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).
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
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.
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。
FIG. 1 is a block diagram showing functions of an information processing apparatus according to a first embodiment.
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
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
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
The
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
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
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
The
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Also, when the average value includes a decimal point, the
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
The data acquisition
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
First, after power-on of the
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
The
The estimated
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
(Step S<b>102 ) The
(Step S<b>103 ) The
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
(Step S105) The
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
(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
(Step S108) The
(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
(Step S110) The
(Step S111) The
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
FIG. 9 illustrates hardware included in the information processing apparatus according to the first embodiment. The
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
For example, the
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/
A data input/output I/
The display output I/
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
A part or all of the
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
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
In the above description, the control when the
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。
Next,
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
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
A part or all of the
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
FIG. 11 is a diagram showing a specific example of installation of a plurality of information processing apparatuses according to the second embodiment. The
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
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
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
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
The
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
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
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
The
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
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
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
The
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
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
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
The information processing device A in FIG. 12 is assumed to be an
Also, the camera A in FIG. 12 is assumed to be a
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
The data generation unit of the
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
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
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
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
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
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
First, after the
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
The
The estimated
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
(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
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
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
(Step S113) The
(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
The
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
(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
(Step S116) When the estimation information is acquired, the
(Step S117) The
(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
Specifically, in the case of No in step S106a executed after step S104 and when the estimated information is acquired, the
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
In addition, the
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
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
Claims (11)
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 .
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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重森一槻 ほか,仮想IoTプラットフォームを活用したプライバシー保護に関する検討,映像情報メディア学会技術報告,日本,(一社)映像情報メディア学会,2020年11月19日,第44巻, 第30号,pp.1-6,ISSN 1342-6893 |
重森一槻 ほか: "仮想IoTプラットフォームを活用したプライバシー保護に関する検討", 映像情報メディア学会技術報告, vol. 第44巻, 第30号, JPN6022034986, 19 November 2020 (2020-11-19), JP, pages 1 - 6, ISSN: 0004926909 * |
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