JP7216631B2 - TERMINAL DEVICE, SYSTEM, PASSING NUMBER MEASUREMENT METHOD, AND COMPUTER PROGRAM - Google Patents

TERMINAL DEVICE, SYSTEM, PASSING NUMBER MEASUREMENT METHOD, AND COMPUTER PROGRAM Download PDF

Info

Publication number
JP7216631B2
JP7216631B2 JP2019185973A JP2019185973A JP7216631B2 JP 7216631 B2 JP7216631 B2 JP 7216631B2 JP 2019185973 A JP2019185973 A JP 2019185973A JP 2019185973 A JP2019185973 A JP 2019185973A JP 7216631 B2 JP7216631 B2 JP 7216631B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
terminal device
measurement results
unit
measurement
blocks
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019185973A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2021060910A (en
Inventor
雄也 南
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
KDDI Corp
Original Assignee
KDDI Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by KDDI Corp filed Critical KDDI Corp
Priority to JP2019185973A priority Critical patent/JP7216631B2/en
Publication of JP2021060910A publication Critical patent/JP2021060910A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7216631B2 publication Critical patent/JP7216631B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Traffic Control Systems (AREA)

Description

本発明は、端末装置、システム、通過数測定方法、及びコンピュータプログラムに関する。 The present invention relates to a terminal device, a system, a passing number measuring method, and a computer program.

通過人数を推定する技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。この技術では、通路付近に設置したマイクロホンで集音した音響情報を、信号強度(パワー)に変換し、過去に記録した音響データと比較することで、通過人数の推定を行う。 A technique for estimating the number of people passing by is known (see Patent Document 1, for example). This technology converts acoustic information collected by microphones installed near passages into signal strength (power) and compares it with previously recorded acoustic data to estimate the number of people passing through.

特開2012-181631号公報JP 2012-181631 A

前述した技術では、通路付近に設置したマイクロホンで集音した音響情報に基づいて、通過者の足音から通過人数の測定を行うため、マイクロホンの設置箇所が屋外の登山道などの未舗装道路の場合、雨音などの環境雑音がノイズとして集音される場合がある。環境雑音がノイズとして集音される場合、動体の通過人数を正確に測定できない場合がある。
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、動体の数と、移動方向とのいずれか一方又は両方の測定精度を向上できる端末装置、システム、通過数測定方法、及びコンピュータプログラムを提供することにある。
With the above-mentioned technology, the number of people passing by is measured from the footsteps of passers-by based on the acoustic information collected by microphones installed near passages. , environmental noise such as the sound of rain may be collected as noise. When environmental noise is collected as noise, it may not be possible to accurately measure the number of passing moving objects.
The present invention has been made in consideration of such circumstances, and its object is to provide a terminal device, a system, and a passing number measurement that can improve the measurement accuracy of one or both of the number of moving objects and the direction of movement. The object is to provide a method and a computer program.

(1)本発明の一態様は、距離を測定する距離センサー部と、前記距離センサー部が測定することによって得られた複数の測定結果を含む測定結果群から、測定時間に基づいて、複数の測定結果を含むブロックを一又は複数抽出し、抽出した一又は複数のブロックの各々に含まれる複数の測定結果を近似する演算部と、前記演算部による一又は複数の前記ブロックの各々に含まれる複数の測定結果の近似結果に基づいて、前記距離センサー部が測定した動体の数と、移動方向とのいずれか一方又は両方を導出する推定部とを備え、前記演算部は、一又は複数の前記ブロックの各々の長さに基づいて、動体の数が、複数であるか否かを判定する、端末装置である。
(2)本発明の一態様は、上記(1)に記載の端末装置において、前記演算部は、複数の前記測定結果から、エラーを含む測定結果を除去し、エラーを含む前記測定結果を除去した残りの測定結果群から、測定時間に基づいて、複数の測定結果を含むブロックを一又は複数抽出する。
)本発明の一態様は、上記(1)又は上記(2)に記載の端末装置において、前記演算部は、一又は複数の前記ブロックの各々に含まれる複数の前記測定結果の時系列に基づいて、近似式を導出し、前記推定部は、前記演算部が導出した前記近似式の傾きに基づいて、前記動体の移動方向を導出する。
)本発明の一態様は、上記()に記載の端末装置において、前記演算部は、一又は複数の前記ブロックの各々に含まれる複数の前記測定結果の時系列に基づいて、連続する二個の前記測定結果の差分を導出し、導出した複数の前記差分から統計値を導出し、前記差分と、前記統計値とに基づいて、複数の前記測定結果のいずれかを削除し、複数の前記測定結果のいずれかを削除することによって得られた一又は複数の前記ブロックの各々に含まれる複数の前記測定結果の時系列に基づいて、近似式を導出する。
(1) In one aspect of the present invention, a distance sensor unit that measures a distance, and a measurement result group including a plurality of measurement results obtained by the measurement by the distance sensor unit, based on the measurement time, a plurality of a computing unit that extracts one or more blocks containing measurement results and approximates a plurality of measurement results included in each of the extracted one or more blocks; an estimating unit that derives one or both of the number of moving objects measured by the distance sensor unit and the direction of movement based on an approximation result of a plurality of measurement results ; The terminal device determines whether or not the number of moving objects is plural based on the length of each of the blocks .
(2) In one aspect of the present invention, in the terminal device according to (1) above, the calculation unit removes measurement results including errors from a plurality of the measurement results, and removes the measurement results including errors. Based on the measurement time, one or a plurality of blocks including a plurality of measurement results are extracted from the remaining measurement result group.
( 3 ) An aspect of the present invention is the terminal device according to (1) or ( 2) above, wherein the computing unit comprises a time series of a plurality of the measurement results included in each of the one or more blocks and the estimating unit derives the moving direction of the moving object based on the gradient of the approximate expression derived by the computing unit.
( 4 ) In one aspect of the present invention, in the terminal device according to ( 3 ) above, the computing unit performs continuous deriving a difference between the two measurement results, deriving a statistical value from the plurality of the derived differences, deleting one of the plurality of the measurement results based on the difference and the statistical value, An approximation formula is derived based on the time series of the plurality of measurement results included in each of the one or the plurality of blocks obtained by deleting any one of the plurality of measurement results.

)本発明の一態様は、距離を測定する距離センサー部と、前記距離センサー部が測定することによって得られた複数の測定結果を含む測定結果群から、測定時間に基づいて、複数の測定結果を含むブロックを一又は複数抽出し、抽出した一又は複数のブロックの各々に含まれる複数の測定結果を近似する演算部と、前記演算部による一又は複数の前記ブロックの各々に含まれる複数の測定結果の近似結果に基づいて、前記距離センサー部が測定した動体の数と、移動方向とのいずれか一方又は両方を導出する推定部とを備え、前記演算部は、一又は複数の前記ブロックの各々の長さに基づいて、動体の数が、複数であるか否かを判定する、システムである。 ( 5 ) In one aspect of the present invention, a distance sensor unit that measures a distance, and a measurement result group including a plurality of measurement results obtained by the measurement by the distance sensor unit, based on the measurement time, a plurality of a computing unit that extracts one or more blocks containing measurement results and approximates a plurality of measurement results included in each of the extracted one or more blocks; an estimating unit that derives one or both of the number of moving objects measured by the distance sensor unit and the direction of movement based on an approximation result of a plurality of measurement results ; A system for determining whether the number of moving objects is plural based on the length of each of the blocks .

)本発明の一態様は、距離を測定する距離センサー部を備える端末装置が実行する測定方法であって、前記距離センサー部が測定することによって得られた複数の測定結果を含む測定結果群から、測定時間に基づいて、複数の測定結果を含むブロックを一又は複数抽出し、抽出した一又は複数のブロックの各々に含まれる複数の測定結果を近似するステップと、前記近似するステップによる一又は複数の前記ブロックの各々に含まれる複数の測定結果の近似結果に基づいて、前記距離センサー部が測定した動体の数と、移動方向とのいずれか一方又は両方を導出するステップと、一又は複数の前記ブロックの各々の長さに基づいて、動体の数が、複数であるか否かを判定するステップとを有する通過数測定方法である。 ( 6 ) One aspect of the present invention is a measurement method executed by a terminal device having a distance sensor unit that measures distance, the measurement result including a plurality of measurement results obtained by the measurement performed by the distance sensor unit. extracting one or more blocks containing a plurality of measurement results from the group based on the measurement time, and approximating the plurality of measurement results included in each of the extracted one or more blocks; deriving one or both of the number of moving objects measured by the distance sensor unit and the moving direction based on an approximation result of a plurality of measurement results included in each of the one or more blocks; or determining whether the number of moving objects is plural based on the length of each of the plurality of blocks .

)本発明の一態様は、コンピュータに、距離センサー部が測定することによって得られた複数の測定結果を含む測定結果群から、測定時間に基づいて、複数の測定結果を含むブロックを一又は複数抽出し、抽出した一又は複数のブロックの各々に含まれる複数の測定結果を近似するステップと、前記近似するステップによる一又は複数の前記ブロックの各々に含まれる複数の測定結果の近似結果に基づいて、前記距離センサー部が測定した動体の数と、移動方向とのいずれか一方又は両方を導出するステップと、一又は複数の前記ブロックの各々の長さに基づいて、動体の数が、複数であるか否かを判定するステップとを実行させる、コンピュータプログラムである。 ( 7 ) According to one aspect of the present invention, a block including a plurality of measurement results obtained by the distance sensor section is selected from a measurement result group including a plurality of measurement results obtained by the measurement by the distance sensor unit, based on the measurement time. or a step of extracting a plurality and approximating a plurality of measurement results included in each of the extracted one or more blocks; and an approximation result of the plurality of measurement results included in each of the one or more blocks by the approximating step a step of deriving one or both of the number of moving objects measured by the distance sensor unit and the direction of movement based on the length of each of the one or more blocks; , and determining whether there is more than one.

本発明によれば、動体の数と、移動方向とのいずれか一方又は両方の測定精度を向上できる端末装置、システム、通過数測定方法、及びコンピュータプログラムを提供できる。 According to the present invention, it is possible to provide a terminal device, a system, a passing number measuring method, and a computer program that can improve the measurement accuracy of one or both of the number of moving objects and the direction of movement.

本発明の実施形態に係る通過数測定システムに含まれる端末装置を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a terminal device included in the number-of-passes measuring system according to the embodiment of the present invention; 通過者カウント情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of passer count information. ブロック判定の一例を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining an example of block determination; 有効ブロックから分割レコードを取得する処理を説明するための図である。FIG. 10 is a diagram for explaining a process of acquiring divided records from a valid block; FIG. 本実施形態に係る端末装置の動作の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of operation|movement of the terminal device which concerns on this embodiment. 本発明の実施形態の変形例に係る通過数測定システムを示すブロック図である。FIG. 11 is a block diagram showing a transit number measuring system according to a modification of the embodiment of the present invention; 通過者関連情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of passer-related information. 端末情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of terminal information. 設定情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of setting information. 実施形態の変形例に係る通過数測定システムの動作の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of operation|movement of the number-of-passes measuring system based on the modification of embodiment. 実施形態の変形例に係る通過数測定システムの適用例を説明するための図である。FIG. 11 is a diagram for explaining an application example of the number-of-passes measuring system according to a modification of the embodiment; 実施形態の変形例に係る端末装置が取得する距離値の例1を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example 1 of distance values acquired by a terminal device according to a modification of the embodiment; 実施形態の変形例に係る端末装置の処理の例1を示す図である。It is a figure which shows the example 1 of a process of the terminal device which concerns on the modification of embodiment. 実施形態の変形例に係る端末装置の処理の例2を示す図である。It is a figure which shows the example 2 of a process of the terminal device which concerns on the modification of embodiment. 実施形態の変形例に係る端末装置が取得する距離値の例2を示す図である。FIG. 12 is a diagram showing an example 2 of distance values acquired by the terminal device according to the modified example of the embodiment; 実施形態の変形例に係る端末装置の処理の例3を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating example 3 of processing of a terminal device according to a modification of the embodiment; 実施形態の変形例に係る端末装置の処理の例4を示す図である。FIG. 12 is a diagram showing an example 4 of processing of the terminal device according to the modified example of the embodiment; 実施形態の変形例に係る端末装置の処理の例5を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating example 5 of processing of a terminal device according to a modification of the embodiment; 実施形態の変形例に係る端末装置が取得する距離値の例3を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing an example 3 of distance values acquired by a terminal device according to a modified example of the embodiment; 実施形態の変形例に係る端末装置の処理の例6を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example 6 of processing of the terminal device according to the modified example of the embodiment; 実施形態の変形例に係る端末装置の処理の例7を示す図である。FIG. 12 is a diagram illustrating an example 7 of processing of a terminal device according to a modification of the embodiment;

次に、本実施形態の端末装置、システム、通過数測定方法、及びコンピュータプログラムを、図面を参照しつつ説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
また、本願でいう「XXに基づいて」とは、「少なくともXXに基づく」ことを意味し、XXに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「XXに基づいて」とは、XXを直接に用いる場合に限定されず、XXに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「XX」は、任意の要素(例えば、任意の情報)である。
Next, the terminal device, the system, the number-of-passes measuring method, and the computer program of this embodiment will be described with reference to the drawings. The embodiments described below are merely examples, and embodiments to which the present invention is applied are not limited to the following embodiments.
In addition, in all the drawings for explaining the embodiments, the same reference numerals are used for the parts having the same functions, and repeated explanations are omitted.
In addition, "based on XX" in the present application means "based on at least XX", and includes cases based on other elements in addition to XX. Moreover, "based on XX" is not limited to the case of using XX directly, but also includes the case of being based on what has been calculated or processed with respect to XX. "XX" is an arbitrary element (for example, arbitrary information).

(実施形態)
(端末装置)
本発明の実施形態に係る通過数測定システム100は、端末装置1を備える。
図1は、本発明の実施形態に係る通過数測定システムに含まれる端末装置を示すブロック図である。実施形態に係る端末装置1は、測定範囲を通過した被対象物の数と、その被対象物の移動方向とを導出する。
端末装置1は、スマートフォン、携帯端末、又はパーソナルコンピュータ、タブレット端末装置、腕時計型端末装置、あるいはその他の情報処理機器として実現される。端末装置1は、例えば、動体検出部10と、処理部11と、距離センサー部12と、演算部13と、推定部14と、記憶部15とを備える。
動体検出部10は、動く物体(以下「動体」という)の存在を検出する。例えば、動体検出部10は、撮像装置を含んで構成され、端末装置1の周辺に動体が存在する場合に、その物体を検出する。動体には、動体検出部10によって検出可能な領域に存する通過者が含まれる。動体検出部10は、動体を検出した場合、処理部11へ、動体を検出したことを通知するための信号である動体検出通知を出力する。
距離センサー部12は、距離を測定し、距離の測定結果である距離値を、処理部11へ出力する。例えば、距離センサー部12は、動体と端末装置1との間の距離を測定する。
(embodiment)
(Terminal device)
A pass measurement system 100 according to the embodiment of the present invention includes a terminal device 1 .
FIG. 1 is a block diagram showing a terminal device included in a passing number measuring system according to an embodiment of the present invention. The terminal device 1 according to the embodiment derives the number of objects that have passed through the measurement range and the moving direction of the objects.
The terminal device 1 is realized as a smart phone, a mobile terminal, a personal computer, a tablet terminal device, a wristwatch type terminal device, or other information processing equipment. The terminal device 1 includes, for example, a moving object detection unit 10, a processing unit 11, a distance sensor unit 12, a calculation unit 13, an estimation unit 14, and a storage unit 15.
The moving object detection unit 10 detects the presence of a moving object (hereinafter referred to as "moving object"). For example, the moving object detection unit 10 includes an imaging device, and detects the object when a moving object exists around the terminal device 1 . The moving object includes a passerby existing in an area detectable by the moving object detection unit 10 . When detecting a moving object, the moving object detection unit 10 outputs a moving object detection notification, which is a signal for notifying that the moving object has been detected, to the processing unit 11 .
The distance sensor unit 12 measures a distance and outputs a distance value, which is the distance measurement result, to the processing unit 11 . For example, the distance sensor unit 12 measures the distance between the moving object and the terminal device 1 .

記憶部15は、HDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリ、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)などにより実現される。記憶部15には、通過者カウント情報15aと、設定情報15cとが記憶される。通過者カウント情報15aと、設定情報15cとがクラウド上に記憶されていてもよい。
通過者カウント情報15aは、測定結果と、測定日時情報とを関連付けたテーブル形式の情報である。測定結果には、通過者の人数を示す情報と、移動方向を示す情報とが含まれる。移動方向を示す情報は、端末装置1へ近づく方向と、端末装置1から遠ざかる方向とによって表されてもよい。
図2は、通過者カウント情報の一例を示す図である。通過者カウント情報15aの一例には、測定結果として、通過者の人数「***」、及び移動方向「***」と、測定日時情報「****/**/**/**:**」とが関連付けられている。また、通過者カウント情報15aの一例には、測定結果として、通過者の人数「+++」、及び移動方向「+++」と、測定日時情報「++++/++/++/++:++」とが関連付けられている。図1に戻り説明を続ける。
設定情報15cは、集計時刻間隔と、距離閾値と、有効ブロック閾値と、無効値閾値と、ブロック長閾値と、有効傾き閾値とを関連付けたテーブル形式の情報である。集計時刻間隔は、通過者の人数と、移動方向との集計を行う時間間隔である。距離閾値と、有効ブロック閾値と、無効値閾値と、ブロック長閾値と、有効傾き閾値とについては後述する。ここで、設定情報15cに、集計時刻間隔の代わりに又は集計時刻間隔とともに集計時刻が記憶されてもよい。集計時刻は、通過者の人数と、移動方向との集計を行う時間である。また、設定情報15cに、端末装置1が搭載する距離センサー部12が、距離を測定する時間間隔情報が記憶されてもよいし、端末装置1の記憶部15の通過者カウント情報15aに保持される情報の保持期間を示す情報と、情報の数とのいずれか一方又は両方が記憶されてもよい。設定情報15cに記憶される情報は、通過数測定システム100を使用する際に登録される。
The storage unit 15 is implemented by a HDD (Hard Disk Drive), flash memory, RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), or the like. The storage unit 15 stores passer count information 15a and setting information 15c. The passerby count information 15a and the setting information 15c may be stored on the cloud.
The passer-by count information 15a is information in a table format that associates measurement results with measurement date and time information. The measurement results include information indicating the number of passers-by and information indicating the direction of movement. Information indicating the movement direction may be represented by a direction toward the terminal device 1 and a direction away from the terminal device 1 .
FIG. 2 is a diagram showing an example of passer-by count information. An example of the passer-by count information 15a includes, as measurement results, the number of passers-by "***", the direction of movement "***", and measurement date and time information "***/***/***/* *:**” are associated. An example of the passerby count information 15a is associated with the number of passers "+++", the direction of movement "+++", and the measurement date and time information "++++/++/++/++:++" as the measurement results. ing. Returning to FIG. 1, the description continues.
The setting information 15c is information in a table format that associates a total time interval, a distance threshold, a valid block threshold, an invalid value threshold, a block length threshold, and a valid tilt threshold. The tally time interval is the time interval for tallying the number of passers-by and their moving directions. The distance threshold, valid block threshold, invalid value threshold, block length threshold, and valid tilt threshold will be described later. Here, the total time may be stored in the setting information 15c instead of or together with the total time interval. The counting time is the time for counting the number of passers-by and their moving directions. Further, the setting information 15c may store the time interval information for measuring the distance by the distance sensor unit 12 mounted on the terminal device 1, or may be stored in the passer-by count information 15a of the storage unit 15 of the terminal device 1. Either one or both of the information indicating the retention period of the information and the number of information may be stored. The information stored in the setting information 15c is registered when the passage number measuring system 100 is used.

処理部11、演算部13、および推定部14は、例えば、CPU(Central Processing Unit)などのハードウェアプロセッサが記憶部15に格納されたプログラム(ソフトウェア)を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、LSI(Large Scale Integration)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)などのハードウェア(回路部;circuitryを含む)によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めHDD(Hard Disk Drive)やフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、DVDやCD-ROMなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
処理部11は、端末装置1の動作全般の制御と管理とを行う。処理部11は、動体検出部10が出力した動体検出通知を取得し、取得した動体検出通知に基づいて、距離センサー部12を起動させる。処理部11は、起動させた距離センサー部12に、距離の測定を開始させる。処理部11は、距離センサー部12が出力した距離値を取得し、取得した距離値を、演算部13へ出力する。
The processing unit 11 , the calculation unit 13 , and the estimation unit 14 are implemented by executing a program (software) stored in the storage unit 15 by a hardware processor such as a CPU (Central Processing Unit). Some or all of these functional units are hardware (circuits) such as LSI (Large Scale Integration), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), GPU (Graphics Processing Unit) (including circuitry), or by cooperation between software and hardware. The program may be stored in advance in a storage device such as a HDD (Hard Disk Drive) or flash memory, or may be stored in a removable storage medium such as a DVD or CD-ROM. It may be installed by being worn.
The processing unit 11 controls and manages overall operations of the terminal device 1 . The processing unit 11 acquires the moving object detection notification output by the moving object detection unit 10, and activates the distance sensor unit 12 based on the acquired moving object detection notification. The processing unit 11 causes the activated distance sensor unit 12 to start measuring the distance. The processing unit 11 acquires the distance value output by the distance sensor unit 12 and outputs the acquired distance value to the calculation unit 13 .

演算部13は、処理部11が出力した距離値を取得する。演算部13は、取得した距離値の時系列データである時系列的な距離値を含む測定結果から、ブロック抽出アルゴリズムを用いて、通過者との間の距離値と判定される距離値を含む測定結果のデータ群を抽出する。演算部13は、抽出した測定結果から、距離センサー部12によるノイズの影響などのエラーを含む距離値を除去する。ブロック抽出アルゴリズムの詳細については後述する。
演算部13は、ノイズの影響などのエラーを含む距離値を除去することによって得られる時系列的な距離値の変化から、通過者グルーピングアルゴリズムを用いて、時系列的な距離値のブロック化を行う。通過者グルーピングアルゴリズムの詳細については後述する。演算部13は、時系列的な距離値のブロック化を行った結果を、推定部14へ出力する。
The calculation unit 13 acquires the distance value output by the processing unit 11 . The calculation unit 13 uses a block extraction algorithm from measurement results including time-series distance values, which are time-series data of acquired distance values, to include distance values that are determined to be distance values to passers-by. Extract the data group of measurement results. The calculation unit 13 removes distance values including errors such as the influence of noise from the distance sensor unit 12 from the extracted measurement results. Details of the block extraction algorithm will be described later.
The calculation unit 13 uses a passer-by grouping algorithm to block the time-series distance values based on changes in the time-series distance values obtained by removing the distance values including errors such as the effects of noise. conduct. The details of the passerby grouping algorithm will be described later. The calculation unit 13 outputs the results of blocking the time-series distance values to the estimation unit 14 .

推定部14は、演算部13が出力した時系列的な距離値のブロック化を行った結果を取得し、取得した時系列的な距離値のブロック化を行った結果に基づいて、通過者の人数の推定を行う。
推定部14は、通過者の人数の推定結果が、一人以下であった場合に、その時系列的な距離値のブロック化を行った結果に基づいて、時系列的な距離値の傾きを導出する。例えば、推定部14は、最小二乗法などの近似手法によって、時系列的な距離値の傾きを導出する。推定部14は、導出した近似式の傾きに基づいて、通過者の移動方向を導出する。推定部14は、通過者のカウント値を示す情報と、その通過者の移動方向を示す情報とを、処理部11へ出力する。
推定部14は、通過者の人数の推定結果が、二人よりも多い場合に、その時系列的な距離値のブロック化を行った結果に基づいて、その時系列的な距離値のブロック化を行った結果を、複数の分割レコードに分割する。推定部14は、複数の分割レコードの各々に含まれる複数の測定値であるレコード群から外れ値を除去する。推定部14は、レコード群に含まれる複数のレコードから、外れ値を除去した残りのレコードに基づいて、最小二乗法などの近似手法を用いて、近似式を導出することによって評価する。推定部14は、全ての分割レコードの評価が完了した後に、導出した近似式の傾きに基づいて、通過者のカウント値と、その通過者の移動方向とを導出する。推定部14は、通過者のカウント値を示す情報と、通過者の移動方向を示す情報とを、処理部11へ出力する。
処理部11は、時計機能を有する。処理部11は、推定部14が出力した通過者のカウント値を示す情報と、その通過者の移動方向を示す情報とを取得した場合に、時刻情報を取得する。処理部11は、取得した時刻情報と、通過者のカウント値を示す情報と、その通過者の移動方向を示す情報とを関連付けて、記憶部15の通過者カウント情報15aに記憶する。
The estimating unit 14 acquires the results of blocking the time-series distance values output by the computing unit 13, and based on the acquired results of blocking the time-series distance values, estimates the values of the passers-by. Estimate the number of people.
When the estimation result of the number of passers-by is one or less, the estimation unit 14 derives the inclination of the time-series distance value based on the result of blocking the time-series distance value. . For example, the estimation unit 14 derives the slope of the time-series distance values by an approximation method such as the least squares method. The estimation unit 14 derives the moving direction of the passerby based on the derived slope of the approximate expression. The estimation unit 14 outputs to the processing unit 11 information indicating the count value of the passerby and information indicating the moving direction of the passerby.
When the estimated number of passers-by is greater than two, the estimating unit 14 blocks the time-series distance values based on the results of blocking the time-series distance values. Split the result into multiple split records. The estimating unit 14 removes outliers from a record group that is a plurality of measured values included in each of the plurality of divided records. The estimating unit 14 performs evaluation by deriving an approximation formula using an approximation method such as the least-squares method based on the remaining records from which the outliers have been removed from the plurality of records included in the record group. After the evaluation of all divided records is completed, the estimating unit 14 derives the count value of the passerby and the moving direction of the passerby based on the slope of the derived approximate expression. The estimation unit 14 outputs information indicating the count value of the passers-by and information indicating the moving direction of the passers-by to the processing unit 11 .
The processing unit 11 has a clock function. The processing unit 11 acquires the time information when it acquires the information indicating the count value of the passerby output by the estimation unit 14 and the information indicating the moving direction of the passerby. The processing unit 11 associates the acquired time information, the information indicating the count value of the passerby, and the information indicating the moving direction of the passerby, and stores them in the passerby count information 15 a of the storage unit 15 .

(ブロック抽出アルゴリズム)
前述したブロック抽出アルゴリズムの詳細について説明する。
ブロック抽出アルゴリズムは、演算部13に、距離センサー部12が出力する距離値の時系列データである時系列的な距離値を含む測定結果(データ群)から、その測定結果に含まれるノイズの影響などのエラーを含む距離値が含まれる場合に、その測定値を除去させる。ノイズの影響などのエラーを含む距離値を無効値と呼び、無効値以外の測定値を有効値と呼ぶ。ここで、有効値には、外れ値が含まれる場合がある。
ブロック抽出アルゴリズムは、演算部13に、距離センサー部12が出力した複数の距離値のうち、無限遠を示す値を無効値とさせる。例えば、ブロック抽出アルゴリズムは、演算部13に、距離センサー部12が出力した複数の距離値のうち、距離閾値以上の距離値を無効値とさせる。距離閾値は、距離センサー部12と、想定される通過者の位置とに基づいて設定される。ブロック抽出アルゴリズムは、演算部13に、複数の距離値から、無効値を除去させる。ブロック抽出アルゴリズムは、演算部13に、複数の距離値から、無効値を除去させた残りの複数の距離値から、連続する有効値を含むレコードを一又は複数抽出させる。ブロック抽出アルゴリズムは、演算部13に、一又は複数のレコードをブロックとして扱わせる。
(block extraction algorithm)
Details of the block extraction algorithm described above will be described.
In the block extraction algorithm, the calculation unit 13 extracts the measurement results (data group) including time-series distance values, which are the time-series data of the distance values output by the distance sensor unit 12, from the influence of noise contained in the measurement results. If a distance value containing an error such as is included, the measurement value is removed. A distance value including an error such as the influence of noise is called an invalid value, and a measured value other than the invalid value is called an effective value. Here, valid values may include outliers.
The block extraction algorithm causes the calculation unit 13 to invalidate a value indicating infinity among the plurality of distance values output by the distance sensor unit 12 . For example, the block extraction algorithm causes the calculation unit 13 to invalidate distance values equal to or greater than the distance threshold among the plurality of distance values output by the distance sensor unit 12 . The distance threshold is set based on the distance sensor unit 12 and the assumed position of the passerby. The block extraction algorithm causes the calculation unit 13 to remove invalid values from multiple distance values. The block extraction algorithm causes the computing unit 13 to extract one or more records containing continuous valid values from the plurality of distance values remaining after removing the invalid values from the plurality of distance values. The block extraction algorithm causes the computing unit 13 to treat one or more records as blocks.

具体的に説明する。演算部13は、ブロック抽出アルゴリズムを実行することによって、以下のように機能する。
(1) 演算部13は、データ群からブロックを一又は複数抽出する。
(2) 演算部13は、抽出した一又は複数のブロックの各々に含まれる有効値のレコード数が、事前に設定されている有効ブロック閾値以上であるか否かを確認する。演算部13に、有効値のレコード数が、有効ブロック閾値以上であるものを有効ブロックとする。演算部13は、有効値のレコード数が、有効ブロック閾値未満であるものを無効ブロックとする。ここで、有効ブロック閾値は、通過者のデータ群であると認識できる値に基づいて、事前に設定される。
図3は、ブロック判定の一例を説明するための図である。図3には、データ群の例として、データ群例1、データ群例2、データ群例3、及びデータ群例4が示されている。ここでは、一例として、有効ブロック閾値を「5」とした場合について示す。
A specific description will be given. The calculation unit 13 functions as follows by executing a block extraction algorithm.
(1) The computing unit 13 extracts one or more blocks from the data group.
(2) The calculation unit 13 checks whether or not the number of valid value records included in each of the extracted one or more blocks is equal to or greater than a preset valid block threshold. The calculation unit 13 determines that the number of valid value records is equal to or greater than the valid block threshold as valid blocks. The calculation unit 13 determines an invalid block that the number of valid value records is less than the valid block threshold. Here, the effective block threshold is set in advance based on values that can be recognized as a passerby data group.
FIG. 3 is a diagram for explaining an example of block determination. FIG. 3 shows data group example 1, data group example 2, data group example 3, and data group example 4 as examples of data groups. Here, as an example, a case where the effective block threshold is set to "5" is shown.

データ群例1について説明する。演算部13は、連続する有効値を含むレコードを一つ抽出し、抽出したレコードを、ブロックとして扱う。演算部13は、ブロックに含まれる有効値の数をカウントし、カウント結果と有効ブロック閾値とを比較する。ここでは、ブロックに含まれる有効値の数は4であり、有効ブロック閾値未満であるため、抽出したレコードを無効ブロックであると判定する。
データ群例2について説明する。演算部13は、連続する有効値を含むレコードを一つ抽出し、抽出したレコードを、ブロックとして扱う。演算部13は、ブロックに含まれる有効値の数をカウントし、カウント結果と有効ブロック閾値とを比較する。ここでは、ブロックに含まれる有効値の数は24であり、有効ブロック閾値以上であるため、抽出したレコードを有効ブロックであると判定する。
データ群例3について説明する。演算部13は、連続する有効値を含むレコードを二つ抽出し、抽出した二つのレコードの各々を、ブロックして扱う。ここでは、図2の上から、第1ブロック、第2ブロックとする。演算部13は、第1ブロックに含まれる有効値の数をカウントし、カウントした結果と有効ブロック閾値とを比較する。ここでは、第1ブロックに含まれる有効値の数は11個であり、有効ブロック閾値以上であるため、第1ブロックを有効ブロックであると判定する。演算部13は、第2ブロックに含まれる有効値の数をカウントし、カウントした結果と有効ブロック閾値とを比較する。ここでは、第2ブロックに含まれる有効値の数は10個であり、有効ブロック閾値以上であるため、第2ブロックを有効ブロックであると判定する。
演算部13は、第1ブロックと第2ブロックとの間の無効値をカウントし、無効値をカウントした結果が、無効値閾値以上であるか否かを判定する。無効値閾値は、通過者のデータ群でないと認識できる無効値の数に基づいて、事前に設定される。演算部13は、無効値閾値以上連続して無効値が得られた場合には、通過者によるものではないと判定する。つまり、演算部13は、無効値をカウントした結果が、無効値閾位以上である場合に、第1ブロックと、第2ブロックとを別々の有効ブロックとして扱う。
演算部13は、無効値をカウントした結果が、無効値閾値未満である場合には、通過者が通過している可能性があると判定する。演算部13は、無効値をカウントした結果が、無効値閾値未満である場合に、第1ブロックと、第2ブロックと、第1ブロックと第2ブロックとの間の一又は複数の無効値とを一つの有効ブロックとして扱う。以下、無効値閾値を5とした場合について説明を続ける。データ群例3の場合、第1ブロックと第2ブロックとの間の無効値の数は3個であり、無効値閾値未満であるため、第1ブロックと第2ブロックと3個の無効値とを一つの有効ブロックとして扱う。
Data group example 1 will be described. The calculation unit 13 extracts one record containing consecutive effective values, and treats the extracted record as a block. The calculation unit 13 counts the number of valid values included in the block, and compares the count result with the valid block threshold. Here, the number of valid values included in the block is 4, which is less than the valid block threshold, so the extracted record is determined to be an invalid block.
Data group example 2 will be described. The calculation unit 13 extracts one record containing consecutive effective values, and treats the extracted record as a block. The calculation unit 13 counts the number of valid values included in the block, and compares the count result with the valid block threshold. Here, the number of valid values included in the block is 24, which is equal to or greater than the valid block threshold, so the extracted record is determined to be a valid block.
Data group example 3 will be described. The calculation unit 13 extracts two records containing consecutive effective values, and handles each of the two extracted records as a block. Here, from the top of FIG. 2, it is set as a first block and a second block. The calculation unit 13 counts the number of valid values included in the first block, and compares the counting result with the valid block threshold. Here, the number of valid values included in the first block is 11, which is equal to or greater than the valid block threshold, so the first block is determined to be a valid block. The calculation unit 13 counts the number of valid values included in the second block, and compares the counting result with the valid block threshold. Here, since the number of valid values included in the second block is 10, which is equal to or greater than the valid block threshold, the second block is determined to be a valid block.
The calculation unit 13 counts the invalid values between the first block and the second block, and determines whether or not the result of counting the invalid values is equal to or greater than the invalid value threshold. The invalid value threshold is preset based on the number of invalid values that can be recognized as not being in the passerby data set. When the invalid value is continuously obtained for the invalid value threshold value or more, the calculation unit 13 determines that the error is not caused by the passerby. That is, when the result of counting invalid values is equal to or greater than the invalid value threshold, the calculation unit 13 treats the first block and the second block as separate valid blocks.
When the result of counting the invalid value is less than the invalid value threshold, the calculation unit 13 determines that there is a possibility that a passerby is passing through. When the result of counting the invalid values is less than the invalid value threshold, the calculating unit 13 calculates the first block, the second block, and one or more invalid values between the first block and the second block. are treated as one valid block. The case where the invalid value threshold is set to 5 will be described below. In the case of data group example 3, the number of invalid values between the first block and the second block is three, which is less than the invalid value threshold. are treated as one valid block.

データ群例4について説明する。演算部13は、連続する有効値を含むレコードを二つ抽出し、抽出した二つのレコードの各々を、ブロックして扱う。ここでは、図2の上から、第1ブロック、第2ブロックという。演算部13は、第1ブロックに含まれる有効値の数をカウントし、カウントした結果と有効ブロック閾値とを比較する。ここでは、第1ブロックに含まれる有効値の数は11個であり、有効ブロック閾値以上であるため、第1ブロックを、有効ブロックであると判定する。演算部13は、第2ブロックに含まれる有効値の数をカウントし、カウントした結果と有効ブロック閾値とを比較する。ここでは、第2ブロックに含まれる有効値の数は8個であり、有効ブロック閾値以上であるため、第2ブロックを、有効ブロックであると判定する。
演算部13は、第1ブロックと第2ブロックとの間の無効値をカウントし、無効値をカウントした結果が、無効値閾値以上であるか否かを判定する。演算部13は、無効値をカウントした結果が、無効値閾位以上である場合に、第1ブロックと、第2ブロックとを別々の有効ブロックとして扱う。演算部13は、無効値をカウントした結果が、無効値閾値未満である場合に、第1ブロックと、第2ブロックと、第1ブロックと第2ブロックとの間の一又は複数の無効値とを一つの有効ブロックとして扱う。データ群列4の場合、第1ブロックと第2ブロックとの間の無効値の数は5個であり、無効値閾値以上であるため、第1ブロックと第2ブロックと3個の無効値とを別々の有効ブロックとして扱う。
Data group example 4 will be described. The calculation unit 13 extracts two records containing consecutive effective values, and handles each of the two extracted records as a block. Here, from the top of FIG. 2, they are referred to as a first block and a second block. The calculation unit 13 counts the number of valid values included in the first block, and compares the counting result with the valid block threshold. Here, the number of valid values included in the first block is 11, which is equal to or greater than the valid block threshold, so the first block is determined to be a valid block. The calculation unit 13 counts the number of valid values included in the second block, and compares the counting result with the valid block threshold. Here, the number of valid values included in the second block is 8, which is equal to or greater than the valid block threshold, so the second block is determined to be a valid block.
The calculation unit 13 counts the invalid values between the first block and the second block, and determines whether or not the result of counting the invalid values is equal to or greater than the invalid value threshold. When the result of counting the invalid values is equal to or higher than the invalid value threshold, the calculation unit 13 treats the first block and the second block as separate valid blocks. When the result of counting the invalid values is less than the invalid value threshold, the calculating unit 13 calculates the first block, the second block, and one or more invalid values between the first block and the second block. are treated as one valid block. In the case of data group sequence 4, the number of invalid values between the first block and the second block is five, which is equal to or greater than the invalid value threshold. are treated as separate valid blocks.

(通過者グルーピングアルゴリズム)
次に、前述した通過者グルーピングアルゴリズムの詳細について説明する。
通過者グルーピングアルゴリズムは、演算部13に、ブロック抽出アルゴリズムを実行させることによって、抽出させた有効ブロックに含まれる有効値レコードの時系列的な変化を導出させる。通過者グルーピングアルゴリズムは、推定部14に、演算部13に導出させた有効値レコードの時系列的な変化に基づいて、通過者の人数と移動方向とを推定させる。演算部13と、推定部14とは、通過者グルーピングアルゴリズムを実行することによって、以下のように機能する。
演算部13は、有効ブロックの長さを導出する。有効ブロックの長さは、時間で表されてもよいし、有効ブロックに含まれる有効値と無効値との和で表されてもよい。以下、一例として、有効ブロックの長さが、時間で表される場合について説明する。演算部13は、有効ブロックの長さの導出結果が、事前に設定されたブロック長閾値以上であるか否かを判定する。演算部13は、有効ブロックの長さの導出結果が、ブロック長閾値未満であると判定した場合に、その有効ブロックは、一人が通過したことによって得られたものであると判定する。演算部13は、有効ブロックの長さの導出結果が、ブロック長閾値以上であると判定した場合に、その有効ブロックは、二人以上(複数人)が通過したことによって得られたものであると判定する。
(passer grouping algorithm)
Next, the details of the passerby grouping algorithm described above will be described.
The passer-by grouping algorithm causes the calculation unit 13 to execute a block extraction algorithm to derive time-series changes in valid value records included in the extracted valid blocks. The passer-by grouping algorithm causes the estimation unit 14 to estimate the number of passers-by and their moving directions based on the time-series changes in the valid value records derived by the calculation unit 13 . The calculating unit 13 and the estimating unit 14 function as follows by executing a passerby grouping algorithm.
The calculator 13 derives the length of the effective block. The length of a valid block may be represented by time, or may be represented by the sum of valid values and invalid values included in the valid block. As an example, a case where the length of a valid block is represented by time will be described below. The calculation unit 13 determines whether or not the result of deriving the effective block length is greater than or equal to a preset block length threshold. When determining that the effective block length derivation result is less than the block length threshold value, the calculation unit 13 determines that the effective block was obtained by one person passing through. When the calculation unit 13 determines that the result of deriving the length of the effective block is equal to or greater than the block length threshold value, the effective block is obtained by two or more (multiple persons) passing through the effective block. I judge.

以下、演算部13が、一人が通過したことによって得られた有効ブロックと判定した場合と、複数人が通過したことによって得られた有効ブロックと判定した場合とに分けて説明する。
演算部13が、一人が通過したことによって得られた有効ブロックと判定した場合について説明する。この場合、演算部13は、有効ブロックに含まれる複数の測定値であるレコード群から外れ値を除去する。ここで、外れ値とは、他の値から大きく外れた値である。レコード群から外れ値を除去する処理の一例について説明する。レコード群に含まれる複数のレコードを測定順に並べた場合に、その一方から順に、レコードR1、レコードR2、・・・、レコードRn(nは、n>3の整数)とする。演算部13は、レコードR1、レコードR2、・・・、レコードRnのうち、隣り合う順序のレコード同士の差分値(R(x+1)-Rx(xは、1<xの整数))を導出する。演算部13は、導出した複数の差分値(R(x+1)-Rx)を含むデータ群から統計値、例えば、平均値mと標準偏差σとを導出する。推定部14は、導出した複数の差分値(R(x+1)-Rx)と、導出した平均値mと標準偏差σとに基づいて、m-Xσ<(R(x+1)-Rx)<m+Xσ(Xは事前に指定する任意値)の範囲外となる差分値(R(x+1)-Rx)を抽出する。推定部14は、m-Xσ<(R(x+1)-Rx)<m+Xσの範囲外となる差分値(R(x+1)-Rx)を抽出できた場合に、外れ値として、レコード(R(x+1))を、レコード群から削除する。
In the following, the case where the calculation unit 13 determines that the block is an effective block obtained by passing by one person and the case that the block is determined to be an effective block obtained by passing by a plurality of people will be described separately.
A case will be described where the calculation unit 13 determines that the block is a valid block obtained by passing by one person. In this case, the calculation unit 13 removes outliers from the record group, which is a plurality of measured values included in the effective block. Here, an outlier is a value that greatly deviates from other values. An example of processing for removing outliers from a record group will be described. When a plurality of records included in a record group are arranged in the order of measurement, record R1, record R2, . The calculation unit 13 derives a difference value (R(x+1)-Rx (x is an integer of 1<x)) between adjacent records among record R1, record R2, . . . , and record Rn. . The calculation unit 13 derives statistical values such as the average value m and the standard deviation σ from the data group including the derived multiple difference values (R(x+1)−Rx). The estimating unit 14 calculates m−Xσ<(R(x+1)−Rx)<m+Xσ( (X is an arbitrary value specified in advance). When the estimating unit 14 can extract the difference value (R(x+1)-Rx) outside the range of m-Xσ<(R(x+1)-Rx)<m+Xσ, the record (R(x+1 )) is deleted from the record group.

演算部13は、レコード群に含まれる複数のレコードから、外れ値を除去した残りのレコードに基づいて、最小二乗法などの近似手法を用いて、近似式を導出することによって、レコードを近似する。推定部14は、演算部13が導出した近似式の傾きに基づいて、通過者の移動方向を導出する。
推定部14は、導出した近似式の傾きが事前に指定した第1有効傾き閾値以上である場合には、通過者が端末装置1から遠ざかる方向へ移動していると判定する。推定部14は、導出した近似式の傾きが事前に指定した第2有効傾き閾値未満である場合には、通過者が端末装置1へ近づく方向へ移動していると判定する。推定部14は、導出した近似式の傾きが第2有効傾き閾値より大きく、第1有効傾き閾値未満である場合には、通過者でないものを検出したと判定する。第1有効傾き閾値と、第2有効傾きとは、通過者が端末装置1から通過者が遠ざかる方向へ移動した場合に得られる第1傾きと、通過者が端末装置1へ通過者が近付く方向へ移動した場合に得られる第2傾きとに基づいて、予め設定されている。
例えば、推定部14は、事前に指定した第1有効傾き閾値が0.2である場合に、導出した近似式の傾きが0.3である場合には、通過者が端末装置1から遠ざかる方向へ移動していると判定する。推定部14は、事前に指定した第2有効傾き閾値が-0.2である場合に、導出した近似式の傾きが-0.3である場合には、通過者が端末装置1へ近づく方向へ移動していると判定する。
推定部14は、導出した近似式の傾きが第2有効傾き閾値である-0.2より大きく、第1有効傾き閾値である0.2未満である場合には、この近似式に該当するレコード群である場合には、通過者でないものを検出したと判定する。通過者でないものを検出したと判定した場合には、推定部14は、通過者なしとして処理する。
The calculation unit 13 approximates a record by deriving an approximation formula using an approximation method such as the least-squares method based on the remaining records from which outliers are removed from the plurality of records included in the record group. . The estimation unit 14 derives the moving direction of the passerby based on the slope of the approximate expression derived by the calculation unit 13 .
The estimating unit 14 determines that the passerby is moving away from the terminal device 1 when the slope of the derived approximation formula is equal to or greater than a first effective slope threshold specified in advance. The estimating unit 14 determines that the passerby is moving toward the terminal device 1 when the gradient of the derived approximation formula is less than the second effective gradient threshold specified in advance. The estimating unit 14 determines that an object other than a passer-by has been detected when the gradient of the derived approximate expression is greater than the second effective gradient threshold and less than the first effective gradient threshold. The first effective tilt threshold and the second effective tilt are the first tilt obtained when the passerby moves away from the terminal device 1 and the direction in which the passerby approaches the terminal device 1. It is set in advance based on the second tilt obtained when moving to .
For example, when the predesignated first effective slope threshold is 0.2 and the slope of the derived approximate expression is 0.3, the estimation unit 14 determines the direction in which the passer moves away from the terminal device 1. determine that it is moving to When the second effective slope threshold specified in advance is −0.2, and the slope of the derived approximate expression is −0.3, the estimation unit 14 determines the direction in which the passerby approaches the terminal device 1. determine that it is moving to
If the slope of the derived approximation formula is larger than the second effective slope threshold of -0.2 and less than the first effective slope threshold of 0.2, the estimating unit 14 selects a record corresponding to this approximation formula. If it is a group, it is determined that a non-passer has been detected. If it is determined that an object other than a passerby is detected, the estimation unit 14 processes it as no passerby.

演算部13が、複数人が通過したことによって得られた有効ブロックと判定した場合について説明する。この場合、演算部13は、有効ブロックに含まれる複数の測定値であるレコード群を事前に指定するレコード数である分割レコード数毎に分割する。演算部13は、事前に指定するレコード数である重複レコード数重複させて、レコード群を分割レコード数毎に分割することで、複数の分割レコードを取得する。
図4は、有効ブロックから分割レコードを取得する処理を説明するための図である。図4には、有効ブロックは20個の測定値を含み、分割レコード数を8、重複レコード数を2とした例を示す。この例の場合には、演算部13は、有効ブロックを、分割レコード数である8個のレコード毎に、重複レコード数である2個のレコード重複させて分割することによって、分割レコード#1と、分割レコード#2と、分割レコード#3とに分割する。
A case where the calculation unit 13 determines that the block is a valid block obtained by a plurality of people passing through will be described. In this case, the calculation unit 13 divides the record group, which is the plurality of measured values included in the effective block, into the number of divided records, which is the number of records specified in advance. The calculation unit 13 acquires a plurality of divided records by overlapping the number of duplicate records, which is the number of records specified in advance, and dividing the record group by the number of divided records.
FIG. 4 is a diagram for explaining the process of acquiring divided records from valid blocks. FIG. 4 shows an example in which a valid block contains 20 measurements, the number of split records is 8, and the number of duplicate records is 2. In FIG. In this example, the calculation unit 13 divides the effective block by overlapping two records, which is the number of duplicate records, for every eight records, which is the number of divided records, to divide the effective block into divided record #1. , divided record #2 and divided record #3.

演算部13は、複数の分割レコードの各々に含まれる複数の測定値であるレコード群から外れ値を除去する。レコード群から外れ値を除去する処理の一例について説明する。レコード群に含まれる複数のレコードを測定順に並べた場合に、その一方から順に、レコードR1、レコードR2、・・・、レコードRn(nは、n>3の整数)とする。推定部14は、レコードR1、レコードR2、・・・、レコードRnのうち、隣り合う順序のレコード同士の差分値(R(x+1)-Rx(xは、1<xの整数))を導出する。演算部13は、導出した複数の差分値(R(x+1)-Rx)を含むデータ群から統計値、例えば平均値mと標準偏差σとを導出する。
演算部13は、導出した複数の差分値(R(x+1)-Rx)と、導出した平均値mと、標準偏差σとに基づいて、m-Xσ<(R(x+1)-Rx)<m+Xσ(Xは事前に指定する任意値)の範囲外となる差分値(R(x+1)-Rx)を抽出する。推定部14は、m-Xσ<(R(x+1)-Rx)<m+Xσの範囲外となる差分値(R(x+1)-Rx)を抽出できた場合に、外れ値として、レコード(R(x+1))を、レコード群から削除する。
The calculation unit 13 removes outliers from a record group that is a plurality of measured values included in each of the plurality of divided records. An example of processing for removing outliers from a record group will be described. When a plurality of records included in a record group are arranged in the order of measurement, record R1, record R2, . The estimating unit 14 derives a difference value (R(x+1)-Rx (x is an integer of 1<x)) between adjacent records among record R1, record R2, . . . , and record Rn. . The calculation unit 13 derives a statistical value such as an average value m and a standard deviation σ from a data group including a plurality of derived difference values (R(x+1)−Rx).
The calculation unit 13 calculates m−Xσ<(R(x+1)−Rx)<m+Xσ based on the derived multiple difference values (R(x+1)−Rx), the derived average value m, and the standard deviation σ. A difference value (R(x+1)-Rx) outside the range of (X is an arbitrary value specified in advance) is extracted. When the estimating unit 14 can extract the difference value (R(x+1)-Rx) outside the range of m-Xσ<(R(x+1)-Rx)<m+Xσ, the record (R(x+1 )) is deleted from the record group.

演算部13は、レコード群に含まれる複数のレコードから、外れ値を除去した残りのレコードに基づいて、最小二乗法などの近似手法を用いて、近似式を導出する。推定部14は、演算部13が導出した近似式の傾きに基づいて、通過者の移動方向を導出する。推定部14は、導出した近似式の傾きが事前に指定した第1有効傾き閾値以上である場合には、通過者が端末装置1から遠ざかる方向へ移動していると判定する。推定部14は、導出した近似式の傾きが事前に指定した第2有効傾き閾値未満である場合には、通過者が端末装置1へ近づく方向へ移動していると判定する。推定部14は、導出した近似式の傾きが第2有効傾き閾値より大きく、第1有効傾き閾値未満である場合には、この近似式に該当するレコード群である場合には、通過者でないものを検出したと判定する。第1有効傾き閾値と、第2有効傾きとは、通過者が端末装置1から通過者が遠ざかる方向へ移動した場合に得られる第1傾きと、通過者が端末装置1へ通過者が近付く方向へ移動した場合に得られる第2傾きとに基づいて、予め設定されている。
レコード群を分割レコード数に分割する際に、重複レコード数重複させているため、最小二乗法による近似式を算出する際に、複数人が通過する際の距離値の変化を捉えやすくできる。
例えば、推定部14は、事前に指定した第1有効傾き閾値が0.2である場合に、導出した近似式の傾きが0.3である場合には、通過者が端末装置1から遠ざかる方向へ移動していると判定する。推定部14は、事前に指定した第2有効傾き閾値が-0.2である場合に、導出した近似式の傾きが-0.3である場合には、通過者が端末装置1へ近づく方向へ移動していると判定する。
推定部14は、導出した近似式の傾きが第2有効傾き閾値である-0.2より大きく、第1有効傾き閾値である0.2未満である場合には、通過者でないものを検出したと判定する。通過者でないものを検出したと判定した場合には、推定部14は、通過者なしとして処理する。
The calculation unit 13 derives an approximation formula using an approximation method such as the least squares method based on the remaining records from which the outliers are removed from the plurality of records included in the record group. The estimation unit 14 derives the moving direction of the passerby based on the slope of the approximate expression derived by the calculation unit 13 . The estimating unit 14 determines that the passerby is moving away from the terminal device 1 when the slope of the derived approximation formula is equal to or greater than a first effective slope threshold specified in advance. The estimating unit 14 determines that the passerby is moving toward the terminal device 1 when the gradient of the derived approximation formula is less than the second effective gradient threshold specified in advance. If the slope of the derived approximation formula is larger than the second effective slope threshold and less than the first effective slope threshold, the estimating unit 14 determines that the record group that corresponds to this approximation formula is not a passer. is detected. The first effective tilt threshold and the second effective tilt are the first tilt obtained when the passerby moves away from the terminal device 1 and the direction in which the passerby approaches the terminal device 1. It is set in advance based on the second tilt obtained when moving to .
When the record group is divided into the number of divided records, the number of duplicate records is duplicated, so when calculating the approximate expression by the least squares method, it is possible to easily grasp the change in the distance value when multiple people pass by.
For example, when the predesignated first effective slope threshold is 0.2 and the slope of the derived approximate expression is 0.3, the estimation unit 14 determines the direction in which the passer moves away from the terminal device 1. determine that it is moving to When the second effective slope threshold specified in advance is −0.2, and the slope of the derived approximate expression is −0.3, the estimation unit 14 determines the direction in which the passerby approaches the terminal device 1. determine that it is moving to
If the slope of the derived approximation formula is larger than the second effective slope threshold of −0.2 and less than the first effective slope threshold of 0.2, the estimation unit 14 detects a non-passer. I judge. If it is determined that an object other than a passerby is detected, the estimation unit 14 processes it as no passerby.

さらに、推定部14は、複数の分割レコードの各々から導出した傾きに基づいて、通過者をカウントする。推定部14は、分割レコードを測定順に並べ、連続する二個の分割レコードの各々から導出した傾きの符号に基づいて、以下の評価ルールで評価する。
(1) 推定部14は、連続する二個の分割レコードの各々に基づいて導出した傾きの符号の正負が同じである場合には、二個の分割レコードは、同一人が通過したことによって得られた分割ブロックと判定する。この場合、推定部14は、一人が通過したとしてカウントする。
(2) 推定部14は、連続する二個の分割レコードの各々に基づいて傾きを導出し、連続する二個の分割レコードの各々傾きのうち、分割レコードの符号の正負が、その分割レコードの直前の分割レコードの符号の正負と異なった場合には、その分割レコードは、直前の分割レコードとは異なる通過者が登場したことによって得られたものであると判定する。この場合、推定部14は、その分割レコードを削除する。
(3) 推定部14は、(2)に示したルールに基づいて、削除した分割レコードに連続する次の分割レコードに基づいて導出した傾きの符号が、削除した分割レコードに基づいて導出した傾きの符号と同じである場合又は、削除した分割レコードの直前の分割レコードに基づいて導出した傾きの符号と正負が同じである場合には、別の通過者が登場したことによって得られたものであると判定する。この場合、推定部14は、通過者が通過したとしてカウントする。推定部14は、全ての分割レコードの評価が完了した後に、評価結果に基づいて、通過者のカウント値を示す情報と、その通過者の移動方向を示す情報と、処理部11へ出力する。
Furthermore, the estimation unit 14 counts the passers-by based on the gradients derived from each of the plurality of divided records. The estimating unit 14 arranges the divided records in the order of measurement, and evaluates them according to the following evaluation rules based on the sign of the slope derived from each of the two continuous divided records.
(1) If the sign of the gradient derived based on each of the two continuous divided records has the same sign, the estimating unit 14 determines that the two divided records are obtained by the same person passing through them. It is determined that the block is a divided block. In this case, the estimation unit 14 counts as if one person passed.
(2) The estimating unit 14 derives the slope based on each of the two consecutive divided records, and among the slopes of each of the two consecutive divided records, the sign of the divided record indicates the sign of the divided record. If the sign of the immediately preceding divided record is different from positive or negative, it is determined that the divided record was obtained by the appearance of a passer different from that of the immediately preceding divided record. In this case, the estimation unit 14 deletes the divided record.
(3) Based on the rule shown in (2), the estimating unit 14 determines that the sign of the slope derived based on the next split record following the deleted split record is the slope derived based on the deleted split record. If the sign is the same as the sign of , or if the sign of the slope derived based on the split record immediately before the deleted split record is the same as the sign of the slope, it was obtained by the appearance of another passer. Determine that there is. In this case, the estimation unit 14 counts the passer as having passed. After completing the evaluation of all the divided records, the estimation unit 14 outputs information indicating the count value of the passerby and information indicating the direction of movement of the passerby to the processing unit 11 based on the evaluation result.

(端末装置の動作)
図5は、本実施形態に係る端末装置の動作の一例を示す図である。図5は、端末装置1の演算部13が、ブロック抽出アルゴリズムを実行することによって、データ群から、一又は複数の有効ブロックを抽出し、演算部13が、通過者グルーピングアルゴリズムを実行することによって、有効ブロックが、複数人が通過したことによって得られたものであると判定した後の動作を示す。具体的には、図5は、端末装置1の推定部14が、有効ブロックから分割レコードを取得し、取得した分割レコードを評価する方法を示す。
(ステップS100)
端末装置1において、演算部13は、有効ブロックに含まれる全分割レコードにおいて、時系列的に早いものを取得し、取得した分割レコードから評価を開始する。
(ステップS101)
端末装置1において、演算部13は、最初に取得した分割レコードに基づいて傾きを導出する。推定部14は、演算部13が導出した傾きの符号の正負を取得することによって評価する。
(ステップS102)
端末装置1において、推定部14は、最初に取得したその分割レコードを、有効とする。
(ステップS103)
端末装置1において、推定部14は、ステップS101で、演算部13が導出した傾きに基づいて、通過者の移動方向を導出する。推定部14は、ステップS101で、演算部13が導出した傾きの符号の正負に基づいて、通過者をカウントアップする。
(ステップS104)
端末装置1において、演算部13は、次の分割レコードが存在するか否かを判定する。
(ステップS105)
端末装置1において、演算部13は、ステップS104で、次の分割レコードが存在すると判定した場合に、次の分割レコードを取得する。ここで、次の分割レコードを、分割レコードに置き換えて説明する。演算部13は、取得した分割レコードに基づいて傾きを導出する。推定部14は、演算部13が導出した傾きの符号の正負を取得することによって評価する。
(Operation of terminal device)
FIG. 5 is a diagram showing an example of the operation of the terminal device according to this embodiment. FIG. 5 shows that the calculation unit 13 of the terminal device 1 extracts one or more effective blocks from the data group by executing the block extraction algorithm, and the calculation unit 13 executes the passer-by grouping algorithm. , shows the operation after it is determined that the valid block is obtained by passing by a plurality of people. Specifically, FIG. 5 shows a method for the estimating unit 14 of the terminal device 1 to obtain divided records from a valid block and evaluate the obtained divided records.
(Step S100)
In the terminal device 1, the calculation unit 13 acquires the earliest divided record in time series among all the divided records included in the effective block, and starts the evaluation from the acquired divided record.
(Step S101)
In the terminal device 1, the calculation unit 13 derives the inclination based on the division record obtained first. The estimating unit 14 evaluates by obtaining the positive or negative sign of the slope derived by the calculating unit 13 .
(Step S102)
In the terminal device 1, the estimation unit 14 validates the first obtained divided record.
(Step S103)
In the terminal device 1, the estimation unit 14 derives the moving direction of the passer based on the inclination derived by the calculation unit 13 in step S101. In step S<b>101 , the estimation unit 14 counts up the number of passers based on whether the sign of the slope derived by the calculation unit 13 is positive or negative.
(Step S104)
In the terminal device 1, the calculation unit 13 determines whether or not the next divided record exists.
(Step S105)
In the terminal device 1, the calculation unit 13 acquires the next divided record when determining that the next divided record exists in step S104. Here, description will be made by replacing the following divided record with the divided record. The calculation unit 13 derives the inclination based on the obtained division record. The estimating unit 14 evaluates by obtaining the positive or negative sign of the slope derived by the calculating unit 13 .

(ステップS106)
端末装置1において、推定部14は、演算部13が取得した分割レコードの直前の分割レコードが有効として処理されているか否かを確認する。
(ステップS107)
端末装置1において、推定部14は、分割レコードの直前の分割レコードが有効として処理されている場合に、その有効として処理されている直前の分割レコードの傾きの符号と、分割レコードの傾きの符号とが同じであるか否かを判定する。
(ステップS108)
端末装置1において、推定部14は、直前の分割レコードの傾きの符号と、分割レコードの傾きの符号とが同じであると判定した場合に、分割レコードを有効レコードとして処理する。
(ステップS109)
端末装置1において、推定部14は、分割レコードを、有効として処理されている直前の分割レコードと同一通過者を測定したレコードであると判定する。推定部14は、カウントアップ処理を行わない。ステップS104へ移行する。
(Step S106)
In the terminal device 1, the estimation unit 14 confirms whether or not the division record immediately preceding the division record acquired by the calculation unit 13 is processed as valid.
(Step S107)
In the terminal device 1, the estimating unit 14, when the divided record immediately before the divided record is processed as being valid, obtains the slope sign of the immediately preceding split record processed as valid and the slope sign of the split record. are the same.
(Step S108)
In the terminal device 1, the estimating unit 14 processes the divided record as a valid record when determining that the sign of the gradient of the immediately preceding divided record is the same as the sign of the gradient of the divided record.
(Step S109)
In the terminal device 1, the estimating unit 14 determines that the divided record is a record obtained by measuring the same passers as the immediately preceding divided record processed as valid. The estimation unit 14 does not perform count-up processing. The process proceeds to step S104.

(ステップS110)
端末装置1において、推定部14は、ステップS107で、直前の分割レコードの傾きの符号と、分割レコードの傾きの符号とが異なると判定した場合に、分割レコードを削除することによって、無効レコードとして処理する。分割レコードを無効レコードとして処理することにより、他の分割レコードを評価するときに参照できない状態となる。ステップS104へ移行する。
(ステップS111)
端末装置1において、推定部14は、ステップS106で、分割レコードの直前の分割レコードが有効として処理されていないと判定した場合に、直前の分割レコードの傾きの符号と、分割レコードの傾きの符号とが同じであるか否かを判定する。直前の分割レコードの傾きの符号と、分割レコードの傾きの符号とが同じであると判定した場合には、ステップS102へ移行する。
(ステップS112)
端末装置1において、推定部14は、直前の分割レコードの傾きの符号と、分割レコードの傾きの符号とが同じでないと判定した場合には、最後に有効ブロックと判定した分割レコードの傾きの符号と、分割レコードの傾きの符号とが同じであるか否かを判定する。最後に有効ブロックと判定した分割レコードの傾きの符号と、分割レコードの傾きの符号とが同じであると判定した場合には、ステップS102へ移行する。最後に有効ブロックと判定した分割レコードの傾きの符号と、分割レコードの傾きの符号とが同じでないと判定した場合には、ステップS110へ移行する。
(ステップS113)
端末装置1において、演算部13は、ステップS104で、次の分割レコードが存在しない場合に、全分割レコードの評価を完了したと判定し、分割レコードの評価を終了する。
(Step S110)
In the terminal device 1, when the estimation unit 14 determines in step S107 that the sign of the gradient of the immediately preceding divided record is different from the sign of the gradient of the divided record, the divided record is deleted as an invalid record. process. By treating the split record as an invalid record, it becomes a state in which it cannot be referred to when evaluating other split records. The process proceeds to step S104.
(Step S111)
In the terminal device 1, if the estimating unit 14 determines in step S106 that the divided record immediately preceding the divided record is not processed as being valid, the gradient sign of the immediately preceding divided record and the gradient sign of the divided record are the same. If it is determined that the sign of the gradient of the immediately preceding divided record is the same as the sign of the gradient of the divided record, the process proceeds to step S102.
(Step S112)
In the terminal device 1, when the estimating unit 14 determines that the sign of the slope of the immediately preceding divided record and the sign of the slope of the divided record are not the same, the sign of the slope of the last divided record determined to be an effective block is and the sign of the slope of the divided record are the same. If it is determined that the sign of the slope of the divided record finally determined to be a valid block is the same as the sign of the slope of the divided record, the process proceeds to step S102. If it is determined that the sign of the slope of the divided record finally determined to be a valid block is not the same as the sign of the slope of the divided record, the process proceeds to step S110.
(Step S113)
In the terminal device 1, if the next divided record does not exist in step S104, the calculation unit 13 determines that the evaluation of all divided records has been completed, and terminates the evaluation of the divided records.

前述した実施形態では、端末装置1が一個の距離センサー部12を備える場合について説明したが、この例に限られない。例えば、端末装置1が複数個の距離センサー部を備えるようにしてもよい。
前述した実施形態では、第1有効傾き閾値と、第2有効傾き閾値とに基づいて、通過者の移動方向を判定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、一個の有効傾き閾値に基づいて、通過者の移動方向を判定してもよいし、三個以上の有効傾き閾値に基づいて、通過者の移動方向を判定してもよい。
前述した実施形態において、重複レコード数を、ノイズ、通過者の数などの外部要因に基づいて変更してもよい。重複レコード数を増加させることによって、測定値が急激に変化した場合でも、その変化に追従できる。重複レコード数を減少させることによって、ノイズに対する耐性を向上できる。
本実施形態に係る端末装置1によれば、端末装置1は、一又は複数の距離センサー部と、一又は複数の距離センサー部の各々が測定することによって得られた複数の測定結果を含む測定結果群から、測定時間に基づいて、複数の測定結果を含むブロックを一又は複数抽出し、抽出した一又は複数のブロックの各々に含まれる複数の測定結果を近似する演算部と、演算部による一又は複数のブロックの各々に含まれる複数の測定結果の近似結果に基づいて、前記距離センサー部が測定した動体の数と、移動方向とのいずれか一方又は両方を導出する推定部とを備える。このように構成することによって、端末装置1は、端末装置1と通過者との間の距離を継続的に測定する。端末装置1は、距離の測定結果を、ブロック抽出アルゴリズムと、通過者グルーピングアルゴリズムとによって、分析できる。一又は複数のブロックの各々に含まれる複数の測定結果の近似結果に基づいて、一又は複数の距離センサー部の各々が測定した動体の数と、移動方向とのいずれか一方又は両方を導出することによって、動体の数と、移動方向とのいずれか一方又は両方の測定精度を向上できる。
Although the case where the terminal device 1 includes one distance sensor unit 12 has been described in the above-described embodiment, the present invention is not limited to this example. For example, the terminal device 1 may include a plurality of distance sensor units.
In the above-described embodiment, the case where the moving direction of the passerby is determined based on the first effective tilt threshold and the second effective tilt threshold has been described, but the present invention is not limited to this example. For example, the moving direction of the passer may be determined based on one effective tilt threshold, or the moving direction of the passer may be determined based on three or more effective tilt thresholds.
In the embodiments described above, the number of duplicate records may be changed based on external factors such as noise, number of passers-by, and the like. By increasing the number of duplicate records, even if the measured value changes abruptly, the change can be followed. Reducing the number of duplicate records can improve resistance to noise.
According to the terminal device 1 according to the present embodiment, the terminal device 1 includes one or more distance sensor units, and a measurement including a plurality of measurement results obtained by each of the one or more distance sensor units. From the result group, based on the measurement time, one or more blocks containing a plurality of measurement results are extracted, and a plurality of measurement results included in each of the extracted one or more blocks are approximated by a calculation unit an estimating unit that derives one or both of the number of moving objects measured by the distance sensor unit and the direction of movement based on an approximation result of a plurality of measurement results included in each of the one or more blocks. . With this configuration, the terminal device 1 continuously measures the distance between the terminal device 1 and the passerby. The terminal device 1 can analyze the distance measurement results by a block extraction algorithm and a passerby grouping algorithm. Deriving one or both of the number of moving objects measured by each of the one or more distance sensor units and the direction of movement based on the approximation results of the plurality of measurement results included in each of the one or more blocks By doing so, it is possible to improve the measurement accuracy of one or both of the number of moving objects and the direction of movement.

(実施形態の変形例)
(端末装置)
図6は、本発明の実施形態の変形例に係る通過数測定システムを示すブロック図である。実施形態の変形例に係る通過数測定システム100aは、端末装置1aと、サーバー2とを備える。図6には、端末装置1aと、サーバー2とに加え、測定結果を取得するユーザーUと、ユーザーUが使用する端末装置1bとが示されている。
端末装置1aと端末装置1bとサーバー2とは、ネットワークNWを介して通信する。ネットワークNWは、例えば、インターネット、WAN(Wide Area Network)、LAN(Local Area Network)、プロバイダ装置、無線基地局などを含む。
端末装置1aは、前述した端末装置1と比較して、通信部16を備え、処理部11の代わりに処理部11aを備える点で異なる。
(Modification of embodiment)
(Terminal device)
FIG. 6 is a block diagram showing a passing number measuring system according to a modification of the embodiment of the present invention. A transit number measuring system 100a according to a modification of the embodiment includes a terminal device 1a and a server 2 . FIG. 6 shows a terminal device 1a, a server 2, a user U who acquires measurement results, and a terminal device 1b used by the user U. FIG.
The terminal device 1a, the terminal device 1b, and the server 2 communicate via the network NW. The network NW includes, for example, the Internet, a WAN (Wide Area Network), a LAN (Local Area Network), a provider device, a radio base station, and the like.
The terminal device 1 a differs from the terminal device 1 described above in that it includes a communication unit 16 and includes a processing unit 11 a instead of the processing unit 11 .

(端末装置1a)
端末装置1aは、スマートフォン、携帯端末、又はパーソナルコンピュータ、タブレット端末装置、腕時計型端末装置、あるいはその他の情報処理機器として実現される。端末装置1aは、例えば、動体検出部10と、処理部11aと、距離センサー部12と、演算部13と、推定部14と、記憶部15と、通信部16とを備える。
処理部11aは、前述した処理部11の機能に加え、以下の機能を有する。処理部11aは、予め設定された時刻となるまでは休止状態を維持する。処理部11aは、予め設定された時刻となったときに休止状態から復帰し、記憶部15に記憶されている通過者カウント情報15aに含まれる情報の少なくとも一部を含み、サーバー2を宛先とする通過者カウント通知情報を作成する。処理部11aは、作成した通過者カウント通知情報を、通信部16へ出力する。
処理部11aは、通信部が出力した転送情報を取得し、取得した転送情報に含まれる設定情報の変更内容を処理することによって反映する。例えば、処理部11aは、設定情報の変更内容を、記憶部15に記憶されている設定情報15cに反映する。
(Terminal device 1a)
The terminal device 1a is realized as a smart phone, a mobile terminal, a personal computer, a tablet terminal device, a wristwatch type terminal device, or other information processing equipment. The terminal device 1a includes, for example, a moving object detection unit 10, a processing unit 11a, a distance sensor unit 12, a calculation unit 13, an estimation unit 14, a storage unit 15, and a communication unit 16.
The processing unit 11a has the following functions in addition to the functions of the processing unit 11 described above. The processing unit 11a maintains the hibernation state until a preset time. The processing unit 11a returns from the hibernation state at a preset time, includes at least part of the information contained in the passerby count information 15a stored in the storage unit 15, and sends the server 2 as a destination. create passer-by count notification information. The processing unit 11 a outputs the created passer-by count notification information to the communication unit 16 .
The processing unit 11a acquires the transfer information output by the communication unit, and reflects the changed contents of the setting information included in the acquired transfer information by processing them. For example, the processing unit 11 a reflects the changed content of the setting information in the setting information 15 c stored in the storage unit 15 .

通信部16は、通信モジュールによって実現される。通信部16は、ネットワークNWを介して、外部の通信装置と通信する。通信部16は、例えば有線LAN(Local Area Network)などの通信方式で通信してもよい。また、通信部16は、例えば無線LAN、ブルートゥース(登録商標)又はLTE(登録商標)などの通信方式で通信してもよい。通信部16は、ネットワークNWを介してサーバー2と通信するために必要な通信情報を保持する。通信部16は、処理部11aが出力した通過者カウント通知情報を取得し、取得した通過者カウント通知情報を、サーバー2へ送信する。通信部16は、サーバー2が送信した転送情報を受信し、受信した転送情報を、処理部11aへ出力する。 The communication unit 16 is implemented by a communication module. The communication unit 16 communicates with an external communication device via the network NW. The communication unit 16 may communicate using a communication method such as a wired LAN (Local Area Network). Further, the communication unit 16 may communicate by a communication method such as wireless LAN, Bluetooth (registered trademark), or LTE (registered trademark). The communication unit 16 holds communication information necessary for communicating with the server 2 via the network NW. The communication unit 16 acquires the passer-by count notification information output by the processing unit 11 a and transmits the acquired passer-by count notification information to the server 2 . The communication unit 16 receives the transfer information transmitted by the server 2 and outputs the received transfer information to the processing unit 11a.

(端末装置1b)
端末装置1bは、スマートフォン、携帯端末、又はパーソナルコンピュータ、タブレッ
ト端末装置、腕時計型端末装置、あるいはその他の情報処理機器として実現される。
端末装置1bは、ユーザーが、端末装置1bに対して通過者カウント情報を要求する操作を行った場合に、端末装置IDと、通過者カウント情報を要求する情報を含み、サーバー2を宛先とする通過者カウント情報要求を作成する。端末装置1bは、作成した通過者カウント情報要求を、サーバー2へ送信する。端末装置1bは、サーバー2が送信した通過者カウント情報応答を受信し、受信した通過者カウント情報応答に含まれる通過者カウント情報を取得する。端末装置1bは、取得した通過者カウント情報を処理することによって出力する。例えば、端末装置1bは、通過者カウント情報の処理結果を、表示部(図示なし)に表示するようにしてもよい。
(Terminal device 1b)
The terminal device 1b is realized as a smart phone, a mobile terminal, a personal computer, a tablet terminal device, a wristwatch type terminal device, or other information processing equipment.
The terminal device 1b includes a terminal device ID and information requesting the passerby count information when the user performs an operation to request the passerby count information on the terminal device 1b, and the destination is the server 2. Create a Passenger Count Information Request. The terminal device 1 b transmits the created passerby count information request to the server 2 . The terminal device 1b receives the passerby count information response transmitted by the server 2, and acquires the passerby count information contained in the received passerby count information response. The terminal device 1b processes and outputs the acquired passerby count information. For example, the terminal device 1b may display the processing result of the passer-by count information on a display unit (not shown).

(サーバー2)
サーバー2は、パーソナルコンピュータ、サーバー、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。サーバー2は、例えば、処理部21と、記憶部25と、通信部27と、入出力部29とを備える。
記憶部25は、HDDやフラッシュメモリ、RAM、ROMなどにより実現される。記憶部25には、通過者関連情報25aと、端末情報25bと、設定情報25cとが記憶される。通過者関連情報25aと、端末情報25bと、設定情報25cとがクラウド上に記憶されていてもよい。
通過者関連情報25aは、測定結果と測定日時情報とを送信した端末装置の端末装置IDと、測定結果と、測定日時情報とを関連付けたテーブル形式の情報である。測定結果には、通過者の人数を示す情報と、移動方向を示す情報とが含まれる。
図7は、通過者関連情報の一例を示す図である。通過者関連情報25aの一例には、端末装置ID「M0001」と、測定結果として、通過者の人数「***」、及び移動方向「***」と、測定日時情報「****/**/**/**:**」とが関連付けられている。また、通過者関連情報25aの一例には、端末装置ID「M0002」と、測定結果として、通過者の人数「+++」、及び移動方向「+++」と、測定日時情報「++++/++/++/++:++」とが関連付けられている。
(server 2)
The server 2 is implemented by a device such as a personal computer, server, smart phone, tablet computer, or industrial computer. The server 2 includes a processing unit 21, a storage unit 25, a communication unit 27, and an input/output unit 29, for example.
The storage unit 25 is implemented by an HDD, flash memory, RAM, ROM, or the like. The storage unit 25 stores passer-related information 25a, terminal information 25b, and setting information 25c. Passer-related information 25a, terminal information 25b, and setting information 25c may be stored on the cloud.
The passer-related information 25a is information in a table format that associates the terminal device ID of the terminal device that transmitted the measurement result and the measurement date and time information, the measurement result, and the measurement date and time information. The measurement results include information indicating the number of passers-by and information indicating the direction of movement.
FIG. 7 is a diagram showing an example of passer-related information. An example of the passer-related information 25a includes the terminal device ID “M0001”, the number of passers “***” as the measurement result, the direction of movement “***”, and the measurement date and time information “*** /**/**/**:**” are associated. An example of the passer-by related information 25a includes the terminal device ID "M0002", the number of passers "+++" as the measurement result, the movement direction "+++", and the measurement date and time information "++++/++/++/ ++:++" are associated.

端末情報25bは、端末装置IDと、IPアドレスと、MACアドレスとを関連付けたテーブル形式の情報である。図8は、端末情報の一例を示す図である。端末情報25bの一例には、端末装置ID「M0001」と、IPアドレス「***」と、MACアドレス「****」とが関連付けられている。また、端末情報25bの一例には、端末装置ID「M0002」と、IPアドレス「+++」と、MACアドレス「++++」とが関連付けられている。端末情報25bに記憶される情報は、通過数測定システム100aを使用する際に登録される。
設定情報25cは、端末装置IDと、集計時刻間隔と、通知時刻間隔と、距離閾値と、有効ブロック閾値と、無効値閾値と、ブロック長閾値と、有効傾き閾値とを関連付けたテーブル形式の情報である。
図9は、設定情報の一例を示す図である。設定情報25cの一例には、端末装置ID「M0001」と、集計時刻間隔「**:**」と、通知時刻間隔「**:**」と、距離閾値「**」と、有効ブロック閾値「**」と、無効値閾値「**」と、ブロック長閾値「**」と、有効傾き閾値「**」とが関連付けられている。また、設定情報25cの一例には、端末装置ID「M0002」と、集計時刻間隔「++:++」と、通知時刻間隔「++:++」と、距離閾値「++」と、有効ブロック閾値「++」と、無効値閾値「++」と、ブロック長閾値「++」と、有効傾き閾値「++」とが関連付けられている。
ここで、設定情報25cに、集計時刻間隔の代わりに又は集計時刻間隔とともに集計時刻が記憶されてもよいし、通知時刻間隔の代わりに又は通知時刻間隔とともに通知時刻が記憶されてもよい。また、設定情報25cに、端末装置1aが搭載する距離センサー部12が、動体と端末装置1aとの間の距離を測定する時間間隔情報が記憶されてもよいし、端末装置1aの記憶部15の通過者カウント情報15aに保持される情報の保持期間を示す情報と、情報の数とのいずれか一方又は両方が記憶されてもよい。設定情報25cに記憶される情報は、通過数測定システム100aを使用する際に登録される。図6に戻り説明を続ける。
The terminal information 25b is information in a table format that associates terminal device IDs, IP addresses, and MAC addresses. FIG. 8 is a diagram showing an example of terminal information. An example of the terminal information 25b is associated with a terminal device ID "M0001", an IP address "***", and a MAC address "***". An example of the terminal information 25b is associated with a terminal device ID "M0002", an IP address "+++", and a MAC address "++++". The information stored in the terminal information 25b is registered when using the pass measurement system 100a.
The setting information 25c is table-format information that associates a terminal device ID, an aggregation time interval, a notification time interval, a distance threshold, an effective block threshold, an invalid value threshold, a block length threshold, and an effective inclination threshold. is.
FIG. 9 is a diagram showing an example of setting information. An example of the setting information 25c includes a terminal device ID “M0001”, a tally time interval “**:**”, a notification time interval “**:**”, a distance threshold “**”, and an effective block A threshold "**", an invalid value threshold "**", a block length threshold "**", and a valid slope threshold "**" are associated. An example of the setting information 25c includes a terminal device ID “M0002”, a tally time interval “++:++”, a notification time interval “++:++”, a distance threshold “++”, and an effective block threshold “++ , an invalid value threshold “++”, a block length threshold “++”, and a valid slope threshold “++”.
Here, in the setting information 25c, the total time may be stored instead of the total time interval or together with the total time interval, or the notification time may be stored instead of the notification time interval or together with the notification time interval. Further, the setting information 25c may store time interval information for the distance sensor 12 mounted on the terminal device 1a to measure the distance between the moving object and the terminal device 1a. Either one or both of the information indicating the holding period of the information held in the passer-by count information 15a and the number of pieces of information may be stored. The information stored in the setting information 25c is registered when using the passage number measuring system 100a. Returning to FIG. 6, the description is continued.

処理部21、及び入出力部29は、例えば、CPUなどのハードウェアプロセッサが記憶部25に格納されたプログラム(ソフトウェア)を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、LSIやASIC、FPGA、GPUなどのハードウェア(回路部;circuitryを含む)によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。プログラムは、予めHDDやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、DVDやCD-ROMなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
処理部21は、サーバー2の動作全般の制御と管理とを行う。処理部21は、通信部27が出力した通過者カウント通知情報を取得し、取得した通過者カウント通知情報に基づいて、その通過者カウント通知情報を送信した端末装置を特定する。処理部21は、記憶部25に記憶された端末情報25bから、一又は複数の端末装置の各々と通信するためのIPアドレスと、MACアドレスとのいずれか一方又は両方を参照し、一又は複数の端末装置の各々を特定する。処理部21は、特定した端末装置を示す情報と、取得した通過者カウント通知情報とを関連付けて、記憶部25の通過者関連情報25aに記憶する。
The processing unit 21 and the input/output unit 29 are implemented by, for example, a hardware processor such as a CPU executing a program (software) stored in the storage unit 25 . Also, some or all of these functional units may be realized by hardware (including circuitry) such as LSI, ASIC, FPGA, and GPU, or by cooperation between software and hardware. may be implemented. The program may be stored in advance in a storage device such as an HDD or flash memory, or may be stored in a removable storage medium such as a DVD or CD-ROM. may be installed.
The processing unit 21 controls and manages the overall operation of the server 2 . The processing unit 21 acquires the passerby count notification information output by the communication unit 27, and based on the acquired passerby count notification information, identifies the terminal device that has transmitted the passerby count notification information. The processing unit 21 refers to one or both of an IP address and a MAC address for communicating with each of one or more terminal devices from the terminal information 25b stored in the storage unit 25, and obtains one or more terminal equipment. The processing unit 21 associates the information indicating the identified terminal device with the acquired passer count notification information, and stores them in the passer-related information 25 a of the storage unit 25 .

処理部21は、通信部27が出力した通過者カウント情報要求を取得し、取得した通過者カウント通知情報に含まれる端末装置IDに基づいて、記憶部25に記憶された通過者関連情報25aから、その端末装置IDに関連付けられている測定結果と、測定日時情報とを取得する。処理部21は、取得した測定結果と、測定日時情報とを含み、通過者カウント情報要求を送信した端末装置を宛先とする通過者カウント情報応答を作成し、作成した通過者カウント情報応答を、通信部27へ出力する。
処理部21は、記憶部25に記憶されている設定情報25cに含まれる設定情報が変更された場合に、設定情報の変更内容を示す情報を含み、設定情報に該当する端末装置を宛先とする転送情報を作成する。処理部21は、作成した転送情報を、通信部27へ出力する。処理部21は、記憶部25に記憶された端末情報25bから、一又は複数の端末装置の各々と通信するためのIPアドレスと、MACアドレスとのいずれか一方又は両方を取得し、取得したIPアドレスと、MACアドレスとのいずれか一方又は両方に基づいて、一又は複数の端末装置の各々と通信を行う。
入出力部29は、端末装置1aの設定情報の変更と確認とのいずれか一方又は両方を行う。
The processing unit 21 acquires the passer-by count information request output by the communication unit 27, and extracts from the passer-related information 25a stored in the storage unit 25 based on the terminal device ID included in the acquired passer-by count notification information. , acquires the measurement result associated with the terminal device ID and the measurement date and time information. The processing unit 21 creates a passerby count information response including the obtained measurement result and the measurement date and time information and destined for the terminal device that transmitted the passerby count information request, and sends the created passerby count information response to: Output to the communication unit 27 .
When the setting information included in the setting information 25c stored in the storage unit 25 is changed, the processing unit 21 includes information indicating the changed content of the setting information, and addresses the terminal device corresponding to the setting information. Create forwarding information. The processing unit 21 outputs the created transfer information to the communication unit 27 . The processing unit 21 acquires one or both of an IP address and a MAC address for communicating with each of one or a plurality of terminal devices from the terminal information 25b stored in the storage unit 25, and acquires the acquired IP Communication is performed with each of one or a plurality of terminal devices based on either one or both of the address and the MAC address.
The input/output unit 29 changes and/or confirms the setting information of the terminal device 1a.

通信部27は、通信モジュールによって実現される。通信部27は、ネットワークNWを介して、外部の通信装置と通信する。通信部27は、例えば有線LANなどの通信方式で通信してもよい。また、通信部27は、例えば無線LAN、ブルートゥース(登録商標)又はLTE(登録商標)などの通信方式で通信してもよい。通信部27は、サーバー2が情報を管理している一又は複数の端末装置の各々と通信可能である。通信部27は、端末装置1aが送信した通過者カウント通知情報を受信し、受信した通過者カウント通知情報を、処理部21へ出力する。通信部27は、端末装置1bが送信した通過者カウント情報要求を受信し、受信した通過者カウント情報要求を、処理部21へ出力する。通信部27は、処理部21が出力した通過者カウント情報応答を取得し、取得した通過者カウント情報応答を、端末装置1bへ送信する。通信部27は、処理部21が出力した転送情報を取得し、取得した転送情報を、端末装置1aへ送信する。 The communication unit 27 is implemented by a communication module. The communication unit 27 communicates with an external communication device via the network NW. The communication unit 27 may communicate using a communication method such as a wired LAN, for example. Further, the communication unit 27 may communicate using a communication method such as wireless LAN, Bluetooth (registered trademark), or LTE (registered trademark). The communication unit 27 can communicate with each of one or more terminal devices whose information is managed by the server 2 . The communication unit 27 receives the passerby count notification information transmitted by the terminal device 1 a and outputs the received passerby count notification information to the processing unit 21 . The communication unit 27 receives the passerby count information request transmitted by the terminal device 1 b and outputs the received passerby count information request to the processing unit 21 . The communication unit 27 acquires the passerby count information response output by the processing unit 21, and transmits the acquired passerby count information response to the terminal device 1b. The communication unit 27 acquires the transfer information output by the processing unit 21 and transmits the acquired transfer information to the terminal device 1a.

(通過数測定システムの動作)
本実施形態の変形例に係る通過数測定システムの動作の一例について説明する。端末装置1aが、有効ブロックから分割レコードを取得し、取得した分割レコードを評価する方法は、前述した図5を適用できる。ここでは、端末装置1aの処理部11aが、時刻情報と、通過者のカウント値を示す情報と、その通過者の移動方向を示す情報とを関連付けて、記憶部15の通過者カウント情報15aに記憶した後の処理について説明する。
図10は、実施形態の変形例に係る通過数測定システムの動作の一例を示す図である。
(ステップS201)
端末装置1aにおいて、処理部11aは、予め設定された時刻となったときに休止状態から復帰し、記憶部15に記憶されている通過者カウント情報15aに含まれる情報の少なくとも一部を含み、サーバー2を宛先とする通過者カウント通知情報を作成する。ここで、通過者カウント情報15aに含まれる情報の少なくとも一部とは、通過者カウント情報15aに含まれる情報のうち、サーバー2に通知していない情報である。
(ステップS202)
端末装置1aにおいて、処理部11aは、作成した通過者カウント通知情報を、通信部16へ出力する。通信部16は、処理部11aが出力した通過者カウント通知情報を取得し、取得した通過者カウント通知情報を、サーバー2へ送信する。
(ステップS203)
サーバー2において、通信部27は、端末装置1aが送信した通過者カウント通知情報を受信し、受信した通過者カウント通知情報を、処理部21へ出力する。処理部21は、通信部27が出力した通過者カウント通知情報を取得し、取得した通過者カウント通知情報に基づいて、その通過者カウント通知情報を送信した端末装置を特定する。処理部21は、特定した端末装置を示す情報と、取得した通過者カウント通知情報とを関連付けて、記憶部25の通過者関連情報25aに記憶する。
(Operation of passing number measurement system)
An example of the operation of the number-of-passes measuring system according to the modified example of the present embodiment will be described. FIG. 5 described above can be applied to the method for the terminal device 1a to obtain divided records from a valid block and evaluate the obtained divided records. Here, the processing unit 11a of the terminal device 1a associates the time information, the information indicating the count value of the passers-by, and the information indicating the moving direction of the passers-by, and stores the pass-by count information 15a in the storage unit 15. Processing after storing will be described.
FIG. 10 is a diagram showing an example of the operation of the number-of-passes measuring system according to the modification of the embodiment.
(Step S201)
In the terminal device 1a, the processing unit 11a returns from the hibernation state at a preset time, includes at least part of the information contained in the passer count information 15a stored in the storage unit 15, Create passer count notification information addressed to server 2 . Here, at least part of the information included in the passer-by count information 15a is information that is not notified to the server 2 among the information included in the passer-by count information 15a.
(Step S202)
In the terminal device 1 a , the processing unit 11 a outputs the created passer-by count notification information to the communication unit 16 . The communication unit 16 acquires the passer-by count notification information output by the processing unit 11 a and transmits the acquired passer-by count notification information to the server 2 .
(Step S203)
In the server 2 , the communication unit 27 receives the passerby count notification information transmitted by the terminal device 1 a and outputs the received passerby count notification information to the processing unit 21 . The processing unit 21 acquires the passerby count notification information output by the communication unit 27, and based on the acquired passerby count notification information, identifies the terminal device that has transmitted the passerby count notification information. The processing unit 21 associates the information indicating the identified terminal device with the acquired passer count notification information, and stores them in the passer-related information 25 a of the storage unit 25 .

(ステップS204)
端末装置1bは、ユーザーが、端末装置1bに対して通過者カウント情報を要求する操作を行った場合に、通過者カウント情報を要求する対象である端末装置1aの端末装置IDと、通過者カウント情報を要求する情報とを含み、サーバー2を宛先とする通過者カウント情報要求を作成する。
(ステップS205)
端末装置1bは、作成した通過者カウント情報要求を、サーバー2へ送信する。
(ステップS206)
サーバー2において、通信部27は、端末装置1bが送信した通過者カウント情報要求を受信し、受信した通過者カウント情報要求を、処理部21へ出力する。処理部21は、通信部27が出力した通過者カウント情報要求を取得し、取得した通過者カウント情報要求に含まれる端末装置IDを取得する。処理部21は、取得した端末装置IDに関連付けて記憶されている測定結果と、測定日時情報とを取得し、端末装置IDと、取得した測定結果と、測定日時情報とを含み、端末装置1bを宛先とする通過者カウント情報応答を作成する。
(ステップS207)
サーバー2において、処理部21は、作成した通過者カウント情報応答を、通信部27へ出力する。通信部27は、処理部21が出力した通過者カウント情報応答を取得し、取得した通過者カウント情報応答を、端末装置1bへ送信する。
(ステップS208)
端末装置1bは、サーバー2が送信した通過者カウント情報応答を受信し、受信した通過者カウント情報応答を取得し、取得した通過者カウント情報応答に含まれる端末装置IDと、測定結果と、測定日時情報とを取得する。端末装置1bは、取得した端末装置IDと、測定結果と、測定日時情報とを処理することによって出力する。
(Step S204)
When the user operates the terminal device 1b to request the passer count information, the terminal device 1b receives the terminal device ID of the terminal device 1a, which is the target of the passer count information request, and the passer count information. A passerby count information request destined for server 2 containing information requesting information.
(Step S205)
The terminal device 1 b transmits the created passerby count information request to the server 2 .
(Step S206)
In the server 2 , the communication unit 27 receives the passerby count information request transmitted by the terminal device 1 b and outputs the received passerby count information request to the processing unit 21 . The processing unit 21 acquires the passerby count information request output by the communication unit 27, and acquires the terminal device ID included in the passerby count information request. The processing unit 21 acquires the measurement result stored in association with the acquired terminal device ID and the measurement date and time information, and includes the terminal device ID, the acquired measurement result, and the measurement date and time information, and the terminal device 1b Create a Passenger Count Information Reply destined for .
(Step S207)
In the server 2 , the processing unit 21 outputs the created passerby count information response to the communication unit 27 . The communication unit 27 acquires the passerby count information response output by the processing unit 21, and transmits the acquired passerby count information response to the terminal device 1b.
(Step S208)
The terminal device 1b receives the passerby count information response transmitted by the server 2, acquires the received passerby count information response, and acquires the terminal device ID included in the acquired passerby count information response, the measurement result, and the measurement result. Acquire date and time information. The terminal device 1b processes and outputs the acquired terminal device ID, measurement result, and measurement date and time information.

前述した実施形態の変形例では、通過数測定システム100aに、一台の端末装置1aが含まれる場合について説明したが、この例に限られない。例えは、端末装置1aが複数であってもよい。このように構成することによって、サーバー2は、複数の端末装置1aの各々が送信する通過者カウント通知情報に基づいて、通過者関連情報25aに通過者カウント情報を記憶できる。端末装置1bは、通過者カウント情報要求を送信することによって、複数の端末装置1aのいずれかによって通知された通過者カウント情報を取得できる。
前述した実施形態の変形例では、通過者カウント情報要求に、端末装置IDが含まれ、サーバー2が、その端末装置IDに該当する通過者カウント情報を含む通過者カウント情報応答を作成する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、通過者カウント情報要求に、端末装置IDに加え、測定日時情報が含まれてもよい。この場合、サーバー2は、その端末装置IDと、測定日時情報との組み合わせに該当する通過者カウント情報を含む通過者カウント情報応答を作成する。また、測定日時情報の代わりに、測定日時の範囲が含まれてもよい。この場合、サーバー2は、その端末装置IDと、測定日時の範囲との組み合わせに該当する通過者カウント情報を含む通過者カウント情報応答を作成する。
前述した実施形態の変形例において、端末装置1aは、通過者カウント情報15aに含まれる情報から、サーバー2に通知した情報を削除してもよい。このように構成することによって、端末装置1aの記憶容量を確保できる。
本実施形態の変形例に係る通過数測定システム100aによれば、前述した実施形態に係る通過数測定システム100の効果に加えて、端末装置1aの通信機能を使用して、測定結果を、サーバー2などの外部のDBへ送信できる。このため、端末装置1bのユーザーUは、ネットワークNWを介して、サーバー2から測定結果を取得することによって、測定結果を確認できる。
In the modified example of the above-described embodiment, the passage number measuring system 100a includes one terminal device 1a, but the present invention is not limited to this example. For example, there may be a plurality of terminal devices 1a. With this configuration, the server 2 can store the passerby count information in the passerby related information 25a based on the passerby count notification information transmitted by each of the plurality of terminal devices 1a. By transmitting a passerby count information request, the terminal device 1b can acquire the passerby count information notified by any one of the plurality of terminal devices 1a.
In the modification of the above-described embodiment, the passer-by count information request includes the terminal device ID, and the server 2 creates the passer-by count information response including the passer-by count information corresponding to the terminal device ID. Although described, it is not limited to this example. For example, the passer-by count information request may include the measurement date and time information in addition to the terminal device ID. In this case, the server 2 creates a passerby count information response including the passerby count information corresponding to the combination of the terminal device ID and the measurement date/time information. Also, instead of the measurement date/time information, a range of measurement dates/times may be included. In this case, the server 2 creates a passer-by count information response including the passer-by count information corresponding to the combination of the terminal device ID and the measurement date and time range.
In the modified example of the embodiment described above, the terminal device 1a may delete the information notified to the server 2 from the information included in the passer-by count information 15a. By configuring in this way, the storage capacity of the terminal device 1a can be secured.
According to the passing number measuring system 100a according to the modification of the present embodiment, in addition to the effects of the passing number measuring system 100 according to the above-described embodiment, the communication function of the terminal device 1a is used to transmit the measurement results to the server. 2, etc., can be sent to an external DB. Therefore, the user U of the terminal device 1b can confirm the measurement result by acquiring the measurement result from the server 2 via the network NW.

(適用例)
実施形態の変形例に係る通過数測定システム100aの適用例について説明する。
図11は、実施形態の変形例に係る通過数測定システムの適用例を説明するための図である。
端末装置1aは、登山道等の道路幅が限定された屋外環境に設置される。端末装置1aは、距離センサー部12が、距離を計測できる範囲である計測範囲MRを通過する物体などの被対象物4の数と、被対象物4の移動方向とを推定する。被対象物4の一例は、通過者である。端末装置1aは、被対象物4の数と、被対象物4の移動方向との推定結果を、記憶部15に記憶されている通過者カウント情報15aに反映する。
図11に示されるように、端末装置1aは、道路Rの脇の既設杭や案内板の支柱に括り付けて設置される。端末装置1aの一例は、持ち運び可能な可搬型のサイズである。端末装置1aは、道路Rを含む水平面に対して、角度を付けて設置される。例えば、端末装置1aの距離センサー部12の測定範囲MRが、道路Rの両端を含むように、端末装置1aが設置されてもよい。
端末装置1aは、被対象物4までの距離を時系列的に測定し、通過者グルーピングアルゴリズムと、ブロック抽出アルゴリズムとを実行することによって、測定結果から、通過者の人数と、通過者の移動方向とを推定する。
(Application example)
An application example of the number-of-passes measuring system 100a according to a modification of the embodiment will be described.
FIG. 11 is a diagram for explaining an application example of the number-of-passes measuring system according to a modification of the embodiment.
The terminal device 1a is installed in an outdoor environment where the road width is limited, such as a mountain trail. In the terminal device 1a, the distance sensor unit 12 estimates the number of target objects 4 such as objects passing through the measurement range MR, which is a range in which the distance can be measured, and the moving direction of the target object 4. FIG. An example of the target object 4 is a passerby. The terminal device 1 a reflects the estimated result of the number of the objects 4 and the moving direction of the objects 4 in the passer-by count information 15 a stored in the storage unit 15 .
As shown in FIG. 11, the terminal device 1a is installed by being tied to an existing pile on the side of the road R or a post of a guide plate. An example of the terminal device 1a is of portable size. The terminal device 1a is installed at an angle with respect to the horizontal plane including the road R. For example, the terminal device 1a may be installed such that the measurement range MR of the distance sensor unit 12 of the terminal device 1a includes both ends of the road R.
The terminal device 1a measures the distance to the target object 4 in chronological order, and executes a passerby grouping algorithm and a block extraction algorithm. Estimate direction.

具体的に説明する。端末装置1aの処理部11aは、距離センサー部12が出力した距離値を取得し、取得した距離値を、演算部13へ出力する。
図12は、実施形態の変形例に係る端末装置が取得する距離値の例1を示す図である。図12は、経過時間[s]と距離値[m]との関係の一例を示す。ここで、経過時間は、測定を開始したときからの経過時間である。図12は、一例として、被対象物4が、端末装置1aから遠ざかる方向に移動した場合の距離値の測定結果を示す。図12によれば、端末装置1aでは、動体検出部10が動体を検出した後に、距離センサー部12が距離の測定を開始してから、約3秒後に、距離センサー部12が距離値を取得しているのが分かる。3秒から3.2秒の間の距離値は無効値であるのが分かる。
さらに、図12によれば、有効ブロックの長さは約3秒であるのが分かる。仮に、ブロック長閾値を5秒とした場合には、推定部14は、一人が通過したことによって得られた有効ブロックと判定する。
A specific description will be given. The processing unit 11 a of the terminal device 1 a acquires the distance value output by the distance sensor unit 12 and outputs the acquired distance value to the calculation unit 13 .
12 is a diagram illustrating an example 1 of distance values acquired by the terminal device according to the modification of the embodiment; FIG. FIG. 12 shows an example of the relationship between elapsed time [s] and distance value [m]. Here, the elapsed time is the elapsed time from when the measurement was started. FIG. 12 shows, as an example, measurement results of distance values when the target object 4 moves away from the terminal device 1a. According to FIG. 12, in the terminal device 1a, the distance sensor unit 12 acquires the distance value about three seconds after the distance sensor unit 12 starts measuring the distance after the moving object detection unit 10 detects the moving object. I know you are. It can be seen that distance values between 3 seconds and 3.2 seconds are invalid values.
Further, according to FIG. 12, it can be seen that the effective block length is about 3 seconds. If the block length threshold is set to 5 seconds, the estimating unit 14 determines that the block is an effective block obtained by passing by one person.

図13は、実施形態の変形例に係る端末装置の処理の例1を示す図である。端末装置1aの演算部13は、ブロック抽出アルゴリズムを用いて、通過者との間の距離値と判定される距離値を含む測定結果のデータ群を抽出し、抽出した測定結果のデータ群から、距離センサー部12によるノイズの影響などのエラーを含む距離値を除去する。図13には、測定結果から、距離センサー部12によるノイズの影響などのエラーを含む距離値を除去した結果が示される。図13において、縦軸は隣り合う順序のレコード同士の差分値であり、横軸は測定開始時からの経過時間である。黒の破線部分を含む実線は、図12に示した測定値の差分値を示す。距離値の平均値をmとし、標準偏差をσとし、90%信頼区間内を示す係数をXとした場合に、横軸に平行である三本の実線は、上から順に、m+Xσ、m、m-Xσを示す。m-Xσ未満の差分値と、m+Xσより大きい差分値とを除去することによって得られる差分値を、実線で示す。
図14は、実施形態の変形例に係る端末装置の処理の例2を示す図である。図14において、縦軸は距離値[m]であり、横軸は経過時間[s]である。図14は、図12において、差分値がm-Xσ未満に該当する測定値と、差分値がm+Xσより大きいものに該当する測定値とを除去したものである。つまり、図14は、ノイズの影響を含む距離値を除去することによって得られる時系列的な距離値のブロック化を行った結果を示す。
推定部14は、時系列的な距離値のブロック化を行った結果に基づいて、時系列的な距離値の傾きを導出する。例えば、推定部14は、最小二乗法などの近似手法によって、時系列的な距離値の傾きを導出する。図14の場合には、傾き値は、1.1014である。仮に、第1有効傾き閾値を0.2とした場合に、推定部14は、一人の通過者が端末装置1aから遠ざかる方向に移動したと推定する。
13 is a diagram illustrating an example 1 of processing of the terminal device according to the modification of the embodiment; FIG. The computing unit 13 of the terminal device 1a uses a block extraction algorithm to extract a data group of measurement results including a distance value determined to be a distance value between a passerby, and from the extracted data group of measurement results, Distance values including errors such as the influence of noise from the distance sensor unit 12 are removed. FIG. 13 shows the results of removing distance values including errors such as the effects of noise from the distance sensor unit 12 from the measurement results. In FIG. 13, the vertical axis is the difference value between adjacent records, and the horizontal axis is the elapsed time from the start of measurement. A solid line including a black broken line portion indicates a difference value of the measured values shown in FIG. 12 . Let m be the average value of the distance values, σ be the standard deviation, and X be the coefficient indicating the 90% confidence interval. Three solid lines parallel to the horizontal axis are m + X σ, m, m-Xσ is shown. Difference values obtained by removing difference values less than m−Xσ and difference values greater than m+Xσ are indicated by solid lines.
FIG. 14 is a diagram illustrating example 2 of processing of the terminal device according to the modification of the embodiment; In FIG. 14, the vertical axis is the distance value [m] and the horizontal axis is the elapsed time [s]. FIG. 14 is obtained by removing measured values corresponding to difference values less than m−Xσ and measurement values corresponding to difference values greater than m+Xσ in FIG. 12 . In other words, FIG. 14 shows the result of blocking the time-series distance values obtained by removing the distance values including the influence of noise.
The estimating unit 14 derives the inclination of the time-series distance values based on the result of the time-series blocking of the distance values. For example, the estimation unit 14 derives the slope of the time-series distance values by an approximation method such as the least squares method. In the case of FIG. 14, the slope value is 1.1014. If the first effective tilt threshold is set to 0.2, the estimation unit 14 estimates that one passer has moved away from the terminal device 1a.

図15は、実施形態の変形例に係る端末装置が取得する距離値の例2を示す図である。図15は、経過時間[s]と距離値[m]との関係の一例を示す。ここで、経過時間は、測定を開始したときからの経過時間である。図15は、一例として、複数の被対象物が、端末装置1aの距離センサー部12の測定範囲MRを同一方向へ通過する場合に取得される測定結果の一例が示される。ここでは、一例として、被対象物4aと被対象物4bとが端末装置1aから遠ざかる方向に通過した場合に得られる測定結果の一例を示す。
図15によれば、端末装置1aでは、動体検出部10が動体を検出した後に、距離センサー部12が距離の測定を開始してから、約4.5秒後に、距離センサー部12が距離値を取得しているのが分かる。4.5秒から4.8秒の間の距離値は無効値であるのが分かる。さらに、図15によれば、有効ブロックの長さは約5秒であるのが分かる。仮に、ブロック長閾値を5秒とした場合には、推定部14は、複数人が通過したことによって得られた有効ブロックと判定する。
図16は、実施形態の変形例に係る端末装置の処理の例3を示す図である。推定部14は、有効ブロックに含まれる複数のレコード群を事前に指定する分割レコード数毎に分割する。推定部14は、事前に指定する重複レコード数重複させて、レコード群を分割レコード数毎に分割することで、複数の分割レコードを取得する。
図16に示すように、推定部14は、第1分割レコードから第6分割レコードを取得する。推定部14は、複数の分割レコードの各々に含まれる複数の測定値であるレコード群からノイズの影響を含む距離値を除去する。図16には、複数の分割レコードの各々に含まれるレコード群からノイズの影響を含む距離値を除去した結果が示される。図16において、縦軸は隣り合う順序のレコード同士の差分値であり、横軸は測定開始時からの経過時間である。黒の破線部分を含む実線は、図15に示した測定値の差分値を示す。第1分割レコードから第6分割レコードの各々において、距離値の平均値をmとし、標準偏差をσとし、90%信頼区間内を示す係数をXとした場合に、横軸に平行である三本の実線は、上から順に、m+Xσ、m、m-Xσを示す。m-Xσ未満の差分値と、m+Xσより大きい差分値とを除去することによって得られる差分値を、実線で示す。
15 is a diagram illustrating an example 2 of distance values acquired by the terminal device according to the modification of the embodiment; FIG. FIG. 15 shows an example of the relationship between elapsed time [s] and distance value [m]. Here, the elapsed time is the elapsed time from when the measurement was started. As an example, FIG. 15 shows an example of measurement results acquired when a plurality of objects pass through the measurement range MR of the distance sensor unit 12 of the terminal device 1a in the same direction. Here, as an example, an example of the measurement result obtained when the target object 4a and the target object 4b pass in the direction away from the terminal device 1a is shown.
According to FIG. 15, in the terminal device 1a, after the moving object detection unit 10 detects the moving object, the distance sensor unit 12 starts measuring the distance, and about 4.5 seconds later, the distance sensor unit 12 detects the distance value. is obtained. It can be seen that distance values between 4.5 seconds and 4.8 seconds are invalid values. Further, according to FIG. 15, it can be seen that the effective block length is about 5 seconds. If the block length threshold is set to 5 seconds, the estimating unit 14 determines that the block is an effective block obtained by multiple people passing through.
16 is a diagram illustrating example 3 of processing of the terminal device according to the modification of the embodiment; FIG. The estimating unit 14 divides a group of records included in a valid block into groups of divided records specified in advance. The estimating unit 14 acquires a plurality of divided records by overlapping a predetermined number of duplicate records and dividing the record group by the number of divided records.
As illustrated in FIG. 16, the estimation unit 14 acquires the sixth divided record from the first divided record. The estimating unit 14 removes the distance value including the influence of noise from the record group, which is a plurality of measurement values included in each of the plurality of divided records. FIG. 16 shows the result of removing the distance value including the influence of noise from the record group included in each of the plurality of divided records. In FIG. 16, the vertical axis is the difference value between adjacent records, and the horizontal axis is the elapsed time from the start of measurement. A solid line including a black broken line portion indicates a difference value of the measured values shown in FIG. 15 . In each of the first to sixth split records, let m be the average value of the distance values, σ be the standard deviation, and X be the coefficient indicating the 90% confidence interval. The solid lines indicate m+Xσ, m, and m−Xσ from the top. Difference values obtained by removing difference values less than m−Xσ and difference values greater than m+Xσ are indicated by solid lines.

図17は、実施形態の変形例に係る端末装置の処理の例4を示す図である。図17において、縦軸は距離値[m]であり、横軸は経過時間[s]である。図17は、図15において、差分値がm-Xσ未満に該当する測定値と、差分値がm+Xσに該当する測定値とを除去したものである。つまり、図17は、ノイズの影響を含む距離値を除去することによって得られる時系列的な距離値のブロック化を行った結果を示す。
推定部14は、時系列的な距離値のブロック化を行った結果に基づいて、時系列的な距離値の傾きを導出する。例えば、推定部14は、最小二乗法などの近似手法によって、時系列的な距離値の傾きを導出する。推定部14は、第1分割レコードから第6分割レコードの各々に含まれる時系列的な距離値の傾きを導出する。その結果、図17に示されるように、第1分割レコードに含まれる時系列的な距離値の傾きは、0.8793であり、第2分割レコードに含まれる時系列的な距離値の傾きは、-0.3409であり、第3分割レコードに含まれる時系列的な距離値の傾きは、0.8011である。また、図17に示されるように、第4分割レコードに含まれる時系列的な距離値の傾きは、1.0656であり、第5分割レコードに含まれる時系列的な距離値の傾きは、1.264であり、第6分割レコードに含まれる時系列的な距離値の傾きは、1.1825である。
図18は、実施形態の変形例に係る端末装置の処理の例5を示す図である。図18は、第1分割レコードから第6分割レコードの各々に含まれる時系列的な距離値の傾きを、前述した評価ルールに基づいて、評価した結果を示す。
推定部14は、第2分割レコードの傾きの符号の正負が、第1分割レコードの傾きの符号の正負を異なっているため、第2分割レコードは、第1分割レコードとは異なる通過者が登場したことによって、得られたものであると判定する。このため、推定部14は、第2分割レコードを削除する。
推定部14は、削除した第2分割レコード以外の第1分割レコード、第3分割レコード、第4分割レコード、第5分割レコード、及び第6分割レコードの各々の傾きの符号の正負が同じであるため、二人の通過者が、端末装置1aから遠ざかる方向へ移動したと推定する。
17 is a diagram illustrating an example 4 of processing of the terminal device according to the modification of the embodiment; FIG. In FIG. 17, the vertical axis is the distance value [m] and the horizontal axis is the elapsed time [s]. FIG. 17 is obtained by removing the measured values corresponding to the difference values less than m−Xσ and the measured values corresponding to the difference values m+Xσ in FIG. In other words, FIG. 17 shows the result of blocking the time-series distance values obtained by removing the distance values including the influence of noise.
The estimating unit 14 derives the inclination of the time-series distance values based on the result of the time-series blocking of the distance values. For example, the estimation unit 14 derives the slope of the time-series distance values by an approximation method such as the least squares method. The estimation unit 14 derives the slope of the time-series distance values included in each of the first to sixth divided records. As a result, as shown in FIG. 17, the slope of the time-series distance values included in the first split record is 0.8793, and the slope of the time-series distance values included in the second split record is , −0.3409, and the slope of the time-series distance values included in the third divided record is 0.8011. Further, as shown in FIG. 17, the slope of the time-series distance value included in the fourth split record is 1.0656, and the slope of the time-series distance value included in the fifth split record is 1.264, and the slope of the time-series distance value included in the sixth divided record is 1.1825.
18 is a diagram illustrating example 5 of processing of the terminal device according to the modification of the embodiment; FIG. FIG. 18 shows the results of evaluating the slopes of the time-series distance values contained in each of the first to sixth divided records based on the aforementioned evaluation rule.
The estimating unit 14 determines that the sign of the gradient of the second divided record is different from the sign of the gradient of the first divided record, so that the second divided record has a different passer than the first divided record. It is judged that it is obtained by doing. Therefore, the estimation unit 14 deletes the second divided record.
The estimating unit 14 determines that the first divided record, the third divided record, the fourth divided record, the fifth divided record, and the sixth divided record, other than the deleted second divided record, have the same positive or negative signs for the slopes. Therefore, it is estimated that the two passers-by moved away from the terminal device 1a.

図19は、実施形態の変形例に係る端末装置が取得する距離値の例3を示す図である。図19は、経過時間[s]と距離値[m]との関係の一例を示す。ここで、経過時間は、測定を開始したときからの経過時間である。図19は、一例として、複数の被対象物が端末装置1aの距離センサー部12の測定範囲MRを異なる方向へ通過する場合に取得される測定結果の一例が示される。ここでは、一例として、被対象物4aと被対象物4bとが端末装置1aの距離センサー部12の測定範囲MR内で交差する(すれ違う)ように移動した場合に得られる測定結果の一例を示す。
図19によれば、端末装置1aでは、動体検出部10が動体を検出した後に、距離センサー部12が距離の測定を開始してから、約5.5秒後に、距離センサー部12が距離値を取得しているのが分かる。5.5秒から5.8秒の間の距離値は無効値であるのが分かる。さらに、図19によれば、有効ブロックの長さは約5秒であるのが分かる。仮に、ブロック長閾値を5秒とした場合には、推定部14は、複数人が通過したことによって得られた有効ブロックと判定する。
推定部14は、有効ブロックに含まれる複数のレコード群を事前に指定する分割レコード数毎に分割する。推定部14は、事前に指定する重複レコード数重複させて、レコード群を分割レコード数毎に分割することで、複数の分割レコードを取得する。推定部14は、第1分割レコードから第7分割レコードを取得する。推定部14は、複数の分割レコードの各々に含まれる複数の測定値であるレコード群からノイズの影響を含む距離値を除去する。距離値の平均値をmとし、標準偏差をσとし、90%信頼区間内を示す係数をXとした場合に、第1分割ブロックから第7分割ブロックの各々において、横軸に平行である三本の実線は、上から順に、m+Xσ、m、m-Xσを示す。m-Xσ未満の差分値と、m+Xσより大きい差分値とは除去される。
19 is a diagram illustrating an example 3 of distance values acquired by the terminal device according to the modification of the embodiment; FIG. FIG. 19 shows an example of the relationship between elapsed time [s] and distance value [m]. Here, the elapsed time is the elapsed time from when the measurement was started. FIG. 19 shows an example of measurement results obtained when a plurality of objects pass through the measurement range MR of the distance sensor section 12 of the terminal device 1a in different directions. Here, as an example, an example of the measurement result obtained when the target object 4a and the target object 4b move so as to intersect (pass each other) within the measurement range MR of the distance sensor unit 12 of the terminal device 1a is shown. .
According to FIG. 19, in the terminal device 1a, after the moving object detection unit 10 detects the moving object, the distance sensor unit 12 starts measuring the distance, and about 5.5 seconds later, the distance sensor unit 12 detects the distance value. is obtained. It can be seen that distance values between 5.5 seconds and 5.8 seconds are invalid values. Further, according to FIG. 19, it can be seen that the effective block length is about 5 seconds. If the block length threshold is set to 5 seconds, the estimating unit 14 determines that the block is an effective block obtained by multiple people passing through.
The estimating unit 14 divides a group of records included in a valid block into groups of divided records specified in advance. The estimating unit 14 acquires a plurality of divided records by overlapping the number of duplicate records specified in advance and dividing the record group by the number of divided records. The estimation unit 14 acquires the seventh divided record from the first divided record. The estimating unit 14 removes distance values including the influence of noise from a record group that is a plurality of measurement values included in each of the plurality of divided records. Let m be the average value of the distance values, σ be the standard deviation, and X be the coefficient indicating the 90% confidence interval. The solid lines indicate m+Xσ, m, and m−Xσ from the top. Difference values less than m−Xσ and greater than m+Xσ are removed.

図20は、実施形態の変形例に係る端末装置の処理の例6を示す図である。図20において、縦軸は距離値[m]であり、横軸は経過時間[s]である。図20は、図19において、差分値がm-Xσ未満に該当する測定値と、差分値がm+Xσに該当する測定値とを除去したものである。つまり、図20は、ノイズの影響を含む距離値を除去することによって得られる時系列的な距離値のブロック化を行った結果を示す。
推定部14は、時系列的な距離値のブロック化を行った結果に基づいて、時系列的な距離値の傾きを導出する。例えば、推定部14は、最小二乗法などの近似手法によって、時系列的な距離値の傾きを導出する。推定部14は、第1分割レコードから第7分割レコードの各々に含まれる時系列的な距離値の傾きを導出する。その結果、図20に示されるように、第1分割レコードに含まれる時系列的な距離値の傾きは、0.6597であり、第2分割レコードに含まれる時系列的な距離値の傾きは、1.0277であり、第3分割レコードに含まれる時系列的な距離値の傾きは、0.9944である。また、図20に示されるように、第4分割レコードに含まれる時系列的な距離値の傾きは、-1.1277であり、第5分割レコードに含まれる時系列的な距離値の傾きは、-0.9861であり、第6分割レコードに含まれる時系列的な距離値の傾きは、-0.7876であり、第7分割レコードに含まれる時系列的な距離値の傾きは、-0.7876である。
FIG. 20 is a diagram illustrating example 6 of processing of the terminal device according to the modification of the embodiment. In FIG. 20, the vertical axis is the distance value [m] and the horizontal axis is the elapsed time [s]. FIG. 20 is obtained by removing the measured values corresponding to the difference values less than m−Xσ and the measured values corresponding to the difference values m+Xσ in FIG. In other words, FIG. 20 shows the result of blocking the time-series distance values obtained by removing the distance values including the influence of noise.
The estimating unit 14 derives the inclination of the time-series distance values based on the result of the time-series blocking of the distance values. For example, the estimation unit 14 derives the slope of the time-series distance values by an approximation method such as the least squares method. The estimation unit 14 derives the slope of the time-series distance values included in each of the first to seventh divided records. As a result, as shown in FIG. 20, the slope of the time-series distance values included in the first split record is 0.6597, and the slope of the time-series distance values included in the second split record is , 1.0277, and the slope of the time-series distance values included in the third divided record is 0.9944. Further, as shown in FIG. 20, the slope of the time-series distance values included in the fourth split record is −1.1277, and the slope of the time-series distance values included in the fifth split record is , −0.9861, the gradient of the time-series distance values contained in the sixth divided record is −0.7876, and the gradient of the time-series distance values contained in the seventh divided record is − 0.7876.

図21は、実施形態の変形例に係る端末装置の処理の例7を示す図である。図21は、第1分割レコードから第7分割レコードの各々に含まれる時系列的な距離値の傾きを、前述した評価ルールに基づいて、評価した結果を示す。
推定部14は、第4分割レコードの傾きの符号の正負が、第3分割レコードの傾きの符号の正負を異なっているため、第4分割レコードは、第3分割レコードとは異なる通過者が登場したことによって、得られたものであると判定する。このため、推定部14は、第4分割レコードを削除している。
推定部14によって削除された第4分割レコード以外について考える。第1分割レコードから第3分割レコードの各々の傾きの符号の正負は同じであり、第5分割レコードから第7分割レコードの各々の符号の正負は同じである。また、第1分割レコードから第3分割レコードと、第5分割レコードから第7分割レコードとの符号の正負は異なる。この場合、推定部14は、一人の通過者は端末装置1aから遠ざかる方向へ移動し、一人の通過者は端末装置1aへ近づく方向に移動し、計二人が通過したと推定する。
実施形態の変形例では、一例として、端末装置1aが、一人又は二人を通過者として検出した場合について説明したが、この例に限られない。通過者が三人以上の場合についても適用できる。
ここでは、適用例として、通過数測定システム100aが、登山道等の道路幅が限定された屋外環境に適用される場合について説明したが、この限りでない。たとえば、通過数測定システム100が、登山道等の道路幅が限定された屋外環境に適用される場合についても適用できる。
21 is a diagram illustrating example 7 of processing of the terminal device according to the modification of the embodiment; FIG. FIG. 21 shows the results of evaluating the slope of the time-series distance values contained in each of the first to seventh divided records based on the above-described evaluation rule.
The estimating unit 14 determines that the sign of the gradient of the fourth divided record is different from the sign of the gradient of the third divided record, so that the fourth divided record has a different passer than the third divided record. It is judged that it is obtained by doing. Therefore, the estimation unit 14 deletes the fourth division record.
Consider records other than the fourth divided record deleted by the estimation unit 14 . The positive and negative signs of the slopes of the first to third divided records are the same, and the positive and negative signs of the fifth to seventh divided records are the same. Further, the positive/negative sign of the first to third divided records differs from that of the fifth to seventh divided records. In this case, the estimation unit 14 estimates that one passerby moves away from the terminal device 1a and one passerby moves closer to the terminal device 1a, so that a total of two passers have passed.
In the modified example of the embodiment, as an example, the case where the terminal device 1a detects one or two passers has been described, but the present invention is not limited to this example. It can also be applied when there are three or more passers.
Here, as an example of application, the case where the number-of-passes measurement system 100a is applied to an outdoor environment with a limited road width such as a mountain trail has been described, but this is not the only case. For example, the number-of-passes measurement system 100 can also be applied to an outdoor environment with a limited road width, such as a mountain trail.

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
例えば、上述した各装置の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、DVD(Digital Versatile Disc)等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバーやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(例えばDRAM(Dynamic Random Access Memory))のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であっても良い。
Although the embodiment of the present invention has been described in detail above with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to this embodiment, and design changes and the like are included within the scope of the present invention.
For example, a computer program for realizing the functions of the devices described above may be recorded in a computer-readable recording medium, and the program recorded in this recording medium may be read and executed by a computer system. Note that the “computer system” referred to here may include hardware such as an OS and peripheral devices.
In addition, "computer-readable recording medium" includes writable nonvolatile memories such as flexible discs, magneto-optical discs, ROMs and flash memories, portable media such as DVDs (Digital Versatile Discs), and computer system built-in media. A storage device such as a hard disk that
Furthermore, "computer-readable recording medium" means a volatile memory (e.g., DRAM (Dynamic Random Access Memory)), which holds the program for a certain period of time, is also included.
Further, the above program may be transmitted from a computer system storing this program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in a transmission medium. Here, the "transmission medium" for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
Further, the program may be for realizing part of the functions described above.
Further, it may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-described functions in combination with a program already recorded in the computer system.

1、1a、1b…端末装置、2…サーバー、10…動体検出部、11、11a…処理部、12…距離センサー部、13…演算部、14…推定部、15…記憶部、15a…通過者カウント情報、15c…設定情報、16…通信部、21…処理部、25…記憶部、25a…通過者関連情報、25b…端末情報、25c…設定情報、27…通信部、29…入出力部、100、100a…通過数測定システム DESCRIPTION OF SYMBOLS 1, 1a, 1b... Terminal device, 2... Server, 10... Moving body detection part, 11, 11a... Processing part, 12... Distance sensor part, 13... Calculation part, 14... Estimation part, 15... Storage part, 15a... Passage Person count information 15c Setting information 16 Communication unit 21 Processing unit 25 Storage unit 25a Passer-related information 25b Terminal information 25c Setting information 27 Communication unit 29 Input/output Part, 100, 100a... Passing number measurement system

Claims (7)

距離を測定する距離センサー部と、
前記距離センサー部が測定することによって得られた複数の測定結果を含む測定結果群から、測定時間に基づいて、複数の測定結果を含むブロックを一又は複数抽出し、抽出した一又は複数のブロックの各々に含まれる複数の測定結果を近似する演算部と、
前記演算部による一又は複数の前記ブロックの各々に含まれる複数の測定結果の近似結果に基づいて、前記距離センサー部が測定した動体の数と、移動方向とのいずれか一方又は両方を導出する推定部と
を備え
前記演算部は、一又は複数の前記ブロックの各々の長さに基づいて、動体の数が、複数であるか否かを判定する、端末装置。
a distance sensor that measures distance;
One or more blocks including a plurality of measurement results are extracted based on the measurement time from a measurement result group including a plurality of measurement results obtained by the distance sensor unit, and the extracted one or more blocks A computing unit that approximates a plurality of measurement results included in each of
Deriving one or both of the number of moving objects measured by the distance sensor unit and the moving direction based on the approximation result of the plurality of measurement results included in each of the one or more blocks by the calculation unit. comprising an estimator and
The terminal device , wherein the calculation unit determines whether or not the number of moving objects is plural based on the length of each of the one or more blocks .
前記演算部は、複数の前記測定結果から、エラーを含む測定結果を除去し、エラーを含む前記測定結果を除去した残りの測定結果群から、測定時間に基づいて、複数の測定結果を含むブロックを一又は複数抽出する、請求項1に記載の端末装置。 The computing unit removes measurement results containing errors from the plurality of measurement results, and a block containing a plurality of measurement results from a group of measurement results remaining after removing the measurement results containing errors, based on the measurement time. The terminal device according to claim 1, extracting one or a plurality of 前記演算部は、一又は複数の前記ブロックの各々に含まれる複数の前記測定結果の時系列に基づいて、近似式を導出し、
前記推定部は、前記演算部が導出した前記近似式の傾きに基づいて、前記動体の移動方向を導出する、請求項1又は請求項に記載の端末装置。
The computing unit derives an approximation formula based on the time series of the plurality of measurement results included in each of the one or more blocks,
The terminal device according to claim 1 or 2 , wherein the estimation unit derives the movement direction of the moving object based on the slope of the approximate expression derived by the calculation unit.
前記演算部は、一又は複数の前記ブロックの各々に含まれる複数の前記測定結果の時系列に基づいて、連続する二個の前記測定結果の差分を導出し、導出した複数の前記差分から統計値を導出し、前記差分と、前記統計値とに基づいて、複数の前記測定結果のいずれかを削除し、
複数の前記測定結果のいずれかを削除することによって得られた一又は複数の前記ブロックの各々に含まれる複数の前記測定結果の時系列に基づいて、近似式を導出する、請求項に記載の端末装置。
The computing unit derives a difference between the two consecutive measurement results based on the time series of the plurality of measurement results included in each of the one or more blocks, and calculates statistics from the plurality of derived differences. derive a value, and delete any of the plurality of measurement results based on the difference and the statistical value;
The approximation formula is derived based on the time series of the plurality of measurement results included in each of the one or more blocks obtained by deleting any of the plurality of measurement results. terminal equipment.
距離を測定する距離センサー部と、
前記距離センサー部が測定することによって得られた複数の測定結果を含む測定結果群から、測定時間に基づいて、複数の測定結果を含むブロックを一又は複数抽出し、抽出した一又は複数のブロックの各々に含まれる複数の測定結果を近似する演算部と、
前記演算部による一又は複数の前記ブロックの各々に含まれる複数の測定結果の近似結果に基づいて、前記距離センサー部が測定した動体の数と、移動方向とのいずれか一方又は両方を導出する推定部と
を備え
前記演算部は、一又は複数の前記ブロックの各々の長さに基づいて、動体の数が、複数であるか否かを判定する、システム。
a distance sensor that measures distance;
One or more blocks including a plurality of measurement results are extracted based on the measurement time from a measurement result group including a plurality of measurement results obtained by the distance sensor unit, and the extracted one or more blocks A computing unit that approximates a plurality of measurement results included in each of
Deriving one or both of the number of moving objects measured by the distance sensor unit and the moving direction based on the approximation result of the plurality of measurement results included in each of the one or more blocks by the calculation unit. comprising an estimator and
The system , wherein the calculation unit determines whether or not the number of moving objects is plural based on the length of each of the one or more blocks .
距離を測定する距離センサー部を備える端末装置が実行する測定方法であって、
前記距離センサー部が測定することによって得られた複数の測定結果を含む測定結果群から、測定時間に基づいて、複数の測定結果を含むブロックを一又は複数抽出し、抽出した一又は複数のブロックの各々に含まれる複数の測定結果を近似するステップと、
前記近似するステップによる一又は複数の前記ブロックの各々に含まれる複数の測定結果の近似結果に基づいて、前記距離センサー部が測定した動体の数と、移動方向とのいずれか一方又は両方を導出するステップと
一又は複数の前記ブロックの各々の長さに基づいて、動体の数が、複数であるか否かを判定するステップと
を有する通過数測定方法。
A measurement method performed by a terminal device including a distance sensor unit that measures distance,
One or more blocks including a plurality of measurement results are extracted based on the measurement time from a measurement result group including a plurality of measurement results obtained by the distance sensor unit, and the extracted one or more blocks approximating a plurality of measurements contained in each of
Deriving one or both of the number of moving objects measured by the distance sensor unit and the direction of movement based on the approximation result of a plurality of measurement results included in each of the one or more blocks in the approximating step and
determining whether the number of moving objects is plural based on the length of each of the one or more blocks;
A passing number measurement method having a
コンピュータに、
距離センサー部が測定することによって得られた複数の測定結果を含む測定結果群から、測定時間に基づいて、複数の測定結果を含むブロックを一又は複数抽出し、抽出した一又は複数のブロックの各々に含まれる複数の測定結果を近似するステップと、
前記近似するステップによる一又は複数の前記ブロックの各々に含まれる複数の測定結果の近似結果に基づいて、前記距離センサー部が測定した動体の数と、移動方向とのいずれか一方又は両方を導出するステップと
一又は複数の前記ブロックの各々の長さに基づいて、動体の数が、複数であるか否かを判定するステップと
を実行させる、コンピュータプログラム。
to the computer,
One or a plurality of blocks including a plurality of measurement results are extracted based on the measurement time from a measurement result group including a plurality of measurement results obtained by measurement by the distance sensor unit, and the extracted one or more blocks approximating a plurality of measurements within each;
Deriving one or both of the number of moving objects measured by the distance sensor unit and the direction of movement based on the approximation result of a plurality of measurement results included in each of the one or more blocks in the approximating step and
determining whether the number of moving objects is plural based on the length of each of the one or more blocks;
computer program that causes the
JP2019185973A 2019-10-09 2019-10-09 TERMINAL DEVICE, SYSTEM, PASSING NUMBER MEASUREMENT METHOD, AND COMPUTER PROGRAM Active JP7216631B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019185973A JP7216631B2 (en) 2019-10-09 2019-10-09 TERMINAL DEVICE, SYSTEM, PASSING NUMBER MEASUREMENT METHOD, AND COMPUTER PROGRAM

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019185973A JP7216631B2 (en) 2019-10-09 2019-10-09 TERMINAL DEVICE, SYSTEM, PASSING NUMBER MEASUREMENT METHOD, AND COMPUTER PROGRAM

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2021060910A JP2021060910A (en) 2021-04-15
JP7216631B2 true JP7216631B2 (en) 2023-02-01

Family

ID=75380382

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019185973A Active JP7216631B2 (en) 2019-10-09 2019-10-09 TERMINAL DEVICE, SYSTEM, PASSING NUMBER MEASUREMENT METHOD, AND COMPUTER PROGRAM

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7216631B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2022210204A1 (en) 2021-03-31 2022-10-06

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006322891A (en) 2005-05-20 2006-11-30 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd Passenger number detector and method
JP2007241960A (en) 2006-03-13 2007-09-20 Fuji Electric Device Technology Co Ltd Mobile object counter
JP2019117573A (en) 2017-12-27 2019-07-18 三菱電機株式会社 Person counter and person counting method

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3233584B2 (en) * 1996-09-04 2001-11-26 松下電器産業株式会社 Passenger detection device
JP2019036038A (en) * 2017-08-10 2019-03-07 株式会社Nttファシリティーズ Monitoring system and monitoring method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006322891A (en) 2005-05-20 2006-11-30 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd Passenger number detector and method
JP2007241960A (en) 2006-03-13 2007-09-20 Fuji Electric Device Technology Co Ltd Mobile object counter
JP2019117573A (en) 2017-12-27 2019-07-18 三菱電機株式会社 Person counter and person counting method

Also Published As

Publication number Publication date
JP2021060910A (en) 2021-04-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106165506B (en) Computing device, method and storage medium for identifying rogue access points
US9805217B2 (en) Device location history anonymization based on stop decision
US9510145B2 (en) Battery-saving in geo-fence context method and system
TWI724497B (en) People counting method, device and computer equipment
JP2016505990A5 (en)
US20120295635A1 (en) Information processing apparatus, management method, and non-transitory computer-readable medium thereof
JP7105383B2 (en) Image processing method, device, storage medium and electronic equipment
US9316505B2 (en) Analysis method, and analysis apparatus
JP7216631B2 (en) TERMINAL DEVICE, SYSTEM, PASSING NUMBER MEASUREMENT METHOD, AND COMPUTER PROGRAM
CN110113368B (en) Network behavior abnormity detection method based on sub-track mode
CN109977324B (en) Interest point mining method and system
CN111863270A (en) Disease infection probability determination method, device, system and storage medium
CN106066707A (en) The physical separation of detection portable set
WO2016165542A1 (en) Method for analyzing cache hit rate, and device
US11064028B2 (en) Method and apparatus for deduplication of sensor data
US10285011B2 (en) Determining locations for location signatures
US8248233B2 (en) Location filtering based on device mobility classification
JP2017022557A (en) Abnormality detection system
US20140315569A1 (en) Positioning System in a Wireless Communication Network
JPWO2019239756A1 (en) Object number estimation system, object number estimation method, and program
WO2020093828A1 (en) Method and apparatus for identifying whether device is located in target area, and electronic device
CN111367897B (en) Data processing method, device, equipment and storage medium
CN115002700B (en) Method and device for updating fingerprint database in indoor positioning
JP6676217B2 (en) Stress estimation system
JP7208215B2 (en) Information processing device, information processing method, and information processing program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20211122

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20220831

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220906

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20221019

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230110

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230120

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7216631

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150