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公開番号2025029437
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-06
出願番号2023134085
出願日2023-08-21
発明の名称解析プログラム、解析システム、及び解析方法
出願人個人
代理人個人
主分類G06T 7/20 20170101AFI20250227BHJP(計算;計数)
要約【課題】画像認識AIを使用して移動体の映像から対象物を点群データ化してヒートマップ分析により可視化・雷雲化することで一見して密集度、群形状を把握することができる解析プログラム、解析システム及び解析方法を提供する。
【解決手段】解析プログラムは、映像データから検知対象である移動体を識別し、検知対象の位置を検出するステップS2と、映像データから検知対象の範囲係数が設定されたヒートマップである第1層と、第1層とは異なる範囲係数が設定された第2層と、を生成するステップと、少なくとも、検知対象と、第1層と、第2層と、を重ね合わせることにより雲化ヒートマップ画像を生成するステップS5と、映像データの映像から所定の時間間隔で生成された雲化ヒートマップ画像を合成することにより雲化ヒートマップ画像を映像化し雷雲化ヒートマップ映像を生成するステップS7と、をコンピュータに実行させる。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
移動体の映像データを解析する解析プログラムであって、
コンピュータに、
前記映像データから検知対象である前記移動体の種類を識別し、前記検知対象の位置を検出するステップと、
前記映像データから前記検知対象の範囲係数が設定されたヒートマップである第１層と、前記第１層とは異なる前記範囲係数が設定されたヒートマップである第２層と、を生成するステップと、
少なくとも、前記検知対象と、前記第１層と、前記第２層と、を重ね合わせることにより雲化ヒートマップ画像を生成するステップと、
前記映像データの映像から所定の時間間隔で生成された前記雲化ヒートマップ画像を合成することにより前記雲化ヒートマップ画像を映像化し雷雲化ヒートマップ映像を生成するステップと、を実行させることを特徴とする解析プログラム。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
移動体の映像データを解析する解析プログラムであって、
コンピュータに、
前記映像データから検知対象である前記移動体の種類を識別し、前記検知対象の位置を検出するステップと、
前記映像データから前記検知対象の検知範囲が設定されたヒートマップである第１層と、前記第１層とは異なる前記検知範囲が設定されたヒートマップである第２層と、を生成するステップと、
少なくとも、前記第１層と、前記第２層と、を重ね合わせることにより雲化ヒートマップ画像を生成するステップと、
前記映像データの映像から所定の時間間隔で生成された前記雲化ヒートマップ画像を合成することにより前記雲化ヒートマップ画像を映像化し雷雲化ヒートマップ映像を生成するステップと、を実行させ、
前記検知対象は、前記第１層又は前記第２層の少なくともいずれか一方に含まれることを特徴とする解析プログラム。
【請求項３】
検出された前記検知対象の過去の位置情報に基づいて、前記検知対象に所定形状の背景が描かれたキャンパス下地を生成するステップと、
前記キャンパス下地と、前記第１層と、前記第２層と、を重ね合わせる事により前記雲化ヒートマップ画像を生成するステップと、をさらに有することを特徴とする請求項１又は２に記載の解析プログラム。
【請求項４】
前記キャンパス下地は複数生成され、前記キャンパス下地の前記背景の形状、前記背景の色、前記検知対象の位置が遡る時間、の少なくとも１つが互いに異なり、
前記キャンパス下地と、前記第１層と、前記第２層と、は予め設定された透明度により重ね合わせる事により前記雲化ヒートマップ画像を生成することを特徴とする請求項３に記載の解析プログラム。
【請求項５】
移動体の映像データを解析する解析システムであって、
前記映像データから検知対象である前記移動体の種類を識別し、前記検知対象の位置を検出する対象認識部と、
前記映像データから前記検知対象の範囲係数が設定されたヒートマップである第１層と、前記第１層とは異なる前記範囲係数が設定されたヒートマップである第２層と、を生成するヒートマップ生成部と、を有し、
前記ヒートマップ生成部は、前記検知対象と、前記第１層と、前記第２層と、を重ね合わせることにより雲化ヒートマップ画像を生成し、前記映像データの映像から所定の時間間隔で生成された前記雲化ヒートマップ画像を合成することにより前記雲化ヒートマップ画像を映像化し雷雲化ヒートマップ映像を生成することを有することを特徴とする解析システム。
【請求項６】
移動体の映像データを解析する解析方法であって、
前記映像データから検知対象である前記移動体の種類を識別し、前記検知対象の位置を検出するステップと、
前記映像データから前記検知対象の範囲係数が設定されたヒートマップである第１層と、前記第１層とは異なる前記範囲係数が設定されたヒートマップである第２層と、を生成するステップと、
前記検知対象と、前記第１層と、前記第２層と、を重ね合わせることにより雲化ヒートマップ画像を生成するステップと、
前記映像データの映像から所定の時間間隔で生成された前記雲化ヒートマップ画像を合成することにより前記雲化ヒートマップ画像を映像化し雷雲化ヒートマップ映像を生成するステップと、を有することを特徴とする解析方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は解析プログラム、解析システム、及び解析方法に関し、特にヒートマップ分析による解析プログラム、解析システム、及び解析方法に関する。
続きを表示（約 2,000 文字）【背景技術】
【０００２】
ヒートマップ分析を用いた流れを解析する方法において、人流解析が知られている。人流解析は、商業施設や小売業における顧客の行動分析や行動パターン解析、人の移動パターンを把握することによる交通渋滞予測や交通計画、イベント等の人が大量に集まる場所における安全な通路設計や過度な混雑回避、人の密度や接触移動パターンを解析することによる感染症対策等に用いられる。これらの場所においては、センサやモバイルカメラ、クラウドベースのプラットフォーム、ＡＩ技術を活用した人流解析が行われている。
【０００３】
特許文献１に記載の人流分析方法は、ＯＤデータの情報から分析領域のクラスタリングを行い、クラスタ内での移動データとクラスタ間の移動データとを導出する。具体的には、ＯＤデータにおいて、分析領域の地点をノードとし人の移動をエッジとするグラフ理論におけるグラフデータに変換し、ネットワーク分析によるクラスタリングを行う。センタリング部によって、クラスタごとに中心点を算出し、これらの結果に基づいてクラスタ間の人の移動データと、クラスタ内の人の移動データと、を導出する。これにより、分析対象の地域におけるマクロ的な人の流動を把握するとともにその地域におけるミクロ的な流動も把握することができる。
【０００４】
特許文献２に記載の人流解析プログラムでは、携帯端末の位置情報から時刻を読み込み、クレンジング処理を行った当該位置情報から移動経路を生成し、交通手段を判定して所定のエリアにおける人口の拡大推定を行う。具体的には、携帯端末等のウェアラブルデバイスの位置情報をクレンジングしてノイズを除去し、位置情報に対応する交通拠点から交通手段を推定する。最終的に、統計的手法を用いて携帯端末の普及率等から拡大推定を行い、サンプル数を推定エリアの人口に拡大することで対象エリアの人口における人の流れを推定する。これにより、人流データを解析するための処理の負荷が高くなりすぎるのを抑制しつつ、広範囲における人流データを解析することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２１－４７７６３号公報
特開２０２３－２６２９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の人流分析方法及び特許文献２に記載の人流解析プログラムでは、例えば、人の多い交差点の人流映像における人流解析において、人がどのような経路で歩き、どの部分の人の密度が高くなるか、といった分析を行うには不向きであった。
【０００７】
また、野外イベントやスタジアム等では、障害者の設置、通路幅や形状、又は防護柵の有無による人流の変化を把握したい要望があったが、一見して経時的な人の密度や流れを可視化することができる手法は確率されていなかった。また、人流以外にも、ビデオ映像から個々の物体の移動を検知し、映像全体としてヒートマップ化し、個々の物体の密集度が場所によってどのように変化するか、を解析する技術が求められていた。ここでいう物体とは、動物、魚類、プランクトン等の微生物、血液中を流れるヘモグロビン、その他細胞等を挙げることができる。
【０００８】
そこで本発明は、移動体の映像をヒートマップ分析により可視化・雷雲化することで一見して密集度、さらに集合体の群形状を把握することができる解析プログラム、解析システム、及び解析方法の提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために本発明は、移動体の流れの映像データを解析する解析プログラムであって、コンピュータに、前記映像データから検知対象である前記移動体の種類を識別し、前記検知対象の位置を検出するステップと、前記映像データから前記検知対象の範囲係数が設定されたヒートマップである第１層と、前記第１層とは異なる前記範囲係数が設定されたヒートマップである第２層と、を生成するステップと、少なくとも、前記検知対象と、前記第１層と、前記第２層と、を重ね合わせることにより雲化ヒートマップ画像を生成するステップと、前記映像データの映像から所定の時間間隔で生成された前記雲化ヒートマップ画像を合成することにより前記雲化ヒートマップ画像を映像化し雷雲化ヒートマップ映像を生成するステップと、を実行させることを特徴とする解析プログラムを提供している。
【００１０】
ここでいう移動体とは、所定の環境下に置かれた車両、動物、魚類、鳥類、細菌、微生物、細胞等をいう。
（【００１１】以降は省略されています）

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