JP7099771B1 - 歩行者の行動評価装置、歩行者の行動評価方法、及び、歩行者の行動評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】賑わいの観点から歩行者の行動を評価することのできる歩行者の行動評価装置、歩行者の行動評価方法及び歩行者の行動評価プログラムを提供する。【解決手段】歩行者が滞留又は通過する所定領域において、歩行者の行動に係る評価値を出力する歩行者の行動評価装置１であって、演算処理装置５は、所定領域内に滞留又は通過する歩行者の移動速度ベクトルの向きについての時間又は歩行者についてのばらつきを示す向きランダム性と、移動速度ベクトルの大きさについての時間又は歩行者についてのばらつきを示す大きさランダム性との少なくとも一方が高くなるにつれて、評価値を高くなるように算出するプロセッサ７を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、歩行者の行動評価装置、歩行者の評価方法、及び、歩行者の評価プログラムであって、特に、賑わいをもたらすことのできる歩行者の行動評価装置、評価方法、及び、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。

賑わいのある街では、人の流れに渋滞が発生しているとも捉えられる。渋滞レベルの評価方法としては、例えば、人の速度ベクトルの回転(rot)を用いた手法が知られている（例えば、非特許文献１）。

Claudio Feliciania, Katsuhiro Nishinari,"Measurement of congestion and intrinsic risk in pedestrian crowds", Transportation Research Part C 91 (2018) 124-155

非特許文献１の渋滞レベルは、評価対象領域内において、速度ベクトルの回転の最大値と、速度ベクトルの回転の最小値とを抽出し、両者の差を算出することによって取得される。よって、特許文献１の渋滞レベルは、評価対象領域に、他の人とは極端に異なる移動を行う人が存在する場合には、その人の速度ベクトルの回転によって左右されることになり、混雑やそれに伴う危険の解消を目的とする場合には、特許文献１の渋滞レベルは有用であると考えられる。

しかし、賑わいの観点から歩行者の行動を評価する場合には、評価対象領域内の歩行者（詳細には、歩行者の集団。歩行者群）の行動を統計的に評価することが望ましい。よって、非特許文献１の渋滞レベルは、賑わいの評価には不向きであると考えられる。

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、賑わいの観点から歩行者の行動を評価することのできる歩行者の行動評価装置、歩行者の行動評価方法、及び、歩行者の行動評価プログラムを提供することを主目的とする。

本発明の予測装置は、歩行者が滞留又は通過する所定領域において、前記歩行者の行動に係る評価値を出力する歩行者の行動評価装置であって、プロセッサ（７）を含み、前記プロセッサは、前記所定領域内に滞留又は通過する前記歩行者の移動速度ベクトルの向きについての時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す向きランダム性と、前記移動速度ベクトルの大きさについての前記時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す大きさランダム性との少なくとも一方が高くなるにつれて、前記評価値を高くなるように算出する構成とする。

本発明の予測方法は、歩行者が滞留又は通過する所定領域において、前記歩行者の行動に係る評価値を出力する歩行者の行動評価方法であって、前記所定領域内に滞留又は通過する前記歩行者の移動速度ベクトルの向きについての時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す向きランダム性と、前記移動速度ベクトルの大きさについての前記時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す大きさランダム性との少なくとも一方が高くなるにつれて、前記評価値を高くなるように算出する構成とする。

本発明の予測プログラムは、歩行者が滞留又は通過する所定領域において、前記歩行者の行動に係る評価値を出力する歩行者の行動評価方法であって、前記所定領域内に滞留又は通過する前記歩行者の移動速度ベクトルの向きについての時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す向きランダム性と、前記移動速度ベクトルの大きさについての前記時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す大きさランダム性との少なくとも一方が高くなるにつれて、前記評価値を高くなるように算出する構成とする。

本発明によれば、賑わいの観点から歩行者の行動を評価することのできる歩行者の行動評価装置、歩行者の行動評価方法、及び、歩行者の行動評価プログラムを提供することが可能となる。

評価装置のハードウエア構成図 評価装置の機能構成図 評価処理のフローチャート Ｒ_１（ｉ，ｔ）の歩行者平均、Ｒ_２´（ｔ）、Ｒ_ｖ（ｉ，ｔ）の歩行者平均、及び賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）それぞれの時間平均値の買い物人口割合依存性を示すグラフ

上記課題を解決するためになされた第１の発明は、歩行者が滞留又は通過する所定領域において、前記歩行者の行動に係る評価値を出力する歩行者の行動評価装置であって、プロセッサを含み、前記プロセッサは、前記所定領域内に滞留又は通過する前記歩行者の移動速度ベクトルの向きについての時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す向きランダム性と、前記移動速度ベクトルの大きさについての前記時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す大きさランダム性との少なくとも一方が高くなるにつれて、前記評価値を高くなるように算出する構成とする。

これによれば、行動評価装置は、歩行者の移動速度ベクトルの集合を用いて、移動速度ベクトルの向きや大きさのランダム性に基づいて評価値を取得するため、賑わいの観点から歩行者の行動を適切に評価することができる。

また、上記構成において、第２の発明では、前記プロセッサは、前記向きランダム性が高くなるにつれて、前記評価値が高くなるように算出する構成とする。

これによれば、移動速度ベクトルの向きに係るランダム性が高くなると、評価値が高くなるように算出されるため、賑わいに係る評価値を適切に取得できる。

また、上記構成において、第３の発明では、前記プロセッサは、前記向きランダム性を、前記歩行者それぞれに対して、前記移動速度ベクトルの方向を示す単位ベクトルを所定時間に渡って合算することによって、前記評価値を取得する構成とする。

これによれば、移動速度ベクトルの向きに係るランダム性を適切且つ簡便に評価することができる。

また、上記構成において、第４の発明では、前記移動速度ベクトルは、２次元面内のベクトルとして規定され、前記プロセッサは、前記向きランダム性を、前記移動速度ベクトルの方向を示す単位ベクトルを複素平面上の複素数に対応付け、対応付けた前記複素数の２乗を前記所定領域内に滞留又は通過している前記歩行者について合算して絶対値を算出することによって、前記評価値を取得する構成とする。

これによれば、道に沿った双方向への移動を考慮して、移動速度ベクトルの向きに係るランダム性を適切且つ簡便に評価することができる。

また、上記構成において、第５の発明では、前記プロセッサは、前記大きさランダム性が高くなるにつれて、前記評価値が高くなるように算出する構成とする。

これによれば、移動速度ベクトルの大きさに係るランダム性が高くなると、評価値が高くなるように算出されるため、賑わいに係る評価値を適切に取得できる。

また、上記構成において、第６の発明では、前記プロセッサは、前記大きさランダム性を前記移動速度ベクトルの大きさのエントロピーを算出することによって取得する構成とする。

これによれば、移動速度ベクトルの大きさに係るランダム性を、適切且つ簡便に取得することができる。

上記の課題を解決するためになされた第７の発明は、歩行者が滞留又は通過する所定領域において、前記歩行者の行動に係る評価値を出力する歩行者の行動評価方法であって、前記所定領域内に滞留又は通過する前記歩行者の移動速度ベクトルの向きについての時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す向きランダム性と、前記移動速度ベクトルの大きさについての前記時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す大きさランダム性との少なくとも一方が高くなるにつれて、前記評価値を高くなるように算出する構成とする。

これによれば、歩行者の移動速度ベクトルの集合を用いて、移動速度ベクトルの向きや大きさのランダム性に基づいて評価値を取得するため、賑わいの観点から歩行者の行動を適切に評価することができる。

上記の課題を解決するためになされた第８の発明は、歩行者が滞留又は通過する所定領域において、前記歩行者の行動に係る評価値を出力する歩行者の行動評価プログラムであって、前記所定領域内に滞留又は通過する前記歩行者の移動速度ベクトルの向きについての時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す向きランダム性と、前記移動速度ベクトルの大きさについての前記時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す大きさランダム性との少なくとも一方が高くなるにつれて、前記評価値を高くなるように算出する構成とする。

これによれば、歩行者の移動速度ベクトルの集合を用いて、移動速度ベクトルの向きや大きさのランダム性に基づいて評価値を取得するため、賑わいの観点から歩行者の行動を適切に評価することができる。

以下、本発明の行動評価装置、行動評価方法、及び、行動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。

行動評価装置１は、所定の領域（以下、評価領域Ａ）に滞留、又は、評価領域Ａを通過する歩行者の行動を評価し、評価領域Ａの賑わいに係る評価値（以下、賑わい評価値）を取得する。ここでいう歩行者とは、評価領域Ａ内に滞留又は評価領域Ａを通過する歩行者の集まり、すなわち、歩行者の集団（歩行者群）を示す。

評価領域Ａは、図１に示すように、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、歩行者がその評価領域Ａ内に滞留することによって活気、すなわち賑わいが生まれる。本実施形態の行動評価装置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。

本願発明者らは、商業活動の活性化に寄与する各歩行者の行動を評価するため、道を単に通行する歩行者の行動と、買い物を行う歩行者の行動とを考察した。道を単に通行する歩行者は道に沿って移動するため、その移動軌跡は道の延在方向に沿う。一方、買い物を行う歩行者は、店舗に立ち寄るため、その移動軌跡は道の延在方向からずれる。したがって、本願発明者らは、買い物を行う歩行者の割合が増えるに従って、移動速度の向きの分布は道の延在方向に対してバラつきが大きくなるようになるから、そのバラつき度合い、すなわち向きのランダム性によって、賑わいを評価することができると想到するに至った。ここでいうランダム性とは、例えば、評価領域内を通過する道の方向や、平均値を基準として、どの程度、統計的にばらついているかを示す量である。

道を単に通行する歩行者は概ね一定の速さで移動することが期待できる。一方、買い物をする歩行者は、店舗の前で立ち止まることもあるため、歩行者の移動速度の大きさは一定しないと考えられる。そこで、本願発明者らは、買い物を行う歩行者の割合が増えるに従って、移動速度の大きさのバラつきが大きくなるから、そのバラつき度合い、すなわち、移動速度の大きさのランダム性によって、賑わいを評価することができると想到するに至った。

この思想に基づき、本願発明者らは、賑わいを評価すべく、歩行者が滞留又は通過する評価領域Ａにおいて、評価領域Ａ内の歩行者の行動に係る評価値を出力する歩行者の行動評価装置１を構成した。以下では、本願発明者らが構成した行動評価装置１の構成例について説明する。以下の構成では、行動評価装置１は、歩行者の移動速度ベクトルの向きについての時間及び歩行者についてのばらつき（以下、向きランダム性）と、移動速度ベクトルの大きさについての時間及び歩行者についてのばらつき（以下、大きさランダム性）との両方に依存するように賑わいの評価値（以下、賑わい値）を算出して出力する。具体的には、行動評価装置１は、向きランダム性と、大きさランダム性とのいずれに対しても、ばらつき（ランダム性）が大きくなれば、大きくなるように賑わい値を算出する。但し、以下の構成は例示に過ぎず、行動評価装置１は、向きランダム性と大きさランダム性との少なくとも一方に依存し、そのランダム性が大きくなれば、賑わい値を大きくなるように出力するものであればいかなる構成であってもよい。

まず、本実施形態に係る行動評価装置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、行動評価装置１のハードウエア構成図が示されている。図１に示すように、行動評価装置１は、撮像装置２と、入力装置３と、出力装置４と、演算処理を行う演算処理装置５と、を有している。

図１に示すように、撮像装置２は、評価領域Ａ内を所定時間Δτごとに撮影する単一又は複数のカメラによって構成されている。撮像装置２が複数のカメラによって構成されているときには、カメラが撮影する領域はそれぞれが他のカメラ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とよい。これにより、カメラによって撮像された画像を繋ぎ合わせることによって、評価領域Ａを網羅することができる。撮像装置２は例えばネットワーク６等を介して演算処理装置５に接続されている。但し、撮像装置２はカメラに限定されず、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２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。

入力装置３は、ユーザからの入力を受け付ける装置であって、キーボード、マウス、タッチパネル等を含む。入力装置３は演算処理装置５に接続され、演算処理装置５は入力装置３を介して、ユーザからの入力に係る情報を取得する。

出力装置４は、演算処理装置５の演算結果などをユーザに通知する装置であって、例えば、演算結果を表示するモニタ（ディスプレイ）や、演算結果を音声等により出力するスピーカ等を含む。本実施形態では、出力装置４は、モニタによって構成されている。

演算処理装置５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５は、賑わいを評価するための評価プログラムを実行することによって、撮像装置２によって撮像された画像を解析し、賑わい値を算出する。演算処理装置５は評価プログラムを実行する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５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５は、機能部として、入力判定部１４、記憶部１５、画像取得部１６、画像解析部１７、及び、評価部１９を備えている。入力判定部１４、画像取得部１６、画像解析部１７、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。

入力判定部１４は、評価開始に係る入力や、評価終了に係る入力が入力装置３に入力された否かを判定する。

記憶部１５は記憶装置１１によって構成され、歩行者の行動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撮像装置２によって取得される各時刻の画像に係る情報（画像情報）と、対応する評価領域Ａ内における歩行者それぞれの各時刻の移動速度ベクトル（移動速度情報）、及び、賑わいを評価するための各種パラメータ（パラメータ情報）とが含まれる。

画像取得部１６は、撮像装置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（歩行者）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、速度ベクトル取得部２８を有する。

移動体抽出部２６は複数台の撮像装置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する。

人物認識部２７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。また、人物認識部２７は、検出された人物が同一人物であるかを識別することができる。

速度ベクトル取得部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、移動体それぞれの三次元形状を推定する。その後、速度ベクトル取得部２８は、撮像装置２によって撮像が行われた時刻τにおける移動体（すなわち、歩行者）それぞれの位置の時間変化に基づいて、移動速度ベクトルｖ_ｉ（τ）（ｖ_ｘｉ（τ）、ｖ_ｙｉ（τ））を取得する。移動速度ベクトルｖ_ｉ（τ）は、水平に延びるｘ軸及びy軸によって規定される２次元面（ｘｙ面）、詳細には水平面内のベクトルとして定義される。ｘ軸及びｙ軸はそれぞれ水平方向に延び、互いに直交する軸であれば、いかなる方向に向いていてもよい。ｉは歩行者それぞれに対応するインデックスを示し、人物識別部はそれぞれ移動体に対応する人を識別し、同一人物に同一のインデックスを付すものとする。以下では、評価領域Ａ内の人数はＮ_ｔに設定され、インデックスｉは１～Ｎ_ｔの値を取るものとする。

本実施形態では、速度ベクトル取得部２８は、所定時間Δτごと（本実施形態では、１秒ごと）に移動速度ベクトルｖ_ｉ（τ）を取得する。以下、τをΔτで割った値をｔとし、ｖ_ｉ（τ）をｖ_ｉ，ｔ（＝（ｖ_ｘｉ，_ｔ、ｖ_ｙｉ，_ｔ））と記載する。ｔは、０以上の整数（ｔ＝０、１、２、・・・・）で定義される時刻のインデックスを表す。

速度ベクトル取得部２８は、評価プログラムの実行開始後、歩行者ｉそれぞれの移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔを、時間Δτごとに取得し、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔを対応する時刻のインデックスｔとともに、移動速度情報として、記憶部１５に記憶させる。

評価部１９は、速度ベクトル取得部２８によって取得された移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔに基づいて、賑わいに係る評価値（以下、賑わい値）を算出する。このような処理を行うため、評価部１９は、開始条件判定部３１と、終了条件判定部３２と、変換部３３と、時平均Ｒ１算出部３４と、時平均Ｒ２算出部３５と、貢献評価値算出部３６と、Ｒｖ算出部３７と、場平均Ｒ１算出部３８、場平均Ｒ２算出部３９と、空間評価値算出部４０と、賑わい値算出部４１と、出力部４２とを備えている。

開始条件判定部３１は、賑わい値の評価を開始するための条件（開始条件）が成立したかを判定する。本実施形態では、開始条件は、入力判定部１４において評価開始に係る入力を受け付けてから、時間ＳΔτの経過であり、開始条件判定部３１は、入力判定部１４において評価開始に係る入力を受け付けてから、時間ＳΔτ経過したかを判定する。Ｓは１以上の整数に設定されている。

終了条件判定部３２は、賑わい値の評価を終了するための条件（終了条件）が成立したかを判定する。本実施形態では、終了条件は、入力判定部１４において評価終了に係る入力を受け付けることであり、終了条件判定部３２は、入力判定部１４において評価終了に係る入力を受け付けたときに終了条件が成立したと判定する。

変換部３３は、評価開始以降、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔを取得して、向きを示す単位ベクトルｅ_ｉ，ｔに変換した後、複素平面上の点に変換する。具体的には、変換部３３は、以下の式（１）に基づき、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔに対応する単位ベクトルｅ_ｉ，ｔを算出する。

但し、式（１）において、｜ｖ_ｉ，ｔ｜は、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの大きさを表す。変換部３３は、｜ｖ_ｉ，ｔ｜が零であるときには、ｅ_ｉ，ｔにｅ_{ｉ，ｔ―１}を代入する。また、｜ｖ_ｉ，０｜が零であるときには、変換部３３は、ｅ_ｉ，０を、便宜的に（１，０）に設定する。

次に、変換部３３は、以下の式（２）を用いて、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔを複素平面上の点Ｔ_ｉ，ｋ（すなわち、複素数）に変換する。

式（２）において、ｊは、虚数単位を示す。変換部３３は、時間Δτごとに、複素数Ｔ_ｉ，ｔを記憶部１５に記憶させる。

時平均Ｒ１算出部３４は、時間についての移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの向きのバラつき、すなわち、向きランダム性に係る評価値Ｒ_１（ｉ，ｔ）を算出する。具体的には、時平均Ｒ１算出部３４は、評価領域Ａ内にいる歩行者それぞれに対して、式（３）を用いて、歩行者ｉ、時刻ｔにおけるＲ_１（ｉ，ｔ）を算出する。

式（３）において、｜｜Ａ｜｜は、複素数Ａの絶対値（複素平面上の原点からの距離）を示す。式（３）は、評価値Ｒ_１（ｉ，ｔ）が、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの方向を示す単位ベクトルｅ_ｉ，ｔを時刻ｔΔτより前の時間帯SΔτに渡って合算して平均した（すなわち、時平均した）ベクトルの長さであることを表している。

Ｒ_１（ｉ，ｔ）は移動方向の分布の１次モーメントに相当し、１－Ｒ_１（ｉ，ｔ）は、circular variance と呼ばれる量に対応する。ｅ_ｉ，ｔの向きの分布がランダムになる、すなわち、移動速度の向きのばらつきが大きくなると、Ｒ_１（ｉ，ｔ）は小さくなる。このように、Ｒ_１（ｉ，ｔ）を用いることで、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの向きに係るランダム性を適切且つ簡便に評価することができる。

時平均Ｒ２算出部３５は、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの向きに係るランダム性の評価値Ｒ_２（ｉ，ｔ）を算出する。具体的には、時平均Ｒ２算出部３５は、評価領域Ａ内にいる歩行者それぞれに対して、式（４）を用いて、歩行者ｉ、時刻ｔにおけるＲ_２（ｉ，ｔ）を算出する。

Ｒ_２（ｉ，ｔ）は移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの方向を示す単位ベクトルｅ_ｉ，ｔを複素平面上の複素数Ｔ_ｉ，ｋに対応付け、対応付けた複素数Ｔ_ｉ，ｋの２乗を歩行者について合算して絶対値を算出したものに相当する。Ｒ_２（ｉ，ｔ）は移動方向の分布の２次モーメントに相当し、（１－Ｒ_２（ｉ，ｔ））／Ｒ_１（ｉ，ｔ）²は、circular dispersion と呼ばれる量に対応する。ｅ_ｉ，ｔの向きの分布がランダムになる、すなわち、移動速度の向きのばらつきが大きくなると、Ｒ_２（ｉ，ｔ）は小さくなる。Ｒ_２（ｉ，ｔ）を用いることでもまた、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの向きに係るランダム性を適切且つ簡便に評価することができる。

Ｒｖ算出部３７は、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの大きさ（速さ）に係るランダム性の評価値Ｒ_ｖ（ｉ，ｔ）を算出する。具体的には、Ｒｖ算出部３７は、評価領域Ａ内にいる歩行者それぞれに対して、式（５）を用いて、歩行者ｉ、時刻ｔにおけるＲ_ｖ（ｉ，ｔ）を算出する。

但し、式（５）のｐ_ｉ，ｔは以下の式（６）によって表される。

Ｒ_ｖ（ｉ，ｔ）は、時刻ｔΔτより前の時間帯SΔτにおける移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの大きさ（速さ）のエントロピーを値が０～１の間に収まるように線型変換したものである。この線形変換によって、平均的な移動速度によらず、歩行者それぞれに対して移動速度ベクトルの大きさのばらつき（ランダム性）を評価することができる。Ｒ_ｖ（ｉ，ｔ）は、速さが時間帯SΔτにおいて一定であるほど小さくなる。Ｒ_ｖ（ｉ，ｔ）を用いることで、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの大きさに係るランダム性を適切且つ簡便に評価することができる。

貢献評価値算出部３６は、各歩行者の行動の評価値（貢献評価値）を算出する。貢献評価値は、各歩行者の賑わいへの貢献度合いを示す。貢献評価値算出部３６は、以下の式（７）を用いて、歩行者それぞれの時刻ｔΔτにおける貢献評価値ｎｉｇ（ｉ，ｔ）を算出する。

但し、ｑ及びｒは０以上１以下のパラメータである。貢献評価値算出部３６は、その他、以下の式（８）を用いて、歩行者それぞれの時刻ｔΔτにおける貢献評価値ｎｉｇ（ｉ，ｔ）を算出してもよい。

但し、式（８）と同様に、ｑ及びｒはそれぞれ０以上１以下のパラメータである。

本実施形態では、貢献評価値算出部３６は、式（７）を用い、ｑを１に、ｒを０．５にそれぞれ設定して、貢献評価値ｎｉｇ（ｉ，ｔ）を算出する。すなわち、貢献評価値算出部３６は、式（９）を用いて、貢献評価値ｎｉｇ（ｉ，ｔ）を算出する。

場平均Ｒ１算出部３８は、評価領域Ａ全体の移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの向きに係るランダム性の評価値Ｒ_１´（ｔ）を算出する。具体的には、場平均Ｒ１算出部３８は、評価領域Ａ内にいる歩行者それぞれに対して、式（１０）を用いて、時刻ｔにおけるＲ_１´（ｔ）を算出する。

場平均Ｒ２算出部３９は、評価領域Ａ全体の移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの向きに係るランダム性の評価値Ｒ_２´（ｔ）を算出する。具体的には、場平均Ｒ２算出部３９は、評価領域Ａ内にいる歩行者それぞれに対して、式（１１）を用いて、時刻ｔにおけるＲ_２´（ｔ）を算出する。

空間評価値算出部４０は、式（１２）を用いて、時刻ｔΔτの評価領域Ａの評価値（以下、空間評価値ｎｉｇ´（ｔ））を算出する。

但し、式（１２）において、ｑ´は０以上１以下の定数である。本実施形態では、空間評価値算出部４０は空間評価値ｎｉｇ´（ｔ）を、式（１２）のｑ´＝０とした式、すなわち、式（１３）に基づいて算出する。

賑わい値算出部４１は、空間評価値ｎｉｇ´（ｔ）と、貢献評価値ｎｉｇ（ｉ，ｔ）とを用いて、以下の式（１４）に基づいて、時刻ｔΔτにおける評価領域Ａの賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）を算出する。式（１４）は、賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）は、空間評価値ｎｉｇ´（ｔ）と、貢献評価値ｎｉｇ（ｉ，ｔ）の歩行者についての平均値との重み付き幾何平均であることを示している。

但し、ｐは０以上１以下に設定されている。ｐは、賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）に対する空間評価値ｎｉｇ´（ｔ）の寄与の強さと、貢献評価値ｎｉｇ（ｉ，ｔ）の寄与の強さとの割合をコントロールするハイパーパラメータであり、賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）は、０～１の値を取る。本実施形態ではｐは、０．５に設定されている。

式（９）、式（１３）、及び、式（１４）から理解できるように、賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）は、移動速度ベクトルの向きのランダム性が大きくなる（すなわち、Ｒ_１（ｉ，ｔ）、Ｒ_２´（ｔ）が小さくなる）と大きくなり、移動速度ベクトルの大きさのランダム性が大きくなる（すなわち、Ｒｖ（ｉ，ｔ）の大きさが大きくなる）と大きくなる。

出力部４２は出力装置４を介して、ユーザに賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）を通知する。本実施形態では、出力部４２は賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）をモニタに表示することよって、ユーザに通知を行う。

行動評価装置１の演算処理装置５は、入力判定部１４において評価実行開始を指示する旨の入力があったことを検出すると、評価プログラムを実行し評価領域Ａを評価する、歩行者の行動評価方法を実施するべく、歩行者の行動評価処理（以下、評価処理）を行う。以下、所定の時間ごとに演算処理装置５が実行する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。

評価プログラムの最初のステップＳＴ１０１において、開始条件判定部３１は、開始条件が成立したか、すなわち、評価処理の実行開始から時間ＳΔτ経過したかを判定する。経過していない場合は、演算処理装置５は、再度、ステップＳＴ１０１を実行することにより時間ＳΔτが経過するまで待機する。経過している場合には、演算処理装置５はステップＳＴ１０２を実行する。

ステップＳＴ１０２において、時平均Ｒ１算出部３４及び場平均Ｒ２算出部３９はそれぞれ、評価領域Ａ内に滞在する歩行者の移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの向きに係るランダム性の評価値Ｒ_１（ｉ，ｔ）（ｉ＝１～Ｎ_ｔ）及びＲ_２´（ｔ）を算出する。但し、時平均Ｒ１算出部３４は、Ｒ_１（ｉ，ｔ）を、評価領域Ａ内の全ての歩行者（すなわち、ｉ＝１～Ｎ_ｔ）についてそれぞれ算出する。算出が完了すると、演算処理装置５は、ステップＳＴ１０３を実行する。

ステップＳＴ１０３において、Ｒｖ算出部３７はそれぞれ、評価領域Ａ内に滞在する全ての歩行者の移動速度ベクトルの大きさｖ_ｉ，ｔに係るランダム性の評価値Ｒ_ｖ（ｉ，ｔ）（ｉ＝１～Ｎ_ｔ）を算出する。算出が完了すると、演算処理装置５はステップＳＴ１０４を実行する。

ステップＳＴ１０４において、貢献評価値算出部３６は、評価領域Ａ内に滞在する全ての歩行者についてそれぞれ、貢献評価値ｎｉｇ（ｉ，ｔ）（ｉ＝１～Ｎ_ｔ）を算出する。本実施形態では、貢献評価値算出部３６は、式（９）を用いて、貢献評価値ｎｉｇ（ｉ，ｔ）を算出する。算出が完了すると、演算処理装置５は、ステップＳＴ１０５を実行する。

ステップＳＴ１０５において、空間評価値算出部４０は、評価領域Ａ内の時刻ｔΔτにおける評価領域Ａの空間評価値ｎｉｇ´（ｔ）を算出する。本実施形態では、空間評価値算出部４０は、式（１４）を用いて、空間評価値ｎｉｇ´（ｔ）を算出する。算出が完了すると、演算処理装置５は、ステップＳＴ１０６を実行する。

ステップＳＴ１０６において、空間評価値算出部４０は、賑わい値算出部４１は、空間評価値ｎｉｇ´（ｔ）と、貢献評価値ｎｉｇ（ｉ，ｔ）とを用いて、賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）を算出する。算出が完了すると、演算処理装置５は、ステップＳＴ１０７を実行する。

ステップＳＴ１０７において、出力部４２は出力装置４を介して、ユーザに賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）を出力する。本実施形態では、出力部４２は賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）をモニタに表示し、ユーザに賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）を通知する。表示が完了すると、演算処理装置５はステップＳＴ１０８を実行する。

ステップＳＴ１０８において、終了条件判定部３２は、入力判定部１４において評価終了に係る入力を受け付けたか否かを判定する。受け付けた場合は、演算処理装置５は、評価処理を終える。受け付けていない場合は、演算処理装置５は、Δτだけ待機した後、ステップＳＴ１０２を実行するとよい。

次に、このように構成した行動評価装置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。

本願発明者らは、行動評価装置１による賑わい評価値によって評価ができることを立証するため、歩行者シミュレーションソフトウエア、Ｖａｄｅｒｅを用いたシミュレーションを行った。シミュレーションでは、一本の道の両端にそれぞれ３個の店舗がある商店街を想定し、その道を評価領域Ａとし、その中に合計１０００人の歩行者を配置した。Ｖａｄｅｒｅでは、歩行者それぞれに対して、買い物又は通過の属性を持たせることができ、買い物人口割合を変更することができる。

図４には、１－Ｒ_１（ｉ，ｔ）の歩行者及び時間についての平均値１－Ｒ_１、Ｒ_２´（ｔ）の時間平均値Ｒ_２´、Ｒ_ｖ（ｉ，ｔ）の歩行者及び時間についての平均値Ｒ_ｖ、及び賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）の時間平均Ｎｉｇそれぞれの買い物人口割合依存性を示すグラフが示されている。

図４によって、買い物人口割合が高くなると、賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）の時間平均Ｎｉｇが大きくなることが分かる。よって、賑わい値Ｎｉｇによって賑わいの度合いを評価することができると考えられる。特に、行動評価装置１は、歩行者の移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔを取得することによって、賑わいの度合いを評価することができるため、歩行者の位置履歴を保持する必要がないことから、歩行者のプライバシー保護を図りつつ、適切な賑わいの評価が可能となる。

また、図４によって、買い物人口割合が高くなると、１－Ｒ_１、１－Ｒ_２´、Ｒ_ｖもまたそれぞれ、高くなることが理解できる。よって、１－Ｒ_１、１－Ｒ_２´、Ｒ_ｖによっても、賑わいの度合い、賑わいの大きさを評価することができると考えられる。

移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの向きや大きさは測定時にノイズを受けることがある。１－Ｒ_１、１－Ｒ_２´はそれぞれ、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの向きのみのばらつきに係る評価値であり、Ｒ_ｖは移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの大きさのみのばらつきに係る評価値である。一方、賑わい値Ｎｉｇは向きのばらつきと大きさのばらつきとの両方に依存するため、ｐ、ｑ、ｒ、ｑ´等のパラメータの調整により、賑わい値Ｎｉｇは１－Ｒ_１、１－Ｒ_２´、Ｒ_ｖに比べて、測定のノイズの影響を受け難くなるように設定することが可能である。よって、賑わい値Ｎｉｇによって安定した賑わい評価が可能となる。

また、ユーザは、ｐ、ｑ、ｒ、ｑ´等のパラメータの調整により、１－Ｒ_１、１－Ｒ_２´、Ｒ_ｖのいずれの指標も参照可能な賑わい値Ｎｉｇを用いることにより、安定して多角的な賑わい評価を行うことができる。ただし、演算処理装置５は、賑わい値Ｎｉｇに限らず、ｐ、ｑ、ｒ、ｑ´の各指標についても出力可能である。

また、本発明に係る行動評価装置１は、歩行者間の相対位置や、歩行者間の相対速度を用いることなく、賑わい値Ｎｉｇを算出することができる。よって、賑わい値Ｎｉｇの算出が容易である。更に、本発明に係る行動評価装置１は、Ｎ_ｔを評価領域Ａ内に滞在し、移動速度ベクトルが取得できる歩行者の数に設定することによっても、賑わい値Ｎｉｇを算出することができる。すなわち、賑わいの評価に評価領域Ａ内に滞在する全歩行者の位置や速度の情報が必須ではなく、本発明に係る行動評価装置１は、協力する意思のある歩行者の端末に設けられたコンパスや加速度センサの測定結果を取得することによっても賑わい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行動評価装置１、評価方法、及び、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。

上記実施形態では、行動評価装置１は、Ｒ_１（ｉ，ｔ）、Ｒ_２´（ｔ）を用いて、賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）を算出していたが、この態様には限定されず、Ｒ_１´（ｔ）、Ｒ_２（ｉ，ｔ）を用いて、賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）を算出してもよい。

上記実施形態では、貢献評価値算出部３６は、貢献評価値ｎｉｇ（ｉ，ｔ）を式（７）に基づいて算出していたがこの態様には限定されない。例えば、貢献評価値算出部３６は、貢献評価値ｎｉｇ（ｉ，ｔ）を以下の式（１５）に基づいて、算出してもよい。

但し、ｋ_１、ｋ_２はそれぞれ０～１の定数である。

また、賑わい値算出部４１は、以下の式（１６）を用いて、歩行者ｉの評価領域Ａの賑わいへの貢献値ｎｉｇ_２（ｉ）を算出して、出力してもよい。

但し、式（１６）において、時刻ｔ_ｍｉｎ（ｉ）Δτは歩行者ｉが評価領域Ａに入った時刻を示し、時刻ｔ_ｍａｘ（ｉ）Δτは歩行者ｉが評価領域Ａから出た時刻を示す。

上記実施形態では、速度ベクトル取得部２８は、撮像装置２による画像から歩行者それぞれの位置を取得し、その位置の時間変化に基づいて、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔを取得していたが、この態様には限定されない。例えば、速度ベクトル取得部２８は、歩行者の保持する携帯電話やスマートフォン等と基地局との間で行われた通話・データ通信が記録された携帯電話通信履歴（Ｃａｌｌ Ｄｅｔａｉｌ Ｒｅｃｏｒｄ 、ＣＤＲ）を取得して、歩行者の移動履歴を取得し、歩行者それぞれの移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔを算出してもよい。また、速度ベクトル取得部２８は、歩行者それぞれの移動速度や加速度を検出するセンサの検出結果を取得し、その検出結果に基づいて、歩行者それぞれの移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔを算出してもよい。

また、上記実施形態では、行動評価装置１は、Ｒ_１、Ｒ_２、Ｒ_ｖ等の指標に基づいて、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの向きや大きさのランダム性を評価していたが、この態様には限定されない。行動評価装置１は、その他の指標に基づいて、移動速度ベクトルｖ_ｉ，ｔの向きや大きさのランダム性を評価し、賑わい値Ｎｉｇ（ｔ）を算出してもよい。

以上詳細に説明したように、本発明の行動評価装置１、行動評価方法、及び、行動評価プログラムは、賑わいの観点から適切に歩行者の行動を評価することができるため、商店街等における各種イベントの賑わいへの評価を行うことができる等、賑わい創出に有用である。

１ ：行動評価装置
２ ：撮像装置
３ ：入力装置
４ ：出力装置
５ ：演算処理装置
６ ：ネットワーク
７ ：プロセッサ
８ ：ＲＡＭ
９ ：ＲＯＭ
１０ ：ネットワークインターフェース
１１ ：記憶装置
１２ ：バス
１４ ：入力判定部
１５ ：記憶部
１６ ：画像取得部
１７ ：画像解析部
１９ ：評価部
２６ ：移動体抽出部
２７ ：人物認識部
２８ ：速度ベクトル取得部
３１ ：開始条件判定部
３２ ：終了条件判定部
３３ ：変換部
３４ ：時平均Ｒ１算出部
３５ ：時平均Ｒ２算出部
３６ ：貢献評価値算出部
３７ ：Ｒｖ算出部
３８ ：場平均Ｒ１算出部
３９ ：場平均Ｒ２算出部
４０ ：空間評価値算出部
４１ ：値算出部
４２ ：出力部

Claims (8)

1. 歩行者が滞留又は通過する所定領域において、前記歩行者の行動に係る評価値を出力する歩行者の行動評価装置であって、
   プロセッサを含み、
   前記プロセッサは、前記所定領域内に滞留又は通過する前記歩行者の移動速度ベクトルの向きについての時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す向きランダム性と、前記移動速度ベクトルの大きさについての前記時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す大きさランダム性との少なくとも一方が高くなるにつれて、前記評価値を高くなるように算出する歩行者の行動評価装置。
2. 前記プロセッサは、前記向きランダム性が高くなるにつれて、前記評価値が高くなるように算出する請求項１に記載の歩行者の行動評価装置。
3. 前記プロセッサは、前記向きランダム性を、前記歩行者それぞれに対して、前記移動速度ベクトルの方向を示す単位ベクトルを所定時間に渡って合算することによって、前記評価値を取得する請求項１又は請求項２に記載の歩行者の行動評価装置。
4. 前記移動速度ベクトルは、２次元面内のベクトルとして規定され、
   前記プロセッサは、前記向きランダム性を、前記移動速度ベクトルの方向を示す単位ベクトルを複素平面上の複素数に対応付け、対応付けた前記複素数の２乗を前記所定領域内に滞留又は通過している前記歩行者について合算して絶対値を算出することによって、前記評価値を取得する請求項１又は請求項２に記載の歩行者の行動評価装置。
5. 前記プロセッサは、前記大きさランダム性が高くなるにつれて、前記評価値が高くなるように算出する請求項１～請求項４のいずれか１項に記載の歩行者の行動評価装置。
6. 前記プロセッサは、前記大きさランダム性を前記移動速度ベクトルの大きさのエントロピーを算出することによって取得する請求項５に記載の歩行者の行動評価装置。
7. 歩行者が滞留又は通過する所定領域において、前記歩行者の行動に係る評価値を出力する歩行者の行動評価方法であって、
   コンピュータが、前記所定領域内に滞留又は通過する前記歩行者の移動速度ベクトルの向きについての時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す向きランダム性と、前記移動速度ベクトルの大きさについての前記時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す大きさランダム性との少なくとも一方が高くなるにつれて、前記評価値を高くなるように算出する歩行者の行動評価方法。
8. 歩行者が滞留又は通過する所定領域において、前記歩行者の行動に係る評価値を取得する歩行者の行動評価プログラムであって、
   前記所定領域内に滞留又は通過する前記歩行者の移動速度ベクトルの向きについての時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す向きランダム性と、前記移動速度ベクトルの大きさについての前記時間又は前記歩行者についてのばらつきを示す大きさランダム性との少なくとも一方が高くなるにつれて、前記評価値を高くなるように算出する手順をコンピュータに実行させるための歩行者の行動評価プログラム。

Images