JP6067527B2 - 移動体情報管理方法及び装置並びにプログラム - Google Patents
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また、非特許文献2には、レーザ光線で周囲をスキャンして対象物までの距離を測定する装置が開示されている。前記装置を店舗内に設置することで、顧客が店舗内を時々刻々とどのように回遊しているかの情報が得られる。この情報を元に、店舗が意図した順路で顧客が回遊しているか(動線)などを分析することが可能となる。
また、下記の特許文献1には、顧客が所有しているカード(例えばポイントカード)に記録された属性情報を入店時等に読み取り、読み取った属性情報と動線とを対応づけるシステムについて開示されている。
前記移動体情報管理装置が、
前記属性情報内の特定の属性識別子を持つ属性に含まれる時刻t1におけるカメラ画像内の顔の中心位置のy座標値y1から実空間内で人物が存在する推定点e1を算出する第1のステップと、
前記属性情報内の前記特定の属性識別子を持つ属性に含まれる時刻t2におけるカメラ画像内の顔の中心位置のy座標値y2から実空間内で人物が存在する推定点e2を算出する第2のステップと、
前記動線情報内の各動線識別子毎に前記時刻t1に最も近い時刻における実空間内の位置と前記推定点e1との間の距離と、前記動線情報内の各動線識別子毎に前記時刻t2に最も近い時刻における実空間内の位置と前記推定点e2との間の距離との和をスコアとし、前記スコアを最小とする動線識別子と前記特定の属性識別子とを対応付ける第3のステップと、を備えることを特徴とする。
また、前記位置測定装置として測域センサを用いることを特徴とする。
また、前記第1のステップと前記第2のステップにおいて、y座標値y1とy座標値y2の他に更に人物の性別と年齢とから推定される平均身長の情報を加えて推定点e1と推定点e2とを算出することを特徴とする。
前記属性情報内の特定の属性識別子を持つ属性に含まれる時刻t1におけるカメラ画像内の顔の中心位置のy座標値y1から実空間内で人物が存在する推定点e1を算出する第1の手段と、
前記属性情報内の前記特定の属性識別子を持つ属性に含まれる時刻t2におけるカメラ画像内の顔の中心位置のy座標値y2から実空間内で人物が存在する推定点e2を算出する第2の手段と、
前記動線情報内の各動線識別子毎に前記時刻t1に最も近い時刻における実空間内の位置と前記推定点e1との間の距離と、前記動線情報内の各動線識別子毎に前記時刻t2に最も近い時刻における実空間内の位置と前記推定点e2との間の距離との和をスコアとし、前記スコアを最小とする動線識別子と前記特定の属性識別子とを対応付ける第3の手段と、を備えることを特徴とする。
また、位置測定装置として測域センサを用いることを特徴とする。
また、前記第1の手段と前記第2の手段において、y座標値y1とy座標値y2の他に更に人物の性別と年齢とから推定される平均身長の情報を加えて推定点e1と推定点e2とを算出することを特徴とする。
また、位置測定装置として測域センサを用いることを特徴とする。
また、前記第1の手段と前記第2の手段において、y座標値y1とy座標値y2の他に更に人物の性別と年齢とから推定される平均身長の情報を加えて推定点e1と推定点e2とを算出することを特徴とする。
前記移動体情報管理を、
前記属性情報内の特定の属性識別子を持つ属性に含まれる時刻t1におけるカメラ画像内の顔の中心位置のy座標値y1から実空間内で人物が存在する推定点e1を算出する第1の手段と、
前記属性情報内の前記特定の属性識別子を持つ属性に含まれる時刻t2におけるカメラ画像内の顔の中心位置のy座標値y2から実空間内で人物が存在する推定点e2を算出する第2の手段と、
前記動線情報内の各動線識別子毎に前記時刻t1に最も近い時刻における実空間内の位置と前記推定点e1との間の距離と、前記動線情報内の各動線識別子毎に前記時刻t2に最も近い時刻における実空間内の位置と前記推定点e2との間の距離との和をスコアとし、前記スコアを最小とする動線識別子と前記特定の属性識別子とを対応付ける第3の手段として機能させることを特徴とするプログラム。
この実施形態の移動情報管理システムは、店舗101に設置されたカメラ102、位置測定装置103、移動体情報管理サーバ106で構成される。
移動体情報管理サーバ106は、位置測定装置103から測定情報を取得して動線情報205を作成する移動情報管理部201と、カメラ102から映像を取得して分析することで、カメラに映った顧客の属性(年齢、性別等)を推測して属性情報206を作成する属性情報管理部202と、カメラ102の前を通過した顧客の動線と属性とを対応付けて動線属性対応情報207を作成する動線属性情報管理部203と、記憶部204と、
ネットワーク接続部208とで構成される。
図3の属性情報206について、二行目の項目を例に取って説明する。
属性情報管理部202が、カメラ102が撮影した映像を解析して人物の顔を検出する。検出した顔毎に固有の識別子「1」をfield_id301として割り当て、検出した時刻「2013-05-01T10:00:00.000+09:00」をstart_time302とし、映像内の顔の中心座標の横成分「200」をstart_cx304、縦成分「300」をstart_cy305とする。
属性情報管理部202は、顔を検出した後に当該人物を追跡し、当該人物がカメラの撮影範囲から外れたり、顔が識別不能になった場合に追跡を終了する。
その際の終了時刻「2013-05-01T10:00:05.123+09:00」をend_time303とし、映像内の顔の中心座標の横成分「500」をend_cx306、縦成分「400」をend_cy307とする。
また、属性情報管理部202は、当該人物の年齢や性別を推定し、年齢「20」をage308、性別「男」をgender309とする。
なお、属性情報206は一例であり、年齢や性別以外の属性情報を含んでいてもよい。
図4の動線情報205について、二行目の項目を例に取って説明する。
動線情報管理部201が、位置測定装置103が測定した情報を解析して店舗内の顧客の位置を検出する。検出した顧客毎に固有の識別子「1」をhuman_id401として割り当て、検出した時刻「2013-05-01T10:00:00.000+09:00 」をtime402とし、店舗内の顧客の座標の横成分「100」をx403、縦成分「200」をy404とする。
動線情報管理部201は、定期的若しくは非定期的に店舗内の顧客の位置情報を動線情報205として記録する。但し、human_id401については、以前に検出した顧客と同一人物と推定される場合には、その際に採番した識別子を用いる。
従って、例えば動線情報205からhuman_id401が「1」のものだけ取り出すと、human_id401が「1」と割り当てられた顧客が、どの時刻に店舗内のどこに存在したかの一連の情報が分かることになる。
まず、図6を用いて属性と動線との対応付けに必要となる基準線について説明する。ここでカメラ画像601は、カメラ102で出入口105を撮影した場合の一例である。
始点605、終点607は顧客の顔の中心を表している。ここでは仮想的に、顧客がカメラ102の前を始点605から終点607の位置まで移動した場合の始点605と終点607とを同一のカメラ画像601に図示している。
図6の始点605と終点607とを比較すると、顧客がカメラ102に近づくほど、顔の中心位置はカメラ画像601の下部に移動していくことが分かる。具体的に図6、図7を用いて説明をする。終点607から基準線602に垂直に引いた線との交点を交点E608とし、交点E608の実空間上の対応する点を図7の交点E'704とし、カメラ102の実空間上の設置位置を点O'706とすると、終点607を持つ人物は、実空間上では交点E'704と点O'706とを結ぶ直線上に存在することになる。交点E608と交点E'704との対応方法としては、交点E608が基準線602をm対nに内分したとすると、基準線701をm対nに内分するような点を交点E'704とする。
ここでカメラ画像601内の基準線602、点P603、点Q604は、実空間上では、基準線701、点P'702、点Q'703にそれぞれ対応するとする。
推定された位置を推定点E'705とすると、推定点E'705は、基準線701から距離RE'706離れた距離に基準線701と平行に引いた直線L'707と交点E'704と点O'708との交点になる。したがって、カメラ画像601内の終点607から距離RE'706が推定できれば、推定点E'705が算出できることになる。
例えば、カメラ画像601の縦幅を600ピクセルとし、人物が基準線602上に立った場合の顔の中心位置のy座標値をカメラ画像601の上部から測って200ピクセルであり、カメラ102前に立った場合に顔の中心位置のy座標値が600ピクセルだったとする。この場合、y座標値と基準線602からの距離を線形補間することで、y座標値が400であれば、基準線602とカメラ102との中間地点に人物が存在したと推定することができる。
以下に、本発明の特徴となるスコアの概念について述べる。まず、店舗の出入口が狭いために同一時刻には一人しか入店できない場合や、出入口が広くても人の出入りが少ない場合を考える。この場合は、カメラ102に人が映った時刻と、位置測定装置103が出入口で人を検出した時刻とを対応させることで、動線と属性を簡単に対応付けることができる。
そこで本発明では、顔が検出された時刻における推定点と、前記時刻における人の位置との距離をスコアとして、スコアを最小化する動線を抽出する。
図10を用いて、スコア最小化の意味を説明する。図10では、二人が出入口105から入店し、それぞれ動線A1001、動線B1002が位置測定装置103により得られた場合を想定する。また、カメラ102が入店者を検出して対応する属性情報206を作成した場合を想定する。この時のstart_time302の値を、仮に「時刻T」とする。
このように、スコアを導入することで、複数人が出入口105から入店した場合においても、属性情報206と対応させるべき人を適切に選び出すことが可能となる。
以上に基づき、動線情報205と属性情報206とが与えられた場合に、動線属性情報管理部203が動線属性対応情報207を作成する方法について説明する。
動線属性対応情報207は図5に示すように、face_id301とhuman_id401とを対応付ける表で構成される。
まず、属性情報206から上から順に一行取り出す(ステップ901)。
次に、動線情報205の中の各human_id401毎に、ステップ901で取り出した属性のstart_time302、end_time303ぞれぞれに対して最も近いtime402を持つ行を探す(ステップ902)。例えば、human_id401が「1」のものが含まれていたとすると、図8の動線T'809に示すように、顧客が店舗を時々刻々と移動しているうち、前記start_time302に最も近いtime402の時に、位置S'804、同様に前記end_time303に最も近いtime402の時に、位置E'808に存在したということが分かる。
ここで、前記start_time302を始点、前記end_time303を終点とすると、カメラ画像601において、人物の顔の中心はそれぞれ始点605、終点607に対応することになる。
さらに、各human_id毎に推定点S'802と位置S'804との距離RS'803、および推定点E'806と位置E'808との距離RE'807を求め、距離RS'803と距離RE'807との合計値をスコアとする(ステップ904)。
上述の手順を属性情報205の項目がなくなるまで繰り返し(ステップ907)、動線属性対応情報207の作成を終了する。
102…カメラ
103…位置測定装置
106…移動体情報管理サーバ
201…動線情報管理部
202…属性情報管理部
203…動線属性情報管理部
205…動線情報
206…属性情報
207…動線属性対応情報
Claims (7)
- カメラで撮影された情報を分析して得られる人物の属性情報と、
位置測定装置で測定された情報を分析して得られる人物の動線情報とを移動体情報管理装置によって対応付ける方法であって、
前記移動体情報管理装置が、
前記属性情報内の特定の属性識別子を持つ属性に含まれる時刻t1におけるカメラ画像内の顔の中心位置のy座標値y1から実空間内で人物が存在する推定点e1を算出する第1のステップと、
前記属性情報内の前記特定の属性識別子を持つ属性に含まれる時刻t2におけるカメラ画像内の顔の中心位置のy座標値y2から実空間内で人物が存在する推定点e2を算出する第2のステップと、
前記動線情報内の各動線識別子毎に前記時刻t1に最も近い時刻における実空間内の位置と前記推定点e1との間の距離と、前記動線情報内の各動線識別子毎に前記時刻t2に最も近い時刻における実空間内の位置と前記推定点e2との間の距離との和をスコアとし、前記スコアを最小とする動線識別子と前記特定の属性識別子とを対応付ける第3のステップと、を備えることを特徴とする移動体情報管理方法。 - 前記位置測定装置として測域センサを用いることを特徴とする請求項1に記載の移動体情報管理方法。
- 前記第1のステップと前記第2のステップにおいて、y座標値y1とy座標値y2の他に更に人物の性別と年齢とから推定される平均身長の情報を加えて推定点e1と推定点e2とを算出することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の移動体情報管理方法。
- カメラで撮影された情報を分析して得られる人物の属性情報と、位置測定装置で測定された情報を分析して得られる人物の動線情報とを対応付ける装置であって、
前記属性情報内の特定の属性識別子を持つ属性に含まれる時刻t1におけるカメラ画像内の顔の中心位置のy座標値y1から実空間内で人物が存在する推定点e1を算出する第1の手段と、
前記属性情報内の前記特定の属性識別子を持つ属性に含まれる時刻t2におけるカメラ画像内の顔の中心位置のy座標値y2から実空間内で人物が存在する推定点e2を算出する第2の手段と、
前記動線情報内の各動線識別子毎に前記時刻t1に最も近い時刻における実空間内の位置と前記推定点e1との間の距離と、前記動線情報内の各動線識別子毎に前記時刻t2に最も近い時刻における実空間内の位置と前記推定点e2との間の距離との和をスコアとし、前記スコアを最小とする動線識別子と前記特定の属性識別子とを対応付ける第3の手段と、を備えることを特徴とする移動体情報管理装置。 - 前記位置測定装置として測域センサを用いることを特徴とする請求項4に記載の移動体情報管理装置。
- 前記第1の手段と前記第2の手段において、y座標値y1とy座標値y2の他に更に人物の性別と年齢とから推定される平均身長の情報を加えて推定点e1と推定点e2とを算出することを特徴とする請求項4または請求項5に記載の移動体情報管理装置。
- カメラで撮影された情報を分析して得られる人物の属性情報と、位置測定装置で測定された情報を分析して得られる人物の動線情報とを対応づける移動体情報管理で使用するプログラムであって、
前記移動体情報管理を、
前記属性情報内の特定の属性識別子を持つ属性に含まれる時刻t1におけるカメラ画像内の顔の中心位置のy座標値y1から実空間内で人物が存在する推定点e1を算出する第1の手段と、
前記属性情報内の前記特定の属性識別子を持つ属性に含まれる時刻t2におけるカメラ画像内の顔の中心位置のy座標値y2から実空間内で人物が存在する推定点e2を算出する第2の手段と、
前記動線情報内の各動線識別子毎に前記時刻t1に最も近い時刻における実空間内の位置と前記推定点e1との間の距離と、前記動線情報内の各動線識別子毎に前記時刻t2に最も近い時刻における実空間内の位置と前記推定点e2との間の距離との和をスコアとし、前記スコアを最小とする動線識別子と前記特定の属性識別子とを対応付ける第3の手段として機能させることを特徴とするプログラム。
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