奥行き画像を用いた教室の在席検知方法

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS2-1

グループ名: 【C】平成27年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2015/08/27

タイトル(英語): Occupied Seats Detection by Using Depth Images of Schoolrooms

著者名: 藤波 祐樹(明星大学),齋木 雅人(明星大学),宿谷 弘光(明星大学),渡邉 脩暉(明星大学),嶋 好博(明星大学)

著者名(英語): Yuuki Fujinami(Meisei University),Masato Saiki(Meisei University),Hiromitsu Shukuya(Meisei University),Yuuki Watanabe(Meisei University),Yoshihiro Shima(Meisei University)

キーワード: kinect|距離画像|在席|検知|教室連結成分|kinect|depth image|occupied seat|detection|schoolroomconnected component

要約(日本語): 奥行き画像を用いて教室の在席を検知する方法を提案する。教室の天井側に距離センサーを設置し、上方から対象物までの距離を奥行き画像として保存し、depthマップとして入力する。在席の場合の頭部とdepthセンサーの距離と、空席の場合の机や座席、床とdepthセンサーの距離は大きく異なる。この距離を検知することによって在席を検知する。奥行き画像を２値化して、ノイズ除去を行い、ノイズ除去画像を膨張させ、膨張画像にする。膨張画像を連結成分で矩形領域の左上、右下座標を指定して出力する。DepthセンサーとしてKinectを用いる。深度頻度分布を求めず簡易的にカーソルで指定した画素の値を最頻値と仮にする。Kinectは床上1.4m 2m上に下向きに設置する。26カ所の領域の奥行分布を作成した。成功した領域は26件、成功率は100％であった。失敗率は0％であった。

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