JP6863010B2

JP6863010B2 - Information providing device and information providing method

Info

Publication number: JP6863010B2
Application number: JP2017070629A
Authority: JP
Inventors: 衣美工藤; 山本　直樹; 直樹山本; 瀧川　修一; 修一瀧川
Original assignee: サクサ株式会社
Priority date: 2017-03-31
Filing date: 2017-03-31
Publication date: 2021-04-21
Anticipated expiration: 2037-03-31
Also published as: JP2018171978A

Description

本発明は、車両の混雑度を示す情報を提供するための情報提供装置及び情報提供方法に関する。 The present invention relates to an information providing device and an information providing method for providing information indicating the degree of congestion of a vehicle.

従来、到着予定の列車の混雑状況を案内するシステムが知られている。特許文献１においては、列車が前に停車した駅に設置されたシステムから通知された混雑情報と、システムが設置された駅でドア付近を撮像した画像に基づいて特定した人の数とに基づいて、列車の混雑状況を特定する方法が開示されている。 Conventionally, a system for guiding the congestion status of a train arriving is known. In Patent Document 1, it is based on the congestion information notified from the system installed at the station where the train stopped before and the number of people specified based on the image of the vicinity of the door at the station where the system is installed. A method for identifying the congestion status of a train is disclosed.

特開２０１４−５４８９９号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2014-54899

従来のシステムにおいては、混雑度を推定するために、隣の駅から混雑情報を取得する必要があった。そして、列車の始発駅から全ての駅における乗車人数及び降車人数を管理する必要があった。しかしながら、全ての駅に乗車人数及び降車人数を測定するための設備を設置することは容易ではない。そこで、より簡易な方法で混雑度に関する情報を提供することが求められている。 In the conventional system, it is necessary to acquire congestion information from the adjacent station in order to estimate the degree of congestion. Then, it was necessary to manage the number of passengers and the number of passengers getting off at all stations from the first station of the train. However, it is not easy to install equipment for measuring the number of passengers and the number of passengers getting off at all stations. Therefore, it is required to provide information on the degree of congestion by a simpler method.

そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、列車の混雑度の推定処理を簡易化することを目的とする。 Therefore, the present invention has been made in view of these points, and an object of the present invention is to simplify the process of estimating the degree of congestion of a train.

本発明の第１の態様の情報提供装置は、駅のプラットホームに設置された撮像装置が生成した複数の撮像画像を取得する撮像画像取得部と、前記複数の撮像画像に含まれる前記プラットホーム上の人の動きに基づいて、乗客が前記プラットホームに停車している車両に乗車するために要する時間である乗車所要時間を特定する時間特定部と、前記時間特定部が特定した前記乗車所要時間に基づいて混雑度を推定する推定部と、前記混雑度を示す情報を出力する情報出力部と、を有する。 The information providing device of the first aspect of the present invention includes an image capturing image acquisition unit that acquires a plurality of captured images generated by an imaging device installed on a platform of a station, and a platform included in the plurality of captured images. Based on the time-specific part that specifies the time required for boarding, which is the time required for a passenger to board a vehicle parked on the platform, based on the movement of a person, and the time-specific part for boarding specified by the time-specific part. It has an estimation unit that estimates the degree of congestion and an information output unit that outputs information indicating the degree of congestion.

前記時間特定部は、一人の乗客が前記プラットホームに停車している車両に乗車するために要する時間である平均所要時間を特定し、前記推定部は、前記平均所要時間に基づいて前記混雑度を推定してもよい。 The time specifying unit specifies an average required time, which is the time required for one passenger to board a vehicle parked on the platform, and the estimating unit determines the degree of congestion based on the average required time. You may estimate.

前記プラットホームに同一の車両が停車している間における、前記撮像画像に写っているドアから最初に乗車した乗客の乗車時刻である第１時刻、及び前記ドアから最後に乗車した乗客の乗車時刻である第２時刻を特定する時刻特定部と、前記第１時刻から前記第２時刻までの間に乗車した乗客の人数を特定する人数特定部と、をさらに有し、前記時間特定部は、前記第１時刻から前記第２時刻までの時間と、前記人数特定部が特定した人数とに基づいて前記平均所要時間を特定してもよい。 At the first time, which is the boarding time of the passenger who first boarded from the door shown in the captured image, and the boarding time of the passenger who boarded last from the door while the same vehicle is stopped on the platform. The time specifying unit further includes a time specifying unit that specifies a certain second time, and a number specifying unit that specifies the number of passengers who boarded between the first time and the second time, and the time specifying unit is said. The average required time may be specified based on the time from the first time to the second time and the number of people specified by the number of people specifying unit.

前記時間特定部は、前記撮像画像に写っているドアから直前に乗車した乗客が乗車した時刻から所定の時間以内に前記ドアから乗車した乗客が乗車した時刻に基づいて、前記乗車所要時間を特定してもよい。 The time specifying unit specifies the required time for boarding based on the time when the passenger who boarded from the door boarded within a predetermined time from the time when the passenger who boarded immediately before from the door shown in the captured image boarded. You may.

前記時間特定部は、前記車両が停止した時刻から、前記撮像画像に写っているドアから最初に乗客が乗車した時刻までの時間である乗車待機時間を特定し、前記推定部は、前記乗車待機時間にさらに基づいて前記混雑度を推定してもよい。 The time specifying unit specifies a boarding standby time, which is the time from the time when the vehicle is stopped to the time when the passenger first gets on the vehicle from the door shown in the captured image, and the estimating unit is the boarding standby time. The degree of congestion may be estimated based on the time.

前記推定部は、前記車両が停止した時刻から、前記撮像画像に写っているドアから最初に乗客が乗車した時刻までの間に降車した乗客の人数にさらに基づいて前記混雑度を推定してもよい。 Even if the estimation unit further estimates the degree of congestion based on the number of passengers who got off from the time when the vehicle stopped to the time when the passenger first got on the image from the door shown in the captured image. Good.

前記推定部は、前記車両に乗客が乗車した際の当該乗客の向きにさらに基づいて前記混雑度を推定してもよい。 The estimation unit may estimate the degree of congestion based on the direction of the passenger when the passenger gets on the vehicle.

本発明の第２の態様の情報提供方法は、コンピュータが実行する、駅のプラットホームに設置された撮像装置が生成した複数の撮像画像を取得するステップと、前記複数の撮像画像に含まれる前記プラットホーム上の人の動きに基づいて、乗客が前記プラットホームに停車している車両に乗車するために要する時間である乗車所要時間を特定するステップと、特定した前記乗車所要時間に基づいて混雑度を推定するステップと、前記混雑度を示す情報を出力するステップと、を有する。 The information providing method of the second aspect of the present invention includes a step of acquiring a plurality of captured images generated by an imaging device installed on a platform of a station executed by a computer, and the platform included in the plurality of captured images. Based on the movement of the person above, the step of specifying the time required for the passenger to board the vehicle parked on the platform and the time required for boarding are estimated, and the degree of congestion is estimated based on the specified time required for boarding. It has a step of performing the operation and a step of outputting information indicating the degree of congestion.

本発明によれば、列車の混雑度の推定処理を簡易化することができるという効果を奏する。 According to the present invention, there is an effect that the process of estimating the degree of congestion of a train can be simplified.

情報提供システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the information provision system. 情報提供システムの基本動作内容を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the basic operation contents of an information providing system. 撮像装置の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the image pickup apparatus. サーバの構成を示す図である。It is a figure which shows the configuration of a server. 時刻特定部の動作について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the operation of the time specifying part. 時刻特定部の動作について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the operation of the time specifying part. 駆け込み乗車の人を除外して乗車所要時間を特定する方法について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the method of specifying the time required for boarding by excluding the person of a rush ride. 乗車所要時間と混雑度との関係を示す情報の一例を示す表である。It is a table which shows an example of the information which shows the relationship between the time required for boarding and the degree of congestion. 混雑度情報の一例を示す表である。It is a table which shows an example of congestion degree information. サーバの処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the processing flow of a server. 第２の実施形態のサーバの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the server of the 2nd Embodiment. 乗車平均時間と混雑度との関係を示す情報の一例を示す表である。It is a table which shows an example of the information which shows the relationship between the average boarding time and the degree of congestion.

＜第１の実施形態＞
［情報提供システムＳの構成の概要］
図１は、情報提供システムＳの構成を示す図である。図２は、情報提供システムＳの基本動作内容を説明するための図である。情報提供システムＳは、鉄道の駅に設けられており、列車のドア付近の様子の撮像画像に基づいて列車の各ドア付近の混雑度を推定し、混雑度に関する情報を提供することができるシステムである。 <First Embodiment>
[Outline of configuration of information provision system S]
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an information providing system S. FIG. 2 is a diagram for explaining the basic operation contents of the information providing system S. The information providing system S is provided at a railway station, and is a system capable of estimating the degree of congestion near each door of a train based on an image of the state near the door of a train and providing information on the degree of congestion. Is.

情報提供システムＳは、複数の撮像装置１と、ハブ２と、サーバ３と、モニタ４とを備える。撮像装置１は、例えば複数の撮像部を有するステレオカメラであり、プラットホームに停車した列車のドア付近を撮影できる位置に設置されている。複数の撮像装置１は、それぞれが列車の一つのドア付近を撮影できる位置に設置されており、デイジーチェーン接続されている。 The information providing system S includes a plurality of image pickup devices 1, a hub 2, a server 3, and a monitor 4. The image pickup device 1 is, for example, a stereo camera having a plurality of image pickup units, and is installed at a position where the vicinity of the door of a train stopped on the platform can be photographed. Each of the plurality of image pickup devices 1 is installed at a position where the vicinity of one door of the train can be photographed, and is connected in a daisy chain.

デイジーチェーン接続された複数の撮像装置１から構成される撮像装置群は、プラットホームごとに設けられている。複数のプラットホーム（例えば、図１におけるホームＡ〜Ｃ）に設置された複数の撮像装置群は、ハブ２に接続されており、複数の撮像装置群の各撮像装置１が生成した撮像画像は、ハブ２を介してサーバ３に送信される。 An image pickup device group composed of a plurality of image pickup devices 1 connected in a daisy chain is provided for each platform. A plurality of image pickup device groups installed on a plurality of platforms (for example, homes A to C in FIG. 1) are connected to a hub 2, and the captured images generated by each image pickup device 1 of the plurality of image pickup device groups are It is transmitted to the server 3 via the hub 2.

サーバ３は、複数の撮像装置１から撮像画像を受信し、受信した撮像画像をモニタ４に表示させる。また、サーバ３は、撮像画像を解析することにより撮像画像に写っている人の動きを特定し、プラットホームで列車を待っている人が列車に乗るために要する時間の長さに基づいて、列車の各ドアの付近の混雑度を推定する。サーバ３は、推定した混雑度とドアの位置とが関連付けられた混雑度情報を、列車が次に停車する駅に設置されているサーバ３に提供する情報提供装置である。 The server 3 receives the captured images from the plurality of imaging devices 1 and displays the received captured images on the monitor 4. Further, the server 3 identifies the movement of the person in the captured image by analyzing the captured image, and the train is based on the length of time required for the person waiting for the train on the platform to get on the train. Estimate the degree of congestion near each door. The server 3 is an information providing device that provides congestion degree information associated with the estimated congestion degree and the position of the door to the server 3 installed at the station where the train stops next.

また、サーバ３は、隣の駅から混雑度情報を受信し、複数の撮像装置１に対して、それぞれの撮像装置１の位置に対応する混雑度を通知する。それぞれの撮像装置１は、通知された混雑度に対応する表示を行うことにより、プラットホームで列車を待つ人に、到着する予定の列車の各ドア付近の混雑度を案内する。プラットホームで列車を待つ人は、案内された混雑度を確認し、必要に応じて、混雑していないことが予想されるドアの付近に移動することができる。
以下、撮像装置１及びサーバ３の構成を詳細に説明する。 Further, the server 3 receives the congestion degree information from the adjacent station and notifies the plurality of image pickup devices 1 of the congestion degree corresponding to the position of each image pickup device 1. Each imaging device 1 guides a person waiting for a train on the platform of the degree of congestion near each door of the train to be arrived by displaying a display corresponding to the notified degree of congestion. Those waiting for the train on the platform can check the guided congestion and, if necessary, move to the vicinity of the door, which is expected to be uncrowded.
Hereinafter, the configurations of the image pickup apparatus 1 and the server 3 will be described in detail.

［撮像装置１の構成］
図３は、撮像装置１の構成を示す図である。撮像装置１は、第１撮像部１１と、第２撮像部１２と、通信部１３と、表示部１４と、記憶部１５と、制御部１６とを有する。 [Configuration of Imaging Device 1]
FIG. 3 is a diagram showing the configuration of the image pickup apparatus 1. The image pickup apparatus 1 includes a first image pickup unit 11, a second image pickup unit 12, a communication unit 13, a display unit 14, a storage unit 15, and a control unit 16.

第１撮像部１１及び第２撮像部１２のそれぞれは、レンズ及び撮像素子を有しており、撮像画像を生成する。第１撮像部１１及び第２撮像部１２は、プラットホームの表面と平行な方向に並んで設けられており、第１撮像部１１と第２撮像部１２との間には視差が存在する。したがって、サーバ３は、第１撮像部１１が生成した撮像画像及び第２撮像部１２が生成した撮像画像を用いることで、三次元画像を生成することができる。サーバ３は、三次元画像を解析することにより、人の動きを高い精度で検出することができる。 Each of the first image pickup unit 11 and the second image pickup unit 12 has a lens and an image pickup element, and generates an captured image. The first imaging unit 11 and the second imaging unit 12 are provided side by side in a direction parallel to the surface of the platform, and there is a parallax between the first imaging unit 11 and the second imaging unit 12. Therefore, the server 3 can generate a three-dimensional image by using the captured image generated by the first imaging unit 11 and the captured image generated by the second imaging unit 12. The server 3 can detect the movement of a person with high accuracy by analyzing the three-dimensional image.

通信部１３は、第１撮像部１１及び第２撮像部１２が生成した撮像画像を送信するための通信インターフェースである。通信部１３は、撮像画像を隣の撮像装置１に対して送信する。複数の撮像装置１の通信部１３が、それぞれ隣の撮像装置１に対して撮像画像を送信することにより、全ての撮像装置１が生成した撮像画像がサーバ３に届く。 The communication unit 13 is a communication interface for transmitting the captured images generated by the first imaging unit 11 and the second imaging unit 12. The communication unit 13 transmits the captured image to the adjacent imaging device 1. The communication units 13 of the plurality of imaging devices 1 transmit the captured images to the adjacent imaging devices 1, so that the captured images generated by all the imaging devices 1 reach the server 3.

表示部１４は、混雑度を示す情報を表示するデバイスである。表示部１４は、例えば混雑度に応じて色を変化させる発光デバイス、又は混雑度を示す情報を表示できるディスプレイである。 The display unit 14 is a device that displays information indicating the degree of congestion. The display unit 14 is, for example, a light emitting device that changes its color according to the degree of congestion, or a display that can display information indicating the degree of congestion.

記憶部１５は、ハードディスク、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶媒体を有する。記憶部１５は、第１撮像部１１及び第２撮像部１２が生成した撮像画像を一時的に記憶する。また、記憶部１５は、制御部１６が実行するプログラムを記憶している。 The storage unit 15 has a storage medium such as a hard disk, a ROM (Read Only Memory), and a RAM (Random Access Memory). The storage unit 15 temporarily stores the captured images generated by the first imaging unit 11 and the second imaging unit 12. Further, the storage unit 15 stores a program executed by the control unit 16.

制御部１６は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、記憶部１５に記憶されたプログラムを実行することにより、撮像装置１の各部を制御する。制御部１６は、例えば、第１撮像部１１及び第２撮像部１２に撮像画像を生成させる。また、制御部１６は、サーバ３から受信した混雑度情報を表示部１４に表示させたり、サーバ３からの指示に基づいて第１撮像部１１及び第２撮像部１２が撮影する向きを変化させたりする。 The control unit 16 is, for example, a CPU (Central Processing Unit), and controls each unit of the image pickup apparatus 1 by executing a program stored in the storage unit 15. The control unit 16 causes, for example, the first imaging unit 11 and the second imaging unit 12 to generate an captured image. Further, the control unit 16 displays the congestion degree information received from the server 3 on the display unit 14, or changes the shooting direction of the first imaging unit 11 and the second imaging unit 12 based on the instruction from the server 3. Or

［サーバ３の構成］
図４は、サーバ３の構成を示す図である。サーバ３は、第１通信部３１と、第２通信部３２と、計時部３３と、記憶部３４と、制御部３５とを有する。 [Configuration of server 3]
FIG. 4 is a diagram showing the configuration of the server 3. The server 3 has a first communication unit 31, a second communication unit 32, a timekeeping unit 33, a storage unit 34, and a control unit 35.

第１通信部３１は、複数の撮像装置１との間でデータを送受信するための通信インターフェースである。第１通信部３１は、例えば、ハブ２を介して撮像装置１が生成した撮像画像を受信する。第２通信部３２は、他の駅に設置されたサーバ３、又は外部のデータセンターに設置されたクラウドサーバ等の外部装置との間でデータを送受信するための通信インターフェースである。
計時部３３は、時刻を計測するデバイスであり、例えば時計ＩＣ（Integrated Circuit）である。 The first communication unit 31 is a communication interface for transmitting and receiving data to and from a plurality of image pickup devices 1. The first communication unit 31 receives, for example, the captured image generated by the imaging device 1 via the hub 2. The second communication unit 32 is a communication interface for transmitting and receiving data to and from a server 3 installed at another station or an external device such as a cloud server installed in an external data center.
The timekeeping unit 33 is a device for measuring time, for example, a clock IC (Integrated Circuit).

記憶部３４は、ハードディスク、ＲＯＭ及びＲＡＭ等の記憶媒体を有する。記憶部３４は、複数の撮像装置１のそれぞれから受信した複数の撮像画像を一時的に記憶する。記憶部３４は、制御部３５が実行するプログラムを記憶している。 The storage unit 34 has a storage medium such as a hard disk, ROM, and RAM. The storage unit 34 temporarily stores a plurality of captured images received from each of the plurality of imaging devices 1. The storage unit 34 stores a program executed by the control unit 35.

制御部３５は、例えばＣＰＵである。制御部３５は、記憶部３４に記憶されたプログラムを実行することにより、撮像画像取得部３５１、時刻特定部３５２、時間特定部３５３、推定部３５４、情報出力部３５５、情報取得部３５６及び表示制御部３５７として機能する。 The control unit 35 is, for example, a CPU. By executing the program stored in the storage unit 34, the control unit 35 includes the captured image acquisition unit 351 and the time identification unit 352, the time identification unit 353, the estimation unit 354, the information output unit 355, the information acquisition unit 356, and the display. It functions as a control unit 357.

撮像画像取得部３５１は、第１通信部３１を介して受信した、撮像装置１が生成した複数の撮像画像を取得する。撮像画像取得部３５１は、取得した撮像画像を、撮像装置１を特定するための撮像装置ＩＤに関連付けて時刻特定部３５２に入力する。撮像画像取得部３５１は、撮像画像を撮像装置ＩＤに関連付けて記憶部３４に記憶させ、記憶部３４を介して、撮像画像を時刻特定部３５２に入力してもよい。 The captured image acquisition unit 351 acquires a plurality of captured images generated by the imaging device 1 received via the first communication unit 31. The captured image acquisition unit 351 inputs the acquired captured image to the time specifying unit 352 in association with the image pickup device ID for identifying the image pickup device 1. The captured image acquisition unit 351 may store the captured image in the storage unit 34 in association with the image pickup device ID, and input the captured image to the time specifying unit 352 via the storage unit 34.

時刻特定部３５２は、プラットホームに同一の車両が停車している間における、撮像画像に写っているドアから最初に乗車した乗客の乗車時刻である第１時刻を特定する。また、時刻特定部３５２は、ドアから最後に乗車した乗客の乗車時刻である第２時刻を特定する。図５及び図６は、時刻特定部３５２の動作について説明するための図である。図５及び図６において、斜線の丸は、到着した車両に乗っている人を示しており、白い丸は乗車する人を示している。また、矢印は、動いている人の動く向きを示している。 The time specifying unit 352 specifies the first time, which is the boarding time of the passenger who first boarded from the door shown in the captured image while the same vehicle is stopped on the platform. In addition, the time specifying unit 352 specifies the second time, which is the boarding time of the last passenger who boarded from the door. 5 and 6 are diagrams for explaining the operation of the time specifying unit 352. In FIGS. 5 and 6, the shaded circles indicate the passengers in the arriving vehicle, and the white circles indicate the passengers. In addition, the arrow indicates the direction of movement of the moving person.

時刻特定部３５２は、ドアが開いたことを検出すると、人の動きを解析する処理を開始する。具体的には、時刻特定部３５２は、それぞれの撮像装置１が生成した複数の撮像画像に写っている複数の人のそれぞれの動きベクトルを算出することにより、人の動きを解析する。 When the time specifying unit 352 detects that the door has opened, it starts a process of analyzing the movement of a person. Specifically, the time specifying unit 352 analyzes the movement of a person by calculating the motion vector of each of the plurality of people appearing in the plurality of captured images generated by each imaging device 1.

まず、時刻特定部３５２は、動きベクトルが車両のドアから離れる向きになっている降車者を特定する。時刻特定部３５２は、特定した一以上の降車者のうち、最も早く降車した人が車両から出た時点で計時部３３から時刻情報を取得することにより、最も早く降車した人が降車した時刻Ｔ０を特定する（図５（ａ）を参照）。 First, the time specifying unit 352 identifies a person who gets off the vehicle whose motion vector is oriented away from the door of the vehicle. The time specifying unit 352 acquires time information from the time measuring unit 33 when the person who gets off the earliest gets out of the vehicle among the specified one or more people getting off, so that the person who got off the earliest gets off at the time T0. (See FIG. 5 (a)).

続いて、時刻特定部３５２は、動きベクトルが車両の外からドアへの向きになっている乗車者を特定する。時刻特定部３５２は、特定した一以上の乗車者のうち、車両のドアが開いてから最も先に車両に乗った人（図５（ｂ）における乗客Ｐ１）を特定し、その人が乗車した時刻Ｔ１（第１時刻）を特定する（図５（ｂ）を参照）。続いて、時刻特定部３５２は、最後に車両に乗った人（図５（ｃ）における乗客Ｐ２）が車両に入った時刻Ｔ２（第２時刻）を特定する。時刻特定部３５２は、特定した時刻を時間特定部３５３に通知する。 Subsequently, the time specifying unit 352 identifies a occupant whose motion vector is oriented from the outside of the vehicle to the door. The time specifying unit 352 identifies the person who got on the vehicle first (passenger P1 in FIG. 5B) among the specified one or more passengers after the door of the vehicle was opened, and that person got on the vehicle. The time T1 (first time) is specified (see FIG. 5B). Subsequently, the time specifying unit 352 specifies the time T2 (second time) when the last person who got on the vehicle (passenger P2 in FIG. 5C) entered the vehicle. The time specifying unit 352 notifies the time specifying unit 353 of the specified time.

時間特定部３５３は、乗客が前記プラットホームに停車している車両に乗車するために要する時間である乗車所要時間を特定する。例えば、時間特定部３５３は、第２時刻から第１時刻を減算することにより乗車所要時間を特定する。図５に示す例において、第１時刻が１２時３０分００秒であり、第２時刻が１２時３０分１２秒である場合、時間特定部３５３は、乗車所要時間が１２秒であると特定する。 The time specifying unit 353 specifies the time required for boarding, which is the time required for the passenger to board the vehicle parked on the platform. For example, the time specifying unit 353 specifies the time required for boarding by subtracting the first time from the second time. In the example shown in FIG. 5, when the first time is 12:30:00 and the second time is 12:30:12, the time specifying unit 353 specifies that the boarding time is 12 seconds. To do.

図６に示す例の場合、図５に示す例よりも、車両に乗車する人の数が多い。この場合、例えば、第１時刻が１２時３０分００秒であり、第２時刻が１２時３０分４０秒である場合、時間特定部３５３は、乗車所要時間が４０秒であると特定する。 In the case of the example shown in FIG. 6, the number of people in the vehicle is larger than that in the example shown in FIG. In this case, for example, when the first time is 12:30:00 and the second time is 12:30:40, the time specifying unit 353 specifies that the boarding time is 40 seconds.

なお、ドアが開いてから最初の８人が１０秒間に順次乗車し、その後１０秒以上経過してから、最後の乗客が駆け込み乗車したとする。このような場合に、時間特定部３５３が乗車所要時間を２０秒と特定すると、実質的な乗車所要時間と異なる時間が特定されてしまう。そこで、時間特定部３５３は、撮像画像に写っているドアから直前に乗車した乗客が乗車した時刻から所定の時間以内に同じドアから乗車した乗客が乗車した時刻に基づいて、乗車所要時間を特定してもよい。 It is assumed that the first eight passengers boarded in sequence for 10 seconds after the door was opened, and then the last passenger rushed in and boarded after 10 seconds or more had passed. In such a case, if the time specifying unit 353 specifies the boarding time as 20 seconds, a time different from the actual boarding time is specified. Therefore, the time specifying unit 353 specifies the required boarding time based on the time when the passenger who boarded from the same door within a predetermined time from the time when the passenger who boarded immediately before from the door shown in the captured image boarded. You may.

図７は、駆け込み乗車の人を除外して乗車所要時間を特定する方法について説明するための図である。図７における横軸は時間を示しており、矢印は、乗客が車両に乗ったタイミングを示している。乗客Ｐ１から乗客Ｐ２までは、短い時間間隔で乗車している。乗客Ｐ２が乗車してから所定の時間Ｔが経過した後に、乗客Ｐ３が乗車した場合、時間特定部３５３は、乗客Ｐ１が乗車してから乗客Ｐ２が乗車するまでの時間を乗車所要時間として特定する。 FIG. 7 is a diagram for explaining a method of specifying the time required for boarding by excluding the person who rushes in. The horizontal axis in FIG. 7 indicates time, and the arrow indicates the timing when the passenger gets into the vehicle. Passengers P1 to P2 board at short time intervals. When the passenger P3 gets on after the predetermined time T has passed since the passenger P2 got on, the time specifying unit 353 specifies the time from the passenger P1 on board to the passenger P2 on board as the required time for boarding. To do.

時間特定部３５３は、例えば、ドアの前で待っていた人が、直前に乗車した人に続いて乗車するために必要な平均的な時間以上にわたって乗車する人がいない場合、それ以前に乗車した最後の人が乗車するまでに要した時間を乗車所要時間として特定する。このようにすることで、駆け込み乗車をしたことにより必要以上に乗車所要時間が長く特定されることを防止できる。 For example, if the person waiting in front of the door does not ride for more than the average time required to follow the person who boarded immediately before, the time identification unit 353 boarded before that. The time required for the last person to board is specified as the time required for boarding. By doing so, it is possible to prevent the time required for boarding from being specified longer than necessary due to the last-minute boarding.

推定部３５４は、時間特定部３５３が特定した乗車所要時間に基づいて混雑度を推定する。例えば、推定部３５４は、記憶部３４に予め記憶された、乗車所要時間と混雑度との関係を示す情報を参照することにより、時間特定部３５３が特定した乗車所要時間に対応する混雑度を特定することにより混雑度を推定する。 The estimation unit 354 estimates the degree of congestion based on the boarding time specified by the time identification unit 353. For example, the estimation unit 354 determines the degree of congestion corresponding to the time required for boarding specified by the time specifying unit 353 by referring to the information stored in advance in the storage unit 34 indicating the relationship between the time required for boarding and the degree of congestion. Estimate the degree of congestion by specifying.

図８は、乗車所要時間と混雑度との関係を示す情報の一例を示す表である。図８に示す情報は、記憶部３４に記憶されている。図８に示す表においては、乗車所要時間と、混雑度と、混雑度ＩＤとが関連付けられている。混雑度ＩＤは、混雑度を数値化した情報であり、他の駅に混雑度を伝達する際に用いられる。 FIG. 8 is a table showing an example of information showing the relationship between the required boarding time and the degree of congestion. The information shown in FIG. 8 is stored in the storage unit 34. In the table shown in FIG. 8, the time required for boarding, the degree of congestion, and the degree of congestion ID are associated with each other. The congestion degree ID is information that quantifies the congestion degree, and is used when transmitting the congestion degree to other stations.

図５に示した例のように乗車所要時間が１２秒である場合、推定部３５４は、混雑度が普通の状態であると推定し、撮像画像を生成した撮像装置１のＩＤに関連付けて混雑度ＩＤ＝２を情報出力部３５５に通知する。また、図６に示した例における乗車所要時間が４０秒である場合、推定部３５４は、非常に混んでいる状態であると推定し、撮像画像を生成した撮像装置１のＩＤに関連付けて混雑度ＩＤ＝５を情報出力部３５５に通知する。 When the boarding time is 12 seconds as in the example shown in FIG. 5, the estimation unit 354 estimates that the degree of congestion is normal, and the congestion is associated with the ID of the image pickup device 1 that generated the captured image. Notify the information output unit 355 of the degree ID = 2. Further, when the boarding time in the example shown in FIG. 6 is 40 seconds, the estimation unit 354 estimates that the vehicle is in a very crowded state, and is congested in association with the ID of the image pickup device 1 that generated the captured image. Notify the information output unit 355 of the degree ID = 5.

情報出力部３５５は、第２通信部３２を介して、推定部３５４から通知された混雑度ＩＤを、停車している列車が次に停車する駅に設置されたサーバ３に対して送信する。情報出力部３５５は、例えば、推定部３５４が、全ての撮像装置１から取得した撮像画像に基づいて推定した、全てのドアの位置における混雑度の推定を終了した後に、ドアの位置と混雑度ＩＤとを関連付けた混雑度情報を送信する。 The information output unit 355 transmits the congestion degree ID notified from the estimation unit 354 to the server 3 installed at the station where the stopped train is next stopped via the second communication unit 32. The information output unit 355, for example, is the door position and the congestion degree after the estimation unit 354 finishes estimating the congestion degree at all the door positions estimated based on the captured images acquired from all the image pickup devices 1. Congestion degree information associated with the ID is transmitted.

図９は、混雑度情報の一例を示す表である。図９に示す混雑度情報は、列車を特定するための列車番号に関連付けられている。混雑度情報においては、車両番号、ドア位置、及び混雑度ＩＤが関連付けられている。 FIG. 9 is a table showing an example of congestion degree information. The congestion degree information shown in FIG. 9 is associated with a train number for identifying a train. In the congestion degree information, the vehicle number, the door position, and the congestion degree ID are associated with each other.

情報取得部３５６は、第２通信部３２を介して、他の駅のサーバ３、又は外部のデータセンターに設置されたクラウドサーバ等の外部装置から送信された混雑度情報を取得する。情報取得部３５６は、取得した混雑度情報を表示制御部３５７に通知する。 The information acquisition unit 356 acquires congestion degree information transmitted from a server 3 at another station or an external device such as a cloud server installed in an external data center via the second communication unit 32. The information acquisition unit 356 notifies the display control unit 357 of the acquired congestion degree information.

表示制御部３５７は、情報取得部３５６が取得した混雑度情報に含まれている列車番号に対応する列車が停車する予定のプラットホームに設置されている複数の撮像装置１に対して、混雑度ＩＤを通知することにより、それぞれの撮像装置１の表示部１４に、混雑度を示す情報を表示させる。 The display control unit 357 has a congestion degree ID for a plurality of image pickup devices 1 installed on the platform on which the train corresponding to the train number included in the congestion degree information acquired by the information acquisition unit 356 is scheduled to stop. Is notified so that the display unit 14 of each image pickup apparatus 1 displays information indicating the degree of congestion.

［サーバ３の処理の流れ］
図１０は、サーバ３の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、撮像画像取得部３５１は、撮像装置１から撮像画像を取得する（Ｓ１１）。続いて、時刻特定部３５２は、撮像画像取得部３５１が取得した撮像画像を解析して、最初に乗客が乗車した第１時刻を特定する（Ｓ１２）。また、時刻特定部３５２は、最後に乗客が乗車した第２時刻を特定する（Ｓ１３）。続いて、人数特定部３５８は、第２時刻から第１時刻を減算することにより、乗車所要時間を特定する（Ｓ１４）。 [Process flow of server 3]
FIG. 10 is a flowchart showing a processing flow of the server 3.
First, the captured image acquisition unit 351 acquires an captured image from the imaging device 1 (S11). Subsequently, the time specifying unit 352 analyzes the captured image acquired by the captured image acquisition unit 351 to specify the first time when the passenger first boarded (S12). In addition, the time specifying unit 352 specifies the second time when the passenger last boarded (S13). Subsequently, the number-of-person identification unit 358 specifies the time required for boarding by subtracting the first time from the second time (S14).

続いて、推定部３５４は、時間特定部３５３が算出した平均時間に対応する混雑度を推定する（Ｓ１５）。情報出力部３５５は、推定部３５４が特定した混雑度を示す情報を、列車が次に停車する駅（隣の駅）のサーバ３に送信する（Ｓ１６）。 Subsequently, the estimation unit 354 estimates the degree of congestion corresponding to the average time calculated by the time identification unit 353 (S15). The information output unit 355 transmits information indicating the degree of congestion specified by the estimation unit 354 to the server 3 of the station (next station) where the train will stop next (S16).

［第１の実施形態の情報提供システムＳの効果］
以上説明したように、情報提供システムＳのサーバ３においては、時間特定部３５３が、プラットホームに設置された複数の撮像装置１が生成した複数の撮像画像に含まれる人の動きに基づいて、乗客がプラットホームに停車している車両に乗車するために要する時間である乗車所要時間を特定する。そして、推定部３５４が、乗車所要時間に基づいて混雑度を推定する。このようにすることで、サーバ３は、隣の駅から取得した列車の混雑度に関する情報を用いることなく、各ドア付近の混雑度を推定することができる。 [Effect of Information Providing System S of First Embodiment]
As described above, in the server 3 of the information providing system S, the time specifying unit 353 is a passenger based on the movement of a person included in the plurality of captured images generated by the plurality of imaging devices 1 installed on the platform. Identify the time required to board a vehicle that is parked on the platform. Then, the estimation unit 354 estimates the degree of congestion based on the time required for boarding. By doing so, the server 3 can estimate the congestion degree in the vicinity of each door without using the information on the congestion degree of the train acquired from the adjacent station.

＜第２の実施形態＞
第１の実施形態においては、推定部３５４が乗車所要時間に基づいて混雑度を推定したが、第２の実施形態においては、推定部３５４が、一人の乗客がプラットホームに停車している車両に乗車するために要する平均時間である乗車平均時間に基づいて混雑度を推定するという点で第１の実施形態と異なる。 <Second embodiment>
In the first embodiment, the estimation unit 354 estimates the degree of congestion based on the time required for boarding, but in the second embodiment, the estimation unit 354 determines that one passenger is parked on the platform. It differs from the first embodiment in that the degree of congestion is estimated based on the average boarding time, which is the average time required for boarding.

図１１は、第２の実施形態のサーバ３の構成を示す図である。サーバ３は、乗車平均時間を特定するために、人数特定部３５８をさらに有するという点で、第１の実施形態のサーバ３と異なる。 FIG. 11 is a diagram showing the configuration of the server 3 of the second embodiment. The server 3 is different from the server 3 of the first embodiment in that it further has a number of people specifying unit 358 for specifying the average boarding time.

人数特定部３５８は、第１時刻から第２時刻までの間に乗車した乗客の人数を特定する。すなわち、人数特定部３５８は、車両のドアが開いてから車両に入った人の数を特定する。図５に示した例の場合、図５（ｃ）に示した状態で８人が乗車しているので、人数特定部３５８は、第１時刻から第２時刻までの間に乗車した乗客の人数が８人であることを特定する。図６に示した例の場合、人数特定部３５８は、第１時刻から第２時刻までの間に乗車した乗客の人数が１６人であることを特定する。人数特定部３５８は、特定した人数を時間特定部３５３に通知する。 The number of passengers specifying unit 358 specifies the number of passengers who boarded between the first time and the second time. That is, the number identification unit 358 specifies the number of people who have entered the vehicle after the door of the vehicle is opened. In the case of the example shown in FIG. 5, since eight passengers are on board in the state shown in FIG. 5 (c), the number identification unit 358 is the number of passengers who boarded between the first time and the second time. Identify that there are eight people. In the case of the example shown in FIG. 6, the number of passengers specifying unit 358 identifies that the number of passengers who boarded between the first time and the second time is 16. The number-of-person identification unit 358 notifies the time-specification unit 353 of the specified number of people.

時間特定部３５３は、複数の撮像画像に含まれるプラットホーム上の人の動きに基づいて、一人の乗客がプラットホームに停車している車両に乗車するために要する平均時間である乗車平均時間を特定し、推定部３５４は、乗車平均時間に基づいて混雑度を推定する。例えば、時間特定部３５３は、時刻特定部３５２から取得した第１時刻から第２時刻までの時間と、人数特定部３５８が特定した人数とに基づいて、一人当たりの乗車に要する時間である乗車平均時間を特定する。具体的には、時間特定部３５３は、第１時刻から第２時刻までの時間を、第１時刻から第２時刻までの間に乗車した人数で除算することにより、乗車平均時間を算出する。 The time specifying unit 353 identifies the average boarding time, which is the average time required for one passenger to board a vehicle parked on the platform, based on the movement of a person on the platform included in a plurality of captured images. , The estimation unit 354 estimates the degree of congestion based on the average boarding time. For example, the time specifying unit 353 is the time required for boarding per person based on the time from the first time to the second time acquired from the time specifying unit 352 and the number of people specified by the number of people specifying unit 358. Identify the average time. Specifically, the time specifying unit 353 calculates the average boarding time by dividing the time from the first time to the second time by the number of people who boarded between the first time and the second time.

図５に示す例において、第１時刻から第２時刻までの時間が１２秒であるとすると、時間特定部３５３は、乗車平均時間を１２秒÷８人＝１．５秒／人と算出する。図６に示す例において、第１時刻から第２時刻までの時間が４０秒であるとすると、時間特定部３５３は、乗車平均時間を４０秒÷１６人＝２．５秒／人と算出する。図６に示す例においては、プラットホームで待っていた人が乗車する時点で、車両内に乗客が残っており、かつ乗車する人が多いため、図５に示した場合に比べて一人当たりの乗車時間が長くなっている。 In the example shown in FIG. 5, assuming that the time from the first time to the second time is 12 seconds, the time specifying unit 353 calculates the average boarding time as 12 seconds ÷ 8 people = 1.5 seconds / person. .. In the example shown in FIG. 6, assuming that the time from the first time to the second time is 40 seconds, the time specifying unit 353 calculates the average boarding time as 40 seconds ÷ 16 people = 2.5 seconds / person. .. In the example shown in FIG. 6, at the time when the person waiting on the platform gets on the vehicle, there are many passengers remaining in the vehicle and many people get on the vehicle. The time is getting longer.

なお、時間特定部３５３は、第１時刻から第２時刻までの時間と、人数特定部３５８が特定した人数とに基づいて乗車平均時間を特定する代わりに、他の方法を用いて乗車平均時間を特定してもよい。例えば、時間特定部３５３は、乗車した人それぞれがドアの外側の所定の位置からドアの内側に入るまでに要する時間を計測し、計測した時間の平均値を算出することにより乗車平均時間を特定してもよい。 The time specifying unit 353 uses another method instead of specifying the average boarding time based on the time from the first time to the second time and the number of people specified by the number of people specifying unit 358. May be specified. For example, the time specifying unit 353 measures the time required for each passenger to enter the inside of the door from a predetermined position outside the door, and specifies the average boarding time by calculating the average value of the measured times. You may.

図１２は、乗車平均時間と混雑度との関係を示す情報の一例を示す表である。図５に示した例のように乗車平均時間が１．５秒である場合、推定部３５４は、混雑度が普通の状態であると推定し、撮像画像を生成した撮像装置１のＩＤに関連付けて混雑度ＩＤ＝２を情報出力部３５５に通知する。また、図６に示した例のように乗車平均時間が２．５秒である場合、推定部３５４は、やや混んでいる状態であると推定し、撮像画像を生成した撮像装置１のＩＤに関連付けて混雑度ＩＤ＝３を情報出力部３５５に通知する。 FIG. 12 is a table showing an example of information showing the relationship between the average boarding time and the degree of congestion. When the average boarding time is 1.5 seconds as in the example shown in FIG. 5, the estimation unit 354 estimates that the degree of congestion is normal and associates it with the ID of the image pickup device 1 that generated the captured image. The congestion degree ID = 2 is notified to the information output unit 355. Further, when the average boarding time is 2.5 seconds as in the example shown in FIG. 6, the estimation unit 354 estimates that the vehicle is in a slightly crowded state, and sets the ID of the image pickup device 1 that generated the captured image. In association with this, the congestion degree ID = 3 is notified to the information output unit 355.

なお、時間特定部３５３は、乗車平均時間とともに、第１の実施形態で用いた乗車所要時間を特定し、推定部３５４は、乗車平均時間及び乗車所要時間の両方を用いて混雑度を推定してもよい。時間特定部３５３は、例えば、乗車所要時間に基づいて推定した第１混雑度と乗車平均時間に基づいて推定した第２混雑度との間に差がある場合、混雑度が、第１混雑度と第２混雑度との間であると推定することで、推定の精度を向上させることができる。 The time specifying unit 353 specifies the boarding time required in the first embodiment together with the boarding average time, and the estimation unit 354 estimates the degree of congestion using both the boarding average time and the boarding time. You may. For example, when there is a difference between the first congestion degree estimated based on the boarding time and the second congestion degree estimated based on the average boarding time, the time specifying unit 353 determines the congestion degree as the first congestion degree. By estimating between the second degree of congestion and the second degree of congestion, the accuracy of the estimation can be improved.

［第２の実施形態の情報提供システムＳの効果］
以上説明したように、第２の実施形態の情報提供システムＳのサーバ３においては、推定部３５４が、一人当たりの乗車に要する平均時間に基づいて混雑度を推定する。このようにすることで、例えば乗車する人数が少ないために、全員が乗車するまでに要する合計時間が短いながらも、混雑によって、乗車に要する平均時間が長いという場合であっても、推定部３５４は高い精度で混雑度を推定することができる。 [Effect of Information Providing System S of the Second Embodiment]
As described above, in the server 3 of the information providing system S of the second embodiment, the estimation unit 354 estimates the degree of congestion based on the average time required for boarding per person. By doing so, for example, even if the total time required for all passengers to board is short due to the small number of passengers, but the average time required for boarding is long due to congestion, the estimation unit 354 Can estimate the degree of congestion with high accuracy.

＜第３の実施形態＞
第１の実施形態及び第２の実施形態において、推定部３５４は、乗車に要する時間に基づいて混雑度を推定した。これに対して、第３の実施形態においては、降車に要する時間又は降車人数にさらに基づいて混雑度を測定する。混雑している列車においては、ドアが開いてから乗客が降車するまでに長い時間を要することが多い。 <Third embodiment>
In the first embodiment and the second embodiment, the estimation unit 354 estimated the degree of congestion based on the time required for boarding. On the other hand, in the third embodiment, the degree of congestion is measured based on the time required for getting off or the number of people getting off. On crowded trains, it often takes a long time for passengers to get off after the door opens.

そこで、第３の実施形態の時間特定部３５３は、車両が停止した時刻から、撮像画像に写っているドアから最初に乗客が乗車した時刻までの時間である乗車待機時間を特定する。推定部３５４は、乗車待機時間にさらに基づいて混雑度を推定する。推定部３５４は、例えば、乗車待機時間が長ければ長いほど混雑度が大きいと推定する。 Therefore, the time specifying unit 353 of the third embodiment specifies the boarding standby time, which is the time from the time when the vehicle is stopped to the time when the passenger first boarded from the door shown in the captured image. The estimation unit 354 estimates the degree of congestion based on the boarding waiting time. The estimation unit 354 estimates, for example, that the longer the boarding standby time, the greater the degree of congestion.

人数特定部３５８が、降車人数を特定し、時間特定部３５３は、一人当たりの降車所要時間を特定してもよい。そして、推定部３５４は、一人当たりの降車所要時間が長ければ長いほど混雑度が大きいと推定してもよい。このようにすることで、推定部３５４は、列車内が混雑しており、乗客が降りるまでに長時間を要する場合に、混雑していると推定することができる。 The number of people specifying unit 358 may specify the number of people getting off, and the time specifying unit 353 may specify the time required for getting off per person. Then, the estimation unit 354 may estimate that the longer the time required for getting off per person, the greater the degree of congestion. By doing so, the estimation unit 354 can estimate that the train is congested when the inside of the train is congested and it takes a long time for the passengers to get off.

また、推定部３５４は、車両が停止した時刻から、撮像画像に写っているドアから最初に乗客が乗車した時刻までの間に降車した乗客の人数にさらに基づいて混雑度を推定してもよい。例えば、記憶部３４が、列車の混雑度と、各ドアからの降車人数との関係を記憶しており、推定部３５４は、記憶部３４が記憶している関係を参照することにより、人数特定部３５８が特定した降車人数に基づいて混雑度を推定する。記憶部３４は、時間帯及び曜日に関連付けて、列車の混雑度と降車人数との関係を記憶してもよい。推定部３５４が、このような関係を参照して混雑度を推定することにより、推定精度がさらに向上する。 Further, the estimation unit 354 may further estimate the degree of congestion based on the number of passengers who got off from the time when the vehicle stopped to the time when the passenger first got on the image from the door shown in the captured image. .. For example, the storage unit 34 stores the relationship between the degree of congestion of the train and the number of people getting off from each door, and the estimation unit 354 identifies the number of people by referring to the relationship stored in the storage unit 34. The degree of congestion is estimated based on the number of people getting off the train specified by the department 358. The storage unit 34 may store the relationship between the degree of congestion of the train and the number of people getting off the train in association with the time zone and the day of the week. The estimation unit 354 estimates the degree of congestion with reference to such a relationship, so that the estimation accuracy is further improved.

［第３の実施形態の情報提供システムＳの効果］
以上説明したように、第３の実施形態の情報提供システムＳのサーバ３においては、推定部３５４が、乗客が降車に要する時間にさらに基づいて混雑度を推定する。このようにすることで、推定部３５４は、列車内の状態も考慮して混雑度を推定できるので、混雑度の推定精度が向上する。 [Effect of Information Providing System S of Third Embodiment]
As described above, in the server 3 of the information providing system S of the third embodiment, the estimation unit 354 estimates the degree of congestion based on the time required for the passenger to get off. By doing so, the estimation unit 354 can estimate the degree of congestion in consideration of the state inside the train, so that the accuracy of estimating the degree of congestion is improved.

＜第４の実施形態＞
上記の実施形態においては、乗客が列車に乗車する態様が考慮されていなかった。これに対して、第４の実施形態においては、推定部３５４が、車両に乗客が乗車した際の乗客の向きにさらに基づいて混雑度を推定する点で、上記の実施形態と異なる。 <Fourth Embodiment>
In the above embodiment, the mode in which the passenger gets on the train is not considered. On the other hand, the fourth embodiment is different from the above embodiment in that the estimation unit 354 estimates the degree of congestion based on the direction of the passengers when the passengers get on the vehicle.

混雑している列車においては、ドア付近まで乗客が占めているため、新たに乗車する人は後ろ向きで乗車することが多い。そこで、第４の実施形態の人数特定部３５８は、後ろ向きで列車に乗った人の数を特定する。推定部３５４は、後ろ向きで列車に乗った人の数が所定値以上である場合に、非常に混雑していると推定する。このようにすることで、推定部３５４は、非常に混雑している状態であることを高い精度で推定することができる。 In a crowded train, passengers occupy the vicinity of the door, so new passengers often board backwards. Therefore, the number-of-persons specifying unit 358 of the fourth embodiment specifies the number of people who got on the train backwards. The estimation unit 354 estimates that the train is very crowded when the number of people who board the train backwards is equal to or greater than a predetermined value. By doing so, the estimation unit 354 can estimate with high accuracy that it is in a very crowded state.

［第４の実施形態の情報提供システムＳの効果］
以上説明したように、第４の実施形態の情報提供システムＳのサーバ３においては、推定部３５４が、乗客の向きにさらに基づいて混雑を推定する。このようにすることで、乗車する人数が少なく、乗車所要時間及び乗車平均時間が短い場合であっても、推定部３５４は、後ろ向きで乗車する必要があるくらい混雑している場合に、混雑していることを適切に推定することができる。 [Effect of Information Providing System S of Fourth Embodiment]
As described above, in the server 3 of the information providing system S of the fourth embodiment, the estimation unit 354 further estimates the congestion based on the direction of the passengers. By doing so, even if the number of passengers is small and the required boarding time and the average boarding time are short, the estimation unit 354 is congested when it is so crowded that it is necessary to board backwards. Can be properly estimated.

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の分散・統合の具体的な実施の形態は、以上の実施の形態に限られず、その全部又は一部について、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果を合わせ持つ。 Although the present invention has been described above using the embodiments, the technical scope of the present invention is not limited to the scope described in the above embodiments, and various modifications and changes can be made within the scope of the gist thereof. is there. For example, the specific embodiment of the distribution / integration of the device is not limited to the above embodiment, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed / integrated in any unit. Can be done. Also included in the embodiments of the present invention are new embodiments resulting from any combination of the plurality of embodiments. The effect of the new embodiment produced by the combination has the effect of the original embodiment together.

１撮像装置
２ハブ
３サーバ
４モニタ
１１第１撮像部
１２第２撮像部
１３通信部
１４表示部
１５記憶部
１６制御部
３１第１通信部
３２第２通信部
３３計時部
３４記憶部
３５制御部
３５１撮像画像取得部
３５２時刻特定部
３５３時間特定部
３５４推定部
３５５情報出力部
３５６情報取得部
３５７表示制御部
３５８人数特定部 1 Imaging device 2 Hub 3 Server 4 Monitor 11 1st imaging unit 12 2nd imaging unit 13 Communication unit 14 Display unit 15 Storage unit 16 Control unit 31 1st communication unit 32 2nd communication unit 33 Timekeeping unit 34 Storage unit 35 Control unit 351 Captured image acquisition unit 352 Time identification unit 353 Time identification unit 354 Estimating unit 355 Information output unit 356 Information acquisition unit 357 Display control unit 358 Number of people identification unit

Claims

An image acquisition unit that acquires multiple images generated by an image pickup device installed on the platform of a station, and an image acquisition unit.
Based on the movement of a person on the platform included in the plurality of captured images, a time specifying unit that specifies the time required for boarding, which is the time required for a passenger to board a vehicle parked on the platform, and a time specifying unit.
An estimation unit that estimates the degree of congestion based on the boarding time specified by the time identification unit, and an estimation unit.
An information output unit that outputs information indicating the degree of congestion, and
Have a,
The time specifying unit measures a plurality of the required boarding times required for each of the plurality of passengers to enter the inside of the door from a predetermined position outside the door of the vehicle on the vehicle parked on the platform. At the same time, the average required time, which is the average value of the measured multiple times, is specified.
The estimation unit estimates the degree of congestion based on the average required time.
Information providing device.

An image acquisition unit that acquires multiple images generated by an image pickup device installed on the platform of a station, and an image acquisition unit.
Based on the movement of a person on the platform included in the plurality of captured images, a time specifying unit that specifies the time required for boarding, which is the time required for a passenger to board a vehicle parked on the platform, and a time specifying unit.
At the first time, which is the boarding time of the passenger who first boarded from the door shown in the captured image, and the boarding time of the last passenger who boarded from the door while the same vehicle is stopped on the platform. A time identification part that specifies a certain second time,
A number identification unit that specifies the number of passengers who boarded between the first time and the second time,
An estimation unit that estimates the degree of congestion based on the boarding time specified by the time identification unit, and an estimation unit.
An information output unit that outputs information indicating the degree of congestion, and
Have,
The time specifying unit is used to allow one passenger to board a vehicle parked on the platform based on the time from the first time to the second time and the number of people specified by the number of people specifying unit. Identify the average time required, which is the time required
The estimation unit estimates the degree of congestion based on the average required time.
Information providing device.

The time specifying unit specifies the required time for boarding based on the time when the passenger who boarded from the door boarded within a predetermined time from the time when the passenger who boarded immediately before from the door shown in the captured image boarded. To do
The information providing device according to claim 1 or 2.

The time specifying unit specifies a boarding standby time, which is the time from the time when the vehicle is stopped to the time when the passenger first gets on the vehicle from the door shown in the captured image.
The estimation unit further estimates the degree of congestion based on the boarding standby time.
The information providing device according to any one of claims 1 to 3.

The estimation unit further estimates the degree of congestion based on the number of passengers who got off from the time when the vehicle stopped to the time when the passenger first got on the image from the door shown in the captured image.
The information providing device according to any one of claims 1 to 4.

The estimation unit estimates the degree of congestion based on the direction of the passenger when the passenger gets on the vehicle.
The information providing device according to any one of claims 1 to 5.

Computer runs,
Steps to acquire multiple captured images generated by the imaging device installed on the platform of the station, and
Based on the movement of a person on the platform included in the plurality of captured images , a plurality of passengers are placed on a vehicle parked on the platform from a predetermined position outside the door of the vehicle to the inside of the door. Steps to measure multiple boarding times required to enter, and
A step of specifying the average required time, which is the average value of the measured multiple times, and
A step of estimating the degree of congestion based on the specified average required time, and
The step of outputting the information indicating the degree of congestion and
Information provision method having.

Computer runs,
Steps to acquire multiple captured images generated by the imaging device installed on the platform of the station, and
Based on the movement of a person on the platform included in the plurality of captured images, the boarding time of the passenger who first boarded from the door shown in the captured images while the same vehicle is stopped on the platform. The step of specifying the first time, which is the first time, and the second time, which is the boarding time of the last passenger who boarded from the door, and
A step of identifying the number of passengers who boarded between the first time and the second time, and
Based on the time from the first time to the second time and the number of passengers who boarded between the first time and the second time, one passenger is on the vehicle parked on the platform. Steps to identify the average travel time, which is the time required to board, and
A step of estimating the degree of congestion based on the specified average required time, and
The step of outputting the information indicating the degree of congestion and
Information provision method having.