JP6319421B2 - 情報処理装置、データ分析方法、及び、プログラム - Google Patents

情報処理装置、データ分析方法、及び、プログラム Download PDF

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Description

本発明は、データの分析に関し、特に、人物の行動情報を分析する情報処理装置、データ分析方法、及び、記録媒体に関する。
昨今、顧客購買動向把握又は従業員業務効率化検討のため、人物の行動情報を分析する情報処理装置が、用いられている。行動情報を分析する情報処理装置は、例えば、監視カメラの画像情報、RFID(Radio Frequency Identification)タグからの情報、携帯電話SIM(Subscriber Identity Module)カードの情報(例えば、番号)を利用する。そして、情報処理装置は、これらの情報を基に、人物の行動軌跡情報を算出する(例えば、特許文献1を参照)。算出された人物行動軌跡情報は、例えば、店舗又は倉庫のエリア内における人物の行動の分析に用いられる。行動を分析する分析者は、人物行動軌跡情報を基に、購買行動又は業務効率化に有効な情報を把握できる。
今後、人物に関するデータは、さらに増大(ビッグデータ化)していく。このような社会環境から、行動分析情報の提供に対するニーズが、高まっている。
特開2011−170565号公報
しかし、店舗内の顧客は、移動しながら商品を見るだけではない。例えば、顧客は、商品を確認するために立ち止まる。つまり、人物は、動くだけではなく、止まる(滞留する)場合もある。
しかし、特許文献1に記載の行動分析システムは、分析した対象エリアの人物行動の結果を表示する際、分析した人物の動線データを表示していた。そのため、特許文献1に記載の行動分析システムは、対象エリア全体における人物の行動分析の結果を適切に表示することができないという問題点があった。
本発明の目的は、上記問題点を解決する情報処理装置、データ分析方法、及び、記録媒体を提供することにある。
本発明の一形態における情報処理装置は、対象エリアの含まれる人物の位置に関連する情報を含む分析用情報を受信し、前記分析用情報を基に人物の位置の時系列情報である第1の人物追跡情報を算出する人物検出追跡手段と、前記第1の人物追跡情報における人物を特定し、人物ごとに前記第1の人物追跡情報を分類し、人物ごとの位置の時系列情報である第2の人物追跡情報を算出する同一人物検出手段と、前記第2の人物追跡情報を基に、各人物の進行方向情報を算出する方向算出手段と、前記第2の人物追跡情報を基に、各人物の滞留場所情報と滞留時間情報とを算出する滞留時間算出手段と、前記進行方向情報と、前記滞留場所情報と、前記滞留時間情報とを基に、人物の動線情報と滞留情報とを算出し、前記対象エリアの画像と重ねて前記動線情報と前記滞留情報とを表示する処理手段とを含む。
本発明の一形態におけるデータ処理方法は、対象エリアの含まれる人物の位置に関連する情報を含む分析用情報を受信し、前記分析用情報を基に人物の位置の時系列情報である第1の人物追跡情報を算出し、前記第1の人物追跡情報における人物を特定し、人物ごとに前記第1の人物追跡情報を分類し、人物ごとの位置の時系列情報である第2の人物追跡情報を算出し、前記第2の人物追跡情報を基に、各人物の進行方向情報を算出し、前記第2の人物追跡情報を基に、各人物の滞留場所情報と滞留時間情報とを算出し、前記進行方向情報と、前記滞留場所情報と、前記滞留時間情報とを基に、人物の動線情報と滞留情報とを算出し、前記対象エリアの画像と重ねて前記動線情報と前記滞留情報とを表示する。
本発明の一形態におけるコンピュータに読み取り可能な記録媒体は、対象エリアの含まれる人物の位置に関連する情報を含む分析用情報を受信し、前記分析用情報を基に人物の位置の時系列情報である第1の人物追跡情報を算出する処理と、前記第1の人物追跡情報における人物を特定し、人物ごとに前記第1の人物追跡情報を分類し、人物ごとの位置の時系列情報である第2の人物追跡情報を算出する処理と、前記第2の人物追跡情報を基に、各人物の進行方向情報を算出する処理と、前記第2の人物追跡情報を基に、各人物の滞留場所情報と滞留時間情報とを算出する処理と、前記進行方向情報と、前記滞留場所情報と、前記滞留時間情報とを基に、人物の動線情報と滞留情報とを算出し、前記対象エリアの画像と重ねて前記動線情報と前記滞留情報とを表示する処理とをコンピュータに実行させるプログラムを含む。
本発明に基づけば、対象エリア全体における行動分析の結果を適切に表示するとの効果を奏することができる。
図1は、本発明における第1の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図2は、第1の実施形態に係る情報処理装置の表示の一例を示す図である。 図3は、第1の実施形態に係る情報処理装置の別の構成の一例を示す図である。 図4は、第2の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図5は、第2の実施形態に係る情報処理装置の表示の一例を示す図である。
次に、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
なお、各図面は、本発明の実施形態を説明するものである。ただし、本発明は、各図面の記載に限られるわけではない。また、各図面の同様の構成には、同じ番号を付し、その繰り返しの説明を、省略する場合がある。
また、以下の説明に用いる図面において、本発明の説明に関係しない部分の構成については、記載を省略し、図示しない場合もある。
<第1の実施形態>
図1は、本発明における第1の実施形態に係る情報処理装置10の構成の一例を示すブロック図である。図1に示すように、情報処理装置10は、人物検出追跡部100と、同一人物検出部101と、方向算出部102と、滞留時間算出部103と、処理部104とを含む。
人物検出追跡部100は、対象エリアにおける行動分析に用いる分析用情報を、受信する。本実施形態に係る分析用情報は、特に制限はない。分析用情報は、位置に関連する情報を含めばよい。例えば、人物検出追跡部100は、分析用情報として、対象エリアである所定のフロアを撮影するカメラから、フロアの映像(以下、「フロア映像」という)を受信しても良い。あるいは、人物検出追跡部100は、分析用情報として、RFIDタグの位置情報を受信しても良い。なお、以下、一例として、フロア映像を用いて説明する。
フロア映像を受信後、人物検出追跡部100は、フロア映像から1人又は複数の人物の位置を検出する。例えば、人物検出追跡部100は、画像認識(例えば、人物画像認識)の技術を用いて、人物の位置を検出しても良い。
さらに、人物検出追跡部100は、人物の位置をフロア映像のフレーム間で追跡し、人物の位置の時系列情報を算出する。以下、人物検出追跡部100が算出した人物の位置の時系列情報を、「第1の人物追跡情報」という。人物検出追跡部100は、第1の人物追跡情報を、同一人物検出部101に出力する。ここで、第1の人物追跡情報において、各人物は、特定されていない。
同一人物検出部101は、人物検出追跡部100から第1の人物追跡情報を受信する。そして、同一人物検出部101は、第1の人物追跡情報に含まれるすべての人物を特定(検出)する。例えば、同一人物検出部101は、顔認識の技術を用いても良い。さらに、同一人物検出部101は、判別した人物の中において同一と判別される人物ごとに、第1の人物追跡情報を分類する。以下、同一人物検出部101が分類した人物ごとの人物追跡情報を、「第2の人物追跡情報」という。つまり、同一人物検出部101は、同一人物に関する位置の時系列情報を、第2の人物追跡情報として検出する。同一人物検出部101は、第2の人物追跡情報を、方向算出部102及び滞留時間算出部103に出力する。なお、同一人物検出部101は、所定の範囲のすべての人物を特定しても良い。例えば、顧客の行動を分析する場合、同一人物検出部101は、従業員を除いた各顧客を特定しても良い。
方向算出部102は、同一人物検出部101から第2の人物追跡情報を受信する。そして、方向算出部102は、第2の人物追跡情報における各人物の時系列的に連続する位置情報(人物追跡情報)に基づいて、その人物(同一人物)の進行方向を示す情報(進行方向情報)を、時系列データとして算出する。そして、方向算出部102は、人物ごとに算出した進行方向情報を処理部104に出力する。
滞留時間算出部103は、同一人物検出部101から第2の人物追跡情報を受信する。受信後、滞留時間算出部103は、第2の人物追跡情報を基に、同一人物が滞留した場所に関する滞留場所情報、及び、滞留した時間に関する滞留時間情報を算出する。そして、滞留時間算出部103は、算出した滞留場所情報及び滞留時間情報を、処理部104に出力する。
処理部104は、方向算出部102から進行方向情報を受信し、滞留時間算出部103から滞留場所情報及び滞留時間情報を受信する。そして、処理部104は、進行方向情報と、滞留場所情報と、滞留時間情報とを基に、人物ごとの動線情報及び滞留情報を算出する。ここで、動線情報は、人物ごとの位置の変化に関する情報である。また、滞留情報は、人物ごとの滞留に関する情報である。ただし、動線情報及び滞留情報は、処理部104が表示に用いる情報である。そのため、動線情報及び滞留情報は、上記の情報に加え、表示に必要な情報を含んでも良い。
そして、処理部104は、対象エリアの画像に重ねて、算出した動線情報及び滞留情報の画像を表示する。
ここで、処理部104は、表示する情報の人物の数に制限はない。
例えば、処理部104は、すべての人物に関する動線情報及び滞留情報を表示しても良い。この場合、情報処理装置10は、対象エリア内のすべての人物に関する情報を表示する。そのため、情報処理装置10の利用者は、対象エリア全体における人物の移動情報及び滞留情報を、総合的に把握することができる。
あるいは、処理部104は、情報処理装置10の利用者の入力機器から、表示する対象の人物の情報を受信しても良い。この場合、情報処理装置10の利用者は、対象エリア全体における所定の人物の移動情報及び滞留情報を把握することができる。例えば、情報処理装置10は、所定の範囲に含まれる年齢の人物の情報を表示しても良い。
なお、処理部104が画像を表示する表示手段は、特に制限はない。例えば、処理部104は、図示しない情報処理装置10の表示手段に、画像を表示しても良い。あるいは、処理部104は、図示しない外部の装置に画像情報を送信しても良い。
また、本実施形態において、処理部104の表示形式は、特に制限はない。
図2は、処理部104の表示の一例を示す図である。
図2は、対象エリアの一例として、店舗のフロアを想定している。そのため、図2に示すゴンドラ(陳列台)500は、商品を陳列している。そして、顧客は、図2に示すゴンドラ500の間を移動する。情報処理装置10は、店舗内に設置された図示しないカメラから、フロア映像を受信する。そして、情報処理装置10の各構成は、上記のように動作する。
その結果、処理部104は、受信した人物の進行方向情報を基に動線情報を算出する。そして、処理部104は、算出した動線情報を、対象エリアの画像(フロア地図)上における座標の連続点に置き換える。そして、処理部104は、図2に示すように、動線情報301、動線情報302、動線情報303、及び、動線情報304として、人物の動線情報を表示する。
また、処理部104は、受信した人物の滞留場所情報を基に、フロア地図の座標上の滞留場所を算出する。また、処理部104は、受信した滞留時間情報から滞留時間を算出する。そして、処理部104は、図2に示すように、滞留場所及び滞留時間を示す滞留情報305、滞留情報306、滞留情報307、及び、滞留情報308を表示する。図2において、滞留情報305〜308に示す値は、滞留時間である。
また、本実施形態の処理部104は、滞留情報305〜308を、滞留時間に比例した大きさの図形として表示する。ただし、ここでの比例は、数学的に正確な比例に限る必要はない。処理部104は、滞留時間に対応した図形を表示すれば良い。例えば、「1s(1秒)」の滞留時間に対応する滞留情報306の図形は、「10s(10秒)」の滞留時間に対応する滞留情報305の図形より小さい。図形の大きさと滞留時間との比は、表示の理解を容易にするため、正確な比から外れていても良い。
また、本実施形態に処理部104の表示は、図2の表示に限る必要はない。例えば、処理部104は、滞留時間を基に、表示の色、文字の大きさ、又は、線の太さを変化させても良い。
このように、本実施形態の処理部104は、進行情報を基にした動線情報301〜304の表示に加え、滞留場所と滞留時間を表す滞留情報305〜308を表示する。
次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施形態は、対象エリア全体における行動分析の結果を適切に表示するとの効果を奏することができる。
その理由は、次のとおりである。
本実施形態の人物検出追跡部100が、分析用情報に基づいて人物の位置を検出し、第1の人物追跡情報を算出する。そして、同一人物検出部101が、人物ごとに、第1の人物追跡情報を分類する。そして、方向算出部102が、分類された人物ごとに進行方向情報を出力する。一方、滞留時間算出部103が、滞留場所情報及び滞留時間情報を出力する。そして、処理部104が、進行方向情報を基にした動線情報に加え、滞留場所情報及び滞留時間情報を基にした滞留情報を表示できるためである。
つまり、本実施形態は、人物の移動を示す動線情報と、人物の滞留を示す滞留情報とを表示する。そのため、本実施形態の情報処理装置10を利用する分析者は、人物の移動に加え、滞留位置及び滞留時間を同時に把握することができる。そのため、分析者は、より適切な分析を実行できる。
さらに、本実施形態は、上記効果に加え、対象エリアにおける人物のより細かな行動分析を適切に表示するとの効果を奏することができる。
その理由は、処理部104が、すべての人物又は一部の人物の動線情報及び滞留情報を表示するためである。
なお、本実施形態は、店舗を用いて説明した。しかし、本実施形態は、店舗に限らず、倉庫又はオフィスなどの屋内フロア、及び、遊技場などの屋外フロアにも適用可能である。
(変形例)
以上説明した情報処理装置10は、次のように構成される。
例えば、情報処理装置10の各構成部は、ハードウェア回路で構成されても良い。
また、情報処理装置10は、各構成部をネットワーク又はバスを介して接続した複数の情報処理装置として構成されても良い。
また、情報処理装置10は、複数の構成部を1つのハードウェアで構成しても良い。
また、情報処理装置10は、CPU(Central Processing Unit)と、ROM(Read Only Memory)と、RAM(Random Access Memory)とを含むコンピュータ装置として実現されても良い。情報処理装置10は、上記構成に加え、さらに、入出力接続回路(IOC:Input Output Circuit)と、ネットワークインターフェース回路(NIC:Network Interface Circuit)とを含むコンピュータ装置として実現されても良い。
図3は、変形例に係る情報処理装置60の構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置60は、CPU610と、ROM620と、RAM630と、内部記憶装置640と、IOC650と、NIC680とを含み、コンピュータを構成している。
CPU610は、ROM620からプログラムを読み込む。そして、CPU610は、読み込んだプログラムに基づいて、RAM630と、内部記憶装置640と、IOC650と、NIC680とを制御する。そして、CPU610を含むコンピュータは、これらの構成を制御し、図1に示す、情報処理装置10としての各機能を実現する。ここで、各機能とは、人物検出追跡部100と、同一人物検出部101と、方向算出部102と、滞留時間算出部103と、処理部104との機能である。CPU610は、各機能を実現する際に、RAM630又は内部記憶装置640を、プログラムの一時記憶として使用しても良い。
また、CPU610は、プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体700が含むプログラムを、図示しない記憶媒体読み取り装置を用いて読み込んでも良い。あるいは、CPU610は、NIC680を介して、図示しない外部の装置からプログラムを受け取っても良い。さらに、CPU610は、読み込んだプログラム又は受け取ったプログラムをRAM630に保存し、保存したプログラムを基に動作しても良い。
ROM620は、CPU610が実行するプログラム及び固定的なデータを記憶する。ROM620は、例えば、P−ROM(Programmable-ROM)又はフラッシュROMである。
RAM630は、CPU610が実行するプログラム及びデータを一時的に記憶する。RAM630は、例えば、D−RAM(Dynamic-RAM)である。
内部記憶装置640は、情報処理装置60が長期的に保存するデータ及びプログラムを記憶する。また、内部記憶装置640は、CPU610の一時記憶装置として動作しても良い。内部記憶装置640は、例えば、ハードディスク装置、光磁気ディスク装置、SSD(Solid State Drive)又はディスクアレイ装置である。
ここで、ROM620と内部記憶装置640は、不揮発性(non-transitory)の記憶媒体である。一方、RAM630は、揮発性(transitory)の記憶媒体である。そして、CPU610は、ROM620、内部記憶装置640、又は、RAM630に記憶されているプログラムを基に動作可能である。つまり、CPU610は、不揮発性記憶媒体又は揮発性記憶媒体を用いて動作可能である。
IOC650は、CPU610と、入力機器660及び表示機器670とのデータを仲介する。IOC650は、例えば、IOインターフェースカード又はUSB(Universal Serial Bus)カードである。
入力機器660は、情報処理装置60の操作者からの入力指示を受け取る機器である。入力機器660は、例えば、キーボード、マウス又はタッチパネルである。また、入力機器660は、フロア画像を出力するカメラを含む。
表示機器670は、情報処理装置60の操作者に情報を表示する機器である。表示機器670は、例えば、液晶ディスプレイである。CPU610は、処理部104が表示する画像を、表示機器670に表示しても良い。この場合、表示機器670は、処理部104に含まれても良い。
NIC680は、ネットワークを介した図示しない外部の装置とのデータのやり取りを中継する。NIC680は、例えば、LAN(Local Area Network)カードである。
このように構成された情報処理装置60は、情報処理装置10と同様の効果を得ることができる。
その理由は、情報処理装置60のCPU610が、プログラムに基づいて情報処理装置10と同様の機能を実現できるためである。
<第2の実施形態>
次に、本発明の第2の実施形態について、図面を参照して説明する。
図4は、第2の実施形態に係る情報処理装置20の構成の一例を示すブロック図である。図4に示すように、情報処理装置20は、人物検出追跡部100と、同一人物検出部101と、方向算出部102と、滞留時間算出部103と、データ累積部201と、処理部202とを含む。
ここで、人物検出追跡部100、同一人物検出部101、方向算出部102、及び、滞留時間算出部103は、第1の実施形態と同様のため、詳細な説明を省略する。以下、本実施形態に特有の構成及び動作を中心に説明する。
データ累積部201は、方向算出部102から進行方向情報を受信し、滞留時間算出部103から滞留場所情報及び滞留時間情報を受信する。そして、データ累積部201は、同一区間で同一進行方向の進行方向情報(動線データ)の発生人数を累積する。さらに、データ累積部201は、同一の滞留場所の発生人数を累積する。なお、データ累積部201は、予め、対象エリアにおける人数を累積する区間の情報を保持しても良い。あるいは、データ累積部201は、滞留場所情報を基に、累積する区間を設定しても良い。
データ累積部201は、同一区間で同一進行方向の動線データの累積人数と、同一の滞留場所の累積人数とを、処理部202に出力する。
処理部202は、同一区間で同一進行方向の動線データの累積人数と、同一滞留場所の累積人数とを受信する。そして、処理部202は、対象エリアの画像に重ねて、受信した動線データの累積人数及び同一滞留場所の累積人数を基に、動線情報及び滞留情報を表示する。つまり、処理部202は、累積人数に対応した動線情報及び滞留情報を表示する。
なお、データ累積部201は、同一区間で同一進行方向の動線データの累積人数又は同一滞留場所の累積人数のいずれか一方を累積しても良い。この場合、処理部202は、データ累積部201が累積した情報を基に、表示を実施すれば良い。
また、処理部202の表示形式は、特に制限はない。
図5は、処理部202の表示の一例を示す図である。
図5は、図2と同様に、店舗のフロアを想定している。
例えば、処理部202は、動線情報の表示として、累積人数に比例した太さ(幅)の矢印を表示する。図4では、動線情報401、動線情報402、動線情報403、及び、動線情報404が、表示されている。
また、処理部202は、滞留情報の表示として、同一滞留場所の累積人数に比例した大きさの図形を表示する。図4では、滞留情報405、滞留情報406、滞留情報407、及び、滞留情報408が、表示されている。
ただし、本実施形態でも、比例は、数学的に正確な比例に限る必要はない。
図5に示す表示について、さらに説明する。
例えば、図5において、10人の人物が、動線情報401の矢印で示される動線に沿って移動し、滞留情報405で示す位置に滞留している。同様に、1人の人物が、動線情報402の矢印で示される動線に沿って移動し、滞留情報406で示す位置に滞留している。動線情報401及び滞留情報405は、10人に対応する情報である。動線情報402及び滞留情報406は、1人に対応する情報である。そのため、動線情報401は、動線情報402より太い矢印で表されている。同様に、滞留情報405は、滞留情報406より大きな図形で表されている。
なお、処理部202は、第1の実施形態の処理部104と同様に、進行方向情報、滞留場所情報、及び、滞留時間情報を受信し、処理部104と同様の情報を表示しても良い。つまり、処理部202は、処理部104の機能を含んでも良い。例えば、処理部202は、累積人数に対応する動線情報401〜404及び滞留情報405〜406に加え、動線情報301〜304及び滞留情報305〜306に相当する情報を表示しても良い。
次に本実施形態の効果について説明する。
本実施形態は、第1の実施形態の効果に加え、動線情報及び滞留情報に関係する人数を明確にする効果を奏することができる。
その理由は、次のとおりである。
本実施形態のデータ累積部201が、同一区間で同一方向の動線データの累積人数及び同一の滞留場所の累積人数を算出する。そして、処理部202が、累積人数に対応した動線情報及び滞留情報を表示するためである。
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成及び詳細には、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。
この出願は、2014年 2月25日に出願された日本出願特願2014−034036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。
10 情報処理装置
20 情報処理装置
60 情報処理装置
100 人物検出追跡部
101 同一人物検出部
102 方向算出部
103 滞留時間算出部
104 処理部
201 データ累積部
202 処理部
301 動線情報
302 動線情報
303 動線情報
304 動線情報
305 滞留情報
306 滞留情報
307 滞留情報
308 滞留情報
401 動線情報
402 動線情報
403 動線情報
404 動線情報
405 滞留情報
406 滞留情報
407 滞留情報
408 滞留情報
500 ゴンドラ
610 CPU
620 ROM
630 RAM
640 内部記憶装置
650 IOC
660 入力機器
670 表示機器
680 NIC
700 記憶媒体

Claims (7)

  1. 対象エリアに含まれる人物の位置に関連する情報を含む分析用情報を受信し、前記分析用情報を基に人物の位置の時系列情報である第1の人物追跡情報を算出する人物検出追跡手段と、
    前記第1の人物追跡情報における人物を特定し、人物ごとに前記第1の人物追跡情報を分類し、人物ごとの位置の時系列情報である第2の人物追跡情報を算出する同一人物検出手段と、
    前記第2の人物追跡情報を基に、各人物の進行方向情報を算出する方向算出手段と、
    前記第2の人物追跡情報を基に、各人物の滞留場所情報と滞留時間情報とを算出する滞留時間算出手段と、
    前記進行方向情報における同一区間で同一方向の動線データの発生人数を累積するデータ累積手段と、
    前記進行方向情報を基に人物の動線情報を算出し、前記対象エリアの画像と重ねて、累積した前記動線データの前記発生人数に応じた前記動線情報の図形の幅で、前記動線情報を表示する処理手段と
    含み、さらに
    前記データ累積手段が、
    前記滞留場所情報を基に、累積する区間を設定する
    情報処理装置。
  2. 前記処理手段が、
    前記進行方向情報と、前記滞留場所情報と、前記滞留時間情報とを基に、人物の滞留情報を算出し、前記対象エリアの画像と重ねて前記滞留情報を表示する
    請求項1に記載の情報処理装置。
  3. 前記処理手段が、
    表示する前記滞留時間情報の図形の大きさを、前記滞留時間情報の長さを基に決定する
    請求項2に記載の情報処理装置。
  4. 前記処理手段が、
    すべての人物又は一部の人物の前記動線情報及び前記滞留情報を表示する
    請求項2又は請求項3に記載の情報処理装置。
  5. 前記データ累積手段が、
    同一の滞留場所の発生人数を累積し、
    前記処理手段が、
    表示する前記滞留情報の図形の大きさを、追跡した前記同一の滞留場所の累積人数を基に決定する
    請求項4に記載の情報処理装置。
  6. 情報処理装置が、
    対象エリアに含まれる人物の位置に関連する情報を含む分析用情報を受信し、前記分析用情報を基に人物の位置の時系列情報である第1の人物追跡情報を算出し、
    前記第1の人物追跡情報における人物を特定し、人物ごとに前記第1の人物追跡情報を分類し、人物ごとの位置の時系列情報である第2の人物追跡情報を算出し、
    前記第2の人物追跡情報を基に、各人物の進行方向情報を算出し、
    前記第2の人物追跡情報を基に、各人物の滞留場所情報と滞留時間情報とを算出し、
    前記進行方向情報における同一区間で同一方向の動線データの発生人数を累積し、
    前記進行方向情報を基に人物の動線情報を算出し、前記対象エリアの画像と重ねて、累積した前記動線データの前記発生人数に応じた前記動線情報の図形の幅で、前記動線情報を表示し、
    さらに、
    前記滞留場所情報を基に、累積する区間を設定する
    データ分析方法。
  7. 対象エリアに含まれる人物の位置に関連する情報を含む分析用情報を受信し、前記分析用情報を基に人物の位置の時系列情報である第1の人物追跡情報を算出する処理と、
    前記第1の人物追跡情報における人物を特定し、人物ごとに前記第1の人物追跡情報を分類し、人物ごとの位置の時系列情報である第2の人物追跡情報を算出する処理と、
    前記第2の人物追跡情報を基に、各人物の進行方向情報を算出する処理と、
    前記第2の人物追跡情報を基に、各人物の滞留場所情報と滞留時間情報とを算出する処理と、
    前記進行方向情報における同一区間で同一方向の動線データの発生人数を累積する処理と、
    前記進行方向情報を基に人物の動線情報を算出し、前記対象エリアの画像と重ねて、累積した前記動線データの前記発生人数に応じた前記動線情報の図形の幅で、前記動線情報を表示する処理と、
    前記滞留場所情報を基に、累積する区間を設定する処理と
    をコンピュータに実行させるプログラム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220319021A1 (en) * 2019-12-26 2022-10-06 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Trajectory analysis device and trajectory analysis method

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10297051B2 (en) 2014-09-11 2019-05-21 Nec Corporation Information processing device, display method, and program storage medium for monitoring object movement
JP6688611B2 (ja) * 2016-01-06 2020-04-28 パナソニックi−PROセンシングソリューションズ株式会社 動線分析システム及び動線分析方法
US10740934B2 (en) * 2016-03-31 2020-08-11 Nec Corporation Flow line display system, flow line display method, and program recording medium
US10510125B2 (en) * 2016-11-17 2019-12-17 International Business Machines Corporation Expense compliance checking based on trajectory detection
WO2019016890A1 (ja) 2017-07-19 2019-01-24 三菱電機株式会社 行動可視化装置および行動可視化方法
WO2019162988A1 (ja) * 2018-02-20 2019-08-29 株式会社ソシオネクスト 表示制御装置、表示制御システム、表示制御方法、及びプログラム
CN110766101B (zh) * 2018-07-26 2023-10-20 杭州海康威视数字技术股份有限公司 确定移动轨迹的方法和装置
CN110969050A (zh) * 2018-09-29 2020-04-07 上海小蚁科技有限公司 员工的工作状态检测方法、装置、存储介质、终端
JP7149206B2 (ja) * 2019-03-08 2022-10-06 本田技研工業株式会社 情報分析装置及び情報分析方法
CN111308463B (zh) * 2020-01-20 2022-06-07 京东方科技集团股份有限公司 人体检测方法、装置、终端设备、存储介质及电子设备
WO2022064774A1 (ja) * 2020-09-23 2022-03-31 株式会社Jvcケンウッド 画像処理装置、及び画像処理プログラム
CN112733814B (zh) * 2021-03-30 2021-06-22 上海闪马智能科技有限公司 一种基于深度学习的行人徘徊滞留检测方法、系统及介质
CN114743345A (zh) * 2022-03-22 2022-07-12 广东电力通信科技有限公司 一种基于电子地图的核心场所智能管控平台

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007163391A (ja) * 2005-12-16 2007-06-28 Liti R & D:Kk 動線表示装置
JP2009146166A (ja) * 2007-12-14 2009-07-02 Hitachi Ltd 作業標準化支援システムおよび作業標準化支援方法
JP4753193B2 (ja) * 2008-07-31 2011-08-24 九州日本電気ソフトウェア株式会社 動線管理システムおよびプログラム
JP5394203B2 (ja) * 2009-11-11 2014-01-22 株式会社構造計画研究所 主要動線出力装置、主要動線出力方法およびプログラム

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220319021A1 (en) * 2019-12-26 2022-10-06 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Trajectory analysis device and trajectory analysis method

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