JP5949560B2 - 動線検出処理データ分散システム、動線検出処理データ分散方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、動線検出処理を複数の計算機で並列分散処理させる場合に、動線検出処理に用いるデータを各計算機に分散させる動線検出処理データ分散システム、動線検出処理データ分散方法および動線検出処理データ分散プログラムに関する。

一般に、人物や物等の移動体の動線検出は、移動体の位置（軌跡）と移動体のＩＤ（識別情報）とを対応付けることにより実現される。このような対応付けによって、移動体を一意に識別し、動線を検出することができる。

また、分散処理に関する技術が種々提案されている（例えば、特許文献１，２参照）。

特許文献１には、ネットワークを流れるデータに対して複数種の解析処理を行うキャプチャ装置を対象とする負荷分散方法が記載されている。特許文献１に記載された負荷分散方法は、解析処理による実負荷量をキャプチャ装置毎に計測する実負荷計測ステップと、実負荷量の情報を計測毎に更新し、実負荷量の情報に基づき次に実行する解析処理の予想負荷量の情報を更新する負荷量更新ステップと、各解析処理に要する所要時間を計測する所要時間計測ステップと、各解析処理に対応する時間帯における各解析処理の度合いを示す処理頻度を算出する処理頻度算出ステップと、所要時間の情報および処理頻度の情報に基づき、一つのキャプチャ装置に割り当てられる各解析処理による対象負荷量を算出する対象負荷量算出ステップと、その一つのキャプチャ装置における実負荷量が、他のキャプチャ装置における予想負荷量よりも高い場合に、当該他のキャプチャ装置における予想負荷量の情報および算出した対象負荷量の情報に基づき、その一つのキャプチャ装置に割り当てられる解析処理の一部を当該他のキャプチャ装置による解析処理として割り当てる解析処理割り当てステップとを含む。

このように特許文献１に記載された負荷分散方法では、各キャプチャ装置における現在の負荷量から次に行われる解析処理による負荷量を予測し、あるキャプチャ装置における実負荷量が他のキャプチャ装置の予想負荷量よりも高い場合に、実負荷量の高いキャプチャ装置の解析処理の一部を、予想負荷量の低い他のキャプチャ装置に割り当てることで負荷分散を実現している。すなわち、実負荷量や予想負荷量を指標として、解析処理の分散を実現している。

また、特許文献２には、小売店の売上内容やクレジットカードの使用状況等、複数のフィールド（例えば、顧客の性別や年齢等）からなるデータの分析を対象とする並列データ分析装置が記載されている。特許文献２に記載された並列データ分析装置は、各処理装置に共通に割り当てられる複数のフィールドであるベースフィールドの中から処理装置毎に分析の対象にしない１以上のフィールドを選択するフィールド選択手段と、ベースフィールドに属するデータから、処理装置毎にフィールド選択手段によって選択されたフィールドに属するデータを削除するフィールド削除手段と、ベースフィールドに属するデータと、削除後のデータとについて、処理装置毎に分析し、予測モデルを作成するデータ分析手段と、予測モデルに基づいて予測対象のフィールドのデータを予測するデータ予測手段と、予測結果を比較し、最も分析精度が良い予測モデルを用いて予測値とする予測モデル選択手段とを有する。

このように、特許文献２に記載の並列データ分析装置では、並列化された処理装置毎に、割り当てられる複数のフィールドから１つ以上のフィールドを除外し、フィールドを除外したデータを用いて分析を行い、最も精度の高い分析結果を選択する。すなわち、入力情報を各処理装置に分散させるためにデータを構成するフィールドを利用している。また、データの分析過程においては教師あり学習と教師なし学習とがあるが、教師あり学習の場合では、フィールド間のデータ関連度を計算し、関連度の高いフィールドのデータを同一の処理装置で処理できるようにしている。

特開２０１０−１２４３８２号公報 特開２０００−４００７９号公報

広範囲に存在する多くの移動体を対象にして動線検出処理を行う場合、移動体の位置と移動体のＩＤとの組合せの数が非常に増加してしまい、移動体の位置と移動体のＩＤとを対応付ける動線検出処理を１台の演算器で実現することが困難になる場合がある。そこで、動線検出処理を行う演算器を複数台用い、動線検出処理に使用する移動体の位置のデータおよび移動体のＩＤのデータを各演算器に分散させ、分散処理によって動線検出を行うことが考えられる。

また、この分散処理を実現するために、特許文献１に記載された技術や特許文献２に記載された技術を適用することが考えられる。

移動体の位置のデータおよび移動体のＩＤのデータを各演算器に分散させる際に、特許文献１に記載された技術を適用すると、各演算器に対するデータの分け方によっては、動線検出精度が低下する場合がある。特許文献１に記載された技術は、個々の装置における実負荷量および予想負荷量に基づいて解析処理の分散を実現しており、解析精度を向上させるようにデータを分散させることについては考慮されていないためである。データの分散のさせ方によって、動線検出の精度が変化する例を以下に示す。

図２２は、追跡領域内で検出された移動体のＩＤおよび軌跡の例を示す模式図である。追跡領域２００内において、移動体の軌跡として３つの軌跡２１１，２１２，２１３が検出されているとする。また、追跡領域２００内には、移動体のＩＤを検出する領域として２つの移動体ＩＤ検出領域２０１，２０２が定められているとする。そして、移動体ＩＤ検出領域２０１からは、移動体のＩＤとして“ａ”，“ｂ”が検出され、移動体ＩＤ検出領域２０２からは、移動体のＩＤとして“ａ”，“ｃ”が検出されているものとする。この検出された軌跡２１１〜２１３と、移動体のＩＤ“ａ”〜“ｃ”を２台の演算器に分散させるとする。図２３および図２４は、検出されたデータの分散のさせ方を示す模式図である。

図２３に示すように、追跡領域２００を縦方向に２分割して得られる２つの領域２０３，２０４を定め、領域２０３で検出された軌跡と移動体のＩＤとを１つの演算器に入力し、領域２０４で検出された軌跡と移動体のＩＤとをもう１つの演算器に入力して各演算器に動線検出処理を行わせるとする。この場合、領域２０３では、軌跡２１１，２１２と、移動体のＩＤ“ａ”，“ｂ”が検出されており、一方の演算器はこれらの軌跡と移動体のＩＤとを用いて動線検出を行う。また、領域２０４では、軌跡２１１，２１３と、移動体のＩＤ“ａ”，“ｃ”が検出されており、もう一方の演算器はこれらのデータを用いて動線検出を行う。領域２０３で検出されたデータに関して動線検出処理を行う場合、軌跡２１１，２１２と、移動体のＩＤ“ａ”，“ｂ”とを対応付けることになるが、領域２０３で検出されたデータのみでは、どの軌跡にどの移動体のＩＤを対応付けるべきか判断できない。領域２０４で検出されたデータに関して動線検出処理を行う場合にも、軌跡２１１，２１３と、移動体のＩＤ“ａ”，“ｃ”とを対応付けることになるが、領域２０４で検出されたデータのみでは、どの軌跡にどの移動体のＩＤを対応付けるべきか判断できない。

一方、図２４に示すように、追跡領域２００を横方向に２分割して得られる２つの領域２０５，２０６を定め、領域２０５で検出された軌跡と移動体のＩＤとを一方の演算器に入力し、領域２０６で検出された軌跡と移動体のＩＤとをもう一方の演算器に入力して各演算器に動線検出処理を行わせるとする。

この場合、領域２０５において、軌跡２１１，２１２が検出されている。そして、移動体のＩＤ“ａ”が、領域２０５と重なる２つの移動体ＩＤ検出領域２０１，２０２で検出されている。移動体のＩＤ“ｂ”が、領域２０５と重なる移動体ＩＤ検出領域２０１で検出されている。移動体のＩＤ“ｃ”が、領域２０５と重なる移動体ＩＤ検出領域２０２で検出されている。１つの演算器は、これらの軌跡と移動体のＩＤとを用いて動線検出を行う。この演算器は、移動体ＩＤ検出領域２０１，２０２を跨って検出されている軌跡２１１と移動体のＩＤ“ａ”とを対応付け、移動体ＩＤ検出領域２０１で検出された軌跡２１２と移動体のＩＤ“ｂ”とを対応付けることが尤もらしいと判定することができ、そのように対応付けを行う。

領域２０６では、軌跡２１３が検出されている。そして、移動体のＩＤ“ａ”が、領域２０６と重なる２つの移動体ＩＤ検出領域２０１，２０２で検出されている。移動体のＩＤ“ｂ”が、領域２０６と重なる移動体ＩＤ検出領域２０１で検出されている。移動体のＩＤ“ｃ”が、領域２０６と重なる移動体ＩＤ検出領域２０２で検出されている。もう一つの演算器は、これらの軌跡と移動体のＩＤとを用いて動線検出を行う。この演算器は、移動体ＩＤ検出領域２０２で検出された軌跡２１３には、その移動体ＩＤ検出領域２０２で検出された移動体のＩＤ“ａ”または“ｃ”が対応付く可能性があるが、移動体のＩＤ“ａ”は移動体ＩＤ検出領域２０１でも検出されているので、移動体ＩＤ検出領域２０２のみで検出された軌跡２１３と移動体のＩＤ“ｃ”とを対応付けることが尤もらしいと判定することができ、そのように対応付けを行う。

図２３を参照して示した例と、図２４を参照して示した例とを比較してわかるように、データの分散のさせ方により演算器における動線検出精度が異なるが、特許文献１に記載された技術では、このような解析精度を考慮した分散処理になっていない。そのため、動線検出処理を行うために用いるデータの分散に、特許文献１に記載された技術を適用した場合には、動線検出精度が低下する場合が生じ得る。

また、移動体の位置のデータおよび移動体のＩＤのデータを各演算器に分散させる際に、特許文献２に記載された技術を適用する場合には、演算器における動線検出処理が困難となる。特許文献２に記載された技術では、解析精度を考慮するために、データのフィールドに基づいて、どの演算器でデータのどのフィールドを解析するかを決定する。特許文献２に記載された技術で対象としているデータ分析問題では、データのうち一部のフィールドが欠けても処理可能である。しかし、動線検出処理では、移動体の位置情報と、移動体のＩＤとを対応付けるので、移動体の位置情報と移動体のＩＤの両方が必要である。そして、どちらか一方を削除したり、あるいは位置情報やＩＤに含まれる一部の情報を削除したりした場合には、動線検出処理を行えなくなる。従って、演算器毎にデータの一部を削除する特許文献２に記載された技術を、動線検出の分散処理に適用することは困難である。

そこで、本発明は、動線検出を分散処理で実現するときに、動線検出を精度よく行えるように、移動体から検出されたデータを分散させることができる動線検出処理データ分散システム、動線検出処理データ分散方法および動線検出処理データ分散プログラムを提供することを目的とする。

本発明による動線検出処理データ分散システムは、移動体が移動する所定領域で検出された移動体に関するデータであるセンサデータのうち、最新のセンサデータの入力時から過去一定時間分のセンサデータを記憶するデータ記憶手段と、所定領域を分割した分割領域を決定する際に分割領域の構成単位として用いられる単位エリアの組合せであって、互いに異なる２つの単位エリアを組み合わせた各組合せに対して、同一の移動体に関するセンサデータが検出されている度合いを示す相関度を算出し、算出した相関度に基づいて、所定領域を分割した分割領域を決定する領域処理手段と、データ記憶手段に記憶されたセンサデータを、どの分割領域で検出されたかによって分類し、分類したセンサデータを、それぞれ別々の動線検出処理部に出力するデータ分散手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明による動線検出処理データ分散方法は、データ記憶手段が、移動体が移動する所定領域で検出された移動体に関するデータであるセンサデータのうち、最新のセンサデータの入力時から過去一定時間分のセンサデータを記憶し、領域処理手段が、所定領域を分割した分割領域を決定する際に分割領域の構成単位として用いられる単位エリアの組合せであって、互いに異なる２つの単位エリアを組み合わせた各組合せに対して、同一の移動体に関するセンサデータが検出されている度合いを示す相関度を算出し、算出した相関度に基づいて、所定領域を分割した分割領域を決定し、データ分散手段が、データ記憶手段に記憶されたセンサデータを、どの分割領域で検出されたかによって分類し、分類したセンサデータを、それぞれ別々の動線検出処理部に出力することを特徴とする。

また、本発明による動線検出処理データ分散プログラムは、コンピュータに、移動体が移動する所定領域で検出された移動体に関するデータであるセンサデータのうち、最新のセンサデータの入力時から過去一定時間分のセンサデータを記憶するデータ記憶処理、所定領域を分割した分割領域を決定する際に分割領域の構成単位として用いられる単位エリアの組合せであって、互いに異なる２つの単位エリアを組み合わせた各組合せに対して、同一の移動体に関するセンサデータが検出されている度合いを示す相関度を算出し、算出した相関度に基づいて、所定領域を分割した分割領域を決定する領域処理、および、データ記憶処理で記憶されたセンサデータを、どの分割領域で検出されたかによって分類し、分類したセンサデータを、それぞれ別々の動線検出処理部に出力するデータ分散処理を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、動線検出を分散処理で実現するときに、動線検出を精度よく行えるように、移動体から検出されたデータを分散させることができる。

本発明の動線検出処理データ分散システムの第１の実施形態を示すブロック図である。 第１の実施形態における動線検出処理データ分散部２の構成例を示すブロック図である。 分割ルール適用手段２２の構成例を示すブロック図である。 単位エリアの組毎に算出した相関度の例を示す図である。 同一のグラフから得られた分割グラフであって、共通のノードを含む分割グラフの例を示す説明図である。 第１の実施形態における処理経過の例を示すフローチャートである。 各移動体ＩＤ検出装置の識別情報と設置位置座標との対応関係を示す対応表の例を示す説明図である。 追跡領域５０の範囲を示す情報の例を示す説明図である。 単位エリアの例を示す模式図である。 相関度の算出例を示す説明図である。 相関グラフ作成手段２２３によって作成されるグラフの例を示す説明図である。 グラフ内のリンクに重みが付与された状態を示す説明図である。 現時刻から過去一定時間の間に検出された単位エリア毎の軌跡の例を表した図である。 リンクが削除されたグラフの例を示す図である。 リンクが削除され、分割されたグラフの例を示す図である。 第２の実施形態における動線検出処理データ分散部の構成例を示すブロック図である。 第２の実施形態における処理経過の例を示すフローチャートである。 第３の実施形態における動線検出処理データ分散部の構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態における処理経過の例を示すフローチャートである。 第３の実施形態における処理経過の例を示すフローチャートである。 本発明の最小構成の例を示す説明図である。 追跡領域内で検出された移動体のＩＤおよび軌跡の例を示す模式図である。 検出されたデータの分散のさせ方を示す模式図である。 検出されたデータの分散のさせ方を示す模式図である。

以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。

実施形態１．
図１は、本発明の動線検出処理データ分散システムの第１の実施形態を示すブロック図である。本発明の動線検出処理データ分散システムは、データ入力部１と、動線検出処理データ分散部２とを備える。また、動線検出処理データ分散部２には、複数の動線検出部３が接続される。動線検出処理データ分散システムに、各動線検出部３が備えられていてもよい。

本発明の動線検出処理データ分散システムは、追跡領域５０内に存在する移動体Ｐから検出した大量のデータを入力データとして得る。具体的には、移動体の軌跡に関する情報である軌跡情報と、移動体のＩＤに関する情報である移動体ＩＤ情報とを得る。以下、軌跡情報と移動体ＩＤ情報とを合わせて、センサデータと記す場合がある。追跡領域５０は、広範囲の領域であってもよく、追跡領域５０内の移動体Ｐの数も多数であってもよい。そして、動線検出処理データ分散システムが入力データとして得るセンサデータは、大量であってよい。本発明の動線検出処理データ分散システムは、追跡領域５０に属する単位エリアの組合せに対して、同一の移動体に関するセンサデータが検出されている度合いを示す相関度を計算する。さらに、動線検出処理データ分散システムは、単位エリアの組合せに対して計算した相関度に基づいて、追跡領域５０を分割して得られる分割領域を決定し、分割領域毎に、検出したセンサデータをそれぞれ別々の動線検出部３に分散させる。なお、単位エリアについては後述する。

この結果、個々の動線検出部３には、動線検出処理可能なセンサデータのみ入力され、そのセンサデータ（軌跡情報および移動体ＩＤ情報）を用いて、それぞれの移動体が追跡範囲５０内におけるどの位置に存在するかを判定する際に（換言すれば、移動体のＩＤと、軌跡とを対応付ける際に）、処理負荷が大きくなることを防止でき、また、判定精度を高くすることができる。

追跡範囲５０は予め定められている。移動体Ｐは、追跡範囲５０内を自由に移動する。また、移動体Ｐが追跡領域５０の外側に出ることがあってもよい。移動体Ｐの種類は、特に限定されず、人間、動物、あるいは物であってもよい。

データ入力部１は、追跡領域５０内における移動体の軌跡情報と、移動体ＩＤ情報とを検出し、動線検出処理分散部２に入力する装置である。軌跡情報は、軌跡情報を一意に識別するためのＩＤである軌跡ＩＤと、移動体の位置座標とその位置座標の検出時刻のリストとを含む。また、移動体ＩＤ情報は、検出した移動体のＩＤである移動体ＩＤと、移動体ＩＤの検出位置座標と、その移動体ＩＤの検出時刻とを含む。このように、本発明の説明では、「移動体ＩＤ情報」と、「移動体ＩＤ」とを区別する。「移動体ＩＤ」が移動体のＩＤそのものであり、「移動体ＩＤ情報」は、移動体ＩＤと、その検出位置座標および検出時刻とを含む情報である。

データ入力部１は、例えば、軌跡情報を検出する装置（以下、軌跡情報検出装置と記す。）と、移動体ＩＤ情報を検出する装置（以下、移動体ＩＤ情報検出装置と記す。）とによって実現される。また、同一の装置が軌跡情報と移動体ＩＤ情報とを検出するようにデータ入力部１が構成されていてもよい。また、上記の軌跡情報検出装置や、移動体ＩＤ情報検出装置は、複数台設けられていてもよい。

移動体ＩＤの検出位置座標は、追跡領域５０内のどの位置で移動体ＩＤが検出されたかを判別できればよく、例えば、２次元座標を用いればよい。あるいは、データ入力部１の一部として用いられる移動体ＩＤ情報検出装置を追跡領域５０内に複数台設置する場合には、移動体ＩＤ情報に含まれる検出位置座標として、その移動体ＩＤ情報を検出した移動体ＩＤ情報検出装置のＩＤ（例えば、装置番号）を用いてもよい。この場合、移動体ＩＤ情報検出装置のＩＤとその設置位置との対応関係を示す対応表を、動線検出処理データ分散部２が記憶しておき、その対応表を参照して、移動体ＩＤ情報に含まれる移動体ＩＤ情報検出装置のＩＤから、移動体ＩＤの検出位置を特定してもよい。なお、この場合、移動体ＩＤ情報検出装置の設置位置を移動体ＩＤの検出位置とみなすことになる。

軌跡情報検出装置は、追跡領域５０内の移動体の位置座標を検出し、検出時刻を特定できる装置であればよい。軌跡情報検出装置は、例えば、カメラ、床圧力センサ、レーザレンジファインダ、あるいはレーザを用いた移動体追跡システムで実現されていてもよい。軌跡情報検出装置がこのような態様で実現される場合には、移動体は、自身が検出されるために必要な機器を保持していなくてよい。また、軌跡情報検出装置は、座標検出に必要な機器を移動体に保持させる態様で、移動体の位置座標を検出してもよい。例えば、軌跡情報検出装置は、ＧＰＳ（Global Positioning System ）等の無線通信機器や超音波送受信機を用いた移動体追跡システム等によって実現されていてもよい。

また、軌跡情報検出装置は、新しく現れたと判断される移動体の位置座標を検出した場合、新たに軌跡ＩＤを割り当てて、その軌跡ＩＤと、検出した位置座標と、その位置座標の検出時刻とを対応づけて軌跡情報を新たに生成する。その後、軌跡情報検出装置が引き続きその移動体の位置座標を検出すると、その軌跡情報に、移動体の位置座標およびその位置座標の検出時刻を追加していく。この結果、軌跡情報には、軌跡ＩＤと、位置座標およびその検出時刻のリストが含まれることになる。このリストに含まれる位置座標群が、移動体の軌跡を表す。また、移動体の位置座標が検出できなくなったならば、その軌跡情報に対する位置座標および検出時刻の追加を停止する。新しく現れたと判断される移動体の位置座標を再度検出した場合には、軌跡情報検出装置は、また新たに軌跡ＩＤを割り当て、新たな軌跡情報を生成する。

また、軌跡情報は、追跡領域５０全体から死角なく検出できることが望ましいが、軌跡情報を検出できない死角となる領域が部分的に存在していてもよい。死角により軌跡情報が途切れてしまい、１つの移動体の軌跡に関して、軌跡ＩＤが異なる複数の軌跡情報に分かれてしまっていても、動線検出部３が、各移動体のＩＤと、各軌跡情報とを対応付けることで、一連の動線を特定することが可能であるからである。

移動体ＩＤ情報検出装置は、追跡領域内５０における各移動体に固有の移動体ＩＤを検出し、移動体ＩＤを検出した位置の座標およびその検出時刻を特定できる装置であればよい。例えば、移動体がアクティブＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）タグを所有し、そのタグＩＤを移動体ＩＤとして用いる場合、移動体ＩＤ情報検出装置としてＲＦＩＤリーダを用いればよい。また、移動体がＩＣカードを所有し、そのＩＣカードの識別情報を移動体ＩＤとして用いる場合、移動体ＩＤ情報検出装置としてＩＣカードリーダを用いればよい。また、移動体が無線ＬＡＮ（Local Area Network）端末を所有し、その無線ＬＡＮ端末のＭＡＣアドレス（Media Access Control address）を移動体ＩＤとして用いる場合、移動体ＩＤ情報検出装置としてアクセスポイントを用いればよい。また、移動体毎に固有のバーコードが印刷されている場合、移動体ＩＤ情報検出装置としてバーコードリーダを用いればよい。また、移動体が人物である場合には、人物の顔、指紋、静脈等を人物の移動体ＩＤとして用いてもよく、これらの移動体ＩＤの読み取り装置を移動体ＩＤ情報検出装置とすればよい。また、顔認証装置とＲＦＩＤリーダのように、検出対象が異なる移動体ＩＤ情報検出装置を併用してもよい。

ただし、移動体ＩＤを検出できるかどうかは、追跡領域内５０における移動体の位置により異なる。そのため、追跡領域５０内では、移動体が存在する場所で常に移動体ＩＤを検出できるとは限らない。例えば、移動体ＩＤ情報検出装置の近くに移動体が存在する場合、移動体ＩＤの検出確率は高く、移動体ＩＤ情報検出装置から離れた場所に移動体が存在する場合、移動体ＩＤの検出確率は低い。

また、移動体ＩＤ情報検出装置を追跡領域５０内に複数設置する場合、移動体ＩＤを検出できる範囲が互いに重なるように各移動体ＩＤ情報検出装置を設置してもよく、あるいは、互いに重なり合わないように設置してもよい。

データ入力部１に属する軌跡情報検出装置は、軌跡情報を生成すると、その軌跡情報を動線検出処理データ分散部２に入力する。軌跡情報検出装置は、移動体の位置座標検出が途切れたときに、軌跡情報を動線検出処理データ分散部２に入力してもよい。あるいは、最初に軌跡ＩＤを割り当てた時点で、軌跡情報を動線検出処理データ分散部２に入力し、その後、同じ移動体の位置座標を検出する毎に、その位置座標およびその検出時刻を、動線検出処理データ分散部２に入力して、軌跡情報に追加させてもよい。

また、データ入力部１に属する移動体ＩＤ情報検出装置は、検出した移動体のＩＤと、その検出位置座標と、その検出時刻とを合わせて、移動体ＩＤ情報として、動線検出処理データ分散部２に入力する。移動体ＩＤ情報検出装置は、移動体ＩＤの検出を試みて、移動体ＩＤを検出できなかった場合には、移動体ＩＤを「なし」として、その検出位置座標（例えば、移動体ＩＤ情報検出装置の設置位置座標）、およびその検出時刻とともに、動線検出処理データ分散部２に入力してもよい。また、移動体ＩＤ情報検出装置が動線検出処理データ分散部２に移動体ＩＤ情報を入力しないことで、動線検出処理データ分散部２が、その時刻に移動体ＩＤが何も検出されなかったと判定してもよい。

ここでは、データ入力部１として軌跡情報検出装置と移動体ＩＤ情報検出装置とが設けられる場合を例に説明したが、既に説明したように、軌跡情報検出装置と移動体ＩＤ情報検出装置が同一の装置で実現されていてもよい。以下の説明においては、データ入力部１として軌跡情報検出装置と移動体ＩＤ情報検出装置とが設けられる場合を例にして説明する。

図２は、第１の実施形態における動線検出処理データ分散部２の構成例を示すブロック図である。なお、データ入力部１および動線検出部３も合わせて図示している。動線検出処理データ分散部２は、データ保持手段２１と、分割ルール適用手段２２と、データ分散手段２３とを備える。

データ保持手段２１は、データ入力部１から入力されるセンサデータ（すなわち、軌跡情報および移動体ＩＤ情報）を、現時刻から過去一定時間分、保持する。データ保持手段２１は、データ入力部１から軌跡情報や移動体ＩＤ情報が入力されると、保持するセンサデータとして新しく入力された軌跡情報や移動体ＩＤ情報を追加し、現時刻よりも過去一定時間以上前の古いセンサデータを削除することで、センサデータを更新する。ここで、「現時刻」とは、データ入力部１からセンサデータが入力された最新時刻である。データ保持手段２１は、更新後のセンサデータを分割ルール適用手段２２およびデータ分散手段２３に入力する。なお、データ保持手段２１が、分割ルール適用手段２２およびデータ分散手段２３にセンサデータを入力するのではなく、分割ルール適用手段２２およびデータ分散手段２３がそれぞれ、データ保持手段２１に保持されている更新後のセンサデータを読み込んでもよい。

分割ルール適用手段２２は、データ保持手段２１から、現時刻から過去一定時間分のセンサデータ（軌跡情報および移動体ＩＤ情報）を取得し、そのセンサデータを用い、分割ルールに従って追跡領域５０を分割領域に分割する。分割ルールは、分割ルール適用手段２２（より具体的には、分割ルール適用手段２２に含まれる各手段。図３参照。）の動作を規定するルールであり、換言すれば、追跡領域５０を分割領域に分割するアルゴリズムであると言うことができる。分割ルール適用手段２２は、現時刻から過去一定時間分のセンサデータのうち例えば移動体ＩＤ情報を用いて、追跡領域５０に属する単位エリアの組合せに対して、同一の移動体に関するセンサデータが検出されている度合いを示す相関度を計算する。さらに、動線検出処理データ分散システムは、単位エリアの組合せに対して計算した相関度に基づいて、追跡領域５０を分割して得られる分割領域を決定する。

データ分散手段２３は、データ保持手段２１から取得したセンサデータを、センサデータが検出された分割領域毎に分類し、分類されたセンサデータをそれぞれ別々の動線検出部３に出力する。

図３は、分割ルール適用手段２２の構成例を示すブロック図である。分割ルール適用手段２２は、環境情報記憶部２２６と、単位エリア決定手段２２１と、相関度算出手段２２２と、相関グラフ作成手段２２３と、相関グラフ分割手段２２４と、分割領域決定手段２２５とを備える。

環境情報記憶部２２６は、追跡領域５０内の単位エリアを定めた情報（以下、単位エリア設定情報と記す。）、または、追跡領域５０内の単位エリアを決定するための情報を記憶する記憶装置である。単位エリアとは、個々の領域に少なくとも一つの移動体ＩＤ検出装置が存在しているという条件を満たすように、追跡領域５０を分割して得られる個々の領域である。単位エリアは、現時刻から過去一定時間分のセンサデータを動線検出部３に分散させる基準となる分割領域の構成単位として用いられる。なお、１つの単位エリアには、１つの移動体ＩＤ検出装置が存在していても、あるいは、複数の移動体ＩＤ検出装置が存在していてもよいが、少なくとも１つの移動体ＩＤ検出装置が存在するという条件を満足するように、各単位エリアを定める。

また、追跡領域５０をなす単位エリア群は、各単位エリアに少なくとも一つの移動体ＩＤ検出装置が存在するという条件を満たすように、移動体ＩＤ検出装置に基づいて、予め人が決定しておき、その各単位エリアを規定する座標および各単位エリアのＩＤとを単位エリア設定情報として環境情報記憶部２２６に記憶させておいてもよい。このとき、個々の単位エリアと、各単位エリア内の移動体ＩＤ検出装置との対応関係までは、環境情報記憶部２２６に記憶させておかなくてもよい。

また、単位エリアを人手で決定するのではなく、分割ルール適用手段２２の単位エリア決定手段２２１が決定してもよい。この場合、環境情報記憶部２２６には、追跡領域５０内の単位エリアを決定するための情報として、追跡領域５０内に設置された各移動体ＩＤ検出装置の識別情報と設置位置（例えば、設置位置座標）との対応関係を示す対応表、および追跡領域５０の範囲を示す情報を記憶させておけばよい。この対応表に基づいて、単位エリア決定手段２２１が、各単位エリアに少なくとも一つの移動体ＩＤ検出装置が存在するという条件を満たすように追跡領域５０全体から各単位エリアを決定すればよい。また、環境情報記憶部２２６は、各移動体ＩＤ検出装置の識別情報と設置位置との対応関係を示す対応表だけでなく、追跡領域５０内に設置された各軌跡情報検出装置の識別情報と設置位置との対応関係を示す対応表も合わせて記憶していてもよい。

以下の説明では、単位エリア決定手段２２１が単位エリアを決定する場合を例にして説明する。

単位エリア決定手段２２１は、環境情報記憶部２２６に記憶されている、各移動体ＩＤ検出装置の識別情報と設置位置との対応関係を示す対応表に基づいて、追跡領域５０を単位エリアに分割する。このとき、各単位エリアにそれぞれ少なくとも１つの移動体ＩＤ検出装置が存在するという条件を満たすように、追跡領域５０を複数の単位エリアに分割すればよい。この条件が満たされていれば、各単位エリアの大きさが一定であっても、あるいは、異なっていてもよい。

なお、単位エリア設定情報が環境情報記憶部２２６に予め記憶されている場合、単位エリア決定手段２２１は、その設定情報を読み込んで、相関度算出手段２２２に送ればよい。あるいは、この場合、単位エリア決定手段２２１が設けられずに、相関度算出手段２２２が環境情報記憶部２２６から単位エリア設定情報を読み込んでもよい。

相関度算出手段２２２は、データ保持手段２１から取得した現時点から過去一定時間前までのセンサデータのうち、移動体ＩＤ情報を用いて、単位エリアの組合せに対して、同一の移動体に関するセンサデータが検出されている度合いを示す相関度を計算する。相関度は、単位エリアの組合せにおいて、同一の移動体に関するセンサデータが検出されている度合いを示す値であるので、ここで述べた「センサデータ」は、移動体の同一性を判断できるデータである必要があり、ここでは、移動体ＩＤ情報を用いる。軌跡情報が、軌跡ＩＤ、移動体の位置座標および位置座標の検出時刻のリストのみを含んでいる場合には、軌跡情報だけでは、互いに異なる軌跡情報が同一の移動体の軌跡を表しているか否かを判定することは困難である。しかし、データ入力部１に属する軌跡情報検出装置が、軌跡情報に、移動体の色、形状、大きさ等の属性情報も含めている場合には、軌跡情報に含まれる属性情報を用いて、相関度を計算してもよい。

以下の説明では、相関度計算手段２２２が、移動体ＩＤ情報を用いて相関度を計算する場合を例にして説明する。相関度計算手段２２２は、例えば、互いに異なる２つの単位エリアの組合せに対して、ポイントの初期値“０”を定める。そして、データ保持手段２１から取得した移動体ＩＤ情報を参照して、組をなす２つの単位エリアで共通の移動体ＩＤが検出されている場合、その単位エリアの組のポイントに“１”を加算する。データ保持手段２１から取得した移動体ＩＤ情報を参照して、このようにポイントを加算していき、単位エリアの組毎に最終的に得られたポイントが、個々の単位エリアの組における相関度である。図４は、単位エリアの組毎に算出した相関度の例を示す図である。図４に示す例では、単位エリアａ１〜ａ４のうち互いに異なる単位エリアの組に対して算出した相関度を示している。例えば、単位エリアａ１，ａ２についての相関度は“２”である。また、例えば、単位エリアａ２，ａ４についての相関度は“７”である。単位エリアａ２，ａ４についての相関度は“７”となっていて、他の相関度と比較して高い値となっているので、単位エリアａ２，ａ４では、同一の移動体に関するセンサデータ（移動体ＩＤ情報）が検出される度合いが高いということを表している。

相関グラフ作成手段２２３は、単位エリア決定手段２２１で生成された単位エリアをノードとし、追跡領域５０内の単位エリアの位置関係に応じてノード間をリンクで接続したグラフを作成する。さらに、相関グラフ作成手段２２３は、ノード同士を結ぶリンクに対して、両端のノードの組（すなわち、単位エリアの組）について計算された相関度を、重みとして付与する。

相関グラフ分割手段２２４は、相関グラフ作成手段２２３が作成したグラフのリンクを、所定の条件が満たされるまで、相関度（重み）の低い順に削除していく。このリンク削除処理によって、相関グラフ作成手段２２３が作成したグラフは分割される。

例えば、相関グラフ作成手段２２３に作成されたグラフが所定数のグラフに分割されたことを、上記の所定の終了条件（グラフ分割の終了条件）としてもよい。あるいは、相関グラフ作成手段２２３に作成されたグラフから分割されたグラフに相当する単位エリア群から検出されたセンサデータの量（例えば、軌跡情報、移動体ＩＤ情報の数）が所定数以下になったことを、上記の所定の終了条件としてもよい。分割後のグラフは、センサデータを動線検出部３に分散させる基準となる分割領域を表す。分割後のグラフの各ノード（すなわち、各単位エリア）から検出されたセンサデータが、低い処理負荷で動線検出可能なデータ量になるようにグラフ分割の終了条件を設定することで、各動線検出部３に低負荷で精度よく動線検出を行わせることができる。すなわち、低負荷で精度のよい動線検出の分散処理を実現することができる。

また、相関グラフ分割手段２２４は、共通の単位エリア群で検出されたセンサデータを複数の動線検出部３にそれぞれ入力させる場合には、相関グラフ作成手段２２３に作成されたグラフの複製を作成することにより、相関グラフ作成手段２２３に作成されたグラフと同一のグラフを複数用意する。そして、その各グラフ毎に、共通の単位エリア群に相当するノードを含む別個の分割グラフが得られるように、グラフを分割してもよい。図５は、同一のグラフから得られた分割グラフであって、共通のノードを含む分割グラフの例を示す説明図である。相関グラフ作成手段２２３によって、図５（ａ）に示すグラフが作成されたとする。そして、ノードｎ２，ｎ５に相当する単位エリアで検出されたセンサデータを、複数（本例では２つ）の動線検出部３に出力する。この場合、相関グラフ分割手段２２４は、図５（ａ）に示すグラフの複製を作成し、図５（ａ）に示すグラフを２つ用意する。相関グラフ分割手段２２４は、そのうち一方のグラフを分割し、例えば、図５（ｂ）に示すように、ノードｎ１，ｎ２，ｎ５，ｎ４を含む分割グラフを得る。また、もう一方のグラフを分割し、例えば、図５（ｃ）に示すように、ノードｎ２，ｎ３，ｎ６，ｎ５を含む分割グラフを得る。この２つの分割グラフは、それぞれ共通のノードｎ２，ｎ５を含む。なお、図５（ｂ），（ｃ）において、破線のリンクは、削除されたリンクを意味する。図５（ｂ），（ｃ）に示す各グラフは、それぞれセンサデータを動線検出部３に分散させる基準となる分割領域に対応する。従って、２つの動線検出処理部３に、ノードｎ２，ｎ５に相当する単位エリアで検出されたセンサデータをそれぞれ入力することができる。

また、同一の単位エリアで検出されたセンサデータが複数の動線検出部３に重複して入力されないようにする場合には、相関グラフ分割手段２２４は、相関グラフ作成手段２２３に作成されたグラフの複製を作成せずに、相関グラフ作成手段２２３に作成されたグラフを分割していけばよい。

分割領域決定手段２２５は、相関グラフ分割手段２２４によって分割されたグラフに含まれるノードに対応する単位エリアに基づいて、追跡エリア５０を、分割されたグラフに対応する領域に分割する。分割領域は、二次元座標で表された単位エリアのリストで表現されてもよい。あるいは、二次元座標を用いて、１つの具体的な範囲（例えば、矩形等の範囲）で表されていてもよい。

データ分散手段２３（図２参照）は、分割されたグラフから定められた分割領域毎に、データ保持手段２１から取得したセンサデータを分類する。すなわち、センサデータがどの分割領域で検出されたかによって、センサデータを分類する。そして、分割領域毎に分類されたセンサデータをそれぞれ別々の動線検出部３に出力する。

動線検出部３（図１、図２参照）は、データ分散手段２３によって入力されたセンサデータ（軌跡情報および移動体ＩＤ情報）を用いて、軌跡情報が示す軌跡と、移動体ＩＤ情報が示す移動体ＩＤとを対応付ける。すなわち、どの軌跡が、どの移動体の軌跡であるのかを判定する動線検出処理を行う。動線検出処理の方法は、特に限定されず、公知の方法で行ってよい。また、個々の動線検出部３は、それぞれ別々の演算器で実現される。

第１の実施形態において、データ保持手段２１と、分割ルール適用手段２２（環境情報記憶部２２６、単位エリア決定手段２２１、相関度算出手段２２２、相関グラフ作成手段２２３、相関グラフ分割手段２２４および分割領域決定手段２２５）と、データ分散手段２３は、例えば、記憶装置を備え、動線検出処理データ分散プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。この場合、例えば、コンピュータのプログラム記憶装置（図示せず。）が動線検出処理データ分散プログラムを記憶し、ＣＰＵがそのプログラムを読み込んで、そのプログラムに従って、データ保持手段２１、分割ルール適用手段２２（環境情報記憶部２２６、単位エリア決定手段２２１、相関度算出手段２２２、相関グラフ作成手段２２３、相関グラフ分割手段２２４および分割領域決定手段２２５）、およびデータ分散手段２３として動作すればよい。

また、データ保持手段２１、分割ルール適用手段２２およびデータ分散手段２３が別々のハードウェアで実現されていてもよい。環境情報記憶部２２６、単位エリア決定手段２２１、相関度算出手段２２２、相関グラフ作成手段２２３、相関グラフ分割手段２２４および分割領域決定手段２２５に関しても、別々のハードウェアで実現されていてもよい。

次に、動作について説明する。図６は、第１の実施形態における処理経過の例を示すフローチャートである。また、図７は、環境情報記憶部２２６が記憶する、各移動体ＩＤ検出装置の識別情報と設置位置座標との対応関係を示す対応表の例を示す説明図である。図７に示す例では、移動体ＩＤ検出装置の識別情報として番号（識別番号）を用いているものとする。また、この対応表には、追跡領域５０内に存在する全ての移動体ＩＤ検出装置について、識別番号と設置位置座標が対応付けられている。また、図８は、環境情報記憶部２２６が記憶する、追跡領域５０の範囲を示す情報の例を示す説明図である。図８に示す例では、追跡領域の各頂点ｖ１〜ｖ４の座標を表すことにより、その各頂点ｖ１〜ｖ４で囲まれた範囲が追跡領域５０であることを表している。また、図８に示す例では、追跡領域５０は矩形である。以下の説明では、環境情報記憶部２２６が、図７および図８に示す情報を記憶しているものとする。

まず、データ入力部１は、センサデータを検出すると、そのセンサデータを動線検出処理データ分散部２のデータ保持手段２１に入力する（ステップＳ１）。例えば、データ入力部１に属する軌跡情報検出装置が、移動体の位置座標を検出し、軌跡ＩＤと、位置座標、および位置座標の検出時刻のリストとを含む軌跡情報を生成すると、その軌跡情報をデータ保持手段２１に入力する。また、データ入力部１に属する移動体ＩＤ検出装置が、移動体から移動体ＩＤを検出し、移動体ＩＤと、移動体ＩＤの検出位置座標と、その移動体ＩＤの検出時刻とを含む移動体ＩＤ情報を生成すると、その移動体ＩＤ情報をデータ保持手段２１に入力する。

次に、データ保持手段２１は、現時刻（データ入力部１からセンサデータが入力された最新時刻）から過去一定時間の間にデータ入力部１に検出された軌跡情報および移動体ＩＤ情報を保持するように、保持しているデータを更新する（ステップＳ２）。例えば、データ保持手段２１は、ステップＳ１で最新の軌跡情報および移動体ＩＤ情報が入力されると、その軌跡情報および移動体ＩＤ情報を最新のセンサデータとして追加記憶し、現時刻から一定時間前の時刻よりも前の時刻に検出された軌跡情報および移動体ＩＤ情報を削除する。この結果、データ保持手段２１が記憶するセンサデータが更新される。なお、軌跡情報には移動体の位置座標とその位置座標の検出時刻のリストが含まれる。現時刻から過去一定時間遡った時刻よりも前の検出時刻が軌跡情報に含まれている場合、データ保持手段２１は、例えば、その検出時刻と、その検出時刻に対応する位置座標を、軌跡情報内から削除すればよい。あるいは、軌跡情報に含まれるリスト内の全ての検出時刻が、現時刻から過去一定時間遡った時刻よりも前の時刻となったときに、軌跡情報全体を削除してもよい。また、軌跡情報に含まれるリスト内のいずれか一つの検出時刻が、現時刻から過去一定時間遡った時刻よりも前の時刻となったときにその軌跡情報全体を削除してもよい。

第１の実施形態では、データ保持手段２１がデータ入力部１から最新のセンサデータを取得し、保持しているセンサデータの更新を行う度に、以下のステップＳ３以降の処理を行う。

次に、単位エリア決定手段２２１（図３参照）は、環境情報記憶部２２６が記憶する対応表（図７参照）から、追跡領域５０内に存在する全ての移動体ＩＤ検出装置に関する識別番号（識別情報）および設置位置座標を読み込み、また、追跡領域５０の範囲を示す情報（図８参照）を読み込む。そして、単位エリア決定手段２２１は、読み込んだ情報に基づいて、個々の単位エリアに少なくとも１つの移動体ＩＤ検出装置が存在するという条件を満足するように、各単位エリアを決定する（ステップＳ３）。

ステップＳ３における単位エリアの決定方法の一例を具体的に説明する。単位エリア決定手段２２１は、環境情報記憶部２２６から読み込んだ移動体ＩＤ検出装置ｒ１〜ｒ４の設置位置座標を母点とするボロノイ図を、追跡領域５０の範囲内に作成し、追跡領域５０内に作成された各ボロノイ領域をそれぞれ単位エリアとして決定すればよい。図９は、作成された単位エリアの例を示す模式図である。図９に示す例において、追跡領域は、頂点ｖ１〜ｖ４で囲まれた領域であり、この頂点の座標は環境情報記憶部２２６に予め記憶されていた座標である（図８参照）。単位エリア決定手段２２１は、この追跡領域内に存在する移動体ＩＤ検出装置ｒ１〜ｒ４の設置位置座標を母点として、ボロノイ図を作成する。本例では、ｘ＝２００およびｙ＝１００を境界として追跡領域を４分割することで、４つのボロノイ領域ａ１〜ａ４が得られる。単位エリア決定手段２２１は、この４つのボロノイ領域ａ１〜ａ４を単位エリアとして決定する。以下の説明では、この４つの単位エリアをそれぞれ符号ａ１，ａ２，ａ３，ａ４で表す。

ステップＳ３の次に、相関度算出手段２２２は、各単位エリア間における相関度を算出する（ステップＳ４）。すなわち、各単位エリア間で、同一の移動体に関するセンサデータ（ここでは移動体ＩＤ情報）が検出されている度合いを算出する。

ステップＳ４における相関度の算出方法について具体的に説明する。本例では、相関度算出手段２２２は、ステップＳ４において、まず、２つの単位エリア同士の各組合せに対して、ポイントの初期値（例えば“０”）を定めておく。そして、任意の２つの単位エリア間で、同じ移動体ＩＤが連続して検出された状態を確認する毎に、相関度算出手段２２２は、その２つの単位エリアの組のポイントを“１”増加させる。具体的には、相関度算出手段２２２は、移動体ＩＤが共通である移動体ＩＤ情報を、移動体ＩＤの検出時刻順にソートしたときに、隣接する２つの検出時刻において、その移動体ＩＤが検出された単位エリアが異なっていれば、その異なる２つの単位エリアの組のポイントに１を加算する。

図１０は、相関度の算出例を示す説明図である。図１０に示す検出時刻、移動体ＩＤは、移動体ＩＤ情報に含まれる検出時刻、移動体ＩＤである。また、図１０に示す移動体ＩＤ検出装置の識別番号は、検出位置座標として移動体ＩＤ情報に含まれる情報である。さらに、図１０では、移動体ＩＤ検出装置の識別番号に対応付けて、その移動体ＩＤ検出装置が設置されている単位エリアも示している。

図１０に示す例では、時刻ｔ１で、移動体ＩＤ“ｕ１”が、単位エリアａ１内で検出されている。そして、時刻ｔ２になると、その移動体ＩＤ“ｕ１”が、単位エリアａ２で検出されている。従って、移動体ＩＤ“ｕ１”に着目すると、隣接する２つの検出時刻ｔ１，ｔ２において、異なる単位エリアａ１，ａ２で検出されている。よって、相関度算出手段２２２は、単位エリアａ１，ａ２間の相関度に１を加算する。

また、時刻ｔ３で、移動体ＩＤ“ｕ２”が、単位エリアａ３内で検出されている。さらに、時刻ｔ４になると、移動体ＩＤ“ｕ１”が、単位エリアａ１内で検出されている。このとき、移動体ＩＤ“ｕ１”に着目すると、“ｕ１”を含む移動体ＩＤ情報において、ｔ２，ｔ４は隣接する時刻になっていて、その時刻ｔ２，ｔ４において、“ｕ１”は異なる単位エリアａ２，ａ１で検出されている。よって、相関度算出手段２２２は、単位エリアａ１，ａ２間の相関度にさらに１を加算する。

また、時刻ｔ５で、移動体ＩＤ“ｕ２”が、単位エリアａ１内で検出されている。このとき、移動体ＩＤ“ｕ２”に着目すると、“ｕ２”を含む移動体ＩＤ情報において、ｔ３，ｔ５は隣接する時刻になっていて、その時刻ｔ３，ｔ５において、“ｕ２”は異なるエリアａ３，ａ１で検出されている。よって、相関度算出手段２２２は、単位エリアａ１，ａ３間の相関度に１を加算する。

相関度算出手段２２２は、上記のような演算を、ステップＳ２で更新された現時刻から過去一定時間前までの移動体ＩＤ情報を対象に行っていく。

図４は、上記のような演算によって、互いに異なる単位エリアの組合せに対して最終的に得られたポイントの値を例示しており、相関度算出手段２２２は、この値を相関度としている。

なお、図４に示すように、ａ１，ａ１等のように、同一の単位エリアの組合せに対しては、相関度は求めない。すなわち、ある移動体ＩＤに関して検出時刻が連続していても、検出された単位エリアが共通である場合には、相関度算出手段２２２は、その同一の単位エリアの組合せに対してポイントの加算を行わない。

なお、予め単位エリアが人手で定められ、単位エリア設定情報が環境情報記憶部２２６に記憶されている場合には、ステップＳ２の後、その単位エリアを用いてステップＳ４の処理を行ってよい。

以下、ステップＳ４で、図４に例示する相関度が得られたものとして、以降の処理について説明する。

ステップＳ４の後、相関グラフ作成手段２２３は、単位エリアをノードとし、互いに異なるノード同士をリンクで接続させたグラフを作成する（ステップＳ５）。例えば、図９に示すように４つの単位エリアａ１，ａ２，ａ３，ａ４が決定されているとする。この場合、図１１に示すように、相関グラフ作成手段２２３は、各単位エリアに対応するノードｎ１，ｎ２，ｎ３，ｎ４を定める。図１１において、ノードｎ１は、単位エリアａ１に対応する。ノードｎ２は、単位エリアａ２に対応する。ノードｎ３は、単位エリアａ３に対応する。ノードｎ４は、単位エリアａ４に対応する。各ノードは、それぞれ対応する単位エリアを表している。そして、相関グラフ作成手段２２３は、この４つのノードｎ１〜ｎ４において、互いに異なるノード同士をリンクで接続させたグラフ（図１１参照）を作成する。

なお、互いに異なるノード同士を接続させるリンクは、互いに異なる２つの単位エリアの組合せを表しているということができる。

ステップＳ５の後、相関グラフ作成手段２２３は、ステップＳ５で作成したグラフ内の各リンクに、相関度を重みとして付与する（ステップＳ６）。すなわち、相関グラフ作成手段２２３は、グラフ内のリンクに、そのリンクが表している単位エリア同士の組合せに対して算出した相関度を付与する。例えば、図４に示すように、単位エリアａ１，ａ２の組についての相関度は“２”であるので、相関グラフ作成手段２２３は、ノードｎ１，ｎ２を結ぶリンクに対して、重み（相関度）“２”を付与する。本例では、図１１に示すグラフに対して、ステップＳ６を行うことにより、図１２に示す重み付きのグラフが生成されたものとする。図１２において、各リンクの近傍に示した値が重み（相関度）である。

ステップＳ６の次に、相関グラフ分割手段２２４は、現在得られているグラフに関して、予め定められた所定の条件（グラフ分割処理の終了条件）を満たしているか否かを判定する（ステップＳ７）。ここでは、１つのグラフ内に含まれる各ノード（換言すれば、単位エリア）から検出された軌跡情報の数の合計が３０以下になったという条件を、グラフ分割処理の終了条件として用いる場合を例にして説明する。なお、一つの軌跡情報は、一つの軌跡を表しているので、軌跡情報の数の合計が３０以下であるということは、軌跡の数が３０本以下であるということと同義である。また、上記の終了条件は例示であり、グラフ分割処理の終了条件は、上記の例に限定されない。例えば、上記の終了条件では、軌跡情報の数のみを基準としているが、軌跡情報の数と移動体ＩＤ情報の数の両方を基準としてもよい。あるいは、移動体ＩＤ情報の数のみを基準としてもよい。また、分割後のグラフの数を基準として、分割後のグラフの数が閾値以上になったことをグラフ分割の終了条件としてもよい。

図１３は、現時刻から過去一定時間の間に検出された単位エリア毎の軌跡の例を表した図である。図１３に示した個々の軌跡は、それぞれ軌跡情報によって表される。一つの軌跡情報内の移動体の位置座標のリストにおいて、各座標を連ねた線が図１３における一つの軌跡となる。図１３に示す例では、単位エリアａ１から１５本の軌跡が検出されている。このことは、単位エリアａ１から１５個の軌跡情報が得られたことを意味している。また、図１３に示す例では、単位エリアａ２から１７本の軌跡が検出され、単位エリアａ３から１２本の軌跡が検出され、単位エリアａ４から１０本の軌跡が検出されている。

ステップＳ６からステップＳ７に移行した時には、全てのノード間にリンクが定められているので、グラフは、単位エリアａ１〜ａ４が互いに連結した状態を表している。単位エリアａ１〜ａ４が連結した領域から検出された軌跡情報（軌跡）の合計は５４（＝１５＋１７＋１２＋１０）である。よって、この場合、相関グラフ分割手段２２４は、現在得られているグラフは、グラフ分割の終了条件を満たしていないと判定する（ステップＳ７におけるＮｏ）。

ステップＳ７においてグラフ分割の終了条件を満たしていないを判定した場合、相関グラフ分割手段２２４は、グラフ内のリンクのうち、重み（相関度）が最も低いリンクを削除し（ステップＳ８）、ステップＳ７以降の処理を繰り返す。ステップＳ７，Ｓ８を繰り返すことにより、相関グラフ分割手段２２４は、グラフ内のリンクを、重みの低い順に削除していくことになる。

また、ステップＳ８において、重みが最も低いリンクが複数存在する場合には、相関グラフ分割手段２２４は、その複数のリンクを全て削除してもよい。あるいは、その複数のリンクから一つのリンクを選択し、選択したリンクを削除してもよい。このとき、複数のリンクから一つのリンクを選択する方法は、特に限定されない。本例では、重みが最も低いリンクが複数存在する場合、関グラフ分割手段２２４が、その複数のリンクを全て削除するものとして説明する。

本例では、最初にステップＳ８に移行したときにおけるグラフは、図１２に示す状態となっている。相関グラフ分割手段２２４は、図１２に示すグラフのリンクから、重みが最低となっているリンクを探索する。図１２に示すグラフにおいて、リンクの重みの最低値は１である。そして、重みが１であるリンクは、ノードｎ１，ｎ４を結ぶリンクと、ノードｎ２，ｎ３を結ぶリンクである。よって、相関グラフ分割手段２２４は、この２つのリンクを選択し、その２つのリンクを削除する。このステップＳ８のリンク削除により、グラフの状態は、更新される。このリンク削除後のグラフの状態を図１４に示す。なお、図１４、および後述の図１５において、破線は、削除されたリンクを表している。

ステップＳ８の後、相関グラフ分割手段２２４は、再度、グラフ分割を終了するか否かを判定する（ステップＳ７）。図１４に示すグラフにおいても、ノードｎ１とｎ２、ノードｎ２とｎ４、ノードｎ４とｎ３、ノードｎ３とｎ１がそれぞれリンクで接続され、各ノードが表す単位エリアが全て連結した状態を表している。従って、単位エリアａ１〜ａ４が連結した領域から検出された軌跡情報（軌跡）の合計は５４であり、終了条件を満たさない（ステップＳ７におけるＮｏ）。よって、再度、ステップＳ８に移行する。

次に、相関グラフ分割手段２２４は、図１４に示すグラフから、重みが最低となっているリンクを探索する。図１４に示すグラフにおいて、リンクの重みの最低値は２である。そして、重みが２であるリンクは、ノードｎ１，ｎ２を結ぶリンクと、ノードｎ３，ｎ４を結ぶリンクである。よって、相関グラフ分割手段２２４は、この２つのリンクを選択し、削除する。このリンク削除後のグラフの状態を図１５に示す。

ステップＳ８の後、相関グラフ分割手段２２４は、再度、グラフ分割を終了するか否かを判定する（ステップＳ７）。図１５に示すグラフでは、ノードｎ１，ｎ３を結ぶリンクと、ノードｎ２，ｎ４を結ぶリンクのみが残っている。この状態において、ノードｎ１，ｎ３を含むグラフと、ノードｎ２，ｎ４を含むグラフとは、互いに結ばれていない。よって、ノードｎ１，ｎ３を含むグラフと、ノードｎ２，ｎ４を含むグラフとに分割された状態になっている。この分割後の２つのグラフのうち、ノードｎ１，ｎ３を含むグラフは、単位エリアａ１，ａ３をひとまとまりにした領域を表している。また、もう一方の、ノードｎ２，ｎ４を含むグラフは、単位エリアａ２，ａ４をひとまとまりにした領域を表している。そして、単位エリアａ１，ａ３をひとまとまりにした領域から検出された軌跡情報（軌跡）の数は２７（＝１５＋１２）であり、単位エリアａ２，ａ４をひとまとまりにした領域から検出された軌跡情報の数も２７（＝１７＋１０）である（図１３参照）。従って、相関グラフ分割手段２２４は、ノードｎ１，ｎ３を含むグラフ、およびノードｎ２，ｎ４を含むグラフの両方について、グラフ分割の終了条件を満たしていると判定し（ステップＳ７におけるＹｅｓ）、ステップＳ９に移行する。

なお、本例では、分割後の２つのグラフがそれぞれ終了条件を満たす場合を示したが、分割後の個々のグラフのうち、終了条件を満たしていないグラフが存在する場合には、終了条件を満たしていないグラフに関して、終了条件を満たすまでステップＳ７，Ｓ８を繰り返せばよい。

また、上記の例では、ステップＳ８でリンクを削除するたびにステップＳ７に戻る場合を例にして説明したが、ステップＳ８でリンクを削除しても、グラフが分割されない場合、ステップＳ８において、グラフが分割されるまでリンクの削除を繰り返してもよい。そして、グラフが分割された時点で、ステップＳ７に戻ってもよい。

グラフ分割の終了条件が満たされると（ステップＳ７におけるＹｅｓ）、分割領域決定手段２２５は、分割された個々のグラフに基づいて、追跡エリア５０（図１参照）を、分割されたグラフに対応する分割領域に分割する（ステップＳ９）。図１５に示すように、ノードｎ１，ｎ３を含むグラフと、ノードｎ２，ｎ４を含むグラフの２つのグラフが得られた場合、ノードｎ１，ｎ３を含むグラフは、単位エリアａ１，ａ３をひとまとまりにした領域を表し、ノードｎ２，ｎ４を含むグラフは、単位エリアａ２，ａ４をひとまとまりにした領域を表している。従って、分割領域決定手段２２５は、追跡領域５０を、単位エリアａ１，ａ３を統合した領域と、単位エリアａ２，ａ４を統合した領域の２つに分割する。すなわち、単位エリアａ１，ａ３を統合した領域、および、単位エリアａ２，ａ４を統合した領域がそれぞれ追跡領域の分割領域となる。

分割領域決定手段２２５は、ステップＳ９で追跡領域５０から分割領域を決定すると、その分割結果をデータ分散手段２３に入力する。このとき、分割領域の表し方は、特に限定されない。例えば、分割領域を表現する場合に、分割領域内に含まれる各単位エリアのリストとして、分割領域を表現してもよい。個々の単位エリアを、単位エリアの頂点座標を並べて表現するとする。すると、例えば、単位エリアａ１，ａ３を統合した分割領域は、単位エリアａ１［左上座標（０，０）、右上座標（２００，０）、右下座標（２００，１００）、左下座標（０，１００）］と、単位エリアａ３［左上座標（０，１００）、右上座標（２００，１００）、右下座標（２００，２００）、左下座標（０，２００）］のリストによって表される。同様に、単位エリアａ２，ａ４を統合した分割領域は、単位エリアａ２［左上座標（２００，０）、右上座標（４００，０）、右下座標（４００，１００）、左下座標（２００，１００）］と、単位エリアａ４［左上座標（２００，１００）、右上座標（４００，１００）、右下座標（４００，２００）、左下座標（２００，２００）］のリストによって表される。

また、例えば、分割領域を表現する場合に、分割領域の頂点を並べて表現してもよい。例えば、単位エリアａ１，ａ３を統合した分割領域は、［左上座標（０，０）、右上座標（２００，０）、右下座標（２００，２００）、左下座標（０，２００）］と表してもよい。また、単位エリアａ２，ａ３を統合した分割領域は、［左上座標（２００，０）、右上座標（４００，０）、右下座標（４００，２００）、左下座標（２００，２００）］と表してもよい。

ステップＳ９の後、データ分散手段２３は、分割領域決定手段２２５によって決定された分割領域に基づいて、ステップＳ２で更新されたセンサデータ（現時刻から過去一定時間前までの軌跡情報および移動体ＩＤ情報）を分類する。すなわち、軌跡情報および移動体ＩＤ情報を、どの分割領域で検出されたかによって分類する。そして、データ分散手段２３は、分類した軌跡情報および移動体ＩＤ情報をそれぞれ別の動線検出部３に出力する（ステップＳ１０）。上記の例では、データ分散手段２３は、軌跡情報および移動体ＩＤ情報を、単位エリアａ１，ａ３を統合した分割領域で検出された軌跡情報および移動体ＩＤ情報と、単位エリアａ２，ａ４を統合した分割領域で検出された軌跡情報および移動体ＩＤ情報とに分類する。そして、単位エリアａ１，ａ３を統合した分割領域で検出された軌跡情報および移動体ＩＤ情報を一つの動線検出部３に出力し、単位エリアａ２，ａ４を統合した分割領域で検出された軌跡情報および移動体ＩＤ情報を別の動線検出部３に出力する。

軌跡情報および移動体ＩＤ情報が入力された各動線検出部３は、その軌跡情報および移動体ＩＤ情報を用いて、移動体ＩＤ情報に含まれる移動体ＩＤと、軌跡情報が表す軌跡とを対応づける。

本実施形態によれば、データ保持手段２１が、移動体から検出されるセンサデータを過去一定時間分保持する。そして、分割ルール適用手段２２が、追跡領域５０に属する単位エリアの組合せに対して、同一の移動体に関するセンサデータが検出されている度合いを示す相関度を計算する。そして、追跡領域５０を分割した分割領域を決定するときに、分割領域が相関度の高い単位エリアをまとめた領域になるように分割領域を決定する。従って、各分割領域で検出されたセンサデータは、同一の移動体に関するセンサデータである可能性が高くなる。また、データ分散手段２３は、過去一定時間分のセンサデータを、センサデータが検出された分割領域毎に分類し、分類したセンサデータをそれぞれ別々の動線検出部３に出力する。そして、センサデータが入力された各動線検出部３が動線検出を行う。従って、動線検出を分散処理で行うことができ、追跡領域５０が広範囲で、移動体が多数存在していても、個々の動線検出部３における処理負荷の増加を防止することができる。そして、同一の移動体に関するセンサデータが検出されやすい分割領域毎にセンサデータを分類しているので、各動線検出部３において、高い精度で動線検出処理を行うことができる。

また、データ入力部１が検出するセンサデータの検出傾向に応じて、動線検出処理を実行させる動線検出部３の数を制御してもよい。その場合、動線検出処理に必要なエネルギーを省力化できる。例えば、広い追跡領域に少数の移動体が存在する場合には、一台の演算器（動線検出部３）に動線検出を実行させ、広い追跡領域に多数の移動体が存在する場合には、複数台の動線検出部３に動線検出を行わせるように制御してもよい。

実施形態２．
第１の実施形態では、データ保持手段２１がデータ入力部１から最新のセンサデータを取得し、保持しているセンサデータの更新を行う度にステップＳ３（図６参照）以降の処理を実行する。ただし、新たなセンサデータの追加に伴ってデータ保持手段２１が保持するセンサデータが更新される度に分割領域を決定しなくてもよい。例えば、分割領域を決定してから所定時間以上経過していることを条件に、分割領域を決定するまでの処理（ステップＳ３〜Ｓ９）を実行してもよい。第２の実施形態では、このように、分割領域を決定してから所定時間以上経過している場合に、ステップＳ３〜Ｓ９の処理を実行する。

図１６は、第２の実施形態における動線検出処理データ分散部の構成例を示すブロック図である。なお、データ入力部１および動線検出部３も合わせて図示している。また、第１の実施形態の構成要素と同様の構成要素には、図２と同一の符号を付し、説明を省略する。

第２の実施形態における動線検出処理データ分散部２ｂは、分割領域を決定してから所定時間以上経過している場合に分割領域を決定する処理を行う点で、第１の実施形態の動線検出処理データ分散部２と異なる。動線検出処理データ分散部２ｂは、データ保持手段２１と、分割ルール適用手段２２ｂと、分割領域決定制御手段２４と、分割領域記憶部２５と、データ分散手段２３ｂとを備える。

分割ルール適用手段２２ｂの構成は、第１の実施形態における分割ルール適用手段２２の構成と同様であり、環境情報記憶部２２６と、単位エリア決定手段２２１と、相関度算出手段２２２と、相関グラフ作成手段２２３と、相関グラフ分割手段２２４と、分割領域決定手段２２５とを備える（図３参照）。これらの各手段２２１〜２２６の動作や構成は、第１の実施形態における各手段２２１〜２２６の動作や構成と同様である。ただし、単位エリア決定手段２２１が単位エリアを決定する処理を開始するタイミングは、分割領域決定制御手段２４から処理開始命令が入力された時である。すなわち、第１の実施形態では、単位エリア決定手段２２１は、データ保持手段２１でセンサデータが更新されたときに、単位エリアを決定する処理を開始するが、第２の実施形態では、単位エリア決定手段２２１は、分割領域決定制御手段２４から命令を受けたタイミングで、単位エリアを決定する処理を開始する。単位エリアを決定してから、分割領域を決定するまでの動作は、第１の実施形態における動作と同様である。

なお、第１の実施形態と同様に、環境情報記憶部２２６は、単位エリアを決定するための情報（例えば、図７および図８に例示する情報）を記憶していても、あるいは、予め定められた単位エリアを表す単位エリア設定情報を記憶していてもよい。環境情報記憶部２２６が単位エリア設定情報を記憶している場合には、分割ルール適用手段２２ｂに分割領域決定制御手段２４から処理開始命令が入力されたときに、相関度算出手段２２２がその単位エリアを用いて相関度を算出する処理を開始すればよい。

分割領域記憶部２５は、分割ルール適用手段２２ｂによって決定された分割領域を示す情報と、分割ルール適用手段２２ｂによってその分割領域が決定された時刻とを記憶する記憶装置である。分割ルール適用手段２２ｂが備える分割領域決定手段２２５は、分割領域を決定すると、個々の分割領域を示す情報と、分割領域を決定した時刻とを分割領域記憶部２５に記憶させる。

分割領域決定制御手段２４は、分割領域記憶部２５に記憶された前回の分割領域の決定時刻を参照し、分割領域を再決定するか否かを判定する。分割領域を再決定すると判定した場合には、分割領域決定制御手段２４は、分割ルール適用手段２２ｂに処理開始命令を入力する。具体的には、データ保持手段２１に新たなセンサデータが追加され、データ保持手段２１が保持するセンサデータが更新されたときに、分割領域決定制御手段２４は、前回の分割領域の決定時刻から所定時間以上経過しているか否かを判定する。そして、前回の分割領域の決定時刻から所定時間以上経過している場合に、分割領域を再決定すると判定し、分割ルール適用手段２２ｂに処理開始命令を入力する。

データ分散手段２３ｂは、決定された分割領域に基づいて、センサデータ（軌跡情報および移動体ＩＤ情報）を分類し、分類したセンサデータをそれぞれ別々の動線検出部３に出力する。ただし、第２の実施形態では、データ分散手段２３ｂは、データ保持手段２１に新たなセンサデータが追加されデータ保持手段２１が保持するセンサデータが更新された場合、分割領域記憶部２５に記憶された情報が示す分割領域に基づいてセンサデータを分類し、動線検出部３に分散させる。

第２の実施形態において、データ保持手段２１と、分割ルール適用手段２２ｂ、分割領域決定制御手段２４およびデータ分散手段２３ｂは、例えば、記憶装置を備え、動線検出処理データ分散プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、データ保持手段２１と、分割ルール適用手段２２ｂ、分割領域決定制御手段２４およびデータ分散手段２３ｂがそれぞれ別々のハードウェアで実現されていてもよい。

図１７は、第２の実施形態における処理経過の例を示すフローチャートである。第１の実施形態における動作と同様の動作に関しては、図６と同一の符号を付し、説明を省略する。

ステップＳ２までの動作は、第１の実施形態におけるステップＳ２までの動作と同様である。ステップＳ２において、データ保持手段２１が、新たに入力されたセンサデータを追加記憶して、保持しているセンサデータを更新すると、分割領域決定制御手段２４は、分割領域記憶部２５に記憶された前回の分割領域の決定時刻を参照し、その時刻から所定時間以上経過しているか否かを判定する（ステップＳ２１）。ステップＳ２１において、分割領域決定制御手段２４は、前回の分割領域の決定時刻から所定時間以上経過していると判定した場合、分割ルール適用手段２２ｂに処理開始命令を送る。なお、初期状態では、分割領域記憶部２５には、分割領域を示す情報や時刻の情報が記憶されていない。この場合には、分割領域決定制御手段２４は、分割ルール適用手段２２ｂに処理開始命令を送る。

分割ルール適用手段２２ｂの単位エリア決定手段２２１（図３参照。）は、この処理開始命令を受けると、環境情報記憶部２２６が記憶する情報（例えば、図７および図８に例示する情報）を読み込み、各単位エリアを決定する（ステップＳ３）。そして、分割ルール適用手段２２ｂは、ステップＳ３に続いて、分割領域を決定するまでの処理を順次行う（ステップＳ４〜Ｓ９）。ステップＳ３〜Ｓ９の動作は、第１の実施形態におけるステップＳ３〜Ｓ９の動作と同様である。

ただし、ステップＳ９において、分割ルール適用手段２２ｂの分割領域決定手段２２５は、分割領域を決定すると、その個々の分割領域を示す情報と、分割領域の決定処理を行った時刻とを、分割領域記憶部２５に記憶させる。

続いて、データ分散手段２３ｂは、ステップＳ９で決定された新たな分割領域を示す情報を分割領域記憶部２５から読み込み、その分割領域に基づいて、ステップＳ２で更新されたセンサデータ（軌跡情報および移動体ＩＤ情報）を分類する。分割領域に基づくセンサデータの分類方法は、第１の実施形態におけるセンサデータの分類方法と同様である。そして、データ分散手段２３ｂは、分類した軌跡情報および移動体ＩＤ情報をそれぞれ別の動線検出部３に出力する（ステップＳ１０）。

また、ステップＳ２の後のステップＳ２１において、前回の分割領域の決定時刻から所定時間以上経過していないと判定された場合、データ分散手段２３ｂは、その時点で分割領域記憶部２５に記憶されている情報（分割領域を示す情報）を読み込み、ステップＳ２で更新されたセンサデータ（軌跡情報および移動体ＩＤ情報）を分類する。そして、データ分散手段２３ｂは、分類した軌跡情報および移動体ＩＤ情報をそれぞれ別の動線検出部３に出力する（ステップＳ１０）。

センサデータが入力された個々の動線検出部３は、第１の実施形態における動線検出部３と同様に、動線検出処理を行う。

なお、図１７に示す例では、ステップＳ２の後に、ステップＳ２１の判定を行う場合を例示した。分割領域決定制御手段２４は、ステップＳ２が実行されたか否かによらず、前回の分割領域の決定時刻から所定時間以上経過したか否かを監視し、前回の決定時刻から所定時間以上経過したと判定した場合に、処理開始命令を分割ルール適用手段２２ｂに送ってもよい。このように、ステップＳ２とは独立して、ステップＳ２１の判定を行う場合には、ステップＳ９で分割領域を決定した後、続けてステップＳ１０を行わない。この場合には、ステップＳ２でデータ保持部２１が保持するセンサデータが更新されたときに、データ分散手段２３ｂが、その時点で分割領域記憶部２５に記憶されている情報が示す分割領域に基づいてセンサデータを分類し、動線検出部３に分散させればよい（ステップＳ１０）。

第２の実施形態においても、分割領域が相関度の高い単位エリアをまとめた領域になるように、分割領域を決定する。同一の移動体に関するセンサデータが検出されやすい単位エリアをまとめて分割領域としていると言える。また、個々の移動体の移動傾向は、あまり変わらないことが多い。例えば、オフィスや大型商業施設等の環境では、パーティションや棚等によってある程度、人の移動経路が制限される。そのため、短時間の間に人物の移動傾向は変わらない場合が多いと考えられる。本実施形態では、新たにセンサデータが追加されて、データ保持手段２１が保持するセンサデータを更新する毎に分割領域を決定するのではなく、前回の分割領域の決定時刻から所定時間以上経過しているという条件が満たされる場合に、分割領域を決定する。従って、分割領域を決定するまでの処理（上記の実施形態に示す例ではステップＳ３〜Ｓ９の処理）の回数を抑えて、動線検出処理データ分散部２ｂの処理時間を短縮することができる。そして、既に説明したように、短時間の間に移動体の移動傾向は変わらないことが多いので、上記のように、分割領域を決定するまでの処理の実行回数を少なくしたとしても、動線検出処理の精度には影響を与えず、動線検出処理の精度を高く維持することができる。

実施形態３．
既に説明したように、第１の実施形態では、相関グラフ分割手段２２４は、予め定められたグラフ分割の終了条件が満たされるまで、グラフの分割処理を続ける（ステップＳ７，Ｓ８。図６参照。）。例えば、第１の実施形態で例示したように、グラフ分割の終了条件として、１つのグラフ内に含まれる各ノード（換言すれば、単位エリア）から検出された軌跡情報の数の合計が予め定められた数（閾値）以下になったという条件を用いたとする。しかし、瞬間的に、ある１つの単位エリアから軌跡情報が大量に検出された場合、その単位エリアから検出された軌跡情報の数だけで閾値を超えてしまうことが考えられる。この場合、その単位エリアを表すノード１つだけで１つのグラフになるまで、グラフの分割を繰り返していったとしても、そのノードだけを含むグラフは、グラフ分割の条件を満たさない。相関グラフ分割手段２２４は、このグラフに関してはこれ以上分割できないので、上記の条件を満たしていなくても、グラフの分割を停止する。すると、分割領域決定手段は、その１つのノードが表す１つの単位領域を、１つの分割領域として決定し、その結果、データ分散手段２３は、その分割領域から検出されたセンサデータを１つの動線検出部３に出力する。ここで、その分割領域からは瞬間的に大量の軌跡情報が検出されているので、動線検出の計算負荷が大きくなってしまう場合がある。

第３の実施形態では、分割領域に基づいてセンサデータを分類したときに、１つの分割領域から検出されたセンサデータの量が多いときには、そのセンサデータを削減した上で、１つの動線検出部３に出力する。例えば、１つの分割領域から検出されたセンサデータの数が、グラフ分割の終了条件で用いられている閾値よりも大きければ、センサデータ数を削減する。

図１８は、第３の実施形態における動線検出処理データ分散部の構成例を示すブロック図である。なお、データ入力部１および動線検出部３も合わせて図示している。また、第１の実施形態の構成要素と同様の構成要素には、図２と同一の符号を付し、説明を省略する。

第３の実施形態における動線検出処理データ分散部２ｃは、分割領域に基づいて分類したセンサデータ毎に、データ量が動線検出部３で処理可能な量か否かを判定し、データ量が動線検出部３で処理可能な量を超えている場合には、そのセンサデータの量を削減する。この点で、第１の実施形態の動線検出処理データ分散部２と異なる。動線検出処理データ分散部２ｃは、データ保持手段２１と、分割ルール適用手段２２と、データ分散手段２３と、データ量削減手段２６とを備える。

分割ルール適用手段２２の構成は、第１の実施形態における分割ルール適用手段２２の構成と同様であり、環境情報記憶部２２６と、単位エリア決定手段２２１と、相関度算出手段２２２と、相関グラフ作成手段２２３と、相関グラフ分割手段２２４と、分割領域決定手段２２５とを備える（図３参照）。これらの各手段２２１〜２２６の動作や構成は、第１の実施形態における各手段２２１〜２２６の動作や構成と同様である。ただし、相関グラフ分割手段２２４は、グラフ分割の終了条件が満たされていないグラフであっても、他のノードとリンクで接続されていない１つのノードのみ含むグラフに関しては、さらに分割を行えないため、グラフの分割を終了する。すなわち、本実施形態では、分割されたグラフが、他のノードとリンクで接続されていない１つのノードのみ含むグラフになったことも、グラフ分割の終了条件とする。

データ分散手段２３は、現時刻から過去一定時間分のセンサデータ（軌跡情報および移動体ＩＤ情報）を分割領域に基づいて分類する。そして、データ分散手段２３は、分割領域毎に分類したセンサデータのグループを、それぞれ、データ量削減手段２６に入力する。

データ量削減手段２６は、データ分散手段２３によって分割領域毎に分類されたセンサデータのグループ毎に、グループに属するセンサデータの数が、そのグループのセンサデータが入力される予定の動線検出部３で処理可能な量であるか否かを判定し、その動線検出部３で処理可能な量を超えている場合には、その動線検出部３で処理可能な量になるまで、そのグループのセンサデータの数を削減する。データ量削減手段２６は、センサデータを削減する場合、例えば、検出時刻が古い順にセンサデータを削減してもよい。また、センサデータに含まれる軌跡情報を削減する場合には、軌跡情報内の検出時刻のリストを参照し、軌跡情報内の一番古い検出時刻から一番新しい検出時刻までの長さが短い順に軌跡情報を削減してもよい。

データ量削減手段２６は、分類された個々のグループのセンサデータの量が、それぞれ対応する動線検出部３で処理可能な量になったならば、各グループのセンサデータを、グループ毎にそれぞれ別々の動線検出部３に出力する。

第３の実施形態において、データ保持部２１、分割ルール適用手段２２、データ分散手段２３およびデータ量削減手段２６は、例えば、記憶装置を備え、動線検出処理データ分散プログラムに従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。また、データ保持部２１、分割ルール適用手段２２、データ分散手段２３およびデータ量削減手段２６がそれぞれ別々のハードウェアで実現されていてもよい。

図１９および図２０は、第３の実施形態における処理経過の例を示すフローチャートである。第１の実施形態における動作と同様の動作に関しては、図６と同一の符号を付し、説明を省略する。以下の説明では、説明を簡単にするために、センサデータの量や、動線検出部で処理可能なセンサデータの量を、センサデータの数で表すことにする。

ステップＳ１〜Ｓ６までの動作は、第１の実施形態におけるステップＳ１〜Ｓ６までの動作と同様である。ステップＳ６の後、相関グラフ分割手段２２４は、その時点で得られているグラフに関して、グラフ分割の終了条件を満たしているか否かを判定する（ステップＳ７１）。ステップＳ７１では、得られているグラフに関して、グラフ分割の第１の終了条件を満たしているか、あるいは、グラフ分割の第２の終了条件を満たしているかを判定し、少なくともいずれか一方を満たしている場合には、そのグラフに関してグラフ分割を終了する。ここで、第１の終了条件は、例えば、１つのグラフ内に含まれる各ノード（換言すれば、単位エリア）から検出された軌跡情報の数の合計が閾値以下になったという条件であるが、この条件以外の条件であってもよい。また、第２の条件は、グラフが、他のノードとリンクで接続されていない１つのノードのみ含むグラフに該当するという条件である。

第１の条件と第２の条件のいずれも満足しないグラフが存在する場合には、相関グラフ分割手段２２４は、そのグラフから、相関度が最も低いリンクを削除し（ステップＳ８）、ステップＳ７１に戻る。ステップＳ７１，Ｓ８では、第１の実施形態におけるステップＳ７，Ｓ８と同様に、終了条件が満たされるまで繰り返し処理を行う。

グラフ分割の終了条件が満たされると（ステップＳ７１におけるＹｅｓ）、分割領域決定手段２２５は、分割された個々のグラフに基づいて、追跡エリア５０（図１参照）を、分割されたグラフに対応する分割領域に分割する（ステップＳ９）。この処理は、第１の実施形態におけるステップＳ９の処理と同様である。

続いて、データ分散手段２３は、分割領域決定手段２２５によって決定された分割領域に基づいて、ステップＳ２で更新されたセンサデータ（現時刻から過去一定時間前までの軌跡情報および移動体ＩＤ情報）を分類する（ステップＳ１１）。ただし、第３の実施形態では、データ分散手段２３は、分割領域毎に分類したセンサデータのグループを、それぞれ、データ量削減手段２６に入力する。

データ量削減手段２６は、分割領域毎に分類されたセンサデータのグループ毎に、グループに属するセンサデータの数が、そのグループのセンサデータが入力される予定の動線検出部３で処理可能な量（数）であるか否かを判定する。そして、全てのグループに関して、対応する動線検出部３で処理可能な量（数）であったか否かを判定する（ステップＳ１２）。

いずれかのグループにおいて、センサデータの数が、対応する動線検出部３で処理可能な量を超えている場合（ステップＳ１２におけるＮｏ）、データ量削減手段２６は、そのグループのセンサデータから、検出時刻の最も古いセンサデータを削除し（ステップＳ１３）、ステップＳ１２に戻る。

なお、この場合、ステップＳ１２，Ｓ１３を繰り返すことにより、センサデータの数が対応する動線検出部３で処理可能な量を超えているグループに関して、検出時刻の古い順にセンサデータを削除していくことになるが、ステップＳ１３では、削除するセンサデータを他の基準で決定してもよい。

分割領域毎に分類されたセンサデータの各グループに関して、センサデータの数が、対応する動線検出部３で処理可能な量になったならば（ステップＳ１２におけるＹｅｓ）、データ量削減手段２６は、各グループのセンサデータを、グループ毎にそれぞれ対応する動線検出部３に出力する（ステップＳ１４）。

センサデータが入力された各動線検出部３は、そのセンサデータを用いて動線検出処理を行う。

本実施形態によれば、センサデータが追跡領域５０（図１参照）内の一部の領域で偏って検出される場合でも、分割領域に基づいて分類されたセンサデータの各グループに関して、そのグループが入力される予定の動線検出部３で処理可能なセンサデータ量を超えている場合には、センサデータを削減する。従って、動線検出部３における動線検出処理の負荷の増加を防止することができる。

また、前述の第２の実施形態に、第３の実施形態を適用してもよい。

次に、本発明の最小構成について説明する。図２１は、本発明の最小構成の例を示す説明図である。本発明の動線検出処理データ分散システムは、データ記憶手段９１と、領域処理手段９２と、データ分散手段９３とを備える。

データ記憶手段９１（例えば、データ保持手段２１）は、移動体が移動する所定領域（例えば、追跡領域５０）で検出された移動体に関するデータであるセンサデータのうち、最新のセンサデータの入力時から過去一定時間分のセンサデータを記憶する。

領域処理手段９２（例えば、分割ルール適用手段２２，２２ｂ）は、所定領域を分割した分割領域を決定する際に分割領域の構成単位として用いられる単位エリアの組合せであって、互いに異なる２つの単位エリアを組み合わせた各組合せに対して、同一の移動体に関するセンサデータが検出されている度合いを示す相関度を算出し、算出した相関度に基づいて、所定領域を分割した分割領域を決定する。

データ分散手段９３（例えば、データ分散手段２３，２３ｂ）は、データ記憶手段９１に記憶されたセンサデータを、どの分割領域で検出されたかによって分類し、分類したセンサデータを、それぞれ別々の動線検出処理部に出力する。

以上のような構成により、動線検出を分散処理で実現するときに、動線検出を精度よく行えるように、移動体から検出されたデータを分散させることができる。

また、領域処理手段９２によって決定された分割領域を表す情報と、当該分割領域を決定する処理を行った時刻とを記憶する分割領域記憶手段（例えば、分割領域記憶部２５）と、前回、分割領域を決定する処理を行った時刻から所定時間以上経過したことを条件に、領域処理手段９２に対して、分割領域を再度決定することを命令する分割領域決定制御手段（例えば、分割領域決定制御手段２４）とを備え、領域処理手段９２が、分割領域決定制御手段の命令に従って分割領域を決定し、決定した分割領域を表す情報と、当該分割領域を決定する処理を行った時刻とを分割領域記憶手段に記憶させる構成であってもよい。

領域処理手段９２が、センサデータとして移動体のＩＤを検出する移動体ＩＤ検出装置（例えば、移動体ＩＤ情報検出装置）の配置位置を示す情報と、移動体が移動する所定領域の範囲を示す情報とを記憶する環境情報記憶手段（例えば、環境情報記憶部２２６）と、移動体ＩＤ検出装置の配置位置を示す情報と、所定領域の範囲を示す情報とに基づいて、１つの単位エリアに少なくとも１つの移動体ＩＤ検出装置が存在するという条件を満たすようにして単位エリアを決定する単位エリア決定手段（例えば、単位エリア決定手段２２１）と、互いに異なる２つの単位エリアを組み合わせた各組合せに対して相関度を算出する相関度算出手段（例えば、相関度算出手段２２２）と、単位エリアをノードとして、互いに異なるノード同士をリンクで結び、各リンクに対して、リンクの両端のノードが表す単位エリアの組合せに対して算出された相関度を付与したグラフを作成するグラフ作成手段（例えば、相関グラフ作成手段２２３）と、所定のグラフ分割終了条件が満たされるまで、グラフ作成手段に作成されたグラフ内のリンクを相関度の小さい順に削除することによって、グラフ作成手段に作成されたグラフを分割するグラフ分割手段（例えば、相関グラフ分割手段２２４）と、グラフ作成手段に作成されたグラフから分割された個々のグラフに基づいて、所定領域を分割した分割領域を決定する分割領域決定手段（例えば、分割領域決定手段２２５）とを含む構成であってもよい。

また、領域処理手段９２が、予め定められた各単位領域を示す情報を記憶する環境情報記憶手段（例えば、環境情報記憶部２２６）と、互いに異なる２つの単位エリアを組み合わせた各組合せに対して相関度を算出する相関度算出手段（例えば、相関度算出手段２２２）と、単位エリアをノードとして、互いに異なるノード同士をリンクで結び、各リンクに対して、リンクの両端のノードが表す単位エリアの組合せに対して算出された相関度を付与したグラフを作成するグラフ作成手段（例えば、相関グラフ作成手段２２３）と、所定のグラフ分割終了条件が満たされるまで、グラフ作成手段に作成されたグラフ内のリンクを相関度の小さい順に削除することによって、グラフ作成手段に作成されたグラフを分割するグラフ分割手段（例えば、相関グラフ分割手段２２４）と、グラフ作成手段に作成されたグラフから分割された個々のグラフに基づいて、所定領域を分割した分割領域を決定する分割領域決定手段（例えば、分割領域決定手段２２５）とを含む構成であってもよい。

また、データ分散手段９３によって分類されたセンサデータのグループのうち、センサデータの量が、当該センサデータの出力先の動線検出処理部で処理可能な量を超えているグループに関して、センサデータを削減するデータ量削減手段（例えば、データ量削減手段２６）を備える構成であってもよい。

上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）移動体が移動する所定領域で検出された移動体に関するデータであるセンサデータのうち、最新のセンサデータの入力時から過去一定時間分のセンサデータを記憶するデータ記憶部と、前記所定領域を分割した分割領域を決定する際に分割領域の構成単位として用いられる単位エリアの組合せであって、互いに異なる２つの単位エリアを組み合わせた各組合せに対して、同一の移動体に関するセンサデータが検出されている度合いを示す相関度を算出し、算出した相関度に基づいて、前記所定領域を分割した分割領域を決定する領域処理部と、データ記憶部に記憶されたセンサデータを、どの分割領域で検出されたかによって分類し、分類したセンサデータを、それぞれ別々の動線検出処理部に出力するデータ分散部とを備えることを特徴とする動線検出処理データ分散システム。

（付記２）領域処理部によって決定された分割領域を表す情報と、当該分割領域を決定する処理を行った時刻とを記憶する分割領域記憶部と、前回、分割領域を決定する処理を行った時刻から所定時間以上経過したことを条件に、領域処理部に対して、分割領域を再度決定することを命令する分割領域決定制御部とを備え、領域処理部は、分割領域決定制御部の命令に従って分割領域を決定し、決定した分割領域を表す情報と、当該分割領域を決定する処理を行った時刻とを分割領域記憶部に記憶させる付記１に記載の動線検出処理データ分散システム。

（付記３）領域処理部は、センサデータとして移動体のＩＤを検出する移動体ＩＤ検出装置の配置位置を示す情報と、移動体が移動する所定領域の範囲を示す情報とを記憶する環境情報記憶部と、前記移動体ＩＤ検出装置の配置位置を示す情報と、前記所定領域の範囲を示す情報とに基づいて、１つの単位エリアに少なくとも１つの移動体ＩＤ検出装置が存在するという条件を満たすようにして単位エリアを決定する単位エリア決定部と、互いに異なる２つの単位エリアを組み合わせた各組合せに対して相関度を算出する相関度算出部と、単位エリアをノードとして、互いに異なるノード同士をリンクで結び、各リンクに対して、リンクの両端のノードが表す単位エリアの組合せに対して算出された相関度を付与したグラフを作成するグラフ作成部と、所定のグラフ分割終了条件が満たされるまで、グラフ作成部に作成されたグラフ内のリンクを相関度の小さい順に削除することによって、グラフ作成部に作成されたグラフを分割するグラフ分割部と、グラフ作成部に作成されたグラフから分割された個々のグラフに基づいて、前記所定領域を分割した分割領域を決定する分割領域決定部とを含む付記１または付記２に記載の動線検出処理データ分散システム。

（付記４）領域処理部は、予め定められた各単位領域を示す情報を記憶する環境情報記憶部と、互いに異なる２つの単位エリアを組み合わせた各組合せに対して相関度を算出する相関度算出部と、単位エリアをノードとして、互いに異なるノード同士をリンクで結び、各リンクに対して、リンクの両端のノードが表す単位エリアの組合せに対して算出された相関度を付与したグラフを作成するグラフ作成部と、所定のグラフ分割終了条件が満たされるまで、グラフ作成部に作成されたグラフ内のリンクを相関度の小さい順に削除することによって、グラフ作成部に作成されたグラフを分割するグラフ分割部と、グラフ作成部に作成されたグラフから分割された個々のグラフに基づいて、前記所定領域を分割した分割領域を決定する分割領域決定部とを含む付記１または付記２に記載の動線検出処理データ分散システム。

（付記５）データ分散部によって分類されたセンサデータのグループのうち、センサデータの量が、当該センサデータの出力先の動線検出処理部で処理可能な量を超えているグループに関して、センサデータを削減するデータ量削減部を備える付記１から付記４のうちのいずれかに記載の動線検出処理データ分散システム。

この出願は、２０１１年１月２０日に出願された日本特許出願２０１１−００９８３６を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記の実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

産業上の利用の可能性

本発明は、動線検出処理を複数の計算機で並列分散処理させる場合に、動線検出処理に用いるデータを各計算機に分散させる動線検出処理データ分散システムに好適に適用される。

１ データ入力部
２ 動線検出処理データ分散部
３ 動線検出部
２１ データ保持手段
２２ 分割ルール適用手段
２３ データ分散手段
２２１ 単位エリア決定手段
２２２ 相関度算出手段
２２３ 相関グラフ作成手段
２２４ 相関グラフ分割手段
２２５ 分割領域決定手段
２２６ 環境情報記憶部

Claims (9)

1. 移動体が移動する所定領域で検出された移動体に関するデータであるセンサデータのうち、最新のセンサデータの入力時から過去一定時間分のセンサデータを記憶するデータ記憶手段と、
   前記所定領域を分割した分割領域を決定する際に分割領域の構成単位として用いられる単位エリアの組合せであって、互いに異なる２つの単位エリアを組み合わせた各組合せに対して、同一の移動体に関するセンサデータが検出されている度合いを示す相関度を算出し、算出した相関度に基づいて、前記所定領域を分割した分割領域を決定する領域処理手段と、
   データ記憶手段に記憶されたセンサデータを、どの分割領域で検出されたかによって分類し、分類したセンサデータを、それぞれ別々の動線検出処理部に出力するデータ分散手段とを備える
   ことを特徴とする動線検出処理データ分散システム。
2. 領域処理手段によって決定された分割領域を表す情報と、当該分割領域を決定する処理を行った時刻とを記憶する分割領域記憶手段と、
   前回、分割領域を決定する処理を行った時刻から所定時間以上経過したことを条件に、領域処理手段に対して、分割領域を再度決定することを命令する分割領域決定制御手段とを備え、
   領域処理手段は、分割領域決定制御手段の命令に従って分割領域を決定し、決定した分割領域を表す情報と、当該分割領域を決定する処理を行った時刻とを分割領域記憶手段に記憶させる
   請求項１に記載の動線検出処理データ分散システム。
3. 領域処理手段は、
   センサデータとして移動体のＩＤを検出する移動体ＩＤ検出装置の配置位置を示す情報と、移動体が移動する所定領域の範囲を示す情報とを記憶する環境情報記憶手段と、
   前記移動体ＩＤ検出装置の配置位置を示す情報と、前記所定領域の範囲を示す情報とに基づいて、１つの単位エリアに少なくとも１つの移動体ＩＤ検出装置が存在するという条件を満たすようにして単位エリアを決定する単位エリア決定手段と、
   互いに異なる２つの単位エリアを組み合わせた各組合せに対して相関度を算出する相関度算出手段と、
   単位エリアをノードとして、互いに異なるノード同士をリンクで結び、各リンクに対して、リンクの両端のノードが表す単位エリアの組合せに対して算出された相関度を付与したグラフを作成するグラフ作成手段と、
   所定のグラフ分割終了条件が満たされるまで、グラフ作成手段に作成されたグラフ内のリンクを相関度の小さい順に削除することによって、グラフ作成手段に作成されたグラフを分割するグラフ分割手段と、
   グラフ作成手段に作成されたグラフから分割された個々のグラフに基づいて、前記所定領域を分割した分割領域を決定する分割領域決定手段とを含む
   請求項１または請求項２に記載の動線検出処理データ分散システム。
4. 領域処理手段は、
   予め定められた各単位領域を示す情報を記憶する環境情報記憶手段と、
   互いに異なる２つの単位エリアを組み合わせた各組合せに対して相関度を算出する相関度算出手段と、
   単位エリアをノードとして、互いに異なるノード同士をリンクで結び、各リンクに対して、リンクの両端のノードが表す単位エリアの組合せに対して算出された相関度を付与したグラフを作成するグラフ作成手段と、
   所定のグラフ分割終了条件が満たされるまで、グラフ作成手段に作成されたグラフ内のリンクを相関度の小さい順に削除することによって、グラフ作成手段に作成されたグラフを分割するグラフ分割手段と、
   グラフ作成手段に作成されたグラフから分割された個々のグラフに基づいて、前記所定領域を分割した分割領域を決定する分割領域決定手段とを含む
   請求項１または請求項２に記載の動線検出処理データ分散システム。
5. データ分散手段によって分類されたセンサデータのグループのうち、センサデータの量が、当該センサデータの出力先の動線検出処理部で処理可能な量を超えているグループに関して、センサデータを削減するデータ量削減手段を備える
   請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の動線検出処理データ分散システム。
6. データ記憶手段が、移動体が移動する所定領域で検出された移動体に関するデータであるセンサデータのうち、最新のセンサデータの入力時から過去一定時間分のセンサデータを記憶し、
   領域処理手段が、前記所定領域を分割した分割領域を決定する際に分割領域の構成単位として用いられる単位エリアの組合せであって、互いに異なる２つの単位エリアを組み合わせた各組合せに対して、同一の移動体に関するセンサデータが検出されている度合いを示す相関度を算出し、算出した相関度に基づいて、前記所定領域を分割した分割領域を決定し、
   データ分散手段が、データ記憶手段に記憶されたセンサデータを、どの分割領域で検出されたかによって分類し、分類したセンサデータを、それぞれ別々の動線検出処理部に出力する
   ことを特徴とする動線検出処理データ分散方法。
7. 分割領域決定制御手段が、前回、領域処理手段が分割領域を決定する処理を行った時刻から所定時間以上経過したことを条件に、領域処理手段に対して、分割領域を再度決定することを命令し、
   領域処理手段が、分割領域決定制御手段の命令に従って分割領域を決定し、決定した分割領域を表す情報と、当該分割領域を決定する処理を行った時刻とを分割領域記憶手段に記憶させる
   請求項６に記載の動線検出処理データ分散方法。
8. コンピュータに、
   移動体が移動する所定領域で検出された移動体に関するデータであるセンサデータのうち、最新のセンサデータの入力時から過去一定時間分のセンサデータを記憶するデータ記憶処理、
   前記所定領域を分割した分割領域を決定する際に分割領域の構成単位として用いられる単位エリアの組合せであって、互いに異なる２つの単位エリアを組み合わせた各組合せに対して、同一の移動体に関するセンサデータが検出されている度合いを示す相関度を算出し、算出した相関度に基づいて、前記所定領域を分割した分割領域を決定する領域処理、および、
   データ記憶処理で記憶されたセンサデータを、どの分割領域で検出されたかによって分類し、分類したセンサデータを、それぞれ別々の動線検出処理部に出力するデータ分散処理
   を実行させるための動線検出処理データ分散プログラム。
9. 領域処理で決定された分割領域を表す情報と、当該分割領域を決定する処理を行った時刻とを記憶する分割領域記憶手段を備えたコンピュータに、
   前回、分割領域を決定する処理を行った時刻から所定時間以上経過したことを条件に、分割領域を再度決定する命令を発生する分割領域決定制御処理を実行させ、
   前記命令が発生したときに、領域処理を実行させ、決定した分割領域を表す情報と、当該分割領域を決定する処理を行った時刻とを分割領域記憶手段に記憶させる
   請求項８に記載の動線検出処理データ分散プログラム。

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