来場者カウントの自動化

はじめに

今後何回にわたって、大学祭の改革を思いつくままにご紹介します。各大学祭の担当者の方で、採用したい！等あればお気軽にご連絡ください。謝礼を要求したいのではなく、単に私が喜びたいだけです。もちろん、連絡なしで案をパクっても全然構いません。

概要

AIを導入して、来場者のカウントを自動化する。人数カウントAIを商品として展開する企業もあるほど、実用化されている技術である。他方で、人数を正確にカウントすることは難しく、1人も誤差のない計測は不可能である。市販の商品は誤差を小さくするために、カメラ以外のセンサを使用したり、膨大なデータをAIに学習させたりしている。ネットに転がっているプログラムでは、市販商品ほどの精度はないがそこそこ動いてくれる。本案では、ネットのプログラムを利用してカウントを自動化する。

導入時の注意点

環境整備が大事！

人同士の重なりに弱いため、来場者が多数密集した状態で通過した場合には、誤差が大きくなると考えられる。人の流れを一方向にし、カメラの角度や位置を調整するといった、環境構築が精度に大きく影響を及ぼす。なお、水平方向からの映像よりも、俯瞰的な角度(天井から下を見下ろすような角度)からの映像が適している。入場ゲートのような立体構造物があれば、それに取り付けると良いだろう。ちなみに、後ろ姿のほうが「人間」として認識されやすい気がする。（あくまで、個人の主観）

プライバシーへの配慮

導入には技術的な問題のほか、個人情報保護の観点から、各種権利・許可への考慮が必要である。しかし、カメラを使用するが録画データを保持する必要はないので、人数のカウントが終われば映像は即座に廃棄して構わない。よって、プライバシー的な問題は、監視カメラよりは低いと思われる。

必要なもの

•  30万くらいするパソコン(GPUがないと処理速度が遅い)
•  カメラ(2,000円くらいでも十分)
•  機械学習に関する浅い知識

導入するプログラムと解説サイト

アルゴリズムについては、下記サイトを参考にすると良いだろう。閲覧日：2022年11月8日

DeepSort : 人物のトラッキングを行う機械学習モデル

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「DeepSort」のご紹介です。「DeepSort」を使用することで、人物のトラッキングを行うことができます。

medium.com

導入手順に関してはこちらのほうが分かりやすいかも。閲覧日：2022年11月8日

Yolov4で物体検出した対象にIDつけて追いかけ(トラッキング)つつ、ある場所を通過した人をカウントするやつ作ってみた - EeePCの軌跡

まるでどこかのラノベのような長いタイトルで申し訳ないですが、表題の通りのもの、作りました。  用途としては、ある場所を通過した人の人数を数える、という、イベントなどでは使いたくなるやつです。(ただし、今回のは出入り方向のどちらも区別なくカウントします)もちろん、一から作ったわけではなく、ベースの仕組みがあったので、それ...

arkouji.cocolog-nifty.com

なお、動画中の人物をオフラインで追跡するプログラムになっているので、リアルタイムで処理できるように、入力を動画ではなくカメラにしたり、カメラのフレームレートを調整したりする必要がある。（さほど難しくはないが、自分たちでプログラミングしなきゃいけない）

実践例

某大学祭入場口付近で撮影した映像を、上記プログラムで解析した。リアルタイムの処理ではない点に注意。なお、個人情報保護の観点から、動画はモザイク処理をしている。

Cre8cat

ダウンロード・2次配布・無断転載はお断りだにゃ！

完全導入までの3か年計画

発展途上の技術であるため、いきなり完全導入することは難しいだろう。下記のように、3年かけて導入するのが良いだろう。

その他の応用例

本技術は来場者のカウントだけでなく、下記に示すような応用もできる。

• 混雑度マップをホームページに表示。リアルタイムで反映させる。例えばトイレの待機列
• 不審人物の早期発見
• 警備員の配置微調整