JP6587974B2 - Human flow control system and human flow control method - Google Patents

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本発明は、ユーザへのコンテンツの提示により、エリア内の人流を制御する人流制御システムおよび人流制御方法に関する。   The present invention relates to a human flow control system and a human flow control method for controlling a human flow in an area by presenting content to a user.

空港、駅、商業施設などの多数の人が集まる場所(エリア)において、エリア内の人の流れ(人流)を制御するために、エリア内の特定の地点への誘導などを行うためのコンテンツを、プロジェクタやディスプレイ装置などを用いてユーザに提示するシステムがある。従来、このようなシステムでは、提示されるコンテンツは固定的であり、混雑状況などに応じて動的にコンテンツを変更し、ユーザの誘導を行うことは困難であった。近年、混雑状況などに応じて動的にユーザへの働き掛けを制御することで、人流を制御するシステムが検討されている。   In order to control the flow of people (people flow) in areas (areas) where many people gather, such as airports, stations, commercial facilities, etc., content for guiding users to specific points in the area is provided. There is a system that presents to a user using a projector or a display device. Conventionally, in such a system, the presented content is fixed, and it has been difficult to guide the user by dynamically changing the content according to the congestion situation or the like. In recent years, a system for controlling a human flow by dynamically controlling a user's action according to a congestion situation has been studied.

例えば、特許文献1には、経路上の混雑度を検出し、検出した混雑度が所定の閾値を超えると、経路上のユーザの興味を示す興味情報を収集し、混雑度および収集した興味情報に応じたサービスを経路上で提供することで、人流を制御するシステムが開示されている。   For example, in Patent Document 1, the degree of congestion on the route is detected, and when the detected degree of congestion exceeds a predetermined threshold, interest information indicating the interest of the user on the route is collected, and the degree of congestion and the collected interest information are collected. A system for controlling human flow by providing a service according to the route on the route is disclosed.

また、特許文献2には、経路上の混雑度を検出し、検出した混雑度が所定の閾値を超えると、混雑度に応じて、経路上に設置された端末あるいはユーザが所持する移動端末により提供するサービスを選択し、選択したサービスを提供することで、人流を制御するシステムが開示されている。   Further, in Patent Document 2, the degree of congestion on a route is detected, and when the detected degree of congestion exceeds a predetermined threshold, depending on the degree of congestion, a terminal installed on the route or a mobile terminal possessed by the user A system for controlling a human flow by selecting a service to be provided and providing the selected service is disclosed.

また、特許文献3には、第1の地点と第2の地点とを結ぶ経路上の混雑度を検出し、検出した混雑度に応じて、ユーザの移動速度あるいは進行意欲を変化させる現象を発生させることで、人流を制御するシステムが開示されている。   Further, Patent Document 3 detects a degree of congestion on a route connecting the first point and the second point, and generates a phenomenon that changes the user's moving speed or willingness to proceed according to the detected degree of congestion. Thus, a system for controlling human flow is disclosed.

特開2016−42275号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-42275 特開2016−42276号公報JP, 2016-42276, A 特開2016−42277号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-42277

特許文献1〜3に開示されているシステムでは、経路上の実際の混雑度を検出し、検出した混雑度に応じたユーザへの働き掛け(サービスの提供、ユーザの移動速度あるいは進行速度を変化させる現象の発生)を行って、人流を制御している。すなわち、特許文献1〜3に開示されているシステムでは、現在の混雑度に基づいて人流を制御しているため、混雑の発生自体を未然に防止することは困難である。   In the systems disclosed in Patent Documents 1 to 3, the actual congestion degree on the route is detected, and the user is acted on according to the detected congestion degree (providing services, changing the moving speed or traveling speed of the user) The occurrence of phenomena) and the flow of people is controlled. That is, in the systems disclosed in Patent Documents 1 to 3, since the flow of people is controlled based on the current degree of congestion, it is difficult to prevent the occurrence of congestion itself.

上記のような問題点に鑑みてなされた本発明の目的は、混雑の発生を未然に防ぎ、より効果的な人流の制御を図ることができる人流制御システムおよび人流制御方法を提供することにある。   An object of the present invention, which has been made in view of the above problems, is to provide a human flow control system and a human flow control method capable of preventing the occurrence of congestion and controlling the human flow more effectively. .

上記課題を解決するため、本発明に係る人流制御システムは、ユーザへのコンテンツの提示により、所定のエリア内の人流を制御する人流制御システムであって、前記コンテンツを前記ユーザへ提示するコンテンツ提示部と、前記エリアにおける所定時間後の混雑度を推定する推定部と、前記推定部による混雑度の推定結果に応じて提示するコンテンツを制御する制御部と、を備える。   In order to solve the above problems, a human flow control system according to the present invention is a human flow control system that controls human flow in a predetermined area by presenting content to a user, and presents the content to the user. An estimation unit that estimates the degree of congestion after a predetermined time in the area, and a control unit that controls content to be presented according to the estimation result of the degree of congestion by the estimation unit.

また、上記課題を解決するため、本発明に係る人流制御システムは、ユーザへのコンテンツの提示により、所定のエリア内の人流を制御する人流制御システムであって、前記コンテンツを前記ユーザへ提示するコンテンツ提示部と、前記エリア内のユーザの属性を推定し、該ユーザの属性の推定結果に応じて、所定時間後の前記エリア内の混雑度を推定する推定部と、前記推定部による混雑度の推定結果に応じて提示するコンテンツを制御する制御部と、を備える。   Moreover, in order to solve the said subject, the human flow control system which concerns on this invention is a human flow control system which controls the human flow in a predetermined area by the presentation of the content to a user, Comprising: The said content is shown to the said user. A content presentation unit, an estimation unit that estimates an attribute of a user in the area, and estimates a degree of congestion in the area after a predetermined time according to an estimation result of the attribute of the user; a degree of congestion by the estimation unit And a control unit for controlling the content to be presented according to the estimation result.

また、上記課題を解決するため、本発明に係る人流制御方法は、ユーザへのコンテンツの提示により、所定のエリア内の人流を制御する人流制御システムにおける人流制御方法であって、コンテンツ提示部が、前記コンテンツを前記ユーザへ提示するステップと、推定部が、前記エリアにおける所定時間後の混雑度を推定するステップと、制御部が、前記推定部による混雑度の推定結果に応じて提示するコンテンツを制御するステップと、を含む。   In order to solve the above-described problem, a human flow control method according to the present invention is a human flow control method in a human flow control system that controls human flow in a predetermined area by presenting content to a user, wherein the content presentation unit The step of presenting the content to the user, the step of estimating the congestion level after a predetermined time in the area, and the content that the control unit presents according to the estimation result of the congestion level by the estimation unit Controlling.

また、上記課題を解決するため、本発明に係る人流制御方法は、ユーザへのコンテンツの提示により、所定のエリア内の人流を制御する人流制御システムにおける人流制御方法であって、コンテンツ提示部が、前記コンテンツを前記ユーザへ提示するステップと、推定部が、前記エリア内のユーザの属性を推定し、該ユーザの属性の推定結果に応じて、所定時間後の前記エリア内の混雑度を推定するステップと、制御部が、前記推定部による混雑度の推定結果に応じて提示するコンテンツを制御するステップと、を含む。   In order to solve the above-described problem, a human flow control method according to the present invention is a human flow control method in a human flow control system that controls human flow in a predetermined area by presenting content to a user, wherein the content presentation unit A step of presenting the content to the user; and an estimation unit estimates an attribute of the user in the area, and estimates a degree of congestion in the area after a predetermined time according to an estimation result of the user attribute. And a step of controlling the content to be presented in accordance with the estimation result of the degree of congestion by the estimation unit.

本発明に係る人流制御システムおよび人流制御方法によれば、混雑の発生を未然に防ぎ、より効果的な人流の制御を図ることができる。   According to the human flow control system and the human flow control method according to the present invention, the occurrence of congestion can be prevented and more effective human flow control can be achieved.

本発明の一実施形態に係る人流制御システムの要部構成を示す図である。It is a figure which shows the principal part structure of the human flow control system which concerns on one Embodiment of this invention. 図1に示す人流制御システムの動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of operation | movement of the human flow control system shown in FIG. 図1に示す人流制御システムの動作の他の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows another example of operation | movement of the human flow control system shown in FIG. 図1に示す人流制御システムの動作の別の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows another example of operation | movement of the human flow control system shown in FIG.

以下、本発明を実施するための形態について、図面を参照しながら説明する。なお、本発明は、以下の実施の形態のみに限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能であることはもちろんである。   Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. It should be noted that the present invention is not limited to the following embodiments, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.

図1は、本発明の一実施形態に係る人流制御システム10の要部構成を示す図である。本実施形態に係る人流制御システム10は、ユーザへの行動案内(ユーザの誘導など)を行うためのコンテンツを、プロジェクタやディスプレイ装置などを用いてユーザに提示することで、エリア内の人流を制御するものである。なお、コンテンツを提示するエリアと、人流を制御するエリアとは、同じであってもよいし、異なっていてもよい。コンテンツを提示するエリアと、人流を制御するエリアとが同じである場合としては、例えば、空港内でコンテンツを提示することで、空港内の人流を制御する場合がある。また、コンテンツを提示するエリアと、人流を制御するエリアとが異なる場合としては、例えば、コンテンツを提示するエリアは空港内であり、コンテンツの提示により人流を制御するエリアは、空港に乗り入れる鉄道、モノレールなどの駅である場合がある。   FIG. 1 is a diagram showing a main configuration of a human flow control system 10 according to an embodiment of the present invention. The human flow control system 10 according to the present embodiment controls the human flow in an area by presenting content for performing action guidance (such as user guidance) to the user using a projector or a display device. To do. The area for presenting the content and the area for controlling the human flow may be the same or different. The case where the area for presenting the content is the same as the area for controlling the human flow may include, for example, controlling the human flow in the airport by presenting the content in the airport. In addition, when the area for presenting the content is different from the area for controlling the human flow, for example, the area for presenting the content is in an airport, and the area for controlling the human flow by presenting the content is a railroad that enters the airport, It may be a station such as a monorail.

図1に示す人流制御システム10は、コンテンツデータ記憶部11と、プロジェクタ12(コンテンツ提示部)と、センサ13と、推定部14と、制御部15とを備える。   A human flow control system 10 shown in FIG. 1 includes a content data storage unit 11, a projector 12 (content presentation unit), a sensor 13, an estimation unit 14, and a control unit 15.

コンテンツデータ記憶部11は、コンテンツを示すコンテンツデータを記憶する。なお、コンテンツの形式は特定の形式に限られるものではない。コンテンツには、jpg形式やgif形式の画像、静止画だけでなく、mp4形式の動画、HTML形式のコンテンツ、JavaScript(登録商標)やそのライブラリ(HTML5におけるcanvasなど)を用いて作成される描画スクリプトなど、種々の形式が含まれる。   The content data storage unit 11 stores content data indicating content. The content format is not limited to a specific format. The content includes not only jpg and gif format images and still images, but also mp4 format moving images, HTML format content, JavaScript (registered trademark) and libraries (such as canvas in HTML5). Various formats are included.

プロジェクタ12は、制御部15の制御に従い、コンテンツを提示面1(投影面)に提示(投影)する。本実施形態においては、コンテンツをプロジェクタ12により投影する例を用いて説明するが、例えば、コンテンツをディスプレイ装置の表示面に表示してもよい。   The projector 12 presents (projects) the content on the presentation surface 1 (projection surface) under the control of the control unit 15. In the present embodiment, description will be made using an example in which content is projected by the projector 12, but for example, the content may be displayed on a display surface of a display device.

センサ13は、人流制御システム10によりユーザへの行動案内を行う所定のエリア内の複数の地点に設けられ、各地点における混雑状況(人の多寡、人の流れなど)を検出し、検出結果を推定部14に出力する。センサ13は、例えば、カメラにより構成される。この場合、カメラの撮影画像から、カメラの撮影範囲における混雑状況などを検出することができる。また、センサ13は、例えば、ユーザが携帯する通信機器との間で通信を行う通信装置(通信設備)により構成される。この場合、通信設備によるユーザの通信機器との通信ログから、ユーザの移動を検出することができる。例えば、ユーザの通信機器の固有アドレスが、第1の通信設備から第2の通信設備で検出されるようになった場合、そのユーザが、第1の通信設備の付近から第2の通信設備の付近に移動したと推定することができる。すなわち、ある地点に設けられた通信設備を第1の通信設備とし、別の地点に設けられた通信設備を第2の通信設備とすることで、ユーザが第1の通信設備の付近から第2の通信設備の付近に移動したと推定することができる。   The sensors 13 are provided at a plurality of points in a predetermined area where the user flow control system 10 guides the user to the user, detect the congestion situation (such as the number of people, the flow of people, etc.) at each point, and detect the detection results. It outputs to the estimation part 14. The sensor 13 is constituted by a camera, for example. In this case, it is possible to detect a congestion situation in the shooting range of the camera from the shot image of the camera. Moreover, the sensor 13 is comprised by the communication apparatus (communication equipment) which communicates with the communication apparatus which a user carries, for example. In this case, the movement of the user can be detected from the communication log of the communication equipment with the user's communication device. For example, when the unique address of the user's communication device is detected by the second communication facility from the first communication facility, the user can connect the second communication facility from the vicinity of the first communication facility. It can be estimated that it has moved to the vicinity. That is, the communication facility provided at a certain point is the first communication facility, and the communication facility provided at another point is the second communication facility, so that the user can change the second communication facility from the vicinity of the first communication facility. It can be estimated that it moved to the vicinity of the communication equipment.

推定部14は、センサ13の検出結果に基づき、エリア内の所定の地点における所定時間後(例えば、数分後)の混雑度を推定し、推定結果を制御部15に出力する。混雑度の推定は、例えば、複数のユーザの行動観察の結果に基づく人流シミュレーションなどを用いて行うことができる。また、空港などでは、フライトスケジュールに基づいて、混雑度を推定することもできる。例えば、発着便が集中する時間帯には、入出国ゲートなどの周辺にユーザが集中するといった推定が可能である。   The estimation unit 14 estimates the degree of congestion after a predetermined time (for example, after several minutes) at a predetermined point in the area based on the detection result of the sensor 13, and outputs the estimation result to the control unit 15. The estimation of the degree of congestion can be performed using, for example, a human flow simulation based on the results of behavior observation of a plurality of users. In airports and the like, the degree of congestion can also be estimated based on the flight schedule. For example, it is possible to estimate that the user concentrates in the vicinity of the entry / exit gates, etc., during the time when arrivals and departures are concentrated.

また、推定部14は、エリア内のユーザの属性(人種、使用言語など)を推定し、ユーザの属性の推定結果に応じて、エリア内の各地点における所定時間後(例えば、数分後)の混雑度を推定してもよい。ユーザの属性は、例えば、センサ13をカメラにより構成し、カメラの撮影画像から推定することができる。例えば、特定の言語に対応するコンテンツを提示している場合に、カメラの撮影画像から、そのコンテンツにユーザが反応したことが検出された場合には、そのユーザが、提示されたコンテンツに対応する属性に属すると推定することができる。   In addition, the estimation unit 14 estimates user attributes (race, language, etc.) in the area, and after a predetermined time at each point in the area (for example, several minutes later) according to the user attribute estimation result ) May be estimated. The user's attribute can be estimated from, for example, the sensor 13 configured by a camera and a captured image of the camera. For example, when content corresponding to a specific language is presented, if it is detected from a captured image of a camera that the user has reacted to the content, the user corresponds to the presented content. It can be assumed that it belongs to an attribute.

制御部15は、推定部14から出力されたエリア内の各地点の混雑度の推定結果に基づき、プロジェクタ12に提示させるコンテンツを決定し(コンテンツにより案内する案内先などを決定し)、決定したコンテンツをプロジェクタ12に投影させる。制御部15は、コンテンツ制御部151と、プロジェクタ管理部152とを備える。   The control unit 15 determines the content to be presented to the projector 12 based on the estimation result of the degree of congestion at each point in the area output from the estimation unit 14 (determines a guidance destination or the like to be guided by the content), and determines The content is projected on the projector 12. The control unit 15 includes a content control unit 151 and a projector management unit 152.

コンテンツ制御部151は、推定部14によるエリア内の各地点の混雑度の推定結果に基づき、プロジェクタ12に提示させるコンテンツを決定する。   The content control unit 151 determines content to be presented to the projector 12 based on the estimation result of the degree of congestion at each point in the area by the estimation unit 14.

プロジェクタ管理部152は、コンテンツ制御部151により決定されたコンテンツをプロジェクタ12に投影させる。   The projector management unit 152 causes the projector 12 to project the content determined by the content control unit 151.

次に、本実施形態に係る人流制御システム10の動作について説明する。なお、以下では、所定のエリア内に複数の地点A,B,C,・・・,Nが予め設定され、各地点の混雑度が推定されるとともに、コンテンツの提示により、現在は地点Aを案内している(地点Aへユーザが誘導されている)ものとする。   Next, the operation of the human flow control system 10 according to the present embodiment will be described. In the following, a plurality of points A, B, C,..., N are set in advance in a predetermined area, and the degree of congestion at each point is estimated. It is assumed that the user is guiding (the user is guided to the point A).

図2は、人流制御システム10の動作の一例を示すフローチャートである。   FIG. 2 is a flowchart showing an example of the operation of the human flow control system 10.

推定部14は、センサ13の検出結果など基づき、現在から所定時間後(ΔT分後)の地点A,B,C,・・・,Nそれぞれの混雑度を推定する(ステップS11)。各地点の混雑度は、上述したように、例えば、人流シミュレーションにより推定することができる。また、推定部14は、機械学習により、各地点の混雑度を推定してもよい。   The estimation unit 14 estimates the degree of congestion at each of the points A, B, C,..., N after a predetermined time (ΔT minutes) from the current time based on the detection result of the sensor 13 (step S11). As described above, the degree of congestion at each point can be estimated by, for example, a human flow simulation. Moreover, the estimation part 14 may estimate the congestion degree of each point by machine learning.

制御部15は、混雑度が推定された複数の地点のうち、推定された混雑度(推定混雑度)が最も小さい地点を案内するコンテンツを提示すると決定し、そのコンテンツをプロジェクタ12に投影させる(ステップS12)。   The control unit 15 determines to present the content that guides the point where the estimated congestion level (estimated congestion level) is the lowest among the plurality of points where the congestion level is estimated, and causes the projector 12 to project the content ( Step S12).

人流制御システム10は上述した処理を任意のタイミングで繰り返す。こうすることで、各時点において、所定時間だけ将来の混雑状況を推定し、その推定結果に応じて、推定混雑度が最も小さい地点をユーザへ案内するため、混雑の発生を未然に防ぎ、より効果的な人流の制御を図ることができる。   The human flow control system 10 repeats the above process at an arbitrary timing. In this way, at each time point, the future congestion situation is estimated for a predetermined time, and according to the estimation result, a point with the smallest estimated congestion level is guided to the user, so that the occurrence of congestion can be prevented in advance. Effective human flow control can be achieved.

なお、混雑によるユーザの転倒の防止などのためには、図2を参照して説明したように、混雑度が最も小さい地点へユーザを誘導すれば足りるが、エリア内の快適性を考慮すると、エリア全体の混雑度のバランスを考慮する必要がある。すなわち、エリア内の各地点での混雑度の偏りや他の地点の混雑度との相対評価を考慮した案内先の決定処理を行う必要がある。このような処理を行う人流制御システム10の動作について図3,4を参照して説明する。   In order to prevent the user from falling due to congestion, as described with reference to FIG. 2, it is sufficient to guide the user to a point where the degree of congestion is the smallest, but considering the comfort in the area, It is necessary to consider the balance of congestion in the entire area. In other words, it is necessary to perform guidance destination determination processing in consideration of the bias of the congestion level at each point in the area and the relative evaluation with the congestion level at other points. The operation of the human flow control system 10 that performs such processing will be described with reference to FIGS.

図3は、人流制御システム10の動作の他の一例を示すフローチャートである。図3において、図2と同様の処理については同じ符号を付し、説明を省略する。   FIG. 3 is a flowchart showing another example of the operation of the human flow control system 10. In FIG. 3, the same processes as those in FIG.

制御部15は、地点A,B,C,・・・,NそれぞれのΔT分後の混雑度が推定されると、現在案内している地点Aにおける、推定されるΔT分後の混雑度の増加量(推定混雑増加量)が所定の閾値より大きいか否かを判定する(ステップS21)。   When the degree of congestion after ΔT minutes at each of the points A, B, C,..., N is estimated, the control unit 15 determines the degree of congestion after the estimated ΔT minutes at the currently guided point A. It is determined whether or not the increase amount (estimated congestion increase amount) is larger than a predetermined threshold (step S21).

地点Aの推定混雑増加量が閾値以下であると判定した場合には(ステップS21:No)、制御部15は、地点Aの混雑度が大きくは増加しないと判定し、引き続き地点Aをユーザへ案内する。すなわち、制御部15は、地点Aをユーザへ案内するコンテンツを引き続きプロジェクタ12に投影させる。その後、人流制御システム10は、ステップS11の処理に戻る。   When it is determined that the estimated congestion increase amount at the point A is equal to or less than the threshold (step S21: No), the control unit 15 determines that the congestion degree at the point A does not increase greatly, and continues to send the point A to the user. invite. That is, the control unit 15 causes the projector 12 to continuously project the content for guiding the point A to the user. Thereafter, the human flow control system 10 returns to the process of step S11.

地点Aの推定混雑増加量が閾値より大きいと判定した場合には(ステップS21:Yes)、制御部15は、地点Aの混雑度が大きく増加すると推定されるため、案内先の変更が必要であると判定する。そして、制御部15は、混雑度が推定された複数の地点のうち、推定混雑増加量が最も小さい地点を案内するコンテンツを提示すると決定し、そのコンテンツをプロジェクタ12に投影させる(ステップS22)。   When it is determined that the estimated congestion increase amount at the point A is larger than the threshold (step S21: Yes), the control unit 15 is estimated that the congestion degree at the point A is greatly increased. Judge that there is. Then, the control unit 15 determines to present the content that guides the point where the estimated congestion increase amount is the smallest among the plurality of points where the degree of congestion is estimated, and causes the projector 12 to project the content (step S22).

図4は、人流制御システム10の動作の別の一例を示すフローチャートである。図4において、図2と同様の処理については同じ符号を付し、説明を省略する。   FIG. 4 is a flowchart showing another example of the operation of the human flow control system 10. 4, processes similar to those in FIG. 2 are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.

制御部15は、推定部14により地点A,B,C,・・・,NそれぞれのΔT分後の混雑度が推定されると、現在案内している地点Aの推定混雑度が所定の閾値より大きいか否かを判定する(ステップS31)。   When the estimation unit 14 estimates the degree of congestion after ΔT minutes at each of the points A, B, C,..., N, the estimation unit 14 determines that the estimated congestion degree at the currently guided point A is a predetermined threshold value. It is determined whether it is larger (step S31).

地点Aの推定混雑度が閾値以下であると判定した場合には(ステップS31:No)、制御部15は、地点Aの混雑度が大きくは増加しないと判定し、引き続き地点Aを案内する。すなわち、制御部15は、地点Aを案内するコンテンツを引き続きプロジェクタ12に投影させる。その後、人流制御システム10は、ステップS11の処理に戻る。   When it is determined that the estimated congestion level of the point A is equal to or less than the threshold (step S31: No), the control unit 15 determines that the congestion level of the point A does not increase greatly and continues to guide the point A. That is, the control unit 15 causes the projector 12 to continuously project the content that guides the point A. Thereafter, the human flow control system 10 returns to the process of step S11.

地点Aの推定混雑度が閾値より大きいと判定した場合には(ステップS31:Yes)、制御部15は、地点Aの混雑度が大きく増加すると推定されるため、案内先の変更が必要であると判定する。そして、制御部15は、混雑度が推定された複数の地点のうち、推定混雑度が最も小さい地点を案内するコンテンツを提示すると決定し、そのコンテンツをプロジェクタ12に投影させる(ステップS32)。   If it is determined that the estimated congestion level at the point A is larger than the threshold (step S31: Yes), the control unit 15 is estimated to greatly increase the congestion level at the point A, and thus the guidance destination needs to be changed. Is determined. Then, the control unit 15 determines to present the content that guides the point where the estimated congestion level is the lowest among the plurality of points where the congestion level is estimated, and causes the projector 12 to project the content (step S32).

人流制御システム10は、図3,4を参照して説明した処理を任意のタイミングで繰り返す。こうすることで、現在案内している地点の混雑度が大きく増加すると推定される場合、他の地点(推定混雑増加量あるいは推定混雑度が最も小さい地点)へユーザが誘導されるため、特定の地点にユーザが集中することを防ぐことができる。したがって、エリア全体の混雑度のバランスを保ち、より効果的な人流の制御を図ることができる。   The human flow control system 10 repeats the process described with reference to FIGS. 3 and 4 at an arbitrary timing. In this way, if it is estimated that the degree of congestion at the current guidance point will increase greatly, the user will be directed to another point (the point where the estimated increase in congestion or the estimated degree of congestion is the smallest). It is possible to prevent the user from concentrating on the spot. Therefore, it is possible to maintain the balance of the congestion degree of the entire area and to control the human flow more effectively.

なお、図2〜4では、案内先を変更する場合、推定混雑度あるいは推定混雑増加量が最も小さい地点を案内する例を用いて説明したが、これに限られるものではなく、特定の地点へのユーザの集中を防ぐことができれば、推定混雑度あるいは推定混雑増加量が最も小さい地点以外の地点を案内してもよい。また、図2〜4では、コンテンツの提示により、ユーザを誘導する地点を案内する例を用いて説明したが、これに限られるものではなく、例えば、ある地点へユーザを誘導している場合に、将来的にその地点の混雑が推定されると、その地点が混雑している、あるいは、混雑が予想される旨を示すコンテンツを提示してもよい。   In FIGS. 2 to 4, when the guidance destination is changed, the example in which the estimated congestion degree or the estimated increase in congestion is guided to the smallest point has been described. However, the present invention is not limited to this, and a specific point is selected. If the concentration of the user can be prevented, a point other than the point where the estimated congestion degree or the estimated increase in congestion is the smallest may be guided. Moreover, although demonstrated using the example which guides the point which guides a user by presentation of content in FIGS. 2-4, it is not restricted to this, For example, when guiding a user to a certain point When the congestion at the point is estimated in the future, the content indicating that the point is congested or the congestion is expected may be presented.

また、上述した実施形態においては、推定部14による混雑度の推定結果に基づき、提示するコンテンツを制御する例を用いて説明したが、これに限られるものではなく、推定部14によるユーザの属性の推定結果から混雑度を推定し、その混雑度の推定結果に基づき、提示するコンテンツを制御してもよい。   Further, in the above-described embodiment, the description has been made using the example in which the content to be presented is controlled based on the estimation result of the congestion degree by the estimation unit 14, but the present invention is not limited to this, and the attribute of the user by the estimation unit 14 The degree of congestion may be estimated from the estimation result, and the content to be presented may be controlled based on the estimation result of the degree of congestion.

例えば、空港において、推定部14によるユーザの属性推定の結果、特定の国籍のユーザが空港の入り口に大勢来たと推定された場合、その特定の国籍のユーザは、その特定の国へ向かう便に乗る可能性が高いと考えられる。つまり、特定の国籍のユーザは、その特定の国へ向かう便のチェックインカウンターおよびその便の出国口がある地点に向かう可能性が高く、その地点が混雑する可能性が高いと推定することができる。制御部15は、このような推定に基づき、その特定の国籍のユーザ向けに、その特定の国へ向かう便のチェックインカウンターおよびその便の出国口へ分散して誘導するようなコンテンツをプロジェクタ12に投影させる。このように、ユーザの属性推定の結果からも、将来的に混雑が発生する可能性を推定することができ、このような推定に基づいて、混雑の発生を未然に防ぎ、より効果的な人流の制御を図ることができる。   For example, at the airport, when it is estimated that a large number of users of a specific nationality have come to the entrance of the airport as a result of the user attribute estimation by the estimation unit 14, the user of the specific nationality is on a flight to the specific country. The possibility of getting on is considered high. In other words, a user of a specific nationality is likely to go to a point where there is a check-in counter for a flight to that specific country and the departure port of that flight, and it is estimated that the point is likely to be crowded. it can. Based on such estimation, the control unit 15 provides the projector 12 with content that is distributed and guided to the check-in counter for flights to the specific country and the departure ports of the flights for users of the specific nationality. To project. In this way, it is possible to estimate the possibility of congestion in the future from the result of user attribute estimation. Based on such estimation, it is possible to prevent the occurrence of congestion in advance and more effective human flow. Can be controlled.

なお、ユーザの属性推定の確度は、種々の方法により高めることができる。例えば、ユーザの行動検出を行い、特定の属性に対応するコンテンツにユーザが反応した(コンテンツに従い反応した)と判定される場合には、そのユーザが特定の属性に属するという推定の確度を上げてもよい。さらに、ユーザの行動検出とともに視線検出を行い、ユーザがコンテンツを見てから、コンテンツに反応した(コンテンツに従い行動した)と判定される場合には、そのユーザが特定の属性に属するという推定の確度をより上げてもよい。なお、上述した行動検出や視線検出は、例えば、センサ13を構成するカメラの撮影画像に基づいて行うことができる。   Note that the accuracy of user attribute estimation can be enhanced by various methods. For example, when user behavior is detected and it is determined that the user has responded to the content corresponding to the specific attribute (reacts according to the content), the accuracy of estimation that the user belongs to the specific attribute is increased. Also good. Furthermore, when the user's behavior is detected and gaze detection is performed, and it is determined that the user has reacted to the content (behaved according to the content) after viewing the content, the accuracy of the estimation that the user belongs to a specific attribute May be raised more. Note that the behavior detection and the line-of-sight detection described above can be performed based on, for example, a photographed image of a camera constituting the sensor 13.

また、例えば、同じ属性に対応し、内容が異なる複数のコンテンツ(例えば、内容が異なるメッセージが同じ言語で表記された複数のコンテンツ)を提示し、複数のコンテンツそれぞれにユーザが反応した場合には、そのユーザが提示したコンテンツに対応する属性に属するという推定の確度を上げてもよい。そのような複数のコンテンツは、同じ場所で提示してもよいし、異なる場所で提示してもよい。   For example, when a plurality of contents corresponding to the same attribute and different contents (for example, a plurality of contents in which messages having different contents are written in the same language) are presented, and the user reacts to each of the plurality of contents The accuracy of estimation of belonging to the attribute corresponding to the content presented by the user may be increased. Such a plurality of contents may be presented at the same place or at different places.

また、例えば、空港において、中国便のチェックインカウンターには、他国行きの便のチェックインカウンターよりも、中国人が多く存在すると推定される。そのようなエリアから来たユーザが、中国語に対応するコンテンツを見て反応した場合には、そのユーザの国籍は中国である可能性が高い。   For example, at an airport, it is estimated that there are more Chinese people at check-in counters for Chinese flights than at check-in counters for flights to other countries. When a user who comes from such an area reacts by seeing content corresponding to Chinese, the nationality of the user is likely to be Chinese.

そこで、特定の属性に属するユーザが集中して存在すると推定されるエリアから来たユーザが、その特定の属性に対応するコンテンツに反応した場合、そのユーザが特定の属性に属するという推定の確度を、他のエリアから来たユーザに対する確度よりも上げてもよい。   Therefore, when a user who comes from an area where it is estimated that users belonging to a specific attribute exist in a concentrated manner reacts to content corresponding to the specific attribute, the accuracy of estimation that the user belongs to the specific attribute is set. The accuracy may be higher than the accuracy for users coming from other areas.

また、ユーザの反応の検出に用いた検出技術に応じて、推定の確度を変更してもよい。例えば、通信ログを用いた方法よりも画像解析を用いた方法の方が、推定の精度が高い場合、画像解析に基づく推定の確度に付与する確度を上げるなどしてもよい。   Further, the accuracy of estimation may be changed according to the detection technique used for detecting the user's reaction. For example, when the accuracy of estimation is higher in the method using image analysis than in the method using communication logs, the accuracy given to the accuracy of estimation based on image analysis may be increased.

なお、ユーザがコンテンツに反応したか否かの検出には、ユーザの視野角を考慮してもよい。例えば、ある行動を促すコンテンツを提示した場合に、ユーザの視野角内にコンテンツの提示面1が存在し、かつ、ユーザがコンテンツで促された行動を行った場合に、ユーザがコンテンツに反応したと判定してもよい。こうすることで、より正確なユーザの属性の推定が可能となる。   In addition, you may consider a user's viewing angle for the detection of whether the user responded to the content. For example, when content that prompts a certain action is presented, when the content presentation surface 1 exists within the viewing angle of the user and the user performs a behavior prompted by the content, the user reacts to the content. May be determined. In this way, it is possible to estimate the user attribute more accurately.

また、ユーザの属性の推定結果を用いて、提示するコンテンツを制御し、特定の属性に属するユーザに向けたコンテンツを提示するようにしてもよい。例えば、車いすを利用するユーザが存在すると検出された場合には、段差が無い経路を案内するコンテンツを提示したり、特定の搭乗口へ向かうと推定されるユーザが存在すると検出された場合には、その特定の搭乗口へ案内するコンテンツを提示したりしてもよい。なお、上述したような特定の属性に属するユーザの検出は、例えば、センサ13を構成するカメラの撮影画像に基づいて行うことができる。   Further, the content to be presented may be controlled using the estimation result of the user attribute, and the content directed to the user belonging to the specific attribute may be presented. For example, when it is detected that there is a user who uses a wheelchair, when it is detected that there is a user who presents content that guides a route without a step or is supposed to go to a specific boarding gate Alternatively, the content for guiding to the specific boarding gate may be presented. Note that detection of a user belonging to a specific attribute as described above can be performed based on, for example, a photographed image of a camera that constitutes the sensor 13.

このように本実施形態によれば、人流制御システム10は、コンテンツをユーザへ提示するコンテンツ提示部としてのプロジェクタ12と、所定のエリアにおける所定時間後の混雑度を推定する推定部14と、推定部14による混雑度の推定結果に応じて、プロジェクタ12により提示するコンテンツを制御する制御部15とを備える。   Thus, according to the present embodiment, the human flow control system 10 includes the projector 12 as a content presentation unit that presents content to the user, the estimation unit 14 that estimates the degree of congestion after a predetermined time in a predetermined area, and the estimation. And a control unit 15 that controls the content presented by the projector 12 in accordance with the estimation result of the congestion degree by the unit 14.

また、本実施形態によれば、人流制御システム10は、コンテンツをユーザへ提示するコンテンツ提示部としてのプロジェクタ12と、所定のエリア内のユーザの属性を推定し、ユーザの属性の推定結果に応じて、所定時間後のエリア内の混雑度を推定する推定部14と、推定部14による混雑度の推定結果に応じて、プロジェクタ12により提示するコンテンツを制御する制御部15とを備える。   Also, according to the present embodiment, the human flow control system 10 estimates the projector 12 as a content presentation unit that presents content to the user and the user attribute in a predetermined area, and responds to the estimation result of the user attribute. The estimation unit 14 that estimates the degree of congestion in the area after a predetermined time, and the control unit 15 that controls the content presented by the projector 12 according to the estimation result of the degree of congestion by the estimation unit 14.

所定のエリアにおける現在の混雑度ではなく、所定時間後の混雑度を推定し、その推定結果に応じて、提示するコンテンツを制御するため、混雑の発生を未然に防ぎ、より効果的な人流の制御を図ることができる。   Estimate the degree of congestion after a predetermined time, not the current degree of congestion in a given area, and control the content to be presented according to the estimation result, thus preventing the occurrence of congestion and more effective human flow. Control can be achieved.

本発明を図面および実施形態に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形または修正を行うことが容易であることに注意されたい。したがって、これらの変形または修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。   Although the present invention has been described based on the drawings and embodiments, it should be noted that those skilled in the art can easily make various variations or modifications based on the present disclosure. Therefore, it should be noted that these variations or modifications are included in the scope of the present invention.

10 人流制御システム
11 コンテンツデータ記憶部
12 プロジェクタ
13 センサ
14 推定部
15 制御部
151 コンテンツ制御部
152 プロジェクタ管理部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Person flow control system 11 Content data storage part 12 Projector 13 Sensor 14 Estimation part 15 Control part 151 Content control part 152 Projector management part

Claims (2)

ユーザへのコンテンツの提示により、所定のエリア内の人流を制御する人流制御システムであって、
前記コンテンツを前記ユーザへ提示するコンテンツ提示部と、
前記エリア内のユーザの属性を推定し、該ユーザの属性の推定結果に応じて、所定時間後の前記エリア内の混雑度を推定する推定部と、
前記推定部による混雑度の推定結果に応じて提示するコンテンツを制御する制御部と、
を備え
前記推定部は、特定の属性に属するユーザが集中して存在すると推定されるエリアから来たユーザが、前記特定の属性に対応するコンテンツに反応した場合、前記ユーザが前記特定の属性に属するという推定の確度を上げることを特徴とする人流制御システム。
A human flow control system that controls human flow in a predetermined area by presenting content to a user,
A content presentation unit for presenting the content to the user;
Estimating an attribute of a user in the area, and estimating a degree of congestion in the area after a predetermined time according to an estimation result of the attribute of the user;
A control unit that controls the content to be presented according to the estimation result of the congestion degree by the estimation unit;
Equipped with a,
The estimation unit is configured such that when a user who comes from an area where it is estimated that users belonging to a specific attribute exist in a concentrated manner reacts to content corresponding to the specific attribute, the user belongs to the specific attribute. people flow control system according to claim resulting in higher accuracy of the estimate.
ユーザへのコンテンツの提示により、所定のエリア内の人流を制御する人流制御システムにおける人流制御方法であって、
コンテンツ提示部が、前記コンテンツを前記ユーザへ提示するステップと、
推定部が、前記エリア内のユーザの属性を推定し、該ユーザの属性の推定結果に応じて、所定時間後の前記エリア内の混雑度を推定するステップと、
制御部が、前記推定部による混雑度の推定結果に応じて提示するコンテンツを制御するステップと、を含み、
特定の属性に属するユーザが集中して存在すると推定されるエリアから来たユーザが、前記特定の属性に対応するコンテンツに反応した場合、前記ユーザが前記特定の属性に属するという推定の確度を上げる人流制御方法。
A human flow control method in a human flow control system that controls human flow in a predetermined area by presenting content to a user,
A content presentation unit presenting the content to the user;
An estimating unit estimating an attribute of a user in the area, and estimating a degree of congestion in the area after a predetermined time according to an estimation result of the user attribute;
Control unit, and controlling the content to be presented in accordance with the congestion degree of the estimated result by the estimation unit, only including,
When a user who comes from an area where it is estimated that users belonging to a specific attribute exist in a concentrated manner reacts to content corresponding to the specific attribute, the accuracy of the estimation that the user belongs to the specific attribute is increased. Human flow control method.
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