CN108027940B - 分析系统及分析方法 - Google Patents

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Abstract

飞行控制部201，使无人飞行载具12沿既定地区中的飞行路径飞行；电波取得部202，当无人飞行载具12的无线设备11检出使用者终端10的近距离无线电波便取得电波信息；飞行位置取得部203，基于无人飞行载具12的GPS单元，将无线设备11检出近距离电波时的GPS位置信息作为飞行位置而取得；终端位置算出部204，基于所得之电波信息的电波强度及飞行位置，算出在该地区中使用者终端10的所在位置；用户属性分析部205，将算出的所在位置配置于对应该地区的地图信息，且基于表示所配置处特征的场所属性信息，分析用户终端10的用户属性信息。

Description

分析系统及分析方法
技术领域
本发明关于一种分析系统及分析方法。
背景技术
近年来，存在有将无人飞行载具(UAV:Unmanned Aerial Vehicle)用于宣传广告或人员的监视的技术。例如，在日本特开2010-238024号公报(专利文献1)、日本特开2014-174883号公报(专利文献2)中，便揭露有关于广告的技术。在日本特开2015-184376号公报(专利文献3)中，揭露有对于有人或无人之自主型飞行船机器人飞行器、直升机、摩托车、自行车、四足步行机器人等移动物体进行控制的移动控制装置。此移动物体提供各种广告信息。借此提高广告效果。
再者，日本特开2015-207149号公报(专利文献4)中，揭露有使用无人机装置的监视系统。此监视系统持续确认身为监视对象的被监视者的位置，并同时对犯罪者发挥吓阻的作用。再者，日本特开2015-188150号公报(专利文献5)中，揭露了空拍影像传输系统。日本特开2013-128287号公报(专利文献6)中，揭露有针对无人机的无线控制系统。美国专利申请公开第2013/0287261(专利文献7)中，揭露有用于管理交通量的电子装置。
另一方面，如日本特开2016-4336号公报(专利文献8)所示，本发明人发明了一种营销系统及营销方法，基于无线设备与使用者终端的近距离无线通信而推定使用者终端的行动履历，且分析包含使用者的嗜好性的使用者属性信息。
[现有技术文献]
[专利文献]
[专利文献1]日本特开2010-238024号公报
[专利文献2]日本特开2014-174883号公报
[专利文献3]日本特开2015-184376号公报
[专利文献4]日本特开2015-207149号公报
[专利文献5]日本特开2015-188150号公报
[专利文献6]日本特开2013-128287号公报
[专利文献7]美国专利申请公开第2013/0287261
[专利文献8]日本特开2016-4336号公报
发明内容
[发明所欲解决的技术问题]
近年来，提供使用者特化于该使用者居住地区的信息，并进行对使用者具冲击性的广告宣传或促销的地域定向技术(geotargeting)已被广泛使用。
在此地域定向技术中，通常使用联机至因特网中的使用者终端的基地台或是桌上型终端的IP地址等网络通讯上的识别信息，从而推定使用者地理上的现在位置。因此，目前的地域定向技术上，有着“使用者的现在位置的推定存在极限，且以使用者的浏览履历等网络通讯上的使用者操作为主”的问题。
再者，为了收集使用者在现实中的行动信息，Wi-Fi传感器或Beacon终端等新式的无线设备接连出现。此无线设备通过与使用者终端近距离无线通信，而与可能产生100m以上的误差的GPS或只能捕捉到数厘米的范围内的IC标签比较，而得以高精度地捕捉使用者的行动信息(所在位置、移动形迹等)。基于此使用者地行动信息而分析使用者的属性信息，活用于营销。
然而，此无线设备通常必须设置于特定的场所，若考虑风雨等天候因素，设置场所基本上为室内，且被限制在特定的场所此外，由于无线设备基本上为设置型，因此为了广范围地收集使用者的行动信息，必须将多个无线设备个别设置于各个场所。为了更有效地进行地域定向，必须在不仅限室内还包括室外的广范围高精度地收集使用者的行动信息，并具体地分析使用者属性信息。
于是，本发明即是为解决该课题，其目的在于提供能自上空高精度地收集包括室内的广范围的使用者的行动信息，且具体地分析使用者属性情报的分析系统以及分析方法。
[解决问题的技术手段]
本发明的分析系统具有搭载得与使用者终端为近距离无线通信之无线设备的单台或多台无人飞行载具、以及得与该无人飞行载具为无线通信的服务器，该分析系统包含飞行控制部、电波取得部、飞行位置取得部、终端位置算出部、使用者属性分析部。飞行控制部使该无人飞行载具沿着既定的地区中的飞行路径而飞行。电波取得部在该无人飞行载具于飞行中，一旦该无人飞行载具的无线设备检测出该使用者终端的近距离无线通信电波，则取得包含电波强度的电波信息。飞行位置取得部基于该无人飞行载具的GPS单元，将该无线设备检测出该近距离无线电波时的无人飞行载具的GPS位置信息作为该无人飞行载具的飞行位置而取得。终端位置算出部基于所取得的该电波信息的电波强度、以及所取得的无人飞行载具的该飞行位置，计算出在该地区中的使用者终端的所在位置。使用者属性分析部将所计算出的该使用者终端的所在位置配置于对应该地区的地图信息，且基于表示所配置的该场所的特征的场所属性信息，分析该使用者终端的使用者属性信息。
关于本发明的分析方法，其中该分析系统具有搭载得与使用者终端为近距离无线通信之无线设备的单台或多台无人飞行载具、以及得与该无人飞行载具为无线通信的服务器，该分析方法包含飞行控制步骤、电波取得步骤、飞行位置取得步骤、终端位置算出步骤、使用者属性分析步骤。
[对照现有技术的功效]
根据本发明，得以自上空高精度地收集包括室内的广范围的使用者的行动信息，且具体地分析使用者属性情报。
附图说明
图1是呈现关于本发明的分析系统的一范例的示意图。
图2是关于本发明的分析系统的功能方块图。
图3是呈现关于本发明的分析方法之实行顺序的流程图。
图4是呈现关于本发明的分析方法的地区及飞行路径的一范例的图(图4A)、以及呈现关于本发明的无人飞行载具及使用者终端及Beacon终端的关系以及无人飞行载具的操作方法的图(图4B)。
图5是呈现在关于本发明的分析系统之中无人飞行载具接近使用者终端的情况的一范例的图(图5A)、以及呈现关于本发明的无人飞行载具的飞行位置的取得方法的一范例的图(图5B)。
图6是呈现关于本发明的信息表的一范例的图(图6A)、以及呈现关于本发明的近距离无线电波的电波强度与收讯距离的关系、以及无线设备的球状的电波收讯圈与圆锥状的电波收讯圈的关系的图(图6B)。
图7是呈现关于本发明的强度距离表、以及地区之中的使用者终端的所在位置的一范例的图(图7A)、以及呈现关于本发明的地图信息的一范例的图(图7B)。
图8是呈现关于本发明的场所属性信息表的一范例的图(图8A)、以及呈现关于本发明的分析系统分析使用者属性信息时的一范例的图(图8B)。
图9是呈现关于本发明的发送信息表的一范例的图(图9A)、以及呈现关于本发明的分析系统将发送信息发送至使用者终端时的一范例的图(图9B)。
图10是呈现关于本发明的无人飞行载具二度接近使用者终端时的一范例的图(图10A)、以及呈现关于本发明的信息表的一范例的图(图10B)。
图11是呈现关于本发明的使用者终端的所在位置及移动形迹的一范例的图(图11A)、以及呈现关于本发明的使用者属性信息表的一范例的图(图11B)。
图12是呈现关于本发明的分析系统的飞行路径及在既定地点所收集的电波信息的一范例的图(图12A)、以及呈现关于本发明的分析系统分析集团的使用者属性信息时的一范例的图(图12B)。
图13是呈现关于本发明的终端信息表的一范例的图(图13A)、以及呈现关于本发明的移动形迹模式的一范例的图(图13B)。
图14是呈现关于设置本发明的广告展示部之前的移动形迹模式的一范例的图(图14A)、以及呈现关于设置本发明的广告展示部之后的移动形迹模式的一范例的图(图14B)。
图15是呈现关于本发明的无人飞行载具运送包裹的一范例的图(图15A)、以及呈现关于本发明的无人飞行载具接近遇难者的使用者终端时的一范例的图(图15B)。
图16是呈现通过关于本发明的3台无人飞行载具的飞行及根据三角测量算出使用者终端的所在位置的一范例的图(图16A)、以及呈现通过关于本发明的3台无人飞行载具的飞行的信息表的一范例的图(图16B)。
图17是呈现关于本发明的3台无人飞行载具的飞行路径的图(图17A)、以及呈现关于本发明的集团区域的显示及集团的移动形迹模式的一范例的图(图17B)。
具体实施方式
以下将参照附呈图式说明本发明的实施例，用以理解本发明。另外，以下的实施例为本发明具体化后的一范例，并不具有限定本发明的技术范围的性质。
关于本发明的分析系统1，如图1所示，具有搭载了与使用者终端10得以近距离无线通信的无线设备11的1台或多台无人飞行载具12、以及得以透过网络与该无人飞行载具12无线通信的服务器14(分析服务器)。
使用者终端10，例如，为附带触控面板的携带终端装置(智能型手机)、可穿戴式终端装置、平板型终端装置、携带用的笔记本电脑等。使用者终端10具有显示画面的终端显示部(输出部)、接受根据使用者所操作的既定指示的输入的终端接收部(输入部)、以及包含近距离无线通信的无线通信用的通讯部。
无线设备11具有与使用者终端10得以近距离无线通信的通讯部。这里所谓的近距离无线通信，代表使用近距离无线电波，存在于数十厘米～一百数十米的范围内的使用者终端10与无线设备11进行数据的发送或接收，包含了单向及双向。无线设备11自进入电波收讯圈(收讯范围)的使用者终端10接收近距离无线电波，而发送含有既定信息的近距离无线电波，向使用者终端10发讯。再者，无线设备11接收来自只进行近距离无线电波的发讯的Beacon终端15a的近距离无线电波。
无人飞行载具12包括例如无人的多轴飞行器(无人机)、无人的直升机、无人的飞行船、无人的机器人飞机。无人飞行载具12具有无线设备11、使本体飞行于空中的飞行部、无线通信用的通讯部、以及取得本体GPS位置信息的GPS单元。无人飞行载具12具备障碍物侦测器，一旦侦测到飞行中出现的障碍物，便会回避障碍物而飞行。再者，多台无人飞行载具12飞行时，各无人飞行载具12可自由飞行，也可形成特定的编队飞行。
网络13包括透过中继设备15b(传输点)的LAN(Local Area Network)、透过无线基地台15c的WAN(Wide Area Network)、透过卫星15d及卫星通讯地面电台15e的卫星通讯网。卫星15d包括铱卫星、国际海事卫星。而无人飞行载具12只要连接网络13，便能与服务器14无线通信。
分析服务器14为一般所使用的计算机等，具有累积数据的储存部、以及进行各种处理的处理部。再者，分析服务器14透过网络13，将信息发送至使用者终端10。
使用者终端10、无线设备11、无人飞行载具12、及分析服务器14内藏有未示于图上的CPU、ROM、RAM等，而CPU例如，将RAM作为工作区利用，执行被储存于ROM等的程序。再者，关于后述的各部，也是通过CPU执行程序而实现该各部。
接着，将参照如图2、图3，说明关于本发明的实施例的构成及执行顺序。此处为了使其容易理解，将以1台无人飞行载具12的情况作为一范例进行说明。首先，分析者指定使用者往来的既定地区，且于该地区内设定1台无人飞行载具12(例如，无人机)的飞行。
地区包含例如商店街、购物中心、住宅区、公寓大楼区、工业区、观光区、公园、山地、河流，飞行路径为可飞行的上空，可依分析者自由设定。例如，如图4a所示，地区40为商店街的情况，飞行路径41被设定为大楼间的道路上空。
再者，飞行路径上的无人机12的飞行方式并无特别限制，例如包括依序绕行构成飞行路径的多个地点P的连续飞行方式。连续飞行方式为无人机12以既定的飞行速度朝第一地点P1飞行，一旦抵达第一地点P1，便朝接下来的第二地点P2飞行，如此在顺序已定的多个地点P循环重复的方式。无人机12在朝特定的地点P飞行的情况，会将于飞行中以GPS单元取得的GPS位置信息与飞行路径的地点P的位置信息相比对，若GPS位置信息与地点P的位置信息一致，则判定已到达该地点P。
例如，如图4A所示，飞行路径41为存在于地区40内的多栋大楼B之间的道路的上空，自飞行起始地点P0起，依矩形状依序设定多个地点P1、P2、P3(此处设3点)。无人机12通过以连续飞行方式依序飞过飞行路径41的多个地点P1、P2、P3，而呈矩形状飞行，且再次回到飞行起始地点P0。
再者，如图4B所示，无人机12的飞行高度被设定为自地面起至位在地面的使用者终端10的近距离无线电波所能传达的最大收讯距离H1(例如，180m)以内。若根据无人机12的飞行的检索目标除了使用者终端10之外，还包括地区内的Beacon终端15a的情况，由于Beacon终端15a的最大收讯距离H2较使用者终端的最大收讯距离H1短，故无人机12的飞行高度被设定为自地面起至在Beacon终端15a的最大收讯距离H2(例如，80m)以内。
只要设定包含无人机12的飞行路径41的飞行条件，则分析者使无人机12飞行(图3：S101)。此时，使无人机12飞行的方法并无特别限制。例如，如图4B所示，分析者将飞行条件输入服务器14，则服务器14便透过网络13，以远隔操作使无人机12飞行。作为其他的方法，当分析者使用专用的终端装置42输入无人机12的飞行条件，则无人机12便会遵照输入的飞行条件使本体飞行。再者，分析者可通过将无人机12专用的操作装置43携带至现场地区，将飞行条件输入至该操作装置43，而使无人机12飞行。控制无人机12的飞行的飞行控制部201可搭载于服务器14等与无人机12不同的场所，亦可搭载于无人机12的本体。另外，即使无人机12为多台亦同。
一旦飞行控制部201开始无人机12的飞行，则服务器14的电波取得部202便会透过网络13，于无线设备11开始检测使用者终端10的近距离无线电波(图3：S102)。
这时，电波取得部202于无线设备11检测出近距离无线电波的方法并无特别限制。例如，在飞行控制部201以连续飞行方式使无人机12飞行的情况，电波取得部202将使无线设备11维持启动，并于该无线设备11随时接收近距离无线电波。
接着如图5A所示，在飞行控制部201使无人机12自飞行起始地点P0飞行至第一地点P1的途中，例如，携带使用者终端10的使用者自地区40内的大楼的空隙出现。那么无线设备11便检测到使用者终端10所发出的近距离无电波(图3：S102)。
此时，使用者终端10通常会定期发出用来检索无线LAN通讯的中继设备15b的近距离无线电波(Beacon，无方向性电波)。此近距离无线电波包含用来识别使用者终端10的终端ID(例如，“aaa”)。此终端ID为MAC地址等用来识别使用者终端10的信息，并非识别使用者个人的信息。
例如，如图5B所示，一旦使用者终端10进入到上空的无人机12的无线设备11的电波收讯圈，则无线设备11便会检测出来自使用者终端10的电波，电波取得部202便透过网络13，自该无线设备11将包含于该电波的终端ID(“aaa”)、及该电波的强度(例如，“Far”)、检测到该电波的检出时刻(例如，“2016/4/5 9:00”)作为电波信息而取得(图3：S103)。
再者，为了宣传广告或营销而设置在特定场所的Beacon终端15a，会定期发送包含MAC地址等用来识别Beacon终端15a的Beacon ID(例如，“zzz”)的近距离无线电波。因此，一旦无人机12的无线设备11接近存在于飞行路径41的下方的Beacon终端15a，则无线设备11便会检测出来自Beacon终端15a的电波，而电波取得部202便透过网络13，将该电波的Beacon ID、电波强度、及检出时刻作为电波信息而取得。在此，终端ID及Beacon ID会被区别，尽管包含Beacon ID的电波信息并非直接利用在使用者属性信息的分析的信息，还是能依需求取得。另外，电波取得部202并不限于服务器14，设于无人机12亦可。
一旦电波取得部202取得电波信息，服务器14的飞行位置取得部203便会基于无人机12的GPS单元，将无线设备11检测出该近距离无线电波时的无人机12的GPS位置信息作为无人机12的飞行位置而取得(图3：S104)。
在此，飞行位置取得部203取得飞行位置的方法并无特别限制。例如，如图5B所示，无人机12的GPS单元50通过接收来自GPS卫星51的GPS卫星讯号，而计算出GPS位置信息。而在无线设备11检测出近距离无线电波时，飞行位置取得部203便会透过网络13，自无人机12的GPS单元50将GPS位置信息作为飞行位置而取得。另外，飞行位置取得部203并不限于服务器14，设于无人机12亦可。
接着，一旦飞行位置取得部203取得飞行位置，服务器14的终端位置算出部204便会基于所取得的该电波信息的电波强度及所取得的该飞行位置，计算出该地区之中使用者终端10的所在位置(图3：S105)。
此时，终端装置算出部204计算出所在位置的方法并无特别限制。首先，如图6A所示，终端位置算出部204将用来识别无人机12之无线设备11的MachineID(例如，“111”)601、电波信息602、以及飞行位置603(“X1、Y1”)予以建立关联性且储存于信息表600。若是在使多台无人机飞行的情况，无线设备11的MachineID则成为用来识别无人机12的信息。电波信息602包含终端ID 602a、电波强度602b、及检出时刻602c。如此一来，便能将用来计算出使用者终端10的所在位置的信息数据库化。
电波信息602的电波强度602b代表着使用者终端10与无线设备11之间的收讯距离(相对距离)，收讯距离越短就越强。此时，电波强度602b代表在近距离无线电波之中，按照收讯距离而区分为多个(例如，4个)阶段的接近度。例如，电波强度602b可依由强至弱，表示“Immediate”(非常近)、“Near”(近)、“Far”(远)、“Unknown”(不明)，按照电波强度602b的种类对应给予既定的收讯距离。
如图6B所示，电波强度“Immediate”、“Near”、”Far”之中的收讯距离r1依序为“数厘米”、“数米”、及“数十米”。另一方面，“Unknown”的电波强度中的收讯距离r1为超过“数十米”，无法检测到电波。因此，此种情况下的近距离无线电波的最大收讯距离即为电波强度“Far”之中的“数十米”。另外，此电波强度的种类与收讯距离r1的关系会根据电波的频率妥善设计。
由于无线设备11存在于自地面起飞行高度H的无人机12，如图6B所示，无人机12的飞行高度H为无线设备11的上空高度H，无线设备11以该无线设备11为中心，形成以对应于电波强度的收讯距离r1作为半径的球状的电波收讯圈60。然后，由于无线设备11是接收存在于地面的使用者终端10的电波，故在球状的电波收讯圈60之内，以靠近地面的下方面S作为底面的圆锥状的电波收讯圈61，便是实质上能接收到使用者终端10的电波的范围。
因此，例如，如图7A所示，将电波强度701(例如，“Far”)与代表圆锥状的电波收讯圈61之中的底面的半径的下方收讯距离702(例如，“r2”)予以预先建立关联性且储存至强度距离表700。然后，终端位置取得部204，自强度距离表700取得对应于所取得之电波信息的电波强度701的下方收讯距离702，计算出以飞行位置(“X1、Y1”)为中心且以取得的下方收讯距离(“r2”)作为半径的圆区域70，作为终端ID(“aaa”)的使用者终端10的所在位置。代表使用者终端10(即，使用者)存在于此圆区域70内。另外，由于下方收讯距离r2端看电波强度的收讯距离r1及无线设备11的上空高度H，因此，因应无人机12的飞行条件而妥善设定。由于电波强度“Immediate”的收讯距离r1为数厘米以内，因此在此电波强度下的使用者终端10的电波的收讯是不可能的，故删除也无妨。再者，亦可预先准备既定的计算式以代替强度距离表700，而使用通过将电波强度代入该计算式所输出的收讯距离。再者，例如，终端位置取得部204亦可直接使用对应于电波强度701的收讯距离r1，计算出以该飞行位置(“X1、Y1”)为中心且以收讯距离r1为半径的圆区域70，作为该使用者终端10的所在位置。
以此方式，通过使用近距离无线通信中的电波强度而具体地锁定使用者终端10地所在位置，便能提升使用者终端10地所在位置的精度。例如，在通过只搭载了GPS的使用者终端计算使用者的所在位置的情况，由于使用者终端必须与GPS卫星直接通讯，在难以接收GPS卫星讯号等的电波的地区(例如阴影区、大楼间地带)，GPS位置信息的误差可达100m以上。另一方面，在本发明中，由于是上空的无人机12接收GPS卫星讯号，故能将GPS位置信息的误差控制在数米以下。例如，在视野良好的地区中的GPS位置信息的误差为数米以下。此外，由于使用者终端10是与较GPS卫星更为靠近的上空的无人机12进行近距离无线通信，因此即便是以往电波收讯困难的地区，无人机12依然能确实接收到来自使用者终端10的近距离无线电波。其结果，便是能将使用者终端10的所在位置的误差控制在数米，更具体地计算出使用者的行动信息。
接着，一旦终端位置算出部204使用者终端10的所在位置，服务器14的使用者属性分析部205便会将所计算出的该使用者终端10的所在位置配置于对应该地区40的地图信息，且基于表示所配置的该场所的特征的场所属性信息，分析该使用者终端10的使用者属性信息(图3：S106)。
在此，使用者属性分析部205分析使用者属性信息的方法并无特别限制。例如，使用者属性分析部205取得预先储存于服务器14的数据库的地区40的地图信息。地图信息中，预先登录了建筑的名称、山脉的名称、河流的名称等地图的基本信息。
该地区40为商店街的地图信息71中，例如，如图7B所示，登录有设置在地区40内的各个场所的建筑物的名称72(例如，“Department Store A”等)。
此时，根据地图信息71内的基本信息，于地区40内的特定场所预先设定了显示该场所的特征的场所属性信息(类别)。如图7B所示，于聚集了建筑物“Department Store A”及“Shop”等的区域73的场所设定有场所属性信息“Shopping”；于聚集了建筑物“Cafe”及“Restaurant”等的区域74的场所设定有场所属性信息“Food and Drink”；于聚集了建筑物“Office”及“Book”等的区域75的场所设定有场所属性信息“Job”。划定场所的区域或场所属性信息，由分析者妥善设定。
然后，使用者属性分析部205，将使用者终端10的所在位置70配置于已设定场所属性信息的地图信息71，且将与使用者终端10的所在位置70邻近的场所的场所属性信息作为使用者属性信息而予以分析。
若为示于图7B的地图71，由于设定有场所属性信息的场所乃广范围的区域，故包含使用者终端10的所在位置70的区域73的场所属性信息“Shopping”，被分析为与使用者属性信息相关，从而推定使用者终端10的使用者对“Shopping”感兴趣。
另外，尽管在上述中，划定了场所的区域且于该场所设定了场所属性信息，但亦可于地图信息71的每个基本信息设定场所属性信息。例如，自地图信息71筛选出能设定场所属性信息的基本信息(例如，建筑物的名称)，并且如图8A所示，预先将建筑物的名称801(例如，“Department Store A”等)及表示该建筑物的特征的场所属性信息802(例如，“Ladies'fashion”等)予以建立关联性且使其储存于场所属性信息表800。如此一来，便能依各个场所而具体地分配场所属性信息。
然后，如图8B所示，使用者属性分析部205，将使用者终端10的所在位置70配置于地图信息71。由于使用者终端10的所在位置70以圆区域表示，因此使用者属性分析部205会选择与此圆区域70重叠的建筑物。此时，在重叠的建筑物有多栋的情况下，例如，使用者属性分析部205计算出与此圆区域70重叠的建筑物的面积(例如，“Department Store A”、“Department Store B”)，且将具有最大面积的建筑物(“Department Store A”)选择作为使用者终端10最邻近的建筑物。然后，使用者属性分析部205参照场所属性信息表800，将对应于所选择之建筑物的场所属性信息作为使用者属性信息而予以分析。
依此方式，通过使用高精度的使用者终端10的所在位置70而让具体地锁定与该所在位置70相关的地图信息71的场所变得容易，使得以通过地图信息71的每个场所分类的场所属性信息具体地分析使用者属性信息成为可能。
接着，一旦使用者属性分析部205分析使用者属性信息，只要无人机12的飞行路径41不结束(图3：S107否)，飞行控制部201便会接着继续无人机12的飞行(图3：S101)，且电波取得部202再度开始近距离无线电波的检测(图3：S102)。如此一来，由于能通过无人机12的飞行而使无线设备11移动而侦测使用者终端10，因此不需要多个无线设备11便能广范围地收集使用者的行动信息。
另外，亦可在使用者属性分析部205分析完使用者属性信息的时间点，将对应于使用者属性信息的发送信息发送至该名使用者的使用者终端10。例如，服务器14的信息发讯部206参照发送信息表。如图9A所示，使用者属性信息901与具有该使用者属性信息901(例如，“Ladies‘fashion”)的使用者所被认为会偏好的发送信息902(例如，“abc”)被建立关联性且储存于发送信息表900。发送信息902包括例如，与包含有使用者终端10之所在位置相关的宣传广告信息、观光导览信息、与该场所相关的建筑物的宣传广告信息、以及该场所的紧急信息。而信息发讯部206自发送信息表900取得对应于经分析的使用者属性信息901的发送信息902。由于使用者属性信息会因应使用者终端10的所在位置70而有所不同，因此对于各个使用者终端10皆能发送切合于拥有使用者终端10的使用者的发送信息902。
在此，由于能针对一笔使用者属性信息901而将多笔发送信息902予以建立关联性，因此例如，针对一笔发送信息902，而预先将划定该地区40内之特定的区域的所在区域903予以建立关联性且储存。然后，在针对一笔使用者属性信息901而存在有多笔发送信息902的情况，信息发讯部206亦可指定与使用者终端10的所在位置70重叠或是邻近的所在区域903，而取得对应于所指定的所在区域903的发送信息902。在使用者属性信息901被分析完的时间点与发送信息902被发送的时间点相异的情况下，因应所在区域903发送不同的发送信息902的做法，从发送最合适的发送信息902的观点来看特别有效。再者，亦可针对多笔发送信息902分别预先将优先度904予以建立关联性且储存，再由信息发讯部206取得优先度904最高的发送信息902。而优先度904可因应时期等妥善变更。以此方式，通过考虑所在区域903或优先度904而切换发送信息902，便能在良好的时机发送切合使用者的发送信息902。另外，基于所在区域903及优先度904的组合，亦可针对特定的使用者终端10，在多笔发送信息902之中，限定最合适的发送信息902。
然后，信息发讯部206，如图9B所示，利用使用者终端10的终端ID(「aaa”)将所取得的发送信息902透过无人机12的无线设备11或网络13发送至拥有使用者属性信息901的使用者的使用者终端10(图3：S108)。发送方式并无特别限制，但例如，为推播式发送。
这时，接收了发送信息902的使用者终端10，将会显示发送画面。发送画面905如图9B所示，会显示出包含代表已接收到信息的符号“！”906、发送信息902的内容(例如，“Fashion Sale”)907、“OPEN”键908、以及“CLOSE”键909。显示方式包含对话框显示、横幅显示、徽章显示。
一旦使用者触摸“OPEN”键908，使用者终端10便会参照发送信息902的提供者的链接目的地，显示出链接目的地的详细信息(例如，优惠券信息)。如此一来，便能立即向使用者提供有可能感兴趣的信息。链接目的地包含店家信息、地区信息、更新信息、以及推荐信息等。再者，一旦使用者触摸“CLOSE”键909，使用者终端10便会关闭发送画面905。若发送信息902为推播通知的情况，则由于推播通知的开启会透过网络13通知服务器14，便能通过研究发送信息902的推播通知的开启率，以重新评估发送信息902。
再者，在上述中，信息发讯部206将切合各个使用者终端10的发送信息902发送至所有分析过使用者属性信息的使用者终端10，但将发送信息902发送至仅限下载了专用的应用程序的特定的使用者终端10亦可。再者，于被下载至使用者终端10的应用程序中，通过将无线设备11的SDK(软件开发工具)嵌入至任意的应用程序，而将发送信息902发送至拥有该应用程序的使用者终端10亦可。
除此之外，终端位置算出部204在对特定的(同一个)使用者终端10计算出检出时刻相异的多个所在位置的情况，通过将该多个所在位置于时间序列建立关联性，而计算出该特定的使用者终端10的移动形迹；而使用者属性分析部205亦可通过于该地图信息配置所计算出的该使用者终端10的移动形迹，而分析包含使用者的生活模式及兴趣倾向的使用者信息。
例如，如图10A所示，假设在飞行控制部201使无人机12自第一地点P1通过第二地点P2前往第三地点P3途中，方才被计算出所在位置的使用者终端10的使用者靠近了该无人机12的无线设备11的下方。于是，无线设备11便会同上述一样检测出来自使用终端10的电波，而电波取得部202会将该电波的终端ID(“aaa”)、电波强度(“Far”)、及检出时刻(“2016/4/5 9:30”)作为电波信息而取得(图3：S103)。此外，飞行位置取得部203便会基于无人机12的GPS单元50，将无线设备11检测出该近距离无线电波时的无人机12的GPS位置信息作为无人机12的飞行位置而取得(图4：S104)。
然后，终端位置算出部204，如图10B所示，在信息表600之中，针对于无人机12的MachineID(“111”)601，将新取得的电波信息602及飞行位置603(“X2、Y2”)予以建立关联性且储存。
如图11A所示，终端位置算出部204，例如，计算出以新的飞行位置603(“X2、Y2”)为中心且以对应于新的电波信息602的电波强度603b的收讯距离(“r2”)为半径的圆区域110，作为终端ID(“aaa”)的使用者终端10的所在位置。
接着，如图11A所示，终端位置算出部204通过将同一个终端ID之中的多个所在位置70、110于时间序列建立关联性，而能计算出该使用者终端10的移动形迹111。然后，使用者属性分析部205通过于地图信息71配置使用者终端10的移动形迹111，并按照时间序列的顺序于各个所在位置70及110取得使用者终端10的移动形迹111的所在位置70、邻近110的场所的场所属性信息。在此，作为场所属性信息，例如，依序取得“Shopping”及“Job”。
例如，如图11B所示，将多笔场所属性信息1101与根据多笔该场所属性信息1101而推定的使用者属性信息1102建立关联性且储存于使用者属性信息表1100。在此的场所属性信息1101除了种类还包含顺序。再者，使用者属性信息1102包含性别、年龄层、兴趣倾向、及生活模式。然后，使用者属性分析分析部205，对于使用者属性信息表1100的场所属性信息1101，依序比较多笔场所属性信息(“Shopping”、“Job”)，将对应于结果一致的多笔场所属性信息1101(“Shopping”、“Job”)的使用者属性信息1102(“Office Lady”)作为该使用者终端10的使用者属性信息而取得。以此方式，通过考虑多笔场所信息的种类与顺序，便能具体地分析、解析使用者属性信息。
另外，尽管在上述中，是根据两个相异的飞行位置计算出检出时刻相异的两个所在位置，而计算出一个移动形迹，但即便是同一个飞行位置，亦能通过电波强度相异这点，而计算出检出时刻相异的两个所在位置。因此，即便是在此种情况，亦可于电波强度每次切换时(例如，“Far”->“Near”)，从检出时刻相异的两个所在位置计算出一个移动形迹，而用于使用者属性信息的分析。此外，即便是在于同一个使用者终端10中计算出检出时刻相异的两个以上的所在位置的情况也一样。
再者，终端位置算出部204在将检出时刻相异的两个以上的所在位置于时间序列建立关联性的情况，若在时间序列上邻接的两个所在位置的两个检出时刻的间隔在一定时间(例如，1小时等)以内，则将该两个所在位置于时间序列建立关联性，而若该两个检出时刻的间隔超过一定时间，则不将该两个所在位置于时间序列建立关联性，将之判定为其它移动形迹的一部分。如此一来，便能以时间上邻近的两个所在位置计算出移动形迹，而趋近现实中的使用者的移动形迹。
再者，若特定的使用者终端10的使用者于该地区40中在相异时刻重复出现，而无人机12的无线设备11重复检测出该特定的使用者终端10电波，则对于特定的使用者终端10，多笔使用者属性信息将会作为分析结果而产生。在此情况下，使用者属性分析部205会通过在多笔使用者属性信息之中，将出现频率高的使用者属性信息、或是当下至一定期间(例如，数日)前所分析的使用者属性信息优先筛选出来，而得以趋近现实中的使用者属性信息。
另外，在主要街道等存在大量的使用者终端10的地区40，终端位置算出部204能计算出大量的使用者终端10的所在位置。此时，使用者属性信息分析部205亦可基于大量的使用者终端10的所在位置所聚集的地图信息71的场所的场所属性信息，分析该地区40中的集团(群众)的使用者属性信息。
例如，如图12A所示，分析者设定飞行路径41，其中飞行路径41自飞行起始地点P0起，依去程方向通过多个地点P1、P2、P3而抵达飞行起始地点P0；此外，自飞行起始地点P0起，依返程方向通过多个地点P3、P2、P1而回到飞行起始地点P0。接着，飞行控制部201使无人机12朝各个地点P1～P3飞行。此处为了使其容易理解，电波取得部202于各个地点P1～P3，以无线设备11自多个使用者终端10个别检测出近距离无线电波，且取得各使用者终端10的电波信息。然后，飞行位置取得部203取得无人机12的地点P的GPS信息，作为无人机12的飞行位置。
此时，由于使用者终端10的数量庞大，例如，终端位置算出部204将各个使用者终端10的电波信息的电波强度订为一定强度数值，而计算出所取得的飞行位置P的正下方以作为使用者终端10的所在位置，并于计算出的所在位置P，将多个使用者终端10(电波信息的终端ID)予以建立关联性。然后，使用者属性分析部205将所在位置P0、P1～P3配置于地图信息71，累计于所在位置P建立了关联性的使用者终端10[专属(独一无二的)终端ID]的数量，将大小对应于所累计的数量的圆显示在各个所在位置P。
在此，由于飞行路径41有机会在一个地点P之中收集到去程方向与返程方向下的使用者终端10的电波信息，因此针对特定的所在位置P，可将以去程方向及返程方向建立了关联性的终端ID的全部合计再累计所合计的终端ID的数量，亦可将以去程方向与返程方向做区分再累计终端ID的数量。
如图12B所示，一旦使用者属性分析部205将呈现终端ID的数量的圆120分别显示于地图信息71中的各个所在位置P，则由于此圆120的大小对应于使用者的数量，因此一眼便能明白使用者聚集在何处。然后，使用者属性分析部205会利用与大小最大的圆120a邻近的场所的场所属性信息(例如，“Food and Drink”)，将之作为此地区40之中的集团的使用者属性信息予以分析。以此方式，通过无人机12的飞行，便得以监控广范围的地区40之中的使用者的聚集情形，而能具体地分析此地区的集团的使用者属性信息(兴趣倾向)。另外，在上述中，使圆120的大小对应于终端ID的数量，但例如，亦可使具有既定大小的圆以颜色的浓淡来对应于终端ID的数量。
再者，通过飞行路径41不只包含去程方向还包含了回程方向，计算出多个所在位置之中两个所在位置的两点间链接强度也变得容易。亦即，一旦无人机12结束飞行路径41的飞行，如图13A所示，将所在位置(例如，“P0”等)1301、收集到电波信息时的飞行方向(例如，“去程方向”、“返程方向”)1302、电波信息的终端ID(例如，“aaa”等)1303、以及该电波信息的检出时刻1304予以建立关联性且使其储存于至终端信息表1300。
另一方面，将两个所在位置的组合(例如，“P0->P1”、“P0->P1”等)作为移动形迹模式1305而予以定义，且使用者属性分析部205于各个所在位置1301搜寻特定的终端ID1303，若特定的终端ID 1303存在两个以上的情况，则使用特定的终端ID 1303的电波信息的检出时刻1304，而将特定的终端ID之中的两个以上的所在位置于时间序列建立关联性，并作为特定的终端ID的移动形迹而计算出来。然后，使用者属性分析部205于各个终端ID将特定的终端ID的移动形迹与经定义的移动形迹模式1305相比较，并累计两者一致的移动形迹模式的数量。然后，使用者属性分析部205亦可将数量最多的移动形迹模式作为集团的移动形迹模式而予以分析。
如图13B所示，使用者属性分析部205除了于地图信息71中的各个所在位置P显示对应于终端ID之数量的圆120，还显示出宽度对应于移动形迹模式之数量且自移动形迹模式之起点的所在位置指向终点的所在位置的箭头130，则集团的大小与集团的移动方向便能一目了然。在图13B中，显示了自数量最多的移动形迹模式(P1->P2)至数量第三多的移动形迹模式(P3->P1)的箭头130。然后，使用者属性分析部205依序取得数量最多的移动形迹模式(“P1->P2”)的起点的所在位置P1及终点的所在位置P2的各自邻近的场所的场所属性信息(例如，“Food and Drink”及“Job”)。而使用者属性分析部205，如上述，能通过利用使用者属性信息表1100，而基于多笔场所属性信息(“Food and Drink”、“Job”)，更具体地分析集团的使用者属性信息(“Worker”)。
如此的分析手法，被利用于如研究宣传广告的有效性上。如图14A所示，通过无人机12的飞行，在数量最多的移动形迹模式130a为“P1->P2”的情况，为了改变集团的移动方向，而在此移动形迹模式130a的起点的所在位置P1与终点的所在位置P2之间，设置与希望集团聚集的场所的场所属性信息(例如，“Shopping”)有关的广告展示部140。广告展示部140的种类并无特别限制，例如，包含海报、广告牌、招牌、告示牌、数字标牌、全像显示设备、播音喇叭、传单的发送等。然后，于广告展示部140被设置后，再度通过无人机12的飞行，监控广范围中的集团的大小以及集团的移动方向。
例如，在广告展示部140被设置后，如图14B所示，数量最多的移动形迹模式130a变为“P1->P0”。在此，在终点的所在位置P0中的场所的场所属性信息为“Shopping”的情况，便能判断广告展示部140对行人起到有效的作用，将之诱导至场所属性信息为“Shopping”的场所。另一方面，若数量最多的移动形迹模式130a与“P1->P2”相同，便能判断广告展示部140并未起到作用。
另外，尽管在上述中，计算出无人机12所飞行的固定时间带中的使用者终端10的所在位置，而分析使用者的使用者属性信息，但亦可从一天的时间带(早、午、晚)、季节(春夏秋冬)等之中预先设定多个时间带，计算出各个时间带的使用者终端的所在位置，而分析各个时间带使用者的使用者属性信息。此外，通过比较各个时间带的使用者终端10的所在位置及使用者属性信息，即能解析地区40中的使用者的移动方向的变动或使用者的兴趣倾向的变迁。即便是由多个使用者终端10所构成的集团的使用者属性信息亦同。
再者，由于无人机12的无线设备11也能检测出Beacon终端15a的电波，因此能计算出在地区40内，哪个场所存在有Beacon终端15a。除了使用者属性信息的分析，亦可监控用于宣传广告或营销的Beacon终端15a的存在，从而评价Beacon终端15a的有效性。
除此之外，尽管在上述中，分析了往来商店街的使用者的使用者属性信息，但可通过将表示特定使用者的场所属性信息设定于地图信息的场所，而辨别出特定的使用者。例如，配送的委托人委托配送员配送货物的情况，配送员便将“配送目的地”作为场所属性信息预先设定至地图信息71的配送地点。然后，配送员再将从配送源头至配送目的地的飞行路径41输入无人机12，通过无人机12来配送货物。而飞行控制部201基于飞行路径41而使无人机12飞行至配送目的地，而无人机12的无线设备11在无人机12的飞行中，检测来自使用者终端10的近距离无线电波。
如图15A所示，一旦无人机12接近配送地点，且无线设备11自存在于配送地点的使用者终端10检测出近距离无线电波，则电波取得部202便会取得包含委托人的使用者终端10的终端ID(“bbb”)的电波信息，飞行位置取得部203则会取得无人机12的飞行位置。然后，终端位置算出部204计算出包含配送地点的使用者终端10的所在位置。
在此，使用者属性分析部205会通过将包含配送地点的使用者终端10的所在位置配置于地图信息71，基于而该配送地点的场所属性信息“配送目的地”，将该使用者终端10的使用者属性信息作为“委托人”而予以分析。根据此分析结果，例如，信息发讯部206利用使用者终端10的终端ID(“bbb”)，将对应于使用者属性信息的“委托人”的发送信息(“xyz”)发送至该使用者终端10。
对应于发送信息(“xyz”)的发送画面1500如图15A所示，会显示出符号“！”1501、发送信息的内容1502(例如，“Drone will deliver products soon！”、“Drone will arrivein 1minute.”等)、以及OK键1503。而发送画面1500会被妥善设计。如此一来，便能够向委托人报告货物的配送。如此的通知型的发送信息，若使用上述之专用的应用程序或嵌入SDK的应用程序，则由于能锁定委托人做配送，故为佳。
再者，本发明中，由于实现了根据无人机12的飞行的使用者终端10的监控，因此例如，能搜寻在人员难以前往的地区或是手机终端的通话用电波无讯号的地区(例如，雪山等)遇难的遇难者。
例如，搜寻者在搜救遇难者的情况，遇难者从自己的使用者终端发送近距离无线电波，而搜救人于地图信息71内，在可能遇难的遇难场所(例如，整个深山)预先设定“遇难地点”，作为场所属性信息。然后，搜救人将包含遇难场所的地区的飞行路径41输入至无人机12，而飞行控制部201再基于飞行路径41使无人机12飞行。而无线设备11则在无人机12的飞行中，检测来自使用者终端10的近距离无线电波。
如图15所示，若无人机12飞行于深山的上空途中，无线设备11接近了遇难者的使用者终端10而检测出此使用者终端10的近距离无线电波的情况，则电波取得部202便会取得包含使用者终端10的终端ID(“ccc”)的电波信息，而飞行位置取得部203则会取得无人机12。然后，终端位置算出部204便会计算出包含遇难场所的使用者终端10的所在位置。
此时，使用者属性分析部205便会通过将包含遇难场所的使用者终端10的所在位置配置于地图信息71，基于该遇难场所的场所属性信息“遇难地点”，将该使用者终端10的使用者属性信息作为“遇难地点”而予以分析。根据此分析结果，例如，信息发讯部206利用使用者终端10的终端ID(“ccc”)，将对应使用者属性信息的“遇难地点”的发送信息(“uvw”)发送至该使用者终端10。
对应于发送信息(“uvw”)的发送画面1504如图15B所示，会显示出符号“！”1505、发送信息的内容1506(例如，“Drone was discovered you.Rescue assistance！”等)、以及OK键1507。发送画面1504被妥善设计。如此一来，除了能迅速发现遇难者，还能够向遇难者发送搜救的指示或避难劝告等信息。另外，网络13由于包括卫星通讯网，因此即便通话用的电波为无讯号，还是能从服务器14透过网络13发送信息。再者，尽管在上述中，将遇难者作为目标，但亦可将例如受困于灾害(震灾等)之后的倒塌民宅的受灾者作为目标。
另外，无人机12的无线设备11在上空监控使用者终端10途中，有可能因电力耗尽等理由而坠落。为了防止此事，亦可在使用者终端10所聚集的飞行路径41，使用紧急用电池。例如，一旦电波取得部202自多个使用者终端10的终端ID取得电波信息，则服务器14的终端数判定部207便会将所取得的电波信息的终端ID(使用者终端10)的数量作为计数累计，而判定该计数是否在既定的阈值以上(例如，10)。判定的结果，若计数未达阈值的情况，则服务器14的电池切换部208无特别反应。另一方面，判定的结果，若计数在阈值以上的情况，则电池切换部208便会透过网络13，自使无人机12飞行的通常用电池，切换至具有较该通常用电池的电量更高的电量的紧急用电池。如此一来，便能确实地防止于无人机12的下方聚集有多个使用者终端10的场所，因电力耗尽等理由而导致之无人机12的坠落。再者，电池切换部208切换至紧急用电池后，于无人机12飞行中，一旦电波取得部202新取得电波信息，则终端数判定部207便会将所取得的电波信息的终端ID(使用者终端10)的数量作为计数累计，而判定该计数是否在既定的阈值以上。判定的结果若计数在阈值以上的情况，则电池切换部208无特别反应。另一方面，判定的结果，若计数未达阈值的情况，则电池切换部208便会自紧急用电池切换至通常用电池。如此一来，在使用者终端10未聚集的场所便会使用通常用电池，而不会浪费紧急用电池的电力。另外，终端数判定部207及电池切换部208并不限于服务器14，设于无人机12亦可。
再者，尽管在上述中，说明了单台无人机12的情况，但若为多台无人机12的情况，便能高精度地计算出使用者终端10的所在位置。例如，如图16A所示，飞行控制部201在使3台无人飞行载具以三角形编队的状态下，使3台该无人飞行载具飞行。另外，编队的形状不必为精确的三角形。一旦在此状态下3台无人机12接近使用者终端10，则在同一个检出时刻下自3台该无人机各自的无线设备11取得电波信息。例如，通过3台无人机12在上空包围使用者终端10，便能获得3笔电波信息。此时，终端位置算出部204通过使用3台的无人机12的飞行位置(例如，“Xa、Ya”、“Xb、Yb”、“Xc、Yc”)中的3个电波强度(例如，“Far”)进行三角测量，而计算出使用者终端10的所在位置。
具体而言，终端位置算出部204计算出以各自的飞行位置为中心且以对应于各自的电波强度的收讯距离为半径的3个圆区域，且计算出3个圆区域重叠的部分的重心位置，作为使用者终端10的所在位置。如此一来，由于3个圆区域的重叠所决定的重心位置会被限定为一处，故能高精度地求取使用者终端10的所在位置。例如，在近距离无线通信中的三角测量中，根据电波的收讯状况，使用者终端10的所在位置的误差可为1m以下。另外，若使3台以上的无人机12以既定编队飞行，则能更高精度地计算出使用者终端10的所在位置。
在数据库上，如图16B所示，将MachineID 1601、电波信息1602(终端ID 1602a、电波强度1602b、检出时刻1602c)、以及飞行位置1603建立关联性且储存至信息表1600。此时，若在同一个终端ID 1602a并且同一个检出时刻1602c中，存在3个以上的MachineID 1601的情况，则自3台无人机12的各自的无线设备取得电波信息。而终端位置算出部204会判断取得了3笔电波信息，且基于3个飞行位置1603及3个电波强度1602b计算出使用者终端10的所在位置。
在此，若使3台无人机12在既定的地区飞行，则便能高精度地获得大量的使用者终端10的所在位置。例如，如图17A所示，设定飞行路径1701，使3台无人机12以既定的编队自地区1700的飞行起始地点P0飞行，通过多个地点P1、P2、P3，归返飞行开始地点P0。于是，如图17B所示，地区1700中多个使用者终端10的所在位置便被高精度地计算出来。此时，使用者属性分析部205会于地区1700的各个场所，将多个使用者终端10的所在位置所聚集的区域予以区分，作为集团区域1702。集团区域1702的区分方法并无特别限制，例如，预先设定区分的集团区域1702的最大范围，而使用者属性分析部205将在包含所有聚集于既定的场所的多个使用者终端10的区域且最大范围以内的区域以圆形围起，形成集团区域1702。然后，使用者属性分析部205再累计经区分后的集团区域1702所包含的终端ID的数量，终端ID的数量越多，便以越浓的颜色来显示集团区域1702。然后，使用者属性分析部205从邻近终端ID的数量最多的集团区域1702a的场所的场所属性信息，具体地分析地区1700的集团的使用者属性信息。
再者，使用者属性分析部205能通过在上述的飞行路径1701中使3台无人机12从去程方向到返程方向来回飞行，而计算出两个集团区域1702的两点间连结强度。例如，使用者属性分析部205使用特定的终端ID中的检出时刻，而将特定的终端ID中的两个以上的集团区域1702于时间序列建立关联性，而计算出特定的终端ID的移动形迹，再将该移动形迹与由两个集团区域1702的组合所构成的移动形迹模式予以比较，而累计移动形迹的数量，再将数量最多的移动形迹作为集团的移动形迹模式而予以分析即可。集团的移动形迹模式，如图17B所示，以自起点的集团区域指向终点的集团区域的箭头1703所显示。至于宣传广告的有效性，也和上述同样进行。再者，两点间的连结强度亦可不以集团区域1702为单位，而是以使用者终端10的移动形迹为单位，将多个使用者终端10的移动形迹平均化而求得。
再者，可通过将3台无人机12作为1个无人机集团予以构成，使多个无人机集团依序飞行于既定的飞行路径，便能实时地监控使用者终端10的所在位置及移动形迹。
再者，尽管在本发明的实施例中，以分析系统1具备各部的方式而构成，但使实现该各部的程序储存于储存媒体，而提供该储存媒体的构成亦无妨。在该构成中，自装置中读取出该程序，而由该装置实现该各部。此种情况，自该记录媒体所读取出的程序本身便起到本发明的功效。此外，亦能将各部执行的步骤作为储存于硬盘的方法而予以提供。
[产业利用上的可能性]
如以上所述，关于本发明的分析系统及分析方法，能用于大楼、公寓、店家、道路、车站、购物中心、山地、河流等广范围的地区，并有效作为能高精度地收集包含从上空到室外的广范围的使用者的行动信息且具体地分析使用者属性信息的分析系统及分析方法。
符号说明
1 分析系统
10 使用者终端
11 无线设备
12 无人飞行载具(无人机)
13 网络
14 服务器
201 飞行控制部
202 电波取得部
203 飞行位置取得部
204 终端位置算出部
205 使用者属性分析部
206 信息发送部
207 终端数判定部
208 电池切换部

Claims (10)

1.一种分析系统，具有搭载得与使用者终端为近距离无线通信的无线设备的单台或多台无人飞行载具、以及得与该无人飞行载具为无线通信的服务器，该分析系统包含：
飞行控制部，使该无人飞行载具沿着于既定的地区中的飞行路径而飞行；
电波取得部，在该无人飞行载具于飞行中，一旦该无人飞行载具的无线设备检测出该使用者终端的近距离无线电波，则取得包含电波强度的电波信息；
飞行位置取得部，基于该无人飞行载具的GPS单元，将该无线设备检测出该近距离无线电波时的无人飞行载具的GPS位置信息作为该无人飞行载具的飞行位置而取得；
终端位置算出部，基于所取得的该电波信息的电波强度、以及所取得的无人飞行载具的该飞行位置，计算出在该地区中的使用者终端的所在位置；
使用者属性分析部，将所计算出的该使用者终端的所在位置配置于对应该地区的地图信息，且基于显示所配置的场所的特征的场所属性信息，分析该使用者终端的使用者属性信息。
2.如权利要求1所述的分析系统，
其中该终端位置算出部具有将该电波强度与下方收讯距离预先建立关联性的强度距离表，而自该强度距离表取得对应于所取得的该电波信息的电波强度的下方收讯距离，而计算出以该飞行位置为中心且以所取得的该下方收讯距离为半径的圆区域，作为该使用者终端的所在位置，其中该下方收讯距离为将对应于该无人飞行载具的飞行高度的上空高度的无线设备作为中心，而在以对应于该电波强度的收讯距离为半径的球状的电波收讯圈之内，与地面接近的圆锥状电波收讯圈之中的底面的半径。
3.如权利要求1所述的分析系统，
其中该终端位置算出部计算出以该飞行位置为中心、且以对应于该电波强度的收讯距离为半径的圆区域，作为该使用者终端的所在位置。
4.如权利要求1所述的分析系统，
其中该使用者属性分析部在配置于该地图信息的使用者终端的所在位置的圆区域中有多栋建筑物重叠的情况，计算出与该圆区域重叠的建筑物的面积，且将具有最大面积的建筑物选择作为该使用者终端最接近的建筑物，而将对应于所选择的该建筑物的场所属性信息作为该使用者属性信息而予以分析。
5.如权利要求1所述的分析系统，更包含信息发送部，
具有将该使用者属性信息与具有该使用者属性信息的使用者所被认为会偏好的发送信息建立关联性且储存的发送信息表，并自该发送信息表，将对应于经分析出的使用者属性信息的发送信息发送至具有该使用者发送信息的使用者的使用者终端。
6.如权利要求1所述的分析系统，其中
该终端位置算出部，在对特定的使用者终端计算出检出时刻相异的多个所在位置的情况，通过将该多个所在位置于时间序列建立关联性，而计算出该特定的使用者终端的移动形迹，以及
该使用者属性分析部，通过于该地图信息配置所计算出的该使用者的移动形迹，而分析包含使用者的生活模式及兴趣倾向的使用者信息。
7.如权利要求1所述的分析系统，其中
该终端位置算出部，计算出多个使用者终端的所在位置，以及
该使用者属性分析部，基于该多个使用者终端的所在位置所集中的地图信息的场所的场所属性信息，分析该地区的团体的使用者属性信息。
8.如权利要求1所述的分析系统，其中
该飞行控制部，在使3台无人飞行载具以三角形编队的状态下，使3台该无人飞行载具飞行，
该终端位置算出部，在同一个检出时刻下自3台该无人飞行载具各自的无线设备取得电波信息的情况，通过使用3台该无人飞行载具的飞行位置的3个电波强度进行三角测量，而计算出该使用者终端的所在位置。
9.如权利要求1所述的分析系统，更包含
终端数量判定部，通过该电波取得部，一旦自多个使用者终端取得电波信息，则将所取得的该电波信息的终端ID的数量作为计数累计，而判定该计数是否在既定的阈值以上；以及电池切换部，在该判定的结果为该计数在该阈值以上的情况，则自使该无人飞行载具飞行的通常用电池切换至具有较该通常用电池的电量更高的电量的紧急用电池。
10.一种分析系统的分析方法，具有搭载得与使用者终端为近距离无线通信的无线设备的单台或多台无人飞行载具、以及得与该无人飞行载具为无线通信的服务器，该分析方法包括：飞行控制步骤，使该无人飞行载具沿着于既定的地区中的飞行路径飞行；
电波取得步骤，当该无人飞行载具于飞行中，一旦该无人飞行载具的无线设备检测出该使用者终端的近距离无线电波，则取得包含电波强度的电波信息；
飞行位置取得步骤，基于该无人飞行载具的GPS单元，将该无线设备检测出该近距离无线电波时的无人飞行载具的GPS位置信息作为该无人飞行载具的飞行位置而取得；
终端位置算出步骤，基于所取得的该电波信息的电波强度、以及所取得的无人飞行载具的该飞行位置，计算出在该地区中的使用者终端的所在位置；
使用者属性分析步骤，将所计算出的该使用者终端的所在位置配置于对应该地区的地图信息，且基于显示所配置的场所的特征的场所属性信息，分析该使用者终端的使用者属性信息。
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