JP2022149813A - 情報収集システム - Google Patents

Abstract

【課題】広範な地域における人の流れに関する情報を高い精度で収集することが可能な情報収集システムを提供する。【解決手段】複数の車両２０を用いて所定の地域における人Ｐの流れに関する情報を収集する情報収集システム１である。車両２０の位置を時刻と関連付けて取得する車両情報取得部と、車両２０周辺の人Ｐの画像および相対位置を取得する人情報取得部と、人Ｐに対してラベル付けを行うラベル付け部と、車両２０の位置および時刻とラベル付けされた人Ｐの相対位置とに基づいて、ラベル付けされた人Ｐの移動ベクトルを推定する移動ベクトル推定部と、複数の車両２０の位置および時刻に基づいて、同じラベルが付けられた人Ｐの中から同一人物を紐づける紐づけ部と、紐づけられた同一人物に関する移動ベクトルに基づいて、当該人物の移動経路を推定する移動経路推定部と、を備えている。【選択図】図１

Description

本発明は、情報収集システムに関し、特に、広範な地域における人の流れに関する情報を収集する情報収集システムに関するものである。

例えば、地域における宣伝広告を効果的に行ったり、地域における道路整備の優先度を決定したりするには、当該地域の人口密度のみならず、当該地域における人の流れを把握することが重要であることが従来から知られている。

人に関する情報を取得するものとして、例えば特許文献１には、車両に搭載されたＬｉｄｅｒ（レーザレーダ）やカメラなどの外界センサが検出した、車道と歩道との境界に対する歩行者の位置情報（位置、進行方向など）をサーバ装置へ送信し、境界を越えた歩行者に起因する危険が存在する車道における位置を、車車間で共有するようにした情報送信装置が開示されている。

この特許文献１の情報送信装置によれば、歩行者の位置や進行方向等から、歩行者が車道にはみ出すおそれがある道路区間を予め特定することはできるものの、広範な地域における人の流れを把握することが可能となる訳ではない。

特開２０１９－１６８４３７号公報

上記特許文献１のものの他、人に関する情報を取得する手法として、（１）ナビゲーションアプリを用いる手法、（２）基地局アンテナを用いる手法、（３）人による定点調査を用いる手法、（４）ＡＩ（Artificial Intelligence）による定点調査を用いる手法等が考えられる。

先ず、（１）ナビゲーションアプリを用いる手法としては、例えばＡ地点からＢ地点までの道案内を利用した人の累計データに基づいて、Ａ地点からＢ地点までの人の流れを把握することが考えられる。もっとも、この手法には、生活圏でのナビゲーション使用率が低く、データの母数が少ないため、情報精度が低くなるという問題がある。

次に、（２）基地局アンテナを用いる手法としては、例えば人の携帯しているスマートフォン等の電波に基づいて、所定の地域における人の流れを把握することが考えられる。しかし、この手法には、余りに詳細なデータの取得は個人情報を侵害するおそれがあるため、広範なエリアでの人口密度情報程度しか取得することができず、ミクロ分析が困難であるという問題がある。

また、（３）人による定点調査を用いる手法としては、例えば駅やショッピングモール等に調査員を配置して、駅やショッピングモール等を訪れる人の流れを把握することが考えられる。もっとも、この手法には、駅やショッピングモール等を訪れる人数や年齢などは把握可能であるものの、広範囲への適用が困難である上、人の移動の起点を特定すること、換言すると、人がどの区域からどのような経路でやって来たのかを特定することが困難であるという問題がある。

さらに、（４）ＡＩによる定点調査を用いる手法としては、所定の地域における複数個所に設置したカメラの映像をＡＩで解析することによって、人の流れを把握することが考えられる。しかし、この手法にも、人数や年齢などは把握可能であるものの、人の移動の起点を特定することが困難であるという問題がある。

本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、広範な地域における人の流れに関する情報を高い精度で収集することが可能な情報収集システムを提供することにある。

前記目的を達成するため、本発明に係る情報収集システムでは、複数の車両で取得された人の情報に基づいて同一人物を紐づけるとともに、当該紐づけられた同一人物に関する移動ベクトルに基づいて、当該人物の移動経路を推定するようにしている。

具体的には、本発明は、複数の車両を用いて所定の地域における人の流れに関する情報を収集する情報収集システムを対象としている。

そして、この情報収集システムは、上記各車両の位置を時刻と関連付けて取得する車両情報取得部と、上記各車両に備えられ、当該各車両周辺の人の画像および相対位置を取得する人情報取得部と、上記人情報取得部が取得した人の画像に基づいて、上記各車両周辺の人に対してラベル付けを行うラベル付け部と、上記車両情報取得部が取得した上記各車両の位置および時刻と、当該各車両の人情報取得部が取得した、上記ラベル付け部によってラベル付けされた人の相対位置と、に基づいて、当該ラベル付けされた人の移動ベクトルを推定する移動ベクトル推定部と、上記車両情報取得部が取得した複数の車両の位置および時刻に基づいて、同じラベルが付けられた人の中から同一人物を紐づける紐づけ部と、上記紐づけ部によって紐づけられた同一人物に関する移動ベクトルに基づいて、当該人物の移動経路を推定する移動経路推定部と、を備えていることを特徴とするものである。

なお、本発明において、情報取得の対象である「人」には、歩行者のみならず、自転車に乗っている人も含まれる。

この構成では、車両情報取得部によって自己位置を取得している複数の車両（例えば車両Ｘ，Ｙ，Ｚ）が、それぞれ道路を走行しながら、各車両に備えられた人情報取得部によって、当該各車両周辺の人の画像および相対位置（当該各車両から見た位置）を取得する。そうして、ラベル付け部は、人情報取得部によって取得された車両Ｘ，Ｙ，Ｚ周辺の人の画像に基づき、人のラベル付けを行う。例えば、人情報取得部によって車両Ｘ周辺の３人の画像が取得された場合、ラベル付け部は、見た目に基づいてこれらの３人に対し、Ａ，Ｂ，Ｃといったラベルを付ける。

ここで、車両Ｘおよび人Ａ，Ｂ，Ｃは移動していることから、ある時刻Ｔ１における、車両Ｘの位置（仮にＰＸ１とする。）および人Ａ，Ｂ，Ｃそれぞれの相対位置（仮にＰＡ１，ＰＢ１，ＰＣ１とする。）、並びに、ある時刻Ｔ２における、車両Ｘの位置（仮にＰＸ２とする。）および人Ａ，Ｂ，Ｃそれぞれの相対位置（仮にＰＡ２，ＰＢ２，ＰＣ２とする。）が取得される。これにより、例えば人Ａについて、時間（Ｔ２－Ｔ１）を参照し、位置ＰＸ１および相対位置ＰＡ１と、位置ＰＸ２および相対位置ＰＡ２と、を比較することで、人Ａの移動ベクトル（移動方向、移動速度）を推定することができる。

同様に、車両Ｘに後続する車両Ｙ周辺の３人に、例えばＡ，Ｂ，Ｃとのラベルが付けられるとともに、時刻Ｔ３から時刻Ｔ４の間における、人Ａ，Ｂ，Ｃの移動ベクトルが推定
されるとする。また、車両Ｘから遠く離れた道路を走行する車両Ｚ周辺の４人に、例えばＡ，Ｄ，Ｅ，Ｆとのラベルが付けられるととともに、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２の間における、人Ａ，Ｄ，Ｅ，Ｆの移動ベクトルが推定されるとする。

そうして、紐づけ部が、複数の車両Ｘ，Ｙ，Ｚの位置および時刻に基づいて、同じラベルが付けられた人Ａの中から同一人物を紐づける。例えば、車両Ｘと車両Ｙとの位置が近く、時刻Ｔ３と時刻Ｔ２とが近接していれば、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２の間に車両Ｘ周辺にいた人Ａと、時刻Ｔ３から時刻Ｔ４の間に車両Ｙ周辺にいた人Ａと、を同一人物として紐づける。これに対し、例えば見た目が似ているため、同じＡというラベルが付けられていても、同じ時刻Ｔ１から時刻Ｔ２の間に、車両Ｘ周辺にいた人Ａと、車両Ｘから遠く離れた車両Ｚ周辺にいた人Ａとは明らかに別人であるから両者は紐づけられない。

次いで、移動経路推定部が、紐づけ部によって紐づけられた同一人物に関する移動ベクトルに基づいて、当該人物の移動経路を推定する。すなわち、複数の車両Ｘ，Ｙ，Ｚ，…を用いて取得された人Ａの移動ベクトルを繋ぐことで、人Ａがどこ（起点）からどこ（終点）へ、どのような経路で移動したかを推定することが可能になる。

以上のような移動経路の推定が、所定の地域を走行する複数の車両を用いて、不特定多数の人について絶えず行われるので、広範な地域における人の流れに関する情報を高い精度で収集することが可能となる。このようにして収集された人の流れに関する情報は、例えばショッピングモールに提供されれば、どこから来る人が当該ショッピングモールを最も利用しているかが分かるので、セール期間中に大々的に宣伝広告を行う区域の決定に利用することができる。また、人の流れに関する情報は、例えば駅周辺の道路整備計画の作成の際に提供されれば、どこから来る人が当該駅を最も利用しているかが分かるので、道路整備の優先度の決定に利用することができる。

以上説明したように、本発明に係る情報収集システムによれば、広範な地域における人の流れに関する情報を高い精度で収集することができる。

本発明の実施形態に係る情報収集システムの概要を模式的に示す図である。 情報収集システムを模式的に示すブロック図である。 人の骨格の推定手法を模式的に説明する図である。 人の移動ベクトルの推定手法を模式的に説明する図である。 人の移動経路の推定手法を模式的に説明する図である。

以下、本発明を実施するための形態を図面に基づいて説明する。

－情報収集システムの概略－
図１は、本実施形態に係る情報収集システム１の概要を模式的に示す図である。この情報収集システム１は、図１に示すように、サーバ１０と通信可能な複数の車両２０を用いて、所定の地域における人Ｐの流れに関する情報をサーバ１０で収集するものである。なお、本実施形態において、情報取得の対象である「人Ｐ」には、歩行者のみならず、自転車に乗っている人も含まれる。

より詳しくは、この情報収集システム１では、図１（ａ）に示すように、所定の地域における例えばショッピングモール５０や駅５１やレストラン５２等が立ち並ぶ区間を走行している車両２０Ａが、車両２０Ａ周辺の人Ｐ１，Ｐ２の情報を取得し、取得した人Ｐ１
，Ｐ２に関する情報をサーバ１０へ送信する。そうして、図１（ａ）に示す状態から所定時間が経過したとき、移動している車両２０Ａが人Ｐ１，Ｐ２を見失っても、図１（ｂ）に示すように、車両２０Ａに後続している車両２０Ｂが人Ｐ２の情報を取得するとともに、車両２０Ｂに後続している車両２０Ｃが人Ｐ１の情報を取得し、取得した人Ｐ１，Ｐ２に関する情報をそれぞれサーバ１０へ送信する。

サーバ１０は、車両２０Ａにより情報が取得された人Ｐ２と、車両２０Ｂにより情報が取得された人Ｐ２と、を紐づける（同一人物として認識する）とともに、車両２０Ａおよび車両２０Ｂにより取得された情報に基づいて、人Ｐ２の移動経路（図１の左側から来てショッピングモール５０へ向かったこと）を推定する。同様に、サーバ１０は、車両２０Ａにより情報が取得された人Ｐ１と、車両２０Ｃにより情報が取得された人Ｐ１と、を紐づけるとともに、車両２０Ａおよび車両２０Ｃにより取得された情報に基づいて、人Ｐ１の移動経路（図１の左側から来て駅５１へ向かったこと）を推定する。

この情報収集システム１では、以上のような移動経路の推定を、所定の地域を走行する複数の車両２０Ａ，２０Ｂ，２０Ｃ，…を用いて、不特定多数の人Ｐ１，Ｐ２，…について絶えず行うことで、広範な地域における人の流れに関する情報を高い精度で収集するようにしている。以下、かかる情報収集システム１について詳細に説明する。

－情報収集システムの構成－
図２は、情報収集システム１を模式的に示すブロック図である。情報収集システム１は、図２に示すように、サーバ１０と車両２０とで構成されている。サーバ１０側の通信装置１９と、車両２０側の通信装置３０と、は無線通信ネットワーク４０を介して相互に接続されている。なお、サーバ１０は無線通信ネットワーク４０を介して複数の車両２０と接続されているが、図２では車両２０を１台だけ示している。

－車両側－
車両２０は、図２に示すように、ＥＣＵ２１と、通信装置３０と、ＧＰＳ装置３１と、カメラ３３と、レーザレーダ３５と、を備えている。これら通信装置３０、ＧＰＳ装置３１、カメラ３３およびレーザレーダ３５は、ＥＣＵ２１とそれぞれ接続されている。なお、車両２０には特に限定はないが、例えば、先進安全システムを搭載した自動運転車両に本発明を適用してもよい。

ＥＣＵ２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や、ＲＯＭ（Read Only Memory）や、ＲＡＭ（Random Access Memory）や、ＣＡＮ通信回路等を有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ２１は、例えばＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムをＣＰＵで実行することにより各種の機能を実現する。このＥＣＵ２１は、車両情報取得部２２と、人情報取得部２３と、骨格推定部２４と、ラベル付け部２５と、移動ベクトル推定部２６と、ラベル情報作成部２７と、通信制御部２８と、時計２９と、を有している。

ＧＰＳ装置３１は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、自車両の地図上の位置（例えば自車両の緯度および経度）を測定するように構成されている。ＧＰＳ装置３１は、測定した車両２０の位置情報を車両情報取得部２２へ送信する。車両情報取得部２２は、ＧＰＳ装置３１から送信された車両２０の位置情報と、時計２９からの時刻情報と、に基づいて、情報収集中に変化し続ける車両２０の位置を時刻と関連付けて取得するように構成されている。

カメラ３３は、例えば車両２０のフロントガラスの裏側に設けられていて、車両２０の前方を撮像し、撮像した画像データを人情報取得部２３へ送信するように構成されている
。なお、カメラ３３は複数台設けてもよく、もう１台のカメラ３３を例えば車両２０のリアガラスの裏側に設け、車両２０の後方を撮像するようにしてもよい。

レーザレーダ（Ｌｉｄｅｒ）３５は、レーザ照射に対する錯乱光を測定して、対象物までの距離や対象物の性状を分析するものであり、測定結果および分析結果を人情報取得部２３へ送信するように構成されている。なお、レーザレーダ３５に代えて、レーダ、赤外線などを用いるようにしてもよい。

人情報取得部２３は、カメラ３３から送信された画像データと、レーザレーダ３５から送信された測定結果および分析結果と、に基づいて、車両２０周辺の人Ｐの画像および相対位置を取得するように構成されている。具体的には、人情報取得部２３は、カメラ３３からの画像データとレーザレーダ３５からの分析結果とに基づいて、車両２０周辺の画像から人Ｐの画像のみを抽出するとともに、カメラ３３からの画像データとレーザレーダ３５からの測定結果とに基づいて、車両２０周辺の人Ｐの相対位置（車両２０から見た位置）を算出するように構成されている。

骨格推定部２４は、ＡＩ（Artificial Intelligence）を用いた機械学習を利用して、人情報取得部２３が取得した車両２０周辺の人Ｐの画像に基づいて、人Ｐの骨格情報を推定するように構成されている。具体的には、骨格推定部２４は、図３に示すように、車両２０周辺の画像から人情報取得部２３によって抽出された人Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６の画像（図３の丸枠６０内参照）と、機械学習の一手法であるディープランニングの教師データ（例えば過去に取得されたデータ）と、を比較して、人Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６の骨格情報（身長、体格、年齢、性別）をそれぞれ推定するように構成されている（図３の骨格モデル６１参照）。

ラベル付け部２５は、人情報取得部２３が取得した人Ｐの画像に基づいて、個人を特定することができない態様で、人Ｐに対してラベル付けを行うように構成されている。より詳しくは、ラベル付け部２５は、意味のない記号や数字を組み合わせた単なる識別用のラベルを作成し、人情報取得部２３が取得した人Ｐの画像に基づいて骨格推定部２４が推定した骨格情報を基準にして、人Ｐに対して当該ラベルを付けるように構成されている。それ故、たとえ別人であっても、身長、体格、年齢および性別が同じような人Ｐには、同じラベルが付けられることになる。

図４は、人Ｐの移動ベクトルの推定手法を模式的に説明する図である。移動ベクトル推定部２６は、車両情報取得部２２が取得した車両２０の位置および時刻と、人情報取得部２３が取得した、ラベル付け部２５によってラベル付けされた人Ｐの相対位置と、に基づいて、ラベル付けされた人Ｐの移動ベクトルを推定するように構成されている。

より詳しくは、ある時刻Ｔに、図４（ａ）に示すように、車両２０に備えられた人情報取得部２３によって、車両２０周辺の人Ｐの画像および相対位置が取得されたとする。このとき、車両情報取得部２２によって、車両２０の位置が時刻Ｔと関連付けて取得されていることから、時刻Ｔにおける人Ｐの絶対位置（緯度および経度）が特定されることになる。

そうして、車両２０および人Ｐは共に移動していることから、時刻Ｔから所定時間ΔＴが経過した時刻Ｔ＋ΔＴに、図４（ｂ）に示すように、車両２０に備えられた人情報取得部２３によって、車両２０周辺の人Ｐの画像および相対位置が取得されたとする。このとき、車両情報取得部２２によって、車両２０の位置が時刻Ｔ＋ΔＴと関連付けて取得されていることから、時刻Ｔ＋ΔＴにおける人Ｐの絶対位置（緯度および経度）も特定されることになる。

ここで、図４（ａ）に示す人Ｐと、図４（ｂ）に示す人Ｐと、は同一人物であることから、身長、体格、年齢および性別が同じであるので、ラベル付け部２５によって同じラベルが付けられることになる。そうして、移動ベクトル推定部２６は、同じラベルが付けられた人Ｐの時刻Ｔにおける絶対位置および時刻Ｔ＋ΔＴにおける絶対位置と、経過時間（所定時間ΔＴ）と、に基づいて、図４（ｃ）の黒塗り矢印で示すように、人Ｐの移動ベクトル（移動方向および移動速度）を推定する。

ラベル情報作成部２７は、ラベル付け部２５が人Ｐに対して付けたラベルと、移動ベクトル推定部２６が推定した人Ｐの移動ベクトルと、を組み合わせて、ラベル情報を作成する。通信制御部２８は、通信装置３０を用いて、車両情報取得部２２が取得した車両２０の位置情報（時刻と関連付けられた車両２０の位置）と、ラベル情報作成部２７が作成したラベル情報と、をサーバ１０側の通信装置１９に無線通信ネットワーク４０を介して送信する。なお、サーバ１０側の通信装置１９および車両２０側の通信装置３０は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ等の通信規格に対応する無線ＬＡＮ通信モジュール、移動体通信規格に対応する移動体通信モジュール等の任意の無線通信モジュールを含んでもよい。

－サーバ側－
サーバ１０は、図２に示すように、通信制御部１１と、紐づけ部１３と、移動経路推定部１５と、データ記録処理部１７と、を有していて、通信装置１９と接続されている。通信制御部１１は、通信装置１９を用いて、車両２０の位置情報およびラベル情報を、複数の車両２０から受け取る。

紐づけ部１３は、複数の車両２０の車両情報取得部２２が取得した、これら複数の車両２０の位置および時刻に基づいて、同じラベルが付けられた人Ｐの中から同一人物を紐づけるように構成されている。例えば、車両２０Ａ周辺の人Ｐと、車両２０Ｂ周辺の人Ｐとに、同じラベル〇▲□が付けられている場合に、車両２０Ａと車両２０Ｂとの位置が近く、車両２０Ａで人Ｐを撮像した時刻と車両２０Ｂで人Ｐを撮像した時刻とが近接して入れば、車両２０Ａで〇▲□とラベル付けされた人Ｐと、車両２０Ｂで〇▲□とラベル付けされた人Ｐと、を同一人物として紐づける。これに対し、例えば見た目が似ているため〇▲□とラベルが付けられていても、同じ時刻に、車両２０Ａで〇▲□とラベル付けされた人Ｐと、車両２０Ａから遠く離れた車両２０Ｃで〇▲□とラベル付けされた人Ｐと、は明らかに別人であるから両者は紐づけられない。

図５は、人Ｐの移動経路の推定手法を模式的に説明する図である。移動経路推定部１５は、紐づけ部１３によって紐づけられた同一人物に関する移動ベクトルに基づいて、当該人物の移動経路を推定するように構成されている。

例えば、車両２０Ａの移動ベクトル推定部２６によって図５の白抜きり矢印で示すような人Ｐ１の移動ベクトルが推定され、且つ、車両２０Ｂの移動ベクトル推定部２６によって図５のハッチング矢印で示すような人Ｐ２の移動ベクトルが推定され、且つ、車両２０Ｃの移動ベクトル推定部２６によって図５の黒塗り矢印で示すような人Ｐ３の移動ベクトルが推定されているとともに、人Ｐ１、人Ｐ２および人Ｐ３に同じラベルが付けられているとする。この場合に、紐づけ部１３によって、同じラベルが付けられた人Ｐ１、人Ｐ２および人Ｐ３が同一人物として紐づけられれば、移動経路推定部１５は、移動ベクトルの欠けている区間を図５の二点鎖線矢印で補足して、図５に示す移動経路で人Ｐが駅５１に向かったと推定する。

データ記録処理部１７は、移動経路推定部１５による移動経路の推定結果を、ラベルと関連付けて記憶するように構成されている。これにより、例えば、特定の年齢および性別
の人Ｐが、所定の地域において、どこ（起点）からどこ（終点）へ、どのような経路で移動したかを把握することが可能となる。

－情報収集－
以上のように構成された情報収集システム１を用いて、人Ｐの流れに関する情報を収集する場合には、ＥＣＵ２１やＧＰＳ装置３１やカメラ３３等を備えた複数台の車両２０（自動運転車両でもよい）を、情報収集の対象となる所定の地域の道路等においてそれぞれ走行させる。

そうして、車両情報取得部２２によって自己位置を取得している複数の車両２０が、それぞれ道路を走行しながら、各車両２０に備えられた人情報取得部２３によって、当該各車両２０周辺の人Ｐの画像および相対位置を取得する。その際、骨格推定部２４が人Ｐの画像と、ディープランニングの教師データと、を比較して、人Ｐの骨格情報（身長、体格、年齢、性別）を推定する。ラベル付け部２５は、骨格推定部２４によって推定された骨格情報を基準として、車両２０周辺の人Ｐに対してラベル付けを行う。

移動ベクトル推定部２６は、同じラベルが付けられた人Ｐの時刻Ｔにおける絶対位置および時刻Ｔ＋ΔＴにおける絶対位置と、所定時間ΔＴと、に基づいて、人Ｐの移動ベクトルを推定する。ラベル情報作成部２７は、人Ｐに付けられたラベルと人Ｐの移動ベクトルと、を組み合わせてラベル情報を作成し、通信制御部２８が、車両２０の位置情報およびラベル情報をサーバ１０へ送信する。このような車両２０の位置情報およびラベル情報の送信が、所定の地域を走行している複数の車両２０からそれぞれ行われる。

車両２０の位置情報およびラベル情報を受け取ったサーバ１０では、紐づけ部１３が、複数の車両２０の位置および時刻に基づいて、同じラベルが付けられた人Ｐの中から同一人物を紐づける。次いで、移動経路推定部１５が、紐づけ部１３によって紐づけられた同一人物に関する移動ベクトルに基づいて、当該人物の移動経路を推定し、かかる移動経路の推定結果が、データ記録処理部１７によって、ラベルと関連付けて記憶される。

本実施形態では、このような移動経路の推定が、所定の地域を走行する複数の車両２０を用いて、不特定多数の人Ｐについて絶えず行われるので、広範な地域における人の流れに関する情報を高い精度で収集することが可能となる。

このようにして収集された人Ｐの流れに関する情報は、外販されて他者において利用することも可能である。

人Ｐの流れに関する情報が、例えばショッピングモール５０に提供されれば、どこから来る人Ｐが当該ショッピングモール５０を最も利用しているかが分かるので、セール期間中に大々的に宣伝広告を行う区域の決定に利用したり、どの年齢層・性別の人Ｐが当該ショッピングモール５０を最も利用しているかが分かるので、商品の仕入れの決定に利用したりすることができる。

また、人Ｐの流れに関する情報が、例えば駅５１周辺の道路整備計画の作成の際に提供されれば、どこから来る人Ｐが当該駅５１を最も利用しているかが分かったり、高齢の駅利用者が最も通って来る道路が分かったりするので、道路整備の優先度の決定に利用することができる。

（その他の実施形態）
本発明は、実施形態に限定されず、その精神又は主要な特徴から逸脱することなく他の色々な形で実施することができる。

上記実施形態では、人情報取得部２３が車両２０周辺の人Ｐの画像および相対位置を取得するに当たり、カメラ３３およびレーザレーダ３５を用いるようにしたが、これに限らず、例えば、レーザレーダ３５を省略し、ステレオカメラや複数のカメラ３３のみを用いて、車両２０周辺の人Ｐの画像および相対位置を取得するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、車両２０側に骨格推定部２４およびラベル付け部２５を設けるようにしたが、通信速度を確保することができるのであれば、これに限らず、サーバ１０側に骨格推定部およびラベル付け部を設けるようにしてもよい。この場合には、車両２０周辺の人Ｐの画像を、車両２０側からサーバ１０が受け取り、ＡＩを用いた人Ｐの骨格情報の推定をサーバ１０側で行うとともに、人Ｐに対してラベル付けを行った後、ラベル付けされた人Ｐに関する情報を、車両２０側に返すことで、車両２０のＥＣＵ２１の容量を効率的に利用することが可能となる。

このように、上述の実施形態はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、限定的に解釈してはならない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本発明の範囲内のものである。

本発明によると、広範な地域における人の流れに関する情報を高い精度で収集することができるので、所定の地域における人の流れに関する情報を収集する情報収集システムに適用して極めて有益である。

１ 情報収集システム
１３ 紐づけ部
１５ 移動経路推定部
２０ 車両
２２ 車両情報取得部
２３ 人情報取得部
２５ ラベル付け部
２６ 移動ベクトル推定部
Ｐ 人

Claims (1)

1. 複数の車両を用いて所定の地域における人の流れに関する情報を収集する情報収集システムであって、
   上記各車両の位置を時刻と関連付けて取得する車両情報取得部と、
   上記各車両に備えられ、当該各車両周辺の人の画像および相対位置を取得する人情報取得部と、
   上記人情報取得部が取得した人の画像に基づいて、上記各車両周辺の人に対してラベル付けを行うラベル付け部と、
   上記車両情報取得部が取得した上記各車両の位置および時刻と、当該各車両の人情報取得部が取得した、上記ラベル付け部によってラベル付けされた人の相対位置と、に基づいて、当該ラベル付けされた人の移動ベクトルを推定する移動ベクトル推定部と、
   上記車両情報取得部が取得した複数の車両の位置および時刻に基づいて、同じラベルが付けられた人の中から同一人物を紐づける紐づけ部と、
   上記紐づけ部によって紐づけられた同一人物に関する移動ベクトルに基づいて、当該人物の移動経路を推定する移動経路推定部と、を備えていることを特徴とする情報収集システム。

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