JPH056500A - Moving body and equipment control system - Google Patents

Moving body and equipment control system

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JPH056500A
JPH056500A JP3191489A JP19148991A JPH056500A JP H056500 A JPH056500 A JP H056500A JP 3191489 A JP3191489 A JP 3191489A JP 19148991 A JP19148991 A JP 19148991A JP H056500 A JPH056500 A JP H056500A
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JP
Japan
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information
facility
moving body
control system
moving
Prior art date
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Pending
Application number
JP3191489A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Kazunori Takahashi
和範 高橋
Kanman Hamada
亘曼 浜田
Masao Takato
政雄 高藤
Kenji Baba
研二 馬場
Yasuo Morooka
泰男 諸岡
Takayoshi Yokota
孝義 横田
Junzo Kawakami
潤三 川上
Takashi Kiyokawa
隆司 清川
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.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
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Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
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Publication of JPH056500A publication Critical patent/JPH056500A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PURPOSE:To present a system which recognizes the attribute of a moving body and drives and controls an equipment as the object in accordance with this attribute. CONSTITUTION:The condition of the equipment is controlled based on a measuring means 1 which measures the moving body, a recognizing means 2 which recognizes the attribute of the moving body obtained by the measuring means, attribute information of the moving body obtained by the recognizing means, and information 4 indicating the state of the equipment as the movement object of the moving body. Thus, the control precision is improved because the equipment is controlled in accordance with the attribute of the moving body.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、例えば都市,地域、遊
園地,展示会場,ビル群,ビル等の人流ネットワーク計
測及び推定装置、及び上記都市,地域内などでのサービ
ス施設の制御装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an apparatus for measuring and estimating a pedestrian flow network of, for example, a city, an area, an amusement park, an exhibition hall, a group of buildings, a building, and a controller for a service facility in the city, area, etc. It is a thing.

【0002】従って、施設管理システム,情報案内サー
ビスシステム,行動指示システム(強制的,案内的);
移動体運行制御システム,移動体(車)乗入れ規制シス
テム,イベント開催支援システム,環境メディア演出シ
ステム,避難誘導システム,防犯監視システム,都市計
画支援システム,施設最適配置支援システム,市場調査
支援システム等人流情報を活用して都市活動を円滑,快
適,安全に行うための支援システムに応用できるもので
ある。
Therefore, a facility management system, an information guidance service system, an action instruction system (compulsory, guidance);
Mobile operation control system, mobile (car) entry restriction system, event holding support system, environmental media production system, evacuation guidance system, crime prevention monitoring system, city planning support system, optimal facility placement support system, market research support system, etc. It can be applied to a support system for smooth, comfortable and safe urban activities by utilizing information.

【0003】[0003]

【従来の技術】従来、都市における流れの問題として、
まず車両を対象とした場合は、交通管制システムがあげ
られる。この場合、車両感知器,イメージセンサ,AV
I(自動車両識別装置),カメラ等を計測装置として利
用している。特に画像処理の応用では、時間間隔を1〜
5分毎、項目として車両台数,平均走行速度,オキュパ
ンシ(occupancy )平均車長,車種別(大型,小型)交
流量を計測し信号制御に利用している(フジテクノシス
テム:監視制御システム実用便覧p1550,198
9)。また、人を対象とした場合は、高羽他による「I
TV画像による人の流れの実時間計測,電子通信学会技
術研究報告,IE80−73,1980.11」に報告
されている手法が従来行われていた。この場合、ITV
カメラを測定装置,VTRを記憶装置,コンピュータ他
を画像処理装置として用いており、人がまばらに移動し
ている箇所では人数を比較的正確に計測できるとされて
いる。
2. Description of the Related Art Conventionally, as a problem of flow in a city,
First, in the case of vehicles, a traffic control system can be mentioned. In this case, vehicle detector, image sensor, AV
I (automatic vehicle identification device), a camera, etc. are used as a measuring device. Especially in the application of image processing, the time interval is 1 to
Every 5 minutes, items such as number of vehicles, average running speed, average length of occupancy, and vehicle type (large or small) AC amount are measured and used for signal control (Fuji Techno System: Monitoring and Control System Practical Handbook) p1550, 198
9). In addition, when targeting people, "I
The method described in "Real-time measurement of human flow by TV image, Technical Report of IEICE, IE80-73, 198.11" has been performed. In this case, ITV
A camera is used as a measuring device, a VTR is used as a storage device, a computer and the like are used as an image processing device, and it is said that the number of people can be relatively accurately measured at a place where people are sparsely moving.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】上記の従来技術は、主
として点(計測点)における移動体の数・速度を計測す
ることについて述べたものであり、各点間の相互の影響
関係(時間遅れ含む)、そして点の状態変化の予測とい
うことについては考慮されておらず、また、移動体の属
性については何ら考慮されていなかった。また、天候・
日時などの情報は移動体の移動量に大きな影響を与える
にもかかわらず、それを経験的にしか考慮できなかっ
た。よって、その情報を見たときには、ドライバーや歩
行者は経験的な情報から真に必要な情報を自ら推定しな
ければならなかった。
The above-mentioned prior art is mainly described for measuring the number and speed of moving bodies at points (measurement points). It was not considered about the prediction of the state change of the point, and the attribute of the moving body was not considered at all. Also, the weather
Although information such as the date and time has a great influence on the amount of movement of a moving body, it can only be considered empirically. Therefore, when looking at the information, the driver and the pedestrian had to estimate the truly necessary information from the empirical information.

【0005】また上記の都市情報システムでは、各サー
ビス施設の内容,サービス時間帯等静的な情報しか得ら
れず、現時点でその地点へ行くベきか、どの順序で或い
は、どの順路で行くべきか、適切な判断が出来ない。な
ぜなら、各サービス点及び経路上の現時点の混み具合い
が不明であるためである。
In addition, in the above-mentioned city information system, only static information such as the contents of each service facility and service time zone can be obtained. At this point, it is necessary to go to that point, in what order, or in which route should it be taken? , I can't make a proper decision. This is because the current congestion level on each service point and route is unknown.

【0006】本発明の目的は、オンラインで車両や人の
流れの情報を検知し、それを天候や日時の情報と合わせ
てモデル化することにより、道路やサービス施設の現時
点だけでなく例えば今後の混み具合いなどの状態変化、
すなわち動的情報を正確に把握・予測し、それを提示す
るシステムを提供するにある。また本発明の他の目的
は、移動体の属性を認識し、それに応じて、対象となる
施設を駆動制御し得るシステムを提供することにある。
An object of the present invention is to detect information on the flow of vehicles and people online and model it together with information on the weather and date and time so that not only the present time of roads and service facilities but also future State changes such as congestion,
In other words, it is to provide a system that accurately grasps and predicts dynamic information and presents it. Another object of the present invention is to provide a system capable of recognizing an attribute of a moving body and drivingly controlling a target facility according to the attribute.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明では、施設に流入又は施設から流出する移動
体を撮像する撮像手段と、前記撮像された移動体の画像
情報から当該移動体の属性を認識する認識手段と、前記
施設の状態を表す情報を記憶する記憶手段と、前記認識
された移動体の属性情報と前記施設の状態を表す情報と
から施設の状態を変更する手段とを設け、前記移動体の
属性に応じて施設の状態を制御するようにしたものであ
る。
In order to achieve the above object, according to the present invention, an image pickup means for picking up an image of a moving body that flows into or out of a facility, and the moving body based on the image information of the picked-up moving body. Recognition means for recognizing the attribute of the facility, storage means for storing information indicating the state of the facility, and means for changing the state of the facility from the recognized attribute information of the moving body and the information indicating the state of the facility. Is provided, and the state of the facility is controlled according to the attribute of the moving body.

【0008】更にまた本発明では、移動体の数,速度及
び移動方向のうち少なくとも一つを測定する測定手段
と、前記移動体が移動する領域の状況を示す情報又は前
記移動体が利用する施設に関する情報を記憶する記憶手
段と前記測定された移動体に関する情報と前記領域に関
する情報又は施設に関するとからモデルを作成する演算
手段と、前記演算手段により作成されたモデルに関する
情報に対しアクセスし当該情報を表示する入出力手段に
よりシステムを構成したものである。
Further, according to the present invention, a measuring means for measuring at least one of the number, speed and moving direction of the moving body, information indicating the condition of the area where the moving body moves, or a facility used by the moving body. Storage means for storing information regarding information relating to the measured moving body and information regarding the area or information regarding the facility, and computing means for accessing the information relating to the model created by the computing means. The system is composed of input / output means for displaying.

【0009】[0009]

【作用】施設に流入又は施設から流出する移動体がテレ
ビカメラ等で撮像される。撮像された移動体の画像情報
から移動体が人であれば性別,年齢等の属性が画像処理
により認識される。この属性と予め記憶された施設の状
態を表す情報とから施設の状態が変更される。これによ
り移動体の属性に応じた施設の制御が可能となる。
[Operation] A moving body that flows in or out of the facility is imaged by a television camera or the like. If the moving body is a person, attributes such as gender and age are recognized by image processing from the image information of the moving body taken. The state of the facility is changed based on this attribute and the information indicating the state of the facility stored in advance. This makes it possible to control the facility according to the attribute of the moving body.

【0010】またカメラ等の測定手段により移動体の
数,速度及び移動方向のうち少なくとも一つが測定さ
れ、予め記憶された移動体の移動する領域の状況を示す
情報又は移動体が利用する施設に関する情報と測定され
た移動体の情報とから演算手段により例えば移動体の数
を日時,天候等により平均化したものであるモデルが作
成され、この作成されたモデルに関する予測情報が表示
されるので、道路や施設等の混み具合を正確に把握する
ことが出来る。
At least one of the number, speed and moving direction of the moving body is measured by a measuring means such as a camera, and the information is stored in advance indicating the condition of the moving area of the moving body or the facility used by the moving body. From the information and the information on the measured moving bodies, a model is created by calculating means, for example, the number of moving bodies is averaged according to the date and time, the weather, etc., and the prediction information about the created model is displayed. It is possible to accurately grasp the congestion level of roads and facilities.

【0011】[0011]

【実施例】以下、本発明の実施例を図1を用いて説明す
る。システムは1つ以上の測定装置1,1つ以上の入出
力装置2,1つ以上の演算装置3,1つ以上の記憶装置
4からなり、演算装置3に他の装置が接続されている構
成をとる。
EXAMPLE An example of the present invention will be described below with reference to FIG. The system is composed of one or more measuring devices 1, one or more input / output devices 2, one or more computing devices 3, one or more storage devices 4, and the computing device 3 is connected to other devices. Take

【0012】まず、測定装置1の構成を図2を用いて説
明する。測定装置1はテレビカメラのような移動体観測
装置11、その観測装置から送られてきた画像データの
ような観測情報を処理する観測情報演算装置12、その
演算装置で処理された情報を表示する表示装置13及び
処理された情報を記憶する記憶装置14から構成され
る。
First, the structure of the measuring apparatus 1 will be described with reference to FIG. The measuring device 1 displays a moving body observation device 11 such as a television camera, an observation information calculation device 12 that processes observation information such as image data sent from the observation device, and information processed by the calculation device. It comprises a display device 13 and a storage device 14 for storing processed information.

【0013】さらに測定装置1を図3を用いて詳細に説
明すると、移動体観測装置11は常時移動体をテレビカ
メラ等で観測し、その情報を観測情報処理装置12へ送
る。演算装置では、まず常時送られてくる画像情報を所
定の時間間隔Δt毎に切り出す。もし送られてくる情報
がアナログであればここでそれをディジタルに変換す
る。次にΔt毎の画像の差分をとることによって背景成
分を除去し、移動体の情報だけを取り出す。そして、移
動体の数をカウントする。カウントにはディジタル画像
情報をスキャンする方法を用いる。カウンタが0から出
発し、画像データを上から横方向にスキャンしていく。
そして、0以外の情報を検出した時点で、もしカウンタ
が0ならば、カウンタを1増加する。その時、0以外の
情報を検出した場所と続けて横にスキャンしていった時
に次に0になる場所の1つ手前の場所(即ち、0以外の
情報の存在する両端点)をメモリに記憶しておく。そし
て、続けて横にスキャンしていき、もしまた、0以外の
情報を検出した場合には同様にカウンタを1増加し、0
以外の情報の存在する両端点を先に記憶した情報に追加
して記憶しておく。続けて横にスキャンしていって、も
し0のまま横のラインの最後にきたら次のラインの先頭
からスキャンを始める。もしカウンタが0でなければ、
0以外の情報の存在する両端点を検出し、先に記憶して
おいた両端点の情報と比較する。この時記憶してある両
端点の中でその範囲が重なっているものが1つだけあれ
ば、カウンタは操作せずに横のラインを最後までスキャ
ンした時点で先に記憶しておいた情報を消去して、今検
出した情報をメモリに記憶する。もし2つ以上あればそ
の数だけカウンタから減じ、同様にメモリ操作する。も
し重なっているものがなければカウンタを1増加し、同
様にメモリ操作する。このようにして最後のラインまで
スキャンした時点で移動体の数のカウントが終了する。
Further, the measuring device 1 will be described in detail with reference to FIG. 3. The moving body observing device 11 constantly observes the moving body with a television camera or the like, and sends the information to the observation information processing device 12. The arithmetic device first cuts out the image information that is constantly sent at predetermined time intervals Δt. If the information being sent is analog, it is converted to digital here. Next, the background component is removed by taking the difference between the images for each Δt, and only the information of the moving body is extracted. Then, the number of moving bodies is counted. A method of scanning digital image information is used for counting. The counter starts from 0, and the image data is scanned horizontally from above.
If the counter is 0 at the time when the information other than 0 is detected, the counter is incremented by 1. At that time, the location where the information other than 0 is detected and the location immediately before the location where the next 0 is detected when scanning horizontally (that is, the end points where the information other than 0 exists) are stored in the memory. I'll do it. Then, scanning is continued horizontally, and if information other than 0 is detected, the counter is similarly incremented by 1 to 0.
Both end points where information other than is present are added to the previously stored information and stored. Continuing to scan horizontally, if 0 is reached at the end of the horizontal line, scanning is started from the beginning of the next line. If the counter is not 0,
The end points where information other than 0 exists are detected and compared with the previously stored end point information. At this time, if there is only one of the both end points that the range overlaps, the information stored earlier when the horizontal line is scanned to the end without operating the counter is displayed. It erases and stores the information just detected in memory. If there are two or more, the counter is decremented by that number and memory operation is performed in the same manner. If there is no overlap, the counter is incremented by 1 and memory operation is performed in the same manner. In this way, the count of the number of moving objects is completed when the last line is scanned.

【0014】また、処理の中で後の移動速度・方向の計
算のために、移動体の中心を求めておく。中心はスキャ
ンの始まったラインとスキャンの終わりのライン及び両
端点情報で最も右と最も左の点で囲まれた長方形領域の
中心とする。
Further, in the processing, the center of the moving body is obtained for later calculation of the moving speed / direction. The center is the center of a rectangular area surrounded by the line at the start of scanning, the line at the end of scanning, and the rightmost and leftmost points in the end point information.

【0015】以上の処理により、Δtをはさんだ2つの
画像の差像の情報より、移動体の数とそれぞれの移動体
(差像)の中心がわかる。よって、画像の差像の連続し
た2枚を用いて移動体の中心の情報により移動体の移動
ベクトルが計算できるから速度・方向がわかる。
By the above processing, the number of moving objects and the center of each moving object (difference image) can be known from the information of the difference image between the two images across Δt. Therefore, since the moving vector of the moving body can be calculated from the information on the center of the moving body using two consecutive difference images, the velocity and direction can be known.

【0016】このようにして移動体の数・速度・方向を
測定した場合、個々の移動体をトラッキングしていくこ
とによって、移動軌跡として流れ情報を得ることができ
る。これにより、この移動軌跡を解析することによっ
て、流れの異常を検出することが可能となる。即ち、道
路における車両を対象としたとき、右折・左折・直進以
外の移動軌跡が得られた場合、その地点で事後が発生し
ている可能性が高い。あるいは、信号と車両の進行状況
から、例えば青信号で渋滞が発生していないにもかかわ
らずある時間以上車両が動かない場合も、事故が発生し
ている可能性が高い。又、通路における人を対象とした
とき、障害物以外のものをさけて通る、つまり、人が通
らない部分がある場合、そこで何か事故が発生している
可能性が高い。このようにして異常発生のアラームとし
て用いることで、その時だけカメラ等からの画像を見て
異常の有無を確認するだけで良く、人が常時監視するよ
うな負荷を低減した上で、かつ早急な対応が可能とな
る。
When the number, speed, and direction of the moving bodies are measured in this way, the flow information can be obtained as a movement locus by tracking each moving body. Thereby, it becomes possible to detect the abnormality of the flow by analyzing the movement locus. That is, when a moving path other than a right turn, a left turn, or a straight line is obtained when targeting a vehicle on a road, it is highly possible that a post-event has occurred at that point. Alternatively, from the traffic lights and the progress status of the vehicle, if the vehicle does not move for a certain period of time, for example, even though there is no traffic congestion at the green traffic light, it is highly possible that an accident has occurred. Further, when a person in the passage is targeted to pass an object other than an obstacle, that is, if there is a portion where the person does not pass, there is a high possibility that some accident has occurred there. By using it as an alarm for the occurrence of an abnormality in this way, it is sufficient to check the presence or absence of an abnormality only by looking at the image from the camera etc. at that time, while reducing the load that a person constantly monitors, and urgently. Correspondence becomes possible.

【0017】また、これを施設の入口に設置すれば、移
動体の流れは基本的には中に入るものと外ヘ出ていくも
のを分けてカウントできる。よって、施設の容量の情報
と組み合わせて現在の混雑度や施設の利用数そのものあ
るいは施設を利用するための待ち時間を表示する表示装
置13で情報を表示することで利用者に告知し、またそ
の情報を記憶装置14で記憶しておくことにより施設利
用状況の把握が定量的に可能となる。待ち時間はサービ
ス提供情報とその時の待ち客数とから計算できる。
Also, if this is installed at the entrance of the facility, the flow of the moving body can be basically counted separately for those entering the inside and those flowing out. Therefore, the user is notified by displaying the information on the display device 13 that displays the current congestion degree, the number of times the facility itself is used or the waiting time for using the facility in combination with the information on the capacity of the facility, and By storing the information in the storage device 14, it is possible to quantitatively grasp the facility usage status. The waiting time can be calculated from the service provision information and the number of waiting customers at that time.

【0018】また、これらの情報を表示する装置は個々
の施設のそれぞれだけでなく、全部あるいは幾つかのも
のをまとめて表示することも可能である。その際には地
図と同時に表示することによって、より判り易くするこ
ともできる。また、情報の数が多くなれば、一度に表示
できないため、必要なものを例えば、ライトペン,マウ
ス等のポインティングデバイスにより指示することで表
示させることも可能である。
Further, the device for displaying the above information can display not only each of the individual facilities but also all or some of them together. In that case, it is also possible to make it easier to understand by displaying it together with the map. Further, if the number of pieces of information becomes large, it cannot be displayed at one time, so that it is possible to display necessary information by pointing with a pointing device such as a light pen or a mouse.

【0019】また、駅内やエレベータ前のホール等の様
に人が比較的静止している場所では、その上方にカメラ
を設置することで、そこにどれだけの人数がいるか計測
することが可能である。
Also, in a place where people are relatively stationary, such as in a station or in a hall in front of an elevator, it is possible to measure how many people there are by installing a camera above it. Is.

【0020】また、図4に示す道路の交差点のように、
人や車両のような移動体が複雑に動いている箇所を1つ
のテレビカメラ等で撮影している場合には、図3で説明
したように移動体観測装置11の画像を観測情報処理装
置12で処理する前に、事前に設定しておいた画像の部
分領域(図4中の破線で囲まれた領域である人数測定用
抽出画像と、一点鎖線で囲まれた領域である車両数測定
用抽出画像)を抽出する処理を施す。そして、抽出され
た部分画像毎に観測情報処理装置12の処理を行うので
ある。この場合、もし処理装置の処理速度が遅くなり、
観測情報が送られてくるタイミングに間に合わなくなる
ような場合は、処理装置を複数並列に動作させることに
より対処することができる。
Further, like the road intersection shown in FIG.
When a moving body such as a person or a vehicle is moving in a complicated manner with one TV camera or the like, the image of the moving body observing device 11 is observed by the observation information processing device 12 as described with reference to FIG. Before processing, the partial area of the image that has been set in advance (extracted image for number of people, which is the area surrounded by the broken line in FIG. 4, and for vehicle number measurement, which is the area surrounded by the alternate long and short dash line) Extracted image) is extracted. Then, the processing of the observation information processing device 12 is performed for each of the extracted partial images. In this case, if the processing speed of the processing device becomes slow,
If the observation information is not delivered in time, it can be dealt with by operating a plurality of processing devices in parallel.

【0021】ここで、上述したような比較的広い範囲の
測定と比較的狭い範囲の測定を、別々のカメラで測定す
る場合も考えられるが、カメラがズーム機能を有する場
合は、1台のカメラで測定することが可能である。この
場合は、全体を見渡すときには移動体の数・速度・方向
のようなマクロな情報を検出し、ズームして部分領域を
見るときには個体のミクロな属性情報(例えば人であれ
ば、男女の区別であるとか,大人と子供の区別であると
か,迷子かどうか,不審者かどうか等)を検出するとい
うように、その測定の目的によって使いわけることも可
能である。
Here, it is conceivable that the measurement of a relatively wide range and the measurement of a relatively narrow range as described above are performed by separate cameras, but when the cameras have a zoom function, one camera is used. It is possible to measure with. In this case, macro information such as the number, speed, and direction of moving objects is detected when overlooking the whole, and microscopic attribute information of an individual when zooming to view a partial area It is also possible to use them depending on the purpose of the measurement, such as detecting the difference between an adult and a child, whether the child is lost, whether it is a suspicious person, etc.).

【0022】さらに、上方に備えた2台のカメラを用い
てステレオ画像を処理することで、三角測量の原理から
奥行き情報を得ることができる。これにより人間の背の
高さを求めることができ、大人と子供を区別することが
できる。
Further, the depth information can be obtained from the principle of triangulation by processing the stereo image using the two cameras provided above. This makes it possible to determine the height of a human being and distinguish between adults and children.

【0023】以下では、前述した移動体としての人の属
性情報を識別する方法について説明する。まず、光学系
によって、撮像した画像を対象に説明する。属性を認識
する前の段階で必要となる画像からの人の切り出しアル
ゴリズムとしては、撮影した原画像と人等の移動体のな
い背景画像との差分画像を求める。尚、ここで上記の原
画像と背景画像とは共にディジタル画像であり、ここで
背景画像は時間に応じた複数のものを切り替えて用いた
り、背景画像がうまく得られない場合は自己回帰移動平
均モデルを用いて推定したりする必要がある。上記差分
画像を求めることは、即ち、各ピクセルごとの引き算を
行うことを意味するものである。一般的に移動体として
の人は背景とは異なる情報を持つため、これにより人の
いない部分は0、人のいる部分は0以外の値を持つこと
となる。これによって、ある閾値を持って引き算した値
を0と1に2値化する。そして一人一人を区別するため
に2値化した画像にラベルを付け、この画像をマスクと
して原画像と掛け合わせる。これによって、背景を除い
た人だけの画像情報が得られ、人の切り出しが完了す
る。
Hereinafter, a method of identifying the attribute information of the person as the moving body will be described. First, an image captured by the optical system will be described. As an algorithm for cutting out a person from an image, which is necessary before recognizing an attribute, a difference image between a captured original image and a background image without a moving body such as a person is obtained. Here, both the original image and the background image are digital images, and here, a plurality of background images are switched and used, or if the background image cannot be obtained successfully, the autoregressive moving average is used. It needs to be estimated using a model. Obtaining the difference image means that subtraction is performed for each pixel. In general, a person as a moving body has information different from the background, so that a portion having no person has a value of 0 and a portion having a person has a value other than 0. As a result, the subtracted value with a certain threshold value is binarized into 0 and 1. Then, a label is attached to the binarized image in order to distinguish each person, and this image is used as a mask for multiplication with the original image. As a result, the image information of only the person excluding the background is obtained, and the cutout of the person is completed.

【0024】次に、得られた一人一人の画像から、その
属性を判定する方法について説明する。男女,年齢ある
いは職業といった人の属性を識別するためには、一つの
条件だけで判定するのではなく、いくつかの条件を組み
合わせて判定する必要がある。即ち、一つの条件だけで
はその属性の絶対的な判定は困難である。よって、複数
の条件と属性との相関関係から判定することがより精度
の高い判定方法といえる。以下にその判定条件について
説明する。第1の条件はスカートの有無による男女の識
別である。一般的にはスカートは女性の衣装であるか
ら、その有無が判定できれば少なくともスカートを身に
付けている人は女性であると判断できる。その判定法と
しては、人が立っている方向を画面の縦方向であるとす
ると、一人一人の2値画像において腰から下(例えば人
の画像の下半分)の横方向の長さを順番に並べていった
ときに、その長さが急激に変化する場合、スカートを身
に付けていると判定できる。あるいはその長さのシーケ
ンスの微分値を見て、その値の急激な変化を持ってスカ
ートを身に付けていると判定することも可能である。ま
た長さのシーケンスは腰から足先に向かって並べて判定
する場合と、足先から腰に向って並べて判定する場合の
2つの方法が可能である。次に、第2の条件はヒゲの有
無による男女・年齢識別である。ヒゲは大人の男性特有
のものであるから、その有無が判定できれば条件として
使用できる。その判定法としては人の正面からの顔の画
像における口周辺の色分布から、人の肌の色と異なる色
がある閾値以上含まれていれば、それをヒゲとみなす方
式が考えられる。また、口周辺の画像を抽出するには人
における口のおおよその位置は決まっているため、予め
その抽出位置を設定することができる。次に、第3の条
件は唇の色分析による男女・年齢識別である。即ち口紅
の有無を判定し、口紅を塗っていれば大人の女性である
と判定するものである。その判定方法は前述の方法と同
様に口を抽出し、色分布をとる。もし赤の成分がある閾
値以上であれば女性と判定するものである。次に、第4
の条件は身長差による年齢識別である。一般的に子供は
背が低いので、人の画像の高さ情報からある閾値をもっ
て大人と子供を区別することが可能である。但し、背の
低い大人もいれば背の高い子供もいるため、これは絶対
的な条件ではなく、補助的な条件として使用する。その
閾値として十分小さな値を用いれば、子供としての判定
条件として使用できる。次に第5の条件は衣服の色分析
による男女の識別である。その判定方法は、予め複数の
男女別に服装の色分布を求め、統計的処理を用いてそれ
らを分類しておく。そして、対象となる人の画像の色分
布から属する分類を求め、男女を判定するものである。
この方式も前述の身長差による男女の判定と同様にはっ
きりと区別できるものではなく、補助的条件として使用
するものである。さらに第6の条件は、髪の長さによる
男女の判定である。一般的に男性よりも女性の方が髪の
長い人が多いので、髪の長い人は女性である可能性が大
きいと判定できる。その判定方法は、人の画像の頂上部
は髪であるとして、それと同様の色分布を求める。そし
てその形状から髪の長さを判定する。あるいは人の画像
の頭部の色分布から、それより顔が正面を向いている
か,横を向いているか、又は後を向いているかを判定す
る。次に、正面を向いている場合には髪の部分の面積と
頭部の面積との比を、また横又は後を向いている場合に
は髪の部分の面積と全身の面積との比を求め、それがあ
る閾値以上の場合は髪が多く、よって髪が長いと判定す
る。その他の条件としては、前述したスカートだけでな
く、服装を認識して判定することも可能である。
Next, a method for determining the attribute of each obtained image will be described. In order to identify a person's attributes such as sex, age, or occupation, it is necessary to combine not only one condition but also some conditions to make a determination. That is, it is difficult to determine the attribute absolutely by using only one condition. Therefore, it can be said that the determination method based on the correlation between the plurality of conditions and the attribute is more accurate. The determination condition will be described below. The first condition is the identification of men and women by the presence or absence of skirts. Generally, since the skirt is a female costume, at least the person wearing the skirt can be determined to be a female if the presence or absence of the skirt can be determined. As a judgment method, if the direction in which a person stands is the vertical direction of the screen, the horizontal length from the waist to the bottom (for example, the lower half of the person's image) in each binary image is sequentially If the lengths change abruptly when arranged, it can be determined that the skirt is worn. Alternatively, it is possible to see the differential value of the sequence of the length and determine that the skirt is worn with a sharp change in the value. There are two possible methods for determining the length sequence, one in which the length is determined from the hips to the toes and the other in the sequence from the feet to the hips. Next, the second condition is gender discrimination based on the presence or absence of a beard. Since the beard is unique to an adult male, it can be used as a condition if its presence can be determined. As a determination method, if the color distribution around the mouth in the image of the face from the front of the person includes a color that is different from the color of the human skin to a certain threshold value or more, then it is considered to be considered as a beard. Further, since the approximate position of the mouth of a person is determined in order to extract the image around the mouth, the extraction position can be set in advance. Next, the third condition is gender / age discrimination by lip color analysis. That is, the presence or absence of lipstick is determined, and if lipstick is applied, it is determined that the woman is an adult woman. The determination method is to extract the mouth and take the color distribution in the same manner as the above-mentioned method. If the red component is above a certain threshold, it is determined to be female. Next, the fourth
The condition is the age discrimination based on the height difference. Since children are generally short, it is possible to distinguish between adults and children with a certain threshold from the height information of the image of a person. However, this is not an absolute requirement, as some adults are short and some children are tall, so this is used as an auxiliary requirement. If a sufficiently small value is used as the threshold, it can be used as a determination condition for a child. Next, the fifth condition is the identification of men and women by color analysis of clothes. The determination method is to obtain the color distributions of clothes for a plurality of men and women in advance and classify them using statistical processing. Then, the classification to belong to is obtained from the color distribution of the image of the target person, and the gender is determined.
This method is also not as distinct as the above-mentioned judgment of a man and a woman based on the height difference, and is used as an auxiliary condition. Furthermore, the sixth condition is the determination of male and female by the length of hair. Since there are generally more women with longer hair than men, it can be determined that a person with longer hair is more likely to be a woman. The determination method assumes that the top of a person's image is hair and obtains the same color distribution as that. Then, the hair length is determined from the shape. Alternatively, it is determined from the color distribution of the head of the image of the person whether the face is facing forward, sideways, or rearward. Next, when facing the front, the ratio of the area of the hair to the area of the head, and when facing the side or back, the ratio of the area of the hair to the area of the whole body. If it is above a certain threshold, it is determined that there is a lot of hair and that the hair is long. As other conditions, not only the above-mentioned skirt, but also clothing can be recognized and determined.

【0025】以上は光学系により撮像した画像を対象と
したものであるが、以下ではそれ以外のものに付いて説
明する。まず、X線を用いた方式について説明する。X
線を用いた場合、体の表面だけでなく、内部の情報も知
ることができる。よって、その体型的な特徴から男女を
判別することが可能となる。また、骨の断層情報からそ
の人の年齢を正確に求めることが可能となる。これには
医療用のMRI技術を応用することも可能である。一
方、ステレオ画像やレーザー光の反射波等から画像内の
人の高さの情報を得ることができる。それより人の体型
を求めることができ、男女の識別が可能となる。これら
いくつかの判定条件から、それらを組み合わせることに
よって、より精度の高い属性認識が可能となる。
The above is for an image picked up by the optical system, but the other ones will be described below. First, a method using X-rays will be described. X
When using lines, not only the surface of the body but also the information inside can be known. Therefore, it is possible to discriminate between men and women based on their physical characteristics. Further, it becomes possible to accurately obtain the age of the person from the bone fault information. It is also possible to apply medical MRI technology to this. On the other hand, information on the height of a person in the image can be obtained from a stereo image, a reflected wave of laser light, or the like. The body type of the person can be obtained from it, and the gender can be identified. By combining these judgment conditions, it is possible to perform more accurate attribute recognition.

【0026】以上の人の属性判定方法を用いることによ
り、以下のようなシステムを実現することができる。ま
ず、街路における通行人の属性を判定することによっ
て、ショーウィンドウの展示物を変えるような施設制御
が可能となる。例えば、アパレル関係の店に適用した場
合、男性にアピールするディスプレイ、女性にアピール
するディスプレイ等を用意して、それらを入れ替えられ
る機構を設ける。そして、通行人の男女比に応じてそれ
らを入れ替えるような制御が可能となる。また、レスト
ランのショーケースに適用した場合は、それを見ている
人の属性によって、子供には子供が好みそうなメニュー
を、女性には女性が好みそうなメニューを提示すること
で強くアピールすることができる。あるいは、CD,A
TMなどの銀行端末や、一般の計算機と人とのインタフ
ェースについても、そのサービスを受けている人の属性
を判定し、それぞれ個別に対応することによって、親し
みやすい対応が可能となり、きめ細かな対応が可能とな
る。
The following system can be realized by using the above-mentioned person attribute determining method. First, by determining the attributes of passers-by on the street, it becomes possible to control facilities such as changing the exhibit in the show window. For example, when applied to a store related to apparel, a display appealing to men, a display appealing to women, and the like are prepared, and a mechanism for exchanging them is provided. Then, it is possible to perform control such that they are replaced according to the gender ratio of passersby. Also, when applied to a restaurant showcase, depending on the attributes of the person who is watching it, it will strongly appeal by presenting a menu that children may like to children and a menu that women may like to women. be able to. Or CD, A
Even for bank terminals such as TM and interfaces between general computers and people, by judging the attributes of the person who receives the service and responding to each individually, it is possible to provide a friendly and detailed response. It will be possible.

【0027】以上、テレビカメラ等を用いて測定する例
を述べたが、これはそのほか赤外線カメラ,音センサ,
重量センサ,においてセンサ等の受信型のセンサによっ
ても測定可能である。また、赤外線センサ,超音波,レ
ーダ等の発信型のセンサを用いて測定することも可能で
ある。
The example of measurement using a television camera or the like has been described above. In addition to this, an infrared camera, a sound sensor,
The weight sensor can also be measured by a reception type sensor such as a sensor. It is also possible to perform measurement using a transmission type sensor such as an infrared sensor, ultrasonic wave, or radar.

【0028】まず、赤外線カメラでは移動体から発して
いる熱を検出してそれを画像化することで測定可能であ
る。
First, with an infrared camera, it is possible to measure by detecting the heat generated from a moving body and imaging it.

【0029】音センサでは、移動体が発する音を検出し
て、それを周波数分析することで、個体の分離による数
の計測あるいは全体の量の概算が可能となる。あるいは
音の大きさと移動体の数との相関から全体の数の概算を
することも可能である。さらに音センサを複数用いるこ
とによって周波数分析により移動体の移動方向や移動速
度の測定も可能となる。
In the sound sensor, the sound emitted by the moving body is detected and the frequency thereof is analyzed, whereby the number can be measured by separating the individuals or the total amount can be roughly estimated. Alternatively, it is possible to estimate the total number from the correlation between the loudness and the number of moving objects. Furthermore, by using a plurality of sound sensors, it is possible to measure the moving direction and moving speed of the moving body by frequency analysis.

【0030】重量センサでは、エレベータや電車の車両
において、内部の重量を計測してその値から人数を推定
する。これは例えばエスカレータやオートロード,一般
車両にも適用できるが、さらに建家内のフロアや一般車
道・歩道に埋め込んで、人や車両の情報を計測すること
も可能である。
The weight sensor measures the internal weight of a vehicle such as an elevator or a train and estimates the number of people from the measured internal weight. This can be applied to, for example, an escalator, an auto road, or a general vehicle, but it can also be embedded in a floor in a building, a general roadway, or a sidewalk to measure information about people or vehicles.

【0031】においセンサでは、人であればたばこや化
粧品や体臭や口臭あるいは人の発する二酸化炭素等、車
両であれば窒素や炭素の酸化物濃度等をその成分を分析
することで検出し、その検出量と実際の数との相関から
移動体の測定が可能となる。また、赤外線センサは線状
に発した赤外線を横切ることで移動体の存在を検出する
ものである。それを移動方向に対して垂直に並べること
によって、移動体が赤外線を横切る時間差や順番によっ
て移動体の速度や方向を検出したり、高さ方向に並べる
ことで移動体の高さを検出したりすることが可能であ
る。超音波センサでも同様なことが可能である。また、
レーダを使うことによっても、移動体の検出が可能であ
る。
The odor sensor detects cigarettes, cosmetics, body odors and bad breath or carbon dioxide emitted by humans in the case of humans, and nitrogen or carbon oxide concentrations in the case of vehicles by analyzing its components, and The moving object can be measured from the correlation between the detected amount and the actual number. Further, the infrared sensor detects the presence of a moving object by traversing infrared rays emitted linearly. By arranging them vertically to the moving direction, the speed and direction of the moving body can be detected by the time difference and order in which the moving body crosses the infrared ray, and by arranging them in the height direction, the height of the moving body can be detected. It is possible to The same can be done with an ultrasonic sensor. Also,
It is also possible to detect moving objects by using radar.

【0032】また、テレビカメラでは十分な明るさがな
いと、測定精度が落ちるため、例えば、照度計によって
明るさをオンラインで計測しておくことによって、ある
所定値以下の明るさでは、赤外線カメラに切り換えこと
が可能となる。
If the TV camera does not have sufficient brightness, the measurement accuracy will drop. Therefore, for example, by measuring the brightness online with an illuminometer, the brightness of the infrared camera is lower than a predetermined value. Can be switched to.

【0033】一方、移動体それぞれが発信機をもってい
る場合には上述したような測定装置ではなく、その発信
機からの情報を受信する装置によって、その近辺の移動
体の数・速度・方向を測定でき、さらに受信装置を複数
個所に設置することによって、広範囲における移動体の
追跡が可能となる。また、発信される情報の中にその個
体の属性(例えば、人ならば性別・年齢・氏名・住所・
電話番号・職業・趣味・入手したい情報等、両車ならば
車番・車種・所有権・所在地・乗車物または人の属性・
目的地・入手したい情報等)を含めることによって、よ
り詳細に流れを把握することができる。ここで、発信機
は移動体全部が持っていれば、最も正確な情報が得られ
るが、ある特定数を持っていて、その情報を計測しても
それをサンプルとして全体の流れの推定が可能である。
On the other hand, when each mobile unit has a transmitter, the number, speed and direction of the mobile units in the vicinity are measured by a device that receives information from the transmitter, not by the measuring device as described above. In addition, by installing the receiving device at a plurality of places, it becomes possible to track the moving body in a wide range. Also, in the transmitted information, the attribute of the individual (for example, if it is a person, sex, age, name, address,
Telephone number, occupation, hobby, information you want to obtain, etc., if both cars, car number, car type, ownership, location, attribute of vehicle or person,
The flow can be grasped in more detail by including the destination / information to be obtained. Here, the transmitter can obtain the most accurate information if all mobiles have it, but it has a certain number and even if that information is measured, it can be sampled to estimate the overall flow. Is.

【0034】図1の入出力装置2の詳細を図5に示す。
入出力装置2はシステムが保持している情報にアクセス
したり、システムの各種の装置を操作するための端末で
あり、入力装置としてはキーボード、マウス,タッチパ
ネル,テンキー等を、そして出力装置としては表示装置
として汎用のディスプレイ,専用のパネル等を、印刷装
置としてプリンタ等をそれぞれいろいろなパターンで組
み合わせたものを複数設置する。特に、対象地域の地図
を表示する専用パネルには、測定装置の設置場所をLE
Dで表示し、測定装置で測定された情報をLEDや液晶
を用いた表示素子によって表示するだけでなく、ITV
を用いた場合には実際に撮影している映像を同時に映し
出す。また、測定点が多数になるとそれをすべて表示す
るには限界がある。そのような場合には必要なものをポ
インティングデバイスによって指示することによって選
択的に表示する機能を持たせることによって対処でき
る。また、入出力装置は固定型有線接続の物から、可動
型無線接続の物までその通信経路のあり方によって、い
くつかの組合わせが可能である。
Details of the input / output device 2 of FIG. 1 are shown in FIG.
The input / output device 2 is a terminal for accessing information held by the system and operating various devices of the system. The input device is a keyboard, a mouse, a touch panel, a numeric keypad, and the like, and the output device is an output device. A general-purpose display, a dedicated panel, and the like are installed as the display device, and a plurality of printers and the like are combined in various patterns as the printing device. Especially, on the dedicated panel that displays the map of the target area, the installation location of the measuring device is LE
Not only the information displayed by D and the information measured by the measuring device is displayed by the display element using the LED or the liquid crystal, the ITV is also displayed.
When is used, the video that is actually being shot is displayed at the same time. Also, when there are a large number of measurement points, there is a limit in displaying all of them. In such a case, it can be dealt with by providing a function of selectively displaying what is required by a pointing device. Further, the input / output device can be combined in several ways depending on the way of the communication path, from fixed wired connection to movable wireless connection.

【0035】図1の演算装置3の詳細を図6に示す。演
算装置3は主として1つ以上の測定装置別モデル作成機
構31,影響伝搬モデル作成機構32,要因分析パター
ン化機構33及び入力制御機構34,出力制御機構35
を有する。
Details of the arithmetic unit 3 of FIG. 1 are shown in FIG. The computing device 3 is mainly composed of one or more measurement device-specific model creation mechanism 31, influence propagation model creation mechanism 32, factor analysis patterning mechanism 33, input control mechanism 34, and output control mechanism 35.
Have.

【0036】入力制御装置34は測定装置1から送られ
ている情報を上記3つの機構31と32と33に送る役
割と、周辺装置からの情報提供リクエストを受け付ける
役割を担っている。出力制御機構35は演算装置の持つ
情報を順番に提供する役割を担っている。
The input control device 34 has a role of sending the information sent from the measuring device 1 to the above-mentioned three mechanisms 31, 32 and 33, and a role of receiving an information providing request from the peripheral device. The output control mechanism 35 plays a role of sequentially providing the information held by the arithmetic unit.

【0037】測定装置別モデル作成機構31は、その測
定点での移動体の数・速度・方向を日時に関してパター
ン化しておくための機構であり、これは未来の状態の予
測モデルとなる。モデルは類似パターンを平均した通常
状態を表す長期モデル311とその日の状況に即して長
期モデル311を修正して作られた短期モデル312の
2つを考える。この2つのモデルはモデル記憶機構31
3において保持され、リクエストに応じてその情報を外
部へ提供できるようになっている。また、移動体は時間
・日を経過するに従って変化していくものであるから、
モデル側もそれに対応するためにモデルと実測値の誤差
を判定する誤差判定機構314及びその判定結果に基づ
いてモデルを修正するモデル修正機構315を備える。
The model-by-measuring device model forming mechanism 31 is a mechanism for patterning the number, speed, and direction of moving bodies at the measurement point with respect to date and time, and this serves as a prediction model of future states. Two models are considered: a long-term model 311 that represents a normal state in which similar patterns are averaged, and a short-term model 312 that is created by modifying the long-term model 311 according to the situation of the day. These two models are model memory 31
The information is held in No. 3, and the information can be provided to the outside upon request. In addition, since the moving body changes over time and day,
The model side is also provided with an error determination mechanism 314 that determines an error between the model and the actual measurement value and a model correction mechanism 315 that corrects the model based on the determination result in order to correspond to the above.

【0038】影響伝搬モデル作成機構32は、複数ある
測定点間それぞれの影響度合をパラメータによって数値
化し、ネットワークモデルを作る機構である。即ちある
測定点で得られた情報がある時間遅れをもって他の測定
点の情報にどのような影響を及ぼすかその影響度合を数
値化する機構である。時間遅れは後述する記憶装置内の
地図情報を用いて移動時間計算機構321にて計算す
る。この移動時間計算機構321では地図上で移動体の
移動できる領域は限定されているから、その可動範囲に
おける移動距離を計算する。また、移動体は時間・日を
経過するに従って変化していくものであるから、測定装
置別モデル作成機構31と同様にモデル側もそれに対応
するためにモデルを表すパラメータと実測値の誤差を判
定する誤差判定機構323及びその判定結果に基づいて
パラメータを修正するパラメータ修正機構324を備え
る。
The influence propagation model creating mechanism 32 is a mechanism for creating a network model by digitizing the degree of influence of each of a plurality of measurement points using parameters. That is, it is a mechanism for quantifying the degree of influence of the information obtained at a certain measurement point with a certain time delay on the information at another measurement point. The time delay is calculated by the travel time calculation mechanism 321 using map information in the storage device described later. The movement time calculation mechanism 321 calculates the movement distance in the movable range because the area where the moving body can move is limited on the map. In addition, since the mobile body changes with the passage of time / day, the model side responds to the same as the model making mechanism 31 for each measuring device, and therefore the error between the parameter representing the model and the actual measurement value is determined. The error determining mechanism 323 for performing the correction and the parameter correcting mechanism 324 for correcting the parameter based on the determination result.

【0039】要因分析パラメータ化機構33は、移動体
の移動数・速度に影響を及ぼす様々な要因、例えば天候
・気温・湿度・曜日・季節・イベントの有無等、に対
し、影響度を分析し、パラメータ化しておく機構であ
る。例えば天候の影響では、晴の場合の情報と雨の場合
の情報から雨の影響は晴の場合の何パーセント減になる
等のパラメータを抽出するのである。これによって、そ
のような要因を考慮した、より正確な予測が可能とな
る。
The factor analysis parameterizing mechanism 33 analyzes the degree of influence with respect to various factors that affect the number and speed of movement of the moving body, such as weather, temperature, humidity, day of the week, season, presence of an event, and the like. , Is a mechanism for parameterizing. For example, in the case of the influence of the weather, a parameter is extracted from the information in the case of fine weather and the information in the case of rain to reduce the influence of the rain by what percentage. This enables more accurate prediction in consideration of such factors.

【0040】図1の記憶装置4の詳細を図7を用いて説
明する。記憶装置4は大きく分けて3つの種類の情報を
記憶する。1番目は対象としている地域の地図情報41
であり、実際の正確な施設の大きさや2次元的な配置情
報を有する。2番目は対象としている地域内の施設の情
報42であり、その施設の位置・大きさそして提供して
いるサービスの内容・時間・容量の情報を有する。ここ
で、サービス情報をただ羅列するだけでなく、いくつか
のカテゴリーに分けておき、さらに関連するもののネッ
トワークを作っておくことによって、後述するスケジュ
ール装置5におけるスケジューリング時に、抽象的に要
求を具体的な要求に変換する、また、実現できない要求
(サービス施設の休み,満員)に対する代案を提供する
ための情報として使える。3番目は上述した演算装置3
内で作成されたモデルの情報43(測定装置別モデル及
び影響伝搬モデル)であり、現在の情報だけでなく過去
の情報も含めて記憶しておく。
Details of the storage device 4 of FIG. 1 will be described with reference to FIG. The storage device 4 roughly divides and stores three types of information. The first is map information 41 of the target area
And has the actual size of the facility and two-dimensional arrangement information. The second is information 42 on the facility in the target area, which has information on the position / size of the facility and the content / time / capacity of the service provided. Here, not only enumerating the service information but also dividing it into some categories and further creating a network of related ones, the request is abstracted concretely at the time of scheduling in the schedule device 5 described later. It can be used as information to convert to different requests and to provide alternatives to requests that cannot be fulfilled (service facility vacation, full capacity). Third is the arithmetic unit 3 described above
It is the model information 43 (model for each measuring device and influence propagation model) created in the above, and it stores not only the current information but also the past information.

【0041】ここで、道路上の車両と駐車場に適用した
場合の実施例を図8により説明する。まず、測定装置を
図8のように対象となる地域内の道路上方と駐車場の出
入口に設置する。ただし、図8のA,Bは駐車場を示
す。これによって、地域に出入りする車両及び駐車場に
出入りする車両の数を測定することが出来る。図10は
駐車場出入口での車両の測定状況を示す図である。そし
て図9に示すような道路や駐車場入口に設けられた表示
盤によってそこで測定した情報、即ち現在の車両の数や
渋滞状況,満/空度を人手を介さずに表示することが出
来る。しかし、駐車場への移動には時間を要するもので
あるからただ現在の状況を離れた地点に表示しただけで
はその時は駐車場に空きがあっても着いたときには満車
で駐車できない状況も発生する。よって、過去の利用情
報を元に作成する本発明における予測モデルにより、何
分後には満車になる、あるいは待ち時間は何分ぐらいに
なる等の予測情報を計算することができ、またその情報
を表示装置に合わせて表示することにより正確な判断が
可能となる。
Here, an embodiment in the case of being applied to a vehicle on a road and a parking lot will be described with reference to FIG. First, the measuring device is installed above the road in the target area and at the entrance of the parking lot as shown in FIG. However, A and B in FIG. 8 indicate parking lots. With this, it is possible to measure the number of vehicles entering and leaving the area and the number of vehicles entering and leaving the parking lot. FIG. 10 is a diagram showing the measurement situation of the vehicle at the entrance of the parking lot. Then, the information measured there, that is, the current number of vehicles, the traffic jam condition, and the fullness / vacancy can be displayed by a display panel provided at the entrance of a road or a parking lot as shown in FIG. 9 without human intervention. However, it takes time to move to the parking lot, so just displaying the current situation at a distant point may lead to a situation in which even if there is a vacancy in the parking lot, it will not be fully parked when it arrives. . Therefore, with the prediction model in the present invention created based on the past usage information, it is possible to calculate the prediction information such as how many minutes later the vehicle will be full, or how many minutes the waiting time will be. It is possible to make an accurate judgment by displaying the image according to the display device.

【0042】また、本発明を都市計画作成支援システム
として使用した場合の実施例を以下に述べる。都市計画
では街のどこに何をどの程度の規模で作成するか決め
る。この際には街内の車両の流れとか人の流れを十分考
慮にいれて、局所的に混雑しないように計画を立てるこ
とが望ましい。よって、本発明の測定装置により車両や
人といった移動体の流れを測定しその流れをモデル化し
ておくことにより、道路や歩道の変更,新築や改築の際
のその内部におけるサービスの決定に必要な情報を提供
することが可能となる。
An example of using the present invention as a city planning support system will be described below. In city planning, decide where and what size of the city to create. At this time, it is desirable to make a plan so as not to be locally congested, taking into consideration the flow of vehicles and the flow of people in the town. Therefore, by measuring the flow of a moving body such as a vehicle or a person by using the measuring device of the present invention and modeling the flow, it is necessary to change a road or a sidewalk, and determine a service inside the new or rebuilt building. It becomes possible to provide information.

【0043】また、本発明をサービスの提供に準備と時
間がかかる場合、例えば展示会場における仕出し弁当を
作る場合の必要数予測システムに適用した場合の実施例
を以下に述べる。仕出し弁当は作るのに時間がかかり、
また先に作っておくと冷えたおいしくないものを提供す
ることになり、かつ残った物は捨てなければならない。
また、その捨てる無駄を恐れて少な目に作ってしまう
と、せっかくのビジネスチャンスを失うことになる。よ
って、正確な必要数が予測できれば、できたてのおいし
い弁当が必要なだけ無駄なく作ることが出来るようにな
る。そこで、車両や人といった移動体数と弁当の必要数
の相関(例えば、比例関係)を調べることで、測定数か
ら相関関数を介して、弁当の正確な必要数を予測するこ
とが可能となる。
An example in which the present invention is applied to a required number predicting system in the case where preparation of a service takes time and preparation, for example, in the case of making a catered lunch in an exhibition hall, will be described below. It takes time to make a catered lunch,
Also, if you make it first, you will be served something cold and not delicious, and you will have to throw away the leftovers.
Also, if you make a small amount of it because you are afraid of wasting it, you will lose your business opportunity. Therefore, if the exact required number can be predicted, fresh delicious lunches can be made without waste. Therefore, by examining the correlation (for example, proportional relationship) between the number of moving bodies such as vehicles and people and the required number of bento boxes, it is possible to predict the exact required number of bento boxes from the measured number through the correlation function. .

【0044】図11は図1の演算装置3にスケジュール
装置5が接続された場合を示している。そのスケジュー
ル装置5の詳細を図12により説明する。スケジュール
装置5は演算装置3内のモデルの変化を監視するモデル
監視機構51,入出力装置2を通して複数の利用要求施
設についての情報を受け付ける機構52,複数の利用要
求施設についてその利用順序・時間を割り当てる機構5
3及びその割り当てた情報を入出力装置2を通して出力
する機構54から構成される。施設利用順序・時間割当
て機構53は利用要求施設受付機構52から送られてく
る施設のリストと演算装置内のモデルによる予測情報か
ら順序と時間を割り当てる。この場合、最初に時間を優
先して最短時間で割り当てた案を時間優先割当機構53
1より提示し、それを原案としてコスト・移動経路(移
動距離)を確認しながら対話修正処理機構532によっ
て対話形式に変更・追加を繰り返して最終案を決定す
る。ここで、駅からデパート・銀行・役所を効率的に巡
るスケジュールを作成する装置に本発明を適用した場合
の実施例を図11を用いた説明する。図13は駅・デパ
ート・銀行・役所の配置状況を地図上に描いたものであ
るが、それらの出入口に測定装置を設置して人の数を測
定することによってその時の各施設の利用状況がわか
る。しかし、その時いる場所や各施設の間には一般的に
距離があるため移動に時間を要し、またそこで受けるサ
ービスの時間も異なるため、その時点での情報だけでは
不十分である。よって、各施設に取り付けた測定装置か
らの情報をもとに本発明の予測モデルを作成することに
より、未来における利用状況を推定でき、その情報によ
ってより正確なスケジュールを組むことが出来るように
なる。具体的には測定した過去の情報と、その日の日付
・天候等の情報により図14のような時間毎の利用者数
を予測したモデルを作成する。この情報と図15のよう
な記憶装置内のサービス時間の情報及び地図情報から得
られる移動時間の情報により、スケジュール装置では開
始終了時間を制約条件として最も短い時間で巡回できる
順序を検索して提示する。また、スケジュールを組む場
合、対象とする施設が利用できない場合、例えばこの例
では、デパートが休みの場合もありうる。その時には記
憶装置を検索して、代案としての類似施設を求め、それ
を用いてスケジュールを組むことも可能である。このよ
うにして得られた案を原案として上述したような対話的
に修正を繰り返して図16のようなスケジュールの最終
案を決定する。
FIG. 11 shows a case where the schedule device 5 is connected to the arithmetic unit 3 of FIG. Details of the schedule device 5 will be described with reference to FIG. The schedule device 5 has a model monitoring mechanism 51 for monitoring a change in the model in the arithmetic device 3, a mechanism 52 for receiving information about a plurality of use requesting facilities through the input / output device 2, and a use order / time for a plurality of use requesting facilities. Allocation mechanism 5
3 and a mechanism 54 for outputting the assigned information through the input / output device 2. The facility use order / time allocation mechanism 53 allocates the order and time from the list of facilities sent from the use request facility reception mechanism 52 and the prediction information by the model in the arithmetic unit. In this case, the time-priority allocation mechanism 53 assigns the plan that first gives priority to time and allocates the shortest time.
1 is presented, and while the cost / movement route (movement distance) is confirmed by using it as the original plan, the dialog modification processing mechanism 532 repeatedly changes / adds to the interactive form to determine the final plan. Here, an embodiment in the case where the present invention is applied to an apparatus for efficiently creating a schedule for traveling from a station to a department store, a bank or a government office will be described with reference to FIG. Fig. 13 shows the layout of stations, department stores, banks, and government offices on a map. By using measuring devices at the entrances and exits of each station, the number of people can be measured to show the usage status of each facility at that time. Recognize. However, since there is a general distance between the place where you are and each facility, it takes time to move, and the time you receive services there is also different, so it is not enough to have information at that time. Therefore, by creating the prediction model of the present invention based on the information from the measuring device attached to each facility, it is possible to estimate the future usage situation, and it becomes possible to set up a more accurate schedule based on that information. . Specifically, a model for predicting the number of users per hour as shown in FIG. 14 is created based on the measured past information and information such as the date and weather of the day. Based on this information and the information about the service time in the storage device as shown in FIG. 15 and the information about the travel time obtained from the map information, the schedule device searches for and presents an order in which the start and end times can be traveled in the shortest time as a constraint condition. To do. Further, when a schedule is set up, the target facility may not be available, for example, in this example, the department store may be closed. At that time, it is also possible to search the storage device, find a similar facility as an alternative, and use it to make a schedule. The final plan of the schedule as shown in FIG. 16 is decided by repeating the above-mentioned interactive modification using the plan thus obtained as the original plan.

【0045】図17は図1の演算装置3に施設駆動装置
6が接続された場合を、図18は図11の演算装置3に
施設駆動装置6が接続された場合を示している。図17
の施設駆動装置6の詳細を図19を用いて説明する。施
設駆動装置6は演算装置3からある時間間隔をもって移
動体の情報を受ける。駆動装置内ではその情報(測定
数)をまず移動体情報変換機構61で受ける。変換機構
では送られてきた情報に基づき、施設を駆動するための
実際の操作量や操作シーケンスを出力する。内部では条
件判定やファジー判定により操作量やシーケンスを決定
する。そして、その出力された情報によりアクチュエー
タ操作機構62が実際に施設63を駆動する。ここで、
移動体の通行する箇所において、図20に示すように、
その種類や量を調整できる人工照明・音楽・噴水(人工
滝,人工河川を含む)装置(光量調整装置621,水量
調整装置622,音量調整装置623等)をこの駆動装
置とすると、移動体の活動状況に合わせてその環境を変
化させる環境演算システムとしての役割を果たすことに
なる。例えば移動体として人を考えた場合、移動体情報
変換機構では、まず人の量が多くて速度が速い場合は朝
夕の出退勤時であり鎮静的な演出を、人の量が多くて速
度が遅い場合はイベント開催時でありハデハデな演出
を、人の量が少ない速度が速い場合は休日であり軽快な
演出を、そして人の量が少なく速度が遅い場合は夜であ
りムーディーな演出をするような手続きがなされる。さ
らに、これを映像・レーザー等のメディアを加えること
で演出効果を高めることができる。また、ここで図19
に示した施設駆動装置6として可動式の壁や仕切りを例
にとると、1つの施設内に利用時間帯の異なる複数のサ
ービス機能を同時に持たせ、その時間帯・移動体として
の人流の測定情報によってサービスの容量を変えること
ができる。例えば、食堂と会議室を例にとると、食堂は
昼食時と夕食時にその利用のピークを迎えるが、それ以
外の時間帯は空いている。一方、会議室はその逆の使わ
れ方をする。これらを1つの施設内で実現することで、
無駄な空間の排除・施設の稼働率の向上をはかることが
できる。しかし、時間帯によってそのサービス内容(食
堂と会議室)をすべて入れ換えてしまう方式ではサービ
ス低下(ニーズの少ないものの切捨て)になる。よっ
て、双方をバランスよく提供するためにはそのニーズを
測定装置から人流として把握し、また、それによって得
られた配分に従って実際に可動式の壁や仕切りによって
容量を変える必要がある。(図21に可動式の壁や仕切
りの上からみた場合と斜め上方からみた場合を示す。)
ここで、上述の実施例における移動体・施設制御システ
ムを火災等の災害発生時の避難誘導システムに適用した
場合の実施例を図22及び図23を用いて説明する。災
害発生時にはビル管理者はビル内の人々に対して適切な
経路を指示し、彼らを安全に避難させなければならな
い。そのためには内部の正確な人員分布を把握しておく
必要がある。これは、前述の測定装置をビルの入口と各
フロア(エレベータ入口,階段入口)・テナント入口に
設置して、人の出入り数を測定しておくことによって、
それが可能となる。そして測定した人数の情報を指令セ
ンタに送ることで、センタではそれを図22に示すよう
な災害地点及び人員分布を示すマップにその情報を表示
しそこで適切な避難計画をたてられる。避難計画は人員
分布と避難階段・避難出口の容量を考え、局所的に混雑
しないような人の流れを想定し、それにもとづいた表示
とする。そして、図23のような専用あるいはLEDマ
トリックス等により汎用の表示装置,スピーカ等の音声
出力装置を用いて誘導経路を指示するものである。
FIG. 17 shows the case where the facility drive device 6 is connected to the arithmetic unit 3 of FIG. 1, and FIG. 18 shows the case where the facility drive unit 6 is connected to the arithmetic unit 3 of FIG. FIG. 17
Details of the facility driving device 6 will be described with reference to FIG. The facility driving device 6 receives the information of the moving body from the computing device 3 at a certain time interval. In the drive device, the information (measurement number) is first received by the mobile body information conversion mechanism 61. The conversion mechanism outputs the actual operation amount and operation sequence for driving the facility based on the sent information. Internally, the operation amount and sequence are determined by condition judgment and fuzzy judgment. Then, the actuator operating mechanism 62 actually drives the facility 63 based on the output information. here,
As shown in FIG. 20, at the place where the moving body passes,
If artificial lighting, music, fountains (including artificial waterfalls and artificial rivers) devices (light amount adjusting device 621, water amount adjusting device 622, volume adjusting device 623, etc.) that can adjust the type and amount are used as this drive device, It will play a role as an environment calculation system that changes the environment according to the activity situation. For example, when considering a person as a moving body, in the moving body information conversion mechanism, when the number of people is large and the speed is fast, it is a quiet static when it is going to work and leaving in the morning and evening, and the number of people is large and the speed is slow. If the event is held and it is a hazy production, if there is a small amount of people and the speed is fast, it is a holiday and a light production, and if the amount of people is small and the speed is slow, it is a night and a moody production. Procedures are performed. Further, by adding media such as video and laser to this, the effect of production can be enhanced. In addition, here, in FIG.
Taking a movable wall or partition as an example of the facility drive device 6 shown in Fig. 1, a facility is provided with a plurality of service functions with different usage time zones at the same time, and the measurement of the time zone / people flow as a moving body. Information can change the capacity of the service. For example, in the case of a cafeteria and a conference room, the cafeteria has its peak usage at lunch and dinner, but at other times it is open. On the other hand, the conference room is used in the opposite way. By realizing these in one facility,
It is possible to eliminate wasteful space and improve the operating rate of facilities. However, if the service contents (diner and meeting room) are all replaced depending on the time of day, the service will be reduced (though the needs are small, they will be discarded). Therefore, in order to provide the two in a well-balanced manner, it is necessary to grasp the needs as human flow from the measuring device, and actually change the capacity by the movable walls and partitions according to the distribution obtained thereby. (FIG. 21 shows a view from above the movable wall or partition and a view from diagonally above.)
Here, an example in which the moving body / facility control system in the above-described embodiment is applied to an evacuation guidance system when a disaster such as a fire occurs will be described with reference to FIGS. 22 and 23. In the event of a disaster, building managers must direct people in the building to the proper routes and evacuate them safely. For that purpose, it is necessary to grasp the accurate personnel distribution inside. This is done by installing the above-mentioned measuring device at the building entrance and each floor (elevator entrance, staircase entrance) / tenant entrance, and measuring the number of people coming and going,
It will be possible. Then, by sending the information on the measured number of people to the command center, the center displays the information on a map showing the disaster points and the personnel distribution as shown in FIG. 22, and an appropriate evacuation plan can be made there. In the evacuation plan, considering the distribution of personnel and the capacity of the evacuation stairs and evacuation exits, the flow of people that does not congest locally is assumed, and the display is based on that. Then, the guidance route is instructed by using a general-purpose display device, a voice output device such as a speaker, or the like by a dedicated or LED matrix as shown in FIG.

【0046】また、避難誘導と関連して、ビル内や街角
にて、人や車両の数・速度・方向を測定しておくことに
よって、それらを測定値が急激な変化をした場合には、
何らかの災害・事故が発生したと判断し、関連機関へ情
報提供したり、その地点を避けるような行動指示表示を
出すことによって、被害拡大を未然に防止する災害・事
故検出・対策システムとして本発明を適用することが可
能である。
Further, in connection with the evacuation guidance, by measuring the number, speed, and direction of people and vehicles in a building or on a street corner, and when the measured values change suddenly,
The present invention as a disaster / accident detection / countermeasure system for preventing damage from spreading before it is judged that some kind of disaster / accident has occurred, and information is provided to related organizations, or an action instruction display that avoids the location is displayed. Can be applied.

【0047】また、ビルにおける空調装置を前述の施設
駆動装置として適用した例を以下に示す。一般に冬の暖
房・夏の冷房といった空調には所定の温度に達するまで
ある程度の時間を要す。よって従来はビルの利用者がビ
ルに到着してから快適な環境を得るまで、不快な状態で
待たなければならなかった。これは特に高層オフィスビ
ルやデパート等の多数の人が出入りする建築物では問題
である。そこで、前述の移動体・施設制御システムを適
用することで、ビルを訪れる人数が事前に予測できるた
め、その数によって空調装置の操作を動的にしかも事前
に対応させることが出来る。具体的には、駅やバス停等
の人が発生する地点で人の到着数を測定してその情報を
処理装置にてモデル化する。これによって、対象とする
ビルに何分後に何人くらいの人が行くかを予測できる。
施設駆動装置としての空調装置ではその情報を受けて、
所定の操作量で空調量を調節する。
An example in which an air conditioner in a building is applied as the above-mentioned facility drive device is shown below. Generally, air conditioning such as heating in winter and cooling in summer requires some time to reach a predetermined temperature. Therefore, conventionally, it has been necessary to wait in an uncomfortable state until the user of the building arrives at the building and obtains a comfortable environment. This is a problem especially in buildings such as high-rise office buildings and department stores where many people come and go. Therefore, by applying the above-described mobile body / facility control system, the number of people visiting the building can be predicted in advance, and thus the operation of the air conditioner can be dynamically and beforehand adjusted depending on the number. Specifically, the number of people arriving at a station or bus stop where people are generated is measured, and the information is modeled by a processing device. With this, it is possible to predict how many minutes later the number of people will go to the target building.
The air conditioner as a facility drive receives that information,
The air conditioning amount is adjusted by a predetermined operation amount.

【0048】また、本発明を自動扉の制御に応用する
と、扉のごく付近だけでなく、もっと範囲を広く測定し
ておくことによって、通過する人の間隔が少々開いてい
ても連続して開けておくことができるようになる。これ
により、前の人の通過後の微妙なタイミングで扉にはさ
まれるような事故を防ぐことが可能となる。また、エレ
ベータ等の乗物の扉の開閉では、例えば、移動する人の
速度や属性を測定することによって、その人が老人や病
人と判断した場合には、その遅い動作に合わせて扉の閉
まるタイミングを遅くするような制御が可能となる。
Further, when the present invention is applied to the control of an automatic door, it is possible to open the door continuously not only in the vicinity of the door but also in a wider range, so that the people passing by can open continuously even if the distance is small. Can be stored. This makes it possible to prevent an accident in which a person is caught in the door at a delicate timing after passing by. Also, when opening and closing the doors of vehicles such as elevators, for example, by measuring the speed and attributes of a moving person, if the person is judged to be an elderly person or a sick person, the timing of closing the door according to the slow motion. It is possible to control so as to slow down.

【0049】また、本発明における測定装置の設置場所
であるが、専用のポール等の測定専用器具に取り付ける
ことも可能であるが、上方から見下ろす場合は街灯、横
から測定する場合や木や消火栓等のように普通にそこに
あるものに一緒に設置する。このような移動体に見えな
い場所に設置することによって、景観の悪化を防ぎ、ま
た移動体に意識させない測定が可能となる。
Although the measuring device according to the present invention is installed, it can be attached to a dedicated measuring instrument such as a dedicated pole. However, when looking down from above, a street lamp is used, when measuring from the side, trees or fire hydrants. Install it together with something that is normally there, such as. By installing it in a place that is invisible to the moving body, it is possible to prevent the deterioration of the landscape and to perform the measurement without making the moving body aware.

【0050】[0050]

【発明の効果】本発明を用いることにより、待ち時間等
の無駄な時間や無駄なコストを削減することができ、時
間や資源,資産を有効に活用することが出来るようにな
る。また、移動体の属性をも認識することが可能となる
ため、それに応じて施設等の制御精度が向上する。
By using the present invention, useless time such as waiting time and useless cost can be reduced, and time, resources and assets can be effectively used. Further, since it becomes possible to recognize the attribute of the moving body, the control accuracy of the facility etc. is improved accordingly.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の一実施例であるシステムの構成図であ
る。
FIG. 1 is a configuration diagram of a system that is an embodiment of the present invention.

【図2】図1の測定装置の構成図である。FIG. 2 is a configuration diagram of the measuring apparatus of FIG.

【図3】図2の測定装置内の観測情報処理装置内の処理
の概要を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing an outline of processing in an observation information processing device in the measurement device of FIG.

【図4】測定装置で交差点を測定した場合の処理範囲を
表す図である。
FIG. 4 is a diagram showing a processing range when an intersection is measured by a measuring device.

【図5】図1の入出力装置の具体例を示す図である。5 is a diagram showing a specific example of the input / output device of FIG.

【図6】図1の演算処理装置の機能ブロック図である。FIG. 6 is a functional block diagram of the arithmetic processing device of FIG. 1.

【図7】図1の記憶装置内の記憶装置を示す図である。7 is a diagram showing a storage device in the storage device of FIG. 1. FIG.

【図8】本発明を駐車場に適用した場合のカメラの設置
例を示す図である。
FIG. 8 is a diagram showing an installation example of a camera when the present invention is applied to a parking lot.

【図9】本発明を駐車場に適用した場合の表示板の表示
内容を示す図である。
FIG. 9 is a diagram showing display contents of a display plate when the present invention is applied to a parking lot.

【図10】図8の駐車場出入口部における車両の状態を
表す図である。
FIG. 10 is a diagram showing a state of a vehicle at a parking lot entrance / exit portion of FIG. 8;

【図11】本発明の他の実施例であるシステムの構成図
である。
FIG. 11 is a configuration diagram of a system that is another embodiment of the present invention.

【図12】図11のスケジュール装置の機能ブロック図
である。
12 is a functional block diagram of the schedule device in FIG. 11. FIG.

【図13】スケジュール作成の対象となる施設の配置を
示す図である。
FIG. 13 is a diagram showing an arrangement of facilities which are targets of schedule creation.

【図14】時間毎に利用者数を予測したモデルの例を示
す図である。
FIG. 14 is a diagram showing an example of a model in which the number of users is predicted every hour.

【図15】記憶装置内の情報を示す図である。FIG. 15 is a diagram showing information in a storage device.

【図16】スケジュール装置からの出力例を示す図であ
る。
FIG. 16 is a diagram showing an example of output from the schedule device.

【図17】本発明の他の実施例であるシステムの構成図
である。
FIG. 17 is a configuration diagram of a system that is another embodiment of the present invention.

【図18】本発明の他の実施例であるシステムの構成図
である。
FIG. 18 is a configuration diagram of a system that is another embodiment of the present invention.

【図19】図17及び図18の施設駆動装置の処理の概
要を説明する図である。
FIG. 19 is a diagram illustrating an outline of processing of the facility driving device of FIGS. 17 and 18;

【図20】本発明の環境を演出するシステムに適用した
場合の図である。
FIG. 20 is a diagram when applied to a system for producing the environment of the present invention.

【図21】施設駆動装置の一例である可動式仕切りを示
す図である。
FIG. 21 is a diagram showing a movable partition that is an example of a facility drive device.

【図22】避難誘導システムにおける災害地点と人員分
布を示す表示例を示す図である。
FIG. 22 is a diagram showing a display example showing disaster points and personnel distribution in the evacuation guidance system.

【図23】避難誘導システムにおける避難誘導表示例を
示す。
FIG. 23 shows an evacuation guidance display example in the evacuation guidance system.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1…測定装置、2…入出力装置、3…演算装置、4…記
憶装置、5…スケジュール装置、6…施設駆動装置。
1 ... Measuring device, 2 ... Input / output device, 3 ... Arithmetic device, 4 ... Storage device, 5 ... Schedule device, 6 ... Facility drive device.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.5 識別記号 庁内整理番号 FI 技術表示箇所 G08G 1/09 C 7103−3H (72)発明者 馬場 研二 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社日 立製作所日立研究所内 (72)発明者 諸岡 泰男 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社日 立製作所日立研究所内 (72)発明者 横田 孝義 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社日 立製作所日立研究所内 (72)発明者 川上 潤三 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社日 立製作所日立研究所内 (72)発明者 清川 隆司 茨城県日立市大みか町五丁目2番1号 株 式会社日立製作所大みか工場内─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 5 Identification number Reference number within the agency FI Technology display location G08G 1/09 C 7103-3H (72) Inventor Kenji Baba 4026 Kuji Town, Hitachi City, Ibaraki Prefecture Co., Ltd. Hitachi Research Laboratory, Hitachi, Ltd. (72) Yasuo Morooka 4026 Kuji Town, Hitachi City, Hitachi, Ibaraki Prefecture Hitachi Research Institute, Ltd., Hitachi Research Institute, Ltd. (72) Takayoshi Yokota 4026 Kuji Town, Hitachi City, Ibaraki Hitachi, Ltd. In-house (72) Inventor Junzo Kawakami 4026 Kuji-machi, Hitachi City, Hitachi, Ibaraki Hitachi Ltd. (72) Inventor Takashi Kiyokawa 5-2-1 Omika-cho, Hitachi City, Ibaraki Hitachi Co., Ltd. Omika Factory

Claims (15)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】移動体を測定する測定手段と、前記測定手
段により得られた移動体から属性を認識する認識手段
と、前記認識手段により得られた移動体の属性情報と前
記移動体の移動目的である施設の状態を表す情報とに基
づいて少なくとも移動体及び施設のうち何れかを制御す
ることを特徴とする移動体・施設制御システム。
1. Measuring means for measuring a moving body, recognizing means for recognizing an attribute from the moving body obtained by the measuring means, attribute information of the moving body obtained by the recognizing means, and movement of the moving body. A moving body / facility control system, which controls at least one of a moving body and a facility based on information indicating a state of a facility as a purpose.
【請求項2】施設に流入又は施設から流出する移動体を
撮像する撮像手段と、前記撮像された移動体の画像情報
から当該移動体の属性を認識する認識手段と、前記施設
の状態を表す情報を記憶する記憶手段と、前記認識され
た移動体の属性情報と前記施設の状態を表す情報とから
施設の状態を変更する手段とを有し、前記移動体の属性
に応じて施設の状態を制御することを特徴とする移動体
・施設制御システム。
2. An image pickup means for picking up an image of a moving body flowing into or out of the facility, a recognition means for recognizing an attribute of the moving body from the image information of the taken moving body, and a state of the facility. A storage unit for storing information; and a unit for changing the state of the facility from the recognized attribute information of the mobile unit and the information indicating the state of the facility, and the state of the facility according to the attribute of the mobile unit. A mobile / facility control system characterized by controlling
【請求項3】請求項1又は2の移動体施設制御システム
において、前記移動体は人であり、前記属性とは少なく
とも性別及び年齢のうち何れか一方であることを特徴と
する移動体・施設制御システム。
3. The mobile body facility control system according to claim 1, wherein the mobile body is a person, and the attribute is at least one of sex and age. Control system.
【請求項4】請求項2の移動体・施設制御システムにお
いて、前記認識手段は、前記移動体の画像情報の画像情
報の色情報を用いて移動体の属性を認識することを特徴
とする移動体・施設制御システム。
4. The moving body / facility control system according to claim 2, wherein the recognizing means recognizes an attribute of the moving body by using color information of image information of image information of the moving body. Body / facility control system.
【請求項5】移動体の数,速度及び方向のうち少なくと
も1つの状態を計測し認識し、当該計測・認識した結果
に基づき、移動体の移動目標とする施設の状態を変更
し、又は前記施設の状態を表示することを特徴とする移
動体・施設制御システム。
5. The state of at least one of the number, speed and direction of moving bodies is measured and recognized, and the state of the facility that is the movement target of the moving body is changed based on the result of the measurement / recognition, or A moving body / facility control system characterized by displaying the state of the facility.
【請求項6】移動体の数,速度及び方向のうち少なくと
も1つの状態を測定する測定手段と、前記移動体の移動
する領域の状況を示す情報又は前記移動体が利用する施
設に関する情報を記憶する記憶手段と、前記測定手段及
び記憶手段からの情報を処理する演算手段と、前記演算
手段により処理された情報に対しアクセスし、その情報
を表示する入出力手段とから成ることを特徴とする移動
体・施設制御システム。
6. A measuring means for measuring at least one state among the number, speed and direction of moving bodies, information indicating a condition of a moving area of the moving bodies, or information on facilities used by the moving bodies. Storage means, an arithmetic means for processing the information from the measuring means and the storage means, and an input / output means for accessing the information processed by the arithmetic means and displaying the information. Mobile / facility control system.
【請求項7】請求項5において、前記移動体が利用する
施設に関する情報とは、当該施設の位置,構成及びサー
ビスのうち少なくとも1つを含むことを特徴とする移動
体・施設制御システム。
7. The mobile body / facility control system according to claim 5, wherein the information on the facility used by the mobile body includes at least one of a position, a configuration and a service of the facility.
【請求項8】請求項5又は6において、前記記憶手段は
前記測定手段により測定された情報を記憶し、前記演算
手段はその記憶された情報から前記移動体及び施設に関
する予測モデルを作成することを特徴とする移動体・施
設制御システム。
8. The storage device according to claim 5, wherein the storage means stores the information measured by the measuring means, and the computing means creates a prediction model for the moving body and the facility from the stored information. A mobile / facility control system characterized by.
【請求項9】請求項8において、前記演算手段は前記作
成した予測モデルを更新することを特徴とする移動体・
施設制御システム。
9. The mobile object according to claim 8, wherein the calculation means updates the created prediction model.
Facility control system.
【請求項10】請求項8又は9において、前記予測モデ
ルの情報に基づいて施設を駆動する駆動手段を有するこ
とを特徴とする移動体・施設制御システム。
10. The moving body / facility control system according to claim 8 or 9, further comprising drive means for driving the facility based on the information of the prediction model.
【請求項11】請求項8又は9において、前記演算装置
が作成するモデルは、移動体の情報を測定した時の曜日
・休日によって移動体の情報を分類・平均化し、さらに
その時の天候・気温・湿度の影響を影響係数として数値
化したものであることを特徴とする移動体・施設制御シ
ステム。
11. The model created by the arithmetic unit according to claim 8 or 9, wherein the information of the moving body is classified and averaged according to the days of the week and holidays when the information of the moving body is measured, and the weather and temperature at that time are further classified. -A mobile / facility control system characterized by numerically expressing the effect of humidity as an effect coefficient.
【請求項12】請求項8において、前記演算手段は、複
数の離散的に配置された個々の測定手段からの移動体の
情報から、それぞれいくつかのパラメータによって各測
定手段における情報相互の影響伝搬関係を記述したモデ
ルを作成すると共に、またその影響伝搬の時間遅れを記
憶手段により記憶された前記移動体の移動する領域の状
況を示す情報にもとづいて計算することを特徴とする移
動体・施設制御システム。
12. The information processing apparatus according to claim 8, wherein the arithmetic means propagates the mutual influence of information in each measuring means by some parameters from the information of the moving body from a plurality of discretely arranged individual measuring means. A moving body / facility characterized in that a model describing the relationship is created, and a time delay of its influence propagation is calculated based on information indicating the condition of the moving area of the moving body stored by the storage means. Control system.
【請求項13】請求項8又は9において、入出力手段か
ら入力された利用要求施設のリストと、演算手段により
作成されたモデルの移動体の施設利用の予測情報を用い
て、所用時間・コスト,移動距離の評価尺度の重みを変
えて移動体の施設利用スケジュールを組むスケジュール
作成手段を設けたことを特徴とする移動体・施設制御シ
ステム。
13. The required time and cost according to claim 8 or 9, using the list of use requesting facilities input from the input / output means and the prediction information of the facility use of the mobile body of the model created by the calculating means. A moving body / facility control system, characterized in that the moving body / facility control system is provided with a schedule creating means for forming a facility use schedule of a moving body by changing a weight of a moving distance evaluation scale.
【請求項14】請求項5又は6において、前記施設の出
入口に設置された測定手段がその測定情報と施設のサー
ビス容量の情報により、その施設における利用状況と待
ち時間を計算し、その情報を表示する手段を設けたこと
を特徴とする移動体・施設制御システム。
14. The measuring device according to claim 5 or 6, wherein the measuring means installed at the entrance of the facility calculates the usage status and waiting time at the facility based on the measurement information and the service capacity information of the facility. A moving body / facility control system characterized by being provided with means for displaying.
【請求項15】請求項10において、前記駆動手段は前
記施設の大きさを変更することを特徴とする移動体・施
設制御システム。
15. The moving body / facility control system according to claim 10, wherein the drive means changes the size of the facility.
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Cited By (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07200986A (en) * 1993-12-28 1995-08-04 Nippon Signal Co Ltd:The Image type pedestrian detector
JPH07262274A (en) * 1994-03-17 1995-10-13 Sanyo Electric Co Ltd Automatic collecting device for customer data
JPH0863694A (en) * 1994-08-25 1996-03-08 Kokusai Electric Co Ltd Method and device for traffic volume investigation
JPH08147372A (en) * 1994-11-22 1996-06-07 Hakuhoudou:Kk Display explanation device
JPH10154299A (en) * 1996-09-30 1998-06-09 Hitachi Ltd Parking waiting tome guiding system
JPH10160818A (en) * 1996-11-26 1998-06-19 K D Syst:Kk Information display apparatus for limited region
JP2001023090A (en) * 1999-07-02 2001-01-26 Nec Corp Vehicle supporting system
JP2003037836A (en) * 2001-07-24 2003-02-07 Ntt Docomo Inc Picture distributing method, system thereof computer- readable recording medium and computer program
JP2003296869A (en) * 2002-03-29 2003-10-17 Railway Technical Res Inst Congestion condition monitoring system
JP2003317025A (en) * 2002-04-18 2003-11-07 Toshiba Corp Apparatus and method for distribution prediction
JP2003346279A (en) * 2002-05-22 2003-12-05 Nec Soft Ltd Passage situation monitoring and controlling method and system
JP2004298285A (en) * 2003-03-28 2004-10-28 Ntt Data Corp Judgment device and judgment method of walking condition and pedestrian attribute
JP2005129046A (en) * 2003-10-10 2005-05-19 Mitsubishi Electric Research Laboratories Inc Method and system for modeling movement of user in environment
JP2006277610A (en) * 2005-03-30 2006-10-12 Chugoku Electric Power Co Inc:The Waiting time prediction method, stand-by prediction system and program
WO2009094494A2 (en) * 2008-01-23 2009-07-30 Ashoff Richard D Programmable, progressive, directing lighting systems: apparatus and method
WO2011027734A1 (en) * 2009-09-04 2011-03-10 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ Evaluation prediction system, evaluation prediction method and information analysis device
JP4926940B2 (en) * 2006-02-23 2012-05-09 三菱電機株式会社 Elevator evacuation support device
JP2016184328A (en) * 2015-03-26 2016-10-20 株式会社日立ビルシステム Entrance/exit management device
JP2018022413A (en) * 2016-08-05 2018-02-08 三菱電機株式会社 Congestion prediction device, congestion prediction method and congestion prediction program
WO2018061328A1 (en) * 2016-09-30 2018-04-05 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 Head count prediction device, facility management system, and program
JP2020013214A (en) * 2018-07-13 2020-01-23 東芝テック株式会社 Information processor and information processing program
US10794608B2 (en) 2016-02-04 2020-10-06 Mitsubishi Electric Corporation Air-conditioning control evaluation apparatus, air-conditioning control evaluation method, and computer readable medium
US10853829B2 (en) 2017-03-27 2020-12-01 Fujitsu Limited Association method, and non-transitory computer-readable storage medium
JP2022536782A (en) * 2019-06-14 2022-08-18 杭州海康机器人技術有限公司 LOGISTICS CONTROL SYSTEM, ROBOT CONTROL DEVICE AND AUTOMATIC DOOR CONTROL METHOD
WO2022195798A1 (en) * 2021-03-18 2022-09-22 日本電気株式会社 Evacuation route guidance system, evacuation route creation method, and program-recording medium
WO2023162769A1 (en) * 2022-02-24 2023-08-31 Sony Group Corporation Information processing apparatus, information processing method, and non-transitory computer-readable storage medium

Cited By (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07200986A (en) * 1993-12-28 1995-08-04 Nippon Signal Co Ltd:The Image type pedestrian detector
JPH07262274A (en) * 1994-03-17 1995-10-13 Sanyo Electric Co Ltd Automatic collecting device for customer data
JPH0863694A (en) * 1994-08-25 1996-03-08 Kokusai Electric Co Ltd Method and device for traffic volume investigation
JPH08147372A (en) * 1994-11-22 1996-06-07 Hakuhoudou:Kk Display explanation device
JPH10154299A (en) * 1996-09-30 1998-06-09 Hitachi Ltd Parking waiting tome guiding system
JPH10160818A (en) * 1996-11-26 1998-06-19 K D Syst:Kk Information display apparatus for limited region
JP2001023090A (en) * 1999-07-02 2001-01-26 Nec Corp Vehicle supporting system
JP2003037836A (en) * 2001-07-24 2003-02-07 Ntt Docomo Inc Picture distributing method, system thereof computer- readable recording medium and computer program
JP2003296869A (en) * 2002-03-29 2003-10-17 Railway Technical Res Inst Congestion condition monitoring system
JP2003317025A (en) * 2002-04-18 2003-11-07 Toshiba Corp Apparatus and method for distribution prediction
JP2003346279A (en) * 2002-05-22 2003-12-05 Nec Soft Ltd Passage situation monitoring and controlling method and system
JP2004298285A (en) * 2003-03-28 2004-10-28 Ntt Data Corp Judgment device and judgment method of walking condition and pedestrian attribute
JP2005129046A (en) * 2003-10-10 2005-05-19 Mitsubishi Electric Research Laboratories Inc Method and system for modeling movement of user in environment
JP2006277610A (en) * 2005-03-30 2006-10-12 Chugoku Electric Power Co Inc:The Waiting time prediction method, stand-by prediction system and program
JP4926940B2 (en) * 2006-02-23 2012-05-09 三菱電機株式会社 Elevator evacuation support device
WO2009094494A2 (en) * 2008-01-23 2009-07-30 Ashoff Richard D Programmable, progressive, directing lighting systems: apparatus and method
WO2009094494A3 (en) * 2008-01-23 2009-10-01 Ashoff Richard D Programmable, progressive, directing lighting systems: apparatus and method
US8253338B2 (en) 2008-01-23 2012-08-28 Richard D. Ashoff Programmable, progressive, directing lighting systems: apparatus and method
WO2011027734A1 (en) * 2009-09-04 2011-03-10 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ Evaluation prediction system, evaluation prediction method and information analysis device
JP2016184328A (en) * 2015-03-26 2016-10-20 株式会社日立ビルシステム Entrance/exit management device
US10794608B2 (en) 2016-02-04 2020-10-06 Mitsubishi Electric Corporation Air-conditioning control evaluation apparatus, air-conditioning control evaluation method, and computer readable medium
JP2018022413A (en) * 2016-08-05 2018-02-08 三菱電機株式会社 Congestion prediction device, congestion prediction method and congestion prediction program
JPWO2018061328A1 (en) * 2016-09-30 2019-02-14 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 Location prediction device, facility management system and program
WO2018061328A1 (en) * 2016-09-30 2018-04-05 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 Head count prediction device, facility management system, and program
US10853829B2 (en) 2017-03-27 2020-12-01 Fujitsu Limited Association method, and non-transitory computer-readable storage medium
JP2020013214A (en) * 2018-07-13 2020-01-23 東芝テック株式会社 Information processor and information processing program
JP2022536782A (en) * 2019-06-14 2022-08-18 杭州海康机器人技術有限公司 LOGISTICS CONTROL SYSTEM, ROBOT CONTROL DEVICE AND AUTOMATIC DOOR CONTROL METHOD
WO2022195798A1 (en) * 2021-03-18 2022-09-22 日本電気株式会社 Evacuation route guidance system, evacuation route creation method, and program-recording medium
WO2023162769A1 (en) * 2022-02-24 2023-08-31 Sony Group Corporation Information processing apparatus, information processing method, and non-transitory computer-readable storage medium

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