JP2021530029A - ユーザの間のグループ関連付けを判定するシステム - Google Patents

Abstract

施設は、権限を有するユーザが、他のユーザが入場することを援護することを可能にすることができる。それらユーザによって取られたアクションは、権限を有するユーザアカウントと関連付けられてもよい。ポータルにおいて取得されたセンサデータは、ユーザがポータルにおいてセンサに信用証明書を提供することを試みていたかどうか、ユーザの入場の間の時間、及びユーザに関する属性などを示すことができる。ユーザが退出したときに関する情報も取得されてもよい。例えば、３人のユーザが、相互に入場しており、次いで、同一の時間に離れた場合、それらは、グループを形成すると見なされてもよい。この情報に基づいて、グループ内のユーザによって取られたアクションは、権限を有するユーザのアカウントと関連付けられてもよい。【選択図】図１

Description

店舗、図書館、病院、及びオフィスなどの施設は、施設内の相互に関連付けられたユーザを識別する能力を必要とすることがある。

添付図面を参照して、詳細な説明が説明される。図面では、参照符号の最も左の桁（複数可）は、参照符号が最初に表れる図を識別する。異なる図における同一の参照符号の使用は、同様または同一の項目または特徴を示す。図面は必ずしも、同一縮尺で描かれず、いくつかの図では、特定の態様の理解を促進するために、比率または他の態様が誇張される場合がある。

いくつかの実装態様に従った、施設におけるユーザがグループの一部であるかどうかを判定するシステムを示す。 いくつかの実装態様に従った、ゲートにおいて提供される走査ジェスチャを示す。 いくつかの実装態様に従った、ゲートを通過するユーザ及びそれらのそれぞれのグループ関連付けを示す。 いくつかの実装態様に従った、ユーザの入場及び退出、並びに相互に近くにあること、及び１人のユーザから別のユーザに物体を渡すことなどのいくつかの行動を示す。 いくつかの実装態様に従った、グループ化を示していることができるユーザ行動のシナリオを示す。 いくつかの実装態様に従った、様々なグループ化条件、及びユーザがグループのメンバであるかどうかを示す、セッションに対する総セッションスコアを判定するために使用することができる値の表を示す。 いくつかの実装態様に従った、第１のユーザが第２のユーザと関連付けられることを判定する処理のフローチャートを示す。 いくつかの実装態様に従った、第１のユーザが第２のユーザと関連付けられることを判定する別の処理のフローチャートを示す。 いくつかの実装態様に従った、第１のユーザが第２のユーザと関連付けられることを判定する更なる別のフローチャートを示す。 いくつかの実装態様に従った、システムを使用した材料取扱施設（ｆａｃｉｌｉｔｙ）を示すブロック図である。 いくつかの実装態様に従った、施設の追加の詳細を示すブロック図である。 いくつかの実装態様に従った、施設の運営をサポートするサーバのブロック図である。

実装態様が例として本明細書で説明されるが、当業者は、実装態様が説明される実施例または図面に限定されないことを認識するであろう。図面及びそれらに対する詳細な説明は、実装態様を開示される特定の形式に限定することを意図しておらず、それどころか、発明は、添付の請求項によって定義されるような精神及び範囲に収まる全ての修正、同等物、及び代替物を網羅することになることが理解されるべきである。本明細書で使用される見出しは、構成のみを目的としており、説明及び請求項の範囲を限定するために使用されることを意味しない。本出願の全体を通じて使用されるように、用語「できる（ｍａｙ）」は、必須という意味ではなく（すなわち、必要であることを意味する）、許容的な意味（すなわち、〜する見込みを有することを意味する）において使用される。同様に、用語「含む（ｉｎｃｌｕｄｅ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、及び「含む（ｉｎｃｌｕｄｅｓ）」は、限定しないが、〜を含むことを意味する。

施設は、施設に入場するユーザに関する情報を維持してもよい。この情報は、施設に入場するユーザが権限を有するユーザまたは権限を有しないユーザであるかどうかを判定し、ユーザによって取られた相互作用を特定のアカウントと関連付けるなどのために使用されてもよい。権限を有するユーザは、施設または関連するシステムに支払アカウントを以前にセットアップしたユーザを含んでもよい。比較すると、権限を有しないユーザは、施設または関連するシステムに有効な支払アカウントを有さないユーザを含んでもよい。権限を有するユーザは、施設にそれらと共に誰かを連れて行くことがある。例えば、権限を有するユーザは、材料取扱施設に友人、同僚、及び子供などを連れて行くことがある。権限を有するユーザ及びゲストユーザは、相互に関連付けられることがあり、グループを形成する。グループメンバのアクションは、権限を有するユーザのアカウントに貢献することがあり、またはアカウントと関連付けられることがある。実施例を続けると権限を有するユーザの友人は、アイテムを選定することがあり、権限を有するユーザのアカウントがそのアイテムに対して料金を請求されることをもたらす。

グループのメンバを判定する１つの技術は、入場の間の「１回の走査、１回のユーザの入場」手順を厳密に施行することである。この技術は、権限を有するユーザが子供を連れているとき、または１人のユーザが別のユーザの「後を追い」もしくは「先にいる」ときなどの様々な状況においてグループのメンバシップを適切に判定することができないことがある。１人以上の追加の人がゲートを通じて権限を有するユーザに続くときに後を追うことが発生する。それらの後を追う者は、それらが続いた権限を有するユーザと関連付けられてもよく、または関連付けられなくてもよい。１人以上の追加の人がゲートを通じて権限を有するユーザに先行するときに先にいることが発生する。それらの先にいる者は、それらが先行した権限を有するユーザと関連付けられてもよく、または関連付けられなくてもよい。

本開示において説明されるのは、施設の２人以上のユーザがグループとして相互に関連付けられるかどうかを示すグループデータを判定するために使用することができる様々な技術及びシステムである。入場の間、ユーザは、入場位置におけるゲートを通過することができる。ゲートは、ゲートが開放したときを示すゲートデータ、ゲートが開放していた間にゲートを通ったと判定された人の総数を示すデータ、及びゲートにおいて提示された識別データなどを提供することができる。例えば、ゲートは、カメラを有するスキャナを含んでもよく、識別データは、ユーザの掌の画像、機械可読コードを提示するスマートフォンの画像、及び認証カードの画像などを含んでもよい。システムは、ユーザの入場前に識別データが有効であるかどうか、及び識別データが認証されているかどうかを考えてもよく、または考えなくてもよい。例えば、期限が経過した識別データまたは不正確な識別データを有するユーザは、施設に入場することがなおも許可されることがある。

施設におけるカメラは、画像データを取得してもよい。例えば、カメラは、入場ゲートの画像を取得してもよい。この画像データは、ユーザが走査ジェスチャを行ったかどうかを判定するよう処理されてもよい。例えば、走査ジェスチャは、スキャナに向かって、スキャナの上を、及びスキャナから離れる腕の移動を含んでもよい。画像データはまた、入場ゲートを通じて入場したユーザの総数などの他の情報を判定するために使用されてもよい。

施設の運営の間、独力で参列しているそれらのユーザは典型的には、各々の人が識別データと関連付けられ、識別データの１回の走査及び人の１回の入場をもたらすように、ゲートにおいてそれらの識別データを提示することが予測されることがある。ゲストを伴う権限を有するユーザは、ゲートを通過する各々のゲストに対してそれらの識別データを１回提示することがあり、人の入場ごとに１回の走査を生じさせる。

入場異常は、「１回の走査、１回の入場」条件が遵守されないときに発生することがある。入場異常は、ゲートデータ及び画像データなどに少なくとも部分的に基づいて検出されてもよい。例えば、画像データは、１人のユーザが走査ジェスチャを行わなかったことを示すことができる。別の実施例では、ゲートデータ及び画像データは、権限を有するユーザ及び別のユーザが相互の短い閾値の時間量内にゲートを通過したことを示すことができる。別の実施例では、ゲートにおいて提示された識別データの総数は、ゲートデータまたは画像データのうちの１つ以上によってゲートにおいて検出された人の総数とは異なってもよい。更なる別の実施例では、それらの入場を示すデータなしに画像データによって判定されるような施設内のユーザの存在は、入場異常と見なされてもよい。

入場位置にありまたは入場位置の近くにあり、及び他に施設内にいる個々のユーザの位置を示すユーザ位置データは、カメラからの画像データを使用して判定される。各々のユーザは、ユーザ識別子が割り当てられてもよい。ユーザ識別子は、その時間における施設内の１人のユーザを別のユーザから区別し、明確な一意なアイデンティティを必ずしも示さない。例えば、ユーザ識別子は、それらが表すユーザの実際のアイデンティティに関わらず、順次的な順序において割り当てられたシリアル番号であってもよい。

ユーザに関する他のデータは、画像データまたは他のセンサから取得されたデータに基づいて判定されてもよい。例えば、カメラは、ユーザの測定された身長を判定するために使用することができる深度データを提供することができる。

入場異常が判定されるとき、誰が入場異常の時間及び位置に存在するかに関わらず、初期の判定が行われる。例えば、入場異常は、第１の時間に第１の入場位置において判定されてもよい。ユーザ位置データは、第１のユーザ及び第２のユーザが第１の時間に第１の入場位置にいると判定されることを示すことができる。第１のユーザは、第１のユーザ識別子が割り当てられてもよく、第２のユーザは、第２のユーザ識別子が割り当てられてもよい。

第１のユーザ識別子が第２のユーザ識別子と関連付けられるかどうかを示すグループデータが生成されてもよい。この判定は、ゲートデータ、画像データ、ジェスチャデータ、ユーザ位置データ、身長データ、ユーザ行動データ、及び履歴データなどのうちの１つ以上と比較されるようなグループ化を示唆する１つ以上の条件を評価することに基づいてもよい。１つの実装態様では、利用可能なデータに基づいて、ユーザが独力であるかどうか、またはユーザがグループのメンバであるかどうかを示すスコアが各々のユーザ識別子に対して計算されてもよい。例えば、識別データの提示は、スコアを減少させることができると共に、識別データを提示することができないことは、スコアを増大させることができる。

グループデータも、ユーザ行動に関する情報に基づいてもよい。例えば、第１のユーザ及び第２のユーザが施設内にいる間に相互に近くにいるままである場合、それらは、グループを含んでもよい。別の実施例では、第１のユーザ及び第２のユーザが約同一の時間に、及び同一の退出位置の近くで施設を退出した場合、これは、それらのユーザがグループを含むことを示すことができる。

グループデータが判定されると、施設内の他の相互作用は、適切なアカウントに貢献することができる。例えば、権限を有するユーザ及びそれらのゲストが施設を通じて移動するにつれて、ゲストがアイテムを選定し、それらが施設を離れるとき、権限を有するユーザと関連付けられたアカウントは、アイテムに対して料金を請求されてもよい。

本開示において説明される技術及びシステムは、著しい技術的な改善を提供する。「１回の走査、１人の人」に対する厳密な遵守を必要とした前のシステムと比較して、本明細書で説明されるシステムは、人間の介入なしに、自動化システムが動的に変化する環境内でユーザのグループを効率的且つ正確に識別することを可能にする。これは、所与の時間量内に入口を通過することができるユーザの数を著しく増大させ、より少ない入場位置の使用を可能にし、またはより多くのユーザが施設を使用することを可能にするかのいずれかである。加えて、施設を管理することに関与する他のシステムは、少なくとも１つのアカウントを施設内の各々のユーザと関連付けさせることによって、データ品質及び操作における著しい改善を実現する。また、本明細書で説明される技術及びシステムは、システムに必ずしも登録されることなく、権限を有するユーザのゲストが施設に入場することを可能にすると共に、更に、妨害なしに権限を有するユーザに通常は与えられた機能性の少なくとも相当の部分を提供する。例えば、権限を有するユーザは、施設にゲストを連れて行くことがある。施設にいる間、ゲストは、入場を鈍化させ、またはそうでなければ入場を妨げることがある、いずれかの特別なステップに対する必要性なしに、権限を有するユーザに与えられた許可に依存する施設を使用することができる。比較すると、従来の技術は、セキュリティデスクにおいて一時的な信用証明書を受け取ることを停止することなど、特別な入場工程を使用して、ユーザ及びそれらのゲストを関与させていたことがある。

例示的なシステム
図１は、いくつかの実装態様に従った、施設１０２におけるユーザ１１８がグループの一部であるかどうかを判定するシステム１００を示す。施設１０２は、１つ以上の入場位置１０４及び１つ以上の退出位置１０６などの１つ以上のポータルを含んでもよい。各々の入場位置１０４及び退出位置１０６は、１つ以上のゲート１０８を含んでもよい。

いくつかの実装態様では、ゲート１０８は、ユーザの移動を制御する可動境界を含んでもよい。例えば、ゲート１０８は、ユーザの通過を妨げるよう閉鎖することができ、またはユーザの通過を許可するよう開放することができるコンピュータ制御パネルを含んでもよい。ゲート１０８は、スキャナ１１０または他のセンサのうちの１つ以上を含んでもよい。例えば、スキャナ１１０は、ゲート１０８の１つの側面上の台座または操作卓に置かれてもよく、上方に向けられる視角を有するカメラを含んでもよい。

施設１０２は、カメラ１１２を含んでもよい。それらのカメラ１１２のいくつかは、在庫位置１１４に向かって向けられたそれらのそれぞれの視角を有してもよい。在庫位置１１４は、プラットフォーム、ラック、ケース、キャビネット、ビン、フロア位置、またはアイテム１１６を保持し、支持し、もしくは保管するための他の適切な保管機構のうちの１つ以上を含んでもよい。

使用の間、ユーザ１１８は、入場位置１０４においてゲート１０８に近づくことがあり、識別データを提供するために使用される何かをスキャナ１１０に提示することがある。例えば、識別データが生体情報に基づいている場合、スキャナ１１０は、ユーザ１１８の手またはその一部の画像を取得してもよい。別の実施例では、識別データは、ユーザ１１８がスキャナ１１０に提示するスマートフォンのディスプレイ上で提示された機械可読コードから取得されてもよい。更なる別の実施例では、識別データは、ユーザ１１８がスキャナ１１０に提示する事前に印刷されたカードから取得されてもよい。他の実装態様では、スキャナ１１０は、無線周波数周波数識別（ＲＦＩＤ）リーダ及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈ送受信機などを含んでもよい。

ユーザ１１８は、人間、ロボット、またはその両方を含んでもよい。例えば、ユーザ１１８は、施設１０２に行くことがあり、それらを支援するためにロボットを連れて行くことがある。

ユーザ１１８は、入場位置１０４を使用し、ゲート１０８（１）を通過して施設１０２に入る。施設１０２内にいる間、ユーザ１１８は、カート１２０を利用することができる。ユーザ１１８は、施設１０２の周りを移動することがあり、それらの移動は、この例示においてユーザ経路１２２によって示される。ユーザ１１８は、在庫位置１１４からアイテム１１６を選定することがあり、カート１２０にそれらを配置することがあり、または在庫位置１１４にアイテム１１６を戻すことがある。最終的に、ユーザ１１８は、それらの訪問を終え、退出位置１０６においてゲート１０８（２）を通過することによって施設１０２を離れる。いくつかの実装態様では、単一のゲート１０８は、同時に入場位置１０４及び退出位置１０６の両方として動作してもよい。例えば、ユーザ１１８は、ゲート１０８（１）を通じて入場及び退出することができる。他の実装態様では、ゲート１０８は、或る時間に入場位置１０４として動作してもよく、別の時間に退出位置１０６として動作してもよい。例えば、ピーク時間の間に、より多くのゲート１０８（１）が、より多くのユーザ１１８が入場することを可能にする入場位置１０４として指定されてもよい。ユーザ１１８は、同一または異なるゲート１０８を使用して、施設１０２を入場及び退出することができる。例えば、ここで表されるように、ユーザ１１８（１）は、ゲート１０８（２）を通じて入場することができ、ゲート１０８（２）を通じて退出することができる。

この例示では、４人のユーザ１１８（１）〜（４）が表される。例示のために、及び必ずしも限定としてではなく、ユーザ１１８（１）は一人であり、ユーザ１１８（２）はゲストとしてのユーザ１１８（３）を伴う権限を有するユーザであり、ユーザ１１８（４）は一人である。１つ以上のサーバ１２４は、以下で説明される様々な動作を実行してもよい。

ゲートデータモジュール１２６は、ゲート１０８の操作と関連付けられたデータを受信してもよい。ゲートデータモジュール１２６は、境界状態１３０、ゲートセンサデータ１３２、または識別データ１３４のうちの１つ以上を含むことができるゲートデータ１２８を生成する。境界状態１３０は、特定の時間にゲート１０８における可動境界が開放または閉鎖しているかどうかを示すデータを含んでもよい。ゲートセンサデータ１３２は、可動境界に対する近接センサ、光学センサ、及びトルクセンサなど、ゲート１０８におけるセンサからのデータを含んでもよい。例えば、ゲートセンサデータ１３２は、ゲート１０８における物体の存在を示す、近接センサによって取得されたデータを含んでもよい。別の実施例では、トルクセンサからのデータに基づいて、ゲートセンサデータ１３２は、閉鎖を試みている間に可動境界が障害物に直面したことを示すことができる。ゲートデータ１２８は、ユーザ１１８が施設１０２に入場したときを示すことができる。

ゲート１０８におけるスキャナ１１０、またはそうでなければ入場位置１０４におけるスキャナ１１０は、識別データ１３４を生成する。例えば、スキャナ１１０がカメラ１１２を含む場合、識別データ１３４は、手の少なくとも一部、電子デバイスのディスプレイ、及び事前に印刷されたカードを表す画像データを含んでもよい。別の実施例では、スキャナ１１０が近接場通信（ＮＦＣ）リーダを含む場合、識別データ１３４は、ユーザ１１８によって提示されたＮＦＣタグから取得された情報を含んでもよい。

施設１０２内で、１つ以上のカメラ１１２は、入場位置１０４の少なくとも一部を含む視角を有してもよく、画像データ１３６を生成してもよい。例えば、カメラ１１２は、頭上から、及び傾いた角度において画像を取得するよう配列されてもよい。画像データ１３６は、施設１０２の全体を通じて他の位置から取得されてもよい。いくつかの実装態様では、カメラ１１２は、施設１０２の外側の周りに配列されてもよい。例えば、カメラ１１２は、それらが駐車場内などの入場位置１０４に近づくにつれて、ユーザ１１８の画像データ１３６を取得するよう配列されてもよい。いくつかの実装態様では、画像データ１３６は、施設１０２へのユーザ１１８の入場時間を判定するために使用されてもよい。

ジェスチャ分析モジュール１３８は、走査ジェスチャデータ１４０を判定するよう画像データ１３６にアクセスしてもよい。例えば、スキャナ１１０の上にあるカメラ１１２から取得された画像データ１３６は、ゲート１０８にいる間にユーザ１１８の手の経路を判定するよう処理及び使用されてもよい。走査ジェスチャは、スキャナ１１０からの識別データ１３４の生成などを示す、ユーザ１１８によって行われた１つ以上の移動または一連の移動を有する、スキャナ１１０に対して特定の時間における手または物体の存在を含んでもよい。例えば、走査ジェスチャは、特定の時間におけるスキャナ１１０の上にあるユーザの手の存在を含んでもよい。別の実施例では、走査ジェスチャは、ユーザ１１８が、スキャナ１１０の上でスマートフォンを渡す経路に沿ってスマートフォンを移動させることを含んでもよい。更なる別の実施例では、走査ジェスチャは、ユーザ１１８が、スキャナ１１０の上でそれらの手を移動させることを含んでもよい。走査ジェスチャに関与する特定の動きは、使用されるスキャナ１１０のタイプに少なくとも部分的に基づいてもよい。例えば、スキャナ１１０が後続の生体分析に対してユーザ１１８の手の少なくとも一部の画像を取得している場合、走査ジェスチャは、スキャナ１１０の上で短い中断または最小の量の休止時間を有する、スキャナ１１０に向かう全体的な移動と、それに続いてスキャナ１１０から離れる手の移動を含んでもよい。ジェスチャ分析モジュール１３８は、画像データ１３６が走査ジェスチャを表すか否かを判定するために、１つ以上の人工ニューラルネットワーク、分類器、または他の技術を利用してもよい。いくつかの実装態様では、走査ジェスチャデータ１４０は、走査ジェスチャが特定の時間に行われたかどうかを示すデータを含んでもよい。

ユーザ位置モジュール１４２は、動作の間に画像データ１３６または他のセンサからのデータのうちの１つ以上を使用してもよい。ユーザ位置モジュール１４２は、施設１０２内の各々のユーザ１１８にユーザ識別子１４４を割り当ててもよく、特定の時間での施設１０２内の位置を示すユーザ位置データ１４６を生成してもよい。例えば、ユーザ位置モジュール１４２は、ユーザ１１８であると判定された画像に存在する物体の位置を判定するよう、既知の位置及び既知の視角においてカメラ１１２によって取得された画像データ１３６を処理してもよい。他の実装態様では、ユーザ位置データ１４６を判定するための他の技術が使用されてもよい。

ユーザ位置モジュール１４２または別のモジュールは、ユーザ識別子１４４を各々のユーザ１１８と関連付けてもよい。ユーザ識別子１４４は、その時間での施設１０２内の１人のユーザ１１８を別のユーザ１１８から区別し、明確な一意なアイデンティティを必ずしも示さない。例えば、ユーザ識別子１４４は、それらが表すユーザ１１８の実際のアイデンティティに関わらず、順次的な順序において割り当てられたシリアル番号であってもよい。いくつかの実装態様では、ゲート１０８において提示された識別データ１３４は、特定のユーザ１１８を認証し、肯定的に識別するために使用されてもよい。例えば、スキャナ１１０が生体認証を実行するようユーザ１１８の手の少なくとも一部の画像を取得する場合、そのユーザ１１８にその後割り当てられたユーザ識別子１４４は、その特定のアイデンティティと関連付けられてもよい。

いくつかの実装態様では、ユーザ位置モジュール１４２または別のモジュールは、ユーザ１１８の身長データ１４８を判定してもよい。例えば、画像データ１３６は、それらがゲート１０８を通過し、またはそうでなければ施設１０２内にあるときのユーザ１１８の身長を判定するよう処理されてもよい。いくつかの実装態様では、カメラ１１２は、カメラ１１２とカメラ１１２の視角内の物体との間の距離を示す情報を提供することが可能な深度チャネルを含んでもよい。例えば、カメラ１１２は、画像、及び画像内の画素についての深度情報または距離情報を提供することが可能な、構造化照明システム、タイムオブフライトシステム、及び符号化開口を含み、またはそれらと関連付けられた距離カメラを含んでもよい。この情報に基づいて、ユーザ１１８の身長データ１４８が取得されてもよい。他の実装態様では、他の技術が使用されてもよい。例えば、ゲート１０８は、カーテンのうちの１つ以上のビームの遮断がゲート１０８を通過する物体の最大高さに関する情報を提供するように、垂直に配列された光学カーテンを含んでもよい。身長データ１４８は、特定のユーザ識別子１４４と関連付けられてもよい。

入場異常モジュール１５０は、入場位置１０４と関連付けられたデータが、１つ以上の条件の予め定められたセットと不一致でありまたは範囲外であるときを判定する。１つの実装態様では、入場異常は、「１回の走査、１人の人の１回の入場」条件が遵守されないときに行われると判定されてもよい。入場異常は、ゲートデータ１２８、または画像データ１３６もしくは他のセンサデータに基づいたデータのうちの１つ以上に基づいて判定されてもよい。入場異常は、以下のうちの１つ以上を含んでもよい。走査ジェスチャデータ１４０が、ゲート１０８におけるユーザ１１８が走査ジェスチャを行わなかったことを示すことができること。ユーザ１１８が、ゲート１０８を通過したが、使用可能な識別データ１３４が生成されなかったこと。２人のユーザ１１８が、相互の閾値時間内に同一のゲート１０８を通過し、その閾値時間が別個のユーザの典型的な通過に対して短すぎると考えられること。ゲート１０８が閉鎖されていたことを境界状態１３０が示す間にユーザ１１８が施設１０２に入場したこと。ゲートセンサデータ１３２が、後を追うことの起こり得る発生を示すこと。境界状態１３０が、ゲート１０８が閾値時間量よりも長い間開放していたことを示すこと。特定の時間にゲート１０８において提示された識別データ１３４の総数が、ゲート１０８において検出されたユーザ１１８の数の総数とは異なること。ユーザ１１８が、ゲート１０８へのそれらの通過を示すデータなしに、施設１０２の内部に存在すると理解されること。最小閾値身長を下回るユーザ１１８が、ゲート１０８を通過していることがあること。他の入場異常も判定されてもよい。

ユーザ行動モジュール１５２は、施設１０２内の２人以上のユーザ１１８の間の相互作用を示すユーザ行動データ１５４を生成する。ユーザ行動モジュール１５２は、動作の間に画像データ１３６及びユーザ位置データ１４６などのデータを使用してもよい。例えば、ユーザ行動モジュール１５２は、画像データ１３６を処理し、ユーザ１１８が、在庫位置１１４からアイテム１１６を選定し、または在庫位置１１４にアイテム１１６を配置しているかどうか、単一のカート１２０にアイテム１１６を配置し、または単一のカート１２０からアイテム１１６を取り出しているかどうか、及び相互間で物体を通しているかどうかなどを示す情報を生成する別のモジュールからデータを受信してもよい。実施例を続けると、ユーザ行動データ１５４は、ユーザ１１８（１）が、ユーザ１１８（２）にアイテム１１６などの物体を手渡していることを示すことができる。別の実施例では、ユーザ行動データ１５４は、２人のユーザ１１８が相互の閾値距離内にあること、及びその近接性した持続期間を示すことができる。更なる別の実施例では、ユーザ行動データ１５４は、１人のユーザ１１８（１）が閾値距離内にあり、別のユーザ１１８（２）と対面している回数の総数を示すことができる。

退出位置１０６は、ゲート１０８及びカメラ１１２などのうちの１つ以上を含んでもよい。ユーザ１１８が施設１０２を離れるにつれて、追加のゲートデータ１２８、画像データ１３６、または他のセンサデータが取得されてもよい。ユーザ１１８が施設１０２を離れたと見なされるときを示すこのデータは、ユーザ１１８の退出時間を判定するために使用されてもよい。例えば、ゲートデータ１２８は、ユーザ１１８が通ることを可能にするようゲート１０８が開放された時間を示すことができ、ゲート識別子は、その特定のゲート１０８を示す。

グループ分析モジュール１５６は、グループデータ１６０を判定するために、上記モジュールのうちの１つ以上からのデータを使用してもよく、いくつかの実装態様では、履歴データ１５８を使用してもよい。グループデータ１６０は、１つのユーザ識別子１４４が別のユーザ識別子１４４と関連付けられているかどうかを示すことができ、ユーザ１１８と関連付けられたアカウントを指定することができる、などの情報を含む。例えば、グループ分析モジュール１５６は、ユーザ１１８（３）がユーザ１１８（２）のアカウントと関連付けられることを示すグループデータ１６０を判定してもよい。別の実施例では、グループ分析モジュール１５６は、ユーザ１１８（２）及び１１８（３）が相互に関連付けられるグループデータ１６０を判定してもよい。いくつかの実装態様では、グループ分析モジュール１５６は、継続的にグループデータ１６０を判定してもよい。他の実装態様では、グループ分析モジュール１５６は、入場異常モジュール１５０が入場異常の発生を判定したことに応答して、グループデータ１６０を生成してもよい。

グループ分析モジュール１５６は、第１の時間での第１のゲート１０８における入場異常を示すデータを受信してもよい。ユーザ１１８（２）及びユーザ１１８（３）が第１の時間の閾値時間内に第１のゲート１０８に存在することの判定が行われてもよい。例えば、ゲートデータ１２８またはユーザ位置データ１４６のうちの１つ以上に基づいて、グループ分析モジュール１５６は、第１のユーザ１１８（２）及び第２のユーザ１１８（３）が同一の２秒間隔内にゲート１０８（１）にいると判定してもよい。実施例を続けると、データは、ユーザ１１８（１）及び１１８（４）が同一の２秒間隔内にゲート１０８に存在しなかったことを示す。

ゲートデータ１２８は、ユーザ１１８（１）、１１８（２）、及び１１８（４）がゲート１０８（１）において識別データ１３４を提示したことを示すことができる。上記説明されたように、ユーザ位置モジュール１４２は、ユーザ１１８（１）〜（４）にそれぞれ、ユーザ識別子１４４（１）〜（４）を割り当ててもよい。この実施例では、識別データ１３４は、ユーザ１１８（３）によって提供されていない。ユーザ１１８の各々と関連付けられた入場時間も判定されてもよい。例えば、入場時間は、ゲートセンサデータ１３２及び画像データ１３６などに基づいてもよい。

グループ分析モジュール１５６は、入場異常と関連付けられたユーザ１１８が、グループの一部として施設１０２に入場しているかどうか、または独力であるかどうかを判定することを試みる。この判定は、施設１０２に入場するそれらのユーザ１１８をグループに区分化することを伴ってもよい。例えば、識別データ１３４を提示し、先行するユーザ１１８及び後続のユーザ１１８から閾値時間も大きく分離されたユーザ１１８は、独力で、または「単独で」施設１０２に入場していると見なされてもよい。しかしながら、関連する識別データ１３４なしに入場するユーザ１１８は、グループに属するとして少なくとも一時的に指定されてもよい。

初期の区分化は、異なる識別データ１３４の順次的な提示または後続の提示に少なくとも部分的に基づいてもよい。例えば、２人を区分化すると見なされてもよく、同一のグループのメンバでないと見なされてもよい、ユーザ１１８（１）及び１１８（２）は、異なる識別データ１３４を提供する。別の実施例では、ユーザ１１８（１０）〜１１８（３０）の各々が直前または直後のユーザ１１８とは異なる識別データ１３４を提示する場合、グループ分析モジュール１５６は、単独のユーザ１１８であり、グループのメンバでないとしてそれらを判定してもよい。

初期の区分化は、閾値を上回る入場時間における差に少なくとも部分的に基づいてもよい。例えば、１０分よりも長く離れて入場するユーザ１１８は、明確に関連付けられない限り、単独であると見なされてもよい。そのような明確な関連付けは、後のユーザ１１８が、なおも施設１０２内にいる前のユーザ１１８と関連付けられた識別データ１３４を提示することであってもよい。

初期の区分化は、グループデータ１６０を判定するよう処理されるデータの量を削減するために、グループ分析モジュール１５６によって使用されてもよい。例えば、初期の区分化は、初期の区分内にそれらユーザ１１８を含む、取り得るグループまたは候補グループを判定するために使用されてもよい。例えば、ユーザ１１８（２）、１１８（３）、及び１１８（４）は、候補グループの一部であってもよい。グループ分析モジュール１５６は、ユーザ１１８（４）が単独で施設１０２を実際に使用している間、ユーザ１１８（３）がユーザ１１８（２）と関連付けられることを示すグループデータ１６０を更に判定するために、本明細書で説明されるような追加のデータを使用してもよい。

セッションは、ユーザ１１８が施設１０２にいる時間を含む。例えば、セッションは、施設１０２へのそのユーザ１１８の訪問の入場時間から退出時間まで延長してもよい。訪問の間、グループ分析モジュール１５６は、ユーザ１１８が独力であり、またはグループの一部である可能性があるかどうかを示すセッションスコアを生成してもよい。スコアがもしかするとグループのメンバであることを示す場合、グループ分析モジュール１５６は、どのユーザ識別子１４４が関連付けられ、またはどのアカウントが特定のユーザ１１８と関連付けられるかを判定することに進んでもよい。例えば、ユーザ１１８（３）が識別データ１３４なしに入場し、走査ジェスチャデータ１４０が、走査ジェスチャが行われないことを示し、ユーザ１１８（３）が別のユーザ１１８の閾値時間内に入場した場合、セッションスコアが高いことがあり、取り得るグループメンバシップを示す。ユーザ行動データ１５４などの更なる情報は、スコアを増大または減少させることができる。セッションスコアは、図６に関して以下で更に詳細に議論される。

グループ分析モジュール１５６は、グループデータ１６０を判定するために、ユーザ１１８の退出において取得されたゲートデータ１２８及びユーザ行動データ１５４などの他の情報を使用してもよい。例えば、ゲートデータ１２８が、相互の閾値時間内に入場したユーザ１１８（２）及び１１８（３）に対する入場異常を示し、次いで、それらのユーザが相互の閾値時間内に施設１０２を離れたことを示す場合、グループ分析モジュール１５６は、ユーザ１１８（３）がユーザ１１８（２）と関連付けられることを示すグループデータ１６０を判定してもよい。別の実施例では、２人のユーザ１１８（２）及び１１８（３）が、施設１０２内にいる間に相互に近くにいたままであり、単一のカート１２０にアイテム１１６を配置したことなどを示すユーザ行動データ１５４も、グループデータ１６０を判定するために使用されてもよい。

いくつかの実装態様では、履歴データ１５８は、グループ分析モジュール１５６によって使用されてもよい。例えば、ユーザ１１８が肯定的に識別される場合、これが予測された行動であるかどうかを判定するために、これらの前の使用がアクセス及び使用されてもよい。実施例を続けると、ユーザ１１８（２）は、ユーザ１１８（２）を「Ａｌｉｃｅ Ｎｅｌｓｏｎ」として肯定的に識別する識別データ１３４を提供する。Ａｌｉｃｅの直後に入場したユーザ１１８（３）は、走査ジェスチャを行っておらず、ユーザ１１８（３）の通過により識別データ１３４が取得されていない。この入場異常は、ユーザ１１８（３）がグループのメンバであるとして評価されることをもたらすことができるが、ユーザ１１８（３）がユーザ１１８（２）（Ａｌｉｃｅ）またはユーザ１１８（４）と関連付けられているかどうかについての判定が行われる必要がある。履歴データ１５８は、ユーザ１１８（２）「Ａｌｉｃｅ」が、この日時及び曜日の間に施設１０２にゲストを連れて行くことの０．７の確率を有し、ユーザ１１８（４）が、ゲストを連れて行くことの０．１の確率を有することを示す。いくつかの実装態様では、履歴データ１５８は、特定のアカウントが施設内のゲストを有することと関連付けられることを示してもよい。例えば、履歴データ１５８は、ユーザ１１８（２）と関連付けられたアカウントが、施設１０２にゲストを連れて行くことの０．７の確率を有することを示すことができる。この情報に少なくとも部分的に基づいて、グループ分析モジュール１５６は、ユーザ１１８（３）がユーザ１１８（２）と関連付けられ、ユーザ１１８（４）とは関連付けられないことを判定してもよい。

グループ分析モジュール１５６は、入場の時間にグループデータ１６０を判定することに限定されない。グループ分析モジュール１５６は、入場異常を有し、またはそうでなければ有効なユーザアカウントと関連付けられていないそれらのユーザ１１８の全体セッションに対してデータを評価してもよい。結果として、グループデータ１６０は、施設１０２からの１人以上のユーザ１１８の退出後に判定されてもよい。この後の時間の結び付けは、料金請求モジュールなどの後続の処理が、アイテム１１６との相互作用に対する課金を特定のユーザアカウントに更に正確に関連付けることを可能にする。グループデータ１６０は、信頼値を示すデータを含んでもよい。例えば、高い信頼値は、２人以上のユーザ１１８が相互に関連付けられる強い尤度を示すことができる。実施例を続けると、ユーザ１１８（２）及び１１８（３）のセッションの間に取得されたデータに基づいたグループデータ１６０が、閾値よりも大きい信頼値によりそれらが相互に関連付けられることを示す場合、２人のユーザ１１８は、単一のグループのメンバとして関連付けられてもよい。結果として、Ａｌｉｃｅのゲスト、ユーザ１１８（２）が在庫位置１１４からアイテム１１６を選定し、施設１０２からそれを取り除く場合、Ａｌｉｃｅのアカウントは、アイテム１１６のコストに対して料金を請求される。

いくつかの実装態様では、入場異常の判定は、他のアクションを呼び起こすことがある。例えば、いくつかの入場異常は、ユーザ１１８を支援し、施設１０２及びグループメンバシップなどを使用するそれらの状態を判定するよう人間のオペレータに命令することをもたらすことができる。別の実施例では、入場異常と関連付けられ、料金を請求する目的で有効なユーザアカウントと関連付けられていないユーザ１１８は、閾値を上回るアイテム１１６を選定することがある。結果として、そのユーザ１１８が退出位置１０６を通じて施設１０２を離れるよう移動するにつれて、人間の関連付けは、この事項を解決するために退出ゲート１０８に仕向けられてもよい。別の実装態様では、ユーザ１１８は、退出する前に識別データ１３４または支払のいくつかの手段を提示することを求められることがある。

いくつかの実装態様では、グループデータ１６０は、人間または他のシステムによる確認に依存することがある。例えば、閾値信頼レベルを上回るグループデータ１６０に基づいて、それらが特定の日時に施設１０２にゲストを連れて行ったかどうかを確認するメッセージがユーザ１１８（２）に送信されてもよい。確認されると、ユーザ１１８（２）及び１１８（３）と関連付けられたグループデータ１６０は、肯定されてもよく、料金請求または他の目的のためにその後使用されてもよい。

１人以上のユーザ１１８から取得された情報も、グループデータ１６０を生成するために使用されてもよい。例えば、ユーザ１１８は、それらが施設１０２に連れて行くゲストの数、またはそれらが施設１０２に連れて行ったゲストの数を入力するために、それらのスマートフォン上のアプリケーションを使用してもよい。この情報に少なくとも部分的に基づいて、グループ分析モジュール１５６は、グループデータ１６０を生成してもよい。

施設管理モジュール１６２は、施設１０２の運営と関連付けられた様々な機能を提供することができる。施設管理モジュール１６２は、アイテム１１６の在庫レベルに関する情報を維持してもよく、アイテム１１６を再蓄積するときを判定してもよく、再蓄積するようロボットに命令してもよく、アイテム１１６の選定または配置など、ユーザ１１８による相互作用に対してユーザアカウントに料金を請求してもよい、などである。例えば、施設管理モジュール１６２は、ユーザ１１８（３）が在庫位置１１４（７）からアイテム１１６（１）を選定したことを判定するために、画像データ１３６などのセンサデータを使用してもよい。グループデータ１６０に基づいて、施設管理モジュール１６２は、ユーザ１１８（３）によって選定されたアイテム１１６（１）に対してユーザ１１８（２）のアカウントに料金を請求してもよい。

図２は、いくつかの実装態様に従った、ユーザ１１８がゲート１０８において走査ジェスチャを行うシナリオ２００を示す。上記説明されたように、ゲート１０８は、１つ以上の可動境界２０４との通路２０２を提供することができる。１つ以上の可動境界２０４を開放することによって、ゲート１０８は、ユーザ１１８が通路２０２を通じて進むことを可能にすることができる。１つ以上の可動境界２０４を閉鎖することによって、ゲート１０８は、ユーザ１１８が通路２０２を通じて進むことを防止することができる。

１つ以上の可動境界２０４は、１つ以上の台座２０６によって支持されてもよい。例えば、左側台座２０６は、通路２０２の左側端を形成すると共に、右側台座２０６は、通路２０２の右側端を形成する。ゲート１０８は、１つ以上のスキャナ１１０を含んでもよい。この例示では、スキャナ１１０は、右側台座２０６内に位置する。予測されたジェスチャ領域２０８が指定される。予測されたジェスチャ領域２０８は、スキャナ１１０に近接した領域を規定する。予測されたジェスチャ領域２０８は、画像内のエリア、またはその中で走査ジェスチャが行われると予測される三次元空間内の容積を含んでもよい。例えば、表される予測されたジェスチャ領域２０８は、スキャナ１１０及び可動境界２０４の前の右側台座２０６の一部を含む、矩形エリアを含む。

ジェスチャ分析モジュール１３８は、ユーザ１１８の手２１０が走査ジェスチャを行っているかどうかを判定するために、１つ以上のセンサからのデータを使用してもよい。センサは、頭上に据え付けられた１つ以上のカメラ１１２、及びカメラ１１２またはスキャナ１１０内の他のセンサなどを含んでもよい。例えば、複数の画像は、１つ以上のカメラ１１２を使用して取得されてもよい。それらの画像は、画像内で表されるような手の存在、及び手の動きを判定するよう処理されてもよい。

ここで表されるシナリオでは、ユーザ１１８は、ｔ＝１にゲート１０８に近づき、それらの右手２１０を移動させることを開始し、それらがスキャナ１１０の上でそれらの手２１０を通す準備ができるにつれて、予測されたジェスチャ領域２０８の第１の末端に入る。時間ｔ＝２に、右手２１０がスキャナ１１０の上にあると共に、時間ｔ＝３に、手が予測されたジェスチャ領域２０８の第２の末端を出るよう進む。

走査ジェスチャビュー２１２は、予測されたジェスチャ領域２０８内のユーザ１１８の手２１０の移動を示す走査ジェスチャ軌道２１４を表す。走査ジェスチャ軌道２１４は、走査が行われたと見なされるかどうかを示す走査ジェスチャデータ１４０を判定する１つ以上の技術を使用して処理されてもよい。１つの実装態様では、予測されたジェスチャ領域２０８内のいずれかの動きは、走査ジェスチャであると見なされてもよい。別の実装態様では、予測されたジェスチャ領域２０８の画像データ１３６は、連続した時間にユーザの手２１０の位置を判定するよう処理されてもよく、それは、観察されたような走査ジェスチャ軌道２１４が走査ジェスチャである可能性があるかどうかを判定するよう、ニューラルネットワークによって処理されてもよい。

上記説明されたように、入場異常モジュール１５０は、走査ジェスチャデータ１４０に少なくとも部分的に基づいて、入場異常の発生を判定してもよい。例えば、識別データ１３４は、第１の時間にスキャナ１１０によって受信されるが、走査ジェスチャデータ１４０がその時間での走査を示さない場合、入場異常モジュール１５０は、入場異常が発生したことを判定してもよい。

図３は、いくつかの実装態様に従った、ユーザ１１８がゲート１０８を通過しているシナリオ３００、及びそれらのそれぞれのグループ関連付けを示す。ここで、グループ所属は、例示を目的に示される。上記説明されたように、いくつかの状況では、グループデータ１６０は、１人以上のユーザ１１８が施設１０２を退出した後までに判定されなくてもよい。

この例示では、ゲート１０８を通じたユーザ３０２の移動は、左から右へとして表される。ユーザ１１８は、ゲート１０８を通過するために列を作る。閾値身長３０４が指定される。上記説明されたように、１つ以上のカメラ１１２などのセンサは、ユーザ１１８の身長データ１４８を判定してもよい。身長データ１４８が、ユーザ１１８が閾値身長３０４を下回る身長を有することを示す場合、これは、以下で説明されるように、グループメンバシップを判定するために使用される因子となることがある。

ユーザ１１８（１）は、ゲート１０８を通過しており、単独３０６（１）のユーザ１１８として指定される。ユーザ１１８（２）及び１１８（３）は、グループ３０８である。ユーザ１１８（４）は、単独３０６（２）のユーザ１１８である。ユーザ１１８（１）、１１８（２）、及び１１８（４）は、閾値身長３０４よりも高い。ユーザ１１８（３）の身長は、閾値身長３０４を下回る。

図４は、いくつかの実装態様に従った、ユーザ１１８の入場及び退出、並びに相互に近くにいること、及び１人のユーザから別のユーザに物体を渡すことなどのいくつかの行動を示すグラフ４００である。このグラフでは、左から右に増大する時間が水平軸に沿って示される。ユーザ１１８（１）〜（４）と関連付けられた情報は、垂直軸に沿って異なる位置においてそれぞれ表される。

各々のユーザ１１８の入場４０４及び退出４０６が示される。ここで表されるように、ユーザ１１８（１）は、ｔ＝２に入場し、ｔ＝３２に退出する。ユーザ１１８（２）は、ｔ＝７に入場し、ｔ＝３２に退出する。ユーザ１１８（３）は、ｔ＝８に入場し、ｔ＝１７に退出し、ｔ＝２０に再入場し、ｔ＝３１に退出する。ユーザ１１８（４）は、ｔ＝８に入場し、ｔ＝２５に退出する。入場閾値時間４０８が表される。例えば、ここで示される入場閾値時間４０８は、２つの時間単位に等しい。２つの時間単位の退出閾値時間４１０も示される。グループ分析モジュール１５６は、２回以上の入場４０４が入場閾値時間４０８の間に発生したかどうかを判定してもよい。２回の入場４０４が入場閾値時間４０８内に発生する場合、それらの入場４０４と関連付けられたユーザ１１８は、グループメンバである見込みがあってもよい。グループ分析モジュール１５６は、２回以上の退出４０６が退出閾値時間４１０の間に発生したかどうかを判定してもよい。２回の退出４０６が退出閾値時間４１０内に発生する場合、それらの退出４０６と関連付けられたユーザ１１８は、グループメンバである見込みがあってもよい。

上記説明されたように、ユーザ行動モジュール１５２は、ユーザ行動データ１５４を判定してもよい。この例示では、ユーザ１１８が相互の閾値距離４１２内にあることが追加の一致印を使用して示される。例えば、ユーザ１１８（１）及び１１８（３）は、ｔ＝９からｔ＝１２に相互の閾値距離内にある。ユーザ１１８（１）は、ｔ＝１７からｔ＝１９にユーザ１１８（４）への閾値距離内にある。ユーザ１１８（２）及び１１８（３）は、ｔ＝８からｔ＝１５に、及びｔ＝２１からｔ＝３０に閾値距離内にある。

ユーザ行動モジュール１５２は、１人のユーザ１１８から別のユーザ１１８に物体が渡されることなどの行動を判定してもよい。例えば、ここで４１４において示されるように、ユーザ１１８（２）は、ｔ＝２５にユーザ１１８（３）に物体を渡す。１つの実装態様では、画像データ１３６は、この判定を行うよう処理されてもよい。物体は、アイテム１１６を含んでもよく、またはそれは、ユーザ１１８が施設１０２に持ってきており、またはそうでなければ取得した財布、おもちゃ、及び帽子などのいくつかの他の物体を含んでもよい。４１６において示されるのは、ユーザ１１８（２）が、ｔ＝２２ｎにトート１２０（１）に物体を配置すること、及びユーザ１１８（３）が、ｔ＝２５に同一のトート１２０（１）に物体を配置することである。物体は、アイテム１１６、またはユーザ１１８の個人所有物を含んでもよい。

グループ分析モジュール１５６は、２人以上のユーザ１１８が共通グループ３０８のメンバであるかどうかを判定するために、ユーザ行動データ１５４及びゲートデータ１２８などの他の情報を使用してもよい。例えば、２人のユーザ１１８が相互の閾値距離４１２内にある時間が閾値を上回る場合、それらが共通グループ３０８内で関連付けられる尤度が増大することがある。同様に、ユーザ１１８が別のユーザ１１８に物体を渡す場合、これは、ユーザ１１８が関連付けられる尤度が増大することを示すことがある。それらの行動を評価することによって、グループ分析モジュール１５６は、２人以上のユーザ１１８が相互に関連付けられることを示すグループデータ１６０を生成してもよい。

図５は、いくつかの実装態様に従った、グループ化を示すことができるユーザ行動のシナリオ５００を示す。行動は、少なくとも部分的にユーザ行動モジュール１５２によって判定されてもよく、ユーザ行動データ１５４において示されてもよい。

５０２において、ユーザ１１８（２）及び１１８（３）が相互の閾値距離４１２内にあることの判定が行われる。例えば、ユーザ行動モジュール１５２は、ユーザ１１８の位置が相互の閾値距離４１２内にあることを判定するために、ユーザ位置モジュール１４２によって提供されるユーザ位置データ１４６を使用してもよい。

５０４において、ユーザ１１８（２）は、物体５０６を保持している。例えば、ユーザ１１８（２）は、近くの在庫位置１１４からアイテム１１６を選定していることがある。

５０８において、ユーザ１１８（２）及びユーザ１１８（３）は、閾値角度内で相互に対面していると判定される。例えば、ユーザ１１８の頭の全方位は、相互に向かっていることがある。いくつかの実装態様では、１人のユーザ１１８が別のユーザに対面しているかどうかについての判定は、それらの肩、足、及び手などのうちの１つ以上の位置に少なくとも部分的に基づいてもよい。

５１０において、ユーザ１１８（２）は、ユーザ１１８（３）に物体５０６を渡したと判定される。例えば、ユーザ１１８（３）はここで、ユーザ１１８（２）によって元から選定されたアイテム１１６を保持していることがある。

図６は、いくつかの実装態様に従った、様々なグループ化条件、及びユーザ１１８がグループ３０８のメンバであるかどうかを示すセッションに対する総セッションスコアを判定するために使用することができる値の表６００を示す。表が示されるが、他の実装態様では、条件および結果として生じる値は、少なくとも部分的に、実行可能コード、スクリプト、または情報を記憶するための他のデータ構造を使用して表されてもよい。一実装形態では、グループ分析モジュール１５６は、総セッションスコアを生成することができる。

上記説明されたように、セッションは、ユーザ１１８が施設１０２にいる時間を含む。例えば、セッションは、施設１０２へのユーザ１１８の訪問の入場時間から退出時間まで延長してもよい。表されるのは、ユーザ１１８が別のユーザ１１８と関連付けられてもよいかどうかを判定するために、グループ分析モジュール１５６によって使用することができるグループ化条件６０２である。各々の条件は、発生するごとになど、特定の値６０４と関連付けられてもよい。セッションの間のグループ化条件６０２の発生６０６の総数が維持されてもよい。他の実装態様では、総持続期間などの他のメトリックが使用されてもよい。セッションスコア６０８は、値６０４の積及び発生６０６の総数としてグループ化条件６０２に対して判定されてもよい。セッションスコア６０８は、総セッションスコア６１０を生成するよう合計されてもよい。

この例示では、総セッションスコア６１０が高くなるにつれて、ユーザ１１８が別のユーザ１１８と関連付けられる尤度が高くなる。同様に、総セッションスコア６１０が低くなるにつれて、ユーザ１１８がグループ３０８の一部である尤度が低くなる。この例示では、ユーザ１１８（３）と関連付けられたスコアが示される。例えば、ユーザ１１８（３）は、走査ジェスチャを行っておらず、識別データ１３４は、このユーザ１１８（３）と関連付けられず、ユーザ１１８（３）は、閾値身長３０４を下回り、７個の物体５０６の合計は、ユーザ１１８（３）と別のユーザ１１８（２）との間で渡されている。実施例を続けると、ユーザ１１８（３）は、別のユーザ１１８（２）の入場閾値時間４０８内に入場しており、他のユーザ１１８（２）の退出閾値時間４１０内に退出している。結果として、この例示における総セッションスコア６１０は、３２０である。７０の閾値を上回る総セッションスコア６１０は、グループ３０８のメンバと見なされてもよいと共に、閾値未満のスコアは、単独のユーザ３０６を示すことができる。

示されるグループ化条件６０２のセットは、必ずしも限定としてではなく、例示として提供される。ユーザ１１８がグループ３０８のメンバである尤度を判定するために、追加のグループ化条件６０２が使用されてもよく、またはグループ化条件６０２のサブセットが使用されてもよいことが理解されよう。いくつかの実装態様では、入場異常モジュール１５０の動作及び入場異常の判定が省略されてもよい。例えば、グループ化条件６０２は、ユーザ１１８に対する総セッションスコア６１０を判定するために使用されてもよい。１つ以上の閾値との総セッションスコア６１０の比較に基づいて、グループ分析モジュール１５６は、グループデータ１６０を生成してもよい。

別の実装態様では、グループ化条件６０２のサブセットは、入場スコアを判定するために使用されてもよい。例えば、入場位置１０４における活動と関連付けられたそれらのグループ化条件６０２は、入場スコアを生成するために使用されてもよい。例えば、入場位置１０４と関連付けられたグループ化条件６０２は、人が第１の入場時間にゲート１０８に存在すること、可動境界２０４が第１の入場時間に開放していたかどうか、走査ジェスチャが行われたかどうか、及び識別データ１３４が取得されたかどうかなどを含んでもよい。入場スコアが閾値を上回る場合、システムは、それらがグループ３０８のメンバであるかどうかを判定するようユーザ１１８を評価することを続けてもよく、そうである場合、誰が関連付けられているかを評価することを続けてもよい。

上記説明されたように、ユーザ１１８が誰と関連付けられるかの判定は、他のユーザ１１８とのデータの対応関係、ユーザ行動データ１５４とのデータの対応関係、及び履歴データ１５８とのデータの対応関係などのうちの１つ以上に基づいてもよい。例えば、グループ化は、それぞれ入場閾値時間４０８及び退出閾値時間４１０内に発生する入場４０４の時間及び退出４０６の時間に基づいて判定されてもよい。しかしながら、潜在的なグループメンバシップの間で明確にするために、追加の情報が使用されてもよい。上記説明されたように、物体５０６を渡すことまたは共通カート１２０を使用することなどのユーザ行動データ１５４は、２人以上のユーザ１１８が関連付けられることの強いインジケータとなることがある。

図７は、いくつかの実装態様に従った、第１のユーザ１１８が第２のユーザ１１８と関連付けられることを判定する処理のフローチャート７００を示す。処理は、少なくとも部分的に、本明細書で説明されるシステム１００によって実装されてもよい。

７０２において、第１のユーザ１１８の第１の入場時間は、第１の入場位置１０４において判定される。例えば、第１のユーザ１１８は、第１の入場位置１０４における第１のゲート１０８に存在することがある。第１の入場時間は、ゲートデータ１２８及び画像データ１３６などのうちの１つ以上に基づいて判定されてもよい。例えば、第１の入場時間は、ユーザ１１８が可動境界２０４などの特定の閾値を通ったときの時間であってもよい。

７０４において、第１の入場位置１０４に第１のユーザ１１８によって提示された第１の識別データ１３４が判定されてもよい。例えば、スキャナ１１０は、画像データ１３６を生成する第１のカメラ１１２を含んでもよい。画像データ１３６は、第１のゲート１０８においてユーザ１１８によって提示された識別データ１３４の画像を含んでもよい。実施例を続けると、識別データ１３４は、手２１０の少なくとも一部、電子デバイスのディスプレイ、及び事前に印刷されたカードなどを表す画像データ１３６を含んでもよい。別の実施例では、スキャナ１１０が近接場通信（ＮＦＣ）リーダを含む場合、識別データ１３４は、第１のユーザ１１８によって提示されたＮＦＣタグから取得された情報を含んでもよい。

７０６において、第１の識別データ１３４と関連付けられた第１のアカウントが判定される。例えば、第１の識別データ１３４は、特定の名前またはアカウント番号と関連付けられるなど、第１のユーザ１１８の肯定的なアイデンティティを判定するために使用されてもよい。

７０８において、第１のユーザ識別子１４４は、第１のユーザ１１８に対して判定される。例えば、第１のユーザ識別子１４４は、ユーザ位置モジュール１４２によって割り当てられてもよい。いくつかの実装態様では、第１のユーザ識別子１４４は、第１の識別データ１３４を使用して判定された第１のアカウントと関連付けられてもよい。

７１０において、施設１０２への第２のユーザ１１８の第２の入場時間は、第１の入場位置１０４において判定される。第２の入場時間は、ゲートデータ１２８及び画像データ１３６などのうちの１つ以上に基づいて判定されてもよい。例えば、第２の入場時間は、ユーザ１１８が、ゲート１０８における可動境界２０４の閾値を通ったときの時間であってもよい。また、第２のユーザ１１８が識別データ１３４を提示しなかったことを判定されてもよい。例えば、識別データ１３４は、入場の第２の時間に第１のゲート１０８において受信されなくてもよい。

７１２において、第１の入場時間と第２の入場時間との間の第１の差は、第１の閾値未満であると判定される。例えば、第１のユーザ１１８及び第２のユーザ１１８は、入場閾値時間４０８内に入場している。

７１４において、第１のユーザ１１８及び第２のユーザ１１８が相互に対話したとの判定が行われる。例えば、ユーザ行動データ１５４は、物体５０６が第１のユーザ１１８から第２のユーザ１１８に渡されたこと、またはユーザが少なくとも第１の持続期間の間に相互の閾値距離４１２内にあったことを示すことができる。

７１６において、施設１０２からの第１のユーザ１１８の第１の退出時間は、第１の退出位置１０６において判定される。

７１８において、施設１０２からの第２のユーザ１１８の第２の退出時間は、第１の退出位置１０６において判定される。例えば、退出時間は、退出位置１０６の視角を有する１つ以上のカメラ１１２によって、または退出位置１０６におけるゲート１０８（２）内のセンサなどの他のセンサによって取得された画像データ１３６に基づいてもよい。いくつかの実装態様では、１つ以上のゲート１０８は、同一の時間または異なる時間のいずれかに、入場位置１０４及び退出位置１０６として動作してもよい。ユーザ１１８は、入場位置１０４として動作する１つのゲート１０８（１）において入場することがあり、退出位置１０６として動作する別のゲート１０８（２）を介して退出することがある。

７２０において、第１の退出時間と第２の退出時間との間の第２の差は、第２の閾値未満であると判定される。例えば、第１のユーザ１１８及び第２のユーザ１１８は、退出閾値時間４１０内に施設１０２を退出していることがある。

７２２において、第２のユーザ１１８は、第１のアカウントと関連付けられる。例えば、第２のユーザ１１８のユーザ識別子１４４は、第１のユーザ１１８と関連付けられた第１のアカウントと関連付けられてもよい。例えば、グループデータ１６０は、第１のユーザ１１８と第２のユーザ１１８との間の関連付け、及び第２のユーザ１１８と第１のアカウントとの間の関連付けなどを示すことができる。

上記技術が２人のユーザ１１８に関して説明されたが、技術は、いずれかの数のユーザ１１８のグループ３０８に拡張されてもよい。例えば、第１のユーザ１１８、第２のユーザ１１８、及び第３のユーザ１１８は、グループ３０８にあってもよい。

図８は、いくつかの実装態様に従った、第１のユーザ１１８が第２のユーザ１１８と関連付けられることを判定する別の処理のフローチャート８００を示す。処理は、少なくとも部分的に、本明細書で説明されるシステム１００によって実装されてもよい。

８０２において、施設１０２への入場異常は、第１の時間に第１の入場位置１０４において判定される。例えば、入場異常モジュール１５０は、入場異常を判定するために、ゲートデータ１２８、走査ジェスチャデータ１４０、ユーザ位置データ１４６、及び身長データ１４８などのうちの１つ以上を使用してもよい。１つの実装態様では、入場異常は、施設１０２に入場する人の数と、ゲート１０８によって取得されまたは取得されない識別データ１３４との間で不一致が存在するときに判定されてもよい。

入場異常は、以下のうちの１つ以上に基づいて判定されてもよい。走査ジェスチャデータ１４０が、ゲート１０８を通過するユーザ１１８が走査ジェスチャを行わなかったことを示すことができること。２人以上のユーザ１１８が、相互の閾値時間内に第１の入場位置１０４を通過することができること。第１の時間に第１の入場位置１０４において提示された識別データ１３４の総数が、第１の入場位置１０４において検出された人の数の総数とは異なることがあること。ユーザ１１８が、ユーザ１１８が入場位置１０４を通過したことを示すデータなしに施設１０２の内部で判定されてもよいこと。入場位置１０４におけるゲート１０８が閉鎖していた間に施設１０２に入場したユーザ１１８。他の実装態様では、他の異常が判定されてもよい。

８０４において、第１の時間の閾値時間内の第１の入場位置１０４における２人以上のユーザ１１８の存在が判定されてもよい。例えば、第１のユーザ１１８及び第２のユーザ１１８は、入場閾値時間４０８内に第１のゲート１０８において判定されてもよい。

８０６において、第１の入場位置１０４において第１のユーザ１１８によって提示されるような第１の識別データ１３４が判定されてもよい。識別データ１３４は、電子デバイスによって提示された機械可読コード、電子デバイスによって送信されたデータ、及び第１のユーザ１１８の手２１０の少なくとも一部の１つ以上の特徴などのうちの１つ以上を示すことができる。例えば、ゲート１０８のスキャナ１１０は、ユーザ１１８の生体認証に対して使用する第１のユーザの手２１０の少なくとも一部の画像データ１３６を取得してもよい。いくつかの実装態様では、識別データ１３４の検証および証明は、施設１０２への入場４０４に対して必須ではなくてもよい。例えば、ユーザ１１８は、それらのアカウントがもはやアクティブでないと考えられる場合でさえ、施設に入場することがある。この実施例を続けると、人間のオペレータは、この権限を有しないユーザ１１８を支援するよう仕向けられてもよい。

８０８において、第１の識別データ１３４と関連付けられた第１のアカウントが判定される。例えば、第１の識別データ１３４は、特定の名前またはアカウント番号と関連付けられるなど、第１のユーザ１１８の肯定的なアイデンティティを判定するために使用されてもよい。

８１０において、第１のユーザ識別子１４４は、第１のユーザ１１８に対して判定される。例えば、第１のユーザ識別子１４４は、ユーザ位置モジュール１４２によって割り当てられてもよい。別の実装態様では、第１のユーザ識別子１４４は、識別データ１３４と関連付けられたアイデンティティもしくはアカウントに基づいてもよく、または識別データ１３４と関連付けられたアイデンティティもしくはアカウントと関連付けられてもよい。

８１２において、第２のユーザ識別子１４４は、第２のユーザ１１８に対して判定される。実施例を続けると、第２のユーザ識別子１４４は、ユーザ位置モジュール１４２によって、第２のユーザ１１８に割り当てられてもよい。

８１４において、第２のユーザ識別子１４４は、第１のアカウントまたは第１のユーザ識別子１４４のうちの１つ以上と関連付けられる。例えば、ゲートデータ１２８、走査ジェスチャデータ１４０、ユーザ位置データ１４６、身長データ１４８、ユーザ行動データ１５４、または履歴データ１５８のうちの１つ以上に基づいて、それらのユーザ１１８の間の関連付けを示し、または第２のユーザ１１８もしくは第２のユーザ識別子１４４を第１のアカウントと関連付けるグループデータ１６０が生成されてもよい。

１つの実装態様では、関連付けは、ユーザ１１８の入場時間及び退出時間に少なくとも部分的に基づいてもよい。第１の入場位置１０４における施設１０２への第１のユーザ１１８の第１の入場時間が判定されてもよい。第１の入場位置１０４における施設１０２への第２のユーザ１１８の第２の入場時間が判定されてもよい。第１の入場時間と第２の入場時間との間の第１の差は、第１の閾値未満であると判定されてもよい。第１の退出位置１０６における施設１０２からの第１のユーザ１１８の第１の退出時間が判定されてもよい。第１の退出位置１０６における施設１０２からの第２のユーザ１１８の第２の退出時間が判定されてもよい。第１の退出時間と第２の退出時間との間の第２の差は、第２の閾値未満であると判定されてもよい。

入場時間及び退出時間は、特定の閾値と比較されてもよい。２人以上のユーザ１１８が最大時間量未満であるが、或る最小間隔により入場する場合、これは、それらの間の関連付けを示すことができる。第１の入場位置１０４における施設１０２への第１のユーザ１１８の第１の入場時間が判定されてもよい。第１の入場位置１０４における施設１０２への第２のユーザ１１８の第２の入場時間が判定されてもよい。第１の入場時間と第２の入場時間との間の第１の差は、第１の閾値未満であると判定されてもよい。その第１の差が第２の閾値よりも大きく、第１の閾値未満である場合、関与するユーザ１１８は、関連付けられると見なされてもよい。例えば、入場閾値時間４０８は、最大時間として第１の閾値を指定してもよいが、ユーザ１１８がゲート１０８を通じて物理的に移動するための或る最小時間が存在する。この閾値最小時間未満である複数のユーザ１１８の入場は、誤りであると見なされてもよく、よって、考慮から外されてもよい。

別の実装態様では、関連付けは、走査ジェスチャデータ１４０に少なくとも部分的に基づいてもよい。例えば、第１の入場位置１０４における第１のユーザ１１８による第１の走査ジェスチャが判定されてもよい。第１の走査ジェスチャは、第１のユーザ１１８による第１の識別データ１３４の提示と関連付けられる。識別データ１３４を提示するこの試みは、ユーザ１１８が単独３０６で施設に入場することを示すことができる。同様に、第２のユーザ１１８による走査ジェスチャの不存在は、グループメンバシップを示唆することができる。実施例を続けると、入場４０４の間に走査ジェスチャを省略する第２のユーザ１１８は、グループ３０８のメンバとして、第２のユーザ１１８が別のユーザと共に施設１０２に入場することを示すことができる。

別の実装態様では、関連付けは、身長データ１４８に少なくとも部分的に基づいてもよい。例えば、閾値身長３０４を下回るユーザ１１８は、グループ３０８のメンバであると判定されてもよい。この評価は、本明細書で説明されるその他と組み合わされてもよい。例えば、閾値身長３０４を下回り、識別データ１３４を提供することができないユーザ１１８は、何人かの他のユーザ１１８と関連付けられたグループ３０８のメンバであると見なされてもよい。

別の実装態様では、入場時間及び退出時間の使用の代わりに、またはそれらに加えて、ユーザ行動データ１５４において表されるユーザ１１８の間の対話は、第１のユーザ１１８と第２のユーザ１１８との間の関連付けを判定するために使用されてもよい。これに少なくとも部分的に基づいて、２人のユーザ１１８が関連付けられることを示すグループデータ１６０が生成されてもよい。

それらの対話は、以下のうちの１つ以上を含んでもよい。第１のユーザ１１８及び第２のユーザ１１８は、セッションの間の少なくとも第１の持続期間の間に施設１０２内で相互の第１の閾値距離内にあったと判定されてもよい。第１のユーザ１１８と第２のユーザ１１８との間の物体５０６の転送は、セッションの間に観察されてもよい。第１のユーザ１１８及び第２のユーザ１１８は、第２の閾値距離内にあり、また、セッションの間に少なくとも閾値の回数、相互に対面していると判定されてもよい。

関連付けの判定も、履歴データ１５８に少なくとも部分的に基づいてもよい。例えば、第１のユーザ１１８は、それらが特定のユーザアカウントと関連付けられるように、肯定的に識別されてもよい。その特定のユーザアカウントが、施設１０２へのゲストを伴う取引の履歴を有する場合、施設１０２内の別のユーザがそれらのゲストである信頼値が増大することがある。

施設１０２のユーザ１１８は、単独３０６の個人または取り得るグループ３０８のいずれかに区分化されてもよい。ユーザ１１８（１）〜（４）に関して上記説明された実施例に戻り、ユーザ１１８（１）は、第２のユーザ１１８（２）の前に入場しており、第１の識別データ１３４を提示している。第２のユーザ１１８（２）は、第２の識別データ１３４を提示している。識別データ１３４における差に基づいて、一連のユーザが区分化され、ユーザ１１８（１）は、ユーザ１１８（３）と関連付けられることになる候補ではない。ユーザ１１８（３）がユーザ１１８（２）またはユーザ１１８（４）と関連付けられるかどうかについての潜在的な曖昧性を解決するために、本明細書で説明される他の技術が使用されてもよい。例えば、それらのユーザ１１８の退出時間及びユーザ行動データ１５４などのうちの１つ以上は、ユーザ１１８（４）がユーザ１１８（３）と関連付けられることが不適格であることを判定するために使用されてもよい。

いくつかの実装態様では、グループデータ１６０を判定するために、入場のシーケンスおよびタイプが使用されてもよい。例えば、「先にいる」状況では、ユーザ１１８（２）は、ゲストユーザ１１８（３）が入場ゲート１０８を通じてそれらに先行することを可能にすることができる。ユーザ１１８（３）は、ユーザ１１８（２）が続き、識別データ１３４を２回、自身に対して１回、ゲストに対して１回提供する間、識別データ１３４を提示することなく、または走査ジェスチャを行うことなく、入場することがある。この実施例では、グループデータ１６０は、入場したユーザ１１８の数に一致する走査ジェスチャの総数に起因して、それらのユーザ１１８の退出４０６の前に判定されてもよい。

図９は、いくつかの実装態様に従った、第１のユーザ１１８が第２のユーザ１１８と関連付けられることを判定する更なる別の処理のフローチャート９００を示す。処理は、少なくとも部分的に、本明細書で説明されるシステム１００によって実装されてもよい。

９０２において、第１の複数のユーザ１１８が判定され、各々のユーザ１１８は、閾値を上回る総セッションスコア６１０を有する。例えば、総セッションスコア６１０は、図６に関して上記説明されたように計算されてもよい。

９０４において、グループデータ１６０は、ゲートデータ１２８、走査ジェスチャデータ１４０、身長データ１４８、ユーザ行動データ１５４、または履歴データ１５８のうちの１つ以上に基づいて判定される。グループデータ１６０は、第１の複数のユーザ１１８の２人以上を共通グループ３０８と関連付ける。例えば、入場時間及び退出時間、並びにユーザ１１８（３）がユーザ１１８（２）と関連付けられた単一のカート１２０に物体５０６を配置することに基づいて、第３のユーザ１１８（３）が第２のユーザ１１８（２）と関連付けられることを示すグループデータ１６０が生成される。

９０６において、グループ３０８内の１人のユーザ１１８によって行われたアイテム１１６の１回以上の選定は、グループ３０８内の別のユーザ１１８と関連付けられたアカウントに課金される。例えば、第３のユーザ１１８（３）によって行われた選定は、第２のユーザ１１８（２）と関連付けられたアカウントに料金が請求されてもよい。他の実装態様では、アカウントに対する他の課金またはクレジットは、グループデータ１６０に基づいて判定されてもよい。例えば、ユーザ１１８（２）が在庫位置１１４からアイテム１１６を選定し、ユーザ１１８（３）にアイテム１１６を渡し、ユーザ１１８（３）は次いで、在庫位置１１４にアイテム１１６を戻す場合、ユーザ１１８（２）と関連付けられたアカウントに対する正味課金は存在しない。

図１０は、いくつかの実装態様に従った、システム１００を使用した材料取扱施設（ｆａｃｉｌｉｔｙ）１００２を示すブロック図１０００である。施設１００２は、その中で１つ以上のアイテム１１６（１）、１１６（２）、…、１１６（Ｑ）を保持することができる１つ以上の物理構造またはエリアを含む。アイテム１１６は、本、薬剤、修理部品、及び電子ギアなどの物理的な物品を含んでもよい。

施設１００２は、在庫の取り扱いに関して異なる機能に対して指定された１つ以上のエリアを含んでもよい。この例示では、施設１００２は、受取エリア１００４、保管エリア１００６、及び転移エリア１００８を含む。

受取エリア１００４は、施設１００２への取入れのために、供給者などからアイテム１１６を受け付けるように構成されてもよい。例えば、受取エリア１００４は、トラックまたは他の貨物運送がアイテム１１６を降ろす搬出口を含んでもよい。いくつかの実装態様では、アイテム１１６は、アイテムデータの少なくとも一部を生成するよう、受取エリア１００４において処理されてもよい。例えば、アイテム１１６は、受取エリア１００４においてアイテム１１６の参照画像または表現を発展させるよう、重み付けされてもよく、撮像されてもよく、またはそうでなければ走査されてもよい。

保管エリア１００６は、アイテム１１６を保管するように構成される。保管エリア１００６は、様々な物理構成において配列されてもよい。１つの実装態様では、保管エリア１００６は、１つ以上のアイル１０１０を含んでもよい。アイル１０１０は、アイル１０１０の片側または両側上の在庫位置１１４により構成されてもよく、または在庫位置１１４によって定義されてもよい。在庫位置１１４は、プラットフォーム、ラック、ケース、キャビネット、ビン、フロア位置、またはアイテム１１６を保持、支持、もしくは保管するための他の適切な保管機構のうちの１つ以上を含んでもよい。例えば、在庫位置１１４は、そこで指定されたレーンなどのエリアを有する棚を含んでもよい。在庫位置１１４は、フロアまたは施設１００２の構造の別の部分に取り付けられてもよい。在庫位置１１４はまた、アイル１０１０の配列が再構成可能であることができるように移動可能であってもよい。いくつかの実装態様では、在庫位置１１４は、外部オペレータとは独立して移動するように構成されてもよい。例えば、在庫位置１１４は、ラックが施設１００２内の１つの位置から別の位置に移動することを可能にするよう、コンピューティングデバイスによって操作される電源及びモータを有するラックを含んでもよい。

１人以上のユーザ１１８（１）、１１８（２）、…、１１８（Ｕ）、及びカート１２０（１）、１２０（２）、…、１２０（Ｔ）、または他の材料取扱装置は、施設１００２内で移動してもよい。例えば、ユーザ１１８は、様々な在庫位置１１４内のアイテム１１６を選定し、または様々な在庫位置１１４にアイテム１１６を配置するよう、施設１００２内で周りを移動してもよく、輸送を容易にするために、それらをカート１２０に配置する。カート１２０は、１つ以上のアイテム１１６を搬送またはそうでなければ輸送するように構成される。例えば、カート１２０は、バスケット、カート、バッグ、及びビンなどを含んでもよい。他の実装態様では、ロボット、フォークリフト、クレーン、及び空中ドローンなどの他の材料取扱装置は、施設１００２の周りを移動してもよく、アイテム１１６を選定し、配置し、またはそうでなければ移動させる。例えば、ロボットは、第１の在庫位置１１４（１）からアイテム１１６を選定してもよく、第２の在庫位置１１４（２）にアイテム１１６を移動させてもよい。

保管エリア１００６が１つ以上のアイル１０１０、アイテム１１６を保管する在庫位置１１４、及びセンサ１０１２などを有するとして表されるが、受取エリア１００４、転移エリア１００８、または施設１００２の他のエリアも同様に備えられてもよいことが理解されよう。更に、施設１００２内の様々なエリアの配列が概略的ではなく機能的に表される。例えば、いくつかの実装態様では、複数の異なる受取エリア１００４、保管エリア１００６、及び転移エリア１００８は、施設１００２内で分離されるのではなく、散在してもよい。

施設１００２は、上記説明された施設管理モジュール１６２を提供する１つ以上のサーバ１２４を含んでもよく、または１つ以上のサーバ１２４に結合されてもよい。施設管理モジュール１６２は、受取エリア１００４、保管エリア１００６、または転移エリア１００８のうちの１つ以上内で、ユーザ１１８、またはセンサ１０１２、ロボット、材料取扱機器、及びコンピューティングデバイスなどのデバイスと対話するように構成される。

施設１００２の運営の間、重量センサ１０１２（１）及び他のセンサ１０１２は、施設管理モジュール１６２に、センサデータ、またはセンサデータに基づいた情報を提供するように構成されてもよい。重量センサ１０１２（１）から取得されたデータに加えて、センサデータは、画像データ１３６及び非画像データなどを含んでもよい。センサ１０１２は、それらに限定されないが、カメラ１１２及び重量センサ１０１２（１）などを含んでもよい。センサ１０１２は、施設１００２に対して静止してもよく、または移動してもよい。例えば、施設１００２は、施設１００２内でユーザ１１８または他の物体５０６の画像を取得するカメラ１２を含んでもよい。別の実施例では、在庫位置１１４は、そこに収容されたアイテム１１６の重量センサデータを取得する重量センサ１０１２（１）、及び棚上のアイテム１１６の選定または配置の画像を取得するカメラ１１２などを包含してもよい。センサ１０１２は、図１１に関して以下で更に詳細に説明される。

施設管理モジュール１６２または他のシステムは、施設１００２内の物体５０６の位置、物体５０６の移動を追跡し、または他の機能性を提供するために、センサデータを使用してもよい。物体５０６は、それらに限定されないが、アイテム１１６、ユーザ１１８、及びカート１２０などを含んでもよい。例えば、カメラ１１２によって取得された一連の画像は、在庫位置１１４における特定の位置からのアイテム１１６のユーザ１１８による除去、及びカート１２０上または少なくとも部分的にカート１２０内でのアイテム１１６の配置を示すことができる。

施設１００２は、様々な供給者から異なる種類のアイテム１１６を受け取り、顧客がアイテム１１６のうちの１つ以上を注文し、または取り出すまでそれらを保管するように構成されてもよい。施設１００２を通じたアイテム１１６の全体的な流れは、図１０の矢印によって示される。特に、この実施例において示されるように、アイテム１１６は、受取エリア１００４において、製造者、配給業者、及び卸売業者などの１つ以上の供給者から受け取られてもよい。様々な実装態様では、アイテム１１６は、施設１００２を運営する企業の性質に応じて、商品、日用品、生鮮品、またはいずれかの適切なタイプのアイテム１１６を含んでもよい。

受取エリア１００４において供給者から受け取られると、保管エリア１００６に保管するためのアイテム１１６が用意されてもよい。例えば、いくつかの実装態様では、アイテム１１６は、荷ほどきされてもよく、またはそうでなければ再配列されてもよい。施設管理モジュール１６２は、在庫管理機能を提供するようコンピュータシステム上で実行する１つ以上のソフトウェアアプリケーションを含んでもよい。それらの在庫管理機能は、アイテム１１６に関するタイプ、量、状態、コスト、位置、重量、またはいずれかの他の適切なパラメータを示す情報を維持することを含んでもよい。アイテム１１６は、パッケージ、カートン、クレート、パレット、または他の適切な集合体など、可算単位、個々の単位、または複数の単位の観点で蓄積、管理、または分配されてもよい。代わりに、バルク製品及び日用品などのいくつかのアイテム１１６は、加算単位に本質的に整理されないことがある連続したまたは任意の分割可能な量において保管されてもよい。そのようなアイテム１１６は、長さ、エリア、容積、重量、時間、持続期間、または測定の単位によって特徴付けられる他の次元性の単位などの測定可能な量の観点で管理されてもよい。一般的に言えば、アイテム１１６の量は、必要に応じて、アイテム１１６の個々の単位もしくは集合の単位の加算可能数、またはアイテム１１６の測定可能な量のいずれかを指してもよい。

受取エリア１００４を通じて到達した後、アイテム１１６は、保管エリア１００６内に保管されてもよい。いくつかの実装態様では、同様のアイテム１１６は、ビン内、棚上、及びペグボードから吊るされるなど、在庫位置１１４内で共に保管または表示されてもよい。この実装態様では、所与の種類の全てのアイテム１１６は、１つの在庫位置１１４に保管される。他の実装態様では、同様のアイテム１１６は、異なる在庫位置１１４に保管されてもよい。例えば、大規模物理施設１００２内で頻繁な回転率を有する特定のアイテム１１６の取り出しを最適化するために、それらのアイテム１１６は、単一の在庫位置１１４において発生することがある混雑を削減するよう、いくつかの異なる在庫位置１１４に保管されてもよい。

１つ以上のアイテム１０１６を指定する顧客注文が受け取られるとき、またはユーザ１１８が施設１００２に進行するにつれて、対応するアイテム１１６は、それらのアイテム１１６を包含する在庫位置１１４から選択または「選定」されてもよい。様々な実装態様では、アイテムの選定は、手動から完全に自動化された選定に及んでもよい。例えば、１つの実装態様では、ユーザ１１８は、ユーザが要望するアイテム１１６のリストを有してもよく、施設１００２に進行して、保管エリア１００６内で在庫位置１１４からアイテム１０１６を選定し、それらのアイテム１０１６をカート１２０に配置してもよい。他の実装態様では、施設１００２の従業員は、顧客注文から導出された手書きの選定リストまたは電子的な選定リストを使用して、アイテム１１６を選定してもよい。それらの選定されたアイテム１１６は、従業員が施設１００２に進行するにつれてカート１２０に配置されてもよい。

アイテム１１６が選ばれた後、アイテム１１６は、移行領域１００８で処理されてよい。移行領域１００８は、アイテム１１６がある場所から別の場所へ、またはあるエンティティから別のエンティティに移行される施設１００２内の任意の指定領域であってよい。例えば、移行領域１００８は、施設１００２内の梱包ステーションであってよい。アイテム１１６が移行領域１００８に到達すると、アイテム１１６は、保管領域１００６から梱包ステーションに移行されてよい。移行についての情報は、施設管理モジュール１６２によって維持されてよい。

別の例では、アイテム１１６が施設１１０２を出発する場合、アイテム１１６に対する責任またはアイテム１１６の管理を施設１００２から別のエンティティに移行するために、アイテム１１６のリストが施設管理モジュール１６２によって取得され、使用されてよい。例えば、運送業者は、輸送のためにアイテム１１６を受け入れてよく、その運送業者はリストに示されるアイテム１１６に対する責任を受け入れる。別の例では、ユーザ１１８は、アイテム１１６を購入または賃貸し、施設１００２からアイテム１１６を取り除いてよい。施設１００２の使用中、ユーザ１１８は、アイテム１１６を在庫場所１１４で集荷または在庫場所１１４に配置するなど、様々な仕事を実行するために、施設１００２の回りを動き回ってよい。

施設１００２の運営を容易にするために、施設管理モジュール１６２は、相互作用データを生成するために識別データ１３４、センサデータ、及びアイテムデータ、物理レイアウトデータなどの他の情報を使用するように構成される。

相互作用データは、在庫場所１１４からのアイテム１１６の集荷、在庫場所１１４に対するアイテム１１６の場所、在庫場所１１４でアイテム１１６に対してなされた接触、在庫場所１１４でのアイテム１１６と関連するジェスチャなどの相互作用についての情報を提供してよい。相互作用データは、相互作用のタイプ、在庫場所１１４のどこで相互作用が起こったのかを示す相互作用場所識別子、アイテム識別子、アイテム１１６に対する数量変更、ユーザ識別子１４４などの１つ以上を含んでよい。相互作用データは、次いでさらにアイテムデータを更新するために使用されてよい。例えば、プラットフォーム上の特定のレーンでの手元のアイテム１１６の数量は、１つ以上のアイテム１１６を集荷または配置する相互作用に基づいて変更されてよい。

上述のように、施設管理モジュール１６２は、他の操作を実行し、補充する在庫を決定し、ユーザの請求書作成データを決定するなどしてよい。

図１１は、いくつかの実施態様に係る施設１００２の追加の詳細を示すブロック図１１００である。施設１００２は、１つ以上のネットワーク１１０２に接続されてよく、１つ以上のネットワーク１１０２は、同様にサーバ１２４などの１つ以上のコンピューティングデバイスに接続する。ネットワーク１１０２は、組織のまたは個人のイントラネットなどのプライベートネットワーク、インターネットなどのパブリックネットワーク、またはその組み合わせを含んでよい。ネットワーク１１０２は、有線技術（例えば、ワイヤ、光ファイバケーブルなど）、無線技術（例えば、無線周波数、赤外線、音響、光学など）、または他の接続技術を利用してよい。ネットワーク１１０２は、データネットワークまたは音声ネットワークの１つ以上を含む任意のタイプの通信ネットワークを表す。ネットワーク１１０２は、有線インフラストラクチャ（例えば、銅ケーブル、光ファイバケーブルなど）、無線インフラストラクチャ（例えば、セルラー、マイクロ波、衛星など）、または他の接続技術を使用し、実装されてよい。

サーバ１２４は、１つ以上のモジュールまたは施設管理モジュール１６２もしくは他のシステムと関連するソフトウェアアプリケーションを実行するように構成されてよい。サーバ１２４は施設１００２の外部の場所にあるとして示されているが、他の実施態様では、サーバ１２４の少なくとも一部分は施設１００２に位置してよい。サーバ１２４は、図１２に関して以下により詳細に説明する。

施設１００２の中のユーザ１１８、カート１２０、アイテム１１６、または他の物体は、１つ以上のタグ１１０６を備えてよい。タグ１１０６は、信号１１０８を発するように構成されてよい。一実施態様では、タグ１１０６は、外部信号による活性化時、ＲＦ信号１１０８を発するように構成された無線自動識別（ＲＦＩＤ）タグ１１０６であってよい。例えば、外部信号は、無線周波数信号またはＲＦＩＤタグ１１０６を付勢または活性化するように構成された磁場を含んでよい。別の実施態様では、タグ１１０６は、送信機及び送信機に電力を供給するように構成された電源を含んでよい。例えば、タグ１１０６は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）送信機及び電池を含んでよい。他の実施態様では、タグ１１０６は、タグ１１０６の存在を示すための他の技術を使用してよい。例えば、音響タグ１１０６は、対応する音響受信機によって検出される超音波信号１１０８を生成するように構成されてよい。さらに別の実施態様では、タグ１１０６は、光信号１１０８を発するように構成されてよい。

施設管理モジュール１６２は、物体の識別、物体の場所の決定などの１つ以上のためにタグ１１０６を使用するように構成されてよい。例えば、ユーザ１１８は、タグ１１０６を着用してよく、カート１２０は、タグ１１０６をはり付けられてよく、アイテム１１６はそのパッケージなどに、読み取って少なくとも部分的に信号強度に基づいて識別または場所の１つ以上を決定するために使用し得るタグ１１０６をはり付けられてよい。

一般に、施設管理モジュール１６２または施設１００２と関連する他のシステムは、任意の数及び組み合わせの入力コンポーネント、出力コンポーネント、及びサーバ１２４を含んでよい。

１つ以上のセンサ１０１２は、施設１００２内の１つ以上の場所に配置されてよい。例えば、センサ１０１２は、床、壁の上または中、天井に、在庫場所１１４に、カート１２０上に取り付けられてよい、ユーザ１１８によって運ばれるまたは着用されてよいなどである。

センサ１０１２は、１つ以上のカメラ１１２または他の画像センサを含んでよい。１つ以上のカメラ１１２は、場面の画像を取得するように構成された画像センサを含んでよい。カメラ１１２は、テラヘルツ、赤外線、可視、紫外線などを含むが、これに限定されるものではない１つ以上の波長の光を検出するように構成される。カメラ１１２は、電荷結合素子（ＣＣＤ）、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）デバイス、マイクロボロメータなどを含んでよい。施設管理モジュール１６２は、施設１００２の運営中にカメラ１１２によって取得された画像データ１３６を使用してよい。例えば、施設管理モジュール１６２は、アイテム１１６、ユーザ１１８、カート１２０などを、それらがカメラ１１２によって取得された画像データ１３６内に出現することに少なくとも部分的に基づいて、識別してよい。カメラ１１２は、施設１００２内の様々な場所に取り付けられてよい。例えば、カメラ１１２は頭上に、在庫場所１１４に取り付けられてよい、ユーザ１１８によって着用または運ばれてよい、カート１２０にはり付けられてよいなどである。

１つ以上の重量センサ１０１２（１）は、アイテム１１６、カート１２０、または他の物体などの積荷の重量を測定するように構成される。重量センサ１０１２（１）は、在庫場所１１４、カート１２０、施設１００２の床上などの１つ以上で積荷の重量を測定するように構成されてよい。例えば、在庫場所１１４のプラットフォームは、複数の重量センサ１０１２（１）を含んでよい。重量センサ１０１２（１）は、積荷の重量を決定するために１つ以上の検知機構を含んでよい。これらの検知機構は、ピエゾ抵抗デバイス、圧電デバイス、容量性デバイス、電磁デバイス、光学デバイス、電位差滴定デバイス、マイクロエレクトロメカニカルデバイスなどを含んでよい。重量センサ１０１２（１）の検知機構は、重力に起因する積荷の力など、印加された力に基づいて１つ以上の信号１０１８を生成するトランスデューサとして動作してよい。例えば、重量センサ１０１２（１）は、ひずみゲージと、重量が印加されるとわずかに変形する構造部材とを有するロードセルを含んでよい。キャパシタンスまたは抵抗などの、ひずみゲージの電気的特性の変化を測定することによって、重量は決定されてよい。別の例では、重量センサ１０１２（１）は、力検出抵抗器（ＦＳＲ）を含んでよい。ＦＳＲは、圧縮時に１つ以上の電気的特性を変化させる弾力材を含んでよい。例えば、ＦＳＲの特定の一部分の電気抵抗は、特定の部分が圧縮されるのにつれ、減少する場合がある。施設管理モジュール１６２は、物体５０６を識別し、物体５０６の数量の変化を決定し、物体５０６の場所を特定し、出荷記録を維持するなどのために、重量センサ１０１２（１）によって取得されたデータを使用してよい。

センサ１０１２は、スマートフロア１０１２（２）を含んでよい。スマートフロア１０１２（２）は、ユーザ１１８、カート１２０などの物体の場所についての情報を提供できる。この情報は、物体を識別すること、物体の場所を特定すること、物体を追跡することなどを含んでよい。スマートフロア１０１２（２）は、床にまたは床の真下に位置するアンテナから電磁信号１１０８を放射または受信する送信機または受信機の１つ以上を含むスマートフロアデバイスを利用してよい。どのアンテナが信号１１０８を放射したのか、及びどのアンテナが信号１１０８を取得したのかについての情報に基づいて、床の上または上方の物体５０６についての情報が決定されてよい。例えば、スマートフロア１０１２（２）は、検知要素、つまりセグメントを含んでよい。各セグメントは、送信機または受信機の１つ以上に結合されるアンテナを含んでよい。動作中、セグメントは、アンテナによって放射される電磁信号１１０８を送信する、アンテナによって取得される電磁信号１１０８を受信する、または両方であってよい。いくつかの実施態様では、スマートフロア１０１２（２）は、床面高さで配備される物理的に大型のタッチセンサとして動作してよい。電磁信号１１０８は、その上の物体の存在についての情報を提供する。例えば、セグメントは、近くにある物体に電磁的に結合し、床と接触しているか、または床の上方にあるかのどちらかである物体の検出を可能にしてよい。いくつかの実装形態では、物体の視覚的な追跡の代わりにまたはそれに加えて、スマートフロア１０１２（２）は、物体表現移動データを提供するために使用されてよい。例えば、特定の時間帯の間に取得されたセグメントからの出力は、画像データ１３６と同様に処理されてよい。

また、１つ以上の無線受信機１０１２（３）もセンサ１０１２として含まれてよい。いくつかの実装形態では、無線受信機１０１２（３）は、トランシーバアセンブリの一部であってよい。無線受信機１０１２（３）は、ＲＦＩＤ、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、ＬＴＥ、または他の無線データ伝送技術と関連するＲＦ信号１１０８を取得するように構成されてよい。無線受信機１０１２（３）は、ＲＦ信号１１０８の信号強度など、無線周波数を介して伝送されたデータと関連する情報を提供してよい。例えば、無線受信機１０１２（３）からの情報は、ユーザ１１８によって運ばれる送信機、カート１２０上の送信機、アイテム１１６上のタグ１１０６などのＲＦ源の場所を特定するために施設管理モジュール１６２によって使用されてよい。

また、１つ以上の深度センサ１０１２（４）もセンサ１０１２に含まれてよい。深度センサ１０１２（４）は、視野（ＦＯＶ）内の物体について、深度情報などの空間データまたは三次元（３Ｄ）データを取得するように構成される。深度センサ１０１２（４）は、距離カメラ、ライダーシステム、ソナーシステム、レーダーシステム、構造化光システム、立体視システム、光干渉法システムなどを含んでよい。施設管理モジュール１６２は、物体を識別し、３Ｄ実空間の中の物体の場所を特定し、ユーザ１１８を識別するなどのために深度センサ１０１２（４）によって取得された３Ｄデータを使用してよい。

１つ以上のボタン１０１２（５）は、ユーザ１１８から入力を受け入れるように構成されてよい。ボタン１０１２（５）は、機械的機構、容量性機構、光学的機構、または他の機構を含んでよい。例えば、ボタン１０１２（５）は、ユーザ１１８の接触から印加された力を受け入れて入力信号を生成するように構成された機械スイッチを含んでよい。施設管理モジュール１６２は、ユーザ１１８からの情報を受け取るためにボタン１０１２（５）からのデータを使用してよい。例えば、カート１２０は、ユーザ１１８からの入力を受け入れ、入力を示す情報を施設管理モジュール１６２に送信するためにボタン１０１２（５）で構成されてよい。

センサ１０１２は、１つ以上のタッチセンサ１０１２（６）を含んでよい。タッチセンサ１０１２（６）は、接触またはほぼ接触の位置を決定するために、抵抗キャパシタンス、容量性キャパシタンス、表面キャパシタンス、投影キャパシタンス、相互キャパシタンス、光学的機構、補間機構、力検出抵抗（ＩＦＳＲ）、または他の機構を使用してよい。例えば、ＩＦＳＲは、印加された力に応じて電気抵抗を変化させるように構成された材料を含んでよい。電気抵抗で変化する材料内の場所は、接触の位置を示してよい。施設管理モジュール１６２は、ユーザ１１８から情報を受け取るためにタッチセンサ１０１２（６）からのデータを使用してよい。例えば、タッチセンサ１０１２（６）はカート１２０と統合されて、タッチスクリーンを提供してよく、タッチスクリーンを用いて、ユーザ１１８は、集荷のためにメニューから１つ以上の特定のアイテム１１６を選択し、在庫場所１１４でのアイテム１１６の手集計を入力するなどしてよい。

１つ以上のマイク１０１２（７）は、環境に存在する音を示す情報を取得するように構成されてよい。いくつかの実施態様では、マイク１０１２（７）のアレイが使用されてよい。これらのアレイは、利得の指向性を提供するためにビーム形成技術を実装してよい。施設管理モジュール１６２は、音響タグ１１０６から情報を取得し、ユーザ１１８から音声入力を受け入れ、周囲のノイズレベルを決定するなどのために１つ以上のマイク１０１２（７）を使用してよい。

センサ１０１２は、計装自動対面ユニット（ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｅｄ ａｕｔｏ ｆａｃｉｎｇ ｕｎｉｔｓ）（ＩＡＦＵ）１０１２（８）を含んでよい。ＩＡＦＵ１０１２（８）は、プッシャーの移動を示すデータを提供するように構成された位置センサを含んでよい。アイテム１１６がＩＡＦＵ１０１２（８）から取り除かれると、プッシャーはバネの影響を受けてなど移動し、ＩＡＦＵ１０１２（８）の中の残りのアイテム１１６を在庫場所１１４の前部に押し出す。位置センサからのデータ及び個々のアイテム１１６の深度などの所与のアイテムデータを使用することによって、総数は、位置データの変化に基づいて決定されてよい。例えば、各アイテム１１６が深さ１インチであり、位置データが１１インチの変化を示す場合、ＩＡＦＵ１０１２（８）によって保持される数量は、１１のアイテム１１６分、変化した可能性がある。この総数情報は、重量センサ１０１２（１）からのセンサデータの分析など、他の手段によって取得された総数に対する照合を確認または提供するために使用されてよい。

センサ１０１２は、１つ以上の光学センサ１０１２（９）を含んでよい。光学センサ１０１２（９）は、光学センサに衝突する光の色または強度の１つ以上を示すデータを提供するように構成されてよい。例えば、光学センサ１０１２（９）は、フォトダイオードと、信号１１０８または入射する光子の束を示すデータを生成するように構成された関連する回路とを含んでよい。以下に説明するように、光センサアレイ１０１２（１４）は、複数の光学センサ１０１２（９）を含んでよい。光学センサ１０１２（９）は、フォトダイオード、フォトレジスタ、光電池、量子ドット光伝導体、ボロメータ、焦電赤外線検出器などを含んでよい。例えば、光学センサ１０１２（９）は、赤外光を検出するためにゲルマニウムフォトダイオードを使用してよい。

１つ以上の無線自動識別（ＲＦＩＤ）読み取り装置１０１２（１０）、近距離無線通信（ＮＦＣ）システムなどがセンサ１０１２として含まれてよい。例えば、ＲＦＩＤ読み取り装置１０１２（１０）は、ＲＦタグ１１０６を読み取るように構成されてよい。ＲＦＩＤ読み取り装置１０１２（１０）によって取得された情報は、アイテム１１６、ユーザ１１８、カート１２０などのＲＦタグ１１０６と関連する物体を識別するために、施設管理モジュール１６２によって使用されてよい。例えば、特定の在庫場所１１４にあるＲＦタグ１１０６を検出するＲＦＩＤ読み取り装置１０１２（１０）からの情報に基づいて、配置または集荷されているアイテム１１６が決定され得る。

センサ１０１２は、ユーザ１１８によって着用または運ばれてよい、カート１２０に取り付けられてよいなどの１つ以上の加速度計１０１２（１１）を含んでよい。加速度計１０１２（１１）は、課された加速の方向及び大きさなどの情報を提供してよい。加速の速度、方向の変化の決定、速度などのデータは、加速度計１０１２（１１）を使用し、決定され得る。

ジャイロスコープ１０１２（１２）は、ジャイロスコープにはり付けられた物体の回転を示す情報を提供してよい。例えば、カート１２０または他の物体は、物体の向きの変化を示すデータを提供するためにジャイロスコープ１０１２（１２）を備えてよい。

磁力計１０１２（１３）は、地磁界などの周囲磁場を測定することによって向きを決定するために使用されてよい。磁力計１０１２（１３）は、ユーザによって着用または運ばれてよい、カート１２０に取り付けられてよいなどである。例えば、カート１２０に取り付けられた磁力計１０１２（１３）は、コンパスとしての機能を果たし、カート１２０がどの方向に向けられるのかを示す情報を提供してよい。

光学センサアレイ１０１２（１４）は、１つ以上の光学センサ１０１２（９）を含んでよい。光学センサ１０１２（９）は、グリッドなどの規則正しく反復するまたは周期的な二次元配列で配置されてよい。光学センサアレイ１０１２（１４）は、画像データ１３６を生成してよい。例えば、光学センサアレイ１０１２（１４）は、在庫場所１１４の中にまたは下方に配置され、アイテム１１６、ユーザ１１８の手２１０の影などについての情報を取得してよい。

センサ１０１２は、ユーザ１１８、カート１２０などの物体の存在を決定するために使用される近接センサ１０１２（１５）を含んでよい。近接センサ１０１２（１５）は、物体の存在を決定するために、光学技術、電気技術、超音波技術、電磁技術、または他の技術を使用してよい。いくつかの実施態様では、近接センサ１０１２（１５）は、近接を決定するために光エミッタ及び光検出器を使用してよい。例えば、光エミッタは光を発してよく、光の一部分は次いで物体によって反射されて光検出器に戻され、物体が近接センサ１０１２（１５）に近接している旨の表示を提供してよい。他の実施態様では、近接センサ１０１２（１５）は、電場を提供し、電場内の物体の存在または不在に起因する静電容量の変化を決定するように構成された容量性近接センサ１０１２（１５）を含んでよい。

近接センサ１０１２（１５）は、物体の存在または不在、物体までの距離、または物体の特徴の１つ以上を示すセンサデータを提供するように構成されてよい。光学近接センサ１０１２（１５）は、距離データを生成するために、飛行時間（ＴｏＦ）、構造化光、干渉分光法、または他の技術を使用してよい。例えば、ＴｏＦは、反射される、またはそれ以外の場合、光検出器に戻される、光エミッタまたは発光体から発せられた光のパルスの伝搬時間（または「往復」時間）を決定する。伝搬時間を半分に分割し、結果を空気中の光の速度で乗算することによって、物体までの距離を決定してよい。別の実施態様では、構造化光パターンは、光エミッタによって提供されてよい。構造化光パターンの一部分は、次いで、カメラ１１２などのセンサ１０１２を使用し、物体上で検出されてよい。構造化光パターンの特徴間の見かけの距離に基づいて、物体までの距離を計算してよい。また、物体までの距離を決定するために、他の技術も使用されてよい。別の例では、反射光の色は、皮膚、衣類、カート１２０などの物体を特徴付けるために使用されてよい。

センサ１０１２は、他のセンサ１０１２（Ｓ）を含んでもよい。例えば、他のセンサ１０１２（Ｓ）は、ライトカーテン、超音波レンジファインダ、温度計、気圧センサ、湿度計などを含んでよい。

いくつかの実施態様では、センサ１０１２は、ハードウェアプロセッサと、メモリと、様々な機能を実行するように構成された他の要素とを含んでよい。例えば、カメラ１１２は、画像データ１３６を生成し、サーバ１２４などの別のデバイスに画像データ１３６を送信するなどのように構成されてよい。

施設１００２は、１つ以上の無線ネットワークを確立するように構成された１つ以上のアクセスポイント１１１０を含んでよい。アクセスポイント１１１０は、Ｗｉ−Ｆｉ、ＮＦＣ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、または他の技術を使用して、デバイスとネットワーク１１０２との間に無線通信を確立してよい。無線ネットワークによって、デバイスはセンサ１０１２、施設管理モジュール１６２、タグ１１０６、カート１２０の通信デバイス、または他のデバイスの１つ以上と通信できる。

また、出力装置１１１２は、施設１００２内に設けられてよい。出力装置１１１２は、ユーザ１１８が知覚し得る、またはセンサ１０１２が検出し得る信号１１０８を生成するように構成される。いくつかの実施態様では、出力装置１１１２は、光学センサアレイ１０１２（１４）の照明を提供するために使用されてよい。

ハプティック出力装置１１１２（１）ユーザ１１８に触感を生じさせる信号１１０８を提供するように構成される。ハプティック出力装置１１１２（１）は、信号１１０８を提供するために電気的刺激または機械的移動などの１つ以上の機構を使用してよい。例えば、ハプティック出力装置１１１２（１）は、ユーザ１１８の１つ以上の指で見かけの触感を生じさせる変調した電気信号１１０８を生成するように構成されてよい。別の例では、ハプティック出力装置１１１２（１）は、ユーザ１１８が感じ得る振動を提供するように構成された圧電モータデバイスまたは回転モータデバイスを含んでよい。

１つ以上の音声出力装置１１１２（２）は、音響出力を提供するように構成されてよい。音響出力は、超低周波音、可聴音、または超音波の１つ以上を含む。音声出力装置１１１２（２）は、音響出力を生成するために１つ以上の機構を使用してよい。これらの機構は、以下、つまり音声コイル、圧電要素、磁歪素子、静電素子などを含んでよいが、これに限定されるものではない。例えば、圧電ブザーまたはスピーカが、音響出力を提供するために使用されてよい。

表示装置１１１２（３）は、ユーザ１１８が確かめ得る、またはカメラ１１２または光学センサ１０１２（９）などの感光性センサが検出し得る出力を提供するように構成されてよい。いくつかの実施態様では、表示装置１１１２（３）は、赤外光、可視光、または紫外線光の１つ以上で出力を生じさせるように構成されてよい。出力は白黒またはカラーであってよい。表示装置１１１２（３）は、発光型、反射型、マイクロエレクトロメカニカルなどの１つ以上であってよい。ＬＥＤを使用するなど、発光型表示装置１１１２（３）は、動作中光を発するように構成される。比較すると、電気泳動素子を使用するなど、反射型表示装置１１１２（３）は、画像を提示するために周囲光に依存する。バックライトまたはフロントライトは、非発光型の表示装置１１１２（３）を照明して、周囲光のレベルが低い状況で出力の可視性を提供するために使用されてよい。

表示装置１１１２（３）は、施設１００２内の様々な点に位置してよい。例えば、アドレス指定可能なディスプレイは、在庫場所１１４、カート１２０上に、施設１００２の床上になど、位置してよい。

また、他の出力装置１１１２（Ｐ）も存在してよい。例えば、他の出力装置１１１２（Ｐ）は、芳香／臭気ディスペンサ、文書プリンタ、３Ｄプリンタ、または製作設備などを含んでよい。

図１２は、いくつかの実施態様に従って、施設１００２の運営をサポートするように構成されたサーバ１２４のブロック図１２００を示す。サーバ１２４は、施設１００２に物理的に存在する場合もあれば、ネットワーク１１０２によってアクセス可能である場合もあれば、両方の組み合わせである場合もある。サーバ１２４は、エンドユーザが、サービスを送達するシステムの物理的な場所及び構成を知っていることを必要としない。サーバ１２４と関連する一般的な表現は「オンデマンドコンピューティング」、「サービス型ソフトウェア（ＳａａＳ）」、「プラットフォームコンピューティング」、「ネットワーク対応プラットフォーム」、「クラウドサービス」、「データセンタ」などを含んでよい。サーバ１２４によって提供されるサービスは、１つ以上の物理デバイスまたは仮想デバイス全体で分散されてよい。

１つ以上の電源１２０２は、サーバ１２４のコンポーネントを操作するために適した電力を提供するように構成されてよい。１つ以上の電源１２０２は、電池、コンデンサ、燃料電池、光電池、無線受電装置、電気公益事業によって提供されるなど外部電源への取り付けに適した導電性連結器などを含んでよい。サーバ１２４は、１つ以上の格納された命令を実行するように構成された１つ以上のハードウェアプロセッサ１２０４（プロセッサ）を含んでよい。プロセッサ１２０４は１つ以上のコアを含んでよい。１つ以上のクロック１２０６は、日付、時間、目盛りなどを示す情報を提供してよい。例えば、プロセッサ１２０４は、特定の相互作用を特定の時点と関連付けるためにクロック１２０６からのデータを使用してよい。

サーバ１２４は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース１２１０、ネットワークインタフェース１２１２などの１つ以上の通信インタフェース１２０８を含んでよい。通信インタフェース１２０８によって、サーバ１２４またはそのコンポーネントは、他のデバイスまたはコンポーネントと通信できる。通信インタフェース１２０８は、１つ以上のＩ／Ｏインタフェース１２１０を含んでよい。Ｉ／Ｏインタフェース１２１０は、集積回路（１２Ｃ）、シリアルペリフェラルインタフェースバス（ＳＰＩ）、ＵＳＢ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｒｓ Ｆｏｒｕｍによって広められているユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）、ＲＳ−２３２などを含んでよい。

Ｉ／Ｏインタフェース（複数可）１２１０は、１つ以上のＩ／Ｏ装置１２１４に結合してよい。Ｉ／Ｏ装置１２１４は、センサ１０１２、キーボード、マウス、スキャナなどの１つ以上などの入力装置を含んでよい。また、Ｉ／Ｏ装置１２１４は、表示装置１１１２（３）、プリンタ、音声スピーカなどの１つ以上などの出力装置１１１２を含んでもよい。いくつかの実装形態では、Ｉ／Ｏ装置１２１４は、サーバ１２４と物理的に組み込まれる場合もあれば、外部に配置される場合もある。

ネットワークインタフェース１２１２は、サーバ１２４と、カート１２０、ルータ、アクセスポイント１１１０などの他のデバイスとの間で通信を提供するように構成されてよい。ネットワークインタフェース１２１２は、パーソナルエリアネットワーク（ＰＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）などに結合するように構成されたデバイスを含んでよい。例えば、ネットワークインタフェース１２１２は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどと互換性のあるデバイスを含んでよい。

また、サーバ１２４は、さまざまなモジュールとサーバ１２４のコンポーネントとの間でデータの転送を可能にする１つ以上のバスまたは他の内部通信ハードウェアまたはソフトウェアを含んでもよい。

図１２に示すように、サーバ１２４は１つ以上のメモリ１２１６を含む。メモリ１２１６は、１つ以上の非一過性コンピュータ可読記憶媒体（ＣＲＳＭ）を含んでよい。ＣＲＳＭは、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光学記憶媒体、量子記憶媒体、機械コンピュータ記憶媒体などの任意の１つ以上であってよい。メモリ１２１６は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、及びサーバ１２４の動作のための他のデータのストレージを提供してよい。同じ機能はハードウェア、ファームウェアの中で、またはシステムオンチップ（ＳｏＣ）としても実装され得るが、いくつかの例の機能モジュールは、メモリ１２１６に格納されて示されている。

メモリ１２１６は、少なくとも１つのオペレーティングシステム（ＯＳ）モジュール１２１８を含んでよい。ＯＳモジュール１２１８は、Ｉ／Ｏインタフェース１２１０、Ｉ／Ｏデバイス１２１４、通信インタフェース１２０８などのハードウェアリソースデバイスを管理し、プロセッサ１２０４上で実行中のアプリケーションまたはモジュールに様々なサービスを提供するように構成される。ＯＳモジュール１２１８は、ＦｒｅｅＢＳＤ Ｐｒｏｊｅｃｔによって広められているＦｒｅｅＢＳＤオペレーティングシステムの別形、他のＵＮＩＸまたはＵＮＩＸのような別形、Ｌｉｎｕｓ Ｔｏｒｖａｌｄｓによって広められているようなＬｉｎｕｘオペレーティングシステムの変種、Ｒｅｄｍｏｎｄ、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ、ＵＳＡのＭｉｃｒｏｓｏｆｔ ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎのＷｉｎｄｏｗｓオペレーティングシステムなどを実装してよい。

データストア１２２０及び以下のモジュールの１つ以上も、メモリ１２１６に格納されてよい。これらのモジュールは、フォアグラウンドアプリケーション、バックグラウンドタスク、デーモンなどとして実行されてよい。データストア１２２０は、情報を格納するために、フラットファイル、データベース、リンクリスト、ツリー、実行可能コード、スクリプト、または他のデータ構造を使用してよい。いくつかの実施態様では、データストア１２２０またはデータストア１２２０の一部分は、サーバ１２４、ネットワーク接続ストレージデバイスなどを含む１つ以上の他のデバイス全体で分散されてよい。

通信モジュール１２２２は、カート１２０，センサ１０１２、表示装置１１１２（３）、他のサーバ１２４、または他のデバイスの１つ以上との通信を確立するように構成されてよい。通信は、認証、暗号化などされてよい。

メモリ１２１６は、施設管理モジュール１６２を格納してよい。施設管理モジュール１６２は、本書に説明するような機能を提供するように構成される。例えば、施設管理モジュール１６２は、異なる在庫場所１１４間で、カート１２０へ及びカート１２０からアイテム１１６を追跡し、補充命令を生成し、施設内のロボットの動作を命令し、特定のユーザアイデンティティを施設１００２の中のユーザ１１８と関連付けるために識別データ１３４を使用するなどしてよい。動作中、施設管理モジュール１６２は、カメラ１１２からの画像データ１３６、重量センサ１０１２（１）からの重量データなどの１つ以上などのセンサデータ１２２６にアクセスしてよい。

施設管理モジュール１６２によって使用された情報は、データストア１２２０に格納されてよい。例えば、データストア１２２０は、物理レイアウトデータ１２２４、センサデータ１２２６、識別データ１３４、ユーザ場所データ１４６、相互作用データ１２２８などを格納するために使用されてよい。センサデータ１２２６は、施設１００２の中のまたは施設１００２と関連付けられたセンサ１０１２の１つ以上から取得した情報を含んでよい。

物理レイアウトデータ１２２４は、スキャナ１１０、カメラ１１２、重量センサ１０１２（１）、無線受信機１０１２（３）用アンテナ、在庫場所１１４などが互いに関して施設１００２の中のどこにあるのかを示す情報を提供してよい。例えば、物理レイアウトデータ１２２４は、ゲート１０８のスキャナ１１０及び在庫場所１１４との相対的な位置を含む、施設１００２のマップまたは間取り図を表す情報を含んでよい。

施設管理モジュール１６２は、相互作用を示す相互作用データ１２２８を作成してもよい。たとえば、在庫場所１１４からアイテム１１６を手に取ること、在庫場所１１４にアイテム１１６を置くこと、在庫場所１１４でアイテム１１６に触れること、在庫場所１１４でアイテム１１６に関係づけられるジェスチャなどである。相互作用データ１２２８には、相互作用の種類、在庫場所１１４のどこから相互作用が行われたかを示す相互作用位置識別子、アイテム識別子、アイテム１１６に対する数量変更、ユーザ識別子１４４などのうちの１つ以上が含まれていてもよい。次に相互作用データ１２２８を用いて、アイテムデータを更新すること、料金を特定のアカウントと関係づけることなどを行ってもよい。たとえば、ユーザ１１８がアイテム１１６を選んで、それを施設１０２から取り出した場合、ユーザ１１８に関係づけられる支払いアカウントに課金してもよい。グループデータ１６０を用いて、あるユーザ１１８の相互作用データ１２２８を別のユーザのものと関係づけてもよい。たとえば、ユーザ１１８（２）および１１８（３）が一緒にグループにされている場合、ユーザ１１８（３）がアイテム１１６を手に取るなどの相互作用を、ユーザ１１８（２）に関係づけられる支払いアカウントに課金してもよい。

施設管理モジュール１６２は、センサデータ１２２６を用いて相互作用データ１２２８を作成してもよい。相互作用データ１２２８には、関係するアイテム１１６の種類、関係する数量、相互作用が手に取ることだったのかまたは置くことだったのかについて情報などが含まれていてもよい。相互作用には、ユーザ１１８が在庫場所１１４からアイテム１１６を手に取ること、在庫場所１１４にアイテム１１６を置くこと、在庫場所１１４でアイテム１１６に触れること、在庫場所１１４でアイテム１１６を捜しまわることなどが含まれていてもよい。たとえば、施設管理モジュール１６２は、棚の特定のレーンからユーザ１１８がどのアイテム１１６を手に取ったかを示す相互作用データ１２２８を作成し、そしてこの相互作用データ１２２８を用いて、そのレーンに収容される在庫のカウントを調整してもよい。そして相互作用データ１２２８を用いて、アイテム１１６を手に取ったユーザ１１８に関係づけられるユーザ識別子１４４に関係づけられるアカウントに請求してもよい。

施設管理モジュール１６２はセンサデータ１２２６を処理して出力データを作成してもよい。たとえば、相互作用データ１２２８に基づいて、特定の在庫場所１１４でのアイテム１１６の種類の数量が閾値在庫補充レベルを下回る場合がある。システムは、在庫場所１１４を示す在庫補充順序、面積、およびストックを所定のレベルまで補充するのに必要な数量を含む出力データを作成してもよい。そして在庫補充順序を用いて、その在庫場所１１４に在庫補充するようにロボットに命令を出してもよい。

データストア１２２０内の他のデータ１２３２に加えて、他のモジュール１２３０もメモリ１２１６内に存在してもよい。たとえば、請求書発行モジュールが相互作用データ１２２８および識別データ１３４を用いて、特定のユーザ１１８、またはグループデータ１６０が示す同じグループ３０８内のユーザ１１８に関係づけられるアカウントに請求してもよい。

本明細書で説明したプロセスは、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせで実施してもよい。ソフトウェアに関しては、説明した動作は、１つ以上の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体上に記憶されたコンピュータ実行可能命令を表している。コンピュータ実行可能命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、説明した動作を行う。全般的に、コンピュータ実行可能命令には、特定の機能を行うかまたは特定の抽象データ型を実施するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などが含まれる。当業者であれば容易に分かるように、前述の図で例示した特定のステップまたは動作は取り除いてもよいし、組み合わせてもよいし、または代替的な順序で行ってもよい。任意のステップまたは動作を順次にまたは並行して行ってもよい。さらに、動作を説明した順番は、限定であると解釈されることは意図していない。

実施形態は、コンピュータ（または他の電子デバイス）をプログラミングして本明細書で説明するプロセスまたは方法を行うために用いてもよい、命令が（圧縮または非圧縮形式で）記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含むソフトウェアプログラムまたはコンピュータプログラム製品として提供してもよい。コンピュータ可読記憶媒体は、電子記憶装置媒体、磁気記憶装置媒体、光学的記憶媒体、量子記憶媒体などのうちの１つ以上であってもよい。たとえば、コンピュータ可読記憶媒体としては、限定することなく、ハードドライブ、フロッピィディスケット、光ディスク、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、磁気または光カード、ソリッドステートメモリデバイス、または他の種類の物理媒体であって、電子命令の記憶に適したものを挙げてもよい。さらに、実施形態を、一時的な機械可読信号（圧縮または非圧縮形式）を含むコンピュータプログラム製品として提供してもよい。一時的な機械可読信号の例としては、搬送波を用いて変調されていようと変調されていまいと、信号であって、コンピュータプログラムをホストまたは実行しているコンピュータシステムまたはマシンをこの信号にアクセスできるように構成することができる信号（１つ以上のネットワークを介して伝達される信号を含む）が挙げられるが、これに限定されない。たとえば、一時的な機械可読信号にはインターネットによるソフトウェアの伝達が含まれ得る。

これらのプログラムの別個の具体例を、任意の数の別個のコンピュータシステム上で実行することもできるし、これらのコンピュータシステムにわたって分配することもできる。以上、特定のステップを特定のデバイス、ソフトウェアプログラム、プロセス、またはエンティティによって行うと説明してきたが、これはそうである必要はなく、種々の代替的な実施態様が当業者によって理解される。

さらに、当業者であれば容易に分かるように、前述した技術は種々のデバイス、環境、および状況で用いることができる。主題を構造的特徴または方法行為に特有の言葉で説明してきたが、当然のことながら、添付の請求項で規定した主題は必ずしも、説明した具体的な特徴または行為に限定されるものではない。むしろ、具体的な特徴および行為は、請求項を実施する例示的な形態として開示している。

条項
１．システムであって、
施設におけるゲートであって、
それらの間に通路を形成する第１の側の第１の台座と第２の側の第２の台座と、
前記第２の台座における第１のカメラであって、視界が上方に向いている前記第１のカメラと、
前記ゲートおよび前記通路の少なくとも一部を含む第２の視界を有する第２のカメラと、
を含むゲートと、
第１のコンピューティング装置と、を備え、
前記第１のコンピューティング装置は、
前記第１のカメラからの画像データに基づいて、前記ゲートにおいて第１のユーザが識別データを示したことを決定することと、
第２のユーザが識別データを示さなかったことを決定することと、
前記第２のカメラからの画像データに基づいて、前記施設に対する前記第１のユーザの第１の入場時間と前記施設に対する前記第２のユーザの第２の入場時間とを決定することと、
前記第１の入場時間と前記第２の入場時間との間の第１の差が第１の閾値よりも小さいことを決定することと、
前記第２のカメラからの前記画像データに基づいて、前記施設からの前記第１のユーザの第１の退場時間と前記施設からの前記第２のユーザの第２の退場時間とを決定することと、
前記第１の退場時間と前記第２の退場時間との間の第２の差が第２の閾値よりも小さいことを決定することと、
前記第１のユーザが前記第２のユーザに関係づけられることを示すグループデータを決定することと、
前記第２のユーザが前記施設から品物を取ったことを示すデータを受け取ることと、前記第１のユーザに関係づけられるアカウントに対する前記アイテムの課金を決定することと、
を行う前記システム。

２．前記施設における第３の視界を有する第３のカメラをさらに備え、
前記第１のコンピューティング装置は、
前記第３のカメラからの画像データに基づいて、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザが少なくとも第１の継続時間の間、互いの閾値距離内にいることを決定することを行い、
前記グループデータは少なくとも部分的に、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザが少なくとも前記第１の継続時間の間、互いの前記閾値距離内にいることに基づく、
条項１に記載のシステム。

３．コンピュータにより実行される方法であって、
第１の時間における施設に対する第１の入場位置での入場異常を決定することと、
前記第１の時間の第１の閾値時間内に、前記第１の入場位置に第１のユーザがいることを決定することと、
前記第１の時間の第２の閾値時間内に、前記第１の入場位置に第２のユーザがいることを決定することと、
前記第１の時間に前記第１の入場位置で示された第１のデータを決定することと、
前記第１のデータに関係づけられる第１のアカウントを決定することであって、前記第１のアカウントは前記第１のユーザに関係づけられる、前記決定することと、
前記第２のユーザが前記第１のアカウントに関係づけられることを決定することと、
を含む、前記方法。

４．前記入場異常を前記決定することは、
前記第２のユーザが走査ジェスチャを行わなかったことを決定すること、
前記第１のユーザの第３の閾値時間内に前記第２のユーザが前記第１の入場位置を通過したことを決定すること、
または前記第１の時間の第４の閾値時間内に前記第１の入場位置で示されたデータのカウントが、前記第１の入場位置で検出された人数のカウントと異なることを決定すること、
のうちの１つ以上を含む、条項３に記載の方法。

５．前記入場異常を前記決定することは、
前記第１の入場位置の複数の画像を取得することと、
前記複数の画像に基づいて、前記第２のユーザが前記第１の入場位置にいた間に、前記第２のユーザの手が前記第１の入場位置におけるスキャナに隣接する指定領域内になかったことを決定することと、
を含む、条項３または４のいずれかに記載の方法。

６．前記第２のユーザが前記第１のアカウントに関係づけられることを前記決定することは、
前記第１のユーザの前記施設からの第１の出口における第１の退場時間を決定することと、
前記第２のユーザの前記施設からの前記第１の出口における第２の退場時間を決定することと、
前記第１の退場時間と前記第２の退場時間との間の第２の差が第２の閾値よりも小さいことを決定することと、
を含む、条項３、４、または５のいずれかに記載の方法。

７．前記第２のユーザが前記第１のアカウントに関係づけられることを前記決定することは、
前記施設内で前記第１のユーザが前記第２のユーザと相互に連絡されることを決定することを含む、条項３、４、５、または６のいずれかに記載の方法。

８．前記第１のユーザが前記第２のユーザと相互に連絡されることを前記決定することは、
さらに、前記第１のユーザおよび前記第２のユーザが、少なくとも第１の継続時間の間、前記施設内で互いの第１の閾値距離内にいることを決定すること、
前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間で物体が移送されていることを決定すること、
または前記第１のユーザおよび前記第２のユーザが第２の閾値距離内にいて、閾値の回数、互いに向くことを決定すること、
のうちの１つ以上を含む、条項７に記載の方法。

９．前記第２のユーザが前記第１のアカウントに関係づけられることを前記決定することは、
前記第１の入場位置での前記第１のユーザによる第１のジェスチャを決定することであって、前記第１のジェスチャは、前記第１のユーザが前記第１のデータを示すことに関係づけられる、前記決定することと、
前記第１の入場位置でデータを示すために前記第２のユーザによる第２のジェスチャがないことを決定することと、
を含む、条項３、４、５、６、７、または８のいずれかに記載の方法。

１０．前記第２のユーザが前記第１のアカウントに関係づけられることを前記決定することは、
前記第２のユーザの身長を決定することと、
前記身長が閾値身長よりも低いことを決定することと、
を含む、条項３、４、５、６、７、８、または９のいずれかに記載の方法。

１１．前記第２のユーザが前記第１のアカウントに関係づけられることを前記決定することは、
前記第１のアカウントが前記施設における別のユーザにすでに関係づけられていることを履歴データが示すことを決定することを含む、条項３、４、５、６、７、８、９、または１０のいずれかに記載の方法。

１２．前記第２のユーザが前記第１のアカウントに関係づけられることを前記決定することは、
前記施設に対する前記第１の入場位置での前記第１のユーザの第１の入場時間を決定することと、
前記施設に対する前記第１の入場位置での前記第２のユーザの第２の入場時間を決定することと、
前記施設に対する前記第１の入場位置での第３のユーザの第３の入場時間を決定することであって、前記第３の入場時間は前記第１の入場時間よりも前であるかまたは前記第２の入場時間よりも後である、前記決定することと、
前記第１の入場位置で前記第３のユーザが示す第２のデータを決定することと、
前記第３のユーザは前記第１のアカウントに関係づけることから失格させることと、
を含む、条項３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、または１２のいずれかに記載の方法。

１３．前記第２のユーザが前記第１のアカウントに関係づけられることを前記決定することと、
前記施設に対する前記第１の入場位置での前記第１のユーザの第１の入場時間を決定することと、
前記施設に対する前記第１の入場位置での前記第２のユーザの第２の入場時間を決定することと、
前記第１の入場時間と前記第２の入場時間との間の第１の差が第１の閾値よりも小さくて第２の閾値よりも大きいことを決定することと、
を含む、条項３、４、５、６、７、８、９、１０、１１、または１２のいずれかに記載の方法。

１４．コンピュータにより実行される方法であって、
施設における１つ以上のセンサからデータを得ることと、少なくとも部分的に前記データに基づいて、前記施設に対する入場位置での第１の時間における入場異常を決定することと、
少なくとも部分的に前記データに基づいて、前記第１の時間に関係づけられる第１のユーザおよび第２のユーザを決定することと、
少なくとも部分的に前記データに基づいて、前記第２のユーザは、前記第１のユーザに関係づけられる第１のアカウントに関係づけられることを決定することと、
を含む、前記方法。

１５．前記入場異常を前記決定することは、
前記第２のユーザが走査ジェスチャを行わなかったことを決定すること、
前記第１のユーザの閾値時間内に前記第２のユーザが前記入場位置を通過したことを決定すること、前記入場位置におけるゲートが閉じていた間に前記第２のユーザが前記施設に入場したことを決定すること、
前記第１の時間に前記入場位置で示されたデータのカウントが前記入場位置で検出された人数のカウントとは異なることを決定すること、
または前記第２のユーザが前記入場位置を通過していることを示すデータを伴わずに前記施設の内部に前記第２のユーザがいることを決定すること、
のうちの１つ以上を含む、条項１４に記載の方法。

１６．少なくとも部分的に前記データに基づいて、前記第１のアカウントに関係づけられる前記第２のユーザを前記決定することは、
前記施設に対する前記入場位置での前記第１のユーザの第１の入場時間を決定することと、
前記施設に対する前記入場位置での第２のユーザの第２の入場時間を決定することと、
前記第１の入場時間と前記第２の入場時間との間の第１の差が第１の閾値よりも小さいことを決定することと、
前記第１のユーザの前記施設からの第１の出口における第１の退場時間を決定することと、
前記第２のユーザの前記施設からの前記第１の出口における第２の退場時間を決定することと、
前記第１の退場時間と前記第２の退場時間との間の第２の差が第２の閾値よりも小さいことを決定することと、
を含む、条項１４または１５のいずれかに記載の方法。

１７．前記第２のユーザが前記第１のアカウントに関係づけられることを前記決定することは、
前記第１のユーザおよび前記第２のユーザが、少なくとも第１の継続時間の間、前記施設内で互いの第１の閾値距離内にいることを決定すること、
前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間で物体が移送されていることを決定すること、
または前記第１のユーザおよび前記第２のユーザが第２の閾値距離内にいて、閾値の回数、互いに向くことを決定すること、
のうちの１つ以上を含む、条項１４、１５、または１６のいずれかに記載の方法。

１８．前記第２のユーザが前記第１のアカウントに関係づけられることを前記決定することとは、
前記入場位置での前記第１のユーザによる第１のジェスチャを決定することであって、前記第１のジェスチャは前記第１のユーザがデータを示すことに関係づけられる、前記決定することと、
前記入場位置での前記第２のユーザによる前記第１のジェスチャがないことを決定することと、
を含む、条項１４、１５、１６、または１７のいずれかに記載の方法。

１９．前記第２のユーザが前記第１のアカウントに関係づけられることを前記決定することは、
前記第２のユーザの身長を決定することと、
前記身長が閾値身長よりも低いことを決定することと、
を含む、条項１４、１５、１６、１７、または１８のいずれかに記載の方法。

２０．前記第２のユーザが前記第１のアカウントに関係づけられることを前記決定することは、
前記施設に対する前記入場位置での前記第１のユーザの第１の入場時間を決定することと、
前記入場位置で前記第１のユーザが示す第１のデータを決定することと、
前記施設に対する前記入場位置での前記第２のユーザの第２の入場時間を決定することと、
前記入場位置で前記第２のユーザがデータを示さなかったことを決定することと、
前記施設に対する前記入場位置での第３のユーザの第３の入場時間を決定することであって、前記第３の入場時間は前記第１の入場時間よりも前であるかまたは前記第２の入場時間よりも後である、前記決定することと、
前記入場位置で前記第３のユーザが示す第２のデータを決定することと、
前記第３のユーザを前記第１のアカウントに関係づけることから失格させることと、
を含む、条項１４、１５、１６、１７、１８、または１９のいずれかに記載の方法。

２１．前記第２のユーザが前記施設から品物を取ったことを決定することと、
前記第１のアカウントに対する前記アイテムの課金を決定することと、
をさらに含む、条項１４、１５、１６、１７、１８、１９、または２０のいずれかに記載の方法。

Claims (15)

1. コンピュータによって実行される方法であって、
   第１の時間での施設への第１の入場位置における入場異常を判定することと、
   前記第１の時間の第１の閾値時間内に、前記第１の入場位置における第１のユーザの存在を判定することと、
   前記第１の時間の第２の閾値時間内に、前記第１の入場位置における第２のユーザの存在を判定することと、
   前記第１の時間に前記第１の入場位置において提示された第１のデータを判定することと、
   前記第１のデータと関連付けられた第１のアカウントを判定することであって、前記第１のアカウントは、前記第１のユーザと関連付けられる、前記第１のアカウントを判定することと、
   前記第２のユーザが前記第１のアカウントと関連付けられることを判定することと、
   を含む、前記方法。
2. 前記入場異常を判定することは、
   前記第２のユーザが走査ジェスチャを行わなかったことを判定すること、
   前記第２のユーザが前記第１のユーザの第３の閾値時間内に前記第１の入場位置を通過したことを判定すること、または
   前記第１の時間の第４の閾値時間内に前記第１の入場位置において提示されたデータの総数が、前記第１の入場位置において検出された人の数の総数とは異なることを判定すること、
   のうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記入場異常を判定することは、
   前記第１の入場位置の複数の画像を取得することと、
   前記複数の画像に基づいて、前記第２のユーザが前記第１の入場位置にいた間に、前記第２のユーザの手が前記第１の入場位置においてスキャナに近接した指定された領域内になかったことを判定することと、
   を含む、請求項１または２のいずれか一項に記載の方法。
4. 前記第２のユーザが前記第１のアカウントと関連付けられることを判定することは、
   第１の退出における前記施設からの前記第１のユーザの第１の退出時間を判定することと、
   前記第１の退出における前記施設からの前記第２のユーザの第２の退出時間を判定することと、
   前記第１の退出時間と前記第２の退出時間との間の差が第１の閾値未満であることを判定することと、
   を含む、請求項１、２、または３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記第２のユーザが前記第１のアカウントと関連付けられることを判定することは、前記第１のユーザが前記施設内で前記第２のユーザと対話したことを判定することを含む、請求項１、２、３、または４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記第１のユーザが前記第２のユーザと対話したことを判定することは、
   前記第１のユーザ及び前記第２のユーザが、少なくとも第１の持続期間の間に、前記施設内で相互の第１の閾値距離内にあることを判定すること、
   前記第１のユーザと第２のユーザとの間の物体の転送を判定すること、または
   前記第１のユーザ及び前記第２のユーザが、閾値の回数、第２の閾値距離内にあり、相互に対面していることを判定すること、
   のうちの１つ以上を更に含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記第２のユーザが前記第１のアカウントと関連付けられることを判定することは、
   前記第１の入場位置における前記第１のユーザによる第１のジェスチャを判定することであって、前記第１のジェスチャは、前記第１のユーザによる前記第１のデータの提示と関連付けられる、前記判定することと、
   前記第１の入場位置においてデータを提示する、前記第２のユーザによる第２のジェスチャの不存在を判定することと、
   を含む、請求項１、２、３、４、５、または６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記第２のユーザが前記第１のアカウントと関連付けられることを判定することは、
   前記第２のユーザの身長を判定することと、
   前記身長が閾値身長未満であることを判定することと、
   を含む、請求項１、２、３、４、５、６、または７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記第２のユーザが前記第１のアカウントと関連付けられることを判定することは、
   前記第１の入場位置における前記施設への前記第１のユーザの第１の入場時間を判定することと、
   前記第１の入場位置における前記施設への前記第２のユーザの第２の入場時間を判定することと、
   前記第１の入場時間と前記第２の入場時間との間の第１の差が第１の閾値未満であり、第２の閾値よりも大きいことを判定することと、
   を含む、請求項１、２、３、４、５、６、７、または８のいずれか一項に記載の方法。
10. コンピュータにより実行される方法であって、
    施設における１つ以上のセンサからデータを取得することと、
    前記データに少なくとも部分的に基づいて、第１の時間での入場位置における前記施設への入場異常を判定することと、
    前記データに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の時間と関連付けられた第１のユーザ及び第２のユーザを判定することと、
    前記データに少なくとも部分的に基づいて、前記第２のユーザが、前記第１のユーザと関連付けられた第１のアカウントと関連付けられることを判定することと、
    を含む、前記方法。
11. 前記入場異常を判定することは、
    前記第２のユーザが走査ジェスチャを行わなかったことを判定すること、
    前記第２のユーザが前記第１のユーザの閾値時間内に入場位置を通過したことを判定すること、
    前記入場位置におけるゲートが閉鎖されていた間に、前記第２のユーザが前記施設に入場したことを判定すること、
    前記第１の時間に前記入場位置において提示されたデータの総数が、前記入場位置において検出された人の数の総数とは異なることを判定すること、または
    前記第２のユーザが前記入場位置を通過したことを示すデータなしに、前記施設の内部の前記第２のユーザの存在を判定すること、
    のうちの１つ以上を含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記第２のユーザが前記第１のアカウントと関連付けられることを判定することは、
    前記入場位置における前記施設への前記第１のユーザの第１の入場時間を判定することと、
    前記入場位置における前記施設への第２のユーザの第２の入場時間を判定することと、
    前記第１の入場時間と前記第２の入場時間との間の第１の差が第１の閾値未満であることを判定することと、
    第１の退出における前記施設からの前記第１のユーザの第１の退出時間を判定することと、
    前記第１の退出における前記施設からの前記第２のユーザの第２の退出時間を判定することと、
    前記第１の退出時間と前記第２の退出時間との間の第２の差が第２の閾値未満であることを判定することと、
    を含む、請求項１０または１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記第２のユーザが前記第１のアカウントと関連付けられることを判定することは、
    前記第１のユーザ及び前記第２のユーザが、少なくとも第１の持続期間の間に、前記施設内で相互の第１の閾値距離内にあることを判定すること、
    前記第１のユーザと前記第２のユーザとの間の物体の転送を判定すること、または
    前記第１のユーザ及び前記第２のユーザが、閾値回数、第２の閾値距離内にあり、相互に対面していることを判定すること、
    のうちの１つ以上を含む、請求項１０、１１、または１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記第２のユーザが前記第１のアカウントと関連付けられることを判定することは、
    前記入場位置における前記第１のユーザによる第１のジェスチャを判定することと、
    前記入場位置における前記第２のユーザによる前記第１のジェスチャの不存在を判定することと、
    を含む、請求項１０、１１、１２、または１３のいずれか一項に記載の方法。
15. 前記第２のユーザが前記第１のアカウントと関連付けられることを判定することは、
    前記入場位置における前記施設への前記第１のユーザの第１の入場時間を判定することと、
    前記入場位置において前記第１のユーザによって提示された第１のデータを判定することと、
    前記入場位置における前記施設への前記第２のユーザの第２の入場時間を判定することと、
    前記第２のユーザが前記入場位置においてデータを提示しなかったことを判定することと、
    前記入場位置における前記施設への第３のユーザの第３の入場時間を判定することであって、前記第３の入場時間は、前記第１の入場時間の前または前記第２の入場時間の後である、前記判定することと、
    前記入場位置において前記第３のユーザによって提示された第２のデータを判定することと、
    前記第３のユーザが前記第１のアカウントと関連付けられることが不適格であると判定することと、
    を含む、請求項１０、１１、１２、１３、または１４のいずれか一項に記載の方法。
    

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