JP2015011107A - Population change decision device, and population change decision method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、人口変化判断装置、及び人口変化判断方法に関する。 The present invention relates to a population change determination device and a population change determination method.
近年、携帯電話向けサービスとして、位置情報を活用したサービスが注目されている。特にGPS(Global Position System)受信機を備えたスマートフォンの普及に伴い、サービス提供者は、スマートフォンのGPS受信機による測位結果に基づく位置情報を活用したサービス(スマートフォンのユーザが現在いる位置及びその周辺位置に関する情報)を提供することができる。 In recent years, services using location information have attracted attention as services for mobile phones. In particular, with the spread of smartphones equipped with GPS (Global Position System) receivers, service providers use services that utilize location information based on the positioning results of smartphone GPS receivers (locations around smartphone users and their surroundings). Location information).
具体的には、サービス提供者は、一般的なスポット案内だけではなく、各携帯電話の位置情報を利用して、人気のあるスポットや人気のある場所の情報を提供することができる。 Specifically, the service provider can provide information on popular spots and popular places by using not only general spot guidance but also location information of each mobile phone.
一般的にイベント等があると急激に人が増えると考えられるので、サービス提供者は、携帯電話の位置情報に基づいて推定したメッシュ単位の人口(混雑度)が急上昇したメッシュを特定し、当該メッシュを、上記の人気のあるスポットや人気のある場所とすることが考えられる。 Generally, if there are events, etc., it is thought that the number of people will increase rapidly, so the service provider identifies the mesh where the population (congestion level) of the mesh unit estimated based on the location information of the mobile phone has increased rapidly, It is conceivable that the mesh is the above-mentioned popular spot or popular place.
例えば、特許文献1に記載の情報提供装置は、各集計位置における現在の人数情報を管理し、当該人数情報に基づいて人口の急上昇を判断して、人口が急上昇した場所の告知表示を行う。 For example, the information providing apparatus described in Patent Document 1 manages current number information at each counting position, determines a rapid increase in population based on the number information, and displays a notice of a place where the population has increased rapidly.
上述の情報提供装置は、集計位置に対応する測位結果に基づいて人口の急上昇を判断しているため、集計位置において人口を推定できる数の測位結果を取得していることが前提となる。よって、人の位置を示す位置情報が十分に得られていない場合、人口の変化の度合(例えば、急上昇している等)を正確に判断できないことがあるという問題がある。 Since the information providing apparatus described above determines a rapid increase in the population based on the positioning result corresponding to the total position, it is assumed that the number of positioning results that can estimate the population at the total position are acquired. Therefore, there is a problem that when the position information indicating the position of a person is not sufficiently obtained, the degree of change in the population (for example, a rapid increase) may not be accurately determined.
例えば、人口の変化の度合を判断したい地域において、一部の人のみの位置情報(例えば、GPSによる測位結果)が得られない場合(取得できる測位結果が疎(スパース)である場合)、正確に判断することができない。 For example, in an area where you want to determine the degree of population change, if location information (for example, GPS positioning results) for only some people is not available (if the positioning results that can be acquired are sparse), Cannot be judged.
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、位置情報が十分に取得できない場合でも、人口の変化の度合を正確に判断することができる人口変化判断装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve such a problem, and provides a population change determination device that can accurately determine the degree of population change even when position information cannot be obtained sufficiently. For the purpose.
本発明に係る人口変化判断装置は、時刻に対応付けられた、人の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得手段と、位置情報取得手段が取得した位置情報により示される位置からの距離に応じた人の分布に基づき、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出する人数算出手段と、人数算出手段が算出した人数の度合に基づき着目エリアの対象期間における人数の度合を取得する対象期間人数取得手段と、人数算出手段が算出した人数に基づき着目エリアの対象期間より過去の期間における人数の度合を取得する過去期間人数取得手段と、対象期間人数取得手段が取得した人数の度合と過去期間人数取得手段が取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する変化度合判断手段と、変化度合判断手段が判断した結果に基づいた情報を出力する変化度合出力手段と、を備える。 The population change determination device according to the present invention includes a position information acquisition unit that acquires position information indicating a person's position associated with time, and a distance from the position indicated by the position information acquired by the position information acquisition unit. Number of people calculation means for calculating the degree of the number of people for each time zone and area based on the distribution of the corresponding person, and the target period for acquiring the degree of the number of people in the target period of the target area based on the degree of the number of people calculated by the number of people calculation means The number of people acquisition means, the number of people in the past period that acquires the degree of the number of people in the past period from the target period of the area of interest based on the number of people calculated by the number of people calculation means, The degree of change judgment means for judging the degree of change of the number of people in the target period using the degree of number of people acquired by the period number of people acquisition means, and the result of judgment by the degree of change judgment means Includes a change degree outputting means for outputting the basis information, the.
また、本発明に係る人口変化判断方法は、人口変化判断装置による人口変化判断方法であって、時刻に対応付けられた、人の位置を示す位置情報を取得する位置情報取得ステップと、位置情報取得ステップで取得した位置情報により示される位置からの距離に応じた人の分布に基づき、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出する人数算出ステップと、人数算出ステップで算出した人数の度合に基づき着目エリアの対象期間における人数の度合を取得する対象期間人数取得ステップと、人数算出ステップで算出した人数に基づき着目エリアの対象期間より過去の期間における人数の度合を取得する過去期間人数取得ステップと、対象期間人数取得ステップで取得した人数の度合と過去期間人数取得ステップで取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する変化度合判断ステップと、変化度合判断ステップで判断した結果に基づいた情報を出力する変化度合出力ステップと、を含む。 Further, the population change determination method according to the present invention is a population change determination method by a population change determination device, and includes a position information acquisition step for acquiring position information indicating the position of a person associated with time, and position information. Based on the distribution of people according to the distance from the position indicated by the location information acquired in the acquisition step, the number of people calculation step to calculate the degree of the number of people in each time zone and area, and the degree of the number of people calculated in the number of people calculation step Based on the number of people calculated in the target number calculation step, the number of people in the target period in the target period based on the target period, and in the past period number of people acquisition step in the past period from the target period in the target area based on the number of people calculated in the number of people calculation step And the degree of the number of people acquired in the target period number of people acquisition step and the degree of the number of people acquired in the previous period number of people acquisition step, Including a change degree determination step of determining the degree of change in number of elephants period, the change degree output step of outputting information based on the result of the determination by the change degree decision step.
このような人口変化判断装置、及び人口変化判断方法によれば、ユーザの分布を利用してエリアの人数の度合を算出しているので、位置情報のみから対象となるエリアの人数の度合を計測することが困難でも、対象となるエリアの人数の度合を推測することができ、正確に対象期間における人数の変化度合を判断することができる。すなわち、人口変化判断装置、及び人口変化判断方法によれば、位置情報が十分に取得できない場合でも、人口の変化の度合を正確に判断することができる。 According to such a population change determination apparatus and population change determination method, the degree of the number of people in the area is calculated using the distribution of users, so the degree of the number of people in the target area is measured only from the position information. Even if it is difficult to do so, the degree of the number of people in the target area can be estimated, and the degree of change in the number of people in the target period can be accurately determined. In other words, according to the population change determination device and the population change determination method, it is possible to accurately determine the degree of population change even when position information cannot be acquired sufficiently.
本発明に係る人口変化判断装置では、人数算出手段は、分布に基づいて、位置情報に対応する位置毎に各エリアへの寄与率を算出して、当該寄与率を用いて、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出する、こととしてもよい。この構成によれば、位置情報の位置の広がりを考慮して人数の度合を算出することになるため、正確に人数の変化度合を判断することができる。 In the population change determination device according to the present invention, the number calculation means calculates a contribution rate to each area for each position corresponding to the position information based on the distribution, and uses the contribution rate to calculate the time zone and the area. It is good also as calculating the degree of the number of people for every. According to this configuration, since the degree of the number of persons is calculated in consideration of the position spread of the position information, it is possible to accurately determine the degree of change of the number of persons.
本発明に係る人口変化判断装置では、人数算出手段は、所定のエリアに含まれる位置の位置情報数と、当該所定のエリア周辺のエリアに含まれる位置の位置情報数とをそれぞれ分布に基づいた重み付けをして、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出する、こととしてもよい。この構成によれば、人数算出手段は、位置情報の位置の広がりを考慮して人数の度合を算出することになるため、正確に人数の変化度合を判断することができる。 In the population change determination device according to the present invention, the number-of-people calculating means is based on the distribution of the number of position information included in a predetermined area and the number of position information included in an area around the predetermined area, respectively. It is good also as calculating the degree of the number of people for every time zone and area by weighting. According to this configuration, since the number calculation means calculates the degree of the number of persons in consideration of the position spread of the position information, the number of persons can be accurately determined.
本発明に係る人口変化判断装置では、分布は、各位置情報の精度に基づいて定められている、こととしてもよい。この構成によれば、人口変化判断装置では、位置情報の測位誤差による位置情報のズレを考慮して人数の度合を算出するため、正確に人数の度合を算出することができる。 In the population change determination device according to the present invention, the distribution may be determined based on the accuracy of each piece of position information. According to this configuration, in the population change determination device, the degree of the number of persons is calculated in consideration of the displacement of the position information due to the positioning error of the position information. Therefore, the degree of the number of persons can be accurately calculated.
本発明に係る人口変化判断装置では、分布は、各位置の地理的形状に基づいて定められている、こととしてもよい。この構成によれば、人口変化判断装置では、地理的形状に基づいた分布を利用して、人数の度合を算出するため、例えば、人がいないと考えられるエリアに含まれる位置情報を、人数の度合の算出対象から除外することができる。従って、人口変化判断装置は、正確に人数の度合を算出することができる。 In the population change determination device according to the present invention, the distribution may be determined based on the geographical shape of each position. According to this configuration, since the population change determination device calculates the degree of the number of people using the distribution based on the geographical shape, for example, the position information included in the area considered that there is no person is The degree can be excluded from the calculation target. Therefore, the population change determination device can accurately calculate the degree of the number of people.
また、本発明に係る人口変化判断装置では、着目エリアの基準人数の度合に基づいた判断基準を設定する判断基準設定手段と、をさらに備え、変化度合判断手段は、判断基準に基づいて、対象期間人数取得手段が取得した人数の度合と過去期間人数取得手段が取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する、こととしてもよい。この構成によれば、人口変化判断装置では、判断対象の位置の判断基準を用いて人口の変化度合を判断しているので、単に変化度合に基づいて人口が変化したか否かを判断する場合と比較して、人口の変化度合を正確に判断することができる。 The population change determination device according to the present invention further includes a determination criterion setting unit that sets a determination criterion based on the degree of the reference number of persons in the area of interest, and the change degree determination unit is based on the determination criterion. The degree of change in the number of persons in the target period may be determined using the degree of the number of persons acquired by the period number of persons acquisition means and the degree of the number of persons acquired by the number of persons in the past period. According to this configuration, since the population change determination device determines the degree of change in the population using the determination criteria for the position of the determination target, it is simply determined whether the population has changed based on the degree of change. Compared with, it is possible to accurately determine the degree of change in the population.
本発明によれば、位置情報が十分に取得できない場合でも、人口の変化の度合を正確に判断することができる。 According to the present invention, it is possible to accurately determine the degree of population change even when position information cannot be acquired sufficiently.
以下、図面を参照しながら、本発明に係る実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。 Embodiments according to the present invention will be described below with reference to the drawings. Where possible, the same parts are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
(人口変化判断装置10の構成)
図1に本実施形態に係る人口変化判断装置10を示す。人口変化判断装置10は、サーバ等の情報処理装置である。人口変化判断装置10は、所定位置(例えば、エリア)における人口の変化度合いを判断する装置である。より具体的には、人口変化判断装置10は、各ユーザ端末50から取得した位置情報に基づいて、所定の時間帯における人数の度合を算出し、当該人数の度合に基づいて人口の変更度合い(例えば、人口が急上昇しているか否か等)を判断する。ユーザ端末50は、携帯電話等のユーザが持ち運び可能な端末装置である。位置情報とは、位置を示す情報(例えば、緯度経度など)と、当該位置を特定した時刻と、位置を示す情報の精度情報(例えば、測位精度の情報)を少なくとも含む情報である。そして、人口変化判断装置10は、例えば人口の変更度合の判断結果を、図示しない情報サービス提供装置へ出力する。情報サービス提供装置は、人口変化判断装置10から取得した判断結果に基づいて、人口の変更度合いが高い場所に関する情報をサービス提供対象の装置に送信する。
(Configuration of Population Change Determination Device 10)
FIG. 1 shows a population change determination device 10 according to this embodiment. The population change determination device 10 is an information processing device such as a server. The population change determination device 10 is a device that determines the degree of change in population at a predetermined position (for example, an area). More specifically, the population change determination device 10 calculates the degree of the number of people in a predetermined time zone based on the position information acquired from each user terminal 50, and the degree of change of the population (based on the degree of the number of people) For example, it is determined whether or not the population is rapidly increasing. The user terminal 50 is a terminal device that can be carried by a user such as a mobile phone. The position information is information including at least information indicating a position (for example, latitude and longitude), time at which the position is specified, and accuracy information (for example, information on positioning accuracy) of information indicating the position. Then, the population change determination device 10 outputs, for example, a determination result of the degree of population change to an information service providing device (not shown). Based on the determination result acquired from the population change determination device 10, the information service providing device transmits information regarding a place where the population change degree is high to the service provision target device.
図1に示すように人口変化判断装置10は、移動体通信網等のネットワークを介してユーザ端末50と接続している。人口変化判断装置10は、ネットワークを用いて、ユーザ端末50と情報の送受信を行うことができる。ユーザ端末50は、ユーザ端末(自端末)50の位置を特定し得る装置(例えば、GPS受信機)を有している。ユーザ端末50は、上記位置を特定し得る装置を用いて、ユーザ端末50の位置情報(例えば、GPS受信機による測位結果に基づいた情報)を取得し、当該位置情報を人口変化判断装置10へ送信する。 As shown in FIG. 1, the population change determination device 10 is connected to a user terminal 50 via a network such as a mobile communication network. The population change determination device 10 can transmit and receive information to and from the user terminal 50 using a network. The user terminal 50 has a device (for example, a GPS receiver) that can specify the position of the user terminal (own terminal) 50. The user terminal 50 acquires the position information of the user terminal 50 (for example, information based on the positioning result by the GPS receiver) using the device that can identify the position, and sends the position information to the population change determination device 10. Send.
人口変化判断装置10は、位置情報取得部11(位置情報取得手段)と、地図情報記憶部12と、人数算出部13(人数算出手段)と、メッシュ混雑度記憶部14と、対象期間人数取得部15(対象期間人数取得手段)と、過去期間人数取得部16(過去期間人数取得手段)と、基準人数取得部17(基準人数取得手段)と、判断基準生成部18(判断基準設定手段)と、変化度合判断部19(変化度合判断手段)と、変化度合出力部20(変化度合出力手段)とを備えて構成される。 The population change determination device 10 includes a position information acquisition unit 11 (position information acquisition unit), a map information storage unit 12, a number of people calculation unit 13 (number of people calculation unit), a mesh congestion degree storage unit 14, and the acquisition of the number of people for a target period. Unit 15 (target period number acquisition means), past period number acquisition unit 16 (past period number acquisition means), reference number acquisition unit 17 (reference number acquisition means), and determination reference generation unit 18 (determination reference setting means) And a change degree determination unit 19 (change degree determination unit) and a change degree output unit 20 (change degree output unit).
位置情報取得部11は、時刻に対応付けられた、人の位置(ユーザ端末50の位置)を示す位置情報を取得する。具体的には、位置情報取得部11は、人(ユーザ)に携帯されるユーザ端末50の位置情報を、当該人の位置情報としてネットワークを介してユーザ端末50から受信することによって取得する。なお、位置情報取得部11は、ユーザ端末50の位置情報を収集したサーバ装置から位置情報を取得するようにしてもよい。 The position information acquisition unit 11 acquires position information indicating the position of the person (the position of the user terminal 50) associated with the time. Specifically, the position information acquisition unit 11 acquires position information of the user terminal 50 carried by a person (user) by receiving the position information of the user from the user terminal 50 via the network. The position information acquisition unit 11 may acquire the position information from the server device that has collected the position information of the user terminal 50.
地図情報記憶部12は、地図情報を記憶する。ここで、地図情報とは、位置を示す情報と地形情報とが対応付けられた情報であり、例えば、地図オブジェクト(例えば、山地、湖、道路等)の識別情報(ID、名称等)と、当該地図オブジェクトが配置されている座標と、当該地図オブジェクトが屋内であるか屋外であるか判別し得る情報とが関連付けられた情報である。 The map information storage unit 12 stores map information. Here, the map information is information in which position information and terrain information are associated with each other, for example, identification information (ID, name, etc.) of a map object (for example, a mountain, a lake, a road, etc.) This is information in which coordinates at which the map object is arranged are associated with information capable of determining whether the map object is indoor or outdoor.
また、地図情報記憶部12は、メッシュに関する情報も地図情報として保持する。ここでメッシュとは、緯度経度に基づいて地域をメッシュ状(矩形状)に区切った範囲をいう。メッシュに関する情報として、メッシュの範囲(例えば、メッシュにおける左下緯度経度の情報と右上の緯度経度の情報)、当該メッシュに人がいるか否かに基づいた係数の情報(例えば、山地や湖のように人がいないと考えられる地図オブジェクトがメッシュ内の過半数占めるメッシュについては、係数0が設定され、それ以外のメッシュには係数1が設定される)を保持する。さらに、地図情報記憶部12は、所定のメッシュと当該メッシュの周辺のメッシュ(例えば、上記所定のメッシュと接しているメッシュ)との重み付けの情報もメッシュに関する情報として保持する。 Further, the map information storage unit 12 also holds information regarding meshes as map information. Here, the mesh refers to a range obtained by dividing an area into a mesh shape (rectangular shape) based on latitude and longitude. Information on the mesh includes information about the mesh range (for example, information on the lower left latitude and longitude of the mesh and information on the upper right latitude and longitude), and coefficient information based on whether or not there is a person in the mesh (for example, mountains and lakes) The coefficient 0 is set for the mesh occupied by the majority of the map objects that are considered to have no people, and the coefficient 1 is set for the other meshes). Furthermore, the map information storage unit 12 also holds weighting information between a predetermined mesh and a mesh around the mesh (for example, a mesh in contact with the predetermined mesh) as information about the mesh.
人数算出部13は、位置情報取得部11が取得した位置情報により示される位置からの距離に応じた、ユーザ端末50のユーザ(利用者、人)の分布に基づき、時間帯及びメッシュ毎の人数の度合を算出する。人数算出部13は、時間帯及びメッシュ毎の人数の度合として、所定時間単位(例えば、1時間)におけるメッシュに属する位置情報(測位結果)の数を算出する。以下、時間帯及びメッシュ毎の人数の度合を混雑度という。そして、人数算出部13は、算出した混雑度を、後述するメッシュ混雑度記憶部14へ登録する。 The number calculation unit 13 is based on the distribution of users (users, people) of the user terminal 50 according to the distance from the position indicated by the position information acquired by the position information acquisition unit 11, and the number of persons for each time zone and mesh. The degree of is calculated. The number calculation unit 13 calculates the number of position information (positioning results) belonging to the mesh in a predetermined time unit (for example, 1 hour) as the degree of the number of people for each time zone and each mesh. Hereinafter, the degree of the number of people for each time zone and each mesh is referred to as the degree of congestion. Then, the number calculation unit 13 registers the calculated congestion degree in the mesh congestion degree storage unit 14 described later.
混雑度を算出する方法として、ユーザの位置についての分布(確率分布)に基づいて、位置情報に対応する位置毎に各メッシュへの寄与率を算出して、当該寄与率を用いて混雑度を算出する方法(以下、第1の混雑度算出方法という)と、所定のメッシュに含まれる位置の位置情報数と、当該所定のメッシュ周辺のメッシュに含まれる位置の位置情報数とをそれぞれ分布に基づいた重み付けをして、混雑度を算出する方法(以下、第2の混雑度算出方法という)とがある。以下にそれぞれの方法について説明する。上記のユーザの位置についての分布とは、基準となる位置において、ユーザが存在していた場合に、他の場所にもユーザが存在している可能性を示す分布をいう。また、寄与率とは、ある位置に対応する位置情報が存在する場合に、当該位置情報に基づくメッシュに存在する人数の度合いを示す。これは、人口が、空間的に滑らかな値を取るためである。すなわち、ある箇所に人が存在すると、当該箇所を中心として、当該中心からの距離に基づいて滑らかな人数の度合いの分布を形成する。 As a method of calculating the degree of congestion, the contribution rate to each mesh is calculated for each position corresponding to the position information based on the distribution (probability distribution) of the user's position, and the degree of congestion is calculated using the contribution rate. A distribution method (hereinafter referred to as a first congestion degree calculation method), the number of position information included in a predetermined mesh, and the number of position information included in a mesh around the predetermined mesh are distributed. There is a method of calculating the degree of congestion by weighting based on this (hereinafter referred to as a second congestion degree calculating method). Each method will be described below. The above-described distribution of the user's position refers to a distribution indicating the possibility that the user exists in another place when the user exists at the reference position. Further, the contribution rate indicates the degree of the number of persons existing in the mesh based on the position information when position information corresponding to a certain position exists. This is because the population has a spatially smooth value. That is, when a person is present at a certain location, a smooth distribution of the degree of the number of people is formed around the location based on the distance from the center.
(第1の混雑度算出方法)
第1の混雑度算出方法の説明をする前に、図2を用いて単にメッシュに含まれる測位位置に基づいて人数が多いか否かを示す情報(人数の度合)を算出する例を示す。図2に示すように、メッシュM1〜メッシュM3があり、ユーザ端末50による測位結果の位置を示す、測位位置P1〜P5がメッシュに属する。
(First congestion degree calculation method)
Before explaining the first congestion degree calculation method, an example of calculating information (number of persons) indicating whether or not there are a large number of persons based on the positioning positions included in the mesh will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 2, there are meshes M <b> 1 to M <b> 3, and positioning positions P <b> 1 to P <b> 5 indicating the positions of positioning results by the user terminal 50 belong to the mesh.
具体的には、メッシュM1には、測位位置P1〜P3を含み、メッシュM3には、測位位置P4及び測位位置P5を含む。この場合、メッシュM1には、ユーザ端末50を保持するユーザが3人存在し、メッシュM3には、ユーザ端末50を保持するユーザが2人存在することを示す。 Specifically, the mesh M1 includes positioning positions P1 to P3, and the mesh M3 includes a positioning position P4 and a positioning position P5. In this case, the mesh M1 indicates that there are three users holding the user terminal 50, and the mesh M3 indicates that there are two users holding the user terminal 50.
この場合、偶然メッシュM2にユーザ端末50を保持するユーザがいないことにより、メッシュM2にいる人が少ないと判断されてしまうことがある。すなわち、ある程度のユーザ端末50の位置情報を集めて推定したとしても、現実的には、疎な情報しか得られない場合がある。この場合、人口の急激な変化を抽出する際、通常は人がいるメッシュで、疎な情報しか得られないことにより、偶然人がいないと判断し、その後そのメッシュにおいて人がいると判断すると、そのメッシュにおいて人口が急上昇したと誤判断してしまうことになる。 In this case, it may be determined that there are few people in the mesh M2 because there is no user who holds the user terminal 50 in the mesh M2. That is, even if some position information of the user terminal 50 is collected and estimated, in reality, only sparse information may be obtained. In this case, when extracting a rapid change in the population, it is usually determined that there is no accidental person by obtaining only sparse information in a mesh with people, and then determining that there are people in that mesh, The mesh will misjudge that the population has soared.
特に、細かいメッシュについて人口を推定しようとすると、上述のように偶然ユーザがいたメッシュとそうでないメッシュが存在し、メッシュ別の人口データに欠損が生じてしまう場合がある。 In particular, when trying to estimate the population with respect to a fine mesh, there may be a mesh where there was a user accidentally as described above and a mesh that is not, and there may be a deficiency in the population data for each mesh.
また、別の観点で、一般的には、GPSによる測位は、測位誤差を含むため、上述の方法では、ユーザ端末50のユーザがメッシュM2に位置していたにも関わらず、メッシュM1又はメッシュM3に位置していると判断されることもある。 Further, from another viewpoint, since positioning by GPS generally includes a positioning error, in the above method, although the user of the user terminal 50 is positioned on the mesh M2, the mesh M1 or mesh It may be determined that it is located at M3.
図3に示すように、各位置の確率分布に基づくと、測位位置P1は、メッシュM1に80%寄与し、メッシュM2に20%寄与することになる。即ち、測位位置P1では、メッシュM1に80%の確率で属しており、メッシュM2に20%の確率で属していることになる。そこで、人数算出部13は、疎な位置情報(例えば、GPSによる測位情報)に対してデータを補間・補正して、人数の度合を算出する。これにより、人数算出部13は、空間上の確率により、取得した位置情報の欠損を補間することができる。従って、人口変化判断装置10は、変化度合の高いメッシュを適切に判断することができる。 As shown in FIG. 3, based on the probability distribution of each position, the positioning position P1 contributes 80% to the mesh M1 and contributes 20% to the mesh M2. That is, the positioning position P1 belongs to the mesh M1 with an 80% probability and belongs to the mesh M2 with a 20% probability. Therefore, the number calculating unit 13 calculates the degree of the number of persons by interpolating and correcting data with respect to sparse position information (for example, positioning information by GPS). Thereby, the number calculation part 13 can interpolate the defect | deletion of the acquired positional information with the probability in space. Therefore, the population change determination device 10 can appropriately determine a mesh having a high degree of change.
このように、第1の混雑度算出方法によれば、所定メッシュ内に位置する測位結果の数のみにより当該メッシュの人数の度合を算出する場合に比して、ある位置情報による、当該位置情報を含むメッシュ以外のメッシュへの寄与率も考慮して、各メッシュ内の人数の度合を算出するので、正確に各メッシュ内に存在するユーザ端末50の数を特定することができる。そこで、人数算出部13は、第1の混雑度算出方法として、位置情報に対応する位置毎に各メッシュへの寄与率を算出し、当該寄与率を用いて混雑度を算出する。 As described above, according to the first congestion degree calculation method, the position information based on certain position information is compared with the case where the degree of the number of persons of the mesh is calculated based only on the number of positioning results located in the predetermined mesh. Since the degree of the number of people in each mesh is calculated in consideration of the contribution ratio to the mesh other than the mesh including, the number of user terminals 50 existing in each mesh can be specified accurately. Therefore, the number calculation unit 13 calculates a contribution rate to each mesh for each position corresponding to the position information as a first congestion degree calculation method, and calculates the congestion degree using the contribution ratio.
具体的には、人数算出部13は、人数算出部13において保持している以下の式に示すように、取得された同一日付・同一時間帯の位置情報の緯度経度を各メッシュへの寄与率に変換して、取得された位置に基づいた、人の分布を考慮して拡散させて、混雑度の算出対象のメッシュ毎に積分する。そして、人数算出部13は、以下の式により積分した結果により算出された値を、各メッシュに属する位置情報の数(人数の度合)とする。
Specifically, as shown in the following formula held in the number calculation unit 13, the number calculation unit 13 uses the latitude and longitude of the acquired position information of the same date and the same time zone as a contribution rate to each mesh. And is diffused in consideration of the human distribution based on the acquired position, and integrated for each mesh whose congestion degree is to be calculated. And the number calculation part 13 makes the value calculated by the result integrated by the following formula | equation the number (degree of a number of persons) of the positional information which belongs to each mesh.
ここで、M(i,j)は、メッシュ(i,j)に属している人数の度合を示し(iは、x方向のインデックス、jは、y方向のインデックス)、(x,y)は、位置の座標を示す。f(x,y)は、取得された位置を中心として拡散させる関数であり、人数算出部13において定義されている。f(x,y)は、具体例として、以下の式(2)に示すようなガウス関数等である。(x0、y0)は、ユーザ端末50から取得した位置情報を示す。当該ガウス関数によれば、位置を中心として、当該位置からの距離に応じて寄与率が下がるようになされている。なお、f(x,y)は、ガウス関数に限られず、ユーザ端末40から取得した位置を中心として、当該位置からの距離に応じて寄与率が下がるような関数であればよい。
Here, M (i, j) indicates the degree of the number of persons belonging to the mesh (i, j) (i is an index in the x direction, j is an index in the y direction), and (x, y) is Indicates the coordinates of the position. f (x, y) is a function that diffuses around the acquired position, and is defined in the number-of-people calculating unit 13. As a specific example, f (x, y) is a Gaussian function as shown in the following formula (2). (X 0 , y 0 ) indicates position information acquired from the user terminal 50. According to the Gaussian function, the contribution rate decreases with the position as the center, according to the distance from the position. Note that f (x, y) is not limited to a Gaussian function, and may be a function whose contribution rate decreases according to the distance from the position centered on the position acquired from the user terminal 40.
そして、σ(x,y)は、位置に依存した寄与率の拡散度合のパラメータを示す。人数算出部13は、上記の式(2)においてσで示すσ(x0、y0)の値を予め保持している。σ(x0、y0)は、例えば、寄与率の標準偏差に相当し、その値が大きいほど寄与率の拡散度合が大きくなる。また、例えば、人数算出部13は、σ(x0、y0)を位置(x0、y0)の位置情報の測位精度に応じて定める。具体的に、人数算出部13は、測位精度が低くければ低い程、高い値とする。これは、測位精度が低ければ(測位誤差が大きければ)、それに応じて寄与率の拡散度合が大きくなると考えられるためである。例えば、人数算出部13は、地図情報に基づいて、位置(x0、y0)に対応する地図オブジェクトが屋内であれば大きい値(例えば、100)、位置(x0、y0)に対応する地図オブジェクトが屋外であれば小さい値(例えば、1)を保持する。これは、位置(x0、y0)が屋内であれば、一般的に測位誤差を含む可能性が高いためである。人数算出部13が、σ(x0、y0)を、位置(x0、y0)の位置情報における測位精度の情報に基づいて定めてもよい。なお、全ての位置の寄与率を合計すると1になるものとする。 Σ (x, y) represents a parameter of the degree of diffusion of the contribution rate depending on the position. The number-of-people calculating unit 13 holds in advance the value of σ (x 0 , y 0 ) indicated by σ in the above equation (2). σ (x 0 , y 0 ) corresponds to, for example, the standard deviation of the contribution rate, and the greater the value, the greater the degree of diffusion of the contribution rate. Further, for example, the number-of-people calculating unit 13 determines σ (x 0 , y 0 ) according to the positioning accuracy of the position information of the position (x 0 , y 0 ). Specifically, the number of persons calculating unit 13 sets a higher value as the positioning accuracy is lower. This is because if the positioning accuracy is low (if the positioning error is large), the degree of diffusion of the contribution rate is considered to increase accordingly. For example, based on the map information, the number calculation unit 13 corresponds to a large value (for example, 100) and a position (x 0 , y 0 ) if the map object corresponding to the position (x 0 , y 0 ) is indoors. If the map object to be performed is outdoors, a small value (for example, 1) is held. This is because if the position (x 0 , y 0 ) is indoors, there is generally a high possibility of including a positioning error. The number calculation unit 13 may determine σ (x 0 , y 0 ) based on positioning accuracy information in the position information of the position (x 0 , y 0 ). It should be noted that the sum of the contribution rates of all positions is 1.
上記の式のような積分は、体積を求めていることと等価であるため、上記の式についてxについて1次元のみ図示すると、図4のようになる。図4に示すように、メッシュM2におけるx軸方向(図の左右方向)の中央、すなわち、図4の点線上の点(位置情報取得部11によって取得された位置情報により示される位置)において、xについて積分した結果に基づいて、各メッシュへの寄与率を計算すると、メッシュM2に対して0.7、メッシュM1及びメッシュM3に対して0.15となる。 Since the integration as in the above equation is equivalent to obtaining the volume, FIG. 4 shows only one dimension of x in the above equation. As shown in FIG. 4, at the center of the mesh M2 in the x-axis direction (left-right direction in the figure), that is, the point on the dotted line in FIG. 4 (the position indicated by the position information acquired by the position information acquisition unit 11). When the contribution ratio to each mesh is calculated based on the result of integration with respect to x, it is 0.7 for the mesh M2 and 0.15 for the mesh M1 and the mesh M3.
人数算出部13は、上記式(1)に基づいて、メッシュM(i,j)毎に、各位置の当該メッシュに対する寄与率を算出し、算出した寄与率の合計値を、混雑度とする。 The number-of-people calculating unit 13 calculates the contribution rate of each position to the mesh for each mesh M (i, j) based on the above formula (1), and the total value of the calculated contribution rates is used as the congestion degree. .
人数算出部13は、上記式(1)に基づいて算出した混雑度と、日付と、時間帯と、当該混雑度に対応するメッシュの情報(例えば、メッシュを構成する緯度経度の情報)とを有する情報をメッシュ混雑度記憶部14へ登録する。 The number-of-people calculation unit 13 obtains the congestion degree calculated based on the above formula (1), the date, the time zone, and mesh information corresponding to the congestion degree (for example, information on latitude and longitude constituting the mesh). The registered information is registered in the mesh congestion degree storage unit 14.
(第2の混雑度算出方法)
続いて、第2の混雑度算出方法について述べる。第2の混雑度算出方法では、同一日付、同一時間帯における、人口変化判断装置10で定めている着目メッシュ(混雑度算出対象のメッシュ)及びその周辺のメッシュに属する位置情報の数と、地図情報記憶部12が保持している、メッシュ毎に定められた重みとを掛け合わせて、掛け合わせた結果の和を着目メッシュの混雑度とする。
(Second congestion calculation method)
Next, a second congestion degree calculation method will be described. In the second congestion degree calculation method, on the same date and the same time zone, the number of position information belonging to the mesh of interest (mesh of congestion degree calculation target) determined by the population change determination device 10 and the surrounding meshes, and the map Multiplying by the weight determined for each mesh held in the information storage unit 12, and the sum of the results of the multiplication is used as the congestion degree of the target mesh.
上記着目メッシュの例としては、情報サービス提供装置が提供するエリアに対応するメッシュそれぞれである。そして、着目メッシュ毎に定められた重みの情報とは、着目メッシュとその周辺のメッシュとが定義され、また着目メッシュとその周辺のメッシュのそれぞれのメッシュの重みが定義された情報である。重みの情報は、着目メッシュを中心に着目メッシュから離れるほど値が下がるようになされている。例えば、メッシュ(i,j)とした場合、メッシュ(i,j)の中心座標について、上記式(1)を用いて算出した各メッシュの値によって、重み付けを算出する。 Examples of the mesh of interest include meshes corresponding to areas provided by the information service providing apparatus. The weight information determined for each target mesh is information in which the target mesh and its surrounding meshes are defined, and the respective mesh weights of the target mesh and the surrounding meshes are defined. The value of the weight information is such that the value decreases as the distance from the target mesh increases around the target mesh. For example, when the mesh (i, j) is used, the weight is calculated with respect to the center coordinates of the mesh (i, j) by the value of each mesh calculated using the above equation (1).
具体的に算出する例を図5に示す。図5では、図の左側から順に、「位置に基づいた重み付け」、「メッシュ内に対応する位置の測位結果の数」が各メッシュに対して割り当てられている。 An example of the specific calculation is shown in FIG. In FIG. 5, “weighting based on position” and “number of positioning results at corresponding positions in the mesh” are assigned to each mesh in order from the left side of the figure.
人数算出部13は、着目メッシュであるメッシュM5に対して「位置に基づいた重み付け」の値を最大値の8/16として、その周囲のメッシュに対しては、1/16としている。これは、上述のように、位置の確率分布に基づいた値である。ある箇所に人が存在すると、当該箇所を中心として、当該中心からの距離に基づいて滑らかな分布を形成することに基づく。 The number calculation unit 13 sets the value of “weight based on position” to 8/16 of the maximum value for the mesh M5 that is the target mesh, and 1/16 to the surrounding mesh. As described above, this is a value based on the probability distribution of the position. When a person is present at a certain location, the smooth distribution is formed based on the distance from the center with the location as the center.
なお、重みを有する周囲のメッシュは、着目メッシュと接しているメッシュに限られない。例えば、重みを有する周囲のメッシュは、拡散度合のパラメータ(式(1)のσ(x0、y0))の値により定まる。 Note that the surrounding mesh having the weight is not limited to the mesh in contact with the target mesh. For example, the surrounding mesh having a weight is determined by the value of the diffusion degree parameter (σ (x 0 , y 0 ) in Expression (1)).
なお、着目メッシュ及びその周囲のメッシュの重みは、着目メッシュ内の位置情報の測位精度に基づいて設定するようにしてもよい。具体的には、人数算出部13が、式(1)や(2)に記載のσの値を着目メッシュ内の位置情報の測位精度により設定する。人数算出部13は、例えば、測位精度を複数の段階(レベル)に分けて、測位精度のレベル毎に、着目メッシュ内の位置に含まれる測位結果を集計する。 Note that the weights of the target mesh and surrounding meshes may be set based on the positioning accuracy of the position information in the target mesh. Specifically, the number calculation unit 13 sets the value of σ described in the equations (1) and (2) based on the positioning accuracy of the position information in the target mesh. For example, the number of persons calculating unit 13 divides the positioning accuracy into a plurality of stages (levels), and totals the positioning results included in the position in the target mesh for each level of positioning accuracy.
例えば、測位精度のレベルが3段階ある場合(3が最も精度が高いものとする)、式(2)に示すσを以下のように決定する。
(A)(測位精度のレベル3の測位結果の数)/(メッシュ内の測位結果の数)>0.5である場合、σ=1
(B)(測位精度のレベル2の測位結果の数)/(メッシュ内の測位結果の数)>0.5である場合、σ=10
(C)(測位精度のレベル1の測位結果の数)/(メッシュ内の測位結果の数)>0.5である場合、σ=100
For example, when there are three levels of positioning accuracy (assuming that 3 is the highest accuracy), σ shown in Equation (2) is determined as follows.
(A) (number of positioning results at level 3 of positioning accuracy) / (number of positioning results in the mesh)> 0.5, σ = 1
(B) When (the number of positioning results of positioning accuracy level 2) / (the number of positioning results in the mesh)> 0.5, σ = 10
(C) When (number of positioning results of positioning accuracy level 1) / (number of positioning results in mesh)> 0.5, σ = 100
上記のように、測位精度が低い測位結果の数が多い程、σの値を大きくしている。これは、測位精度が低い場合、一般的に測位誤差を含む可能性が高いためである。 As described above, the value of σ is increased as the number of positioning results with low positioning accuracy increases. This is because when the positioning accuracy is low, the possibility of including a positioning error is generally high.
そして、人数算出部13は、メッシュ毎に「位置に基づいた重み付け」と「メッシュ内に対応する位置の測位結果の数」とを掛け合わせて、掛け合わせた値を加算した値を、着目メッシュの混雑度として算出する。 Then, the number calculation unit 13 multiplies “the weight based on the position” and “the number of positioning results corresponding to the position in the mesh” for each mesh, and adds the multiplied value to the mesh of interest. It is calculated as the degree of congestion.
また、人数算出部13は、地図情報記憶部12が保持している「メッシュに人が存在できるか否かに基づいた係数の情報」をさらに用いてもよい。 In addition, the number calculation unit 13 may further use “information on coefficients based on whether or not a person can exist in the mesh” stored in the map information storage unit 12.
上述のように、算出する場合の例を図6に示す。図6では、図の左側から順に、「メッシュに人が存在できるか否かに基づいた係数の情報」、「位置に基づいた重み付け」、「メッシュ内に対応する位置の測位結果の数」が各メッシュに対して割り当てられている。図6に示すように、メッシュM3、M6、M8、及びM9は、「メッシュに人が存在できるか否かに基づいた係数の情報」として0が割り当てられているため、湖などにより、人が存在できる可能性が低い箇所であることを示す。この結果、メッシュ毎に「メッシュに人が存在できるか否かに基づいた係数の情報」と「位置に基づいた重み付け」と「メッシュ内に対応する位置の測位結果の数」とを掛け合わせると、メッシュM3、M6、M8、及びM9に対応する「メッシュ内に対応する位置の測位結果の数」が、無効となる。また、上記「メッシュに人が存在できるか否かに基づいた係数の情報」が各メッシュに対して割り当てられた分布が、各位置の地理的形状に基づいて定められている分布となる。 As described above, an example in the case of calculation is shown in FIG. In FIG. 6, in order from the left side of the figure, “coefficient information based on whether or not a person can exist in the mesh”, “weighting based on position”, and “number of positioning results corresponding to the mesh” Assigned to each mesh. As shown in FIG. 6, since the meshes M3, M6, M8, and M9 are assigned 0 as "information on the coefficient based on whether or not a person can exist in the mesh" Indicates a location that is unlikely to exist. As a result, for each mesh, multiplying "coefficient information based on whether a person can exist in the mesh", "weighting based on position", and "number of positioning results corresponding to the mesh" The “number of positioning results corresponding to the mesh” corresponding to the meshes M3, M6, M8, and M9 becomes invalid. In addition, the distribution in which the “information on the coefficient based on whether or not a person can exist in the mesh” is assigned to each mesh is a distribution determined based on the geographical shape of each position.
このように、人数算出部13は、測位誤差等により、本来人がいることが考えられない位置に含まれる測位結果を排除して、混雑度を算出することができる。 In this way, the number calculation unit 13 can calculate the degree of congestion by eliminating the positioning result included in the position where the person is not supposed to be present due to the positioning error or the like.
人数算出部13は、第2の混雑度算出方法によって算出した混雑度と、日付と、時間帯と、当該混雑度に対応するメッシュの情報(例えば、メッシュを構成する緯度経度の情報)とを有する情報をメッシュ混雑度記憶部14へ登録する。 The number-of-people calculation unit 13 obtains the congestion degree calculated by the second congestion degree calculation method, the date, the time zone, and the mesh information corresponding to the congestion degree (for example, information on the latitude and longitude constituting the mesh). The registered information is registered in the mesh congestion degree storage unit 14.
第2の混雑度算出方法によれば、第1の混雑度算出方法のように、各点について演算する必要がなく、第1の混雑度算出方法と比較して演算量を減らすことができる。 According to the second congestion degree calculation method, it is not necessary to perform calculation for each point unlike the first congestion degree calculation method, and the amount of calculation can be reduced as compared with the first congestion degree calculation method.
メッシュ混雑度記憶部14は、メッシュ混雑度の情報を記憶する。図7にメッシュ混雑度記憶部14が記憶する情報の例を示す。 The mesh congestion degree storage unit 14 stores information on the mesh congestion degree. FIG. 7 shows an example of information stored in the mesh congestion degree storage unit 14.
図7に示すように、メッシュ混雑度記憶部14は、混雑度を計測した日付を示す「日付」と、混雑度の計測開始時間を示す「時間」と、メッシュの左下緯度を示す「左下緯度」と、メッシュの左下経度を示す「左下経度」と、メッシュの右上緯度を示す「右上緯度」と、メッシュの右上経度を示す「右上経度」と、混雑度を示す「混雑度」とを有する情報を記憶する。 As illustrated in FIG. 7, the mesh congestion degree storage unit 14 includes a “date” indicating a date when the congestion degree is measured, a “time” indicating a measurement start time of the congestion degree, and a “lower left latitude” indicating the lower left latitude of the mesh. ”,“ Lower left longitude ”indicating the lower left longitude of the mesh,“ upper right latitude ”indicating the upper right latitude of the mesh,“ upper right longitude ”indicating the upper right longitude of the mesh, and“ congestion degree ”indicating the degree of congestion. Store information.
メッシュ混雑度記憶部14が記憶する情報は、時間帯とメッシュと混雑度とが関連付けられていればよく、メッシュの左下・右上の緯度経度情報の代わりにメッシュIDと対応付けるようにしてもよい。 The information stored in the mesh congestion degree storage unit 14 may be associated with the mesh ID instead of the latitude / longitude information on the lower left and upper right of the mesh as long as the time zone, the mesh, and the congestion degree are associated with each other.
対象期間人数取得部15は、メッシュ混雑度記憶部14を参照して、人数算出部13が算出した人数に基づき着目メッシュにおける、人口に変化があったか否かを判断する対象期間における人数の度合を示す対象期間人数の度合を取得する。上記対象期間は、対象期間人数取得部15が保持しているものとする。具体的には、対象期間人数取得部15は、対象期間の混雑度として、対象期間所定の日付(例えば、対象期間人数取得部15が取得処理する日付)における時間T、対象期間の時間幅を示す時間幅Wtgtの混雑度の和を、メッシュ混雑度記憶部14が記憶している情報に基づいて取得する。対象期間人数取得部15は、時間幅Wtgtの幅を予め保持しているものとする。ここで、メッシュm、時間T、時間幅Wにおける混雑度の和をfreq(m,T,W)と表す。すなわち、対象期間人数取得部15は、freq(m,T,Wtgt)を算出する。なお、T=21、時間幅Wtgt=3とした場合、freq(m,21,3)=freq(m,19,1)+freq(m,20,1)+freq(m,21,1)と表される。 The target period number acquisition unit 15 refers to the mesh congestion degree storage unit 14 and determines the degree of the number of persons in the target period for determining whether or not the population has changed in the target mesh based on the number of persons calculated by the number of persons calculation unit 13. Get the degree of the number of people in the target period. It is assumed that the target period number acquisition unit 15 holds the target period. Specifically, the target period number acquisition unit 15 uses the time T on the predetermined date of the target period (for example, the date acquired by the target period number acquisition unit 15) and the time width of the target period as the congestion degree of the target period. The sum of the degree of congestion of the time width W tgt shown is acquired based on the information stored in the mesh degree of congestion storage unit 14. It is assumed that the target period number acquisition unit 15 holds the width of the time width W tgt in advance. Here, the sum of the degree of congestion in the mesh m, time T, and time width W is expressed as freq (m, T, W). That is, the target period number acquisition unit 15 calculates freq (m, T, W tgt ). When T = 21, and the time width W tgt = 3, freq (m, 21, 3) = freq (m, 19, 1) + freq (m, 20, 1) + freq (m, 21, 1) expressed.
過去期間人数取得部16は、メッシュ混雑度記憶部14を参照して、人数算出部13が算出した人数に基づき着目エリアの対象期間より過去の期間を少なくとも含む期間(通常期間)における人数の度合を示す過去期間人数の度合を取得する。具体的には、過去期間人数取得部16は、通常期間の混雑度として、対象期間の日付から直近M日の時間T、時間幅Wallの混雑度の和を取得する。すなわち、過去期間人数取得部16は、freq(m,T,Wall)を算出する。Wallは、全時間帯(24時間)を意味する。そして、Mは、例えば1週間などある程度長い期間であり、人口変化判断装置10が当該Mの値を保持する。時間幅Wtgtと時間幅Wallとの関係を図8(A)に示す。図8(A)に示すように、時間幅Wallは、直近M日の全体の期間を示す。この場合、過去期間人数取得部16は、曜日による周期的な影響を排除することができる。なお、時間幅Wallは、直近M日の全体の期間に限られず、図8(B)に示すように、直近M日における、対象期間と同一の時間帯とするようにしてもよい。この場合、過去期間人数取得部16は、遊園地など常に人がいるスポットでのイベントで更に人が増えることを検出することができる(過去の同一時間帯との比較を行うことができる)。さらに、イベントが発生する時刻を装置が保持している場合、人口変化判断装置10は、当該イベントが発生する時刻に基づいて対象期間・通常期間を決定するようにしてもよい。 The past period number of people acquisition unit 16 refers to the mesh congestion degree storage unit 14, and based on the number of people calculated by the number of people calculation unit 13, the degree of the number of people in a period (normal period) including at least a past period from the target period of the target area. Get the degree of the number of people in the past period. Specifically, the past period number acquisition unit 16 acquires the sum of the congestion degrees of the time T and the time width W all from the date of the target period as the congestion degree of the normal period. That is, the past period number acquisition unit 16 calculates freq (m, T, W all ). W all means the whole time zone (24 hours). M is a period that is somewhat long, such as one week, for example, and the population change determination device 10 holds the value of M. FIG. 8A shows the relationship between the time width W tgt and the time width W all . As shown in FIG. 8A, the time width W all indicates the entire period of the most recent M days. In this case, the past period number acquisition unit 16 can eliminate the periodic influence of the day of the week. The time width W all is not limited to the entire period of the most recent M days, but may be the same time zone as the target period on the most recent M days, as shown in FIG. 8B. In this case, the past period number acquisition unit 16 can detect an increase in the number of people due to an event at a spot where there is always a person such as an amusement park (comparison with the same time period in the past). Furthermore, when the device holds the time at which the event occurs, the population change determination device 10 may determine the target period and the normal period based on the time at which the event occurs.
変化度合判断部19は、対象期間人数取得部15が取得した人数の度合と過去期間人数取得部16が取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断するが、着目メッシュにおける、基準人数(着目メッシュに通常存在する人数度合)に基づいた情報(判断基準)をさらに用いる。 The degree-of-change determination unit 19 determines the degree of change in the number of people in the target period using the degree of the number of people acquired by the number-of-targets acquisition unit 15 and the number of people acquired by the number-of-people acquisition unit 16 in the past period. Information (judgment criteria) based on the reference number of people in the mesh (the number of people usually present in the target mesh) is further used.
以下の基準人数取得部17が上記基準人数を取得し、判断基準生成部16が上記判断基準を生成する。 The following reference number acquisition unit 17 acquires the reference number of people, and the determination reference generation unit 16 generates the determination reference.
基準人数取得部17は、着目メッシュ(着目エリア)の基準人数の度合を取得する。具体的に、基準人数取得部17は、直近N日のそれぞれの日付毎に、時間Tから時間幅Wtgt分の混雑度を取得し、直近N日のそれぞれについて時間T、時間幅Wtgtの混雑度の和を算出し、それぞれの和の結果を基準人数情報として取得する。基準人数取得部17は、時刻Tから時間幅Wtgt分の混雑度を取得する場合、時刻Tを基準に時間幅Wtgtの分だけ過去にさかのぼる。Nは長期間が望ましく、例えば、30日である。上記Nは、予め基準人数取得部17が保持している。なお、M<Nとする。時間幅Wtgtは、例えば、3時間の時間幅を持つ。例えば、時刻T=21、時間幅Wtgt=3とした場合、18時〜21時となる。 The reference number acquiring unit 17 acquires the degree of reference number of the target mesh (target area). Specifically, the reference number acquisition unit 17, for each date of the most recent N days to obtain the degree of congestion of the time width W tgt minute from the time T, for each of the most recent N days time T, the time width W tgt The sum of the congestion levels is calculated, and the result of each sum is acquired as reference number information. When acquiring the degree of congestion for the time width W tgt from the time T, the reference number acquisition unit 17 goes back to the past by the time width W tgt with respect to the time T. N is preferably a long period, for example, 30 days. The reference number acquisition unit 17 holds N in advance. Note that M <N. The time width W tgt has a time width of 3 hours, for example. For example, when time T = 21 and time width W tgt = 3, it is from 18:00 to 21:00.
判断基準生成部18は、基準人数取得部17が取得した基準人数情報に基づいた判断基準を設定する。具体的に、判断基準生成部18は、基準人数取得部17が取得した基準人数情報(混雑度の和の集合)からメディアンを算出して、算出した結果を判断基準とする。当該判断基準をスムージングパラメータとする。 The determination criterion generation unit 18 sets a determination criterion based on the reference number information acquired by the reference number acquisition unit 17. Specifically, the determination criterion generation unit 18 calculates a median from the reference number information (a set of sums of congestion degrees) acquired by the reference number acquisition unit 17, and uses the calculated result as a determination criterion. The judgment criterion is a smoothing parameter.
メディアン以外の統計値(例えば、平均値)をスムージングパラメータとしてもよい。また、統計値に基づいてスムージングパラメータを算出するようにしてもよい。具体的には、統計値を関数へ入力した結果をスムージングパラメータとして算出したり、統計値をキーとしてマッピングテーブル(基準人数の度合(統計値)とスムージングパラメータとの対応付けの情報)を検索した結果をスムージングパラメータとしたりする。上記のマッピングテーブルは、予め外部装置から取得されて、判断基準生成部18に記憶されていてもよい。 A statistical value other than the median (for example, an average value) may be used as the smoothing parameter. Further, the smoothing parameter may be calculated based on the statistical value. Specifically, the result of inputting the statistical value to the function is calculated as a smoothing parameter, or the mapping table (information on the correspondence between the degree of the standard number (statistical value) and the smoothing parameter) is searched using the statistical value as a key. The result is used as a smoothing parameter. The mapping table may be acquired in advance from an external device and stored in the determination criterion generation unit 18.
なお、判断基準生成部18は、スムージングパラメータをメッシュ単位で算出する。スムージングパラメータを場所ごとに決定する理由は、各場所の地域性によりスムージングパラメータの値を変えるためである。例えば、都会のメッシュ(基準人数の度合が大きいメッシュ)におけるスムージングパラメータの値を大きく設定し、郊外のメッシュ(基準人数の度合が小さいメッシュ)におけるスムージングパラメータの値を小さく設定する。 The criterion generation unit 18 calculates the smoothing parameter in units of meshes. The reason for determining the smoothing parameter for each location is to change the value of the smoothing parameter depending on the regional characteristics of each location. For example, the value of the smoothing parameter in the urban mesh (mesh with a high degree of reference number) is set large, and the value of the smoothing parameter in the suburban mesh (mesh with a low degree of reference number) is set small.
スムージングパラメータkを関数で算出する場合の例として、以下の式に示す関数を適用するなどがある。
As an example of calculating the smoothing parameter k by a function, a function represented by the following equation is applied.
上記式のuは、定数を示し、Nは、あるメッシュm、時間T、時間幅Wtgtの過去N日の混雑度のデータ数を示し、m_aは、あるメッシュm、時間T、時間幅Wtgtの過去N日の混雑度の平均値を示し、m_sは、あるメッシュm、時刻T、時間幅Wtgtの過去N日の混雑度の標準偏差を示す。 In the above equation, u represents a constant, N represents the number of data of congestion degree in the past N days of a certain mesh m, time T, and time width W tgt , and m_a represents a certain mesh m, time T, time width W The average value of the congestion degree of the past N days of tgt is shown, m_s shows the standard deviation of the congestion degree of the past N days of a certain mesh m, time T, and time width W tgt .
変化度合判断部19は、対象期間人数取得部15が取得した人数の度合と過去期間人数取得部16が取得した人数の度合と、判断基準生成部18が生成した判断基準とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する。すなわち、変化度合判断部19は、対象期間人数の度合を示すfreq(m,T,Wall)と過去期間人数(通常期間の人数)の度合を示すfreq(m,T,Wtgt)とスムージングパラメータkとを用いて、対象期間における人数の変化度合として変化スコア(具体的には、急上昇した度合いを示す急上昇スコア)を算出し、当該変化スコアに基づいて人数の変化が高いか否かを判断する。具体的には、変化度合判断部19は、以下の数式に基づいて変化スコアを算出する。
The degree-of-change determination unit 19 uses the degree of the number of people acquired by the target period number of people acquisition unit 15, the degree of the number of people acquired by the number of people acquisition unit 16 in the past period, and the determination criterion generated by the determination criterion generation unit 18. Judge the degree of change in the number of people in the period. In other words, smoothing the change degree determination unit 19, freq indicating the degree of period number (m, T, W all) and freq indicating the degree of the past period number (the number of normal period) (m, T, W tgt ) and Using the parameter k, a change score (specifically, a sudden rise score indicating the degree of rapid rise) is calculated as the degree of change in the number of people in the target period, and whether or not the number of people is highly changed based on the change score. to decide. Specifically, the degree-of-change determining unit 19 calculates a change score based on the following mathematical formula.
ここで、スムージングパラメータkを用いずに変化スコアを算出した場合と、スムージングパラメータkを用いて変化スコアを算出した場合とを比較する。2つの集計期間の混雑度の除算により変化スコアを算出するため、スムージングパラメータkを用いずに変化スコアを算出した場合、着目メッシュにおける通常の人数が考慮された結果が出ない。しかしながら、実際に注目されている場所を検出する際には、着目メッシュにおける通常の人数を考慮することも重要である。 Here, the case where the change score is calculated without using the smoothing parameter k is compared with the case where the change score is calculated using the smoothing parameter k. Since the change score is calculated by dividing the congestion degree between the two counting periods, when the change score is calculated without using the smoothing parameter k, a result in which the normal number of people in the target mesh is considered is not obtained. However, it is also important to consider the normal number of people in the target mesh when detecting a location that is actually attracting attention.
例えば、あるメッシュAでは、10人から100人へ増えた場合と、別のメッシュBで100人から1000人に増えた場合とを考える(メッシュA及びBにおける通常の人数が、100人であるとする)。スムージングパラメータを有していない場合、
メッシュAの変化スコアは、−log(100/110)=0.041392685
メッシュBの変化スコアは、−log(1000/1100)=0.041392685
となる。
For example, consider a case where there is an increase from 10 to 100 in one mesh A and an increase from 100 to 1000 in another mesh B (the normal number of people in mesh A and B is 100) And). If you do not have a smoothing parameter:
The change score of mesh A is -log (100/110) = 0.041392685
The change score of mesh B is -log (1000/1100) = 0.041392685
It becomes.
着目メッシュにおける通常の人数を考慮すると、メッシュBの方が大きく変化していることになるが、変化スコアとしては同じになる。 Considering the normal number of people in the target mesh, the mesh B changes more greatly, but the change score is the same.
次に、スムージングパラメータk(k=100)を設定する。メッシュAの変化スコアは、−log(100/(110+100))=0.322219295
メッシュBの変化スコアは、−log(1000/(1100+100))=0.079181246
となる。
Next, a smoothing parameter k (k = 100) is set. The change score of mesh A is -log (100 / (110 + 100)) = 0.322219295
The change score of mesh B is -log (1000 / (1100 + 100)) = 0.079181246
It becomes.
変化スコアは、値が小さいほど急上昇していることを表すため、メッシュBの方が変化していると判定される。スムージングパラメータkを用いることにより、通常の人数を考慮することができる。 Since the change score indicates that the value increases rapidly as the value decreases, it is determined that the mesh B is changing. By using the smoothing parameter k, a normal number of people can be considered.
変化度合出力部20は、変化度合判断部19が判断した結果を出力する。具体例として、変化度合い出力部20は、変化度合いが高いメッシュがある場合に、サービス情報提供装置に対して、変化度合いが高いメッシュを通知する。 The change degree output unit 20 outputs the result determined by the change degree determination unit 19. As a specific example, when there is a mesh with a high degree of change, the change degree output unit 20 notifies the service information providing apparatus of a mesh with a high degree of change.
図9に人口変化判断装置10のハードウェア構成を示す。図9に示すように人口変化判断装置10は、1又は複数のCPU101、主記憶装置であるRAM102及びROM103、入力デバイスであるキーボード及びマウス等の入力装置104、ディスプレイ等の出力装置105、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール106、半導体メモリ等の補助記憶装置107などを含むコンピュータシステムとして構成されている。図1における各機能は、図9に示すCPU101、RAM102等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、CPU101の制御のもとで入力装置104、出力装置105、通信モジュール106を動作させるとともに、RAM102や補助記憶装置107におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。 FIG. 9 shows a hardware configuration of the population change determination device 10. As shown in FIG. 9, the population change determination device 10 includes one or a plurality of CPUs 101, a RAM 102 and a ROM 103 which are main storage devices, an input device 104 such as a keyboard and a mouse which are input devices, an output device 105 such as a display, and a network card. The computer system includes a communication module 106 that is a data transmission / reception device such as an auxiliary storage device 107 such as a semiconductor memory. Each function in FIG. 1 operates the input device 104, the output device 105, and the communication module 106 under the control of the CPU 101 by loading predetermined computer software on the hardware such as the CPU 101 and the RAM 102 shown in FIG. In addition, it is realized by reading and writing data in the RAM 102 and the auxiliary storage device 107.
続いて、第1の混雑度合算出方法の処理について図10に示すフローチャートを用いて説明する。位置情報取得部11は、位置情報を取得し(ステップS1、位置情報取得ステップ)、人数算出部13は、位置情報における各メッシュへの寄与率を計算し(ステップS2、人数算出ステップ)、全ての位置に対して計算終了していない場合(ステップS3;No)、ステップS1へ移動し、全ての位置に対して計算処理を終了している場合(ステップS3;Yes)、人数算出部13は、各位置情報のメッシュへの寄与率を合算して、メッシュにおける混雑度を算出する(ステップS4、人数算出ステップ)。 Next, processing of the first congestion degree calculation method will be described using the flowchart shown in FIG. The position information acquisition unit 11 acquires position information (step S1, position information acquisition step), and the number of persons calculation unit 13 calculates a contribution rate to each mesh in the position information (step S2, number of persons calculation step). If the calculation has not been completed for the position (step S3; No), the process moves to step S1, and if the calculation process has been completed for all positions (step S3; Yes), the number calculation unit 13 The degree of congestion in the mesh is calculated by adding the contribution ratios of the position information to the mesh (step S4, number of people calculation step).
続いて、第2の混雑度算出方法の処理について図11に示すフローチャートを用いて説明する。人数算出部13は、着目メッシュ及びその周囲のメッシュに対応する位置情報の数を算出し(ステップS11、人数算出ステップ)、各メッシュの位置情報数と、各メッシュの重み付けとに基づいて着目メッシュの混雑度を算出する(ステップS12、人数算出ステップ)。 Next, processing of the second congestion degree calculation method will be described using the flowchart shown in FIG. The number-of-persons calculation unit 13 calculates the number of position information corresponding to the target mesh and surrounding meshes (step S11, number of persons calculation step), and based on the number of position information of each mesh and the weight of each mesh Is calculated (step S12, number of people calculation step).
続いて、人口変化を判断する処理について図12に示すフローチャートを用いて説明する。前提として、メッシュ混雑度記憶部14において、混雑度の情報が格納されているものとする。基準人数取得部17は、直近N日における、時間T、時間幅Wの混雑度の和を算出し(ステップS21)、判断基準生成部18は、当該混雑度の和に基づいてスムージングパラメータkを算出し(ステップS22)、過去期間人数取得部16は、通常期間の混雑度を算出し(ステップS23、過去期間人数取得ステップ)、対象期間人数取得部15は、対象期間の混雑度を算出し(ステップS24、対象期間人数取得ステップ)、変化度合判断部19は、スムージングパラメータk、通常期間の混雑度、及び対象期間の混雑度を用いて変化度合を算出する(ステップS25、変化度合判断ステップ)。そして、変化度合出力部20は、変化度合の判定結果に基づいた情報を出力する(ステップS26、変化度合出力ステップ)。 Next, processing for determining population change will be described with reference to the flowchart shown in FIG. As a premise, it is assumed that congestion degree information is stored in the mesh congestion degree storage unit 14. The reference number acquisition unit 17 calculates the sum of the congestion levels of the time T and the time width W in the most recent N days (step S21), and the determination criterion generation unit 18 sets the smoothing parameter k based on the sum of the congestion levels. Calculate (step S22), the past period number of people acquisition unit 16 calculates the congestion degree of the normal period (step S23, past period number of people acquisition step), and the target period number of people acquisition unit 15 calculates the degree of congestion of the target period. (Step S24, target period number acquisition step), the degree of change determination unit 19 calculates the degree of change using the smoothing parameter k, the normal period congestion degree, and the target period congestion degree (step S25, change degree determination step). ). Then, the change degree output unit 20 outputs information based on the determination result of the change degree (step S26, change degree output step).
(作用効果)
続いて、作用効果について説明する。人口変化判断装置10では、位置情報取得部11は、時刻に対応付けられた、人の位置を示す位置情報を取得し、人数算出部13は、位置情報取得部11が取得した位置情報により示される位置からの距離に応じた人の分布に基づき、混雑度を算出し、対象期間人数取得部15は、人数算出部13が算出した混雑度に基づき着目メッシュ(着目エリア)の対象期間における人数の度合を取得し、過去期間人数取得部16は、人数算出部13が算出した人数に基づき着目メッシュの対象期間より過去の期間における人数の度合を取得し、変化度合判断部19は、対象期間人数取得部18が取得した人数の度合と過去期間人数取得部16が取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断し、変化度合出力部20は、変化度合判断部19が判断した結果に基づいた情報を出力する。
(Function and effect)
Then, an effect is demonstrated. In the population change determination device 10, the position information acquisition unit 11 acquires position information indicating the position of the person associated with the time, and the number of persons calculation unit 13 is indicated by the position information acquired by the position information acquisition unit 11. The degree of congestion is calculated based on the distribution of people according to the distance from the position to be detected, and the target period number acquisition unit 15 calculates the number of persons in the target period of the target mesh (target area) based on the degree of congestion calculated by the number of persons calculation unit 13. The past period number acquisition unit 16 acquires the degree of the number of people in the past period from the target period of the target mesh based on the number of people calculated by the number calculation unit 13, and the change degree determination unit 19 The degree of change of the number of people in the target period is determined using the degree of the number of people acquired by the number of people acquisition unit 18 and the degree of the number of people acquired by the number of people acquisition unit 16 in the past period. And outputs the information based on the result of focus determination unit 19 has determined.
上述の人口変化判断装置10によれば、人の分布を利用してメッシュの混雑度を算出しているので、位置情報のみから対象となるメッシュの人数の度合を計測することが困難でも、対象となるメッシュの人数の度合(混雑度)を推測することができ、正確に対象期間における混雑度を判断することができる。 According to the above-described population change determination device 10, the degree of mesh congestion is calculated using the distribution of people. Therefore, even if it is difficult to measure the degree of the number of target meshes from only position information, The degree of the number of meshes (congestion degree) can be estimated, and the congestion degree in the target period can be accurately determined.
人数算出部13は、分布に基づいて、位置情報に対応する位置毎に各メッシュへの寄与率を算出して、当該寄与率を用いて、時間帯及びメッシュ毎の混雑度を算出してもよい。この場合、人口変化判断装置10は、位置情報の位置の広がりを考慮して混雑度を算出することになるため、正確に人数の変化度合を判断することができる。 The number-of-people calculating unit 13 calculates the contribution rate to each mesh for each position corresponding to the position information based on the distribution, and calculates the congestion degree for each time zone and each mesh using the contribution rate. Good. In this case, since the population change determination device 10 calculates the degree of congestion in consideration of the spread of the position of the position information, it can accurately determine the degree of change in the number of people.
人数算出部13は、所定のメッシュに含まれる位置の位置情報数と、当該所定のメッシュ周辺のメッシュに含まれる位置の位置情報数とをそれぞれ分布に基づいた重み付けをして、時間帯及びメッシュ毎の混雑度を算出する。この場合、人口変化判断装置10は、位置情報の位置の広がりを考慮して混雑度を算出することになるため、正確に人数の変化度合を判断することができる。 The number calculation unit 13 weights the position information number of positions included in the predetermined mesh and the position information numbers of positions included in the meshes around the predetermined mesh based on the distribution, and the time zone and the mesh Calculate the degree of congestion for each. In this case, since the population change determination device 10 calculates the degree of congestion in consideration of the spread of the position of the position information, it can accurately determine the degree of change in the number of people.
また、分布は、各位置情報の精度に基づいて定められていてもよい。この場合、人口変化判断装置10では、位置情報の測位誤差による位置情報のズレを考慮して人数の度合を算出するため、正確に人数の度合を算出することができる。 The distribution may be determined based on the accuracy of each piece of position information. In this case, since the population change determination device 10 calculates the degree of the number of people in consideration of the positional information shift due to the positioning information positioning error, the number of people can be accurately calculated.
分布は、各位置の地理的形状に基づいて定められていてもよい。この場合、人口変化判断装置10では、地理的形状に基づいた分布を利用して、混雑度を算出するため、人がいないと考えられるエリアに含まれる位置情報を、混雑度の算出対象から除外することができる。従って、人口変化判断装置10は、正確に人数の度合を算出することができる。 The distribution may be determined based on the geographical shape of each position. In this case, the population change determination device 10 uses the distribution based on the geographical shape to calculate the degree of congestion, and therefore excludes position information included in an area considered to be free of people from the target for calculating the degree of congestion. can do. Therefore, the population change determination device 10 can accurately calculate the degree of the number of people.
基準人数取得部17は、着目メッシュの基準人数の度合を取得し、判断基準生成部18は、基準人数取得部17が取得した基準人数の度合に基づいたスムージングパラメータkを生成し、変化度合判断部19は、対象期間人数情報と過去期間人数情報とスムージングパラメータkを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する。この場合、人口変化判断装置10では、判断対象の位置の判断基準を用いて人口の変化度合を判断しているので、単に変化度合に基づいて人口が変化したか否かを判断する場合と比較して、人口の変化度合を正確に判断することができる。 The reference number acquisition unit 17 acquires the degree of the reference number of the target mesh, and the determination reference generation unit 18 generates the smoothing parameter k based on the reference number of degree acquired by the reference number acquisition unit 17 and determines the degree of change. The unit 19 determines the degree of change in the number of persons in the target period using the target period number information, the past period number information, and the smoothing parameter k. In this case, since the population change determination device 10 determines the degree of population change using the determination criteria for the position of the determination target, it is compared with a case where it is determined whether or not the population has simply changed based on the degree of change. Thus, the degree of change in the population can be accurately determined.
(他の実施形態)
上述の実施形態では、メッシュに対する混雑度を算出する場合について述べたが、本発明では、これに限られず、所定のエリアに対する混雑度を算出するようにしてもよい。
(Other embodiments)
In the above-described embodiment, the case of calculating the degree of congestion for the mesh has been described. However, the present invention is not limited to this, and the degree of congestion for a predetermined area may be calculated.
上述の実施形態では、変化度合判断部19は、対象期間人数情報と過去期間人数情報とスムージングパラメータkを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する場合について述べたが、対象期間人数情報と過去期間人数情報とに基づいて人数の変化度合を判断するようにしてもよい。この場合、変化度合判断部19は、式(4)中のスムージングパラメータkを除いた式により算出した値を用いて変化度合いを判断する。 In the above-described embodiment, the case where the degree-of-change determining unit 19 determines the degree of change in the number of persons in the target period using the target period number of persons information, the past period number of persons information, and the smoothing parameter k has been described. The degree of change in the number of people may be determined based on the past period number information. In this case, the degree-of-change determining unit 19 determines the degree of change using a value calculated by an expression excluding the smoothing parameter k in Expression (4).
変化度合判断部19は、スムージングパラメータkを場所ごとで算出して変化度合を判断する方法、時間幅Wallを直近M日における、対象期間と同一の時間帯とした過去期間人数情報を用いて変化度合を判断する方法など、複数の判断方法により変化度合を判断して、その結果により変化度合を最終判断するようにしてもよい。例えば、変化度合判断部19は、1つでも急上昇と判断した方法があれば、急上昇していると判断するようにしてもよいし、多数決により判断するようにしてもよい。 The degree-of-change determination unit 19 calculates the smoothing parameter k for each location and determines the degree of change, using the past period number information in which the time width W all is the same time zone as the target period on the most recent M days. The degree of change may be determined by a plurality of determination methods such as a method of determining the degree of change, and the degree of change may be finally determined based on the result. For example, the degree-of-change determination unit 19 may determine that it is rapidly increasing if there is any method that has determined that it has rapidly increased, or may determine by a majority vote.
変化度合判断部19は、式(4)を利用して変化スコアを算出しているが、統計学で利用される検定を用いて、メッシュごとに混雑度の絶対値に対して検定を行い、混雑度の変化が正常の範囲内か急上昇(又は急降下)しているかを判断するようにしてもよい。この場合、変化度合判断部19は、混雑度の変化率を検定することにより、どの程度変化しているかを判断することができる。このように、変化度合判断部19は、混雑度の平均値と分散から変化度合の判断をしてもよい。 The degree-of-change determination unit 19 calculates the change score using Equation (4), but uses the test used in statistics to test the absolute value of the degree of congestion for each mesh, It may be determined whether the change in the degree of congestion is within a normal range or is rapidly increasing (or rapidly decreasing). In this case, the degree-of-change determination unit 19 can determine how much the level of change has changed by examining the change rate of the degree of congestion. Thus, the degree-of-change determination unit 19 may determine the degree of change from the average value and variance of the degree of congestion.
上述の実施形態では、スムージングパラメータkは、メッシュ混雑度記憶部14で記憶されている混雑度に基づいて算出されているが、予め定められている統計情報(統計的に算出された混雑度情報)に基づいて算出されるようにしてもよい。なお、人口変化判断装置10が当該統計情報を保持してもよいし、人口変化判断装置10が、外部装置で保持している統計情報を取得するようにしてもよい。このように、判断基準設定のためのデータを外部装置から取得することとしてもよい。 In the above-described embodiment, the smoothing parameter k is calculated based on the congestion degree stored in the mesh congestion degree storage unit 14, but predetermined statistical information (statistically calculated congestion degree information). ). Note that the population change determination device 10 may hold the statistical information, or the population change determination device 10 may acquire the statistical information held in the external device. As described above, data for setting a criterion may be acquired from an external device.
10…人口変化判断装置、11…位置情報取得部、12…地図情報記憶部、13…人数算出部、14…メッシュ混雑度算出部、15…基準人数取得部、16…判断基準生成部、17…対象期間人数取得部、18…過去期間人数取得部、20…変化度合出力部、50…ユーザ端末。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Population change judgment apparatus, 11 ... Position information acquisition part, 12 ... Map information storage part, 13 ... Number of persons calculation part, 14 ... Mesh congestion degree calculation part, 15 ... Reference | standard number of persons acquisition part, 16 ... Judgment reference generation part, 17 ... Target period number acquisition unit, 18... Past period number acquisition unit, 20.
Claims (7)
前記位置情報取得手段が取得した位置情報により示される位置からの距離に応じた人の分布に基づき、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出する人数算出手段と、
前記人数算出手段が算出した人数の度合に基づき着目エリアの対象期間における人数の度合を取得する対象期間人数取得手段と、
前記人数算出手段が算出した人数に基づき着目エリアの対象期間より過去の期間における人数の度合を取得する過去期間人数取得手段と、
前記対象期間人数取得手段が取得した人数の度合と前記過去期間人数取得手段が取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する変化度合判断手段と、
前記変化度合判断手段が判断した結果に基づいた情報を出力する変化度合出力手段と、を備える人口変化判断装置。 Position information acquisition means for acquiring position information indicating the position of the person associated with the time;
Number of people calculating means for calculating the degree of the number of people for each time zone and area based on the distribution of people according to the distance from the position indicated by the position information acquired by the position information acquiring means;
A target period number acquisition means for acquiring the degree of the number of persons in the target period of the area of interest based on the number of persons calculated by the number of persons calculation means;
Past number of persons acquisition means for acquiring the degree of the number of persons in the past period from the target period of the area of interest based on the number of persons calculated by the number of persons calculation means;
Using the degree of the number of people acquired by the target period number of people acquisition means and the degree of the number of people acquired by the past period number of people acquisition means, a change degree judgment means for judging the degree of change of the number of people in the target period;
A population change determination device comprising: a change degree output unit that outputs information based on a result of determination by the change degree determination unit.
前記変化度合判断手段は、前記判断基準に基づいて、前記対象期間人数取得手段が取得した人数の度合と前記過去期間人数取得手段が取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する、請求項1〜5の何れか一項に記載の人口変化判断装置。 A determination criterion setting means for setting a determination criterion based on the degree of the reference number of persons in the area of interest;
The change degree determination means uses the degree of the number of persons acquired by the target period number of persons acquisition means and the degree of the number of persons acquired by the past period number of persons acquisition means based on the determination criteria, and changes in the number of persons in the target period. The population change determination device according to any one of claims 1 to 5, which determines a degree.
前記位置情報取得ステップで取得した位置情報により示される位置からの距離に応じた人の分布に基づき、時間帯及びエリア毎の人数の度合を算出する人数算出ステップと、
前記人数算出ステップで算出した人数の度合に基づき着目エリアの対象期間における人数の度合を取得する対象期間人数取得ステップと、
前記人数算出ステップで算出した人数に基づき着目エリアの対象期間より過去の期間における人数の度合を取得する過去期間人数取得ステップと、
前記対象期間人数取得ステップで取得した人数の度合と前記過去期間人数取得ステップで取得した人数の度合とを用いて、対象期間における人数の変化度合を判断する変化度合判断ステップと、
前記変化度合判断ステップで判断した結果に基づいた情報を出力する変化度合出力ステップと、
を含む人口変化判断方法。 A population change determination method by a population change determination device, a location information acquisition step for acquiring location information indicating a location of a person associated with a time,
Based on the distribution of people according to the distance from the position indicated by the position information acquired in the position information acquisition step, the number of people calculation step to calculate the degree of the number of people for each time zone and area,
A target period number of people acquisition step for acquiring the degree of the number of people in the target period of the area of interest based on the number of people calculated in the number of people calculation step;
A past period number of people acquisition step for acquiring the degree of the number of people in the past period from the target period of the area of interest based on the number of people calculated in the number of people calculation step;
Using the degree of the number of people acquired in the target period number of people acquisition step and the degree of the number of people acquired in the previous period number of people acquisition step, a change degree determination step of determining the degree of change of the number of people in the target period;
A change degree output step for outputting information based on the result determined in the change degree determination step;
How to determine population change including
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