JP7014154B2 - 調査装置 - Google Patents

Description

本発明は、調査装置物体の流れを調査する技術に関する。

交通量調査、施設管理、マーケティング調査などの目的で、特定のエリアに存在する人数や特定のエリア間の移動人数などを調査することが行われている。そして、このような調査を自動化した技術として、特許文献１に記載される技術がある。

特許文献１に記載される技術では、ＰＨＳ（Personal Handy-phone System）交換機は、ＰＨＳ端末を所持する人が事業所用ＰＨＳ網内の各サービスエリアに新たに進入する毎に、時刻情報と端末識別番号と直前の位置の情報と最新の位置の情報とを含む移動経路情報を取得する。そして、ＰＨＳ交換機は、取得した移動経路情報を記憶装置に記録する。このようにして記録された移動経路情報を保守端末によって記憶装置から読み出して分析することにより、簡易的に人の流れの調査結果が得られる。

特開２０００－２３６５７０号公報 特許第４１６５５２４号公報 特開２０１２－２５２６５４号公報

特許文献１に記載される技術では、ＰＨＳ端末を所持する人の流れを調査することは可能であるが、ＰＨＳ端末を所持する人とＰＨＳ端末を所持していない人とが混在する人達の流れは調査できない。その理由は、ＰＨＳ端末を所持していない人が各サービスエリアに新たに進入したとしても、ＰＨＳ端末を所持する人のように個体を識別して移動経路を取得することができないためである。このような課題は、人の流れを調査する場合だけでなく、車両や動物などの人以外のオブジェクトの流れを調査する際にも生じる。

本発明は、上述した課題を解決するためになされたものである。すなわち、本発明の主な目的は、個体識別が容易なオブジェクトと個体識別が難しいオブジェクトとが混在している場合におけるオブジェクトの流れを調査する技術を提供することにある。

本発明の一形態に係る調査装置は、
個体識別可能な識別有オブジェクトと個体識別が難しい識別無オブジェクトとが混在する第１のエリアと第２のエリアのそれぞれのエリア内における前記識別有のオブジェクトを検知する検知手段と、
前記検知手段の検知結果に基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記識別有オブジェクトの移動数を算出する移動数算出手段と、
前記算出された前記識別有オブジェクトの移動数と、前記エリア毎における前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの比率とに基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの移動総数を推定する推定手段と、
を有する。

また、本発明の他の形態に係る調査方法は、
個体識別可能な識別有オブジェクトと個体識別が難しい識別無オブジェクトとが混在する第１のエリアおよび第２のエリアのそれぞれのエリア内における前記識別有オブジェクトを検知し、
前記検知の結果に基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記識別有オブジェクトの移動数を算出し、
前記算出された前記識別有オブジェクトの移動数と、前記エリア毎における前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの比率とに基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの移動総数を推定する。

また、本発明の他の形態に係るプログラム記憶媒体は、
個体識別可能な識別有オブジェクトと個体識別が難しい識別無オブジェクトとが混在する第１のエリアおよび第２のエリアのそれぞれのエリア内における前記識別有オブジェクトを検知する処理と、
前記検知結果に基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記識別有オブジェクトの移動数を算出する処理と、
前記算出された前記識別有オブジェクトの移動数と、前記エリア毎における前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの比率とに基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの移動総数を算出する処理と、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記憶する。

本発明は、個体識別が容易なオブジェクトと個体識別が難しいオブジェクトとが混在している場合におけるオブジェクトの流量を調査することができる。

本発明に係る第１実施形態のシステム構成を示す図である。 第１実施形態に係る調査装置の構成を簡略化して表すブロック図である。 第１実施形態におけるオブジェクトの計数データの例を示す図である。 第１実施形態におけるオブジェクトの検知データの例を示す図である。 第１実施形態におけるオブジェクトの移動数データの例を示す図である。 第１実施形態における比率データの例を示す図である。 第１実施形態におけるオブジェクトの移動総数データの例を示す図である。 第１実施形態における合計数検知部の動作の一例を示すフローチャートである。 第１実施形態における検知部の動作の一例を示すフローチャートである。 第１実施形態における移動数算出部の動作の一例を示すフローチャートである。 第１実施形態における比率算出部の動作の一例を示すフローチャートである。 の第１実施形態における推定部の動作の一例を示すフローチャートである。 第１実施形態における制御部の動作の一例を示すフローチャートである。 本発明に係る第２実施形態のシステム構成を示す図である。 第２実施形態に係る調査装置の構成を簡略して表すブロック図である。 第２実施形態における通過データの例を示す図である。 第２実施形態における計数データの例を示す図である。 第２実施形態における検知データの例を示す図である。 第２実施形態における移動数データの例を示す図である。 第２実施形態における比率データの例を示す図である。 第２実施形態における移動総数データの例を示す図である。 第２実施形態における通過検知部の動作の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態における属性別合計数検知部の動作の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態における属性別検知部の動作の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態における属性別移動数算出部の動作の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態における属性別比率算出部の動作の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態における属性別推定部の動作の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態における制御部の動作の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態においてエリア間を移動するオブジェクトの移動数を算出する動作を説明する図である。 本発明に係る第３実施形態に係る調査装置の構成を簡略化して表すブロック図である。 本発明に係る他の実施形態のシステム構成を示す図である。 本発明に係るその他の実施形態で使用する認証テーブルの例を示す図である。 本発明に係るその他の実施形態のシステム構成を示す図である。

次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
[第１実施形態]
図１を参照すると、本発明の第１実施形態に係る調査装置１００は、複数のエリア１１０間を移動する人１２０の流量を調査する装置である。人は、オブジェクトとも称される。

エリア１１０は、建物、建物のフロア、フロアの室など、物理的な部材によって仕切られた空間である。あるいはエリア１１０は、駅前の広場やロータリなど、物理的な部材によって仕切られていない空間の指定された領域であってもよい。

各エリア１１０には、センサ１３０と、監視カメラ１４０とが配置されている。センサ１３０は、エリア１１０内に存在する人１２０が所持する携帯端末（例えば、スマートフォン）１５０を識別する機能を備える。監視カメラ１４０は、エリア１１０内に存在する人１２０の数を検知する機能を備える。

すなわち、センサ１３０は、エリア１１０内に存在する携帯端末１５０が発する無線ＬＡＮ（Local Area Network）のフレームを検知し、そのフレームから端末を識別できる情報（以下、端末識別情報と称す）を取得する機能を有する。また、センサ１３０は、エリア１１０の識別情報と上記取得した端末識別情報とを含むオブジェクト検知結果を、無線ネットワーク１６０を通じて調査装置１００へ送信する機能を有する。センサ１３０が無線ＬＡＮのフレームを検知できる検知範囲がエリア１１０の全領域をカバーする場合、１つのエリア１１０に１つのセンサ１３０が設置されるだけでよい。しかし、センサ１３０における無線ＬＡＮのフレームの検知範囲がエリア１１０の全領域をカバーできない場合、エリア１１０の全領域をカバーできるように複数のセンサ１３０がエリア１１０内の異なる場所に設置される。

監視カメラ１４０は、エリア１１０内を撮影することにより得られる撮影画像を解析することにより、人物そのものや画面全体に対する人物の占有面積などを検知する機能を有する。また、監視カメラ１４０は、その検知結果に基づいて、エリア１１０内に存在する人１２０の人数を検知する機能を有する。さらに、監視カメラ１４０は、エリア１１０の識別情報と検知した人数とを含む数検知結果を、無線ネットワーク１６０を通じて調査装置１００へ送信する機能を有する。監視カメラ１４０の監視範囲がエリア１１０の全領域をカバーする場合、１つのエリア１１０に１つの監視カメラ１４０が設置されるだけでよい。しかし、監視カメラ１４０の監視範囲がエリア１１０の全領域をカバーできない場合、エリア１１０の全領域をカバーできるように複数の監視カメラ１４０がエリア１１０内の異なる場所に設置される。

調査装置１００は、各エリア１１０のセンサ１３０および監視カメラ１４０から送信されるオブジェクト検知結果および数検知結果に基づき、エリア１１０間を移動する人１２０の流量を算出する機能を有する。

図２は調査装置１００の構成を簡略化して表すブロック図である。図２を参照すると、調査装置１００は、通信ＩＦ（InterFace）部（通信インターフェイス部）１０１、記憶部１０４、および演算処理部１０５を備え、操作部１０２と表示部１０３が接続されている。

通信ＩＦ部１０１は、専用のデータ通信回路を有して構成され、無線通信回線を介して接続されたセンサ１３０および監視カメラ１４０などの各種装置との間でデータ通信を行う機能を有する。

操作部１０２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置を有して構成され、オペレータの操作を検知し操作に応じた信号を演算処理部１０５に出力する機能を有する。

表示部１０３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの画面表示装置を有して構成され、演算処理部１０５からの指示に応じて、エリア１１０間の人の流量などの各種情報を画面表示する機能を有する。

記憶部１０４は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置を有して構成され、演算処理部１０５での各種処理に必要なデータやコンピュータプログラム（プログラム）１０４１を記憶する機能を有している。プログラム１０４１は、演算処理部１０５に読み出され実行されることにより各種処理部を実現するプログラムである。プログラム１０４１は、通信ＩＦ部１０１などのデータ入出力機能を介して外部装置（図示せず）や記憶媒体（図示せず）から取得され記憶部１０４に保存される。また、記憶部１０４で記憶される主なデータとして、計数データ１０４２、検知データ１０４３、移動数データ１０４４、比率データ１０４５および移動総数データ１０４６がある。

計数データ１０４２は、監視カメラ１４０によって検知されたエリア１１０内に存在する人１２０の人数を表す情報である。図３は、計数データ１０４２の一例を示す。この例の計数データ１０４２は、複数のエントリを有して構成されている。なお、この明細書においては、関連付けられている複数のデータの組み合わせをエントリと称する。例えば、計数データ１０４２では、エリアID（IDentification）と、時刻のデータと、監視カメラ１４０によって検知された人数（オブジェクト数）のデータとが関連付けられており、これらデータの１つの組み合わせが一つのエントリである。エリアＩＤは、人数が検知されたエリア１１０を識別する識別情報である。オブジェクト数は、監視カメラ１４０によって検知された人数を表す。時刻のデータは、その人数が検知された時刻を表す。例えば、図３における２行目のエントリは、エリアＩＤがＥ１であるエリア１１０には、２０１６年３月３０日の１２時００分の時点で、１０人の人が存在していることが表されている。

検知データ１０４３は、センサ１３０によって検知されたエリア１１０内に存在する人１２０が所持する携帯端末１５０を識別する識別情報である端末識別情報（端末ＩＤ（IDentification））を表す情報である。図４は、検知データ１０４３の一例を示す。この例の検知データ１０４３は、複数のエントリから構成され、それぞれのエントリは、エリアＩＤと時刻のデータとセンサ１３０によって検知された端末ＩＤとが関連付けられているデータの組み合わせである。エリアＩＤは、端末ＩＤが検知されたエリア１１０を識別する識別情報である。端末ＩＤは、携帯端末１５０からセンサ１３０によって取得された端末識別情報である。時刻は、端末ＩＤが検知された時刻を表す。例えば、図４における２行目のエントリは、エリアＩＤがＥ１であるエリア１１０には、２０１６年３月３０日の１２時００分の時点で、「００１」、「００２」、「００３」という端末ＩＤを有する携帯端末１５０を所持する人１２０が存在していることが表されている。

移動数データ１０４４は、エリア１１０間を移動した携帯端末１５０を所持する人（以下、識別有オブジェクトとも称す）１２０の数（移動数）を表す情報である。図５は、移動数データ１０４４の一例を示す。この例の移動数データ１０４４は、複数のエントリから構成され、それぞれのエントリは、移動前エリアＩＤと移動後エリアＩＤと移動前時刻と移動後時刻と、エリア１１０間を移動した携帯端末１５０を所持する人（識別有オブジェクト）１２０の移動数とのデータが関連付けられているデータの組み合わせである。移動前エリアＩＤと移動後エリアＩＤは、移動前のエリア１１０と移動後のエリア１１０とをそれぞれ識別する識別情報である。移動前時刻と移動後時刻のデータは、それぞれ、移動前の時刻と移動後の時刻を表す。移動数は、移動前時刻における移動前エリアＩＤのエリア１１０から移動後時刻における移動後エリアＩＤのエリア１１０へ移動した携帯端末１５０を所持する人（識別有オブジェクト）１２０の数である。例えば、図５の２行目のエントリは、２０１６年３月３０日の１２時００分の時点において、エリアＩＤがＥ１であるエリア１１０に存在していた識別有オブジェクト１２０のうち、同年同日の１２時０５分の時点において、エリアＩＤがＥ２であるエリア１１０に移動した識別有オブジェクト１２０の人数は２人であることが表されている。

比率データ１０４５は、携帯端末１５０を所持する人（識別有オブジェクト）１２０と所持していない人（以下、識別無オブジェクトとも称す）１２０との比率を表す情報である。図６は、比率データ１０４５の一例を示す。この例の比率データ１０４５は、複数のエントリから構成され、それぞれのエントリは、エリアＩＤと時刻のデータと比率とが関連付けられているデータの組み合わせである。エリアＩＤは、比率が検知されたエリア１１０を識別する識別情報である。比率は、識別有オブジェクトと識別無オブジェクトの人数の比率を表す。時刻のデータは、比率が検知された時刻を表す。例えば、図６における２行目のエントリは、エリアＩＤがＥ１であるエリア１１０では、２０１６年３月３０日の１２時００分の時点で、携帯端末１５０を所持する人（識別有オブジェクト）１２０と所持していない人（識別無オブジェクト）１２０との比率が３：７であることが表されている。

移動総数データ１０４６は、エリア１１０間を移動した人１２０の数、すなわち、携帯端末１５０を所持する人（識別有オブジェクト）と所持していない人（識別無オブジェクト）との推定される合計数（移動総数）を表す情報である。図７は、移動総数データ１０４６の一例を示す。この例の移動総数データ１０４６は、複数のエントリから構成され、それぞれのエントリは、移動前エリアＩＤと移動後エリアＩＤと移動前時刻と移動後時刻と移動総数とのデータが関連付けられているデータの組み合わせである。移動前エリアＩＤと移動後エリアＩＤと移動前時刻と移動後時刻の意義は、図５に示される移動数データ１０４４における移動前エリアＩＤと移動後エリアＩＤと移動前時刻と移動後時刻と同じである。ここでの移動総数とは、移動前時刻において移動前エリアＩＤで特定されるエリア１１０に存在していた人のうち、移動後時刻において移動後エリアＩＤで特定されるエリア１１０へ移動した人１２０の数である。例えば、図７における２行目のエントリは、２０１６年３月３０日の１２時００分の時点でエリアＩＤがＥ１であるエリア１１０に存在していた人１２０のうち、同年同日１２時０５分の時点でエリアＩＤがＥ２であるエリア１１０へ移動した人１２０の移動総数は７人であると推定されることが表されている。

演算処理部１０５は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部１０４からプログラム１０４１を読み込んで実行することにより、ハードウェアとプログラム１０４１とを協働させて各種処理部を実現する機能を有している。演算処理部１０５で実現される主な処理部として、合計数検知部１０５１、検知部１０５２、移動数算出部１０５３、比率算出部１０５４、推定部１０５５、および制御部１０５６がある。

合計数検知部１０５１は、監視カメラ１４０を使用してエリア１１０に存在する人１２０の数を検知し、検知結果を計数データ１０４２として記憶部１０４に保存する機能を有する。図８は、合計数検知部１０５１の動作の一例を示すフローチャートである。

図８を参照すると、合計数検知部１０５１は、まず、複数のエリア１１０のうちの１つのエリア（以下、注目エリアとも称す）１１０に注目する(注目エリアを選択する（Ｓ１０１）)。その後、合計数検知部１０５１は、注目エリア１１０に設置されている監視カメラ１４０を使用して当該注目エリア１１０に存在する人１２０の人数を検知する。そして、合計数検知部１０５１は、検知した人数のデータに、注目エリア１１０のエリアＩＤと、検知した時刻のデータとを関連付けたデータの組み合わせ（エントリ）を記憶部１０４の計数データ１０４２に追加する（Ｓ１０２）。然る後に、合計数検知部１０５１は、全てのエリア１１０を注目エリアとして選択し終えたか否かを判断する（Ｓ１０３）。そして、合計数検知部１０５１は、全てのエリア１１０を注目エリアとして選択し終えていない場合には（Ｓ１０３でＮＯ）、次の注目エリアを選択すべくステップＳ１０１に戻りステップＳ１０１以降の上述した処理と同様の処理を繰り返す。一方、合計数検知部１０５１は、全てのエリア１１０を注目エリアとして選択し終えた場合には（Ｓ１０３でＹＥＳ）、設定時間、待機し（Ｓ１０４）、その後、ステップＳ１０１に戻って、上述した処理と同様の処理を最初から行う。

検知部１０５２は、センサ１３０を使用してエリア１１０に存在する携帯端末１５０を所持する人（識別有オブジェクト）１２０を検知し、検知結果を検知データ１０４３として記憶部１０４に保存する機能を有する。図９は、検知部１０５２の動作の一例を示すフローチャートである。

図９を参照すると、検知部１０５２は、まず、全てのエリア１１０のうちの１つのエリア１１０を注目エリアとして選択する（Ｓ１１１）。その後、検知部１０５２は、注目エリア１１０に設置されているセンサ１３０を使用して当該注目エリア１１０に存在する携帯端末１５０の端末識別情報（端末ＩＤ）を検知し、検知した端末ＩＤに、注目エリア１１０のエリアＩＤと、検知した時刻のデータとを関連付け、記憶部１０４の検知データ１０４３に追加する（Ｓ１１２）。然る後に、検知部１０５２は、全てのエリア１１０を注目エリアとして選択し終えたか否かを判断する（Ｓ１１３）。そして、検知部１０５２は、全てのエリア１１０を注目エリアとして選択し終えていない場合には（Ｓ１１３でＮＯ）、次の注目エリアを選択すべくステップＳ１１１に戻って上述した処理と同様の処理を繰り返す。一方、検知部１０５２は、全てのエリア１１０を注目エリアとして選択し終えると（Ｓ１１３でＹＥＳ）、設定時間、待機し（Ｓ１１４）、その後、ステップＳ１１１に戻って、上述した処理と同様の処理を最初から行う。

移動数算出部１０５３は、記憶部１０４に記憶されている検知データ１０４３に基づいて、エリア１１０間を移動した携帯端末１５０を所持する人（識別有オブジェクト）１２０の移動数を表す情報を生成し、移動数データ１０４４として記憶部１０４に保存する機能を有する。図１０は、移動数算出部１０５３の動作の一例を示すフローチャートである。

図１０を参照すると、移動数算出部１０５３は、まず、記憶部１０４から検知データ１０４３を読み出す（Ｓ１２１）。その後、移動数算出部１０５３は、全てのエリア１１０のうちの一つのエリアを注目の移動前エリアとして選択し、他のエリアのうちの一つを注目の移動後エリアとして選択する。換言すれば、移動数算出部１０５３は、移動前エリアと移動後エリアのペアを選択する（Ｓ１２２）。エリア１１０がｎ個存在する場合、エリアのペアの総数はｎ×（ｎ－１）個になる。移動数算出部１０５３は、ｎ×（ｎ－１）個のペアを処理の対象とする。あるいは、移動数算出部１０５３は、隣接するエリアどうしのペアを処理の対象とする。隣接するエリア間においては、人１２０が他のエリアを通過せずに直接に移動できる。隣接するエリアどうしのペアの情報は、移動数算出部１０５３に予め与えられていてもよいし、エリアの位置情報などから移動数算出部１０５３が算出するようにしてもよい。

その後、移動数算出部１０５３は、読み出した検知データ１０４３から、注目の移動前エリアと移動後エリアに関わる端末ＩＤを抽出する（Ｓ１２３）。例えば、移動数算出部１０５３は、注目の移動前エリアにおける時刻ｔに関連付けられている端末ＩＤと、注目の移動後エリアにおける時刻ｔ＋Δｔに関連付けられている端末ＩＤとを抽出する。ここで、Δｔは予め定められた時間（例えば５分）である。そして、移動数算出部１０５３は、注目の移動前エリアに関連する端末ＩＤと移動後エリアに関連する端末ＩＤに共通に存在する端末ＩＤを抽出し、その抽出した端末ＩＤの個数を識別有オブジェクトの移動数として算出する（Ｓ１２４）。この識別有オブジェクトの移動数が、注目の移動前エリアから移動後エリアへ、移動前時刻ｔから移動後時刻ｔ＋Δｔの間に移動した人（識別有オブジェクト）１２０の人数を表す。例えば、移動前エリアとその時刻をＥ１と２０１６年３月３０日１２時００分とし、移動後エリアとその時刻をＥ２と２０１６年３月３０日１２時０５分とする。図４に示した検知データ１０４３の場合、移動前エリアＥ１の時刻１２時００分のデータには「００１」、「００２」、「００３」の端末ＩＤが関連付けられている。移動後エリアＥ２の時刻１２時０５分のデータには「００２」、「００３」、「１２１」の端末ＩＤが関連付けられている。それら移動前と移動後の端末ＩＤに共通に存在する端末ＩＤは「００２」と「００３」になり、その結果、識別有オブジェクトの移動数は、２になる。

そして、移動数算出部１０５３は、注目の移動前エリア１１０のエリアＩＤと移動後エリア１１０のエリアＩＤと移動前時刻のデータと移動後時刻のデータと算出した移動数のデータとが関連付けられているデータ（エントリ）を、記憶部１０４の移動数データ１０４４に追加する（つまり、移動数データ１０４４を更新する（Ｓ１２５））。

その後、移動数算出部１０５３は、注目の移動前エリアと移動後エリアのペアにおいて、時刻を変更した場合における端末ＩＤの抽出と識別有オブジェクトの移動数の算出が終了したか否かを判断する（Ｓ１２６）。終了していない場合には（Ｓ１２６でＮＯ）、移動数算出部１０５３は、ステップＳ１２３に戻って時刻ｔを変更して上述した処理と同様の処理を繰り返す。一方、終了している場合には（Ｓ１２６でＹＥＳ）、移動数算出部１０５３は、処理対象のエリアのペアの全てについて、移動数を算出する処理が終了したか否かを判断する（Ｓ１２７）。終了していない場合には（Ｓ１２７でＮＯ）、移動数算出部１０５３は、次の注目のエリアのペアを選択すべくステップＳ１２２に戻り当該ステップＳ１２２以降の上述した処理と同様の処理を繰り返す。移動数算出部１０５３は、処理対象のエリアのペアの全てについて、移動数を算出する処理が終了した場合には（Ｓ１２７でＹＥＳ）、移動数算出処理を終了する。

比率算出部１０５４は、記憶部１０４に記憶されている計数データ１０４２と検知データ１０４３とに基づいて、携帯端末１５０を所持する人（識別有オブジェクト）１２０と所持していない人（識別無オブジェクト）１２０との比率を算出する機能を有する。図１１は、比率算出部１０５４の動作の一例を示すフローチャートである。

図１１を参照すると、比率算出部１０５４は、まず、記憶部１０４から計数データ１０４２と検知データ１０４３とを読み出す（Ｓ１３１）。そして、比率算出部１０５４は、全てのエリア１１０のうちの１つのエリア１１０を注目エリアとして選択する（Ｓ１３２）。その後、比率算出部１０５４は、注目エリア１１０に関する同じ時刻に関連付けられている計数データのオブジェクト数と検知データの端末ＩＤの数とを抽出する（Ｓ１３３）。そして、比率算出部１０５４は、抽出したオブジェクト数と、端末ＩＤの数とに基づいて、注目エリアにおいて、注目している時刻における携帯端末１５０を所持する人（識別有オブジェクト）１２０と所持していない人（識別無オブジェクト）１２０との比率を算出する（Ｓ１３４）。例えば、注目エリアＥ１において、時刻２０１６年３月３０日１２時００分における計数データ１０４２のオブジェクト数は１０であり、検知データ１０４３の端末ＩＤが「００１」、「００２」、「００３」であり、端末ＩＤの数は３個である。この場合、比率算出部１０５４は、注目エリアＥ１において、注目の時刻２０１６年３月３０日１２時００分における携帯端末１５０を所持する人（識別有オブジェクト）１２０と所持していない人（識別無オブジェクト）１２０との比率を、３：７として算出する。

その後、比率算出部１０５４は、注目エリアのエリアＩＤと注目の時刻と算出した比率が関連付けられたデータを記憶部１０４の比率データ１０４５に追加する（比率データ１０４５を更新する（Ｓ１３５））。然る後に、比率算出部１０５４は、注目エリアにおいて、比率が算出されていない未処理の時刻に関連したデータがあるか否かを判断する（注目エリアにおける比率算出処理が終了したか否かを判断する（Ｓ１３６））。そして、終了していない場合には（Ｓ１３６でＮＯ）、比率算出部１０５４は、ステップＳ１３３に戻り時刻を変更し上述した処理と同様の処理を繰り返す。一方、注目エリアにおける比率算出処理が終了した場合には（Ｓ１３６でＹＥＳ）、比率算出部１０５４は、全ての処理対象のエリア１１０についての比率算出処理が終了したか否かを判断する（Ｓ１３７）。そして、終了していない場合には（Ｓ１３７でＮＯ）、比率算出部１０５４は、次の注目のエリアを選択すべくステップＳ１３２に戻りステップＳ１３２以降の上述した処理と同様の処理を行う。一方、比率算出部１０５４は、全てのエリア１１０についての比率算出処理が終了した場合には（Ｓ１３７でＹＥＳ）、比率算出処理を終了する。

推定部１０５５は、記憶部１０４に記憶されている移動数データ１０４４と比率データ１０４５とに基づいて、エリア１１０間を移動する人１２０の流量を推定し、推定結果を記憶部１０４に保存する機能を有する。図１２は、推定部１０５５の動作の一例を示すフローチャートである。

図１２を参照すると、推定部１０５５は、まず、記憶部１０４から移動数データ１０４４と比率データ１０４５とを読み出す（Ｓ１４１）。その後、推定部１０５５は、移動数データ１０４４において、関連付けられている移動前エリアＩＤと移動後エリアＩＤと移動前時刻と移動後時刻の関連データ（エントリ）の一つを注目データとして選択する（Ｓ１４２）。そして、推定部１０５５は、注目データの移動前エリアＩＤと移動後エリアＩＤと移動前時刻と移動後時刻に基づいて、比率データ１０４５から比率を抽出する（Ｓ１４３）。例えば、推定部１０５５は、移動前エリアＩＤと移動前時刻とに一致するエリアＩＤと時刻とに関連付けられている比率データ１０４５の比率と、移動後エリアＩＤと移動後時刻とに一致するエリアＩＤと時刻とに関連付けられている比率データ１０４５の比率とを抽出する。あるいは、推定部１０５５は、移動前エリアＩＤと移動前時刻とに一致するエリアＩＤと時刻とに関連付けられている比率データ１０４５の比率を抽出する。あるいは、推定部１０５５は、移動後エリアＩＤと移動後時刻とに関連付けられている比率データ１０４５の比率を抽出する。

その後、推定部１０５５は、抽出した比率に基づいて、処理に使用する比率を決定する（Ｓ１４４）。例えば、推定部１０５５は、比率データから抽出した比率が１つの場合、抽出した比率を、処理に使用する比率として決定する。また、推定部１０５５は、比率データから抽出した比率が２つの場合、抽出した２つの比率の例えば平均値、最大値、あるいは最小値を、処理に使用する比率として決定する。

次に、推定部１０５５は、移動数データ１０４４における注目データに関連付けられているオブジェクト数（移動数）と、決定した比率とに基づいて、移動した人数である移動総数を以下の式により推定する（Ｓ１４５）。

移動総数＝オブジェクト数×（ｘ＋ｙ）／ｘ ・・・・・・（１）
但し、ｘは、携帯端末１５０を所持する人（識別有オブジェクト）および所持していない人（識別無オブジェクト）の比率における識別有オブジェクトの値を表し、ｙは、比率における識別無オブジェクトの値を表す。 例えば、推定部１０５５は、移動数データにおける注目データに関連付けられているオブジェクト数が「３」であり、使用する比率ｘ：ｙが３：７である場合、移動総数を、３×（３＋７）／３＝１０人と推定する。

そして、推定部１０５５は、注目データの移動前エリアＩＤ、移動後エリアＩＤ、移動前時刻および移動後時刻に、推定した移動総数を関連付けたデータ（エントリ）を記憶部１０４の移動総数データ１０４６に追加する（移動総数データ１０４６を更新する（Ｓ１４６））。そして、推定部１０５５は、移動数データ１０４４において、移動総数の推定に利用されていない移動前エリアＩＤ、移動後エリアＩＤ、移動前時刻および移動後時刻の関連データ（エントリ）が有るか否か（つまり、移動総数の推定処理が終了したか否か）を判断する（Ｓ１４７）。終了していない場合には（Ｓ１４７でＮＯ）、推定部１０５５は、次の注目データを選択すべくステップＳ１４２に戻り当該ステップＳ１４２以降の上述した処理と同様の処理を繰り返す。一方、推定部１０５５は、移動総数の推定に利用されていない関連データ（エントリ）が無い場合には（Ｓ１４７でＹＥＳ）、移動総数の推定処理を終了する。

制御部１０５６は、調査装置１００の全体を制御する機能を有する。図１３は、制御部１０５６の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図１３を参照して、調査装置１００の全体の動作を説明する。

図１３を参照すると、制御部１０５６は、利用者から操作部１０２を通じて検知を開始する指示が入力されることに備え待機する（Ｓ１５１）。制御部１０５６は、検知を開始する指示が入力されると、まず、記憶部１０４を初期化する（Ｓ１５２）。これにより、計数データ１０４２、検知データ１０４３、移動数データ１０４４、比率データ１０４５、および移動総数データ１０４６が初期化される。その後、制御部１０５６は、合計数検知部１０５１と検知部１０５２を起動する（Ｓ１５３）。そして、制御部１０５６は、利用者から操作部１０２を通じて検知を終了させる指示が入力されることに備え待機する（Ｓ１５４）。

一方、起動された合計数検知部１０５１は、図８を参照して説明した動作を開始し、監視カメラ１４０を使用してエリア１１０に存在する人１２０の数を検知する。そして、合計数検知部１０５１は、検知結果を図３に示すような計数データ１０４２に追加することにより記憶部１０４に保存していく。また、起動された検知部１０５２は、図９を参照して説明した動作を開始し、センサ１３０を使用してエリア１１０に存在する携帯端末１５０を所持する人（識別有オブジェクト）１２０を検知し、検知結果を図４に示すような検知データ１０４３として記憶部１０４に保存していく。

制御部１０５６は、検知を終了させる指示が入力されると、合計数検知部１０５１と検知部１０５２とを停止させる（Ｓ１５５）。これにより、合計数検知部１０５１は、図８を参照して説明した動作を停止し、また、検知部１０５２は、図９を参照して説明した動作を停止する。その後、制御部１０５６は、移動数算出部１０５３と比率算出部１０５４を起動する（Ｓ１５６）。そして、制御部１０５６は、それらの動作が終了するまで待機する（Ｓ１５７）。

一方、起動された移動数算出部１０５３は、図１０を参照して説明した動作を開始し、図４に示したような検知データ１０４３に基づいて、エリア１１０間を移動した携帯端末１５０を所持する人１２０の数を表す情報を生成し図５に示したような移動数データ１０４４として記憶部１０４に保存する。また、比率算出部１０５４は、図１１を参照して説明した動作を開始し、図３に示したような計数データ１０４２と図４に示したような検知データ１０４３とに基づいて、携帯端末１５０を所持する人（識別有オブジェクト）１２０と所持していない人（識別無オブジェクト）１２０との比率を算出する。そして、比率算出部１０５４は、算出結果を図６に示したような比率データ１０４５として記憶部１０４に保存する。

その後、制御部１０５６は、移動数算出部１０５３と比率算出部１０５４の動作が終了したことを検知すると、推定部１０５５を起動する（Ｓ１５８）。そして、制御部１０５６は、推定部１０５５の動作が終了するまで待機する（Ｓ１５９）。

一方、起動された推定部１０５５は、図１２を参照して説明した動作を開始し、図５に示したような移動数データ１０４４と図６に示したような比率データ１０４５とに基づいて、エリア１１０間を移動する人１２０の流量を推定し、推定結果を図７に示したような移動総数データ１０４６として記憶部１０４に保存する。

制御部１０５６は、推定部１０５５の動作が終了したことを検知すると、記憶部１０４から移動総数データ１０４６を読み出し通信ＩＦ部１０１を通じて外部の端末へ送信し、また、推定結果を表示部１０３に表示する（Ｓ１６０）。そして、制御部１０５６は、ステップＳ１５１に戻り、利用者から操作部１０２を通じて検知を開始する指示が入力されるまで待機する。

このように第１実施形態に係る調査装置１００は、エリア１１０間を移動する携帯端末１５０を所持する人１２０と所持していない人１２０とが混在する場合の人の流れを調査することができる。

その理由は、検知部１０５２が、それぞれのエリア１１０内に存在する人１２０が所持する携帯端末１５０の端末ＩＤを定期的に識別し、移動数算出部１０５３が、上記検知の結果に基づいて、エリア１１０間を移動した携帯端末１５０を所持する人の数を算出する。そして、推定部１０５５が、算出された携帯端末１５０を所持する人の数と、携帯端末を所持する人と所持しない人の比率とに基づいて、エリア１１０間を移動した携帯端末１５０を所持する人１２０と所持していない人１２０との合計数を推定しているためである。この推定は、多数の人の行動を、その一部分の人の行動によって概ね推測できるという経験則に基づいている。

以上の説明では、合計数検知部１０５１は、監視カメラ１４０を使用してエリア１１０内に存在する人１２０の数を検知している。しかし、合計数検知部１０５１は、監視カメラ１４０以外の手段を使用してエリア１１０内に存在する人１２０の数を検知してもよい。例えば、合計数検知部１０５１は、特許文献２に記載されるようなレーザにより対象物までの距離を測定するセンサを用いてエリアを通過する人数を計測する技術を使用して、エリア内に存在する人の数を検知してもよい。あるいは、合計数検知部１０５１は、エリア１１０毎に配置された調査員端末からリアルタイムに報告される人数の情報に基づいて、エリア１１０内に存在する人１２０の数を検知してもよい。ここで、調査員端末とは、調査員（人）によって操作される無線端末であり、例えば、調査員自身がカウントした人数を無線通信によって合計数検知部１０５１に送信するように構成される。

また、比率算出部１０５４は、各検知時刻におけるエリア１１０毎の比率を算出しているが、各検知時刻における全てのエリア１１０に共通の比率や、全ての検知時刻におけるエリア１１０毎の比率や、全ての検知時刻における全てのエリア１１０に共通の比率を算出してもよい。あるいは、比率算出部１０５４が省略され、予め定められた比率が固定的に使用されてもよい。

また、検知部１０５２は、携帯端末１５０から発せられる無線ＬＡＮフレームに含まれる端末識別情報によって人１２０が個体識別可能なオブジェクトか否かを識別している。しかし、人１２０が個体識別可能なオブジェクトか否かを検知する方法は、これに限定されず、他の方法であってもよい。例えば、検知部１０５２は、人１２０が所持する携帯端末以外の無線端末から発せられる端末識別情報を検知することにより、人１２０が個体識別可能なオブジェクトか否かを検知してもよい。あるいは、検知部１０５２は、カメラで撮影して得られる顔画像を解析することにより、人１２０が個体識別可能なオブジェクト（つまり、予め登録されている人）か否かを検知してもよい。

また、第１実施形態では、オブジェクトは人であるが、オブジェクトは人に限定されず、車両や動物などであってもよい。車両の場合、検知部１０５２は、例えば、車両に搭載された無線端末から送信される無線フレームから端末識別情報を検知することによって、車両が個体識別可能なオブジェクトか否かを検知することができる。また、動物の場合、検知部１０５２は、例えば、動物に取り付けられた無線端末から送信される無線フレームから端末識別情報を検知することによって、動物が個体識別可能なオブジェクトか否かを検知することができる。

[第２実施形態]
図１４を参照すると、本発明の第２実施形態に係る調査装置２００は、複数のエリア２１０間を移動する人２２０の流量を属性別に調査する装置である。第２実施形態では、属性として性別を使用する。但し、人２１０の属性は性別に限定されず、年齢や人種などの他の属性や、性別と年齢などの２種類以上の属性の組み合わせであってもよい。

エリア２１０は、建物、建物のフロア、フロアの室など、物理的な部材によって仕切られた空間である。あるいはエリア２１０は、駅前の広場やロータリなど、物理的な部材によって仕切られていない空間の指定された領域であってもよい。

ゲート２７０は、人２２０が何れかのエリア２１０に入る際に通過する出入り口である。例えば、ゲート２７０は、建物の入り口、会場の入り口、駅の改札口などであってよい。ゲート２７０は、駅の自動改札口のように、人２２０が一人ずつ順番に通過できるような形状と大きさである。ゲート２７０には、ゲートを通過中の人２２０を検知対象とする通過検知装置２８０が設けられている。

通検知装置２８０は、ゲート２７０を通過中の人２２０が所持する携帯端末２５０を識別するセンサ２８１と、その人２２０の属性を検知する監視カメラ２８２とを有する。

センサ２８１は、ゲート２７０を通過中の人２２０が所持する携帯端末２５０が発する無線ＬＡＮのフレームを検知し、そのフレームから端末識別情報（端末ＩＤ）を取得する機能を有する。

また、監視カメラ２８２は、ゲート２７０を通過中の人２２０を撮影して得られる人物の顔画像から顔特徴を抽出し、その顔特徴に基づいて当該人物の属性を検知する機能を有する。人物の顔画像から顔特徴を抽出し、その顔特徴に基づいて当該人物の性別や年齢等の属性を検知する技術は例えば特許文献３によって公知であるため、それ以上の説明は省略する。

通過検知装置２８０は、ゲート２７０を一人の人２２０が通過する毎に、検知結果の通過情報を、無線ネットワーク２６０を通じて調査装置２００へ送信する機能を有する。通過情報には、通過時刻、検知した属性、端末識別情報の検知の有無、および検知した端末識別情報（端末ＩＤ）が含まれる。

なお、図１４では、ゲート２７０は１つであるが、複数のゲート２７０が存在していてもよい。その場合、通過検知装置２８０は、ゲート２７０毎に存在していてよい。

各エリア２１０には、エリア２１０内に存在する人２２０が所持する携帯端末２５０を識別するセンサ２３０と、エリア２１０内に存在する人２２０の数を属性別に検知する監視カメラ２４０とが配置されている。

センサ２３０は、エリア２１０内に存在する携帯端末２５０が発する無線ＬＡＮのフレームを検知し、そのフレームから端末識別情報（端末ＩＤ）を取得する機能を有する。また、センサ２３０は、エリア２１０の識別情報（エリアＩＤ）と上記取得した端末識別情報（端末ＩＤ）とを含む検知結果を、無線ネットワーク２６０を通じて調査装置２００へ送信する機能を有する。センサ２３０の無線ＬＡＮのフレームの検知範囲がエリア２１０の全領域をカバーする場合、１つのエリア２１０に１つのセンサ２３０が設置されるだけでよい。しかし、センサ２３０の無線ＬＡＮのフレームの検知範囲がエリア２１０の領域より狭い場合、エリア２１０の全領域をカバーできるようにエリア２１０内の異なる場所に複数のセンサ２３０が設置される。

監視カメラ２４０は、エリア２１０内を撮影して得られた人物の顔画像から顔特徴を抽出し、その顔特徴に基づいて当該人物の属性を検知し、エリア２１０内に存在する人２２０の人数を属性別に検知する機能を有する。また、監視カメラ２４０は、エリア２１０の識別情報と上記検知した属性別の人数とを含む検知数結果を、無線ネットワーク２６０を通じて調査装置２００へ送信する機能を有する。監視カメラ２４０の監視範囲がエリア２１０の全領域をカバーする場合、１つのエリア２１０に１つの監視カメラ２４０が設置されるだけでよい。しかし、監視カメラ２４０の監視範囲がエリア２１０の領域より狭い場合、エリア２１０の全領域をカバーできるようにエリア２１０内の異なる場所に複数の監視カメラ２４０が設置される。

調査装置２００は、ゲート２７０の通過検知装置２８０から送信される通過情報と、各エリア２１０のセンサ２３０および監視カメラ２４０から送信される検知結果およびオブジェクト数検知数結果とに基づき、エリア２１０間を移動する人２２０の流量を属性別に算出する機能を有する。

図１５は調査装置２００のブロック図である。図１５を参照すると、調査装置２００は、通信ＩＦ部２０１、記憶部２０４、および演算処理部２０５を備えている。

通信ＩＦ部２０１は、専用のデータ通信回路を有して構成され、無線通信回線を介して接続された通過検知装置２８０、センサ２３０および監視カメラ２４０などの各種装置との間でデータ通信を行う機能を有する。

操作部２０２は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検知し操作に応じた信号を演算処理部２０５に出力する機能を有する。

表示部２０３は、ＬＣＤなどの画面表示装置を有して構成され、演算処理部２０５からの指示に応じて、エリア２１０間の人の属性別の流量などの各種情報を画面表示する機能を有する。

記憶部２０４は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置を有して構成され、演算処理部２０５での各種処理に必要なデータやプログラム２０４１を記憶する機能を有している。プログラム２０４１は、演算処理部２０５に読み出され実行されることにより各種処理部を実現するプログラムである。プログラム２０４１は、通信ＩＦ部２０１などのデータ入出力機能を介して外部装置（図示せず）や記憶媒体（図示せず）から取得され記憶部２０４に保存される。また、記憶部２０４で記憶される主なデータとして、計数データ２０４２、検知データ２０４３、移動数データ２０４４、比率データ２０４５、移動総数データ２０４６、および通過データ２０４７がある。

通過データ２０４７は、通過検知装置２８０によって検知されたゲート２７０を通過した人２２０の属性および端末識別情報を表す情報である。図１６は、通過データ２０４７の一例を示す。この例の通過データ２０４７は、複数のエントリから構成され、それぞれのエントリは、時刻と属性と端末ＩＤの有無と端末ＩＤとが関連付けられているデータの組み合わせである。時刻は、人２２０がゲート２７０を通過した時刻を表す。属性は、その通過した人の属性を表し、第２実施形態では男性、女性の何れであるかを表す。端末ＩＤの有無は、その通過した人が携帯端末２５０を所持しているか否かを表す。端末ＩＤは、ゲート２７０を通過した人が所持する携帯端末２５０から取得した端末ＩＤである。例えば、図１６における２行目のエントリは、２０１６年３月３０日の午前１１時５５分００秒にゲート２７０を通過した人２２０は、女性であり、携帯端末２５０を所持しており、その端末ＩＤは００１であることを表している。また、図１６における３行目のエントリは、２０１６年３月３０日の午前１１時５５分０５秒にゲート２７０を通過した人２２０は、男性であり、携帯端末は所持していないことを表している。

計数データ２０４２は、監視カメラ２４０によって検知されたエリア２１０内に存在する人２２０の属性別の人数を表す情報である。図１７は、計数データ２０４２の一例を示す。この例の計数データ２０４２は、複数のエントリから構成され、それぞれのエントリは、エリアＩＤと時刻とオブジェクト数（男性）とオブジェクト数（女性）が関連付けられているデータの組み合わせである。エリアＩＤは、エリア２１０を識別する識別情報である。オブジェクト数（男性）とオブジェクト数（女性）は、そのエリアＩＤで特定されるエリア２１０に存在する男性と女性の数を表す。時刻は、当該オブジェクト数が検知された時刻を表す。例えば、図１７における２行目のエントリは、エリアＩＤがＥ１であるエリア２１０には、２０１６年３月３０日の１２時００分の時点で、４人の男性と６人の女性が存在していることを表している。

検知データ２０４３は、センサ２３０によって検知されたエリア２１０内に存在する人２２０が所持する携帯端末２５０の端末ＩＤを属性別に表す情報である。図１８は、検知データ２０４３の一例を示す。この例の検知データ２０４３は、複数のエントリから構成され、それぞれのエントリは、エリアＩＤと時刻と端末識別情報（男性）と端末識別情報（女性）とが関連付けられているデータの組み合わせである。エリアＩＤは、エリア２１０を識別する識別情報である。端末ＩＤ（男性）と端末ＩＤ（女性）は、そのエリアＩＤで特定されるエリア２１０に存在する人２２０が所持する携帯端末２５０から取得された端末ＩＤを属性別に表す。時刻は、当該端末ＩＤが検知された時刻を表す。例えば、図１８における２行目のエントリは、エリアＩＤがＥ１であるエリア２１０には、２０１６年３月３０日の１２時００分の時点で、「００３」という端末ＩＤを有する携帯端末２５０を所持する１人の男性と、「００１」、「００２」という端末ＩＤを有する携帯端末２５０を有する２人の女性が存在していることを表している。

移動数データ２０４４は、エリア２１０間を移動した携帯端末２５０を所持する人２２０の数を属性別に表す情報である。図１９は、移動数データ２０４４の一例を示す。この例の移動数データ２０４４は、複数のエントリから構成され、それぞれのエントリは、移動前エリアＩＤと移動後エリアＩＤと移動前時刻と移動後時刻と移動数（男性）と移動数（女性）が関連付けられているデータの組み合わせである。移動前エリアＩＤと移動後エリアＩＤは、移動前のエリア２１０と移動後のエリア２１０とを識別する識別情報である。移動前時刻と移動後時刻は、それぞれ、移動前の時刻と移動後の時刻を表す。移動数（男性）と移動数（女性）は、移動前時刻における移動前エリアＩＤのエリア２１０から移動後時刻における移動後エリアＩＤのエリア２１０へ移動した携帯端末２５０を所持する人２２０の数を属性別に表したものである。例えば、図１９における２行目のエントリは、２０１６年３月３０日の１２時００分から同年同日の１２時０５分までに、エリアＩＤがＥ１であるエリア２１０からエリアＩＤがＥ２であるエリア２１０へ移動した携帯端末２５０を所持する人２２０の数は、男性が１人で、女性が１人であることを表している。

比率データ２０４５は、携帯端末２５０を所持する人（識別有オブジェクト）２２０と所持していない人（識別無オブジェクト）２２０との比率を属性別に表す情報である。図２０は、比率データ２０４５の一例を示す。この例の属性別比率データ２０４５は、複数のエントリから構成され、それぞれのエントリは、時間帯と比率（男性）と比率（女性）が関連付けられているデータの組み合わせである。比率（男性）と比率（女性）は、ゲート２７０を通過した携帯端末２５０を所持する人２２０と所持していない人２２０との比率を属性別に表したものである。時間帯は、当該属性別の比率を算出した時間帯を表す。例えば、図２０における２行目のエントリは、２０１６年３月３０日の１１時００分から１１時１０分までの１０分間に、ゲート２７０を通過した携帯端末２５０を所持する人２２０と所持していない人２２０との比率は、男性では１：２、女性では５：２であることを表している。

移動総数データ２０４６は、エリア２１０間を移動した人２２０の推定される数を属性別に表す情報である。図２１は、移動総数データ２０４６の一例を示す。この例の移動総数データ２０４６は、複数のエントリから構成され、それぞれのエントリは、移動前エリアＩＤと移動後エリアＩＤと移動前時刻と移動後時刻と移動総数（男性）と移動総数（女性）が関連付けられているデータの組み合わせである。移動前エリアＩＤと移動後エリアＩＤと移動前時刻と移動後時刻の意義は、図１９に示した移動数データ２０４４における移動前エリアＩＤと移動後エリアＩＤと移動前時刻と移動後時刻と同じである。移動総数（男性）と移動総数（女性）は、移動前時刻から移動後時刻までに、移動前エリアＩＤで特定されるエリア２１０から移動後エリアＩＤで特定されるエリア２１０へ移動した人（携帯端末２５０を所持する人と所持しない人）２２０の数を属性別に表したものである。例えば、図２１における２行目のエントリは、２０１６年３月３０日の１２時００分から同年同日の１２時０５分までに、エリアＩＤがＥ１であるエリア２１０からエリアＩＤがＥ２であるエリア２１０へ移動した人２２０の数は、男性が３人であり、女性が５人であることを表している。

演算処理部２０５は、ＣＰＵなどのマイクロプロセッサとその周辺回路を有し、記憶部２０４からプログラム２０４１を読み込んで実行することにより、ハードウェアとプログラム２０４１とを協働させて各種処理部を実現する機能を有している。演算処理部２０５で実現される主な処理部として、属性別合計数検知部２０５１、属性別検知部２０５２、属性別移動数算出部２０５３、属性別比率算出部２０５４、属性別推定部２０５５、制御部２０５６、および通過検知部２０５７がある。

通過検知部２０５７は、通過検知装置２８０から送信される通過情報を受信し、通過データ２０４７として記憶部２０４に保存する機能を有する。図２２は、通過検知部２０５７の動作の一例を示すフローチャートである。

図２２を参照すると、通過検知部２０５７は、起動されると、通過検知装置２８０から通過データを受信するまで待機する（Ｓ２７１）。然る後に、通過検知部２０５７は、通過データを受信すると、受信した通過データに含まれる時刻、属性、端末識別番号の有無、および端末ＩＤから構成されるエントリを記憶部２０４の通過データ２０４７に追加する（Ｓ２７２）。そして、通過検知部２０５７は、ステップＳ２７１に戻り、通過検知装置２８０から通過データを受信するまで待機する。

属性別合計数検知部２０５１は、監視カメラ２４０を使用してエリア２１０に存在する人２２０の数を検知し、計数データ２０４２として記憶部２０４に保存する機能を有する。図２３は、属性別合計数検知部２０５１の動作の一例を示すフローチャートである。

図２３を参照すると、属性別合計数検知部２０５１は、まず、複数のエリア２１０のうちの１つのエリア２１０に注目する(注目エリアを選択する（Ｓ２０１）)。その後、属性別合計数検知部２０５１は、注目エリア２１０に設置されている監視カメラ２４０を使用して当該エリア２１０に存在する人２２０の人数を属性別に検知する。そして、属性別合計数検知部２０５１は、当該エリア２１０のエリアＩＤと検知した時刻と検知した属性別の人数（オブジェクト数）とを関連付けたデータの組み合わせ（エントリ）を計数データ２０４２に追加する（Ｓ２０２）。然る後に、属性別合計数検知部２０５１は、全てのエリア２１０を注目エリアとして選択し終えたか否かを判断する（Ｓ２０３）。そして、全てのエリア２１０を注目エリアとして選択し終えていない場合には（Ｓ２０３でＮＯ）、属性別合計数検知部２０５１は、次の注目エリアを選択すべくステップＳ２０１に戻りステップＳ２０１以降の上述した処理と同様の処理を繰り返す。一方、属性別合計数検知部２０５１は、全てのエリア２１０を注目し終えた場合には（Ｓ２０３でＹＥＳ）、設定時間、待機し（Ｓ２０４）、その後、ステップＳ２０１に戻って、上述した処理と同様の処理を最初から行う。

属性別検知部２０５２は、通過データ２０４７とセンサ２３０を使用してエリア２１０に存在する携帯端末２５０を所持する人２２０を検知し、検知データ２０４３として記憶部２０４に保存する機能を有する。図２４は、属性別検知部２０５２の動作の一例を示すフローチャートである。

図２４を参照すると、属性別検知部２０５２は、まず、全てのエリア２１０のうちの１つのエリア２１０を注目エリアとして選択する（Ｓ２１１）。その後、属性別検知部２０５２は、注目エリア２１０に設置されているセンサ２３０を使用して当該エリア２１０に存在する携帯端末２５０の端末ＩＤを検知し、通過データ２０４７に基づいて属性を決定する。そして、属性別検知部２０５２は、当該エリア２１０のエリアＩＤと検知した時刻と検知した属性別の端末ＩＤとを関連付け、検知データ２０４３に追加する（Ｓ２１２）。ステップＳ２１２における属性の決定では、属性別検知部２０５２は、センサ２３０を使用して検知した端末ＩＤに一致する端末ＩＤを有するエントリを通過データ２０４７から検索し、その検索したエントリに含まれる属性を決定すべき属性とする。その後、属性別検知部２０５２は、全てのエリア２１０を注目エリアとして選択し終えたか否かを判断する（Ｓ２１３）。そして、属性別検知部２０５２は、全てのエリア２１０を注目エリアとして選択し終えていない場合には（Ｓ２１３でＮＯ）、次の注目エリアを選択すべくステップＳ２１１に戻りステップＳ２１１以降の上述した処理と同様の処理を繰り返す。属性別検知部２０５２は、全てのエリア２１０を注目エリアとして選択し終えると（Ｓ２１３でＹＥＳ）、設定時間、待機し（Ｓ２１４）、その後、ステップＳ２１１に戻って、上述した処理と同様の処理を最初から行う。

属性別移動数算出部２０５３は、記憶部２０４に記憶されている検知データ２０４３に基づいて、エリア２１０間を移動した携帯端末２５０を所持する人２２０の数を属性別に表す情報を生成し、移動数データ２０４４として記憶部２０４に保存する機能を有する。図２５は、属性別移動数算出部２０５３の動作の一例を示すフローチャートである。

図２５を参照すると、属性別移動数算出部２０５３は、まず、記憶部２０４から検知データ２０４３を読み出す（Ｓ２２１）。その後、移動数算出部２０５３は、全てのエリア２１０のうちの一つのエリアを注目の移動前エリアとして選択し、他のエリアのうちの一つを注目の移動後エリアとして選択する。換言すれば、属性別移動数算出部２０５３は、移動前エリアと移動後エリアのペアを選択する（Ｓ２２２）。エリア２１０がｎ個存在する場合、エリアのペアの総数はｎ×（ｎ－１）個になる。属性別移動数算出部２０５３は、ｎ×（ｎ－１）個のペアを処理の対象としてよい。あるいは、属性別移動数算出部２０５３は、隣接するエリアどうしのペアを処理の対象としてよい。隣接するエリアどうしのペアの情報は、属性別移動数算出部２０５３に予め与えられていてもよいし、エリアの位置情報などから属性別移動数算出部２０５３が算出するようにしてもよい。

その後、属性別移動数算出部２０５３は、注目の移動前エリアと移動後エリアに関わる端末ＩＤを抽出する（Ｓ２２３）。例えば、属性別移動数算出部２０５３は、注目の移動前エリアにおける時刻ｔに関連付けられている端末ＩＤと、注目の移動後エリアにおける時刻ｔ＋Δｔに関連付けられている端末ＩＤとを抽出する。ここで、Δｔは予め定められた時間（例えば５分）である。そして、属性別移動数算出部２０５３は、注目中の移動前エリアに関連する端末ＩＤと移動後エリアに関連する端末ＩＤに共通に存在する端末ＩＤを属性別に抽出し、その抽出した端末ＩＤの個数を識別有オブジェクトの移動数として属性別に算出する（Ｓ２２４）。この属性別の識別有オブジェクトの数が、注目の移動前エリアから移動後エリアへ、移動前時刻ｔから移動後時刻ｔ＋Δｔの間に移動した人（識別有オブジェクト）２２０の属性別の人数を表す。その後、属性別移動数算出部２０５３は、注目の移動前エリア２１０のエリアＩＤと移動後エリア２１０のエリアＩＤと移動前時刻と移動後時刻と算出した属性別の移動数とが関連付けられているデータ（エントリ）を、記憶部２０４の移動数データ２０４４に追加する（つまり、移動数データ１０４４を更新する（Ｓ２２５））。

その後、属性別移動数算出部２０５３は、注目の移動前エリアと移動後エリアのペアにおいて、時刻を変更した場合における端末ＩＤの抽出と識別有オブジェクトの移動数の算出が終了したか否かを判断する（Ｓ２２６）。終了していない場合には（Ｓ２２６でＮＯ）、属性別移動数算出部２０５３は、ステップＳ２２３に戻って時刻ｔを変更して上述した処理と同様の処理を繰り返す。一方、終了している場合には（Ｓ２２６でＹＥＳ）、属性別移動数算出部２０５３は、処理対象のペアの全てについて、移動数を算出する処理が終了したか否かを判断する（Ｓ２２７）。終了していない場合には（Ｓ２２７でＮＯ）、属性別移動数算出部２０５３は、次のペアを選択すべくステップＳ２２２に戻って上述した処理と同様の処理を繰り返す。属性別移動数算出部２０５３は、処理対象のエリアのペアの全てについて、移動数を算出する処理が終了した場合には（Ｓ２２７でＹＥＳ）、移動数算出処理を終了する。

属性別比率算出部２０５４は、記憶部２０４に記憶されている通過データ２０４７に基づいて、携帯端末２５０を所持する人２２０と所持していない人２２０との比率を算出する機能を有する。図２６は、属性別比率算出部２０５４の動作の一例を示すフローチャートである。

図２６を参照すると、属性別比率算出部２０５４は、まず、記憶部２０４から通過データ２０４７を読み出す（Ｓ２３１）。そして、属性別比率算出部２０５４は、通過データ２０４７のエントリを、エントリ中の時刻に基づいて、時間帯別のグループに分類する（Ｓ２３２）。時間帯としては、例えば毎時００分から１０分間隔の時間帯とすることができるが、そのような時間帯に限定されない。その後、属性別比率算出部２０５４は、グループの１つに注目する（Ｓ２３３）。そして、属性別比率算出部２０５４は、注目のグループに属するエントリを属性別のサブグループに分類する（Ｓ２３４）。この例では、属性は性別なので、エントリは男性のサブグループと女性のサブグループとに分類される。その後、属性別比率算出部２０５４は、注目のグループのサブグループ毎に、端末ＩＤを有しているエントリの数と端末ＩＤを有していないエントリの数との比率を当該サブグループの属性に対応する比率として算出する（Ｓ２３５）。例えば、属性別比率算出部２０５４は、注目のグループにおける男性のサブグループに、合計１０個のエントリがあり、そのうちの３個のエントリは端末ＩＤを有しており、残り７個のエントリは端末ＩＤを有していない場合、携帯端末２５０を所持する男性と所持していない男性の比率を、３：７として算出する。

然る後に、属性別比率算出部２０５４は、注目のグループの時間帯と算出した属性別の比率とが関連付けられているデータを記憶部２０４の属性別比率データ２０４５に追加する（Ｓ２３６）。その後、属性別比率算出部２０５４は、全てのグループを選択し終えたか否かを判断する（Ｓ２３７）。そして、属性別比率算出部２０５４は、選択していないグループがある場合には（Ｓ２３７でＮＯ）、ステップＳ２３３に戻って上述した処理と同様の処理を繰り返す。一方、属性比率算出部２０５４は、全てのグループを選択し終えると（Ｓ２３７でＹＥＳ）、比率算出処理を終了する。

属性別推定部２０５５は、記憶部２０４に記憶されている移動数データ２０４４と比率データ２０４５とに基づいて、エリア２１０間を移動する人２２０の流量を属性別に算出し、算出結果を記憶部２０４に保存する機能を有する。図２７は、属性別推定部２０５５の動作の一例を示すフローチャートである。

図２７を参照すると、属性別推定部２０５５は、まず、記憶部２０４から移動数データ２０４４と比率データ２０４５とを読み込む（Ｓ２４１）。その後、属性別推定部２０５５は、移動数データ２０４４の１つのエントリを注目データとして選択する（Ｓ２４２）。そして、属性別推定部２０５５は、注目データの移動前時刻と移動後時刻に基づいて、比率データ２０４５から比率を抽出する（Ｓ２４３）。例えば、移動後時刻よりも後にゲート２７０を通過した人２２０が注目しているエリア間を移動することは物理的にあり得ないので、属性別推定部２０５５は、比率データ２０４５における移動後時刻より後の時間帯を有するエントリ以外のエントリを、利用するエントリとして決定する。あるいは、同じ人２２０が同じエリア２１０に滞在している平均時間を考慮し、属性別推定部２０５５は、移動前時刻あるいは移動後時刻から上記平均時間を差し引いた時刻を算出し、当該算出した時刻から移動後時刻までの時間帯に少なくとも一部が含まれる時間帯を有するエントリを、利用するエントリとして決定してよい。但し、そのような例に限定されず、属性別推定部２０５５は、比率データ２０４５における特定の時間帯を有するエントリや全てのエントリを、利用するエントリとして決定してもよい。

その後、属性別推定部２０５５は、比率データ２０４５において、利用するエントリとして決定されたエントリに含まれる属性別比率に基づいて、使用する属性別比率を決定する（Ｓ２４４）。例えば、属性別推定部２０５５は比率データ２０４５において、利用するエントリとして決定したエントリが１つである場合、そのエントリに含まれる属性別比率を使用する比率として決定する。また、属性別推定部２０５５は、利用するエントリとして決定したエントリが複数である場合、それら複数のエントリに含まれる比率の例えば平均値、最大値、あるいは最小値を算出し、この算出した値を使用する比率として決定する。

その後、属性別推定部２０５５は、注目している移動数データ２０４４のエントリに含まれるオブジェクト数（移動数）と上記決定した属性別比率とに基づいて、移動した人数である移動総数を以下の式により属性毎に算出する（Ｓ２４５）。

属性ｉの移動総数
＝属性ｉのオブジェクト数×（ｘi＋ｙi）／ｘi …（２）
但し、ｘi：ｙiを、携帯端末２５０を所持する属性ｉの人および携帯端末２５０を所持していない属性ｉの人の比率とする。

例えば、属性別推定部２０５５は、注目している移動数データ２０４４のエントリに含まれる移動した男性の数が「３」であり、使用する比率ｘi：ｙiが３：７である場合、移動した男性の総数を、３×（３＋７）／３＝１０人と推定する。

そして、属性別推定部２０５５は、注目データの移動前エリアＩＤ、移動後エリアＩＤ、移動前時刻、移動後時刻と、上記算出した属性別の移動総数を記憶部２０４の移動総数データ２０４６に追加する（移動総数データ２０４６を更新する（Ｓ２４６）。そして、属性別推定部２０５５は、移動数データ２０４４において、移動総数の推定に利用されていない移動前エリアＩＤ、移動後エリアＩＤ、移動前時刻および移動後時刻の関連データ（エントリ）が有るか否か（つまり、移動総数の推定処理が終了したか否か）を判断する（Ｓ２４７）。終了していない場合には（Ｓ２４７でＮＯ）、属性別推定部２０５５は、ステップＳ２４２に戻って上述した処理と同様の処理を繰り返す。一方、属性別推定部２０５５は、移動総数の推定処理が終了した場合には（Ｓ２４７でＹＥＳ）、移動総数の推定処理を終了する。

制御部２０５６は、調査装置２００の全体を制御する機能を有する。図２８は、制御部２０５６の動作の一例を示すフローチャートである。以下、図２８を参照して、調査装置２００の全体の動作を説明する。

図２８を参照すると、制御部２０５６は、まず、通過検知部２０５７を起動する（Ｓ２５１）。

起動された通過検知部２０５７は、図２２を参照して説明した動作を開始し、通過検知装置２８０から送信されるゲート２７０を通過するオブジェクトに関する情報を受信し、図１６に示すような通過データ２０４７として記憶部２０４に保存していく。

そして、制御部２０５６は、利用者から操作部２０２を通じて検知を開始する指示が入力されることに備え待機する（Ｓ２５２）。制御部２０５６は、検知を開始する指示が入力されると、まず、記憶部２０４を初期化する（Ｓ２５３）。これにより、通過データ２０４７以外の計数データ２０４２、検知データ２０４３、移動数データ２０４４、比率データ２０４５、および移動総数データ２０４６が初期化される。その後、制御部２０５６は、属性別合計数検知部２０５１と検知部２０５２とを起動する（Ｓ２５４）。そして、制御部２０５６は、利用者から操作部２０２を通じて検知を終了させる指示が入力されることに備え待機する（Ｓ２５５）。

一方、起動された属性別合計数検知部２０５１は、図２３を参照して説明した動作を開始し、監視カメラ２４０を使用してエリア２１０に存在する人２２０の数を検知し、図１７に示すような計数データ２０４２として記憶部２０４に保存していく。また、起動された検知部２０５２は、図２４を参照して説明した動作を開始し、通過データ２０４７およびセンサ２３０を使用してエリア２１０に存在する携帯端末２５０を所持する人（識別有オブジェクト）２２０を検知し、図１８に示すような検知データ２０４３として記憶部２０４に保存していく。

その後、制御部２０５６は、検知を終了させる指示が入力されると、属性別合計数検知部２０５１と属性別検知部２０５２とを停止させる（Ｓ２５６）。これにより、属性別合計数検知部２０５１は、図２３を参照して説明した動作を停止し、また、属性別検知部２０５２は、図２４を参照して説明した動作を停止する。その後、制御部２０５６は、属性別移動数算出部２０５３と属性別比率算出部２０５４とを起動する（Ｓ２５７）。そして、制御部２０５６は、それらの動作が終了するまで待機する（Ｓ２５８）。

一方、起動された属性別移動数算出部２０５３は、図２５を参照して説明した動作を開始し、図１８に示したような検知データ２０４３に基づいて、エリア２１０間を移動した携帯端末２５０を所持する人２２０の数を属性別に表す情報を生成し図１９に示したような移動数データ２０４４を記憶部２０４に保存する。また、属性別比率算出部２０５４は、図２６を参照して説明した動作を開始し、図１６に示したような通過データ２０４７に基づいて、携帯端末２５０を所持する人（識別有オブジェクト）２２０と所持していない人（識別無オブジェクト）２２０との属性別の比率を算出する。そして、属性別比率算出部２０５４は、図２０に示したような比率データ２０４５を記憶部２０４に保存する。

その後、制御部２０５６は、属性別移動数算出部２０５３と属性別比率算出部２０５４の動作が終了したことを検知すると、属性別推定部２０５５を起動する（Ｓ２５９）。そして、制御部２０５６は、属性別推定部２０５５の動作が終了するまで待機する（Ｓ２６０）。

一方、起動された属性別推定部２０５５は、図２７を参照して説明した動作を開始し、図１９に示したような移動数データ２０４４と図２０に示したような比率データ２０４５とに基づいて、エリア２１０間を移動する人２２０の流量を推定し、図２１に示したような移動総数データ２０４６を記憶部２０４に保存する。

その後、制御部２０５６は、属性別推定部２０５５の動作が終了したことを検知すると、記憶部２０４から移動総数データ２０４６を読み出し通信ＩＦ部２０１を通じて外部の端末へ送信し、また、推定結果を表示部２０３に表示する（Ｓ２６１）。そして、制御部２０５６は、ステップＳ２５２に戻り、利用者から操作部２０２を通じて検知を開始する指示が入力されるまで待機する。

このように第２実施形態に係る調査装置２００は、エリア２１０間を移動する携帯端末２５０を所持する人２２０と所持していない人２２０とが混在する場合の人の流れ（流量）を属性別に調査することができる。

その理由は、属性別検知部２０５２が、それぞれのエリア２１０内に存在する人２２０が所持する携帯端末２５０の端末ＩＤを定期的に属性別に検知し、属性別移動数算出部２０５３が、上記検知の結果に基づいて、エリア２１０間を移動した携帯端末２５０を所持する人の数を属性別に算出する。そして、属性別推定部２０５５が、上記算出された携帯端末２５０を所持する人の属性別の数と、携帯端末を所持する人２２０と所持しない人２２０の属性別の比率とに基づいて、エリア２１０間を移動した携帯端末２５０を所持する人２２０と所持していない人２２０との属性別の合計数を推定しているためである。この推定は、同じ属性を有する多数の人の行動を、その一部分の人の行動によって概ね推測できるという経験則に基づいている。

また、第２実施形態の調査装置２００は、属性を考慮しているため、第１実施形態に係る調査装置１００に比較して、エリア間を移動するオブジェクト数をより正確に算出することができる。以下、具体例を挙げて説明する。

ここで、図２９に示すような３つのエリア２１０－１、２１０－２、２１０－３を想定する。初期の時点では、エリア２１０－１に１０人の男性と１０人の女性が存在し、残り２つのエリア２１０－２、２１０－３には一人も存在していないものとする。また、１０人の男性のうち、携帯端末２５０を所持する男性は２人であり、その端末ＩＤは「００１」～「００２」とする。また、１０人の女性のうち、携帯端末２５０を所持する女性は８人であり、その端末ＩＤは「１０１」～「１０８」とする。このとき、携帯端末２５０を所持する人２２０と所持していない人２２０の比率は、男性が１：４、女性が４：１になる。

その後、所定時間が経過した時点で、エリア２１０－２において男性の端末ＩＤ「００１」～「００２」が検知され、エリア２１０－３において女性の端末識別情報「１０１」～「１０８」が検知され、エリア２１０－１では端末識別情報は全く検知されなかったとする。このように男性と女性とで移動するエリアが相違する状況は、例えば、エリア２１０－２は男性が良く出入りする施設であり、エリア２１０－３は女性が良く出入りする施設であり、エリア２１０－１が両施設の間の通路などである場合に見られる。

上述した状況の場合、第２実施形態によれば、上述した式（２）に従って、エリア２１０－１からエリア２１０－２へ移動した男性は１０人、女性は０人と算出され、また、エリア２１０－１からエリア２１０－３へ移動した男性は０人、女性は１０人と算出される。これに対して、属性を考慮しない第１実施形態によれば、携帯端末を所持する人と所持していない人の比率は、１：１になり、上述した式（１）に従って、エリア２１０－１からエリア２１０－２へ移動した人は４人、エリア２１０－１からエリア２１０－３へ移動した人は１６人と算出される。

第２実施形態の説明では、通過検知装置２８０は、監視カメラ２８２を使用して、ゲート２７０を通過している人２２０の属性を検知しているが、それら以外の方法で属性を検知するようにしてもよい。例えば、通過検知装置２８０は、ゲート２７０に配置された調査員端末からリアルタイムに報告される属性情報に基づいて、ゲート２７０を通過している人の属性を検知するようにしてよい。ここで、調査員端末は、調査員（人）によって操作される無線端末であり、例えば、調査員自身が判断した属性を無線通信によって通過検知装置２８０に送信するように構成されている。

また、属性別合計数検知部２０５１は、監視カメラ２４０を使用してエリア２１０内に存在する人２２０の数を属性別に検知している。しかし、属性別合計数検知部２０５１は、監視カメラ２４０以外の手段を使用してエリア２１０内に存在する人２２０の数を属性別に検知するようにしてもよい。例えば、属性別合計数検知部２０５１は、エリア２１０毎に配置された調査員端末からリアルタイムに報告される属性別の人数の情報に基づいて、エリア２１０内に存在する人２２０の数を属性別に検知するようにしてよい。ここで、調査員端末は、調査員（人）によって操作される無線端末であり、例えば、調査員自身がカウントした属性別の人数を無線通信によって属性別合計数検知部２０５１に送信するように構成されている。

また、属性別検知部２０５２は、携帯端末２５０から発せられる無線ＬＡＮフレームに含まれる端末ＩＤによって人２２０が個体識別可能なオブジェクトか否かを識別した。しかし、人２２０が個体識別可能なオブジェクトか否かを検知する方法は、これに限定されず、他の方法であってもよい。例えば、属性別検知部２０５２は、人２２０が所持する携帯端末以外の無線端末から発せられる端末識別情報を検知して人２２０が個体識別可能なオブジェクトか否かを検知してもよい。あるいは属性別検知部２０５２は、カメラで撮影して得られる顔画像を解析することにより、人２２０が個体識別可能なオブジェクト（つまり、予め登録されている人）か否かを検知するようにしてもよい。

また、属性別比率算出部２０５４は、ゲート２７０を通過したオブジェクトの端末識別情報の有無とその属性とに基づいて、通過時間帯毎かつ属性別の比率を算出しているが、全通過時間における属性別の比率を算出するように構成されていてよい。あるいは、属性別比率算出部２０５４が省略され、予め定められた属性別の比率が固定的に使用されてもよい。

また、第２実施形態では、オブジェクトは人であるが、オブジェクトは人に限定されず、車両や動物などであってもよい。車両の場合、属性別検知部２０５２は、例えば、車両に搭載された無線端末から送信される無線フレームから端末識別情報を検知することによって、車両が個体識別可能なオブジェクトか否かを検知することができる。そして、車両の属性は、例えば、大型自動車や小型自動車などの車種、自動車の製造メーカや自動車名などが考えられる。属性別検知部２０５２は、例えば、監視カメラで撮影して得られた車両の画像から車両の特徴を抽出し、その車両特徴に基づいて車両の属性を検知することができる。また、動物の場合、例えば、属性別検知部２０５２は、動物に取り付けられた無線端末から送信される無線フレームから端末識別情報を検知することによって、動物が個体識別可能なオブジェクトか否かを検知することができる。そして、動物の属性は、例えば、動物の種類、性別などが考えられる。属性別検知部２０５２は、例えば、監視カメラで撮影して得られた動物の画像から動物の特徴を抽出し、その動物特徴に基づいて動物の属性を検知することができる。

［第３実施形態］
図３０を参照すると、本発明の第３実施形態に係る調査装置３００は、検知部３１０と移動数算出部３２０と推定部３３０とを有する。

検知部３１０は、個体識別可能な識別有オブジェクトと個体識別が難しい識別無オブジェクトとが混在する第１のエリアと第２のエリアのそれぞれのエリア内における識別有オブジェクトを検知する機能を有する。

移動数算出部３２０は、検知部３１０の検知結果に基づいて、第１のエリアから第２のエリアへ移動した識別有オブジェクトの数を算出する機能を有する。

移動総数算出部３３０は、移動数算出部３２０によって算出された識別有オブジェクトの移動数と、エリア毎における識別有オブジェクトと識別無オブジェクトとの比率とに基づいて、第１のエリアから第２のエリアへ移動した識別有オブジェクトと識別無オブジェクトとの移動総数を算出する機能を有する。

このように構成された第３実施形態に係る調査装置３００は、以下のように機能する。すなわち、まず、検知部３１０は、個体識別可能な識別有オブジェクトと個体識別が難しい識別無オブジェクトとが混在する第１のエリアと第２のエリアのそれぞれのエリア内に存在する識別有オブジェクトを検知する。次に、移動数算出部３２０は、検知部３１０の検知結果に基づいて、第１のエリアから第２のエリアへ移動した識別有オブジェクトの移動数を算出する。次に、移動総数算出部３３０は、その算出された識別有オブジェクトの移動数と、エリア毎の識別有オブジェクトと識別無オブジェクトとの比率とに基づいて、第１のエリアから第２のエリアへ移動した識別有オブジェクトと識別無オブジェクトとの移動総数を算出する。

このように第３実施形態の調査装置３００は、個体識別可能な識別有オブジェクトと個体識別が難しい識別無オブジェクトとが混在する場合におけるオブジェクトの流量を調査することができる。

その理由は、次の通りである。すなわち、第３実施形態では、検知部３１０が、識別有オブジェクトと識別無オブジェクトとが混在する第１のエリアおよび第２のエリアのそれぞれのエリア内に存在する識別有オブジェクトを検知する。そして、移動数算出部３２０が、検知部３１０の検知結果に基づいて、第１のエリアから第２のエリアへ移動した識別有オブジェクトの移動数を算出する。さらに、移動総数算出部３３０が、上記算出された識別有オブジェクトの移動数と、エリア毎の識別有オブジェクトと識別無オブジェクトとの比率とに基づいて、第１のエリアから第２のエリアへ移動した識別有オブジェクトと識別無オブジェクトとの移動総数を算出するためである。これにより、第３実施形態の調査装置３００は、識別有オブジェクトと識別無オブジェクトが混在する場合においてもオブジェクトの流量を調査することができる。

以上、本発明を幾つかの実施形態を挙げて説明したが、本発明は以上の実施形態にのみ限定されず、その他各種の付加変更が可能である。

例えば、第１実施形態では、比率算出部１０５４は、計数データ１０４２と検知データ１０４３とに基づいて、携帯端末１５０を所持する人と所持していない人の比率を算出している。これに代えて、例えば、図１４に示す通過検知装置２８０を使用して、ゲートを通過するオブジェクト毎に、そのオブジェクトが識別有オブジェクト、識別無オブジェクトの何れであるかを検知する。そして、検知した識別有オブジェクトの数と識別無オブジェクトの数とに基づいて、上記比率を算出するようにしてもよい。

また、第２実施形態では、属性別比率算出部２０５４は、ゲートを通過したオブジェクトに関する通過データに基づいて、属性毎に、携帯端末２５０を所持する人と所持していない人の比率を算出している。これに代えて、属性別比率算出部２０５４は、図１７に示す計数データ２０４２と図１８に示す検知データ２０４３とに基づいて、属性毎に、携帯端末２５０を所持する人と所持していない人との比率を算出するようにしてもよい。このときの属性別比率算出部２０５４の動作は、比率算部１０５４の動作を示す図１１の動作を属性毎に実行する動作となる。

また、図１に示した実施形態において、図３１に示すように、センサ１３０の代わりに、個体認証（例えば顔認証）によって人１２０が個体識別可能なオブジェクトか否かを検知する認証カメラ４３０が使用されてもよい。認証カメラ４３０は、エリア１１０内を撮影して得られた人物の顔画像から顔特徴を抽出し、その顔特徴に基づいて当該人物が事前に登録された人物であるか否かを検知する。図３２は、認証カメラ４３０が使用する認証テーブルの例を示す。この例の認証テーブルは、複数のエントリから構成され、それぞれのエントリは、特徴量とオブジェクト識別情報とが関連付けられたデータの組み合わせである。特徴量は、事前に登録された人物の顔特徴であり、オブジェクト識別情報は当該人物を識別する番号などである。

認証カメラ４３０は、エリア１１０内を撮影して得られた人物の顔画像から抽出した顔特徴に一致する特徴量を認証テーブルから検索する。認証カメラ４３０は、顔特徴に一致する特徴量が存在した場合、当該人１２０は個体識別可能な識別有オブジェクトであると決定し、一致した特徴量に対応するオブジェクト識別子とエリア１１０の識別情報とを含むオブジェクト検知結果を、無線ネットワーク１６０を通じて、調査装置１００の検知部１０５２へ送信する。上記オブジェクト検知結果に含まれるオブジェクト識別子は、調査装置１００の処理において、図１に示した実施形態における端末ＩＤの代わりに使用される。

なお、図３１のエリア１１０毎の監視カメラ１４０と認証カメラ４３０とは、それらの機能を合わせ持つ１つのカメラに置き換えてもよい。

また、図１４に示した実施形態において、図３３に示すように、センサ２８１、２３０の代わりに、個体認証（例えば顔認証）によって人２２０が個体識別可能な識別有オブジェクトか否かを検知する認証カメラ５８１、５３０が使用されてもよい。認証カメラ５８１は、ゲート２７０を通過する人２２０を撮影して得られた人物の顔画像から顔特徴を抽出し、その顔特徴に基づいて当該人物が事前に登録された人物の何れであるかを検知する。また、認証カメラ５８１は、エリア２１０内を撮影して得られた人物の顔画像から顔特徴を抽出し、その顔特徴に基づいて当該人物が事前に登録された人物の何れであるかを検知する。認証カメラ５８１、５３０が使用する認証テーブルは、図３２に示したものと同じでよい。

認証カメラ５８１は、ゲート２７０を通過する人２２０を撮影して得られた人物の顔画像から抽出した顔特徴に一致する特徴量を認証テーブルから検索する。認証カメラ５８１は、顔特徴に一致する特徴量が存在した場合、当該人２２０は個体識別可能な識別有オブジェクトであると決定し、一致した特徴量に対応するオブジェクト識別子を通過検知装置２８０へ通知する。通過検知装置２８０は、通知されたオブジェクト識別子を、図１４に示した実施形態における端末ＩＤの代わりに使用する。従って、例えば、図１６の通過データ２０４７の「端末ＩＤの有無」「端末ＩＤ」には、「オブジェクト識別情報の有無」「オブジェクト識別情報」が記録される。

認証カメラ５３０は、エリア２１０内を撮影して得られた人物の顔画像から抽出した顔特徴に一致する特徴量を認証テーブルから検索する。認証カメラ５３０は、顔特徴に一致する特徴量が存在した場合、当該人２２０は個体識別可能な識別有オブジェクトであると決定し、一致した特徴量に対応するオブジェクト識別子とエリア１１０の識別情報とを含む検知結果を、無線ネットワーク２６０を通じて、調査装置２００の検知部２０５２へ送信する。上記検知結果に含まれるオブジェクト識別子は、調査装置２００の処理において、図１４に示した実施形態における端末ＩＤの代わりに使用される。

なお、図３３に示すゲート２７０に設けられた監視カメラ２８２と認証カメラ５８１、および、エリア２１０毎の監視カメラ２４０と認証カメラ５３０とは、それらの機能を合わせ持つ１つのカメラに置き換えるようにしてもよい。

以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。

この出願は、２０１６年４月１９日に出願された日本出願特願２０１６－０８３３１３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
個体識別可能な第１のオブジェクトと個体識別不能な第２のオブジェクトとが混在するオブジェクト群が出入りする第１のエリアおよび第２のエリアのそれぞれのエリア内に存在する前記第１のオブジェクトを検知するエリア内オブジェクト検知部と、
前記エリア内オブジェクト検知部の検知結果に基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記第１のオブジェクトの数を算出する第１のオブジェクト数算出部と、
前記算出された前記第１のオブジェクトの数と、前記オブジェクト群における前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの比率とに基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの合計数を算出する移動オブジェクト数算出部と、
を有する調査装置。

（付記２）
前記第１のエリアおよび前記第２のエリアの少なくとも一方のエリア内に存在する前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの合計数を検知するエリア内オブジェクト数検知部と、
前記エリア内オブジェクト数検知部の検知結果と前記エリア内オブジェクト検知部の検知結果とに基づいて、前記比率を算出する比率算出部と、
を有する、
付記１に記載の調査装置。

（付記３）
前記第１のエリアおよび前記第２のエリアに入る前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとが通過するゲートを通過する前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとを検知する通過オブジェクト検知部と、
前記通過オブジェクト検知部の検知結果に基づいて、前記比率を算出する比率算出部と、
を有する、
付記１に記載の調査装置。

（付記４）
前記エリア内オブジェクト検知部は、前記第１のオブジェクトを検知するために、前記エリア内に存在する前記第１のオブジェクトが有する端末から送信される無線フレームから前記端末を識別する端末識別情報を検知する、
付記１乃至３の何れかに記載の調査装置。

（付記５）
前記エリア内オブジェクト検知部は、前記第１のオブジェクトを検知するために、前記エリア内に存在する前記第１のオブジェクトをカメラによって撮影して得られた画像に基づいて認証を行ってオブジェクト識別情報を検知する、
付記１乃至３の何れかに記載の調査装置。

（付記６）
前記エリア内オブジェクト検知部は、前記第１のエリアおよび前記第２のエリアのそれぞれのエリア内に存在する前記第１のオブジェクトの属性を検知し、
前記第１のオブジェクト数算出部は、前記エリア内オブジェクト検知部の検知結果に基づいて、前記属性毎に、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記第１のオブジェクトの数を算出し、
前記移動オブジェクト数算出部は、前記算出された前記属性ごとの前記第１のオブジェクトの数と、前記オブジェクト群における前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの前記属性ごとの比率とに基づいて、前記属性毎に、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの合計数を算出する、
付記１に記載の調査装置。

（付記７）
前記属性毎に、前記第１のエリアおよび前記第２のエリアの少なくとも一方のエリア内に存在する前記第１のオブジェクトの数を検知する属性別エリア内オブジェクト数検知部と、
前記属性別エリア内オブジェクト数検知部の検知結果と前記エリア内オブジェクト検知部の検知結果とに基づいて、前記属性毎に、前記比率を算出する属性別比率算出部と、
を有する、
付記６に記載の調査装置。

（付記８）
前記第１のエリアおよび前記第２のエリアに入る前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとが通過するゲートを通過する前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの属性を検知する通過オブジェクト検知部と、
前記通過オブジェクト検知部の検知結果に基づいて、前記属性毎に、前記比率を算出する属性別比率算出部と、
を有する、
付記６に記載の調査装置。

（付記９）
前記エリア内オブジェクト検知部は、前記第１のオブジェクトの属性を検知するために、前記エリア内に存在する前記第１のオブジェクトが有する端末から送信される無線フレームから前記端末を識別する端末識別情報を検知し、前記端末識別情報と前記属性との関係を表す情報に基づいて、前記検知した前記端末識別情報に対応する前記属性を決定する、
付記６乃至８の何れかに記載の調査装置。

（付記１０）
前記第１のエリアおよび前記第２のエリアに入る前記第１のオブジェクトが通過するゲートを通過する前記第１のオブジェクト毎に、前記第１のオブジェクトが有する端末から送信される無線フレームから前記端末を識別する前記端末識別情報と前記第１のオブジェクトの属性とを検知し、前記端末識別情報と前記属性との関係を表す情報を作成する通過オブジェクト検知部、
を有する、
付記９に記載の調査装置。

（付記１１）
前記エリア内オブジェクト検知部は、前記第１のオブジェクトの属性を検知するために、前記エリア内に存在する前記第１のオブジェクトをカメラによって撮影して得られた画像に基づいて認証を行ってオブジェクト識別情報を検知し、前記オブジェクト識別情報と前記属性との関係を表す情報に基づいて、前記検知したオブジェクト識別情報に対応する前記属性を決定する、
付記６乃至８の何れかに記載の調査装置。

（付記１２）
個体識別可能な第１のオブジェクトと個体識別不能な第２のオブジェクトとが混在するオブジェクト群が出入りする第１のエリアおよび第２のエリアのそれぞれのエリア内に存在する前記第１のオブジェクトを検知し、
前記検知の結果に基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記第１のオブジェクトの数を算出し、
前記算出された前記第１のオブジェクトの数と、前記オブジェクト群における前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの比率とに基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの合計数を算出する、
オブジェクト流量調査方法。

（付記１３）
前記第１のエリアおよび前記第２のエリアの少なくとも一方のエリア内に存在する前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの合計数を検知し、
前記合計数の検知結果と前記第１のオブジェクトの検知結果とに基づいて、前記比率を算出する、
付記１２に記載のオブジェクト流量調査方法。

（付記１４）
前記第１のエリアおよび前記第２のエリアに入る前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとが通過するゲートを通過する前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとを検知し、
前記ゲートを通過する前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの検知の結果に基づいて、前記比率を算出する、
付記１２に記載のオブジェクト流量調査方法。

（付記１５）
前記第１のオブジェクトの検知では、前記エリア内に存在する前記第１のオブジェクトが有する端末から送信される無線フレームから前記端末を識別する端末識別情報を検知する、
付記１２乃至１４の何れかに記載のオブジェクト流量調査方法。

（付記１６）
前記第１のオブジェクトの検知では、前記エリア内に存在する前記第１のオブジェクトをカメラによって撮影して得られた画像に基づいて認証を行ってオブジェクト識別情報を検知する、
付記１２至１４の何れかに記載のオブジェクト流量調査方法。

（付記１７）
前記第１のオブジェクトの検知では、前記第１のエリアおよび前記第２のエリアのそれぞれのエリア内に存在する前記第１のオブジェクトの属性を検知し、
前記第１のオブジェクトの数の算出では、前記第１のオブジェクトの属性の検知結果に基づいて、前記属性毎に、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記第１のオブジェクトの数を算出し、
前記合計数の算出では、前記算出された前記属性ごとの前記第１のオブジェクトの数と、前記オブジェクト群における前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの前記属性ごとの比率とに基づいて、前記属性毎に、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの合計数を算出する、
付記１２に記載のオブジェクト流量調査方法。

（付記１８）
前記属性毎に、前記第１のエリアおよび前記第２のエリアの少なくとも一方のエリア内に存在する前記第１のオブジェクトの数を検知し、
前記数の検知結果と前記第１のオブジェクトの検知結果とに基づいて、前記属性毎に、前記比率を算出する、
付記１５に記載のオブジェクト流量調査方法。

（付記１９）
前記第１のエリアおよび前記第２のエリアに入る前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとが通過するゲートを通過する前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの属性を検知し、
前記属性の検知結果に基づいて、前記属性毎に、前記比率を算出する、
付記１５に記載のオブジェクト流量調査方法。

（付記２０）
前記第１のオブジェクトの属性の検知では、前記エリア内に存在する前記第１のオブジェクトが有する端末から送信される無線フレームから前記端末を識別する端末識別情報を検知し、前記端末識別情報と前記属性との関係を表す情報に基づいて、前記検知した前記端末識別情報に対応する前記属性を決定する、
付記１７乃至１９の何れかに記載のオブジェクト流量調査方法。

（付記２１）
前記第１のエリアおよび前記第２のエリアに入る前記第１のオブジェクトが通過するゲートを通過する前記第１のオブジェクト毎に、前記第１のオブジェクトが有する端末から送信される無線フレームから前記端末を識別する前記端末識別情報と前記第１のオブジェクトの属性とを検知し、前記端末識別情報と前記属性との関係を表す情報を作成する、
付記２０に記載のオブジェクト流量調査方法。

（付記２２）
前記第１のオブジェクトの属性の検知では、前記エリア内に存在する前記第１のオブジェクトをカメラによって撮影して得られた画像に基づいて認証を行ってオブジェクト識別情報を検知し、前記オブジェクト識別情報と前記属性との関係を表す情報に基づいて、前記検知したオブジェクト識別情報に対応する前記属性を決定する、
付記１７乃至１９の何れかに記載のオブジェクト流量調査方法。

（付記２３）
コンピュータを、
個体識別可能な第１のオブジェクトと個体識別不能な第２のオブジェクトとが混在するオブジェクト群が出入りする第１のエリアおよび第２のエリアのそれぞれのエリア内に存在する前記第１のオブジェクトを検知するエリア内オブジェクト検知部と、
前記エリア内オブジェクト検知部の検知結果に基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記第１のオブジェクトの数を算出する第１のオブジェクト数算出部と、
前記算出された前記第１のオブジェクトの数と、前記オブジェクト群における前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの比率とに基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記第１のオブジェクトと前記第２のオブジェクトとの合計数を算出する移動オブジェクト数算出部と、
して機能させるためのプログラム。

本発明は、交通量調査、施設管理、マーケティング調査などの目的で、特定のエリアに存在する人数や特定のエリア間の移動人数などを調査する分野に利用できる。

１００、２００、３００ 調査装置
１１０、２１０…エリア
１５０、２５０…携帯端末
１０５１…合計数検知部
１０５２…検知部
１０５３…移動数算出部
１０５４…比率算出部
１０５５…推定部
２０５１…属性別合計数検知部
２０５２…属性別検知部
２０５３…属性別移動数算出部
２０５４…属性別比率算出部
２０５５…属性別推定部

Claims (10)

1. 個体識別可能な識別有オブジェクトと個体識別が難しい識別無オブジェクトとが混在する第１のエリアと第２のエリアのそれぞれのエリア内における前記識別有オブジェクトを検知する検知手段と、
   前記検知手段の検知結果に基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記識別有オブジェクトの移動数を算出する移動数算出手段と、
   前記算出された前記識別有オブジェクトの移動数と、前記エリア毎における前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの比率とに基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの移動総数を推定する推定手段と、
   を有し、
   さらに、
   前記第１のエリアおよび前記第２のエリアの少なくとも一方のエリア内における前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの合計数を検知する合計数検知手段と、
   前記第１のエリアから前記第２のエリアへの移動前における前記第１のエリアにおける前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの前記合計数検知手段により検知される合計数と、前記第１のエリアから前記第２のエリアへの移動後における前記第２のエリアにおける前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの前記合計数検知手段により検知される合計数とのうちの少なくとも一方と、前記検知手段の検知結果とに基づいて、前記比率を算出する比率算出手段と
   を有する調査装置。
2. 前記比率算出手段は、前記第１のエリアから前記第２のエリアへの移動前における前記第１のエリアにおける前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの前記合計数検知手段により検知される合計数と前記検知手段の検知結果とに基づいて算出した比率と、前記第１のエリアから前記第２のエリアへの移動後における前記第２のエリアにおける前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの前記合計数検知手段により検知される合計数と前記検知手段の検知結果とに基づいて算出した比率とを、統計処理した算出値を、前記比率として算出する
   請求項１に記載の調査装置。
3. 前記第１のエリアおよび前記第２のエリアに入る前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとが通過するゲートを通過する前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトを検知する通過検知手段と、
   前記通過検知手段の検知結果に基づいて、前記比率を算出する比率算出手段と、を有する、
   請求項１に記載の調査装置。
4. 前記検知手段は、前記識別有オブジェクトが有する端末から送信される無線フレームに含まれている前記端末を識別する端末識別情報を利用することにより、前記識別有オブジェクトを検知する、
   請求項１乃至請求項３の何れか一つに記載の調査装置。
5. 前記検知手段は、前記エリア内を撮影するカメラによる撮影画像に基づいて前記エリア内の前記識別有オブジェクトを検知する、
   請求項１乃至請求項３の何れか一つに記載の調査装置。
6. 前記検知手段は、さらに、前記第１のエリアおよび前記第２のエリアのそれぞれのエリア内における前記識別有オブジェクトの属性を検知する機能を備え、
   前記移動数算出手段は、前記検知手段の検知結果に基づいて、前記属性毎に、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記識別有オブジェクトの移動数を算出し、
   前記推定手段は、前記算出された前記属性毎の前記識別有オブジェクトの移動数と、前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの前記属性毎の比率とに基づいて、前記属性毎に、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの移動総数を推定する、
   請求項１に記載の調査装置。
7. 前記属性毎に、前記第１のエリアおよび前記第２のエリアの少なくとも一方のエリア内における前記識別有オブジェクトの数を検知する属性別検知手段と、
   前記属性別検知手段の検知結果と、前記検知手段の検知結果とに基づいて、前記属性毎に、前記比率を算出する属性別比率算出手段と、を有する、請求項６に記載の調査装置。
8. 前記第１のエリアおよび前記第２のエリアに入る前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとが通過するゲートを通過する前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの属性を検知する通過検知手段と、
   前記通過検知手段の検知結果に基づいて、前記属性毎に、前記比率を算出する属性別比率算出手段と、を有する、請求項６に記載の調査装置。
9. コンピュータによって、
   個体識別可能な識別有オブジェクトと個体識別が難しい識別無オブジェクトとが混在する第１のエリアおよび第２のエリアのそれぞれのエリア内における前記識別有オブジェクトを検知し、
   その検知の結果に基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記識別有オブジェクトの移動数を算出し、
   前記算出された前記識別有オブジェクトの移動数と、前記エリア毎における前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの比率とに基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの移動総数を推定し、
   さらに、
   前記第１のエリアおよび前記第２のエリアの少なくとも一方のエリア内における前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの合計数を検知し、
   前記第１のエリアから前記第２のエリアへの移動前における前記第１のエリアにおける前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの合計数と、前記第１のエリアから前記第２のエリアへの移動後における前記第２のエリアにおける前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの合計数とのうちの少なくとも一方と、前記第１のエリアおよび前記第２のエリアの少なくとも一方のエリア内における前記識別有オブジェクトの検知数とに基づいて、前記比率を算出する
   調査方法。
10. 個体識別可能な識別有オブジェクトと個体識別が難しい識別無オブジェクトとが混在する第１のエリアおよび第２のエリアのそれぞれのエリア内における前記識別有オブジェクトを検知する処理と、
    その検知結果に基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記識別有オブジェクトの移動数を算出する処理と、
    前記算出された前記識別有オブジェクトの移動数と、前記エリア毎における前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの比率とに基づいて、前記第１のエリアから前記第２のエリアへ移動した前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの移動総数を算出する処理と、
    さらに、
    前記第１のエリアおよび前記第２のエリアの少なくとも一方のエリア内における前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの合計数を検知する処理と、
    前記第１のエリアから前記第２のエリアへの移動前における前記第１のエリアにおける前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの合計数と、前記第１のエリアから前記第２のエリアへの移動後における前記第２のエリアにおける前記識別有オブジェクトと前記識別無オブジェクトとの合計数とのうちの少なくとも一方と、前記第１のエリアおよび前記第２のエリアの少なくとも一方のエリア内における前記識別有オブジェクトの検知数とに基づいて、前記比率を算出する処理と
    をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。

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