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公開番号2025104944
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-10
出願番号2023223145
出願日2023-12-28
発明の名称人物追跡装置、人物追跡システム、及び、人物追跡方法
出願人AMBL株式会社
代理人個人
主分類G06T 7/20 20170101AFI20250703BHJP(計算;計数)
要約【課題】計算コストを抑制しつつ、多くの人物の追跡を可能にする。
【解決手段】複数のフレーム群から第1のフレーム群を選択し、第1のフレーム群の終了時刻から未来に向けてフレームデータを時系列順に辿って他のフレーム群を検索し、第1のフレーム群の終了時刻からの所定の時間内に開始時刻が含まれる他のフレーム群を第2のフレーム群として選択し、第1のフレーム群と、第2のフレーム群との特徴量距離を計算し、特徴量距離に基づいて人物距離を決定し、人物距離が閾値以下の場合に、同一人物と判定し、人物距離が閾値よりも大きい場合は、同一人物ではないと判定し、特徴量距離に対する、特徴ベクトルのある要素の距離の比が所定の閾値よりも大きい場合に、当該要素を重要な要素とする。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
特徴ベクトル更新手段、
次元削減手段、
人物選択手段、
特徴量距離計算手段、及び、
同一人物判定手段
で構成される人物再認識手段と、
前記特徴ベクトル更新手段、
前記人物選択手段、
前記特徴量距離計算手段、及び、
削減次元決定手段
で構成される次元決定手段と
を備え、
前記特徴ベクトル更新手段は、人物ＩＤ、時刻情報、及び、特徴ベクトルを有するフレームを複数含むフレームデータを受け取り、フレームデータに含まれる、人物ＩＤが同じフレームのデータをまとめて、フレーム群を作成し、
前記次元削減手段は、フレームデータに含まれる、Ｎ次元（Ｎは２以上の自然数）の特徴ベクトルの要素のうち、前記次元決定手段で定められた重要な要素を残し、他の要素を削除して、特徴ベクトルを更新し、
前記人物選択手段は、複数のフレーム群から第１のフレーム群を選択し、前記第１のフレーム群の終了時刻から未来に向けてフレームデータを時系列順に辿って他のフレーム群を検索し、前記第１のフレーム群の終了時刻からの所定の時間内に開始時刻が含まれる他のフレーム群を第２のフレーム群として選択し、
前記特徴量距離計算手段は、前記人物選択手段で選択された、第１のフレーム群に含まれる１又は複数のフレームと、第２のフレーム群に含まれる１又は複数のフレームのそれぞれの間の特徴量距離を、特徴ベクトルの距離として計算し、
前記同一人物判定手段は、前記特徴量距離に基づいて人物距離を決定し、前記人物距離が閾値以下の場合は、同一人物と判定して、第１のフレーム群と第２のフレーム群を結合し、人物距離が閾値よりも大きい場合は、同一人物ではないと判定し、
前記削減次元決定手段は、前記特徴量距離計算手段で計算された特徴量距離に対する、特徴ベクトルのある要素の距離の比が、所定の閾値よりも大きい場合に、当該要素を重要な要素とする
人物追跡装置。
続きを表示（約 2,300 文字）【請求項２】
前記同一人物判定手段は、前記特徴量距離計算手段で計算された、第１のフレーム群に含まれる１又は複数のフレームと、第２のフレーム群に含まれる１又は複数のフレームのそれぞれの間の特徴量距離のうち、予め定めたｒ番目（ｒは２以上の整数）に小さい値を人物距離として決定する
請求項１に記載の人物追跡装置。
【請求項３】
前記削減次元決定手段における所定の閾値は、１／Ｎよりも小さい
請求項１に記載の人物追跡装置。
【請求項４】
１又は複数のビデオカメラと、
処理装置と
を備え、
前記ビデオカメラは、前記フレームデータを作成して前記処理装置に送り、
前記フレームデータが有するフレームは、ビデオカメラを特定するカメラＩＤを有し、
前記ビデオカメラは、動画取得手段、人物検出手段、人物追跡手段、及び、特徴抽出手
段を備えて構成され、
前記動画取得手段は、連続したフレームで構成される動画像を示すフレームデータを生成し、
前記人物検出手段は、人物を検出し、当該人物を囲む矩形状の領域であるバウンディングボックスを作成し、当該人物に与えられる識別番号である人物ＩＤ及びバウンディングボックスを確定するｂｂｏｘ情報をフレームデータに追加し、
前記人物追跡手段は、動画像の連続したフレームに映る同一人物に対して同じ人物ＩＤを割り当ててフレームデータを更新し、
前記特徴抽出手段は、フレームごとに作成されているバウンディングボックスについて、特徴ベクトルを生成して、当該特徴ベクトルをフレームデータに追加し、
前記処理装置は、請求項１～３に記載の人物追跡装置である
人物追跡システム。
【請求項５】
人物追跡装置で行われる、
実際の人物追跡の前に、予め行われる、次元決定過程と、
実際の人物追跡の際に行われる、人物再認識過程と
を備え、
前記次元決定過程は、
人物ＩＤ、時刻情報、及び特徴ベクトルを有するフレームを複数含むフレームデータを受け取り、フレームデータに含まれる、人物ＩＤが同じフレームのデータをまとめて、フレーム群を作成する過程と、
複数のフレーム群から第１のフレーム群を選択し、前記第１のフレーム群の終了時刻から未来に向けてフレームデータを時系列順に辿って他のフレーム群を検索し、前記第１のフレーム群の終了時刻からの所定の時間内に開始時刻が含まれる他のフレーム群を第２のフレーム群として選択する過程と、
前記人物選択手段で選択された、第１のフレーム群と、第２のフレーム群との特徴量距離を、前記特徴ベクトル間の距離として計算する過程と、
前記特徴量距離に対する、特徴ベクトルのある要素の距離の比が、所定の閾値よりも大きい場合に、当該要素を重要な要素とする過程と
を備え、
前記人物再認識過程は、
人物ＩＤ、時刻情報、及び特徴ベクトルを有するフレームを複数含むフレームデータを受け取り、フレームデータに含まれる、人物ＩＤが同じフレームのデータをまとめて、フレーム群を作成する過程と、
フレームデータに含まれる、Ｎ次元（Ｎは２以上の自然数）の特徴ベクトルの要素のうち、前記重要な要素を残し、他の要素を削除して、特徴ベクトルを更新する過程と、
複数のフレーム群から第１のフレーム群を選択し、前記第１のフレーム群の終了時刻から未来に向けてフレームデータを時系列順に辿って他のフレーム群を検索し、前記第１のフレーム群の終了時刻からの所定の時間内に開始時刻が含まれる他のフレーム群を第２のフレーム群として選択する過程と、
前記人物選択手段で選択された、第１のフレーム群と、第２のフレーム群との特徴量距離を、前記特徴ベクトル間の距離として計算する過程と、
前記特徴量距離に基づいて人物距離を決定し、前記人物距離が閾値以下の場合は、同一人物と判定して、第１のフレーム群と第２のフレーム群を結合し、人物距離が閾値よりも大きい場合は、同一人物ではないと判定する過程と
を備える
人物追跡方法。
【請求項６】
同一人物を決定するにあたり、第１のフレーム群に含まれる１又は複数のフレームと、第２のフレーム群に含まれる１又は複数のフレームのそれぞれの間の特徴量距離のうち、
予め定めたｒ番目（ｒは２以上の整数）に小さい値を人物距離として決定する
請求項５に記載の人物追跡方法。
【請求項７】
前記所定の閾値は、１／Ｎよりも小さい
請求項５に記載の人物追跡方法。
【請求項８】
前記次元決定過程、及び、前記人物再認識過程の実行前に行われる、
連続したフレームで構成される動画像を示すフレームデータを生成する過程と、
人物を検出し、当該人物を囲む矩形状の領域であるバウンディングボックスを作成し、当該人物に与えられる識別番号である人物ＩＤ及びバウンディングボックスを確定するｂｂｏｘ情報をフレームデータに追加する過程と、
動画像の連続したフレームに映る同一人物に対して同じ人物ＩＤを割り当ててフレームデータを更新する過程と、
フレームごとに作成されているバウンディングボックスについて、特徴ベクトルを生成して、当該特徴ベクトルをフレームデータに追加する過程と
を備える請求項５～７のいずれか一項に記載の人物追跡方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば、複数のカメラを用いた人物追跡を行う際に用いることができる、人物追跡装置、人物追跡システム、及び、人物追跡方法に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
商業施設において、イベントや広告による集客は非常に重要である。このため、来場者の回遊分析を効率的に行い、各施策による効果を分析したいという需要がある。
【０００３】
複数のカメラによる同一人物の追跡を行う場合、とくに、商業施設など利用者が多い場合には計算コストが跳ね上がってしまう。
【０００４】
この問題に対して、人物同士の遮蔽度合いを考慮してカメラを選択することで、物体の識別性が高いカメラを選択可能とし、高精度な追跡を実現できるようにする技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
あるいは、特定の人物と共に写っている他の人物の顔画像を切り出して、他の人物を同定する技術もある（例えば、特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２０２２－１７７３９１号公報
特開２０１９－０２８９３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、いずれの技術も、大量のデータを効率よく処理するか、という点についての改善が十分とはいえない。
【０００８】
この発明は、上述の課題に鑑みてなされたものである。この発明の目的は、計算コストを抑制しつつ、多くの人物の追跡が可能となる、人物追跡装置、人物追跡システム、及び、人物追跡方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決するために、この発明による人物追跡装置は、
特徴ベクトル更新手段、
次元削減手段、
人物選択手段、
特徴量距離計算手段、及び、
同一人物判定手段
で構成される人物再認識手段と、
前記特徴ベクトル更新手段、
前記人物選択手段、
前記特徴量距離計算手段、及び、
削減次元決定手段
で構成される次元決定手段と
を備え、
前記特徴ベクトル更新手段は、人物ＩＤ、時刻情報、及び特徴ベクトルを有するフレー
ムを複数含むフレームデータを受け取り、フレームデータに含まれる、人物ＩＤが同じフレームのデータをまとめて、フレーム群を作成し、
前記次元削減手段は、フレームデータに含まれる、Ｎ次元（Ｎは２以上の自然数）の特徴ベクトルの要素のうち、前記次元決定手段で定められた重要な要素を残し、他の要素を削除して、特徴ベクトルを更新し、
前記人物選択手段は、複数のフレーム群から第１のフレーム群を選択し、前記第１のフレーム群の終了時刻から未来に向けてフレームデータを時系列順に辿って他のフレーム群を検索し、前記第１のフレーム群の終了時刻からの所定の時間内に開始時刻が含まれる他のフレーム群を第２のフレーム群として選択し、
前記特徴量距離計算手段は、前記人物選択手段で選択された、第１のフレーム群に含まれる１又は複数のフレームと、第２のフレーム群に含まれる１又は複数のフレームのそれぞれの間の特徴量距離を、特徴ベクトルの距離として計算し、
前記同一人物判定手段は、前記特徴量距離に基づいて人物距離を決定し、前記人物距離が閾値以下の場合は、同一人物と判定して、第１のフレーム群と第２のフレーム群を結合し、人物距離が閾値よりも大きい場合は、同一人物ではないと判定し、
前記削減次元決定手段は、前記特徴量距離計算手段で計算された特徴量距離に対する、特徴ベクトルのある要素の距離の比が所定の閾値よりも大きい場合に、当該要素を重要な要素とする。
【００１０】
ここで、
前記同一人物判定手段は、前記特徴量距離計算手段で計算された、第１のフレーム群に含まれる１又は複数のフレームと、第２のフレーム群に含まれる１又は複数のフレームのそれぞれの間の特徴量距離のうち、予め定めたｒ番目（ｒは２以上の整数）に小さい値を人物距離として決定する
構成にすることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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