CN108140209A - 信息处理装置、信息处理方法和其中存储有程序的记录介质 - Google Patents

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Abstract

本发明向顾客提供关于等待时间的信息。该信息处理装置(10)设置有商品数量估计单元(14)(检测装置)和等待时间估计单元(18)。商品数量估计单元(14)检测为商品登记装置(POS装置)排队的人持有的购物篮的数量。等待时间估计单元(18)基于购物篮的数量来计算每个商品登记装置的等待时间预测值。商品数量估计单元(14)检测购物篮，并且估计为每个商品登记装置排队的每个人持有的商品量。等待时间估计单元(18)基于为每个商品登记装置排队的每个人持有的商品量来计算每个商品登记装置的等待时间预测值。

Description

信息处理装置、信息处理方法和其中存储有程序的记录介质
技术领域
本发明涉及信息处理装置、信息处理方法、程序等。
背景技术
在诸如超市的商店的结账柜台处，形成等待商品登记等的队列。每个顾客通过观察每个队列的长度来预计多个结账柜台之中的排队等待时间最短的结账柜台。
例如，PTL 1描述了通过提取图像中出现的商品的轮廓来识别商品，并且计算和报告登记时间的技术。
PTL 2描述了通过测量未登记商品的重量和登记商品的重量来获得并显示登记进展状态的技术。
专利文献3描述了检测队列中的多个顾客或队列长度，并且以将顾客引导到具有较少等待时间的队列的技术。
引用列表
专利文献
PTL 1：日本未经审查的专利申请公开No.2013-37452
PTL 2：日本未经审查的专利申请公开No.2013-30086
PTL 3：日本未经审查的专利申请公开No.2011-112893
发明内容
技术问题
顾客观察每个结账柜台的队列的长度等，选择等待时间看起来短的队列。然而，与预期不符，另一个队列的等待时间可能更短，客户会感到不满意。
另一方面，PTL 1至PTL 3中的技术不能够适当地提供关于等待时间的信息。例如，PTL 1和PTL 2中的方法不能够预测包括队列后部的人在内的每个结账柜台的等待时间。
另外，PTL 3中的方法没有考虑顾客所持有的商品量，因此与实际等待时间的偏差大。
鉴于以上提到的问题做出本发明。本发明的目的是为顾客提供关于等待时间的信息。
问题的解决方案
本发明提供了一种信息处理装置，该信息处理装置包括：
检测装置，用于检测为POS装置排队的人的购物篮的数量；以及
等待时间计算装置，用于基于所述购物篮的数量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
本发明提供了一种信息处理方法，该信息处理方法包括：
检测步骤，检测为所述POS装置排队的人的购物篮的数量；以及
等待时间计算步骤，基于所述购物篮的数量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
本发明提供了一种用于提供信息处理装置的计算机程序或存储所述计算机程序的记录介质，所述计算机程序致使计算机用作：
检测装置，用于检测为所述POS装置排队的人的购物篮的数量；以及
等待时间计算装置，用于基于所述购物篮的数量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
本发明的有利效果
本发明能够为顾客提供关于等待时间的信息。
附图说明
图1是例示根据第一示例实施例的信息处理装置的框图。
图2是概念性例示根据第一示例实施例的信息处理装置的硬件配置示例的示图。
图3是例示根据第一示例实施例的信息处理装置所执行的处理的流程的流程图。
图4是例示根据第一示例实施例的获取单元所获取的图像信息的示例的示图。
图5是例示根据第一示例实施例的商品量估计单元所执行的商品量估计步骤的流程的流程图。
图6是例示根据第一示例实施例的等待时间估计单元所执行的等待时间计算步骤的流程的流程图。
图7是例示根据第二示例实施例的商品量估计单元所执行的商品量估计步骤的流程的流程图。
图8是例示根据第二示例实施例的获取单元所获取的图像信息的示例的示图。
图9是例示根据第三示例实施例的商品量估计单元所执行的商品量估计步骤的流程的流程图。
图10是例示根据第三示例实施例的获取单元所获取的图像信息的示例的示图。
图11是概念性例示根据第三示例实施例的信息处理装置的硬件配置示例的示图。
图12是例示根据第四示例实施例的商品量估计单元所执行的商品量估计步骤的流程的流程图。
图13是例示根据第四示例实施例的获取单元所获取的图像信息的示例的示图。
图14是例示根据第五示例实施例的商品量估计单元所执行的商品量估计步骤的流程的流程图。
图15是概念性例示根据第五示例实施例的信息处理装置的硬件配置示例的示图。
图16是例示购物篮的重量改变历史的示图。
图17是例示根据第六示例实施例的商品量估计单元所执行的商品量估计步骤的流程的流程图。
图18是例示根据第六示例实施例的获取单元所获取的图像信息的示例的示图。
图19是例示根据第七示例实施例的人数检测单元所执行的人数检测步骤的流程的流程图。
图20是例示根据第七示例实施例的获取单元所获取的图像信息的示例的示图。
图21是例示根据第八示例实施例的人数检测单元所执行的人数检测步骤和等待时间计算步骤的流程的流程图。
图22是例示根据第九示例实施例的信息处理装置的框图。
图23是例示根据第九示例实施例的信息处理装置所执行的处理的流程的流程图。
图24是概念上例示根据第十示例实施例的在安装有商品登记装置和结账装置的商店处的顾客购买商品的流程的示图。
图25是例示根据第十示例实施例的信息处理装置的框图。
图26是例示根据第十示例实施例的信息处理装置所执行的处理的流程的流程图。
图27是例示根据第十一示例实施例的信息处理装置的框图。
图28是例示根据第十一示例实施例的信息处理装置所执行的处理的流程的流程图。
图29是例示POS登记装置的配置示例的示图。
图30是例示自助服务POS登记装置中的商品登记装置的配置示例的示图。
图31是例示示例2中提供结账装置的计算机的硬件配置的示图。
图32是例示POS系统的配置示例的示图。
图33是例示根据第十示例实施例的修改例的信息处理装置所执行的处理的流程的流程图。
具体实施方式
以下，将使用附图来描述本发明的示例实施例。注意的是，在全部附图中，为相似组件赋予相似参考符号，并且酌情省略对其的描述。
第一示例实施例
处理配置
图1是例示根据第一示例实施例的信息处理装置10的框图。在该框图中，每个框表示基于功能单元的配置，而非基于硬件单元的配置。信息处理装置10包括商品量估计单元14(检测装置)、人数检测单元16和等待时间估计单元18。商品量估计单元14估计为商品登记装置(销售点[POS]装置)排队的人的商品量。人数检测单元16检测为商品登记装置排队的人数。等待时间估计单元18基于为商品登记装置排队的人的商品量和人数来计算每个商品登记装置的等待时间的预测值。以下，将描述细节。
人为其排队的POS装置可能只有商品登记功能，或者可能具有商品登记功能和结账功能这两者。
根据本示例实施例的信息处理装置10还包括获取单元12。获取单元12获取指示捕获为商品登记装置排队的人的队列的图像的信息。然后，商品量估计单元14通过使用该图像来估计总商品量。总商品量指的是为商品登记装置排队的人的商品量，也就是说，要在与该队列相关的商品登记装置上登记的总商品量。“总商品量”在下文中也可被称为“队列内商品量”。另外，即使当购物篮的总数是一个时，购物篮中的商品量也被称为总商品量或队列内商品量。
在诸如超市的商店处，顾客选择在销售区上供购买的商品，然后前往结账柜台。在结账柜台处，执行两类处理，即(1)登记作为结账目标的商品的处理(例如，条形码读取)和(2)登记商品的结账处理(例如，接收付款并且找零)。作为结账目标的商品的登记处理由商品登记装置进行，并且通过结账装置执行登记的商品的结账处理。顾客可为商品的登记和结账，在商品登记装置的前方轮流等待。
在使用根据本示例实施例的信息处理装置10的环境中，店员利用商品登记装置执行登记，从顾客接收付款等，并且利用结账装置执行结账。当店员单独服务时，每个商品登记装置的等待时间可被推断为商品登记的所需时间和结账的所需时间的总和。可基于要登记的商品量来推断商品登记的所需时间，并且可基于结账的人数来推断结账的所需时间。
随后，将详细描述获取单元12、商品量估计单元14、人数检测单元16和等待时间估计单元18。
硬件配置
图2是概念性例示根据本示例实施例的信息处理装置的硬件配置示例的示图。如图中所例示的，信息处理装置10包括中央处理单元(CPU)101、存储器102、输入-输出接口(I/F)103、和通信单元104。CPU 101通过诸如总线的通信线路与其他单元中的每个连接。存储器102包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、和闪存存储器。通信单元104与另一台装置或设备交换信号。通信单元104可与便携式记录介质1041等连接。输入输出I/F 103与显示单元105、输入单元106、摄像单元107、声音收集单元108、语音输出单元109等连接。
显示单元105是显示与经CPU 101、图形处理单元(GPU)(未示出)等处理的绘图数据相关的画面的单元，诸如液晶显示器(LCD)或阴极射线管(CRT)显示器。输入单元106是接受用户操纵输入的单元，并且被提供为例如硬件按钮单元和触摸传感器。显示单元105和输入单元106可以被集成并提供为触摸面板。成像单元107是由透镜、成像元件等形成的相机，并且捕获静态图像和动态图像。声音收集单元108是麦克风单元。语音输出单元109包括扬声器单元和铃。
信息处理装置10的硬件配置不限于示图中例示的配置。信息处理装置10还可包括除了示图中例示的组件之外的组件。另外，信息处理装置10可不包括显示单元105、输入单元106、成像单元107、声收集单元108和语音输出单元109。在这种情况下，信息处理装置10能够通过利用通信单元104的通信，在包括在另一个装置中的显示单元105上执行显示，获取另一个装置中的成像单元107所捕获的图像，获取另一个装置中的声音收集单元108所获得的语音数据，并且输出到另一个装置中的语音输出单元109。
操作示例
图3是例示根据本示例实施例的信息处理装置10所执行的处理的流程的流程图。由根据本示例实施例的信息处理装置10执行根据本示例实施例的信息处理方法。信息处理方法包括商品量估计步骤S20(检测步骤)、人数检测步骤S30和等待时间计算步骤S40。在商品量估计步骤S20中，估计为商品登记装置排队的人的总商品量。在人数检测步骤S30中，检测为商品登记装置排队的人数。在等待时间计算步骤S40中，基于总商品量和人数来计算每个商品登记装置的等待时间的预测值。人数检测步骤S30和商品量估计步骤S20的顺序不被认为是相关的。
根据本示例实施例的信息处理方法还包括获取步骤S10。在获取步骤S10中，获取指示捕获为商品登记装置排队的人的队列的图像的信息。然后，在商品量估计步骤S20中，通过使用该图像来估计总商品量。响应于信息处理装置10中的预定操纵(操纵成为获取信息的触发)来发送图像，并且可由获取单元12来获取图像。
以下，将描述获取单元12、商品量估计单元14、人数检测单元16和等待时间估计单元18，包括细节。
获取单元12从成像单元107获取指示捕获为商品登记装置排队的人的队列的图像的信息(获取步骤S10)。为了捕获队列，成像单元107例如设置在商品登记装置20的大致上方的天花板上，并且从上方捕获顾客的队列。
图4是例示根据本示例实施例的获取单元12所获取的图像信息的示例的示图。针对商品登记装置20和结账装置30来安排店员601的位置，并且执行处理。多个顾客602在商品登记装置20的前方轮流等待，并且形成队列。每个顾客602持有购物篮603。然后，将每个顾客602要购买的商品(未示出)放入每个购物篮03中。
虽然该示图例示了形成队列的多个购物篮603和顾客602的示例，但是排队等待商品登记装置20的购物篮603的数量可以是零个或一个。另外，排队等待商品登记装置20的许多顾客602可以是零个或一个。另外，多个顾客602可以排队，而购物篮603的总数为一个。在所有情况下，都使用术语“队列”。
返回图1，根据本示例实施例的商品量估计单元14基于指示获取单元12所获取的图像的信息来估计队列内商品量。
图5是例示根据本示例实施例的商品量估计单元14所执行的商品量估计步骤S20的流程的流程图。根据本示例实施例的商品量估计单元14在图像中的预定区域中检测购物篮603(步骤S201)。接下来，商品量估计单元14估计每个购物篮603的商品量(步骤S202)。然后，商品量估计单元14通过将所估计的各个购物篮603的商品量相加来估计队列内商品量(步骤S203)。以下，将描述每个步骤。
在步骤S201中，商品量估计单元14检测图像中的预定区域中包括的购物篮603。例如，预定区域可以是整个图像，或者可以是图像中的预期要形成商品登记装置20的队列的区域。商品量估计单元14先前保持通过图像识别来提取购物篮603的特征值。然后，通过使用特征值进行匹配处理，商品量估计单元14检测图像中的预定区域中的购物篮603。
在步骤S202中，商品量估计单元14估计每个购物篮603的商品量。根据本示例实施例的商品量估计单元14在图像中检测每个购物篮603中的内容物的高度，并且通过使用检测到的内容物的高度来估计每个购物篮603的商品量。内容物的高度是距购物篮603的底部的高度。例如，根据本示例实施例的商品量估计单元14可以通过下述的方法1或方法2来估计每个购物篮的商品量。
方法1
基于图像，商品量估计单元14针对在步骤S201中检测到的每个购物篮603，检测购物篮603的上边缘和放入购物篮603中的内容物上表面的位置。然后，基于这些位置，商品量估计单元14检测上边缘和上表面之间的位置关系和距离。可以如下检测上边缘和上表面之间的距离。基于图像中的购物篮603的位置，商品量估计单元14检测从成像单元107到购物篮603的距离。然后，根据从成像单元107到购物篮603的距离，商品量估计单元14转换图像中的上边缘和上表面之间的距离的缩小比例，并且计算上边缘和上表面之间的实际距离。
在该方法中，基于上边缘和上表面之间的位置关系和距离，商品量估计单元14确定多个预定级之中的放入购物篮603中的内容物的高度对应的是哪个级。当内容物的上表面位于比购物篮603的上边缘低的位置时，可推断购物篮603中的内容物的量随着上表面和上边缘之间的距离变大而变小。另一方面，当内容物的上表面位于比购物篮603的上边缘高的位置时，可推断购物篮603中的内容物的量随着上表面和上边缘之间的距离变大而变大。
每个级与多件商品的平均值关联，此时确定商品量对应于该级。然后，商品量估计单元14估计与所确定级对应的商品件数的平均值作为购物篮603中的商品件数。
不受以上提到方法限制地，可通过检测从购物篮603的底部到放入购物篮603中的内容物的顶表面的高度来获取内容物的高度。
方法2
在这种方法中，商品量估计单元14在图像中检测每个购物篮603中的上层中的商品件数。例如，商品量估计单元14提取购物篮603的图像中的商品轮廓，并且检测顶层中商品的件数。
另外，与方法1类似，商品量估计单元14检测购物篮603中的内容物的高度。然后，商品量估计单元14通过使用内容物的高度和顶层中商品的件数来估计每个购物篮603的商品量。
具体地，基于上边缘和上表面之间的位置关系和距离，商品量估计单元14确定多个预定级之中的放入购物篮603中的内容物的高度对应的是哪个级。每个级与商品的层数平均值关联，此时确定商品量对应于该级。然后，商品量估计单元14估计与所确定级对应的商品层数的平均值作为购物篮603中的商品层数。
接下来，商品量估计单元14估计通过将所估计的商品层数乘以顶层中的商品件数而得到的值作为购物篮603中商品的件数。
在方法2中，商品量估计单元14可先前保持特定值作为每层商品的件数，而不是检测顶层中的商品件数。在该情况下，可以通过将商品件数乘以商品层数来估计购物篮603中的商品件数。
此外，能检测购物篮603中的顶层的商品件数的范围的参考队列的长度可以是预定的，并且商品量估计单元14可以改变该长度的估计方法。例如，商品量估计单元14可以只将方法2用于参考长度内的购物篮603，并且将方法1用于超过参考长度的购物篮603。
此外，除了用于捕获以上提到的队列的成像单元107之外，还可设置用于从横向方向捕获购物篮603以便检测内容物的高度的成像单元107和用于以放大方式捕获购物篮603以便检测购物篮603的顶层的成像单元107中的至少一个。
如上所述，商品量估计单元14通过将所估计的相应购物篮603的商品量相加来估计队列内商品量(步骤S203)。当使用以上提到的方法1或方法2时，商品量估计单元14通过将所估计的相应购物篮603的商品量相加来估计队列中的商品件数作为商品件数。
返回图3，人数检测单元16检测图像中包括的人数。具体地，人数检测单元16先前保持通过图像识别来提取人的特征值。然后，通过使用特征量进行匹配处理，人数检测单元16假定并检测例如特定区域中的人作为等候商品登记装置20的队列的人。然后，人数检测单元16计算检测到的人数。
检测人数的人数检测单元16的方法不限于使用图像进行的这种方法。作为该方法的替代，例如，人数检测单元16可从得自多个传感器的检测结果来检测队列的长度并且估计人数，这多个传感器沿着形成队列的地方设置在地板上。例如，传感器是压力传感器或光电检测传感器。当压力传感器检测到的压力大于预定参考值时，可确定在其中放置压力传感器的区域中形成队列。另选地，当光检测传感器检测到的光量小于预定参考值时，可确定在该区域中形成队列。人数检测单元16从存储器中获取使队列的长度与人数相关联的数据，并基于该数据，将与检测到的队列长度相关的人数估计为排队等候商品登记装置20的人数。
另选地，人数检测单元16可以通过读取设置在队列中的人所持有的购物篮、手推车、会员卡等上的射频标识(RFID)标签来推导人数。具体地，沿着形成队列的地方设置多个RFID阅读器，并且用在预定范围内靠近的RFID标签，RFID读取器获取指示指派给标签的标识号的信息。然后，人数检测单元16检测RFID读取器从中获取标识号的RFID标签的数量作为排队等候商品登记装置20的人数。
另外，在商品登记购物篮或完成商品登记的人通过的地点附近设置RFID读取器，并且当商品登记购物篮或人靠近RFID读取器的预定范围内时，RFID读取器从RFID标签获取指示标识号的信息。然后，人数检测单元16假定在队列中消失了与所获取的标识号对应的人，并且从所估计的人数中减去这个人。因此，从所估计的队列中的人数中排除完成商品登记的人数。作为使用RFID阅读器的替代或补充，结账装置30可以假定在队列中看不到通过读取结账时出示的会员卡而获取的标识号对应的人并且从人数中减去这个人。
基于所估计的队列内商品量和人数检测单元16的检测结果，等待时间估计单元18计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。
图6是例示根据本示例实施例的等待时间估计单元18所执行的等待时间计算步骤S40的流程的流程图。等待时间估计单元18计算通过将由人数检测单元16检测到的人数乘以每次结账的所需时间的平均值而获得的时间作为结账的所估计的所需时间(步骤S401)。另外，等待时间估计单元18计算通过将商品量估计单元14所估计的商品的队列内件数乘以登记每件商品的所需平均时间值而获得的时间作为商品登记的所估计的所需时间(步骤S402)。
然后，等待时间估计单元18计算通过将计算出的结账的所估计的所需时间和计算出的商品登记的所估计的所需时间相加而获得的值作为每个商品登记装置20的等待时间的预测值(步骤S403)。步骤S401和步骤S402的顺序被认为是不相关的。
关于每次结账的所需时间的平均值和每件商品登记的所需时间的平均值，等待时间估计单元18可读取并使用先前获得并保持在存储器102中的值等。
每次结账所需的时间的平均值和每件商品登记的所需时间的平均值可能因店员的技能水平而变化。因此，平均值可与每个店员执行商品的登记和结账关联并且被保持在存储器102等中。在这种情况下，当店员被安排在结账柜台时，店员将店员的名字、标识(ID)等登记在信息处理装置10中。然后，等待时间估计单元18可读取并使用与被安排的店员相关的平均值。
可以基于店员的实际处理时间来更新每次结账的所需时间的平均值和每件商品登记的所需时间的平均值。因此，可以为顾客提供关于等待时间的更准确信息。
下面，将描述更新每次结账的所需平均时间值的方法。每次结账的所需时间可以被定义为从客户的每件商品被登记并且执行用于结束计费的处理(例如，当操纵商品登记装置20上的结束键时)的时间到当同时提供零钱和收据的时间的过去的时间。然后，等待时间估计单元18计算最近预定数量的结账或预定时间段内的平均值作为每次结账的所需时间的平均值。然后，等待时间估计单元18用平均值替换已经保持在存储器102等中的平均值，并且在下一次单元计算等待时间的预测值时，使用最新的平均值。
下面，将描述更新登记每件商品的所需时间的平均值的方法。在完成先前顾客的结账之后(例如，在提供零钱和收据这两者之后)，假定从第一件商品被登记到商品登记装置20中的时间到登记顾客最后一件商品并且执行结束计费处理的时间的过去的时间是商品登记一次的时间。此外，可假定通过将预定的特定附加时间与以上相加而得到的时间是一次的时间。附加时间对应于从第一件商品从购物篮中被拾起的时间到这件商品被登记的时间的过去的时间，并且例如，可使用预先调查的时间的平均值，并且可通过等待时间估计单元18来读取和获取保持在存储器102中的时间等。
另外，每轮次登记的从第一件商品到最后一件商品的商品的数量被称为该轮次的商品件数。等待时间估计单元18获取每轮次的时间和商品件数，并且将在最近的预定数量的轮次内或预定时间内所有轮次的时间和商品件数分别相加，并且通过将所得时间除以所得的商品件数，计算登记每件商品的所需时间的平均值。然后，等待时间估计单元18用该平均值替换保持在存储器102等中的平均值，并且在下一次单元计算等待时间的预测值时，使用最新的平均值。
等待时间估计单元18可获取每轮次商品的时间和件数，计算每轮次的平均值，然后计算最近的预定数量的轮次内或预定时间内所有轮次的平均值的平均，并且假定所得平均是登记每件商品的所需时间的平均值。
由等待时间估计单元18计算出的等待时间的预测值显示在每个商品登记装置20的顾客的显示单元上，使得顾客能够看到该值。例如，显示器可以是诸如“此结账柜台的等待时间为X分钟(WAITING TIMEOF THIS CHECKOUT COUNTER IS X MINUTES)”、取决于预测等待时间长度而改变颜色的发光、基于等待时间长度的指示符或符号的显示等的符号显示中的任一个。
顾客能够通过查看显示器并且为具有较短的预期等待时间的商品登记装置20排队来顺利地执行商品的登记和结账。
商品量估计单元14所估计的商品量不限于商品件数并且可以是商品量。当商品量估计单元14估计商品量时，等待时间估计单元18获取指示商品量的范围和登记处理的所需时间之间的关系的数据，该数据被先前保持在存储器102等中。然后，等待时间估计单元18在该数据中获取与商品量估计单元14所估计的量对应的范围相关的时间，并将该时间假定为商品登记的所估计的所需时间。随后，如上所述，等待时间估计单元18执行步骤S403并且计算等待时间的预测值。可通过预先调查商品量的平均值和处理所需的时间来生成指示商品量的范围和登记处理的所需时间之间的关系的数据，并且将其保持在存储器102等中。
计算出的等待时间的预测值可被保持在存储器102等中，并且用于顾客趋势分析等。
购物篮不限于篮子形状，并且可以是商品被直接放入其中的手推车等。
在信息处理装置10中，每隔预设的特定时间执行以上提到的信息处理方法，在该预设的特定时间，计算等待时间的新预测值并且更新用于顾客的显示。
接下来，将描述本示例实施例的操作和效果。根据本示例实施例的信息处理装置10和信息处理方法能够向顾客提供关于等待时间的信息。因此，顾客能够舒适地完成购物。此外，通过分散在各个商品登记装置20处的顾客和结账处理在商店处顺利进展，能够提供拥挤的缓解和增强的工作效率。
第二示例实施例
图7是例示根据第二示例实施例的商品量估计单元14所执行的商品量估计步骤S20的流程的流程图。除了商品量估计单元14执行的商品量估计步骤S20中的处理之外，根据本示例实施例的信息处理装置10与根据第一示例实施例的信息处理装置10相同。
图8是例示根据本示例实施例的获取单元12所获取的图像信息的示例的示图。该示图对应于根据第一示例实施例的图4。
根据本示例实施例的商品量估计单元14检测包括在图像中的预定区域中的购物篮603的数量(步骤S205)。然后，商品量估计单元14通过使用检测到的购物篮603的数量来估计队列内商品量(步骤S206)。下面，将描述每个步骤。
在步骤S205中，商品量估计单元14检测图像中的预定区域中包括的购物篮603。例如，预定区域可以是整个图像，或者可以是图像中的预期要形成商品登记装置20的队列的区域。商品量估计单元14先前保持用于通过图像识别来提取购物篮603的特征值。然后，通过使用特征值进行匹配处理，商品量估计单元14检测图像中的预定区域中的购物篮603的数量。
在步骤S206中，商品量估计单元14估计通过将检测到的购物篮603的数量乘以购物篮603中的平均商品件数而获得的队列内商品件数作为队列中的商品量。关于购物篮603中的平均商品件数，可预先调查使用购物篮603购物的顾客602所购买的每个购物篮603的平均商品件数，并且将其保持在存储器102等中。商品量估计单元14可读取、获取和使用平均数。
对于随后将描述的手推车604中的平均商品件数，同样如此。
另外，如图8中例示的，一些顾客602可使用购物篮603放置在其上的手推车604。例如，在手推车604上设置沿着垂直方向布置的两个购物篮安装单元。然后，放置在较低层的手推车不可能出现在从上方捕获的图像中。
因此，根据本示例实施例的商品量估计单元14可检测图像中的预定区域中的购物篮603的数量和手推车604的数量，并且通过使用检测到的购物篮603的数量和检测到的手推车604的数量来估计队列内商品的量。
在这种情况下，在步骤S205中，商品量估计单元14先前保持用于通过图像识别来分别提取购物篮603和手推车604的特征值。然后，通过使用特征值进行匹配处理，商品量估计单元14检测图像中的预定区域中的购物篮603的数量和手推车604的数量。在这种情况下，放置在购物篮604的上层中的购物篮603被包括在购物篮603的数量中。另一方面，没有检测到放置在手推车604的下层的购物篮603。
在步骤S206中，商品量估计单元14计算通过将未放置在手推车604上的购物篮603的数量乘以购物篮603中的平均商品件数而获得的第一商品件数。未放置在手推车604上的购物篮603的数量是通过从检测到的购物篮603的数量中减去手推车604的数量而获得的。另外，商品量估计单元14计算通过将检测到的手推车604的两倍乘以购物篮603中的平均商品件数而获得的第二商品件数。然后，商品量估计单元14估计通过将第一商品件数和第二商品件数相加而获得的队列内商品件数作为队列中的商品量。在这种方法中，假定两个购物篮603被放置在每个手推车604上。
当使用手推车604时，顾客602不需要带着重物在商店内四处移动，因此可认为每个购物篮603的商品件数增加。因此，当使用手推车604购物时，商品量估计单元14可通过使用比不使用手推车604购物的情况的更大值作为购物篮603中的平均商品件数来计算第二商品件数。
在手推车604没有配备购物篮603并且商品被直接放入手推车中的情况下，可如下执行商品量估计步骤S20。存储器102等先前存储购物篮603中的平均商品件数和手推车604中的平均商品件数。手推车604中的平均商品件数大于购物篮603中的平均商品件数。在商品量估计步骤S20中，商品量估计单元14检测购物篮603和手推车604的相应数量。另外，商品量估计单元14从存储器102等读取购物篮603中的平均商品件数和手推车604中的平均商品件数。然后，商品量估计单元14估计通过将购物篮603的数量乘以购物篮603中的平均商品件数而获得的值和通过将手推车604的数量乘以手推车604中的平均商品件数相乘而获得的值相加而获得的值作为队列内商品件数。
此外，参考队列的长度可以是预定的，并且商品量估计单元14可改变该长度下商品量的估计方法。例如，商品量估计单元14可通过用于位于参考长度内的购物篮603的根据第一示例实施例的方法来估计每个购物篮603中的商品件数，并且可利用使用位于参考长度外的购物篮603的平均商品件数进行的根据本示例实施例的方法。
接下来，将描述本示例实施例的操作和效果。本示例实施例提供与第一示例实施例相同的操作和效果。另外，不需要通过图像识别来检测每个购物篮603的商品量，因此可减少商品量估计单元14中的处理负载。
第三示例实施例
图9是例示根据第三示例实施例的商品量估计单元14所执行的商品量估计步骤S20的流程的流程图。除了商品量估计单元14所执行的商品量估计步骤S20中的处理以及获取单元12还在获取步骤S10中获取指示购物篮603的重量的信息之外，根据本示例实施例的信息处理装置10与根据第一示例实施例的信息处理装置10相同。
图10是例示根据本示例实施例的获取单元12所获取的图像信息的示例的示图。该示图对应于根据第一示例实施例的图4。在商品登记装置20的队列中，前几个人的购物篮603a被放置在柜台21上——尚未进行商品登记的购物篮603被放在该柜台21上。通过设置在柜台21上的重量测量单元110来测量每个购物篮603a的重量。所测得的重量用于校正每个购物篮603a中的商品量。
根据本示例实施例的商品量估计单元14通过使用设置在商品登记装置20中的重量测量单元110测得的购物篮603a的重量来校正购物篮603a中的商品量。
硬件配置
图11是概念性例示根据本示例实施例的信息处理装置10的硬件配置示例的示图。除了包括重量测量单元110之外，根据本示例实施例的信息处理装置10的硬件配置示例与根据第一示例实施例的信息处理装置10的硬件配置示例相同。如示图中例示的，重量测量单元110与输入-输出I/F 103连接。重量测量单元110是重量计等。与第一示例实施例类似，信息处理装置10的硬件配置不限于示图中例示的配置。当信息处理装置10不包括重量测量单元110时，信息处理装置10可通过利用通信单元104进行通信来获取指示包括在另一个装置中的重量测量单元110所获得的重量的信息。
操作示例
返回图9，将描述根据本示例实施例的信息处理装置10的操作示例。根据本示例实施例的获取单元12还从重量测量单元110获取指示放置在柜台21上的每个购物篮603a的重量的信息。与根据第一示例实施例的方法类似，根据本示例实施例的商品量估计单元14检测购物篮603(步骤S209)并且估计每个购物篮603的商品量(商品件数)(步骤S210)。然后，商品量估计单元14通过使用指示获取单元12所获取的重量的信息来校正每个购物篮603a中的商品件数(步骤S211)。
具体地，如下地执行校正。存储器102等先前保持每个商品件数的参考重量的上限和下限。商品量估计单元14读取并获取上限和下限。然后，商品量估计单元14确定与步骤S210中估计的商品件数相关的上限是否小于所获取的购物篮603a的重量。当确定上限小于所获取的重量时，商品量估计单元14以下述方式进行校正：购物篮603a中的商品件数相对于所估计的商品件数按预定比率减小。
另一方面，当确定上限大于或等于所获取的重量时，商品量估计单元14随后确定与步骤S210中估计的商品件数相关的下限是否大于所获取的购物篮603a的重量。当确定下限大于所获取的重量时，商品量估计单元14以下述方式进行校正：购物篮603a中的商品件数相对于所估计的商品件数按预定比率增大。当确定下限小于或等于所获取的重量时，商品量估计单元14不进行校正。
另外，不相对于未放置在柜台21上的购物篮603b进行校正。
接下来，针对队列中的每个购物篮603，商品量估计单元14估计通过将经历步骤S211的购物篮603a中商品的件数和购物篮603b中的商品件数相加而获得的队列内商品件数，作为队列中的商品量(步骤S212)。
虽然已经描述了与根据第一示例实施例的步骤S201和S202类似地检测购物篮603并且估计每个购物篮603的商品量(商品的件数)的根据本示例实施例的商品量估计单元14的示例，但是本示例实施例不限于以上。根据本示例实施例的校正可应用于根据第二示例实施例的方法。在这种情况下，商品量估计单元14分别检测柜台21上的购物篮603a的数量和未放置在柜台21上的购物篮603b的数量。然后，相对于购物篮603a，商品量估计单元14可通过使用重量测量单元110测得的购物篮603a的重量，应用与以上提到的方法类似校正的平均商品件数，并且相对于购物篮603b，商品量估计单元14可以应用未校正的平均商品件数。
接下来，将描述本示例实施例的操作和效果。本示例实施例提供与第一示例实施例相同的操作和效果。另外，本示例实施例能够更准确地预测等待时间。
第四示例实施例
图12是例示根据本示例实施例的商品量估计单元14所执行的商品量估计步骤S20的流程的流程图。除了商品量估计单元14执行的商品量估计步骤S20中的处理之外，根据本示例实施例的信息处理装置10与根据第一示例实施例的信息处理装置10相同。
图13是例示根据本示例实施例的获取单元12所获取的图像信息的示例的示图。该示图对应于根据第一示例实施例的图4。当等待商品登记装置20的队列较长时，随着对象变得更靠近队列的后端，成像单元107所获取的图像中的对象可能变得更不清楚。
根据本示例实施例的商品量估计单元14在图像中没有检测到超过为商品登记装置20排队的人的队列的预定参考长度L的购物篮603d。商品量估计单元14基于超过参考长度L的人数来估计超过参考长度L的商品量。
使用图12，将描述根据本示例实施例的商品量估计单元14的操作示例。商品量估计单元14在图像中检测队列的预定参考长度L的范围内的购物篮603c(步骤S215)。例如，预定参考长度L是基于购物篮603在图像中能够检测估计商品量所需的信息的最大长度。例如，参考长度L可被定义为基于商品登记装置20的距离。指示参考长度L的信息被先前保持在存储器102等中，并且可被商品量估计单元14读取和获取。商品量估计单元14先前保持用于通过图像识别来提取购物篮603的特征值。然后，商品量估计单元14通过使用图像中参考长度L的范围内的特征值执行匹配处理来检测在参考长度L的范围内的购物篮603c。
接下来，根据第一示例实施例至第三示例实施例中的任一个，商品量估计单元14通过与估计队列内商品数的方法相同的方法来估计参考长度L内的商品量(步骤S216)。
另外，商品量估计单元14通过图像识别在图像中检测超过参考长度L的顾客602c的数量(步骤S217)。然后，商品量估计单元14通过将检测到的人数乘以每个顾客602的平均商品件数而获得的商品件数作为超过基准长度L的商品量(步骤S218)。接下来，商品量估计单元14通过将所估计的参考长度L内的商品量和所估计的超过参考长度L的商品量相加来估计队列内商品量(步骤S219)。
接下来，将描述本示例实施例的操作和效果。本示例实施例提供与第一示例实施例相同的操作和效果。另外，即使队列变长时，本示例实施例也能够更准确地预测等待时间。
第五示例实施例
图14是例示根据第五示例实施例的商品量估计单元14所执行的商品量估计步骤S20的流程的流程图。除了商品量估计单元14所执行的商品量估计步骤S20中的处理以及获取单元12还在获取步骤S10中获取指示购物篮603的重量的信息之外，根据本示例实施例的信息处理装置10与根据第一示例实施例的信息处理装置10相同。
根据本示例实施例的商品量估计单元14基于指示购物篮603的重量改变历史的信息来估计每个购物篮603的商品量，该历史是通过附接于购物篮603的重量传感器来检测的。然后，商品量估计单元14通过将所估计的相应购物篮603的商品量相加来估计队列内商品量。
根据本示例实施例的每个购物篮603设置有用于测量购物篮603的重量的重量传感器、用于存储购物篮603的重量改变历史的存储器、以及用于无线地发送指示重量改变历史的信息的发射器。购物篮603的重量间接指示购物篮603中的内容物的重量。例如，重量传感器设置在购物篮603上的手柄的底部处。另外，沿着形成商品登记装置20的队列的地方设置多个接收器。
硬件配置
图15是概念性例示根据本示例实施例的信息处理装置10的硬件配置示例的示图。除了包括接收单元111之外，根据本示例实施例的信息处理装置10的硬件配置示例与根据第一示例实施例的信息处理装置10的硬件配置示例相同。如示图中例示的，接收单元111与输入-输出I/F 103连接。例如，接收单元111是以上提到的接收器。与第一示例实施例类似，信息处理装置10的硬件配置不限于示图中例示的配置。当信息处理装置10不包括接收单元111时，信息处理装置10可通过利用通信单元104进行通信来获取包括在另一个装置中的接收单元111所获得的信息。
操作示例
相对于队列中的购物篮603，根据本示例实施例的获取单元12获取指示从每个购物篮603发送的重量改变历史的信息。具体地，例如，当每个购物篮603靠近接收器的特定范围时，指示重量改变历史和购物篮603的标识号码的信息从购物篮603中的发射器发送到接收器。标识号码因各购物篮603而有所不同。然后，根据本示例实施例的获取单元12获取指示重量改变历史的信息。
接下来，商品量估计单元14基于指示队列中的所获取的购物篮603的重量改变历史的信息来估计每个购物篮603的商品量(步骤S222)。
图16是例示购物篮的重量改变历史的示图。如该示图中例示的，在商品放入购物篮603的时间点(实线箭头)，购物篮603的重量逐步增加。另一方面，在从购物篮603中取出商品的时间点(虚线箭头)，重量逐步减小。商品量估计单元14假设随着商品件数的增加而逐步增加并且随着商品件数的减少而逐步减少而保持计数。
例如，在该示图中的示例中，因为放入三件商品并且取出一件商品，所以可估计购物篮603中有两件商品。
商品量估计单元14估计通过将所估计的各个购物篮603的商品件数相加而获得的商品的件数作为队列内商品量(步骤S223)。
然后，与根据第一示例实施例的方法类似，执行人数检测步骤S30和等待时间计算步骤S40，并且将估计的等待时间等报告给顾客。
另外，接收器设置在靠近放置商品登记的购物篮603的位置。当商品登记的购物篮603靠近接收器的特定范围内时，指示购物篮603的标识号码的信息从购物篮603中的发射器发送到接收器。然后，获取单元12获取指示购物篮603的标识号的信息，并且商品量估计单元14从所估计的队列内商品件数中减去与标识号相关的购物篮603中的商品件数。因此，排除商品登记的购物篮603中的商品件数。
手推车604可类似地设置有重量传感器、存储器和发射器。然后，当顾客602使用手推车604时，从手推车604获取指示重量改变历史的信息。
接下来，将描述本示例实施例的操作和效果。本示例实施例提供与第一示例实施例相同的操作和效果。另外，获得以下描述的操作和效果。
本示例实施例能够在不执行图像识别的情况下估计队列内商品量。
另外，本示例实施例能够更准确地预测等待时间。
第六示例实施例
图17是例示根据第六示例实施例的商品量估计单元14所执行的商品量估计步骤S20的流程的流程图。除了商品量估计单元14执行的商品量估计步骤S20中的处理之外，根据本示例实施例的信息处理装置10与根据第一示例实施例的信息处理装置10相同。
图18是例示根据本示例实施例的获取单元12所获取的图像信息的示例的示图。该示图对应于根据第一示例实施例的图4。在要购买的商品量少等情况下，队列中的某个人可能在手中持有商品605，而不使用购物篮603。
在图像中的为商品登记装置20排队的人之中，相对于没有持有购物篮603的人，根据本示例实施例的商品量估计单元14将预定量估计为这个人的商品量。以下，将描述细节。
与根据第一示例实施例的方法类似，商品量估计单元14检测图像中的购物篮603(步骤S225)。然后，通过与估计队列内商品量的方法相同的方法，根据第一示例实施例至第五示例实施例中的任一个，商品量估计单元14估计队列中的购物篮603中的商品量(步骤S226)。
另外，商品量估计单元14检测图像中没有持有购物篮603的顾客602d(步骤S227)。例如，商品量估计单元14先前保持通过图像识别来相应提取购物篮603和人的特征值。然后，通过使用特征值进行匹配处理，商品量估计单元14检测人和购物篮603，并且检测图像中的人和购物篮603之间的位置关系。然后，商品量估计单元14将在该人的特定距离内不存在购物篮603的人假定为没有持有购物篮603的顾客602d。
接下来，商品量估计单元14将通过将顾客602d的数量乘以没有持有购物篮603的顾客602的平均商品件数相乘而获得的数字与放入队列中的购物篮603中的商品量的估计值相加。商品量估计单元14将如此获得的商品件数估计为队列内商品量(S228)。
接下来，将描述本示例实施例的操作和效果。本示例实施例提供与第一示例实施例相同的操作和效果。另外，即使当包括不使用购物篮603的顾客602时，本示例实施例也能够更精确地预测等待时间。
第七示例实施例
图19是例示根据第七示例实施例的人数检测单元16所执行的人数检测步骤S30的流程的流程图。除了人数检测单元16所执行的人数检测步骤S30中的处理和等待时间估计单元18所执行的等待时间计算步骤S40中的处理之外，根据本示例实施例的信息处理装置10与根据第一示例实施例至第六示例实施例中的任一个的信息处理装置10相同。
图20是例示根据本示例实施例的获取单元12所获取的图像信息的示例的示图。该示图对应于根据第一示例实施例的图4。队列中的顾客602中的每一个都不一定执行结账。当包括家人或朋友的组606一齐购物时，对每个组606一齐执行结账。
根据本示例实施例的人数检测单元16将图像中的为商品登记装置排队的多个人之中的被估计为要一齐结账的两个或更多个人成组化。以下，将描述细节。
与根据第一示例实施例的方法类似，人数检测单元16检测队列中的人(步骤S301)。接下来，人数检测单元16针对每次结账将检测到的人(顾客602)成组化(步骤S302)。例如，人数检测单元16可将其之间的距离小于特定值的顾客602f和顾客602e假设为朋友，并且形成组606。
另外，人数检测单元16可以形成假定为儿童的顾客602g和最靠近的成年顾客602h的组606。另外，当动态图像由多个连续图像的帧形成时，人数检测单元16可将偶尔彼此面对面的多个顾客602假设为朋友并且形成组606。
接下来，人数检测单元16计算结账数量。例如，人数检测单元16通过将不属于组606的顾客602的数量和组606的数量相加来计算结账的数量(步骤S303)。
根据本示例实施例的等待时间估计单元18通过使用人数检测单元16计算出的结账数量取代检测到的人数来计算结账的所估计的所需时间。在其他方面，等待时间估计单元18所执行的等待时间计算步骤S40类似于根据第一示例实施例的等待时间计算步骤S40。
接下来，将描述本示例实施例的操作和效果。本示例实施例提供与第一示例实施例相同的操作和效果。另外，即使多个人的组执行一齐结账时，本示例实施例也能够更准确地预测等待时间。
第八示例实施例
图21是例示根据第八示例实施例的人数检测单元16所执行的人数检测步骤S30和等待时间计算步骤S40的流程的流程图。除了人数检测单元16所执行的人数检测步骤S30中的处理和等待时间估计单元18所执行的等待时间计算步骤S40中的处理之外，根据本示例实施例的信息处理装置10与根据第一示例实施例至第六示例实施例中的任一个的信息处理装置10相同。
结账的所需时间因每个客户602而有所不同。例如，推断习惯购物的家庭主妇基于日常经验顺利地执行结账，结账的所需时间较短。另一方面，在老年顾客的情况下，推断以缓慢谈话方式进行结账，因此结账的所需时间较长。
根据本示例实施例的人数检测单元16分析为商品登记装置20排队的每个人的属性。另外，根据本示例实施例的等待时间估计单元18基于人数检测单元16检测到的人数来计算结账的所估计的所需时间，并且基于该属性来校正所估计的所需时间。以下，将描述细节。
与根据第一示例实施例的方法类似，根据本示例实施例的人数检测单元16检测队列中的人(步骤S305)。接下来，人数检测单元16分析检测到的每个人的属性(步骤S306)。例如，该属性是根据年龄和性别定义的。人数检测单元16先前保持用于通过图像识别检测人的属性的每种属性的特征值。然后，通过使用特征值进行匹配处理，人数检测单元16能够分析每个人的属性。
接下来，与根据第一示例实施例的方法类似，等待时间估计单元18计算结账的所估计的所需时间(步骤S405)。然后，等待时间估计单元18基于由人数检测单元16分析的属性来校正结账的所估计的所需时间(步骤S406)。例如，等待时间估计单元18可如下校正结账的所估计的所需时间。
存储器102等先前存储与属性和校正值之间的关系相关联的数据。校正值指示相对于结账的所估计的所需时间增加或减少的时间，并且是基于在预先调查中获得的平均值来获得的。等待时间估计单元18获取数据，获得与人数检测单元16所分析的人的属性相关的校正值，并且将检测到的所有人的校正值相加。总校正值可以是正值或负值。然后，通过将总校正值与步骤S405中计算出的结账的所估计的所需时间相加来校正所估计的时间。
另外，与根据第一示例实施例的方法类似，等待时间估计单元18计算商品登记的所估计的所需时间(步骤S407)，并且将校正的结账的所估计的所需时间和商品登记的所估计的所需时间相加(步骤S408)。
在根据本示例实施例的信息处理方法中，与第七示例实施例类似，可进一步执行成组化处理。在该情况下，例如，将组中的与结账的所估计的最少所需时间有关的人估计为在该组中执行结账的人，并且相应地校正所估计的所需时间。
接下来，将描述本示例实施例的操作和效果。本示例实施例提供与第一示例实施例相同的操作和效果。另外，本示例实施例能够更准确地预测等待时间。
第九示例实施例
将描述根据本示例实施例的信息处理装置10，本示例实施例的信息处理装置10具有用于获得根据第一示例实施例的信息处理装置10中的本发明的效果的最小配置。
处理配置
图22是例示根据本示例实施例的信息处理装置10的处理配置的示图。如在该示图中例示的，信息处理装置10包括商品量估计单元14、人数检测单元16和等待时间估计单元18。商品量估计单元14估计为商品登记装置20排队的人的总商品量。人数检测单元16检测为商品登记装置20排队的人数。等待时间估计单元18基于总商品量和人数来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。
硬件配置
根据本示例实施例的信息处理装置10具有与图2中例示的根据第一示例实施例的信息处理装置10的硬件配置类似的硬件配置。例如，根据本示例实施例，商品量估计单元14、人数检测单元16和等待时间估计单元18由用于提供商品量估计单元14、人数检测单元16和等待时间估计单元18的功能的程序模块提供，这些程序模块由CPU 101执行。例如，用于提供商品量估计单元14、人数检测单元16和等待时间估计单元18的功能的程序模块被存储在存储器102中。
操作示例
图23是例示根据本示例实施例的信息处理装置所执行的处理的流程的流程图。下面，将描述根据本示例实施例的信息处理装置10的操作示例。
商品量估计单元14响应于在信息处理装置10中的预定操纵(操纵是用于执行信息处理的触发)来估计为商品登记装置20排队的人的总商品量(商品量估计步骤S20)。人数检测单元16检测为商品登记装置20排队的人数(人数检测步骤S30)。然后，等待时间估计单元18基于总商品量和人数来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值(等待时间计算步骤S40)。
如上所述，本示例实施例的信息处理装置10能够向顾客提供关于等待时间的信息。
第十示例实施例
图24是概念上例示在其处安装有根据第十示例实施例的商品登记装置20和结账装置30的商店处的顾客购买商品的流程的示图。首先，顾客带着要购买的商品前往商品登记装置20。然后，店员操纵商品登记装置20并且执行商品的登记处理。随后，顾客前往结账装置30并且通过支付费用等来执行商品的结账。
在这种情况下，店员利用商品登记装置20执行登记，并且顾客亲自用结账装置30执行结账。因此，每个商品登记装置20的等待时间可被推断为商品登记的所需总时间和，并且不需要考虑结账的所需时间。然后，可基于要登记的商品量来推断商品登记的所需时间。
处理配置
图25是例示根据第十示例实施例的信息处理装置10的框图。在该框图中，每个框表示基于功能单元的配置，而非基于硬件单元的配置。根据本示例实施例的信息处理装置10包括商品量估计单元14(检测装置)和等待时间估计单元18。商品量估计单元14检测为商品登记装置(POS装置)排队的人的购物篮。等待时间估计单元18基于商品量估计单元14的检测结果来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。
根据本示例实施例的信息处理装置10不需要如第一示例实施例的情况那样包括人数检测单元16。
在根据本示例实施例的信息处理装置10中，商品量估计单元14检测购物篮603并且估计为商品登记装置20排队的人的总商品量。然后，等待时间估计单元18基于总商品量来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。
根据本示例实施例的信息处理装置10还包括获取单元12，获取单元12获取指示捕获为商品登记装置20排队的人的队列的图像的信息。商品量估计单元14通过使用该图像来估计总商品量。
操作示例
图26是例示根据本示例实施例的信息处理装置10所执行的处理的流程的流程图。根据本示例实施例的信息处理方法包括商品量估计步骤S20(检测步骤)和等待时间计算步骤S40。在商品量估计步骤S20中，检测为商品登记装置20排队的人的购物篮。在等待时间计算步骤S40中，基于商品量估计步骤S20中的检测结果来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。以下，将描述细节。
根据本示例实施例的信息处理方法还包括获取步骤S10。在获取步骤S10中，获取指示捕获为商品登记装置20排队的人的队列的图像的信息。在商品量估计步骤S20中，通过使用该图像来估计总商品量。
另外，在根据本示例实施例的信息处理方法中的商品量估计步骤S20中，检测购物篮603，并且估计为商品登记装置20排队的人的总商品量。
然后，在等待时间计算步骤S40中，基于总商品量来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。
与根据第一示例实施例的获取步骤S10类似，根据本示例实施例的获取单元12获取图像。接下来，除了使用根据第五示例实施例的方法的情况之外，商品量估计单元14类似于根据第一示例实施例至第六示例实施例中的任一个的商品量估计步骤S20来估计队列内商品量。
除了不计算结账的所估计的所需时间之外，等待时间估计单元18所执行的等待时间计算步骤S40中的处理与根据第一示例实施例的等待时间计算步骤S40中的处理类似。等待时间估计单元18例如如下地基于所估计的队列内商品量来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。等待时间估计单元18计算通过将商品量估计单元14所估计的商品的队列内件数乘以登记每件商品的所需平均时间值而获得的时间作为商品登记的所估计的所需时间。然后，等待时间估计单元18计算商品登记的所估计的所需时间作为每个商品登记装置20的等待时间的预测值。
与第一示例实施例类似，由等待时间估计单元18计算出的等待时间的预测值按顾客能够看到该值的方式显示在用于每个商品登记装置20的顾客的显示单元上。
在根据第一示例实施例至第九示例实施例的系统配置中，在多个收银员被安排在一个商品登记装置处的情况下，根据本示例实施例的方法也是有效的。在这种情况下，一个收银员执行商品登记，另一个收银员执行结账。因此，每个商品登记装置20的等待时间可被推断为商品登记的所需总时间和，并且不需要考虑结账的所需时间。另外，可以根据店员的安排状态，酌情切换根据第一示例实施例至第九示例实施例中的任一个的方法以及根据本示例实施例的方法。
接下来，将描述本示例实施例的操作和效果。根据本示例实施例的信息处理装置10和信息处理方法能够向顾客提供关于等待时间的信息。因此，顾客能够舒适地完成购物。此外，通过分散在各个商品登记装置20处的顾客和结账处理在商店处顺利进展，能够提供拥挤的缓解和增强的工作效率。
修改例
图33是例示根据第十示例实施例的修改例的信息处理装置10所执行的处理的流程的流程图。以下，将描述第十示例实施例的修改例。除了商品量估计单元14所执行的商品量估计步骤S20(检测步骤)中的处理内容之外，根据本示例实施例的信息处理装置10与根据第十示例实施例的信息处理装置10类似。
根据修改例的信息处理装置10包括商品量估计单元14(检测装置)和等待时间估计单元18。商品量估计单元14检测为商品登记装置(POS装置)排队的人的购物篮603的数量。等待时间估计单元18基于购物篮603的数量来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。以下，将描述细节。
根据本示例实施例的信息处理装置10通过基于相对于为商品登记装置20形成的队列的部分的购物篮603的数量估计商品量以及通过使用相对于剩余部分的每个购物篮603的商品量来计算整个队列的商品量。
与第十示例实施例类似，根据本示例实施例的获取单元12获取指示捕获为商品登记装置20排队的人的队列的图像的信息。
在根据本示例实施例的商品量估计步骤S20中，商品量估计单元14检测包括在获取单元12所获取的图像中的预定区域中的购物篮603的数量(步骤S230)。该检测方法类似于根据第二示例实施例的方法。
另外，商品量估计单元14估计检测到的购物篮603之中的相对于队列的预定参考长度内的商品篮603的每个购物篮603的商品量(步骤S231)。估计每个购物篮603的商品量的方法类似于根据第一示例实施例、第三示例实施例和第五示例实施例的方法中的至少一种。此外，方法中的两种或更多种可以被组合使用。然后，商品量估计单元14通过将所估计的相应购物篮603的商品量相加来计算参考长度内的购物篮603中的商品量。
接下来，商品量估计单元14通过从步骤S230中检测到的购物篮603的数量中减去在步骤S231中估计其中每个的商品量的购物篮603的数量来计算超过参考长度的购物篮603的数量。然后，商品量估计单元14通过将超过参考长度的购物篮603的数量乘以每个购物篮603的平均商品量来计算超过参考长度的购物篮603中的商品量。可与根据第二示例实施例的购物篮603中的平均商品件数类似地获取每个购物篮603的商品量。
然后，商品量估计单元14通过将计算出的参考长度内的购物篮603中的商品量和计算出的超过参考长度的购物篮603中的商品量相加来计算队列内商品量。
接下来，与第十示例实施例类似，根据本示例实施例的等待时间估计单元18计算等待时间的预测值。
在步骤S230中，可检测包括在包含超过队列中的预定参考长度的部分的区域中的购物篮603的数量。在这种情况下，商品量估计单元14能够通过将检测到的数量乘以每个购物篮603的商品量的平均值而获得的值与参考长度内的购物篮603中的商品量相加来估计队列内商品量。
商品量估计单元14可基于购物篮603的数量来计算参考长度内的购物篮603中的商品量，并且基于人数来计算超过参考长度的购物篮603中的商品量，如根据第四示例实施例的方法的情况一样。另外，在该情况下，商品量估计单元14能够通过将计算出的参考长度内的购物篮603中的商品量和计算出的超过参考长度的购物篮603中的商品量相加来计算队列内商品量。
与第二示例实施例类似，商品量估计单元14还可检测手推车604的数量，并且使用手推车604的数量和购物篮603的数量来估计队列内商品量。
商品量估计单元14可检测队列中的所有购物篮603的数量，并且按照所估计的每个购物篮603的商品量，对将该数量乘以每个购物篮603的平均商品量而获得的队列内商品量进行校正。可以针对队列中的购物篮603的至少部分来估计每个购物篮603的商品量。可与根据第一示例实施例、第三示例实施例和第五示例实施例的方法中的至少一种类似地执行估计。商品量估计单元14可组合使用两种或更多种方法。
此外，在修改例中，可通过应用根据第六示例实施例的方法来估计没有持有购物篮603的人的商品量，并且可通过进一步使用该商品量来估计队列内商品量。
接下来，将描述修改例的操作和效果。根据修改例的信息处理装置10和信息处理方法能够向顾客提供关于等待时间的信息。因此，顾客能够舒适地完成购物。此外，通过分散在各个商品登记装置20处的顾客和结账处理在商店处顺利进展，能够提供拥挤的缓解和增强的工作效率。
第十一示例实施例
将描述根据本示例实施例的信息处理装置10，本示例实施例的信息处理装置10具有用于获得根据第十示例实施例的修改例的信息处理装置10中的本发明的效果的最小配置。
处理配置
图27是例示根据本示例实施例的信息处理装置10的处理配置的示图。如在该示图中例示的，信息处理装置10包括商品量估计单元14(检测装置)和等待时间估计单元18。商品量估计单元14检测为商品登记装置(POS装置)排队的人的购物篮的数量。等待时间估计单元18基于购物篮的数量来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。
硬件配置
根据本示例实施例的信息处理装置10具有与图2中例示的根据第一示例实施例的硬件配置类似的硬件配置。例如，根据本示例实施例的商品量估计单元14和等待时间估计单元18由用于提供商品量估计单元14和等待时间估计单元18的功能的程序模块提供，这些程序模块由CPU 101执行。例如，用于提供商品量估计单元14和等待时间估计单元18的功能的程序模块被存储在存储器102中。
操作示例
图28是例示根据本示例实施例的信息处理装置所执行的处理的流程的流程图。下面，将描述根据本示例实施例的信息处理装置10的操作示例。
商品量估计单元14响应于在信息处理装置10中的预定操纵(操纵是用于启动信息处理的触发)来检测为商品登记装置排队的人的购物篮的数量(商品量估计步骤S20[检测步骤])。然后，等待时间估计单元18基于购物篮的数量来计算每个商品登记装置的等待时间的预测值(等待时间计算步骤S40)。
如上所述，根据本示例实施例的信息处理装置10能够向顾客提供关于等待时间的信息。
第十二示例实施例
根据本示例实施例的信息处理装置10与根据第十示例实施例的信息处理装置10类似，不同之处在于，获取单元12获取指示购物篮的重量改变历史的信息——该历史是由附接于为商品登记装置排队的人的队列中的购物篮的重量传感器检测到的，而非指示捕获为商品登记装置排队的人的队列的图像的信息，以及商品量估计单元14所执行的商品量估计步骤S20中的处理。
处理配置
根据本示例实施例的信息处理装置10具有与图25中例示的配置类似的配置。根据本示例实施例的信息处理装置10包括商品量估计单元14(检测装置)和等待时间估计单元18。商品量估计单元14基于指示购物篮603的重量改变历史的信息来估计每个购物篮603的商品量——该历史是通过附接于购物篮603的重量传感器来检测的。然后，通过将所估计的各个购物篮603的商品量相加，商品量估计单元14估计为商品登记装置20排队的人的总商品量。
等待时间估计单元18基于估计的总商品量来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。
根据本示例实施例的获取单元12可不获取指示捕获为商品登记装置20排队的人的队列的图像的信息。
根据本示例实施例的信息处理装置10还包括获取单元12。获取单元12获取指示购物篮603的重量改变历史的信息，该历史是由附接于为商品登记装置20排队的人的队列中的购物篮603的重量传感器检测到的。
操作示例
可通过与图26中的流程图类似的流程图来例示根据本示例实施例的信息处理装置10所执行的处理流程。根据本示例实施例的信息处理方法包括商品量估计步骤S20(检测步骤)和等待时间计算步骤S40。在商品量估计步骤S20中，基于指示购物篮603的重量改变历史的信息来估计每个购物篮603的商品量，该历史是通过附接于购物篮603的重量传感器来检测的。然后，通过将所估计的各个购物篮603的商品量相加来估计为商品登记装置20排队的人的总商品量。在等待时间计算步骤S40中，基于所估计的总商品量来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。以下，将描述细节。
根据本示例实施例的信息处理方法还包括获取步骤S10。在获取步骤S10中，获取指示购物篮603的重量改变历史的信息，该历史是由附接于为商品登记装置20排队的人的队列中的购物篮603的重量传感器检测到的。
与根据第五示例实施例的获取步骤S10类似，根据本示例实施例的获取单元12获取指示重量改变历史的信息。接下来，与根据第五示例实施例的方法中的商品量估计步骤S20或使用根据第五示例实施例的方法的根据第六示例实施例的商品量估计步骤S20类似，商品量估计单元14估计队列内商品量。
除了不计算结账的所估计的所需时间之外，等待时间估计单元18所执行的等待时间计算步骤S40中的处理与根据第五示例实施例的等待时间计算步骤S40中的处理类似。等待时间估计单元18例如如下地基于所估计的队列内商品量来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。等待时间估计单元18计算通过将商品量估计单元14所估计的商品的队列内件数乘以登记每件商品所需的平均时间值而获得的时间作为商品登记的所估计的所需时间。然后，等待时间估计单元18计算商品登记的所估计的所需时间作为每个商品登记装置20的等待时间的预测值。
与第一示例实施例类似，由等待时间估计单元18计算出的等待时间的预测值按顾客能够看到该值的方式显示在用于每个商品登记装置20的顾客的显示单元上。
在根据第一示例实施例至第九示例实施例的系统配置中，在多个收银员被安排在一个商品登记装置处的情况下，根据本示例实施例的方法也是有效的。在这种情况下，一个收银员执行商品登记，另一个收银员执行结账。因此，每个商品登记装置20的等待时间可被推断为商品登记的所需总时间和，并且不需要考虑结账的所需时间。另外，可以根据店员的安排状态，酌情切换根据第一示例实施例至第九示例实施例中的任一个的方法以及根据本示例实施例的方法。
接下来，将描述本示例实施例的操作和效果。根据本示例实施例的信息处理装置10和信息处理方法能够向顾客提供关于等待时间的信息。因此，顾客能够舒适地完成购物。此外，通过分散在各个商品登记装置20处的顾客和结账处理在商店处顺利进展，能够提供拥挤的缓解和增强的工作效率。
第十三示例实施例
将描述根据本示例实施例的信息处理装置10，本示例实施例的信息处理装置10具有用于获得根据第十二示例实施例的信息处理装置10中的本发明的效果的最小配置。
处理配置
根据本示例实施例的信息处理装置10的处理配置与图27中的处理配置类似。如在该示图中例示的，信息处理装置10包括商品量估计单元14和等待时间估计单元18。商品量估计单元14检测为商品登记装置20(POS装置)排队的人的购物篮603。等待时间估计单元18基于商品量估计单元14的检测结果来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。商品量估计单元14基于指示购物篮603的重量改变历史的信息来估计每个购物篮603的商品量，该历史是通过附接于购物篮603的重量传感器来检测的。然后，通过将所估计的各个购物篮603的商品量相加，商品量估计单元14估计排队为商品登记装置20排队的人的总商品量。等待时间估计单元18基于估计的总商品量来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。
硬件配置
根据本示例实施例的信息处理装置10具有与图15中例示的硬件配置类似的硬件配置。例如，根据本示例实施例，商品量估计单元14和等待时间估计单元18由用于提供商品量估计单元14和等待时间估计单元18的功能的程序模块提供，这些程序模块由CPU 101执行。例如，用于提供商品量估计单元14和等待时间估计单元18的功能的程序模块被存储在存储器102中。
操作示例
将描述根据本示例实施例的信息处理装置10的操作示例。可通过与图28中的流程图类似的流程图来例示根据本示例实施例的信息处理装置10中的处理流程。
商品量估计单元14响应于在信息处理装置10中的预定操纵(操纵是用于启动信息处理的触发)来检测为商品登记装置20排队的人的购物篮603(商品量估计步骤S20[检测步骤])。然后，等待时间估计单元18基于商品量估计步骤S20中的检测结果来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值(等待时间计算步骤S40)。在商品量估计步骤S20中，基于指示购物篮603的重量改变历史的信息来估计每个购物篮603的商品量，该历史是通过附接于购物篮603的重量传感器来检测的。然后，通过将所估计的各个购物篮603的商品量相加来估计为商品登记装置20排队的人的总商品量。另外，在等待时间计算步骤S40中，基于所估计的总商品量来计算每个商品登记装置20的等待时间的预测值。
如上所述，根据本示例实施例的信息处理装置10能够向顾客提供关于等待时间的信息。
虽然以上参照附图描述了本发明的示例实施例，但是示例实施例是本发明的示例，并且可以采用除了以上之外的各种配置。
例如，虽然在以上提到的说明中使用的序列图和流程图中按顺序次序描述了多个步骤(处理)，但是在每个示例实施例中执行的步骤的执行次序不限于描述中的次序。可在不影响内容物的情况下改变根据每个示例实施例的例示步骤的次序。另外，以上提到的各个示例实施例可相互组合，而不互相矛盾。
将通过引用下面的多个示例来更详细地描述前述的各个示例实施例。本发明不受以下相应实施例的任何方式的限制。
示例1
图29是例示POS登记装置的配置示例的示图。如该示图中例示的，示例1例示了根据第一示例实施例至第十三示例实施例中的任一个的信息处理装置10和信息处理方法被应用于POS登记装置100的示例。注意的是，该示图例示了根据第三示例实施例的信息处理装置10和信息处理方法的情况被应用于POS登记装置100，省略了重量测量单元110。示例1中的POS登记装置100配置有商品登记装置20和结账装置30。商品登记装置20将商品登记作为结账目标，并且将结账目标商品的信息发送到结账装置30。结账装置30对结账目标商品执行结算处理。可通过商品登记装置20和结账装置30中的任一个来登记结账目标。
与图2类似，实施例1中的商品登记装置20和结账装置30中的每个包括CPU 101、存储器102、输入-输出I/F 103和通信单元104。以上提到的信息处理装置10适用于商品登记装置20和结账装置30中的任一个，并且以上提到的信息处理方法能在商品登记装置20和结账装置30中的任一个中执行。
以上提到的显示单元105对应于触摸面板单元22中的显示单元22a、显示单元32和用于顾客的监视器27中的至少一个。例如，在监视器27上显示等待时间的预测值。以上提到的输入单元106对应于触摸面板单元22中的触摸面板22b和键盘23、以及键盘33中的至少一个。以上提到的成像单元107对应于扫描仪装置24和相机40。扫描仪装置24捕获显示保持在读取窗口26上的商品外观的商品图像。附接于天花板的相机40获取为商品登记装置20排队的顾客的队列的图像。例如，以上提到的声音收集单元108附接于商品登记装置20中的部件25、POS登记装置100的操作者等。例如，以上提到的语音输出单元109安装在商品登记装置20和结账装置30上。
当将商品登记为结账目标时，示例1中的POS登记装置100的操作者将商品保持在读取窗口26上。因此，读取用于获得关于商品的信息的商品信息符号等，该信息被指派给商品。然后，通过读取商品信息符号，将相关商品登记为结账目标。
虽然示例1中的POS登记装置100包括商品登记装置20和结账装置30，但是如该图中例示的，POS登记装置100可只配置有结账装置30。在这种情况下，结账装置30可包括扫描仪装置24。
示例2
图30是例示在自助服务POS登记装置中设置商品登记装置20的计算机200的硬件配置示例的示图。示例2例示了根据第十示例实施例或第十一示例实施例的信息处理装置10和信息处理方法被应用于商品登记装置20的示例。与图29中例示的示例1类似，该示例中的POS登记装置配置有商品登记装置20和结账装置30。
在自助服务POS登记装置中，店员利用商品登记装置20执行将商品登记，并且顾客亲自利用结账装置30执行结账。
商品登记装置20将商品登记作为结账目标，并且将结账目标商品的信息发送到结账装置30。结账装置30对结账目标商品执行结算处理。
商品登记装置20中的每个功能组件可由提供每个功能组件的硬件(例如，硬连线电子电路)提供，或者可由硬件和软件的组合(例如，电子电路和控制该电路的程序的组合)提供。
计算机200可通过使用为登记终端目的而设计的专用装置来实现的，或者可通过使用诸如个人计算机(PC)或移动终端的通用装置来实现。
商品登记装置20的硬件配置
计算机200可包括总线202、处理器204、存储器206、存储装置208、输入-输出接口210和网络接口212。总线202是用于处理器204、存储器206、存储器20、输入-输出接口210、和网络接口212相互发送和接收数据的数据传输线。然而，将处理器204等相互连接的方法不限于总线连接。处理器204是诸如CPU或GPU的算术处理单元。存储器206包括诸如RAM和ROM的存储器。存储装置208包括诸如硬盘、固态驱动器(SSD)、和存储卡的存储装置。另外，存储装置208可包括诸如RAM和ROM的存储器。
输入-输出接口210是用于将计算机200连接到输入-输出装置的接口。在图中，触摸面板214、读取器216、成像装置218和监视器220连接于输入-输出接口210。触摸面板214接受用于店员操纵计算机200的输入。例如，使用触摸面板214手动输入商品价格。另外，触摸面板214显示诸如关于登记作为结账目标的商品的信息的各种类型的信息。读取器216包括用于登记结账目标商品的各种读取器。例如，读取器216包括条形码读取器和用于通过图像识别来识别商品的相机。计算机200可连接于诸如键盘的除了触摸面板214之外的输入接口。例如，成像装置218是捕获为商品登记装置20排队的顾客的队列的图像的相机。例如，监视器220是用于顾客的显示器，显示预测的等待时间等。
网络接口212是用于将计算机200与外部装置可通信地连接的接口。网络接口212可以是用于连接于有线线路的网络接口，或者可以是用于连接于无线线路的网络接口。例如，用于提供商品登记装置20的计算机200通过网络与随后将描述的计算机300(用于提供结账装置30的计算机)连接。
存储装置208存储提供商品登记装置20的相应功能的程序模块。处理器204通过执行各个程序模块来提供与各个程序模块有关的相应功能。当执行以上提到的各个模块时，处理器204可将这些模块读取到存储器206上，然后执行模块，或者可在不将模块读取到存储器206上的情况下执行模块。
计算机200的硬件配置不限于该示图中例示的配置。例如，每个程序模块可被存储在存储器206中。在这种情况下，计算机200可不包括存储装置208。另外，计算机200可包括其中每个都将随后描述的抽屉316、零钱分配器318和打印机320。在这种情况下，计算机200也可用作结账装置30。
通过用图30中的无线通信接收器替代成像装置218，可例示将根据第十二示例实施例和第十三示例实施例的信息处理装置10和信息处理方法应用于商品登记装置20的示例的硬件配置。接收器与附接于购物篮603的发射器通信。
接下来，将描述结账装置30。结账装置30的每个功能组件可由提供每个功能组件的硬件(例如，硬连线电子电路)提供，或者可由硬件和软件的组合(例如，电子电路和控制该电路的程序的组合)提供。
结账装置30的硬件配置
图31是例示该示例中提供结账装置30的计算机300的硬件配置的示图。计算机300可通过使用为登记终端目的而设计的专用装置来实现，或者可通过使用诸如PC或移动终端的通用装置来实现。计算机300的硬件与计算机200的配置在很大程度上类似。例如，处理器304具有与处理器204的功能类似的功能。因此，省略了对相似配置的描述。
输入-输出接口310连接于触摸面板314、抽屉316、零钱分配器318和打印机320。触摸板314接受顾客和店员进行的操纵。另外，触摸面板314显示与结账信息相关的诸如结账金额的各种类型的信息。抽屉316存储硬币和纸币。零钱分配器318包括供顾客插入付费的插槽和用于弹出零钱的出口。打印机320打出收据等。计算机300可连接于诸如键盘的除了触摸面板314之外的输入接口。
计算机300的硬件配置不限于该示图中例示的配置。例如，每个程序模块可被存储在存储器306中。在这种情况下，计算机300可不包括存储器308。
示例3
图32是例示POS系统的配置示例的示图。如该示图中例示的，示例3例示了将根据第一示例实施例至第十三示例实施例中的任一个的信息处理装置10和信息处理方法应用于POS系统50的示例。该示例中的POS系统50配置有服务器装置51和商店方配置52，服务器装置51和商店方配置52通过通信网络53可通信地相互连接。商店方配置52包括通过通信中继装置可连接于通信网络53的商店终端54和支架55。支架55是用于将商店终端54与其他几台设备(例如，手持扫描仪、钱箱和收据打印机)可通信地连接的设备。
商店终端54是诸如个人计算机(PC)、笔记本PC、平板型终端或智能手机的通用计算机，并且通过与服务器装置51交换数据，提供与示例1和2中的POS登记装置的功能类似的功能。
商店终端54包括触摸面板单元56、成像单元57和麦克风(未示出)。以上提到的显示单元105对应于触摸面板单元56中的显示单元。以上提到的显示单元106对应于触摸面板单元56中的触摸面板。以上提到的成像单元107对应于成像单元57。以上提到的声音收集单元108对应于内置于商店终端54中的麦克风。
服务器装置51是通用服务器计算机，并且被作为网络服务器、应用服务器等提供。与图2类似，商店终端54和服务器装置51中的每个包括CPU 101、存储器102、输入-输出I/F103和通信单元104。
以上提到的信息处理装置10可以仅被提供为商店终端54或服务器装置51和商店装置的组合。例如，当由服务器装置51提供信息处理装置10的部分时，由服务器装置51提供商品量估计单元14、人数检测单元16和等待时间估计单元18所执行的处理。然后，由商店终端54提供获取单元12所执行的处理。
虽然以上参照附图描述了本发明的示例实施例，但是示例实施例是本发明的示例，并且可采用除了以上之外的各种配置。
如下添加参考实施例的示例。
1-1.一种信息处理装置，包括：
检测装置，用于检测为POS装置排队的人的购物篮的数量；以及
等待时间计算装置，用于基于所述购物篮的数量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
1-2.根据1-1所述的信息处理装置，其中，
所述检测装置基于所述购物篮的数量来估计为所述POS装置排队的人的商品量，并且
所述等待时间计算装置基于为所述POS装置排队的人的商品量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
1-3.根据1-2所述的信息处理装置，还包括：
获取装置，用于获取指示捕获为所述POS装置排队的人的队列的图像的信息，其中，
所述检测装置检测包括在所述图像中的预定区域中的购物篮的数量。
1-4.根据1-3所述的信息处理装置，其中，述检测装置检测包括在所述图像中的预定区域中的购物篮，估计所述购物篮中的每个的商品量，并且通过使用所估计的每个购物篮的商品量来估计为所述POS装置排队的人的商品量。
1-5.根据1-4所述的信息处理装置，其中，所述检测装置从所述图像检测每个购物篮中的内容物的高度，并且通过使用检测到的所述内容物的高度来估计所述购物篮中的每个的商品量。
1-6.根据1-5所述的信息处理装置，其中，所述检测装置从所述图像检测所述购物篮中的每个中的顶层中的商品件数，并且通过使用所述内容物的高度和所述顶层中的商品件数来估计所述购物篮中的每个的商品量。
1-7.根据1-4至1-6中的任一项所述的信息处理装置，其中，所述检测装置通过使用由设置在所述POS装置中的重量测量单元测量的购物篮的重量来校正所述购物篮中的商品量。
1-8.根据1-3至1-7中的任一项所述的信息处理装置，其中，所述检测装置还检测包括在所述图像中的所述预定区域中的手推车的数量，并且通过使用所检测到的所述购物篮的数量和所检测到的所述手推车的数量来估计为所述POS装置排队的人的商品量。
1-9.根据1-3至1-8中的任一项所述的信息处理装置，其中，所述检测装置不检测所述图像中的、超过为所述POS装置排队的人的队列的预定参考长度的购物篮，并且基于超过所述参考长度的人数来估计超过所述参考长度的商品量。
1-10.根据1-3至1-9中的任一项所述的信息处理装置，其中，在所述图像中的为所述POS装置排队的人之中，相对于没有持有购物篮的人，所述检测装置将预定量估计为该人的商品量。
1-11.根据1-2所述的信息处理装置，其中，
所述检测装置基于指示购物篮的重量改变历史的信息来估计每个购物篮的商品量，并且通过使用所估计的购物篮中的商品量来估计为所述POS装置排队的人的商品量，所述历史是由附接于所述购物篮的重量传感器检测到的，并且
所述等待时间计算装置基于所估计的为所述POS装置排队的人的商品量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
2-1.一种信息处理方法，包括：
检测步骤，检测为所述POS装置排队的人的购物篮的数量；以及
等待时间计算步骤，基于所述购物篮的数量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
2-2.根据2-1所述的信息处理方法，其中，
在所述检测步骤中，基于所述购物篮的数量来估计为所述POS装置排队的人的商品量，并且
在所述等待时间计算步骤中，基于为所述POS装置排队的人的商品量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
2-3.根据2-2所述的信息处理方法，所述信息处理方法还包括：
获取步骤，用于获取指示捕获为所述POS装置排队的人的队列的图像的信息，其中，
在所述检测步骤中，检测包括在所述图像中的预定区域中的购物篮的数量。
2-4.根据2-3所述的信息处理方法，其中，在所述检测步骤中，检测包括在所述图像中的预定区域中的购物篮，估计所述购物篮中的每个的商品量，并且通过使用所估计的每个购物篮的商品量来估计为所述POS装置排队的人的商品量。
2-5.根据2-4所述的信息处理方法，其中，在所述检测步骤中，从所述图像检测每个购物篮中的内容物的高度，并且通过使用检测到的所述内容物的高度来估计所述购物篮中的每个的商品量。
2-6.根据2-5所述的信息处理方法，其中，在所述检测步骤中，从所述图像检测所述购物篮中的每个中的顶层中的商品件数，并且通过使用所述内容物的高度和所述顶层中的商品件数来估计所述购物篮中的每个的商品量。
2-7.根据2-4至2-6中的任一项所述的信息处理方法，其中，在所述检测步骤中，通过使用由设置在所述POS装置中的重量测量单元测量的购物篮的重量来校正所述购物篮中的商品量。
2-8.根据2-3至2-7中的任一项所述的信息处理方法，其中，在所述检测步骤中，还检测包括在所述图像中的所述预定区域中的手推车的数量，并且通过使用所检测到的所述购物篮的数量和所检测到的所述手推车的数量来估计为所述POS装置排队的人的商品量。
2-9.根据2-3至2-8中的任一项所述的信息处理方法，其中，在所述检测步骤中，不检测所述图像中的、超过为所述POS装置排队的人的队列的预定参考长度的购物篮，并且基于超过所述参考长度的人数来估计超过所述参考长度的商品量。
2-10.根据2-3至2-9中的任一项所述的信息处理方法，其中，在所述检测步骤中，在所述图像中的为所述POS装置排队的人之中，相对于没有持有购物篮的人，所述检测装置将预定量估计为该人的商品量。
2-11.根据2-2所述的信息处理方法，其中，
在所述检测步骤中，基于指示购物篮的重量改变历史的信息来估计每个购物篮的商品量，并且通过使用所估计的购物篮中的商品量来估计为所述POS装置排队的人的商品量，所述历史是由附接于所述购物篮的重量传感器检测到的，并且
在所述等待时间计算步骤中，基于所估计的为所述POS装置排队的人的商品量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
3-1.一种存储用于提供信息处理装置的计算机程序的记录介质，所述计算机程序致使计算机用作：
检测装置，用于检测为POS装置排队的人的购物篮的数量；以及
等待时间计算装置，用于基于所述购物篮的数量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
3-2.根据3-1所述的存储计算机程序的记录介质，其中，
所述检测装置基于所述购物篮的数量来估计为所述POS装置排队的人的商品量，并且
所述等待时间计算装置基于为所述POS装置排队的人的商品量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
3-3.根据3-2所述的存储计算机程序的记录介质，所述计算机程序还致使所述计算机用作：
获取装置，用于获取指示捕获为所述POS装置排队的人的队列的图像的信息，其中，
所述检测装置检测包括在所述图像中的预定区域中的购物篮的数量。
3-4.根据3-3所述的存储计算机程序的记录介质，其中，所述检测装置检测包括在所述图像中的预定区域中的购物篮，估计所述购物篮中的每个的商品量，并且通过使用所估计的每个购物篮的商品量来估计为所述POS装置排队的人的商品量。
3-5.根据3-4所述的存储计算机程序的记录介质，其中，所述检测装置从所述图像检测每个购物篮中的内容物的高度，并且通过使用检测到的所述内容物的高度来估计所述购物篮中的每个的商品量。
3-6.根据3-5所述的存储计算机程序的记录介质，其中，所述检测装置从所述图像检测所述购物篮中的每个中的顶层中的商品件数，并且通过使用所述内容物的高度和所述顶层中的商品件数来估计所述购物篮中的每个的商品量。
3-7.根据3-4至3-6中的任一项所述的存储计算机程序的记录介质，其中，所述检测装置通过使用由设置在所述POS装置中的重量测量单元测量的购物篮的重量来校正所述购物篮中的商品量。
3-8.根据3-3至3-7中的任一项所述的存储计算机程序的记录介质，其中，所述检测装置还检测包括在所述图像中的所述预定区域中的手推车的数量，并且通过使用所检测到的所述购物篮的数量和所检测到的所述手推车的数量来估计为所述POS装置排队的人的商品量。
3-9.根据3-3至3-8中的任一项所述的存储计算机程序的记录介质，其中，所述检测装置不检测所述图像中的、超过为所述POS装置排队的人的队列的预定参考长度的购物篮，并且基于超过所述参考长度的人数来估计超过所述参考长度的商品量。
3-10.根据3-3至3-9中的任一项所述的存储计算机程序的记录介质，其中，在所述图像中的为所述POS装置排队的人之中，相对于没有持有购物篮的人，所述检测装置将预定量估计为该人的商品量。
3-11.根据3-2所述的存储计算机程序的记录介质，其中，
所述检测装置基于指示购物篮的重量改变历史的信息来估计每个购物篮的商品量，并且通过使用所估计的购物篮中的商品量来估计为所述POS装置排队的人的商品量，所述历史是由附接于所述购物篮的重量传感器检测到的，并且
所述等待时间计算装置基于所估计的为所述POS装置排队的人的商品量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
4-1.一种信息处理装置，包括：
检测装置，用于检测为POS装置排队的人的购物篮并且估计为所述POS装置排队的人的商品量；以及
等待时间计算装置，用于基于为所述POS装置排队的人的商品量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
5-1.一种信息处理方法，包括：
检测步骤，检测为POS装置排队的人的购物篮并且估计为所述POS装置排队的人的商品量；以及
等待时间计算步骤，基于为所述POS装置排队的人的商品量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
6-1.一种存储用于提供信息处理装置的计算机程序的记录介质，所述计算机程序致使计算机用作：
检测装置，用于检测为POS装置排队的人的购物篮并且估计为所述POS装置排队的人的商品量；以及
等待时间计算装置，用于基于为所述POS装置排队的人的商品量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
本申请是基于并且要求2015年9月30日提交的日本专利申请No.2015-195431的优先权权益，该日本专利申请的公开的全部内容以引用方式并入本文中。
参考符号列表
10 信息处理装置
100 POS登记装置
101 CPU
102 存储器
103 输入-输出I/F
104 通信单元
1041 便携式记录介质
105 显示单元
106 输入单元
107 成像单元
108 声音收集单元
109 语音输出单元
110 重量测量单元
111 接收单元
12 获取装置
14 商品量估计单元(检测装置)
16 人数检测单元
18 等待时间估计单元
20 商品登记装置
200 计算机
202 总线
204 处理器
206 存储器
208 存储装置
21 柜台
210 输入-输出I/F
212 网络I/F
214 触摸面板
216 读取器
218 成像装置
220、27 监视器
30 结账装置
300 计算机
302 总线
304 处理器
306 存储器
308 存储装置
310 输入-输出I/F
312 网络I/F
314 触摸面板
316 抽屉
318 零钱分配器
320 打印机
40 相机
50 POS系统
51 服务器装置
52 商店方配置
53 通信网络
54 商店终端
55 立架
56 触摸面板单元
57 成像单元
601 店员
602、602a、602b、602c、602d、602e、602f、602g、602h 顾客
603、603a、603b、603c、603d 购物篮
604 手推车
605 商品
606 组

Claims (13)

1.一种信息处理装置，包括：
检测装置，用于检测为POS装置排队的人的购物篮的数量；以及
等待时间计算装置，用于基于所述购物篮的数量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，
所述检测装置基于所述购物篮的数量来估计为所述POS装置排队的人的商品量，并且
所述等待时间计算装置基于为所述POS装置排队的人的商品量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
3.根据权利要求2所述的信息处理装置，还包括：
获取装置，用于获取指示捕获为所述POS装置排队的人的队列的图像的信息，其中，
所述检测装置检测包括在所述图像中的预定区域中的购物篮的数量。
4.根据权利要求3所述的信息处理装置，其中，
所述检测装置检测包括在所述图像中的所述预定区域中的购物篮，估计所述购物篮中的每个的商品量，并且通过使用所估计的所述购物篮中的每个的商品量来估计为所述POS装置排队的人的商品量。
5.根据权利要求4所述的信息处理装置，其中，
所述检测装置从所述图像检测每个购物篮中的内容物的高度，并且通过使用检测到的所述内容物的高度来估计所述购物篮中的每个的商品量。
6.根据权利要求5所述的信息处理装置，其中，
所述检测装置从所述图像检测所述购物篮中的每个中的顶层中的商品件数，并且通过使用所述内容物的高度和所述顶层中的商品件数来估计所述购物篮中的每个的商品量。
7.根据权利要求4至6中的任一项所述的信息处理装置，其中，
所述检测装置通过使用由设置在所述POS装置中的重量测量单元测量的购物篮的重量来校正所述购物篮中的商品量。
8.根据权利要求3至7中的任一项所述的信息处理装置，其中，
所述检测装置还检测包括在所述图像中的所述预定区域中的手推车的数量，并且通过使用所检测到的所述购物篮的数量和所检测到的所述手推车的数量来估计为所述POS装置排队的人的商品量。
9.根据权利要求3至8中的任一项所述的信息处理装置，其中，
所述检测装置不检测所述图像中的、超过为所述POS装置排队的人的队列的预定参考长度的购物篮，并且基于超过所述参考长度的人数来估计超过所述参考长度的商品量。
10.根据权利要求3至9中的任一项所述的信息处理装置，其中，
在所述图像中的为所述POS装置排队的人之中，相对于没有持有购物篮的人，所述检测装置将预定量估计为该人的商品量。
11.根据权利要求2所述的信息处理装置，其中，
所述检测装置基于指示购物篮的重量改变历史的信息来估计所述购物篮中的商品量，并且通过使用所估计的购物篮中的商品量来估计为所述POS装置排队的人的商品量，所述历史是由附接于所述购物篮的重量传感器检测到的，并且
所述等待时间计算装置基于所估计的为所述POS装置排队的人的商品量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
12.一种信息处理方法，包括：
检测步骤，检测为POS装置排队的人的购物篮的数量；以及
等待时间计算步骤，基于所述购物篮的数量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
13.一种存储用于提供信息处理装置的计算机程序的记录介质，所述计算机程序致使计算机用作：
检测装置，用于检测为POS装置排队的人的购物篮的数量；以及
等待时间计算装置，用于基于所述购物篮的数量来计算所述POS装置中的每个的等待时间的预测值。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110246261A (zh) * 2019-06-12 2019-09-17 深圳前海微众银行股份有限公司 引导排队的方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN112542010A (zh) * 2019-09-20 2021-03-23 东芝泰格有限公司 交易处理系统

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7158828B2 (ja) * 2017-05-31 2022-10-24 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
JP7011423B2 (ja) * 2017-08-25 2022-01-26 東芝テック株式会社 予測管理装置およびプログラム
JP7122689B2 (ja) * 2017-10-03 2022-08-22 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 情報提示システム
SG11202005756QA (en) * 2017-12-20 2020-07-29 Visa Int Service Ass Method, system, and computer program product for wait time estimation using predictive modeling
JP6881607B2 (ja) * 2017-12-20 2021-06-02 日本電気株式会社 処理装置、処理方法及びプログラム
JP7237467B2 (ja) * 2018-05-30 2023-03-13 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム
JP6978750B2 (ja) * 2019-02-26 2021-12-08 Ｎｅｃプラットフォームズ株式会社 会計待ち管理システム、管理端末、会計待ち管理方法、および会計待ち管理プログラム
US11860878B2 (en) * 2019-08-21 2024-01-02 Fanuc Corporation Inquiry system and relay device
JP7318683B2 (ja) * 2021-07-30 2023-08-01 富士通株式会社 情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置
JP2024008245A (ja) * 2022-07-07 2024-01-19 富士通株式会社 情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置
CN118097528A (zh) * 2022-11-25 2024-05-28 富士通株式会社 检测物品数量的装置和方法以及电子设备
CN118095335A (zh) * 2022-11-25 2024-05-28 富士通株式会社 检测物品数量的装置和方法以及电子设备

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101515390A (zh) * 2008-02-22 2009-08-26 厦门顶尖电子有限公司 缩短商场排队结账的方法
JP2011096140A (ja) * 2009-10-30 2011-05-12 Fujitsu Ltd 情報提供プログラム、および情報提供装置
CN102147838A (zh) * 2010-03-15 2011-08-10 微软公司 购物助理
US20140180848A1 (en) * 2012-12-20 2014-06-26 Wal-Mart Stores, Inc. Estimating Point Of Sale Wait Times
US20140236653A1 (en) * 2013-02-15 2014-08-21 Tyco Fire & Security Gmbh Systems and methods for retail line management
US20140279191A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Sears Brands, L.L.C. Checkout and/or ordering systems and methods
JP2014235530A (ja) * 2013-05-31 2014-12-15 Kddi株式会社 セルフショッピングシステム、携帯端末、コンピュータプログラムおよびセルフショッピング方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3333107B2 (ja) 1997-03-28 2002-10-07 株式会社 沖情報システムズ 顧客待ち行列公平化システム
JPH11161849A (ja) * 1997-11-28 1999-06-18 Toshiba Tec Corp 商品販売データ処理装置および方法並びに商品販売データ処理プログラムを記憶したコンピュータで読取り可能な記憶媒体
JP2007058492A (ja) 2005-08-24 2007-03-08 Teraoka Seiko Co Ltd ショッピングカートシステム
JP2007265290A (ja) 2006-03-29 2007-10-11 Oki Electric Ind Co Ltd 待ち行列情報通知システム
US8466952B2 (en) * 2009-10-27 2013-06-18 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Analysis of video composition of participants in a video conference
JP5304616B2 (ja) 2009-11-27 2013-10-02 セイコーエプソン株式会社 画像形成装置
JP2013030086A (ja) 2011-07-29 2013-02-07 Toshiba Tec Corp 商品会計処理装置及び商品会計処理プログラム
US20130030875A1 (en) 2011-07-29 2013-01-31 Panasonic Corporation System and method for site abnormality recording and notification
JP5501305B2 (ja) 2011-08-05 2014-05-21 東芝テック株式会社 混雑度報知装置、プログラム、および混雑度報知方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101515390A (zh) * 2008-02-22 2009-08-26 厦门顶尖电子有限公司 缩短商场排队结账的方法
JP2011096140A (ja) * 2009-10-30 2011-05-12 Fujitsu Ltd 情報提供プログラム、および情報提供装置
CN102147838A (zh) * 2010-03-15 2011-08-10 微软公司 购物助理
US20140180848A1 (en) * 2012-12-20 2014-06-26 Wal-Mart Stores, Inc. Estimating Point Of Sale Wait Times
US20140236653A1 (en) * 2013-02-15 2014-08-21 Tyco Fire & Security Gmbh Systems and methods for retail line management
US20140279191A1 (en) * 2013-03-14 2014-09-18 Sears Brands, L.L.C. Checkout and/or ordering systems and methods
JP2014235530A (ja) * 2013-05-31 2014-12-15 Kddi株式会社 セルフショッピングシステム、携帯端末、コンピュータプログラムおよびセルフショッピング方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
K. Z. GAO; H. LI; Q. K. PAN; J. Q. LI; J.J. LIANG: ""Hybrid heuristics based on harmony search to minimize total flow time in no-wait flow shop"", 《2010 CHINESE CONTROL AND DECISION CONFERENCE》 *
崔青青,慕艳霞: ""超市款台结算方式的优化调整"", 《甘肃科技》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110246261A (zh) * 2019-06-12 2019-09-17 深圳前海微众银行股份有限公司 引导排队的方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN112542010A (zh) * 2019-09-20 2021-03-23 东芝泰格有限公司 交易处理系统
CN112542010B (zh) * 2019-09-20 2023-07-21 东芝泰格有限公司 交易处理系统

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JP2017068718A (ja) 2017-04-06
US20180307891A1 (en) 2018-10-25

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