JP2015109031A - 歩行者人数推定装置、歩行者人数推定システム、および歩行者人数推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】歩行者の人数を精度よく推定できる歩行者人数推定装置、歩行者人数推定システム、および歩行者人数推定方法を提供すること。
【解決手段】歩行者人数推定装置３は、ユーザーを抽出するユーザー抽出部３５２と、ユーザー抽出部３５２で抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出部３５３と、ユーザー抽出部３５２で抽出されたユーザーに対して、移動状態を算出し、移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定部３５４と、移動状態判定部３５４で移動状態が所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出部３５５と、抽出人数算出部３５３で算出されたユーザーの人数および除外人数算出部３５５で算出されたユーザーの人数に基づいて、歩行ユーザー人数を算出し、歩行ユーザー人数に基づいて歩行者人数を推定する歩行者人数推定部３５９と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、所定の地域における歩行者の人数を推定する歩行者人数推定装置、歩行者人数推定システム、および歩行者人数推定方法に関する。

従来、ＧＰＳ（Global Positioning System）センサー等の現在地を計測する位置計測手段を備える携帯端末装置があり、このような携帯端末装置は、所定のサービスを提供するサーバに、計測した位置情報や、計測時刻を示す時刻情報を送信している。そして、サーバでは、携帯端末装置から送信された位置情報や時刻情報を受信し、記憶している。
ここで、サーバに記憶された前記位置情報や前記時刻情報を利用して、所定の地域の人口を推定する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１の流動人口特定システムでは、携帯端末の現在地を計測した測位点および測位時刻を記憶し、記憶した測位点および測位時刻に基づいて、地図を分割して得られるメッシュ領域の流動人口を推定している。具体的には、選択されたメッシュ領域に対して、記憶した測位点および測位時刻に基づいて、滞在者数と、当該メッシュ領域に自宅やオフィス等の拠点があると推定される人数（拠点ユーザー数）とを求める。そして、滞在者数から、拠点ユーザー数を差し引くことで、選択されたメッシュ領域の流動人口を求めている。この方法によれば、例えば、人手により路上で人数を調査する必要等がないため、流動人口の推定にかかるコストを大幅に低減できる。

特開２０１３−９７４７１号公報

ところで、例えば、路上広告や出店計画等に活用するため、所定の地域の歩行者の人数を推定することが求められている。
しかしながら、上記の特許文献１の流動人口特定システムでは、所定の地域を例えば電車や自動車等で通過した人も流動人口としてカウントされる可能性があるため、歩行者の人数を精度よく推定できるものではない。

本発明の目的は、歩行者の人数を精度よく推定できる歩行者人数推定装置、歩行者人数推定システム、および歩行者人数推定方法を提供することにある。

本発明の歩行者人数推定装置は、ユーザーを識別する識別情報、ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて１つの計測情報として記憶される記憶手段と、対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出するユーザー抽出部と、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出部と、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、移動状態を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定部と、前記移動状態判定部で前記移動状態が前記所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出部と、前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行ユーザー人数を算出し、前記歩行ユーザー人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行者人数を推定する歩行者人数推定部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、対象期間における対象地域の歩行者人数を精度よく推定できる。

実施形態に係る歩行者人数推定システムの構成を示すブロック図である。 実施形態に係る歩行者人数推定処理を示すフローチャートである。 実施形態に係る除外人数算出処理を示すフローチャートである。 １人のユーザーの位置情報の履歴の一例を地図上に示した図である。 実施形態に係る補足人数算出処理を示すフローチャートである。 １人のユーザーの位置情報の履歴の他の一例を地図上に示した図である。 １日における１時間毎の歩行ユーザー人数の一例を示す図である。 カーネル密度分布情報の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
［歩行者人数推定システムの構成］
図１は、本実施形態に係る歩行者人数推定システム１の構成を示すブロック図である。
図１に示すように、歩行者人数推定システム１は、ネットワーク４に無線通信可能に接続された複数の携帯端末装置２、インターネット等のネットワーク４に通信可能に接続された歩行者人数推定装置３、および、歩行者人数推定装置３にＬＡＮ（Local Area Network）等を介して通信可能に接続された分析者端末装置５を備える。なお、分析者端末装置５は、ネットワーク４を介して歩行者人数推定装置３に通信可能に接続されてもよい。

携帯端末装置２は、例えば、スマートフォン（多機能携帯電話）、携帯電話、タブレット端末等であり、現在地を計測する位置計測手段２３を備える。携帯端末装置２は、現在地を計測した位置情報、および、位置情報を計測した計測時刻を示す時刻情報等を含む計測情報を、ネットワーク４を介して歩行者人数推定装置３に送信する。

歩行者人数推定装置３は、例えば、１つのサーバ、または、複数のサーバで構成され、複数の携帯端末装置２から送信された計測情報を受信し、受信した計測情報を記憶する。そして、記憶した計測情報に基づいて、対象期間における対象地域の歩行者人数を推定する。ここで、対象期間は、歩行者人数を推定する期間であり、対象地域は、歩行者人数を推定する地域である。
分析者端末装置５は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）であり、歩行者人数推定装置３を利用して分析を行う分析者によって操作される。分析者端末装置５は、分析者の操作に応じた操作信号を歩行者人数推定装置３に送信する。なお、分析者端末装置５を操作することで、歩行者人数推定装置３が歩行者人数を推定する対象期間および対象地域を、任意の期間および地域に設定できる。

［携帯端末装置の構成］
携帯端末装置２は、歩行者人数推定システム１に登録されているユーザーによって所持され、使用される。携帯端末装置２は、表示手段２１、入力手段２２、位置計測手段２３、計時手段２４、記憶手段（端末側記憶手段）２５、送受信手段２６、制御手段２９を備える。
表示手段２１は、液晶パネル等の表示パネルを備え、制御手段２９の制御により、所定の画像を表示する。
入力手段２２は、携帯端末装置２の筐体外面に設けられたボタンや、表示手段２１における画像の表示領域に応じて設けられたタッチパネル等を備える。そして、入力手段２２は、ボタンおよびタッチパネルに対するユーザーの入力操作を判定し、判定した入力操作に応じた操作信号を制御手段２９に出力する。

位置計測手段２３は、制御手段２９の制御により、携帯端末装置２の現在地（換言すると、ユーザーの現在地）の位置情報（緯度、経度）を計測し、計測した位置情報を制御手段２９に出力する。位置計測手段２３には、ＧＰＳセンサー（Global Positioning System）が用いられている。ＧＰＳセンサーは、地球の衛星軌道上を周回する複数のＧＰＳ衛星のうち、少なくとも３機のＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号（衛星信号）を受信して、携帯端末装置２の現在地の位置情報を計測する。

計時手段２４は、水晶振動子を備え、水晶振動子が出力する発振信号（基準信号：１Ｈｚ）を用いて現在時刻を計時し、現在時刻を制御手段２９に出力する。
記憶手段２５は、フラッシュメモリー等により構成され、携帯端末装置２の動作に必要な各種プログラムおよび情報を記憶する。記憶手段２５には、例えば、歩行者人数推定システム１において、携帯端末装置２を使用するユーザーを識別するユーザーＩＤ（識別情報）が記憶されている。
送受信手段２６は、ネットワーク４と無線通信する通信モジュールである。この送受信手段２６は、制御手段２９の制御により、制御手段２９から出力された情報をネットワーク４に送信し、ネットワーク４から受信した情報を制御手段２９に出力する。

［制御手段の構成］
制御手段２９は、携帯端末装置２の動作を制御するものであり、ＣＰＵにより構成されている。この制御手段２９は、ＣＰＵが記憶手段２５に記憶されたプログラムを実行することにより、計測情報生成部２９１、計測情報送信部２９２として機能する。
計測情報生成部２９１は、例えば、定期的に、位置計測手段２３で計測された位置情報、および、計測時刻を示す時刻情報を取得し、取得した位置情報および時刻情報をユーザーＩＤと対応付けて１つの計測情報を生成する。
計測情報送信部２９２は、携帯端末装置２が歩行者人数推定装置３にアクセスした際等に、計測情報生成部２９１で生成された計測情報を、送受信手段２６を制御して、歩行者人数推定装置３に送信する。

［歩行者人数推定装置の構成］
歩行者人数推定装置３は、記憶手段３１、送受信手段３２、制御手段３５を備える。
記憶手段３１は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やフラッシュメモリー等により構成され、歩行者人数推定装置３の動作に必要な各種プログラムおよび情報を記憶する。この記憶手段３１は、例えば、地図情報や、複数の携帯端末装置２から受信した計測情報を記憶する。
送受信手段３２は、携帯端末装置２とネットワーク４を介して通信したり、分析者端末装置５と通信する通信モジュールである。この送受信手段３２は、制御手段３５の制御により、受信した情報を制御手段３５に出力し、制御手段３５から出力された情報をネットワーク４や分析者端末装置５に送信する。

［制御手段の構成］
制御手段３５は、歩行者人数推定装置３の動作を制御するものであり、ＣＰＵにより構成されている。この制御手段３５は、ＣＰＵが記憶手段３１に記憶された歩行者人数推定プログラムを実行することにより、記憶制御部３５１、ユーザー抽出部３５２、抽出人数算出部３５３、移動状態判定部３５４、除外人数算出部３５５、周辺ユーザー抽出部３５６、通行判定部３５７、補足人数算出部３５８、歩行者人数推定部３５９として機能する。
記憶制御部３５１は、複数の携帯端末装置２から受信した計測情報を、記憶手段３１に記憶させる。
ユーザー抽出部３５２は、対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、記憶手段３１に記憶された計測情報に基づいて抽出する。なお、対象期間および対象地域は、分析者端末装置５を操作することで、任意の期間および地域に設定できる。対象地域の形状は、矩形でもよいし、円形でもよい。
抽出人数算出部３５３は、ユーザー抽出部３５２で抽出されたユーザーの人数（抽出人数）を算出する。

移動状態判定部３５４は、ユーザー抽出部３５２で抽出されたユーザーに対して、移動状態を記憶手段３１に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、算出した移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する。
具体的には、所定の移動条件は、所定の速度条件であり、移動状態判定部３５４は、ユーザー抽出部３５２で抽出されたユーザーに対して、対象期間に対象地域に位置していたときの時刻（対象時刻）の前後の移動速度を、記憶手段３１に記憶された計測情報に基づいて算出する。そして、算出した移動速度が所定の速度条件に該当するかを判定する。ここで、所定の速度条件は、ユーザーが歩行していると判定できる速度条件に設定される。これによれば、対象時刻の前後の移動速度が所定の速度条件に該当しないと判定された場合は、ユーザーは対象時刻の前後において歩行していないと判定できる。対象時刻の前後において歩行していないユーザーは、対象時刻においても歩行していない確率が高いため、対象時刻において歩行していないと判定できる。
除外人数算出部３５５は、移動状態判定部３５４で移動状態が所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数（除外人数）を算出する。
具体的には、除外人数算出部３５５は、対象時刻の前後の移動速度が所定の速度条件に該当しないと判定されたユーザーの人数、すなわち、対象時刻において歩行していないと判定できるユーザーの人数を算出する。

周辺ユーザー抽出部３５６は、対象期間に、対象地域を包囲する周辺地域に位置しているユーザーを、記憶手段３１に記憶された計測情報に基づいて抽出する。なお、周辺地域の面積や形状は、分析者端末装置５を操作することで、任意の面積や形状に設定できる。また、周辺地域の面積は、対象地域に応じて変えることができる。例えば、対象地域が郊外の場合は、対象地域が都心の場合とくらべて、周辺地域の面積を大きく設定できる。
通行判定部３５７は、周辺ユーザー抽出部３５６で抽出されたユーザーに対して、対象期間に対象地域を通行したかを、記憶手段３１に記憶された複数の計測情報に基づいて判定する。
補足人数算出部３５８は、通行判定部３５７で対象期間に対象地域を通行したと判定されたユーザーの人数（補足人数）を算出する。

歩行者人数推定部３５９は、抽出人数算出部３５３で算出された抽出人数から、除外人数算出部３５５で算出された除外人数を引いた数に、補足人数算出部３５８で算出された補足人数を足すことで、対象期間に対象地域を歩行しているユーザーの人数（歩行ユーザー人数）を算出する。
なお、記憶制御部３５１は、歩行者人数推定部３５９で算出された歩行ユーザー人数を、記憶手段３１に記憶させる。
また、歩行者人数推定部３５９は、分布情報生成部３５９１を備える。分布情報生成部３５９１は、記憶手段３１に、複数の期間に対して算出された歩行ユーザー人数が記憶されている場合、各期間の歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向にカーネル密度推定を行い、歩行ユーザー人数のカーネル密度分布情報を生成する。
そして、歩行者人数推定部３５９は、生成したカーネル密度分布情報で示される各期間の歩行ユーザー人数に対して、例えば、ユーザーの総人数に対する人口の比をかけ算する（割り戻し）。これにより、各期間に対象地域を歩行していた歩行者人数を推定する。

［歩行者人数推定処理］
図２は、歩行者人数推定処理を示すフローチャートである。
図２に示す処理では、連続した複数の期間に対して、歩行者人数の推定が行われる。ここで、連続した複数の期間は、１日を正時毎に分割して得られる２４個の期間（０時台、１時台、…２３時台）である。
制御手段３５は、対象期間を０時台に設定する（ＳＡ１１）。そして、制御手段３５は、抽出人数、除外人数、補足人数を初期化して「０」にする（ＳＡ１２）。

次に、ユーザー抽出部３５２は、対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、記憶手段３１に記憶された計測情報に基づいて抽出する（ＳＡ１３：ユーザー抽出ステップ）。具体的に、ユーザー抽出部３５２は、時刻情報で示される時刻が対象期間（０時００分００秒〜０時５９分５９秒）に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域（例えば、半径２００ｍの円周で囲まれた地域）に含まれている計測情報を記憶手段３１から取得する。そして、取得した計測情報に含まれているユーザーＩＤで識別されるユーザーを抽出する。
そして、抽出人数算出部３５３は、ユーザー抽出部３５２で抽出されたユーザーの人数（抽出人数）を算出する（ＳＡ１４：抽出人数算出ステップ）。なお、同じユーザーに対して、複数の計測情報が取得された場合であっても、抽出人数としては１人分となる。

［除外人数算出処理］
次に、制御手段３５は、除外人数算出処理を実行する（ＳＡ１５）。
図３は、除外人数算出処理を示すフローチャートである。
除外人数算出部３５５は、ＳＡ１３で抽出されたユーザーの中の１人を選択する（ＳＡ２１）。

次に、移動状態判定部３５４は、選択されたユーザーに対して、対象期間に対象地域に位置していたときの時刻（対象時刻）の前後の移動速度を、記憶手段３１に記憶された計測情報に基づいて算出する（ＳＡ２２）。
具体的に、移動状態判定部３５４は、選択されたユーザーに対して、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域に含まれている計測情報を記憶手段３１から取得する。そして、取得した計測情報で示される時刻を対象時刻とする。
さらに、対象時刻から１時間前の時刻に最も近い前時刻および対象時刻から１時間後の時刻に最も近い後時刻に計測された位置情報を記憶手段３１から取得する。そして、対象時刻における位置から前時刻における位置までの距離を算出し、算出した距離を、対象時刻と前時刻との時間間隔で割ることで、対象時刻の前の移動速度を算出する。また、対象時刻における位置から後時刻における位置までの距離を算出し、算出した距離を、対象時刻と後時刻との時間間隔で割ることで、対象時刻の後の移動速度を算出する。
なお、前記前時刻は、対象時刻から１時間前の時刻に最も近い時刻に限定されず、対象時刻よりも前の時刻であれば、どの時刻であってもよい。例えば、対象時刻の５分前に最も近い時刻であってもよいし、対象時刻に最も近い時刻であってもよい。同様に、前記後時刻は、対象時刻から１時間後の時刻に最も近い時刻に限定されず、対象時刻よりも後の時刻であれば、どの時刻であってもよい。例えば、対象時刻の５分後に最も近い時刻であってもよいし、対象時刻に最も近い時刻であってもよい。

図４は、記憶手段３１に記憶された１人のユーザーの位置情報の履歴の一例を地図上に示した図である。
地図上に点で示された位置Ｐは、記憶手段３１に記憶された１人のユーザーの位置情報で示される位置を示す。この例では、位置Ｐ１は、対象期間に計測された位置であり、対象地域Ａ１に含まれている。また、位置Ｐ０は、位置Ｐ１の計測時刻から１時間前の時刻に最も近い前時刻に計測された位置である。また、位置Ｐ２は、位置Ｐ１の計測時刻から１時間後の時刻に最も近い後時刻に計測された位置である。
この場合、移動状態判定部３５４は、位置Ｐ１の計測時刻を対象時刻とする。そして、Ｐ１からＰ０までの距離を算出し、算出した距離を対象時刻と前時刻との時間間隔で割り、対象時刻の前の移動速度を算出する。また、Ｐ１からＰ２までの距離を算出し、算出した距離を対象時刻と後時刻との時間間隔で割り、対象時刻の後の移動速度を算出する。

次に、移動状態判定部３５４は、対象時刻の前後の移動速度の両方が、第１閾値以上かを判定する（ＳＡ２３：移動状態判定ステップ）。
第１閾値は、ユーザーが電車や自動車等の乗り物に乗っていると判定できる基準となる値、例えば、６．０ｍ／ｓ（２１．６ｋｍ／ｈ）に設定される。
すなわち、ＳＡ２３でＹＥＳと判定された場合、ユーザーは、対象時刻の前後で乗り物に乗っていると判定できるため、対象時刻においても乗り物に乗っている可能性が高く、歩行していないと判定できる。

ＳＡ２３でＮＯと判定された場合、移動状態判定部３５４は、対象時刻の前後の移動速度の両方が、第１閾値よりも遅い第２閾値以下かを判定する（ＳＡ２４：移動状態判定ステップ）。
第２閾値は、ユーザーがオフィス等に滞在して移動していないと判定できる基準となる値、例えば、０．１ｍ／ｓ（３６０ｍ／ｈ）に設定される。
すなわち、ＳＡ２４でＹＥＳと判定された場合、ユーザーは、対象時刻の前後で移動していないと判定できるため、対象時刻においても移動していない可能性が高く、歩行していないと判定できる。
つまり、ＳＡ２３でＹＥＳと判定された場合、または、ＳＡ２４でＹＥＳと判定された場合、移動状態判定部３５４は、対象時刻の前後の移動速度が、所定の速度条件に該当しないと判定する。

ＳＡ２３でＹＥＳと判定された場合、または、ＳＡ２４でＹＥＳと判定された場合、除外人数算出部３５５は、除外人数を１つカウントアップする（ＳＡ２５：除外人数算出ステップ）。
ＳＡ２５の処理の後、または、ＳＡ２４でＮＯと判定された場合、除外人数算出部３５５は、ＳＡ１３で抽出されたユーザーのすべてを選択したかを判定する（ＳＡ２６）。
ＳＡ２６でＮＯと判定された場合、除外人数算出部３５５は、ＳＡ１３で抽出されたユーザーのうち、まだ選択されていないユーザーの中の１人を選択する（ＳＡ２７）。そして、制御手段３５は、処理をＳＡ２２に戻す。
そして、ＳＡ１３で抽出されたすべてのユーザーに対して、ＳＡ２３，ＳＡ２４の判定結果に応じて、ＳＡ２５の処理が実行される。これにより、除外人数が算出される。つまり、対象期間に対象地域に位置していたユーザーのうち、歩行していないユーザーの人数を算出できる。
そして、ＳＡ２６でＹＥＳと判定されると、制御手段３５は、処理を終了する。

［補足人数算出処理］
次に、制御手段３５は、補足人数算出処理を実行する（ＳＡ１６）。
図５は、補足人数算出処理を示すフローチャートである。
周辺ユーザー抽出部３５６は、対象期間に対象地域を包囲する周辺地域に位置しているユーザーを、記憶手段３１に記憶された計測情報に基づいて抽出する（ＳＡ３１）。具体的に、周辺ユーザー抽出部３５６は、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域の周辺地域（例えば、対象地域と同心円状の半径４００ｍの円周で囲まれた、対象地域を除く地域）に含まれている計測情報を記憶手段３１から取得し、取得した計測情報に含まれているユーザーＩＤで識別されるユーザーを抽出する。
そして、補足人数算出部３５８は、ＳＡ３１で抽出されたユーザーの中の１人を選択する（ＳＡ３２）。

次に、通行判定部３５７は、対象期間に周辺地域に位置しているユーザーに対して、対象期間に対象地域を通行したかを、記憶手段３１に記憶された複数の計測情報に基づいて判定する（ＳＡ３３）。
具体的に、通行判定部３５７は、対象期間に周辺地域で計測された計測情報が２つ以上ある場合に、これらの計測情報に含まれる位置情報で示される位置を互いに結んだ線分が、対象地域を通過する場合、ユーザーは対象期間に対象地域を通行したと判定する。
図６は、記憶手段３１に記憶された１人のユーザーの位置情報の履歴の他の一例を地図上に示した図である。
この例では、位置Ｐ３，Ｐ４は、対象期間に計測された位置であり、周辺地域Ａ２に含まれている。
この例では、位置Ｐ３，Ｐ４を結んだ線分Ｌ１が、対象地域Ａ１を通過するため、通行判定部３５７は、ユーザーは対象期間に対象地域Ａ１を通行したと判定する。

ＳＡ３３でＹＥＳと判定された場合、補足人数算出部３５８は、補足人数を１つカウントアップする（ＳＡ３４）。
ＳＡ３４の処理の後、または、ＳＡ３３でＮＯと判定された場合、補足人数算出部３５８は、ＳＡ３１で抽出されたユーザーのすべてを選択したかを判定する（ＳＡ３５）。
ＳＡ３５でＮＯと判定された場合、補足人数算出部３５８は、ＳＡ３１で抽出されたユーザーのうち、まだ選択されていないユーザーの中の１人を選択する（ＳＡ３６）。そして、制御手段３５は、処理をＳＡ３３に戻す。
そして、ＳＡ３１で抽出されたすべてのユーザーに対して、ＳＡ３３の判定結果に応じて、ＳＡ３４の処理が実行される。これにより、補足人数が算出される。つまり、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域に含まれる計測情報が記憶手段３１に記憶されていないが、対象期間に対象地域を通行していたと推定できるユーザーの人数を算出できる。
そして、ＳＡ３５でＹＥＳと判定されると、制御手段３５は、処理を終了する。

次に、図２に戻り、歩行者人数推定部３５９は、ＳＡ１４で算出された抽出人数から、ＳＡ１５で算出された除外人数を差し引いた人数に、ＳＡ１６で算出された補足人数を加算することで、対象期間に対象地域を歩行していたユーザーの人数を示す歩行ユーザー人数を算出する。そして、記憶制御部３５１は、対象期間と、算出された歩行ユーザー人数とを、互いに対応付けて記憶手段３１に記憶させる。

次に、制御手段３５は、対象期間は２３時台かを判定する（ＳＡ１８）。ＳＡ１８でＮＯと判定された場合、制御手段３５は、対象期間を次の期間に設定する（ＳＡ１９）。そして、制御手段３５は、処理をＳＡ１２に戻す。
そして、２４個の期間すべて対して、ＳＡ１２〜ＳＡ１７の処理が実行される。これにより、１日における１時間毎の歩行ユーザー人数が、記憶手段３１に記憶される。
図７は、記憶手段３１に記憶された１時間毎の歩行ユーザー人数の一例を、棒グラフで示した図である。横軸は時間を示し、縦軸は歩行ユーザー人数を示している。
この例は、都心の駅を対象地域としたものである。通勤時間である８時台、１９時台に、歩行ユーザー人数のピークが位置している。なお、１時台〜４時台においては、歩行ユーザー人数が「０」となっている。

ＳＡ１８でＹＥＳと判定されると、分布情報生成部３５９１は、記憶手段３１に記憶された１時間毎の歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向にカーネル密度推定を行い、歩行ユーザー人数のカーネル密度分布情報を生成する（ＳＡ２０）。
具体的に、分布情報生成部３５９１は、記憶手段３１に記憶された１時間毎の歩行ユーザー人数に対して、１人分のデータに、時間軸方向に式（１）で示されるカーネル関数Ｋ（ｘ）で表現される分布を持たせ、すべての分布を重ねることでカーネル密度分布情報を生成する。

図８は、カーネル密度分布情報の一例を示す図である。このカーネル密度分布情報は、図７の棒グラフで示される時間毎の歩行ユーザー人数に基づいて算出されたものである。図７の棒グラフでは、１時台〜４時台においては、歩行ユーザー人数が「０」であるが、図８で示されるカーネル密度分布情報では、１時台〜４時台においても、歩行ユーザー人数が「０」にはならない。

次に、歩行者人数推定部３５９は、ＳＡ２０で生成したカーネル密度分布情報で示される各期間の歩行ユーザー人数に対して、例えば、ユーザーの総人数に対する人口の比をかけ算する（割り戻し）。これにより、各期間に対象地域を歩行している歩行者人数を推定する（ＳＡ２９：歩行者人数推定ステップ）。そして、制御手段３５は、処理を終了する。

［実施形態の作用効果］
このような本実施形態によれば、以下のような作用効果が得られる。
歩行者人数推定部３５９は、抽出人数算出部３５３で算出されたユーザー人数（抽出人数）から、除外人数算出部３５５で算出されたユーザーの人数（除外人数）を差し引いて、歩行ユーザー人数を算出する（ＳＡ１７）。
これによれば、対象期間において対象地域に位置していたユーザーの人数から、歩行していないユーザーの人数が差し引かれるため、対象期間における対象地域の歩行ユーザー人数を精度よく算出できる。この結果、対象期間における対象地域の歩行者人数を精度よく推定できる。

移動状態判定部３５４は、ユーザー抽出部３５２で抽出されたユーザーに対して、対象期間に対象地域に位置していたときの時刻（対象時刻）の前後の移動速度を、記憶手段３１に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し（ＳＡ２２）、前記前後の移動速度が、所定の速度条件に該当するかを判定する（ＳＡ２３，ＳＡ２４）。
これによれば、対象時刻の前後において歩行していないユーザーを判定できる。対象時刻の前後において歩行していないユーザーは、対象時刻においても歩行していない確率が高いため、対象時刻において歩行していないと判定できる。
これによれば、歩行していないユーザーの判定を、記憶手段３１に記憶された計測情報のみに基づいて算出できる。このため、別の情報を新たに取得する必要がなく、判定を容易に行うことができる。

移動状態判定部３５４は、ユーザー抽出部３５２で抽出されたユーザーに対して、前記前後の移動速度が両方とも第１閾値以上の場合（ＳＡ２３のＹＥＳ）と、前記前後の移動速度が両方とも第２閾値以下の場合（ＳＡ２４のＹＥＳ）に、前記前後の移動速度が所定の速度条件に該当しないと判定する。
これによれば、移動速度を閾値と比較するだけで、歩行していないユーザーを判定できるため、歩行者人数推定装置３における処理負荷を低減できる。

歩行者人数推定部３５９は、抽出人数算出部３５３で算出されたユーザーの人数（抽出人数）に、補足人数算出部３５８で算出されたユーザーの人数（補足人数）を加算して、歩行ユーザー人数を算出する（ＳＡ１７）。
これによれば、対象期間において対象地域を歩行していたユーザーの人数に、時刻情報で示される時刻が対象期間に含まれ、かつ、位置情報で示される位置が対象地域に含まれる計測情報が記憶手段３１に記憶されていないが、対象期間に対象地域を通行していたと推定できるユーザーの人数を加算できる。このため、対象期間における対象地域の歩行ユーザー人数をより多く算出できる。この結果、対象期間における対象地域の歩行者人数をより精度よく推定できる。

分布情報生成部３５９１は、複数の期間の歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向にカーネル密度推定を行い、歩行ユーザー人数のカーネル密度分布情報を生成する（ＳＡ２０）。そして、歩行者人数推定部３５９は、カーネル密度分布情報に基づいて、歩行者人数を推定する（ＳＡ２９）。
これによれば、記憶手段３１に計測情報が記憶されていない期間においても、歩行ユーザー人数が、他の期間の歩行ユーザー人数に基づいて推定される。これにより、例えば、記憶手段３１に計測情報が記憶されていない期間は、すべて歩行者人数が「０」となる場合と比べて、ユーザーにとって有用な情報を提供できる。

［他の実施形態］
なお、本発明は前記実施形態の構成に限定されず、本発明の要旨の範囲内で種々の変形実施が可能である。
前記実施形態では、移動状態判定部３５４は、ユーザー抽出部３５２で抽出されたユーザーに対して、対象期間に対象地域に位置していたときの時刻（対象時刻）の前後の移動速度を算出し、前記前後の移動速度が所定の速度条件に該当するかを判定していたが、本発明はこれに限定されない。
例えば、所定の移動条件を、所定の移動経路とし、移動状態判定部３５４は、ユーザー抽出部３５２で抽出されたユーザーに対して、移動経路を記憶手段３１に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、移動経路が所定の経路条件に該当するかを判定してもよい。ここで、所定の経路条件は、ユーザーが歩行していると判定できる経路条件（例えば、歩道等）に設定される。

具体的には、移動状態判定部３５４は、対象期間において対象地域に位置していたユーザーに対して、対象時刻の前後の位置を記憶手段３１に記憶された計測情報に基づいて取得する。そして、対象時刻の位置と対象時刻の前後の位置とを結ぶことで、移動経路を算出する。
これによれば、例えば、電車や自動車等の乗り物に乗っているユーザーは、移動経路が所定の経路条件に該当しないと判定される。これにより、歩行していないユーザーを判定できる。
また、歩行していないユーザーの判定を、記憶手段３１に記憶された計測情報のみに基づいて算出できる。このため、別の情報を新たに取得する必要がなく、判定を容易に行うことができる。
なお、移動状態判定部３５４は、前記前後の移動速度が所定の速度条件に該当するかの判定に加えて、移動経路が所定の経路条件に該当するかの判定を行ってもよい。

前記実施形態では、分布情報生成部３５９１は、各期間（１日における１時間毎の期間）の歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向にカーネル密度推定を行ってカーネル密度分布情報を生成しているが、これに加えて、緯度方向および経度方向にカーネル密度推定を行ってカーネル密度分布情報を生成してもよい。
この場合、ユーザー抽出部３５２は、対象地域を含む所定地域を分割して得られる複数の地域にそれぞれ位置しているユーザーを抽出する。
そして、歩行者人数推定部３５９は、複数の地域それぞれの歩行ユーザー人数を算出し、分布情報生成部３５９１は、各期間および各地域の歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向、緯度方向、および経度方向にカーネル密度推定を行い、カーネル密度分布情報を生成する。そして、歩行者人数推定部３５９は、生成したカーネル密度分布情報に基づいて、歩行者人数を推定する。
これによれば、対象地域の周辺の地域の歩行ユーザー人数を、対象地域の歩行ユーザー人数に反映させることができ、対象地域の歩行者人数をより精度よく推定できる。
なお、分布情報生成部３５９１は、時間軸方向を除いた緯度方向および経度方向の少なくともいずれかの方向にカーネル密度推定を行い、カーネル密度分布情報を生成してもよい。

前記実施形態では、ＳＡ１７で、歩行者人数推定部３５９は、抽出人数算出部３５３で算出されたユーザーの人数（抽出人数）に、補足人数算出部３５８で算出されたユーザーの人数（補足人数）を加算して歩行ユーザー人数を算出しているが、例えば、抽出人数が多いときには、補足人数を加算しなくてもよい。

前記実施形態では、ＳＡ２０で、分布情報生成部３５９１は、カーネル密度分布情報を生成し、ＳＡ２９で、歩行者人数推定部３５９は、カーネル密度分布情報に基づいて、歩行者人数を推定しているが、例えば、歩行ユーザー人数が多いときには、カーネル密度分布情報を生成せずに、ＳＡ１７で算出された歩行ユーザー人数に基づいて、歩行者人数を推定してもよい。

前記実施形態では、図３のフローチャートに示されるように、各ユーザーに対して、順番に、移動速度算出処理（ＳＡ２２）および移動速度判定処理（ＳＡ２３、ＳＡ２４）を行って、除外人数を算出しているが、本発明はこれに限定されない。例えば、すべてのユーザーに対して、まず、移動速度算出処理を行い、移動速度が移動速度判定条件に該当しないユーザーの人数を算出することで、除外人数を算出してもよい。

前記実施形態では、計測情報に含まれる位置情報は、携帯端末装置２の位置計測手段２３によって計測されているが、本発明はこれに限定されない。例えば、歩行者人数推定装置３が、携帯端末装置２が通信しているネットワーク４上の基地局の位置を取得し、取得した位置を前記位置情報としてもよい。

１…歩行者人数推定システム、２…携帯端末装置、２１…表示手段、２２…入力手段、２３…位置計測手段、２４…計時手段、２５…記憶手段、２６…送受信手段、２９…制御手段、２９１…計測情報生成部、２９２…計測情報送信部、３…歩行者人数推定装置、３１…記憶手段、３２…送受信手段、３５…制御手段、３５１…記憶制御部、３５２…ユーザー抽出部、３５３…抽出人数算出部、３５４…移動状態判定部、３５５…除外人数算出部、３５６…周辺ユーザー抽出部、３５７…通行判定部、３５８…補足人数算出部、３５９…歩行者人数推定部、３５９１…分布情報生成部、４…ネットワーク、５…分析者端末装置。

Claims (9)

1. ユーザーを識別する識別情報、ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて１つの計測情報として記憶される記憶手段と、
   対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出するユーザー抽出部と、
   前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出部と、
   前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、移動状態を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定部と、
   前記移動状態判定部で前記移動状態が前記所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出部と、
   前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行ユーザー人数を算出し、前記歩行ユーザー人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行者人数を推定する歩行者人数推定部と、を備える
   ことを特徴とする歩行者人数推定装置。
2. 請求項１に記載の歩行者人数推定装置において、
   前記所定の移動条件は、所定の速度条件を含み、
   前記移動状態判定部は、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域に位置していたときの時刻の前後の移動速度を、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記前後の移動速度が前記所定の速度条件に該当するかを判定する
   ことを特徴とする歩行者人数推定装置。
3. 請求項２に記載の歩行者人数推定装置において、
   前記移動状態判定部は、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、前記前後の移動速度が両方とも第１閾値以上の場合と、前記前後の移動速度が両方とも前記第１閾値よりも遅い第２閾値以下の場合に、前記前後の移動速度は前記所定の速度条件に該当しないと判定する
   ことを特徴とする歩行者人数推定装置。
4. 請求項１から請求項３のいずれかに記載の歩行者人数推定装置において、
   前記所定の移動条件は、所定の経路条件を含み、
   前記移動状態判定部は、前記ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、移動経路を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動経路が前記所定の経路条件に該当するかを判定する
   ことを特徴とする歩行者人数推定装置。
5. 請求項１から請求項４のいずれかに記載の歩行者人数推定装置において、
   前記対象期間に、前記対象地域を包囲する周辺地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出する周辺ユーザー抽出部と、
   前記周辺ユーザー抽出部で抽出されたユーザーに対して、前記対象期間に前記対象地域を通行したかを、前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて判定する通行判定部と、
   前記通行判定部で前記対象期間に前記対象地域を通行したと判定されたユーザーの人数を算出する補足人数算出部と、を備え、
   前記歩行者人数推定部は、前記抽出人数算出部で算出されたユーザーの人数、前記除外人数算出部で算出されたユーザーの人数、および、前記補足人数算出部で算出されたユーザーの人数に基づいて、前記歩行ユーザー人数を算出する
   ことを特徴とする歩行者人数推定装置。
6. 請求項１から請求項５のいずれかに記載の歩行者人数推定装置において、
   前記歩行ユーザー人数は、複数の期間に対して算出され、
   前記歩行者人数推定部は、
   各期間の前記歩行ユーザー人数に対して、時間軸方向にカーネル密度推定を行い、歩行ユーザー人数のカーネル密度分布情報を生成する分布情報生成部を備え、
   前記カーネル密度分布情報に基づいて、前記歩行者人数を推定する
   ことを特徴とする歩行者人数推定装置。
7. 請求項１から請求項６のいずれかに記載の歩行者人数推定装置において、
   前記ユーザー抽出部は、前記対象地域を含む所定地域を分割して得られる複数の地域にそれぞれ位置しているユーザーを抽出し、
   前記歩行者人数推定部は、
   前記複数の地域それぞれの歩行ユーザー人数を算出し、
   各地域の歩行ユーザー人数に対して、緯度方向および経度方向の少なくともいずれかの方向にカーネル密度推定を行い、歩行ユーザー人数のカーネル密度分布情報を生成する分布情報生成部を備え、
   前記カーネル密度分布情報に基づいて、前記歩行者人数を推定する
   ことを特徴とする歩行者人数推定装置。
8. 請求項１から請求項７のいずれかの歩行者人数推定装置と、前記携帯端末装置とを有する歩行者人数推定システムであって、
   前記携帯端末装置は、
   計時手段と、
   現在地を計測する位置計測手段と、
   前記識別情報を記憶する端末側記憶手段と、
   前記識別情報、前記位置計測手段で計測された位置情報、および、計測時刻を示す時刻情報が互いに対応付けられた１つの計測情報を生成する計測情報生成部と、
   前記計測情報生成部が生成した計測情報を前記歩行者人数推定装置に送信する計測情報送信部と、を備え、
   前記歩行者人数推定装置は、
   前記携帯端末装置から受信した計測情報を、前記記憶手段に記憶させる記憶制御部を備える
   ことを特徴とする歩行者人数推定システム。
9. ユーザーを識別する識別情報、ユーザーの携帯端末装置の現在地を示す位置情報、および、時刻情報が、互いに対応付けられて１つの計測情報として記憶される記憶手段を備える歩行者人数推定装置の歩行者人数推定方法であって、
   対象期間に対象地域に位置しているユーザーを、前記記憶手段に記憶された計測情報に基づいて抽出するユーザー抽出ステップと、
   前記ユーザー抽出ステップで抽出されたユーザーの人数を算出する抽出人数算出ステップと、
   前記ユーザー抽出ステップで抽出されたユーザーに対して、移動状態を前記記憶手段に記憶された複数の計測情報に基づいて算出し、前記移動状態が所定の移動条件に該当するかを判定する移動状態判定ステップと、
   前記移動状態判定ステップで前記移動状態が前記所定の移動条件に該当しないと判定されたユーザーの人数を算出する除外人数算出ステップと、
   前記抽出人数算出ステップで算出されたユーザーの人数、および、前記除外人数算出ステップで算出されたユーザーの人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行ユーザー人数を算出し、前記歩行ユーザー人数に基づいて、前記対象期間における前記対象地域の歩行者人数を推定する歩行者人数推定ステップと、を備える
   ことを特徴とする歩行者人数推定方法。

Images