JP2008310721A - 通過滞留情報管理システム、センサ端末、アクセスポイント端末、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】時刻検出機能を持たない低コストのセンサデバイスを用いた通過滞留情報管理システムを提供する。
【解決手段】施設２１内に複数台の人感知センサ端末３と集計転送ポイント５、会場端末７を設置し、集計転送ポイント５および会場端末７を、通信網３１を介して遠隔の情報管理サーバ１１と接続する。人感知センサ端末３は、人の有無を示すセンサデータを取得し、所定数のデータ収集後、所定時間の人の有無を示す人検出データを算出し、集計転送ポイント５に複数回ブロードキャスト送信する。集計転送ポイント５は、受信した人検出データの重複分を削除し、受信時刻とともに情報管理サーバ１１に送る。情報管理サーバ１１は、複数の集計転送ポイント５から受信する受信データから重複分を削除し、各人感知センサ端末３付近に人のいる時刻を算出し、通過人数、滞留時間を算出し、記録するとともに、会場端末７に加工データを送り、表示させる。
【選択図】図１

Description

本発明は、施設内の人の通過滞留時間を求める情報管理システムに関する。

従来、各種センサを用いた通過人数検出システムや交通量検出システムが提案されている（特許文献１、特許文献２、特許文献３）。
特開平８−６３６９４号公報 特開２０００−２６８２８６号公報 特開２００４−２８８１２０号公報

特許文献１は、超音波センサを設置し、その下を通行する車の数をカウントする手法を提案している。超音波が路面および車で跳ね返ってくるまでの時間差を電気パルスに変換し、このパルス数を車両数としてカウントするものである。カウントされた車両数は、センサが取り付けられた支持脚等に取り付けられた無線制御局からから無線基地局へ送られ、公衆回線を通じて集計所へ集められ、交通量調査が実施される。
また、特許文献２は、音センサを用いて水管の漏水の有無や箇所を検出するシステムを提案している。複数の音センサが設置されるが、それぞれの音センサには時刻を得るための時計手段が装備される。音センサにより得たデータとともに、この時計手段によって得た時刻情報を集計所へ無線送信し、そこで、漏水の有無について解析する。
さらに、特許文献３は、駅の改札機や出入り口に設けられたセンサ、エレベータの乗降センサ等のセンサを含む情報入力端末で得たデータを元に、人数をカウントし、リアルタイムで参照可能にするシステムを提案している。複数の情報入力端末が施設毎の集計処理装置に接続されており、さらに施設毎の集計処理装置は地域毎の集計処理装置に接続され、これがデータベースに接続された構成を採る。情報入力端末は、その位置情報とカウントした人数情報、カウントした時刻の情報を集計処理装置に送ることを前提としている。

しかしながら、特許文献１のシステムは、車両数の検出時刻を得るための手段がなく、検出時刻を管理することができないという問題がある。また、電気パルス数を係数して通行車両数をカウントすることはできるが、滞留時間を検出することはできない。

また、特許文献２および特許文献３のシステムは、時刻を検出するためにセンサデバイスに時計を装備することが前提となっている。すなわち、センサデバイス側に時刻算出機能がないと時刻管理ができないという問題がある。
一方、個々のセンサデバイス側に時計手段を装備するとコスト高になるという問題もある。また、個々のセンサデバイスに時計手段を装備したとしても、すべての時計を同期させる必要があり、同期させるための手段にコストがかかるという問題がある。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、時刻検出機能を持たない低コストのセンサデバイスを用いた通過滞留情報管理システムを提供することである。

前述した課題を解決するための第１の発明は、周辺にいる人の存在を感知し、人の有無を示す時系列データを送信する人感知センサ端末と、前記人感知センサ端末が設置された施設内に設置され、前記人感知センサ端末から送信される前記時系列データを収集し、転送データを生成する複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末と、前記複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末とネットワークを介して接続され、前記複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末から送信される前記転送データを元に人が通過した時刻を算出し、通過人数および滞留時間を求める情報管理サーバと、を有することを特徴とする通過滞留情報処理システムである。

また、前記人感知センサ端末が設置された施設内に端末を更に設置し、前記ネットワークを介して前記情報管理サーバに接続し、前記分析手段により求められた所定時間内の通過人数および滞留時間を表示するようにしてもよい。

前記人感知センサ端末は、人を感知するセンサを有し、所定の時間間隔ごとに前記センサのセンサデータを取得するセンサデータ取得手段と、前記センサデータ取得手段により取得された所定の数のセンサデータの合計値と所定の値を比較し、前記合計値が前記所定の値を上回る場合に、前記所定の時間間隔×前記所定の数で定まる時間内に「人がいる」と判定し、前記合計値が前記所定の値以下の場合に「人がいない」と判定する人検出手段と、前記人検出手段によって判別された人の有無を示す時系列データと、前記人感知センサ端末ごとに指定されたセンサＩＤと、前記時系列データのパケットＩＤから成るセンサ端末データを送信するセンサ端末データ送信手段と、を有する。

前記センサは人の体温を感知する感熱センサであることが好ましい。
また、前記センサ端末データ送信手段は、前記センサ端末データをブロードキャスト送信する。さらに、前記センサ端末データ送信手段は、前記センサ端末データを、複数回、ブロードキャスト送信することが望ましい。
また、前記センサ端末データ送信手段は、前記センサ端末データとともに、複数回送信する場合の再送遅延時間を送信するようにしてもよい。

一方、前記センサ集計転送アクセスポイント端末は、前記人感知センサ端末から送信される前記センサ端末データを受信するとともに、受信時刻を前記センサ端末データと対応付ける第１の受信手段と、前記第１の受信手段により受信された前記センサ端末データのなかから重複するセンサ端末データを削除し、有効なセンサ端末データを取得する有効センサデータ判定手段と、前記有効センサデータ判定手段により得られた前記有効なセンサ端末データと、対応する前記受信時刻から成る前記転送データを、前記ネットワークを介して前記情報管理サーバに送信する転送データ送信手段と、を有する。
前記有効センサデータ判定手段は、前記センサ端末データに含まれる前記センサＩＤと前記パケットＩＤの両者が一致する２つ以上の前記センサ端末データを検出した場合に、そのうちの１つのみを有効なセンサ端末データとする。

さらに、前記情報管理サーバは、前記複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末から送信される前記転送データを受信する第２の受信手段と、前記第２の受信手段により受信された前記転送データのなかから重複する転送データを削除し、有効な転送データを取得する有効転送データ判定手段と、前記有効転送データ判定手段により得られた前記有効な転送データのなかの前記時系列データと前記受信時刻を元に、前記人感知センサ端末周辺に人がいた時刻を算出する人検出時刻算出手段と、前記人検出時刻算出手段により算出された人のいる前記時刻から、所定時間内の通過人数、滞留時間、累積通過人数の少なくとも１つを求める分析手段と、を有する。

ここで、前記有効転送データ判定手段は、前記転送データに含まれる前記センサＩＤと前記パケットＩＤの両者が一致する２つ以上の前記転送データを検出した場合に、そのうちの１つのみを有効な転送データとする。
また、前記人検出時刻算出手段は、同一のセンサＩＤを持ち、連続したパケットＩＤを有する２つの前記時系列データの前記受信時刻の差から、前記時系列データの時間間隔を求め、前記人感知センサ端末周辺に人がいる時刻の算出精度を向上するようにしてもよい。

以上の第１の発明では、まず、人感知センサ端末のセンサデータ取得手段が、センサが検出するセンサデータを所定の時間間隔ごとに取得し、取得されたセンサデータが所定数収集されると、人検出手段が、所定の時間間隔×所定数で決まる時間内の人の有無を判定し、センサ端末データ送信手段が、各時間内の人の有無を時系列データとしてセンサＩＤおよび時系列を示すパケットＩＤとともに同じ施設内に設置された複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末に向けて無線送信する。
このとき、電波の干渉等による無線送受信の不安定さや、センサ集計転送アクセスポイント端末に稼動していないものがある場合等を考慮し、同一のセンサ端末データが複数回ブロードキャスト送信される。

各センサ集計転送アクセスポイント端末は、第１の受信手段により人感知センサ端末が送信したセンサ端末データを受信するが、同一のセンサ端末データを重複して受信している場合を考慮し、有効センサデータ判定手段が、センサ端末データに含まれるセンサＩＤとパケットＩＤを参照し、重複しているセンサ端末データを削除する。そして、転送データ送信手段が、その結果得られた有効なセンサ端末データとそのセンサ端末データの受信時刻からなる転送データを、ネットワークを介して情報管理サーバに送信する。

情報管理サーバは、第２の受信手段により各センサ集計転送アクセスポイント端末が送信した転送データを受信する。このとき、人感知センサ端末のブロードキャスト送信により、複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末から同一の転送データを受信している可能性があるため、有効転送データ判定手段が、転送データに含まれるセンサＩＤとパケットＩＤを元に重複する転送データを削除し、その後、人検出時刻算出手段が、有効な転送データのなかの時系列データと受信時刻を元に、人感知センサ端末周辺に人がいた時刻を算出する。この人がいた時刻から、分析手段は、通過人数や滞留時間、累積通過人数を算出する。

第２の発明は、人を感知するセンサと、所定の時間間隔ごとに前記センサのセンサデータを取得するセンサデータ取得手段と、前記センサデータ取得手段により取得された所定の数のセンサデータの合計値と所定の値を比較し、前記合計値が前記所定の値を上回る場合に、前記所定の時間間隔×前記所定の数で定まる時間内に「人がいる」と判定し、前記合計値が前記所定の値以下の場合に「人がいない」と判定する人検出手段と、前記人検出手段によって判別された人の有無を示す時系列データと、前記人感知センサ端末ごとに指定されたセンサＩＤと、前記時系列データのパケットＩＤから成るセンサ端末データを複数回、ブロードキャスト送信するセンサ端末データ送信手段と、を有することを特徴とするセンサ端末である。

第３の発明は、センサ端末の送信データを受信するアクセスポイント端末であって、前記データのなかから重複するデータを削除し、有効なデータを取得し、前記有効なデータと、前記有効なデータの受信時刻を情報管理サーバにネットワークを介して送信することを特徴とするアクセスポイント端末である。

また、第４の発明は、コンピュータを請求項１から請求項１２の通過滞留情報処理システムとして機能させることを特徴とするプログラムである。

本発明によれば、時刻算出機能を装備していないセンサデバイスであっても、時刻情報を管理可能な通過滞留情報管理システムを提供することが可能になる。

以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
まず、図１を参照しながら、本発明の実施の形態に係る通過滞留情報管理システム１のシステム構成について説明する。
図１は、通過滞留情報管理システム１の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、通過滞留情報管理システム１は、学会会場、展示場、店舗、美術館等の各種施設２１内に設置される人感知センサ端末３（３ａ、３ｂ、・・・、３ｍ）と、これも施設２１内に設置される集計転送ポイント５（５ａ、５ｂ、・・・、５ｎ）と会場端末７、施設２１内の集計転送ポイント５および会場端末７とインターネット等のＨＴＴＰ通信網３１を介して通信可能な遠隔の情報管理サーバ１１で構成される。

人感知センサ端末３は、施設２１内の人が通過、滞留する種々の場所に１つずつ設置される。例えば、学会会場の各会場の入口や、店舗内のさまざまな商品棚等に数１０個設置することが考えられる。
一方、集計転送ポイント５の数は人感知センサ端末３の数よりも少なくてよく、例えば、数個設置する。１つの集計転送ポイント５が無線通信可能な複数の人感知センサ端末３のデータを収集し、遠隔にある情報管理サーバ１１にデータを転送する。

情報管理サーバ１１は、情報分析サーバ１３および記録サーバ１５で構成される。
情報分析サーバ１３は、集計転送ポイント５から送信されたデータを元に、人の通過滞留時間等を分析する。分析して得られた情報は、記録サーバ１５に格納される。
一方、施設２１内の会場端末７は、遠隔の情報管理サーバ１１の情報分析サーバ１３で分析処理され、記録サーバ１５に格納された通過滞留情報等をインターネット等のＨＴＴＰ通信網３１を介して受信し、表示する。

次に、各装置の構成について説明する。
図２は、人感知センサ端末３のハードウエア構成図、図３は、集計転送ポイント５のハードウエア構成図、図４は、会場端末７および情報管理サーバ１１のハードウエア構成図である。

図２に示すように、人感知センサ端末３は、センサ・モジュール３１と、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３４、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）３５、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）３６、無線通信インタフェース部３３、電源スイッチ３２等がバス３７を介して接続された構成である。

センサ・モジュール３１は、人を感知するセンサであり、例えば、人の体温と周囲の温度の差を感知する熱感知センサであり、例えば、周囲の温度よりも高い温度が検出された場合には「高」電圧、そうでない場合には「低」電圧を出力する。

ＣＰＵ３４は、ＲＯＭ３５に格納されるプログラムをＲＡＭ３６上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス３７を介して接続された各装置を駆動制御し、後述する人感知センサ端末３の各手段（図５を参照）を実行する。
ＲＯＭ３５は、人感知センサ端末３が実行するプログラムやデータを保持する。
一方、ＲＡＭ３６は、ＲＯＭ３５からロードしたプログラムや、プログラムの処理に必要なデータ、センサ・モジュール３１から取得したデータ等を一時的に保持するとともに、ＣＰＵ３４が実行する各処理のワークエリアとして機能する。

無線通信インタフェース部３３は、センサ・モジュール３１から取得し、処理したデータを集計転送ポイント５に送信するための通信インタフェースである。通信インタフェース規格の種類は問わないが、例えば、無線ＬＡＮ、ＺｉｇＢｅｅ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、３１５ＭＨz帯の微弱無線等である。
さらに、電源スイッチ３２は、人感知センサ端末３への給電をＯｎ/Ｏｆｆするためのスイッチである。

次に、集計転送ポイント５のハードウエア構成を図３に沿って説明する。
図３に示すように、集計転送ポイント５は、ＣＰＵ５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３、記憶部５４、時計５５、無線通信インタフェース部５６等がバス５７を介して接続された構成である。例えば、ＬｉｎｕｘボートやＬｉｎｕｘ ＰＣ等を使用して構成される。

ＣＰＵ５１は、ＲＯＭ５２あるいは記憶部５４に格納されるプログラムをＲＡＭ５３上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス５７を介して接続された各装置を駆動制御し、後述する集計転送ポイント５の各手段（図１１を参照）を実行する。

ＲＯＭ５２は、集計転送ポイント５が実行するプログラムやデータを保持する。
一方、ＲＡＭ５３は、ＲＯＭ５２からロードしたプログラムや、プログラムの処理に必要なデータ、人感知センサ端末３から取得したデータ等を一時的に保持するとともに、ＣＰＵ５１が実行する各処理のワークエリアとして機能する。
また、記憶部５４は、ＣＰＵ５１が実行するプログラム、プログラムの実行に必要なデータ、ＯＳ（オペレーティング・システム）等、データ等が格納され、必要に応じてＲＡＭ５３に呼び出され、ＣＰＵ５１によって処理される。

無線通信インタフェース部５６は、人感知センサ端末３との間の無線通信を可能にする通信インタフェースと、ＨＴＴＰ通信網３１を介して情報管理サーバ１１との間の通信を可能にする通信インタフェースから成る。
人感知センサ端末３との通信を可能にする通信インタフェースには、人感知センサ端末３の規格と同じものを使用すればよい。人感知センサ端末３から発信される電波を常に監視して、情報を受信する。
一方、情報処理サーバ１１との間の通信を可能にする通信インタフェースは、インターネット等のＨＴＴＰ通信網３１と接続可能であれば無線あるいは有線のどちらでもよい。

次に、情報管理サーバ１１のハードウエア構成を図４に沿って説明する。
図４に示すように、情報管理サーバ１１は、一般的なコンピュータを利用して構成される。情報分析サーバ１３と記録サーバ１５は、図４に示すようなコンピュータ・システムを個々に装備してもよいし、１つのコンピュータ・システムを共用してもよい。

情報管理サーバ１１は、ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３、記憶部１１４、入力部１１５、表示部１１６、通信インタフェース部１１７等がバス１１８を介して接続された構成である。

ＣＰＵ１１１は、記憶部１１４、ＲＯＭ１１２等の記憶媒体に格納されているプログラムをＲＡＭ１１３上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス１１８を介して接続された各装置を駆動制御し、情報管理サーバ１１が行なう各種処理（図１５参照）を実行する。

記憶部１１４は、ハードディスク装置（ＨＤＤ）であり、ＣＰＵ１１１が実行するプログラムや、プログラムの実行に必要なデータ、ＯＳ等が格納される。プログラムに関しては、ＯＳ等の制御プログラムや、後述するフィルタリング処理や分析処理等に相当するアプリケーションプログラムが格納される。

入力部１１５は、例えば、キーボードや、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置である。入力部１１５を介して、情報管理サーバ１１の動作や操作、データ入力等を行うことができる。
表示部１１６は、ＣＲＴモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等（ビデオアダプタ等）を有する。

通信インタフェース部１１７は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとＨＴＴＰ通信網３１間の通信を媒介する通信インタフェースであり、通信網３１を介して、他の端末（集計転送ポイント５、会場端末７）間との通信制御を行なう。

施設２１内に設置される会場端末７も、一般的なコンピュータを利用して構成される。
すなわち、会場端末７のハードウエア構成は、図４に示すように、ＣＰＵ７１、ＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３、記憶部７４、入力部７５、表示部７６、通信インタフェース部７７等がバス７８を介して接続された構成である。

ＣＰＵ７１は、記憶部７４、ＲＯＭ７２等の記憶媒体に格納されているプログラムをＲＡＭ７３上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス７８を介して接続された各装置を駆動制御し、会場端末７が行なう各種処理、例えば、情報管理サーバ１１とＨＴＴＰ通信網３１を介して通信し、情報管理サーバ１１が処理した通過滞留情報を得て表示部７６に表示する処理等を実行する。

なお、ＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３、記憶部７４、入力部７５、表示部７６、通信インタフェース７７、およびバス７８は、情報管理サーバ１１のＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３、記憶部１１４、入力部１１５、表示部１１６、通信インタフェース１１７、およびバス１１８の各部と同様なので、それらの説明は省略する。

次に、人感知センサ端末３の機能について図５に沿って説明する。
図５は、人感知センタ端末３の機能ブロック図である。
図５に示すように、人感知センサ端末３は、センサデータ取得手段３０１、センサデータ格納手段３０２、人検出手段３０３、人検出データ格納手段３０４、およびデータ送信手段３０５を備える。
これらの各手段は、プログラムとしてＲＯＭ３５に格納され、必要に応じてＲＡＭ３６に呼び出されてＣＰＵ３４により実行される。

センサデータ取得手段３０１は、センサ・モジュール３１の出力データを所定の検出間隔で取得する。人感知センサ端末３は、時計機能を持たない簡単な構成でありため、検出間隔は、ＣＰＵ３４の内部クロックを利用して求める。ＣＰＵ３４の内部クロックにより、例えば１０ｍｓの間隔ごとにセンサデータ読み出し信号を生成し、その信号のタイミングでセンサ・モジュール３１のセンサデータを読み込む。センサデータは、人を感知していることを示す「１」と人を感知していないことを示す「０」の２値データである。

センサデータ格納手段３０２は、センサ・モジュール３１から所定の検出間隔ごとに取得した２値データをＲＡＭ３６に格納する。
このとき、センサデータの個数を計数するセンサデータ・カウンタによりデータ数を計数し、データ数が所定の数（例えば１００個）収集された時点で人検出手段３０３が起動される。検出間隔を１０ｍｓ、所定のデータ数を１００個とすれば、１秒分のセンサデータが収集されると人検出手段３０３が起動されることになる。

人検出手段３０３は、所定のデータ数の収集期間である検出間隔×所定のデータ数の期間（例えば１秒間）についての人の有無を判定する。この手法については後述する。
人検出データは、人がいる（有）の場合「１」、いない（無）の場合「０」の２値データである。

人検出データ格納手段３０４は、人検出手段３０３によって得た人検出データをＲＡＭ３６に格納する。ＲＡＭ３６に格納される人検出データは、検出間隔×所定のデータ数の時間間隔（例えば１秒）ごとの時系列データになる。
このとき、人検出データの個数を計数する人検出データ・カウンタによりデータ数を計数し、データ数が所定の数（例えば６０個）格納された時点でデータ送信手段３０５が起動される。人検出データが１秒ごとの時系列データであるとすれば、１分間分の人検出データが収集された時点でデータ送信手段３０５が起動されることになる。これは、人感知センサ端末３と集計転送ポイント５間の通信回数を減らす役割を果たす。

データ送信手段３０５は、所定の個数からなる人検出データを集計転送ポイント５に送信する。このとき、人検出データとともに、人感知センサ３を識別するためのセンサＩＤと、人検出データのパケット番号を示すパケットＩＤを送信する。詳細については後述する。

次に、人感知センサ端末３の各手段（３０１〜３０５）の詳細を図６〜図９に沿って説明する。
図６は、センサデータ取得手段３０１、センサデータ格納手段３０２、および人検出手段３０３の処理の流れを示すフローチャート、図７は、人検出手段３０３、データ送信手段３０５の処理の流れを示すフローチャート、図８はデータ送信手段３０５の流れを示すフローチャートとデータ構成説明図、図９は、人感知センサ端末３のＲＡＭ３６の内容を示す説明図である。

人感知センサ端末３は、電源スイッチ３２がＯｎになると、それがＯｆｆになるまでの間稼動し続ける。すなわち、センサ・モジュール３１からセンサデータを取得して、処理し、集計転送ポイント５に送信し続ける。

図６に示すように、電源スイッチ３２がＯｎになると、まず、ＲＡＭ３６中に設けられるセンサデータ・カウンタ３６３、人検出データ・カウンタ３６５、パケットＩＤカウンタ３６２を初期化する（ステップ１１）。

次に、ＣＰＵ３４の内部クロックを使用したデータ取得間隔タイマｔ１をリセットして始動する（ステップ１２）。
次に、センサデータ取得手段３０１は、センサ・モジュール３１の出力であるセンサデータＤ（ｍ）を取得し、センサデータ格納手段３０２がＲＡＭ３６に格納する（ステップ１３）。

センサデータの取得と格納が行なわれると、センサデータ・カウンタｍ（３６３）を１インクリメントする（ステップ１４）。そして、センサデータ・カウンタｍの値が所定の値Ｍ（例えばＭ＝１００）を上回ったか否かを判定し（ステップ１５）、上回った場合（ステップ１５のＹｅｓ）には人検出手段３０３を起動する（ステップ１７）。人検出手段３０３については後述する。
センサデータ・カウンタｍの最大値である最大センサデータ数Ｍ３６４は、予め適切に定めてＲＡＭ３６に格納しておく。

センサデータ・カウンタｍの値が所定の値Ｍ（例えばＭ＝１００）以下の場合（ステップ１５のＮｏ）には人検出手段３０３は起動せずに、データ取得間隔タイマｔ１の値が所定のデータ取得間隔Ｔ１（例えばＴ１＝１０ｍｓ）に達するまで待ち（ステップ１６）、データ取得間隔Ｔ１に達したら（ステップ１６のＹｅｓ）、センサデータＤ（ｍ）を取得するためにステップ１２に戻る。
ここでえ、データ取得間隔Ｔ１（３６９）は、予め定めてＲＡＭ３６に格納しておく。

以上の処理により、データ取得間隔Ｔ１（例えばＴ１＝１０ｍｓ）毎にセンサ・モジュール３１の出力である「０」、「１」の２値データが取得され、ＲＡＭ３６に格納される。
このセンサデータ取得手段３０１およびセンサデータ格納手段３０２は、電源スイッチ３２がＯｆｆにならないかぎり引き続きデータ取得間隔Ｔ１ごとに実行される。
また、データ取得間隔Ｔ１を１０ｍｓ、最大センサデータ数Ｍを１００個とすると、１秒ごとに、１００個の２値センサデータＤ（１）〜Ｄ（１００）についての人検出手段３０３が起動されることになる。

次に、図７に沿って、人検出手段３０３の処理を説明する。
図７は、人検出手段３０３の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、Ｍ個のセンサデータＤ（ｍ）、ｍ＝１〜Ｍを合計し、合計値ＡＤを求める(ステップ２１)。すなわち、「０」あるいは「１」のＭ個のデータを加算し、合計値ＡＤを得る。
次に、合計値ＡＤの値を、予め定めてＲＡＭ３６に格納してある閾値ＡＤ_ＴＨ３７１と比較する（ステップ２２）。Ｍ個分の合計値ＡＤの値が大きければ人がいると感知したセンサデータが多いことを示す。

そして、ＡＤの値が閾値ＡＤ_ＴＨ３７１よりも大きい場合は（ステップ２２のＹｅｓ）、人を検知したと判定し、人検出データＰＤ（ｎ）の値を「１」に（ステップ２３）、ＡＤの値が閾値ＡＤ_ＴＨ３７１以下の場合は（ステップ２２のＮｏ）、人が検知できないと判定し、人検出データＰＤ（ｎ）の値を「０」にする（ステップ２４）。
次に、ステップ２３およびステップ２４で得た人検出データＰＤ（ｎ）をＲＡＭ３６に格納する（ステップ２５）。

次に、ＲＡＭ３６に格納された人検出データＰＤの個数であるｎを予め定めてＲＡＭ３６に格納されている最大人検出データ数Ｎ（例えばＮ＝６０個）３６６と比較し（ステップ２６）、人検出データＰＤの個数がＮ個以上の場合には（ステップ２６のＹｅｓ）、データ送信手段３０５を起動する（ステップ２７）。
すなわち、Ｎ個分の人検出データＰＤをまとめて人感知センサ端末３から集計転送ポイント５に送信することになる。
データ送信手段３０５を起動したら、人検出データ・カウンタｎ３６５を初期化して１とし（ステップ２８）、人検出手段３０３の処理を終了する。
一方、人検出データＰＤ数ｎがＮ個に満たない場合（ステップ２６のＮｏ）には、ｎの値を１インクリメント（ステップ２９）してから人検出手段３０３を終了する。

次に、図８に沿って、データ送信手段３０５の処理を説明する。
図８（ａ）は、データ送信手段３０５の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、ＲＡＭ３６からＮ個の人検出データＰＤ（ｎ）、ｎ＝１〜Ｎを読み出す（ステップ３１）。
例えば、データ取得間隔Ｔ１＝１０ｍｓ、最大センサデータ数Ｍ＝１００個、最大人検出データ数Ｎ＝６０個とすると、１秒ごとの人検出データＰＤ（ｎ）１分間分を人感知センサ端末３から送信することになる。

次に、人検出データ、ｎ＝１〜Ｎに、人感知センサ端末３を識別可能にするデバイスＩＤと、人検出データＰＤ（ｎ）のパケット番号を示すパケットＩＤであるｐを付与し送信データＳＤとする（ステップ３２）。
図８（ｂ）は、送信データＳＤ３７４の構成例を示す図である。
人検出データＰＤ（ｎ）、（ｎ＝１〜Ｎ）３７３にデバイスＩＤ３６１とパケットＩＤ３６２が付加されている。

パケットＩＤは、特定デバイスＩＤを持つ人感知センサ端末３から送信された人検出データＰＤ（ｎ）が何番目のデータであるかを示すものである。デバイスＩＤとパケットＩＤは、後述するように、受信パケットの重複や、パケットの喪失を検出するために利用される。
デバイスＩＤ３６１は、人感知センサ端末３のＲＡＭ３６に格納しておく。また、生成された送信データＳＤ３７４もＲＡＭ３６に格納しておく。

次に、生成した送信データＳＤを集計転送ポイント５に送信する処理を行う。データ送信は、ブロードキャスト送信で、複数回（Ｊ回）送信する。
ブロードキャスト送信を行なうことにより、１つの人感知センサ端末３の送信データＳＤが複数の集計転送ポイント５（５ａ、５ｂ、…５ｎ）に送信される。これは、一時的な無線ＬＡＮとの干渉などによる電波の到達状況の悪化や、機器の故障によりデータ受信が行なえない集計転送ポイント５がある場合を考慮し、少なくとも１つ以上の集計転送ポイント５で送信データＳＤが受信されるようにするためである。
また、同一の送信データＳＤを複数回（Ｊ回）送信するのも、電波の到達状況の変化に対応するためである。

まず、複数回送信するために送信回数カウンタｊを初期化し０にする（ステップ３３）。次に、送信回数カウンタｊを１インクリメントして送信処理を開始する（ステップ３４）。複数回送信する際の送信間隔を計測する送信間隔タイマｔ２をリセットして始動する（ステップ３５）。その後、送信データＳＤを無線通信インタフェース部３３を介してブロードキャスト送信する（ステップ３６）。これにより１回のブロードキャスト送信が実行される。

送信回数カウンタｊが予め定めた最大送信回数Ｊ以上か否かを判定し（ステップ３７）、最大送信回数Ｊに至っていない場合には（ステップ３７のＮｏ）、再度送信を行うためステップ３８により送信間隔タイマｔ２が予め定めた送信間隔Ｔ２（例えばＴ２＝５ｍｓ）経過するのを待ち（ステップ３８のＮｏ）、送信間隔Ｔ２が経過したら（ステップ３８のＹｅｓ）、ステップ３４に戻り、再送を行なう。
最大送信回数Ｊ回送信を終えた場合には（ステップ３７のＹｅｓ）、パケット番号の値ｐを１インクリメントして（ステップ３９）、データ送信手段３０５を終了する。

最大送信回数Ｊは、予め例えばＪ＝１０回等に定めて、その値をＲＡＭ３６に格納しておく。また、送信間隔Ｔ２も予めＴ２＝５ｍｓ等のように定めてＲＡＭ３６に格納しておく。

図９は、人感知センサ端末３のＲＡＭ３６に格納する各種データの種類を示している。
ＲＡＭ３６には、例えば、個々の人感知センサ端末３を識別するためのデバイスＩＤ３６１、送信データＳＤのパケットＩＤを計数するためのパケットＩＤカウンタｐ３６２、センサ・モジュール３１からセンサデータＤ（ｍ）を取得する際のセンサデータ個数計数用のカウンタｍ３６３、人検出手段３０３を起動するための最大センサデータ数Ｍ３６４、人検出データ数計数用のカウンタｎ３６５、データ送信手段３０５を起動するための最大人検出データ数Ｎ３６６、送信回数カウンタｊ３６７、最大送信回数Ｊ３６８、センサデータＤ（ｍ）のデータ取得間隔Ｔ１（３６９）、データ送信間隔Ｔ２（３７０）、人検出閾値ＡＤ_ＴＨ３７１、センサデータＤ（ｍ）３７２、人検出データＰＤ（ｎ）３７３、送信データＳＤ３７４等である。

図１０は、人感知センサ端末３から複数の集計転送ポイント５に複数回ブロードキャスト送信を行なうことを説明する図である。
送信データＳＤはＪ回（例えばＪ＝１０回）、周辺の集計転送ポイント５に送信される。送信データＳＤが複数の集計転送ポイント５によって受信されるようにして、どの集計転送ポイント５にも全く送信データＳＤが受信されない危険を回避するためである。

次に、集計転送ポイント５の機能について、図１１に沿って説明する。
図１１は、集計転送ポイント５の機能ブロック図である。
人感知センサ端末３から送信される送信データＳＤを受信する受信手段５０２と、各送信データＳＤの受信時刻を付与する受信時刻付与手段５０２、受信データ５０３を一時的に集計転送ポイント５のＲＡＭ５３に格納する受信データ一時記憶手段５０３、複数回送信による受信データの重複を判定し、重複データをフィルタリングする重複データ判定手段５０４、有効なデータと受信データから情報管理サーバ１１に送信する転送データを生成し、ＲＡＭ５３または記憶部５４に格納するデータ登録手段５０５、および、転送データを情報管理サーバ１１に送信するデータ送信手段５０６より成る。

図１２に示すように、集計転送ポイント５のＲＡＭ５３には、個々の集計転送ポイント５を識別するための集計転送ポイントＩＤ５３１、人感知センサ端末３から送信され集計転送ポイント５が受信した受信データＳＤ５３２、時計５５により得た受信データＳＤ（ｉ）５３２の受信時刻データＳＤＴ（ｉ）、および、集計転送ポイント５がアクセスするための情報管理サーバ１１のアドレス５３４等が格納される。

次に、集計転送ポイント５の各手段の詳細を、図１３に沿って説明する。
図１３（ａ）は、集計転送ポイント５の処理の流れを示すフローチャートである。
集計転送ポイント５は、受信手段５０１によって複数の人感知センサ端末３から送信される電波を継続的に受信しており、受信された受信データＳＤは、受信時刻付与手段５０２によって得られた受信時刻ＳＤＴとともにＲＡＭ５３に蓄えられている（受信データ一時記憶手段５０３）。

ＲＡＭ５３に格納された個々の受信データＳＤ（ｉ）について、次の処理が実行される。
まず、ＲＡＭ５３から受信データＳＤ（ｉ）を読み出し（ステップ４１）、受信データＳＤ（ｉ）と同一の受信データを以前に受信したか否かを判定する（ステップ４２）。すなわち、受信データＳＤ（ｉ）の構成要素であるデバイスＩＤとパケットＩＤの両方が一致する受信データＳＤが既に記憶部５４に登録されているか判定する。一致する受信データがない場合には（ステップ４２のＮｏ）、新たな受信データＳＤであると見なし、記憶部５４に受信データＳＤ（ｉ）と、この受信データＳＤ（ｉ）の受信時刻ＳＤＴ（ｉ）（ＲＡＭ５３に格納されている）を記憶部５４に有効な受信データとして登録する（ステップ４３）。
一方、デバイスＩＤとパケットＩＤの両方が一致する受信データが既に記憶部５４に存在する場合には（ステップ４２のＹｅｓ）、受信データＳＤは無効の受信データとする。

その後、受信データＳＤの有効/無効に関わり無く、ＲＡＭ５３内の重複データ判定済みの受信データＳＤ（ｉ）およびその受信時刻データＳＤＴ（ｉ）を消去する（ステップ４４）。
以上の処理により、記憶部５４には集計転送ポイント５が受信した重複のない受信データＳＤ（ｉ）のみが受信時刻ＳＤＴ（ｉ）とともに格納されることになる。

次に、記憶部５４に登録された受信データＳＤ（ｉ）および受信時刻データＳＤＴ（ｉ）に集計転送ポイントＩＤ５３１を付加し、集計転送ポイント５からの送信データＢＤを生成する（ステップ４５）。
そして、生成した送信データＢＤを、ＲＡＭ５３に格納されている情報管理サーバ１１のサーバ・アドレス５３４にネットワーク３１を介して送信する（ステップ４６）。

図１３（ｂ）は、集計転送ポイント５が送信する送信データＢＤ５５０の構成を示す図である。
人感知センサ端末３から送信され集計転送ポイント５が受信した受信データＳＤ（ｉ）５３２に加えて、受信時刻ＳＤＴ（ｉ）５３３と集計転送ポイントＩＤ５３１が付加されている。
受信データＳＤ（ｉ）５３２は、人感知センサ端末３識別用のデバイスＩＤと、何パケット目の人検出データであるかを示すパケットＩＤ、および、人の有無を示す時系列データからなる人検出データＰＤ（ｎ）で構成される。
集計転送ポイントＩＤ５３１は、情報管理サーバ１１がこの送信データＢＤ５５０を受信した際にどの集計転送ポイント５から受信したのかを識別するためのもので、通過滞留情報の分析に直接使用されるものではなく、必須データではない。無線環境の安定性や集計転送ポイント５の稼動確認等に使用する。

図１４は、複数の集計転送ポイント５（５ａ、５ｂ・・・）と情報管理サーバ１１間の通信の概念図である。
人感知センサ端末３は集計転送ポイント５にブロードキャスト送信を行なっており、複数の集計転送ポイント５が、同じ人感知センサ端末３から送られた同一の送信データＢＤ５５０を情報管理サーバ１１に送信する可能性がある。

次に、図１５に沿って、情報管理サーバ１１の機能を説明する。
図１５は、情報分析サーバ１３と記録サーバ１５からなる情報管理サーバ１１の機能ブロック図である。
情報分析サーバ１３は、集計転送ポイント５から送信された送信データＢＤを受信する受信手段１３０１と、送信データＢＤの受信時刻を付与する受信時刻付与手段１３０２と、受信データを一時的にＲＡＭ１１３または記憶部１１４に記憶する受信データ一時記憶手段１３０３と、複数の集計転送ポイント５から送信された同一の受信データをフィルタリングして有効なデータを取得する重複データ判定手段１３０４と、有効なデータを元に、人の通過人数や滞留時間、累積人数等を取得するデータ分析手段１３０５からなる。

一方、記録サーバ１５は、情報分析サーバ１３のデータ分析手段１３０５によって求められた人の通過人数や滞留時間、累積人数等の分析データを記憶部１１４に記録する分析データ記録手段１５と、分析データをネットワーク３１を介して施設２１内に設置された会場端末７に送信する分析データ配信手段１５０２からなる。

図１６は、情報管理サーバ１１のＲＡＭ１１３に格納されるデータの例である。
集計転送ポイント５から送信され、情報管理サーバ１１が受信した受信データＢＤ１１３１や、受信管理サーバ１１が受信データＢＤ（ｋ）１１３１を受信した受信時刻データＢＤＴ（ｋ）１１３２、施設２１内に設置された人感知センサ端末３の位置情報１１３３等がＲＡＭ１１３に格納される。
受信時刻データＢＤＴ（ｋ）は、ＨＴＴＰ通信網３１による通信環境の確認にされるもので、通過滞留情報の分析には必須ではない。
また、人感知センサ端末３の位置情報１１３３については後述するが、人感知センサ端末３の施設２１内での位置を登録しておくことで、人の通過滞留分析データと位置情報を関係付けて分析することが可能になる。

次に、情報分析サーバ１３の各手段の詳細を、図１７に沿って説明する。
図１７は、情報分析サーバ１１の処理の流れを示すフローチャートである。
情報分析サーバ１３は、受信手段１３０１によって複数の集計転送ポイント４から送信されるデータＢＤ（ｋ）を継続的に受信しており、受信された受信データＢＤ（ｋ）は、受信時刻付与手段１３０２によって受信時刻ＢＤＴ（ｋ）とともにＲＡＭ１１３に蓄えられている（受信データ一時記憶手段１３０３）。

ＲＡＭ１１３に格納された個々の受信データＢＤ（ｋ）について、次の処理が実行される。
まず、ＲＡＭ１１３から受信データＢＤ（ｋ）を読み出し（ステップ５１）、受信データＢＤ（ｋ）と同一の受信データを他の集計転送ポイント５から以前に受信したか否かを判定する（ステップ５２）。すなわち、受信データＢＤ（ｋ）の構成要素であるデバイスＩＤとパケットＩＤの両方が一致する受信データＢＤが既に記憶部１１４に登録されているか判定する。一致する受信データがない場合には（ステップ５２のＮｏ）、新たな受信データＢＤであると見なし、記憶部１１４に受信データＢＤ（ｋ）と、この受信データＢＤ（ｋ）の受信時刻ＢＤＴ（ｋ）（ＲＡＭ１１３に格納されている）を記憶部１１４に有効な受信データとして登録する（ステッ５３）。
一方、デバイスＩＤとパケットＩＤの両方が一致する受信データが既に記憶部１１４に存在する場合には（ステップ５２のＹｅｓ）、受信データＢＤは無効の受信データとする。

その後、受信データＢＤの有効/無効に関わり無く、ＲＡＭ１１３内の重複データ判定済みの受信データＢＤ（ｋ）およびその受信時刻データＢＤＴ（ｋ）を消去する（ステップ５４）。
以上の処理により、記憶部１１４には情報分析サーバ１３が受信した重複のない受信データＢＤ（ｋ）のみが受信時刻ＢＤＴ（ｋ）とともに格納されることになる。

次に、記憶部１１４に登録された受信データＢＤ（ｋ）を分析する（ステップ５５）。受信データＢＤ（ｋ）の分析については後述する。
そして、分析結果を記録サーバ１５に送り（ステップ５６）、処理を終了する。記録サーバ１５は、その分析結果を記憶部１１４に格納する。

図１８は、情報分析サーバ１３による受信データＢＤ（ｋ）の分析（ステップ５５）の説明図である。
情報管理サーバ１１の記憶部１１４には、重複のない有効な受信データＢＤ（ｋ）１１３１が格納されている。

図１８に示すように、受信データＢＤ（ｋ）１１３１は、人感知センサ端末３が作成し、集計転送ポイント５に送信した送信データＳＤ３７４と、その送信データＳＤ３７４を集計転送ポイント５が受信した受信時刻ＳＤＴ５３３および受信した集計転送ポイント５の集計転送ポイントＩＤ５３１で構成される。
また、送信データＳＤ３７４は、この送信データＳＤ３７４を送信した人感知センサ端末３を識別するためのデバイスＩＤ（例えば、３ａ）と、人検出データＰＤ、人検出データＰＤの順番を示すパケットＩＤ（例えば、１）からなる。

人検出データＰＤ（ｎ）はＮ個（例えばＮ＝６０個）のデータからなる。
前述したように、ＰＤ（ｎ）は、例えば１秒ごと（データ取得間隔Ｔ１＝１０ｍｓ、最大センサデータ数Ｍ＝１００個とした場合）の人の有無を示す２値データ（有「１」、無「０」）で、Ｎ＝６０個の場合、ＰＤ（ｎ）、ｎ＝１，２,・・・,Ｎは、１分間分の人検出データである。

情報分析サーバ１３のデータ分析手段１３０５は、このＮ個の人検出データから人有「１」のデータを抽出する。
図１８の例では、人検出データＰＤ（ｎ）の３番目と４番目のデータ（ｎ＝３および４）と、５７番目、５８番目、５９番目のデータ（ｎ＝５７、５８、５９）が人有「１」である。
ここで、集計転送ポイント５での受信時刻ＳＤＴ５３３を１２時０分０秒とし、Ｎ番目（ｎ＝６０）の時点を受信時刻ＳＤＴ５３３であるとすると、ｎ＝３〜４に人有「１」の時刻は１１時５９分０３秒〜１１時５９分０４秒となる。また、ｎ＝５７〜５９の時刻は１１時５９分５７秒〜１１時５９分５９秒となる。
すなわち、この例では、１１時５９分０３秒〜０４秒、および、１１時５９分５７秒〜５９秒に人が人感知センサ端末３（３ａ）付近にいたと分析する。

以上のようにして分析された、人感知端末３付近に人がいる「開始時刻」と「終了時刻」、および、その人感知センサ端末３の「デバイスＩＤ」を記憶部１１４に格納していく。

このようにして分析し、収集された分析データを加工することにより、人の通過人数や滞留時間を求めることが可能である。
すなわち、ある時間内の特定のデバイスＩＤの分析データ数を累積することにより、その時間内にそのデバイスＩＤの人感知端末３付近を通過した人の人数を求めることができる。
また、「開始時刻」と「終了時刻」との差から、人感知端末３付近に滞留した時間を求めることができる。

分析データの加工例を図１９、図２０に示す。分析データを加工して、記憶サーバ１５に格納し、情報管理サーバ１１の表示部１１６に表示させることもできるし、これを施設２１内の会場端末７に通信網３１を介して送ることにより、会場端末７の表示部７６に表示させることも可能である。

図１９、図２０は、分析加工結果の表示例である。
図１９（ａ）は、２つの人感知センサ端末３（３ａおよび３ｂ）付近の１時間ごとの通過人数の推移を折れ線グラフで示したものである。
通過人数は、記憶部１１４に格納されている分析データを検索し、各時間（例えば９時から１０時）内の各デバイスＩＤ（３ａおよび３ｂ）のデータ数を計数することにより求められる。

図１９（ｂ）は、催し物の各会場の入場累積人数の変化の表示例である。各会場の入口に人感知センサ端末３が設置されている。
累積人数は、記憶部１１４に格納されている分析データの各デバイスＩＤについてデータ数を計数することにより求められる。

図２０は、催し物の各会場の入場者数を位置情報とともに表示する例である。
会場Ａの入口に人感知センサ端末３ａが、会場Ｂの入口に人感知センサ３ｂが設置されている。会場Ａへの入場者数は「２」で２９人以上５７人以下であることを、会場Ｂへの入場者数は「５」で１１４人以上であることを示している。
ＲＡＭ１１３に各人感知センサ端末３の位置情報を登録しておくことにより（図１６の人感知センサ位置情報１１３３）、このように、施設２１内での位置情報も付加して表示することが可能である。

以上のように、人感知センサ端末３が時計機能を持っていない簡易なものであっても、集計転送ポイント５における受信時刻のデータを情報分析サーバ１３で分析することにより、個々の人感知センサ端末３付近の人の通過人数や滞留時間を時間と関連付けて分析することが可能である。
記憶部１１４の分析データの加工方法は種々可能であり、表示方法は図１９、図２０の表示例に限るものではない。

次に、人感知センサ端末３と集計転送ポイント５間でのパケット損失を軽減する方法について説明する。
人感知センサ端末３と集計転送ポイント５間の通信は無線通信を想定しているので、一時的に他の無線機器の影響を受けて通信できない場合が起こり得る。
以上に説明した通過滞留時間管理システム１では、人感知センサ端末３からの送信データＳＤの送信を送信間隔Ｔ１（例えばＴ１＝５ｍｓ）で複数回（例えば１０回）行なうことでパケット損失を軽減していたが、送信間隔Ｔ１を可変にする方法が考えられる。

図２１は、パケット損失を軽減する方法の説明図である。
人感知センサ端末３から送信データＳＤを複数回（Ｊ回）送信する際、送信間隔を可変にし、例えば、最初の送信から１秒後、２秒後、４秒後、８秒後、１６秒後・・・と送信時間間隔を徐々にあけながら送信する。
このように間隔をあけることで、他の人感知センサ端末３の無線通信の影響を軽減することが可能である。

この場合、人感知センサ端末３は、送信データＳＤにこの「送信時間間隔」を付加して送信する。そして、集計転送ポイント５は受信時刻付与手段５０２において付加的な処理を行う必要がある。
すなわち、受信時刻付与手段５０２は、実際の受信時刻からこの送信時間間隔を差し引いた時刻をその受信データの受信時刻として付与する。
例えば、受信手段５０１が、送信時間間隔４秒の付加された送信データＳＤを１２時０分４秒に受信した場合、この送信データＳＤの受信時刻を、送信時間間隔を差し引いた１２時０分０秒に補正する。
以上の方法により、人感知センサ端末３と集計転送ポイント５間の無線送信におけるパケット損失を軽減することが可能である。

次に、人感知センサ端末３の時間精度を向上する方法を説明する。
上述の通過滞留時間管理システム１では、人感知センサ端末３は、ＣＰＵ３４の内部クロックを用いてセンサ・モジュール３１のデータを読み出している。これは、時計機能を付加する必要がなく簡易なセンサ端末を構成できる点で有利な方法である。
しかし、ＣＰＵ３４の種類や、駆動条件（温湿度、電池の消耗度合）により、ＣＰＵ３４の内部クロックの精度にずれが生じる可能性がある。内部クロックの精度が落ちると、通過滞留時間管理システム１における時刻の算出の精度も落ちることになり、時刻の補正が必要である。

図２２は、集計転送ポイント５における時刻補正方法の説明図である。
集計転送ポイント５は、人感知センサ端末３から受信データＳＤ（ｉ）を受信する。この受信データＳＤ（ｉ）は、人感知センサ端末３のデバイスＩＤと、人検出データＰＤのパケットＩＤ、人検出データＰＤからなり、これにこの受信データＳＤ（ｉ）を集計転送ポイント５が受信した時刻５３３が付加されている。

集計転送ポイント５の受信時刻付与手段５０２は、同じデバイスＩＤで連続したパケットＩＤについての受信時刻ＳＤＴを比較し、その時間差を最大人検出データ数Ｎで除した値を個々の人検出データの時間間隔とする。
図２２では、１秒ごとの人検知データＮ個分（Ｎ＝６０個ならば１分間分）のデータが人感知センサ端末３ａから集計転送ポイント５に送られているものとする。
例えば、人感知センサ端末３ａから送られた連続した２つの受信データＳＤ（ｉ）（パケットＩＤが１と２）の受信時刻ＳＤＴ（ｉ）がそれぞれ１２時０分０秒と１２時１分７秒であった場合、時間差は１分７秒あり、これをＮで除した時間間隔が人検知データの時間間隔となる。
Ｎ＝６０とすると、１つの人検知データの時間間隔は実際には１．２秒で、１秒より長くなっていると考えるのが妥当である。

以上のようにして求まった補正された時間間隔を使用することにより、通過滞留時間管理システム１の時刻算出の精度を向上することが可能である。

さらに、時間精度を向上させる方法としては、集計転送ポイント５で受信すべき理想の受信時刻を情報管理サーバ１１に持たせて補正する方法も考えられる。
情報管理サーバ１１では、各人感知センサ端末３から集計転送ポイント５を介して送信される最初の人検知データ・パケットを受信すれば、パケットＩＤと送信間隔から、理想の受信時刻を推定することが可能である。
例えば、最初の１分間分の人検知データ・パケットＳＤ（ｉ）の集計転送ポイント５での受信時刻が１２時０分０秒の場合、次のパケットＳＤ（ｉ＋１）の理想受信時刻は１２時０１分０秒になる。
この理想受信時刻と、実際に集計転送ポイント５の受信時刻の差は、人感知センサ端末３のＣＰＵ３４の内部クロックのずれにより生じる。
例えば、この差が非常に大きい場合には、その人感知センサ端末３を検査に回すことが可能となり、通過滞留時間管理システム１の運用管理を容易にする利点がある。

尚、本発明は、前述した実施の形態に限定されるものではなく、種々の改変が可能であり、それらも、本発明の技術範囲に含まれる。

本実施の形態に係る通過滞留時間管理システム１の構成を示すブロック図 人感知センサ端末３のハードウエア構成図 集計転送ポイント５のハードウエア構成図 情報管理サーバ１１および会場端末７のハードウエア構成図 人感知センサ端末３の機能ブロック図 人感知センサ端末３の処理の流れを示すフローチャート 人感知センサ端末３の処理の流れを示すフローチャート 人感知センサ端末３の処理の流れを示すフローチャート（ａ）と送信データＳＤの説明図（ｂ） 人感知センサ端末３のＲＡＭ３６の説明図 人感知センサ端末３と集計転送ポイント５間の通信の説明図 集計転送ポイント５の機能ブロック図 集計転送ポイント５のＲＡＭ５３の説明図 集計転送ポイント５の処理の流れを示すフローチャート（ａ）と送信データＢＤの説明図（ｂ） 集計転送ポイント５と情報管理サーバ１１間の通信の説明図 情報管理サーバ１１の機能ブロック図 情報管理サーバ１１のＲＡＭ１１３の説明図 情報分析サーバ１３の処理の流れを示すフローチャート データ分析手段１３０５の説明図 データ分析加工結果の表示例 データ分析加工結果の表示例 パケット損失軽減方法の説明図 時間精度向上方法の説明図

符号の説明

１………通過滞留情報管理システム
３………人感知センサ
５………集計転送ポイント
７………会場端末
１１………情報管理サーバ
１３………情報分析サーバ
１５………記録サーバ
２１………施設
３１………ＨＴＴＰ通信網

Claims (17)

1. 周辺にいる人の存在を感知し、人の有無を示す時系列データを送信する人感知センサ端末と、
   前記人感知センサ端末が設置された施設内に設置され、前記人感知センサ端末から送信される前記時系列データを収集し、転送データを生成する複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末と、
   前記複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末とネットワークを介して接続され、前記複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末から送信される前記転送データを元に人が通過した時刻を算出し、通過人数および滞留時間を求める情報管理サーバと、
   を有することを特徴とする通過滞留情報処理システム。
2. 前記人感知センサ端末は、人を感知するセンサを有し、
   所定の時間間隔ごとに前記センサのセンサデータを取得するセンサデータ取得手段と、
   前記センサデータ取得手段により取得された所定の数のセンサデータの合計値と所定の値を比較し、前記合計値が前記所定の値を上回る場合に、前記所定の時間間隔×前記所定の数で定まる時間内に「人がいる」と判定し、前記合計値が前記所定の値以下の場合に「人がいない」と判定する人検出手段と、
   前記人検出手段によって判別された人の有無を示す時系列データと、前記人感知センサ端末ごとに指定されたセンサＩＤと、前記時系列データのパケットＩＤから成るセンサ端末データを送信するセンサ端末データ送信手段と、
   を有することを特徴とする請求項１記載の通過滞留情報処理システム。
3. 前記センサは人の体温を感知する感熱センサであることを特徴とする請求項１または請求項２記載の通過滞留情報処理システム。
4. 前記センサ端末データ送信手段は、前記センサ端末データをブロードキャスト送信することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の通過滞留情報処理システム。
5. 前記センサ端末データ送信手段は、前記センサ端末データを、複数回送信することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の通過滞留情報処理システム。
6. 前記センサ集計転送アクセスポイント端末は、前記人感知センサ端末から送信される前記センサ端末データを受信するとともに、受信時刻を前記センサ端末データと対応付ける第１の受信手段と、
   前記第１の受信手段により受信された前記センサ端末データのなかから重複するセンサ端末データを削除し、有効なセンサ端末データを取得する有効センサデータ判定手段と、
   前記有効センサデータ判定手段により得られた前記有効なセンサ端末データと、対応する前記受信時刻から成る前記転送データを、前記ネットワークを介して前記情報管理サーバに送信する転送データ送信手段と、
   を有することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の通過滞留情報処理システム。
7. 前記有効センサデータ判定手段は、前記センサ端末データに含まれる前記センサＩＤと前記パケットＩＤの両者が一致する２つ以上の前記センサ端末データを検出した場合に、そのうちの１つのみを有効なセンサ端末データとすることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載の通過滞留情報処理システム。
8. 前記情報管理サーバは、前記複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末から送信される前記転送データを受信する第２の受信手段と、
   前記第２の受信手段により受信された前記転送データのなかから重複する転送データを削除し、有効な転送データを取得する有効転送データ判定手段と、
   前記有効転送データ判定手段により得られた前記有効な転送データのなかの前記時系列データと前記受信時刻を元に、前記人感知センサ端末周辺に人がいた時刻を算出する人検出時刻算出手段と、
   前記人検出時刻算出手段により算出された人のいる前記時刻から、所定時間内の通過人数、滞留時間、累積通過人数の少なくとも１つを求める分析手段と、を有することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の通過滞留情報処理システム。
9. 前記有効転送データ判定手段は、前記転送データに含まれる前記センサＩＤと前記パケットＩＤの両者が一致する２つ以上の前記転送データを検出した場合に、そのうちの１つのみを有効な転送データとすることを特徴とする請求項１から請求項８のいずれかに記載の通過滞留情報処理システム。
10. 前記人感知センサ端末が設置された施設内に設置され、前記ネットワークを介して前記情報管理サーバに接続された端末を更に有し、
    前記分析手段により求められた所定時間内の通過人数および滞留時間を表示することを特徴とする請求項１から請求項９のいずれかに記載の通過滞留情報処理システム。
11. 前記センサ端末データ送信手段は、前記時系列データと、前記センサＩＤと、前記パケットＩＤとともに、前記複数回、ブロードキャスト送信する場合の再送遅延時間を前記センサ端末データに加えて送信することを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれかに記載の通過滞留情報処理システム。
12. 前記人検出時刻算出手段は、同一のセンサＩＤを持ち、連続したパケットＩＤを有する２つの前記時系列データの前記受信時刻の差から、前記時系列データの時間間隔を求め、前記人感知センサ端末周辺に人がいる時刻の算出精度を向上することを特徴とする請求項１から請求項１１のいずれかに記載の通過滞留情報処理システム。
13. 人を感知するセンサと、所定の時間間隔ごとに前記センサのセンサデータを取得するセンサデータ取得手段と、前記センサデータ取得手段により取得された所定の数のセンサデータの合計値と所定の値を比較し、前記合計値が前記所定の値を上回る場合に、前記所定の時間間隔×前記所定の数で定まる時間内に「人がいる」と判定し、前記合計値が前記所定の値以下の場合に「人がいない」と判定する人検出手段と、前記人検出手段によって判別された人の有無を示す時系列データと、前記人感知センサ端末ごとに指定されたセンサＩＤと、前記時系列データのパケットＩＤから成るセンサ端末データを複数回、ブロードキャスト送信するセンサ端末データ送信手段と、を有することを特徴とするセンサ端末。
14. 請求項１３のセンサ端末の送信データを受信するアクセスポイント端末であって、前記データのなかから重複するデータを削除し、有効なデータを取得し、前記有効なデータと、前記有効なデータの受信時刻を情報管理サーバにネットワークを介して送信することを特徴とするアクセスポイント端末。
15. コンピュータを請求項１から請求項１２の通過滞留情報処理システムとして機能させることを特徴とするプログラム。
16. コンピュータを請求項１３のセンサ端末として機能させることを特徴とするプログラム。
17. コンピュータを請求項１４のアクセスポイント端末として機能させることを特徴とするプログラム。

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