JP5176402B2 - Passage retention information management system and program - Google Patents
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本発明は、施設内の人の通過滞留時間を求める情報管理システムに関する。 The present invention relates to an information management system for obtaining a passage residence time of a person in a facility.
従来、各種センサを用いた通過人数検出システムや交通量検出システムが提案されている(特許文献1、特許文献2、特許文献3)。
特許文献1は、超音波センサを設置し、その下を通行する車の数をカウントする手法を提案している。超音波が路面および車で跳ね返ってくるまでの時間差を電気パルスに変換し、このパルス数を車両数としてカウントするものである。カウントされた車両数は、センサが取り付けられた支持脚等に取り付けられた無線制御局からから無線基地局へ送られ、公衆回線を通じて集計所へ集められ、交通量調査が実施される。
また、特許文献2は、音センサを用いて水管の漏水の有無や箇所を検出するシステムを提案している。複数の音センサが設置されるが、それぞれの音センサには時刻を得るための時計手段が装備される。音センサにより得たデータとともに、この時計手段によって得た時刻情報を集計所へ無線送信し、そこで、漏水の有無について解析する。
さらに、特許文献3は、駅の改札機や出入り口に設けられたセンサ、エレベータの乗降センサ等のセンサを含む情報入力端末で得たデータを元に、人数をカウントし、リアルタイムで参照可能にするシステムを提案している。複数の情報入力端末が施設毎の集計処理装置に接続されており、さらに施設毎の集計処理装置は地域毎の集計処理装置に接続され、これがデータベースに接続された構成を採る。情報入力端末は、その位置情報とカウントした人数情報、カウントした時刻の情報を集計処理装置に送ることを前提としている。
Moreover,
Further,
しかしながら、特許文献1のシステムは、車両数の検出時刻を得るための手段がなく、検出時刻を管理することができないという問題がある。また、電気パルス数を係数して通行車両数をカウントすることはできるが、滞留時間を検出することはできない。
However, the system of
また、特許文献2および特許文献3のシステムは、時刻を検出するためにセンサデバイスに時計を装備することが前提となっている。すなわち、センサデバイス側に時刻算出機能がないと時刻管理ができないという問題がある。
一方、個々のセンサデバイス側に時計手段を装備するとコスト高になるという問題もある。また、個々のセンサデバイスに時計手段を装備したとしても、すべての時計を同期させる必要があり、同期させるための手段にコストがかかるという問題がある。
In addition, the systems of
On the other hand, if a clock means is provided on each sensor device side, there is a problem that the cost increases. Moreover, even if each sensor device is equipped with a clock means, it is necessary to synchronize all the clocks, and there is a problem that the means for synchronizing costs.
本発明は、このような問題に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、時刻検出機能を持たない低コストのセンサデバイスを用いた通過滞留情報管理システムを提供することである。 The present invention has been made in view of such problems, and an object of the present invention is to provide a passing residence information management system using a low-cost sensor device that does not have a time detection function.
前述した課題を解決するための第1の発明は、周辺にいる人の存在を感知し、人の有無を示す時系列データを送信する人感知センサ端末と、前記人感知センサ端末が設置された施設内に設置され、前記人感知センサ端末から送信される前記時系列データを収集し、転送データを生成する複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末と、前記複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末とネットワークを介して接続され、前記複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末から送信される前記転送データを元に人が通過した時刻を算出し、通過人数および滞留時間を求める情報管理サーバと、を有する通過滞留情報管理システムであって、前記人感知センサ端末は、人を感知するセンサと、CPUの内部クロックの所定の時間間隔ごとに前記センサのセンサデータを、人を感知していることを示す値、又は、人を感知していないことを示す値で取得するセンサデータ取得手段と、前記センサデータ取得手段により取得された所定の数のセンサデータの合計値と所定の値を比較し、前記合計値が前記所定の値を上回る場合に、前記所定の時間間隔×前記所定の数で定まる時間内に「人がいる」と判定し、前記合計値が前記所定の値以下の場合に「人がいない」と判定する人検出手段と、前記人検出手段によって判別された第2の所定の数の人の有無を示す時系列データと、前記人感知センサ端末ごとに指定されたセンサIDと、前記時系列データのパケットIDとから成るセンサ端末データを複数回、ブロードキャスト送信するセンサ端末データ送信手段と、を備え、前記センサ集計転送アクセスポイント端末は、前記人感知センサ端末から送信される前記センサ端末データを受信するとともに、受信時刻を前記センサ端末データと対応付ける第1の受信手段と、前記第1の受信手段により受信された前記センサ端末データに含まれる前記センサIDと前記パケットIDの両者が一致する2つ以上の前記センサ端末データを検出した場合に、そのうちの1つのみを有効なセンサ端末データとして取得する有効センサデータ判定手段と、前記有効センサデータ判定手段により得られた前記有効なセンサ端末データと、対応する前記受信時刻から成る前記転送データを、前記ネットワークを介して前記情報管理サーバに送信する転送データ送信手段と、を備えることを特徴とする通過滞留情報管理システムである。 According to a first aspect of the present invention, there is provided a human sensor terminal for detecting the presence of a person in the vicinity and transmitting time-series data indicating the presence or absence of a person, and the human sensor terminal. A plurality of sensor aggregation transfer access point terminals that are installed in a facility and collect the time series data transmitted from the human sensor terminal and generate transfer data; and the plurality of sensor aggregation transfer access point terminals and a network are connected via calculates the time a person based on the transfer data is passed to be transmitted from said plurality of sensors aggregate transfer access point terminal, that Yusuke and information management server to determine the passing people and residence time, the passage a excessive residence information management system, the person detecting sensor terminal, said sensor a sensor for sensing a person, the predetermined time intervals of the internal clock of the CPU Sensor data acquisition means for acquiring sensor data with a value indicating that a person is detected or a value indicating that a person is not detected, and a predetermined number of sensor data acquisition means acquired by the sensor data acquisition means Comparing a predetermined value with a total value of sensor data, if the total value exceeds the predetermined value, it is determined that “there is a person” within a time determined by the predetermined time interval × the predetermined number, Human detection means for determining that there is no person when the total value is less than or equal to the predetermined value; time-series data indicating the presence or absence of a second predetermined number of persons determined by the human detection means; Sensor terminal data transmission means for broadcasting the sensor terminal data consisting of a sensor ID designated for each human sensor terminal and a packet ID of the time-series data a plurality of times, The access point terminal receives the sensor terminal data transmitted from the human sensor terminal, and also receives a first reception unit that associates a reception time with the sensor terminal data, and the first reception unit receives the sensor terminal data. When detecting two or more sensor terminal data in which both the sensor ID and the packet ID included in the sensor terminal data match, only one of them is acquired as valid sensor terminal data. Transfer data transmitting means for transmitting the effective sensor terminal data obtained by the effective sensor data determining means and the transfer data consisting of the corresponding reception time to the information management server via the network And a passing residence information management system.
一方、前記情報管理サーバは、前記複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末から送信される前記転送データを受信する第2の受信手段と、前記第2の受信手段により受信された前記転送データに含まれる前記センサIDと前記パケットIDの両者が一致する2つ以上の前記転送データを検出した場合に、そのうちの1つのみを有効な転送データとして取得する有効転送データ判定手段と、前記有効転送データ判定手段により得られた前記有効な転送データのなかの前記時系列データと前記受信時刻を元に、前記人感知センサ端末周辺に人がいた時刻を算出する人検出時刻算出手段と、前記人検出時刻算出手段により算出された人のいる前記時刻から、所定時間内の通過人数、滞留時間、累積通過人数の少なくとも1つを求める分析手段と、を備え、前記人検出時刻算出手段は、前記有効な転送データのなかの前記センサIDに対応する前記人感知センサ端末周辺に人がいる時刻について、当該有効な転送データのなかの前記第2の所定の数の人の有無を示す時系列データのうち、連続して「人がいる」ことを示す部分に人がいるとして、当該部分の最初をi番目とし最後をj番目とすると、当該部分における人がいる開始時刻及び終了時刻を、開始時刻=前記受信時刻−(前記第2の所定の数−i)×(前記所定の時間間隔×前記所定の数で定まる時間)、終了時刻=前記受信時刻−(前記第2の所定の数−j)×(前記所定の時間間隔×前記所定の数で定まる時間)として算出し、前記分析手段は、前記センサIDに対応する前記人感知センサ端末ごとに、前記所定時間内の前記通過人数を、当該所定時間内に、前記人検出時刻算出手段がいるとした前記人を1として、累積して求め、前記滞留時間を、前記人検出時刻算出手段がいるとした前記人について、前記開始時刻と前記終了時刻との差として求め、前記累積通過人数を、前記所定時間ごとの前記通過人数の累積値として求めることを特徴とする。 Meanwhile, the information management server is included the in the transfer data received by the second receiving means and said second receiving means for receiving the transfer data transmitted from the plurality of sensors aggregate transfer the access point terminal Valid transfer data determination means for acquiring only one of the transfer data as valid transfer data when two or more transfer data in which both the sensor ID and the packet ID match are detected; and the valid transfer data determination Based on the time-series data in the effective transfer data obtained by the means and the reception time, a person detection time calculation means for calculating a time when a person is located around the human sensor terminal, and the person detection time from the time where the man calculated by the calculation means, passing people within a predetermined time, dwell time, and analyzing means for determining at least one of the accumulated passage number The human detection time calculation means includes the second of the valid transfer data for a time when there is a person around the human sensor terminal corresponding to the sensor ID in the valid transfer data. Of the time-series data indicating the presence or absence of a predetermined number of people, assuming that there is a person in the part indicating that “there is a person” continuously, if the first part of the part is i and the last part is j, the part The start time and the end time at which the person is present are as follows: start time = the reception time− (the second predetermined number−i) × (the predetermined time interval × the time determined by the predetermined number), end time = the above The reception time-(the second predetermined number-j) x (the predetermined time interval x the time determined by the predetermined number), and the analysis means is the human sensor terminal corresponding to the sensor ID. Every time, within the predetermined time The number of passing persons is determined by accumulating the person who is said to have the person detection time calculation means within the predetermined time as 1, and the residence time is determined for the person who has said person detection time calculation means. It is obtained as a difference between the start time and the end time, and the accumulated passing number is obtained as a cumulative value of the passing number every predetermined time.
前記センサは人の体温を感知する感熱センサであることが好ましい。
また、前記人感知センサ端末が設置された施設内に端末を更に設置し、前記ネットワークを介して前記情報管理サーバに接続し、前記分析手段により求められた所定時間内の通過人数および滞留時間を表示するようにしてもよい。
前記センサ端末データ送信手段は、前記時系列データと、前記センサIDと、前記パケットIDとともに、前記複数回、ブロードキャスト送信する場合の再送遅延時間を前記センサ端末データに加えて送信するようにしてもよい。
また、前記人検出時刻算出手段は、同一のセンサIDを持ち、連続したパケットIDを有する2つの前記時系列データの前記受信時刻の差から、前記時系列データの時間間隔を求め、前記人感知センサ端末周辺に人がいる時刻の算出精度を向上するようにしてもよい。
The sensor is preferably a thermal sensor that senses a human body temperature.
Further, a terminal is further installed in the facility where the human sensor terminal is installed, connected to the information management server via the network, and the number of people passing and the residence time within a predetermined time determined by the analyzing means are calculated. You may make it display.
The sensor terminal data transmitting means may transmit the time-series data, the sensor ID, and the packet ID together with the sensor terminal data in addition to the sensor terminal data, in addition to the sensor terminal data. Good.
The human detection time calculating means obtains a time interval of the time series data from a difference between the reception times of two time series data having the same sensor ID and consecutive packet IDs, and You may make it improve the calculation precision of the time when a person exists around a sensor terminal.
以上の第1の発明では、まず、人感知センサ端末のセンサデータ取得手段が、センサが検出するセンサデータを所定の時間間隔ごとに取得し、取得されたセンサデータが所定数収集されると、人検出手段が、所定の時間間隔×所定数で決まる時間内の人の有無を判定し、センサ端末データ送信手段が、各時間内の人の有無を時系列データとしてセンサIDおよび時系列を示すパケットIDとともに同じ施設内に設置された複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末に向けて無線送信する。
このとき、電波の干渉等による無線送受信の不安定さや、センサ集計転送アクセスポイント端末に稼動していないものがある場合等を考慮し、同一のセンサ端末データが複数回ブロードキャスト送信される。
In the above first invention, first, the sensor data acquisition means of the human sensor terminal acquires sensor data detected by the sensor at predetermined time intervals, and when a predetermined number of acquired sensor data is collected, The human detection means determines the presence / absence of a person within a time determined by a predetermined time interval × a predetermined number, and the sensor terminal data transmission means indicates the sensor ID and the time series using the presence / absence of a person within each time as time series data. Along with the packet ID, it is wirelessly transmitted to a plurality of sensor summary transfer access point terminals installed in the same facility.
At this time, the same sensor terminal data is broadcasted a plurality of times in consideration of instability of wireless transmission / reception due to radio wave interference and the like, and cases where the sensor aggregation transfer access point terminal is not operating.
各センサ集計転送アクセスポイント端末は、第1の受信手段により人感知センサ端末が送信したセンサ端末データを受信するが、同一のセンサ端末データを重複して受信している場合を考慮し、有効センサデータ判定手段が、センサ端末データに含まれるセンサIDとパケットIDを参照し、重複しているセンサ端末データを削除する。そして、転送データ送信手段が、その結果得られた有効なセンサ端末データとそのセンサ端末データの受信時刻からなる転送データを、ネットワークを介して情報管理サーバに送信する。 Each sensor total transfer access point terminal receives the sensor terminal data transmitted from the human sensor terminal by the first receiving means, but considers the case where the same sensor terminal data is received in duplicate, The data determination unit refers to the sensor ID and the packet ID included in the sensor terminal data, and deletes the duplicated sensor terminal data. Then, the transfer data transmission means transmits the transfer data including the effective sensor terminal data obtained as a result and the reception time of the sensor terminal data to the information management server via the network.
情報管理サーバは、第2の受信手段により各センサ集計転送アクセスポイント端末が送信した転送データを受信する。このとき、人感知センサ端末のブロードキャスト送信により、複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末から同一の転送データを受信している可能性があるため、有効転送データ判定手段が、転送データに含まれるセンサIDとパケットIDを元に重複する転送データを削除し、その後、人検出時刻算出手段が、有効な転送データのなかの時系列データと受信時刻を元に、人感知センサ端末周辺に人がいた時刻を算出する。この人がいた時刻から、分析手段は、通過人数や滞留時間、累積通過人数を算出する。 The information management server receives the transfer data transmitted from each sensor total transfer access point terminal by the second receiving means. At this time, since there is a possibility that the same transfer data is received from a plurality of sensor total transfer access point terminals due to broadcast transmission of the human sensor terminal, the valid transfer data determination means uses the sensor ID included in the transfer data. The duplicate transfer data is deleted based on the packet ID, and then the time when the person detection time calculation means has a person around the human sensor terminal based on the time series data and the reception time in the valid transfer data Is calculated. From the time when this person was present, the analysis means calculates the number of passing people, the staying time, and the cumulative number of passing people.
また、第2の発明は、コンピュータを請求項1から請求項6の通過滞留情報管理システムとして機能させることを特徴とするプログラムである。 According to a second aspect of the present invention, there is provided a program for causing a computer to function as the passing stagnation information management system according to the first to sixth aspects.
本発明によれば、時刻算出機能を装備していないセンサデバイスであっても、時刻情報を管理可能な通過滞留情報管理システムを提供することが可能になる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, even if it is a sensor device which is not equipped with the time calculation function, it becomes possible to provide the passage retention information management system which can manage time information.
以下、図面に基づいて本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
まず、図1を参照しながら、本発明の実施の形態に係る通過滞留情報管理システム1のシステム構成について説明する。
図1は、通過滞留情報管理システム1の構成を示すブロック図である。
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
First, the system configuration of the passing residence
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the passing residence
図1に示すように、通過滞留情報管理システム1は、学会会場、展示場、店舗、美術館等の各種施設21内に設置される人感知センサ端末3(3a、3b、・・・、3m)と、これも施設21内に設置される集計転送ポイント5(5a、5b、・・・、5n)と会場端末7、施設21内の集計転送ポイント5および会場端末7とインターネット等のHTTP通信網31を介して通信可能な遠隔の情報管理サーバ11で構成される。
As shown in FIG. 1, the passage retention
人感知センサ端末3は、施設21内の人が通過、滞留する種々の場所に1つずつ設置される。例えば、学会会場の各会場の入口や、店舗内のさまざまな商品棚等に数10個設置することが考えられる。
一方、集計転送ポイント5の数は人感知センサ端末3の数よりも少なくてよく、例えば、数個設置する。1つの集計転送ポイント5が無線通信可能な複数の人感知センサ端末3のデータを収集し、遠隔にある情報管理サーバ11にデータを転送する。
The
On the other hand, the total number of
情報管理サーバ11は、情報分析サーバ13および記録サーバ15で構成される。
情報分析サーバ13は、集計転送ポイント5から送信されたデータを元に、人の通過滞留時間等を分析する。分析して得られた情報は、記録サーバ15に格納される。
一方、施設21内の会場端末7は、遠隔の情報管理サーバ11の情報分析サーバ13で分析処理され、記録サーバ15に格納された通過滞留情報等をインターネット等のHTTP通信網31を介して受信し、表示する。
The
The
On the other hand, the venue terminal 7 in the
次に、各装置の構成について説明する。
図2は、人感知センサ端末3のハードウエア構成図、図3は、集計転送ポイント5のハードウエア構成図、図4は、会場端末7および情報管理サーバ11のハードウエア構成図である。
Next, the configuration of each device will be described.
2 is a hardware configuration diagram of the
図2に示すように、人感知センサ端末3は、センサ・モジュール31と、CPU(Central Processing Unit)34、ROM(Read Only Memory)35、RAM(Random Access Memory)36、無線通信インタフェース部33、電源スイッチ32等がバス37を介して接続された構成である。
As shown in FIG. 2, the
センサ・モジュール31は、人を感知するセンサであり、例えば、人の体温と周囲の温度の差を感知する熱感知センサであり、例えば、周囲の温度よりも高い温度が検出された場合には「高」電圧、そうでない場合には「低」電圧を出力する。
The
CPU34は、ROM35に格納されるプログラムをRAM36上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス37を介して接続された各装置を駆動制御し、後述する人感知センサ端末3の各手段(図5を参照)を実行する。
ROM35は、人感知センサ端末3が実行するプログラムやデータを保持する。
一方、RAM36は、ROM35からロードしたプログラムや、プログラムの処理に必要なデータ、センサ・モジュール31から取得したデータ等を一時的に保持するとともに、CPU34が実行する各処理のワークエリアとして機能する。
The
The
On the other hand, the
無線通信インタフェース部33は、センサ・モジュール31から取得し、処理したデータを集計転送ポイント5に送信するための通信インタフェースである。通信インタフェース規格の種類は問わないが、例えば、無線LAN、ZigBee、Bluetooth、315MHz帯の微弱無線等である。
さらに、電源スイッチ32は、人感知センサ端末3への給電をOn/Offするためのスイッチである。
The wireless
Further, the
次に、集計転送ポイント5のハードウエア構成を図3に沿って説明する。
図3に示すように、集計転送ポイント5は、CPU51、ROM52、RAM53、記憶部54、時計55、無線通信インタフェース部56等がバス57を介して接続された構成である。例えば、LinuxボートやLinux PC等を使用して構成される。
Next, the hardware configuration of the
As illustrated in FIG. 3, the
CPU51は、ROM52あるいは記憶部54に格納されるプログラムをRAM53上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス57を介して接続された各装置を駆動制御し、後述する集計転送ポイント5の各手段(図11を参照)を実行する。
The
ROM52は、集計転送ポイント5が実行するプログラムやデータを保持する。
一方、RAM53は、ROM52からロードしたプログラムや、プログラムの処理に必要なデータ、人感知センサ端末3から取得したデータ等を一時的に保持するとともに、CPU51が実行する各処理のワークエリアとして機能する。
また、記憶部54は、CPU51が実行するプログラム、プログラムの実行に必要なデータ、OS(オペレーティング・システム)等、データ等が格納され、必要に応じてRAM53に呼び出され、CPU51によって処理される。
The
On the other hand, the
The
無線通信インタフェース部56は、人感知センサ端末3との間の無線通信を可能にする通信インタフェースと、HTTP通信網31を介して情報管理サーバ11との間の通信を可能にする通信インタフェースから成る。
人感知センサ端末3との通信を可能にする通信インタフェースには、人感知センサ端末3の規格と同じものを使用すればよい。人感知センサ端末3から発信される電波を常に監視して、情報を受信する。
一方、情報処理サーバ11との間の通信を可能にする通信インタフェースは、インターネット等のHTTP通信網31と接続可能であれば無線あるいは有線のどちらでもよい。
The wireless
A communication interface that enables communication with the
On the other hand, the communication interface that enables communication with the
次に、情報管理サーバ11のハードウエア構成を図4に沿って説明する。
図4に示すように、情報管理サーバ11は、一般的なコンピュータを利用して構成される。情報分析サーバ13と記録サーバ15は、図4に示すようなコンピュータ・システムを個々に装備してもよいし、1つのコンピュータ・システムを共用してもよい。
Next, the hardware configuration of the
As shown in FIG. 4, the
情報管理サーバ11は、CPU111、ROM112、RAM113、記憶部114、入力部115、表示部116、通信インタフェース部117等がバス118を介して接続された構成である。
The
CPU111は、記憶部114、ROM112等の記憶媒体に格納されているプログラムをRAM113上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス118を介して接続された各装置を駆動制御し、情報管理サーバ11が行なう各種処理(図15参照)を実行する。
The
記憶部114は、ハードディスク装置(HDD)であり、CPU111が実行するプログラムや、プログラムの実行に必要なデータ、OS等が格納される。プログラムに関しては、OS等の制御プログラムや、後述するフィルタリング処理や分析処理等に相当するアプリケーションプログラムが格納される。
The
入力部115は、例えば、キーボードや、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置である。入力部115を介して、情報管理サーバ11の動作や操作、データ入力等を行うことができる。
表示部116は、CRTモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置と、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等(ビデオアダプタ等)を有する。
The
The
通信インタフェース部117は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとHTTP通信網31間の通信を媒介する通信インタフェースであり、通信網31を介して、他の端末(集計転送ポイント5、会場端末7)間との通信制御を行なう。
The
施設21内に設置される会場端末7も、一般的なコンピュータを利用して構成される。
すなわち、会場端末7のハードウエア構成は、図4に示すように、CPU71、ROM72、RAM73、記憶部74、入力部75、表示部76、通信インタフェース部77等がバス78を介して接続された構成である。
The venue terminal 7 installed in the
That is, as shown in FIG. 4, the hardware configuration of the venue terminal 7 includes a
CPU71は、記憶部74、ROM72等の記憶媒体に格納されているプログラムをRAM73上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス78を介して接続された各装置を駆動制御し、会場端末7が行なう各種処理、例えば、情報管理サーバ11とHTTP通信網31を介して通信し、情報管理サーバ11が処理した通過滞留情報を得て表示部76に表示する処理等を実行する。
The
なお、ROM72、RAM73、記憶部74、入力部75、表示部76、通信インタフェース77、およびバス78は、情報管理サーバ11のROM112、RAM113、記憶部114、入力部115、表示部116、通信インタフェース117、およびバス118の各部と同様なので、それらの説明は省略する。
The
次に、人感知センサ端末3の機能について図5に沿って説明する。
図5は、人感知センタ端末3の機能ブロック図である。
図5に示すように、人感知センサ端末3は、センサデータ取得手段301、センサデータ格納手段302、人検出手段303、人検出データ格納手段304、およびデータ送信手段305を備える。
これらの各手段は、プログラムとしてROM35に格納され、必要に応じてRAM36に呼び出されてCPU34により実行される。
Next, the function of the
FIG. 5 is a functional block diagram of the human
As shown in FIG. 5, the
Each of these means is stored in the
センサデータ取得手段301は、センサ・モジュール31の出力データを所定の検出間隔で取得する。人感知センサ端末3は、時計機能を持たない簡単な構成でありため、検出間隔は、CPU34の内部クロックを利用して求める。CPU34の内部クロックにより、例えば10msの間隔ごとにセンサデータ読み出し信号を生成し、その信号のタイミングでセンサ・モジュール31のセンサデータを読み込む。センサデータは、人を感知していることを示す「1」と人を感知していないことを示す「0」の2値データである。
The sensor
センサデータ格納手段302は、センサ・モジュール31から所定の検出間隔ごとに取得した2値データをRAM36に格納する。
このとき、センサデータの個数を計数するセンサデータ・カウンタによりデータ数を計数し、データ数が所定の数(例えば100個)収集された時点で人検出手段303が起動される。検出間隔を10ms、所定のデータ数を100個とすれば、1秒分のセンサデータが収集されると人検出手段303が起動されることになる。
The sensor
At this time, the number of data is counted by a sensor data counter that counts the number of sensor data, and the human detection means 303 is activated when a predetermined number (for example, 100) of data is collected. If the detection interval is 10 ms and the predetermined number of data is 100, the human detection means 303 is activated when sensor data for one second is collected.
人検出手段303は、所定のデータ数の収集期間である検出間隔×所定のデータ数の期間(例えば1秒間)についての人の有無を判定する。この手法については後述する。
人検出データは、人がいる(有)の場合「1」、いない(無)の場合「0」の2値データである。
The
The human detection data is binary data “1” when a person is present (present) and “0” when a person is absent (absent).
人検出データ格納手段304は、人検出手段303によって得た人検出データをRAM36に格納する。RAM36に格納される人検出データは、検出間隔×所定のデータ数の時間間隔(例えば1秒)ごとの時系列データになる。
このとき、人検出データの個数を計数する人検出データ・カウンタによりデータ数を計数し、データ数が所定の数(例えば60個)格納された時点でデータ送信手段305が起動される。人検出データが1秒ごとの時系列データであるとすれば、1分間分の人検出データが収集された時点でデータ送信手段305が起動されることになる。これは、人感知センサ端末3と集計転送ポイント5間の通信回数を減らす役割を果たす。
The human detection
At this time, the number of data is counted by a human detection data counter that counts the number of human detection data, and the data transmission means 305 is activated when a predetermined number (for example, 60) of data is stored. If the human detection data is time-series data every 1 second, the
データ送信手段305は、所定の個数からなる人検出データを集計転送ポイント5に送信する。このとき、人検出データとともに、人感知センサ3を識別するためのセンサIDと、人検出データのパケット番号を示すパケットIDを送信する。詳細については後述する。
The
次に、人感知センサ端末3の各手段(301〜305)の詳細を図6〜図9に沿って説明する。
図6は、センサデータ取得手段301、センサデータ格納手段302、および人検出手段303の処理の流れを示すフローチャート、図7は、人検出手段303、データ送信手段305の処理の流れを示すフローチャート、図8はデータ送信手段305の流れを示すフローチャートとデータ構成説明図、図9は、人感知センサ端末3のRAM36の内容を示す説明図である。
Next, details of each means (301 to 305) of the
FIG. 6 is a flowchart showing the processing flow of the sensor data acquisition means 301, sensor data storage means 302, and human detection means 303. FIG. 7 is a flowchart showing the processing flow of the human detection means 303 and data transmission means 305. FIG. 8 is a flowchart showing the flow of the data transmitting means 305 and a data structure explanatory diagram. FIG. 9 is an explanatory diagram showing the contents of the
人感知センサ端末3は、電源スイッチ32がOnになると、それがOffになるまでの間稼動し続ける。すなわち、センサ・モジュール31からセンサデータを取得して、処理し、集計転送ポイント5に送信し続ける。
When the
図6に示すように、電源スイッチ32がOnになると、まず、RAM36中に設けられるセンサデータ・カウンタ363、人検出データ・カウンタ365、パケットIDカウンタ362を初期化する(ステップ11)。
As shown in FIG. 6, when the
次に、CPU34の内部クロックを使用したデータ取得間隔タイマt1をリセットして始動する(ステップ12)。
次に、センサデータ取得手段301は、センサ・モジュール31の出力であるセンサデータD(m)を取得し、センサデータ格納手段302がRAM36に格納する(ステップ13)。
Next, the data acquisition interval timer t1 using the internal clock of the
Next, the sensor data acquisition means 301 acquires sensor data D (m) that is an output of the
センサデータの取得と格納が行なわれると、センサデータ・カウンタm(363)を1インクリメントする(ステップ14)。そして、センサデータ・カウンタmの値が所定の値M(例えばM=100)を上回ったか否かを判定し(ステップ15)、上回った場合(ステップ15のYes)には人検出手段303を起動する(ステップ17)。人検出手段303については後述する。
センサデータ・カウンタmの最大値である最大センサデータ数M364は、予め適切に定めてRAM36に格納しておく。
When sensor data is obtained and stored, the sensor data counter m (363) is incremented by 1 (step 14). Then, it is determined whether or not the value of the sensor data counter m exceeds a predetermined value M (for example, M = 100) (step 15), and if it exceeds (Yes in step 15), the human detection means 303 is activated. (Step 17). The person detecting means 303 will be described later.
The maximum sensor data number M364, which is the maximum value of the sensor data counter m, is appropriately determined in advance and stored in the
センサデータ・カウンタmの値が所定の値M(例えばM=100)以下の場合(ステップ15のNo)には人検出手段303は起動せずに、データ取得間隔タイマt1の値が所定のデータ取得間隔T1(例えばT1=10ms)に達するまで待ち(ステップ16)、データ取得間隔T1に達したら(ステップ16のYes)、センサデータD(m)を取得するためにステップ12に戻る。
ここでえ、データ取得間隔T1(369)は、予め定めてRAM36に格納しておく。
When the value of the sensor data counter m is equal to or smaller than a predetermined value M (for example, M = 100) (No in Step 15), the human detection means 303 is not activated and the value of the data acquisition interval timer t1 is equal to the predetermined data. The process waits until the acquisition interval T1 (for example, T1 = 10 ms) is reached (step 16). When the data acquisition interval T1 is reached (Yes in step 16), the process returns to step 12 to acquire the sensor data D (m).
Here, the data acquisition interval T1 (369) is determined in advance and stored in the
以上の処理により、データ取得間隔T1(例えばT1=10ms)毎にセンサ・モジュール31の出力である「0」、「1」の2値データが取得され、RAM36に格納される。
このセンサデータ取得手段301およびセンサデータ格納手段302は、電源スイッチ32がOffにならないかぎり引き続きデータ取得間隔T1ごとに実行される。
また、データ取得間隔T1を10ms、最大センサデータ数Mを100個とすると、1秒ごとに、100個の2値センサデータD(1)〜D(100)についての人検出手段303が起動されることになる。
Through the above processing, binary data “0” and “1”, which are outputs of the
The sensor
If the data acquisition interval T1 is 10 ms and the maximum number of sensor data M is 100, the human detection means 303 for 100 binary sensor data D (1) to D (100) is activated every second. Will be.
次に、図7に沿って、人検出手段303の処理を説明する。
図7は、人検出手段303の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、M個のセンサデータD(m)、m=1〜Mを合計し、合計値ADを求める(ステップ21)。すなわち、「0」あるいは「1」のM個のデータを加算し、合計値ADを得る。
次に、合計値ADの値を、予め定めてRAM36に格納してある閾値ADTH371と比較する(ステップ22)。M個分の合計値ADの値が大きければ人がいると感知したセンサデータが多いことを示す。
Next, the process of the
FIG. 7 is a flowchart showing the flow of processing of the
First, M pieces of sensor data D (m) and m = 1 to M are summed to obtain a sum value AD (step 21). That is, M data “0” or “1” are added to obtain a total value AD.
Next, the value of the total value AD is compared with a
そして、ADの値が閾値ADTH371よりも大きい場合は(ステップ22のYes)、人を検知したと判定し、人検出データPD(n)の値を「1」に(ステップ23)、ADの値が閾値ADTH371以下の場合は(ステップ22のNo)、人が検知できないと判定し、人検出データPD(n)の値を「0」にする(ステップ24)。
次に、ステップ23およびステップ24で得た人検出データPD(n)をRAM36に格納する(ステップ25)。
If the value of AD is greater than the threshold value AD TH 371 (Yes in step 22), it is determined that a person has been detected, and the value of the person detection data PD (n) is set to “1” (step 23). Is equal to or less than the threshold value AD TH 371 (No in step 22), it is determined that a person cannot be detected, and the value of the person detection data PD (n) is set to “0” (step 24).
Next, the human detection data PD (n) obtained in step 23 and
次に、RAM36に格納された人検出データPDの個数であるnを予め定めてRAM36に格納されている最大人検出データ数N(例えばN=60個)366と比較し(ステップ26)、人検出データPDの個数がN個以上の場合には(ステップ26のYes)、データ送信手段305を起動する(ステップ27)。
すなわち、N個分の人検出データPDをまとめて人感知センサ端末3から集計転送ポイント5に送信することになる。
データ送信手段305を起動したら、人検出データ・カウンタn365を初期化して1とし(ステップ28)、人検出手段303の処理を終了する。
一方、人検出データPD数nがN個に満たない場合(ステップ26のNo)には、nの値を1インクリメント(ステップ29)してから人検出手段303を終了する。
Next, n, which is the number of human detection data PD stored in the
That is, N human detection data PD are collectively transmitted from the
When the
On the other hand, when the number n of person detection data PD is less than N (No in Step 26), the value of n is incremented by 1 (Step 29), and the person detection means 303 is terminated.
次に、図8に沿って、データ送信手段305の処理を説明する。
図8(a)は、データ送信手段305の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、RAM36からN個の人検出データPD(n)、n=1〜Nを読み出す(ステップ31)。
例えば、データ取得間隔T1=10ms、最大センサデータ数M=100個、最大人検出データ数N=60個とすると、1秒ごとの人検出データPD(n)1分間分を人感知センサ端末3から送信することになる。
Next, the processing of the
FIG. 8A is a flowchart showing a processing flow of the
First, N person detection data PD (n), n = 1 to N are read from the RAM 36 (step 31).
For example, if the data acquisition interval T1 = 10 ms, the maximum number of sensor data M = 100, and the maximum number of human detection data N = 60, the human
次に、人検出データ、n=1〜Nに、人感知センサ端末3を識別可能にするデバイスIDと、人検出データPD(n)のパケット番号を示すパケットIDであるpを付与し送信データSDとする(ステップ32)。
図8(b)は、送信データSD374の構成例を示す図である。
人検出データPD(n)、(n=1〜N)373にデバイスID361とパケットID362が付加されている。
Next, a device ID for enabling identification of the
FIG. 8B is a diagram illustrating a configuration example of the transmission data SD374.
A
パケットIDは、特定デバイスIDを持つ人感知センサ端末3から送信された人検出データPD(n)が何番目のデータであるかを示すものである。デバイスIDとパケットIDは、後述するように、受信パケットの重複や、パケットの喪失を検出するために利用される。
デバイスID361は、人感知センサ端末3のRAM36に格納しておく。また、生成された送信データSD374もRAM36に格納しておく。
The packet ID indicates what number data the human detection data PD (n) transmitted from the
The
次に、生成した送信データSDを集計転送ポイント5に送信する処理を行う。データ送信は、ブロードキャスト送信で、複数回(J回)送信する。
ブロードキャスト送信を行なうことにより、1つの人感知センサ端末3の送信データSDが複数の集計転送ポイント5(5a、5b、…5n)に送信される。これは、一時的な無線LANとの干渉などによる電波の到達状況の悪化や、機器の故障によりデータ受信が行なえない集計転送ポイント5がある場合を考慮し、少なくとも1つ以上の集計転送ポイント5で送信データSDが受信されるようにするためである。
また、同一の送信データSDを複数回(J回)送信するのも、電波の到達状況の変化に対応するためである。
Next, a process of transmitting the generated transmission data SD to the
By performing broadcast transmission, transmission data SD of one
The reason why the same transmission data SD is transmitted a plurality of times (J times) is to cope with a change in the arrival status of radio waves.
まず、複数回送信するために送信回数カウンタjを初期化し0にする(ステップ33)。次に、送信回数カウンタjを1インクリメントして送信処理を開始する(ステップ34)。複数回送信する際の送信間隔を計測する送信間隔タイマt2をリセットして始動する(ステップ35)。その後、送信データSDを無線通信インタフェース部33を介してブロードキャスト送信する(ステップ36)。これにより1回のブロードキャスト送信が実行される。 First, in order to transmit a plurality of times, a transmission number counter j is initialized to 0 (step 33). Next, the transmission number counter j is incremented by 1 and transmission processing is started (step 34). The transmission interval timer t2 for measuring the transmission interval when transmitting a plurality of times is reset and started (step 35). Thereafter, the transmission data SD is broadcasted via the wireless communication interface unit 33 (step 36). Thus, one broadcast transmission is executed.
送信回数カウンタjが予め定めた最大送信回数J以上か否かを判定し(ステップ37)、最大送信回数Jに至っていない場合には(ステップ37のNo)、再度送信を行うためステップ38により送信間隔タイマt2が予め定めた送信間隔T2(例えばT2=5ms)経過するのを待ち(ステップ38のNo)、送信間隔T2が経過したら(ステップ38のYes)、ステップ34に戻り、再送を行なう。
最大送信回数J回送信を終えた場合には(ステップ37のYes)、パケット番号の値pを1インクリメントして(ステップ39)、データ送信手段305を終了する。
It is determined whether or not the transmission number counter j is equal to or greater than a predetermined maximum number of transmissions J (step 37). If the maximum number of transmissions J has not been reached (No in step 37), transmission is performed at step 38 to perform transmission again. The interval timer t2 waits for a predetermined transmission interval T2 (for example, T2 = 5 ms) to elapse (No in step 38). When the transmission interval T2 elapses (Yes in step 38), the process returns to step 34 to perform retransmission.
When the maximum number of transmissions J has been completed (Yes in step 37), the value p of the packet number is incremented by 1 (step 39), and the
最大送信回数Jは、予め例えばJ=10回等に定めて、その値をRAM36に格納しておく。また、送信間隔T2も予めT2=5ms等のように定めてRAM36に格納しておく。
The maximum number of transmissions J is set in advance to J = 10 times, for example, and the value is stored in the
図9は、人感知センサ端末3のRAM36に格納する各種データの種類を示している。
RAM36には、例えば、個々の人感知センサ端末3を識別するためのデバイスID361、送信データSDのパケットIDを計数するためのパケットIDカウンタp362、センサ・モジュール31からセンサデータD(m)を取得する際のセンサデータ個数計数用のカウンタm363、人検出手段303を起動するための最大センサデータ数M364、人検出データ数計数用のカウンタn365、データ送信手段305を起動するための最大人検出データ数N366、送信回数カウンタj367、最大送信回数J368、センサデータD(m)のデータ取得間隔T1(369)、データ送信間隔T2(370)、人検出閾値ADTH371、センサデータD(m)372、人検出データPD(n)373、送信データSD374等である。
FIG. 9 shows various data types stored in the
In the
図10は、人感知センサ端末3から複数の集計転送ポイント5に複数回ブロードキャスト送信を行なうことを説明する図である。
送信データSDはJ回(例えばJ=10回)、周辺の集計転送ポイント5に送信される。送信データSDが複数の集計転送ポイント5によって受信されるようにして、どの集計転送ポイント5にも全く送信データSDが受信されない危険を回避するためである。
FIG. 10 is a diagram for explaining that broadcast transmission is performed a plurality of times from the
The transmission data SD is transmitted J times (for example, J = 10 times) to the surrounding
次に、集計転送ポイント5の機能について、図11に沿って説明する。
図11は、集計転送ポイント5の機能ブロック図である。
人感知センサ端末3から送信される送信データSDを受信する受信手段502と、各送信データSDの受信時刻を付与する受信時刻付与手段502、受信データ503を一時的に集計転送ポイント5のRAM53に格納する受信データ一時記憶手段503、複数回送信による受信データの重複を判定し、重複データをフィルタリングする重複データ判定手段504、有効なデータと受信データから情報管理サーバ11に送信する転送データを生成し、RAM53または記憶部54に格納するデータ登録手段505、および、転送データを情報管理サーバ11に送信するデータ送信手段506より成る。
Next, the function of the
FIG. 11 is a functional block diagram of the
The receiving means 502 for receiving the transmission data SD transmitted from the
図12に示すように、集計転送ポイント5のRAM53には、個々の集計転送ポイント5を識別するための集計転送ポイントID531、人感知センサ端末3から送信され集計転送ポイント5が受信した受信データSD532、時計55により得た受信データSD(i)532の受信時刻データSDT(i)、および、集計転送ポイント5がアクセスするための情報管理サーバ11のアドレス534等が格納される。
As shown in FIG. 12, the total
次に、集計転送ポイント5の各手段の詳細を、図13に沿って説明する。
図13(a)は、集計転送ポイント5の処理の流れを示すフローチャートである。
集計転送ポイント5は、受信手段501によって複数の人感知センサ端末3から送信される電波を継続的に受信しており、受信された受信データSDは、受信時刻付与手段502によって得られた受信時刻SDTとともにRAM53に蓄えられている(受信データ一時記憶手段503)。
Next, details of each means of the
FIG. 13A is a flowchart showing a processing flow of the
The
RAM53に格納された個々の受信データSD(i)について、次の処理が実行される。
まず、RAM53から受信データSD(i)を読み出し(ステップ41)、受信データSD(i)と同一の受信データを以前に受信したか否かを判定する(ステップ42)。すなわち、受信データSD(i)の構成要素であるデバイスIDとパケットIDの両方が一致する受信データSDが既に記憶部54に登録されているか判定する。一致する受信データがない場合には(ステップ42のNo)、新たな受信データSDであると見なし、記憶部54に受信データSD(i)と、この受信データSD(i)の受信時刻SDT(i)(RAM53に格納されている)を記憶部54に有効な受信データとして登録する(ステップ43)。
一方、デバイスIDとパケットIDの両方が一致する受信データが既に記憶部54に存在する場合には(ステップ42のYes)、受信データSDは無効の受信データとする。
The following processing is executed for each received data SD (i) stored in the
First, the received data SD (i) is read from the RAM 53 (step 41), and it is determined whether the same received data as the received data SD (i) has been received before (step 42). That is, it is determined whether or not the reception data SD that matches both the device ID and the packet ID, which are constituent elements of the reception data SD (i), is already registered in the
On the other hand, when reception data that matches both the device ID and the packet ID already exists in the storage unit 54 (Yes in step 42), the reception data SD is invalid.
その後、受信データSDの有効/無効に関わり無く、RAM53内の重複データ判定済みの受信データSD(i)およびその受信時刻データSDT(i)を消去する(ステップ44)。
以上の処理により、記憶部54には集計転送ポイント5が受信した重複のない受信データSD(i)のみが受信時刻SDT(i)とともに格納されることになる。
Thereafter, regardless of whether the received data SD is valid / invalid, the received data SD (i) and the received time data SDT (i) whose duplicate data has been determined in the
As a result of the above processing, only non-overlapping received data SD (i) received by the
次に、記憶部54に登録された受信データSD(i)および受信時刻データSDT(i)に集計転送ポイントID531を付加し、集計転送ポイント5からの送信データBDを生成する(ステップ45)。
そして、生成した送信データBDを、RAM53に格納されている情報管理サーバ11のサーバ・アドレス534にネットワーク31を介して送信する(ステップ46)。
Next, the total
Then, the generated transmission data BD is transmitted to the
図13(b)は、集計転送ポイント5が送信する送信データBD550の構成を示す図である。
人感知センサ端末3から送信され集計転送ポイント5が受信した受信データSD(i)532に加えて、受信時刻SDT(i)533と集計転送ポイントID531が付加されている。
受信データSD(i)532は、人感知センサ端末3識別用のデバイスIDと、何パケット目の人検出データであるかを示すパケットID、および、人の有無を示す時系列データからなる人検出データPD(n)で構成される。
集計転送ポイントID531は、情報管理サーバ11がこの送信データBD550を受信した際にどの集計転送ポイント5から受信したのかを識別するためのもので、通過滞留情報の分析に直接使用されるものではなく、必須データではない。無線環境の安定性や集計転送ポイント5の稼動確認等に使用する。
FIG. 13B is a diagram showing a configuration of transmission data BD550 transmitted by the
In addition to the received data SD (i) 532 transmitted from the
The received data SD (i) 532 is a human detection consisting of a device ID for identifying the
The total
図14は、複数の集計転送ポイント5(5a、5b・・・)と情報管理サーバ11間の通信の概念図である。
人感知センサ端末3は集計転送ポイント5にブロードキャスト送信を行なっており、複数の集計転送ポイント5が、同じ人感知センサ端末3から送られた同一の送信データBD550を情報管理サーバ11に送信する可能性がある。
FIG. 14 is a conceptual diagram of communication between the plurality of total transfer points 5 (5a, 5b...) And the
The
次に、図15に沿って、情報管理サーバ11の機能を説明する。
図15は、情報分析サーバ13と記録サーバ15からなる情報管理サーバ11の機能ブロック図である。
情報分析サーバ13は、集計転送ポイント5から送信された送信データBDを受信する受信手段1301と、送信データBDの受信時刻を付与する受信時刻付与手段1302と、受信データを一時的にRAM113または記憶部114に記憶する受信データ一時記憶手段1303と、複数の集計転送ポイント5から送信された同一の受信データをフィルタリングして有効なデータを取得する重複データ判定手段1304と、有効なデータを元に、人の通過人数や滞留時間、累積人数等を取得するデータ分析手段1305からなる。
Next, the function of the
FIG. 15 is a functional block diagram of the
The
一方、記録サーバ15は、情報分析サーバ13のデータ分析手段1305によって求められた人の通過人数や滞留時間、累積人数等の分析データを記憶部114に記録する分析データ記録手段15と、分析データをネットワーク31を介して施設21内に設置された会場端末7に送信する分析データ配信手段1502からなる。
On the other hand, the
図16は、情報管理サーバ11のRAM113に格納されるデータの例である。
集計転送ポイント5から送信され、情報管理サーバ11が受信した受信データBD1131や、受信管理サーバ11が受信データBD(k)1131を受信した受信時刻データBDT(k)1132、施設21内に設置された人感知センサ端末3の位置情報1133等がRAM113に格納される。
受信時刻データBDT(k)は、HTTP通信網31による通信環境の確認にされるもので、通過滞留情報の分析には必須ではない。
また、人感知センサ端末3の位置情報1133については後述するが、人感知センサ端末3の施設21内での位置を登録しておくことで、人の通過滞留分析データと位置情報を関係付けて分析することが可能になる。
FIG. 16 is an example of data stored in the
The reception data BD1131 transmitted from the
The reception time data BDT (k) is used for confirming the communication environment by the
Further, the
次に、情報分析サーバ13の各手段の詳細を、図17に沿って説明する。
図17は、情報分析サーバ11の処理の流れを示すフローチャートである。
情報分析サーバ13は、受信手段1301によって複数の集計転送ポイント4から送信されるデータBD(k)を継続的に受信しており、受信された受信データBD(k)は、受信時刻付与手段1302によって受信時刻BDT(k)とともにRAM113に蓄えられている(受信データ一時記憶手段1303)。
Next, details of each means of the
FIG. 17 is a flowchart showing a processing flow of the
The
RAM113に格納された個々の受信データBD(k)について、次の処理が実行される。
まず、RAM113から受信データBD(k)を読み出し(ステップ51)、受信データBD(k)と同一の受信データを他の集計転送ポイント5から以前に受信したか否かを判定する(ステップ52)。すなわち、受信データBD(k)の構成要素であるデバイスIDとパケットIDの両方が一致する受信データBDが既に記憶部114に登録されているか判定する。一致する受信データがない場合には(ステップ52のNo)、新たな受信データBDであると見なし、記憶部114に受信データBD(k)と、この受信データBD(k)の受信時刻BDT(k)(RAM113に格納されている)を記憶部114に有効な受信データとして登録する(ステッ53)。
一方、デバイスIDとパケットIDの両方が一致する受信データが既に記憶部114に存在する場合には(ステップ52のYes)、受信データBDは無効の受信データとする。
The following processing is executed for each received data BD (k) stored in the
First, the received data BD (k) is read from the RAM 113 (step 51), and it is determined whether or not the same received data as the received data BD (k) has been previously received from another total transfer point 5 (step 52). . That is, it is determined whether or not the reception data BD that matches both the device ID and the packet ID, which are constituent elements of the reception data BD (k), is already registered in the
On the other hand, if reception data that matches both the device ID and the packet ID already exists in the storage unit 114 (Yes in step 52), the reception data BD is regarded as invalid reception data.
その後、受信データBDの有効/無効に関わり無く、RAM113内の重複データ判定済みの受信データBD(k)およびその受信時刻データBDT(k)を消去する(ステップ54)。
以上の処理により、記憶部114には情報分析サーバ13が受信した重複のない受信データBD(k)のみが受信時刻BDT(k)とともに格納されることになる。
Thereafter, regardless of whether the received data BD is valid / invalid, the received data BD (k) for which duplicate data has been determined in the
Through the above processing, only the non-overlapping received data BD (k) received by the
次に、記憶部114に登録された受信データBD(k)を分析する(ステップ55)。受信データBD(k)の分析については後述する。
そして、分析結果を記録サーバ15に送り(ステップ56)、処理を終了する。記録サーバ15は、その分析結果を記憶部114に格納する。
Next, the received data BD (k) registered in the
Then, the analysis result is sent to the recording server 15 (step 56), and the process is terminated. The
図18は、情報分析サーバ13による受信データBD(k)の分析(ステップ55)の説明図である。
情報管理サーバ11の記憶部114には、重複のない有効な受信データBD(k)1131が格納されている。
FIG. 18 is an explanatory diagram of the analysis (step 55) of the reception data BD (k) by the
The
図18に示すように、受信データBD(k)1131は、人感知センサ端末3が作成し、集計転送ポイント5に送信した送信データSD374と、その送信データSD374を集計転送ポイント5が受信した受信時刻SDT533および受信した集計転送ポイント5の集計転送ポイントID531で構成される。
また、送信データSD374は、この送信データSD374を送信した人感知センサ端末3を識別するためのデバイスID(例えば、3a)と、人検出データPD、人検出データPDの順番を示すパケットID(例えば、1)からなる。
As shown in FIG. 18, the reception data BD (k) 1131 is generated by the
The transmission data SD374 includes a device ID (for example, 3a) for identifying the
人検出データPD(n)はN個(例えばN=60個)のデータからなる。
前述したように、PD(n)は、例えば1秒ごと(データ取得間隔T1=10ms、最大センサデータ数M=100個とした場合)の人の有無を示す2値データ(有「1」、無「0」)で、N=60個の場合、PD(n)、n=1,2,・・・,Nは、1分間分の人検出データである。
The human detection data PD (n) is composed of N data (for example, N = 60 data).
As described above, PD (n) is, for example, binary data (existing “1”) indicating the presence / absence of a person every second (when the data acquisition interval T1 = 10 ms and the maximum number of sensor data M = 100). If “N” is “0”) and N = 60, PD (n), n = 1, 2,..., N is human detection data for one minute.
情報分析サーバ13のデータ分析手段1305は、このN個の人検出データから人有「1」のデータを抽出する。
図18の例では、人検出データPD(n)の3番目と4番目のデータ(n=3および4)と、57番目、58番目、59番目のデータ(n=57、58、59)が人有「1」である。
ここで、集計転送ポイント5での受信時刻SDT533を12時0分0秒とし、N番目(n=60)の時点を受信時刻SDT533であるとすると、n=3〜4に人有「1」の時刻は11時59分03秒〜11時59分04秒となる。また、n=57〜59の時刻は11時59分57秒〜11時59分59秒となる。
すなわち、この例では、11時59分03秒〜04秒、および、11時59分57秒〜59秒に人が人感知センサ端末3(3a)付近にいたと分析する。
The
In the example of FIG. 18, the third and fourth data (n = 3 and 4) of the human detection data PD (n) and the 57th, 58th, and 59th data (n = 57, 58, 59) are Personnel “1”.
Here, assuming that the
That is, in this example, it is analyzed that a person was in the vicinity of the human sensor terminal 3 (3a) at 11:59:03 to 04 and 11:59:57 to 59 seconds.
以上のようにして分析された、人感知端末3付近に人がいる「開始時刻」と「終了時刻」、および、その人感知センサ端末3の「デバイスID」を記憶部114に格納していく。
The “start time” and “end time” of the person in the vicinity of the
このようにして分析し、収集された分析データを加工することにより、人の通過人数や滞留時間を求めることが可能である。
すなわち、ある時間内の特定のデバイスIDの分析データ数を累積することにより、その時間内にそのデバイスIDの人感知端末3付近を通過した人の人数を求めることができる。
また、「開始時刻」と「終了時刻」との差から、人感知端末3付近に滞留した時間を求めることができる。
By analyzing in this way and processing the collected analysis data, it is possible to determine the number of people passing by and the residence time.
That is, by accumulating the number of analysis data of a specific device ID within a certain time, it is possible to obtain the number of people who have passed through the vicinity of the
Further, the time spent in the vicinity of the
分析データの加工例を図19、図20に示す。分析データを加工して、記憶サーバ15に格納し、情報管理サーバ11の表示部116に表示させることもできるし、これを施設21内の会場端末7に通信網31を介して送ることにより、会場端末7の表示部76に表示させることも可能である。
Examples of processing the analysis data are shown in FIGS. The analysis data can be processed and stored in the
図19、図20は、分析加工結果の表示例である。
図19(a)は、2つの人感知センサ端末3(3aおよび3b)付近の1時間ごとの通過人数の推移を折れ線グラフで示したものである。
通過人数は、記憶部114に格納されている分析データを検索し、各時間(例えば9時から10時)内の各デバイスID(3aおよび3b)のデータ数を計数することにより求められる。
19 and 20 are display examples of analysis processing results.
FIG. 19A is a line graph showing the transition of the number of people passing by every hour near the two human sensor terminals 3 (3a and 3b).
The number of passing people is obtained by searching the analysis data stored in the
図19(b)は、催し物の各会場の入場累積人数の変化の表示例である。各会場の入口に人感知センサ端末3が設置されている。
累積人数は、記憶部114に格納されている分析データの各デバイスIDについてデータ数を計数することにより求められる。
FIG. 19B is a display example of a change in the cumulative number of visitors at each venue of the event. A
The cumulative number of persons is obtained by counting the number of data for each device ID of the analysis data stored in the
図20は、催し物の各会場の入場者数を位置情報とともに表示する例である。
会場Aの入口に人感知センサ端末3aが、会場Bの入口に人感知センサ3bが設置されている。会場Aへの入場者数は「2」で29人以上57人以下であることを、会場Bへの入場者数は「5」で114人以上であることを示している。
RAM113に各人感知センサ端末3の位置情報を登録しておくことにより(図16の人感知センサ位置情報1133)、このように、施設21内での位置情報も付加して表示することが可能である。
FIG. 20 is an example in which the number of visitors at each venue of the event is displayed together with position information.
A
By registering the position information of each person
以上のように、人感知センサ端末3が時計機能を持っていない簡易なものであっても、集計転送ポイント5における受信時刻のデータを情報分析サーバ13で分析することにより、個々の人感知センサ端末3付近の人の通過人数や滞留時間を時間と関連付けて分析することが可能である。
記憶部114の分析データの加工方法は種々可能であり、表示方法は図19、図20の表示例に限るものではない。
As described above, even if the human
Various methods of processing the analysis data in the
次に、人感知センサ端末3と集計転送ポイント5間でのパケット損失を軽減する方法について説明する。
人感知センサ端末3と集計転送ポイント5間の通信は無線通信を想定しているので、一時的に他の無線機器の影響を受けて通信できない場合が起こり得る。
以上に説明した通過滞留時間管理システム1では、人感知センサ端末3からの送信データSDの送信を送信間隔T1(例えばT1=5ms)で複数回(例えば10回)行なうことでパケット損失を軽減していたが、送信間隔T1を可変にする方法が考えられる。
Next, a method for reducing packet loss between the
Since communication between the
In the transit residence
図21は、パケット損失を軽減する方法の説明図である。
人感知センサ端末3から送信データSDを複数回(J回)送信する際、送信間隔を可変にし、例えば、最初の送信から1秒後、2秒後、4秒後、8秒後、16秒後・・・と送信時間間隔を徐々にあけながら送信する。
このように間隔をあけることで、他の人感知センサ端末3の無線通信の影響を軽減することが可能である。
FIG. 21 is an explanatory diagram of a method for reducing packet loss.
When transmitting the transmission data SD from the
By setting the interval in this way, it is possible to reduce the influence of the wireless communication of the other
この場合、人感知センサ端末3は、送信データSDにこの「送信時間間隔」を付加して送信する。そして、集計転送ポイント5は受信時刻付与手段502において付加的な処理を行う必要がある。
すなわち、受信時刻付与手段502は、実際の受信時刻からこの送信時間間隔を差し引いた時刻をその受信データの受信時刻として付与する。
例えば、受信手段501が、送信時間間隔4秒の付加された送信データSDを12時0分4秒に受信した場合、この送信データSDの受信時刻を、送信時間間隔を差し引いた12時0分0秒に補正する。
以上の方法により、人感知センサ端末3と集計転送ポイント5間の無線送信におけるパケット損失を軽減することが可能である。
In this case, the
That is, the reception time giving means 502 gives the time obtained by subtracting this transmission time interval from the actual reception time as the reception time of the received data.
For example, when the receiving
With the above method, it is possible to reduce packet loss in wireless transmission between the
次に、人感知センサ端末3の時間精度を向上する方法を説明する。
上述の通過滞留時間管理システム1では、人感知センサ端末3は、CPU34の内部クロックを用いてセンサ・モジュール31のデータを読み出している。これは、時計機能を付加する必要がなく簡易なセンサ端末を構成できる点で有利な方法である。
しかし、CPU34の種類や、駆動条件(温湿度、電池の消耗度合)により、CPU34の内部クロックの精度にずれが生じる可能性がある。内部クロックの精度が落ちると、通過滞留時間管理システム1における時刻の算出の精度も落ちることになり、時刻の補正が必要である。
Next, a method for improving the time accuracy of the
In the passing residence
However, the accuracy of the internal clock of the
図22は、集計転送ポイント5における時刻補正方法の説明図である。
集計転送ポイント5は、人感知センサ端末3から受信データSD(i)を受信する。この受信データSD(i)は、人感知センサ端末3のデバイスIDと、人検出データPDのパケットID、人検出データPDからなり、これにこの受信データSD(i)を集計転送ポイント5が受信した時刻533が付加されている。
FIG. 22 is an explanatory diagram of a time correction method at the
The
集計転送ポイント5の受信時刻付与手段502は、同じデバイスIDで連続したパケットIDについての受信時刻SDTを比較し、その時間差を最大人検出データ数Nで除した値を個々の人検出データの時間間隔とする。
図22では、1秒ごとの人検知データN個分(N=60個ならば1分間分)のデータが人感知センサ端末3aから集計転送ポイント5に送られているものとする。
例えば、人感知センサ端末3aから送られた連続した2つの受信データSD(i)(パケットIDが1と2)の受信時刻SDT(i)がそれぞれ12時0分0秒と12時1分7秒であった場合、時間差は1分7秒あり、これをNで除した時間間隔が人検知データの時間間隔となる。
N=60とすると、1つの人検知データの時間間隔は実際には1.2秒で、1秒より長くなっていると考えるのが妥当である。
The reception time assigning means 502 of the
In FIG. 22, it is assumed that N human detection data per second (one minute if N = 60) is sent to the
For example, the reception times SDT (i) of two consecutive reception data SD (i) (
When N = 60, it is reasonable to think that the time interval of one person detection data is actually 1.2 seconds, which is longer than 1 second.
以上のようにして求まった補正された時間間隔を使用することにより、通過滞留時間管理システム1の時刻算出の精度を向上することが可能である。
By using the corrected time interval obtained as described above, it is possible to improve the accuracy of time calculation of the passing residence
さらに、時間精度を向上させる方法としては、集計転送ポイント5で受信すべき理想の受信時刻を情報管理サーバ11に持たせて補正する方法も考えられる。
情報管理サーバ11では、各人感知センサ端末3から集計転送ポイント5を介して送信される最初の人検知データ・パケットを受信すれば、パケットIDと送信間隔から、理想の受信時刻を推定することが可能である。
例えば、最初の1分間分の人検知データ・パケットSD(i)の集計転送ポイント5での受信時刻が12時0分0秒の場合、次のパケットSD(i+1)の理想受信時刻は12時01分0秒になる。
この理想受信時刻と、実際に集計転送ポイント5の受信時刻の差は、人感知センサ端末3のCPU34の内部クロックのずれにより生じる。
例えば、この差が非常に大きい場合には、その人感知センサ端末3を検査に回すことが可能となり、通過滞留時間管理システム1の運用管理を容易にする利点がある。
Furthermore, as a method for improving the time accuracy, a method of correcting the
When the
For example, when the reception time at the
The difference between the ideal reception time and the reception time at the
For example, when this difference is very large, the
尚、本発明は、前述した実施の形態に限定されるものではなく、種々の改変が可能であり、それらも、本発明の技術範囲に含まれる。 The present invention is not limited to the embodiment described above, and various modifications are possible, and these are also included in the technical scope of the present invention.
1………通過滞留情報管理システム
3………人感知センサ
5………集計転送ポイント
7………会場端末
11………情報管理サーバ
13………情報分析サーバ
15………記録サーバ
21………施設
31………HTTP通信網
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記人感知センサ端末が設置された施設内に設置され、前記人感知センサ端末から送信される前記時系列データを収集し、転送データを生成する複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末と、
前記複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末とネットワークを介して接続され、前記複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末から送信される前記転送データを元に人が通過した時刻を算出し、通過人数および滞留時間を求める情報管理サーバと、
を有する通過滞留情報管理システムであって、
前記人感知センサ端末は、
人を感知するセンサと、
CPUの内部クロックの所定の時間間隔ごとに前記センサのセンサデータを、人を感知していることを示す値、又は、人を感知していないことを示す値で取得するセンサデータ取得手段と、
前記センサデータ取得手段により取得された所定の数のセンサデータの合計値と所定の値を比較し、前記合計値が前記所定の値を上回る場合に、前記所定の時間間隔×前記所定の数で定まる時間内に「人がいる」と判定し、前記合計値が前記所定の値以下の場合に「人がいない」と判定する人検出手段と、
前記人検出手段によって判別された第2の所定の数の人の有無を示す時系列データと、前記人感知センサ端末ごとに指定されたセンサIDと、前記時系列データのパケットIDとから成るセンサ端末データを複数回、ブロードキャスト送信するセンサ端末データ送信手段と、
を備え、
前記センサ集計転送アクセスポイント端末は、
前記人感知センサ端末から送信される前記センサ端末データを受信するとともに、受信時刻を前記センサ端末データと対応付ける第1の受信手段と、
前記第1の受信手段により受信された前記センサ端末データに含まれる前記センサIDと前記パケットIDの両者が一致する2つ以上の前記センサ端末データを検出した場合に、そのうちの1つのみを有効なセンサ端末データとして取得する有効センサデータ判定手段と、
前記有効センサデータ判定手段により得られた前記有効なセンサ端末データと、対応する前記受信時刻から成る前記転送データを、前記ネットワークを介して前記情報管理サーバに送信する転送データ送信手段と、
を備える
ことを特徴とする通過滞留情報管理システム。 A human sensor terminal that detects the presence of a person in the vicinity and transmits time-series data indicating the presence or absence of the person;
A plurality of sensor total transfer access point terminals that are installed in a facility where the human sensor terminal is installed, collect the time series data transmitted from the human sensor terminal, and generate transfer data;
The time when a person passes based on the transfer data transmitted from the plurality of sensor total transfer access point terminals is connected to the plurality of sensor total transfer access point terminals, and the number of people passing through and the residence time are calculated. An information management server for
A passing over residence information management systems that have a,
The person detecting sensor terminal,
A sensor for sensing the people,
Sensor data acquisition means for acquiring sensor data of the sensor at a predetermined time interval of the internal clock of the CPU with a value indicating that a person is detected or a value indicating that a person is not detected ;
The total value of a predetermined number of sensor data acquired by the sensor data acquisition means is compared with a predetermined value, and when the total value exceeds the predetermined value, the predetermined time interval × the predetermined number A person detecting means for determining that “there is a person” within a predetermined time and determining that “there is no person” when the total value is equal to or less than the predetermined value;
Sensor consisting of the time-series data indicating presence or absence of a second predetermined number of people is determined by the person detecting unit, and the sensor ID specified for each of the human detection sensor terminal, the packet ID of the time-series data Sensor terminal data transmitting means for broadcasting terminal data multiple times ;
Equipped with a,
The sensor summary transfer access point terminal is
First receiving means for receiving the sensor terminal data transmitted from the human sensor terminal and associating a reception time with the sensor terminal data;
When two or more sensor terminal data in which both the sensor ID and the packet ID included in the sensor terminal data received by the first receiving means match are detected, only one of them is valid. Effective sensor data determination means to acquire as correct sensor terminal data;
Transfer data transmitting means for transmitting the valid sensor terminal data obtained by the valid sensor data determination means and the transfer data consisting of the corresponding reception time to the information management server via the network;
With
Passage retention information management system characterized by this.
前記複数のセンサ集計転送アクセスポイント端末から送信される前記転送データを受信する第2の受信手段と、
前記第2の受信手段により受信された前記転送データに含まれる前記センサIDと前記パケットIDの両者が一致する2つ以上の前記転送データを検出した場合に、そのうちの1つのみを有効な転送データとして取得する有効転送データ判定手段と、
前記有効転送データ判定手段により得られた前記有効な転送データのなかの前記時系列データと前記受信時刻を元に、前記人感知センサ端末周辺に人がいた時刻を算出する人検出時刻算出手段と、
前記人検出時刻算出手段により算出された人のいる前記時刻から、所定時間内の通過人数、滞留時間、累積通過人数の少なくとも1つを求める分析手段と、
を備え、
前記人検出時刻算出手段は、
前記有効な転送データのなかの前記センサIDに対応する前記人感知センサ端末周辺に人がいる時刻について、当該有効な転送データのなかの前記第2の所定の数の人の有無を示す時系列データのうち、連続して「人がいる」ことを示す部分に人がいるとして、当該部分の最初をi番目とし最後をj番目とすると、当該部分における人がいる開始時刻及び終了時刻を、
開始時刻=前記受信時刻−(前記第2の所定の数−i)×(前記所定の時間間隔×前記所定の数で定まる時間)
終了時刻=前記受信時刻−(前記第2の所定の数−j)×(前記所定の時間間隔×前記所定の数で定まる時間)
として算出し、
前記分析手段は、
前記センサIDに対応する前記人感知センサ端末ごとに、
前記所定時間内の前記通過人数を、当該所定時間内に、前記人検出時刻算出手段がいるとした前記人を1として、累積して求め、
前記滞留時間を、前記人検出時刻算出手段がいるとした前記人について、前記開始時刻と前記終了時刻との差として求め、
前記累積通過人数を、前記所定時間ごとの前記通過人数の累積値として求める
ことを特徴とする請求項1に記載の通過滞留情報管理システム。 The information management server,
Second receiving means for receiving the transfer data transmitted from the previous SL plurality of sensors aggregate transfer access point terminal,
When two or more transfer data in which both the sensor ID and the packet ID included in the transfer data received by the second receiving means match are detected, only one of them is effectively transferred. Valid transfer data determination means to obtain as data;
A human detection time calculating means for calculating a time when a person is in the vicinity of the human sensor terminal based on the time series data in the effective transfer data obtained by the valid transfer data determining means and the reception time; ,
Analyzing means for obtaining at least one of the number of passing people within a predetermined time, the residence time, and the cumulative number of passing people from the time at which the person is calculated by the person detection time calculating means ,
With
The person detection time calculating means includes
Time series indicating the presence or absence of the second predetermined number of persons in the valid transfer data for the time when there is a person around the human sensor terminal corresponding to the sensor ID in the valid transfer data In the data, if there is a person in a portion indicating that “there is a person” in succession, if the beginning of the part is i-th and the last is j-th, the start time and end time at which the person is in
Start time = the reception time− (the second predetermined number−i) × (the predetermined time interval × the time determined by the predetermined number)
End time = the reception time− (the second predetermined number−j) × (the predetermined time interval × the time determined by the predetermined number)
As
The analysis means includes
For each of the human sensor terminals corresponding to the sensor ID,
The number of passing people within the predetermined time is determined by accumulating, as 1, the person that the person detection time calculation means is within the predetermined time,
The residence time is determined as the difference between the start time and the end time for the person that the person detection time calculation means has,
The cumulative passing number is obtained as a cumulative value of the passing number every predetermined time.
The passing residence information management system according to claim 1.
前記分析手段により求められた所定時間内の通過人数および滞留時間を表示することを特徴とする請求項1から請求項3のいずれかに記載の通過滞留情報管理システム。 It is installed in a facility where the human sensor terminal is installed, and further includes a terminal connected to the information management server via the network,
Pass retention information management system according to any one of claims 1 to 3, characterized in that displaying the passing people and residence time within the predetermined time obtained by said analyzing means.
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