集合２４の最大値である「１」、集合２５の最大値である「１」を相互に加算した結果である「７」を、対象物の計数結果として算出する（つまり、「７個」を計数する）。

【0058】

図４のＳＡ６において追跡部１５３は、情報を出力する。具体的には任意であるが、例えば、ＳＡ５の計数結果を取得し、取得した計数結果を、出力部１３を介して表示出力又は音声出力する。ここでは、例えば、「７個」を出力する。これにて、計数処理を終了する。

【0059】

（実施の形態の効果）
このように本実施の形態によれば、位置情報を所定の手法で複数の集合に分類した分類結果に基づいて、複数の対象物を追跡する追跡処理を行うことにより、例えば、複数の対象物について画像認識等を行って相互に個々に識別することなく、当該複数の対象物を追跡することができるので、複数の対象物を確実に追跡することが可能となる。また、例えば、画像認識等を行う必要がないので、多数の複数の対象物が比較的高速で移動している場合においても、迅速且つ確実に追跡することが可能となる。

【0060】

また、複数の対象物の移動速度に基づいて、取得した位置情報を調整することにより、例えば、複数の対象物の移動速度を考慮して分類することができるので、分類精度を向上させることができ、複数の対象物を確実に追跡することが可能となる。

【0061】

また、推定した移動速度に基づいて、取得部１５１が取得した位置情報を調整することにより、例えば、移動速度の実測等が不要となるので、複数の対象物を容易に追跡することが可能となる。

【0062】

また、所定の手法で分類される集合の個数に関する所定のアルゴリズムに基づいて、移動速度を推定することにより、例えば、移動速度を適切に推定することができるので、複数の対象物の追跡精度を向上させることが可能となる。

【0063】

また、分類した集合に属する位置情報の個数に基づいて追跡処理を行うことにより、例えば、複数の対象物の位置情報を１つの集合に分類した場合でも、複数の対象物を、１つの対象物ではなく複数の対象物として追跡することができるので、複数の対象物の追跡精度を向上させることが可能となる。

【0064】

また、複数の対象物を計数する処理を追跡処理の少なくとも一部の処理として行うことにより、例えば、複数の対象物を確実に計数することが可能となる。

【0065】

〔実施の形態に対する変形例〕
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明の具体的な構成及び手段は、特許請求の範囲に記載した本発明の技術的思想の範囲内において、任意に改変及び改良することができる。以下、このような変形例について説明する。

【0066】

（解決しようとする課題や発明の効果について）
まず、発明が解決しようとする課題や発明の効果は、上述の内容に限定されるものではなく、発明の実施環境や構成の細部に応じて異なる可能性があり、上述した課題の一部のみを解決したり、上述した効果の一部のみを奏したりすることがある。

【0067】

（分散や統合について）
また、上述した各電気的構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散又は統合して構成できる。また、本出願における「装置」とは、単一の装置によって構成されたものに限定されず、複数の装置によって構成されたものを含む。

【0068】

（形状、数値、構造、時系列について）
実施の形態や図面において例示した構成要素に関して、形状、数値、又は複数の構成要素の構造若しくは時系列の相互関係については、本発明の技術的思想の範囲内において、任意に改変及び改良することができる。

【0069】

（移動速度について（その１））
また、上記実施の形態では、図４のＳＡ２において推定部１５４が、最適化アルゴリズムにおいて、「集合個数算出処理」を、仮の移動速度を任意に変更しつつ多数回（一例としては、ユーザによって設定可能な回数であり、１００回〜５００回程度等）行った上で、集合の個数が最少となった場合の仮の移動速度を、移動速度として推定する場合について説明したが、これに限らない。

【0070】

例えば、推定部１５４が、任意の手法で、取得部１５１が取得した位置情報に基づいて特定される１個以上の候補速度を決定し、決定した当該複数の候補速度のうちの１つの候補速度を、移動速度として推定するように構成してもよい。１個以上の候補速度を決定する手法としては、例えば、以下の第１の手法、第２の手法、又は第３の手法を用いて決定してもよい。

【0071】

第１の手法は、連続する直前又は直後の２個のフレームに対応する位置情報を用いて決定する手法である。図１０は、図６の一部の拡大図である。この第１の手法では、例えば、図１０に示すように、連続する直前又は直後の２個のフレームである２フレーム及び３フレームにおいて、各フレーム間の位置情報の相互間の距離Ｄ１〜Ｄ６を特定し、特定した距離Ｄ１〜Ｄ６を候補速度として決定する。

【0072】

第２の手法は、連続する直前又は直後以外の２個のフレーム（例えば、１フレームと３フレームのように、Ｎ個（Ｎは１以上）のフレームが間に設けられている２個のフレーム）に対応する位置情報を用いて決定する手法である。第２の手法では、例えば、これらの２個のフレームにおいて、各フレーム間の位置情報の相互間の距離を特定し、特定した距離を間に設けられているフレームの個数に対応する数値（例えば、１フレーム及び３フレーム間の位置情報の相互間の距離を特定した場合、間に設けられているフレームの個数が１個であるので「２」）で除算し、除算した結果を候補速度として決定する。

【0073】

第３の手法は、第１の手法及び第２の手法を組み合わせて一般化した手法である。第３の手法では、１つのフレームと当該１つのフレームのｎ（ｎは、１以上Ｚ以下）個先のフレームにおいて、各フレーム間の位置情報の相互間の距離を特定し、特定した距離をｎで除算し、除算した結果を候補速度として決定する。なお、ｎを、１以上Ｚ以下に順次変更することに算出されたものを全て、候補速度として決定してもよい。また、ここでの「Ｚ」については、値が大きすぎる場合、両フレームにおいて同一の対象物が存在しないことになる可能性があることに留意して決定してもよい。

【0074】

そして、これらの第１〜第３の手法を用いて決定した候補速度が１個のみである場合、推定部１５４は、当該１個の候補速度を、移動速度として推定する。また、第１〜第３の手法を用いて決定した候補速度が２個以上である場合、推定部１５４は、任意の手法で１個の推定速度を選択し、選択した推定速度を、移動速度として推定する。

【0075】

ここでの選択手法は任意であるが、例えば、決定した２個以上の移動速度の値が大きい順に並べて、任意の順番（例えば、最も大きいもの、あるいは、最も小さいもの等）の移動速度を選択してもよい。

【0076】

また、例えば、決定した２個以上の移動速度を、前述の最適化アルゴリムの仮の移動速度として用いて、図４のＳＡ２で説明した処理を行うことにより、移動速度を推定してもよい。つまり、前述の最適化アルゴリズムにおいて、当該決定した２個以上の移動速度を、仮の移動速度として用いることにより、当該決定した２個以上の移動速度の個数に対応する回数だけ「集合個数算出処理」を行った上で、集合の個数が最少となった場合の仮の移動速度を、移動速度として推定してもよい。

【0077】

このように構成した場合、取得した位置情報に基づいて特定される１個以上の候補速度を決定し、決定した当該複数の候補速度のうちの１つの候補速度を、移動速度として推定することにより、例えば、候補速度の個数を絞ることにより、移動速度を迅速に推定することができるので、複数の対象物を迅速に追跡することが可能となる。また、取得した位置情報に基づいて特定される１個以上の候補速度を決定することにより、例えば、複数の対象物の実際の移動速度に関連する位置情報を考慮して候補速度を決定することができるので、移動速度を適切に推定することができ、複数の対象物の追跡精度を向上させることが可能となる。

【0078】

（移動速度について（その２））
また、図４のＳＡ２の処理を省略した上で、例えば、対象物の移動速度を計測する計測装置を用いて、対象物の移動速度を計測し、ＳＡ３において、当該計測した移動速度を用いて位置情報を調整する処理を行ってもよい。また、例えば、対象物の移動速度を、事前の実験又はシミュレーション等の結果を用いて決定した上で、ＳＡ３において、当該決定した移動速度を用いて位置情報を調整する処理を行ってもよい。

【0079】

（計数について（その１））
また、上記実施の形態では、図４のＳＡ５において追跡部１５３が、ＳＡ４で分類した集合に属する各フレームに存在する位置情報の個数を計数し、当該集合各々において位置情報の個数の最大値を算出し、算出した最大値を相互に加算した結果を対象物の個数として算出して計数する場合について説明した、これに限らない。例えば、ＤＢＳＣＡＮに対応する手法でクラスタリングのパラメータ（例えば、いわゆる距離に対応する「ε」等）を調整、あるいは、対象物の移動の態様により、計数結果に誤りが生ないことの確認がとれる場合、分類された集合の数をそのまま対象物の個数として計数してもよい。

【0080】

（計数について（その２））
また、例えば、ＳＡ４での分類によって、属する位置情報の個数が所定数以下（例えば、所定数は「１」等）の集合が発生した場合、物体検出の手法に対応する手法にて対象物である魚以外の任意の物（一例としては、漁具等）の位置情報を誤って取得した可能を考慮して、当該集合については、対象物を計数する対象から除外してもよい。つまり、図９の集合２１については、１フレームから４フレームに１個ずつ位置情報が存在しているが、例えば、集合２１については、２フレームから４フレームの位置情報が存在しておらず、１フレームのみに位置情報が存在している場合、当該集合２１を対象物の個数の計数から除外して、図９全体で６個を計数してもよい。

【0081】

（撮像部について）
また、図２の撮像部を省略してもよい。この場合、記録部１４の撮像情報について、任意の手法（例えば、メモリスティック等の記録媒体を用いて入力することにより格納する手法、あるいは、他の装置との間で通信することにより格納する手法等）で格納するように構成してもよい。

【0082】

（座標系について）
また、図５の座標系については、ユーザが情報を入力することにより決定するように構成してもよいし、あるいは、取得部１５１が、自動的に決定するように構成してもよい。自動的に決定する場合については、取得部１５１が、記録部１４の撮像情報の動画を参照して、対象物の移動方向を特定し、特定結果に基づいて座標系を決定した上で、当該座標系を基準にして位置情報を取得するように構成してもよい。

【0083】

（クラスタリングについて）
また、上記実施の形態では、ＤＢＳＣＡＮに対応する手法でクラスタリングを行う場合を例示したが、例えば、他の任意の手法で行われるクラスタリングを適用してもよい。また、上記実施の形態では、位置情報１次元（ｘ軸方向）＋時間軸（フレーム）の２次元でクラスタリングを行う場合について説明したが、これに限らない。例えば、対象物の移動方向に応じて、位置情報２次元＋時間軸の３次元でクラスタリングを行うように構成してもよい。

【0084】

（リアルタイム処理について）
また、上記実施の形態では、図２の撮像情報が格納された後に、計数処理を実行する場合について説明したが、これに限らず、動画の撮影を行いながら（つまり、撮像情報を取得しながら）リアルタイムで計数処理を実行するように構成してもよい。

【0085】

（対象物について）
また、上記実施の形態では、「対象物」が養殖用プールに移される魚である場合について説明したが、これに限らない。例えば、任意の搬送手段（例えば、ベルトコンベア等）にて搬送されて移動する荷物や物等を「対象物」として、上記実施の形態の技術を適用してもよい。

【0086】

（付記）
付記１の追跡システムは、撮像領域中を１つの所定の方向に移動する複数の対象物を追跡する追跡システムであって、経時的に変化する前記複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する取得手段と、前記取得手段が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する分類手段と、前記分類手段の分類結果に基づいて、前記複数の対象物を追跡する追跡処理を行う追跡手段と、を備え、前記複数の対象物の移動速度に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を調整する調整手段、を更に備え、前記分類手段は、前記調整手段が調整した位置情報に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を複数の集合に分類する。

【0087】

付記２の追跡システムは、付記１に記載の追跡システムにおいて、前記移動速度を推定する推定手段、を備え、前記調整手段は、前記推定手段が推定した移動速度に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を調整する。

【0088】

付記３の追跡システムは、付記２に記載追跡システムにおいて、前記推定手段は、前記所定の手法で分類される集合の個数に関する所定のアルゴリズムに基づいて、前記移動速度を推定する。

【0089】

付記４の追跡システムは、付記２又は３に記載の追跡システムにおいて、前記推定手段は、前記取得手段が取得した位置情報に基づいて特定される１個以上の候補速度を決定し、決定した当該複数の候補速度のうちの１つの候補速度を、前記移動速度として推定する。

【0090】

付記５の追跡システムは、撮像領域中を１つの所定の方向に移動する複数の対象物を追跡する追跡システムであって、経時的に変化する前記複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する取得手段と、前記取得手段が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する分類手段と、前記分類手段の分類結果に基づいて、前記複数の対象物を追跡する追跡処理を行う追跡手段と、を備え、前記追跡手段は、前記分類手段が分類した集合に属する前記取得手段が取得した位置情報の個数に基づいて、前記追跡処理を行う。

【0091】

付記６の追跡システムは、付記１から５の何れか一項に記載の追跡システムにおいて、前記追跡手段は、前記複数の対象物を計数する処理を、前記追跡処理の少なくとも一部の処理として行う。

【0092】

付記７の追跡プログラムは、撮像領域中を１つの所定の方向に移動する複数の対象物を追跡する追跡プログラムであって、コンピュータを、経時的に変化する前記複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する取得手段と、前記取得手段が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する分類手段と、前記分類手段の分類結果に基づいて、前記複数の対象物を追跡する追跡処理を行う追跡手段と、として機能させ、前記複数の対象物の移動速度に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を調整する調整手段、として更に機能させ、前記分類手段は、前記調整手段が調整した位置情報に基づいて、前記取得手段が取得した位置情報を複数の集合に分類する。

【0093】

付記８の追跡プログラムは、撮像領域中を１つの所定の方向に移動する複数の対象物を追跡する追跡プログラムであって、コンピュータを、経時的に変化する前記複数の対象物の位置を特定する位置情報を、複数の時間分取得する取得手段と、前記取得手段が取得した位置情報を、所定の手法で複数の集合に分類する分類手段と、前記分類手段の分類結果に基づいて、前記複数の対象物を追跡する追跡処理を行う追跡手段と、として機能させ、前記追跡手段は、前記分類手段が分類した集合に属する前記取得手段が取得した位置情報の個数に基づいて、前記追跡処理を行う。

【0094】

（付記の効果）
付記１に記載の追跡システムによれば、位置情報を所定の手法で複数の集合に分類した分類結果に基づいて、複数の対象物を追跡する追跡処理を行うことにより、例えば、複数の対象物について画像認識等を行って相互に個々に識別することなく、当該複数の対象物を追跡することができるので、複数の対象物を確実に追跡することが可能となる。また、例えば、画像認識等を行う必要がないので、多数の複数の対象物が比較的高速で移動している場合においても、迅速且つ確実に追跡することが可能となる。また、複数の対象物の移動速度に基づいて、取得した位置情報を調整することにより、例えば、複数の対象物の移動速度を考慮して分類することができるので、分類精度を向上させることができ、複数の対象物を確実に追跡することが可能となる。

【0095】

付記２に記載の追跡システムによれば、推定した移動速度に基づいて、取得手段が取得した位置情報を調整することにより、例えば、移動速度の実測等が不要となるので、複数の対象物を容易に追跡することが可能となる。

【0096】

付記３に記載の追跡システムによれば、所定の手法で分類される集合の個数に関する所定のアルゴリズムに基づいて、移動速度を推定することにより、例えば、移動速度を適切に推定することができるので、複数の対象物の追跡精度を向上させることが可能となる。

【0097】

付記４に記載の追跡システムによれば、取得した位置情報に基づいて特定される１個以上の候補速度を決定し、決定した当該複数の候補速度のうちの１つの候補速度を、移動速度として推定することにより、例えば、候補速度の個数を絞ることにより、移動速度を迅速に推定することができるので、複数の対象物を迅速に追跡することが可能となる。また、取得した位置情報に基づいて特定される１個以上の候補速度を決定することにより、例えば、複数の対象物の実際の移動速度に関連する位置情報を考慮して候補速度を決定することができるので、移動速度を適切に推定することができ、複数の対象物の追跡精度を向上させることが可能となる。

【0098】

付記５に記載の追跡システムによれば、位置情報を所定の手法で複数の集合に分類した分類結果に基づいて、複数の対象物を追跡する追跡処理を行うことにより、例えば、複数の対象物について画像認識等を行って相互に個々に識別することなく、当該複数の対象物を追跡することができるので、複数の対象物を確実に追跡することが可能となる。また、例えば、画像認識等を行う必要がないので、多数の複数の対象物が比較的高速で移動している場合においても、迅速且つ確実に追跡することが可能となる。また、分類した集合に属する位置情報の個数に基づいて追跡処理を行うことにより、例えば、複数の対象物の位置情報を１つの集合に分類した場合でも、複数の対象物を、１つの対象物ではなく複数の対象物として追跡することができるので、複数の対象物の追跡精度を向上させることが可能となる。

【0099】

付記６に記載の追跡システムによれば、複数の対象物を計数する処理を追跡処理の少なくとも一部の処理として行うことにより、例えば、複数の対象物を確実に計数することが可能となる。

【0100】

付記７に記載の追跡プログラムによれば、位置情報を所定の手法で複数の集合に分類した分類結果に基づいて、複数の対象物を追跡する追跡処理を行うことにより、例えば、複数の対象物について画像認識等を行って相互に個々に識別することなく、当該複数の対象物を追跡することができるので、複数の対象物を確実に追跡することが可能となる。また、例えば、画像認識等を行う必要がないので、多数の複数の対象物が比較的高速で移動している場合においても、迅速に追跡することが可能となる。また、複数の対象物の移動速度に基づいて、取得した位置情報を調整することにより、例えば、複数の対象物の移動速度を考慮して分類することができるので、分類精度を向上させることができ、複数の対象物を確実に追跡することが可能となる。

【0101】

付記８に記載の追跡プログラムによれば、位置情報を所定の手法で複数の集合に分類した分類結果に基づいて、複数の対象物を追跡する追跡処理を行うことにより、例えば、複数の対象物について画像認識等を行って相互に個々に識別することなく、当該複数の対象物を追跡することができるので、複数の対象物を確実に追跡することが可能となる。また、例えば、画像認識等を行う必要がないので、多数の複数の対象物が比較的高速で移動している場合においても、迅速且つ確実に追跡することが可能となる。また、分類した集合に属する位置情報の個数に基づいて追跡処理を行うことにより、例えば、複数の対象物の位置情報を１つの集合に分類した場合でも、複数の対象物を、１つの対象物ではなく複数の対象物として追跡することができるので、複数の対象物の追跡精度を向上させることが可能となる。

【符号の説明】

【0102】

１ 計数装置
１１ 撮像部
１２ 入力部
１３ 出力部
１４ 記録部
１５制御部
２１ 集合
２２ 集合
２３ 集合
２４ 集合
２５ 集合
１５１ 取得部
１５２ 分類部
１５３ 追跡部
１５４ 推定部
１５５ 調整部
９００ 魚用移動部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】