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公開番号2025090989
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-18
出願番号2023205922
出願日2023-12-06
発明の名称データ収集システム
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人
主分類G06T 7/20 20170101AFI20250611BHJP(計算;計数)
要約【課題】運動に関するデータを適切に収集することができるデータ収集システムを提供する。
【解決手段】システム1は、カメラ300と、画像データに基づいて、ユーザの活動量を推定する推定手段と、カメラで撮像されたユーザを特定する特定手段と、ユーザに活動量を示す運動データを提示する提示手段と、を備えている。特定手段は、画像データから、人が含まれる人領域を抽出し、2以上のユーザの人領域が重複した場合に、2以上のユーザを対象ユーザとする分岐シーンとして、重複した人領域に対して、対象ユーザのID毎の確率を示すIDベクトルを算出する。特定手段は、画像データに基づいて、運動中のユーザの関節座標を推定する。特定手段は、時系列データからユーザの運動パターンの特徴を示す特徴データを抽出して、ユーザを特定している。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザが運動する運動施設に設置され、前記ユーザを撮像するカメラと、
前記カメラの画像データに基づいて、前記ユーザの活動量を推定する推定手段と、
前記カメラで撮像された前記ユーザを特定する特定手段と、
前記特定されたユーザに前記ユーザの前記活動量を示す運動データを提示する提示手段と、を備え、
前記特定手段は、
前記カメラの画像データから、人が含まれる人領域を抽出し、
２以上のユーザの人領域が重複した場合に、前記２以上のユーザを対象ユーザとする分岐シーンとして、重複した前記人領域に対して、前記対象ユーザのＩＤ毎の確率を示すＩＤベクトルを算出し、
前記カメラの画像データに基づいて、運動中の前記ユーザの関節座標を推定し、
前記関節座標の時系列データから前記ユーザの運動パターンの特徴を示す特徴データを抽出して、特徴データに基づいて、前記ユーザを特定しているデータ収集システム。
続きを表示（約 470 文字）【請求項２】
前記特徴データに基づいて、対象ユーザ毎に特徴が類似する類似確率を示す類似確率ベクトルを算出して、
前記類似確率ベクトルと、前記ＩＤベクトルとに基づいて、前記ユーザを特定する請求項１に記載のデータ収集システム。
【請求項３】
１つの人領域に含まれる前記ユーザが特定ユーザとして特定された場合に、
他の人領域に対応する前記ＩＤベクトルにおいて、前記特定ユーザの確率を０とする請求項１、又は２に記載のデータ収集システム。
【請求項４】
前記特定手段は、
前記カメラの画像データから、前記ユーザの身体的特徴を示す身体データを抽出し、
前記身体データに基づいて、前記ユーザを特定する請求項１～３のいずれか１項に記載のデータ収集システム。
【請求項５】
前記ユーザの運動中において、前記運動の負荷が変化する場合、
前記負荷が高い時の前記時系列データに基づいて、特徴データを抽出している請求項１～４のいずれか１項に記載のデータ収集システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、データ収集システムに関する。
続きを表示（約 1,500 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、画像に表われた人を検出するシステムが開示されている。このシステムでは、画像から人領域を検出し、２以上の人領域が重複していた場合に統合している。システムは、統合した統合人領域に含まれる人のうち、最も手前側にいる人の骨格を特定している。そして、システムは、骨格に基づいて、手前側の人が表された領域をマスクして、その奥側の人の骨格を特定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２２－１６８６５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ユーザの活動量を測定して、運動データをユーザに提示する機器が開発されている。例えば、カメラを用いてユーザを撮像して、カメラの画像をユーザの活動量を推定することができる。しかしながら、カメラの画像において、二人以上の人が重複してしまった場合、適切にユーザの活動量を推定することが困難となる。例えば、オクルージョンが発生してしまった場合、ユーザを特定することが困難になる。
【０００５】
本開示は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、運動に関するデータを適切に収集することができるデータ収集システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示の一態様のデータ収集システムは、ユーザが運動する運動施設に設置され、前記ユーザを撮像するカメラと、前記カメラの画像データに基づいて、前記ユーザの活動量を推定する推定手段と、前記カメラで撮像された前記ユーザを特定する特定手段と、前記特定されたユーザに前記ユーザの前記活動量を示す運動データを提示する提示手段と、を備え、前記特定手段は、前記カメラの画像データから、人が含まれる人領域を抽出し、２以上のユーザの人領域が重複した場合に、前記２以上のユーザを対象ユーザとする分岐シーンとして、重複した前記人領域に対して、前記対象ユーザのＩＤ毎の確率を示すＩＤベクトルを算出し、前記カメラの画像データに基づいて、運動中の前記ユーザの関節座標を推定し、前記関節座標の時系列データから前記ユーザの運動パターンの特徴を示す特徴データを抽出して、特徴データに基づいて、前記ユーザを特定している。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によれば、運動に関するデータを適切に収集することができるデータ収集システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
システムの全体構成を模式的に示す図である。
システムの制御系を示すブロック図である。
カメラで撮像された画像を示す模式図である。
カメラで撮像された画像を示す模式図である。
ユーザを特定する方法を示すフローチャートである。
カルマンフィルタを用いた例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本開示を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。但し、本開示が以下の実施の形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載及び図面は、適宜、簡略化されている。
【００１０】
以下、図面を参照して実施形態に係るシステム１について説明する。図１は、システムの全体構成を示す模式図である。システム１は、運動施設１０において運動を行うユーザＵの運動に関するデータを収集する。具体的には、システム１は、サーバ１００、ユーザ端末２００、カメラ３００等を有している。
（【００１１】以降は省略されています）

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