JP2019185236A - 案内システム - Google Patents

Abstract

【課題】特定の個人にあわせた案内を行う案内システムを提供する。【解決手段】案内システム１は、画像データ、位置データを含む解析用データを収集する収集装置１０と、複数のコンテンツ出力装置４０と、画像データが表す画像に含まれる人物の属性及び当該属性が特定された人物の人流を解析するデータ解析処理部２３Ｂと、人物の人流に基づいて属性が特定された人物の動きを予測する動き予測処理部２３Ｃと、人物の属性に基づいてコンテンツ出力装置４０に出力させるコンテンツを選択するコンテンツ選択処理部３３Ａと、予測された人物の動きに基づいてコンテンツを出力させるコンテンツ出力装置４０を決定する出力先決定処理部３３Ｂとを備える。出力先決定処理部３３Ｂによって決定されたコンテンツ出力装置４０は、属性が特定された人物に対して選択されたコンテンツを、予測された人物の動きに応じたタイミングで出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、案内システムに関する。

従来の案内システムとして、例えば、特許文献１には、検出手段と、推定手段と、提供手段とを備えた情報処理装置が開示されている。検出手段は、人流を検出する。推定手段は、検出手段により検出された人流に基づいて人流を構成する人員の属性を推定する。そして、提供手段は、推定手段により推定された属性に基づいて情報を提供する。

特開２０１７−１４６３８０号公報

ところで、上述のような案内システムは、例えば、より特定の個人にあわせた案内を行う点で更なる改善の余地がある。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであって、特定の個人にあわせた案内を行うことができる案内システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明に係る案内システムは、人物を含む画像を表す画像データ、及び、前記画像が撮像された位置を表す位置データを含む解析用データを収集する収集装置と、それぞれ複数のコンテンツを出力可能である複数のコンテンツ出力装置と、前記収集装置によって収集された前記解析用データに基づいて、前記画像データが表す画像に含まれる人物の属性、及び、当該属性が特定された人物の人流を解析するデータ解析部と、前記データ解析部によって解析された前記人物の人流に基づいて、前記属性が特定された人物の動きを予測する動き予測部と、前記データ解析部によって解析された前記人物の属性に基づいて、前記複数のコンテンツから、前記コンテンツ出力装置に出力させるコンテンツを選択するコンテンツ選択部と、前記動き予測部によって予測された前記人物の動きに基づいて、前記複数のコンテンツ出力装置から、前記コンテンツ選択部によって選択された前記コンテンツを出力させるコンテンツ出力装置を決定する出力先決定部とを備え、前記出力先決定部によって決定された前記コンテンツ出力装置は、前記データ解析部によって前記属性が特定された人物に対して、前記コンテンツ選択部によって選択された前記コンテンツを、前記動き予測部によって予測された前記人物の動きに応じたタイミングで出力することを特徴とする。

また、上記案内システムでは、前記収集装置は、路上あるいは建造物に固定された固定体、又は、移動可能である移動体に複数設けられるものとすることができる。

また、上記案内システムでは、前記複数のコンテンツ出力装置は、路上あるいは建造物に固定された固定体、又は、移動可能である移動体に設けられるものとすることができる。

また、上記案内システムでは、前記複数のコンテンツ出力装置は、路上あるいは建造物に固定された固定体、又は、路面を走行する移動体に設けられるものとすることができる。

本発明に係る案内システムは、収集装置によって収集された解析用データに基づいて、データ解析部によって画像データが表す画像に含まれる人物の属性、及び、人流が解析される。そして、案内システムは、出力先決定部によって決定されたコンテンツ出力装置が、コンテンツ選択部によって人物の属性に応じて選択されたコンテンツを、動き予測部によって予測された当該人物の動きに応じたタイミングで出力する。この結果、案内システムは、特定の個人にあわせた案内を行うことができる、という効果を奏する。

図１は、実施形態１に係る案内システムの概略構成を表すブロック図である。 図２は、実施形態１に係る案内システムにおける処理の一例を表すフローチャート図である。 図３は、実施形態１に係る案内システムの動作の一例を表す模式図である。 図４は、実施形態１に係る案内システムの動作の一例を表す模式図である。 図５は、実施形態１に係る案内システムの動作の一例を表す模式図である。 図６は、実施形態２に係る案内システムの概略構成を表すブロック図である。

以下に、本発明に係る実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。

［実施形態１］
図１に示す本実施形態の案内システム１は、収集装置１０と、解析装置２０と、コンテンツサービス装置３０と、複数のコンテンツ出力装置４０とを備え、これらが連携して特定の個人にあわせたコンテンツを出力するリアルタイムサイネージシステムである。複数のコンテンツ出力装置４０は、それぞれ複数のコンテンツを出力可能な装置である。本実施形態の案内システム１は、撮像した画像に含まれる特定の人物（個人）の属性、及び、当該属性が特定された人物の人流を解析し、解析結果に応じて当該人物の属性に応じたコンテンツを選択し、選択したコンテンツをコンテンツ出力装置４０によって先回りして出力する。以下、各図を参照して案内システム１の構成について詳細に説明する。

収集装置１０は、コンテンツの提供対象となる人物の特定、解析に用いる解析用データを収集するものである。解析用データは、人物を含む画像を表す画像データ、及び、当該画像が撮像された位置を表す位置データを含むデータである。解析用データは、解析装置２０による人物の属性、及び、当該人物の人流の解析に用いられる。収集装置１０は、典型的には、固定体Ｆ、又は、移動体Ｖに設けられる。収集装置１０が搭載される固定体Ｆは、典型的には、路上あるいは建造物に据え付けられ固定されたものである。固定体Ｆは、例えば、路上に設けられたバス停留所、デジタルサイネージ、自動販販売機、標識、電柱等の構造体であってもよいし、収集装置１０を設置するために設けられた専用の構造体であってもよい。また、収集装置１０が搭載される固定体Ｆは、例えば、デパート、マンション、オフィスビル、ホテル等の建造物の出入口、内部、屋上等に設けられた構造体であってもよい。収集装置１０が搭載される移動体Ｖは、典型的には、移動可能に構成された物体である。ここでは、移動体Ｖは、典型的には、路面を走行する車両であり、例えば、自家用車、レンタカー、シェアリングカー、ライドシェアカー、バス、タクシー、トラック、輸送車、作業車等のいずれであってもよい。なお、移動体Ｖは、これに限らず、例えば、フライングカーやドローン等、空中を飛行する飛行体であってもよい。収集装置１０は、典型的には、複数の固定体Ｆ、及び、複数の移動体Ｖにそれぞれ搭載される。つまり、本実施形態の案内システム１は、複数の固定体Ｆ、及び、複数の移動体Ｖにそれぞれ搭載された複数の収集装置１０を備え、当該複数の収集装置１０から解析用データを収集することが可能である。複数の収集装置１０の少なくとも一部は、予め定められた経路を繰り返し走行する車両、例えば、路線バスや長距離輸送用トラック等に搭載されてもよい。また、複数の収集装置１０の少なくとも一部は、事業者に管理される事業用の車両、例えば、シェアリングカー、ライドシェアカー、タクシー等に搭載されてもよい。移動体Ｖに搭載される収集装置１０は、例えば、移動体Ｖに搭載されるいわゆるドライブレコーダ等の車載機器を用いることができるがこれに限らない。

具体的には、収集装置１０は、カメラ１１と、位置情報測定器１２と、通信部（収集装置通信部）１３と、制御部１４とを備える。

カメラ１１は、人物を含む画像を撮像する撮像装置である。カメラ１１は、典型的には、案内システム１におけるコンテンツの提供対象である人物を含む動画像を撮像する。カメラ１１は、人物を撮像可能な画角となるように設定される。カメラ１１は、収集装置１０が路上の固定体Ｆに設けられる場合には、典型的には、当該固定体Ｆの外部の画像を撮像する。この場合、カメラ１１は、例えば、固定体Ｆの外部の路上の人物を撮像可能な画角となるように固定体Ｆに設置され、当該路上の人物を含む画像を撮像する。カメラ１１は、収集装置１０が建造物の固定体Ｆに設けられる場合には、典型的には、固定体Ｆが設けられる建造物の内部、及び、当該建造物の外部の画像を撮像する。この場合、カメラ１１は、例えば、建造物の外部の人物、建造物の内部の人物を撮像可能な画角となるように固定体Ｆに設置され、当該建造物の外部の人物、建造物の内部の人物を含む画像を撮像する。カメラ１１は、収集装置１０が移動体Ｖに設けられる場合には、典型的には、当該移動体Ｖの内部、及び、当該移動体Ｖの外部の画像を撮像する。この場合、カメラ１１は、例えば、移動体Ｖの内部の人物、移動体Ｖの外部の路上に位置する人物を撮像可能な画角となるように移動体Ｖに設置され、当該移動体Ｖの内部の人物、移動体Ｖの外部の人物を含む画像を撮像する。この場合、カメラ１１は、移動体Ｖの移動に伴って当該移動体Ｖの外部の画像を撮像することもできる。カメラ１１は、固定体Ｆ、移動体Ｖそれぞれにおいて、それぞれの位置の人物をより好適に撮像可能なように複数設けられてもよい。カメラ１１は、単眼カメラであってもよいし、ステレオカメラであってもよい。また、カメラ１１が撮像する画像は、モノクロであってもよいしカラーであってもよい。カメラ１１は、上記のように画像を撮像し当該画像を表す画像データを収集する。カメラ１１は、制御部１４と通信可能に接続されており、収集した画像データを制御部１４に出力する。

位置情報測定器１２は、収集装置１０の現在位置を測定する測位器である。位置情報測定器１２は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ））衛星から送信される電波を受信するＧＰＳ受信器等を用いることができる。位置情報測定器１２は、ＧＰＳ衛星から送信される電波を受信し収集装置１０の現在位置を表す情報としてＧＰＳ情報（緯度経度座標）を取得することで、カメラ１１によって画像が撮像された位置を表す位置データを収集する。位置情報測定器１２は、制御部１４と通信可能に接続されており、収集した位置データを制御部１４に出力する。

通信部１３は、収集装置１０とは異なる機器と当該収集装置１０との間で各種データの通信を行うものである。本実施形態の通信部１３は、収集装置１０とは異なる機器である解析装置２０に対して、解析用データを送信（出力）可能である。通信部１３は、有線、無線を問わずネットワークを介した通信によって、収集装置１０とは異なる機器との間でデータを送受信する。

制御部１４は、収集装置１０の各部を統括的に制御するものである。制御部１４は、解析用データを収集するための種々の演算処理を実行する。制御部１４は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の中央演算処理装置、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、及び、インターフェースを含む周知のマイクロコンピュータを主体とする電子回路を含んで構成される。制御部１４は、カメラ１１、位置情報測定器１２、通信部１３等の各部と通信可能に接続され、各部との間で相互に各種信号、データを授受可能である。

より具体的には、制御部１４は、記憶部１４Ａ、及び、処理部１４Ｂを含んで構成される。記憶部１４Ａ、及び、処理部１４Ｂは、各部との間で相互に各種信号、データを授受可能である。記憶部１４Ａは、処理部１４Ｂでの各種処理に必要な条件や情報、制御部１４で実行する各種プログラムやアプリケーション、制御データ等が格納されている。記憶部１４Ａは、解析用データを、収集した時刻等と共に記憶することができる。言い換えれば、解析用データは、当該データを収集した時刻を表す時刻データやその他のデータも含む。記憶部１４Ａは、例えば、処理部１４Ｂによる処理の過程で生成される各種データを一時的に記憶することもできる。記憶部１４Ａは、処理部１４Ｂ、通信部１３等によってこれらのデータが必要に応じて読み出される。記憶部１４Ａは、例えば、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスクなどの比較的に大容量の記憶装置、あるいは、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Ｎｏｎ Ｖｏｌａｔｉｌｅ Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。処理部１４Ｂは、各種入力信号等に基づいて、記憶部１４Ａに記憶されている各種プログラムを実行し、当該プログラムが動作することにより各部に出力信号を出力し各種機能を実現するための種々の処理を実行する。処理部１４Ｂは、カメラ１１、位置情報測定器１２の動作を制御し、画像データ、位置データを含む解析用データを収集する処理を実行する。また、処理部１４Ｂは、通信部１３を介したデータの送受信に関わる処理を実行する。処理部１４Ｂは、例えば、解析用データを、通信部１３を介して解析装置２０に送信する処理を実行する。

解析装置２０は、収集装置１０によって収集された解析用データを解析し、解析結果を表す解析結果データをコンテンツサービス装置３０に提供するものである。解析装置２０、及び、コンテンツサービス装置３０は、ネットワーク上に実装されるいわゆるクラウドサービス型の装置（クラウドサーバ）を構成する。解析装置２０は、収集装置１０によって収集された解析用データに基づいて、当該解析用データを構成する画像データが表す画像に含まれる人物の属性、及び、当該属性が特定された人物の人流を解析する。解析装置２０は、当該人物の属性を表す人物属性データ、及び、当該属性が特定された人物の人流を表す属性別人流データを生成する。さらに、解析装置２０は、属性が特定された人物の人流を表す属性別人流データに基づいて、当該属性が特定された人物の動きを予測し、当該予測された人物の動きを表す動き予測データを生成する。そして、解析装置２０は、人物属性データ、属性別人流データ、及び、動き予測データを含む解析結果データをコンテンツサービス装置３０に提供する。

解析装置２０は、解析用データに基づいて人物の属性、及び、人物の人流を解析するための種々の演算処理を実行する。また、解析装置２０は、属性別人流データに基づいて当該属性が特定された人物の動きを予測するための種々の演算処理を実行する。解析装置２０は、ＣＰＵ、ＧＰＵ等の中央演算処理装置、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、インターフェースを含む周知のマイクロコンピュータを主体とする電子回路を含んで構成される。解析装置２０は、既知のＰＣやワークステーションなどのコンピュータシステムに下記で説明する種々の処理を実現させるアプリケーションをインストールすることで構成することもできる。なお、解析装置２０は、必ずしもクラウドサービス型の装置を構成するものでなくてもよく、また、複数のＰＣを相互通信可能に組み合わせることで構成されてもよい。

具体的には、解析装置２０は、通信部（解析装置通信部）２１と、記憶部２２と、処理部２３とを備える。通信部２１、記憶部２２、及び、処理部２３は、各部との間で相互に各種信号、データを授受可能である。

通信部２１は、解析装置２０とは異なる機器と当該解析装置２０との間で各種データの通信を行うものである。本実施形態の通信部２１は、解析装置２０とは異なる機器である収集装置１０から解析用データを受信（入力）可能である。さらに、本実施形態の通信部２１は、解析装置２０とは異なる機器であるコンテンツサービス装置３０に対して、解析結果データを送信（出力）可能である。通信部２１は、通信部１３と同様に、有線、無線を問わずネットワークを介した通信によって、解析装置２０とは異なる機器との間でデータを送受信する。

記憶部２２は、処理部２３での各種処理に必要な条件や情報、処理部２３で実行する各種プログラムやアプリケーション、制御データ等が格納されている。記憶部２２は、通信部２１によって受信された解析用データを記憶することができる。記憶部２２は、例えば、処理部２３による処理の過程で生成される各種データを一時的に記憶することもできる。記憶部２２は、通信部２１、処理部２３等によってこれらのデータが必要に応じて読み出される。記憶部２２は、例えば、ハードディスク、ＳＳＤ、光ディスクなどの比較的に大容量の記憶装置、あるいは、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭなどのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。

より具体的には、記憶部２２は、機能概念的に、解析対象データベース（以下、「解析対象ＤＢ」と略記する。）２２Ａ、解析参照データベース（以下、「解析参照ＤＢ」と略記する。）２２Ｂ、及び、解析結果データベース（以下、「解析結果ＤＢ」と略記する。）２２Ｃを含んで構成される。

解析対象ＤＢ２２Ａは、処理部２３による解析対象データである解析用データ（画像データ、位置データ、時刻データ等）を蓄積しデータベース化して記憶する部分である。収集装置１０から通信部２１に入力された解析用データは、この解析対象ＤＢ２２Ａに記憶される。

解析参照ＤＢ２２Ｂは、処理部２３による解析用データの解析の際に参照する解析参照データを蓄積しデータベース化して記憶する部分である。解析参照データは、例えば、地図参照データ、属性予測参照データ等を含む。地図参照データは、位置データ等に基づいて収集装置１０の位置、言い換えれば、人物を含む画像が撮像された位置を特定する際に参照する地図を表すデータである。属性予測参照データは、画像データが表す画像に含まれる人物の属性の推定等に参照するデータである。属性予測参照データについては、後で詳細に説明する。解析参照データは、処理部２３によって解析用データの解析の際に参照される。

解析結果ＤＢ２２Ｃは、処理部２３による解析用データの解析結果を表す解析結果データを蓄積しデータベース化して記憶する部分である。解析結果データは、例えば、画像データが表す画像に含まれる人物の属性を表す人物属性データ、属性が特定された人物の人流を表す属性別人流データ、及び、属性が特定された人物について予測された当該人物の動きを表す動き予測データ等を含む。解析結果データは、通信部２１からコンテンツサービス装置３０に送信、提供される。

なお、解析対象ＤＢ２２Ａ、解析参照ＤＢ２２Ｂ、解析結果ＤＢ２２Ｃに記憶される各種データは、いわゆるビッグデータ（ｂｉｇ ｄａｔａ）として活用することができる。

処理部２３は、各種入力信号等に基づいて、記憶部２２に記憶されている各種プログラムを実行し、当該プログラムが動作することにより解析用データを解析するための種々の処理を実行する。また、処理部２３は、属性別人流データに基づいて属性が特定された人物の動きを予測するための種々の処理を実行する。また、処理部２３は、通信部２１を介したデータの送受信に関わる処理を実行する。処理部２３は、例えば、解析結果データを、通信部２１を介してコンテンツサービス装置３０に送信する処理を実行する。

より具体的には、処理部２３は、機能概念的に、データ前処理部２３Ａ、データ解析部としてのデータ解析処理部２３Ｂ、及び、動き予測部としての動き予測処理部２３Ｃを含んで構成される。

データ前処理部２３Ａは、解析対象データである解析用データに対して種々の前処理を施す部分である。データ前処理部２３Ａは、前処理として、例えば、解析対象ＤＢ２２Ａから解析対象データとなる解析用データを読み出し、当該解析用データに含まれる画像データが表す動画像から静止画像を切り出す処理を実行する。また、データ前処理部２３Ａは、前処理として、例えば、切り出した当該静止画像と、解析対象データとなる解析用データに含まれる位置データが表す位置とを紐付する処理を実行する。

データ解析処理部２３Ｂは、データ前処理部２３Ａによって前処理が施された解析用データに基づいて、画像データが表す画像に含まれる人物の属性、及び、当該属性が特定された人物の人流を解析する部分である。ここでは、データ解析処理部２３Ｂは、例えば、種々の公知の人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）技術や深層学習（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ）技術を用いて画像データが表す画像に含まれる人物の属性、及び、当該属性が特定された人物の人流を解析する処理を実行可能に構成される。

本実施形態のデータ解析処理部２３Ｂは、種々の公知の画像処理技術を用いて、データ前処理部２３Ａによって切り出された静止画像から人物を検出し抽出する処理を実行する。またここでは、データ解析処理部２３Ｂは、画像データが表す画像から当該人物の特徴点を含む画像を抽出する処理を実行する。ここで、当該人物の特徴点とは、画像に含まれる人物において当該人物の属性を特定可能な部位である。当該人物の特徴点とは、例えば、当該人物の表情が現われる顔、しぐさ・ジェスチャが現れる手足、アクセサリ等が装着されやすい傾向にある位置等の部位である。データ解析処理部２３Ｂは、例えば、異なる角度から撮像された多数の画像から、人物の属性特定に用いることができる当該人物の特徴点が写った画像を抽出する。

そして、データ解析処理部２３Ｂは、画像データから抽出した人物の特徴点を含む画像に基づいて、当該画像に含まれる人物の属性を解析する処理を実行する。データ解析処理部２３Ｂは、例えば、解析参照ＤＢ２２Ｂに記憶されている属性予測参照データ（解析参照データ）と、データ前処理部２３Ａによって画像データから抽出された画像に含まれる人物の特徴点とに基づいて、当該人物の属性を解析する。ここで、属性予測参照データは、人工知能技術や深層学習技術を用いた様々な手法によって、画像に含まれる人物の特徴点等に応じて推定可能な当該人物の属性を学習した結果が反映される情報である。言い換えれば、属性予測参照データは、画像に含まれる人物の特徴点等に基づいて人物の属性を推定するために、人工知能技術や深層学習技術を用いた様々な手法を用いてデータベース化されたデータである。この属性予測参照データは、逐次更新可能である。属性予測参照データは、例えば、データ解析処理部２３Ｂによる解析結果を表す解析結果データ（人物属性データ）自体を学習のためのデータとすることもできる。

データ解析処理部２３Ｂによって解析される人物の属性としては、典型的には、当該人物の外観の特徴点から解析可能な事項、例えば、当該人物の性別、年齢、体格、社会的地位、嗜好、又は、行動志向等を含む。ここで、性別とは、男性、女性の別を表す属性である。年齢とは、生まれてから現在（その時）までの年月の長さを表す属性である。体格とは、身長、体重、各種寸法等を表す属性である。社会的地位とは、職業（自営業、ビジネスマン、警官、学生、無職、アルバイト）、年収、身分、同行者等を表す属性である。嗜好とは、服装・所持品・ファッションの傾向（カジュアル志向、エレガント志向、ブランド志向、高級志向、ファストファッション志向）、趣味（スポーツ／サブカルチャー／アウトドア／美容等）等を表す属性である。行動志向とは、その時点での気分、興味関心（やりたいこと、行きたいところ）等を表す属性である。つまりここでは、データ解析処理部２３Ｂは、人物の属性として、性別、年齢、体格、社会的地位、嗜好、行動志向等を推定する。

データ解析処理部２３Ｂは、属性予測参照データを参照して、画像に含まれる人物の特徴点に対応する属性（性別、年齢、体格、社会的地位、嗜好、又は、行動志向）を抽出し、抽出した属性を当該画像に映り込んだ人物の属性であるものと推定する。データ解析処理部２３Ｂは、例えば、画像に含まれる人物の特徴点である顔の表情、手足のしぐさ・ジェスチャ、装着されているアクセサリや洋服等に応じて、属性予測参照データを参照し、当該特徴点にあう属性をマッチングし、当該人物の性別、年齢、体格、社会的地位、嗜好、行動志向等の属性を推定する。

そしてさらに、データ解析処理部２３Ｂは、人物の属性が特定された画像データに紐付された位置データに基づいて、上記のようにして属性が特定された人物の人流を解析する処理を実行する。データ解析処理部２３Ｂは、例えば、解析対象ＤＢ２２Ａから、人物の属性が特定された画像データに紐付された位置データを読み出す。そして、データ解析処理部２３Ｂは、解析参照ＤＢ２２Ｂに記憶されている地図参照データ（解析参照データ）と、読み出した位置データとに基づいて、当該属性が特定された人物の人流を解析する。例えば、データ解析処理部２３Ｂは、地図参照データを参照して、当該位置データに基づいて当該画像が撮像された位置を特定する。そして、データ解析処理部２３Ｂは、当該位置データが表す位置に基づいて、属性が特定された人物の位置を特定し、これを時系列で並べることで人流を特定する。データ解析処理部２３Ｂによって解析される人物の人流は、典型的には、当該人物の各時間帯における分布、移動方向、移動速度、動きの始点・終点等によって表される。つまりここでは、データ解析処理部２３Ｂは、属性が特定された人物の人流として、当該人物の各時間帯における分布、移動方向、移動速度、動きの始点・終点等を推定する。

データ解析処理部２３Ｂは、解析用データを解析した解析結果データとして、上記のように解析した人物の属性を表す人物属性データ、及び、属性が特定された人物の人流を表す属性別人流データを生成する。そして、データ解析処理部２３Ｂは、生成した人物属性データ、及び、属性別人流データを含む解析結果データを解析結果ＤＢ２２Ｃに蓄積しデータベース化して記憶させる。

動き予測処理部２３Ｃは、データ解析処理部２３Ｂによって解析された属性別人流データに基づいて、属性が特定された人物の動きを予測する部分である。動き予測処理部２３Ｃは、属性が特定された人物の人流を表す属性別人流データに基づいて、当該属性が特定された人物の動きを予測する処理を実行する。動き予測処理部２３Ｃは、例えば、属性別人流データが表す当該人物の各時間帯における分布、移動方向、移動速度、動きの始点・終点等の人流に応じて、種々の公知の技術を用いて、属性が特定された人物の動きを予測する。動き予測処理部２３Ｃは、例えば、人物の動きとして、時間経過に伴う当該人物の予測の軌跡を生成する。動き予測処理部２３Ｃは、例えば、複数の属性別人流データを組み合わせて、属性が特定された人物の動きを予測してもよい。

動き予測処理部２３Ｃは、解析用データを解析した解析結果データとして、上記のように予測した人物の動きを表す動き予測データを生成する。そして、動き予測処理部２３Ｃは、生成した動き予測データを、上述の人物属性データ、属性別人流データと共に解析結果データとして解析結果ＤＢ２２Ｃに蓄積しデータベース化して記憶させる。

そして、処理部２３は、上記のように、データ解析処理部２３Ｂによって解析された人物属性データ、属性別人流データ、及び、動き予測処理部２３Ｃによって予測された動き予測データを含む解析結果データを、通信部２１を介してコンテンツサービス装置３０に送信する処理を実行する。

コンテンツサービス装置３０は、解析装置２０によって解析、予測された解析結果データに基づいて、コンテンツの提供対象である人物に応じたコンテンツを選択し、選択したコンテンツを所定のコンテンツ出力装置４０に出力させるものである。コンテンツサービス装置３０は、上述したようにネットワーク上に実装されるいわゆるクラウドサービス型の装置を構成する。コンテンツサービス装置３０は、解析装置２０から送信、提供された解析結果データに基づいて、属性が特定された人物に対して提供するコンテンツを選択する。また、コンテンツサービス装置３０は、解析装置２０から送信、提供された解析結果データに基づいて、当該選択したコンテンツを出力させるコンテンツ出力装置４０を決定する。コンテンツサービス装置３０は、選択したコンテンツに関する種々のデータを生成し、当該データを、当該コンテンツを表示させるコンテンツ出力装置４０に送信する。

コンテンツサービス装置３０は、解析結果データに基づいて、特定された人物の属性に応じたコンテンツを選択するための種々の演算処理を実行する。また、コンテンツサービス装置３０は、解析結果データに基づいて、選択したコンテンツを出力させるコンテンツ出力装置４０を決定するための種々の演算処理を実行する。コンテンツサービス装置３０は、ＣＰＵ、ＧＰＵ等の中央演算処理装置、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、インターフェースを含む周知のマイクロコンピュータを主体とする電子回路を含んで構成される。コンテンツサービス装置３０は、既知のＰＣやワークステーションなどのコンピュータシステムに下記で説明する種々の処理を実現させるアプリケーションをインストールすることで構成することもできる。なお、コンテンツサービス装置３０は、必ずしもクラウドサービス型の装置を構成するものでなくてもよく、また、複数のＰＣを相互通信可能に組み合わせることで構成されてもよい。

具体的には、コンテンツサービス装置３０は、通信部（コンテンツサービス装置通信部）３１と、記憶部３２と、処理部３３とを備える。通信部３１、記憶部３２、及び、処理部３３は、各部との間で相互に各種信号、データを授受可能である。

通信部３１は、コンテンツサービス装置３０とは異なる機器と当該コンテンツサービス装置３０との間で各種データの通信を行うものである。本実施形態の通信部３１は、コンテンツサービス装置３０とは異なる機器である解析装置２０から解析結果データを受信（入力）可能である。さらに、本実施形態の通信部３１は、コンテンツサービス装置３０とは異なる機器であるコンテンツ出力装置４０に対して、選択されたコンテンツに関する種々のデータを送信（出力）可能である。通信部３１は、通信部１３、２１と同様に、有線、無線を問わずネットワークを介した通信によって、コンテンツサービス装置３０とは異なる機器との間でデータを送受信する。

記憶部３２は、処理部３３での各種処理に必要な条件や情報、処理部３３で実行する各種プログラムやアプリケーション、制御データ等が格納されている。記憶部３２は、通信部３１によって受信された解析結果データを記憶することができる。記憶部３２は、例えば、処理部３３による処理の過程で生成される各種データを一時的に記憶することもできる。記憶部３２は、通信部３１、処理部３３等によってこれらのデータが必要に応じて読み出される。記憶部３２は、例えば、ハードディスク、ＳＳＤ、光ディスクなどの比較的に大容量の記憶装置、あるいは、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭなどのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。

より具体的には、記憶部３２は、機能概念的に、コンテンツデータベース（以下、「コンテンツＤＢ」と略記する。）３２Ａを含んで構成される。

コンテンツＤＢ３２Ａは、コンテンツ出力装置４０に出力させるコンテンツを表すコンテンツデータを蓄積しデータベース化して記憶する部分である。ここで、コンテンツ出力装置４０に出力させるコンテンツとしては、広告やクーポン等のコンテンツの他、地域情報や所定の施設への道順情報、災害時の避難経路／安全サポート情報等、様々な案内情報を構成するコンテンツを含んでいてもよい。コンテンツ出力装置４０に出力させる可能性のある候補となるコンテンツを表すコンテンツデータは、人物の属性等に応じて異なる種類のものが複数このコンテンツＤＢ３２Ａに記憶される。当該コンテンツＤＢ３２Ａに記憶されているコンテンツデータは、逐次更新可能である。コンテンツＤＢ３２Ａに記憶されているコンテンツデータは、複数のコンテンツの中から選択されたコンテンツを特定のコンテンツ出力装置４０に出力させる際に、都度、当該出力させるコンテンツに応じたコンテンツデータが通信部２１から当該特定のコンテンツ出力装置４０に送信、ダウンロードされてもよい。また、コンテンツＤＢに記憶されているコンテンツデータは、コンテンツ出力装置４０に出力させる可能性のある候補となる全てのコンテンツに応じたコンテンツデータが、夜間等、ネットワークのトラフィックが相対的に少ない時間帯に一括で通信部２１から各コンテンツ出力装置４０に送信、ダウンロードされてもよい。

処理部３３は、各種入力信号等に基づいて、記憶部３２に記憶されている各種プログラムを実行し、当該プログラムが動作することによりコンテンツを選択するための種々の処理を実行する。また、処理部３３は、コンテンツを出力させるコンテンツ出力装置４０を決定するための種々の処理を実行する。また、処理部３３は、通信部３１を介したデータの送受信に関わる処理を実行する。処理部３３は、例えば、選択したコンテンツに関する種々のデータを、通信部３１を介して当該コンテンツを出力させるコンテンツ出力装置４０に送信する処理を実行する。

より具体的には、処理部３３は、機能概念的に、コンテンツ選択部としてのコンテンツ選択処理部３３Ａ、及び、出力先決定部としての出力先決定処理部３３Ｂを含んで構成される。

コンテンツ選択処理部３３Ａは、データ解析処理部２３Ｂによって解析された人物の属性に基づいて、コンテンツＤＢ３２Ａに記憶されている複数のコンテンツから、コンテンツ出力装置４０に出力させるコンテンツを選択する部分である。コンテンツ選択処理部３３Ａは、解析装置２０から送信され通信部３１で受信した解析結果データに含まれる人物属性データに基づいて、コンテンツＤＢ３２Ａに記憶されている複数のコンテンツの中から、当該人物属性データが表す人物の属性に対応するコンテンツを選択する処理を実行する。例えば、コンテンツ選択処理部３３Ａは、人物属性データが表す当該人物の属性が女性、若者、カジュアル志向等の属性を含む場合には、女性用、若者向けのカジュアルな服飾の広告やクーポンを表すコンテンツを選択するようにしてもよい。また例えば、コンテンツ選択処理部３３Ａは、人物属性データが表す当該人物の属性が男性、中年、高級志向等の属性を含む場合には、高級腕時計の広告を表すコンテンツを選択するようにしてもよい。また例えば、コンテンツ選択処理部３３Ａは、人物属性データが表す当該人物の属性がスポーツ趣味等を含む属性である場合には、最寄りのスタジアムでのスポーツイベントやチケット情報を表すコンテンツを選択するようにしてもよい。また例えば、コンテンツ選択処理部３３Ａは、人物属性データが表す当該人物の属性が芸術趣味、美術への関心等を含む属性である場合には、最寄りの美術館への道順を表すコンテンツを選択するようにしてもよい。また例えば、コンテンツ選択処理部３３Ａは、人物属性データが表す当該人物の属性が災害避難、救護を要する状態等を含む属性である場合には、避難所への避難経路、安全サポートを表すコンテンツを選択するようにしてもよい。また、コンテンツ選択処理部３３Ａは、コンテンツを選択する際には、例えば、さらに、現在時刻や暦、季節等も加味して、人物属性データが表す人物の属性に対応するコンテンツを選択するようにしてもよい。

出力先決定処理部３３Ｂは、動き予測処理部２３Ｃによって予測された人物の動きに基づいて、複数のコンテンツ出力装置４０から、コンテンツ選択処理部３３Ａによって選択されたコンテンツを出力させるコンテンツ出力装置４０を決定する部分である。出力先決定処理部３３Ｂは、解析装置２０から送信され通信部３１で受信した解析結果データに含まれる属性別人流データ、動き予測データに基づいて、複数のコンテンツ出力装置４０から、属性が特定された人物に対して、選択されたコンテンツを出力させるコンテンツ出力装置４０を決定する処理を実行する。例えば、コンテンツ選択処理部３３Ａは、属性別人流データが表す当該人物の各時間帯における分布、移動方向、移動速度、動きの始点・終点、動き予測データが表す当該人物の予測の動き、時間経過に伴う当該人物の予測の軌跡等に基づいて、複数のコンテンツ出力装置４０の中から、当該人物に対して上記で選択されたコンテンツを先回りして出力し認識させることができるコンテンツ出力装置４０を決定する。

そして、処理部３３は、上記のように、出力先決定処理部３３Ｂによって決定されたコンテンツ出力装置４０に対して、コンテンツ選択処理部３３Ａによって選択されたコンテンツに関する種々のデータを、通信部３１を介して送信する処理を実行する。処理部３３は、例えば、コンテンツＤＢ３２Ａに記憶されているコンテンツデータを、都度、コンテンツ出力装置４０に送信する仕様である場合には、コンテンツに関するデータとして、コンテンツ選択処理部３３Ａによって選択されたコンテンツを表すコンテンツデータそのものをコンテンツ出力装置４０に送信する。一方、処理部３３は、例えば、コンテンツＤＢに記憶されている複数のコンテンツデータを所定の時間帯に予め一括でコンテンツ出力装置４０に送信しておく仕様である場合には、コンテンツに関するデータとして、複数のコンテンツの中から当該選択したコンテンツを特定することができる識別データをコンテンツ出力装置４０に送信する。

なお、案内システム１は、上記で説明したコンテンツサービス装置３０を複数備えていてもよい。

複数のコンテンツ出力装置４０は、上述したように、それぞれ複数のコンテンツを出力可能な装置である。複数のコンテンツ出力装置４０は、収集装置１０と同様に、固定体Ｆ、又は、移動体Ｖに設けられてもよい。複数のコンテンツ出力装置４０は、少なくとも一部が上述の収集装置１０と一体で構成されてもよい。

具体的には、コンテンツ出力装置４０は、出力装置４１と、通信部（コンテンツ出力装置通信部）４２と、制御部４３とを備える。

出力装置４１は、コンテンツを出力する装置である。出力装置４１は、コンテンツに応じた画像を表示可能であるディスプレイ４１Ａ、コンテンツに応じた音・音声を出力可能であるスピーカ４１Ｂ等を含んで構成される。

通信部４２は、コンテンツ出力装置４０とは異なる機器と当該コンテンツ出力装置４０との間で各種データの通信を行うものである。本実施形態の通信部４２は、コンテンツ出力装置４０とは異なる機器であるコンテンツサービス装置３０から、出力装置４１で出力させるコンテンツに関する種々のデータを受信（入力）可能である。さらに、本実施形態の通信部４２は、コンテンツ出力装置４０とは異なる機器であるコンテンツサービス装置３０に対して、コンテンツの出力結果に応じたフィードバックデータを送信（出力）可能である。通信部４２は、通信部１３、２１、３１と同様に、有線、無線を問わずネットワークを介した通信によって、コンテンツサービス装置３０とは異なる機器との間でデータを送受信する。

制御部４３は、コンテンツ出力装置４０の各部を統括的に制御するものである。制御部４３は、コンテンツを出力するための種々の演算処理を実行する。制御部４３は、ＣＰＵ、ＧＰＵ等の中央演算処理装置、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び、インターフェースを含む周知のマイクロコンピュータを主体とする電子回路を含んで構成される。制御部４３は、出力装置４１、通信部４２等の各部と通信可能に接続され、各部との間で相互に各種信号、データを授受可能である。

制御部４３は、記憶部４３Ａ、及び、処理部４３Ｂを含んで構成される。記憶部４３Ａ、及び、処理部４３Ｂは、各部との間で相互に各種信号、データを授受可能である。記憶部４３Ａは、処理部４３Ｂでの各種処理に必要な条件や情報、処理部４３Ｂで実行する各種プログラムやアプリケーション、制御データ等が格納されている。記憶部４３Ａは、通信部４２によって受信されたコンテンツに関する種々のデータを記憶することができる。記憶部４３Ａは、例えば、処理部４３Ｂによる処理の過程で生成される各種データを一時的に記憶することもできる。記憶部４３Ａは、通信部４２、処理部４３Ｂ等によってこれらのデータが必要に応じて読み出される。記憶部４３Ａは、例えば、ハードディスク、ＳＳＤ、光ディスクなどの比較的に大容量の記憶装置、あるいは、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭなどのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。処理部４３Ｂは、各種入力信号等に基づいて、記憶部４３Ａに記憶されている各種プログラムを実行し、当該プログラムが動作することにより各部に出力信号を出力し各種機能を実現するための種々の処理を実行する。処理部４３Ｂは、出力装置４１の動作を制御し、コンテンツを出力する処理を実行する。また、処理部４３Ｂは、通信部４２を介したデータの送受信に関わる処理を実行する。処理部４３Ｂは、例えば、コンテンツサービス装置３０から、通信部４２を介して出力装置４１で出力させるコンテンツに関する種々のデータを受信する処理を実行する。また、処理部４３Ｂは、例えば、コンテンツの出力結果に応じたフィードバックデータを、通信部４２を介してコンテンツサービス装置３０に送信する処理を実行する。

より具体的には、記憶部４３Ａは、機能概念的に、コンテンツデータベース（以下、「コンテンツＤＢ」と略記する。）４３Ａａを含んで構成される。また、処理部４３Ｂは、機能概念的に、出力処理部４３Ｂａ、及び、フィードバック部４３Ｂｂを含んで構成される。

コンテンツＤＢ４３Ａａは、コンテンツ出力装置４０に出力させるコンテンツを表すコンテンツデータを蓄積しデータベース化して記憶する部分である。コンテンツサービス装置３０から通信部４２に入力されたコンテンツデータは、このコンテンツＤＢ４３Ａａに記憶される。当該コンテンツＤＢ４３Ａａに記憶されるコンテンツデータは、上述したように、出力装置４１にコンテンツを出力させる際に、都度、コンテンツサービス装置３０から受信してもよいし、所定の時間帯に予め複数を一括で受信してもよい。

出力処理部４３Ｂａは、出力装置４１の動作を制御し、コンテンツを出力する部分である。出力処理部４３Ｂａは、コンテンツサービス装置３０から送信され通信部４２で受信したコンテンツに関する種々のデータに基づいて、出力装置４１に、属性が特定された人物の当該属性に対応するコンテンツを出力させる処理を実行する。出力処理部４３Ｂａは、出力装置４１を構成するディスプレイ４１Ａを制御し、当該コンテンツに応じた画像を表示させる。また、出力処理部４３Ｂａは、出力装置４１を構成するスピーカ４１Ｂを制御し、当該コンテンツに応じた音・音声を出力させる。出力処理部４３Ｂａは、コンテンツＤＢ３２Ａに記憶されているコンテンツデータを、都度、コンテンツ出力装置４０のコンテンツＤＢ４３Ａａに送信する仕様である場合には、コンテンツサービス装置３０から送信されたコンテンツデータそのものに基づいて、当該コンテンツを出力装置４１に出力させる。出力処理部４３Ｂａは、コンテンツＤＢ３２Ａに記憶されているコンテンツデータを、所定の時間帯に複数を予め一括でコンテンツ出力装置４０のコンテンツＤＢ４３Ａａに送信する仕様である場合には、コンテンツサービス装置３０から送信された識別データに応じたコンテンツデータをコンテンツＤＢ４３Ａａから読み出す。そして、出力処理部４３Ｂａは、読み出したコンテンツデータに応じたコンテンツを出力装置４１に出力させる。そして、出力先決定処理部３３Ｂによって決定されたコンテンツ出力装置４０は、データ解析処理部２３Ｂによって属性が特定された人物に対して、コンテンツ選択処理部３３Ａによって選択されたコンテンツを、動き予測処理部２３Ｃによって予測された人物の動きに応じたタイミングで出力する。

なお、出力処理部４３Ｂａは、カメラ等を利用し、コンテンツの提供対象である人物の視線を検出し、当該検出した視線に基づいて出力装置４１によって表示するコンテンツの情報量を調整してもよい。出力処理部４３Ｂａは、例えば、コンテンツの提供対象である人物の視線が出力装置４１側に向いている場合には出力装置４１に出力させるコンテンツの情報量を相対的に多くする。一方、出力処理部４３Ｂａは、例えば、コンテンツの提供対象である人物の視線が出力装置４１側に向いていない場合には出力装置４１に出力させるコンテンツの情報量を相対的に少なくする。また、出力処理部４３Ｂａは、例えば、コンテンツの提供対象である人物の視線が出力装置４１側に向いていない場合には、出力装置４１に、当該視線を出力装置４１側に誘導するための画像や音声等を出力させるようにしてもよい。この構成により、コンテンツ出力装置４０は、コンテンツの提供対象である人物の視線の状態に応じてより適正にコンテンツを出力することができる。

フィードバック部４３Ｂｂは、出力装置４１によるコンテンツの出力結果をコンテンツサービス装置３０にフィードバックする部分である。フィードバック部４３Ｂｂは、出力装置４１によるコンテンツの出力結果に応じたフィードバックデータを、通信部４２を介してコンテンツ出力装置４０に送信する処理を実行する。出力装置４１によるコンテンツの出力結果に応じたフィードバックデータとしては、例えば、コンテンツの提供対象である人物の属性に応じて選択されたコンテンツの内容に関する情報、当該コンテンツを実際に出力したか否かの情報等を含んでいてもよい。なお、フィードバック部４３Ｂｂは、コンテンツサービス装置３０の他、さらに、複数のコンテンツ出力装置４０をグループに分け当該グループ内のコンテンツ出力装置４０を統括的に管理する管理装置等にも、上記フィードバックデータを送信するようにしてもよい。

次に、図２のフローチャート図を参照し案内システム１における処理の一例を説明する。

まず、収集装置１０は、画像データ、位置データを含む解析用データを収集する（ステップＳ１）。

次に、収集装置１０は、収集した解析用データを、通信部１３を介して出力し、通信部２１を介して解析装置２０に入力する（ステップＳ２）。解析装置２０に入力された解析用データは、解析対象ＤＢ２２Ａに記憶される。

次に、解析装置２０のデータ前処理部２３Ａは、解析対象ＤＢ２２Ａに記憶されている解析用データに対して、上述したような種々の前処理を施す（ステップＳ３）。

次に、解析装置２０のデータ解析処理部２３Ｂは、データ前処理部２３Ａによって前処理が施された解析用データに基づいて、画像データが表す画像に含まれる人物の属性、及び、当該属性が特定された人物の人流を解析する（ステップＳ４）。

そして、データ解析処理部２３Ｂは、解析結果データとして、人物属性データ、及び、属性別人流データを生成し、解析結果ＤＢ２２Ｃに蓄積しデータベース化して記憶させる（ステップＳ５）。

次に、解析装置２０の動き予測処理部２３Ｃは、データ解析処理部２３Ｂによって属性が特定された人物の人流を表す属性別人流データに基づいて、当該属性が特定された人物の動きを予測する。そして、動き予測処理部２３Ｃは、解析結果データとして、動き予測データを生成し、人物属性データ、属性別人流データと共に、解析結果ＤＢ２２Ｃに蓄積しデータベース化して記憶させる（ステップＳ６）。

次に、解析装置２０は、解析した解析結果データ（人物属性データ、属性別人流データ、動き予測データ）を、通信部２１を介して出力し、通信部３１を介してコンテンツサービス装置３０に入力する（ステップＳ７）。

次に、コンテンツサービス装置３０のコンテンツ選択処理部３３Ａは、解析結果データに含まれる人物属性データに基づいて、コンテンツＤＢ３２Ａに記憶されている複数のコンテンツの中から、当該人物属性データが表す人物の属性に対応するコンテンツを選択する（ステップＳ８）。

次に、コンテンツサービス装置３０の出力先決定処理部３３Ｂは、解析結果データに含まれる属性別人流データ、動き予測データに基づいて、複数のコンテンツ出力装置４０の中から、属性が特定された人物に対して、選択されたコンテンツを出力させるコンテンツ出力装置４０を決定する（ステップＳ９）。

次に、ステップＳ９の処理で決定されたコンテンツ出力装置４０の出力処理部４３Ｂａは、出力装置４１を制御し、ステップＳ４の処理で属性が特定された人物に対して、ステップＳ８の処理で選択されたコンテンツを、ステップＳ６の処理で予測された当該人物の動きに応じたタイミングで出力する（ステップＳ１０）。

次に、ステップＳ１０の処理でコンテンツを出力したコンテンツ出力装置４０のフィードバック部４３Ｂｂは、出力装置４１によるコンテンツの出力結果に応じたフィードバックデータを、コンテンツサービス装置３０にフィードバックし（ステップＳ１１）、一連の処理を終了する。

次に、図３、図４、図５の模式図を参照し案内システム１の動作の一例を説明する。

例えば、図３に示す例では、案内システム１は、バス停留所等の固定体Ｆに設けられた収集装置１０によって、画像データ、位置データを含む解析用データが収集される。そして、案内システム１は、収集装置１０によって収集された解析用データが解析装置２０に送信され、当該解析装置２０によって解析される。そして、案内システム１は、解析装置２０によって解析された解析結果データがコンテンツサービス装置３０に送信され、当該コンテンツサービス装置３０によって人物の属性に応じたコンテンツが選択されると共に当該選択されたコンテンツの出力先が決定される。そして、案内システム１は、収集装置１０が設けられた固定体Ｆとは離れた位置にあるバス停留所等の固定体Ｆに設けられたコンテンツ出力装置４０によって、選択されたコンテンツが予測された当該人物の動きに応じたタイミングで先回りして出力される。その後、案内システム１は、コンテンツの出力結果に応じたフィードバックデータが当該コンテンツ出力装置４０からコンテンツサービス装置３０に送信される。

また、例えば、図４に示す例では、案内システム１は、バス等の移動体Ｖに設けられた収集装置１０によって、画像データ、位置データを含む解析用データが収集される。そして、案内システム１は、収集装置１０によって収集された解析用データが解析装置２０に送信され、当該解析装置２０によって解析される。そして、案内システム１は、解析装置２０によって解析された解析結果データがコンテンツサービス装置３０に送信され、当該コンテンツサービス装置３０によって人物の属性に応じたコンテンツが選択されると共に当該選択されたコンテンツの出力先が決定される。そして、案内システム１は、収集装置１０が設けられた移動体Ｖと同じ移動体Ｖに設けられたコンテンツ出力装置４０によって、選択されたコンテンツが予測された当該人物の動きに応じたタイミングで先回りして出力される。その後、案内システム１は、コンテンツの出力結果に応じたフィードバックデータが当該コンテンツ出力装置４０からコンテンツサービス装置３０に送信される。

また、例えば、図５に示す例では、案内システム１は、バス等の移動体Ｖに設けられた収集装置１０によって、画像データ、位置データを含む解析用データが収集される。そして、案内システム１は、収集装置１０によって収集された解析用データが解析装置２０に送信され、当該解析装置２０によって解析される。そして、案内システム１は、解析装置２０によって解析された解析結果データがコンテンツサービス装置３０に送信され、当該コンテンツサービス装置３０によって人物の属性に応じたコンテンツが選択されると共に当該選択されたコンテンツの出力先が決定される。そして、案内システム１は、建造物の屋上等の固定体Ｆに設けられたコンテンツ出力装置４０によって、選択されたコンテンツが予測された当該人物の動きに応じたタイミングで先回りして出力される。その後、案内システム１は、コンテンツの出力結果に応じたフィードバックデータが当該コンテンツ出力装置４０からコンテンツサービス装置３０に送信される。

そして、案内システム１は、複数の収集装置１０、複数のコンテンツ出力装置４０を連携させ、図３、図４、図５等に示す例を組み合わせることで、属性が特定された人物の動きに応じて連続的にコンテンツを出力することもできる。なお、コンテンツ出力装置４０は、さらに、通信部４２を介してコンテンツ出力装置４０とは異なる機器として、コンテンツの提供対象となる人物が所持する携帯端末（スマートフォン）と通信を行い、出力装置４１で出力させるコンテンツに関する種々のデータを送信してもよい。この場合、処理部４３Ｂは、例えば、コンテンツに関する種々のデータを、通信部４２を介して通信対象を限定した近距離無線通信等によって、コンテンツの提供対象となる人物が所持する携帯端末に送信する処理を実行するようにしてもよい。またこの場合、案内システム１は、例えば、バス停留所等の固定体Ｆに設けられたコンテンツ出力装置４０によって出力したコンテンツに応じたクーポンを携帯端末に送信したり、ディスプレイ４１Ａに当該クーポンに対応するＱＲコード（登録商標）等を表示させ、携帯端末によって読み取らせたりするように促してもよい。また、案内システム１は、例えば、コンテンツの提供対象となる人物を含む学生グループがコンテンツ出力装置４０の近傍を通った場合に、スピーカ４１Ｂから「写真撮らない？」等の音声を出力させてコンテンツ出力装置４０側に誘導し、内蔵カメラで写真を撮影、携帯端末に転送すると共に転送の際に写真に帯広告を付して当該携帯端末へ送信するようにしてもよい。

以上で説明した案内システム１は、収集装置１０によって収集された解析用データに基づいて、データ解析処理部２３Ｂによって画像データが表す画像に含まれる人物の属性、及び、人流が解析される。そして、案内システム１は、出力先決定処理部３３Ｂによって決定されたコンテンツ出力装置４０が、コンテンツ選択処理部３３Ａによって人物の属性に応じて選択されたコンテンツを、動き予測処理部２３Ｃによって予測された当該人物の動きに応じたタイミングで出力する。この結果、案内システム１は、特定の人物に対して、当該人物の属性に応じたコンテンツを、当該人物の動きに応じたタイミングで先回りして出力することができるので、特定の個人にあわせた案内を行うことができる。つまり、案内システム１は、属性が解析された特定の人物がどこに向かうのか（滞在も含む）を予測して、当該属性に応じたコンテンツをリアルタイムで選択し、当該人物の動きにあわせて出力することができる。

また、以上で説明した案内システム１は、収集装置１０が固定体Ｆや移動体Ｖに複数設けられるので、複数の収集装置１０によって収集された解析用データに基づいて、複数のコンテンツ出力装置４０によって動的に連続した案内を行うことができる。

また、以上で説明した案内システム１は、複数のコンテンツ出力装置４０が固定体Ｆや移動体Ｖに設けられるので、属性が特定された人物の動きに応じて適正なタイミングでコンテンツを出力し案内を行うことができる。

一例として、以上で説明した案内システム１は、画像データが表す画像に含まれる人物の属性として、性別、年齢、体格、社会的地位、嗜好、行動志向等を推定する。この結果、案内システム１は、特定の個人にあわせて性別、年齢、体格、社会的地位、嗜好、行動志向等を反映させた案内を行うことができる。

［実施形態２］
実施形態２に係る案内システムは、収集装置、解析装置の構成が実施形態１とは異なる。以下では、上述した実施形態と同様の構成要素には共通の符号が付されるとともに、共通する構成、作用、効果については、重複した説明はできるだけ省略する。

図６に示す本実施形態に係る案内システム２０１は、収集装置１０にかえて収集装置２１０を備え、解析装置２０にかえて解析装置２２０を備える点で上述の案内システム１と異なる。案内システム２０１のその他の構成は、当該案内システム１と略同様の構成である。

本実施形態の案内システム２０１は、上述した解析装置２０の機能の一部が収集装置２１０側に組み込まれ、解析装置２０の残りの部分が当該解析装置２２０を構成する。より具体的には、案内システム２０１は、上述した解析装置２０のデータ前処理部２３Ａ、 データ解析処理部２３Ｂを収集装置２１０側に組み込むことでいわゆるエッジコンピューティングシステムを採用している。

本実施形態の収集装置２１０は、処理部１４Ｂにかえて処理部２１４Ｂを備える点で上述の収集装置１０と異なる。収集装置２１０のその他の構成は、当該収集装置１０と略同様の構成である。処理部２１４Ｂは、機能概念的に、データ収集処理部２１４Ｂａ、データ前処理部２１４Ｂｂ、及び、データ解析部としてのデータ解析処理部２１４Ｂｃを含んで構成される。

データ収集処理部２１４Ｂａは、カメラ１１、位置情報測定器１２を制御して画像データ、位置データを含む解析用データを収集する部分である。データ収集処理部２１４Ｂａは、カメラ１１、位置情報測定器１２の動作を制御し、画像データ、位置データを含む解析用データを収集する処理を実行する。

データ前処理部２１４Ｂｂは、上述したデータ前処理部２３Ａと同様に、解析対象データである解析用データに対して種々の前処理を施す部分である。データ前処理部２１４Ｂｂは、前処理として、例えば、データ収集処理部２１４Ｂａによって収集された解析用データに含まれる画像データが表す動画像から静止画像を切り出す処理を実行する。また、データ前処理部２１４Ｂｂは、前処理として、例えば、切り出した当該静止画像と、データ収集処理部２１４Ｂａによって収集された解析用データに含まれる位置データが表す位置とを紐付する処理を実行する。

データ解析処理部２１４Ｂｃは、上述したデータ解析処理部２３Ｂと同様に、データ前処理部２１４Ｂｂによって前処理が施された解析用データに基づいて、画像データが表す画像に含まれる人物の属性、及び、当該属性が特定された人物の人流を解析する部分である。データ解析処理部２１４Ｂｃは、データ前処理部２１４Ｂｂによって切り出された静止画像から人物を検出し抽出する処理を実行する。データ解析処理部２１４Ｂｃは、画像データが表す画像から当該人物の特徴点を含む画像を抽出する処理を実行する。データ解析処理部２１４Ｂｃは、画像データから抽出した人物の特徴点を含む画像に基づいて、当該画像に含まれる人物の属性を解析する処理を実行する。データ解析処理部２１４Ｂｃは、人物の属性が特定された画像データに紐付された位置データに基づいて、当該属性が特定された人物の人流を解析する処理を実行する。本実施形態のデータ解析処理部２１４Ｂｃは、人物の属性、及び、人物の人流の解析の際には、通信部１３を介して解析参照ＤＢ２２Ｂに記憶されている解析参照データ（地図参照データ、属性予測参照データ）を適宜参照する。

データ解析処理部２１４Ｂｃは、解析用データを解析した解析結果データとして、上記のように解析した人物の属性を表す人物属性データ、及び、属性が特定された人物の人流を表す属性別人流データを生成する。そして、本実施形態の処理部２１４Ｂは、解析用データと共に、当該人物属性データ、及び、当該属性別人流データを含む解析結果データを、通信部１３を介して解析装置２２０に送信する処理を実行する。

本実施形態の解析装置２２０は、処理部２３にかえて処理部２２３を備える点で上述の解析装置２０と異なる。解析装置２２０のその他の構成は、当該解析装置２０と略同様の構成である。本実施形態の処理部２２３は、機能概念的に、動き予測部としての動き予測処理部２３Ｃを含んで構成される点では上述の処理部２３と同様である一方、上述したデータ前処理部２３Ａ、データ解析処理部２３Ｂを備えない点で上述の処理部２３と異なる。言い換えれば、本実施形態の解析装置２２０は、動き予測処理部２３Ｃを主体とした動き予測装置を構成する。

本実施形態の通信部２１は、解析装置２２０とは異なる機器である収集装置２１０から解析用データ、及び、解析結果データ（人物属性データ、属性別人流データ）を受信（入力）可能である。収集装置２１０から通信部２１に入力された解析用データは、解析対象ＤＢ２２Ａに記憶される。同様に、収集装置２１０から通信部２１に入力された解析結果データ（人物属性データ、属性別人流データ）は、解析結果ＤＢ２２Ｃに記憶される。

そして、動き予測処理部２３Ｃは、予測した人物の動きを表す動き予測データを生成し、生成した動き予測データを、上述の人物属性データ、属性別人流データと共に解析結果データとして解析結果ＤＢ２２Ｃに蓄積しデータベース化して記憶させる。そして、処理部２２３は、解析結果ＤＢ２２Ｃに記憶されている人物属性データ、属性別人流データ、及び、動き予測データを含む解析結果データを、通信部２１を介してコンテンツサービス装置３０に送信する処理を実行する。

以上で説明した案内システム２０１は、案内システム１と同様に、特定の個人にあわせた案内を行うことができる。その上で、案内システム２０１は、解析装置２２０における演算負荷を抑制し、当該演算負荷を収集装置２１０側に分散させることができる。

なお、上述した本発明の実施形態に係る案内システムは、上述した実施形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された範囲で種々の変更が可能である。本実施形態に係る案内システムは、以上で説明した各実施形態、変形例の構成要素を適宜組み合わせることで構成してもよい。

以上で説明した案内システム１、２０１は、解析装置２０、２２０とコンテンツサービス装置３０とが一体で１つの装置を構成してもよい。また、例えば、動き予測処理部２３Ｃは、コンテンツサービス装置３０側に設けられていてもよい。

以上で説明した案内システム１、２０１は、例えば、異なる事業者が管理する複数のコンテンツサービス装置３０が相互に連携してもよく、例えば、複数のコンテンツサービス装置３０と複数のコンテンツ出力装置４０とが相互にネットワークを構成していてもよい。

以上で説明した制御部１４、４３、解析装置２０、２２０、コンテンツサービス装置３０は、各部が別体に構成され、当該各部が各種の電気信号を相互に授受可能に接続されることで構成されてもよく、一部の機能が他の制御装置によって実現されてもよい。また、以上で説明したプログラム、アプリケーション、各種データ等は、適宜、更新されてもよいし、案内システム１、２０１に対して任意のネットワークを介して接続されたサーバに記憶されていてもよい。以上で説明したプログラム、アプリケーション、各種データ等は、例えば、必要に応じてその全部又は一部をダウンロードすることも可能である。また、例えば、制御部１４、４３、解析装置２０、２２０、コンテンツサービス装置３０が備える処理機能については、その全部又は任意の一部を、例えば、ＣＰＵ等及び当該ＣＰＵ等にて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジック等によるハードウェアとして実現してもよい。

１、２０１ 案内システム
１０、２１０ 収集装置
２０、２２０ 解析装置
２３Ｂ、２１４Ｂｃ データ解析処理部（データ解析部）
２３Ｃ 動き予測処理部（動き予測部）
３０ コンテンツサービス装置
３３Ａ コンテンツ選択処理部（コンテンツ選択部）
３３Ｂ 出力先決定処理部（出力先決定部）
４０ コンテンツ出力装置
Ｆ 固定体
Ｖ 移動体

Claims (4)

1. 人物を含む画像を表す画像データ、及び、前記画像が撮像された位置を表す位置データを含む解析用データを収集する収集装置と、
   それぞれ複数のコンテンツを出力可能である複数のコンテンツ出力装置と、
   前記収集装置によって収集された前記解析用データに基づいて、前記画像データが表す画像に含まれる人物の属性、及び、当該属性が特定された人物の人流を解析するデータ解析部と、
   前記データ解析部によって解析された前記人物の人流に基づいて、前記属性が特定された人物の動きを予測する動き予測部と、
   前記データ解析部によって解析された前記人物の属性に基づいて、前記複数のコンテンツから、前記コンテンツ出力装置に出力させるコンテンツを選択するコンテンツ選択部と、
   前記動き予測部によって予測された前記人物の動きに基づいて、前記複数のコンテンツ出力装置から、前記コンテンツ選択部によって選択された前記コンテンツを出力させるコンテンツ出力装置を決定する出力先決定部とを備え、
   前記出力先決定部によって決定された前記コンテンツ出力装置は、前記データ解析部によって前記属性が特定された人物に対して、前記コンテンツ選択部によって選択された前記コンテンツを、前記動き予測部によって予測された前記人物の動きに応じたタイミングで出力することを特徴とする、
   案内システム。
2. 前記収集装置は、路上あるいは建造物に固定された固定体、又は、移動可能である移動体に複数設けられる、
   請求項１に記載の案内システム。
3. 前記複数のコンテンツ出力装置は、路上あるいは建造物に固定された固定体、又は、移動可能である移動体に設けられる、
   請求項１又は請求項２に記載の案内システム。
4. 前記データ解析部によって解析される人物の属性は、性別、年齢、体格、社会的地位、嗜好、又は、行動志向を含む、
   請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の案内システム。

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