JP2020095404A - 情報処理方法、プログラム、情報処理装置及び学習済みモデルの生成方法 - Google Patents
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Abstract
Description
(実施の形態1)
図1は、店舗評価システムの構成例を示す模式図である。本実施の形態では、道路等の公共空間に設置されたカメラ2により通行者を撮像した画像を元に通行者を分析した通行者情報に基づき、新規に出店する店舗を評価する店舗評価システムについて説明する。店舗評価システムは、情報処理装置1、カメラ2、センサ3、端末4を含む。各装置は、インターネット等のネットワークNを介して通信接続されている。
制御部11は、一又は複数のCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro-Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)等の演算処理装置を有し、補助記憶部14に記憶されたプログラムPを読み出して実行することにより、サーバ1に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。主記憶部12は、SRAM(Static Random Access Memory)、DRAM(Dynamic Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の一時記憶領域であり、制御部11が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部13は、通信に関する処理を行うための通信モジュールであり、外部と情報の送受信を行う。
サーバ1は、道路沿いの複数の地点に設置された各電柱に取り付けられているカメラ2、2、2…からそれぞれ、通行者を撮像した画像を取得する。例えばカメラ2は継続的に撮像を行っており、サーバ1は、通行者が通行する道路をカメラ2が撮像した動画像をリアルタイムに、あるいは動画像の録画データを定期的に取得する。
サーバ1の制御部11は、道路を通行する通行者を撮像した画像と、当該画像に映っている通行者を分類した場合の分類結果の正解値とを対応付けた教師データを取得する(ステップS11)。教師データは、例えば画像内の一又は複数の通行者それぞれに対し、性別、年齢等の属性、行動、所持品といった情報をラベル付けしたデータである。
サーバ1の制御部11は、道路沿いに設置された電柱に設けられたカメラ2から、道路を通行する通行者を撮像した画像を取得する(ステップS31)。具体的には、制御部11は、道路沿いの複数の地点それぞれに設置されている各電柱に対応するカメラ2、2、2…からそれぞれ、道路を継続的に撮像した動画像を取得する。また、制御部11は、画像を撮像した際の日時、及び各撮像時点における各地点の天候情報等を取得する(ステップS32)。
サーバ1の制御部11は、機械学習の教師データに用いる既存店情報を取得する(ステップS51)。既存店情報は、道路沿い(公共空間)に存在する既存店に関する情報であり、既存店の位置情報等のほかに、既存店に来店した来店者に関する実測値を含む。来店者に関する実測値は、例えば時間帯別の来店者数、及び属性別の来店者数の内訳等を含み得る。
サーバ1の制御部11は、端末4を介して、新規に店舗を出店する該当地点を示す位置情報、出店店舗の業種等の入力を受け付ける(ステップS71)。制御部11は、該当地点に対応する通行者情報、天候情報、周辺情報等を各データベースから読み出す(ステップS72)。例えば制御部11は、該当地点の周辺に設置されている一又は複数のカメラ2それぞれにおいて、各時間帯(撮像時点)に撮像された画像から取得した通行者情報と、各時間帯の天候情報とを通行者DB144から読み出す。また、制御部11は、該当地点に対応する地域の周辺情報を周辺情報DB145から読み出す。
本実施の形態では、出店の是非を検討するための評価情報を提示するだけでなく、出店を計画している店舗が、予測される来店者に適ったものになっているか否かをチェックする形態について述べる。なお、実施の形態1と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。
図12は、実施の形態2の概要を示す説明図である。図12に基づき、本実施の形態の概要について説明する。
サーバ1の制御部11は、新規に店舗を出店する該当地点の位置情報、出店店舗の業種等の他に、出店店舗のレイアウトに関する情報等を含む店舗情報の入力を端末4から受け付ける(ステップS201)。レイアウトに関する情報は、例えば店舗内の座席、床面積、出入口等の数量及び配置を示すデータである。制御部11は、処理をステップS72に移行する。
11 制御部
12 主記憶部
13 通信部
14 補助記憶部
P プログラム
141 分類モデル
142 評価モデル
143 電柱DB
144 通行者DB
145 周辺情報DB
Claims (13)
- 公共空間に設置された配電設備に取り付けた撮像装置から取得した画像を元に、前記公共空間を通行する通行者を分析した通行者情報を取得し、
該通行者情報を入力した場合に、前記公共空間の該当地点に位置する店舗を評価した評価情報を出力するよう学習済みの学習済みモデルに、取得した前記通行者情報を入力し、
前記学習済みモデルから前記評価情報を取得し、
取得した前記評価情報を出力する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理方法。 - 前記学習済みモデルから、前記店舗への来店者に関する予測値を示す前記評価情報を取得する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理方法。 - 前記学習済みモデルから取得した前記評価情報と、前記通行者情報とに基づき、前記来店者以外の前記通行者である潜在顧客に関する潜在顧客情報を生成して出力する
ことを特徴とする請求項2に記載の情報処理方法。 - 前記店舗に関する店舗情報を取得し、
前記学習済みモデルから取得した前記評価情報と、前記店舗情報とに基づき、前記来店者と前記店舗との適合度合いを推定する
ことを特徴とする請求項2又は3に記載の情報処理方法。 - 推定した前記適合度合いに基づき、前記店舗情報の修正案を生成して出力する
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理方法。 - 前記店舗のレイアウトに関する前記店舗情報を取得し、
前記評価情報が示す前記予測値と、前記店舗情報が示す前記レイアウトとに基づいて前記適合度合いを推定する
ことを特徴とする請求項4又は5に記載の情報処理方法。 - 前記該当地点の周辺状況に関する周辺情報を取得し、
前記通行者情報及び周辺情報を前記学習済みモデルに入力して前記評価情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜6のいずれか1項に記載の情報処理方法。 - 前記周辺情報は、前記該当地点の周辺に位置する周辺店舗に関する情報を含み、
前記通行者情報及び周辺情報を前記学習済みモデルに入力して、前記店舗の出店による前記周辺店舗の来店者数の増減を予測した予測値を取得する
ことを特徴とする請求項7に記載の情報処理方法。 - 前記画像を入力した場合に前記通行者を分類するよう学習済みの第1の学習済みモデルに、前記撮像装置から取得した前記画像を入力し、
前記第1の学習済みモデルから、前記通行者を分類した分類結果を示す前記通行者情報を取得し、
取得した前記通行者情報を第2の前記学習済みモデルに入力して前記評価情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜8のいずれか1項に記載の情報処理方法。 - 公共空間に設置された配電設備に取り付けた撮像装置から取得した画像を元に、前記公共空間を通行する通行者を分析した通行者情報を取得し、
該通行者情報を入力した場合に、前記公共空間の該当地点に位置する店舗を評価した評価情報を出力するよう学習済みの学習済みモデルに、取得した前記通行者情報を入力し、
前記学習済みモデルから前記評価情報を取得し、
取得した前記評価情報を出力する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - 公共空間に設置された配電設備に取り付けた撮像装置から取得した画像を元に、前記公共空間を通行する通行者を分析した通行者情報を取得する取得部と、
該通行者情報を入力した場合に、前記公共空間の該当地点に位置する店舗を評価した評価情報を出力するよう学習済みの学習済みモデルに、取得した前記通行者情報を入力する入力部と、
前記学習済みモデルから前記評価情報を取得する評価部と、
取得した前記評価情報を出力する出力部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 - 公共空間に設置された配電設備に取り付けた撮像装置から取得した画像を元に、前記公共空間を通行する通行者を分析した通行者情報を取得し、
前記公共空間の該当地点に位置する店舗を評価した評価情報の正解値を取得し、
前記通行者情報と、前記評価情報の正解値とに基づき、前記通行者情報を入力した場合に前記評価情報を出力する学習済みモデルを生成する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする学習済みモデルの生成方法。 - 公共空間における店舗の該当地点を示す位置情報、及び該店舗に関する店舗情報の入力を受け付け、
前記公共空間に設置された配電設備に取り付けた撮像装置から取得した画像を元に、前記公共空間を通行する通行者を分析した通行者情報を入力した場合に、前記該当地点に位置する前記店舗を評価した評価情報を出力するよう学習済みの学習済みモデルから取得した前記評価情報を表示部に表示し、
前記評価情報及び店舗情報に基づいて前記店舗と該店舗に来店する来店者との適合度合いを推定した推定結果を前記表示部に表示する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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