特許 7455715 混雑状況推定装置、方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-03-15

(45)【発行日】2024-03-26

(54)【発明の名称】混雑状況推定装置、方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   H04N 7/18 20060101AFI20240318BHJP

   G06T 7/60 20170101ALI20240318BHJP

   G08B 25/00 20060101ALI20240318BHJP

【ＦＩ】

H04N7/18 D

H04N7/18 K

G06T7/60 110

G08B25/00 510M

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2020159760

(22)【出願日】2020-09-24

(65)【公開番号】P2022053126

(43)【公開日】2022-04-05

【審査請求日】2023-02-07

(73)【特許権者】

【識別番号】399035766

【氏名又は名称】エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003708

【氏名又は名称】弁理士法人鈴榮特許綜合事務所

(74)【代理人】

【識別番号】100108855

【弁理士】

【氏名又は名称】蔵田 昌俊

(74)【代理人】

【識別番号】100179062

【弁理士】

【氏名又は名称】井上 正

(74)【代理人】

【識別番号】100199565

【弁理士】

【氏名又は名称】飯野 茂

(72)【発明者】

【氏名】松本 鮎美

(72)【発明者】

【氏名】宮原 拓磨

(72)【発明者】

【氏名】柴田 哲希

(72)【発明者】

【氏名】古思 望

(72)【発明者】

【氏名】熊下 正照

(72)【発明者】

【氏名】塩崎 貴司

(72)【発明者】

【氏名】宇田 育弘

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 篤

【審査官】秦野 孝一郎

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－０８８５７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１４８４２２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１０７２９７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｎ ７／１８

Ｇ０６Ｔ ７／００－７／９０

Ｇ０８Ｂ ２３／００－３１／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

カメラから出力される施設内の映像データを取得する映像取得処理部と、
取得された前記映像データのフレーム中の特定の範囲に監視対象エリアを設定するエリア設定処理部と、
前記映像データに対し画像解析を行って前記映像データから人を表す画像を検出し、その検出結果を表す情報を記憶媒体に記憶させる人検出処理部と、
記憶された前記検出結果を表す情報に基づいて、前記監視対象エリアにおける前記人の密集度合いを推定する推定処理部と、
推定された前記密集度合いを表す情報に基づいて出力情報を生成し出力する出力処理部と
を具備し、
前記推定処理部は、前記監視対象エリア内における前記人の瞬間的な密集度合いの、所定期間における統計値を算出し、算出された前記統計値を前記監視対象エリア内における前記密集度合いの推定結果とし、
前記出力処理部は、算出された前記統計値を含む前記出力情報を出力する
混雑状況推定装置。

【請求項2】

前記エリア設定処理部は、操作入力されたエリア指定情報を受け取り、前記エリア指定情報に基づいて前記映像データのフレーム中に前記監視対象エリアを設定する第１の処理部と、前記施設内のレイアウト情報を取得し、取得された前記レイアウト情報に基づいて監視対象となる前記特定の範囲を推定し、推定された前記特定の範囲を前記映像データのフレーム中に前記監視対象エリアとして設定する第２の処理部との、少なくとも一方を備える、請求項１に記載の混雑状況推定装置。

【請求項3】

前記人検出処理部は、前記映像データのフレーム毎に、そのフレーム識別情報と、検出された前記人の画像の前記フレーム中における検出座標および検出時刻とを含む前記検出結果を表す情報を生成し、生成された前記検出結果を表す情報を前記記憶媒体に記憶させる、請求項１に記載の混雑状況推定装置。

【請求項4】

前記推定処理部は、前記監視対象エリア内における前記人の瞬間的な前記密集度合いを推定する際に、前記監視対象エリアを複数の小エリアに分割し、記憶された前記検出結果を表す情報に基づいて前記小エリア毎に前記人の数を計数し、計数された前記人の数がしきい値を超える前記小エリアの数または分布状態をもとに前記密集度合いを推定する、請求項１に記載の混雑状況推定装置。

【請求項5】

前記出力処理部は、検出された前記人の画像に基づいて前記人のシルエット画像を生成し、生成されたシルエット画像を前記人の画像に置換した前記映像データを含む前記出力情報を出力する、請求項１に記載の混雑状況推定装置。

【請求項6】

施設内に分散配置された複数台のカメラから出力される前記施設内の映像データをそれぞれ取得する映像取得処理部と、
取得された前記映像データのフレーム中の特定の範囲に監視対象エリアを設定するエリア設定処理部と、
前記映像データに対し画像解析を行って前記映像データから人を表す画像を検出し、その検出結果を表す情報を記憶媒体に記憶させる人検出処理部と、
記憶された前記検出結果を表す情報に基づいて、前記監視対象エリアにおける前記人の密集度合いを推定する推定処理部と、
推定された前記密集度合いを表す情報に基づいて出力情報を生成し出力する出力処理部と
を具備し、
前記推定処理部は、複数の前記カメラの各々について前記密集度合いを推定し、推定された前記密集度合いが第３のしきい値を超える前記カメラの割合を算出し、
前記出力処理部は、算出された前記カメラの割合を示す情報を含む前記出力情報を出力する
混雑状況推定装置。

【請求項7】

カメラが接続される情報処理装置が実行する混雑状況推定方法であって、
前記カメラから出力される施設内の映像データを取得する過程と、
取得された前記映像データのフレーム中の特定の範囲に監視対象エリアを設定する過程と、
前記映像データに対し画像解析を行って前記映像データから人に係る画像を検出し、その検出結果を表す情報を記憶媒体に記憶させる過程と、
記憶された前記検出結果を表す情報に基づいて、前記監視対象エリアにおける前記人の密集度合いを推定する推定過程と、
推定された前記密集度合いを表す情報に基づいて出力情報を生成し出力する出力過程と
を具備し、
前記推定過程は、前記監視対象エリア内における前記人の瞬間的な密集度合いの、所定期間における統計値を算出し、算出された前記統計値を前記監視対象エリア内における前記密集度合いの推定結果とし、
前記出力過程は、算出された前記統計値を含む前記出力情報を出力する
混雑状況推定方法。

【請求項8】

施設内に分散配置された複数台のカメラが接続される情報処理装置が実行する混雑状況推定方法であって、
複数台の前記カメラから出力される前記施設内の映像データをそれぞれ取得する過程と、
取得された前記映像データのフレーム中の特定の範囲に監視対象エリアを設定する過程と、
前記映像データに対し画像解析を行って前記映像データから人に係る画像を検出し、その検出結果を表す情報を記憶媒体に記憶させる過程と、
記憶された前記検出結果を表す情報に基づいて、前記監視対象エリアにおける前記人の密集度合いを推定する推定過程と、
推定された前記密集度合いを表す情報に基づいて出力情報を生成し出力する出力過程と
を具備し、
前記推定過程は、複数の前記カメラの各々について前記密集度合いを推定し、推定された前記密集度合いが第３のしきい値を超える前記カメラの割合を算出し、
前記出力過程は、算出された前記カメラの割合を示す情報を含む前記出力情報を出力する
混雑状況推定方法。

【請求項9】

請求項１乃至６のいずれかに記載の混雑状況推定装置が具備する前記映像取得処理部、前記エリア設定処理部、前記人検出処理部、前記推定処理部および前記出力処理部による処理を、前記混雑状況推定装置が備えるプロセッサに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

この発明の実施形態は、例えば施設内の混雑状況を監視するために用いられる混雑状況推定装置、方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

一般に、ショッピングモールやイベント会場等のように不特定多数の人が出入りする施設では、施設内の混雑状況を監視する必要がある。混雑状況を監視する手法としては、例えば監視カメラの映像をモニタ画面に表示し、これを監視者が見ながら混雑状況を判断するものが一般的である。しかし、この手法は監視者の負担が大きく、また監視者のスキルに依存するという課題がある。

【0003】

そこで、カメラの映像を解析することで人を検出し、その検出結果をもとに混雑状況を推定する技術が提案されている（例えば特許文献１を参照）。この技術を用いれば、監視者のスキルに依存することなく施設の混雑状況を把握することが可能となる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】WO2017/122258号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

ところが、特許文献１に記載された技術は、カメラ映像の範囲内全体またはそれ以外の広範囲についての混雑状況を推定するものとなっている。このため、施設内において局所的な密集状態が形成されていても、施設全体の人数が少なければこの局所的な密集状態を検出できない場合がある。密集状態の検出は、例えば感染症予防の観点から最近きわめて重要になっており、有効な対策が切望されている。

【0006】

この発明は上記事情に着目してなされたもので、一側面では、施設内における局所的な密集状態を的確に検出できるようにした技術を提供しようとするものである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記課題を解決するためにこの発明に係る混雑状況推定装置又は方法の第１の態様は、カメラから出力される施設内の映像データを取得し、取得された前記映像データに対し画像解析を行って前記映像データから人を表す画像を検出し、検出結果を表す情報を記憶媒体に記憶させる。また、前記映像データのフレーム中の特定の範囲に監視対象エリアを設定し、前記検出結果を表す情報に基づいて、設定された前記監視対象エリアにおける前記人の密集度合いを推定し、推定された前記密集度合いを表す情報に基づいて出力情報を生成し出力する。さらに、前記密集度合いを推定する際に、前記監視対象エリア内における前記人の瞬間的な密集度合いの、所定期間における統計値を算出し、算出された前記統計値を前記監視対象エリア内における前記密集度合いの推定結果とし、算出された前記統計値を含む前記出力情報を出力するようにしたものである。
この発明に係る混雑状況推定装置又は方法の第２の態様は、施設内に分散配置された複数台のカメラから出力される前記施設内の映像データをそれぞれ取得し、取得した前記映像データのフレーム中の特定の範囲に監視対象エリアを設定する。また、前記映像データに対し画像解析を行って前記映像データから人を表す画像を検出し、その検出結果を表す情報を記憶媒体に記憶させる。そして、記憶された前記検出結果を表す情報に基づいて、前記監視対象エリアにおける前記人の密集度合いを推定し、推定された前記密集度合いを表す情報に基づいて出力情報を生成し出力する。さらに、前記前記密集度合いを推定する際に、複数の前記カメラの各々について前記密集度合いを推定し、推定された前記密集度合いが第３のしきい値を超える前記カメラの割合を算出し、算出された前記カメラの割合を示す情報を含む前記出力情報を出力するようにしたものである。

【発明の効果】

【0008】

この発明の一態様によれば、施設内を撮像して得られる映像データのフレーム中に監視対象エリアが設定され、設定された上記監視対象エリア内における人の密集度合いが推定される。従って、施設内における特定の監視対象エリアにおける人の密集状態を推定することがすることが可能となり、これにより例えば施設内全体における混雑度合いが低い場合でも、施設内の特定のエリアにおける人の密集状態を検出することが可能となる。

【0009】

すなわちこの発明の一態様によれば、施設内における局所的な密集状態を的確に検出できるようにした技術を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】図１は、この発明の一実施形態に係る混雑状況推定装置として動作するサーバ装置を備える監視システムの全体構成を示す図である。

【図2】図２は、図１に示したサーバ装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

【図3】図３は、図１に示したサーバ装置のソフトウェア構成を示すブロック図である。

【図4】図４は、図３に示したサーバ装置による混雑状況推定処理の全体の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

【図5】図５は、図４に示した全体の処理手順のうち人検出処理の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

【図6】図６は、図４に示した全体の処理手順のうち監視対象エリア設定処理の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

【図7】図７は、図４に示した全体の処理手順のうち密集状態推定処理の前半部分の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

【図8】図８は、図４に示した全体の処理手順のうち密集状態推定処理の後半部分の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

【図9】図９は、図４に示した全体の処理手順のうち出力情報生成出力処理の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

【図10】図１０は、図９に示した出力情報生成出力処理のうち施設内混雑状況の表示処理の処理手順と表示内容を示すフローチャートである。

【図11】図１１は、図９に示した出力情報生成出力処理のうち映像データ表示処理の処理手順と表示内容を示すフローチャートである。

【図12】図１２は、図９に示した出力情報生成出力処理により表示される施設内フロアマップの一例を示す図である。

【図13】図１３は、図１０に示した施設内混雑状況表示処理により表示される施設内の現在の混雑状況を表す情報の一例を示す図である。

【図14】図１４は、図１１に示した映像データ表示処理により表示される施設内の現在の映像の一例を示す図である。

【図15】図１５は、図９に示した出力情報生成出力処理により表示される時間帯別平均検出人数の変化の一例を示す図である。

【図16】図１６は、図６に示した監視対象エリア設定処理により設定される監視対象エリアの一例を示す図である。

【図17】図１７は、監視対象エリアを複数の小エリアに分割した場合の各小エリアの密集度の一例を示す図である。

【図18】図１８は、施設内の滞在者数がしきい値を超えた場合に表示されるアラート情報の一例を示す図である。

【図19】図１９は、密集状態と判定されたカメラの割合を示す情報の表示例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。

【0012】

［一実施形態］
（構成例）
（１）システム
図１は、この発明の一実施形態に係る混雑状況推定装置として動作するサーバ装置ＳＶを含む監視システムの全体構成を示す図である。
監視システムは、例えば多目的オフィスやレセプションルームなどの多数の人が入場する施設の混雑状況、特に特定範囲の密集状態を推定するもので、施設内には複数台の監視カメラＣＭ１～ＣＭｎが分散配置されている。監視カメラＣＭ１～ＣＭｎは、例えば天井または壁面に設置され、それぞれ施設内の予め設定された範囲を撮像してその映像データを出力する。なお、スーパマーケット等の店舗内や社員食堂等の飲食スペース、エレベータホール、駅の改札や階段、通路等も、密集状態の推定対象となる施設に含まれる。

【0013】

また監視システムは、混雑状況推定装置として動作するサーバ装置ＳＶを備えている。サーバ装置ＳＶは、ネットワークＮＷを介して、上記各カメラＣＭ１～ＣＭｎ、監視端末ＴＭおよびモニタ装置ＭＤとの間でそれぞれデータの伝送が可能となっている。

【0014】

監視端末ＴＭは、監視担当者が施設内の状況を監視したり、監視に必要な各種設定を行うために使用するもので、例えばパーソナルコンピュータにより構成される。モニタ装置ＭＤは、例えば施設内または施設の入口などに設置されるディスプレイからなり、種々の案内情報や混雑状況または密集状態に関するアラート情報を表示するために使用される。ネットワークＮＷとしては、例えば有線ＬＡＮ（Local Area Network）または無線ＬＡＮが用いられるが、他のどのようなネットワークが使用されてもよい。

【0015】

なお、上記監視カメラＣＭ１～ＣＭｎとサーバ装置ＳＶとの間に、映像解析エンジンが配置されていてもよいし、監視カメラＣＭ１～ＣＭｎ自体が映像解析エンジンを備えていてもよい。映像解析エンジンは、例えば学習処理により事前に生成された学習モデルを用いて、上記監視カメラＣＭ１～ＣＭｎから出力される映像データからそれぞれ人の画像を抽出する。そして、抽出された人の画像の映像フレーム内における座標情報および検出時刻を表す情報と、人の画像に対し個別に付与されるトラッキングＩＤを、上記監視カメラＣＭ１～ＣＭｎを識別するためのカメラＩＤと共に出力する。上記トラッキングＩＤの付与は、例えば、人の画像を抽出した後、その画像領域に対して既存技術であるオブジェクトトラッキング等の技術を用いることで実現される。なお、トラッキングＩＤは、例えば特定の人を追跡する場合に使用され、後述する密集状態の推定処理には必ずしも使用しなくてもよい。

【0016】

（２）サーバ装置ＳＶ
図２および図３は、それぞれサーバ装置ＳＶのハードウェア構成およびソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。
サーバ装置ＳＶは、中央処理ユニット（Central Processing Unit：ＣＰＵ）等のハードウェアプロセッサを有する制御部１を備え、この制御部１に対し、バス５を介して、プログラム記憶部２およびデータ記憶部３を有する記憶ユニットと、通信インタフェース（通信Ｉ／Ｆ）４とを接続したものとなっている。

【0017】

通信Ｉ／Ｆ４は、制御部１の制御の下、ネットワークＮＷにより定義される通信プロトコルを用いて、上記監視カメラＣＭ１～ＣＭｎ、監視端末ＴＭおよびモニタ装置ＭＤとの間で各種データの伝送を行う。

【0018】

プログラム記憶部２は、例えば、記憶媒体としてＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書込みおよび読出しが可能な不揮発性メモリと、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリとを組み合わせて構成されたもので、ＯＳ（Operating System）等のミドルウェアに加えて、この発明の一実施形態に係る各種制御処理を実行するために必要なプログラムを格納する。

【0019】

データ記憶部３は、例えば、記憶媒体として、ＨＤＤまたはＳＳＤ等の随時書込みおよび読出しが可能な不揮発性メモリと、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリと組み合わせたもので、この発明の一実施形態を実施するために必要な記憶部として、映像データ記憶部３１と、人検出情報記憶部３２と、フロアマップ／監視対象エリア記憶部３３と、判定条件記憶部３４と、密集状態推定結果記憶部３５と、人数計数結果記憶部３６とを備えている。

【0020】

映像データ記憶部３１は、監視カメラＣＭ１～ＣＭｎから送られる各映像データを、密集状態を推定するために必要な一定期間記憶するために使用される。人検出情報記憶部３２は、制御部１により監視カメラＣＭ１～ＣＭｎの映像データからそれぞれ検出された人の検出結果を表す情報を記憶するために使用される。フロアマップ／監視対象エリア記憶部３３は、施設内のフロアマップと施設内の監視対象エリアを示す情報を記憶するために使用される。判定条件記憶部３４は、施設内の混雑状況および上記監視対象エリアの密集状態を判定するために必要な各種しきい値を記憶する。密集状態推定結果記憶部３５は、制御部１により得られる、上記監視対象エリアの密集状態の推定結果を表す情報を記憶するために使用される。人数計数結果記憶部３６は、制御部１により得られる、上記監視対象エリアに存在する人の計数結果と、施設への入場者数および退場者数とこれらから求められる施設内における滞在者数を記憶するために使用される。

【0021】

制御部１は、この発明の一実施形態に係る処理機能として、映像データ取得処理部１１と、人検出処理部１２と、監視対象エリア設定処理部１３と、密集状態推定処理部１４と、出力情報生成出力処理部１５とを備えている。これらの処理部１１～１５は、何れも例えばプログラム記憶部２に格納されたプログラムを制御部１のハードウェアプロセッサに実行させることにより実現される。

【0022】

映像データ取得処理部１１は、監視カメラＣＭ１～ＣＭｎから送信されネットワークＮＷを介して伝送された各映像データを通信Ｉ／Ｆ４を介してそれぞれ受信し、受信された各映像データを送信元の監視カメラＣＭ１～ＣＭｎを識別するカメラＩＤと関連付けて映像データ記憶部３１に記憶させる処理を行う。

【0023】

人検出処理部１２は、上記映像データ記憶部３１からカメラＩＤ毎に映像データを読み込み、当該映像データに対しフレーム毎に画像解析処理を行って人の画像を抽出する。そして、人の画像の検出結果を表す情報を人検出情報記憶部３２に記憶させる処理を行う。人の検出結果を表す情報には、例えば検出された人の画像のフレーム内における座標および検出時刻と、人の画像に対し個別に付与されるトラッキングＩＤと、カメラＩＤが含まれる。

【0024】

監視対象エリア設定処理部１３は、監視カメラＣＭ１～ＣＭｎ毎に、監視端末ＴＭに表示された映像データ上において、監視担当者の操作により設定される監視対象エリアを示す情報を、監視端末ＴＭから通信Ｉ／Ｆ４を介して取得する。そして、取得された上記監視対象エリアを表す情報を、対応するカメラＩＤと関連付けてフロアマップ／監視対象エリア記憶部３３に記憶させる処理を行う。

【0025】

密集状態推定処理部１４は、監視カメラＣＭ１～ＣＭｎ毎に例えば以下の処理を行う。
(1) 選択されたカメラＩＤについて、対応する映像データのフレーム毎に人検出情報記憶部３２から人検出情報を読み込むと共に、フロアマップ／監視対象エリア記憶部３３から監視対象エリアの設定情報を読み込む。この状態で、上記監視対象エリアをＭ（Ｍは複数）個の小エリアに分割し、分割された小エリア毎に当該小エリアに含まれる人数が判定条件記憶部３４に記憶された第１のしきい値以上であるか否かを判定する。そして、上記監視対象エリアの小エリア数に対する、上記人数が第１のしきい値以上の小エリアの数の割合を算出し、算出された割合が判定条件記憶部３４に記憶された第２のしきい値を超えるか否かを判定して、その判定結果ａを上記監視対象エリアにおける瞬間的な密集状態を表す情報として、対応するカメラＩＤおよびフレームＩＤと関連付けて、密集状態推定結果記憶部３５に記憶させる処理。なお、小エリアの形状およびサイズは、同一形状および同一サイズに設定されてもよいし、形状およびサイズの少なくとも一方が異なるように設定されてもよい。

【0026】

(2) 上記(1) において得られた各小エリアの人数を合計して、監視対象エリア全体に含まれる人数を計数する。そして、計数された上記監視対象エリア全体の人数ｂを、監視対象エリアにおける瞬間的な人数を表す情報として、対応するカメラＩＤおよびフレームＩＤと関連付けて、人数計数結果記憶部３６に記憶させる処理。

【0027】

(3) 過去の所定期間における上記ａ，ｂの平均をそれぞれ算出し、算出されたａ，ｂの各平均を判定条件記憶部３４に記憶された第３および第４のしきい値とそれぞれ比較することで、上記監視対象エリアにおける時間経過を考慮した密集状態を判定する。そして、その判定結果を表す情報を、カメラＩＤと関連付けて密集状態推定結果記憶部３５に記憶させる処理。なお、平均を算出する以外に分散度合い等のその他の統計値を算出するようにしてもよい。

【0028】

出力情報生成出力処理部１５は、監視カメラＣＭ１～ＣＭｎ毎に例えば以下の処理を行う。
(1) 監視カメラＣＭ１～ＣＭｎ毎、つまりカメラＩＤ毎に、映像データ記憶部３１から読み出される映像データを通信Ｉ／Ｆ４から監視端末ＴＭへ送信して表示させる処理を行う。またその際、上記映像データには、人検出情報記憶部３２に記憶された人検出情報をもとに生成された人のシルエット画像を、人の画像に置換して重畳させる処理を行う。
なお、監視端末ＴＭが個人情報に対する守秘義務を持つ監視担当者のみが使用する場合には、人画像をシルエット画像に置換せずに表示するようにしてもよい。

【0029】

(2) フロアマップ／監視対象エリア記憶部３３から施設内のフロアマップを読み込み、このフロアマップを通信Ｉ／Ｆ４から監視端末ＴＭへ出力して表示させる処理。その際、上記フロアマップ上には、上記密集状態推定結果記憶部３５に記憶された監視対象エリア毎の密集度の判定結果を表示させることも可能である。

【0030】

(3) 人数計数結果記憶部３６に記憶された人数計数結果をもとに、所定の振り返り期間、例えば１日、１週間または１か月単位で、上記監視対象エリアで検出された人数の時間帯別の平均値を算出する。そして、算出された時間帯別の平均検出人数の変化を表わすグラフを生成し、生成されたグラフを通信Ｉ／Ｆ４から監視端末ＴＭへ出力して表示させる処理。なお、時間帯別の平均値を算出する以外に、時間帯別に検出された人数の分散度合い等のその他の統計値を算出し、算出された統計値の変化を表すグラフを生成し表示させるようにしてもよい。

【0031】

(4) 施設への入口および出口にそれぞれ設置されたセンサ（図示省略）により随時検出される入場者および退場者の人数を取得する。そして、取得された上記入場者数および退場者数と、これらから算出される施設内における滞在人数を、検出日時と共に通信Ｉ／Ｆ４から監視端末ＴＭへ送信して表示させる処理。またそれと共に、上記施設内の滞在人数を、判定条件記憶部３４に記憶された混雑度判定用のしきい値と比較することで施設内における混雑度を判定し、その判定結果を上記監視端末ＴＭに表示させる処理。

【0032】

なお、入場者および退場者の人数の計数は、例えば施設の入口および出口を撮像可能な位置に設置された監視カメラの映像データをもとに行ってもよい。例えば、監視カメラの映像データを画像解析エンジンの機能を用いて解析することで、人の画像を検出してこれにトラッキングＩＤを付与し、当該人の検出情報とトラッキングＩＤとをもとに、入口および出口に設定されたラインを通過した人数を計数することで、求めることが可能である。

【0033】

(5) 上記滞在人数が混雑度判定用のしきい値に達した場合に、入場を制限する旨を報知するためのアラート情報を生成する。そして、生成された上記アラート情報を、例えば施設の入口に設置されたモニタ装置ＭＤに表示させると共に、施設の利用状況を報知するためのＷｅｂページに掲載したりメールやＳＮＳ等の情報伝達手段を用いて来場予定者などに通知する処理。なお、上記アラート情報に加え、その時の施設内の様子を撮像した映像データを併せて表示、掲載または通知するようにしてもよい。

【0034】

（動作例）
次に、以上のように構成されたサーバ装置ＳＶによる処理動作を、図４乃至図１１に示すフローチャートを用いて説明する。

【0035】

先ず、サーバ装置ＳＶの全体の処理手順を説明する。図４はこの全体の処理手順を示すフローチャートである。
サーバ装置ＳＶの制御部１は、監視端末ＴＭにおいて入力されるシステムの運用開始指示をステップＳ１で検出すると、先ずステップＳ２において人検出処理を実行し、その検出結果を人検出情報記憶部３２に記憶させる。

【0036】

また、監視端末ＴＭにおいて監視対象エリアの設定操作が行われると、サーバ装置ＳＶの制御部１はステップＳ３において監視端末ＴＭから監視対象エリアの設定情報を取り込み、当該設定情報をフロアマップ／監視対象エリア記憶部３３に記憶させる処理を実行する。

【0037】

さらにサーバ装置ＳＶの制御部１は、ステップＳ４において、所定の時間毎に、上記人検出情報および監視対象エリアの設定情報をもとに、監視対象エリアにおける人数を検出すると共に密集状態を推定する処理を行い、その結果を密集状態推定結果記憶部３５および人数計数結果記憶部３６に記憶させる処理を実行する。

【0038】

さらにサーバ装置ＳＶの制御部１は、ステップＳ５において、施設内の滞在人数に基づく混雑状況や、監視対象エリアにおける密集状態の推定結果等を表示するための出力情報を生成する処理を行い、監視端末ＴＭおよびモニタ装置ＭＤへ送信して表示させる処理を行う。

【0039】

上記ステップＳ２～Ｓ５により実行される各処理は、監視端末ＴＭからシステムの運用停止指示が送信され、この停止指示をサーバ装置ＳＶの制御部１がステップＳ６により検出すると終了する。

【0040】

（１）人検出処理
図５は、サーバ装置ＳＶの制御部１により実行される人検出処理の処理手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。

【0041】

サーバ装置ＳＶの制御部１は、先ず映像データ取得処理部１１の制御の下、ステップＳ２１により監視カメラＣＭ１～ＣＭｎを一つ選択する。そして、ステップＳ２２において、選択された上記監視カメラＣＭ１～ＣＭｎの一つから送信される映像データを通信Ｉ／Ｆ４を介して受信し、受信された映像データをカメラＩＤと関連付けてフレーム単位で映像データ記憶部３１に記憶させる。

【0042】

サーバ装置ＳＶの制御部１は、次に人検出処理部１２の制御の下、先ずステップＳ２３において、上記映像データ記憶部３１から映像データをフレーム毎に読み込み、この映像フレームに対し所定の映像解析処理を行って人の画像を抽出する。なお、このとき使用される映像解析処理としては、例えば予め生成された学習モデルを用いて映像フレームから人の画像を抽出する処理が使用される。なお、人画像を抽出するための映像解析処理には種々の既存技術を利用可能であり、これらの既存技術はいずれも周知なので説明は省略する。

【0043】

人検出処理部１２は、続いてステップＳ２４において、映像フレーム毎に、上記抽出された人の画像の映像フレーム内における座標情報および検出時刻を表す情報と、上記人の画像に対し個別に付与されるトラッキングＩＤと、上記カメラＩＤとを含む人検出情報を生成する。そして、生成された上記人検出情報を上記映像フレーム毎に人検出情報記憶部３２に記憶させる。なお、上記トラッキングＩＤの付与は、例えば、人の画像を抽出した後、その画像領域に対して既存技術であるオブジェクトトラッキング等の技術を用いることで実現される。

【0044】

サーバ装置ＳＶの制御部１は、すべてのカメラＩＤの選択が終了したか否かをステップＳ２５で判定する。そして、未選択のカメラＩＤが残っていれば、ステップＳ２１に戻って次のカメラＩＤを選択し、ステップＳ２２～Ｓ２４による一連の人検出処理を実行する。以後、同様にカメラＩＤが順次選択され、当該カメラＩＤに対応する映像データからフレーム毎に人の画像を検出する処理が繰り返し実行される。

【0045】

（２）監視対象エリアの設定処理
図６は、サーバ装置ＳＶの制御部１により実行される監視対象エリア設定処理の処理手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。

【0046】

サーバ装置ＳＶの制御部１は、上記監視対象エリアの設定処理に先立ち、例えば出力情報生成出力処理部１５の制御の下、図９に示すステップＳ６１により、施設内のフロアマップをフロアマップ／監視対象エリア記憶部３３から読み込んで監視端末ＴＭに表示させる。
図１２は表示されるフロアマップの一例を示すものである。このフロアマップにより、監視担当者は施設内の各部屋のレイアウトやテーブル等の什器の配置を確認することが可能となる。

【0047】

またサーバ装置ＳＶの制御部１は、出力情報生成出力処理部１５の制御の下、図９に示すステップＳ６３により、監視担当者により選択指定された監視カメラＣＭ１～ＣＭｎに対応する映像データを監視端末ＴＭに選択的に表示させる処理を行う。
図１１は、上記出力情報生成出力処理部１５により実行される映像データ表示処理の処理手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。

【0048】

すなわち、出力情報生成出力処理部１５は、先ずステップＳ６３１により、上記選択された監視カメラのカメラＩＤに対応する映像データを、映像データ記憶部３１からフレーム単位で読み込む。またそれと共に、ステップＳ６３２において、上記映像データのフレームに対応する人検出情報を、人検出情報記憶部３２から読み込む。続いて出力情報生成出力処理部１５は、上記読み込まれた人検出情報をもとにステップＳ６３３により人のシルエット画像を生成し、ステップＳ６３４において上記映像データに含まれる人の画像を位置が対応する上記シルエット画像に置換する。そして、置換後のシルエット画像を含む映像データを、ステップＳ６３５により通信Ｉ／Ｆ４から監視端末ＴＭへ送信して表示させる。

【0049】

図１４は、監視端末ＴＭに表示された上記映像の一例を示すものである。監視担当者は、監視カメラＣＭ１～ＣＭｎを任意に選択指定することで、当該監視カメラＣＭ１～ＣＭｎにより撮像された映像を表示させ、これにより施設内の所望の範囲の現在の状況をリアルタイムに確認することが可能となる。またその際、表示される映像は人の画像がすべてシルエット画像ＳＬに置換されたものであるため、表示された映像から来場者の顔や姿などの個人情報が漏洩する心配はない。

【0050】

さて、選択された監視カメラＣＭ１～ＣＭｎの映像が表示された状態で、監視担当者は監視端末ＴＭにおいて、監視対象エリアの設定開始指示を入力し、その後カーソル操作を行って映像フレーム中に表示される監視対象エリアの位置およびサイズを調整する。
図１６に上記映像フレーム中に表示される監視対象エリアの一例を示す。監視対象エリアの位置およびサイズの調整が終了し、監視対象者が設定終了操作を行うと、当該設定終了通知が監視端末ＴＭからサーバ装置ＳＶへ送信される。

【0051】

これに対しサーバ装置ＳＶの制御部１は、監視対象エリア設定処理部１３の制御の下、以下のように監視対象エリアの設定処理を実行する。すなわち、監視対象エリア設定処理部１３は、ステップＳ３１により上記監視担当者の設定開始指示を検出すると、ステップＳ３２において監視対象エリアを示す矩形状をなす枠型パターンＭＡを映像フレームに重ねて表示させる。この枠型パターンＭＡは、先に述べたように監視担当者のカーソル操作に応じてその位置およびサイズが任意に可変できる。なお、上記パターンＭＡは、位置およびサイズに加えて形状も可変できるようにしてもよい。

【0052】

監視対象エリア設定処理部１３は、ステップＳ３３により監視担当者の設定終了操作を検出すると、ステップＳ３４において、上記調整後の監視対象エリアを示す設定情報をカメラＩＤと関連付けてフロアマップ／監視対象エリア記憶部３３に記憶させる。上記監視対象エリアを示す設定情報は、例えば映像フレーム中における監視対象エリアの各頂点の座標により表される。

【0053】

なお、以上の説明では監視担当者が手動操作により監視対象エリアを設定登録する場合を例にとって説明した。しかし、サーバ装置ＳＶの制御部１が、施設内のフロアマップなどにより表されるレイアウト情報に基づいて監視対象とすべき特定範囲を推定し、推定された特定範囲を対応する映像データのフレーム中に監視対象エリアとして設定するようにしてもよい。

【0054】

例えば、施設内のレイアウト情報にテーブルの配置位置やモニタ装置の配置位置等が含まれていれば、サーバ装置ＳＶの制御部１が、これらの位置を考慮して人の密集が発生しやすい範囲を推定し、この範囲に監視対象エリアを設定する。また、レイアウト情報に窓の位置や空調装置の配置位置が含まれている場合には、サーバ装置ＳＶの制御部１が、これらの情報をもとに空気が滞留しやすい範囲を推定し、この範囲に監視対象エリアを設定する。サーバ装置ＳＶの制御部１に以上のような機能を持たせると、施設内の人の密集が発生しやすい場所、または人の密集が発生すると好ましくない場所に、それぞれ監視対象エリアを自動的に設定することが可能となる。

【0055】

なお、監視対象エリアは必ずしもすべての監視カメラＣＭ１～ＣＭｎの映像に対し設定する必要はなく、監視が必要な範囲を含む監視カメラの映像に対してのみ設定するようにしてもよい。

【0056】

（３）密集状態の推定処理
図７および図８は、サーバ装置ＳＶの制御部１により実行される密集状態推定処理の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

【0057】

サーバ装置ＳＶの制御部１は、密集状態推定処理部１４の制御の下、ステップＳ４１により密集状態の推定タイミングを監視している。そして推定タイミングになると、先ずステップＳ４２によりカメラＩＤを一つ選択し、ステップＳ４３によりフロアマップ／監視対象エリア記憶部３３から対応する監視対象エリアの設定情報を読み込む。続いてステップＳ４４によりフレームＩＤを一つ選択し、ステップＳ４５により人検出情報記憶部３２から対応する人検出情報を読み込む。

【0058】

密集状態推定処理部１４は、次にステップＳ４６により上記監視対象エリアをＭ（Ｍは複数）個の小エリアに分割し、ステップＳ４７において、分割された上記小エリア毎に当該小エリアに存在する人数を計数する。続いてステップＳ４８において、計数された上記人数が判定条件記憶部３４に記憶された第１のしきい値以上であるか否かを判定し、人数が第１のしきい値以上の小エリアの数Ｌを計数する。次にステップＳ４９において、上記監視対象エリアの小エリア数Ｍに対する上記小エリアの数Ｌの割合を算出し、算出された割合Ｌ／Ｍが判定条件記憶部３４に記憶された第２のしきい値を超えるか否かを判定する。そして、ステップＳ５１において、上記判定結果ａを上記監視対象エリアにおける瞬間的な密集状態を表す情報として、対応するカメラＩＤおよびフレームＩＤと関連付けて、密集状態推定結果記憶部３５に記憶させる。

【0059】

図１７は、監視対象エリアＭＡをＭ（Ｍ＝１６）個に分割した場合の、各小エリアｍａの人数の判定結果の一例を示したもので、同図ではハッチングが付されていない小エリアよりハッチングが付されている小エリアの方が人数が多く、さらにハッチングの密度が高い小エリアほど人数が多い場合を示している。

【0060】

なお、上記監視対象エリアにおける瞬間的な密集状態の判定は、上記Ｌ／Ｍを算出する以外に、監視対象エリア内における第１のしきい値以上の小エリアの分散状態、例えば第１のしきい値以上の小エリアが２以上または３以上隣接しているか否かを判定することにより行うようにしてもよい。

【0061】

続いて密集状態推定処理部１４は、ステップＳ５２において、上記ステップＳ４７により計数された各小エリアの人数を合計して監視対象エリアＭＡ全体の人数ｂを算出する。そして、算出された上記監視対象エリア全体の人数ｂを、監視対象エリアにおける瞬間的な人数を表す情報として、対応するカメラＩＤおよびフレームＩＤと関連付けて、人数計数結果記憶部３６に記憶させる。

【0062】

次に密集状態推定処理部１４は、図８のステップＳ５３に移行し、ここで過去Ｎ分間分の全フレームについて、上記監視対象エリアに対する瞬間的な密集状態の判定と瞬間的な人数の算出が終了したか否かを判定する。そして、未処理のフレームが残っている場合には、ステップＳ４４に戻って次のフレームを選択し、上記したステップＳ４５～Ｓ５２による一連の処理を実行する。

【0063】

一方、過去Ｎ分間分の全フレームについての処理が終了すると、密集状態推定処理部１４はステップＳ５４において、上記密集状態推定結果記憶部３５に記憶された過去Ｎ分間分の判定結果ａと、上記人数計数結果記憶部３６に記憶された過去Ｎ分間分の人数ｂをそれぞれ読み込み、これらａ，ｂのＮ分間にわたる重み付き平均を計算する。このとき、重みは時刻を過去に遡るほど小さくなるように設定される。

【0064】

密集状態推定処理部１４は、次にステップＳ５５において、上記ａおよびｂの各重み付き平均を判定条件記憶部３４に記憶された第３および第４のしきい値と比較することで、監視対象エリアにおける上記Ｎ分間の時間経過を考慮した密集度を判定する。

【0065】

例えば、ａのＮ分平均が第３のしきい値未満で、かつｂのＮ分平均が第４のしきい値未満の場合には、監視対象エリアは「空」状態と判定する。これに対し、ａのＮ分平均が第３のしきい値以上であるか、またはｂのＮ分平均が第４のしきい値以上の場合、つまりいずれか一方がしきい値以上の場合には、監視対象エリアは「密」状態と判定する。また、ａのＮ分平均が第３のしきい値以上で、かつｂのＮ分平均が第４のしきい値以上の場合、つまり両方ともしきい値以上の場合には、監視対象エリアは「超密」状態と判定する。

【0066】

そして密集状態推定処理部１４は、上記判定結果を、監視対象エリアにおけるＮ分間の時間経過を考慮した密集状態の推定情報として、カメラＩＤに関連付けて密集状態推定結果記憶部３５に記憶させる。

【0067】

最後に密集状態推定処理部１４は、ステップＳ５６において、すべてのカメラＩＤについて、各監視対象エリアの密集状態の推定処理が終了したか否かを判定する。そして、監視対象エリアに対する密集状態推定処理が終了していないカメラＩＤが残っていれば、ステップＳ４２に戻って次のカメラＩＤを選択し、ステップＳ４３～Ｓ５５による一連の処理を実行する。一方、すべてのカメラＩＤの選択が終了すれば、密集状態推定処理を終了する。

【0068】

（４）出力情報の生成および出力処理
図９は、サーバ装置ＳＶの制御部１により実行される出力情報生成出力処理の処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
なお、図９において、ステップＳ６１によるフロアマップの表示処理と、ステップＳ６３による映像データの表示処理については、（２）の監視対象エリアの設定処理において既に説明したのでここでの説明は省略する。

【0069】

上記監視対象エリアの密集状態推定処理が終了すると、サーバ装置ＳＶの制御部１は、出力情報生成出力処理部１５の制御の下、ステップＳ６４において、上記密集状態の判定結果を表す情報をカメラＩＤと共に通信Ｉ／Ｆ４から監視端末ＴＭへ送信し表示させる。その表示形態としては、例えば、図１２に示したフロアマップ上の監視対象エリアに対応する位置に「空」、「密」、「超密」を表示する形態が考えられるが、その他の形態でも構わない。

【0070】

また、監視対象エリアにおける密集度合いがしきい値を超えた場合に、施設内の上記監視対象エリアの近傍に配置されたモニタ装置ＭＤに、密集を避けるように促すメッセージを表示させるようにしてもよい。またモニタ装置ＭＤの代わりに施設内を移動可能なロボットが存在する場合には、このロボットを上記監視対象エリアに移動させ、当該ロボットにおいて密集を避けるように促すメッセージを表示させるか又はそれに代わる音声メッセージを発声させるようにしてもよい。

【0071】

また、サーバ装置ＳＶの制御部１は、出力情報生成出力処理部１５の制御の下、ステップＳ６２において、施設内の混雑状況の表示処理を以下のように実行する。
図１０はその処理手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。

【0072】

出力情報生成出力処理部１５は、先ずステップＳ６２１，Ｓ６２２において、例えば施設への入口および出口にそれぞれ設置されたセンサにより検出される入場者の計数値および退場者の計数値を、ネットワークＮＷを介して受信する。続いてステップＳ６２３において、上記入場者の計数値および退場者の計数値をもとに施設内に現在存在する滞在者数を計算する。そして、上記入場者の計数値、退場者の計数値および滞在者数を現在の日時と共に表示する混雑状況表示情報を生成し、生成された上記混雑状況表示情報を通信Ｉ／Ｆ４から監視端末ＴＭへ送信し、表示させる。図１３に上記混雑状況表示情報の一例を示す。

【0073】

なお、先に述べたように、入場者および退場者の人数の計数は、例えば施設の入口および出口を撮像可能な位置に設置された監視カメラの映像データをもとに行ってもよい。例えば、監視カメラの映像データを画像解析エンジンの機能を用いて解析することで、人の画像を検出してこれにトラッキングＩＤを付与し、当該人の検出情報とトラッキングＩＤとをもとに、入口および出口に設定されたラインを通過した人数を計数することで、求めることが可能である。

【0074】

また出力情報生成出力処理部１５は、ステップＳ６２４において、上記滞在者数を判定条件記憶部３４に記憶された混雑状況判定用のしきい値と比較する。そして、滞在者数が混雑状況判定用のしきい値以上と判定されると、ステップＳ６２５により「入場制限中」である旨を表すアラート情報を生成し、生成されたアラート情報を通信Ｉ／Ｆ４から施設の入口に配置されたモニタ装置ＭＤへ送信し、表示させる。図１８に上記アラート情報の一例を示す。なお、上記アラート情報を、Ｗｅｂページに掲載したり、メールやＳＮＳ等の情報伝達手段を用いて来場予定者の端末へ送信するようにしてもよい。

【0075】

さらに出力情報生成出力処理部１５は、ステップＳ６５において、密集状態の統計情報を生成して監視端末ＴＭに表示させる処理を行う。
例えば、人数計数結果記憶部３６に記憶された人数計数結果をもとに、所定の振り返り期間、例えば１日、１週間または１か月単位で、監視対象エリアにおいて検出された人数の時間帯別の平均値を算出する。そして、算出された時間帯別の平均検出人数の変化を表わすグラフを生成し、生成されたグラフを通信Ｉ／Ｆ４から監視端末ＴＭへ出力して表示させる。

【0076】

図１５は、１日における上記時間帯別の平均検出人数の変化を折れ線グラフで示したものである。なお、グラフの表示形式としては折れ線グラフに限らず棒グラフであってもよく、表示形式は問わない。また、時間軸の単位は、上記１日、１週間または１か月に限らず、１日内の所望の時間帯を分単位に設定したり、１年の時間帯を月単位に設定してもよい。

【0077】

（作用・効果）
以上述べたように一実施形態では、施設内に配置された監視カメラＣＭ１～ＣＭｎにより撮像された映像データからそれぞれ映像解析処理により人を検出し、施設内に監視対象エリアを設定して、当該監視対象エリアに存在する人数をもとに上記監視対象エリアの密集状態を判定し、監視端末ＴＭに表示するようにしている。

【0078】

従って、施設内に設定された特定の監視対象エリアにおける人の密集状態を推定することがすることが可能となり、これにより例えば施設内全体における混雑度合いが低い場合でも、施設内の特定のエリアにおける人の密集状態を検出することが可能となる。

【0079】

また、上記監視対象エリアの密集状態を判定する際に、監視対象エリアを複数の小エリアに分割し、小エリア毎に人数を計数して当該人数がしきい値以上の小エリア数を計数し、全小エリア数に対する、上記人数がしきい値を超える小エリア数の割合をもとに、上記監視対象エリアの密集状態を判定するようにしている。このため、監視対象エリア内の一部の小エリアにのみに人が密集している場合には、この状態を家族やカップル、グループなどの集合と見なして密集状態と判定しないようにすることができる。

【0080】

さらに、上記監視対象エリアの密集状態を判定する際に、上記密集状態の判定結果の過去Ｎ分間における平均と、監視対象エリアにおける人数の過去Ｎ分における平均をそれぞれ求め、これらの平均をもとに時間経過を考慮して密集状態を判定するようにしている。このため、人の移動の過程で一時的に密集状態が形成された場合に、これを危険な密集状態とは判定しないようにすることが可能となる。

【0081】

さらに、監視カメラＣＭ１～ＣＭｎにより撮像された施設内の映像を表示する際に、映像に含まれる人の画像をシルエット画像に置換して表示するようにしている。このため、表示映像から来場者の顔や姿などの個人情報が漏洩しないようにすることができる。これにより、監視担当者は来場者のプライバシを損なうことなく施設内における人の分布状態を映像により直接的に把握することが可能となる。

【0082】

さらに、監視対象エリアにおける時間帯別の人数の変化を示す統計情報を生成して表示することにより、監視担当者は監視対象エリアにおける密集の発生状況を時系列的に把握することが可能となり、今後の密集防止策の策定に生かすことが可能となる。

【0083】

さらに、監視対象エリアの密集状態の判定処理に加え、施設内への入退場者数と退場者数を計数して施設内における滞在人数を算出し、算出された滞在者数をもとに混雑状況を判定してアラート情報を出力する処理を行うようにしている。このため、監視対象者は施設内全体における混雑状況を合併せて監視することが可能となる。

【0084】

［その他の実施形態］
（１）前記一実施形態では、監視カメラＣＭ１～ＣＭｎ毎にその撮像範囲内に設定された監視対象エリアの密集状態を推定する場合を例にとって説明した。しかし、この発明はそれに限定されるものではなく、次のような他の実施形態も考えられる。

【0085】

例えば、施設内に複数の監視カメラＣＭ１～ＣＭｎが分散配置されている場合に、各監視カメラＣＭ１～ＣＭｎの撮像範囲内における滞在人数、または当該撮像範囲内にそれぞれ設定される監視対象エリアにおける滞在人数をもとに、監視カメラＣＭ１～ＣＭｎの撮像範囲毎の密集状態を判定する。そして、監視カメラＣＭ１～ＣＭｎの全台数に対する、密集状態と判定されたカメラの数の割合を算出し、算出された割合をしきい値と比較することにより施設全体における混雑状況を判定し、その結果を監視端末に表示するようにしてもよい。図１９は、以上のようにして得られた施設内の混雑状況の判定結果の一例を示すものである。

【0086】

この実施形態によれば、複数の監視カメラＣＭ１～ＣＭｎが施設内に分散配置されている場合に、各監視カメラＣＭ１～ＣＭｎによる密集状態の判定結果を総合して施設全体の混雑状況を判定することが可能となる。

【0087】

（２）施設の入口および出口においてそれぞれ施設への入場者数および退場者数を計数することにより施設内に滞在中の人数を計算し、計算された滞在中の人数に応じて監視対象エリアの設定数または設定サイズを可変設定するようにしてもよい。

【0088】

例えば、施設内に滞在中の人数がしきい値以下の場合には、施設内の特定の範囲に１つの監視対象エリアを設定するか、または所定サイズより小さい第１のサイズの監視対象エリアを設定する。一方、滞在中の人数がしきい値を超えた場合には、人の密集が発生しやすい範囲を複数箇所特定してこれらの範囲にそれぞれ監視対象エリアを設定するか、または代表的な特定範囲に上記第１のサイズより大きい第２のサイズの監視対象エリアを設定する。
このようにすると、施設内の滞在人数を考慮して人の密集状態をより的確に検出することが可能となる。

【0089】

（３）前記一実施形態では、映像データを解析して人画像を検出する処理、検出された人画像から密集度合いを推定する処理、推定結果を記憶する処理、および密集度合いの推定結果をもとに施設内の密集状態または混雑状況を表す情報を生成し出力する処理を、一つのサーバ装置ＳＶにおいて一括して実行する場合を例にとって説明した。しかし、この発明はそれに限らず、上記各処理を複数の情報処理装置において分散して実行するようにしてもよい。その他、混雑状況推定装置の構成と処理手順および処理内容については、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。

【0090】

以上、本発明の実施形態を詳細に説明してきたが、前述までの説明はあらゆる点において本発明の例示に過ぎない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。つまり、本発明の実施にあたって、実施形態に応じた具体的構成が適宜採用されてもよい。

【0091】

要するにこの発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

【符号の説明】

【0092】

ＳＶ…サーバ装置
ＣＭ１～ＣＭｎ…監視カメラ
ＴＭ…監視端末
ＭＤ…モニタ装置
ＭＡ…監視対象エリア
ｍａ…分割された小エリア
ＳＬ…シルエット画像
１…制御部
２…プログラム記憶部
３…データ記憶部
４…通信Ｉ／Ｆ
５…バス
１１…映像データ取得処理部
１２…人検出処理部
１３…監視対象エリア設定処理部
１４…密集状態推定処理部
１５…出力情報生成出力処理部
３１…映像データ記憶部
３２…人検出情報記憶部
３３…フロアマップ／監視対象エリア記憶部
３４…判定条件記憶部
３５…密集状態推定結果記憶部
３６…人数計数結果記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】