JP5047675B2 - 自動販売機 - Google Patents

Description

本発明は、自動販売機に関し、さらに詳しくは、客層認識機能を有する自動販売機に関する。

特開平９−３１９９４０号公報（特許文献１）には、カメラで顧客を撮影してその客層を認識し、その顧客が興味をひきそうな文字情報を表示するようにした自動販売機が記載されている。また、その顧客情報をセンタに送信し、販売促進に利用することも記載されている。

しかしながら、自動販売機は屋外に設置され、終日稼働しているのがほとんどであるため、カメラで撮影される被写体の照度は日時によって変化し、これに伴い、客層の認識精度も日時によって変化するという問題がある。

一般に、客層認識処理では、同じ客層のサンプル写真画像を多数集め、それらサンプル写真画像からその特徴的な情報を定量化した特徴量を客層ごとにあらかじめ算出し、記憶しておく。次に、カメラで撮影した写真画像から特徴量を算出し、その算出した特徴量をあらかじめ記憶しておいた各客層の特徴量と比較してそれらの類似度を算出する。そして、類似度が最高の客層をカメラで撮影した顧客の客層と判断している。

特徴量の算出方法は、たとえば特開２００６−４４３３０号公報（特許文献２）に開示されている。この方法では、多数のサンプル写真画像を学習に用いている。仮に、市販のサンプル写真画像を学習に用いた場合、市販のサンプル写真画像は明るい照度で撮影されたものが多いため、明るい照度で撮影した写真画像に基づく客層認識処理には適切であるが、暗い照度（たとえば屋外に設置した自動販売機で日没後に自動販売機のディスプレイの光だけで照らされている状態など）で撮影した写真画像に基づく客層認識処理には不適切である。

なお、特開２００６−３１３８７号公報（特許文献３）には、カメラで撮影した画像の中から人物の顔を検出し、その人物を特定（推定）する画像認識装置が記載されている。また、特開２００４−３８４８１号公報（特許文献４）には、画像ファイルの中の注目画像（特に人物の肌）を入力画像サイズに無関係に処理負荷の少ない方法で検出できるようにした画像認識装置が記載されている。しかしながら、いずれの装置も自動販売機に客層認識装置として用いることは想定されていない。したがって、上述した照度変化の対策は特に講じられていない。
特開平９−３１９９４０号公報 特開２００６−４４３３０号公報 特開２００６−３１３８７号公報 特開２００４−３８４８１号公報

本発明の目的は、被写体の照度が変化しても客層の認識精度をほぼ一定に維持できる自動販売機を提供することである。

課題を解決するための手段及び発明の効果

本発明による自動販売機は、カメラと、照度特定手段と、複数の記憶手段と、選択手段と、客層認識手段とを備える。カメラは、顧客を被写体として撮影して写真画像を生成する。照度特定手段は、カメラで撮影される被写体の照度を特定する。複数の記憶手段は、互いに異なる複数の照度に対応して設けられる。記憶手段の各々は、対応する照度で撮影されたサンプル写真画像のデータを記憶する。選択手段は、複数の記憶手段の中から照度特定手段により特定された照度に対応する記憶手段を選択する。客層認識手段は、選択手段により選択された記憶手段からサンプル写真画像のデータを読み出し、カメラで生成された写真画像のデータをその読み出されたサンプル写真画像のデータと比較してカメラで撮影された顧客の客層を認識する。ここで、被写体の照度は厳密に計測してもよいが、たとえば明るい、薄暗い、暗いなど、相対的な明るさを特定してもよい。また、サンプル写真画像及びカメラで生成された写真画像のデータは、典型的には、写真画像の特徴的な情報を定量化した特徴量であるが、写真画像を特定する情報であればどのようなデータでもよい。

本発明によれば、被写体の照度に応じたサンプル写真画像を基準に客層認識処理を行うため、被写体の照度が変化しても客層の認識精度をほぼ一定に維持できる。

好ましくは、照度特定手段は、時計手段と、日の出／日の入時刻特定手段と、推定手段とを含む。時計手段は、現在の日時を特定する。日の出／日の入時刻特定手段は、時計手段により特定された本日の日付に基づいて本日の日の出及び日の入の時刻を特定する。推定手段は、日の出／日の入時刻特定手段により特定された本日の日の出及び日の入の時刻と時計手段により特定された現在の時刻とに基づいて被写体の照度を推定する。ここで、日の出及び日の入の時刻は１年分を自動販売機内にあらかじめ記憶してもよいが、本日の日付から理論的に算出してもよく、また、電気通信回線を通じて外部から取得してもよい。

この場合、被写体の照度は実際の照度と異なる場合もあり得るが、照度センサなどを自動販売機の外部に設ける必要はない。

好ましくは、照度特定手段は、被写体の照度を検知する照度センサを含む。

この場合、被写体の実際の照度に応じたサンプル写真画像が基準に選択されるので、客層の認識精度を上げることができる。

好ましくは、自動販売機はさらに、照度特定手段により特定された照度が所定の照度よりも明るいときカメラのレンズ前に赤外線カットフィルタを装着し、照度特定手段により特定された照度が所定の照度よりも暗いときカメラのレンズ前から赤外線カットフィルタを除去する赤外制御手段を備える。

この場合、太陽光が弱いとき赤外線はカメラに入射し、太陽光が強いとき赤外線はカメラに入射しないので、カメラで撮影される写真画像の品質が劣化しにくく、客層認識精度の低下を抑えることができる。

以下、図面を参照し、本発明の実施の形態を詳しく説明する。図中同一又は相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。

［第１の実施の形態］
図１を参照して、第１の実施の形態による自動販売機１０は、商品見本１１と、商品選択ボタン１２と、硬貨投入口１３と、商品取出口１４と、硬貨返却口１５とを備える。顧客は必要な硬貨を硬貨投入口１３から投入し、商品見本１１を見ながら欲しい商品を決定し、その商品選択ボタン１２を押す。すると、その商品が商品取出口１４に供給され、必要に応じて釣り銭が硬貨返却口１５に供給される。以上の構成及び動作は周知のものである。

図２を参照して、自動販売機１０はさらに、自動販売機本体制御装置（以下、単に「本体制御装置」と略す。）１６と、カメラ１７と、画像キャプチャ装置１８と、コンピュータ１９と、ＲＴＣ(Real Time Clock)２０と、３つの特徴量ファイル２１〜２３と、日の出／日の入テーブル２４とを備える。

本体制御装置１６は、自動販売機１０全体の制御を統括する。カメラ１７は硬貨投入口１３の周辺に埋設され、自動販売機１０前方に立った顧客、特にその顔を撮影する。本実施の形態では、顧客は少なくとも１回硬貨を投入するために硬貨投入口１３に顔を向けることに着目し、カメラ１７を硬貨投入口１３の周辺に埋設している。顧客は少なくとも１回商品を選択するために商品見本１１及び商品選択ボタン１２に顔を向けることになるため、カメラ１７は自動販売機１０前面のほぼ中央で、かつ、商品見本１１と商品選択ボタン１２との間辺りに埋設してもよい。また、顧客は少なくとも１回商品を取り出すために商品取出口１４に顔を向けることに着目し、カメラ１７を商品取出口１４の周辺に埋設してもよい。

画像キャプチャ装置１８は、カメラ１７で撮影された動画像の中から所定時間おきに複数の静止画像を抽出する。コンピュータ１９は、画像キャプチャ装置１８で抽出された静止画像の中から顧客の顔を検出し、その顔に基づいて客層を認識する。ＲＴＣ２０は時計機能を有し、常に現在の日時を計時している。

特徴量ファイル２１には、明るい照度の下で得られたサンプル写真画像の特徴量が記憶されている。特徴量ファイル２２には、薄暗い照度の下で得られたサンプル写真画像の特徴量が記憶されている。特徴量ファイル２３には、暗い照度の下で得られたサンプル写真画像の特徴量が記憶されている。特徴量は、上記３種類の照度の下で何人かの人物が撮影され、得られたサンプル写真画像から所定のアルゴリズムに従って算出されたものである。アルゴリズムとしては、たとえば特開２００６−４４３３０号公報（特許文献２）や特開２００６−３１３８７号公報（特許文献３）に開示された公知のものを用いる。

日の出／日の入テーブル２４には、自動販売機１０が設置される地域における１年分の日の出及び日の入の時刻が月日に対応付けて記録されている。

次に、第１の実施の形態による自動販売機１０の動作を説明する。自動販売機１０内のコンピュータ１９は、図３に示される客層認識プログラムを実行する。

コンピュータ１９はまず、画像キャプチャ装置１８で抽出された静止画像を取得する（Ｓ１０）。

コンピュータ１９はまた、ＲＴＣ２０から本日の年月日及び現在の時刻を取得する（Ｓ１１）。コンピュータ１９はまた、日の出／日の入テーブル２４から本日の日の出及び日の入の時刻を取得する（Ｓ１２）。

続いて、コンピュータ１９は、現在の時刻が日の出後の所定時刻Ｔ１と日の入前の所定時刻Ｔ２との間か否かを判断する（Ｓ１３）。たとえば所定時刻Ｔ１は日の出の約３０分後に設定され、所定時刻Ｔ２は日の入の約３０分前に設定される。現在の時刻が日の出後の所定時刻Ｔ１と日の入前の所定時刻Ｔ２との間の場合（Ｓ１３でＹＥＳ）、コンピュータ１９は特徴量ファイル２１を選択し、そこから明るい照度で撮影されたサンプル写真画像の特徴量を読み出し、後述の客層認識処理（Ｓ１８）で用いる基準特徴量として設定する（Ｓ１４）。

一方、現在の時刻が日の出後の所定時刻Ｔ１と日の入前の所定時刻Ｔ２との間以外の場合（Ｓ１３でＮＯ）、コンピュータ１９は、現在の時刻が日の入後の所定時刻Ｔ３と日の出前の所定時刻Ｔ４との間か否かを判断する（Ｓ１５）。たとえば所定時刻Ｔ３は日の入の約３０分後に設定され、所定時刻Ｔ４は日の出の約３０分前に設定される。現在の時刻が日の入後の所定時刻Ｔ３と日の出前の所定時刻Ｔ４との間の場合（Ｓ１５でＹＥＳ）、コンピュータ１９は特徴量ファイル２３を選択し、そこから暗い照度で撮影されたサンプル写真画像の特徴量を読み出し、後述の客層認識処理（Ｓ１８）で用いる基準特徴量として設定する（Ｓ１６）。

一方、現在の時刻が日の入後の所定時刻Ｔ３と日の出前の所定時刻Ｔ４との間以外の場合（Ｓ１５でＮＯ）、コンピュータ１９は特徴量ファイル２２を選択し、そこから薄暗い照度で撮影されたサンプル写真画像の特徴量を読み出し、後述の客層認識処理（Ｓ１８）で用いる基準特徴量として設定する（Ｓ１７）。

続いて、コンピュータ１９は、ステップＳ１０で取得した静止画像から所定のアルゴリズムに従って特徴量を算出し、その算出した特徴量をステップＳ１４、Ｓ１６又はＳ１７で設定した基準特徴量と比較してカメラ１７で撮影された顧客の客層を認識する（Ｓ１８）。

最後に、コンピュータ１９は、ステップＳ１８で得られた客層の認識結果を出力する（Ｓ１９）。具体的には、客層の認識結果を内蔵の記録媒体等に購入履歴として記録したり、電気通信回線を通じてセンタサーバに送信したり、自動販売機１０に接続されるモバイル端末に転送したりする。

以上のように、本発明の第１の実施の形態によれば、被写体の照度に応じたサンプル写真画像を基準に客層認識処理を行うため、被写体の照度が変化しても客層の認識精度をほぼ一定に維持できる。また、日の出／日の入テーブル２４を参照して被写体のおよその照度を推定するようにしているため、推定した被写体の照度は実際の照度と異なる場合もあり得るが、高価な照度センサなどを自動販売機の外部に設ける必要はない。

［第２の実施の形態］
上記第１の実施の形態は日の出及び日の入の時刻に基づいて被写体の照度を推定しているが、これに代えて、第２の実施の形態は照度センサで被写体の照度を直接検知する。具体的には図４に示すように、照度センサ２５はカメラ１７の周辺に埋設される。また図５に示すように、照度センサ２５で検知された照度はコンピュータ１９に与えられる。

次に、第２の実施の形態による自動販売機１０の動作を説明する。自動販売機１０内のコンピュータ１９は、図６に示される客層認識プログラムを実行する。この客層認識プログラムでは、図３に示したステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ１３，Ｓ１５の代わりに、ステップＳ２１〜Ｓ２３が設けられる。

具体的には、画像キャプチャ装置１８から静止画像を取得した後、コンピュータ１９は、照度センサ２５から被写体の照度を取得する（Ｓ２１）。

続いて、コンピュータ１９は、取得した被写体の照度が所定照度Ｅ１以上か否かを判断する（Ｓ２２）。所定照度Ｅ１はたとえば１５ルクスに設定される。被写体の照度が所定照度Ｅ１以上の場合（Ｓ２２でＹＥＳ）、コンピュータ１９は、明るい照度で撮影されたサンプル写真画像の特徴量を特徴量ファイル２１から読み出し、基準値として設定する（Ｓ１４）。

一方、被写体の照度が所定照度Ｅ１未満の場合（Ｓ２２でＮＯ）、コンピュータ１９は、取得した被写体の照度が所定照度Ｅ０未満か否かを判断する（Ｓ２３）。所定照度Ｅ０は所定照度Ｅ１よりも低く、たとえば５ルクスに設定される。被写体の照度が所定照度Ｅ０未満の場合（Ｓ２３でＹＥＳ）、コンピュータ１９は、暗い照度で撮影されたサンプル写真画像の特徴量を特徴量ファイル２３から読み出し、基準値として設定する（Ｓ１６）。

一方、被写体の照度が所定照度Ｅ０以上の場合（Ｓ１７でＮＯ）、コンピュータ１９は、薄暗い照度で撮影されたサンプル写真画像の特徴量を特徴量ファイル２２から読み出し、基準特徴量として設定する（Ｓ１７）。

以上のように、本発明の第２の実施の形態によれば、照度センサ２５で検知された被写体の実際の照度に応じて適切なサンプル写真画像を基準として選択するようにしているため、客層の認識精度を上げることができる。

なお、照度センサ２５は照度を厳密に計測するものである必要はなく、たとえばＣｄＳのような光センサで相対的な明るさを検知するものでもよい。

［第３の実施の形態］
上述した第１及び第２の実施の形態では、被写体を照射する太陽光が弱いとき可視光線だけでは光量が不足する。一方、太陽光が強いとき可視光線だけで光量は足りているにもかかわらず、赤外線も大量にカメラ１７に入射する。光量の過少及び過多はカメラ１７で撮影された写真画像の品質を劣化させるため、客層認識精度が低下する可能性がある。そこで、第３の実施の形態では、図７に示すように、照度センサ２５で検知された被写体の照度に応じてカメラ１７のレンズ前に赤外線カットフィルタ２６を機械的に着脱するアクチュエータ２７を設ける。

次に、第２の実施の形態による自動販売機１０の動作を説明する。自動販売機１０内のコンピュータ１９は、図８に示される客層認識プログラムを実行する。この客層認識プログラムでは、図６に示したステップＳ１０がステップＳ１８の直前に設けられる。また、新たなステップＳ３１〜Ｓ３３がそれぞれステップＳ１４，Ｓ１６，Ｓ１７の直前に設けられる。

具体的には、被写体の照度が所定照度Ｅ１以上の場合（Ｓ２２でＹＥＳ）、コンピュータ１９は、明るい照度で撮影されたサンプル写真画像の特徴量を設定する前に、アクチュエータ２７を制御し、赤外線カットフィルタ２６をカメラ１７のレンズ前に装着させる（Ｓ３１）。また、被写体の照度が所定照度Ｅ０未満の場合（Ｓ２３でＹＥＳ）、コンピュータ１９は、暗い照度で撮影されたサンプル写真画像の特徴量を設定する前に、アクチュエータ２７を制御し、赤外線カットフィルタ２６をカメラ１７のレンズ前から除去させる（Ｓ３２）。同様に、被写体の照度が所定照度Ｅ０以上の場合（Ｓ２３でＮＯ）、コンピュータ１９は、薄暗い照度で撮影されたサンプル写真画像の特徴量を設定する前に、アクチュエータ２７を制御し、赤外線カットフィルタ２６をカメラ１７のレンズ前から除去させる（Ｓ３３）。

以上のように、本発明の第３の実施の形態によれば、太陽光が弱いとき赤外線はカメラ１７に入射し、太陽光が強いとき赤外線はカメラ１７に入射しないので、カメラ１７で撮影される写真画像の品質が劣化しにくく、客層認識精度の低下を抑えることができる。

なお、この第３の実施の形態は、赤外線カットフィルタ２６及びアクチュエータ２７を上述した第２の実施の形態に追加しているが、上述した第１の実施の形態に追加してもよい。この場合、アクチュエータ２７は、ＲＴＣ２０及び日の出／日の入テーブル２４を参照して推定された被写体の照度に応じてカメラ１７のレンズ前に赤外線カットフィルタ２６を機械的に着脱する。

以上、本発明の実施の形態を説明したが、上述した実施の形態は本発明を実施するための例示に過ぎない。よって、本発明は上述した実施の形態に限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲内で上述した実施の形態を適宜変形して実施することが可能である。

本発明の第１の実施の形態による自動販売機の外観構成を示す斜視図である。 図１に示した自動販売機の内部構成を示す機能ブロック図である。 図２中のコンピュータに実行させるための客層認識プログラムを示すフロー図である。 本発明の第２の実施の形態による自動販売機の外観構成を示す斜視図である。 図４に示した自動販売機の内部構成を示す機能ブロック図である。 図５中のコンピュータに実行させるための客層認識プログラムを示すフロー図である。 本発明の第３の実施の形態による自動販売機の内部構成を示す機能ブロック図である。 図７中のコンピュータに実行させるための客層認識プログラムを示すフロー図である。

符号の説明

１０ 自動販売機
１７ カメラ
１８ 画像キャプチャ装置
１９ コンピュータ
２１〜２３ 特徴量ファイル
２４ 日の出／日の入テーブル
２５ 照度センサ
２６ 赤外線カットフィルタ
２７ アクチュエータ

Claims (8)

1. 顧客を被写体として撮影して写真画像を生成するカメラと、
   前記カメラで撮影される被写体の照度を特定する照度特定手段と、
   互いに異なる複数の照度に対応して設けられ、各々が対応する照度で撮影されたサンプル写真画像のデータを記憶する複数の記憶手段と、
   前記複数の記憶手段の中から前記照度特定手段により特定された照度に対応する記憶手段を選択する選択手段と、
   前記選択手段により選択された記憶手段からサンプル写真画像のデータを読み出し、前記カメラで生成された写真画像のデータをその読み出されたサンプル写真画像のデータと比較して前記カメラで撮影された顧客の客層を認識する客層認識手段とを備えることを特徴とする自動販売機。
2. 請求項１に記載の自動販売機であって、
   前記照度特定手段は、
   現在の日時を特定する時計手段と、
   前記時計手段により特定された本日の日付に基づいて本日の日の出及び日の入の時刻を特定する日の出／日の入時刻特定手段と、
   前記日の出／日の入時刻特定手段により特定された本日の日の出及び日の入の時刻と前記時計手段により特定された現在の時刻とに基づいて前記被写体の照度を推定する推定手段とを含む、ことを特徴とする自動販売機。
3. 請求項１に記載の自動販売機であって、
   前記照度特定手段は、前記被写体の照度を検知する照度センサを含む、ことを特徴とする自動販売機。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の自動販売機であってさらに、
   前記照度特定手段により特定された照度が所定の照度よりも明るいとき前記カメラのレンズ前に赤外線カットフィルタを装着し、前記照度特定手段により特定された照度が所定の照度よりも暗いとき前記カメラのレンズ前から前記赤外線カットフィルタを除去する赤外制御手段を備えることを特徴とする自動販売機。
5. 自動販売機に用いられる客層認識プログラムであって、
   カメラで顧客を被写体として撮影して生成された写真画像を取得する画像取得ステップと、
   前記カメラで撮影される被写体の照度を特定する照度特定ステップと、
   互いに異なる複数の照度に対応して設けられ、各々が対応する照度で撮影されたサンプル写真画像のデータを記憶する複数の記憶手段の中から前記照度特定ステップにより特定された照度に対応する記憶手段を選択する選択ステップと、
   前記選択ステップにより選択された記憶手段からサンプル写真画像のデータを読み出し、前記カメラで生成された写真画像のデータをその読み出されたサンプル写真画像のデータと比較して前記カメラで撮影された顧客の客層を認識する客層認識ステップとをコンピュータに実行させるための客層認識プログラム。
6. 請求項５に記載の客層認識プログラムであって、
   前記照度特定ステップは、
   現在の日時を取得する日時取得ステップと、
   前記日時取得ステップにより取得された本日の日付に基づいて本日の日の出及び日の入の時刻を特定する日の出／日の入時刻特定ステップと、
   前記日の出／日の入時刻特定ステップにより特定された本日の日の出及び日の入の時刻と前記日時取得ステップにより取得された現在の時刻とに基づいて前記被写体の照度を推定する推定ステップとを含む、ことを特徴とする客層認識プログラム。
7. 請求項５に記載の客層認識プログラムであって、
   前記照度特定ステップは、照度センサで検知された被写体の照度を取得する照度取得ステップを含む、ことを特徴とする客層認識プログラム。
8. 請求項５〜７のいずれか１項に記載の客層認識プログラムであってさらに、
   前記照度特定ステップにより特定された照度が所定の照度よりも明るいとき前記カメラのレンズ前に赤外線カットフィルタを装着し、前記照度特定ステップにより特定された照度が所定の照度よりも暗いとき前記カメラのレンズ前から前記赤外線カットフィルタを除去する赤外制御ステップをコンピュータに実行させるための客層認識プログラム。

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