WO2021131132A1 - 情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法 - Google Patents

情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法 Download PDF

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Definitions

  • the information processing device includes an image acquisition unit that acquires an image outside the vehicle taken by a camera provided in the vehicle, a position information acquisition unit that acquires the position information of the vehicle, and the image acquisition unit. Based on the face image included in the image acquired by the unit, the person detection unit that detects a person, the line-of-sight direction determination unit that determines the direction of the line of sight of the person detected by the person detection unit, and the line-of-sight direction determination unit An attention level determination unit that determines the vehicle attention level to the vehicle based on the determined direction of the line of sight, and a route setting unit that sets a route to be traveled by associating the position information with the vehicle attention level. Be prepared.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the information processing apparatus according to the first embodiment.
  • the sales information acquisition unit 173 may acquire sales information of another mobile sales vehicle. Further, in step S41, the inventory information acquisition unit 174 may acquire inventory information of another mobile sales vehicle. In such a case, the route setting unit 168 may set a recommended sales route or a recommended sales point based on the sales information and the inventory information of the other mobile sales vehicle.
  • the information processing device 100A when the mobile sales vehicle is an autonomous driving vehicle, the information processing device 100A has a function of determining a suspicious vehicle and a suspicious person based on an image of an in-vehicle camera. Good. For example, the information processing device 100A determines as a suspicious person a person who does not buy a product and does not leave the mobile sales vehicle for a predetermined time or more. When the information processing device 100A detects a suspicious vehicle and a suspicious person, the information processing device 100A may store information such as an image of the suspicious vehicle and the suspicious person in the server device 20. As a result, information on the suspicious vehicle and the suspicious person can be shared among a plurality of mobile sales vehicles. The information processing device 100A may have a function of notifying the police or the like when a suspicious vehicle or a suspicious person is detected. As a result, the second embodiment can improve the safety of the mobile sales vehicle.

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Abstract

情報処理装置（１００）は、車両に設けられたカメラによって撮影された車外の映像を取得する映像取得部（１６１）と、車両の位置情報を取得する位置情報取得部（１６２）と、映像取得部（１６１）が取得した映像に含まれる顔画像に基づいて、人物を検出する人物検出部（１６３）と、人物検出部（１６３）が検出した人物の視線の方向を判定する視線方向判定部（１６４）と、視線方向判定部（１６４）が判定した視線の方向に基づいて、車両に対する車両注目度を判定する注目度判定部（１６６）と、位置情報と、車両注目度とを関連付けて走行すべき経路を設定する経路設定部（１６８）と、を備える。

Description

情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法
　本開示は、情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法に関する。
　商品などの広告を表示しながら走行する広告表示車がある。広告表示車は、広告を表示しながら走行することで、歩行者などに商品を宣伝する。
　例えば、特許文献１には、車両に搭載された提示装置に表示させる広告の波及効果を高めるとともに、広告効果を適切に評価することができる技術が開示されている。
特開２０１３－２０４３２号公報
　広告表示車の広告の内容によって、広告を注目する人物の属性（例えば、年齢および性別）および注目度は変化する。また、広告表示車の走行経路、曜日、時間、および天気などによって路上にいる歩行者の歩行者の人数および属性は変化する。そのため、広告表示車に広告を表示して走行したとしても、広告内容および走行経路によっては、十分な宣伝効果が得られない可能性がある。広告表示車の走行経路において、広告に対する注目度および広告を注目する人物の属性に関する情報に基づいて、適切な走行経路を設定することが望まれている。
　本開示は、適切な走行経路を設定することのできる情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法を提供することができる。
　本開示の一態様に係る情報処理装置は、車両に設けられたカメラによって撮影された車外の映像を取得する映像取得部と、前記車両の位置情報を取得する位置情報取得部と、前記映像取得部が取得した映像に含まれる顔画像に基づいて、人物を検出する人物検出部と、前記人物検出部が検出した人物の視線の方向を判定する視線方向判定部と、前記視線方向判定部が判定した視線の方向に基づいて、前記車両に対する車両注目度を判定する注目度判定部と、前記位置情報と、前記車両注目度とを関連付けて走行すべき経路を設定する経路設定部と、を備える。
　本開示の一態様に係る情報処理システムは、本開示の一態様に係る情報処理装置と、前記情報処理装置から車両情報を取得するサーバ装置と、を含む。
　本開示の一態様に係る情報処理方法は、車両に設けられたカメラによって撮影された車外の映像を取得するステップと、前記車両の位置情報を取得するステップと、取得した映像に含まれる顔画像に基づいて、人物を検出するステップと、検出した人物の視線の方向を判定するステップと、判定した視線の方向に基づいて、前記車両に対する車両注目度を判定するステップと、前記位置情報と、前記車両注目度とを関連付けて走行すべき経路を設定するステップと、を含む。
　本開示によれば、適切な走行経路を設定することができる。
図１は、第１実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を説明するための図である。 図２は、第１実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図３は、注目度を判定する方法を説明するための図である。 図４は、重み付けを行って注目度を判定する方法を説明するための図である。 図５は、広告を注目した人物の比率を判定する方法を説明するための図である。 図６は、注目度情報を説明するための図である。 図７は、第１実施形態に係るサーバ装置の構成の一例を示すブロック図である。 図８Ａは、第１実施形態に係る情報処理装置による注目度の判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図８Ｂは、第１実施形態に係る情報処理装置による推奨走行経路の表示処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図９は、第１実施形態に係る情報処理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 図１０は、第２実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。 図１１は、第２実施形態に係る情報処理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　以下、添付図面を参照して、本開示に係る実施形態を詳細に説明する。なお、この実施形態により本開示が限定されるものではなく、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせて構成するものも含む。また、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
［第１実施形態］
　図１を用いて、第１実施形態に係る情報処理システムの構成について説明する。図１は、第１実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を説明するための図である。
　図１に示すように、情報処理システム１は、広告表示車１０１と、広告表示車１０２と、・・・、広告表示車１０Ｎ（Ｎは３以上の整数）と、サーバ装置２０とを含む。広告表示車１０１と、広告表示車１０２と、・・・、広告表示車１０Ｎとは、それぞれ、情報処理装置１００１と、情報処理装置１００２と、・・・、情報処理装置１００Ｎとを備える。情報処理装置１００１～情報処理装置１００Ｎは、それぞれ、無線のネットワークＮＷを介して、サーバ装置２０と通信可能に接続されている。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット網である。
　広告表示車１０１～広告表示車１０Ｎは、それぞれ、予め設定されたエリア内における走行経路を走行する。広告表示車１０１～広告表示車１０Ｎは、それぞれ、広告が表示されており、走行経路を走行しながら、歩道にいる歩行者などに広告を宣伝する。広告表示車１０１～広告表示車１０Ｎを総称して、広告表示車１０と呼ぶこともある。
　情報処理装置１００１～情報処理装置１００Ｎは、それぞれ、広告表示車１０１～広告表示車１０Ｎの走行時に走行経路にいる人物を、広告表示車１０１～広告表示車１０Ｎのそれぞれに搭載されている車載カメラの映像から検出する。情報処理装置１００１～情報処理装置１００Ｎは、それぞれ、抽出された人物の中から広告表示車１０１～広告表示車１０Ｎを注目している人物を抽出する。情報処理装置１００１～情報処理装置１００Ｎは、それぞれ、抽出された人物の属性を判定する。情報処理装置１００１～情報処理装置１００Ｎは、それぞれ、抽出された人物の広告表示車１０１～広告表示車１０Ｎに対する注目度を算出する。情報処理装置１００１～情報処理装置１００Ｎは、それぞれ、算出した注目度に基づいて、走行すべき走行経路を決定する。情報処理装置１００１～情報処理装置１００Ｎは、それぞれ、決定した走行経路をユーザに提供する。情報処理装置１００１～情報処理装置１００Ｎを総称して、情報処理装置１００と呼ぶこともある。
　図２を用いて、第１実施形態に係る情報処理装置の構成について説明する。図２は、第１実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
　図２に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、ＧＰＳ（Global　Positioning　System）受信部１２０と、記憶部１３０と、操作部１４０と、表示部１５０と、制御部１６０とを備える。
　通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network　Interface　Card）や通信回路等によって実現される。通信部１１０は、ネットワークＮＷと無線で接続されている。通信部１１０は、ネットワークＮＷを介して、他の装置等との間で情報の送受信を行う。通信部１１０は、例えば、ネットワークＮＷを介して、サーバ装置２０との間で情報の送受信を行う。
　ＧＰＳ受信部１２０は、ＧＰＳ受信回路、ＧＰＳ受信アンテナなどから構成されており、ＧＰＳ信号を受信する。ＧＰＳ受信部１２０は、受信したＧＰＳ信号を位置情報取得部１６２に出力する。
　記憶部１３０は、ＤＲＡＭ（Dynamic　Random　Access　Memory）、ＳＲＡＭ（Static　Random　Access　Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスク等のデータ読み書き可能な記憶装置で実現される。記憶部１３０は、情報処理装置１００に関する各種の情報を記憶する。記憶部１３０は、例えば、情報処理装置１００が搭載された広告表示車に対する注目度に関する情報を記憶している。記憶部１３０は、例えば、人物および人物の顔などの認識に用いられる辞書データを記憶している。
　操作部１４０は、ユーザから各種の操作を受け付ける。操作部１４０は、例えば、操作に応じた電気信号を制御部１６０に出力する。操作部１４０は、例えば、物理的なスイッチおよびタッチパネルなどで実現される。
　表示部１５０は、種々の映像を表示する。表示部１５０は、例えば、情報処理装置１００が搭載されている広告表示車が走行すべき推奨走行経路を表示する。表示部１５０は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Liquid　Crystal　Display）または有機ＥＬ（Organic　Electro-Luminescence）ディスプレイなどを含むディスプレイである。操作部１４０がタッチパネルである場合には、操作部１４０と、表示部１５０とは、一体に設けられる。
　制御部１６０は、映像取得部１６１と、位置情報取得部１６２と、人物検出部１６３と、視線方向判定部１６４と、属性判定部１６５と、注目度判定部１６６と、記憶制御部１６７と、経路設定部１６８と、出力制御部１６９と、他注目度情報取得部１７０と、環境情報取得部１７１とを備える。
　制御部１６０は、情報処理装置１００の各部を制御するコントローラ（Controller）である。制御部１６０は、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＭＰＵ（Micro　Processing　Unit）等のプロセッサにより実現される。例えば、制御部１６０は、内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムを、プロセッサがＲＡＭ（Random　Access　Memory）等を作業領域として実行することにより実現される。なお、制御部１６０は、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）またはＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等の集積回路により実現されてもよい。制御部１６０は、ソフトウェアと、ハードウェアとの組み合わせで実現されてもよい。
　映像取得部１６１は、各種の映像データを取得する。映像取得部１６１は、情報処理装置１００が搭載された広告表示車に搭載されたカメラ３０が撮像した映像データを取得する。映像取得部１６１は、例えば、情報処理装置１００が搭載された広告表示車に搭載されたカメラ３０が、広告表示車の走行時に撮像した路上などにいる人物を撮像した映像データを取得する。本実施形態では、カメラ３０は、広告表示車の周辺を撮像する。カメラ３０は、例えば、広告表示車の周囲を撮像する全天球カメラである。カメラ３０は、例えば、広告表示車の前方を撮影するフロントカメラ、両サイドを撮影するサイドカメラ、および後方を撮影するリアカメラなどであってもよい。カメラ３０は、フロントカメラ、サイドカメラ、リアカメラの組み合わせであってもよい。
　位置情報取得部１６２は、情報処理装置１００が搭載された広告表示車の現在の位置情報を取得する。位置情報取得部１６２は、例えば、ＧＰＳ受信部１２０が受信したＧＰＳ信号に基づいて、広告表示車の位置情報を取得する。
　人物検出部１６３は、映像取得部１６１が取得した映像データに人物が含まれているか否かを検出する。人物検出部１６３は、例えば、映像データから顔画像に基づいて、人物が含まれているか否かを検出する。人物検出部１６３は、映像データから顔画像を抽出した場合に、映像データに人物が含まれていると判定する。人物検出部１６３は、例えば、記憶部１３０に記憶された辞書データに基づいて、人物および人物の顔を検出する。人物検出部１６３は、映像データに含まれる人物の数を算出してもよい。人物検出部１６３は、カメラ３０の撮像範囲の含まれる人物の数を算出してもよい。人物検出部１６３は、カメラ３０の撮像範囲のうち、所定範囲（例えば、１平方メートル）にいる人物の数を算出してもよい。
　視線方向判定部１６４は、人物検出部１６３によって判定された人物の視線の方向を判定する。視線方向判定部１６４は、例えば、人物の顔画像から顔の向きを判定し、顔の向きに基づいて、人物の視線方向を判定する。視線方向判定部１６４は、例えば、人物の顔画像から、目の輪郭および黒目の位置などを判定し、目の輪郭および黒目の位置などに基づいて、人物の視線方向を判定する。視線方向判定部１６４は、人物の視線方向が、情報処理装置１００が搭載された広告表示車の広告を視認したか否かを判定する。
　属性判定部１６５は、人物検出部１６３によって判定された人物の属性を判定する。属性判定部１６５は、例えば、人物の顔画像に基づいて、人物の属性を判定する。属性判定部１６５が判定する属性は、人物の年齢、性別などに関する情報を含む。属性判定部１６５が判定する属性には、その他の情報が含まれていてもよい。
　注目度判定部１６６は、視線方向判定部１６４の判定結果に基づいて、人物の広告表示車の広告に対する注目度を判定する。注目度判定部１６６は、人物の属性ごとに広告表示車の広告に対する注目度を判定する。注目度判定部１６６は、人物が広告に視線を向けた場合に、広告表示車の広告に注目していると判定する。注目度判定部１６６は、人物が広告に視線を向けている時間が長いほど、広告に対する注目度が高いと判定する。注目度判定部１６６は、所定の時間内に、人物が広告に視線を向けた回数が多いほど、広告に対する注目度が高いと判定する。
　図３を用いて、注目度を判定する方法を説明する。図３は、注目度を判定する方法を説明するための図である。
　図３には、人物ごとに注目度がテーブルで示されている。１人目の人物は、年齢が「１０代」、性別が「女性」、注目度が「Ｐ１」である。２人目の人物は、年齢が「２０代」、性別が「男性」、注目度が「Ｐ２」である。３人目の人物は、年齢が「３０代」、性別が「男性」、注目度が「Ｐ３」である。４人目の人物は、年齢が「４０代」、性別が「女性」、注目度が「Ｐ４」である。図３に示すように、注目度判定部１６６は、人物ごとに、年齢および性別などの属性と、注目度とを関連付けて判定する。
　図３では、注目度はＰ１～Ｐ４のように概念的に示しているが、実際には具体的な数値で示される。注目度判定部１６６は、例えば、広告を１度でも視認した場合には注目度を「１」と判定し、広告を視認しなかった場合には「０」と判定してよい。注目度判定部１６６は、例えば、広告を視認した時間および所定時間内の広告を視認した回数に応じて、「１」、「２」、「３」、「４」、および「５」といったように注目度を段階的に判定してもよい。この場合、例えば、数字が大きいほど注目度が高いことを意味する。注目度判定部１６６は、属性ごとの注目度の平均値を算出してもよい。
　注目度判定部１６６は、広告の内容に応じて、重みを付けて注目度を判定してもよい。
　図４を用いて、重み付けを行って注目度を判定する方法を説明する。図４は、重み付けを行って注目度を判定する方法を説明するための図である。
　図４には、図３の表において人物ごとに重み付けされた注目度がテーブルで示されている。１人目の人物は、重みが「Ｗ１」、注目度が「Ｐ１×Ｗ１」である。２人目の人物は、重みが「Ｗ２」、注目度が「Ｐ２×Ｗ２」である。３人目の人物３は、重みが「Ｗ３」、注目度が「Ｐ３×Ｗ３」である。４人目の人物は、重みが「Ｗ４」、注目度が「Ｐ４×Ｗ４」である。
　図４では、重みはＷ１～Ｗ４のように概念的に示しているが、実際には具体的な数値で示される。重みの値は、人物の属性と、広告のターゲット層との関係で定まる。例えば、広告のターゲット層が１０代の女性である場合、「Ｗ１」の値が大きくなり、「Ｗ３」の値などは小さくなる。重みの大きさは、ユーザの任意に設定するようにしてもよい。各重みの具体的な値は、広告の内容に応じて、ユーザが任意に設定してよい。
　注目度判定部１６６は、映像に含まれる人物のうち、広告を注目した人物の比率を判定してもよい。
　図５を用いて、広告を注目した人物の比率を判定する方法を説明する。図５は広告を注目した人物の比率を判定する方法を説明するための図である。
　図５には、「広告Ｃ１」に対して、属性ごとに、「広告Ｃ１」を注目した比率がテーブルで示されている。「１０代」の「男性」うち、「広告Ｃ１」を注目した割合は、「Ｒ１」である。「１０代」の「女性」のうち、「広告Ｃ１」を注目した割合は、「Ｒ２」である。「２０代」の「男性」のうち、「広告Ｃ１」を注目した割合は、「Ｒ３」である。「２０代」の「女性」のうち、「広告Ｃ１」を注目した割合は、「Ｒ４」である。注目度判定部１６６は、「広告Ｃ１」を注目した全人物に対する、各属性の割合を算出してもよい。言い換えれば、注目度判定部１６６は、（属性Ａのうち広告Ｃ１を注目した人数／属性Ａの全人数）で比率を算出してもよいし、（属性Ａのうち広告Ｃ１を注目した人数／広告Ｃ１を注目した全人数）で比率を算出してもよい。
　図５では、比率はＲ１～Ｒ４のように概念的に示しているが、実際には具体的な数値で示される。
　記憶制御部１６７は、各種の情報を記憶部１３０に記憶する。記憶制御部１６７は、図３、図４および図５に示したテーブルを記憶部１３０に記憶する。記憶制御部１６７は、位置情報取得部１６２が取得した位置情報と、注目度判定部１６６が判定した注目度とを関連付けた注目度情報を記憶部１３０に記憶する。記憶制御部１６７は、注目度情報にカメラが撮影した方向および後述の環境情報取得部１７１が取得した環境情報を関連付けてもよい。記憶制御部１６７は、通信部１１０を介して、注目度情報をサーバ装置２０に記憶する。サーバ装置２０に注目度情報を記憶することで、他の広告表示車に搭載された情報処理装置との間で、注目度情報を共有することができる。
　図６を用いて、注目度情報について説明する。図６は、注目度情報を説明するための図である。
　図６には、「広告Ｃ１」の「地点Ａ」における、属性ごとの注目度の平均値がテーブルで示されている。図６に示す例では、例えば、「１０代」の「男性」でいえば、「広告Ｃ１」に対する注目度の平均値は、「Ｐ１１」である。「１０代」の「女性」でいえば、「広告Ｃ１」に対する注目度の平均値は、「Ｐ１２」である。記憶制御部１６７は、各地点における広告Ｃ１に対する注目度を記憶部１３０に記憶する。
　図６では、注目度の平均値は、Ｐ１１～Ｐ１６のように概念的に示されているが、実際には具体的な数値で示される。
　再び図２を参照する。経路設定部１６８は、広告表示車が走行すべき推奨走行経路を設定する。経路設定部１６８は、記憶部１３０およびサーバ装置２０などに記憶された注目度情報に基づいて、推奨走行経路を設定する。経路設定部１６８は、注目度情報に基づいて、広告に対する注目度の高い地点を含むように推奨走行経路を設定する。言い換えれば、経路設定部１６８は、広告の宣伝効果の高い経路を推奨走行経路として設定する。経路設定部１６８は、サーバ装置２０に記憶された注目度情報の情報量が増えるに連れて、より精度よく広告の宣伝効果の高い経路を設定することができるようになる。
　出力制御部１６９は、経路設定部１６８によって設定された走行すべき走行経路に関する情報を表示部１５０に出力する。走行すべき走行経路を表示部１５０に表示させる。
　他注目度情報取得部１７０は、通信部１１０を介して、サーバ装置２０から他の広告表示車に搭載された他の情報処理装置によって記憶された他の注目度情報を取得する。他注目度情報には、広告表示車に搭載された情報処理装置によって算出された地点ごとに特定の広告に対する注目度に関する情報が含まれる。
　環境情報取得部１７１は、通信部１１０を介して、各種の環境情報を取得する。環境情報は、日付、時刻、天候などの情報を含む。環境情報は、その他の情報を含んでもよい。
　図７を用いて、第１実施形態に係るサーバ装置の構成について説明する。図７は、第１実施形態に係るサーバ装置の構成の一例を示すブロック図である。
　図７に示すように、サーバ装置２０は、通信部２１と、記憶部２２と、制御部２３とを備える。
　通信部２１は、例えば、ＮＩＣや通信回路等によって実現される。通信部２１は、ネットワークＮＷと無線で接続されている。通信部２１は、ネットワークＮＷを介して、他の装置等との間で情報の送受信を行う。通信部２１は、例えば、ネットワークＮＷを介して、情報処理装置１００１～情報処理装置１００Ｎとの間で情報の送受信を行う。
　記憶部２２は、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク等のデータ読み書き可能な記憶装置で実現される。記憶部２２は、サーバ装置２０に関する各種の情報を記憶する。記憶部２２は、例えば、情報処理装置１００１～情報処理装置１００Ｎのそれぞれから取得した注目度情報を記憶している。
　制御部２３は、注目度情報取得部２３１と、記憶制御部２３２とを備える。
　制御部２３は、サーバ装置２０の各部を制御するコントローラ（Controller）である。制御部２３は、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ等のプロセッサにより実現される。例えば、制御部２３は、内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムを、プロセッサがＲＡＭ等を作業領域として実行することにより実現される。なお、制御部２３は、ＡＳＩＣまたはＦＰＧＡ等の集積回路により実現されてもよい。制御部２３は、ソフトウェアと、ハードウェアとの組み合わせで実現されてもよい。
　注目度情報取得部２３１は、情報処理装置１００１～情報処理装置１００Ｎのそれぞれから、注目度情報を取得する。注目度情報取得部２３１が情報処理装置１００１～情報処理装置１００Ｎのそれぞれから、注目度情報を取得することで、情報処理装置１００１～情報処理装置１００Ｎのそれぞれは、注目度情報を共有することができるようになる。
　記憶制御部２３２は、注目度情報取得部２３１によって取得された注目度情報を記憶部２２に記憶する。
　図８Ａと、図８Ｂとを用いて、第１実施形態に係る情報処理装置の処理の流れについて説明する。図８Ａは、第１実施形態に係る情報処理装置による注目度の判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。図８Ｂは、第１実施形態に係る情報処理装置による推奨走行経路の表示処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　図８Ａを用いて、情報処理装置１００による注目度の判定処理について説明する。制御部１６０は、車外の映像を取得する（ステップＳ１０）。具体的には、映像取得部１６１は、情報処理装置１００が搭載されている広告表示車のカメラ３０から車外の映像を取得する。そして、ステップＳ１１に進む。
　制御部１６０は、位置情報を取得する（ステップＳ１１）。具体的には、位置情報取得部１６２は、映像取得部１６１がカメラ３０から映像を取得した位置の位置情報を取得する。そして、ステップＳ１２に進む。
　制御部１６０は、ステップＳ１０で取得された映像に人物が含まれているか否かを検出する（ステップＳ１２）。具体的には、人物検出部１６３は、映像に含まれる顔画像などに基づいて、人物が含まれているか否かを検出する。人物が含まれていると判定された場合（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、ステップＳ１３に進む。一方、人物が含まれていないと判定された場合（ステップＳ１２；Ｎｏ）、制御部１６０は、ステップＳ１０に戻り、処理を繰り返す。
　ステップＳ１２でＹｅｓと判定された場合、制御部１６０は、人物の視線の方向が広告を向いているか否かを判定する（ステップＳ１３）。具体的には、視線方向判定部１６４は、人物の顔画像に基づいて、顔の方向および目の位置などを判定する。そして、視線方向判定部１６４は、顔の方向および目の位置などに基づいて、視線が広告を向いているか否かを判定する。視線が広告を向いていると判定された場合（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、ステップＳ１４に進む。一方、視線が広告を向いていないと判定された場合（ステップＳ１３；Ｎｏ）、制御部１６０は、ステップＳ１０に戻り、処理を繰り返す。
　ステップＳ１３でＹｅｓと判定された場合、制御部１６０は、人物の属性を判定する（ステップＳ１４）。具体的には、属性判定部１６５は、人物の性別および年齢などを判定する。そして、ステップＳ１５に進む。
　制御部１６０は、広告に対する注目度を判定する（ステップＳ１５）。具体的には、注目度判定部１６６は、人物の視線に関する情報や属性に基づいて、広告に対する注目度を判定する。そして、ステップＳ１６に進む。
　制御部１６０は、注目度情報を記憶する（ステップＳ１６）。具体的には、記憶制御部１６７は、注目度と位置情報などを関連付けて、記憶部１３０およびサーバ装置２０などに注目度情報として記憶する。そして、ステップＳ１７に進む。
　制御部１６０は、注目度の判定処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ１７）。具体的には、制御部１６０は、カメラ３０による撮像が終了したこと、撮像車両のエンジンが切られたことなどを条件に注目度の判定処理が終了したか否かを判定する。注目度の判定処理が終了したと判定された場合（ステップＳ１７；Ｙｅｓ）、図８Ａの処理を終了する。一方、注目度の判定処理が終了していないと判定された場合（ステップＳ１７；Ｎｏ）、制御部１６０は、ステップＳ１０に戻り処理を繰り返す。すなわち、制御部１６０は、注目度の判定処理が継続している間は、ステップＳ１０～ステップＳ１６の処理を繰り返し実行する。
　図８Ｂを用いて、情報処理装置１００による推奨走行経路の表示処理について説明する。制御部１６０は、走行すべき推奨走行経路を設定する（ステップＳ２０）。具体的には、経路設定部１６８は、記憶部１３０に記憶された注目度情報に基づいて、走行すべき推奨経路を設定する。そして、ステップＳ２１に進む。
　制御部１６０は、推奨走行経路を表示する（ステップＳ２１）。具体的には、出力制御部１６９は、表示部１５０に推奨走行経路を地図情報とともに表示させる。そして、図８Ｂの処理を終了する。
　図８Ａと、図８Ｂとに示したように、情報処理装置１００は、記憶部１３０に記憶された注目度情報に基づいて、推奨走行経路を設定し表示するが、本開示はこれに限られない。情報処理装置１００は、例えば、広告表示車を走行する際にサーバ装置２０から注目度情報を取得して、推奨走行経路を設定してもよい。
　図９を用いて、第１実施形態に係る情報処理装置のサーバ装置から注目度情報を取得する場合の処理の流れについて説明する。図９は、第１実施形態に係る情報処理装置のサーバ装置から注目度情報を取得する場合の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　制御部１６０は、現在の環境情報を取得する（ステップＳ３０）。具体的には、環境情報取得部１７１は、通信部１１０を介して、外部の装置から現在の日付、時刻、天候などの環境情報を取得する。そして、ステップＳ３１に進む。
　制御部１６０は、現在の環境情報に応じた注目度情報をサーバ装置から取得する（ステップＳ３１）。具体的には、他注目度情報取得部１７０は、サーバ装置２０から現在の環境情報と類似する条件の注目度情報を取得する。そして、ステップＳ３２に進む。
　制御部１６０は、走行すべき推奨走行経路を設定する（ステップＳ３２）。具体的には、経路設定部１６８は、サーバ装置２０から取得した注目度情報に基づいて、走行すべき推奨走行経路を設定する。そして、ステップＳ３３に進む。
　制御部１６０は、推奨走行経路を表示する（ステップＳ３３）。具体的には、出力制御部１６９は、表示部１５０に推奨走行経路を地図情報とともに表示させる。そして、図９の処理を終了する。
　上述のとおり、第１実施形態において、情報処理装置１００は、歩行者の広告に対する注目度を算出することができる。そして、第１実施形態は、歩行者に注目度に応じて、広告を注目する歩行者の多い地点を走行経路に含めるように推奨走行経路を設定して、広告表示車の運転者などに提供することができる。これにより、第１実施形態では、宣伝効果が高い走行経路を走行することができる。
　第１実施形態では、広告表示車１０が走行する道路は、歩行者の視線方向に基づいて注目度を判定するので歩行者の顔が撮像しやすい道路であることが好ましい。例えば、広告表示車１０が走行する道路は、郊外などの見渡しのいい道路や、歩行者の確認しやすい片側一車線の道路および住宅街の道路などであることが好ましい。例えば、広告表示車１０が走行する道路は、幹線道路でないことが好ましい。
　第１実施形態において、情報処理装置１００は、広告表示車１０の走行経路における広告の注目度を年齢および性別などの属性ごとに判定することできる。そのため、例えば、広告表示車１０が女性をターゲット層とした広告を表示して走行した場合であっても、走行経路にいる男性を検出することができる。これにより、第１実施形態は、男性が多く検出された地点を含む経路を男性向けの広告を表示して走行すべき走行経路と判定することができる。
　第１実施形態では、サーバ装置２０に記憶されている注目度情報の記憶量が増えるに連れて、宣伝効果の高い経路をより精度よく設定することができる。そのため、サーバ装置２０に記憶されている注目度情報を随時更新することが好ましい。広告表示車１０が走行することのできるエリアは、予め定められている。例えば、広告表示車１０が走行することのできるエリアから逸脱できる範囲も予め定められている。広告表示車１０の運転者は、例えば、曜日、時刻、天候、走行経路などの条件を変えて、各条件を組み合わせながら予め決められたエリア内を走行して、注目度情報を取得することが好ましい。広告表示車１０の運転者は、注目度情報を取得している際に、歩行者の多い地点を見つけた場合には、逸脱できる範囲内でその地点を走行して、注目度情報を取得することが好ましい。広告表示車１０の運転者は、推奨走行経路を走行している際であっても、例えば、推奨走行経路から外れた経路に歩行者が多くいる場合には、逸脱できる範囲内でその経路を走行して注目度情報を取得してもよい。
　第１実施形態では、広告表示車１０１～広告表示車１０Ｎの複数の広告表示車で注目度情報を共有することができる。この場合、広告表示車１０１～広告表示車１０Ｎのそれぞれの走行経路は、同じであってもよいし、異なっていてもよい。
［第２実施形態］
　次に、第２実施形態について説明する。
　図１０を用いて、第２実施形態に係る情報処理装置について説明する。図１０は、第２実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
　図１０に示すように、情報処理装置１００Ａは、制御部１６０Ａが売上判定部１７２と、売上情報取得部１７３と、在庫情報取得部１７４とを備える点で、図２に図示の情報処理装置１００と異なっている。
　第１実施形態では、情報処理装置１００は、広告を表示して走行する広告表示車に搭載している。情報処理装置１００Ａは、商品を移動しながら販売する移動販売車に搭載されてもよい。
　売上判定部１７２は、商品の売り上げを判定する。売上判定部１７２は、商品の売上情報に基づいて、商品の売り上げが予め定められた金額に達しているか否かを判定する。売上判定部１７２は、所定期間内の商品の売り上げが予め定められた金額に達しているか否かを判定する。商品の設定金額は、例えば、操作部１４０を介して、ユーザが任意に設定することができる。
　売上情報取得部１７３は、通信部１１０を介して、サーバ装置２０から他の移動販売車における商品の売り上げ金額に関する売上情報を取得する。売上情報取得部１７３は、他の移動販売車における商品全体の売り上げ金額に関する売上情報を取得してもよいし、商品ごとの売り上げ金額に関する売上情報を取得してもよい。売上情報取得部１７３は、所定以上の売り上げ金額に達した商品の売上情報のみを取得してもよい。
　在庫情報取得部１７４は、通信部１１０を介して、サーバ装置２０から他の移動販売車における在庫に関する在庫情報を取得する。在庫情報には、例えば、在庫の量や在庫の金額に関する情報が含まれる。在庫情報取得部１７４は、他の移動販売車における商品全体の在庫に関する在庫情報を取得してもよいし、商品ごとの在庫に関する在庫情報を取得してもよい。在庫情報取得部１７４は、在庫の量が所定未満の商品の在庫情報のみを取得してもよい。
　移動販売車は、歩行者が何を販売しているか理解できるように、販売している商品の看板などを掲げている。情報処理装置１００Ａは、看板に対する注目度が高いほど、歩行者が商品の購入を所望していると判定する。情報処理装置１００Ａは、看板に対する注目度が高い歩行者が多くいる経路を推奨販売経路として設定する。情報処理装置１００Ａは、看板に対する注目度が高い歩行者が多くいる地点を推奨販売地点として設定する。情報処理装置１００Ａは、所定時間内の売り上げが予め設定した金額に達しない場合には、新たな推奨販売経路または推奨販売地点を設定する。
　移動販売車は、手動運転車両でもよいし、自動運転車両でもよい。自動運転のレベルは、０～５までの段階に分けられる。第２実施形態では、移動販売車が移動販売車である場合には、自動運転のレベルは、例えば、高レベル（例えば、レベル４または５）である。移動販売車が手動運転車両である場合には、運転者は、情報処理装置１００Ａにより設定された推奨販売経路を走行し、商品を販売する。
　移動販売車が自動運転車両である場合には、移動販売車が自律的に推奨販売経路を走行し、商品を販売する。移動販売車が自動運転車両である場合には、移動販売車が自律的に推奨販売地点まで走行し、商品を販売する。所定時間内の売り上げが予め設定した金額に達しない場合には、移動販売車は、新たに設定された推奨走行経路を走行し、または推奨走行地点まで走行して、商品を販売する。
　図１１を用いて、第２実施形態に係る情報処理装置の処理の流れの一例について説明する。図１１は、第２実施形態に係る情報処理装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
　ステップＳ４０およびステップＳ４１の処理は、図９に図示のステップＳ３０およびステップＳ３１の処理と同一なので、説明を省略する。
　制御部１６０Ａは、走行すべき推奨販売経路または行くべき推奨販売地点を設定する（ステップＳ４２）。具体的には、経路設定部１６８は、サーバ装置２０から取得した注目度情報に基づいて、推奨販売経路または推奨販売地点を設定する。そして、ステップＳ４３に進む。
　制御部１６０Ａは、推奨販売経路または推奨販売地点を表示する（ステップＳ４３）。具体的には、出力制御部１６９は、表示部１５０に推奨販売経路または推奨販売地点を地図情報とともに表示させる。移動販売車が自動運転車両である場合には、ステップＳ４３を省略してもよい。移動販売車が手動運転車両である場合には、運転者は、表示部１５０に表示された推奨販売経路または推奨販売地点に従って、移動販売車を運転する。
　制御部１６０Ａは、商品の売り上げは所定金額以上であるか否かを判定する（ステップＳ４４）。具体的には、売上判定部１７２は、所定時間内の商品の売り上げが、予め定められた金額以上であるか否かを判定する。売り上げが所定金額以上であると判定された場合（ステップＳ４４；Ｙｅｓ）、図１１の処理を終了する。一方、売り上げが所定金額未満であると判定された場合（ステップＳ４４；Ｎｏ）、ステップＳ４５に進む。
　ステップＳ４４でＮｏと判定された場合、制御部１６０Ａは、操作情報または新たな注目度情報を取得する（ステップＳ４５）。具体的には、経路設定部１６８は、操作部１４０からユーザが入力した走行経路および販売地点の設定操作に関する操作情報を取得する。または、他注目度情報取得部１７０は、ステップＳ４１で取得した注目度情報とは異なる注目度情報を取得する。そして、ステップＳ４６に進む。
　制御部１６０Ａは、推奨販売経路または推奨販売地点を再設定する（ステップＳ４６）。具体的には、経路設定部１６８は、ステップＳ４５で取得した操作情報または注目度情報に基づいて、推奨販売経路または推奨販売地点を再設定する、そして、ステップＳ４３に進む。
　第２実施形態では、ステップＳ４１において、売上情報取得部１７３は、他の移動販売車における売上情報を取得してもよい。また、ステップＳ４１においては、在庫情報取得部１７４は、他の移動販売車における在庫情報を取得してもよい。このような場合、経路設定部１６８は、他の移動販売車における売上情報および在庫情報に基づいて、推奨販売経路または推奨販売地点を設定してもよい。
　上述のとおり、第２実施形態において、情報処理装置１００Ａは、商品を販売すべき推奨販売経路または推奨販売地点を、設定することができる。これにより、第２実施形態は、販売効果の高い推奨販売経路または推奨販売地点で商品を販売することができる。その結果、商品の売り上げを向上させることができる。
　また、第２実施形態では、移動販売車が自動運転車両である場合には、情報処理装置１００Ａは、車載カメラの映像に基づいて、不審車両および不審人物を判定する機能を有していてもよい。例えば、情報処理装置１００Ａは、商品を買わずに移動販売車両から所定時間以上離れない人物を不審人物として判定する。情報処理装置１００Ａは、不審車両および不審人物を検出した場合には、不審車両および不審人物の画像等の情報をサーバ装置２０に記憶してもよい。これにより、不審車両および不審人物に関する情報を、複数の移動販売車間で共有することができる。情報処理装置１００Ａは、不審車両および不審人物を検出した場合には、警察などに通報する機能を有していてもよい。これらにより、第２実施形態は、移動販売車の安全性を向上させることができる。
　また、第２実施形態では、情報処理装置１００Ａは、他車両の状況を判断し、他車両の状況に応じて、推奨販売経路および推奨販売地点を判定して設定するようにしてもよい。例えば、情報処理装置１００Ａは、リアルタイムで顧客が集中している地点および経路をそれぞれ推奨販売地点および推奨販売経路に設定してもよい。具体的には、情報処理装置１００Ａは、現在時刻の近い時刻の注目度情報を優先的に用いて、推奨販売経路および推奨販売地点を判定してよい。他車両の状況の一例として、情報処理装置１００Ａは、他車両に対する注目度が所定の値よりも高い場合には顧客が集中していると考えられるため、その地点および経路を推奨販売地点および推奨販売経路として判定してもよい。他車両の状況の他の一例として、情報処理装置１００Ａは、他車両の売上情報に基づいて、所定時間内の売上額が所定の値よりも高い場合には顧客が集中していると考えられるため、その地点および経路を推奨販売地点および推奨販売系経路して判定してもよい。他車両の状況の他の一例として、情報処理装置１００Ａは、他車両の在庫情報に基づいて、在庫が所定よりも少なくなった場合には顧客が集中していると考えられるので、その地点および経路を推奨販売地点および推奨販売経路として判定してもよい。情報処理装置１００Ａは、車載カメラの映像に基づいて他車両の状況を判断してもよいこれにより、第２実施形態は、顧客が集中している地点に複数の移動販売車を配車することで、移動販売車の相互の売り上げを向上させ、かつ混雑を解消することができる。
［第３実施形態］
　次に、第３実施形態について説明する。
　第１実施形態および第２実施形態では、情報処理装置１００および情報処理装置１００Ａは道路を走行する車両に搭載している。情報処理装置１００および情報処理装置１００Ａは、道路以外を走行する車両に搭載してもよい。例えば、情報処理装置１００Ａは、テーマパークなどの所定の敷地内を自律走行して商品を販売する、商品販売ロボットに搭載されてもよい。
　第３実施形態では、情報処理装置１００Ａは、例えば、商品販売ロボットが走行する敷地内の地図情報と、地図情報に含まれる各地点における商品に対する人物の属性ごとの注目度に関する注目度情報を記憶している。情報処理装置１００Ａは、敷地内の地図情報と、注目度情報に基づいて、商品を販売すべき推奨販売地点を設定する。商品販売ロボットは、地図情報と、注目度情報に基づいて、商品を販売するために敷地内を走行する。商品販売ロボットは、情報処理装置１００Ａにより設定された推奨販売地点で商品を販売する。情報処理装置１００Ａは、所定時間内における推奨販売地点での商品の売り上げが、予め定めた金額に達していない場合には、推奨販売地点を再設定する。商品販売ロボットは、再設定された推奨販売地点まで走行し、商品を販売する。
　上述のとおり、第３実施形態では、情報処理装置１００Ａは、テーマパークなどの特定の敷地内において、商品を販売すべき推奨販売地点を設定することができる。情報処理装置１００Ａは、推奨販売地点における商品の売り上げが所定の金額に達していない場合には、推奨販売地点を再設定することができる。その結果、商品の売り上げを向上させることができる。
　また、第３実施形態においては、第２実施形態と同様、情報処理装置１００Ａは、リアルタイムで顧客が集中している地点および経路をそれぞれ推奨販売地点および推奨販売経路に設定してもよい。具体的には、第３実施形態では、情報処理装置１００Ａは、他の商品販売ロボットに対する注目度が所定の値よりも高い場合には顧客が集中していると考えられるため、その地点を推奨販売地点として判定してもよい。他の商品販売ロボットの状況の一例として、情報処理装置１００Ａは、所定時間内の売上額が所定の値よりも高い場合には顧客が集中していると考えられるため、その地点を推奨販売地点として判定してもよい。他の商品販売ロボットの状況の一例として、情報処理装置１００Ａは、在庫が所定よりも少なくなった場合には顧客が集中していると考えられるので、その地点を推奨販売地点として判定してもよい。これにより、第３実施形態は、顧客が集中している地点に複数の商品販売ロボットを配置することで、商品販売ロボットの相互の売り上げを向上させ、かつ混雑を解消することができる。
　以上、本開示の実施形態を説明したが、これら実施形態の内容により本開示が限定されるものではない。また、前述した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、前述した構成要素は適宜組み合わせることが可能である。さらに、前述した実施形態の要旨を逸脱しない範囲で構成要素の種々の省略、置換又は変更を行うことができる。
　本開示の情報処理装置、情報処理システム、および情報処理方法は、例えば、ナビゲーション装置、ドライブレコーダ、および自律走行可能な商品販売ロボットに利用することができる。
　１　情報処理システム
　１０　広告表示車
　２０　サーバ装置
　１００　情報処理装置
　１１０　通信部
　１２０　ＧＰＳ受信部
　１３０　記憶部
　１４０　操作部
　１５０　表示部
　１６０　制御部
　１６１　映像取得部
　１６２　位置情報取得部
　１６３　人物検出部
　１６４　視線方向判定部
　１６５　属性判定部
　１６６　注目度判定部
　１６７　記憶制御部
　１６８　経路設定部
　１６９　出力制御部
　１７０　他注目度情報取得部
　１７１　環境情報取得部
　１７２　売上判定部
　１７３　売上情報取得部
　１７４　在庫情報取得部

Claims (10)

  1. 　車両に設けられたカメラによって撮影された車外の映像を取得する映像取得部と、
    　前記車両の位置情報を取得する位置情報取得部と、
    　前記映像取得部が取得した映像に含まれる顔画像に基づいて、人物を検出する人物検出部と、
    　前記人物検出部が検出した人物の視線の方向を検出する視線方向判定部と、
    　前記視線方向判定部が判定した視線の方向に基づいて、前記車両に対する車両注目度を判定する注目度判定部と、
    　前記位置情報と、前記車両注目度とを関連付けて走行すべき経路を設定する経路設定部と、
    を備える情報処理装置。
  2. 　前記人物の属性を判定する属性判定部を備え、
    　前記注目度判定部は、前記視線方向判定部が判定した視線の方向と、前記属性判定部が判定した属性とに基づいて、前記車両注目度を判定する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　現在の環境情報を取得する環境情報取得部を備え、
    　前記経路設定部は、前記環境情報取得部が取得した現在の前記環境情報に基づいて、走行すべき経路を設定する、
    　請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 　他車両において判定された注目度情報を取得する他注目度情報取得部を備える、
    　請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  5. 　前記経路設定部は、前記他注目度情報取得部によって取得された前記他車両において判定された注目度情報に基づいて、走行すべき経路を設定する、
    　請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記車両は、移動して商品の販売を行う移動販売車であり、
    　前記商品の売り上げが予め定められた金額に達しているか否かを判定する売上判定部を備え、
    　前記経路設定部は、前記売上判定部によって前記商品の売り上げが予め定められた金額に達していないと判定された場合、他車両において判定された注目度情報に基づいて、走行すべき経路を設定する、
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  7. 　他の移動販売車における前記商品の売り上げ金額に関する売上情報を取得する売上情報取得部を備え、
    　前記経路設定部は、他の前記移動販売車の売上情報に基づいて、走行すべき経路を設定する、
    　請求項６に記載の情報処理装置。
  8. 　他の移動販売車における前記商品の在庫情報を取得する在庫情報取得部を備え、
    　前記経路設定部は、他の前記移動販売車の在庫情報に基づいて、走行すべき経路を設定する、
    　請求項６または７に記載の情報処理装置。
  9. 　請求項１～８のいずれか１項に記載の情報処理装置と、
    　前記情報処理装置から車両情報を取得するサーバ装置と、
    　を含む、情報処理システム。
  10. 　車両に設けられたカメラによって撮影された車外の映像を取得するステップと、
    　前記車両の位置情報を取得するステップと、
    　取得した映像に含まれる顔画像に基づいて、人物を検出するステップと、
    　検出した人物の視線の方向を判定するステップと、
    　判定した視線の方向に基づいて、前記車両に対する車両注目度を判定するステップと、
    　前記位置情報と、前記車両注目度とを関連付けて走行すべき経路を設定するステップと、
    を含む情報処理方法。
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