JP6972428B2 - Stay judgment device, stay judgment method and stay judgment program - Google Patents
Stay judgment device, stay judgment method and stay judgment program Download PDFInfo
- Publication number
- JP6972428B2 JP6972428B2 JP2021511794A JP2021511794A JP6972428B2 JP 6972428 B2 JP6972428 B2 JP 6972428B2 JP 2021511794 A JP2021511794 A JP 2021511794A JP 2021511794 A JP2021511794 A JP 2021511794A JP 6972428 B2 JP6972428 B2 JP 6972428B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- person
- moving
- detection result
- stay determination
- duration
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V8/00—Prospecting or detecting by optical means
- G01V8/10—Detecting, e.g. by using light barriers
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
この発明は、動画像データから人が一定の領域に滞在しているか否かを判定する技術に関する。 The present invention relates to a technique for determining whether or not a person is staying in a certain area from moving image data.
特許文献1には、動画像データから静止している人を検出する技術について記載されている。特許文献1では、検知領域の画像データと背景画像データとの差分が求められ、その差分を表す差分画像から人の輪郭又は領域に対応した画素領域(以下、人体画素領域)の抽出が試みられる。人体画素領域が抽出されれば人が存在すると判断され、人体画素領域における代表位置が求められる。そして、代表位置が所定時間に変位する距離が閾値と比較され、人の行動(滞在、静止、移動等)が判断される。
照明制御においては、省エネルギー化を図るために、人が滞在する場合と滞在せずに移動している場合とで明るさを変えたいという要望がある。例えば、人が滞在する場合は視認を伴う作業に必要な明るさを提供し、移動している場合には移動するために必要最低限の明るさを提供することで省エネルギー化を図ることが考えられる。この要望を実現するに当たって、人が滞在しているか移動しているかの判定が必要になる。 In lighting control, in order to save energy, there is a demand to change the brightness depending on whether a person stays or moves without staying. For example, when a person stays, it is possible to provide the brightness necessary for work involving visual recognition, and when moving, it is possible to save energy by providing the minimum brightness necessary for moving. Be done. In order to realize this request, it is necessary to determine whether a person is staying or moving.
しかし、特許文献1に記載された技術では、例えば、オフィスにおける書類整理及び作業着の着脱といった腕又は身体を大きく動かすような動作を伴う人は滞在していると判定されるべきであるが、移動していると判定されてしまう。特許文献1に記載された技術では、腕又は身体を大きく動かすような動作を行うと所定時間に変位する距離が大きくなり閾値を超えてしまい、移動と判定されることが原因である。
この発明は、人が滞在しているか移動しているかを適切に判定可能にすることを目的とする。However, in the technique described in
An object of the present invention is to make it possible to appropriately determine whether a person is staying or moving.
この発明に係る滞在判定装置は、
画像データに含まれる領域が分割された複数の部分領域それぞれについて、静止している人の有無と動いている人の有無とを示す検出結果を取得する結果取得部と、
静止している人が居らず動いている人が居ることを前記結果取得部によって取得された前記検出結果が示す状態の継続時間を計測する時間計測部と、
前記複数の部分領域それぞれについて、前記検出結果と、前記時間計測部によって計測された前記継続時間とに基づき、人が滞在している否かを判定する滞在判定部と
を備える。The stay determination device according to the present invention is
A result acquisition unit that acquires detection results indicating the presence or absence of a stationary person and the presence or absence of a moving person for each of a plurality of partial areas in which the area included in the image data is divided.
A time measuring unit that measures the duration of the state indicated by the detection result acquired by the result acquisition unit that there is no stationary person and a moving person.
For each of the plurality of partial regions, a stay determination unit for determining whether or not a person is staying is provided based on the detection result and the duration measured by the time measurement unit.
この発明では、静止している人の有無と動いている人の有無との検出結果と、静止している人が居らず動いている人が居る状態の継続時間とに基づき、人が滞在している否かが判定される。これにより、腕又は身体を大きく動かすような動作を行う人がいるような場合にも、人が滞在しているか移動しているかを適切に判定することが可能になる。 In the present invention, a person stays based on the detection result of the presence / absence of a stationary person and the presence / absence of a moving person, and the duration of the state in which there is no stationary person and there is a moving person. It is determined whether or not it is. This makes it possible to appropriately determine whether a person is staying or moving even when there is a person who makes a movement that causes a large movement of the arm or body.
実施の形態1.
***構成の説明***
図1を参照して、実施の形態1に係る滞在判定装置10の構成を説明する。
滞在判定装置10は、コンピュータである。
滞在判定装置10は、プロセッサ11と、記憶装置12と、受信インタフェース13と、送信インタフェース14とのハードウェアを備える。プロセッサ11は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
*** Explanation of configuration ***
The configuration of the
The
The
プロセッサ11は、プロセッシングを行うIC(Integrated Circuit)である。プロセッサ11は、具体例としては、CPU(Central Processing Unit)、DSP(Digital Signal Processor)、GPU(Graphics Processing Unit)である。
The
記憶装置12は、データを記憶する装置である。記憶装置12は、具体例としては、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、HDD(Hard Disk Drive)である。
また、記憶装置12は、SD(登録商標,Secure Digital)メモリカード、CF(CompactFlash,登録商標)、NANDフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ(登録商標)ディスク、DVD(Digital Versatile Disk)といった可搬記録媒体であってもよい。The
The
受信インタフェース13及び送信インタフェース14は、入力装置及び出力装置といった外部の装置と通信するためのインタフェースである。受信インタフェース13及び送信インタフェース14は、具体例としては、Ethernet(登録商標)、USB(Universal Serial Bus)、HDMI(登録商標,High−Definition Multimedia Interface)のポートである。受信インタフェース13及び送信インタフェース14は、1つのポートによって実現されてもよい。
入力装置は、具体例としては、画像センサと赤外線センサといった装置である。出力装置は、具体例としては、トランスミッタと表示装置といった装置である。入力装置及び出力装置は、通信チップ又はNIC(Network Interface Card)であってもよい。The
As a specific example, the input device is a device such as an image sensor and an infrared sensor. The output device is, for example, a device such as a transmitter and a display device. The input device and the output device may be a communication chip or a NIC (Network Interface Card).
滞在判定装置10は、機能構成要素として、人検出部21と、判定部22とを備える。判定部22は、機能構成要素として、結果取得部23と、時間計測部24と、滞在判定部25とを備える。滞在判定装置10の各機能構成要素の機能はソフトウェアにより実現される。
記憶装置12には、滞在判定装置10の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ11により読み込まれ、プロセッサ11によって実行される。これにより、滞在判定装置10の各機能構成要素の機能が実現される。The
The
図1では、プロセッサ11は、1つだけ示されていた。しかし、プロセッサ11は、複数であってもよく、複数のプロセッサ11が、各機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。
In FIG. 1, only one
各機能構成要素の処理の結果を示す情報又はデータ又は信号値又は変数値が、記憶装置12、又は、プロセッサ11内のレジスタ又はキャッシュメモリに記憶される。
Information or data or signal values or variable values indicating the result of processing of each functional component are stored in the
***動作の説明***
図2から図4を参照して、実施の形態1に係る滞在判定装置10の動作を説明する。
実施の形態1に係る滞在判定装置10の動作は、実施の形態1に係る滞在判定方法に相当する。また、実施の形態1に係る滞在判定装置10の動作は、実施の形態1に係る滞在判定プログラムの処理に相当する。*** Explanation of operation ***
The operation of the
The operation of the
滞在判定装置10は、画像データに含まれる領域を分割した複数の部分領域それぞれについて、人が滞在している状態と、人が移動している状態と、人が不在である状態とのいずれの状態であるかを判定する。
実施の形態1では、滞在しているとは、部分領域内に静止している人が居る状態と動いている人が一定時間以上居続ける状態とを意味する。移動しているとは、部分領域内で動いている人が一定時間未満しか居らず別の領域に移ることを意味する。不在とは、部分領域内に人が居ないことを意味する。The
In the first embodiment, staying means a state in which there is a stationary person in the partial area and a state in which a moving person stays for a certain period of time or longer. Moving means that a person moving in a partial area stays for less than a certain period of time and moves to another area. Absence means that there are no people in the partial area.
そこで、滞在判定装置10は、動いている人が居る状態の継続時間を計測し、継続時間が基準時間以上の場合には滞在していると判定し、継続時間が基準時間未満の場合には移動と判定する。但し、対象の部分領域には静止している人と動いている人とが同時に存在する可能性がある。そのため、滞在判定装置10は、動いている人が居る状態の継続時間を計測する場合には、静止している人が居ない状態であることを確認する。したがって、動いている人が居る状態の継続時間とは、静止している人が居らず動いている人が居る状態の継続時間に限定される。
Therefore, the
図2を参照して、実施の形態1に係る滞在判定装置10の全体的な動作を説明する。
滞在判定装置10は、動画像データを構成する複数のフレームの画像データを順に入力として、処理を実行する。ここでは、動画像データを撮影する撮影装置は、固定されており、動画像データの各フレームの画像データは、同一の領域を撮影して得られたものとする。The overall operation of the
The
(ステップS1:人検出処理)
人検出部21は、画像データに含まれる領域をグリッド状に分割し、分割されて得られた複数の部分領域それぞれについて静止している人の有無と動いている人の有無とを検出する。
具体的には、人検出部21は、既存技術を用いて、複数の部分領域それぞれについて静止している人の有無と動いている人の有無とを検出すればよい。例えば、人検出部21は、国際公開第2015−136828号に記載された技術を用いて、複数の部分領域それぞれについて静止している人の有無と動いている人の有無とを検出することが可能である。(Step S1: Person detection process)
The
Specifically, the
(ステップS2:判定処理)
判定部22は、ステップS1で人検出部21によって検出された結果である検出結果を取得して、複数の部分領域それぞれについて、人が滞在しているか否かを判定する。(Step S2: Judgment process)
The
図3を参照して、実施の形態1に係る判定処理(図2のステップS2)を説明する。
(ステップS21:結果取得処理)
結果取得部23は、ステップS1で人検出部21によって検出された結果である検出結果を取得する。The determination process (step S2 in FIG. 2) according to the first embodiment will be described with reference to FIG.
(Step S21: Result acquisition process)
The
ステップS22からステップS30の処理が複数の部分領域それぞれを対象の部分領域として実行される。 The processing of steps S22 to S30 is executed with each of the plurality of subregions as the target subregion.
(ステップS22:存在判定処理)
結果取得部23は、対象の部分領域について、静止している人と動いている人との少なくともいずれかが居ることをステップS21で取得された検出結果が示すか否かを判定する。
結果取得部23は、静止している人と動いている人とのいずれも居ない場合には、処理をステップS23に進める。一方、結果取得部23は、静止している人と動いている人との少なくともいずれかが居る場合には、処理をステップS25に進める。(Step S22: Existence determination process)
The
If neither the stationary person nor the moving person is present, the
(ステップS23:リセット処理)
時間計測部24は、対象の部分領域の継続時間を0にリセットする。また、時間計測部24は、対象の部分領域の継続時間の計測がされている場合には、計測を停止する。継続時間は、静止している人が居らず動いている人が居る状態が継続している時間を示す。ここでは、動いている人が居ないため、継続時間は0にリセットされ、継続時間の計測が停止される。(Step S23: Reset process)
The
(ステップS24:不在処理)
滞在判定部25は、対象の部分領域については、人が不在であると判定する。(Step S24: Absence processing)
The
(ステップS25:静止判定処理)
結果取得部23は、対象の部分領域について、静止している人が居ることをステップS21で取得された検出結果が示すか否かを判定する。
結果取得部23は、静止している人が居る場合には、処理をステップS26に進める。一方、結果取得部23は、静止している人が居ない場合には、処理をステップS28に進める。(Step S25: Static determination process)
The
If there is a stationary person, the
(ステップS26:リセット処理)
時間計測部24は、対象の部分領域の継続時間を0にリセットする。また、時間計測部24は、対象の部分領域の継続時間の計測がされている場合には、計測を停止する。ここでは、静止している人が居り動いている人が居ないため、継続時間は0にリセットされ、継続時間の計測が停止される。(Step S26: Reset process)
The
(ステップS27:滞在処理)
滞在判定部25は、対象の部分領域については、人が滞在していると判定する。(Step S27: Stay processing)
The
(ステップS28:継続時間計測処理)
時間計測部24は、対象の部分領域の継続時間の計測がされていない場合には、継続時間の計測を開始する。つまり、ステップS22の処理及びステップS25の処理により、静止している人が居らず動いている人が居ることを検出結果が示す状態であると判定される。そこで、時間計測部24は、継続時間を計測する。
なお、時間計測部24は、ステップS23の処理又はステップS26の処理で計測が停止されるまで、継続時間の計測を継続する。ここでは、動画像データを構成する複数のフレームの画像データを順に入力として、処理が実行される。そのため、ステップS22の処理及びステップS25の処理により、静止している人が居らず動いている人が居ることを検出結果が示す状態でなくなるまで、継続時間の計測が継続されることになる。
ここで計測される継続時間は、動画像データにおける時間である。つまり、動画像データは、1秒間当たり10フレームである場合に、50フレームの画像データで継続時間の計測が継続された場合には、継続時間は5秒間になる。(Step S28: Duration measurement process)
If the duration of the target partial region has not been measured, the
The
The duration measured here is the time in the moving image data. That is, when the moving image data is 10 frames per second and the measurement of the duration is continued with the image data of 50 frames, the duration is 5 seconds.
(ステップS29:継続時間判定処理)
滞在判定部25は、対象の部分領域の継続時間が基準時間以上であるか否かを判定する。基準時間は、全ての部分領域に共通の時間であってもよいし、部分領域毎に異なる時間であってもよい。例えば、入力となる動画像データが歪みのあるレンズを持つカメラ等によって取得された場合には、画像データの中央部と端部とで人の映り方が異なる。そのため、全ての部分領域に共通の時間を基準時間として用いてしまうと、高精度に人が滞在しているか移動しているかを判定できない可能性がある。
滞在判定部25は、継続時間が基準時間以上である場合には、処理をステップS27に進める。一方、滞在判定部25は、継続時間が基準時間未満である場合には、処理をステップS30に進める。(Step S29: Duration determination process)
The
If the duration is equal to or longer than the reference time, the
(ステップS30:移動処理)
滞在判定部25は、対象の部分領域については、人が移動していると判定する。(Step S30: Move processing)
The
図4を参照して、実施の形態1に係る滞在判定装置10の動作例を説明する。
図4は、動画像データを構成する画像データのある部分領域について、移動していると判定される1つの例(移動例1)と、滞在していると判定される2つの例(滞在例1,2)とを示している。図4では、1つの目盛が動画像データのフレームの取得サイクルであり、200ミリ秒であるとする。つまり、動画像データの各フレームは、200ミリ秒毎に取得されているとする。また、基準時間が3000ミリ秒であるとする。An operation example of the
FIG. 4 shows one example (movement example 1) determined to be moving and two examples (stay example) determined to be staying in a certain partial area of image data constituting the moving image data. 1 and 2) are shown. In FIG. 4, it is assumed that one scale is a frame acquisition cycle of moving image data, which is 200 milliseconds. That is, it is assumed that each frame of the moving image data is acquired every 200 milliseconds. Further, it is assumed that the reference time is 3000 milliseconds.
天井から俯瞰して撮影された動画像データを入力とする場合、人検出部21は、図4のように、各フレームをグリッド状に分割し、分割されて得られた複数の部分領域それぞれについて静止している人の有無と動いている人の有無とを検出する。
When inputting moving image data taken from a bird's-eye view from the ceiling, the
人が移動している場合には、同じ部分領域に同一人物が居続けることはない。そのため、移動例1のように、静止している人が居らず動いている人が居る状態の継続時間が基準時間未満となり、移動していると判定される。
狭い範囲での荷物の持ち運びのように動いている人が居る状態の場合には、時間内に変位する距離が大きくなるものの、同じ領域に同一人物が居続ける。そのため、滞在例1のように、静止している人が居らず動いている人が居る状態の継続時間が基準時間以上となり、滞在していると判定される。滞在例1のように、継続時間が基準時間未満の間は移動していると判定され、継続時間が基準時間以上になると滞在していると判定されるようになる。
静止している人が居る状態の場合には、滞在例2のように、人が留まっているため滞在と判定される。When a person is moving, the same person does not stay in the same subregion. Therefore, as in the case of moving example 1, the duration of the state in which there is no stationary person and there is a moving person is less than the reference time, and it is determined that the person is moving.
When there is a person who is moving like carrying luggage in a narrow range, the same person remains in the same area, although the distance of displacement in time increases. Therefore, as in the case of
When there is a stationary person, it is determined that the person is staying because the person is staying, as in the case of stay example 2.
なお、滞在判定装置10の入力となる動画像データは、赤外線で撮影された動画像データであっても、可視光で撮影された動画像データであっても構わない。また、滞在判定装置10の入力となる動画像データは、センサ又は何らかのデバイスから取得されるデータが画像のように2次元的に配列されたものであっても構わない。
The moving image data input by the
***実施の形態1の効果***
以上のように、実施の形態1に係る滞在判定装置10は、静止している人の有無と動いている人の有無との検出結果と、静止している人が居らず動いている人が居る状態の継続時間とに基づき、人が滞在している否かを判定する。これにより、腕又は身体を大きく動かすような動作を行う人がいるような場合にも、人が滞在しているか移動しているかを適切に判定可能である。その結果、人が滞在する場合は視認を伴う作業に必要な明るさを提供し、移動の場合には移動するために必要最低限の明るさを提供することで省エネルギー化を図るといったことを適切に行うことが可能である。*** Effect of
As described above, in the
***他の構成***
<変形例1>
実施の形態1では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例1として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例1について、実施の形態1と異なる点を説明する。*** Other configurations ***
<
In the first embodiment, each functional component is realized by software. However, as a
図5を参照して、変形例1に係る滞在判定装置10の構成を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、滞在判定装置10は、プロセッサ11と記憶装置12とに代えて、電子回路15を備える。電子回路15は、各機能構成要素と記憶装置12との機能とを実現する専用の回路である。The configuration of the
When each functional component is realized by hardware, the
電子回路15としては、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックIC、GA(Gate Array)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field−Programmable Gate Array)が想定される。
各機能構成要素を1つの電子回路15で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路15に分散させて実現してもよい。Examples of the
Each functional component may be realized by one
<変形例2>
変形例2として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。<Modification 2>
As a modification 2, some functional components may be realized by hardware, and other functional components may be realized by software.
プロセッサ11と電子回路15とを処理回路という。つまり、各機能構成要素の機能は、処理回路により実現される。
The
10 滞在判定装置、11 プロセッサ、12 記憶装置、13 受信インタフェース、14 送信インタフェース、15 電子回路、21 人検出部、22 判定部、23 結果取得部、24 時間計測部、25 滞在判定部。 10 Stay determination device, 11 Processor, 12 Storage device, 13 Receive interface, 14 Transmission interface, 15 Electronic circuit, 21 Person detection unit, 22 Judgment unit, 23 Result acquisition unit, 24-hour measurement unit, 25 Stay determination unit.
Claims (6)
静止している人が居らず動いている人が居ることを前記結果取得部によって取得された前記検出結果が示す状態の継続時間を計測する時間計測部と、
前記複数の部分領域それぞれについて、前記検出結果と、前記時間計測部によって計測された前記継続時間とに基づき、人が滞在しているか否かを判定する滞在判定部であって、静止している人が居らず動いている人が居ることを前記検出結果が示す部分領域について、前記継続時間が、前記動画像データを構成するフレームの取得サイクルよりも長い時間である基準時間以上である場合には、人が滞在していると判定する滞在判定部と
を備える滞在判定装置。 For each of the plurality of partial regions detected is divided to a size capable of regions included in the moving image data is human movement, acquires the detection result indicating the presence or absence of a person in motion and presence or absence of a person at rest Result acquisition department and
A time measuring unit that measures the duration of the state indicated by the detection result acquired by the result acquisition unit that there is no stationary person and a moving person.
For each of the plurality of partial areas, and the detection result, based on the has been the duration measured by the time measuring unit, a stay determination unit determines whether people are staying, stationary When the duration is longer than the reference time, which is longer than the acquisition cycle of the frames constituting the moving image data, for the partial area where the detection result indicates that there is no person who is moving and there is a person who is moving. Is a stay determination device including a stay determination unit that determines that a person is staying.
請求項1に記載の滞在判定装置。 The stay determination unit, the partial region indicating the detection result that the person who is stationary is moving no one is there, if the prior Symbol duration is less than the reference time, move a person The stay determination device according to claim 1.
請求項1又は2に記載の滞在判定装置。 The stay determination device according to claim 1 or 2, wherein the stay determination unit determines that a person is staying in a partial area where the detection result indicates that there is a stationary person.
請求項1から3までのいずれか1項に記載の滞在判定装置。 The stay determination unit according to any one of claims 1 to 3 for determining that a person is absent in a partial area where the detection result indicates that there is no stationary person or a moving person. The described stay determination device.
時間計測部が、静止している人が居らず動いている人が居ることを前記検出結果が示す状態の継続時間を計測し、
滞在判定部が、前記複数の部分領域それぞれについて、前記検出結果と前記継続時間とに基づき、人が滞在しているか否かを判定し、静止している人が居らず動いている人が居ることを前記検出結果が示す部分領域について、前記継続時間が、前記動画像データを構成するフレームの取得サイクルよりも長い時間である基準時間以上である場合には、人が滞在していると判定する滞在判定方法。 Result acquisition unit, for each of the plurality of partial regions detected is divided to a size capable of regions movement of people included in the moving image data and the presence or absence of a person in motion and presence or absence of a person at rest Get the detection result shown
The time measuring unit measures the duration of the state indicated by the detection result that there is no person who is stationary and there is a person who is moving.
Stay determination unit, for each of the plurality of partial regions, based on said detection result and the duration, it is determined whether or not a person is staying, who person at rest is moving no one is For the partial area indicated by the detection result, if the duration is longer than the reference time, which is longer than the acquisition cycle of the frames constituting the moving image data, it is considered that a person is staying. stay determination method to determine.
静止している人が居らず動いている人が居ることを前記結果取得処理によって取得された前記検出結果が示す状態の継続時間を計測する時間計測処理と、
前記複数の部分領域それぞれについて、前記検出結果と、前記時間計測処理によって計測された前記継続時間とに基づき、人が滞在しているか否かを判定する滞在判定処理であって、静止している人が居らず動いている人が居ることを前記検出結果が示す部分領域について、前記継続時間が、前記動画像データを構成するフレームの取得サイクルよりも長い時間である基準時間以上である場合には、人が滞在していると判定する滞在判定処理とを行う滞在判定装置としてコンピュータを機能させる滞在判定プログラム。 For each of the plurality of partial regions detected is divided to a size capable of regions included in the moving image data is human movement, acquires the detection result indicating the presence or absence of a person in motion and presence or absence of a person at rest Result acquisition process and
A time measurement process that measures the duration of the state indicated by the detection result acquired by the result acquisition process that there is no person who is stationary and there is a person who is moving.
For each of the plurality of partial areas, and the detection result, based on the has been the duration measured by the time measuring process, a stay determination process of determining whether a person is staying, stationary When the duration is longer than the reference time, which is a time longer than the acquisition cycle of the frame constituting the moving image data, for the partial area where the detection result indicates that there is no person who is moving and there is a person who is moving. Is a stay determination program that makes a computer function as a stay determination device that performs a stay determination process for determining that a person is staying.
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2019/014434 WO2020202425A1 (en) | 2019-04-01 | 2019-04-01 | Stay determination apparatus, stay determination method, and stay determination program |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2020202425A1 JPWO2020202425A1 (en) | 2021-09-27 |
JP6972428B2 true JP6972428B2 (en) | 2021-11-24 |
Family
ID=72666731
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021511794A Active JP6972428B2 (en) | 2019-04-01 | 2019-04-01 | Stay judgment device, stay judgment method and stay judgment program |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6972428B2 (en) |
WO (1) | WO2020202425A1 (en) |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2772730B2 (en) * | 1991-10-30 | 1998-07-09 | 松下電器産業株式会社 | Life scene estimation device and air conditioner |
JP2978374B2 (en) * | 1992-08-21 | 1999-11-15 | 松下電器産業株式会社 | Image processing device, image processing method, and control device for air conditioner |
JP2009110688A (en) * | 2007-10-26 | 2009-05-21 | Outstanding Technology:Kk | LIGHTING DEVICE, LIGHTING METHOD, AND PROGRAM |
JP5297259B2 (en) * | 2009-04-21 | 2013-09-25 | 大成建設株式会社 | Energy load control system |
JP2013058063A (en) * | 2011-09-08 | 2013-03-28 | Chuo Electronics Co Ltd | Image processing apparatus, method and program, and monitoring system |
JP6040650B2 (en) * | 2012-09-11 | 2016-12-07 | 株式会社リコー | Control device, control method and program |
JP6555617B2 (en) * | 2015-12-16 | 2019-08-07 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Human detection system |
-
2019
- 2019-04-01 JP JP2021511794A patent/JP6972428B2/en active Active
- 2019-04-01 WO PCT/JP2019/014434 patent/WO2020202425A1/en active Application Filing
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2020202425A1 (en) | 2020-10-08 |
JPWO2020202425A1 (en) | 2021-09-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CA2969482C (en) | Method and apparatus for multiple technology depth map acquisition and fusion | |
KR102399017B1 (en) | Method of generating image and apparatus thereof | |
US10133349B2 (en) | Display apparatus and method of controlling the same | |
US20150199585A1 (en) | Method of sampling feature points, image matching method using the same, and image matching apparatus | |
US9392196B2 (en) | Object detection and tracking with reduced error due to background illumination | |
WO2017143745A1 (en) | Method and apparatus for determining movement information of to-be-detected object | |
CN107077601A (en) | Low-power always-on face detection, tracking, recognition and/or analysis using event-based vision sensors | |
CN110018483A (en) | Object distance evaluation method and electronic device | |
US9639763B2 (en) | Image target detecting apparatus and method | |
US11729515B2 (en) | Imaging apparatus, information processing method, and recording medium for determining whether an image analysis of a predetermined image is complete | |
US9866798B2 (en) | Image processing apparatus, method and program for controlling an image processing apparatus based on detected user movement | |
JP6972428B2 (en) | Stay judgment device, stay judgment method and stay judgment program | |
CN113129249A (en) | Depth video-based space plane detection method and system and electronic equipment | |
US9811740B2 (en) | Computer-readable medium storing therein image processing program, image processing device, and image processing method | |
JP7081720B2 (en) | Foreign object detector, foreign object detection method, and program | |
US20200092452A1 (en) | Image generating method and electronic apparatus | |
JP5935118B2 (en) | Object detection apparatus and object detection method | |
CN107341380A (en) | Control method, electronic device and computer readable storage medium | |
KR20180125278A (en) | Apparatus and method for detecting pedestrian | |
JP6945517B2 (en) | Leftovers detection device, leftovers detection method and leftovers detection program | |
US20240257498A1 (en) | Electronic apparatus for classifying object region and background region and operating method of the electronic apparatus | |
JP6877501B2 (en) | Retention detection device, retention detection method and retention detection program | |
JP6998922B2 (en) | Notification judgment device, notification judgment method and notification judgment program | |
KR102402882B1 (en) | Method for determining events | |
EP4388507A1 (en) | Training models for object detection |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210422 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20210422 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210824 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20210922 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20211005 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20211102 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6972428 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |