JP5624813B2 - 動線処理装置、方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、移動体、例えば人物の移動軌跡を示す動線を処理する技術に関する。

スーパーマーケット，コンビニエンスストア等の店舗内を移動する客の軌跡を示す動線を生成するシステムは、既に知られている。このシステムによって生成された動線を分析することによって、客の購買行動を確認することができる。例えば、動線の全長、いわゆる動線長からは、店内の移動距離を知ることができる。移動距離のデータは、店内のレイアウトや買物のし易さを評価するうえで重要な指標となる。

特開２００３−１００４７１号公報

動線生成システムにおいて、人物の移動軌跡を追跡する技術の１つに、カメラ画像方式がある。この方式は、監視領域の上方から下方に向けて複数台のカメラで監視領域内を撮影する。そして、各カメラの撮影画像から人物の頭部を抽出し、この頭部の位置データを撮影時刻のデータとともに追跡記録することによって動線データを生成する。

ところで、例えば高齢者の中には、頭部を左右に揺らしながら歩く人がいる。頭部を抽出し追跡して動線データを生成するカメラ画像方式の場合、人物の歩行に合わせて頭部が左右に揺れると、生成される動線データも左右に揺れ動いたものとなる。その結果、実際の移動距離よりも動線長が長く計測される。

一実施形態によれば、動線処理装置は、データ取得手段と、データ処理手段と、動線長を求める手段とを備える。データ取得手段は、監視領域内を移動する人物の頭部の監視領域内における位置データを時系列に記述してなる前記頭部の動線データを取得する。データ処理手段は、動線データに対して空間的フィルタリングを行う。動線長を求めるデ手段は、空間的フィルタリングが行われた動線データから前記人物の動線長を求める。

第１〜第３の実施形態のシステム構成を示すブロック図。 第１〜第３の実施形態が適用される売場の一レイアウトを示す模式図。 第１〜第３の実施形態において、カメラ画像データベースに蓄積されるフレーム画像データのレコード構造を示す模式図。 第１〜第３の実施形態において、動線データベースに蓄積される動線データのレコード構造を示す模式図。 第１の実施形態において、制御部が動線処理プログラムに従い実行する主要な処理手順を示す流れ図。 第１の実施形態において、処理前動線データに対応する動線の一例を示す図。 第１の実施形態において、図６の動線に対応する動線データに対して移動平均算出単位ｗを「１２」とする移動平均処理を実行した後の動線データに対応する動線の一例を示す図。 第１の実施形態において、図６の動線に対応する動線データに対して移動平均算出単位ｗを「６４」とする移動平均処理を実行した後の動線データに対応する動線の一例を示す図。 第１の実施形態において、図６の動線に対応する動線データに対して移動平均算出単位ｗを順次変化させたときの動線長と移動平均算出単位ｗとの対応関係を示すグラフ。 第２の実施形態において、処理前動線データに対応する動線の一例を示す図。 第２の実施形態において、図１０の動線に対応する動線データに対して離散的フーリエ変換処理を施した後の動線データに対応する動線の一例を示す図。

以下、図面を用いて複数の実施形態について説明する。
なお、各実施形態は、いずれも店舗の売場を監視領域として設定し、この売場を回って買い物をする客を移動体として生成される動線データを処理する場合である。

［第１の実施形態］
図１は、第１の実施形態の全体構成図である。図２は、本実施形態の監視領域である売場Ｓのレイアウトを簡略的に示す模式図である。本実施形態は、動線生成システム１と動線処理装置２とを備える。

動線生成システム１は、売場Ｓ内を移動する客を追跡し、その移動軌跡を示す動線データを客毎に生成するもので、カメラ画像方式を採用する。この方式を採用する動線生成システム１は、複数Ｎ（Ｎ＞１）台のカメラＣＡ-1〜ＣＡ-Nと、動線サーバ１０とを備える。各カメラＣＡ-1〜ＣＡ-Nは、いずれも売場Ｓを撮影対象として、売場Ｓの天井部等に分散して取り付ける。

図２は、６台のカメラＣＡ-1〜ＣＡ-6が売場Ｓの天井部等に取り付けられている例を示す。各カメラＣＡ-1〜ＣＡ-6は、魚眼レンズを用いたカメラや全方位ミラー付のカメラ等の広角レンズカメラである。入退場口Ｇから売場Ｓ内に入店した客は、売場Ｓを適当に回り、購入を希望する商品を得たならばレジＲへ向かう。そして、レジＲで商品の代金を精算した後、入退場口Ｇから退店する。各カメラＣＡ-1〜ＣＡ-6は、入退場口Ｇから売場Ｓ内に入店した客が入退場口Ｇから退店するまでの軌跡を追跡するために、連続して撮影を行う。

客の追跡は、視体積交差法によって行う。視体積交差法は、例えば客の頭部を複数の方向から撮影した各画像の頭部の位置から、その頭部の店内空間に適宜設置された３次元座標系内の座標値を算出する方法である。１つの監視領域に配置されるカメラの台数は特に制限されないが、視体積交差法による位置検出精度を高めるためには少なくとも３台のカメラで撮影した画像が必要である。

各カメラＣＡ-1〜ＣＡ-Nは、動線サーバ１０が備えるカメラコントロール部１１の一元制御により一定の周期（例えば１／１５秒）で撮影動作を繰り返し、その撮影画像（フレーム画像）を動線サーバ１０に送信する。動線サーバ１０は、カメラコントロール部１１の他、カメラ画像データベース１２、動線生成部１３及び動線データベース１４を備えている。

カメラ画像データベース１２は、各カメラＣＡ-1〜ＣＡ-Nで撮影されたフレーム画像データのレコード３０（図３を参照）を順次蓄積する。カメラ画像データベース１２に蓄積されるレコード３０の構造を、図３の模式図で示す。図３に示すように、カメラ画像データベース１２は、フレーム画像データ３１を、カメラＩＤ３２、フレーム番号３３及び撮影時刻３４とともに記録したレコード３０を蓄積する。

カメラＩＤ３２は、当該画像データ３１を撮影したカメラＣＡ-1〜ＣＡ-Nの識別コードである。各カメラＣＡ-1〜ＣＡ-Nに対しては、それぞれ固有のカメラＩＤ３２が予め設定されている。フレーム番号３３は、各カメラＣＡ-1〜ＣＡ-Nでフレーム画像が撮影される毎にカウントアップされる“１”からの連続番号である。カメラコントロール部１１の制御により、各カメラＣＡ-1〜ＣＡ-Nのフレーム番号は同期している。撮影時刻３４は、当該画像データ３１が撮影された時点の日時（年月日時分秒）である。

動線生成部１３は、カメラ画像データベース１２に蓄積されたフレーム画像データ３１の画像処理により売場Ｓ内を移動する客を認識し、この客が売場Ｓに入店した地点である始点から退店した地点である終点までの売場Ｓ内での移動経路を示す動線データを作成する。

動線データベース１４は、動線生成部１３により客毎に生成される動線データのレコード４０（図４を参照）を蓄積する。動線データベース１４に蓄積されるレコード４０の構造を、図４の模式図で示す。図４に示すように、動線データベース１４は、動線データ４１を、動線ＩＤ４２、入店フレーム１番号４３及び退店フレームｎ番号４４とともに記録したレコード４０を蓄積する。

動線ＩＤ４２は、当該動線データ４１を個々に特定するための動線特定情報である。動線生成部１３は、１名の客の動線データ４１を生成する毎に、その動線データ４１に固有の動線ＩＤ４２を割り当てる。

入店フレーム１番号４３は、動線データ４１の始点フレーム“１”のフレーム番号である。退店フレームｎ番号４４は、同動線データ４１の終点フレーム“ｎ”（ｎ＞１の整数）のフレーム番号である。動線データ４１は、始点フレーム“１”から終点フレーム“ｎ”までのフレーム毎のインデックスデータ４１-1〜４１-nからなる。インデックスデータ４１-1〜４１-nは、少なくとも売場Ｓ内の位置を特定する三次元の店内座標（Ｘ，Ｙ，Ｈ）とフレーム撮影時刻Ｔとを含む。

入店フレーム１番号４３は、当該動線データレコード４０の客が売場Ｓで最初に認識されたフレーム画像のフレーム番号であり、このフレーム画像の撮影時刻が始点フレーム“１”に対するインデックスデータ４１-1のフレーム撮影時刻Ｔ１となる。退店フレームｎ番号４４は、当該客が売場Ｓで最後に認識されたフレーム画像のフレーム番号であり、このフレーム画像の撮影時刻が終点フレーム“ｎ”に対するインデックスデータ４１-nのフレーム撮影時刻Ｔｎとなる。

フレーム毎の店内座標は、対応するフレーム番号のフレーム画像から認識された当該客の位置を、三次元の世界座標系（Ｘ，Ｙ，Ｈ）で特定したものである。本実施形態では、図２において、売場Ｓの右上の角をＸ軸及びＹ軸の原点Ｏ（０，０）とし、その床面をＨ（Height）軸の原点としている。

かかる構成の動線サーバ１０は、パーソナルコンピュータ等を主体に構成される動線処理装置２と通信ケーブル３で接続する。動線処理装置２は、入力部２１、表示部２２、通信部２３、プログラム記憶部２４、データ記憶部２５、フィルタ処理後動線記憶部２６及び制御部２７を備える。

入力部２１は、キーボード，マウス等の入力デバイスからなる。表示部２２は、液晶ディスプレイ，ＣＲＴディスプレイ等の表示デバイスからなる。タッチパネル付のディスプレイを用いることで、入力部と表示部を兼用してもよい。通信部２３は、通信ケーブルを介して動線サーバ１０にアクセスして、動線データベース１４から動線データレコード４０を取込む。

例えばＲＯＭ（Read Only Memory）で構成されるプログラム記憶部２４は、当該動線処理装置２の動作を制御するための動線処理プログラムを記憶する。例えばＲＡＭ（Random Access Memory）で構成されるデータ記憶部２５は、動線データベース１４から取込んだ動線データレコード４０を一時的に記憶する。例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）で構成されるフィルタ処理後動線記憶部２６は、動線データ４１に対して空間的フィルタリングが行われた後の動線データレコード４０を保存する。

制御部２７は、動線データレコード４０の動線データ４１から不要な成分である揺動成分をノイズとして除去するために、当該動線データ４１に対して空間的フィルタリングを行う。空間的フィルタリングは、動線データ４１を構成する各インデックスデータ４１-1〜４１-nの店内座標である位置データ毎に、その位置データとその位置データに対して時系列に連続する所定数ｗの位置データとの移動平均値を算出する空間的ローパスフィルタ処理（以下、ＬＰＦ処理と略称する）を指す。所定数ｗは、移動平均算出単位と称され、予め設定されている。空間的フィルタリングは、動線データ処理に相当する。

図５は、１つの動線データ４１に対するＬＰＦ処理の手順を説明するための流れ図である。制御部２７は、前記動線処理プログラムに従い、図５の流れ図に示す手順の処理を実行する。

先ず、制御部２７は、データ記憶部２５に取込んだ動線データレコード４０からＬＰＦ処理前の動線データ４１を取得する（ＳＴ１：データ取得手段）。そして動線データ４１を取得できたならば、制御部２７は、フレーム番号カウンタの値ｋを“０”にリセットする（ＳＴ２）。なお、フレーム番号カウンタは、例えばデータ記憶部２５で記憶している。

次に、制御部２７は、フレーム番号カウンタを“１”だけカウントアップする（ＳＴ３）。そして、カウントアップ後のカウント値ｋが当該動線データ４１の終点フレームの番号ｎを超えたか否かを判断する（ＳＴ４）。

カウント値ｋが終点フレーム番号ｎを超えていない場合（ＳＴ４のＮＯ）、制御部２７は、フレーム番号ｋ（“ｋ”はフレーム番号カウンタの値と一致）のインデックスデータ４１-Kと、このインデックスデータ４１-Kの後に続く［ｗ−１］個のインデックスデータ４１-k+1、４１-k+2、…、４１-k+w-1とから、それぞれ店内座標（Ｘ，Ｙ，Ｈ）を取得する（ＳＴ５）。制御部２７は、計ｗ個の店内座標データの平均値を算出する（ＳＴ６）。そして制御部２７は、フレーム番号ｋのインデックスデータ４１-Kの店内座標を、ステップＳＴ６の処理で算出した平均値に相当する座標に置換する（ＳＴ７）。

しかる後、制御部２７は、ステップＳＴ３の処理に戻る。すなわち、フレーム番号カウンタをさらに“１”だけカウントアップする（ＳＴ３）。そして、フレーム番号ｋのインデックスデータ４１-Kと、このインデックスデータ４１-Kの後に続く［ｗ−１］個のインデックスデータ４１-k+1、４１-k+2、…、４１-k+w-1とから、それぞれ店内座標（Ｘ，Ｙ，Ｈ）を取得し（ＳＴ５）、計ｗ個の店内座標データの平均値を算出したならば（ＳＴ６）、フレーム番号ｋのインデックスデータ４１-Kの店内座標を、この平均値に相当する座標に置換する（ＳＴ７）。

制御部２７は、カウント値ｋが当該動線データ４１の終点フレームの番号ｎを超えるまで、上記ステップＳＴ３〜ＳＴ７の処理を繰り返す（データ処理手段）。なお、カウント値ｋが［ｋ＞ｎ−ｗ］の関係を満足すると、［ｗ−１］個のインデックスデータ４１-k+1、４１-k+2、…、４１-k+w-1を取得できなくなるが、その場合には、取得し得たインデックスデータから店内座標（Ｘ，Ｙ，Ｈ）を取得して平均値を算出する。

このように、カウント値ｋをカウントアップしつつ逐次的に平均値を算出する一連の処理を移動平均処理と称する。

カウント値ｋが当該動線データ４１の終点フレームの番号ｎを超えたならば（ＳＴ４のＹＥＳ）、制御部２７は、各インデックスデータ４-1〜４１-nの店内座標が移動平均値に相当する座標に置換された動線データ４１′、すなわち空間的フィルタリングが行われた動線データを含む動線データレコード４０′をフィルタ処理後動線記憶部２６に出力する（ＳＴ８：データ出力手段）。以上で、１つの動線データ４１に対するＬＰＦ処理が終了する。

フィルタ処理後動線記憶部２６は、空間的フィルタリングが行われた動線データを含む動線データレコード４０′を保存する。

表示部２２は、前記データ記憶部２５で記憶する動線データ、すなわち空間的フィルタリングが行われる前の動線データ４１から生成される動線と、フィルタ処理後動線記憶部２６で保存する動線データ、すなわち空間的フィルタリングが行われた後の動線データ４１′から生成される動線を表示することができる。

図６は、ある客が、売場Ｓに入店してから退店するまでの移動経路を追跡した動線データ４１から生成される動線５１の一例である。図６において、Ｘ軸及びＹ軸は、売場Ｓの縦方向（Ｘ）及び横方向（Ｙ）に対応しており、単位はセンチメートル（ｃｍ）である。図６に示すように、動線５１は揺動している。これは、客が頭部を左右に揺らしながら歩行しているためであり、このような傾向は高齢者によく見られる。

図７は、図６に示された動線５１に対応する動線データ４１を、移動平均算出単位ｗを「１２」に設定して、ＬＰＦ処理を実行した後の動線データ４１′から生成される動線５２である。図６と図７とを比較すれば明らかなように、ＬＰＦ処理実行後の動線データ４１′から生成される動線５２は、ＬＰＦ処理実行前の動線データ４１から生成される動線５１と比較して、左右の揺動を抑制することができる。すなわち、頭部が左右に揺れることによって発生していた動線４１の揺動成分をノイズとして除去することができる。こうして、揺動成分が除去された動線の動線長は、当該客の実際の移動距離に近くなる。

一方、図８は、同動線データ４１を、移動平均算出単位ｗを「６４」に設定して、ＬＰＦ処理を実行した後の動線データ４１′から生成される動線５３である。図７と図８とを比較すれば明らかなように、大きな移動平均算出単位ｗでＬＰＦ処理を実行した後の動線データ４１′から生成される動線５３は、小さな移動平均算出単位ｗでＬＰＦ処理を実行した後の動線データ４１′から生成される動線５２よりもさらに揺動が抑制される。ただし、この場合は、図８中の破線円Ｐで囲われた部分で見られるように、過度のＬＰＦ処理によって本来存在するはずの動線部分の情報が失われている。

そこで、図６に示す動線５１に対応する客の動線データ４１に対して、移動平均算出単位ｗを「０」から「６４」の範囲で変化させてＬＰＦ処理を実行し、処理後の動線データ４１′から生成される各動線の動線長を求めた。そして、この動線長と移動平均算出単位ｗとの対応関係をグラフ化すると、図９のようになった。このグラフにおいて、縦軸は動線長（ｃｍ）であり、横軸は移動平均算出単位ｗである。

図９に示すように、移動平均算出単位ｗを「０」とした場合、すなわちＬＰＦ処理を実行しない場合の動線長は、約３４９ｍ（メートル）であった。これに対し、移動平均算出単位ｗを「１２」としてＬＰＦ処理を実行した場合の動線長は、約２０１ｍであった。また、移動平均算出単位ｗを「３２」としてＬＰＦ処理を実行した場合の動線長は、約１７３ｍであった。また、移動平均算出単位ｗを「６４」としてＬＰＦ処理を実行した場合の動線長は、約１５５ｍであった。

ここで、この客が移動した軌跡の距離を計測すると、約１８５ｍであった。この実距離に対してプラス・マイナス１０％を許容範囲（１６７ｍ〜２０３ｍ）とすると、移動平均算出単位ｗの適正範囲は「１２」〜「３２」程度となる。

ところで、動線が揺動（振動）する原因は、人物の歩行によるものであるから、その時間的周期は概ね一定の範囲に収まる。そこで、移動平均算出単位ｗは、サンプリングデータの個数よりも時間幅を一定にする必要がある。

図９の例は、動線データの時間間隔ｔは０．１３３秒である。このため、移動平均算出単位ｗ＝１２は１．６０（≒０．１３３＊１２）秒に相当し、移動平均算出単位ｗ＝３２は４．２７（≒０．１３３＊１２）秒に相当する。この関係から、移動平均算出単位ｗは、下記（１）式の範囲に設定すると、適切な動線長を算出できるようになる。

１．５＊（１／ｔ）＜ｗ＜８＊（１／ｔ） …（１）
［第２の実施形態］
第１の実施形態は、動線データの空間的フィルタリングを移動平均値を算出するＬＰＦ処理で実現したが、ＬＰＦ処理は、移動平均を算出する方法に限定されるものではない。第２の実施形態は、離散的フーリエ変換（ＤＦＴ）によってＬＰＦ処理を実現する。
なお、この第２の実施形態においても基本的な構成は第１の実施形態と同一であり、図１〜図４を用いてその説明は省略する。

第２の実施形態において、制御部２７は、離散的フーリエ変換の演算機能を有する。すなわち制御部２７は、動線データ４１を構成する各インデックスデータ４１-1〜４１-nのなかから、適切な個数Ｍ（移動平均処理の場合の移動平均算出単位ｗに相当する窓サイズに含まれる数）を選択する。そして先ず、選択したＭ個のインデックスデータの各店内座標について、Ｘ成分及びＹ成分を独立にフーリエ変換を実行する。次に、フーリエ変換後のデータについて、所定のカットオフ値以上の高周波成分を“０”に置き換える。そして最後に、所定のカットオフ値以上の高周波成分を“０”に置き換えたフーリエ変換後のデータについて、フーリエ逆変換を実行する。以上の処理を各インデックスデータ４１-1〜４１-nについて順次実行することにより、動線データ４１に対して空間的フィルタリングを行うことができる。

図１０は、ＬＰＦ処理を実行する前の動線６１の表示例である。この動線に対応する動線データ４１に対し、窓サイズの個数Ｍを「１６」としてフーリエ変換を行い、カットオフ値を「８」としてそれ以上の高周波成分を“０”に置き換え、さにら逆フーリエ変換を行うと、処理後の動線データから得られる動線６２は、図１１に示すように、揺動成分が除去される。

因みに、図１０の動線６１は、１秒間に７．５個のデータで構成されている。したがって、窓サイズの個数「１６」は２，１３秒に相当する。同じく、カットオフ値「８」は１．０６秒（カットオフ周波数）に相当する。

［第３の実施形態］
第３の実施形態は、メディアンフィルタによってＬＰＦ処理を実現する。
なお、この第３の実施形態においても基本的な構成は第１及び第２の実施形態と同一であり、図１〜図４を用いてその説明は省略する。

第３の実施形態において、制御部２７は、メディアン（中央値）を代表値として採用するメディアンフィルタの処理機能を有する。すなわち制御部２７は、動線データ４１を構成する各インデックスデータ４１-1〜４１-nを、適切な個数Ｒ（窓サイズ）毎に区切る。そして、これらＲ個のインデックスデータの各店内座標について、Ｘ成分及びＹ成分それぞれの中央値（メディアン）を、その範囲の代表値とする。以上の処理を各インデックスデータ４１-1〜４１-nについて順次実行することにより、動線データ４１に対して空間的フィルタリングを行うことができる。

なお、窓サイズの個数Ｒは、大きすぎると移動平均処理の場合と同様に有益な情報を失うことになるので、適切な値を選定する必要がある。

以上説明したように、各実施形態によれば、人物の歩行に合わせて頭部が左右に揺れるために、動線生成システム１で生成される動線データが左右に揺れ動いたものとなったとしても、その揺動成分を除去して実際の移動距離に略等しい動線データを得ることができる。その結果、例えば各客の動線長から店内のレイアウトや買物のし易さを評価する場合にその評価の精度を高めることができる。

以下、前記実施形態の変形例について説明する。
例えば、前記各実施形態では、カメラ画像方式の動線生成システム１について説明したが、カメラ画像方式以外の動線生成システムで生成される動線データの処理装置としても、各実施形態は適用できるものである。

また、前記各実施形態では、空間的フィルタリングが行われた動線データの出力手段を、装置内部のフィルタ処理後動線記憶部２６への出力として説明したが、出力手段はこれに限定されるものではない。例えば、動線処理装置に対して着脱自在に接続される補助記憶装置に対して出力してもよい。

また、各実施形態では装置内部に発明を実施する機能（動線処理プログラム）が予め記録されている場合で説明をしたが、これに限らず同様の機能をネットワークから装置にダウンロードしても良いし、同様の機能を記録媒体に記憶させたものを装置にインストールしてもよい。記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ等プログラムを記憶でき、かつ装置が読み取り可能な記録媒体であれば、その形態は何れの形態であっても良い。またこのように予めインストールやダウンロードにより得る機能は装置内部のＯＳ（オペレーティング・システム）等と協働してその機能を実現させるものであってもよい。

この他、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］監視領域内を移動する移動体の前記監視領域内における位置データを時系列に記述してなる動線データを取得するデータ取得手段と、前記動線データに対して空間的フィルタリングを行うデータ処理手段と、前記処理手段により空間的フィルタリングが行われた動線データを出力するデータ出力手段と、を具備したことを特徴とする動線処理装置。
［２］前記データ処理手段は、動線データを構成する位置データ毎に、その位置データとその位置データに対して時系列に連続する所定数の位置データとの移動平均値を算出し、その移動平均値を処理後の位置データとすることを特徴とする付記［１］記載の動線処理装置。
［３］前記所定数は、空間的フィルタリングが行われた後の動線データの総動線長が適正範囲に含まれる値に設定することを特徴とする付記［２］記載の動線処理装置。
［４］前記データ処理手段は、動線データを構成する各位置データに対して離散的フーリエ変換によるローパスフィルタ処理を行うことを特徴とする付記［１］記載の動線処理装置。
［５］前記データ処理手段は、動線データを構成する各位置データに対してメディアンフィルタによるローパスフィルタ処理を行うことを特徴とする付記［１］記載の動線処理装置。
［６］監視領域内を移動する移動体の前記監視領域内における位置データを時系列に記述してなる動線データのノイズ成分を除去する動線処理方法であって、動線処理装置に、前記動線データを取得すること、取得した前記動線データに対して空間的フィルタリングを行うこと、前記空間的フィルタリングが行われた動線データを出力すること、を行わせることを特徴とする動線処理方法。
［７］コンピュータに、監視領域内を移動する移動体の前記監視領域内における位置データを時系列に記述してなる動線データを取得するデータ取得機能と、前記動線データに対して空間的フィルタリングを行うデータ処理機能と、前記空間的フィルタリングが行われた動線データを出力するデータ出力機能と、を実現させるための動線処理プログラム。

１…動線生成システム、２…動線処理装置、１４…動線データベース、２１…入力部、２２…表示部、２３…通信部、２４…プログラム記憶部、２５…データ記憶部、２６…フィルタ処理後動線記憶部、２７…制御部。

Claims (7)

1. 監視領域内を移動する人物の頭部の前記監視領域内における位置データを時系列に記述してなる前記頭部の動線データを取得するデータ取得手段と、
   前記動線データに対して空間的フィルタリングを行うデータ処理手段と、
   前記データ処理手段により空間的フィルタリングが行われた動線データから前記人物の動線長を求める手段と、
   を具備したことを特徴とする動線処理装置。
2. 前記データ処理手段は、動線データを構成する位置データ毎に、その位置データとその位置データに対して時系列に連続する所定数の位置データとの移動平均値を算出し、その移動平均値を処理後の位置データとすることを特徴とする請求項１記載の動線処理装置。
3. 前記所定数は、空間的フィルタリングが行われた後の動線データから求まる前記人物の動線長が適正範囲に含まれる値に設定することを特徴とする請求項２記載の動線処理装置。
4. 前記データ処理手段は、動線データを構成する各位置データに対して離散的フーリエ変換によるローパスフィルタ処理を行うことを特徴とする請求項１記載の動線処理装置。
5. 前記データ処理手段は、動線データを構成する各位置データに対してメディアンフィルタによるローパスフィルタ処理を行うことを特徴とする請求項１記載の動線処理装置。
6. 監視領域内を移動する人物の頭部の前記監視領域内における位置データを時系列に記述してなる前記頭部の動線データのノイズ成分を除去する動線処理方法であって、
   動線処理装置に、
   前記頭部の動線データを取得すること、
   取得した前記動線データに対して空間的フィルタリングを行うこと、
   前記空間的フィルタリングが行われた動線データ動線データから前記人物の動線長を求めること、
   を行わせることを特徴とする動線処理方法。
7. コンピュータに、
   監視領域内を移動する人物の頭部の前記監視領域内における位置データを時系列に記述してなる前記頭部の動線データを取得するデータ取得機能と、
   前記動線データに対して空間的フィルタリングを行うデータ処理機能と、
   前記空間的フィルタリングが行われた動線データから前記人物の動線長を求める機能と、
   を実現させるための動線処理プログラム。

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