JP2005327156A - Relationship detection system - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a relationship detection system capable of detecting personal relationships in a short period of time by detecting the movement loci of persons. <P>SOLUTION: The relationship detection system includes a plurality of readers 20 for detecting radio tags 18 attached to persons. The reader 20 detects the distance to or the direction of each radio tag 18. Based on this distance or direction information, the positions of the radio tags 18, i.e., the persons 14, are detected and the movement loci of the persons 14 are recorded. Based on the movement loci, a determination is made as to, e.g., whether or not one of the persons 14 and another of the persons 14 have moved along a similar locus at about the same time. This allows determining how friendly the persons 14 are to each other. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

この発明は関係検知システムに関し、特にたとえば、所定の領域における人間の移動を検出して、ある人間の他の人間との関係を検知する関係検知システムに関する。   The present invention relates to a relationship detection system, and more particularly to, for example, a relationship detection system that detects the movement of a person in a predetermined area and detects the relationship between a person and another person.

従来、人間関係を把握する手法として、たとえばモレノ(J.L.Moreno)によって考案されたソシオメトリ(sociometry)がよく知られている。ソシオメトリは、集団内における好き(受容)と嫌い(拒否)とを調査することで、集団内における個人の位置や人間関係等を測定するものである。たとえば、学校教育における学級内の児童・生徒の人間関係を把握するために適用されることが多い。ソシオメトリックテストと呼ばれる調査では、たとえば「クラス内で好きな人は誰?一緒に遊びたくない人は誰?」のような設問がなされ、好きな人および嫌いな人の名前を各人に書かせている。このテストの結果に基づいて、必要に応じてソシオグラムと呼ばれる図やソシオマトリクスと呼ばれる表などを作成することで、たとえば集団内の人気者、孤立児,排斥児など、個々の集団内の位置や友人関係等が明らかになる。たとえば、非特許文献1や非特許文献2には、PCにおいて、ソシオメトリックテストによって得た情報を入力データとしてソシオグラム等を出力するソフトウェアが紹介されている。   Conventionally, for example, sociometry devised by Moreno (J.L. Moreno) is well known as a method for grasping human relationships. Sociometry measures the position and relationship of individuals within a group by investigating likes (acceptance) and dislikes (rejection) within the group. For example, it is often applied to grasp the relationships between students in a class in school education. In a so-called sociometric test, questions such as “Who do you like in class? Who do you want to play with?” Are written, and the names of those who like and dislike are written to each person. It is Based on the results of this test, a so-called sociogram or a so-called socio-matrix table is created as necessary, for example, the position within an individual group, such as a popular person, an isolated child, or a rejected child within a group. Friends relations become clear. For example, Non-Patent Document 1 and Non-Patent Document 2 introduce software that outputs a sociogram or the like using information obtained by a sociometric test as input data in a PC.

ところが、このソシオメトリックテストを用いた従来技術では、次のような問題があった。すなわち、各構成員に直接好き嫌いを答えさせるので、その回答に偽りが含まれるおそれがあった。また、設問の内容や時期等の調査の仕方によっては、人権問題となってしまったり、あるいはその後の人間関係に悪影響を及ぼしたりするおそれが強かった。したがって、正確な情報が得られず、構成員の関係を正確に把握することができなかった。   However, the prior art using this sociometric test has the following problems. In other words, since each member directly answered the likes and dislikes, there was a risk that the answers included falsehood. In addition, depending on the method of surveying the content and timing of the questions, there was a strong risk of becoming a human rights issue or adversely affecting human relationships thereafter. Therefore, accurate information could not be obtained, and the relationship among members could not be accurately grasped.

そこで、本件出願人は、2003(平成15)年10月31日付けで出願した特願2003−371474号において、構成員の関係を正確に把握可能な関係検知システムを提案している。このシステムでは、簡単に言えば、組織内にたとえばコミュニケーションロボットを導入して、構成員同士がコミュニケーションロボットの前に同時に滞在した時間に基づいて、組織内の人間関係を検知するようにしている。
“ソシオメトリックスふれん図”、[online]、スズキ教育ソフト株式会社、[平成15年9月17日検索]、インターネット<URL:http://www.suzukisoft.co.jp/products/frends/index.htm> “ソシオメトリックテスト for Windows”、[online]、シーイーエス開発室、[平成15年9月17日検索]、インターネット<URL:http://plaza5.mbn.or.jp/~cesdev/socio.html>
Therefore, the present applicant has proposed a relationship detection system capable of accurately grasping the relationship between members in Japanese Patent Application No. 2003-371474 filed on October 31, 2003. In short, in this system, for example, a communication robot is introduced into an organization, and human relationships in the organization are detected based on the time when members stay together in front of the communication robot.
“Sociometrics Frenzu”, [online], Suzuki Education Software Co., Ltd., [searched September 17, 2003], Internet <URL: http://www.suzukisoft.co.jp/products/frends/index. htm> “Sociometric Test for Windows”, [online], CS Development Office, [searched on September 17, 2003], Internet <URL: http://plaza5.mbn.or.jp/~cesdev/socio.html >

この先行技術では、組織内の構成員の関係性を正確に把握することができるが、その検知のために比較的長期にわたるデータ収集が必要であった。   In this prior art, it is possible to accurately grasp the relationship between members in an organization, but it is necessary to collect data for a relatively long period of time for the detection.

それゆえに、この発明の主たる目的は、ある人間の他の人間との関係を短期間で検知することができる、関係検知システムを提供することである。   Therefore, a main object of the present invention is to provide a relationship detection system capable of detecting a relationship between one person and another person in a short period of time.

請求項1の発明は、所定の領域における人間の移動を検出して、ある人間の他の人間との関係を検知する関係検知システムであって、各人間に取り付けられる複数の無線タグ、領域内に配置されて無線タグを検出する複数の読取機、複数の読取機によって検出された無線タグの位置を検出する位置検出手段、位置検出手段によって検出された位置に基づいて該無線タグの移動軌跡を記録する移動軌跡記録手段、および移動軌跡記録手段によって記録された移動軌跡に基づいて関係を把握する把握手段を備える、関係検知システムである。   The invention according to claim 1 is a relationship detection system that detects the movement of a person in a predetermined area and detects the relationship between a person and another person, and includes a plurality of wireless tags attached to each person, A plurality of readers that are arranged on the wireless tag to detect the wireless tag, a position detection unit that detects a position of the wireless tag detected by the plurality of readers, and a movement locus of the wireless tag based on the position detected by the position detection unit Is a relationship detection system comprising a movement locus recording means for recording the relationship and a grasping means for grasping the relationship based on the movement locus recorded by the movement locus recording means.

請求項1の発明では、ある人間の他の人間との関係を検知するために、各人間にはそれぞれ無線タグが取り付けられる。無線タグとしては、実施例では、RFIDタグまたは赤外線タグが適用される。無線タグの装着された各人が存在することとなる所定の領域は、たとえば、人間の移動を前提とするものであり、実施例では、博物館や科学館などのような展示環境が適用される。この領域内には、無線タグを検出する複数の読取機が配置されている。たとえば、無線タグがRFIDタグである場合には読取機はRFIDタグとの距離等を検出し、無線タグが赤外線タグである場合には読取機は赤外線タグの方向等を検出する。そして、位置検出手段は、複数の読取機によって検出された無線タグすなわち人間の位置を検出する。たとえば、無線タグの位置は、3つの読取機によって検出された該無線タグの距離情報または方向情報によって特定される。この検出された位置に基づいて、移動軌跡記録手段は、無線タグすなわち人間の移動軌跡を記録する。把握手段は、移動軌跡に基づいてある人間の他の人間との関係を把握する。したがって、請求項1の発明によれば、人間の移動を検出していくことで、短期間で人間の関係を検知することができる。   According to the first aspect of the present invention, a wireless tag is attached to each person in order to detect the relationship between one person and another person. In the embodiment, an RFID tag or an infrared tag is applied as the wireless tag. The predetermined area in which each person with the wireless tag is present is assumed to be a human movement, for example, and in the embodiment, an exhibition environment such as a museum or a science museum is applied. . In this area, a plurality of readers for detecting the wireless tag are arranged. For example, when the wireless tag is an RFID tag, the reader detects the distance from the RFID tag, and when the wireless tag is an infrared tag, the reader detects the direction of the infrared tag. The position detecting means detects the position of the wireless tag, that is, the human being detected by the plurality of readers. For example, the position of the wireless tag is specified by distance information or direction information of the wireless tag detected by three readers. Based on the detected position, the movement trajectory recording means records a wireless tag, that is, a human movement trajectory. The grasping means grasps a relationship between a certain person and another person based on the movement trajectory. Therefore, according to the first aspect of the present invention, the human relationship can be detected in a short period of time by detecting the movement of the human.

請求項2の発明は、請求項1の発明に従属し、把握手段は、移動軌跡に基づいてある人間と他の人間とが過去の一定時間の間に一定距離内に存在すると判断されるとき、該人間同士が友好的関係にあると判定する関係判定手段を含む。   The invention of claim 2 is dependent on the invention of claim 1, and the grasping means determines that a person and another person are present within a certain distance during a certain past time based on the movement trajectory. And a relationship determination means for determining that the humans are in a friendly relationship.

請求項2の発明では、ほぼ同時に同じような軌跡を移動した人間同士には友好的な関係が存在すると考えられるので、関係判定手段は、移動軌跡に基づいて人間の友好関係を判定する。したがって、請求項2の発明によれば、移動を検出していくことによって、人間の友好関係を短期間で検知することができる。   According to the second aspect of the present invention, since it is considered that there is a friendly relationship between humans who have moved along the same trajectory almost at the same time, the relationship determining means determines the human friendly relationship based on the moving trajectory. Therefore, according to the invention of claim 2, by detecting the movement, it is possible to detect human friendship in a short period of time.

請求項3の発明は、請求項1または2の発明に従属し、把握手段は、移動軌跡に基づいてある人間が過去の一定時間の間に平均的な移動軌跡から一定距離内に存在しないと判断されるとき、該人間の行動が特異であると判定する行動判定手段を含む。   The invention of claim 3 is dependent on the invention of claim 1 or 2, and the grasping means determines that a person based on the movement locus does not exist within a certain distance from the average movement locus during the past certain time. When it is determined, it includes behavior determining means for determining that the human behavior is unique.

請求項3の発明では、行動判定手段は、ある人間の移動軌跡と平均的な移動軌跡とに基づいて、ある人間の移動が特異であるか否かを判定する。したがって、請求項3の発明によれば、特異な行動をとる人間を検知することができる。   According to the invention of claim 3, the action determination means determines whether or not a certain human movement is peculiar based on a certain human movement trajectory and an average movement trajectory. Therefore, according to the invention of claim 3, it is possible to detect a person who takes a peculiar action.

この発明によれば、複数の読取機によって無線タグの位置を検出して、人間の移動軌跡を記録し、その移動軌跡に基づいてある人間の他の人間との関係を把握することができる。したがって、人間の移動を検出していくことによって、短期間で人間の関係を検知することができる。   According to the present invention, the position of the wireless tag can be detected by a plurality of readers, the movement trajectory of a person can be recorded, and the relationship between a person and another person can be grasped based on the movement trajectory. Therefore, by detecting the movement of a human, it is possible to detect a human relationship in a short period of time.

この発明の上述の目的,その他の目的,特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。   The above object, other objects, features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description of embodiments with reference to the drawings.

図1を参照して、この実施例の関係検知システム10は、所定の領域12における人間14の移動を検出して、ある人間14と他の人間14との関係を検知するためのものである。この実施例では、所定の領域12の一例として、博物館や科学館などの人間の移動を前提とする展示環境を適用した場合を説明する。つまり、展示室12では複数の展示物16が所定の位置に配置されるので、人間14は様々な展示物16を見るために展示室12内を移動する必要がある。この関係検知システム10は、人間の移動が必要とされまたは前提とされるような所定の領域において、人間の移動を検出することによって、人間の関係を把握しようとするものである。   With reference to FIG. 1, the relationship detection system 10 of this embodiment is for detecting the movement of a person 14 in a predetermined area 12 and detecting the relationship between a person 14 and another person 14. . In this embodiment, as an example of the predetermined area 12, a case will be described in which an exhibition environment such as a museum or a science museum is premised on the movement of a person. That is, since a plurality of exhibits 16 are arranged at predetermined positions in the exhibition room 12, the human 14 needs to move in the exhibition room 12 in order to view various exhibits 16. This relationship detection system 10 is intended to grasp a human relationship by detecting a human movement in a predetermined area where a human movement is required or assumed.

移動を検出するために、各人間14には無線タグ18が取り付けられ、展示室12内には無線タグ18を検出するための複数の読取機20が設けられる。この実施例では、無線タグ18にはRFIDタグが用いられる。RFID(Radio Frequency Identification)は、電磁波を利用した非接触ICタグによる自動認識技術のことである。RFIDタグは、識別情報用のメモリや通信用の制御回路等を備えるICチップおよびアンテナ等を含む。メモリには、人間14を識別可能な情報が予め記憶され、その識別情報が所定周波数の電磁波・電波等によってアンテナから出力される。   In order to detect movement, a wireless tag 18 is attached to each person 14, and a plurality of readers 20 for detecting the wireless tag 18 are provided in the exhibition room 12. In this embodiment, an RFID tag is used as the wireless tag 18. RFID (Radio Frequency Identification) is an automatic recognition technology using a non-contact IC tag using electromagnetic waves. The RFID tag includes an IC chip, an antenna, and the like including a memory for identification information, a control circuit for communication, and the like. Information that can identify the human 14 is stored in advance in the memory, and the identification information is output from the antenna by electromagnetic waves, radio waves, or the like having a predetermined frequency.

なお、伝送方式としては、この実施例では、展示室12内における人間14の位置を検出するので、たとえば、交信距離の比較的長いマイクロ波方式(最大5m程度)または電磁誘導方式(最大1m程度)のものを使用するのが望ましい。これらの場合には、人間14は読取機20の検知可能領域に入ると、無線タグ18を身に着けているだけで簡単に認識されることになる。また、電源の方式は、適切な交信距離領域を確保するため、電池内蔵の能動型を用いるのが望ましい。また、タグの形態ないし形状は任意であり、たとえばカード形、ラベル形、コイン形、スティック形であってよい。無線タグ18は、人間(ユーザ)14に緊張感を与えたり不自然な行動をとらせたりするのを防ぐために、各ユーザ用の名札などに装着しておくのが望ましい。   In this embodiment, since the position of the person 14 in the exhibition room 12 is detected as the transmission method, for example, the microwave method (up to about 5 m) or the electromagnetic induction method (up to about 1 m) having a relatively long communication distance. ) Is preferable. In these cases, when the human 14 enters the detectable area of the reader 20, the person 14 can be easily recognized just by wearing the wireless tag 18. In addition, it is desirable to use an active type with a built-in battery in order to secure an appropriate communication distance region. The form or shape of the tag is arbitrary, and may be, for example, a card shape, a label shape, a coin shape, or a stick shape. The wireless tag 18 is preferably attached to a name tag for each user or the like in order to prevent the human (user) 14 from being nervous or causing unnatural behavior.

読取機20は、この実施例では、RFIDタグからの出力情報を検出するものである。具体的には、読取機20はアンテナを含み、RFIDタグから送信される識別情報の重畳された電波をアンテナを介して受信し、電波信号を増幅し、当該電波信号から識別情報を分離し、当該情報を復調(デコード)する。また、この実施例では、読取機20は、測定した電波強度に基づいて、そのRFIDタグと読取機20との距離を測定する。   In this embodiment, the reader 20 detects output information from the RFID tag. Specifically, the reader 20 includes an antenna, receives a radio wave superimposed with identification information transmitted from the RFID tag via the antenna, amplifies the radio signal, and separates the identification information from the radio signal. The information is demodulated (decoded). In this embodiment, the reader 20 measures the distance between the RFID tag and the reader 20 based on the measured radio wave intensity.

読取機20では無線タグ18との距離が測定されるので、無線タグ18(人間14)の位置特定のためには、無線タグ18は少なくとも3つの読取機20によって検出される必要がある。したがって、無線タグ18を装着した人間14が入口から入って出口から出るまで展示室12内のどの位置にあっても、少なくとも3つの読取機20によって検出され得るような配置で、複数の読取機20が設置されている。   Since the reader 20 measures the distance from the wireless tag 18, the wireless tag 18 needs to be detected by at least three readers 20 in order to specify the position of the wireless tag 18 (human 14). Accordingly, a plurality of readers are arranged in such an arrangement that the human 14 wearing the wireless tag 18 can be detected by at least three readers 20 at any position in the exhibition room 12 from the entrance to the exit. 20 is installed.

図2には、関係検知システム10の電気的な構成が示される。この図2を参照して、関係検知システム10は全体的な制御を担当するCPU22を含む。CPU22にはバスを介してメモリ24が接続され、メモリ24はRAM、ROM、HDDなどを含む。ROMないしHDDにはこのシステムの動作を制御するためのプログラムが記憶されていて、CPU22はこのプログラムに従って処理を実行する。RAMはCPU22の作業領域またはバッファ領域として使用される。また、CPU22には通信装置26が接続されている。通信装置26は、たとえば無線LAN、インタネットのようなネットワークを介して、外部のコンピュータと無線または有線で通信するためのものである。さらに、CPU22には、複数の読取機20がたとえばRS−232C等の汎用インタフェースを介して接続される。各読取機20で検出された無線タグ18の識別情報や距離などのデータはCPU22に与えられ、メモリ24の所定領域に記憶される。   FIG. 2 shows an electrical configuration of the relationship detection system 10. Referring to FIG. 2, the relationship detection system 10 includes a CPU 22 in charge of overall control. A memory 24 is connected to the CPU 22 via a bus, and the memory 24 includes RAM, ROM, HDD, and the like. A program for controlling the operation of this system is stored in the ROM or HDD, and the CPU 22 executes processing according to this program. The RAM is used as a work area or buffer area for the CPU 22. A communication device 26 is connected to the CPU 22. The communication device 26 is for communicating with an external computer in a wireless or wired manner via a network such as a wireless LAN or the Internet. Furthermore, a plurality of readers 20 are connected to the CPU 22 via a general-purpose interface such as RS-232C. Data such as identification information and distance of the wireless tag 18 detected by each reader 20 is given to the CPU 22 and stored in a predetermined area of the memory 24.

なお、図2では、複数の読取機20のすべてが1つのコンピュータ(CPU22)に接続されている場合を示したが、関係検知システム10は1または複数の読取機20を担当する複数のコンピュータによって構成されてもよい。この場合、各コンピュータは、読取機20で検出した情報を含むデータを通信装置を介して、メインとなる1つのコンピュータに送信する。   2 shows a case where all of the plurality of readers 20 are connected to one computer (CPU 22). However, the relationship detection system 10 includes a plurality of computers in charge of one or more readers 20. It may be configured. In this case, each computer transmits data including information detected by the reader 20 to one main computer via the communication device.

この関係検知システム10では、一定時間(たとえば1秒)ごとに、読取機20で検出した無線タグ18の情報が、CPU22によって取得される。つまり、CPU22は、たとえば1秒間隔で無線タグ18の検出を行う。読取機20では、無線タグ18の識別情報が検出されるとともに、電波強度に基づいて該無線タグ18との距離が検出される。読取機20は、検出した無線タグ18の識別情報と距離情報とともに、検出した時刻の情報をCPU22に出力する。各読取機20はCPU22によって同期がとられている。   In the relationship detection system 10, the information of the wireless tag 18 detected by the reader 20 is acquired by the CPU 22 at regular time intervals (for example, 1 second). That is, the CPU 22 detects the wireless tag 18 at intervals of 1 second, for example. In the reader 20, the identification information of the wireless tag 18 is detected, and the distance from the wireless tag 18 is detected based on the radio wave intensity. The reader 20 outputs the detected time information to the CPU 22 together with the detected identification information and distance information of the wireless tag 18. Each reader 20 is synchronized by the CPU 22.

CPU22は取得した情報をメモリ24に記憶する。メモリ24には無線タグ18の識別情報に対応付けて人間14のたとえばID番号、名前のようなユーザ情報が予め登録されている。したがって、取得した識別情報に基づいて、読取機20で検出された人間14を特定することができる。   The CPU 22 stores the acquired information in the memory 24. In the memory 24, user information such as an ID number and a name of the person 14 is registered in advance in association with the identification information of the wireless tag 18. Therefore, the person 14 detected by the reader 20 can be specified based on the acquired identification information.

また、メモリ24には各読取機20の展示室12における位置座標に関する情報が予め登録されている。なお、展示室12における位置データは、図1に示すようにXY2次元平面座標系で表され、この実施例では鉛直方向(Z軸)については設定されない。CPU22は、同一の無線タグ18の識別情報を検出した3つの読取機20との間で検出された距離情報と、各読取機20の位置データとに基づいて、その無線タグ18(人間14)の展示室12における位置座標を特定することができる。   In the memory 24, information related to the position coordinates of each reader 20 in the exhibition room 12 is registered in advance. Note that the position data in the exhibition room 12 is represented by an XY two-dimensional plane coordinate system as shown in FIG. 1, and in this embodiment, the vertical direction (Z axis) is not set. The CPU 22 determines the wireless tag 18 (human 14) based on the distance information detected between the three readers 20 that have detected the identification information of the same wireless tag 18 and the position data of each reader 20. The position coordinates in the exhibition room 12 can be specified.

さらに、CPU22は、人間14の移動軌跡を記録し、すなわち、算出した人間14の位置座標をその検出時刻tnに対応付けてメモリ24に記憶する。具体的には、図3に示すように、人間14(識別情報またはID番号)ごとに、その移動軌跡が記憶される。移動軌跡データは時系列データであり、時刻tnにおける位置をPtn(Xn,Yn)としたとき、時刻t0からtnまでの軌跡は、点列Pt0,Pt1,…,Ptnとして表される。図3では、IDがIaであるユーザの移動軌跡データ(Pat0,…,Patn,…)と、IDがIbであるユーザの移動軌跡データ(Pbt0,…,Pbtn,…)とが示されている。なお、この実施例では、検出時刻tnの情報は各読取機20から出力するようにしているが、他の実施例ではCPU22で検出時刻tnをカウントするようにしてもよい。   Further, the CPU 22 records the movement trajectory of the human 14, that is, stores the calculated position coordinate of the human 14 in the memory 24 in association with the detection time tn. Specifically, as shown in FIG. 3, the movement trajectory is stored for each person 14 (identification information or ID number). The movement trajectory data is time-series data. When the position at time tn is Ptn (Xn, Yn), the trajectory from time t0 to tn is represented as a point sequence Pt0, Pt1,..., Ptn. FIG. 3 shows the movement trajectory data (Pat0,..., Patn,...) Of the user whose ID is Ia and the movement trajectory data (Pbt0,..., Pbtn,...) Of the user whose ID is Ib. . In this embodiment, the information on the detection time tn is output from each reader 20, but in other embodiments, the CPU 22 may count the detection time tn.

この移動軌跡に基づいて人間の関係(たとえば対人関係、社会的関係)が把握される。つまり、この実施例では、移動軌跡を算出した後、すべてのユーザの組み合わせ(A,B)について、人間関係の判定が行われる。ほぼ同時に同じような軌跡を移動したユーザ間には友好的な人間関係が存在すると考えられるので、この考えに基づいて人間関係を判定する。すなわち、ユーザAとユーザBとが過去の一定時間Tの間に一定距離D以内に存在するか否かが判断される。なお、TおよびDの値はそれぞれ所定の値が予め設定される。詳しくは、過去の一定時間Tの間の各検出時刻について、AとBとの距離の平均値を算出して、この距離の平均値が距離閾値D以内にあるか否かが判定される。そして、ユーザAとユーザBとが過去一定時間Tの間に一定距離D以内に存在するときには、AとBには友好的な関係が存在すると判定され、一方、そうでないときにはAとBには友好的な関係が存在しないと判定される。   Based on this movement trajectory, human relationships (for example, interpersonal relationships, social relationships) are grasped. That is, in this embodiment, after calculating the movement trajectory, the human relationship is determined for all combinations (A, B) of the users. Since it is considered that there is a friendly human relationship between users who have moved through similar trajectories almost simultaneously, the human relationship is determined based on this idea. That is, it is determined whether or not the user A and the user B exist within a certain distance D during the past certain time T. Note that predetermined values are preset for the values of T and D, respectively. Specifically, the average value of the distance between A and B is calculated for each detection time during the past fixed time T, and it is determined whether or not the average value of the distance is within the distance threshold D. When the user A and the user B exist within a certain distance D during the past certain time T, it is determined that there is a friendly relationship between A and B. It is determined that no friendly relationship exists.

この実施例では、発見した無線タグ18の位置および移動軌跡を検出して、ユーザの移動軌跡を比較判定することによって、ユーザ間の友好関係を把握することができる。したがって、ユーザの移動軌跡を検出していくことによって、ほぼリアルタイムで、つまり短期間で人間関係を検知することができる。もちろん、全てのユーザの移動行動を検出した後に人間関係を検知することも可能である。   In this embodiment, the friendship between users can be grasped by detecting the position and movement locus of the found wireless tag 18 and comparing and determining the movement locus of the user. Therefore, by detecting the movement trajectory of the user, it is possible to detect the human relationship almost in real time, that is, in a short period. Of course, it is also possible to detect human relationships after detecting the movement behavior of all users.

また、各ユーザの移動行動についても、標準的な移動行動との関係が把握される。つまり、あるユーザAが、過去の一定時間Tの間に平均的な軌跡αから一定距離D以内に存在するか否かが判断される。標準的な移動軌跡αは、多数のユーザの移動軌跡を収集することによって得られる。つまり、標準軌跡αは、たとえば過去にこの関係検知システム10を利用した全員に関する移動軌跡の平均から算出され、メモリ24の所定領域に予め記憶されている。あるいは、他の実施例では、平均的な移動軌跡を複数設けて、標準軌跡集合α={α0,α1,…,αn}として記憶しておいてもよく、この場合には、この標準軌跡集合αとユーザの移動軌跡とを比較する。   In addition, the relationship between each user's moving behavior and the standard moving behavior is grasped. That is, it is determined whether or not a certain user A exists within a certain distance D from the average trajectory α during the past certain time T. The standard movement trajectory α is obtained by collecting the movement trajectories of a large number of users. In other words, the standard trajectory α is calculated from, for example, the average of movement trajectories regarding all persons who have used the relationship detection system 10 in the past, and is stored in advance in a predetermined area of the memory 24. Alternatively, in another embodiment, a plurality of average movement trajectories may be provided and stored as a standard trajectory set α = {α0, α1,..., Αn}. α is compared with the movement trajectory of the user.

移動軌跡の比較判定では、詳しくは、上述の友好関係の判定と同様にして、一定時間Tの間の各検出時刻について、ユーザAと標準軌跡との距離を算出して、この距離の平均値が距離閾値D以内にあるか否かが判断される。なお、一定時間Tの値と一定距離Dの値は、上述の友好関係の判定の場合のTおよびDの値と同一に設定されなくてよい。そして、ユーザAが過去一定時間Tの間に平均的な軌跡αから一定距離D以内に存在するときは、Aの移動行動は平均的であると判定され、一方、そうでないときにはAの移動行動は特異であると判定される。   In the comparison determination of the movement trajectory, specifically, the distance between the user A and the standard trajectory is calculated for each detection time during the predetermined time T in the same manner as the determination of the friendly relationship described above, and the average value of the distances is calculated. Is within the distance threshold D. Note that the value of the fixed time T and the value of the fixed distance D do not have to be set to be the same as the values of T and D in the above-described friendly relationship determination. Then, when the user A exists within a certain distance D from the average trajectory α during the past certain time T, it is determined that A's moving behavior is average. Is determined to be unique.

このように、各ユーザの移動行動と標準的な行動との関係を検知して、各ユーザが標準的な行動をとる者であるのか特異な行動をとる者であるのかを把握することができる。また、この行動判定の結果として、各展示物16に対して、特に興味を持ったまたは興味を持たなかったユーザを発見することもできる。したがって、検知した関係を展示案内に役立てることも可能であり、また、展示環境の異常なども検出することが可能となる。   In this way, it is possible to detect the relationship between each user's movement behavior and standard behavior, and to grasp whether each user is a standard behavior or a specific behavior. . In addition, as a result of the action determination, it is possible to find a user who is particularly interested or not interested in each exhibit 16. Therefore, it is possible to use the detected relationship for display guidance, and it is also possible to detect abnormalities in the display environment.

図4および図5には、この関係検知システム10の動作の一例が示される。図4の最初のステップS1で、関係検知システム10のCPU22は、発見したすべての無線タグ18のID(識別情報)、距離、および検出時刻に関する情報を含むデータを各読取機20から取得して、メモリ24に記憶する。次に、ステップS3で、取得した各IDについて、現在位置と移動軌跡とが算出される。ID(無線タグ18すなわち人間14)の現在位置は、3つの読取機20からの距離に基づいて特定される。また、移動軌跡データは、図3に示したように、各検出時刻tnにおける位置座標の時系列データとして記憶される。   FIG. 4 and FIG. 5 show an example of the operation of this relationship detection system 10. In the first step S1 of FIG. 4, the CPU 22 of the relationship detection system 10 acquires data including information on IDs (identification information), distances, and detection times of all the wireless tags 18 found from each reader 20. And stored in the memory 24. Next, in step S3, a current position and a movement locus are calculated for each acquired ID. The current position of the ID (wireless tag 18 or human 14) is specified based on the distance from the three readers 20. Further, as shown in FIG. 3, the movement trajectory data is stored as time-series data of position coordinates at each detection time tn.

続いて、ステップS5で、関係判定を行うためのIDの組み合わせ(A,B)を選択する。つまり、すべてのユーザのIDから関係判定を行う2つのID(AおよびBとする。)を選択する。そして、ステップS7で、AとBとの移動軌跡データに基づいて、AとBとが過去の一定時間Tの間に一定距離D以内に存在するか否かが判断される。具体的には、過去の一定時間T内の各検出時刻についてAとBとの距離の平均値を算出し、この距離平均値が距離閾値D以内にあるか否かを判定する。   Subsequently, in step S5, an ID combination (A, B) for determining the relationship is selected. That is, two IDs (A and B) for determining the relationship are selected from the IDs of all users. Then, in step S7, based on the movement trajectory data of A and B, it is determined whether A and B exist within a certain distance D during a past certain time T. Specifically, the average value of the distance between A and B is calculated for each detection time within the past fixed time T, and it is determined whether or not this distance average value is within the distance threshold value D.

ステップS7で“YES”であれば、ステップS9でAとBには友好的関係が存在すると判定する。一方、ステップS7で“NO”であれば、ステップS11でAとBには友好的関係が存在しないと判定する。判定結果は、たとえば各ユーザ情報に、友好関係データとして友好関係にある他のユーザのIDを記録するようにしてもよい。あるいは、友好関係データとして、友好関係にあるユーザ同士の組み合わせを記録するようにしてもよい。   If “YES” in the step S7, it is determined that a friendly relationship exists between A and B in a step S9. On the other hand, if “NO” in the step S7, it is determined in a step S11 that there is no friendly relationship between A and B. As the determination result, for example, the IDs of other users who have a friendly relationship as friendly relationship data may be recorded in each user information. Or you may make it record the combination of the users who are in a friendly relationship as friendly relationship data.

そして、ステップS13では、すべてのIDの組み合わせについて関係判定が終了したか否かが判断され、“NO”であればステップS5に戻って処理を繰り返す。一方、ステップS13で“YES”であれば、次の図5のステップS15へ進む。   In step S13, it is determined whether or not the relationship determination has been completed for all ID combinations. If “NO”, the process returns to step S5 to repeat the process. On the other hand, if “YES” in the step S13, the process proceeds to the next step S15 in FIG.

なお、この図4では省略してあるが、判定結果は、たとえば、関係検知システム10の図示しないディスプレイなどに表示し、または音声で出力するようにしてもよい。これらの場合には、関係検知システム10のオペレータは、ほぼリアルタイムでユーザの人間関係を知ることができる。   Although omitted in FIG. 4, the determination result may be displayed on, for example, a display (not shown) of the relationship detection system 10 or may be output by voice. In these cases, the operator of the relationship detection system 10 can know the user's human relationship in almost real time.

続いて、図5のステップS15では、行動判定を行うためのID(A)の選択が行われる。つまり、すべてのユーザのIDから1つのID(Aとする。)を選択する。続いて、ステップS17で、Aの移動軌跡データと標準的な移動軌跡データαとに基づいて、Aが過去の一定時間Tの間に平均的な軌跡αから一定距離D以内に存在するか否かが判断される。具体的には、過去の一定時間T内の各検出時刻についてAとαとの距離の平均値を算出し、この距離平均値が距離閾値D以内にあるか否かを判定する。   Subsequently, in step S15 of FIG. 5, selection of ID (A) for performing behavior determination is performed. That is, one ID (A) is selected from the IDs of all users. Subsequently, in step S17, based on the movement trajectory data of A and the standard movement trajectory data α, whether or not A exists within a certain distance D from the average trajectory α during the past certain time T. Is judged. Specifically, the average value of the distance between A and α is calculated for each detection time within the past fixed time T, and it is determined whether or not this distance average value is within the distance threshold D.

このステップS17で“YES”であれば、ステップS19で、Aの移動行動は平均的であると判定する。一方、ステップS17で“NO”であれば、ステップS21でAの移動行動は特異であると判定する。判定結果は、たとえば、各ユーザ情報に、特異行動をする者であることを示すデータを記録するようにしてもよいし、あるいは、行動データとして、特異行動をするユーザのIDを記録するようにしてもよい。   If “YES” in this step S17, it is determined that the moving action of A is average in a step S19. On the other hand, if “NO” in the step S17, it is determined that the moving action of A is unique in a step S21. As the determination result, for example, each user information may be recorded with data indicating that the person is performing a specific action, or the ID of a user who performs a specific action may be recorded as the action data. May be.

続いて、ステップS23で、すべてのIDについて行動判定が終了したか否かを判断し、“NO”であれば、ステップS15へ戻って処理を繰り返す。なお、行動判定結果は、上述の関係判定結果と同様に、表示または音声出力などによって、オペレータに通知するようにしてもよい。   Subsequently, in step S23, it is determined whether or not the action determination has been completed for all the IDs. If “NO”, the process returns to step S15 to repeat the process. Note that the behavior determination result may be notified to the operator by display or voice output, similar to the above-described relationship determination result.

一方、ステップS23で“YES”であれば、続くステップS25で、この関係検知処理を終了するか否かを判断する。このステップS25で“NO”であれば、図4のステップS1に戻って処理を繰り返す。なお、このステップS1からの処理は一定時間(たとえば1秒)ごとに実行される。したがって、無線タグ18の検出、位置の検出、移動軌跡の検出、および関係の把握などが繰り返し実行される。一方、ステップS25で“YES”であれば、つまり、たとえば、オペレータによって図示しない操作部から終了を指示する操作入力があった場合、あるいは、所定の時間が経過した場合などには、この関係検知処理を終了する。   On the other hand, if “YES” in the step S23, it is determined whether or not the relationship detection process is ended in a succeeding step S25. If “NO” in the step S25, the process returns to the step S1 in FIG. 4 to repeat the process. In addition, the process from this step S1 is performed for every fixed time (for example, 1 second). Therefore, the detection of the wireless tag 18, the detection of the position, the detection of the movement trajectory, the grasp of the relationship, and the like are repeatedly executed. On the other hand, if “YES” in the step S25, that is, for example, when there is an operation input instructing the end from an operation unit (not shown) by the operator, or when a predetermined time has elapsed, this relationship detection is performed. The process ends.

なお、上述の実施例では、関係判定処理(ステップS5からステップS13)を、たとえば検出時刻ごとのような一定時間ごとに実行するようにしているが、この関係判定処理は、検出時刻間隔よりも長い所定の時間ごとに実行するようにしてもよい。また、行動判定処理(ステップS15からステップS23)についても同様である。   In the above-described embodiment, the relationship determination process (step S5 to step S13) is executed at regular intervals such as every detection time, but this relationship determination process is performed more than the detection time interval. You may make it perform every long predetermined time. The same applies to the action determination process (from step S15 to step S23).

また、上述の各実施例では、1つの展示室12における移動を検出して、関係を把握するようにしているが、複数の展示室12にわたる移動を検出するようにしてもよい。   Further, in each of the above-described embodiments, the movement in one exhibition room 12 is detected and the relationship is grasped, but the movement over a plurality of exhibition rooms 12 may be detected.

また、上述の各実施例では、無線タグ18としてRFIDタグを適用した場合を説明したが、無線タグ18としては赤外線LEDタグを適用するようにしてもよい。この場合には、読取機20としては、赤外線カメラのような赤外線センサが適用される。そして、読取機20は、所定の検出時刻tnにおいて赤外線LEDタグの識別情報を検出するとともに、赤外線LEDタグの存在する方向を数度以下の解像度で検出する。したがって、CPU22は、RFIDタグの場合と同様に、3つの読取機20から与えられた方向情報に基づいて、無線タグ18すなわち人間14の位置を特定することができる。   In each of the above-described embodiments, the case where an RFID tag is applied as the wireless tag 18 has been described. However, an infrared LED tag may be applied as the wireless tag 18. In this case, an infrared sensor such as an infrared camera is applied as the reader 20. The reader 20 detects the identification information of the infrared LED tag at a predetermined detection time tn, and detects the direction in which the infrared LED tag exists with a resolution of several degrees or less. Therefore, the CPU 22 can specify the position of the wireless tag 18, that is, the human 14 based on the direction information given from the three readers 20 as in the case of the RFID tag.

この発明の一実施例の関係検知システムの概要を示す図解図である。It is an illustration figure which shows the outline | summary of the relationship detection system of one Example of this invention. 関係検知システムの電気的構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the electric constitution of a relationship detection system. メモリに記憶される移動軌跡の内容の一例を示す図解図である。It is an illustration figure which shows an example of the content of the movement locus | trajectory memorize | stored in memory. 関係検知システムの動作の一例の一部を示すフロー図である。It is a flowchart which shows a part of example of operation | movement of a relationship detection system. 図4の続きを示すフロー図である。FIG. 5 is a flowchart showing a continuation of FIG. 4.

符号の説明Explanation of symbols

10 …関係検知システム
12 …展示室
14 …人間
18 …無線タグ
20 …読取機
22 …CPU
24 …メモリ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Relationship detection system 12 ... Exhibition room 14 ... Human 18 ... Wireless tag 20 ... Reader 22 ... CPU
24 ... Memory

Claims (3)

所定の領域における人間の移動を検出して、ある人間と他の人間との関係を検知する関係検知システムであって、
各人間に取り付けられる複数の無線タグ、
前記領域内に配置されて前記無線タグを検出する複数の読取機、
前記複数の読取機によって検出された無線タグの位置を検出する位置検出手段、
前記位置検出手段によって検出された位置に基づいて該無線タグの移動軌跡を記録する移動軌跡記録手段、および
前記移動軌跡記録手段によって記録された移動軌跡に基づいて前記関係を把握する把握手段を備える、関係検知システム。
A relationship detection system that detects the movement of a person in a predetermined area and detects the relationship between one person and another person,
Multiple wireless tags attached to each person,
A plurality of readers arranged in the region for detecting the wireless tag;
Position detecting means for detecting the position of the wireless tag detected by the plurality of readers;
A movement locus recording means for recording the movement locus of the wireless tag based on the position detected by the position detection means; and a grasping means for grasping the relationship based on the movement locus recorded by the movement locus recording means. , Relationship detection system.
前記把握手段は、前記移動軌跡に基づいてある人間と他の人間とが過去の一定時間の間に一定距離内に存在すると判断されるとき、該人間同士が友好的関係にあると判定する関係判定手段を含む、請求項1記載の関係検知システム。   When the grasping means determines that a person and another person are present within a certain distance during a certain past time based on the movement trajectory, the relationship is determined that the persons are in a friendly relationship with each other. The relationship detection system according to claim 1, further comprising a determination unit. 前記把握手段は、前記移動軌跡に基づいてある人間が過去の一定時間の間に平均的な移動軌跡から一定距離内に存在しないと判断されるとき、該人間の行動が特異であると判定する行動判定手段を含む、請求項1または2記載の関係検知システム。   The grasping means determines that the human action is peculiar when it is determined that a human being does not exist within a predetermined distance from the average moving trajectory during the past fixed time based on the moving trajectory. The relationship detection system according to claim 1, comprising behavior determination means.
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