JP2015528265A - 一箇所における人々の混雑さを測定するシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

近傍センサを有する第１の携帯通信装置を用いて、一つの位置における混雑さを判別する方法、システム及び装置が開示される。メモリモジュールにアプリケーションがインストールされた第１の携帯通信装置を用いて第１のユーザの位置が判別され、アプリケーションは内部にデータが埋め込まれた位置センサに第１の携帯通信装置を接続するように構成されている。方法及びシステムは更に、第１のユーザの近傍にて第２の携帯通信装置を感知して識別することを含み、続いて、識別された第２の携帯通信装置の媒体アクセス制御アドレス（ＭＡＣアドレス）をリモート融合サーバに送信することを含む。更に、判別される位置における混雑さを判別するために、リモート融合サーバにより受信されたＭＡＣアドレスに基づいて融合アルゴリズムを用いて、識別された第２の携帯通信装置に関する冗長さを除去することを含む。

Description

本発明は、群衆の見積もりに関する。特に、本発明は、携帯通信装置を用いて所望のエリア内の人々の混雑さを判別する方法、システム及び装置に関する。

都市計画は、年の成長及び持続可能性において、重要な役割を演じる。都市計画に影響する重要ファクタは、人口密度及び人口分布である。インフラストラクチャや、公衆によりアクセスされる場所は、緊急などの場合に群衆の制御が可能となるように、群衆管理にとって最適化される必要がある。駅やバスステーションなどの場所における、群衆若しくは人口密度の見積もりは、ピーク期間の検出を助けるものであり、よって、人々を容易に分散させるために列車スケジュールやバススケジュールを最適化する助けとなるものである。 周知である現存の方法及びシステムの一部は以下の通りである。

Ｒａｙｍｏｎｄらによる特許文献１（ＥＰ２０００９６２）は、携帯電話装置を用いて一箇所の人々を見積もる方法及びシステムを開示する。人々の数を見積もる方法は、第１の数を得るために機械的手段を用いて第１の場所で第１の人々のグループをカウントするステップと、第２の数を得るために第１の人々のグループ内のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）（ブルートゥース）利用可能携帯通信装置の数を第１の場所で同時にカウントするステップとを、含む。第１の数と第２の数との比率を判別するステップと、更に、第２の場所にて、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）（ブルートゥース）利用可能携帯通信装置の数をカウントし比率見積もりを用いて第３の数を得て、第２の場所における人々の数を得るステップとを、含む。更に、参加する携帯通信装置のユーザのプライバシを維持するために、識別データは捕獲されたり、中央サーバに送信されたり、しないことを、開示は示している。

Ｗｉｌｌｉａｍ Ｄ．Ｇｏｏｄｍａｎによる特許文献２（ＵＳ７７４２７６９）は、アクティブの無線装置のカウントに基づいて地理的領域内の人々若しくは装置の数、分布を与える方法及び装置を開示する。無線通信センタは、無線通信センタにより提供される地理的領域内のアクティブの装置の数及びタイプをリポートし、提供対象領域内の装置の数を示す。ターゲットの地理的領域に関する、アクティブの無線装置情報が捕獲される。人口カウントは、ターゲットの地理的領域に対する装置情報から推定される。交通フロー情報は、ある領域内のアクティブの装置の情報に基づいて、装置カウント若しくは人口見積もりにおける経時的変化から、生成される。開示は、装置の位置を検出するために通常六角稠密であるセルラーネットワークの利用を示す。

非特許文献１（「Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｃｒｏｗｄ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｗｉｔｈ Ｍｏｂｉｌｅ Ｐｈｏｎｅｓ」）にてＷｅｐｐｎｅｒらは、一箇所においてＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を用いて群衆を見積もる方法を開示する。しかしながら、開示は、近接検出のためのみのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の利用を示し、個々の個人が一つのみの装置を有するという仮定に基づくものである。該論文は、位置検出方法については触れていない。

前述の文献からは、オープンループとクローズドループとの両方で、携帯通信装置を用いて検出されるある場所の人々の数を見積もる方法、システム及び装置に対する、長期間の切実なニーズが見られる。群衆の見積もりのための現存の開示は、クローズドループ、例えば、バスや列車で動作するか、オープンループ、例えば、バスステーションやショッピングモールで動作するか、いずれかに限定されている。この限定は多用途性を減少させる。前述の複数のシステム及び方法は、混雑さを検出するのに、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）のみを用いるか、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）と併せて他の機械的手段を用いるか、のいずれかであり、ここで機械的手段は固定されており、よって有用性が限定されてしまう。

欧州特許第２０００９６２号 米国特許第７７４２７６９号

Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ Ｃｒｏｗｄ Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｗｉｔｈ Ｍｏｂｉｌｅ Ｐｈｏｎｅｓ

本発明の主たる目的は、携帯通信装置を用いてある場所における人々の混雑さを判別する方法、システム及び装置を提供することである。

本発明の別の目的は、携帯通信装置を用いてある場所における人々の数をカウントする方法、システム及び装置を提供することである。

本発明の更に別の目的は、所定の時間間隔で近接センサを用いてある場所における混雑さを見積もり捕獲した混雑さをリモート融合サーバに送信する方法、システム及び装置を提供することである。

本発明の更に別の目的は、ある場所における人口の見積もり及び推定のための携帯通信装置から、混雑さに関して、捕獲した結果、データ、若しくは情報を、融合する方法、システム及び装置を提供することである。

本発明に係る装置、方法及びシステムを説明するに当たり、当然のことながら、ある場所における混雑さの見積もりのための開示は、ここに記載の装置、システム及び方法に限定されるものではない。明白には示されない、本開示に係る多数の実施形態が存在し得るからである。更に当然のことながら、明細書で用いる用語は実施形態を記載するためのものであり、本開示の範囲を限定することを意図するものでは無い。本開示はここに添付の特許請求の範囲によってのみ限定される。

本開示の一つの形態では、携帯通信装置を用いて一つの位置若しくは興味点における混雑さの見積もりを可能にする、方法、システム、及び装置が示される。携帯通信装置内に埋め込まれるアプリケーションは、携帯通信装置上に搭載された種々のセンサを用いて混雑さの見積もりに関するデータを捕獲する。

本開示の別の形態では、複数の非静的な近傍センサが、近傍における他の装置を検出するのに用いられ、検出された装置の数は混雑さを判別するために計算される。

別の形態では、本開示は、近傍センサと結合して、加速度計、ジャイロスコープ、若しくはＧＰＳなどの携帯通信装置内に搭載された種々のセンサを使用する。

本開示の別の形態では、位置若しくは配置センサが、携帯通信装置を用いてユーザの位置を判別するために用いられる。検出された位置がアプリケーション内に格納された所定の位置と合致するとき、混雑さの見積もりに関するデータが捕獲されてリモート融合サーバに送信される。

本開示の別の形態では、近傍センサを有する少なくとも一つの第１の携帯通信装置を用いて、一つの位置における混雑さを判別する方法が開示される。方法は、メモリモジュールにアプリケーションがインストールされた前記少なくとも一つの第１の携帯通信装置を用いて第１のユーザの位置を判別するステップであって、アプリケーションは内部にデータが埋め込まれた複数の位置センサに前記第１の携帯通信装置を接続するように構成されている、ステップと、前記第１の携帯通信装置の近傍センサを用いて、前記位置における第１のユーザの近傍にて第２の携帯通信装置を感知して識別するステップとを含む。方法は更に、前記第１の携帯通信装置の通信手段を用いて、識別された第２の携帯通信装置の媒体アクセス制御アドレス（ＭＡＣアドレス）をリモート融合サーバに送信するステップと、判別される位置における混雑さを判別するために、リモート融合サーバにより受信されたＭＡＣアドレスに基づいて融合アルゴリズムを用いて、識別された第２の携帯通信装置に関する冗長さを除去するステップとを含む。

本開示の更に別の形態では、一つの位置における混雑さを判別するシステムが開示され、システムは、データ受信モジュール、及び、確率的近似を導出するためのデータ処理ユニットを含む融合サーバと、位置判別、装置情報アグリゲーション及び該情報の送信を行うアプリケーションを内部に埋め込み、通信手段を用いてリモート融合サーバと通信自在に結合する、第１の携帯通信装置とを含む。システムは更に、第１の携帯通信装置上に搭載され前記アプリケーションと動作自在に結合する近傍センサであって、近傍における第２の携帯通信装置のＭＡＣアドレスを感知して識別するように適合されている、近傍センサと、第１の携帯通信装置内に埋め込まれ、位置判別を可能にする、位置センサとを含む。

本開示は、現存の、携帯通信装置のセットアップを用いて任意の位置での人々の混雑さを見積もる助けとなり、これによりインフラストラクチャのコストも減少する。インフラストラクチャに実質的に投資すること無く在る位置における混雑さを見積もるためには、システムはスケールアップしてもよいしスケールダウンしてもよい。予め優勢な現存のセンサを使用することで、システムの初期及び稼働コストが減少する。本開示により、システム内の要素がより長期間に亘って一定であるクローズドループシステムと、要素の動的な変動があるオープンループシステムとの両方において、方法及びシステムの利用が可能になる。

前述の概要、更には以下の好適な実施形態の詳細な記載は、添付の図面と併せて読めばよりよく理解される。図面及び明細書に記載の説明は、本開示の基本原則を理解することをより強調することを意図するものである。図面の示され方は、開示の範囲、及び、本発明の実施形態から獲得され得る利点を何ら限定するものではない。
例示の実施形態に係る、ある場所の人々の密度を測定するシステムを示す。 実施形態に係る人々のカウントを見積もり表示するフロー図を示す。 実施形態に係る融合エンジンの稼働を示すフロー図を示す。 例示の実施形態に係るユーザの位置を判別する、フロー図を示す。 場所を検出する別の例示の実施形態に係る、フロー図を示す。

本発明の特徴を示す、本発明の実施形態のいくつかを以下説明する。

本明細書及び添付の請求項で用いられるように、文脈上明確に逆を指示しない限り単数のフォーム「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は複数の参照を含むことにも、留意しなければならない。本発明の実施形態の実用若しくは試験にて本明細書に記載のものと類似の若しくは同等のシステム、方法、装置、及びデバイスが用いられ得るが、以下では好適なシステム及び部品を記載する。

開示の実施形態は本発明の例示に過ぎず、本発明は様々なフォームで具体化される。

本開示により、クローズドループシステムでの若しくはオープンループシステムでの携帯通信装置を用いての群衆の見積もりをすることができる。クローズドループシステムの例は、システム内の要素、即ち、人々が一定の期間の範囲にてシステムに入ることもシステムから出ることもない、バスや列車であり、一方でオープンループシステムは、システム内の要素、即ち、人々が、より動的である、即ち、度々システムから出て行きシステムに入るバスステーションにより、示され得る。本開示の携帯通信装置は、メモリモジュールに埋め込まれるアプリケーションを用いて、ユーザ及びデバイスの位置を捕獲するように構成される。

埋め込まれるアプリケーションによりユーザは、携帯通信装置上の種々のセンサへのアクセスを手動若しくは自動のいずれかでコントロールできる。アプリケーションは位置検出も可能であり、検出された位置がアプリケーション内にストアされた若しくはアプリケーションのＧＩＳに埋め込まれた所定の位置と合致するとき、アプリケーションは通信手段を用いて捕獲されたデータをリモート融合サーバに送信する。アプリケーションを有することにより、携帯通信装置のバッテリ利用及びデータ利用を最適化することができる。アプリケーションは捕獲されたデータを予め処理して集められたデータを送信するに過ぎないので、アプリケーションは更にリモート融合サーバ上の負荷及びデータダンプを減少する。

決められた場所での群衆の見積もりに関連する捕獲データは、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）、加速度計、ジャイロスコープ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、及びＷｉ−Ｆｉを含む種々のセンサを用いて、捕獲される。データは、「使用可能デバイス」により及び「使用可能デバイス」のために、捕獲される。「使用可能デバイス」は、識別信号などの通信信号を送信でき、更に、スイッチオフ状態でもある場合にはスタンバイモードでアクティブとなり得る、デバイスのことである。

本開示の携帯通信装置は、ＧＳＭ（登録商標）若しくはＵＭＴＳテレフォンなどのモバイル（セルラー）電話装置、（無線）通信機能を有する携帯コンシューマデバイス、ＰＤＡ（パーソナルデジタルアシスタント）、ラップトップやノートブックやタブレットなどの携帯コンピュータの、ことである。

本開示の混雑さ（混雑性）とは、人々の密度のことである。

図１は、例示の実施形態に係る、ある場所における人々の密度若しくは混雑さを測定するシステムを示す。システム（１００）は、携帯通信装置（１０２）及びリモート融合サーバ（１１２）を含む。

携帯通信装置（１０２）は、携帯通信装置（１０２）内のデータ収集モジュール（１１０）上に埋め込まれるアプリケーションによりリモート融合サーバ（１１２）から検索される、集められたデバイス情報及び複数のデータを示すように構成されたディスプレイモジュール（１０４）を含む。情報を顧客刺送信するように調整された少なくとも一つの位置センサ（１０６）は、ユーザの現在位置に関連する。位置センサ８１０６）により捕獲される情報は、データ収集モジュール（１１０）内に格納され、所定の興味点リストに対してマップされ対比される。実施形態によると、所定の興味点リストはデータ収集モジュール上に格納され、リアルタイムで若しくは所望により更新され得る。捕獲現在位置情報が所定の興味点リストと合致するとき、情報はリモート融合サーバ（１１２）に送信される。少なくとも一つの近接センサ（１０８）は、上記の携帯通信装置（１０２）の近傍で別の携帯通信装置を感知し識別するように調整されている。

携帯通信装置（１０２）は、通信手段により通信ネットワーク（１２２）を用いてリモート融合サーバ（１１２）に通信上接続される。通信ネットワーク（１１２）は、有線通信ネットワークでも、通信のための無線波を用いる無線通信ネットワークでも、よい。

リモート融合サーバ（１１２）は、アプリケーションを有するユーザにより送信される位置情報を格納し更に種々のウェブサイトから捕獲される複数の他のユーザのジオタグ付けされた情報を格納するように調整され、興味点に関する所定のリストからの少なくとも一つの位置と合致する、位置格納データベース（１１４）を含む。実施形態によると、所定の興味点のリストは、位置格納データベース（１１４）に格納され、リアルタイムで若しくは所望により更新され得る。デバイス情報格納データベース（１１６）は、携帯通信装置（１０２）の近接センサ（１０８）により捕獲される識別されたデバイス情報に関する送信済み情報を格納するように調整されている。例示の実施形態では、ある場所においてはアプリケーションが埋め込まれたデバイスは一つ以上存在し得、従ってこれら多数の情報を捕獲して集めるためにデバイス情報格納データベース（１１６）が利用される。融合エンジン（１１８）は、位置格納データベース（１１４）及びデバイス情報格納データベース（１１６）に格納されるデータを捕獲するように構成されている。捕獲されたデータは相互にマップされ、冗長データは近傍で感知され識別された別のデバイスの捕獲ＭＡＣ ＩＤに基づいて除外される。融合エンジン（１１８）のマップされたデータは、混雑性に対する確率論的カウント概算のための見積もりエンジン（１２０）により、更に処理される。見積もりエンジン（１２０）は、デバイスカウントデータの数を、人々に対する対応する混雑さデータに変換する。

実施形態によると、融合エンジン（１１８）は、所定の場所におけるフットフォールに関するデータを捕獲して、確率論的カウント概算における見積もりエンジン（１２０）を助ける統計モデルを構築するように、調整されている。別の例示の実施形態によると、見積もりエンジン（１２０）は、所定の場所におけるフットフォールに関するデータを捕獲して、捕獲されたデータに基づいて統計モデルを構築するように、調整されている。

例示の実施形態では、位置センサ（１０６）は、所定の時間間隔にてユーザの現下の位置情報を捕獲するように構成されている。位置情報は少なくとも二つのやり方で捕獲され得る。ＧＰＳ／アシステッドＧＰＳ（Ａ−ＧＰＳ）を用いて空間位置を捕獲すること、若しくは、ＴｅｌｅｃｏｍプロバイダのＡＰＩ、Ｗｉ−Ｆｉ、ＲＴＬＳからのＵｌｔｒａｓｏｕｎｄ Ｂｅａｃｏｎｓなどの外部ソースからの位置情報、又は、それらの組み合わせ、である。

例示の実施形態では、データ収集モジュール（１１０）は、近接センサ（１０８）により感知される全てのデバイスの情報を格納するように構成されている。モジュール内のデータは、マシンアクセスコントロール識別（ＭＡＣ ＩＤ‘ｓ）やマシンアドレスや携帯装置番号などのような、携帯装置の情報を格納し得る。

例示の実施形態では、位置格納データベース（１１４）は、識別された場所若しくは捕獲された場所に関する全ての情報を格納するように調整されている。情報は、場所名、場所の座標、場所近くのあるランドマークの名称、及び／又は、組み合わせを、含み得る。

例示の実施形態では、デバイス情報格納データベース（１１６）は、ユーザの携帯通信装置（１０２）の近傍の、全ての感知された携帯装置の情報全てを格納するように調整されている。情報は、近傍で検出されたデバイスの個数、それらのマシンアクセスコントロール識別（ＭＡＣ ＩＤ‘ｓ）やマシンアドレスや携帯装置番号を、含み得る。

例示の実施形態では、融合エンジン（１１８）は、位置格納データベース（１１４）及びデバイス情報格納データベース（１１６）に格納される全てのデータを融合し、このとき、重複の無いデータベースエントリを提供するために、データの重複は除外される。融合エンジンのデータベースエントリは、近傍で検出されたデバイスの個数、それらのマシンアクセスコントロール識別（ＭＡＣ ＩＤ‘ｓ）やマシンアドレスや携帯装置番号を、何らデータ重複すること無く、含み得る。

図２は、実施形態に係る人々のカウントを見積もり表示するフロー図（２００）を示す。

フロー図（２００）は、人々のカウントを見積もり表示するシステム（１００）を利用する。処理はステップ２０２にて開始し、該ステップ２０２では携帯通信装置（１０２）に埋め込まれたアプリケーションがアプリケーションを立ち上げる若しくはロードすることにより起動される。アプリケーションは、携帯通信装置（１０２）のユーザにより選択された又は設定された選好に基づいて、手動により若しくは自動的に立ち上げられ得る。ステップ２０４では、ユーザの現在の位置が位置センサ（１０６）を用いて検出され、それから検出された位置がデータ収集モジュール（１１０）若しくはアプリケーションのＧＩＳに格納された所定の興味点と合致するかどうか判別される。ステップ２０６では、位置が判別された後、携帯通信装置（１０２）はユーザの近傍の他の携帯通信装置を感知して識別する。感知し識別するステップ２０６では、複数の、携帯通信装置（１０２）の近傍センサ（１０６）を用いる。ステップ２０８では、識別された一意的な携帯通信装置の数がリモート融合サーバ（１１２）に送信される。ステップ２１０では、前記位置における群衆内の人々の数が、リモート融合サーバ（１１２）にて融合エンジン（１１８９を用いて見積もられる。見積もりエンジン（１２０）と共に融合エンジン（１１８）は、捕獲された装置データを混雑さ見積もりの等価に変換する。処理はステップ２１２にて終了し、該ステップ２１２では判別された混雑さが興味対象のユーザのディスプレイ装置上に示される。

図３は、実施形態に係る融合エンジンの動作を示すフロー図（３００）を図示する。

図２のステップ２０８からの、携帯通信装置のユーザの現下の若しくは現在の位置に関する情報の送信により、リモート融合サーバの受信する所定の時間間隔にて、処理はステップ３０２にて開始する。ステップ３０４において、図２ステップ２０６で説明した、複数の近傍センサを用いて携帯通信装置の近傍で感知された他の携帯通信装置の情報が、サーバに受信される。ステップ３０６において、ステップ３０２及び３０４にて受信された全ての情報は、融合エンジン内部で融合され、携帯通信装置の捕獲された情報内の冗長度が、マシンアクセスコントロール識別（ＭＡＣ ＩＤ‘ｓ）に基づいて除去される。ステップ３０８において、特定の位置における人々の最終的カウントが見積もられる。図２ステップ２１２で説明した、興味対象のユーザの装置上に特定の位置における人々の最終的カウントを表示して、処理がステップ３１０にて終了する。

図４は、例示の実施形態に係るユーザの位置を判別するフロー図を示す。

例示の実施形態によると、システム（１００）は、列車駅を判別するのに用いられる。携帯通信装置（１０２）を用いて列車駅４００を判別する処理は、位置センサ（１０６）を用いて現下の位置を捕獲することにより開始する。所定の時間間隔にて周期的に位置データを捕獲する（４０２）グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）のような位置センサ（１０６）、又は、利用可能なＷｉ−Ｆｉネットワークを周期的にスキャンして位置を検出する（４１４）Ｗｉ−Ｆｉセンサが、用いられる。更に、通信ネットワーク（１２２）を超えて通信サーバに送信される携帯通信装置からの周期的リクエストは、現下の位置を判別するのにも用いられ得る。捕獲された現下の位置データが列車駅に合致するならば（４０４、４１６、４２０）、アプリケーションが、携帯通信装置（１０２）のデータ収集モジュール内にデータを捕獲し格納することを、開始する。よりよい正確性及び効率性のために、ステップ４０２、４１４、４１８は、同時にも実行され得る。

ステップ４０２、４１４、４１８の実行後、否定のフィードバックが受信されると、処理はルートを戻され再び開始し、肯定のフィードバックが受信されるまで繰り返しを継続する。

ステップ４０４に関して受信したフィードバックが肯定である場合、処理は次のステップ４０６に進み、携帯通信装置（１０２）内に搭載された加速度計を用いてユーザのルートが分析される。そしてステップ４１６、４２２に対して処理がステップ４１０に進む。加速度計から捕獲されたデータ、及び、現下の位置に関する、データ収集モジュール（１１０）内に格納されたデータに基づいて、位置が列車駅であることを再検証され、処理は次のステップ４１０に導かれる。

ステップ４１０では、データ収集モジュール（１１０）は、近傍センサ（１０８）を用いて近傍において他の使用可能な携帯通信装置のＭＡＣ ＩＤ‘ｓを捕獲する。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）（ブルートゥース）などの近傍センサは、近傍における他の使用可能な装置を感知して識別する。アプリケーションにより、近傍センサ（１０８）は他の使用可能な装置に対して同期してレセプタクルとなり得る。

データ収集モジュール（１１０）は、冗長デバイスエントリを除去し、一意的な装置のデータを携帯通信装置（１０２）の通信ネットワーク（１２２）を超えて遠隔して配置された融合サーバ（１１２）に送信する（４１２）。融合サーバ（１１２）は、融合エンジン（１１８）を用いて、位置格納データベース（１１４）及びデバイス情報格納データベース（１１６）からのデータを融合する。見積もりエンジンは、列車駅における混雑さを測定するために融合されたデータを利用する。

例示の実施形態によると、システム（１００）は、バスのような位置を判別するために用いられる。携帯通信装置（１０２）を用いてバスの位置を判別する処理（５００）は、位置センサ（１０６）を用いて現下の位置を捕獲することにより開始する。所定の時間間隔で周期的に位置データを捕獲するグローバルポジショニングシステムなどの位置センサ（１０６）、若しくは、リアルタイム位置情報管理システム（ＲＴＬＳ）を用いるビーコンから捕獲される信号が、用いられる。更に現下の位置を判別する方法に基づいて、携帯通信装置（１０２）内に搭載される加速度計を用いてユーザの速度が捕獲されるか、又は、信号内に埋め込まれる位置データを含むビーコンからの信号が捕獲されるかの、いずれかである。信号からの位置データがバスと合致すると、データはリモート融合サーバ（１１２）に送信される（４０６）。

更に、ユーザの速度がより高く検出され、ユーザの最新の現下の位置が、データ収集モジュール（１１０）若しくは位置格納データベース（１１４）から検索される。最新の現下の位置がバスステーションと合致し捕獲される速度がより高いとき、アプリケーションは情報をリモート融合サーバ（１１２）に送信する（５１４）。

ステップ５１６では、データ収集モジュール（１１０）は、近傍センサ（１０８）を用いて近傍における他の使用可能携帯通信装置のＭＡＣ ＩＤ‘ｓを捕獲する。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの近傍センサは、近傍における他の使用可能携帯通信装置を感知して識別する。データ収集モジュール（１１０）は、冗長デバイスエントリを除去し、携帯通信装置（１０２）に亘って、遠隔に配置された融合サーバ（１１２）に一意的なデバイスのデータを送信する（５１８）。融合サーバ（１１２）は、融合エンジン（１１８）を用いて、位置格納データベース（１１４）及びデバイス情報格納データベース（１１６）からのデータに応じる。見積もりエンジンは、バス内の混雑さを計測するために応じられたデータを用いる。

バスを判別する前記開示の例示の実施形態は、列車若しくはタクシなどのクローズドループシステムにも最も良く適合する。

１０２・・・携帯通信装置、１０４・・・ディスプレイモジュール、１０６・・・位置センサ、１０８・・・近傍センサ、１１０・・・データ収集モジュール、１１２・・・融合サーバ、１１４・・・位置格納データベース、１１６・・・デバイス情報格納データベース、１１８・・・融合エンジン、１２０・・・見積もりエンジン。

Claims (14)

1. 少なくとも一つの近傍センサを有する少なくとも一つの第１の携帯通信装置を用いて、一つの位置における混雑さを判別する方法において、
   ａ．メモリモジュールにアプリケーションがインストールされた前記少なくとも一つの第１の携帯通信装置を用いて第１のユーザの位置を判別するステップであって、アプリケーションは内部にデータが埋め込まれた複数の位置センサに前記第１の携帯通信装置を接続するように構成されている、ステップと、
   ｂ．前記第１の携帯通信装置の少なくとも一つの近傍センサを用いて、前記位置における第１のユーザの近傍にて少なくとも一つの第２の携帯通信装置を感知して識別するステップと、
   ｃ．前記第１の携帯通信装置の通信手段を用いて、識別された第２の携帯通信装置の媒体アクセス制御アドレス（ＭＡＣアドレス）をリモート融合サーバに送信するステップと、
   ｄ．判別される位置における混雑さを判別するために、リモート融合サーバにより受信されたＭＡＣアドレスに基づいて融合アルゴリズムを用いて、識別された第２の携帯通信装置に関する冗長さを除去するステップと
   を含む方法。
2. 判別される位置に対応する複数の所定のソースからの、複数の他のユーザのジオタグ付けされた情報を捕獲して、第１のユーザに関してマップするステップを
   更に含む、混雑さを判別するための、請求項１に記載の方法。
3. 検出された第２の携帯通信装置の不確実性を補償するための第１の定数は、当該位置に存在する装置の数の、当該位置に存在すると想定される装置の数の経験値に対する比率を取ることにより、判別される、
   混雑さを判別するための、請求項１に記載の方法。
4. 融合アルゴリズムが、判別された装置のカウントに第１の定数を乗算するステップと第２の定数をその積に加算するステップとを更に含み、第２の定数は、クローズドループの環境でアプリケーションを複数回繰り返して稼働することにより所定の期間に収集される履歴データにより、判別される、
   混雑さを判別するための、請求項１に記載の方法。
5. ａ．利用可能なＷｉ−Ｆｉネットワーク、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）、位置サーバ、若しくはそれらの組み合わせから選択された位置センサに、所定の時間間隔でアクセスするステップと、
   ｂ．携帯通信装置内に埋め込まれた加速度計を用いてルートを推定するステップと、
   ｃ．想定されたルートを位置センサでマップすることにより位置を判別するステップと
   を含む方法を実装するアプリケーションにより、
   公的位置が判別される
   請求項１の第１のユーザの位置を判別する方法。
6. 公的位置は、列車駅、バスステーション、タクシスタンド、若しくはショッピングモールを含む
   請求項５の第１のユーザの位置を判別する方法。
7. ａ．リモート融合サーバから第１のユーザの最新の位置を検索するステップと、
   ｂ．携帯通信装置内に埋め込まれた加速度計、若しくはビーコンからの超音波データを用いて、第１のユーザの速度を捕獲するステップと、
   ｃ．捕獲された速度、若しくは超音波データをリモート融合サーバに送信するステップと、
   送信された、捕獲された速度、若しくは超音波データで検索された最新の位置をマップすることにより位置を判別するステップと
   を含む、方法を用いて、列車、バス、若しくはクローズドループの環境の内部の位置が判別される、請求項１の位置を判別する方法。
8. 一つの位置における混雑さを判別するシステムにおいて、
   ａ．データ受信モジュール、及び、確率的近似を導出するためのデータ処理ユニットを含む融合サーバと、
   ｂ．位置判別、装置情報アグリゲーション及び該情報の送信を行うアプリケーションを内部に埋め込み、少なくとも一つの通信手段を用いてリモート融合サーバと通信自在に結合する、少なくとも一つの第１の携帯通信装置と、
   ｃ．第１の携帯通信装置上に搭載され前記アプリケーションと動作自在に結合する少なくとも一つの近傍センサであって、近傍における少なくとも一つの第２の携帯通信装置のＭＡＣアドレスを感知して識別するように適合されている、近傍センサと、
   ｄ．第１の携帯通信装置内に埋め込まれ、位置判別を可能にする、複数の位置センサと
   を含む、システム。
9. 少なくとも一つの近傍センサが、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、アドホックのＷｉ−Ｆｉ、若しくはそれらの組み合わせから選択される、位置における混雑さを判別するための請求項８に記載のシステム。
10. 複数の位置センサが、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）、超音波ビーコン、Ｗｉ−Ｆｉネットワーク、若しくはそれらの組み合わせから選択される、位置における混雑さを判別するための請求項８に記載のシステム。
11. リモートの融合サーバ上にインストールされ、前記少なくとも一つの第２の携帯通信装置に関する捕獲されたデータを分析することが可能である、融合アルゴリズムを更に含む、位置における混雑さを判別するための請求項８に記載のシステム。
12. 携帯通信装置のメモリモジュール上に埋め込まれ、近傍における複数の携帯通信装置に対して同期して該携帯通信装置を受信可能にさせる、アプリケーションと、
    携帯通信装置上に搭載され、前記アプリケーションに動作自在に結合する、少なくとも一つの近傍センサと、
    携帯通信装置上に搭載され、携帯通信装置の空間位置を検出し、外部ソースからの位置情報を通信自在に受信する、少なくとも一つの位置センサと、
    前記携帯通信装置内にあり、近傍にて感知された装置内の冗長と、所定の時間フレーム内の累積されたエントリを除去する、少なくとも一つの計算エンジンと、
    前記累積された装置の媒体アクセス制御アドレス（ＭＡＣアドレス）を送信するように構成された通信手段と
    を含む、一つの位置における混雑さを見積もるための装置。
13. 少なくとも一つの計算エンジンが融合エンジン（１１８）である、請求項１２に記載の装置。
14. 感知された装置の累積されたＭＡＣアドレスを送信するために、携帯通信装置と少なくとも一つのサーバとの間で通信手段を確立する、携帯通信装置内の通信インタフェースを、更に含む、請求項１２に記載の装置。

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