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東芝開發出了一項新技術,可根據一台攝影鏡頭拍攝的幾十人規模的群體圖像,比原來的方法更為準確地推測拍攝到的人數的技術,還可計測物體的數量。該公司認為,這項技術可用來防止公共區域等因人群擁擠而出現問題。東芝計劃在2016年度內將該技術配備到該公司的提供圖像處理等多種服務的雲端服務「RECAIUS」中。

大巨蛋要疏散人潮應該裝一台!TOSHIBA推出可準確計算人數的攝影機
此次技術的可測範圍。 (攝影:東芝)

這項新技術利用在拍攝的圖像上顯示人的頭部存在機率的「密度圖」來推測人數。生成密度圖的方法是,首先將拍攝的圖像劃分為多個小區域,然後分別製作出各區域的密度圖,最後再合成到一起。

此次的技術採用對各個區域分別製作密度圖的推測方法,與現有技術的方法不同。現有的大多數技術以畫素為單位導入圖像資料,然後利用示教數據進行機器學習。也就是說,需要預先讀入大量圖像來了解正確的人物配置,並形成一個資料庫。根據未知圖像製作密度圖時,就參考該資料庫,利用隨機森林(多級決策樹)推測密度圖。

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根據局部圖像來推測密度圖的原有方法。 (攝影:東芝)
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此次的新方法 (攝影:東芝)
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老方法與新方法的區別

可使數據字典容量縮小至1/30

新技術以向量而不是以畫素為單位導入圖像資料內的人物配置數據。向量以劃分的區域(此次為13×13畫素)的中央為起點,以頭部為終點。對各區域的圖像進行與人數相應的向量匹配。根據未知圖像製作密度圖時,與原來一樣利用隨機森林推測。由於記憶資訊的最小單位是向量而不是畫素,因此可縮小資料庫的容量(數據字典的容量)。有時可將容量縮小至1/30左右。

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新方法的優點 (攝影:東芝)
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與其他方法的對比。
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與其他方法的對比
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數據字典容量的對比

由於是利用製作密度圖時多餘資訊較少的向量來進行機器學習,因此精度較高。東芝公開了對同一副圖像用新方法和老方法進行分析的比較,結果顯示新技術的性能高於此前的最高水準(誤差比例的平均值)。此次的成果將在圖像處理相關國際學會(12月13~16日,智利聖地牙哥)上公開。

還可用於人車同時存在時的交通量調查

今後,東芝不僅要將該技術配備到RECAIUS中來擴展其功能,還將開拓新的用途。除了人之外,還可測量汽車等物體,因此該公司還希望將其用於交通量調查用途。

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群體密度推測技術的應用案例
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群體密度推測技術的應用案例
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群體密度推測技術的應用案例
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群體密度推測技術的應用例