JP2019046174A - Facility situation grasping system and method - Google Patents
Facility situation grasping system and method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019046174A JP2019046174A JP2017168842A JP2017168842A JP2019046174A JP 2019046174 A JP2019046174 A JP 2019046174A JP 2017168842 A JP2017168842 A JP 2017168842A JP 2017168842 A JP2017168842 A JP 2017168842A JP 2019046174 A JP2019046174 A JP 2019046174A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- information
- facility
- link
- status
- area
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 45
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 37
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 26
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 25
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 46
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 19
- 230000006870 function Effects 0.000 description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 9
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 6
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 3
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 3
- 238000004040 coloring Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 229910003460 diamond Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010432 diamond Substances 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/005—Traffic control systems for road vehicles including pedestrian guidance indicator
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Navigation (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
本発明は、施設状況把握システムおよび方法に関する。 The present invention relates to a system status grasping system and method.
駅構内、空港、大型商業施設等の施設内を移動する利用者は、混雑している経路や階段のような負荷の高い経路を通らずに、快適に移動できることが望ましい。したがって、施設内の各所がどんな状況であるかを把握できるのが好ましい。しかし、利用者の通りうる経路全てにセンサを設置するのでは、コストがかかりすぎる。 It is desirable that users traveling in facilities such as station premises, airports, large commercial facilities, etc. can travel comfortably without passing through heavily loaded routes such as crowded routes and stairs. Therefore, it is desirable to be able to grasp what the situation in each place in the facility is. However, installing sensors in all possible paths for users is too expensive.
そこで例えば、特許文献1では、撮影画像から判定した人流の特徴、移動体ダイヤ情報、駅の入出場履歴情報の因果関係を有効グラフで表現し、確率を計算することで、混雑度を直接観測できないホームの混雑度を推定する技術が開示されている。
Therefore, for example, in
しかしながら特許文献1に記載の技術では、混雑の定義に利用者の移動しやすさを想定していないため、混雑の状態を推定できるという効果に留まる。したがって、特許文献1では、利用者の移動しやすい経路を推定することができない。
However, the technology described in
本発明は上記の課題に鑑みてなされたもので、利用者が施設内の経路を移動する際の負荷を計算することができ、利便性を向上できるようにした施設状況把握システムおよび方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above problems, and provides a facility status grasping system and method capable of calculating the load when a user moves a route in a facility and improving convenience. It is to do.
上記課題を解決すべく、本発明の一つの観点に従う施設状況把握システムは、施設内の利用者の流れに関する状況を把握する施設状況把握システムであって、施設内の空間構造をノードとリンクおよびエリアで定義する空間ネットワーク情報と施設内に配置された各センサとの対応関係を定義するセンサ空間ネットワーク関連情報を記憶する空間ネットワーク情報記憶部と、各センサで検出されたセンサ情報とセンサ空間ネットワーク関連情報とに基づいて、リンクでの利用者の流れの状況を示すリンク状況情報とエリアでの利用者の流れの状況を示すエリア状況情報とを作成する第1状況情報作成部と、リンク状況情報およびエリア状況情報と、推定対象となる所定の経路の情報であって、リンクおよびエリアの組合せで定義される所定の経路情報と、利用者の属性情報とに基づいて、所定の経路を移動する際の負荷を計算することにより、移動負荷情報を作成する移動負荷情報作成部と、を備える。 In order to solve the above problems, a facility status grasping system according to one aspect of the present invention is a facility status grasping system for grasping the status regarding the flow of the user in the facility, which comprises: A space network information storage unit that stores sensor space network related information that defines the correspondence between space network information defined in an area and each sensor placed in a facility, sensor information detected by each sensor, and a sensor space network A first status information creation unit for creating link status information indicating the status of the flow of the user on the link and area status information indicating the status of the flow of the user on the basis of the related information, and the link status Information and area status information, and information of a predetermined route to be estimated, which is defined by a combination of a link and an area Comprising a road information, on the basis of the attribute information of the user, by calculating the load when moving the predetermined path, the movement load information creation unit that creates a movement load information.
本発明によれば、利用者が施設内の所定の経路を移動する際の負荷を計算することができ、利便性を向上できる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the load at the time of a user moving the predetermined | prescribed route in a plant | facility can be calculated, and the convenience can be improved.
以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。図1の全体概要を参照して、本実施形態を説明する。詳細は図2〜図19を用いて後述する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described based on the drawings. The present embodiment will be described with reference to the overall outline of FIG. Details will be described later with reference to FIGS.
本実施形態に係る施設状況把握システム1は、ノード301とリンク302とエリア303の組み合わせから構成される空間ネットワーク情報106と、施設の各所に設置されたセンサ111と空間ネットワーク情報106との関連を定義するセンサ空間ネットワーク関連情報105を保持する空間ネットワーク情報記憶部107と、施設の各所に設置されたセンサ111から取得したセンサ情報1111と、センサ空間ネットワーク関連情報105に基づき、リンク状況情報1081とエリア状況情報1082を作成するセンサ設置場所状況情報作成部101と、センサ設置場所状況情報作成部101が作成したリンク状況情報1081とエリア状況情報1082と、推定の対象となる経路情報1092と属性情報1093とに基づき、施設内の各所の移動負荷情報1091を計算する移動負荷情報作成部104と、を備える。
The facility
センサ111は、施設内の各所に配置することができる。しかし、施設内の全ての経路を網羅するようにセンサ111が配置される必要はない。本実施形態では、センサ111が施設内の各経路に部分的に設置されている場合に、センサ未設置場所状況情報作成部103が、センサ111の設置されていない場所における人流304を推定する。
「第2状況情報推定部」としてのセンサ未設置場所状況情報作成部103は、「第1状況情報推定部」としてのセンサ設置場所状況情報作成部101の作成した情報1081,1082と状況伝播分析部102の分析した情報とに基づいて、センサ111の設置されていない箇所の人流304を推定する。
The sensor non-installed location status
状況伝播分析部102は、リンク状況情報1081およびエリア状況情報1082を複数比較することにより、施設内の人流304に変化を生じさせるイベントを検知し、イベントによる人流304の変化が施設内へ伝播する状況を示す状況伝播情報1083(図2参照)を作成する。
The situation
状況伝播分析部102は、過去に作成された状況伝播情報1083に基づいて、検知されたイベントによる人流304の変化が生じる範囲を特定し、特定した範囲についてイベントに関する状況伝播情報1083を作成してもよい。
Based on the
本実施形態の施設状況把握システム1は、推定対象となる所定の経路と、所定の経路を移動する利用者の属性とが入力されると、その属性を持つ利用者が所定の経路を移動する際の負荷(歩きやすさ)を計算する。
In the facility
所定の経路は、施設内における利用者の出発地と目的地を指定することにより、自動的に選択されてもよい。または、施設内の各経路のうち、利用者の多い主要な経路を予め登録しておき、登録済みの主要経路の一部または全部を推定対象の所定の経路として選択してもよい。 The predetermined route may be automatically selected by specifying the user's departure place and destination in the facility. Alternatively, among the routes in the facility, a main route with many users may be registered in advance, and a part or all of the registered main routes may be selected as a predetermined route to be estimated.
本実施形態の施設状況把握システム1は、利用者の移動予定の所定の経路に関する負荷(移動負荷とも呼ぶ)を、所定の経路に対応づけた画面を移動負荷情報1091の少なくとも一部として作成し、利用者に提供する。
The facility
ここでの利用者には、施設状況把握システム1を利用して施設内を移動する者、施設の通行を管理する者等を含むことができる。
The users here can include a person who moves in the facility using the facility
本実施形態によれば、施設内を移動する利用者の流れ(人流)304を推定することができ、利用者が移動する際の負荷を計算することができる。これにより、本実施形態によれば、施設の移動状況を管理することができ、使い勝手が向上する。上記以外の課題、構成および効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。 According to this embodiment, the flow (person flow) 304 of the user moving in the facility can be estimated, and the load when the user moves can be calculated. Thereby, according to this embodiment, the movement situation of a facility can be managed and usability improves. Problems, configurations and effects other than the above are clarified by the description of the following embodiments.
図2〜図19を用いて第1実施例を説明する。本実施例では、駅という施設において、人の流れという状況を把握し、移動しやすい場所や経路を推定する施設状況把握システム1を説明する。
The first embodiment will be described with reference to FIGS. In this embodiment, in a facility called a station, a facility
<ネットワーク構成例> <Network configuration example>
図2は、本実施例に係る施設状況把握システム1を含むネットワーク構成図である。施設状況把握システム1は、施設の各所に設置されたセンサ111と通信ネットワーク120を介して接続されている。さらに、施設状況把握システム1は、当該システム1を利用する利用者の保持する端末である利用者端末112と、通信ネットワーク121を介して接続されている。通信ネットワーク120と通信ネットワーク121は、共通の通信ネットワークであってもよいし、それぞれ異なるプロトコルを用いるネットワークであってもよい。また、通信ネットワーク120,121は、有線ネットワークまたは無線ネットワークのいずれでもよい。
FIG. 2 is a network configuration diagram including the facility
施設状況把握システム1に接続するセンサ111と利用者端末112は、1台ではなく、センサの数、利用者の数に応じて複数台存在する。
There are a plurality of
こうしたネットワーク環境における施設状況把握システム1は、その通信部110を介して、センサ111および利用者端末112と、データを送受信する。
The facility
図2に示すネットワーク構成のうち、センサ111は、施設内の状況を観測するセンサである。センサ111としては、例えば、監視カメラ、運行管理システム、改札機システムなどを用いることができる。運行管理システムは、駅に発着する列車の運行状態を管理する。改札機システムは、改札を通過する利用者を検出する。これら以外に、例えば、超音波センサ、赤外線センサ、レーザーレーダ等のセンサを使用してもよい。
In the network configuration shown in FIG. 2, the
センサ111は、施設の各所に複数台設置され、施設状況把握システム1に接続されていることを想定する。複数の種類のセンサがシステム1に接続されていてもよい。センサ111は、施設状況把握システム1に直接接続されてもよいし、集約装置や中継装置等を介してシステム1に接続されてもよい。
It is assumed that a plurality of
センサ111は、センサ111で検出した生データをセンサ情報1111としてそのまま施設状況把握システム1へ送信してもよい。あるいは、センサ111内の処理回路により、またはセンサ111とシステム1の間に設置される装置により、センサ111で検出した生データを加工してセンサ情報1111を生成し、加工されたセンサ情報1111をシステム1へ送信してもよい。
The
利用者端末112は、駅の利用者が個人で保持する端末や、交通事業者が業務で使う端末である。利用者端末112としては、例えば、携帯電話(いわゆるスマートフォンを含む)、携帯情報端末、ゴーグル型や眼鏡型、腕輪型、腕時計型等のいわゆるウェアラブル型端末、ノート型パーソナルコンピュータ、タブレット型パーソナルコンピュータ、デスクトップ型パーソナルコンピュータ等を挙げることができる。 The user terminal 112 is a terminal that a user of a station holds in an individual or a terminal that a traffic provider uses for business. The user terminal 112 may be, for example, a mobile phone (including a so-called smartphone), a portable information terminal, a so-called wearable terminal such as a goggle type, glasses type, bracelet type, wrist watch type, a notebook type personal computer, a tablet type personal computer A desktop type personal computer etc. can be mentioned.
施設状況把握システム1は、図3で後述するサーバコンピュータ上に構築されており、マイクロプロセッサ、メモリ、コンピュータプログラム等のコンピュータ資源を利用することで、各機能101〜109を実現する。
The facility
すなわち、施設状況把握システム1は、センサ設置場所状況情報作成部101、状況伝播分析部102、センサ未設置場所状況情報作成部103、移動負荷情報作成部104、通信部110、空間ネットワーク情報記憶部107、状況情報記憶部108、移動負荷情報記憶部109を備えた情報処理システムである。
That is, the facility
空間ネットワーク情報記憶部107は、空間ネットワーク情報106と、センサ空間ネットワーク関連情報105と、を格納する。空間ネットワーク情報106は、駅構内の場所や設備といった施設内の経路を構成する経路構成要素を、ノードとリンクとエリアとをネットワーク構成要素とするネットワーク構造としてモデル化した情報である。空間ネットワーク情報106は、ノードとリンクおよびエリアのネットワーク構成要素からモデル化されたネットワーク構造を、ノード情報1061、リンク情報1062およびエリア情報1063として格納する。
The space network
センサ空間ネットワーク関連情報105は、施設内の状況を観測するセンサ111が、空間ネットワーク情報106の有するネットワーク構成要素のうち、どのネットワーク構成要素の状況を把握可能であるのかの関連性を示す情報を格納する。
The sensor space network related
空間ネットワーク情報106とセンサ空間ネットワーク関連情報105とは、センサ111の検出データや利用者端末112からの要求といった外部からの入力情報に依存しない情報であり、システム構築時あるいは改修時に作成する。ただし、工事や通行止めなどにより、突発的に施設の構造や通行可能な場所が変化する場合には、空間ネットワーク情報106およびセンサ空間ネットワーク関連情報105を動的に更新してもよい。これら情報105,106のデータ構成例の詳細は後述する。
The
センサ設置場所状況情報作成部101は、施設の各所に設置されたセンサ111から取得するセンサ情報1111と、センサ空間ネットワーク関連情報105とに基づき、リンク状況情報1081とエリア状況情報1082とを作成して、状況情報記憶部108に格納する機能モジュールである。こうした機能モジュールは、図3で示すように、施設状況把握システム1を成すコンピュータが、所定のプログラムを実行することで実装される(以下同様)。
The sensor installation location status
なお、センサ情報1111は、センサ111が観測したままの生データであってもよいし、生データを使いやすいように加工したデータであってもよいし、センサ111が直接観測していなくても別手段(運行管理システムや改札システム等)により推定されたデータであってもよいし、複数のセンサ情報を統合したデータであってもよい。センサ設置場所状況情報作成部101での処理の詳細等は後述する。
The
移動負荷情報作成部104は、利用者が経路を移動する際の負荷(移動負荷)を計算して、移動負荷情報1091を作成する機能モジュールである。移動負荷情報作成部104は、状況情報記憶部108が保持するリンク状況情報1081およびエリア状況情報1082と、移動負荷情報記憶部109が保持する経路情報1092および利用者の属性情報1093とに基づいて移動負荷を計算し、移動負荷情報1091を作成する。
The movement load
経路情報1092と属性情報1093とは、事前にパターンを作成してもよいし、利用者端末112から入力される利用者要求1121から取得してもよい。移動負荷情報作成部104における処理等の詳細は、後述する。
The
状況伝播分析部102は、状況伝播情報1083を作成して、状況情報記憶部108に格納する機能モジュールである。状況伝播分析部102は、状況情報記憶部108が有するリンク状況情報1081およびエリア状況情報1082と、移動負荷情報記憶部109が有する移動負荷情報1091とを複数参照して比較することにより、状況伝播情報1083を作成する。状況伝播分析部102の処理の詳細等は、後述する。
The situation
センサ未設置場所状況情報作成部103は、リンク状況情報1081およびエリア状況情報1082を作成して、状況情報記憶部108へ格納する機能モジュールである。センサ未設置場所状況情報作成部103は、任意のセンサ111のセンサ情報1111、あるいは状況情報記憶部108が有するリンク状況情報1081とエリア状況情報1082および状況伝播情報1083とに基づいて、センサ111が設置されていない場所におけるリンク状況情報1081およびエリア状況情報1082を作成する。センサ未設置場所状況情報作成部103の処理の詳細等は、後述する。
The sensor non-installation location status
通信部110は、通信ネットワーク120,121を介して、各センサ111および各利用者端末112といった外部装置と通信処理を行う機能モジュールである。具体的には、通信部110は、施設状況把握システム1を構成するコンピュータが備える、ネットワークインターフェイスカード等の適宜な通信装置により実装される。
The
<ハードウェア構成例> <Hardware configuration example>
図3は、施設状況把握システム1および利用者端末112のハードウェア構成例を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the facility
施設状況把握システム1は、例えば、記憶装置201、メモリ202、マイクロプロセッサ(図中CPU)203、通信装置204をバス205で通信可能に接続したコンピュータ装置(サーバコンピュータ)を用いて実現される。
The facility
記憶装置201は、例えば、SSD(Solid State Drive)やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される。メモリ202は、RAMなど揮発性記憶素子で構成される。マイクロプロセッサ203は、記憶装置201に保持されるプログラム2011とデータ2012とをメモリ202に読み出すなどして実行し、コンピュータシステム1の統括制御を行なうとともに、各種判定、演算および制御処理を行なう。通信装置204は、通信部110を実現するもので、ネットワーク120,121を介して外部装置(センサ111、利用者端末112)との通信処理を担う。
The
記憶装置201内には、本実施例の施設状況把握システム1として必要な機能モジュール101〜104,110を実装するためのコンピュータプログラム2011のほかに、記憶部107〜109が保持する情報も記憶されている。
In the
利用者端末210も、例えば、記憶装置211、メモリ212、マイクロプロセッサ213、通信装置214、ユーザインターフェース装置(UI装置)216をバス215で接続したコンピュータ装置(クライアントコンピュータ)を用いて実現される。マイクロプロセッサ213は、記憶装置211に格納されたコンピュータプログラム2111をメモリ212に読み込んで実行することにより、施設状況把握システム1を使用するための機能を実現する。本実施例では、例えば、ウェブブラウザを介して、施設状況把握システム1のサービスを利用できるようになっている。記憶装置211には、ウェブブラウザ等のコンピュータプログラム2111のほかに、施設状況把握システム1を利用するためのログイン情報や利用者端末112を使用するユーザの属性情報、現在位置などのデータ2112を記憶することができる。
The
<機能モジュールおよびデータ構成の詳細> <Details of Function Module and Data Configuration>
以下、施設状況把握システム1の機能モジュールおよびデータ構成の詳細について、説明する。
Hereinafter, details of the functional modules and data configuration of the facility
<空間ネットワーク情報管理部106の構成要素の概要:図4> <Outline of Components of Space Network Information Management Unit 106: FIG. 4>
施設状況把握システム1の空間ネットワーク情報106は、駅構内の場所や設備を、ノードとリンクとエリアを構成要素とするネットワーク構造としてモデル化し、ノード情報1061、リンク情報1062、エリア情報1063として格納する。ノード301とリンク302とエリア303とを、図4に模式的に示す。
The
駅構内の場所や設備の構造を示すネットワークは、ノード301(白丸)、リンク302(実線)、エリア303(点線)を構成要素とする。矢印で表現された人の流れ304は、矢印の向きが移動方向、その太さが人の数、その長さが移動速度を表す。
The network showing the structure of the location and equipment in the station yard has a node 301 (white circle), a link 302 (solid line), and an area 303 (dotted line) as components. In the
ノード301は、施設内の任意の地点に割り当てられる。2点のノードを結ぶ線をリンク302と定義する。複数のノードを内部に含む範囲をエリア303と定義する。ノード301は、例えば、駅の出入口、人の流れが変わる点(階段の起終点、改札機等)などに配置する。
複数のノード301を結ぶ場所に、リンク302を割り当てるか、エリア303を割り当てるかは、状況変化(例えば、人の流れ)のパターンに応じて決める。
Whether to allocate the
人の流れ304の方向が決まっている場所には、リンク302を割り当てる。例えば、狭い通路のように、利用者が前に向かって歩くか、後ろに向かって歩くかの2方向の流れしかない場所が該当する。
A
これに対し、人の流れ304の方向が決まっていない場所には、エリア303を割り当てる。例えば、改札前のコンコースのように、改札に向かって歩く人、券売機に向かって歩く人、階段に向かって歩く人等のように、個々の人がバラバラの速度でバラバラの方向に向かって歩くような場所が該当する。
On the other hand, an
エリア303は、ノード301同士を結ぶことで形成してもよいし、あるいは、施設の設備(壁など)に合わせてノード301の周りを囲うように設定してもよい。
The
<空間ネットワーク情報管理部106のデータ構成例>
<Example of Data Configuration of Space Network
続いて、ノード情報1061、リンク情報1062、エリア情報1063のデータ構成例を、それぞれ図5、図6、図7を用いて説明する。
Subsequently, data configuration examples of the
<ノード情報1061のデータ構成例:図5> <Example of Data Configuration of Node Information 1061: FIG. 5>
ノード情報1061のデータ構成は、ノードID10611をキーとして、座標10613、有効期限10615の各値を対応付けた各レコードから構成される。
The data configuration of the
ノードID10611は、レコードを一意に特定するための名称あるいは識別コードである。座標10613は、施設内におけるノードの位置を一意に特定するための情報であり、例えば、任意の場所を基準としたX座標、Y座標、階層の組合せで表現する。有効期限10615は、ノードの日別や時間別の利用可否を表す情報である。例えば、時間によって封鎖する出口には、封鎖の条件値を有効期限10615に格納する。
The
<リンク情報1062のデータ構成例:図6> <Example of data configuration of link information 1062: FIG. 6>
リンク情報1062のデータ構成は、リンクID10621をキーとして、始点ノードID10622、終点ノードID10623、リンク種別10624、リンク長10625、リンク幅10626、有効期限10627の各値を対応付けた各レコードから構成される。
The data configuration of the
リンクID10621は、レコードを一意に特定するための名称あるいは識別コードである。始点ノードID10622と終点ノードID10623は、リンクの両端に付与されたノードを一意に特定するための名称あるいは識別コードであり、ノード情報1061にて定義されたノードIDを用いる。
The
リンク種別10624は、リンクを種類別に分類した情報であり、例えば、通路、階段、エスカレータ、エレベータといったように、移動のしやすさ(バリアフリーなど)に合わせて種類を分類する。リンク長10625は、リンクの長さの情報であり、例えば、長さが長いほど移動に時間が掛かることがわかる。リンク幅10626は、リンクの幅の情報であり、例えば、幅が広いほど多くの人を収容できることがわかる。有効期限10627は、リンクの日別や時間別の利用可否を表す情報である。例えば、時間によって通行止めになる通路には、通行止めの条件値を有効期限10627に格納する。
The
<エリア情報1063のデータ構成例:図7> <Example of Data Configuration of Area Information 1063: FIG. 7>
エリア情報1063のデータ構成は、エリアID10631をキーとして、内部ノードID10633、エリア種別10633、エリア面積10635、有効期限10637の各値を対応付けた各レコードから構成される。
The data configuration of the
エリアID10631は、レコードを一意に特定するための名称あるいは識別コードである。内部ノードID10633は、エリアの内部に存在するノードを一意に特定するための名称あるいは識別コードであり、ノード情報1061にて定義されたノードIDを用いる。なお、内部に存在するノードの数はエリアによって異なる。
The
エリア種別10633は、エリアを種類別に分類した情報であり、例えば、改札前(改札外)、改札前(改札内)、イベントスペース、ホームといったように、人の流れの違いによって種類を分類する。
The
エリア面積10635は、エリアの面積の情報であり、例えば、面積が広いほど多くの人を収容できることがわかる。有効期限10637は、エリアの日別や時間別の利用可否を表す情報である。例えば、曜日によってイベントが行われ通行できる面積が限定されるコンコースには、通行できる範囲の条件値を有効期限10637に格納する。
The
<センサ空間ネットワーク関連情報105のデータ構成例:図8> <Example of data configuration of sensor space network related information 105: FIG. 8>
センサ空間ネットワーク関連情報105のデータ構成例を、図8を用いて説明する。センサ空間ネットワーク関連情報105のデータ構成は、センサID1053をキーとして、空間ネットワーク種別1055、空間ネットワークID1057から構成される。
An exemplary data configuration of the sensor space network related
センサID1053は、レコードおよびセンサを一意に特定するための名称あるいは識別コードである。空間ネットワーク種別1055は、センサから状況を観測できる場所が、リンクとエリアのどちらであるかを、特定できる名称あるいは識別コードである。空間ネットワークID1057は、センサが状況を観測できるリンクあるいはエリアを一意に特定するための名称あるいは識別コードであり、リンク情報1062にて定義されたリンクID、あるいはエリア情報1063にて定義されたエリアIDを用いる。
The
センサ空間ネットワーク関連情報105は、センサ1つにつき、ひとつのリンクあるいはエリアを関連付ける。1つのリンクあるいはエリアに対して複数のセンサが関連づく場合には、リンクあるいはエリアを複数に分割してもよいし、複数のセンサから取得するセンサ情報を統合してもよい。上述の通り、センサ111が直接観測していなくても、別手段により推定されたデータをセンサ情報1111として利用することもできる。
The sensor space network related
<センサ設置場所状況情報作成部101の処理フロー例:図9> <The example of processing flow of sensor installation place situation information compilation department 101: Figure 9>
図9を用いて、センサ設置場所状況情報作成部101の処理を説明する。本処理は、センサ111がセンサ情報1111を送信する任意のタイミングで開始されてもよいし、施設状況把握システム1の内部で設定された任意のタイミングで開始されてもよい。図9の処理は、センサ111ごとにそれぞれのタイミングで独立して実行する。
The process of the sensor installation place status
センサ設置場所状況情報作成部101は、各センサ111からセンサ情報1111を取得する(S1011)。本実施例では、センサ情報1111を監視カメラの映像情報と想定する。監視カメラ111から取得するセンサ情報1111は、映像データに、センサ111を一意に特定するセンサIDと映像撮影時間の各値が付与されたデータとして構成される。
The sensor installation location situation
センサ設置場所状況情報作成部101は、取得したセンサ情報1111を解析することにより、施設状況を把握するのに扱いやすい、あるいは必要な項目を有するセンサ加工情報に加工する(S1013)。ステップS1013では、例えば、映像情報から人物領域を検出し、人物領域の特徴量を抽出する。本実施例におけるセンサ加工情報のデータの構成は、センサIDと、映像撮影日時と、人物領域の特徴量(人数、人口密度、個々人の移動方向、移動速度など)の各値を対応付けた各レコードから構成される。
The sensor installation location status
ステップS1011およびステップS1013の処理は、施設状況把握システム1の外部で実施してもよい。センサ情報1111を施設状況把握システム1の外部から取得するのではなく、システム1の内部に設置されたセンサから取得してもよい。
The processes of step S1011 and step S1013 may be performed outside the facility
センサ設置場所状況情報作成部101は、ステップS1013にて加工されたセンサ加工情報が、施設内の空間ネットワークにおいて、リンクとエリアのどちらに関連付く情報であるかを判定する(S1015)。この判定には、センサ空間ネットワーク関連情報105を用いる。センサ加工情報のセンサIDと、このセンサID1053が一致するセンサ空間ネットワーク関連情報105のレコードとを抽出し、空間ネットワーク種別1055にリンクを示す情報が格納されていればステップS1017へ進み、空間ネットワーク種別1055にエリアを示す情報が格納されていればステップS1018へ進む。
The sensor installation location status
センサ設置場所状況情報作成部101は、ステップS1015で「リンク」と判定された場合、ステップS1013で作成したセンサ加工情報に基づいて、リンク状況情報1081を作成する(S1017)。リンク状況情報1081の詳細は、後述する。
If the sensor installation place status
センサ設置場所状況情報作成部101は、ステップS1015で「エリア」と判定された場合、ステップS1013で作成したセンサ加工情報に基づいてエリア状況情報1082を作成する(S1018)。エリア状況情報1082の詳細は、後述する。
When the sensor installation location status
センサ設置場所状況情報作成部101は、ステップS1017あるいはステップS1018で作成されたリンク状況情報1081あるいはエリア状況情報1082を、状況情報記憶部108へ記憶させる(S1019)。以上で、センサ設置場所状況情報作成部101の処理を終了する。
The sensor installation place status
<リンク状況情報1081のデータ構成例:図10> <Example of Data Configuration of Link Status Information 1081: FIG. 10>
リンク状況情報1081のデータ構成例を、図10を用いて説明する。リンク状況情報1081のデータ構成は、例えば、リンクID10811、日時10813、方向10815、通過人数10816、占有幅10817、速度平均10818、速度分散10814、センサ有無10819から構成される。
An exemplary data configuration of the
リンクID10811は、リンク情報1062にて定義されたリンクIDを用いる。日時10813は、ステップS1013で作成したセンサ加工情報の映像監視日時の値を用いる。
The
方向10815、通過人数10816、占有幅10817、速度平均10818、速度分散10814は、センサ加工情報の人物領域の特徴量の値(人数、人口密度、個々人の移動方向、移動速度など)から計算する。
The
方向10815は、人の流れ304の方向が、始点から終点に向かって流れているか、それとも終点から始点に向かって流れているかを識別するための、名称あるいは識別コードである。人が両方向に流れている場合には、リンクID10811と日時10813が同じ値のレコードを方向別に2つ作成する。
The
通過人数10816は、単位面積・単位時間あたりに、当該方向へ移動する人数の情報である。占有幅10817は、通路の幅全体のうち、当該方向へ移動する人が占有する幅の情報である。幅の最大値は、リンク情報1062の当該リンクID10621のレコードに格納されたリンク幅10626の値となる。速度平均10818は、当該方向に移動する人の速度の平均の情報である。速度分散10814は、当該方向に移動する人の速度の分散の情報である。センサ有無10819は、センサ設置場所状況情報作成部101によって作成されたレコードであるか、センサ未設置場所状況情報作成部103によって作成されたレコードであるかを識別するための、名称あるいは識別コードである。センサ未設置場所状況情報作成部103の処理の詳細は後述する。
The passing number of
<エリア状況情報1082のデータ構成例:図11> <Example of Data Configuration of Area Status Information 1082: FIG. 11>
エリア状況情報1082のデータ構成例を、図11を用いて説明する。エリア状況情報1082のデータ構成は、例えば、エリアID10821、日時10823、人口密度10824、動線平均10827、動線乱れ10828、センサ有無10829から構成される。
An example data configuration of the
エリアID10821は、エリア情報1063にて定義されたエリアIDを用いる。日時10823は、ステップS1013で作成したセンサ加工情報の映像監視日時の値を用いる。
The
人口密度10824、動線平均10827、動線乱れ10828は、センサ加工情報の人物領域の特徴量の値(人数、人口密度、個々人の移動方向、移動速度など)から計算される。
The
人口密度10824は、単位面積・単位時間あたりに当該エリアに存在する人数の情報である。動線平均10827は、当該エリア内の利用者個々人の移動情報を2軸のベクトルとして表したときの、利用者全体の平均ベクトルである。ベクトルは、ノード情報1061の座標10613で用いた座標表現にて2軸を用い、ベクトルの向きが移動方向、長さを速度として表現できる。動線乱れ10828は、当該エリア内で移動する個々人の動線ベクトルがどれだけ乱れているかを数値化した情報である。動線平均10827および動線乱れ10828の各値は、一般的なベクトルの平均や相関係数によって求めてもよいし、独自の計算式によって求めてもよい。センサ有無10829は、センサ設置場所状況情報作成部101によって作成されたレコードであるか、センサ未設置場所状況情報作成部103によって作成されたレコードであるかを識別するための、名称あるいは識別コードである。センサ未設置場所状況情報作成部103の処理の詳細は後述する。
The
<移動負荷情報作成部104>
<Movement load
リンク状況情報1081とエリア状況情報1082が作成されると、移動負荷を計算することができる。移動負荷とは、特定の時間、特定の場所、特定の属性の人において、移動にかかる負荷を表す指標である。
Once the
<利用者要求1121> <User request 1121>
移動負荷情報作成部104の入力となる利用者要求1121について説明する。
The user request 1121 as an input of the movement load
<経路情報11211のデータ構成例:図12> <Example of Data Configuration of Route Information 11211: FIG. 12>
利用者要求1121が保持する経路情報11211は、当該利用者が移動する予定であるリンクおよびエリアの集合である。経路情報11211のデータ構成例を、図12を用いて説明する。
The
経路情報11211は、例えば、空間ネットワーク種別112111、空間ネットワークID112113、日時112115、始点ノードID112117、終点ノードID112119から構成される。
The
空間ネットワーク情報種別112111は、利用者が移動する予定の場所がリンクとエリアのどちらであるかを特定できる、名称あるいは識別コードである。空間ネットワークID112113は、当該リンクあるいはエリアを一意に特定するための名称あるいは識別コードであり、リンク情報1062にて定義されたリンクID、あるいはエリア情報1063にて定義されたエリアIDを用いる。日時112115は、当該リンクあるいはエリアを移動する予定の日時の情報である。日時112115は、幅をもった情報(ある一日、ある時間帯など)であってもよい。始点ノードID112117および終点ノードID112119は、当該リンクあるいはエリアを移動するうえでの移動方向を示す情報であり、始点ノード112117から終点ノードID112119に向かって移動することを示す。
The space
<属性情報11212のデータ構成例> <Example of data configuration of attribute information 11212>
利用者要求1121が保持する属性情報11212は、利用者の属性を保持する情報であり、例えば、一般通勤客、車いす利用者、旅行者、性別、年齢といった移動能力に影響を与えうる属性の情報を格納する。属性の種類は、予め施設状況把握システム1の内部で定義しておき、利用者に選択させてもよい。
The attribute information 11212 held by the user request 1121 is information that holds the attribute of the user, and is, for example, information of an attribute that can affect mobility such as general commuter, wheelchair user, traveler, gender, and age. Store The type of the attribute may be previously defined in the facility
<移動負荷情報記憶部109の経路情報1092、属性情報1093>
<
移動負荷情報記憶部109の経路情報1092は、利用者要求1121の経路情報11211を1つのパターンとしたときの、経路パターンの集合である。移動負荷情報記憶部109の属性情報1093は、利用者要求1121の属性情報11212を1つのパターンとしたときの、属性パターンの集合である。
The
<移動負荷情報作成部104の処理フロー例:図13> <The example of processing flow of movement load information compilation department 104: Figure 13>
移動負荷情報作成部104の処理フローについて、図13を用いて説明する。図13に示すフローチャートは、所定のタイミングで開始される。
The processing flow of the movement load
所定のタイミングとしては、施設状況把握システム1が利用者端末112から利用者要求1121をPUSH型あるいはPULL型で取得したタイミング、あるいは予め定義された経路情報のパターンや属性情報のパターンにおける移動負荷を計算する場合は、施設状況把握システム1の内部で設定された任意のタイミングである。なお、図13に示す処理と、それ以外の処理との同期は不要である。
As the predetermined timing, timing when the facility
移動負荷情報作成部104は、利用者端末112から取得する利用者要求1121が保持する経路情報11211および属性情報11212を取得する。あるいは移動負荷情報記憶部109に予め格納された経路情報1092および属性情報1093から、移動負荷計算の対象となる経路情報のパターンと属性情報のパターンを取得する(S1041)。以降、利用者要求1121を取得したものとして、説明する。
The movement load
移動負荷情報作成部104は、ステップS1041にて取得した経路情報11211の全レコードについて、ステップS1043からステップS1046の処理を繰り返し実行する(S1042)。
The movement load
移動負荷情報作成部104は、ステップS1041にて取得した経路情報の1レコードに対応する状況情報が、状況情報記憶部108のリンク状況情報1081あるいはエリア状況情報1082に格納されているかを、経路情報11211の各値をキーとして検索する(S1043)。
The movement load
移動負荷情報作成部104は、対応する状況情報が存在すれば(S1043:YES)、ステップS1044に進み、状況情報が存在しなければ(S1043:NO)、繰り返しを終了して次のループに進む。状況情報が存在する場合、以降のステップでその情報を用いるためにデータを取得する。
If the corresponding status information exists (S1043: YES), the movement load
ステップS1043で対応する状況情報が存在した場合、そのレコードが、リンクの情報を示すものであるか、それともエリアの情報を示すものであるかを、経路情報11211の空間ネットワーク種別112111をキーにして選択する(S1044)。
When the corresponding status information exists in step S1043, it is determined whether the record indicates link information or area information using the
レコードがエリアを示す場合(S1044:エリア)、ステップS1046へ進む。レコードがリンクを示す場合(S1044:リンク)、ステップS1045へ進む(S1044)。なお、ステップS1043とステップS1044の順番は逆でもよい。 If the record indicates an area (S1044: area), the process proceeds to step S1046. If the record indicates a link (S1044: link), the process proceeds to step S1045 (S1044). The order of step S1043 and step S1044 may be reversed.
ステップS1044で当該レコードがリンクの情報であった場合、移動負荷情報作成部104は、ステップS1043で取得したリンク状況情報1081や対応するリンク情報1062に基づき、リンク移動負荷を計算する。移動負荷とは、バリアフリー設備、所要時間、衝突度、滞留度などを数値として表した値である。
If the record is link information in step S1044, the mobility load
バリアフリー設備の場合、当該リンクに対応するリンク情報1062のリンク種別10624から通路、階段、エスカレータ、エレベータといった設備の情報を取得し、例えばポイント制にして、移動負荷を数値化する。例えば、階段のような移動負荷の高い設備は高ポイントを付与したり、通路の幅や傾斜などの数値を用いて独自の計算式を作成したりして、移動負荷を数値として表す。なお、利用者の属性(一般通勤客、車いす利用者など)によって、必要とするバリアフリーの要件は異なるため、ポイントや計算式を属性ごとに変える。
In the case of a barrier-free facility, information of facilities such as aisle, stairs, escalators, and elevators is acquired from the
所要時間は、例えば、利用者が分速80mといった速度で移動し、リンクの長さが240mといった所定長である場合、3分(=240/80)などと計算する。人口密度が高くなり混雑してくると、全体的に移動速度が低下するため、利用者は自由歩行できず、既に存在する流れに乗じて進むことになる。 The required time is, for example, 3 minutes (= 240/80) when the user moves at a speed of 80 m / min and the link length is a predetermined length of 240 m. When the population density is high and crowded, the moving speed is generally lowered, and the user can not walk freely, and he will proceed by multiplying the existing flow.
例えば、周囲の人流が分速60mといった速度であれば、所要時間は4分(=240/60)と計算できる。エスカレータなど、リンク上での移動速度が決まっている場合には、その値を用いて計算する。例えば、エスカレータの速度が分速30mであれば、所要時間は8分(=240/30)と計算できる。 For example, if the ambient flow of people is at a speed of 60 m / min, the required time can be calculated to be 4 minutes (= 240/60). If the moving speed on the link is determined, such as an escalator, it is calculated using that value. For example, if the speed of the escalator is 30 m / min, the required time can be calculated to be 8 minutes (= 240/30).
ここで、リンクの長さはリンク情報1062のリンク長10625を参照し、周囲の速度はリンク状況情報1081の速度平均の10818を参照する。自由歩行の速度は、利用者の属性ごとの一般的な平均値を事前に記憶しておいてもよいし、利用者独自の値を設定してもよい。自由歩行か、周囲の流れに乗じるかの処理の切り替えは、人口密度(リンク状況情報1081の通過人数10816と占有幅10817から計算)に閾値を設定するか、移動速度に閾値を設定する。エスカレータの速度などの施設による移動速度の制約についても、事前に記憶しておく。
Here, the link length refers to the
衝突度は、リンク状況情報1081の速度分散10814を用いる。例えば、衝突頻度が多いほど自由歩行ができず、利用者ごとの速度の分散が大きいはずである。そこで、速度分散10814を衝突度として用いる。あるいは、衝突度を計算する独自の計算式を作成してもよい。
The collision degree uses the
滞留度について説明する。例えば、当該リンクのリンク状況情報1081の速度平均10818が分速20mといった低速度に留まっている場合、そのリンクは人が滞留して動かない状態であると想定される。そこで、滞留が解消されるまでの時間が分かる場合(例えば、列車が到着するまでの時間がわかっている場合、改札や窓口の処理能力から計算できる場合等)は、滞留が解消しうる時間を滞留度として用いる。滞留度を計算する独自の計算式を作成してもよい。
The retention degree will be described. For example, when the
滞留しているリンクと隣り合わせのリンクあるいはエリアまで、滞留が波及している(人が溢れている)場合には、隣り合わせのリンクあるいはエリアでの滞留度も合わせて考慮する。滞留度が滞留解消時間である場合、所要時間に滞留時間を加算してもよい。以上が、ステップS1045の処理である。 When the residence spreads (people overflow) to the link or area adjacent to the staying link, the degree of residence in the adjacent link or area is also taken into consideration. When the degree of residence is the residence elimination time, the residence time may be added to the required time. The above is the process of step S1045.
ステップS1044で当該レコードがエリアの情報であると判定された場合、ステップS1043で取得したエリア状況情報1082や対応するエリア情報1063に基づき、エリア移動負荷を計算する。
If it is determined in step S1044 that the record is area information, the area movement load is calculated based on the
エリア内部には複数のノードが存在し、移動方向は事前には定められておらず、状況情報も移動方向と対応付いていない。しかし、経路情報11211の始点ノードID112117と終点ノードID112119とから、エリア内での移動方向を決定することができる。そこで、エリア内での移動負荷を計算するには、始点ノードID112117と終点ノードID112119を両端点とするダミーリンクを設定し、そのダミーリンク上を移動する際の移動負荷を計算する。
There are a plurality of nodes in the area, the moving direction is not determined in advance, and the situation information is not associated with the moving direction. However, the moving direction in the area can be determined from the start
ダミーリンクの設定方法を説明する。当該エリアに対応するエリア情報1063を用いて、ダミーリンク長と、ダミーリンク方向を定義する(S1046)。ダミーリンク長は、当該経路情報11211の始点ノードID112117および終点ノードID112119に対応するノード情報1061で定義された座標10613から、2点間の距離を計算する。移動軌跡が明らかに直線でない場合には、その移動距離を予め定義しておいてもよい。ダミーリンク方向は、エリア状況情報1082の動線平均10827、動線乱れ10828と同様に、ベクトルで表す。
The method of setting the dummy link will be described. The dummy link length and the dummy link direction are defined using the
移動負荷情報作成部104は、ダミーリンクが設定できたら、ステップS1043で取得したエリア状況情報1082や対応するエリア情報1063、およびステップS1046で設定したダミーリンクに基づいて、エリア移動負荷を計算する。移動負荷は、バリアフリー設備、所要時間、衝突度、滞留度などを数値として表した値であり、基本的な処理の流れはステップS1045と同様である。以下には、ステップS1045との相違点および異なる処理の詳細を説明する。
When the dummy link can be set, the movement load
バリアフリー設備は、設備の情報を取得するための参照先として、エリア情報1063のエリア種別10633を用いる。参照先は、ステップS1045に記載のリンク情報1062のリンク種別10624ではない。それ以外の処理は、ステップS1045と同様である。
The barrier-free facility uses the
所要時間は、自由歩行できる程度の人口密度の場合は、ステップS1045と同様、例えば、利用者が分速80mで移動し、ダミーリンク長リンクが240mである場合、3分(=240/80)などと計算する。 The required time is 3 minutes (= 240/80), for example, when the user moves at 80 m / min and the dummy link length link is 240 m, as in step S1045, in the case of population density that allows free walking. And so on.
人口密度が高くなり混雑してくると、エリアにおいてはリンクとは異なり、衝突に対する回避行動をするために、個々人の勝手な速度、方向で進むことになる。そこで例えば、センサ設置場所状況情報作成部101は、S1013にて作成したセンサ加工情報の人物領域の特徴量から個々人の移動速度と移動方向を参照し、ステップS1046で設定したダミーリンクの方向ベクトルと相関の高い方向へ移動する利用者群を抽出し、その利用者群の移動速度の平均値から、当該利用者の移動可能な速度を計算する。
When population density becomes high and crowded, unlike links in the area, in order to take action to avoid collisions, individuals move at their own speed and direction. Therefore, for example, the sensor installation location situation
あるいは、人口密度や動線平均や動線乱れと移動可能速度との関係を観察やシミュレーション等で求めて、定義しておいてもよい。移動負荷情報作成部104は、移動可能速度を計算できれば、所要時間を計算できる。ステップS1405で説明したエスカレータのように、移動速度に制約がある場合には、その値を用いて計算する。
Alternatively, the relationship between the population density, the flow line average, the flow line disturbance, and the movable speed may be obtained by observation or simulation and may be defined. The movement load
衝突度について説明する。例えば、衝突頻度が多いほど利用者ごとの動線の乱れが大きいはずであるため、当該エリアに対応するエリア状況情報1082の動線乱れ10828を衝突度として用いる。衝突度を計算する独自の計算式を作成してもよい。
The degree of collision will be described. For example, since the disturbance of the flow line for each user should be larger as the collision frequency is higher, the
滞留度は、例えば、当該エリアのエリア状況情報1082の動線平均10827の長さが速度を表すため、ステップS1405と同様に処理することができる。以上が、ステップS1047の処理である。
The residence degree can be processed in the same manner as step S1405, for example, since the length of the
移動負荷情報作成部104は、ステップS1402の繰り返しが全て終了したら、各レコードに対して計算したリンク移動負荷およびエリア移動負荷を、移動負荷項目ごと(所要時間なら所要時間、衝突度なら衝突度)に統合し、移動負荷情報1091として移動負荷情報記憶部109へ格納する(S1408)。あるいは、移動負荷情報作成部104は、移動負荷情報1091を、利用者端末112から受信した利用者要求1121への応答として、利用者端末112へ送信する(S1408)。
When all the repetitions of step S1402 are completed, the movement load
移動負荷情報1091のデータ構成例は、経路情報11211の各レコードに、移動負荷項目ごとの統合値を付加したものである。なお、移動負荷の統合に際して、所要時間であれば数値の合計でよい。バリアフリー施設や衝突度や滞留度の場合は、例えば移動負荷の数値の最大値を経路全体の移動負荷として設定するなど、統合の計算式を移動負荷項目ごとに設定する。また、経路全体の移動負荷の値は必ずしもひとつの数値として算出せず、代表的あるいは特徴的なリンクやエリアに関する値を複数ピックアップして表現しても良い。以上で、移動負荷情報作成部104の処理を終了する。
The data configuration example of the
<状況伝播分析部102>
<Condition
ここまでで、利用者の経路に対する移動負荷を計算することができた。しかし、このままでは、センサ111の設置されていない場所の状況情報を計算することができないため、移動負荷情報作成部104のステップS1403にて「状況情報無し」と判定されるレコードが多くなってしまい、移動負荷情報1091の精度は低くなる。
Up to this point, it has been possible to calculate the mobile load on the user's route. However, since it is not possible to calculate the situation information of the place where the
そこで、本実施例では、状況伝播分析部102が、センサ設置場所の状況情報に基づいて、状況変化が各場所にどのように伝播するかを分析する。そして、状況伝播の分析結果に基づいて、センサ未設置場所状況情報作成部103は、センサ未設置の場所の状況情報を作成する。
Therefore, in the present embodiment, the situation
<状況伝播分析部102の処理フロー例:図14> <Example of Process Flow of Situation Propagation Analysis Unit 102: FIG. 14>
図14は、状況伝播分析部102の実施する処理を示すフローチャートである。この処理は、施設状況把握システム1の内部で設定された任意のタイミングで開始する。それ以外の処理との同期は不要である。
FIG. 14 is a flowchart showing processing performed by the situation
状況伝播分析部102は、任意のセンサ111のセンサ情報を常時監視し(例えば1分ごとのような一定時間おきに監視し)、状況の変化を引き起こしうるイベントを検知する(S1021)。ここでのセンサは、センサ設置場所状況情報作成部101が状況情報を作成するために参照したセンサ111およびセンサ情報1111以外でよい。
The situation
例えば、運行管理システムにおける列車着発情報や、改札機システムによる改札人数情報等を監視し、列車の到着、改札人数の急増、といったその場の状況変化を与えるイベントを検知する。 For example, it monitors the train arrival and departure information in the operation management system, the ticket counter number information by the ticket gate system, and the like, and detects an event giving a change in the situation such as arrival of a train or a rapid increase in the ticket counter number.
一方、ステップS1021では、センサ設置場所状況情報作成部101が状況情報を作成するために参照したセンサおよびセンサ情報を用いてもよい。この場合は、センサ設置場所状況情報作成部101が作成するリンク状況情報1081およびエリア状況情報1082、あるいはそれらから作成される移動負荷情報1091を常時監視する。リンク状況情報1081であれば、通過人数10816、または占有幅10817、または速度平均10818、または速度分散10814のいずれかが予め定義された閾値を超えた場合に、その状況変化をイベント発生として検知する。あるいは、エリア状況情報1082であれば、人口密度10824、または動線乱れ10828が予め定義された閾値を超えた場合に、その状況変化をイベント発生として検知する。あるいは移動負荷情報1091であれば、移動負荷情報作成部104のステップS1048で作成した移動負荷項目ごとの移動負荷(バリアフリー設備、所要時間、衝突度、滞留度など)の値が、予め定義した閾値を超えた場合に、その状況変化をイベント発生として検知する。以下、これらの状況変化を検知するために用いたデータの項目を、状況項目と呼ぶ。
On the other hand, in step S1021, the sensor and sensor information referred to by the sensor installation location status
状況伝播分析部102は、ステップS1021で検知されたイベントが既知のイベントであるか判定する(S1022)。
The situation
既知のイベントの場合(S1022:YES)、ステップS1023へ進む。未知のイベントの場合(S1022:NO)、ステップS1024へ進む(S1022)。イベントが既知であるか未知であるかを判定するための判定基準の説明は、後述する。ここではステップS1021が検知したイベントが全て未知であるものとして、ステップS1024以降の処理を説明する。ステップS1023の処理の詳細は後述する。 If it is a known event (S1022: YES), the process proceeds to step S1023. If it is an unknown event (S1022: NO), the process proceeds to step S1024 (S1022). The description of the determination criteria for determining whether an event is known or unknown will be described later. Here, assuming that all the events detected in step S1021 are unknown, the processes after step S1024 will be described. Details of the process of step S1023 will be described later.
ステップS1022で未知のイベントと判定された場合、状況伝播分析部102は、ステップS1021でイベントが検知された場所、あるいはイベントの影響を確実に受ける場所を指定し、その周囲の場所(例えば、基準場所から一定距離以内の場所など)を全て抽出する(S1024)。なお、ここで指定する基準場所、および抽出する周囲の場所は、全て、リンク状況情報1081あるいはエリア状況情報1082を有するリンクあるいはエリアとする。
When it is determined in step S1022 that the event is an unknown event, the situation
続いて、状況伝播分析部102は、ステップS1024で抽出された全ての場所に対して、ステップS1026以降の処理を繰り返し実行する(S1025)。さらに、ステップS1025の基準場所および抽出場所の状況項目の組合せごとに、ステップS1027以降の処理を繰り返し実行する(S1026)。
Subsequently, the situation
例えば、基準場所の人口密度、所要時間、衝突度と、抽出場所の人口密度、所要時間、衝突度とを比較する場合、その組合せは9パターン(=3種類×3種類)となる。比較する状況項目は、場所ごとに自由に設定してよい。 For example, when comparing the population density of the reference place, the required time, the degree of collision, the population density of the extraction place, the required time, and the degree of collision, the combination is nine patterns (= 3 types × 3 types). Situation items to be compared may be freely set for each place.
繰り返しのループ内では、状況項目の組合せごとに、基準場所および抽出場所のそれぞれの状況項目の時系列のデータ(例えば、10分前から10分後まで1分おきに作成されたデータ)を比較し、類似度と時間差を計算する(S1027)。類似度と時間差の計算には、例えば、時系列データの相互相関解析などを用いる。 Within the repeated loop, compare the time series data (for example, data created every 10 minutes from 10 minutes before to 10 minutes after) of each status item of the reference place and the extraction place for each combination of the situation items Then, the similarity and the time difference are calculated (S1027). For example, cross correlation analysis of time series data is used to calculate the degree of similarity and the time difference.
状況伝播分析部102は、ステップS1027で計算した類似度を、予め定義した閾値Thと比較する(S1028)。類似度が閾値Th以上の場合(S1028:YES)、それら2つの組合せの場所の間で状況(人流)が伝播しているため、状況伝播分析部102は、状況伝播情報1083を作成し、状況情報記憶部に格納する(S1029)。
The situation
これに対し、類似度が閾値Th未満の場合(S1028:NO)、ステップS1026の繰り返しの次のループに進む。状況伝播情報1083の詳細は後述する。以上で、状況伝播分析部102の処理を終了する。
On the other hand, if the similarity is less than the threshold Th (S1028: NO), the process proceeds to a loop following the repetition of step S1026. Details of the
<状況伝播分析部102のステップS1022、1023の処理>
<Process of Steps S1022 and 1023 of Situation
<イベント影響情報のデータ構成例:図15> <Example of data structure of event influence information: FIG. 15>
図14に示すステップS1022の判定基準と、ステップS1024の詳細について説明する。 The determination criteria of step S1022 shown in FIG. 14 and the details of step S1024 will be described.
ステップS1022にて、イベントが既知であるか未知であるかを判定するために、図15に示すイベント影響情報を用いる。イベント影響情報は、状況伝播分析部102の過去の処理実績に基づき、イベントのパターンに応じて状況変化が起こりうる影響範囲を特定した情報である。イベント影響情報は、例えば、イベントID901、有効期限903、影響空間ネットワーク種別905、影響空間ネットワークID907、影響状況項目909から構成される。
In step S1022, in order to determine whether an event is known or unknown, event influence information shown in FIG. 15 is used. The event influence information is information specifying an influence range in which the situation change may occur according to the pattern of the event based on the past processing results of the situation
イベントID901は、ステップS1021で述べたイベントを一意に特定するための名称あるいは識別コードであり、過去の傾向から状況変化の影響を与えうるイベントのIDを格納する。
The
有効期限903は、当該イベントが当該レコードに格納する範囲に影響を与える曜日や時間帯の情報である。この有効期限に該当する日時のみ、当該レコードを参照することができる。
The
影響空間ネットワーク種別905は、当該イベントが状況変化の影響を与える場所が、リンクとエリアのどちらであるかを特定できる、名称あるいは識別コードである。
The influence
影響空間ネットワークID907は、当該イベントが状況変化の影響を与えるリンクあるいはエリアを一意に特定するための名称あるいは識別コードであり、リンク情報1062にて定義されたリンクID、あるいはエリア情報1063にて定義されたエリアIDを用いる。
The influence
影響状況項目909は、当該イベントによって影響を受ける当該リンクあるいは当該エリアの状況項目の情報である。
The
ステップS1022では、イベント影響情報のイベントID901および有効期限903のうち、ステップS1021で検知したイベントに該当するレコードが存在するかを検索し、該当するレコードが見つかった場合には、既知のイベントであると判定してステップS1023に進む。
In step S1022, it is searched whether there is a record corresponding to the event detected in step S1021 out of the
ステップS1022で既知のイベントであると判定された場合、ステップS1021で検出したイベントが影響を与える場所と状況項目を、当該イベント影響情報で見つかったレコードに記載されたものだけに限定して抽出する(S1023)。ステップS1025以降の処理では、当該抽出場所および状況項目のみを繰り返しの対象とすればよいため、既知のイベントであるほど、ステップS1025の繰り返しの回数が少なくなる。 If it is determined in step S1022 that the event is a known event, the place and status items affected by the event detected in step S1021 are extracted by limiting to only those described in the record found in the event influence information. (S1023). In the processing after step S1025, only the extraction location and the status item need to be the target of repetition, so the number of repetition of step S1025 decreases as the event is known.
<状況伝播情報1083のデータ構成例:図16> <Example of Data Configuration of Situation Propagation Information 1083: FIG. 16>
状況伝播情報1083は、状況変化が伝播する場所の組合せと、その伝播の時間差を保持する情報である。状況伝播情報1083のデータ構成は、例えば、イベントID10831、基準空間ネットワーク種別10832、基準空間ネットワークID10833、比較空間ネットワーク種別10834、比較空間ネットワークID10835、基準時刻10836、時間差10837、類似度10838から構成される。
The
イベントID10831は、状況の変化を引き起こす要因となったイベントを一意に特定するための名称あるいは識別コードである。イベントID10831は、必ずしも具体的なイベントでなくてもよく、例えば、「7時に1番線ホームで発生したイベント」など、時間や場所でイベントを一意に特定できればよい。
The
基準空間ネットワーク種別10832は、ステップS1027で類似度と時間差を計算する際に、基準場所に設定した場所がリンクとエリアのどちらであるかを特定できる、名称あるいは識別コードである。
The reference
基準空間ネットワークID10833は、当該基準場所を一意に特定するための名称あるいは識別コードであり、リンク情報1062にて定義されたリンクID、あるいはエリア情報1063にて定義されたエリアIDを用いる。
The reference
比較ネットワーク種別10834は、ステップS1027で類似度と時間差を計算する際に、比較場所(S1027では抽出場所と記述)に設定した場所が、リンクとエリアのどちらであるかを特定できる、名称あるいは識別コードである。
The
比較空間ネットワークID10835は、当該比較場所を一意に特定するための名称あるいは識別コードであり、リンク情報1062にて定義されたリンクID、あるいはエリア情報1063にて定義されたエリアIDを用いる。
The comparison
基準時刻10836は、当該基準場所にて状況変化が検知された日時の情報である。時間差10837は、当該基準場所と当該比較場所の状況変化が発生する時間の差の情報である。類似度10838は、当該基準場所と当該比較場所のそれぞれの時系列変化の類似度の情報である。時間差10387と類似度10838には、状況伝播分析部102のステップS1027にて相互相関解析などにより計算された結果が格納される。
The
<センサ未設置場所状況情報作成部103の処理フロー例:図17> <The example of processing flow of sensor unplaced location situation information creation unit 103: FIG. 17>
状況伝播情報1083を用いることにより、センサ未設置場所状況情報作成部103は、センサ未設置場所におけるリンク状況情報1081およびエリア状況情報1082を作成することができる。そこで、図17を用いて、センサ未設置場所状況情報作成部103の実行する処理を説明する。図17に示す処理は、施設状況把握システム1の内部で設定された任意のタイミングで開始する。なお、本処理は、それ以外の処理との同期は不要である。
By using the
センサ未設置場所状況情報作成部103は、推定の対象となるセンサ未設置の場所(リンクあるいはエリア)、および時間を決定する(S1031)。推定の対象は、予めそのパターンを施設状況把握システム1の内部で設定しておいてもよいし、例えば利用者端末112の利用者要求1121によって指定してもよい。
The sensor non-installed location situation
センサ未設置場所状況情報作成部103は、ステップS1031で決定した場所の周囲の場所(例えば、基準場所から一定距離以内の場所など)に相当する場所を全て抽出する(S1032)。なお、基準場所および基準場所の周囲の場所は、全て、リンク状況情報1081あるいはエリア状況情報1082を有するリンクあるいはエリアとする。
The sensor non-installation location status
センサ未設置場所状況情報作成部103は、ステップS1031で決定した推定の対象が、状況伝播の経由点に該当するかを判定する(S1033)。推定対象の場所が経由点に該当する場合(S1033:YES)、ステップS1034へ進む。推定対象の場所が経由点に該当しない場合(S1033:NO)、ステップS1035へ進む。
The sensor non-installation location situation
ステップS1033での判定では、ステップS1032にて抽出した場所および時間と、状況伝播情報1083が持つ場所および時間情報とを比較し、ステップS1031で決定した推定の対象の場所および時間の前後に当てはまる状況伝播情報1083のレコードが存在するかを探す。例えば、地点A、B、Cと順に移動できる経路において、地点Bが推定対象であり、状況伝播情報1083が地点AおよびCに関するレコードを格納していれば、ステップS1033の判定結果は「YES」である。
In the determination in step S1033, the place and time extracted in step S1032 are compared with the place and time information of the
ステップS1033で推定対象が状況伝播の経由点であると判定された場合、該当する前後の状況伝播情報1083の流れに違反しないようにして、当該場所のリンク状況情報1081あるいはエリア状況情報1082を作成する(S1034)。
If it is determined in step S1033 that the estimation target is a via point of status propagation,
ここで、流れに違反しないとは、例えば、上述の地点A,B,Cと順に移動できる経路において、地点Bが推定対象の場合、地点Aから地点C方向へ向かう人が100人、地点Cにいて地点A方向から来た人が50人存在する場合、地点Bには、地点Aから地点C方向へ向かう50人以上100人以下の人が存在する、といった計算をする。実際の計算には、地点Aから地点B、地点Bから地点Cに至るまでの距離や、途中の通路の分岐などを考慮する必要がある。該当する前後の状況伝播情報1083のパターンが複数存在する場合、全てのパターンについて、流れに違反しないように、状況情報を推定する。
Here, not violating the flow means, for example, 100 routes from point A to point C in the case where point B is an estimation target in a route that can move in order with points A, B and C described above. If there are 50 people who come from the direction of point A, the calculation is performed such that there are 50 or more and 100 or less people at point B going from point A to point C. In the actual calculation, it is necessary to consider the distance from the point A to the point B, the distance from the point B to the point C, the branch of the passage in the middle, and the like. When there are a plurality of patterns of the
一方、ステップS1033で推定対象が状況伝播の経由点ではないと判定された場合、センサ未設置場所状況情報作成部103は、周囲の場所の状況情報とは有意な関係性が見いだせないため、特別な状況変化は無いものと判断して、リンク状況情報1081あるいはエリア状況情報1082を作成する。
On the other hand, if it is determined in step S1033 that the estimation target is not a via point of status propagation, the sensor non-installation location status
センサ未設置場所状況情報作成部103は、例えば、「混雑なし」として自由歩行可能であるように速度平均を設定してもよいし、過去の実績統計があれば、その統計に基づき、当該場所当該時刻の一般的な状況に関する情報を設定してもよい。
For example, the sensor non-installed location status
なお、センサ未設置場所状況情報作成部103で作成したリンク状況情報1081のセンサ有無10819、およびエリア状況情報1082のセンサ有無10829には、センサ未設置場所状況情報作成部103によって作成されたレコードであることを識別できる名称あるいは識別コードを格納する。センサ未設置場所状況情報作成部103で作成したレコードは、センサ設置場所状況情報作成部101よりも推定できる情報が少ない可能性もあり、その場合は「値なし」を設定する。以上で、センサ未設置場所状況情報作成部103の処理を終了する。
The sensor presence /
<使用例> <Example of use>
以上に示したデータおよび機能モジュールによって、施設内の場所や経路の移動しやすさを推定することができる。以下では、本実施例の使用例を、図18および図19を用いて説明する。 The data and functional modules shown above make it possible to estimate the ease of movement of places and routes within the facility. Hereinafter, a usage example of the present embodiment will be described using FIGS. 18 and 19.
<画面例1:図18> <Screen Example 1: FIG. 18>
図18には、施設状況把握システム1が利用者端末112に提供する画面171,175の例を示す。ここでの利用者端末112は、例えば、駅等の交通を利用する利用者(エンドユーザ)が所持するスマートフォンである。画面171,175は、それぞれ異なる利用者に提供される。
FIG. 18 shows an example of the
画面171,175は、それぞれ、ユーザ名表示エリア172,176と、経路概要表示エリア173,177と、施設マップエリア174,178とを備える。図18に例示する画面171,175では、施設マップエリア174,178に表示するマップ上に、移動負荷の高い場所を矩形として表示し、移動負荷の値に応じて色などの見た目によって区別し表示する。さらに、経路概要表示エリア173,177には、各移動経路候補を山形矢印で表示し、それぞれリンクあるいはエリアごと(あるいは複数のリンク、エリアをまとめたグループ)ごとに分割し、移動負荷の値に応じて色などの見た目によって区別し表示する。
The
各利用者は、利用者要求1121として、経路情報11211と属性情報11212を施設状況把握システム1へ送信する。経路情報11211の指定時に、利用者が例えば、現在地(出発地)と目的階(目的地)とを手動で設定すると、現在値から目的階へ至る各経路の候補(画面171,175におけるA、B、Cの3パターン)が検出される。経路候補は、利用者端末112に備えられた機能モジュール、施設状況把握システム1の内部の機能モジュール、あるいは、利用者端末112と施設状況把握システム1の間に設けられた別装置が有する機能モジュールのいずれかにより、検出することができる。
Each user transmits
移動負荷情報作成部104は、経路候補のそれぞれにおいて、各利用者の属性情報11212に基づき、移動負荷を計算する。例えば、画面171を利用する一方の利用者が一般通勤客であり、画面175を利用する他方の利用者が車いす利用者である場合、それぞれ異なる移動負荷の値が計算される。従って、一方の利用者の経路概要表示エリア173,174と他方の利用者の経路概要表示エリア177,178とでは、移動可能な経路が異なっていたり、移動負荷の高い場所の色付けの範囲が異なっていたり、所要時間の値が異なっていたりする。
The movement load
図18に示す画面171,175では、それぞれの利用者への推奨経路も合わせて表示している。経路候補の移動負荷をそれぞれ計算して比較することにより、移動負荷の最も低い経路を推奨経路として利用者に提案することができる。
On the
このように、交通利用者は、図18に示す画面171,175を確認することで、それぞれの経路候補の性質(移動しやすさ、途中の設備等)を容易に認識することができ、移動しやすい場所や経路を簡単に選択でき、使い勝手が向上する。
In this manner, the traffic user can easily recognize the nature (e.g. easiness of movement, facilities on the way etc.) of the respective route candidates by checking the
<画面例2:図19> Screen Example 2: FIG. 19
図19には、施設状況把握システム1から利用者端末112へ提供される画面181,185を示す。ここでの利用者端末112は、例えば、駅係員や指令員(交通事業者)が業務で操作するパーソナルコンピュータである。
FIG. 19
画面181,185は、施設マップエリア184,188を備える。施設マップエリア184,188の構成は、図18に例示した施設マップエリア174,178と同様であり、移動負荷の高い場所を矩形として表示し、移動負荷の値に応じて色などの見た目によって区別し表示する。さらに、画面181,185では、駅員等に利用者の移動に関して注意を促すためのアラートコメント185,189が出力される。
利用者が駅係員や指令員である場合は、操作の度に利用者要求1121を送信するのではなく、移動負荷情報記憶部109に経路情報1092、属性情報1093のパターンを予め設定しておくのが妥当である。予め設定した経路や属性の条件を用いて、定期的に移動負荷情報作成部の処理を実行することで、施設内の状況の変化を随時把握できる。例えば、画面181が一般通勤客モードであり、画面185が車いす利用者モードである場合、それぞれ異なる移動負荷の値が計算され、移動負荷の高い場所の色付けの範囲が異なっている。
When the user is a station clerk or a commander, patterns of
図19に示す画面181,185では、それぞれのモードでアラートコメント185,189も合わせて表示している。移動負荷の定義をすることで、具体的な業務内容を提示できる。したがって、例えば通勤客にとって負荷の高い場所があれば、通勤客の誘導をするようにコメントを出したり、車いす利用者にとって負荷の高い場所があれば、車いす利用者の補助をするようにコメントを出したりできる。
In the
このように、駅係員や指令員は、図19に示す画面181,185を確認することで、それぞれの場所におけるエンドユーザの移動危険度を認識し、業務を円滑に行えるようになる。
As described above, the station clerk or the commander can recognize the movement risk level of the end user at each place by checking the
このように構成される本実施例によれば、利用者が施設内で移動しやすい、あるいは移動しづらい場所や経路を推定することができる。さらに、本実施例によれば、センサ未設置の場所の移動負荷も計算することができる。これにより、本実施例に係る施設状況把握システム1は、交通利用者や交通事業者に対して、施設全体を俯瞰した情報を配信することができ、交通利用者や交通事業者の使い勝手が向上する。
According to the present embodiment configured as described above, it is possible to estimate a place or a route where the user is easy to move or hard to move in the facility. Furthermore, according to the present embodiment, it is possible to calculate the movement load of the place where the sensor is not installed. As a result, the facility
なお、本発明は上記各実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記各実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。 The present invention is not limited to the above embodiments, but includes various modifications. For example, the above embodiments are described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
上記の各構成、機能、処理部、および処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。上記の各構成、機能、処理部、および処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば仮想マシンで設計する等によりクラウドシステムで実現してもよい。 Each of the configurations, functions, processing units, processing means, etc. described above may be realized by hardware, for example, by designing part or all of them with an integrated circuit. Each of the above configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized in a cloud system by designing part or all of them, for example, with virtual machines.
上記の各構成、および機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD等の記録装置、または、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。 Each configuration, function, and the like described above may be realized by software by a processor interpreting and executing a program that realizes each function. Information such as a program, a table, and a file for realizing each function can be placed in a memory, a storage device such as a hard disk or an SSD, or a storage medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。 The control lines and the information lines indicate what is considered necessary for the description, and not all the control lines and the information lines in the product are necessarily shown. In practice, almost all configurations may be considered to be mutually connected.
本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれる。さらに特許請求の範囲に記載された構成は、特許請求の範囲で明示している組合せ以外にも組み合わせることができる。 Each component of the present invention can be arbitrarily selected, and an invention having a selected configuration is also included in the present invention. Furthermore, the configurations described in the claims can be combined with combinations other than the combinations specified in the claims.
1:施設状況把握システム、101:センサ設置場所状況情報作成部、102:状況伝播分析部、103:センサ未設置場所状況情報作成部、104:移動負荷情報作成部、107:空間ネットワーク情報記憶部、108:状況情報記憶部、109:移動負荷情報記憶部、110:通信部、111:センサ、112:利用者端末、301:ノード、302:リンク、303:エリア:304:人の流れ 1: Facility situation grasping system, 101: Sensor installation place situation information creation part, 102: Situation propagation analysis part, 103: Sensor non-installation place situation information creation part, 104: Movement load information creation part, 107: Space network information storage part , 108: status information storage unit, 109: movement load information storage unit, 110: communication unit, 111: sensor, 112: user terminal, 301: node, 302: link, 303: area: 304: flow of person
Claims (14)
施設内の空間構造をノードとリンクおよびエリアで定義する空間ネットワーク情報と前記施設内に配置された各センサとの対応関係を定義するセンサ空間ネットワーク関連情報を記憶する空間ネットワーク情報記憶部と、
前記各センサで検出されたセンサ情報と前記センサ空間ネットワーク関連情報とに基づいて、前記リンクでの利用者の流れの状況を示すリンク状況情報と前記エリアでの利用者の流れの状況を示すエリア状況情報とを作成する第1状況情報作成部と、
前記リンク状況情報および前記エリア状況情報と、推定対象となる所定の経路の情報であって、前記リンクおよび前記エリアの組合せで定義される所定の経路情報と、利用者の属性情報とに基づいて、前記所定の経路を移動する際の負荷を計算することにより、移動負荷情報を作成する移動負荷情報作成部と、
を備える施設状況把握システム。 It is a facility situation grasping system which grasps the situation about the flow of the user in the facility,
A space network information storage unit for storing sensor space network related information that defines a correspondence between space network information that defines a space structure in a facility by nodes, links, and areas and each sensor disposed in the facility;
Link status information indicating the status of the flow of the user on the link based on the sensor information detected by each of the sensors and the sensor space network related information, and an area indicating the status of the flow of the user in the area A first status information creation unit that creates the status information and
The link status information and the area status information, and information of a predetermined route to be estimated, which is defined by a combination of the link and the area, and attribute information of the user A mobile load information creation unit that creates mobile load information by calculating a load when moving the predetermined route;
Facility situation grasping system provided with.
前記所定の経路および前記属性情報を端末から取得し、
前記作成した移動負荷情報を前記端末に送信して表示させる、
請求項1に記載の施設状況把握システム。 The movement load information creation unit
Acquiring the predetermined route and the attribute information from a terminal;
Send the created mobile load information to the terminal for display.
The facility status grasping system according to claim 1.
請求項1に記載の施設状況把握システム。 Each of the sensors is configured as an apparatus or system that detects the user directly or indirectly.
The facility status grasping system according to claim 1.
請求項1に記載の施設状況把握システム。 The sensor information includes at least one of raw data observed by each sensor, processed data obtained by processing the raw data by a predetermined process, and data estimated from data obtained from a device related to the facility. is there,
The facility status grasping system according to claim 1.
前記リンクを移動する際の負荷であるリンク移動負荷は、前記リンク状況情報に基づいて算出し、
前記エリアを移動する際の負荷であるエリア移動負荷は、前記所定の経路情報が持つ移動方向に従って前記エリア内にダミーリンクを設定し、前記エリア状況情報に基づいて前記ダミーリンクのリンク移動負荷を計算することにより算出し、
前記リンク移動負荷および前記エリア負荷を統合することにより、前記移動負荷情報を作成する、
請求項1に記載の施設状況把握システム。 The movement load information creation unit
A link movement load, which is a load when moving the link, is calculated based on the link status information,
The area movement load, which is a load when moving the area, sets a dummy link in the area according to the movement direction of the predetermined route information, and the link movement load of the dummy link is set based on the area status information. Calculated by calculating
The movement load information is created by integrating the link movement load and the area load,
The facility status grasping system according to claim 1.
状況伝播分析部は、
前記リンク状況情報および前記エリア状況情報を複数比較することにより、前記施設内の人流に変化を生じさせるイベントを検知し、
前記イベントによる人流の変化が前記施設内へ伝播する状況を示す状況伝播情報を作成する、
請求項1〜5のいずれか一項に記載の施設状況把握システム。 Furthermore, it has a situation propagation analysis unit,
The situation propagation analysis unit
By comparing a plurality of the link status information and the area status information, an event causing a change in the flow of people in the facility is detected.
Create situation propagation information indicating a situation in which a change in human flow due to the event propagates into the facility,
The facility status grasping system according to any one of claims 1 to 5.
請求項6に記載の施設状況把握システム。 The situation propagation analysis unit identifies, based on the situation propagation information created in the past, a range in which a change in the flow of people occurs due to the detected event, and the situation propagation information regarding the detected event for the identified range is create,
The facility status grasping system according to claim 6.
さらに備える、
請求項6に記載の施設状況把握システム。 Based on the link status information, the area status information, and the status propagation information, the link status information and the area status information at a sensor non-installed location in the facility where the sensor is not installed 2 Situation information creation department,
Furthermore,
The facility status grasping system according to claim 6.
請求項8に記載の施設状況把握システム。 The second situation information creation unit uses the situation propagation information when creating the link situation information and the area situation information within a range in which a change in personal flow due to the detected event occurs.
The facility status grasping system according to claim 8.
請求項1に記載の施設状況把握システム。 The movement load information creation unit creates the movement load information by correlating the calculated load with map information in the facility corresponding to the predetermined route.
The facility status grasping system according to claim 1.
請求項1に記載の施設状況把握システム。 Among the routes in the facility, the predetermined route is selected from among routes that meet the designated departure point and destination point.
The facility status grasping system according to claim 1.
請求項1に記載の施設状況把握システム。 The movement load information creation unit creates the movement load information such that the load at the time of movement is divided into levels and displayed for each link or area constituting the predetermined route.
The facility status grasping system according to claim 1.
請求項1に記載の施設状況把握システム。 The movement load information creation unit selects a preset main passage among the routes in the facility as the predetermined passage, and the calculated load of the links or areas constituting the predetermined passage has a predetermined value. Create the mobile load information to output a warning for the above link or area,
The facility status grasping system according to claim 1.
前記計算機は、
施設内の空間構造をノードとリンクおよびエリアで定義する空間ネットワーク情報と前記施設内に配置された各センサとの対応関係を定義するセンサ空間ネットワーク関連情報を記憶し、
前記各センサで検出されたセンサ情報と前記センサ空間ネットワーク関連情報とに基づいて、前記リンクでの利用者の流れの状況を示すリンク状況情報と前記エリアでの利用者の流れの状況を示すエリア状況情報とを作成し、
推定対象となる所定の経路の情報であって、前記リンクおよび前記エリアの組合せで定義される所定の経路情報を取得し、
前記所定の経路を移動する利用者の属性情報を取得し、
前記リンク状況情報と前記エリア状況情報と前記所定の経路情報と前記利用者の属性情報とに基づいて、前記所定の経路を移動する際の負荷を計算することにより、移動負荷情報を作成する、
施設状況把握方法。
It is a facility situation grasping method which grasps the situation about the flow of the user in a facility by using a computer,
The computer is
Storing sensor space network related information that defines the correspondence between space network information that defines the space structure in a facility by nodes, links, and areas, and each sensor located in the facility,
Link status information indicating the status of the flow of the user on the link based on the sensor information detected by each of the sensors and the sensor space network related information, and an area indicating the status of the flow of the user in the area Create status information and
Information of a predetermined route to be estimated, the predetermined route information defined by a combination of the link and the area;
Acquiring attribute information of the user moving the predetermined route,
Based on the link status information, the area status information, the predetermined route information, and the attribute information of the user, moving load information is created by calculating a load when moving the predetermined route.
Facility situation grasp method.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017168842A JP6842389B2 (en) | 2017-09-01 | 2017-09-01 | Facility status grasp system and method |
PCT/JP2018/030024 WO2019044455A1 (en) | 2017-09-01 | 2018-08-10 | Facility situation ascertainment system and method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017168842A JP6842389B2 (en) | 2017-09-01 | 2017-09-01 | Facility status grasp system and method |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019046174A true JP2019046174A (en) | 2019-03-22 |
JP2019046174A5 JP2019046174A5 (en) | 2020-03-12 |
JP6842389B2 JP6842389B2 (en) | 2021-03-17 |
Family
ID=65525593
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017168842A Active JP6842389B2 (en) | 2017-09-01 | 2017-09-01 | Facility status grasp system and method |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6842389B2 (en) |
WO (1) | WO2019044455A1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11252379B2 (en) | 2019-10-29 | 2022-02-15 | Nec Corporation | Information processing system, information processing method, and non-transitory storage medium |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023209823A1 (en) * | 2022-04-26 | 2023-11-02 | 三菱電機ビルソリューションズ株式会社 | Route finding system and route finding method |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006078294A (en) * | 2004-09-08 | 2006-03-23 | Aisin Aw Co Ltd | Navigation system |
JP2006275922A (en) * | 2005-03-30 | 2006-10-12 | Hitachi Ltd | Navigation system and map administration server |
JP2007243342A (en) * | 2006-03-06 | 2007-09-20 | Yokogawa Electric Corp | Image-monitoring apparatus and image-monitoring system |
JP2013073300A (en) * | 2011-09-27 | 2013-04-22 | Dainippon Printing Co Ltd | Emergency evacuation guidance system, emergency evacuation guidance method, evacuation guidance device and program |
JP2013116676A (en) * | 2011-12-02 | 2013-06-13 | Hitachi Ltd | People flow prediction device and method |
JP2014190725A (en) * | 2013-03-26 | 2014-10-06 | Zenrin Datacom Co Ltd | Route guidance system, route guidance method and computer program |
JP2015014919A (en) * | 2013-07-05 | 2015-01-22 | 綜合警備保障株式会社 | Route generation device and route generation method |
US20150178642A1 (en) * | 2013-12-20 | 2015-06-25 | Amadeus S.A.S. | Dynamic travel planner |
JP2016085014A (en) * | 2014-10-29 | 2016-05-19 | 株式会社日立製作所 | Air conditioning control method and system |
WO2016194206A1 (en) * | 2015-06-04 | 2016-12-08 | 三菱電機株式会社 | Travel assistance device, travel assistance server, and travel assistance system |
-
2017
- 2017-09-01 JP JP2017168842A patent/JP6842389B2/en active Active
-
2018
- 2018-08-10 WO PCT/JP2018/030024 patent/WO2019044455A1/en active Application Filing
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006078294A (en) * | 2004-09-08 | 2006-03-23 | Aisin Aw Co Ltd | Navigation system |
JP2006275922A (en) * | 2005-03-30 | 2006-10-12 | Hitachi Ltd | Navigation system and map administration server |
JP2007243342A (en) * | 2006-03-06 | 2007-09-20 | Yokogawa Electric Corp | Image-monitoring apparatus and image-monitoring system |
JP2013073300A (en) * | 2011-09-27 | 2013-04-22 | Dainippon Printing Co Ltd | Emergency evacuation guidance system, emergency evacuation guidance method, evacuation guidance device and program |
JP2013116676A (en) * | 2011-12-02 | 2013-06-13 | Hitachi Ltd | People flow prediction device and method |
JP2014190725A (en) * | 2013-03-26 | 2014-10-06 | Zenrin Datacom Co Ltd | Route guidance system, route guidance method and computer program |
JP2015014919A (en) * | 2013-07-05 | 2015-01-22 | 綜合警備保障株式会社 | Route generation device and route generation method |
US20150178642A1 (en) * | 2013-12-20 | 2015-06-25 | Amadeus S.A.S. | Dynamic travel planner |
JP2016085014A (en) * | 2014-10-29 | 2016-05-19 | 株式会社日立製作所 | Air conditioning control method and system |
WO2016194206A1 (en) * | 2015-06-04 | 2016-12-08 | 三菱電機株式会社 | Travel assistance device, travel assistance server, and travel assistance system |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11252379B2 (en) | 2019-10-29 | 2022-02-15 | Nec Corporation | Information processing system, information processing method, and non-transitory storage medium |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6842389B2 (en) | 2021-03-17 |
WO2019044455A1 (en) | 2019-03-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9003030B2 (en) | Detecting relative crowd density via client devices | |
US10904704B2 (en) | System and method for managing a mass gathering | |
US20190228358A1 (en) | Transportation System, Schedule Proposal System, and Train Operations System | |
JP4504825B2 (en) | Disaster guidance system, disaster guidance method and program | |
JP5980715B2 (en) | Congestion prediction system and method | |
JP5931188B2 (en) | Traffic route sharing rate control system and traffic route sharing rate control method | |
JP2019177760A (en) | Transportation facilities congestion forecasting system and method for congestion forecasting | |
Hassannayebi et al. | A hybrid simulation model of passenger emergency evacuation under disruption scenarios: A case study of a large transfer railway station | |
JP6177715B2 (en) | Station congestion prediction device and station congestion information providing system | |
JP6454222B2 (en) | Data processing system and data processing method | |
CN110356437A (en) | The monitoring of real time service level | |
JP6859364B2 (en) | Non-passenger search device, non-passenger search method, and program | |
WO2016170767A1 (en) | Crowd guiding device, crowd guiding system, crowd guiding method, and storage medium | |
US8519850B2 (en) | Method and system for the acquisition, transmission and assessment of remote sensor data for trend analysis, prediction and remediation | |
JP2017091008A (en) | Data processing method and data processing system | |
US20200364819A1 (en) | Personalized venue evacuation plan | |
WO2019044455A1 (en) | Facility situation ascertainment system and method | |
JP7273601B2 (en) | Congestion analysis device and congestion analysis method | |
JP6633981B2 (en) | Traffic information distribution system and traffic information distribution method | |
CN110490132A (en) | Data processing method and device | |
JP7264180B2 (en) | Privilege issuing device, method, and program | |
JP6269082B2 (en) | Information processing device | |
Thomopoulos | Chapter Risk Assessment and Automated Anomaly Detection Using a Deep Learning Architecture | |
Billhardt et al. | An architecture for situation-aware evacuation guidance in smart buildings | |
JP2017009361A (en) | System and method for providing traffic information |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200128 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200128 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210202 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210219 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6842389 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |