JP2017174135A - 動線判定装置、動線判定システム、動線判定方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】顧客に特別な行為を強いることなく領域における顧客の動線の分析を高精度で行うことができる動線判定装置を提供する。【解決手段】動線判定装置は、動線情報取得部と、判定部と、を備える。前記動線情報取得部は、対象の動線を取得する。前記判定部は、前記対象の動線のうち、前記動線の少なくとも一部が所定領域に含まれている動線を、第１分類に属する人物の動線と判定する。【選択図】図１７
Description
本発明は、動線判定装置、動線判定システム、動線判定方法及びプログラムに関する。
販売促進や顧客満足度の向上などを目的として顧客の動線の分析が行われる場合がある。
特許文献１には、関連する技術として、顧客の動きの軌跡を抽出し、その軌跡の情報に映像から抽出した顧客の性別、年齢、などの属性情報を付加する技術が記載されている。
特許文献１には、関連する技術として、顧客の動きの軌跡を抽出し、その軌跡の情報に映像から抽出した顧客の性別、年齢、などの属性情報を付加する技術が記載されている。
ところで、スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどで端末などの認証装置を持たない顧客の動線を分析する場合、作業中の店員と顧客とが混在し、顧客の動線の分析の精度が低下する可能性がある。
そのため、顧客に特別な行為を強いることなく領域における顧客の動線の分析を高精度で行うことのできる技術が求められていた。
そのため、顧客に特別な行為を強いることなく領域における顧客の動線の分析を高精度で行うことのできる技術が求められていた。
そこで、この発明は、上記の課題を解決することのできる動線判定装置、動線判定システム、動線判定方法及びプログラムを提供することを目的としている。
上記目的を達成するために、本発明は、対象の動線を取得する動線情報取得部と、前記対象の動線のうち、前記動線の少なくとも一部が所定領域に含まれている動線を、第１分類に属する人物の動線と判定する判定部と、を備える動線判定装置である。
また、本発明は、対象の動線を取得することと、前記対象の動線のうち、前記動線の少なくとも一部が所定領域に含まれている動線を、第１分類に属する人物の動線と判定することと、を含む動線判定方法である。
また、本発明は、コンピュータに、対象の動線を取得することと、前記対象の動線のうち、前記動線の少なくとも一部が所定領域に含まれている動線を、第１分類に属する人物の動線と判定することと、を実行させるプログラムである。
また、本発明は、画像を撮影する撮像部と、前記画像に含まれる対象の動線を生成する動線生成部と、前記動線生成部から取得した前記対象の動線のうち、前記動線の少なくとも一部が所定領域に含まれている動線を、第１分類に属する人物の動線と判定する判定部と、を備える動線判定システムである。
本発明によれば、顧客に特別な行為を強いることなく領域における顧客の動線の分析を高精度で行うことができる。
＜第一の実施形態＞
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
本発明の第一の実施形態による動線判定システムの構成について説明する。
本発明の第一の実施形態による動線判定システム１は、図１に示すように、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、を備える。
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
本発明の第一の実施形態による動線判定システムの構成について説明する。
本発明の第一の実施形態による動線判定システム１は、図１に示すように、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、を備える。
映像取得システム１０は、図２に示すように、映像取得部１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃ、１０１ｄ、１０１ｅ、１０１ｆ、１０１ｇ、１０１ｈ、１０１ｉ（撮像部）を備える。
なお、映像取得部１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃ、１０１ｄ、１０１ｅ、１０１ｆ、１０１ｇ、１０１ｈ、１０１ｉを総称して、映像取得部１０１と呼ぶ。
なお、映像取得部１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃ、１０１ｄ、１０１ｅ、１０１ｆ、１０１ｇ、１０１ｈ、１０１ｉを総称して、映像取得部１０１と呼ぶ。
映像取得部１０１のそれぞれは、スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどの空間Ｒ（エリア）（領域）における側壁や天井などに設けられている。
映像取得部１０１のそれぞれは、空間Ｒ内の映像を撮影する。
映像取得部１０１のそれぞれは、空間Ｒ内の映像を撮影する。
動線情報生成装置２０は、図３に示すように、動線情報生成部２０１（動線生成部）と、記憶部２０２と、を備える。
動線情報生成部２０１は、映像取得部１０１のそれぞれからそれぞれが撮影した映像を取得する。
動線情報生成部２０１は、例えば、上記の特許文献１に記載の技術を取得した映像に用いることにより、移動対象それぞれの動線情報を生成する。
記憶部２０２は、動線情報生成装置２０が行う処理に必要な種々の情報を記憶する。
動線情報生成部２０１は、映像取得部１０１のそれぞれからそれぞれが撮影した映像を取得する。
動線情報生成部２０１は、例えば、上記の特許文献１に記載の技術を取得した映像に用いることにより、移動対象それぞれの動線情報を生成する。
記憶部２０２は、動線情報生成装置２０が行う処理に必要な種々の情報を記憶する。
動線判定装置３０は、図４に示すように、動線情報取得部３０１と、第一移動対象検出部３０２（判定部）と、動線情報分類部３０３と、を備える。
動線情報取得部３０１は、空間Ｒ内を移動する移動対象それぞれの動線情報を取得する。
具体的には、動線情報取得部３０１は、動線情報生成装置２０から動線情報生成部２０１が生成した動線情報を取得する。
具体的には、動線情報取得部３０１は、動線情報生成装置２０から動線情報生成部２０１が生成した動線情報を取得する。
第一移動対象検出部３０２は、第一分類に属する従業員（第一移動対象）の動線情報を検出する。
具体的には、第一移動対象検出部３０２は、動線情報取得部３０１が取得した複数の動線情報の中から、１つまたは複数の所定の位置を判定の誤差の範囲内で通過する動線情報を特定する。ここでの所定の位置は、従業員しか通過しないレジスターやバックヤードなどの位置である。第一移動対象検出部３０２は、特定した動線情報を第一分類に属する従業員の動線情報と判定する。
具体的には、第一移動対象検出部３０２は、動線情報取得部３０１が取得した複数の動線情報の中から、１つまたは複数の所定の位置を判定の誤差の範囲内で通過する動線情報を特定する。ここでの所定の位置は、従業員しか通過しないレジスターやバックヤードなどの位置である。第一移動対象検出部３０２は、特定した動線情報を第一分類に属する従業員の動線情報と判定する。
動線情報分類部３０３は、第一分類に属する従業員（第一移動対象）と、第一分類に属さない顧客（第二移動対象）に属する移動対象のうち、従業員についての動線情報を含まない動線情報を顧客の動線情報と判定する。
例えば、動線情報分類部３０３は、動線情報取得部３０１が取得した複数の動線情報の中から、第一移動対象検出部３０２が従業員の動線情報と判定した動線情報を除いたものを顧客の動線情報と判定する。
例えば、動線情報分類部３０３は、動線情報取得部３０１が取得した複数の動線情報の中から、第一移動対象検出部３０２が従業員の動線情報と判定した動線情報を除いたものを顧客の動線情報と判定する。
次に、本発明の第一の実施形態による動線判定システム１の処理について説明する。
ここでは、図５に示す本発明の第一の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明する。
なお、動線判定システム１は、図１で示した構成であるものとする。映像取得システム１０は、図２で示した構成であるものとする。動線情報生成装置２０は、図３で示した構成であるものとする。動線判定装置３０は、図４で示した構成であるものとする。
ここでは、図５に示す本発明の第一の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明する。
なお、動線判定システム１は、図１で示した構成であるものとする。映像取得システム１０は、図２で示した構成であるものとする。動線情報生成装置２０は、図３で示した構成であるものとする。動線判定装置３０は、図４で示した構成であるものとする。
映像取得部１０１のそれぞれは、スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどの空間Ｒ内の映像を撮影する（ステップＳ１）。
動線情報生成部２０１は、映像取得部１０１のそれぞれからそれぞれが撮影した映像を取得する（ステップＳ２）。動線情報生成部２０１は、撮影した映像を記憶部２０２に書き込む（ステップＳ３）。
動線情報生成部２０１は、例えば、上記の特許文献１に記載の技術を取得した映像に用いることにより、移動対象それぞれの動線情報を生成する（ステップＳ４）。
動線情報取得部３０１は、空間Ｒ内を移動する移動対象それぞれの動線情報を取得する（ステップＳ５）。
具体的には、動線情報取得部３０１は、動線情報生成装置２０から動線情報生成部２０１が生成した動線情報を取得する。
具体的には、動線情報取得部３０１は、動線情報生成装置２０から動線情報生成部２０１が生成した動線情報を取得する。
動線情報取得部３０１は、取得した移動対象それぞれの動線情報を第一移動対象検出部３０２と動線情報分類部３０３とに送信する。
第一移動対象検出部３０２と動線情報分類部３０３は、動線情報取得部３０１から移動対象それぞれの動線情報を受信する。
第一移動対象検出部３０２は、第一分類に属する従業員（第一移動対象）の動線情報を検出する（ステップＳ６）。
具体的には、第一移動対象検出部３０２は、動線情報取得部３０１から受信した複数の動線情報の中から、１つまたは複数の所定の位置を判定の誤差の範囲内で通過する動線情報を特定する。第一移動対象検出部３０２は、特定した動線情報を第一分類に属する従業員の動線情報と判定する。
第一移動対象検出部３０２は、判定した従業員の動線情報を動線情報分類部３０３に送信する。
具体的には、第一移動対象検出部３０２は、動線情報取得部３０１から受信した複数の動線情報の中から、１つまたは複数の所定の位置を判定の誤差の範囲内で通過する動線情報を特定する。第一移動対象検出部３０２は、特定した動線情報を第一分類に属する従業員の動線情報と判定する。
第一移動対象検出部３０２は、判定した従業員の動線情報を動線情報分類部３０３に送信する。
動線情報分類部３０３は、第一移動対象検出部３０２から従業員の動線情報を受信する。
動線情報分類部３０３は、第一分類に属する従業員（第一移動対象）と、第一分類に属さない顧客（第二移動対象）に属する移動対象のうち、従業員についての動線情報を含まない動線情報を顧客の動線情報と判定する（ステップＳ７）。
例えば、動線情報分類部３０３は、動線情報取得部３０１が取得した複数の動線情報の中から、第一移動対象検出部３０２が従業員の動線情報と判定した動線情報を除いたものを顧客の動線情報と判定する。
動線情報分類部３０３は、第一分類に属する従業員（第一移動対象）と、第一分類に属さない顧客（第二移動対象）に属する移動対象のうち、従業員についての動線情報を含まない動線情報を顧客の動線情報と判定する（ステップＳ７）。
例えば、動線情報分類部３０３は、動線情報取得部３０１が取得した複数の動線情報の中から、第一移動対象検出部３０２が従業員の動線情報と判定した動線情報を除いたものを顧客の動線情報と判定する。
以上、本発明の第一の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明した。上述の本発明の第一の実施形態による動線判定システム１は、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、を備える。映像取得システム１０は、映像取得部１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃ、１０１ｄ、１０１ｅ、１０１ｆ、１０１ｇ、１０１ｈ、１０１ｉを備える。映像取得部１０１のそれぞれは、スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどの空間Ｒにおける側壁や天井などに設けられている。映像取得部１０１のそれぞれは、空間Ｒ内の映像を撮影する。動線情報生成装置２０は、動線情報生成部２０１と、記憶部２０２と、を備える。動線情報生成部２０１は、映像取得部１０１のそれぞれからそれぞれが撮影した映像を取得する。記憶部２０２は、動線情報生成装置２０が行う処理に必要な種々の情報を記憶する。動線判定装置３０は、動線情報取得部３０１と、第一移動対象検出部３０２と、動線情報分類部３０３と、を備える。動線情報取得部３０１は、空間Ｒ内を移動する移動対象それぞれの動線情報を取得する。第一移動対象検出部３０２は、第一分類に属する従業員（第一移動対象）の動線情報を検出する。動線情報分類部３０３は、第一分類に属する従業員（第一移動対象）と、第一分類に属さない顧客（第二移動対象）に属する移動対象のうち、従業員についての動線情報を含まない動線情報を顧客の動線情報と判定する。
このようにすれば、動線判定システム１は、領域における顧客の動線情報と従業員の動線情報とを区別することができ、顧客の動線情報のみを特定することができる。その結果、動線判定システム１は、顧客に特別な行為を強いることなく領域における顧客の動線の分析を高精度で行うことができる。
このようにすれば、動線判定システム１は、領域における顧客の動線情報と従業員の動線情報とを区別することができ、顧客の動線情報のみを特定することができる。その結果、動線判定システム１は、顧客に特別な行為を強いることなく領域における顧客の動線の分析を高精度で行うことができる。
＜第二の実施形態＞
本発明の第二の実施形態による動線判定システムの構成について説明する。
本発明の第二の実施形態による動線判定システム１は、図６に示すように、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、内部属性取得システム４０と、を備える。
本発明の第二の実施形態による動線判定システムの構成について説明する。
本発明の第二の実施形態による動線判定システム１は、図６に示すように、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、内部属性取得システム４０と、を備える。
内部属性取得システム４０は、属性情報を管理する。属性情報は、顧客毎に関連付けられて記憶される情報であり、例えば、顔を含む映像から年齢性別推定プログラムを用いて推定された年齢や性別、顔の映像やポイントカードなどの登録時の登録情報から得られた個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、制服や持ち物などの物体認識から得られた所属情報などを示す情報である。
内部属性取得システム４０は、自企業が備えるシステムである。
内部属性取得システム４０は、自企業が備えるシステムである。
動線情報生成装置２０は、図７に示すように、動線情報生成部２０１と、記憶部２０２と、属性抽出部２０３と、対応付部２０４と、を備える。
属性抽出部２０３は、動線情報分類部３０３が判定した顧客の動線情報に対応する映像を取得する。
属性抽出部２０３は、取得した顧客の動線情報に対応する映像に基づいて、内部属性取得システム４０が管理する属性情報の中からその顧客に最も近い属性情報を抽出する。
例えば、顧客が過去に顔の映像を登録していた場合、属性抽出部２０３は、客の動線情報に対応する映像における顔を用いて、内部属性取得システム４０が管理する属性情報の中からその顧客の顔を特定する。属性抽出部２０３は、特定した顧客の顔に関連付けられている属性情報を抽出する。
また、例えば、顧客が顔の映像を登録していない場合、属性抽出部２０３は、年齢性別推定プログラムを用いて、年齢や性別を特定する。また、属性抽出部２０３は、顔の映像やポイントカードなどの登録時の登録情報から得られた個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、制服や持ち物などの物体認識から得られた所属情報などを示す情報を特定する。そして、属性抽出部２０３は、特定した年齢や性別、個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、所属情報などが最も近い属性情報を、内部属性取得システム４０が管理する属性情報の中から抽出してもよい。
例えば、顧客が過去に顔の映像を登録していた場合、属性抽出部２０３は、客の動線情報に対応する映像における顔を用いて、内部属性取得システム４０が管理する属性情報の中からその顧客の顔を特定する。属性抽出部２０３は、特定した顧客の顔に関連付けられている属性情報を抽出する。
また、例えば、顧客が顔の映像を登録していない場合、属性抽出部２０３は、年齢性別推定プログラムを用いて、年齢や性別を特定する。また、属性抽出部２０３は、顔の映像やポイントカードなどの登録時の登録情報から得られた個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、制服や持ち物などの物体認識から得られた所属情報などを示す情報を特定する。そして、属性抽出部２０３は、特定した年齢や性別、個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、所属情報などが最も近い属性情報を、内部属性取得システム４０が管理する属性情報の中から抽出してもよい。
対応付部２０４は、顧客の動線情報と対応する属性抽出部２０３が抽出した属性情報とを対応付ける。
次に、本発明の第二の実施形態による動線判定システム１の処理について説明する。
ここでは、図８に示す本発明の第二の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明する。
ここでは、図８に示す本発明の第二の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明する。
動線判定システム１は、ステップＳ１〜ステップＳ７の処理を行う。
属性抽出部２０３は、動線情報分類部３０３が判定した顧客の動線情報に対応する映像を記憶部２０２から読み出す（ステップＳ８）。
属性抽出部２０３は、動線情報分類部３０３が判定した顧客の動線情報に対応する映像を記憶部２０２から読み出す（ステップＳ８）。
属性抽出部２０３は、取得した顧客の動線情報に対応する映像に基づいて、内部属性取得システム４０が管理する属性情報の中からその顧客に最も近い属性情報を抽出する（ステップＳ９）。
例えば、顧客が過去に顔の映像を登録していた場合、属性抽出部２０３は、客の動線情報に対応する映像における顔を用いて、内部属性取得システム４０が管理する属性情報の中からその顧客の顔を特定する。属性抽出部２０３は、特定した顧客の顔に関連付けられている属性情報を抽出する。
また、例えば、顧客が顔の映像を登録していない場合、属性抽出部２０３は、年齢性別推定プログラムを用いて、年齢や性別を特定する。また、属性抽出部２０３は、顔の映像やポイントカードなどの登録時の登録情報から得られた個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、制服や持ち物などの物体認識から得られた所属情報などを示す情報を特定する。そして、属性抽出部２０３は、特定した年齢や性別、個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、所属情報などが最も近い属性情報を、内部属性取得システム４０が管理する属性情報の中から抽出してもよい。
例えば、顧客が過去に顔の映像を登録していた場合、属性抽出部２０３は、客の動線情報に対応する映像における顔を用いて、内部属性取得システム４０が管理する属性情報の中からその顧客の顔を特定する。属性抽出部２０３は、特定した顧客の顔に関連付けられている属性情報を抽出する。
また、例えば、顧客が顔の映像を登録していない場合、属性抽出部２０３は、年齢性別推定プログラムを用いて、年齢や性別を特定する。また、属性抽出部２０３は、顔の映像やポイントカードなどの登録時の登録情報から得られた個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、制服や持ち物などの物体認識から得られた所属情報などを示す情報を特定する。そして、属性抽出部２０３は、特定した年齢や性別、個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、所属情報などが最も近い属性情報を、内部属性取得システム４０が管理する属性情報の中から抽出してもよい。
対応付部２０４は、顧客の動線情報と対応する属性抽出部２０３が抽出した属性情報とを対応付ける（ステップＳ１０）。
以上、本発明の第二の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明した。上述の本発明の第二の実施形態による動線判定システム１は、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、内部属性取得システム４０と、を備える。内部属性取得システム４０は、属性情報を管理する。内部属性取得システム４０は、自企業が備えるシステムである。動線情報生成装置２０は、動線情報生成部２０１と、記憶部２０２と、属性抽出部２０３と、対応付部２０４と、を備える。属性抽出部２０３は、動線情報分類部３０３が判定した顧客の動線情報に対応する映像を取得する。属性抽出部２０３は、取得した顧客の動線情報に対応する映像に基づいて、内部属性取得システム４０が管理する属性情報の中からその顧客に最も近い属性情報を抽出する。対応付部２０４は、顧客の動線情報と対応する属性抽出部２０３が抽出した属性情報とを対応付ける。
このようにすれば、動線判定システム１は、領域における顧客の動線情報に属性情報を関連付けることができる。その結果、動線判定システム１は、顧客に特別な行為を強いることなく領域における顧客の動線の分析を高精度で行うことができ、より顧客に適したサービスを提供することができる。
このようにすれば、動線判定システム１は、領域における顧客の動線情報に属性情報を関連付けることができる。その結果、動線判定システム１は、顧客に特別な行為を強いることなく領域における顧客の動線の分析を高精度で行うことができ、より顧客に適したサービスを提供することができる。
＜第三の実施形態＞
本発明の第三の実施形態による動線判定システムの構成について説明する。
本発明の第三の実施形態による動線判定システム１は、図９に示すように、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、外部属性取得システム５０と、を備える。
本発明の第三の実施形態による動線判定システムの構成について説明する。
本発明の第三の実施形態による動線判定システム１は、図９に示すように、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、外部属性取得システム５０と、を備える。
外部属性取得システム５０は、属性情報を管理する。属性情報は、顧客毎に関連付けられて記憶される情報であり、例えば、顔を含む映像から年齢性別推定プログラムを用いて推定された年齢や性別、顔の映像やポイントカードなどの登録時の登録情報から得られた個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、制服や持ち物などの物体認識から得られた所属情報などを示す情報である。
外部属性取得システム５０は、外部の企業が備えるシステムである。
外部属性取得システム５０は、外部の企業が備えるシステムである。
動線情報生成装置２０は、図１０に示すように、動線情報生成部２０１と、記憶部２０２と、対応付部２０４と、属性取得部２０５と、を備える。
属性取得部２０５は、動線情報分類部３０３が判定した顧客の動線情報に対応する映像を取得する。
属性取得部２０５は、取得した顧客の動線情報に対応する映像に基づいて、外部属性取得システム５０が管理する属性情報の中からその顧客に最も近い属性情報を抽出する。
例えば、顧客が過去に顔の映像を登録していた場合、属性取得部２０５は、客の動線情報に対応する映像における顔を用いて、外部属性取得システム５０が管理する属性情報の中からその顧客の顔を特定する。属性取得部２０５は、特定した顧客の顔に関連付けられている属性情報を抽出する。
また、例えば、顧客が顔の映像を登録していない場合、属性取得部２０５は、年齢性別推定プログラムを用いて、年齢や性別を特定する。また、属性取得部２０５は、顔の映像やポイントカードなどの登録時の登録情報から得られた個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、制服や持ち物などの物体認識から得られた所属情報などを示す情報を特定する。そして、属性取得部２０５は、特定した年齢や性別、個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、所属情報などが最も近い属性情報を、外部属性取得システム５０が管理する属性情報の中から抽出してもよい。
例えば、顧客が過去に顔の映像を登録していた場合、属性取得部２０５は、客の動線情報に対応する映像における顔を用いて、外部属性取得システム５０が管理する属性情報の中からその顧客の顔を特定する。属性取得部２０５は、特定した顧客の顔に関連付けられている属性情報を抽出する。
また、例えば、顧客が顔の映像を登録していない場合、属性取得部２０５は、年齢性別推定プログラムを用いて、年齢や性別を特定する。また、属性取得部２０５は、顔の映像やポイントカードなどの登録時の登録情報から得られた個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、制服や持ち物などの物体認識から得られた所属情報などを示す情報を特定する。そして、属性取得部２０５は、特定した年齢や性別、個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、所属情報などが最も近い属性情報を、外部属性取得システム５０が管理する属性情報の中から抽出してもよい。
対応付部２０４は、顧客の動線情報と対応する属性取得部２０５が抽出した属性情報とを対応付ける。
次に、本発明の第三の実施形態による動線判定システム１の処理について説明する。
ここでは、図１１に示す本発明の第三の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明する。
ここでは、図１１に示す本発明の第三の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明する。
動線判定システム１は、ステップＳ１〜ステップＳ７の処理を行う。
属性取得部２０５は、動線情報分類部３０３が判定した顧客の動線情報に対応する映像を記憶部２０２から読み出す（ステップＳ１１）。
属性取得部２０５は、動線情報分類部３０３が判定した顧客の動線情報に対応する映像を記憶部２０２から読み出す（ステップＳ１１）。
属性取得部２０５は、取得した顧客の動線情報に対応する映像に基づいて、外部属性取得システム５０が管理する属性情報の中からその顧客に最も近い属性情報を抽出する（ステップＳ１２）。
例えば、顧客が過去に顔の映像を登録していた場合、属性取得部２０５は、客の動線情報に対応する映像における顔を用いて、外部属性取得システム５０が管理する属性情報の中からその顧客の顔を特定する。属性取得部２０５は、特定した顧客の顔に関連付けられている属性情報を抽出する。
また、例えば、顧客が顔の映像を登録していない場合、属性取得部２０５は、年齢性別推定プログラムを用いて、年齢や性別を特定する。また、属性取得部２０５は、顔の映像やポイントカードなどの登録時の登録情報から得られた個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、制服や持ち物などの物体認識から得られた所属情報などを示す情報を特定する。そして、属性取得部２０５は、特定した年齢や性別、個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、所属情報などが最も近い属性情報を、外部属性取得システム５０が管理する属性情報の中から抽出してもよい。
例えば、顧客が過去に顔の映像を登録していた場合、属性取得部２０５は、客の動線情報に対応する映像における顔を用いて、外部属性取得システム５０が管理する属性情報の中からその顧客の顔を特定する。属性取得部２０５は、特定した顧客の顔に関連付けられている属性情報を抽出する。
また、例えば、顧客が顔の映像を登録していない場合、属性取得部２０５は、年齢性別推定プログラムを用いて、年齢や性別を特定する。また、属性取得部２０５は、顔の映像やポイントカードなどの登録時の登録情報から得られた個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、制服や持ち物などの物体認識から得られた所属情報などを示す情報を特定する。そして、属性取得部２０５は、特定した年齢や性別、個人名を含む個人情報、購買履歴から推定される趣味趣向、所属情報などが最も近い属性情報を、外部属性取得システム５０が管理する属性情報の中から抽出してもよい。
対応付部２０４は、顧客の動線情報と対応する属性取得部２０５が抽出した属性情報とを対応付ける（ステップＳ１３）。
以上、本発明の第三の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明した。上述の本発明の第三の実施形態による動線判定システム１は、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、外部属性取得システム５０と、を備える。外部属性取得システム５０は、属性情報を管理する。外部属性取得システム５０は、外部の企業が備えるシステムである。動線情報生成装置２０は、動線情報生成部２０１と、記憶部２０２と、対応付部２０４と、属性取得部２０５と、を備える。属性取得部２０５は、動線情報分類部３０３が判定した顧客の動線情報に対応する映像を取得する。属性取得部２０５は、取得した顧客の動線情報に対応する映像に基づいて、外部属性取得システム５０が管理する属性情報の中からその顧客に最も近い属性情報を抽出する。対応付部２０４は、顧客の動線情報と対応する属性取得部２０５が抽出した属性情報とを対応付ける。
このようにすれば、動線判定システム１は、領域における顧客の動線情報に属性情報を関連付けることができる。その結果、動線判定システム１は、顧客に特別な行為を強いることなく領域における顧客の動線の分析を高精度で行うことができ、より顧客に適したサービスを提供することができる。
このようにすれば、動線判定システム１は、領域における顧客の動線情報に属性情報を関連付けることができる。その結果、動線判定システム１は、顧客に特別な行為を強いることなく領域における顧客の動線の分析を高精度で行うことができ、より顧客に適したサービスを提供することができる。
＜第四の実施形態＞
本発明の第四の実施形態による動線判定システムの構成について説明する。
本発明の第四の実施形態による動線判定システム１は、図１２に示すように、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、端末装置６０と、を備える。
本発明の第四の実施形態による動線判定システムの構成について説明する。
本発明の第四の実施形態による動線判定システム１は、図１２に示すように、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、端末装置６０と、を備える。
映像取得システム１０は、図１３に示すように、近距離通信部１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄ、１０２ｅ、１０２ｆ、１０２ｇ、１０２ｈ、１０２ｉ、１０２ｊを備える。
なお、近距離通信部１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄ、１０２ｅ、１０２ｆ、１０２ｇ、１０２ｈ、１０２ｉ、１０２ｊを総称して、近距離通信部１０２と呼ぶ。
近距離通信部１０２のそれぞれは、スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどの空間Ｒにおける会計領域、バックヤード、商品棚など、従業員しか通過しない、または、顧客に比べて従業員が長時間滞在する可能性の高い場所に設けられている。
近距離通信部１０２のそれぞれは、後述する端末装置６０と近距離通信を行う。近距離通信とは、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈは登録商標）などを用いて行う通信である。近距離通信部１０２のそれぞれは、端末装置６０と近距離通信を行った時刻を記録する。
端末装置６０は、従業員のそれぞれが備える近距離通信部１０２と通信する。端末装置６０は、例えば、スマートフォンである。
なお、近距離通信部１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄ、１０２ｅ、１０２ｆ、１０２ｇ、１０２ｈ、１０２ｉ、１０２ｊを総称して、近距離通信部１０２と呼ぶ。
近距離通信部１０２のそれぞれは、スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどの空間Ｒにおける会計領域、バックヤード、商品棚など、従業員しか通過しない、または、顧客に比べて従業員が長時間滞在する可能性の高い場所に設けられている。
近距離通信部１０２のそれぞれは、後述する端末装置６０と近距離通信を行う。近距離通信とは、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）、ＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈは登録商標）などを用いて行う通信である。近距離通信部１０２のそれぞれは、端末装置６０と近距離通信を行った時刻を記録する。
端末装置６０は、従業員のそれぞれが備える近距離通信部１０２と通信する。端末装置６０は、例えば、スマートフォンである。
次に、本発明の第四の実施形態による動線判定システム１の処理について説明する。
ここでは、図１４に示す本発明の第四の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明する。
なお、動線判定システム１は、図１２で示した構成であるものとする。映像取得システム１０は、図１３で示した構成であるものとする。動線情報生成装置２０は、図３で示した構成であるものとする。動線判定装置３０は、図４で示した構成であるものとする。
ここでは、図１４に示す本発明の第四の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明する。
なお、動線判定システム１は、図１２で示した構成であるものとする。映像取得システム１０は、図１３で示した構成であるものとする。動線情報生成装置２０は、図３で示した構成であるものとする。動線判定装置３０は、図４で示した構成であるものとする。
動線判定システム１は、ステップＳ１の処理を行う。
また、動線判定システム１のステップＳ１の処理と並行して、近距離通信部１０２のそれぞれは、端末装置６０と近距離通信を行う（ステップＳ１４）。
また、動線判定システム１のステップＳ１の処理と並行して、近距離通信部１０２のそれぞれは、端末装置６０と近距離通信を行う（ステップＳ１４）。
近距離通信部１０２のそれぞれは、端末装置６０と近距離通信を行った時刻を記録する（ステップＳ１５）。
動線判定システム１は、ステップＳ２〜ステップＳ５の処理を行う。
動線判定システム１は、ステップＳ２〜ステップＳ５の処理を行う。
動線情報取得部３０１は、取得した移動対象それぞれの動線情報を第一移動対象検出部３０２と動線情報分類部３０３とに送信する。
第一移動対象検出部３０２と動線情報分類部３０３は、動線情報取得部３０１から移動対象それぞれの動線情報を受信する。
第一移動対象検出部３０２は、映像取得システム１０から近距離通信部１０２が端末装置６０と近距離通信を行った時刻と、近距離通信部１０２の位置情報とを取得する（ステップＳ１６）。
第一移動対象検出部３０２は、第一分類に属する従業員（第一移動対象）の動線情報を検出する（ステップＳ１７）。
具体的には、第一移動対象検出部３０２は、近距離通信部１０２が端末装置６０と近距離通信を行った時刻と、近距離通信部１０２の位置情報とから、従業員の位置と時刻との対応関係を特定する。ここでの位置と時刻との対応関係は、所定の位置を通過した時刻、所定の位置に滞留した滞留時間を含む。また、第一移動対象検出部３０２は、動線情報取得部３０１から受信した複数の動線情報のそれぞれに対して位置と時刻との対応関係を特定する。第一移動対象検出部３０２は、動線情報取得部３０１から受信した複数の動線情報のそれぞれに対する位置と時刻との対応関係と、従業員の位置と時刻との対応関係とを比較する。第一移動対象検出部３０２は、従業員の位置と時刻との対応関係に判定誤差の範囲内で一致する対応関係を含む動線情報取得部３０１から受信した動線情報を従業員の動線情報と特定する。
例えば、第一移動対象検出部３０２は、同一の商品棚に所定時間以上滞留することを示す動線情報を従業員の動線情報と特定する。これは、同一の商品棚に所定時間以上滞留する人物は、商品を陳列する作業を行っている可能性が高いという判定に基づくものである。
具体的には、第一移動対象検出部３０２は、近距離通信部１０２が端末装置６０と近距離通信を行った時刻と、近距離通信部１０２の位置情報とから、従業員の位置と時刻との対応関係を特定する。ここでの位置と時刻との対応関係は、所定の位置を通過した時刻、所定の位置に滞留した滞留時間を含む。また、第一移動対象検出部３０２は、動線情報取得部３０１から受信した複数の動線情報のそれぞれに対して位置と時刻との対応関係を特定する。第一移動対象検出部３０２は、動線情報取得部３０１から受信した複数の動線情報のそれぞれに対する位置と時刻との対応関係と、従業員の位置と時刻との対応関係とを比較する。第一移動対象検出部３０２は、従業員の位置と時刻との対応関係に判定誤差の範囲内で一致する対応関係を含む動線情報取得部３０１から受信した動線情報を従業員の動線情報と特定する。
例えば、第一移動対象検出部３０２は、同一の商品棚に所定時間以上滞留することを示す動線情報を従業員の動線情報と特定する。これは、同一の商品棚に所定時間以上滞留する人物は、商品を陳列する作業を行っている可能性が高いという判定に基づくものである。
第一移動対象検出部３０２は、判定した従業員の動線情報を動線情報分類部３０３に送信する。
動線情報分類部３０３は、第一移動対象検出部３０２から従業員の動線情報を受信する。
動線判定システム１は、ステップＳ７の処理を行う。
動線判定システム１は、ステップＳ７の処理を行う。
なお、従業員の位置と時刻との対応関係を特定する手段として、近距離通信部１０２の代わりに、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＵＷＢ（Ｕｌｔｒａ ＷｉｄｅＢａｎｄ）、音波、ＩＭＥＳ（Ｉｎｄｏｏｒ ＭＥｓｓａｇｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＰＤＲ（Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ Ｄｅａｄ Ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ）などを用いて位置と時刻を特定する装置を使用してもよい。
以上、本発明の第四の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明した。上述の本発明の第四の実施形態による動線判定システム１は、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、端末装置６０と、を備える。映像取得システム１０は、近距離通信部１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄ、１０２ｅ、１０２ｆ、１０２ｇ、１０２ｈ、１０２ｉ、１０２ｊを備える。近距離通信部１０２のそれぞれは、スーパーマーケットやコンビニエンスストアなどの空間Ｒにおける会計領域、バックヤード、商品棚など、従業員しか通過しない、または、顧客に比べて従業員が長時間滞在する可能性の高い場所に設けられている。近距離通信部１０２のそれぞれは、端末装置６０と近距離通信を行う。近距離通信部１０２のそれぞれは、端末装置６０と近距離通信を行った時刻を記録する。第一移動対象検出部３０２は、映像取得システム１０から近距離通信部１０２が端末装置６０と近距離通信を行った時刻と、近距離通信部１０２の位置情報とを取得する。第一移動対象検出部３０２は、第一分類に属する従業員（第一移動対象）の動線情報を検出する。具体的には、第一移動対象検出部３０２は、近距離通信部１０２が端末装置６０と近距離通信を行った時刻と、近距離通信部１０２の位置情報とから、従業員の位置と時刻との対応関係を特定する。また、第一移動対象検出部３０２は、動線情報取得部３０１から受信した複数の動線情報のそれぞれに対して位置と時刻との対応関係を特定する。第一移動対象検出部３０２は、動線情報取得部３０１から受信した複数の動線情報のそれぞれに対する位置と時刻との対応関係と、従業員の位置と時刻との対応関係とを比較する。第一移動対象検出部３０２は、従業員の位置と時刻との対応関係に判定誤差の範囲内で一致する対応関係を含む動線情報取得部３０１から受信した動線情報を従業員の動線情報と特定する。
このようにすれば、動線判定システム１は、従業員の位置と時刻との対応関係に基づいて領域における顧客の動線情報と従業員の動線情報とをより区別することができ、顧客の動線情報のみを特定することができる。その結果、動線判定システム１は、顧客に特別な行為を強いることなく領域における顧客の動線の分析をより高精度で行うことができる。
このようにすれば、動線判定システム１は、従業員の位置と時刻との対応関係に基づいて領域における顧客の動線情報と従業員の動線情報とをより区別することができ、顧客の動線情報のみを特定することができる。その結果、動線判定システム１は、顧客に特別な行為を強いることなく領域における顧客の動線の分析をより高精度で行うことができる。
＜第五の実施形態＞
本発明の第五の実施形態による動線判定システムの構成について説明する。
本発明の第五の実施形態による動線判定システム１は、本発明の第一の実施形態による動線判定システム１と同様に、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、を備える。
本発明の第五の実施形態による動線判定システムの構成について説明する。
本発明の第五の実施形態による動線判定システム１は、本発明の第一の実施形態による動線判定システム１と同様に、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、を備える。
動線判定装置３０は、図１５に示すように、動線情報取得部３０１と、第一移動対象検出部３０２と、動線情報分類部３０３と、動線情報出力部３０４と、サービス情報出力部３０５と、を備える。
動線情報出力部３０４は、顧客の動線情報のうち所定の動線に対応すると判定した動線情報を出力する。
サービス情報出力部３０５は、動線情報出力部３０４の出力した動線情報の軌跡上を移動した顧客に対するサービス情報を出力する。サービス情報は、例えば、特売日の情報やその軌跡上の商品に関連する割引クーポンの情報などである。
次に、本発明の第五の実施形態による動線判定システム１の処理について説明する。
ここでは、図１６に示す本発明の第五の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明する。
なお、動線判定システム１は、図１で示した構成であるものとする。映像取得システム１０は、図１２で示した構成であるものとする。動線情報生成装置２０は、図３で示した構成であるものとする。動線判定装置３０は、図１５で示した構成であるものとする。
ここでは、図１６に示す本発明の第五の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明する。
なお、動線判定システム１は、図１で示した構成であるものとする。映像取得システム１０は、図１２で示した構成であるものとする。動線情報生成装置２０は、図３で示した構成であるものとする。動線判定装置３０は、図１５で示した構成であるものとする。
動線判定システム１は、ステップＳ１〜ステップＳ７の処理を行う。
動線情報出力部３０４は、顧客の動線情報のうち所定の動線に対応すると判定した動線情報を出力する（ステップＳ１８）。
例えば、動線情報出力部３０４は、記憶部から予め定めた所定の動線を示す所定の動線情報を読み出す。動線情報出力部３０４は、読み出した所定の動線情報と、顧客の動線情報のそれぞれとを比較する。動線情報出力部３０４は、顧客の動線情報のうち読み出した所定の動線情報と判定誤差の範囲内で一致すると判定した場合、その顧客の動線情報を所定の動線に対応すると判定する。そして、動線情報出力部３０４は、動線情報をモニタなどに出力する。このとき、動線情報出力部３０４は、動線情報と共に顧客の映像をモニタに同時に表示してもよい。
動線情報出力部３０４は、顧客の動線情報のうち所定の動線に対応すると判定した動線情報を出力する（ステップＳ１８）。
例えば、動線情報出力部３０４は、記憶部から予め定めた所定の動線を示す所定の動線情報を読み出す。動線情報出力部３０４は、読み出した所定の動線情報と、顧客の動線情報のそれぞれとを比較する。動線情報出力部３０４は、顧客の動線情報のうち読み出した所定の動線情報と判定誤差の範囲内で一致すると判定した場合、その顧客の動線情報を所定の動線に対応すると判定する。そして、動線情報出力部３０４は、動線情報をモニタなどに出力する。このとき、動線情報出力部３０４は、動線情報と共に顧客の映像をモニタに同時に表示してもよい。
サービス情報出力部３０５は、動線情報出力部３０４の出力した動線情報の軌跡上を移動した顧客に対してサービス情報を出力する。サービス情報は、例えば、特売日の情報やその軌跡上の商品に関連する割引クーポンの情報などである。
なお、サービス情報は、従業員がモニタなどに表示された顧客を見て、手渡しや郵送などで提供してもよい。
なお、サービス情報は、従業員がモニタなどに表示された顧客を見て、手渡しや郵送などで提供してもよい。
以上、本発明の第五の実施形態による動線判定システム１の処理フローについて説明した。上述の本発明の第五の実施形態による動線判定システム１は、映像取得システム１０と、動線情報生成装置２０と、動線判定装置３０と、を備える。動線判定装置３０は、動線情報取得部３０１と、第一移動対象検出部３０２と、動線情報分類部３０３と、動線情報出力部３０４と、サービス情報出力部３０５と、を備える。動線情報出力部３０４は、顧客の動線情報のうち所定の動線に対応すると判定した動線情報を出力する。サービス情報出力部３０５は、動線情報出力部３０４の出力した動線情報の軌跡上を移動した顧客に対するサービス情報を出力する。
このようにすれば、動線判定システム１は、顧客の趣味趣向に応じたサービス情報を提供することができる。
このようにすれば、動線判定システム１は、顧客の趣味趣向に応じたサービス情報を提供することができる。
本発明の最小構成の動線判定装置について説明する。
本発明の最小構成の動線判定装置３０は、図１７に示すように、動線情報取得部３０１と、判定部３０２と、を備える。
本発明の最小構成の動線判定装置３０は、図１７に示すように、動線情報取得部３０１と、判定部３０２と、を備える。
動線情報取得部３０１は、対象の動線を取得する。
判定部３０２は、対象の動線のうち、動線の少なくとも一部が所定領域に含まれている動線を、第１分類に属する人物の動線と判定する。
判定部３０２は、対象の動線のうち、動線の少なくとも一部が所定領域に含まれている動線を、第１分類に属する人物の動線と判定する。
このようにすれば、動線判定装置３０は、第１分類に属する人物（例えば、従業員）の動線情報を判定することができ、顧客の動線情報と区別することができる。その結果、動線判定装置３０は、顧客に特別な行為を強いることなく領域における顧客の動線の分析をより高精度で行うことができる。
本発明の最小構成の動線判定システムについて説明する。
本発明の最小構成の動線判定システム１は、図１８に示すように、撮像部１０１と、動線生成部２０１と、判定部３０２と、を備える。
本発明の最小構成の動線判定システム１は、図１８に示すように、撮像部１０１と、動線生成部２０１と、判定部３０２と、を備える。
撮像部１０１は、画像を撮影する。
動線生成部２０１は、撮像部１０１が撮影した画像に含まれる対象の動線を生成する。
判定部３０２は、動線生成部２０１から取得した対象の動線のうち、動線の少なくとも一部が所定領域に含まれている動線を、第１分類に属する人物の動線と判定する。
動線生成部２０１は、撮像部１０１が撮影した画像に含まれる対象の動線を生成する。
判定部３０２は、動線生成部２０１から取得した対象の動線のうち、動線の少なくとも一部が所定領域に含まれている動線を、第１分類に属する人物の動線と判定する。
このようにすれば、動線判定システム１は、第１分類に属する人物（例えば、従業員）の動線情報を判定することができ、顧客の動線情報と区別することができる。その結果、動線判定装置３０は、顧客に特別な行為を強いることなく領域における顧客の動線の分析をより高精度で行うことができる。
なお、本発明の実施形態による動線判定装置３０は、動線情報生成装置２０の機能部の一部または全部を含んでいてもよい。
なお、本発明の実施形態における処理フローは、適切な処理が行われる範囲において、処理の順番が入れ替わってもよい。
本発明の実施形態における記憶部２０２、その他の記憶部のそれぞれは、適切な情報の送受信が行われる範囲においてどこに備えられていてもよい。また、記憶部２０２、その他の記憶部のそれぞれは、適切な情報の送受信が行われる範囲において複数存在しデータを分散して記憶していてもよい。
本発明の実施形態について説明したが、上述の映像取得システム１０、動線情報生成装置２０、動線判定装置３０、内部属性取得システム４０、外部属性取得システム５０、端末装置６０のそれぞれは内部に、コンピュータシステムを有していてもよい。そして、上述した処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータがそのプログラムを実行するようにしてもよい。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現してもよい。さらに、上記プログラムは、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるファイル、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例であり、発明の範囲を限定しない。これらの実施形態は、発明の要旨を逸脱しない範囲で、追加、種々の省略、置き換え、変更を行ってよい。
１・・・動線判定システム
１０・・・映像取得システム
２０・・・動線情報生成装置
３０・・・動線判定装置
４０・・・内部属性取得システム
５０・・・外部属性取得システム
６０・・・端末装置
１０１、１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃ、１０１ｄ、１０１ｅ、１０１ｆ、１０１ｇ、１０１ｈ、１０１ｉ・・・映像取得部
１０２、１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄ、１０２ｅ、１０２ｆ、１０２ｇ、１０２ｈ、１０２ｉ、１０２ｊ・・・近距離通信部
２０１・・・動線情報生成部
２０２・・・記憶部
２０３・・・属性抽出部
２０４・・・対応付部
２０５・・・属性取得部
３０１・・・動線情報取得部
３０２・・・第一移動対象検出部、判定部
３０３・・・動線情報分類部
３０４・・・動線情報出力部
３０５・・・サービス情報出力部
１０・・・映像取得システム
２０・・・動線情報生成装置
３０・・・動線判定装置
４０・・・内部属性取得システム
５０・・・外部属性取得システム
６０・・・端末装置
１０１、１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃ、１０１ｄ、１０１ｅ、１０１ｆ、１０１ｇ、１０１ｈ、１０１ｉ・・・映像取得部
１０２、１０２ａ、１０２ｂ、１０２ｃ、１０２ｄ、１０２ｅ、１０２ｆ、１０２ｇ、１０２ｈ、１０２ｉ、１０２ｊ・・・近距離通信部
２０１・・・動線情報生成部
２０２・・・記憶部
２０３・・・属性抽出部
２０４・・・対応付部
２０５・・・属性取得部
３０１・・・動線情報取得部
３０２・・・第一移動対象検出部、判定部
３０３・・・動線情報分類部
３０４・・・動線情報出力部
３０５・・・サービス情報出力部
Claims (9)
- 対象の動線を取得する動線情報取得部と、
前記対象の動線のうち、前記動線の少なくとも一部が所定領域に含まれている動線を、第１分類に属する人物の動線と判定する判定部と、
を備える動線判定装置。 - 前記判定部は、
前記対象の動線のうち、前記第１分類に判定された以外の動線を第２分類に属する人物の動線と判定する、
請求項１に記載の動線判定装置。 - 前記判定部は、
所定時刻に前記所定領域に存在していた前記対象の動線を、前記第１分類に属する人物の動線と判定する、
請求項１または請求項２に記載の動線判定装置。 - 前記所定領域は、携帯端末の存在する位置であり、
前記所定時刻は、当該位置に前記携帯端末が存在していた時刻である、
請求項３に記載の動線判定装置。 - 前記所定領域は複数の領域を含み、
前記判定部は、
前記動線の少なくとも一部が前記複数の領域それぞれに含まれている動線を、前記第１分類に属する人物の動線と判定する、
請求項１から請求項４の何れか一項に記載の動線判定装置。 - 前記判定部は、
前記所定領域における前記対象の滞留時間に基づいて、前記第１分類に属する人物か否かの判定する、
請求項１から請求項５の何れか一項に記載の動線判定装置。 - 対象の動線を取得することと、
前記対象の動線のうち、前記動線の少なくとも一部が所定領域に含まれている動線を、第１分類に属する人物の動線と判定することと、
を含む動線判定方法。 - コンピュータに、
対象の動線を取得することと、
前記対象の動線のうち、前記動線の少なくとも一部が所定領域に含まれている動線を、第１分類に属する人物の動線と判定することと、
を実行させるプログラム。 - 画像を撮影する撮像部と、
前記画像に含まれる対象の動線を生成する動線生成部と、
前記動線生成部から取得した前記対象の動線のうち、前記動線の少なくとも一部が所定領域に含まれている動線を、第１分類に属する人物の動線と判定する判定部と、
を備える動線判定システム。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016059142A JP7160430B2 (ja) | 2016-03-23 | 2016-03-23 | 動線判定装置、動線判定システム、動線判定方法及びプログラム |
| US15/999,623 US20210209615A1 (en) | 2016-03-23 | 2017-03-23 | Traffic flow determination device, traffic flow determination system, traffic flow determination method, and program |
| PCT/JP2017/011602 WO2017164272A1 (ja) | 2016-03-23 | 2017-03-23 | 動線判定装置、動線判定システム、動線判定方法及びプログラム |
| JP2021146191A JP2021185533A (ja) | 2016-03-23 | 2021-09-08 | 動線判定装置、動線判定システム、動線判定方法及びプログラム |
| JP2023135866A JP2023153340A (ja) | 2016-03-23 | 2023-08-23 | 動線判定装置、動線判定システム、動線判定方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
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