コロナ終息後も，インフルエンザ等の感染症が再流行したことから感染対策の継続が重要視され，依然として社会生活の中で人の混雑度合を知る需要は高い．モニタカメラでの人物検知には広域での設置コストや網羅性に難点がある．本研究では，施設管理の観点から定期的な巡回業務での運用を想定し，移動しながら全天球カメラの配信映像を録画し，人の混雑度合をオンラインで逐次的に可視化する．事前にSfMで現場を3次元復元しておき，追加的なカメラ視点推定と機械学習による人物検出・追跡処理により，施設のフロアマップ上での人物位置を求め，個々の人の分布をマッピングすることで定性的に混雑状況を可視化し，実験により有効性を確認した．