JP2018116405A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】設定範囲の待ち行列のオブジェクトの数を取得する取得手段と、取得手段により取得されたオブジェクトの数が閾値以下の場合、取得手段によって取得されたオブジェクトの数を変更する変更手段と、変更手段によって変更されたオブジェクトの数と、待ち行列における通過頻度と、に基づいて、待ち行列の待ち時間を予測する予測手段と、を有する。
【選択図】図4
Description
図1は、行列待ち時間予測システムのシステム構成及びシステムを構成する各装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図1に示すように、行列待ち時間予測システムでは、撮像装置100と情報処理装置106とが、ネットワーク105を介して相互に情報の授受ができるように接続されている。撮像装置100は1台に限定されるものではなく、行列待ち時間予測システムに2台以上含まれていてもよい。
撮像装置100は、ネットワーク105を介して撮像画像を情報処理装置106へ送信する。撮像装置100は、画像を撮像するカメラである。例えば、監視に用いられる撮像装置である。また、撮像装置100は、壁面や天井に設置することができ、1枚以上の画像を含む動画像を撮像するカメラであってもよい。また、撮像装置100は、例えば、PoE(Power Over Ethernet)(登録商標)に対応していてもよく、LAN(Local Area Network)ケーブルを介して電力を供給されてもよい。次に撮像装置100の構成について説明する。
通信部102は、ネットワーク105を介して情報処理装置106と通信を行う。通信は、無線通信を介して行ってもよいし、有線LANを介して行ってもよい。無線通信として、Bluetooth(登録商標)、ZigBee(登録商標)、UWB(Ultra Wide Band)等の無線PAN(Personal Area Network)が挙げられる。また、無線通信として、Wi−Fi(Wireless Fidelity)(登録商標)等の無線LAN(Local Area Network)が挙げられる。また、無線通信として、WiMAX(登録商標)等の無線MAN(Metropolitan Area Network)や、LTE/3G等の無線WAN(Wide Area Network)が挙げられる。有線LANとしては、例えば、Ethernet(登録商標)等の通信規格を満足する複数のルータ、スイッチ、ケーブル等の構成が挙げられる。通信部102は、外部機器と通信を行うことができればよく、通信の規格、規模、構成は限定されない。
CPU103は、撮像装置100の各部における演算や論理判断等の処理を行う演算処理部である。撮像装置100の機能や処理は、CPU103が記憶部104に格納されているプログラムを読み出し、このプログラムを実行することにより実現される。
記憶部104は、EEPROM等の電気的に消去可能な不揮発性メモリ(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)である。記憶部104には各種情報が記録される。例えば、記憶部104には、撮像装置100により得られた撮像画像を記憶してもよい。
通信部107は、ネットワーク105を介して撮像装置100から画像や各種情報の通信を行う。
CPU108は、情報処理装置106の各部における演算や論理判断等の処理を行う演算処理部である。
記憶部109は、電気的に消去可能な不揮発性メモリEEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)である。
表示部110は、撮像装置100から取得した画像の表示や撮像装置100の設定情報等を表示する。なお、情報処理装置106内に表示部110を有する構成としたが、これに限定されるものではない。他の例としては、表示部110を情報処理装置106に有さず、情報処理装置106は、インタフェースを介して外部装置としての表示装置を制御するものとしてもよい。
入力部111は、マウス入力、キーボード入力、タッチ入力等のユーザー指示の入力を受け付ける。例えば、入力部111が撮像装置100の設定を変更する指示を入力した場合に、CPU108は、指示に基づいて、撮像装置100の設定を変更するための制御命令を生成し、通信部107を介して撮像装置100へ制御命令を出力する。このように、撮像装置100は、情報処理装置106より取得した制御命令に基づいて撮像装置100の設定を変更することができる。
CPU108が記憶部109に記憶されているプログラムに基づき処理を実行することによって、後述する図3に示す情報処理装置106の機能構成及び後述する図4のフローチャートの処理が実現される。
通過検知部112は、監視カメラで撮像された映像を解析し、人体の通過検知線203の通過を検知する。又は、通過検知部112は、監視カメラに設けられた、又は通過検知線203に近傍に設置された通過センサからの信号に基づき、人体の通過検知線203の通過を検知するようにしてもよい。ここで、図3では、情報処理装置106に通過検知部112を実装する例を示しているが、通過検知部112を監視カメラに実装してもよい。通過検知部112を監視カメラに実装した場合、監視カメラは、通過検知部112で検知された情報を、情報処理装置106に送信する。また、通過検知部112は、監視カメラで撮像された映像の解決結果、及び通過センサからの信号に基づき、人体の通過検知線203の通過を検知するようにしてもよい。人体の通過検知線203の通過の検知は、待ち行列から出ていくオブジェクトの検知の一例である。
カウント部113は、画像処理及び画像処理の結果の解析により、監視カメラの映像から人体を検出し、人数をカウントする。制御部116は、入力部111を介したユーザー指示に基づき、予め行列が写る範囲を範囲202として設定していてもよい。カウント部113は、待ち行列のエリアの状況によって、一つ又は複数の監視カメラからの映像を使用してもよい。
通過頻度算出部114は、予め定められた時間内に、通過検知部112が何人の人体を検知したかを計算し、行列の進行方向の通過頻度を算出する。例えば、通過頻度算出部114は、行列から出ていくオブジェクトの頻度(単位時間に行列から出ていくオブジェクトの数)を通過頻度として算出すればよい。
待ち時間算出部115は、入力部111を介したユーザー指示に基づき設定された間隔に応じて、カウント部113で算出された人数と、通過頻度算出部114で算出された人体の通過頻度とから、待ち時間を予測し、予測した待ち時間を記憶部109等に記録する。
制御部116は、図3に示す構成の各機能を制御する。
S301において、制御部116は、設定情報に基づきカウント範囲をカウント部113へ設定する。より具体的に説明すると、制御部116は、入力部111を介したユーザー指示に基づきカウント範囲を示す設定情報を記憶部109に記憶する。制御部116は、記憶部109に記憶した設定情報に基づきカウント範囲をカウント部113へ設定する。また、制御部116は、人体判別処理を行う待ち人数の閾値を待ち時間算出部115へ設定する。また、制御部116は、待ち時間予測を行うタイミングを通過頻度算出部114、待ち時間算出部115に設定する。制御部116は、これらの設定を必ずしも毎回行う必要はなく、予め記憶した値を読み込んで設定を行ってもよい。制御部116は、待ち人数の閾値として、係員等の行列を構成しない人体の数が分かっている場合には予め設定されている人体の数を用いてもよい。また、制御部116は、行列を構成しない人体の数が未知の場合はカウントを行うカウント範囲の大きさに応じて自動で閾値を設定してもよい。
S302において、通過検知部112は、通過センサからの信号や画像解析結果に基づき、人体の通過を検知する。
S303において、カウント部113は、S301で設定されたカウント範囲内に存在する人体のカウントを行う。カウント部113は、カウントした人数を待ち時間算出部115に送る。
S305において、待ち時間算出部115は、S303でカウントされた人体が行列を構成する人体かどうかの判別処理を行う。実施形態1においては、待ち時間算出部115は、S301で設定された閾値以下であれば、カウントされた人体は行列を構成する人体ではないと判別し、待ち人数の値を0(ゼロ)にする(待ち時間予測値を0にする)。S305の処理により、係員等の行列を構成する人体以外の人数が予め分かっている場合、予めその人数をS301の初期設定の処理で閾値として設定しておくことで、偽の行列を検出してしまうことを防ぐことができる。
S306において、通過頻度算出部114は、S301で設定された待ち時間予測タイミングに応じて、通過検知部112の人体通過の検知結果から、行列の進行方向で予め定めた時間内の人体の通過頻度を算出し記録する。
WTp = QL/TH
WTp:予測待ち時間
QL :待ち人数
TH :通過頻度
システムの起動時等、通過頻度が0になってしまう場合を考慮して、通過頻度の初期値を予め設定しておくのがよい。
S308において、制御部116は、S307で求めた予測待ち時間を表示部110に表示する。設定に応じて、制御部116は、過去の予測待ち時間や通過頻度等のデータを表示部110に表示してもよい。また、通過頻度が0の場合には、制御部116は、予め定めた表示を表示部110にするようにしておいてもよい。
S309において、例えば、待ち時間算出部115は、待ち時間の予測の処理を終了するか否かを判断する。待ち時間算出部115は、待ち時間の予測の処理を続けて実行する場合(S309においてYes)は、S302へ戻り、終了する場合(S309においてNo)は、図3に示すフローチャートの処理を終了する。
実施形態2では、実施形態1と異なるS305の人体判別処理を行う。実施形態2では、主に実施形態1と異なる点を説明する。
待ち時間算出部115は、通過検知部112で指定時間通過が検知されない場合に、カウントされた人体は行列を構成する人体ではないと判別し、待ち人数の値を0にする(待ち時間予測値を0にする)。制御部116は、予めS301の初期設定時に指定時間を登録しておく。例えば、制御部116は、入力部111を介したユーザー指示に基づき指定時間を示す設定情報を記憶部109に記憶する。待ち時間算出部115は、記憶部109に記憶された設定情報に基づき、通過検知部112で指定時間通過が検知されない場合に、カウントされた人体は行列を構成する人体ではないと判別し、待ち人数の値を0にする(待ち時間予測値を0にする)。この様な処理を行うことにより、カウント範囲内に存在する人体で、その場に待機していて行列を退出することのない係員等を判別でき、偽の行列を検出してしまうことを防ぐことができる。
実施形態3では、実施形態1、2と異なるS305の人体判別処理を行う。実施形態3では、主に上述した実施形態と異なる点を説明する。
より具体的には、図5に示したように、制御部116は、判別を行う指定領域401と設定時間との指定を、予めS301の初期設定時に登録しておく。例えば、制御部116は、入力部111を介したユーザー指示に基づき指定領域401と設定時間とを示す設定情報を記憶部109に記憶する。待ち時間算出部115は、記憶部109に記憶された設定情報に基づき、カウント部113において指定領域401での検出が設定時間で示される一定時間なかった場合に、カウントされた人体は行列を構成する人体ではないと判別する。そして、待ち時間算出部115は、待ち人数の値を0にする(待ち時間予測値を0にする)。この様な処理を行うことにより、行列を構成する人体であれば必ず行列の先頭部付近に存在することが予想されるため、行列を構成する人体とそれ以外の人体との判別ができ、偽の行列を検出してしまうことを防ぐことができる。
実施形態1〜3では、カウント部113で待ち人数カウントを行う範囲は、制御部116が初期設定時に初期設定を行い、その後、固定範囲でのカウントを行っていた。しかし、待ち人数カウントを行う範囲は可変であってもよい。
制御部116は、S301の初期設定において、入力部111を介したユーザー指示に基づき、時間帯ごとの混雑度によって、待ち人数カウントを行う範囲を変化させるように予め設定しておいてもよい。例えば、制御部116は、入力部111を介したユーザー指示に基づき、初期設定として、時間帯と、待ち人数カウント範囲と、を関連付けた設定情報を記憶部109に記憶する。この様な処理を行うことで、無駄な範囲での検出を省くことができる。例として、混雑度が小さいときの適用例を図6(a)に、大きいときの適用例を図6(b)に示す。
カウント部113は、S303のカウントにおいて、現在の時間情報を取得し、取得した時間情報が含まれる時間帯と関連付けられた待ち人数カウント範囲を設定情報より取得し、取得した待ち人数カウント範囲内に存在する人体のカウントを行う。
また、例えば、制御部116等は、カウントした人体の増減に応じて、待ち人数カウント範囲を広げたり、狭めたりしてもよい。
また、カウント部113は、取得した待ち人数カウント範囲の大きさに応じて、人体判別処理を行う待ち人数閾値を変化させてもよい。図7の例では、待ち人数カウント範囲が、所定の範囲より狭い場合は、待ち人数閾値を1(図7(a))とし、待ち人数カウント範囲が、所定の範囲より広い場合は、待ち人数閾値を2(図7(b))としている。
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給する。そして、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
上述した各実施形態では、人体が行列を構成している場合について説明したが、他のオブジェクト、例えば、自動車、動物等であってもよい。
また、上述した各実施形態を任意に組み合わせて実施してもよい。
また、より少ない処理でより精度よく待ち時間を予測することができる。
106 情報処理装置
108 CPU
Claims (11)
- 設定範囲の待ち行列のオブジェクトの数を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された前記オブジェクトの数が閾値以下の場合、前記取得手段によって取得された前記オブジェクトの数を変更する変更手段と、
前記変更手段によって変更された前記オブジェクトの数と、前記待ち行列における通過頻度と、に基づいて、前記待ち行列の待ち時間を予測する予測手段と、
を有する情報処理装置。 - 前記取得手段によって取得された前記オブジェクトの数が前記閾値以下であり、前記待ち行列から出ていくオブジェクトが設定時間、検知されなかった場合、前記変更手段は、前記オブジェクトの数を変更する請求項1記載の情報処理装置。
- 前記取得手段によって取得された前記オブジェクトの数が前記閾値以下であり、前記設定範囲の指定領域においてオブジェクトが設定時間、検知されなかった場合、前記変更手段は、前記オブジェクトの数を変更する請求項1記載の情報処理装置。
- 前記変更手段は、前記オブジェクトの数をゼロに変更する請求項1乃至3何れか1項記載の情報処理装置。
- 前記設定範囲を設定情報として設定する設定手段を更に有する請求項1乃至4何れか1項記載の情報処理装置。
- 前記設定手段は、時間帯と設定範囲とを関連付けて設定情報として設定し、
前記取得手段は、前記設定情報に基づき現在の時間情報が含まれる時間帯と関連付けられた設定範囲を特定し、特定した設定範囲の待ち行列のオブジェクトの数を取得する請求項5記載の情報処理装置。 - 前記取得手段は、前記特定した設定範囲に基づいて、前記閾値を変更する請求項6記載の情報処理装置。
- 前記設定手段は、前記閾値を設定する請求項5乃至7何れか1項記載の情報処理装置。
- 前記待ち行列における通過頻度は、前記待ち行列から出ていくオブジェクトの頻度である請求項1乃至8何れか1項記載の情報処理装置。
- 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
設定範囲の待ち行列のオブジェクトの数を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記オブジェクトの数が閾値以下の場合、前記取得工程によって取得された前記オブジェクトの数を変更する変更工程と、
前記変更工程によって変更された前記オブジェクトの数と、前記待ち行列における通過頻度と、に基づいて、前記待ち行列の待ち時間を予測する予測工程と、
を含む情報処理方法。 - コンピュータを請求項1乃至9何れか1項記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
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