JP7050356B1 - 人流評価装置、人流評価方法、及び人流評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】賑わいの観点から人流を評価することのできる人流評価装置、人流評価方法、及び、人流評価プログラムを提供する。【解決手段】所定の領域内における人流を評価するための人流評価装置１であって、領域Ａ内に位置する人Ｐｉ及び領域Ａ内に位置する評価対象地点Ｓｉの組み合わせ、並びに、領域内に位置する人同士の組み合わせの少なくとも一方において、それぞれ両者の間の距離、及び、距離の時間変化率の絶対値を算出し、組み合わせのそれぞれについて、距離が所定の距離閾値以上であるときよりも距離閾値未満であるときに大きくなり、且つ、距離の時間変化率の絶対値が変化率閾値以上であるときより変化率閾値未満であるときに大きくなる貢献値を取得し、貢献値に基づいて人流の評価値を取得する。【選択図】図４

Description

本発明は、人が流れる場所において、流れる人それぞれ、及び、場所それぞれの賑わいへの寄与を評価し、賑わいをもたらす人流を評価することのできる人流評価装置、人流評価方法、及び、人流評価プログラムに関する。

市民や来訪者が集まり交流する街並みを形成することを目的として、賑わいを創出する事業が盛んに行われるようになっている。賑わいを創出することによって、街に人を惹きつけ、その街のアクティビティや活気を高めるとともに、その街の商業を振興させることができる。

ユーザの通行を誘導することによって、賑わいを創出する通行誘導サーバが公知である（例えば、特許文献１）。特許文献１の通行誘導サーバは、所定地域のルート上に複数のスポットを設定し、そのスポットのうち、少なくとも１つのスポットを複数回通行した場合にポイントをユーザに付与する。これにより、ユーザは所定地域のルート上を行ったり来たりするようになり、所定地域に滞留するため、所定地域に賑わいがもたらされる。

特開２０１９－１３９３２５号公報

特許文献１の通行誘導サーバ等を含む賑わいを創出する方法や事業では、賑わいをどの程度高めることができたかを正確に評価し、改善していくことが望ましい。

例えば、賑わいを人の密度に基づいて評価することが考えられる。しかし、人の密度が高い場合であっても、例えば、街を単に通過するのみの人流は、街の賑わいを高めることには寄与しないと考えられる。そのため、賑わいの観点から人流の評価を行うことのできる装置や、方法、プログラムの開発が強く求められている。

本発明は、このような従来技術の課題を鑑みて案出されたものであり、賑わいの観点から人流を評価することのできる人流評価装置、人流評価方法、及び、人流評価プログラムを提供することを主目的とする。

上記課題を解決するため、第１の発明は、所定の領域内における人流を評価するための人流評価装置であって、前記領域内に位置する人及び前記領域内に位置する評価対象地点の組み合わせ、並びに、前記領域内に位置する人同士の組み合わせの少なくとも一方において、それぞれ両者の間の距離、及び、前記距離の時間変化率の絶対値を算出し、前記組み合わせのそれぞれについて、前記距離が所定の距離閾値以上であるときよりも前記距離閾値未満であるときに大きくなり、且つ、前記距離の時間変化率の絶対値が変化率閾値以上であるときより前記変化率閾値未満であるときに大きくなる貢献値を取得し、前記貢献値に基づいて前記人流の評価値を取得する構成とする。

これによれば、評価対象地点から距離閾値以下の範囲内に、距離の時間変化率が変化率閾値以下の人がいる場合や、人同士が距離閾値以下の範囲内に、距離の時間変化率が変化率閾値以下の状態でいる場合に、それ以外の場合に比べて、貢献値が高くなる。これにより、評価地点に集まり留まっている人が多い人流や集まり留まっている人が多い人流の評価値が、人が単に流れる人流の評価値よりも高くなるように取得される。よって、人が店舗や他の人に集まる人流と、単に人が流れる人流とを区別することができるため、賑わいの観点から適切に人流を評価することができる。

また、上記構成において、第２の発明は、前記貢献値は、前記距離に対して単調減少する構成とする。

これによれば、距離が小さくなるにつれて貢献値が高く評価される。これより、評価地点や他の人に近接するほど、その人に対して取得される貢献値が高くなる。これにより、評価地点に集まり留まっている人が多い人流や集まり留まっている人が多い人流の評価値が、単に人が流れる人流よりも高くなるように取得されるため、人が店舗や他の人に集まる人流と、単に人が流れる人流とを区別することができる。

また、上記構成において、第３の発明は、前記貢献値は、前記距離の前記時間変化率の絶対値に対して単調減少する構成とする。

これによれば、距離の時間変化率が小さくなるにつれて貢献値が高く評価される。これより、評価地点や他の人に近接して留まった場合に、評価地点や他の人の近傍を通過した場合に比べて、貢献値が高くなる。これにより、評価地点に集まり留まっている人が多い人流や集まり留まっている人が多い人流の評価値が、単に人が流れる人流よりも高くなるように取得されるため、人が店舗や他の人に集まる人流と、単に人が流れる人流とを区別することができる。

また、上記構成において、第４の発明は、前記貢献値は、前記距離をｄ、前記距離の前記時間変化率の絶対値をΔｄ、前記距離閾値をＷ_ｄ、前記変化率閾値をＷ_ｖとしたときに、以下の式（１）によって表される構成とする。

これによれば、簡易な処理により貢献値を算出することができる。

また、上記構成において、第５の発明は、前記評価対象地点それぞれに対して、当該評価対象地点と前記領域内に位置する前記人の前記組み合わせそれぞれに対応する前記貢献値の加重平均を局所賑わい値として算出し、前記局所賑わい値の相加平均を時間平均することによって、前記人流の前記評価値を取得する構成とする。

これによれば、簡易な処理により、領域全体の評価値を取得することができる。

また、上記構成において、第６の発明は、前記領域内に位置する前記人それぞれに対して、当該人と前記領域内に位置する他の前記人との前記組み合わせそれぞれに対応する前記貢献値の加重平均を局所賑わい値として算出し、前記局所賑わい値の和の平方根を時間平均することによって、前記人流の前記評価値を取得する構成とする。

これによれば、簡易な処理により、領域全体の評価値を取得することができる。

また、上記構成において、第７の発明は、前記領域内に位置する前記人それぞれに対して属性を取得し、前記属性に基づいて加重平均における前記貢献値の係数を設定する構成とする。

これによれば、評価対象とする属性を持つ人により大きな係数をつけることによって、評価すべき属性に応じた評価値を取得することができる。

また、上記構成において、第８の発明は、前記領域内の画像を取得する撮像装置と、前記画像に基づいて、前記画像の前記人に対応する部分を示す枠、及び、前記領域内に位置する前記人の位置を取得し、前記人流の前記評価値を出力する処理装置と、前記画像を表示する表示装置とを有し、前記領域内に位置する前記人それぞれに対して、当該人と前記領域内に位置する他の前記人との前記組み合わせそれぞれに対応する前記貢献値の加重平均を局所賑わい値として算出し、前記処理装置は、前記表示装置において、前記局所賑わい値に対応する彩色が内部に施された前記枠を前記画像に重ねて表示する構成とする。

これによれば、表示装置の表示によって、人流に含まれる人それぞれの賑わいに対する貢献値を容易に理解することができる。

上記課題を解決するため、第９の発明は、所定の領域内における人流を評価するための人流評価方法であって、前記領域内に位置する人及び前記領域内に位置する評価対象地点の組み合わせ、並びに、前記領域内に位置する人同士の組み合わせの少なくとも一方において、それぞれ両者の間の距離、及び、前記距離の時間変化率の絶対値を算出するステップと、前記組み合わせのそれぞれについて、前記距離が所定の距離閾値以上であるときよりも前記距離閾値未満であるときに大きくなり、且つ、前記距離の時間変化率の絶対値が変化率閾値以上であるときより前記変化率閾値未満であるときに大きくなる貢献値を取得するステップと、前記貢献値に基づいて前記人流の評価値を取得するステップとを含む構成とする。

これによれば、評価対象地点から距離閾値以下の範囲内に、距離の時間変化率が変化率閾値以下の人がいる場合や、人同士が距離閾値以下の範囲内に、距離の時間変化率が変化率閾値以下の状態でいる場合に、それ以外の場合に比べて、貢献値が高くなる。これにより、評価地点に集まり留まっている人が多い人流や集まり留まっている人が多い人流の評価値が、人が単に流れる人流の評価値よりも高くなるように取得される。よって、人が店舗や他の人に集まる人流と、単に人が流れる人流とを区別することができるため、賑わいの観点から適切に人流を評価することができる。

上記課題を解決するため、第１０の発明は、所定の領域内における人流を評価するための人流評価プログラムであって、前記領域内に位置する人及び前記領域内に位置する評価対象地点の組み合わせ、並びに、前記領域内に位置する人同士の組み合わせの少なくとも一方において、それぞれ両者の間の距離、及び、前記距離の時間変化率の絶対値を算出するステップと、前記組み合わせのそれぞれについて、前記距離が所定の距離閾値以上であるときよりも前記距離閾値未満であるときに大きくなり、且つ、前記距離の時間変化率の絶対値が変化率閾値以上であるときより前記変化率閾値未満であるときに大きくなる貢献値を取得するステップと、前記貢献値に基づいて前記人流の評価値を取得するステップとを含む構成とする。

これによれば、評価対象地点から距離閾値以下の範囲内に、距離の時間変化率が変化率閾値以下の人がいる場合や、人同士が距離閾値以下の範囲内に、距離の時間変化率が変化率閾値以下の状態でいる場合に、それ以外の場合に比べて、貢献値が高くなる。これにより、評価地点に集まり留まっている人が多い人流や集まり留まっている人が多い人流の評価値が、人が単に流れる人流の評価値よりも高くなるように取得される。よって、人が店舗や他の人に集まる人流と、単に人が流れる人流とを区別することができるため、賑わいの観点から適切に人流を評価することができる。

本発明によれば、賑わいの観点から人流を評価することのできる人流評価装置、人流評価方法、及び、人流評価プログラムを提供することが可能となる。

人流評価装置のハードウエア構成図 人流評価装置の機能構成図 （Ａ）人に対する局所賑わい値、及び、（Ｂ）店舗に対する局所賑わい値を表示するときのモニタの画面を示す図 人流評価処理のフローチャート 人が所定の方向に流れる人流における（Ａ）人及び店舗の局所賑わい値を説明するための説明図、及び、（Ｂ）破線部分の拡大図 店舗に人が集まっている人流における（Ａ）人及び店舗の局所賑わい値を説明するための説明図、及び、（Ｂ）破線部分の拡大図 （Ａ）フィルタを適用した場合のモニタ表示、及び、（Ｂ）フィルタを適用したときの店舗の局所賑わい値を示すときのモニタの画面を示す図

以下、本発明の人流評価装置、人流評価方法、及び人流評価プログラムの実施の形態について図面を参照しながら説明する。

＜＜第１実施形態＞＞
人流評価装置１は、所定の領域（以下、評価領域Ａ）内を流れる（移動する）人流の賑わい（より詳細には、人流によって生じる賑わい）を評価する。ここでいう賑わいとは、評価領域Ａにおける人流の評価を示すものであって、人、又は場所それぞれの評価領域Ａ内で行われる活動に対する貢献の大きさに基づく。

本実施形態の人流評価装置１が評価する評価領域Ａは、商店が設けられた商店街の中の通路や、売店が設けられた駅の中の通路を含む。評価領域Ａ内では、売店や商店の商業活動が行われ、人がその評価領域Ａ内に滞留することによって活気が生まれる。本実施形態の人流評価装置１は、いわゆる「賑わい創出」、すなわち、評価領域Ａ内の商業活動を活性化させること（より具体的には、評価領域Ａ内の商店の売上増加）を目的として賑わいを評価する。賑わいは、店舗等の評価対象地点に集まり留まる人や、評価領域Ａ内において、共通の目的を持ち、申し合わせてグループで移動・行動する人の数に応じて高くなるように評価される。すなわち、賑わいは、局所的に滞留してグループを形成するか、又は、グループで移動・行動する人が多くなるにつれて高くなるように評価される 。

本実施形態では、評価領域Ａ内の賑わいは大域賑わい値によって表される。大域賑わい値は評価領域Ａ内の評価対象地点（例えば、店舗）それぞれにおける賑わいを示す局所賑わい値に基づく。局所賑わい値は評価領域Ａ内にいる全ての人の評価対象地点に対する貢献値に基づいて算出され、貢献値が大きくなるにつれて局所賑わい値も大きくなる。

次に、人流評価装置１の構成について、図１及び図２を用いて説明する。図１には、人流評価装置１のハードウエア構成図が示されている。人流評価装置１は、図１に示すように、評価領域Ａ内の画像を取得する撮像装置としての複数のカメラ２と、大域賑わい値を算出する演算処理装置３（処理装置）と、キーボード、マウス、タッチパネル等を含む入力装置４と、演算処理装置３によって処理された結果を示す表示装置としてのモニタ５と、を有している。但し、撮像装置はカメラ２に限定されず、評価領域Ａにおける人の位置や移動を取得できる装置であればいかなる装置であってもよい。より具体的には、撮像装置は、例えば、レーザレンジファインダや、ＬｉＤＡＲ等であってもよい。

図１に示すように、カメラ２はそれぞれ、評価領域Ａ内を所定時間Δｔごとに撮影する。カメラ２が撮影する領域はそれぞれが他と重なる部分を含む互いに異なる範囲に設定されている。カメラ２によって撮影された領域を繋ぐことによって、評価領域Ａが網羅される。ここでは、説明の便宜上、カメラ２が撮像を行った任意の時刻を時刻ｔと記載する。カメラ２はネットワーク６を介して演算処理装置３に接続されている。

演算処理装置３は公知のハードウエアを有するコンピュータから構成されている。演算処理装置３は、人流を評価するための人流評価プログラムを実行し、その実行に要する周辺機器の制御等を統括的に実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）等からなるプロセッサ７、プロセッサ７のワークエリア等として機能するＲＡＭ８（Random Access Memory）、プロセッサ７が実行する評価プログラムやデータを格納するＲＯＭ９（Read Only Memory）、ネットワーク６を介した通信処理を実行するネットワークインターフェース１０、及び、ＳＳＤやＨＤＤによって構成され、各種データを格納する記憶装置１１（ストレージ）を備え、それら各構成要素はバス１２を介して相互に接続されている。

図２には、演算処理装置３の機能ブロック図が示されている。図２に示すように、演算処理装置３は、機能部として、記憶部１５、画像取得部１６、画像解析部１７、設定部１８、及び、人流評価部１９を備えている。画像取得部１６、画像解析部１７、設定部１８、及び、人流評価部１９はそれぞれ、プロセッサ７によって実行されるソフトウエアによって構成されている。

記憶部１５は記憶装置１１によって構成され、人流の評価を行うための各種データを記憶し、保持する。記憶部１５によって保持、記憶されるデータにはカメラ２によって取得される各時刻の画像と、対応する評価領域Ａ内における人物の位置、及び、その人物に係る情報と、人流の賑わいを評価するための各種パラメータとが含まれる。

記憶部１５は更に、評価領域Ａ内に位置する複数の評価対象地点の位置を保持している。評価対象地点は賑わいの評価対象となる地点のことであり、評価領域Ａ内に位置している。本実施形態では、評価対象地点は評価領域Ａ内に位置する店舗Ｓ_ｉそれぞれの二次元上の位置ｓ_ｉ（ｓ_ｘｉ，ｓ_ｙｉ）に設定されている（図１、図５参照）。但し、ｉは店舗それぞれに対応するインデックスであり、以下、店舗のインデックスの集合をＳと記載する。店舗Ｓ_ｉの位置ｓ_ｉはそれぞれ店舗Ｓ_ｉが設けられる領域内のいずれの位置に定められてもよいが、例えば、商品が並べられる領域の中央位置に基づいて定められていてもよい。また、記憶部１５は更に、カメラ２によって取得される画像中の各店舗の位置及び大きさ（図１の太線の枠２０参照）を保持している。評価対象地点を示す位置ｓ_ｉと、店舗の位置、及び大きさとは、人流評価プログラムを実行する前に、記憶部１５に記憶されている。以下では、単純化のため、各店舗は移動せず、評価対象地点は固定されているものとする。

設定部１８は、入力装置４を介して、人流評価を行う評価者からの各種パラメータの入力を受け付けるパラメータ設定部２１を備える。賑わいを評価するためのパラメータには、距離閾値Ｗ_ｄ、及び、変化率閾値Ｗ_ｖが含まれる。

本実施形態では、距離閾値Ｗ_ｄは、店舗にある商品に興味を持ち、商品を購入する可能性がある人と、店舗との典型的な距離として定められている。但し、この態様には限定されず、距離閾値Ｗ_ｄは、店舗内で商品を購入する際の人と人との典型的な距離等に基づいて定められてもよい。

変化率閾値Ｗ_ｖは、より厳密には人と店舗、又は、人と人との距離の時間変化率の絶対値における閾値を示す。本実施形態では、変化率閾値Ｗ_ｖは、店舗内において商品を選ぶため立ち止まっている人と人との距離の時間変化率の絶対値の典型的な大きさとして定められている。但し、変化率閾値Ｗ_ｖはこの態様には限定されず、所定の閾値であってよい。

本実施形態では、設定部１８はパラメータ設定部２１に加えて、フィルタ設定部２２を備える。フィルタ設定部２２は評価者から入力装置４を介して評価の対象となる人を選択するためのフィルタの設定をフィルタ情報として受け付ける。本実施形態では、フィルタ設定部２２はフィルタの実行の有無と、フィルタを実行する場合には、評価対象となる人の属性とを入力装置４を介して取得する。属性には、例えば、性別、年齢層等が含まれる。

画像取得部１６は、カメラ２によって撮像された画像を取得し、取得した画像を撮像された時刻とともに、画像情報として、記憶部１５に記憶させる。

画像解析部１７は画像取得部１６によって取得された画像から、撮像領域中の人物の位置を取得し、記憶部１５にその位置を位置情報として記憶させる。このような処理を行うため、画像解析部１７は、移動体抽出部２６、人物認識部２７、及び、追跡部２８を有する。

移動体抽出部２６は複数台のカメラ２によって撮像された画像をそれぞれ解析することによって、画像中の移動体を抽出し、画像中の位置及び大きさを取得する。移動体抽出部２６によって抽出される画像における移動体の位置及び大きさは、長方形の枠３０Ａや円形の枠３０Ｂ（図１参照）として取得される。

人物識別部は、移動体抽出部２６によって検出された移動体の特徴を抽出し、その移動体がそれぞれ人物かどうかを識別する。

人物認識部２７は、移動体が人物であるかを識別するとともに、人物と識別された移動体それぞれにおいて、その移動体に係る情報、すなわち、人物の属性を取得可能であるとよい。人物認識部２７が取得する属性としては、例えば、性別、年齢層、等であってよい。本実施形態では、人物認識部２７は、人物と認識された移動体の性別を取得することができる。

追跡部２８は人物識別部によって人物であると識別された移動体の位置や大きさに基づいて、移動体（すなわち、人物）の三次元形状を推定する。その後、追跡部２８は、カメラ２によって撮像が行われた時刻ｔにおける人Ｐ_ｉそれぞれの評価領域Ａ内における二次元面上の位置ｐ_ｉ（ｔ）（ｐ_ｘｉ（ｔ）、ｐ_ｙｉ（ｔ））を取得する（図１、図５参照）。ここで、ｉは人それぞれに対応するインデックスを示し、時刻ｔにおいて評価領域Ａ内にいる人のインデックスの集合をＰ_ｔと記載する。

追跡部２８は、人Ｐ_ｉそれぞれの評価領域Ａ内における位置ｐ_ｉ（ｔ）を取得すると、人物の位置ｐ_ｉ（ｔ）を時刻ｔ、及び、各人物の属性とともに記憶部１５に記憶させる。

人流評価部１９は、記憶部１５に記憶された店舗の位置と、人物の位置及び属性と、各種パラメータとに基づいて、評価領域Ａ内の賑わいを示す評価値を算出する。このような処理を行うため、人流評価部１９は、フィルタ処理部３１、局所賑わい算出部３２、表示処理部３３、及び、大域賑わい評価部３４を備えている。

フィルタ処理部３１は、フィルタ設定部２２によって設定されたフィルタの有無、及び、属性に基づいて、各時刻ｔにおいて、人Ｐ_ｉそれぞれに設定された係数である重みｗ_ｉ（ｉ∈Ｐｔ）を算出する。フィルタ処理部３１は例えば、フィルタを実行しない場合には、ｗ_ｉを所定値に設定し、フィルタを実行する場合には、入力された属性に当てはまる人Ｐ_ｉに対応する重みｗ_ｉを所定値に設定し、属性に当てはまらない人Ｐ_ｉに対応する重みｗ_ｉを零に設定してもよい。

局所賑わい算出部３２は、記憶部１５から、評価を行う時刻ｔの人の位置ｐ_ｉ（ｔ）と、その人の時刻ｔ―Δｔの位置ｐ_ｉ(ｔ―Δｔ)とを取得する。

次に、局所賑わい算出部３２は、所定の開始時刻ｔ_ｓから所定の終了時刻ｔ_ｆ（≡ｔ_ｓ＋（Ｎ_ｔ－１）Δｔ。Ｎ_ｔは正の整数）のΔｔごとの各時刻ｔにおいて、店舗Ｓ_ｉ（ｉ∈Ｓ）それぞれについて、以下の式（２）に基づいて、店舗それぞれの局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）を算出する。

但し、ｄ_ｊｉ（ｔ）は時刻ｔにおける店舗Ｓ_ｉと人Ｐ_ｊとの距離を示し、Δｄ_ｊｉ（ｔ）は時刻ｔにおける店舗Ｓ_ｉと人Ｐ_ｊとの距離の時間変化率の絶対値を示す。Ｆ_ｊｉ（ｔ）は、評価領域Ａ内に位置する人Ｐ_ｊの評価対象となる店舗Ｓ_ｉの賑わいへの寄与の大きさ、すなわち、貢献値（スコアともいう）を示す。式（２）に示すように、局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）は、評価対象地点となる店舗Ｓ_ｉと評価領域Ａ内に位置する人Ｐ_ｊの組み合わせそれぞれに対応する貢献値Ｆ_ｊｉ（ｔ）の人Ｐ_ｊについての加重平均に対応する。

ｄ_ｊｉ（ｔ）、及び、Δｄ_ｊｉ（ｔ）は、以下の式（３）及び（４）によって表される。

また、式（２）におけるｆ（ｘ，ｙ）は正値の関数であって、ｙが一定の条件の下でｘが１未満であるときには１以上であるときよりも大きくなり、ｘが一定の条件でｙが１未満であるときには１以上であるときよりも大きくなる。より具体的には、ｆ（ｘ，ｙ）はそれぞれｘ，ｙに関して単調減少な正値の関数である。

本実施形態では、ｆ（ｘ，ｙ）は以下の式（５）に示すように２つの正値の関数ｇ（ｘ）及びｈ（ｙ）の積で表される。

ｇ（ｘ）は、ｘが１未満であるときにｘが1以上であるときよりも大きくなる関数であり、ｈ（ｙ）はｙが１未満であるときにｙが1以上であるときよりも大きくなる関数である。本実施形態では、ｇ（ｘ）はｘについて単調減少な関数であり、ｈ（ｙ）はｙについて単調減少な関数である。本実施形態では、ｇ（ｘ）及びｈ（ｙ）は以下の式（６）及び（７）でそれぞれ与えられる。

式（１）～（７）から理解できるように、貢献値Ｆ_ｊｉ（ｔ）は以下の式（８）で表される。

式（８）に示すように、貢献値Ｆ_ｊｉ（ｔ）は店舗Ｓ_ｉと人Ｐ_ｊとの距離ｄ_ｊｉ（ｔ）がＷ_ｄ以上であるときよりもＷ_ｄ未満であるときに大きくなり、距離の時間変化率の絶対値Δｄ_ｊｉ（ｔ）がＷ_ｖ以上であるときよりＷ_ｖ未満であるときに大きくなる。貢献値Ｆ_ｊｉ（ｔ）は距離ｄ_ｊｉ（ｔ）について単調減少であり、且つ、距離の時間変化率の絶対値Δｄ_ｊｉ（ｔ）について単調減少な正値の関数である。

次に、局所賑わい算出部３２は、各時刻ｔにおいて、評価対象となる人Ｐ_ｉ（ｉ∈Ｐｔ）それぞれについて、以下の式（９）に基づいて、人Ｐ_ｉそれぞれの局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）を算出する。

但し、式（９）において、ｄ'_ｉｊ（ｔ）は時刻ｔにおける人Ｐ_iと人Ｐ_ｊとの距離を示し、Δｄ'_ｊｉ（ｔ）は人Ｐ_iと人Ｐ_ｊとの距離の時間変化率を示す。また、Ｐ_ｔ＼｛ｉ｝は、時刻ｔ及び時刻ｔ―Δｔにおいて評価領域Ａ内にいた人のインデックスの集合から、インデックスｉを除いた集合を意味する。ｄ'_ｉｊ（ｔ）と、Δｄ'_ｊｉ（ｔ）とは、以下の式（１０）及び（１１）でそれぞれ与えられる。

評価領域Ａ内に位置する人Ｐ_ｉと人Ｐ_ｊとが互いに集う（あるいは、グループを作って移動する）ことによって、評価領域Ａには賑わいがもたらされる。Ｆ'_ｊｉ（ｔ）は、このような人Ｐ_ｉと人Ｐ_ｊとが互いに集うことによる賑わいの寄与の大きさ、すなわち、貢献値（スコアともいう）を示す。局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）は、評価対象となる人Ｐ_ｉと評価領域Ａ内に位置する人Ｐ_ｊの組み合わせそれぞれに対応する貢献値Ｆ_ｊｉ（ｔ）の人Ｐ_ｊについての加重平均に対応する。

式（９）から理解できるように、貢献値Ｆ'_ｊｉ（ｔ）は以下の式（１２）で表される。

式（１２）に示すように、貢献値Ｆ'_ｊｉ（ｔ）は人Ｐ_ｉと人Ｐ_ｊとの距離ｄ'_ｊｉ（ｔ）がＷ_ｄ以上であるときよりもＷ_ｄ未満であるときに大きくなり、人Ｐ_ｉと人Ｐ_ｊとの距離の時間変化率の絶対値Δｄ'_ｊｉ（ｔ）がＷ_ｖ以上であるときよりＷ_ｖ未満であるときに大きくなる。貢献値Ｆ'_ｊｉ（ｔ）は距離ｄ'_ｊｉ（ｔ）について単調減少であり、且つ、距離ｄ'_ｊｉ（ｔ）の時間変化率の絶対値Δｄ'_ｊｉ（ｔ）について単調減少な正値の関数である。

局所賑わい算出部３２は、開始時刻ｔ_ｓから終了時刻ｔ_ｆ間のΔｔごとの各時刻ｔにおいて、店舗Ｓ_ｉ（ｉ∈Ｓ）それぞれについて、式（２）に基づいて、局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）を算出し、人Ｐｉ（ｉ∈Ｐ_ｔ）それぞれについて、式（９）に基づいて、局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）を算出する。その後、局所賑わい算出部３２は、各時刻ｔの局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）及び、局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）を、賑わい情報として、記憶部１５に記憶させる。

表示処理部３３は、カメラ２によって取得された画像と、画像に対応する時刻ｔについて、局所賑わい算出部３２によって算出された各店舗の局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）、及び、人それぞれの局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）の少なくとも一方を取得する。その後、表示処理部３３は、その画像と、局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）及びＮ_ｐｉ（ｔ）の少なくとも一方の情報とをモニタ５に重ねて表示する。本実施形態では、表示処理部３３は、入力装置４への入力に応じて、店舗の局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）、及び、人の局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）のいずれか一方を切り替えてモニタ５に表示する。

人の局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）を表示するときには、表示処理部３３は、画像解析部１７によって取得された人それぞれに対応する枠を取得する。その後、表示処理部３３は、図３（Ａ）に示すように、その枠の中を対応する局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）に応じた濃さで塗り、カメラ２によって取得された画像に重ねて表示する。図３（Ｂ）に店の局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）を表示するときには、表示処理部３３は、記憶部１５から店それぞれに対応する枠を取得する。その後、表示処理部３３はその枠の中を対応する局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）に応じた濃さで塗り、カメラ２によって取得された画像に重ねて表示する。

大域賑わい評価部３４は、局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）及びＮ_ｐｉ（ｔ）に基づいて、開始時刻ｔ_ｓから終了時刻ｔ_ｆまでの評価領域Ａの人流の評価値として、賑わいを示す大域賑わい値Ｎ_ｇｓを算出し、表示処理部３３に出力する。本実施形態では、大域賑わい評価部３４は以下の式（１３）に基づいて大域賑わい値Ｎ_ｇｓを算出する。

大域賑わい値Ｎ_ｇｓは、全店舗の局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）の総和を時間平均した値に相当する。大域賑わい評価部３４は、算出した大域賑わい値Ｎ_ｇｓを表示処理部３３に出力するとともに、大域賑わい値Ｎ_ｇｓを記憶部１５に記憶させてもよい。

人流評価装置１の演算処理装置３は、人流評価プログラムを実行することによって、開始時刻ｔ_ｓから終了時刻ｔ_ｆ（上述したように、ｔ_ｆ（≡ｔ_ｓ＋（Ｎ_ｔ－1）Δｔ。Ｎ_ｔは正の整数））における人流を評価する人流評価方法を実施する。以下、演算処理装置３が実行する人流評価プログラムについて、図４を参照して詳細に説明する。

人流評価プログラムの最初のステップＳＴ１において、設定部１８は、評価を行うためのパラメータであるＷ_ｄ、及び、Ｗ_ｖの入力、及び、フィルタの設定を受け付ける。受け付けるフィルタの設定としては、フィルタの有無や、評価対象とする人物の属性（例えば、女性のみ、など）がある。設定部１８が入力を受け付けると、設定部１８は記憶部１５にＷ_ｄ、Ｗ_ｖ、及びフィルタの設定を記憶させる。その後、演算処理装置３は、ステップＳＴ２を実行する。

ステップＳＴ２において、画像取得部１６は、開始時刻ｔ_ｓから終了時刻ｔ_ｆまでにおいて、時間Δｔごとにカメラ２によって撮像された画像を記憶部１５から取得する。画像の取得が完了すると、演算処理装置３は、ステップＳＴ３を実行する。

画像解析部１７（より詳細には、移動体抽出部２６）は、ステップＳＴ３において、画像取得部１６によって取得された全ての画像を解析し、移動体を抽出する。移動体の抽出が完了すると、演算処理装置３はステップＳＴ４を実行する。

画像解析部１７（より詳細には、人物認識部２７）は、ステップＳＴ４において、移動体が人物であるかを識別するとともに、人物と識別された移動体それぞれにおいて、その移動体に係る情報、すなわち、人物の属性を取得し、記憶部１５に記憶させる。その後、演算処理装置３はステップＳＴ５を実行する。

画像解析部１７（より詳細には、追跡部２８）はステップＳＴ５において、ステップＳＴ４において人物として認識された移動体それぞれの、評価領域Ａ内での２次元面上の位置を取得し、記憶部１５に記憶させる。その後、演算処理装置３はステップＳＴ６を実行する。

人流評価部１９（より詳細には、フィルタ処理部３１）はステップＳＴ６において、ステップＳＴ４において人物として認識された移動体それぞれに対応する属性を記憶部１５から取得し、フィルタ設定部２２によって設定されたフィルタの有無、及び、属性に基づいて、人物として認識された移動体それぞれに対して重みｗｉを設定する。設定が完了すると、演算処理装置３はステップＳＴ７を実行する。

人流評価部１９（より詳細には、局所賑わい算出部３２）はステップＳＴ７において、開始時刻ｔ_ｓのΔｔ後から終了時刻ｔ_ｆまでの各時刻ｔにおいて、式（８）に基づいて、店舗Ｓ_ｉそれぞれについて店舗Ｓ_ｉと人Ｐｉとの組み合わせに対する貢献値Ｆ_ｊｉ（ｔ）を取得し、店舗Ｓ_ｉそれぞれに対応する局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）を算出する。更に、局所賑わい算出部３２は、式（９）に基づいて、人Ｐ_ｉそれぞれについて他の人Ｐｊとの組み合わせに対する貢献値Ｆ'_ｊｉ（ｔ）を取得し、人Ｐ_ｉそれぞれに対応する局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）を算出する。その後、局所賑わい算出部３２は、算出された局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）及びＮ_ｓｉ（ｔ）を記憶部１５に記憶させる。その後、演算処理装置３は、ステップＳＴ８を実行する。

人流評価部１９（より詳細には、大域賑わい評価部３４）はステップＳＴ８において、記憶部１５に記憶された店舗の局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）を用いて、式（１１）に基づき、大域賑わい値を算出し、表示処理部３３に出力する。その後、演算処理装置３は、ステップＳＴ９を実行する。

人流評価部１９（表示処理部３３）はステップＳＴ９において、大域賑わい値をモニタ５に表示するとともに、人Ｐ_ｉの局所賑わい値を表示するときには、対応する枠の中を対応する局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）に応じた濃さで塗って、カメラ２によって取得された画像に重ねて順次表示することによって、ユーザに動画として提示する。店舗の局所賑わい値を表示するときには、表示処理部３３は、店舗に対応する枠の中を対応する局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）に応じた濃さで彩色し、モニタ５にカメラ２によって取得された画像に重ねて順次表示することによって動画として表示する。表示が完了すると、人流評価処理を終える。

次に、このように構成した人流評価装置１の動作、及び、効果について図５及び図６を参照して説明する。人流評価装置１によって、人流評価処理が開始されると、カメラ２によって取得された画像から、店舗の局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）と、人物の局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）とが取得され、どちらか一方が画像に重ねて表示される。

図５（Ａ）には、乗降客の多い駅の中の通路を通過する人流の例が、図６（Ａ）には、商店街の通りを通過する人流の例がそれぞれ示されている。ここでは、フィルタは無しに設定されて、人Ｐ_ｉそれぞれに対応する重みｗ_ｉは一定であるとする。

店舗Ｓ_ｉからＷ_ｄの距離の範囲内に立ち止まり、店舗に対する相対速度の大きさがＷ_ｖ以下となる人は、図６（Ａ）の場合において、図５（Ａ）の場合よりも多くなることが期待される。これは、商店街の中の通りを通過する人は、店舗Ｓ_ｉにおいて商品を選ぶため、店舗Ｓ_ｉからＷ_ｄの距離の範囲内に立ち止まると考えられるためである。

式（７）に示すように、ｄ_ｉｊがＷ_ｄ以下であり、且つ、Δｄ_ｉｊがＷ_ｖ以下であるときに、それ以外の場合に比べて、貢献値Ｆ_ｊｉ（ｔ）が大きくなる。よって、店舗Ｓ_ｉに対応する局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）は貢献値Ｆ_ｊｉ（ｔ）の加重平均であるから、ｄ_ｉｊがＷ_ｄ以下であり、且つ、Δｄ_ｉｊがＷ_ｖ以下である人が多くなるにつれて、増加する。

すなわち、店舗Ｓ_ｉからＷ_ｄの範囲に位置し、且つ、立ち止まる人が多い図６（Ａ）の場合は、図５（Ａ）の場合に比べて、店舗の局所賑わい値Ｎ_ｓｉ（ｔ）が大きくなり、大域賑わい値Ｎ_ｇｓも大きくなる。よって、図６（Ａ）のように、店舗において購買しうる人が多く、商業活動に貢献する人の多い人流と、図５（Ａ）のように、商業活動に貢献することが少なく、単に人が流れるだけの人流とを、大域賑わい値Ｎ_ｇｓによって区別することができる。これにより、商業活動に貢献する人の多い人流と単に人が流れるだけの人流とを区別することのできる人流の評価値を適切、且つ、簡便に取得することができる。このような人流の評価値を用いることで、店舗の配置等を工夫することによって、より賑わいのある街づくりに向けた情報を提供することができる。

図７（Ａ）及び図７（Ｂ）には、評価対象となる属性として女性を選択する旨の入力がなされた場合の例が示されている。このとき、女性であると判定された人物Ｆそれぞれに対応する重みｗiが所定の値（例えば、１）に設定され、それ以外の人物Ｍに対応する重みは零に設定される。

この場合には、図７（Ａ）に示すように、女性のみが評価対象となり、例えば、図７（Ｂ）に示すように、女性が集まっている店舗の局所賑わい値が高くなるように表示される。これにより、属性を考慮した人流の評価を行うことができる。

＜＜第２実施形態＞＞
第２実施形態に係る人流評価装置１０１は、大域賑わい値の算出に用いる式が式（１３）とは異なり、他の構成については、第１実施形態と同様である。よって、他の構成については説明を省略する。

本実施形態に係る人流評価装置１０１は、式（１３）の代わりに、以下の式（１４）を用いて、大域賑わい値Ｎ_ｇｐを算出する。

式（１４）に示すように、大域賑わい値Ｎ_ｇｐは局所賑わい値の和の平方根を時間平均したものに相当する。

次に、このように構成した人流評価装置１０１の効果について説明する。図６（Ａ）に示すように、商店街の通りを通過する人流において、図５（Ａ）に示す単に通路を通過する人流に比べて、互いに人が集まり、集団を形成する。特に、図６（Ａ）に示す商店街の通りにいる人は、店舗内で商品を購入する、会話をする等の理由によって、互いに近接した状態で立ち止まることが多い。一方、図５（Ａ）の単に通路を通過する人流では、互いに近接した状態にあったとしても、それぞれの人が移動している。そのため、図５（Ａ）に示す単に人が流れる場合の人と人との相対速度（図示していないが、人と人とがすれ違う状況も含む）は、図６（Ａ）に示すようにそれぞれの人が店舗の前で立ち止まる人が多く、それぞれの人の移動速度が十分小さい場合に比べて、揺らぎ易く、かつ、大きくなりやすい。そのため、図６（Ａ）の場合には、図５（Ａ）の場合に比べて，大域賑わい値Ｎ_ｇｐが大きくなる。よって、商店街の中の人流と、単に人が流れる人流とを区別することができる人流の評価値を適切、且つ、簡便に取得することができる。

なお、図５（Ａ）のように単に通路を通過する人流と通路をグループで移動・行動する人が含まれる人流とを比較すると、前者においては人々がたとえ同じ方向に平均的に同じ速度で移動していたとしても、一般にこれらの人々は近づいたり遠ざかったりを繰り返すので、相対速度は大きく変動し続け、結果的に局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）は小さく算出される。他方、後者においては、通常グループを構成する人々は一定の距離を保ちながら歩行等することが多いことから、人と人との相対速度は殆ど変化せず、局所賑わい値Ｎ_ｐｉ（ｔ）は大きく算出される。従って、第１実施形態の人流評価装置１、及び、第２実施形態の人流評価装置１０１それぞれにおいて、単に通路を通過する人流と通路をグループで移動・行動する人が含まれる人流とを区別することが可能となる。

評価領域Ａ内の評価対象となる人の数がＮ_ｐであるときには、人と人との組み合わせの数はＮｐ（Ｎ_ｐ－１）／２と表される。局所賑わい値の総和は人と人との組み合わせについて貢献値を足し合わせたものであるから、概ねＮ_ｐの２乗に概ね比例する。一方、例えば、評価領域Ａ内にいる人の購入金額が概ね一定であると考えれば、各人の商業活動への貢献は一定である。よって、評価領域Ａ内における大域賑わい値も評価領域Ａ内の人数Ｎ_ｐに比例すべきであると考えられる。

式（１４）に示すように、大域賑わい値Ｎ_ｇｐは局所賑わい値の和の平方根に基づく。これにより、大域賑わい値Ｎ_ｇｐは評価領域Ａ内の人数に概ね比例したものとなる。よって、大域賑わい値Ｎ_ｇｐは局所賑わい値の和の平方根を用いて算出することによって、評価領域Ａ内の人数増加に従って、人同士の相対関係が平方に比例して増えることを考慮して、大域賑わい値を適切に評価することができる。

以上、本発明を特定の実施形態に基づいて説明したが、これらの実施形態はあくまでも例示であって、本発明はこれらの実施形態によって限定されるものではない。なお、上記実施形態に示した本発明に係る人流評価装置１、人流評価方法、及び、人流評価プログラムの各構成要素は、必ずしも全てが必須ではなく、少なくとも本発明の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜取捨選択することが可能である。

上記実施形態の大域賑わい評価部３４は、式（１３）又は式（１４）に基づいて、大域賑わい値を算出していたが、この態様には限定されない。例えば、大域賑わい値Ｎ_ｇは、式（１３）によって表される大域賑わい値（店舗大域賑わい値）と、式（１４）によって表される大域賑わい値（人大域賑わい値）との加重平均として算出されていてもよい。より具体的には、店舗大域賑わい値の重みをｖ_ｓ、人大域賑わい値の重みをｖ_ｐとして、人流評価装置１、１０１は、大域賑わい値Ｎ_ｇを以下の式（１５）に基づいて算出してもよい。

以上詳細に説明したように、本発明の人流評価装置１は、人が店舗や他の人に集まる人流と、単に人が流れる人流とを区別することができるため、賑わいの観点から適切に人流を評価することができる。しかしながら本発明の社会的価値・意義はこれに留まらない。

本発明の人流評価装置１、１０１によって取得される人流の評価値（店舗の局所賑わい値Ｎ_ｓｉや人Ｐ_ｉそれぞれに対応する局所賑わい値Ｎ_ｐｉあるいは大域賑わい値Ｎ_ｇｐ、Ｎ_ｇｓ、Ｎ_ｇ）は、Ｗ_ｖを大きく設定した場合、相対速度の大小に関わらず、評価領域Ａ内において人々が局所的に滞留してグループを形成するか、又は、グループで移動・行動する人が多くなるにつれて大きくなる。すなわち、本発明の人流評価装置１、１０１や、人流評価方法、人流評価プログラムによって、賑わいのみならず街中において人が密集した状態を検出することが可能である。これは、Ｗ_ｖの設定に応じて、人流の評価値を「賑わいを示す指標」あるいは「密集を示す指標」として使い分けができることを示唆している。すなわちＷ_ｖを平時における値と比較して大きく設定した場合の人流の評価値は、「密集を示す指標」として機能する。よって、本発明は、２０２０年初頭から世界的に猛威を振るう新型コロナウィルス（ＣＯＶＩＤ－１９）対策にも応用することが可能である。

具体的には、店舗の局所賑わい値Ｎ_ｓｉや人Ｐ_ｉそれぞれに対応する局所賑わい値Ｎ_ｐｉあるいは大域賑わい値Ｎ_ｇｐ、Ｎ_ｇｓ、Ｎ_ｇが所定の範囲（例えば、所定の閾値以上）にあるときに、人流評価装置１、１０１は人が「密集」していると判定するように構成してもよい。演算処理装置３が外部の装置に通知を行わせる通知部（図示せず）を含み、人が密集していると人流評価装置１、１０１が判定した場合に、通知部が外部の装置に、人が密集している旨の警報（通知）を行わせるように構成するとよい。当該警報は、ネットワーク６を介して例えば商店街等を運営する組合等の団体が所有するモニタやスピーカを介して、あるいは、事前に所定のアプリケーションソフトウェアがインストールされ、かつ、利用登録が行われた端末の表示画面を介して、通知されるとよい。これによって街を往来する人々が密集することを回避し、感染症の拡大を防止する対策として有効に機能する。

本発明の人流評価装置１、１０１を用いることで、賑わいと人が流れるように通行する混雑とを区別することが可能となる。更に、本発明の人流評価装置１、１０１による人流の評価値に基づいて、例えば商店街の来訪者に対して密集を回避するよう（分散して行動するよう）行動変容を促すことで人流を制御することも可能である。これによって人が極度に密集することを避けつつ、適度な賑わいを持つ人流を生み出す（即ち、経済活動が継続される）ための商店街設計やイベント効果の解析・評価を行うことができる。このように、上記の人流評価装置１、１０１は、いわゆるウィズコロナの時代においては極度な密集を避けて、感染症の拡大防止と経済活動の継続の両立を図るために用いることができ、更に、いわゆるアフターコロナの時代においても、同一の構成によって街の賑い創出に資することが可能となる。

上記実施形態では、評価対象地点となる位置はそれぞれ店舗の位置に設定されていたが、この態様には限定されない。例えば、評価対象地点は移動販売車や、ストリートパフォーマーの位置等、時間の経過に応じて移動するように設定されていてもよい。

上記実施形態では、ｆ（ｘ）及びｇ（ｙ）は式（５）及び（６）によってそれぞれ表されていたが、この態様には限定されない。ｆ（ｘ）はｘについて単調減少な正値の関数であってよく、また、ｆ（ｘ）はｘ≦１において一定であり、ｘ＞１において零の関数や、ｘ≦１において一定であり、ｘ＞１について単調減少な正値の連続な関数であってもよい。同様に、ｇ（ｙ）はｙについて単調減少な正値の関数であってよく、ｙ≦１において一定であり、ｙ＞１において零の関数、又は、ｙ≦１において一定であり、ｙ＞１においてｙについて単調減少な連続な関数であってもよい。

１ ：第１実施形態に係る人流評価装置
２ ：カメラ（撮像装置）
３ ：演算処理装置（処理装置）
５ ：モニタ（表示装置）
１０１ ：第２実施形態に係る人流評価装置
Ａ ：評価領域
Ｆ_ｊｉ ：貢献値
Ｆ'_ｊｉ ：貢献値
Ｎ_ｇｐ ：大域賑わい値
Ｎ_ｇｓ ：大域賑わい値
Ｎ_ｇ ：大域賑わい値
Ｎ_ｐｉ ：人に対する局所賑わい値
Ｎ_ｓｉ ：店舗（評価対象地点）に対する局所賑わい値
Ｐ_ｉ ：人
Ｓ_ｉ ：店舗（評価対象地点）
Ｗ_ｄ ：距離閾値
Ｗ_ｖ ：変化率閾値
ｄ'_ｊｉ ：距離
ｄ_ｊｉ ：距離
ｗ_ｉ ：重み
Δｄ'_ｊｉ ：距離の時間変化率の絶対値
Δｄ_ｊｉ ：距離の時間変化率の絶対値

Claims (10)

1. 所定の領域内における人流を評価するための人流評価装置であって、
   前記領域内に位置する人及び前記領域内に位置する評価対象地点の組み合わせ、並びに、前記領域内に位置する人同士の組み合わせの少なくとも一方において、それぞれ両者の間の距離、及び、前記距離の時間変化率の絶対値を算出し、
   前記組み合わせのそれぞれについて、前記距離が所定の距離閾値以上であるときよりも前記距離閾値未満であるときに大きくなり、且つ、前記距離の時間変化率の絶対値が変化率閾値以上であるときより前記変化率閾値未満であるときに大きくなる貢献値を取得し、
   前記貢献値に基づいて前記人流の評価値を取得する、ことを特徴とする人流評価装置。
2. 前記貢献値は、前記距離に対して単調減少する、ことを特徴とする請求項１に記載の人流評価装置。
3. 前記貢献値は、前記距離の前記時間変化率の絶対値に対して単調減少する、ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の人流評価装置。
4. 前記貢献値は、前記距離をｄ、前記距離の前記時間変化率の絶対値をΔｄ、前記距離閾値をＷ_ｄ、前記変化率閾値をＷ_ｖとしたときに、以下の式（１）によって表される、ことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の人流評価装置。
   

   
5. 前記評価対象地点それぞれに対して、当該評価対象地点と前記領域内に位置する前記人の前記組み合わせそれぞれに対応する前記貢献値の加重平均を局所賑わい値として算出し、
   前記局所賑わい値の相加平均を時間平均することによって、前記人流の前記評価値を取得する、ことを特徴とする請求項１～請求項４のいずれか１つの項に記載の人流評価装置。
6. 前記領域内に位置する前記人それぞれに対して、当該人と前記領域内に位置する他の前記人との前記組み合わせそれぞれに対応する前記貢献値の加重平均を局所賑わい値として算出し、
   前記局所賑わい値の和の平方根を時間平均することによって、前記人流の前記評価値を取得する、ことを特徴とする請求項１～請求項４のいずれか１つの項に記載の人流評価装置。
7. 前記領域内に位置する前記人それぞれに対して属性を取得し、前記属性に基づいて加重平均における前記貢献値の係数を設定する、ことを特徴とする請求項５又は請求項６に記載の人流評価装置。
8. 前記領域内の画像を取得する撮像装置と、前記画像に基づいて、前記画像の前記人に対応する部分を示す枠、及び、前記領域内に位置する前記人の位置を取得し、前記人流の前記評価値を出力する処理装置と、前記画像を表示する表示装置とを有し、
   前記領域内に位置する前記人それぞれに対して、当該人と前記領域内に位置する他の前記人との前記組み合わせそれぞれに対応する前記貢献値の加重平均を局所賑わい値として算出し、
   前記処理装置は、前記表示装置において、前記局所賑わい値に対応する彩色が内部に施された前記枠を前記画像に重ねて表示する、ことを特徴とする請求項１～請求項４のいずれか１つの項に記載の人流評価装置。
9. 所定の領域内における人流を評価するための人流評価方法であって、
   前記領域内に位置する人及び前記領域内に位置する評価対象地点の組み合わせ、並びに、前記領域内に位置する人同士の組み合わせの少なくとも一方において、それぞれ両者の間の距離、及び、前記距離の時間変化率の絶対値を算出するステップと、
   前記組み合わせのそれぞれについて、前記距離が所定の距離閾値以上であるときよりも前記距離閾値未満であるときに大きくなり、且つ、前記距離の時間変化率の絶対値が変化率閾値以上であるときより前記変化率閾値未満であるときに大きくなる貢献値を取得するステップと、
   前記貢献値に基づいて前記人流の評価値を取得するステップとを含む、ことを特徴とする人流評価方法。
10. 所定の領域内における人流を評価するための人流評価プログラムであって、
    前記領域内に位置する人及び前記領域内に位置する評価対象地点の組み合わせ、並びに、前記領域内に位置する人同士の組み合わせの少なくとも一方において、それぞれ両者の間の距離、及び、前記距離の時間変化率の絶対値を算出するステップと、
    前記組み合わせのそれぞれについて、前記距離が所定の距離閾値以上であるときよりも前記距離閾値未満であるときに大きくなり、且つ、前記距離の時間変化率の絶対値が変化率閾値以上であるときより前記変化率閾値未満であるときに大きくなる貢献値を取得するステップと、
    前記貢献値に基づいて前記人流の評価値を取得するステップとを含む、ことを特徴とする人流評価プログラム。

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