JP7199623B1 - Information processing equipment - Google Patents

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Abstract

情報処理装置(100a)は、画像データを取得するデータ取得部(120)と、閾値を設定する設定部(110a)と、1以上の人物が画像データに含まれている場合、画像データに基づいて、1以上の人物の属性及び状態のうちの少なくとも1つを推定し、推定結果である推定情報を人物毎に生成する推定部(130a)と、第1の情報処理装置が1以上の人物の属性及び状態のうちの少なくとも1つを推定することにより得られた1以上の第1の推定情報を、第1の情報処理装置から取得する情報転送部(190)と、生成された推定情報の数と第1の推定情報の数との合計値が閾値以上である場合、推定情報と第1の推定情報とに基づいて、プライバシーが配慮された情報である提供情報を生成するデータ生成部(160a)と、提供情報を出力するデータ出力部(170)と、を有する情報処理装置。An information processing device (100a) includes a data acquisition unit (120) that acquires image data, a setting unit (110a) that sets a threshold value, and, if one or more persons are included in the image data, based on the image data. an estimation unit (130a) for estimating at least one of attributes and states of one or more persons and generating estimation information as an estimation result for each person; an information transfer unit (190) that acquires from the first information processing device one or more pieces of first estimation information obtained by estimating at least one of the attributes and states of the generated estimation information and the number of the first estimated information is equal to or greater than a threshold, the data generation unit generates provided information that is privacy-considered information based on the estimated information and the first estimated information. (160a) and a data output unit (170) for outputting provided information.

Description

本開示は、情報処理装置に関する。 The present disclosure relates to an information processing device.

施設内に設けられたカメラが生成した画像(以下、カメラ画像)に含まれる人物の属性及び行動を分析する技術が、知られている。例えば、当該技術を用いて、施設内における人物動線及び混雑状況の可視化を行うシステムがある。また、人物の属性及び行動等の人物に関する情報を用いて、サービスの活用を図るデータ流通ビジネスが広まっている。 2. Description of the Related Art Techniques for analyzing attributes and actions of persons included in images generated by cameras installed in facilities (hereinafter referred to as camera images) are known. For example, there is a system that uses this technology to visualize the line of flow of people and the state of congestion in a facility. In addition, data distribution businesses that utilize information about people, such as their attributes and behaviors, to utilize services are spreading.

一方、カメラ画像には、人物に関する情報が含まれている。そのため、人物に関する情報を活用する場合、プライバシー保護の観点から、個人が特定されないようにデータを加工する必要がある。 On the other hand, the camera image contains information about the person. Therefore, when using information about a person, it is necessary to process the data so that the individual cannot be identified from the viewpoint of privacy protection.

例えば、人物動線の分析システムとして、動線情報を重畳した動線分析画像を生成する動線分析システムが提案されている(特許文献1を参照)。特許文献1では、カメラ画像から生成された背景画像に対して動線情報を重畳することが開示されている。プライバシー保護のため、背景画像が生成されるときに、カメラ画像に含まれる人物は、排除される。動線情報には、カメラ画像に含まれる人物の属性(すなわち、性別、年齢、年代)が紐づけられている。指定された条件に応じた動線情報が、抽出される。 For example, as a human flow line analysis system, a flow line analysis system that generates a flow line analysis image on which flow line information is superimposed has been proposed (see Patent Document 1). Patent Literature 1 discloses superimposing flow line information on a background image generated from a camera image. For privacy protection, the person included in the camera image is excluded when the background image is generated. The flow line information is associated with the attributes of the person included in the camera image (that is, gender, age, generation). Flow line information is extracted according to the specified conditions.

特開2017-123024号公報JP 2017-123024 A

特許文献1のシステムでは、カメラ画像に含まれる人物の人数が1人である場合でも、動線情報が抽出される。そのため、例えば、条件が“100歳以上の男性”であり、システムが設けられた町に100歳以上の男性が1人しかいない場合、人物の特定が可能である。よって、特許文献1の技術は、プライバシー保護の観点から問題となる可能性がある。そのため、データの活用も困難になる。 In the system of Patent Literature 1, flow line information is extracted even when the number of persons included in the camera image is one. Therefore, for example, if the condition is "male over 100" and there is only one male over 100 in the town where the system is installed, the person can be identified. Therefore, the technique of Patent Document 1 may pose a problem from the viewpoint of privacy protection. Therefore, it becomes difficult to utilize the data.

本開示の目的は、カメラ画像に含まれる人物に関する情報からプライバシーに配慮したデータを生成することである。 An object of the present disclosure is to generate privacy-friendly data from information about a person contained in a camera image.

本開示の一態様に係る情報処理装置が提供される。情報処理装置は、第1の情報処理装置と通信する。情報処理装置は、画像データを取得するデータ取得部と、閾値を設定する設定部と、1以上の人物が前記画像データに含まれている場合、前記画像データに基づいて、前記1以上の人物の属性及び状態のうちの少なくとも1つを推定し、推定結果である推定情報を人物毎に生成する推定部と、前記第1の情報処理装置が1以上の人物の属性及び状態のうちの少なくとも1つを推定することにより得られた1以上の第1の推定情報を、前記第1の情報処理装置から取得する情報転送部と、生成された前記推定情報の数と前記第1の推定情報の数との合計値が前記閾値以上である場合、前記推定情報と前記第1の推定情報とに基づいて、プライバシーが配慮された情報である提供情報を生成するデータ生成部と、前記提供情報を出力するデータ出力部と、を有する。 An information processing device according to one aspect of the present disclosure is provided. The information processing device communicates with the first information processing device. The information processing device includes a data acquisition unit that acquires image data, a setting unit that sets a threshold value, and, when one or more persons are included in the image data, determines the one or more persons based on the image data. an estimating unit for estimating at least one of the attributes and states of the person and generating estimation information, which is an estimation result, for each person; an information transfer unit that acquires one or more pieces of first estimation information obtained by estimating one from the first information processing device; the number of pieces of the generated estimation information and the first estimation information; is equal to or greater than the threshold value, a data generating unit that generates provided information that is privacy-considered information based on the estimated information and the first estimated information; and the provided information and a data output unit for outputting

本開示によれば、カメラ画像に含まれる人物に関する情報からプライバシーに配慮したデータを生成することができる。 According to the present disclosure, privacy-friendly data can be generated from information about a person included in a camera image.

実施の形態1の情報処理装置の機能を示すブロック図である。2 is a block diagram showing functions of the information processing apparatus according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1の情報処理装置を搭載したシステムの例を示す図である。1 is a diagram showing an example of a system equipped with an information processing device according to a first embodiment; FIG. 実施の形態1のカメラ画像の例を示す図である。4 is a diagram showing an example of a camera image according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1の履歴情報テーブルの例を示す図である。4 is a diagram showing an example of a history information table according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1の集計表の例を示す図である。4 is a diagram showing an example of a summary table according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1の環境情報テーブルの例を示す図である。4 is a diagram showing an example of an environment information table according to Embodiment 1; FIG. 実施の形態1の提供情報の生成処理の例(その1)を示すフローチャートである。7 is a flowchart showing an example (part 1) of processing for generating provision information according to Embodiment 1; 実施の形態1の提供情報の生成処理の例(その2)を示すフローチャートである。7 is a flow chart showing an example (part 2) of processing for generating provision information according to Embodiment 1; 実施の形態1の情報処理装置が有するハードウェアを示す図である。2 illustrates hardware included in the information processing apparatus according to the first embodiment; FIG. 実施の形態2の情報処理装置の機能を示すブロック図である。3 is a block diagram showing functions of an information processing apparatus according to a second embodiment; FIG. 実施の形態2の複数の情報処理装置の設置の具体例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing a specific example of installation of a plurality of information processing apparatuses according to the second embodiment; 実施の形態2の環境情報テーブルの例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of an environment information table according to the second embodiment; FIG. 実施の形態2の提供情報の生成処理の例(その1)を示すフローチャートである。FIG. 11 is a flow chart showing an example (part 1) of processing for generating provision information according to the second embodiment; FIG. 実施の形態2の提供情報の生成処理の例(その2)を示すフローチャートである。FIG. 13 is a flow chart showing an example (part 2) of processing for generating provision information according to the second embodiment; FIG. (A),(B)は、実施の形態2の情報処理装置が実行する処理の具体例(その1)を示す図である。10A and 10B are diagrams showing a specific example (part 1) of processing executed by the information processing apparatus according to the second embodiment; FIG. (A),(B)は、実施の形態2の情報処理装置が実行する処理の具体例(その2)を示す図である。13A and 13B are diagrams showing a specific example (part 2) of processing executed by the information processing apparatus according to the second embodiment; FIG.

以下、図面を参照しながら実施の形態を説明する。以下の実施の形態は、例にすぎず、本開示の範囲内で種々の変更が可能である。なお、図面に記載された装置などの寸法は、現実の寸法と異なる。そのため、図面に記載された装置などの寸法は、以下の説明を参酌して判断する必要がある。 Embodiments will be described below with reference to the drawings. The following embodiments are merely examples, and various modifications are possible within the scope of the present disclosure. Note that the dimensions of the device, etc., shown in the drawings are different from the actual dimensions. Therefore, it is necessary to determine the dimensions of the devices and the like shown in the drawings by taking the following description into consideration.

実施の形態1.
図1は、実施の形態1の情報処理装置の機能を示すブロック図である。情報処理装置100は、設定部110、データ取得部120、推定部130、推定情報記憶部140、データ取得環境記憶部150、データ生成部160、及びデータ出力部170を有する。
Embodiment 1.
FIG. 1 is a block diagram showing functions of an information processing apparatus according to a first embodiment. Information processing apparatus 100 includes setting unit 110 , data acquisition unit 120 , estimation unit 130 , estimation information storage unit 140 , data acquisition environment storage unit 150 , data generation unit 160 , and data output unit 170 .

設定部110は、設定した閾値をデータ生成部160に出力する。データ取得部120は、カメラから取得した画像(以下、カメラ画像又は画像データ)を推定部130に出力する。推定部130は、取得したカメラ画像に基づいて、認識した人物ごとの推定情報をデータ生成部160に出力する。データ生成部160は、推定情報の集計結果と閾値との比較に基づいて、推定情報から提供情報を生成し、提供情報をデータ出力部170に出力する。データ出力部170は、提供情報を出力する。 Setting section 110 outputs the set threshold to data generating section 160 . The data acquisition unit 120 outputs images acquired from the camera (hereinafter referred to as camera images or image data) to the estimation unit 130 . The estimation unit 130 outputs estimation information for each recognized person to the data generation unit 160 based on the acquired camera image. The data generation unit 160 generates provided information from the estimated information based on the comparison between the total result of the estimated information and the threshold, and outputs the provided information to the data output unit 170 . The data output unit 170 outputs the provided information.

推定情報記憶部140は、推定情報を記憶する。また、推定情報記憶部140は、設定部110及びデータ生成部160に推定情報を、履歴情報として出力する。データ取得環境記憶部150は、提供情報を生成する際に使用される履歴情報取得条件を、環境情報として記憶する。 The estimated information storage unit 140 stores estimated information. Also, the estimated information storage unit 140 outputs the estimated information to the setting unit 110 and the data generation unit 160 as history information. The data acquisition environment storage unit 150 stores, as environment information, history information acquisition conditions used when generating provided information.

図2は、実施の形態1の情報処理装置を搭載したシステムの例を示す図である。図2は、情報処理装置100が列車の車両内に設置された状態を示している。
カメラ10、エッジ端末20、及びモニタ30は、ネットワークを介して通信する。ネットワークは、有線ネットワーク又は無線ネットワークである。
FIG. 2 is a diagram showing an example of a system equipped with the information processing apparatus according to the first embodiment. FIG. 2 shows a state in which the information processing device 100 is installed inside a train car.
The camera 10, edge terminal 20, and monitor 30 communicate via a network. The network may be a wired network or a wireless network.

図2は、情報処理装置100がカメラ10に組み込まれている場合を示している。情報処理装置100は、エッジ端末20に組み込まれてもよい。また、情報処理装置100は、エッジ端末20と通信するサーバに組み込まれてもよい。なお、サーバの図は、省略されている。以下の説明では、情報処理装置100は、カメラ10に組み込まれているものとする。 FIG. 2 shows a case where the information processing device 100 is incorporated in the camera 10. As shown in FIG. The information processing device 100 may be incorporated into the edge terminal 20 . The information processing device 100 may also be incorporated in a server that communicates with the edge terminal 20 . Note that the illustration of the server is omitted. In the following description, it is assumed that the information processing device 100 is incorporated in the camera 10 .

カメラ10は、車両Aの内部の状況を撮影可能な位置(例えば、天井の付近)に設置される。カメラ10は、カメラ画像に含まれる乗客の情報に基づいて提供情報を生成し、提供情報をエッジ端末20に送信する。エッジ端末20は、提供情報と列車の運行情報とに基づいて、モニタ30で表示されているコンテンツを切り替える。なお、エッジ端末20は、小型のPC(Personal Computer)などである。また、1つの車両には、複数のカメラが存在してもよい。 The camera 10 is installed at a position (for example, near the ceiling) where the situation inside the vehicle A can be photographed. The camera 10 generates provided information based on passenger information included in the camera image, and transmits the provided information to the edge terminal 20 . The edge terminal 20 switches the content displayed on the monitor 30 based on the provided information and the train operation information. Note that the edge terminal 20 is a small PC (Personal Computer) or the like. Also, one vehicle may have a plurality of cameras.

図1に戻って、情報処理装置100の機能を説明する。
設定部110は、提供情報の出力条件である閾値を設定し、データ生成部160に閾値を出力する。例えば、閾値の設定は、次のように行われる。閾値の設定画面が、ディスプレイに表示される。ユーザは、キーボード、マウス等の入力デバイスを介して、任意の閾値を入力する。これにより、設定部110は、閾値を設定する。なお、ディスプレイ及び入力デバイスは、カメラ10又はエッジ端末20に接続されてもよい。
Returning to FIG. 1, functions of the information processing apparatus 100 will be described.
The setting unit 110 sets a threshold, which is an output condition of the provided information, and outputs the threshold to the data generation unit 160 . For example, threshold setting is performed as follows. A threshold setting screen appears on the display. A user inputs an arbitrary threshold through an input device such as a keyboard or mouse. Accordingly, the setting unit 110 sets the threshold. Note that the display and input device may be connected to the camera 10 or the edge terminal 20 .

例えば、閾値は、カメラ画像から得られる、同じ属性の人数である。閾値は、提供情報の出力条件によって、変わってもよい。また、閾値には、予め定めた提供許容閾値よりも大きい値が設定されるものとする。例えば、提供許容閾値は、1である。 For example, the threshold is the number of people with the same attribute obtained from the camera image. The threshold may change depending on the output conditions of the provided information. Also, the threshold is set to a value that is larger than a predetermined provision allowable threshold. For example, the offer acceptance threshold is one.

また、閾値の設定は、ユーザの操作により行われる。そのため、適切な閾値が、設定されない可能性がある。適切な閾値が設定されない場合、提供情報が、生成されない。例えば、乗客数より明らかに大きい値が閾値に設定された場合、提供情報の出力条件が満たさないため、提供情報が、生成されない。そこで、一定数の履歴情報が推定情報記憶部140に格納されている場合、設定部110は、一定数の履歴情報に基づいて、時間帯毎に、人数の平均値を算出し、時間帯毎の平均値をユーザに提示する。ユーザは、平均値を視認することで、適切な閾値を設定することができる。なお、時間帯毎の平均値の算出方法は、後で詳細に説明する。 Also, the setting of the threshold is performed by the user's operation. Therefore, an appropriate threshold may not be set. If the appropriate threshold is not set, no provision information will be generated. For example, if the threshold is set to a value clearly larger than the number of passengers, the provided information is not generated because the provided information output condition is not satisfied. Therefore, when a certain number of pieces of history information are stored in the estimated information storage unit 140, the setting unit 110 calculates the average number of people for each time period based on the certain number of pieces of history information. is presented to the user. A user can set an appropriate threshold value by visually recognizing the average value. A method of calculating the average value for each time period will be described later in detail.

データ取得部120は、監視カメラなどの外部端末からカメラ画像を取得し、カメラ画像を推定部130に出力する。情報処理装置100がカメラ10に組み込まれる場合、データ取得部120は、カメラ10の撮像部が撮像することにより得られたカメラ画像を取得する。データ取得部120は、所定のフレームレートで、カメラ画像を取得する。また、カメラ10は、カメラ10に接続されている外部端末から撮像タイミングを取得し、撮像タイミングに撮像を行うことにより得られたカメラ画像をデータ取得部120に出力してもよい。例えば、カメラ10は、エッジ端末20から列車の運行情報を取得し、列車の走行状態(例えば、停車中、駅間走行中、次駅停車前)のタイミングに撮像を行うことにより得られたカメラ画像をデータ取得部120に出力する。 The data acquisition unit 120 acquires camera images from an external terminal such as a surveillance camera, and outputs the camera images to the estimation unit 130 . When the information processing apparatus 100 is incorporated in the camera 10 , the data acquisition section 120 acquires a camera image captured by the imaging section of the camera 10 . The data acquisition unit 120 acquires camera images at a predetermined frame rate. Further, the camera 10 may acquire the image capturing timing from an external terminal connected to the camera 10 and output the camera image obtained by capturing the image at the image capturing timing to the data acquisition unit 120 . For example, the camera 10 acquires train operation information from the edge terminal 20 and captures images at the timing of the running state of the train (for example, while the train is stopped, while it is running between stations, and before stopping at the next station). The image is output to the data acquisition unit 120 .

推定部130は、カメラ画像に含まれる人物を認識し、認識された人物の属性及び状態を推定情報として推定する。例えば、人物の属性は、当該人物の年齢、性別、身長などである。人物の状態は、当該人物の位置、行動、乗り物、持ち物などである。推定部130は、推定情報記憶部140及びデータ生成部160に推定情報を出力する。 The estimation unit 130 recognizes a person included in the camera image, and estimates attributes and states of the recognized person as estimation information. For example, the attributes of a person are the person's age, gender, height, and the like. The state of a person is the position, action, vehicle, belongings, and the like of the person. The estimation unit 130 outputs estimation information to the estimation information storage unit 140 and the data generation unit 160 .

ここで、推定部130は、公知の画像認識技術を用いて、人物の属性及び状態を推定する。カメラ画像における人物の位置は、(x,y)で表される。また、カメラ画像の左下が、起点(x0,y0)とされる。なお、横軸は、x軸であり、縦軸は、y軸である。 Here, the estimation unit 130 estimates the attribute and state of the person using a known image recognition technology. A person's position in the camera image is represented by (x, y). Also, the lower left corner of the camera image is set as the starting point (x0, y0). The horizontal axis is the x-axis, and the vertical axis is the y-axis.

例えば、人物の行動は、“立つ”、“座る”などである。推定部130は、人物が見ている物を推定してもよい。例えば、当該物は、“車内の広告”、“行先案内”、“携帯端末”、“本”、“人物”などである。推定部130は、人物が目を閉じている状態を推定してもよい。 For example, the action of a person is "stand", "sit", and the like. The estimation unit 130 may estimate what the person is looking at. For example, the objects are "in-vehicle advertisement", "destination guide", "portable terminal", "book", "person", and the like. The estimation unit 130 may estimate a state in which the person's eyes are closed.

例えば、乗り物は、“椅子”、“ベビーカー”などである。また、推定部130は、人物が乗り物に乗っていない状態を推定してもよい。また、カメラが外に設置されている場合、推定部130は、“自転車”を推定してもよい。 For example, a vehicle is a "chair", a "stroller", or the like. Also, the estimation unit 130 may estimate a state in which the person is not in the vehicle. Also, when the camera is installed outside, the estimation unit 130 may estimate “bicycle”.

例えば、持ち物は、“スーツケース”、“ベビーカー”、“バッグ”などである。推定部130は、“持ち物なし”を推定してもよい。 For example, belongings are a "suitcase", a "stroller", a "bag", and the like. The estimation unit 130 may estimate "no belongings".

推定部130は、人物の属性の例及び状態の例以外を推定してもよい。また、推定部130は、ユーザが必要とするもののみを推定してもよい。例えば、カメラ画像が電車の車両内の状況を示している場合、推定部130は、乗り物を推定しない。また、例えば、カメラ画像がタクシー及びバスなどの車両内の状況を示している場合、推定部130は、乗り物を推定しない。また、推定部130は、カメラ10が街に設置される場合、乗り物(例えば、自転車)を推定してもよい。 The estimation unit 130 may estimate other than the example of the attribute and the example of the state of the person. Also, the estimation unit 130 may estimate only what the user needs. For example, when the camera image shows the situation inside the train car, the estimation unit 130 does not estimate the vehicle. Also, for example, when the camera image shows the situation inside a vehicle such as a taxi or a bus, the estimation unit 130 does not estimate the vehicle. Also, the estimation unit 130 may estimate a vehicle (for example, a bicycle) when the camera 10 is installed in the city.

図3は、実施の形態1のカメラ画像の例を示す図である。カメラ画像1に含まれる人物1aは、40歳の男性である。人物1aは、スーツケースを持っている。人物1aは、座席に座っている。また、人物1bは、30歳の男性である。人物1bは、持ち物を持たずに立っている。 3 is a diagram showing an example of a camera image according to Embodiment 1. FIG. A person 1a included in the camera image 1 is a 40-year-old man. Person 1a has a suitcase. A person 1a is sitting on a seat. Also, the person 1b is a 30-year-old male. A person 1b is standing without holding an item.

推定部130は、カメラ画像に含まれる人物を認識し、認識された人物の属性及び状態を推定する。例えば、人物1aは、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(40,男性,(x1,y1),座る,スーツケース)”と推定される。また、人物1bは、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(30,男性,(x2,y2),立つ,なし)”と推定される。このように、推定部130は、カメラ画像に含まれる人物毎に推定情報を生成する。また、推定情報を集計することで、認識された人数が、得られる。 The estimation unit 130 recognizes a person included in the camera image and estimates attributes and states of the recognized person. For example, the person 1a is estimated to be "(age, sex, position, action, belongings)=(40, male, (x1, y1), sit down, suitcase)". Also, the person 1b is estimated to be "(age, sex, position, behavior, belongings)=(30, male, (x2, y2), standing, none)". Thus, the estimation unit 130 generates estimation information for each person included in the camera image. Also, the number of people who have been recognized can be obtained by aggregating the estimated information.

また、推定部130は、公知の人物検出技術を用いて、カメラ画像に含まれる人物の人数を取得してもよい。ここで、人数は、人物の属性又は人物の状態が一致している数を、人数としてもよい。例えば、カメラ画像に含まれる人物が3人であり、カメラ画像に含まれる人物の性別が“男性,男性,女性”である場合、人数は、“(男性,女性)=(2,1)”となる。以下の説明では、人数は、人物の属性又は人物の状態が一致する数とする。 Also, the estimation unit 130 may acquire the number of persons included in the camera image using a known person detection technique. Here, the number of people may be the number of people whose attributes or states match each other. For example, if there are three people included in the camera image, and the sexes of the people included in the camera image are "male, male, female," the number of persons is "(male, female)=(2, 1)." becomes. In the following description, the number of people is the number of people whose attributes or states match each other.

推定が行われた後、カメラ画像は、廃棄される。また、カメラ画像は、記憶部に格納されてもよい。さらに、カメラ画像は、エッジ端末20に格納されてもよい。カメラ画像が記憶部に格納される場合、又はカメラ画像がエッジ端末20に格納される場合、格納されるカメラ画像は、暗号化されることが望ましい。 After the estimation is done, the camera images are discarded. Also, the camera image may be stored in the storage unit. Furthermore, camera images may be stored in the edge terminal 20 . When the camera image is stored in the storage unit, or when the camera image is stored in the edge terminal 20, the stored camera image is desirably encrypted.

推定情報記憶部140は、推定情報を履歴情報として格納する。また、推定情報記憶部140は、要求に応じて、履歴情報を設定部110又はデータ生成部160に出力する。 The estimated information storage unit 140 stores estimated information as history information. In addition, estimated information storage section 140 outputs history information to setting section 110 or data generation section 160 in response to a request.

図4は、実施の形態1の履歴情報テーブルの例を示す図である。履歴情報テーブルは、推定情報記憶部140に格納されている。
履歴情報テーブルは、時刻と推定情報との項目を有する。時刻は、カメラ画像が取得された時刻である。履歴情報テーブルには、推定情報が、カメラ画像が取得された時刻順に、登録される。例えば、図3のカメラ画像1が“2019/12/17 8:00”に取得された場合、図4が示す推定情報が履歴情報テーブルに登録される。時刻の表示形式は、図4が示す表示形式以外の表示形式でもよい。
FIG. 4 is a diagram showing an example of a history information table according to the first embodiment. The history information table is stored in the estimation information storage unit 140. FIG.
The history information table has items of time and estimated information. The time is the time when the camera image was acquired. Estimated information is registered in the history information table in order of time when the camera image was acquired. For example, when the camera image 1 in FIG. 3 was acquired at “2019/12/17 8:00”, the estimated information shown in FIG. 4 is registered in the history information table. The time display format may be a display format other than the display format shown in FIG.

推定情報記憶部140が履歴情報を設定部110に出力する場合を説明する。一定数の履歴情報が推定情報記憶部140に格納されている場合(例えば、一週間分の履歴情報が推定情報記憶部140に格納されている場合)、推定情報記憶部140は、設定部110の要求に応じて、履歴情報を設定部110に出力する。 A case where estimated information storage section 140 outputs history information to setting section 110 will be described. When a certain number of pieces of history information are stored in the estimated information storage unit 140 (for example, when one week's worth of history information is stored in the estimated information storage unit 140), the estimated information storage unit 140 stores the setting unit 110 history information to the setting unit 110 in response to the request.

次に、設定部110の説明に戻る。設定部110は、履歴情報に基づいて、人数の平均値を算出する。まず、設定部110は、推定情報記憶部140から取得した履歴情報に含まれる人数を時間毎に集計する。ここで、以下の説明では、当該時間を1時間する。また、当該時間は、1時間以外の時間でもよい。 Next, return to the description of the setting unit 110 . The setting unit 110 calculates the average number of people based on the history information. First, the setting unit 110 aggregates the number of people included in the history information acquired from the estimated information storage unit 140 for each hour. Here, in the following description, the time is set to 1 hour. Also, the time may be a time other than one hour.

図5は、実施の形態1の集計表の例を示す図である。図5の集計表は、履歴情報に含まれる人数を時間毎に集計した表である。図5は、5時から10時までの時間帯で、日毎に集計された人数を示している。例えば、12月10日の5時から6時では、カメラ画像から認識された人物は、0人である。つまり、当該カメラ画像には、人物が含まれていない。12月16日の5時から6時では、カメラ画像から認識された人物は、1人である。そのため、当該カメラ画像には、1人の人物が含まれている。 FIG. 5 is a diagram showing an example of a summary table according to the first embodiment. The tabulation table in FIG. 5 is a table in which the number of persons included in the history information is tabulated for each hour. FIG. 5 shows the number of people totaled for each day in the time period from 5:00 to 10:00. For example, from 5:00 to 6:00 on December 10th, the number of persons recognized from the camera image is zero. That is, the camera image does not include a person. From 5:00 to 6:00 on December 16th, one person was recognized from the camera image. Therefore, the camera image includes one person.

次に、設定部110は、時間帯毎の集計結果を合計して、平均値を算出する。例えば、12月10日から12月16日までの7時から8時の集計結果は、“8,4,7,7,6,5,5”とする。設定部110は、当該集計結果を用いて、平均値である6人(=(8+4+7+7+6+5+5)/7)を算出する。設定部110は、平均値をユーザに提供する。ユーザは、平均値を参考に、閾値を設定する。例えば、ユーザは、提供された平均値を閾値に設定する。また、例えば、ユーザは、提供された平均値よりも少し小さい値を閾値に設定する。 Next, the setting unit 110 sums up the aggregated results for each time period to calculate an average value. For example, the counting result from 7:00 to 8:00 from December 10th to December 16th is "8, 4, 7, 7, 6, 5, 5". The setting unit 110 calculates an average value of 6 people (=(8+4+7+7+6+5+5)/7) using the counted result. The setting unit 110 provides the average value to the user. The user sets the threshold with reference to the average value. For example, the user sets the threshold to the provided average value. Also, for example, the user sets the threshold value to be slightly smaller than the provided average value.

また、12月10日から12月16日までの5時から6時の集計結果は、“0,0,1,0,0,1,1”とする。設定部110は、当該集計結果を用いて、平均値である3/7人を算出する。3/7人は、1人未満である。設定部110は、平均値をユーザに提供する。ここで、平均値が1人未満であることは、カメラ画像に1人の人物のみが含まれていることが多いことを意味する。よって、平均値が1人未満である場合、人物が特定される可能性が高い。よって、平均値が提供されたユーザは、5時から6時の情報に基づいて、提供情報が生成された場合、人物が特定されることを認識する。そのため、ユーザは、5時から6時の情報に基づいて、提供情報を生成しない方がよいと判断する。
また、設定部110は、平均値が小数点を含む場合、小数点以下を切り捨てもよい。
Also, the total result from 5:00 to 6:00 from December 10th to December 16th is "0, 0, 1, 0, 0, 1, 1". The setting unit 110 calculates the average value of 3/7 people using the aggregated result. 3/7 people are less than 1. The setting unit 110 provides the average value to the user. Here, the fact that the average value is less than one person means that the camera image often includes only one person. Therefore, when the average value is less than 1 person, there is a high possibility that a person is identified. Therefore, the user to whom the average value is provided recognizes that the person will be identified when the provided information is generated based on the information from 5:00 to 6:00. Therefore, based on the information from 5:00 to 6:00, the user determines that it is better not to generate the provided information.
Also, when the average value includes a decimal point, the setting unit 110 may truncate the decimal point.

設定部110は、同じ曜日の同じ時間帯の集計結果を用いて、平均値を算出してもよい。この方法を用いる理由は、次の通りである。例えば、カメラ画像が列車の車内を示す画像である場合、平日では、通勤者、学生などの利用客が多い。一方、休日では、買い物客、レジャー施設に移動する乗客が多い。このように、利用客の種類が曜日によって異なるため、設定部110は、曜日毎に平均値を算出する。ユーザは、当該平均値が提供されることで、用途に応じた閾値を設定できる。
データ取得環境記憶部150は、履歴情報取得条件を、環境情報として格納する。履歴情報取得条件は、推定情報記憶部140から取得する履歴情報の時間を示す。
The setting unit 110 may calculate the average value using the aggregated results for the same time slot on the same day of the week. The reason for using this method is as follows. For example, if the camera image is an image showing the inside of a train, there are many passengers such as commuters and students on weekdays. On the other hand, on holidays, many passengers go to shopping and leisure facilities. As described above, the types of customers differ depending on the day of the week, so the setting unit 110 calculates the average value for each day of the week. The user can set a threshold according to the application by being provided with the average value.
The data acquisition environment storage unit 150 stores history information acquisition conditions as environment information. The history information acquisition condition indicates the time of history information to be acquired from the estimated information storage unit 140 .

図6は、実施の形態1の環境情報テーブルの例を示す図である。環境情報テーブルは、データ取得環境記憶部150に格納されている。図6は、カメラA~Dを示している。カメラA~Dのいずれか1つは、カメラ10と考えてもよい。 FIG. 6 is a diagram showing an example of an environment information table according to the first embodiment. The environment information table is stored in the data acquisition environment storage unit 150. FIG. FIG. 6 shows cameras AD. Any one of cameras AD may be considered camera 10 .

カメラAの履歴情報取得条件は、“1時間”である。例えば、現在時刻が10時である場合、履歴情報取得条件“1時間”は、9時から10時までの履歴情報が、推定情報記憶部140から取得されることを意味する。
また、カメラDの履歴情報取得条件は、“-”である。履歴情報取得条件“-”は、推定情報記憶部140に現時点で存在する履歴情報が制限なく取得可能であることを意味する。
The history information acquisition condition for camera A is "one hour". For example, when the current time is 10:00, the history information acquisition condition “1 hour” means that history information from 9:00 to 10:00 is acquired from the estimated information storage unit 140 .
Also, the history information acquisition condition of camera D is "-". The history information acquisition condition "-" means that the history information currently existing in the estimated information storage unit 140 can be acquired without limitation.

データ取得環境記憶部150は、環境情報を予め格納する。また、例えば、環境情報である履歴情報取得条件は、特定の駅間の走行時間でもよい。履歴情報取得条件が当該走行時間に設定されることで、特定の駅間を走行する列車に乗車する乗客の情報が、履歴情報として取得される。また、例えば、履歴情報取得条件が“-”であり、かつB駅からD駅を走行する列車に乗っている乗客の情報を得たい場合、B駅に到着する前の車両内を示すカメラ画像が用いられてもよい。 The data acquisition environment storage unit 150 stores environment information in advance. Further, for example, the history information acquisition condition, which is the environment information, may be the traveling time between specific stations. By setting the history information acquisition condition to the travel time, information on passengers boarding a train traveling between specific stations is acquired as history information. Also, for example, if the history information acquisition condition is "-" and it is desired to obtain information on passengers on a train traveling from station B to station D, a camera image showing the inside of the train before arriving at station B may be used.

環境情報テーブルは、カメラと時間との対応関係を示している。環境情報テーブルは、位置情報と区間との対応関係を示してもよい。例えば、環境情報テーブルは、カメラ画像が取得されたときの移動体の位置情報と、A駅からC駅までの区間との対応関係を示す。そして、情報処理装置100が移動体(すなわち、列車)に搭載されている場合、A駅からC駅までの履歴情報が、推定情報記憶部140から取得される。 The environment information table shows the correspondence between cameras and time. The environment information table may indicate the correspondence relationship between position information and sections. For example, the environment information table shows the correspondence relationship between the position information of the moving object when the camera image was acquired and the section from A station to C station. Then, when the information processing device 100 is mounted on a moving object (that is, a train), history information from station A to station C is acquired from the estimated information storage unit 140 .

データ生成部160は、閾値、推定情報、履歴情報、環境情報に基づいて、提供情報を生成する。提供情報は、プライバシーが配慮された情報である。データ生成部160は、提供情報をデータ出力部170に出力する。また、カメラ画像毎に提供情報が生成される場合、データ生成部160は、環境情報を用いないで、提供情報を生成する。 The data generator 160 generates provision information based on the threshold, estimated information, history information, and environment information. The provided information is information in consideration of privacy. Data generator 160 outputs the provided information to data output unit 170 . Also, when the provided information is generated for each camera image, the data generation unit 160 generates the provided information without using the environment information.

提供情報を生成する方法の例を説明する。人物1aの推定情報は、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(40,男性,(x1,y1),座る,スーツケース)”とする。人物1bの推定情報は、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(30,男性,(x2,y2),立つ,なし)”とする。また、閾値は、“2”とする。 Examples of methods for generating offer information are described. Assume that the estimated information of the person 1a is "(age, sex, position, behavior, belongings)=(40, male, (x1, y1), sits, suitcase)". Assume that the estimated information of the person 1b is "(age, sex, position, behavior, belongings)=(30, male, (x2, y2), standing, none)". Also, the threshold is assumed to be "2".

条件が“30歳から40歳”である場合、30歳から40歳までの人物が2人であるため、人数は、閾値と同じ数になる。データ生成部160は、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(30-40,男性,(x1,y1),座る,スーツケース)”と、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(30-40,男性,(x2,y2),立つ,なし)”を、提供情報として生成する。ここで、“30-40”は、推定年齢が30歳から40歳までの年齢幅を意味する。 If the condition is "30 to 40 years old", there are two people between 30 and 40 years old, so the number of people is the same as the threshold. The data generation unit 160 generates “(age, gender, position, action, belongings)=(30-40, male, (x1, y1), sitting, suitcase)” and “(age, gender, position, action, belongings)=(30-40, male, (x2, y2), standing, none)” is generated as the provided information. Here, "30-40" means an estimated age range from 30 to 40 years old.

また、異なる例を説明する。閾値は、“2”とする。現在時刻が7時の場合、6時から7時までの履歴情報が、取得される。具体的には、人物1cの履歴情報は、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(20,女性,(x6,y6),座る,持ち物なし)”である。人物1dの履歴情報は、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(60,男性,(x7,y7),座る,なし)”である。また、カメラ画像から人物1eの推定情報が、得られる。人物1eの推定情報は、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(20,女性,(x3,y3),座る,なし)”である。カメラ画像から人物1fの推定情報が、得られる。人物1fの推定情報は、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(40,女性,(x4,y4),座る,なし)”である。カメラ画像から人物1gの推定情報が、得られる。人物1gの推定情報は、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(40,男性,(x5,y5),立つ,スーツケース)”である。 A different example will also be described. The threshold is set to "2". If the current time is 7:00, history information from 6:00 to 7:00 is acquired. Specifically, the history information of the person 1c is "(age, sex, position, behavior, belongings)=(20, female, (x6, y6), sitting, no belongings)". The history information of the person 1d is "(age, sex, position, action, belongings)=(60, male, (x7, y7), sit, none)". In addition, estimation information of the person 1e is obtained from the camera image. The estimated information of the person 1e is "(age, gender, position, behavior, belongings)=(20, female, (x3, y3), sitting, none)". Presumed information of the person 1f is obtained from the camera image. The estimated information of the person 1f is "(age, gender, position, behavior, belongings)=(40, female, (x4, y4), sitting, none)". Presumed information of the person 1g is obtained from the camera image. The estimated information of the person 1g is "(age, sex, position, action, belongings)=(40, male, (x5, y5), standing, suitcase)".

条件が“男性”及び“40歳から60歳”である場合、40歳から60歳までの人物(すなわち、人物1dと人物1g)が2人であるため、人数は、閾値と同じ数になる。データ生成部160は、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(40-60,男性,(x5,y5),立つ,スーツケース)”と、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(40-60,男性,(x7,y7),座る,なし)”とを、提供情報として生成する。 If the conditions are "male" and "40 to 60 years old", there are two people between the ages of 40 and 60 (i.e., person 1d and person 1g), so the number is the same as the threshold. . The data generation unit 160 generates “(age, gender, position, action, belongings)=(40-60, male, (x5, y5), standing, suitcase)” and “(age, gender, position, action, belongings)=(40-60, male, (x7, y7), sitting, none)” is generated as the provided information.

また、条件が“女性”及び“20歳から40歳”である場合、20歳から40歳までの人物(すなわち、人物1cと人物1eと人物1f)が3人である。そのため、当該条件の場合、人数は、閾値以上となる。データ生成部160は、“(20-40,女性,(x3,y3),座る,なし)”と、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(20-40,女性,(x4,y4),座る,なし)”と、“(年齢,性別,位置,行動,持ち物)=(20-40,女性,(x6,y6),座る,なし)”とを、提供情報として生成する。 Also, when the conditions are "female" and "20 to 40 years old", there are three persons aged 20 to 40 (that is, person 1c, person 1e, and person 1f). Therefore, in the case of this condition, the number of people is equal to or greater than the threshold. The data generation unit 160 generates "(20-40, female, (x3, y3), sitting, none)" and "(age, sex, position, behavior, belongings) = (20-40, female, (x4, y4), sitting, none)” and “(age, sex, position, behavior, belongings)=(20-40, female, (x6, y6), sitting, none)” are generated as the provided information.

このように、推定された性別に対する年齢の人数が閾値よりも少ない場合、年齢幅を広げて、人数が集計される。これにより、人数が閾値以上となり、当該人数に基づく提供情報が生成されることで、個人が特定される可能性が下がり、プライバシーに配慮した提供情報が生成される。 In this way, when the number of people of the estimated age for the sex is less than the threshold, the age range is widened and the number of people is aggregated. As a result, the number of people becomes equal to or greater than the threshold, and the provision information is generated based on the number of people, thereby reducing the possibility that an individual can be identified and generating the provision information in consideration of privacy.

上記では、年齢幅を広げる場合を説明した。人数を確保する方法は、他の方法でもよい。例えば、取得される履歴情報の数を増加させることで、閾値以上となる人数が確保されてもよい。この方法により、人数が確保された場合、生成される提供情報には、時間の情報が含まれてもよい。 In the above, the case of widening the age range has been described. Other methods may be used to secure the number of people. For example, by increasing the number of pieces of history information to be acquired, the number of people who are equal to or greater than the threshold may be secured. When the number of people is secured by this method, the generated provision information may include time information.

データ出力部170は、提供情報を外部に出力する。情報処理装置100がカメラ10に組み込まれる場合、データ出力部170は、エッジ端末20に提供情報を出力する。 The data output unit 170 outputs the provided information to the outside. When the information processing device 100 is incorporated in the camera 10 , the data output unit 170 outputs the provided information to the edge terminal 20 .

エッジ端末20は、カメラ10から取得した提供情報を用いて、モニタ30に表示するコンテンツを切り替える。化粧品の広告コンテンツ、中年層向けの旅行ツアー広告コンテンツなどのターゲットが明確なコンテンツがある場合、エッジ端末20は、提供情報に基づいて、コンテンツを切り替える。これにより、宣伝効率が、向上される。 The edge terminal 20 switches content to be displayed on the monitor 30 using the provided information acquired from the camera 10 . When there is content with a clear target, such as advertisement content for cosmetics or travel tour advertisement content for middle-aged people, the edge terminal 20 switches the content based on the provided information. This improves advertising efficiency.

次に、情報処理装置100の動作の流れについて説明する。
まず、情報処理装置100の電源投入後、設定部110は、閾値を設定する。当該閾値は、予め設定された閾値でもよいし、ユーザが設定した閾値でもよい。また、設定部110は、履歴情報に基づいて算出された平均値に所定の数を減算した値を閾値に設定してもよい。例えば、平均値は、20とする。所定の数は、3とする。設定部110は、17(=20-3)を閾値に設定してもよい。なお、閾値には、個人が特定される確率を下げるために、1よりも大きな値が設定されることが望ましい。
Next, the flow of operations of the information processing apparatus 100 will be described.
First, after power-on of the information processing apparatus 100, the setting unit 110 sets a threshold value. The threshold may be a preset threshold or a threshold set by the user. Alternatively, the setting unit 110 may set the threshold to a value obtained by subtracting a predetermined number from the average value calculated based on the history information. For example, let the average value be 20. The predetermined number is 3. The setting unit 110 may set 17 (=20-3) as the threshold. It should be noted that the threshold is preferably set to a value greater than 1 in order to lower the probability that an individual will be identified.

閾値が設定された後、データ取得部120は、カメラ画像の取得を開始する。データ取得部120は、取得されたカメラ画像を推定部130に出力する。
推定部130は、カメラ画像に含まれる人物を認識し、認識した人物の属性及び状態を推定する。推定部130は、推定結果である推定情報を推定情報記憶部140とデータ生成部160に出力する。推定部130は、カメラ画像に含まれる人物の人数をデータ生成部160に出力してもよい。
推定情報記憶部140は、推定情報を履歴情報テーブルに登録する。推定情報は、降順に登録されてもよいし、昇順に登録されてもよい。
After the threshold is set, the data acquisition unit 120 starts acquiring camera images. Data acquisition section 120 outputs the acquired camera image to estimation section 130 .
The estimation unit 130 recognizes a person included in the camera image and estimates attributes and states of the recognized person. Estimation section 130 outputs estimation information, which is an estimation result, to estimation information storage section 140 and data generation section 160 . The estimation unit 130 may output the number of persons included in the camera image to the data generation unit 160 .
The estimated information storage unit 140 registers estimated information in the history information table. The estimated information may be registered in descending order or may be registered in ascending order.

図7は、実施の形態1の提供情報の生成処理の例(その1)を示すフローチャートである。
(ステップS101)データ生成部160は、推定部130から推定情報と人数を取得する。また、データ生成部160は、推定情報の数を計測することで、人数を得てもよい。
(ステップS102)データ生成部160は、設定部110から閾値を取得する。
(ステップS103)データ生成部160は、データ取得環境記憶部150から環境情報を取得する。
ステップS101~103の実行順番は、図7の順番に限らない。また、ステップS101~103は、並行に実行されてもよい。
FIG. 7 is a flowchart illustrating an example (part 1) of processing for generating provision information according to the first embodiment.
(Step S<b>101 ) The data generation unit 160 acquires estimation information and the number of people from the estimation unit 130 . Further, the data generation unit 160 may obtain the number of people by counting the number of estimation information.
(Step S<b>102 ) The data generation unit 160 acquires a threshold from the setting unit 110 .
(Step S<b>103 ) The data generation unit 160 acquires environment information from the data acquisition environment storage unit 150 .
The execution order of steps S101 to S103 is not limited to that shown in FIG. Also, steps S101-103 may be executed in parallel.

(ステップS104)データ生成部160は、人数が閾値以上であるか否かを判定する。人数が閾値以上である場合、処理は、ステップS105に進む。人数が閾値よりも小さい場合、処理は、ステップS106に進む。
(ステップS105)データ生成部160は、推定情報に基づいて、提供情報を生成する。
(Step S104) The data generator 160 determines whether or not the number of people is equal to or greater than a threshold. If the number of people is greater than or equal to the threshold, the process proceeds to step S105. If the number of people is smaller than the threshold, the process proceeds to step S106.
(Step S105) The data generator 160 generates provision information based on the estimated information.

図8は、実施の形態1の提供情報の生成処理の例(その2)を示すフローチャートである。
(ステップS106)データ生成部160は、環境情報である履歴情報取得条件を満たすか否かを判定する。言い換えれば、データ生成部160は、履歴情報を取得できるか否かを判定する。履歴情報取得条件を満たす場合、処理は、ステップS107に進む。履歴情報取得条件を満たさない場合、処理は、終了する。
FIG. 8 is a flowchart illustrating an example (part 2) of processing for generating provision information according to the first embodiment.
(Step S106) The data generation unit 160 determines whether or not the history information acquisition condition, which is environment information, is satisfied. In other words, the data generation unit 160 determines whether history information can be acquired. If the history information acquisition condition is satisfied, the process proceeds to step S107. If the history information acquisition condition is not satisfied, the process ends.

(ステップS107)データ生成部160は、履歴情報取得条件を満たす数の履歴情報を取得する。例えば、履歴情報取得条件が1時間であり、かつカメラ画像を取得した時刻が7時である場合、データ生成部160は、6時から7時までの履歴情報を取得する。
(ステップS108)データ生成部160は、人数に、履歴情報の数を加算する。例えば、データ生成部160は、ステップS101で取得された人数に、6時から7時までの履歴情報の数(例えば、10人)を加算する。
(Step S107) The data generator 160 acquires the number of pieces of history information that satisfy the condition for acquiring history information. For example, if the history information acquisition condition is one hour and the camera image acquisition time is 7:00, the data generator 160 acquires history information from 6:00 to 7:00.
(Step S108) The data generator 160 adds the number of history information to the number of people. For example, the data generator 160 adds the number of history information from 6:00 to 7:00 (for example, 10) to the number of people acquired in step S101.

(ステップS109)データ生成部160は、加算により得られた人数が閾値以上であるか否かを判定する。当該人数が閾値以上である場合、処理は、ステップS110に進む。当該人数が閾値よりも小さい場合、処理は、ステップS111に進む。
(ステップS110)データ生成部160は、推定情報と履歴情報とに基づいて、提供情報を生成する。そして、処理は、終了する。
(ステップS111)データ生成部160は、前回取得した履歴情報よりも過去の履歴情報を取得するように、時間帯を変更する。例えば、前回、6時から7時までの履歴情報が取得された場合、データ生成部160は、5時から6時までの履歴情報を取得するように、時間帯を変更する。そして、処理は、ステップS106に進む。
(Step S109) The data generator 160 determines whether or not the number of people obtained by the addition is equal to or greater than a threshold. If the number of people is greater than or equal to the threshold, the process proceeds to step S110. If the number of people is smaller than the threshold, the process proceeds to step S111.
(Step S110) The data generator 160 generates provided information based on the estimated information and the history information. The process then ends.
(Step S111) The data generation unit 160 changes the time zone so as to acquire past history information rather than previously acquired history information. For example, when history information from 6:00 to 7:00 was obtained last time, the data generator 160 changes the time period so that history information from 5:00 to 6:00 is obtained. Then, the process proceeds to step S106.

次に、情報処理装置100が有するハードウェアを説明する。
図9は、実施の形態1の情報処理装置が有するハードウェアを示す図である。情報処理装置100は、プロセッサ201、メモリ202、キー入出力インターフェース(以下、I/F)203、データ入出力I/F204、及び表示出力I/F205を有する。
Next, hardware included in the information processing apparatus 100 will be described.
FIG. 9 illustrates hardware included in the information processing apparatus according to the first embodiment. The information processing apparatus 100 has a processor 201 , a memory 202 , a key input/output interface (hereinafter referred to as I/F) 203 , a data input/output I/F 204 and a display output I/F 205 .

例えば、プロセッサ201は、CPU(Central Processing Unit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などである。プロセッサ201は、マルチプロセッサでもよい。また、情報処理装置100は、処理回路を有してもよい。
例えば、メモリ202は、RAM(Random Access Memory)である。
For example, the processor 201 is a CPU (Central Processing Unit), FPGA (Field Programmable Gate Array), or the like. Processor 201 may be a multiprocessor. Further, the information processing device 100 may have a processing circuit.
For example, the memory 202 is RAM (Random Access Memory).

キー入出力I/F203は、キーボード、タッチキーデバイスなどと接続される。
データ入出力I/F204は、カメラ10と接続される。また、例えば、データ入出力I/F204は、外部記憶装置に格納されている閾値、履歴情報、及び環境情報を取得してもよい。
表示出力I/F205は、平均値をユーザに提供してもよい。表示出力I/F205は、提供情報を出力する。例えば、表示出力I/F205は、提供情報をエッジ端末20に出力する。
A key input/output I/F 203 is connected to a keyboard, a touch key device, and the like.
A data input/output I/F 204 is connected to the camera 10 . Also, for example, the data input/output I/F 204 may acquire threshold values, history information, and environment information stored in an external storage device.
The display output I/F 205 may provide the average value to the user. The display output I/F 205 outputs the provided information. For example, the display output I/F 205 outputs the provided information to the edge terminal 20 .

ここで、推定情報記憶部140及びデータ取得環境記憶部150は、メモリ202に確保した記憶領域として実現してもよい。
設定部110、データ取得部120、推定部130、データ生成部160、及びデータ出力部170の一部又は全部は、処理回路によって実現してもよい。また、設定部110、データ取得部120、推定部130、データ生成部160、及びデータ出力部170の一部又は全部は、プロセッサ201が実行するプログラムのモジュールとして実現してもよい。
Here, the estimated information storage unit 140 and the data acquisition environment storage unit 150 may be implemented as storage areas secured in the memory 202 .
A part or all of the setting unit 110, the data acquiring unit 120, the estimating unit 130, the data generating unit 160, and the data output unit 170 may be implemented by a processing circuit. Also, some or all of the setting unit 110 , the data acquisition unit 120 , the estimation unit 130 , the data generation unit 160 , and the data output unit 170 may be implemented as modules of a program executed by the processor 201 .

実施の形態1によれば、情報処理装置100は、カメラ画像に含まれる人物に関する情報に基づいて、プライバシーに配慮したデータを生成することができる。また、情報処理装置100は、閾値として推奨される値をユーザに提供する。そのため、情報処理装置100は、提供情報を生成する際に適切な閾値をユーザに設定させることができる。 According to Embodiment 1, the information processing apparatus 100 can generate privacy-friendly data based on information about a person included in a camera image. The information processing apparatus 100 also provides the user with a value recommended as the threshold. Therefore, the information processing apparatus 100 can allow the user to set an appropriate threshold when generating the provided information.

さらに、情報処理装置100は、履歴情報取得条件を用いることで、カメラ10が設置された状況に応じた提供情報を生成できる。
上記の説明では、説明を分かりやすくするために、カメラ10が車両Aに設置されたときの制御を説明した。しかし、カメラ10が車両以外に設置された場合でも、同様の効果が、得られる。
Furthermore, the information processing apparatus 100 can generate provision information according to the situation in which the camera 10 is installed by using the history information acquisition condition.
In the above description, the control when the camera 10 is installed in the vehicle A has been described for easy understanding of the description. However, similar effects can be obtained even when the camera 10 is installed outside the vehicle.

実施の形態2.
次に、実施の形態2を説明する。実施の形態2では、実施の形態1と相違する事項を主に説明する。そして、実施の形態2では、実施の形態1と共通する事項の説明を省略する。
Embodiment 2.
Next, Embodiment 2 will be described. In Embodiment 2, mainly matters different from Embodiment 1 will be described. In the second embodiment, descriptions of items common to the first embodiment are omitted.

図10は、実施の形態2の情報処理装置の機能を示すブロック図である。図1に示される構成と同じ図10の構成は、図1に示される符号と同じ符号を付している。
情報処理装置100aは、設定部110a、推定部130a、推定情報記憶部140a、データ取得環境記憶部150a、データ生成部160a、他装置推定情報記憶部180、及び情報転送部190を有する。
FIG. 10 is a block diagram showing functions of the information processing apparatus according to the second embodiment. 10 that are the same as those shown in FIG. 1 are assigned the same reference numerals as those shown in FIG.
The information processing device 100a includes a setting unit 110a, an estimation unit 130a, an estimation information storage unit 140a, a data acquisition environment storage unit 150a, a data generation unit 160a, an other device estimation information storage unit 180, and an information transfer unit 190.

推定情報記憶部140a、データ取得環境記憶部150a、及び他装置推定情報記憶部180は、メモリ202に確保した記憶領域として実現してもよい。
設定部110a、推定部130a、データ生成部160a、及び情報転送部190の一部又は全部は、処理回路によって実現してもよい。また、設定部110a、推定部130a、データ生成部160a、及び情報転送部190の一部又は全部は、プロセッサ201が実行するプログラムのモジュールとして実現してもよい。
The estimation information storage unit 140 a , the data acquisition environment storage unit 150 a , and the other device estimation information storage unit 180 may be implemented as storage areas secured in the memory 202 .
A part or all of the setting unit 110a, the estimation unit 130a, the data generation unit 160a, and the information transfer unit 190 may be realized by a processing circuit. Also, part or all of the setting unit 110a, the estimation unit 130a, the data generation unit 160a, and the information transfer unit 190 may be implemented as modules of a program executed by the processor 201. FIG.

情報処理装置100aの機能を説明する前に、複数の情報処理装置の設置の具体例を示す。
図11は、実施の形態2の複数の情報処理装置の設置の具体例を示す図である。カメラ10a~10d、エッジ端末20a,20b、及びモニタ30a~30dは、ネットワークを介して通信する。ネットワークは、有線ネットワーク又は無線ネットワークである。
Before describing the functions of the information processing device 100a, a specific example of installation of a plurality of information processing devices will be shown.
FIG. 11 is a diagram showing a specific example of installation of a plurality of information processing apparatuses according to the second embodiment. The cameras 10a-10d, edge terminals 20a and 20b, and monitors 30a-30d communicate via a network. The network may be a wired network or a wireless network.

カメラ10a~10dは、情報処理装置100a~100dを組み込む。情報処理装置100a~100dは、エッジ端末20a,20bに組み込まれてもよい。また、情報処理装置100a~100dは、エッジ端末20a,20bと通信するサーバに組み込まれてもよい。以下の説明では、情報処理装置100a~100dは、カメラ10a~10dに組み込まれているものとする。情報処理装置100a~100dがエッジ端末20a,20b又はサーバに組み込まれる場合、エッジ端末20a,20b又はサーバには、複数のカメラが接続されてもよい。 The cameras 10a-10d incorporate information processing devices 100a-100d. Information processing apparatuses 100a to 100d may be incorporated in edge terminals 20a and 20b. Also, the information processing apparatuses 100a to 100d may be incorporated in a server that communicates with the edge terminals 20a and 20b. In the following description, it is assumed that the information processing apparatuses 100a-100d are incorporated in the cameras 10a-10d. When the information processing apparatuses 100a to 100d are incorporated in the edge terminals 20a, 20b or servers, a plurality of cameras may be connected to the edge terminals 20a, 20b or servers.

図11は、カメラ10a,10bが車両Aに設置されていることを示している。また、図11は、カメラ10c,10dが車両Bに設置されていることを示している。カメラ10a,10bは、車両Aの内部の状況を撮影可能な位置(例えば、天井の付近)に設置される。カメラ10a,10bは、カメラ画像に含まれる乗客の情報に基づいて提供情報を生成し、提供情報をエッジ端末20aに送信する。カメラ10c,10dは、車両Bの内部の状況を撮影可能な位置(例えば、天井の付近)に設置される。カメラ10c,10dは、カメラ画像に含まれる乗客の情報に基づいて提供情報を生成し、提供情報をエッジ端末20bに送信する。エッジ端末20a,20bは、提供情報と列車の運行情報とに基づいて、モニタで表示されているコンテンツを切り替える。 FIG. 11 shows that the cameras 10a and 10b are installed on the vehicle A. FIG. Moreover, FIG. 11 shows that the cameras 10c and 10d are installed in the vehicle B. As shown in FIG. The cameras 10a and 10b are installed at positions (for example, near the ceiling) where the situation inside the vehicle A can be photographed. The cameras 10a and 10b generate provided information based on passenger information included in camera images, and transmit the provided information to the edge terminal 20a. The cameras 10c and 10d are installed at positions (for example, near the ceiling) where the situation inside the vehicle B can be photographed. The cameras 10c and 10d generate provided information based on passenger information included in camera images, and transmit the provided information to the edge terminal 20b. The edge terminals 20a and 20b switch the content displayed on the monitor based on the provided information and the train operation information.

上記のように、情報処理装置100aは、情報処理装置100b~100dと通信する。ここで、情報処理装置100b~100dは、複数の第1の情報処理装置とも言う。よって、情報処理装置100b~100dのうちの1つの情報処理装置は、第1の情報処理装置とも言う。 As described above, the information processing device 100a communicates with the information processing devices 100b to 100d. Here, the information processing apparatuses 100b to 100d are also referred to as a plurality of first information processing apparatuses. Therefore, one of the information processing apparatuses 100b to 100d is also called a first information processing apparatus.

次に、図10に戻って、情報処理装置100aの機能を説明する。
設定部110aは、閾値を設定する。設定部110aは、データ生成部160aに閾値を出力する。閾値の設定方法は、実施の形態1と同じである。そのため、説明は、省略する。
Next, returning to FIG. 10, the functions of the information processing device 100a will be described.
The setting unit 110a sets a threshold. The setting unit 110a outputs the threshold to the data generation unit 160a. The threshold setting method is the same as in the first embodiment. Therefore, the description is omitted.

設定部110aは、他装置推定情報記憶部180に格納されている履歴情報に基づいて、時間帯毎に人数の平均値を算出する。ここで、他装置推定情報記憶部180には、情報処理装置100b~100dの履歴情報が格納される。設定部110aは、時間帯毎の平均値を出力する。これにより、ユーザは、情報処理装置100aから得られた平均値だけでなく、情報処理装置100b~100dから得られた平均値も参考にして、閾値を設定することができる。 The setting unit 110a calculates the average number of people for each time slot based on the history information stored in the other device estimation information storage unit 180. FIG. Here, the other device estimation information storage unit 180 stores history information of the information processing devices 100b to 100d. The setting unit 110a outputs an average value for each time period. Thereby, the user can set the threshold by referring not only to the average value obtained from the information processing device 100a but also to the average values obtained from the information processing devices 100b to 100d.

データ取得部120は、カメラ画像を取得する。例えば、カメラ画像は、1以上の人物が含まれている。 The data acquisition unit 120 acquires camera images. For example, a camera image contains one or more people.

推定部130aは、カメラ画像に基づいて、推定を行う。例えば、推定部130aは、カメラ画像に基づいて、1以上の人物の属性及び状態のうちの少なくとも1つを推定する。1以上の人物がカメラ画像に含まれている場合、推定部130aは、推定結果である推定情報を人物毎に生成する。
推定部130aは、データ生成部160a及び推定情報記憶部140aに推定情報を出力する。また、推定部130aは、情報転送部190から要求を受けた場合、推定情報を情報転送部190に出力する。推定情報は、実施の形態1と同じである。そのため、説明は、省略する。
The estimation unit 130a performs estimation based on the camera image. For example, the estimation unit 130a estimates at least one of attributes and states of one or more persons based on camera images. When one or more persons are included in the camera image, the estimation unit 130a generates estimation information, which is an estimation result, for each person.
The estimation unit 130a outputs estimation information to the data generation unit 160a and the estimation information storage unit 140a. Estimating section 130 a also outputs estimation information to information transferring section 190 upon receiving a request from information transferring section 190 . The estimated information is the same as in the first embodiment. Therefore, the description is omitted.

推定情報記憶部140aは、推定情報を履歴情報として格納する。履歴情報は、次のように表現してもよい。履歴情報は、推定部130aによって推定情報が生成される前に生成された推定情報である。また、推定情報記憶部140aは、設定部110a、データ生成部160a、又は情報転送部190から要求を受けた場合、設定部110a、データ生成部160a、又は情報転送部190に履歴情報を出力する。推定情報記憶部140aに格納されている履歴情報テーブルは、実施の形態1と同じである。そのため、説明は、省略する。 The estimated information storage unit 140a stores estimated information as history information. History information may be expressed as follows. History information is estimation information generated before estimation information is generated by estimation section 130a. In addition, when receiving a request from the setting unit 110a, the data generation unit 160a, or the information transfer unit 190, the estimated information storage unit 140a outputs history information to the setting unit 110a, the data generation unit 160a, or the information transfer unit 190. . The history information table stored in estimated information storage unit 140a is the same as in the first embodiment. Therefore, the description is omitted.

他装置推定情報記憶部180は、情報転送部190が受信した他の情報処理装置の履歴情報を格納する。また、他装置推定情報記憶部180は、設定部110a又はデータ生成部160aから要求を受けた場合、他の情報処理装置の履歴情報を、設定部110a又はデータ生成部160aに出力する。当該履歴情報は、次のように表現してもよい。当該履歴情報は、他の情報処理装置の推定により得られた情報であり、かつ推定情報が生成される前に生成された情報である。また、当該履歴情報は、第1の履歴情報とも言う。 The other device estimation information storage unit 180 stores history information of other information processing devices received by the information transfer unit 190 . Further, when receiving a request from the setting unit 110a or the data generation unit 160a, the other device estimation information storage unit 180 outputs the history information of the other information processing device to the setting unit 110a or the data generation unit 160a. The history information may be expressed as follows. The history information is information obtained by estimation by another information processing apparatus and is information generated before the estimation information is generated. The history information is also called first history information.

情報転送部190は、データ生成部160a又は設定部110aから要求を受けた場合、データ取得環境記憶部150aの環境情報に基づいて、履歴情報を他の情報処理装置から受信する。情報転送部190は、受信された履歴情報を他装置推定情報記憶部180に格納する。情報転送部190は、データ生成部160aから要求を受けた場合、推定情報を他の情報処理装置から受信する。情報転送部190は、受信された推定情報をデータ生成部160aに出力する。また、情報転送部190は、他の情報処理装置から要求を受けた場合、推定情報又は履歴情報を他の情報処理装置に送信する。
また、情報転送部190は、記憶媒体から情報を取得してもよい。
When the information transfer unit 190 receives a request from the data generation unit 160a or the setting unit 110a, the information transfer unit 190 receives history information from another information processing device based on the environment information in the data acquisition environment storage unit 150a. Information transfer section 190 stores the received history information in other device estimation information storage section 180 . The information transfer unit 190 receives estimation information from another information processing device when receiving a request from the data generation unit 160a. The information transfer unit 190 outputs the received estimation information to the data generation unit 160a. Further, when receiving a request from another information processing device, the information transfer unit 190 transmits the estimation information or history information to the other information processing device.
The information transfer section 190 may also acquire information from a storage medium.

上記したように、情報転送部190は、推定情報又は履歴情報を他の情報処理装置から取得する。なお、当該推定情報は、当該他の情報処理装置が1以上の人物の属性及び状態のうちの少なくとも1つを推定することにより得られた1以上の情報である。また、当該推定情報は、第1の推定情報とも言う。また、情報転送部190は、推定情報又は履歴情報を他の情報処理装置から取得する。そのため、情報処理装置100b~100dのそれぞれは、推定情報又は履歴情報を記憶している。 As described above, the information transfer unit 190 acquires estimation information or history information from another information processing device. The estimated information is one or more pieces of information obtained by estimating at least one of attributes and states of one or more persons by the other information processing apparatus. Moreover, the said estimation information is also called 1st estimation information. The information transfer unit 190 also acquires estimated information or history information from other information processing devices. Therefore, each of the information processing apparatuses 100b to 100d stores estimation information or history information.

データ取得環境記憶部150aは、履歴情報取得条件を環境情報として記憶する。また、環境情報は、履歴情報取得条件を示す情報と表現してもよい。履歴情報取得条件を説明する。 The data acquisition environment storage unit 150a stores history information acquisition conditions as environment information. Also, the environment information may be expressed as information indicating history information acquisition conditions. A history information acquisition condition will be described.

図12は、実施の形態2の環境情報テーブルの例を示す図である。環境情報テーブルは、データ取得環境記憶部150aに格納されている。
図12の情報処理装置Aは、情報処理装置100aとする。情報処理装置Bは、情報処理装置100bとする。情報処理装置Cは、情報処理装置100cとする。情報処理装置Dは、情報処理装置100dとする。
また、図12のカメラAは、カメラ10aとする。カメラBは、カメラ10bとする。カメラCは、カメラ10cとする。カメラDは、カメラ10dとする。
FIG. 12 is a diagram showing an example of an environment information table according to the second embodiment. The environment information table is stored in the data acquisition environment storage unit 150a.
The information processing device A in FIG. 12 is assumed to be an information processing device 100a. The information processing device B is assumed to be an information processing device 100b. The information processing device C is assumed to be an information processing device 100c. The information processing device D is assumed to be an information processing device 100d.
Also, the camera A in FIG. 12 is assumed to be a camera 10a. The camera B is assumed to be a camera 10b. The camera C is assumed to be a camera 10c. The camera D is assumed to be a camera 10d.

履歴情報取得条件の時間は、実施の形態1と同じである。当該時間は、特定駅間の走行時間でもよい。履歴情報取得条件は、当該時間に代えて、位置情報を示してもよい。履歴情報は、用いられなくてもよい。履歴情報が用いられない場合、環境情報テーブルには、“推定情報のみ”が登録される。また、情報処理装置100aが格納する履歴情報と、情報処理装置100b~100dが格納する履歴情報とが取得される条件は、異なってもよい。 The time of the history information acquisition condition is the same as in the first embodiment. The time may be travel time between specific stations. The history information acquisition condition may indicate position information instead of the time. Historical information may not be used. When history information is not used, "estimation information only" is registered in the environment information table. Also, the conditions for acquiring the history information stored by the information processing device 100a and the history information stored by the information processing devices 100b to 100d may be different.

履歴情報取得条件の“他の情報処理装置”の項目を説明する。他の情報処理装置には、優先度が設定される。すなわち、各情報処理装置には、優先度が設定されている。他の情報処理装置の項目には、同じ優先度が含まれてもよい。また、図12は、情報処理装置とカメラとの関係を示している。例えば、“情報処理装置B-カメラB”は、カメラ10bが生成したカメラ画像に基づいて生成された推定情報及び履歴情報が情報処理装置100bに格納されていることを意味する。 The item "another information processing apparatus" in the history information acquisition condition will be described. Priority is set for other information processing devices. That is, a priority is set for each information processing device. Items of other information processing apparatuses may include the same priority. Also, FIG. 12 shows the relationship between the information processing device and the camera. For example, “information processing device B-camera B” means that estimation information and history information generated based on camera images generated by camera 10b are stored in information processing device 100b.

ここで、優先度の設定について説明する。まず、情報処理装置100aは、カメラに含まれているものとする。なお、カメラは、撮像装置とも言う。情報処理装置100b~100dは、複数のカメラに含まれているものとする。複数のカメラは、情報処理装置100aを含むカメラの付近に設置されている。優先度は、情報処理装置100aを含むカメラから近い順に設定されてもよい。 Here, priority setting will be described. First, it is assumed that the information processing device 100a is included in a camera. Note that the camera is also called an imaging device. Information processing apparatuses 100b to 100d are assumed to be included in a plurality of cameras. A plurality of cameras are installed near the camera including the information processing device 100a. The priority may be set in order of proximity from the camera including the information processing device 100a.

また、履歴情報取得条件が示す時間は、以下のように設定されてもよい。まず、情報処理装置100aは、カメラに含まれているものとする。情報処理装置100b~100dのいずれか1つの情報処理装置は、カメラに含まれているものとする。当該カメラは、第1の撮像装置とも言う。また、当該1つの情報処理装置は、第1の情報処理装置とも言う。第1の情報処理装置を含むカメラは、情報処理装置100aを含むカメラの付近に設置されている。履歴情報取得条件が示す時間は、情報処理装置100aを含むカメラと第1の情報処理装置を含むカメラとの間の距離に基づいて、設定される。 Also, the time indicated by the history information acquisition condition may be set as follows. First, it is assumed that the information processing device 100a is included in a camera. It is assumed that one of the information processing devices 100b to 100d is included in the camera. The camera is also called a first imaging device. The one information processing device is also referred to as a first information processing device. The camera including the first information processing device is installed near the camera including the information processing device 100a. The time indicated by the history information acquisition condition is set based on the distance between the camera including the information processing device 100a and the camera including the first information processing device.

情報転送部190は、優先度に基づいて、推定情報及び履歴情報を受信する情報処理装置を決定する。また、情報転送部190が推定情報又は履歴情報を受信しない場合、他の情報処理装置の項目には、“無し”が登録される。さらに、情報処理装置とカメラの関係は、IPアドレス、PORT番号などで表されてもよい。 The information transfer unit 190 determines an information processing device that receives the estimation information and the history information based on the priority. Further, when the information transfer unit 190 does not receive the estimation information or the history information, "none" is registered in the item of the other information processing device. Furthermore, the relationship between the information processing device and the camera may be represented by an IP address, PORT number, or the like.

次に、設定部110aの説明に戻る。設定部110aは、推定情報記憶部140a及び他装置推定情報記憶部180の履歴情報から人数の平均値を算出する。平均値の算出方法、及び平均値の提示方法は、実施の形態1と同じである。そのため、説明は、省略する。 Next, return to the description of the setting unit 110a. The setting unit 110a calculates the average value of the number of people from the history information of the estimation information storage unit 140a and the other device estimation information storage unit 180. FIG. The method of calculating the average value and the method of presenting the average value are the same as in the first embodiment. Therefore, the description is omitted.

設定部110aは、他の情報処理装置に格納されている履歴情報に基づく平均値の提示の要求をユーザから受け付けた場合、平均値を提示する。詳細に処理を説明する。設定部110aは、ユーザの要求を受け付けた場合、平均値の算出に用いられる履歴情報の指定日時の送信を情報転送部190に要求する。情報転送部190は、環境情報テーブルを参照し、対象の情報処理装置を特定する。情報転送部190は、当該指定日時の履歴情報の送信指示を、特定された情報処理装置に送信する。特定された情報処理装置は、当該指定日時の履歴情報を情報処理装置100aに送信する。情報転送部190は、当該指定日時の履歴情報を他装置推定情報記憶部180に格納する。他装置推定情報記憶部180は、格納された履歴情報を設定部110aに出力する。設定部110aは、他装置推定情報記憶部180が出力した履歴情報に基づいて、平均値を算出する。平均値の算出方法は、推定情報記憶部140aの履歴情報に基づく平均値の算出方法と同じである。これにより、情報処理装置100aは、他の情報処理装置の履歴情報に基づく平均値を提示することができる。また、プライバシー保護の観点から、平均値が算出された後、他装置推定情報記憶部180に格納されている情報は、廃棄されることが望ましい。 The setting unit 110a presents an average value when receiving a request from a user to present an average value based on history information stored in another information processing apparatus. The processing will be explained in detail. Upon receiving the user's request, the setting unit 110a requests the information transfer unit 190 to transmit the specified date and time of the history information used for calculating the average value. The information transfer unit 190 refers to the environment information table and identifies the target information processing apparatus. The information transfer unit 190 transmits an instruction to transmit the history information of the specified date and time to the specified information processing device. The specified information processing device transmits the history information of the designated date and time to the information processing device 100a. The information transfer unit 190 stores the history information of the designated date and time in the other device estimation information storage unit 180 . Other device estimation information storage section 180 outputs the stored history information to setting section 110a. The setting unit 110a calculates the average value based on the history information output by the other device estimation information storage unit 180. FIG. The method for calculating the average value is the same as the method for calculating the average value based on the history information of the estimated information storage unit 140a. Accordingly, the information processing device 100a can present an average value based on history information of other information processing devices. From the viewpoint of privacy protection, it is desirable that the information stored in the other device estimation information storage unit 180 be discarded after the average value is calculated.

データ生成部160aは、閾値、推定情報、履歴情報、環境情報、他の情報処理装置の推定情報及び履歴情報に基づいて、提供情報を生成する。データ生成部160aは、提供情報をデータ出力部170に出力する。なお、カメラ画像毎に提供情報が生成される場合、データ生成部160aは、情報処理装置100aが格納する推定情報のみ、又は、情報処理装置100aが格納する推定情報及び他の情報処理装置の推定情報に基づいて、提供情報を生成する。 The data generation unit 160a generates provision information based on thresholds, estimation information, history information, environment information, and estimation information and history information of other information processing devices. The data generator 160 a outputs the provided information to the data output unit 170 . Note that when the provided information is generated for each camera image, the data generation unit 160a generates only the estimated information stored by the information processing device 100a, or the estimated information stored by the information processing device 100a and the estimated information of other information processing devices. Generate offer information based on the information.

データ生成部160aは、提供情報を生成する。提供情報の生成では、データ生成部160aは、環境情報テーブルが示す時間、情報処理装置100aが格納する推定情報、及び情報処理装置100aが格納する履歴情報に基づいて、提供情報の生成を試みる。情報処理装置100aが格納する推定情報、及び情報処理装置100aが格納する履歴情報に基づく提供情報の生成方法は、実施の形態1と同じである。そのため、説明は、省略する。ここで、当該推定情報及び当該履歴情報のデータ数が少ない場合、又は情報に極端な偏りがある場合、提供情報の生成が行えないことがある。そこで、他の情報処理装置が格納している推定情報又は履歴情報が取得される。そして、データ生成部160aは、再度、提供情報の生成を試みる。 The data generator 160a generates provision information. In generating the provided information, the data generation unit 160a attempts to generate the provided information based on the time indicated by the environment information table, estimated information stored by the information processing device 100a, and history information stored by the information processing device 100a. The method of generating provision information based on the estimated information stored by the information processing device 100a and the history information stored by the information processing device 100a is the same as in the first embodiment. Therefore, the description is omitted. Here, when the number of data of the estimated information and the history information is small, or when the information is extremely biased, the provision information may not be generated. Therefore, estimation information or history information stored in another information processing apparatus is acquired. Then, the data generation unit 160a attempts to generate the provision information again.

ここで、他の情報処理装置が格納している推定情報又は履歴情報が取得される場合を説明する。データ生成部160aは、情報処理装置100aが格納する推定情報、及び情報処理装置100aが格納する履歴情報に基づいて、“時間=1時間”の条件で、提供情報を生成できなかった場合、情報転送部190に要求を出力する。情報転送部190は、履歴情報取得条件を参照し、“時間=1時間”の条件で、優先度1の情報処理装置100bから履歴情報を取得する。情報転送部190は、取得された履歴情報を他装置推定情報記憶部180に格納する。データ生成部160aは、情報処理装置100aが格納する推定情報、情報処理装置100aが格納する履歴情報、及び他装置推定情報記憶部180に格納された履歴情報に基づいて、再度、提供情報の生成を試みる。提供情報が生成された場合、データ生成部160aは、提供情報をデータ出力部170に出力する。なお、他装置推定情報記憶部180に格納された履歴情報は、廃棄されることが望ましい。 Here, a case where estimation information or history information stored in another information processing apparatus is acquired will be described. Based on the estimated information stored in the information processing device 100a and the history information stored in the information processing device 100a, the data generation unit 160a, if the provided information could not be generated under the condition of "time = 1 hour", the information A request is output to the transfer unit 190 . The information transfer unit 190 refers to the history information acquisition condition and acquires the history information from the information processing apparatus 100b with priority 1 under the condition of “time=1 hour”. The information transfer section 190 stores the acquired history information in the other device estimation information storage section 180 . The data generation unit 160a generates the provided information again based on the estimation information stored in the information processing device 100a, the history information stored in the information processing device 100a, and the history information stored in the other device estimation information storage unit 180. try. When the provided information is generated, the data generating section 160 a outputs the provided information to the data output section 170 . Note that the history information stored in the other device estimation information storage unit 180 is desirably discarded.

提供情報が生成されなかった場合、情報転送部190は、優先度に従って、履歴情報を取得する対象の他の情報処理装置を決定する。具体的には、情報転送部190は、情報転送部190は、履歴情報取得条件を参照し、優先度2の情報処理装置100cを決定する。そして、情報転送部190は、“時間=1時間”の条件で、情報処理装置100cから履歴情報を取得する。情報転送部190は、取得された履歴情報を他装置推定情報記憶部180に格納する。データ生成部160aは、情報処理装置100aが格納する推定情報、情報処理装置100aが格納する履歴情報、及び情報処理装置100b,100cから取得した履歴情報に基づいて、再度、提供情報の生成を試みる。データ生成部160aは、提供情報が生成されるまで、上記の処理を繰り返す。なお、データ生成部160aは、優先度が最も低い情報処理装置の履歴情報を用いても、提供情報を生成できない場合、処理を終了する。また、優先度が同じである複数の情報処理装置が存在する場合、情報転送部190は、当該複数の情報処理装置から同時に履歴情報を取得してもよい。そして、データ生成部160aは、当該複数の情報処理装置から取得された履歴情報を用いて、提供情報の生成を試みてもよい。 If the provided information is not generated, the information transfer unit 190 determines another information processing apparatus from which history information is to be acquired, according to the priority. Specifically, the information transfer unit 190 refers to the history information acquisition condition and determines the information processing apparatus 100c with priority 2 . Then, the information transfer unit 190 acquires the history information from the information processing device 100c under the condition of "time=1 hour". The information transfer section 190 stores the acquired history information in the other device estimation information storage section 180 . The data generation unit 160a attempts to generate the provided information again based on the estimated information stored in the information processing device 100a, the history information stored in the information processing device 100a, and the history information acquired from the information processing devices 100b and 100c. . The data generator 160a repeats the above process until the provided information is generated. It should be noted that the data generation unit 160a terminates the process when the provision information cannot be generated even by using the history information of the information processing device with the lowest priority. Further, when there are a plurality of information processing apparatuses having the same priority, the information transfer unit 190 may simultaneously acquire history information from the plurality of information processing apparatuses. Then, the data generation unit 160a may attempt to generate the provided information using the history information acquired from the plurality of information processing devices.

このように、データ生成部160aは、履歴情報取得条件が示す内容(例えば、1時間)に応じた履歴情報(すなわち、推定情報記憶部140aが格納する履歴情報)の数と、履歴情報取得条件が示す内容に応じた履歴情報(すなわち、他装置推定情報記憶部180が格納する履歴情報)の数と、推定部130aから取得した推定情報の数との合計値が閾値以上であるか否かを判定する。データ生成部160aは、合計値が閾値以上である場合、履歴情報取得条件が示す内容に応じた履歴情報(すなわち、推定情報記憶部140aが格納する履歴情報)と、履歴情報取得条件が示す内容に応じた履歴情報(すなわち、他装置推定情報記憶部180が格納する履歴情報)と、推定部130aから取得した推定情報とに基づいて、提供情報を生成する。 In this way, the data generating unit 160a generates the number of pieces of history information (that is, the history information stored in the estimated information storage unit 140a) according to the content indicated by the history information acquisition condition (for example, one hour) and the history information acquisition condition. whether or not the sum of the number of pieces of history information corresponding to the content indicated by (that is, the number of pieces of history information stored by the other device estimation information storage unit 180) and the number of pieces of estimation information acquired from the estimation unit 130a is equal to or greater than the threshold judge. If the total value is equal to or greater than the threshold, the data generation unit 160a generates history information corresponding to the content indicated by the history information acquisition condition (that is, the history information stored in the estimated information storage unit 140a) and the content indicated by the history information acquisition condition. Provided information is generated based on the history information according to (that is, the history information stored in the other device estimation information storage unit 180) and the estimation information acquired from the estimation unit 130a.

次に、環境情報テーブルの時間の項目に“推定情報のみ”が登録されている場合を説明する。また、当該説明は、情報処理装置100dを用いる。すなわち、情報処理装置100dは、カメラDに含まれているものとする。
情報処理装置100dのデータ生成部は、情報処理装置100dが格納する推定情報に基づいて、提供情報を生成できなかった場合、情報処理装置100dの情報転送部に要求を出力する。情報処理装置100dの情報転送部は、環境情報テーブルを参照し、優先度1の情報処理装置100cから推定情報を取得する。情報処理装置100dの情報転送部は、取得された推定情報を情報処理装置100dのデータ生成部に出力する。情報処理装置100dのデータ生成部は、情報処理装置100dが格納する推定情報と、取得された推定情報とに基づいて、再度、提供情報の生成を試みる。提供情報が生成された場合、情報処理装置100dのデータ生成部は、提供情報を情報処理装置100dのデータ出力部に出力する。提供情報が生成されなかった場合、情報処理装置100dのデータ生成部は、提供情報が生成されるまで、上記の処理を繰り返す。なお、情報処理装置100dのデータ生成部は、優先度が最も低い情報処理装置の推定情報を用いても、提供情報を生成できない場合、処理を終了する。
Next, a case where "estimation information only" is registered in the time item of the environment information table will be described. Further, the description uses the information processing device 100d. That is, the information processing device 100d is assumed to be included in the camera D. FIG.
The data generation unit of the information processing device 100d outputs a request to the information transfer unit of the information processing device 100d when the provision information cannot be generated based on the estimation information stored in the information processing device 100d. The information transfer unit of the information processing device 100d refers to the environment information table and acquires the estimated information from the information processing device 100c with priority 1 . The information transfer unit of the information processing device 100d outputs the acquired estimation information to the data generation unit of the information processing device 100d. The data generation unit of the information processing device 100d attempts to generate the provision information again based on the estimation information stored in the information processing device 100d and the acquired estimation information. When the provided information is generated, the data generation unit of the information processing device 100d outputs the provided information to the data output unit of the information processing device 100d. If the provided information is not generated, the data generation unit of the information processing device 100d repeats the above process until the provided information is generated. It should be noted that the data generation unit of the information processing device 100d terminates the process when the provision information cannot be generated even by using the estimated information of the information processing device with the lowest priority.

このように、情報処理装置100dの情報転送部は、優先度に基づいて、推定情報又は履歴情報を取得する対象の情報処理装置を決定し、決定された情報処理装置から推定情報又は履歴情報を取得する。 In this way, the information transfer unit of the information processing device 100d determines the target information processing device from which the estimation information or the history information is to be obtained based on the priority, and transmits the estimation information or the history information from the determined information processing device. get.

また、情報処理装置100aが格納する推定情報、情報処理装置100aが格納する履歴情報、及び他の情報処理装置から取得された推定情報又は履歴情報が用いられる場合、複数のカメラの撮像領域が重なることがある。撮像領域が重なる場合、複数のカメラが生成する複数のカメラ画像に同一人物が含まれる。同一人物が含まれる場合、情報が重複する。そのため、重複する情報は、削除されるべきである。例えば、時刻と人物の位置とが推定情報に含まれている場合、情報処理装置100aは、当該複数のカメラ画像のそれぞれにおける人物の位置を、カメラ座標系から世界座標系に変換する。これにより、情報処理装置100aは、当該複数のカメラ画像に対応する複数の座標を得ることができる。情報処理装置100aは、当該複数の座標を比較することで、同一人物であるか否かを判定できる。情報処理装置100aは、同一人物が存在する場合、重複する情報を削除する。また、人物の位置が推定情報に含まれていない場合、かつ推定情報の各項目の差分が推定誤差の範囲内である場合、情報処理装置100aは、同一情報と判定してもよい。また、重複した情報の削除方法は、上記以外の方法でもよい。 Further, when estimation information stored by the information processing device 100a, history information stored by the information processing device 100a, and estimation information or history information acquired from another information processing device are used, the imaging regions of a plurality of cameras overlap. Sometimes. When the imaging areas overlap, the same person is included in multiple camera images generated by multiple cameras. If the same person is included, the information is duplicated. Duplicate information should therefore be removed. For example, when the estimated information includes the time and the position of the person, the information processing device 100a transforms the position of the person in each of the plurality of camera images from the camera coordinate system to the world coordinate system. Thereby, the information processing device 100a can obtain a plurality of coordinates corresponding to the plurality of camera images. The information processing apparatus 100a can determine whether or not the person is the same person by comparing the plurality of coordinates. The information processing apparatus 100a deletes redundant information when the same person exists. Further, when the position of the person is not included in the estimation information and when the difference between the items of the estimation information is within the estimation error range, the information processing device 100a may determine that the information is identical. Also, a method for deleting redundant information may be a method other than the above.

このように、情報処理装置100aは、プライバシーが配慮された情報を生成できる。すなわち、情報処理装置100aは、個人の特定が困難なデータを生成することができる。 In this way, the information processing device 100a can generate information that takes privacy into consideration. That is, the information processing device 100a can generate data that makes it difficult to identify an individual.

また、情報処理装置100aは、優先度が他の情報処理装置に設定されることで、利用用途に応じた提供情報を柔軟に作成することができる。例えば、近隣のカメラの履歴情報を用いたい場合、距離順に優先度が、情報処理装置に設定される。さらに、A駅からB駅の間を走行する電車において、各編成の先頭車両に配置された全てのカメラから提供情報の生成を望む場合、優先度1が、各編成の先頭車両に設置された全てのカメラに対応する情報処理装置に設定される。 Further, the information processing apparatus 100a can flexibly create provision information according to the purpose of use by setting the priority to another information processing apparatus. For example, when it is desired to use history information of nearby cameras, priority is set in the information processing device in order of distance. Furthermore, in a train running between A station and B station, if it is desired to generate provision information from all the cameras arranged in the leading car of each train set, priority 1 is set to the lead car of each train set. It is set in the information processing device corresponding to all cameras.

データ出力部170の機能は、実施の形態1と同じである。例えば、図11では、カメラ10a,10bが出力した提供情報は、エッジ端末20aに入力される。例えば、図11では、カメラ10c,10dが出力した提供情報は、エッジ端末20bに入力される。エッジ端末20a,20bによる、コンテンツの切替は、実施の形態1と同じである。そのため、説明は、省略する。 The function of data output section 170 is the same as in the first embodiment. For example, in FIG. 11, the provided information output by the cameras 10a and 10b is input to the edge terminal 20a. For example, in FIG. 11, the provided information output by the cameras 10c and 10d is input to the edge terminal 20b. Content switching by the edge terminals 20a and 20b is the same as in the first embodiment. Therefore, the description is omitted.

次に、情報処理装置100aの動作の流れについて説明する。
まず、情報処理装置100aの電源投入後、設定部110aは、閾値を設定する。当該閾値は、予め設定された閾値でもよいし、ユーザが設定した閾値でもよい。また、設定部110aは、情報処理装置100aに格納された履歴情報、及び他の情報処理装置から取得された履歴情報に基づいて算出された平均値を閾値に設定してもよい。なお、閾値には、個人が特定される確率を下げるために、1よりも大きな値が設定されることが望ましい。また、当該平均値をユーザに提示した場合、ユーザは、当該平均値を参考にして、閾値を設定できる。
Next, the operation flow of the information processing device 100a will be described.
First, after the information processing apparatus 100a is powered on, the setting unit 110a sets a threshold value. The threshold may be a preset threshold or a threshold set by the user. Further, the setting unit 110a may set the average value calculated based on the history information stored in the information processing device 100a and the history information acquired from other information processing devices as the threshold value. It should be noted that the threshold is preferably set to a value greater than 1 in order to lower the probability that an individual will be identified. In addition, when the average value is presented to the user, the user can set the threshold with reference to the average value.

閾値が設定された後、データ取得部120は、カメラ画像の取得を開始する。データ取得部120は、取得されたカメラ画像を推定部130aに出力する。
推定部130aは、カメラ画像に含まれる人物を認識し、認識した人物の属性及び状態を推定する。推定部130aは、推定結果である推定情報を推定情報記憶部140aとデータ生成部160aに出力する。推定部130aは、情報転送部190から要求を受け付けた場合、推定情報を情報転送部190に出力する。
推定情報記憶部140aは、推定情報を履歴情報テーブルに登録する。
After the threshold is set, the data acquisition unit 120 starts acquiring camera images. The data acquisition unit 120 outputs the acquired camera image to the estimation unit 130a.
The estimation unit 130a recognizes a person included in a camera image and estimates attributes and states of the recognized person. The estimation unit 130a outputs estimation information, which is an estimation result, to the estimation information storage unit 140a and the data generation unit 160a. Estimation section 130 a outputs estimation information to information transfer section 190 when a request is received from information transfer section 190 .
The estimated information storage unit 140a registers the estimated information in the history information table.

図13は、実施の形態2の提供情報の生成処理の例(その1)を示すフローチャートである。図13の処理は、ステップS106aが実行される点が図8の処理と異なる。そのため、図13では、ステップS106aを説明する。そして、ステップS106a以外の処理の説明は、省略する。また、ステップS106a以外の処理は、データ生成部160aにより実行される。 FIG. 13 is a flowchart illustrating an example (part 1) of processing for generating provision information according to the second embodiment. The process of FIG. 13 differs from the process of FIG. 8 in that step S106a is executed. Therefore, FIG. 13 demonstrates step S106a. The description of the processes other than step S106a is omitted. Processing other than step S106a is executed by the data generator 160a.

(ステップS106a)データ生成部160aは、環境情報である履歴情報取得条件が示す内容で、推定情報記憶部140aに格納されている履歴情報を取得できるか否かを判定する。なお、履歴情報を取得できない場合とは、ステップS104の次にステップS106aが実行された時点で、履歴情報取得条件が示す内容(例えば、1時間)で推定情報記憶部140aに格納されている履歴情報が取得できない場合である。また、履歴情報を取得できない場合とは、履歴情報取得条件が示す内容(例えば、1時間)の時間帯を変更しても、閾値を満たす人数が確保されない場合である。
履歴情報を取得できる場合、処理は、ステップS107に進む。履歴情報を取得できない場合、処理は、ステップS112に進む。
ここで、情報処理装置100aは、ステップS111を実行しなくてもよい。ステップS111が実行されない場合、かつステップS109でNoの場合、処理は、ステップS106aに進む。なお、ステップS111を実行するか否かの情報は、メモリ202に格納されてもよい。
(Step S106a) The data generation unit 160a determines whether or not the history information stored in the estimated information storage unit 140a can be acquired based on the content indicated by the history information acquisition condition, which is the environment information. Note that when the history information cannot be acquired, the history stored in the estimated information storage unit 140a with the content indicated by the history information acquisition condition (for example, one hour) at the time when step S106a is executed after step S104. This is the case when information cannot be obtained. A case where history information cannot be acquired is a case where the number of users satisfying the threshold cannot be secured even if the time slot indicated by the history information acquisition condition (for example, one hour) is changed.
If history information can be acquired, the process proceeds to step S107. If the history information cannot be acquired, the process proceeds to step S112.
Here, the information processing device 100a does not have to execute step S111. If step S111 is not executed and if step S109 is No, the process proceeds to step S106a. Information on whether to execute step S111 may be stored in the memory 202 .

図14は、実施の形態2の提供情報の生成処理の例(その2)を示すフローチャートである。
(ステップS112)データ生成部160aは、環境情報テーブルを参照し、選択されていない他の情報処理装置が存在するか否かを判定する。条件を満たす場合、処理は、ステップS113に進む。条件を満たさない場合、処理は、終了する。
(ステップS113)データ生成部160aは、環境情報テーブルを参照し、選択されていない他の情報処理装置の中で、優先度が最も高い情報処理装置を選択する。
FIG. 14 is a flowchart illustrating an example (part 2) of processing for generating provision information according to the second embodiment.
(Step S112) The data generation unit 160a refers to the environment information table and determines whether or not there is another information processing apparatus that has not been selected. If the condition is satisfied, the process proceeds to step S113. If the condition is not met, the process ends.
(Step S113) The data generation unit 160a refers to the environment information table and selects the information processing apparatus with the highest priority among the other non-selected information processing apparatuses.

(ステップS114)データ生成部160aは、推定情報、又は履歴情報取得条件が示す内容(例えば、1時間)に対応する履歴情報を、選択された情報処理装置から取得するように、要求を情報転送部190に出力する。
情報転送部190は、当該推定情報又は当該履歴情報を取得できたか否かを判定する。条件を満たす場合、処理は、ステップS115に進む。条件を満たさない場合、処理は、ステップS112に進む。
(Step S114) The data generation unit 160a transmits a request to acquire the estimated information or the history information corresponding to the content (for example, 1 hour) indicated by the history information acquisition condition from the selected information processing device. Output to unit 190 .
The information transfer unit 190 determines whether or not the estimated information or the history information has been acquired. If the condition is satisfied, the process proceeds to step S115. If the condition is not satisfied, the process proceeds to step S112.

なお、情報転送部190は、当該推定情報を取得できた場合、当該推定情報をデータ生成部160aに出力する。なお、当該推定情報は、1以上の推定情報である。また、当該推定情報は、第1の推定情報とも言う。また、情報転送部190は、当該履歴情報を取得できた場合、当該履歴情報を他装置推定情報記憶部180に格納する。なお、当該履歴情報は、1以上の履歴情報である。また、当該履歴情報は、第1の履歴情報とも言う。 In addition, when the estimation information can be acquired, the information transfer unit 190 outputs the estimation information to the data generation unit 160a. In addition, the said estimation information is one or more estimation information. Moreover, the said estimation information is also called 1st estimation information. Further, when the history information can be acquired, the information transfer section 190 stores the history information in the other device estimation information storage section 180 . Note that the history information is one or more pieces of history information. The history information is also called first history information.

(ステップS115)データ生成部160aは、当該推定情報、又は他装置推定情報記憶部180に格納された当該履歴情報を取得する。
(ステップS116)データ生成部160aは、当該推定情報が取得された場合、人数に、当該推定情報の数を加算する。また、データ生成部160aは、当該履歴情報が取得された場合、人数に、履歴情報の数を加算する。
(ステップS117)データ生成部160aは、加算により得られた人数が閾値以上であるか否かを判定する。当該人数が閾値以上である場合、処理は、ステップS118に進む。当該人数が閾値よりも小さい場合、処理は、ステップS112に進む。
(Step S<b>115 ) The data generation unit 160 a acquires the estimation information or the history information stored in the other device estimation information storage unit 180 .
(Step S116) When the estimation information is acquired, the data generation unit 160a adds the number of estimation information to the number of people. Further, when the history information is acquired, the data generation unit 160a adds the number of history information to the number of people.
(Step S117) The data generator 160a determines whether or not the number of people obtained by the addition is equal to or greater than a threshold. If the number of people is greater than or equal to the threshold, the process proceeds to step S118. If the number of people is smaller than the threshold, the process proceeds to step S112.

(ステップS118)データ生成部160aは、提供情報を生成する。
詳細には、ステップS104の後に実行されたステップS106aでNoの場合であり、かつ当該推定情報が取得された場合、データ生成部160aは、情報転送部190から取得した当該推定情報と、推定部130aから取得した推定情報とに基づいて、提供情報を生成する。このように、データ生成部160aは、情報転送部190から取得した当該推定情報の数と、推定部130aから取得した推定情報の数との合計値が閾値以上である場合、情報転送部190から取得した当該推定情報と、推定部130aから取得した推定情報とに基づいて、提供情報を生成する。
(Step S118) The data generator 160a generates provision information.
Specifically, in the case of No in step S106a executed after step S104 and when the estimated information is acquired, the data generation unit 160a transfers the estimated information acquired from the information transfer unit 190 and the estimation unit Provided information is generated based on the estimated information obtained from 130a. In this way, when the sum of the number of estimated information acquired from the information transfer unit 190 and the number of estimated information acquired from the estimation unit 130a is equal to or greater than the threshold, the data generation unit 160a Provided information is generated based on the obtained estimated information and the estimated information obtained from the estimation unit 130a.

また、ステップS104の後に実行されたステップS106aでNoの場合であり、かつ当該履歴情報が取得された場合、データ生成部160aは、他装置推定情報記憶部180から取得された当該履歴情報と、推定部130aから取得した推定情報とに基づいて、提供情報を生成する。このように、データ生成部160aは、推定部130aから取得した推定情報の数と、他装置推定情報記憶部180から取得された当該履歴情報の数との合計値が閾値以上である場合、推定部130aから取得した推定情報と他装置推定情報記憶部180から取得された当該履歴情報とに基づいて、提供情報を生成する。 Further, in the case of No in step S106a executed after step S104 and when the history information is acquired, the data generation unit 160a stores the history information acquired from the other device estimation information storage unit 180, Provided information is generated based on the estimated information acquired from the estimation unit 130a. In this way, data generating section 160a, when the sum of the number of estimated information acquired from estimating section 130a and the number of history information acquired from other device estimated information storage section 180 is equal to or greater than a threshold, estimates Provided information is generated based on the estimated information acquired from the unit 130 a and the history information acquired from the other device estimated information storage unit 180 .

また、ステップS107が実行された場合であり、かつ当該推定情報が取得された場合、データ生成部160aは、情報転送部190から取得した当該推定情報と、推定部130aから取得した推定情報と、推定情報記憶部140aから取得した履歴情報とに基づいて、提供情報を生成する。このように、データ生成部160aは、推定部130aから取得した推定情報の数と、推定情報記憶部140aから取得した履歴情報の数と、情報転送部190から取得した当該推定情報の数との合計値が閾値以上である場合、推定部130aから取得した推定情報と、推定情報記憶部140aから取得した履歴情報と、情報転送部190から取得した当該推定情報とに基づいて、提供情報を生成する。 Further, when step S107 is executed and the estimated information is acquired, the data generating unit 160a generates the estimated information acquired from the information transfer unit 190, the estimated information acquired from the estimating unit 130a, Provided information is generated based on the history information acquired from the estimated information storage unit 140a. In this way, the data generating unit 160a calculates the number of pieces of estimated information acquired from the estimating unit 130a, the number of pieces of history information acquired from the estimated information storage unit 140a, and the number of pieces of estimated information acquired from the information transfer unit 190. If the total value is equal to or greater than the threshold, the provided information is generated based on the estimated information acquired from the estimation unit 130a, the history information acquired from the estimated information storage unit 140a, and the estimated information acquired from the information transfer unit 190. do.

また、ステップS107が実行された場合であり、かつ当該履歴情報が取得された場合、データ生成部160aは、他装置推定情報記憶部180から取得された当該履歴情報と、推定部130aから取得した推定情報と、推定情報記憶部140aから取得した履歴情報とに基づいて、提供情報を生成する。このように、データ生成部160aは、推定部130aから取得した推定情報の数と、推定情報記憶部140aから取得した履歴情報の数と、他装置推定情報記憶部180から取得された当該履歴情報の数との合計値が閾値以上である場合、推定部130aから取得した推定情報と、推定情報記憶部140aから取得した履歴情報と、他装置推定情報記憶部180から取得された当該履歴情報とに基づいて、提供情報を生成する。
提供情報が生成された後、処理は、終了する。
Further, when step S107 is executed and the history information is acquired, the data generation unit 160a stores the history information acquired from the other device estimation information storage unit 180 and the history information acquired from the estimation unit 130a. Provided information is generated based on the estimated information and the history information acquired from the estimated information storage unit 140a. In this way, the data generating unit 160a stores the number of estimated information acquired from the estimating unit 130a, the number of history information acquired from the estimated information storage unit 140a, and the history information acquired from the other device estimation information storage unit 180. is equal to or greater than the threshold, the estimated information acquired from the estimation unit 130a, the history information acquired from the estimated information storage unit 140a, and the history information acquired from the other device estimated information storage unit 180 to generate the provided information.
After the offer information is generated, the process ends.

ステップS104,109,117で閾値と比較される人数は、人物の属性又は人物の状態が一致している数でもよい。例えば、ステップS104の後に実行されたステップS106aでNoの場合であり、かつ他の情報処理装置から推定情報が取得された場合、データ生成部160aは、情報転送部190から取得した当該推定情報が示す男性の数と、推定部130aから取得した推定情報が示す男性の数との合計値が閾値以上である場合(ステップS117でYes)、情報転送部190から取得した当該推定情報と、推定部130aから取得した推定情報とに基づいて、提供情報を生成する(ステップS118)。また、例えば、ステップS104の後に実行されたステップS106aでNoの場合であり、かつ他の情報処理装置から履歴情報が取得された場合、データ生成部160aは、他装置推定情報記憶部180から取得された当該履歴情報が示す女性の数と、推定部130aから取得した推定情報が示す女性の数との合計値が閾値以上である場合(ステップS117でYes)、推定部130aから取得した推定情報と他装置推定情報記憶部180から取得された当該履歴情報とに基づいて、提供情報を生成する(ステップS118)。 The number of people compared with the threshold in steps S104, 109, and 117 may be the number of persons whose attributes or states match. For example, in the case where step S106a executed after step S104 is No and the estimated information is acquired from another information processing device, the data generation unit 160a determines that the estimated information acquired from the information transfer unit 190 is If the sum of the number of men indicated and the number of men indicated by the estimation information obtained from the estimation unit 130a is equal to or greater than the threshold (Yes in step S117), the estimation information obtained from the information transfer unit 190 and the number of men indicated by the estimation unit Provided information is generated based on the estimated information acquired from 130a (step S118). Further, for example, when step S106a executed after step S104 is No and history information is acquired from another information processing device, the data generation unit 160a acquires from the other device estimation information storage unit 180 If the sum of the number of women indicated by the history information that has been obtained and the number of women indicated by the estimation information acquired from the estimation unit 130a is equal to or greater than the threshold (Yes in step S117), the estimation information acquired from the estimation unit 130a and the history information acquired from the other device estimation information storage unit 180, the provision information is generated (step S118).

ここで、推定部130aから取得した推定情報を集計した結果は、第1の集計結果とも言う。情報転送部190から取得した推定情報を第1の集計結果に加えて集計した結果は、第2の集計結果とも言う。推定情報記憶部140aから取得した履歴情報を第2の集計結果に加えて集計した結果は、第3の集計結果とも言う。推定情報記憶部140aから取得した履歴情報と、情報転送部190から取得した履歴情報とを第1の集計結果に加えて集計した結果は、第4の集計結果とも言う。 Here, the result of tallying the estimation information acquired from the estimation unit 130a is also referred to as a first tallying result. The result obtained by adding the estimation information acquired from the information transfer unit 190 to the first totalization result is also referred to as the second totalization result. The result obtained by adding the history information acquired from the estimated information storage unit 140a to the second totalization result is also referred to as the third totalization result. The result obtained by adding the history information acquired from the estimated information storage unit 140a and the history information acquired from the information transfer unit 190 to the first totalization result is also referred to as a fourth totalization result.

次に、情報処理装置100aが実行する処理を、具体例を用いて説明する。
図15(A),(B)は、実施の形態2の情報処理装置が実行する処理の具体例(その1)を示す図である。
情報処理装置100aは、推定情報41を取得する(ステップS101)。図15(A)は、推定情報41を示している。
Next, the processing executed by the information processing device 100a will be described using a specific example.
15A and 15B are diagrams illustrating a specific example (part 1) of processing executed by the information processing apparatus according to the second embodiment.
The information processing device 100a acquires the estimation information 41 (step S101). FIG. 15A shows estimated information 41. FIG.

情報処理装置100aは、閾値を取得する(ステップS102)。閾値は、3とする。情報処理装置100aは、推定情報の数が1であるため、人数が閾値よりも小さいと判定する(ステップS104でNo)。情報処理装置100aは、推定情報記憶部140aから履歴情報を取得できないものとする(ステップS106aでNo)。 The information processing device 100a acquires a threshold (step S102). A threshold value of 3 is used. Since the number of pieces of estimated information is 1, the information processing apparatus 100a determines that the number of people is smaller than the threshold (No in step S104). It is assumed that the information processing apparatus 100a cannot acquire history information from the estimated information storage unit 140a (No in step S106a).

情報処理装置100aは、環境情報テーブルを参照し、優先度1の情報処理装置100bを特定する。情報処理装置100aは、情報処理装置100bから履歴情報42を取得する(ステップS115)。図15(B)は、履歴情報42を示している。また、図15(B)は、情報処理装置100aが推定情報41と履歴情報42とを取得していることを示している。また、推定情報41と履歴情報42とに基づく人数は、2である。情報処理装置100aは、人数が閾値よりも小さいと判定する(ステップS117でNo)。 The information processing device 100a refers to the environment information table and identifies the information processing device 100b with priority 1 . The information processing device 100a acquires the history information 42 from the information processing device 100b (step S115). FIG. 15B shows history information 42 . Further, FIG. 15B shows that the information processing apparatus 100a acquires the estimation information 41 and the history information 42. FIG. Also, the number of people based on the estimation information 41 and the history information 42 is two. The information processing apparatus 100a determines that the number of people is smaller than the threshold (No in step S117).

図16(A),(B)は、実施の形態2の情報処理装置が実行する処理の具体例(その2)を示す図である。
情報処理装置100aは、環境情報テーブルを参照し、優先度2の情報処理装置100cを特定する。情報処理装置100aは、情報処理装置100cから履歴情報43を取得する(ステップS115)。図16(A)は、履歴情報43を示している。また、図16(A)は、情報処理装置100aが推定情報41と履歴情報42と履歴情報43とを取得していることを示している。また、推定情報41と履歴情報42と履歴情報43とに基づく人数は、3である。情報処理装置100aは、人数が閾値以上であると判定する(ステップS117でYes)。
16A and 16B are diagrams illustrating a specific example (part 2) of processing executed by the information processing apparatus according to the second embodiment.
The information processing device 100a refers to the environment information table and identifies the information processing device 100c with priority 2 . The information processing device 100a acquires the history information 43 from the information processing device 100c (step S115). FIG. 16A shows the history information 43. FIG. FIG. 16A also shows that the information processing apparatus 100a acquires estimated information 41, history information 42, and history information 43. FIG. Also, the number of persons based on the estimation information 41, the history information 42, and the history information 43 is three. The information processing device 100a determines that the number of people is equal to or greater than the threshold (Yes in step S117).

情報処理装置100aは、推定情報41と履歴情報42と履歴情報43とに基づいて、提供情報44を生成する(ステップS118)。図16(B)は、提供情報44を示している。例えば、提供情報44の年齢は、“20-30”である。このように、プライバシーが配慮されているため、年齢は、“20-30”である。 The information processing device 100a generates the provision information 44 based on the estimated information 41, the history information 42, and the history information 43 (step S118). FIG. 16B shows the provided information 44. FIG. For example, the age of the provided information 44 is "20-30". In this way, since privacy is considered, the age is "20-30".

実施の形態2によれば、情報処理装置100aは、他の情報処理装置が格納する推定情報又は履歴情報を用いて、プライバシーが配慮された提供情報を生成できる。
また、情報処理装置100aが平均値をユーザに提示することで、ユーザは、適切な閾値を閾値に設定することができる。
According to the second embodiment, the information processing device 100a can generate privacy-conscious provision information using estimated information or history information stored in another information processing device.
In addition, the information processing apparatus 100a presents the average value to the user, so that the user can set an appropriate threshold as the threshold.

さらに、他の情報処理装置に優先度が設定されることで、情報処理装置100aは、カメラが設置された状況又は利用用途に応じた提供情報を生成できる。
上記の説明では、説明を分かりやすくするために、カメラが車両に設置されたときの制御を説明した。しかし、カメラが車両以外に設置された場合でも、同様の効果が、得られる。
Furthermore, by setting the priority to other information processing apparatuses, the information processing apparatus 100a can generate the provision information according to the situation in which the camera is installed or the purpose of use.
In the above description, the control when the camera is installed in the vehicle has been described in order to make the description easier to understand. However, the same effect can be obtained even when the camera is installed outside the vehicle.

以上に説明した各実施の形態における特徴は、互いに適宜組み合わせることができる。 The features of the embodiments described above can be combined as appropriate.

1 カメラ画像、 1a 人物、 1b 人物、 10 カメラ、 10a~10d カメラ、 20 エッジ端末、 20a,20b エッジ端末、 30 モニタ、 30a~30d モニタ、 41 推定情報、 42 履歴情報、 43 履歴情報、 44 提供情報、 100 情報処理装置、 100a~100d 情報処理装置、 110 設定部、 110a 設定部、 120 データ取得部、 130 推定部、 130a 推定部、 140 推定情報記憶部、 140a 推定情報記憶部、 150 データ取得環境記憶部、 150a データ取得環境記憶部、 160 データ生成部、 160a データ生成部、 170 データ出力部、 180 他装置推定情報記憶部、 190 情報転送部、 201 プロセッサ、 202 メモリ、 203 キー入出力I/F、 204 データ入出力I/F、 205 表示出力I/F。 1 camera image 1a person 1b person 10 camera 10a to 10d camera 20 edge terminal 20a, 20b edge terminal 30 monitor 30a to 30d monitor 41 estimated information 42 history information 43 history information 44 provision Information 100 information processing device 100a to 100d information processing device 110 setting unit 110a setting unit 120 data acquisition unit 130 estimation unit 130a estimation unit 140 estimated information storage unit 140a estimated information storage unit 150 data acquisition environment storage unit 150a data acquisition environment storage unit 160 data generation unit 160a data generation unit 170 data output unit 180 other device estimation information storage unit 190 information transfer unit 201 processor 202 memory 203 key input/output I /F, 204 data input/output I/F, 205 display output I/F.

Claims (11)

第1の情報処理装置と通信する情報処理装置であって、
画像データを取得するデータ取得部と、
閾値を設定する設定部と、
1以上の人物が前記画像データに含まれている場合、前記画像データに基づいて、前記1以上の人物の属性及び状態のうちの少なくとも1つを推定し、推定結果である推定情報を人物毎に生成する推定部と、
前記第1の情報処理装置が1以上の人物の属性及び状態のうちの少なくとも1つを推定することにより得られた1以上の第1の推定情報を、前記第1の情報処理装置から取得する情報転送部と、
生成された前記推定情報の数と前記第1の推定情報の数との合計値が前記閾値以上である場合、前記推定情報と前記第1の推定情報とに基づいて、プライバシーが配慮された情報である提供情報を生成するデータ生成部と、
前記提供情報を出力するデータ出力部と、
を有する情報処理装置。
An information processing device that communicates with a first information processing device,
a data acquisition unit that acquires image data;
a setting unit for setting a threshold;
when one or more persons are included in the image data, at least one of attributes and states of the one or more persons is estimated based on the image data, and estimation information, which is an estimation result, is provided for each person; an estimator that generates in
Acquiring from the first information processing apparatus one or more pieces of first estimation information obtained by the first information processing apparatus estimating at least one of attributes and states of one or more persons an information transfer unit;
When the total value of the number of the generated estimation information and the number of the first estimation information is equal to or greater than the threshold, privacy-conscious information based on the estimation information and the first estimation information a data generation unit that generates provided information that is
a data output unit that outputs the provided information;
Information processing device having
前記推定情報が生成される前に生成された推定情報である履歴情報を記憶する推定情報記憶部をさらに有し、
前記データ生成部は、前記推定情報の数と、前記履歴情報の数と、前記第1の推定情報の数との合計値が前記閾値以上である場合、前記推定情報と前記履歴情報と前記第1の推定情報とに基づいて、前記提供情報を生成する、
請求項1に記載の情報処理装置。
further comprising an estimated information storage unit that stores history information, which is estimated information generated before the estimated information is generated;
When the total number of the number of estimation information, the number of history information, and the number of first estimation information is equal to or greater than the threshold value, the data generation unit generates the estimation information, the history information, and the first generating the provided information based on the estimated information of 1;
The information processing device according to claim 1 .
前記情報転送部は、複数の前記第1の情報処理装置と通信し、
前記複数の前記第1の情報処理装置のそれぞれは、前記第1の推定情報を記憶し、
優先度が、前記複数の前記第1の情報処理装置のそれぞれに設定されており、
前記情報転送部は、前記優先度に基づいて、前記第1の推定情報を取得する、
請求項1又は2に記載の情報処理装置。
The information transfer unit communicates with a plurality of the first information processing devices,
each of the plurality of first information processing devices stores the first estimation information;
A priority is set for each of the plurality of first information processing devices,
The information transfer unit acquires the first estimated information based on the priority.
The information processing apparatus according to claim 1 or 2.
前記情報処理装置は、撮像装置に含まれており、
前記複数の前記第1の情報処理装置は、複数の撮像装置に含まれており、
前記複数の撮像装置は、前記情報処理装置を含む撮像装置の付近に設置されており、
前記優先度は、前記情報処理装置を含む撮像装置から近い順に設定される、
請求項3に記載の情報処理装置。
The information processing device is included in an imaging device,
The plurality of first information processing devices are included in a plurality of imaging devices,
The plurality of imaging devices are installed near an imaging device including the information processing device,
The priority is set in order of proximity from an imaging device including the information processing device.
The information processing apparatus according to claim 3.
前記第1の情報処理装置の推定により得られた情報であり、かつ前記第1の推定情報が生成される前に生成された情報である第1の履歴情報を記憶する他装置推定情報記憶部をさらに有し、
前記データ生成部は、前記推定情報の数と、前記第1の履歴情報の数との合計値が前記閾値以上である場合、前記推定情報と前記第1の履歴情報とに基づいて、前記提供情報を生成する、
請求項1に記載の情報処理装置。
Other device estimation information storage unit for storing first history information which is information obtained by estimation of the first information processing device and is information generated before the first estimation information is generated. further having
When the total value of the number of the estimated information and the number of the first history information is equal to or greater than the threshold, the data generation unit performs the provision based on the estimated information and the first history information. generate information,
The information processing device according to claim 1 .
前記推定情報が生成される前に生成された推定情報である履歴情報を記憶する推定情報記憶部と、
前記第1の情報処理装置の推定により得られた情報であり、かつ前記第1の推定情報が生成される前に生成された情報である第1の履歴情報を記憶する他装置推定情報記憶部と、
をさらに有し、
前記データ生成部は、前記推定情報の数と、前記履歴情報の数と、前記第1の履歴情報の数との合計値が前記閾値以上である場合、前記推定情報と前記履歴情報と前記第1の履歴情報とに基づいて、前記提供情報を生成する、
請求項1に記載の情報処理装置。
an estimated information storage unit that stores history information that is estimated information generated before the estimated information is generated;
Other device estimation information storage unit for storing first history information which is information obtained by estimation of the first information processing device and is information generated before the first estimation information is generated. When,
further having
When the total value of the number of estimated information, the number of history information, and the number of first history information is equal to or greater than the threshold value, the data generation unit generates the estimated information, the history information, and the first generating the provided information based on the history information of 1;
The information processing device according to claim 1 .
履歴情報取得条件を示す環境情報を記憶するデータ取得環境記憶部をさらに有し、
前記データ生成部は、前記履歴情報取得条件が示す内容に応じた前記履歴情報の数と、前記履歴情報取得条件が示す内容に応じた前記第1の履歴情報の数と、前記推定情報の数との合計値が前記閾値以上である場合、前記履歴情報取得条件が示す内容に応じた前記履歴情報と、前記履歴情報取得条件が示す内容に応じた前記第1の履歴情報と、前記推定情報とに基づいて、前記提供情報を生成する、
請求項6に記載の情報処理装置。
further comprising a data acquisition environment storage unit that stores environment information indicating history information acquisition conditions;
The data generation unit generates the number of history information according to the content indicated by the history information acquisition condition, the number of first history information according to the content indicated by the history information acquisition condition, and the number of estimated information. is equal to or greater than the threshold value, the history information corresponding to the contents indicated by the history information acquisition condition, the first history information corresponding to the contents indicated by the history information acquisition condition, and the estimated information generating the provided information based on
The information processing device according to claim 6 .
前記情報処理装置は、撮像装置に含まれており、
前記第1の情報処理装置は、第1の撮像装置に含まれており、
前記第1の撮像装置は、前記情報処理装置を含む撮像装置の付近に設置されており、
前記履歴情報取得条件が示す時間は、前記撮像装置と前記第1の撮像装置との間の距離に基づいて、設定される、
請求項7に記載の情報処理装置。
The information processing device is included in an imaging device,
The first information processing device is included in a first imaging device,
The first imaging device is installed near an imaging device including the information processing device,
the time indicated by the history information acquisition condition is set based on the distance between the imaging device and the first imaging device;
The information processing apparatus according to claim 7.
前記情報転送部は、複数の前記第1の情報処理装置と通信し、
前記複数の前記第1の情報処理装置のそれぞれは、前記第1の履歴情報を記憶し、
優先度が、前記複数の前記第1の情報処理装置のそれぞれに設定されており、
前記情報転送部は、前記優先度に基づいて、前記第1の履歴情報を取得する、
請求項5から8のいずれか1項に記載の情報処理装置。
The information transfer unit communicates with a plurality of the first information processing devices,
each of the plurality of first information processing devices stores the first history information;
A priority is set for each of the plurality of first information processing devices,
the information transfer unit acquires the first history information based on the priority;
The information processing apparatus according to any one of claims 5 to 8.
前記情報処理装置は、撮像装置に含まれており、
前記複数の前記第1の情報処理装置は、複数の撮像装置に含まれており、
前記複数の撮像装置は、前記情報処理装置を含む撮像装置の付近に設置されており、
前記優先度は、前記情報処理装置を含む撮像装置から近い順に設定される、
請求項9に記載の情報処理装置。
The information processing device is included in an imaging device,
The plurality of first information processing devices are included in a plurality of imaging devices,
The plurality of imaging devices are installed near an imaging device including the information processing device,
The priority is set in order of proximity from an imaging device including the information processing device.
The information processing apparatus according to claim 9 .
前記第1の情報処理装置の推定により得られた情報であり、かつ前記第1の推定情報が生成される前に生成された情報である第1の履歴情報を記憶する他装置推定情報記憶部をさらに有し、
前記設定部は、前記第1の履歴情報に基づいて、時間帯毎に人数の平均値を算出し、前記時間帯毎の平均値を出力する、
請求項1に記載の情報処理装置。
Other device estimation information storage unit for storing first history information which is information obtained by estimation of the first information processing device and is information generated before the first estimation information is generated. further having
The setting unit calculates an average value of the number of people for each time period based on the first history information, and outputs the average value for each time period.
The information processing device according to claim 1 .
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