WO2023175763A1 - ルート算出装置、ルート算出方法、および記録媒体 - Google Patents

ルート算出装置、ルート算出方法、および記録媒体 Download PDF

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WO2023175763A1
WO2023175763A1 PCT/JP2022/011888 JP2022011888W WO2023175763A1 WO 2023175763 A1 WO2023175763 A1 WO 2023175763A1 JP 2022011888 W JP2022011888 W JP 2022011888W WO 2023175763 A1 WO2023175763 A1 WO 2023175763A1
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WO
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route calculation
attribute
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passerby
route
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PCT/JP2022/011888
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English (en)
French (fr)
Inventor
テイテイ トウ
健全 劉
登 吉田
諒 川合
智史 山崎
悠太 並木
直樹 進藤
カレン ステファン
洋平 佐々木
Original Assignee
日本電気株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network

Definitions

  • the present invention relates to a route calculation device, a route calculation method, and a recording medium.
  • Patent Documents 1 to 4 disclose Technologies related to the present invention.
  • Patent Document 1 discloses a technology that extracts barrier conditions that serve as criteria for permitting passage based on the behavior history of a wheelchair user, and calculates a recommended route for the wheelchair user based on the barrier conditions.
  • the action history data is composed of image data of a barrier photographed by a wheelchair user and location information of this barrier. Barriers include road surface irregularities and steps.
  • Patent Document 2 describes how a user feels about multiple objects/events, such as a place where many people are hanging out, a place where there are noisy people, etc., and real-time images are analyzed.
  • a technique has been disclosed that extracts locations where the plurality of objects/events described above occur and calculates a route to be presented to the user based on the extraction results.
  • Patent Document 3 discloses a technique for searching for an evacuation route in consideration of the disaster location and the situation of the disaster victims.
  • Patent Document 4 discloses that the feature amount of each of a plurality of key points of a human body included in an image is calculated, and based on the calculated feature amount, an image including a human body with a similar posture or movement is searched for, A technique has been disclosed for classifying objects with similar postures and movements together.
  • Non-Patent Document 1 discloses a technology related to human skeleton estimation.
  • Patent Document 1 can calculate a travel route suitable for a wheelchair user, but cannot calculate a travel route suitable for people with other attributes.
  • Patent Document 2 analyzes an image and extracts locations where multiple objects/events are currently occurring. This technology requires real-time analysis of a huge amount of images taken from various locations. As a result, the processing load on the computer increases.
  • Patent Document 3 can calculate a travel route suitable for evacuated people, but cannot calculate a travel route suitable for people with other attributes.
  • Patent Document 4 and Non-Patent Document 1 are techniques for estimating the posture and movement of a person, and are not techniques for calculating a travel route.
  • An example of an object of the present invention is to provide a route calculation device, a route calculation method, and a recording medium that solve the problem of calculating traffic routes suitable for people with various attributes in view of the above-mentioned problems.
  • acquisition means for acquiring images taken by cameras installed at each of a plurality of observation points on the passage; identification means for identifying attributes of passersby included in the image; a tendency calculation means for calculating the tendency of the attributes of passersby passing through each of the plurality of observation points based on the identification results of the attributes; route calculation means for calculating a travel route suitable for a passerby with the predetermined attribute based on the tendency;
  • a route calculation device having the following is provided.
  • the computer is Obtain images taken by cameras installed at multiple observation points on the passage, Identify the attributes of the passerby included in the image, Based on the identification results of the attributes, calculate the attribute trends of passersby passing through each of the plurality of observation points, calculating a travel route suitable for a passerby with the predetermined attribute based on the tendency; A route calculation method is provided.
  • computer acquisition means for acquiring images taken by cameras installed at each of a plurality of observation points on the passage; identification means for identifying attributes of passersby included in the image; a tendency calculation means for calculating the tendency of attributes of passersby passing through each of the plurality of observation points based on the identification results of the attributes; route calculation means for calculating a travel route suitable for a passerby with the predetermined attribute based on the tendency;
  • a recording medium is provided that records a program that functions as a computer.
  • a route calculation device a route calculation method, and a recording medium that solve the problem of calculating traffic routes suitable for people with various attributes are realized.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a functional block diagram of a route calculation device. It is a diagram showing an example of the hardware configuration of a route calculation device.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining processing of a specifying unit.
  • FIG. 3 is a diagram schematically showing an example of information processed by a route calculation device. It is a figure showing an example of information outputted by a route calculation device. It is a flowchart which shows an example of the flow of processing of a route calculation device. It is a flow chart which shows another example of the flow of processing of a route calculation device.
  • FIG. 3 is a diagram schematically showing an example of information processed by a route calculation device.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a functional block diagram of a route calculation device.
  • FIG. 3 is a diagram schematically showing an example of information that the route calculation device causes an output device to output.
  • FIG. 1 is a functional block diagram showing an overview of a route calculation device 10 according to the first embodiment.
  • the route calculation device 10 includes an acquisition section 11 , a specification section 12 , a trend calculation section 13 , a route calculation section 14 , and a storage section 15 .
  • the route calculation device 10 does not need to include the storage unit 15.
  • an external device configured to be able to communicate with the route calculation device 10 includes the storage section 15 .
  • the acquisition unit 11 acquires images taken by cameras installed at each of a plurality of observation points on the passage.
  • the specifying unit 12 specifies attributes of passersby included in the image.
  • the tendency calculation unit 13 calculates the tendency of the attributes of passersby passing through each of the plurality of observation points based on the attribute identification result by the identification unit 12, and stores the result in the storage unit 15.
  • the route calculation unit 14 calculates a travel route suitable for a passerby with a predetermined attribute based on the attribute tendency of passersby passing through each of the plurality of observation points.
  • the route calculation device 10 having such a configuration, the problem of calculating traffic routes suitable for people with various attributes is solved.
  • the route calculation device 10 of the second embodiment is a more specific version of the route calculation device 10 of the first embodiment.
  • the route calculation device 10 analyzes images taken by cameras installed at each of a plurality of observation points on a passage, and calculates the tendency of attributes of passersby passing through each of the plurality of observation points. Then, the route calculation device 10 selects observation points that are often passed by passersby of each attribute and observation points that passersby of each attribute do not pass or rarely pass, as a travel route suitable for passersby of each attribute. Calculate a traffic route that does not include traffic. This will be explained in detail below.
  • Each functional unit of the route calculation device 10 includes a CPU (Central Processing Unit) of an arbitrary computer, a memory, a program loaded into the memory, and a storage unit such as a hard disk that stores the program (which is stored in advance from the stage of shipping the device).
  • a CPU Central Processing Unit
  • a memory such as RAM
  • a program loaded into the memory such as a hard disk
  • a storage unit such as a hard disk that stores the program (which is stored in advance from the stage of shipping the device).
  • CDs Compact Discs
  • storage media such as CDs (Compact Discs)
  • programs downloaded from servers on the Internet etc.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating the hardware configuration of the route calculation device 10.
  • the route calculation device 10 includes a processor 1A, a memory 2A, an input/output interface 3A, a peripheral circuit 4A, and a bus 5A.
  • the peripheral circuit 4A includes various modules.
  • the route calculation device 10 does not need to have the peripheral circuit 4A.
  • the route calculation device 10 may be composed of a plurality of physically and/or logically separated devices. In this case, each of the plurality of devices can include the above hardware configuration.
  • the bus 5A is a data transmission path through which the processor 1A, memory 2A, peripheral circuit 4A, and input/output interface 3A exchange data with each other.
  • the processor 1A is, for example, an arithmetic processing device such as a CPU or a GPU (Graphics Processing Unit).
  • the memory 2A is, for example, a RAM (Random Access Memory) or a ROM (Read Only Memory).
  • the input/output interface 3A includes an interface for acquiring information from an input device, an external device, an external server, an external sensor, a camera, etc., an interface for outputting information to an output device, an external device, an external server, etc. .
  • Input devices include, for example, a keyboard, mouse, microphone, physical button, touch panel, and the like. Examples of the output device include a display, a speaker, a printer, and a mailer.
  • the processor 1A can issue commands to each module and perform calculations based on the results of those calculations.
  • FIG. 1 shows an example of a functional block diagram of the route calculation device 10.
  • the route calculation device 10 includes an acquisition section 11, a specification section 12, a trend calculation section 13, a route calculation section 14, and a storage section 15.
  • the route calculation device 10 does not need to include the storage unit 15.
  • an external device configured to be able to communicate with the route calculation device 10 includes the storage section 15 .
  • the route calculation device 10 executes a data preparation step in which data necessary for route calculation is prepared, and a route calculation step in which a route is calculated based on the data prepared in the preparation step. This will be explained in detail below.
  • the data preparation step is executed before the route calculation step.
  • the data preparation process is realized by the acquisition section 11, the identification section 12, and the trend calculation section 13.
  • the acquisition unit 11 acquires images taken by cameras installed at each of a plurality of observation points on the passage.
  • the image includes at least one of a moving image and a still image.
  • the camera is, for example, a surveillance camera.
  • the camera may take moving images, or may take still images at predetermined timing (such as the timing at which a person is detected within the shooting area).
  • the camera is installed in a position and direction to photograph passersby passing through the passageway.
  • observation points There are no particular restrictions on how to determine observation points. By setting cameras at more observation points and calculating trends in attributes of passersby at more observation points, it becomes possible to accurately calculate a travel route suitable for passersby with a predetermined attribute.
  • the acquisition unit 11 acquires images taken over a certain period of time (eg, several months, one year, several years).
  • the acquisition unit 11 may acquire images for a certain period of time all at once, or may acquire images sequentially each time a photograph is taken.
  • the route calculation device 10 may be configured to be able to communicate with a camera. Then, the acquisition unit 11 may acquire the image transmitted by the camera. In addition, images taken by a camera may be stored in any storage device. The acquisition unit 11 may acquire the images stored in the storage device by any means.
  • acquisition means that the own device retrieves data or information stored in another device or storage medium (active acquisition), and that the own device retrieves data or information stored in another device or storage medium, and that the own device retrieves data or information stored in another device or storage medium, and that the own device retrieves data or information stored in another device or storage medium, and that the own device retrieves data or information stored in another device or storage medium (active acquisition) Involves at least one of inputting data and/or information (passive retrieval). Examples of active retrieval include requesting or interrogating other devices and receiving responses thereto, and accessing and reading other devices or storage media. Further, an example of passive acquisition includes receiving information that is distributed (or sent, push notification, etc.). Furthermore, "obtaining” may mean selecting and obtaining data or information that has been received, or selecting and receiving distributed data or information.
  • the identification unit 12 identifies the attributes of the passerby included in the image acquired by the acquisition unit 11.
  • the attributes of the identified passerby can influence the selection of the route.
  • the attributes of the passerby include at least one of gender, age group, physique, contents of belongings, means of transportation, and presence or absence of a companion.
  • the age groups may be regularly classified at predetermined intervals, such as under 10 years old, teenagers, 20s, and 30s.
  • age groups may be grouped together based on ages that are considered to have similar travel routes. Examples of this include, but are not limited to, those who are under 13 years old, 14 years old or older and under 18 years old, 18 years old or older and under 40 years old, 40 years old or older and under 65 years old, 65 years old or older, etc., taking physical strength etc. into consideration. .
  • Physique is defined to include classifications that can be identified through image analysis and can influence the selection of travel routes. For example, physique may be defined to include lean, normal, obese, and the like.
  • the contents of the identified belongings can be identified through image analysis, and include items that can affect the selection of a travel route.
  • the contents of your belongings include clothing style (casual, formal), clothing type (jeans, short skirt, long skirt, etc.), type of shoes (sandals, sneakers, boots, high heels, business shoes, etc.), and accessories ( A hat, sunglasses, headphones, etc.), an object held in hand (an umbrella, a bag, a suitcase, a stroller, a crutch, a white cane, etc.) may be specified.
  • Transportation means are defined to include classifications that can be identified by image analysis and that can influence the selection of travel routes.
  • the means of transportation may be defined to include walking, running, cycling, using a stroller, using a wheelchair, using a white cane, using crutches, and the like.
  • the presence or absence of a companion may be specified based on the distance to another person, the length of time during which the distance is maintained below a threshold value, etc. For example, a person whose distance to a certain person remains below a threshold for a predetermined period of time or more may be determined to be the person's companion. Note that the algorithm for determining the presence or absence of a companion through image analysis is not limited to this.
  • the identifying unit 12 identifies attributes of passersby included in the image based on the results of analyzing the image.
  • Image analysis is performed by an image analysis system 20 prepared in advance. As shown in FIG. 3, the identification unit 12 inputs the image to the image analysis system 20. The identifying unit 12 then acquires the image analysis result from the image analysis system 20.
  • the image analysis system 20 may be a part of the route calculation device 10 or may be an external device that is physically and/or logically independent from the route calculation device 10.
  • the image analysis system 20 has a face recognition function, a human figure recognition function, a posture recognition function, a movement recognition function, an appearance attribute recognition function, an image gradient feature detection function, an image color feature detection function, an object recognition function, a character recognition function, and a line of sight detection function.
  • the face recognition function extracts a person's facial features. Furthermore, the similarity between facial feature amounts may be compared and calculated (determining whether they are the same person, etc.). Alternatively, the extracted facial feature amount may be compared with the facial feature amount of a person registered in advance in the database to identify whether the person in the image is a person registered in the database.
  • the human figure recognition function extracts the human body features of a person (for example, refers to overall characteristics such as physique, height, and clothing). Furthermore, the similarity between human body features may be compared and calculated (determination of whether they are the same person, etc.). Alternatively, it may be possible to identify whether the person in the image is a person registered in the database by comparing the extracted human body features with the human body features of the person registered in advance in the database. .
  • the posture recognition function and movement recognition function detect the joint points of a person and connect the joint points to form a stick figure model. Then, based on the stick figure model, a person is detected, the person's height is estimated, posture features are extracted, and movements are identified based on changes in posture. For example, the postures and movements of a person who moves using each of the above-mentioned transportation means are defined in advance, and these postures and movements are detected. Furthermore, the similarity between posture feature amounts or movement feature amounts may be compared and calculated (determination of whether the postures are the same or the motions are the same, etc.). Alternatively, the estimated height may be compared with the height of a person registered in advance in the database to identify whether the person in the image is a person registered in the database.
  • the posture recognition function and the movement recognition function may be realized by the techniques disclosed in Patent Document 4 and Non-Patent Document 1 mentioned above.
  • the appearance attribute recognition function recognizes the appearance attributes associated with a person (for example, clothing style, clothing type, type of shoes, accessories, objects held in hands, etc.). For example, the contents of the above-mentioned belongings to be identified are defined in advance, and these belongings are detected by image analysis. Furthermore, the similarity of recognized appearance attributes may be compared and calculated (it is possible to determine whether they are the same attribute). In addition, it is possible to identify whether the person in the image is a person registered in the database by comparing the recognized external attributes with the external attributes of the person registered in advance in the database. good.
  • Image gradient feature detection functions include SIFT, SURF, RIFF, ORB, BRISK, CARD, and HOG. According to this function, gradient features of each frame image are detected.
  • the image color feature detection function generates data indicating the color features of the image, such as a color histogram. According to this function, color features of each frame image are detected.
  • the object recognition function is realized using an engine such as YOLO (which can extract general objects [such as tools and equipment used in sports and other performances] and people).
  • YOLO which can extract general objects [such as tools and equipment used in sports and other performances] and people.
  • various predefined objects can be detected from images. Specifically, the above-mentioned belongings and objects related to the means of transportation may be defined in advance and detected.
  • the character recognition function recognizes numbers, characters, etc.
  • the line-of-sight detection function detects the line-of-sight direction of the person in the image.
  • the tendency calculation unit 13 calculates the tendency of the attributes of passersby passing through each of the plurality of observation points based on the attribute identification results by the identification unit 12.
  • the trend calculation unit 13 For each observation point, the trend calculation unit 13 identifies the attributes of passersby who often pass through that observation point. For example, the trend calculation unit 13 may specify the attributes of a passerby who has passed through the observation point at least once within a predetermined period as the attributes of a passerby who often passes through the observation point.
  • the trend calculation unit 13 may specify the attributes of passersby who have passed through the observation point more than a reference number of times within a predetermined period as the attributes of passersby who often pass through the observation point.
  • the absolute number of passersby for each attribute is different from each other.
  • the number of wheelchair users and white cane users is overwhelmingly smaller than that of pedestrians. Therefore, the reference number of times may be different for each attribute.
  • the first standard number of times e.g.
  • the wheelchair user frequently passes through the observation point, and the In this case, if a pedestrian passes through the observation point a second standard number of times (eg, 100 times) or more within a predetermined period, it may be determined that a pedestrian passes through the observation point frequently. Additionally, the amount of traffic varies depending on the observation point. Therefore, the reference number of times may be different for each observation point.
  • the trend calculation unit 13 stores the calculation results in the storage unit 15.
  • FIG. 4 schematically shows an example of the calculation results stored in the storage unit 15.
  • observation point identification information, position information, and passerby attribute trends are linked to each other.
  • Observation point identification information is information for mutually identifying multiple observation points.
  • the location information indicates the location of each of the multiple observation points. Examples of location information include latitude and longitude information, address, and the like.
  • the passerby attribute trend indicates the calculation result of the trend calculation unit 13. That is, the passerby attribute tendency indicates the attributes of passersby who are determined to frequently pass through each of the plurality of observation points.
  • the route calculation step is executed after the data preparation step.
  • the route calculation step is realized by the route calculation unit 14.
  • the route calculation unit 14 calculates a travel route suitable for passersby with a predetermined attribute based on the attribute trends of passersby passing through each of the plurality of observation points calculated by the tendency calculation unit 13.
  • the predetermined attribute may be specified by the user each time a search is performed. That is, the route calculation unit 14 may accept a user input specifying an attribute each time a search is performed. Then, the route calculation unit 14 may calculate a travel route suitable for a passerby with the attribute specified by the user input.
  • predetermined attributes may be specified in advance by default.
  • the route calculation unit 14 may calculate a travel route suitable for a passerby with an attribute specified as a default in advance.
  • a plurality of patterns may be specified in advance by default. That is, the first attribute may be specified as the first pattern, and the second attribute may be specified as the second pattern.
  • the route calculation unit 14 calculates, for each pattern, a travel route suitable for a passerby with the attribute specified in each pattern.
  • the default value may be edited (changed, added, deleted, etc.) by the user.
  • the route calculation unit 14 may calculate a travel route suitable for a passerby having all of the specified attributes. In this case, for example, if "male,” “40s,” and “on foot” are specified as attributes, the route calculation unit 14 calculates a travel route suitable for a man in his 40s who travels on foot.
  • the route calculation unit 14 may calculate a travel route suitable for each of the plurality of passersby having each of the plurality of specified attributes.
  • the route calculation unit 14 calculates a travel route suitable for men, a travel route suitable for passersby in their 40s, Calculates a route suitable for pedestrians traveling on foot.
  • the route calculation unit 14 calculates, as a travel route suitable for a passerby with a predetermined attribute, a travel route that passes through observation points that passersby of that attribute often pass and that does not pass observation points that passersby of that attribute do not often pass. calculate.
  • Observation points frequently passed by passersby with the attribute and observation points not often passed by passersby with the attribute are determined by the tendency of the attributes of passersby passing through each of the plurality of observation points calculated by the tendency calculation unit 13 (see Fig. 4)).
  • Observation points frequently passed by passersby with a certain attribute are observation points whose attributes are registered in the column of passerby attribute trends.
  • An observation point that is not frequently passed by passersby with a certain attribute is an observation point whose attribute is not registered in the passerby attribute tendency column.
  • the route calculation unit 14 may determine an observation point that is not often passed by passersby with the attribute as an impassable point.
  • the route calculation unit 14 may calculate a route from the start point specified by the user to the goal point specified by the user using any conventional algorithm, on the condition that the route does not pass through any impassable points.
  • the route calculation unit 14 calculates a plurality of travel routes (such as a predetermined number M1 of travel routes starting from the one with the shortest distance) using the above method, calculates the route calculation unit 14 to the extent that it includes observation points frequently passed by passersby of the attribute. Based on this, each of a plurality of travel routes may be evaluated. In this case, each of the plurality of travel routes is evaluated using a method in which the evaluation value becomes higher as the travel route includes more observation points frequently passed by passersby of the attribute. Then, the route calculation unit 14 may calculate a predetermined number M 2 (M 1 >M 2 ) of travel routes, starting from the one with the highest evaluation value, as travel routes suitable for a passerby with that attribute.
  • the route calculation device 10 outputs the calculation result calculated by the route calculation unit 14.
  • the route calculation device 10 may be a server.
  • the route calculation device 10 may then transmit the calculation results to the client terminal.
  • client terminals include, but are not limited to, smartphones, smart watches, tablet terminals, mobile phones, personal computers, and the like.
  • FIG. 5 shows an example of the calculation results output by the route calculation device 10.
  • a travel route suitable for a male passerby and a travel route suitable for a female passerby are displayed.
  • the "S" mark in the figure is the starting point, and the "G” mark is the goal point.
  • FIG. 6 shows an example of the processing flow of the data preparation step.
  • the route calculation device 10 acquires images for a certain period taken during a certain period by cameras installed at each of a plurality of observation points on the passage (S10), the route calculation device 10 identifies attributes of passersby included in the images. By doing so, attributes of passersby at each of the plurality of observation points are specified (S11). Next, the route calculation device 10 calculates the attribute tendency of passersby passing through each of the plurality of observation points based on the identification result of S11 (S12), and registers the calculation result in the storage unit 15 (S13).
  • FIG. 7 shows an example of the processing flow of the route calculation step.
  • the route calculation device 10 calculates a travel route suitable for a passerby with a predetermined attribute based on the attribute tendency of passersby passing through each of the plurality of observation points generated in the data preparation process (S20). Then, the route calculation device 10 outputs the calculated travel route (S21).
  • the route calculation device 10 of the second embodiment analyzes images taken by cameras installed at each of a plurality of observation points on a passage, and calculates the tendency of attributes of passersby passing through each of the plurality of observation points. . Then, the route calculation device 10 calculates a travel route suitable for each attribute of passersby that includes points frequently passed by passersby of each attribute and that does not include points that passersby of each attribute do not pass or rarely pass. Calculate as a traffic route.
  • the route calculation device 10 Like the route calculation device 10, it calculates the attribute trends of passersby passing through each observation point based on past actual traffic results in each region, and based on the calculation results, it calculates a route suitable for passersby with a predetermined attribute. By calculating the route, it becomes possible to calculate the optimal traffic route that reflects the circumstances of the area.
  • the route calculation device 10 can treat at least one of the passerby's gender, age group, physique, contents of belongings, means of transportation, and presence or absence of a companion as the passerby's attributes. As a result, the route calculation device 10 can classify passersby based on various attributes that may influence the selection of such a travel route, and calculate a travel route suitable for each passerby.
  • the route calculation device 10 of the third embodiment calculates the attribute trends of passersby passing through each of a plurality of observation points when each of a plurality of conditions defined based on time of day, day of the week, month, weather, season, etc. is satisfied. Calculate. Then, the route calculation device 10 calculates a travel route suitable for a passerby with a predetermined attribute under predetermined conditions. This will be explained in detail below.
  • the identifying unit 12 identifies the characteristics of the timing at which each image acquired by the acquiring unit 11 was photographed.
  • the characteristics may influence the selection of a travel route and may include, for example, at least one of the following: time of day, day of the week, month, weather, and season.
  • the image metadata may include the shooting date and time, day of the week, weather, etc.
  • the identifying unit 12 may identify the above characteristics based on the metadata of the image.
  • the specifying unit 12 may specify the photographing date and time by any means, and then access a server that stores past weather information to acquire the weather at the photographing date and time. Further, the specifying unit 12 may specify the season at the date and time when the photograph was taken, based on information that is registered in advance in the route calculation device 10 and indicates the correspondence between the month and day and the season.
  • the tendency calculation unit 13 calculates the tendency of attributes of passersby passing through each of the plurality of observation points when each of the plurality of conditions defined by the above characteristics is satisfied.
  • a condition may be defined using one characteristic or multiple characteristics. Examples of the conditions include, but are not limited to, "rain” and “rainy and from 8:00 p.m. to 6:00 p.m.”.
  • the trend calculation unit 13 identifies a condition satisfied by the timing at which each of the plurality of images was photographed, based on the characteristics of the timing at which each of the plurality of images was photographed. Then, the tendency calculation unit 13 calculates the tendency of attributes of passersby who pass through each of the plurality of observation points when each condition is satisfied, based on the images when each condition is satisfied.
  • the method of calculating the tendency is as described in the second embodiment.
  • FIG. 8 schematically shows an example of calculation results calculated by the trend calculation unit 13 and stored in the storage unit 15.
  • observation point identification information, position information, and passerby attribute trends are linked to each other.
  • the passerby attribute tendency indicates, for each condition, the tendency of the attributes of passersby who pass through each of a plurality of observation points when each condition is satisfied.
  • the route calculation unit 14 calculates a travel route suitable for a passerby with a predetermined attribute under predetermined conditions.
  • the predetermined conditions may be specified by the user each time a search is performed. That is, the route calculation unit 14 may accept user input specifying conditions each time a search is performed. Then, the route calculation unit 14 may calculate a travel route suitable for a passerby with a predetermined attribute under conditions specified by user input. The route calculation unit 14 may also accept user input specifying attributes and conditions each time a search is performed. Then, the route calculation unit 14 may calculate a travel route suitable for a passerby having the attribute specified by the user input under the conditions specified by the user input.
  • predetermined conditions may be specified in advance by default.
  • the route calculation unit 14 may calculate a travel route suitable for a passerby with a predetermined attribute under conditions specified in advance as a default.
  • a plurality of patterns may be specified in advance by default. That is, the first condition may be specified as the first pattern, and the second condition may be specified as the second pattern.
  • the route calculation unit 14 calculates, for each pattern, a travel route suitable for a passerby with a predetermined attribute under the conditions of each pattern.
  • the default value may be edited (changed, added, deleted, etc.) by the user.
  • the predetermined attribute is specified using the method described in the second embodiment.
  • the route calculation unit 14 determines a travel route suitable for a passerby with a predetermined attribute under predetermined conditions by passing through observation points frequently passed by passersby with the attribute under predetermined conditions. Calculate a travel route that does not pass through observation points that are not often used by passersby.
  • Observation points frequently passed by passersby of the attribute under predetermined conditions and observation points frequently passed by passersby of the attribute under predetermined conditions satisfy each of the plurality of conditions calculated by the trend calculation unit 13. It is sometimes specified based on the tendency of attributes of passersby passing through each of a plurality of observation points (see FIG. 8). For example, an observation point frequently visited by passersby with a certain attribute when condition 1 is satisfied is an observation point whose attribute is registered in the condition 1 column of the passerby attribute tendency column. An observation point that is not frequently visited by passersby with a certain attribute when condition 1 is satisfied is an observation point whose attribute is not registered in the column of condition 1 in the column of passerby attribute trends.
  • Calculation of a traffic route that passes through observation points that passersby of the attribute often pass under predetermined conditions and that does not pass observation points that passersby of the attribute do not often pass under predetermined conditions is performed in the second embodiment. This is accomplished using a technique similar to that described.
  • the other configurations of the route calculation device 10 of the third embodiment are similar to the configurations of the route calculation device 10 of the first and second embodiments.
  • the same effects as the route calculation device 10 of the first and second embodiments are realized. Additionally, characteristics such as time of day, day of the week, month, weather, season, etc. can influence the selection of travel routes. For example, there are passages that are not used much at night, but are often used in the morning and during the day when it is bright. There are also passages that are often used on sunny days, but are rarely used on rainy days because they get muddy.
  • the tendency of attributes of passersby passing through each observation point is calculated for each condition defined based on the above-mentioned characteristics, and based on the calculation results, traffic is determined to be suitable for passersby with a predetermined attribute under predetermined conditions. According to the route calculation device 10 that calculates a route, it is possible to calculate a travel route more suitable for each passerby.
  • the route calculation device 10 of the fourth embodiment has a function of causing an output device installed on a passage to output predetermined information based on the calculation result of the attribute tendency of passersby passing through observation points on each passage.
  • FIG. 9 shows an example of a functional block diagram of the route calculation device 10 of the fourth embodiment. As illustrated, the route calculation device 10 differs from the route calculation devices 10 of the first to third embodiments in that it includes an output control section 16.
  • the output control unit 16 causes an output device installed on the path to output information indicating whether the installed point is suitable for passing by a passerby with a predetermined attribute.
  • a passerby with an attribute suitable for passing through that point is a passerby with an attribute that frequently passes through that point.
  • a passerby whose attribute is not suitable for passing through that point is a passerby whose attribute is not suitable for passing through that point.
  • the passersby whose attributes are those who often pass through the point and the passersby whose attributes are those who do not often pass through the point are determined by the results calculated by the tendency calculation unit 13 ( (see Figures 4 and 8).
  • Examples of output devices include digital signage, displays, signboards whose display contents can be switched under computer control, and speakers.
  • Information indicating the installation position of each of the plurality of output devices is registered in the route calculation device 10 in advance. Based on this information and the position information of each of the plurality of observation points, the route calculation device 10 specifies the observation point near the installation position of each of the plurality of output devices, and determines the attributes of passersby passing through the specified observation point.
  • the plurality of output devices each output predetermined information based on the calculation result of the tendency.
  • the output control unit 16 displays messages such as "Men, women, and people on foot often use this passage.”, “Women do not often use this passage.”, and "7:00 p.m. to 5:00 p.m.” to each output device. Information such as “Women do not often pass through this passage during these hours” may be output.
  • FIG. 10 shows an example of how the output device 30, which is a display or digital signage, outputs information.
  • the output control unit 16 may specify a condition that is satisfied at the current time (timing to control the display).
  • the conditions are as described in the third embodiment, and are defined by characteristics including at least one of time of day, day of the week, month, weather, and season.
  • the output control unit 16 may obtain information indicating current characteristics from an external server, or may obtain information indicating current characteristics based on a clock function or a calendar function provided in the route calculation device 10. good. Then, the output control unit 16 may output information indicating whether or not the point where the output device is installed is suitable for a passerby with a predetermined attribute to pass under the conditions currently met. An example of the information is, "During the current time period, this passage is not suitable for women.”
  • the output control unit 16 may include the following means for narrowing down the information to be output.
  • the output control unit 16 acquires, in real-time processing, an image generated by a camera that photographs the vicinity of the output device, analyzes the image, and analyzes passersby who are present at the point where the output device is installed. (hereinafter referred to as "first attribute") may be specified. Identification of attributes of passersby is realized by the same method as the identification unit 12.
  • the output control unit 16 may cause the output device to output information indicating whether or not the installed point is suitable for passage by a passerby with the first attribute. Examples of the information include “This passageway is not suitable for women.” and "This passageway is suitable for wheelchair users.”
  • the output control unit 16 uses the method described above to specify a condition that the timing of controlling the display satisfies, and also specifies the first attribute of a passerby who is present at the point where the output device is installed. You may. Then, the output control unit 16 causes the output device to output information indicating whether or not the passage at the point where the output device is installed is suitable for passage by a passerby with the first attribute under the conditions currently satisfied. It's okay. An example of the information is, "During the current time period, this passage is not suitable for women.”
  • the output control unit 16 acquires an image generated by a camera that photographs the vicinity of the output device, analyzes the image, and analyzes the passing status of the point where the output device was installed within the most recent predetermined time. may identify passersby whose attributes satisfy a predetermined condition. An example of the predetermined condition is "the most frequently passed attribute”. Then, the output control unit 16 may cause the output device to output information indicating whether or not the vehicle is suitable for passage by passersby with the specified attribute. Examples of such information include "Traversing through this passage is not suitable for women.” and "Passing through this passage is not suitable for women at the current time.” .
  • the output control unit 16 may switch the attribute for displaying information at predetermined time intervals. In other words, after displaying information indicating whether or not the installed point is suitable for a passerby with a certain attribute, it is displayed whether or not the installed point is suitable for a passerby with another attribute.
  • the display contents may be switched, such as displaying information indicating whether the location is suitable for passing through the installed point, and then displaying information indicating whether or not the traffic at the installed point is suitable for passersby of other attributes.
  • the rest of the configuration of the route calculation device 10 of the fourth embodiment is similar to the configuration of the route calculation device 10 of the first to third embodiments.
  • the same effects as the route calculation device 10 of the first to fourth embodiments are realized. Further, according to the route calculation device 10 of the fourth embodiment, information indicating whether or not the installed point is suitable for passage by a passerby with a predetermined attribute is provided in the output device installed on the path. can be output. As a result, it is possible to give a sense of security to passersby, give warnings, and call attention to them.
  • a part or all of the above embodiment may be described as in the following additional notes, but is not limited to the following.
  • acquisition means for acquiring images taken by cameras installed at each of a plurality of observation points on the passage; identification means for identifying attributes of passersby included in the image; a tendency calculation means for calculating the tendency of the attributes of passersby passing through each of the plurality of observation points based on the identification results of the attributes; route calculation means for calculating a travel route suitable for a passerby with the predetermined attribute based on the tendency;
  • a route calculation device having: 2.
  • the route calculation means is 2.
  • the route calculation device according to claim 1, wherein the attributes include at least one of gender, age group, physique, contents of belongings, means of transportation, and presence or absence of a companion. 4.
  • the identifying means further identifies characteristics of the timing at which the image was taken;
  • the tendency calculating means calculates the tendency of attributes of passersby passing through each of the plurality of observation points when each of the plurality of conditions defined by the characteristics is satisfied, 4.
  • the route calculation device according to any one of 1 to 3, wherein the route calculation means calculates a travel route suitable for a passerby with the predetermined attribute under predetermined conditions. 5.
  • the route calculation means is Receiving a user input specifying the attribute and the condition; calculating a travel route suitable for a passerby having the attribute specified by the user input under the condition specified by the user input; route calculation according to 4; Device. 6. 6. The route calculation device according to 4 or 5, wherein the characteristic includes at least one of time zone, day of the week, month, weather, and season. 7. Items 1 to 6 further comprising an output control means for causing an output device installed on the passage to output information indicating whether or not the passage at the installed point is suitable for passage by a passerby with the predetermined attribute. The route calculation device described in the book. 8.
  • the output control means includes: Identifying the first attribute, which is the attribute of a passerby present at the point where the output device is installed, based on an image generated by a camera that photographs the vicinity of the output device; 8.
  • the computer is Obtain images taken by cameras installed at multiple observation points on the passage, Identify the attributes of the passerby included in the image, Based on the identification results of the attributes, calculate the attribute trends of passersby passing through each of the plurality of observation points, calculating a travel route suitable for a passerby with the predetermined attribute based on the tendency; Route calculation method. 10.
  • acquisition means for acquiring images taken by cameras installed at each of a plurality of observation points on the passage; identification means for identifying attributes of passersby included in the image; a tendency calculation means for calculating the tendency of attributes of passersby passing through each of the plurality of observation points based on the identification results of the attributes; route calculation means for calculating a travel route suitable for a passerby with the predetermined attribute based on the tendency;
  • a recording medium on which a program that functions as a computer is recorded.

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Abstract

本発明のルート算出装置（１０）は、通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが撮影した画像を取得する取得部（１１）と、画像に含まれる通行者の属性を特定する特定部（１２）と、属性の特定結果に基づき、複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出する傾向算出部（１３）と、当該傾向に基づき、所定の属性の通行者に適した通行ルートを算出するルート算出部（１４）と、を有する。

Description

ルート算出装置、ルート算出方法、および記録媒体
　本発明は、ルート算出装置、ルート算出方法、および記録媒体に関する。
　本発明に関連する技術が特許文献１乃至４、及び非特許文献１に開示されている。
　特許文献１には、車椅子利用者の行動履歴に基づいて通行可不可の基準となるバリア条件を抽出し、当該バリア条件に基づいて車椅子利用者の推奨ルートを算出する技術が開示されている。行動履歴のデータは、車椅子利用者が撮影したバリアの撮像データと、このバリアが存在する位置情報とで構成される。バリアは路面の凹凸や段差等である。
　特許文献２には、多人数がたむろしている場所、騒いでいる人がいる場所等の複数の対象／事象に対しユーザがどのように感じるかを登録しておき、リアルタイム画像を解析して上記複数の対象／事象が起きている箇所を抽出し、抽出結果に基づきユーザに提示するルートを算出する技術が開示されている。
　特許文献３には、被災場所や被災者の状況を考慮して避難経路を探索する技術が開示されている。
　特許文献４には、画像に含まれる人体の複数のキーポイント各々の特徴量を算出し、算出した特徴量に基づき姿勢が似た人体や動きが似た人体を含む画像を検索したり、当該姿勢や動きが似たもの同士でまとめて分類したりする技術が開示されている。
　非特許文献１には、人物の骨格推定に関連する技術が開示されている。
特開２０１９－１２４５８７号公報 特開２０１７－１８１３５３号公報 特開２０１５－１２９６５８号公報 国際公開第２０２１／０８４６７７号
Zhe Cao, Tomas Simon, Shih-En Wei, Yaser Sheikh, "Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields", The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017, P. 7291-7299
　単に最短の通行ルートを算出するのでなく、様々な属性の人物に適した通行ルート、例えば、女性に適した安全な通行ルート、松葉杖を利用して移動する人物に適した通行ルート、スーツケースを引きながら歩いている人物に適した通行ルート等を算出する技術が望まれている。
　特許文献１に開示の技術は、車椅子利用者に適した通行ルートを算出できるが、その他の属性の人物に適した通行ルートを算出できない。
　特許文献２に開示の技術は、画像を解析して複数の対象／事象が現在起きている箇所を抽出する。この技術の場合、様々な箇所を撮影した膨大な量の画像をリアルタイムに解析する必要がある。結果、コンピュータの処理負担が大きくなる。
　特許文献３に開示の技術は、避難している人に適した通行ルートを算出できるが、その他の属性の人物に適した通行ルートを算出できない。
　特許文献４及び非特許文献１は、人物の姿勢や動きを推定する技術であり、通行ルートを算出する技術でない。
　本発明の目的の一例は、上述した問題を鑑み、様々な属性の人物に適した通行ルートを算出するという課題を解決するルート算出装置、ルート算出方法、および記録媒体を提供することにある。
　本発明の一態様によれば、
　通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが撮影した画像を取得する取得手段と、
　前記画像に含まれる通行者の属性を特定する特定手段と、
　前記属性の特定結果に基づき、複数の前記観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出する傾向算出手段と、
　前記傾向に基づき、所定の前記属性の通行者に適した通行ルートを算出するルート算出手段と、
を有するルート算出装置が提供される。
　本発明の一態様によれば、
　コンピュータが、
　　通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが撮影した画像を取得し、
　　前記画像に含まれる通行者の属性を特定し、
　　前記属性の特定結果に基づき、複数の前記観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出し、
　　前記傾向に基づき、所定の前記属性の通行者に適した通行ルートを算出する、
ルート算出方法が提供される。
　本発明の一態様によれば、
　コンピュータを、
　　通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが撮影した画像を取得する取得手段、
　　前記画像に含まれる通行者の属性を特定する特定手段、
　　前記属性の特定結果に基づき、複数の前記観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出する傾向算出手段、
　　前記傾向に基づき、所定の前記属性の通行者に適した通行ルートを算出するルート算出手段、
として機能させるプログラムが記録された記録媒体が提供される。
　本発明の一態様によれば、様々な属性の人物に適した通行ルートを算出するという課題を解決するルート算出装置、ルート算出方法、および記録媒体が実現される。
　上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる公的な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。
ルート算出装置の機能ブロック図の一例を示す図である。 ルート算出装置のハードウエア構成の一例を示す図である。 特定部の処理を説明するための図である。 ルート算出装置が処理する情報の一例を模式的に示す図である。 ルート算出装置が出力する情報の一例を示す図である。 ルート算出装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 ルート算出装置の処理の流れの他の一例を示すフローチャートである。 ルート算出装置が処理する情報の一例を模式的に示す図である。 ルート算出装置の機能ブロック図の一例を示す図である。 ルート算出装置が出力装置に出力させる情報の一例を模式的に示す図である。
　以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
＜第１の実施形態＞
　図１は、第１の実施形態に係るルート算出装置１０の概要を示す機能ブロック図である。ルート算出装置１０は、取得部１１と、特定部１２と、傾向算出部１３と、ルート算出部１４と、記憶部１５とを備える。なお、ルート算出装置１０は、記憶部１５を備えなくてもよい。この場合、ルート算出装置１０と通信可能に構成された外部装置が記憶部１５を備える。
　取得部１１は、通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが撮影した画像を取得する。特定部１２は、画像に含まれる通行者の属性を特定する。傾向算出部１３は、特定部１２による属性の特定結果に基づき、複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出し、記憶部１５に記憶させる。ルート算出部１４は、複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向に基づき、所定の属性の通行者に適した通行ルートを算出する。
　このような構成を備えるルート算出装置１０によれば、様々な属性の人物に適した通行ルートを算出するという課題が解決される。
＜第２の実施形態＞
「概要」
　第２の実施形態のルート算出装置１０は、第１の実施形態のルート算出装置１０をより具体化したものである。ルート算出装置１０は、通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが撮影した画像を解析し、複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出する。そして、ルート算出装置１０は、各属性の通行者に適した通行ルートとして、各属性の通行者が良く通行する観察地点を含み、各属性の通行者が通行しないか又はあまり通行しない観察地点を含まない通行ルートを算出する。以下、詳細に説明する。
「ハードウエア構成」
　次に、ルート算出装置１０のハードウエア構成の一例を説明する。ルート算出装置１０の各機能部は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされるプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット（あらかじめ装置を出荷する段階から格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記録媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムをも格納できる）、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。
　図２は、ルート算出装置１０のハードウエア構成を例示するブロック図である。図２に示すように、ルート算出装置１０は、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、入出力インターフェイス３Ａ、周辺回路４Ａ、バス５Ａを有する。周辺回路４Ａには、様々なモジュールが含まれる。ルート算出装置１０は周辺回路４Ａを有さなくてもよい。なお、ルート算出装置１０は物理的及び／又は論理的に分かれた複数の装置で構成されてもよい。この場合、複数の装置各々が上記ハードウエア構成を備えることができる。
　バス５Ａは、プロセッサ１Ａ、メモリ２Ａ、周辺回路４Ａ及び入出力インターフェイス３Ａが相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。プロセッサ１Ａは、例えばＣＰＵ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの演算処理装置である。メモリ２Ａは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などのメモリである。入出力インターフェイス３Ａは、入力装置、外部装置、外部サーバ、外部センサ、カメラ等から情報を取得するためのインターフェイスや、出力装置、外部装置、外部サーバ等に情報を出力するためのインターフェイスなどを含む。入力装置は、例えばキーボード、マウス、マイク、物理ボタン、タッチパネル等である。出力装置は、例えばディスプレイ、スピーカ、プリンター、メーラ等である。プロセッサ１Ａは、各モジュールに指令を出し、それらの演算結果をもとに演算を行うことができる。
「機能構成」
　次に、第２の実施形態のルート算出装置１０の機能構成を詳細に説明する。図１に、ルート算出装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、ルート算出装置１０は、取得部１１と、特定部１２と、傾向算出部１３と、ルート算出部１４と、記憶部１５とを有する。第１の実施形態と同様に、ルート算出装置１０は、記憶部１５を備えなくてもよい。この場合、ルート算出装置１０と通信可能に構成された外部装置が記憶部１５を備える。
　ルート算出装置１０は、ルート算出に必要なデータを準備するデータ準備工程と、準備工程で準備したデータに基づきルートを算出するルート算出工程とを実行する。以下、詳細に説明する。
－データ準備工程－
　データ準備工程は、ルート算出工程の前に実行される。データ準備工程は、取得部１１と、特定部１２と、傾向算出部１３とにより実現される。
　取得部１１は、通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが撮影した画像を取得する。画像は、動画像及び静止画像の少なくとも一方を含む。カメラは例えば監視カメラである。カメラは、動画像を撮影してもよいし、予め定められたタイミング（撮影エリア内で人物を検出したタイミング等）で静止画像を撮影してもよい。カメラは、通路を通行する通行者を撮影する位置及び向きで設置される。
　観察地点の定め方は特段制限されない。より多くの観察地点にカメラを設定し、より多くの観察地点における通行者の属性の傾向を算出することで、所定の属性の通行者に適した通行ルートを精度よく算出できるようになる。
　取得部１１は、一定期間の間に撮影された一定期間分（例：数か月、１年、数年）の画像を取得する。取得部１１は、一定期間分の画像をまとめて取得してもよいし、撮影の都度順次取得してもよい。
　ルート算出装置１０は、カメラと通信可能に構成されてもよい。そして、取得部１１は、カメラが送信してきた画像を取得してもよい。その他、カメラが撮影した画像が任意の記憶装置に蓄積されていてもよい。そして、取得部１１は、当該記憶装置に蓄積された画像を任意の手段で取得してもよい。
　実施形態において「取得」とは、自装置が他の装置や記憶媒体に格納されているデータまたは情報を取りに行くこと（能動的な取得）、および、自装置に他の装置から出力されるデータまたは情報を入力すること（受動的な取得）の少なくとも一方を含む。能動的な取得の例は、他の装置にリクエストまたは問い合わせしてその返信を受信すること、及び、他の装置や記憶媒体にアクセスして読み出すこと等がある。また、受動的な取得の例は、配信（または、送信、プッシュ通知等）される情報を受信すること等がある。さらに、「取得」とは、受信したデータまたは情報の中から選択して取得すること、または、配信されたデータまたは情報を選択して受信することであってもよい。
　特定部１２は、取得部１１が取得した画像に含まれる通行者の属性を特定する。特定する通行者の属性は、通行ルートの選択に影響し得るものである。例えば、通行者の属性は、性別、年齢層、体格、所持物の内容、移動手段、及び同伴者の有無の中の少なくとも１つを含む。
　年齢層は、１０歳未満、１０代、２０代、３０代のように所定間隔で規則正しく分類されてもよい。その他、年齢層は、通行ルートが同様になると考えられる年齢同士でまとめて分類されてもよい。この例として、例えば体力などを考慮し、１３歳未満、１４歳以上１８歳未満、１８歳以上４０歳未満、４０歳以上６５歳未満、６５歳以上等が例示されるが、これに限定されない。
　体格は、画像解析で識別可能であり、通行ルートの選択に影響し得る分類を含むように定義される。例えば、体格は、やせ型、普通、肥満型等を含むように定義されてもよい。
　特定される所持物の内容は、画像解析で識別可能であり、通行ルートの選択に影響し得るものを含む。例えば、所持物の内容として、服装のスタイル（カジュアル、フォーマル）、服装のタイプ（ジーンズ、短いスカート、長いスカート等）、靴の種類（サンダル、スニーカ、ブーツ、ハイヒール、ビジネスシューズ等）、アクセサリー（帽子、サングラス、ヘッドフォン等）、手に持っている物（傘、カバン、スーツケース、ベビーカー、松葉杖、白杖等）の中の少なくとも一部が特定されてもよい。
　移動手段は、画像解析で識別可能であり、通行ルートの選択に影響し得る分類を含むように定義される。例えば、移動手段は、徒歩、走る、自転車、ベビーカー利用、車椅子利用、白杖利用、松葉杖利用等を含むように定義されてもよい。
　同伴者の有無は、他の人物との距離や、当該距離が閾値以下の状態が維持される時間長等に基づき特定されてもよい。例えば、ある人物との距離が閾値以下の状態が所定時間以上維持されている人物は、その人物の同伴者と判断されてもよい。なお、画像解析で同伴者の有無を判断するアルゴリズムはこれに限定されない。
　特定部１２は、画像を解析した結果に基づき、画像に含まれる通行者の属性を特定する。画像の解析は、予め用意された画像解析システム２０が行う。図３に示すように、特定部１２は、画像を画像解析システム２０に入力する。そして、特定部１２は、画像の解析結果を画像解析システム２０から取得する。画像解析システム２０は、ルート算出装置１０の一部であってもよいし、ルート算出装置１０から物理的及び／又は論理的に独立した外部装置であってもよい。
　ここで、画像解析システム２０について説明する。画像解析システム２０は、顔認識機能、人型認識機能、姿勢認識機能、動き認識機能、外観属性認識機能、画像の勾配特徴検出機能、画像の色特徴検出機能、物体認識機能、文字認識機能、及び視線検出機能の中の少なくとも１つを備える。
　顔認識機能では、人物の顔特徴量を抽出する。さらに、顔特徴量間の類似性を照合・計算してもよい（同一人物であるかの判定等）。また、抽出した顔特徴量とデータベースに予め登録されている人物の顔特徴量との照合を行い、画像に写っている人物がデータベースに登録された人物であるかを特定してもよい。
　人型認識機能では、人物の人体的特徴量（例えば、体格、身長、服装などの全体的な特徴を指す）を抽出する。さらに、人体的特徴量間の類似性を照合・計算してもよい（同一人物であるかの判定等）。また、抽出した人体的特徴量とデータベースに予め登録されている人物の人体的特徴量との照合を行い、画像に写っている人物がデータベースに登録された人物であるかを特定してもよい。
　姿勢認識機能及び動き認識機能では、人物の関節点を検出し、関節点を繋げて棒人間モデルを構成する。そして、その棒人間モデルに基づき人物を検出したり、人物の身長を推定したり、姿勢の特徴量を抽出したり、姿勢の変化に基づき動きを特定したりする。例えば、上述した移動手段各々で移動する人物の姿勢や動きが予め定義されておき、それらの姿勢や動きが検出される。さらに、姿勢の特徴量間や動きの特徴量間の類似性を照合・計算してもよい（同一姿勢また同一の動きであるかの判定等）。また、推定した身長とデータベースに予め登録されている人物の身長との照合を行い、画像に写っている人物がデータベースに登録されている人物であるかを特定してもよい。姿勢認識機能及び動き認識機能は、上記特許文献４及び非特許文献１に開示の技術で実現されてもよい。
　外観属性認識機能では、人物に付随する外観的な属性（例えば、服装のスタイル、服装のタイプ、靴の種類、アクセサリー、手に持っている物等）を認識する。例えば、上述した特定される所持物の内容が予め定義されておき、画像解析でそれら所持物が検出される。さらに、認識した外観属性の類似性を照合・計算してもよい（同一属性であるかの判定が可能）。また、認識した外観的な属性とデータベースに予め登録されている人物の外観的な属性との照合を行い、画像に写っている人物がデータベースに登録されている人物であるかを特定してもよい。
　画像の勾配特徴検出機能は、SIFT、SURF、RIFF、ORB、BRISK、CARD、HOGなどである。当該機能によれば、各フレーム画像の勾配特徴が検出される。
　画像の色特徴検出機能では、例えばカラーヒストグラムなど、画像の色の特徴を示すデータが生成される。当該機能によれば、各フレーム画像の色特徴が検出される。
　物体認識機能は、例えばYOLO（一般物体[例えば、スポーツやその他のパフォーマンスで利用される道具、設備など]の抽出や、人の抽出ができる）等のエンジンを利用して実現される。物体認識機能を利用することで、画像から予め定義された各種物体を検出することができる。具体的には、上述した所持物や移動手段に関係する物体が予め定義されておき、それらが検出されてもよい。
　文字認識機能では、数字や字等を認識する。
　視線検出機能では、画像に写る人物の視線方向を検出する。
　図１に戻り、傾向算出部１３は、特定部１２による属性の特定結果に基づき、複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出する。
　傾向算出部１３は、観察地点ごとに、その観察地点をよく通行する通行者の属性を特定する。例えば、傾向算出部１３は、所定期間内に少なくとも１回その観察地点を通過した通行者の属性を、その観察地点をよく通行する通行者の属性として特定してもよい。
　その他、傾向算出部１３は、所定期間内に基準回数以上その観察地点を通過した通行者の属性を、その観察地点をよく通行する通行者の属性として特定してもよい。なお、各属性の通行者の絶対数は互いに異なる。例えば、車椅子利用者や白杖利用者は、徒歩の通行者に比べてその数が圧倒的に少ない。そこで、上記基準回数は、属性毎に異なってもよい。すなわち、車椅子利用者の場合、所定期間内に第１の基準回数（例：５回）以上その観察地点を通過したら、車椅子利用者がその観察地点をよく通行すると判断し、徒歩の通行者の場合、所定期間内に第２の基準回数（例：１００回）以上その観察地点を通過したら、徒歩の通行者がその観察地点をよく通行すると判断してもよい。また、観察地点ごとに通行量は異なる。そこで、上記基準回数は、観察地点毎に異なってもよい。
　傾向算出部１３は、算出結果を記憶部１５に記憶させる。図４に、記憶部１５に記憶させた算出結果の一例を模式的に示す。図４では、観察地点識別情報と、位置情報と、通行者属性傾向とが互いに紐付けられている。
　観察地点識別情報は、複数の観察地点を互いに識別するための情報である。
　位置情報は、複数の観察地点各々の位置を示す。位置情報として、例えば、緯度経度情報や、住所等が例示される。
　通行者属性傾向は、傾向算出部１３の算出結果を示す。すなわち、通行者属性傾向は、複数の観察地点各々をよく通行すると判断された通行者の属性を示す。
－ルート算出工程－
　ルート算出工程は、データ準備工程の後に実行される。ルート算出工程は、ルート算出部１４により実現される。
　ルート算出部１４は、傾向算出部１３により算出された複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向に基づき、所定の属性の通行者に適した通行ルートを算出する。
　所定の属性は、検索の都度、ユーザが指定できてもよい。すなわち、ルート算出部１４は、検索の都度、属性を指定するユーザ入力を受付けてもよい。そして、ルート算出部１４は、ユーザ入力で指定された属性の通行者に適した通行ルートを算出してもよい。
　その他、予めデフォルトで、所定の属性が指定されていてもよい。そして、ルート算出部１４は、予めデフォルトで指定された属性の通行者に適した通行ルートを算出してもよい。この場合、複数のパターンが予めデフォルトで指定されていてもよい。すなわち、第１のパターンとして第１の属性が指定され、第２のパターンとして第２の属性が指定されていてもよい。この場合、ルート算出部１４は、パターンごとに、各パターンで指定された属性の通行者に適した通行ルートを算出する。なお、デフォルト値はユーザが編集（変更、追加、削除等）できてもよい。
　また、所定の属性の通行者の属性として、１つの属性が指定されてもよいし（例：男性）、複数の属性が指定されてもよい（例：男性、４０代、徒歩）。複数の属性が指定された場合、ルート算出部１４は、指定された複数の属性の全てを備える通行者に適した通行ルートを算出してもよい。この場合、例えば属性として「男性」、「４０代」、「徒歩」が指定されると、ルート算出部１４は、徒歩で移動する４０代の男性に適した通行ルートを算出する。
　その他、複数の属性が指定された場合、ルート算出部１４は、指定された複数の属性各々を備える複数の通行者各々に適した通行ルートを算出してもよい。この場合、例えば属性として「男性」、「４０代」及び「徒歩」が指定されると、ルート算出部１４は、男性に適した通行ルートと、４０代の通行者に適した通行ルートと、徒歩移動する通行者に適した通行ルートとを算出する。
　ルート算出部１４は、所定の属性の通行者に適した通行ルートとして、その属性の通行者がよく通行する観察地点を通り、その属性の通行者がよく通行しない観察地点を通らない通行ルートを算出する。
　その属性の通行者がよく通行する観察地点、及びその属性の通行者がよく通行しない観察地点は、傾向算出部１３により算出された複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向（図４参照）に基づき特定される。ある属性の通行者がよく通行する観察地点は、その属性が通行者属性傾向の欄に登録されている観察地点である。ある属性の通行者がよく通行しない観察地点は、その属性が通行者属性傾向の欄に登録されていない観察地点である。
　その属性の通行者がよく通行する観察地点を通り、その属性の通行者がよく通行しない観察地点を通らない通行ルートを算出するアルゴリズムは様々であり、あらゆる手法を採用できる。例えば、ルート算出部１４は、その属性の通行者がよく通行しない観察地点を通行不可地点として定めてもよい。そして、ルート算出部１４は、ユーザが指定したスタート地点からユーザが指定したゴール地点までのルートを、通行不可地点を通行しないという条件のもと、従来のあらゆるアルゴリズムで算出してもよい。
　また、ルート算出部１４は、上記手法で複数の通行ルート（距離が短い方から所定数Ｍ１の通行ルート等）を算出した場合、その属性の通行者がよく通行する観察地点を含む程度に基づき、複数の通行ルート各々を評価してもよい。この場合、その属性の通行者がよく通行する観察地点を多く含む通行ルートほど、評価値が高くなる手法で、複数の通行ルート各々が評価される。そして、ルート算出部１４は、評価値が高い方から所定数Ｍ２（Ｍ１＞Ｍ２）の通行ルートを、その属性の通行者に適した通行ルートとして算出してもよい。
　ルート算出装置１０は、ルート算出部１４が算出した算出結果を出力する。例えば、ルート算出装置１０はサーバであってもよい。そして、ルート算出装置１０は、算出結果をクライアント端末に送信してもよい。クライアント端末は、スマートフォン、スマートウォッチ、タブレット端末、携帯電話、パーソナルコンピュータ等が例示されるが、これらに限定されない。
　図５に、ルート算出装置１０が出力した算出結果の一例を示す。図示する例では、男性の通行者に適した通行ルートと、女性の通行者に適した通行ルートとが表示されている。図中の「Ｓ」マークがスタート地点であり、「Ｇ」マークがゴール地点である。
　次に、図６及び図７のフローチャートを用いて、ルート算出装置１０の処理の流れの一例を説明する。
　図６は、データ準備工程の処理の流れの一例を示す。ルート算出装置１０は、通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが一定期間の間に撮影した一定期間分の画像を取得すると（Ｓ１０）、画像に含まれる通行者の属性を特定することで、複数の観察地点各々の通行者の属性を特定する（Ｓ１１）。次いで、ルート算出装置１０は、Ｓ１１の特定結果に基づき、複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出し（Ｓ１２）、算出結果を記憶部１５に登録する（Ｓ１３）。
　図７は、ルート算出工程の処理の流れの一例を示す。ルート算出装置１０は、データ準備工程で生成された複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向に基づき、所定の属性の通行者に適した通行ルートを算出する（Ｓ２０）。そして、ルート算出装置１０は、算出した通行ルートを出力する（Ｓ２１）。
「作用効果」
　第２の実施形態のルート算出装置１０は、通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが撮影した画像を解析し、複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出する。そして、ルート算出装置１０は、各属性の通行者が良く通行する地点を含み、各属性の通行者が通行しないか又はあまり通行しない地点を含まない通行ルートを、各属性の通行者に適した通行ルートとして算出する。
　このようなルート算出装置１０によれば、様々な属性の人物に適した通行ルートを算出することが可能となる。
　また、通行ルートの選択に影響し得るバリア（段差、階段、未舗装道路等）が存在した場合に、各属性の通行者がそこを通行するか否かは、その地域の事情、すなわち周囲に迂回路があるか否かや、そのバリアの状況等に影響される。各地域の事情を反映せず、バリアを一律に避けた通行ルートを算出する技術の場合、例えばとても遠回りの通行ルートを算出するなど、実用性に欠ける結果となってしまう場合がある。
　ルート算出装置１０のように、各地域における過去の実際の通行実績に基づき各観察地点を通行する通行者の属性の傾向を算出し、その算出結果に基づき所定の属性の通行者に適した通行ルートを算出することで、その地域の事情を反映した最適な通行ルートを算出することが可能となる。
　また、ルート算出装置１０は、通行者の性別、年齢層、体格、所持物の内容、移動手段、及び同伴者の有無の中の少なくとも１つを、通行者の属性として扱うことができる。結果、ルート算出装置１０によれば、このような通行ルートの選択に影響し得る様々な属性に基づき通行者を分類し、各通行者に適した通行ルートを算出することができる。
＜第３の実施形態＞
　第３の実施形態のルート算出装置１０は、時間帯、曜日、月、天気、季節等に基づき定義された複数の条件各々を満たす時に、複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出する。そして、ルート算出装置１０は、所定の条件下で所定の属性の通行者に適した通行ルートを算出する。以下、詳細に説明する。
　特定部１２は、取得部１１が取得した画像各々が撮影されたタイミングの特性を特定する。特性は、通行ルートの選択に影響し得るものであり、例えば時間帯、曜日、月、天気及び季節の中の少なくとも１つを含んでもよい。画像のメタデータに、撮影日時、曜日、天気等が記録されていてもよい。そして、特定部１２は、画像のメタデータに基づき上記特性を特定してもよい。その他、特定部１２は、任意の手段で撮影日時を特定した後、過去の天気を蓄積したサーバにアクセスして、撮影日時の天気を取得してもよい。また、特定部１２は、予めルート算出装置１０に登録された月日と季節との対応関係を示す情報に基づき、撮影された日時の季節を特定してもよい。
　傾向算出部１３は、上記特性で定義される複数の条件各々を満たす時に、複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出する。条件は、１つの特性を用いて定義されてもよいし、複数の特性を用いて定義されてもよい。条件の一例として、「雨」、「雨、かつ、２０時～６時」等が例示されるが、これらに限定されない。
　傾向算出部１３は、複数の画像各々が撮影されたタイミングの特性に基づき、複数の画像各々が撮影されたタイミングが満たす条件を特定する。そして、傾向算出部１３は、各条件を満たすときの画像に基づき、各条件を満たす時に複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出する。傾向の算出の仕方は、第２の実施形態で説明した通りである。
　図８に、傾向算出部１３が算出し、記憶部１５に記憶させた算出結果の一例を模式的に示す。図８では、観察地点識別情報と、位置情報と、通行者属性傾向とが互いに紐付けられている。通行者属性傾向は、条件毎に、各条件を満たす時に複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を示す。
　ルート算出部１４は、所定の条件下で所定の属性の通行者に適した通行ルートを算出する。
　所定の条件は、検索の都度、ユーザが指定できてもよい。すなわち、ルート算出部１４は、検索の都度、条件を指定するユーザ入力を受付けてもよい。そして、ルート算出部１４は、ユーザ入力で指定された条件下で所定の属性の通行者に適した通行ルートを算出してもよい。また、ルート算出部１４は、検索の都度、属性及び条件を指定するユーザ入力を受付けてもよい。そして、ルート算出部１４は、ユーザ入力で指定された条件下で、ユーザ入力で指定された属性の通行者に適した通行ルートを算出してもよい。
　その他、予めデフォルトで、所定の条件が指定されていてもよい。そして、ルート算出部１４は、予めデフォルトで指定された条件下で所定の属性の通行者に適した通行ルートを算出してもよい。この場合、複数のパターンが予めデフォルトで指定されていてもよい。すなわち、第１のパターンとして第１の条件が指定され、第２のパターンとして第２の条件が指定されていてもよい。この場合、ルート算出部１４は、パターンごとに、各パターンの条件下で所定の属性の通行者に適した通行ルートを算出する。なお、デフォルト値はユーザが編集（変更、追加、削除等）できてもよい。
　所定の属性は、第２の実施形態で説明した手法で指定される。
　ルート算出部１４は、所定の条件下で所定の属性の通行者に適した通行ルートとして、所定の条件下でその属性の通行者がよく通行する観察地点を通り、所定の条件下でその属性の通行者がよく通行しない観察地点を通らない通行ルートを算出する。
　所定の条件下でその属性の通行者がよく通行する観察地点、及び所定の条件下でその属性の通行者がよく通行しない観察地点は、傾向算出部１３により算出された複数の条件各々を満たす時に複数の観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向（図８参照）に基づき特定される。例えば、条件１を満たす時にある属性の通行者がよく通行する観察地点は、その属性が通行者属性傾向の欄の条件１の欄に登録されている観察地点である。条件１を満たす時にある属性の通行者がよく通行しない観察地点は、その属性が通行者属性傾向の欄の条件１の欄に登録されていない観察地点である。
　所定の条件下でその属性の通行者がよく通行する観察地点を通り、所定の条件下でその属性の通行者がよく通行しない観察地点を通らない通行ルートの算出は、第２の実施形態で説明した手法と同様の手法で実現される。
　第３の実施形態のルート算出装置１０のその他の構成は、第１及び第２の実施形態のルート算出装置１０の構成と同様である。
　第３の実施形態のルート算出装置１０によれば、第１及び第２の実施形態のルート算出装置１０と同様の作用効果が実現される。また、時間帯、曜日、月、天気、季節等の特性が、通行ルートの選択に影響し得る。例えば、夜間にはあまり利用されないが、朝や昼間の明るいうちはよく利用される通路がある。また、晴れの日はよく利用されるが、雨の日にはぬかるみができる等の利用であまり利用されない通路がある。
　上述のような特性に基づき定義された条件毎に、各観察地点を通行する通行者の属性の傾向を算出し、その算出結果に基づき所定の条件下で所定の属性の通行者に適した通行ルートを算出するルート算出装置１０によれば、より各通行者に適した通行ルートを算出することができる。
＜第４の実施形態＞
　第４の実施形態のルート算出装置１０は、通路上に設置された出力装置に、各通路上の観察地点を通行する通行者の属性の傾向の算出結果に基づく所定の情報を出力させる機能を有する。以下、詳細に説明する。
　図９に、第４の実施形態のルート算出装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、ルート算出装置１０は、出力制御部１６を有する点で、第１乃至第３の実施形態のルート算出装置１０と異なる。
　出力制御部１６は、通路上に設置された出力装置に、設置された地点の通行が所定の属性の通行者の通行に適しているか否かを示す情報を出力させる。その地点の通行に適している属性の通行者は、その地点をよく通行している属性の通行者である。その地点の通行に適していない属性の通行者は、その地点をよく通行していない属性の通行者である。その地点をよく通行している属性の通行者、及びその地点をよく通行していない属性の通行者は、第２及び第３の実施形態で説明した通り、傾向算出部１３が算出した結果（図４、８参照）に基づき特定される。
　出力装置は、デジタルサイネージ、ディスプレイ、コンピュータ制御で表示内容を切り替えることができる看板、スピーカ等が例示される。予め、複数の出力装置各々の設置位置を示す情報がルート算出装置１０に登録されている。ルート算出装置１０は、この情報と、複数の観察地点各々の位置情報とに基づき、複数の出力装置各々の設置位置の近くの観察地点を特定し、特定した観察地点を通行する通行者の属性の傾向の算出結果に基づく所定の情報を複数の出力装置各々に出力させる。
　出力制御部１６は、各出力装置に「男性、女性、徒歩の方がこの通路をよく通行します。」や、「女性はこの通路をあまり通行しません。」や、「１９時～５時の時間帯は、女性はこの通路をあまり通行しません。」等の情報を出力させてもよい。図１０に、ディスプレイ又はデジタルサイネージである出力装置３０に情報を出力させた様子の一例を示す。
　他の例として、出力制御部１６は、現時点（表示を制御するタイミング）が満たす条件を特定してもよい。条件は、第３の実施形態で説明した通りであり、時間帯、曜日、月、天気及び季節の中の少なくとも１つを含む特性で定義される。出力制御部１６は、外部サーバから現時点の特性を示す情報を取得してもよいし、ルート算出装置１０に備えられた時計機能やカレンダー機能に基づき、現時点の特性を示す情報を取得してもよい。そして、出力制御部１６は、現時点が満たす条件下で、出力装置が設置された地点の通行が所定の属性の通行者の通行に適しているか否かを示す情報を出力させてもよい。当該情報の例として、「現在の時間帯においては、この通路の通行は、女性に適していません。」等が例示される。
　なお、通行者の属性が多岐に渡る場合、設置された地点の通行が所定の属性の通行者の通行に適しているか否かを示す情報の量は膨大となる。そこで、出力制御部１６は、出力する情報を絞り込むための以下の手段を備えてもよい。
　例えば、出力制御部１６は、リアルタイム処理で、出力装置の付近を撮影するカメラが生成した画像を取得し、当該画像を解析して、出力装置が設置された地点にその時点で存在する通行者の属性（以下、「第１の属性」）を特定してもよい。通行者の属性の特定は、特定部１２と同様の手法で実現される。
　そして、出力制御部１６は、出力装置に、設置された地点の通行が第１の属性の通行者の通行に適しているか否かを示す情報を出力させてもよい。当該情報の例として、「この通路の通行は、女性に適していません。」や、「この通路の通行は、車椅子利用者に適しています。」等が例示される。
　他の例として、出力制御部１６は、上記手法で、表示を制御するタイミングが満たす条件を特定するとともに、出力装置が設置された地点にその時点で存在する通行者の第１の属性を特定してもよい。そして、出力制御部１６は、出力装置に、現時点が満たす条件下で、出力装置が設置された地点の通行が第１の属性の通行者の通行に適しているか否かを示す情報を出力させてもよい。当該情報の例として、「現在の時間帯においては、この通路の通行は、女性に適していません。」等が例示される。
　他の例として、出力制御部１６は、出力装置の付近を撮影するカメラが生成した画像を取得し、当該画像を解析して、直近の所定時間内に出力装置が設置された地点の通過状況が所定条件を満たす属性の通行人を特定してもよい。所定条件は、「最も多く通行した属性」等が例示される。そして、出力制御部１６は、特定した属性の通行者の通行に適しているか否かを示す情報を出力装置に出力させてもよい。当該情報の例として、「この通路の通行は、女性に適していません。」や、「現在の時間帯においては、この通路の通行は、女性に適していません。」等が例示される。
　他の例として、出力制御部１６は、所定時間毎に、情報を表示する属性を切り替えてもよい。すなわち、設置された地点の通行がある属性の通行者の通行に適しているか否かを示す情報を表示した後、設置された地点の通行が他の属性の通行者の通行に適しているか否かを示す情報を表示し、次いで、設置された地点の通行がさらに他の属性の通行者の通行に適しているか否かを示す情報を表示するといった具合に、表示内容を切り替えてもよい。
　第４の実施形態のルート算出装置１０のその他の構成は、第１乃至第３の実施形態のルート算出装置１０の構成と同様である。
　第４の実施形態のルート算出装置１０によれば、第１乃至第４の実施形態のルート算出装置１０と同様の作用効果が実現される。また、第４の実施形態のルート算出装置１０によれば、通路上に設置された出力装置に、設置された地点の通行が所定の属性の通行者の通行に適しているか否かを示す情報を出力させることができる。結果、通行者に対して安心感を与えたり、警告したり、注意喚起したりすることが可能となる。
　以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。上述した実施形態の構成は、互いに組み合わせたり、一部の構成を他の構成に入れ替えたりしてもよい。また、上述した実施形態の構成は、趣旨を逸脱しない範囲内において種々の変更を加えてもよい。また、上述した各実施形態や変形例に開示される構成や処理を互いに組み合わせてもよい。
　また、上述の説明で用いたフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、各実施の形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。各実施の形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。また、上述の各実施の形態は、内容が相反しない範囲で組み合わせることができる。
　上記の実施の形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下に限られない。
１．　通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが撮影した画像を取得する取得手段と、
　前記画像に含まれる通行者の属性を特定する特定手段と、
　前記属性の特定結果に基づき、複数の前記観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出する傾向算出手段と、
　前記傾向に基づき、所定の前記属性の通行者に適した通行ルートを算出するルート算出手段と、
を有するルート算出装置。
２．　前記ルート算出手段は、
　　前記属性を指定するユーザ入力を受付け
　　前記ユーザ入力で指定された前記属性の通行者に適した通行ルートを算出する１に記載のルート算出装置。
３．　前記属性は、性別、年齢層、体格、所持物の内容、移動手段、及び同伴者の有無の中の少なくとも１つを含む請求項１又は２に記載のルート算出装置。
４．　前記特定手段は、前記画像が撮影されたタイミングの特性をさらに特定し、
　前記傾向算出手段は、前記特性で定義される複数の条件各々を満たす時に、複数の前記観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出し、
　前記ルート算出手段は、所定の条件下で所定の前記属性の通行者に適した通行ルートを算出する１から３のいずれかに記載のルート算出装置。
５．　前記ルート算出手段は、
　　前記属性及び前記条件を指定するユーザ入力を受付け
　　前記ユーザ入力で指定された前記条件下で、前記ユーザ入力で指定された前記属性の通行者に適した通行ルートを算出する４に記載のルート算出装置。
６．　前記特性は、時間帯、曜日、月、天気及び季節の中の少なくとも１つを含む４又は５に記載のルート算出装置。
７．　前記通路上に設置された出力装置に、設置された地点の通行が所定の前記属性の通行者の通行に適しているか否かを示す情報を出力させる出力制御手段をさらに有する１から６のいずかに記載のルート算出装置。
８．　前記出力制御手段は、
　　前記出力装置の付近を撮影するカメラが生成した画像に基づき、前記出力装置が設置された地点にその時点で存在する通行者の前記属性である第１の属性を特定し、
　　前記出力装置に、設置された地点の通行が前記第１の属性の通行者の通行に適しているか否かを示す情報を出力させる７に記載のルート算出装置。
９．　コンピュータが、
　　通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが撮影した画像を取得し、
　　前記画像に含まれる通行者の属性を特定し、
　　前記属性の特定結果に基づき、複数の前記観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出し、
　　前記傾向に基づき、所定の前記属性の通行者に適した通行ルートを算出する、
ルート算出方法。
１０．　コンピュータを、
　　通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが撮影した画像を取得する取得手段、
　　前記画像に含まれる通行者の属性を特定する特定手段、
　　前記属性の特定結果に基づき、複数の前記観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出する傾向算出手段、
　　前記傾向に基づき、所定の前記属性の通行者に適した通行ルートを算出するルート算出手段、
として機能させるプログラムが記録された記録媒体。
　１０　　ルート算出装置
　１１　　取得部
　１２　　特定部
　１３　　傾向算出部
　１４　　ルート算出部
　１５　　記憶部
　１６　　出力制御部
　２０　　画像解析システム
　３０　　出力装置
　１Ａ　　プロセッサ
　２Ａ　　メモリ
　３Ａ　　入出力Ｉ／Ｆ
　４Ａ　　周辺回路
　５Ａ　　バス

Claims (10)

  1. 　通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが撮影した画像を取得する取得手段と、
    　前記画像に含まれる通行者の属性を特定する特定手段と、
    　前記属性の特定結果に基づき、複数の前記観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出する傾向算出手段と、
    　前記傾向に基づき、所定の前記属性の通行者に適した通行ルートを算出するルート算出手段と、
    を有するルート算出装置。
  2. 　前記ルート算出手段は、
    　　前記属性を指定するユーザ入力を受付け
    　　前記ユーザ入力で指定された前記属性の通行者に適した通行ルートを算出する請求項１に記載のルート算出装置。
  3. 　前記属性は、性別、年齢層、体格、所持物の内容、移動手段、及び同伴者の有無の中の少なくとも１つを含む請求項１又は２に記載のルート算出装置。
  4. 　前記特定手段は、前記画像が撮影されたタイミングの特性をさらに特定し、
    　前記傾向算出手段は、前記特性で定義される複数の条件各々を満たす時に、複数の前記観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出し、
    　前記ルート算出手段は、所定の条件下で所定の前記属性の通行者に適した通行ルートを算出する請求項１から３のいずれか１項に記載のルート算出装置。
  5. 　前記ルート算出手段は、
    　　前記属性及び前記条件を指定するユーザ入力を受付け
    　　前記ユーザ入力で指定された前記条件下で、前記ユーザ入力で指定された前記属性の通行者に適した通行ルートを算出する請求項４に記載のルート算出装置。
  6. 　前記特性は、時間帯、曜日、月、天気及び季節の中の少なくとも１つを含む請求項４又は５に記載のルート算出装置。
  7. 　前記通路上に設置された出力装置に、設置された地点の通行が所定の前記属性の通行者の通行に適しているか否かを示す情報を出力させる出力制御手段をさらに有する請求項１から６のいずか１項に記載のルート算出装置。
  8. 　前記出力制御手段は、
    　　前記出力装置の付近を撮影するカメラが生成した画像に基づき、前記出力装置が設置された地点にその時点で存在する通行者の前記属性である第１の属性を特定し、
    　　前記出力装置に、設置された地点の通行が前記第１の属性の通行者の通行に適しているか否かを示す情報を出力させる請求項７に記載のルート算出装置。
  9. 　コンピュータが、
    　　通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが撮影した画像を取得し、
    　　前記画像に含まれる通行者の属性を特定し、
    　　前記属性の特定結果に基づき、複数の前記観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出し、
    　　前記傾向に基づき、所定の前記属性の通行者に適した通行ルートを算出する、
    ルート算出方法。
  10. 　コンピュータを、
    　　通路上の複数の観察地点各々に設置されたカメラが撮影した画像を取得する取得手段、
    　　前記画像に含まれる通行者の属性を特定する特定手段、
    　　前記属性の特定結果に基づき、複数の前記観察地点各々を通行する通行者の属性の傾向を算出する傾向算出手段、
    　　前記傾向に基づき、所定の前記属性の通行者に適した通行ルートを算出するルート算出手段、
    として機能させるプログラムが記録された記録媒体。
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