JP2007001381A - 列車混雑率情報の収集及び提供システム - Google Patents

Abstract

【課題】 通信経費ならびに設備投資が膨大になるのを回避して、列車毎、停車駅毎に詳細な混雑率情報を取得し、利用者に対して、列車毎、停車駅毎の詳細な混雑率情報を提供すること。
【解決手段】 駅構内監視装置１０は、駅構内に入出車する列車毎の乗降客を監視して、該乗降客の動画像を取得し、人物行動認識装置２０は、上記駅構内監視装置１０から上記乗降客の動画像を受入れて、上記列車毎に、乗車客と降車客とを識別し、混雑率解析装置３０は、上記乗車客と降車客とから上記列車毎の混雑率を算出し、列車ダイヤＤＢ４０、または突発的事象ＤＢ５０は、上記列車毎、及び駅毎の混雑率を格納し、ＷＥＢサーバ装置６０は、端末装置８０から受け入れる要求に基づいて上記、列車毎及び駅毎の混雑率を列車ダイヤＤＢ４０、または突発的事象ＤＢ５０から読み出して提供する
【選択図】 図１

Description

本発明は、列車ダイヤにおける混雑率情報を収集し、該混雑率情報を列車の利用者へ提供することを目的とする列車混雑率情報の収集及び提供システムに関するものである。

列車ダイヤの運行状況に関する情報は、従来からインターネットや、放送などを介して列車の利用者へ提供されていた。しかし、この情報は、列車ダイヤ全般の遅れや運行中止・再開に関する情報のみであって、利用者にとって必ずしも満足できる情報ではなかった。例えば、利用者が容積の大きい荷物を持って移動する場合、利用者が大人数で移動する場合、利用者が体調不良などの場合に、列車ダイヤ全般の遅れや運行中止・再開に関する情報のみでは、利用者が列車ダイヤの中から最適な列車を選択して利用することは不可能であった。即ち、列車ダイヤ全般の遅れや運行中止・再開に関する情報のみならず、各列車ごとの混雑率情報を利用者が自由に取得できることが望ましい。近年、高齢者や、身体障害者の列車利用の機会が増大しつつある状況では、かかる要求は、より一層強いものとなっている。

一方、誰でも手軽に利用でき、どこからでも正確な混雑状態を把握できるアトラクション施設の混雑状況案内システムを提供する技術等も公開されている（特許文献１参照）。この技術では、アトラクション施設の入り口に入出力センサを配置し、入退者数をカウントしている。しかし、この技術を列車混雑率情報の収集に適用するのは困難である。即ち、列車の運行には、列車ドアを、プラットホームの一定位置に停車させる努力が払われてはいるものの、この精度は必ずしも十分では無い。この対応策として全ての列車のドア毎に入出力センサを配置し、列車混雑率情報の収集を実行することとすれば、設備投資は膨大な額になってしまう。又、無線によるデータ通信量も過大になり、その通信経費も膨大な額になってしまう。
特開２００３−３３１０８２号公報 沖テクニカルレビュー２００３年７月/第１９５号Ｖｏ７０Ｎｏ３、ｐ７２〜ｐ７５「動画像処理技術による映像監視の高度化」

解決しようとする問題点は、列車の運行には、列車ドアを、プラットホームの一定位置に停車させる努力が払われてはいるものの、この精度は必ずしも十分では無いため、入出力センサを駅毎にプラットホームに配置するのみでは不十分であり、全ての列車のドアに入出力センサを配置することが必要になってくる点である。かかる場合には、無線によるデータ通信量も膨大になり、その通信経費ならびに設備投資は膨大な額になってしまうからである。

本発明では、入出力監視センサとして駅毎にプラットホームに撮像装置を所定台数配置し、この撮像装置による取得動画像から人物行動認識装置（非特許文献１参照）によって列車に乗る利用者（以後乗車客と記す）、及び列車から降りる利用者（以後降車客と記す）を識別し、車内に残留する利用者（以降留車客と記す）を算出することを最も主要な特徴とする。即ち、駅構内に入出車する列車毎の乗降客を監視し、該乗降客の動画像を取得する駅構内監視装置と、該駅構内監視装置から上記乗降客の動画像を受入れて、上記列車毎に、乗車客と降車客とを識別する人物行動認識装置と、該人物行動認識装置による上記識別の結果に基づいて、乗車客数と降車客数とから上記列車毎に車内に残留する留車客数を算出し、該留車客数から上記列車毎の混雑率を算出する混雑率解析装置と、上記、列車毎及び駅毎の混雑率を格納するデータ記憶装置と、端末装置から受け入れる要求に基づいて上記列車毎、及び駅毎の混雑率を上記データ記憶装置から読み出して提供するＷＥＢサーバ装置とを含むことを特徴とする。ここで人物行動認識装置とは、ビデオカメラで撮影した画像の中から人物を見つけ出し、シルエットを瞬間に解析し、人物の行動を追尾する装置である（非特許文献１参照）。

入出力監視センサとして駅毎にプラットホームに撮像装置を所定台数配置し、この撮像装置による取得動画像から人物行動認識装置によって乗車客、及び降車客を識別し、車内に残留する留車客を算出するので、通信経費ならびに設備投資が膨大になるのを回避して、列車毎、停車駅毎に詳細な混雑率情報を取得可能になるので、利用者に対して、列車毎、停車駅毎の詳細な混雑率情報を提供出来るという効果を得る。

ユーザが、混雑率の低い列車に対してアクセスすると、その列車を利用する確率が高くなるという事実に基づいて、ユーザによる所定の列車の所定区間に対するアクセスが所定回数以上になると、その列車の混雑率の推定上昇度を提供する混雑率上昇度推定手段をＷＥＢサーバ装置に備えることとした。

図１は、実施例１による列車混雑率情報の収集及び提供システムの構成図である。
図に示すように本実施例による列車混雑率情報の収集及び提供システム１００は、駅構内監視装置１０と、人物行動認識装置２０と、混雑率解析装置３０と、列車ダイヤＤＢ４０と、突発的事象ＤＢ５０と、ＷＥＢサーバ装置６０と、インターネット網７０と、端末装置８０とを含む。以下に各装置の構成部分について、その機能を含めて詳細に説明する。

駅構内監視装置１０は、撮像装置１１と、エンコーダ装置１２とを備え、駅構内で列車の乗降口（ドア）を展望できる位置に複数台（（１）〜（ｎ））配置され、列車が構内に停車すると乗降客の動画像を取得し、人物行動認識装置２０へ専用回線、又は公衆回線を介して送出する部分である。

撮像装置１１は、駅構内に複数台（図では１例として３台）配置され乗降客の動画像を撮影するカメラである。例えば、撮像装置１１（１）は、列車の１号車〜３号車における乗降客の動画像を取得し、撮像装置１１（２）は、列車の４号車〜６号車における乗降客の動画像を取得し、撮像装置１１（３）は、列車の７号車〜９号車における乗降客の動画像を取得する。

エンコーダ装置１２は、撮像装置１１と同数台（図では１例として３台）配置され撮像装置１１が取得した動画像をＭＰＥＧ方式などの画像処理方式に基づいてデータ圧縮して混雑率解析装置３０へ送出する部分である。例えば、エンコーダ装置１２（１）は、撮像装置１１（１）の出力を処理し、エンコーダ装置１２（２）は、撮像装置１１（２）の出力を処理し、エンコーダ装置１２（３）は、撮像装置１１（３）の出力を処理する。

人物行動認識装置２０は、駅構内監視装置１０から専用回線、又は公衆回線を介して乗降客の動画像を受入れて、列車毎に、乗車客と降車客とを識別し、その結果を混雑率解析装置３０へ送出する装置である。この装置は、例えば列車運行管理センター等に配置される。
図２は、人物行動認識装置の構成及び機能を示すブロック図である。
図に示すように人物行動認識装置２０は、動画像データ入力部２１と、人物行動認識部２２と、列車ダイヤ特定部２３と、列車ダイヤ・人物データ出力部２４と、データ読出部２５と、ＣＰＵ２６と、ＲＯＭ２７と、ＲＡＭ２８と、共通バス２９とを備える。

動画像データ入力部２１は、駅構内監視装置１０からＭＰＥＧ方式に基づいて圧縮された動画像データを受入れてデコードし、再生画像データを出力する部分である。この部分は、ＲＯＭ２７に予め格納されている制御プログラムをＣＰＵ２６が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。動画像のデコードにおいて必要とされるフレームメモリはＲＡＭ２８に含まれているものとする。

人物行動認識部２２は、再生画像データを解析し、人物と背景部分との明るさの違いから人物を認識する。この人物を追跡し、乗車客であるか、降車客であるかを識別する。この識別は次の２つのステップを繰返すことによって実行される（非特許文献１参照）。

ステップＳ１
現在の再生画像データから人物候補領域を抽出する。
ステップＳ２
過去の人物候補領域と、現フレームの人物候補領域とを対応付ける。
上記２つのステップを繰り返し、再生画像データから人物を抽出し、差分法によってその人物を追跡し、乗車客であるか降車客であるかを識別する。
この部分は、ＲＯＭ２７に予め格納されている制御プログラムをＣＰＵ２６が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。人物の抽出及び乗車客であるか降車客であるかの識別において必要とされるフレームメモリはＲＡＭ２８に含まれているものとする。

列車ダイヤ特定部２３は、動画像データ入力部２１が、駅構内監視装置１０から動画像データを受入れると、その時の時刻と、データ送出元の駅名とからデータ読出部２５を介して列車ダイヤＤＢ４０の発着時刻格納領域４０-１を検索し、その列車（番号）を特定する部分である。又、この時に列車を特定出来なかった場合には、その列車には突発的事象が発生しているものと判断し、突発的事象ＤＢ５０の発着時刻格納領域５０-１を検索し、突発的事象が発生している列車（例えば列車遅延）を特定する部分である。この部分は、ＲＯＭ２７に予め格納されている制御プログラムをＣＰＵ２６が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。

ここでは以下に記す点について留意すべきである。列車ダイヤ特定部２３は、始発列車から列車ダイヤの順番に従って絶えず特定しているので、列車の運行が遅延し、動画像データを受入れた時の時刻が、本来該当すべき列車ではなく、後に続く列車の時刻に一致している場合であっても、突発的事象が発生している列車（例えば列車遅延）であることを認識できることになる。

列車ダイヤ・人物データ出力部２４は、列車ダイヤ特定部２３が特定した列車（番号）に、人物行動認識部２２の認識結果を添付して混雑率解析装置３０へ送出する部分である。この部分は、ＲＯＭ２７に予め格納されている制御プログラムをＣＰＵ２６が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。

データ読出部２５は、動画像データ入力部２１が、駅構内監視装置１０から動画像データを受入れると、その時の時刻と、データ送出元の駅名とからデータ読出部２５を介して列車ダイヤＤＢ４０の発着時刻格納領域４０-１、又は、突発的事象ＤＢ５０の発着時刻格納領域４０-１から列車時刻表（後述）を読み出す部分である。この部分は、ＲＯＭ２７に予め格納されている制御プログラムをＣＰＵ２６が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。

ＣＰＵ２６は、人物行動認識装置２０全体を制御する中央演算処理装置である。特に、予めＲＯＭ２７に格納されている所定の制御プログラムを実行することによって、動画像データ入力部２１と、人物行動認識部２２と、列車ダイヤ特定部２３と、列車ダイヤ・人物データ出力部２４と、データ読出部２５とを起動させる部分である。

ＲＯＭ２７は、人物行動認識装置２０全体を制御する制御プログラムを予め格納するリードオンリーメモリである。特にＣＰＵ２６が実行することによって、動画像データ入力部２１と、人物行動認識部２２と、列車ダイヤ特定部２３と、列車ダイヤ・人物データ出力部２４と、データ読出部２５とを起動させる制御プログラムを格納するリードオンリーメモリである。

ＲＡＭ２８は、ＣＰＵ２６が、所定の制御プログラムを実行するときに必要な演算領域を提供するランダムアクセスメモリである。特に、フレームメモリをも有しているものとする。
共通バス２９は、各構成部分を通信接続するバスである。

混雑率解析装置３０は、人物行動認識装置２０から列車ダイヤ特定部２３が特定した列車（番号）に、人物行動認識部２２の認識結果を添付した列車ダイヤ・人物データを受入れて、乗車客数と降車客数とを認識し、列車毎に車内に残留する留車客数を算出し、該留車客数から列車毎の混雑率を算出し、列車ダイヤＤＢ４０、又は、突発的事象ＤＢ５０へ格納する装置である。この装置は、例えば列車運行管理センター等に配置される。

図３は、混雑率解析装置の構成及び機能を表すブロック図である。
図に示すように混雑率解析装置３０は、人物データ入力部３１と、乗降客差分算出部３２と、留車客数算出部３３と、混雑率算出部３４と、データ読出・書込部３５と、ＣＰＵ３６と、ＲＯＭ３７と、ＲＡＭ３８とを備える。

人物データ入力部３１は、人物行動認識装置２０から、列車ダイヤ特定部２３（図２）が特定した列車（番号）に、人物行動認識部２２の認識結果を添付した、列車ダイヤ・人物データを受入れる部分である。

乗降客差分算出部３２は、人物データ入力部３１が受入れた列車ダイヤ・人物データを解析し、乗車客数と降車客数とを認識し、両者の差分を算出する部分である。この部分は、ＲＯＭ３７に予め格納されている制御プログラムをＣＰＵ３６が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。

留車客数算出部３３は、乗降客差分算出部３２の算出結果に基づいて該当する列車の留車客数を算出する部分である。ここで留車客数は、乗降客差分算出部３２の算出結果を、該当する列車の前停車駅における留車客数に加算することによって求められる。但し、該当する駅が、該当する列車の始発駅である場合には、乗車客数を留車客数とする。

ここで該当する列車の始発駅であるか否か、及び前停車駅における留車客数は、データ読出・書込部３５を介し、列車ダイヤＤＢ４０の混雑率格納領域４０-２、又は、突発的事象ＤＢ５０の混雑率格納領域５０−２を検索することによって求められる。この部分は、ＲＯＭ３７に予め格納されている制御プログラムをＣＰＵ３６が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。

混雑率算出部３４は、上記留車客数と、列車ダイヤＤＢ４０、又は、突発的事象ＤＢ５０から読み出す列車毎の定員数に基づいて列車毎の混雑率を算出し、その結果を列車ダイヤＤＢ４０の混雑率格納領域４０−２、又は突発的事象ＤＢ５０の混雑率格納領域５０−２に格納する部分である。ここで混雑率は、留車客数/定員数、として求められる。この定員数は、列車ダイヤＤＢ４０の混雑率格納領域４０−２、又は突発的事象ＤＢ５０の混雑率格納領域５０−２に予め格納されているものとする。この部分は、ＲＯＭ３７に予め格納されている制御プログラムをＣＰＵ３６が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。

データ読出・書込部３５は、列車ダイヤＤＢ４０、又は、突発的事象ＤＢ５０から、前駅での混雑率を読み出したり、混雑率算出部３４が算出した結果を列車ダイヤＤＢ４０の混雑率格納領域４０−２、又は、突発的事象ＤＢ５０の混雑率格納領域５０−２に格納する部分である。この部分は、ＲＯＭ３７に予め格納されている制御プログラムをＣＰＵ３６が実行することによって起動されるコンピュータ制御手段である。

ＣＰＵ３６は、混雑率解析装置３０全体を制御する中央演算処理装置である。特に、予めＲＯＭ３７に格納されている所定の制御プログラムを実行することによって、乗降客差分算出部３２と、留車客数算出部３３と、混雑率算出部３４と、データ読出・書込部３５とを起動させる部分である。

ＲＯＭ３７は、混雑率解析装置３０全体を制御する制御プログラムを予め格納するリードオンリーメモリである。特にＣＰＵ３６が実行することによって、乗降客差分算出部３２と、留車客数算出部３３と、混雑率算出部３４と、データ読出・書込部３５とを起動させる制御プログラムを格納するリードオンリーメモリである。

ＲＡＭ３８は、ＣＰＵ３６が所定の制御プログラムを実行するときに必要な演算領域を提供するランダムアクセスメモリである。特に、フレームメモリをも有しているものとする。
共通バス３９は、各構成部分を通信接続するバスである。

列車ダイヤＤＢ４０は、発着時刻格納領域４０−１（図２、図３）と、混雑率格納領域４０−２（図２、図３）とを有し、駅毎の列車時刻表、及び各列車の駅毎の混雑率を格納するデータベースである。このデータベースは、例えば列車運行管理センター等に配置される。
図４は、Ｂ駅における列車時刻表（一例）の説明図である。
図の最左列は、時刻を表し、各行は、各時刻（最左列）における発車時刻を表している。一例をあげると、４１は４時４０分発のＢ駅における始発列車であり、４２は７時００分発のＢ駅における混雑時間帯の列車であり、４３は１５時０１分発のＢ駅における非混雑時間帯の列車であり、４４は、０時０１分発のＢ駅における最終列車である。発着時刻格納領域４０−１（図２、図３）には、路線全駅（一例としてＡ駅〜Ｊ駅まで）の列車時刻表が格納されている。

図５は、列車ダイヤ毎混雑率表（一例）の説明図（その１）である。
この図は、上記Ｂ駅における始発列車４１（一例）の路線全駅（一例としてＡ駅〜Ｊ駅まで）における発着時刻と、各車両毎の混雑率を表すテーブルである。図の最左列にはＡ駅〜Ｊ駅までの駅名が記載されており、最上行には、着時刻、発時刻、１〜３両目混雑率、４〜６両目混雑率、７〜１０両目混雑率、備考が記載されている。この列車ダイヤ毎混雑率表は、図４に記載されている全列車分について、混雑率格納領域４０−２（図２、図３）に格納されている。

図中、駅名と、着時刻と、発時刻とは、予め列車時刻表（図４）に関連付けた状態で混雑率格納領域４０−２（図２、図３）に格納されているものとする。図中、１〜３両目混雑率、４〜６両目混雑率、７〜１０両目混雑率、混雑率上昇推定率、備考は、上記混雑率解析装置３０（図1、図３）による解析結果に基づいて混雑率格納領域４０−２（図1、図３）に格納され、逐次更新される。

図1に戻って、突発的事象ＤＢ５０は、発着時刻格納領域５０−１（図２、図３）と、混雑率格納領域５０−２（図２、図３）とを有し、列車ダイヤに突発的事象が発生した場合に、駅毎の列車ダイヤ（時刻表）、及び各列車の駅毎の混雑率を格納するデータベースである。このデータベースは、例えば列車運行管理センター等に配置される。このデータベースのメモリ形態は、図４、及び図５と全く同一形態であり、但し、列車ダイヤＤＢ４０では、列車時刻表（図４）、及び列車ダイヤ毎混雑表（図５）の列車発着時刻は、予め格納されているが、突発的事象ＤＢ５０では、突発的事象が発生した状態でのデータが記載される。上記Ｂ駅における始発列車４１（一例）が、所定時間以上遅延した場合には、着時刻、及び発時刻には、遅延した状態における実際の各駅における着時刻、及び発時刻が記載される。又、１〜３両目混雑率、４〜６両目混雑率、７〜１０両目混雑率にも、遅延した状態における実際の解析結果が書込まれる。又、備考には、遅延時間や遅延理由などが書込まれる。このとき図中、１〜３両目混雑率、４〜６両目混雑率、７〜１０両目混雑率、備考は、駅名、着時刻、及び発時刻と関連付けて格納される。

ＷＥＢサーバ装置６０は、端末装置８０から列車混雑率情報の提供要求を受入れると、列車毎、及び駅毎の混雑率を列車ダイヤＤＢ４０、又は突発的事象ＤＢ５０から読み出して端末装置８０に提供する装置である。

インターネット網７０は、所定のプロバイダを介して所望の情報を取得できる情報網である。
端末装置８０は、インターネット網７０にアクセスして所望の情報を取得できる端末機器である。

次に、本実施例による列車混雑率情報の収集及び提供システムの動作をフローチャートを用いて説明する。最初に混雑率情報の取得動作について説明し、続いて、混雑率情報の提供動作について説明する。
図６は、混雑率情報収集のフローチャートである。
図のステップＳ１−１からステップＳ１−９までステップ順に本システムが列車混雑率情報を収集して所定のデータベースに格納する動作について説明する。一例としてＢ駅において始発列車４１（図４）について混雑率情報が収集される場合について説明する。

ステップＳ１−１
列車がプラットホームに入車すると駅構内監視装置１０（図１）は、列車の乗降客の動画像を取得する。この動画像は、ＭＰＥＧ方式に基づいて圧縮された後、人物行動認識装置２０（図１）へ送られる。人物行動認識装置２０（図１）は、この乗降客の動画像を受入れて、乗車客と降車客とを識別し、その結果を混雑率解析装置３０（図１）へ送出する。この時、人物行動認識部２２（図２）の認識結果に、列車ダイヤ特定部２３（図２）が特定した列車（ここでは始発列車４１）が添付される。ここで列車ダイヤ特定部２３（図２）が列車時刻表（図４）から列車を特定できた場合にはステップＳ１−２へ進み、特定できなかった場合には、突発的事象が発生しているのでステップＳ１−１０へ進む。

ステップＳ１−２
動画像を取得した駅が列車の始発駅でない場合にはステップＳ１−３へ進み、始発駅の場合にはステップＳ１−６へ進む。ここでは、上記前提によってＢ駅は始発駅ではないのでステップＳ１−３へ進む。

ステップＳ１−３
混雑率解析装置３０（図１）は、人物行動認識装置２０（図１）から列車ダイヤ特定部２３（図２）が特定した列車に、人物行動認識部２２（図２）の認識結果を添付した、列車ダイヤ・人物データを受入れて解析し、乗降客差分算出部３２（図３）が、乗車客数と降車客数との差分を算出する。

ステップＳ１−４（図１）、
留車客数算出部３３（図３）は、乗降客差分算出部３２（図３）の算出結果に基づいて留車客数を算出する。ここで留車客数は、乗降客差分算出部３２（図３）の算出結果を、前駅における留車客数に加算することによって求められる。

ステップＳ１−５
混雑率算出部３４（図３）は、データ読出・書込部３５（図３）を介して、列車の定員情報を列車ダイヤＤＢ４０（図３）から読み出して、当該列車の当該駅における混雑率情報を算出する。

ステップＳ１−６
当該駅が始発駅である場合には、前駅での留客数、及び降車客数は０なので、留車客数算出部３３（図３）は、当該駅における乗車客数を当該駅における留客数とする。

ステップＳ１−７
列車ダイヤＤＢ４０−１（図１、図３）の混雑率格納領域４０−２（図３、図５）に未だ当該列車の当該駅における混雑率情報が格納されていない場合にはステップＳ１−９へ進み、既に格納されている場合にはステップＳ１−８へ進む。

ステップＳ１−８
混雑率算出部３４（図３）は、今回算出した混雑率情報と、既に混雑率格納領域４０−２（図３、図５）に格納されている混雑率情報との平均値を算出し、当該列車の当該駅における混雑率情報とする。

ステップＳ１−９
混雑率算出部３４（図３）は、当該列車の当該駅における混雑率情報を列車ダイヤＤＢ４０−１（図１、図３）の混雑率格納領域４０−２（図３、図５）に格納してフローを終了する。

ステップＳ１−１０
列車ダイヤに突発的事象が発生した場合には、発生駅（例えば遅延が許容時間を超えた駅）で、突発的事象ＤＢ（図１）に遅延した状態における実際の着時刻、及び発時刻が記載される。又、１〜３両目混雑率、４〜６両目混雑率、７〜１０両目混雑率、混雑率上昇推定率にも、遅延した状態における実際の解析結果が書込まれる。又、備考には、遅延時間や遅延理由などが書込まれる。

ステップＳ１−１１
突発的事象が発生した列車がプラットホームに入車すると、駅構内監視装置１０（図１）は、列車の乗降客の動画像を取得する。この動画像は、ＭＰＥＧ方式に基づいて圧縮された後、人物行動認識装置２０（図１）へ送られる。人物行動認識装置２０（図１）は、この乗降客の動画像を受入れて、乗車客と降車客とを識別し、その結果を混雑率解析装置３０（図１）へ送出する。この時、人物行動認識部２２（図２）の認識結果に、突発的事象が発生した列車（番号）が添付される。

ステップＳ１−１２
混雑率解析装置３０（図１）は、人物行動認識装置２０（図１）から突発的事象が発生した列車（番号）に、人物行動認識部２２（図２）の認識結果を添付した、列車ダイヤ・人物データを受入れて解析し、乗降客差分算出部３２（図３）が、乗車客数と降車客数との差分を算出する。留車客数算出部３３（図３）は、乗降客差分算出部３２（図３）の算出結果に基づいて留車客数を算出する。ここで留車客数は、乗降客差分算出部３２（図３）の算出結果を、前駅における留車客数に加算することによって求められる。更に、混雑率算出部３４（図３）は、データ読出・書込部３５（図３）を介して、列車の定員情報を列車ダイヤＤＢ４０、又は突発的事象ＤＢ５０（図３）から読み出して、当該列車の当該駅における混雑率情報を算出する。

ステップＳ１−１３
混雑率算出部３４（図３）は、当該列車の当該駅における混雑率情報を突発的事象ＤＢ５０−１（図１、図３）の混雑率格納領域５０−２（図３、図５）に格納してフローを終了する。全ての駅において、全ての列車ダイヤについて上記と同様のフローが実行される。

続いて、混雑率情報の提供動作について説明する。
図７は、実施例１による混雑率情報提供のフローチャートである。
図のステップＳ２−１からステップＳ２−８までステップ順に、本システムにおいて、利用者の要求に基づいて混雑率情報を提供する動作について説明する。一例として４時台における列車のＢ駅からＤ駅までの混雑率情報の取得が要求された場合について説明する。

ステップＳ２−１
ユーザが端末装置８０を操作して混雑率情報提供サイトにアクセスする。このアクセス要求は、インターネット網７０（図１）を介してＷＥＢサーバ装置６０（図１）へ送られる。

ステップＳ２−２
ＷＥＢサーバ装置６０（図１）は、インターネット網７０（図１）を介して端末装置８０へ所定の画面を表示して、ユーザに対して乗車駅、降車駅、乗車日時の入力を求め、ユーザは、乗車駅、降車駅、乗車日時を入力する。

ステップＳ２−３
ＷＥＢサーバ装置６０（図１）は、ユーザによる、乗車駅、降車駅、乗車日時を列車ダイヤＤＢ４０（図１）と照合し、乗車駅、降車駅、乗車日時が照合されるとステップＳ２−５へ進む。照合できなかった場合にはステップＳ２−４へ進む。

ステップＳ２−４
ＷＥＢサーバ装置６０（図１）は、乗車駅、降車駅、乗車日時の照合が出来なかった場合には端末装置８０（図１）へ所定の画面を表示して再入力を求めてステップＳ２−２へ戻る。

ステップＳ２−５
ＷＥＢサーバ装置６０（図１）は、突発的事象ＤＢ５０（図１）にアクセスし、Ｂ駅発４時台の列車のＢ駅からＤ駅までの間に突発的事象発生状態での列車ダイヤ毎混雑率表（図５と同一形態）が格納されているか否かを検索し、検索できなかったときはステップＳ２−６へ進み、検索できたときはステップＳ２−７へ進む。

ステップＳ２−６
ＷＥＢサーバ装置６０（図１）は、列車ダイヤＤＢ４０（図１）にアクセスし、Ｂ駅発の列車時刻表（図４）を読み出して、４時台発の列車を検索する。ここでは４時４０分発の列車４１（図４）のみが検出される。更に、ＷＥＢサーバ装置６０（図１）は、列車４１（図４）の列車ダイヤ毎混雑率表（５図）を読み出す。尚、ここでＢ駅発４時台の列車が複数検出された場合（前提条件では列車４１（図４）１本だが・・）には、複数の列車それぞれについての列車ダイヤ毎混雑率表（５図）を読み出すことになる。

ステップＳ２−７
ＷＥＢサーバ装置６０（図１）は、列車ダイヤ毎混雑率表（５図）から、Ｂ駅〜Ｄ駅までの各駅毎の混雑率を取得する。このとき、留客数と定格座席数とから残席数を算出する。尚、ステップＳ２−７でＢ駅発４時台の列車が複数検出されている場合には、複数の列車それぞれについてのＢ駅〜Ｄ駅までの各駅毎の混雑率を取得し、留客数と定格座席数とから残席数を算出することになる。

ステップＳ２−８
ＷＥＢサーバ装置６０（図１）は、端末装置８０（図１）へ所定の画面を表示し、Ｂ駅〜Ｄ駅までの各駅毎の混雑率と、残席数を通知してフローを終了する。尚、ステップＳ２−７でＢ駅発４時台の列車が複数検出されている場合には、複数の列車それぞれについてのＢ駅〜Ｄ駅までの各駅毎の混雑率と、残席数が通知されることになる。

ステップＳ２−９
ＷＥＢサーバ装置６０（図１）は、突発的事象ＤＢ５０（図１）から、Ｂ駅４時台発の突発的事象発生状態での列車ダイヤ毎混雑率表（５図と同一形態）を検出してステップＳ２−７へ進み、上記ステップＳ２−７、ステップＳ２−８を経てフローを終了する。尚、ここでＢ駅発４時台の列車が複数検出された場合には、複数の列車それぞれについての突発的事象発生状態での列車ダイヤ毎混雑率表（５図と同一形態）を検出することになる。

以上説明したように、本実施例によれば、入出力監視センサとして駅毎にプラットホームに撮像装置を所定台数配置し、この撮像装置による取得動画像から人物行動認識装置によって乗車客、及び降車客を識別し、車内に残留する留車客を算出するので、通信経費ならびに設備投資が膨大になるのを回避して、列車毎、停車駅毎に詳細な混雑率情報を取得可能になるので、利用者に対して、列車毎、停車駅毎の詳細な混雑率情報を提供出来るという効果を得る。

図８は、実施例２による列車混雑率情報の収集及び提供システムの構成図である。
図に示すように本実施例による列車混雑率情報の収集及び提供システム２００は、駅構内監視装置１０と、人物行動認識装置２０と、混雑率解析装置３０と、列車ダイヤＤＢ４０と、突発的事象ＤＢ５０と、インターネット網７０と、端末装置８０と、ＷＥＢサーバ装置９０と、アクセス回数情報ＤＢ４５を含む。以下に実施例１との相違部分のみについて、その機能を含めて詳細に説明する。実施例１と同様の部分には実施例１と同一の符号を付して説明を省略する。

ＷＥＢサーバ装置９０は、端末装置８０から列車混雑率情報の提供要求を受入れると、列車毎、及び駅毎の混雑率を列車ダイヤＤＢ４０、又は突発的事象ＤＢ５０から読み出して端末装置８０に提供する装置である。更に、本実施例では特に、ユーザが、混雑率の低い列車に対してアクセスすると、その列車を利用する確率が高くなるという事実に基づいて、ユーザによる所定の列車の所定区間に対するアクセスがあると、アクセス回数情報ＤＢ４５に格納されている当該列車の当該区間へのアクセス回数に１加算し、混雑率の低い列車に対するユーザのアクセス回数が所定回数以上の場合に、アクセス回数情報ＤＢ４５に格納されている同一列車に対するアクセス回数と混雑率上昇度の相関関係式に基づいてその列車の混雑率の推定上昇度を導出して端末装置８０へ提供する混雑率上昇度推定手段９１を有する部分である。

図８に戻って、
アクセス回数情報ＤＢ４５は、端末装置８０から、同一列車に対するアクセス回数を累積加算するデータベースである。更に、同一列車に対するアクセス回数と混雑率上昇度の相関関係式を格納するメモリでもある。

次に、本実施例による列車混雑率情報の収集及び提供システムの動作をフローチャートを用いて説明する。混雑率情報の取得動作は、実施例１と全く同様なので説明を省略し、混雑率情報の提供動作についてのみ説明する。

図９は、実施例２による混雑率情報提供のフローチャートである。
図のステップＳ３−１からステップＳ３−１２までステップ順に、本システムにおいて、利用者の要求に基づいて混雑率情報を提供する動作について説明する。一例として４時台における列車のＢ駅からＤ駅までの混雑率情報の取得が要求された場合について説明する。

ステップＳ３−１
ユーザが端末装置８０を操作して混雑率情報提供サイトにアクセスする。このアクセス要求は、インターネット網７０（図８）を介してＷＥＢサーバ装置９０（図８）へ送られる。

ステップＳ３−２
ＷＥＢサーバ装置９０（図８）は、インターネット網７０（図８）を介して端末装置８０へ所定の画面を表示して、ユーザに対して乗車駅、降車駅、乗車日時の入力を求め、ユーザは、乗車駅、降車駅、乗車日時を入力する。

ステップＳ３−３
ＷＥＢサーバ装置９０（図８）は、ユーザによる、乗車駅、降車駅、乗車日時の正確な入力、及び確定を照合し、乗車駅、降車駅、乗車日時が照合されるとステップＳ３−５へ進む。照合できなかった場合にはステップＳ３−４へ進む。

ステップＳ３−４
ＷＥＢサーバ装置９０（図８）は、乗車駅、降車駅、乗車日時が照合出来なかった場合には端末装置８０（図８）へ所定の画面を表示して再入力を求めてステップＳ３−２へ戻る。

ステップＳ３−５
ＷＥＢサーバ装置９０（図８）の混雑率上昇度推定手段９１は、入力された乗車駅、降車駅、乗車日時に基づいて、アクセス回数情報ＤＢ４５（図８）の所定の列車の所定区間へのアクセス回数を１加算する。ここでは、前提により、Ｂ駅発４時台における列車のＢ駅からＤ駅までの区間へのアクセス回数が１加算されることになる。

ステップＳ３−６
ＷＥＢサーバ装置９０（図８）は、突発的事象ＤＢ５０（図８）にアクセスし、Ｂ駅発４時台の列車のＢ駅からＤ駅までの間に突発的事象発生状態での列車ダイヤ毎混雑率表（図５と同一形態）が格納されているか否かを検索し、検索できなかったときはステップＳ３−７へ進み、検索できたときはステップＳ３−９へ進む。

ステップＳ３−７
ＷＥＢサーバ装置９０（図８）は、列車ダイヤＤＢ４０（図８）にアクセスし、Ｂ駅発の列車時刻表（図４）を読み出して、４時台発の列車を検索する。ここでは４時４０分発の列車４１（図４）のみが検出される。更に、ＷＥＢサーバ装置９０（図８）は、列車４１（図４）の列車ダイヤ毎混雑率表（５図）を読み出す。尚、ここでＢ駅発４時台の列車が複数検出された場合（前提条件では列車４１（図４）１本だが・・）には、複数の列車それぞれについての列車ダイヤ毎混雑率表（５図）を読み出すことになる。

ステップＳ３−８
ＷＥＢサーバ装置９０（図８）は、列車ダイヤ毎混雑率表（５図）から、Ｂ駅〜Ｄ駅までの各駅毎の混雑率を取得する。このとき、留車客数と定格座席とから残席数を算出する。尚、ステップＳ３−６でＢ駅発４時台の列車が複数検出されている場合には、複数の列車それぞれについてのＢ駅〜Ｄ駅までの各駅毎の混雑率を取得し、留車客数と定格座席とから残席数を算出することになる。

ステップＳ３−９
ＷＥＢサーバ装置９０（図８）は、突発的事象ＤＢ５０（図８）から、Ｂ駅４時台発の突発的事象発生状態での列車ダイヤ毎混雑率表（５図と同一形態）を検出してステップＳ３−８へ進む。

ステップＳ３−１０
ＷＥＢサーバ装置９０（図８）は、アクセス回数情報ＤＢ４５（図８）を照合し、アクセス回数が所定回数未満の場合にはステップＳ３−１１へ進み、所定回数以上の場合にはステップＳ３−１２へ進む。

ステップＳ３−１１
ＷＥＢサーバ装置９０（図８）は、端末装置８０（図８）へ所定の画面を表示し、Ｂ駅〜Ｄ駅までの各駅毎の混雑率と、残席数を通知してフローを終了する。尚、ステップＳ３−８でＢ駅発４時台の列車が複数検出されている場合には、複数の列車それぞれについてのＢ駅〜Ｄ駅までの各駅毎の混雑率と、残席数が通知されることになる。

ステップＳ３−１２
ＷＥＢサーバ装置６０（図８）は、アクセス回数情報ＤＢ４５に格納されている同一列車に対するアクセス回数と混雑率上昇度の相関関係式に基づいてその列車の混雑率の推定上昇度を導出してステップＳ３−１１へ進み、端末装置８０（図８）へ所定の画面を表示し、Ｂ駅〜Ｄ駅までの各駅毎の混雑率と、残席数と、混雑率の推定上昇度とを通知してフロ−を終了する。

以上説明したように、本実施例では、ＷＥＢサーバ装置９０が、混雑率上昇度推定手段９１を有することによって、ユーザが、混雑率の低い列車に対してアクセスすると、その列車を利用する確率が高くなるという事実に基づいて、本来混雑率の低い筈である列車が、実際には、混雑率が高くなっていた、等の不都合を排除できると言う効果を得る。

本システムを変形利用して、スポーツ用のスタジアム、展示会場など、大規模な集客施設がある場所の最寄駅に導入し、駅に入場する人数を監視し、安全管理システムとして利用することも可能である。即ち、大規模な施設でイヴェントが催行された場合、その開始前や終了直後には、駅のキャパシティをはるかに超える人数が駅に入場し、入場制限が行なわれるケ−スがある。その際、規定人数に達すると直ちに、当該施設あるいは訪問客の携帯電話や携帯端末装置に、別の駅を利用するように情報を発信し、利用客の快適性、安全性を守ることが出来る。

実施例１による列車混雑率情報の収集及び提供システムの構成図である。 人物行動認識装置の構成及び機能を示すブロック図である。 混雑率解析装置の構成及び機能を表すブロック図である。 Ｂ駅における列車時刻表（一例）の説明図である。 列車ダイヤ毎混雑率表（一例）の説明図（その１）である。 混雑率情報収集のフローチャートである。 実施例１による混雑率情報提供のフローチャートである。 実施例２による列車混雑率情報の収集及び提供システムの構成図である。 実施例２による混雑率情報提供のフローチャートである。

符号の説明

１０（１）〜１０（ｎ） 駅構内監視装置
１１（１）〜１１（ｎ） 撮像装置
１２（１）〜１２（ｎ） エンコーダ装置
２０ 人物行動認識装置
３０ 混雑率解析装置
４０ 列車ダイヤＤＢ
５０ 突発的事象ＤＢ
６０ ＷＥＢサーバ装置
７０ インターネット網
８０（１）〜８０（ｎ） 端末装置
１００ 列車混雑率情報の収集及び提供システム

Claims (4)

1. 駅構内に入出車する列車毎の乗降客を監視し、該乗降客の動画像を取得する駅構内監視装置と、
   該駅構内監視装置から前記乗降客の動画像を受入れて、前記列車毎に、乗車客と降車客とを識別する人物行動認識装置と、
   該人物行動認識装置による前記識別の結果に基づいて、乗車客数と降車客数とから前記列車毎に車内に残留する留車客数を算出し、該留車客数から前記列車毎の混雑率を算出する混雑率解析装置と、
   該混雑率解析装置が算出する前記列車毎、及び駅毎の混雑率を格納するデータ記憶装置と、
   端末装置から受け入れる要求に基づいて、前記、列車毎及び駅毎の混雑率を前記データ記憶装置から読み出して提供するＷＥＢサーバ装置とを含むことを特徴とする列車混雑率情報の収集及び提供システム。
2. 前記人物行動認識装置は、
   前記動画像を受入れて、前記列車毎に、乗車客と降車客とを識別する人物行動識別部と、
   前記動画像を受入れると、前記データ記憶装置を検索し、受入れた動画像が取得された列車ダイヤを特定する列車ダイヤ特定部と、
   前記人物行動識別部による識別結果に前記列車ダイヤ情報、及び前記動画像の取得駅情報を添付して前記混雑率解析装置へ送出する列車ダイヤ・人物データ出力部とを備えることを特徴とする請求項１に記載の列車混雑率情報の収集及び提供システム。
3. 前記混雑率解析装置は、
   前記人物行動認識装置から前記列車ダイヤ情報、及び前記動画像の取得駅情報を添付した識別結果を受入れて、前記、乗車客数と降車客数とから前記留車客数を算出する留車客数算出部と、
   前記留車客数と、前記データ記憶装置から読み出す列車毎の定員数に基づいて列車毎の混雑率を算出する混雑率算出部と、
   該混雑率算出部が算出した前記列車毎の混雑率を前記データ記憶装置に前記列車ダイヤ毎、及び前記動画像の取得駅毎に格納するデータ読出・書込部とを備えることを特徴とする請求項１に記載の列車混雑率情報の収集及び提供システム。
4. 前記記憶装置は、
   所定の列車の所定区間に対するアクセス要求回数と、同一列車に対するアクセス回数と混雑率上昇度の相関関係式とを、更に記憶し、
   前記ＷＥＢサーバ装置は、
   前記端末装置から所定の列車の所定区間に対するアクセス要求があると、前記記憶装置に格納されている当該列車の当該区間へのアクセス要求回数に１加算し、該アクセス要求回数が所定回数以上になると、前記同一列車に対するアクセス回数と混雑率上昇度の相関関係式に基づいてその列車の混雑率の推定上昇度を導出し、前記端末装置へ提供する混雑率上昇度推定手段を、更に有することを特徴とする請求項１に記載の列車混雑率情報の収集及び提供システム。
   

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