WO2024075271A1 - 来客分析システム、来客分析方法、及び記録媒体 - Google Patents

来客分析システム、来客分析方法、及び記録媒体 Download PDF

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WO2024075271A1
WO2024075271A1 PCT/JP2022/037594 JP2022037594W WO2024075271A1 WO 2024075271 A1 WO2024075271 A1 WO 2024075271A1 JP 2022037594 W JP2022037594 W JP 2022037594W WO 2024075271 A1 WO2024075271 A1 WO 2024075271A1
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WO
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vehicle
information
visitor analysis
vehicles
departure point
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/037594
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
昂輝 酒井
陽子 田中
望 松本
Original Assignee
日本電気株式会社
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Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data

Definitions

  • This disclosure relates to a visitor analysis system, a visitor analysis method, and a recording medium.
  • Patent Document 1 discloses an example of an information processing device that has the function of reading license plate information from images of vehicles entering a store's parking lot and storing regional information contained in the read license plate information as vehicle information.
  • Patent Document 1 describes using regional information contained in the vehicle license plate information to analyze regional trends of vehicles entering a parking lot, but there is a problem in that it is not possible to analyze commercial areas by regional information that is more detailed than the regional information contained in the vehicle license plate information.
  • the present disclosure aims to provide a customer analysis system, a customer analysis method, and a recording medium that can facilitate the analysis of customers who visit commercial facilities, etc.
  • a visitor analysis system includes an information system including a group of cameras that are distributed in a specified area and capture images of vehicles traveling on roads in the area, and an image recording device that links and stores images captured by the group of cameras with data on the time when the vehicle was captured and data on the location where the vehicle was captured, the information system including an access means that can access the image recording device, a vehicle identification means that identifies vehicles that have entered a specified area, and a departure point identification means that compares the identified vehicle with images stored in the image recording device and identifies the departure point of the vehicle based on the time data and location data linked to the matching image.
  • a visitor analysis system includes an image access means that can access a group of cameras that are distributed in a specified area and capture images of vehicles traveling on the roads in the area, a vehicle identification means that identifies vehicles that have left the specified area, and a destination identification means that refers to images captured by the group of cameras for the identified vehicles and identifies the destination of the vehicles.
  • an information system includes a group of cameras that are distributed in a specified area and capture images of vehicles traveling on roads in the area, and an image recording device that links and stores images captured by the group of cameras with data on the time when the vehicle was photographed and data on the location where the vehicle was photographed, and a computer that can access the image recording device identifies vehicles that have entered a specified area, compares the identified vehicles with images stored in the image recording device, and identifies the departure point of the vehicles based on the time data and location data linked to the matching images.
  • a visitor analysis method in which a computer that has access to a group of cameras that are distributed in a specified area and capture images of vehicles traveling on the roads in the area identifies vehicles that have left a specified area, and identifies the destination of the identified vehicles by referring to images captured by the group of cameras.
  • a recording medium causes a computer that can access an image recording device of an information system including a group of cameras that are distributed in a predetermined area and capture images of vehicles traveling on roads in the area, and an image recording device that links and stores images captured by the group of cameras with data on the time when the vehicle was captured and data on the location where the vehicle was captured to execute the following processes: identifying a vehicle that has entered a predetermined area; and comparing the identified vehicle with images stored in the image recording device and identifying the departure point of the vehicle based on the time data and location data linked to the matching image.
  • a recording medium causes a computer that can access a group of cameras that are distributed in a specified area and capture images of vehicles traveling on the roads in the area to execute a process of identifying vehicles that have left a specified area, and a process of identifying the destination of the identified vehicle by referring to images captured by the group of cameras.
  • the present disclosure provides an object recognition system, an object recognition method, and a recording medium that can facilitate the analysis of customers who visit a commercial facility or the like.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an embodiment of the present disclosure.
  • 4 is a flow diagram illustrating the operation of one embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining the operation of an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining the operation of an embodiment of the present disclosure.
  • 1 is a block diagram showing a configuration of a visitor analysis system according to a first embodiment of the present disclosure. A figure showing an example of visitor analysis information recorded in a visitor analysis information storage means of the visitor analysis system of the first embodiment of the present disclosure.
  • 4 is a flow chart illustrating the operation of the visitor analysis system according to the first embodiment of the present disclosure.
  • 1 is a flowchart illustrating an example of a counting operation of the visitor analysis system according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of a visitor analysis system according to a second embodiment of the present disclosure. 11 is a flow chart illustrating the operation of a visitor analysis system according to a second embodiment of the present disclosure. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of an advertisement delivery condition created by the visitor analysis system according to the second embodiment of the present disclosure. FIG. 11 is a diagram for explaining the operation of the visitor analysis system according to the second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of a visitor analysis system according to a third embodiment of the present disclosure. 13 is a flow chart illustrating the operation of a visitor analysis system according to a third embodiment of the present disclosure. FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of a visitor analysis system according to a fourth embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a computer capable of functioning as the object recognition system of the present disclosure.
  • connection lines between blocks in the drawings and the like referred to in the following description include both bidirectional and unidirectional.
  • One-way arrows are used to diagrammatically indicate the flow of the main signal (data), and do not exclude bidirectionality.
  • the program is executed via a computer device, which includes, for example, a processor, a storage device, an input device, a communication interface, and a display device as necessary.
  • the computer device is configured to be able to communicate with devices (including computers) inside or outside the device via the communication interface, regardless of whether it is wired or wireless.
  • devices including computers
  • the communication interface regardless of whether it is wired or wireless.
  • ports or interfaces at the connection points of the input and output of each block in the drawings, they are not shown.
  • the present disclosure can be realized in a visitor analysis system 10 that includes an access means 11, a vehicle identification means 12, and a departure point identification means 13, as shown in FIG. 1.
  • the access means 11 realizes access to the image recording device 30 of an information system including an image recording device 30 that links and stores images captured by a camera group 40 with data on the time the vehicle was photographed and data on the location where the vehicle was photographed.
  • the camera group 40 is distributed and placed in a predetermined area, and is capable of photographing vehicles traveling on the roads in the area.
  • the vehicle identification means 12 identifies vehicles that have entered a specific area, such as a parking lot or a pick-up only area in a BOPIS (Buy Online Pick-up In Store).
  • the method by which the vehicle identification means 12 identifies a vehicle can be a method of identifying a vehicle using license plate information obtained by image recognition of an image of a license plate obtained from the entrance gate device 20 of the parking lot. Also, instead of using license plate information, a method of identifying a vehicle can be used that uses the characteristics of the image (picture) of the vehicle itself. Also, instead of using license plate information, a method of identifying a vehicle can be used that links a vehicle ID, etc. obtained by communicating with the vehicle to an image (picture) of the vehicle.
  • the departure point identification means 13 refers to the images stored in the image recording device 30 for the identified vehicle, identifies the departure point of the vehicle within the area, and outputs the information as vehicle information to a specified output destination.
  • FIG. 2 is a flow chart showing the visitor analysis method.
  • the visitor analysis system 10 configured as described above first identifies a vehicle that has entered a specified area (step S001). Next, the visitor analysis system 10 accesses the image recording device 30 and identifies the departure point of the identified vehicle (step S002). Finally, the visitor analysis system 10 associates the vehicle with the departure point of the vehicle and outputs it as vehicle information (step S003).
  • FIG. 3 is a diagram for explaining a method of identifying the departure point of a vehicle by the departure point identification means 13.
  • the departure point identification means 13 of the visitor analysis system 10 searches for an image of the detected vehicle from the images stored in the image recording device 30, and identifies the departure point of the vehicle by tracing the image capture time and location. More specifically, the departure point identification means 13 compares the identified vehicle with the images stored in the image recording device 30, and identifies the departure point of the vehicle based on the time data and the location data (x1, y1 to x4, y4) linked to the matching image.
  • the time data and the location data x1, y1 to x4, y4
  • the departure point identification means 13 identifies the departure point S from the location linked to the image by tracing the images captured by the cameras 40-1, 40-2, 40-3, and 40-4.
  • images stored in camera 40-5 may be acquired, but because the vehicle depicted is different, the departure point identification means 13 will reject these images.
  • the actual departure point of the vehicle is outside the area in which camera 40 is located. In that case, the position that is first captured by camera 40 in the vehicle's route can be regarded as the departure point. For example, the point where the vehicle was photographed at the earliest time on the day the vehicle was detected is identified as the departure point.
  • a limit may be set on the time to go back when tracing the vehicle's position. For example, if the time to go back is set to three hours in the example of FIG. 3, the point where the vehicle was photographed at the earliest time between 8:01 a.m. and 11:01 a.m. is identified as the departure point.
  • the customer analysis system 10 which operates as described above, can collect statistical data indicating where vehicles that enter a specific area, such as a parking lot or pick-up area, have come from.
  • a specific area such as a parking lot or pick-up area
  • the "predetermined area" in which the cameras 40 are located can be divided into four districts, and the number of vehicles that have come from each district can be ascertained.
  • Such statistical data can also be collected by time period. For example, in the example of FIG. 4, the number of vehicles coming from district C between 12:00 and 14:00 has dropped sharply from five to one compared to the previous time period between 10:00 and 12:00.
  • this embodiment makes it possible to easily analyze customers who visit a commercial facility, etc.
  • FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of a visitor analysis system according to the first embodiment of the present disclosure. Referring to Fig. 5, a visitor analysis system 100 including an access means 101, a vehicle identification means 102, a departure point identification means 103, and a recording means 104 is shown.
  • the access means 101 acquires images taken by each camera from an image recording device 300 that records images taken by cameras installed at traffic lights at intersections. Note that the position and orientation of the camera can be uniquely identified from the camera ID, etc., and the position of the subject can be ascertained from the image captured by any camera.
  • the entrance gate device 200 is a gate device installed at the entrance to a parking lot of a commercial facility, and is equipped with a camera that captures images of license plates and vehicles, and uses this information to manage entry and exit.
  • the image recording device 300 is a device that temporarily records images captured by a camera connected to a network. These images can be images captured by cameras used for traffic control, traffic congestion analysis, etc., in a 5G signal network (5GNW). Note that the image recording device 300 may also manage images captured by cameras other than cameras in a 5G signal network (5GNW). Examples of such cameras include security cameras installed on the streets and cameras in multi-function street terminals called smart poles.
  • the vehicle identification means 102 When the vehicle identification means 102 receives the license plate number and an image of the vehicle that has entered the parking lot from the entrance gate device 200, it passes this information to the departure point identification means 103 and requests it to identify the departure point.
  • the departure point identification means 103 When the departure point identification means 103 receives a request to identify a departure point from the vehicle identification means 102, it accesses the image recording device 300 via the access means 101 and identifies the past movements (visit route) of the vehicle that received the request to identify the departure point. When the departure point identification means 103 has completed identifying the past movements (visit route) of the vehicle, it requests the recording means 104 to register the information in the visitor analysis information storage means 105. Note that the mechanism by which the departure point identification means 103 identifies and tracks the vehicle that received the request to identify the departure point can use technology that tracks the vehicle using at least one of the features of the license plate or the image of the vehicle, which is used in traffic volume surveys and parking lot entrance and exit management.
  • the recording means 104 registers data on the past movements (routes) of vehicles that have entered the parking lot in the visitor analysis information storage means 105.
  • the visitor analysis information storage means 105 stores visitor analysis information. Note that in the example of FIG. 5, the visitor analysis information storage means 105 is located outside the visitor analysis system 10 (such as storage on a network), but the visitor analysis information storage means 105 may be provided on the visitor analysis system 100 side.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of visitor analysis information recorded in the visitor analysis information storage means 105 of the visitor analysis system of the first embodiment of the present disclosure.
  • information on the movement (visit route) specified for each vehicle that entered the parking lot is registered.
  • a vehicle vehicle ID: Kawasaki XX AA-AA
  • the movement (visit route) was specified to stop by specialty store A and visit the parking lot.
  • intersection information and store information are used as a form of expression of the vehicle's position, but the form of expression of the vehicle's position is not limited to this.
  • FIG. 7 is a flow diagram showing the operation of the visitor analysis system of the first embodiment of the present disclosure.
  • the visitor analysis system 100 identifies a vehicle that has entered the parking lot (step S101).
  • the visitor analysis system 100 accesses the image recording device 300 and identifies the movement of the vehicle that entered the parking lot (visit route) (step S102).
  • the visitor analysis system 100 identifies the departure point of the vehicle that entered the parking lot and the stop-off points (if there are any) where the vehicle stopped based on the identified movement (visit route) (step S103).
  • the visitor analysis system 100 registers information including the identified vehicle's departure point and stopover points (if there are stopover points) as visitor analysis information in the visitor analysis information storage means 105 (step S104). By performing the above processing, data such as that shown in FIG. 6 is accumulated in the visitor analysis information storage means 105.
  • FIG. 8 is a flow diagram showing an example of the aggregation operation of the visitor analysis system 100 of this embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of visitor tally information by time period tally up by the visitor analysis system 100.
  • the movement of vehicles (visiting routes) that entered the parking lot between 10:00 and 12:00 on September 1, 2022 is tally up.
  • the departure point field of such data it is possible to grasp the direction (area) from which customers who visited during a specific time period on a certain date and time came.
  • the stopover point field in FIG. 9 it is possible to grasp the facilities that customers who visited the commercial facility stopped by before visiting the commercial facility.
  • specialty store A if there are many customers who stopped by specialty store A, it is possible that there is no specialty store similar to specialty store A in the commercial facility. In such a case, the number of visitors to the commercial facility can be increased and the customer's stay time can be increased by attracting a new specialty store or regularly holding an event that sells products similar to specialty store A.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of visitor aggregation information by departure point aggregated by the visitor analysis system 100.
  • vehicle movements (visiting routes) are aggregated for each departure point, such as "west side of intersection A,” “south side of intersection B,” and "north side of intersection A.” By checking the stop-off point field of such data, it is possible to grasp the behavioral trends of customers by departure point. For example, in the example of FIG.
  • the visitor analysis system 100 and the image recording device 300 are separate and independent devices, but it is also possible to adopt a configuration in which the visitor analysis system 100 and the image recording device 300 are integrated. In this case, the visitor analysis system 100 will obtain and record images directly from the camera and use them for future analysis.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of a visitor analysis system according to the second embodiment of the present disclosure.
  • the difference from the first embodiment shown in Fig. 5 is that an advertisement distribution means 106 is added to the visitor analysis system 100a, and that the advertisement distribution conditions stored in the advertisement distribution condition storage means 107 can be accessed.
  • the other configurations and operations are the same as those of the first embodiment, so the description will be omitted.
  • the advertisement distribution means 106 creates advertisement distribution conditions (distribution plan) based on the visitor analysis information stored in the visitor analysis information storage means 105, and registers them in the advertisement distribution condition storage means 107.
  • the advertisement distribution means 106 also distributes advertisements via the base station 500 of the mobile communication network based on the created distribution conditions (distribution plan).
  • the distributed advertising information (content) may be video or still image content that can be displayed on an in-vehicle terminal or a mobile terminal of a vehicle passenger, or audio content that can be output from a vehicle speaker, etc.
  • FIG. 12 is a flow diagram showing additional operations of the visitor analysis system of the second embodiment of the present disclosure.
  • the visitor analysis system 100a creates advertisement delivery conditions (delivery plan) based on the visitor analysis information (step S301).
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of the advertisement delivery conditions (delivery plan) created by the visitor analysis system 100a of this embodiment.
  • the visitor analysis system 100a focuses on the fact that specialty store A is often found in the stopover points in the visitor analysis information, and creates a delivery plan to deliver advertising content for a new specialty store B in a commercial facility where a parking lot is installed.
  • a delivery plan is created to deliver advertising content for specialty store B to passenger cars at intersection A during the time period from 9:00 to 20:00.
  • a delivery plan is created to deliver advertising content for supermarket C in the commercial facility at intersection A during the time period from 9:00 to 18:00 for all vehicles.
  • a delivery plan may be created by the visitor analysis system 100a, but may also be created manually by the manager of the commercial facility, etc., by referring to the tabulation results shown in FIG. 9 and FIG. 10.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of the advertisement distribution operation by the visitor analysis system 100a.
  • the visitor analysis system 100a distributes an advertisement to vehicle BB-BB that starts on the south side of intersection B, stops at specialty store A, and then heads toward the parking lot of a commercial facility.
  • the visitor analysis system 100a distributes advertising content for specialty store B to vehicle BB-BB that is approaching intersection A during the time period specified in the advertisement distribution conditions. This makes it possible to motivate the passengers of vehicle BB-BB to head to specialty store B in the commercial facility instead of specialty store A.
  • the visitor analysis system 100a can use a method of using the location information of the terminal (vehicle) managed by the mobile communication network as a mechanism for delivering advertisements to vehicles at the intended location.
  • a more desirable form is for the visitor analysis system 100a to be able to specify the direction of movement of the terminal (vehicle) when delivering advertisement information. In this way, it becomes possible to accurately deliver advertisement information to terminals (vehicles) moving in the direction of the commercial facility.
  • this embodiment makes it possible to deliver advertisements based on the departure point or stopover point of a vehicle that has entered a parking lot.
  • the visitor analysis system is described as identifying the movement of a vehicle that has entered the parking lot (visit route) when the vehicle enters the parking lot, but it is also possible to identify the movement of a vehicle (visit route) when the vehicle leaves the parking lot.
  • a third embodiment in which the movement of a vehicle (visit route) is identified when the vehicle leaves the parking lot will be described in detail with reference to the drawings.
  • the departure point was identified by identifying the past movements (visit route) of the vehicle that entered the parking lot, but if it is assumed that the vehicle that left the parking lot returns to the departure point, the departure point can also be estimated by tracking the vehicle that left the parking lot. Based on such an assumption, the visitor analysis system of the third embodiment estimates the departure point by tracking the vehicle that left the parking lot.
  • FIG. 15 is a block diagram showing the configuration of a visitor analysis system 100b according to a third embodiment of the present disclosure.
  • the difference from the second embodiment shown in FIG. 11 is that when the vehicle identification means 102b receives the license plate number and an image of a vehicle that has left the parking lot from the exit gate device 200b, it passes this information to the departure point identification means 103b and requests it to identify the departure point.
  • the departure point identification means 103b When the departure point identification means 103b receives a request to identify the departure point from the vehicle identification means 102b, it accesses the image recording device 300 via the image access means 101, monitors the past movements (visit route) of the vehicle that received the request to identify the departure point, and identifies the destination and stopover points. More specifically, the departure point identification means 103b compares the vehicle identified by the vehicle identification means 102b with the image stored in the image recording device 300. Next, the destination is identified based on the time data and location data linked to the image that matches as a result of the comparison. For example, the destination is identified as the location photographed at the latest time on the day the vehicle left the parking lot. In addition, a limit may be set for the tracking time when tracing the position of the vehicle.
  • the departure point identification means 103b When the departure point identification means 103b has completed identifying the destination and stopover points of the vehicle, it requests the recording means 104b to register them in the visitor analysis information storage means 105. Therefore, the departure point identification means 103b acts as a destination identification means that refers to images taken by the camera group for the identified vehicle and identifies the destination of the vehicle.
  • the recording means 104b registers data on the departure point and stopover point of the vehicle that exited the parking lot in the visitor analysis information storage means 105.
  • the recording means 104b uses the destination of the vehicle obtained by accessing the image recording device 300 and monitoring the movement of the vehicle as the departure point of the vehicle to be registered in the visitor analysis information storage means 105.
  • FIG. 16 is a flow diagram showing the operation of the visitor analysis system of the third embodiment of the present disclosure.
  • the visitor analysis system 100b identifies vehicles that have exited the parking lot (step S101b).
  • the visitor analysis system 100b accesses the image recording device 300 and tracks the vehicle that has left the parking lot (step S102b).
  • the visitor analysis system 100b estimates the departure point and stopover points (if any) of the vehicle that left the parking lot based on the tracked vehicle movement (return trip) (step S103b).
  • the visitor analysis system 100b registers information including the estimated vehicle departure point and stopover points (if there are stopover points) in the visitor analysis information storage means 105 as visitor analysis information (step S104b). By performing the above-mentioned processing, the visitor analysis system 100b of this embodiment can also obtain data such as that shown in FIG. 6.
  • this embodiment has the advantage that it can estimate the departure point of a vehicle even if the storage period of images in the image recording device 300 is short. This is because the visitor analysis system 100b is configured to estimate the departure point by tracking a vehicle that has left the parking lot, rather than looking back at past images.
  • the visitor analysis system 100b is described as having an advertisement distribution function, as in the second embodiment. However, it is also possible to change the configuration so that the visitor analysis system 100b does not have an advertisement distribution function, as in the first embodiment.
  • FIG. 17 is a block diagram showing the configuration of a visitor analysis system 100c according to a fourth embodiment of the present disclosure.
  • the difference from the first embodiment shown in FIG. 5 is that an information extraction means 108 is added to the visitor analysis system 100c, so that the visitor analysis information can be narrowed down for an external analysis terminal 109.
  • the other configurations are the same as those of the first embodiment, so the following description will focus on the differences.
  • the information extraction means 108 extracts information about vehicles that meet a specified condition and transmits it to the analysis terminal 109.
  • the specified condition can be set to extract vehicles that frequently enter the parking lot, etc.
  • the analysis terminal 109 can perform visitor analysis narrowed down by predetermined conditions such as vehicle type, color, and regional information on license plates.
  • the departure point of any vehicle by setting any search conditions from the analysis terminal 109 and querying the information extraction means 108. For example, by specifying a specific number (suspicious vehicle or rental car) and querying it, information on the departure point and stopover points can be obtained. In this way, the present disclosure can be used not only for marketing purposes but also for security purposes.
  • each component of each device represents a functional block.
  • a part or all of each component of each device is realized by an arbitrary combination of an information processing device 900 and a program as shown in Fig. 18.
  • Fig. 18 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of the information processing device 900 that realizes each component of each device.
  • the information processing device 900 includes, as an example, the following configuration.
  • CPU Central Processing Unit
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Random Access Memory
  • Program 904 loaded into RAM 903
  • a storage device 905 for storing a program 904
  • a drive device 907 for reading and writing data from and to the recording medium 906
  • a communication interface 908 for connecting to a communication network 909
  • An input/output interface 910 for inputting and outputting data
  • a bus 911 connecting each component
  • each device in each embodiment are realized by the CPU 901 acquiring and executing a program 904 that realizes these functions. That is, the CPU 901 in FIG. 18 accesses the image recording device 300, executes a program that identifies the departure point of the vehicle and a program that uses the results to configure visitor analysis information, and performs update processing for each calculation parameter stored in the RAM 903, storage device 905, etc.
  • the program 904 that realizes the function of each component of each device is, for example, stored in advance in the storage device 905 or ROM 902, and is read by the CPU 901 as necessary.
  • the program 904 may be supplied to the CPU 901 via the communication network 909, or may be stored in advance in the recording medium 906, and the drive device 907 may read the program and supply it to the CPU 901.
  • this program 904 can display the processing results, including intermediate states, at each stage as necessary via a display device, or can communicate with the outside via a communication interface. Furthermore, this program 904 can be recorded on a computer-readable (non-transitive) storage medium.
  • each device may be realized by any combination of a separate information processing device 900 and a program for each component.
  • the multiple components of each device may be realized by any combination of a single information processing device 900 and a program.
  • it can be realized by a computer program that causes the processors installed in these devices shown in the first to fourth embodiments described above to execute each of the above-mentioned processes using their hardware.
  • each device is realized by other general-purpose or dedicated circuits, processors, etc., or a combination of these. These may be configured by a single chip, or may be configured by multiple chips connected via a bus.
  • each device may be realized by a combination of the above-mentioned circuits and programs.
  • the multiple information processing devices, circuits, etc. may be centrally located or distributed.
  • the information processing devices, circuits, etc. may be realized as a client-server system, cloud computing system, etc., in a form in which each is connected via a communication network.
  • the mechanism for tracking vehicles has been described as using technology used in traffic volume surveys and parking lot entrance and exit management, but the vehicle tracking method is not limited to this method.
  • the visitor analysis system described above if it is able to obtain license plate information of vehicles passing through the "prescribed area," it can employ a method of tracking vehicles using license plate information.
  • the visitor analysis system described above can employ a method of tracking vehicles using images (pictures) of the vehicles rather than using license plate information.
  • Appendix 1 an information system including a group of cameras that are distributed in a predetermined area and capture images of vehicles traveling on roads in the area, and an image recording device that stores images captured by the group of cameras in association with data of the time the images of the vehicles were captured and data of the location where the images of the vehicles were captured; and an access means that can access the image recording device.
  • a vehicle identification means for identifying a vehicle that has entered a predetermined area; a departure point identification means for identifying the departure point of the vehicle based on the time data and the location data associated with the image that matches the identified vehicle and an image stored in the image recording device;
  • the above-mentioned visitor analysis system may further include a storage means for correlating the vehicle with the departure point of the vehicle and recording the association as visitor analysis information.
  • the departure point identification means of the above-mentioned visitor analysis system can be configured to identify the departure point of the vehicle by tracing the time data and location data linked to the images stored in the image recording device.
  • the departure point identification means of the above-mentioned visitor analysis system can be configured to identify the departure point of the vehicle based on the location of the vehicle that was first photographed between the time the vehicle entered the specified area and a time preceding the specified time.
  • the departure point identification means of the above-mentioned visitor analysis system further includes a function of referring to the images stored in the image recording device and identifying the places where the vehicle has stopped off, The recording means may be configured to record the locations where the vehicle stopped in addition to the visitor analysis information.
  • the above-mentioned visitor analysis system can further be configured to include an information extraction means for extracting information on vehicles that meet specified conditions or information on vehicles that frequently enter the area based on the visitor analysis information.
  • the above-mentioned visitor analysis system is A configuration may be adopted in which advertising information is transmitted to the vehicle based on the locations at which the vehicle has stopped, which are included in the visitor analysis information.
  • a vehicle identification means for identifying a vehicle that has exited a predetermined area;
  • a destination identification means for identifying a destination of the identified vehicle by referring to images captured by the camera group;
  • a visitor analysis system equipped with An information system including a group of cameras that are distributed in a predetermined area and capture images of vehicles traveling on roads in the area, and an image recording device that stores images captured by the group of cameras in association with data of the time the images of the vehicles were captured and data of the location where the images of the vehicles were captured, said information system including a computer that can access the image recording device, Identifying vehicles that enter a specified area; The identified vehicle is compared with
  • Visitor analysis methods A computer that can access a group of cameras that are distributed in a predetermined area and capture images of vehicles traveling on roads in the area, Identifying vehicles that have left a given area; With respect to the identified vehicle, referring to images captured by the group of cameras, the destination of the vehicle is identified. Visitor analysis methods.
  • An information system including a group of cameras that are distributed in a predetermined area and capture images of vehicles traveling on roads in the area, and an image recording device that stores images captured by the group of cameras in association with data of the time when the vehicle was captured and data of the location where the vehicle was captured, the information system being provided to a computer that can access the image recording device, A process of identifying a vehicle that has entered a predetermined area; A process of comparing the identified vehicle with an image stored in the image recording device and identifying the departure point of the vehicle based on the time data and the location data associated with the matching image; A recording medium on which a program for executing the above is recorded.
  • Appendix 12 A computer that can access a group of cameras that are distributed in a predetermined area and capture images of vehicles traveling on roads in the area, Identifying vehicles that have exited a predetermined area; A process of identifying a destination of the identified vehicle by referring to images captured by the camera group; A recording medium on which a program for executing the above is recorded.
  • the forms of Supplementary Notes 9 to 12 can be expanded into the forms of Supplementary Notes 2 to 8, similarly to Supplementary Note 1.
  • any numerical value or small range included within the range should be interpreted as being specifically described even if not otherwise specified.
  • the disclosures of the above cited documents may be used in part or in whole in combination with the descriptions in this document as part of the disclosure of the present invention in accordance with the spirit of the present invention as necessary, and are considered to be included in the disclosures of this application.

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Abstract

［課題］商業施設等に来店した顧客の分析の容易化。 ［解決手段］来客分析システムは、所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群と、前記カメラ群から撮影した画像と、前記車両を撮影した時刻のデータおよび前記車両が撮影された地点のデータとを紐づけて保存する画像記録装置とを含む情報システムの前記画像記録装置にアクセス可能なアクセス手段と、所定の領域に進入した車両を特定する車両特定手段と、前記特定した車両について、前記画像記録装置に保存された画像と照合し、一致した前記画像に紐づいた前記時刻のデータと前記地点のデータに基づいて、前記車両の出発地を特定する出発地特定手段と、を備える。

Description

来客分析システム、来客分析方法、及び記録媒体
　本開示は、来客分析システム、来客分析方法、及び記録媒体に関する。
　特許文献１に、店舗の駐車場に入場する車両の画像より、車両のナンバープレートの情報を読み取り、読み取られたナンバープレートの情報に含まれる地域の情報を車両情報として蓄積する機能を備えた情報処理装置の一例が開示されている。
特開２００８－００３９９３号公報
　特許文献１の情報処理装置では、車両のナンバープレートの情報に含まれている地域の情報を用いて、駐車場に入場した車両の地域的な傾向分析することが記載されているが、車両のナンバープレートの情報に含まれている地域情報より細かい地域による商圏の分析ができないという問題点がある。
　本開示は、商業施設等に来店した顧客の分析を容易化することのできる来客分析システム、来客分析方法、及び記録媒体を提供することを目的とする。
　第１の視点によれば、所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群と、前記カメラ群から撮影した画像と、前記車両を撮影した時刻のデータおよび前記車両が撮影された地点のデータとを紐づけて保存する画像記録装置とを含む情報システムの前記画像記録装置にアクセス可能なアクセス手段と、所定の領域に進入した車両を特定する車両特定手段と、前記特定した車両について、前記画像記録装置に保存された画像と照合し、一致した前記画像に紐づいた前記時刻のデータと前記地点のデータに基づいて、前記車両の出発地を特定する出発地特定手段と、を備えた来客分析システムが提供される。
　第２の視点によれば、所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群にアクセス可能な画像アクセス手段と、所定の領域から退出した車両を特定する車両特定手段と、前記特定した車両について、前記カメラ群で撮影された画像を参照し、前記車両の行先を特定する行先特定手段と、を備えた来客分析システムが提供される。
　第３の視点によれば、所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群と、前記カメラ群から撮影した画像と、前記車両を撮影した時刻のデータおよび前記車両が撮影された地点のデータとを紐づけて保存する画像記録装置とを含む情報システムの前記画像記録装置にアクセス可能なコンピュータが、所定の領域に進入した車両を特定し、前記特定した車両について、前記画像記録装置に保存された画像と照合し、一致した前記画像に紐づいた前記時刻のデータと前記地点のデータに基づいて、前記車両の出発地を特定する、来客分析方法が提供される。
　第４の視点によれば、所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群にアクセス可能なコンピュータが、所定の領域から退出した車両を特定し、前記特定した車両について、前記カメラ群で撮影された画像を参照し、前記車両の行先を特定する、来客分析方法が提供される。
　第５の視点によれば、所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群と、前記カメラ群から撮影した画像と、前記車両を撮影した時刻のデータおよび前記車両が撮影された地点のデータとを紐づけて保存する画像記録装置とを含む情報システムの前記画像記録装置にアクセス可能なコンピュータに、所定の領域に進入した車両を特定する処理と、前記特定した車両について、前記画像記録装置に保存された画像と照合し、一致した前記画像に紐づいた前記時刻のデータと前記地点のデータに基づいて、前記車両の出発地を特定する処理と、を実行させるプログラムを記録した記録媒体が提供される。
　第６の視点によれば、所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群にアクセス可能なコンピュータに、所定の領域から退出した車両を特定する処理と、前記特定した車両について、前記カメラ群で撮影された画像を参照し、前記車両の行先を特定する処理と、を実行させるプログラムを記録した記録媒体が提供される。
　本開示によれば、商業施設等に来店した顧客の分析を容易化することのできる物体認識システム、物体認識方法、及び記録媒体が提供される。
本開示の一実施形態の構成を示す図である。 本開示の一実施形態の動作を表した流れ図である。 本開示の一実施形態の動作を説明するための図である。 本開示の一実施形態の動作を説明するための図である。 本開示の第１の実施形態の来客分析システムの構成を表したブロック図である。 本開示の第１の実施形態の来客分析システムの来客分析情報記憶手段に記録される来客分析情報の一例を示す図である。 本開示の第１の実施形態の来客分析システムの動作を表した流れ図である。 本開示の第１の実施形態の来客分析システムの集計動作の例を表した流れ図である。 本開示の第１の実施形態の来客分析システムによって集計された時間帯別来客集計情報の一例を示す図である。 本開示の第１の実施形態の来客分析システムによって集計された出発地別来客集計情報の一例を示す図である。 本開示の第２の実施形態の来客分析システムの構成を表したブロック図である。 本開示の第２の実施形態の来客分析システムの動作を表した流れ図である。 本開示の第２の実施形態の来客分析システムが作成した広告配信条件の一例を示す図である。 本開示の第２の実施形態の来客分析システムの動作を説明するための図である。 本開示の第３の実施形態の来客分析システムの構成を表したブロック図である。 本開示の第３の実施形態の来客分析システムの動作を表した流れ図である。 本開示の第４の実施形態の来客分析システムの構成を表したブロック図である。 本開示の物体認識システムとして機能可能なコンピュータの構成を示す図である。
　はじめに本開示の一実施形態の概要について図面を参照して説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、本開示を図示の態様に限定することを意図するものではない。また、以降の説明で参照する図面等のブロック間の接続線は、双方向及び単方向の双方を含む。一方向矢印については、主たる信号（データ）の流れを模式的に示すものであり、双方向性を排除するものではない。プログラムはコンピュータ装置を介して実行され、コンピュータ装置は、例えば、プロセッサ、記憶装置、入力装置、通信インターフェース、及び必要に応じ表示装置を備える。また、このコンピュータ装置は、通信インターフェースを介して装置内又は外部の機器（コンピュータを含む）と、有線、無線を問わず、通信可能に構成される。また、図中の各ブロックの入出力の接続点には、ポート乃至インターフェースがあるが図示を省略する。
　本開示は、その一実施形態において、図１に示すように、アクセス手段１１と、車両特定手段１２と、出発地特定手段１３と、を備える来客分析システム１０にて実現できる。
　より具体的には、アクセス手段１１は、カメラ群４０から撮影した画像と、前記車両を撮影した時刻のデータおよび前記車両が撮影された地点のデータとを紐づけて保存する画像記録装置３０とを含む情報システムの前記画像記録装置３０へのアクセスを実現する。前記カメラ群４０は、所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影可能となっている。
　車両特定手段１２は、所定の領域、例えば、駐車場やＢＯＰＩＳ（Ｂｕｙ　Ｏｎｌｉｎｅ　Ｐｉｃｋｕｐ　Ｉｎ　Ｓｔｏｒｅ）におけるピックアップ専用エリア等に進入した車両を特定する。この車両特定手段１２が車両を特定する方法としては、駐車場の入場ゲート装置２０から得られたナンバープレートの画像を画像認識して得られたナンバープレート情報により車両を特定する方法を採ることができる。また、ナンバープレート情報を用いる代わりに、車両の像（画像）そのものの特徴を用いて、車両を特定する方法を採ることもできる。また、ナンバープレート情報を用いる代わりに、車両と通信して得られた車両のＩＤ等と、車両の像（画像）とを紐づけることにより車両を特定する方法を採ることもできる。
　出発地特定手段１３は、前記特定した車両について、前記画像記録装置３０に保存された画像を参照し、前記車両の前記エリア内の出発地を特定し、所定の出力先に車両情報として出力する。
　図２は、来客分析方法を示す流れ図である。上記のように構成された来客分析システム１０は、図２に示すように、まず、所定の領域に進入した車両を特定する（ステップＳ００１）。次に、来客分析システム１０は、前記画像記録装置３０にアクセスし、前記特定した車両の出発地を特定する（ステップＳ００２）。最後に、来客分析システム１０は、前記車両と、前記車両の出発地とを対応付けて、車両情報として、出力する（ステップＳ００３）。
　図３は、出発地特定手段１３による車両の出発地の特定方法を説明するための図である。例えば、図３に示すように、駐車場の入場ゲート装置２０である車両の入場が検知されたものとする。この場合、来客分析システム１０の出発地特定手段１３は、前記検知した車両について、前記画像記録装置３０に保存された画像から、当該車両が映った画像を探し出し、撮影時間と位置をたどっていくことで、前記車両の出発地を特定する。より具体的には、出発地特定手段１３は、前記特定した車両について、前記画像記録装置３０に保存された画像と照合し、一致した前記画像に紐づいた前記時刻のデータと前記地点のデータ（ｘ１,ｙ１～ｘ４,ｙ４）に基づいて、前記車両の出発地を特定する。図３の例では、出発地特定手段１３は、カメラ４０－１、４０－２、４０－３、４０－４で撮影された像をたどっていくことで、画像に紐づいた地点から、出発地Ｓを特定している。なお、図３の例では、カメラ４０－５に保存された画像が取得されうるが、写っている車両が異なるため、出発地特定手段１３は、これらの画像を棄却することになる。また、車両の実際の出発地が、カメラ４０の配置されたエリア外である場合も想定されるが、その場合、車両の一連の行路のうち、カメラ４０に最初に映った位置を出発地とみなせばよい。例えば車両が検知された日の中で、一番早い時刻に車両が撮影された地点を出発地として特定する。また、車両の位置をたどっていくにあたり、遡る時間に制限を設けてもよい。例えば図３の例で遡る時間を３時間に設定した場合、午前８時１分から午前１１時１分の中で一番早い時刻に車両が撮影された地点を出発地として特定する。
　以上のように動作する来客分析システム１０によれば、駐車場やピックアップ専用エリア等の特定の領域に進入した車両がどこから来たのかを示す統計的なデータを収集することができる。例えば、図４に示すように、カメラ４０が配置された「所定のエリア」を４つの地区に分け、それぞれの地区から来店した車両の数を把握することが可能となる。また、このような統計データは時間帯別に集計することもできる。例えば、図４の例では、１２－１４時に、地区Ｃから来店した車両が前時間帯１０－１２時と比較して５台から１台に急減している。この結果を得ることにより、来店者の減少の理由について、地区Ｃからの経路上の道路の渋滞、競合店の駐車場の混雑緩和等の仮設を立てて、それに対する対策を取ることができるようになる。
　以上説明したように、本実施形態によれば、商業施設等に来店した顧客の分析を容易化することが可能となる。
［第１の実施形態］
　続いて、交差点の信号機に設置されたカメラを用いて、商業施設を訪問した来客の分析をなし得るようにした第１の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図５は、本開示の第１の実施形態の来客分析システムの構成を表したブロック図である。図５を参照すると、アクセス手段１０１と、車両特定手段１０２と、出発地特定手段１０３と、記録手段１０４と、を備える来客分析システム１００が示されている。
　アクセス手段１０１は、交差点の信号機に設置されたカメラで撮影された画像を記録する画像記録装置３００から各カメラで撮影された画像を取得する。なお、カメラの位置や向きは、カメラのＩＤ等から一意に特定できるようになっており、任意のカメラの画像に写った像から、被写体の位置を把握できるようになっているものとする。
　入場ゲート装置２００は、商業施設の駐車場の入り口に設置されたゲート装置であり、カメラが併設されており、ナンバープレートと車両の像を撮影し、これらの情報を用いて、入退場管理を行う。
　画像記録装置３００は、ネットワークに接続されたカメラで撮影された画像を一時的に記録する装置である。これらの画像としては、信号５Ｇネットワーク（５ＧＮＷ）等の交通管制や交通渋滞の分析等に用いられているカメラで撮影された画像を用いることができる。なお、画像記録装置３００は、信号５Ｇネットワーク（５ＧＮＷ）のカメラ以外のカメラで撮影された画像を管理の対象としてもよい。このようなカメラとしては、街頭に設置された防犯カメラやスマートポールと呼ばれる多機能街頭端末のカメラ等が挙げられる。
　車両特定手段１０２は、入場ゲート装置２００から、駐車場に入場した車両のナンバープレートと車両の画像を受け取ると、出発地特定手段１０３に、これらの情報を渡して、出発地の特定を依頼する。
　出発地特定手段１０３は、車両特定手段１０２から出発地の特定依頼を受けると、アクセス手段１０１を介して、画像記録装置３００にアクセスし、出発地の特定依頼を受けた車両の過去の動き（来訪経路）を特定する。出発地特定手段１０３は、車両の過去の動き（来訪経路）の特定が完了すると、記録手段１０４に、来客分析情報記憶手段１０５への登録を依頼する。なお、出発地特定手段１０３が、出発地の特定依頼を受けた車両を特定し追跡する仕組みとしては、交通量調査や駐車場の入退場管理などに用いられているナンバープレートや車両の像の特徴の少なくとも一方を用いて車両を追跡する技術を用いることができる。
　記録手段１０４は、来客分析情報記憶手段１０５に、駐車場に入場した車両の過去の動き（経路）のデータを登録する。来客分析情報記憶手段１０５は、来客分析情報を記憶する。なお、図５の例では、来客分析情報記憶手段１０５が、来客分析システム１０の外部（ネットワーク上のストレージ等）側に配置されているが、来客分析情報記憶手段１０５は、来客分析システム１００側に設けられていてもよい。
　図６は、本開示の第１の実施形態の来客分析システムの来客分析情報記憶手段１０５に記録される来客分析情報の一例を示す図である。図6の例では、駐車場に入場した車両ごとに特定した動き（来訪経路）の情報が登録されている。例えば、図６の例では、２０２２年９月１日の１１時１分に駐車場に入庫した車両（車両ＩＤ：川崎ＸＸ　ＡＡ－ＡＡ）が交差点Ａの西側で検出された後、専門店Ａに寄り、駐車場に来場したとの動き（来訪経路）が特定されている。このようなデータを駐車場に入場した車両について収集することで、車で商業施設を訪問した客の詳細な分析を行うことが可能となる。なお、図６の例では、車両の位置の表現形態として、交差点の情報や店舗の情報を用いているが、車両の位置の表現形態はこれに限られない。例えば、緯度経度等の座標系を用いて、車両の位置や動き（来訪経路）を把握してもよいことはもちろんである。
　続いて、本実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。図７は、本開示の第１の実施形態の来客分析システムの動作を表した流れ図である。図７を参照すると、まず、来客分析システム１００は、駐車場に入場した車両を特定する（ステップＳ１０１）。
　次に、来客分析システム１００は、画像記録装置３００にアクセスし、駐車場に入場した車両の動き（来訪経路）を特定する（ステップＳ１０２）。
　次に、来客分析システム１００は、特定した動き（来訪経路）に基づき、駐車場に入場した車両の出発地と、車両が立ち寄った場所である立寄地（立寄地がある場合）とを特定する（ステップＳ１０３）。
　次に、来客分析システム１００は、前記特定した車両の出発地と、立寄地（立寄地がある場合）を含む情報を、来客分析情報として来客分析情報記憶手段１０５に登録する（ステップＳ１０４）。以上のような処理を行うことで、図６に示すようなデータが来客分析情報記憶手段１０５に蓄積される。
　その後、来客分析システム１００は、所定の契機で、来客分析情報記憶手段１０５に蓄積されたデータの集計動作を行う。図８は、本実施形態の来客分析システム１００の集計動作の例を表した流れ図である。
　図８を参照すると、まず、来客分析システム１００は、集計時間帯が到来すると、来客分析情報を用いて、時間帯別の来客集計を行う（ステップＳ２０１）。図９は、来客分析システム１００によって集計された時間帯別来客集計情報の一例を示す図である。図９の例では、２０２２年９月１日の１０時～１２時の間に駐車場に入場した車両の動き（来訪経路）が集計されている。このようなデータの出発地フィールドを確認することで、ある日時の特定の時間帯に来場した顧客が来た方面（地域）を把握することが可能となる。また、図９の立寄地フィールドを参照することで、当該商業施設に来た客が当該商業施設を来訪する前に立ち寄った施設などを把握することが可能となる。例えば、図９に示すように専門店Ａに立ち寄った客が多い場合、当該商業施設に、専門店Ａと類似の専門店が存在しないことが考えられる。このような場合、新しい専門店を誘致したり、定期的に専門店Ａと同等の商品を販売する催事を開くことで、商業施設への来客数を増やしたり、顧客の滞在時間を増やしたりすることができる。
　また、図８の例では、来客分析システム１００は、時間帯別の来客集計後、出発地別の来客集計を行う（ステップＳ２０２）。図１０は、来客分析システム１００によって集計された出発地別来客集計情報の一例を示す図である。図１０の例では、「交差点Ａ西側」、「交差点Ｂ南側」、「交差点Ａ北側」といった出発地毎に、車両の動き（来訪経路）が集計されている。このようなデータの立寄地フィールドを確認することで、出発地別の顧客の行動傾向を把握することが可能となる。例えば、図１０の例では、「交差点Ａ西側」を出発地とするグループでは、直接商業施設に来訪している客が多いが、その他の出発地では、他の施設に立ち寄ってから訪問している傾向がみられる。このような場合、例えば、「交差点Ａ北側」を出発地とするグループに対し、商業施設の魅力を高めるために、ショッピングセンターＢとの競合分析を行ったり、該当グループにクーポンを配布したりすることで、商業施設への来客数を増やしたり、顧客の滞在時間を増やしたりすることができる。
　以上説明したように本実施形態によれば、商業施設の来訪客の出発地だけでなく、立寄地も含めた行動分析を行うことが可能となる。なお、図５の例では、来客分析システム１００と、画像記録装置３００が別の装置として独立している形態を採用しているが、来客分析システム１００と画像記録装置３００とを統合した構成も採用可能である。この場合、来客分析システム１００は、カメラから直接画像を取得し、記録し、将来の分析に用いることになる。
［第２の実施形態］
　続いて、来客分析システムに広告配信機能を追加した第２の実施形態について説明する。図１１は、本開示の第２の実施形態の来客分析システムの構成を表したブロック図である。図５に示した第１の実施形態との相違点は、来客分析システム１００ａに広告配信手段１０６が追加されている点と、広告配信条件記憶手段１０７に保持されている広告配信条件にアクセス可能となっている点である。その他の構成及び動作は第１の実施形態と同様であるため、説明を省略する。
　広告配信手段１０６は、来客分析情報記憶手段１０５に蓄積された来客分析情報に基づいて、広告の配信条件（配信計画）を作成し、広告配信条件記憶手段１０７に登録する。また、広告配信手段１０６は、前記作成した配信条件（配信計画）に基づいて、移動体通信網の基地局５００経由で広告の配信を行う。なお、配信する広告情報（コンテンツ）は、車載端末や車両の搭乗者の携帯端末に表示可能な動画や静止画のコンテンツでもよいし、車両のスピーカー等から出力可能な音声コンテンツであってもよい。
　図１２は、本開示の第２の実施形態の来客分析システムの追加の動作を表した流れ図である。図１２を参照すると、まず、来客分析システム１００ａは、来客分析情報に基づいて、広告の配信条件（配信計画）を作成する（ステップＳ３０１）。
　図１３は、本実施形態の来客分析システム１００ａが作成した広告の配信条件（配信計画）の一例を示す図である。例えば、来客分析システム１００ａは、来客分析情報中の立寄地に専門店Ａが多いことに着目し、駐車場の設置されている商業施設内の新規専門店Ｂの広告コンテンツを配信する配信計画を立てる。図１３の例では、乗用車、９：００～２０：００の時間帯、交差点Ａで専門店Ｂの広告コンテンツを配信する配信計画が立てられている。同様に、図１３の例では、全車両を対象に、９：００～１８：００の時間帯、交差点Ａで商業施設内のスーパーマーケットＣの広告コンテンツを配信する配信計画が立てられている。なお、このような配信計画は、来客分析システム１００ａが作成してもよいが、商業施設の管理者等が図９、図１０に示す集計結果を参照して、手動で作成してもよい。
　次に、来客分析システム１００ａは、作成した広告の配信条件（配信計画）に従って広告情報の配信を実施する（ステップＳ３０２）。図１４は、来客分析システム１００ａによる広告配信動作の一例を示す図である。例えば、来客分析システム１００ａは、交差点Ｂの南側を出発地とし、専門店Ａに立ち寄った後に、商業施設の駐車場に向かう車両ＢＢ－ＢＢに対し、広告を配信する。具体的には、来客分析システム１００ａは、広告配信条件に定められた時間中、交差点Ａの手前に差し掛かった車両ＢＢ－ＢＢに対し、専門店Ｂの広告コンテンツを配信する。これにより、車両ＢＢ－ＢＢの搭乗者に、専門店Ａではなく、商業施設内の専門店Ｂに向かわせる動機を与えることが可能となる。
　なお、来客分析システム１００ａが、意図した位置の車両に広告を配信する仕組みとしては、移動体通信網側で管理している端末（車両）の位置情報等を用いる方法を用いることができる。また、より望ましい形態として、来客分析システム１００ａが、広告情報を配信する際に、端末（車両）の移動方向を指定できるようにすることが好ましい。このようにすることで、商業施設の方向に移動している端末（車両）に的確に広告情報を配信することが可能となる。
　以上説明したとおり、本実施形態によれば、駐車場に入場した車両の出発地や立寄地に基づいた広告を配信することが可能となる。
［第３の実施形態］
　上記した第１、第２の実施形態では、駐車場への入場を契機に来客分析システムが駐車場に入場した車両の動き（来訪経路）を特定するものとして説明したが、駐車場からの出場を契機に車両の動き（来訪経路）を特定するようにすることもできる。以下、駐車場からの出場を契機に車両の動き（来訪経路）を特定するようにしだ第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
　第１，第２の実施形態では、入場した車両の過去の動き（来訪経路）を特定することにより、出発地を特定したが、駐車場を出た車両が出発地に帰ると仮定した場合、駐車場を出た車両を追跡することでも出発地を推定することができる。第３の実施形態の来客分析システムは、このような仮定に基づいて、駐車場を出た車両を追跡することでも出発地を推定する。
　図１５は、本開示の第３の実施形態の来客分析システム１００ｂの構成を表したブロック図である。図１１に示した第２の実施形態との相違点は、車両特定手段１０２ｂが、出場ゲート装置２００ｂから、駐車場を退出した車両のナンバープレートと車両の画像を受け取ると、出発地特定手段１０３ｂに、これらの情報を渡して、出発地の特定を依頼する点である。
　出発地特定手段１０３ｂは、車両特定手段１０２ｂから出発地の特定依頼を受けると、画像アクセス手段１０１を介して、画像記録装置３００にアクセスし、出発地の特定依頼を受けた車両の過去の動き（来訪経路）を監視し、その行先や立寄地を特定する。より具体的には、出発地特定手段１０３ｂは、車両特定手段１０２ｂによって特定された車両と、画像記録装置３００に保存された画像を照合する。次に、照合した結果一致した画像に紐づいて保存されている時刻のデータと地点のデータに基づいて、その行先を特定する。例えば車両が駐車場を退出した日の中で、一番遅い時刻に撮影された地点を行先として特定する。また車両の位置をたどっていくにあたり、追跡する時間に制限を設けてもよい。出発地特定手段１０３ｂは、車両の行先や立寄地の特定が完了すると、記録手段１０４ｂに、来客分析情報記憶手段１０５への登録を依頼する。よって、出発地特定手段１０３ｂは、特定した車両について、カメラ群で撮影された画像を参照し、車両の行先を特定する行先特定手段を担う。
　記録手段１０４ｂは、来客分析情報記憶手段１０５に、駐車場から出場した車両の出発地と立寄地のデータを登録する。ここで、記録手段１０４ｂは、来客分析情報記憶手段１０５に登録する車両の出発地は、画像記録装置３００にアクセスし、車両の動きを監視して得られた当該車両の行先を用いる。
　続いて、本実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。図１６は、本開示の第３の実施形態の来客分析システムの動作を表した流れ図である。図１６を参照すると、まず、来客分析システム１００ｂは、駐車場から退場した車両を特定する（ステップＳ１０１ｂ）。
　次に、来客分析システム１００ｂは、画像記録装置３００にアクセスし、駐車場から退場した車両を追跡する（ステップＳ１０２ｂ）。
　次に、来客分析システム１００ｂは、追跡した車両の動き（帰路）に基づき、駐車場から退場した車両の出発地と、立寄地（立寄地がある場合）とをそれぞれ推定する（ステップＳ１０３ｂ）。
　次に、来客分析システム１００ｂは、前記推定した車両の出発地と、立寄地（立寄地がある場合）を含む情報を、来客分析情報として来客分析情報記憶手段１０５に登録する（ステップＳ１０４ｂ）。以上のような処理を行うことで、本実施形態の来客分析システム１００ｂによっても、図６に示すようなデータを得ることができる。
　以降の動作は、第１、第２の実施形態と同様であるため、説明を省略する。以上説明したとおり、本実施形態によれば、画像記録装置３００における画像の保存期間が短い場合であっても、車両の出発地を推定できるという利点がある。その理由は、来客分析システム１００ｂが過去の画像を遡るのではなく、駐車場を出た車両を追跡することで出発地を推定する構成を採用したことにある。
　なお、上記した第３の実施形態の説明では、第２の実施形態と同様に、来客分析システム１００ｂが広告配信機能を持つものとして説明したが、第１の実施形態と同様に、来客分析システム１００ｂが広告配信機能を持たない構成に変更することも可能である。
［第４の実施形態］
　上記した第１～第３の実施形態の来客分析システムでは、特に言及しなかったが、来客分析情報から所望の情報を抽出することで、より高度な分析を行うことも可能となる。以下、来客分析システムに、情報抽出手段１０８を追加した第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１７は、本開示の第４の実施形態の来客分析システム１００ｃの構成を表したブロック図である。図５に示した第１の実施形態との相違点は、来客分析システム１００ｃに情報抽出手段１０８が追加され、外部の分析端末１０９に対し、来客分析情報の絞り込み等をなし得るようにした点である。その他の構成は、第１の実施形態と同様であるので、以下、その相違点を中心に説明する。
　情報抽出手段１０８は、所定の条件に適合する車両の情報を抽出し、分析端末１０９に送信する。この所定の条件としては、前記駐車場に入場した頻度の高い車両を抽出する、等の条件を設定することができる。
　これにより分析端末１０９では、所定０条件として、車両のタイプ、色、ナンバープレートの地域情報等により絞り込んだ来客分析を行うことができようになる。
　例えば、商業施設への来店頻度の高い車両を選択することで、商業施設への来店頻度の高いユーザ層の行動を詳細に分析することが可能となる。例えば、このようなユーザ層の出発地や立寄地を分析することで効果的なユーザ満足度の向上策や効果的な広告方法を立案することが可能となる。
　同様に、商業施設への来店頻度の低い車両を選択することで、商業施設への来店頻度の低いユーザ層の行動を詳細に分析することが可能となる。その他、商業施設への来店頻度のほか車種やナンバープレートの地域情報等を用いて来客分析情報の絞り込みを行うことでより詳細な分析を行うことが可能となる。
　以上説明したように、本実施形態によれば、より詳細に来客分析情報の分析を行うことが可能となる。特に、本実施形態によれば、分析端末１０９から任意の検索条件を設定し、情報抽出手段１０８に照会することで、任意の車両の出発地を特定することも可能となる。例えば、特定のナンバー（不審車やレンタカー）を指定して照会することで、その出発地や立寄地の情報を得ることができる。このように、本開示は、マーケティングだけではなく、警備用途にも利用することができる。
（ハードウェア構成について）
　本開示の各実施形態において、各装置の各構成要素は、機能単位のブロックを示している。各装置の各構成要素の一部又は全部は、例えば図１８に示すような情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。図１８は、各装置の各構成要素を実現する情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置９００は、一例として、以下のような構成を含む。
・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９０１
・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０２
・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０３
・ＲＡＭ９０３にロードされるプログラム９０４
・プログラム９０４を格納する記憶装置９０５
・記録媒体９０６の読み書きを行うドライブ装置９０７
・通信ネットワーク９０９と接続する通信インターフェース９０８
・データの入出力を行う入出力インターフェース９１０
・各構成要素を接続するバス９１１
　各実施形態における各装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム９０４をＣＰＵ９０１が取得して実行することで実現される。すなわち、図１８のＣＰＵ９０１にて、画像記録装置３００にアクセスし、車両の出発地を特定するプログラムや、その結果を用いて来客分析情報を構成するプログラムを実行し、ＲＡＭ９０３や記憶装置９０５等に保持された各計算パラメーターの更新処理を実施させればよい。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム９０４は、例えば、予め記憶装置９０５やＲＯＭ９０２に格納されており、必要に応じてＣＰＵ９０１が読み出す。なお、プログラム９０４は、通信ネットワーク９０９を介してＣＰＵ９０１に供給されてもよいし、予め記録媒体９０６に格納されており、ドライブ装置９０７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ９０１に供給してもよい。
　また、このプログラム９０４は、必要に応じ中間状態を含めその処理結果を段階毎に表示装置を介して表示することができ、あるいは通信インターフェースを介して、外部と通信することができる。また、このプログラム９０４は、コンピュータが読み取り可能な（非トランジトリーな）記憶媒体に記録することができる。
　各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ別個の情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つの情報処理装置９００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。即ち、上記した第１～第４の実施形態に示した、これらの装置に搭載されたプロセッサに、そのハードウェアを用いて、上記した各処理を実行させるコンピュータプログラムにより実現することができる。
　また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、その他の汎用または専用の回路、プロセッサ等やこれらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。
　各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。
　各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。
　なお、上述した各実施の形態は、本開示の好適な実施の形態であり、上記各実施の形態にのみ本開示の範囲を限定するものではない。即ち、本開示の要旨を逸脱しない範囲において当業者が上記各実施の形態の修正や代用を行い、種々の変更を施した形態を構築することが可能である。
　例えば、上記した実施形態では、車両を追跡する仕組みとして、交通量調査や駐車場の入退場管理などに用いられている技術を用いるものとして説明したが、車両の追跡方法は、この方法に限定されない。例えば、上記した来客分析システムが、前記「所定のエリア」を通行する車両のナンバープレート情報を入手可能な場合、ナンバープレート情報を用いて、車両を追跡する方法を採用することができる。また、プライバシーの観点などから、上記した来客分析システムが、あえてナンバープレート情報を用いず、車両の像（画像）を用いて車両を追跡する方法を採用することもできる。
　上記の実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
［付記１］
　所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群と、前記カメラ群から撮影した画像と、前記車両を撮影した時刻のデータおよび前記車両が撮影された地点のデータとを紐づけて保存する画像記録装置とを含む情報システムの前記画像記録装置にアクセス可能なアクセス手段と、
　所定の領域に進入した車両を特定する車両特定手段と、
　前記特定した車両について、前記画像記録装置に保存された画像と照合し、一致した前記画像に紐づいた前記時刻のデータと前記地点のデータに基づいて、前記車両の出発地を特定する出発地特定手段と、
　を備えた来客分析システム。
［付記２］
　上記した来客分析システムは、さらに、前記車両と、前記車両の出発地とを対応付けて、来客分析情報として記録する記憶手段を備える構成を採ることができる。
［付記３］
　上記した来客分析システムの前記出発地特定手段は、前記画像記録装置に保存された画像に紐づいた前記時刻のデータ及び前記地点のデータをたどっていくことで、前記車両の出発地を特定する構成を採ることができる。
［付記４］
　上記した来客分析システムの前記出発地特定手段は、前記車両が所定の前記領域に進入した時刻から所定の時間さかのぼった時刻までの間で、最初に撮影された前記車両の地点に基づいて、前記車両の出発地を特定する構成を採ることができる。
［付記５］
　上記した来客分析システムの前記出発地特定手段は、さらに、前記画像記録装置に保存された画像を参照し、前記車両が立ち寄った場所を特定する機能を備え、
　前記記録手段は、前記来客分析情報に、さらに、前記車両の立ち寄った場所を記録する構成を採ることができる。
［付記６］
　上記した来客分析システムは、さらに、前記来客分析情報に基づいて、所定の条件に適合する車両の情報、又は、前記領域に進入した頻度の高い車両の情報を抽出する情報抽出手段を備える構成を採ることができる。
［付記７］
　上記した来客分析システムは、
　前記来客分析情報に含まれる前記車両の立ち寄った場所に基づいて、前記車両に対し、広告情報を送信する構成を採ることができる。
［付記８］
　所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群にアクセス可能な画像アクセス手段と、
　所定の領域から退出した車両を特定する車両特定手段と、
　前記特定した車両について、前記カメラ群で撮影された画像を参照し、前記車両の行先を特定する行先特定手段と、
　を備えた来客分析システム。
［付記９］
　所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群と、前記カメラ群から撮影した画像と、前記車両を撮影した時刻のデータおよび前記車両が撮影された地点のデータとを紐づけて保存する画像記録装置とを含む情報システムの前記画像記録装置にアクセス可能なコンピュータが、
　所定の領域に進入した車両を特定し、
　前記特定した車両について、前記画像記録装置に保存された画像と照合し、一致した前記画像に紐づいた前記時刻のデータと前記地点のデータに基づいて、前記車両の出発地を特定する、
　来客分析方法。
［付記１０］
　所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群にアクセス可能なコンピュータが、
　所定の領域から退出した車両を特定し、
　前記特定した車両について、前記カメラ群で撮影された画像を参照し、前記車両の行先を特定する、
　来客分析方法。
［付記１１］
　所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群と、前記カメラ群から撮影した画像と、前記車両を撮影した時刻のデータおよび前記車両が撮影された地点のデータとを紐づけて保存する画像記録装置とを含む情報システムの前記画像記録装置にアクセス可能なコンピュータに、
　所定の領域に進入した車両を特定する処理と、
　前記特定した車両について、前記画像記録装置に保存された画像と照合し、一致した前記画像に紐づいた前記時刻のデータと前記地点のデータに基づいて、前記車両の出発地を特定する処理と、
　を実行させるプログラムを記録した記録媒体。
［付記１２］
　所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群にアクセス可能なコンピュータに、
　所定の領域から退出した車両を特定する処理と、
　前記特定した車両について、前記カメラ群で撮影された画像を参照し、前記車両の行先を特定する処理と、
　を実行させるプログラムを記録した記録媒体。
　なお、上記付記９～付記１２の形態は、付記１と同様に、付記２～付記８の形態に展開することが可能である。
　なお、上記の特許文献の各開示は、本書に引用をもって繰り込み記載されているものとし、必要に応じて本発明の基礎ないし一部として用いることが出来るものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の開示の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態ないし実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ、ないし選択（部分的削除を含む）が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。さらに、上記引用した文献の各開示事項は、必要に応じ、本発明の趣旨に則り、本発明の開示の一部として、その一部又は全部を、本書の記載事項と組み合わせて用いることも、本願の開示事項に含まれるものと、みなされる。
　１０、１００、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ　来客分析システム
　１１、１０１　アクセス手段
　１２、１０２、１０２ｂ　車両特定手段
　１３、１０３、１０３ｂ　出発地特定手段
　１０４、１０４ｂ　記録手段
　１０５　来客分析情報記憶手段
　２０、２００、２００ａ　入場ゲート装置
　２００ｂ　出場ゲート装置
　３０、３００　画像記録装置
　４０　カメラ群
　４０－１、４０－２、４０－３、４０－４　カメラ
　１０６　広告配信手段
　１０７　広告配信条件記憶手段
　１０８　情報抽出手段
　１０９　分析端末
　５００　基地局
　９００　情報処理装置
　９０１　ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）
　９０２　ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）
　９０３　ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）
　９０４　プログラム
　９０５　記憶装置
　９０６　記録媒体
　９０７　ドライブ装置
　９０８　通信インターフェース
　９０９　通信ネットワーク
　９１０　入出力インターフェース
　９１１　バス
　Ｖ１、Ｖ２　車両

Claims (12)

  1. 　所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群と、前記カメラ群から撮影した画像と、前記車両を撮影した時刻のデータおよび前記車両が撮影された地点のデータとを紐づけて保存する画像記録装置とを含む情報システムの前記画像記録装置にアクセス可能なアクセス手段と、
    　所定の領域に進入した車両を特定する車両特定手段と、
    　前記特定した車両について、前記画像記録装置に保存された画像と照合し、一致した前記画像に紐づいた前記時刻のデータと前記地点のデータに基づいて、前記車両の出発地を特定する出発地特定手段と、
    　を備えた来客分析システム。
  2. 　前記車両と、前記車両の出発地とを対応付けて、来客分析情報として記録する記録手段をさらに備える請求項１に記載の来客分析システム。
  3. 　前記出発地特定手段は、前記画像記録装置に保存された画像に紐づいた前記時刻のデータ及び前記地点のデータをたどっていくことで、前記車両の出発地を特定する、
    　請求項１の来客分析システム。
  4. 　前記出発地特定手段は、前記車両が所定の前記領域に進入した時刻から所定の時間さかのぼった時刻までの間で、最初に撮影された前記車両の地点に基づいて、前記車両の出発地を特定する請求項３に記載の来客分析システム。
  5. 　前記出発地特定手段は、さらに、前記画像記録装置に保存された画像を参照し、前記車両が立ち寄った場所を特定する機能を備え、
    　前記記録手段は、前記来客分析情報に、さらに、前記車両の立ち寄った場所を記録する、
    　請求項２の来客分析システム。
  6. 　さらに、
    　前記来客分析情報に基づいて、所定の条件に適合する車両の情報、又は、前記領域に進入した頻度の高い車両の情報を抽出する情報抽出手段を備える、
    　請求項２の来客分析システム。
  7. 　前記来客分析情報に含まれる前記車両の立ち寄った場所に基づいて、前記車両に対し、広告情報を送信する、
    　請求項５の来客分析システム。
  8. 　所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群にアクセス可能な画像アクセス手段と、
    　所定の領域から退出した車両を特定する車両特定手段と、
    　前記特定した車両について、前記カメラ群で撮影された画像を参照し、前記車両の行先を特定する行先特定手段と、
    　を備えた来客分析システム。
  9. 　所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群と、前記カメラ群から撮影した画像と、前記車両を撮影した時刻のデータおよび前記車両が撮影された地点のデータとを紐づけて保存する画像記録装置とを含む情報システムの前記画像記録装置にアクセス可能なコンピュータが、
    　所定の領域に進入した車両を特定し、
    　前記特定した車両について、前記画像記録装置に保存された画像と照合し、一致した前記画像に紐づいた前記時刻のデータと前記地点のデータに基づいて、前記車両の出発地を特定する、
    　来客分析方法。
  10. 　所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群にアクセス可能なコンピュータが、
    　所定の領域から退出した車両を特定し、
    　前記特定した車両について、前記カメラ群で撮影された画像を参照し、前記車両の行先を特定する、
    　来客分析方法。
  11. 　所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群と、前記カメラ群から撮影した画像と、前記車両を撮影した時刻のデータおよび前記車両が撮影された地点のデータとを紐づけて保存する画像記録装置とを含む情報システムの前記画像記録装置にアクセス可能なコンピュータに、
    　所定の領域に進入した車両を特定する処理と、
    　前記特定した車両について、前記画像記録装置に保存された画像と照合し、一致した前記画像に紐づいた前記時刻のデータと前記地点のデータに基づいて、前記車両の出発地を特定する処理と、
    　を実行させるプログラムを記録した記録媒体。
  12. 　所定のエリアに分散して配置され、前記エリアの道路を走行する車両を撮影するカメラ群にアクセス可能なコンピュータに、
    　所定の領域から退出した車両を特定する処理と、
    　前記特定した車両について、前記カメラ群で撮影された画像を参照し、前記車両の行先を特定する処理と、
    　を実行させるプログラムを記録した記録媒体。
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