JP2008519567A - 行列監視のためのシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

行列監視のためのシステム及び方法は、行列に並んだ対象（人又は車両など）を監視するために使用することができる。このシステムは、対象識別データ及び対象位置データを含む監視領域内の対象に関連した対象データを受信してもよい。このシステムは、行列に並んでいる対象を示す一つ又は複数の挙動パターンを表す一つ又は複数の行列挙動パターンパラメータを参照して、対象データを分析し、一つ又は複数の対象が監視領域内で行列に並んでいると指定されるべきか否かを判断する。更にこのシステムは、行列に並んでいる対象の数、行列での待ち時間、及び／又は行列を進む対象の総数など、行列に並んでいると指定された対象に関連する一つ又は複数の行列統計値を決定することもできる。
【選択図】図１

Description

関連出願の相互参照
本願は、２００４年１１月２日に出願された米国特許仮出願第６０／６２４，４３０号に基づくの優先権を主張するものであり、当該仮出願の教示事項は参照によって本明細書に組み込まれている。

本開示事項は、行列に並んだ対象を監視するために使用できる行列監視のためのシステム及び方法に関する。

行列は、様々な理由で諸般の事情により形成される。例えば、小売店の売渡し場所又はその他顧客サービスが提供される場所では、人々が行列をなすことがある。他の施設、例えば屋外の娯楽場などでも、入場料を支払うために、或いは場内の特定のアトラクションを待つときなどに人々が行列をなすことがある。乗物などの他の対象も、例えば料金所、給油所、及びその他施設などで行列をつくることがある。一般的に考えれば、行列に並んで待つことは好ましいことではないので、施設側としては、顧客が直面する状況の改善などのために行列の管理を望んでいるであろう。

行列に並んでいる人若しくは対象の数、行列での平均待ち時間、又は行列を通過する人又は対象の総数などの情報を入手できれば、その行列内の人又は対象の流れを管理するのに有益であろう。行列を観察することは、その時点で行列に並んでいる人又はその他対象の数を確認するための一法である。このような観察の欠点の一つは、人材時間及び行列の係数データ収集のためのリソースが必要とされることである。更に、平均待ち時間及び／又は行列を通過する人若しくは対象の量など、行列に関するその他の情報を与えるには、行列の観察では不充分である。

請求された主題の実施形態の特徴及び利点は、添付図面を参照する以下の詳細な説明により明らかになるであろう。各図において、同様な参照符号は同様な要素を示す。

以下の詳細な説明については、例示的な実施形態を参照するが、当業者には、それらには多数の代替例、変更例、変形例が可能であること明白である。従って請求された事項は広く捉えるべきである。

詳細な説明

図１は、本発明の一実施形態による行列監視システム１００を示し、このシステムは監視領域１０４内で対象１０２ａ乃至１０２ｅがつくる行列を監視するために使用できる。対象１０２ａ乃至１０２ｅは、人及び乗物に限らず、行列をなし得るあらゆる対象を含む。
この行列監視システム１００は、小売店、銀行、遊園地、娯楽場、競技場、切符売り場、給油所、料金所、洗車場などに限らず、対象が行列をつくるあらゆる施設又は場所で使用できる。監視領域１０４には、施設又は場所における行列の開始点及びその行列が及ぶ可能性がある任意の範囲を含めることができる。例えば小売店舗における監視領域１０４には、一般に行列が開始される売渡し場所及びその売渡し場所から延伸する範囲が含まれる。例示的な実施例は、単一の行列という状況下で説明してあるが、行列監視システム１００を使用して監視できる行列の数には制限はない。

行列監視システム１００の一実施形態は、監視領域１０４内の対象１０２ａ乃至１０２ｅを識別及び位置特定する対象識別・位置特定システム１２０、及び対象の行動を分析してその対象が行列をなすか否かを判断する対象分析システム１３０を含む。対象識別・位置特定システム１２０は、対象識別データ（ＩＤ番号など）及び対象位置特定データ（座標など）などに限らず、対象データを生成する。後で詳述するとおり、対象分析システム１３０は、対象データを受信して対象の位置及び挙動を分析し、行列に並んでいると指定すべき挙動を対象が示しているか否かを判断する。図示のように、対象１０２ａ及び１０２ｂは行列に並んでいるものと指定し得るが、対象１０２ｃ乃至１０２ｅは、未だ行列に並んでいるとは指定され得ない。

対象分析システム１３０は、行列に並んでいる対象の総数、行列に並んでいる対象の待ち時間、顧客にサービスを提供するまでの平均時間（行列が複数ある場合など）、及び／又は一定の時間内に行列を通過する対象の総数などの一つ又は複数の行列統計値を算出するようにしてもよい。行列監視システム１００は、ディスプレイ１４０に行列統計値を表示して、例えば行列に関する統計値を閾値（行列総数閾値、平均待ち時間閾値など）と比較することなどにより、行列統計値を更に分析させるようにしてもよい。行列監視システム１００は、別のコンピュータシステム１４２に行列統計値を与えて、更に詳しく分析させるようにしてもよい。行列監視システム１００及び／又はコンピュータシステム１４２は、ハンドヘルド無線機器などの通知デバイス１４４と通信して、行列統計値に基づいた通知を送ることもできる。例えば、行列の総数が行列総数閾値を超えた場合、又は行列総数閾値を下回った場合には、別の行列をつくる必要性又は行列を減らす必要性を知らせるために通知を送ることができる。後述のとおり、行列監視システム１００にユーザ入力デバイス１４６を含め、ユーザの入力によって、例えば監視領域の選択、所望の行列統計値の選択、所望の通知基準値の設定、行列挙動パターンパラメータの構成をができるようにしてもよい。

従って行列監視システム１００は、行列管理の様々な用途を容易に実現することができる。例えば小売店舗では、その店舗内の売渡し場所の行列に並ぶ人数が過剰になると、行列監視システム１００が（通知デバイス１４４などで）警告を発して、小売店舗内の場所に関わらず、適切な店員に状況を知らせる。それに応じて店員は、混雑を緩和するために売渡し場所を増設すればよい。

別の用途では、特定の範囲における通行量を測定して、小売店舗の複数の接客者には相対的に差がないかということ確認してもよい。これを利用すれば、比較的に遅い接客者を特定して、その者に一層効率的なサービス手法について教育することができる。更に別の用途では、行列全体での平均待ち時間、特定の範囲における平均通行総数、特定の時間内における特定の範囲の平均通行総数、一人の顧客にサービスを提供するまでの平均時間を計算することもできる。店員は、これらの追加的な用途から得た結果を利用して、行列管理及び顧客サービスを改善することができる。

対象識別・位置特定システム１２０の一実施形態では、監視領域の画像を一つ又は複数記録する一つ又は複数のカメラ１２２、及び記録画像から対象を抽出して監視領域内の対象の位置を判断する対象抽出システム１２４を含めてもよい。単独又は複数のカメラ１２２は、監視領域１０４の記録画像を表す画像信号を一つ又は複数生成できる。単独又は複数のカメラ１２２としては、デジタル静止画カメラ又はビデオカメラなど当業者に公知のカメラがある。

単独又は複数のカメラ１２２は、監視領域１０４に焦点を合わせるように配置すればよい。図１のブロック図には示していないが、単独又は複数のカメラ１２２は、監視領域１０４の上方に位置させるとよい。このようにカメラ１２２を上方に配置して監視領域１０４を直上から撮像することにより、対象１０２ａ乃至１０２ｅの目視間隔が向上するので、最適な形態で一つの対象を別の対象と（例えば一人の人物を別の人物と）区別できる。小売店舗などの屋内用途の場合、単独又は複数のカメラ１２２は監視領域１０４の中心上方の天井に設置すればよい。屋外での用途場合、単独又は複数のカメラ１２２は、監視領域１０４を概ね直上から撮像するように、必要に応じてポール、柱、建物、又はその他の構造体に設置すればよい。単独又は複数のカメラで斜めから撮像することも可能ではある。しかしながら、斜めから撮像することで、行列に並んでいる一つの対象が別の並んでいる対象を隠してしまうと、追跡及び識別が困難になるおそれがある。

行列が長くなるに従い、単独又は複数のカメラ１２２の視野を広げ、監視領域１０４を拡大し、行列に並んだ対象を必要な数だけ撮像してもよい。視野を広げる手法としては、例えば、監視領域１０４の上方における単独又は複数のカメラ１２２の鉛直高さを上昇させたり、より画角の広いカメラレンズを使用したり、及び／又は複数のカメラを使用して監視領域１０４の隣接画像を撮像することである。複数のカメラ１２２を使用すれば、各カメラをより低く又は監視領域１０４により近く取り付けて、対象抽出システム１２４による対象１０２ａ乃至１０２ｅの追跡及び識別が容易になる。複数のカメラを利用する場合は、一つのカメラの範囲から別のカメラの範囲へ移動する対象を追跡するように、当業者に公知の技術によってカメラを調整してもよい。

一つの実施の形態では、対象抽出システム１２４及び対象分析システム１３０は、例えばコンピュータシステムで実行する一つ又は複数のコンピュータプログラム又はコンピュータアプリケーションとして実現してもよい。対象抽出システム１２４及び対象分析システム１３０は、別々のアプリケーションとしてもよく、単一の統合型行列監視アプリケーションの構成要素としてもよい。更に、対象抽出システム１２４及び対象分析システム１３０は、例えばネットワーク接続、直列接続、又は他の何らかの接続で繋がれた別々のコンピュータシステムで実行されるアプリケーションとしてもよい。コンピュータプログラム又はコンピュータアプリケーションは、任意の種類の機械可読媒体（ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、システムメモリなど）に記憶させてもよい。プロセッサによって実行する場合、本明細書では対象抽出システム１２４及び対象分析システム１３０によって実行されるものとして説明されている機能を、プロセッサに実行させることもできる。当業者には、ハードウェア、ソフトウェア、及びファームウェアの任意の組み合わせを使用して対象抽出システム１２４及び対象分析システム１３０を実現し、上述の機能を与えられることが解るであろう。

単独又は複数のカメラ１２２は、例えば対象抽出システム１２４が組み込まれているコンピュータシステムに無線接続又は有線接続で接続するなど、経路１２６を介して対象抽出システム１２４に接続してもよい。単独又は複数のカメラ１２２は、経路１２６を介して、対象抽出システム１２４に画像信号（監視領域１０４の映像など）を与える。対象抽出システム１２４は、画像信号が表す画像の画素を分析し、移動する画素をグループ化して、監視領域１０４内の実際の対象１０２ａ乃至１０２ｅに対応する画像対象を形成する。更に、対象抽出システム１２４は、監視領域１０４の画像にある各対象を識別し、各対象の位置を特定する座標を得てもよい。

図２乃至５を参照しながら、対象抽出システム１２４を使用して対象を識別及び位置特定する方法の一例を更に詳しく説明する。単独又は複数のカメラ１２２から対象抽出システム１２４に与えられた画像信号から、図２に示すように監視領域１０４の画像２００を生成することもできる。対象抽出システム１２４は、画像２００の画素を分析し、画像対象を抽出する。画像２００は単一の静止画像として示してあるが、対象抽出システム１２４は、監視領域１０４内の対象が移動する可変な画像又は動画（或いは一連の静止画像）を表す画像信号を受信するようにしてもよい。

監視される対象が監視領域内の人である一つの実施の形態では、人である対象を識別するよう対象抽出システム１２４を構成すればよい。対象抽出システム１２４は、正確に人を識別するために、明かり、影、反射、その他、人物であると誤認される可能性のある不規則な形状のものを除外してもよい。当業者に知られるように、対象抽出システム１２４では、対象抽出の確度を高めるために調整パラメータを利用してもよい。調整パラメータには、明度閾値、境界検出閾値及び／又はグループ化基準を含めることもできる。このようにすると、対象抽出システム１２４は、対象分析システム１３０に対して正確に識別された人物対象を与え、対象分析システム１３０を混乱させるおそれのある誤認画像又は「幻像」を生じないようにすることができる。人物を対象として識別するためのフィルタリングの大部分は対象抽出システム１２４が実施してもよいが、対象分析システム１３０も、例えば対象の移動又は挙動に基づいて人物をその他の対象と見分けるために、対象のフィルタリングを実施してもよい。

図３に示すように、画像２００内の移動する画素をグループ化して、監視領域１０４内の移動対象（人物など）に対応する画素グループ２０２ａ乃至２０２ｅを形成することもできる。画素グループ２０２ａ乃至２０２ｅの境界を示すために、画素グループ２０２ａ乃至２０２ｅの周りに領域を形成してもよい。例示の図では、画素グループ２０２ａ乃至２０２ｅが、画素グループ２０２ａ乃至２０２ｅの境界を示す長方形の領域と共に示されているが、これに限定されるものではない。図４に示すように、画素グループ２０２ａ乃至２０２ｅの境界を示す領域（長方形の領域など）の中心点２０４ａ乃至２０４ｅを確定してもよい。中心点２０４ａ乃至２０４ｅの座標を確定し、監視領域１０４内の対応する対象（人など）の座標を特定してもよい。

対象抽出システム１２４は、監視領域１０４の画像２００内を対象が移動する間、対象が一貫して識別されるように、対象に継続性を与えることもできる。これを実現するためには、対象抽出システム１２４は、画像２００内の各対象に識別子（ＩＤ番号など）を付して、画像２００内のその座標上の画像対象を監視領域内の特定された対応する対象に関連付けるとよい。対象抽出システム１２４は、画像対象が移動する間、その識別子を保持することができる。

図５に示すように、対象抽出システム１２４から対象分析システム１３０に与えられる対象データには、画像２００から抽出された画像対象２０６ａ乃至２０６ｅの識別データ（ＩＤ番号など）、及び画像対象２０６ａ乃至２０６ｅの位置データ（中心点２０４ａ乃至２０４ｅの座標が示すものなど）などがある。対象データは対象抽出システム１２４から対象分析システム１３０へ様々な経路を通じて継続的に与えることができ、これは例えばネットワーク、直列接続、ハードウェア機器、又は共有メモリ若しくは他の何らかのソフトウェアバッファリング機構を用いたソフトウェア機構を介する経路などである。対象データは様々なデータ転送速度で与えられ、その速度は、対象抽出システムがこのようなデータを生成及び伝達する能力に少なくとも部分的に影響される。一般的には、データ通信速度が速いほど、監視領域内の対象の位置及び挙動を分析する対象分析システム１３０の確度が高くなるであろう。図２乃至５に示すように、対象抽出システム１２４は、対象データを取得するために図形情報を使用するが、図形情報を対象分析システム１３０へ送信する必要はない。しかしながら、このような図形情報は行列の監視を容易にするために行列監視システム１００で使用してもよい。

監視領域の画像２００から抽出された画像対象２０６ａ乃至２０６ｅの対象識別データ及び対象位置データを与えるのに加えて、対象抽出システム１２４は対象分析システム１３０に対し、付加的なパラメータ又は付加的な対象データを提供することもできる。この場合の対象データには、対象のサイズ、対象の速度、及び各対象の現在地のタイムスタンプを含んでもよい。このような付加的なパラメータは、場合によって有用ではあるが、必須なものではない。

例示的な実施の形態では、対象の識別データ及び位置データを取得するために対象抽出システム１２４を用いているが、当業者には、対象識別・位置特定システム１２０に、対象識別データ（ＩＤ番号など）及び対象位置データ（座標など）を生成できるその他のシステムが含まれる可能性があることが理解されよう。このようなシステムの例には、無線識別（ＲＦＩＤ：ｒａｄｉｏ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）追跡システム、及び当業者に知られるその他の追跡システムがある。

図６を参照しながら、対象分析システム１３０を使用して行列を監視する一方法を説明する。対象分析システム１３０は、監視領域内の対象に関連した対象識別データ及び対象位置データを含む対象データを受信する（３０２）。対象を監視領域で行列に並んでいると指定すべきか否かを判断するために、対象分析システム１３０は、行列に並んでいる対象の行動を示す行列挙動パターンパラメータを一つ又は複数参照して、対象データを分析する（３０４）。更に、対象分析システム１３０は、行列に並んでいる対象の数、待ち時間、行列を通過する対象の総数などの一つ又は複数の行列統計値を算出する（３０６）。

行列に並んでいる対象が示す複数の挙動パターンを、様々なパラメータとして抽出し、値として一覧にしてもよい。対象分析システム１３０は、挙動パターンを表す各行列挙動パターンパラメータに初期値を割り当ててもよい。対象分析システム１３０の操作者がユーザ入力デバイス１４６を使用し、パラメータ初期値を調節して、様々条件に合わせて対象分析システム１３０を「調整」してもよい。

図７乃至１４を参照しながら、種々の挙動パターン及び関連する行列挙動パターンパラメータについて更に詳しく説明する。一般的に、行列挙動パターンパラメータは、対象が行列に並んでいることを示す対象の位置及び／又は対象の動きに基づいていればよい。行列挙動パターンパラメータは、対象を「並んでいる」又は「並んでいる可能性がある」、又は行列から外れていると指定するために使用することもできる。

一般的に、対象は開始地点（売渡し場所など）から伸びる特定の範囲に行列をつくる。図７に示すとおり、パラメータは、対象が行列に並ぶと思われる基準範囲４００を、監視領域１０４内に規定してもよい。基準範囲４００は、行列が始まるであろう位置と、行列が終わるであろう位置も含むこともできる。一つの実施の形態では、基準範囲４００は、平行線の一つ又は複数の組を表す値を使用して規定することもできる。対象分析システム１３０の操作者が値を入力して基準範囲４００のパラメータを規定してもよいし、又は初期値が提供されてもよい。対象位置データを基準範囲パラメータと比較し、対象が基準範囲４００に入ったか、及びその対象を「並んでいる」又は「並んでいる可能性がある」と指定する必要があるかを判断してもよい。

対象が基準範囲４００に入ったとき、その対象は基準範囲４００内を通過しているだけである可能性もあるため、対象は「並んでいる可能性がある」とだけ指定されればよい。そのため、対象分析システム１３０が、例えば後述する他のパラメータを使用して対象が実際に行列に並んでいると判断するまで、対象分析システム１３０は対象４０４ａを、「並んでいる可能性がある」と指定していればよい。例えば、図８に示すように、第１の対象４０４ａが基準範囲４００に入れば（基準範囲４００を規定する線の一つを越えた場合など）「並んでいる可能性がある」とすればよい。図９に示すように、第１の対象４０４ａは基準範囲４００を出た（線の一つを再び越えた場合など）ため、実際には行列に並んでいなかったということになる。対象が基準範囲４００を出ると、対象分析システム１３０は、その対象の「並んでいる可能性がある」という指定を取り消せばよい。

その他のパラメータは、「並んでいる可能性がある」と指定されている対象を「並んでいる」と指定する必要があるか否かを判断する対象の運動を規定してもよい。このようなパラメータの例には、「静止」パラメータ及び／又は「微動」パラメータが含まれる。行列に加わる対象（人物など）は、通常は少なくとも短時間は動きを止める。「静止」パラメータは、静止時間を表す一つ又は複数の値により規定されればよい。例えば、基準範囲４００に入った対象４０４ａの対象位置データが、対象の位置が静止時間中変化しなかったことを示す場合、対象分析システム１３０はその対象を、「並んでいる可能性がある」ではなく「並んでいる」と指定すればよい。種々の状況に配慮するため、静止時間は、対象分析システム１３０の操作者により調節又は調整可能であってもよい。

行列に並んでいる対象は、限られた空間を動き回ることもあるので、完全には静止しない場合もある。「微動」パラメータは、対象が行列に並んでいる間に動く可能性のある限定された「微動」空間を示す一つ又は複数の値を使用して規定できる。例えば、図１０に示すように、境界４１０により対象４０４ｂの周りに微動空間を規定してもよい。対象位置データが、基準範囲４００内の対象４０４ｂが規定の「微動」空間内でのみ動いていることを示した場合、対象分析システム１３０はその対象を「並んでいる可能性がある」ではなく「並んでいる」と指定すればよい。微動パラメータも、種々の状況に配慮するために調整可能としてもよい。微動空間のサイズは、例えば行列における位置（最後尾では最前部よりも微動が大きいなど）、行列において動き回ることのできる空間の広さ、及び他の要因に応じて調整可能にしてもよい。一つの実施の形態では、対象の座標の周りの円で微動空間を規定し、その円の半径を調整可能なパラメータとしてもよい。対象が「並んでいる」と指定されれば、その特定の対象が行列を抜け、再び戻って来ない限りは、その対象については再び静止パラメータ及び微動パラメータを分析しなくてもよい。

「並んでいる」と指定されている対象がない場合、基準範囲パラメータ、静止パラメータ及び微動パラメータを、第１の新規対象をいつ「並んでいる」と指定すべきか判断するために使用することもできる。少なくとも一つの対象が「並んでいる」と指定されている場合であれば、追加の対象は「並んでいる」又は「並んでいる可能性がある」と指定されればよい。その他のパラメータは、追加の対象を「並んでいる」又は「並んでいる可能性がある」のどちらに指定すべきか判断できるよう、行列に並んでいる他の対象に対する追加の対象の位置を規定してもよい。後述のように、これらのパラメータは、近接パラメータ、後方パラメータ、割り込み距離パラメータを含むこともできる。

通常、後から加わる対象は、行列の最後尾に加わる。近接パラメータは、行列に並んでいると指定されている最後の対象からの近接距離を表す値を、一つ又は複数使用して規定することができる。対象位置データが、追加の対象が最後の対象の近接距離内にあることを示すならば、対象分析システム１３０は対象を「並んでいる」又は「並んでいる可能性がある」と指定すればよい。例えば、図１１に示すように、現在は行列に並んでいる最後の対象４０４ｃの周りの近接距離は、円形域４１２の半径の長さにより規定することもでき、ここで後から加わる対象４０４ｄは、現在行列に並んでいる最後尾の対象４０４ｃの近接距離内にある。他のパラメータと同様に、近接パラメータも対象分析システム１３０の操作者により調整可能としてもよい。

後から加わる対象が、現在行列に並んでいる最後後の対象の前方から（近接距離内に入るなどして）行列に加わる場合みは、当該対象が何らかの行動をなして、その場所へ一時的に移動をしているが、実際に行列に加わろうとはしていない可能性もある。後方パラメータは、行列に並んでいると指定された最後の対象からの近接距離を表す値を、一つ又は複数使用して規定してもよい。後から加わる対象の対象位置データが、後から加わった対象が実際に現在行列に並んでいる最後の対象の「後方」にあることを示す場合、対象分析システム１３０は、後から加わる対象を「並んでいる」又は「並んでいる可能性がある」と指定すればよい。図１２に示すように、後方パラメータは、現在行列に並んでいる最後の対象４０４ｄの座標を起点とする線４１６と４１８との間の角４１４によって規定することもできる。その結果、対象分析システム１３０は、追加の対象４０４ｅが、現在行列に並んでいる最後の対象の近接距離内及び後方にあると判断する。後方パラメータは、対象分析システム１３０の操作者により調整可能であってもよい。

対象が行列への「割り込み」を試みる場合は、現在行列に並んでいる最後の対象の前方から行列に加わることもある。割り込み距離パラメータは、現在行列に並んでいる２つの対象の座標をつなぐ線までの距離を表す値を、一つ又は複数使用して規定されればよい。対象位置データが、追加の対象が割り込み距離パラメータ内に移動したことを示す場合、追加の対象を「並んでいる」又は「並んでいる可能性がある」と指定することもできる。図１３に示すとおり、割り込み距離４２０は、現在行列に並んでいる対象４０４ｂと４０４ｃとの間に形成される線４２２に対するものであってもよく、対象４０４ｆは割り込み距離４２０内にある。割り込み距離パラメータは、対象分析システム１３０の操作者により調整可能であってもよい。

追加の対象が行列の近傍（近接距離又は割り込み距離）にあったとしても、この追加対象は、例えば行列の近傍を通り抜けているだけという場合あり、行列には並んでいないこともある。このため、近接パラメータ、後方パラメータ及び割り込みパラメータについては、追加の対象が「並んでいる可能性がある」ことを示すために使用し、上述の静止パラメータ及び／又は微動パラメータについては、「並んでいる可能性がある」と指定されている追加の対象を「並んでいる」と指定すべきか判断するために分析することもできる。

対象が行列に加わると、その対象はいつでも行列から抜ける可能性がある。対象分析システム１３０は、乖離距離パラメータを利用して、既に「並んでいる」と指定された対象を行列から外すべき否かを判断することもできる。乖離距離パラメータは、対象が行列から離れて行列から外れたとするのに必要な距離を表す値を、一つ又は複数使用して規定さすればよい。対象位置データが、対象が行列からの乖離距離よりも更に遠く離れたことを示した場合、対象分析システム１３０は、先に「並んでいる」と指定していたその対象を除外すればよい。

図１４に示すように、乖離距離は、現在行列に並んでいる第１の対象、現在行列に並んでいる最後の対象、第１の対象と最後の対象との間にある対象のそれぞれに、異なるものを規定してもよい。第１の対象４０４ａと最後の対象４０４ｆとの間にある対象に対しては、隣接した対象４０４ｃと４０４ｅとを繋ぐ線４３０からの距離４３２のように、乖離距離を規定してもよい。例えば、対象４０４ｄ（前は対象４０４ｃと４０４ｅとの間の線の途中にあった）が、少なくとも乖離距離４３２分、線４３０から外れた現在の位置にある場合、上述のように行列から外すと指定すればよい。

現在行列に並んでいる第一の対象４０４ａに対しては、第１の対象４０４ａの最後の「静止」位置（点線で示す）と行列で次に並んでいる対象４０４ｂとの間の線４４０からの距離４４２のように、乖離距離を規定してもよい。第１の対象４０４ａの最後の「静止」位置は、最初の対象が最後に静止パラメータ又は微動パラメータに一致したときの位置とすればよい。例えば、第１の対象４０４ａ（前は最前部に並んでいた）が、少なくとも乖離距離４４２分、線４４０から外れた現在の位置にある場合、上述のように行列から外すと指定すればよい。

現在行列に並んでいる最後の対象４０４ｆに対しては、最後の対象４０４ｆ（点線で示す）の最後の「静止」位置からの距離４５０のように、乖離距離を規定してもよい。最後の対象４０４ｆの最後の「静止」位置は、対象４０４ｆが最後に静止パラメータ又は微動パラメータに一致したときの位置とすればよい。他のパラメータと同様に、乖離パラメータも対象分析システム１３０の操作者により調整可能であってもよい。乖離パラメータは、現在行列に並んでいる第１の対象、現在行列に並んでいる最後の対象、及び第１の対象と最後の対象との間に現在並んでいる対象のそれぞれに対し、別々に調整可能にすることもできる。

図１５乃至１７を参照しながら、行列挙動パターンパラメータを参照して対象データを分析する一方法５００について更に詳しく説明する。方法の開始（５０２）後、対象分析システム１３０は対象識別データ及び対象位置データを含む対象データを受信する（５０４）。対象分析システム１３０は、対象データ（対象識別データなど）を基に、予め特定され対象に関連する監視領域内に新規対象があるかを判断する（５０６）。

新規な対象がない場合、対象分析システムは、受信した対象位置データを基にすべての対象の位置を更新する（５１４）。続いて対象分析システムは、「並んでいる」と指定された対象のなかで乖離距離の外に出ているものがあるかを判断することもできる（５１６）。対象が乖離距離の外にある場合、対象分析システムは行列からその対象を外す（５２０）。

新規対象がある場合、対象分析システムは、現在行列に並んでいる対象の数を特定する（５０８）。後で詳述するとおり、現在行列に並んでいる対象がなく、その新規対象が行列の第１の対象となり得る場合、対象分析システムは、第１の新規対象用の対象データ分析処理を実行する（５１０）。後で詳述するとおり、現在は対象が少なくとも一つ行列に並んでいて、新規対象が行列の追加の対象となり得る場合、対象分析システムは、追加の対象として対象データ分析処理を実行する（５１２）。第１の新規対象及び追加の対象の対象データ分析処理が完了すると、対象分析システムは、全ての対象の位置を更新し（５１４）、乖離距離から外れた対象があるか否かを判断すればよい（５１６）。

図１６は、現在は行列に並んでいると指定されている対象がない状態下で、第１の対象の対象データ分析処理を実行する一方法５１０を示す。対象分析システムは、基準範囲が規定されているか否かを判断し（６０２）、基準範囲が規定されている場合は、対象が基準範囲内にあるかを判断する（６０４）。対象が基準範囲内にある場合、対象分析システムは、特定の静止時間中、対象が静止しているかを判断する（６０６）。基準範囲内の対象が静止していると判断された場合、対象分析システムは、その対象を第１の対象として行列に加える（６１０）。対象が静止していないと判断された場合、対象分析システムは、対象が微動空間内で微動しているか否かを判断する（６０８）。基準範囲内の対象が移動していると判断された場合、対象分析システムは、その対象を第１の対象として行列に加えればよい（６１０）。対象が基準範囲内にない場合、静止状態でない場合、及び微動状態でない場合には、当該対象は、第１の対象として行列に追加しなければよい。

図１７は、既に少なくとも一つの対象が行列に並んでいると指定されているときの、追加の対象の対象データ分析処理を実行する一方法（５１２）を示す。対象分析システムは、新規対象が割り込みパラメータで規定された割り込み距離内にあるかを判断する（７０２）。追加の対象が割り込み距離内にない場合、対象分析システムは、追加の対象が、現在行列に並んでいる最後の対象の近接距離内にあるかを判断する（７０４）。対象が近接距離内にある場合、対象分析システムは、追加の対象が、現在行列に並んでいる最後の対象の後方にあるかを判断する（７０６）。

追加の対象が、割り込み距離内にあるか、又は現在行列に並んでいる最後の対象の後方で近接距離内に位置していると判断された場合、対象分析システムは、追加の対象が静止しているか判断する（７０８）。追加の対象が静止していると判断された場合、対象分析システムは、追加の対象を行列に加える（７１２）。対象が静止していないと判断された場合、対象分析システムは、追加の対象が微動空間内で微動しているかを判断する（７１０）。対象が微動していると判断された場合、対象分析システムは、追加の対象を行列に加える（７１２）。追加の対象がこれらのパラメータの何れにも一致しない場合には、追加の対象を行列に追加しなければよい。

実際の実施状況に応じて、様々な形態で対象分析のためのシステム及び方法を実現し、規定された行列挙動パターンパラメータを一つ又は複数利用してもよい。更に、他の行列パターン挙動パラメータを対象分析システムにて実現してもよい。更に、行列パターン挙動パラメータは、本明細書における説明とは異なる順序で分析してもよい。

行列統計値は、対象分析システムが対象を行列に加えたとき、及び対象を行列から外したときに計算してもよい。行列の総数は、例えば、「並んでいる」と指定されている対象の数を任意の時点で計算することで判断することもできる。平均待ち時間は、例えば、各対象が「並んでいる」と指定されている平均時間を計算することで判断することもできる。行列の通過総数は、例えば、或る時間間隔に「並んでいる」と指定されている対象の数を計算することで判断することもできる。上述のように、続いて行列統計値を表示及び／又は使用して、通知又は警告を発することもできる。

本発明の実施の形態により、行列監視のための方法及びシステムを行列に並んでいる対象の監視に使用し得る。行列監視方法には、監視領域内の対象に関連する対象データの受信が含まれることもある。対象データは、少なくとも対象識別データ及び対象位置データを含むことができる。この方法は、少なくとも一つの対象を監視領域内で行列に並んでいると指定すべきか判断するために、行列に並んでいる対象が示す挙動パターンを少なくとも一つ表す、少なくとも一つの行列挙動パターンパラメータを参照して、対象データを分析することを含んでもよい。この方法は、行列に並んでいると指定された対象に関連する少なくとも一つの行列統計値を算出することを更に含んでもよい。

行列監視システムとしては、監視領域内の対象を識別及び位置特定するように、少なくとも対象識別データ及び対象位置データを更に含む対象データを生成するように構成された対象識別・位置特定システムを含むこともある。行列監視方法も、対象データを受信するように、対象データを分析して対象のうち少なくとも一つを監視領域内で行列に並んでいると指定すべきか否か判断するように、行列に関連する少なくとも一つの行列統計値を更に算出するように構成された対象分析システムを含んでもよい。

本明細書で用いられている用語及び表現は、説明のために使用したものであって、制限を意図したものではなく、このような用語及び表現の使用においては、図示及び説明したもの（又はその一部）の特徴のいかなる均等物を除外することも意図していないので、当然のことながら、請求項の範囲内で様々な変更例が可能である。その他の変更例、変形例も可能であり、他の代替例も考えられる。従って、このような均等物の全ては請求項の範囲に包含されるものである。

本発明の一実施形態による行列監視システムのブロック図である。 本発明の一実施形態による行列監視のためのシステム及び方法において、対象データの提供に使用し得る対象抽出の一方法を示す画像である。 本発明の一実施形態による行列監視のためのシステム及び方法において、対象データの提供に使用し得る対象抽出の一方法を示す画像である。 本発明の一実施形態による行列監視のためのシステム及び方法において、対象データの提供に使用し得る対象抽出の一方法を示す画像である。 本発明の一実施形態による行列監視のためのシステム及び方法において、対象データの提供に使用し得る対象抽出の一方法を示す画像である。 本発明の一実施形態による行列監視方法のフローチャートである。 本発明の実施形態による対象が行列に並んでいるかを判断するために使用し得る挙動パターンを示す概略図である。 本発明の実施形態による対象が行列に並んでいるかを判断するために使用し得る挙動パターンを示す概略図である。 本発明の実施形態による対象が行列に並んでいるかを判断するために使用し得る挙動パターンを示す概略図である。 本発明の実施形態による対象が行列に並んでいるかを判断するために使用し得る挙動パターンを示す概略図である。 本発明の実施形態による対象が行列に並んでいるかを判断するために使用し得る挙動パターンを示す概略図である。 本発明の実施形態による対象が行列に並んでいるかを判断するために使用し得る挙動パターンを示す概略図である。 本発明の実施形態による対象が行列に並んでいるかを判断するために使用し得る挙動パターンを示す概略図である。 本発明の実施形態による対象が行列に並んでいるかを判断するために使用し得る挙動パターンを示す概略図である。 本発明の一実施形態による行列に並んでいる対象を判断する対象分析方法の一例を示すフローチャートである。 図１５に示す対象分析方法における第１の新規対象の処理方法を例示するフローチャートである。 図１５に示す対象分析方法における追加の新規対象の処理方法を例示するフローチャートである。

Claims (20)

1. 行列を監視する方法であって、
   監視領域内の対象に関連する対象データを受信し、その対象データは少なくとも対象識別データ及び対象位置データを含む段階と、
   行列に並んでいる対象が示す少なくとも一つの挙動パターンを表す少なくとも一つの行列挙動パターンパラメータを参照して前記対象データを分析し、少なくとも一つの前記対象が前記監視領域内で行列に並んでいると指定すべきか否かを判断する段階と、
   前記行列に並んでいると指定された対象に関連する少なくとも一つの行列統計値を算出する段階とを含む方法。
2. 前記対象の少なくとも一つが前記監視領域の新規な対象であるか否かを確認し、前記少なくとも一つの対象が新規な対象である場合、この新規対象について前記対象データを分析し、この新規対象が前記行列に並んでいると指定すべきか否かを判断する段階を更に含む請求項１に記載の方法。
3. 前記新規対象について前記対象データを分析する段階が、前記対象が第１の新規対象か追加の新規対象かを判断する段階を含み、前記新規対象が第一の新規対象であるか追加の新規対象であるかに基づいて前記対象データを分析する請求項２に記載の方法。
4. 前記第１の新規対象について前記対象データを分析する段階が、対象が前記行列をつくる基準範囲を規定するパラメータを参照して前記対象位置データを分析する段階を含む請求項３に記載の方法。
5. 前記第１の新規対象について前記対象データを分析する段階が、対象が行列に並んでいることを示す挙動を規定するパラメータを参照して前記対象位置データを分析する段階を含む請求項４に記載の方法。
6. 前記追加の新規対象について前記対象データを分析する段階が、前記行列に並んでいる他の対象に対する対象の位置を規定するパラメータを参照して前記対象位置データを分析する段階を含む請求項３に記載の方法。
7. 前記追加の新規対象について前記対象データを分析する段階が、行列に並んでいる対象が示す挙動を規定するパラメータを参照して、前記対象位置データを分析する段階を含む請求項６に記載の方法。
8. 前記対象データを分析する段階が、前記行列に対する対象の位置を規定するパラメータを参照して前記対象データを分析し、前記対象が前記行列から外れたと指定すべきか否かを判断する段階を含む請求項１に記載の方法。
9. 前記少なくとも一つの行列統計値を算出する段階が、前記行列に並んでいる対象の数を特定する段階を含む請求項１に記載の方法。
10. 前記少なくとも一つの行列統計値を算出する段階が、前記行列での対象の平均待ち時間、又は或る時間間隔に前記行列を通過する対象の量を特定する段階を含む、請求項１に記載の方法。
11. 対象の行列を監視する方法をコンピュータシステムに実行させるコンテンツをもつ機械可読媒体であって、前記方法が、
    監視領域内の対象に関連する対象データを受信し、この対象データは少なくとも対象識別データ及び対象位置データを含む段階と、
    行列に並んでいる対象が示す少なくとも一つの挙動パターンを表す少なくとも一つの行列挙動パターンパラメータを参照して、前記対象データを分析し、少なくとも一つの前記対象を前記監視領域内で行列に並んでいると指定すべきか否かを判断する段階と、
    前記行列に並んでいると指定された対象に関連する少なくとも一つの行列統計値を算出する段階とを含む機械可読媒体。
12. 前記対象データを分析する段階が、対象が前記行列をつくる基準範囲を規定するパラメータを参照して、行列に並んでいる対象が示す挙動を規定するパラメータを参照して、前記対象位置データを分析する段階を含む請求項１１に記載の機械可読媒体。
13. 前記対象データを分析する段階が、前記行列に並んでいる他の対象に対する対象の位置を規定するパラメータを参照して、前記対象位置データを分析する段階を含む請求項１１に記載の機械可読媒体。
14. 行列を監視するシステムであって、
    監視領域内の対象を識別及び位置決定し、少なくとも対象識別データ及び対象位置データを含む対象データを生成するよう構成された対象識別・位置特定システムと、
    前記対象データを受信し、前記対象データを分析して、少なくとも一つの前記対象を前記監視領域内の行列に並んでいると指定すべきか否かを判断し、前記行列に関連する少なくとも一つの行列統計値を算出するよう構成された対象分析システムとを備えるシステム。
15. 請求項１４に記載の行列監視システムであって、前記対象識別・位置特定システムが、
    前記監視領域の少なくとも一つの画像を表す画像信号を生成するように構成された少なくとも一つのカメラと、
    前記画像信号を受信し、前記画像信号により表された前記少なくとも一つの画像から対象を抽出し、前記対象データを生成するよう構成された対象抽出システムとを含むシステム。
16. 前記対象分析システムが、行列に並んでいる対象が示す少なくとも一つの挙動パターンを表す少なくとも一つの行列挙動パターンパラメータを参照して前記対象データを分析するよう構成された請求項１４に記載の行列監視システム。
17. 前記少なくとも一つの行列挙動パターンパラメータが、前記対象が前記行列をつくる基準範囲を規定するパラメータと、前記基準範囲内の行列に並んでいる対象が示す動きを規定するパラメータとを含む請求項１６に記載の行列監視システム。
18. 前記少なくとも一つの行列挙動パターンパラメータが、前記行列に並ぶ他の対象に対する対象の位置を規定するパラメータを含む請求項１７に記載の行列監視システム。
19. 前記少なくとも一つの行列統計値が、前記行列に並んだ対象の数を含む請求項１８に記載の行列監視システム。
20. 前記対象識別・位置特定システム及び前記対象分析システムが、少なくとも一つのコンピュータシステムを含む請求項１４に記載の行列監視システム。

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