JP2011170562A - 動線関連付け方法、装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】複数の動線認識システムでそれぞれ認識される動線のなかから同一移動体に対する動線どうしを関連付けられるようにする。
【解決手段】第１の動線データベースから第１の画像監視エリア内に位置した移動体の動線データを選択し、この動線データの移動体が第１の画像監視エリア内に位置する時点のカメラ画像データを第１の画像データベースから選択して、このカメラ画像データから移動体画像を抽出する。第２の動線データベースから第２の画像監視エリア内に位置する移動体の動線データを選択し、この動線データの移動体が第２の画像監視エリア内に位置する時点のカメラ画像データを第２の画像データベースから選択し、このカメラ画像データから移動体画像を抽出する。両移動体画像を照合して各画像の移動体が同一か判定し、同一であると判定されると、両動線データの関連付けを行う。
【選択図】 図８

Description

本発明は、例えば店舗内を移動する買物客の軌跡を示す動線データの関連付けを行う技術に関する。

スーパーマーケット，コンビニエンスストア等の店舗内を移動する買物客の軌跡を動線として認識する動線認識システムには、カメラを用いた画像処理方式や無線タグリーダを用いた無線タグ追跡方式等がある。画像処理方式の場合、現状の画像処理技術では、各カメラで監視領域の全エリアを死角なく撮影したとしても、一人の買物客の監視領域全域の動きを１つの動線として追跡することはきわめて困難である。例えば、他の買物客とすれ違った際に動線が途切れたり、動線が入れ替わったりする場合が考えられる。

特許文献１には、画像処理方式の動線認識システムにより生成された複数の動線データの中から同一客に対する動線データを選択し、それぞれを連結して１本の動線データを生成する動線編集システムが開示されている。

ところで、動線認識に必要な情報処理はコンピュータを用いて行うが、その情報処理には大きな負荷を要するため、１台のコンピュータに接続可能なカメラや無線タグリーダの台数には限りがある。このため、単一の動線認識システムで動線を認識可能な領域の広さには自ずと限界がある。そこで、広大な領域全体にわたって動線を認識する場合には、領域を複数に区分し、それぞれに動線認識システムを構築することが考えられる。しかし、その場合は、システムの構築に多大な費用がかかるのみならず、その後の維持コストも莫大なものになる。

店舗において、客の行動を分析するのに必ずしも店舗全域にわたって客の移動経路を追跡する必要はなく、特定の複数の売場での同一客の移動経路を追跡できればよいという場合がある。そこで、隣接していない複数の動線認識エリアにそれぞれ構築された動線認識システムで認識されたシステム毎の動線の中から、同一移動体に対する動線を関連付ける技術が求められている。

本発明はこのような事情に基づいてなされたもので、その目的とするところは、たとえ動線認識システムがそれぞれ構築される複数の動線認識エリアが隣接していなくても、各動線認識システムでそれぞれ認識される動線のなかから同一移動体に対する動線どうしを関連付けることができ、広域な領域の中の部分的な複数領域での動線分析を可能ならしめる動線関連付け方法及び装置並びにプログラムを提供しようとするものである。

本発明の動線関連付け方法は、第１の動線認識エリア内を移動する移動体毎にその移動体の第１の動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを記憶するための第１の動線データベース、第１の動線認識エリアとは異なる第２の動線認識エリア内を移動する移動体毎にその移動体の第２の動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを記憶するための第２の動線データベース、第１の動線認識エリア内の少なくとも一部である第１の画像監視エリア内を撮影したカメラ画像データを撮影時刻とともに記憶するための第１の画像データベース、及び、第２の動線認識エリア内の少なくとも一部である第２の画像監視エリア内を撮影したカメラ画像データを撮影時刻とともに記憶するための第２の画像データベースの各データベースに対してアクセスが可能なコンピュータが、第１の動線データベースに記憶された各動線データの中から第１の画像監視エリア内に位置した移動体の動線データを選択し（第１の動線選択段階）、この選択された動線データに対応する移動体が第１の画像監視エリア内に位置する時点のカメラ画像データを前記第１の画像データベースから選択し（第１の画像選択段階）、この選択されたカメラ画像データから移動体画像を抽出するとともに（第１の移動体画像抽出段階）、第２の動線データベースに記憶された各動線データの中から第２の画像監視エリア内に位置する移動体の動線データを選択し（第２の動線選択段階）、この動線データに対応する移動体が第２の画像監視エリア内に位置する時点のカメラ画像データを第２の画像データベースから選択し（第２の画像選択段階）、この選択されたカメラ画像データから移動体画像を抽出し（第２の移動体画像抽出段階）、第１の移動体画像抽出段階により抽出された移動体画像と第２の移動体画像抽出段階により抽出された移動体画像とを照合して各画像の移動体が同一か否かを判定し（移動体同定段階）、移動体が同一であると判定されると、第１の動線選択段階により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、第２の動線選択段階により選択された動線データの少なくとも識別情報を記憶することにより（動線関連付け段階）、第１の動線データベースに記憶された各移動体の動線データと第２の動線データベースに記憶された各移動体の動線データとのなかから、同一移動体の動線データどうしを関連付けるようにしたものである。

本発明の動線認識装置は、前記第１，第２の動線データベース及び第１，第２の画像データベースにアクセス可能で、第１の動線データベースに記憶された各動線データの中から第１の画像監視エリア内に位置した移動体の動線データを選択する第１の動線選択手段と、この第１の動線選択手段により選択された動線データに対応する移動体が第１の画像監視エリア内に位置する時点のカメラ画像データを第１の画像データベースから選択する第１の画像選択手段と、この第１の画像選択手段により選択されたカメラ画像データから移動体画像を抽出する第１の移動体画像抽出手段と、第２の動線データベースに記憶された各動線データの中から第２の画像監視エリア内に位置する移動体の動線データを選択する第２の動線選択手段と、この第２の動線選択手段により選択された動線データに対応する移動体が第２の画像監視エリア内に位置する時点のカメラ画像データを第２の画像データベースから選択する第２の画像選択手段と、この第２の画像選択手段により選択されたカメラ画像データから移動体画像を抽出する第２の移動体画像抽出手段と、第１の移動体画像抽出手段により抽出された移動体画像と第２の移動体画像抽出手段により抽出された移動体画像とを照合して各画像の移動体が同一か否かを判定する移動体同定手段と、この移動体同定手段により移動体が同一であると判定されると、第１の動線選択手段により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、第２の動線選択手段により選択された動線データの少なくとも識別情報を記憶する動線関連付け手段とを備えたものである。

本発明の動線認識プログラムは、前記第１，第２の動線データベース及び第１，第２の画像データベースにアクセス可能なコンピュータに、第１の動線データベースに記憶された各動線データの中から第１の画像監視エリア内に位置した移動体の動線データを選択させる第１の動線選択機能と、この第１の動線選択機能により選択された動線データに対応する移動体が第１の画像監視エリア内に位置する時点のカメラ画像データを第１の画像データベースから選択させる第１の画像選択機能と、この第１の画像選択機能により選択されたカメラ画像データから移動体画像を抽出させる第１の移動体画像抽出機能と、第２の動線データベースに記憶された各動線データの中から第２の画像監視エリア内に位置する移動体の動線データを選択させる第２の動線選択機能と、この第２の動線選択機能により選択された動線データに対応する移動体が前記第２の画像監視エリア内に位置する時点のカメラ画像データを第２の画像データベースから選択させる第２の画像選択機能と、この第２の画像選択機能により選択されたカメラ画像データから移動体画像を抽出させる第２の移動体画像抽出機能と、第１の移動体画像抽出機能により抽出された移動体画像と第２の移動体画像抽出機能により抽出された移動体画像とを照合して各画像の移動体が同一か否かを判定させる移動体同定機能と、この移動体同定機能により移動体が同一であると判定されると、第１の動線選択機能により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、第２の動線選択機能により選択された動線データの少なくとも識別情報を記憶させる動線関連付け機能とを実現させるためのものである。

かかる手段を講じた本発明によれば、たとえ動線認識システムがそれぞれ構築される複数の動線認識エリアが隣接していなくても、各動線認識システムでそれぞれ認識される動線のなかから同一移動体に対する動線どうしを関連付けることができ、広域な領域の中の部分的な複数領域での動線分析を可能ならしめる効果を奏する。

本発明の一実施形態である動線関連付け装置と動線認識システムの要部構成を示すブロック図。 同実施形態において、画像データベースに記憶される画像データの構造を示す模式図。 同実施形態において、動線データベースに記憶される動線データの構造を示す模式図。 同実施形態が適用される店舗の説明図。 同実施形態における動線認識システムのカメラレイアウトの一例を示す模式図。 同実施形態において、動線関連付け装置が有する設定テーブルの一データ例を示す模式図。 同実施形態において、動線関連付け装置が有する関連付け動線ファイルのデータ構造を示す模式図。 同実施形態において、動線関連付けプログラムが起動したときの動線連結装置の制御部が実行する主要な処理手順を示す流れ図。 図８に示す処理手順の中の動線Ｐ選択処理の具体的な手順を示す流れ図。 図８に示す処理手順の中の動線Ｑ選択処理の具体的な手順を示す流れ図。 図８に示す処理手順の中の動線関連付け処理の具体的な手順を示す流れ図。 本発明の第２の実施形態における動線関連付け処理の具体的な手順を示す流れ図。 同第２の実施形態において、動線関連付け処理の表示部に表示される動線関連付け画面の一レイアウト例を示す模式図。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。はじめに、第１の実施形態について、図１〜図１１を用いて説明する。
なお、この実施形態は、図４に示すように、田の字型に区分されて互いに客が行き来できる４つの売場Ａ，売場Ｂ，売場Ｃ及び売場Ｄを備えた店舗１に適用した場合である。

図４に示すように、売場Ａは、売場Ｂ及び売場Ｄと隣接し、売場Ｂは、売場Ａ及び売場Ｃと隣接し、売場Ｃは、売場Ｂ及び売場Ｄと隣接し、売場Ｄは、売場Ｃ及び売場Ａと隣接している。売場Ａと売場Ｃ及び売場Ｂと売場Ｄは隣接していない。隣接する各売場の境界領域には、それぞれ客が行き来できるように通路が形成されている。また、売場Ａと売場Ｂとには、客が入退場可能な入退場口Ｇ１，Ｇ２が設けられている。

各売場Ａ〜Ｄのうち、売場Ａと売場Ｃとには、それぞれその売場内を移動する移動体である人物（買物客）の軌跡を動線として認識するための動線認識システムＳＡ，ＳＣが構築されている。すなわち、売場Ａは動線認識システムＳＡの動線認識エリアとなっており、売場Ｃは動線認識システムＳＣの動線認識エリアとなっている。

各動線認識システムＳＡ，ＳＣは、いずれもカメラを用いた画像処理方式である。画像処理方式の動線認識システムは、図１に示すように、複数基のカメラ２と、コンピュータを主体とした動線認識装置３Ａ，３Ｃとを備える。

各カメラ２は、魚眼レンズを用いたカメラや全方位ミラー付のカメラ等の広角レンズカメラである。これらのカメラ２は、視体積交差法により、それぞれ対応する売場Ａ，Ｃ内を移動する買物客の軌跡、すなわち人物動線を追跡するために用いられる。視体積交差法は、例えば客の頭部を複数の方向から撮影し、各画像の頭部の位置から頭部の店内空間に適宜設置された３次元座標系内の座標値を算出する方法である。１つの監視領域に配置されるカメラの台数は特に制限されないが、視体積交差法による位置検出精度を高めるためには少なくとも３台は必要である。

各カメラ２は、動線認識装置３Ａ，３Ｃが備えるカメラコントロール部３１の一元制御により一定の周期（例えば１／１５秒）で撮影動作を繰り返し、その撮影画像（フレーム画像）を動線認識装置３Ａ，３Ｃに送信する。動線認識装置３Ａは、カメラコントロール部３１の他、カメラ画像データベース３２Ａ、動線生成部３３及び動線データベース３４Ａを備えている。動線認識装置３Ｃは、カメラコントロール部３１の他、カメラ画像データベース３２Ｃ、動線生成部３３及び動線データベース３４Ｃを備えている。

カメラ画像データベース３２Ａ，３２Ｃは、各カメラ２で撮影されたフレーム画像データを順次蓄積する。カメラ画像データベース３２Ａ，３２Ｃに蓄積されるフレーム画像データの構造を、図２の模式図で示す。図２に示すように、フレーム画像データは、カメラＩＤ、フレーム番号及び撮影時刻が関連付けられて、カメラ画像データベース３２Ａ，３２Ｃに記憶される。カメラＩＤは、当該画像データを撮影したカメラ２の識別コードである。各カメラ２には、それぞれ固有のカメラＩＤが予め設定されている。フレーム番号は、各カメラ２でフレーム画像が撮影される毎にカウントアップされる“１”からの連続番号である。カメラコントロール部３１の制御により、各カメラ２のフレーム番号は同期している。撮影日時は、当該画像データが撮影された時点の日時（年月日時分秒）である。

動線生成部３３は、カメラ画像データベース３２Ａ，３２Ｃに蓄積されたフレーム画像データの画像処理により動線認識エリア（売場）内を移動する買物客を認識し、この買物客が動線認識エリアに進入した地点である始点から退出した地点である終点までの動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを作成する。動線生成部３３は、例えば前記特許文献１に記載された技術により、複数に途切れた同一買物客の動線を１本の動線に連結する機能を有している。

動線データベース３４Ａ，３４Ｃは、動線生成部３３により買物客毎に生成される動線データを順次蓄積する。動線データベース３４Ａ，３４Ｃに蓄積される動線データの構造を、図３の模式図で示す。図３に示すように、動線データは、動線ＩＤが関連付けられて、動線データベース３４Ａ，３４Ｃに記憶される。動線ＩＤは、当該動線データを個々に特定するための動線特定情報である。動線生成部３３は、買物客１名の動線データを生成する毎に、その動線データに固有の動線ＩＤを付して、動線データベース３４Ａ，３４Ｃに格納する。

動線データは、始点フレーム“１”のフレーム番号、及び終点フレーム“ｎ”（ｎ＞１の整数）のフレーム番号と、始点フレーム“１”から終点フレーム“ｎ”までのフレーム毎のインデックスデータとから構成されている。インデックスデータは、少なくとも店内の三次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｈ）とフレーム撮影時刻Ｔとを含む。始点フレーム“１”番号は、当該動線データの買物客が最初に認識されたフレーム画像のフレーム番号であり、このフレーム画像の撮影時刻が始点フレーム“１”に対するインデックスデータのフレーム撮影時刻Ｔ１となる。終点フレーム“ｎ”番号は、当該買物客が最後に認識されたフレーム画像のフレーム番号であり、このフレーム画像の撮影時刻が終点フレーム“ｎ”に対するインデックスデータのフレーム撮影時刻Ｔｎとなる。フレーム番号毎の店内座標は、対応するフレーム番号のフレーム画像から認識された当該顧客の位置を、三次元の世界座標系（Ｘ，Ｙ，Ｈ）で特定したものである。本実施形態では、図４において、左下の角をＸ軸及びＹ軸の原点Ｏ（０，０）とし、その床面をＨ（Height）軸の原点としている。

各動線認識システムＳＡ，ＳＣのカメラ２は、それぞれ対応する売場Ａ，Ｃの天井部等に分散して取り付けられる。本実施形態では、説明の便宜上、図５の＃１〜＃６に示すレイアウトで、カメラ２が売場Ａ，Ｃ毎に各６基ずつ取り付けられているものとする。

本発明に係わる動線関連付け装置４の要部構成を、図１のブロック図にて示す。動線関連付け装置４は、入力部４１、表示部４２、データベースアクセス部４３、プログラム記憶部４４、データ記憶部４５、関連付け動線ファイル４６及び制御部４７を備えている。入力部４１は、キーボード，マウス等の入力デバイスからなる。表示部４２は、液晶ディスプレイ，ＣＲＴディスプレイ等の表示デバイスからなる。タッチパネル付のディスプレイを用いることで、入力部と表示部を兼用してもよい。

データベースアクセス部４３は、各動線認識システムＳＡ，ＳＣの動線認識装置３Ａ，３Ｃがそれぞれ有する動線データベース３４Ａ，３４Ｃとカメラ画像データベース３２Ａ，３２Ｃにアクセスし、動線データやフレーム画像データを読取ったり書き込んだりできる。

プログラム記憶部４４は、ＲＯＭ（Read Only Memory）で構成されている。データ記憶部４５は、ＲＡＭ（Random Access Memory）で構成されている。関連付け動線ファイル４６は、ハードディスクや光磁気ディスク等の記録媒体で構成されている。制御部４７は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を主体に構成されている。かかる構成の動線関連付け装置４は、パーソナルコンピュータ等のコンピュータ機器によって実現される。

プログラム記憶部４４には、コンピュータに、売場Ａ（動線認識エリア）の動線認識システムＳＡによって認識された動線データと、売場Ｃの動線認識システムＳＣによって認識された動線データとの中から、売場Ａ，Ｃ間を行き来した同一買物客の動線データを選出させて関連付けさせるプログラム、いわゆる動線関連付けプログラムが実装されている。制御部４７は、上記動線関連付けプログラムに従い、動線データの関連付けを行う。

以下、動線データの関連付け手順について、具体的に説明する。はじめに、各動線認識システムＳＡ，ＳＣの動線データベース３４Ａ，３４Ｃに記憶される動線データについて説明する。

動線認識システムＳＡに対応した動線認識装置３Ａの動線データベース３４Ａには、買物客が売場Ａに進入した地点である始点から退出した地点である終点までの売場Ａ内での軌跡を示す動線データが蓄積される。買物客は、入退場口Ｇ１または売場Ａ，Ｂ間の境界領域ＡＢの通路若しくは売場Ｄ，Ａ間の境界領域ＤＡの通路から売場Ａに進入及び退出できる。したがって、動線データベース３４Ａに蓄積される動線データは、次の９種類である。

１．入退場口Ｇ１から入店し、売場Ａだけを回って入退場口Ｇ１から退店した買物客のデータ。

２．入退場口Ｇ１から入店し、境界領域ＡＢの通路を通って売場Ｂに移動した買物客のデータ。

３．入退場口Ｇ１から入店し、境界領域ＤＡの通路を通って売場Ｄに移動した買物客のデータ。

４．売場Ｂより境界領域ＡＢの通路を通って売場Ａに入り、再び境界領域ＡＢの通路を通って売場Ｂに戻った買物客のデータ。

５．売場Ｂより境界領域ＡＢの通路を通って売場Ａに入り、さらに境界領域ＤＡの通路を通って売場Ｄに移動した買物客のデータ。

６．売場Ｂより境界領域ＡＢの通路を通って売場Ａに入り、入退場口Ｇ１から退店した買物客のデータ。

７．売場Ｄより境界領域ＤＡの通路を通って売場Ａに入り、再び境界領域ＤＡの通路を通って売場Ｄに戻った買物客のデータ。

８．売場Ｄより境界領域ＤＡの通路を通って売場Ａに入り、さらに境界領域ＡＢの通路を通って売場Ｂに移動した買物客のデータ。

９．売場Ｄより境界領域ＤＡの通路を通って売場Ａに入り、入退場口Ｇ１から退店した買物客のデータ。

動線認識システム２Ｃに対応した動線認識装置３ＳＣの動線データベース３４Ｃには、買物客が売場Ｃに進入した地点である始点から退出した地点である終点までの売場Ｃ内での軌跡を示す動線データが蓄積される。買物客は、境界領域ＢＣの通路または境界領域ＣＤの通路から売場Ｃに進入及び退出できる。したがって、動線データベース３４Ｃに蓄積される動線データは、次の４種類である。

１．売場Ｂより境界領域ＢＣの通路を通って売場Ｃに入り、再び境界領域ＢＣの通路を通って売場Ｂに戻った買物客のデータ。

２．売場Ｂより境界領域ＢＣの通路を通って売場Ｃに入り、さらに境界領域ＣＤの通路を通って売場Ｄに移動した買物客のデータ。

３．売場Ｄより境界領域ＣＤの通路を通って売場Ｃに入り、再び境界領域ＣＤの通路を通って売場Ｄに戻った買物客のデータ。

４．売場Ｄより境界領域ＣＤの通路を通って売場Ｃに入り、さらに境界領域ＢＣの通路を通って売場Ｂに移動した買物客のデータ。

ここで、買物客が売場Ａと売場Ｃとの間を行き来するパターンとしては、境界領域ＡＢの通路を通って売場Ａから退場し、売場Ｂを経て境界領域ＢＣの通路から売場Ｃに入場するパターンＡＢＣ及びその逆のパターンＣＢＡと、境界領域ＤＡの通路を通って売場Ａから退場し、売場Ｄを経て境界領域ＣＤの通路から売場Ｃに入場するパターンＡＤＣ及びその逆のパターンＣＤＡの４パターンある。したがって、上記パターンＡＢＣ，ＣＢＡ，ＡＤＣ，ＣＤＡ毎に同一買物客の売場Ａでの動線データと売場Ｃでの動線データとを関連付ければよい。

そこで、動線関連付け装置４は、第１の動線データベース３４Ａに記憶された各動線データの中から第１の画像監視エリア内に位置した買物客の動線データを選択する（第１の動線選択段階）。そして、この選択された動線データに対応する買物客が第１の画像監視エリア内に位置する時点のカメラ画像データを第１の画像データベース３２Ａから選択する（第１の画像選択段階）。そして、この選択されたカメラ画像データから買物客の画像を抽出する（第１の移動体画像抽出段階）。次に、第２の動線データベース３４Ｃに記憶された各動線データの中から第２の画像監視エリア内に位置する買物客の動線データを選択する（第２の動線選択段階）。そして、この動線データに対応する買物客が第２の画像監視エリア内に位置する時点のカメラ画像データを第２の画像データベース３２Ｃから選択する（第２の画像選択段階）。そして、この選択されたカメラ画像データから買物客の画像を抽出する（第２の移動体画像抽出段階）。第１の移動体画像抽出段階により抽出された買物客画像と第２の移動体画像抽出段階により抽出された買物客画像とを照合して各画像の買物客が同一人物か否かを判定する（移動体同定段階）。買物客が同一人物であると判定されると、第１の動線選択段階により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、第２の動線選択段階により選択された動線データの少なくとも識別情報を記憶する（動線関連付け段階）。かくして、第１の動線データベース３４Ａに記憶された各買物客の動線データと第２の動線データベース３４Ｃに記憶された各買物客の動線データとのなかから、同一買物客の動線データどうしを関連付ける。

このような動線関連付け処理を実現するために、動線関連付け装置４は、図６に示すデータ構造の設定テーブル５を備えている。設定テーブル５は、制御部４７が内蔵するメモリに記憶されていてもよいし、データ記憶部４５に記憶されていてもよい。図６の設定テーブル５は、図５に示すカメラレイアウトに対応している。

図５の場合、売場Ａと売場Ｂとの間の矩形の境界領域ＡＢを撮影可能なカメラ２は、動線認識システムＳＡの＃３，＃６の２台である。売場Ｂと売場Ｃとの間の矩形の境界領域ＢＣを撮影可能なカメラ２は、動線認識システムＳＣの＃４，＃５，＃６の３台である。売場Ｃと売場Ｄとの間の矩形の境界領域ＣＤを撮影可能なカメラ２は、動線認識システムＳＣの＃１，＃４の２台である。売場Ｄと売場Ａとの間の矩形の境界領域ＤＡを撮影可能なカメラ２は、動線認識システムＳＡの＃１，＃２，＃３の３台である。

設定テーブル５には、境界領域を特定する情報（項目「境界領域」）に対応して、その領域の左上角の二次元座標（項目「左上座標」）及び右下角の二次元座標（項目「右下座標」）と、その境界領域を撮影可能なカメラを有する動線認識システムの識別情報（項目「対象システム」）及びそのカメラの特定情報（項目「判定用カメラ」）とが設定されている。

また、動線関連付け装置４は、関連付けた動線のデータを関連付け動線ファイル４６で保存する。関連付け動線ファイル４６は、図７に示すように、固有の関連付け動線ＩＤ（項目「関連付け動線ＩＤ」）に対応して、動線認識システムＳＡの動線を特定するための動線ＩＤ（項目「ＳＡ動線ＩＤ」）と、この動線ＩＤに関連付けられる動線認識システムＳＡの動線を特定するための動線ＩＤ（項目「ＳＡ動線ＩＤ」）と、売場Ａと売場Ｃとの間の移動に要した時間情報（項目「移動所要時間」）とを記録可能となっている。

例えば入力部４１の操作入力により、動線関連付け業務の開始が指令されると、動線関連付けプログラムが起動する。これにより、制御部４７は、図８の流れ図に示す手順で各部を制御する。

先ず、ＳＴ（ステップ）１として、制御部４７は、関連付け方向を判別する。例えば入力部４１の操作入力により、売場Ａから売場Ｃに移動した買物客の動線関連付け処理が指定された場合には、ＳＴ１１〜ＳＴ１８の処理を実行する。売場Ｃから売場Ａに移動した買物客の動線関連付け処理が指定された場合には、ＳＴ２１〜ＳＴ２８の処理を実行する。

売場Ａから売場Ｃに移動する買物客のパターンには、前記パターンＡＢＣとパターンＡＤＣとがある。そこで、先ず、パターンＡＢＣの買物客の売場Ａでの動線データと売場Ｃでの動線データとを関連付ける処理を実行する。

すなわち制御部４７は、ＳＴ１１として動線認識システムＳＡの動線データベース３４Ａから、境界領域ＡＢの通路を通って売場Ａから退場した客の動線データＰを選択する（動線Ｐ選択処理）。また、ＳＴ１２として動線認識システムＳＣの動線データベース３４Ｃから、境界領域ＢＣの通路を通って売場Ｃに入場した客の動線データＱを選択する（動線Ｑ選択処理）。そして、ＳＴ１３として動線データＰと動線データＱとをそれぞれ少なくとも１データ以上選択できたか否かを判断する。選択できた場合（ＳＴ１３のＹＥＳ）、制御部４７は、ＳＴ１４として動線データＰと動線データＱの関連付けを行う（動線関連付け処理）。選択できなかった場合には（ＳＴ１３のＮＯ）、ＳＴ１４の動線関連付け処理は行われない。

次に、パターンＡＤＣの買物客の売場Ａでの動線データと売場Ｃでの動線データとを関連付ける処理を実行する。

すなわち制御部４７は、ＳＴ１５として動線認識システムＳＡの動線データベース３４Ａから、境界領域ＤＡの通路を通って売場Ａから退場した客の動線データＰを選択する（動線Ｐ選択処理）。また、ＳＴ１６として動線認識システムＳＣの動線データベース３４Ｃから、境界領域ＣＤを通って売場Ｃに入場した客の動線データＱを選択する（動線Ｑ選択処理）。そして、ＳＴ１７として動線データＰと動線データＱとをそれぞれ少なくとも１データ以上選択できたか否かを判断する。選択できた場合（ＳＴ１７のＹＥＳ）、制御部４７は、ＳＴ１８として動線データＰと動線データＱの関連付けを行う（動線関連付け処理）。選択できなかった場合には（ＳＴ１７のＮＯ）、ＳＴ１８の動線関連付け処理は行われない。以上で、動線関連付けプログラムは終了する。

売場Ｃから売場Ａに移動する買物客のパターンには、前記パターンＣＢＡとパターンＣＤＡとがある。そこで、先ず、パターンＣＢＡの買物客の売場Ｃでの動線データと売場Ａでの動線データとを関連付ける処理を実行する。

すなわち制御部４７は、ＳＴ２１として動線認識システムＳＣの動線データベース３４Ｃから、境界領域ＢＣの通路を通って売場Ｃから退場した客の動線データＰを選択する（動線Ｐ選択処理）。また、ＳＴ２２として動線認識システムＳＡの動線データベース３４Ａから、境界領域ＡＢの通路を通って売場Ａに入場した客の動線データＱを選択する（動線Ｑ選択処理）。そして、ＳＴ２３として動線データＰと動線データＱとをそれぞれ少なくとも１データ以上選択できたか否かを判断する。選択できた場合（ＳＴ２３のＹＥＳ）、制御部４７は、ＳＴ２４として動線データＰと動線データＱの関連付けを行う（動線関連付け処理）。選択できなかった場合には（ＳＴ２３のＮＯ）、ＳＴ２４の動線関連付け処理は行われない。

次に、パターンＣＤＡの買物客の売場Ｃでの動線データと売場Ａでの動線データとを関連付ける処理を実行する。

すなわち制御部４７は、ＳＴ２５として動線認識システムＳＣの動線データベース３４Ｃから、境界領域ＣＤの通路を通って売場Ｃから退場した客の動線データＰを選択する（動線Ｐ選択処理）。また、ＳＴ２６として動線認識システムＳＡの動線データベース３４Ａから、境界領域ＤＡを通って売場Ａに入場した客の動線データＱを選択する（動線Ｑ選択処理）。そして、ＳＴ２７として動線データＰと動線データＱとをそれぞれ少なくとも１データ以上選択できたか否かを判断する。選択できた場合（ＳＴ２７のＹＥＳ）、制御部４７は、ＳＴ２８として動線データＰと動線データＱの関連付けを行う（動線関連付け処理）。選択できなかった場合には（ＳＴ２７のＮＯ）、ＳＴ２８の動線関連付け処理は行われない。以上で、動線関連付けプログラムは終了する。

図９は、前記ＳＴ１１、ＳＴ１５、ＳＴ２１及びＳＴ２５の動線Ｐ選択処理の手順を具体的に示す流れ図である。各ステップの処理は、対象となる動線認識システムが異なるだけで手順は同一なので、図９を用いてまとめて説明する。

動線Ｐ選択処理が開始されると、制御部４７は、先ず、ＳＴ３１としてデータ数カウンタｍ１を“０”にリセットする。また、ＳＴ３２としてポインタｐを“０”にリセットする。次に、ＳＴ３３として上記ポインタｐを“１”だけ増加する。そして、ＳＴ３４としてポインタｐが、対象となる動線認識システム（ＳＴ１１，ＳＴ１５では動線認識システムＳＡ、ＳＴ２１，ＳＴ２５では動線認識システムＳＣ）の動線データベース（ＳＴ１１，ＳＴ１５では動線データベース３４Ａ、ＳＴ２１，ＳＴ２５では動線データベース３４Ｃ）に保存されている動線データの総数を超えたか否かを判断する。

この時点では、未だ超えていないので、制御部４７は、ＳＴ３５として上記対象システムＳＡまたはＳＣの動線データベース３４Ａまたは３４Ｃから、ポインタｐが示す動線データ（以下、ｐ番目動線データと称する）を取り込む。そして、ＳＴ３６として、このｐ番目動線データから終点インデックス情報の二次元座標（Ｘｎ，Ｙｎ）を検出する。

次に、制御部４７は、ＳＴ３７として設定テーブル５から比較対象となる境界領域（ＳＴ１１では境界領域ＡＢ、ＳＴ１５では境界領域ＤＡ、ＳＴ２１では境界領域ＢＣ、ＳＴ２５では境界領域ＣＤ）に対応して設定されている左上座標及び右下座標のデータを読み出す。そして、これらの座標データと、ＳＴ３６の処理で検出した終点インデックス情報の二次元座標（Ｘｎ，Ｙｎ）とを照合して、当該二次元座標（Ｘｎ，Ｙｎ）によって示される位置が、比較対象となる境界領域ＡＢ，ＤＡ，ＢＣまたはＣＤの内側か否かを判断する（第１の動線選択手段）。

例えば、比較対象となる境界領域が領域ＡＢの場合、左上座標は（Ｘ１，Ｙ１）であり、右下座標は（Ｘ２，Ｙ２）である。したがって、終点二次元座標（Ｘｎ，Ｙｎ）の“Ｘｎ”がＸ１≦Ｘｎ≦Ｘ２の関係にあり、かつ、“Ｙｎ”がＹ１≧Ｙｎ≧Ｙ２の関係にあるとき、終点二次元座標（Ｘｎ，Ｙｎ）は境界領域ＡＢの内側であると判定される。同様に、境界領域ＤＡの場合は、終点二次元座標（Ｘｎ，Ｙｎ）の“Ｘｎ”がＸ７≦Ｘｎ≦Ｘ８の関係にあり、かつ、“Ｙｎ”がＹ７≧Ｙｎ≧Ｙ８の関係にあるとき、終点二次元座標（Ｘｎ，Ｙｎ）は境界領域ＤＡの内側であると判定され、境界領域ＢＣの場合は、終点二次元座標（Ｘｎ，Ｙｎ）の“Ｘｎ”がＸ３≦Ｘｎ≦Ｘ４の関係にあり、かつ、“Ｙｎ”がＹ３≧Ｙｎ≧Ｙ４の関係にあるとき、終点二次元座標（Ｘｎ，Ｙｎ）は境界領域ＢＣの内側であると判定され、境界領域ＣＤの場合は、終点二次元座標（Ｘｎ，Ｙｎ）の“Ｘｎ”がＸ５≦Ｘｎ≦Ｘ６の関係にあり、かつ、“Ｙｎ”がＹ５≧Ｙｎ≧Ｙ６の関係にあるとき、終点二次元座標（Ｘｎ，Ｙｎ）は境界領域ＤＡの内側であると判定される。

終点二次元座標（Ｘｎ，Ｙｎ）によって示される位置が、比較対象となる境界領域ＡＢ，ＤＡ，ＢＣまたはＣＤの内側でないと判定された場合、制御部４７は、ＳＴ３３の処理に戻る。そして、ポインタｐをさらに“１”だけ増加させて、ＳＴ３４以降の処理を再度実行する。

一方、終点二次元座標（Ｘｎ，Ｙｎ）によって示される位置が、比較対象となる境界領域ＡＢ，ＤＡ，ＢＣまたはＣＤの内側であると判定された場合には、制御部４７は、ＳＴ３８としてｐ番目動線データから終点フレームｎ番号を取得する。次いで、ＳＴ３９として設定テーブル５から比較対象となる境界領域に対応して設定されている対象システムの情報と判定用カメラの情報とを取得する。そして、対象システムの画像データベース（ＳＴ１１，ＳＴ１５では画像データベース３２Ａ、ＳＴ２１，ＳＴ２５では画像データベース３２Ｃ）から、上記判定用カメラにて撮影されたフレーム画像データの中で、ＳＴ３８の処理で検出した終点フレームｎ番号が割り当てられて保存された画像データを取り込む（第１の画像選択手段）。

次に、制御部４７は、ＳＴ４０として画像データベース３２Ａまたは３２Ｃから取り込んだ終点フレームｎ番号のフレーム画像データを解析して、これらの画像データから人物画像を抽出する（第１の移動体画像抽出手段）。そして、人物画像を抽出できたならば、制御部４７は、ＳＴ４１としてｐ番目動線データの動線ＩＤ、及び、終点を示すフレームｎインデックス情報と、抽出された人物画像のデータとを関連付けた１レコードを生成し、データ記憶部４５上の第１動線メモリに記憶させる。また、ＳＴ４２として前記データ数カウンタｍ１を“１”だけカウントアップする。しかる後、制御部４７は、ＳＴ３３の処理に戻る。そして、ポインタｐをさらに“１”だけ増加させて、ＳＴ３４以降の処理を再度実行する。

こうして、ポインタｐが対象となる動線認識システムの動線データベース３４Ａまたは３４Ｃに保存されている動線データの総数を超えるまで、制御部４７は、ポインタｐを繰り上げる毎にＳＴ３５〜ＳＴ４２の処理を繰返し実行する。ポインタｐが動線データの総数を超えると、動線Ｐ選択処理は終了する。

かかる手順の動線Ｐ選択処理を実行することにより、ＳＴ１１では、境界領域ＡＢを終点とする動線データの動線ＩＤ及び終点インデックス情報と人物画像のデータとが第１動線メモリに記憶される。人物画像のデータは、この動線データの終点が境界領域ＡＢに達した時点において、動線認識システムＳＡの各カメラ２のうち、＃３及び＃６で特定されるカメラによって撮影された画像から抽出される。ＳＴ１５では、境界領域ＤＡを終点とする動線データの動線ＩＤ及び終点インデックス情報と人物画像のデータとが第１動線メモリに記憶される。人物画像のデータは、この動線データの終点が境界領域ＤＡに達した時点において、動線認識システムＳＡの各カメラ２のうち、＃１，＃２及び＃３で特定されるカメラによって撮影された画像から抽出される。ＳＴ２１では、境界領域ＢＣを終点とする動線データの動線ＩＤ及び終点インデックス情報と人物画像のデータとが第１動線メモリに記憶される。人物画像のデータは、この動線データの終点が境界領域ＢＣに達した時点において、動線認識システムＳＣの各カメラ２のうち、＃４，＃５及び＃６で特定されるカメラによって撮影された画像から抽出される。ＳＴ２５では、境界領域ＣＤを終点とする動線データの動線ＩＤ及び終点インデックス情報と人物画像のデータとが第１動線メモリに記憶される。人物画像のデータは、この動線データの終点が境界領域ＣＤに達した時点において、動線認識システムＳＣの各カメラ２のうち、＃１及び＃４で特定されるカメラによって撮影された画像から抽出される。

図１０は、前記ＳＴ１２、ＳＴ１６、ＳＴ２２及びＳＴ２６の動線Ｑ選択処理の手順を具体的に示す流れ図である。各ステップの処理は、対象となる動線認識システムが異なるだけで手順は同一なので、図１０を用いてまとめて説明する。

動線Ｑ選択処理が開始されると、制御部４７は、先ず、ＳＴ５１としてデータ数カウンタｍ２を“０”にリセットする。また、ＳＴ５２としてポインタｑを“０”にリセットする。次に、ＳＴ５３として上記ポインタｑを“１”だけ増加する。そして、ＳＴ５４としてポインタｑが、対象となる動線認識システム（ＳＴ１２，ＳＴ１６では動線認識システムＳＣ、ＳＴ２２，ＳＴ２６では動線認識システムＳＡ）の動線データベース（ＳＴ１２，ＳＴ１６では動線データベース３４Ｃ、ＳＴ２２，ＳＴ２６では動線データベース３４Ａ）に保存されている動線データの総数を超えたか否かを判断する。

この時点では、未だ超えていないので、制御部４７は、ＳＴ５５として上記対象システムＳＣまたはＳＡの動線データベース３４Ｃまたは３４Ａから、ポインタｑが示す動線データ（以下、ｑ番目動線データと称する）を取り込む。そして、ＳＴ５６として、このｑ番目動線データから始点インデックス情報の二次元座標（Ｘ１，Ｙ１）を検出する。

次に、制御部４７は、ＳＴ５７として設定テーブル５から比較対象となる境界領域（ＳＴ１２では境界領域ＢＣ、ＳＴ１６では境界領域ＣＤ、ＳＴ２２では境界領域ＡＢ、ＳＴ２６では境界領域ＤＡ）に対応して設定されている左上座標及び右下座標のデータを読み出す。そして前記ＳＴ３６の処理と同様に、これらの座標データと、ＳＴ５６の処理で検出した始点インデックス情報の二次元座標（Ｘ１，Ｙ１）とを照合して、当該二次元座標（Ｘ１，Ｙ１）によって示される位置が、比較対象となる境界領域ＢＣ，ＣＤ，ＡＢまたはＤＡの内側か否かを判断する（第２の動線選択手段）。

始点二次元座標（Ｘ１，Ｙ１）によって示される位置が、比較対象となる境界領域ＢＣ，ＣＤ，ＡＢまたはＤＡの内側でないと判定された場合、制御部４７は、ＳＴ５３の処理に戻る。そして、ポインタｑをさらに“１”だけ増加させて、ＳＴ５４以降の処理を再度実行する。

一方、始点二次元座標（Ｘ１，Ｙ１）によって示される位置が、比較対象となる境界領域ＢＣ，ＣＤ，ＡＢまたはＤＡの内側であると判定された場合には、制御部４７は、ＳＴ５８としてｑ番目動線データから始点フレーム１番号を取得する。次いで、ＳＴ５９として設定テーブル５から比較対象となる境界領域に対応して設定されている対象システムの情報と判定用カメラの情報とを取得する。そして、対象システムの画像データベース（ＳＴ１２，ＳＴ１６では画像データベース３２Ｃ、ＳＴ２２，ＳＴ２６では画像データベース３２Ａ）から、上記判定用カメラにて撮影されたフレーム画像データの中で、ＳＴ５８の処理で検出した始点フレーム１番号が割り当てられて保存された画像データを取り込む（第２の画像選択手段）。

次に、制御部４７は、ＳＴ６０として画像データベース３２Ｃまたは３２Ａから取り込んだ始点フレーム１番号のフレーム画像データを解析して、これらの画像データから人物画像を抽出する（第２の移動体画像抽出手段）。そして、人物画像を抽出できたならば、制御部４７は、ＳＴ６１としてｑ番目動線データの動線ＩＤ、及び、始点を示すフレーム１インデックス情報と、抽出された人物画像のデータとを関連付けた１レコードを生成し、データ記憶部４５上の第２動線メモリに記憶させる。また、ＳＴ６２として前記データ数カウンタｍ２を“１”だけカウントアップする。しかる後、制御部４７は、ＳＴ５３の処理に戻る。そして、ポインタｑをさらに“１”だけ増加させて、ＳＴ５４以降の処理を再度実行する。

こうして、ポインタｑが対象となる動線認識システムの動線データベース３４Ｃまたは３４Ａに保存されている動線データの総数を超えるまで、制御部４７は、ポインタｑを繰り上げる毎にＳＴ５５〜ＳＴ６２の処理を繰返し実行する。ポインタｑが動線データの総数を超えると、動線Ｑ選択処理は終了する。

かかる手順の動線Ｑ選択処理を実行することにより、ＳＴ１２では、境界領域ＢＣを始点とする動線データの動線ＩＤ及び始点インデックス情報と人物画像のデータとが第２動線メモリに記憶される。人物画像のデータは、この動線データの始点が境界領域ＢＣにて検知された時点において、動線認識システムＳＣの各カメラ２のうち、＃４，＃５及び＃６で特定されるカメラによって撮影された画像から抽出される。ＳＴ１６では、境界領域ＣＤを始点とする動線データの動線ＩＤ及び始点インデックス情報と人物画像のデータとが第２動線メモリに記憶される。人物画像のデータは、この動線データの始点が境界領域ＣＤで検知された時点において、動線認識システムＳＣの各カメラ２のうち、＃１及び＃４で特定されるカメラによって撮影された画像から抽出される。ＳＴ２２では、境界領域ＡＢを始点とする動線データの動線ＩＤ及び始点インデックス情報と人物画像のデータとが第２動線メモリに記憶される。人物画像のデータは、この動線データの始点が境界領域ＡＢで検知された時点において、動線認識システムＳＡの各カメラ２のうち、＃３及び＃６で特定されるカメラによって撮影された画像から抽出される。ＳＴ２６では、境界領域ＤＡを始点とする動線データの動線ＩＤ及び始点インデックス情報と人物画像のデータとが第２動線メモリに記憶される。人物画像のデータは、この動線データの始点が境界領域ＤＡで検知された時点において、動線認識システムＳＡの各カメラ２のうち、＃１，＃２及び＃３で特定されるカメラによって撮影された画像から抽出される。

図１１は、前記ＳＴ１４、ＳＴ１８、ＳＴ２４及びＳＴ２８の動線関連付け処理の手順を具体的に示す流れ図である。各ステップの処理手順は同一なので、図１１を用いてまとめて説明する。

動線関連付け処理が開始されると、制御部４７は、先ず、ＳＴ７１としてポインタｐを“０”にリセットする。次いで、ＳＴ７２として上記ポインタｐを“１”だけ増加する。そして、ＳＴ７３としてポインタｐがデータ数カウンタｍ１を超えたか否かを判断する。データ数カウンタｍ１は、第１動線メモリに記憶されているデータの数である。

ポインタｐがデータ数カウンタｍ１を超えていない場合（ＳＴ７３のＮＯ）、制御部４７は、ＳＴ７４として第１動線メモリからポインタｐが示すデータ（以下、ｐ番目データと称する）を読込む。

次に、制御部４７は、ＳＴ７５としてポインタｑを“０”にリセットする。次いで、ＳＴ７６として上記ポインタｑを“１”だけ増加する。そして、ＳＴ７７としてポインタｑがデータ数カウンタｍ２を超えたか否かを判断する。データ数カウンタｍ２は、第２動線メモリに記憶されているデータの数である。

ポインタｑがデータ数カウンタｍ２を超えていない場合（ＳＴ７７のＮＯ）、制御部４７は、ＳＴ７８として第２動線メモリからポインタｑが示すデータ（以下、ｑ番目データと称する）を読込む。

しかる後、制御部４７は、ＳＴ７９としてｐ番目データに含まれる人物画像データとｑ番目データに含まれる人物画像データとから、両人物画像データで特定される人物が同一人物であるか否かを判定するための人物同定処理を実行する（移動体同定手段）。

この人物同定処理の結果、同一人物でないと判定された場合には（ＳＴ８０のＮＯ）、制御部４７は、ＳＴ７６の処理に戻る。そして、ポインタｑをさらに“１”だけ増加し（ＳＴ７６）、ポインタｑがデータ数カウンタｍ２に達していないことを確認したならば（ＳＴ７７のＮＯ）、ＳＴ７８以降の処理を再度実行する。

これに対し、同一人物であると判定された場合には（ＳＴ８０のＹＥＳ）、制御部４７は、ＳＴ８１として新規の関連付け動線ＩＤを生成する。また、制御部４７は、ＳＴ８２としてｐ番目データに含まれる終点インデックス情報の終点到達時刻Ｔｎからｑ番目データに含まれる始点インデックス情報の始点到達時刻Ｔ１までの経過時間を算出する。この経過時間は、対象となる売場間（ＳＴ１４、ＳＴ１８では売場Ａ→売場Ｃ、ＳＴ２４、ＳＴ２８では売場Ｃ→売場Ｂ）の移動所要時間ΔＴ（ΔＴ＝Ｔ１−Ｔｎ）である（所要時間演算手段）。

そして制御部４７は、ＳＴ８３として上記新規関連付け動線ＩＤ、ｐ番目データの動線ＩＤ、ｑ番目データの動線ＩＤ及び移動所要時間ΔＴの各データから１レコードを生成し、関連付け動線ファイル４６に保存する（動線関連付け手段）。

しかる後、制御部４７は、ＳＴ８４として第２動線メモリからｑ番目データを削除する。また、ＳＴ８５としてデータ数カウンタｍ２を”１”だけカウントダウンする。その後、ＳＴ７２の処理に戻る。
このように、関連付けられたｑ番目データを第２動線メモリから削除することにより、次のｐ＋１番目データに関連付けられるｑ番目データの検索に要する処理手順が減少する。

なお、ＳＴ７７において、ポインタｑがデータ数カウンタｍ２を越えたならぱ、制御部４７は、ＳＴ７８以降の処理を実行することなく、ＳＴ７２の処理に戻る。

こうして、ポインタｐを“１”ずつ増加する毎に、制御部４７は、ＳＴ７４以降の処理を実行する。そして、ポインタｐがデータ数カウンタｍ１を超えたならば（ＳＴ７３のＹＥＳ）、制御部４７は、ＳＴ８６として第１動線メモリ及び第２動線メモリをクリアする。以上で、動線関連付け処理は終了する。

かかる手順の動線関連付け処理を実行することにより、人物画像データの人物が同一人物であると判定されたｐ番目データの動線ＩＤによって識別される動線データと、ｑ番目データの動線ＩＤによって識別される動線データとが関連付けられる。すなわち、ＳＴ１４では、売場Ａから売場Ｂを通って売場Ｃに移動した買物客の売場Ａでの動線データと売場Ｃでの動線データとが関連付けられる。ＳＴ１８では、売場Ａから売場Ｄを通って売場Ｃに移動した買物客の売場Ａでの動線データと売場Ｃでの動線データとが関連付けられる。ＳＴ２４では、売場Ｃから売場Ｂを通って売場Ａに移動した買物客の売場Ｃでの動線データと売場Ａでの動線データとが関連付けられる。ＳＴ２８では、売場Ｃから売場Ｄを通って売場Ａに移動した買物客の売場Ｃでの動線データと売場Ａでの動線データとが関連付けられる。

なお、図９のＳＴ４０及び図１０のＳＴ６０において、カメラ画像データからゆがみのない人物画像を抽出する技術は、例えば特許文献２や特許文献３などに開示されている周知の技術を利用する。同様に、図１１のＳＴ７９において、抽出した２つの人物画像を対比（パターン認識、色ヒストグラム間の類似度等）して同一人物であるか否かを判定する人物同定処理の技術は、例えば特許文献４や前記特許文献３などに開示されている周知の技術を利用する。

このように本実施形態によれば、店舗の全ての売場Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄにそれぞれ動線認識システムを構築しなくても、隣接していない売場Ａと売場Ｃとを行き来した買物客の動線データを関連付けることができる。したがって、特定の売場を行き来する買物客の行動を分析したいという店側の要望を、低コストで実現させることができる。

また、本実施形態によれば、特定の売場を行き来する買物客の売場間の移動に要した時間までも管理できる利点がある。

次に、本発明の第２の実施形態について、図１２〜図１３を用いて説明する。なお、この第２の実施形態も、図４に示すレイアウトの店舗１に適用した場合であり、売場Ａと売場Ｃとに、カメラを用いた画像処理方式の動線認識システムＳＡ，ＳＣを構築している。そして、第２の実施形態が第１の実施形態と異なる点は、動線関連付け処理の手順の一部のみである。したがって、図１〜図１０についても兼用し、同一部分には同一符号を付して説明する。

図１２は、第２の実施形態における動線関連付け処理の手順を具体的に示す流れ図である。動線関連付け処理が開始されると、制御部４７は、先ず、ＳＴ９１として表示部４２に動線関連付け画面６を表示させる。

動線関連付け画面６の一例を、図１３に示す。図示するように、動線関連付け画面６には、動線領域６１、第１動線ＩＤ領域６２、第１画像領域６３、第２動線ＩＤ領域６４、及び第２画像領域６５と、「ＹＥＳ」ボタン６６及び「ＮＯ」ボタン６７の各ボタン画像とが表示されている。各ボタン画像は、入力部４１によって入力操作が可能である。

次に、制御部４７は、ＳＴ９２〜ＳＴ９９として、第１の実施形態における動線関連付け処理のＳＴ７１〜ＳＴ７８と同一の処理を実行する。すなわち、第１動線メモリからｐ番目データを読み込み、第２動線メモリからｑ番目動線データを読み込む。

しかる後、制御部４７は、ＳＴ１００としてｐ番目データに含まれる動線ＩＤを第１動線ＩＤ領域６２に表示させるとともに、人物画像データの人物画像を第１画像領域６３に表示させる（第１のカメラ画像表示手段）。また、ｑ番目データに含まれる動線ＩＤを第２動線ＩＤ領域６４に表示させるとともに、人物画像データの人物画像を第２画像領域６５に表示させる（第２のカメラ画像表示手段）。さらに、両動線ＩＤでそれぞれ識別される２本の動線を動線領域６１に表示させる。そして、制御部４７は、ＳＴ１０１として「ＹＥＳ」ボタン６６または「ＮＯ」ボタン６７のいずれか一方のボタンが操作入力されるのを待機する（関連付け宣言受付手段）。

ここで、入力部４１を介して「ＮＯ」ボタン６７が操作入力された場合には（ＳＴ１０１のＮＯ）、制御部４７は、ＳＴ９７の処理に戻る。そして、ポインタｑをさらに“１”だけ増加し（ＳＴ９８）、ポインタｑがデータ数カウンタｍ２に達していないことを確認したならば（ＳＴ９９のＮＯ）、ＳＴ１００以降の処理を再度実行する。

一方、入力部４１を介して「ＹＥＳ」ボタン６６が操作入力された場合には（ＳＴ１０１のＹＥＳ）、制御部４７は、ＳＴ１０２〜ＳＴ１０６として、第１の実施形態における動線関連付け処理のＳＴ８１〜ＳＴ８５と同一の処理を実行する。すなわち、新規関連付け動線ＩＤ、ｐ番目データの動線ＩＤ、ｑ番目データの動線ＩＤ及び移動所要時間ΔＴの各データから１レコードを生成し、関連付け動線ファイル４６に保存する（動線関連付け手段）。

こうして、ポインタｐを“１”ずつ増加する毎に、制御部４７は、ＳＴ９５以降の処理を実行する。そして、ポインタｐがデータ数カウンタｍ１を超えたならば（ＳＴ９４のＹＥＳ）、制御部４７は、ＳＴ１０７として第１動線メモリ及び第２動線メモリをクリアする。以上で、動線関連付け処理は終了する。

このような構成の第２の実施形態においては、動線関連付け画面６の第１画像領域６３にｐ番目データの人物画像が表示され、第２画像領域６５にｑ番目データの人物画像が表示される。そこでオペレータは、両画像領域６３，６５にそれぞれ表示された人物画像を見比べて、同一人物であるか否かを判断する。

同一人物でない場合、オペレータは、「ＮＯ」ボタン６７を操作する。そうすると、第２画像領域６３の表示が、次のｑ番目データの人物画像に更新される。こうして、第１画像領域６３に表示されている画像の人物と同一人物の画像が第２画像領域６５に表示されるまで、「ＮＯ」ボタン６７を繰り返し操作し、同一人物の画像が第２画像領域６３に表示されたならば、オペレータは、関連付け宣言手段として「ＹＥＳ」ボタン６６を操作する。そうすると、ｐ番目データの動線ＩＤとｑ番目データの動線ＩＤとが関連付けられる。

このような構成の第２の実施形態においても、第１の実施形態と同様に、隣接していない売場Ａと売場Ｃとを行き来した買物客の動線データを関連付けることができる。しかも、オペレータがカメラ画像を用いて目視により同一人物であるか否かを判定しているので、より確実である。

なお、この発明は前記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。

例えば前記実施形態では、図８の処理において、先に動線Ｐ選択処理を実行し、次いで動線Ｑ選択処理を実行したが、先に動線Ｑ選択処理を実行し、次いで動線Ｐ選択処理を実行してもよい。

また、前記実施形態では、画像監視エリアを各売場の境界領域としたが、売場内に大多数の客が通る通路がある場合は、その通路の領域を画像監視エリアとしてもよい。すなわち、画像監視エリアは、動線データに対応する人物の画像をカメラ画像データから抽出できる場所であればよい。

また、前記実施形態では、各売場の動線認識システムＳＡ，ＳＣを、カメラを用いた画像処理方式を採用したが、その他の方式、たとえば無線タグ追跡方式を採用してもよい。この場合、売場Ａには、境界領域ＡＢと境界領域ＤＡ内を撮影するカメラを設置し、売場Ｃには、境界領域ＢＣと境界領域ＣＤ内を撮影するカメラを設置する。そして、各カメラのフレーム画像テータを時間情報と関連付けて画像データベースで記憶する。そして、各境界領域を始点又は終点とする動線データの始点検出時刻または終点到達時刻のフレーム画像データから人物画像を抽出し、人物同定処理を実行することによって、前記実施形態と同一の作用効果を奏することができる。

ただし、本実施形態のように、カメラを用いた画像処理方式を採用することにより、動線認識用のカメラをそのまま動線の関連付けを判定するための画像データ取得用のカメラとして兼用できるので、システムコストを低減できる効果を奏する。

また、前記実施形態では、田の字型に区分された売場の中心部で各売場が仕切られており、例えば売場Ａに居る買物客は、売場Ｂまたは売場Ｄには行かれるが売場Ｃには行かれない店舗に本発明を適用したが、本発明を適用可能な店舗形態はこれに限定されるものではない。例えば、田の字型に区分された売場の中心部で各売場が仕切られていなくてもよい。また、例えば１階の売場を移動する客の動線データと、３階の売場を移動する客の動線データとを関連付ける場合も、前記実施形態と同様に実施することができる。さらに３つ以上の動線認識システムでそれぞれ認識された動線データを関連付けることも可能である。

また、本発明は、売場毎の顧客動線を関連付ける装置に限定されるものではなく、第１の動線認識エリア内を移動する移動体（人、動物、車両等）の動線データと、この第１の動線認識エリアとは異なる第２の動線認識エリア内を移動する移動体の動線データとを関連付ける装置にも同様に適用できるものである。

また、前記実施形態では、動線連結プログラムをプログラム記憶部４４に予め記憶しているものとして本発明を説明したが、このプログラムは、ネットワークから動線関連付け装置４にダウンロードしても良いし、記録媒体に記憶させたものを動線関連付け装置４にインストールしてもよい。記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ等プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記録媒体であれば、その形態は何れの形態であってもよい。また、このように予めインストールやダウンロードにより得る機能は、コンピュータ内部のＯＳ（オペレーティング・システム）等と協働してその機能を実現させるものであってもよい。

この他、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を組合わせてもよい。

ＳＡ，ＳＣ…動線認識システム、３Ａ，３Ｃ…動線認識装置、４…動線関連付け装置、５…設定テーブル、６…動線関連付け画面、３２ＳＡ，３２ＳＢ，３２ＳＣ，３２ＳＤ…画像データベース、３４ＳＡ，３２Ａ，３２Ｃ…画像データベース、３４Ａ，３４Ｃ…動線データベース、４３…データベースアクセス部、４４…プログラム記憶部、４６…関連付け動線ファイル、４７…制御部。

特開２００９−００９３９４号公報 特開２００１−２０９７９５号公報 特開２００９−０５９０４２号公報 特開２００２−３０５７１７号公報

Claims (12)

1. 第１の動線認識エリア内を移動する移動体毎にその移動体の前記第１の動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを記憶するための第１の動線データベース、前記第１の動線認識エリアとは異なる第２の動線認識エリア内を移動する移動体毎にその移動体の前記第２の動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを記憶するための第２の動線データベース、前記第１の動線認識エリア内の少なくとも一部である第１の画像監視エリア内を撮影したカメラ画像データを撮影時刻とともに記憶するための第１の画像データベース、及び、前記第２の動線認識エリア内の少なくとも一部である第２の画像監視エリア内を撮影したカメラ画像データを撮影時刻とともに記憶するための第２の画像データベースの各データベースに対してアクセスが可能なコンピュータにより、前記第１の動線データベースに記憶された各移動体の動線データと前記第２の動線データベースに記憶された各移動体の動線データとのなかから、同一移動体の動線データどうしを関連付ける動線関連付け方法であって、
   前記コンピュータは、
   前記第１の動線データベースに記憶された各動線データの中から前記第１の画像監視エリア内に位置した移動体の動線データを選択する第１の動線選択段階と、
   この第１の動線選択段階により選択された動線データに対応する前記移動体が前記第１の画像監視エリア内に位置する時点の前記カメラ画像データを前記第１の画像データベースから選択する第１の画像選択段階と、
   この第１の画像選択段階により選択されたカメラ画像データから移動体画像を抽出する第１の移動体画像抽出段階と、
   前記第２の動線データベースに記憶された各動線データの中から前記第２の画像監視エリア内に位置する移動体の動線データを選択する第２の動線選択段階と、
   この第２の動線選択段階により選択された動線データに対応する前記移動体が前記第２の画像監視エリア内に位置する時点の前記カメラ画像データを前記第２の画像データベースから選択する第２の画像選択段階と、
   この第２の画像選択段階により選択されたカメラ画像データから移動体画像を抽出する第２の移動体画像抽出段階と、
   前記第１の移動体画像抽出段階により抽出された移動体画像と前記第２の移動体画像抽出段階により抽出された移動体画像とを照合して各画像の移動体が同一か否かを判定する移動体同定段階と、
   この移動体同定段階により移動体が同一であると判定されると、前記第１の動線選択段階により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、前記第２の動線選択段階により選択された動線データの少なくとも識別情報を記憶する動線関連付け段階と、
   を備えることを特徴とする動線関連付け方法。
2. 前記移動体同定段階により移動体が同一であると判定された移動体が前記第１の動線認識エリアから前記第２の動線認識エリアまで移動するのに要した所要時間を、前記第１の動線選択段階により選択された動線データの終点に関する情報と前記第２の動線選択段階により選択された動線データの始点に関する情報とにより算出する所要時間演算段階、をさらに備え、
   前記動線関連付け段階は、前記第１の動線選択段階により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、前記第２の動線選択段階により選択された動線データの少なくとも識別情報と前記所要時間演算段階により算出された所要時間とを記憶することを特徴とする請求項１記載の動線関連付け方法。
3. 第１の動線認識エリア内を移動する移動体毎にその移動体の前記第１の動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを記憶するための第１の動線データベース、前記第１の動線認識エリアとは異なる第２の動線認識エリア内を移動する移動体毎にその移動体の前記第２の動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを記憶するための第２の動線データベース、前記第１の動線認識エリア内の少なくとも一部である第１の画像監視エリア内を撮影したカメラ画像データを撮影時刻とともに記憶するための第１の画像データベース、及び、前記第２の動線認識エリア内の少なくとも一部である第２の画像監視エリア内を撮影したカメラ画像データを撮影時刻とともに記憶するための第２の画像データベースの各データベースに対してアクセスが可能なコンピュータにより、前記第１の動線データベースに記憶された各移動体の動線データと前記第２の動線データベースに記憶された各移動体の動線データとのなかから、同一移動体の動線データどうしを関連付ける動線関連付け方法であって、
   前記コンピュータは、
   前記第１の動線データベースに記憶された各動線データの中から前記第１の画像監視エリア内に位置する移動体の動線データを選択する第１の動線選択段階と、
   この第１の動線選択段階により選択された動線データに対応する前記移動体が前記第１の画像監視エリア内に位置している期間の前記カメラ画像データを前記第１の画像データベースから取得し、その画像を表示部に表示させる第１のカメラ画像表示段階と、
   前記第２の動線データベースに記憶された各動線データの中から前記第２の画像監視エリア内に位置する移動体の動線データを選択する第２の動線選択段階と、
   この第２の動線選択段階により選択された動線データに対応する前記移動体が前記第２の画像監視エリア内に位置している期間の前記カメラ画像データを前記第２の画像データベースから取得し、その画像を前記表示部に表示させる第２のカメラ画像表示段階と、
   前記第１の動線選択段階により選択された動線データと前記第２の動線選択段階により選択された動線データの関連付け宣言を受け付ける関連付け宣言受付段階と、
   前記関連付け宣言を受付けると、前記第１の動線選択段階により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、前記第２の動線選択段階により選択された動線データの少なくとも識別情報を記憶する動線関連付け段階と、
   を備えることを特徴とする動線関連付け方法。
4. 前記関連付け宣言受付段階により前記関連付け宣言を受付けたことに応じて、前記第１の動線選択段階により選択された動線データに対応する移動体が前記第１の動線認識エリアから前記第２の動線認識エリアまで移動するのに要する所要時間を、前記第１の動線選択段階により選択された動線データの終点に関する情報と前記第２の動線選択段階により選択された動線データの始点に関する情報とにより算出する所要時間演算段階、をさらに備え、
   前記動線関連付け段階は、前記第１の動線選択段階により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、前記第２の動線選択段階により選択された動線データの少なくとも識別情報と前記所要時間演算段階により算出された所要時間とを記憶することを特徴とする請求項３記載の動線関連付け方法。
5. 第１の動線認識エリア内を移動する移動体毎にその移動体の前記第１の動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを記憶するための第１の動線データベース、前記第１の動線認識エリアとは異なる第２の動線認識エリア内を移動する移動体毎にその移動体の前記第２の動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを記憶するための第２の動線データベース、前記第１の動線認識エリア内の少なくとも一部である第１の画像監視エリア内を撮影したカメラ画像データを撮影時刻とともに記憶するための第１の画像データベース、及び、前記第２の動線認識エリア内の少なくとも一部である第２の画像監視エリア内を撮影したカメラ画像データを撮影時刻とともに記憶するための第２の画像データベースの各データベースに対してアクセスが可能であり、
   前記第１の動線データベースに記憶された各動線データの中から前記第１の画像監視エリア内に位置した移動体の動線データを選択する第１の動線選択手段と、
   この第１の動線選択手段により選択された動線データに対応する前記移動体が前記第１の画像監視エリア内に位置する時点の前記カメラ画像データを前記第１の画像データベースから選択する第１の画像選択手段と、
   この第１の画像選択手段により選択されたカメラ画像データから移動体画像を抽出する第１の移動体画像抽出手段と、
   前記第２の動線データベースに記憶された各動線データの中から前記第２の画像監視エリア内に位置する移動体の動線データを選択する第２の動線選択手段と、
   この第２の動線選択手段により選択された動線データに対応する前記移動体が前記第２の画像監視エリア内に位置する時点の前記カメラ画像データを前記第２の画像データベースから選択する第２の画像選択手段と、
   この第２の画像選択手段により選択されたカメラ画像データから移動体画像を抽出する第２の移動体画像抽出手段と、
   前記第１の移動体画像抽出手段により抽出された移動体画像と前記第２の移動体画像抽出手段により抽出された移動体画像とを照合して各画像の移動体が同一か否かを判定する移動体同定手段と、
   この移動体同定手段により移動体が同一であると判定されると、前記第１の動線選択手段により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、前記第２の動線選択手段により選択された動線データの少なくとも識別情報を記憶する動線関連付け手段と、
   を備えることを特徴とする動線関連付け装置。
6. 前記移動体同定手段により移動体が同一であると判定された移動体が前記第１の動線認識エリアから前記第２の動線認識エリアまで移動するのに要した所要時間を、前記第１の動線選択手段により選択された動線データの終点に関する情報と前記第２の動線選択手段により選択された動線データの始点に関する情報とにより算出する所要時間演算手段、をさらに備え、
   前記動線関連付け手段は、前記第１の動線選択手段により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、前記第２の動線選択手段により選択された動線データの少なくとも識別情報と前記所要時間演算手段により算出された所要時間とを記憶することを特徴とする請求項５記載の動線関連付け装置。
7. 第１の動線認識エリア内を移動する移動体毎にその移動体の前記第１の動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを記憶するための第１の動線データベース、前記第１の動線認識エリアとは異なる第２の動線認識エリア内を移動する移動体毎にその移動体の前記第２の動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを記憶するための第２の動線データベース、前記第１の動線認識エリア内の少なくとも一部である第１の画像監視エリア内を撮影したカメラ画像データを撮影時刻とともに記憶するための第１の画像データベース、及び、前記第２の動線認識エリア内の少なくとも一部である第２の画像監視エリア内を撮影したカメラ画像データを撮影時刻とともに記憶するための第２の画像データベースの各データベースに対してアクセスが可能であり、
   前記第１の動線データベースに記憶された各動線データの中から前記第１の画像監視エリア内に位置する移動体の動線データを選択する第１の動線選択手段と、
   この第１の動線選択手段により選択された動線データに対応する前記移動体が前記第１の画像監視エリア内に位置している期間の前記カメラ画像データを前記第１の画像データベースから取得し、その画像を表示部に表示させる第１のカメラ画像表示手段と、
   前記第２の動線データベースに記憶された各動線データの中から前記第２の画像監視エリア内に位置する移動体の動線データを選択する第２の動線選択手段と、
   この第２の動線選択手段により選択された動線データに対応する前記移動体が前記第２の画像監視エリア内に位置している期間の前記カメラ画像データを前記第２の画像データベースから取得し、その画像を前記表示部に表示させる第２のカメラ画像表示手段と、
   前記第１の動線選択手段により選択された動線データと前記第２の動線選択手段により選択された動線データの関連付け宣言を受け付ける関連付け宣言受付手段と、
   前記関連付け宣言を受付けると、前記第１の動線選択手段により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、前記第２の動線選択手段により選択された動線データの少なくとも識別情報を記憶する動線関連付け手段と、
   を備えることを特徴とする動線関連付け装置。
8. 前記関連付け宣言受付手段により前記関連付け宣言を受付けたことに応じて、前記第１の動線選択手段により選択された動線データに対応する移動体が前記第１の動線認識エリアから前記第２の動線認識エリアまで移動するのに要する所要時間を、前記第１の動線選択手段により選択された動線データの終点に関する情報と前記第２の動線選択手段により選択された動線データの始点に関する情報とにより算出する所要時間演算手段、をさらに備え、
   前記動線関連付け手段は、前記第１の動線選択手段により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、前記第２の動線選択手段により選択された動線データの少なくとも識別情報と前記所要時間演算手段により算出された所要時間とを記憶することを特徴とする請求項７記載の動線関連付け装置。
9. 第１の動線認識エリア内を移動する移動体毎にその移動体の前記第１の動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを記憶するための第１の動線データベース、前記第１の動線認識エリアとは異なる第２の動線認識エリア内を移動する移動体毎にその移動体の前記第２の動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを記憶するための第２の動線データベース、前記第１の動線認識エリア内の少なくとも一部である第１の画像監視エリア内を撮影したカメラ画像データを撮影時刻とともに記憶するための第１の画像データベース、及び、前記第２の動線認識エリア内の少なくとも一部である第２の画像監視エリア内を撮影したカメラ画像データを撮影時刻とともに記憶するための第２の画像データベースの各データベースに対してアクセスが可能なコンピュータに、
   前記第１の動線データベースに記憶された各動線データの中から前記第１の画像監視エリア内に位置した移動体の動線データを選択させる第１の動線選択機能と、
   この第１の動線選択機能により選択された動線データに対応する前記移動体が前記第１の画像監視エリア内に位置する時点の前記カメラ画像データを前記第１の画像データベースから選択させる第１の画像選択機能と、
   この第１の画像選択機能により選択されたカメラ画像データから移動体画像を抽出させる第１の移動体画像抽出機能と、
   前記第２の動線データベースに記憶された各動線データの中から前記第２の画像監視エリア内に位置する移動体の動線データを選択させる第２の動線選択機能と、
   この第２の動線選択機能により選択された動線データに対応する前記移動体が前記第２の画像監視エリア内に位置する時点の前記カメラ画像データを前記第２の画像データベースから選択させる第２の画像選択機能と、
   この第２の画像選択機能により選択されたカメラ画像データから移動体画像を抽出させる第２の移動体画像抽出機能と、
   前記第１の移動体画像抽出機能により抽出された移動体画像と前記第２の移動体画像抽出機能により抽出された移動体画像とを照合して各画像の移動体が同一か否かを判定させる移動体同定機能と、
   この移動体同定機能により移動体が同一であると判定されると、前記第１の動線選択機能により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、前記第２の動線選択機能により選択された動線データの少なくとも識別情報を記憶させる動線関連付け機能と、
   を実現させるための動線関連付けプログラム。
10. 前記コンピュータに、
    前記移動体同定機能により移動体が同一であると判定された移動体が前記第１の動線認識エリアから前記第２の動線認識エリアまで移動するのに要した所要時間を、前記第１の動線選択機能により選択された動線データの終点に関する情報と前記第２の動線選択機能により選択された動線データの始点に関する情報とにより算出させる所要時間演算機能、をさらに実現させるものであり、
    前記動線関連付け機能は、前記第１の動線選択機能により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、前記第２の動線選択機能により選択された動線データの少なくとも識別情報と前記所要時間演算機能により算出された所要時間とを記憶させるためのものである請求項９記載の動線関連付けプログラム。
11. 第１の動線認識エリア内を移動する移動体毎にその移動体の前記第１の動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを記憶するための第１の動線データベース、前記第１の動線認識エリアとは異なる第２の動線認識エリア内を移動する移動体毎にその移動体の前記第２の動線認識エリア内での軌跡を示す動線データを記憶するための第２の動線データベース、前記第１の動線認識エリア内の少なくとも一部である第１の画像監視エリア内を撮影したカメラ画像データを撮影時刻とともに記憶するための第１の画像データベース、及び、前記第２の動線認識エリア内の少なくとも一部である第２の画像監視エリア内を撮影したカメラ画像データを撮影時刻とともに記憶するための第２の画像データベースの各データベースに対してアクセスが可能なコンピュータに、
    前記第１の動線データベースに記憶された各動線データの中から前記第１の画像監視エリア内に位置する移動体の動線データを選択させる第１の動線選択機能と、
    この第１の動線選択機能により選択された動線データに対応する前記移動体が前記第１の画像監視エリア内に位置している期間の前記カメラ画像データを前記第１の画像データベースから取得し、その画像を表示部に表示させる第１のカメラ画像表示機能と、
    前記第２の動線データベースに記憶された各動線データの中から前記第２の画像監視エリア内に位置する移動体の動線データを選択させる第２の動線選択機能と、
    この第２の動線選択機能により選択された動線データに対応する前記移動体が前記第２の画像監視エリア内に位置している期間の前記カメラ画像データを前記第２の画像データベースから取得し、その画像を前記表示部に表示させる第２のカメラ画像表示機能と、
    前記第１の動線選択機能により選択された動線データと前記第２の動線選択機能により選択された動線データの関連付け宣言を受け付けさせる関連付け宣言受付機能と、
    前記関連付け宣言を受付けると、前記第１の動線選択機能により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、前記第２の動線選択機能により選択された動線データの少なくとも識別情報を記憶させる動線関連付け機能と、
    を実現させるための動線関連付けプログラム。
12. 前記コンピュータに、
    前記関連付け宣言受付機能により前記関連付け宣言を受付けたことに応じて、前記第１の動線選択機能により選択された動線データに対応する移動体が前記第１の動線認識エリアから前記第２の動線認識エリアまで移動するのに要する所要時間を、前記第１の動線選択機能により選択された動線データの終点に関する情報と前記第２の動線選択機能により選択された動線データの始点に関する情報とにより算出させる所要時間演算機能、をさらに実現させるものであり、
    前記動線関連付け機能は、前記第１の動線選択機能により選択された動線データの少なくとも識別情報に対応させて、前記第２の動線選択機能により選択された動線データの少なくとも識別情報と前記所要時間演算機能により算出された所要時間とを記憶させるためのものである請求項１１記載の動線関連付けプログラム。

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