JP6712010B1 - Drop-off station information system and drop-off station information program - Google Patents
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Abstract
【課題】 乗客の降車駅を簡易な構成で効率よくかつ精度良く特定し予測する。【解決手段】 列車に乗車中の利用者Uが所持する端末装置1を備えた降車駅情報システムSにおいて、端末装置1は、撮影部12を備え、撮影部12により撮影された列車内の撮影画像に基づき、列車内の乗客Pが立ったことを判定する判定手段と、判定手段により乗客Pが立ったことが判定されたときの利用者Uの位置情報を取得する位置情報取得手段と、位置情報取得手段により取得された利用者Uの位置情報に基づいて乗客Pの降車駅を特定する降車駅特定手段と、過去において降車駅特定手段により特定された乗客Pの降車駅の情報に基づいて、現在、列車に乗車中の乗客Pの降車駅を予測する降車駅予測手段と、を備えた構成としてある。【選択図】図16PROBLEM TO BE SOLVED: To efficiently and accurately identify and predict a passenger's exit station with a simple configuration. In a disembarking station information system S including a terminal device 1 owned by a user U who is on a train, the terminal device 1 includes a photographing unit 12, and photographing inside the train photographed by the photographing unit 12 is performed. Determination means for determining that the passenger P in the train has stood based on the image, and position information acquisition means for acquiring position information of the user U when the determination means determines that the passenger P has stood. Based on the exit station specifying means for specifying the exit station of the passenger P based on the position information of the user U acquired by the position information acquiring means, and the information of the exit station of the passenger P specified by the exit station specifying means in the past. Then, the dismounting station predicting means for predicting the dismounting station of the passenger P currently on the train is provided. [Selection diagram] Fig. 16
Description
本発明は、乗客の降車駅に関する情報を提供可能な降車駅情報システム及び降車駅情報プログラムに関するものである。 The present invention relates to an alighting station information system and an alighting station information program capable of providing information on a passenger's alighting station.
特許文献1や特許文献2には、列車において、空席になる予定の座席に関する情報を提供可能なシステムや、立っている乗客が早期にどの位置の座席が空席になり易いかを知ることが可能なシステムが開示されている。
In
しかしながら、上記文献に開示されているシステムは、ICカード等に記録されている定期券情報や乗車履歴情報に基づいて乗客の降車駅を特定するものであり、乗客がこのようなICカード等を所持していなければ成立しない。
また、ICカード等の読取装置を各座席に設置する必要があり、膨大な費用がかかる。
また、ICカード等が遮蔽物に覆われている場合は定期券情報や乗車履歴情報を取り出せない場合がある。
However, the system disclosed in the above document specifies a passenger's exit station based on commuter pass information and boarding history information recorded on an IC card or the like, and the passenger can use such an IC card or the like. If you don't have it, it won't work.
In addition, it is necessary to install a reading device such as an IC card in each seat, which is very expensive.
If the IC card or the like is covered with a shield, it may not be possible to retrieve the commuter pass information and the boarding history information.
上記課題を達成するため、本発明の降車駅情報システムは、列車に乗車中の利用者が所持する端末装置を備えた降車駅情報システムにおいて、前記端末装置は、撮影手段を備え、前記撮影手段により撮影された前記列車内の撮影画像に基づき、前記列車内の乗客が立ったことを判定する判定手段と、前記判定手段により前記乗客が立ったことが判定されたときの前記利用者の位置情報を取得する位置情報取得手段と、前記位置情報取得手段により取得された前記利用者の位置情報に基づいて前記乗客の降車駅を特定する降車駅特定手段と、過去において前記降車駅特定手段により特定された乗客の降車駅の情報に基づいて、現在、列車に乗車中の前記乗客の降車駅を予測する降車駅予測手段と、を備えた構成としてある。 In order to achieve the above object, the disembarkation station information system of the present invention is a disembarkation station information system including a terminal device owned by a user who is in a train, wherein the terminal device includes a photographing unit, and the photographing unit. Determination means for determining that a passenger in the train has stood on the basis of a captured image in the train captured by, and the position of the user when the determination means determines that the passenger has stood A position information acquisition unit that acquires information, an exit station identification unit that identifies an exit station of the passenger based on the position information of the user acquired by the location information acquisition unit, and an exit station identification unit in the past. An exit station predicting unit that predicts an exit station of the passenger currently on the train based on the information of the specified exit station of the passenger.
本発明によれば、乗客の降車駅を簡易な構成で効率よく、かつ、精度良く特定し、予測することができる。 According to the present invention, it is possible to efficiently and accurately identify and predict a passenger's exit station with a simple configuration.
本発明の降車駅情報システムSの実施形態について図面を参照して説明する。
図1に示すように、本実施形態の降車駅情報システムSは、本発明の端末装置1の一例であるメガネ型ウェアラブル端末により構成することができる。
なお、端末装置1は、例えば、スマートフォンなどの他の機器を適用することもできる。
また、図2(a)に示すように、端末装置1は、単体に限らず、例えば、メガネ型ウェアラブル端末とスマートフォンとを通信回線を介して接続可能な構成など、複数の機器の組み合わせにより構成することもできる。
また、図2(b)に示すように、本発明の降車駅情報システムSは、端末装置1とサーバ装置2とを通信回線3を介して接続可能な構成など、複数の機器の組み合わせにより構成することもできる。
以下、端末装置1としてメガネ型ウェアラブル端末単体により構成される降車駅情報システムSについて説明する。
An embodiment of an alighting station information system S of the present invention will be described with reference to the drawings.
As shown in FIG. 1, the getting-off station information system S of the present embodiment can be configured by a glasses-type wearable terminal which is an example of the
The
Further, as shown in FIG. 2A, the
Further, as shown in FIG. 2B, the disembarkation station information system S of the present invention is configured by a combination of a plurality of devices such as a configuration in which the
Hereinafter, the getting-off station information system S configured by a single glasses-type wearable terminal as the
端末装置1は、利用者Uが、自身に装着した状態で列車の乗車中に使用することを想定している。
図3は、端末装置1の構成を示すブロック図である。
同図に示すように、端末装置1は、プロセッサ11、撮影部12、記憶部13、表示部14、測位部15、操作部16、及び通信部17を備えて構成される。
プロセッサ11は、CPUを備え、ROMに記憶されているプログラムを読み出すことで各種制御処理を実行する。
プログラムには、後述する降車駅の特定動作や予測動作を実行可能な降車駅情報プログラムも含まれる。
The
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the
As shown in the figure, the
The
The program also includes an alighting station information program capable of executing a specific operation and a prediction operation of the alighting station described later.
撮影部12は、静止画や動画を撮影可能な撮影手段(カメラ)である。
撮影部12は、例えばブリッジ部分に設けられ(図1参照)、利用者Uが端末装置1を装着した状態において、利用者Uの視野に対応した撮影範囲における静止画又は動画を撮影できるようになっている。
記憶部13は、各種情報を記憶するメモリ、ストレージなどの記憶手段である。
記憶部13には、撮影部12により撮影された静止画や動画の情報や、後述する駅情報、降車駅DBが記憶される。
表示部14は、各種情報を表示する表示手段であり、投影部141と被投影体としても機能するレンズ142とを備えている(図1参照)。
レンズ142は、ガラスやプラスチックなどの透光部材でできている。
このため、利用者Uは、通常のメガネと同様、視野に含まれる実在の人や物を、レンズ142を透して視認することができると共にレンズ142に表示された各種情報を視認することができる(光学シースルー方式)。
このとき、レンズ142を透して視認される実在の人(例えば頭部)に紐付けて、その人に関する情報を紐付けて表示することができる。この表示方法は、公知の方法を採用する。
また、撮影部12で撮影した撮影画像と表示する情報とを重ね合わせて表示することもできる(ビデオシースルー方式)。
このとき、撮影画像に含まれる人の画像にその人に関する情報を紐付けて表示することができる。この表示方法は、公知の方法を採用する。
また、透過型ではなく、非透過型であってもよく、これらのハイブリッド型でもよい。また、片眼方式でも両眼方式でもよい。
また、レンズ142以外の別体を被投影体とすることもできる。例えば、ハーフミラーを利用する虚像投影方式や、利用者Uの目の網膜に直接投影を行う網膜投影方式を採用することができる。
The
The
The
The
The
The
Therefore, the user U can visually recognize an actual person or object included in the visual field through the
At this time, it is possible to link with an actual person (for example, the head) visually recognized through the
Further, it is also possible to superimpose and display the photographed image photographed by the photographing
At this time, it is possible to display the image of the person included in the captured image in association with the information about the person. As this display method, a known method is adopted.
Further, it may be a non-transmissive type instead of a transmissive type, or a hybrid type of these. Further, either a single-eye system or a binocular system may be used.
Further, a separate body other than the
測位部15は、端末装置1の位置を測定可能な測位手段である。
測位部15は、具体的には、GPSや準天頂衛星などによる公知の衛星測位手段である。
準天頂衛星測位システムによれば、数センチメートル程度の誤差の範囲で高精度に現在地を測位することができる。
また、LTE、Wi−Fi(登録商標)、bluetooth(登録商標)等を用いた公知の測位方法を採用することもできる。
この測位方法によれば、衛星電波が届かない屋内や地下など、衛星測位が困難な場所に利用者Uがいる場合でも測位を行うことができるため、例えば、利用者Uが地下鉄に乗車中でも利用者Uの位置を測定することができる。
端末装置1は利用者Uに装着して使用されることから、測位部15は、利用者Uの位置を測定する測位手段でもある。
The
The
According to the quasi-zenith satellite positioning system, it is possible to position the current position with high accuracy within an error range of about several centimeters.
Also, a known positioning method using LTE, Wi-Fi (registered trademark), bluetooth (registered trademark), or the like can be adopted.
According to this positioning method, positioning can be performed even when the user U is located in a place where satellite positioning is difficult, such as indoors or underground where satellite waves do not reach. Therefore, for example, even when the user U is on the subway The position of the person U can be measured.
Since the
操作部16は、利用者Uの手動により各種操作を可能とする操作手段である。
通信部17は、他の装置との間で双方向通信を行うための通信手段であり、他の端末装置(例えばスマートフォン)やとサーバ(後記サーバ装置2等)との間で各種情報を送受信することができる。
通信部17は、例えば、bluetooth、Wi−Fi、LTE(4G、5Gなど)などの様々な通信規格や通信方式に対応している。
The
The
The
記憶部13に記憶される、駅情報、及び、降車駅DBについて説明する。
駅情報は、各路線における各駅の位置情報であり、予め記憶部13に記憶されている。
例えば、図4は、上野東京ライン(宇都宮線系)の駅情報であり、上野東京ライン(宇都宮線系)の各駅の位置情報(緯度・経度)によって構成されている。
駅情報は、JR、各種私鉄、地下鉄などの様々な路線のものを採用することができる。
また、このような駅情報は、外部の記憶装置やサーバ装置に記憶しているものを利用することができる。
例えば、各種路線の駅情報を記憶しているWebサーバから必要な駅情報(利用者Uが乗車する路線の駅情報)を必要時にWeb経由で取得したり、予めWebサーバから取得した駅情報を記憶部13に記憶することもできる。
Station information and alighting station DB stored in the
The station information is position information of each station on each route and is stored in the
For example, FIG. 4 shows station information of the Ueno Tokyo line (Utsunomiya line system), which is composed of position information (latitude/longitude) of each station of the Ueno Tokyo line (Utsunomiya line system).
Station information can be used for various lines such as JR, various private railways, and subways.
Further, as such station information, information stored in an external storage device or a server device can be used.
For example, necessary station information (station information of the route on which the user U board) is acquired from a Web server that stores station information of various routes via the Web when necessary, or station information previously acquired from the Web server is acquired. It can also be stored in the
降車駅DBは、各乗客Pの降車履歴を含むデータであり、後述する降車駅の予測において参照される。
降車履歴は、後述する方法で特定された降車駅の過去の情報(履歴)である。
The getting-off station DB is data including the getting-off history of each passenger P, and is referred to in the getting-off station prediction described later.
The getting-off history is past information (history) of the getting-off station specified by the method described later.
(降車駅の特定及び降車駅DBの登録)
以下、降車駅の特定処理及び降車駅DBの登録処理について説明する。
図5は、端末装置1の使用態様を示す図である。
同図に示すように、端末装置1は、列車に乗車中の利用者Uが、座席に着席している乗客Pの前で装着して使用することを想定している。
ここで、利用者Uの所定操作により降車駅情報プログラムが起動されると、撮影部12により撮影が開始される。
なお、端末装置1の装着、及び、降車駅情報プログラムの起動は、乗車前に行ってもよい。
撮影部12は、具体的には、一定時間おきに静止画(写真)を撮影したり、動画の撮影(タイムラプス撮影を含む)を行う。
(Specification of drop-off station and registration of drop-off station DB)
Hereinafter, the specification processing of the disembarking station and the registration processing of the disembarking station DB will be described.
FIG. 5 is a diagram showing a usage mode of the
As shown in the figure, the
Here, when the disembarking station information program is activated by a predetermined operation of the user U, the photographing
The
Specifically, the
図6は、図5に示す態様で端末装置1が使用された場合に、ある時点t1においてレンズ142を透して視認された対象であり、撮影部12により撮影された撮影画像を模式的に示す図である。
また、図7は、図5に示す態様で端末装置1が使用された場合に、t1より後の時点t2においてレンズ142を透して視認された対象であり、撮影部12により撮影された撮影画像を模式的に示す図である。
これらの図に示すように、撮影画像には座席に座った状態の乗客P1〜P3の撮影画像が含まれている。
ここで、端末装置1は、プロセッサ11が、撮影部12により撮影された列車内の撮影画像に基づき、列車内の乗客Pが立ったことを判定する(判定手段)。
例えば、図6の撮影画像と図7の撮影画像とを比較することで、乗客P2は、少なくともt1の時点では座っていたが、t2の時点で立ったことがわかる。
図8は、(a)が図6における乗客P2の撮影画像であり、(b)が図7における乗客P2の撮影画像である。
図8の(a)と(b)とを比較すると分かるように、乗客P2の頭部(顔部)の高さ(例えば、目の高さ)が、所定値h以上変動したことに基づいて乗客P2が立ったと判定することができる。
このような観点に基づき、判定手段は、公知の画像分析手法に基づき、乗客Pの頭部(顔部)又は頭部の所定部位の高さが、所定値h以上高くなったことに基づいて乗客Pが立ったことを判定する。
FIG. 6 is an object visually recognized through the
Further, FIG. 7 is an object visually recognized through the
As shown in these figures, the captured images include captured images of the passengers P1 to P3 who are sitting on the seats.
Here, in the
For example, by comparing the captured image of FIG. 6 with the captured image of FIG. 7, it can be seen that the passenger P2 was sitting at least at time t1, but stood at time t2.
8A is a captured image of the passenger P2 in FIG. 6, and FIG. 8B is a captured image of the passenger P2 in FIG. 7.
As can be seen by comparing (a) and (b) of FIG. 8, based on the fact that the height (for example, eye height) of the head (face) of the passenger P2 has changed by a predetermined value h or more. It can be determined that the passenger P2 has stood.
Based on such a viewpoint, the determination means is based on a known image analysis method, and is based on the fact that the height of the head (face) of the passenger P or a predetermined portion of the head becomes higher than the predetermined value h. It is determined that the passenger P has stood.
プロセッサ11は、判定手段により「乗客P」が立ったことが判定されたときの「利用者U」の位置情報を取得する(位置情報取得手段)。
具体的には、プロセッサ11は、撮影画像に基づき、乗客Pの頭部又は頭部の所定部位の高さが所定値以上高くなったときの利用者Uの位置情報を、測位部15により測定された、利用者Uが所持する端末装置1の位置情報を測定することによって取得する。
位置情報取得手段が、「乗客P」の位置情報ではなく、「利用者U」の位置情報を取得する理由について説明する。
位置情報手段手段により取得された位置情報は、「乗客P」の降車駅の特定に用いられるため、その位置情報は、「乗客P」の位置情報や「乗客P」が乗車する列車の位置情報であることが好ましい。
しかしながら、これらの位置情報の取得は一般に困難である。
例えば、乗客Pの位置情報は、乗客Pが所持するGPS機能付きスマートフォンにおいて取得可能だが、この位置情報は通常その乗客Pにのみ利用可能なデータであり、他人である利用者Uが取得することは難しい。
また、列車の位置情報は、一部の路線では列車に設けた測位手段により取得していると思われ、すべての路線において測位手段を設けているとは考えられず、仮に、すべての路線において測位可能としても、このような位置情報を利用者Uが取得することは乗客Pの位置情報の場合と同様に困難である。
そこで、本発明では、「乗客P」と「利用者U」は同じ「列車」に乗車していることに着目し、「乗客P」や「列車」の位置情報に代えて、「利用者U」の位置情報(利用者Uが所持する端末装置1の位置情報)を取得し、これを降車駅の特定に利用することとした。
The
Specifically, the
The reason why the position information acquisition means acquires the position information of the "user U" instead of the position information of the "passenger P" will be described.
Since the position information acquired by the position information means is used to identify the disembarking station of the "passenger P", the position information is the position information of the "passenger P" or the position information of the train on which the "passenger P" gets on. Is preferred.
However, it is generally difficult to acquire such position information.
For example, the position information of the passenger P can be acquired by a smartphone with a GPS function possessed by the passenger P, but this position information is data that is normally available only to the passenger P and must be acquired by a user U who is another person. Is difficult
In addition, it is considered that the position information of the train is acquired by the positioning means provided on the train on some routes, and it is not considered that the positioning means is provided on all the routes. Even if positioning is possible, it is difficult for the user U to acquire such position information as in the case of the position information of the passenger P.
Therefore, in the present invention, focusing on the fact that the "passenger P" and the "user U" are on the same "train", the "user U" is used instead of the position information of the "passenger P" and the "train". Position information (position information of the
プロセッサ11は、位置情報取得手段により取得された「利用者U」の位置情報に基づいて「乗客P」の降車駅を特定する(降車駅特定手段)。
以下、複数の位置情報(第1位置及び第2位置)に基づいて乗客Pの降車駅を特定する方法について説明する。
The
Hereinafter, a method of identifying the getting-off station of the passenger P based on a plurality of position information (first position and second position) will be described.
まず、図9に示すように、乗客Pが立ったことが判定されたときの利用者Uの位置(第1位置)が駅の位置と一致している場合について説明する。
具体的には、第1位置の位置情報が「北緯35度56分55.5秒、東経139度38分25秒」であり、その位置が上野東京ライン(宇都宮線系)上の「東大宮駅」の位置と一致している場合(ほぼ一致する場合も含む)について説明する。
この場合、乗客Pの降車駅は東大宮駅であると特定(推定)することができる。
これは、着席中の乗客Pが降車するときは、降車駅に着いたことを契機に立つことが多いからであり、また、乗客Pが立ったときの位置がいずれかの駅と一致している場合には、その乗客Pは、その駅で降車する可能性が高いからである。
特に、乗客Pが、降車駅に到着するまで出来るだけ長く座っておきたい場合、乗降ドアの近くに座っている場合、居眠りしていた場合などは、降車駅に到着してから立って降車することが多い。
乗客Pが立つ理由には、降車以外の目的の場合もあるが、降車目的のケースが多く、そのことは経験的・統計的に証明することができる。
このように、乗客Pが立ったときの位置と駅の位置が一致する場合は、その駅が降車駅であることを特定することができる。
First, as shown in FIG. 9, a case will be described in which the position (first position) of the user U when it is determined that the passenger P has stood up matches the position of the station.
Specifically, the position information for the first position is "35°56'55.5s north latitude, 139°38'25s east longitude", and that position is "Higashiomiya station" on the Ueno Tokyo line (Utsunomiya line system). The case where the positions match (including the case where they substantially match) will be described.
In this case, it is possible to identify (estimate) that the passenger P's exit station is Higashi-Omiya Station.
This is because when the seated passenger P gets off, it often happens that he/she arrives at the getting-off station, and the position when the passenger P stands up coincides with any station. If there is, the passenger P is likely to get off at the station.
In particular, if the passenger P wants to sit as long as possible until he/she arrives at the exit station, sits near the entrance/exit door, or is asleep, etc. Often.
The passenger P may stand for a purpose other than getting off the vehicle, but there are many cases for the purpose of getting off the vehicle, which can be proved empirically and statistically.
In this way, when the position when the passenger P stands up and the position of the station match, it is possible to specify that the station is the exit station.
ただし、一般に、降車駅は、列車の移動方向(上り/下り)によって異なるため、列車の移動方向を特定する必要がある。
そこで、例えば、乗客Pが立ったときから所定時間経過後(例えば、数秒後)における利用者Uの位置(第2位置)の位置情報を取得し、第1位置と第2位置とに基づいて列車の移動方向を特定する。
例えば、図9に示すように、「第2位置」が、その位置情報が「北緯35度56分34.3秒、東経139度38分16.3秒」であることから、東大宮駅と土呂駅との駅間の位置であるとする。
この場合、利用者Uは東大宮駅から土呂駅に向かう方向に移動していることから、列車の移動方向は「上り」であることを特定することができる。
したがって、この場合、乗客Pは、上野東京ライン(宇都宮線系)の上り列車に乗車していたこと、及び、降車駅が東大宮駅であったことを特定することができる。
However, in general, the disembarking station differs depending on the moving direction (up/down) of the train, so it is necessary to specify the moving direction of the train.
Therefore, for example, position information of the position (second position) of the user U after a predetermined time has elapsed (for example, several seconds) from the time when the passenger P stood up is acquired, and based on the first position and the second position. Identify the direction of travel for the train.
For example, as shown in FIG. 9, since the position information of the “second position” is “35°56′34.3 seconds north latitude, 139°38′16.3 seconds east longitude”, there is a difference between Higashiomiya station and Toro station. It is assumed to be the position between stations.
In this case, since the user U is moving in the direction from Higashi-Omiya Station to Toro Station, it is possible to specify that the moving direction of the train is "up."
Therefore, in this case, the passenger P can specify that he/she was on the up train of the Ueno Tokyo line (Utsunomiya line system) and that the alighting station was Higashiomiya station.
なお、乗客Pが立ったときから所定時間前における利用者Uの位置(第3位置)も取得することが好ましい。
これにより、第1〜第3位置の位置情報及び前記所定時間に基づき、第3位置〜第1位置及び第1位置〜第2位置のそれぞれの区間の移動速度を求めることができ、第1位置において、列車が移動中か否かを判定することができる。
そして、移動中と判定された場合には、乗客Pが立ったときの位置と駅の位置が一致する場合であっても、その駅を降車駅として特定しない。
このようにすると、各駅列車ではない特急列車などが通過駅を通過するタイミングで乗客Pが立った場合において、その通過駅を降車駅と誤って特定することを防ぐことができる。
In addition, it is preferable to acquire the position (third position) of the user U a predetermined time before the passenger P stands up.
Thereby, the moving speeds of the respective sections of the third position to the first position and the first position to the second position can be obtained based on the position information of the first to third positions and the predetermined time, and the first position At, it can be determined whether the train is moving.
If it is determined that the passenger P is moving, the station is not specified as the exit station even if the position of the passenger P when the passenger P stands and the position of the station match.
In this way, when the passenger P stands at the timing when a limited express train or the like other than each station train passes the passing station, it is possible to prevent the passing station from being erroneously specified as the alighting station.
次に、図10に示すように、乗客Pが立ったことが判定されたときの利用者Uの位置(第1位置)が駅間の場合について説明する。
具体的には、第1位置の位置情報が「35°57'46.5"N 139°38'32.7"E」(北緯35度57分46.5秒、東経139度38分32.7秒」であり、その位置が上野東京ライン(宇都宮線系)上の「蓮田駅」〜「東大宮駅」の駅間の場合について説明する。
この場合、乗客Pの降車駅は蓮田駅か東大宮駅であると特定(推定)することができる。
これは、乗客Pは、降車駅に近づくと降車の準備を行うところ、当該準備は、早くても降車駅の前の駅の出発(通過)後であり、降車駅の前の駅を出発(通過)する前に降車の準備のために立ち上がることは極めて少ないからである。
また、乗客Pが、降車駅の通過後に当該降車駅で降車することは物理的にあり得ない。
そうすると、座っている乗客Pが、降車のために立つタイミングは、列車が降車駅に位置する場合を除き(つまり図9の場合を除き)、列車が降車駅の前の駅から降車駅に到着するまでの間、つまり、降車駅の直前の駅間に位置する場合である。
このため、乗客Pが立ったことが判定されたときの利用者Uの位置(第1位置)が「蓮田駅」〜「東大宮駅」の駅間の場合、乗客Pの降車駅は蓮田駅か東大宮駅であると特定することができる。
Next, as shown in FIG. 10, a case where the position (first position) of the user U when it is determined that the passenger P has stood is between stations will be described.
Specifically, the position information of the first position is "35°57'46.5"N 139°38'32.7"E"(35°57'46.5 seconds north latitude, 139°38'32.7 seconds east longitude), and its position A case where there is a station between "Hasuda Station" and "Higashiomiya Station" on the Ueno Tokyo Line (Utsunomiya Line system) will be described.
In this case, it is possible to identify (estimate) that the passenger P's exit station is Hasuda Station or Higashiomiya Station.
This is because the passenger P prepares for getting off when approaching the getting-off station, but the preparation is after the departure (passing) of the station in front of the getting-off station at the earliest, and the station in front of the getting-off station ( This is because it is extremely rare to stand up in preparation for getting off before passing.
Further, it is physically impossible for the passenger P to get off at the alighting station after passing through the alighting station.
Then, the seated passenger P stands at the time of getting off the train except when the train is located at the getting-off station (that is, except in the case of FIG. 9), when the train arrives from the station in front of the getting-off station to the getting-off station. This is the case when it is located between the stations just before the departure station, that is, immediately before the disembarking station.
Therefore, when the position (first position) of the user U when it is determined that the passenger P has stood is between the stations “Hasuta Station” to “Higashiomiya Station”, the passenger P's exit station is Hasuda Station. It can be identified as Higashi-Omiya Station.
ただし、この場合、2つの降車駅は特定できても、1つの降車駅を特定することはできず、また、列車の移動方向(上り/下り)を特定する必要もある。
そこで、例えば、乗客Pが立ったときより後のタイミングにおける利用者Uの位置(第2位置)の位置情報を取得し、第1位置と第2位置とに基づいて列車の移動方向を特定する。
例えば、図10に示すように、「第2位置」が、その位置情報が「北緯35度57分37.7秒、東経139度38分30.9秒」であることから、第1位置よりも東大宮駅側に位置しているものとする。
この場合、乗客Pの降車駅は東大宮駅と特定することができる。
つまり、利用者Uは蓮田駅と東大宮駅の駅間において第1位置→第2位置に移動していることから、利用者Uとともに乗客Pが乗車している列車は、蓮田駅から東大宮駅に向かって移動している上り列車であることがわかる。
このため、この上り列車において座席に座っている乗客Pが蓮田駅から東大宮駅の駅間に立った場合、その乗客Pは、次の停車駅である東大宮駅で降車する蓋然性が高いものとして東大宮駅を降車駅として特定することができる。
However, in this case, even if two getting-off stations can be specified, one getting-off station cannot be specified, and it is also necessary to specify the moving direction (up/down) of the train.
Therefore, for example, position information of the position (second position) of the user U at a timing later than when the passenger P stands up is acquired, and the moving direction of the train is specified based on the first position and the second position. ..
For example, as shown in Fig. 10, since the position information of the "second position" is "35°57'37.7 seconds north latitude, 139°38'30.9 seconds east longitude", it is more than the first position at Higashiomiya station. It shall be located on the side.
In this case, the getting-off station of the passenger P can be specified as Higashi-Omiya station.
In other words, since the user U is moving from the first position to the second position between the stations of Hasuda station and Higashiomiya station, the train on which the passenger P is riding with the user U is from Hasuda station to Higashiomiya. You can see that it is an up train moving toward the station.
Therefore, if a passenger P sitting in the seat of this up train stands between Hasuda station and Higashi-Omiya station, the passenger P is likely to get off at the next stop, Higashi-Omiya station. It is possible to specify Higashi-Omiya station as the exit station.
なお、利用者Uが、予め手動操作により列車の移動方向(上り/下り)を設定することもでき、その場合は、第1位置の位置情報だけ、つまり1つの位置情報だけで足りる。
また、プログラム起動時の時刻や時間帯に基づいて移動方向を自動的に設定することができる。
具体的には、利用者Uは一般の会社員や学生である場合、通勤時・通学時の乗車時刻は所定の時間帯の範囲内に収まることから、例えば、朝の所定時間帯にプログラムが起動された場合には、上りと自動設定し、午後又は夕方以降の所定時間帯にプログラムが起動された場合には、下りと自動設定することができる。
また、第2位置の位置情報は、利用者Uが乗車した直後に取得してもよい。
また、一定時間おきに位置情報を取得することで、乗車が立ったときより前のタイミングでの位置情報を取得することもできる。この位置情報を前記第3位置の位置情報とすることができ、また、前記第2位置の位置情報とすることもできる。
In addition, the user U can also set the moving direction (up/down) of the train by manual operation in advance, and in that case, only the position information of the first position, that is, only one position information is sufficient.
Further, the moving direction can be automatically set based on the time and time zone when the program is started.
Specifically, if the user U is a general office worker or student, the boarding time when commuting to work or attending school falls within the range of a predetermined time zone. When the program is started, it can be automatically set to the uphill, and when the program is started in a predetermined time zone after the afternoon or the evening, it can be automatically set to the downhill.
Further, the position information of the second position may be acquired immediately after the user U gets on the vehicle.
Further, by acquiring the position information at regular intervals, it is possible to acquire the position information at a timing before the time when the passenger stands up. This position information can be used as the position information of the third position, and can also be used as the position information of the second position.
プロセッサ11は、降車駅特定手段により特定された降車駅と乗客Pの識別情報とを対応付けた情報を降車駅DBとして記憶する(降車駅記憶手段)。
図11は、降車駅DBの第1の例を示す図表である。
同図に示すように、降車駅DBは、乗客Pの識別情報である顔情報と降車履歴とを対応付けた情報に基づいて構成される。
顔情報は、乗客Pの顔画像(顔写真)と、顔情報から抽出される顔の特徴情報(目・鼻・口の形状、位置、大きさ等の数値情報)とにより構成される。
降車履歴は、降車駅特定手段により特定された乗客Pの降車駅の履歴であり、上りと下りとに分けて、各乗客Pの過去の降車駅(例えば、過去5回の降車駅)が記録された構成となっている。
このため、降車履歴は、降車駅が特定されるたびに登録・更新される。
具体的には、乗客Pの顔情報が既に降車駅DBに登録されているか否かを公知の顔認証技術を用いて判定し、未登録の場合、その顔情報と降車履歴(特定された降車駅)とを新規に登録(記憶)し、既登録の場合、その顔情報に対応する降車履歴に、降車駅特定手段により特定された降車駅を加える(更新)。
The
FIG. 11 is a chart showing a first example of the getting-off station DB.
As shown in the figure, the getting-off station DB is configured based on information in which face information, which is the identification information of the passenger P, and the getting-off history are associated with each other.
The face information is composed of a face image (face photograph) of the passenger P and face feature information (numerical information such as shape, position, size of eyes, nose and mouth) extracted from the face information.
The getting-off history is a history of the getting-off stations of the passengers P specified by the getting-off station specifying means, and the past getting-off stations (for example, the past five getting-off stations) of the passengers P are recorded separately for ascending and descending. It has been configured.
Therefore, the getting-off history is registered and updated each time the getting-off station is specified.
Specifically, it is determined whether or not the face information of the passenger P is already registered in the getting-off station DB by using a known face authentication technology, and if it is not registered, the face information and the getting-off history (the specified getting-off point are specified). (Station) is newly registered (stored), and if already registered, the disembarking station specified by the disembarking station specifying means is added (updated) to the dismounting history corresponding to the face information.
なお、降車駅DBの顔情報は、例えば、列車内において撮影した乗客Pの顔画像(顔写真)を用いることができる。
具体的には、判定手段において、列車内の撮影画像を用いて乗客Pが立ったことの判定を行うが、乗客Pが立ったことが判定された場合に、その撮影画像に含まれる乗客Pの顔画像やその特徴情報を顔情報として登録(記憶)するとともに、降車駅特定手段により特定された降車駅を降車履歴として前記顔情報に対応付けて記憶する。
この場合、乗客Pの顔写真が、降車駅特定のために用いられることや、それ以外の目的では用いられないことを、サービスの運営事業者や列車運行会社のホームページ、列車内広告等により公表しておくことが好ましい。
また、サービスの利用を望む者が、自身の顔画像を降車駅DBの顔情報として登録することもできる。
例えば、サービスの利用を望む者が、スマートフォンなどで撮影した自身の顔写真を端末装置1に受け渡すことにより、その者の顔情報だけを予め登録することができる。
これにより、登録者は、「利用者」として本サービスを利用できるとともに、他の利用者から「乗客」として降車駅特定の対象とすることができる。
なお、登録に際しては、利用者Uの顔写真が、降車駅特定のために用いられることや、それ以外の目的では用いられないことを、サービスの利用を望む者に事前に通知し、同意を得ておくことが好ましい。
As the face information of the disembarking station DB, for example, a face image (face photograph) of the passenger P taken in the train can be used.
Specifically, the determination means determines that the passenger P has stood by using the captured image in the train, and when it is determined that the passenger P has stood, the passenger P included in the captured image is determined. The face image and its characteristic information are registered (stored) as face information, and the alighting station specified by the alighting station specifying means is stored as an alighting history in association with the face information.
In this case, it is announced on the websites of service operators and train operators, advertisements in trains, etc. that the facial photograph of the passenger P is used for identifying the getting-off station and not used for other purposes. It is preferable that
Further, a person who desires to use the service can register his/her own face image as the face information of the alighting station DB.
For example, a person who wants to use the service can register only the face information of the person in advance by passing the face photograph of himself/herself taken by a smartphone or the like to the
As a result, the registrant can use the service as a "user" and can be targeted as a "passenger" by another user to specify the exit station.
In addition, at the time of registration, the person who wants to use the service is notified in advance that the facial photograph of the user U will be used for identifying the disembarkation station and that it will not be used for any other purpose. It is preferable to obtain it.
図12は、降車駅DBの第2の例を示す図表である。
同図に示すように、顔情報に顔画像を含めず、特徴情報のみにより構成することができる。
つまり、乗客Pの撮影画像から特徴情報のみを記憶し、顔画像を記憶しないようにすることで、乗客Pのプライバシーの保護を図ることができる。
FIG. 12 is a table showing a second example of the getting-off station DB.
As shown in the figure, the face information can be configured by only the feature information without including the face image.
That is, by storing only the characteristic information from the captured image of the passenger P and not storing the face image, the privacy of the passenger P can be protected.
(降車駅の予測)
プロセッサ11は、過去において降車駅特定手段により特定された乗客Pの降車駅の情報に基づいて、現在、列車に乗車中の前記乗客Pの降車駅を予測する(降車駅予測手段)。
例えば、図11又は図12に示すように、降車駅DBにおいて、乗客Px、Py、Pzの顔情報及び降車履歴が登録されているとする。
ここで、利用者Uは、上野東京ライン(宇都宮線系)の上り列車に「東大宮駅」で乗車したものとする。
次に、利用者Uは、端末装置1を装着し、降車駅情報プログラムを起動させた後、座席に座っている乗客Pを撮影する。
端末装置1の装着、及び、降車駅情報プログラムの起動は、乗車前に行ってもよい。
図13は、降車駅の推定処理において、図5に示す態様で端末装置1が使用された場合に、レンズ142を通して視認された対象であり、撮影部12により撮影された撮影画像を模式的に示す図である。
すなわち、利用者Uが、座席に着席している乗客Pの前に立った状態で撮影された撮影画像であり、この撮影画像には、乗客Pxと乗客Pyと乗客Pzの撮像画像が含まれている。
(Prediction of getting off station)
The
For example, as shown in FIG. 11 or FIG. 12, it is assumed that face information and exit history of passengers Px, Py, and Pz are registered in the exit station DB.
Here, it is assumed that the user U boarded an up train of the Ueno Tokyo line (Utsunomiya line system) at "Higashiomiya station".
Next, the user U wears the
The
FIG. 13 is a target visually recognized through the
That is, the user U is a captured image captured while standing in front of the passenger P seated in the seat, and the captured image includes captured images of the passenger Px, the passenger Py, and the passenger Pz. ing.
なお、本発明の降車駅情報プログラムは、降車駅の予測処理に係るプログラムと降車駅の特定処理(降車駅DBの登録処理)に係るプログラムとを包含している。
そして、本発明の降車駅情報プログラムは、降車駅の予測処理における一部の処理と、前述した降車駅の特定処理(降車駅DBの登録処理)における一部の処理とを共用する態様に構築することができる。
例えば、降車駅の予測に用いられる乗客Pを含む撮影画像を、降車駅の特定に用いることができ、反対に、降車駅の特定に用いられる乗客Pを含む撮影画像を、降車駅の予測に用いることができる。
これにより、降車駅DBの登録処理と降車駅の予測処理とを並行に実行することができる。
The disembarkation station information program of the present invention includes a program related to the prediction processing of the disembarkation station and a program related to the specification processing of the dismounting station (the registration processing of the dismounting station DB).
The disembarkation station information program of the present invention is constructed in a mode in which a part of the processing in the prediction processing of the disembarkation station and a part of the processing in the above-mentioned specification processing of the disembarkation station (registration processing of the disembarkation station DB) are shared. can do.
For example, the captured image including the passenger P used to predict the disembarking station can be used to specify the dismounting station, and conversely, the captured image including the passenger P used to specify the dismounting station can be used to predict the dismounting station. Can be used.
As a result, the process of registering the disembarking station DB and the process of predicting the disembarking station can be executed in parallel.
続いて、プロセッサ11は、乗客Px、Py、Pzの撮像画像から各乗客Pの識別情報を取得する。
具体的には、乗客Px、Py、Pzのそれぞれの顔情報(顔画像、特徴情報)を抽出する。
次に、プロセッサ11は、取得した顔情報をキーとして降車駅DBに対し降車履歴の検索を行う。
具体的には、公知の顔認証技術を用いて、取得した顔情報と同一の顔情報が降車駅DBに登録されているか否かを判定し、既登録の場合には、その顔情報に対応する降車履歴を抽出する。
なお、未登録の場合は、降車駅を特定することができないが、この場合、取得した顔情報を降車駅DBに新規登録することもできる。
Then, the
Specifically, the face information (face image, feature information) of each of the passengers Px, Py, Pz is extracted.
Next, the
Specifically, it is determined whether or not the same face information as the acquired face information is registered in the alighting station DB by using a known face authentication technology, and if it is already registered, the face information is handled. Extract the exit history.
It should be noted that if it has not been registered, the disembarking station cannot be specified, but in this case, the acquired face information can be newly registered in the disembarking station DB.
なお、降車駅の特定処理と同様、降車駅の予測処理においても、利用者Uが乗車した列車が「上り」か「下り」か、を特定する。
例えば、降車駅予測アプリの起動時に「上り」か「下り」か、を利用者Uの操作により選択させるようにし、当該選択情報を参照することで特定することができる。
また、所定操作時及び当該操作後所定時間後に位置情報を取得するなど、複数の位置情報を取得し、当該複数の位置情報に基づいて特定される利用者Uの移動方向に基づいて「上り」か「下り」か、を特定することもできる。
また、降車駅の特定処理の場合と同様、プログラム起動時の時刻や時間帯に基づいて移動方向を自動的に設定することができる。
Similar to the process of identifying the disembarking station, the predicting process of the disembarking station also identifies whether the train on which the user U boarded is "up" or "down".
For example, when the getting-off station prediction application is activated, “up” or “down” is selected by the operation of the user U, and the selection can be performed by referring to the selection information.
In addition, a plurality of position information is acquired, such as position information is acquired during a predetermined operation and after a predetermined time after the operation, and “up” is performed based on the moving direction of the user U identified based on the plurality of position information. It is also possible to specify whether it is "down".
Further, as in the case of the disembarking station specifying process, the moving direction can be automatically set based on the time and the time zone when the program is started.
図11及び図12に示すように、降車駅DBは、乗客Pが過去に降車した複数の降車履歴(前回〜5回前)によって構成されており、この降車履歴に基づいて乗客Pの降車駅を予測する。
本実施形態の場合、直近5回の降車履歴に基づき最も頻度が高い降車駅を乗客Pの降車駅として予測する。
この結果、乗客Pxの降車駅は「大宮駅」、乗客Pyの降車駅は「東京駅」、乗客Pzの降車駅は「品川駅」と特定(予測)される。
なお、直近5回の降車履歴に限らず、前月の降車履歴や、前年の同月の降車履歴に基づいて降車駅を特定してもよい。
また、頻度ではなく、回数でもよく、前回の降車駅を降車駅として予測することもできる。
As shown in FIGS. 11 and 12, the getting-off station DB is composed of a plurality of getting-off histories (previously to five times ago) that the passenger P got off in the past, and the getting-off station of the passenger P based on the getting-off history. Predict.
In the case of the present embodiment, the most frequently alighting station is predicted as the alighting station of the passenger P based on the latest five alighting history.
As a result, the exit station of the passenger Px is specified (predicted) as "Omiya station", the exit station of the passenger Py is "Tokyo station", and the exit station of the passenger Pz is "Shinagawa station".
Note that the dismounting station may be specified based on the dismounting history of the previous month or the dismounting history of the same month of the previous year, instead of the latest 5 dismounting histories.
Further, the number of times may be used instead of the frequency, and the last getting-off station can be predicted as the getting-off station.
プロセッサ11は、投影部141の投影により降車駅の予測情報をレンズ142に表示させることができる。
これにより、利用者Uは、レンズ142に表示された降車駅の予測情報を視認することができる。
図14は、降車駅の予測情報の表示例である。
同図に示すように、降車駅の予測情報を、乗客Pに対応付けて表示(投影)することができる。
これにより、利用者Uは、どの乗客Pがどの駅で降車するかを予測することができる。
例えば、図14(a)に示す表示例においては、利用者Uは、乗客Pxは大宮駅で降車する可能性が高いこと、乗客Pyは東京駅で降車する可能性が高いこと、乗客Pzは品川駅で降車する可能性が高いこと、を把握することができる。
これにより、利用者Uは、例えば、乗客Px〜Pzのなかでは乗客Pxが一番早く降車する可能性が高いことを把握することができる。
このため、利用者Uは、乗客Pxの前に立っておくことで、早く座席に座ることができる可能性がある。
また、仮に、利用者Uの視野に含まれる乗客P(つまり撮影画像に含まれる乗客P)の予測降車駅が遠い場合には、場所を移動したり目線を変えるなどして早く降車する乗客Pを探すといった使い方もできる。
なお、駅名ではなく、何駅目に降車するか、といった降車駅までの駅数を示すこともできる。
また、図14(b)に示すように、降車駅までの駅数を範囲ごとに示すこともできる。
これにより、利用者Uは、降車駅名は把握できないが、降車駅まで「近い」か「遠い」かを把握することができる。
このようにすることで、乗客Pのプライバシーの保護を図りつつ、間接的に乗客Pの降車駅を示すことができる。
また、図15に示すように、降車駅までの駅数を範囲ごとに色分けして表示することもできる。同図は、頭部の領域の内部に色で付した例であるが、領域の枠に色を付すことで色分けすることもできる。
このような表示方法によっても、乗客Pの降車駅を間接的に示しつつ、乗客Pのプライバシーの保護を図ることができる。
The
As a result, the user U can visually recognize the prediction information of the exit station displayed on the
FIG. 14 is a display example of prediction information of an alighting station.
As shown in the figure, the prediction information of the disembarking station can be displayed (projected) in association with the passenger P.
Thus, the user U can predict which passenger P will get off at which station.
For example, in the display example shown in FIG. 14A, the user U has a high possibility that the passenger Px gets off at Omiya station, the passenger Py has a high possibility of getting off at Tokyo station, and the passenger Pz is It is possible to understand that there is a high possibility that you will get off at Shinagawa Station.
Thereby, the user U can understand that the passenger Px is likely to get off the earliest among the passengers Px to Pz, for example.
Therefore, the user U may be able to quickly sit in the seat by standing in front of the passenger Px.
Further, if the predicted disembarkation station of the passenger P included in the field of view of the user U (that is, the passenger P included in the captured image) is far, the passenger P who gets off early by moving the place or changing the line of sight. You can also use it to search for.
It should be noted that instead of the station name, it is also possible to indicate the number of stations up to which the passenger disembarks, such as what station the passenger dismounts.
Further, as shown in FIG. 14B, the number of stations up to the disembarking station can be shown for each range.
Thereby, the user U cannot grasp the getting-off station name, but can see whether the getting-off station is “close” or “far”.
By doing so, it is possible to indirectly indicate the exit station of the passenger P while protecting the privacy of the passenger P.
Further, as shown in FIG. 15, the number of stations up to the disembarking station can be displayed in different colors for each range. In the drawing, the inside of the head region is colored, but it is also possible to color the frame of the region by coloring.
With such a display method as well, the privacy of the passenger P can be protected while indirectly indicating the exit station of the passenger P.
降車駅の特定方法(降車駅DBの登録方法)について説明する。
図16は、降車駅の特定方法(降車駅DBの登録方法)を示すフローチャートである。
降車駅DBの登録では、まず、列車内の乗客Pを撮影する(S11)。
例えば、利用者Uが、座席に座っている乗客Pを撮影する(図5,図6参照)。
次に、乗客Pが立ったか否かを判定する(S12)。
具体的には、S11において取得した撮影画像に含まれる乗客Pの撮影画像に基づき、乗客Pの頭部又は頭部の所定部位の高さが所定値以上高く変動した場合に、乗客Pが立ったと判定する(図6〜8参照)。
乗客Pが立ったことが判定された場合(S13−Yes)、利用者Uの位置情報を取得する(S14)。
具体的には、乗客Pが立ったことが判定されたタイミングにおける位置情報(第1位置の位置情報)と、そのタイミングの以前又は以後のタイミングにおける位置情報(第2位置の位置情報)と、を取得する(図9,図10参照)。
次に、降車駅を特定(推定)する。
具体的には、S13において取得した位置情報に基づいて降車駅及び移動方向(上り又は下り)を特定する。
より具体的には、第1位置が駅と一致する場合には、その駅を降車駅と推定し、第1位置が駅間の場合には、次の停車駅を降車駅と推定する。
次に、乗客Pの顔情報を取得する(S15)。
具体的には、S11において取得した映像に含まれる乗客Pの撮像画像から各乗客Pのそれぞれの顔情報(顔画像、顔の特徴情報)を抽出する。
そして、S15において取得した乗客Pの顔画像と、S14において特定した降車駅とを対応付けた情報を降車駅DBとして記憶する(S16)。
具体的には、特定した降車駅を上り/下りに分け、過去の降車履歴として登録又は更新を行う(図11及び図12参照)。
A method of identifying an alighting station (a method of registering the alighting station DB) will be described.
FIG. 16 is a flowchart showing a method of identifying an alighting station (a method of registering an alighting station DB).
In the registration of the alighting station DB, first, the passenger P in the train is photographed (S11).
For example, the user U photographs the passenger P sitting in the seat (see FIGS. 5 and 6).
Next, it is determined whether or not the passenger P has stood (S12).
Specifically, based on the captured image of the passenger P included in the captured image acquired in S11, the passenger P stands when the height of the passenger P's head or a predetermined portion of the head changes by a predetermined value or more. (See FIGS. 6 to 8).
When it is determined that the passenger P has stood (S13-Yes), the position information of the user U is acquired (S14).
Specifically, position information at the timing when it is determined that the passenger P stood (position information of the first position), position information before or after the timing (position information of the second position), Is acquired (see FIGS. 9 and 10).
Next, the getting-off station is specified (estimated).
Specifically, the alighting station and the moving direction (up or down) are specified based on the position information acquired in S13.
More specifically, when the first position coincides with a station, that station is estimated to be the exit station, and when the first position is between stations, the next stop station is estimated to be the exit station.
Next, the face information of the passenger P is acquired (S15).
Specifically, the face information (face image, face feature information) of each passenger P is extracted from the captured image of the passenger P included in the video acquired in S11.
Then, the information in which the face image of the passenger P acquired in S15 and the exit station identified in S14 are associated is stored as the exit station DB (S16).
Specifically, the specified alighting station is divided into an uphill/downhill route and registered or updated as a past alighting history (see FIGS. 11 and 12).
次に、降車駅の予測方法について説明する。
図17は、降車駅の予測方法を示すフローチャートである。
降車駅の予測においては、まず、列車内の乗客Pを撮影する(S21)。
具体的には、座席の前に立ち、座席に座っている乗客Pを含む映像を撮影する(図13参照)。
次に、乗客Pの顔情報を取得する(S22)。
具体的には、S21において取得した映像に含まれる乗客Pの撮像画像から各乗客Pのそれぞれの顔情報(顔画像、顔の特徴情報)を抽出する。
続いて、降車駅DBに基づいて降車駅を特定(予測)する(S23)。
具体的には、S22において取得した顔画像をキーとして降車駅DBの検索を行い、顔情報が一致する乗客Pの降車履歴を抽出し、当該降車履歴から頻度等の高い降車駅を、その乗客Pの降車駅として特定(予測)する。
そして、S23において特定した降車駅の予測情報を表示する(S24)。
具体的には、降車駅の駅名等を、対応する乗客Pに紐付けた態様で表示する(図14,図15参照)。
Next, a method of predicting an exit station will be described.
FIG. 17 is a flowchart showing a method of predicting a getting-off station.
In predicting the disembarking station, first, the passenger P in the train is photographed (S21).
Specifically, the user stands in front of the seat and shoots an image including the passenger P sitting in the seat (see FIG. 13).
Next, the face information of the passenger P is acquired (S22).
Specifically, the face information (face image, face feature information) of each passenger P is extracted from the captured image of the passenger P included in the video acquired in S21.
Then, the getting-off station is identified (predicted) based on the getting-off station DB (S23).
Specifically, the getting-off station DB is searched by using the face image acquired in S22 as a key, the getting-off history of the passenger P having the same face information is extracted, and the getting-off station having a high frequency from the getting-off history is selected as the passenger. It is specified (predicted) as the station of getting off P.
Then, the prediction information of the disembarking station specified in S23 is displayed (S24).
Specifically, the station name or the like of the disembarking station is displayed in a manner associated with the corresponding passenger P (see FIGS. 14 and 15).
(複数の機器による構成)
本発明の端末装置1や降車駅情報システムSが、複数の機器で構成された場合の特徴について以下に説明する。
(1)端末機器の組み合わせ
図2(a)に示すように、本発明の端末装置1や降車駅情報システムSは、メガネ型ウェアラブル端末とスマートフォンとの組み合わせによって構成することができる。
このような構成は、一方の端末機器において不足する構成や機能を、他方の端末機器が備えている場合に有効である。
例えば、メガネ型ウェアラブル端末に測位手段や撮影手段が備えられていない場合には、スマートフォンに備えられている測位手段や撮影手段を用いることで本発明を実施することができる。
また、メガネ型ウェアラブル端末におけるCPUの処理能力が低い場合や記憶容量が小さい場合には、例えば、顔認証や画像分析に基づく各種処理をスマートフォンにおいて実行したり、スマートフォンに記憶することもできる。
また、メガネ型ウェアラブル端末に限らず、例えば、単にメガネ型カメラや、首にかけたり、洋服に取り付けるタイプのウェアラブルカメラを採用し、ウエアラブルカメラとスマートフォンとを組み合わせることもできる。
また、スマートフォンの代わりにスマートウォッチを採用することもできる。
(2)端末装置1とサーバ装置2とを備えたシステム構成
図2(b)に示すように、メガネ型ウェアラブル端末などの端末装置1とサーバ装置2とがインターネットなどの通信回線3を介して接続された構成について説明する。
この場合、複数の利用者Uの端末装置1からの情報をサーバ装置2で集約することができる。
具体的には、様々な利用者Uが乗車する様々な路線における各乗客Pの降車履歴をサーバ装置2で集約し、降車駅DBを構築することができる。
このため、様々な路線における各乗客Pについて降車駅の予測を行うことができるほか、大量データの蓄積により予測精度を高めることができる。
また、この場合、各利用者Uが所持する端末装置1では、乗客Pの撮影画像等は記憶せず、サーバ装置2において一元管理することで、乗客Pのプライバシーの保護を図り易くすることができる。
(Composition of multiple devices)
The characteristics of the
(1) Combination of Terminal Devices As shown in FIG. 2A, the
Such a configuration is effective when the other terminal device has a configuration or function that is lacking in one terminal device.
For example, when the glasses-type wearable terminal is not provided with the positioning unit or the image capturing unit, the present invention can be implemented by using the positioning unit or the image capturing unit included in the smartphone.
Further, when the processing capability of the CPU of the glasses-type wearable terminal is low or the storage capacity is small, for example, various processes based on face authentication or image analysis can be executed on the smartphone or stored in the smartphone.
Further, the wearable camera is not limited to the glasses-type wearable terminal, and for example, a glasses-type camera or a wearable camera of a type worn around the neck or attached to clothes can be adopted to combine the wearable camera and the smartphone.
You can also use a smartwatch instead of a smartphone.
(2) System configuration including
In this case, the information from the
Specifically, the getting-off history of each passenger P on various routes on which various users U board can be aggregated by the server device 2, and the getting-off station DB can be constructed.
For this reason, the getting-off station can be predicted for each passenger P on various routes, and the prediction accuracy can be improved by accumulating a large amount of data.
Further, in this case, the
以上のように、本発明の降車駅情報システムSは、列車に乗車中の利用者Uが所持する端末装置1を備え、端末装置1は、撮影手段(撮影部12)を備え、撮影手段(撮影部12)により撮影された列車内の撮影画像に基づき、列車内の乗客Pが立ったことを判定する判定手段と、判定手段により乗客Pが立ったことが判定されたときの利用者Uの位置情報を取得する位置情報取得手段と、位置情報取得手段により取得された利用者Uの位置情報に基づいて乗客Pの降車駅を特定する降車駅特定手段と、を備えている。
これにより、乗客Pの降車駅を簡易な構成で効率よくかつ精度良く特定することができる。
また、過去に特定した降車駅の情報に基づいて、現在、利用者Uが乗車している列車の乗客Pの降車駅を簡易な構成で効率よくかつ精度良く予測することができる。
As described above, the disembarkation station information system S of the present invention includes the
As a result, the exit station of the passenger P can be efficiently and accurately specified with a simple configuration.
Further, based on the information on the exit station specified in the past, the exit station of the passenger P of the train on which the user U is currently riding can be predicted efficiently and accurately with a simple configuration.
これに対し、従来の技術は、上記特許文献に開示されているように、ICカード等に記録されている定期券情報や乗車履歴情報に基づいて乗客の降車駅を特定するようにしているため、乗客がICカード等を所持していなければ成立しない問題があった。
また、ICカード等の読取装置を各座席に設置する必要があり、膨大な費用がかかり、ICカード等が遮蔽物に覆われている場合は定期券情報や乗車履歴情報を取り出せないなどの問題があった。
本発明によれば、従来の技術が有する上記問題を解決することができる。
On the other hand, in the conventional technology, as disclosed in the above-mentioned patent document, the passenger's exit station is specified based on the commuter pass information and the boarding history information recorded in the IC card or the like. However, there is a problem that it cannot be established unless the passenger has an IC card or the like.
In addition, it is necessary to install a reading device such as an IC card in each seat, which is very expensive, and if the IC card or the like is covered with a shield, the commuter pass information and boarding history information cannot be retrieved. was there.
According to the present invention, it is possible to solve the above problems of the conventional technique.
特に、本発明は、以下の特徴を有する。
(1)乗客Pが立ったことを降車行為、又は、降車準備行為とみなすことに基づいた降車駅特定技術である。
乗客Pは、列車が降車駅に到着してから降車するため、座席に座っている乗客Pも、多くの場合、列車が降車席に到着してから立ち上がりドアまで移動して降車する。
このため、乗客Pが立ったことを1つの降車行為とみなして降車駅を特定することができる。
ただし、座っている乗客Pの中には、列車が降車駅に到着する前に立ち上がって降車の準備を行う乗客Pが相当数存在する。
本発明は、このような降車の準備のために立ち上がる乗客Pの降車駅も特定する。
これにより、様々なタイプの乗客Pに対応して精度良く降車駅を特定することができる。
(2)乗客Pが立ったタイミングを降車駅の推定の要素としている。
(1)で説明したように、座っている乗客Pの中には、列車が降車駅に到着する前に降車の準備のために立ち上がる乗客Pが相当数存在するが、この場合でも、立ち上がるタイミングは、乗客Pの性格、クセ、乗客Pが置かれている状況等によって異なる。
例えば、慎重な性格の乗客Pは早く準備をするために早いタイミングで立ったり、間もなく降車駅に到着する旨のアナウンスが流れた後に立ったり、降車駅のホームが見えた時点で立ったり、降車駅とその前の駅とのほぼ中間地点で立ったり、その路線に不慣れなためや急いでいるために、早いタイミングで立ったりなど様々である。
ただし、このように乗客Pが降車準備のために立つタイミングは様々あるものの、乗客Pが降車の準備を開始するのは、早くても、降車駅の前の駅を列車が出発(通過)した後が殆どであることが経験的・統計的に把握することができた。
つまり、分析により、乗客Pが降車のために立つタイミングは、降車駅の前の駅〜降車駅に限定することを突き止めることができた。
本発明は、このような分析結果に基づき、立ったときの位置が駅間の場合には、次の駅を降車駅と特定(推定)するものであり、これにより、降車準備を伴う乗客Pの降車駅を効率よく特定できるようにした。
(3)乗客Pが立ったタイミングにおける位置に基づいて降車駅を推定する。
(1)で説明したように、列車の乗客Pは、列車が降車駅に到着してから降車行為を開始する乗客Pと、列車が降車駅に到着する前から降車準備行為を開始する乗客Pとが存在するところ、後者の場合でも、降車準備行為は、早くても降車駅の前の駅を列車が出発(通過)した後である。
このため、乗客Pが立ったときの列車の位置が駅の位置と一致する場合には、その駅を降車駅と推定し、乗客Pが立ったときの列車の位置が駅間の場合には、次の駅を降車駅と推定するようにしている。
(4)乗客Pの位置情報ではなく、利用者Uの位置情報に基づいて降車駅を推定する。
乗客Pの位置情報の取得は困難である。
このため、本発明では、「乗客P」の位置情報に代えて、乗客Pと同乗する「利用者U」の位置情報(利用者Uが所持する端末装置1の位置情報)を取得し、これを降車駅の特定に利用することとした。
(5)降車駅の履歴に基づいて降車駅を予測する。
乗客Pが立つ目的(理由)は、降車目的以外にも想定されるが、降車目的が多いことから、本発明では、降車駅の履歴に基づき、その頻度によって降車駅を特定することで、特定の精度を高めるようにしている。
In particular, the present invention has the following features.
(1) It is a technology for specifying a disembarking station based on the fact that the passenger P stands up as a dismounting act or a dismounting preparation act.
Since the passenger P gets off after the train arrives at the getting-off station, in many cases, the passenger P sitting in the seat also moves to the rising door and gets off the train after the train arrives at the getting-off seat.
Therefore, the getting-off station can be specified by regarding that the passenger P stood as one getting-off action.
However, among the passengers P who are sitting, there are a considerable number of passengers P who get up and prepare for getting off before the train arrives at the exit station.
The present invention also identifies the exit station of the passenger P who stands up in preparation for such exit.
As a result, it is possible to accurately specify the disembarking station corresponding to various types of passengers P.
(2) The timing at which the passenger P stands is used as an element for estimating the exit station.
As explained in (1), among the passengers P who are sitting, there are a considerable number of passengers P who stand up in preparation for getting off before the train arrives at the exit station. Varies depending on the character of the passenger P, the habit, the situation in which the passenger P is placed, and the like.
For example, a passenger P with a cautious character stands at an early timing to prepare early, stands after an announcement that he will arrive at the exit station soon, or stands when the platform of the exit station is visible, or gets off. There are various situations such as standing at an intermediate point between the station and the station in front of it, or standing at an early timing because of unfamiliarity with the line or hurrying.
However, although there are various timings at which the passenger P stands in preparation for getting off, the train starts (passes) at the station in front of the getting-off station at the earliest when the passenger P starts preparing for getting off. It was possible to understand empirically and statistically that the latter was mostly.
In other words, the analysis made it possible to find out that the timing at which the passenger P stands for getting off is limited to the station in front of the getting-off station to the getting-off station.
The present invention identifies (estimates) the next station as an alighting station when the standing position is between stations based on such an analysis result, whereby the passenger P accompanying the exit preparation It was made possible to efficiently identify the exit station of.
(3) The getting-off station is estimated based on the position of the passenger P at the standing timing.
As described in (1), the passenger P of the train is the passenger P who starts the getting-off act after the train arrives at the getting-off station, and the passenger P who starts the getting-off preparation act before the train arrives at the getting-off station. Where and exist, even in the latter case, the act of getting off the train is at the earliest after the train departs (passes) from the station in front of the disembarking station.
Therefore, when the position of the train when the passenger P stands up coincides with the position of the station, that station is presumed to be the exit station, and when the position of the train when the passenger P stands is between the stations. , The next station is presumed to be the getting off station.
(4) The dismounting station is estimated based on the position information of the user U, not the position information of the passenger P.
It is difficult to obtain the position information of the passenger P.
Therefore, in the present invention, instead of the position information of the "passenger P", the position information of the "user U" who rides with the passenger P (position information of the
(5) Predict the alighting station based on the history of the alighting station.
Although the purpose (reason) for the passenger P to stand is assumed to be other than the purpose of getting off, there are many purposes for getting off, so in the present invention, by specifying the getting-off station based on the frequency based on the history of the getting-off station, I try to improve the accuracy of.
以上、本発明の降車駅情報システム及び降車駅情報プログラムについて、好ましい実施形態を示して説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲で種々の変更実施が可能であることは言うまでもない。
例えば、上述の実施形態において、乗客Pのプライバシー保護対策として各種方法を説明したが、それ以外にも、例えば、降車駅DB(特に顔情報)を公知の方法によりマスキング処理や暗号化処理を施すことでも乗客Pのプライバシーを保護することができる。
また、サーバ装置2に、降車駅DBを保存する場合には、パスワード管理することは勿論のこと、公知のマスキング処理、暗号化処理を施すこともでき、また、顔の特徴情報を、記憶装置を分けて分散保存することもできる。
これにより、降車駅DBに対する不正アクセスや漏洩を防止することができる。
As above, the exit station information system and the exit station information program of the present invention have been described with reference to the preferred embodiments, but the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications are made within the scope of the present invention. It goes without saying that implementation is possible.
For example, in the above-described embodiment, various methods have been described as measures for protecting the privacy of the passenger P. However, other than that, for example, the exit station DB (particularly face information) is masked or encrypted by a known method. This also protects the privacy of the passenger P.
In addition, when the disembarking station DB is stored in the server device 2, not only password management but also known masking processing and encryption processing can be performed, and the face characteristic information is stored in the storage device. It can be divided and stored separately.
As a result, it is possible to prevent unauthorized access or leakage to the alighting station DB.
本発明は、列車に関する情報提供サービスに好適に利用可能である。 INDUSTRIAL APPLICATION This invention can be utilized suitably for the information provision service regarding a train.
S 降車駅情報システム
1 端末装置(メガネ型ウェアラブル端末)
12 撮影部
14 表示部
141 投影部
142 レンズ
15 測位部
U 利用者
P 乗客
S Disembarkation
12
Claims (6)
前記端末装置は、撮影手段を備え、
前記撮影手段により撮影された前記列車内の撮影画像に基づき、前記列車内の乗客が立ったことを判定する判定手段と、
前記判定手段により前記乗客が立ったことが判定されたときの前記利用者の位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記位置情報取得手段により取得された前記利用者の位置情報に基づいて前記乗客の降車駅を特定する降車駅特定手段と、を備え、
前記判定手段は、
前記撮影画像に基づき、前記乗客の頭部又は頭部の所定部位の高さが所定値以上変動したときに前記乗客が立ったことを判定する
ことを特徴とする降車駅情報システム。 In the disembarkation station information system equipped with the terminal device possessed by the user on the train,
The terminal device includes a photographing means,
Based on a captured image in the train captured by the capturing means, a determination means for determining that a passenger in the train has stood,
Position information acquisition means for acquiring position information of the user when it is determined that the passenger has stood by the determination means,
And a destination station specifying means for specifying a getting-off station of the passenger on the basis of the position information of the user acquired by the position information acquisition means,
The determination means is
An alighting station information system, characterized in that it is determined based on the photographed image that the passenger has stood when the height of the passenger's head or a predetermined portion of the head changes by a predetermined value or more .
ことを特徴とする請求項1に記載の降車駅情報システム。 The alighting station information system according to claim 1 , further comprising: an alighting station predicting unit that predicts an alighting station of the passenger based on the information of the alighting station specified by the alighting station specifying unit .
前記位置情報取得手段は、
前記判定手段により前記乗客が立ったことが判定されたときに前記測位手段により測定された前記端末装置の位置情報を測定し、
前記降車駅特定手段は、
前記位置情報取得手段により取得された、前記利用者が所持する端末装置の位置情報に基づいて前記乗客の降車駅を特定する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の降車駅情報システム。 The terminal device possessed by the user is provided with positioning means for measuring position information of the terminal device,
The position information acquisition means,
When the determination means determines that the passenger has stood, the positional information of the terminal device measured by the positioning means is measured,
The alighting station identification means,
The alighting station information system according to claim 1 or 2, wherein the alighting station information system of the passenger is specified based on the position information of the terminal device owned by the user acquired by the position information acquiring means.
前記判定手段により前記乗客が立ったことが判定されたときの前記利用者の位置情報を含む複数の位置情報を取得し、
前記降車駅特定手段は、
前記位置情報取得手段により取得された前記複数の位置情報に基づいて前記乗客の降車駅を特定する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載の降車駅情報システム。 The position information acquisition means,
Acquiring a plurality of position information including the position information of the user when it is determined that the passenger has stood by the determination means,
The alighting station identification means,
The alighting station information system according to claim 1, wherein the alighting station of the passenger is specified based on the plurality of pieces of position information acquired by the position information acquiring unit.
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の降車駅情報システム。 The alighting station information system according to any one of claims 1 to 4, wherein the terminal device is used in a manner worn by a user.
前記端末装置に備えられた撮影手段により撮影された列車内の撮影画像に基づき、前記列車内の乗客が立ったことを判定する判定手段、
前記判定手段により前記乗客が立ったことが判定されたときの前記利用者の位置情報を取得する位置情報取得手段、
前記位置情報取得手段により取得された前記利用者の位置情報に基づいて前記乗客の降車駅を特定する降車駅特定手段、として機能させ、
前記判定手段は、
前記撮影画像に基づき、前記乗客の頭部又は頭部の所定部位の高さが所定値以上変動したときに前記乗客が立ったことを判定する
ことを特徴とする降車駅情報プログラム。 A computer including a terminal device possessed by a user on a train,
Determination means for determining that a passenger in the train has stood, based on a captured image in the train captured by the imaging means provided in the terminal device,
Position information acquisition means for acquiring position information of the user when the determination means determines that the passenger has stood,
Getting-off station specifying means for specifying a getting-off station of the passenger on the basis of the position information of the user acquired by the position information acquiring unit, and then allowed to function,
The determination means is
A disembarking station information program, characterized in that , based on the captured image, it is determined that the passenger has stood when the height of the passenger's head or a predetermined portion of the head changes by a predetermined value or more .
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