JP2021111169A - 降車駅情報システム及び降車駅情報プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 乗客の降車駅を簡易な構成で効率よくかつ精度良く特定し予測する。【解決手段】 列車に乗車中の利用者Ｕが所持する端末装置１を備えた降車駅情報システムＳにおいて、端末装置１は、撮影部１２を備え、撮影部１２により撮影された列車内の撮影画像に基づき、列車内の乗客Ｐが立ったことを判定する判定手段と、判定手段により乗客Ｐが立ったことが判定されたときの利用者Ｕの位置情報を取得する位置情報取得手段と、位置情報取得手段により取得された利用者Ｕの位置情報に基づいて乗客Ｐの降車駅を特定する降車駅特定手段と、過去において降車駅特定手段により特定された乗客Ｐの降車駅の情報に基づいて、現在、列車に乗車中の乗客Ｐの降車駅を予測する降車駅予測手段と、を備えた構成としてある。【選択図】図１６

Description

本発明は、乗客の降車駅に関する情報を提供可能な降車駅情報システム及び降車駅情報プログラムに関するものである。

特許文献１や特許文献２には、列車において、空席になる予定の座席に関する情報を提供可能なシステムや、立っている乗客が早期にどの位置の座席が空席になり易いかを知ることが可能なシステムが開示されている。

特開２００９−１７５９５３号公報 特開２００９−３０１４９９号公報

しかしながら、上記文献に開示されているシステムは、ＩＣカード等に記録されている定期券情報や乗車履歴情報に基づいて乗客の降車駅を特定するものであり、乗客がこのようなＩＣカード等を所持していなければ成立しない。
また、ＩＣカード等の読取装置を各座席に設置する必要があり、膨大な費用がかかる。
また、ＩＣカード等が遮蔽物に覆われている場合は定期券情報や乗車履歴情報を取り出せない場合がある。

上記課題を達成するため、本発明の降車駅情報システムは、列車に乗車中の利用者が所持する端末装置を備えた降車駅情報システムにおいて、前記端末装置は、撮影手段を備え、前記撮影手段により撮影された前記列車内の撮影画像に基づき、前記列車内の乗客が立ったことを判定する判定手段と、前記判定手段により前記乗客が立ったことが判定されたときの前記利用者の位置情報を取得する位置情報取得手段と、前記位置情報取得手段により取得された前記利用者の位置情報に基づいて前記乗客の降車駅を特定する降車駅特定手段と、過去において前記降車駅特定手段により特定された乗客の降車駅の情報に基づいて、現在、列車に乗車中の前記乗客の降車駅を予測する降車駅予測手段と、を備えた構成としてある。

本発明によれば、乗客の降車駅を簡易な構成で効率よく、かつ、精度良く特定し、予測することができる。

本発明の降車駅情報システムを構成する端末装置の一例であるメガネ型端末の外観図である。 （ａ）は、端末装置が複数の機器によって構成される場合を示す図であり、（ｂ）は、降車駅情報システムが複数の機器によって構成される場合を示す図である。 端末装置の構成を示すブロック図である。 駅情報の一例である。 端末装置の使用態様を示す図である。 降車駅の特定処理において、図５に示す態様で端末装置が使用された場合に、ある時点ｔ１においてレンズを透して視認された対象であり、撮影部により撮影された撮影画像を模式的に示す図である。 降車駅の特定処理において、図５に示す態様で端末装置が使用された場合に、ｔ１より後の時点ｔ２においてレンズを透して視認された対象であり、撮影部により撮影された撮影画像を模式的に示す図である。 乗客が立ったことの判定方法を説明するための図である。 乗客が立ったときの利用者の位置が駅の位置と一致する場合における降車駅の特定方法を説明するための図である。 乗客が立ったときの利用者の位置が駅間にある場合における降車駅の特定方法を説明するための図である。 降車駅ＤＢの第１の例を示す図表である。 降車駅ＤＢの第２の例を示す図表である。 降車駅の推定処理において、図５に示す態様で端末装置が使用された場合に、レンズを通して視認された対象であり、撮影部により撮影された撮影画像を模式的に示す図である。 降車駅の予測情報の表示例であり、（ａ）は予測される降車駅の駅名を表示した例であり、（ｂ）は予測される降車駅までの駅数を範囲毎に表示した例である。 降車駅の予測情報の表示例であり、予測される降車駅までの駅数を範囲毎に色分けして表示した例である。 降車駅の特定方法（降車駅ＤＢの登録方法）を示すフローチャートである。 降車駅の予測方法を示すフローチャートである。

本発明の降車駅情報システムＳの実施形態について図面を参照して説明する。
図１に示すように、本実施形態の降車駅情報システムＳは、本発明の端末装置１の一例であるメガネ型ウェアラブル端末により構成することができる。
なお、端末装置１は、例えば、スマートフォンなどの他の機器を適用することもできる。
また、図２（ａ）に示すように、端末装置１は、単体に限らず、例えば、メガネ型ウェアラブル端末とスマートフォンとを通信回線を介して接続可能な構成など、複数の機器の組み合わせにより構成することもできる。
また、図２（ｂ）に示すように、本発明の降車駅情報システムＳは、端末装置１とサーバ装置２とを通信回線３を介して接続可能な構成など、複数の機器の組み合わせにより構成することもできる。
以下、端末装置１としてメガネ型ウェアラブル端末単体により構成される降車駅情報システムＳについて説明する。

端末装置１は、利用者Ｕが、自身に装着した状態で列車の乗車中に使用することを想定している。
図３は、端末装置１の構成を示すブロック図である。
同図に示すように、端末装置１は、プロセッサ１１、撮影部１２、記憶部１３、表示部１４、測位部１５、操作部１６、及び通信部１７を備えて構成される。
プロセッサ１１は、ＣＰＵを備え、ＲＯＭに記憶されているプログラムを読み出すことで各種制御処理を実行する。
プログラムには、後述する降車駅の特定動作や予測動作を実行可能な降車駅情報プログラムも含まれる。

撮影部１２は、静止画や動画を撮影可能な撮影手段（カメラ）である。
撮影部１２は、例えばブリッジ部分に設けられ（図１参照）、利用者Ｕが端末装置１を装着した状態において、利用者Ｕの視野に対応した撮影範囲における静止画又は動画を撮影できるようになっている。
記憶部１３は、各種情報を記憶するメモリ、ストレージなどの記憶手段である。
記憶部１３には、撮影部１２により撮影された静止画や動画の情報や、後述する駅情報、降車駅ＤＢが記憶される。
表示部１４は、各種情報を表示する表示手段であり、投影部１４１と被投影体としても機能するレンズ１４２とを備えている（図１参照）。
レンズ１４２は、ガラスやプラスチックなどの透光部材でできている。
このため、利用者Ｕは、通常のメガネと同様、視野に含まれる実在の人や物を、レンズ１４２を透して視認することができると共にレンズ１４２に表示された各種情報を視認することができる（光学シースルー方式）。
このとき、レンズ１４２を透して視認される実在の人（例えば頭部）に紐付けて、その人に関する情報を紐付けて表示することができる。この表示方法は、公知の方法を採用する。
また、撮影部１２で撮影した撮影画像と表示する情報とを重ね合わせて表示することもできる（ビデオシースルー方式）。
このとき、撮影画像に含まれる人の画像にその人に関する情報を紐付けて表示することができる。この表示方法は、公知の方法を採用する。
また、透過型ではなく、非透過型であってもよく、これらのハイブリッド型でもよい。また、片眼方式でも両眼方式でもよい。
また、レンズ１４２以外の別体を被投影体とすることもできる。例えば、ハーフミラーを利用する虚像投影方式や、利用者Ｕの目の網膜に直接投影を行う網膜投影方式を採用することができる。

測位部１５は、端末装置１の位置を測定可能な測位手段である。
測位部１５は、具体的には、ＧＰＳや準天頂衛星などによる公知の衛星測位手段である。
準天頂衛星測位システムによれば、数センチメートル程度の誤差の範囲で高精度に現在地を測位することができる。
また、ＬＴＥ、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、bluetooth（登録商標）等を用いた公知の測位方法を採用することもできる。
この測位方法によれば、衛星電波が届かない屋内や地下など、衛星測位が困難な場所に利用者Ｕがいる場合でも測位を行うことができるため、例えば、利用者Ｕが地下鉄に乗車中でも利用者Ｕの位置を測定することができる。
端末装置１は利用者Ｕに装着して使用されることから、測位部１５は、利用者Ｕの位置を測定する測位手段でもある。

操作部１６は、利用者Ｕの手動により各種操作を可能とする操作手段である。
通信部１７は、他の装置との間で双方向通信を行うための通信手段であり、他の端末装置（例えばスマートフォン）やとサーバ（後記サーバ装置２等）との間で各種情報を送受信することができる。
通信部１７は、例えば、bluetooth、Ｗｉ−Ｆｉ、ＬＴＥ（４Ｇ、５Ｇなど）などの様々な通信規格や通信方式に対応している。

記憶部１３に記憶される、駅情報、及び、降車駅ＤＢについて説明する。
駅情報は、各路線における各駅の位置情報であり、予め記憶部１３に記憶されている。
例えば、図４は、上野東京ライン（宇都宮線系）の駅情報であり、上野東京ライン（宇都宮線系）の各駅の位置情報（緯度・経度）によって構成されている。
駅情報は、ＪＲ、各種私鉄、地下鉄などの様々な路線のものを採用することができる。
また、このような駅情報は、外部の記憶装置やサーバ装置に記憶しているものを利用することができる。
例えば、各種路線の駅情報を記憶しているＷｅｂサーバから必要な駅情報（利用者Ｕが乗車する路線の駅情報）を必要時にＷｅｂ経由で取得したり、予めＷｅｂサーバから取得した駅情報を記憶部１３に記憶することもできる。

降車駅ＤＢは、各乗客Ｐの降車履歴を含むデータであり、後述する降車駅の予測において参照される。
降車履歴は、後述する方法で特定された降車駅の過去の情報（履歴）である。

（降車駅の特定及び降車駅ＤＢの登録）
以下、降車駅の特定処理及び降車駅ＤＢの登録処理について説明する。
図５は、端末装置１の使用態様を示す図である。
同図に示すように、端末装置１は、列車に乗車中の利用者Ｕが、座席に着席している乗客Ｐの前で装着して使用することを想定している。
ここで、利用者Ｕの所定操作により降車駅情報プログラムが起動されると、撮影部１２により撮影が開始される。
なお、端末装置１の装着、及び、降車駅情報プログラムの起動は、乗車前に行ってもよい。
撮影部１２は、具体的には、一定時間おきに静止画（写真）を撮影したり、動画の撮影（タイムラプス撮影を含む）を行う。

図６は、図５に示す態様で端末装置１が使用された場合に、ある時点ｔ１においてレンズ１４２を透して視認された対象であり、撮影部１２により撮影された撮影画像を模式的に示す図である。
また、図７は、図５に示す態様で端末装置１が使用された場合に、ｔ１より後の時点ｔ２においてレンズ１４２を透して視認された対象であり、撮影部１２により撮影された撮影画像を模式的に示す図である。
これらの図に示すように、撮影画像には座席に座った状態の乗客Ｐ１〜Ｐ３の撮影画像が含まれている。
ここで、端末装置１は、プロセッサ１１が、撮影部１２により撮影された列車内の撮影画像に基づき、列車内の乗客Ｐが立ったことを判定する（判定手段）。
例えば、図６の撮影画像と図７の撮影画像とを比較することで、乗客Ｐ２は、少なくともｔ１の時点では座っていたが、ｔ２の時点で立ったことがわかる。
図８は、（ａ）が図６における乗客Ｐ２の撮影画像であり、（ｂ）が図７における乗客Ｐ２の撮影画像である。
図８の（ａ）と（ｂ）とを比較すると分かるように、乗客Ｐ２の頭部（顔部）の高さ（例えば、目の高さ）が、所定値ｈ以上変動したことに基づいて乗客Ｐ２が立ったと判定することができる。
このような観点に基づき、判定手段は、公知の画像分析手法に基づき、乗客Ｐの頭部（顔部）又は頭部の所定部位の高さが、所定値ｈ以上高くなったことに基づいて乗客Ｐが立ったことを判定する。

プロセッサ１１は、判定手段により「乗客Ｐ」が立ったことが判定されたときの「利用者Ｕ」の位置情報を取得する（位置情報取得手段）。
具体的には、プロセッサ１１は、撮影画像に基づき、乗客Ｐの頭部又は頭部の所定部位の高さが所定値以上高くなったときの利用者Ｕの位置情報を、測位部１５により測定された、利用者Ｕが所持する端末装置１の位置情報を測定することによって取得する。
位置情報取得手段が、「乗客Ｐ」の位置情報ではなく、「利用者Ｕ」の位置情報を取得する理由について説明する。
位置情報手段手段により取得された位置情報は、「乗客Ｐ」の降車駅の特定に用いられるため、その位置情報は、「乗客Ｐ」の位置情報や「乗客Ｐ」が乗車する列車の位置情報であることが好ましい。
しかしながら、これらの位置情報の取得は一般に困難である。
例えば、乗客Ｐの位置情報は、乗客Ｐが所持するＧＰＳ機能付きスマートフォンにおいて取得可能だが、この位置情報は通常その乗客Ｐにのみ利用可能なデータであり、他人である利用者Ｕが取得することは難しい。
また、列車の位置情報は、一部の路線では列車に設けた測位手段により取得していると思われ、すべての路線において測位手段を設けているとは考えられず、仮に、すべての路線において測位可能としても、このような位置情報を利用者Ｕが取得することは乗客Ｐの位置情報の場合と同様に困難である。
そこで、本発明では、「乗客Ｐ」と「利用者Ｕ」は同じ「列車」に乗車していることに着目し、「乗客Ｐ」や「列車」の位置情報に代えて、「利用者Ｕ」の位置情報（利用者Ｕが所持する端末装置１の位置情報）を取得し、これを降車駅の特定に利用することとした。

プロセッサ１１は、位置情報取得手段により取得された「利用者Ｕ」の位置情報に基づいて「乗客Ｐ」の降車駅を特定する（降車駅特定手段）。
以下、複数の位置情報（第１位置及び第２位置）に基づいて乗客Ｐの降車駅を特定する方法について説明する。

まず、図９に示すように、乗客Ｐが立ったことが判定されたときの利用者Ｕの位置（第１位置）が駅の位置と一致している場合について説明する。
具体的には、第１位置の位置情報が「北緯35度56分55.5秒、東経139度38分25秒」であり、その位置が上野東京ライン（宇都宮線系）上の「東大宮駅」の位置と一致している場合（ほぼ一致する場合も含む）について説明する。
この場合、乗客Ｐの降車駅は東大宮駅であると特定（推定）することができる。
これは、着席中の乗客Ｐが降車するときは、降車駅に着いたことを契機に立つことが多いからであり、また、乗客Ｐが立ったときの位置がいずれかの駅と一致している場合には、その乗客Ｐは、その駅で降車する可能性が高いからである。
特に、乗客Ｐが、降車駅に到着するまで出来るだけ長く座っておきたい場合、乗降ドアの近くに座っている場合、居眠りしていた場合などは、降車駅に到着してから立って降車することが多い。
乗客Ｐが立つ理由には、降車以外の目的の場合もあるが、降車目的のケースが多く、そのことは経験的・統計的に証明することができる。
このように、乗客Ｐが立ったときの位置と駅の位置が一致する場合は、その駅が降車駅であることを特定することができる。

ただし、一般に、降車駅は、列車の移動方向（上り／下り）によって異なるため、列車の移動方向を特定する必要がある。
そこで、例えば、乗客Ｐが立ったときから所定時間経過後（例えば、数秒後）における利用者Ｕの位置（第２位置）の位置情報を取得し、第１位置と第２位置とに基づいて列車の移動方向を特定する。
例えば、図９に示すように、「第２位置」が、その位置情報が「北緯35度56分34.3秒、東経139度38分16.3秒」であることから、東大宮駅と土呂駅との駅間の位置であるとする。
この場合、利用者Ｕは東大宮駅から土呂駅に向かう方向に移動していることから、列車の移動方向は「上り」であることを特定することができる。
したがって、この場合、乗客Ｐは、上野東京ライン（宇都宮線系）の上り列車に乗車していたこと、及び、降車駅が東大宮駅であったことを特定することができる。

なお、乗客Ｐが立ったときから所定時間前における利用者Ｕの位置（第３位置）も取得することが好ましい。
これにより、第１〜第３位置の位置情報及び前記所定時間に基づき、第３位置〜第１位置及び第１位置〜第２位置のそれぞれの区間の移動速度を求めることができ、第１位置において、列車が移動中か否かを判定することができる。
そして、移動中と判定された場合には、乗客Ｐが立ったときの位置と駅の位置が一致する場合であっても、その駅を降車駅として特定しない。
このようにすると、各駅列車ではない特急列車などが通過駅を通過するタイミングで乗客Ｐが立った場合において、その通過駅を降車駅と誤って特定することを防ぐことができる。

次に、図１０に示すように、乗客Ｐが立ったことが判定されたときの利用者Ｕの位置（第１位置）が駅間の場合について説明する。
具体的には、第１位置の位置情報が「35°57'46.5"N 139°38'32.7"E」(北緯35度57分46.5秒、東経139度38分32.7秒」であり、その位置が上野東京ライン（宇都宮線系）上の「蓮田駅」〜「東大宮駅」の駅間の場合について説明する。
この場合、乗客Ｐの降車駅は蓮田駅か東大宮駅であると特定（推定）することができる。
これは、乗客Ｐは、降車駅に近づくと降車の準備を行うところ、当該準備は、早くても降車駅の前の駅の出発（通過）後であり、降車駅の前の駅を出発（通過）する前に降車の準備のために立ち上がることは極めて少ないからである。
また、乗客Ｐが、降車駅の通過後に当該降車駅で降車することは物理的にあり得ない。
そうすると、座っている乗客Ｐが、降車のために立つタイミングは、列車が降車駅に位置する場合を除き（つまり図９の場合を除き）、列車が降車駅の前の駅から降車駅に到着するまでの間、つまり、降車駅の直前の駅間に位置する場合である。
このため、乗客Ｐが立ったことが判定されたときの利用者Ｕの位置（第１位置）が「蓮田駅」〜「東大宮駅」の駅間の場合、乗客Ｐの降車駅は蓮田駅か東大宮駅であると特定することができる。

ただし、この場合、２つの降車駅は特定できても、１つの降車駅を特定することはできず、また、列車の移動方向（上り／下り）を特定する必要もある。
そこで、例えば、乗客Ｐが立ったときより後のタイミングにおける利用者Ｕの位置（第２位置）の位置情報を取得し、第１位置と第２位置とに基づいて列車の移動方向を特定する。
例えば、図１０に示すように、「第２位置」が、その位置情報が「北緯35度57分37.7秒、東経139度38分30.9秒」であることから、第１位置よりも東大宮駅側に位置しているものとする。
この場合、乗客Ｐの降車駅は東大宮駅と特定することができる。
つまり、利用者Ｕは蓮田駅と東大宮駅の駅間において第１位置→第２位置に移動していることから、利用者Ｕとともに乗客Ｐが乗車している列車は、蓮田駅から東大宮駅に向かって移動している上り列車であることがわかる。
このため、この上り列車において座席に座っている乗客Ｐが蓮田駅から東大宮駅の駅間に立った場合、その乗客Ｐは、次の停車駅である東大宮駅で降車する蓋然性が高いものとして東大宮駅を降車駅として特定することができる。

なお、利用者Ｕが、予め手動操作により列車の移動方向（上り／下り）を設定することもでき、その場合は、第１位置の位置情報だけ、つまり１つの位置情報だけで足りる。
また、プログラム起動時の時刻や時間帯に基づいて移動方向を自動的に設定することができる。
具体的には、利用者Ｕは一般の会社員や学生である場合、通勤時・通学時の乗車時刻は所定の時間帯の範囲内に収まることから、例えば、朝の所定時間帯にプログラムが起動された場合には、上りと自動設定し、午後又は夕方以降の所定時間帯にプログラムが起動された場合には、下りと自動設定することができる。
また、第２位置の位置情報は、利用者Ｕが乗車した直後に取得してもよい。
また、一定時間おきに位置情報を取得することで、乗車が立ったときより前のタイミングでの位置情報を取得することもできる。この位置情報を前記第３位置の位置情報とすることができ、また、前記第２位置の位置情報とすることもできる。

プロセッサ１１は、降車駅特定手段により特定された降車駅と乗客Ｐの識別情報とを対応付けた情報を降車駅ＤＢとして記憶する（降車駅記憶手段）。
図１１は、降車駅ＤＢの第１の例を示す図表である。
同図に示すように、降車駅ＤＢは、乗客Ｐの識別情報である顔情報と降車履歴とを対応付けた情報に基づいて構成される。
顔情報は、乗客Ｐの顔画像（顔写真）と、顔情報から抽出される顔の特徴情報（目・鼻・口の形状、位置、大きさ等の数値情報）とにより構成される。
降車履歴は、降車駅特定手段により特定された乗客Ｐの降車駅の履歴であり、上りと下りとに分けて、各乗客Ｐの過去の降車駅（例えば、過去５回の降車駅）が記録された構成となっている。
このため、降車履歴は、降車駅が特定されるたびに登録・更新される。
具体的には、乗客Ｐの顔情報が既に降車駅ＤＢに登録されているか否かを公知の顔認証技術を用いて判定し、未登録の場合、その顔情報と降車履歴（特定された降車駅）とを新規に登録（記憶）し、既登録の場合、その顔情報に対応する降車履歴に、降車駅特定手段により特定された降車駅を加える（更新）。

なお、降車駅ＤＢの顔情報は、例えば、列車内において撮影した乗客Ｐの顔画像（顔写真）を用いることができる。
具体的には、判定手段において、列車内の撮影画像を用いて乗客Ｐが立ったことの判定を行うが、乗客Ｐが立ったことが判定された場合に、その撮影画像に含まれる乗客Ｐの顔画像やその特徴情報を顔情報として登録（記憶）するとともに、降車駅特定手段により特定された降車駅を降車履歴として前記顔情報に対応付けて記憶する。
この場合、乗客Ｐの顔写真が、降車駅特定のために用いられることや、それ以外の目的では用いられないことを、サービスの運営事業者や列車運行会社のホームページ、列車内広告等により公表しておくことが好ましい。
また、サービスの利用を望む者が、自身の顔画像を降車駅ＤＢの顔情報として登録することもできる。
例えば、サービスの利用を望む者が、スマートフォンなどで撮影した自身の顔写真を端末装置１に受け渡すことにより、その者の顔情報だけを予め登録することができる。
これにより、登録者は、「利用者」として本サービスを利用できるとともに、他の利用者から「乗客」として降車駅特定の対象とすることができる。
なお、登録に際しては、利用者Ｕの顔写真が、降車駅特定のために用いられることや、それ以外の目的では用いられないことを、サービスの利用を望む者に事前に通知し、同意を得ておくことが好ましい。

図１２は、降車駅ＤＢの第２の例を示す図表である。
同図に示すように、顔情報に顔画像を含めず、特徴情報のみにより構成することができる。
つまり、乗客Ｐの撮影画像から特徴情報のみを記憶し、顔画像を記憶しないようにすることで、乗客Ｐのプライバシーの保護を図ることができる。

（降車駅の予測）
プロセッサ１１は、過去において降車駅特定手段により特定された乗客Ｐの降車駅の情報に基づいて、現在、列車に乗車中の前記乗客Ｐの降車駅を予測する（降車駅予測手段）。
例えば、図１１又は図１２に示すように、降車駅ＤＢにおいて、乗客Ｐｘ、Ｐｙ、Ｐｚの顔情報及び降車履歴が登録されているとする。
ここで、利用者Ｕは、上野東京ライン（宇都宮線系）の上り列車に「東大宮駅」で乗車したものとする。
次に、利用者Ｕは、端末装置１を装着し、降車駅情報プログラムを起動させた後、座席に座っている乗客Ｐを撮影する。
端末装置１の装着、及び、降車駅情報プログラムの起動は、乗車前に行ってもよい。
図１３は、降車駅の推定処理において、図５に示す態様で端末装置１が使用された場合に、レンズ１４２を通して視認された対象であり、撮影部１２により撮影された撮影画像を模式的に示す図である。
すなわち、利用者Ｕが、座席に着席している乗客Ｐの前に立った状態で撮影された撮影画像であり、この撮影画像には、乗客Ｐｘと乗客Ｐｙと乗客Ｐｚの撮像画像が含まれている。

なお、本発明の降車駅情報プログラムは、降車駅の予測処理に係るプログラムと降車駅の特定処理（降車駅ＤＢの登録処理）に係るプログラムとを包含している。
そして、本発明の降車駅情報プログラムは、降車駅の予測処理における一部の処理と、前述した降車駅の特定処理（降車駅ＤＢの登録処理）における一部の処理とを共用する態様に構築することができる。
例えば、降車駅の予測に用いられる乗客Ｐを含む撮影画像を、降車駅の特定に用いることができ、反対に、降車駅の特定に用いられる乗客Ｐを含む撮影画像を、降車駅の予測に用いることができる。
これにより、降車駅ＤＢの登録処理と降車駅の予測処理とを並行に実行することができる。

続いて、プロセッサ１１は、乗客Ｐｘ、Ｐｙ、Ｐｚの撮像画像から各乗客Ｐの識別情報を取得する。
具体的には、乗客Ｐｘ、Ｐｙ、Ｐｚのそれぞれの顔情報（顔画像、特徴情報）を抽出する。
次に、プロセッサ１１は、取得した顔情報をキーとして降車駅ＤＢに対し降車履歴の検索を行う。
具体的には、公知の顔認証技術を用いて、取得した顔情報と同一の顔情報が降車駅ＤＢに登録されているか否かを判定し、既登録の場合には、その顔情報に対応する降車履歴を抽出する。
なお、未登録の場合は、降車駅を特定することができないが、この場合、取得した顔情報を降車駅ＤＢに新規登録することもできる。

なお、降車駅の特定処理と同様、降車駅の予測処理においても、利用者Ｕが乗車した列車が「上り」か「下り」か、を特定する。
例えば、降車駅予測アプリの起動時に「上り」か「下り」か、を利用者Ｕの操作により選択させるようにし、当該選択情報を参照することで特定することができる。
また、所定操作時及び当該操作後所定時間後に位置情報を取得するなど、複数の位置情報を取得し、当該複数の位置情報に基づいて特定される利用者Ｕの移動方向に基づいて「上り」か「下り」か、を特定することもできる。
また、降車駅の特定処理の場合と同様、プログラム起動時の時刻や時間帯に基づいて移動方向を自動的に設定することができる。

図１１及び図１２に示すように、降車駅ＤＢは、乗客Ｐが過去に降車した複数の降車履歴（前回〜５回前）によって構成されており、この降車履歴に基づいて乗客Ｐの降車駅を予測する。
本実施形態の場合、直近５回の降車履歴に基づき最も頻度が高い降車駅を乗客Ｐの降車駅として予測する。
この結果、乗客Ｐｘの降車駅は「大宮駅」、乗客Ｐｙの降車駅は「東京駅」、乗客Ｐｚの降車駅は「品川駅」と特定（予測）される。
なお、直近５回の降車履歴に限らず、前月の降車履歴や、前年の同月の降車履歴に基づいて降車駅を特定してもよい。
また、頻度ではなく、回数でもよく、前回の降車駅を降車駅として予測することもできる。

プロセッサ１１は、投影部１４１の投影により降車駅の予測情報をレンズ１４２に表示させることができる。
これにより、利用者Ｕは、レンズ１４２に表示された降車駅の予測情報を視認することができる。
図１４は、降車駅の予測情報の表示例である。
同図に示すように、降車駅の予測情報を、乗客Ｐに対応付けて表示（投影）することができる。
これにより、利用者Ｕは、どの乗客Ｐがどの駅で降車するかを予測することができる。
例えば、図１４（ａ）に示す表示例においては、利用者Ｕは、乗客Ｐｘは大宮駅で降車する可能性が高いこと、乗客Ｐｙは東京駅で降車する可能性が高いこと、乗客Ｐｚは品川駅で降車する可能性が高いこと、を把握することができる。
これにより、利用者Ｕは、例えば、乗客Ｐｘ〜Ｐｚのなかでは乗客Ｐｘが一番早く降車する可能性が高いことを把握することができる。
このため、利用者Ｕは、乗客Ｐｘの前に立っておくことで、早く座席に座ることができる可能性がある。
また、仮に、利用者Ｕの視野に含まれる乗客Ｐ（つまり撮影画像に含まれる乗客Ｐ）の予測降車駅が遠い場合には、場所を移動したり目線を変えるなどして早く降車する乗客Ｐを探すといった使い方もできる。
なお、駅名ではなく、何駅目に降車するか、といった降車駅までの駅数を示すこともできる。
また、図１４（ｂ）に示すように、降車駅までの駅数を範囲ごとに示すこともできる。
これにより、利用者Ｕは、降車駅名は把握できないが、降車駅まで「近い」か「遠い」かを把握することができる。
このようにすることで、乗客Ｐのプライバシーの保護を図りつつ、間接的に乗客Ｐの降車駅を示すことができる。
また、図１５に示すように、降車駅までの駅数を範囲ごとに色分けして表示することもできる。同図は、頭部の領域の内部に色で付した例であるが、領域の枠に色を付すことで色分けすることもできる。
このような表示方法によっても、乗客Ｐの降車駅を間接的に示しつつ、乗客Ｐのプライバシーの保護を図ることができる。

降車駅の特定方法（降車駅ＤＢの登録方法）について説明する。
図１６は、降車駅の特定方法（降車駅ＤＢの登録方法）を示すフローチャートである。
降車駅ＤＢの登録では、まず、列車内の乗客Ｐを撮影する（Ｓ１１）。
例えば、利用者Ｕが、座席に座っている乗客Ｐを撮影する（図５，図６参照）。
次に、乗客Ｐが立ったか否かを判定する（Ｓ１２）。
具体的には、Ｓ１１において取得した撮影画像に含まれる乗客Ｐの撮影画像に基づき、乗客Ｐの頭部又は頭部の所定部位の高さが所定値以上高く変動した場合に、乗客Ｐが立ったと判定する（図６〜８参照）。
乗客Ｐが立ったことが判定された場合（Ｓ１３−Ｙｅｓ）、利用者Ｕの位置情報を取得する（Ｓ１４）。
具体的には、乗客Ｐが立ったことが判定されたタイミングにおける位置情報（第１位置の位置情報）と、そのタイミングの以前又は以後のタイミングにおける位置情報（第２位置の位置情報）と、を取得する（図９，図１０参照）。
次に、降車駅を特定（推定）する。
具体的には、Ｓ１３において取得した位置情報に基づいて降車駅及び移動方向（上り又は下り）を特定する。
より具体的には、第１位置が駅と一致する場合には、その駅を降車駅と推定し、第１位置が駅間の場合には、次の停車駅を降車駅と推定する。
次に、乗客Ｐの顔情報を取得する（Ｓ１５）。
具体的には、Ｓ１１において取得した映像に含まれる乗客Ｐの撮像画像から各乗客Ｐのそれぞれの顔情報（顔画像、顔の特徴情報）を抽出する。
そして、Ｓ１５において取得した乗客Ｐの顔画像と、Ｓ１４において特定した降車駅とを対応付けた情報を降車駅ＤＢとして記憶する（Ｓ１６）。
具体的には、特定した降車駅を上り／下りに分け、過去の降車履歴として登録又は更新を行う（図１１及び図１２参照）。

次に、降車駅の予測方法について説明する。
図１７は、降車駅の予測方法を示すフローチャートである。
降車駅の予測においては、まず、列車内の乗客Ｐを撮影する（Ｓ２１）。
具体的には、座席の前に立ち、座席に座っている乗客Ｐを含む映像を撮影する（図１３参照）。
次に、乗客Ｐの顔情報を取得する（Ｓ２２）。
具体的には、Ｓ２１において取得した映像に含まれる乗客Ｐの撮像画像から各乗客Ｐのそれぞれの顔情報（顔画像、顔の特徴情報）を抽出する。
続いて、降車駅ＤＢに基づいて降車駅を特定（予測）する（Ｓ２３）。
具体的には、Ｓ２２において取得した顔画像をキーとして降車駅ＤＢの検索を行い、顔情報が一致する乗客Ｐの降車履歴を抽出し、当該降車履歴から頻度等の高い降車駅を、その乗客Ｐの降車駅として特定（予測）する。
そして、Ｓ２３において特定した降車駅の予測情報を表示する（Ｓ２４）。
具体的には、降車駅の駅名等を、対応する乗客Ｐに紐付けた態様で表示する（図１４，図１５参照）。

（複数の機器による構成）
本発明の端末装置１や降車駅情報システムＳが、複数の機器で構成された場合の特徴について以下に説明する。
（１）端末機器の組み合わせ
図２（ａ）に示すように、本発明の端末装置１や降車駅情報システムＳは、メガネ型ウェアラブル端末とスマートフォンとの組み合わせによって構成することができる。
このような構成は、一方の端末機器において不足する構成や機能を、他方の端末機器が備えている場合に有効である。
例えば、メガネ型ウェアラブル端末に測位手段や撮影手段が備えられていない場合には、スマートフォンに備えられている測位手段や撮影手段を用いることで本発明を実施することができる。
また、メガネ型ウェアラブル端末におけるＣＰＵの処理能力が低い場合や記憶容量が小さい場合には、例えば、顔認証や画像分析に基づく各種処理をスマートフォンにおいて実行したり、スマートフォンに記憶することもできる。
また、メガネ型ウェアラブル端末に限らず、例えば、単にメガネ型カメラや、首にかけたり、洋服に取り付けるタイプのウェアラブルカメラを採用し、ウエアラブルカメラとスマートフォンとを組み合わせることもできる。
また、スマートフォンの代わりにスマートウォッチを採用することもできる。
（２）端末装置１とサーバ装置２とを備えたシステム構成
図２（ｂ）に示すように、メガネ型ウェアラブル端末などの端末装置１とサーバ装置２とがインターネットなどの通信回線３を介して接続された構成について説明する。
この場合、複数の利用者Ｕの端末装置１からの情報をサーバ装置２で集約することができる。
具体的には、様々な利用者Ｕが乗車する様々な路線における各乗客Ｐの降車履歴をサーバ装置２で集約し、降車駅ＤＢを構築することができる。
このため、様々な路線における各乗客Ｐについて降車駅の予測を行うことができるほか、大量データの蓄積により予測精度を高めることができる。
また、この場合、各利用者Ｕが所持する端末装置１では、乗客Ｐの撮影画像等は記憶せず、サーバ装置２において一元管理することで、乗客Ｐのプライバシーの保護を図り易くすることができる。

以上のように、本発明の降車駅情報システムＳは、列車に乗車中の利用者Ｕが所持する端末装置１を備え、端末装置１は、撮影手段（撮影部１２）を備え、撮影手段（撮影部１２）により撮影された列車内の撮影画像に基づき、列車内の乗客Ｐが立ったことを判定する判定手段と、判定手段により乗客Ｐが立ったことが判定されたときの利用者Ｕの位置情報を取得する位置情報取得手段と、位置情報取得手段により取得された利用者Ｕの位置情報に基づいて乗客Ｐの降車駅を特定する降車駅特定手段と、を備えている。
これにより、乗客Ｐの降車駅を簡易な構成で効率よくかつ精度良く特定することができる。
また、過去に特定した降車駅の情報に基づいて、現在、利用者Ｕが乗車している列車の乗客Ｐの降車駅を簡易な構成で効率よくかつ精度良く予測することができる。

これに対し、従来の技術は、上記特許文献に開示されているように、ＩＣカード等に記録されている定期券情報や乗車履歴情報に基づいて乗客の降車駅を特定するようにしているため、乗客がＩＣカード等を所持していなければ成立しない問題があった。
また、ＩＣカード等の読取装置を各座席に設置する必要があり、膨大な費用がかかり、ＩＣカード等が遮蔽物に覆われている場合は定期券情報や乗車履歴情報を取り出せないなどの問題があった。
本発明によれば、従来の技術が有する上記問題を解決することができる。

特に、本発明は、以下の特徴を有する。
（１）乗客Ｐが立ったことを降車行為、又は、降車準備行為とみなすことに基づいた降車駅特定技術である。
乗客Ｐは、列車が降車駅に到着してから降車するため、座席に座っている乗客Ｐも、多くの場合、列車が降車席に到着してから立ち上がりドアまで移動して降車する。
このため、乗客Ｐが立ったことを１つの降車行為とみなして降車駅を特定することができる。
ただし、座っている乗客Ｐの中には、列車が降車駅に到着する前に立ち上がって降車の準備を行う乗客Ｐが相当数存在する。
本発明は、このような降車の準備のために立ち上がる乗客Ｐの降車駅も特定する。
これにより、様々なタイプの乗客Ｐに対応して精度良く降車駅を特定することができる。
（２）乗客Ｐが立ったタイミングを降車駅の推定の要素としている。
（１）で説明したように、座っている乗客Ｐの中には、列車が降車駅に到着する前に降車の準備のために立ち上がる乗客Ｐが相当数存在するが、この場合でも、立ち上がるタイミングは、乗客Ｐの性格、クセ、乗客Ｐが置かれている状況等によって異なる。
例えば、慎重な性格の乗客Ｐは早く準備をするために早いタイミングで立ったり、間もなく降車駅に到着する旨のアナウンスが流れた後に立ったり、降車駅のホームが見えた時点で立ったり、降車駅とその前の駅とのほぼ中間地点で立ったり、その路線に不慣れなためや急いでいるために、早いタイミングで立ったりなど様々である。
ただし、このように乗客Ｐが降車準備のために立つタイミングは様々あるものの、乗客Ｐが降車の準備を開始するのは、早くても、降車駅の前の駅を列車が出発（通過）した後が殆どであることが経験的・統計的に把握することができた。
つまり、分析により、乗客Ｐが降車のために立つタイミングは、降車駅の前の駅〜降車駅に限定することを突き止めることができた。
本発明は、このような分析結果に基づき、立ったときの位置が駅間の場合には、次の駅を降車駅と特定（推定）するものであり、これにより、降車準備を伴う乗客Ｐの降車駅を効率よく特定できるようにした。
（３）乗客Ｐが立ったタイミングにおける位置に基づいて降車駅を推定する。
（１）で説明したように、列車の乗客Ｐは、列車が降車駅に到着してから降車行為を開始する乗客Ｐと、列車が降車駅に到着する前から降車準備行為を開始する乗客Ｐとが存在するところ、後者の場合でも、降車準備行為は、早くても降車駅の前の駅を列車が出発（通過）した後である。
このため、乗客Ｐが立ったときの列車の位置が駅の位置と一致する場合には、その駅を降車駅と推定し、乗客Ｐが立ったときの列車の位置が駅間の場合には、次の駅を降車駅と推定するようにしている。
（４）乗客Ｐの位置情報ではなく、利用者Ｕの位置情報に基づいて降車駅を推定する。
乗客Ｐの位置情報の取得は困難である。
このため、本発明では、「乗客Ｐ」の位置情報に代えて、乗客Ｐと同乗する「利用者Ｕ」の位置情報（利用者Ｕが所持する端末装置１の位置情報）を取得し、これを降車駅の特定に利用することとした。
（５）降車駅の履歴に基づいて降車駅を予測する。
乗客Ｐが立つ目的（理由）は、降車目的以外にも想定されるが、降車目的が多いことから、本発明では、降車駅の履歴に基づき、その頻度によって降車駅を特定することで、特定の精度を高めるようにしている。

以上、本発明の降車駅情報システム及び降車駅情報プログラムについて、好ましい実施形態を示して説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲で種々の変更実施が可能であることは言うまでもない。
例えば、上述の実施形態において、乗客Ｐのプライバシー保護対策として各種方法を説明したが、それ以外にも、例えば、降車駅ＤＢ（特に顔情報）を公知の方法によりマスキング処理や暗号化処理を施すことでも乗客Ｐのプライバシーを保護することができる。
また、サーバ装置２に、降車駅ＤＢを保存する場合には、パスワード管理することは勿論のこと、公知のマスキング処理、暗号化処理を施すこともでき、また、顔の特徴情報を、記憶装置を分けて分散保存することもできる。
これにより、降車駅ＤＢに対する不正アクセスや漏洩を防止することができる。

本発明は、列車に関する情報提供サービスに好適に利用可能である。

Ｓ 降車駅情報システム
１ 端末装置（メガネ型ウェアラブル端末）
１２ 撮影部
１４ 表示部
１４１ 投影部
１４２ レンズ
１５ 測位部
Ｕ 利用者
Ｐ 乗客

Claims (6)

1. 列車に乗車中の利用者が所持する端末装置を備えた降車駅情報システムにおいて、
   前記端末装置は、撮影手段を備え、
   前記撮影手段により撮影された前記列車内の撮影画像に基づき、前記列車内の乗客が立ったことを判定する判定手段と、
   前記判定手段により前記乗客が立ったことが判定されたときの前記利用者の位置情報を取得する位置情報取得手段と、
   前記位置情報取得手段により取得された前記利用者の位置情報に基づいて前記乗客の降車駅を特定する降車駅特定手段と、
   過去において前記降車駅特定手段により特定された乗客の降車駅の情報に基づいて、現在、列車に乗車中の前記乗客の降車駅を予測する降車駅予測手段と、を備えた
   ことを特徴とする降車駅情報システム。
2. 前記位置情報取得手段は、
   前記撮影画像に基づき、前記乗客の頭部又は頭部の所定部位の高さが所定値以上高くなったときの前記利用者の位置情報を取得する
   ことを特徴とする請求項１に記載の降車駅情報システム。
3. 前記利用者が所持する端末装置は、当該端末装置の位置情報を測定する測位手段を備え、
   前記位置情報取得手段は、
   前記判定手段により前記乗客が立ったことが判定されたときに前記測位手段により測定された前記端末装置の位置情報を測定し、
   前記降車駅特定手段は、
   前記位置情報取得手段により取得された、前記利用者が所持する端末装置の位置情報に基づいて前記乗客の降車駅を特定する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の降車駅情報システム。
4. 前記位置情報取得手段は、
   前記判定手段により前記乗客が立ったことが判定されたときの前記利用者の位置情報を含む複数の位置情報を取得し、
   前記降車駅特定手段は、
   前記位置情報取得手段により取得された前記複数の位置情報に基づいて前記乗客の降車駅を特定する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の降車駅情報システム。
5. 前記端末装置は、利用者に装着した態様で使用される
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の降車駅情報システム。
6. 列車に乗車中の利用者が所持する端末装置を含むコンピュータを、
   前記端末装置に備えられた撮影手段により撮影された列車内の撮影画像に基づき、前記列車内の乗客が立ったことを判定する判定手段、
   前記判定手段により前記乗客が立ったことが判定されたときの前記利用者の位置情報を取得する位置情報取得手段、
   前記位置情報取得手段により取得された前記利用者の位置情報に基づいて前記乗客の降車駅を特定する降車駅特定手段、
   過去において前記降車駅特定手段により特定された乗客の降車駅の情報に基づいて、現在、列車に乗車中の前記乗客の降車駅を予測する降車駅予測手段、として機能させる
   ことを特徴とする降車駅情報プログラム。

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